新质观察｜向数据要素要新质生产力  

在数字经济时代，数据已成为继土地、劳动、资本和技术之后的又一关键生产要素。习近平总书记指出，数据是新的生产要素，是基础性资源和战略性资源，也是重要生产力。数据要素，这一工业经济向数字经济转型中最具时代特征的新现象，是中国在全球首先提出的重要理论和实践问题。数据，常被誉为新时代的“石油”，在各行各业中的价值正日益显现。数据正在从简单的决策支持工具，发展成为推动技术创新和经济增长的核心力量。随着数据的深度应用，我们正在见证经济结构的转型升级和新质生产力的全面发展。

新质生产力的核心在于“新”的特性和“质”的提升，本质上是先进生产力的体现。这不仅依赖传统生产要素的积累，更需要数据的赋能。数据要素能提升生产效率、优化资源配置，并催生新商业模式及产业形态，为经济发展注入创新动能。然而，如何有效利用数据要素，最大化其价值，成为当前经济发展的关键课题。

数据，作为一种新型生产要素，有着许多独特的优势。

首先，与土地和资本等有限资源不同，数据可以反复使用且不会耗尽。例如，同一数据集（即一组相关或相互关联的数据组成的集合，是对某一特定主题或领域的信息的详细记录），可服务于市场分析、产品改进与客户服务。

其次，数据的传输和复制成本极低，可迅速共享和传播，企业能通过互联网实时掌握全球市场动态。

此外，数据的即时性和准确性极大增强了决策的时效性和有效性。例如，通过实时数据监控，工厂能迅速调整生产计划，优化生产线效率，减少库存积压。

数据的另一重要特性是其异质性。相同的数据，在不同使用者手中或不同应用场景下，可能具有不同的价值。例如，消费者购物数据对电商平台至关重要，有助于优化产品推荐与提升用户体验；而对制造企业来说，这些数据可能意义不大。这与资本形成鲜明对比，资本作为均质资源，其购买力在任何行业或企业中都是一致的。

相较于传统生产要素，数据还展现出无与伦比的灵活性。它可以根据需求在不同领域发挥作用，例如，同一组数据能够在医疗领域助力患者诊断，而在金融领域则用于风险评估。数据不仅能重塑传统产业结构，颠覆现有业务模式，还能催生创新的商业模式和产业形态。这些独特属性赋予数据推动新质生产力发展的巨大潜力和价值。

让我们以数据要素在人工智能和生物医药领域的应用为例，来更具体地探讨其价值和影响。

在人工智能领域，数据起到了至关重要的作用。海量的语料库和数据集是训练大模型的基础，直接影响算法的性能和效果。例如，一家人工智能公司通过分析大量医疗影像数据，训练出高效的诊疗模型，使诊断精度达到了专业医生水平。同样，智能客服系统通过持续学习用户交互数据，不断优化应答质量和服务流程。中国移动在引入九天大模型后，将服务10亿客户所需的人力从10万减至4万，显著提升了服务效率，展示了数据在人工智能领域的强大潜力。

在生物医药领域，数据的作用同样关键。通过分析患者的基因和临床数据，生物医药公司可以精确定位患者需求，开展精准医疗和开发个性化药物。例如，一家生物医药公司利用大数据分析，成功研发出多款靶向药物，显著提高了治疗效果。这些数据不仅使医生能更准确地诊断和治疗疾病，还为药物研发提供了重要洞见，加快了临床试验进程，降低了研发成本。这些进步不仅提升了医疗服务质量，还推动了医药行业的持续创新和进步。

为了充分发挥数据在各行业和领域的潜力，政府和企业必须采取一系列务实的举措，从政策引导到技术支持，多方面共同努力。

首先，政府可以考虑建立全国统一的数据共享平台，以促进各行业数据的互通互联。这不仅有助于打破数据孤岛，还能提高数据的利用效率。例如，在行政服务领域，经过多年的数字化推进，数据已在各级政府信息系统中有效运转，极大提升了公共服务水平。

借鉴“最多跑一次”“一网通办”“一网协同”等成功实践，政府可以建立一个全国性的教育数据共享平台，通过这个平台，学校、研究机构和政策制定者可以共享并分析学生的学习成果与行为数据。想象一下，如果从一个孩子的小学一年级到高中毕业的每次考试成绩、课堂表现和学习习惯都被记录和分析，教育者就能根据每个学生的具体需求，实时调整教学计划和作业安排。这样的数据驱动教学不仅可以极大提升个体学习的效果，还能优化资源分配，推动整个教育系统的效率和创新。

同时，政府应推动跨行业的数据标准化，鼓励企业之间的数据共享与合作，促进数据的共享分析和整合互通。政府通过制定统一的数据格式和标准，可以确保来自不同来源的数据无缝整合，大幅提升数据的可用性和互操作性。例如，一个统一的电子健康记录标准，能使医疗数据在各医院和研究机构间自由流通。这意味着，无论患者在哪里接受治疗，医生都能即时访问他们的完整健康记录，从而迅速作出准确的诊断和治疗方案。

同理，如果外卖平台、物流公司、交通部门和天气预报服务机构能够实时共享数据，那么在一场猛烈的雷暴天气中，外卖平台利用整合数据，精心规划最安全、最迅速的送餐路线。这不仅能减少送餐员在暴雨中奔波的时间，降低事故发生的概率。同时，确保热腾腾的食物能够迅速且安全地送达顾客手中，极大提升了顾客在风雨中的用餐体验和整体满意度。

政府还应持续鼓励公共数据的开放使用。开放政府数据，如交通、气象和人口统计数据，能为企业和研究机构提供创新机会。以最近梅州经历的一场罕见大暴雨为例，该地区遭受了严重的洪涝灾害。如果政府开放气象数据，允许气候科技公司利用这些信息开发更精准的天气预测工具，就能显著提升对此类极端天气事件的预测能力。这不仅能让农业、旅游和保险等行业提前做好准备，减轻气候变化带来的影响，还可以为紧急应对措施的制定提供宝贵时间，从而保护人民生命财产安全。

此外，政府可以设立专项资金，支持数字基础设施的建设和技术创新。这些资金可用于建设和维护高效能数据中心和算力中心，支持开源数据平台的发展，以及推广先进的数据处理和分析工具。政府还可以为中小企业提供低息贷款或补贴，帮助它们购买高性能的服务器和云服务，确保数据的安全存储和高效处理。

最后，政府需要加大对数据隐私保护的法律法规建设，确保数据在流通中的安全性。例如，出台《数据保护法》，明确数据使用的权限和责任，加强对数据泄露的惩罚力度，保障用户的隐私和权益。

政府的角色固然重要，企业作为数据应用的主力军，主动参与和创新实践同样不可或缺。为此，企业需要在数据管理和应用方面加倍努力，积极推动数据要素的高效利用和创新发展，与政府的措施相辅相成。

企业必须认识到把“一切业务数据化”的重要性，这是新质生产力企业与传统企业的最大不同。将每一笔交易、每一次客户互动、每一个生产环节都数据化，不仅是为了记录，更是为了积累和挖掘。通过全面的数据采集与存储，企业为后续的数据分析、处理和应用开发打下坚实的基础。数据不再是单纯的记录，而是企业的“原材料”，是提升效率、降低成本的核心。通过数据分析，企业能够洞察深层次的业务动态，辅助管理层作出更明智的决策。可以说，企业的数据采集和管理水平，直接影响其未来的发展轨迹。

企业需要大力提升数据管理和分析能力，确保数据的准确性和时效性。引进先进的数据分析工具和技术，不仅能让企业更有效地挖掘数据的潜在价值，还能带来实际的业务改进。例如，利用大数据分析技术，企业可以优化供应链管理，从而提高运营效率，减少浪费，快速响应市场变化。这种数据驱动的决策方式，不仅能提升企业的竞争力，还能为企业开辟新的增长点。

在推动业务数据化的过程中，企业可以借鉴某科技公司提出的“三才论”理念，该理念强调数据的三个关键组成部分：优质数据集如胶卷（数据“耗材”）、数据治理工具如摄影器材（数据“器材”）、以及具备专业技能的数据人才如摄影师（数据“人才”）。这三者互为支撑，共同构成了一部精密的“数据相机”，捕捉并展现企业的美好前景，使数据真正成为推动业务发展的核心动力。

企业还应积极探索数据商业化的新模式，通过数据服务和创新产品创造新的收入来源。例如，某科技公司原来只是单纯的可穿戴设备的生产商，通过开发个性化健康管理应用，帮助用户掌握实时健康和行为数据，提供定制化的健康建议和预警服务。通过挖掘数据的商业价值，这些数据驱动的新产品不仅满足了消费者的需求，还开辟了新的市场和增长点，推动企业的持续发展。同时，企业也和每个终端用户之间建立数据联系，通过实时的、源源不断的数据沉淀，更加了解市场和用户。这时，哪一家企业最早、最有效、最精确地把数据分析出来，销售量就可能提得更高。所谓无数据，不智能；无智能，不商业。下一代的商业模式就是基于数据智能的全新模式。

在数据的应用过程中，企业必须严格遵守相关法律法规，以确保数据使用的合规性和安全性。这不仅涉及建立强有力的内部数据隐私保护制度，还包括对员工进行全面的数据保护培训，以防止数据泄露和滥用。例如，企业可以实施定期的安全审计和隐私检查，确保所有数据处理活动都符合最新的法律要求和行业标准。此外，通过建立严格的访问控制和数据加密措施，企业可以进一步加强对敏感信息的保护，从而在促进数据驱动的创新的同时，保护用户和客户的隐私权益。

在这个数据驱动的时代，“向数据要素要新质生产力”不仅是战略选择，更是必然趋势。政府和企业必须携手探索数据的深层价值。政府负责制定政策、设立标准并提供支持，以保证数据流动的安全与效率；企业则应通过不断创新，将数据转化为智能解决方案，解决实际问题。这样，我们才能确保数据供得出、流得动、用得好，释放数据要素乘数效应，真正将数据转化为强大的新质生产力。

（作者胡逸为大数据工作者）