山东省数据要素赋能新质生产力的内在机理、现实挑战和推进路径研究

摘要：新质生产力是驱动经济高质量发展的核心引擎，而数据要素作为其形成与发展的关键驱动力具有重要战略价值。本文立足山东省实际情况，基于文本分析法测算山东省新质生产力指数并分析其现状，从劳动者、劳动资料与劳动对象等维度剖析其中的内在机理，继而从数据定价机制、数据要素市场培育等方面剖析山东省面临的挑战，并提出相应的推进路径。

关键词：数据要素；新质生产力；产业升级

当前，全球新一轮科技革命与产业变革纵深演进，通信技术与实体经济深度融合催生出以新质生产力为代表的创新经济形态，这标志着继农业文明、工业文明之后人类生产力体系的第三次跃迁。作为以数字化、网络化、智能化为核心特征的新型生产力范式，新质生产力通过技术创新驱动要素重组与价值重构，已成为各国抢占未来发展制高点的战略焦点（洪银兴，2024）。党的二十大将高质量发展确立为全面建设社会主义现代化国家的首要任务，明确提出“以科技创新引领现代化产业体系建设”的战略部署。2024年5月，习近平总书记在山东考察时强调，推进科技创新与产业创新深度融合，明确指出需因地制宜发展新质生产力。在此背景下，山东省作为全国经济大省，正着力强化新质生产力的战略支撑作用。2024年山东省政府工作报告将“加快发展新质生产力”列为七大攻坚行动之首，2025年更率先出台《推动省属企业加快发展新质生产力实施意见》。通过实施数字基础设施升级、未来产业孵化、生产要素数字化重构等专项工程，山东省正加速将新质生产力转化为引领高质量发展的物质基础，着力打造全国新旧动能转换示范区，为经济大省“挑大梁”提供创新实践样本。

（一）山东省新质生产力发展现状

借鉴肖有智（2024）的做法，本文选取2008-2024年山东省16个地级市的面板数据为研究样本，基于新质生产力的内涵，手工筛选出46个核心关键词，以山东省各地市政府工作报告为原始文本，统计关键词出现频次并加总，构建新质生产力的评价指标体系。数据主要来源于《山东省统计年鉴》、山东省政府工作报告，各地市工作报告、国泰安（CSMAR）数据库。

图1为山东省2008—2024年新质生产力平均水平趋势发展图，从图中可以看作出，在2008—2010年期间，新质生产力词频数量增加。可能原因在于2008年金融危机之后，中国提出“调结构、促转型”的方针，强调科技创新和产业升级，山东省积极响应号召，在政策文件中提及“高新技术”、“绿色经济”等概念，2008年，山东省加速向高附加值领域转型，2009年将山东半岛蓝色经济区纳入国家战略。此外相关数据显示，2009年全省R&D（研究与试验发展）经费增长显著，高校、科研机构和企业对技术创新关注度提升，刺激新质生产力次品增长。从2014年开始新质生产力词频逐渐增加，到2024年，山东省新质生产力平均词频数达到50，说明近年来山东省各地市积极开展业务开发产品，对技术创新等投入增加，使得新质生产力水平逐年提升。

（二）山东省数据要素赋能新质生产力的内在机理

从劳动者、劳动资料和劳动对象三个层面推导数据要素赋能新质生产力的作用机理。

（1）劳动者层面——人力资本机制，数据驱动的智能化生产体系重构了劳动者技能需求结构，推动形成与数字生产力相适应的人力资本。同时数据要素的非竞争性打破了传统知识资源的稀缺性约束，通过数字化平台，任何劳动者均可以以趋近于零的边际成本学习知识，显著降低人力资本投资的门槛。

（2）劳动资料层面——科技支撑机制，数据要素通过科技支撑重构劳动资料的价值生成和评估体系，使科创企业技术能力、创新过程以及市场潜力转化为可量化、可抵压的数字信用资产。这一机制不仅缓解了抵押品短缺困境，更推动金融资源向知识密集型生产领域精准配置，加速新质生产力的形成。

（3）劳动对象层面——产业升级机制，数据要素可以作为新型劳动对象主动创造价值，推动产业结构升级。数据融合性使其能够打破领域限制与传统劳动对象的结合，使得传统生产要素（如资本、劳动力、技术）得以重新配置和优化，推动产业向数字化、智能化方向转型升级。

（三）山东省数据要素赋能新质生产力的现实挑战

1.数据定价机制尚未形成。陈荣达（2024）指出，在缺少明确的经济价值评估体系条件下，各生产单位缺乏对数据资产价值的认识，且数据资产投资回报率低，企业就不会增加对数据资产的投资，造成的结果是不仅企业创新能力无法得到快速有效的提升，企业之间的创新能力也会出现较大的差异，不利于整体新质生产力水平的提升。当前山东省处于停止运营或半停止运营状态数据交易企业较多，尚未形成共识的数据定价机制，进而造成数据要素市场资源配置扭曲。而数据资源的配置效率低下在很大程度上阻碍了数据在产业中的合理利用，也无法实现对新产业、新业态等新质生产力转型。

2.数据要素市场结构体系模糊。目前山东省数据要素市场上不同种类的数据资产之间的层级关系和潜在价值难以区分，进一步抑制了市场的透明度和流动性，导致数据资产难以在各行业领域之间流通，不利于全行业新质生产力的共同提升。另外，在当前缺乏一个成熟和全面的数据资产估值体系的环境下，市场参与者不可避免地面临高度的市场不确定性，从而抑制了市场的活力和竞争、阻碍了新质生产力的潜力发挥（段学慧和张娜，2024）。

3.算力服务供需不匹配。数据产品和服务的竞争力提升需要数据要素的推动，而数据要素发展得越快，对算力的需求也就越大（李晓龙和魏启帆，2024）。目前，芯片性能提升和产能扩张的速度已无法完全适应算力需求的增长速度，然而山东省有限的算力资源却尚未被完全有效利用。另外，缺乏具体的数据估值基础使得难以确定数据资产应享有的保护程度和范围，抑制了数据要素与其他生产要素的协同创新，进一步也阻碍了新质生产力的发展。

4.山东省传统产业与数据要素融合程度较低。山东省数字产业与未来产业在数据收集、处理、分析和应用方面的投入不足，传统产业利用数据要素完成转型升级的速度较慢，数据要素与传统要素的融合未能充分提升劳动工具的性能和劳动效率，制约了新质生产力的发展。山东省各地市在数据要素集聚、人才储备、产业基础等方面存在显著差异，区域发展差异因数据要素集聚效应可能进一步扩大。

（四）山东省数据要素赋能新质生产力的推进路径

基于山东省数据要素赋能新质生产力所面临的现实挑战，本文提供以下推进路径。

1. 形成数据定价机制。建立数据分类分级定价标准，依据数据的类型（如政务数据、企业数据、个人数据等）、应用场景（如金融、工业、农业等）、稀缺性和价值密度等因素，制定详细的数据分类分级标准。例如，对于高价值、稀缺性强的工业大数据，可采用成本加成定价法，综合考虑数据收集、存储、加工等成本，并加上合理的利润空间；对于公共数据，可根据其社会价值和使用频率，采用政府指导价或免费开放的方式。通过人工智能算法分析数据的使用价值和市场需求，实现数据定价的自动化和智能化。例如，青岛可依托其海洋大数据资源，开发海洋数据定价模型，为海洋数据交易提供技术支撑。

2. 培育新型要素市场。山东省应推动政府、企业和社会组织等各方主体开放数据资源，打破“数据孤岛”，构建更多数据共享平台，形成数据共享机制，创新数据资产化路径，培育数据要素市场的内生动力。同步实施数字基建工程，重点提升算力设施、5G网络等新型基础设施的支撑能力。由政府部门发挥牵头作用，调动各类市场主体投身数字基础设施建设，不仅能够切合数据交易的现实需求，还拉动市场运用数据要素的积极性，也能够保障兴业利企、惠民便民等长期收益，以便强化数据要素对新质生产力的内生驱动作用。同时政府也要加大对数据交易平台、数据服务企业等市场主体的培育和扶持力度，鼓励企业开展数据采集、加工、分析、交易等业务，形成完整的数据产业链。例如，对新设立的数据交易平台给予财政补贴和税收优惠，对数据服务企业提供研发资金支持和人才培养服务。

3.推进传统要素与数据要素融合。积极推动数字技术与实体经济融合发展，推动建成数字产业集群，在增加数字产业同时，鼓励传统产业利用数据要素完成转型升级，加快数据要素与传统要素融合，二者融合能够提升劳动工具的性能和劳动效率。鼓励企业开展智能化改造，引入工业互联网、智能制造等技术，实现生产过程的自动化、数字化和智能化。例如，在石化、钢铁、建材等传统行业，推广应用数据驱动的生产流程优化和质量控制技术，提高产品质量和生产效率。利用数据要素平台的优势，能够破除传统生产要素的时空限制，数据要素也能有实体依托。引导高新技术产业深化数据要素应用，以数据升级驱动产业创新，加快形成数字生态。

4.探析地区、产业同步协调发展模式

加大对数据中心、通信网络等基础设施的投入力度，拓展创新空间，各地区可立足本地资源发展差异化数据产业，推进建立技术合作机制，促进人才交流，实现地区、产业同步协调发展。锚定“走在前、挑大梁”，深入推进“数据要素×”行动，聚焦数字产业化，培育新业态。在数字产业化方面，通过实施数字产业化十大工程，推动新一代信息技术产业向规模化、集群化方向发展，培育新兴业态；在产业数字化方面，开展产业数字化“八大行动”，大力发展智能制造、智慧农业、数字金融等新兴产业形态，促进数字经济与实体经济的深度融合；在数据价值化方面，加快数据要素市场化配置改革，强化数据资产管理，推动企业数据资产入表，积极开展公共数据授权运营，充分释放数据价值；在治理服务数字化方面，以提升治理效能为目标，运用数字化手段优化治理流程，提高服务质量。

5.实施差异化数据战略

关注低经济集聚区域在数据要素竞争中的劣势，加快建立区域性数据交易平台推动数据开放，避免区域发展差异因数据要素集聚效应进一步扩大，高集聚区重点推进数据要素市场化改革，低集聚区优先补足数字基础设施，加快嵌入高集聚区的数据价值链。根据不同地区的经济发展水平和资源禀赋，实施差异化的数据要素发展战略。对于济南、青岛、烟台等大城市，重点推进数据要素市场化改革，培育数据要素市场主体，提升数据要素配置效率和创新能力；对于其他小城市，优先补足数字基础设施，加快嵌入高集聚区的数据价值链，发展特色数据产业。例如，泰安等小城市可结合本地农业资源，发展农业大数据产业，接入省级数据交易平台，推动农业数据要素的流通和应用。

参考文献

[1]陈荣达， 林祺， 金骋路， 等. 数据资产估值定价与新质生产力发展：演进逻辑与主要挑战[J]. 财贸经济， 2024， 45（08）： 33-51.

[2]段学慧， 张娜. 数据要素及其形成新质生产力的机理研究[J]. 经济纵横， 2024， （07）： 18-28.

[3]洪银兴. 新质生产力及其培育和发展[J]. 经济学动态， 2024， （01）： 3-11.

[4]李晓龙， 魏启帆. 数据要素市场建设提升新质生产力研究——基于城市数据交易平台设立的准自然实验[J]. 重庆大学学报（社会科学版）， 2024： 1-16.

作者简介：翟坤，讲师，博士，硕士生导师，主要从事金融科技、产业经济学研究。

基金项目：山东省人文社会科学课题“山东省数据要素赋能新质生产力的内在机理、现实挑战和推进路径研究”（24B297）