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在当今这个日新月异的数字时代，数据已悄然从后台的支撑角色跃升至前台，成为驱动经济社会发展的新引擎。它不仅重构了生产关系，更深刻地改变了生产力的核心要素构成，宣告一个以数据为核心的新型生产要素时代的到来。这一转变不仅标志着人类生产力发展史上的又一次飞跃，也为探索经济发展新模式、激发社会创新活力提供了无限可能。
党的十九届四中全会《决定》明确提出“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”，首次将数据增列为生产要素。对于组织而言，数据作为一种新型的生产要素，将赋能其他生产要素，给组织带来更大的价值。
数据作为一种新型生产要素，其独特之处在于能够对其他传统生产要素进行赋能和放大。首先，分析和洞察数据能够优化劳动和资本的使用效率。例如，在制造业中，通过收集和分析生产数据，企业可以更精确地预测市场需求，优化生产计划，减少浪费，提高劳动生产率。在金融服务领域，数据帮助金融机构更准确地评估风险，提供定制化的金融产品和服务，从而更有效地配置资本。
其次，数据能够促进土地、知识和技术等生产要素的创新和发展。分析土地使用数据可以更合理地规划城市和农村的发展，提高土地的使用效率。在知识领域，数据可以揭示研究趋势和创新点，指导科研人员进行更有针对性的研究。在技术方面，数据是技术创新的重要驱动力，通过数据分析，企业可以发现新的技术需求和改进点，加速技术迭代和产品创新。
再次，数据对管理的优化作用也不容忽视。现代企业管理越来越依赖数据驱动的决策。通过对企业运营数据的分析，管理者可以更清晰地了解企业的运营状况，及时发现问题并采取措施，提高管理效率和决策质量。这种基于数据的管理模式，有助于企业快速响应市场变化，实现灵活调整和持续改进。
最后，数据作为一种新型生产要素，通过与劳动、资本、土地、知识、技术和管理等其他要素的深度融合，不仅能够提升这些要素的使用效率，还能够推动创新和发展，为组织带来更大的价值。这种价值体现在成本降低、效率提升、风险控制、创新加速以及决策优化等多个方面，是组织在激烈的市场竞争中获得优势的关键。
数据技术的发展伴随着数据应用需求的演变，影响着数据投入生产的方式和规模，数据在相应技术和产业背景的演变中逐渐成为促进生产的关键要素。因此，“数据要素”一词是面向数字经济，在讨论生产力和生产关系的语境中对“数据”的指代，是对数据促进生产价值的强调。数据要素指的是根据特定生产需求汇聚、整理、加工而成的计算机数据及其衍生形态，投入生产的原始数据集、标准化数据集、各类数据产品及以数据为基础产生的系统、信息和知识均可纳入数据要素讨论的范畴。
数据要素的主要表现形态如图1-8所示
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图1-8 数据要素的主要表现形态
（来源：中国信息通信研究院）
（1）原始数据集 业务系统是数据收集的起点，会在运营过程中产生大量的原始数据，这些数据记录了组织的日常运作和交易活动。原始数据集是维持业务系统运转、提高业务运行效率的基础资源，由于未经处理，可能包含噪声和存在不一致性。原始数据集是数据加工和分析的基础，但通常需要进一步的处理才能用于决策支持。
（2）标准化数据集 与原始数据集相对，标准化数据集是经过清洗、格式化和标准化处理的数据。这种数据更容易进行比较和分析，提高了数据的质量和一致性。标准化数据集能够为分析决策提供更加准确、全面、有预测力的信息，从而为组织带来更大的效益。
（3）数据驱动产生的信息、知识 从业务系统中收集的经过治理的数据，经过分析和处理，可以转化为有用的信息和知识。这些信息和知识可以帮助组织做出更加明智的决策，优化业务流程，提高效率。
（4）数据产品 组织可以将自身持有的数据加工成多样的数据产品，在符合法律制度的前提下向外流通，使其他组织利用数据蕴含的价值参与生产活动。数据产品是数据要素的高级形态，它们是分析、处理、加工后的数据商品或服务。数据产品可以是定制化的报告、分析模型、预测结果等，能为组织提供深入的洞察和决策支持。数据产品主要包括以下几类：
1）数据库商品：数据要素可以被进一步加工和标准化，形成数据库商品。这些商品是经过清洗和预处理的高质量数据集，可以直接用于各种数据分析和应用。
2）数据查询接口：为了便于用户访问和利用数据，组织会提供数据查询接口。这些接口允许用户根据需要查询特定的数据集，提高了数据的可用性和易用性。
3）数据核验接口：为了保证数据的准确性和可靠性，组织还会提供数据核验接口。这些接口允许用户验证数据的质量和完整性，确保数据分析结果的可信度。
4）数据模型结果：通过应用统计学、机器学习等方法，组织可以从数据中建立模型并得出结果。这些模型结果可以揭示数据之间的关系和模式，为预测和优化提供依据。
激活数据要素的核心在于以多元化和创新性的方式将数据要素融入生产流程，以最大化其对经济社会发展的贡献与价值。为深入剖析数据要素如何发挥其作为生产关键力量的潜能，可将其在生产过程中的价值释放过程划分为三个阶段，如图1-9所示。
图1-9 数据要素的三次价值释放过程
初次价值体现在数据作为业务系统的“血脉”，支撑并促进了组织及政府内部业务的高效衔接与顺畅运转。数据产生于各个业务环节，是维持系统日常运作的必需品。通过信息技术的赋能，数据跨越了物理与数字的界限，实现了业务流程的标准化与自动化管理。此阶段，数据多以原始形态存在，治理聚焦于基础的数据管理操作，如增删改查、对齐整合等，聚焦于局部流程的优化与数据贯通。尽管深度分析与利用尚未成为焦点，但这一阶段的数据积累与整合为后续价值的挖掘奠定了坚实基础。
为实现初次价值的最大化，政府与企业需聚焦于业务的全面数字化及信息系统的构建。重点在于精准把握业务需求，明确数字化转型方向，如制造业通过订单管理系统实现三流合一，有效推动业务流程的高效运转。此过程不仅提升了内部管理效率，还为后续数据价值的深入挖掘积累了宝贵资源。
二次价值的核心在于数据的深度挖掘与智能分析，它如同组织智慧决策的引擎，驱动着决策过程从经验驱动向数据驱动的根本性转变。在这一阶段，数据不再仅仅是业务流程的副产品，而是被赋予了生命，通过高级分析技术（如机器学习、深度学习等）揭示出隐藏在数据背后的业务规律、市场趋势及潜在风险。这些洞察不仅为生产、经营、服务及治理等决策提供了科学依据，还极大地增强了组织对市场动态的敏锐感知能力和快速响应能力。
为实现二次价值的最大化，组织需构建完善的数据分析体系，包括数据仓库、数据湖、数据分析平台等基础设施，以及培养或引进具备数据分析与建模能力的专业人才。同时，鼓励跨部门的数据共享与协作，打破信息孤岛，促进数据在更广泛的业务场景中的应用。此外，组织应将数据分析结果与实际业务场景紧密结合，通过数据可视化、模拟预测等手段，使决策过程更加直观、高效，从而推动组织战略和运营策略的持续优化与创新。
随着二次价值的深入挖掘，组织不仅能够实现决策的精准化与智能化，还能在市场竞争中占据先机，快速适应市场变化，提升整体竞争力。同时，这一阶段的成功实践也将为数据价值的进一步释放——三次价值的实现——奠定坚实的基础。
三次价值是数据价值释放的高级阶段，它标志着数据作为生产要素的跨界流通与深度融合。在这一阶段，数据不再局限于组织内部，而是跨越组织边界，在产业链、供应链乃至更广泛的生态系统中自由流动与高效配置。通过数据共享、交换与交易，不同主体能够基于共同的数据标准与协议，实现数据的互联互通与协同应用，从而创造出超越单一组织边界的新价值。
为实现三次价值的最大化，组织需要建立健全数据流通机制与规则体系，包括数据确权、定价、交易、监管等方面的制度安排。同时，推动隐私计算、区块链等前沿技术的应用，保障数据在流通过程中的安全性与隐私性，实现数据的“可用不可见”。此外，组织应加强跨行业、跨领域的数据合作与共享，促进数据资源的优化配置与高效利用，推动数字经济与实体经济的深度融合发展。
从“对内”到“对外”的转变，体现了数据价值认知的深化与拓展。三次价值的实现不仅将极大地提升组织的竞争力与创新能力，还将促进整个社会的数字化转型与智能化升级。在“十四五”时期及未来更长的时间内，数据作为关键生产要素的地位将更加凸显，其流通赋能的价值也将得到更广泛的认可与实现。
与土地、劳动力、管理、技术、资本等传统生产要素相比，数据超越了传统要素的基本属性、作用形态和增值方式，一跃成为数字时代抢占领先跑道的战略资源。相较其他传统要素，数据要素具有虚拟性与非消耗性、非竞争性、价值不确定性、非静态性、正外部性等五大特征。
● 虚拟性与非消耗性。与传统的生产要素（如资本、劳动力和土地）不同，数据存在于虚拟空间，不会因使用而减少或损耗。实际上，数据的使用往往伴随着新数据的生成，使数据资源能够在使用过程中自我增值和扩展。
● 非竞争性。物质资本和劳动力的使用具有竞争性，意味着它们在同一时间只能被一方使用。而数据则不然，它可以被多个用户同时访问和分析，而不会影响其他人的使用，这使得数据成为一种共享资源丰富的资源。
● 价值不确定性。数据的价值取决于其准确性和完整性，而这又依赖整个数据生态系统的健康运作。这个系统包括数据的产生、收集、处理、存储、分析和应用等环节，涉及多个参与者，如数据处理平台、服务提供商和最终用户。数据的质量和价值是整个生态系统中所有参与者共同努力的结果。
● 非静态性。数据具有动态变化的特性，它可以通过技术创新不断被创造和转化。与物质资本和劳动力相比，数据更易于更新和升级。同时，数据的时效性也是其价值的关键因素，某些数据的价值可能随时间迅速降低，这要求对数据进行及时的更新和管理。
● 正外部性。数据在数字经济中具有强大的网络效应，即随着使用人数的增加，其价值也会增长。这种效应可以促进数据使用的良性循环，使所有参与者都能从中获益。数据的这种特性在改进算法、提供个性化服务等方面作用尤为明显，为整个社会带来积极的正面影响。
通过这些特征，我们可以看到数据要素在现代经济中扮演着越来越重要的角色，它们为组织和社会带来了前所未有的机遇和挑战。