今年以來，“新質生產力”屢次被中央和國家重大會議提及并強調，發展新質生產力已上升為國家新的戰略指引，如何發展壯大新質生產力將成為今后經濟工作的重中之重。

第三，國際政治經濟格局發生深刻調整。當前，世界百年未有之大變局正在加速演進，科技創新已成為國際戰略博弈的主戰場，特別是中美圍繞科技制高點的地緣政治競爭空前激烈，中國面臨著改革開放以來最嚴峻的國際環境。

在大數據時代，數字經濟正在成為一種新的經濟形態，數據已經成為最關鍵的生產要素。數字經濟的顯著特點是絕大部分經濟活動由數據驅動，經濟活動每時每刻都在產生海量大數據，這些大數據反過來又驅動新的經濟活動。2017年英國《經濟學人》有一篇封面文章認為，世界最寶貴的資源不再是石油，而是數據。得益于政府的大力支持以及超大規模的人口優勢和市場優勢，我國在數據生產方面具有較大優勢，數據產量規模已居于全球第二。根據國際數據公司IDC的預測，到2025年中國的數據生產量將超越美國，成為全球最大的數據生產國。

因此，在數字經濟時代，數據要素無疑是發展新質生產力的重要土壤，也是培育發展新動能，取得未來競爭新優勢的重要領域和關鍵方向。那么，我們該怎么從經濟學角度，來理解數據要素對新質生產力的賦能作用呢？

新質生產力代表著先進生產力的發展方向，其主要特點是科技創新和科技進步。科技進步，特別是顛覆性的科技革命，是人類社會發展最主要的驅動力。

隨著人類進入數字經濟時代，大數據和以大數據為基礎的人工智能技術，正在深刻改變人類的生產方式、生活方式、思維方式，以及社會治理方式。大數據推動了人工智能技術的飛速發展。人工智能這一概念誕生于上世紀50年代，但直到大數據時代，其性能才真正實現了突飛猛進的發展。過去20年里，我們見證了機器學習、深度學習、大模型和ChatGPT等人工智能一日千里的發展歷程。正是這些建立在數據基礎上的數字技術，將成為推動新質生產力發展的核心引擎。數據要素和以數據為基礎的人工智能技術賦能新質生產力發展，主要包含以下幾個方面。

第一，數據要素賦能傳統生產要素。數據不能作為一個單獨的生產要素存在，在實際生產中需要與勞動力、資本、技術、管理等傳統要素相結合，才能真正發揮賦能作用。數據要素推動勞動力、資本、技術、管理等傳統生產要素發生深刻變革與優化重組，對經濟有放大、疊加、倍增的重要作用。

數據與勞動相結合形成數字勞動，如網絡主播通過數據分析，創造出豐富多彩的數字內容，從簡單勞動變成復雜勞動。數據與資本相結合形成數字資本，像機器人、無人機、無人駕駛，以及ChatGPT等，均是數據和資本相結合的產物。數據與技術相結合形成數字技術，我們所熟知的大數據、云計算、互聯網、人工智能等，就是數字技術的典范。數據與管理相結合，形成了數字管理，比如智能制造、智慧監管和智慧城市，等等。

第二，數據要素提升全要素生產率。全要素生產率是由諾貝爾經濟學獎得主羅伯特?索洛在上世紀50年代提出來的，跟人工智能提出的時間差不多。這個概念是指扣除勞動、資本等傳統要素對增長的貢獻之外，所有其他因素對經濟增長的貢獻余值，也叫索洛余值。

數據要素在經濟增長中發揮著越來越大的作用：數據驅動的決策可以提升決策質量和效率，從而做出更科學的決策；數據和AI技術可以優化生產流程，提升生產效率，例如，波音公司應用數字孿生技術，將實時數據反饋用于優化制造工藝和預測性維護，這樣大大降低了設計與生產的周期，同時大幅提升了飛機的安全性和性能。麥肯錫的研究表明，數據驅動的流程優化，可以使生產停機的時間減少30%到50%，可以將制造業生產效率提升20%到25%。根據麥肯錫的預測，數據流動量每增加10%，能帶動GDP增長0.2%。預計到2025年，全球數據流動對經濟增長的貢獻將達到11萬億美元。

第三，數據要素催生新的經濟形態。

首先是平臺經濟。平臺經濟是以互聯網平臺為主要載體，以數據為關鍵要素，以新一代信息技術為核心驅動力、以網絡信息基礎設施為重要支撐的新型經濟形態，包括網絡銷售平臺、生活服務平臺、社交娛樂平臺、信息資訊平臺、金融服務平臺、計算應用平臺等。據中國信息通信研究院和中商產業研究院的測算，2022年中國數字平臺市場價值為33.43萬億元，價值超過10億美元的數字平臺企業達到254家。

其次是零工經濟。零工經濟是以互聯網平臺為基礎，以獨立自主且有特定能力的勞動者為主體，以碎片化任務為工作內容，工作時間、地點、方式靈活，最大程度實現供需匹配的新興經濟模式，包括網約車司機、外賣員、平臺主播等。據國家統計局的數據顯示，截至2021年底，中國靈活就業人員已達2億人左右，占勞動力總數的四分之一。2022年中國零工經濟市場規模達到1萬億元，到2025年有望達到近2萬億人民幣。

然后是AI金融。過去二三十年，我們見證了量化交易的蓬勃發展，現在AI，特別是大模型，正在推動整個金融業態發生深刻變化。大數據和人工智能全面賦能金融行業，有助于提升金融機構的服務效率，拓展金融服務的廣度和深度，實現金融服務的智能化、個性化、定制化。最后是個性化營銷。由于大數據中包含很多客戶行為數據和偏好數據，企業可以對消費者的數據進行分析，為用戶定制產品和服務，實現精準營銷模式，從而提高營銷效果和客戶滿意度。

第四，數據要素形成新型生產關系。在新型生產關系中，最重要的是人與機器的關系。首先是協作關系，機器和人各自發揮優勢，互補短板。機器不僅能處理重復性、高精度、高強度、人類不愿意做的事情，還可以增加人類的能力，提高人類的工作效率。比如醫療領域的智能手表和健康監測設備等，可以幫助監測用戶的狀況，預防疾病的發生或幫助治療疾病。另一方面，機器與人，特別是與人類勞動也存在替代關系。機器可以完全替代人類勝任某些任務工作，特別是重復性高風險高強度工作，比如說自動駕駛汽車和無人機的應用，可能會大量替代人類司機和飛行員，從而改變運輸和物流業的工作模式和形態。

算法替代勞動、技術解放勞動是社會發展和文明進步的標志，這并非壞事。而且人工智能技術是一個創造性破壞過程，在替代勞動的同時，還會創造很多新的工作崗位。世界經濟論壇《2020未來就業報告》預計，到2025年機器在全球范圍內可能會替代8500萬個工作崗位，但同時人工智能推動的經濟增長還能創造9700萬個新崗位。

但是，我們也要看到大數據殺熟、算法歧視與偏見、數字平臺的不正當競爭，以及數據鴻溝帶來的收入分配格局變化等問題，特別是如果AI算法完全由資本掌握，則可能會引起生產關系的重大變化。所以應該從法律、倫理、道德等各方面同時發力，加緊制定和出臺相關法律法規、政策文件及倫理規范等，保護廣大勞動者、消費者以及中小企業的切身利益，使大數據、人工智能等數字技術成為有溫度的技術，而不是冷冰冰的技術。