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历次(ci)产业革命都源于科(ke)学(xue)技术领域的(de)重大(da)突破，进而深刻改变人类生产生活方式。与前三次(ci)产业革命带来的(de)工业经济发展机遇不同，第四(si)次(ci)产业革命基于数据要素、以智能化技术和数字经济推动(dong)生产力跃(yue)迁。中央经济工作会议提出“以科(ke)技创新引领新质生产力发展”，并作出重要部署。积极培(pei)育和发展新质生产力，需牢牢把握第四(si)次(ci)产业革命重要特(te)征和规律，充分发挥数据作为新型生产要素的(de)重要作用。
数据要素发展潜力巨大(da)
在(zai)人类社会发展的(de)不同阶段，体现(xian)时(shi)代特(te)征的(de)重要生产要素是动(dong)态变化的(de)。在(zai)第一(yi)次(ci)产业革命之前的(de)农耕文明时(shi)期(qi)，劳动(dong)力是重要的(de)生产要素，一(yi)国的(de)经济总量主要取决于人口数量。此后的(de)三次(ci)产业革命中，资本的(de)重要性逐(zhu)步凸(tu)显，推动(dong)生产力发展。正在(zai)蓬勃发展的(de)第四(si)次(ci)产业革命中，重要生产要素进一(yi)步转化。动(dong)态地看，数据是当前可(ke)变性更强(qiang)、发展潜力更大(da)的(de)要素，其在(zai)生产力发展中起着推动(dong)质变、引发跃(yue)迁的(de)作用。
当数据成为与资本、技术等并列的(de)重要生产要素，要素组合亦将发生变化。创新，在(zai)一(yi)定程度上可(ke)以理解为把一(yi)种(zhong)从来没有过的(de)生产要素和生产条件“新组合”引入生产体系，创造出大(da)量新兴产业，并通过次(ci)级创新提升传统产业生产效率。这种(zhong)过程在(zai)前三次(ci)产业革命中主要表现(xian)为建立(li)一(yi)种(zhong)新的(de)生产函数，但在(zai)第四(si)次(ci)产业革命中主要表现(xian)为通过算法实(shi)现(xian)更加多样和高(gao)效的(de)要素组合。这跳出了生产可(ke)能性边界和时(shi)空(kong)约束，能更加高(gao)效地打通产业链供应链。可(ke)以说，数据已经成为当前驱动(dong)生产力发展的(de)关键要素。
随(sui)着数据要素在(zai)社会生产领域不断渗(shen)透(tou)，人类的(de)价值创造能力持续(xu)提升。在(zai)宏观层面，数据要素能有力促进传统产业数字化转型、深层次(ci)变革，推动(dong)数字产业化和产业数字化，催(cui)生新的(de)生产模(mo)式和社会需求(qiu)，引领技术进步方向(xiang)的(de)行业转变为数据密集型行业。在(zai)微观层面，数据要素的(de)技术特(te)性使其能够突破原有制约，且数据积累(lei)速度远快于资本等生产要素的(de)积累(lei)速度，故而对(dui)生产力发展的(de)推动(dong)更加强(qiang)劲(jin)持久。因此，新质生产力发展过程中，消耗有形生产要素的(de)比重渐趋降低，数据、技术等无形生产要素的(de)应用比重将持续(xu)上升。
智能化成科(ke)技创新主要趋势
纵观全球科(ke)技史和经济史，实(shi)现(xian)社会生产力跃(yue)迁的(de)一(yi)个重要条件，就是推动(dong)颠覆性科(ke)技创新并形成全社会通用技术。在(zai)前三次(ci)产业革命中，各类通用技术总体上可(ke)归纳(na)为机械化、电气化和自(zi)动(dong)化技术。虽然第四(si)次(ci)产业革命的(de)科(ke)技创新路径还不明朗(lang)，但可(ke)以确定的(de)是，智能化是一(yi)个重要趋势。
一(yi)方面，数据的(de)海量“投喂”激(ji)发智能化技术迭代演进。数据具有自(zi)我强(qiang)化效应，数据得到的(de)训练越(yue)多，得出的(de)结果越(yue)好，新技术就会越(yue)快涌现(xian)。ChatGPT和DeepSeek分别在(zai)2023年(nian)年(nian)初和2025年(nian)年(nian)初引发关注(zhu)，很大(da)程度上得益(yi)于大(da)数据训练。从数量上看，智能化技术已成为颠覆性技术的(de)主流。在(zai)麦肯锡提出影响未来全球经济发展的(de)12项颠覆性技术中，有7项可(ke)以大(da)致归为智能化技术，具体包括：移动(dong)互联网(wang)、物联网(wang)、云计算、先进机器人、智能驾驶、知识(shi)工作自(zi)动(dong)化、3D打印。另(ling)一(yi)方面，数据促使智能化技术成为全社会重要的(de)通用技术。以前，科(ke)技进步通常(chang)体现(xian)为以资本投入购置并使用当时(shi)先进的(de)设施设备，如(ru)蒸汽机、电气化设备。但现(xian)在(zai)，科(ke)技进步更加依(yi)赖(lai)数据及(ji)其相关的(de)信息、知识(shi)和创意，数据驱动(dong)创新已成为创新的(de)主要形式。智能化技术正在(zai)被快速工具化，为新材料、新能源和绿色低碳技术等其他科(ke)技创新提供数据、算法和算力支持，使各类技术的(de)研发过程更加智能化。
实(shi)践中，智能化在(zai)硬件和软件上均有表现(xian)并已形成阶段性成果。一(yi)是以机器人为代表的(de)硬件更加智能。传统上，机器在(zai)处理“硬信息”方面更具优势，但可(ke)能会丢失部分只(zhi)有人类能够解释的(de)“软信息”，当前人工智能技术的(de)一(yi)个重点发展方向(xiang)就是提高(gao)机器对(dui)“软信息”的(de)处理能力，使它们更善于“思考”。二是以手机软件（APP）为代表的(de)应用软件或小程序更加智能。和传统的(de)应用软件不同，被人工智能技术赋能的(de)智能应用并不只(zhi)是作为一(yi)个工具被动(dong)地为人们所使用，而是可(ke)以学(xue)习并适应使用者的(de)使用习惯，有针对(dui)性地提出新的(de)解决方案，甚至可(ke)以直接进行一(yi)些任务处理。
产业形态更具系统性多样性
当前，数据要素融入生产、推动(dong)智能化技术创新的(de)过程，逐(zhu)渐映射到产业发展中，不断重塑(su)产业形态。相较于劳动(dong)力、资本等生产要素，数据具有更强(qiang)的(de)共(gong)享性，依(yi)托数据要素形成的(de)新科(ke)技更具普惠性，形成的(de)产业形态更具系统性多样性，产业体系的(de)构建和发展也呈现(xian)新的(de)特(te)征。
发挥好数据要素驱动(dong)作用，可(ke)以顺畅推动(dong)现(xian)代化产业体系的(de)构建。例如(ru)，最初的(de)数字平台(tai)只(zhi)是一(yi)个匹配供求(qiu)的(de)场所，与传统市场的(de)功能相似，但随(sui)着智能程序、学(xue)习模(mo)型、算法领域不断突破，平台(tai)的(de)能力和结构发生改变，通过不同路径创建业务生态系统，形成各具特(te)点的(de)数字生态系统。一(yi)般来看，企业的(de)竞争优势来自(zi)排他性的(de)核心技术或资源，强(qiang)调对(dui)稀缺(que)资源和能力的(de)控(kong)制。但在(zai)这个生态系统中，平台(tai)的(de)价值高(gao)低不再取决于单个产品的(de)质量或差(cha)异化程度，而是由整个生态系统的(de)规模(mo)、结构、主体数量及(ji)平台(tai)上的(de)互动(dong)质量决定。因此，生态系统的(de)形成、扩展及(ji)价值提升，都需要以吸纳(na)和服务更多数量和更多元的(de)主体为基础，这既有赖(lai)于系统的(de)开(kai)放水平，也在(zai)客观上推动(dong)竞争对(dui)手之间、产业链上下(xia)游的(de)合作者之间逐(zhu)渐形成更为良性的(de)竞合关系，进而构建形态更多样、演变速度更快的(de)产业体系。
随(sui)着科(ke)技创新的(de)快速发展，数字经济的(de)产业组织格局演变远快于传统产业。汽车、钢铁(tie)等行业的(de)发展用了上百年(nian)时(shi)间，电气化技术从发明到广泛应用历经了30多年(nian)，而当前一(yi)些信息产业只(zhi)用几年(nian)甚至十几个月的(de)时(shi)间就实(shi)现(xian)了从科(ke)技创新到大(da)规模(mo)产业化的(de)跨越(yue)，数据要素的(de)驱动(dong)作用可(ke)见一(yi)斑。
发挥数据要素作用主要着力点
生产力包括劳动(dong)者、生产资料和劳动(dong)对(dui)象三个基本要素。抢抓第四(si)次(ci)产业革命重要机遇，培(pei)育和发展新质生产力，需发挥数据要素驱动(dong)作用，赋能劳动(dong)者、生产资料和劳动(dong)对(dui)象，推动(dong)生产力跃(yue)迁。
一(yi)是强(qiang)化劳动(dong)者的(de)数字技能。不同于以简单重复劳动(dong)为主的(de)传统劳动(dong)者，适应新质生产力发展的(de)劳动(dong)者是能够充分利用数据和信息技术、使用先进数字设备、具有知识(shi)快速迭代能力的(de)新型人才。需加快新型劳动(dong)者队伍培(pei)养，加大(da)全社会劳动(dong)者的(de)数字知识(shi)、数字技能的(de)普及(ji)力度，提升企业家数据思维，积极发展数商、数据经纪人等，以多元化人才培(pei)养模(mo)式提升智能劳动(dong)者职业技能，为发展新质生产力提供强(qiang)大(da)人力资本支撑。
二是加快数字基础设施建设。发展新质生产力，需提供新质生产资料、新型生产工具。要推进建设5G网(wang)络、物联网(wang)、工业互联网(wang)、卫星互联网(wang)等通信网(wang)络基础设施，人工智能、区块链、云计算等新技术基础设施，大(da)数据中心、智能计算中心等算力基础设施。推进数据交易和流通，强(qiang)化数据积累(lei)优势，将数据要素充分融入生产全过程。加快构建“边缘计算+智算+超算”多元协同、数智融合的(de)算力体系，提供更为充足、更低成本的(de)算力资源。
三是构建数据产业体系。重点发展大(da)数据产业和人工智能产业，引导科(ke)技企业加大(da)对(dui)通用技术的(de)投资，为战略性新兴产业和未来产业的(de)孕育发展提供支撑。着力发展自(zi)动(dong)驾驶、无人机、人形机器人等优势产业，进一(yi)步加强(qiang)数据积累(lei)和场景训练，加大(da)相关试点和示范区建设，加快形成若干产业集群。
发展新质生产力还需形成与之相适应的(de)新型生产关系。需加快完善数据基础制度体系，统筹推进数据确权、流通交易、收益(yi)分配、安全治理，使数据深度融入科(ke)技创新和生产力跃(yue)迁过程。
（本文来源：经济日报 作者：闫 坤 刘 诚 作者系中国社会科(ke)学(xue)院(yuan)习近平新时(shi)代中国特(te)色社会主义思想研究中心研究员）