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　　在这一背景下，全国数据工作会议紧扣中央经济工作会议精神，将2026年确定为“数据要素价值释放年”，这是贯彻落实党中央决策部署的具体行动，也是顺应数字经济时代发展规律的必然选择。数据作为新型生产要素，其价值释放不仅是技术问题、经济问题，更是关乎国家竞争新优势塑造的战略问题。当前，我国经济正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期，数据要素通过提升全要素生产率，正在成为推动经济高质量发展的新引擎。

　　中央经济工作会议特别强调，要“打造具有国际竞争力的数字产业集群”，这要求我们必须充分发挥数据要素的乘数效应，通过数据流引领技术流、资金流、人才流，实现资源配置的优化和效率的提升。数据要素的价值释放，本质上是通过数据驱动的新型工业化道路，推动产业迈向中高端，助力构建现代化经济体系。从经济学理论视角看，索罗增长模式的投资驱动、斯密增长模式的市场专业分工与扩张、规模报酬递增效应的价值放大以及熊彼特增长模式的技术创新，为理解数据要素价值释放的内在逻辑提供了重要理论框架。本文从这四种增长模式出发，分析数据要素价值释放的理论基础、实现路径及政策建议。

　　索罗增长理论揭示了资本积累对经济增长的核心驱动作用。在数字经济时代，数据要素的投资驱动效应主要体现在三个维度：一是数据基础设施建设，包括国家级大数据中心集群、工业互联网平台、5G网络等新型基础设施的投入，为数据要素的产生、传输和存储提供物理载体；二是数据资源采集治理，通过企业数字化转型中的数据平台搭建、数据清洗与标准化，提升数据资源的质量与可用性；三是数据技术研发，包括人工智能算法、大数据分析工具、数据安全技术等领域的研发投入。据国家数据局统计，2025年我国数据基础设施投资同比增长23.5%，带动数字经济核心产业增加值增长9.8%，充分印证了数据要素投资对经济增长的拉动作用。

　　数据要素具有非竞争性与低复制成本的特性，使其呈现出显著的规模报酬递增效应。与传统生产要素不同，数据产品或服务的边际成本随用户规模扩大而趋近于零，同时用户规模扩大与数据积累又能持续优化产品价值，形成“数据越多—价值越高—用户越多—数据更多”的正向循环。典型案例如互联网平台基于海量用户数据迭代的智能推荐系统，当用户规模从100万增长至1亿时，推荐准确率提升47%，而边际成本仅增加5%。这种效应在公共数据领域更为突出，如国家政务服务平台汇聚的10亿级用户数据，通过一次采集、多次复用，使政务服务效率平均提升60%，充分体现了数据要素的规模经济优势。

　　熊彼特增长理论强调“创造性破坏”对经济增长的推动作用，数据要素正成为技术创新的核心生产资料。一方面，数据驱动催生人工智能、大数据分析等新兴技术，如深度学习算法的训练依赖海量标注数据，自然语言处理模型的性能提升与语料数据规模呈正相关；另一方面，数据要素推动产业升级与业态创新，在智能制造领域，基于设备传感器数据的预测性维护技术使设备故障率降低50%，维修成本减少30%；在医疗领域，多模态医疗数据融合分析使得肿瘤早期诊断准确率提升25%。这些技术创新不仅提高了生产效率，更重塑了产业形态，为经济增长开辟新路径。

　　资本是数据要素市场发展的“血液”，需构建多层次、全周期的资本支持体系。一是强化政府引导基金的撬动作用，设立国家级、省级数据要素专项投资基金，重点投向数据基础设施建设、数据安全技术研发、数据交易平台升级等关键领域。例如，广东省已设立总规模500亿元的数据要素产业基金，通过“母基金+子基金”模式联动市场资本，为数据企业提供从种子轮到成长期的全链条资金支持。二是拓宽数据要素企业的融资渠道，鼓励符合条件的企业通过科创板、北交所等资本市场上市融资，支持发行数据资产支持证券（ABS）、数据信托等创新金融产品。截至2025年底，我国已有12家数据交易所挂牌数据资产类产品，总规模达350亿元。三是引导风险投资、私募股权基金加大对数据要素创新型企业的投资力度，培育一批具有核心竞争力的数据服务商和技术提供商。资本的注入还需与数据要素市场的规则建设相结合，通过资本赋能推动数据确权、定价、交易等标准体系完善，构建“资本投入—市场完善—价值释放—再投入”的良性循环。

　　制度是数据要素有序流动的“保障网”，需建立健全数据要素市场的基础性制度框架。一是加快数据产权制度建设，明确公共数据、企业数据、个人数据的权属界定与划分规则，推进数据产权登记试点，建立数据资源持有权、加工使用权、产品经营权等分置的产权运行机制。例如，上海市开展的数据知识产权试点，已为87家企业的126项数据产品颁发知识产权证书。二是完善数据交易规则体系，统一数据交易的主体资质、流程规范、定价指引和争议解决机制，推动各地数据交易场所的互联互通与标准对接，打造全国一体化的数据交易市场网络。目前，全国已建成44个省级数据交易机构，2025年数据交易额突破1.2万亿元。三是构建协同高效的监管与安全保障体系，落实数据安全法、个人信息保护法等法律法规的配套细则，建立数据分类分级保护、安全评估、合规审计等机制，运用隐私计算、区块链等技术手段实现对数据流通全流程的动态监测。通过上述制度设计，可有效破除数据流通中的体制机制壁垒，让数据要素在“规范中流动、在有序中增值”。

　　应用场景是数据要素价值实现的“试验田”，需推动数据要素供给从“数量积累”向“质量提升”转变。一是深化公共数据开放共享，以“急用先行”为原则，优先开放与民生服务、产业发展密切相关的公共数据，建立公共数据开放清单动态调整机制。截至2025年，全国已开放公共数据资源超过80亿条，带动相关产业增加值增长1.5万亿元。二是推动行业数据共享共用，在金融、物流、医疗、制造等重点领域建立行业数据共享平台，探索“数据贡献度”与“收益分配权”挂钩的激励机制。例如，中国物流与采购联合会建立的物流数据共享平台，已接入3000余家物流企业，使行业空驶率降低12%。三是培育数据要素应用场景，支持地方政府和企业开展数据要素应用试点示范，如“

　　技术创新是数据要素价值提升的“加速器”，需突破数据要素全生命周期的关键技术瓶颈。一是发展数据采集与治理技术，研发边缘计算、物联网感知等数据采集技术，提升数据获取的实时性与全面性；开发数据清洗自动化、标准化工具，提高数据质量与可用性。二是突破数据安全与隐私保护技术，重点发展联邦学习、多方安全计算、差分隐私等隐私计算技术，实现“数据可用不可见”；研发数据脱敏、溯源追踪等技术，构建数据安全防护体系。三是创新数据价值挖掘技术，开发人工智能、机器学习等算法模型，提升对数据的分析与预测能力；探索知识图谱、数字孪生等技术，推动数据向知识、决策转化。例如，国家电网公司应用数字孪生技术，基于海量电网运行数据构建虚拟电网模型，使电网故障处理时间缩短70%。技术创新不仅能提升数据要素自身的价值，更能赋能传统产业转型升级，实现数据要素价值的乘数效应。