传统产业型地区数据要素价值化推进路径研究

数据要素价值化是推动传统产业转型升级和培育新质生产力的重要着力点。党的二十届四中全会围绕“因地制宜发展新质生产力”“深入推进数字中国建设”作出重要部署。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》进一步提出“健全数据要素基础制度”“建设开放共享安全的全国一体化数据市场”“促进实体经济和数字经济深度融合”。从政策导向看，数据要素价值化正由基础制度构建逐步转向场景应用和赋能实体经济的新阶段，也为传统产业型地区推进数据要素价值转化提供了重要政策依据。

现有研究多围绕数据要素市场建设、公共数据授权运营、数据资产化管理以及数字产业集聚地区实践展开，对传统产业型地区如何依托实体产业场景实现数据价值转化的讨论仍显不足。与数字产业高度集聚地区不同，此类地区数据多源于生产经营、市场流通、供应链协同等实际场景，具有较强产业关联性和场景依附性。但受数字化基础薄弱、服务生态不成熟和制度规则不健全等因素制约，大量数据仍处于碎片化分布和利用不足状态，尚未有效转化为支撑产业提质增效和区域动能转换的现实效能。传统产业型地区推进数据要素价值化，不宜照搬平台化运营与数据交易主导的发展模式，应立足实体产业基础和应用场景，探索数据资源经要素化治理转化为现实生产力的有效路径。

新质生产力视角下数据要素价值化的理论逻辑

数据要素重塑生产体系的作用机理

新质生产力的培育与形成，不仅是先进技术的局部应用，更要求生产要素配置方式、产业生产方式和价值创造方式发生系统性转变。与传统要素相比，数据要素具有非竞争性、非消耗性、低边际复用成本等特征，能够在不同主体、业务环节和产业场景之间跨域流转，并在应用反馈中不断释放增量价值。其对既有生产体系的重塑主要体现为替代效应、协同效应和乘数效应。替代效应表现为对经验判断、人工识别和低效环节的替代，推动决策由经验依赖转向精准分析。协同效应表现为与资本、技术、劳动力等要素的耦合重组，提高要素匹配效率和产业链协同水平。乘数效应表现为在跨场景复用过程中持续放大要素效能，推动生产方式由线性链条转向网络化协同。数据作为新型生产要素融入生产活动，其关键意义不在于增加一种要素投入，而是通过重塑既有要素的组合关系、配置方式和价值创造过程，提升资源配置效率、产业协同水平和创新转化能力。

数据要素的重要性并不意味着其天然具有现实价值，在缺乏有效治理、制度规范与场景应用的情况下，难以转化为可流通、可配置的生产要素。数据要素价值化是一个从无序走向有序、从物理存储走向价值释放的阶梯式推进过程，其演进逻辑涵盖资源化、资产化与资本化三个核心阶段。资源化是价值转化的治理基础，其核心在于通过统一数据标准、分类分级和质量清洗，将碎片化数据整合为可读取、可调用的标准化数据资源。资产化是价值转化的制度前提，重在明确数据要素配置的制度条件，通过界定使用边界、授权路径、流通规则和责任链条，使数据具备可授权、可运营和可管理的基础。资本化是数据要素价值化的深化环节，强调将数据要素由可配置资产进一步转化为能够持续创造价值的生产性资本，使其具备收益形成和价值回流能力，从而为产业发展提供可持续的价值基础。

数据价值转化为新质生产力的循环机制

数据价值转化为新质生产力的关键在于依托产业场景建立起“场景应用—效能验证—反馈优化—持续增值”的动态循环机制，在持续的要素流转与效能反哺中完成价值释放。场景应用是价值转化的现实起点，数据通过数据产品、模型工具等方式进入生产经营、市场响应和产业协同过程，将潜在价值转化为可感知的应用效能。效能验证是价值转化的重要环节，通过衡量决策精准度、资源配置效率、风险控制能力等维度，客观评估数据要素对产业运行质效的实质性提升。反馈优化是价值再生的关键支撑，将应用过程中形成的新数据、新规则和新经验反向用于数据治理、模型迭代和规则完善。价值增值则体现为数据资源再整合、数据资产再配置和数据资本再增值。由此，数据价值向新质生产力转化并非“数据投入—价值产出”的单向过程，而是在持续循环和迭代优化中推动生产方式变革与全要素生产率提升的动态过程。

传统产业型地区数据要素价值化的现实基础

产业场景基础

传统产业型地区推进数据要素价值化，重要基础在于其较为稳定的实体产业体系和相对清晰的业务场景。与平台经济和数字服务业高度集聚地区相比，此类地区的数据价值更依赖实体产业过程中的持续积累和场景转化。以菏泽市为观察对象，其化工、纺织服装、木材加工、食品加工、机电制造等传统产业基础较为扎实，曹县电商、牡丹产业、农副产品加工等特色产业场景较为丰富。这些产业一方面面临降本增效、市场拓展和供应链优化的现实需求，另一方面又具备较明确的业务流程和应用转化空间。传统产业集聚不仅为数据的持续产生、汇聚治理和开发利用提供了坚实基础，也为数据价值向现实生产力转化提供了具体产业场景。

数据资源基础

传统产业型地区的数据资源主要来源于公共治理过程和实体产业活动，既包括政府部门在行政审批、市场监管、企业信用、公共服务、城市治理等环节形成的公共数据，也包括企业、平台和产业链主体在生产经营、交易流通、仓储物流、售后服务等过程中持续沉淀的产业数据。以菏泽市为例，电商交易、牡丹种植、汉服加工和机电制造等领域，在长期发展中积累了大量与产业运行密切相关的数据资源，能够反映市场需求、生产组织、供应链协同和消费反馈等多维信息，具有较强的开发利用潜力。总体来看，传统产业型地区并非缺少数据资源，而是大量数据仍处于碎片化分布、标准不统一、质量不稳定和价值释放不足状态。能否将这些数据转化为可识别、可调用、可配置、可应用的数据要素，关键在于后续的数据归集整合、标准统一、质量治理、分类分级和合规授权机制建设。

治理组织基础

数据要素价值化不是单个企业或单一部门能够独立完成的，而是需要政府、企业、行业组织和数据服务机构共同参与。对于传统产业型地区而言，虽然数据交易市场、专业服务生态和资本化运营能力相对不足，但近年来数字政府建设、政务数据共享、产业数字化转型的推进，为数据价值转化提供了初步治理基础。政府部门能够在数据统筹、安全治理和公共服务方面提供基础支撑，企业和平台能够基于生产经营、市场流通和产业协同等实际需求提出应用场景，行业组织和数据服务机构可在标准制定、供需对接、技术支撑和产品开发中发挥桥梁作用。传统产业型地区虽然尚未形成成熟的数据要素市场生态，但已经具备由政府统筹、企业参与、服务机构支撑的初步组织条件。

传统产业型地区数据要素价值化的现实困境

数据治理基础薄弱，资源供给质量有待提升。虽然传统产业型地区的数据资源总量较大，但大量数据仍处于分散存储、标准不一和价值未显化状态。公共数据方面，不同部门之间在数据格式、口径标准、更新频率和共享规则上仍存在差异，导致数据归集整合和跨部门调用成本较高。产业数据方面，中小企业数字化基础相对薄弱，部分企业尚未建立规范的数据采集、存储和管理机制，生产、销售、物流、售后等环节形成的数据往往分散在不同系统或业务人员手中，难以形成可持续开发的数据资产。由此，数据资源虽在产业运行中不断生成，但其准确性、完整性、连续性和可用性仍有待提升，制约了后续开发利用和价值转化。

场景牵引能力不足，数据应用深度仍然有限。数据要素价值化的关键在于场景应用。对于传统产业型地区而言，产业链条较完整、业务流程较清晰，本应为数据开发提供较好的应用空间，但在实践中，数据与具体场景之间仍存在衔接不足的问题。一方面，部分企业对数据价值的认识仍停留在经营记录、统计报表和内部管理层面，对数据支撑生产优化、市场预测、质量控制和供应链协同的作用认识不足。另一方面，数据开发往往缺少明确的问题导向和需求牵引，容易出现“有系统、缺应用”“有数据、缺转化”的现象。特别是在传统产业转型过程中，若不能围绕真实业务痛点设计应用场景，数据价值就难以转化为企业降本增效、产业协同和区域竞争力提升的现实成效。

市场生态发育不充分，专业支撑能力相对不足。数据要素价值化不仅需要政府统筹和企业参与，也需要平台机构、技术服务商、数据运营主体和行业组织共同支撑。但从传统产业型地区看，成熟的数据服务生态尚未完全形成，数据评估、数据治理、合规咨询、产品开发和供需对接等专业能力相对不足。部分企业即使拥有数据资源和应用需求，也缺少将其转化为数据产品、数据资产或数据服务的技术路径和专业支撑。同时，数据供给方、需求方和服务方之间的信息不对称较为明显，数据资源难以有效对接真实应用需求，数据开发成果也难以形成持续性的商业闭环，使得数据要素价值化容易停留在项目化、试点化层面，难以形成持续稳定的产业赋能效应。

制度规则尚不健全，权责边界与流通秩序尚不清晰。数据要素具有可复制、可复用和权属关系复杂等特点，其价值化过程高度依赖制度规则支撑。对于传统产业型地区而言，当前仍需要进一步完善数据确权授权、分类分级、开放共享、安全监管和收益分配等机制。一方面，公共数据和企业数据之间的边界关系较为复杂，数据能不能用、由谁来用、如何合规使用等问题仍需制度层面加以明确。另一方面，数据开发利用涉及政府、企业和个人等多元主体，若缺少清晰的责任划分和利益分配机制，容易影响各方参与数据开发利用和流通交易的积极性。传统产业型地区推进数据要素价值化，既要解决技术和应用问题，更要通过制度建设降低交易成本、稳定市场预期，为数据价值向现实生产力转化提供可靠保障。

传统产业型地区数据要素价值化的推进路径

强化数据治理基础，提升高质量数据供给能力。数据要素价值化的前提，是将分散、低质的数据资源转化为可识别、可调用、可治理、可应用的要素资源。传统产业型地区应把数据治理作为基础性工程，推进公共数据和产业数据的标准化、结构化和质量化处理。公共数据方面，应加强跨部门数据目录管理、标准统一和接口规范，提升数据归集、共享和更新的连续性，避免数据资源长期停留在部门分割和静态存储状态。产业数据方面，应引导企业围绕生产、销售、物流、售后等关键环节建立数据采集和管理规范，推动业务数据从零散记录转向系统沉淀。在对数据进行技术层面的清洗整合之外，还应同步加强分类分级、质量评估和使用管理。对于具有公共属性、产业属性和商业属性的数据，应根据来源类型、敏感程度、应用价值和开发条件进行分层管理，明确治理标准和使用边界。通过提升数据准确性、完整性、连续性和可用性，夯实数据要素开发的供给基础，为场景应用和价值转化提供支撑。

坚持场景牵引导向，打通数据价值产业转化通道。传统产业型地区的数据价值，最终要在具体产业场景中得到验证。推进数据要素价值化，应避免脱离产业需求的技术化倾向，坚持以真实业务问题牵引数据开发应用。应围绕传统产业转型中的降本增效、质量控制、市场拓展、供需匹配和供应链协同等需求，梳理可落地、可评估、可复制的应用场景，推动数据从“存起来”转向“用起来”。在产业实践中，可优先选择特色产业集聚度较高、业务流程较清晰、数字化需求较迫切的领域开展场景建设。在生产制造环节，可利用数据分析提升设备管理、质量追溯和工艺优化水平；在流通销售环节，可通过交易数据、消费反馈和市场趋势分析优化产品结构和营销策略；在供应链协同环节，可依托订单、库存、物流等数据提升供需匹配效率。通过场景牵引，数据价值才能更有效地转化为企业经营改善、产业链协同和区域竞争力提升的现实成效。

培育数据服务生态，构建政企研用联动治理生态。数据要素价值化不仅依赖企业或政府部门的努力，还需要多元主体共同参与的服务生态。对于传统产业型地区而言，中小企业数量多、数字化基础不均衡，单靠企业自身往往难以完成数据治理、模型开发、价值评估和应用转化等复杂工作。应加快培育数据服务商、平台企业、行业组织和专业机构，形成覆盖数据采集、治理、开发、评估、应用和运维的服务链条。地方政府可在公共数据开放、应用场景发布、供需对接和试点示范方面发挥引导作用，降低企业参与数据开发的门槛。平台企业和技术服务机构可围绕传统产业共性需求，提供轻量化、模块化、低成本的数据工具和解决方案，帮助中小企业提升数据应用能力。行业组织则可在标准制定、供需对接和经验推广中发挥桥梁作用，推动企业探索经验向行业层面扩散。随着专业化支撑体系逐步完善，数据价值化才能从局部试点走向持续应用，形成稳定的产业赋能效应。

健全制度规则体系，保障数据流通交易规范有序。数据要素价值化具有较强的制度依赖性。传统产业型地区在推进数据开发利用过程中，应围绕确权授权、开放共享、收益分配等重点环节完善制度规则，避免因数据权属不明、使用边界不清和利益分配不均，影响各类主体参与积极性。对于公共数据，应明确开放范围、使用条件和授权方式，提升公共数据对产业发展的支撑能力。对于企业数据，应尊重市场主体在数据采集、治理和开发中的投入，合理界定数据持有、加工、使用等相关权益。制度建设应处理好政府引导、市场配置和主体权益之间的关系。一方面，要通过规则设计降低数据供需双方的交易成本，增强市场主体参与数据开发和价值转化的稳定预期；另一方面，要围绕数据资产评估、授权运营、收益分享和责任划分等环节探索可操作的制度安排，使数据供给方、使用方和服务方能够在清晰规则下形成协同。只有权责边界相对清楚、流通规则较为明确、利益协调机制更加合理，数据资源才能更顺畅地进入产业链，持续释放要素价值。

提高安全保障能力，筑牢数据价值化风险防线。数据要素价值化以数据流动、共享和开发利用为前提，但流动范围越广、参与主体越多，安全风险和合规压力也越突出。传统产业型地区在推进数据开发利用过程中，既涉及公共数据开放共享，也涉及企业经营数据、平台交易数据和产业链协同数据的跨主体流动。若安全保障能力不足，容易引发数据泄露、商业秘密暴露和责任追溯困难等问题，削弱各类主体参与数据价值化的信心。强化安全保障，应贯穿数据采集、汇聚、治理、流通、应用和退出全过程。应建立与数据类型、敏感程度和应用场景相匹配的分类分级保护体系，明确数据访问权限、开放边界和使用要求；综合运用身份认证、访问控制、脱敏处理、风险监测等技术手段，提升数据流通利用的可控性和可追溯性；围绕重点产业场景探索可信流通、场景授权和全过程监管，在守住安全底线的同时保障开发利用效率。只有安全边界清晰、风险防控有效、责任追溯明确，数据要素才能有序流动，并持续转化为产业发展和区域治理的现实动能。

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