在当今信息化、数字化的时代浪潮中，数据以其独特的魅力和价值，成为了推动新质生产力发展的重要驱动力。展望未来，随着技术的持续进步和应用场景的扩大，数据在新质生产力中的作用将更加凸显。充分挖掘和利用数据的潜力，才能加快推动新质生产力实现更快速、高效和可持续的发展，为社会经济的繁荣与进步注入新的强大动力。

　　深入把握数据与新质生产力的关系

　　相较于传统生产力，新质生产力在生产要素配置方面呈现出明显差异，在一定程度上降低了对土地和资本的依赖，更加强调数字技术的赋能和创新驱动的核心地位。数据已然成为新质生产力的基础性资源和战略性资源。

　　一是数据作为一种崭新的生产要素，为新质生产力的持续发展注入了强大的动力。在数字化、网络化、智能化日益普及的当下，数据的自由流通与广泛共享为资源配置的优化和技术创新提供了有力支撑。数据要素的引入，使生产函数发生了根本性变革，其重心不再仅限于传统的劳动力、资本和技术等要素，而是更加聚焦于数据的深度挖掘和广泛应用。

　　二是数据在广泛的应用场景和深度挖掘中，为生产效率的提升提供了坚实的支撑。在生产流程中，企业通过对数据的细致收集、精准处理与深入分析，能够更准确地识别生产过程中的核心环节与潜在瓶颈，从而针对性地优化生产流程、削减成本开支并提升产品质量。不仅如此，数据还助力企业实现生产过程的智能化监控与预测性维护，大幅减少故障停机时长与维护成本，进一步推动生产效率的显著提升。

　　三是数据的深入应用加速了生产方式的创新和变革。凭借数据精准的分析和深度挖掘，企业得以洞察市场动态，发掘潜在的商业模式、产品和服务，进而创造出更为丰富的价值。此外，数据还促进了产业链上下游企业间的紧密协同与高效合作，推动了产业链的持续优化升级和价值的共创共享。

　　数据要素发展的痛点堵点

　　数据产权界定困难。数据产权的界定、保护和归属是数据要素市场化的基础，但目前尚缺乏统一的数据产权法律法规。这导致数据权利的界定和认定存在模糊和争议，数据权利人的权益难以得到有效保障。同时，数据产权的界定涉及多方利益主体，包括个人、企业以及社会等，如何在满足各方利益诉求的同时，实现数据产权的合理界定，是一个亟待解决的问题。

　　数据流通不畅。其共享、流通和交易主要局限于小范围、小规模，这导致了数据要素市场供给不足、流通受阻、应用程度不深。由于缺乏统一的数据流通基础制度，数据要素在资源化和资产化进程中遭遇了诸多障碍。

　　数据安全隐患。随着数据的持续汇集与整合，其价值日益凸显，因而成为了网络攻击的重点对象。数据滥用、知识产权侵犯等问题亦呈现愈演愈烈之势。而信息安全体系的建立往往滞后于业务的发展步伐，在数据生命周期保护方面缺乏全面的战略规划，使用人员亦缺乏必要的数据安全培训。

　　挖掘和利用数据潜能的几点建议

　　完善数据产权制度。一是确立明晰的产权界定机制。这涉及对数据所有权、使用权以及经营权的明确划分，以保障各方利益不受侵害。鉴于数据的可复制性以及多主体共存的特点，在界定产权时，需要充分考虑到社会以及个人等多元主体的利益平衡。二是加强对数据产权的保护措施。这包括但不限于对数据侵权行为的严厉打击，建立有效的追责机制，以提高数据侵权成本，并降低数据权利人在维权过程中的成本负担。

　　促进数据交易流通。一是构建统一、开放、有序的数据交易市场。为数据的供应方和需求方提供一个高效、便捷的交易平台，以促进数据的流通和应用。二是确立数据交易的基本准则。通过制定明确的数据交易规则，包括交易原则、方式、条件等，确保数据交易行为的规范化，维护数据交易的公平、公正和透明。三是推动数据的跨境流动。在确保数据安全的前提下，优化数据跨境流动的流程，降低其成本，以促进全球数据资源的共享和高效利用。

　　优化数据流通环境。一是加强数据基础设施建设。加大对数据基础设施的投资力度，提升数据收集、存储、处理和应用的能力，为数据流通提供有力支撑。二是推动数据开放共享。鼓励政府、企业和社会组织等开放数据资源，推动数据资源的共享利用，释放数据资源的潜在价值。三是培养数据人才。加强数据人才的培养和引进，提升数据领域的创新能力和竞争力，为数据流通提供人才保障。

　　强化数据安全保障。一是建立数据安全保护体系。完善数据安全法律法规，制定数据安全标准，建立数据安全监测和预警机制，确保数据在流通过程中的安全可控。二是提升数据安全技术能力。加强数据安全技术研发和应用，提升数据安全防护水平，防范数据泄露、滥用等风险。

　　充分释放数据资源，实现产业升级和创新。以制造业为例，引入数据分析技术可以实时监控生产过程并实现预测性维护，进而提升设备利用率和产品质量。如在农业领域，大数据和人工智能技术的运用可以优化种植方案，从而提高农作物的产量和品质。此外，应制定相关的政策，鼓励传统产业与数据技术的融合，并提供资金支持和技术指导，以确保产业数字化转型的顺利进行。

　　共享数据资源，加速新技术迭代升级。举例来说，通过运用人工智能技术，加大对数据的深度挖掘与分析，进而发掘出更多具有实际价值的信息与规律。同时，借助云计算技术的支持，实现数据的分布式存储与处理，这不仅能够提升数据处理的整体效率，还能够确保数据的安全性。

　　作者赵冰冰，单位：深圳市前海管理局