摘要：产业转型升级是中国经济高质量发展的必由之路，在数字经济快速发展和数据逐渐成为重要生产要素的时代，推动数据要素赋能产业转型升级具有重要的现实意义。本文基于中国产业结构转型升级的现实需求与数据要素的发展现状，论证数据要素对产业转型升级的作用机制和路径。研究认为，数据并非简单地作为一种新要素投入生产，而是通过“效率优化”“生态协同”与“价值跃迁”三大路径突破传统要素约束而推动产业转型升级。在需求侧，它有助于推动恩格尔效应的解构与加速；在供给侧，它可以治愈生产率低增长部门面临的“鲍莫尔成本病”，并提供跨越“中等收入陷阱”的有效路径。研究进一步揭示，中国依托超大规模数据禀赋与制造业基础，正形成由创新、人才和数据协同驱动的产业转型升级模式。基于研究结论，提出夯实供给侧基础、激活需求侧潜能、完善治理与安全框架等强化数据要素赋能产业转型升级的政策建议。
关键词：数据要素；产业转型升级；实体经济；数字经济
中国经济正处在产业结构性变迁与发展模式转型的历史交汇点，构建现代化产业体系、推动经济实现质的有效提升和量的合理增长，已成为高质量发展的核心任务。《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》明确提出“推动技术改造升级，促进制造业数智化转型，发展智能制造、绿色制造、服务型制造，加快产业模式和企业组织形态变革”，“分领域推进生产性服务业向专业化和价值链高端延伸，促进生活性服务业高品质、多样化、便利化发展。提高现代服务业与先进制造业、现代农业融合发展水平，推进服务业数智化”，并将“健全数据要素基础制度”“促进实体经济和数字经济深度融合”列为关键路径。这一系列顶层设计标志着中国产业转型升级已迈入以数据要素为支点，以技术创新为动能的新阶段。近些年，支撑中国经济高速增长的人口红利、大规模资本投入等传统动能的边际效应正逐渐递减。在此背景下，数据这一新型生产要素将如何驱动产业体系的下一轮演进？它与经典的产业结构变迁理论（如恩格尔定律、鲍莫尔效应等）之间存在何种内在关联？对这些问题的解答，不仅关系到能否科学地认识和培育新质生产力，更直接影响到中国如何成功跨越“中等收入陷阱”，实现经济可持续的高质量发展。基于此，本文将数据要素发展现状与经典理论相结合，分析数据要素赋能中国产业转型升级的路径和机制，并在此基础上给出推动数据要素赋能中国产业转型升级的政策建议。
（一）数据要素的经济学内涵与独特性质
数据要素是指参与到社会生产经营活动中，能够带来经济效益的数据资源，具有“非竞争性”“规模报酬递增”“高固定成本、低边际成本”的特征。非竞争性是数据要素最本质的特征，同一份数据可以被无数个使用者在同一时间、不同场景下重复利用而不会在使用过程中产生消耗或价值减损，使用的边际成本近乎为零，因此数据的广泛应用能带来显著的规模报酬递增。随着大量数据的汇聚、融合与分析，数据模型具有的分析预测能力将呈现指数级增长，产生“数据网络效应”和“范围经济”，这不仅体现在单一应用场景中数据越多、模型越准，更体现在跨领域数据的融合能够催生全新的商业模式和创新。同时，数据要素具有支撑融合性。它并非孤立地投入生产，而是作为一种“催化剂”，深刻参与其他要素的生产过程并提升整个经济系统的运行效率。数据要素还具有明显的异质性，其价值高度依赖于其应用场景、分析能力和时效性。原始数据本身可能价值有限，但经过高质量的加工、分析、清洗，其价值将得到巨大提升。
数据要素的非竞争性背后是显著的正外部性，数据复用和数据聚合都能够产生规模经济和范围经济。例如，单个医疗机构的临床数据，若能被广泛应用于药物研发与公共卫生研究，其产生的社会总福利将远超该机构自身使用的私有收益，因此实现社会效益最大化需要数据要素最大范围的共享与流动。但数据又具备事实上的排他性，通过加密技术、法律保护或简单地将其存储在私有服务器上，数据可以被有效地排除在公共领域之外，使其不被他人轻易获取。从企业私利的角度看，由于担心共享数据会助长“创造性破坏”，企业具有强烈的动机去“囤积”数据，以维持其竞争优势。这种囤积行为导致了非竞争性要素在社会层面上的生产率低下，造成了要素市场的失灵。此外，数据的使用还伴随着负外部性，其中最重要的就是个人隐私的保护成本，大多数经济学模型倾向于将隐私的成本函数刻画为凸性的，即隐私损失是数据使用量的增函数，因而其边际成本是递增的，数据使用越密集，隐私泄露的边际风险和代价就越大。这些属性挑战了古典经济学关于稀缺性的假设，也对传统的成本定价理论发起了挑战，如何在新的历史时期更加正确地将数据要素投入生产，成为学界与业界都亟待解决的问题。
（二）数据要素产业的崛起与现状
中国数据要素产业的发展，并非一个纯粹由市场自发演进的过程，而是在国家顶层设计下，呈现出“政策先行、基建驱动、市场跟进”的鲜明特征。2019年，党的十九届四中全会首次将数据列为生产要素，随后以《中共中央 国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（简称“数据二十条”）为代表的一系列政策陆续出台，为数据产权、流通交易、收益分配和安全治理构建了基础性制度框架。
在国家层面，中国数字经济的蓬勃发展为数据要素产业提供了广阔的土壤。2022年，中国数字经济规模已达50.2万亿元，占GDP比重高达41.5%。2023年，这一规模进一步攀升至53.9万亿元，占GDP比重达到42.8%，其中，产业数字化规模达到43.84万亿元，同比增长6.9%。数据要素市场本身也正经历爆发式增长，据国家数据局测算，2024年数据生产量达41.06泽字节（ZB），同比增长25%，全国数据市场交易规模预计将超过1600亿元，同比增长超过30%，算力规模达到280EFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算，FP32），位居全球第二。这一系列数据清晰地勾勒出一个高速成长的新兴产业轮廓。
在地方层面，作为数据流通枢纽的数据交易场所不断增加。截至2024年，31个省（区、市）和新疆生产建设兵团均完成机构组建，其中，独立设置机构有26个，加挂牌子的6个，超过20个省（区、市）已组建数据交易机构，逐步形成“一地一所”的格局。这些交易所不仅是数据产品挂牌和交易的物理场所，更是探索交易规则、技术标准和商业模式的“试验田”。以上海、深圳、贵阳等头部交易所为例，其挂牌的数据产品数量和交易额均实现高速增长，引领着场内交易市场的规范化发展。在地方政府与交易所的共同推动下，一个围绕数据要素市场的产业生态也日渐繁荣。各地对数字产品挂牌交易给予专项补贴、“数商”等第三方服务机构加速形成、前沿技术投入数字生产，种种实践共同构成了中国数据要素市场从顶层设计到基础设施，再到市场化运营的完整图景，为数据要素深度赋能产业转型升级奠定了坚实的基础。
（三）数字经济背景下的产业转型升级
产业结构变迁是指一个经济体在产业构成上发生的长期、大规模变动。传统观点认为，随着经济增长，产业结构发生深刻变化：农业就业比重下降，工业就业比重呈现“驼峰型”变化，服务业就业比重持续上升。随着数字经济飞速发展，中国的产业结构转型呈现鲜明的数实融合特征，各产业内部都在向合理化、高级化方向调整，农业科技贡献率提升，工业向中高端升级，服务业向现代新兴领域拓展。实体经济和数字经济融合发展持续拓展深化，2023年我国第一、第二和第三产业数字经济渗透率分别为10.78%、25.03%和45.63%。传统的要素投入模式正逐步让位于一个以创新、人才及数据为核心的新型增长模式。
数据作为新型生产要素，对产业转型升级的参与作用日益凸显。海量数据的生成、流通和分析，加速产品迭代和新业态的生成，催化中国产业转型升级的进程。在产业链上游，工业互联网、物联网、智慧城市等“新基建”建设产生了海量、多模态的行业数据沉淀，汇聚构成数据要素产业的源头活水；在产业链中游，以云计算、大数据、人工智能为核心的数据技术与基础设施日臻完善，为数据处理、存储与分析提供了强大的算力支撑，成为数据价值得以释放的关键赋能环节；在产业链下游，数据应用已广泛渗透金融、制造、医疗、交通等国民经济的关键领域，催生了金融科技、智能制造、智慧医疗等一系列以数据驱动为核心的新兴业态。这些变化共同描绘了中国经济增长模式和产业结构的深层转变。随着经济发展进入新阶段，依靠劳动力资源和大规模资本投入的粗放型增长模式边际效益递减。这些新的增长动能，特别是人才和数字基础设施的领先发展，不仅是中国跨越“中等收入陷阱”、提升科技自立自强能力的关键举措，更是增强经济韧性、应对外部不确定性的根本保障。
（四）数据赋能产业转型的现实制约
促进数据的高效流通与合理定价是数据要素市场的核心功能，但在实践层面，“确权难、定价难、互信难、监管难”的问题依旧突出，这种制度性摩擦阻碍了数据要素市场的健康发展。由于缺乏公允、成熟的数据资产评估标准和定价规则，当前数据交易大多局限于“一事一议”的场外交易阶段，难以形成规模化、规范化的统一大市场。加之不同平台的数据标准、交易规则和技术接口往往互不兼容，进一步加剧了区域间的市场分割，阻碍了数据资源的有效整合。
而数据要素规模报酬递增的特性，也在加剧产业内部的结构性分化。大型平台企业和行业龙头凭借先发优势积累了大量数据，而广大中小企业则普遍面临数字化转型滞后的困境。特别是在制造业领域，中小企业的数字化应用多集中于营销、管理等环节，而在生产控制、设备物联等核心环节的渗透率仍然偏低。这种结构性失衡不仅固化了市场垄断格局，也抑制了全社会创新活力的释放。与此同时，传统的基于市场份额的反垄断监管工具，难以有效规制滥用数据接口控制权、数据代理交易和算法垄断等新型垄断形式，形成了一定的监管盲区。
在全球化背景下，数据要素流通需要兼顾国家安全、经济发展与个人隐私保护。产业结构转型升级必须在一个安全、公平、开放的框架下进行。一方面，为维护国家安全和数据主权，有必要对数据跨境流动进行严格规制；另一方面，深度融入全球价值链、提升产业国际竞争力又需要保障数据在全球范围内的有序自由流动。因此，如何在确保安全的前提下，建立更科学、精细化的数据分类分级管理体系，积极参与国际数字治理规则的制定，推动与主要贸易伙伴在数据流动规则上的协调与互认，成为我国数字产业“走出去”的关键。
数据要素的独特性质使得其投入生产的方式同传统要素迥异，它通过“效率优化”“生态协同”“价值跃迁”三重路径，深度参与生产环节和要素循环，系统性地赋能产业转型升级。
（一）效率优化——以全要素生产率提升为核心的内涵式增长
由于信息不对称，传统市场行为难以避免交易摩擦。无论是企业寻找合适的资本、技术和供应商，还是消费者搜寻满意的商品与服务，都不可避免地伴随着巨大的搜寻成本、匹配成本、谈判成本与监督成本。数据要素的出现，为消解这些摩擦提供了根本性的解决方案。
数据作为信息的载体，能够连接供需两端，减少信息不对称导致的交易成本，从而优化资源配置效率，并最终体现为全要素生产率的显著提升。传统经济增长模型中投入的要素通常是劳动与资本，但这并不意味着数据在过往的经济增长中没有贡献。例如，内生增长模型中知识与研究的贡献其实也可以被看作数据的一种，它们对生产效率的乘数效应与今日的数据要素一脉相承。进入信息时代，随着数据存储、分析的技术水平不断提高，数据在生产活动中的规模效应日渐凸显，深刻改变了经济活动中的信息获取环境。传统市场中的消费者与生产者由于信息不对称面临巨大的搜寻匹配成本，而数据要素通过其可复制、易传播的特性，极大地降低了此类交易成本，重塑了市场运行的模式。对消费者而言，愈发成熟的平台数据体系，为其提供了高效易得的搜索渠道。平台通过汇聚生产者信息极大地提升了市场透明度，用户生成内容也能有效避免传统市场中的“柠檬市场”困境，降低消费者的决策风险。对生产者而言，数据交易平台和数据市场的建设，为结构化、标准化的数据流通创造了条件，企业可以更便捷地获取市场需求、供应链状态、技术前沿等关键信息，从而做出更精准的生产决策。在企业内部，数据要素的应用也降低了各部门间的协调成本，减少了因信息壁垒造成的决策延迟和资源浪费。这种由数据驱动的效率优化，使得市场从一个充满摩擦、信息阻滞的状态，转变为一个更加灵活、资源能够根据实时信号快速重新配置的状态。
数据要素的优化配置作用有助于从供需两侧减轻甚至消除要素错配问题，并可以为全要素生产率的上升通道构建微观基础。借由数据分析能够精准识别出生产过程中效率低下的环节与部门，引导资本、劳动等传统生产要素从低效率领域向高效率领域流动，实现供需的精准匹配，使经济产出更接近“生产可能性边界”。数据要素也是技术创新的“关键原料”，在人工智能等前沿领域，技术创新已经从“经验驱动”转向“数据驱动”，海量高质的数据是训练算法模型、模拟科学实验、发现新规律的基础。通过优化研发流程，降低创新活动的试错成本，数据要素加速了知识的创造、传播和应用，增加了长期增长的乘数效应，推动着“生产可能性边界”向外移动。
综上所述，数据要素有助于推动全要素生产率的内涵式增长，在静态层面，数据要素能够优化存量，消除市场无效率；在动态层面，数据要素通过催生增量，赋能技术创新，从根本上提升经济增长潜力。
（二）生态协同——以价值链重塑与产业组织变革为形态的关联式增长
数据要素对于价值链上的企业关系以及产业在空间上的组织生态具有显著的协同作用。数据要素凭借其交互成本低廉的核心特性，打破了过去企业间壁垒分明、呈线性链接的供应链体系，推动产业组织向着以数据流为纽带、多主体共创价值的开放式、网络化生态系统演进，改变了产业集群的空间集聚逻辑。
传统的供应链数据共享通常是顺序和双边的，其主要目的是执行基本的业务功能以及缓解供应链中的长鞭效应，各环节存在信息孤岛问题。而数据要素的投入正在打破这些生产中的信息壁垒，基于数据基础设施与供应链的其他环节相匹配，将传统的顺序供应链重组为一种更加开放动态的“数据生态系统”，系统中所有参与方共同创造价值。例如，一个制造商可以与上游供应商共享生产计划数据，实现对成本的精确控制；与下游分销商共享销售数据，推测未来需求的大致变动；与物流公司共享运输数据，减少运输带来的“冰山成本”。这种依托数据连接的“去中心化”协作模式，让供应链中每个企业都能参与某个产品乃至某个行业的生产全过程，提升了整个产业体系的运行效率与韧性。
“数据生态系统”带来的网络效应可以进一步拓展到对全球价值链分工格局的优化与重构，通过成本调整、资源配置、技术创新、制度改革等路径，数据要素能够直接或间接地推动全球价值链重构，表现为“区域化”与“碎片化”两种趋势的动态博弈。发达国家大规模的数据要素投入，增强了自动化生产对低技术劳动力的替代作用，高附加值制造业的生产环节因此得以“回流”或“近岸外包”；而生产力水平较低的发展中国家，依托数字化平台使得跨国企业能更便捷地远程协调和管理外包的国际业务，削弱了地理集聚的必要性，将不同生产环节外包至最具成本优势的国家变得更加可行。这种全新的价值链格局也催生了数字产业集群的诞生，通过数字基础设施共享和数据要素的自由流动，集群内的企业能够突破空间边界，实现研发、生产、销售等环节的深度协同，不再严格依赖地理邻近性，共同构建一个价值共创的动态产业生态。
（三）价值跃迁——以要素循环和模式创新为驱动的动态式增长
价值跃迁是数据要素赋能产业转型的高级形态，其本质在于改变要素投入机制，通过优化现有价值回路，推动要素的循环使用，实现产业的动态增长，从根本上重塑价值创造的底层逻辑。
传统产业的价值创造逻辑以产品为中心，是一次性的交易。数据要素的融入则催生了以“产品+数据服务”为核心的新型商业模式，在此过程中数据要素本身的循环使用实现了价值跃迁。这种要素循环不仅体现在产品与数据之间，还体现在知识与数据之间、资本与数据之间。企业借由数据要素能够直接地与消费者相连，实时、精准地获取消费者的个性化需求，并通过柔性制造系统实现大规模个性化定制，通过更优质的产品吸引更多用户，从而产生更多数据投入下一轮的生产，形成一个产品生产的正反馈循环。这也为传统产业转型理论提供了新的注解，它不再仅仅是恩格尔定律所描述的消费结构从商品到服务的宏观转移，而是通过数据技术使消费者更高层次的个性化需求与商家实时提供的服务实现点对点连接。
同时，海量的数据是人工智能和机器学习的“养料”。封装了知识的算法和模型被应用到商品的实际生产中，当这些数据化的系统在现实世界中运行时，它们会与生产环境持续交互，并生成新的更高维度、更高质量的数据，进而投入生产。通过对数据的分析转化，机器能够“学习”并生成新的知识，如优化的算法、精准的预测模型、智能化的决策规则和自动化的解决方案，不断自我优化和迭代提高。因此，对于拥有海量高质数据的企业，在产业转型的过程中天然地拥有一条“数据护城河”，形成后来者难以逾越的技术和数据壁垒，导致数据和资本向少数头部平台和企业集中。
在工业时代，资本积累主要通过增加生产设备投入的扩大再生产实现，而在数字时代，资本积累的核心逻辑转变为扩大数据的再生产。资本投入建设数字基础设施，发掘大量数据，再利用数据应用创造商业价值，实现资本的指数级回报，资本增值的速度，在很大程度上取决于其获取和重复利用数据的速度与效率。数据本身也逐渐“资产化”，围绕数据流通和应用，形成了庞大的服务业态，如数据资产评估、数据合规咨询、数据安全审计等专业服务机构应运而生，成为这一新兴市场崛起的佐证。
中国产业转型升级正处于新旧动能转换的高质量发展时期，过去传统要素粗放投入的驱动型增长，在人口红利消退、要素成本上升、全球产业链重构等多重内外压力下，局限性日益凸显，而数据要素既可以与传统要素相互互动，深度融入产业转型升级进程，又能释放其非竞争性和规模经济的特征，推动产业结构向更高层次演进。
（一）加速恩格尔效应：从宏观趋势到微观驱动的加速演进
产业结构变迁的需求侧动力，根植于经典的恩格尔效应。传统的恩格尔定律揭示了居民消费重心随收入增长从农业、工业向服务业进行结构性迁移的宏观规律，本质上是一个基于国民经济总水平提升的、相对缓慢的资源再配置过程。而数据要素的深度介入通过建立供给与需求之间的高频、精准对接，将其从一个缓慢的宏观现象，解构为一个动态、实时，由微观精准匹配映射到宏观产业结构的价值创造过程。
这种由数据要素驱动的机制变革，带来了两个方面的深远影响。首先，数据要素显著压缩了产业升级引致需求的时间，从而加速了“恩格尔消费周期”。在传统的商品生产过程中，制造业遵循“以产定销”的大规模生产逻辑，企业根据对市场的宏观预测进行生产，产品通过层层分销渠道最终到达消费者手中，导致生产端对消费需求的感知存在延迟。这往往导致严重的库存积压和供需错配，市场渗透缓慢，一个新产品或新服务的普及可能需要数年甚至更长的时间。但在数据驱动的商业模式下，企业能够通过分析用户行为数据，以较低的成本满足利基市场的特定需求。借助C2M等模式和柔性供应链体系，企业能够以较低的边际成本快速响应这些需求，进行小批量定制化生产和市场测试，若市场反馈积极，便可迅速扩大生产。这意味着一个小众的消费偏好，可以在一个销售季内就演变为被广泛接受的“主流”产品。因此，产业升级的步伐不再受制于漫长的市场信息传导时滞，而是由快速迭代的数据反馈直接驱动，其演进节奏被前所未有地加快。其次，数据要素推动了产业转型从“部门间”转移到更深层次的“产业内”升级深化，为制造业的高质量发展开辟了新路径。除了恩格尔效应描述的生产要素在三大产业之间的转移外，数据要素赋予了传统产业个性化的服务元素，即“制造业服务化”，通过分析用户行为，提供对用户需求的定制化解决方案。对产品使用全生命周期数据的采集与分析，制造商能够将原本一次性的产品销售，转变为一个持续的、以数据服务为核心的价值共创关系。例如，工业设备制造商可以提供基于设备运行数据的预测性维护、能耗优化与流程再造咨询服务；消费电子企业则能提供个性化的内容推荐与增值服务订阅。在此过程中，数据赋予了传统制成品以服务的属性与内核，使得制造业的价值链不再局限于物理产品的生产环节，而是向研发设计与售后服务的“微笑曲线”两端拓展。这不仅模糊了制造业与服务业的传统边界，更重要的是，它为中国这样的制造业大国，指明了一条立足于庞大实体经济基础，通过数字化与服务化实现内涵式增长和价值链跃迁的特色转型路径。
（二）收入效应强化：从增加收入到提振消费的需求升级
收入效应也是从需求端驱动产业变迁的核心动力。在微观经济学中，收入效应描述了消费者购买力或实际收入增减导致商品或服务需求的变化。这种效应贯穿产业结构转型始终，依靠工业化本身放大这些价格机制对于产业结构转型的推动作用，即使在农业部门劳动力释放基本完成后，依然构成推动生产要素从制造业向服务业持续再配置的关键力量。同时，由于不同收入群体之间存在支出结构差异，中等收入群体受收入效应影响更为显著，因而收入效应更有利于推动生活必需品产业的更新迭代。
数据要素的应用使得收入效应能够发挥更细致的作用。通过降低市场交易成本、增加企业经营利润，提升城乡居民收入水平；数字技术的广泛普及为劳动者掌握相关技能创造了条件，提升了劳动者的生产水平，为其带来更高的人力资本价值及市场回报；数字经济催生的平台经济、零工经济和内容创作经济等新业态，为社会提供了多元化的就业途径和收入来源，有效提升了居民人均可支配收入和消费能力。数字经济通过创造收入增量与优化收入结构，增强了社会整体消费能力，进而通过收入效应推动产业转型升级。这种由数据驱动的收入增长，反过来又会进一步释放居民对高弹性、高品质产品和服务的需求，对于各个层级的消费群体，数字经济都提供了合适的需求释放途径。数据要素实现了对新增购买力的精准引导，从而形成了需求牵引供给的良性循环。借助普惠的数字技术，居民能够便捷地探索以前沿科技为内核的新型数字消费场景，实现消费层次进一步提升，并为数据驱动的产业升级注入更强劲的动力，形成一个“新业态创造新收入、新收入驱动新消费、新消费催生新产业”的良性循环，持续放大恩格尔效应对产业结构转型的推动作用。由此可见，数据要素的核心价值不仅体现为通过提升收入质量增加居民总体消费水平，更在于依托创新的产品和服务业态，精准引导消费需求转移升级，从而拓宽恩格尔效应与收入效应的实现路径，最终映射到宏观的产业转型升级进程中。
（三）治愈“鲍莫尔病”：从服务业效率优化到突破成本病的制约
数据要素的兴起，为破解长期困扰后工业化时代经济增长的“鲍莫尔病”提供了新的理论视角与实践路径。与技术进步日新月异的制造业不同，传统服务业的生产率增长天然受限于劳动要素的投入强度，增长缓慢甚至停滞，难以实现规模经济。同时，工资水平的刚性传导将迫使服务业部门在劳动生产率未有实质提升的背景下支付更高的劳动成本，从而导致其相对价格持续上涨，导致“鲍莫尔病”的发生，是经济体长期稳定增长的严峻挑战。有研究显示，在21世纪初，中国服务业劳动生产率呈现出增长整体偏低，缺乏价格弹性的特点，服务业“鲍莫尔成本病”的特征日益显现。
数据要素打破了服务供给对特定时间、空间和劳动力投入的刚性依赖，通过规模化、自动化与智能化发展模式优化了服务业的成本结构。互联网、大数据等技术会显著提升服务业生产率、缩小工业与服务业生产率差距、促进产业融合。“鲍莫尔病”的根源在于许多服务的生产与消费具有不可分割性，一个教师或医生在同一时间只能面向有限的学生与患者。而数据化、智能化的服务产品，如在线教育课程、AI辅助诊断系统、智能客服机器人等，能够以近乎为零的边际成本，跨越时空限制，服务于成千上万的用户。这种将服务产销分离的解决策略，使得服务业得以摆脱对劳动力投入的单一依赖，释放规模经济效应，实现类似制造业的生产率高速增长，从而在根本上对冲了“鲍莫尔病”的负面影响。2023年中国服务业数字经济渗透率已达45.63%，远高于工业的25.03%和农业的10.78%。这种高渗透率正转化为生产率的跃升，2023年服务业对国民经济增长的贡献率达到60.2%，服务业全员劳动生产率为19.3万元/人，成为经济社会发展的主引擎。
此外，生成式AI也在服务业生产中扮演了“均衡器”的角色，它对生产率的提升作用呈现出显著的异质性，对新手和低技能员工的帮助远大于对经验丰富的专家。AI模型通过学习组织内所有员工（尤其是顶尖专家）的行为数据，将隐性的、难以言传的“最佳实践”知识数字化、显性化、标准化，并实时推送给需要的员工，从而大规模、低成本地提升了以认知任务为主的服务业的整体生产率。
数字时代的供应链由企业主导向产业平台生态主导转变，即“封闭式协同向开放式共创”演进，通过优化供需匹配与资源配置，降低信息不对称程度，极大提升了服务市场的运行效率与质量。以交通出行、餐饮配送及生活服务为例，算法驱动的智能调度大幅提高了平台、用户、商家三方的资源利用率，用户反馈机制与信用评价体系也推动服务提供商持续优化质量，形成市场化筛选机制。这一机制变革为中国等后发经济体提供了一条跨越“中等收入陷阱”的崭新路径，数据要素将服务业转变为高生产率、强创新性的经济部门，使服务主导型经济增长模式得以保持持续活力，达到向高收入经济体的平稳过渡。同样，数据要素显著促进我国“服务型制造”发展，通过增强研发设计能力、优化生产管理和提升营销服务等机制，推动制造业企业向服务化转型，让制造业本身也成了高附加值服务的载体，这意味着即便制造业的占比遵循鲍莫尔规律相对下降，其价值创造能力与经济增长贡献度仍可持续提升。对于兼具制造业基础与数字技术优势的中国而言，这种协同演进模式不仅有效突破传统鲍莫尔效应的制约，更构建起独具特色的产业升级路径。
（四）释放要素密集度效应：从数据密集度重构全球产业分工的比较优势
数据要素改变全球产业竞争格局的比较优势基础，催生了以“数据密集度”为核心的新型比较优势。不同部门的要素密集度差异会导致资本深化，改变要素价格与产出价格，从而推动结构转型。当一个经济体的资本禀赋增加，其产业结构在实际产出上会自然地向资本密集型产业变动。当数据资源、数字基础设施与数据处理能力共同构成一个国家的新禀赋时，产业结构向“数据密集型”领域升级便成为一种必然趋势。数据要素的聚集能够缓解劳动资源错配，增加人力资本积累，推动区域研发水平提升，从而形成科技创新与数据集聚的良性循环。这种由要素密集度带来的动态效应正深刻影响着全球价值链分布逻辑，传统分工格局下，发达国家依靠技术资本优势主导高附加值环节，后发国家则受困于劳动密集型低端环节，数据要素的兴起为发展中国家突破价值链锁定困境创造了新的途径。在数据要素的参与下，数据密集型国家倾向于集中使用更多的工作数据进行生产，而其他国家则成为主要的原始数据提供者，其生产率相对较低，产品价格更高，这在开放贸易时会影响其真实购买力和贸易条件，进而影响国际分工与福利分配。此外，数据要素促进的国际贸易可以缓解鲍莫尔效应的负面就业影响，由于获得了国际比较优势，出口扩大了总需求，可以反向促进就业比重。值得注意的是，当产业的要素密集度与国家的要素禀赋相匹配时，创新回报更高，更能吸引研发投入，形成能够不断自我强化的数字比较优势。中国在构建以数据为核心的新型比较优势方面具有独特优势，超大规模数据存量、丰富的应用场景、巨大的人口规模以及完备的工业体系，共同为数据的生成、积累和高效应用创造了沃土。在此背景下，中国的数据禀赋优势不仅为产业创新提供了强劲激励，也为构建一个以高生产率服务业和数据驱动型制造业为支柱的现代化产业体系奠定了基础。研发投资正加速从传统领域向数据驱动的创新领域聚集，在提升特定产业创新能力的同时，也借助数据要素带来的知识溢出效应，推动全社会范围内的技术革新与效率提升，形成一种基于数据要素积累的正反馈创新循环。
（五）降低转移成本：从交易摩擦到要素的高效流转
在供需两侧之外，数据要素还通过放大投资效应与降低转移成本加速产业转型升级进程。结构转型本质上是一个资源的动态重配过程，它要求生产要素能够顺应技术进步、需求变迁和比较优势演变的趋势，不断地驱使资源从低效部门流向高效部门，其效率高低很大程度上取决于要素的转移成本，高昂的转移成本会严重阻碍这一进程。这不仅会导致福利损失，还会降低经济体对外部冲击的适应能力，导致次优的增长路径。数据要素作为连接供需两端的桥梁，在整合信息流、物质流、资金流等方面有天然优势，极大地减轻了市场运行中的“摩擦力”，能依靠信息的可得性减少交易双方的信息不对称来降低要素流动的搜寻和匹配成本。数据的高效流动能有效填补市场信息缺口，对于劳动力要素，这种机制有助于缓解就业市场摩擦，推动人才向高生产率领域迁移；对于资本要素，则引导资金流向创新活力强、产出效率高的市场主体，从而提高资源配置效率。在产业内部，由于数据要素的出现，“数字邻近性”在很大程度上替代了“地理邻近性”，企业不再需要物理集中所有生产要素，依托数字网络实现全球范围内的高效资源整合。这极大地降低了企业参与复杂价值链的门槛，也使得整个产业链供应链更具柔性和韧性，为区域协同发展提供了创新路径。长期以来，要素转移成本高是制约中国区域均衡发展的重要原因之一，数据驱动的远程办公、在线教育、数字贸易和分布式制造等新模式，能够突破地理空间的限制，使欠发达地区的企业和人才也能参与全国乃至全球的市场和生产网络，享受发达地区的知识和技术溢出，从而为实现更包容、更均衡地增长创造了条件。
（六）放大投资效应：从放大乘数效应到资本深化的转型
投资是推动产业转型升级的重要助力，合理的投资能通过技术创新淘汰落后产能，产业转移带来的资本积累会流向高附加值部门，增加工业和服务业就业。而数据要素对生产的参与催生了新的投资范式，“数据资产化”进程正在放大投资的乘数效应，让投资转向数据基础设施和数据资产的生成与应用。当数据从生产过程的副产品演变为一种可量化、可交易、可融资的资产时，它便具备了金融属性，对于那些拥有海量数据但缺乏传统抵押物的科技型中小企业而言，数据资产可以被用于质押融资、信用增信，能够有效缓解其融资约束，将潜在的数据价值转化为现实的投资能力。更进一步的，企业持有的数据要素通过提升公司的市场估值，降低了其获取外部资金支持优质投资项目的成本，增强了企业的再投资能力。这种由数据投资带来的资本深化，会导致非均衡增长，产生有偏的技术进步，从而影响产业结构的演变，也为产业转型提供了强大的资金支持。同时，数据要素优化了企业资本配置决策机制，将资本引向以数据为核心的高增长领域，能够更好地评估项目风险、预测市场需求和判断投资回报，抑制非效率投资，从根本上优化了全社会的投资结构。
通过上文分析可以发现，传统要素的配置规则并不适用于数据要素独有的经济特征，必须深刻把握有效市场和有为政府的辩证统一关系，通过前瞻性的制度供给，保障数据要素的潜在价值能够公平、高效且可持续地服务于中国产业体系现代化进程。
（一）夯实供给侧基础：完善数据要素市场化配置的制度保障
健全多层次数据流通与交易体系，降低要素转移成本。当前，各地区域性数据交易平台在数据产品挂牌、交易模式探索等方面取得了积极进展，但交易规则、技术标准和挂牌门槛的差异也带来了市场分割的风险。因此，需要在国家数据管理部门的统筹下，加快落实《数据交易机构互认互通倡议》，制定全国统一的数据交易技术标准、数据产品质量评估规范和交易行为准则。通过建设枢纽型平台设施，利用区块链等技术推动各交易所之间的互联互通、数商主体互认和交易结果互信，最终形成一个功能互补、规则协同的全国统一数据要素市场，从根本上降低数据跨区域流动的制度性成本。同时，培育专业化数据商与第三方服务机构，并为这些机构提供资质认证、财税优惠和应用场景，以减少数据交易中的信息不对称问题，降低交易摩擦。
深化公共数据授权运营与价值释放，提升高质量数据供给。针对交通、医疗、气象等高价值公共数据，应细化授权运营模式与定价规则，区分公益性使用与商业化开发，对用于产业发展的公共数据产品实行政府指导价或“准许收入监管”，确保公共利益最大化。政府主管部门制定具体的授权运营清单和实施细则，明确授权范围、运营主体的资质要求、安全责任以及收益分配机制。在此基础上，完善多元化数据交易定价机制，督促交易所基于真实交易数据，编制和发布重点行业的数据产品价格指数，为市场提供价值锚点，促进数据要素的公允、高效流转。为解决数据确权和隐私保护，还要推广以隐私计算为核心的“原始数据可用不可见”技术框架，在保障安全的前提下，化解公共数据开放共享中的“公地悲剧”与数据囤积困境。
加速数据资产化进程与金融创新，放大投资乘数效应。尽快出台全国统一的数据资产会计准则与评估指南，为数据资产的价值发现和资本化运作奠定基础。在此基础上，推动数字金融差异化服务体系建设，试点并推广数据信托、数据资产证券化等金融创新。缓解科技型中小企业的融资约束，将潜在的数据价值转化为现实的投资能力，从而放大投资的乘数效应。
（二）激活需求侧潜能：以场景驱动牵引产业深度融合与价值跃迁
推动“数据要素×”行动落地，鼓励“制造业服务化”转型。聚焦商贸流通、交通运输、金融服务等重点行业，打造一批可复制、可推广的行业应用标杆场景，以场景化需求牵引数据深度融合。特别是要通过专项基金、税收优惠等政策工具，激励传统制造企业向“产品+数据服务”的模式转型，向制造业注入高附加值的服务基因，推动“制造业服务化”走深走实，实现相关产业长期稳定的发展。
构建产教融合的数字人才培养体系，夯实人力资本基础。数据要素的出现对劳动力市场产生了替代和互补效应，既对传统技能岗位产生冲击，又激励了对能够理解数据、算法的创新型人才的需求，因此构建一个与产业转型需求紧密对接的数字人才培养体系至关重要。要深化“新工科”建设并促进高校专业动态化调整，增设若干新兴技术专业，将数据素养与计算思维跨学科地嵌入高等教育的培养方案中，以产业具体问题为导向，推动产学研深度融合。同样重要的是，必须构建一个覆盖全社会、多层次、低门槛的终身职业技能再造体系，以赋予存量劳动力提升职业技能的机会，最终形成一个创新人才前沿培育与全体劳动者技能提升并举的双轨并行体系。将我国庞大的人口规模优势，真正转化为在全球数字经济竞争中可持续的、高质量的人力资本优势。
培育数据驱动的创新生态，助力新质生产力发展。应以行业需求为导向，由政府和行业龙头牵头，重点支持金融、医疗、制造等垂直领域的行业大模型研发，并共建开放、合规、高质量的行业标准数据集，提供普惠算力，为我国AI的自主创新夯实数据底座。政策还需要重点关注中小企业所能享受的数据红利，避免创新固化。鼓励平台企业开放生态，提供低成本、模块化的AI与数据服务，使中小企业能以较低门槛实现智能化转型，激发全社会的创新活力。
（三）完善治理与安全框架：筑牢数据赋能产业发展的底线与保障
创新数据要素监管范式，维护市场公平竞争。为了避免数据高度富集导致的马太效应，要建立动态、穿透式的反垄断监管工具，从静态的市场份额分析转向对平台生态系统控制力、数据掌握程度、网络效应强度和用户监控能力的动态评估；从事后处罚为主转向事前、事中监管相结合，对存在潜在垄断风险的并购行为进行更严格的审查。
统筹数据安全与跨境流动，提升全球价值链位势。随着中国产业全球化程度不断加深，无序的数据跨境流动可能引发国家安全、产业风险和个人隐私泄露等问题，这要求我们必须建设能够维护安全的动态平衡机制。实施科学的数据分类管理，基于数据分类分级进行差异化监管。监管部门应尽快出台重点行业的数据识别目录和认定指南，对于一般性数据可简化出入境审批流程，保障企业正常运营所需的数据流通效率。创新“负面清单”监管模式，清单外数据出境可豁免安全评估等复杂程序，并推动各地区清单标准统一互认，避免重复建设。我国应积极参与国际数字规则制定，通过数字丝路等平台，主动提出并推广符合广大发展中国家利益的规则方案，倡导平衡安全与发展、效率与公平的新型治理框架，在国际舞台上塑造一个开放、包容、负责任的大国形象。
作为驱动新时代产业转型升级的战略性资源，数据要素的价值远非对生产函数的简单增补，而是以重塑底层逻辑的方式为经济高质量发展注入了核心动能。本研究揭示，数据要素通过效率优化、生态协同与价值跃迁三重路径，系统性回应了中国产业转型升级的内在需求。在需求侧，数据要素将恩格尔定律所描述的宏观消费结构变迁转化为由微观主体驱动的转型进程；在供给侧，通过推动服务业的规模化与自动化，有效对冲了“鲍莫尔病”的负面影响，为向高收入阶段的平稳过渡奠定了基础。为了将数据要素的巨大潜能转化为现实动能，其价值释放绝不能单纯依赖市场的“无形之手”，我们必须正视其特有的经济特征，从多方发力，通过前瞻性的政策引导与审慎的制度创新，保障数据要素的潜在价值能够公平、高效且可持续地服务于中国产业体系现代化进程。当然，本研究主要侧重于理论框架的构建与机制分析，对于数据要素赋能产业转型的量化测度与实证检验仍有待未来的研究进一步深化。此外，随着生成式AI等技术的飞速发展，数据要素与其他要素的交互模式将日渐复杂，这也为未来的研究提出了新的课题。
（本文原载于《经济纵横》2026年第4期，编发时有删减）