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摘要：在百年未有之大变局推进经济高质量发展是必然之举的背景下，如何加快形成新质生产力、形成发展新动能、创造竞争新优势，成了破解社会经济发展的难题。文章对数据资产如何优化传统生产要素，从而赋能企业高质量发展，继而推动新质生产力的打造进行深入分析。得出数据资产的挖掘与利用可以优化企业资源配置和运营管理，强化企业在行业内的竞争力等结论。
关键词：数据资产；高质量发展；传统生产要素；新质生产力
引言
（一）研究背景
在百年未有之大变局的背景之下，如何加快形成新质生产力、发展新动能、创造竞争新优势，成了破解社会经济发展的难题。“新”，主要在于科技的创新。近年来，中国的数字经济发展速度快、规模大，已占据国民总经济中重中之重的地位。《数字中国发展报告（2022年）》指出，2022年我国数字经济的规模已达到50.2万亿元，排名为全球前列，此规模占国内生产总值的比例提升至41.5%。图1为中国数据交易行业市场规模预测，2026年数据资产交易额或将达到2 000亿元以上。数字经济与传统产业的融合日益深化，加快形成了产业数据这一资产［1］。数据资产不仅在重组要素资源和重塑经济结构方面发挥着重要作用，也成为了推动新质生产力的关键支点。
（二）研究目的
本文探讨数据资产对传统生产要素的优化以及数据资产在企业高质量发展中的作用和价值，分析数据资产通过推动企业高质量发展来促进新质生产力的形成。通过对数据资产的研究和探索，为企业的数字化转型、高质量发展、打造新质生产力提供有益的参考。
（三）研究方法
本文主要使用文献研究法，搜集了大量相关国内外文献，了解涉及到的国内外理论知识，对相关信息进行总结后，形成了坚实的理论基础，为本研究奠定了基础。
一、相关概念
（一）数据资产
数据资产是指由个人或企业拥有或控制的，能够为企业带来未来经济利益的，以物理或电子的方式记录的数据资源［2］。这些数据资源具有数据权属（包括勘探权、使用权、所有权）。数据资产的特征主要包括以下几点：一是价值性，数据资产具有一定的价值，能够为企业或个人带来经济、社会等方面的利益；二是可增值性，数据资产通过先处理，再分析，最后应用的方式可以实现数据资产价值的增值；三是可共享性，数据资产可以在企业的内部或外部进行共享，在不同的主体之间进行交换，促进信息的流通和利用；四是可控制性，数据资产需要接受特定机构的管理和控制，确保数据使用的安全和合规性；五是可量化性，数据资产应当可以通过一些量化手段进行评估，明确数据资产的质量和价值；六是虚拟性，数据资产以电子形式存在，不具有实体；七是时效性，数据资产的价值会随着时间的流逝而发生变化，需要对其进行及时的更新和维护；八是安全性，数据资产需要得到其拥有者的妥善保管，防止数据资产的丢失或篡改；九是规模性，数据资产往往具有较为庞大的规模，需要借助新型技术手段进行管理和分析。
（二）新质生产力
在技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级三个因素的催生下新质生产力应运而生。新质生产力有高科技、高效能、高质量三个特征，且其核心标志是全要素生产率的大幅提升［3］。新质生产力的发展需要摆脱传统经济增长方式以及传统生产力发展路径，用新技术“武装”传统产业，促进产业智能化、绿色化发展。
二、数据资产对传统生产要素的优化作用
（一）劳动力结构改善机制
首先，数据资产发展的过程可以对劳动力进行筛选。由于数据本身具有复制成本低、确权模糊、收益转化难等特点，使得整合数据资产的难度较大［4］。因此，企业在积累数据资产的过程中，需要吸引高素质和高技能的人才来进行数据的汇集、处理、管理、应用和流通。此外，随着企业利用数据资产实现生产运营模式的智能化、平台化和生态化转变，高重复性和低技能的岗位将逐渐被知识技能型岗位取代，导致技术型员工比例上升。
其次，数据资产发展的过程可以提高劳动力素质。高质量数据资产是企业通过数据清洗、标准化和搜索匹配等过程形成的，拥有具备深度、广度和高度的内外部信息。这些高质量数据有助于企业员工通过在职培训和再教育等方式提升自身的知识和技能，从而提高企业的人力资本水平。
最后，数据资产的发展还可以为企业吸引人才。数据资产是企业中不可替代且难以复制的竞争性资源，企业拥有的数据资产越丰富，向外部传递其独特优势和巨大发展潜力的信号就越强，从而吸引经验丰富、专业知识深厚的高素质人才。企业的高质量发展与劳动力结构密切相关，高层次和高质量的人才越多，企业的学习、吸收和转化能力就越强，进而越能实现技术突破。
综上所述，数据资产能够通过改善劳动力结构来提升企业的人力资本水平，从而推动企业高质量发展。通过增加数据资产，企业可以优化动力结构，实现高质量发展目标。
（二）资本配置效率提升机制
数据资产的挖掘可以帮助企业优化投资决策。随着企业数据资产的积累与整合，企业可以更直观地观察到与投资决策相关的信息，从而帮助管理者迅速抓取对于投资决策有用的信息。企业通过“数据+算法”的科学决策模式，可以对资本配置组合进行智能评估和模拟择优，以达到提高资本配置效率的目的。
合理使用数据资产能够提高企业的投资效率［5］。企业通过相关技术对数据进行持续收集和动态分析，对企业面临的风险和收益进行评估。通过实时监控企业的资本配置过程，以及资本的流向和使用情况，企业可以制定适合自己的最优的处理方案，及时调整资金流向，以达到最大化投资收益的目标。
数据资产可以在企业投资后期帮助优化投资方案。企业可以利用数据资产中的资本配置信息进行事后评估，将实际表现与预期进行对比，进一步分析投资决策中的问题，并据此经验调整企业未来的投资方向和投资结构，以达到进一步提高资本配置效率的目的。
资本错配是使企业投资行为和生产行为偏离最优决策以及企业全要素生产率损失的重要原因。而数据资产的发展和资本配置的优化可以改善企业的投资结构，有效缓解资本错配对企业全要素生产率提升的制约。
基于以上分析，数据资产的合理利用可以帮助企业通过提高资本配置效率，实现高质量发展。
（三）技术创新积累机制
首先，数据资产具备知识溢出和累积效果。数据资产能够将复杂多样的信息和知识转化为标准化的数据解读，便于企业各部门和各环节之间共享和传递显性和隐性知识资源，从而催生网络化的协同创新。这不仅使企业通过学习效应和积累效应获取更多异质性技术资源和创新思维，提升技术创新认知，还能促进企业与相关知识主体之间的技术交流和合作，从而打破原有的技术组合，重塑并增强企业技术资源的生成与积累。其次，数据资产能够促进技术创新。企业可以通过使用数据分析和挖掘锁定目标市场，精准把握市场需求，继而有针对性地开展技术研发活动，提升技术创新的产出能力。最后，数据资产还具有降低创新成本的作用。在技术创新过程中，企业可以利用数据资产进行创新模拟实验，用数据试错代替实际行动的试错，节省了开发新项目的成本。技术进步是经济发展的内生动力，新技术的使用推动企业转型升级，加快生产经营方式的变革，建立市场竞争优势，从而促进企业高质量发展。因此，数据资产通过技术创新积累机制提升企业技术水平，进而推动企业实现高质量发展。基于上述分析，数据资产的增加能够通过促进技术的创新和积累，为企业高质量发展提供动力。
（四）管理提质增效机制
首先，数据资产具有改善管理的效应。资产化后的数据增强了信息的有序性、确定性和透明度，有助于企业利用信息平台实现数据的实时共享，使生产经营的各个环节从串联变为并联，推动信息结构从层级式向网络式转变。这样可以打破各环节和各部门之间的信息壁垒，减少不同部门和团队之间的信息失真和沟通障碍，不仅提高了生产效率，还优化了管理流程和机制，提升了企业管理的质量。其次，数据资产的合理利用可以加强对企业的监管。企业使用的信息系统记录了企业的全过程信息，使得企业可以对事前、事中和事后全链条的信息进行全方位的监督。这种全面记载的形式，使得管理层隐藏不合理不合规的信息的难度大幅提升，缓解了管理层循私舞弊的问题，提高了企业监管的有效性和内部管理的效率。随着企业管理质量的提升，企业可以为自身提供生产经营所需要的内部环境，也可以更合理地配置生产要素，从而实现企业的高质量发展。基于以上分析，数据资产通过提升企业的管理质量和效率，进而促进企业的高质量发展，为企业的高质量发展赋能。
三、数据资产在企业高质量发展中的作用
（一）优化资源配置和运营管理
在企业高质量发展的道路上，数据资产在优化资源配置和运营管理方面充当了举足轻重的角色。通过建立数据资产管理系统，企业可以实时监控如人力、物力、财力等各类资源的利用情况。企业的数据资产通过系统收集和分析这些数据，为管理层提供决策支持，如哪些资源利用率高、哪些资源需求量大等。以电商企业为例，如果某个时间段内某个地区对某个商品的需求量激增，通过对数据的抓取可以及时发现这个问题，企业便可迅速做出反应，调动各地的库存和物流资源，以满足市场突发的需求。企业可以利用历史存在的销售数据、市场趋势数据等，建立预测模型，对未来短时间内甚至长时间的需求进行预测。在这些预测结果的基础上，企业可以提前做出行动进行资源配置和规划，避免资源浪费或短缺的情况发生，比如企业可以通过精确计算各种材料的采购量和库存量，避免库存积压和资金的占用。企业使用上述方法，通过对数据的实时监控与评估达到优化资源配置的目的。
通过数据分析，企业可以找到运营过程中的低效环节，并有针对性地对其进行优化。利用数据资产管理系统，企业可以实现部分流程的自动化处理，提高运营效率。企业通过对数据的实时监测和分析，能够及时发现经营管理过程中的潜在风险，如供应链的突然中断、产品质量问题等。企业可以根据数据信息系统提示的风险信号，迅速制定应对措施，降低企业的风险损失。利用消费者的购买数据、搜索数据和行为数据，企业可以精准地了解消费者的需求和偏好，为消费者提供个性化的服务。同时，企业还可以通过对数据的分析找出为消费者提供的服务中存在的不足之处，并进行改进，以提高消费者的满意度和忠诚度。
（二）强化企业竞争力和市场地位
近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据资产作为新型战略性资源，受到各方的关注。当前各界目光聚焦于数据资产的概念框架分析，深入剖析数据属性对经济收益潜力的影响，并基于其资产或财产属性探讨权属界定。
从资产角度出发，数据作为企业的一种稀缺性资源，其稀有性、不可替代性和难以模仿的特质，构成了企业在行业内的竞争优势，对推动企业业绩提升和高质量发展至关重要。首先，企业可以通过对数据资源的清洗、标准化的处理、明确产权的归属、并将其纳入财务报表等一系列连贯的操作过程，使数据资产具备了可读性、可理解性和增值潜力。其次，利用数据资产中的历史数据，企业可以建立预测模型，对行业未来发展趋势进行预测。这种预测使企业能够提前做好应对变化的策略，降低发展中的风险。
从数据特性角度分析，数据资产本质上是一种信息知识资产，能够促进技术进步、提高生产效率、优化经营管理。企业可以利用数据资产中的知识和信息，推动技术创新和产品升级，优化业务流程，提升管理效能，进而增强企业竞争力。同时，数据资产还能缓解企业与外部信息使用者的信息不对称问题，构建数据共享体系，实现与其他经济主体的优势互补。数据资产整合了企业内部和外部的大量数据，如销售数据、客户反馈、市场趋势、竞争情报等。通过数据整合，企业可以获得一个更全面、准确的信息基础，为决策提供可靠的依据。基于整合的数据，企业可以利用数据分析工具和技术进行深度分析，以更客观、科学地评估各种因素，减少主观因素的干扰。这种数据驱动的决策方式可以确保企业基于实际数据作出明智的决策。与其他生产要素相比，数据资产具有虚拟替代性、无消耗性和共享性等特点，能够持续产生和循环利用，促进传统生产要素的优化配置和组合，产生价值倍增和投入替代效应。
四、实现“数据”变成“数字资产”，打造新质生产力
（一）加大数据技术的研发和应用投入
首次全国数据工作会议在北京隆重召开，根据国家数据局发布的最新动态，我国正加快数据要素市场化配置改革的步伐，随着数字化发展的力度不断增强，数据基础设施的建设也在有力推进中，数据领域的开放合作亦得到进一步拓展。未来我国将全面健全数据基础制度，充分释放数据要素的潜能，加速数字化转型赋能企业高质量发展，从而促进新质生产力的打造。
对海量数据的探索使得数据标注的需求大幅提升。数据标注作为机器学习的“食粮”，其重要性不言而喻，数据标注已经从单纯的人力劳动转变为依赖大模型进行高效处理的自动化流程。例如，Sora的成功得益于LAION项目提供的数十亿图片文本数据和数以千万计的视频数据。大模型在此过程中发挥了至关重要的作用，通过模型来生产和对齐数据，不仅提高了效率，也降低了人力成本。随着生成式人工智能（AIGC）的兴起，数据资产的来源发生了深刻变化。物联网、传感器甚至AIGC算法生产的内容数据，其生产速度、规模和维度远超人类的处理能力。大模型技术的研究和探索成为新兴数据资产生成的关键力量，也是企业积极参与发展新质生产力的关键所在，以其赋能形式推动科技创新和市场活力，助力产业数智化的实现，并激发数智生产力成为加快形成新质生产力的核心动力，真正实现数据连接未来。
（二）构建完善的数据治理体系
企业构建完善的数据治理体系可以帮助其保证数据资产的质量、保护数据资产的安全，为企业进行有效决策和高质量发展提供有力支持［6］。构建完善数据治理体系的要点见图2。
（三）培养专业的数据人才队伍
培养专业的数据人才队伍是企业转型和持续健康发展的关键［7］。首先，企业要明确自身对数据人才的需求，包括数据分析师、数据工程师等不同类型的人才。其次，企业可以按照自己的需求制定对数据人才的培养计划。比如通过提供企业内部的培训，邀请行业内专家或资深员工进行授课，分享数据领域的最新技术和实践经验等方式，为员工提供实践和学习的机会，让员工在实践中学习和成长。通过项目实践深入理解业务需求，掌握数据处理的技巧和方法。再次，企业需要持续关注数据领域的最新动态和技术发展趋势，及时调整对数据人才的培养计划和招聘计划。最后，企业可以建立激励机制和营造良好氛围鼓励员工学习和探索。通过以上措施，企业可以逐步建立起一支专业、高效的数据人才队伍，为企业的数字化转型和持续发展提供有力保障。
五、结论与启示
在当今数字经济时代，数据已成为一种新型的生产要素，而数据资产则被视为企业的战略性基础资源。数据资产的特性不仅能直接改善企业的生产和经营状况，还能够优化企业的劳动力、资本、技术和管理等传统生产要素的配置，从而产生基础性资源优化的效果，推动企业的高质量发展。
首先，数据资产的增加促进了企业的高质量发展，此外，从数据价值链的角度看，数据资产对企业高质量发展的推动作用主要体现在数据资产的处理和应用层面。其次，数据资产的增加改善了企业的劳动力结构，提高了技术水平，降低了管理成本。数据资产可以通过改善劳动力结构来提升企业的人力资本水平，通过提升资本配置效率来提高投资效率，通过技术创新积累来提高技术水平，通过管理提质增效来提升管理效率，从而进一步推动企业的高质量发展，促进新质生产力的形成。
综上所述，本文给出以下几点建议：首先，企业应积极主动地挖掘、积累与企业发展相关的数据资产，并充分合理利用这些数据资产，优化企业传统生产要素。企业需要不断优化数据资产的开发与利用路径，探索新的模式，通过深度业务数据化和数据业务化，促进人才结构的升级、技术创新的突破、资本配置的优化以及管理效率的提升。企业还应积极构建与其他经济主体间的数据资产交易、流通和共享机制，以进一步提升数据资产在优化生产要素、驱动经济增长方面的作用。其次，政府和相关部门应完善相关的统计和信息发布机制，以解决数据资产在确认、核算、披露以及交易等环节中存在的诸多挑战。具体来说，应加强对数据资产价值的认定，明确其计量与核算标准，确保数据资产信息的透明度和准确性。同时，应积极培育数据要素市场，为企业数据资产的交易与流通提供便利。最后，政府还应加强对数据市场的监管与引导，确保市场的公平竞争和有序发展，为企业充分激发数据资产的潜在价值提供有力的市场环境和制度保障。通过上述措施的实施，能够更有效地利用和管理数据资产，为企业高质量发展赋能，继而帮助企业快速打造新质生产力，推动经济社会的持续健康发展。
参考文献：
［1］李晖.数据价值释放“找出路”［N］.中国经营报，2024-06-03（B8）.
［2］马贵兰.挖掘数据资产价值，构建立体化会计信息体系［N］.新华日报，2024-05-31（19）.
［3］李炳炎，余飞.以新质生产力推进经济高质量发展的理论逻辑及实践路径［J］.当代经济研究，2024（6）：5-15.
［4］苑泽明，尹琪，于翔.数据资产如何赋能企业高质量发展—对传统生产要素的优化机制［J］.西部论坛，2024，34（3）：54-73.
［5］齐萱，赵天宇.新质生产力下数商企业数据资产管理质量提升研究［J］.财会研究，2024（5）：73-79.
［6］段钢，刘贤铤，黄悦.数字基础设施建设如何影响企业新质生产力发展［J］.金融与经济，2024（11）：36-48.
［7］杨强.数据治理背景下地方高校人才培养研究［J］.江苏科技信息，2024，41（10）：31-35.后台-系统设置-扩展变量-手机广告位-内容正文底部 -
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数据资产赋能企业高质量发展—打造新质生产力论文
人参与 2025-06-17 10:40:15 分类 : 经济学 点这评论 作者：团论文网 来源：https://www.tuanlunwen.com/
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