“十五五”快答：深度解析“十五五”规划建议中的数据要素战略

快问快答

问题：“十五五”规划建议中关于“数据要素”的论述，其核心内涵是什么？对企业有何战略启示？

·       内涵一：数据正式成为第五大生产要素。 “建议”明确提出“健全数据要素基础制度”，这标志着数据在国家顶层设计中，已与土地、劳动力、资本、技术并列，成为驱动经济社会发展的核心生产要素。它不再仅仅是信息化的副产品，而是能够被独立核算、评估、交易和投入生产过程的战略性资产。

·       内涵二：核心目标是市场化配置与价值释放。 规划提出建设“开放共享安全的全国一体化数据市场”，旨在打破数据孤岛，促进数据在更大范围内的合规、高效流通。这意味着数据的价值将通过市场机制来发现和实现，为数据供给方、需求方、服务方创造全新的商业模式与增长空间。

·       战略启示：企业需构建“数据运营”核心能力。 这要求企业必须进行三大战略转型：首先，战略定位转型，将数据战略从IT部门的支撑职能提升为公司董事会层级的核心战略；其次，能力模型转型，从单纯关注数据技术（采集、存储）转向构建涵盖数据治理、数据定价、数据安全、数据应用的全链路运营能力；最后，商业模式转型，探索如何利用数据资产直接或间接创造收入，实现从“业务数字化”到“数据业务化”的跃迁。

展开说明

一、战略升维：数据要素化的时代背景与深远意义

《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》中对数据要素的系统性阐述，是中国进入高质量发展阶段的必然选择，也是应对全球新一轮科技革命和产业变革的战略布局。将数据确立为生产要素，其背后蕴含着深刻的经济学逻辑和发展考量。

在宏观层面，传统生产要素（如劳动力、土地）对经济增长的边际效应正在递减，寻找新的增长引擎迫在眉睫。数据要素具有非竞争性、可无限复制、边际成本极低等独特属性，其与其他要素结合能产生“乘数效应”，即1+1>2的协同增效作用。例如，数据可以优化资本投向、提升劳动力技能匹配效率、加速技术研发进程。因此，激活数据要素潜能，被视为提升“全要素生产率”、培育“新质生产力”的关键突破口。

对企业而言，这一战略升维意味着竞争范式的根本改变。未来的市场竞争，将不再仅仅是产品、价格或渠道的竞争，而是数据获取能力、数据治理水平和数据价值创造效率的竞争。能够率先将数据要素融入其核心业务流程、并构建起数据驱动决策文化的企业，将获得洞察市场先机、优化资源配置和创新商业模式的代际优势。这预示着一个以数据为核心竞争力的新商业时代的全面来临。

二、三大支柱：解读数据要素战略的实施框架

“建议”为数据要素的发展勾勒出一个由“制度建设”、“市场构建”和“融合应用”构成的三位一体战略框架。

（一）制度建设：为数据要素流通确权、定规、赋能

“健全数据要素基础制度”是整个战略的基石。这涉及到一系列复杂而关键的规则体系构建，核心是解决数据“归谁所有、由谁使用、如何收益”的问题。

·       数据产权制度： 这并非指传统意义上的绝对所有权，而是探索建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等“三权分置”的产权运行机制。这将厘清政府、企业、个人在数据流通过程中的权利与责任，为数据交易提供法理基础，激励各方参与数据共享和开发的积极性。

·       流通交易规则： 建立数据交易的规范、标准和流程，包括数据质量标准、价值评估模型、交易定价机制、安全审计规则等。这将确保数据交易的公平、透明和高效，降低交易成本和风险。

·       收益分配机制： 探索按“贡献”决定报酬的分配制度，确保数据创造、采集、加工、分析等环节的参与者都能获得合理回报。这对于构建一个健康、可持续的数据产业生态至关重要。

·       安全与治理： “建议”特别强调了“加强人工智能治理”和数据安全。这意味着数据要素化必须在安全可控的前提下进行，企业在利用数据的同时，必须履行数据安全保护和个人信息保护的主体责任，建立完善的数据分类分级、风险评估和应急响应机制。

（二）市场构建：打造数据要素配置的国家级枢纽

“建设开放共享安全的全国一体化数据市场”是数据要素价值实现的核心载体。其目标是打破当前普遍存在的“数据孤岛”和“数据烟囱”，实现数据资源在全国范围内的优化配置。

·       物理与虚拟载体： 这包括建设和完善国家级、区域级和行业级的数据交易中心（物理载体），以及发展数据经纪人、数据信托等新型服务机构（虚拟载体），形成多层次、多元化的数据市场体系。

·       破除流通壁垒： 推动公共数据有条件、分场景地向社会开放，鼓励行业龙头企业开放其数据资源，促进跨行业、跨地域的数据融合。这将为中小企业和开发者提供更丰富的数据源，激发创新活力。

·       培育市场生态： 围绕数据交易，将催生一批专业的数据服务企业，业务涵盖数据清洗、数据标注、数据建模、数据可视化、数据安全服务等，形成一条完整的数据要素产业链。

（三）融合应用：赋能千行百业的价值倍增器

“深化数据资源开发利用”和“促进实体经济和数字经济深度融合”是数据要素战略的最终落脚点。数据的价值最终要通过与具体应用场景的结合来体现。

·       赋能制造业： 通过工业互联网平台汇聚生产、设备、供应链等全链条数据，实现智能排产、预测性维护、柔性制造和质量追溯，推动制造业向“数智化”高端迈进。

·       赋能服务业： 在零售、金融、文旅等领域，通过用户画像分析，提供精准营销和个性化服务；通过优化物流网络和库存管理，提升运营效率。

·       赋能社会治理： 在医疗健康领域，推进“全民健康数智化建设”，利用健康档案数据进行疾病预测和公共卫生管理；在城市治理中，通过交通、安防、环保等多源数据融合，建设“智慧城市”。

·       赋能科技创新： “人工智能+”行动本身就是数据驱动的。高质量的数据是训练先进算法、突破技术瓶颈的基础燃料。数据要素化将为人工智能、生物制造等前沿科技的发展提供强大动力。

三、企业行动指南：拥抱数据要素时代的战略转型路线图

面对国家层面的战略推动，企业应立即采取行动，将数据要素战略转化为具体的行动计划。

1. 进行数据资产盘点与战略规划： 领导层需发起一次全面的数据资产盘点，识别企业内部拥有哪些核心数据、数据质量如何、潜在价值何在。在此基础上，制定清晰的数据战略，明确数据在未来3-5年内应如何支撑业务增长、驱动创新和构筑壁垒。

2. 构建敏捷高效的数据中台： 投资建设现代化的数据基础设施，即“数据中台”。其核心目标是实现数据的“快、准、全、统、通”，将分散的数据资源统一管理、加工成标准化的数据服务，快速响应前台业务部门的数据分析和应用需求。

3. 建立首席数据官（CDO）领导的数据治理体系： 任命CDO或同等职能的高管，负责统筹数据战略、数据治理和数据安全。建立一个跨业务、IT、法务等部门的虚拟数据治理委员会，制定全公司统一的数据标准、管理流程和安全策略，确保数据资产的质量与合规性。

4. 培育全员数据素养与数据驱动文化： 开展数据素养培训，让业务人员也能理解数据、使用数据分析工具。在决策流程中，强调“用数据说话”，建立基于数据洞察的绩效考核（KPI）体系，将数据驱动的理念深植于企业文化之中。

5. 探索数据资产的多元化价值实现路径： 除了内部应用优化，企业应积极探索数据资产的外部价值。例如，通过数据交易所将脱敏后的行业洞察数据产品化出售；与产业链上下游企业共建数据共享空间，实现协同创新；或基于自身数据优势，孵化全新的数据增值服务。

四、结论

“十五五”规划建议中关于数据要素的论述，是中国经济迈向数字时代的一个里程碑式的宣言。它不仅为中国未来的数字经济发展指明了方向，也为全球数据治理和数字经济发展提供了中国方案。这一战略的深入实施，将重塑产业格局、改变企业竞争规则、催生全新的商业生态。

对于企业领袖而言，这既是前所未有的挑战，也是不容错失的历史机遇。挑战在于，数据要素化是一场深刻的系统性变革，需要企业在战略、技术、组织和文化层面进行彻底的自我革新。机遇在于，那些能够成功驾驭数据要素的企业，将能释放出巨大的生产力，构建起难以被模仿的持续竞争优势。现在，正是企业审视自身数据能力、规划未来发展路径的关键时刻，积极拥抱并投身于这场数据驱动的伟大变革，方能立于时代潮头，行稳致远。