生產力是經濟社會發展的根本動力。新一輪科技革命不斷演進深化，數據成為新的生產要素，傳統生產要素有了數字化新內涵，數字化新生產力推動人類社會加快進入數字新時代。當前，我國勞動力、土地、資本、技術等傳統要素面臨著一些亟待解決的問題，數據要素的新特性需要盡快適應和掌握。構建雙循環新發展格局需要強勁、持續的動能支持和驅動。為此，我們應加快發展數字化勞動力、數字化土地、數字化資本、數字化技術，激活數據要素潛能，為構建雙循環新發展格局提供強勁、持續的新動能。
生產力是經濟社會發展的根本動力。生產力由生產要素所構成。傳統的農業經濟、工業經濟中，生產要素主要指土地、勞動力、資本和技術等要素。
隨著以大數據、人工智能、移動互聯網、云計算、區塊鏈等為代表的新一輪科技革命不斷推進，數據成為新的生產要素，對經濟社會產生強大的推動力，全球正在加速進入以“萬物互聯、泛在智能”為特點的數字新時代，人類有望邁入—個以數字化生產力為主要特征的全新歷史階段。數字科技創新加速了經濟社會形態和運行模式的變革，一場更大范圍、更深層次的科技革命和產業變革正在重構全球創新版圖、重塑產業發展方式。
數據要素對經濟社會的發展起著關鍵作用。數據要素的意義體現在三個方面：
數據參與生產，對其他要素資源具有乘數作用，可以提高經濟生產效率，推動新型產品和服務的創造。
數據參與分配，對原有生產要素諸如勞動力、土地、資本和技術產生替代效應，背后涉及到經濟結構的變化和要素內涵的變遷。
數據憑借高流動性、低成本、長期無限性和外部經濟性等特征，對國民經濟各部門具有廣泛輻射帶動效應，有助于提升全要素生產率。
根據華為公司和牛津經濟研究院的測算結果，過去 30 年中，數字投資對 GDP 增長的邊際貢獻率達到 20 倍，而非數字投資的邊際貢獻率僅為 3 倍。數據要素作為數字經濟發展的新原料，正成為改變國際競爭格局的新變量。我國是第一個將數據列為生產要素的國家，我國數字化轉型在消費或者服務領域優勢正轉化為數據要素的稟賦優勢。
土地、勞動力、資本、技術這些傳統生產要素也迎來了數字化變革。
一方面是傳統生產要素本身的數字化。比如：同樣的一畝農田，加上一個攝像頭，就成為一個可直播的“數字農場”，除了地里的農作物產出，還有更可觀的粉絲經濟等價值分享收益；同樣的一個老師，以前在教室里只能教幾十名學生，現在在網上課堂就可以教成千上萬名學生；同樣的一臺電腦，以前只是為你一個人服務，現在卻可以分享算力給其他人。
另一方面是在數字空間里產生的“新土地”“新勞動力”“新資本”“新技術”要素。比如，社區、社群等類型的“新土地”；7x24 小時在線的“客服機器人”等“新勞動力”；數字貨幣等“新資本”；中臺、云組織等“新技術”。傳統生產要素在數字空間里的新形式必將帶來新價值，也必須為之制定新規則、采用新模式。
新一輪科技革命之所以會有如此強大的顛覆性，就在于其“五全特征”：全空域、全流程、全場景、全解析和全價值。
“全空域”
是指打破區域和空間障礙，從天到地、從地上到水下、從國內到國際可以泛在地連成一體。
“全流程”
是指關系到人類所有生產、生活流程中每一個點，每天 24 小時不停地積累信息。
“全場景”
是指跨越行業界別，把人類所有生活、工作中的行為場景全部打通。
“全解析”
是指通過人工智能的搜集、分析和判斷，預測人類所有行為信息，產生異于傳統的全新認知、全新行為和全新價值。
“全價值”
是指打破單個價值體系的封閉性，穿透所有價值體系，并整合與創建出前所未有的、巨大的價值鏈。
這五全的信息在與工業制造相結合時，就形成工業制造 4.0；與物流行業相結合，就形成智能物流體系；與城市管理相結合，就形成智慧城市；與金融結合，就形成金融科技或科技金融。
從生產要素的角度來看，發展數字化生產力，就是要發展數字化勞動力、數字化土地、數字化資本、數字化技術以及數據要素。
進入數字新時代，我國勞動力面臨新的問題。我國勞動年齡人口數量逐年下降。勞動年齡人口在總人口中的比重由 2010 年的 74.5% 下降至 2020 年的 71%。人口“撫養比”持續上升。2015 年，我國 0-19 歲和 65 歲以上人口數量與 20-64 歲人口數量之比為 49.6%，根據聯合國的數據，這一數字到 2035 年將上升至 69.1%。青年人的擇業觀發生變化。工地上干活的普遍都是些上了年紀的人，即使工資一提再提，仍然很少有年輕人愿意來工地。高技能人才短缺。技能勞動者數量只占全國就業人員總量的 19%，高技能人才不足 6%，而日本產業工人中高級技工占 40%，德國占 50%。[1]
人口老齡化是生活水平提高和壽命延長的必然結果，是民富國強的標志。人口多、土地少、資源相對缺乏仍將是中國長期存在的基本國情。只有提高勞動生產率、加快發展，才能更好地滿足撫養老人的各種需求，才是解決老齡化問題的根本出路。
中國經濟正從追求速度轉向追求質量，對技能和人才的需求正在發生變化，中國正從傳統勞動力人口紅利階段進入到“智慧人口紅利”階段。根據麥肯錫的研究，到 2030 年，中國可能有多達 2.2 億勞動者（占勞動力總數的 30%）需要變更職業，其中前沿創新者的需求可能增長 46%，熟練專業人才增長 28%，一線服務人員增長 23%，制造業工人減少 27%，建筑和農業勞動者減少 28%；體力和人工操作技能以及基礎認知技能的需求將分別下降 18% 和 11%，社會和情感溝通技能以及技術技能需求則會分別增加 18% 和 51%。
同時，“996”問題、員工年假問題等引起了廣泛關注，受到了高度重視。而人工智能、大數據、互聯網、AR/VR、區塊鏈等新一代信息技術的蓬勃發展，為提高人的勞動生產力、創新更好的勞動環境、提供更好的技能教育等提供了可能。
我們應秉持以人為本原則，重視人的全面發展，充分運用數字技術，加快發展數字化勞動力，培養高素質人口。
一是要提高勞動力數字化能力素養。加大人力資本投資，深化教育改革，出臺優惠扶持政策，營造鼓勵基礎理論研究的社會環境。實施精英人才培養工程。進一步加大職業教育和技能培訓，全面提升勞動者素質。
二是要優化勞動力數字化發展環境。借鑒健康碼體系和機制，建立勞動力年假數字化管理、全民健身運動管理、健康體檢管理、心理輔導服務等平臺和機制，讓勞動力身心更加健康向上。
三是要探索培養數字化新勞動力。運用人工智能、大數據、AR/VR 等新一代信息技術，探索培養和使用數字教師、數字醫生、數字服務員等數字空間勞動力的方法和機制。
進入高質量發展新階段，地方政府要逐步擺脫土地財政桎梏，鄉村振興大背景下農業農村如何發展，廣大農民如何增加財產性收入，18 億畝耕地紅線如何有效保障，城市化發展的土地資源缺口如何解決等一系列重大課題，都需要從土地要素上找到突破口。
數據顯示，2020 年，全國國有土地使用權出讓收入 8.4 萬億元，同比增長 15.9%，再創歷史新高。
就城市來看，2020 年，全國賣地收入超過 1000 億的城市就多達 14 個。許多城市對于賣地收入的依賴度超過 100%，堪稱重要的財政支柱。[2]
第七次全國人口普查數據顯示，2020 年，我國的城鎮化率為 63.89%，比發達國家80%的平均水平低了 16.11%，與美國 82.7% 的城鎮化水平還有 18.81% 的距離。城市是經濟高速度高質量發展的核心載體，我國仍需加大推進都市圈、城市群發展力度。這就要求在土地規劃和供給上創新思維和機制。
2020 年，我國城鎮居民人均可支配收入 43834 元，比上年名義增長 3.5%，扣除價格因素實際增長 1.2%；農村居民人均可支配收入 17131 元，比上年名義增長 6.9%，扣除價格因素實際增長 3.8%；城鄉居民人均收入比值為 2.56，比上年縮小 0.08。[3] 農民增收是實現共同富裕目標的重要內容，關鍵一招是要增加農民的財產性收入。
進入數字化時代，土地要素數據化形成了數字化土地，成為解決以上問題的重要途徑。
一是創新土地流轉機制。推進農村宅基地復墾為耕地后結余的建設用地指標入市。鼓勵新增農田形成的耕地指標跨區域交易，比如，西部地區在有條件的地方發展新型戈壁農業，將戈壁灘改造成蔬菜糧食生產基地；假設這樣的農業搞了 1.5 億畝，每畝 1 萬元產值，將產生 1.5 萬億元產值；同時相當于增加了 1.5 億畝耕地，可以將因此而形成的耕地指標賣給東部地區，既籌集了資金，又為東部城市群都市圈建設增加了用地指標。
二是加強網絡空間治理。網絡空間成為了數字新經濟的“新土地”，創生了新產品新業務新模式，比如基于微信社群的微商，基于網絡社區的文化創意等。“綠水青山就是金山銀山”理念不僅適用于自然界的實體的綠水青山，也適用于網絡數字空間的綠色生態體系建設。數字化新土地治理好了、運用好了，將能產生巨大價值，形成巨大的發展新空間。
改革開放四十多年來，中國金融業幾乎從零起步，從單一結構走向門類齊全、功能完備的金融市場，對經濟高速增長發揮了關鍵作用。進入新發展階段，我國金融行業發展也面臨如何加強與實體經濟融合避免脫實向虛，如何解決中小企業融資難融資貴問題等重要挑戰。在數字技術和數據要素的加持下，數字化資本越來越顯現出強大的推動和變革力量，發展數字化資本是構建雙循環新發展格局的重要助力。
普華永道的研究報告《產融2025：共生共贏，從容應變》指出，從體量上來看，2025 年中國境內企業的融資需求將超過 100 萬億。中國人民銀行數據顯示，從滿足度角度來看，現在制造業企業的合理融資需求滿足度小于 58%，滿足度明顯較低；從社會價值角度來看，中小民營企業的日常經營融資需求未滿足率大于 7 成。
在原有的以主體信用為核心的金融服務模式下，數字時代高速流轉的中小微企業無法提供信用憑證，也就無法獲得銀行的貸款。想要解決中小企業融資問題，就需要解決產業金融服務里面的三個痛點：產業鏈錯綜復雜，看不清楚；底層資產不透明，無法穿透；不信任，企業主體信用度不高。面對這三個痛點，應當運用數字科技將金融服務模式升級為產業數字金融。通過運用多方可信計算、區塊鏈等技術對數字金融進行全生命周期的管理，解決它的碎片化、不真實等問題，把物理世界中的行為影射到虛擬世界中去，通過虛擬世界的算法分析得出物理世界中企業的不可信行為，從而判定是否可以給企業放款。
一是推進“產業數字金融技術應用實驗室”建設和應用推廣。
二是制定更寬容的創新培育政策。
選取若干相對成熟的產業數字金融平臺納入金融沙箱監管，鼓勵和組織大型金融機構與產業數字金融平臺合作，推動“開放銀行”創新
。
三是實施市場準入機制。
出臺產業數字金融行業標準，設立產業數字金融科技牌照，以類金融機構的方式規范產業數字金融科技行業的日常監管。
四是建立更開放的生態。
引導鼓勵支持科技行業、金融行業、實體產業三方共同參與，彼此賦能，開放包容，共建生態。
科學技術是第一生產力，誰掌握了先進科技，誰就在競爭中占據了主動。中美貿易摩擦背景下，外部力量的技術封鎖導致國內的技術突破和產業升級發生了明顯阻滯，中興、華為等受到美國出口管制“實體名單”限制，技術卡脖子問題日益凸顯，已經嚴重影響到國家經濟社會發展和安全。
技術卡脖子現象是技術追隨的必然產物，是立項偏差、技術、市場和制度各因素綜合作用的結果。解決卡脖子科技難題，需要扎實的基礎研究、對發展方向的準確把握、攻堅克難的技術儲備以及產業鏈的上下游協同等。
以大數據、人工智能、移動互聯網、云計算、區塊鏈等為代表的一系列數字化技術將生產力水平推進到新的階段，任何一個傳統產業鏈在數字新生產力的推動下，就會立即形成新的經濟組織方式，從而對傳統產業構成顛覆性的沖擊。
一是加大芯片、集成電路、操作系統、數據庫等關鍵核心技術、基礎技術的攻關，突破卡脖子問題，大力發展信創產業，推進國產化進程。
二是加快推進 5G 等高速通信網絡基礎設施建設和應用。
推進 5G 小基站建設，探索多樣化 5G 運營模式，鼓勵和支持有條件的企業投資建設 5G 基站和運營 5G 業務，創新 5G 運營管理機制，打造“經濟微蜂窩”。
三是加快構建國家算力網絡體系。
加快建設全國算力網絡國家樞紐節點，加快實施“東數西算”工程，謀劃實施“南數北能”工程。
四是大力發展產業互聯網。
全球目前有 60 余個萬億美元級的產業集群，可與數字化結合，實現數字化轉型。僅在航空、電力、醫療保健、鐵路、油氣這五個領域開展數字化轉型，就能拓展 10% 的產業價值空間，每年就可以多創造 2000 億元以上的價值。
我們已經進入了一個數據價值時代，數據資產是企業競爭力的新標志，數據是新時代的“石油”，未來對數據的占有和控制甚至將成為陸權、海權、空權之外的另一種國家核心資產，正成為改變國際競爭格局的新變量。
我國是第一個將數據列為生產要素的國家。能否激活數據要素潛能，發揮其倍乘效應，從而推動傳統經濟轉型升級和數字經濟發展，推動政府治理體系和治理能力現代化，實現“換道領跑”，是擺在新發展階段的重大課題。
因此，我們應大力推動數據產業化和產業數據化發展，不斷創新和實踐，在場景和應用中探索和驗證數據要素市場化之路。
一是推進數據產業化發展。把數據變成社會經濟價值創造的源泉，通過創造基于數據的新產業、新業態、新模式，最終形成針對政府、產業、終端消費市場的數據產業鏈和產業集群，形成人類社會的數據經濟循環。完整的數據產業生態包括全數據生命周期相關產業和配套服務兩個大的方面，包含數據開采（物聯網、5G）、數據加工（算力網、區塊鏈、人工智能）、數據應用（融合基礎設施等各行業應用）、數據反饋（形成公共數據、領域數據不同的反饋機制，與開采形成閉環）、數據存儲（長期保有）等。
二是推進產業數據化發展。以“數據+算法”對不同產業生產經營活動（生產、分配、消費、投資等）過程及其產出進行數字化處理和表達，實現數據在“設備→生產線→企業→產業鏈→價值鏈”匯聚和流通，基于數據優化不同企業、產業鏈、價值鏈的經營，實現快速感知、敏捷響應、動態優化和全局智能化，從而改變產業經營活動的運營模式，為產業尋找基于數據的新產品、新服務，創造新價值。
數據來源：
[1] 《2020·徑山報告》
[2] 中指研究院，華西證券研究所
[3] 國家統計局
