摘要：数据兴则产业兴，数据活则经济活。随着数字经济与实体经济深度融合，数据已成为驱动实体经济转型升级、提质增效的核心生产要素。当前，我国数据要素市场化配置改革持续推进，数据确权、流通交易、价值释放体系不断完善，有效赋能实体经济产业升级、技术创新与效率提升。但现阶段数据要素市场化配置仍存在流通机制不完善、数据创新应用不足、市场监管体系不健全、政企企数据协同不畅等突出问题，制约了实体经济高质量发展进程。基于此，本研究系统梳理数据要素市场化配置与实体经济发展的耦合现状，深入剖析数据要素赋能实体经济的内在机制、现存瓶颈，针对性提出优化数据要素市场化配置、激活实体经济发展动能的路径与对策，为各地推进数实深度融合、依托数据要素改革赋能实体经济高质量发展提供理论支撑与实践参考。

关键词：数据要素；市场化配置；实体经济；数实融合；高质量发展

中图分类号：F49

数据是新型生产要素，是数字时代赋能实体经济转型升级、培育新质生产力的核心战略资源。党的二十大明确提出，要加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，充分释放数据要素价值。近年来，国家先后出台《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》《数据要素市场化配置改革总体方案》等系列政策，持续推进数据要素确权、流通、交易、应用全链条改革，打破数据壁垒、激活数据价值，为实体经济数字化、智能化、高端化发展注入全新动能。各地积极落地数据交易市场、公共数据开放、企业数据治理等改革举措，推动数据要素从资源存量向发展增量转化，有效助力实体经济降本增效、转型升级。当前，学界关于数字经济赋能实体经济的研究较为丰富，但针对数据要素市场化配置机制对实体经济精准赋能、路径落地、问题破解的专项研究仍较为薄弱。为此，本研究立足数据要素市场化配置改革背景，分析实体经济发展与数据要素赋能现状，梳理改革推进过程中的突出问题，探究数据要素赋能实体经济的核心路径，提出系统性优化对策，旨在深化数实融合发展成效，推动实体经济高质量可持续发展。

一、数据要素市场化配置与实体经济发展现状

在数字经济纵深发展的时代背景下，我国实体经济加速数字化转型，制造业、服务业、农业三大产业全面对接数据要素应用场景。同时，数据要素市场化配置改革持续深化，公共数据开放共享、企业数据合规流通、数据交易市场建设稳步推进，逐步形成数据赋能产业、产业反哺数据的良性发展格局。

（一）实体经济数字化转型整体现状

1. 制造业数字化转型发展现状

制造业是实体经济的核心支柱，也是数据要素应用最广泛、融合最深入的重点领域。当前，我国制造业数字化转型进程持续加快，工业互联网平台覆盖率稳步提升，智能制造、柔性生产、数字化管控等模式全面普及。多数规模以上制造企业已完成生产设备数字化改造，实现生产流程、质量管控、能耗管理、供应链协同的数据化管控。高端装备制造、新材料、电子信息等先进制造业数字化水平位居行业前列，通过采集生产、研发、销售全链条数据，实现工艺优化、产能提升、成本压降。传统冶金、建材、机械等传统制造业逐步突破数字化转型瓶颈，依托数据要素破解生产粗放、效率偏低、创新不足等问题。整体来看，制造业数字化底座持续夯实，但中小制造企业数字化改造滞后、数据应用浅层化、数据价值挖掘不足等问题依然普遍存在。

综上，制造业数字化转型需持续依托数据要素市场化配置，深化全链条数据应用，推动传统制造向智能智造、高端制造转型升级。

2. 服务业数字化升级发展现状

现代服务业是实体经济的重要支撑，数字化、智能化转型成效显著。当前，物流仓储、科技服务、商贸流通、文旅服务、康养服务等服务业态全面对接数据要素，依托大数据、人工智能技术实现服务模式迭代升级。物流行业通过物流数据平台整合运力、货源、仓储信息，优化运输路线、降低流通成本，提升行业运营效率；科技服务业依托行业数据、研发数据，为企业提供精准研发对接、技术咨询、成果转化服务；商贸行业通过消费数据挖掘用户需求，实现精准营销、柔性供给。但服务业数字化发展仍存在不均衡问题，科技、物流等生产性服务业数字化水平较高，而文旅、康养等生活性服务业数据整合能力较弱，数据资源碎片化、应用场景单一，尚未形成规模化、产业化的数据服务体系，整体数字化赋能效能有待提升。

因此，服务业高质量发展需依托数据要素市场化改革，整合行业数据资源、丰富数据应用场景，全面提升服务业数字化、精细化、智能化发展水平。

3. 农业数字化赋能发展现状

乡村振兴战略推进背景下，智慧农业、数字农业建设持续提速，农业实体经济数字化转型稳步推进。目前，各地积极搭建农业大数据平台，整合土地资源、气象水文、农作物生长、农产品产销等数据，落地智能种植、精准养殖、溯源管理等数字化应用。农产品电商、直播带货等数字新业态快速发展，拓宽农产品销售渠道，助力特色农业产业化发展。同时，农业农村数据资源体系逐步完善，各类农业数字化示范园区、示范基地持续扩容。但农业数字化发展短板依然突出，农村数据基础设施薄弱，农业数据采集精度不足、更新滞后，数据资源分散割裂，农业生产、加工、流通全链条数据融合不足。此外，农业经营主体数字化素养偏低，数据应用能力薄弱，特色农产品数据化品牌建设滞后，导致数据要素对农业提质增效的赋能作用未能充分释放。

综上，农业实体经济发展需加快数据要素下沉落地，完善农村数据基础设施，深化农业全链条数据应用，推动传统农业向数字农业、智慧农业转型。

（二）数据要素市场化配置改革发展现状

1. 数据政策体系持续完善

国家层面持续健全数据要素市场化配置制度体系，先后出台数据确权、数据流通、数据安全、数据交易等一系列顶层政策文件，明确数据要素的生产要素属性，规范数据资源开发利用流程。各省市同步出台地方配套政策，搭建数据要素改革制度框架，为数据合规流通、市场化交易、产业化应用提供政策支撑，逐步打破传统要素配置的制度壁垒，推动数据要素从“资源闲置”向“价值变现”转变。

2. 数据交易市场稳步建设

全国多地已建成区域性数据交易中心、数据服务平台，构建数据登记、评估、交易、结算、合规监管一体化服务体系，逐步规范数据交易流程、统一交易标准。公共数据有序开放共享，政务、交通、气象、产业等公共数据依法向市场主体开放，为企业数字化转型提供基础数据支撑。企业数据合规流通渠道持续拓宽，行业数据共享、政企数据协同模式逐步落地，数据要素市场化流通格局初步形成。

3. 数实融合应用场景不断丰富

依托数据要素市场化配置改革，实体经济各行业数据应用场景持续拓展。制造业工业数据赋能智能制造、产能优化；服务业消费数据赋能精准服务、业态创新；农业涉农数据赋能智慧种植、产销对接。数据要素深度融入生产、分配、流通、消费各环节，成为实体经济降本增效、创新发展的重要驱动力，数实融合的广度和深度持续提升。

二、数据要素市场化配置赋能实体经济的核心作用机制

数据要素作为新型生产要素，区别于传统土地、劳动力、资本、技术要素，具备可复制、可共享、无限迭代、边际成本递减的独特优势，其市场化配置通过多重机制全方位赋能实体经济高质量发展。

（一）赋能产业转型升级，优化实体经济产业结构

数据要素市场化配置能够打破行业数据壁垒，推动跨领域、跨行业数据资源流通共享，助力传统产业数字化改造、新兴产业规模化发展。一方面，通过市场化机制盘活存量数据资源，为传统制造业、农业、服务业提供精准数据支撑，优化生产流程、升级产业模式，破解传统产业粗放发展瓶颈；另一方面，依托数据要素集聚效应，培育大数据、工业软件、数字服务等新兴产业，完善实体经济产业体系，推动产业结构向高端化、智能化、绿色化升级。

（二）赋能技术创新突破，激活实体经济发展动能

市场化配置下的数据要素能够实现创新资源高效匹配，为企业技术研发、产品创新、模式创新提供核心支撑。企业通过对接市场化数据资源，精准把握行业发展趋势、市场需求变化、技术迭代方向，有效降低研发试错成本、缩短创新周期。同时，数据要素流通能够推动产学研数据协同，打通科研成果转化数据链路，助力核心技术攻关、创新产品落地，持续激活实体经济创新发展内生动力。

（三）赋能资源高效配置，提升实体经济运行效率

传统实体经济发展存在资源错配、效率偏低、供需失衡等问题，数据要素市场化配置可通过数据驱动实现资源精准匹配。在生产端，依托生产数据优化产能配置、降低生产损耗；在流通端，依托供应链、物流数据优化流通体系、降低交易成本；在消费端，依托消费数据精准匹配供需、减少资源浪费。通过全链条数据赋能，实现实体经济人、财、物、数据等各类要素高效协同，全面提升经济运行质量与效率。

（四）赋能企业纾困发展，夯实市场主体根基

中小微实体经济企业普遍存在信息不对称、融资难、转型慢、风控弱等问题。数据要素市场化配置能够整合企业经营、信用、财税、水电等多维数据，构建市场化信用评价体系，为金融机构精准授信、政策精准帮扶提供数据支撑，有效破解中小微企业融资困境。同时，市场化数据服务能够为中小微企业提供低成本、轻量化的数字化转型方案，降低转型门槛，助力中小微企业稳健发展，夯实实体经济市场主体根基。

三、数据要素市场化配置赋能实体经济存在的问题

（一）数据壁垒尚未破除，要素流通效率偏低

当前，各行业、各区域、各主体之间仍存在显著的数据壁垒，政务数据、企业数据、行业数据碎片化、分散化问题突出。政府部门之间数据共享不充分，政企数据对接渠道不畅，行业内部数据垄断、数据孤岛现象普遍。数据要素市场化流通缺乏统一的标准规范，数据格式、统计口径、对接标准不统一，导致跨领域、跨行业数据流通成本高、对接难度大，大量数据资源闲置浪费，难以形成规模化、常态化的市场化流通格局，无法充分发挥数据赋能实体经济的价值。

（二）数据市场体系不完善，市场化配置能力不足

我国数据要素市场化建设仍处于起步阶段，数据确权、定价、交易、估值、溯源等核心机制尚不健全。目前行业内缺乏统一的数据资产定价标准，数据交易规范化程度低，交易模式较为单一，多数数据资源难以实现市场化定价和价值变现。同时，区域性数据交易平台功能不完善，供需对接、合规审核、价值评估等服务能力薄弱，数据要素市场化配置的专业化、规范化水平不足，无法适配实体经济多元化、精细化的数据应用需求。

（三）数实融合深度不足，数据应用场景浅层化

现阶段数据要素对实体经济的赋能多集中在表层应用，深度融合、创新应用场景较为匮乏。多数实体经济企业尤其是中小微企业，对数据要素的开发利用能力不足，仅停留在数据统计、流程记录等基础层面，未能依托数据开展工艺优化、技术创新、精准运营、风险防控等深度应用。同时，针对制造业、农业、服务业细分行业的专业化数据产品、定制化数据服务供给不足，数据要素与产业场景适配度低，难以充分释放数据对实体经济的倍增赋能效应。

（四）数据治理体系滞后，安全与合规风险突出

数据要素市场化配置配套治理体系尚不健全，数据安全、隐私保护、合规流通的监管机制有待完善。一方面，数据确权边界模糊，企业数据、公共数据、个人数据权属划分不清晰，容易引发数据侵权、数据滥用等问题；另一方面，数据交易流通的合规监管、风险防控机制不完善，部分市场主体存在违规采集、非法交易数据的行为，扰乱市场秩序。同时，企业数据安全防护能力薄弱，数据泄露、篡改风险突出，制约了数据要素市场化健康发展，影响实体经济数字化转型安全。

（五）数字化人才供给不足，转型支撑能力薄弱

数据要素市场化应用与数实融合发展，需要兼具产业认知、数据技术、市场运营的复合型人才支撑。当前，市场数字化人才缺口较大，传统实体经济企业员工数字化素养偏低，缺乏专业的数据治理、数据分析、数据应用人才。中小微企业受限于规模、薪资、平台等因素，难以引进和培育专业数字化人才，导致企业数据治理能力弱、数据应用水平低，无法有效承接数据要素市场化改革红利，制约实体经济数字化转型升级。

四、数据要素市场化配置赋能实体经济高质量发展的实现路径

（一）破除数据流通壁垒，构建全域数据共享体系

加快推进公共数据资源有序开放，梳理政务、产业、民生等重点领域公共数据清单，规范数据开放范围、标准和流程，推动政府部门数据互联互通、共享共用。搭建统一的政企数据协同平台，打通政企、企企数据对接渠道，打破行业数据孤岛。统一数据采集、存储、传输、对接标准，规范数据格式与统计口径，降低数据流通对接成本，构建全域协同、高效流通的数据要素流通体系，为实体经济发展提供充足的数据资源支撑。

（二）完善数据市场体系，提升市场化配置效能

健全数据要素市场化配置核心机制，明确数据确权、定价、交易、溯源、估值规则，建立适配不同行业、不同场景的数据资产定价体系，规范数据市场化交易流程。升级区域性数据交易平台功能，完善供需对接、合规审核、价值评估、交易结算、安全溯源一体化服务，丰富数据交易模式与产品体系。培育专业化数据服务机构，发展数据治理、数据分析、数据咨询等配套服务，构建规范有序、高效畅通、价值凸显的数据要素市场，全面提升数据资源市场化配置效率。

（三）深化数实场景融合，释放数据要素赋能价值

聚焦实体经济三大产业，深耕细分行业数据应用场景，推动数据要素深度嵌入产业发展全链条。在制造业领域，推广工业数据应用，赋能智能制造、柔性生产、供应链协同、质量管控；在服务业领域，依托消费、物流、科技数据，培育数字服务新业态、新模式，提升服务精细化水平；在农业领域，落地智慧种植、产销对接、产品溯源等数据应用，赋能现代农业发展。针对中小微企业开发轻量化、低成本数据应用产品，拓宽数据应用覆盖面，推动数据要素从浅层应用向深度赋能转型。

（四）健全数据治理体系，筑牢数据安全发展底线

完善数据要素治理制度体系，清晰划分公共数据、企业数据、个人数据权属边界，健全数据合规流通、隐私保护、权益保障机制。强化数据市场监管，严厉打击非法采集、违规交易、数据侵权等违法行为，规范市场主体经营行为。引导企业完善内部数据安全管理制度，升级数据安全防护技术，提升数据泄露、篡改、丢失风险防控能力。构建政府监管、平台自律、企业合规、社会监督的多元治理格局，保障数据要素市场化配置安全、规范、有序推进。

（五）强化人才队伍建设，夯实数实融合人才支撑

构建高校、企业、科研机构协同育人机制，优化数字经济、数据科学、产业数字化等专业人才培养体系，定向培育复合型数字化人才。鼓励企业开展员工数字化技能培训，提升从业人员数据治理、数据分析、数据应用能力。出台人才引进扶持政策，聚焦数字化高端人才、技术骨干，提供政策补贴、就业保障，吸引优质人才投身实体经济数字化转型领域。搭建人才交流、技术对接平台，盘活人才资源，为数据要素赋能实体经济发展提供坚实的人才保障。

五、优化数据要素市场化配置赋能实体经济的对策建议

（一）健全顶层政策体系，强化改革落地保障

立足数实融合发展全局，细化数据要素市场化配置配套政策，完善数据开放、交易、应用、安全、监管全链条政策体系。结合地方产业特色，出台针对性的数实融合扶持政策，聚焦制造业、农业、服务业重点领域，制定数据赋能产业升级专项方案。建立政策落地督查机制，打通政策落实堵点，确保各项改革举措落地见效，依托制度创新释放数据要素改革红利。

（二）培育数据产业生态，壮大数字服务主体

大力培育数据采集、治理、分析、应用、安全等数字服务企业，壮大本土数字产业市场主体。依托产业园区、数字经济示范区，搭建数据产业集聚平台，推动数据企业、实体企业、科研机构协同发展。鼓励龙头实体企业发挥产业链引领作用，开放产业数据资源、搭建行业数据平台，带动上下游中小微企业数字化转型，构建产业协同、资源共享、价值共创的数实融合产业生态。

（三）加大技术研发投入，提升数据创新能力

鼓励企业加大大数据、人工智能、云计算等数字技术研发投入，提升自主数据治理与创新应用能力。支持科研机构、高校开展数据要素市场化、数实融合理论与技术研究，突破数据确权、价值评估、安全防护等核心技术瓶颈。推动数字技术与实体经济技术深度融合，依托技术创新赋能数据要素高效流通、深度应用，提升实体经济数字化、智能化发展水平。

（四）聚焦中小微企业，降低数字化转型门槛

针对中小微实体企业数字化转型成本高、能力弱、缺数据、缺技术的痛点，出台专项扶持政策，提供数字化转型补贴、数据服务补贴。依托公共数据平台免费开放基础产业数据、市场数据，为中小微企业提供低成本数据资源支持。推广轻量化、模块化、低成本的数字化转型解决方案，简化转型流程、降低转型门槛，推动中小微企业全面融入数据要素市场化发展格局，激活中小微实体企业发展活力。

（五）构建长效监管机制，防范数实融合风险

建立常态化数据要素市场监管机制，运用数字化监管手段，实现数据交易、流通、应用全流程动态监管。完善数据安全风险预警、排查、处置机制，及时防范化解数据泄露、滥用、垄断等风险。平衡数据要素价值释放与安全合规发展，兼顾市场活力与监管规范，构建权责清晰、监管有力、安全可控、开放有序的数据要素市场化发展长效机制，持续赋能实体经济高质量发展。

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