生产力是经济社会发展的根本动力。新一轮科技革命不断演进深化，数据成为新的生产要素，传统生产要素有了数字化新内涵，数字化新生产力推动人类社会加快进入数字新时代。当前，我国劳动力、土地、资本、技术等传统要素面临着一些亟待解决的问题，数据要素的新特性需要尽快适应和掌握。构建双循环新发展格局需要强劲、持续的动能支持和驱动。为此，我们应加快发展数字化劳动力、数字化土地、数字化资本、数字化技术，激活数据要素潜能，为构建双循环新发展格局提供强劲、持续的新动能。
生产力是经济社会发展的根本动力。生产力由生产要素所构成。传统的农业经济、工业经济中，生产要素主要指土地、劳动力、资本和技术等要素。
随着以大数据、人工智能、移动互联网、云计算、区块链等为代表的新一轮科技革命不断推进，数据成为新的生产要素，对经济社会产生强大的推动力，全球正在加速进入以“万物互联、泛在智能”为特点的数字新时代，人类有望迈入—个以数字化生产力为主要特征的全新历史阶段。数字科技创新加速了经济社会形态和运行模式的变革，一场更大范围、更深层次的科技革命和产业变革正在重构全球创新版图、重塑产业发展方式。
数据要素对经济社会的发展起着关键作用。数据要素的意义体现在三个方面：
数据参与生产，对其他要素资源具有乘数作用，可以提高经济生产效率，推动新型产品和服务的创造。
数据参与分配，对原有生产要素诸如劳动力、土地、资本和技术产生替代效应，背后涉及到经济结构的变化和要素内涵的变迁。
数据凭借高流动性、低成本、长期无限性和外部经济性等特征，对国民经济各部门具有广泛辐射带动效应，有助于提升全要素生产率。
根据华为公司和牛津经济研究院的测算结果，过去 30 年中，数字投资对 GDP 增长的边际贡献率达到 20 倍，而非数字投资的边际贡献率仅为 3 倍。数据要素作为数字经济发展的新原料，正成为改变国际竞争格局的新变量。我国是第一个将数据列为生产要素的国家，我国数字化转型在消费或者服务领域优势正转化为数据要素的禀赋优势。
土地、劳动力、资本、技术这些传统生产要素也迎来了数字化变革。
一方面是传统生产要素本身的数字化。比如：同样的一亩农田，加上一个摄像头，就成为一个可直播的“数字农场”，除了地里的农作物产出，还有更可观的粉丝经济等价值分享收益；同样的一个老师，以前在教室里只能教几十名学生，现在在网上课堂就可以教成千上万名学生；同样的一台电脑，以前只是为你一个人服务，现在却可以分享算力给其他人。
另一方面是在数字空间里产生的“新土地”“新劳动力”“新资本”“新技术”要素。比如，社区、社群等类型的“新土地”；7x24 小时在线的“客服机器人”等“新劳动力”；数字货币等“新资本”；中台、云组织等“新技术”。传统生产要素在数字空间里的新形式必将带来新价值，也必须为之制定新规则、采用新模式。
新一轮科技革命之所以会有如此强大的颠覆性，就在于其“五全特征”：全空域、全流程、全场景、全解析和全价值。
“全空域”
是指打破区域和空间障碍，从天到地、从地上到水下、从国内到国际可以泛在地连成一体。
“全流程”
是指关系到人类所有生产、生活流程中每一个点，每天 24 小时不停地积累信息。
“全场景”
是指跨越行业界别，把人类所有生活、工作中的行为场景全部打通。
“全解析”
是指通过人工智能的搜集、分析和判断，预测人类所有行为信息，产生异于传统的全新认知、全新行为和全新价值。
“全价值”
是指打破单个价值体系的封闭性，穿透所有价值体系，并整合与创建出前所未有的、巨大的价值链。
这五全的信息在与工业制造相结合时，就形成工业制造 4.0；与物流行业相结合，就形成智能物流体系；与城市管理相结合，就形成智慧城市；与金融结合，就形成金融科技或科技金融。
从生产要素的角度来看，发展数字化生产力，就是要发展数字化劳动力、数字化土地、数字化资本、数字化技术以及数据要素。
进入数字新时代，我国劳动力面临新的问题。我国劳动年龄人口数量逐年下降。劳动年龄人口在总人口中的比重由 2010 年的 74.5% 下降至 2020 年的 71%。人口“抚养比”持续上升。2015 年，我国 0-19 岁和 65 岁以上人口数量与 20-64 岁人口数量之比为 49.6%，根据联合国的数据，这一数字到 2035 年将上升至 69.1%。青年人的择业观发生变化。工地上干活的普遍都是些上了年纪的人，即使工资一提再提，仍然很少有年轻人愿意来工地。高技能人才短缺。技能劳动者数量只占全国就业人员总量的 19%，高技能人才不足 6%，而日本产业工人中高级技工占 40%，德国占 50%。[1]
人口老龄化是生活水平提高和寿命延长的必然结果，是民富国强的标志。人口多、土地少、资源相对缺乏仍将是中国长期存在的基本国情。只有提高劳动生产率、加快发展，才能更好地满足抚养老人的各种需求，才是解决老龄化问题的根本出路。
中国经济正从追求速度转向追求质量，对技能和人才的需求正在发生变化，中国正从传统劳动力人口红利阶段进入到“智慧人口红利”阶段。根据麦肯锡的研究，到 2030 年，中国可能有多达 2.2 亿劳动者（占劳动力总数的 30%）需要变更职业，其中前沿创新者的需求可能增长 46%，熟练专业人才增长 28%，一线服务人员增长 23%，制造业工人减少 27%，建筑和农业劳动者减少 28%；体力和人工操作技能以及基础认知技能的需求将分别下降 18% 和 11%，社会和情感沟通技能以及技术技能需求则会分别增加 18% 和 51%。
同时，“996”问题、员工年假问题等引起了广泛关注，受到了高度重视。而人工智能、大数据、互联网、AR/VR、区块链等新一代信息技术的蓬勃发展，为提高人的劳动生产力、创新更好的劳动环境、提供更好的技能教育等提供了可能。
我们应秉持以人为本原则，重视人的全面发展，充分运用数字技术，加快发展数字化劳动力，培养高素质人口。
一是要提高劳动力数字化能力素养。加大人力资本投资，深化教育改革，出台优惠扶持政策，营造鼓励基础理论研究的社会环境。实施精英人才培养工程。进一步加大职业教育和技能培训，全面提升劳动者素质。
二是要优化劳动力数字化发展环境。借鉴健康码体系和机制，建立劳动力年假数字化管理、全民健身运动管理、健康体检管理、心理辅导服务等平台和机制，让劳动力身心更加健康向上。
三是要探索培养数字化新劳动力。运用人工智能、大数据、AR/VR 等新一代信息技术，探索培养和使用数字教师、数字医生、数字服务员等数字空间劳动力的方法和机制。
进入高质量发展新阶段，地方政府要逐步摆脱土地财政桎梏，乡村振兴大背景下农业农村如何发展，广大农民如何增加财产性收入，18 亿亩耕地红线如何有效保障，城市化发展的土地资源缺口如何解决等一系列重大课题，都需要从土地要素上找到突破口。
数据显示，2020 年，全国国有土地使用权出让收入 8.4 万亿元，同比增长 15.9%，再创历史新高。
就城市来看，2020 年，全国卖地收入超过 1000 亿的城市就多达 14 个。许多城市对于卖地收入的依赖度超过 100%，堪称重要的财政支柱。[2]
第七次全国人口普查数据显示，2020 年，我国的城镇化率为 63.89%，比发达国家80%的平均水平低了 16.11%，与美国 82.7% 的城镇化水平还有 18.81% 的距离。城市是经济高速度高质量发展的核心载体，我国仍需加大推进都市圈、城市群发展力度。这就要求在土地规划和供给上创新思维和机制。
2020 年，我国城镇居民人均可支配收入 43834 元，比上年名义增长 3.5%，扣除价格因素实际增长 1.2%；农村居民人均可支配收入 17131 元，比上年名义增长 6.9%，扣除价格因素实际增长 3.8%；城乡居民人均收入比值为 2.56，比上年缩小 0.08。[3] 农民增收是实现共同富裕目标的重要内容，关键一招是要增加农民的财产性收入。
进入数字化时代，土地要素数据化形成了数字化土地，成为解决以上问题的重要途径。
一是创新土地流转机制。推进农村宅基地复垦为耕地后结余的建设用地指标入市。鼓励新增农田形成的耕地指标跨区域交易，比如，西部地区在有条件的地方发展新型戈壁农业，将戈壁滩改造成蔬菜粮食生产基地；假设这样的农业搞了 1.5 亿亩，每亩 1 万元产值，将产生 1.5 万亿元产值；同时相当于增加了 1.5 亿亩耕地，可以将因此而形成的耕地指标卖给东部地区，既筹集了资金，又为东部城市群都市圈建设增加了用地指标。
二是加强网络空间治理。网络空间成为了数字新经济的“新土地”，创生了新产品新业务新模式，比如基于微信社群的微商，基于网络社区的文化创意等。“绿水青山就是金山银山”理念不仅适用于自然界的实体的绿水青山，也适用于网络数字空间的绿色生态体系建设。数字化新土地治理好了、运用好了，将能产生巨大价值，形成巨大的发展新空间。
改革开放四十多年来，中国金融业几乎从零起步，从单一结构走向门类齐全、功能完备的金融市场，对经济高速增长发挥了关键作用。进入新发展阶段，我国金融行业发展也面临如何加强与实体经济融合避免脱实向虚，如何解决中小企业融资难融资贵问题等重要挑战。在数字技术和数据要素的加持下，数字化资本越来越显现出强大的推动和变革力量，发展数字化资本是构建双循环新发展格局的重要助力。
普华永道的研究报告《产融2025：共生共赢，从容应变》指出，从体量上来看，2025 年中国境内企业的融资需求将超过 100 万亿。中国人民银行数据显示，从满足度角度来看，现在制造业企业的合理融资需求满足度小于 58%，满足度明显较低；从社会价值角度来看，中小民营企业的日常经营融资需求未满足率大于 7 成。
在原有的以主体信用为核心的金融服务模式下，数字时代高速流转的中小微企业无法提供信用凭证，也就无法获得银行的贷款。想要解决中小企业融资问题，就需要解决产业金融服务里面的三个痛点：产业链错综复杂，看不清楚；底层资产不透明，无法穿透；不信任，企业主体信用度不高。面对这三个痛点，应当运用数字科技将金融服务模式升级为产业数字金融。通过运用多方可信计算、区块链等技术对数字金融进行全生命周期的管理，解决它的碎片化、不真实等问题，把物理世界中的行为影射到虚拟世界中去，通过虚拟世界的算法分析得出物理世界中企业的不可信行为，从而判定是否可以给企业放款。
一是推进“产业数字金融技术应用实验室”建设和应用推广。
二是制定更宽容的创新培育政策。
选取若干相对成熟的产业数字金融平台纳入金融沙箱监管，鼓励和组织大型金融机构与产业数字金融平台合作，推动“开放银行”创新
。
三是实施市场准入机制。
出台产业数字金融行业标准，设立产业数字金融科技牌照，以类金融机构的方式规范产业数字金融科技行业的日常监管。
四是建立更开放的生态。
引导鼓励支持科技行业、金融行业、实体产业三方共同参与，彼此赋能，开放包容，共建生态。
科学技术是第一生产力，谁掌握了先进科技，谁就在竞争中占据了主动。中美贸易摩擦背景下，外部力量的技术封锁导致国内的技术突破和产业升级发生了明显阻滞，中兴、华为等受到美国出口管制“实体名单”限制，技术卡脖子问题日益凸显，已经严重影响到国家经济社会发展和安全。
技术卡脖子现象是技术追随的必然产物，是立项偏差、技术、市场和制度各因素综合作用的结果。解决卡脖子科技难题，需要扎实的基础研究、对发展方向的准确把握、攻坚克难的技术储备以及产业链的上下游协同等。
以大数据、人工智能、移动互联网、云计算、区块链等为代表的一系列数字化技术将生产力水平推进到新的阶段，任何一个传统产业链在数字新生产力的推动下，就会立即形成新的经济组织方式，从而对传统产业构成颠覆性的冲击。
一是加大芯片、集成电路、操作系统、数据库等关键核心技术、基础技术的攻关，突破卡脖子问题，大力发展信创产业，推进国产化进程。
二是加快推进 5G 等高速通信网络基础设施建设和应用。
推进 5G 小基站建设，探索多样化 5G 运营模式，鼓励和支持有条件的企业投资建设 5G 基站和运营 5G 业务，创新 5G 运营管理机制，打造“经济微蜂窝”。
三是加快构建国家算力网络体系。
加快建设全国算力网络国家枢纽节点，加快实施“东数西算”工程，谋划实施“南数北能”工程。
四是大力发展产业互联网。
全球目前有 60 余个万亿美元级的产业集群，可与数字化结合，实现数字化转型。仅在航空、电力、医疗保健、铁路、油气这五个领域开展数字化转型，就能拓展 10% 的产业价值空间，每年就可以多创造 2000 亿元以上的价值。
我们已经进入了一个数据价值时代，数据资产是企业竞争力的新标志，数据是新时代的“石油”，未来对数据的占有和控制甚至将成为陆权、海权、空权之外的另一种国家核心资产，正成为改变国际竞争格局的新变量。
我国是第一个将数据列为生产要素的国家。能否激活数据要素潜能，发挥其倍乘效应，从而推动传统经济转型升级和数字经济发展，推动政府治理体系和治理能力现代化，实现“换道领跑”，是摆在新发展阶段的重大课题。
因此，我们应大力推动数据产业化和产业数据化发展，不断创新和实践，在场景和应用中探索和验证数据要素市场化之路。
一是推进数据产业化发展。把数据变成社会经济价值创造的源泉，通过创造基于数据的新产业、新业态、新模式，最终形成针对政府、产业、终端消费市场的数据产业链和产业集群，形成人类社会的数据经济循环。完整的数据产业生态包括全数据生命周期相关产业和配套服务两个大的方面，包含数据开采（物联网、5G）、数据加工（算力网、区块链、人工智能）、数据应用（融合基础设施等各行业应用）、数据反馈（形成公共数据、领域数据不同的反馈机制，与开采形成闭环）、数据存储（长期保有）等。
二是推进产业数据化发展。以“数据+算法”对不同产业生产经营活动（生产、分配、消费、投资等）过程及其产出进行数字化处理和表达，实现数据在“设备→生产线→企业→产业链→价值链”汇聚和流通，基于数据优化不同企业、产业链、价值链的经营，实现快速感知、敏捷响应、动态优化和全局智能化，从而改变产业经营活动的运营模式，为产业寻找基于数据的新产品、新服务，创造新价值。
数据来源：
[1] 《2020·径山报告》
[2] 中指研究院，华西证券研究所
[3] 国家统计局
