如何理解数字经济重构新质生产力三大要素？

数据成为数字经济时代的新型劳动对象。

1.数字经济催生新型劳动对象

劳动对象是劳动者开展劳动生产的对象和创造使用价值的基础， 是实现生产的必要前提。机器化大生产时期的劳动对象往往是指自然 资源、原材料、零部件等物质资料。数字经济时代，劳动对象发生质 变，数据要素成为劳动对象的新组成部分，数据与传统劳动对象相互 融合也构成了新的劳动对象，更加丰富的劳动对象创造了满足更加多 元化、个性化需求的物质基础。

数据成为数字经济时代的新型劳动对象。随着新一代信息技术的 发展，数据的采集、处理、分析成本不断降低，生产主体能够以较低 的边际成本获得海量数据并投入生产。生产过程中被加工、改造或服 务的目标，由传统的原材料、零部件等实体性对象，扩展到数据等非 实体性对象。5G、物联网、算力中心等新型基础设施的日益完备使得 数据的生成、存储和传输更加便捷和高效，人工智能、机器学习、大 数据分析等数据处理技术的提升使得人们能够更加高效地从海量数 据中提取有价值的信息和洞察，工业物联网、云计算、虚拟现实等数 字化生产工具的普及为数据在生产过程中的应用提供广泛基础。例如， 通过数据管理系统对交通数据这一劳动对象进行收集、开发利用和有 效分析，能够根据车辆通行密度合理进行道路规划，实现即时信号灯 调度，扩大已有线路运行能力，创造社会经济效益。数据作为新型劳 动对象的作用不断凸显。随着数字经济快速发展，数据成为国家基础 性战略资源和关键生产要素，作为新型劳动对象参与物质生产和价值 创造过程。数据要素非竞争性、可复制性的特征，使其能够突破传统生产要素的稀缺性限制，消除要素传统配置方式与需求错位对经济增 长的制约，为价值创造提供了新的可能性。党的十九届四中全会将数 据和土地、劳动力、资本、技术并列为五大生产要素之一，反映了随 着经济活动数字化转型加快，数据对提高生产效率的作用日益凸显的 客观现实。据中国信通院数据，2 万多家调研企业中，存储数据的企 业占比由 2021 年的 49.6%提升至 2022 年的 79.2%，将数据用于提升 企业生产经营效率成为越来越多企业的共同选择。

新材料、新能源等新型劳动对象不断涌现。太阳能、风能、氢能、 核能、地热能等新能源，以及碳纳米材料、仿生材料、光电子材料等 新材料，能够有效克服传统能源和材料储量不足、不可再生、对环境 破坏严重的缺点，有助于实现节能减排，加快推动经济发展方式的绿 色低碳转型。以新材料为例，超级钢、电解铝、低环境负荷型水泥、 全氟离子膜、聚烯烃催化剂等新型劳动对象的创新突破，不断拓展生 产领域的边界，促进了钢铁、有色金属、建材、石化等产业发展。例 如，第三代铝锂合金成功在国产大飞机上实现应用，第二代高温超导 材料支撑世界首条 35 千伏公里级高温超导电缆示范工程上网通电运 行。工信部数据显示，2023 年前三季度，我国新材料产业总产值超过 5 万亿元，保持两位数增长。截至 2023 年 10 月，我国新材料领域建 立 7 个国家制造业创新中心，布局建设了 35 个新材料重点平台，一 批重大关键材料取得突破，涌现出高温超导材料、钙钛矿太阳能电池 材料等一批前沿技术，释放出巨大生产效能。

数据与传统劳动对象相互融合构成新型劳动对象。传统的劳动对象包括煤、石油等自然资源，还有钢材、零部件等经过加工而得到的 产品。数字技术不仅能够丰富传统劳动对象的范围，还能大幅提高传 统劳动对象的附加值，通过对生产、分配、流通、消费各环节全链赋 能、系统增效，倍增传统劳动对象的价值效用，以乘数效应实现全要 素生产率的提升，持续拓展生产可能性边界。以数字孪生技术为例， 数字孪生技术是一种集成物理模型、传感器数据、运行历史等多源信 息的虚拟系统，能够实时反映对应物理实体的状态、变化和行为。通 过将物理世界与数字世界相结合，数字孪生技术为产品设计、生产、 维护等各个环节提供数字化支持，在多个行业中具有广泛的应用前景。 在生产过程中，数字孪生模型可以实时反映生产线的运行状态和产品 质量，及时发现生产异常并进行处理，降低生产成本和废品率。在设 备维护方面，数字孪生技术可以通过收集设备的运行数据，构建设备 的虚拟模型，预测设备可能出现的故障和问题，帮助企业提前进行维 护，避免设备在生产过程中出现停机情况，提高设备的利用率和稳定 性。例如，汽车制造商利用数字孪生技术建立虚拟汽车模型，通过模 拟汽车在不同条件下的性能，提前发现潜在问题，优化设计方案。汽 车制造业的传统劳动对象是汽车及其组装零件，虚拟环境中进行的新 车研发及生产过程的劳动对象转变为数字孪生体。

2.数字经济塑造新型劳动资料

劳动资料是划分经济时代的标志。马克思指出“各种经济时代的 区别，不在于生产什么，而在于怎样生产，用什么劳动资料生产”。 劳动资料的性质和特征会随着科学技术的发展而变化。工业经济时代，机器放大了劳动者体力，延伸了劳动者感官，极大增强了人类利用和 改造自然的能力。数字经济为发展新质生产力进一步提供了迭代更新 的劳动资料。

劳动资料从实体形态向虚拟形态延伸。劳动资料的数字化变革标 志着生产方式的重大革新，深刻推动着生产力的进步与生产关系的发 展。一方面，人工智能、工业互联网、物联网等数字技术成为基础设 施。工业经济时代，依托于机器和厂房的生产过程往往在特定物理地 点发生。5G、云计算、人工智能、物联网、区块链等新一代信息通信 技术以及基于此类技术形成的各类数字平台构成了数字经济时代的 基础设施，服务于生产生活的方方面面。数字基础设施像水、电、公 路一样，成为人们生产生活的必备要素，为产业格局、经济发展、社 会生态发展提供了坚实保障。数字经济时代，在实体基础设施的基础 上，生产过程依托数字基础设施和数字劳动资料，从物理空间向数字 空间映射拓展。

另一方面，数字化生产工具在生产过程中得到广泛应 用。以人工智能为代表的数字技术成为新一轮科技革命的主导技术， 形成了以智能化系统为代表的新型劳动资料，智能传感设备、工业机 器人、云服务、工业互联网等数字化劳动资料，在算力、算法上所展 现出的高链接性、强渗透性、泛时空性，都是以往任何技术革命无可 比拟的，直接作用于数据这一新型劳动对象，实现了与生产各环节的 深度融合，推动生产要素快速流动和高效匹配。如果说工业革命拓展 了人类体力，通过大规模工厂化生产创造出海量物质财富，新一轮技 术革命正在空前地增强人类脑力，带来生产力又一次质的飞跃。例如，CPS 技术将控制不同生产模块的智能机器相连接，构建一体化智能生 产体系，在生产过程中可以同步收集、提取、传输数据，劳动者无须 进入真实的工厂，直接在网络空间解读数据、优化算法，就能完成实 时监测、模块控制及路径优化等工作，进而提高劳动生产率。随着我 国数字经济的高速发展，劳动资料的数字化变革也在快速推进。工信 部数据显示，截至 2023 年底，我国工业企业关键工序数控化率、数 字化研发设计工具普及率分别达到 62.9%和 80.1%。

劳动资料的作用范围全方位深化拓展。数字经济时代，仅有传统 劳动资料参与的劳动过程，往往无法满足动态性、异质性的市场需求， 需要传统劳动资料与数字劳动资料的融合和协同作用。一方面，作用 深度不断加强。软件、算法等数字劳动资料与机器、设备等传统劳动 资料融合，不断深化劳动资料的作用深度。以人工智能技术为例，通 用大模型是指具备处理多种不同类型任务的人工智能模型，这些模型 通常是通过大规模的数据训练而成，能够在多个领域和应用中表现出 良好的效能。人工智能技术与各类制造业传感器、机器设备、行业知 识融合形成的垂类大模型，能够针对异质性产品和制造流程深度优化， 更适用于企业级应用场景的专业性要求。如，ChatDD 新一代对话式 药物研发助手、面向游戏行业的图像内容生成式大模型等。根据《2023 大模型落地应用案例集》，目前近 65%的人工智能大模型是垂直大模 型。

另一方面，作用广度持续扩大。数字劳动资料与传统劳动资料的 融合，不仅提升了传统劳动资料的效率和智能化水平，还拓展了其作 用广度。以网约车为例，传统巡游出租车基本是全天候行驶在道路上，空驶率近 50%，出租车服务的经济效益、社会效益、环境效益、服务 效率和社会满意度等指标均处于较低水平。大数据和算法的参与，不 仅让私家车等参与生产过程，释放和利用闲置社会车辆，更拓展了出 租车、私家车、面包车等传统劳动资料作用的物理和市场空间范围， 综合提升社会资源配置效率和生产力水平。

劳动资料分布集中化与分散化并存。工业经济时代，劳动资料随 着工业企业规模不断扩大，越来越向大企业集中。数字经济时代，劳 动资料分布呈现集中化与分散化并存的发展态势。一方面，核心数字 劳动资料集中化分布。正如同工业大机器往往由企业所有，数字经济 时代，算法、芯片等核心劳动资料一般由数字平台所有，劳动者通常 不掌握关键劳动资料，仅依托其提供的平台、开发环境进行生产和劳 动。例如，算法是外卖平台运营的核心劳动资料，平台基于顾客订单、 配送员位置、预计送达时间等因素，自动分配订单给合适的配送员， 从而优化订单分配、路线规划，确保配送效率最大化，外卖骑手作为 平台上的劳动者并不掌握算法这个核心劳动资料。另一方面，实体劳 动资料呈分散化趋势。数字经济时代，企业可以利用数字技术，将分 散在不同产业、不同地域和不同企业的生产设备等劳动资料连接起来， 实现更大范围、更大规模的劳动资料协同作业，进行原材料、零部件 与组装的协作生产。这种基于数字技术的网络化协作生产在物理空间 上相较工业经济的生产模式更为分散，但企业通过数字技术对整个生 产过程进行实时监控和协调管理，其协作程度反而更加深入。例如， 工业互联网使得不同地理位置的机器和设备等实体劳动资料通过标准化的通信协议和网络技术相互连接，实现跨系统、跨厂区、跨地区 的全面互联互通，共享数据和资源，构建起覆盖全产业链、全价值链 的全新制造和服务体系，实现生产和服务资源在更大范围、更高效率、 更加精准地优化配置。

3.数字经济培育新型劳动者

新型劳动者是新质生产力中最重要、最活跃的因素。在生产活动 中，劳动者的技能、知识、经验和创新能力等是生产力发展的重要驱 动力。 大幅提升劳动者数字技能。劳动者技能是生产力发展的重要组成， 不同生产力水平在很大程度上体现为劳动者的整体素质、技能和其他 相关因素的差异。第一次工业革命以蒸汽动力技术为引领，劳动者需 要适应分散的机械化生产方式。第二次工业革命以电气化技术为引领， 劳动者需要适应电气化流水线的生产方式。第三次工业革命以信息化 技术为引领，劳动者需要掌握一定的机械操作技能，适应大规模、标 准化的生产方式。当前正在进行的第四次工业革命以数字技术为引领， 大数据、云计算、人工智能等数字技术快速迭代，劳动者需要掌握操 作数字设施设备等一系列数字技能，以适应数字化、网络化、智能化 的生产方式，生产过程推动劳动者向更高技能的复合型技术人才转变。 人力资源和社会保障部发布的《中华人民共和国职业分类大典（2022 年版）》新增 158 个新职业，其中首次标注了 97 个数字职业，占职业 总数的 6%。据世界经济论坛预测，未来 5 年全球企业预计创造约 6900 万个新的工作岗位，其中增长最快的工作类型绝大多数由人工智能和数字化驱动。当前，我国现有数字劳动力数量型短缺、素质型短缺和 结构型短缺问题突出。根据《产业数字人才研究与发展报告（2023）》， 2023 年，我国数字化综合人才总体缺口约在 2500 万至 3000 万，且 面临人才缺口持续扩大和供需不匹配的窘境。

深刻改变劳动者工作方式。一方面，数字经济的发展改变了组织 结构形态与管理模式，工业时代的静态、线型、边界清晰的组织形态 得以重构，企业边界被不断突破，网络和平台成为越来越重要的就业 载体。平台经济、共享经济、“众包”“众创”等数字经济新模式新业 态的快速发展，催生了自主创业、自由职业、兼职就业等灵活就业新 模式，为劳动者创造了更加广阔的就业空间。另一方面，数字技术打 破了劳动的时间和空间限制。劳动资料的数字化变革推动了劳动过程 展开的空间条件发生改变，传统工作借由远程办公、在线会议等手段 得以在更多时空形态下展开，促进企业降本增效，更为不同群体提供 了多元包容的劳动机会。同时，基于劳动空间的虚拟性和灵活性，数 字经济的劳动时间也呈现出相应的分散性特征，劳动者可以根据自身 情况弹性安排劳动时间，劳动时间由传统的强制性、连续性的聚合模 式向自主化、碎片化的分散模式转变。人力资源和社会保障部数据显 示，我国灵活就业从业人员规模已经超过 2 亿人。《2023 数字生态青 年就业创业发展报告》数据显示，由微信公众号、小程序、视频号、 微信支付、企业微信等构成的数字生态 2022 年催生的就业收入机会 超过 5000 万个。

不断扩大劳动者形态范围。工业经济时代，机械的大规模使用使生产力克服了劳动者的体力限制，推动物质资料的生产过程与劳动过 程部分分离。数字经济时代，传统机械和动力设备等劳动资料经过数 字技术的改造和创新，生产工序自动化和体系化水平进一步提升，不 仅替代了生产过程中劳动者的部分体力劳动，也替代了生产计划、生 产控制等部分脑力劳动，更深层次地解放了人类劳动，极大提高了生 产效率。以工业机器人为代表的智能装备在劳动过程中得到广泛应用， 并通过传感器、自动规划、内容理解等能力自动适应和敏捷处理多种 工业场景复杂的任务，促进生产的精细化、标准化、便捷化，也将人 类逐渐从重复、枯燥的工作中解放出来，向复杂程度更高、创造性更 强的劳动方向发展，极大拓展了劳动者的内涵和外延。例如，生产线 上的自动化机器人可以执行重复性任务和繁重的工作，使生产过程更 加高效和精准。《人工智能对经济增长的潜在大规模影响》报告指出， 人工智能技术的使用可以促进劳动生产率的增长，并随着时间的推移 将全球 GDP 提高 7%。据国际机器人联合会统计，我国工业机器人市 场销量已由 2015 年的 7.0 万套增长至 2023 年的 31.6 万套，年均复合 增长率高达 20.7%，占 2023 年全球总销量的 53.6%，连续 11 年成为 全球最大市场。制造业机器人密度从 2015 年每万名员工 49 台飙升至 2022 年的 392 台，约为全球平均水平的 2.6 倍，排名跃升至全球第 5 位，仅次于韩国、新加坡、德国和日本。以“具身智能”为代表的通 用人工智能与机器人融合技术已有少量应用试点。