数据要素市场化推动科技创新和产业创新深度融合

在数字经济重塑全球竞争格局的背景下，产业创新与技术创新的深度融合已成为构建现代化产业体系的核心路径。党的二十届四中全会明确提出“推动科技创新和产业创新深度融合”的重大任务，对“加快高水平科技自立自强，引领发展新质生产力”作出战略部署。《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》提出，要通过数据要素市场化配置强化创新链与产业链的协同联动。数据要素作为连接产业实践与技术研发的核心纽带，其市场化进程不仅打破了创新要素流动的壁垒，更重构了“技术研发—产业应用—价值实现”的闭环逻辑。数据要素市场化推动产业创新与技术创新融合，实现了创新范式、产业形态与经济发展动力的系统性变革，为高质量发展注入持久动能。

数据要素市场化推动产业升级的内生性变革

产业创新的核心是突破传统生产函数的约束，实现从“要素驱动”向“创新驱动”的转型。数据要素市场化通过数据与产业的深度融合，为产业升级注入了内生动力，推动产业形态从“规模扩张”转向“质量提升”。在生产环节，数据要素市场化推动产业实现“精准创新”，通过整合生产全链路数据与市场化获取的行业基准数据，构建数字孪生模型，实现工艺参数的动态优化与生产计划的柔性调整。链主企业也可通过数据平台打通上下游数据，实现产能、库存与市场需求的精准匹配，提升产业链的整体韧性。在业态层面，数据要素市场化催生了“数据+产业”的融合新业态，推动产业价值从生产制造环节向全链条延伸。制造业从“卖产品”转向“卖产品+数据服务”，零售业依托消费数据构建精准营销体系，直播电商、即时零售等新业态的快速发展，使消费转化率快速提升。业态创新打破了传统产业的边界限制，推动产业在全球价值链分工中从“低端制造”向“高端服务”攀升，破解了“低端锁定”困境，为产业升级提供了全新路径。

数据要素市场化构筑技术突破的持续性动力

技术创新的持续推进依赖“数据—算法—算力”的协同支撑，其中高质量数据是创新的基础。数据要素市场化通过构建规模化、高质量的数据供给体系，推动技术突破从“单点突破”走向“系统集成”，为技术创新提供持久动力。数据要素的市场化配置不仅解决了技术创新的数据瓶颈，推动医疗影像、工业质检、自动驾驶等领域的专业数据跨域流通，也倒逼技术创新持续升级以解决数据交易中的安全问题，形成了“数据需求—技术突破—应用落地”的良性循环。数据要素市场化推动技术创新从通用领域向专用领域延伸，通过融合产业数据，将通用人工智能技术定制面向特定场景的专用算法，推动工业智能控制、农业精准种植、金融风险预警等领域的专用技术快速发展，使技术创新更贴近产业实际需求。“通用技术—产业数据—专用技术”的转化路径，不仅提升了技术的实用性，更拓展了技术创新的应用边界，为技术成果的商业化价值实现提供了保障。

数据要素市场化实现经济的高质量发展

数据要素市场化推动产业创新与技术创新融合，实现经济的质量变革、效率变革、动力变革。从发展动力看，数据要素的非竞争性与价值递增性，使创新成果能够规模化应用，形成“创新—价值—再创新”的内生增长循环，使经济发展从依赖传统要素投入转向依赖创新驱动，实现内生增长理论的“知识溢出与要素协同”融合发展。从发展质量看，融合创新推动产业向绿色化、智能化转型。工业企业通过数据驱动的节能优化，实现经济效益与生态效益的统一。融合创新大幅降低了市场交易成本与企业运营成本以及数据驱动的精准营销使企业的获客成本，使得创新资本不断提升。此外，协同研发也将进一步提升技术转化效率，为经济高质量发展提供了效率保障。

数据要素市场化推动创新融合的生态构建

产业创新与科技创新的深度融合，本质上是创新要素跨主体、跨领域、跨链条的协同重组过程。数据要素市场化以数据流通为纽带，通过重构创新生态的组织形态、要素配置方式与价值分配机制，打破产业界与科技界的壁垒，构建“产业需求牵引科技创新、科技创新赋能产业升级”的共生生态，实现创新价值的最大化与可持续化。

其一，市场化推动创新主体协同化，构建多元共生的组织生态。数据要素的流通属性使产业企业、科技企业、高校、科研机构等创新主体形成利益共同体。产业企业作为需求方，通过数据交易平台释放生产过程中的技术瓶颈与升级诉求，为科技创新提供具象化场景，科技企业与科研机构作为供给方，依托产业数据开展定向研发，将基础研究成果转化为可落地的技术方案。第三方服务机构（数据经纪、合规评估、价值评估等）则作为纽带，降低主体间的交易成本与合规风险。以市场利益为核心的协同模式，替代了传统行政主导的合作机制，使创新主体从“被动联动”转向“主动耦合”，形成覆盖“基础研究—技术研发—产业应用”全链条的生态网络。

其二，市场化实现创新要素一体化，构建高效流动的配置生态。产业创新与科技创新的融合瓶颈，本质是要素配置的割裂。产业端的生产数据、市场数据与科技端的研发数据、算法数据长期处于“孤岛”状态。数据要素市场化通过统一交易规则、标准化数据格式、完善产权制度，推动数据与技术、资本、人才等要素深度联动。数据为技术迭代提供“训练原料”，技术为数据价值挖掘提供工具支撑，资本通过数据资产估值实现对创新项目的精准投入，人才则在数据要素流通中完成跨领域能力重塑。要素一体化配置模式，使产业端的“实践数据”与科技端的“理论算法”高效融合，催生工业数字孪生、智能农业决策等融合性创新成果，实现创新要素价值的乘数效应。

其三，市场化完善创新环境规范化，构建安全可控的保障生态。融合生态的可持续发展，依赖“发展与安全”的动态平衡。数据要素市场化通过构建“制度+技术”双重治理体系，为融合创新划定边界。在制度层面，数据分类分级、跨境流通管理、安全评估等规则，明确产业与科技融合中的数据使用规范。在技术层面，隐私计算、区块链、数据脱敏等技术，实现数据“可用不可见”，保障融合过程中的数据安全。同时，市场化信用体系通过记录创新主体的履约情况与合规表现，营造公平竞争环境，避免技术垄断与数据滥用，为中小企业参与融合创新提供制度保障，形成“大中小企业融通发展”的生态格局。

（作者：骆莙函系浙江省新型重点专业智库“中国政府监管与公共政策研究院”研究员，杭州师范大学经济学院讲师）