大数据时代，数字经济正在成为一种新的经济形态，数据已经成为最关键的生产要素。数字经济的显著特点是绝大部分经济活动由数据驱动，经济活动每时每刻都在产生海量大数据，这些大数据反过来又驱动新的经济活动。

2017年英国《经济学人》有一篇封面文章认为，世界最宝贵的资源不再是石油，而是数据。得益于政府的大力支持以及超大规模的人口优势和市场优势，我国在数据生产方面具有较大优势，数据产量规模已居于全球第二。根据国际数据公司IDC的预测，到2025年中国的数据生产量将超越美国，成为全球最大的数据生产国。

因此，在数字经济时代，数据要素无疑是发展新质生产力的重要土壤，也是培育发展新动能，取得未来竞争新优势的重要领域和关键方向。

数据要素和以数据为基础的人工智能技术赋能新质生产力发展，主要包含以下几个方面：

数据不能作为一个单独的生产要素存在，在实际生产中需要与劳动力、资本、技术、管理等传统要素相结合，才能真正发挥赋能作用。数据要素推动劳动力、资本、技术、管理等传统生产要素发生深刻变革与优化重组，对经济有放大、叠加、倍增的重要作用。

数据与劳动相结合形成数字劳动，如网络主播通过数据分析，创造出丰富多彩的数字内容，从简单劳动变成复杂劳动。数据与资本相结合形成数字资本，像机器人、无人机、无人驾驶，以及ChatGPT等，均是数据和资本相结合的产物。数据与技术相结合形成数字技术，我们所熟知的大数据、云计算、互联网、人工智能等，就是数字技术的典范。数据与管理相结合，形成了数字管理，比如智能制造、智慧监管和智慧城市，等等。

全要素生产率是由诺贝尔经济学奖得主罗伯特•索洛在上世纪50年代提出来的，跟人工智能提出的时间差不多。这个概念是指扣除劳动、资本等传统要素对增长的贡献之外，所有其他因素对经济增长的贡献余值，也叫索洛余值。

数据要素在经济增长中发挥着越来越大的作用：数据驱动的决策可以提升决策质量和效率，从而做出更科学的决策；数据和AI技术可以优化生产流程，提升生产效率，例如，波音公司应用数字孪生技术，将实时数据反馈用于优化制造工艺和预测性维护，这样大大降低了设计与生产的周期，同时大幅提升了飞机的安全性和性能。

麦肯锡的研究表明，数据驱动的流程优化，可以使生产停机的时间减少30%到50%，可以将制造业生产效率提升20%到25%。根据麦肯锡的预测，数据流动量每增加10%，能带动GDP增长0.2%。预计到2025年，全球数据流动对经济增长的贡献将达到11万亿美元。

首先是平台经济。平台经济是以互联网平台为主要载体，以数据为关键要素，以新一代信息技术为核心驱动力、以网络信息基础设施为重要支撑的新型经济形态，包括网络销售平台、生活服务平台、社交娱乐平台、信息资讯平台、金融服务平台、计算应用平台等。

据中国信息通信研究院和中商产业研究院的测算，2022年中国数字平台市场价值为33.43万亿元，价值超过10亿美元的数字平台企业达到254家。

其次是零工经济。零工经济是以互联网平台为基础，以独立自主且有特定能力的劳动者为主体，以碎片化任务为工作内容，工作时间、地点、方式灵活，最大程度实现供需匹配的新兴经济模式，包括网约车司机、外卖员、平台主播等。据国家统计局的数据显示，截至2021年底，中国灵活就业人员已达2亿人左右，占劳动力总数的四分之一。2022年中国零工经济市场规模达到1万亿元，到2025年有望达到近2万亿人民币。

然后是AI金融。过去二三十年，我们见证了量化交易的蓬勃发展，现在AI，特别是大模型，正在推动整个金融业态发生深刻变化。大数据和人工智能全面赋能金融行业，有助于提升金融机构的服务效率，拓展金融服务的广度和深度，实现金融服务的智能化、个性化、定制化。

最后是个性化营销。由于大数据中包含很多客户行为数据和偏好数据，企业可以对消费者的数据进行分析，为用户定制产品和服务，实现精准营销模式，从而提高营销效果和客户满意度。

在新型生产关系中，最重要的是人与机器的关系。首先是协作关系，机器和人各自发挥优势，互补短板。机器不仅能处理重复性、高精度、高强度、人类不愿意做的事情，还可以增加人类的能力，提高人类的工作效率。比如医疗领域的智能手表和健康监测设备等，可以帮助监测用户的状况，预防疾病的发生或帮助治疗疾病。

另一方面，机器与人，特别是与人类劳动也存在替代关系。机器可以完全替代人类胜任某些任务工作，特别是重复性高风险高强度工作，比如说自动驾驶汽车和无人机的应用，可能会大量替代人类司机和飞行员，从而改变运输和物流业的工作模式和形态。

算法替代劳动、技术解放劳动是社会发展和文明进步的标志，这并非坏事。而且人工智能技术是一个创造性破坏过程，在替代劳动的同时，还会创造很多新的工作岗位。世界经济论坛《2020未来就业报告》预计，到2025年机器在全球范围内可能会替代8500万个工作岗位，但同时人工智能推动的经济增长还能创造9700万个新岗位。

但是，我们也要看到大数据杀熟、算法歧视与偏见、数字平台的不正当竞争，以及数据鸿沟带来的收入分配格局变化等问题，特别是如果AI算法完全由资本掌握，则可能会引起生产关系的重大变化。所以应该从法律、伦理、道德等各方面同时发力，加紧制定和出台相关法律法规、政策文件及伦理规范等，保护广大劳动者、消费者以及中小企业的切身利益，使大数据、人工智能等数字技术成为有温度的技术，而不是冷冰冰的技术。