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当今世界正经历一场前所未有的"数字化转型浪潮"，数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的"关键力量"，例如，数字技术如云计算和物联网正在加速产业融合，创造新业态和新模式。在十九届中央政治局第三十四次集体学习时，习近平总书记对发展数字经济的重大意义、数字经济的发展趋势和规律，以及推动我国数字经济健康发展的战略举措作出重要论述，为我国数字经济发展指明了前进方向，他强调要把握数字化机遇，加强核心技术攻关。在这场深刻变革中，大数据作为一种"新兴生产要素"和"核心技术范式"，与数字经济形成了深度耦合、相互促进的共生关系，成为驱动数字经济创新发展的核心引擎，尤其在人工智能驱动的自动化决策中发挥关键作用。

大数据并非突然出现的技术概念，而是"信息技术发展"的必然产物，其根基可追溯至早期数据存储和处理技术的演进。信息化进程经历了两次高速发展浪潮，见表1所示。第一次是始于20世纪80年代，随个人计算机大规模普及应用所带来的以单机应用为主要特征的数字化（信息化1.0），这一时期以微软DOS系统和早期办公软件为代表，推动了文档电子化；第二次是始于20世纪90年代中期，随互联网大规模商用进程所推动的以联网应用为主要特征的网络化（信息化2.0），标志性事件包括万维网的诞生和电子商务的兴起，如亚马逊平台的扩张。当前，我们正进入以数据的深度挖掘和融合应用为主要特征的智能化阶段（信息化3.0），大数据分析结合机器学习算法，正在实现智慧城市管理和个性化服务。

大数据提供了一种人类认识复杂系统的新思维和新手段，它突破了传统分析方法的局限。从理论上看，在足够小的时间和空间尺度上对现实世界数字化，可以构造现实世界的"数字虚拟映像"，该映像承载了现实世界的运行规律，例如，在气象预测中，卫星数据构建全球气候模型。在给定充足计算能力和高效数据分析方法的前提下，对这个数字映像的深度分析，将有可能理解和发现现实复杂系统的运行行为、状态和规律，如预测金融市场波动或疾病传播路径。正是这种能力使大数据引发了经济社会"变革性"的影响，推动行业创新和社会治理现代化，如智能制造和智慧医疗的广泛应用。

表1 信息化发展的三个阶段

有关数字经济的内涵概念与拓展已在相关章节进行了详细阐述，这里就不再累述。数字经济呈现三个核心重要特征：一是"信息化引领"。信息技术深度渗入各个行业，促成其全面数字化并积累海量数据资源，例如在制造业中，物联网和人工智能的集成实现了生产流程的智能化监控与优化，大幅提升效率。二是"开放化融合"。通过数据的开放、共享与自由流动，促进组织内各部门间、价值链上各企业间、甚至跨价值链跨行业的不同组织间开展大规模协作和跨界融合，如开放数据平台推动了供应链协同创新和共享经济模式的发展。三是"泛在化普惠"。无处不在的信息基础设施、按需服务的云计算模式和各种商贸、金融等服务平台显著降低了参与经济活动的门槛，使得农村和偏远地区用户也能通过移动支付和电商平台便捷接入全球市场，实现经济包容性增长。

人类社会发展的历史经验充分表明，每一次经济形态的重大变革，往往催生并依赖"新的生产要素"。正如在农业经济时代，劳动力耕作土地和种植作物是核心驱动力，土地和劳动力成为主导要素；在工业经济时代，资本投资于机械化和技术创新驱动了规模化生产，资本和技术跃升为关键要素；进入数字经济时代，数据正逐渐成为驱动经济社会发展的新的生产要素，类似于蒸汽机在工业革命中的催化作用，数据通过赋能智能决策和创新，重塑了生产、分配和消费模式。

数据要素具有获得的非竞争性（如多个用户可同时访问同一数据集而不减损其价值）、使用的非排他性（如数据可被跨领域重复应用而不受限）、价值的非耗竭性（如数据在分析和共享中价值倍增而非消耗）、源头的非稀缺性（如互联网活动持续生成海量数据源）等"独有特征"，能够通过对其他生产要素的数据化显著提升效能，例如通过实时数据分析优化能源消耗或人力资源配置。这种独特特征使数据成为联接创新、激活资金流动、培育高端人才、推动产业升级和可持续经济增长的关键生产要素，在现代经济生态中发挥着不可或缺的枢纽作用。

大数据技术与数字经济的关系，可以从技术赋能的角度理解为"多层次"的互动机制。首先，大数据技术提供了数据采集、存储、处理和管理的基础能力，利用分布式系统如Hadoop进行高效数据抓取、NoSQL数据库进行弹性存储，以及流处理框架如Spark实现实时数据处理，确保从传感器、社交媒体和交易系统等多元来源可靠获取并管理庞大数据量。其次，数据分析模型负责对大数据进行深度挖掘，以发现隐藏趋势、复杂模式和因果关系，它们是从数据中提取可行动信息的主要工具，包括描述性分析（如生成历史销售报告以理解业务表现）、预测性分析（如应用机器学习算法预测市场需求变化）和规范性分析（如提供优化供应链决策的建议方案）。最后，大数据通过驱动创新和优化决策，直接参与经济价值的创造，例如个性化推荐引擎提升电商转化率或智慧城市系统降低运营成本。大数据相关技术、产品、应用和标准持续快速发展，逐渐形成了覆盖数据基础设施（如云存储）、数据分析（如AI模型开发）、数据应用（如金融风控系统）、数据资源（如开放数据集）、开源平台与工具（如TensorFlow）等板块的完整大数据产业格局，全面支撑数字经济的高质量发展。

大数据技术与数据分析模型之间的关系，就像是"引擎与燃料"的关系。大数据技术为分析模型提供了丰富的"燃料"—即高质量、多源的结构化和非结构化数据，而分析模型则利用这些数据进行高效"驱动"—即通过先进算法和统计模型进行精准分析和预测，实现智能决策支持。这种相辅相成的协同关系，使得大数据技术成为数字经济发展的核心技术驱动力，不仅加速了科学研究突破，还赋能了商业智能和公共服务创新。

另外，不同区域经济体对数字经济、大数据整合程度存在显著差异，这反映了全球数字化进程的不平衡性。欧盟采用“数据经济”一词来衡量数据市场对经济的总体影响，该概念涵盖了由数字技术驱动的数据生成、收集、存储、处理、分发、分析、阐述、交付和利用全过程。数据经济是比数据市场更广泛的概念，因为它不仅关注企业间的数据交易，还强调数据在整个经济系统中创造的价值和财富积累，包括公共部门和消费领域。本质上，数据经济量化了数据对整体经济产生的“乘数效应”，突显了数据作为新型生产要素的战略意义。

欧盟构建了专门的数据经济模型，以定量测算数据创新对整体经济的乘数效应，该模型具有高度系统性和可操作性。具体而言，数据经济包括数据市场对经济的直接、间接和诱发三类影响。“直接影响”反映数据供应商产生的初始和即时影响，以数据产品和服务的销售总额进行衡量，即数据市场的规模，例如云计算服务或数据分析软件的销售收入。“间接影响”则捕捉数据供应商对供应链上下游的拉动作用，分为后向间接影响（如数据公司采购服务器等上游设备）和前向间接影响（如数据产品被制造业或服务业下游应用）。“诱发影响”衡量数据市场对整体经济的继发效应，指的是数据公司员工因收入增长而增加对其他行业（如零售或旅游）的消费支出，从而带动更广泛的经济活动。

据欧盟委员会发布的《2021-2023年欧盟数据市场研究》最终研究报告，2023年欧盟数据经济总额中，直接影响、间接影响和诱发影响占比分别为21.7%、47.4%、30.8%。这种分布明确表明，数据的价值不仅体现在直接交易层面，更在于其对整个经济系统的深度辐射和连锁带动作用，间接影响的突出占比尤其反映了数据产业链的整合强度和协同效应。此外，这种结构突显了数据经济的扩散力，为政策制定者提供了优化数据战略的依据。

基于前文对大数据与数字经济关联机制的分析，我们构建一个“数据价值链乘数效应模型”，用以描述数据价值在数字经济中的创造、传递和放大机制，该模型强调数据从产生到应用的增值过程。该模型可以用以下数学公式表示：

数据要素在不同层面对技术、人才等其他创新要素的协同联动机理，可以概括为"基础层"、"支撑层"和"整合层"三个基本层面，见表2。在基础层，数据要素并不是以一种独立的要素形态存在，而更多是嵌入在支撑实体经济运行的各种数字化基础设施之中，并通过数据中心、网络、终端等硬件基础平台，以及数据库、数据服务等软件基础平台，为人才、资本、创新等要素在实体经济中的融合提供基础环境。例如，云计算中心和物联网设备作为关键硬件，结合大数据管理系统和API接口等软件工具，确保数据的可靠存储和高效传输，从而构建起数据驱动的底层支撑体系。在产业数字化阶段（即支撑层），数据开始作为一种独立的生产要素全面融入实体经济运行之中，数字技术被实体产业应用和产出的结果，可带来原有产业的产出增加和效率提升。具体而言，数据通过智能分析模型优化生产流程、实现精准资源分配和风险管理，例如在制造业中，实时数据监控提升设备利用率，减少浪费，显著增强企业的运营灵活性和市场竞争力。在整合层（全要素数字化）层面，数据发挥着相比以前各个时期更加重要的作用，已经成为驱动产业转型升级和区域协调发展的战略资源，正取代劳动和资本成为领导生产的因子，为高效的生产和流通以及经济领域各方面的服务所依赖。数据不仅促进跨产业链的深度融合，如通过AI算法实现供应链协同和个性化服务，还推动区域经济一体化，形成数字化生态系统，使数据成为新时代经济增长的核心引擎，支撑可持续发展和创新驱动战略。

表2 数据要素与其他要素联动的三层次模型

据麦肯锡研究显示，采用该模型的企业平均获客成本下降62%，用户生命周期价值（LTV）提升4.8倍，这得益于模型对用户粘性和转化效率的优化。微信小程序生态通过B×D²模型，3年内创造3.6万亿GMV。其核心在于将社交行为数据（B）与线下商户节点（D）的平方级连接，形成"社交裂变-场景渗透-价值转化"的闭环。这一实践验证了方程在现实场景中的普适性，如通过用户分享行为放大商户曝光率。

有关大数据驱动数字经济的实践应用目前主要集中在"数字产业化"和"产业数字化"两方面，具体表征如下。在"数字产业化"领域，大数据产业本身成为数字经济的重要组成部分。近10年来，大数据相关技术、产品、应用和标准快速发展，逐渐形成了覆盖数据基础设施、数据分析、数据应用、数据资源、开源平台与工具等板块的大数据产业格局。我国持续大力推进算力基础设施建设，截至2025年3月，我国算力中心标准机架数达1043.1万架。算力基础设施的智能化建设取得了诸多突破和进展，在优化算力供给结构上，我国算力多元化发展持续推进，智算规模增长强劲。截至2025年3月底，我国智算规模达748EFlops（FP16），近五年平均增速达49%。算力作为数智时代的"新质生产力"，是释放数据要素价值、推动数字技术变革的重要引擎。其技术进步与广泛应用催生了以算力服务为核心的新型商业模式，形成了资源配置高效、价值交换灵活的经济形态—"算力经济"。具体实例包括云计算平台的弹性 服务模式，能动态匹配企业需求。

在"产业数字化"领域，大数据赋能传统行业效果显著。在制造业领域，德国工业4.0战略以"绿色的"智能化生产为目标，推动制造业领域的数字化改造升级，鼓励制造业企业积极应用新一代信息通信技术、物联网技术等，促进实体物理世界的人、工厂、产品等数字化显现。例如，智能工厂通过传感器数据优化生产流程，降低能耗20%以上。在金融领域，金融业非常关注开放银行、安全解决方案、数字支付和生物识别技术。金融科技的维度升维，蚂蚁金服贷款模式展现数据方程的颠覆力量：用户支付数据（B）与千万级商户节点（D²）的连接，使风险评估模型进化速度提升300%。在医疗健康领域，增长最快的三个领域之一是卫生。大数据分析技术在疾病预测、公共卫生管理、药物研发等领域发挥重要作用，特别是在疫情防控中，大数据技术为精准防控和资源调配提供了关键支撑。其他行业如农业也受益，智慧农场利用数据分析提高作物产量15%。

另外，"算力经济"作为数字经济的重要组成部分，其发展已成为推动数字经济向高阶跃迁的关键驱动力。算力经济发展在资本、人才、能源等核心要素驱动下，供给侧资源能力持续增强，例如数据中心基础设施的扩张和云计算平台的普及，结构不断优化体现在算力资源的区域分布更均衡，模式不断创新如边缘计算和分布式计算的兴起；需求侧受技术进步如5G和物联网的应用深化推动，市场缺口持续扩大，尤其在高性能计算和人工智能领域。我国算力规模的增长对GDP增长具有显著正向促进作用。实证研究表明，算力规模每提升1%，会对应带动GDP提升0.426‰。不同地市由于经济基础差异，算力规模对其GDP的影响存在明显差异性。对于GDP水平较高的地市如一线城市，单位成本的算力资本投入将带来超额甚至指数级的产出增加，从而能够有效拉动GDP增长。算力经济政策对于GDP增长具有长效带动机制，以算力枢纽节点政策为例，被选定为数据中心集群的地市如京津冀或长三角地区，其算力规模每提升1%，会带动当地GDP额外增长0.109‰。即算力经济政策的实施会放大算力规模增长对于GDP的促进作用，形成政策红利。未来趋势显示，算力与AI融合将催生更智能的经济形态，如智能决策系统和自动化生产。

当前，数字经济发展面临的主要挑战包括"数据要素市场培育"、"数字治理体系构建"和"技术自主创新能力"三方面。在"数据要素市场培育"方面挑战是数据的资产地位尚未确立导致估值困难，数据确权难题尚待破解如产权界定模糊，数据共享流通障碍重重体现在跨部门壁垒和数据孤岛现象，数据安全和隐私保护体系尚不健全，例如频发的数据泄露事件。数据要素市场培育是一项综合性系统工程，需统筹规划如建立统一的数据交易平台，强化创新如区块链技术的应用，稳步推进试点项目。而"数字治理体系构建"则表征为政府监管体系以及国际治理体系所带来的诸多挑战，例如监管滞后于技术发展。未来10年将是全球治理体系深刻重塑的10年，涉及多边规则重构。针对互联网公司垄断的监管能力亟须加强，数字平台的快速发展逐步形成了"一家独大"、"赢者通吃"的市场格局，带来了市场垄断如滥用市场支配地位，税收侵蚀如跨境避税问题，数据安全如用户信息滥用等隐患。最后，"技术自主创新能力"方面的挑战主要面临顶层设计不完善如政策碎片化，地方特色模式待探索如区域试点不足等瓶颈问题。关键技术自主性弱表现在芯片和软件依赖进口，算力经济风险敞口明显如供应链中断风险；算力融合赋能受限，产业渗透作用有待加强，例如在制造业中的深度应用不足。

针对数字经济所面临的挑战，我们提出了数字经济发展的未来趋势研判以及发展建议，旨在提供系统性解决方案。

趋势研判主要包括"数据要素市场加速培育"、"算力经济高质量发展"和"全球数字治理体系重构"三大发展趋势。应重点关注数据的共享与开放如公共数据平台的建立，数据来源方权益的维护如知识产权保护机制，以及数据的挖掘是释放数据价值的关键环节，例如通过AI算法提升数据利用率。建议完善顶层设计，加强宏观政策引导如制定国家数字战略；探索落地模式，因地制宜推动发展如支持地方特色产业数字化；强化技术研发，提升自主创新能力如加大R&D投入；深化应用牵引，增强算力赋能作用如推广智能城市项目。构建多部门、多行业交叉合作机制，充分发挥算力对工业如智能制造、农业如精准农业、交通如智能交通系统、能源如智慧电网、金融如数字支付和教育如在线学习的赋能作用。数字经济发展重中之重是"全球数字治理体系重构"。二十国集团将"数字治理框架"分为两个主要部分：一是促进互联互通如跨境数据流动规则，二是建立全球治理制度和规范如数字贸易协议。2021年10月，联合国贸易和发展会议发布的《2021年数字经济报告》称，当前，数据驱动的数字经济表现出极大不平衡如南北差距，呼吁采取新的全球数据治理框架，以应对全球数据治理的挑战如公平性和包容性缺失。

根据欧盟委员会的预测，在基准情景下2025-2030年的复合增长率为5.3%，2030年欧盟数据经济规模将增长至8514.9亿欧元，占欧盟GDP总值的5.8%，体现其战略重要性。而在中国，随着《关于大力发展数字消费共创数字时代美好生活的指导意见》等政策的实施，数字消费将成为数字经济发展的重要引擎，通过扩大数字产品消费如智能设备需求激增，提升数字服务消费如云服务和在线娱乐，创新数字内容消费如VR和AR应用，拓展数字消费渠道如电商平台下沉市场，以数字消费新供给激发消费新需求，推动内需增长。

大数据与数字经济之间存在着"深度耦合"的互动关系。大数据作为关键生产要素和核心技术范式，通过释放数据要素价值如驱动决策优化，驱动技术创新如算法进步，赋能产业转型如传统行业升级，成为数字经济发展的核心驱动力。数字经济则为大数据提供了价值实现的广阔舞台，通过数字产业化如大数据企业崛起，产业数字化如制造业数字化转型，数字化治理如智慧政务等多种路径，使大数据的技术价值转化为经济价值如新业态创造，社会价值如公共服务提升，形成良性循环生态。

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文章来源：半道君生