在數字經濟時代，數據已成為推動製造業高質量發展的關鍵要素。2025年，隨著數據基礎設施的不斷完善和數據應用能力的逐步提升，製造業正迎來新的發展機遇。本文通過對數據要素在製造業中的作用機制進行深入分析，探討數據基礎設施、數據轉化能力和數據行業應用對製造業高質量發展的影響，旨在為製造業的轉型升級提供理論支持和實踐指導。
《2025-2030年全球及中國製造業行業市場現狀調研及發展前景分析報告》製造業作為實體經濟的主體，其高質量發展對於鞏固壯大實體經濟根基、構建國家經濟核心競爭力具有重要意義。然而，當前我國製造業在高質量發展過程中仍面臨諸多挑戰，如投入產出效率低、技術創新能力弱、綠色轉型升級慢、產品價值鏈低端鎖定等問題。這些問題的存在，制約了製造業的進一步發展，也凸顯了數據要素在推動製造業高質量發展中的重要作用。
(一)數據要素的直接影響
數據要素通過提升資源配置效率、推動產業轉型升級、提高質量效益等方式直接促進位造業高質量發展。數據作為一種獨立的生產要素，具有非競爭性、零邊際成本等經濟特徵，能夠重複利用並產生疊加倍增的賦能效應。數據要素的滲透能夠釋放其他生產要素的潛能，加速資本深化、提高勞動生產效率，從而推動製造業高質量發展。此外，數據要素還能夠帶動生產方式的變革，推動傳統產業的數位化轉型，提高傳統產業的數字生產力，進而實現製造業的高質量發展。
(二)數據要素的間接機制
數據要素通過緩解融資約束、加速技術創新和促進市場有效整合等途徑間接推動製造業高質量發展。首先，數據要素能夠緩解製造業企業的融資約束。通過對接數據基礎設施，企業可以藉助數位技術處理和分析自身的「海量數據」，並向金融機構提供準確的財務信息，從而緩解企業與金融機構之間的信息不對稱問題，促進金融的有效供給。其次，數據要素能夠加速技術創新。數據要素的多元場景應用能夠傳遞有效信息，幫助企業在不同生產環節和微觀主體之間實現技術突破和創新效率的提升。最後，數據要素能夠促進市場的有效整合。數據要素的高流通性和廣滲透性能夠降低市場信息搜尋成本，擴大市場匹配範圍，實現精準的供需匹配，從而提高製造業企業的運行效率，推動製造業高質量發展。
(三)數據要素的非線性機制
製造業行業發展方向顯示數據要素對製造業高質量發展的影響具有非線性特徵。數據基礎設施和數據轉化能力的積極作用存在「適度區間」，在數據基礎設施的支撐下，數據行業應用的邊際效應增強。隨著數據基礎設施的逐步完善，數據網絡化、規模化的形成，數據使用主體能夠通過簡單的統計刻畫市場需求全貌，優化資源配置，促進自身以及整個行業的發展。隨著數據技術的縱深應用，製造業基於特定算法對存儲的數據資源進行挖掘和提煉，形成有價值的信息和知識，推動生產方式變革和業務流程優化，充分釋放數據要素的增值能力。這一過程循環累積，促使數據要素在製造業高質量發展進程中形成邊際遞增的賦能效應。
(一)研究設計
本文以2013-2020年中國30個省份的面板數據為研究對象，構建了製造業高質量發展綜合評價指標體系，並採用全局熵值法對製造業高質量發展指數進行測度。同時，從「數據基礎設施-數據轉化能力-數據行業應用」三個維度構建數據要素髮展指數測度框架，運用面板回歸模型、門檻回歸模型和中介效應模型對數據要素賦能製造業高質量發展的作用機制進行系統分析和實證檢驗。
(二)實證結果分析
線性效應分析：實證結果顯示，數據要素對製造業高質量發展具有顯著的正向影響，數據基礎設施、數據轉化能力和數據行業應用均能有效推動製造業高質量發展。數據行業應用的影響作用高於數據基礎設施和數據轉化能力，表明數據要素在製造業中的應用程度對高質量發展具有重要推動作用。
非線性效應分析：數據基礎設施和數據轉化能力對製造業高質量發展的作用存在門檻效應。數據基礎設施水平低於0.433時，對製造業高質量發展的影響不顯著;當數據基礎設施水平超過0.433時，其積極影響明顯增強。數據轉化能力的門檻值為0.319，當數據轉化能力跨越該門檻值後，其對製造業高質量發展的促進作用增強。在數據基礎設施的支撐下，數據行業應用對製造業高質量發展的正向影響存在「邊際遞增」特徵。
傳導機制分析：數據要素通過緩解融資約束、加速技術創新和促進市場有效整合等途徑間接推動製造業高質量發展。具體而言，數據要素能夠提升綠色金融水平，進而促進位造業的綠色發展;數據要素能夠推動技術創新，提升製造業的技術水平;數據要素能夠促進市場整合，提高製造業的市場效率。
異質性分析：數據要素對製造業高質量發展的影響存在地區差異。在營商環境和教育水平優勢地區，數據要素的驅動作用更強。數據基礎設施與製造業高質量發展水平協同共生，數據轉化能力和數據行業應用在製造業高質量發展水平處於全國均值水平的地區作用更強。
四、結論與建議
(一)結論
本文研究表明，數據要素對製造業高質量發展具有顯著的促進作用，不僅可以直接推動製造業高質量發展，還可以通過緩解融資約束、加速技術創新和促進市場整合等途徑間接發揮作用。數據基礎設施、數據轉化能力和數據行業應用對製造業高質量發展的影響存在非線性特徵，且在不同地區的表現存在差異。在營商環境和教育水平優勢地區，數據要素的驅動作用更為顯著。
(二)建議
強化數據要素與製造業的深度融合：深入推進「數據要素×」戰略落地，推動數據要素融入製造業生產環節，促進位造企業的數位化升級，培育「專精特新」發展模式，實現製造業的智能化、綠色化發展。
加大政策供給和制度保障：加快推進數據要素市場化綜合改革和試點，完善數據要素確權和收益分配的制度框架，為數據要素價值釋放提供制度保障。支持金融機構在金融風險可控範圍內，向企業提供數據資產抵押、數據資產擔保等資產化的服務，提高數據應用能力，推動數據要素價值變現。
加強數字基礎設施建設：持續加強傳統信息基礎設施以及大數據中心等新型數字基礎設施建設，為推動數據要素價值化提供基礎保障。穩步推進「東數西算」工程，加快大數據交易所、數字產業園、工業網際網路等數位化試點，深化「工業網際網路+先進位造」發展戰略，推動兩化融合邁向新階段。
綜上所述，數據要素作為數字經濟的核心資源，對製造業高質量發展具有重要的推動作用。通過優化數據基礎設施、提升數據轉化能力和拓展數據行業應用，可以有效釋放數據要素的價值，推動製造業的轉型升級，實現高質量發展。
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