李飚 周健
观点
数据要素可以通过重配各类生产要素发挥乘数效应，推动效率提升、成本节约与结构优化，促进实现稳就业和提升就业质量的双重目标。
高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务。伴随我国经济进入高质量发展新阶段，高质量充分就业成为高质量发展的应有之义，是新时代新征程就业工作的新定位、新使命。《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》提出，要充分实现数据要素价值、促进全体人民共享数字经济发展红利。当前，我国劳动力市场仍面临着一定程度的结构性失衡、就业机会分配不均等挑战。在此背景下，数据要素这一新型生产要素可以通过重配各类生产要素发挥乘数效应，促进实现稳就业和提升就业质量的双重目标。
我国数据要素的发展现状
一方面，数据要素发展水平增速强劲。从总量看，当前我国数据要素发展水平持续上升，市场规模持续扩大，数据要素产业已逐渐成长为国民经济中具有显著影响力的新兴领域。从增速看，我国数据要素在经历过平稳的发展期后，发展动能不断增强，发展态势持续向好，目前已进入高速增长阶段。据预测，数据要素在未来几年内仍将维持较高的增长速率，市场总体量级有望实现较大突破。从贡献看，数据要素能够帮助实现资源配置效率优化，数据要素的社会贡献度和影响力增强，在赋能实体经济、促进产业创新等方面发挥着越来越重要的作用。从政策看，近年来我国数据要素相关政策出台频率提升，政策覆盖面更加广泛，数据要素政策体系逐步健全，数据管理体制机制初步形成。
另一方面，数据要素发展水平分布不均衡。从区域看，我国各省数据要素发展水平、增长幅度、增长速度仍有差异，与区域经济发展水平呈正相关，且东部地区数据要素发展水平高于中西部地区。从行业看，技术密集型行业数字化程度较高，技术人才储备充足，在数据的采集、处理、应用等方面表现突出，数据要素发展水平更高，而劳动密集型行业数据利用水平较低，行业间数字化差距较大。从存量看，我国各省数据资本存量均保持正向增长，但分布不均，服务业数据资本渗透率逐渐提高，制造业数据资本存量占比最高。
以数据要素促进高质量充分就业的机制
第一，效率提升路径。数据作为要素参与生产会改变传统要素投入的组合方式，提高要素资源配置效率，提升劳动生产率，要素配置优化能够促进生产要素的高效流动与协同互补，释放就业潜力。数据要素能够通过促进产生新技术和提高技术可得性提升创新能力，产生规模经济效应从而提升劳动生产率，创新能力的提高，催生了新业态、新岗位和更高附加值产业，拓展了就业市场的容量与多样性，实现就业质量与就业规模的协同优化。
第二，成本节约路径。数据要素通过打破信息壁垒降低了信息不对称性，其流动共享直接减少了信息搜寻、验证和协商等交易成本，打破数据壁垒能够有效消除信息孤岛并促进跨部门数据融合，降低求职者与岗位的匹配成本，从而优化就业结构并释放潜在的就业机会。数据要素具有可复制、可共享的特性，能够重复利用，其价值随着应用场景的拓展而不断累积实现价值衍生，进而有效提升数据利用率，创造更高附加值的就业机会。
第三，结构优化路径。数据的流通共享重塑了劳动力市场的信号传递和匹配机制，基于大数据分析的技能匹配模型能够建立劳动力市场中供需双方的高效连接通道，通过优化劳动力技能匹配度优化就业结构，进而降低摩擦性失业并提升就业效率。通过数据要素建立就业环境的数字化治理框架能够显著提升劳动力市场的制度效率，帮助有效识别市场失灵环节，为政策干预提供靶向指引，降低不确定性，构建更好的就业环境，进而增强就业稳定性与劳动者获得感，促进高质量充分就业。
以数据要素促进高质量充分就业的举措
第一，丰富数据价值释放路径，发挥数据要素促就业的乘数效应。当前，数据价值转化路径相对狭窄，通过多维度挖掘数据价值，构建“数据+就业”融合生态，可显著提升就业市场的匹配效率与活力。首先，应扩大公共数据资源供给，建立分级分类的公共数据开放目录，制定劳动领域专项数据开放清单，完善数据共享机制，并以市场化方式推动数据产品化，鼓励社会力量参与数据开发，提升数据可用性。其次，应以企业数字化转型推动区域全领域数字化转型，实现数据创新性配置，并深入推进数据要素试点政策，通过实现政企数据互通、应用大数据模型缓解科技发展对就业的影响。此外，应创新金融方式持续探索数据资本化，扩宽数据要素价值释放渠道，以数据信贷、数据信托、数据入股等方式激活数据要素市场活力，鼓励数据价值变现，以经济发展带动高质量充分就业。
第二，规范数据要素授权运营，完善数据要素市场化体制机制。数据要素具有商品属性，兼具使用价值和价值，虽然数据要素能够有效促进高质量充分就业，但由于数据本身的虚拟性与可复制性，数据要素的确权、定价和交易流转十分困难，因此，需营造竞争有序、统一开放的数据要素市场体系。首先，应建立专属于数据资产的权属划分体系，划清数据的持有权、加工权、经营权，保障数据价值链所有参与者的应得权益。其次，应在全面登记审核数据的基础上编制数据资源目录，由登记机构发放凭证，并建立数据要素价值评估体系，以统一标准衡量数据要素价值，推动数据要素合理化交易。推动数据资产入表，将数据要素转化为合法的有形资产。此外，应设立官方指定数据交易平台，提供数据交易服务，遏制数据运营风险。
第三，拓宽数据要素场景应用，提升就业供需精准匹配效能。数据要素应用场景的扩展将直接反馈进入劳动力市场，落实“数据要素×”行动不仅能够在多场景释放数据潜力，还会扩展新业态，优化岗位结构，增加就业蓄水池总量。首先，应深化重点行业数据要素应用场景，围绕制造业、服务业、农业等传统产业数字化转型开展重点行动，培育一批行业领先的数据要素场景解决方案，改造传统行业的就业。其次，应培育数据驱动的新就业增长极，发展数据安全工程技术人员等新兴职业，支持平台经济、共享经济等领域的灵活就业形态发展。另外，应培育数据产业生态，发展产业生态圈以实现长效化运营，在就业领域构建智能匹配与动态优化机制，运用大数据分析技术建立劳动力需求与供给的实时反馈系统，通过算法优化促进人岗匹配。
（作者单位：郑州大学商学院）
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