在数字经济时代，数据已成为推动制造业高质量发展的关键要素。2025年，随着数据基础设施的不断完善和数据应用能力的逐步提升，制造业正迎来新的发展机遇。本文通过对数据要素在制造业中的作用机制进行深入分析，探讨数据基础设施、数据转化能力和数据行业应用对制造业高质量发展的影响，旨在为制造业的转型升级提供理论支持和实践指导。

  一、制造业高质量发展的现状与挑战

  《2025-2030年全球及中国制造业行业市场现状调研及发展前景分析报告》制造业作为实体经济的主体，其高质量发展对于巩固壮大实体经济根基、构建国家经济核心竞争力具有重要意义。然而，当前我国制造业在高质量发展过程中仍面临诸多挑战，如投入产出效率低、技术创新能力弱、绿色转型升级慢、产品价值链低端锁定等问题。这些问题的存在，制约了制造业的进一步发展，也凸显了数据要素在推动制造业高质量发展中的重要作用。

  二、数据要素对制造业高质量发展的影响机制

  (一)数据要素的直接影响

  数据要素通过提升资源配置效率、推动产业转型升级、提高质量效益等方式直接促进制造业高质量发展。数据作为一种独立的生产要素，具有非竞争性、零边际成本等经济特征，能够重复利用并产生叠加倍增的赋能效应。数据要素的渗透能够释放其他生产要素的潜能，加速资本深化、提高劳动生产效率，从而推动制造业高质量发展。此外，数据要素还能够带动生产方式的变革，推动传统产业的数字化转型，提高传统产业的数字生产力，进而实现制造业的高质量发展。

  (二)数据要素的间接机制

  数据要素通过缓解融资约束、加速技术创新和促进市场有效整合等途径间接推动制造业高质量发展。首先，数据要素能够缓解制造业企业的融资约束。通过对接数据基础设施，企业可以借助数字技术处理和分析自身的“海量数据”，并向金融机构提供准确的财务信息，从而缓解企业与金融机构之间的信息不对称问题，促进金融的有效供给。其次，数据要素能够加速技术创新。数据要素的多元场景应用能够传递有效信息，帮助企业在不同生产环节和微观主体之间实现技术突破和创新效率的提升。最后，数据要素能够促进市场的有效整合。数据要素的高流通性和广渗透性能够降低市场信息搜寻成本，扩大市场匹配范围，实现精准的供需匹配，从而提高制造业企业的运行效率，推动制造业高质量发展。

  (三)数据要素的非线性机制

  制造业行业发展方向显示数据要素对制造业高质量发展的影响具有非线性特征。数据基础设施和数据转化能力的积极作用存在“适度区间”，在数据基础设施的支撑下，数据行业应用的边际效应增强。随着数据基础设施的逐步完善，数据网络化、规模化的形成，数据使用主体能够通过简单的统计刻画市场需求全貌，优化资源配置，促进自身以及整个行业的发展。随着数据技术的纵深应用，制造业基于特定算法对存储的数据资源进行挖掘和提炼，形成有价值的信息和知识，推动生产方式变革和业务流程优化，充分释放数据要素的增值能力。这一过程循环累积，促使数据要素在制造业高质量发展进程中形成边际递增的赋能效应。

  三、实证研究设计与结果分析

  (一)研究设计

  本文以2013-2020年中国30个省份的面板数据为研究对象，构建了制造业高质量发展综合评价指标体系，并采用全局熵值法对制造业高质量发展指数进行测度。同时，从“数据基础设施-数据转化能力-数据行业应用”三个维度构建数据要素发展指数测度框架，运用面板回归模型、门槛回归模型和中介效应模型对数据要素赋能制造业高质量发展的作用机制进行系统分析和实证检验。

  (二)实证结果分析

  线性效应分析：实证结果显示，数据要素对制造业高质量发展具有显著的正向影响，数据基础设施、数据转化能力和数据行业应用均能有效推动制造业高质量发展。数据行业应用的影响作用高于数据基础设施和数据转化能力，表明数据要素在制造业中的应用程度对高质量发展具有重要推动作用。

  非线性效应分析：数据基础设施和数据转化能力对制造业高质量发展的作用存在门槛效应。数据基础设施水平低于0.433时，对制造业高质量发展的影响不显著;当数据基础设施水平超过0.433时，其积极影响明显增强。数据转化能力的门槛值为0.319，当数据转化能力跨越该门槛值后，其对制造业高质量发展的促进作用增强。在数据基础设施的支撑下，数据行业应用对制造业高质量发展的正向影响存在“边际递增”特征。

  传导机制分析：数据要素通过缓解融资约束、加速技术创新和促进市场有效整合等途径间接推动制造业高质量发展。具体而言，数据要素能够提升绿色金融水平，进而促进制造业的绿色发展;数据要素能够推动技术创新，提升制造业的技术水平;数据要素能够促进市场整合，提高制造业的市场效率。

  异质性分析：数据要素对制造业高质量发展的影响存在地区差异。在营商环境和教育水平优势地区，数据要素的驱动作用更强。数据基础设施与制造业高质量发展水平协同共生，数据转化能力和数据行业应用在制造业高质量发展水平处于全国均值水平的地区作用更强。

  四、结论与建议

  (一)结论

  本文研究表明，数据要素对制造业高质量发展具有显著的促进作用，不仅可以直接推动制造业高质量发展，还可以通过缓解融资约束、加速技术创新和促进市场整合等途径间接发挥作用。数据基础设施、数据转化能力和数据行业应用对制造业高质量发展的影响存在非线性特征，且在不同地区的表现存在差异。在营商环境和教育水平优势地区，数据要素的驱动作用更为显著。

  (二)建议

  强化数据要素与制造业的深度融合：深入推进“数据要素×”战略落地，推动数据要素融入制造业生产环节，促进制造企业的数字化升级，培育“专精特新”发展模式，实现制造业的智能化、绿色化发展。

  加大政策供给和制度保障：加快推进数据要素市场化综合改革和试点，完善数据要素确权和收益分配的制度框架，为数据要素价值释放提供制度保障。支持金融机构在金融风险可控范围内，向企业提供数据资产抵押、数据资产担保等资产化的服务，提高数据应用能力，推动数据要素价值变现。

  加强数字基础设施建设：持续加强传统信息基础设施以及大数据中心等新型数字基础设施建设，为推动数据要素价值化提供基础保障。稳步推进“东数西算”工程，加快大数据交易所、数字产业园、工业互联网等数字化试点，深化“工业互联网+先进制造”发展战略，推动两化融合迈向新阶段。

  综上所述，数据要素作为数字经济的核心资源，对制造业高质量发展具有重要的推动作用。通过优化数据基础设施、提升数据转化能力和拓展数据行业应用，可以有效释放数据要素的价值，推动制造业的转型升级，实现高质量发展。