2019年，中国成为第一个正式承认数据是关键生产要素的国家，为数据要素理论奠定了基础。随后，一系列政策文件相继出台，重点关注数据所有权、市场交易、权利分配和利益保护。目标是建立一个全国性的一体化数据市场，推动数据要素的市场化配置。2023年10月，中国成立国家数据局，负责监督数据基础设施的发展，整合数据资源，促进数据使用。2023年12月，该局发布了未来三年的第一个战略计划，强调数据作为生产要素的独特特性——例如收益递增和低成本可重复使用——以及它通过“乘数效应”推动经济增长的潜力。

物联网是数据要素生成的基础技术，可以实时采集和传输生产、生活、经济活动和社会治理等多维度的数据。2023年，中国移动网络连接总数超过40亿，物联网设备连接数超过20亿，应用领域涵盖公共服务、车联网、智慧零售、智能家居等，用户数分别达到7.99亿、4.54亿、3.35亿、2.65亿。5G应用场景超过9.4万个，覆盖中国97个主要行业中的71个，尤其集中在矿业、电力、港口等行业。这些数据表明，随着物联网应用的深入，各种场景中产生的数据量越来越大，蕴含着宝贵的信息和知识，这些数据正通过三种关键机制产生“乘数效应”。

数据可以大大减少信息不对称，促进利益相关方之间的协同，优化资源配置，提升市场效率。例如，跨境电商Shein利用数据打通了包括研发、营销、仓储、物流、售后等全价值链，实现了产品开发、智能推荐和市场需求之间的无缝协同，大幅提升了新品设计效率，支持了小批量、高频次的个性化生产，让Shein对市场变化的反应速度远超Zara、H&M等老牌全球快时尚巨头。数据还促进了整个产业供应链的协同转型。例如，海尔COSMOPlat连接了90多万家上下游企业，服务了16万家企业，打造了11个“灯塔工厂”，推动了生产组织的根本性变革。

随着物联网技术与生产、生活、经济活动和社会治理的深度融合，海量的知识和技能被编码为数据。知识和技能的数据化使得它们可以在不同组织和场景中实现低成本、大规模的复用。例如，大型人工智能模型通过与熟练员工的交互，可以将专业知识“提取”并编码为数据，然后这些数据可以被其他人复用，从而提高整体生产力。通过加速知识溢出和技术扩散，数据的低成本复用可以大大缩短创新周期并推动宏观经济增长。

当数据因素与专业知识融合时，它们有助于揭示新模式、发展新理论并创造新知识或技术。例如，DeepMind 的 AlphaFold 通过对生物数据进行统计分析和深度学习，在蛋白质折叠领域取得了突破性进展。蛋白质折叠是多肽链卷曲、旋转和扭曲成其功能性和最低能量结构的物理过程，这一过程对于蛋白质发挥其生物功能至关重要。

数据要素通过共享和流通，也促进了跨行业的资源共享和技术融合，例如特斯拉通过收集和分析海量驾驶数据，利用全自动驾驶技术和Dojo超级计算机开发的人工智能，不断提升车辆的安全性和效率。

从“数据要素”角度审视物联网技术的发展与应用，为理解技术创新与经济增长的关系提供了新的视角。“连接”是物联网技术的本质属性，而“流通”则是实现数据要素乘数效应的前提。要充分释放物联网技术的价值，最大程度发挥数据要素的乘数效应，需要在技术研究、数据治理、标准制定等方面加强国际合作。

目前，中国正积极参与跨境数字基础设施项目，推动数据互操作国际合作，对接DEPA、CPTPP等全球框架，通过高水平的国际合作，构建全球数字经济发展开放共赢新格局。