中山大学数字经济硕士名师名课《数据要素理论与实践》
《数据要素理论与实践》作为 MDE 项目中一门关键的专业必修课，由中山大学岭南学院赵昌文教授讲授。在数字经济时代，数据要素是驱动发展的核心引擎。课程将带你全面解锁数据要素的价值密码。
未来我们还将陆续推出更多 MDE 项目的名师名课介绍，敬请期待。
01 课程概况
《数据要素理论与实践》旨在深度剖析数据要素的本质属性与核心价值，解读数据要素市场化配置的底层逻辑，并系统梳理数据经济生态的构建路径。课程内容涵盖数据要素基础理论、市场化机制设计、治理与安全技术、行业实践应用、前沿趋势研判等多个维度。学员将通过实际案例研究，如参访广州数据交易所交易模式等，深入理解数据要素驱动数字经济发展的内在规律；邀请行业前沿企业管理者，如美团副总裁等归纳平台海量数据运营实践，结合课程框架，分享数据要素在实际业务中的应用。
课程将引导学员在数据确权、定价、流通、安全等关键环节中，思考如何在数字化浪潮中打破传统思维局限、突破行业发展壁垒、构建数据驱动的新增长点，并探讨数据要素能力在新时代企业竞争与地区发展中的核心重要性。通过六周的学习，学员将掌握如何依托区域数据资源与平台优势，制定科学的地区数据经济发展策略，抢占数据产业发展制高点，以及如何借助数据高新科技与国家数据战略，开发数字经济领域新的经济增长点。
02 师资介绍
经济学博士，中山大学国家发展研究院院长，中山大学吴小兰讲席教授，岭南学院教授、博士生导师。主要研究领域为宏观经济、产业经济、科技金融、可持续发展等。国务院特殊津贴专家，“国家高层次人才支持计划”领军人才，中宣部文化名家暨“四个一批”人才，国家社科基金重大项目首席专家，教育部新世纪优秀人才。
兼任国家“十四五”规划专家委员会委员，国家制造强国建设战略咨询委员会委员，中国宏观经济学会副会长，中国世界经济学会副会长，中国城市经济学会副会长，北京市社会科学联合会副主席，广东省数字经济学会会长，东盟与中日韩宏观经济研究办公室（AMRO）高级咨询专家，金砖国家新工业革命伙伴关系创新基地（厦门）战略咨询委员会主任，全球能源转型委员会（ETC）委员。曾任国务院发展研究中心产业经济部部长、企业研究所所长，中国国际发展知识中心主任，四川大学党委常委、副校长等。
03 24MDE学生课后感
幸经凤（现任职南方财经全媒体集团（广东二十一世纪环球经济报社））
赵昌文教授的《数据要素理论与实践》，让我们数字经济专业学生深刻体会到数据要素对经济模式的重塑力量。课上，赵教授以贵州云上大数据中心为案例，生动讲解这座群山中的 “数据粮仓”：既承载西部算力枢纽重任，更借“东数西算”战略精准对接东部数据需求与西部低成本算力，清晰诠释了数据要素的“空间配置优化”效应。赵教授的授课方式也让我们受益匪浅。他摒弃空泛理论，结合自身经历与现实案例剖析经济学原理，让复杂晦涩的理论变得清晰且贴合实际；同时以全球视野解读数据产权、流通与分配机制，并关联中国数字税政策储备等前沿议题，兼具专业性与实用性。这帮助我们进一步系统掌握数据要素理论框架，深度理解其在打破行业壁垒、重构生产关系中的核心作用。
周逸凡（现任职中信证券华南股份有限公司）
在课程中，赵教授始终以自身观察、行业经历为锚点，搭配网络视频素材，既用贴近生活的案例拆解复杂概念，又能弥补网络观点的片面性，带来更系统的解读。讲解数据要素对企业的驱动作用时，特邀嘉宾教授以滴滴、美团为核心案例：对比早年的场景，结合日常观察指出，如今滴滴实时调度、美团精准匹配供需，靠的是海量数据提升全要素生产率（TFP）；同时也用个人的案例补充了 “高价出租车仍有稳定需求” 的现象——比如某场景需即时用车时，或用户对价格确定性要求高时，更倾向选出租车，这是因为枢纽与应急需求的不可替代性，这恰好印证了“数据要素价值有边界，需适配场景与用户需求” 的观点。数据作为公共性生产要素，其价值不应仅由技术掌握者独享，或者滥用自身的垄断地位进行巨额谋利，政府需要规制与进行合理的数据分配，实现数据分配的 “包容性延伸”。几节课下来，我理解了数据要素在企业创新、政府治理中的核心价值。老师用自身经历搭建起理论与现实的桥梁，让我意识到：数据要素的合理运用，既需要企业以数据赋能效率，也依赖政府以规制守护公平，更需通过分配机制让价值普惠社会——这正是课程超越网络碎片化信息的深层价值
刘英健（现任职九毛九集团）
在《数据要素理论与实践》课程中，我系统学习了数据作为生产要素的理论内涵，并邀请互联网企业高管走进课堂，结合实战经验展示数据在真实业务中的应用。嘉宾以平台经济典型场景为例，生动阐释数据如何在用户画像、供需匹配与资源调度中发挥作用，令我们直观感受到数据驱动增长的现实逻辑。为帮助理解数据资产核算这一前沿议题，老师引入国外统计局的数据资本核算框架，展示其将数据资产量化为资本形成总额的具体路径。讲解中，老师还巧妙选用视频平台上的通俗素材，将抽象的确认、计量与披露规则转化为易于理解的视觉内容。这种“理论框架+具象解读”的方式，既保证知识系统性，也提升了学习趣味性。通过课程我深刻认识到，数据要素价值实现需多方协同：企业要通过数据赋能提升效率与创新，政府则需建立规范的治理框架与公平分配机制，防止数据垄断，促进价值普惠。这门课搭建起连接理论实践、国内国际的认知桥梁，使我真切体会到：数据要素唯有在创新与规范间取得平衡，才能释放其推动经济社会高质量发展的深层潜能。
