根据数据涵盖的使用范围和价值转移创造的角度，蔡跃洲将数据划分为四个层次：数据资源、数据资 产、数据产品与服务以及数据要素。 在此分类基础上，不仅展示出数据的层次性，而且延伸出数据价值的实现路径。其中，数据要素是数据 参与数据价值实现的"终极形态"。蔡跃洲强调，狭义的数据要素必须满足"参与生产经营活动、创造增 加值"的核心条件，其价值创造机制表现为微观效率提升和宏观复用倍增两方面，这也是数据要素乘数 效应的两个重要途径。 首先，微观层面，数据要素的价值的下限是数据采集、基础设施等相关投入成本，上限是营收增长、利 润提升等使用收益；宏观层面，则要看数据的通用性与应用场景成熟度。"只有当数据真正融入生产环 节，比如通过数据分析优化盐湖提锂的生产工艺，或通过用户画像提升文旅服务效率，才算完成从'资 源'到'要素'的质变。" 数据能够作为要素投入到生产经营之前，需要经过多方主体的参与协作，经过收集、处理、加工、分析 等多个环节。通过多方参与和多个环节，数据资源才能转化为可以直接参与价值创造的数据要素，才能 最终实现价值转化。据此，数据价值实现不局限于生产经营环节，更依赖于一个庞大而复杂的数据产业 生态系统。蔡跃洲指出， ...