释放数据价值，提高要素配置效率。数据作为新型生产要素，与土地、劳动力、资本、技术并列为五大生产要素，充分释放数据要素价值，有利于构建制造业领域的新型生产力和生产关系。要推动数据高效流通，以数据要素为核心，集聚土地、劳动力、资本等传统生产要素，实现数字经济驱动制造业发展的智能决策和模式创新。发挥数字经济在要素配置中的“时空压缩”效能，完善要素市场化配置，提升要素配置效率，加速数据在制造业生产领域的技术转化与应用，以数据要素优化配置带动其他生产要素的同步优化，进而提升制造业整体生产率水平，推动制造业高质量发展。
激活“人才引擎”动能，打造制造业数字化竞争新优势
文章认为，人才是制造业数字化、智能化发展的核心驱动力。当前，中国智能制造领域的人才缺口成为制约其发展的重要因素，据人社部预测，到2025年，智能制造领域人才需求将达到900万人，人才缺口预计为450万人。在数字经济时代，要优化人才“引育留用”全链条，激活“人才引擎”新动能，为制造业高质量发展提供人才支撑。
精准引才，打造制造业数字人才高地。结合经济发展战略和制造业数字化转型需要，鼓励政府、行业协会、企业编制制造业数字化人才需求规划，加大对行业领军人才、高水平复合型人才、专业技能型人才的引进力度。拓宽人才引进渠道，通过市场化招聘、顶尖人才举荐、高校及科研院所合作等方式，及时发现、引进人才，对制造业数字化领域的“高精尖缺”人才实施“一人一策”“一事一议”等灵活引才方式。推进柔性引才，打破地域、身份、资历、人事关系等方面的约束，采取招聘、挂职、兼职、项目合作等形式招引优秀人才。
精心育才，完善人才培育机制。将制造业数字化人才纳入各类人才计划支持范围，制定“高精尖缺”人才目录和“数字工匠”培育库，加大人才培养力度。鼓励有条件的高等院校开展数字经济和制造业融合发展相关研究，设置相关专业及硕士、博士学位授权点及博士后科研流动站，构建“互联网+制造业”“数字经济+制造业”等跨学科、跨专业的人才培育体系，为制造业数字化转型提供充足的专业人才储备。支持企业与院校共建一批现代产业学院、联合实验室、实习基地，通过定向培养、联合培养、校企合作培养等方式，探索制造业人才、数字人才资源共享，培育一批制造业数字化复合型人才。鼓励企业结合自身需要、依托自身平台制定制造业数字化人才培养计划、加大人才培养投入，有条件的企业可以建立实体的“工业4.0学习工厂”，开展员工在职培训，逐步提升制造业企业员工的数字化、智能化素质。加强人才培养的产学研联动，使政府、高校、企业形成一个完整的制造业数字化人才培养生态体系。
暖心留才，优化人才服务保障。围绕“引、育、留、用”等关键环节，强化人才服务保障。建设“制造业数字化人才平台”和“人才服务港”，在配偶就业、子女入学、安居保障、医疗服务等一揽子人才服务项目方面，为制造业数字化人才提供“一站式”“全流程”服务。推广数字经济卓越工程师、工业互联网工程师、工业工程师等职称评定制度，畅通职称晋升和人才成长渠道。营造鼓励创新、宽容失败的企业文化和社会氛围，为优秀人才探索制造业数字化创新提供宽松环境。
科学用才，激发人才创新潜能。坚持科学用才，最大限度发挥人才效应，做到人尽其才、才尽其用。把握岗位对制造业数字化人才的实际需求，结合人才的专业、特长、意愿等，提升工作匹配度，做到人岗相应、以事择人，实现人才效应最大化。加快制造业数字化领域国家重点实验室、技术创新中心、产业创新中心等建设，为优秀人才提供施展才能的平台。完善科研任务“揭榜挂帅”制度，不拘一格选聘使用优秀制造业数字化人才。针对顶尖人才量身定制激励方案，最大限度满足其真实需要，确保其全身心投入工作。构建以业绩、贡献、创新为导向的人才评价体系，支持高水平复合型人才承担制造业数字化转型研究和实践任务。
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