1. 引言与理论基础
1.1. 引言
消费是经济增长的重要动力，也是衡量居民生活质量与经济发展质量的核心维度。随着数据要素价值的全面释放，5G、大数据、人工智能等技术加速普及，我国数字经济规模持续扩张，2025年直播电商交易额已突破5万亿元1，占网络零售额近三分之一，数据要素深度渗透消费全场景，推动传统消费生态突破时空边界实现系统性重构。从理论层面看，传统消费经济学聚焦于收入、价格等核心变量对消费行为的影响，而数字经济的崛起使得数据要素、技术场景、平台生态成为消费方式变革的新核心变量，传统理论框架已难以完全解释当前消费领域的新现象。从实践层面看，数据要素在赋能传统消费生态重构、释放消费潜力的同时，也凸显了数字鸿沟、隐私泄露、非理性消费等关键痛点，如何通过全链条治理破解这些问题，成为亟待解决的核心课题。
1.2. 理论基础
数据要素理论是本文的核心理论支撑。作为数字经济时代的关键生产要素，数据要素的经济学属性集中体现为非竞争性、边际成本趋零、价值不确定性、场景依附性[1]。非竞争性使同一份数据可被多方同时调用而不损耗其价值，推动消费服务边际成本持续下降；边际成本趋零则使数据产品的规模化供给成为可能。然而，价值不确定性意味着数据的经济价值高度依赖于加工场景与使用方式，难以建立统一的估值基准；场景依附性又使得数据脱离原生场景后价值锐减，跨平台、跨行业流通面临天然障碍。这四重属性共同决定了数据要素在消费生态重构中的特殊成本–收益逻辑：赋能效应与失灵风险同源，可无限复用的特性释放了效率红利，而确权模糊与定价困难则埋下了市场失灵的隐患。
当前消费生态重构的深层动力，并非数字技术的简单堆砌，而是数据要素作为独立生产要素进入生产函数后，引发的资源配置方式与利益分配格局的根本性变化。这一变化的微观机理，可进一步分解为两类核心成本的系统性重估。其一是产权界定成本。消费生态重构的过程，内含着数据要素产权的再配置[2]。消费者在浏览、点击、支付、评价中生成的原始数据，其权利归属若完全划归平台，平台可独占数据红利，消费者仅获得便利性补偿，形成事实上的“数据剥削”；若完全划归消费者，个人数据的零散化又将导致极高的聚合交易成本，数据无法形成规模价值。在交易成本为正的现实世界中，产权的初始界定直接影响资源配置效率与分配公平，这是制度经济学给予消费生态治理的核心警示。其二是交易过程中的信息成本。传统消费场景中，商家通过广告投放、品牌溢价、门店装潢向消费者传递“质量可靠”的信号，成本高昂且易失真；消费者则难以事前甄别商品真实质量，长期陷于“柠檬市场”困境[3]。数据要素介入后，用户评价、历史成交、实时销量、达人测评等新型市场信号大量涌现，其生产与传播的边际成本趋近于零，消费者的信息搜寻成本因而大幅下降；与此同时，第三方测评、平台验真、区块链溯源等技术手段使消费者具备了低成本、高置信度的甄别能力。两类成本的下降相互耦合，产权界定越清晰，数据流通交易成本越低，信号系统的效率优势就越能充分释放[4]。
2. 文献综述
2.1. 数据要素赋能对消费领域的影响研究
2.1.1. 数据要素驱动消费生态变革研究
数据要素赋能是数字经济影响消费领域的核心机制，现有研究关于数字经济对消费的变革效应，本质上均是数据要素赋能的具体体现。马香品系统剖析数字经济时代居民消费变革的趋势与机理，指出消费方式从“同质化、被动化”向“个性化、主动化”转型，其深层逻辑在于数据要素打破了时空边界与信息壁垒，推动消费场景全链路重构与消费者自主选择权的释放[5]。在后续研究中，马香品进一步实证分析数据要素赋能环境下居民消费的实现效应，认为数据要素降低交易成本、提升供需匹配效率，是推动消费从“物质层面”向“精神层面”延伸的关键[6]。这两项研究为本文梳理消费生态在渠道、决策、支付、体验四大维度的重构表现提供了重要参考。
2.1.2. 数据要素赋能与包容性消费研究
数据要素赋能对消费公平与包容性的影响，是现有研究关注的重要议题。王颢葳、余春宏通过实证研究发现，数据要素驱动流通技术变革，使流通环节高效化、扁平化，降低消费准入门槛，让农村地区、低收入群体等弱势群体便捷参与消费市场[7]。杨丽莎等从数字金融素养视角切入，研究指出数字金融素养提升增强农村家庭经济韧性、促进消费能力释放的本质，是数据要素的有效利用降低了信息不对称，而数字鸿沟的核心是“数据要素接入与使用能力的鸿沟”，这是制约包容性消费的关键障碍[8]。上述研究为本文分析消费生态重构中的“消费不平等”问题提供了理论支撑。
2.1.3. 数据要素驱动流通智慧化转型研究
流通环节的智慧化转型是数据要素赋能消费生态重构的关键纽带。俞彤晖、陈斐系统探讨数据要素驱动下流通智慧化转型的特征与路径，认为流通模式从“线性分销”向“全域协同”转型的核心动力，是数据要素在流通环节的深度应用，通过数据实时流转实现供需精准对接，催生直播电商、即时零售等新场景，推动流通效率提升与消费场景多元化[9]。该研究为本文分析数据要素赋能下消费渠道的重构逻辑与场景创新提供了重要参考。
2.2. 文献述评与研究创新点
综合现有研究成果可以发现，学界已围绕数据要素驱动下的消费变革开展了较为丰富的研究，形成了一系列有价值的结论。但现有研究仍存在以下不足：第一，多数研究以“数字经济”为宏观分析框架，未能深入揭示“数据要素”作为独立生产要素的独特赋能逻辑，对数据要素的经济学属性如何驱动消费生态从“线性供给”向“全域协同”转型的内在机理挖掘不足；第二，现有研究对消费领域挑战的探讨多分散于数字鸿沟、隐私保护等单一维度，缺乏从数据要素产权界定成本与信息成本视角整合分析“数字鸿沟–隐私风险–业态失衡”多重痛点的内在关联，且对痛点的协同治理路径研究不够深入；第三，部分研究侧重于现象描述或单一维度实证检验，缺乏以“数据要素属性–两类核心成本–治理路径”为核心的“机制–表现–痛点–治理”全链条分析框架。
基于此，本文以“数据要素赋能传统消费生态重构”为核心研究对象，以数据要素的四重经济学属性为逻辑起点，构建“机制–表现–痛点–治理”的全链条分析框架，系统梳理数据要素赋能消费生态重构的内在机制与具体表现，整合分析重构过程中的关键痛点，并提出全链条治理路径，旨在弥补现有研究的不足。
3. 数据要素赋能传统消费生态重构的内在机制
3.1. 技术赋能生态变革
数字基础设施是传统消费生态重构的底层支撑，其核心价值在于通过“广域覆盖、高效协同”破除传统消费的物理限制。目前，我国已建成全球规模最大的5G网络与光纤宽带体系，城乡数字基础设施的覆盖率持续提升，这种全域覆盖的基建网络为消费方式的变革提供了技术前提。图1展示了这一基础设施如何通过赋能消费端与生产端，构建“消费–生产–流通”闭环体系，为数据要素的跨区域流动与价值释放提供技术前提。我国贵州算力枢纽与长三角电商平台的协同，是数据要素跨区域流通成本下降的典型案例。东部消费数据以离线包、实时流形式西算，算力服务将原始消费记录加工为用户画像、推荐权重、需求预测模型等数据产品，再由东部平台调用至消费端，实现了数据要素的空间套利。贵州的低价绿电降低了数据加工成本，长三角的高密度消费场景保障了数据产品的即时变现能力。这种套利收益目前主要由平台企业获取，根源在于消费端原始数据的产权归属尚未划归用户，这一判断为后文讨论数据确权问题提供了现实依据。
Figure 1. Construction diagram of closed-loop system of digital infrastructure
图1. 数字基础设施闭环体系构建图
这种跨主体、跨区域高效流动，使消费端需求实时传递至生产端，推动传统消费生态的供给体系从“预测型生产”转向“响应式制造”。海宁皮草产业带的“以销定产”转型体现了消费端数据要素反向配置生产端要素组合的制度创新。从成本侧来看，数据要素驱动模式下企业将部分库存风险转化为数据采集与分析成本。从收益侧来看，数据要素的非竞争性使同一份需求洞察可复用于多个生产批次，边际分析成本趋近于零；同时，消费者实时反馈缩短了产品迭代周期，高溢价新品占比提升。数字基础设施驱动的“消费–生产–流通”闭环体系，正持续驱动消费方式的系统性变革。
3.2. 模式创新场景重构
数据要素赋能效应的集中体现，是消费场景的全链路重构。其本质是打破传统消费“生产–分销–消费”的线性链路，构建“需求–生产–消费”的闭环链路。直播电商是场景重构的典型代表。直播电商通过“主播 + 商品 + 内容”的模式，将商品展示、讲解、交易、售后整合在同一场景中，实现了“所见即所得”的消费体验。与传统电商相比，直播电商的核心优势在于“去中间化”，商品从工厂直接抵达消费者手中，省去了多层经销商环节，既降低了商品价格，也让消费者能够直接与生产方沟通，提升了信息透明度。
线上消费场景的链路压缩只是全链路重构的一个侧面，更具范式意义的变革发生在线下，即时零售与物理空间的数字化创新，正在将传统意义上的“交易终点”改造为“数据起点”。分众传媒“碰一下”模式是线下场景数据要素的资本化尝试。传统电梯广告模式下，屏位资源的定价依据是“曝光次数”(CPM)，数据维度单一且难以追踪转化效果。“碰一下”模式通过NFC技术将物理屏位改造为数据采集终端，每一笔“碰一下”行为同时生成三组数据：场景数据、用户偏好数据、交易转化数据。这些数据经脱敏加工后，既可反哺广告主优化投放策略，使得定价依据从CPM升级为CPA，也可以封装为线下场景数据产品向金融机构、商业地产商流转。可见数据要素赋能消费生态重构的深层趋势，是消费基础设施正在从“交易通道”演变为“数据资产发生器”。
3.3. 需求升级个性赋能
消费者个性化需求的规模化满足，本质上是信息成本持续下降的产物。数据要素的非竞争性使消费者行为数据可被低成本、大规模地加工为偏好画像，推荐算法则是将这种画像转化为供需匹配信号的交付界面。大数据推荐算法能够根据消费者的浏览记录、购买偏好、评价内容，精准推送符合其需求的商品，消费者愿意为专业、个性化的内容付费，实质上是为降低自身决策信息成本支付对价。
4. 数据要素赋能下传统消费生态重构的具体表现
4.1. 消费渠道全域融合
传统消费渠道以线下实体店为核心，商品通过“工厂–总代理–区域代理–零售商–消费者”的线性分销体系触达消费者，这种模式存在流通环节多、成本高、效率低等问题。数据要素驱动传统消费生态的渠道维度实现重构，从“线性分销”向“全域融合”转型，线上线下渠道的边界逐渐模糊，形成“线上引流、线下体验、全域成交”的新格局。
4.2. 消费决策数据驱动
数据要素推动消费决策从“经验判断”向“数据驱动”转型。用户评价、第三方测评、AI导购等多维信息源大幅降低了消费者的信息搜寻成本与决策误差。“群体智慧”的应用进一步强化了这一趋势，拼团、社交分享等模式将分散的消费需求汇聚为规模效应，既降低商品价格，又通过口碑传播分散购买风险。数据驱动的消费决策本质上是信息对称化的过程，使消费者从“盲目消费”转向“理性消费”。
4.3. 消费支付无接触化
支付方式是消费方式的重要组成部分，数据要素赋能下，支付方式从“实体结算”向“无接触数字化”转型，实现了交易效率的跨越式提升。支付宝的“碰一下”模式简化了支付步骤，实现了“触达–领券–支付”的一站式完成，这种“无感支付”模式大幅提升了消费的便捷性。无接触数字化支付的价值不仅在于“效率提升”，更在于“数据沉淀”，每一笔支付行为都会产生数据，企业能够通过支付数据分析消费者的消费习惯、消费频次、消费偏好，为精准营销、产品设计提供依据。企业通过分析用户的支付数据，为商家提供消费人群画像，帮助商家调整定价策略、促销方案，提升营销精准度。无接触数字化支付正在推动“支付–消费–服务”的融合，支付不再是消费的终点，而是消费服务的起点。消费者通过支付数据能够享受会员权益、个性化推荐等增值服务，企业通过支付数据能够构建用户生命周期管理体系，实现消费关系的长期维护。
4.4. 消费体验价值认同
传统消费体验以“功能性满足”为核心，消费者关注的是商品的使用价值；而数据要素赋能下，消费体验从“功能性满足”向“价值认同”升级。消费者不仅关注商品使用价值，更关注消费过程中的情感体验与价值匹配。直播、私域、推荐算法等技术载体，使品牌与消费者之间形成持续的价值互动，消费行为从物质层面向精神层面延伸。“体验化、情感化、个性化”成为消费体验的核心特征。上述渠道、决策、支付、体验四维重构表现，以及消费关系的转型逻辑，可归纳为表1。
Table 1. Comparison table of traditional consumption ecology and consumption ecology under the empowerment of data elements
表1. 传统消费生态与数据要素赋能下消费生态对比表
维度 |
传统消费生态 |
数据要素赋能下消费生态 |
消费渠道 |
线性分销，多层代理 |
全域融合，线上线下协同 |
消费决策 |
依赖经验、广告 |
数据驱动，评价或测评参考 |
消费支付 |
现金、银行卡，实体结算 |
移动支付、数字人民币，无接触化 |
消费体验 |
功能满足为主 |
价值认同、情感化、个性化 |
消费关系 |
信息不对称，单向供给 |
双向共生，社群联结，协同治理 |
5. 数据要素赋能下消费关系的重构
5.1. 企业与消费者双向共生
传统消费关系中，企业掌握商品信息、定价权等核心资源，消费者处于信息劣势地位，双方是“单向供给–被动接受”的关系。数据要素的价值释放打破了这种信息不对称，推动企业与消费者形成“双向共生”的新型关系。一方面，消费者能够通过多渠道获取商品信息，甚至参与到产品设计、营销传播环节，商家通过店播与消费者实时沟通，根据消费者反馈调整产品规格，实现“用户共创”；另一方面，企业通过数据赋能精准洞察消费者需求，提供个性化产品与服务，提升消费者的满意度与忠诚度。
从理论层面看，企业与消费者的双向共生关系符合“服务营销”的核心观点，即价值是在消费者与企业的互动中共同创造的，而非由企业单独生产。这种关系转型不仅提升了消费市场的效率，也增强了消费市场的韧性。
5.2. 消费者间社群联结
传统消费行为具有较强的“孤立性”，消费者的决策过程相对独立，消费者间的互动较少。数据要素使消费者间关系从“孤立决策”向“社群联结”转型。社交分享、社群团购等模式将分散的消费需求汇聚为规模效应，社群内的口碑传播成为重要决策依据。这种联结进一步固化为“消费圈层”，圈层内消费者共享信息与价值观，消费行为成为身份认同的方式，推动了消费文化的多元化发展。
5.3. 消费主体与监管方协同治理
传统消费监管以“事后处罚”为主，监管方与消费主体的互动较少，约束机制相对松散。数字经济推动消费监管从“松散约束”向“协同治理”转型，监管方、企业、消费者形成多元共治的格局。协同治理的核心是“事前预防、事中监管、事后救济”的全链条监管体系。监管方通过大数据监测消费市场的违规行为，提前预警风险；企业通过技术手段规范自身经营行为，保护消费者权益；消费者通过理性维权推动市场规范。这种协同治理模式既保障了消费者的合法权益，也为数字经济的创新发展提供了稳定的制度环境。
6. 传统消费生态重构中的关键痛点与现实挑战
6.1. 消费不平等与数字鸿沟
数据要素赋能过程中催生了新的“数字鸿沟”，体现为接入、能力、体验三个层面。城乡及区域间数字基础设施覆盖不均，部分群体缺乏智能终端；部分用户虽已接入却缺乏有效使用与信息甄别能力；平台设计偏重年轻群体，老年、农村用户操作体验不佳。这些鸿沟导致消费不平等加剧，城市居民享受数字消费红利的同时，农村与老年群体面临“消费贵、消费难”问题，供需错配进一步拉大城乡消费差距。弥合数字鸿沟成为促进消费公平的核心任务。
6.2. 数据安全与隐私保护风险
数据要素的流通是传统消费生态重构的核心，但数据收集、使用、流转过程中存在的隐私保护风险，成为重构过程中的核心痛点。一方面，部分企业存在“过度收集个人信息”的行为，另一方面，数据泄露事件频发，消费者的姓名、手机号、支付信息等敏感数据被非法出售、使用，导致消费者面临诈骗、盗刷等风险。尽管我国已出台相关法规规范数据使用行为，但部分企业的合规意识不足，数据安全技术水平较低，隐私保护的执行效果仍有待提升。
隐私保护风险不仅损害消费者的合法权益，还可能抑制消费者的数字消费意愿。部分消费者因担心信息泄露，减少使用移动支付、直播购物等数字消费方式，阻碍了数字消费的普及。从技术层面看，数据加密、隐私计算等技术能够有效防范数据泄露风险，但这些技术的应用成本较高，中小企业难以承担；从监管层面看，数据跨境流动、数据权属等问题仍缺乏明确的规范，导致数据治理的难度较大。如何在保障数据流通效率的同时保护消费者隐私，成为数字经济时代消费市场发展的核心挑战。
6.3. 非理性消费与业态失衡
数据要素赋能带来消费便捷性的同时，也催生了非理性消费与业态失衡的痛点，成为传统消费生态健康重构的阻碍。一方面，直播电商的“限时秒杀”“低价促销”等营销手段容易引发消费者的冲动消费，部分消费者购买大量不需要的商品，造成资源浪费；另一方面，“分期付款”“消费贷”等金融产品的普及，让部分消费者超出自身收入水平消费，陷入债务危机。部分企业过度依赖价格战、流量战，忽视产品质量与服务提升，则可能会导致行业陷入恶性竞争。
与此同时，还存在着“流量至上”的行业不良导向。部分主播、商家为获取流量，采取虚假宣传、刷单等违规手段，扰乱市场秩序；平台算法过度追求流量转化，导致优质内容、优质商品被边缘化，劣币驱逐良币。这种业态失衡不仅损害消费者的权益，还制约了数字消费市场的长期发展。消费者因购买到低质商品、遭遇虚假宣传而失去信任，企业因恶性竞争难以实现创新升级，最终导致消费市场的规模与质效难以同步提升。
7. 传统消费生态重构的全链条治理路径
7.1. 数字鸿沟弥合
弥合数字鸿沟需从“基建普惠”与“素养提升”双维度发力。基建层面，应加大农村及偏远地区5G网络、算力资源投入，通过财政补贴为低收入群体提供低价智能终端与网络服务；同时推进平台适老化、适农化改造。素养层面，构建“政府–企业–社会”协同的数字素养教育体系，针对老年、农村群体开展专项培训。
为进一步提升适老化改造的可操作性与政策落地效果，需建立平台适老化适配的分级认证标准。参照工信部《互联网应用适老化通用设计规范》及上海、浙江等地适老化改造经验，可将消费类App的适老化水平划分为三级：L1级为基础准入标准，要求核心交易链路点击步骤不超过三步、支持系统级字体放大且对比度达标、无诱导式弹窗，作为应用商店上架的强制性条件；L2级为交互友好标准，在L1基础上增加全链路语音交互、人工客服一键直连、默认关闭个性化推荐等功能，对通过认证的平台可在政府采购、国家App安全认证中给予加分激励；L3级为专属服务标准，要求提供独立老年版App或模块、支持亲属账号代办、接入社区养老服务中心提供线下辅导，通过者可纳入国家智慧健康养老产品推广目录，优先参与政府购买服务项目。分级标准的引入可将适老化改造从“倡导性要求”转化为“可验收、可挂钩政策资源”的制度安排。
针对老年群体智能终端获取难的问题，可借鉴浙江、吉林等地的适老化消费补贴模式，建立数字助老终端精准补贴机制。补贴对象为年满60周岁、收入低于当地城镇居民人均可支配收入且三年内未享受过同类补贴的城乡老年居民；补贴范围包括1500元以下国产智能手机及具备健康监测功能的智能穿戴设备；补贴标准可设定为实际成交价的30%左右，每户每三年累计补贴上限可参照适老化改造试点经验，建议设定在1500~2000元区间，具体额度由各地根据财政承受能力在此范围内酌定。补贴发放可采用“支付立减”方式，老年人凭身份证在线上平台或线下授权门店购买时直接扣减，商户垫资由财政按月清算并允许预拨部分周转金，以降低参与门槛。资金可通过中央财政超长期特别国债或地方一般公共预算安排，中央与地方按比例分担。
7.2. 权益保护强化
强化权益保护需构建“技术 + 制度”双重保障。制度层面，完善数据治理法规，明确数据权属与跨境规则，加大违法处罚力度。技术层面，隐私计算需分层推广。具体而言，联邦学习可应用于跨平台联合营销，宜由行业主管部门牵头组建联盟，降低中小企业接入成本；多方安全计算适合高敏感低频场景，宜由监管部门主导建设行业节点，企业按需调用；可信执行环境则聚焦终端隐私保护，可纳入适老化认证加分项。针对中小企业，可搭建公益性质隐私计算公共服务平台，申请中央预算内投资支持。监管体系需从事后处罚转向事前预防、事中监测，构建消费市场监测平台与企业信用评价体系，畅通维权渠道。财政激励方面，可构建“直接补贴–税收优惠–金融贴息”政策组合，对首次采购隐私计算服务的中小平台按技术服务费比例补贴；对自建系统并通过数据管理能力成熟度评估模型(DCMM)或数据安全能力成熟度模型(DSMM)认证的企业给予一次性补助；将数据资产纳入科技信贷风险补偿池，对数据资产质押融资给予贴息，形成正向激励循环。
上述治理工具的选择应置于第一章的成本约束框架下审视，隐私计算补贴是用公共资金分担企业数据产权界定成本，适老化认证与终端补贴是对信息分布不均的补偿性干预。两类路径共同指向让信息成本下降红利跨越群体鸿沟，实现“赋能效应与失灵风险同源”的制度性对冲。
7.3. 理性消费规范引导
全链条治理的闭环环节是引导理性消费，依托“业态规范”与“消费教育”形成协同效应，化解传统消费生态重构中的业态失衡痛点。在业态规范层面，应加强对直播电商、消费金融等业态的监管。规范直播电商的营销行为，禁止虚假宣传、限时秒杀等诱导消费的手段；加强消费金融产品的监管，规范分期消费、消费贷的利率与还款规则，防止消费者过度负债。同时，推动行业自律，鼓励企业建立“品质优先”的经营理念，通过行业协会制定规范，引导企业注重产品质量与服务提升，摆脱“低质低价”的恶性竞争。在消费教育层面，应构建覆盖学校、媒体、企业的“全生命周期”消费教育体系，将理性消费意识、消费权益知识、风险识别能力纳入国民教育和公共宣传范畴。
8. 研究结论
数据要素通过技术赋能、模式创新与需求升级三重机制，推动消费渠道、决策、支付、体验系统性重构，企业与消费者转向价值共创，消费者间形成社群联结，监管走向协同治理。变革释放市场潜力的同时，数字鸿沟、隐私风险、非理性消费等痛点凸显，其根源在于数据产权界定模糊与信息成本分布不均。本研究构建的“机制–表现–痛点–治理”框架，为理解数据要素驱动消费生态转型提供了系统分析工具。
NOTES
1数据来源于市场监管总局发展研究中心、中国社会科学院财经战略研究院联合发布的《2025直播电商行业发展白皮书》，2026年2月。