以“數據要素×勞動要素”促進勞動力靈活流動與優化配置
一是要借助數據要素減少結構性失業。利用大數據技術對消費者行為偏好進行分析，預判勞動細分市場未來發展趨勢，為勞動力技能的演變指明方向，通過安排新勞動要素技能培訓，有計劃地培養組織所需要的人才，減少結構性失業。
二是利用用戶畫像判斷未來勞動市場走向，提高勞動要素配置效率。完善互聯網招聘平台的數據匹配功能，根據求職者和企業需求信息，提升民營企業和勞動者之間匹配效率。同時，企業也可根據客戶數據分析更準確地預判市場需求，調整用工結構和人力資本配置，消除勞動力冗餘現象。
三是利用大數據技術促進新勞動業態的形成，依托數據要素的匹配、對接功能，助力勞動要素在不同地區完成線上工作的任務，促進勞動要素在更大的空間範圍和更靈活的時間尺度上進行高效配置，突破傳統的勞動模式。
以“數據要素×技術要素”激發民營經濟技術創新動力
一是利用數據要素創造新技術，開展“數字技術＋數據要素”的融合創新。以科學數據助力前沿研究，面向基礎學科，提供高質量科學數據資源與知識服務，驅動技術創新與更新迭代。基於數據要素的信息屬性，打破企業各部門之間的信息壁壘，充分依托各類數據庫與知識庫，助力研發環節實現協同創新，探索科研新範式，推進跨學科、跨領域協同創新。
二是利用數據要素推動技術要素市場化配置改革，建立統一技術交易網絡，使更多技術要素進入市場，並由市場決定技術要素的定價，激活民營企業技術創新動力，促進技術要素市場交易與產業化，打造以市場需求為導向的技術研發體系。
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