数据作为新型生产要素，已成为企业高质量发展的核心引擎 ，同时也是中央企业构筑全球竞争力的重要战略资产
。充分发挥数据要素的驱动作用
，不仅是中央企业实现自身转型升级的关键路径，更是其建设“产品卓越
、品牌卓著、创新领先 、治理现代
”的世界一流企业的必然要求。通过强化顶层设计
、夯实基础设施、深耕场景创新 、构建开放生态“四维驱动” ，中央企业必将能够将海量数据资源转化为高质量发展的强大动能
，在建设世界一流企业的征程中迈出关键步伐 。

　　数据要素是央企建设世界一流企业的重要驱动力

　　中央企业深化数据资源开发利用具有多重战略意义
。

　　数据要素是央企核心竞争力提升的重要途径。央企在能源
、交通、制造等关键领域长期深耕，积累了海量的行业数据与丰富的应用场景 。通过数据驱动业务流程再造与模式创新 ，可从根本上提升运营效率 、优化决策水平
、降低生产成本
，将数据优势转化为核心竞争力
。

　　数据要素是央企引领现代化产业体系建设的关键抓手。作为产业链供应链的“链主 ”企业，中央企业依托其在关键领域的主导地位和数据资源优势 ，能够打通产业链上下游的数据壁垒
，实现供需两端的精准对接与资源的高效配置，推动产业基础高级化与产业链现代化 。同时 ，中央企业还能以数据要素为纽带，带动上下游中小企业开展数字化转型
，共享数据技术、平台与服务，提升整个产业生态的协同效率与创新活力 ，为构建自主可控 、安全高效的现代化产业体系提供坚实支撑
。

　　数据要素是央企践行国家战略和培育发展新质生产力的重要实践。发展新质生产力的一个重要内涵是生产要素的创新性配置 。中央企业承担着国家战略实施者
、产业生态构建者的角色
。通过推动“数据要素×
”行动与“人工智能+”行动的深度融合
，可以加速前沿技术落地，在能源革命、智能制造 、绿色低碳等战略性新兴领域形成领先优势 ，为我国产业体系向高附加值、高技术含量方向跃迁提供支撑。

　　近年来
，在国家政策引导下，中央企业在数据要素开发利用方面已从概念走向实践 ，取得了阶段性成效
，主要体现在以下三个层面：

　　首先，顶层设计与政策体系得到初步构建 。国家层面已将央企数据效能提升至战略高度。国务院国资委将数智融合作为构建现代化产业体系的重点
。国家数据局会同国务院国资委启动了“国有企业数据效能提升行动 ” ，并明确12家中央企业为首批试点牵头单位
，标志着央企数据资源开发利用进入规模化
、体系化推进的新阶段。该行动围绕创新数据管理机制、培育壮大数据产业 、赋能产业转型升级
、优化创新环境四个方面，部署了十项重点任务 ，目标是到2027年显著提升数据治理与开放共享水平，服务带动超10万家中小企业 。

　　其次
，治理能力与技术基础持续夯实
。一批领先央企已在数据治理体系与基础设施建设上打造了标杆。14家央企牵头首批国资央企领域可信数据空间建设试点 。可信数据空间产品，实现了数据“可用不可见、可控可计量
” ，为数据安全流通提供了技术保障
。

　　最后
，央企数据要素的融合应用与价值释放成效显著。数据要素价值在千行百业的精准场景中加速释放 。

　　央企释放数据要素价值面临的挑战

　　尽管取得了积极进展，但中央企业在全面释放数据要素潜能 、驱动世界一流企业建设的道路上 ，仍面临一系列亟待解决的深层次问题与挑战
。

　　一是数据壁垒与流通困境依然突出。“不愿共享
、不敢共享、不能共享”的问题尚未根除 。很多企业出于数据安全 、商业机密或部门利益的考虑
，数据开放意愿不足，“数据孤岛 ”现象在企业内部与产业链间依然存在
。尽管可信数据空间等技术提供了解决方案 ，但其大规模推广和跨行业互认仍面临标准不统一
、商业模式不清晰等障碍
，数据要素市场化配置效率有待提升。

　　二是数据治理与价值计量体系尚不健全 。许多央企的数据管理仍处于分散化、项目化阶段，尚未形成覆盖数据全生命周期 、贯穿集团各层级的统一治理体系和标准化流程。同时 ，数据作为一种新型资产
，其成本核算与价值评估缺乏公认的方法论和标准
。如何准确计量数据投入产出
、评估数据产品价值，并在此基础上探索数据资产入表 ，仍是实践中的难点，制约了数据要素的市场化配置。

　　三是高端复合型人才与组织文化支撑不足 。数据要素的开发利用需要既懂业务、又懂技术和数据的复合型人才
。目前此类人才在央企中仍相对稀缺
，尤其是兼具行业经验与数据科学能力的高端人才供给严重不足。同时，传统的组织架构和文化可能不适应数据驱动所需的敏捷协作和开放共享理念 ，跨部门 、跨企业的协同创新机制有待进一步优化和激励
，数据驱动的组织变革滞后于技术发展 。

　　四是算力支撑与创新应用成本较高
。人工智能与大模型的训练和应用离不开强大算力的支撑。虽然我国算力规模持续增长，但对于广大央企而言 ，特别是其下属单位或生态链中小企业
，仍面临算力获取成本高、使用门槛高的现实问题 。这在一定程度上制约了数据与先进算法的深度融合与创新应用的普及
。

　　充分发挥央企数据要素的驱动作用

　　释放数据要素价值对中央企业加快建设世界一流企业具有重要意义。积极推动中央企业从战略
、治理、应用 、生态四个维度系统发力，充分发挥央企数据要素的驱动作用 。

　　一是强化顶层战略引领 ，完善数据管理机制
。一方面
，将数据战略纳入企业核心战略。在“十五五
”时期明确数据驱动发展路线图，设立由企业主要负责人牵头的数据管理委员会 ，统筹数据资源管理
、开发利用与安全保障工作 。另一方面
，健全数据管理基础制度。参考标杆数据企业经验，加快建立涵盖数据产权、流通交易 、收益分配
、安全治理的“1+N”制度规范体系
。全面推进数据分类分级管理 ，为差异化流通与防护奠定基础。积极探索数据资产确认、计量 、估值和入表的方法论，在能源
、金融、制造等领域开展数据资产入表试点工作 。建立数据成本核算与价值贡献评估体系
，使数据投入产出可量化 、可追溯，为管理决策和市场化运营提供依据
。与此同时 ，培育数据文化与专业人才队伍。在企业内部树立“用数据说话
、用数据决策、用数据管理 、用数据创新 ”的文化 。

　　二是夯实技术基础设施
，筑牢可信流通底座
。一方面，加快建设行业级可信数据空间建设。鼓励能源、交通
、制造等领域的龙头央企联合上下游伙伴 ，共建基于统一标准和规则的行业可信数据空间 。推广应用隐私计算、区块链等技术
，确保数据在“可用不可见 、可控可计量
”的前提下高效流通
。另一方面，构建集约化算力服务体系。积极融入“东数西算”工程和全国一体化算力网络 。大型央企集团可建设内部算力池 ，并通过云服务方式向子公司和生态伙伴提供普惠
、低成本的算力支持
，降低创新门槛
。与此同时，加大对大数据、人工智能“根技术 ”的研发投入 ，打造自主可控的数据平台。推动数据中台向智能中台演进
，集成高质量数据集生产 、模型训练与部署能力，赋能业务场景 。

　　三是深化全场景融合应用 ，驱动业务价值倍增。一方面，实施“数据要素×”重点场景攻坚
。围绕研发设计
、生产运营、供应链管理 、客户服务
、绿色低碳等关键环节
，规划并实施一批“高价值、小切口
”的标杆场景应用。另一方面，继续推进“人工智能+”深度融合 。以高质量数据训练行业大模型和专用智能体
。将人工智能深度嵌入核心业务流程 ，实现从辅助决策到自动执行的跨越
，全面提升运营智能化水平。拓展数据驱动的新业态新模式 。鼓励央企基于数据资源开发标准化 、模块化的数据产品与服务（如数据报告
、分析模型、决策工具等），通过数据交易所或可信空间面向市场提供数据服务 ，开辟新的价值增长点
。

　　四是构建开放协同生态
，激发乘数效应。中央企业应充分发挥引领作用，推动形成“数据共享 、价值共创、风险共担 ”的开放生态 。深化产业链上下游数据协同
。以公共数据为牵引 ，主动
、合规地开放行业数据
，带动产业链中小企业协同发展。创新生态合作与利益共享机制 。与民营企业、科研机构建立“资源共建 、收益共享
、风险共担
”的合作模式
。主动开放集团内部成熟的数字技术平台、数据治理工具及行业知识库，为产业链上下游中小企业提供低成本 、轻量化的数字化转型解决方案 ，不断完善和健全生态协同治理与风险共担机制。

　　数据要素驱动中央企业高质量发展是一项系统工程
，需要多方协同推进 。建立跨部门协调机制，加强顶层设计与政策协同 ，为中央企业数据要素开发利用提供良好政策环境。通过持续深化改革创新，中央企业能够将海量数据资源转化为高质量发展的强大动能
，在建设世界一流企业的征程中迈出决定性步伐，为全面建设社会主义现代化国家作出新的更大贡献
。

　　（作者：杨继东系中国人民大学经济学院教授
、国有经济研究院副院长；袁军系国家数据发展研究院副院长；许余洁系联和金融数字经济研究所学术所长、首席经济学家）

（文章来源：经济参考报）