數據驅動新質生產力發展的實踐路徑

新質生產力要實現能夠持續發展，離不開制度環境的優化以及人才紅利的釋放，需要構建起政府引導、市場主導、社會參與的多元共治生態。

隨著數字生態文明的興起，以往高投入且高消耗的傳統增長模式已難以持續，綠色低碳已然成為高質量發展的關鍵底色。數據作為一種新型生產要素，憑借強健的滲透性與實體產業深度融合，正催生出高科技、高效能的新質生產力。數字化為綠色轉型提供核心推動力，綠色化則對生產力發展投向起著決定性作用，二者憑借技術突破以及要素配置形成深度耦合。探討數據要素在綠色低碳視角下的驅動路徑，對破解資源環境約束、重塑產業競爭優勢有著關鍵的理論與實踐意義。

數據要素驅動綠色新質生產力發展的內在機理

數據要素借助精準感知以及實時分析，能夠打破傳統生產要素在時間與空間上出現的錯配以及低效狀況，成為提升綠色全要素生產率的關鍵核心動力。在傳統工業生產中，能源消耗和產出效率往往呈現非線性波動，因缺少精細化管理手段致使資源浪費現象較為嚴重。數據技術的參與，讓生產過程中的能耗、排放、物料流轉等信息實現了數字化映射。企業借助對海量異構數據的挖掘和處理，能夠構建起全生命周期的資源管理模型，從源頭減少無效投入以及過度排放。這種基于數據的智能決策機制，實際上是運用信息流對物質流與能量流進行優化，在降低單位產出碳排放強度實現了經濟效益與生態效益的雙重提升，符合新質生產力對高效能的內在需求。數據要素的高效配置不僅優化了單一環節，還帶動了整個產業鏈條的綠色協同，提升了產業系統的整體效率。

綠色低碳先進技術同數字技術深度融合，是促使產業結構朝著高端化、智能化以及綠色化方向轉型的關鍵動力。新質生產力的形成依靠顛覆性技術的突破，而人工智能、大數據、云計算等數字技術是當下極具活力的創新集群。這些技術為傳統高碳產業賦能時，不僅給予了工藝流程的革新，還催生了新的綠色產業形態。例如借助生成式人工智能大模型優化新材料研發路徑，研發人員能夠大幅縮短生物基材料替代石油基材料的周期；運用數字孿生技術在虛擬空間進行工業設計試錯，設計團隊能夠較大程度降低實體實驗的資源消耗。數字技術創新憑借改變產業的技術底座，推動產業鏈邏輯從單純的成本驅動轉變為價值驅動與創新驅動，奠定了新質生產力的綠色基礎。這種技術驅動的產業升級路徑，從根本上改變了傳統產業高碳鎖定的路徑依賴，引領產業向價值鏈高端攀升。

數據驅動帶來的影響不只是生產力方面的變革，更是生產關系的重塑，為綠色發展持續注入內生動力。在數字生態文明架構中，數據作為關鍵紐帶，將生產端、消費端以及治理端連接起來，打破了行業壁壘和信息孤島。平臺經濟、共享經濟等新模式出現，讓閑置資源能在更大范圍循環利用，重新構建了社會資源利用效率。同時，數據要素的流動性推動了綠色供應鏈協同管理，上下游企業能夠依據碳足跡數據實現協同減排。這種新型生產關系需要建立適應數字生產力的管理體制和治理機制，促使企業從被動應對環保監管轉變為主動追求綠色競爭力，從而在微觀主體層面激發發展新質生產力的積極性與創造性，形成能夠持續的綠色發展閉環。生產關系的適應性調整，保障了新質生產力在綠色低碳領域持續釋放活力，為經濟社會全面轉型提供制度與機制支撐。

綠色低碳視域下數據賦能面臨的現實困境

當前數據基礎設施的建設布局與綠色低碳發展的實際需求之間仍存在顯著的結構性矛盾。一方面，部分高耗能行業的數據采集終端覆蓋范圍不夠，底層感知設備缺少，使得碳排放、能源消耗等關鍵數據無法實時、準確地獲取。許多中小制造企業仍大量使用老式機械儀表，缺乏具備數字接口的智能裝備，高昂的智能化改造成本使其難以接入工業互聯網生態，形成了碳足跡鏈條上的數據盲區。另一方面，數據資源的完整性和顆粒度不能契合智能化分析的要求，算力中心等新型基礎設施自身承受著巨大的能耗壓力，若缺少綠色化調度，其本身就能夠變成新的碳源。不同設備廠商之間的數據協議標準不統一，導致工業現場存在大量無法互聯互通的數據孤島，難以形成全局性的能效優化方案。

在應用方面，通用大模型發展迅猛，但針對具體工業垂直領域的綠色化算法模型仍然稀缺，技術供給往往停留在通用層面，無法解決特定行業在復雜工況下的降碳痛點，致使數據技術在綠色轉型中的滲透率不高，應用場景呈現出碎片化、淺層化的特點，難以形成規模效應。缺乏針對特定高碳工藝流程的專業化數據集，使得人工智能模型難以在煉鋼、化工合成等核心場景中發揮深度優化的價值。基礎設施建設落后和應用場景開發不足這兩方面的制約，讓數據要素在綠色低碳領域的潛能沒能充分挖掘，阻礙了數實融合的深入發展。

盡管我國在數字經濟領域已取得長足進步，然而在支撐綠色低碳轉型的關鍵核心技術方面，依舊面臨技術瓶頸以及成熟度的限制。在硬件層面，如高端工業傳感器、精密控制芯片等關鍵元器件，對外依存程度較高，供應鏈的安全性與穩定性制約了能源、制造等重點領域的數字化改造進程。國產傳感器在高溫、高壓、強腐蝕等極端工業環境下的測量精度和使用壽命與國際先進水平仍有差距，難以滿足全天候碳排放監測的嚴苛要求。在軟件層面，工業軟件、操作系統以及針對復雜環境的碳核算算法存在欠缺，部分綠色低碳先進技術的國產化替代進程有待加快。碳足跡核算所需的底層背景數據庫往往面臨數據標準不一致、更新頻率不足等問題，導致計算結果的權威性和可比性受到國際市場的質疑。

DeepSeek等生成式人工智能技術在知識類任務中表現出色，不過在高精度、高可靠性的工業控制與能源調度場景中，其穩定性與可解釋性仍需加以驗證。國內工業控制系統在處理大規模并發數據沖擊時的穩定性仍需加強，尤其是在涉及電網調度等關鍵基礎設施的綠色化控制中，技術容錯率極低。技術成熟度的欠缺，致使諸多企業在推進數字化轉型與智能化改造時，面臨著高昂的試錯成本與技術風險，限制了新質生產力在綠色領域的深度釋放。核心技術的自主可控能力不足，成為數據驅動綠色發展路徑上的主要障礙，延緩了產業朝著綠色高端躍升的步伐。

數據要素在跨越部門、行業以及區域進行流通時，存在著不少壁壘，嚴重阻礙了其價值的充分釋放與綠色金融的精準滴灌。由于缺乏統一的碳排放數據標準和確權機制，企業內部的能耗數據難以轉化為能被市場認可的信用資產，數據壁壘現象在生態產業鏈和非生態產業鏈間廣泛存在。由于缺乏明確的數據資產確權法律框架，金融機構難以將企業的碳減排數據作為有效的抵質押物，導致企業的高綠色溢價與實際融資能力脫節。這種數據的不透明和不流通，致使綠色金融機構難以對企業的綠色低碳行為進行精準評估和風險定價，出現了資金端有資金卻無法投放、企業端缺錢難以轉型的困境。跨區域的數據流動受到行政區劃和部門利益的限制，使得能夠源生產地與消費地之間的碳排放數據難以實現實時對賬與清算。

盡管碳市場建設在不斷推進，然而碳資產的數字化核證、交易以及監管體系還不完善，虛假數據、重復計算等問題時常出現，降低了市場主體參與的積極性。現有的信用評級模型尚未完全納入碳表現指標，使得在綠色轉型中表現優異但財務指標暫時承壓的企業難以獲得匹配的信貸支持。制度供給的滯后，讓數據要素難以有效引導資本向綠色新質生產力領域聚集，要素流通機制的不健全，造成了綠色低碳轉型過程中資金鏈和數據鏈的脫節，削弱了金融工具對實體經濟綠色轉型的支持效能。

數據驅動綠色新質生產力發展的實踐路徑

推動新質生產力發展的首要途徑是深化數字技術與實體經濟的融合，借助技術攻關來解決行業痛點。相關部門和企業需關注能源、礦山、冶金等高碳領域，運用5G、人工智能、物聯網等技術進行智能化、綠色化改造。傳統高危行業存在安全風險高、效率低以及污染重的問題，僅靠設備更新難以解決根本問題。貴州六盤水發耳煤礦的實踐提供了有效范例，該礦井構建27個5G基站形成高速信息網，引入智能巡檢機器人替代人工進行高危作業，利用人工智能視頻監控系統實時捕捉隱患。

鋼鐵企業可以利用邊緣計算技術實時監測高爐內的溫度場與氣體成分，通過精準控制燃料與原料的配比，將噸鋼碳排放量降至最低，實現冶煉過程的極致能效管理。這一做法將千米深井下的煤炭資源高效運至地面，還依靠智能調控降低了能耗與風險，實現了從人力密集型經濟到智慧經濟的轉變。

行業應推廣這種問題導向與技術驅動相結合的模式，加快工業互聯網平臺建設，利用數字孿生技術優化生產工藝，使數據成為驅動產業綠色升級的核心系統。化工企業通過部署全流程的預測性維護系統，能夠提前識別設備故障征兆，避免因非計劃停機重啟造成的巨大能源浪費和污染物排放。示范標桿的建立能帶動整個行業的技術擴散，加速傳統產業集群的整體綠色提升，形成可復制的推廣經驗。

激活數據要素價值的重點在于打造安全、可信且高效的流通體系，突破數據壁壘，實現數據資源向資產的轉變、國家需借助區塊鏈、隱私計算等技術，搭建國家級以及區域級碳排放數據管理平臺，保障數據的真實性、不可篡改性及可追溯性。隱私計算技術實現了數據可用不可見，允許企業在不泄露商業秘密的前提下進行碳排放聯合建模，這種技術特性鼓勵了競爭性企業共享節能數據，共同訓練更精準的行業能耗基準模型。

基于此，相關機構要積極發展數字綠色金融，將企業無形的綠色行為轉化為有形的信用資產。數字金融不只是資金的輸送者，更是風險的識別器以及信用的放大器。借助構建企業碳賬戶體系，金融機構能夠借助大數據模型精確評估企業的減排潛力與經營風險，創新研發碳融貸、綠色債券等產品。建立跨部門的數據交換通道，將稅務、電力、環保等多維數據納入統一的信用評價模型，能夠大幅提升對企業綠色經營狀況畫像的準確度，降低綠色信貸的壞賬風險。

例如銀行機構將企業的實時能耗數據與產線運營數據進行交叉驗證，作為信貸審批的可靠依據，引導資本要素精準流入綠色低碳技術研發與應用領域。順暢的數據循環體系將有效降低全社會的交易成本，并為新質生產力提供有力的要素支撐。數據要素價值的順利釋放，是連接技術創新與資本市場的關鍵紐帶，能有效促進綠色經濟的資本積聚。

新質生產力的發展要求產業具備全球競爭力，而數據標準的統一是實現綠色貿易暢通的前提。面對歐盟碳邊境調節機制等國際綠色壁壘，國內亟須建立與國際接軌的碳足跡數據標準體系。企業需要積極對標ISO 14060系列等國際主流標準，建立嚴謹的碳披露制度，通過全生命周期評價方法量化產品環境影響，確保出口產品碳數據的合規性與可信度。相關部門應牽頭制定重點產品碳排放核算指南，推動行業協會與龍頭企業共同研制數據采集、傳輸與存儲的團體標準，解決碳數據碎片化與格式不兼容問題。建立跨境碳數據服務網關，為出口企業提供一站式的碳效認證與數據報送服務，降低因標準差異帶來的合規成本與貿易摩擦風險。

同時，主體應積極參與全球數字生態治理與碳排放標準制定，推動雙邊或多邊碳效評價互認。通過構建標準化的碳數據認證體系，企業能夠有效應對國際綠色貿易規則的挑戰，提升在全球價值鏈中的綠色話語權。積極參與產品種類規則的制定，將國內優勢工藝參數融入國際標準，能夠增強中國制造在全球綠色供應鏈中的話語權，避免被動接受不合理的碳關稅約束。標準化體系的建設不僅降低了跨國交易成本，更為中國綠色產品走向世界提供了通行證，拓展了新質生產力的國際市場空間。標準的統一與互認，是確保數據要素在全球范圍內高效配置、驅動新質生產力向外延伸的關鍵環節。

新質生產力要實現能夠持續發展，離不開制度環境的優化以及人才紅利的釋放，這需要構建起政府引導、市場主導、社會參與的多元共治生態。在政府層面，應當加快制定數字生態文明建設方面的法律法規，清晰明確數據產權歸屬、交易規則以及安全標準，消除企業在轉型過程中存在的不敢轉、不會轉的制度顧慮。建立健全綠色技術知識產權保護機制，嚴厲打擊侵權行為，能夠保障創新主體在數字化降碳研發中的合法權益，激發全社會的創新活力。教育部門要建立起適應新質生產力發展需求的人才培養體系，解決當前懂數字技術的人員缺乏綠色理念、懂綠色發展的人員缺乏數字技能的結構性矛盾。高校和職業院校需要優化學科設置，增設如數字能源、碳管理工程等交叉專業，積極推廣產教融合模式。科研機構可以設立碳中和跨學科實驗室，打破信息技術與環境科學之間的知識壁壘，培養具備系統思維的復合型工程技術專家。企業應建立高技能數字人才培育機制，鼓勵技術人員在生產一線探索數字化降碳方面的微創新。評價機制應將降碳績效納入技術人員晉升的核心指標，從薪酬激勵層面刺激員工進行綠色創新的內生動力，形成全員參與的綠色企業文化。推動制度創新以此理順生產關系，借助教育變革來充實人力資本，這是形成技術、資本、人才協同發力局面的基礎保障，也是保證數據驅動綠色低碳發展路徑能夠平穩、長遠發展的重要條件。人才與制度的雙輪驅動，將為綠色新質生產力的長遠發展提供軟實力方面的支撐，構建起支撐全面綠色轉型的社會基礎。

在雙重轉型的浪潮下，數據驅動新質生產力的發展成為實現高質量發展的戰略選擇。數據要素憑借優化資源配置以及重塑生產關系，能夠有效地激發綠色發展的內生動力。面對基礎設施以及技術方面存在的瓶頸，各方需要深化數字與實體經濟的融合，構建起可信的流通體系以及多元共治的生態。這一路徑的持續探索，對于打通數據向綠色資產轉化的通道、推動經濟社會發展全面綠色轉型有著深遠的價值。（作者單位 ：南陽科技職業學院）

（文章來源：《創意世界》2026年3月號）

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編校：苑寶平