在2025年国庆期间，人民日报连续八天发表了署名钟才文的重磅文章，从数据要素视角深入剖析了中国经济的跨越式发展与转型升级。这些文章强调了在党的领导下，通过数据要素市场化配置改革，企业如何把握政策机遇，实现数据资产化与AI融合，推动经济高质量发展。
全球视角下的中国经济跨越与蝶变
第一篇文章从全球视角出发，探讨了新时代中国经济的跨越与蝶变。在全球数字化浪潮的背景下，中国经济的转型离不开对数据这一新型生产要素的跨国流动和配置效率的分析。中国已经建立了坚实的数字基础设施，我国在用算力中心机架总规模达1085万标准机架，智能算力规模达788百亿亿次/秒（EFLOPS）；存力规模超过1680艾字节（EB），相比2023年增长约40%；已发布1509个大模型，在全球位居前列，这为参与全球竞争和实现跨越式发展提供了坚实的基础。
中国经济长期稳定发展的内在逻辑
第二篇文章深入解析了中国经济长期稳定发展的内在逻辑。文章指出，其中党的领导所提供的稳定锚作用在数据要素领域同样至关重要。它确保了我们在数据基础制度建设，如数据三权分置、公共数据授权运营、数据资产入表等创新性制度探索上能够保持战略定力，避免因政策展势而导致的数据市场碎片化，为数据要素的长期投入和价值释放提供了稳定的制度预期。
科学看待中国当前经济发展态势
第三篇文章客观分析了当前经济分化向好的态势。这种分化在数据要素市场表现的尤为明显。不同行业、不同区域在数据资源积累、数据处理能力、数据应用水平和数据战略思维上存在显著差异，这直接导致了企业深化改革和转型升级进程的快慢不一。文章引导我们科学看待这种由数据要素赋能水平不同而产生的温差，并指出需要通过改革发力和政策给力来弥合这一差距。
中国经济转型升级蕴含的重大机遇
中国经济转型升级蕴含重大机遇，第四篇文章为我们列出了一份详实的机遇清单，其中产业升级、科技创新等领域的发展的核心驱动力包括数据要素。我国每年培养的科学技术、工程和数学专业的毕业生超过500万人。这庞大的人才红利特别是工程师红利，是推动数据要素与人工智能等技术融合创新、攻克高质量数据标注、数据建模、数据场景化应用等关键环节的强大支撑。
中国经济高质量发展的确定性
第五篇文章强调了宏观政策的确定性在全球经济中的稀缺性，特别是在数据要素领域，这种确定性正体现在顶层设计的清晰与连贯上。从数据20条提出数据的三权分置，到财政部企业数据资源相关会计处理暂行功能正式实施，一套促进数据要素价值安全有序释放的制度体系正在不断完善，给市场吃了一颗定心丸。
中国研发的开放共赢性
第六篇文章明确回应了所谓的中国冲击论，指出中国发展带来的是巨大机遇而非冲击。在数据要素领域，这种开放共赢性表现为中国主动对接国际高标准经贸规则，持续优化营商环境，稳步扩大制度性开放。一个每年拥有近50万亿元社会消费品零售总额、约20万亿元进口额的庞大市场，其产生的海量数据资源和丰富的应用场景本身就是全球创新不可多得的试验场和增长级。
科学看待数据要素价值释放的过程
第七篇文章进一步深化了对当前经济态势的认知，它启示我们：数据要素价值的发挥并非一蹴而就，其价值释放过程同样存在快慢先后。我们不能因为部分数据应用场景未能立即见效就否定数据要素的整体战略价值，而应尊重其客观规律。持续投入，静待花开。
坚定相信中国经济未来
第八篇文章作为系列收官之作，强调了中国在数据要素市场化配置改革上的努力和取得的初步成果，展现了对中国经济特别是数字经济未来的坚定信心。文章指出，数据要素作为新型生产要素，其潜能的全面释放对于数字技术与制造业优势、市场优势的紧密结合至关重要。
为积极响应国家政策导向，把握数据要素价值释放的战略机遇，建议企业应将数据资产的盘点与治理提升至企业级战略工程，系统推进数据资产化、智能化与生态化建设，具体可从“三步走”战略着手，全面构建面向未来的核心竞争力。
第一步：全面盘点，夯实数据资产管理根基
数据资产化的前提是“心中有数”。企业应立即启动数据资产全面盘点工作，建立“从盘点到管理再到增值”的全链路管理体系。重点梳理以下关键内容：
权属清晰：明确哪些数据由企业合法拥有或控制，确保数据来源合规；
分布明确：厘清数据在各业务系统、部门及子公司中的存储与流转路径；
质量评估：对数据的完整性、准确性、时效性进行系统评估；
价值挖掘：识别高价值数据资产，评估其在业务优化、产品创新、市场拓展中的潜在商业价值；
外部协同：探索与政府公共数据体系的对接机制，争取合法授权使用公共数据资源。
通过建立动态更新的企业数据资产清单，企业将为响应国家财经政策、开展数据资产入表、融资质押、估值交易等提供坚实支撑，成为未来价值创造的“数字底座”。
第二步：以数据驱动，擘画AI融合转型蓝图
当前，国家正大力推动“人工智能+”行动，为企业数字化转型提供历史性契机。企业应以数据资产为基础，主动设计“AI+业务”融合转型战略，推动数据要素发挥“乘数效应”。建议企业从以下方面发力：
重构治理结构：将数据与AI能力嵌入战略决策、风险控制与绩效管理体系；
重塑业务流程：推动数据流与业务流深度融合，实现生产、运营、营销、服务等环节的智能化升级；
打造智能场景：利用AI技术实现智能决策、智能生产、智能客服等典型应用场景落地；
培育数字能力：建设数据中台与AI平台，提升组织的数据素养与技术应用能力。
通过数据与AI的深度融合，企业将实现从“经验驱动”向“数据驱动”的跃迁，构建智能化、敏捷化的新型组织形态。
第三步：共建生态，打造安全可信的数据流通体系
数据的价值在于流通与共享。国家正在积极推进“可信数据空间”建设，强调“数据可用不可见、原始数据不出域”的安全原则。企业应顺势而为，推动构建企业集团内部及产业链上下游的安全可信数据生态。具体举措包括：
建立信任机制：采用隐私计算、联邦学习、区块链等技术，保障数据在共享过程中的安全与合规；
完善治理框架：制定统一的数据标准、权责机制与合规流程，形成集团级数据治理体系；
发挥龙头作用：龙头企业应主动牵头，带动上下游企业共建数据共享平台，推动产业协同创新；
培育用数文化：通过培训与激励机制，让各子公司、业务部门“敢用数、会用数、用好数”，真正释放数据要素潜能。
数据资产化已不再是“是否做”的选择题，而是“如何做快、做实、做深”的必答题。企业唯有主动作为、系统布局，才能在新一轮科技革命与产业变革中抢占先机。建议各企业立即行动，以数据资产盘点为起点，以AI融合为引擎，以可信生态为保障，全面开启数据驱动的高质量发展新篇章。
未来，数据不仅是资产，更是生产力；不仅是资源，更是竞争力。让我们共同迎接“数据价值时代”的到来。
来源：部分内容来自网上社媒。
