日前召开的中央经济工作会议提出，要大力推进新型工业化，发展数字经济，加快推动人工智能发展。打造生物制造、商业航天、低空经济等若干战略性新兴产业，开辟量子、生命科学等未来产业新赛道，广泛应用数智技术、绿色技术，加快传统产业转型升级。
数字经济是指以数据要素为核心资源，数字技术为主要驱动，基于数字化、网络化和智能化的经济活动形态。数据要素通过提高大数据分析和预测能力、优化资源配置与管理、促进绿色技术发展等引导全社会进行绿色变革，是新时代的又一重要经济增长点。
总体来看，数字化在推动产业结构绿色转型方面有四大功能。一是提供大数据分析和预测能力，帮助企业更好地了解资源利用情况、环境影响和市场需求，例如识别出环境友好型产品和服务的机会，优化资源配置，减少能源消耗和废弃物产生。二是通过数据分析，企业可以更好地了解资源的流动和利用情况，发现资源浪费和环境风险的问题，并采取相应的措施进行改进，还可以实现供应链的透明化和可追溯性，确保环境友好产品的供应链可持续性。三是通过大数据分析，企业可以发现环保技术和可持续解决方案，改进产品设计和生产流程，推动资源高效利用和环境污染的减少。四是促进市场需求的绿色变革，随着环保意识的增强和政府对环境保护的要求越来越高，消费者对绿色产品和服务的需求正在逐渐增加，数据要素深度赋能可以帮助企业捕捉这些市场机会，开发出符合绿色要求的产品和服务。
同时，我们也要看到，当前数字经济相关产业处于发展初期，在促进产业结构绿色转型方面存在一些不足。
首先，数字经济相关产业能耗较高。数字经济的快速发展带来了大规模的数据存储、处理和传输需求，这需要庞大的能源供应来支持。数据中心是支持云计算、大数据处理和在线服务的关键基础设施，通常需要大量的服务器和网络设备，而云计算和大数据处理需要大规模的计算资源和存储设备。这些设备在运行时会产生大量的热量，需要冷却系统来保持稳定的工作温度。而冷却系统通常消耗大量的能源，导致能耗增加。并且，数字经济的发展需要大量的数据传输和通信。互联网、移动通信和数据传输网络都需要消耗大量的电力来维持其运行和覆盖范围。
其次，传统产业数字化转型成本高。首先，企业数字化转型需要更新现有的技术基础设施、引入新的软件和硬件系统，以及培训员工来适应新的工作流程，导致较高的技术更新与培训成本。其次，数字化转型可能需要与供应商、合作伙伴和客户进行更紧密的协作和信息共享，进而引致供应链调整和整合成本。最后，数字化转型后的企业还需确保数据安全。数字化转型涉及大量的数据收集、存储和处理。确保数据的安全性和隐私保护可能需要额外的投资。
再次，数字经济赋能范围仍然不足。传统产业通常具有复杂的业务流程和传统的信息系统。将数字技术引入这些系统可能需要进行大规模的技术和系统集成工作。这可能涉及到与现有系统的兼容性、数据迁移、安全性等方面的问题。此外，一些欠发达地区的数字基础设施的建设和普及率相对较低，数字技能和知识的普及也相对较少。
对此，笔者有以下几方面的政策建议。第一，优化数据中心布局、改进设备及系统等措施提高能源效率，促进数字经济产业绿色发展。优化数据中心布局不仅可以减少冷却需求，降低能源消耗，还可以促进可再生能源的有效利用。例如，在冷气资源丰富的西部地区建设数据中心，利用自然气流进行替代性冷却。并且，西部地区还具有较好的风、光资源，通过与电力部门的配套更新，可以大幅度实现对传统能源的依赖并降低碳排放。此外，政府和监管机构可以加强对数字经济产业的环境监管，并制定相应的政策和标准，促使数据中心、云计算提供商、运营商等使用更加节能的服务器、优化设备配置、改善冷却系统效率等，以促进绿色和可持续的数字经济发展。
第二，加强数据基础设施建设及技术普及，强化数据隐私和安全保护，提高企业数字化转型积极性。政府可以加大对欠发达地区数据基础设施的投资力度，包括高速互联网、数据中心、云计算平台等。同时，加强对数据科学、人工智能、大数据分析等领域的人才培养和技能提升，为数据要素深度赋能当地企业提供基础性支持。此外，应加强数据隐私和安全的法律法规制度建设。
第三，推动数据共享和开放，促进不同部门、机构和企业之间的数据交流和合作。政府可以通过提供资金和税收优惠等激励措施，鼓励企业和研究机构在数据要素深度赋能方面进行创新研发。政府还可以建立创新支持平台和孵化器，提供技术支持和市场导向，帮助创新项目落地和成长。同时，通过建立数据共享平台、制定数据开放标准和政策，可以方便各部门和组织之间的数据共享和开放，进而鼓励数据要素的广泛使用和创新。
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