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《中共中央關于進一步全面深化改革、推進中國式現代化的決定》指出：要“健全勞動、資本、土地、知識、技術、管理、數據等生產要素由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的機制”，“建設和運營國家數據基礎設施，促進數據共享”，并進一步就“健全促進實體經濟和數字經濟深度融合制度”“健全提升產業鏈供應鏈韌性和安全水平制度”作出重要部署。數據要素作為數字經濟時代新型的生產要素，能夠通過提升人工智能應用水平、提升公司治理水平和引導企業進行動態調整等途徑，對增強產業鏈韌性產生重要影響。

  通過增加數據要素投入，可以有效提升人工智能應用水平，進而增強產業鏈韌性。基于數據的泛在性和易獲取性，企業能獲取大量與其內部生產和外部運行網絡相關的數據，但數據本身并不具有價值，要使數據轉化為數據要素并發揮要素價值，就需要依賴基于人工智能整合的云計算、數據挖掘、區塊鏈等技術，將數據與人工智能技術相結合，從而有效挖掘、提取和利用大數據中呈現的規律信息，進一步優化內部生產和外部網絡運行算法。從外部生產網絡運行來看，核心企業擁有上游采購和下游銷售的大數據，對這些大數據波動背后規律的呈現和利用、對未來市場發展動向的預測以及對網絡薄弱鏈條和節點的實時洞悉，都需要基于具有大數據收集、分析和應用能力的人工智能來完成。從企業內部生產來看，只有企業擁有的數據要素與企業現有資產有效融合，才能更大限度發揮數據要素的自身價值和乘數效應，達到數據要素無形資產與有形資產的互補和融合，而這種融合主要基于人工智能應用，因此需要不斷提升人工智能應用水平。進一步地，基于大數據優化的人工智能應用，一方面能夠較為敏感地預測外部不確定性風險的沖擊，做到快速預警和處置，及時對產業鏈補鏈強鏈，從而提升核心節點企業的風險應對韌性；另一方面，當市場需求和供給發生重大變化時，企業基于人工智能的柔性化生產，能快速有效調節企業內部的生產流程，實現產能轉換，熨平庫存波動，從而有效提升產業鏈韌性。

  通過增加數據要素投入，可以有效提升公司治理水平，進而增強產業鏈韌性。數據要素對公司治理水平的提升主要體現在：首先，能夠改善委托代理問題。公司委托代理問題出現的一個重要原因是委托方和代理方的信息不對稱，造成與公司運行目標的不一致。傳統條件下，委托方對公司運行情況大多是通過經理人提供的財務報表等數據進行了解，對公司業務的具體運營相較于經理人處于信息劣勢的一方。此外，公司雖然可以提高招聘經理人的條件，以期聘用能力更強的經理人，但是經理人是否能夠有效處理公司特定業務，在公司運行中是否能夠作出與公司戰略相一致的決策，委托方依然難以進行有效監管。而基于數據要素投入的公司治理能夠有效破解這一問題。一方面，基于對公司運營活動數據的實時記錄，通過人工智能、大數據分析等技術，能夠有效監控公司業務活動走向，降低公司的監管成本和決策時滯，使公司控制層和管理層能夠及時調整公司運行策略，適應市場供求變化，提升對公司運行的監管和資源配置效率。另一方面，在基于數據的監督管理下，經理人的決策行為和決策后果被有效記錄，委托方能夠得到經理人行為的實時反饋，進而強化對經理人行為決策的監督，改善關于經理人能力及運營決策的信息不對稱，有效規制經理人行為，規避逆向選擇風險。其次，能夠實施個性化激勵機制。數據記錄了員工的工作績效，能夠通過數據記錄對員工進行有針對性的差別化激勵，減少甚至消除“平均效應”，在差別化激勵下激發員工的工作積極性，提高工作效率，更好實現效率與公平相兼顧、相促進、相統一。最后，公司治理水平的提升，對內能有效降低公司運行和監督、管理成本，提高公司運行效率；對外能夠將更多的資源應用于開發新客戶和供應商，維護客戶、供應商關系及監控生產運行網絡，提升生產網絡的穩定性和多元化，進而增強產業鏈韌性。

  通過增加數據要素投入，可以促進企業進行動態調整，進而增強產業鏈韌性。數據要素投入引導企業進行相應動態調整主要體現在：一是不同企業和企業的不同發展階段，均存在數據要素應用水平的差距。數據要素投入從平均效應來說能夠增強產業鏈韌性，但傳統企業要有效利用數據要素，首先需要進行數字化轉型，而數字化轉型的前期固定成本投入相對較高，且轉型技術相對復雜、周期長，因此從數據要素投入到數據要素價值釋放存在較大的成本投入，引致不同企業在數據要素應用方面存在差距。數據要素應用水平高的企業數據要素價值釋放更充分，對產業鏈韌性的提升作用更強，能持續擴大其市場份額，維護生產網絡穩定，在市場競爭中逐漸占據優勢地位，而數據要素應用滯后的企業市場份額則可能被擠壓，在市場競爭中逐漸處于劣勢地位，甚至被擠出。二是相較于傳統企業，數字化新興企業處于較高的數據要素利用優勢地位，雖然成立初期并不具有較大的市場份額，但是憑借強大的后發優勢，能通過較低的外部搜尋成本快速建立起供應商和客戶網絡，通過扁平高效的內部管理及較強的創新能力提升公司的生產運行效率，增強產業鏈韌性，從而快速進入到同類同行業市場中，并逐漸擴大其市場優勢。因此，在數據要素投入條件下，能有效利用數據要素釋放價值并增強產業鏈韌性的企業可以在激烈的市場中存活下來；數據要素利用水平低，且產業鏈韌性不強的企業則可能會被擠出市場；具有后發優勢的企業在數據要素賦能產業鏈韌性的前提下，則能在激烈的市場競爭中占有立足之地。總之，數據要素投入可以通過促進企業的動態調整來提升產業鏈韌性的整體水平。

  為此，應持續推動數據要素投入，充分發揮其增強產業鏈韌性的重要作用。一是加快數據要素的價值釋放。進一步提高人工智能的數據分析、智能生產和監管能力，提升企業對數據要素價值的利用水平，增強風險預測能力和外部沖擊抵抗力。二是充分發揮國家數據局的協調整合能力。在數字經濟背景下，數字要素市場整合能對數據要素流通及數據要素價值應用產生更大的乘數效應，因此需要進一步加強國家數據局的頂層設計職能，使地方數據平臺在框架內運行，統一相關規則和口徑，提升數據獲取和使用效率，進而增強數據要素對產業鏈韌性的促進效應。三是加快生產網絡節點的企業數字化轉型。在數據要素投入條件下，核心節點企業產業鏈韌性提升對上下游節點企業中數字化轉型水平高的企業的產業鏈韌性提升效應更強，因此需要加快節點企業數字化轉型，彌合上下游企業數字技術落差，擴大上下游產業鏈韌性一體化協同提升的企業覆蓋面，進而實現國家整體產業鏈韌性的穩固與提升。

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