2026年3月，我国“十五五”规划纲要明确提出：“激活数据要素潜能”。党的二十届四中全会也在“十五五”经济社会高质量发展目标强调：经济增长保持在合理区间，全要素生产率稳步提升。而绿色全要素生产率（GTFP）作为贯彻落实新发展理念、推动高质量发展与生态文明建设协同共进的核心指标，是在传统全要素生产率基础上，统筹兼顾能源资源消耗、污染物排放、生态环境损害等非期望产出，既是衡量经济高质量发展核心标尺，又是衡量粗放向集约转型的核心标志，还是检验新质生产力培育、美丽中国建设成效的重要依据。

　　当前，作为提升绿色全要素生产率的重要引擎的生态环境大数据，依然存在统筹协同不足，数据壁垒根深蒂固，标准不一、质量低下、供给碎片化，平台支撑弱、智能水平低、算力不均衡，场景不深、赋能不足、与GTFP结合脱节，以及数据安全与隐私保护体系薄弱等重大短板。为此，有必要构建全国一体化生态环境大数据平台，加快推动生态环境治理体系和治理能力现代化、提升绿色全要素生产率，以促进实现我国经济绿色高质量发展。

　　生态环境大数据与绿色全要素生产率的辩证统一关系

　　全国一体化生态环境大数据与绿色全要素生产率是高质量绿色发展的辩证统一体，形成“数据赋能→效率提升→反哺数据→绿色发展”的互动循环。

　　一方面，生态环境大数据是提升绿色全要素生产率的核心数字引擎。传统模式下，企业排污、能源消耗存在信息盲区，易导致要素投入低效。而大数据依托实时监测、溯源分析与供需匹配，可实现能源、土地、水资源节约集约利用，降低单位产出能耗与污染排放，直接提升绿色技术效率。通过海量环境数据挖掘，为低碳、循环、污染治理技术突破提供发展方向，加快推进生态、循环、清洁生产，碳捕获、智能环保等技术迭代升级，进而为绿色技术提供中试与应用场景，释放大数据实现精准治污、科学治污效能，将传统“末端治理”转为全周期智慧治理。同时，生态环境大数据通过打破信息壁垒、降低绿色发展成本，实现环境信息全域共享，降低企业寻租空间与规制套利，减少企业治污、政府监管、科研创新的信息成本与交易成本，让资本、技术等要素向绿色生态领域集聚，进一步提升绿色生产效率，直接推动绿色全要素生产率持续增长。

　　另一方面，绿色全要素生产率提升为全国一体化生态环境大数据建设提供了明确的效率导向与价值目标。但GTFP提升与全国一体化生态环境大数据建设并非单向赋能，两者呈现目标导向与工具支撑的辩证统一。GTFP提升为全国一体化生态环境大数据建设提供了纲举目张的方向指引、需求牵引和成效引领，确保大数据建设不偏离绿色发展核心轨道。

　　其一，GTFP 明确了大数据建设的核心使命与方向指引。GTFP兼顾经济产出与生态约束、资源环境配置效率提升，明确了生态环境大数据建设重点领域，具体包括污染物精准量化、资源消耗动态监测、生态系统价值核算等。GTFP也可通过倒逼大数据平台整合产业、能源、环境、气象等多源数据，形成适配效率核算的全链条数据库，让大数据建设始终围绕提升绿色发展效率这一核心目标展开。

　　其二，GTFP明确了大数据建设的评价标准和需求牵引。GTFP要求生态环境大数据突破“区域分割、部门壁垒、应用烟囱、数据孤岛”等堵点，而这一需求的核心任务就是构建全国统一的数据底座和一体化平台，实现跨政域、跨区域、跨流域、跨层级、跨部门生态环境数据的标准化整合、实时共享，研发适配GTFP核算的数据大模型，明确大数据建设指标、建设规范、采集口径、数据质量检验机制、跨区域数据协同平台等，让大数据建设标准与需求清晰明确。

　　其三，GTFP明确了大数据建设的价值标准和成效引领。全国一体化生态环境大数据建设的终极价值在于切实推动绿色发展效率提升，而GTFP正是衡量这一价值的客观标尺。生态环境大数据建设是否精准有效，不仅取决于数据归集数量、平台运行效率，更需以GTFP提升幅度、绿色技术进步贡献率、资源环境配置效率优化程度等为核心价值标准。综上，绿色全要素生产率提升为全国一体化生态环境大数据建设提供了清晰的效率导向与价值目标，成为加快推动我国经济社会发展全面绿色转型的关键支撑。

　　与此相对的是，建设滞后的生态环境大数据与目标偏差的绿色全要素生产率之间，也可能形成双向掣肘。生态环境大数据建设深度不足，将显著制约绿色全要素生产率提升。当前一体化生态环境大数据仍存数据壁垒、质量不高、应用不深等短板；部门数据孤岛未完全打通，监测数据碎片化、标准化不足，导致数据要素价值难以释放；算法模型、算力支撑与专业人才短缺，大数据多停留在数据汇聚层面，预测、决策、溯源能力薄弱。例如，尽管近年云南洱海流域在水生态环境保护方面取得积极成效，但仍面临流域范围内监测感知覆盖不全、数据资源多部门分散管理、决策效率低下等现实挑战，进而制约了洱海流域生态环境保护的精准治理效能。上述短板直接影响绿色全要素生产率的提升，造成“数据沉睡、数据蛰伏、数据失眠”等怪象，使得相关要素资源无法有效转化为绿色发展动能。

　　生态环境大数据赋能提升绿色全要素生产率的现实路径

　　提高多源数据标准化处理能力，夯实GTFP核算的数据底座。数据壁垒、标准不一、数据源碎片化是制约GTFP精准核算核心堵点。因此，应着力推动数据从休眠资源转化为活化基因。一是，建议建立全国统一的生态环境数据标准体系，明确污染物排放、能源消耗、生态环境、气象国土等与GTFP核算相关的数据采集口径、质检机制、编码规则，统一格式标准，解决不同行业、不同部门数据“口径不一”问题。二是，依托全国一体化政务数据共享枢纽，推动环保、发改、水利、工信、气象等部门数据互通共享，打破跨政域、跨区域、跨流域、跨层级、跨部门数据壁垒，构建“生态大脑”平台，建立常态化数据共享机制，避免“数据孤岛”导致的GTFP核算偏差。三是，构建适应GTFP核算的产业链、生产链、价值链等全链数据库，分类归集原料、生产、流通、消费、废弃物各环节数据，实现数据一次采集、多方共享，确保GTFP核算所需数据的全面性、实时性与准确性，为精准衡量绿色全要素生产率提供数据支撑。

　　强化平台智慧化处理水平，提升GTFP导向的数据分析能力。要推动生态环境大数据平台从“数据汇聚”向“智慧赋能”转型，有效提升绿色全要素效率提升的数据分析能力，就必须解决平台支撑弱、智能水平低、算力不均衡等现实短板。一是，建议构建全国一体化生态环境大数据云平台，推动算力资源均衡配置，重点向中西部区域倾斜，破解算力分布不均问题，确保各地开展GTFP相关数据分析的智慧化水平。二是，开发GTFP提升的智能算法模型，尤其是污染溯源、能耗预测、低碳适配技术、GTFP动态核算等模型，为智慧决策提供科学依据，推动“末端治理”向“全周期智慧治理”转型。三是，推动数据处理、存储、分析的海量数据实时协同算力水平，实现生态环境问题的快速预警、精准治理，降低企业治污成本与政府监管成本，间接提升绿色生产效率。

　　深化拓展数据场景多元化应用，赋能数据与GTFP深度融合。当前，生态环境大数据依然存在应用场景单一、赋能不足与GTFP结合脱节等现实问题。一是，建议聚焦GTFP核心场景，打造创新多元化、差异化、精准化应用场景，重点覆盖低碳生产、污染治理、资源集约、生态产品价值核算等领域，推动数据赋能“生根发芽”“落地开花”。二是，依托平台大数据优势，为低碳技术、碳捕获、智能环保等绿色技术提供中试与应用场景，精准匹配企业绿色转型现实需求，引导企业加大绿色技术投入、激励绿色技术创新，提升绿色生产效率，推动产业向低碳、集约转型，有效带动GTFP稳步增长。三是，将GTFP提升幅度、污染物减排量、资源利用效率等指标纳入平台应用效果评价，建立“数据赋能-效果反馈”响应机制，优化场景设计及应用，确保数据赋能与GTFP有机深度融合。

　　健全长效协同制度保障体系，筑牢GTFP持续提升坚实支撑。为保障全国一体化生态环境大数据平台安全稳定运行，持续赋能支撑绿色全要素生产率提升，亟需破解数据安全、隐私保护、人才短缺、考核缺失”等堵点痛点。一是，建议完善数据安全与隐私保护体系，建立健全生态环境数据安全法律法规与管理制度，明确数据所有权、使用权、共享边界，强化数据加密、访问控制、数据脱敏等技术，防范数据泄露、泄密、滥用风险，确保数据平台安全运行。二是，推动“大数据+生态环境+GTFP”的复合型人才培养，强化创新政府、高校、企业、科研机构协同育人模式和路径，提升人才的数据分析、模型研发、GTFP核算等专业能力，解决复合人才短缺制约平台赋能的问题。三是，完善地方政府与相关部门、企业的考核评价机制，将GTFP提升水平、数据共享效率、场景赋能成效等纳入考核指标，引导各地、各部门、各主体主动推进大数据平台建设与应用，为GTFP持续提升提供长效支撑。

　　（铁燕 作者系西南政法大学人工智能法学院副教授；本文系国家社科基金“生态环境大数据主权安全与智慧化法律保护机制研究”[22BFX130]阶段性成果）