【亿邦原创】2025年9月国家发改委数据局等部门联合印发了《关于加强数字经济创新型企业培育的若干措施》的文件。对培育数字经济创新型企业（以下简称“数创企业”）提出了多项强有力的支持政策措施，受到社会的多方面关注。许多企业提出如何开展相关创建工作的问题，对此，亿邦智库基于该文件提出的要求，结合国家高新技术企业培育认定的标准，就企业创建数字经济创新型企业的基本要求和方式，提出一些参考建议。
创建数创企业应具备的基本要求
在《关于加强数字经济创新型企业培育的若干措施》中对数创企业的培育已经做了基本的要求，虽然还没有出台相应的实施细则，但可以通过类比“国家高新技术企业”（简称“国高新”）的政策框架来分析应具备的基本要求。
国高新企业的认定核心主要围绕“技术”与“创新”，主要考察六个维度。即：一是所在领域要求，即企业所属技术领域必须在《国家重点支持的高新技术领域》目录内；二是拥有核心自主知识产权（如专利、软件著作权等），这是认定的硬性条件和关键指标；三是研发费用占销售收入的比例达到特定标准；四是科技人员占比，即从事研发和相关技术创新活动的科技人员占企业当年职工总数的比例不低于10%；五是通过对知识产权、科技成果转化能力、研发组织管理水平、企业成长性等进行综合评估；六是一定的财务要求，即企业申请认定前一年内未发生重大安全、重大质量事故或严重环境违法行为，连续保持一定的收入增长率是重要的加分项。等等。
数创企业的认定其核心要点在于从“技术要素”转向“数据要素”和“数据技术”，对企业从技术研发能力为主评转化为以数据治理能力和数据驱动创新力为核心的新型认定要求。
由此，根据《关于加强数字经济创新型企业培育的若干措施》的内容，结合相关分析，我们可得到数字经济创新型企业需要达到的一些基本标准：其一，是基础门槛标准，即要求所属领域是数字经济或数据产业。其中的一个参考标准是《数字经济及其核心产业统计分类》中的核心产业范畴。另一个参考标准是国家数据局曾推出《2025数据产业图谱》，里面明确列出了6大类31小类。而在经营与规模要求方面，基本要求是企业存续时间通常要求注册成立一年以上。财务健康情况的基本要求应申请前一年内未发生重大安全、质量、环保事故和严重失信行为。规模门槛可能会分级，设置不同梯度的认定标准，如“种子期”、“成长期”、“领军型”数创企业，对应不同的营收、员工人数等要求。
而对数创企业的核心能力标准，将集中在数据治理与数据驱动创新能力上来。这部分将有可能是认定标准的重中之重，体现国家对数字经济“新质生产力”内核的把握，以及数据要素运用的关键领域。
关键是数据治理与数据驱动创新能力
如前所述，对数创企业的核心能力标准，将集中在数据治理与数据驱动创新能力上来，而这主要体现在以下三个方面：
其一，是企业的数据治理能力。这主要体现为四个方面，即：一是制度与组织，看看企业是否建立完善的数据治理组织架构（如首席数据官CDO）、数据管理制度、数据分类分级标准、数据安全与隐私保护政策；二是数据管理成熟度，可能会参考国家标准《数据管理能力成熟度评估模型》（DCMM），要求企业达到一定等级（如2级或3级以上）；三是数据质量与标准化，即是否建立了数据质量监控和提升机制，数据是否具备可用性、准确性、一致性；四是数据安全与合规，即是否具备有效的数据安全防护能力，能否遵守《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等法律法规。
其二，是数据驱动创新力。这方面的标准主要表现为以下三个方面：一是数据资产化水平。譬如：数据资产是否“入表”，即企业是否按照《企业数据资源相关会计处理暂行规定》等政策，尝试或已经将数据资源确认为无形资产或存货，并在财务报表中体现。数据资产价值评估如何，是否具备对自身数据资产进行价值评估的能力和方法。二是数据技术创新与应用。譬如：技术上是否掌握并应用大数据、人工智能、区块链等前沿数字技术。企业核心产品或服务是否基于数据构建，或通过数据驱动实现了显著的商业模式创新。企业在研发、生产、供应链、营销、管理等环节，是否有成熟的数据分析、决策支持和自动化应用案例。三是数据驱动的产出与效益指标。譬如：数据业务收入占比，即企业通过数据直接或间接产生的营业收入占总收入的比例（类比国高企的高新技术产品收入占比）。是否形成基于数据的算法模型、软件著作权、数据专利等知识产权。或者是否通过数据应用，在提升运营效率、降低成本的量化指标。
其三，是数据生产、研发与人才支撑。在这方面与国高企类似，但侧重点不同。譬如，数据生产、研发投入占比可能会包括数据技术研发、高质量数据产品开发、数据要素交易流通等，占销售收入的比例。在数据人才占比上，要求专门从事数据管理、数据分析、算法工程等工作的数据人才占职工总数的比例（类比国高企的科技人员占比）。
给企业创建工作的参考建议
为了在未来能够顺利通过数创企业的认定，提升企业影响并获得相关政策红利支持，企业可以对标数创企业建设要求，结合自身发展的需要，基于四个基本工作内容进行系统性建设：
第一，要在战略层面应将数据提升至核心资产高度。企业高层需将数据驱动作为核心战略，明确数据在业务创新和竞争力构建中的核心地位。建立由高层挂帅的数据治理组织，统筹全公司的数据管理工作。
第二，在运营层面应系统性构建数据治理体系。对标DCMM，开展自评估与改进，找出短板，制定提升路径图。建立完善的数据采集、存储、整合、标准化流程。重点加强数据质量和元数据管理。梳理数据合规风险，建立覆盖数据全生命周期的安全防护和隐私保护体系。
第三，在创新层面则应大力培育数据驱动文化与能力。思考如何将内部数据能力封装成可对外服务的数据产品或解决方案，创造新的收入增长点。在业务流程中全面寻找数据应用的突破口，用数据优化决策、精准营销、预测性维护等，并注重量化其业务价值。积极将自研的算法、模型、数据处理流程申请软件著作权、专利，形成技术壁垒。开展数据资产登记确权形成数据产权。等等。
第四，要在财务与人才层面应做好量化准备。譬如，在财务上清晰核算与数据技术、数据要素相关的研发和流通投入，为未来的认定申报做好准备。积极学习并尝试进行数据资源的会计处理，走在政策实践的前列。制定数据人才引进和培养计划，建立与之匹配的薪酬和晋升体系，打造一支高水平的数据团队。
《关于加强数字经济创新型企业培育的若干措施》的出台，标志着我国对数字经济的扶持进入了精细化、深层次的新阶段。未来的数创企业认定，应是对企业“数据治理”能力和“数据驱动”创新力的一次全面检验。企业应立足将数据作为核心战略资产进行管理和运营，系统性地构建自身的数据竞争力，这样才能在政策的新浪潮中抢占先机，实现高质量发展。
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