学会声音 | 学会理事长沈坤荣:数实融合推动现代化产业体系建设的机制与路径

2025-06-26


数实融合推动现代化产业体系建设的机制与路径


▲沈坤荣

江苏省数字经济学会理事长、南京大学商学院教授、教育部长江学者特聘教授

周铃铃:南京大学商学院博士研究生


摘要:现代化产业体系是建设现代化强国的重要物质技术基础,也是培育和发展新质生产力的基本载体。数实融合顺应新一轮科技革命与产业变革引发的产业智能化、绿色化、融合化转型升级趋势,是推动现代化产业体系建设的重要力量。数实融合通过数据要素利用、数字技术赋能和网络效应发挥这三种存在有机联系的具体形式,赋能产业智能化、绿色化、融合化发展,促进产业体系的完整性、先进性、安全性,从而有效推动现代化产业体系建设。在以数实融合推进现代化产业体系的建设过程中,需要进一步健全促进实体经济和数字经济深度融合的制度体系,加快推进新型数字基础设施建设,更好发挥数据要素与数字技术对产业补短板锻长板布前沿的驱动作用,形成建设现代化产业体系合力。


关键词:数实融合;现代化产业体系;数字技术;数据要素;制度体系



引言



党的二十大报告提出了“建设现代化产业体系”的重要任务。2023年5月召开的二十届中央财经委员会第一次会议强调,“加快建设以实体经济为支撑的现代化产业体系”,“推进产业智能化、绿色化、融合化,建设具有完整性、先进性、安全性的现代化产业体系”,进一步明确了现代化产业体系建设的支撑点、切入点和落脚点。推动现代化产业体系建设已经成为现阶段经济工作的重点,中央经济工作会议将“以科技创新引领新质生产力发展,建设现代化产业体系”确定为2025年经济工作的重点任务。


现代化产业体系作为现代化经济体系的重要组成部分,既是推动经济高质量发展的关键力量,又是建设现代化强国的物质技术基础。当前,世界百年未有之大变局加速演进,国际政治经济格局变化呈现出日益复杂的趋势,全球产业链重组、供应链重塑和价值链重构不断深化,产业竞争已经成为大国博弈的重点领域,现代化产业体系是构筑竞争新优势、把握战略主动权的关键“胜负手”。作为全世界唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家,中国已建成世界上最为完整的产业体系,但从建设现代化产业体系的要求来看,仍存在一些亟待解决的问题:整体上处在全球产业链价值链的中低端,基础产业“大而不强、全而不精”;自主创新能力相对薄弱,部分产业领域关键核心技术受制于人;传统产业转型升级面临较大的内外部压力;产业融合发展范围不广、程度不深、水平不高;等等。


数字技术作为当前最重要最典型的通用技术,是创新最活跃、应用最广泛、辐射效应最大的技术领域。数字技术具有高技术含量和低环境成本的特点,不仅能够有效提高生产效率,还能减少资源浪费和环境污染。①数字技术的发展使数据得以突破规模性及可用性的限制②成为核心生产要素。数据作为生产要素发挥作用的核心机制是对其所承载信息的发掘与应用,不仅可以有效改善资本、劳动等其他生产要素的配置效率,还能促进新想法和知识的积累进而推动技术进步。③数据要素和数字技术共同推动全球范围内新一轮科技革命与产业变革浪潮,一方面驱动数字产业化创新与应用,另一方面又推动传统产业的数字化转型,数字经济由此成为全球经济增长的重要引擎。因此,促进数字经济与实体经济的深度融合,是推动现代化产业体系建设的重要力量。在此背景下,深入研究数实融合推动现代化产业体系建设的内在逻辑与实践路径,对中国在日益激烈的国际竞争中把握发展战略主动权,筑牢中国式现代化建设的物质技术基础有重要意义。



一、数实融合的内涵与具体形式



(一)数实融合的内涵


目前,理论界、产业界对数实融合这一概念尚未形成统一界定,主要分歧在于对数实融合中“数”的理解有所不同,“数”既可以被解读为“数字经济”也可以是“数字技术”。数字技术是各类数字化技术的集合,其本质是实现对各类信息进行识别、转化、存储、传播、分析和应用等功能。④数字技术主要包括大数据、区块链、云计算、人工智能等,具备“渗透性”“协同性”“替代性”三大技术—经济特征⑤,因此得以伴随技术的演进与突破在各个产业领域被广泛应用。数字经济是继农业经济、工业经济之后的一种主要经济形态,以数据为关键生产要素,以数字技术为核心驱动力量,以现代信息网络为重要载体,具体包括数字产业化、产业数字化、数字化治理和数据价值化四大部分。⑥从对数字技术、数字经济概念的分析可以看出,数字技术是数字经济在技术层面的核心驱动力。基于技术—经济范式的视角,数字经济是数字技术创新与应用,并向经济社会各领域渗透带动传统产业升级,引发社会制度适配性变革,最终形成技术—经济与社会—制度协同演变的过程。⑦


基于以上认识,数字技术与实体经济的融合更侧重于用数字技术赋能实体经济的高质量发展,而数字经济与实体经济的融合不仅包括数字技术在实体经济中的应用实践,还包括围绕数字技术应用派生出的一系列新服务、新模式、新业态对传统实体经济中各类微观主体的组织结构、管理模式和治理方式带来的巨大影响。⑧以数实融合推动现代化产业体系建设需要从技术、产业、企业的层面形成推动数字经济与实体经济深度融合的生态系统⑨,因此将数实融合理解为数字经济与实体经济融合更能完整反映现实产业活动⑩。由此,本文的后续讨论选择从数字经济与实体经济融合这一角度来理解数实融合。


(二)数实融合的具体形式


基于数实融合是数字经济与实体经济融合这一理解,可以引申出数实融合的三种具体形式:数据要素利用、数字技术赋能和网络效应发挥。


数据要素利用主要指通过对可用数据资源所承载信息的充分挖掘为各类决策提供支持。一方面,数据所承载的信息可以改善资本、劳动等其他生产要素的配置效率。⑪通过对历史数据的收集与分析,企业可以更好地安排生产经营进度,优化对原材料、中间品的管理,进而提升供应链整体效率。另一方面,数据作为用于预测的信息可以有效降低决策所面临的不确定性,⑫较为典型的应用有基于消费者的需求信息而实现的定制化产品及服务,实现产品及服务快速响应市场需求迭代创新。这一机制还有效提升了研发类创新活动的效率,例如在物质检测、药物研发及基因组学等领域通过深度学习的方式对大数据的复杂结构进行挖掘加速推进相关研究进展。⑬


数字技术赋能主要指在各类生产经营活动中对数字技术的有效利用。一方面,数字技术作为一类可以实现对数据所承载信息进行识别、转化、存储、传播、分析和应用的技术,数字技术的不断进步使各类数据资源在可用规模这一数量因素与即时性、完备性等多个质量维度上均有大幅提升,进而在提升微观运行效率层面发挥越来越重要的作用。⑭另一方面,数字技术在生产经营过程中的应用创造了以工业机器人为代表的智能化机器。智能化机器作为新工具不仅可以提高各类常规作业任务的效率,还更擅于处理危险性较高、工序相对复杂、容错率相对较低及传统生产方式难以完成的作业任务,从而提升生产经营整体效率。此外,数字技术的发展及产业化应用极大促进了不同行业产品和服务在内容与形式上的创新,进而重塑传统产业的发展格局,其中最具代表性的是文化产业。数字技术在进一步丰富文化产品形态和表现力的同时,大幅提升了文化产品的生产效率,使文化产品多元化生产、大规模复制、低成本跨时空流通成为可能⑮,有效突破文化产业作为传统服务业存在“鲍莫尔成本病”的困境。


网络效应发挥主要指数据要素利用和数字技术赋能逐渐突破传统的空间和边界限制,不同类型微观主体之间形成了广泛、密切和复杂的网络联系,进一步降低不同微观主体之间交流沟通的成本,其中较为典型的模式有消费互联网平台和产业互联网平台。消费互联网平台可以实现对个性化、复杂化、动态化需求场景下供给与需求的高效匹配,而产业互联网平台不仅可以实现单个企业内部不同部门与不同生产经营环节之间信息的高效流通进而提高企业各类决策的效率,还能通过跨企业、跨产业的延伸实现产业链供应链不同企业之间的价值协同,在更大范围、更高层次和更深程度上提高资源配置效率。⑯消费互联网平台和产业互联网平台在本质上都是收集、处理并传输各类经济活动信息的数字化基础设施,作为基础设施可以通过规模效应摊薄单个使用者在享受平台使用功能时的成本,随着平台使用者数量增多,其对使用者及其他使用者的使用价值会进一步增大,进而带动更大的规模效应。⑰

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图1 数实融合的具体形式及关系


在数实融合推进过程中,上述三种数实融合具体形式极少单独存在,较为普遍的是两种或三种形式综合,这是因为三种数实融合具体形式本身存在有机联系。根据数字技术的定义,数字技术的主要目的就是挖掘并利用数据所承载信息进而发挥数据要素的价值。在具体实践中,数据采集、存储、处理、分析过程都需要运用数字技术,因此数字技术是数据要素价值发挥的必要基础。数字技术的技术水平会直接影响数据要素利用的广度与深度,而数据要素利用的广度与深度是推动数据要素价值充分释放的重要考量,进一步释放数据要素价值是数字技术更新迭代的关键动力。进一步讲,数据作为用于预测的信息可以有效降低决策所面临的不确定性,在数字技术创新过程中运用相应的数据可以有效提升创新效率。因此,常见数实融合实践应至少存在两个基本驱动因素,即数据要素利用与数字技术赋能。数实融合是数字经济背景下发展方式的重要转变,评估发展方式转变预期收益是进行发展方式转变决策的一个基本考量。一方面,网络效应发挥的典型模式如产业互联网平台等本身就是数据要素利用和数字技术赋能进一步深化的结果。另一方面,以数字平台为代表的数字化基础设施可以通过发挥网络效应,在一定程度上降低单个主体获取数据要素和数字技术的成本,同时增加利用数据要素和数字技术转变发展方式的收益,对数据要素利用和数字技术赋能形成正反馈,为数实融合实践得以在更大范围内持续推进并不断深化提供动力。因此,只有数据要素利用、数字技术赋能和网络效应发挥三者协同配合才能推动数实融合向纵深发展。



二、数实融合推进现代化产业体系

建设的内在逻辑



现代化产业体系是中国式现代化理论体系中产业层面的一个概念。从政策概念演化的视角来看,“现代化产业体系”是产业现代化的概念与内涵不断发展的产物,折射出当前中国经济发展对产业结构转型升级的现实要求。⑱从学术概念发展的视角来看,关于现代化产业体系的内涵,现有研究主要从产业结构、产业特征、要素资源协同等不同视角进行阐释⑲,但尚未形成统一规范的定义。因此,本文将基于现阶段建设现代化产业体系的目标要求,即“推进产业智能化、绿色化、融合化,建设具有完整性、先进性、安全性的现代化产业体系”,分析数实融合推进现代化产业体系建设的内在逻辑。


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图2 数实融合推进现代化产业体系建设的内在逻辑


(一)数实融合赋能产业智能化发展


智能化是当前在全球范围内兴起的新一轮工业革命的重要特征,是指在信息化和数字化基础上通过应用人工智能等智能化技术和工业机器人等智能化设备提升各类生产经营活动效率。伴随数据要素、数字技术不断向实体经济的研发、生产、流通、销售等环节渗透,数实融合将在加快产业数字化转型的基础上推动产业智能化发展。


1.研发环节智能化


研发环节的智能化主要体现在创新范式和研发工具两个层面。以数据和数据关系驱动的创新范式已经成为数字时代的主要创新范式,能够最大程度获取数据、挖掘数据深度和广度、具有较强数据交互和共享能力的产业组织是重要的创新组织形态。⑳数实融合广度深度持续拓展的过程,既可以通过数据要素和数字技术在更多细分产业领域应用深化提高产业数据挖掘的深度和广度,又可以通过网络效应的发挥形成数据高效交互共享的产业组织。以人工智能模型为代表的智能化研发工具可以有效降低技术创新门槛,提高技术研发效率并节约研发成本。而智能化研发工具的开发需要大规模高质量的数据积累,当前针对细分产业领域的智能化研发工具的开发与应用均处在起步阶段,伴随数实融合向纵深推进所积累的各类产业场景数据将持续丰富,从而进一步推动智能化研发工具的开发与应用。


2.生产环节智能化


生产环节的智能化主要体现在生产设备智能化、生产模式智能化以及管理方法智能化三个层面。在推进数实融合的进程中,以工业机器人为代表的各类智能化生产设备逐渐渗透至不同的产业领域,这些智能化生产设备具备感知、分析、推理、决策、执行及自学等能力,在高效完成各类作业任务的同时还能在执行任务中不断优化自身性能。不同智能设备间的互联互通还可以有效降低不同生产环节间信息沟通成本,为智能化工厂、智能化产业链与供应链建设奠定基础。通过运用数字技术分析企业在经营过程中所积累的大量数据,企业可以更加准确地掌握市场需求,再结合具备高响应能力和高联通特征的智能化设备,实现个性化定制和柔性化生产。借助智能化生产设备,企业所采集生产环节数据的及时性、完整性和准确性将不断提升,由此形成的生产管理方法也将更加科学高效。


3.流通环节智能化


流通环节的智能化主要体现在更精准地匹配需求和更高效地进行服务两个层面。通过对历史销售和客户行为数据的采集与分析,企业可以更准确地了解客户偏好和行为模式,从而对客户的需求作出相应预测,进而更有针对性地推荐相关产品和服务,提高销售的成功率。数实融合推动各类智能化工具在流通环节广泛应用提升了流通环节的效率,例如,智慧物流系统在提高物流效率的同时可以降低物流的成本及损失,智能客服机器人可以突破时空限制与客户进行实时互动,快速解答客户的基本问题,智能结算系统可以提高结算速度,缩短结算过程的等待时间。与此同时,应用智能化工具可以更为精准地采集流通环节不同场景的数据,而这些数据又将进一步支撑营销策略的制定和服务流程的优化。


(二)数实融合赋能产业绿色化发展


21世纪以来,绿色低碳逐渐成为全球产业尤其是传统工业转型发展的重点方向。产业绿色化发展需要推动传统高耗能、高排放的粗放型生产模式向低碳、节能、高效的生产模式转变。具体到不同类别产业层面,数实融合主要通过推动传统产业绿色化转型和新兴产业和未来产业绿色低碳高起点发展两个途径赋能产业绿色化发展。


1.传统产业的绿色化转型


第一,数实融合通过对数据要素的应用可以有效提升各类研发创新活动的效率,便利传统产业生产技术和工艺流程向绿色低碳方向更新升级。第二,数实融合通过在传统产业中推广数字化生产方式,有效提高生产活动的资源利用效率并降低生产过程的能耗和排放。企业通过对生产流程中的各个环节数据的实时采集与分析可以精准掌握生产状态,及时发现不合理的资源浪费、能源消耗和污染排放情况并进行相应的设备检修、流程优化或技术改进。企业深入分析经营、销售过程中所积累的大量用户数据可以更为准确地把握市场需求和消费者偏好,进而实现对市场需求的有效预测和生产资源的科学配置。进一步,结合机器人等各类自动化、智能化设备的运用可以形成高度灵活的生产体系,能够迅速响应市场变化,从而减少因生产安排与市场需求不匹配导致的资源浪费。第三,数实融合通过创新产品及服务方式的途径可以进一步降低流通交易过程中的能耗与排放。例如,数字音乐、数字图书等数字产品以数字化形式存在,这类数字产品的普及推广可以对传统实体产品形成替代,从而降低因生产和销售传统实体产品而产生的大量能源消耗与污染排放。移动支付、在线会议、远程教育和医疗等新服务方式的诞生也有效降低了传统服务方式高度依赖面对面形式所造成的能源消耗。第四,环境监管部门可以应用数字化的监管方式提升对高能耗高排放企业的监管效率,倒逼高能耗高排放产业加快绿色化转型升级的步伐。


2.新兴产业和未来产业绿色低碳高起点发展


对于新能源、环保装备等属于绿色产业的新兴产业而言,数实融合一方面通过数据要素和数字技术应用提高产业创新活动的效率推动绿色低碳产业发展,另一方面通过加速传统产业绿色化转型步伐为绿色低碳产业发展提供广阔的市场空间。此外,因为绿色低碳是新兴产业壮大和未来产业培育所面临的前置约束,新兴产业和未来产业在发展初期也自然会将绿色低碳作为重要的方向。数实融合通过在新兴产业和未来产业中高水平应用数据要素和数字技术,帮助新兴产业和未来产业更好实现绿色低碳的发展要求。以算力产业为例,绿色数据中心建设与管理和算力资源的高效部署与智能调度都需要大规模场景数据和高水平数字技术作为支撑。数实融合作为当前催生新产业新业态新模式的重要途径,可以加速新兴产业和未来产业的发展壮大,提高具备绿色低碳特征的新兴产业和未来产业在全部产业中的占比。


(三)数实融合赋能产业融合化发展


产业融合发生的前提是不同产业之间具有共同的技术基础,推进数实融合使得数字技术在越来越多的产业得到深化应用,并在技术融合的基础上促进产品融合、市场融合进而赋能产业融合化发展。


1.技术融合


产业融合的基础是不同产业之间技术的融合。数字技术是新一轮科技革命与产业变革下最典型的通用目的技术(GPT),具有极为丰富的应用场景和广阔的发展空间。伴随数实融合持续推进,一方面以大数据、云计算、人工智能为代表的数字技术不断渗透到实体经济的各个产业领域,越来越多的产业具备共同的数字技术基础;另一方面不同产业间交流沟通的成本降低,便利不同产业间技术相互借鉴和融合产生新的技术解决方案,传统产业间的边界因此逐渐模糊。


2.产品融合


随着数实融合的广度和深度进一步拓展,数据要素和数字技术将在更为多元丰富的产品设计和生产场景中被广泛应用,从而涌现出越来越多具有融合化特征的新产品。第一,通过在传统产品中加入数字化和智能化模块,在不改变其核心功能的基础上使其成为具备智能化特征的新产品,例如智能空调、智能冰箱等智能家电。第二,基于智能化的理念对不同产品的功能加以整合形成具备复合功能的产品,例如智能手表不仅具备传统手表时间显示的功能,还能实现健康监测、运动记录等多种功能。第三,通过数字化技术可以打造出与传统产品及服务存在复杂互动关系的数字产品及服务,例如替代纸质图书的电子图书,革新博物馆展览方式加强受众与文物深度互动的数字博物馆,与线下传统诊疗具有互补融合关系的线上医疗。


3.市场融合


一方面,数实融合驱动技术融合和产品融合加速不同产业互相渗透形成新的市场需求和消费模式。例如智能化新能源汽车是汽车制造业、新能源产业、交通运输业和互联网产业加速渗透的成果,小米等互联网平台企业从研发智能手机到不断进军智能家居、智能电动汽车等产品领域,建构起属于自身的产品生态链。另一方面随着数实融合持续纵深推进特别是网络效应的发挥,构筑起各类便利互联互通的平台,越来越多不同的产品和服务得以通过同一平台提供给目标客户,这使得原先不同产品和服务分割的市场融合成一个综合性市场,进一步促进了市场融合。例如,美团平台在提供核心的餐饮外卖服务的同时,还提供团购美容美发、健身娱乐、维修家政等本地生活服务以及预定酒店机票火车票、租车打车等出行服务。


4.产业融合


伴随数据要素和数字技术在不同行业广泛渗透,不同产业间的界限越来越模糊,各种新兴产业生态逐步构建与完善,为推动产业融合化发展提供了更加广阔的空间和机遇。一方面,数实融合推动了传统产业之间以及新兴产业与传统产业的融合。例如,智能制造作为数实融合的典型有效推动了制造业和服务业的融合发展,智慧农业则通过数字技术赋能农业发展的方式使农业与物联网、大数据等新型产业间融合更加紧密。另一方面,数字技术发展及数字基础设施建设链接并赋能万物,极大降低了整个生产系统中信息交换成本。推进数实融合的过程也是以数据为基础的信息网络在不同产业间、供应链产业链不同环节间构建的过程,这一网络的构建将推动跨行业、跨领域的合作与创新,进而孕育出一系列新模式、新业态和新产业,形成紧密融合的产业生态。


(四)数实融合促进产业体系的完整性、先进性、安全性


数实融合在根本上推动数据要素、数字技术和平台组织向实体经济更深层次和更广领域渗透,进而赋能产业智能化、绿色化、融合化发展。产业智能化、绿色化发展将直接提高各类产业对数字技术和绿色技术这两类现今前沿技术的利用水平,产业融合化则将进一步促进不同产业技术之间的深度融合与协同创新,进而提升各类产业技术的研发及应用水平,而各类产业技术水平处于前沿状态正是现代化产业体系先进性的关键要义。与此同时,产业体系的先进性是产业体系完整性和安全性的重要基础,因此数实融合将有效推动具有完整性、先进性、安全性的现代化产业体系建设。


1.数实融合有利于促进产业体系的先进性


先进性是现代化产业体系的重要特征之一,是指产业体系中的各类产业技术水平处于前沿状态。㉑提升产业技术水平的根本途径在于技术创新及产业化应用。一方面,数实融合通过对数据要素和数字技术的应用不仅可以有效减少技术创新活动中所面临决策的不确定性,而且可以提高企业预测有用知识组合的精度㉒,从而提升单个创新主体的技术创新效率。进一步讲,数实融合还将通过网络效应在更多的创新主体之间建立起广泛链接,促进不同创新主体之间通过数据共享等途径进行协同创新提高技术创新效率,加快关键核心技术更新迭代步伐,缩小细分产业领域前沿技术与国际先进水平的差距。此外,数实融合还为产业技术创新提供了新方向,在数实融合的过程中衍生出的一系列例如工业机器人、自动驾驶等新兴融合技术领域已经成为全球科技竞争的新赛道。另一方面,推进数实融合向纵深发展的过程本身就是数字技术创新及产业化应用不断深入的过程。在推进数实融合纵深发展的过程中,可以孕育一大批新场景、新业态、新模式、新服务,为数字技术等先进技术的产业化应用提供广阔空间。此外,数实融合可以进一步提升技术创新成果与市场需求间的匹配度,通过分析生产、经营和销售过程中积累的大量数据,可以更准确把握市场需求和消费者偏好,在此基础上有针对性地进行技术创新,所形成的创新成果将具备更高的产业化应用价值。具体到不同类别的产业层面,一方面,数实融合通过在改造提升传统产业过程中不断深化数字技术、绿色技术等具备先进性特征技术的运用,全面提升传统产业的技术水平;另一方面,数实融合通过不断开拓数字技术尤其是先进前沿数字技术产业化应用场景,可以加速相关技术的市场化进而促进新兴产业壮大和未来产业培育。相较于传统产业,新兴产业和未来产业的科技含量相对较高,发展新兴产业和未来产业并提升其在产业体系中的占比,可以促进产业体系技术水平整体提升。


2.产业体系的先进性是产业体系的完整性、安全性的重要支撑


现代化产业体系的完整性与先进性间具有密切联系。现代化产业体系的完整性要求各类产业门类齐全、产业链条完整、产品品种丰富完备、零部件配套能力强,这就意味着缺乏先进性的产业体系很难保持完整性。一方面,产业技术水平是产业竞争力的关键基础。任一产业的技术水平若大幅落后全球产业技术前沿状态都极有可能在全球竞争中被排挤出市场。而产业链任一环节存在短板都将导致产业链供应链面临“卡链”“断链”“掉链”的风险。另一方面,随着前沿技术的不断演进及产业化应用,催生出一大批战略性新兴产业和未来产业,产业体系的完整性所包括的产业类别也将随之不断扩充。若缺乏对前沿产业技术的掌握以及对相应新兴产业和未来产业的发展,自然也就难以实现产业体系的完整性。因此,不具备先进性特征的产业体系即使可以在一段时间内保持相对完整,也会由于缺乏竞争力难以长期保持完整性。


现代化产业体系的安全性是在统筹产业发展和产业安全的前提下,保证产业体系的自主可控和安全可靠,这既需要依靠产业体系的先进性又离不开产业体系的完整性。产业体系安全性的根本在于实现关键核心技术的自主可控。只有不断提高产业技术自主创新及应用能力,减少关键技术、核心零部件及原材料的对外依赖,加速提升产业体系的先进性才能保证产业体系的安全性。当前全球产业链供应链加速重构,建设现代化产业体系面临的不稳定不确定因素较多。要保证产业体系的安全可靠,就必须在涉及国计民生和国家安全等重点产业领域充分布局,及时补齐产业链短板和空白,进一步巩固和强化产业体系的完整性。



三、数实融合推进现代化产业体系

建设的实践路径



(一)健全促进实体经济和数字经济深度融合的制度体系


第一,应强化财政政策、货币政策、科技政策和产业政策协调发力,加大对数实融合的政策支持力度。畅通财政政策和货币政策的传导渠道,加强宏观经济政策与科技政策和产业政策间的协调性,确保宏观经济政策适当向推进数实融合的重点产业领域及关键企业群体倾斜。增强科技政策和产业政策的协同性和互补性,加快科技成果转化和产业化应用体制机制改革创新,推动关键数字技术的技术创新与产业创新深度融合。


第二,应加快数据基础制度建设步伐,促进数据要素价值挖掘和利用。加强数据基础制度建设的学理性研究,在深刻理解数据要素特征的基础上,出台数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等重点领域政策文件并细化相关规则。科学鼓励有相对成熟数据产业实践和地方立法工作经验的地区在制定数据流通交易具体规则上先行先试。


第三,应完善数实融合复合型人才培养机制,营造促进数实深度融合的良好生态。在引导符合条件的高校增设适应数实融合发展所需的新兴专业的同时,鼓励高校依据数字技术创新和产业数字化、智能化升级的现实需要推动专业课程设置优化和人才培养方案改革,加强跨学科、跨院校和跨领域的人才培养合作。大力支持企业与高校联合开展产学研一体化人才培养项目,在数实融合具体应用场景中提升高校应用型、复合型人才培养质量,为深入推进数实融合提供智力保障。


(二)加快推进新型数字基础设施建设,奠定现代化产业体系建设基础


第一,应加快数据基础设施布局建设。适度超前布局数据存力和算力基础设施,进一步提升网络基础设施等数据传输设施供给水平,为数据跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务流通利用提供安全可靠的环境。加快提升公共数据开放平台运营能力,提高公共数据供给质量与使用效率,推动数据运营商等公共数据需求主体深度参与公共数据应用场景的挖掘,并推广一批具有示范意义的公共数据市场化运营成功案例。科学推进高质量数据交易平台建设,鼓励数据交易平台深入挖掘数据需求方的差异化需求,探索多元化交易形式和盈利方式,逐步对重复建设、功能重合、定位不清的数据交易平台进行整合优化。


第二,应协调推进传统算力基础设施转型升级和新型算力基础设施建设。加强算力设施节能降碳技术的研发与应用,有序推动传统算力基础设施绿色化升级,对于难以通过转型升级适应算力需求的“老旧小”数据中心应逐步关停。有序分类推进新型算力基础设施建设,在高效应对算力需求增长的同避免因供需不匹配导致的算力资源浪费。


第三,应加快推进国家算力网与电力网融合发展。加快发展风电和光伏等新能源发电,优化调整能源结构。加快数据中心、智算中心等算力基础设施建设进程,从全国一盘棋的角度出发科学布局算力基础设施。协同推进“西电东送”和“东数西算”工程,根据不同算力需求的具体场景,优化算力中心和电网节点的衔接,平衡“西电东送”的输送压力和“东数西算”的效能要求,提高电力与算力资源的综合利用效率。


第四,应大力支持以工业互联网平台为代表的产业互联网建设。鼓励各类企业尤其是重点行业领域企业在满足具体应用需求的前提下,优先选用具备关键基础能力的国产工业互联网平台产品及服务,重点发展一批面向特定行业的企业级工业互联网平台。加大对工业互联网平台企业发展的政策支持力度,鼓励工业互联网平台企业提升自身技术创新和模式创新能力,拓展数实融合的应用场景,为传统产业企业转型发展提供更多元化、更高质量的产品与服务。


(三)发挥数据要素与数字技术双轮驱动,推动产业补短板锻长板布前沿


第一,应进一步提高数字技术创新及产业应用水平。瞄准数字技术体系中的关键核心技术,汇聚国家实验室、高校、科研院所、企业等多方科技力量协同推进技术攻关。完善高校、科研院所科技成果转化机制和科研人员创新成果奖励机制,引导各类科研主体围绕产业发展的现实需要进行有组织科研。组建以企业为主体的创新联合体,鼓励龙头企业、链主企业、平台企业联合产业链上下游企业、高校及科研院所、金融机构等多方主体,聚集人才、技术、资金等要素,共同开展产业技术研发应用等创新活动。


第二,应加快传统产业数字化、智能化、绿色化转型步伐。支持以国有企业、平台企业为代表的大型企业在加大自身数字化、智能化、绿色化转型力度提升生产经营效率的同时,积极参与构建所在行业数字化、智能化、绿色化转型生态,通过向符合条件的中小微企业开放共享数据资源、技术平台、创新成果以及开展人员交流与培训等途径,带动行业内、产业链上下游企业共同加快转型升级步伐。针对中小企业在推进数字化、智能化、绿色化转型过程中普遍存在“缺方案、缺资金、缺技术”等问题,探索专项财政金融政策,鼓励有技术优势和转型经验的企业输出服务能力,为中小企业转型升级提供靶向扶持。


第三,应科学推进战略性新兴产业建设和未来产业培育。积极营造有利于耐心资本壮大的投资环境,为战略性新兴产业和未来产业的发展提供资金支持。设立政府引导基金,重点支持创投型企业对高端装备、人工智能等战略性新兴产业以及传统产业数字化转型项目的投资。引导金融机构开发适合战略性新兴产业和未来产业发展的金融产品与服务,满足产业内各类科创型企业不同成长阶段的资金需求。鼓励掌握先进数字技术等关键核心技术领域前沿技术的优质科技型企业在科创板上市。优化战略性新兴产业和未来产业的空间布局,引导各地区因地制宜推进战略新兴产业建设和未来产业培育。



注释



①Levinson A. Technology, international trade, and pollution from US manufacturing[J]. American economic review, 2009, 99(5): 2177-2192.

②基于数字经济背景,数据可理解为可供机读的电子化信息记录。数据作为数字经济时代记录信息的重要载体,其发挥作用的机制为对所承载信息的应用。在数据规模相对有限、数据所承载信息难以提取的情况下,数据并不具备成为核心生产要素的基础条件。数字技术的发展使数据突破规模性及可用性的限制。

③杨艳、王理、李雨佳、廖祖君.中国经济增长:数据要素的“双维驱动”[J].统计研究,2023(4).

④彭刚、朱莉、陈榕.SNA视角下我国数字经济生产核算问题研究[J].统计研究,2021(7).

⑤蔡跃洲、牛新星.中国数字经济增加值规模测算及结构分析[J].中国社会科学,2021(11).

⑥中国数字经济发展报告(2022年)[EB/OL].中国信息通信研究院网站,http://www.caict.ac.cn/kxyj/

qwfb/bps/202207/t20220708_405627.htm.

⑦李伟.数字经济发展的底层理论逻辑、发达国家战略部署及我国应对[J].中国软科学,2023(5).

⑧陈德球、胡晴.数字经济时代下的公司治理研究:范式创新与实践前沿[J].管理世界,2022(6).

⑨洪银兴、任保平.数字经济与实体经济深度融合的内涵和路径[J].中国工业经济,2023(2).

⑩何德旭、张昊、刘蕴霆.新型实体企业促进数实融合提升发展质量[J].中国工业经济,2024(2).

⑪徐翔、赵墨非.数据资本与经济增长路径[J].经济研究,2020(10).
⑫Farboodi M.,Veldkamp L.,A Growth Model of the Data Economy[R].Columbia Business School Working Paper,2020.

⑬Lecun Y.,Bengio Y.,Hinton G.,Deep Learning[J]. Nature,2015(521):436-444.

⑭蔡跃洲、马文君.数据要素对高质量发展影响与数据流动制约[J].数量经济技术经济研究,2021(3).

⑮江小涓.数字时代的技术与文化[J].中国社会科学,2021(8).

⑯李海舰、李燕.对经济新形态的认识:微观经济的视角[J].中国工业经济,2020(12).

⑰谢富胜、吴越、王生升.平台经济全球化的政治经济学分析[J].中国社会科学,2019(12).

⑱李娅、候建翔.现代化产业体系:从政策概念到理论建构[J].云南社会科学,2023(5).

⑲陈英武、孙文杰、张睿.“结构—特征—支撑”:一个分析现代化产业体系的新框架[J].经济学家,2023(4).

⑳江小涓、宫建霞、李秋甫.数据、数据关系与数字时代的创新范式[J].中国社会科学,2024(9).

㉑黄群慧、倪红福.科学把握现代化产业体系的基本特性[N].经济日报,2023-11-01.

㉒Agrawal A, Gans J, Goldfarb A. Prediction Machines, Updated and Expanded: The Simple Economics of Artificial Intelligence[M]. Harvard Business Press, 2022.


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