摘要：数字经济有助于促进创新、降本增效、深化分工，为开辟发展新领域新赛道提供新机遇。应当看到，要素融合是数实融合的前提条件，通过深度改造生产函数不断创造融合新业态。技术融合是数实融合的重要内容，通过构筑数字化应用场景推动向纵深发展。物理融合是数实融合的关键载体，通过数字有机联接形成具有公共属性的基础设施。流程融合是数实融合的核心要义，通过生产系统数字化推动制造业转型升级。促进数字经济和实体经济深度融合，要积极营造推动数字经济持续健康发展的良好生态。一是加强科技创新引领，提升数字领域国际话语权。二是优化数字治理机制，促进科技向善服务实体经济。三是提升人力资本水平，促进就业适应技术变革。四是加快建设世界一流企业，支持生态型数字经济平台创新发展。

关键词：实体经济 深度融合 新业态 高质量发展

数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正逐渐成为改变未来产业形态、塑造全球竞争新优势的关键力量。二十大报告指出，加快发展数字经济，促进数字经济与实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。近年来，我国数字经济和实体经济融合程度不断提升，是市场需求拉动、科技创新驱动、数字产业推动、数字基础设施和人力资本支撑等共同作用的结果。

一、数字经济为开辟发展新领域新赛道提供新机遇

从促进创新看，旨在形成需求牵引的创新模式，进一步提升运营效率。新一轮科技革命和产业变革推动全球数字经济价值链加速重构，特别是大数据、云计算、人工智能、区块链等新技术不断迭代，量子计算、类脑计算等未来技术层出不穷，数字经济已成为依靠创新驱动推动经济增长的重要引擎。因此，必须牵住创新驱动的牛鼻子，把发展数字经济自主权牢牢掌握在自己手中，这有助于进一步增强产业链供应链韧性、提升数字经济价值创造力，朝着智能化、服务化、生态化方向发展。通过不断拓展数字技术边界，拓宽数智化应用场景，更好发挥科技创新的引领作用、产业链发展的牵引作用、数字化转型的赋能作用，才能真正将数字经济领域创新成果转化为制造业等实体经济提质增效的“创新红利”。

在降本增效方面，通过增加要素供给、降低交易成本，推动要素优化配置。数字经济高渗透性、高协同性特征促进要素匹配更有效率、更加精准，从而优化了各类要素资源配置。相较于传统精益生产，数字经济时代下的降本增效是通过数字技术价值新创造和数字技术赋能，进而推动工作流程、方法和制度整体改进，促使企业组织形态朝着网络化、扁平化、柔性化模式转变。一般而言，数字经济包括数字产业化和产业数字化两部分，在降本增效上体现各有侧重。数字产业化是新供给创造出来的新需求，这是将大数据作为新型生产要素参与要素供给的重要表现形式。产业数字化则侧重于改变生产组织方式，可能使产品的生产逐渐突破企业自身边界，不断提高全要素生产率。

在深化分工方面，不断催生工作新形态，推动产业向技术/资本密集型升级。数字经济不能完全脱离实体经济而存在，与实体经济融合发展是深化产业分工的重要前提。随着数字经济蓬勃发展，与数字技术相关的新职业越来越多，且经过长期实践发展逐步定型，意味着数字产业领域进入到深度分工阶段。中国信息通信研究院2021年发布《数字经济就业影响研究报告》指出，数字产业化领域招聘岗位占总招聘数量的32.6%，占总招聘人数比重为24.2%。到2025年，数字经济带动就业人数将达到3.79亿人。从国家职业分类大典统计看，技术和资本密集型特点在数字化变革趋势下逐渐显现，对从业人员的教育背景、技术能力等提出较高要求，领军型人才和团队对数字经济产业发展至关重要。

二、促进数实融合需要把握好几个方面

要素融合是数实融合的前提条件，通过深度改造生产函数不断创造融合新业态。生产活动的开展需要生产要素投入，而早期生产活动主要依靠土地、劳动力等生产要素。随着数字经济和实体经济融合逐步从消费领域转向生产领域，数据与其他生产要素的融合变得更加重要，这取决于大数据、云计算、人工智能等新一代数字技术成熟和商业化应用程度。截至2021年底，全国软件业务年收入达9.6万亿元，工业互联网核心产业规模超过1万亿元，大数据产业规模达1.3万亿元。数据对于包括制造业在内的国民经济各行业创造的价值越来越重要，并深刻影响着生产函数的实际效用。但同时也应看到，不同行业、不同区域、不同群体之间的数字化基础不同，发展差异明显，甚至有不断扩大趋势。因此，数据改造生产函数需要建立在已有数字化基础之上，从要素替代、效用倍增、性能提升、投入延展等方面逐步深化对数实融合的认识。

技术融合是数实融合的重要内容，通过构筑数字化应用场景推动向纵深发展。数字技术是应用牵引的技术形态，应用频率越多、范围越广、程度越深，数字技术发展水平也就越高。推动数实融合的有力结合点，就是要通过技术融合建立制造业应用场景与数字产业之间的联系，突破数字领域基础技术和关键共性技术，不断创造实体经济高质量发展新需求。长期来看，制造业通过数字化转型实现产业数字化，加速向数字化、网络化、智能化方向延伸拓展，软件定义、数据驱动、平台支撑、服务增值、智能主导的特征日趋明显。我国拥有超大规模市场优势，企业数字素养和应用技能普遍较高，对数字化应用需求旺盛，各类最前沿的技术难题、最广泛的数字需求、最丰富的数据资源、最多样的应用场景都集中在以制造业为代表的实体部门。把应用场景建立起来，新技术、新产品的落地验证和迭代升级就有了数字试验空间，由此可能会催生一批具有世界影响力和全球竞争力的数字产业和数字企业，为数字产品和服务提供新的可能。

物理融合是数实融合的关键载体，通过数字有机联接形成具有公共属性的基础设施。数字经济时代，5G基站、大数据中心、工业互联网等数字基础设施成为联通物理空间和虚拟世界的载体，推进跨行业跨界融合和互联互通。目前，我国近50个国民经济大类已与工业互联网展开融合，具备行业、区域影响力的工业互联网平台超过150个，重点平台工业设备连接数超过7900万台套，服务工业企业超过160万家，工业应用程序（APP）数量达到28万余个。通过与制造业、生产性服务部门深度融合，进而在新型基础设施、应用模式和工业生态上推动创新发展，实现对人、机、物、系统等全面连接。面向未来，工业元宇宙将成为数字经济和实体经济强交互、深融合的新载体，是复杂先进的新数字化工业经济系统和智能制造的“未来形态”。

流程融合是数实融合的核心要义，通过生产系统数字化推动制造业转型升级。数字经济时代，企业原有流程的运行模式正在发生巨大变化，构建信息化、自动化和智能化的端到端流程，由此驱动新一轮流程再造和优化。大型工业企业通过“业务协同+数据共享”的数字化流程促进高效协同，使得生产系统越来越具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能，真正做到以用户为中心。在此过程中，业务流程和管理流程贯通，同时与数据仓形成环流，最终以数字表达的主流程进一步对接所有子流程，推动生产系统一体化大协同。具有示范意义的“灯塔工厂”就是制造业数字化转型升级的重要一环，目前中国已有42家。制造业推动着智能化制造、个性化定制、网络化延伸、数字化管理新模式等加速普及，流程融合进入与数据、技术、物理融合相互促进的高质量发展新阶段。

三、积极为数实深度融合营造良好数字生态

加强科技创新引领，改善创新发展环境，提升数字领域国际话语权。当前及今后一个时期，要推进数字关键技术自主创新，加强基础研究和前沿科学探索，深化数字技术应用，着力解决核心技术自主创新能力不强、产业链创新链协同不够等问题，充分激发数字技术等综合优势和各类市场主体创新活力，在国际竞争中抢占先机。

一是不断提高数字技术基础研发能力，加强关键核心技术协同攻关。新形势下，基础创新不仅要加大专项研发投入，更依赖于跨学科交叉多元投入，把握颠覆式创新带来的供给创造需求新范式。围绕关键核心技术布局数字技术簇群创新生态体系，以技术簇群发展加速关键核心技术研发、以新技术涌现加速技术簇群内在融合。特别是要加快高端芯片、关键基础软件等领域研发突破和迭代应用，提升大数据通用技术水平，强化自主基础软硬件支撑能力，建设高水平产业共性技术平台。

二是探索组建数字技术创新联合体，用好超大规模市场和丰富应用场景优势。鼓励数字经济相关领域龙头企业牵头，联合产业链各环节核心企业、终端用户以及高校、科研院所组建以需求为导向的创新联合体，着力打造贯穿基础科研、芯片/设备研发、数字化及产业应用的产学研用一体化平台。同时，要坚持“以用促研、研用结合”，以海量数据应用促进我国数字技术模型迭代优化，加快完善以企业为主体、产学研用相结合的技术创新体系。

三是积极参与国际规则和标准制定，推广已成熟技术应用好做法。提升国际话语权的前提是在相关国际科技组织中主动作为，特别要主动参与信息通信、人工智能、智慧城市等数实融合重要领域的国际化标准和规则制定，推动自主开源框架、组件和工具研发。持续发挥世界互联网大会（乌镇峰会）的品牌效应，多维度、多层次展现数字经济与实体经济深度融合的精品案例，为深化全球数字发展倡议、全球数据安全倡议等国际共识贡献多业态场景及规则。

优化数字治理机制，实施常态敏捷监管，促进科技向善服务实体经济。当前及今后一个时期，数字治理要兼顾“基于数字化的治理”和“对数字化的治理”两个方面，以数据安全为底线、平台规范和算法优化为重点，着力解决隐私泄露、数据垄断、信息茧房，以及传统监管体制机制不适应等问题，最大限度保障数字经济发展的活力和秩序，推动数字经济更好服务和融入新发展格局。

一是探索数据高效利用机制，推动分级分类数据保护和使用。针对不同数据特性、不同数据主体、不同场景需求，开展数据权益（占有权、使用权、处置权等）确权。借鉴数据价值链理论，让参与数据要素价值创造各环节的市场主体获得数据共有权益，涉及数据组织方、风控服务方、算法提供方、数据加工方、算力提供方、质量评估方等主体。在确保数据安全可信、权属界定清晰的基础上，打通“政—企”数据双向流动通道，建立定价交易制度体系和流通平台，进一步完善数据交易市场、数字新基建和行业数据空间等数字基础平台。

二是构建多层次平台监管体系，寻找统筹发展与安全的精细治理结合点。有效监管超大型平台企业利用流量优势、跨边网络外部性等在跨界竞争中无序扩张行为，在促进平台经济健康发展的同时，规范其行为的合法性与合理性。特别是明确平台企业行为违法的判断基准，提高法律适用的可预测性与可操作性，尽快推出一批平台经济“红绿灯”案例。建立多元协同、跨域合作、专业互补的联合执法框架，探索以“场景应用”为抓手，运用风险、信用、科技等各类监管方式，重点推进“风险+信用”分级分类监管，创新实施场景化综合监管。

三是改进算法推荐机制及制度规制，健全反歧视法规和伦理规范。算法客观性预设会导致算法认知与算法伦理政治价值的深层次冲突。应按照《关于加强互联网信息服务算法综合治理的指导意见》《互联网信息服务算法推荐管理规定》等有关要求，积极推动算法监管进入全周期监管，从行为方式到技术本身，包括建立算法备案制度、算法安全评估制度、科技伦理审查制度、个人权利保护制度等。尤为重要的是，切实提升算法监管的技术水平和调查取证能力，同时加强机器学习算法认知过程的可解释性。

提升人力资本水平，促进就业适应技术变革，拓展新就业形态。当前及今后一个时期，人力资本提升既要发挥平台经济蓄水池作用，多渠道拓展增量、扩大就业有效空间，也要注重不同层次人力资本结构优化，不断培养数实融合的复合型人才，提升全民数字素养和技能，实现新型就业和新兴职业与数字素养、职业技能的深度融合。

一方面，依托数字技术赋予就业新动能，持续稳定和扩大就业。应深刻认识数字经济发展对我国劳动力市场带来的“双刃剑”作用，包括对就业的结构性替代甚至劳动力总量减少。从劳动力需求侧看，实行差异化就业政策，合理保障劳动力有序流动。比如，数字经济发达区域就业政策应侧重对第三产业数字化发展的就业创造与就业吸纳，并推动制造业数字化转型，进一步增强劳动力市场的灵活性。健全针对新就业形态劳动者的社会保障体系，重点关注社保缴费分摊、劳动权益维护、工作福利保障、摩擦性失业救济等。从劳动力供给侧看，适应数字化发展新趋势，加快培育数字化人才队伍。将数字素养和技能纳入教育体系，推动学科专业建设、教学内容与数字经济发展实际需求精准对接，探索设立数字重点学科技术研究基地平台。针对数字生态中的新型就业和新兴职业劳动力群体开展数字技能培训。与此同时，还要不断提高数字型、技术型岗位的工资待遇与社会认可度。

另一方面，发挥数实融合产业带动作用，分类挖掘人力资本潜力。要促进信息通信、人工智能等产业发展，推进数字产业化，逐步形成以先进技术为依托的数字产业链和数字产业集群。涉及的人才群体及方式包括：一是强化科学、技术、工程、数学人才战略布局，面向全球吸引顶尖技术人才。二是紧盯集成电路、网络安全、人工智能等数字产业领域“卡脖子”高端人才，积极开展相关国际科技合作。三是重视通晓数字技术和工业制造的双料复合型人才，开展大规模知识更新继续教育。四是实施卓越工程师计划，努力培养理想坚定、大师领航、专业导向、实践练兵的高水平数字化工程技术人才，达到“善于用数字化解决复杂工程问题”能力要求。

加快建设世界一流企业，支持生态型数字经济平台创新发展。当前及今后一个时期，要按照“补短板、锻长板、布前沿”的战略布局，鼓励加强关键核心技术研发，探索数字经济新业态新模式，放大数字产业集群效应，积极培育具有产业生态掌控能力的一流企业和行业领军企业，推动数字经济做强做优做大。

一方面，以央企数字化转型为抓手，进一步提升数字化支撑能力。通过数字化进一步夯实产业整体合作水平，带动相关产业链中的中小企业加快数字化转型。一是推进产品创新数字化、生产运营智能化、用户服务敏捷化、产业体系生态化，着力培育具有强大活力创造力的市场主体。二是聚焦人工智能、大数据、云计算等新兴数字产业，发挥数字龙头企业整体优势和产业多元化优势。三是围绕链接生态形成数字化共生能力，从平台建设、应用上云、板块融合、产业生态等维度构建产业数字化平台。

另一方面，以打造现代产业链“链长”为抓手，进一步提升数字技术原创能力。一是紧扣国家重大战略需求和产业发展瓶颈，加快关键核心技术攻关，着力构建“基础研究+技术攻关+成果产业化+科技金融+人才支撑”全过程创新生态链。二是加快5G、大数据中心、工业互联网等数字新型基础设施建设，不断提升对不确定性的快速响应能力，进而增加产业链供应链韧性。三是超前布局6G、未来网络、类脑智能、量子计算等未来科技前沿领域，吸引国内外开源项目与机构在北京、上海和粤港澳大湾区等国际科技创新中心落户，形成以公共平台、底层技术、龙头企业等为核心的数字技术创新生态。

中国国际发展知识中心 龙海波