摘要:促进数字经济与实体经济深度融合要抢抓数据成为经济高质量发展的关键生产要素,数字产业化成为数字经济与实体经济深度融合基础,产业数字化成为数字经济与实体经济深度融合新动能的机遇,积极应对制约数实深度融合的体制机制障碍、数字技术短板、数字人才匮乏等挑战,统筹推进数字产业化与产业数字化协同发展,健全促进数字经济和实体经济深度融合制度,做好做优做强数字技术、数字人才工作,加速培育新质生产力。
关键词:促进数实深度融合；机遇；挑战；出路
针对新时代我国数字经济发展“大而不强、快而不优”等关键问题,党的二十届三中全会进一步强调要“健全促进实体经济和数字经济深度融合制度”。那么,当前我国促进数字经济与实体经济深度融合面临什么样的机遇和挑战?基于此,如何促进数字经济与实体经济深度融合?
一、新时代促进数字经济与实体经济深度融合的机遇
1.数据成为经济高质量发展的关键生产要素
当前,世界百年未有之大变局加速演进,互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等数字技术正在成为新旧动能转换、重组全球要素资源、构筑国家竞争新优势的核心要件。随着新一代数字技术的跨越式发展,数据成为经济高质量发展的关键生产要素。数字经济与实体经济融合发展(简称“数实融合”)围绕着数据采集、数据存储、数据管理、数据应用和数据传输等一系列技术的创新和突破,本质上是数据成为关键生产要素的形成过程。数据成为经济高质量发展的关键生产要素,为数实深度融合提供了数据流动的底层逻辑——“软件定义”、数据要素价值释放的平台支撑和数据要素价值倍增的新型产业生态系统。
2.数字产业化成为数字经济与实体经济深度融合的基础
数字产业化是数字经济和实体经济深度融合重要的技术来源和产业阵地。当前,我国数字核心产业发展迅速。2023年,我国数字产业化规模为10.09万亿元,占数字经济比重为18.7%,占GDP比重为8.01%(《中国数字经济发展研究报告》,2024)。但是,产业集群能级跃升迫在眉睫。推动人工智能、工业互联网、高端芯片、高端工业软件等战略性新兴产业集群发展,可以发挥专业化分工、产业间协同的作用,构建更为高效的创新链、产业链、供应链,有效降低创新研发投资成本,优化资源配置并促进生产要素合理流动,为数字经济和实体经济深度融合提供更为有力的基础保障。
3.产业数字化成为数字经济与实体经济深度融合的新动能
产业数字化通过数字技术创新促进实体经济转型升级,推动经济实现质量变革、效率变革和动力变革。2023年,我国产业数字化规模为43.84万亿元,占数字经济比重为81.3%,占GDP比重为34.77%(《中国数字经济发展研究报告》,2024)。近年来,工信部实施了一系列政策措施,推动产业互联网平台逐渐从概念走向落地,“综合性+特色型+专业性”产业互联网平台赋能体系初具规模,有效地支撑了制造、能源、矿业、电力等产业的数字化转型,有力地促进了产业数字化转型。产业数字化带来全新的运行机制、创新体系、生产方式与商业模式,为数字经济与实体经济的深度融合注入全新活力。
二、当前我国促进数字经济与实体经济深度融合的挑战
1.体制机制障碍
当前我国促进数实融合的最大挑战是促进实体经济和数字经济深度融合的体制机制不健全,正如有学者指出的:关键核心技术攻关的需求凝练和动态调整机制不健全,企业难以把自己真正的需求转化为科学问题,科学家也很难从企业中把问题凝炼出来,导致科技创新与产业实际需求相脱节(朱瑞博,2025)；全产业链协同创新的组织运行机制不健全,在组织协同创新的过程中,各利益主体往往因权责利划分不清晰而难以高效协同(沈滨,2024)；大中小企业融通发展的体制机制不健全,大型企业与中小微企业之间在数字技术普及率和实际应用效果上存在显著差异,数字鸿沟问题非常严重(魏良益等,2024)；配套法律法规和监管制度建设滞后,网络安全、数据安全形势日益严峻。
2.数字技术短板
我国在部分领域的数字技术存在明显的短板。比如算力指数,同美国还存在一定的差距。据《2023-2024全球计算力指数评估报告》,美国较上一周期增长5分达到85分(满分100分),我国仅增长2分至73分。这跟我国算力基础设施薄弱相关。截至2024年3月,美国的数据中心数量达到5381个(全球11800个),位居世界第一,相较之下,我国的数据中心数量仅有449个。实现算力的三大技术路线(超级计算机、云计算、边缘计算),美国均具有绝对优势。芯片领域,美国也遥遥领先我国。以图形处理器(GPU)、现场可编程逻辑门列阵(FPGA)和人工智能(AI)专用芯片等影响新一代人工智能创新的高端器件为例,GPU主要是由美国企业垄断,其中英伟达市场份额超过95%；FPGA部分,美国英特尔和赛灵思占有超过99%的市场份额；AI芯片部分,美国仍占据全球AI芯片80%以上市场份额。
3.数字人才匮乏
从现实来看,无论是数字技术领域的学者数量、人才吸引力,抑或制度性保障,都不能满足全面实现数实深度融合的需求。以人工智能行业为例,据2024年全球最具影响力人工智能学者分析报告,过去10年全球人工智能研究领域最具影响力的2000位学者,美国入选数为1079人,中国入选数为280人,中国入选人数仅为美国的25%。就人才吸引力而言,美国人工智能顶尖人才中,本科毕业院校来自中国的占27%,远超其他任何国家和地区。本科毕业于中国的顶级人工智能人才,留在中国和前往美国的分别是34%和近56%,而在美国修读研究生毕业的中国人才,留在美国的占88%,回到中国的只占10%。美国人工智能公司甚至国防部人工智能研究项目中,来自中国的人才均占有较高比例(王峥,2024)。
三、进一步全面促进数字经济与实体经济深度融合的出路
1.统筹推进数字产业化与产业数字化协同发展
数字产业化与产业数字化互为补充、辩证统一。促进数字经济和实体经济深度融合,必须统筹推进数字产业化与产业数字化协同发展,发挥数字产业化的支撑作用,增强产业数字化的反哺能力。进一步说,要加强顶层设计,完善治理机制。推进数字经济和实体经济深度融合的顶层设计应立足于解决实际问题,以建立前瞻性、实践可行性与效力持续性的制度体系为重要抓手。通过规则的修订、制度的革新、观念的引导,重塑与数字经济和实体经济深度融合发展进程相匹配的制度环境,建立并完善具有中国特色的促进数字经济和实体经济深度融合发展的数字产业化和产业数字化政策体系和治理框架。
2.健全促进数字经济和实体经济深度融合制度
进一步全面促进数字经济和实体经济深度融合,必须始终将破解促进数实经济深度融合的体制机制障碍摆在首位,努力做到以下几点:一是构建数据驱动的“关键核心技术协同攻关元宇宙平台”,建立健全数据驱动的跨部门、跨企业、跨区域的关键核心技术协同攻关的数字化信息平台；二是基于元宇宙平台重构关键核心技术协同攻关的新型举国体制；三是完善促进平台经济创新发展和大中小企业融通发展的体制机制,通过数实深度融合实现大中小企业之间的信息联通,形成基于大企业平台赋能、引领中小微企业的协同创新、融通发展的新模式；四是建立健全数据基础制度,加快完善数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权三大权利的归属认定、确权定价、市场交易、权益分配等细则。
3.做好做优做强数字技术、数字人才工作
第一,要以数字技术高水平自立自强为战略指引,设立“基础研究特区计划”,以整合研究力量、强化协同和联合攻关等形式,打造数字技术创新体系,在人工智能芯片、大模型算法、云平台、深度学习平台等制约我国数字技术发展的薄弱环节加强基础研究和关键核心技术攻关；第二,要以做好做优数字人才工作为战略指引,聚焦推进数实深度融合的重点领域和关键环节需求,将数字经济的综合型产业人才和5G、AI等应用领域的专项人才纳入高端引才计划,面向全球加快引进一批数字经济领域学科带头人、技术领军人和高级经营管理人才。同时,建立健全“新型劳动者”培养体系。一是建立有效的“数字技术+X”学科的人才培养模式,大力培育同时具备新一代数字技术素养和某一具体学科知识、专业能力和素质的复合型人才；二是健全长期有效的产学研教合作培养机制；三是建立不同专业学分的认定机制,形成“数字技术+X”复合专业培养新机制(周蓉等,2020)。
四、结语
新时代新征程,正确处理数字经济与实体经济相互依存、相互促进的辩证关系,准确把握全球新一轮科技革命和产业革命浪潮下数实融合发展的内在规律,系统总结全球和我国数字产业化和产业数字化统筹推进的实践经验,为数实深度融合切实提供健全的制度保障、强大的技术支撑、充足的人才储备,进一步拓展经济发展新空间,塑造发展新优势新动能,培育发展新质生产力。
参考文献:
朱瑞博.数字经济和实体经济深度融合的核心要义、制度障碍与体制机制创新[J].上海经济研究,2025(1).
安筱鹏.数字化转型的逻辑[M].北京:电子工业出版社,2019.
王峥.促进数字经济和实体经济深度融合[J].经济,2024(12).
魏良益,李琴.数字经济和实体经济融合发展路径研究——基于模糊集定性比较分析(fsQCA)方法[J].天府新论,2024(6).
【作者陈挺系湖南工学院马克思主义学院副教授；陈志伟系湖南工学院商学院本科生；本文系2024年湖南工学院大学生创新训练项目(项目编号:S202411528156)的阶段性研究成果。】
关键词:促进数实深度融合；机遇；挑战；出路
针对新时代我国数字经济发展“大而不强、快而不优”等关键问题,党的二十届三中全会进一步强调要“健全促进实体经济和数字经济深度融合制度”。那么,当前我国促进数字经济与实体经济深度融合面临什么样的机遇和挑战?基于此,如何促进数字经济与实体经济深度融合?
一、新时代促进数字经济与实体经济深度融合的机遇
1.数据成为经济高质量发展的关键生产要素
当前,世界百年未有之大变局加速演进,互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等数字技术正在成为新旧动能转换、重组全球要素资源、构筑国家竞争新优势的核心要件。随着新一代数字技术的跨越式发展,数据成为经济高质量发展的关键生产要素。数字经济与实体经济融合发展(简称“数实融合”)围绕着数据采集、数据存储、数据管理、数据应用和数据传输等一系列技术的创新和突破,本质上是数据成为关键生产要素的形成过程。数据成为经济高质量发展的关键生产要素,为数实深度融合提供了数据流动的底层逻辑——“软件定义”、数据要素价值释放的平台支撑和数据要素价值倍增的新型产业生态系统。
2.数字产业化成为数字经济与实体经济深度融合的基础
数字产业化是数字经济和实体经济深度融合重要的技术来源和产业阵地。当前,我国数字核心产业发展迅速。2023年,我国数字产业化规模为10.09万亿元,占数字经济比重为18.7%,占GDP比重为8.01%(《中国数字经济发展研究报告》,2024)。但是,产业集群能级跃升迫在眉睫。推动人工智能、工业互联网、高端芯片、高端工业软件等战略性新兴产业集群发展,可以发挥专业化分工、产业间协同的作用,构建更为高效的创新链、产业链、供应链,有效降低创新研发投资成本,优化资源配置并促进生产要素合理流动,为数字经济和实体经济深度融合提供更为有力的基础保障。
3.产业数字化成为数字经济与实体经济深度融合的新动能
产业数字化通过数字技术创新促进实体经济转型升级,推动经济实现质量变革、效率变革和动力变革。2023年,我国产业数字化规模为43.84万亿元,占数字经济比重为81.3%,占GDP比重为34.77%(《中国数字经济发展研究报告》,2024)。近年来,工信部实施了一系列政策措施,推动产业互联网平台逐渐从概念走向落地,“综合性+特色型+专业性”产业互联网平台赋能体系初具规模,有效地支撑了制造、能源、矿业、电力等产业的数字化转型,有力地促进了产业数字化转型。产业数字化带来全新的运行机制、创新体系、生产方式与商业模式,为数字经济与实体经济的深度融合注入全新活力。
二、当前我国促进数字经济与实体经济深度融合的挑战
1.体制机制障碍
当前我国促进数实融合的最大挑战是促进实体经济和数字经济深度融合的体制机制不健全,正如有学者指出的:关键核心技术攻关的需求凝练和动态调整机制不健全,企业难以把自己真正的需求转化为科学问题,科学家也很难从企业中把问题凝炼出来,导致科技创新与产业实际需求相脱节(朱瑞博,2025)；全产业链协同创新的组织运行机制不健全,在组织协同创新的过程中,各利益主体往往因权责利划分不清晰而难以高效协同(沈滨,2024)；大中小企业融通发展的体制机制不健全,大型企业与中小微企业之间在数字技术普及率和实际应用效果上存在显著差异,数字鸿沟问题非常严重(魏良益等,2024)；配套法律法规和监管制度建设滞后,网络安全、数据安全形势日益严峻。
2.数字技术短板
我国在部分领域的数字技术存在明显的短板。比如算力指数,同美国还存在一定的差距。据《2023-2024全球计算力指数评估报告》,美国较上一周期增长5分达到85分(满分100分),我国仅增长2分至73分。这跟我国算力基础设施薄弱相关。截至2024年3月,美国的数据中心数量达到5381个(全球11800个),位居世界第一,相较之下,我国的数据中心数量仅有449个。实现算力的三大技术路线(超级计算机、云计算、边缘计算),美国均具有绝对优势。芯片领域,美国也遥遥领先我国。以图形处理器(GPU)、现场可编程逻辑门列阵(FPGA)和人工智能(AI)专用芯片等影响新一代人工智能创新的高端器件为例,GPU主要是由美国企业垄断,其中英伟达市场份额超过95%；FPGA部分,美国英特尔和赛灵思占有超过99%的市场份额；AI芯片部分,美国仍占据全球AI芯片80%以上市场份额。
3.数字人才匮乏
从现实来看,无论是数字技术领域的学者数量、人才吸引力,抑或制度性保障,都不能满足全面实现数实深度融合的需求。以人工智能行业为例,据2024年全球最具影响力人工智能学者分析报告,过去10年全球人工智能研究领域最具影响力的2000位学者,美国入选数为1079人,中国入选数为280人,中国入选人数仅为美国的25%。就人才吸引力而言,美国人工智能顶尖人才中,本科毕业院校来自中国的占27%,远超其他任何国家和地区。本科毕业于中国的顶级人工智能人才,留在中国和前往美国的分别是34%和近56%,而在美国修读研究生毕业的中国人才,留在美国的占88%,回到中国的只占10%。美国人工智能公司甚至国防部人工智能研究项目中,来自中国的人才均占有较高比例(王峥,2024)。
三、进一步全面促进数字经济与实体经济深度融合的出路
1.统筹推进数字产业化与产业数字化协同发展
数字产业化与产业数字化互为补充、辩证统一。促进数字经济和实体经济深度融合,必须统筹推进数字产业化与产业数字化协同发展,发挥数字产业化的支撑作用,增强产业数字化的反哺能力。进一步说,要加强顶层设计,完善治理机制。推进数字经济和实体经济深度融合的顶层设计应立足于解决实际问题,以建立前瞻性、实践可行性与效力持续性的制度体系为重要抓手。通过规则的修订、制度的革新、观念的引导,重塑与数字经济和实体经济深度融合发展进程相匹配的制度环境,建立并完善具有中国特色的促进数字经济和实体经济深度融合发展的数字产业化和产业数字化政策体系和治理框架。
2.健全促进数字经济和实体经济深度融合制度
进一步全面促进数字经济和实体经济深度融合,必须始终将破解促进数实经济深度融合的体制机制障碍摆在首位,努力做到以下几点:一是构建数据驱动的“关键核心技术协同攻关元宇宙平台”,建立健全数据驱动的跨部门、跨企业、跨区域的关键核心技术协同攻关的数字化信息平台；二是基于元宇宙平台重构关键核心技术协同攻关的新型举国体制；三是完善促进平台经济创新发展和大中小企业融通发展的体制机制,通过数实深度融合实现大中小企业之间的信息联通,形成基于大企业平台赋能、引领中小微企业的协同创新、融通发展的新模式；四是建立健全数据基础制度,加快完善数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权三大权利的归属认定、确权定价、市场交易、权益分配等细则。
3.做好做优做强数字技术、数字人才工作
第一,要以数字技术高水平自立自强为战略指引,设立“基础研究特区计划”,以整合研究力量、强化协同和联合攻关等形式,打造数字技术创新体系,在人工智能芯片、大模型算法、云平台、深度学习平台等制约我国数字技术发展的薄弱环节加强基础研究和关键核心技术攻关；第二,要以做好做优数字人才工作为战略指引,聚焦推进数实深度融合的重点领域和关键环节需求,将数字经济的综合型产业人才和5G、AI等应用领域的专项人才纳入高端引才计划,面向全球加快引进一批数字经济领域学科带头人、技术领军人和高级经营管理人才。同时,建立健全“新型劳动者”培养体系。一是建立有效的“数字技术+X”学科的人才培养模式,大力培育同时具备新一代数字技术素养和某一具体学科知识、专业能力和素质的复合型人才；二是健全长期有效的产学研教合作培养机制；三是建立不同专业学分的认定机制,形成“数字技术+X”复合专业培养新机制(周蓉等,2020)。
四、结语
新时代新征程,正确处理数字经济与实体经济相互依存、相互促进的辩证关系,准确把握全球新一轮科技革命和产业革命浪潮下数实融合发展的内在规律,系统总结全球和我国数字产业化和产业数字化统筹推进的实践经验,为数实深度融合切实提供健全的制度保障、强大的技术支撑、充足的人才储备,进一步拓展经济发展新空间,塑造发展新优势新动能,培育发展新质生产力。
参考文献:
朱瑞博.数字经济和实体经济深度融合的核心要义、制度障碍与体制机制创新[J].上海经济研究,2025(1).
安筱鹏.数字化转型的逻辑[M].北京:电子工业出版社,2019.
王峥.促进数字经济和实体经济深度融合[J].经济,2024(12).
魏良益,李琴.数字经济和实体经济融合发展路径研究——基于模糊集定性比较分析(fsQCA)方法[J].天府新论,2024(6).
【作者陈挺系湖南工学院马克思主义学院副教授；陈志伟系湖南工学院商学院本科生；本文系2024年湖南工学院大学生创新训练项目(项目编号:S202411528156)的阶段性研究成果。】