“数字经济”与“实体经济”如何融合创新

编者按

数字经济是融合性经济，有助于推动传统产业优化资源配置、调整产业结构、实现转型升级。进入二十一世纪，随着互联网技术的创新，主要国际组织和各国政府开始将政策重心转向数字经济，冀望促进产业创新、拉动经济增长。推动数字经济与实体经济融合创新，意味着以互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术对传统产业进行从生产要素到创新体系，从业态结构到组织形态，从发展理念到商业模式的全方位变革和突破。

当前，以数字化的知识和信息作为关键生产要素的数字经济引起了世界各国的广泛关注，成为全球经济复苏的新引擎，其关键在于以融合发展为契机，对实体经济特别是制造业产生支撑效应和引领作用。我国正面临制造业转型升级、提质增效的重要关口，推动制造业高质量发展，依托制造业全要素生产率提升来重塑实体经济核心竞争力、打造新时代新发展的新动能，是数字经济与实体经济融合发展的重大历史使命。

数字经济对应于传统经济，是全社会的数字化活动的经济总和，代表着农业经济、工业经济之后的新兴经济形态。实体经济对应于虚拟经济，一般指除金融服务业及其所有衍生投资、交易之外的国民经济活动总和。推动数字经济与实体经济融合发展，意味着以互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术对传统产业进行从生产要素到创新体系，从业态结构到组织形态，从发展理念到商业模式的全方位变革突破。

制造业一直是我国国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基，实现制造业高质量发展，是推动数字经济与实体经济融合发展的重要战略任务、主攻方向和关键突破口。

制造业是全球各国数字经济战略布局重点

全球主要国家和地区纷纷出台数字经济相关战略规划，利用数字化新技术、新应用对制造业进行全方位、全链条改造是其中的布局重点。

比如2016年12月，美国商务部设立数字经济顾问委员会，建议充分发挥数字化平台作用，利用大数据、区块链技术推动数据跨境流动，利用工业互联网推动制造业与互联网融合创新发展。

2017年3月，英国政府正式出台《英国数字化战略》，指出传统企业应充分利用云计算技术发展数字化业务，并将区块链技术应用到制造业等领域以带动数字化转型。欧盟先后发布《欧洲数字议程》《产业数字化规划》，着重指出将云计算、大数据技术嵌入到制造业生产服务流程之中，提升制造企业智能化水平。

我国数字经济支撑制造业高质量发展已取得一定成效。数字经济对制造业高质量发展的支撑作用既表现在运用新一代信息技术对研发、生产、物流、管理、服务等环节的改造提升，也体现为催生的新业态、新模式、新体系乃至新理念。2017年，我国高技术制造业增加值同比增长13.4%，比规模以上工业高出6.8个百分点。集成电路、新能源汽车、大型飞机、新材料、移动通信等领域取得一批标志性成果，传统制造业产品技术、工艺装备、能效环保水平全面提高，远程诊断、在线运维、个性化定制和供应链集成服务等制造业创新业态和模式大量涌现。

据初步统计，全国已有47.7%的制造企业在部分关键业务环节实现了信息化的全覆盖，比2012年提升了23.6%；我国智能制造试点示范项目的生产效率平均提升30%以上，运营成本平均降低20%左右。

数字经济与实体经济融合面临的问题

核心技术仍然掌握不足。在运用新一代信息技术赋能实体经济领域缺少长期的实践检验和经验沉淀，在赋能后如何获取价值创造方面仍在摸索前进，在传感器、芯片、控制器等核心元器件，设计开发工具、仿真测试工具、制造执行系统等工业软件，工业互联网、工业云、工业大数据等网络应用方面的核心技术实力和自主创新水平亟待提升，在标准、检测和服务体系方面急需加快建设完善。国内集成电路产业的生产制造技术落后国际领先水平约两代（36个月），国产基础软件对核心技术掌握不够深入，产品功能、用户体验、稳定性和成熟度等与国外主流产品仍存在一定差距，基础软件、核心工业软件的外资垄断程度较高。

融合程度有待提升。新一代信息技术企业与传统制造企业对融合的认知存在差异。大部分制造企业已实现从单一产品竞争向供应链竞争的转变，但很少有企业能够意识到在制造全生命周期产生的大量数据资源具有提升生产效率、降低成本损耗等战略价值，依然存在着重硬件轻软件、重制造轻服务、重规模轻质量的观念，企业间及内部部门间也缺乏数据互通的有效机制，数据价值难以有效挖掘利用。另一方面，大部分新一代信息技术企业虽然了解深度挖掘数据资源的重要性，但对制造企业的主要业务流程及工艺流程缺少掌握，难以准确、有效地满足制造企业的实际运营功能需求。

专业技能人才及跨界人才大量空缺。数字经济与以制造业为主体的实体经济融合发展在引发诸多组织、业态、模式变革的同时，也形成了大量新兴领域的人才需求，促使高素质人才的结构性短缺成为制约融合发展的关键瓶颈。当前，大多数人才分布在传统的产品研发和运营领域，深入掌握工业大数据采集与分析、先进制造流程及工艺优化、数字化战略管理、制造业全生命周期数据挖掘等领域专业技能人才的总量还是相对较少。同时，在互联网、大数据、人工智能等新兴领域，也严重缺乏深入了解传统制造业运作流程与关键环节，能够在细分垂直领域深度应用新一代信息技术进行数字化、网络化、智能化改造的跨界人才。

树立科学、系统的数字经济发展理念

笔者认为，推动数字经济与以制造业为主体的实体经济深度融合，需要研究设立科学性和积极性兼顾的考核评价方法，树立正确、科学、系统的数字经济发展理念：

研究提出数字经济支撑制造业高质量发展能力评价指标体系。应该组织专门研究团队，聘请国内制造业数字化、网络化、智能化升级改造领域资深专家，参考对标数字经济支撑制造业发展的国际先进案例和成功经验，围绕数字化研发、数字化创新、数字化制造、数字化管理、数字化服务等多个维度，立足于全要素生产率提升水平，综合制定一套完备、系统、权威的总体评价指标模型。根据电子信息、航空航天、汽车装备、机械制造、能源化工等制造业各行业的不同发展特点，研究制定相应的分行业评价指标模型，客观、全面、及时地反映我国各区域、各行业数字经济支撑制造企业高质量发展的能力水平。

依托工业互联网统筹部署“产业大脑”开放平台。应该引导并支持各骨干制造企业与互联网、大数据、人工智能的领军企业形成战略合作，以工业互联网的部署、连接及实施为导向，共建和推广“产业大脑”开放平台，完善制造业创新基础设施，集聚国内外顶尖创新人才及资源，攻克产业提质增效的核心关键环节，增强数字化、网络化、智能化解决方案供给能力，并着力引导和支持市场竞争力强、产业影响力大的平台成长为全国领先、全球一流。

积极开展跨界人才培育的教学试点示范工作。以前瞻性培育既具备数字化思维和能力，又熟悉制造业发展模式及流程的跨界人才为导向，在持续完善科技创新、成果转化等体制机制的同时，着眼长远、未雨绸缪，选择一批国内重点高校，开展互联网、大数据、人工智能等新兴学科的教学试点工作，以本科生教育为主，适度适时地向研究生教育延伸，并根据实践需要再向继续教育、成人教育、远程教育延伸，形成多层次、全方位、立体化的跨界人才教学培育体系。