数字经济和实体经济融合发展趋势及对策研究

樊自甫 肖文睿

摘 要：当前，数字经济正以前所未有的速度在全球范围内发展，成为世界各国重塑全球竞争力、抢占新一轮发展制高点的共同选择。与此同时，实体经济处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期，需要加快推动数字经济和实体经济融合发展，发挥数字经济在生产要素配置中的优化与集成作用，推动实体经济质量变革、效率变革和动力变革。文章以Web of Science核心合集数据库、CNKI期刊数据库来源数据为样本，借助CiteSpace可视化软件中关键词共现、关键词聚类、关键词时间线聚类的功能，对比分析国内外数字经济和实体经济融合领域的研究热点、研究主题、发展脉络，指出当前我国数字经济和实体经济融合发展中存在的主要问题，并提出了相应的融合发展对策建议。

关键词：

数字经济;实体经济;融合;CiteSpace;计量分析

中图分类号：F49

文献标识码：A

文章编号：1673-8268（2022）03-0087-10

数字经济和实体经济融合发展是指通过互联网、大数据、人工智能、物联网等新一代信息技术在传统产业中的融合应用，实现传统产业质量变革、效率变革和动力变革，其核心要义是以数字技术赋能为主线，推动传统行业数字化转型、智能化升级[1]。近年来，数字经济和实体经济融合发展受到党中央的高度重视。2017年，数字经济先后在政府工作报告和党的十九大报告中被提及[2]，2019年，习近平总书记在G20大阪峰会的数字经济特别会议上再次提出要促进数字经济和实体经济融合发展。数字经济和实体经济融合发展已成为构建现代化产业体系的迫切需要、新发展阶段经济高质量发展的动力源泉、提升国家竞争力的必然途径。随着数字经济和实体经济融合在我国发展中重要性的日渐凸显，其相关学术研究逐渐增多，主要集中在以下几个方面：一是理论研究[3-6]，二是实证研究[7-8]，三是数字技术与实体经济的融合发展[9-15]，四是数字经济对不同产业发展的影响[16-19]，但未曾有学者运用计量分析的方法对数字经济和实体经济融合研究的热点、发展趋势进行分析。

一、研究設计

（一）数据来源

本文的文献数据由国内与国外两部分组成。其中国外部分数据在Web of Science核心合集数据库中检索得到，选择主题为“digital economy（数字经济）”“real economy（实体经济）”，选择发表时间为“1999年至2020年”，得到269篇英文文献进行可视化分析。国内文献数据来源于中国知网，利用知网中高级检索功能，选择主题“数字经济”并含“实体经济”，选择类别为“期刊”，包含“SCI、EI、CSSCI、《中文核心期刊要目总览》、CSCD”检索期刊，考虑到互联网技术兴起时间以及与国外文献数据时间的对应，发表时间选择“1999年至2020年”，得到323篇文献，剔除英文文献及与研究明显不相关的内容，如新闻、期刊征稿信息等，得到297篇有效文献进行可视化分析。

（二）研究方法及CiteSpace设置

1.研究工具

目前，基于CiteSpace的文献计量分析被广泛运用于各个学科领域的定量分析，在中国知网输入“CiteSpace”关键词检索结果显示，截至2020年10月，相关论文数为5 023篇，但鲜有学者利用CiteSpace软件对数字经济与实体经济融合进行研究，故本文借助CiteSpace软件，利用关键词共现、关键词聚类、关键词时间线聚类的三个功能，其中关键词共现用以反映研究领域的热点，关键词聚类用以总结研究领域的主题，关键词时间线聚类用于反映研究领域的发展脉络。通过在CiteSpace软件中设置相关参数，得到相关知识图谱，对中外数字经济与实体经济融合领域的研究现状、热点及发展趋势进行定量分析。

2.CiteSpace设置

本文使用CiteSpace 5.5.R2，将国外Web of Science文献数据直接导入软件进行处理，国内中国知网文献数据首先以Refworks格式导出，再使用软件的数据转换功能，得到可处理数据。然后，对CiteSpace软件相关参数设置如下：时间分隔（time Slice）模块，选择时间范围“19992020”;选择时间统计间隔（years Per Slice）为“1”;主题词来源（term source）模块，勾选标题（title）、摘要（abstract）、作者关键词（author keywords）和扩展关键词（keywords plus）;节点类型（node Types）模块，勾选关键词（keyword）。其余参数设置以默认设置为准。

二、中外数字经济和实体经济融合发展现状与热点分析

（一）中外数字经济和实体经济融合研究的文献量比较

1999年1月至2020年10月的中外数字经济和实体经济融合文献数量对比如图1所示。

从图1中可以看出，国内外数字经济和实体经济融合相关研究成果总体都呈上升趋势，大致可以分为两个阶段：一是萌芽阶段。1996年，“数字经济”概念第一次被提起;1999年，互联网技术开始兴起，但对数字经济及发展的研究在当时并未引起国内外学者的广泛关注。2010年，智能手机普及率越来越高、移动互联网飞速发展，数字经济发展步伐加快，数字经济对实体经济的影响日益显著，开始有少量国内外学者发表数字经济和实体经济融合的相关论文。二是迅速增长阶段。随着云计算、物联网、大数据、人工智能等数字技术发展及产业化进程的加快，数字经济进入加速发展期，成为全球各国关注的重点，由于国外数字技术发展相对较早，故国外对数字经济的研究比国内多。20132019年，数字经济和实体经济融合相关研究受到国外学者广泛关注。我国自2017年开始，“数字经济”成为政府报告、学术研究的高频词汇，数字经济进入快速发展期，数字经济和实体经济间的相互影响也日渐显著，数字经济和实体经济融合发展开始成为研究热点;2019年，“促进数字经济和实体经济融合发展”在政府会议与政府报告中被多次提及，国内相关研究成果呈现爆发式增长。当前，我国发展处于工业化后期，受环境与资源的约束，经济增长模式急需改变，数字经济和实体经济的融合发展成为促进实体经济从数量型增长模式转向质量型增长模式的必然途径，因而对数字经济的研究成为近几年学术研究热点，未来一段时期随着数字经济和实体经济融合发展的加速，势必将会出现更多的相关研究成果。

（二）关键词共现图谱

关键词是对整篇文献的高度概括与提炼，可体现一篇文献的核心内容，关键词共现是指不同的关键词出现在同一篇文献中，用来挖掘研究领域的热点[20]。通过选择CiteSpace软件“keyword”选项对国内外数字经济和实体经济融合领域的关键词共现情况进行可视化分析，结果如图2和图3所示。

圆形大小代表关键词出现的频率高低，节点间的连线代表关键词间的关联程度。

图2中共有节点365个、连线636条，网络密度为0.009 3，图3中共有节点258个、连线847条，网络密度为0.025 5，可见与国外相比，国内数字经济和实体经济融合研究领域之间的联系更为紧密。将关键词共现图谱（图2和图3）的“sum-mary table”导出，整理得到中外数字经济和实体经济融合研究中的高频性及中心性如表1所示。通过对比中外数字经济和实体经济融合研究的主题以及主题间的相关性，能够掌握国内外数字经济和实体经济融合研究的重点方向，为我国数字经济和实体经济的融合发展提供参考。

从表1中可以看出，国外研究关键词出现频次最多的除digital economy（数字经济）、real economy（实体经济）外，还有innovation（创新）、big data（大数据）、internet（互联网）、information（信息）、management（管理）、strategy（战略）等高频词汇，可以看出，国外在数字经济和实体经济融合的研究中重视对创新的探索，也说明了创新在两者融合发展中的重要性。中介中心度是CiteSpace分析中的重要指标，用于发现和衡量文献的重要性，中介中心度越高，表明该关键词在整个领域中的影响越大，从表1中可以看出，国外研究关键词中介中心度都不是很高，研究整体关联性不强，排名靠前的有innovation（创新）、big data（大数据）、impact（影响）、artificial intelligence（人工智能）、internet of thing （物联网）、model（模式）、manage-ment（管理）、strategy（战略），说明国外研究主要侧重于技术因素，更重视在微观角度探讨数字技术的快速发展对实体企业管理方式的转变、战略选择改变等的影响。在国内，除数字经济、实体经济外，还有人工智能、数字化转型、深度融合、工业互联网、高质量发展、大数据、智能制造、云计算等高频关键词，其中数字化转型、深度融合、智能制造高度相关，体现出“数字化转型”在数字经济和实体经济融合发展以及智能制造中的重要性。从中介中心度来看，金融普惠、数字化转型、工业互联网、人工智能、智能制造、云计算、高质量发展的中介中心度都在0.1以上或接近0.1，说明国内整体研究较为集中，受政策环境影响更大，研究角度更为宏观，且注重数字经济和实体经济的相互影响，在强调数字技术给实体经济带来影响的同时，重视实体经济如何更好地利用工业互联网、人工智能、云计算等数字技术进行数字化转型升级，加快发展智能制造，以实现经济的高质量发展。

（三）关键词聚类分析

关键词聚类分析是将研究领域中相似度较高的研究点进行归类，以得到更精炼的主题。在上文关键词共现操作的基础上，选择LLR聚类统计算法，K聚类划分标签，最终生成国内外数字经济和实体经济融合关键词聚类分析知识图谱如图4和图5所示[21]。

国内外图谱均符合模块值（Q值）大于0.3、平均轮廓值（S值）大于0.5的标准要求，聚类效果良好。

从图4和图5中可以发现，国外数字经济与实体经济融合领域研究主题主要分为六类，分别为#1 ict（信息通信技术）、#2 supply chain（供应链）、#3 artificial intelligence（人工智能）、#4 digital economy（数字经济）、#5 enterprise ontology（企业主体）和#6 entrepreneurship（创业精神）;国内主要分为七类，分别为#0数字经济、#1制造业转型升级、#2大数据产业、#3物联网、#4 gdp、#5数字化转型、#6智能制造。对比发现，国内外数字经济和实体经济融合领域研究主题的差异在于研究角度与研究侧重点有所不同，与上文关键词共现分析结果相似。

通过对国内各聚类标签下包含的重点关键词进行梳理，得到国内数字经济和实体经济融合聚类标签及主题关键词如表2所示。其中，#0、#2及#3反映了5G、云计算、大数据、区块链等数字技术对于数字经济和实体经济融合发展的重要性，关键词包括“数字安全管理”“云计算技术”“下一代互联网”等。#1、#5、#6反映了实体经济转型升级的重要性，特别是在现阶段，我国制造业的数字化转型发展是推动数字经济和实体经济融合发展的重点，关键词包括“先进制造业”“制造强国”“传统产业改造”等;#4反映了数字经济和实体经济融合在国民经济发展中的重要作用，是我国经济高质量发展的新动力、新路径，关键词包括“产业数字化”“数字产业化”“绿色经济发展”等。

（四）关键词时间线聚类

关键词时间线聚类分析可以反映在同一条时间线上每个聚类标签的关键词变化以及关键节点之间的联系，进而得到研究领域的发展脉络及未来发展趋势[22]。在前述关键词聚类分析知识图谱的基础上，选择软件“Timeline View”功能，生成国内外数字经济和实体经济融合关键词时间线分布图谱如图6和图7所示。

国外相关研究最早出现于2001年，国内出现于1999年，国内研究更为集中。对比图6和图7可以看出，从2010年开始，国外有关数字技术及其引发的实体经济商业模式、公司战略变革研究开始增多，在20162019年间迅速增加，研究热度持续升高[23-26]，从时间线上的关键词分布来看，未来几年研究可能集中在区块链、大数据等新兴技术上。从2014年开始，国内研究热度逐渐高涨，#1制造业转型升级、#5数字化转型、#6智能制造成为20192020年的研究新热点。可以看出，推进数字技术在传统产业中的应用是国内数字经济和实体经济融合发展的重要动力。从时间线关键词分布走势来看，国内未来研究发展趋勢大致为以下三点：一是新兴数字技术的创新发展;二是利用新兴技术推动传统产业转型升级变革;三是数字经济和实体经济融合促进经济高质量发展的内在机理及外在途径。

通过对国内外文献数据的关键词共现、关键词聚类、关键词时间线的对比分析可知，在有关数字经济和实体经济融合的研究中，由于国外数字产业发展相对较早，加上企业对数字化转型具有较好认识，国外研究总体上偏微观，更强调数字技术对实体经济企业升级发展的影响;国内研究偏宏观，强调数字经济和实体经济融合对国民经济发展的影响，分析论证数字化转型对传统产业高质量发展的作用机理，以及如何更好地发挥政府作用加快推动数字技术在实体经济中的应用。在国内外研究的高频词汇中，均可看出“工业互联网”“大数据”“区块链”[27]等新兴技术在数字经济和实体经济融合发展中的重要性，数字经济和实体经济的融合发展需要进一步加快数字技术的融合应用和工业互联网平台的建设应用。同时，结合国外研究热点，国内应多从企业层面关注数字经济和实体经济融合发展问题，如中小企业数字化转型认识动力不足、共性技术创新能力不强、资金保障存在瓶颈等，探索有效的解决方式。

三、我国数字经济和实体经济融合发展的主要问题及对策建议

从上述研究可知，国内外关于数字经济与实体经济融合的研究热度逐步升高，如何促进数字经济和实体经济融合成为未来抢占新一轮发展制高点、实现高质量发展的重大议题，为此，笔者在梳理国内外有关数字经济和实体经济融合发展文献的基础上，结合我国发展的实际情况，总结出当前我国数字经济和实体经济融合发展存在的主要问题，并针对存在的问题提出相应的对策建议[1]。

（一）数字经济和实体经济融合发展存在的主要问题

1.数字产业引擎带动作用不强

近年来，我国数字经济产业发展势头良好，但主要集中在电子信息制造业，而且存在产业链不长、市场占有率不高等问题[28]。由于数字产业基础偏弱，工业自动化控制系统及工业应用软件企业较少，导致研发设计、生产执行、产品全生命周期管理等领域的云化软件供给不足，建筑业、生物医疗、装备制造等行业数字化转型急需的系统集成能力较差，加上优质数字服务企业及龙头平台较为欠缺，影响了线上业态、线上服务、线上管理等新业态新模式发展，制约了物流、金融等服务业以及农业经营管理环节的数字化转型，一定程度上影响了数字经济对实体经济高质量发展的引擎带动作用的发挥，制约了数字经济与实体经济的融合发展。

2.融合发展不均衡、总体水平较低

近年来，我国电子信息、汽车等行业智能化改造的力度较大，但与国际发达国家相比仍有不少差距，中小企业智能化发展水平差距则更为明显。其他行业推进相对缓慢，数字技术与种植业、畜牧业、渔业产业融合不够充分，受建筑业产品的非标化、流动作业、野外作业等行业特点影响，大数据、云计算、人工智能、区块链等新一代信息技术或产品应用不足，旅游、医疗等线上规模仍然偏小，相当部分流通、餐饮、旅游等商户通过大数据、智能化对业务流程再造、利用互联网开展精准营销的意识和能力仍较为欠缺。除部分大型骨干企业外，大多中小企业对数字化转型认识不足，数字化转型意愿不强烈。

3.数据要素价值未能充分体现

当前，我国数据壁垒仍然存在，部分核心数据仍由各部门分别掌握，部门公共数据资源目录、分类分级管理制度及数据质量管控体系、安全可控的数据资源交付模式等尚未完全建立。政务数据和社会数据融合开发利用机制、政府数据资源开放平台同企业数据平台的对接仍相对滞后，数据在运行监测、预测预警、实时调度、辅助决策等方面的应用较少，数据整合与集成使用的效率和效益未能得到充分显现，特别是在建造行业，工程建造、基础设施和房屋管理数据的通道仍未打通，数据资源未能向终端延伸，数据要素的支撑作用未能得到充分发挥。

4.数字化转型技术创新能力不足

先进感知与测量、工业互联网安全等支撑数字经济与实体经济融合发展的关键性技术创新能力不强，对传统产业的数字化、智能化发展支撑力度不够，例如：数控机床、工业机器人、电子行业智能制造装备等整机板块种类不齐全，核心数控系统及零配件方面存在供给短板，影响了制造业的数字化、柔性化生产能力的提升。工业软件企业数量较少，缺乏具备较强系统解决方案供应能力的集成商和物联传感设备生产制造企业，工业智能化控制集成与工业应用软件开发等能力较弱，影响了制造业的数字化智能化转型，难以有效支撑企业实施基于数据的生产经营决策。

5.中高端人才供给较为短缺

数字人才结构性问题突出，现有人才政策过于偏重高端（鸿雁计划）和低端（信产招工），服务数字化转型的中端技术及管理人才的引进、落户、奖励等激励政策缺失，出现“两头不靠”现象。部分行业，特别是农业，存在年龄高、文化水平低下，互联网信息技术运用不熟练，对现代化农业生产认识不够等问题，既懂农业专业知识又懂数字技术的人才严重短缺。在制造业领域，工业自动化软硬件开发、数据开发利用以及人工智能、3D打印等新技术、新工艺研发领域的专业化人才偏少，信息化管理人才较为匮乏。

6.评价指标体系不健全

尽管对数字经济统计监测指标体系已有系列研究成果，但缺乏推动数字经济与实体经济融合发展的考核评价机制和具体量化的评价指标体系，特别是数字经济与传统产业融合分产业、分区域方面的研究仍有空缺，尚未建立起数字经济与传统产业融合发展的评价体系，对全国数字经济产业与行业融合发展创造的增加值动态监测和测算力度不够。由于不了解数字经济统计考核方法，考核指标体系不健全，造成在推动数字经济与实体经济融合发展中分不清方向、找不到重点的局面，影响了数字经济与实体经济的深度融合发展。

（二）推动数字经济和实体经济融合发展的对策建议

1.准确把握数字经济和实体经济在融合发展中的关系

准确把握数字经济和实体经济在融合发展中的关系。把握实体经济是根基、数字经济是引擎的融合发展总基调，两者之间为相互促进而非替代。数字经济特别是互联网、人工智能、大数据等数字技术的发展，有利于拓展數字技术在实体经济中的融合应用深度，进一步发挥数字技术在实体经济资源要素配置中的优化与集成作用，更好推动实体经济的数字化转型和智能化升级。

2.政府市场同时发力协同推进数字经济和实体经济融合发展

由于信息不对称、市场化程度不够等原因，在数字经济和实体经济融合发展初期，仍存在市场失灵和政府缺位的问题，需要更好地发挥政府作用，扩大数字化转型的公共服务供给，加快数字化转型促进中心建设，着力构建转型促进公共服务体系，破解中小企业“不会转”“不敢转”“不能转”的困境。与此同时，加速引进和培育一批数字化转型优质市场主体，扩大市场化服务供给。一是重点培育一批具备自主研发能力的实体经济数字化转型解决方案供应商;二是着力推动本地龙头企业裂变式发展，组建信息技术服务部门或企业，面向行业内企业提供数字化设计与虚拟仿真、检验检测认证、数字化转型解决方案设计等专业化服务;三是支持规划设计、咨询服务等机構延伸业务链条发展，开展咨询诊断服务和总集成总承包服务，鼓励信息技术服务企业发展智能制造系统集成业务。

3.以产业互联网建设应用为突破口推动实体经济数字化转型

一是加快工业互联网平台及标识解析体系建设，加速跨设备、跨系统、跨厂区、跨地区的互联互通，推动工业制造协同和产品全生命周期管理发展，提升生产制造服务体系的智能化水平。二是加快农业互联网及农（副）产品交易大数据平台建设，推动全市农业农村数据资源系统的业务协同，加快农业生产经营管理服务的数字化转型。三是加快建设建筑业互联网平台，推动工程建设领域业务、空间、过程等数据的融合，加快建筑业的数字化转型。四是抓好服务业在线平台建设，围绕金融、物流、商贸等重点细分行业打造一批具有全国影响力的互联网平台，加快服务业的网络化、平台化和智能化发展，提升服务效能。五是支持大型企业建设产业互联网平台，支持中小企业采用产业互联网平台提供的平台应用服务，通过“上云上平台”降低IT建设成本，优化管理能力，提升其数字化、网络化、智能化水平。

4.以数字化转型共性技术创新增强融合发展的内生动力

一是引导高校、企业、研究机构深度合作对接，联合共建数字化转型关键共性技术研发机构，围绕支柱产业积极开展大数据、云计算、人工智能、5G等新一代数字技术应用和集成创新。二是着力突破先进感知与测量等关键共性技术瓶颈，加快推动智能化装备等关键技术及系统的开发和应用。三是重点突破制造转型相关的工艺仿真软件、业务管理软件的研发瓶颈。四是加快研制智能制造设备，加强“卡脖子”关键零部件的研发。

5.做好数字经济和实体经济融合发展重点措施保障

一是加快数字经济类学科布局和专业建设，加大中高端专业化数字服务人才供给，加强企业人员职业培训，筑牢数字经济和实体经济融合发展人才根基[29]。二是加大财税支持力度，设立数字化转型专项基金，探索企业商业、知识价值信用贷款等创新模式，拓宽实体经济企业数字化转型贷款增信渠道。三是加快研究制定农业、制造业、服务业、建筑业与数字经济融合发展的统计指标及评价体系，定期对各地区数字经济和实体经济融合发展水平进行测度，找出差距，明确方向。四是将数字经济和实体经济融合发展纳入部门及各市考核范围，定期开展督促检查，在推进较好的地区和行业选择骨干企业，组织策划制造业数字化转型示范项目，探索数字化转型经验做法和解决方案，以典型引领带动全国数字经济和实体经济的融合发展。五是推进网络安全地方立法，强化5G、云计算、物联网、区块链、人工智能等新技术新应用的网络安全保障，为数字经济和实体经济融合发展保驾护航。

四、结 语

通过CiteSpace可视化对比分析，可以发现国内外学者对数字经济和实体经济融合的研究在文献数量、研究主题、发展历程等方面呈现出一定的联系和差异[30]。一是在文献数量方面，国内外文献数量的变化均由政策环境、技术环境和经济环境的变化所驱动，具有相同的变化趋势。二是在研究主题方面，国外研究主题相对分散，国内研究主题更为集中，主题间的关联性与承接性也更强，研究体系正在初步形成。三是在研究内容方面，国外研究侧重实体经济企业数字化转型的策略选择、技术创新及管理模式等问题，国内研究侧重数字经济和实体经济融合的影响机理、发展路径及政策体系等问题，国外研究更为微观。四是在发展历程方面，国内外研究都呈现快速上升的趋势，特别是近几年表现尤为明显，国外研究快速增长稍早，国内研究近期增长速度更快。预计未来一段时期内，国内外都将会涌现出更多的研究成果。针对当前我国数字经济和实体经济融合发展中存在的主要问题，本文提出了准确把握数字经济和实体经济在融合发展中的关系、政府市场同时发力协同推进数字经济和实体经济融合发展、以产业互联网建设应用为突破口推动实体经济数字化转型、以数字化转型共性技术创新增强融合发展内生动力、做好数字经济和实体经济融合发展重点措施保障等五项对策建议。

本文不足主要有：一是由于数据来源限制，未能对文献进行共被引分析，分析结果还有待进一步深入;二是国内外对数字经济和实体经济融合研究都尚处于初级阶段，收集到的文献数据较少，分析结果的精准性还有待提高;三是在CiteSpace可视化分析法中，使用关键词作为判断的依据而未对全文进行分析，得到的结论有一定的局限性;四是提出促进数字经济和实体经济融合发展的对策建议以定性为主，未来需通过实证研究进行验证。

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Research on the Development Trend and Countermeasures

of the Integration of Digital Economy and Real Economy：

Based on the Analysis of CiteSpace Knowledge Graph

FAN Zifu1，2， XIAO Wenrui1，2

（1.School of Economics and Management， Chongqing University of Posts and Telecommunications，

Chongqing 400065， China; 2. Research Center for Network Collaborative Economy，

Chongqing University of Posts and Telecommunications， Chongqing 400065， China）

Abstract：

At present， digital economy is accelerating its development on a global scale at an unprecedented speed， and it has become a common choice for all countries in the world to reshape global competitiveness and seize the commanding heights of a new round of development. At the same time， the real economy is in a critical period of transforming development methods， optimizing economic structure， and transforming growth drivers. It is necessary to accelerate the integration and development of digital economy and real economy， give play to the optimization and integration role of digital economy in the allocation of production factors， and promote quality change， efficiency change and power change for the real economy. Taking the core collection database of web of science and CNKI journal database as samples， and with the help of the functions of keyword co-occurrence， keyword clustering and keyword timeline clustering in CiteSpace visualization software， this paper compares and analyzes the research hotspots， research topics and development context in the field of integration of digital economy and real economy at home and abroad. This paper points out the main problems in the integrated development of China’s digital economy and real economy， and puts forward the corresponding countermeasures and suggestions for the integrated development.

Keywords：

digital economy; real economy; integration; CiteSpace; quantitative analysis

（編辑：段明琰）

收稿日期：2021-02-07

基金项目：重庆市重大决策咨询课题：推动重庆数字经济与实体经济深度融合研究（2020ZB08）;重庆市技术预见与制度创新课题：推动成渝地区共建国家数字经济创新发展试验区研究（CSTC2020JSYIJ-ZZYSBA0033）;重庆市社会科学规划一般项目（2018YBGL060）

作者简介：

樊自甫，教授，硕士生导师，主要从事数字经济研究，E-mail： fanzf@cqupt.edu.cn;通讯作者：肖文睿，硕士研究生，主要从事数字经济研究，E-mail： 448499283@qq.com。