加速数实融合 推动形成新质生产力

崔展硕

生产力是人类生产和利用自然能力的体现，也是人类社会进步、经济发展的最终决定力量。习近平总书记强调：“整合科技创新资源，引领发展战略性新兴产业和未来产业，加快形成新质生产力。”新质生产力摆脱了传统增长路径，以科技创新作为主要驱动力量、以战略性新兴产业和未来产业等作为重要产业载体，具有丰富的时代特质与内涵。

新时代，大数据、云计算、人工智能等信息技术的迅速涌现、发展和广泛应用催生了新一轮的科技革命和产业变革。近年来，美国等国家为了保持核心技术的垄断、巩固自身先发优势，不断地在计算机芯片等战略领域的核心技术上对中国进行封锁和阻碍。面对美国等国家的科技封锁，以及世界各国之间科技创新竞争日益激烈的国际局势，发展新质生产力已经成为应对科技竞争、提升国际竞争力和世界地位的迫切需求，同时也成为加速推进中国式现代化和实现经济高质量可持续发展的重要路径。

数字经济作为以新一代信息技术为核心的新的经济形态，与中国高质量发展的方向高度契合，随着数字化转型逐渐成为各个产业领域的战略重点，数字经济已经成为中国经济实现稳步增长的新引擎。党的二十大报告指出：“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。”自此，新质生产力的战略高度在不断提升。探索数实融合对形成新质生产力的作用路径，有利于加深对经济高质量发展的理解，实现生产要素等资源的高效流动，促进生产力与高质量发展诉求相匹配，有助于构建双循环新发展格局，为我国高质量发展提供新思路。因此，从数实融合的角度理清新质生产力的形成机制具有较大的理论价值与现实意义。

概念与作用路径

新质生产力是在人与自然界相处中展现的一种“新质”生产能力，其特点在“新”，关键在“质”。“新”体现在新技术、新模式、新产业、新业态、新领域、新赛道、新动能及新优势。而“质”表层意思是质态，但是将“新质”联系在一起，“质”则引申出更为深层的含义。在信息化和数字化的背景下，新质生产力由于构成要素质的变迁，使其区别于大量消耗资源能源的传统生产力，表现出高质量、高效能的特征，进而呈现出更为先进的生产力形式。

新质生产力是数字经济发展到一定阶段的产物，而数实融合则是数字经济发展进入新阶段的典型特征，是数字经济发展形成的必然趋势。数实融合能够推动形成新质生产力的逻辑在于两点：第一，数实融合过程本身就在产生新技术、新业态、新模式，促进生产力产生质的飞跃，进而形成新质生产力；第二，数字经济与实体经济的深度融合使得新技术深刻革新、新业态发展演变以及新模式的创新发展都会再次促进生产力的质变。因此，可以说数实融合是新质生产力形成过程中的重要环节和驱动力，而新质生产力是数实深度融合后的必然结果。

随着社会进步和经济发展，数字技术深度融入实体经济，将贯穿社会生产全过程。数字技术具有互补性、外部性、传播性等特征，可与人力资本、固定资本等生产要素结合使用，传播和扩散成本低，因此以数字技术作为基础和核心驱动力的数字经济，拥有发展速度快、辐射范围广、影响程度深等特点。

数字经济的持续发展需要其与实体经济融合所提供的丰富的应用场景与市场空间，同时实体经济也需要数实融合为其降低成本、提质增效，带来创新动力，实现良性的科技创新生态。同时，数实深度融合能够搭建全新的生产要素组织方式，既改进了生产过程，又优化了资源配置，提高了生产效率，在产生新业态、新模式的同时提供新动能，是推动新质生产力发展的根本载体。具体作用路径分析如下：

一是赋能劳动资料。劳动资料是劳动者在生产过程中所运用的资料，是划分经济时代的标志。新一轮科技革命和产业变革中，新兴技术的广泛应用带来新的生产工具与生产要素，其中最核心的就是数据和算力。

在数字经济快速发展的今天，数据已经成为国家基础性战略性资源和关键性生产要素，并由此衍生形成数据生产力。与传统要素不同，数据具有非竞争性、普遍性和非独立性的特征，可以被反复利用，不断挖掘其价值。企业通过将数据与其他生产要素结合，提高全要素生产率和资源配置效率，加速对已有知识和技术的快速迭代升级，引发连续性创新。因此，相比传统生产要素，数据拥有难以估量的潜在价值与能力。数实融合过程中不断产生以数据使用为核心的战略性新兴产业，能够激活数据要素潜能，推动生产力变革和创新，形成新质生产力。

如同工业经济时代的人均用电量一样，数字经济时代人均算力将成为衡量一个国家或地区产业综合竞争力的重要指标。算力不仅能够提供海量數据的处理能力，还能支撑高性能智能计算，形成更高能级、更高质量的智能生产力。基于海量数据和强大算力的“ChatGPT”，就表现出了强大的智能生产力潜能。生产力的智能化、数字化是新质生产力的重要特征，在未来，算力将成为数字世界的核心动能，为形成更高水平的新质生产力提供强大驱动。

二是提升劳动力素质、形成新质劳动力。劳动者是生产力构成中最重要的决定性因素，任何生产活动都需要有劳动者参与。数实融合能够深化劳动分工、优化劳动力供给结构，进而推动形成新质生产力。数字技术的应用能够强化和补充劳动者的技能，在一定程度上实现了对人类脑力和高技能劳动力的替代，强化了劳动者执行常规认知之外任务的能力，提升其整体素质。通过将非常规任务拆分为不同环节，数字技术能够代替劳动者处理大量信息和数据，极大降低任务的复杂程度和简化工作内容。这种由数字技术赋予的劳动替代效应为新质生产力的形成提供强有力的劳动力要素支撑。同时，数字技术的应用能够帮助企业寻找和配备更加合适的劳动力或者帮助劳动者找到更适合的岗位，优化整个社会的劳动力供给结构并深化劳动分工。而且，数字技术能够在短时间内以较大的规模复制劳动者的简单行为，产生出更高质量的劳动力供给，比如：机器人。由此创造出一种在很多方面高于人类劳动力的“新质劳动力”。

三是优化生产结构。社会生产中，劳动者会以单位进行劳动，企业既是社会生产的基本单位，也是生产力的载体，同类型企业的经济活动构成了产业。数实融合促进企业数字化转型和产业数字化升级，在这个过程中产生了大量新产业、新业态、新模式，由此形成的以战略性新兴产业为主的现代化新型产业体系，表现出显著的高成长性、高效率性和强竞争力，为形成新质生产力提供了强大的产业基础。

数字技术帮助企业高效识别各类信息，解析价格规律和项目估值变化趋势，分析投资风险与收益，提升企业的前瞻性布局能力，进而优化产业创新中的资源配置、匹配机制和创新协同，有助于企业完成价值链攀升。数实融合通过增强产业链与创新链的融通互促，降低产业链的对外依存程度，提升企业自主创新能力，为加快形成新质生产力提供动力来源。

四是改善基础设施。新型数字化基础设施的完善，对有效发挥数据、算力等要素的作用，促进新兴产业快速成长具有重要支撑作用，由此也构成新质生产力形成所需要的平台。5G网络凭借广覆盖、低时延等优势，使智能家电、共享汽车等不同类型的设备以及公共设施实现互联和实时管理，提高了设备的智能化水平。当前5G技术在工业、矿业、电力、港口等垂直行业的应用越来越广泛，有效助力企业提质、降本、增效。而工业互联网作为新一代信息技术与产业深度融合的新型关键基础设施，表现出显著的技术创新优势、产业融合优势、软硬件连接优势。工业互联网正逐渐突破数据采集和传输、海量数据计算处理速度、行业知识模型化等方面的技术瓶颈，不仅催生出智能制造、规模化定制、网络化协同、服务型制造等新模式、新业态，而且创新生产服务场景，优化技术创新方向，从而有效促进了新质生产力的形成和发展。

现状与政策建议

推进数实融合，我国目前仍然面临许多现实困难和制约因素。数据方面，数据资源的价值潜力得不到充分释放，数据信息被泄露的风险也在增加，个别企业试图利用其市场支配地位实施“数据垄断”。算力方面，存在供需无法精准匹配、缺乏清晰的应用模式且对外依存度高等问题。人才方面，面临相对严重的数字化人才短缺问题，人才缺口接近1100万人。在关键核心技术领域方面，面临创新能力不足的问题，以集成电路产业为例，根据海关总署的数据，2023年中国集成电路进口金额高达 24591亿美元，这就意味着我国对外部市场依赖性较大，核心技术易被 “卡脖子”，对数实融合发展形成严重制约。再者由于各地区、各产业、各企业之间数字化渗透程度存在差异，数实融合发展程度不均衡，城乡之间发展不协调的问题尤其明显。这就制约了农村地区乃至整个中西部区域数字化转型步伐，影响了这些区域新质生产力的有效培育和成长。目前，新型基础设施的建设，尤其是在数据中心、云计算服务、5G网络覆盖等领域，与市场需求和技术发展趋势相比仍存在一定的滞后，在基础设施的覆盖范围和服务质量上仍有不足。针对数实融合的现状，本文提出几点政策建议：

第一，完善数据要素市场体系，加快培育新质生产力要素。我国需要完善数据要素市场体系，激活数据要素潜能，加快培育发展数据生产力，夯实算力基础构筑竞争优势。具体包括建立更加完善的数据定价体系，完善基本法律制度框架，提升数据交易效率，进一步推动数据的产品化、服务化，促进数据、技术、场景深度融合，鼓励多方利益主体和社会力量参与数据价值开发，完善数据治理体系，提升数据价值。同时，进一步提升数据资源的处理能力、管理水平和数据质量，培育壮大数据服务产业，提升公共数据开放水平，释放数据红利，创新数据开发利用机制，形成更加完整贯通的数据链。随着数实融合程度的加深，算力正加速向政务、工业、交通、医疗等多领域渗透。因此，需要从技术研发、基础设施、产业应用、人才培养等多个维度着手，加强算力技术的研发与创新、统筹算力网络的建设与布局、推动算力产业集群化和生态化发展。

第二，加快打造高质量的数字化人才队伍。加快数字化人才队伍建设，是形成新质生产力的基本条件和核心内容。因此，要加强数字经济、人工智能领域的学科建设，做好学科调整优化的顶层设计，将数字经济、人工智能研究与人才培养有机结合起来。又要以产业需求为导向，推进高校交叉学科融合发展，建立和完善适应数字化发展要求的技能培训体系，培养不仅掌握数字化技术，而且了解现实产业运作的复合型人才，形成产学研深度融合的数字化人才培养体系。同时，要完善数字化人才引进机制，加大引进力度，重点引进大数据分析、人工智能等领域高水平专家，鼓励企业、科研机构依托项目合作、技术顾问等形式引进数字化人才。

第三，推动企业数字化转型，促进产业发展变革。产业发展是新质生产力形成的基础。依托市场的规模和制度优势，建立以科技创新企业为主导，多企业融合的数字化技术创新联合体，推进数字技术与各领域的深度融合，促进产业发展加快形成新质生产力。具体一是推动多企业进行跨界融合，加强数据、产品等资源整合共享，完善创新成果转化机制，加快实现创新技术的工程化、产业化、市场化。二是促进多元化应用场景的技术融合与产品创新，深化平台化、定制化、轻量化服务模式，完善产业链的供应体系。三是发挥龙头企业的引领带动作用，推进数据开放和线上线下协同创新，构建多元化主体参与、网络化协同研发、市场化运作管理的新型创新生态体系。

第四，大力发展战略性新兴产业，前瞻布局未来产业。新质生产力的形成和发展，根本上取决于科技创新能力，特别是关键核心技术的创新突破能力。战略性新兴产业和未来产业是新质生產力的重要载体，因此需要不断提升数字技术的基础研发能力，进一步聚焦信息技术、生物技术、新能源、航空航天等战略性新兴产业，丰富强化关键核心技术的创新应用，推动战略性新兴产业集群化、融合化、生态化发展。同时把握新一轮科技革命和产业变革发展趋势，前瞻布局类脑智能、量子信息、未来网络等新一批具有广阔发展前景的未来产业。通过推动对前沿技术的深入探索和交叉融合创新，加快对颠覆性技术的突破，为新质生产力发展提供强有力的后续驱动力。

第五，完善数字基础设施建设，构建现代化基础设施体系。数字基础设施是数字经济的物质基础，是数字技术创新和应用的重要平台，也是发展形成新质生产力的重要条件。为此，政府需要加大对数字基础设施的投入和支出，优化布局，实现数字基础设施的全覆盖、高速率、低时延、智能化。加快建设规模更大的5G 网络平台、数据中心、人工智能平台和云计算平台。推进网络升级，提升网络安全和稳定性；推进数据资源的集聚、开放和共享，提升数据资源的价值和效益；推动人工智能技术的创新和应用，提升其水平和影响力；推进云计算服务的普及和优化，提升其质量和效率。以此构建相对完善的现代化数字基础设施体系，加快弥合数字鸿沟，为新质生产力的形成提供平台支撑。

第六，完善相关体制机制，充分发挥政府的主导作用，形成新型生产关系。目前，我国数据等新质生产要素的发展，已经总体领先于数字经济的生产关系。为此，应进一步深化改革，加快推进数字经济运行体制和治理机制的完善。具体包括统筹推进数据产权、数据要素流通与交易、收益与分配等基础制度体系的建设，强化数据要素的赋能作用，为新质生产力的形成提供坚实的体制保障。另一方面，必须发挥好政府的主导作用，通过制定、实施科学合理的产业政策，引导新质生产要素进入不同的产业领域，加快数字技术的深度融合应用和产业良性生态发展。同时完善产业政策实施的配套体系，建立多层次的知识产权保护机制和维权机构，改善知识产权环境；提供更加便捷的申请和诉讼程序，提升政府服务效率，为新质生产力的形成营造良好环境。