健全促进数实深度融合的体制机制研究

关键词：实体经济；数字经济；数实深度融合；高质量发展

中图分类号：F124 文献标识码：A 文章编号：1000-176X（2024）12-0016-12

一、引言

作为继农业经济、工业经济之后新发展起来的基本经济形态，数字经济已成为拉动经济增长的重要引擎［1］。在大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术赋能下，数字经济快速发展，并与实体经济各领域实现深度融合，持续推动经济发展实现质量变革、效率变革、动力变革。党的二十大报告提出：“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。”近年来，政府制定实施了一系列促进数字经济和实体经济深度融合（以下简称“数实深度融合”） 的规划及政策，各地区各部门大力推进数实深度融合，取得了明显成效，但也存在诸多制约因素，其中，最突出的是体制机制因素［2］。党的二十届三中全会审议通过的《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》提出：“健全促进实体经济和数字经济深度融合制度。”这为健全促进数实深度融合的体制机制指明了方向。

目前，学术界关于数字经济和实体经济融合（以下简称“数实融合”） 的研究主要聚焦于以下核心领域：首先，在基本内涵维度，学者们致力于明确数实融合的概念框架和核心特征［3］，试图厘清数实融合过程及其对现代化经济体系的重要意义。其次，在经济效应维度，学者们探讨数实融合如何成为推动实体经济转型升级的关键驱动力，分析其在企业提质增效［4］、产业结构转型［5］和经济绿色发展［6］等方面所扮演的重要角色。再次，在融合测度维度，学者们通过构建综合指标体系测度中国各地区数实融合水平，分析现阶段数实融合发展现状与成效［7-8］。最后，在实现路径维度，学者们聚焦于数实融合的赋能机制，围绕融合过程中面临的现实挑战，探索促进数实融合的具体路径［9-10］。健全相关体制机制是数实深度融合的制度保障，但现有研究对体制机制在促进数实深度融合过程中的作用关注较少。为此，本文在对数实深度融合的核心要义与战略价值进行分析的基础上，揭示体制机制对数实深度融合的促进作用，并探讨数实深度融合取得的成效及存在的现实问题，提出健全促进数实深度融合体制机制的战略导向与对策选择，以期为促进数实深度融合提供有力制度保障。

二、数实深度融合的核心要义与战略价值

（一） 数实深度融合的核心要义

实体经济是指物质产品、精神产品和服务的生产、流通等经济活动，它与虚拟经济相对应。虚拟经济是指相对独立于实体经济的虚拟资本的经济活动［11］。数字经济是以数字化信息为关键资源，以互联网平台为主要信息载体，以数字技术创新驱动为牵引，以一系列新模式和新业态为表现形式的经济活动［12］。实体经济与数字经济之间存在紧密的联系，实体经济为数字经济提供物质基础和支撑，数字经济则为实体经济提供技术支持和创新驱动，通过赋能助推实体经济转型升级。实体经济与数字经济之间相辅相成、相互支撑、相互促进，只有促进数实深度融合，才能进一步发挥并放大数字经济对实体经济的赋能、助推作用。

数实深度融合不是简单地将数字技术应用于企业生产制造环节，也不是单纯地将企业生产出来的产品通过数字平台进行线上流通和销售，而是在数字技术赋能下实现企业全周期、全价值链、各环节的数字化变革，不断突破行业要素、技术和组织壁垒，进行跨部门、跨领域资源整合和模式创新，实现数字经济与产业的融合发展和生态重构，从而形成新型价值共创产业网络［13］。从微观层面来看，数实深度融合以数据为新型生产要素，在物联网、大数据、人工智能等新型数字技术赋能下改变传统生产方式、组织结构和商业模式，驱动各类资源要素实现重组和优化配置。从中观层面来看，数实深度融合通过数据要素和数字技术赋能产业转型升级，实现数字经济和实体经济在产业发展中的相互嵌入、相互叠加、深度融合。一方面，数实深度融合促进传统产业实现数字化转型升级。另一方面，数实深度融合催生共享经济、平台经济等新业态、新模式［14］，从而显著提升产业运行效率。从宏观层面来看，数实深度融合表现为数字要素、数字技术与宏观经济运行的紧密融合，赋能消费增长、投资增长和经济增长，形成数字化、智能化社会经济运行系统，在更大范围内发挥大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的外溢、渗透和扩散作用，驱动宏观经济持续、快速、健康发展。

综上所述，数实深度融合是数据要素、数字技术、数字理念等逐步融入实体经济各个领域和环节，从而带来实体经济效率提升的过程。促进数实深度融合是一个较为复杂的过程，需要技术、制度、政策和环境等多个维度综合变革、协同推进，其中，健全相关体制机制是促进数实深度融合的制度保障。

（二） 数实深度融合的战略价值

促进数实深度融合是发展新质生产力的重要抓手，也是建设现代化产业体系的必然要求，对推进新型工业化、实现经济高质量发展具有重要意义。

第一，数实深度融合是发展新质生产力的重要抓手。新质生产力是数字经济条件下摆脱传统经济增长模式和路径、具有新型质态的先进生产力，体现为高科技、高效能、高质量等基本特征。数实深度融合与发展新质生产力之间具有天然的内在契合性。发展新质生产力源于科技的创新和应用，数字经济是当前创新活动中最为活跃的新兴领域，数字经济快速发展带来技术革命性突破，是形成和发展新质生产力的源头。数实深度融合带来生产要素的创新性配置和产业的深度转型升级，并不断催生新业态、新模式，推动科技创新成果加快转化为现实生产力，有利于持续培育发展新质生产力的新动能。

第二，数实深度融合是建设现代化产业体系的必然要求。随着大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的快速发展和广泛应用，特别是生成式人工智能、人形机器人、量子计算等前沿性数智技术快速发展和迭代，产业体系正在发生深刻转型和重构。数实深度融合将前沿性数智技术应用于产业发展，有利于推进现代化产业体系建设。一方面，数实深度融合推动企业用数智技术改造传统产业，促进传统产业数字化、智能化转型升级。另一方面，随着数实深度融合的推进，以数智技术为基本动力源的新一代战略性新兴产业、未来产业等新业态、新模式得以快速发展，从而有力助推现代化产业体系建设。

第三，数实深度融合是推进新型工业化的关键路径。从一般意义来看，新型工业化建立在先进的技术基础上，以科技创新持续推动工业发展方式转变，是涉及工业生产全过程的系统性、整体性变革，在目标指向上强调质效优先和生态优先。面对新一轮科技革命和产业变革，在数字经济快速发展背景下，新型工业化必须顺应和体现数字化、智能化发展要求，充分利用大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术改造提升现有工业体系，以智能制造为主攻方向，加快发展新型基础设施建设。为此，必须促进数实深度融合，使数智技术通过有效渗透、外溢应用于工业生产的全过程、产业链的各环节和价值创造的全生命周期，促进数智技术全方位、多层次赋能新型工业化过程，有效提升新型工业化发展水平。

第四，数实深度融合是实现经济高质量发展的强力引擎。近年来，中国数字经济发展量质齐升，成为拉动经济增长的重要途径。2015—2022年，中国数字经济规模从18. 6万亿元上升到50. 2万亿元，占GDP的比重从27. 5%上升到41. 5%，对经济增长的贡献率均在50%以上，成为拉动经济增长的主要引擎之一［15］。在数据要素和数字技术赋能下，传统企业得以实现数智化转型，从依靠生产要素数量扩张的粗放型生产方式转向依靠生产要素配置效率不断提升的集约型生产方式，有效促进了资源集约节约利用和全要素生产率提升。目前，数实深度融合已成为中国加速新旧动能转换、重塑经济增长模式、实现经济高质量发展的强力引擎［16-17］。

三、数实深度融合的基础支撑与制度保障

（一） 数智技术和制造业高质量发展是数实深度融合的基础支撑

数实深度融合是一个复杂的系统性过程，需要坚实的基础支撑。从技术和产业基础层面来看，基础支撑主要表现在以下两个方面：

第一，数智技术是数实深度融合的技术基础［18］。目前，数智技术正以前所未有的速度改变传统产业的结构与形态。底层数智技术突破性创新是驱动传统产业升级的根本动力，也是驱动数实深度融合的基础力量。没有以人工智能为代表的通用性数智技术的快速创新和应用，就无法有效改造升级传统产业，也难以催生形成智能制造、智能医疗、智能交通、智能物流等数实融合新业态、新模式。因此，数智技术创新构成数实深度融合的重要技术基础和驱动力。

第二，制造业、数字产业高质量发展是数实深度融合的产业基础。制造业是实体经济的基础与核心，是实现科技创新及成果转化的重要领域之一。制造业发展有利于促进数字技术创新的转化应用，能够为数实深度融合提供丰富应用场景。制造业与数字经济融合是数实融合的核心内容，能够有效发挥技术进步带来的生产率增长效应和经济拉动效应，保持制造业合理比重、实现制造业高质量发展是促进数实深度融合的重要产业基础。数智技术衍生出新的数字产品和服务，形成多种形式的数字产业和业态，进一步发展成为数智化产业体系。数实深度融合也是数智化产业体系与实体经济的融合，通过数智技术创新应用、数智产业模式形成，为数实深度融合提供重要数字产业基础。

（二） 健全相关体制机制是数实深度融合的制度保障

根据演化经济学的基本逻辑，技术、产业与体制机制之间是协同共生的关系，二者相互制约、相互促进，健全的体制机制能够为技术创新和产业发展提供有效保障和支持，而技术创新和产业发展反过来又推动体制机制进一步变革和完善。目前，新一轮科技革命和产业变革深入发展，数字技术与产业融合带来技术、产业发展范式的深刻变革，数实深度融合是这一范式变革的重要表现。为顺利实现技术、产业发展范式的转变，促进数实深度融合，必须健全技术、产业发展的体制机制，形成与新的技术、产业发展范式相适应的体制机制。与新范式相适应的体制机制能够为数实深度融合提供有力制度保障。数实深度融合最终是技术与体制机制共同演化的结果［19］。在现阶段数实融合进程中，新一代数字技术持续创新发展，传统产业的数字化、智能化改造升级，以及新业态、新模式的大量涌现，都亟须相关体制机制保驾护航。具体来看，健全相关体制机制对促进数实深度融合的作用主要表现在以下六个方面：

第一，数字技术创新体制机制聚集数实深度融合的发展后劲。在数实深度融合过程中，数字技术创新体制机制是数字技术创新活动的制度保障，是提高数字技术创新水平、推动科技成果产业化的重要驱动力。一方面，以人工智能为代表的数字化、智能化技术正在推动科研范式发生深刻变革，智能数据分析大大缩短了从基础研究、应用研究、技术研发到产业化的过程，这就要求建立与新兴技术创新发展相适应的激励机制和管理架构，促进数字技术在产业发展中的应用和迭代升级。另一方面，在新一轮科技革命和产业变革浪潮下，世界主要国家都瞄准科技前沿、加强战略布局，力图在新一轮科技、产业竞争中赢得更多话语权和主动权。面对日趋激烈的国际竞争，为促进数实深度融合，迫切需要布局发展前沿科技，充分发挥超大规模市场优势和新型举国体制优势，集中力量进行“卡脖子”技术攻关，实现关键核心技术创新突破，打破对外依赖，进行自主创新。为此，需要健全数字技术创新体制机制，以数字技术与各领域融合应用为导向，加快推进数字关键技术创新与应用，大幅提升自主创新能力，形成良好的科技创新生态，畅通数字技术成果转化渠道，促进数字技术在实体经济特别是制造业中的成果转化和应用，从而为数实深度融合夯实技术底座。

第二，数字经济发展体制机制筑牢数实深度融合的产业根基。数字经济包括数字产业化、产业数字化、数字化治理和数据价值化四部分，数字产业化和产业数字化是数字经济的主要构成部分。构筑数字经济发展体制机制，一个重要方面是完善促进数字产业化和产业数字化的政策体系，相关产业政策的实施能引导经济资源向数字产业倾斜，推动数字产业高质量发展，从而为数实深度融合筑牢产业根基。在数字经济时代，前沿领域的国际化竞争日趋激烈。例如，2022年，美国推出《国家先进制造业战略》，大力推进智能化制造，旨在引领智能制造未来发展。2023年，德国提出“制造‑X”计划，力图打造数字化供应链，全面推进工业数字化转型。近年来，中国先后出台《新一代人工智能发展规划》《关于深化新一代信息技术与制造业融合发展的指导意见》《“十四五”大数据产业发展规划》等，以期通过加强顶层设计和规划引导，促进数字产业化与产业数字化协同发展，支撑数字经济高效运行。完善数字产业化和产业数字化体制机制与政策体系，可以为数字经济发展营造良好发展环境，有效促进技术、人才、资本等要素流向数字经济核心产业，为加快促进传统产业数字化、智能化转型升级及发展数智化新业态、新模式赋能增效，从而促进数实深度融合。

第三，制造业高质量发展体制机制开拓数实深度融合的新空间。制造业是实体经济的基础与核心。相对于农业、服务业，制造业是提升全要素生产率、拉动经济增长的主要产业［20］，数字技术与制造业深度融合能够为经济高质量发展提供更为充足的驱动力。同时，制造业又是实施创新驱动发展战略的产业基础，制造业比重下降将不可避免地减弱创新动力与活力，制约产业竞争力提升和经济高质量发展，并有可能酿成“产业空心化”风险，由此侵蚀数实深度融合的产业基础。从产业特性来看，数字技术与制造业发展具有天然的契合性，制造业数实融合包括企业内部全领域、价值链全周期、产业链全生态，涵盖要素、技术、设施、流程和产品等方面，能够有效发挥数字技术的叠加、倍增、放大效应。因此，制造业是数实深度融合的重点产业部门，重塑制造业高质量发展体制机制对促进数实深度融合具有重要作用。

第四，数字基础设施建设体制机制夯实数实深度融合的基础支撑。5G网络、千兆光网、移动物联网、算力网、工业互联网等数字基础设施为数字经济提供了强大的数据存储、处理、分析、应用能力，使得数字经济能够高效运行和持续发展。数字基础设施实现了数据的高速传输和实时交互，为经济社会各领域实现数字化转型奠定了坚实基础，也为数实深度融合提供了重要支撑［21］。一方面，数字基础设施建设具有显著的技术溢出效应，能够加速知识、信息流动，带动地区数字产业化和产业数字化发展。另一方面，数字基础设施建设具有规模效应，能够助力更大规模交易市场建设，为数实深度融合提供海量数据。由此可见，数字基础设施是数实深度融合不可缺少的硬条件和强支撑。值得注意的是，数字基础设施投入规模大、融资成本高、回报周期长且具有明显的公共品属性，通常由国家承担数字基础设施建设任务。但是，在市场经济条件下，仅仅依靠政府力量来建立数字基础设施体系是不够的，必须有效发挥市场和企业主体的力量，共同参与数字基础设施建设。因此，需要优化数字基础设施建设体制机制，既有效发挥政府“看得见的手”的作用，避免市场失灵导致的建设不足问题；又有效发挥社会力量，引导其参与数字基础设施建设，为数实深度融合提供基础支撑。

第五，数据要素市场体制机制积蓄数实深度融合的新动能。数实深度融合是传统企业在数据要素、数字技术赋能下实现生产方式、组织形式和商业模式的数字化转型，其中，高质量数据要素供给是推动企业数字化转型的关键条件。只有在高质量生产数据、消费数据供给下，企业才能根据自身生产需求和消费者偏好调整机器参数，提升资源利用效率，提高供需匹配程度，从而实现降本增效和供需协同发力。因此，对数据要素价值的挖掘和利用，影响着数实融合的广度和深度［22］。数据要素市场体制机制旨在充分发挥数据要素价值，促进数据开发利用和共享，具体包括数据产权归属认定、市场交易、权益分配、利益保护和数据安全监管等方面。作为一种经济资源，数据与土地、劳动、资本等传统生产要素有显著不同，具有非竞争性、非排他性、可复制性和共享性等特征。这些特征意味着数据要素可以同时被多方使用，但不会产生资源耗减；能够被无限复制和共享，但不会降低其价值。因此，不同于传统经济资源管理方式，数据的开发利用模式无法照搬传统管理方式，需要更多地依赖新的体制机制和规则手段。通过完善数据要素市场体制机制，为数据开发利用和流通交易建立基本标准和规范，从而为促进数实深度融合提供有力数据保障［23］。

第六，数字平台监管体制机制强化数实深度融合的平台支撑。作为数字经济运行的重要组织形式和资源配置方式，数字平台利用现代信息网络技术构建起一个开放、共享、协同的网络空间，通过提供先进的信息技术工具和服务，推动实体经济向数字化、网络化、智能化转型，在数实深度融合过程中，发挥技术赋能［24］、数据共享和价值协同等重要作用。然而，在数字平台强大的网络效应和低边际成本作用下，平台经济也会呈现“赢家通吃”、主体垄断等现象。消费互联网平台在用户资源和资本规模上碾压其他中小企业，具有行业内的绝对议价权，严重影响行业发展生态。数字平台一旦形成垄断会在双边市场效应下不断提高自身利益，侵蚀消费者福利和生产者剩余，引发不良经济现象。建立数字平台监管体制机制有利于规范数字平台发展，更好地发挥数字平台载体作用，扎实促进企业数字化转型升级，有效服务于数实深度融合［25］。

四、数实深度融合的主要成效与现实问题

（一） 数实深度融合取得明显成效

中国高度重视数实融合发展，注重从技术创新、制度保障、组织变革和政策引导等方面促进数实深度融合，有效发挥了数字经济拉动实体经济发展的作用。

自2015年《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》提出“实施国家大数据战略”以来，数实深度融合制度被逐渐确立。在数字经济高质量发展方面，2018年，《数字经济发展战略纲要》发布；2019 年，《国家数字经济创新发展试验区实施方案》发布；2022年，《“十四五”数字经济发展规划》发布，这些政策文件搭建起促进数字经济发展体制机制的基本架构。在数字基础设施建设方面，2021年，《新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023年）》《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》发布，与促进数字经济发展相关政策文件一起，不断强化数字基础设施建设部署，初步形成与数字经济发展相适应的数字基础设施建设体制机制。在数据要素市场方面，2020年，《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》发布，明确将数据作为一种新型生产要素写入政策文件，提出加快培育数据要素市场；2022年，《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》发布，以加快构建数据基础制度，充分发挥中国海量数据规模和丰富应用场景优势，激活数据要素潜能，做强做优做大数字经济。此外，2020年，《关于推进“上云用数赋智”行动培育新经济发展实施方案》《关于支持新业态新模式健康发展激活消费市场带动扩大就业的意见》相继发布，从深入推进企业数字化转型及支持新业态、新模式健康发展等方面加快数字产业化和产业数字化。在上述政府规划和政策引导下，数实深度融合体制机制建设不断推进，融合环境不断优化，数实深度融合取得明显成效。

第一，数实融合全面提速。数实融合发展的数字底座不断夯实。在网络基础设施方面，中国已建成全球最大的固定宽带网络和移动通信网络。根据《数字中国发展报告（2023）》数据，截至2023年底，5G基站数达到337. 70万个，平均每万人拥有5G基站24个；5G移动电话用户数达到8. 05亿户；5G虚拟专网数量超过3万个。全国网络基础设施已全面支持IPv6，具备千兆网络服务能力的10G PON端口数达到2 302万个，形成覆盖超5亿户家庭的能力。移动物联网用户数量持续增加，公共服务、车联网、智慧零售和智慧家居等领域蜂窝物联网终端的规模分别达到7. 99亿户、4. 54亿户、3. 35亿户和2. 65亿户。在算力基础设施方面，根据工业和信息化部数据，截至2023年底，中国算力总规模达到230EFLOPS，居全球第二位。算力供给结构持续优化，形成包括超算中心、智算中心和数据中心的供给体系。全国累计建成14个国家级超算中心、60个智算中心、633个超大型和大型数据中心。数字基础设施建设加快赋能数实深度融合，5G行业应用已融入74个国民经济大类，应用案例超过9. 40万个；5G+工业互联网已覆盖41个国民经济大类，全国已创建示范应用项目超过8 000个。

第二，数实融合不断走向深入。基于互联网、大数据、云计算、区块链等技术的数字平台经济蓬勃发展，2023年，市值前十的互联网公司几乎都是平台商业模式［26］。数字平台类型不断丰富，包括交易平台、创新平台、整合平台和投资平台，在政策引导下深度渗透传统产业。在数实深度融合过程中，流程链接、供需链接和产业链接作用不断增强。在流程链接方面，平台集成数字技术将企业内部分散的运营流程有机链接，能够有效提升企业决策效率和运营效率。根据工业和信息化部数据，中国具有一定区域和行业影响力的综合型、特色型、专业型工业互联网平台大幅增加至340家，重点平台链接设备超过9 600万台（套）。在供需链接方面，平台通过发挥双边效应缩短与消费者之间的“距离”，平台交易功能进一步强化。截至2023年底，商务部重点监测消费互联网平台交易额增幅达到30%。在产业链接方面，平台链接众多企业构筑产业发展生态，解决产业链信息孤岛问题，推动企业间的紧密合作。平台企业在新能源、农业和自动驾驶等领域投资占比持续提高，从而助力产业生态优化。

第三，数实融合价值日益凸显。中国数字技术创新能力持续提升，根据国家知识产权局数据，截至2023年底，国内有效发明专利增速前三的技术领域均为数字技术领域，分别为信息技术管理方法、计算机技术和基础通信程序，数字技术领域创新增速远高于国内平均增速。根据《新一代人工智能专利技术分析报告》数据，中国新一代人工智能在大模型技术领域的专利申请数量约为4. 4万件，持续保持高速增长态势。在智能终端、智能驾驶、智能安防、智能机器人和智能医疗等人工智能应用领域，中国专利申请数量也位于全球前列。数字技术在企业生产经营过程中的应用，深刻改变着企业生产制造方式和组织模式，从而实现企业提质降本增效和安全发展。在制造业方面，根据工业和信息化部数据，2023年，中国关键工序数控化率达到62. 2%，数字化研发设计工具普及率达到79. 6%，累计培育62家世界级“灯塔工厂”和421家国家级智能制造示范工厂，有效实现企业生产效率提升、研发周期缩短和能源利用效率提升。在服务业方面，数字化转型不断扩容升级，中国电子商务和移动支付规模全球领先。根据《数字中国发展报告（2023）》数据，截至2023年底，网约车用户规模达到5. 3亿人，线上外卖用户达到5. 4亿人，互联网医疗用户达到4. 1亿人，新业态、新模式市场规模不断扩大。在农业方面，根据农业农村部数据，数字技术深度赋能农业发展，全国农业种植机械化率已超过73. 0%，作业精度持续提升，农业生产效率显著提升，农产品质量安全和效益日益增强。

（二） 数实深度融合尚存在诸多现实问题

尽管中国在促进数实深度融合方面已取得明显进展，诸多行业和企业开始积极探索数字化转型的新路径，展现出强大的发展潜力和广阔的应用前景。但是，在数实深度融合过程中，仍存在诸多问题，影响着数实融合的广度和深度，主要表现在以下五个方面：

第一，数字关键核心技术受制于人，数实深度融合技术支撑不足。近年来，中国数字技术创新能力不断增强，但在数字关键核心技术方面仍存在短板。高端芯片、工业控制软件、核心元器件和基本算法等数字关键核心技术依赖进口，对数实深度融合的技术支撑不足。在集成电路领域，中国与发达国家相比仍有差距，集成电路制造、电子元件及电子专用材料制造、电子设计自动化（EDA） 工具软件、高端图形处理器（GPU） 等数字技术存在“卡脖子”风险，制约数字技术有效赋能实体经济发展。在人工智能领域，基础理论、核心算法和基础框架等面临差距被拉大的风险。近年来，生成式人工智能迎来跨越式发展，中国人工智能大模型也竞相涌现，但人工智能芯片、人工智能算法等面临着新一轮“卡脖子”风险。究其原因：一方面，基础研究投入不足，人工智能基础理论和原创算法研究较为薄弱。大部分企业遵循市场导向，进行投资周期短、回报率高的短期创新，对于不确定性高、回报周期长的基础性研究投入不足。另一方面，人工智能领域人才短缺。斯坦福大学发布的《人工智能指数2023》指出，中国人工智能高端学者数量排名全球第二，但仅与谷歌公司的数量接近，总量上只有美国的1/5。总体来看，数字关键核心技术受制于人，影响了数字技术的广泛渗透和显著赋能效应发挥，阻碍数实深度融合。

第二，数字基础设施建设不均衡，数实深度融合底座不稳。从数字基础设施布局来看，现阶段中国存在较为严重的数字鸿沟问题，包括数字接入鸿沟、数字使用鸿沟和数字能力鸿沟。这主要源于数字基础设施建设的非均衡性，受经济发展条件和市场需求等因素影响，不同地区数字基础设施建设存在显著差异。中西部欠发达地区数字基础设施建设较为滞后，存在数字接入鸿沟，下沉市场数字经济发展和实体经济转型升级受数字基础设施限制。数字基础设施建设滞后也在一定程度上引致不同群体间的数字技能差距，带来数字使用鸿沟和数字能力鸿沟。数字基础设施的高效利用需要具备一定的数字技能和知识，数字使用鸿沟和数字能力鸿沟反过来进一步抑制了欠发达地区对数字技术的创新应用和数字资源的深度挖掘。根据《数字中国发展报告（2023）》数据，2023年，中国城镇地区互联网普及率为83. 3%，农村地区互联网普及率仅为66. 5%，城乡间数字鸿沟依然显著存在，阻碍数实深度融合。

第三，数据要素流通机制不畅，数实深度融合动能不足。中国数据要素市场的培育和发展尚处于初步阶段，政府对数据要素市场的治理缺乏经验，有关法律法规仍处于空白状态。在数据产权归属认定方面，数据要素产权的清晰界定是数据要素市场化配置的前提条件，缺乏清晰的产权制度安排将影响数据要素在生产部门间的合理配置。由于数据要素涉及多个主体，包括原始数据提供者、数据要素生产者和数据要素使用者等，数据的所有权、使用权、经营权等权利界定模糊，容易引发产权纠纷。在数据交易市场方面，中国尚未建立完善的数据定价制度，也尚未形成统一的交易标准体系。不同行业、不同领域的数据格式各异，缺乏统一的数据标准和规范，导致数据无法跨行业、跨领域流通。各数据交易平台在交易规则、定价机制和交易流程等方面也存在差异，缺乏统一的交易标准和规范。在数据权益分配方面，数据产品生产成本难以核算，数据产品价值难以确定，数据产品收益难以切分。数据要素与实体经济深度融合下，如何平衡好不同环节、不同主体间的利益分配成为亟待解决的问题。在数据保护方面，要求数据提供者提供相关信息，确保数据具有可靠性、完整性、可用性，这涉及数据许可、授权和隐私保护等。但是，现有数据保护制度并不完善，数据泄露和数据欺诈等问题不利于数据要素的开发利用。上述问题导致数据要素无法高效流通，阻碍数实深度融合。

第四，微观主体数字化转型遇到瓶颈，数实深度融合动力不足。从数字经济与三次产业融合深度来看，根据《中国数字经济发展报告（2023）》数据，中国服务业数字化进程较快，服务业数字经济渗透率为44. 7%；工业数字化转型面临一定困难，工业数字经济渗透率为24. 0%。究其原因：其一，工业行业间存在较高的行业壁垒，不同行业的工艺、产品大不相同，数字化转型需求呈现个性化特征，需要既具有行业专业知识又具有数字化技能的复合型人才助力工业企业转型升级。其二，数字化转型涉及企业生产方式、组织形式和商业模式的全方位深层次变革，需要企业掌握相关的数字技术、拥有一定的资金和长远的数字化转型战略眼光。但是，不少企业技术创新不足、资金有限、专业人才缺乏，导致其面临资金周转问题和业务转型阵痛，数字化转型需求没能得到有效释放。其三，平台载体功能发挥有限，赋能企业数字化转型的产品服务尚未进入成熟期，难以与企业业务有效结合，企业数字化转型需求得不到有效满足。其四，大企业尚未发挥有效引领作用，其数字化服务能力在产业链供应链上下游的延伸不足，难以有效推进关联合作伙伴及中小企业的数字化进程。从企业上云率的国际比较来看，美国企业上云率达到85%以上，欧盟企业上云率在70%左右，而中国企业上云率仅为30%［27］。总体来看，企业尤其是工业企业数字化转型遇到瓶颈，阻碍数实深度融合。

第五，数字经济基础条件不均，数实深度融合区域差异显著。现有研究结果显示，北京、上海、广东、江苏和浙江等东部地区省份数实融合水平领先于全国平均水平［28］，这可能得益于东部地区发达的数字基础设施、雄厚的人力资本、扎实的工业基础体系和较为浓厚的数字技术创新氛围。相比之下，中西部地区数实融合水平低于全国平均水平，还存在较大的提升空间，呈现加速追赶态势［29］。湖南、湖北、重庆、四川、安徽和江西等中部地区省份数实融合水平高于西部地区，可能是因为受到东部地区的辐射带动作用，且具有较为完善的产业基础和市场环境。受限于产业发展基础、技术条件和市场环境，内蒙古、新疆、云南、青海、宁夏和甘肃等西部地区省份数字经济、先进制造业、现代服务业发展水平总体偏低，从而导致数实融合水平相对偏低。数实融合水平的区域差异性与数字经济梯次发展格局较为相似。根据《中国数字经济发展指数报告（2024）》，数据要素成为数字经济发展的重要推动力，中国数字经济也呈现东部、中部、西部三个梯次发展格局［30］。由此可见，地区间数字经济基础条件不均，阻碍数实深度融合。

五、健全促进数实深度融合体制机制的战略导向与对策选择

现阶段中国数实深度融合的影响因素包括技术、产业基础和要素质量等，其背后深层次原因来自体制机制方面。因此，应进一步深化改革，加快健全相关体制机制，为促进数实深度融合提供有力制度保障。

（一） 健全数字技术创新体制机制，驱动数实深度融合持续推进

一是健全促进数实深度融合的科技—金融—产业良性循环体制机制。从国家战略高度出发，超前谋划和统筹部署前沿数字技术的科研攻关目标任务，在高性能计算、多模态智能体和脑机接口等前沿数字技术领域加大投入。有效发挥市场在资源配置中的决定性作用，不断增强企业技术创新主体地位。构建多元化基础前沿研究投入体系，涵盖政府、企业、社会等多元化主体，增加政府财政投入，拓宽资金来源渠道，包括引导金融支持和鼓励社会捐赠等。完善科技成果转化机制，促进产学研深度融合，推动高校、科研院所与企业建立紧密的产学研合作关系，共同开展数字关键核心技术攻关。支持建设一批产学研用深度融合的创新平台，促进数字技术成果与产业发展需求的精准匹配。二是健全促进数实深度融合的科技—教育—人才一体化发展体制机制。构建与数字技术发展和国家战略需求相匹配的教育体系，灵活调整高等教育学科布局，优先发展急需专业，形成一批具有全球竞争优势的学科群体。紧扣基础学科、新兴学科和交叉学科建设，培养国家战略人才、拔尖人才和急需紧缺创新人才，全面支持数字技术创新发展。

（二） 构筑数字经济发展体制机制，保障数实深度融合再上新台阶

一是形成促进中小企业数字化转型的长效机制。强化中小企业数字化转型的政策扶持，通过提供专项贷款和贷款贴息等政策工具，加大对中小企业数字化转型的金融支持力度。结合重点行业领域设备更新和技术改造项目，实施数字化赋能专项行动，鼓励平台企业参与赋能。制定差异化、专业化的行业数字化转型指南，针对各行业的特定需求和应用场景，提供定制化的转型路径与策略。二是建立促进工业互联网发展的体制机制。在重点产业链供应链上培育一批具有行业影响力的特色型、专业型工业互联网平台，以平台为载体加快实现产业模式和企业组织形态变革。三是完善数字产业化和产业数字化政策体系。打造具有国际竞争力的数字产业集群，发挥数字产业集群的集聚、辐射、带动作用，促进集群内企业协同创新，驱动数字产业化发展。加强新一代信息技术的普及应用，引导各行业尤其是制造业利用新一代信息技术进行全链条、全业务、全流程数智化改造，壮大个性化定制和柔性化生产等新业态、新模式，加快建设一批智能工厂、智能车间，发挥“灯塔工厂”智能化转型模式的示范效应，全面提升产业数字化水平。四是构建数字经济发展区域协同联动机制。打造数字经济发展高地，发挥数字增长极的辐射带动作用，激发周边地区数字经济发展潜力，缩小数字经济发展区域差异。推动数字经济低梯度地区基于自身区位优势发展特色产业，与周边地区互联互通，共同释放数字经济的发展红利。

（三） 重塑制造业高质量发展体制机制，拓展数实深度融合新空间

一是建立保持制造业合理比重的投入机制。制造业是实现数实深度融合的关键领域，制造业保持合理比重有利于发挥数字技术的叠加、放大、倍增效应。深化财税体制改革，优化税制结构，发挥研发费用加计扣除、技术转让税收优惠等政策的作用，进一步降低制造业企业综合成本和税收负担。二是完善金融服务实体经济的激励约束机制。鼓励金融机构扩大对制造业的中长期贷款规模，积极发展天使投资、风险投资和私募股权投资等直接融资工具，为制造业智能化、绿色化、高端化发展提供多元化融资渠道。三是健全强化重点产业链发展的体制机制。强化龙头企业引领带动作用，围绕龙头企业开展产业链梳理，加快产业链垂直整合和跨领域横向拓展。全面实施制造业重点产业链高质量发展行动，持续提升重点产业链实力、集聚水平和创新能力，着力提升产业链供应链韧性和安全水平。四是完善产业梯度转移协作机制。推动产业在国内有序梯度转移，促进不具备比较优势的制造业从东部发达地区向中西部欠发达地区有序转移。推动集群式产业转移，通过延伸中西部产业承接地的上下游产业链，实现对转移产业的集群式承接，形成有效的产业集聚效应。提升中西部产业承接地的配套能力，以产业园区的产业配套能力提升为主攻方向，加强对企业在用工、用地和资金等方面的政策支持，优化区域营商环境。

（四） 优化数字基础设施建设体制机制，筑牢数实深度融合根基底座

一是健全数字基础设施规划和标准体系。加强数字基础设施顶层设计，各地区应结合发展实际和产业发展需求，适度超前部署5G基站、6G基站、数据中心和云计算中心等关键数字基础设施，分阶段、分步骤、有重点地推进，逐步实现数字基础设施的全面建设。优化数字基础设施布局、结构及功能，促进区域与行业协同。加快欠发达地区数字基础设施建设步伐，持续推进“东数西算”工程，优化数据中心建设布局，促进东西部地区协同联动。构建数字基础设施标准体系，包括国家、行业和团体标准，加强与传统基础设施标准的衔接融合。二是健全新型基础设施融合利用机制。促进各类基础设施集约共建、优化布局、开放共享，提升建设效率和应用效率，实现新型基础设施的互联互通，更好地支撑产业升级、融合、创新。充分利用新一代信息技术促进传统基础设施数智化转型，推动新型基础设施与传统基础设施融合发展。三是健全重大基础设施建设协调机制。健全重大项目分类分层分级协调机制，强化项目全周期闭环管理，建立重大项目监督考核机制和评估机制。强化重大基础设施项目要素保障，构建政府引导、企业主导和市场运作的投融资体系，强化政府统筹，营造有利环境，促进资源向新型基础设施聚集。

（五） 完善数据要素市场体制机制，释放数实深度融合新动能

一是健全数据产权制度、估值制度和分配制度等基础制度。制定数据产权登记管理办法，建立数据产权登记管理平台，探索提升数据流通效率和收益分配公平的有效手段，鼓励部分地区先行开展试点。制定数据规范，定义数据标准，建立统一的数据市场交易规则，明确数据交易的标准规范及合规性评估办法。二是培育开放、高效的数据要素市场体系。培育专业第三方服务机构，加强数据可信流通技术的支撑能力和专业服务体系建设。通过选优评优、颁发认证等方式培养一批专业的第三方数据服务机构和数据服务商，提供数据登记、安全审计、合规评估和争议仲裁等服务。三是健全数据共享和开发利用机制。培育全国一体化数据市场，促进数据要素开发利用。建立健全国家公共数据资源体系，推动公共数据资源安全有序开放。构建数据开放共享服务平台，推进公共数据、企业数据和个人数据的开发利用，实现高质量数据要素供给。四是健全数据安全监管机制。提升数据安全治理监管能力，健全行业数据安全监管制度，防范重要数据泄露。构建重要数据识别、目录备案和风险评估等常态化监管机制。强化数据要素治理和监管体系建设，以促进数据流通为导向，完善数据要素监管体系。

（六） 建立数字平台监管体制机制，促进数实深度融合安全有序推进

一是建立引导平台企业合规经营的立体监管体系。合规监管作为一种动态、积极的监管模式，能够实现强监管与促发展的协同联动。政府引导平台建立合规管理体系和合规监督配套审查机制，通过合规审查评估方式督促平台合规落实，促进平台经济发展。二是健全平台经济监测预警机制。运用大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术，以技术赋能实现政府对平台企业全流程监管，提升对平台经济的监管能力。持续提升平台违规风险预警能力，在技术赋能下加强对利用数据、算法优势实行垄断行为的研判和预警。强化反垄断和反不正当竞争，按照平台类型、用户规模、信息量和交易额等客观标准，细化分类分级负面清单。三是健全保障平台企业境外发展的法律法规和服务体系。针对平台企业日益增长的境外业务需求，政府应出台和完善相关法律法规，为平台企业境外发展提供法律保障和政策支持。健全境外投资服务体系，包括信息咨询、风险评估、融资支持和争议解决等，为平台企业境外发展创造良好环境。加强与国际组织的交流，推动建立跨境监管合作机制，保障平台企业在境外的合法权益。

（责任编辑：孙艳）