文章来源：新华文摘第17期

近十年来，数字经济蓬勃发展极大地推动了产业的深度融合，数字赋能的一系列跨界融合新产业新业态新模式不仅成为新的经济增长点，更是构建现代化经济体系的强大动能。深入研究数字经济赋能产业融合的作用机制和内在逻辑，探讨分析面临的问题和挑战，并设计良好的公共产业政策，对保持经济中高速增长、稳定经济大盘，提高产业竞争优势、实现高质量发展具有重要作用。

一、数字经济赋能产业融合的三个维度

理解数字经济如何赋能产业融合，通过什么样的方式和途径，需要从数字经济的概念内涵出发。数字经济的概念最早见于美国经济学家唐·泰普斯科特（Don Tapscott）于1996年出版的《数字经济：网络智能时代的前景与风险》一书。其后，随着信息技术的创新发展和扩散融合，经济社会的信息化、数字化程度持续提升，数字经济这一术语逐渐引起广泛重视，对其内涵特征的认识也不断深化。本文主要基于以下两个具有代表性的定义进行分析。一是2016年9月二十国集团领导人杭州峰会通过的《二十国集团数字经济发展与合作倡议》认为，数字经济是指以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动。二是2021年12月国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》提出，数字经济是以数据资源为关键要素，以现代信息网络为主要载体，以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力，促进公平与效率更加统一的新经济形态。

比较分析上述这两个定义可以发现，数字经济的内涵包含三个维度或层面。一是价值创造维度，数据资源（数字化的知识和信息）是数字经济的关键（生产）要素。二是发展动力维度，信息通信技术的融合应用（有效使用）是数字经济的重要推动力。三是载体支撑维度，现代信息网络是数字经济的主要（重要）载体。我们认为，数字经济赋能产业融合的作用机制和内在逻辑也应该围绕这三个维度展开分析，可分别称之为数据价值赋能维度、数字技术赋能维度、网络载体赋能维度。这三个维度相互交织、共同发力，有力地推动了产业的深度融合发展；产业的深度融合反过来又创造了海量的数据资源、多样化的数字技术应用场景和旺盛的网络基础设施投资需求，成为数字经济发展的重要引擎。

二、数字经济赋能产业融合的作用机制

（一）数据价值赋能产业融合

数据价值赋能产业融合的基本逻辑是：数据作为数字经济的关键生产要素，其价值化通过“自身增值效应”和“融合增值效应”两个相互联系、相互交融的环节，催生基于数据生产、交易、应用的跨界融合新产业新业态新模式。

1.“数据自身增值效应”催生大数据产业。数据自身增值是指数据在其自身生产过程中会不断增值。最初采集的零散单一、非结构化数据内在价值极小，大量的原始数据汇聚可能带来潜在价值；随着对原始数据的清洗、标注，形成标准化、结构化的数据并通过挖掘分析提炼出有用的信息和知识，其价值逐步增加；最终通过数据确权、交易、应用，成为数据资产和数据资本。这一数据价值的增值过程，直接导致专以数据生成、采集、存储、加工、分析、服务为主的大数据产业的形成发展。大数据产业是一种典型的跨产业边界的战略性新兴产业，其上游主要包括相关硬件设备供应和云计算、大数据平台建设，中游主要包括数据收集、数据存储、数据分析、数据交易、数据安全、数据融资、数据证券化等，下游则是几乎渗透到各行各业的大数据应用市场。

2.“数据融合增值效应”诱导形成跨界融合新业态新模式。数据融合增值是指利用数字技术把生产经营、上下游市场主体和消费者的数据进行交互连接、融合使用，能够挖掘更多有效知识和信息，从而使数据增值。数据价值的这一特性，诱导推动了消费互联网平台、工业互联网平台、智慧供应链、柔性化定制、共享生产平台等各类基于数据交互连接创造价值的跨界新业态新模式的形成发展。如消费互联网平台通过为供需双方提供交互场所，使双方信息（数据）在交互碰撞中产生新的高价值数据（即供需双方数据在融合中增值）如产品声誉、用户偏好等，可以大幅降低供需双方的信息搜寻、验证等成本，有效撮合交易，产生出极为显著的规模经济和范围经济效应。T业互联网平台利用大数据、云计算人工智能等技术将企业生产现场数据、经营数据、上下游供应链产业链各环节数据、用户行为数据等广泛连接汇聚起来，在深人分析处理中可以挖掘出大量新的高价值数据（即各方数据在交互连接、碰撞融合中增值），为研发企业智能化制造、服务化延伸、网络化协同、精益化管理等系统解决方案提供基础支撑，可以有效降低生产、流通和交易成本，提高全要素生产率和经济效益。其他诸如智慧供应链、柔性化定制、共享生产平台等跨界融合新业态新模式，也都是通过多源数据的碰撞融合，实现数据增值、获取经济利益的。

从另一方面看，跨界融合新业态新模式畅通了数据增值的渠道，破除了数据增值的障碍，提供了数据增值载体，反过来又进一步提升了数据的增值效应，形成良性的循环互动。可以预见，随着数字孪生技术的创新发展和渗透应用，数据将成为其他传统要素的数字空间“孪生”。工厂、车间、生产线、设备等物理实体和生产流程、物流流程及组织管理等所涉及的上下游各方数据被更加紧密地聚合起来，通过深人的分析挖掘处理，形成全生命周期动态数据复制，精准映射企业真实状态。在此过程中，要素配置效率和价值创造效率会进一步提升，数据价值会进一步增值，全新的产业形态、商业模式还将应运而生，成为经济发展的新动能。

（二）数字技术赋能产业融合

数字技术赋能产业融合的基本逻辑是：数字技术通过扩散应用，与传统技术融合共生，推动传统企业、传统产业实现数学化转型，在此过程中数字技术的无尽连接能力和海量数据汇聚处理能力打破企业内部、企业与用户、产业链供应链上下游企业之间的信息壁垒，形成纵向互联、横向相通的新产业生态，弱化产业边界，催生跨界融合新产业新业态新模式。

1.数字技术打破信息壁垒，形成互联互通的新产业生态。在传统的工业经济一技术系统中，受限于传统技术范式，企业内部、企业与用户、产业链供应链上下游企业之间存在大量信息壁垒，信息获取和挖掘利用难度大，大量数据价值流失。数字技术特别是以大数据、云计算、物联网和人工智能等为核心的通用数字技术，具有无尽连接能力和海量数据汇聚处理能力，通过与传统技术的融合共生，将企业与用户的横向信息壁垒和行业内的垂直壁垒打破，在虚拟层面使企业与用户之间、上下游企业之间的信息流动变得更加自由、便捷，从而形成纵向互联、横向相通的新产业生态。

2.互联互通的新产业生态催生跨界融合新产业新业态新模式。在互联互通的新产业生态下，企业与消费者之间、不同行业之间的信息相互交织碰撞，各种要素重新组合，会产生全新的创意和思想火花在这一过程中跨越产业行业边界融合发展的新产业新业态新模式应运而生，导致一、二、三产业内部和三大产业之间的边界变得越来越模糊。比如，企业与消费者之间的信息交互畅通，提高了企业对消费者需求的感知力，企业能够对消费者需求及时作出反应，在人工智能等技术支撑下，催生基于柔性制造的大规模定制，使企业能够占领在传统工业经济-技术系统中处于“长尾”的个性化用户市场。生产、流通、消费相应环节的信息交互畅通叠加相关数字技术支撑，催生了基于需求驱动的服务型制造、基于资源整合的总集成总承包、基于技术引领的创新服务、基于流程协同的智慧供应链管理、基于价值提升的品牌建设、基于低碳转型的绿色制造、基于业态融合的产业文旅、基于平台生态的工业互联网和消费互联网、基于物联网系统的智能制造等跨界融合新产业新业态新模式等。

从另一方面看，新业态新模式畅通了企业、用户、产业链供应链各环节之间的信息联系，提供了数据交互连接、相互融合的渠道和载体，反过来又促进了互联互通新产业生态的进一步完善，形成相互促进的良性循环。比如，作为拥有中国自主知识产权的工业互联网平台，卡奥斯COSMOPlat提出“大企业共建、中小企业共享”的生态赋能模式，通过与各行业、各领域的龙头企业共建平台，将沉淀的工业机理模型与中小企业共享，为智能制造领域提供数字转型方案和行业标准，已孕育出家电、化工、汽车、服装等诸多行业生态。目前，卡奥斯链接企业约80万家，服务企业超7万家。

  （三）网络载体赋能产业融合

现代信息网络是数字技术和数据价值发挥赋能作用的物理载体和物质基础，网络载体赋能产业融合是通过提升数据价值赋能、数字技术赋能的绩效来实现的。其基本逻辑是：发达的现代信息网络设施，放大“数据自身增值效应”和“数据融合增值效应”，增强数字技术的连接能力和海量数据汇聚处理能力，从而提升数据价值赋能和数字技术赋能产业融合的绩效。

现代信息网络伴随着信息技术的发展而产生，也将随着信息技术的创新而迭代升级。从赋能产业融合的角度看，信息网络设施技术水平的先进性与成熟度、技术规范的兼容性与建设标准的统一性、设施使用的经济性和稳定性是最为重要的三个影响因子。一般来说，网络设施的技术越先进、越成熟，对产业融合的赋能作用越强；技术越兼容、建设标准越统一，对产业融合的赋能作用越强；可获得性越便捷、使用成本越低、稳定性越高，对产业融合的赋能作用越强。比如，5G网络相比4G具有高速率、低时延、广连接的技术特点，让现实世界进入万物互联阶段，无处不在的连接使数据的收集、汇聚、传播变得更加容易和高效，补齐了制约智能制造、工业互联网、自动驾驶等在信息传输、连接规模、通信质量上的短板，极大地提升了数据价值赋能、数字技术赋能产业融合的绩效。

综上分析，可以将数字经济赋能产业融合的作用机制归纳如图1所示。

三、数字经济赋能产业融合面临的问题和挑战

数字经济发展速度快、辐射范围广，全方位推动生产方式、生活方式和治理方式发生深刻变革。因此，其发展面临的问题和挑战也涉及方方面面。本文围绕数字经济如何更好赋能产业融合，重点从数据价值赋能、数字技术赋能、网络载体赋能三个维度进行分析。

（一）数据价值赋能维度

数据价值化的前提是数据的开放共享，数据只有连起来、汇聚起来才有可能产生潜在价值。数据价值化的实现依靠数据的流通、交易，数据只有跑起来、用起来才能发挥作用。当前，中国在数据连接、流通、交易等方面还存在着一些问题和障碍。

1.数据标准不统一、兼容性差。中国经济门类齐全，企业尤其是中小型企业数量众多，但整体信息化水平还不够高。不同部门在工艺、产品、供应链等方面的差异性导致需要连接的设备、系统异质性很强，数据标准不一。相当部分进口设备通信协议多样，不同应用协议并存，兼容难度大。不少企业内部，由于使用的软件系统标准不统一，也造成生产、仓储、财务、人力等不同系统的数据无法共享集成。企业内部的信息孤岛现象、产业链供应链各环节之间的信息壁垒问题还较为普遍，制约了数据的交互流动和云端汇聚。

2.数据价值化缺乏相应的制度规则。中国是传统制造业大国，现行的制度规则带有浓厚的工业经济色彩，很难满足数字经济时代跨界融合新产业新业态新模式的发展要求。就数据价值化而言，关于数据披露、确权、交易的规则设计还处于探索起步阶段，监督管理的政策体系远未建立。比如，数据流通交易缺乏统一的标准规范，数据定价模式缺乏系统框架，具体业务只能针对具体应用场景，制约了统一的数据大市场的形成。数据权属特别是企业数据权属界定缺乏法律法规支撑，导致数据侵权行为时有发生，同时又造成拥有数据资源的市场主体将数据资源视为自己的“垄断资本”，数据开放共享的动力不足。数据不能共享流通，又导致“各起炉灶”各搞一套，重复建设现象严重，既造成了巨大的财力物力浪费，又使得规则标准的混乱进一步加剧，更加阻碍了数据资源的整合利用。

3.数据流动共享带来数据安全风险。数据的流动及其价值化不可避免地带来多方面的风险挑战。数据活动不断发展、迭代与深化，使得数据安全风险越来越具有多样性、复杂性和多变性等特征。比如，在利用数据追求利益最大化的诱导下，个人数据的滥采滥用、窃取、贩卖时有发生，不但侵犯了个人隐私，也增加了个人人身财产乃至生命安全风险。企业在利用数字技术融人互联互通的新产业生态时，也意味着向产业链供应链相关环节的其他市场主体特别是平台企业让渡了部分数据权益，增加了数据泄露和经济损失风险。数据的跨境流动，在促进国际交往、扩大开放水平的同时，也可能给国家产业安全、经济安全带来风险。

（二）数字技术赋能维度

数字技术赋能产业融合的过程就是数字技术通过扩散应用，与传统技术融合共生，推动传统产业、传统企业实现数字化转型的过程。当前，中国这一转型过程正在加速推进，也面临着供给和需求两方面的问题和障碍。

1.关键核心技术自身有效供给不足。近年来，中国数字科技创新能力显著增强，不少前沿领域开始进入并跑、领跑阶段，但芯片、操作系统、光刻机、核心工业软件、核心算法等关键核心技术仍存在受制于人的情况。比如就操作系统而言，虽然麒麟、统信等国产桌面端操作系统和鸿蒙、鲸鲮等移动端操作系统的应用近年均有长足发展，但谷歌的安卓（Android）系统、苹果的iOS系统、微软的视窗（Windows）系统仍处于垄断地位。其他诸如芯片、核心工业软件等与欧美发达经济体相比也均有着明显差距。关键核心技术受制于人，影响了数字经济发展及其赋能产业融合的安全性、稳定性，增加了被外部因素制约、冲击的风险。

2.企业刚性制约数字技术需求有效释放。企业现有资源和能力所形成的刚性有时会成为数字化转型的最大阻碍。一方面，在传统工业经济一技术系统中形成的固有企业文化、客户和供应商关系网、经过多次优化的业务流程以及职能部门设置，都有可能成为阻碍企业数字化转型的重要因素。另一方面，企业管理决策层数字化思维和相关专业知识欠缺，有可能会对数字技术与传统技术融合共生的战略方向作出错误选择，使数字技术导人与企业业务实际需求不相匹配，造成大量资源浪费，数字化价值难以体现，影响了数字化投资的持续性。

（三）网络载体赋能维度

现代信息网络设施赋能产业融合面临的问题主要表现在平衡性协调性、经济性等方面。

近些年来，中国信息网络设施建设取得重大成就，网络供给和服务能力显著增强，但区域发展不平衡仍然存在。与经济社会发展的实际需要相比，一些地区网络设施相对溥弱，网络供给和服务的可状得性较差、稳定性较低，使用成本较高。网络设施需要与传统基础设施协同推进、共同发力才能有效发挥载体赋能作用，但一些地区由于多头管理、各自为政，造成网络设施建设与传统基础设施建设步调上不一致、时空匹配上不协同，网络设施闲置与供给不足有时会同时存在。网络技术迭代速度快，在向基础设施形态演进的过程中可能会不断试错纠错，再加上网络设施具有典型的公共产品属性，导致其建设成本尤其是初期建设成本居高不下。

四、促进数字经济更好赋能产业融合的政策建议

围绕数字经济赋能产业融合的三个维度及其作用机制，针对面临的问题和挑战，提出以下政策建议。

（一）加强制度规范建设，充分激发数据价值赋能潜力

1.强化数据标准体系建设。完善数据基础通用标准和关键技术标准，对数据的业务、技术和管理等属性进行统一定义，提高各种数据在共享交换中的准确性和一致性。推动各领域通信协议兼容统一打破技术和协议壁垒，努力实现交互贯通，提高数据链条的完整性。健全统一规范的数据管理制度和规则体系，加强对数据采集、汇聚、清洗、标注、存储的全生命周期管理。

2.加快数据要素市场规则构建。积极探索数据确权、定价、交易，鼓励各地数据交易平台先行先试，在不断总结经验的基础上，逐步形成有中国特色的数据资产评估、定价、交易、质押、抵押、争议仲裁等规则制度。探索建立市场化、多样化的数据开发利用机制，鼓励市场主体挖掘商业数据、重点行业数据、城市数据、政务数据和公共数据价值，推动数据价值化、服务化促进数据价值的深度开发利用。健全数据产权保护制度，加强数字版权、数字内容产品和技术专利保护。

3.统筹数据开放与数据安全治理。一方面，要扩大基础公共数据的有序开放，建立公共数据开放负面清单，深化政务数据跨层级、跨地域、跨部门有序共享；推动公共数据与企业数据有效链接，支持企业之间数据的开放合作，共建安全可信的数据空间。另一方面，在贯彻执行《数据安全法》的基础上，与时俱进，根据数据活动的迭代与变化，进一步完善数据安全法律法规，健全数据隐私保护制度，完善安全审查规则。推动数据分类分级管理，加强政务数据、企业商业秘密和个人信息保护，打击数据黑市交易，营造安全有序的市场环境。

（二）增加有效供给释放有效需求，更好发挥数字技术赋能作用

1.增强数字技术有效供给能力。一方面，要发挥中国的制度优势和超大规模市场优势，大力发展信创产业，提高数字技术基础研发能力，加快建立自主可控的信息技术底层架构和标准，在芯片、传感器、基础软件、关键基础材料和生产装备等领域强化自给保障能力。另一方面，要不断探索数字化发展开放合作新模式，在技术开发、产品设计、数字基础设施建设等领域加强国际合作，积极参与数字化国际规则制定，共同促进数据流动、知识流动和成果扩散。

2. 释放数字化发展有效需求。强化传统企业数字化思维，加强对企业管理决策层和普通员工的数字管理能力、数字技能培训，推行普惠性“上云用数赋智”服务，降低技术和资金壁垒，引导企业系统推动研发设计、生产加工、供应链管理、销售服务等业务数字化转型。推动构建数据共享、创新协同、供应链互通的新产业生态，打造一批公共基础性和特色专业型工业互联网平台，在全面提升平台企业自身数字化能力的基础上，开放数字化资源，为传统企业和中小企业提供标准化工业系统软件、行业信息服务、应用场景解决方案和供应链管理服务，全面提升线上线下相结合的资源共享水平。

（三）适度超前建设信息网络设施，着力提升网络载体赋能绩效

信息网络具有强外部性、规模经济等特点，作为经济社会发展的基础载体，网络设施建设需要适度超前。从赋能产业融合的角度特别应注重设施建设的区域平衡性、时空协调性和使用的经济性。加快补齐部分地区网络建设短板，提升网络供给和服务能力。统筹规划、协同推进网络设施与传统基础设施建设，提升基础设施的综合效能。在协同建设千兆光纤网络和5G网络、促进云网协同和算网融合发展、推动5G商用部署和规模应用的同时，继续降低面向中小企业的网络费用，以高质量、低成本的网络服务带动传统产业数字化转型，促进产业融合发展。

【作者单位：中国宏观经济研究院产业经济与技术经济研究所】