推动数字经济和实体经济深度融合

　　数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态。习近平总书记强调，要推动数字经济和实体经济融合发展，把握数字化、网络化、智能化方向，推动制造业、服务业、农业等产业数字化，利用互联网新技术对传统产业进行全方位、全链条的改造，提高全要素生产率，发挥数字技术对经济发展的放大、叠加、倍增作用。本期邀请相关专家围绕数字经济和实体经济融合发展进行研讨。

　　主持人 本报理论部主任、研究员 徐向梅

　　数字经济与生产过程融合的特征

　　主持人：作为一种新经济形态，数字经济和生产领域融合呈现出哪些特征？

　　刘世锦（全国政协经济委员会副主任、中国发展研究基金会副理事长）：数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态，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，促进效率与公平更加统一的新经济形态。

　　数字技术之所以能够转化为一种经济形态，需要具备几个基本要素，换言之，数字经济和生产领域融合，呈现以下几个特征。

　　一是信息密度空前增加。数字经济产生的前提是数据信息或数据资源若干个数量级的提升。与数据增加相伴随的是节点之间网络式连接的形成，这大大提升了整个世界的连接程度。当实体被镜像化以后，可以利用人工智能技术，从空间和时间上进行优化。信息密度的增加，网络式的连接，空间、时间的优化，这可能是数字技术应用到实体经济并转化为数字经济后需把握的几个关键性变量。

　　二是从消费到生产领域依次深入。数字经济和实体经济融合（以下简称“数实融合”）开始于消费领域，尤其是面对消费者的零售领域。之所以始于零售，是由于个人交易过程尤其是决策过程较为简单。在通过支付平台解决信任问题后，商家对消费者的交易成本问题基本得到解决，这种形态的数实融合迅速发展，并对整个零售环节的商业组织带来较大冲击，原有组织结构解构或者重组，形成一种新的商业形态。如果说进军消费领域是数实融合的上半场，那么下半场就是进入生产领域，也就是面向商家。相比于“对消费者”模式，“对商家”模式在交易费用和交易环节上会发生很大变化，比如，交易费用将大幅提升、交易环节更加复杂。生产领域的数实融合值得深耕，而且能创造更大价值。

　　三是数字技术的快速发展。预测技术、区块链技术等在数实融合中的作用越来越强。时间序列预测从传统的机器学习方法转向基于神经网络的深度学习，在效能优化方面具有很大潜力。例如，利用深度学习进行高频模拟，能较为准确地预测和把握外部世界运转状况。基于去中心化特征，区块链技术在防止欺诈方面可以发挥较大作用，为降低交易成本和减少机会主义行为提供有利手段。

　　无论是消费领域还是生产过程，都有可能通过高度数字化实现信息打通，大幅减少采购、生产、销售成本，优化业务流程，从而在很大程度上克服或缓解市场盲目性问题。当数字经济真正深度融入生产过程后，企业组织和供应链形态将会发生很大改变。

　　考察数实融合进程或阶段，可以引入一个概念：实体经济的数字化率。“不同阶段适宜的数字化率”将有可能成为我们设定并为之努力的目标。

　　数实融合过程中，可能会出现制造业比重下降的情况。制造业比重过快下降固然要引起警觉，但也要避免一种倾向，即只把制造物品的部门叫作实体企业。现在实体经济中真正有竞争力的，是被数字化改造过的企业。

　　除制造业以外，值得关注的另一部分是生产性服务业（包括信息与通信技术部门）。制造业和生产性服务业合计占GDP的比重，或许能更准确地体现实体经济的制造能力。这两者不仅在逻辑上，而且在地理空间布局上紧密联系。从制造业数字化率角度来理解制造业发展，才更加切合实际，更有利于我们把握数实融合的真实境况。

　　未来经济的主导形态

　　主持人：数字经济的核心要素是什么，它与工业经济有何区别？

　　刘尚希（中国财政科学研究院院长）：从历史过程来观察数字经济，可以大体得出三个观点。

　　第一，数字经济是数字革命的成果。人类即将进入的数字文明，是在工业革命的基础上产生的，但并不是工业革命的简单延续，它已超越工业革命的逻辑。数字经济呈现边际收益递增、边际成本递减的特征，而工业经济恰恰是边际成本递增、边际收益递减的，显然其间的属性差异是巨大的。