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推动数字经济和实体经济深度融合

来源:光明日报2020年11月10日
导读:要积极抓住数字产业快速发展的机遇,发挥制造业大国的优势,推动大数据、互联网、人工智能和实体经济的深度融合,创造出智能制造、产业互联网等数字化的新业态和新模式,为先进制造业的高质量发展注入新动力。

推动数字经济和实体经济深度融合

当前,以新一代信息技术为基础的数字经济已经成为我国经济发展中最为活跃的领域,是我国国民经济高质量发展的新动能。党的十九届五中全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》针对“加快数字化发展”作出全面部署,要求“推进数字产业化和产业数字化,推动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”。数字经济与实体经济各领域的深度融合所带来的生产效率的提升以及生产模式的改变,也成为产业转型升级的重要驱动力。近年来,工业互联网、智能制造、两化融合、车联网、平台经济等融合型新产业、新业态逐渐进入人们的视野,融入日常生活之中,并深刻地改变着人类的生产生活方式。

与数字产业化相比,我国产业数字化依然处于发展初期,特别是先进制造领域数字化应用程度亟待提高。先进制造业是我国制造业转型升级的方向,是我国制造业参与国际竞争的先导力量。要积极抓住数字产业快速发展的机遇,发挥制造业大国的优势,推动大数据、互联网、人工智能和实体经济的深度融合,创造出智能制造、产业互联网等数字化的新业态和新模式,为先进制造业的高质量发展注入新动力。

推动实现数字经济与先进制造业的深度融合,我国目前面临以下几个方面的挑战。

一是我国先进制造业自主创新能力不足,关键核心技术缺失,一些核心零部件和技术长期受制于人。由于对核心技术掌握并不深入,在运用新一代信息技术为实体经济发展赋能时,一些产品的关键技术无法破解,如何深层次利用数字技术获取价值创造仍在摸索阶段。而且,在一些核心技术外部依赖的情况下,即使利用数字技术也难以将产业的潜在高附加值激发出来,主要受益方依然为技术来源国。这导致我国先进制造业与数字经济融合的叠加效应和乘数效应没有得到充分发挥。

二是数字技术专业技能人才缺乏。从当前的人才梯队来看,高素质专业人才的缺乏依然是制约我国先进制造业发展的重要瓶颈。在企业的管理决策层面,如果缺乏数字化思维就不能准确地感受到外部环境的变化,也就不能及时推动数字化变革,很难做出好的顶层设计。在员工层面,传统的产品研发和运营领域的人才较多,真正掌握大数据分析、数字化管理、人工智能的人才相对较少,还不能很好地将数字领域的新技术与实体经济领域各产业的发展深度融合,难以在细分垂直领域应用新一代信息技术进行产业改造。

三是数字经济与实体经济领域各产业的融合程度不高。数字经济与产业融合通常存在两种形式,一种是产业内部成立信息技术部门,另一种是产业与信息技术企业进行合作。无论是哪种形式,均存在对产业领域和数字经济的认知差异。比如,大部分制造企业依然重视传统的人力和资本要素,并存在重硬件轻软件、重规模轻质量、重制造轻服务的观念,忽略大数据的新型要素特征,导致部门间和企业间难以形成有效的互通机制,不能有效挖掘利用数据价值。另外,部分信息技术企业通常不能充分把握制造企业的工艺和业务流程,特别是对先进制造业更是如此,难以准确满足先进制造企业的转型需求。

四是当前我国缺乏系统化、国际性的国家工业互联网平台,区域层面更是缺乏这样的平台建设。这导致较多制造业企业无法有效利用数据,大部分先进制造业企业利用数据的成本和门槛较高,直接影响了实体经济与数字经济融合的动力和积极性。

数字经济是新一轮产业变革的关键领域,加大数字经济与先进制造业的融合度,实现实体经济领域的产业数字化转型,需要在以下方面聚力:

培养数字人才,助推产业数字化转型。在产业实现数字化转型的关键期,数字化人才显得尤其重要,既包括管理人才也包括技术人才。作为管理者,必须具备数字化思维,对数字化具有敏感性和适应能力,才能迅速找到数字化转型的切入点。对于业务负责人,需要关注数字化技术与业务模式相融合创造新价值的能力。对于软硬件工程师,需要培养数字化专业能力,成长为业内“行家”,才能更容易促进数字技术与传统业务的深度融合。另外,还需要积极开展数字人才储备的培育和教育工作。以既具备数字化思维,又熟悉先进制造业发展模式为导向,选择国内重点高校,开展大数据、人工智能等新兴学科的试点,发展应用型和科研型两类人才,最终形成多层次、全方位的人才培育体系。

做好顶层设计,营造良好环境。一是构建较为完善的智能制造标准体系。在制造业领域推广数字经济,必须要有统一的标准体系,包括基础、管理、安全、检测等共性标准和智能工厂、智能装备、智能服务、大数据、工业软件等关键技术标准。当前,我国已初步建立了智能制造标准体系,还需要继续大力推进该体系的构建,探索标准实施和反馈的工作机制。与工业强国开展合作,积极参加国际智能制造标准制定。对接国外最新研究成果,及时更新并完善标准体系,寻求国际智能制造标准的话语权。二是运用财政资金激励先进制造企业拥抱数字经济。积极探索有利于数字经济发展的财政支持政策,落实好相关税收减免和扶持政策。为处在起步阶段的数字化企业从资本市场融资提供便利,支持符合条件的企业发行公司债券,探索股权和债权相结合的融资服务。三是政府与产业合作共同培育“数字土壤”,让新的数字技术更快融入产业核心业务。通过对“孕育于数字”新业务的政策扶持,提高产业新业务的需求市场,才能使数字经济与产业融合的步伐更加稳健。四是加强知识产权保护,营造公平开放透明的法制化营商环境和市场规则,着力激发制造企业借助数字化创造新价值。

发挥数字化领头羊的带领作用,提升社会责任和社会价值。数字经济从概念到落地,已经推动全球制造业迎来新一轮的“工业革命”。在这场信息时代与工业时代的“对话”中,中国制造企业凭借数字化走在了弯道超车的道路上。当前正值工业互联网落地的关键期,也是中国制造实现弯道超车的关键期,需要出现更多头部企业引领中国先进制造业的未来。头部企业资源丰富,一个头部企业可以带动一整条生态链。头部企业应发挥其社会价值,集中资源打造转型标杆,让其他企业在转型中少走弯路、降低风险。特别是在当前加快构建新发展格局的大环境下,大型科技企业的领头拉动效应尤为重要。在数字化领头羊的带动下,可以从个体转型上升到产业协同转型,进而形成矩阵效应。

着力共性技术研发,加快启动国家工业互联网平台。依托行业协会、大型互联网企业等,优先建设一批开放共享的国家级工业互联网平台,实现对先进制造行业的数据采集和应用。实施工业互联网重大专项工程,推广“产业大脑”开放平台,以聚焦核心业务和共性业务数字化转型方案为杠杆,撬动千行百业的数字化转型。在建立国家级工业互联网平台之外,还应该从企业层面引导优势企业建设行业互联网平台。促进企业上云上平台,加快企业数字化转型的进程。

作者:国胜铁,系黑龙江大学生产力研究中心副研究员;本文系国家社科基金〔18BJL070〕阶段性成果)

《光明日报》(2020年11月10日11版)

【责任编辑:张彦武】