数字经济与实体经济融合发展机制探讨
陈诗诗

      【摘要】数字经济与实体经济融合是经济高质量发展的关键路径，其理论依据源于马克思主义政治经济学的劳动价值论和分工理论，强调数字要素是劳动的延伸，并推动分工精细化；现实动因包括经济转型对效率提升的需求、数字技术普及和消费升级。融合通过数字要素与传统要素重构提升配置效率，通过技术赋能降低交易成本，通过产业融合推动结构高端化、智能化、绿色化转型。实现深度融合需完善制度协同、要素流动和生态构建机制，包括财税支持、数据市场建设、复合人才培养、强化企业主体和促进成果转化。
      【关键词】数字经济；实体经济；融合发展；作用路径；机制完善
引言
      数字经济作为国家战略重点，其与实体经济的深度融合是推动经济高质量发展的关键抓手。2023 年国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》明确提出，要“推动数字经济与实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群”，将融合发展上升为国家层面的战略任务。本文拟从理论逻辑、作用路径、机制完善三个维度展开讨论，旨在揭示数字经济与实体经济融合的必然性与实践路径。
一、数字经济与实体经济融合的理论逻辑与现实动因
      （一）数字经济与实体经济融合的理论逻辑
      从马克思主义政治经济学视角出发，劳动价值论与分工理论构成了融合的底层逻辑。劳动价值论揭示了劳动是商品价值的唯一源泉，数字经济中的数据、算法等要素本质上是人类劳动的数字化延伸——数据源于生产经营活动的劳动积累，算法是人类智慧的代码化表达，其价值创造依赖于实体经济的生产实践。数字经济与实体经济融合，本质是通过数字化劳动赋能传统劳动，提升全要素生产率，实现价值增值的最大化。分工理论则强调，分工深化是生产效率提升的关键。数字经济通过互联网、大数据等技术打破时空限制，推动产业链上下游企业精准分工协作：一方面，企业内部通过数字系统优化生产流程、细化岗位分工；另一方面，产业链通过数字平台整合资源、降低交易成本。这种分工深化必然要求数字经济与实体经济深度融合。
      （二）数字经济与实体经济融合的现实动因
      首先，这是我国经济转型升级的内在要求。我国经济已从高速增长阶段转向高质量发展阶段，实体经济面临产能过剩、效率低下、创新不足等痛点。数字经济通过工业互联网、智能制造、大数据分析等技术精准赋能实体经济：例如，制造企业通过工业互联网实现设备远程监控与预测性维护，降低设备停机率；农业企业通过大数据分析土壤、气候等信息，提高种植效率。这种技术赋能推动实体经济优化生产流程、提升产品质量、降低运营成本，实现产业升级。其次，数字技术的普及为融合提供了技术支撑。近年来，5G、物联网、人工智能、云计算等数字技术快速发展并广泛应用，为数字经济与实体经济融合奠定了技术基础。例如，5G 的高速度、低延迟特性让工业设备实时数据传输成为可能，物联网让生产环节每一个设备都能联网监测，人工智能能对生产数据进行深度分析、优化生产决策。这些技术的普及降低了融合的技术门槛，让更多实体经济企业能参与到融合中来。最后，消费需求的升级推动了融合的深化。随着居民收入水平提高，消费需求从数量型、标准化转向质量型、个性化、体验化。数字经济能通过大数据、人工智能等技术精准捕捉消费者需求：例如，零售企业通过分析用户购买记录、浏览行为，推荐个性化商品；餐饮企业通过线上平台收集用户反馈，优化菜品设计。综上，经济转型升级需求、数字技术普及趋势、消费需求升级背景共同推动了数字经济与实体经济的深度融合，这是应对经济发展新阶段挑战的必然选择。
二、数字经济赋能实体经济的多维路径
      （一）要素重构：数字要素与实体要素的融合共生
      数字要素与实体要素的融合共生，主要通过渗透、替代、互补三种机制优化要素配置效率。其一，渗透机制是数字要素向实体要素生产过程的融入——数据作为生产经营活动的记录，能精准反映劳动、资本、技术等要素的运行状态，例如制造企业通过生产数据监测设备运行，让劳动分工更贴合设备产能；算法作为数字智慧的载体，能嵌入技术研发环节，推动技术迭代更符合市场需求。其二，替代机制是数字要素对部分实体要素的功能性替代——算法能替代传统劳动中的重复性环节，例如零售企业通过算法自动处理订单录入，减少人工劳动投入；数据能替代部分资本的信息收集功能，例如金融机构通过客户数据评估信用，降低对实物抵押资本的依赖。其三，互补机制是数字要素与实体要素的功能互补——数据与劳动结合，能让劳动更精准匹配市场需求，例如农业生产者通过气候数据调整种植时间，提高劳动产出；算法与技术结合，能让技术更高效转化为生产力，例如工业企业通过算法优化生产技术参数，提升技术应用效率。
      （二）效率提升：数字技术对实体经济生产流程的赋能
      数字技术对实体经济生产流程的赋能，集中体现在生产、管理和销售三大环节的效率提升。
      在生产环节，数字技术实现精准监测与流程优化。制造企业通过设备传感器实时采集运行数据，提前发现并处理故障，减少停机损失；农业企业借助物联网监测土壤温湿度等参数，自动调节灌溉与施肥，提升生产精准度。
      在管理环节，数字技术优化资源配置，降低管理成本。企业借助数字系统整合劳动、资本、技术等要素信息，通过算法实现更高效的分工与调度。例如，零售企业依据员工绩效数据动态排班，使人力安排更贴合销售高峰；制造企业利用库存数据优化采购计划，减少资金和物料闲置。
      在销售环节，数字技术促进供需精准匹配，降低交易成本。企业通过分析客户消费数据洞察需求偏好，如服装企业依托线上浏览和购买记录，实现个性化产品推荐，减少无效销售；餐饮企业借助订单数据预测客流，精准采购食材，降低库存损耗。
      综上，数字技术通过贯通生产、管理与销售环节，显著提升全流程协同效率，降低整体交易成本，推动实体经济向精细化、智能化持续转型。
      （三）结构优化：数字经济推动实体经济产业升级      
      数字经济对实体经济产业升级的推动，主要通过产业融合与结构转型实现。其一，促进制造业与服务业融合——数字技术打破制造企业边界，推动其从“生产型制造”向“服务型制造”转型，如汽车制造企业通过数字系统为车主提供实时车况监测、智能导航等服务，将汽车产品与出行服务融合。其二，推动传统产业与新兴产业融合——数字经济为传统产业注入新兴产业元素，例如传统农业与电商产业融合，通过数字平台实现农产品线上销售，拓宽销售渠道；传统零售与直播产业融合，通过直播带货实现商品精准推广。其三，推动产业结构向高端化、智能化、绿色化转型——数字技术提升产业高端化水平，例如制造企业通过数字技术研发高端产品，提高产品附加值；数字技术提升产业智能化水平，例如工业企业通过智能制造系统实现生产自动化、智能化；数字技术提升产业绿色化水平，例如企业通过数据监测能源消耗，优化能源使用，降低碳排放，推动产业向绿色发展转型。这种产业升级，本质是通过数字经济融合作用，让实体经济的产业结构更符合高质量发展要求，提升产业核心竞争力。
三、数字经济与实体经济深度融合的机制完善方向
      （一）制度协同：构建融合发展的政策支撑体系
      当前，数字经济与实体经济融合的政策体系存在协同不足问题——财政政策多向数字经济领域倾斜，对实体经济融合项目的支持分散；税收政策仍以传统实体经济为导向，缺乏针对数字技术融入的专项优惠；监管政策分属不同部门，跨领域衔接不畅。完善政策支撑体系，需从协同性入手：其一，整合财政政策支持方向，设立融合发展专项基金，重点支持实体经济企业的数字技术改造项目，推动财政资金向融合环节倾斜；其二，优化税收政策设计，出台数字技术投入抵扣政策，对实体经济企业购买数字设备、研发数字算法的支出，允许在企业所得税前加计扣除；其三，建立跨部门监管协同机制，由发改委、工信部、财政部等部门联合制定融合发展监管规则，避免因部门分割导致的政策冲突，确保监管政策与财政、税收政策形成合力。
      （二）要素联动：强化数字要素与实体要素的对接机制
      强化数字要素与实体要素的对接，需建立健全要素市场机制。一方面，完善数据要素对接机制——加快数据确权立法，明确数据所有权、使用权、收益权归属；搭建全国统一的数据交易市场，制定数据交易规则与定价标准，让实体经济企业能通过市场机制获取所需数据，推动数据要素向实体经济流动。另一方面，优化人才要素对接机制——推动高校与企业合作开设数字经济与实体经济融合专业，培养兼具数字技能与实体产业知识的复合型人才；出台人才激励政策，对进入实体经济领域的数字人才给予税收优惠、住房补贴、职称评定倾斜，吸引数字人才向实体经济集聚。
      （三）生态构建：打造融合发展的产业生态系统
      打造融合发展的产业生态系统，需推动企业、高校、科研机构协同联动。首先，强化企业的主体地位——鼓励实体经济企业加大数字技术研发投入，支持企业牵头组建产业联盟，整合产业链上下游资源，推动数字技术在产业中的应用；引导企业与数字经济企业开展合作，通过并购、参股等方式吸收数字技术，提升自身融合能力。其次，推动高校与科研机构的技术输出——引导高校调整学科设置，开设数字经济与实体经济融合相关课程，培养融合型人才；支持科研机构与企业合作开展技术攻关，针对实体经济中的痛点问题（如生产效率低下、产品升级困难）研发数字技术解决方案。最后，完善成果转化机制——建立技术转移平台，连接科研机构与企业，促进技术成果信息交流；出台成果转化激励政策，提高科研人员成果转化收益比例，鼓励科研人员将技术成果转化为实体经济的生产力，推动技术研发、成果转化、产业应用形成良性循环。四、结语
      本文研究结果表明，数字经济与实体经济融合是理论逻辑（劳动价值论、分工理论等）与现实动因（经济转型升级、数字技术普及、消费需求升级）共同作用的结果，其通过要素重构、流程赋能、结构优化实现实体经济价值创造能力的提升。与前人研究相比，本文更注重机制设计的系统性——不仅探讨作用路径，更关注支撑融合的制度与生态；但未对融合中的利益分配机制、区域差异等问题展开深入分析，这是本研究的遗留问题。未来可进一步关注这些领域，为融合发展提供更全面的理论支持，推动数字经济与实体经济在更高水平上实现深度融合。
参考文献
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