《中国金融》｜金融赋能数实深度融合

从价值创造视角看，数实深度融合的关键就是在放大“替代效应”的同时进一步释放“协同效应”。数实融合是数字产业化与产业数字化双轮驱动的链接点，可通过“替代效应”与“协同效应”两项技术—经济特征参与价值创造。前者是基于数字技术更加高效、可靠的优势，在全社会投资和消费中，数字技术产品对非数字技术产品产生了部分替代，从而构成对增加值的贡献。后者是基于数据作为关键要素和“融合剂”的作用，突破传统工业经济下企业之间有边界、封闭式的组织形态，不仅能够促进创新效率的提升，还可以促进劳动、资本等传统生产要素的跨界重组、高效配置，为产业链整体效率的提升创造更多价值。有学者测算显示，我国数字经济在过去一个阶段的增长以“替代效应”为主导，“协同效应”则相对较弱。未来，推动数实深度融合的着力点将在于扩大“协同效应”，即以数字技术和数据要素重构产业链、供应链，落实党的二十届三中全会强调的“加快产业模式和企业组织形态变革”，实现多角色、全方位、实时的互动连接，建立面向数字经济时代的全新生产力和生产关系。

从产业演进视角看，数实深度融合要求实现产业间数字化转型节奏的更好平衡。我国数字经济已走出一条独特的发展道路，基于消费需求的多样性、场景应用的广泛性，数字经济发展的上半场以消费互联网为重点，电子商务、信息技术、金融等服务业领域天然成为数实融合的引领者。中国数字经济发展研究报告显示，2023年我国第三产业的数字渗透率达到45.63%，远高于第二产业的25.03%和第一产业的10.78%。下一阶段，数实融合的重心将从ToC转向ToB、从消费者转向生产者，构建由主要生产者、供应商、客户、竞争对手、行业协会、政府等相互交互的利益相关者共同支撑的产业互联网。这一“产业共同体”的形成，意味着数实融合纵深到企业间和企业内部，构建数字经济新商业模式和新产业生态。

由技术驱动向场景驱动升级。持续的技术革新是数实融合的重要基础，但仅依靠技术进步并不能充分释放实体经济的数字化潜能，还可能陷入过度追求技术细节的“歧途”，忽略实际应用场景中的需求；并且，若数字技术缺乏足够的市场支撑和稳定的盈利预期，资本市场的投资动力以及与之相伴的可持续发展动力也会“后劲不足”。以人工智能发展为例，人工智能最大的难题很大程度上已不在于“怎么做”，而在于“怎么用”，不少新技术都亟待实现更深层次的应用突破。场景为技术扩散提供了最强的需求动力和最具体的切入点。未来，数实融合的进一步深化需要由单纯的技术驱动转向场景驱动，更好匹配数字技术供给与产业转型升级需求。在深入理解不同产业具体发展特征和增长逻辑基础上，将技术的广泛性与行业需求的异质性深度结合，打造定制化的数字技术解决方案，推动数字制造、数字农业、数字城市、数字交通等数实融合实际场景落地实施。例如，通过将物联网、云计算等技术与政务联动、能源供应、应急响应等市政管理的重点需求场景深度融合，打造数字化智慧城市体系，推动城市智能化管理效能的全面提升。

由规模驱动向效率驱动升级。基于数据要素本身所具有的非竞争性、正外部性、规模报酬递增等新特征，数字经济具有突出的规模效应，但在规模不断扩张的基础上，还需要进一步关注如何融入社会生产函数，在效率层面实现价值创造。20世纪80年代，罗伯特·索洛在观察IT业发展后提出了技术创新如何真正转化为宏观生产率提升的疑问。数据要素发展同样需要解决好自身的“索洛悖论”，这需要进一步优化数据要素的“生产条件”，例如，完善数据要素市场建设，提升数据流动性，进一步释放数据要素价值；建立健全数据标准体系、数据确权与交易规则、隐私保护和安全监管制度，提升数据质量和数据安全等，将数据规模优势最终转化为生产效率优势，推动数实融合从规模驱动阶段向效率驱动阶段迈进。

由结构驱动向生态驱动升级。新兴产业普遍具有更强大的数字基因，我国数实融合借力产业结构升级实现了快速发展。更重要的是，在此过程中产业组织形态发生了深刻变革，平台化、共享化等特征愈发鲜明，以平台为中心的产业生态逐步形成，产业结构驱动也需相应地向产业生态驱动升级。特别是大型平台化企业依托其强大的资源整合能力、技术创新实力和市场影响力，在产业生态系统中扮演“头雁”角色，并组建起庞大“雁群”。其不仅在组织内部推动技术革新和管理模式创新，而且通过开放平台，推动整个生态系统内的知识流动和价值共创，实现企业间分工协作、协同发展，构建起良性互动与共赢发展的产业生态。在此基础上，生态驱动还具有“蒲公英效应”。在平台连接下，数据、信息和知识等迅速流动、共享，在更广泛的行业和领域中复制、扩散，资源配置和利用效率得以优化。这种如同蒲公英种子般的传播机制能够激发更多企业的创新活力和发展潜力，促进跨界融合与协同创新，加速新技术的应用和商业化进程，为产业多元化、差异化发展提供有力支撑。

作为数实融合前沿领域，为深度融合探索有益范式。过去在学术界和实务界往往存在关于金融属于虚拟经济还是实体经济的争论，数实深度融合为破解这一争论提供了全新思路。在数字经济发展的浪潮中，不应简单以虚拟经济或实体经济的二分法来明确金融业的定位，而应从数实融合的价值贡献视角进行科学评判。尤其是金融业作为资金、技术密集型行业，以及全社会信用、交易等数据交互的重要领域，是数实深度融合理想的“试验田”。对此，金融业应进一步加大对人工智能、区块链、大数据等前沿技术的探索应用，推动金融服务模式的数字化、智能化转型，特别是大型商业银行要发挥引领示范作用，以数字金融的发展助力科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融等创造更大价值，树立数实融合的行业标杆。

充分发挥资源配置功能，多维度促进数实深度融合。在主体方面，应为大型平台化企业的技术研发、市场拓展、运营维护等方面提供综合化金融服务，为数据中心建设、数据传输网络升级、数据处理平台开发等数字基础设施建设提供有力资金支持，助力开放、协同、共享的平台生态系统构建；同时，注重加大对中小微企业的扶持力度，激发中小微企业数字化转型的内在动力。在产业方面，应通过提供精准的金融服务和创新资金解决方案，推动数字产业化和产业数字化向纵深发展，助力现代数字技术与三次产业深度融合，促进协同效应的充分释放。在区域方面，根据各地区数实融合特征提供差异化金融服务，支持中西部地区利用新能源、算力优势吸引高科技、数字核心企业落地。

服务数据要素市场建设，助力数据要素价值实现。数据要素在不同主体间的高效流通和优化配置是数实深度融合的重要基础，金融具有资源配置和价格发现的重要功能，可为数据要素实现深度赋能。一是推动数据交易制度建设，提供交易规则设计、交易平台搭建、交易结算等服务，并强化数据价值评估，加大对数据产品的全生命周期管理和价值评估体系建设，更好促进数据要素的交易和流通；二是助力数据生态建设，以金融数据为出发点，合规引用更多政务、海关、运营商、互联网公司等外部数据、公共数据，实现内外多源数据高效对接，助力构建更高维度的数据生态系统；三是服务数据市场基础设施建设，围绕数据要素交易流通过程中各类市场主体的业务需求，有针对性地提供支付结算、信贷融资、顾问咨询等金融服务，推动数据加密、匿名化处理等技术在金融领域的应用推广，提升数据在流通和使用过程中的安全性和隐私性。■

 （责任编辑　张一帆）