推动数字经济与实体经济深度融合：理论探析与实践创新

【摘要】随着新一代数字技术的蓬勃发展和普遍应用，数字经济在我国经济高质量发展中发挥着越来越重要的功能。在经济发展动能转换的当下，研究如何推动数字经济与实体经济深度融合发展具有重要的战略意义。总体来看，我国数字经济与实体经济的融合已经取得了十分可观的成绩，深度融合也已经成为不可逆转的趋势，但仍然面临诸如底层技术支撑不足、融合质量不高等挑战。把数字技术的具体应用场景同传统企业理论相结合，有助于理解数字经济是如何赋能传统实体企业创新和发展，从而进一步探析数字经济与实体经济深度融合的实践路径。在讨论数字经济与实体经济深度融合主要形式和内涵的基础上，可以从产品层、企业层和产业层三个维度分析数字经济与实体经济深度融合的具体路径，构建起数字经济与实体经济深度融合的研究框架。

【关键词】数字经济  实体经济  深度融合

【中图分类号】F270                              【文献标识码】A

【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2022.24.007

引言

当前，我国经济进入高质量发展阶段，经济发展从主要由要素和投资驱动逐步向创新驱动转变。同时，以大数据、区块链、人工智能等为代表的新一代数字技术迅速发展，逐渐扩散和应用到经济生活各个层面，重构了信息时代的物质基础。根据中国信息通信研究院（以下简称中国信通院）发布的《中国数字经济发展报告（2022年）》显示，2021年我国数字经济规模达到45.5万亿元，占GDP比重达到39.8%。在疫情冲击下，数字经济逆势上扬，逐渐成为构建新发展格局的关键支撑和驱动我国经济高质量发展的重要引擎。

我国高度重视数字经济发展，“十四五”规划提出，加快数字化发展，建设数字中国。要打造数字经济新优势，促进数字技术与实体经济深度融合。习近平总书记在党的二十大报告中再次强调要加快建设网络强国、数字中国。由此可见，大力发展数字经济并推动其與实体经济深度融合已经成为我国经济高质量发展的重要战略安排和动能来源。一方面，数字经济逐渐从虚拟空间向物理空间延伸，带来了传统产业创新模式，成本结构、竞争优势和市场需求的新变化，也为实体经济发展提供了新机遇（Xu et al.， 2021）；另一方面，数字经济与实体经济融合的现状和结果并不令人满意，还存在着诸如底层技术不足、融合实践发展缓慢等一系列问题和障碍（赵剑波，2020）。但是，学术界关于数字经济与实体经济的研究主要集中在数字经济促进经济高质量发展的机制和路径（丁志帆，2020；葛和平、吴福象，2021；乔岳，2021）、数字经济对实体经济整体影响效应等方面（姜松、孙玉鑫，2020），关于如何推动两者深度融合的研究还十分有限。

简而言之，数字经济的发展为我国实体企业的创新发展和转型升级提供了新的机遇。但同时，如何从理论的高度理解数字经济与实体经济深度融合仍然是学术研究亟待解决的问题。疫情冲击下国际政治经济形势的变化则更进一步凸显了该研究的紧迫性，对我国而言，发展数字经济是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择。数字经济的发展既有机遇，也面临挑战。鉴于此，本文聚焦于数字经济与实体经济深度融合研究。

数字经济与实体经济融合的现状与问题

数字经济的快速发展得益于其同实体经济在产品、生产、流通等各个方面越来越突出的融合。以数据挖掘和人工智能为代表的数字技术高质量赋能实体企业产品创新（Zhan et al.， 2017），产业数字化不断加强，进一步推动传统产业升级和产业创新（庄雷，2020）。总体来看，两者融合已经取得了十分可观的成绩，其进一步深度融合也已经成为不可逆转的趋势。

融合速度加快。在新一代信息通讯技术不断成熟和普遍应用中，数字经济稳步增长。同时，数字经济与实体经济融合的速度也进一步加快，成为推动我国经济高质量发展的重要动力（郭晗，2020）。面对疫情的不确定性和全球经济下行的压力，数字经济的“稳定器效应”显著；事实上，疫情冲击在一定程度上作为催化剂，进一步加快了数字经济与实体经济的融合进程，根据中国信通院发布的《中国数字经济发展报告（2022年）》显示，2021年数字产业化规模达8.35万亿元，在数字经济总规模中占比为18.3%，占GDP比重为7.3%；产业数字化规模达37.18万亿元，在数字经济总规模中占比为81.7%，占GDP比重为32.5%。从更长的时间维度来看，2018年至2021年产业数字化在数字经济总量中的占比从79.6%提升到81.7%，在GDP总量中的占比从27.6%提升到32.5%。这表明，数字经济与实体经济两者深度融合，特别是产业数字化是数字经济发展的重要推动力。

从消费互联网向产业互联网转变。伴随数字经济的高速发展，产业革命和互联网革命深度融合，催生了新一轮的产业互联网革命。自中国引入互联网以来，经历了信息互联网到消费互联网的转变，目前消费互联网正在向产业互联网转变（任保平、朱晓萌，2020）。在消费互联网时代，企业利用互联网优势将庞大用户的消费行为数字化，天猫、京东、亚马逊等平台企业应运而生，以“互联网＋”为代表的平台商业模式兴起。然而，随着人口红利和流量红利逐渐消褪，消费互联网模式下获取超额利润愈发艰难，存量和增量改革势在必行。大数据、云计算、物联网、人工智能等数字技术的指数式增长为实现消费互联网向产业互联网转变提供了保障。产业互联网平台通过人工智能驱动的产品设计、生产流程、资产管理和服务管理等方式，提高产业资源配置效率，数据智能正在成为实体企业提高生产效率和获取竞争优势的关键因素（Li et al.， 2017）。产业互联网由消费互联网逐渐从消费端向生产端延伸发展而来，数字经济与实体经济融合的形态也逐步从消费领域向产业领域转变。据中国信通院发布的2021年《全球数字经济白皮书》显示，依托完整的工业体系，我国目前具备一定行业、区域影响力的工业互联网平台达100多个，连接工业设备突破7300万台，产业互联网呈现蓬勃发展的态势，数字经济与产业发展深度融合成为产业互联网发展的动力来源。

当然，数字经济与实体经济的融合仍然面临诸如底层技术支撑不足、融合质量不高等挑战。

支撑数字经济与实体经济融合的关键底层技术不足。新一代数字技术是数字经济发展的物质基础，是数字经济与实体经济深度融合的关键支撑。近年来，我国数字技术应用呈指数增长态势，数字技术水平也不断提升，但在核心底层技术层面与发达国家相比还存在较为明显的差距（郭晗，2020）。目前，我国在信息技术底层架构、大型工业软件生态、核心算法、芯片、操作系统、元器件等领域还存在明显不足。应用场景不断创新和底层技术缺乏形成鲜明对比，这些短板制约数字经济高效赋能实体经济，缺乏底层技术支撑也阻碍数字经济与实体经济进一步深度融合。

融合水平不均衡、融合质量有待提升。融合不均衡主要表现在两个方面，一方面，数字经济与三次产业间融合水平存在显著差异，数字经济与服务业融合程度最高，据中国信通院发布的2021年《中国数字经济发展白皮书》显示，数字经济在服务业的渗透率达40.7%，在工业和农业的渗透率分别为21.0%和8.9%，数字经济与工业和农业的融合有待进一步提升；另一方面，由于经济发展水平不同，新一代ICT技术的区域应用程度也具有明显的差异。因而，数字经济与实体经济融合水平在地域上呈现东部高、西部低的态势。总之，当前，数字经济与实体经济融合水平不均衡在一定程度上也阻碍了经济高质量发展。融合质量有待提升主要表现在传统企业对数字经济和企业数字化还存在认知偏差（郭晗，2020；赵剑波，2020），大量传统企业还没有完成数字化改造，仍然有相当多的中小企业数字化意识还比较淡薄，同时也缺乏实施数字化战略的技术资源和人力资本（赵剑波，2020）。这种认知偏差使得数字经济与实体经济融合质量不高，数字经济和实体经济发展存在“两条线”“两张皮”的问题，融合质量有待进一步提升。

数字经济与实体经济融合的多层面联动尚未得到足够重视。数字经济与实体经济融合是一个多层面联动的过程，当前学术研究和融合实践中对这种多层面联动现象还不够重视。学术界关于数字经济与实体经济融合的研究大多把视角聚焦于一个层面。例如，有学者从团队和产品层面出发，研究数字经济背景下如何通过在线评论数据测量用户敏捷，进而分析用户决策行为（Zhou et al.， 2018）；Tambe（2014）从企业层面研究大数据投资对企业绩效带来的影响；庄雷（2020）从产业重构和产业升级的视角研究区块链如何与实体经济进行融合。同时，在实践中，数字经济与实体经济多层面联动融合也尚未得到足够重视，未能充分发挥数字经济的赋能效应，使得数字经济与实体经济的融合实践进展缓慢。鉴于此，本文在梳理国内外文献的基础上，总结数字经济与实体经济深度融合的内涵、形式和主要维度，同时构建数字经济与实体经济深度融合的研究框架并探索融合的实践路径，以期为推动数字经济与实体经济的深度融合提供理论支持和实践指导。

数字经济与实体经济深度融合的内涵、形式及维度

“融合”从字面上理解，意指“融为一体”。伴随社会进步和技术发展，融合的内涵逐渐变得丰富化和多元化。目前关于数字经济与实体经济深度融合的内涵还不够清晰，因此本文在梳理文献的基础上，将数字经济与实体经济深度融合的内涵、主要形式及融合的维度进行了总结。

深度融合的内涵。一是万物互联是数字经济与实体经济融合的物质基础。新一代ICT技术，尤其是物联网和移动互联网技术的发展，使得人与人、人与物、物与物之间的连接变得移动便捷，这些数字技术和便捷服务为数字经济和实体经济的进一步融合奠定了物质基础。更为重要的是，随着连接用户和设备数量的增加，两者的融合将表现出明显的网络效应（Xu et al.， 2021）。因此，得益于新一代信息通讯技术的发展，万物互联成为数字经济和实体经济融合的基础和起点。

二是数据成为连接两大经济的桥梁。数字技术下的万物互联产生了海量的数据，包括用户行为数据、运营数据、人机交互数据等。数据科学和数据挖掘技术的发展为数据资产化提供了契机，数据成为一种新的生产资料参与到经济的生产制造、流通、消费等环节，被认为是土地、劳动、资本、知识、技术和管理之后的第七大生产要素（谢康等，2020）。不同于资本、土地、劳动力等传统的生产要素，新一代信息技术革命带来的“关键生产要素”变迁（赵剑波，2020），使得数据作为一种全新的生产资料，在重构价值链、创新链，优化业务流程和商业模式创新等方面具有更大的优势，极大提高了要素配置效率。因此，在智能化时代，数据成为数字经济与实体经济深度融合的桥梁。

三是数字经济与实体经济融合的高级形态和最终结果为创新。融合实质上是打破原有边界，形成一种新状态的过程，数字经济与实体经济深度融合的高级形态为创新，这种创新不仅仅表现在产品层面的技术创新（Zhan et al.， 2017），也表现在企业层面的商业模式创新（李文莲、夏健明，2013）和产业层面的产业升级与产业创新等（庄雷，2020）。由此可见，数字经济与实体经济融合是一个多层面联动的过程，推动两者深度融合，提升整体创新能力，在经济发展方式转型升级的当下成为推动我国经济高质量发展的重要驱动力。

深度融合的主要形式。要理解数字经济与实体经济如何通过深度融合对企业进行赋能，关键在于总结两者融合的主要形式。通过系统梳理相关文献和企业实践案例，本文把数字经济与实体经济深度融合的主要形式分为三种：（1）连接人和连接物。即通过物联网、互联网和移动互联网等技术将人、传感器和设备等全方位连接起来，实现信息的实时传输和共享。代表性的数字技术如智能制造平台、众包平台、在线社区、物联网技术等（Lee; Lee， 2015）。（2）数据赋能。万物互联产生的大数据经过收集、挖掘和分析处理生成企业特有的知识和洞见（Brantly， 2018），从而进一步赋能企业运营和促进企业创新。代表性的数字技术，如大数据挖掘、商务智能等。（3）协调与决策。在数据成为新型生产要素的当下，数据挖掘形成的商务智能为实体企业感知外部环境变化和提高决策效率提供了全方位的支持。代表性的数字技术，如数字平台、商務智能和决策支持系统等。

融合的维度。现有关于数字经济与实体经济融合的研究大部分停留在单一层次，如李文莲、夏健明（2013）聚焦于企业层面，研究信息技术对企业商业模式的影响；庄雷（2020）聚焦于产业层面，研究区块链如何影响产业升级。然而，深度融合是一个多层面联动的过程，孤立地研究单一维度不利于我们了解两者深度融合的全貌。基于此，本文认为数字经济与实体经济融合的维度主要包含以下三个层次：（1）产品层。该维度主要考虑两大经济在相对微观的产品层面如何实现深度融合。实体经济，特别是制造业在数字经济迅猛发展的背景下，在产品层面上如何实现技术创新以进一步推动数字经济与实体经济深度融合；（2）企业层。该维度主要讨论企业数字化为企业带来的变化，包括如商业模式创新、企业长期竞争能力的提升等；（3）产业层。该维度主要研究数字经济发展背景下产业如何升级、如何进行结构调整，包括数字技术如何快速产业化、规模化和传统产业如何借助数字技术实现结构转型等方面。

综上，数字经济与实体经济深度融合的内涵、形式和维度如图1所示。

数字经济与实体经济深度融合的理论基础与实践路径

在数字经济快速发展背景下，传统企业管理理论与管理实践均发生了重要变化。把数字技术的具体应用场景同传统企业理论相结合，有助于理解数字经济是如何赋能传统实体企业创新能力和发展能力的，从而进一步探析数字经济与实体经济深度融合的实践路径。

数字经济与实体经济在产品层面的深度融合。一是基于开放式创新的产品技术创新。在传统垂直整合模式中，企业的研发和销售主要由企业自主完成。Chesbrough等（2006）认为开放式创新范式区别于传统的垂直整合模式，将开放式创新定义为有目的地利用知识流入和流出加速内部创新，并扩大外部创新市场。在开放式创新视域下，研发被视为一个开放的系统，即不管是企业内部，还是企业外部都可以成为创意的来源，同时创意也可以从企业内部或外部进入市场产生价值。开放式创新范式将企业外部的创意、市场和传统垂直整合模式下企业内部创意、市场放在同等重要的位置。自Chesbrough等（2006）关于开放式创新的论述以来，学术界和工业界对此进行了持续的探索和实践，取得了一系列的成果。开放式创新被认为是一种提高竞争力和创新能力的企业战略，那么在数字技术和数字经济飞速发展的背景下，开放式创新将如何在产品创新层面提升企业竞争力？这成为学术界和工业界共同关心的问题。

当前，开放式创新一般分为两类：开放边界创新与开源创新（Euchner， 2013）。开放边界创新旨在广泛获取新技术和新创意，同时不放弃企业对创新过程的控制；开源创新则是一种更激进的模式，认为创意来源于集体知识。用户和创新者组成的一个庞大且匿名的社区，不仅会产生创意，还能开发产品。例如，开源创新模式下产品由公共社区而非单独某一家企业开发，社区中任何成员都能为产品开发贡献专业知识，产生的创新成果也由全体社区成员共享。已有研究表明开源创新较开放边界创新而言更有效率，但同时开源创新由于缺乏控制而风险更大（Euchner， 2013）。随着数字技术的应用和普及，企业沟通成本和协作成本持续下降，开源创新在越来越多的领域主导企业创新。例如，区块链技术的发展使得企业间的协作能够做到去中心化，共识机制也能进一步促进企业间相互信任，同时能够降低企业交易成本。在产品层面，数字经济的发展促进了实体企业（特别是制造企业）的开放式创新（特别是开源创新），从而对产品创新进行赋能，不断推动产品创新迭代，促进数字经济与实体经济在产品层面深度融合。

二是数字经济环境下的产品敏捷开发。工业经济时代，大多数实体企业尤其是制造企业致力于精益生产，以持续改进其产品开发和生产流程。简单来说，精益制造是一种探索如何识别和消除损失、降低成本、及时交货、追求零库存的管理策略（Leite; Braz， 2016）。而在高度智能化、信息化和全球化的数字经济时代，企业面临的内外部环境变化加快、不确定性增强，这要求企业能够迅速识别变化并及时采取应对措施。因而，敏捷制造作为一种面向快速响应市场变化的策略应运而生。敏捷制造是一种通过有效连接可用资源来规划和实施制造活动的新方法，其目标就是为了适应企业对市场动态的响应要求（Varl et al.， 2020）。已有研究表明，敏捷制造能够显著提高企业的经营业绩（Kumar et al.， 2022）。

信息技术和数字技术的普遍应用和迅速发展，进一步促进实体企业由精益生产向敏捷制造转变。数字经济环境下，数据采集和数据挖掘技术能够为企业提供生产、销售和消费者的实时信息，为企业迅速作出管理决策提供数据支持。在产品层面，以敏捷开发为代表的产品开发技术已经在实体企业不断应用起来。敏捷开发技术能够根据市场和客户需求，对产品进行迅速开发和不断迭代，不仅包括面向消费者的客户敏捷，也包括面向市场的运营敏捷。因此，数字经济的发展推动了敏捷开发在企业的普及，同时也进一步促进数字经济与实体经济在产品层面深度融合（具体融合路径如图2所示）。

数字经济与实体经济在企业层面的深度融合。一是数字经济环境下企业的商业模式创新。近年来，关于商业模式和商业模式创新的研究日益受到学术界和工业界的广泛关注，Bouwman等（2018）将商业模式定义为消费者和企业创造并获取价值的业务逻辑，即企业通过制定战略和协调运营把产品或服务推向市场的方式；李文莲和夏健明（2013）研究了大数据背景下的商业模式创新模型；Ng（2014）聚焦于数字经济背景下的商业模式创新，研究并讨论了数据作为一种新型经济资源在商业模式创新中所发挥的重要作用。这些研究表明，商业模式涉及企业核心利益，数字经济背景下企业需要根据组织内外部环境变化和战略目标对商业模式进行动态调整。

传统工业时代，信息传递具有滞后性，获取信息成为企业重要的竞争力来源；互联网技术的迅速发展，使得信息传递和信息获取成本大幅度降低，以天猫、京东、亚马逊等平台企业为代表的平台经济逐渐崛起，“互联网＋平台经济”成为互联网时代主要的商业模式；随着大数据、区块链、物联网等数字技术的发展，数字经济成为时代背景。尤其是区块链等技术特有的智能合约和共识机制，进一步为企业间的交易去中心化，逐渐形成一种新的分布式商业模式（庄雷，2020）。从信息不对称交易到中心化的平台经济，从平台经济到区块链去中心化的分布式交易，商业模式创新不断推进。数字经济的迅速发展推动企业商业模式不断创新，同时商业模式的创新也带来了资源配置效率的提升，进一步促进数字经济与实體经济在企业层面的深度融合。

二是数字经济环境下企业长期竞争力。资源基础和动态能力是企业长期竞争力的关键，资源基础观（Resource Based View）和动态能力理论（Dynamic Capabilities Theory）为企业长期竞争力的获取提供了分析框架。一方面，资源基础观认为，当企业的资源满足VRIN框架，即企业资源具有价值性（Valuable）、稀缺性（Rare）、无法复制性（Imperfectly Imitable）和不可替代性（Non-Substitutable）时，企业可以获得持续的竞争能力（Barney， 1991）。数字经济发展背景下企业数字化转型加快，根据资源基础观，虽然企业数字化投资的硬件和软件（如计算机、存储服务器、管理信息系统）容易被竞争对手模仿和跟进，但是企业的运营经验不断与企业数字化进程相结合而形成的、企业所独有的企业资源，具有高度不可复制性和不可替代性。

另一方面，Teece等（1997）将动态能力定义为企业通过整合、配置内外部資源以应对快速变化的环境并从中获取利润的能力。动态能力理论认为，高动态能力的企业较低动态能力的企业更有竞争优势。Wilden等（2013）研究显示，企业动态能力对组织绩效的影响随着竞争强度的提高而提高，这表明高动态能力的企业在激烈的市场竞争中更容易获取收益。Pavlou和Sawy（2011）通过概念化、操作化来构建动态能力的可测量模型，该模型把动态能力分为四个部分：感知环境能力、学习能力、协调能力和整合能力。数字经济发展背景下，企业获取数据和分析数据能力加强，能够迅速识别外部环境变化，同时根据数据挖掘结果产生企业运营所需的知识和洞见，增强企业学习能力。运用管理决策辅助系统提高企业资源配置效率，提升企业协调能力和整合能力。数字技术与数字经济的发展，使得独特的企业资源和高水平的动态能力成为企业获取长期竞争力的关键，从而进一步加强了数字经济与实体经济在企业层面的深度融合（具体融合路径如图3所示）。

数字经济与实体经济在产业层面的深度融合。一是数字产业化。数字产业化是数字经济的重要组成部分，随着数字产业化的迅速发展，新的经济形态在产业层面不断涌现（如人工智能产业、区块链产业等）（李海舰、李燕，2020）。中国信通院发布的2020年《中国数字经济发展白皮书》对数字产业化进行了定义，认为数字产业化即信息通信产业，在数字经济发展中起先导作用，致力于为数字经济发展提供技术、产品、服务和解决方案。目前关于数字产业化的研究主要集中在数字产业化带来的影响（李腾等，2021）、数字产业化的路径和模式（杜庆昊，2021；李永红、黄瑞，2019）、数字产业化的政策建议等方面（朱巍等，2016）。

当前，我国数字产业化进程加快，据中国信通院发布的《中国数字经济发展报告（2022）》显示，2021年，我国数字产业化规模占数字经济比重为18.3%，数字产业化发展逐渐由快速扩张向提升质量转变。数字技术应用愈发成熟，专业化分工越来越细致，产业链和产业集群在不同区域内逐渐形成（杜庆昊，2021）。数字产业化带来的资金和人才的重新整合必然会进一步促进经济增长，重视底层关键技术研究，充分利用产业链和产业集群优势加强技术攻关，加快数字产业化转型，从而进一步在产业层面推动数字经济与实体经济融合。

二是产业数字化：价值链重构与创新链升级视角。产业数字化是数字经济发展的延伸，是指传统产业应用数字技术后所带来的效率提升和收益增加。产业数字化是关于融合的经济，包括工业互联网、智能制造、平台经济、智慧农业等新业态，是数字经济与实体经济深度融合最直观的体现。随着新一代数字技术的普遍应用，产业数字化对经济的提升作用愈发显著。学术界对此也有大量研究，如马名杰等（2019）认为数字化转型对生产方式、全球价值链和国际经济格局都产生了十分重要的影响，我国要抓住数字化机遇，主动迎接挑战。赵剑波（2020）认为智能制造是推动数字经济与实体经济深度融合的重要载体，新一代数字技术将推动我国制造业沿着“数字化—网络化—智能化”路径发展。在已有研究的基础上，本文认为价值链重构和创新链升级为产业数字化提供了可行的路径。

首先，从价值链重构视角来看，数字技术在企业价值链网络中起到了十分重要的优化作用，对实体企业的价值链重构将产生深远影响。Porter（1985）最早提出的价值链概念，一般被认为是传统意义上的价值链，更多考虑了企业内部价值创造中的“实物”活动，被称为实物价值链。在产业层面，数字技术对产业价值链上不同企业间合作关系进行重新配置，如区块链智能合约和新型信任关系构建等，使得价值链重构沿着产业价值链各个环节进行垂直分解和水平分拆（崔晓杨等，2016），最终实现产业价值链重构，提升产业数字化水平。

其次，从创新链升级视角来看，数字技术的发展为企业间协作与创新生态系统构建带来新的可能。一方面，数字技术的普遍应用进一步减少信息不对称，降低企业间沟通成本，促进企业间协同创新（王展祥、魏琳，2019）。另一方面，从产业维度上来看，随着企业创新链的升级，在协同创新的基础上更有利于企业构建创新生态系统。创新生态系统内各个企业间相互协同合作、资源共享。同时，在创新链不断升级的推动下，不同地区、不同行业间企业生态系统也能加强合作，进一步提升产业化数字化水平。

由此可见，数字产业化和产业数字化是推动数字经济与实体经济在产业层面上深度融合的有效路径，具体如图4所示。

结论与展望：数字经济与实体经济深度融合的研究框架构建

本文在讨论数字经济与实体经济深度融合内涵和主要形式的基础上，从产品层、企业层和产业层三个维度分析数字经济与实体经济深度融合的具体路径。把数字技术的应用场景同传统企业理论相结合，从多个维度构建数字经济与实体经济深度融合的研究框架，如图5所示。

首先，从微观产品层面分析数字经济与实体经济在产品层面的融合，包括数字技术和大数据挖掘技术如何影响产品开放式创新和产品敏捷开发等，产品层面的深度融合是数字经济与实体经济深度融合的基础；其次，从企业层面分析数字经济与实体经济融合，包括商业模式创新和企业长期竞争力构建等带来的融合效应，数字经济与实体经济深度融合最终还是要通过企业来实现，其在企业层面的融合是两者深度融合的重要载体。最后，从中观产业视角来分析数字经济与实体经济在产业层面的融合，包括数字产业化和产业数字化，从单一企业到产业集群，产业层面的融合是数字经济与实体经济深度融合的进一步深化，也是深度融合高级形态的集中体现。

综上，本文构建了一个多层次的、有丰富理论支撑的数字经济与实体经济深度融合研究框架，以期能够为研究人员和政策制定人员提供一定的参考和借鉴。

当前，数字经济与实体经济融合成为经济高质量发展的重要动能，研究如何推动两者进一步深度融合具有重要的战略意义。本文在国内外已有研究的基础上，探析推动数字经济与实体经济深度融合相关研究的前沿动态，主要有如下研究结论。

第一，数字经济与实体经济融合速度加快，经济“稳定器效应”显著；数字经济与实体经济融合从消费端逐渐向产业端延伸，产业互联网蓬勃发展，呈现从消费互联网向产业互联网转变的态势。

第二，当前支撑数字经济与实体经济深度融合的底层技术还存在明显短板，两者融合的水平在产业和地域上并不均衡，融合质量也有待进一步提升。在理论和实践中，数字经济与实体经济多层面联动融合并未得到足够重视，相关理论研究还存在不足，融合实践水平也有待進一步提升。

第三，万物互联、数据生产要素和提升整体创新能力是数字经济与实体经济深度融合的内涵；融合的主要形式包括连接作用（人和物）、数据赋能和辅助协调决策；融合的维度主要包括产品层、企业层和产业层。

第四，构建数字经济与实体经济深度融合的多层次研究框架，将数字技术应用场景同传统企业理论相结合，分别从产品层、企业层和产业层探析数字经济与实体经济深度融合的理论基础和实践路径，既是对已有企业理论应用范围的拓展，也是对深度融合路径的实践探索。

关于数字经济与实体经济融合发展的研究方兴未艾，得到越来越多学者和实践者的关注，理论研究和实践探索也取得了一系列成果，根据前文的梳理和分析，本文认为未来的研究可以重点关注以下两个方面。

一方面，在未来的理论研究中，首先，可以进一步考虑将传统企业理论同数字经济发展相结合，拓展已有理论的应用场景，通过理论创新打开推动数字经济与实体经济深度融合的机制“黑箱”，从多维度联动的视角研究两者融合的机理和路径；其次，充分考虑中国特定环境下的数字经济与实体经济融合发展研究。例如，与西方相比，中国具有庞大的国内市场和互联网用户规模，制造业作为实体经济重要组成部分亟待转型升级，这些都是我国当前数字经济与实体经济融合发展面临的机遇和挑战。因此，未来的理论研究应基于中国国情作出真正能够指导中国实践的理论创新。

另一方面，在实践上积极响应国家关于“数字经济要做强做优做大”的号召，加强底层支撑技术研发，从不同层面上推动数字经济与实体经济深度融合，促进两者融合水平均衡发展，充分利用我国门类齐全的工业体系，加速数字产业化和产业数字化，不断推动企业数字化转型发展，提高数字经济与实体经济深度融合的质量，使其能够为我国经济高质量发展提供充足动能。

（本文系国家社会科学基金重大项目“推动数字经济和实体经济深度融合研究”的阶段性成果，项目编号：21ZDA033；南京大学商学院博士研究生郭星光对本文亦有重要贡献）

参考文献

G. Xu; T. Lu and Y. Liu， 2021， "Symmetric Reciprocal Symbiosis Mode of China's Digital Economy and Real Economy Based on the Logistic Model，" Symmetry， 13（7）.

赵剑波，2020，《推动新一代信息技术与实体经济融合发展：基于智能制造视角》，《科学学与科学技术管理》，第3期。

丁志帆，2020，《数字经济驱动经济高质量发展的机制研究：一个理论分析框架》，《现代经济探讨》，第1期。

葛和平、吴福象，2021，《数字经济赋能经济高质量发展：理论机制与经验证据》，《南京社会科学》，第1期。

乔岳，2021，《数字经济促进高质量发展的内在逻辑》，《人民论坛·学术前沿》，第6期。

姜松、孙玉鑫，2020，《数字经济对实体经济影响效应的实证研究》，《科研管理》，第5期。

Y. Zhan et al.， 2017， "A Big Data Framework for Facilitating Product Innovation Processes，" Business Process Management Journal， 23（3）.

庄雷，2020，《区块链与实体经济融合的机理与路径：基于产业重构与升级视角》，《社会科学》，第9期。

郭晗，2020，《数字经济与实体经济融合促进高质量发展的路径》，《西安财经学院学报》，第2期。

任保平、朱晓萌，2020，《中国经济从消费互联网时代向产业互联网时代的转型》，《上海经济研究》，第7期。

J. Li et al.， 2017， "Industrial Internet： A Survey on the Enabling Technologies， Applications， and Challenges，" IEEE Communications Surveys & Tutorials， 19（3）.

S. Zhou et al.， 2018， "Measuring Customer Agility From Online Reviews Using Big Data Text Analytics，" Journal of Management Information Systems， 35（2）.

P. Tambe， 2014， "Big Data Investment， Skills， and Firm value，" Management Science， 60（6）.

谢康、吴瑶、肖静华，2020，《基于大数据合作资产的适应性创新——数字经济的创新逻辑（二）》，《北京交通大学学报（社会科学版）》，第2期。

李文莲、夏健明，2013，《基于“大数据”的商业模式创新》，《中国工业经济》，第5期。

I. Lee; K. Lee， 2015， "The Internet of Things （IoT）： Applications， Investments， and Challenges for Enterprises，" Business Horizons， 58（4）.

F. A. Brantly， 2018， "When Everything Becomes Intelligence： Machine Learning and the Connected World，" Intelligence and National Security， 33（4）.

H. Chesbrough; W. Vanhaverbeke and J. West， 2006， Open Innovation： Researching a New Paradigm， Oxford University Press on Demand， pp. 1–3.

J. Euchner， 2013， "The Uses and Risks of Open Innovation，" Research–Technology Management， 56（3）.

M. Leite; V. Braz， 2016， "Agile Manufacturing Practices for New Product Development： Industrial Case Studies，" Journal of Manufacturing Technology Management， 27（4）.

M. Varl; J. Duhovnik and J. Tavčar， 2020， "Agile Product Development Process Transformation to Support Advanced One–of–a–Kind Manufacturing，" International Journal of Computer Integrated Manufacturing， 33（6）.

R. Kumar; K. Singh and S. K. Jain， 2022， "An Empirical Investigation of the Relationship Among Agile Manufacturing Practices and Business Performance： A Pilot Study，" Journal of Science and Technology Policy Management， 13（2）.

H. Bouwman et al.， 2018， "The Impact of Digitalization on Business Models，" Digital Policy， Regulation and Governance， 20（2）.

I. C. Ng， 2014， "New Business and Economic Models in the Connected Digital Economy，" Journal of Revenue and Pricing Management， 13（2）.

J. Barney， 1991， "Firm Resources and Sustained Competitive Advantage，" Journal of Management， 17（1）.

D. J. Teece; G. Pisano and A. Shuen， 1997， "Dynamic Capabilities and Strategic Management，" Strategic Management Journal， 18（7）.

R. Wilden et al.， 2013， "Dynamic Capabilities and Performance： Strategy， Structure and Environment，" Long Range Planning， 46（1–2）.

P. A. Pavlou; E. O. Sawy， 2011， "Understanding the Elusive Black Box of Dynamic Capabilities，" Decision Sciences， 42（1）.

李海艦、李燕，2020，《对经济新形态的认识：微观经济的视角》，《中国工业经济》，第12期。

李腾、孙国强、崔格格，2021，《数字产业化与产业数字化：双向联动关系、产业网络特征与数字经济发展》，《产业经济研究》，第5期。

杜庆昊，2021，《数字产业化和产业数字化的生成逻辑及主要路径》，《经济体制改革》，第5期。

李永红、黄瑞，2019，《我国数字产业化与产业数字化模式的研究》，《科技管理研究》，第16期。

朱巍、陈慧慧、田思媛等，2016，《人工智能：从科学梦到新蓝海——人工智能产业发展分析及对策》，《科技进步与对策》，第21期。

马名杰、戴建军、熊鸿儒，2019，《数字化转型对生产方式和国际经济格局的影响与应对》，《中国科技论坛》，第1期。

M. E. Porter; V. E. Millar， 1985， "How Information Gives You Competitive Advantage，" Harvard Business Review， 63（4）.

崔晓杨、闫冰倩、乔晗等，2016，《基于“微笑曲线”的全产业链商业模式创新——万达商业地产案例》，《管理评论》，第11期。

王展祥、魏琳，2019，《信息共享有利于制造业企业的协同创新吗——基于中国企业营商环境调查数据的实证分析》，《当代财经》，第10期。

责 编∕张 晓

Promoting the Deep Integration of Digital Economy and Real Economy：

Theoretical Research and Path Analysis

Chen Xi

Abstract： With the vigorous development and widespread application of the new generation of digital technology， digital economy is playing an increasingly important role in China's high-quality economic development. At the moment when the driving force of economic development is changing， research to promote the deep integration of the digital economy and the real economy has important strategic significance. In general， the digital and real economies in China have been remarkably integrated， with their deep integration becoming irreversible. However， their integration is still faced with challenges such as insufficient technological underpinning and dissatisfactory quality. Combination of application scenarios of digital technology with traditional enterprise theories facilitates better understanding of how digital economy empowers traditional enterprises with greater innovation and development capabilities， and makes it possible to explore practical paths to deep integration of the digital and real economies. On the basis of discussing the form and dimensions of the integration， this paper analyzes practical paths of their integration from the three dimensions of product layer， enterprise layer and industry layer， and tries to construct a research framework for the deep integration of digital economy and real economy.

Keywords： digital economy， real economy， deep integration

陈曦，南京大学商学院教授、博导。研究方向为企业数字化、数字经济、服務管理、智能商务、信息系统安全、电子商务等。主要著作有《基于服务的动态电子商务交互与应用》《数据科学对社会科学的影响研究》等。