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钛媒体注：本文来源于中国经济时报，作者 | 欧阳日辉，钛媒体经作者本人授权发布。

欧阳日辉：作者系中央财经大学互联网学院副院长、教授，中国市场学会副会长

加快发展新质生产力，深入推进数字经济创新发展，是今年《政府工作报告》部署的重点工作。促进社会生产力实现新的跃升，要充分发挥创新的主导作用，以科技创新推动产业创新，加快推进新型工业化，提高全要素生产率。推进数字产业化、产业数字化，要促进数字技术和实体经济深度融合，深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动。新质生产力是符合我国经济高质量发展要求的生产力，也是数字时代更具融合性、更体现新内涵的生产力，数字经济为加快形成新质生产力提供了土壤，两者具有天然契合性。　　

充分发挥数据要素乘数效应是发展新质生产力的重要引擎

数据要素具备非竞争性、非消耗性、零成本复制、边际成本极低、规模经济性等特征。数据要素乘数效应的有效发挥，将是激发新质生产力在数字经济快速发展背景下实现突破的关键。

一是数据要素的乘数效应促进科技创新。加快发展新质生产力必须坚持科技创新引领。一方面，面对科技革命的新形势和国家发展的新需求，迫切需要充分发挥科技创新对产业发展的引领带动作用；另一方面，科技创新的渗透性、扩散性、颠覆性特征更加显著，亟须在产业发展中找到应用场景。数据要素能够为战略性新兴产业和未来产业发展提供不竭动力，形成创新发展合力，在科技创新领域不断打造新场景，助推新质生产力发展。　　

二是数据要素的乘数效应有利于提高全要素生产率。发挥数据要素的乘数效应，实现数据要素从连接到协同、从使用到复用、从叠加到融合。一方面，数据与传统生产要素的融合不断加深，单一要素的生产效率和要素之间的资源配置效率将得到质的飞跃，有利于推动生产要素发生聚变、裂变，从而激活企业创新；另一方面，数据对战略科技、创新资本和顶尖人才等创新生产要素具有乘数倍增作用，有助于提高前沿研究、技术研发、大模型开发等科技创新领域的资源配置效率，从而找到生产要素创新性配置的“最优解”。研究表明，基于数据要素的分析和预测与生产率显著相关，对生产率水平的提升幅度为3.8%—6.7%。

三是数据要素的乘数效应有利于突破生产可能性边界。数据要素进入专业知识领域，与领域知识结合，有助于发现新的规律、研究出新的理论、创造新的知识或技术。数据驱动的大规模定制业务模式，能够在大规模、高效率、低成本的条件下向消费者提供个性化产品，打破了工业生产的“不可能三角”，解决了过去解决不了的难题。数据要素正成为绿色经济发展的“助推器”，可以提高废弃资源的利用效率，提高废物处理的透明度和可追溯性，促进产废、运输和资源化利用的高效衔接，有助于发现和创造新的废物利用方式，开发出符合绿色要求的产品和服务，推动产业结构绿色转型。　　

加快推进新型工业化是打造新质生产力的重要抓手

推进新型工业化与发展数字经济有密切关联。新型工业化的内涵是不断演进的。今天我们讨论推进新型工业化的焦点问题是如何形成数字技术和数据要素双轮驱动的新动能，把高质量发展的要求贯穿新型工业化全过程，把建设制造强国同发展数字经济、产业信息化等有机结合，更好地服务构建新发展格局、推动高质量发展、实现中国式现代化。加快推进新型工业化是打造新质生产力的重要抓手，两者的具体关联有以下三个方面。

一是数字技术创新与新型工业化密切相关。数字技术研发及其应用是数字产业化的核心内容。以5G、人工智能、大数据、工业互联网为代表的数字技术已成为推动新型工业化的关键力量。比如，人工智能从“赶时髦”到“真有用”，已经开始赋能千行百业，促进了新型工业化的进程。以生成式人工智能等为代表的新兴人工智能技术，在产业需求引领下正在被快速工具化，成为推动新型工业化、提升企业效能、促进数实融合的新引擎，加快形成新质生产力。新型工业化、数字经济、人工智能互为支撑，形成协同效应。数字经济的快速发展产生了海量数据和技术需求，为人工智能产业创造了良好的发展条件和技术应用环境，而人工智能作为关键性的新技术，被视为新型工业化的核心引擎。　　

二是数据要素与新型工业化密切相关。数据是数字技术发展和应用的副产品，也包括工业化过程中产生的工业数据，是新时代新型工业化的关键生产要素。数字时代的工业数字化转型是构建形成以数实融合为关键特征和主线脉络的新型工业化。数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，已快速融入工业生产的各个环节。当前，工业数据要素在推动新型工业化发展中打造了多个实践场景，不断体现出工业数据要素赋能企业提质增效、助力企业数字化转型、推动数字经济和实体经济深度融合发展的重要价值。　　

三是应用场景把新型工业化和数字经济紧密联系起来。近几年，有关部门极力打造“5G+工业互联网”典型应用场景，成为落实新型工业化战略的关键路径。通过千姿百态的应用场景，数字经济为推进新型工业化汇聚了强大动力，数字技术与实体经济深度融合场景极其丰富，应用场景从辅助环节向核心环节拓展，推动制造业向高端化、智能化、绿色化发展。　　

在新型工业化和加快发展数字经济过程中，要特别注意人工智能的发展及其应用。未来，提高人工智能的创新能力是向新而行、向新而兴的关键。我们应该建立更高效、安全的AI技术研发体系，加强人工智能的应用落地，搭建人工智能产业生态，促进技术迭代和创新突破。其中，人才和资本这两个关键点非常重要。我们既要注重基础研究、培育卓越的科研团队和青年人才，又要改善各种环境留住人才、吸引人才。人工智能技术的研发和应用需要大量的资金投入，但回报期却相对较长，优化新一代人工智能研发的融资体系迫在眉睫。在人工智能领域，亟待打造“科技—产业—金融”良性循环的生态，完善人工智能发展的市场环境。

深入推进数字经济创新发展促进新质生产力加快形成

当前，发展数字经济、赋能新质生产力的主要抓手有以下四点。

一是打造好数字基础设施赋能“大底座”，通过新基建夯实高质量发展。地方政府要从战略高度认识适度超前建设数字基础设施对于调整产业结构、培育经济发展新动能、促进产业转型升级的必要性、紧迫性，认清新基建与加快发展数字经济的关系。除了原来新基建的部署之外，我们还要高度重视和尽快部署数字基础设施建设。数字基础设施是在网络、算力等设施的支持下，面向社会提供一体化数据汇聚、处理、流通、应用、运营、安全保障服务的一类新型基础设施，是覆盖包括硬件、软件、开源协议、标准规范、机制设计等在内的有机整体。　　

二是数实融合是未来几年发展数字经济的重点。数实融合有两个层面，一个层面是推动数字技术和实体经济深度融合，另一个层面是促进数字经济和实体经济深度融合。前一个融合是从生产力角度讲的，后一个融合是从生产关系角度提出的，两个融合是辩证统一的。数实融合可以为数字经济发展提供新空间、为传统产业数字化转型提供新路径、为新技术应用和数据要素价值挖掘提供新场景。要推动互联网、大数据、云计算、人工智能等数字技术加速创新融合，深化隐私计算、可信数据空间、区块链等技术应用，促进数字技术与实体经济的深度融合。要加快“上云用数赋智”进程，在智能制造、现代农业、商贸流通、金融服务等行业，促进数字经济和实体经济深度融合，充分释放数据要素的倍增作用。要加大力度培育应用型数商，为实体经济提供数据开发利用工具、数字化转型服务等，促进数据在不同主体、不同场景“用起来”。　　

三是加快发展平台经济。大型数字平台及其生态是做强做优做大数字经济的战略支点，发展平台经济就是发展数字经济，没有平台经济的健康发展，数字经济就是空中楼阁。“十四五”时期，我国数字经济转向深化应用、规范发展、普惠共享的新阶段，亟待完善数字经济治理体系，全面提升常态化监管效能水平。适应数字经济发展规律，建立健全常态化监管体制机制，营造透明包容、鼓励创新、可预期的数字经济发展环境，是加快发展数字经济、不断做强做优做大我国数字经济、促进数字经济高质量发展的强有力保障。　　

四是加大对企业数字化转型的支持力度。促进数字经济发展、促进企业数字化转型的政策要走深走实，不能停留在“叫好不叫座”。比如，如何通过税收优惠、知识产权保护、资金支持等务实的政策，帮助企业克服数字化转型过程中遇到的难题？商贸流通业作为我国现代化产业体系构建的重要内容，对经济增长的贡献率约为15%。商贸流通企业主动拥抱数字技术，加快数字化转型，提升产品流通效率与质量，从而促使流通业高质量发展，能够显著增强国内大循环的内生动力。但是，现行研发费用加计扣除政策的适用活动范围不包括住宿和餐饮业、批发和零售业、房地产业、租赁和商务服务业、娱乐业等。建议有关部门研究商贸流通领域数字化费用的加计扣除问题，对商贸流通行业适用主体和优惠内容进行精准施策。　　

总之，充分发挥数据要素乘数效应，加快推动人工智能发展，推进新型工业化，探索数字技术与实体经济深度融合的路径，加快打造促进数字经济和实体经济深度融合的千姿百态的场景，推进数字产业化和产业数字化协同发展走深走实，必将不断塑造发展新动能、新优势，促进社会生产力实现新的跃升。