第一，加快实现数字关键核心技术自主可控，提升产业链供应链韧性和安全水平。目前，我国面临高端芯片、控制系统、工业软件等核心技术受制于人的风险，存在较大的产业安全隐患。这就要求充分发挥新型举国体制优势，加快实现我国数字关键核心技术的自主可控。一是“补短板”。选取高端芯片、操作系统、工业软件、网络安全等若干“卡脖子”技术，综合运用首台（套）补贴、首台（套）保险、政府采购、集成电路产业投资基金等多种政策手段，加大研发创新力度和步伐，尽早实现数字技术产业链供应链的自主可控，切实筑牢数字经济发展的技术底座和国家网络信息安全屏障。二是“锻长板”。加大对5G等优势技术商业化应用的支持力度，强化其技术领先优势和商业应用优势，保障数字经济发展。三是提前布局。在（数字领域）技术预测基础上，围绕可能出现颠覆性创新的细分领域，如碳基芯片、量子计算、量子通信及下一代移动通信、人工智能（类脑智能），尽早开展预研并推动示范性应用，力争在全球数字竞争中抢占先机。

 

　　第二，优化数字基础设施布局及运行模式，降低产业数字化转型门槛。加快产业数字化转型，需要对传统产业进行资本投入，以实现全面数字化改造。由于数字化转型投入大且回报周期长，中小企业数字化转型面临现实的资金约束。为此，应从完善公共服务、优化数字基础设施布局及运行模式等外部环境入手，降低传统产业数字化转型门槛。一是关注提升传统产业信息化、数字化基础，重视数字化共性技术等准公共服务领域投入，降低中小企业数字化改造的隐性成本。二是加快5G、大数据中心、工业互联网等新型基础设施的布局和建设。结合行业、区域产业优势，因地制宜打造特色工业互联网平台，综合运用用户补贴、政府采购等手段助力平台企业推广，降低客户企业的接入成本。

 

　　第三，完善数字人才培养引进体系，支撑数字化转型和高质量发展。复合型数字人才短缺正成为数字经济与实体经济融合进程中的重要瓶颈。这就要求加强数字人才培养和高层次人才引进，为促进数实融合和高质量发展提供持久内在动力。一是探索复合型数字人才培养模式，改变关键岗位复合型人才偶发性自我成长的模式，从培训体系、人事制度、用工激励等入手，形成系统性的复合型数字人才培养机制。二是做好高层次数字人才引进的顶层设计，统筹人才引进、安置、调配等各项工作并形成制度，做到“引得回、用得上、留得住”。三是构建并完善数字人才培养体系，围绕提升全民数字素养和专业人员数字技能的目标，全面优化调整课程设置和教育培训模式，形成基础教育、高等教育、职业教育、技能培训等有机衔接的数字人才培养体系。

 

　　第四，构建数据要素交易流通体系，充分挖掘工业大数据价值潜力。伴随我国制造业等实体经济部门的快速发展，相关原始数据资源规模迅速扩张，但数据要素开发利用仍处于较低水平，且工业数据应用明显滞后于市场营销、金融征信等消费服务领域。目前有关数据权属界定、交易定价、隐私保护等方面的研究和探索，还难以满足工业大数据交易和应用的实际需求。因此，要加快构建数据要素交易流通体系，充分利用我国丰富的工业大数据资源，挖掘其价值创造潜力，培育和发展工业大数据相关产业。一是落实并细化工业数据分类分级标准，构建多层次工业大数据中心体系，为数据交易流通、开发利用提供制度和基础设施保障。二是提升传统企业的数据资产管理意识和能力，引导企业按照国家和行业标准对工业数据进行采集与存储，积极开展企业数据管理能力成熟度评估。三是培育专业化的工业数据服务商，构建以数据服务为主导的工业大数据交易机制。发挥大型企业、设备和软件供应商、互联网平台企业等市场主体的专业优势，培育建设多样化、多层次的工业数据服务供应体系。

 

　　第五，推进高水平国际交流合作，优化数字经济发展外部环境。当前，国际形势日趋复杂多变，集成电路、人工智能、超级计算机等数字技术及产业面临技术脱钩、产业链断裂风险，或将严重损害数字经济发展所依托的物质技术基础，最终制约我国数字经济的长期健康发展。在此背景下，我国应充分发挥超大规模市场优势，依托国内大循环吸引全球资源要素，加强数字经济领域的国际交流合作，尝试推进规则、规制、管理、标准等制度型开放。一是加强数字基础设施、数字技术和相关产业的合作交流，在“一带一路”倡议、RCEP与CPTPP等区域性协议的框架下，推动数字技术、数据要素在更大范围的商业化应用。二是利用好WTO、G20、APEC等国际性组织和平台，积极开展制度型国际合作。推动建立数据跨境流动机制，继续推进《数字经济伙伴关系协定》等国际合作协议签订，积极参与数字治理、数字贸易、数字税等重要议题的国际交流与协商谈判，为我国数字经济发展争取更多外部空间。

 

　　作者：陈楠、蔡跃洲（中国社会科学院数量经济与技术经济研究所）