健全促进实体经济和数字经济深度融合的制度具有深远意义且需要从多方面着手构建,以下是相关的阐述:
政策支持与引导
制定战略规划
政府应制定明确的实体经济与数字经济融合发展战略规划,明确融合的目标、重点领域和发展路径。例如,对于制造业,可以规划在未来若干年内,实现特定比例的制造企业完成智能化改造,将大数据、人工智能等数字技术深度应用于生产流程的各个环节。
设立融合发展专项资金,用于支持相关的研发项目、示范工程和企业创新。资金可以以补贴、贷款贴息等形式发放给积极探索融合的企业,降低企业在融合过程中的成本和风险。
完善监管政策
建立适应融合发展的监管框架,平衡创新与风险防范。监管部门要深入研究数字经济与实体经济融合过程中出现的新业务模式、新业态,如工业互联网平台中的数据安全、共享经济中的劳动者权益保护等问题。
对于数据使用、算法伦理等方面制定明确的规则,确保数字技术在实体经济中的健康应用。例如,规定企业在收集和使用用户数据时必须遵循严格的隐私保护原则,对数据的跨境流动进行合理监管等。
技术创新与基础设施建设
推动关键技术研发
鼓励企业、高校和科研机构合作,共同攻克实体经济和数字经济融合所需的关键技术。在智能制造领域,加大对高端数控机床、工业机器人等智能化装备的研发投入,提高制造业的自动化和智能化水平。
对于数字技术在农业、服务业等领域的应用,研发针对性的技术解决方案,如智慧农业中的精准种植技术、服务业中的数字化营销和智能客服技术等。
加强数字基础设施建设
大力发展高速宽带网络、5G网络、数据中心等数字基础设施。5G网络的低时延、高带宽特性可以为工业互联网中的实时数据传输和远程控制提供保障,促进制造业向柔性制造、智能制造转型。
推动物联网建设,实现万物互联,为实体经济中的设备、产品等接入数字网络提供基础,提高生产和运营的智能化管理水平。
人才培养与引进
构建多层次人才培养体系
在高校和职业院校设置相关专业和课程,培养既懂实体经济又掌握数字技术的复合型人才。例如,开设工业互联网工程、数字农业技术等专业,课程内容涵盖计算机编程、数据分析、特定行业的生产流程和工艺等知识。
开展在职人员的继续教育和培训项目,帮助实体经济领域的员工提升数字技能。企业可以与培训机构合作,针对自身业务需求定制培训课程,如对传统销售人员进行数字化营销培训,提高他们在网络营销、社交媒体推广等方面的能力。
引进高端人才
制定优惠的人才引进政策,吸引数字经济领域的高端人才投身实体经济与数字经济融合发展的事业。对于掌握人工智能、区块链等前沿技术的海外高层次人才,给予科研启动资金、住房补贴等优厚待遇。
建立人才交流平台,促进不同地区、不同行业之间的人才流动,推动数字技术人才向实体经济急需的领域流动。
数据资源管理与共享
建立数据管理制度
制定数据质量标准、数据分类分级管理等制度。企业要对生产经营过程中产生的数据进行规范管理,明确哪些是核心数据需要重点保护,哪些是可以共享的数据,提高数据的准确性和可用性。
完善数据产权保护制度,明确数据的所有权、使用权和收益权等权益归属,保护企业和个人在数据方面的合法权益,鼓励企业积极投入数据资源的开发和利用。
促进数据共享与开放
构建数据共享平台,推动企业间、行业间的数据共享。在工业领域,通过工业互联网平台实现产业链上下游企业之间的数据共享,例如原材料供应商可以根据制造商的生产计划和库存数据及时调整供货量,提高产业链的协同效率。
政府在保障数据安全的前提下,有序开放公共数据,如气象数据、地理信息数据等,为实体经济企业的创新提供更多的数据资源支持。
产业协同与生态建设
促进产业集群发展
打造实体经济和数字经济融合的产业集群,形成产业协同效应。例如,在某个区域内建立数字制造产业集群,吸引智能装备制造企业、工业软件企业、数据分析企业等相关企业集聚,企业之间可以在技术研发、生产配套、市场拓展等方面开展合作。
加强产业集群内的公共服务平台建设,提供技术检测、信息咨询、人才培训等公共服务,降低企业的运营成本,提高产业集群的整体竞争力。
构建融合生态系统
鼓励企业、平台商、服务商等多种主体参与构建融合生态系统。平台商可以提供数字技术平台,连接实体经济中的众多企业和用户;服务商可以围绕平台提供各类增值服务,如金融服务、物流服务等。
推动不同生态系统之间的互联互通,避免形成信息孤岛和市场分割,促进整个实体经济和数字经济融合生态的健康发展。
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