有关数字经济的实证研究论文

论文参考：对经济研究中数学方法运用的思辨如何认识经济研究中数学方法的运用在学术界历来争议很大。自从1969年首届诺贝尔经济学奖授予将数学和统计方法应用于经济分析的荷兰经济学家丁伯根以后，在世界范围内出现了一股经济研究数学化的热潮。经济研究中这种倾向性的风气，对我国经济理论界产生了很大影响，一些经济理论文章出现了大段大段数学公式的推导，个别学术性经济类杂志（并非是计量经济学或统计学杂志）此类文章甚至占了1/2到2/3，对此不少经济学家产生了疑惑：难道这就是经济理论研究的方向，这类研究可以解决或阐明我国经济体制改革中的一些现实问题吗？一、经济研究离不开数学一部科学史揭示了这样一个事实：凡属“科学”范畴的各个学科，都是在人类社会活动实践的基础上产生的。学科的划分和不同学科各自特征的归纳都是“人为”因素作用的结果，就内在本质而言，各学科之间相互作用、相互影响、相互渗透的关联性极为明显，不惟自然科学与社会科学各自内部的学科，就是两类学科之间也是如此。经济学是研究社会资源配置及社会经济关系的一门科学。基于资源存量与流量的可度量性，为了使资源配置更加公平、效率更高，经济学有必要借助于数学这一严密、精确、实用的思维工具。基于在资源配置过程中所形成的经济关系涉及到经济制度、社会心理、价值观念等难以量化的因素，经济学作为一种以思辨定性分析为主的实证性科学，不可能以数学作为经济研究中基本的或者说万能的工具。关于数学方法在经济学中的作用问题，在理论界历来争议就很大，这种论争至少已有100年之久。从“反对数学的蒙昧主义”，到断言没有数学就没有任何科学，见仁见智，意见可谓大相径庭。作为实际经济活动的理论概括和抽象的经济学，从其萌发到形成始终没有离开过数学。一方面，数的概念是在漫长的生产活动过程中产生的，另一方面生产活动也总是需要经济类的不同学科，诸如人口学、市场学、劳动工资学、价格学、财政学、金融学、会计学等等无一不与计数、计量、计算有关。离开数的概念，离开算的方法，可以说就不会有这些学科。经济活动的实践决定了经济理论的研究也离不开数量，并且在经济学中运用数学的程度与数学本身的发展密切相关。纵观数学的历史，其可分为有质的区别的四个基本阶段。第一阶段，计数、算术时期（终止于纪元前5世纪）；第二阶段，初等数学即常量数学时期（终止于17世纪）；第三阶段，变量数学时期（终止于19世纪）；第四阶段，现代数学时期。现代数学时期突出的特点是，多种多样的数学分支不断成长，数学的对象和应用范围大大扩展，并且以更高的理论抽象和概括揭示出了数学中最一般的统一的概念。尽管数学的概念和结论极为抽象，但是它们都是从现实中来的，并且能在其他学科中、在社会生活实践中得以广泛应用，这也许是数学不仅具有无限的生命力且对于各个学科都有巨大影响和吸引力的根由所在。正如恩格斯在《反杜林论》中所说，应用数学来研究现实世界的这种可能性的根源在于：数学从这个世界本身提取出来，并且仅仅表现这个世界所固有的关系的形成部分，因此才能够一般地加以应用。经济学对数学的应用范围伴随着数学的发展在不断扩大。在19世纪之前，经济学主要运用的是初等数学。从威廉·配第的《赋税论》(1662)、《政治算术》(1676)，到魁奈的《经济表》(1758)，都是利用数字、图表和简单的计算去描述分析国民财富的状况和变化。从19世纪起，经济学的研究引入了变量和函数的概念，数学方法的运用更为普遍。其中，考纳德的《财富理论的数学原理研究》(1838)是一本有意识地运用数学公式来说明经济问题的著作。此后，屠能的以实际数量为根据的经验公式(1850)、瓦尔拉的均衡交易理论(1874)、哈罗德的经济增长模型(1948)、丁伯根的包括48个方程式的大型经济增长模型(1939)、刘易斯的“二元经济”模型(1954)、托宾的中值—变量模型(1958)以及20世纪70年代至90年代索洛和罗曼的经济增长模型等等，一大批运用数学方法研究经济问题的论著纷纷问世。这些著作的共同特点是既使用了一般经济概念和传统经济方法，同时又使用了从最简单的数学符号到最新的数学方法。从经济学与数学形影相随的发展历程可以获知，数学能为经济学提供特有的、严密的分析方法，它同定性分析中常用的逻辑学一样，是一种认识世界的工具。但是数学的应用只有与具体现象的深刻理论和严格的“质”的规定性相结合才有意义，否则经济研究会陷入毫无实在内容的公式与数学的游戏之中。二、经济研究中运用数学方法出现的偏差现在关于数学在经济研究中运用问题的争论焦点，不是经济学要不要运用数学方法，而是如何运用数学方法问题。对于前者，经济活动中对数学广泛应用的实践和经济理论运用数学方法研究成果的不断推出已经作出了肯定回答，而对于后者却众说纷纭，莫衷一是。由此使得经济学在运用数学方法时出现了严重偏差，影响了研究效果，发展下去有可能使我国经济研究步入歧途。经济研究中应用数学方法存在的主要问题有：1.运用范围过泛过滥。数学运用的界域是可以量化的事物，经济研究的视野是人类一切经济活动和社会关系。并非所有的经济活动和经济关系都是可以量化的，尤其是社会经济关系，它受到制度的、道德的、文化的、历史的诸多社会因素的影响，这些因素几乎大部分是无法量化的。如若硬是将不可量化的因素用数学公式将它们的关系表达出来，似乎怎么说都有道理，因为它们根本不存在运算关系，也无法运用数量的计算去考证对错。尽管数学也是反映人的思维的一种语言，但并非所有的科学都能转化为数学的语言。像物理学、化学、生物学这些与数学紧密关联的学科也是如此，有些问题即使将其转化为数学关系式，也不一定具有可解性。而以人类社会活动为研究对象的社会科学对数学的运用所受的限制就更多了，试图将经济学非人性化，以至将经济活动中的人“机械化”，将人的活动程序化、公式化，这无疑是经济研究的一种自我毁灭。不看对象、不问条件、一门心思运用数学方法去求解经济问题，很容易使经济学沉湎于方法论的探寻，拘泥于微观经济体的研究，而对于涉及宏观经济体制变革、机制设计以及社会关系调整等全局性的问题有所轻视和忽略。正如理查德·布隆克所说，现代经济学越来越热衷于复杂的数学计算，沾沾自喜于美妙的数学模型，玩弄神秘。其结果是导致经济学逐步地与每日生活的丰富性、复杂性和非理性相脱离。近几年的经济研究动态已显露出这方面的一些令人忧虑的迹象。2.对数学模型约束条件的取舍过于随意。几乎所有的理论都是在设定若干前提和假设条件的基础上确立的。如会计学中会计主体、持续经营、会计期间和货币计量等四个会计假定，西方经济学中“经济人”及“完全市场化”的假定等。数学方法逻辑严密性和计算准确性的性质决定了任何一个数学模型都要受到若干条件的约束，只有假定这些条件满足，该数学模型才能成立。方程越复杂所受的约束条件越多。现在一些经济学家建立数学模型对于约束条件，一是根本不去考虑，二是过于简化，三是约束条件的确定十分随意，仅从模型本身的需要出发而不考虑是否符合客观实际要求。如此建立起来的数学模型起不到对经济现象量化模拟和对经济理论抽象概括的作用，相反，容易引起理论的混乱和实际操作的重大失误。3.数学方法应用的目的不很明确。数学也是一种语言，对某些现象之所以要用数学而不用其他形式的语言（如文字、图画、音乐、形体等）去描述，就是因为它能够比其他形式的语言更简练、更准确地将该现象表示出来。如果达不到简练准确的效果，就应该采用其他的语言形式。有些经济学家对这一点不大明白，将本来可以用浅显易懂的语言说明的问题，故意用多数人看不懂的数学公式表达出来，而得出的结论却是人人通晓的一般经济学常识。这样做的目的似乎只能解释为：可以掩饰经济理论贫乏之尴尬，可以省却向客观实际调查之劳苦，可以以渊博的数学知识作为傲视经济界同仁之资本，可以实践“所谓理论就是将简明通浅的事理以晦涩诘屈的语言描述出来”的治学之道。这方面西方经济学界也有许多深刻的教训。例如20世纪90年代，一些经济学家试图用随机微分和非参数统计方法研究金融问题，但至今成效甚微，甚至于应用方面出现了致命的偏差。4.为刻意建立模型，对来自实际的数据采取唯我所取的实用主义态度。本来构建数学模型要对所研究的现象进行细微周密的调查，尽可能获取详尽的数字资料，并应做一番去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里的深入分析，以期找出主要因素及各因素的数量关系，从而建立起数学表达式。可现在一些经济学家却反其道而行之，将构建数学模型的顺序颠倒了过来。采取先确定数学表达式，然后再找能够支持数学关系式成立的数据，从而验证自己所做出的理论概括的正确性。这种以主观意识为导向的研究方法是不可取的，说严重一点，它带有较强的唯心主义色彩，其实它与电脑算命有异曲同工之妙，尽管它披上了数学这层“科学”的外衣。经济学本来应是一门从实践到理论再到实践的不断用实践验证和充实的实证性科学，若反其道而行之，难免会使经济研究步入不问民众疾苦，远离社会经济生活实际的歧途。5.用数学模型对经济进行预测分析的效果不尽如人意。仅以对股票价格预测为例就足以说明这一点。股市可以说是信息资料最为充分、最为准确，也最有条件根据各种相关资料来拟合数学模型的实验场。人们总是千方百计试图建立各种数学模型去预测股价走势。现在市场上有钱龙、胜龙、胜者之星、指南针等十几种股票行情分析软件，但是无论用哪一种软件去预测分析股票走势，似乎胜算的几率也只能维持在50%左右。无法准确预测未来走势也正是股市具有吸引投资和投机的魅力所在。近来一些从事理论物理研究的人认为股票价格也适用于量子物理中的“海森堡测不准原理”。整个宏观经济的运行以及诸如物价、失业、经济增长等经济问题要比股市复杂得多，力图用一两个数学模型去准确分析预测其动态变化是不现实的，否则会使经济学陷入尴尬的“混沌”境界。最著名的“蝴蝶效应”的实例就说明了数学模型于实际应用的局限性。麻省理工学院气象学家洛仑茨曾用计算机求解模拟地球大气的13个方程式，以预报天气。为了提高预报的精度，他把一个小小的中间变量取出。然而，在他喝完一杯咖啡回来后，却惊奇地发现：这一小小的变动已使得结果相差十万八千里！计算机没有毛病，他的改变也有道理，结果何以天上人间？洛仑茨冥思苦想，最后认定自己陷入了“混沌”现象：初始值的极端不稳定性，导致最终结果的巨大差异。好比说，加勒比海一只微不足道的蝴蝶哪一天也许只是想调调情而振动了一下它那美丽的翅膀，结果几个月后地球上竟出现一场威力无比、铺天盖地的龙卷风！混沌无所不在。宇宙是这样，地球是这样，经济现象也是这样。人们所建立的数学模型只能展示某种现象总体的、大致的、趋向性的走势。就连人的身高与体重这种高度相关的自然现象，世界各国的统计学家、生物学家所拟合的回归方程也各不相同，何况对于以人的思维和人的行为为主要导向的社会经济现象呢？近200年来，经济学史上能够经得起实践检查、为人们普遍采用的数学模型多是那些较为简便，易于应用，且能描述事物总体趋势的数学公式。如恩格尔系数、基尼系数、拉斯贝尔指数、派许指数、哈罗德－多马经济增长模型、科布－道格拉斯生产函数、凯恩斯的消费函数、希克斯的IS-LM模型等。这类数学模型的数量与汗牛充栋的经济学论著相较实在少得可怜，难免使人不对经济研究中的应用数学方法的成果感到失望。正如刘易斯在《经济增长理论》一书中所说，“大多数预测在方法上是不可行”的，“为了能预言将要发生的事，我们不能不了解所有的变量将怎样变动，单凭个人的头脑不可能建立可以预测未来的成万个变量的方程体系。”详细见：

客观看，根据数字经济的定义不同，其参与到实体经济的程度也是有所不同。例如对于移动互联网来说，通过手机APP下单已经成为了现代社会中普遍性的消费习惯，而其背后便是各大互联网等数字化技术应用平台的支持，而如果将数字经济定义为如ERP一类的产业信息化系统，我们可以发现此也在很多大中型的厂商中普遍存在，对其财务、生产、销售、采购等多个部门产生信息提升效率的影响。按照不同定义的对应的经济场景，其中既有数字化的成分，也会有实体经济的发展，可根据场景的不同来区分具体两者的结合形式。首先，类似上述提及的产业信息化、移动互联网中的TO B、TO C等场景，我们可以看到虽然具体的营销方式有所改变，例如从过往线下的卖场促销转变为现在线上的生态会议、直播卖货，但本质的商业机理仍是以实体经济的供应链作为基础的商业模式，数字经济和技术的助力更多是在渠道方面进行改革，从而最终以更加直接的方式促成订单。基于渠道方式的改革，我们可以看到互联网流量的巨大提升，不仅仅带来的是各类实体商家的渠道方式转变，还为相关互联网平台和技术的支持商带来了巨大的头部效应，典型的便是随着数据量的巨量沉淀，对于数据耦合架构、数据颗粒度等方面的要求不断提升，以至于可以明显看到云计算作为新赛道开始参加到各类数字化系统之中。在过往若干年的发展过程中，结合国产自主等方面要求的提升，以云计算等新兴技术为基础的数字化开发，开始向更加深入的产业应用进军，典型面临要解决的问题便是如何通过数字化系统，在更少人力等资源的投入下产出更多的成果，尤其是在建筑工程等传统范式较强的行业之中。以建筑工程为例，由于其涉及产业链条长、专业逻辑强、参与利益相关方等因素，数字化的软件工程需要结合强业务逻辑澄清相关场景的需求和痛点，从而定向开发出适合客户工作需要的功能和应用。如此的业务开发，除了产品逻辑上的定性，其关键基础在于软硬件架构的支持，硬件方面来源于算力的充足支持，软件方面需要符合松耦合、资源可伸缩的特点，在软硬件的前提架构下，根据客户不同阶段的需求来针对性的开发功能，并保持功能模块之间的可组合性，例如针对正向设计阶段的三维审图平台，施工阶段的项目问题协同平台等，其中的自动语义识别模块、BIM模块、任务处理模块等，都可以作为独立的功能模块，在类似低代码系统进行另外系统的组装。如上，数字经济和实体经济的界限愈加模糊，最终评判的标准便是数字化是否真正为现实客观世界产生降本增效、开源增利的成果。

论文数字经济下国际货运代理行业或企业应该如何发展：要坚定不移的走数字化发展的道路，坚持以创新发展为动力，坚定不移的走企业制度，不忘初心，立场坚定。

摘   要 继农业经济和工业经济之后，经济体正处于一个更先进更高级的经济阶段——数字经济。通过数字、信息技术与实体经济的深度融合，传统产业正不断向数字化、智能化水平发展。因此本文对国内外相关文献进行梳理总结,为深入研究数字经济与实体经济融合的发展提供理论参考。 关键词： 数字经济；实体经济；数字经济与实体经济融合；产业转型升级 一、数字经济与实体经济的涵义 （一）数字经济的涵义 什么是数字经济？最早提出“数字经济”概念的是DonTapscott，DonTapscott（1996）在《数字经济：网络智能时代的希望和危险》中指出，数字经济是“利用比特而非原子”的经济。[1]随着数字技术的日新月异，数字经济涉及的范围越来越广，各国对数字经济的理解及发展重点也大相径庭。 在中国，一般以2016年杭州峰会《G20数字经济发展与合作倡议》的表述为准，提出“数字经济是指以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动”。[2]同中国一样，韩国和俄罗斯也认为数字经济是一种经济活动，但是韩国对其的定义更为广泛，认为“数字经济是基于互联网在内的所有信息通讯产业为基础的所有经济活动”；俄罗斯认为这种经济活动是用来保障国家利益的。[3]反观美国、法国，对数字经济的理解是基于数字经济的测算，美国对于数字经济的测算包括电子商务和数字服务两部分[4]，法国则是从行业的角度来进行测算的。英国研究委员会（2010）对数字经济的理解着眼于产出角度，认为其是通过人、过程和技术发生复杂关系而创造社会经济效益。[5]澳大利亚则认为数字经济是一种通过互联网、移动电话和传感器网络等信息和通讯技术，实现经济和社会的全球性网络化的社会进程。[6] （二）实体经济的涵义 次贷危机之后，各业界频繁使用“实体经济”，美联储从行业市场区分的角度将实体经济定义为除去房地产市场和金融市场之外的部分。刘骏民（2003）却不主张这种做法，他认为实体经济是以成本和技术支撑的价格体系。[7]而成思危（2003）从物质生产角度对实体经济进行定义，他认为实体经济就是与具体的产品生产及为增加产品价值的经济活动。[8] 但对于服务业是否属于实体经济，学者们的争议不断。金碚（2012）认为实体经济应该包括一、二、三产业中直接服务业和工业化服务业[9]，所以金碚认为部分服务业也隶属于实体经济。同时，金融时报词典（Financial Times Lexicon）和经济术语（Economic Glossary）中都认为实体经济是一种可以通过使用各种资源生产商品和服务一满足人们的生活需求的经济活动。吴秀生和林左鸣（2006）对此持相反的意见，他们认为实体经济仅仅包括物质生产活动，[10]服务业不属于实体经济，应隶属于广义虚拟经济。刘晓欣（2011）则根据马克思的“物质生产与非物质生产分类”来定义实体经济，她认为狭义的实体经济包括工业、农业、建筑业和商业以及相关的物质生产但不包括服务业，但广义的实体经济包括第一、二产业，还有部分第三产业，如虚拟经济、高端服务业。[11] 二、数字经济与实体经济融合的基本理论 （一）数字经济与实体经济融合的内涵 数字经济与实体经济融合是近几年才提出来，因此学者们对这个概念研究的不多，同时融合涉及不同方面、层次、内容，是一个极为抽象、宽泛的概念。其中于乐和潘新兴（2012）认为：狭义的是指数字信息技术与工业、农业、建筑业和商业以及相关的物质生产相结合的过程；广义的是指工业化的社会进程和数字化的社会进程相结合的进程。[12] （二）数字经济与实体经济的互动关系 1、实体经济是数字经济的基础 学界对于数字经济是融入而不是取代实体经济这一观点达成共识。十九大报告指出，“建设现代化经济体系，必须把发展经济的着力点放在实体经济上”，这无疑奠定了实体经济的基础性地位，我国全面小康的目标不能片面的强调数字化，而应从整体全面的角度出发，将数字经济融入农业、工业、服务业，整体推进我国工业化、现代化目标的实现。（于乐，潘新兴，2012）离开了实体经济，数字经济就会成为无本之木，无源之水，数字化和工业化是经济发展的两面，两者缺一不可。 国内学者普遍认为数字经济是融合性经济。闫德利（2018）认为，数字经济与实体经济融合的产物就是“数字化的实体经济”，它是数字经济主要的组成部分，其主体属于实体经济[13]；邬贺铨（2016）基于数字经济就是数字化的工业经济、数字化的农业经济的理解，认为数字经济就是实体经济[14]。马云（2018）也指出数字经济本身就是实体经济，它们既非各自独立存在，更非相互对立地存在，因为只有拥抱了数字技术的实体经济，包括制造业、服务业、流通业，才是真正健康、有前景的实体经济。 2、数字经济是实体经济的动力源泉 国内外学者对数字经济的认识基本呈一致观点，他们认为数字经济能够驱动实体经济发展，是实体经济的动力与源泉。其中Brookes, Martin和Zaki Wahhaj（2000）通过观测电子商务对日本和美国宏观经济的影响，认为电子商务作为信息技术应用的典范，将成为经济增长的新生力量。[15]另外，Georgion（2009）测算电子商务对英国、德国等13个西欧国家经济的影响，结果发现电子商务通过提升公司市场表现进一步促进经济增长。[16] 王亚男（2011）基于中国制造业的发展现状，结合制造业的优势和不足，提出了数字经济与实体经济融合不仅能改变制造业原有的增长模式提升制造业的竞争力，更能通过发展生产性服务业寻找制造业新的增长点。[17]刘吉超和庞洋（2013）认为基于信息技术的制造数字化革命和分布式能源互联网的普及应用，将带来分布式、社会化、网络化的大规模定制的生产方式，形成分散、开放、合作的社会商业架构和商业模式，以信息化改造生产制造和经营管理全流程、通过服务化将经营重心向产业价值链的两端延伸、推动制造业向绿色化方向发展，是制造业提升竞争力的主要路径。[18]马化腾（2017）认为，“互联网+”是数字经济发展的手段，目前“互联网+”带来的各行业的改变只是开始，但在不久的将来，数字经济的发展将会重塑各个行业的核心竞争力。[19]陈养才（2018）发现煤炭行业在两化融合的推动下，转型升级效果显著，具体体现在产业结构发生调整、产业技术得到升级、实现产业化发展、煤炭清洁高效利用水平提高，煤炭绿色发展落到实处以及煤机装备制造水平提升。[20] 三、数字经济与实体经济融合的国内外研究综述 （一）国外研究进展 由于西方发达国家是在工业化进程完成之后才开始信息化发展，所以国外学者直接探讨数字经济与实体经济的融合问题比较少，多数是研究信息技术与产业转型、企业发展之间的关联。KevinM.Stolarick（1999）认为将信息技术嫁接到传统产业、产品和工艺方面，会提高相关企业的生产率。正如Salvador和Ikeda所说，互联网可以通过信息透明化释放巨大的价值，大数据时代会产生新的产业形态和组织间管理规则。 然而，Michael等（2001）认为，信息化技术的应用并不一定能够直接增强制造业企业的竞争优势，对竞争优势的潜在贡献则是通过其对独特组织能力的开发和利用的影响。[21] Anna Giunta和Francesco Trivieri（2007）通过对约1.7万家公司进行了抽样调查，并使用IT采用指数作为因变量，对这些公司进行了有序的probit分析，研究结果显示，企业规模、地理位置、员工的职能构成、研发活动、分包、出口和企业之间的合作都是意大利中小型制造企业采用信息技术的重要决定因素。[22]。 Moosa（2011）通过研究数字经济与实体经济融合和制造业企业之间的关系，发现融合中的企业能够利用信息化网络来构建拓展生产模式，从而实现网络化、集约化制造，能够显著提升制造业和客户之间的联系，进而利用更加人性化的生产组织来降低经营风险。[23] Concetta Castiglione（2012）使用translog和Cobb-Douglas生产函数来估计1995年至2003年期间意大利制造公司的信息通讯技术（ICT）对技术效率(TE)的影响，结果信息通讯技术（ICT）投资对企业的技术效率（TE）有显著的正向影响。[24] （二）国内研究进展 国内学者在数字经济与实体经济融合发展的实证研究主要是对企业效益或产业转型升级的影响上进行研究。实证研究结果均表明，数字经济与实体经济融合会促进产业结构转型升级，对企业效益具有显著的促进作用。同时由于各地区融合水平各有差异，导致融合对产业结构升级的作用效果存在较大差异。 何帆和刘红霞（2019）利用A股2012～2017年数据考察实体企业数字化变革的业绩提升效应，实证结果显示数字化变革显著提升了实体企业经济效益，而且发现通过数字技术的应用降低成本费用、提高资产使用效率以及增强创新能力，可以有效实现企业数字化变革的经济效益提升。[25]李晓钟和黄蓉（2018）为研究分析了实体经济（纺织产业）与数字经济（电子信息产业）融合发展及其驱动纺织产业竞争力提升的机理,基于产业融合理论，通过构建两大产业融合评价模型，实证结果显示数字经济发展程度与两大产业耦合协调度和产业融合水平呈正相关，同时发现数字经济发展水平对纺织产业创新能力、出口规模及出口质量等起到显著的促进作用。[26]杨德明和刘泳文（2018）为探讨“互联网+”对传统企业业绩的影响，采用2013—2015年中国上市公司相关数据，并构建反映传统企业实施“互联网+”的指标，实证研究发现传统企业与互联网的融合显著提升了公司业绩[27]。倪萍（2013）基于重庆市数据对高新技术产业与现代服务业的关联性分析，结果表明，促进高新技术产业发展，推动信息化建设，会显著加快重庆市服务业的发展和产业结构转型，且后续作用会互相产生积极发展的影响，[28] 在数字经济与实体经济融合提出之前，被称作两化融合，即信息化与工业化融合。由于两化融合提出较早，国内学者对其研究较为丰富。主要研究工业化和信息化融合水平对制造业产业结构升级的影响效果、作用机理与区域差异。 张亚斌等（2014）利用协调发展系数法和SBM-Luenberger指数法分别测度了区域两化融合质量和工业绿色全要素生产率，实证结果表明，重化工业化趋势不利于工业绿色全要素生产率的改善，而区域两化融合质量的提升可以有效改善，提高区域工业环境质量绩效，进而促使工业向绿色发展转型。[29]谷唐敏（2016）通过对全样本面板数据的固定效应模型和随机效应模型采用系统广义矩估计进行回归分析我国30个省市2010－2014年考察两化融合对我国制造业转型升级发展的影响效果与区域差异。结果显示：两化融合影响制造业转型升级呈现显著区域差异性，其中东部地区的影响程度最大，但东、中两部地区的促进作用却逐步减弱。[30]焦勇和杨蕙馨（2017）研究表明，两化融合耦合程度和增值能力、政府干预显著促进产业结构向合理化与高级化发展，同时发现不同区域融合对产业结构高级化具有显著的异质性影响，而对产业结构合理化呈现出正向影响。[31]刘桂林（2017）以基础环境、工业应用和应用效益三个测度两化融合水平的分指标探讨了两化融合对我国产业结构升级的影响和作用机理。研究表明，基础环境和应用效益对产业结构合理化的影响相对显著，其作用机理主要是通过提升应用效益推动产业结构高级化。[32]马欢欢（2018）分析了工业化和信息化融合水平对制造业产业结构升级的作用机理，结果表明，两化融合水平对制造业产业结构升级有着显著的正向效果，且作用最强；且不同区域的工业化和信息化融合水平不同，其作用也存在明显的差异，对东部地区具有促进作用，而对中西部地区起到一定的抑制作用。[33] 四、数字经济与实体经济融合发展中面临的主要问题 我国数字经济发展仍处于初级阶段，在网络信息技术与实体经济融合的过程中，同样会出现诸多问题。而我们只有充分了解认识融合发展中问题，并及时解决，才能够持续推进数字经济与实体经济深度融合、健康发展。 （一）产业结构发展失衡 网络信息技术与实体经济加速融合应用，促进了一二三产业转型升级，但发现存在三次产业数字经济发展不均衡问题，第三产业数字经济发展远超一、二产业；而且，发达地区与欠发达地区数字经济发展极不不均衡；同时，数字经济生产领域技术、资源投入不如消费领域多，在创新、设计、生产制造等核心环节变革上远低于发达国家。（鲁春从，孙克，2017[34]；孙克，2017[35]） （二）传统产业转型压力大 数字时代的到来，给传统产业转型升级提供了很好的契机，但是由于许多传统企业数字化转型的实力普遍不足，存在着资金、技术和融合性人才缺乏，而导致缺乏创新，数字技术运用水平低下，以及涉及数字技术的领域其从投入应用到产生收益周期较长，亟需完善传统产业软硬件的基础发展。（严震，2018[36]；康伟，姜宝，2018[37]；方晓红，2019）同时，由于数字经济与实体经济加速融合，使得实体经济逐渐出现企业退出、不良资产积累等问题，对实体经济造成不小的冲击，反过来因为融合后主体、行为、环节更为复杂，联系更为紧密，从而导致无论哪个环节出现问题便极可能波及整个经济。（孙克，2017） （三）新旧动能转换支撑不足 数字经济驱动传统产业转型升级，但多数传统产业存在着高转换成本、搞试错成本和风险、大信息化投入、强资产专用性、长投资周期、等运用数字信息技术的动力不足问题；传统产业存在着较强的固化思维，使得数字信息技术子在实体经济中应用难度大，并且由于新兴产业刚进入，行业标准不够完善甚至缺乏，严重制约了企业前进的脚步；由于传统企业内部大多信息化基础较差，应用数字技术的能力不足，使得企业内部基础无法与外部服务体系相协调。（方晓红，2019）同时，由于数字经济与实体经济融合发展会使得企业原因的生产方式、生产模式发展变革，会对传统产业相关部门造成不小的冲击，因此这些组织部门需要进行调整以适应变化，但据研究表明，这个适应性调整的时间，即从数字信息技术投入到产生收益所需时间为3-10年。（孙克，2017） （四）高层次人才缺乏 数字经济产业在我国属于战略性新兴产业，精通互联网、大数据、人工智能等专业知识的人才本来就缺乏，而数字经济与实体经济融合便要求复合型人才，这远不能满足融合发展的现实需求。特别地，对于依稀中小制造企业来说，由于缺乏高素质复合型人才，无法实现互联网等数字技术与生产制造产业完美的进行融合，从而严重制约了其发展。（方晓红，2019）同时，普通高校培养方向重理论、轻实操，课程设置跟不上企业实际需求。（康伟，姜宝，2018） （五）自主创新能力差 近年来，虽然我国数字经济发展迅猛，但是，从技术方面来看，我国数字经济只是在电子商务、移动支付、共享经济等应用领域的技术创新能力较强，而在生产领域的核心技术创新能力仍然较弱。（方晓红，2019）从制造业的技术创新能力来看，我国的技术创新力水平低下，其中关键技术、核心技术主要来源于国外。从目前来看，我国本土制造业企业并没有没有形成技术扩散后的吸收和自主创新的良性循环，反而大多数企业基于眼前的利益，往往在引进核心技术后便进行模仿，以至于制造业产品仍处于产业链低端的状态。（王亚男，2011） 五、总结性评述 （一）评述 综上所述，学者对于数字经济与实体经济融合发展的研究，对我国传统产业的转型升级具有非常重要的意义。可以发现西方学者直接研究数字经济与实体经济融合影响产业结构转型升级的文章较少，大多是研究信息技术与企业发展之间的关系；国内学者对两化融合研究相对较为丰富，然而对数字经济与实体经济融合的实证研究仍旧太少。但实证分析侧重于研究对产业结构升级的影响，即基于整个国家或区域的视角研究产业间的转型升级，没有具体到某个省市、某个产业内的转型升级。由于我国各省份产业发展状况存在明显的地域差异，各地区的主导产业不同，研究产业结构升级对具体产业的发展不具有针对性，相关建议适用性不强。 从目前文献来看，对于数字经济的研究大多基于“数字”或信息技术视角，从经济视角的较少，并且由于数字经济与实体经济融合是2016年才提出来的，因此这方面的研究咨询机构、互联网企业等相比学者来说进行了较多的研究，其中具体的细分领域入手进行的实证和案例研究较多，系统性的理论分析较少。 （二）展望 数字经济发展历史并不长，且仍处于初级阶段，未来数字经济与实体经济容融合发展还有很大的研究空间，需要加强相关理论与实证的研究。理论方面，今后的研究应该更加注重数字经济与实体经济融合的本质与内涵，来挖掘数字经济的价值对传统产业的作用机理，为传统产业转型升级指出明确的道路；实证方面，今后的研究可以具体到省市的具体产业为研究对象，分析数字经济与实体经济融合水平对产业结构转型升级的具体作用，以弥补目前研究领域的空白。 同时，现今的研究对数字经济与实体经济测定的研究相对较为丰富，但是缺乏系统的关于数字经济与数字经济融合测度的指标，因此今后应注重融合的测度及评价。因为科学系统的评价体系是推动数字经济与实体经济深度融合发展的必要条件，不仅可以准确把握数字经济的特点，还充分考虑到实体经济的结构特征。此外，评价指标体系的构建正是为了反映两者融合的成熟度，从而可以指标帮助企业及政府有效找出融合过程中存在的问题。因此，评价指标体系的构建是数字经济与实体经济融合发展今后研究中的一大重点，应该分别构建一套完备、系统、权威的总体评价指标模型和反映区域、各行业的评价指标模型。 参考文献: [1] Don Tapscott. 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