制造业与数字经济融合的机制与对策研究_王晓红.pdf

收稿日期:20230223作者简介:王晓红(1973)，女，江苏泰兴人，博士，江苏行政学院经济学教研部教授，主要从事产业经济与区域发展研究;陶育华，江苏行政学院社会和文化教研部副教授;包英男，中共南通市崇川区委党校助理讲师。2023 年第 3 期总第 129 期江苏行政学院学报Journal of Jiangsu Administration InstituteNo 3，2023General No 129经济学研究制造业与数字经济融合的机制与对策研究王晓红，陶育华，包英男(江苏行政学院 经济学教研部，南京210009)摘要:我国制造业与数字经济融合在制度建设、基础设施、两化融合、数字化规模等方面取得一定的成绩，给产业发展带来颠覆性变革，但是数字经济在制造业应用的广度和深度仍有相当大的提升空间。基于此，在构建制造业与数字经济融合的理论模型时，以改进生产方式、优化管理模式、提升国际竞争力为目标，依托技术、资本、人才和数据等生产要素，从技术融合、产品和业务融合、市场融合等角度讨论产业融合路径，并提出加强关键核心技术创新力度、夯实数字基础设施建设、建设跨界复合型人才队伍、构建数据安全保障体系、营造良好的融合发展生态等对策建议。关键词:数字经济;制造业;机制;数实融合中图分类号:F0629文献标识码:A文章编号:10098860(2023)03006207一、引言近年来，制造业充分利用大数据、云计算、物联网等新一代信息通信技术，从研发设计、生产制造、经营管理、市场服务等环节，对原有的商业模式、运营模式、管理模式和组织结构进行数字化赋能，以实现价值增值、提质增效的目的。针对制造业与数字经济的融合，现有研究主要集中在以下方面，一是研究数字经济与实体经济的融合。数实融合本质上是推动工业经济形态向数字经济形态演进过程，在技术驱动、数据 驱 动 和 生 态 驱 动 之 下(欧 阳 日 辉，2022)1，对增强生产端与消费端的协同具有重要带动效应(任保平和宋文月，2019)2，通过实证分析发现数实融合有效提升了资源配置效率、缩小了收入差距、促进了创新发展和绿色发展(惠宁，2020)3。二是研究制造业智能化、数字化转型。制造业数字化转型既包括处于较低发展阶段的企业提高信息化水平，也包括处于较高发展阶段的企业实现数字化、网络化、智能化(沈恒超，2019)4，一方面，传统制造业依托大数据、工业物联网和智能机器人等新要素，从产品、企业和产业层面推进传统制造业智能化转型(罗序斌，2021)5;另一方面，先进制造业可以通过构建利益分配、集群发展、融合发展、创新容错等实施机制推动先进制造业的数字化赋能(郑瑛琨，2020)6。三是研究数字经济影响制造业升级的机制。数字经济对制造业的溢出效应会受到经济、技术等外部环境的制约(刘鑫鑫和惠宁，2021)7，技术创新通过知识的溢出和吸收从供需两方面影响制造业26结构调整，人力资本能够适应数字技术变革对劳动力的技能需求，为制造业升级提供人才支撑(黄赜琳，2022;付文宇，2022)8 9。二、制造业与数字经济融合的成效与问题(一)制造业与数字经济融合的成效我国在制度建设、基础设施、两化融合、数字化规模等方面多方发力，将数实融合作为推动产业转型升级的必然选择，并取得了显著成效。1 制度建设不断完善2015 年以来，我国连续制定智能制造、互联网+先进制造业和工业互联网等领域的重大政策，先后出台 国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见 、关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见 及十四五智能制造发展规划 等政策文件，为制造业数字化转型指明了方向，明确了任务。同时，地方政府也因地制宜地出台了相关文件，江苏省制造业智能化改造和数字化转型三年行动计划(20222024 年)鼓励龙头骨干企业、中小企业、产业链“智改数转”，北京市关于促进“专精特新”中小企业高质量发展的若干措施旨在为中小企业及时提供政策、资金、人才、用地、公共配套等属地化服务。这些政策在产品的设计与开发、产业链的培育、信息基础设施的支撑、服务方式的创新、信息共享平台的搭建上都提供了政策保障，为制造业数字化转型发挥了明显的促进作用。2 基础设施不断优化截至 2022 年底，我国已累计建成并开通231 2 万个 5G 基站，高质量外网覆盖全国 300多个城市，5G 商用发展在使用规模、标准和应用创新等领域在全球遥遥领先。2022 年上半年，数字化研发设计工具普及率达到 75 1%，关键工序数控化率达到 55 7%，制造业数字化进程明显提质增速，在扩内需、促投资和稳增长等方面发挥积极作用。工业互联网平台又是融合基础设施创新发展的典型代表，目前我国具有一定行业、区域影响力的工业互联网平台超过150 个，全面融入45 个国民经济大类，“综合性+特色性+专业性”的平台体系基本形成。2022 年工信部遴选出 28 个跨行业跨领域工业互联网平台，平均设备连接数已有 65 万个，平均注册用户数突破 50 万，服务企业数量超过160 万家，网络支撑能力显著提升。3 两化融合不断提高自 2012 年以来，我国两化融合成效显著，2021 年两化融合发展指数达到 96 6，同比增长5 9%。在两化融合标准上，我国已经发布实施两化融合管理体系国家标准超 10 项，发布智能制造国家标准 300 余项、国际标准 42 项。在两化融合管理体系上，目前开展两化融合管理体系标的企业累计超过 5 7 万家，制造业数字化网络化智能化试点示范类项目超过 1500 个，工业 App 数量达到 28 32 万个。随着两化深度融合，新模式新业态蓬勃发展，释放产业新动能，目前我国实现智能化产品生产的企业比例为 6 0%，工业电子商务普及率达到 65 9%，工业云平台应用率达到 51 5%，实现产业链协同的企业比例达到 13%，工业发展方式和增长动力发生转折性变化。4 数字化规模不断扩大在 5G 和工业互联网推动下，我国数字经济发展迅速、数字规模持续稳步提升，据全国数字经济发展指数(2021 年)显示，2021 年全国数字经济发展指数为 130 9，同比增 长15 3%，数字经济规模达 45 5 万亿元，同比增长 16 2%，对经济增长的贡献高于三次产业的贡献。数字经济已成为国民经济发展中重要的支撑力量，形成横向联动、纵向贯通的数字经济战略体系。产业数字化规模达 37 2 万亿元，同比增速达到 17 2%，伴随着数字技术的创新演进，产业数字化成为数字经济发展的主引擎。(二)制造业与数字经济融合面临的问题我国在制造业与数字经济融合领域已经取得一定成效，但对标欧美发达国家仍存在一定差距，数字经济在制造业应用的广度和深度有相当大的提升空间，从“中国制造”向“中国智造”转型升级中存在明显的短板弱项。1 关键核心技术自主创新能力薄弱我国约有 95%的高档数控系统和 80%的芯片依赖进口，其中一些产品还被发达国家列入限制对中国出口的清单，很多关键的零部件、36元器材和关键材料的自给率还不够高。据ICinsights 数据(2021)显示，全球前 15 名半导体厂商中，美国有 8 家，中国仅有 2 家(台积电和联发科)，且均在我国台湾地区。受疫情影响，美欧等发达国家日益重视产业链供应链的安全可控，纷纷推动制造业回流，我国引进技术的可获得性降低。同时，由于关键核心技术自主供给不足，物联网、工业大数据等应用的创新能力不够，制造业产品在质量安全性、稳定性和一致性等方面与国外产品存在一定差距，直接影响“中国制造”的国际竞争力。2 制造业数字化渗透率偏低近年来，我国制造业与数字经济的融合步伐不断加快，但程度并不深，数字技术尚未形成对产业链的深度赋能。根据全球数字经济新图景(2020)显示，我国数字经济在制造业的渗透率仅为 19 5%，不仅低于发达国家的平均水平(33%)，而且与制造强国德国(45 3%)的差距更大。大多数企业产品制造核心环节的数控化率、数字化普及率偏低(普遍低于 50%)，特别是中小企业，受限于人才储备不足、资金周转困难，难以承受数字化转型产生的直接和间接费用，数字技术利用率不足大型企业的一半。这表明大部分企业对数字技术的应用尚处于初级层面。3 数据安全面临严峻挑战随着数字化的持续推进，传统的数据安全保障手段逐渐失效，尤其是涉及商业秘密和技术专利等敏感数据面临严重的安全隐患。2021年 数据安全法 的出台给制造业数据安全带来了“金钟罩”，表明数据安全建设落地已是水到渠成。然而，制造业企业并未走出数据安全困境，一方面，部分企业安全意识薄弱，忽视内部管理风险，面临着恶意软件入侵、病毒攻击、数据泄露等问题，对数据安全的防范意识不强;另一方面，企业缺少行之有效的落地方案，部分企业虽然有完备的安防手段，但在实际运行中可能会拖累企业效率，影响员工操作，需要通过升级维护来加以改善。4 数字化专业人才短缺我国数字人才供给的数量和质量远不能满足数字经济发展的需求，数字经济就业影响研究报告 指出，中国数字化人才缺口已接近 1100万，而且伴随着全行业数字化的快速推进，数字人才需求缺口还会持续加大。由于企业培养人才能力不足、青年一代投身制造业意愿不强等原因，相比较第三产业，数字化人才在制造业占比较低，就业供给结构调整滞后于产业结构调整，据清华大学全球产业研究院调研结果显示，有超过60%的受调研企业认为缺乏数字化专业人才是阻碍企业实现转型的重要原因。三、制造业与数字经济融合的作用机制2020 年国务院明确将数据作为新型生产要素写入文件，数据与传统生产要素相比，具有更强的流动性(Martnez-Caro 等，2020)10，能够放大其他传统生产要素的价值，将数据优势转化为战略优势。基于此，本文构建制造业与数字经济融合的影响机制的理论模型，即以改进生产方式、优化管理模式、提升国际竞争力为目标，依托技术、资本、人才和数据等生产要素，主要从技术融合、产品和业务融合、市场融合三个维度推进制造业与数字经济的融合。具体如图 1 所示。图 1基于目标、要素和路径三维一体的制造业与数字经济融合的机制阐释(一)制造业与数字经济融合的目标制造业与数字经济融合在不同阶段的目标有着不同的表现形式，一是改善生产方式的核心在于技术，数字技术的进步表现为生产工具呈现智能化升级，替代更多类型的人的活劳动(赵敏等，2022)11，既能提高复杂流程的生产效率，还能节约时间和资源成本，优化制造业生产流程。二是优化管理模式来源于资本和人才，在数字技术应用的过程中，资本和人才是互补的生产要素，只有在资本积累的同时管理层46作出合适的战略计划，才能依托数字平台系统改善企业管理模式与工作效率。三是提升国际竞争力的关键在于数据要素投入，面对国际贸易保护主义兴起，我国制造业发展需要从产品质量、生产成本、生产效率等角度入手，利用新型基础设施的投入推动生产活动的数字化和管理方式的智能化，降低生产成本和管理成本，提高资源配置效率，利用数据要素的投入，实现价值增值和价值创造，促进制造业全价值链的动态配置和全局优化，强化制造业的竞争优势。这三个目标反映了制造业与数字经济融合发展的不同维度、不同层面，技术、资本和人才、数据共同成为制造业数字化转型中必不可少的内容。(二)制造业与数字经济融合的要素1 技术制造业可以依靠技术创新，合理利用各种生产要素和资源，在生产、交易、服务等环节提高生产效率、降低交易成本、推动制造业转型升级。具体包括三方面:一是技术创新与先进制造业进行融合，通过数字技术在先进制造业领域的不断深化，加速产业链、价值链的分化、重组，不断催生新模式、新业态、新应用。如智能制造、智能材料、服务型制造等模式，有效提高生产部门的产出效率，减少资源浪费。二是技术创新与传统产业进行融合，在企业内部通过对单位信息的数据采集、处理，实现生产工艺和流程的优化，有效降低生产、管理和运营成本;在企业外部通过数据和系统集成，增强供应链和产业链的双向协同效应，实现企业间更广泛的连接，解决企业信息不对称问题，降低运行成本，从而提高制造行业整体效率。三是技术扩散提高制造业整体竞争优势，技术创新具有外部性的特点，扩散的企业越多，外部性越大，经济作用也越强，规模效应也越大。2 资本当前我国数字经济已经步入深化应用、规范发展的新阶段，数字经济可以通过影响企业预防性动机和逐利性动机，降低融资约束程度抑制企业金融化12，引导企业“脱虚向实”。资本市场作为资源优化配置的枢纽和平台，对制造业与数字经济融合的影响是多方加持的市场行为，具体表现为:一是在融资环境上，伴随着数字经济在制造业的广泛应用，数字经济不仅可以降低不同市场主体的信息不对称，引导更多金融资本进入实体经济，还可以通过创设制造业数字化的投资产品降低企业融资成本，满足制造业企业融资需求，为实体经济发展提供长期资金支持，形成良好的投融资环境。二是在资本配置效率上，数字经济使得资本服务渠道多元化，资本与技术、资源、管理等方面形成优势互补，通过大数据、人工智能等技术为制造业整合产业资源，提升资本配置效率，稳步推进制造业产业链向标准化、数据化、信息化迈进，形成技术引领产业发展、产业引导资本投入的良性循环。三是在市场监管上，资本市场正逐渐形成统一的云平台以加强科技监管水平，金融监管与行业监管、安全监管协同联动，依托先进的技术和科技手段，汇聚行业内外部数据，在维护投资者利益的基础上，为优质企业提供可持续的资金支持。3 人才人力资本理论认为人力资本的作用大于物质资本的作用，人力资本的关键在于提高人口质量。随着我国数字产业规模不断提升，人才作为创新驱动的核心要素和数字化转型的第一资源，特别是既懂数字技术又精通企业业务的复合型人才成为驱动制造业与数字经济融合的核心因素。一方面，提高劳动力整体素质，优化人力资源配置。根据数字技术变革对劳动力的要求，依托数字平台培养既了解行业趋势和企业业务，又掌握数字化专业技术的高级管理人才，在数实融合的方向选择、流程把控上作出专业的统筹规划，有效应对我国劳动力优势由“人口红利”向“人才红利”转变 8，引导企业走数字化转型的道路。另一方面，人才的自由流动是人才驱动数实融合发展的有效载体。在保护知识产权和数据安全的前提下，允许专业人员跨行业流动，在制造业中设置数字经济就业岗位，特别鼓励互联网、电子商务行业的人才流入制造业。制造业企业通过雇佣高素质、复合型的劳动力人才，既能合理利用企业内部技术继续创新，又能主动吸收外部知识体系转化技术成果，不仅实现人才的流动，也能带来技术、知识和信息的56跨行业交流，充分发挥人力资本的积累效应，有效应对数字经济对劳动力市场的冲击。4 数据数据要素可以通过影响人力、资本、技术创新等要素的资源配置及效率，对制造业发展产生间接效应(刘洋和陈晓东，2021)13。数据打破了传统要素的排他性，具有可复制、可共享、无限供给的特点，进入实体经济后，数据流带动技术流、资金流、人才流和物资流，重构生产组织，模糊企业和市场边界，制造业与数字经济融合的“破圈”效应更明显1。在重塑供给驱动力方面，数据要素高效赋能传统企业，在供给端提升生产效率、加速优化价值链各个环节，推动制造业向智能化、绿色化发展。通过技术创新及时收集和整理制造业工业数据，以数字技术赋能传统生产流程上，实现智能生产、智慧运营，提高制造效率，提升产业附加值。在提升需求拉动力方面，数据要素推动新模式、新业态落地，在需求端满足客户个性化需求，推动制造业向服务化转型。通过对需求端数据的收集、分析，发现潜在客户的差异化、个性化需求，根据客户需求创新产品和服务，提高产品的投入产出比。在提高供需匹配效率方面，随着数字技术的支持和影响，市场供给端和需求端可以实现高效对接，不仅可以给客户带来更好的消费体验，也可以提高企业生产、流通、经营等环节的效率，创造更多供需价值。(三)制造业与数字经济融合的路径根据产业融合理论，产业融合一般要经过技术融合、产品和业务融合、市场融合三个阶段14，这三个阶段既可以前后相互衔接，也可以并行同步促进15。1 微观路径技术融合技术融合是产业融合的开始，发生的前提条件是产业之间具有共同的技术基础，为制造业企业进行相似生产经营活动创造条件。技术融合主要通过产品层次来体现，如果不能生产出智能化产品，那么融合发展也就没有任何意义。具体来说一是产品智慧化，目前工业设备智能化程度最高的是工业机器人，通过对传统制造业改造、升级，使得制造业产品的主要构成中加入智能控制部件。二是产品个性化，传统制造业企业同质化产品扎堆，为了适应消费者消费习惯的变化，制造业应依托数字技术和信息化管理，按照供需匹配生产的方式进行柔性化生产，逐渐向以消费者为导向的创新型制造转变。三是产品品牌化，制造业的品牌形象意味着产品质量管理升级和产品可靠性增强，依靠数字技术的优势提升企业产品品牌力，为制造业企业探索一条品牌化道路。2 中观路径产品和业务融合制造业与数字经济的融合涉及企业研发、设计、生产、销售、服务等全周期，其中产品和业务融合路径的关键是:一是生产流程智能化，通过对已有知识、经验的模型化、算法化、代码化、软件化，有效监控生产数据和生产进度，减少非计划性生产的浪费，大大提高劳动效率，提升产品质量。二是组织管理智能化，即在工业大数据的帮助下，实现纵向、横向、端对端的集成，可以及时、完整、精确地获得海量的产品数据、用户数据，与产业价值链上的所有利益相关方互联互通，科学、高效、灵活、便捷地管理企业。三是服务智能化，将整个产品的生命周期向消费者开放，与消费者的全程无障碍沟通，为消费者提供更加人性化的服务，增加产品市场吸附力和竞争力。3 宏观路径市场融合产品和业务层面融合不代表市场层面融合，由产品和业务融合走向市场融合还需利用大数据、云平台将所有关联的智能化、数字化制造业企业连接起来，按照数据共享、业务协同的原则，形成产业创新生态系统。这一产业生态可以通过需求融合和供给融合来构建16:一方面，仅仅依靠直接生产的制造业难以满足市场多样化需求，需求融合可以将云平台上的制造业上下游产业链进行有效链接，跨产业提供系统方案，形成合作共生的整体，提供“一站式”服务，满足消费者的特定需求。另一方面，制造企业可以与横向竞争者、关联企业开展战略合作，通过供给融合促进各创新主体之间的互动与联系，增强制造业企业的创新能力，提升整体能效。利用产学研用的协调配合，充分发挥核心企业或优势企业在创新生态系统中的作用，形成产业创新发展与数字化转型协同发展的新局面。66四、促进制造业与数字经济深度融合的对策未来需全力突破关键核心技术，充分发挥数据要素优势，立足目标、要素和路径协调好制度与技术的关系，破解数实融合难题。(一)加强关键核心技术创新力度首先，在具有先发优势的领域实现攻关突破，我国制造业具有产业规模大、产业链完整、产业体系健全的比较优势，应聚焦传统产业的薄弱环节，集中力量配置资源，重点将控制软件、智能生产、工业互联网平台等数字技术与制造业数实融合发展有机结合，加快制造业向智能化、高端化、绿色化转型。其次，构建高效的产业创新生态壮大创新主体力量，鼓励龙头企业联合产业链上下游企业、高校、科研院所等创新主体，共同构建产业创新集群，聚焦电子信息、装备制造、先进材料等产业，瞄准高端芯片、基础元器件、集成电路等技术，打造一批促进产业链稳链补链强链的“链主”领军企业和分领域的创新型联合体。最后，吸引全球创新要素推动高层次的创新合作，攻关关键核心技术难题要站在全球视野来谋划，要坚持自主创新与开放创新相结合原则，积极主动地参与国际合作与交流，更好地融入国际科技创新网络，吸引海内外高科技人才、优质资本、先进技术加入我国关键核心技术领域的创新研发，加快突破技术难题。(二)夯实数字基础设施建设在前期建设，地方政府应当依据本地区的产业需求与实际发展，坚持“适度超前”的原则，稳步推进 5G 基站、数据中心和云计算中心等关键基础设施建设，满足前期应用基础;把握新基建设备更新换代的周期，优化基站、数据中心选址和布局，避免重复投资、碎片化发展，强化区域间的技术融合、网络协同和智能交互，促进数据资源的开放共享，提升新基建的整体发展效能。在中期运营，一方面，充分发挥新型基础设施对传统基础设施的赋能作用，聚焦传统产业转型升级，全面发展融合基础设施，加速推进生产方式、组织方式变革，扩大传统基础设施对经济增长的提升作用;另一方面，通过新型基础设施建设加快数实融合的步伐，激发市场活力，发挥投资主体功能，探索多元主体共建的投资模式，为新型基础设施可持续发展注入内生动力。在后期监管，更新和完善新型基础设施建设有关领域的法律法规，特别是把数据安全贯穿于新型基础设施建设的全过程，统筹协调安全与发展，防范化解潜在隐患和风险，建立健全数字经济健康发展的法律保障体系。(三)建设跨界复合型人才队伍随着智能生产对人才能力的要求越来越高，一方面，制造业企业既要坚持走内部人才优化路线，不断完善数字人才培养体系，提升智能化转换效率和人才培养效率，落实企业技术创新的主体地位;又要“招才引智”，逐步形成“引进、输出、研究、交流”的常态化人才与知识互通机制，为产业数字化发展源源不断地提供人才保障。另一方面，学生群体学习能力强、求知欲旺盛，院校的人才培养体系要主动拥抱制造业平台、满足产业数字化发展需要，在数字化自主知识覆盖面、数字化教研资源程度、综合应用技能适配性上，加大课程内容与新技术的融合，积极与企业开展合作，开发相关业务型科学课程，让学生所学的课程贴近企业生产实际。(四)构建数据安全保障体系制造业企业的“数据资产”正在取代“固定资产”的地位，成为制造业数字化转型和持续经营的关键，在充分挖掘数据的深层价值的基础上确保企业核心业务安全，有效解决数据的权属争议、交易机制、安全属性等问题，为激发数据要素市场化提供安全保障。一是在法律背书的情况下，以区块链技术为基础平衡市场主体的权责和利益，合理推进数据要素的三权分离，规范各经营主体对数据的合法使用，实现数据要素在不同主体之间的交易与流通。二是打破数实融合过程中的数据割据和垄断问题，推动多行业、多领域、跨部门、跨层级数据有序流动，实现数据供给双方之间的互联互通，增强数据资源与要素的共享。三是建立大数据安全管理工作体系，推进数据安全合规性评估和风险评估，推进“数据资产”分类分级管理，针对采集、传输、存储、分析等关键应用环节进行分级防护，为数据流通划定必要的禁区与红线，增强数据流通的事中和事后监管。76参考文献:1 欧阳日辉 数实融合的理论机理、典型事实与政策建议 J 改革与战略，2022，(5)2 任保平，宋文月 新一代人工智能和实体经济深度融合促进高质量发展的效应与路径 J 西北大学学报(哲学社会科学版)，2019，(5)3 惠宁，陈锦强 中国经济高质量发展的新动能:互联网与实体经济融合J 西北大学学报(哲学社会科学版)，2020，(5)4 沈恒超 中国制造业数字化转型的特点、问题与对策 J 中国经济报告，2019，(5)5 罗序斌 传统制造业智能化转型升级的实践模式及其理论构建 J 现代经济探讨，2021，(11)6 郑瑛琨 经济高质量发展视角下先进制造业数字化赋能研究 J 理论探讨，2020，(6)7 刘鑫鑫，惠宁 数字经济对中国制造业高质量发展的影响研究 J 经济体制改革，2021，(5)8 黄赜琳，秦淑悦，张雨朦 数字经济如何驱动制造业升级 J 经济管理，2022，(4)9 付文宇，李彦，赵景峰 数字经济如何赋能中国制造业优化升级?J 经济问题探索，2022，(11)10Martnez-Caro，E，J G Cegarra-Navarro，and F JAlfonso-uiz Digital Technologies and Firm Perform-ance:Theole of Digital Organisational CultureJ Technological Forecasting and Social Change，2020，(5)11 赵敏，王金秋 数字技术与当代生产方式新变化问题研究 J 政治经济学评论，2022，(3)12 严武，万良伟 数字经济对实体企业金融化的影响机制研究 J 江西社会科学，2022，(10)13 刘洋，陈晓东 中国数字经济发展对产业结构升级的影响 J 经济与管理研究，2021，(8)14 杨强 体育与相关产业融合发展的路径机制与重构模式研究 J 体育科学，2015，(7)15 冯晓棠，张爱英 文化要素为核心的产业融合新趋势分析 J 经济问题，2016，(4)16 胡金星 产业融合的内在机制研究D 复旦大学，2007责任编辑王辉龙esearch on Mechanism and Countermeasures of Integration ofManufacturing Industry and Digital EconomyWANG Xiao-hong，TAO Yu-hua BAO Ying-nan(Economic Department，Jiangsu Academy of Governance，Nanjing 210009，China)Abstract:The integration of Chinas manufacturing industry and digital economy has generated achievements in insti-tutional building，infrastructure，integration of industrialization and IT-based transformation，and scale of digitalizationThis has brought subversive changes to industrial development，but there is still considerable room for improvement in thebreadth and depth of digital economy application in manufacturing sectors In this regard，in building theoretical model forthe integration of manufacturing and digital economy，we need to set the goal of improving production methods，optimizingmanagement models and enhancing international competitiveness，rely on production factors such as technology，capital，talents and data，and discuss the path for industrial integration from the perspectives of technological integration，productand business integration，market integration，etc In addition，we need to propose countermeasures and recommendationsfor strengthening innovation in key and core technologies，consolidating digital infrastructure construction，building a cross-disciplinary composite talent team，building data security assurance system，and creating a positive ecology for integrateddevelopmentKey Words:digital economy;manufacturing;mechanism;integration of digital economy and real economy86