在新质生产力加速发展的背景下，数实融合、数数融合、实实融合已成为衡量区域发展质量的核心指标！
“实实融合”“数实融合”“数数融合” 是三个不同维度的概念，其核心差异体现在融合的主体和技术路径上：

一、数实融合：数字技术与实体经济的深度渗透

数实融合是当前政策与产业界的核心议题，指通过互联网、人工智能、工业互联网等新一代数字技术重构实体经济的生产、流通、服务全链条。例如，佳沃集团打造的 “农食数智大脑”，通过物联网实时监控水果种植环境，结合大数据分析优化供应链，将数字技术从营销端延伸至生产端，实现了从田间到餐桌的全流程智能化管理。这一过程具有三个显著特征：
  1. 技术驱动的生产关系变革：数字技术不仅是工具，更推动了组织形态的重构。如海尔卡奥斯工业互联网平台，通过整合全球 390 多万家企业资源，将传统线性供应链转变为网状协同网络，使中小企业也能共享大型企业的技术和数据资源国务院国有资产监督管理委员会。
  2. 数据要素的价值释放：实体经济运行中产生的设备数据、用户行为数据等，通过云计算平台实现标准化处理，成为驱动决策的核心生产要素。据测算，2023 年我国工业企业通过数据优化生产流程，平均降低能耗 15% 以上中华人民共和国国家发展和改革委员会。
  3. 全场景覆盖的生态构建：从消费互联网向产业互联网延伸，形成 “制造即服务”“产品即数据” 的新商业模式。三一重工的 “灯塔工厂” 通过数字孪生技术，将产品交付周期缩短 40%，同时基于设备运行数据提供预测性维护服务，使服务收入占比提升至 30%。

二、数数融合：多源数据的智能整合与价值挖掘

数数融合本质是数据融合（Data Fusion）技术的产业化应用，通过集成传感器、数据库、社交媒体等多源异构数据，实现跨领域信息的深度关联分析。其技术架构通常包括三个层级：
  1. 数据层融合：解决不同格式数据的清洗、标准化问题。例如，智慧城市管理中，需将交通摄像头的视频流、气象传感器的实时数据、公安系统的人口信息等进行格式统一。
  2. 特征层融合：通过机器学习提取数据的关键特征。
  3. 决策层融合：基于融合数据提供智能决策支持。
数数融合的应用价值体现在打破 “数据孤岛”，例如国家数据局推动的公共数据开放平台，已汇聚超过 2.5 亿条数据，在金融风控、灾害预警等领域创造了显著的经济效益中华人民共和国国家发展和改革委员会。

三、实实融合：实体经济内部的跨界协同与效率提升

实实融合聚焦实体经济不同行业间的资源整合，通过技术嫁接、模式创新形成新的产业形态。典型案例包括：
  1. 制造业服务化转型：传统装备制造企业向综合服务商转变。陕鼓动力从卖设备转向提供 “设备 + 运维 + 能源管理” 的全生命周期解决方案，服务收入占比从不足 10% 提升至 60%国务院国有资产监督管理委员会。
  2. 农业与文旅的深度融合：通过开发农业观光、农耕体验等新业态，延长产业链条。浙江安吉的 “数字农场” 项目，将茶叶种植与区块链溯源、VR 采茶体验结合，使农产品附加值提升 3 倍以上。
  3. 跨区域产业集群协同：如长三角 G60 科创走廊，通过统一的工业互联网标识解析体系，实现了上海的研发设计、苏州的零部件制造、杭州的品牌营销之间的无缝对接，2023 年区域内企业跨省市协作订单增长 40%。
实实融合的关键在于通过技术创新打破行业边界，例如农业与物联网结合催生智慧农业，建筑业与 BIM 技术结合形成数字建造，这些融合往往伴随新商业模式的诞生。

三者关系的动态演进

这三个概念并非孤立存在，而是形成递进式发展关系：
  • 数数融合是基础：为实实融合和数实融合提供数据支撑。例如，某汽车制造企业通过整合生产线传感器数据（数数融合），优化生产排程（实实融合），同时将质量数据反馈给研发部门改进设计（数实融合）。
  • 实实融合是载体：实体经济内部的协同需求，倒逼数字技术的应用创新。如跨境电商的发展，推动了物流、支付、海关等多个实体行业的数据互通，进而催生了智能清关、跨境供应链金融等数字化服务。
  • 数实融合是目标：通过数字技术重构实体经济，最终实现全要素生产率的跃升。2024 年赛迪研究院报告显示，我国数实融合指数每提升 1 个百分点，可带动 GDP 增长 0.32 个百分点。
该数据集的测算方法以专利共分类分析为核心，结合多源数据整合与科学指标体系，形成 “数据采集 – 技术映射 – 维度测算 – 验证分析” 的完整逻辑链，同时参考《数量经济技术经济研究》等顶刊方法论框架，确保结果的严谨性与可复用性。以下从核心方法论、分维度测算逻辑、数据处理与验证三方面展开说明：

一、核心方法论基础：专利共分类与技术 – 产业关联映射

测算的核心逻辑是通过专利技术关联反推产业融合关系—— 专利作为 “技术创新载体”，其分类号（IPC 代码）可反映技术领域关联，再通过 “技术 – 产业匹配规则” 将技术关联转化为产业融合数据，最终量化 “数实”“数数”“实实” 三大维度融合水平。该方法参考周密（2024）等学者的研究框架，具体分为三步：

1. 专利数据采集与技术关联提取

  • 数据源：国家知识产权局公开的 1985-2024 年专利申请数据，涵盖发明、实用新型、外观设计专利，提取每条专利的IPC 分类号（国际专利分类号，如 IPC:A61B 代表医疗诊断技术）。
  • 技术关联识别：通过 “专利共分类频次” 判断技术关联强度 —— 若某两条专利共享 1 个及以上 IPC 分类号（或同属 IPC 大类 / 小类），则视为存在技术关联；共分类频次越高，技术关联越紧密（摘要 3、6）。例如，同时包含 “G06F（计算机技术）” 和 “B25J（工业机器人）” 的专利，可反映 “数字技术与智能制造技术” 的关联。

2. 技术 – 产业匹配映射

构建 “IPC 分类号 – 国民经济行业” 对应表，将技术关联数据转化为产业融合数据：
  • 匹配规则：参考《国民经济行业分类》（GB/T 4754），结合数字经济与实体经济边界，将 IPC 分类号归类为 “数字技术类”（如 G06F 计算机、H04L 通信）和 “实体技术类”（如 B01D 化工、B22D 冶金）；
  • 映射结果：数字技术类 IPC 对应数字经济产业（如信息传输、软件服务业），实体技术类 IPC 对应实体经济产业（如制造业、农业、建筑业），从而实现 “技术关联→产业融合” 的转化。

3. 多源数据补充与整合

为提升测算精度，补充非专利数据作为辅助指标：
  • 数字经济维度：每百人国际互联网用户数、每百人移动电话用户数、人均电信业务总量、数字金融覆盖广度 / 使用深度（如支付宝 / 微信支付渗透率）；
  • 实体经济维度：规模以上工业企业数量及利润总额、非农从业人员占比、产业结构升级指数（第三产业占比与第二产业占比比值）；
  • 质量维度：绿色全要素生产率（衡量融合的可持续性）、信息传输行业从业人员占比（衡量数字产业规模）。

二、三大融合维度的具体测算逻辑

基于上述技术 – 产业映射数据与辅助指标，分别构建 “数实融合”“数数融合”“实实融合” 的测算模型，核心差异在于 “融合主体” 与 “指标权重” 的不同：

1. 数实融合：数字技术与实体经济的渗透程度

定义：量化数字技术（如人工智能、工业互联网）对实体经济生产、流通、服务环节的改造深度与覆盖广度。
  • 测算步骤：
    1. 指标选取：分 “融合广度” 与 “融合深度” 两类指标：
      • 广度指标：数字技术覆盖的实体行业数量（如制造业细分行业中应用数字技术的比例）、数实融合覆盖的区县地域占比；
      • 深度指标：企业数字化转型率（规模以上工业企业中实现设备联网的比例）、数字化投资回报率（数字技术投入带来的生产效率提升幅度）、专利中 “数字 + 实体” 技术共分类频次占比（如 “计算机技术 + 机械制造” 专利占总专利的比例）。
    2. 权重确定：采用熵值法（客观赋权） ，依据指标数据的离散程度分配权重 —— 离散度越高（如不同城市数字化转型率差异大），权重越大，避免主观偏差；
    3. 综合得分：通过 “极差标准化” 消除指标量纲差异后，采用线性加权求和得到数实融合指数，公式为：
      数实融合指数 = Σ（标准化后指标值 × 指标权重）

2. 数数融合：多源数字技术 / 数据的整合能力

定义：衡量不同来源、不同类型的数字技术（如大数据、区块链）或数据（如传感器数据、用户行为数据）的协同整合水平。
  • 测算步骤：
    1. 核心指标：
      • 技术层面：数字技术共分类频次（如 “大数据技术 + 人工智能” 专利的共现次数）、跨领域数字平台数量（如同时整合政务数据与企业数据的智慧城市平台）；
      • 数据层面：多源数据融合量（如交通摄像头数据与气象数据的整合规模）、数据标准化率（不同部门数据格式统一的比例）；
    2. 测算逻辑：以 “专利数字技术共分类强度” 为核心权重，结合数据整合指标 —— 若某地区 “多源数字技术共现专利” 占比高、数据标准化率高，则数数融合水平高；
    3. 典型特征：东部沿海城市（如杭州、深圳）数数融合水平显著高于西部，因前者拥有更多跨领域数字平台。

3. 实实融合：实体经济内部的跨界协同

定义：反映实体经济不同行业（如制造业与服务业、农业与食品加工业）通过技术嫁接、资源共享实现的协同发展程度。
  • 测算步骤：
    1. 关键指标：
      • 产业关联强度：实体行业间专利共分类频次（如 “机械制造 + 汽车零部件” 专利占比）、跨行业合作企业数量（如农业企业与食品加工企业的合作案例数）；
      • 效率提升效果：实实融合带来的成本下降幅度（如制造业与物流行业协同后物流成本降低比例）、产业链协同效率（如供应链响应速度提升幅度）；
    2. 测算方法：参考 “产业融合度” 模型，以 “实体产业间技术关联频次” 为基础，结合行业协同效率指标，采用 “主成分分析” 提取核心因子（避免指标冗余），最终形成实实融合指数；
    3. 区域差异：长三角、珠三角地区实实融合水平高，因该区域制造业、服务业、农业形成完整产业链协同（如广东家电制造与物流、电商行业的深度绑定）。

三、数据处理与结果验证：确保测算可靠性

为避免数据偏差与方法缺陷，测算过程中加入 “预处理 – 回测 – 时空验证” 三环节：

1. 数据预处理：消除噪声与偏差

  • 清洗规则：剔除专利数据中的重复申请、无效专利（如未公开的专利）；对缺失的辅助指标（如部分区县的数字金融数据）采用 “插值法” 补充（如用周边城市数据推算）；
  • 标准化处理：采用 “极差标准化” 将所有指标转化为 [0,1] 区间，公式为：

    标准化值 =（原始值 – 指标最小值）/（指标最大值 – 指标最小值）

    避免因指标量纲（如 “企业数量” 为整数、“效率提升” 为百分比）导致的测算偏差。

2. 模型回测：验证历史数据一致性

  • 方法：用 2000-2010 年的历史数据测算融合指数，与已知的区域发展事实对比 —— 例如，2010 年后深圳数实融合指数快速上升，与深圳 “互联网 + 制造业” 转型的实际情况一致；
  • 修正：若回测结果与事实偏差超过 10%，则调整指标权重（如增加 “数字技术投入” 指标的权重），直至模型拟合度达标。

3. 时空验证：分析趋势与区域合理性

  • 时间维度：验证融合指数的动态趋势是否符合技术发展规律 —— 例如，1998 年后 “三融合” 指数均进入快速上升期，与中国互联网普及（1997 年接入国际互联网）的时间节点吻合；
  • 空间维度：验证区域差异是否符合经济发展梯度 —— 东部沿海省份（江苏、浙江、广东）的数实融合指数普遍高于西部（青海、西藏），与东部数字经济基础更强的事实一致，确保结果无逻辑矛盾。