如何利用数字经济，提高制造业出口技术复杂度？

　　一、推动数字经济协调发展
　　第一，构建完善的数字基础设施，开启万物互联互通的新发展阶段。把加强对数字基础设施的重视程度，数字基础设施的建立在培育数字经济方面发挥着不可替代的功能。因此要加强对数字基础设施的投研力度，强化以智能化大数据为主导的数字基础设施的普及。
　　逐步提高农村地区网络光纤化的普及率，通过高速的互联网服务，可以降低数据在交易、存储等方面的成本，推动数字基础设施的建设，有利于实现数据资源的共享，为数字经济的发展奠定基础。
　　第二，推动数字技术与实体制造的多个行业进行结合。一方面，重视数字设备在生活、产业加工的普及使用，因此我国要加大在5G领域的投入，使得5G技术在工业互联网、车联网等场景得到广泛的使用。
　　另一方面要加强数字技术在产业领域中的应用，推动数字经济与非虚拟经济尤其是国之根本的制造业的协同合作，从而推动产业在核心技术方面的突破，形成技术和模式创新并驾齐驱的局面。制造业是国之根本，通过数字技术的应用与推广，加快形成数字经济与制造业深度融合的局面。
　　第三，要因地因时制宜去培养数字经济新动能，注重区域协调。不同地区有不同的基础和发展优势，所以需要去充分发挥各地的当地优势，实行差异化发展，鼓励各个地区去发展侧重程度与方向不同的数字经济。京津冀地区的数据可以占到全国的百分之七十，因此可以趁机发展物联网、数字孪生、区块链等数字技术。二、加快数据要素市场化步伐，推动经济转型
　　第一，推动要素以市场化为导向进行变革，畅通国内循环。在资本市场化方面，要大力建设公平公开、公开透明、活力不断迸发的资本市场，加快资本要素市场化步伐。对于劳动力市场化，要坚持推动户籍制度变革，使得劳动力得到优化高效配置。
　　对于技术市场化，要坚持对技术成果的重视，扩大技术市场规模，对科学技术创新资源的调合理配，加强前沿高端人才培养，利用这些前沿人才所学的国内外高端知识经验建设国家，这样就做到了既抓人才又抓技术两方面的巧妙融合。最重要的是重视对数据要素市场的完善，推动数据交易市场的建立和完善，通过全方位的数据运用进而提高数据市场化程度，使得市场活力充分涌流，为经济转型升级献智赋能。
　　第二，明确数据的科学价值。要重视对于数据交易场所的建立，但是由于各个地区都是建立区域内的场所，并没有全国性统一的价格，不同地区所以要施行具有针对性的区域发展数据要素政策。
　　虽然各地区也应该要根据自身优势进行实践，但是仍要结合当下发展实际，从宏观国家角度出发，立足于国内经济发展水平较高的特大城市，建立起一个具有统一性的国家平台，鼓励科研机构和高精尖企业和国有控股的企业参与进来，形成清晰的价格体系。此外对于政府要做好对数字经济发展的谋划，将政府政策作为各地发展数字经济的支撑，不断改善市场环境，为制造走上数字化的转型道路提供良好基础。
　　第三，要加快推进各区域数据间交流分享。中国是名副其实的数据大国，但是由于机制体制的影响产生了信息孤岛，而这成为数据间共享的一道鸿沟，使得数据无法得到合理利用。此外各部门间的数据共享意识还不是很强，那么这就严重阻碍数据要素市场化的步伐以及数据价值的形成和释放。
　　因此很值得注意是加强数据资源的公共平台建设，逐渐形成跨行业、跨领域、跨地域和跨系统的开放性的数据分享，将数据凝成一股合力，使得数据发挥出自身价值优势。另外还要重视数据的安全问题，数据安全性对于数据的有效流通是一个重要前提，所以应加强对数据规范管理，建立健全严格规范的数据使用准则，使得数据更加规范化、高质量化，还要健全隐私数据的审查与保护制度，对数据进行归类和分层，建立数据分层级、分种类管理制度，从而促进数据要素市场稳步有序发展，激发数据市场的整体活力。三、数字经济助力制造业发展
　　第一，从产品角度来看，要实现数字经济推动制造业生产的专属化与产品种类丰富化。一方面，要加快推进对数字化信息平台的扶植，构建出来系统化、多结构、全方位的数字信息平台，将这些平台与商业发展结合起来，扩大平台所涉领域，生产多样化的产品满足不同需求。另一方面在制造业对技术使用方面，努力攻克核心技术难题。
　　对核心部件、高端芯片、智能系统等新型数字技术方面加大研发投入，深入加强劳动者和数字设备之间、设备与数字型工业大数据之间以及劳动者和这些工业数据之间的联系，加快对人工智能、区块链、工业互联网等项目的开发与建设，对实体制造业的重点领域实现智能化、网络化、平台化的创新。除此之外，要把数据看做全新生产要素，让大数据参与，让数字经济成为制造业的强劲动力引擎。
　　第二，从技术角度出发，把制造业打造成智能化、个性化的生产模式，离不开技术升级。数字技术是当前技术进步的典型，数字技术的进步有利于制造业各环节效率的提升。一方面，人工智能的发展推动实现智能化制造。智能化制造就是利用多种数字技术实现对制造业的从产品设计到制造到管理服务各生产环节的全面优化，实现制造业的智能生产和决策的制造模式。人工智能还能减少出错概率，解决相对复杂的生产任务。
　　因此人工智能的运用这样就使得制造业更加聪明，使制造业发展迈上新台阶。另一方面，推动实现以工业互联网为代表的网络化生产。工业互联网通过终端平台可以高效计算和分析生产数据，对于产品制造过程中出现的问题进行迅速科学处理并加以改进，实现制造业生产效率的提升，进而最终形成以数据信息驱动、决策模型为核心的智能决策的模式。
　　第三，从在组织层面来看，数字经济促使制造业走上合作化、平台化、柔性化生产道路。数字技术的流动开放推动传统企业纷纷转型升级，开始着手尝试组建灵活的组织形式。互联网、大数据、人工智能等数字技术便捷的推动了信息的流动与共享，促进大范围与深层次的市场间的协同合作分工，各种平台、不同行业都可以依据互联网这个平台进行决策分析，积极应对社会上的各种不同需求，增强生产的协同性和个性化。
　　而柔性化生产主要的是按照市场需求导向进行生产的一种生产组织方式，这样的特点可以根据客户需求灵活调整企自身的生产计划，调整企业自身的生产布局特点、提高自身生产灵活性和适应性。企业便可以用及时柔和的方式来提供产品，这样制造业也会不断调整自身。四、完善相关制度体系建设，加强数字经济治理
　　第一，加强对数字经济的治理，必须要有相关法律与制度作保障。数字经济是不断前进的新兴经济，必须及时制定法律法规和相关政策措施来填补空白、堵住缺口。这样才能更好实现数字经济的稳步前进。
　　第二，加强对数字经济的治理，要加强体质机制的建设。数字经济是具有高附加值、广覆盖面、虚拟、价值增值与高渗透等诸多特性，对于产业转型升级、产权隐私保护和国际贸易都有着较大的影响。
　　一方面，要建立健全利用大数据进行科学决策，提高社会治理与公共服务的智能化水平。打通信息障碍，实现跨层级、跨机构、跨平台、跨时空的联合性的治理和服务。另外一方面，要充分利用大数据平台，健全深层次、多领域、立体化的监督管理体系，实现全过程覆盖、全链条监管与全领域治理。
　　与此同时，各个主管部门、监管机构要明晰不同企业的责任，要互相之间要有分工、有配合，形成监督向心力，为数字经济保驾护航。最后，加强数字经济治理，要注意隐私数据保护机制的建立。在当今数字经济非常活跃的时代，数据变成非常重要的财产，因此也出现了个人隐私数据被企业平台泄露的问题，社会上不断出现各种混乱的场景，平台方面的潜在毛病也是逐渐浮出水面，保障数据隐私已经变得不容忽视了。
　　所以政府在一方面，要强化对数据隐私与数据安全的保障，严格控制对各平台或组织对数据访问使用，实现对数据全生命周期都要进行安全防护与严格的管理。另一方面可以探索多部门协同监督与管理机制，促进跨部门、跨区域和跨行业的多方参会的治理机制，推动协同治理，保护数字经济的发展。
　　最后则是要加强对信息数据的管理、重视数据知识产权的保护。加强对个人数据的保护力度，对于重大事件发生时对个人数据的搜集与发布等环节做好规范管理，严禁对个人数据的随意使用与公布。要重视对数据的保护，管理者自身也要加强数据保护思维，共同维护数据安全。