堅持創新驅動，加緊培育壯大新動能，是我國經濟實現高質量發展的必由之路。其中包含兩個層面，一是知識生產與創造，比如基礎科學領域的理論創新和新技術，另一個層面則是如何將其應用于經濟活動之中，這是創新融合，也是創新實踐的過程。通過科技創新與產業創新的深度融合，能夠加速科技成果向現實生產力的轉化。

為了提高創新質量和效率，國家正在一些關鍵科技領域投入大量資源，擴大本、碩、博人才培養數量，通過“集中力量辦大事”機制，是否能夠快速攻克“卡脖子”技術難關，在經濟學界引起了討論。按照羅默的內生增長模型，研發人員數量翻倍，經濟增長率也應該翻倍。如果我們投入研發的資金也翻倍，經濟會不會實現更強勁的增長？20世紀后半葉，美國研發人員數量增長了5倍以上，但人均GDP增長率并未顯著提升，反而保持相對穩定（約2%）。這就是主流經濟學里的一個理論無法解釋現實的典型例子，稱為“規模效應悖論”。解決這個問題具有極強的現實意義，有助于我們更科學地設計政策，以使配置在科研上的資源發揮出最大潛力。

基于“數據要素嵌入生產函數”模型（下稱“新生產函數”），數據作為新經濟的重要生產要素，存在從數據到信息，再到知識的生產創造過程，以及由知識形成的技能在產業中被實踐應用的過程。其中，知識包括基礎科學和新技術等理論創新，技能包括工程、流程方法和管理技能。兩個過程都內含了對創新的訴求，政策設計應側重如何構建適應創新要求的環境，以及有助于激勵創新生產和創新應用實踐的措施。

羅默模型假設知識產出與現有知識存量和研發人員數量成正比，這是導致悖論（即“羅默悖論”）的一個主要原因。在新生產函數模型里，“數據資產化函數”定義了數據要素轉化為知識、技術的效果，對應于知識生產和創造，其內核是人力資本的培育，關鍵是培養符合戰略創新產業發展的高素質人才，而非單純以學歷文憑為標準的“人才”。我國人力資本在數量上具備規模優勢，但結構失衡，頂尖人才匱乏，論文發表數量多而原創少。教育科研政策的重點應放在提高創新意識和能力培養，彌補創新環境短板，輔以寬松少教條約束的教育科研管理體制，以使科研人才徹底解放思想，滿足科研創新的高質量發展需求。

為了讓科技創新的知識和技術能夠在現實經濟中發揮作用，須將新技能用于實踐之中，將科技創新轉化為產業創新。這要求我們的視野從傳統的“科技成果轉化”，拓展至“新生產函數”所強調的廣義技能——其中，企業家精神是激活管理技能、驅動產業創新的核心要素。為此，創新政策除了掃除創新技術、工程、流程中遇到的障礙之外，還應大力改善營商環境，為企業家松綁，充分釋放這一群體的創新動能。

在投資方面，新生產函數構建了一個函數用來代表“無形資產投資”。投資一般分為金融資本、實物資本、人力資本，比如貨幣資金、土地、勞動力等，在新生產函數模型里，無形資產投資包括了數字金融資本和數據資本。通過第一階段“知識生產和創造”，我們可以獲得源源不斷的包括數據產品在內的無形資產，能否讓它們在經濟活動中發揮更大效用，關鍵在于實現其投資功能。

數據資產入表部分體現了數據資本在企業經營中的投資作用。但是要留意，只有滿足資本化條件的支出才能列入研發支出。這意味著這些數據資源稱為研發項目的重要投入，將以商品和利潤形式轉化為投資收益。換言之，越來越多的數據資產投入到生產和研發中，表明產業的數字化程度越來越高，數據作為生產要素的角色和作用越來越重要，這是數字經濟的主要特征。

無形資產投資函數的另一個維度是“數字金融資產”投資。我們傳統的金融投資以現金形式的投資為主。隨著數字經濟的深入發展，數據要素不僅僅體現在生產過程中，也會成為金融投資品的底層資產，而金融投資品也必然要適應底層資產的數據屬性，主要以數據金融形式出現，如各類數字通證。從目前國際實踐來看，穩定幣、RWA在一些國家發展速度很快，數字金融領域處在“跑馬圈地”階段，那些具有大經濟體量并已經將數字金融納入規范和監管的國家，有可能在數字經濟時代率先取得先機。隨著時間推移，可以預計未來將形成以數字金融資產為主的全球投資格局，我國的金融監管政策應跟上時代潮流，穩步推進金融數字化，使其為數字經濟發展提供充足動力。

新生產函數探討了制度對產業創新融合的影響。制度作用于人，并決定了資本投入的形式、方式和規模等，進而體現為知識創造和應用的廣度、深度和速度。制度演進是緩慢的，短期來看，政策有可能突破現有邊界。可以在知識創造和生產方面進一步放松限制，鼓勵自由思想和理論創新，而在科技倫理方面加強對新技術應用的把關，通過眾多這樣的制度創新嘗試，放大新生產函數的指數項，為創新驅動的新動能提供更強激勵，這是體制創新的應有之義。

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