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建設現(xiàn)代化產業(yè)體系的現(xiàn)實問題與精準施策

作者:北京大學經濟學院院長、教授、博導 張 輝

在全球經濟格局深度調整、新一輪科技革命與產業(yè)變革加速演進的背景下,構建現(xiàn)代化產業(yè)體系已成為中國經濟高質量發(fā)展的核心命題。2025年政府工作報告明確提出“因地制宜發(fā)展新質生產力,加快建設現(xiàn)代化產業(yè)體系”,并將其列為全年十大重點任務之一,凸顯了其在國家戰(zhàn)略中的關鍵地位?,F(xiàn)代化產業(yè)體系以創(chuàng)新驅動為核心,強調新興產業(yè)、未來產業(yè)與傳統(tǒng)產業(yè)的協(xié)同升級,旨在通過技術革新、結構優(yōu)化與全要素生產率提升,夯實中國式現(xiàn)代化的物質技術基礎?,F(xiàn)代化產業(yè)體系不僅是現(xiàn)代化經濟體系的重要組成部分,更是新質生產力的發(fā)展載體。

當前,中國現(xiàn)代化產業(yè)體系建設已取得顯著成效。在制造業(yè)高端化方面, 2023年我國半導體器件專用設備制造、航天器及運載火箭制造等高技術行業(yè)增加值分別增長31.5%、23.5%,顯著高于制造業(yè)平均5.0%的增速,制造業(yè)產品質量合格率提升至93.65%。在智能化轉型方面,全國累計建成421家國家級智能制造示范工廠和萬余家省級數(shù)字化車間,5G技術深度融入工業(yè)場景,重點工業(yè)企業(yè)數(shù)字化研發(fā)設計工具普及率達80.1%、關鍵工序數(shù)控化率達62.9%。在綠色轉型方面,截至2023年我國創(chuàng)建國家級綠色工廠5095家,產值占制造業(yè)總產值17%,光伏組件、風電設備等清潔能源裝備占全球市場份額超70%,新能源汽車產銷量連續(xù)8年全球第一,2023年出口量同比增長超40%。在未來產業(yè)布局方面,量子計算機“本源悟空”完成30萬次運算任務,商業(yè)航天“千帆星座”計劃部署首批18顆衛(wèi)星,人工智能核心產業(yè)規(guī)模突破5000億元,5G基站超294萬個。與此同時,我國在科技創(chuàng)新的基礎投入上也持續(xù)加碼, 2023年研發(fā)經費突破3.3萬億元,研發(fā)人員全時當量達724萬人年,這為建設現(xiàn)代化產業(yè)體系提供了堅實的基礎保障。

同時也要清醒地看到,目前建設現(xiàn)代化產業(yè)體系仍然面臨多重現(xiàn)實挑戰(zhàn)。高端科技人才是建設現(xiàn)代化產業(yè)體系的核心人力資本。當前全球產業(yè)變革進入智能化、數(shù)字化深水區(qū),人工智能作為通用型技術,正重塑制造業(yè)、服務業(yè)等全產業(yè)鏈條,高端AI人才憑借跨學科知識儲備與創(chuàng)新能力,為產業(yè)轉型升級注入了新動能。我國具備強大的高端人才供給能力,已成為全球人工智能等前沿領域高端人才的主要來源地,但對高端人才的集聚效應仍有提升空間。

我國建設現(xiàn)代化產業(yè)體系面臨的現(xiàn)實問題

產業(yè)創(chuàng)新體系依然存在短板。產業(yè)創(chuàng)新體系是建設現(xiàn)代化產業(yè)體系的核心動力引擎,可以通過技術突破、要素重構等多條途徑為建設現(xiàn)代化產業(yè)體系提供系統(tǒng)性創(chuàng)新機制。這種創(chuàng)新機制不僅能夠提升全要素生產率,更能通過創(chuàng)新要素的跨域流動,推動產業(yè)體系向價值鏈高端躍升,實現(xiàn)質量變革、效率變革、動力變革。黨的十八大以來,以習近平同志為核心的黨中央高度重視科技創(chuàng)新,堅持把創(chuàng)新擺在國家發(fā)展全局的核心位置,不斷強調科技創(chuàng)新在全面創(chuàng)新中的引領作用。通過深入實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略,我國產業(yè)創(chuàng)新體系日臻完善,創(chuàng)新實力正從量的積累邁向質的飛躍。一方面,我國技術創(chuàng)新水平持續(xù)提升,截至2023年底,我國發(fā)明專利有效量為499.1萬件,其中國內(不含港澳臺)發(fā)明專利有效量為401.5萬件,成為世界上首個發(fā)明專利有效量突破400萬件的國家;另一方面,創(chuàng)新質量逐漸提高,創(chuàng)新含金量最高的發(fā)明專利申請授權數(shù)量由2013年的20.77萬件增至2023年的92.1萬件。需要注意的是,雖然我國產業(yè)創(chuàng)新體系已經在創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質量等方面取得了重大突破,但就全局而言,產業(yè)創(chuàng)新體系在基礎研發(fā)、成果轉化和企業(yè)研發(fā)強度等方面仍然存在短板。

一是基礎研究與前沿創(chuàng)新能力依然薄弱。以半導體行業(yè)為例,我國半導體產業(yè)在附加值較低的環(huán)節(jié)占據(jù)較高比例,這反映出產業(yè)結構的不合理性。截至2023年,在封裝測試領域,我國企業(yè)憑借勞動力成本優(yōu)勢和一定的技術積累,占據(jù)了全球市場約30%的份額。然而,這一環(huán)節(jié)的附加值較低,利潤空間有限。相比之下,在晶圓制造環(huán)節(jié),我國企業(yè)雖然近年來有所發(fā)展,但2023年的市場份額依然較低,且技術水平與國際先進水平仍有差距。在附加值更高的材料和設備領域,我國企業(yè)的發(fā)展更為滯后。半導體材料市場規(guī)模龐大,但我國國產化率較低,高端光刻膠等關鍵材料幾乎完全依賴進口,這嚴重制約了我國半導體產業(yè)的自主可控發(fā)展。在設備方面,我國企業(yè)市場份額較低,而國外巨頭憑借長期的基礎研究積累,在光刻機等核心設備上占據(jù)壟斷地位。由此來看,我國在基礎研究與前沿領域的創(chuàng)新能力依然相對薄弱,破除核心技術受制于人的困境仍然面臨阻礙。

二是成果轉化率偏低。從科技成果轉化角度來看,2024年我國高校專利轉化率約為3.8%,企業(yè)專利轉化率約為50%,科研院所專利轉化率約為11.8%,與部分發(fā)達國家仍有差距。這背后的原因是多方面的。一方面,基礎研究、應用研究與產業(yè)化之間存在脫節(jié)現(xiàn)象?;A研究往往側重于理論探索和知識創(chuàng)新,其成果在向應用研究轉化過程中,缺乏有效的銜接機制和平臺,導致許多具有潛在應用價值的基礎研究成果難以得到進一步開發(fā)和利用。而應用研究在向產業(yè)化推進時,又面臨著市場對接不暢、技術成熟度不足等問題,使得科研成果難以順利轉化為實際生產力。另一方面,企業(yè)作為科技創(chuàng)新的重要主體,在成果轉化過程中發(fā)揮著關鍵作用,但我國部分企業(yè)對科技成果轉化的認識不足,缺乏主動承接和轉化科研成果的動力與能力。部分企業(yè)過于注重短期經濟效益,對長期的科技研發(fā)和成果轉化投入意愿不強,導致科研成果在企業(yè)端的落地轉化受到限制。此外,我國科技成果轉化的中介服務體系尚不完善,技術交易市場不規(guī)范、信息不對稱等問題依然存在,這也在一定程度上阻礙了科技成果轉化的效率和成功率。

三是企業(yè)研發(fā)強度不夠。2024年中國全社會研發(fā)投入強度為2.68%,中國企業(yè)500強中,制造業(yè)企業(yè)平均研發(fā)強度為2.39%,這與發(fā)達國家研發(fā)強度仍然存在差距。這一現(xiàn)狀在一定程度上制約了我國企業(yè)的自主創(chuàng)新能力以及在全球產業(yè)競爭中的地位。究其原因,首先,面對市場中的諸多不確定因素,部分企業(yè)擔心研發(fā)投入無法獲得相應的回報,從而對研發(fā)投資持謹慎態(tài)度。其次,我國企業(yè)在研發(fā)管理和創(chuàng)新機制方面還不夠成熟,激勵機制和人才培養(yǎng)體系尚不完善,導致研發(fā)資源利用效率不高,研發(fā)投入的產出效果不佳。最后,我國在鼓勵企業(yè)研發(fā)的政策支持體系方面雖已取得一定進展,但在政策落實的精準度和協(xié)同性上仍有待加強,部分政策的扶持力度和針對性還不夠,無法充分激發(fā)企業(yè)的研發(fā)積極性。

產業(yè)結構仍然存在優(yōu)化空間。產業(yè)結構是建設現(xiàn)代化產業(yè)體系的基礎載體。高級化、合理化的產業(yè)結構可以通過資源要素的高效配置實現(xiàn)傳統(tǒng)產業(yè)升級與新興產業(yè)培育并舉,從而推動全要素生產率提升。特別是在全球價值鏈重構背景下,數(shù)智化導向的產業(yè)結構調整,既能培育經濟增長新動能,又能增強應對國際競爭的抗風險能力,可以為建設現(xiàn)代化產業(yè)體系提供動態(tài)演進框架和可持續(xù)發(fā)展路徑。2008年世界金融危機之后,我國產業(yè)結構一度出現(xiàn)過度“去工業(yè)化”的不良現(xiàn)象,但這一現(xiàn)象在2020年之后得到有效緩解,第二產業(yè)增加值占比穩(wěn)定在38%-39%區(qū)間。需要注意的是,我國產業(yè)結構仍然存在優(yōu)化空間,特別是傳統(tǒng)產業(yè)數(shù)智化轉型困難、新興產業(yè)支撐不足等問題依然突出。

一是傳統(tǒng)產業(yè)數(shù)智化轉型困難。傳統(tǒng)制造業(yè)作為我國實體經濟的主體,占比長期維持在80%以上,但在全球產業(yè)鏈重構、消費需求升級的雙重壓力下,其轉型問題日益凸顯。截至2022年第二季度,我國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)中實現(xiàn)智能化生產全流程覆蓋的比例為6.6%,2023年第二產業(yè)數(shù)字化滲透率為25.03%,低于服務業(yè)的45.63%和發(fā)達國家制造業(yè)33%的平均水平。這種轉型困境主要體現(xiàn)在:一方面,需求側與供給側錯配加劇。近年來傳統(tǒng)制造業(yè)面臨需求收縮與產能過剩的雙重擠壓,多數(shù)中小企業(yè)受限于高昂的智能化改造成本,難以突破低端鎖定困境。另一方面,數(shù)字化轉型深度不足。盡管5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等技術加速滲透,但核心生產環(huán)節(jié)的數(shù)字化應用仍存短板。這些無疑增加了制造業(yè)利用數(shù)字技術的成本和門檻。

二是新興產業(yè)支撐不足?,F(xiàn)代化產業(yè)體系指的是未來產業(yè)與戰(zhàn)略性新興產業(yè)、主導產業(yè)、支柱產業(yè)依次遞進的體系,當前全球新一輪科技革命與產業(yè)變革深入發(fā)展,以人工智能、量子信息、集成電路為代表的新興產業(yè)正成為大國博弈的焦點。然而,我國戰(zhàn)略性新興產業(yè)在快速發(fā)展的同時,仍面臨核心技術受制于人、產業(yè)鏈關鍵環(huán)節(jié)存在“斷點”等突出問題。多年來,我國集成電路貿易逆差較大,2024年我國集成電路進出口額分別為3856億美元和1595美元,出口額僅為進口額的41%。而且,超過2/3的國內芯片是通信芯片和消費類電子芯片,計算機芯片占比不足11%,與國際上25%的比重差距甚大。這種核心技術依賴進口的局面,不僅導致我國相關產業(yè)的附加值較低,還會使我國產業(yè)鏈供應鏈面臨著技術封鎖、供應中斷等風險,阻礙了我國新興產業(yè)向高端化、智能化、綠色化發(fā)展的進程。

三是人工智能產業(yè)結構問題漸顯。根據(jù)工業(yè)和信息化部披露的數(shù)據(jù),截至2024年4月,中國人工智能骨干企業(yè)數(shù)量為4311家,其產業(yè)層級分布呈現(xiàn)明顯的“金字塔”結構:基礎層、技術層、應用層的企業(yè)占比分別為9.93%、28.60%和61.47%,體現(xiàn)出“應用主導、技術追趕、基礎薄弱”的產業(yè)特征。人工智能通過數(shù)據(jù)要素的高效配置與智能算法深度賦能,可以通過生產流程優(yōu)化與資源精準匹配顯著提升全要素生產率。在制造領域,AI推動柔性生產與智能決策,重構產業(yè)鏈協(xié)作模式;在服務業(yè),AI催生數(shù)字孿生、智慧物流等新業(yè)態(tài),促進產業(yè)跨界融合。更重要的是,AI技術集群突破加速產業(yè)基礎高級化,推動傳統(tǒng)產業(yè)智能化改造和戰(zhàn)略性新興產業(yè)培育,形成“人工智能+”創(chuàng)新生態(tài)。這種技術穿透力不僅可以提升產業(yè)國際競爭力,更能通過人機協(xié)同重塑生產要素結構,為構建創(chuàng)新驅動、協(xié)同發(fā)展的現(xiàn)代產業(yè)體系提供核心支撐。然而,目前我國這種“頭重腳輕”的人工智能產業(yè)結構,一方面導致關鍵算法、芯片等核心環(huán)節(jié)受制于人,產業(yè)鏈安全風險高企,另一方面也使得價值分配向應用端傾斜,形成“基礎薄弱—技術模仿—應用內卷”的不良循環(huán),阻礙產業(yè)向全球價值鏈高端攀升。

精準施策推動我國現(xiàn)代化產業(yè)體系建設

? 積極優(yōu)化人才生態(tài)

實施引育結合人才發(fā)展戰(zhàn)略。針對人才供給與儲備失衡問題,需實施引進與培育并舉的人才發(fā)展戰(zhàn)略,應積極優(yōu)化人才生態(tài),通過構建涵蓋科研、產業(yè)、生活的全鏈條服務網(wǎng)絡提升人才黏性。具體而言,一是建立動態(tài)化人才數(shù)據(jù)庫,精準追蹤頂尖AI人才成長路徑,針對關鍵人才制定“一人一策”職業(yè)發(fā)展方案。二是設立AI領域專項科研基金,允許科研人員以技術入股形式參與成果轉化,探索“科學家合伙人”制度,以合伙人方式留住高端人才并調動其研發(fā)積極性。三是試點建設國際人才社區(qū),集成教育醫(yī)療資源,實行高端人才稅收優(yōu)惠政策。四是完善柔性人才引進機制,通過跨境聯(lián)合課題申請等模式將全球人才智力資源納入國內創(chuàng)新體系。針對高端人才引進,一是啟動人工智能基礎教育強基計劃,在頂尖高校增設智能芯片、算法架構等專業(yè)方向,構建本碩博貫通式培養(yǎng)體系。二是強化基礎研究獎勵機制延長研究周期,允許科研團隊分段分期申報經費,激發(fā)研發(fā)人員對底層技術突破研發(fā)意愿。

優(yōu)化人才培養(yǎng)體制機制。一是優(yōu)化高校學科布局。進一步推動高校增設人工智能相關專業(yè),完善從本科到博士的全鏈條培養(yǎng)體系。鼓勵高校加強基礎學科建設,如數(shù)學、計算機科學等,為AI人才培養(yǎng)奠定堅實基礎。同時,注重跨學科融合,開設“AI+X”復合型專業(yè),培養(yǎng)具備多領域知識和技能的高端AI人才。二是深化產教融合模式。加強高校與企業(yè)合作,建立緊密的產學研用協(xié)同機制。鼓勵企業(yè)參與高校課程設置、實習實訓等人才培養(yǎng)環(huán)節(jié),提高人才培養(yǎng)的針對性和實用性。支持高校與企業(yè)共建聯(lián)合實驗室、實訓基地,促進科研成果向產業(yè)轉化,培養(yǎng)學生的實踐能力和創(chuàng)新精神。三是推動職業(yè)教育與培訓。重視職業(yè)教育在AI人才培養(yǎng)中的作用,開展針對在職人員的AI技能培訓,提升現(xiàn)有勞動力的AI素養(yǎng)和應用能力。鼓勵企業(yè)建立內部培訓體系,為員工提供持續(xù)學習和晉升的機會,培養(yǎng)適應AI時代發(fā)展的產業(yè)大軍。

? 加強完善產業(yè)創(chuàng)新體系建設

加強基礎研究投入。一是大幅增加基礎研究財政投入,設立專項基金。以美國為例,其國家科學基金會(NSF)每年投入數(shù)十億美元支持基礎研究,催生了眾多顛覆性技術。我國可借鑒此模式,專項基金重點投向人工智能、量子計算、生物技術等前沿領域,確?;A研究有穩(wěn)定資金來源,為產業(yè)創(chuàng)新提供堅實理論支撐。二是激勵企業(yè)積極參與基礎研究。政府可出臺相關政策,對企業(yè)投入基礎研究的資金按一定比例給予稅收抵免,并建立企業(yè)基礎研究后補助機制,對取得重大基礎研究成果的企業(yè),給予高額一次性獎勵,引導企業(yè)將目光放長遠,從源頭助力產業(yè)創(chuàng)新升級。但與此同時,有研究指出,政府補貼和稅收優(yōu)惠在市場競爭程度高的環(huán)境中更加有效。因此,政府在產業(yè)政策制定和推行過程中,對不同行業(yè)實施的產業(yè)政策細則不能“一刀切”,而應該根據(jù)企業(yè)所在行業(yè)的市場競爭環(huán)境采取差別化實施策略。

優(yōu)化產業(yè)創(chuàng)新生態(tài)。一是建立產學研長效合作機制,促進產業(yè)創(chuàng)新。鼓勵行業(yè)龍頭企業(yè)牽頭組建創(chuàng)新聯(lián)合體,帶動產業(yè)鏈上下游中小企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新。同時,聚焦產業(yè)關鍵核心技術難題,組織企業(yè)與高校、科研機構聯(lián)合申報國家和地方科技項目。二是打造產業(yè)創(chuàng)新集群,集聚創(chuàng)新資源,產生協(xié)同效應。規(guī)劃布局打造一批具有國際競爭力的產業(yè)創(chuàng)新集群,如長三角集成電路產業(yè)集群、京津冀生物醫(yī)藥產業(yè)集群。同時,設立集群發(fā)展專項資金,支持集群內企業(yè)開展聯(lián)合研發(fā)、技術交流等活動。三是加快建設科技成果轉化孵化設施,促進科技成果轉化。精準聚焦于成果轉化孵化的關鍵環(huán)節(jié)與重要節(jié)點,引導各地依據(jù)自身實際情況,合理布局概念驗證中心、小試中試平臺以及應用場景基地的建設工作,系統(tǒng)性地推進科技成果從實驗室邁向大市場的進程,實現(xiàn)科技創(chuàng)新成果的高效轉化與產業(yè)化應用。

? 持續(xù)化解產業(yè)結構性矛盾

優(yōu)化產業(yè)結構布局。一是推動產業(yè)升級轉型。加快傳統(tǒng)產業(yè)向高端化、智能化、綠色化發(fā)展,加大對傳統(tǒng)產業(yè)的技術改造和設備更新投入,提高產品附加值和生產效率,淘汰落后產能,如鋼鐵、水泥等行業(yè)通過節(jié)能減排和技術創(chuàng)新實現(xiàn)轉型升級。二是培育新興產業(yè)集群。重點發(fā)展新一代信息技術、生物技術、新能源、新材料、高端裝備等戰(zhàn)略性新興產業(yè),打造一批具有國際競爭力的新興產業(yè)集群,發(fā)揮產業(yè)集聚效應,促進產業(yè)鏈上下游協(xié)同發(fā)展,如在新能源汽車領域,形成涵蓋電池研發(fā)生產、整車制造、充電樁設施建設等完整產業(yè)鏈的產業(yè)集群。三是促進產業(yè)融合發(fā)展。推動制造業(yè)與服務業(yè)深度融合,鼓勵制造業(yè)企業(yè)向服務型制造轉型,發(fā)展生產性服務業(yè),如研發(fā)設計、檢驗檢測、現(xiàn)代物流、金融服務等,提高制造業(yè)的附加值和競爭力;促進農業(yè)與二三產業(yè)融合,發(fā)展農產品加工、鄉(xiāng)村旅游、農村電商等新業(yè)態(tài),拓展農業(yè)增值空間。

加強科技創(chuàng)新驅動。一是加大研發(fā)投入力度。提高全社會研發(fā)投入占 GDP 的比重,引導企業(yè)成為研發(fā)投入的主體,鼓勵企業(yè)設立研發(fā)專項資金,對技術創(chuàng)新項目給予稅收優(yōu)惠和財政補貼,支持高校和科研機構開展基礎研究和前沿技術研究,為產業(yè)發(fā)展提供技術儲備。二是完善科技創(chuàng)新體系。建立健全以企業(yè)為主體、市場為導向、產學研深度融合的技術創(chuàng)新體系,加強知識產權保護,完善科技成果轉化機制,促進科技成果與產業(yè)的緊密結合,提高科技成果的轉化率和產業(yè)化水平;建立科技資源共享平臺,促進科研儀器設備、科技文獻、實驗數(shù)據(jù)等資源的開放共享,提高科技資源的利用效率。三是培養(yǎng)和引進創(chuàng)新人才。加強教育改革,培養(yǎng)適應產業(yè)發(fā)展需求的創(chuàng)新型、復合型、應用型人才,鼓勵高校和職業(yè)院校調整學科專業(yè)設置,加強與企業(yè)的合作辦學,開展訂單式人才培養(yǎng);制定優(yōu)惠政策,吸引海外高層次人才和創(chuàng)新團隊來國內創(chuàng)新創(chuàng)業(yè),為產業(yè)發(fā)展提供智力支持。

大力發(fā)展人工智能產業(yè)。一是加大基礎研究投入。政府應加大對人工智能基礎研究的財政投入,設立專項基金,長期穩(wěn)定支持基礎層技術研發(fā),如芯片設計、算法理論等,為創(chuàng)新提供資金保障。并通過稅收優(yōu)惠、風險補償?shù)日撸鐣Y本投入基礎研究,鼓勵企業(yè)、風險投資機構等參與,形成多元投入機制,緩解基礎研究資金壓力。同時,加強高校、科研機構與企業(yè)間的合作,建立共享科研平臺,整合優(yōu)勢資源,提高資源利用效率,避免重復研究,集中力量攻克關鍵核心技術。二是加強核心技術攻關。針對關鍵算法、芯片等核心技術,發(fā)布攻關榜單,不分所有制、不分資歷,讓有能力的團隊或個人“揭榜”,以結果為導向,激發(fā)創(chuàng)新活力,加快技術突破。并加強國際合作交流,積極參與國際大科學計劃和大科學工程,與國際頂尖科研團隊合作,引進國外先進技術和管理經驗,提升我國在國際人工智能領域的影響力和話語權。三是促進產業(yè)鏈協(xié)同發(fā)展。推動產業(yè)鏈上下游企業(yè)合作,鼓勵基礎層、技術層、應用層企業(yè)開展戰(zhàn)略合作,通過股權合作、技術共享、供需對接等方式,形成緊密的產業(yè)鏈合作共同體,實現(xiàn)互利共贏。打造產業(yè)聯(lián)盟和創(chuàng)新共同體,由行業(yè)協(xié)會或龍頭企業(yè)牽頭,成立人工智能產業(yè)聯(lián)盟,制定產業(yè)規(guī)范和標準,搭建交流合作平臺,促進企業(yè)間的信息共享、資源互補和協(xié)同創(chuàng)新。加強知識產權保護,完善市場監(jiān)管機制,營造公平競爭的市場環(huán)境,同時推動人工智能與5G、大數(shù)據(jù)、云計算等新興技術的融合應用,培育新的經濟增長點,拓展產業(yè)發(fā)展空間。

 

[責任編輯:陳慧昇]