足球|德国杯:斯图加特队夺冠
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来源 | 人民(rénmín)论坛网-人民论坛杂志
在全球经济格局深度调整、新一轮科技(kējì)革命与产业变革加速演进(yǎnjìn)的背景下(xià),构建现代化产业体系已成为(chéngwéi)中国经济高质量(gāozhìliàng)发展的核心命题。5月20日,习近平总书记在河南考察时指出:“要进一步夯实实体经济这个根基,以科技创新为引领,因地制宜发展新质生产力,提升现代化产业体系对高质量发展的支撑能力”。
现代化(xiàndàihuà)(xiàndàihuà)产业体系不仅是现代化经济(jīngjì)体系的重要组成部分,更是新质生产力的发展载体。当前,中国(zhōngguó)现代化产业体系建设已取得显著成效,但仍面临(miànlín)一系列现实问题。如何精准施策推动我国现代化产业体系建设?推荐阅读北京大学经济学院院长张辉刊发在《人民论坛》的最新文章。
当前,中国现代化产业体系建设已取得显著成效。在制造业高端化方面, 2023年我国半导体器件(bàndǎotǐqìjiàn)专用设备制造、航天器及运载火箭制造等高技术行业增加值分别增长(zēngzhǎng)31.5%、23.5%,显著高于制造业平均5.0%的增速,制造业产品质量合格率提升至(zhì)93.65%。在智能化(zhìnénghuà)转型方面,全国累计建成421家国家级智能制造示范工厂和万余家省级数字化(shùzìhuà)(shùzìhuà)车间,5G技术深度融入工业场景,重点工业企业数字化研发设计工具普及率达80.1%、关键工序(gōngxù)数控化率(huàlǜ)达62.9%。
在绿色转型方面,截至2023年(nián)我国创建(chuàngjiàn)国家级绿色工厂5095家,产值占(zhàn)制造业总产值17%,光伏组件、风电(fēngdiàn)设备等清洁(qīngjié)能源装备占全球市场份额超70%,新能源汽车产销量连续(liánxù)8年全球第一,2023年出口量同比增长超40%。在未来产业布局方面,量子计算机(jìsuànjī)“本源悟空”完成30万次运算任务,商业航天“千帆星座”计划部署首批18颗卫星,人工智能核心产业规模突破5000亿元,5G基站超294万个。与此同时,我国在科技创新的基础投入上也持续加码, 2023年研发经费突破3.3万亿元,研发人员全时当量(dāngliàng)达724万人年,这为建设现代化产业体系提供(tígōng)了(le)坚实的基础保障。
建设现代化产业体系(tǐxì)面临哪些现实问题?
产业创新(chuàngxīn)(chuàngxīn)体系(tǐxì)依然存在(cúnzài)短板。产业创新体系是建设现代化产业体系的核心动力(dònglì)引擎,可以通过(tōngguò)技术突破、要素(yàosù)重构等多条途径为建设现代化产业体系提供系统性创新机制。这种创新机制不仅能够提升全要素生产率,更能通过创新要素的跨域流动,推动产业体系向价值链高端跃升,实现质量(liàng)变革、效率变革、动力变革。党的十八大以来,以习近平同志为核心的党中央高度重视科技创新,坚持把创新摆在国家发展(fāzhǎn)全局的核心位置,不断强调科技创新在全面创新中的引领作用。通过深入实施(shíshī)创新驱动发展战略,我国(wǒguó)产业创新体系日臻完善,创新实力正从量(zhèngcóngliàng)的积累迈向质的飞跃。一方面(fāngmiàn),我国技术创新水平持续提升,截至2023年底,我国发明专利有效量为499.1万件(wànjiàn),其中国内(不含港澳台)发明专利有效量为401.5万件,成为世界上首个发明专利有效量突破400万件的国家;另一方面,创新质量逐渐提高,创新含金量最高的发明专利申请授权数量由2013年的20.77万件增至2023年的92.1万件。需要注意(zhùyì)的是,虽然我国产业创新体系已经在创新数量、创新质量等方面取得了(le)重大突破,但就全局而言,产业创新体系在基础研发、成果转化和(hé)企业研发强度等方面仍然存在短板。
一是基础研究(yánjiū)与前沿创新能力依然薄弱。以半导体行业为例,我国半导体产业在附加值较低的(de)环节占据较高比例,这反映出产业结构的不合理性。截至2023年,在封装测试领域,我国企业(qǐyè)凭借劳动力(láodònglì)成本(chéngběn)优势和一定的技术积累(jīlěi),占据了(le)全球市场约30%的份额。然而(ér),这一环节的附加值较低,利润空间有限。相比之下,在晶圆制造环节,我国企业虽然近年来有所发展,但2023年的市场份额依然较低,且技术水平与国际先进水平仍有差距。在附加值更高的材料和设备(shèbèi)领域,我国企业的发展更为滞后。半导体材料市场规模庞大(pángdà),但我国国产化率较低,高端光刻胶等关键材料几乎(jīhū)完全依赖进口,这严重制约了我国半导体产业的自主可控发展。在设备方面,我国企业市场份额较低,而国外巨头凭借长期(chángqī)的基础研究积累,在光刻机等核心设备上占据垄断地位。由此来看(yóucǐláikàn),我国在基础研究与前沿领域的创新能力依然相对薄弱,破除核心技术受制于人的困境仍然面临阻碍。
二是成果(chéngguǒ)转化率偏低。从科技成果转化角度来看,2024年我国高校专利(zhuānlì)转化率约为(wèi)3.8%,企业(qǐyè)(qǐyè)(qǐyè)专利转化率约为50%,科研院所专利转化率约为11.8%,与部分发达国家仍有差距。这背后的(de)原因是多方面的。一方面,基础研究、应用(yìngyòng)研究与产业化之间存在脱节现象。基础研究往往侧重于(cèzhòngyú)理论探索和知识创新,其成果在向应用研究转化过程中,缺乏有效的衔接机制和平台,导致许多具有潜在应用价值的基础研究成果难以(nányǐ)得到进一步开发和利用。而应用研究在向产业化推进时,又面临着市场对接不畅、技术成熟度不足(bùzú)等问题,使得科研成果难以顺利转化为实际(shíjì)生产力。另一方面,企业作为科技创新的重要主体,在成果转化过程中发挥着关键作用,但我国部分企业对科技成果转化的认识不足,缺乏主动承接和转化科研成果的动力与能力。部分企业过于注重(zhùzhòng)短期经济效益,对长期的科技研发和成果转化投入意愿不强,导致科研成果在企业端的落地转化受到限制。此外,我国科技成果转化的中介服务体系尚不完善,技术交易市场不规范、信息不对称等问题依然存在,这也在一定程度上(shàng)阻碍了(le)科技成果转化的效率(xiàolǜ)和成功率。
三是企业(qǐyè)研发(yánfā)(yánfā)强度不够。2024年中国全社会研发投入强度为2.68%,中国企业500强中,制造业企业平均(píngjūn)研发强度为2.39%,这与发达国家研发强度仍然(réngrán)存在差距。这一现状在一定程度上制约了我国(wǒguó)企业的(de)自主创新能力以及在全球产业竞争中的地位。究其原因,首先,面对市场中的诸多不确定因素,部分企业担心(dānxīn)研发投入无法(wúfǎ)获得相应的回报,从而对研发投资持谨慎态度。其次,我国企业在研发管理和创新机制方面(fāngmiàn)还不够成熟,激励机制和人才培养体系尚不完善,导致研发资源利用效率不高,研发投入的产出(chǎnchū)效果不佳。最后,我国在鼓励企业研发的政策支持体系方面虽已取得一定进展,但在政策落实的精准度和协同性上仍有待加强,部分政策的扶持力度和针对性还不够,无法充分激发企业的研发积极性。
产业结构仍然存在优化空间。产业结构是建设现代化产业体系的(de)基础载体。高级化、合理化的产业结构可以通过资源(zīyuán)要素的高效配置实现传统产业(chuántǒngchǎnyè)升级与新兴产业培育并举,从而推动全要素生产率提升。特别是在全球价值链重构背景下,数智化导向的产业结构调整,既能(néng)培育经济增长新动能,又能增强应对国际竞争(guójìjìngzhēng)的抗风险能力,可以为建设现代化产业体系提供动态(dòngtài)演进框架和可持续发展(fāzhǎn)路径。2008年世界金融危机之后,我国产业结构一度(yídù)出现过度“去(qù)工业化”的不良现象(bùliángxiànxiàng),但这一现象在2020年之后得到有效缓解,第二产业增加值占比稳定(wěndìng)在38%-39%区间。需要注意的是,我国产业结构仍然存在优化空间,特别是传统产业数智化转型困难、新兴产业支撑不足等问题依然突出。
一是传统产业数智化转型困难。传统制造业作为我国实体经济的主体,占比长期维持在80%以上,但在全球产业链重构、消费需求(xūqiú)(xūqiú)升级的双重压力下,其转型问题(wèntí)日益凸显。截至2022年(nián)第二季度,我国规模以上工业企业中实现智能化生产全流程覆盖的比例为6.6%,2023年第二产业数字化渗透率为25.03%,低于服务业的45.63%和(hé)发达国家制造业33%的平均水平。这种转型困境主要(zhǔyào)体现在:一方面,需求侧与供给侧错配加剧。近年来传统制造业面临需求收缩与产能(chǎnnéng)过剩的双重挤压,多数中小企业受限于高昂(gāoáng)的智能化改造成本,难以突破低端锁定困境。另一方面(lìngyìfāngmiàn),数字化转型深度不足。尽管5G、工业互联网(hùliánwǎng)等技术(jìshù)加速渗透,但核心生产环节的数字化应用仍存短板。这些(zhèxiē)无疑增加了制造业利用数字技术的成本和门槛。
二是(shì)新兴产业支撑不足。现代化产业体系指的是未来(lái)产业与(yǔ)战略性新兴产业、主导产业、支柱产业(zhīzhùchǎnyè)依次递进(dìjìn)的体系,当前全球新一轮(xīnyīlún)科技革命与产业变革深入发展,以人工智能、量子(liàngzǐ)信息、集成电路为代表的新兴产业正(zhèng)成为大国博弈的焦点。然而,我国战略性新兴产业在快速发展的同时,仍面临核心技术受制于人、产业链关键环节存在“断点”等突出问题。多年来,我国集成电路贸易逆差较大,2024年我国集成电路进出口额分别为3856亿美元和1595美元,出口额仅为进口(jìnkǒu)额的41%。而且,超过2/3的国内芯片是通信芯片和消费类电子芯片,计算机芯片占比(bǐ)不足11%,与国际上25%的比重差距甚大。这种核心技术依赖进口的局面,不仅导致我国相关(xiāngguān)产业的附加值较低,还会使我国产业链供应链面临着技术封锁(fēngsuǒ)、供应中断等风险,阻碍了我国新兴产业向高端化、智能化、绿色化发展(huàfāzhǎn)的进程。
三是人工智能(réngōngzhìnéng)产业(chǎnyè)结构问题渐显(jiànxiǎn)。根据工业和信息化部披露的数据,截至2024年4月,中国(zhōngguó)人工智能骨干企业数量为4311家,其产业层级分布呈现明显的“金字塔”结构:基础层、技术层、应用层的企业占比分别为9.93%、28.60%和61.47%,体现出“应用主导、技术追赶、基础薄弱”的产业特征。人工智能通过数据要素的高效(gāoxiào)配置与(yǔ)智能算法深度赋能(fùnéng),可以通过生产流程优化与资源精准匹配显著提升全要素生产率。在(zài)制造领域,AI推动柔性生产与智能决策(juécè),重构(zhònggòu)产业链(chǎnyèliàn)协作模式;在服务业,AI催生数字孪生、智慧(zhìhuì)物流等新业态,促进产业跨界融合。更重要的是,AI技术集群突破(tūpò)加速产业基础高级化,推动传统产业智能化改造和战略性新兴产业培育,形成“人工智能+”创新生态(shēngtài)。这种技术穿透力不仅可以提升产业国际(guójì)竞争力,更能通过人机协同重塑生产要素结构,为构建创新驱动、协同发展(fāzhǎn)的现代产业体系提供核心支撑。然而,目前我国这种“头重脚轻”的人工智能产业结构,一方面导致关键算法、芯片等核心环节受制于人,产业链安全风险高企,另一方面也使得价值分配向应用端倾斜,形成“基础薄弱—技术模仿—应用内卷”的不良循环,阻碍(zǔài)产业向全球价值链高端攀升。
如何(rúhé)精准施策推动我国现代化产业体系建设?
实施引育结合人才(réncái)发展战略(zhànlüè)。针对(duì)人才供给与储备失衡问题,需实施引进与培育并举的人才发展战略,应积极优化人才生态,通过构建(gòujiàn)涵盖科研、产业、生活的全链条服务网络提升人才黏性(niánxìng)。具体而言,一是建立动态化人才数据库(shùjùkù),精准(jīngzhǔn)追踪顶尖AI人才成长路径,针对关键人才制定“一人一策”职业发展方案。二是设立AI领域专项科研基金,允许(yǔnxǔ)科研人员以技术入股形式参与成果转化,探索“科学家(kēxuéjiā)合伙人”制度,以合伙人方式留住高端(gāoduān)(gāoduān)人才并调动其研发积极性。三是试点建设国际人才社区,集成教育医疗资源,实行高端人才税收优惠政策。四是完善柔性人才引进机制,通过跨境联合课题申请等模式将全球人才智力资源纳入(nàrù)国内创新(chuàngxīn)体系。针对高端人才引进,一是启动人工智能(zhìnéng)基础教育强基计划,在顶尖高校增设智能芯片、算法架构等专业方向,构建本硕博贯通式培养体系。二是强化基础研究奖励机制延长研究周期,允许科研团队分段分期申报经费,激发研发人员对底层技术突破研发意愿。
优化人才(réncái)培养体制机制。一是优化高校学科布局。进一步推动(tuīdòng)高校增设人工智能相关专业,完善从本科到博士的(de)(de)(de)全链条培养体系。鼓励高校加强基础学科建设,如数学、计算机科学等,为AI人才培养奠定坚实基础。同时,注重跨学科融合,开设“AI+X”复合型专业,培养具备多(duō)领域知识和(hé)(hé)(hé)技能的高端AI人才。二是深化产教融合模式。加强高校与企业合作,建立紧密的产学研用协同机制。鼓励企业参与高校课程设置、实习实训等人才培养环节(huánjié),提高人才培养的针对性和实用性。支持高校与企业共建联合实验室、实训基地,促进科研成果向产业转化,培养学生的实践能力和创新精神(jīngshén)。三是推动职业教育与培训。重视职业教育在(zài)AI人才培养中的作用,开展针对在职人员的AI技能培训,提升现有劳动力的AI素养和应用(yìngyòng)能力。鼓励企业建立内部培训体系,为员工提供持续学习和晋升的机会,培养适应AI时代发展的产业大军。
加强完善(wánshàn)产业创新体系建设
加强(jiāqiáng)基础研究(yánjiū)投入。一是大幅增加基础研究财政投入,设立专项基金。以美国为例,其国家科学基金会(NSF)每年投入数十亿美元支持基础研究,催生了众多颠覆性技术。我国可借鉴此模式(móshì),专项基金重点投向人工智能、量子计算、生物技术等前沿领域,确保基础研究有稳定资金来源,为产业创新(chuàngxīn)提供坚实理论支撑。二是激励企业积极参与基础研究。政府可出台相关政策,对企业投入基础研究的(de)资金按一定比例给予(jǐyǔ)税收(shuìshōu)抵免,并建立企业基础研究后补助机制,对取得重大基础研究成果的企业,给予高额一次性奖励,引导企业将目光放长远,从源头助力产业创新升级。但与此同时(yǔcǐtóngshí),有研究指出,政府补贴和(hé)税收优惠在市场竞争(shìchǎngjìngzhēng)程度高的环境中更加有效。因此,政府在产业政策(chǎnyèzhèngcè)制定(zhìdìng)和推行过程(guòchéng)中,对不同行业实施的产业政策细则不能“一刀切”,而应该根据企业所在行业的市场竞争环境采取差别化实施策略。
优化产业创新生态。一是建立产学研长效合作机制,促进产业创新。鼓励行业龙头企业牵头组建创新联合体,带动产业链上下游中小企业协同创新。同时,聚焦产业关键核心技术难题,组织企业与(yǔ)高校、科研机构联合申报国家和地方科技项目。二是打造产业创新集群(jíqún),集聚创新资源,产生协同效应。规划布局打造一批具有国际竞争力的产业创新集群,如长三角(zhǎngsānjiǎo)集成电路产业集群、京津冀生物医药产业集群。同时,设立集群发展(fāzhǎn)专项资金,支持集群内企业开展联合研发(yánfā)、技术交流等(děng)活动。三是加快建设科技成果转化孵化(fūhuà)设施,促进科技成果转化。精准聚焦于成果转化孵化的关键环节与重要节点,引导各地依据自身实际情况,合理布局概念验证中心(zhōngxīn)、小试中试平台以及(yǐjí)应用场景基地的建设工作,系统性(xìtǒngxìng)地推进科技成果从实验室迈向大(dà)市场的进程,实现(shíxiàn)科技创新成果的高效转化与产业化应用。
持续化解产业结构性矛盾(máodùn)
优化产业(chǎnyè)结构布局。一是推动产业升级转型。加快传统产业向高端化、智能化、绿色化发展,加大对传统产业的技术改造和设备更新(xīn)(xīn)投入,提高产品附加值和生产(shēngchǎn)效率,淘汰落后产能,如钢铁、水泥等行业通过节能减排和技术创新实现转型升级。二是培育新兴产业集群。重点发展新一代信息技术、生物技术、新能源、新材料、高端装备(zhuāngbèi)等战略性新兴产业,打造一批具有国际竞争力的新兴产业集群,发挥产业集聚效应,促进(cùjìn)产业链上下游协同发展,如在新能源汽车领域,形成涵盖电池研发生产、整车制造、充电(chōngdiàn)桩设施建设等完整(wánzhěng)产业链的产业集群。三是促进产业融合发展。推动制造业(zhìzàoyè)与服务业(fúwùyè)深度融合,鼓励(gǔlì)制造业企业向服务型制造转型,发展生产性服务业,如研发设计、检验检测、现代物流、金融服务等,提高制造业的附加值和竞争力;促进农业(nóngyè)与二三产业融合,发展农产品加工、乡村旅游(lǚyóu)、农村电商等新业态,拓展农业增值空间。
加强科技(kējì)创新(chuàngxīn)驱动。一是加大研发投入力度。提高(tígāo)全社会研发投入占 GDP 的比重,引导企业成为研发投入的主体,鼓励企业设立研发专项资金(zhuānxiàngzījīn),对技术创新项目给予税收优惠和(hé)财政补贴,支持高校和科研机构开展基础研究和前沿技术研究,为产业发展提供技术储备。二是(èrshì)完善科技创新体系(tǐxì)。建立健全以(yǐ)企业为主体、市场为导向、产学研深度融合的技术创新体系,加强知识产权(zhīshíchǎnquán)保护,完善科技成果转化机制,促进(cùjìn)科技成果与产业的紧密结合,提高科技成果的转化率和产业化水平;建立科技资源共享平台,促进科研仪器设备、科技文献、实验数据(shùjù)等资源的开放共享,提高科技资源的利用效率。三是培养(péiyǎng)和引进创新人才。加强教育改革,培养适应产业发展需求的创新型、复合型(fùhéxíng)、应用型人才,鼓励高校和职业院校调整学科专业设置,加强与企业的合作办学,开展订单式人才培养;制定优惠政策,吸引海外高层次人才和创新团队来国内创新创业,为产业发展提供智力支持。
大力发展人工智能产业(chǎnyè)。一是加大(jiādà)基础研究投入(tóurù)。政府应加大对人工智能基础研究的财政投入,设立专项基金,长期稳定(wěndìng)支持基础层技术研发,如芯片设计(shèjì)、算法理论等,为创新提供(tígōng)资金保障。并通过税收优惠、风险补偿等政策,吸引社会资本投入基础研究,鼓励企业(qǐyè)、风险投资机构等参与,形成多元投入机制,缓解基础研究资金压力。同时,加强高校、科研(kēyán)机构与企业间的合作,建立共享科研平台,整合(zhěnghé)优势资源(zīyuán),提高资源利用效率,避免重复研究,集中力量攻克关键核心技术。二是(èrshì)加强核心技术攻关(gōngguān)(gōngguān)。针对关键算法、芯片等核心技术,发布攻关榜单,不(bù)分所有制、不分资历,让有能力的团队或个人“揭榜”,以结果为导向,激发创新活力,加快技术突破。并加强国际合作交流,积极参与国际大科学计划和(hé)大科学工程,与国际顶尖科研团队合作,引进国外(guówài)先进技术和管理经验,提升我国在国际人工智能领域(lǐngyù)的影响力和话语权。三是促进产业链(chǎnyèliàn)协同发展。推动产业链上下游企业合作,鼓励基础层、技术层、应用层(yìngyòngcéng)企业开展战略合作,通过股权合作、技术共享、供需对接等方式,形成紧密的产业链合作共同体,实现互利共赢。打造产业联盟和创新共同体,由行业协会或龙头企业牵头,成立人工智能产业联盟,制定产业规范和标准,搭建交流合作平台,促进企业间的信息(xìnxī)共享、资源互补和协同创新。加强知识产权保护,完善市场监管机制,营造公平竞争的市场环境,同时推动人工智能与5G、大数据、云计算等新兴技术的融合应用,培育新的经济增长点,拓展产业发展空间(kōngjiān)。
上文略有删减选(xuǎn)自 |《人民论坛》杂志2025年第9期
原标题(biāotí) | 建设现代化产业体系的现实问题与精准施策
作者 | 北京大学经济学院(xuéyuàn)院长、教授、博导 张辉
新媒体(méitǐ)编辑 | 王思楠
新媒体美编 | 宋扬(sòngyáng)
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