刘志彪 | 新质生产力的产业特征与驱动机制

刘志彪｜南京大学长江产业经济研究院院长、教授

本文原载《探索与争鸣》2024年第3期

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刘志彪

2023 年底召开的中央经济工作会议提出，“要以科技创新推动产业创新，特别是以颠覆性技术和前沿技术催生新产业、新模式、新动能，发展新质生产力”。这揭示了以科技创新推动产业创新是新质生产力成长的基本路径，提出了推进新质生产力发展的基本产业政策指向。2024 年，习近平总书记在中共中央政治局第十一次集体学习时系统阐释新质生产力，不仅揭示了创新、高科技、技术革命性突破等在新质生产力生长中的主导性作用，而且提出了要重视生产要素创新性配置和产业深度转型升级。这里提醒我们的关键两点是，一方面，技术革命性突破是新质生产力发展的基本引擎；另一方面，发展新质生产力并不能简单地等同于紧抓科技创新，通过生产关系调整、体制改革等措施优化生产要素配置、促进产业深度转型升级，也是催生新质生产力的重要途径。

以“算力”为典型特征的新型生产力

“生产力”深刻描述了随着技术革命的变迁，人类利用自然、改造自然和征服自然的能力，它所体现的是人类与自然之间的物质变换过程，反映了人类社会的财富创造能力。中国化的马克思主义理论认为，科学技术是第一生产力，技术变革决定着生产力内涵和形式的革命性跃迁。自工业革命以来，人类社会大致经历了四次重大的技术变革，分别为蒸汽机的发明，内燃机的发明与和电力的应用，信息技术的广泛使用和数字化技术的不断成熟。从技术革命的角度看，生产力的发展可以简单地概括为“五力”的演化过程，即“人力—马力—电力—网力—算力”，每一次技术的重大变革，都对应着不同形态的生产力，带来新的产业，创造新的价值，形成新领域、新优势、新赛道和新动能。

笔者以为，新质生产力是技术取得革命性突破后催生的，是以先进技术和新产业为典型特征的先进生产力。在现阶段社会日渐网络化、信息化、数字化、智能化的趋势下，其突出体现为以“算力”和相应的新产业为典型代表的新型生产力，具体可以从以下两个方面来理解：

首先，从生产力与产业结构的关系看，能够达到“质变”级别的生产力，一定是经历了动摇产业底层基础性逻辑的技术革命。每一次技术革命都是颠覆性的，都代表了产业增长的逻辑变化，都能形成更高水平的生产力。每一种生产力都有与其对应的主导产业以及由此形成的产业体系和结构相配合。譬如，在“马力”时代，产业体系和结构以纺织、机械、铁路运输等产业为主导；在“电力”时代，产业体系和结构以电力工业、石化工业、钢铁产业、机械工业等产业为主导；在“网力”时代，产业体系和结构以电子信息、网络通信等产业为主导 ；而在“算力”时代，产业体系和结构将很可能转换到以人工智能、大数据等为主导的产业轨道上来。生产力内涵和形式的每一次重大变革，产业体系的演化都呈现出技术、知识和人力资本不断密集化的特点，或者说体现为产业结构不断“软化”的趋势。

其次，从核心技术与构成要素来看，信息技术为中心将全面转向以智能技术为中心。当前人工智能已成为最具变革性的技术力量，正在深刻地影响着数字世界、物理世界、生物世界。掌握了以“网力”“算力”为典型代表的新知识、新技术、新技能的劳动者，将运用以“网力”“算力”为内涵的劳动手段（如自动化、智能化电子设备），作用于具有“网力”“算力”特征的劳动对象（如软件和数据），生产出以高密集度的“网力”“算力”为代表的新知识、新技术。其中，新质生产力所体现的技术进步，可以用生产函数中剔除掉其他因素影响的广义技术进步程度来描述，或者说，将突出体现在“全要素生产率”上。

新科技驱动下产业发展的具体形态与基本方向

由于以“算力”为典型代表的新质生产力，主要面向通用人工智能、脑机接口、量子计算、量子通信等前沿技术催生的未来产业，以及用这些技术改造和升级的现有产业（包括战略性新兴产业和传统产业），因而在产业发展上会呈现与以往不同的一些新形态。

一是产业发展内涵将更加体现知识性。数字技术成为继蒸汽机、电力、信息与通信技术之后的新一代通用技术，这种包含新知识的新通用技术集群式的链式演化，对未来经济社会发展将产生引领性影响。二是产业布局方式将更加显现虚拟性。虚拟连接方式的兴起大大压缩了时间和空间，企业与企业之间在地理空间上的临近性、关联性对企业成长演化的重要性将大大降低，溢出效应会以新的技术连接方式体现。三是产业布局原先那种地理空间集聚模式，将变成以数据和信息实时交互为核心的网络虚拟集聚模式。

与此同时，新科技驱动下的产业发展也将主要体现在以下三个基本方向：一是大力培育未来产业，二是壮大战略性新兴产业，三是重点改造现有传统产业。后两点涉及对产业进行智能化改造和数字化转型，即进行“智改”“数转”和“网联”。具体而言：

其一，未来产业的超前布局。未来产业是重大科技创新成果市场化后形成的、代表未来科技和产业发展新方向、对经济社会具有支撑带动和引领作用的前瞻性新兴产业。以“网力”“算力”为基础的相关未来产业，主要是信息领域的量子计算、量子通信、智能计算、通用 AI、6G 技术、VR/AR、数字孪生等，人类健康领域的脑机接口、类脑智能等，物质领域的第三代半导体材料等，能量领域的可控核聚变、新型储能等。对基础研究的超前布局和巨大投入，是未来产业能否成长为主导产业的关键。如果社会经济体系内部支持长期发展的力量不足，就容易忽视对未来产业进行基础研究。科技创新的长周期和高风险特点，决定了我们要把更多的发展资源投放在长远的、重要的、而不是当前紧迫的事情上。树立长期主义的价值观和发展理念，建立与其配套的长期资本保障、体制机制和行为方式，激励长期主义导向的生产要素投入，才可能真正突破制约中国科技及经济发展的最重要障碍和核心问题。

其二，战略性新兴产业的壮大。战略性新兴产业是以重大技术突破和重大发展需求为基础，对经济会发展具有重大引领带动作用的产业。它与未来产业的区别主要表现在时间的接续性上。战略性新兴产业是指在现实中已经具备初步完整体系和规模、具有巨大市场潜力和带动作用的“未来产业”。简而言之，它是未来产业的现实化，尚未成长为国民经济的“支柱产业”，对现实的经济发展具有主导性。我国当前战略性新兴产业主要包括新一代信息技术产业、高端装备制造产业、新材料产业、生物产业、新能源汽车产业、新能源产业、节能环保产业、数字创意产业、相关服务业等。这些领域大多是第四次技术革命产业化的实际成果，有些则需要数字技术的进一步嵌入。从产业分析看，壮大战略性新兴产业的经济学含义等同于发展壮大主导产业，涉及主导产业选择、龙头企业和“专精特新”企业培育、产业链再造等问题。从实践经验看，发展壮大战略性新兴产业，尤其需要运用新型举国体制的方法，即在企业充分竞争的基础上，有效发挥政府的规划、引导和扶持功能。

其三，传统产业的改造升级。新质生产力下的技术突破将颠覆传统产业的技术基础和基本原理，但是并不会使传统产业被替代。例如，纺织行业虽然引领了第一次工业革命，但是在过去的技术下，纺织过程中的印染环节，需要大量的水作为染料溶剂，由此造成水资源的浪费和污染。当前的技术革命，已经使纺织过程走向近乎无水媒的数码喷印技术。未来很多纤维之中，都可以带有芯片和传感器，一件衣服就可以实现通信、测量血压、充电等诸多功能。又如，燃油汽车自然属于传统产业，但是这个传统产业已经被电动汽车产业重新激活，即用先进制造技术重新激活传统制造业。换言之，先进制造其实与产业属性并没有多大关系，先进制造是一种新型工业化思维，而不是产业标签。当前中国制造占全球 1/3 的份额，规模为全球第一，但是传统产业份额却很高。为了实现制造强国的目标，就需要运用新型工业化思维，对其进行大规模智能化、数字化改造和升级。眼下这个任务十分艰巨，从各地的实践经验来看，对传统制造业成功进行“智改”“数转”和“网联”的关键在于：要拥有一批自动化水平高的工业企业，没有自动化基础，很难一步实现数字化；要在高质量发展的目标下，政府主动作为，企业服务中心、行业协会正确定位角色，开展多方位支持；产业化资金要进行市场化运作；智能化改造的软硬件供应商要在产业集群内部或周边集聚；要由政府、企业、行业协会、金融机构、大学、研究所和职业培训机构等支撑体系联合，构建起高效协作的传统产业升级体系；要用产业集群方式、由各产业链上下游企业协同推进“智改”“数转”和“网联”。

此外，在大力发展新质生产力的背景下，产业政策还必须处理好改造升级传统产业、壮大战略性新兴产业与发展未来产业之间的关系。由于传统产业往往是历史悠久、技术相对传统、在国民经济中却发挥支柱作用的“现金牛”产业，因此，对其进行改造和升级，不仅可以迅速提升国民经济系统自身的效率，使经济发展更加平稳和持久，而且可以增加对新技术和新产业的内生需求，为超前性、战略性部署未来产业发展提供巨大的资源支持。在发展新质生产力的策略上，可以采取先用新技术改造升级传统产业和壮大战略性新兴产业，再把盈余资源战略性地部署到未来产业的次序和办法。

新质生产力的多维驱动机制

根据以往技术革命转化为新产业、新动能的发展经验，新质生产力的生长受系统性的多维机制驱动，概括起来主要有以下几方面。

其一，主体性驱动机制。具有一定劳动经验、掌握具体劳动技能的劳动者，是新质生产力中最活跃的要素，也是最基本的驱动力量。任何智能化数字化设备，都需要有人去发明创造、熟练操作，数据、信息、网络等都需要有一定技能的人去运用。这样的主体性驱动机制一般分为三个层次：一是底层的基础教育体系。要加强数字经济、人工智能等学科建设，调整优化相关学科力量和结构，鼓励学科交叉融合发展，将数字经济、人工智能研究与人才培养更好结合起来。二是造就一支庞大的新产业体系劳动队伍。要以新产业体系需求为导向，建立适应数智化时代发展要求的学习和职业技能培训体系，培养一批既掌握数智化技术、又了解现实产业运作的复合型人才。三是重点抓好高端人才供给工作。人工智能中的算法以及算力中的芯片等，都是顶尖人才的赛场，这些人才供给决定了数智化时代的天花板。为此，需要采取培养与引进相结合的办法，加大对高端数智化人才培育的投入力度，重点引进大数据分析、机器学习、类脑计算等国际知名研究团队和高水平研究专家。

其二，技术性驱动机制。在数字经济时代，算力是决定国家竞争力的核心。从技术角度来看，这种计算能力主要涉及数据中心、智算中心、超算中心等算力基础设施，存力基础设施，以及数据通信网络等运力基础设施。当前我国算力产业发展面临的困难和问题主要体现在：技术方面，核心算力芯片国产化进展较慢，从服务器到操作系统乃至数据库领域的产品仍受外部很大制约。算力供需平衡方面，需要建立市场化平台进行算力调度和交易，让算力流动起来，实现算力在地区间的合理布局，提升利用效率。应用深化方面，目前我国算力主要在互联网、政府、金融、运营商中使用，传统行业算力应用不足，需要在传统行业中增加算力应用场景，形成规模化、多样化的算力应用生态。未来应该根据我国当前的短板，在关键芯片、算法模型等技术领域，从技术研发投入、新基础设施建设、产业应用拓展、人才培养等多个维度着手构筑竞争优势。

其三，场景性驱动机制。这主要是指由超大规模市场应用场景而带动的新质生产力飞跃。超大规模市场诱导技术创新并极大地支持相应的商业化、市场化、产业化，这是技术创新能够顺利进入市场循环的基础条件之一。我国众多独特的产业竞争力，都是在别国难以具备的市场化场景中快速崛起的，如高铁、盾构机、商业网络平台等。实践中不少“卡脖子”技术，并非都是技术难以突破，而是缺乏实际应用的真实场景。当缺少使用场景时，有些产业基础材料的工艺突破甚至连方向都不知道在哪里。因此，目前光有鼓励企业自主创新的前半段政策还不够，还需要有市场和应用场景。这意味着要加快建设全国统一大市场，持续优化民营企业发展环境，真正发挥超大规模市场的应用场景丰富和创新收益放大的独特优势。

其四，制度性驱动机制。这主要是指因协调性的体制机制创新而推动的新质生产力飞跃。技术创新的活动能够有效发生，在实践中往往是由于激励制度的设计实施，使创新者付出的成本得到有效的制度保障。因为新技术的创新，在新质生产力发展的背景下是一个风险极大的行为，没有协调性的体制机制创新激励，很难有人愿意从事这种具有高度不确定性的活动。因此，要塑造适应新质生产力发展的生产关系，通过改革着力打通束缚新质生产力发展的堵点卡点，让各类先进优质生产要素顺畅流动和高效配置以发展新质生产力。如建立支持创新的长期资本、尊重知识产权、鼓励创新人员持有股权或分享创新收益等。为此，要健全要素参与收入分配机制，激发劳动、知识、技术、管理、数据和资本等生产要素的活力，在收入分配中更好地体现知识、技术、人力资本导向。

其五，传输性驱动机制。数据等作为新生产函数中的新要素，对于新质生产力的发展起着至关重要的基础作用。数据要素超越了传统要素的基本属性、作用形态和增值方式，一跃成为数据时代抢占领先跑道的战略资源。数据要素具有非稀缺性、强流动性、非排他性等特征，不仅为社会经济发展带来了新动能，而且催生了一大批新产业、新业态、新模式，加快了经济数字化转型进程，成为强化各主体治理效能、保障经济安全高效运转的动力源。

概而言之，抓住新技术革命机遇，加快推动产业创新，是我国发展新质生产力的主线。发展新质生产力，可以从改造升级现有的传统产业做起，用长期主义价值观和发展理念战略性超前部署未来产业。当前我国产业政策的主基调，应该是以推进新一轮科技创新引领现代化产业体系建设。为此，需要在各方面尤其是制度创新上做好充分准备，从源头上形成一支庞大的、既具有高地性又具有高原性的人才队伍，全方位迎接第四次产业革命浪潮的到来。