青藤产业频道

2024年的政府工作报告将“大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力”列为今年政府工作十大任务之首。新质生产力是创新起主导作用，摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质态。数字经济不仅改变传统生产方式，提高资源配置效率，还创造了全新的产品和服务模式，形成新的经济增长点。因此，数字经济本身就是一种新质生产力的具体体现。

　　数字经济成为推动新质生产力发展的重要引擎

　　数字经济是以数字技术为基础，通过互联网、大数据、人工智能等技术手段进行生产、交换和消费的经济形态，具有高度信息化、高度智能化、高效便捷等特征，推动传统经济向新经济转型。数字经济作为一种新型经济形态，其核心特征与新质生产力高度契合，成为推动新质生产力发展的重要引擎。

　　其一，数字经济使数据成为新的生产要素，与新质生产力的核心是新生产要素的形成和运用天然契合。数据作为一种新的生产要素，具有开放性、跨时空和共享特征，以5G、人工智能、区块链为核心的新型基础设施建设将加速信息流通，优化资源配置，提升生产效率，为新质生产力发展注入新的动力。

　　其二，数字经济孕育了大量新兴产业和创新型企业，与新质生产力的载体是新产业不谋而合。数字经济孕育了许多新兴产业，如共享经济、云计算、人工智能等，这些产业以其高度智能化、高效便捷的特点，成为推动经济增长的新引擎。同时，数字经济的发展也催生了大量的创新型企业，它们以技术创新为核心，通过数字技术的运用，不断推出具有差异化竞争力的产品和服务。

　　其三，数字经济促进传统产业高效绿色转型升级，与新质生产力高质量发展目标高度一致。传统产业通过数字化转型能够实现生产、管理、营销等各个环节的优化升级，提高效率，降低资源消耗和环境污染，从而获得更好的市场竞争力。同时，数字经济通过在线平台的构建，打破了传统产业的地域限制，实现全球范围内的资源配置和流动。这种资源的高效配置，不仅带来更加广阔的市场空间，也促进了不同地区、不同产业间的合作与融合，推动新质生产力的不断涌现。

　　其四，数字经济具有较强的规模收益递增特性，与新质生产力内在的高效能、低消耗要求高度匹配。数据要素是数字经济的核心生产要素，具有非竞争性、边际成本极低、规模经济等特征，在投入过程中能够加速资源流转，提高要素配置效率，并且在积累过程中愈加丰富，直接驱动数据要素实现规模收益递增。

　　数字经济赋能新质生产力发展的实现路径

　　数字经济作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，已经成为推动新质生产力发展的重要引擎。面对挑战和机遇，我们应当积极应对，不断完善发展环境，加强创新能力，提升数字经济发展水平，进一步释放新质生产力潜能，推动经济社会可持续发展。

　　加快积累与优化数据要素，夯实新质生产力新要素支撑。一是加快完善数据要素市场。推进数据确权，加快出台数据确权方面的制度办法，划清国家与地方之间、政府部门之间、政府与个人之间的数据权属边界，明确政府对企业和个人数据的权利范围和利益返还机制。持续开展大数据产业发展示范，支持各类经营主体探索数据利用模式，加强数据交易流通、开放共享、安全认证、工业数据资产登记等制度规范的研究制定，加快培育数据要素市场，扎实推进数据高效流通，赋能产业发展。加强数据保护措施，完善个人信息保护法律法规体系，确保数字要素市场的健康发展。二是培育新型数字经济劳动者队伍。加强产教融合，促进数字人才培养与产业需求之间的有效衔接，构建基于企业实际需求的数字化人才培育方案，支持数字经济核心企业联合高校院所、高端人才实施基础研究和关键技术攻关，通过学校与企业共建现代产业学院、技术研发合作、委托订单培养、技术技能培训等多种形式开展数字化人才培养。鼓励引导更多企业开展人工智能、大数据、区块链等技术的相关培训课程，推动社会人力资源的数字化升级。三是加快数字劳动资料迭代升级。加强人工智能、大数据、物联网、工业互联网等数字技术融合应用，大力推广应用数字化、网络化、智能化生产工具，加快建设数字化车间和智能制造示范工厂。

　　加快数字技术创新与应用，助力新质生产力新技术发展。一是加快数字技术基础设施建设。进一步加快5G、光纤宽带、工业互联网、数据中心等为代表的数字信息基础设施建设，促进东西部算力高效互补和协同联动，引导通用超算中心、智能计算中心、边缘数据中心等合理梯次布局，整体提升应用基础设施水平，加强传统基础设施数字化、智能化改造。二是加快数字技术创新成果的突破、转化和扩散。面向前沿数字技术，加强基础研究，重视原始创新，积极培育新一代信息产业技术。正确处理好科技自立自强与开放式创新、知识产权保护与技术标准化、技术创新与技术扩散等关系，为发展新质生产力构筑具有全球竞争力的数字技术创新生态系统。

　　加快数实融合发展，助力新质生产力新产业新业态形成。一是培育壮大数字经济核心产业。利用数字技术的溢出效应和网络协同效应，拓展数字技术的应用范围和场景，在人工智能、大数据、电子信息等领域打造一批具有国际竞争力的数字产业集群。二是加快促进产业数字化。以智能制造、智能家电、数字安防等产业为代表，利用数字技术促进产业链上下游的全要素数字化升级、转型和再造，将产品研发、生产、销售等过程与数字经济深度融合，增强数字产业链关键环节竞争力，推动传统产业尤其是制造业生产方式、组织方式的数字化转型和智能化升级，优化市场的供需匹配机制和资源配置效率，铸造产业发展的新动能新优势。三是推动现有业态和数字业态跨界融合。探索跨界融合过程中出现的生产消费新环节、新链条、新模式，加快发展智慧零售、智慧交通、智慧家居、智慧教育等新业态，促进新质生产力新业态发展，更好满足和创造新需求。

　　数字化变革赋能社会全方位发展，助力新质生产力发展环境优化。一是建设智能高效数字政务。加快推进数字政务制度规则创新，推进政务数据有效共享、政务高效协同。统筹部署一体化政务系统建设，推进技术融合、业务融合、数据融合，加强政府数字化履职能力建设，提高公共服务在线服务效率。二是建设普惠便捷数字社会。统筹推进智慧城市、数字乡村、智慧社区和家庭建设，满足多层次、个性化生活需求。运用数字技术为公共安全、城镇化管理、基层治理等提供高效支撑，提高数字社会治理效能，提升全民数字素养与技能。

新质生产力是数字时代更具融合性、更体现新内涵的生产力，数字化、智能化是其重要特征。数字经济作为一种新型经济形态，成为推动新质生产力发展的重要力量。2024年《政府工作报告》列出加快发展新质生产力的重要举措，其中明确提出推进数字经济创新发展。“十五五”期间，我国将通过促进数字经济与实体经济深度融合，聚焦培育建设具有国际竞争力的数字产业集群，推动经济的高质量发展。

数字经济为新质生产力的发展提供了必要的技术支持和创新环境，数字技术的应用，如人工智能、大数据、云计算等，不仅改变了传统的生产方式，还催生了大量的新业态和新模式，为新质生产力的形成和发展提供了广阔的空间。数字经济为科技创新提供广阔的应用场景和丰富的数据资源，通过数字技术的融合应用、数字平台的推广普及以及产业链的数字化协同，为量子信息和类脑智能等新产业、虚拟生产和万物互联等新模式、原创性和颠覆性技术突破等新动能提供技术支撑。通过培育壮大数字经济核心产业、加快促进产业数字化、加强人才培养等方面的努力，可以推动数字经济的快速发展，为新质生产力的发展提供有力支撑。

一、培育壮大数字经济核心产业

要推动新质生产力的发展，需要培育壮大数字经济核心产业。数字经济核心产业是以数字技术为基础，通过互联网、大数据、人工智能等技术手段进行生产、交换和消费的经济形态。其高度信息化、高度智能化、高效便捷化等特征，不仅改变传统生产方式，提高资源配置效率，还创造了全新的产品和服务模式，形成新的经济增长点。

培育壮大数字经济核心产业，即通过利用数字技术的溢出效应和网络协同效应，拓展数字技术的应用范围和场景，在人工智能、大数据、电子信息等领域打造一批具有国际竞争力的数字产业集群。通过培育核心产业，可以带动相关产业链的发展，为新质生产力的形成和发展提供坚实的产业基础。

部分数智经济案例

《国家网络安全产业园规划》之数字经济核心体系构建

习近平总书记指出“没有网络安全就没有国家安全”，信息安全是捍卫国家安全、支撑国家现代化建设的重要保障。全国信息安全产业呈现“以东部沿海为龙头，西部地区以川渝为牵引”的弱钻石结构发展格局，中西部地区紧抓资源禀赋和成本优势，推动区域协调发展。2020年6月，重庆出台《重庆建设国家数字经济创新发展试验区工作方案》，明确提出綦江建设信息安全谷，推动数字经济核心产业发展。

项目以数据为核心，推动数据安全与应用全产业链生态体系。综合考虑綦江自身特点、产业发展潜力及产业带动能力，以信息安全数据采集为前提，以数据安全存储灾备为基础，以安全数据增值应用为核心，以信安人才产教融合为支撑，把握新技术领域的渗透融合，推动以数据为核心的安全与应用全产业链生态体系。

图1 构建数字经济发展核心产业体系

二、加快促进数字经济与实体经济深度融合

新质生产力发展为产业数字化提供了广阔的市场需求。一方面，新质生产力的发展推动了经济发展方式的转变，从依赖资源消耗和低端制造向依靠创新驱动和高端制造转变，这种转变有利于实现经济的可持续发展，也为产业数字化提供了更加稳定的发展环境。同时，新质生产力的发展促进了产业结构的优化升级，传统产业通过数字化改造和升级，实现了向高技术、高附加值产业的转型，这种转型不仅提高了产业的竞争力，还为产业数字化的发展提供了丰富的应用场景。

产业数字化是推动新质生产力发展的重要途径。产业数字化通过引入云计算、大数据、人工智能等数字技术，加速科技创新的进程。这些技术不仅提高了生产效率和产品质量，还为新质生产力的形成和发展提供了有力支撑。通过利用数字技术促进产业链上下游的全要素数字化升级、转型和再造，将产品研发、生产、销售等过程与数字经济深度融合，可以增强数字产业链关键环节竞争力，推动传统产业尤其是制造业生产方式、组织方式的数字化转型和智能化升级。这将有助于优化市场的供需匹配机制和资源配置效率，铸造产业发展的新动能新优势。

数智经济案例

《国家网络安全产业园规划》之数字经济与实体产业融合策略

綦江区是重庆市传统工业大区，曾创造共和国工业史上的“八个第一”，还是中国西部齿轮城。从上世纪末开始，綦江工业面临转型升级困境，煤炭、齿轮等传统产业难以继续支撑区域经济快速、健康发展。为改变这种状况，綦江坚持走产业转型升级发展之路。全力支持传统企业新建一批智能工厂、数字化车间，推动煤炭、铝铜、齿轮等传统产业技术改造和产品升级，提升产业市场竞争力。

项目通过深度合作建设工业互联网示范工程，带动本地制造业的智能化升级。依托五大类工业数据，以五大应用增值场景为核心，聚焦重庆本地传统优势工业，顺应宏观市场发展态势，重点关注生产流程优化、产品设计研发和供应链管理优化三大环节，对接本地龙头制造企业，开展制造业装备的智能升级，提升企业现代化生产效率，充分发挥数字经济发展对实体产业的赋能作用，促进全产业体系的整体提升。

图2 数字经济与实体经济融合发展

三、数字经济发展需一批新型产业人才储备

随着数字经济的不断发展，对人才的要求也呈现出多样化、专业化、跨学科化和创新化的趋势。数字经济的出现带来了许多新兴的职业领域，如网络安全专家、数据分析师、区块链工程师等，这些新职业领域对人才的技能要求有所不同，促进了人才培养的多样性和分类化。同时，数字经济的发展涉及多个领域，需要不同领域人才之间的协作与交流。因此，培养具备跨学科知识和能力的人才已经成为数字经济发展的新要求。

数字经济的高创新性、强渗透性和广覆盖性决定了数字经济人才是企业数字化转型的关键资源，体现出数字经济人才在推动产业发展和创新中的关键作用。数字经济人才不仅是企业竞争力的重要组成部分，也是国家经济发展的重要战略资源，培养和拥有数字经济人才是打造竞争新优势、抢占发展制高点的战略。因此，各地需要加大对数字经济人才的培养和引进力度，建立一支具备高素质、高技能水平的数字经济产业化人才队伍。

数智经济案例

《国家网络安全产业园规划》之新型数字人才培养

各行各业对数据人才的需求量逐年提高，2025年前大数据人才需求仍将保持30%-40%的增速，需求总量在2000万人左右；近3年，数据人才缺口在以每年50万人的规模持续增加，到2025年我国大数据人才缺口将达230万人。新型数字人才缺失是成渝地区的共性问题，虽为劣势，但依托全市及綦江自身现有的公共大数据国家重点实验室重庆分部、重庆移通学院、重庆通信职业学院等科研平台及专业院校资源，綦江可将本地的人才要素转化为地方网络安全产业发展的机遇。

项目依托移通学院、网络攻防靶场等人才培养和实训设施，积极拓展信息安全的培训、考试、认证等培训产业链。针对人才需求，培养多层次人才。以信息安全、数据信息增值人才需求为切入点，推进产学研一体化发展，基于产教融合培养多层次人才，通过产研结合构建创新公共实验室，为企业提供研发外包服务。依托重庆移通学院提供本科学历教育，培养大数据应用型人才，建立高等职业教育等专科学历教育，为西南地区未来大数据人才建立多层次人才体系。

图3 以新型数字人才为核心的产学研发展模式

“十五五” 趋势解读系列

总论—— 对“十五五”时期总体发展思路的解读

1. 发展新质生产力，推进现代化产业体系建设

2. 打造一流营商环境，提供新质生产力发展土壤

3. 数字经济是当前发展新质生产力的常态化手段

4. 以绿色低碳引领地方经济高质量发展

5. 新发展理念下的政策量化评估与资源优化配置

6. 新时期区域协同高质量发展路径探索

7. 县域产业转型升级之路

8. 探索中国式现代化的农业强国之路

9. 消费新动能激发经济新活力

10. 数智化促进政企关系重塑与企业服务效能提升

数据要素促进新质生产力发展：怎么看，怎么干

在新一轮科技革命和产业变革大背景下，数据已经成为数字经济发展的关键要素。新质生产力的提出，为数据要素赋能经济社会高质量发展、更好发挥数字经济对经济发展的放大、叠加、倍增效应，提供了一条新的现实进路。

一、数据要素推动技术创新

数据作为新型生产要素，是技术创新的重要基础和驱动力。

一方面，数据要素能够加速知识生产过程，为技术革命性突破提供源源不断的新知识。随着大数据和人工智能技术的发展，尤其是近年来生成式人工智能的快速迭代，基于机器学习的知识生产方式改进了人们的学习和知识获取方式。特别是基于深度学习技术，生成式人工智能（AIGC）能够从已有的大量数据中自动学习和提取知识，通过算法模型进行自我学习和优化。数据的多样化和细致化程度逐渐增加，基于数据要素的虚拟性、非竞争性等特征，促使数据要素能够有效地聚合和整合，不仅为人工智能模型训练提供了丰富的资源，也使得人工智能模型能够学习到更加复杂和深入的知识，加速知识生产的过程。

另一方面，数据要素能够促进知识共享，为技术革命性突破提供坚实基础。数据要素的发展，使得数据的收集、存储、处理和分析更加高效，降低了数据共享的成本，促进了知识的广泛传播与共享。在国家战略层面，数据作为新型生产要素，其有序流通对于经济社会的高质量发展具有重要意义。中央和地方政府已经出台了一系列法规和政策，旨在构建一个既开放又安全的数据处理和跨境流动环境，如《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》、《促进和规范数据跨境流动规定》、《浙江省公共数据开放与安全管理暂行办法》等，通过开放数据为科研人员提供了丰富的知识资源。知识共享有助于激发新的创意鼓励开源创新、众包和跨学科合作的模式，促进创新文化的形成，这些都是推动技术革命性创新的重要因素。

二、数据要素优化要素配置

作为一种“桥梁型”要素，数据要素能够优化其他要素的配置方式，从而产生十分显著的溢出效应。

一方面，数据要素有助于优化决策过程，促使决策制定者更加科学地进行生产要素配置。首先，基于大数据分析、人工智能等技术手段，决策制定者能够针对市场趋势、消费者行为等数据进行准确分析，帮助其更为准确地把握市场变动和消费者需求，提升决策的精准性；其次，基于数据要素的多样性和时效性特征，能够支持决策制定者结合内外部数据从不同角度和层面开展更为多元的决策分析，并针对外部环境的变化快速响应。

另一方面，数据要素有助于缓解资源错配，促进各类要素的有效聚合，进而实现生产要素的创新性配置。数据要素通过对其他同要素的整合驱动要素市场的转型提升，对劳动力、资本、技术等各方面传统生产要素进行数字化智能化改造，从而实现国民经济的全要素数字化转型。数字化不仅通过提高市场化程度、促进金融发展、提高对外开放度等多种渠道改善资源错配，还能准确地指导资源配置，使得劳动力、资本、技术等传统要素能够更有效地聚合与利用。例如，制造业企业可以通过对历史生产数据的分析，识别优化生产流程中的关键环节，从而决策哪个生产环节更多地部署何种自动化设备，抑或是更多地引入具备何种专业技能的技术人才，实现各类要素的有效聚合，进而提升生产效率。

三、数据要素赋能产业升级

数据要素是数字产业化的核心要素，也是产业数字化所依赖的基础资源，能够通过多种渠道全面促进产业升级。

一方面，数据要素的应用加速了产品创新和技术迭代，进而推动产业深度转型升级。

数据要素的发展与应用，使得企业能够基于大量用户反馈和市场数据进行产品研发，实现以数据驱动的渐进性创新。例如，美的集团在进行家电新品研发时，研发部门使用大数据技术通过对舆情数据、市场数据、用户数据及经营情况数据进行分析，能够精确洞察消费者需求、刻画用户人群并发掘创新机会。采用数字化企划的方式帮助业务部门更快、更全面地了解市场和用户，快速推出家电新品，实现业务增长。

数据要素驱动的研发模式通过确保创新资源流向市场最需要的领域，减少资源浪费，提升研发和生产效率，进而推动产业的转型升级。此外，数据要素还促进了生产模式的创新，企业通过引入人工智能、大数据、云计算等信息技术，与传统产业深度融合，推动产业结构向高端化、数字化、智能化方向发展。

另一方面，数据要素通过提升产业链协作能力和协作效率，推动产业深度转型升级。

数据要素的流通使得产业链各环节之间具有较高的信息透明度，能够减少信息不对称导致的效率损失。数据要素促进了产业链内部各个企业创新流程在时间和空间上的重叠，扩大了信息和知识的交流与分享范围，有助于同一产业链内上下游企业以及不同产业链之间的互联互通。

此外，数据要素使得企业能够更为全面地了解潜在交易对手的信息，进而帮助企业匹配高质量的交易对手，降低企业需要付出的交易成本，促使企业更好地融入市场并参与产业链分工。产业链协作使得资源能够更高效地流向优势产业和关键领域，推动产业链向高端领域迈进。同时，产业链协同有助于形成产业集群，通过集群效应吸引资金和劳动力，促进产业集聚发展，提升产业链的整体竞争力。

四、数据要素促进新质生产力发展的政策思路

通过上面三个方面的作用，数据要素将能带来全要素生产率的显著提升，进而促进新质生产力发展。通过优化数据要素相关政策，能够进一步激发数据要素的潜力，为经济社会发展注入新的活力。

一要完善数据要素市场建设。应不断完善数据基础制度体系，建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制，健全数据要素权益保护制度。规范引导场外交易，培育壮大场内交易。有序发展数据跨境流通和交易，建立数据来源可确认、使用范围可界定、流通过程可追溯、安全风险可防范的数据可信流通体系。加速数据安全、数据交易和数据流通技术研发，助力数据流通安全与效率提升，同时加强数字经济的高端人才和专业人才培养，为数据要素市场提供技术支持和人才保障。明确数据要素市场的规模目标、类型目标与服务目标，结合各地实践，推动数字产业创新发展。依托地方性数据交易平台，提供确权、登记、交易、结算、交付等服务，推动数据由资源向要素持续转化。

二要构建合理的数据治理体系。完善与数据相关的法律法规，包括数据安全法、个人信息保护法等，确保数据治理有法可依，同时保障数据安全和个人隐私权益。完善数据全流程合规与监管规则体系，建立数据流通准入标准规则，确保数据流通的安全性和合规性。强化数据安全保障体系建设，把安全贯穿数据供给、流通、使用全过程，加强数据分类分级管理，防范和化解各种数据风险。加强数字政府建设，利用数字技术提升政府治理能力，推动政府数字化、智能化运行，为国家治理体系和治理能力现代化提供支撑。鼓励有条件的地方和行业在制度建设、技术路径、发展模式等方面先行先试，采用“揭榜挂帅”等方式，支持有条件的部门、行业加快突破数据可信流通、安全治理等关键技术。

三要促进数据资源开放共享。需要加强多维统筹管理，整合政务数据、公共数据和社会数据，形成不同层面的数据协同共享机制。加强资金支持和宣传推广，实施试点工程，鼓励金融机构和社会资本投向数据产业，并通过数据要素大赛等活动，促进数据资源的创新应用和价值实现。在政府层面，应强化部门数据职责，实现政务数据目录式清单化管理，厘清部门共享权责，建立健全政务数据供需对接机制。设立明确的政府公共数据开放量增速指标，以进一步推动公共数据的开放共享，提升政务服务水平，满足社会对公共数据的需求。通过企业、行业组织和政府三方的共同努力，构建一个完善的数据开放共享生态。

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内容来源：数安智合DCMM

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