《中國信通院：新質生產力研究報告（2024年）-從數字經濟視角解讀（44頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《中國信通院：新質生產力研究報告（2024年）-從數字經濟視角解讀（44頁）.pdf（44頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、中國信息通信研究院政策與經濟研究所 2024年9月 新質生產力研究報告新質生產力研究報告 (2022024 4 年年)從數字經濟視角解讀從數字經濟視角解讀 版權聲明版權聲明本報告本報告版權屬于版權屬于中國信息通信研究院中國信息通信研究院，并受法律保護，并受法律保護。轉載、摘編或利用其它方式使用轉載、摘編或利用其它方式使用本報告文字或者觀點的，應本報告文字或者觀點的，應注明注明“來源：中國信息通信研究院”“來源：中國信息通信研究院”。違反上述聲明者，。違反上述聲明者，編者編者將追究其相關法律責任。將追究其相關法律責任。更名更名聲明聲明 原“集智”藍皮報告更名為“集智”專題報告?！凹恰痹凹恰?/p>

2、藍皮報告更名為“集智”專題報告?！凹恰睂ｎ}報告將聚焦于特定領域或主題的深入探討，提供更為專專題報告將聚焦于特定領域或主題的深入探討，提供更為專業和集中的內容分析。業和集中的內容分析。前前 言言加快發展新質生產力，是高質量發展的應有之義，是搶占新一輪全球科技革命和產業變革制高點、開辟發展新領域新賽道、培育發展新動能、增強競爭新優勢的戰略選擇。數字經濟作為科技革命和產業變革的前沿陣地，本質上代表著先進生產力，是支撐新質生產力蓬勃發展的重要力量。本報告聚焦數字經濟賦能新質生產力發展進行全方位深度研究。數字經濟為生產力三大要素的優化組合提供基礎。一是催生新型勞動對象。數據要素成為勞動對象的新組成部分

3、，數據與傳統勞動對象相互融合也構成了新的勞動對象，更加豐富的勞動對象創造了滿足更加多元化、個性化需求的物質基礎。二是塑造新型勞動資料。數字經濟推動勞動資料從實體形態向虛擬形態延伸，全方位深化拓展勞動資料的作用范圍，勞動資料分布呈現集中化與分散化并存。三是培育新型勞動者。數字技術大幅提升勞動者數字技能，深刻改變勞動者工作方式，催生了自主創業、兼職就業等靈活就業新模式，以工業機器人為代表的智能裝備在勞動過程中得到廣泛應用，極大拓展了勞動者內涵和外延。數字經濟塑造新質生產力三大動力。一是推動技術創新方式變革。數字經濟通過重構和優化技術創新方式，加速顛覆性技術涌現，強化創新協同效應，提升創新體系整體效

4、能，推進技術創新向更大規模、更高效率、更強協同的新范式演進。二是推動生產要素配置優化。數據提高生產要素組合替代能力和有效產能，在傳統要素的基礎上，為企業擴展生產可能性邊界。同時，數字經濟減少生產要素配置摩擦，使要素資源得到更有效地配置和利用。三是推動產業深度轉型升級。數字經濟通過賦能勞動者和勞動資料，推動建設現代化產業體系，打造新的經濟增長點，加快傳統產業向高端化、智能化、綠色化轉型升級，培育新興產業發展壯大，加快新質生產力的發展?？偟膩砜?，新形勢、新背景下，我國新質生產力發展已經取得了顯著成效，全要素生產率水平持續提升。但也要看到，我國全要素生產率水平仍不高，新質生產力發展空間依然較大。面向

5、“十四五”攻堅期，要充分釋放數字經濟對發展新質生產力的關鍵支撐作用，加快推動數字經濟高質量發展。一是以數字技術產業創新發展，推動新質生產力動力變革。推進核心技術自主創新，健全技術創新支撐體系，強化企業創新主體地位。二是以數據要素價值充分釋放，推動新質生產力要素變革。推動數據資源開放共享，引導數據健康有序流通，促進數據資源高效利用。三是以現代化產業體系建設，推動新質生產力載體變革。加快改造提升傳統產業，培育新興產業和未來產業，提升產業鏈供應鏈韌性和安全水平。四是以生產關系適應性優化，推動新質生產力制度變革。加快建設全國統一大市場，完善實體經濟和數字經濟融合體制機制，積極參與全球數字經濟治理。目目

6、 錄錄一、數字經濟是培育新質生產力的重要抓手.1（一）新質生產力的提出.1（二）新質生產力“33131”理論框架.2（三）數字經濟賦能新質生產力發展.3 二、數字經濟重構新質生產力三大要素.4（一）數字經濟催生新型勞動對象.5（二）數字經濟塑造新型勞動資料.7（三）數字經濟培育新型勞動者.11 三、數字經濟塑造新質生產力三大動力.14（一）數字經濟推動技術創新方式變革.14（二）數字經濟推動生產要素配置優化.19（三）數字經濟推動產業深度轉型升級.26 四、以數字經濟支撐新質生產力加快發展.30（一）數字經濟支撐新質生產力取得顯著成效.30（二）強化數字經濟對新質生產力支撐作用.31 圖圖 目

7、目 錄錄圖 1 新質生產力理論框架.3 圖 2 數據要素擴展生產可能性邊界.20 圖 3 要素可替代性增加實現同等產量所需成本降低.23 圖 4 要素可替代性增加同等成本下可實現產量增加.24 圖 5 數字化推動價值曲線從“微笑”走向“沉默”.27 圖 6 數字經濟與非數字經濟對全要素生產率（TFP）貢獻.31 新質生產力研究報告從數字經濟視角解讀（2024 年）1 一、數字經濟是培育新質生產力的重要抓手（一）新質生產力的提出（一）新質生產力的提出 2023 年 9 月，習近平總書記在黑龍江考察調研期間首次提出要“整合科技創新資源，引領發展戰略性新興產業和未來產業，加快形成新質生產力”。新時代

8、推動東北全面振興座談會上講話時，習近平總書記進一步強調，“積極培育新能源、新材料、先進制造、電子信息等戰略性新興產業，積極培育未來產業，加快形成新質生產力，增強發展新動能?！?023 年 12 月召開的中央經濟工作會議提出，“要以科技創新推動產業創新，特別是以顛覆性技術和前沿技術催生新產業、新模式、新動能，發展新質生產力?！? 月 31 日下午，習近平總書記在主持中央政治局第十一次集體學習時，就扎實推進高質量發展發表重要講話，回顧總結新時代以來黨中央推動高質量發展取得的豐碩成果，客觀分析制約高質量發展的問題因素，全面闡明以加快發展新質生產力推動高質量發展的現實意義、方法路徑和重要舉措。習近平總

9、書記在主持學習時強調“必須牢記高質量發展是新時代的硬道理”，并指出“發展新質生產力是推動高質量發展的內在要求和重要著力點”。3 月，“加快發展新質生產力”寫入 2024 年政府工作報告，被列為 2024 年十大工作任務之首。習近平總書記在參加江蘇代表團審議時強調，要因地制宜發展新質生產力。3 月 20 日，總書記全國兩會后首次考察，在新時代推動中部地區崛起座談會上再次強調，要以科技創新引領產業創新，積極培育和發展新質生產力。7 月 18 日，黨的二十屆三中全會再次強調，要“健全因地制宜發展新質生產力體制機制”，新質生產力研究報告從數字經濟視角解讀（2024 年）2“健全相關規則和政策，加快形成

10、同新質生產力更相適應的生產關系，促進各類先進生產要素向發展新質生產力集聚，大幅提升全要素生產率”。新質生產力是馬克思主義生產力理論的創新和發展，凝聚了我們黨統領經濟社會發展的深邃理論洞見和豐富實踐經驗。從去年 9 月在黑龍江首次提到“新質生產力”，到在中央經濟工作會議部署“發展新質生產力”，從政治局集體學習時的系統闡述和兩會期間強調要“因地制宜發展新質生產力”，到習近平總書記關于新質生產力的一系列重要論述、重大部署，既形成了習近平經濟思想的最新成果，又創新和發展了馬克思主義生產力理論，為我們在強國建設、民族復興的新征程上推動高質量發展提供了科學指引。（二）新質生產力“（二）新質生產力“3313

11、1”理論框架”理論框架生產力是人類征服和改造自然的客觀物質力量。作為社會制度變遷與人類社會發展的決定力量，生產力的發展是一個從量變到質變波浪式前進、螺旋式上升的過程。新質生產力是擺脫傳統經濟增長方式、生產力發展路徑，符合新發展理念的先進生產力質態，其內涵特征可以概括為“33131”框架，即技術革命性突破、生產要素創新性配置、產業深度轉型升級“三大動力”，勞動者、勞動資料、勞動對象及其優化組合“三大要素”，以創新為“一個主導”，具有高科技、高效能、高質量“三大特征”，以全要素生產率大幅提升為“一個核心標志”。新質生產力研究報告從數字經濟視角解讀（2024 年）3 來源：中國信息通信研究院 圖 1

12、 新質生產力理論框架（三）數字經濟賦能新質生產力發展（三）數字經濟賦能新質生產力發展數字經濟作為一種新型經濟形態，其核心特征與新質生產力高度契合，成為推動新質生產力發展的重要引擎。2024 年的政府工作報告將“大力推進現代化產業體系建設，加快發展新質生產力”列為政府工作十大任務之首，“深入推進數字經濟創新發展”是其重要舉措之一。全球數字經濟白皮書（2023 年）顯示，數字經濟作為新一輪科技革命和產業變革的新型經濟形態，正成為全球產業發展變革的重要引擎。2016-2022 年，我國數字經濟年均復合增長 14.3%，是同期全球數字經濟總體年均復合增速的 1.7 倍。數字經濟為生產力三大要素的優化組

13、合提供基礎。一是催生新型勞動對象。數字經濟時代，勞動對象發生質變，數據要素成為勞動對新質生產力研究報告從數字經濟視角解讀（2024 年）4 象的新組成部分，數據與傳統勞動對象相互融合也構成了新的勞動對象，為新質生產力提供更廣闊的發展空間。二是塑造新型勞動資料。云計算、大數據、人工智能等新一代信息技術推動勞動資料數字化變革，數字化生產工具在生產過程中的廣泛應用為新質生產力提供了迭代更新的勞動資料。三是培育新型勞動者。數字技術大幅提升勞動者數字技能，推動勞動者向更高技能的復合型技術人才轉變。同時，以工業機器人為代表的智能裝備在勞動過程中得到廣泛應用，極大拓展了勞動者的內涵和外延。數字經濟為生產力三

14、大動力的培育塑造提供源泉。作為新一輪科技革命和產業變革的重要領域，數字經濟不僅優化了三大生產要素，還能夠通過科技創新特別是原創性、顛覆性科技創新實現技術革命性突破，能夠在傳統生產要素配置的邊際效應遞減時實現生產要素創新性配置，能夠改變傳統生產方式，通過產業深度轉型升級催生新產業、新模式、新動能，進而為推動新質生產力發展注入源源不竭的動力，實現對傳統生產力的質態躍遷，促進全要素生產率大幅提升。二、數字經濟重構新質生產力三大要素生產力系統是在勞動過程中形成的，由勞動者、勞動資料、勞動對象等要素以一定結構形式聯結組合存在。在不同時代，生產力三大要素的內涵變化及組合結構的不同，都將推動形成新的現實生產

15、力。新質生產力代表先進生產力的演進方向，以勞動者、勞動資料、勞動對象及其優化組合的躍升為基本內涵。新質生產力研究報告從數字經濟視角解讀（2024 年）5 （一）數字經濟催生新型勞動對象（一）數字經濟催生新型勞動對象 勞動對象是勞動者開展勞動生產的對象和創造使用價值的基礎，是實現生產的必要前提。機器化大生產時期的勞動對象往往是指自然資源、原材料、零部件等物質資料。數字經濟時代，勞動對象發生質變，數據要素成為勞動對象的新組成部分，數據與傳統勞動對象相互融合也構成了新的勞動對象，更加豐富的勞動對象創造了滿足更加多元化、個性化需求的物質基礎。數據成為數字經濟時代的新型勞動對象。隨著新一代信息技術的發展

16、，數據的采集、處理、分析成本不斷降低，生產主體能夠以較低的邊際成本獲得海量數據并投入生產。生產過程中被加工、改造或服務的目標，由傳統的原材料、零部件等實體性對象，擴展到數據等非實體性對象。5G、物聯網、算力中心等新型基礎設施的日益完備使得數據的生成、存儲和傳輸更加便捷和高效，人工智能、機器學習、大數據分析等數據處理技術的提升使得人們能夠更加高效地從海量數據中提取有價值的信息和洞察，工業物聯網、云計算、虛擬現實等數字化生產工具的普及為數據在生產過程中的應用提供廣泛基礎。例如，通過數據管理系統對交通數據這一勞動對象進行收集、開發利用和有效分析，能夠根據車輛通行密度合理進行道路規劃，實現即時信號燈調

17、度，擴大已有線路運行能力，創造社會經濟效益。數據作為新型勞動對象的作用不斷凸顯。隨著數字經濟快速發展，數據成為國家基礎性戰略資源和關鍵生產要素，作為新型勞動對象參與物質生產和價值創造過程。數據要素非競爭性、可復制性的特征，使其能夠突破傳統新質生產力研究報告從數字經濟視角解讀（2024 年）6 生產要素的稀缺性限制，消除要素傳統配置方式與需求錯位對經濟增長的制約，為價值創造提供了新的可能性。黨的十九屆四中全會將數據和土地、勞動力、資本、技術并列為五大生產要素之一，反映了隨著經濟活動數字化轉型加快，數據對提高生產效率的作用日益凸顯的客觀現實。據中國信通院數據，2 萬多家調研企業中，存儲數據的企業占

18、比由 2021 年的 49.6%提升至 2022 年的 79.2%，將數據用于提升企業生產經營效率成為越來越多企業的共同選擇。新材料、新能源等新型勞動對象不斷涌現。太陽能、風能、氫能、核能、地熱能等新能源，以及碳納米材料、仿生材料、光電子材料等新材料，能夠有效克服傳統能源和材料儲量不足、不可再生、對環境破壞嚴重的缺點，有助于實現節能減排，加快推動經濟發展方式的綠色低碳轉型。以新材料為例，超級鋼、電解鋁、低環境負荷型水泥、全氟離子膜、聚烯烴催化劑等新型勞動對象的創新突破，不斷拓展生產領域的邊界，促進了鋼鐵、有色金屬、建材、石化等產業發展。例如，第三代鋁鋰合金成功在國產大飛機上實現應用，第二代高溫

19、超導材料支撐世界首條 35 千伏公里級高溫超導電纜示范工程上網通電運行。工信部數據顯示，2023 年前三季度，我國新材料產業總產值超過5 萬億元，保持兩位數增長。截至 2023 年 10 月，我國新材料領域建立 7 個國家制造業創新中心，布局建設了 35 個新材料重點平臺，一批重大關鍵材料取得突破，涌現出高溫超導材料、鈣鈦礦太陽能電池材料等一批前沿技術，釋放出巨大生產效能。數據與傳統勞動對象相互融合構成新型勞動對象。傳統的勞動對新質生產力研究報告從數字經濟視角解讀（2024 年）7 象包括煤、石油等自然資源，還有鋼材、零部件等經過加工而得到的產品。數字技術不僅能夠豐富傳統勞動對象的范圍，還能大

20、幅提高傳統勞動對象的附加值，通過對生產、分配、流通、消費各環節全鏈賦能、系統增效，倍增傳統勞動對象的價值效用，以乘數效應實現全要素生產率的提升，持續拓展生產可能性邊界。以數字孿生技術為例，數字孿生技術是一種集成物理模型、傳感器數據、運行歷史等多源信息的虛擬系統，能夠實時反映對應物理實體的狀態、變化和行為。通過將物理世界與數字世界相結合，數字孿生技術為產品設計、生產、維護等各個環節提供數字化支持，在多個行業中具有廣泛的應用前景。在生產過程中，數字孿生模型可以實時反映生產線的運行狀態和產品質量，及時發現生產異常并進行處理，降低生產成本和廢品率。在設備維護方面，數字孿生技術可以通過收集設備的運行數據

21、，構建設備的虛擬模型，預測設備可能出現的故障和問題，幫助企業提前進行維護，避免設備在生產過程中出現停機情況，提高設備的利用率和穩定性。例如，汽車制造商利用數字孿生技術建立虛擬汽車模型，通過模擬汽車在不同條件下的性能，提前發現潛在問題，優化設計方案。汽車制造業的傳統勞動對象是汽車及其組裝零件，虛擬環境中進行的新車研發及生產過程的勞動對象轉變為數字孿生體。（二）數字經濟塑造新型勞動資料（二）數字經濟塑造新型勞動資料 勞動資料是劃分經濟時代的標志。馬克思指出“各種經濟時代的區別，不在于生產什么，而在于怎樣生產，用什么勞動資料生產”。勞動資料的性質和特征會隨著科學技術的發展而變化。工業經濟時代，新質生

22、產力研究報告從數字經濟視角解讀（2024 年）8 機器放大了勞動者體力，延伸了勞動者感官，極大增強了人類利用和改造自然的能力。數字經濟為發展新質生產力進一步提供了迭代更新的勞動資料。勞動資料從實體形態向虛擬形態延伸。勞動資料的數字化變革標志著生產方式的重大革新，深刻推動著生產力的進步與生產關系的發展。一方面，人工智能、工業互聯網、物聯網等數字技術成為基礎設施。工業經濟時代，依托于機器和廠房的生產過程往往在特定物理地點發生。5G、云計算、人工智能、物聯網、區塊鏈等新一代信息通信技術以及基于此類技術形成的各類數字平臺構成了數字經濟時代的基礎設施，服務于生產生活的方方面面。數字基礎設施像水、電、公路

23、一樣，成為人們生產生活的必備要素，為產業格局、經濟發展、社會生態發展提供了堅實保障。數字經濟時代，在實體基礎設施的基礎上，生產過程依托數字基礎設施和數字勞動資料，從物理空間向數字空間映射拓展。另一方面，數字化生產工具在生產過程中得到廣泛應用。以人工智能為代表的數字技術成為新一輪科技革命的主導技術，形成了以智能化系統為代表的新型勞動資料，智能傳感設備、工業機器人、云服務、工業互聯網等數字化勞動資料，在算力、算法上所展現出的高鏈接性、強滲透性、泛時空性，都是以往任何技術革命無可比擬的，直接作用于數據這一新型勞動對象，實現了與生產各環節的深度融合，推動生產要素快速流動和高效匹配。如果說工業革命拓展了

24、人類體力，通過大規模工廠化生產創造出海量物質財富，新一輪技術革命正在空前地增強人類腦力，帶來生產力又一次質的飛躍。例如，新質生產力研究報告從數字經濟視角解讀（2024 年）9 CPS 技術將控制不同生產模塊的智能機器相連接，構建一體化智能生產體系，在生產過程中可以同步收集、提取、傳輸數據，勞動者無須進入真實的工廠，直接在網絡空間解讀數據、優化算法，就能完成實時監測、模塊控制及路徑優化等工作，進而提高勞動生產率。隨著我國數字經濟的高速發展，勞動資料的數字化變革也在快速推進。工信部數據顯示，截至 2023 年底，我國工業企業關鍵工序數控化率、數字化研發設計工具普及率分別達到 62.9%和 80.1

25、%。勞動資料的作用范圍全方位深化拓展。數字經濟時代，僅有傳統勞動資料參與的勞動過程，往往無法滿足動態性、異質性的市場需求，需要傳統勞動資料與數字勞動資料的融合和協同作用。一方面，作用深度不斷加強。軟件、算法等數字勞動資料與機器、設備等傳統勞動資料融合，不斷深化勞動資料的作用深度。以人工智能技術為例，通用大模型是指具備處理多種不同類型任務的人工智能模型，這些模型通常是通過大規模的數據訓練而成，能夠在多個領域和應用中表現出良好的效能。人工智能技術與各類制造業傳感器、機器設備、行業知識融合形成的垂類大模型，能夠針對異質性產品和制造流程深度優化，更適用于企業級應用場景的專業性要求。如，ChatDD 新

26、一代對話式藥物研發助手、面向游戲行業的圖像內容生成式大模型等。根據 2023大模型落地應用案例集，目前近 65%的人工智能大模型是垂直大模型。另一方面，作用廣度持續擴大。數字勞動資料與傳統勞動資料的融合，不僅提升了傳統勞動資料的效率和智能化水平，還拓展了其作用廣度。以網約車為例，傳統巡游出租車基本是全天候行駛在道路上，新質生產力研究報告從數字經濟視角解讀（2024 年）10 空駛率近 50%，出租車服務的經濟效益、社會效益、環境效益、服務效率和社會滿意度等指標均處于較低水平。大數據和算法的參與，不僅讓私家車等參與生產過程，釋放和利用閑置社會車輛，更拓展了出租車、私家車、面包車等傳統勞動資料作用

27、的物理和市場空間范圍，綜合提升社會資源配置效率和生產力水平。勞動資料分布集中化與分散化并存。工業經濟時代，勞動資料隨著工業企業規模不斷擴大，越來越向大企業集中。數字經濟時代，勞動資料分布呈現集中化與分散化并存的發展態勢。一方面，核心數字勞動資料集中化分布。正如同工業大機器往往由企業所有，數字經濟時代，算法、芯片等核心勞動資料一般由數字平臺所有，勞動者通常不掌握關鍵勞動資料，僅依托其提供的平臺、開發環境進行生產和勞動。例如，算法是外賣平臺運營的核心勞動資料，平臺基于顧客訂單、配送員位置、預計送達時間等因素，自動分配訂單給合適的配送員，從而優化訂單分配、路線規劃，確保配送效率最大化，外賣騎手作為平

28、臺上的勞動者并不掌握算法這個核心勞動資料。另一方面，實體勞動資料呈分散化趨勢。數字經濟時代，企業可以利用數字技術，將分散在不同產業、不同地域和不同企業的生產設備等勞動資料連接起來，實現更大范圍、更大規模的勞動資料協同作業，進行原材料、零部件與組裝的協作生產。這種基于數字技術的網絡化協作生產在物理空間上相較工業經濟的生產模式更為分散，但企業通過數字技術對整個生產過程進行實時監控和協調管理，其協作程度反而更加深入。例如，工業互聯網使得不同地理位置的機器和設備等實體勞動資料通過標新質生產力研究報告從數字經濟視角解讀（2024 年）11 準化的通信協議和網絡技術相互連接，實現跨系統、跨廠區、跨地區的全

29、面互聯互通，共享數據和資源，構建起覆蓋全產業鏈、全價值鏈的全新制造和服務體系，實現生產和服務資源在更大范圍、更高效率、更加精準地優化配置。（三）數字經濟培育新型勞動者（三）數字經濟培育新型勞動者新型勞動者是新質生產力中最重要、最活躍的因素。在生產活動中，勞動者的技能、知識、經驗和創新能力等是生產力發展的重要驅動力。大幅提升勞動者數字技能。勞動者技能是生產力發展的重要組成，不同生產力水平在很大程度上體現為勞動者的整體素質、技能和其他相關因素的差異。第一次工業革命以蒸汽動力技術為引領，勞動者需要適應分散的機械化生產方式。第二次工業革命以電氣化技術為引領，勞動者需要適應電氣化流水線的生產方式。第三次

30、工業革命以信息化技術為引領，勞動者需要掌握一定的機械操作技能，適應大規模、標準化的生產方式。當前正在進行的第四次工業革命以數字技術為引領，大數據、云計算、人工智能等數字技術快速迭代，勞動者需要掌握操作數字設施設備等一系列數字技能，以適應數字化、網絡化、智能化的生產方式，生產過程推動勞動者向更高技能的復合型技術人才轉變。人力資源和社會保障部發布的中華人民共和國職業分類大典（2022年版）新增 158 個新職業，其中首次標注了 97 個數字職業，占職業總數的 6%。據世界經濟論壇預測，未來5 年全球企業預計創造約 6900萬個新的工作崗位，其中增長最快的工作類型絕大多數由人工智能和新質生產力研究報

31、告從數字經濟視角解讀（2024 年）12 數字化驅動。當前，我國現有數字勞動力數量型短缺、素質型短缺和結構型短缺問題突出。根據 產業數字人才研究與發展報告（2023），2023 年，我國數字化綜合人才總體缺口約在 2500 萬至 3000 萬，且面臨人才缺口持續擴大和供需不匹配的窘境。深刻改變勞動者工作方式。一方面，數字經濟的發展改變了組織結構形態與管理模式，工業時代的靜態、線型、邊界清晰的組織形態得以重構，企業邊界被不斷突破，網絡和平臺成為越來越重要的就業載體。平臺經濟、共享經濟、“眾包”“眾創”等數字經濟新模式新業態的快速發展，催生了自主創業、自由職業、兼職就業等靈活就業新模式，為勞動者創

32、造了更加廣闊的就業空間。另一方面，數字技術打破了勞動的時間和空間限制。勞動資料的數字化變革推動了勞動過程展開的空間條件發生改變，傳統工作借由遠程辦公、在線會議等手段得以在更多時空形態下展開，促進企業降本增效，更為不同群體提供了多元包容的勞動機會。同時，基于勞動空間的虛擬性和靈活性，數字經濟的勞動時間也呈現出相應的分散性特征，勞動者可以根據自身情況彈性安排勞動時間，勞動時間由傳統的強制性、連續性的聚合模式向自主化、碎片化的分散模式轉變。人力資源和社會保障部數據顯示，我國靈活就業從業人員規模已經超過 2 億人。2023 數字生態青年就業創業發展報告數據顯示，由微信公眾號、小程序、視頻號、微信支付、

33、企業微信等構成的數字生態 2022 年催生的就業收入機會超過 5000 萬個。不斷擴大勞動者形態范圍。工業經濟時代，機械的大規模使用使新質生產力研究報告從數字經濟視角解讀（2024 年）13 生產力克服了勞動者的體力限制，推動物質資料的生產過程與勞動過程部分分離。數字經濟時代，傳統機械和動力設備等勞動資料經過數字技術的改造和創新，生產工序自動化和體系化水平進一步提升，不僅替代了生產過程中勞動者的部分體力勞動，也替代了生產計劃、生產控制等部分腦力勞動，更深層次地解放了人類勞動，極大提高了生產效率。以工業機器人為代表的智能裝備在勞動過程中得到廣泛應用，并通過傳感器、自動規劃、內容理解等能力自動適應

34、和敏捷處理多種工業場景復雜的任務，促進生產的精細化、標準化、便捷化，也將人類逐漸從重復、枯燥的工作中解放出來，向復雜程度更高、創造性更強的勞動方向發展，極大拓展了勞動者的內涵和外延。例如，生產線上的自動化機器人可以執行重復性任務和繁重的工作，使生產過程更加高效和精準。人工智能對經濟增長的潛在大規模影響 報告指出，人工智能技術的使用可以促進勞動生產率的增長，并隨著時間的推移將全球 GDP 提高 7%。據國際機器人聯合會統計，我國工業機器人市場銷量已由 2015 年的 7.0 萬套增長至 2023 年的 31.6 萬套，年均復合增長率高達 20.7%，占 2023 年全球總銷量的 53.6%，連續

35、 11 年成為全球最大市場。制造業機器人密度從 2015 年每萬名員工 49 臺飆升至2022 年的 392 臺，約為全球平均水平的 2.6 倍，排名躍升至全球第 5位，僅次于韓國、新加坡、德國和日本。以“具身智能”為代表的通用人工智能與機器人融合技術已有少量應用試點。新質生產力研究報告從數字經濟視角解讀（2024 年）14 三、數字經濟塑造新質生產力三大動力（一）數字經濟推動技術創新方式變革（一）數字經濟推動技術創新方式變革科學技術是第一生產力，新質生產力的“新”源自技術創新突破，歷次技術革命都帶來社會生產力的大解放與生活水平的大躍升。數字經濟通過重構和優化技術創新方式，強化創新協同效應，提

36、升創新體系整體效能，推進技術創新向更大規模、更高效率、更強協同的新范式演進。1.數字經濟加速顛覆性技術涌現傳統創新模式高度依賴于科學家或工程師的個體經驗和知識儲備，顛覆性技術涌現緩慢。顛覆性技術涌現具有高度偶然性和不確定性，無法通過總結以往經驗找到固定規律加以創造。熊彼特在早期研究中特別強調了個人意志和企業家精神在創新過程中的重要作用；20世紀 70 年代，英國科學政策研究中心（SPRU）在薩福（SAPPHO）創新研究項目中發現，絕大部分創新研究都來自科學家、發明家或管理者個人。例如，蒸汽機的優化、白熾燈的研制來源于科學家對技術的深刻理解和大量的實驗驗證，既需要漫長的探索，也需要偶然的靈感。傳

37、統創新模式對個體的依賴意味著顛覆性技術的成功經驗通常無法復制，在速度和廣度上天然地受限于研發人員的思維方式、知識范圍和物理條件，使得顛覆性技術突破難以通過制度設計有效促進。數字經濟時代，基于數字技術的迅速反饋及可編輯性、可擴展性，顛覆性技術加速涌現。以人工智能為代表的數字技術是新一輪科技革命的主導技術，形成了智能傳感設備、工業機器人、智能化系統、云新質生產力研究報告從數字經濟視角解讀（2024 年）15 服務、工業互聯網等新型勞動資料，直接作用于數據這一新型勞動對象。由智能傳感設備、工業機器人收集和產生的數據可以通過智能化系統、云服務等平臺進行存儲、處理和分析，再經由工業互聯網等進行不同主體間

38、的聯通和共享。這些新型勞動資料能夠采集人類無法通過感知獲取的數據，并在極短時間內完成過去數星期、數年，甚至無法完成的海量數據計算，突破時間和空間的限制，匯聚超越個人生命周期的全球創新資源。企業等創新主體利用數字技術能夠快速抓取用戶真實需求，打通研發、生產、銷售和服務等產品全生命周期環節，以數據為驅動持續地調整和修正研發創新活動，使創新從偶發性或長周期轉為多次優化迭代，通過快速試錯實現技術創新與市場洞見相結合，驅動產品形態、功能和性能的優化創新，指數級提升顛覆性技術的涌現概率?？茖W研究經歷了經驗、理論、計算等科學范式，加速向大數據和“人類+AI”科學范式轉變。通過“大數據+大計算+大模型”，當前

39、正在形成人工智能驅動的科學研究（AI for Science，AI4S）新范式，有助于加快科學發現速度、推動多領域應用實踐，提高科學研究的速度和準確性，擴大科學研究領域和學科方法?？茖W家逐漸借助 AI 技術進行大規?？茖W計算，自動化實驗室、無人實驗室、機器人科學家等增多。例如，DeepMind 推出的 AlphaFold2 解決了蛋白結構解析高復雜度問題，為突破新藥研發中的難題做出貢獻。又如，華為盤古醫藥大模型加快醫藥研發效率（見專欄 1）。新質生產力研究報告從數字經濟視角解讀（2024 年）16 專欄 1 大模型顯著提升藥物研發效率 華為盤古大模型通過對 17 億個藥物分子化學結構的預訓練，

40、將預測新藥藥性的準確率較傳統方法提高了 20%。在華為盤古大模型輔助下，西安交通大學第一附屬醫院超級抗菌藥（Drug X）的研發進入臨床階段，其研發周期從數年縮短至數月，研發成本降低70%以上，打破了醫藥界的雙十定律（新藥研制需 10 年時間、10 億美元成本），幫助解決超級耐藥菌進化速度快，新類別、新靶點抗生素難以及時匹配的問題。英矽智能基于數據+AI 驅動的藥物分子結構快速設計與篩選，大幅提升研發效率。通過構建基因組學、蛋白質組學、臨床數據等數據集訓練算法模型，并基于 AI 模型自主生成新的藥物分子結構，通過算法推演對海量方案進行篩選，新藥研發效率提升 10 倍。2.數字經濟強化創新協同效

41、應數字經濟時代，創新合作的邊際成本不斷下降，線性創新范式轉向非線性創新。通過數字化技術，人才、資本、知識等創新要素集成、分發、流動的邊際成本迅速降低。不同市場主體之間的合作障礙減少，從基礎研究到技術研發，再到產業化應用的技術驅動的線性創新范式，轉為技術與市場同時交互作用，形成新的創新資源組織模式，走向各種主體之間交流互動的非線性范式。例如，制藥巨頭輝瑞在新冠肺炎疫情時期，開發了“輝瑞全球供應-數字化運營中心項目”進行技術和數據共享，實現輝瑞與其全球各地研發、供應商及德國生物新技術公司（BioNTech）并行研發，優化了傳統線性研發路線，極大縮減了研新質生產力研究報告從數字經濟視角解讀（2024

42、 年）17 究周期。海爾卡奧斯 COSMOPlat 工業互聯網平臺跨地區、跨領域集聚 400 余個研發人員，吸引 8000 余家企業入駐，打造了通過數據進行在線交互、分享的一站式高效創新模式。隨著互聯網的廣泛普及，無數個體將分布式的價值創造活動聚集到網絡空間，封閉式創新轉向開放式創新。大量的開放式創新平臺、開源社區、開放實驗室等衍生而出，“眾創”“眾包”層出不窮。一是大量的垂直行業積極采取開放創新模式，吸納不同技能、不同場景的技術供給方。例如，GE 公司面向全球征集航空發動機懸掛件設計方案，三周內收到近 700 項設計方案，來自印尼的設計師在保證強度的同時，使懸掛件重量減輕了 84%。又如，百

43、度 Apollo 自動駕駛生態、特斯拉能源生態系統等，使整個產業創新生態更加活躍。大企業、中小微企業及個人交叉合作，加快了產業創新速度和廣度，逐步將基于產業鏈的中心化、層級式、規?；姆止づc集聚模式，轉變為基于網絡的分布式、協同化、定制化的資源共享與生產服務協同模式（見專欄 2）。二是用戶從消費者向創新參與者身份轉變。例如，海爾推出“眾創匯”定制平臺，通過專屬、模塊、眾創三種定制模式，讓用戶從產品購買者變身為設計者，每年可匯聚用戶有效創意過萬，建立起用戶、設計師、全球資源零距離交互設計的全新模式。專欄 2 自動駕駛領域開放式創新 百度在 2017 年正式推出了 Apollo 計劃，打造包括高精

44、度地圖、定位與感知、規劃與控制、仿真測試開放數據等在內的自動駕駛創新生態系統。新質生產力研究報告從數字經濟視角解讀（2024 年）18 Apollo 平臺吸引了來自全球范圍內的上百家合作伙伴，涵蓋了汽車制造商、技術公司、研究機構等多個領域。這些合作伙伴共同構建了一個龐大的多樣化生態系統，為自動駕駛技術的研發、測試和應用提供了豐富的資源和支持，幫助百度整合全球各界合作伙伴的創新成果，強化其在人工智能、大數據、云計算等領域技術優勢。3.數字經濟提升創新整體效能傳統技術創新從基礎研究到實驗驗證、產品研發往往呈現過程復雜、周期長、費用高、風險大的特點，對于中小企業和初創企業而言，投資門檻較高。數字經濟

45、帶來創新方式變革，大幅縮減了新技術、新產品從研發到量產的周期，降低技術創新成本，提升技術創新收益，吸引更多私營部門參與創新。一方面，顯著降低技術創新成本。數字技術大大減少了研發過程中反復試驗、調整所需的勞動時間、場地空間和材料消耗。例如，模擬仿真、數字孿生等技術將物理的生產過程轉化為數字化的參數，高效、高精度地對大量的參數組合進行測試和修改直至最優；3D 打印技術能夠幫助設計師定制化地打造樣品模型進行檢驗驗證。另一方面，大幅提升技術突破概率和收益規模。企業利用大數據、云計算等技術作用于動態的生產數據和市場信息，能夠快速識別市場需求，預測技術趨勢并及時調整創新方案，減少研發過程中的盲目性和不確定

46、性，降低創新投資風險。同時，數字經濟進一步強化創新的先發者優勢，帶來更高的潛在市場空間和商業價值。數字技術能夠廣泛賦能各行各業并觸及全球市場，早期進入市場的創新主體往往可以快速建立龐大的用戶基礎和品牌認知，率先占據市場份新質生產力研究報告從數字經濟視角解讀（2024 年）19 額，大幅提高后來者競爭門檻。此外，數字經濟的創新迭代效益呈現“復利”式增長。數字技術創新與數據資源的應用具有相互促進、循環迭代的乘數作用。數字技術大幅提高數據的采集、處理和分析效率，同時收集和產生的更多數據可以用于模型訓練、技術升級，每一次創新突破都伴隨著更大的經濟效益。（二）數字經濟推動生產要素配置優化（二）數字經濟推

47、動生產要素配置優化 生產要素構成是一個動態發展的歷史范疇，隨著社會生產力的發展，生產要素的內涵和外延也在不斷變化。企業通過優化生產要素配置，以有限的資源實現利潤最大化。數字經濟時代，數據成為新的生產要素，生產要素相互替代能力得到提升，企業在配置生產資源時擁有更多的決策變量、可行方案和更靈活的調整能力。1.數字經濟提高生產要素有效產能 將數據作為生產要素是我國的重大理論創新。數據要素打破了勞動力、資本、土地等傳統生產要素競爭性和邊際效應遞減的基本限制，可以在傳統要素的基礎上，為企業擴展生產可能性邊界，開辟新的成長空間和成長路徑。通過投入數據要素提升總產能。數據投入與生產產量之間呈正相關關系，在傳

48、統生產要素投入不變的情況下，再投入數據要素能夠擴大企業的生產可能性外延。一方面，數據要素為企業開辟了新的生產領域。企業可以生產數字化產品，包括軟件及應用程序、虛擬商品及服務、數字內容和媒體等，以及具有數字相關功能的產品，包括智能家居設備、可穿戴設備、增強現實和虛擬現實產品等。另一方面，數新質生產力研究報告從數字經濟視角解讀（2024 年）20 據要素賦能企業根據傳統生產要素的異質性特點優化分工。勞動要素方面，數據要素可以幫助企業優化人崗匹配。企業基于學歷、工齡等簡單指標分配同質性的工作給異質性的勞動個體，往往無法有效發揮個體優勢，更多的生產、銷售、人力資源數據可以幫助企業細化工作內容，根據員工

49、的能力和特點分配更加匹配的工作，提高單位工作時間的產能。資本要素方面，數據要素可以用于有針對性地制定設備維護方案。傳統的設備維護往往采用定期且廣泛覆蓋的方式進行，難以保障各產線設備實時處于最優運行狀態，而設備的溫度、噪聲、振動頻率等參數數據可以幫助企業更精準地判斷具體設備的運行狀況，預先維護需要檢修的設備，降低停產風險，提升單位資本投入的產能。來源：中國信息通信研究院 圖 2 數據要素擴展生產可能性邊界 通過投入數據要素實現更高邊際收益。數據要素投入產出模式在一定范圍內不遵循傳統要素的邊際收益遞減規律，投入更多的數據要素可以帶動企業生產可能性邊界加速擴展。一是數據要素具有非稀缺新質生產力研究報

50、告從數字經濟視角解讀（2024 年）21 性特點。數據可以由多個過程同時使用或跨時空使用，其價值并不會隨著使用量的增加而減少，也不會由于一條生產線的使用而阻斷其他生產線的應用，因此不適用傳統生產要素邊際產出降低的規律。二是數據要素具有規模經濟。企業的生產管理決策更多集中于前期是否進行一次性投入，包括設立用于數據獲取、存儲、處理的基礎設施以及培訓相應的技術人員。一旦企業具備了將數據要素應用于生產的基礎，數據要素投入的邊際成本極低，企業在下一步生產中不再受到預算約束的限制，有能力持續投入更多數據要素。三是數據要素呈現正向網絡效應。企業增加數據要素投入時，使用中的數據要素價值會進一步增加。在更大的數

51、據集基礎上訓練算法，能夠提升智能系統的模型適配能力和預測精準程度；在更多數據源基礎上，通過整合分析互補的數據集，企業也可以發現新的模式和洞察來優化生產配置，從而提升數據要素的邊際收益。2.數字經濟加強生產要素可替代性工業經濟時代，勞動力、資本和土地等生產要素的投入組合受限于特定的配比。數字經濟時代，要素之間的可替代性大大提高，企業的等產量曲線從完全互補形態向完全替代形態方向移動，這意味著企業可以采取更低成本的要素組合方案來滿足相同的生產需求，也可以在相同成本約束下進一步優化要素組合方案，實現更高產量。要素可替代性增加，企業實現同等產量所需的成本降低。傳統生產方式中，不同要素之間的可替代性較低，

52、制造業中大量的產品組裝、檢測和包裝只能由人力完成，而復雜的計算和模擬、高精度的制造只新質生產力研究報告從數字經濟視角解讀（2024 年）22 能由機器設備在“黑箱”中完成。數字經濟時代，生產要素的可替代性大大提高。工業機器人、自動化軟件等設施設備在制造流程中可以實現物料運輸自動化，將員工從重復性和危險性的運輸工作中解放出來；借助云計算、人工智能等技術，機器復雜計算的“黑箱”被打開，勞動者可以通過自然語言實時操作和調整設備運行。從企業最優化問題來看，生產要素之間完全不可替代時，列昂惕夫生產函數（即完全互補生產函數）描述了生產要素需要以固定的比例投入，當一種生產要素的數量不能變動時，其他生產要素的

53、數量再多，也不能增加產量。與之相對的，完全替代生產函數中，生產要素之間可以相互完全替代，企業可以選擇價格較低的要素，以最低成本完成生產。通常情形下，生產函數形式介于二者之間，要素之間可替代性提高時，生產函數形式向完全替代函數靠攏，企業在給定產量要求下可以選擇更多較低價格的要素來替代高價格要素，生產成本向全部使用低價格要素的理論最低成本靠攏（見圖 3）。例如，數字經濟時代，較低價格的數據要素一定程度上可以替代較高價格的土地要素，商品交易越多可以從線下移至線上進行，企業面臨的成本就越低。新質生產力研究報告從數字經濟視角解讀（2024 年）23 來源：中國信息通信研究院 圖 3 要素可替代性增加實現

54、同等產量所需成本降低 要素配置更靈活，企業可以在同等預算約束下實現更多生產。在有限成本內，企業基于給定要素價格可以進行的要素配置組合有限（見圖 4 陰影部分），根據生產方式中要素可替代性的不同，企業能夠實現的最大產量也不同。投入要素之間不具有可替代性時，企業可以實現的最大生產將受到固定配比的生產規則約束，如每生產一匹布固定需兩個工人操作一臺機器。數字經濟時代，要素間的可替代性增強，企業也可以將工人和設備更靈活地組成更高效的團隊。例如，生產一匹布也可以由一個工人通過數控系統操作一臺機器實現。在同樣的成本投入下，企業可以配置的要素組合大大豐富，可以基于不同要素的價格、效率、適配程度等因素靈活調整要

55、素配置，通過投入更多更高效的要素來實現產量的增長。新質生產力研究報告從數字經濟視角解讀（2024 年）24 來源：中國信息通信研究院 圖 4 要素可替代性增加同等成本下可實現產量增加 3.數字經濟減少生產要素配置摩擦 生產要素配置改變時，企業將面臨一定程度的內部和外部摩擦，要素市場的信息不對稱也影響著企業決策。數字經濟時代，企業生產靈活性增強，市場信息透明度提高，生產要素配置摩擦大大降低。在市場機制更充分的作用下，要素資源得到更有效地配置和利用。數字經濟降低企業要素配置調整成本。數字經濟時代，數據要素和數字技術推動生產流程和人員培訓向數字化、智能化轉變，能夠基于生產過程狀態和不斷變化的市場環境

56、，使用最優化算法幫助企業靈活調整生產方案，實現高效的生產線調度。資本要素方面，降低產線適配成本和不可預見成本。大數據、云服務、數字孿生等技術可以整合生產各環節數據，幫助企業智能規劃全生產線適配的要素投入，大大降低生產各環節間的管理成本。同時，企業能夠預先進行高精度的多方案模擬，對調整的影響和風險做出評估，降低計劃反復修改產生新質生產力研究報告從數字經濟視角解讀（2024 年）25 的成本。例如，寶馬汽車基于英偉達 Omniverse 平臺開發了“數字孿生”版本的汽車工廠，實時反映并模擬物理世界變化，物流和生產規劃人員能夠通過虛擬方式聯機解決工廠更新問題，工廠設計、建造和測試也可以通過在虛擬世界

57、中預先優化來降低風險確保成功。勞動要素方面，降低員工培訓成本。生成式人工智能等數字技術的應用可以簡化員工操作流程，降低員工在不同任務之間切換面臨的技術門檻和培訓成本。例如，德國舍弗勒與西門子合作制定車間數字化解決方案，開發了人工智能助手“西門子 Industrial Copilot”，可以基于設備操作人員簡單的口語指令創建復雜的生產流程編程代碼，顯著簡化設備操作人員的工作。數字經濟減少要素市場信息不對稱。勞動力市場的搜索和匹配，商品市場上下游企業的部件適配和價格磋商等問題，往往導致要素難以在市場機制下實現最優配置。一般均衡狀態下，要素價格由市場出清決定，在供需雙方不能完全獲知市場信息時，市場出

58、清存在摩擦，成交價格下資源并未實現最佳利用，造成無謂損失。數字經濟時代，數據共享、流通、應用步伐加快，平臺經濟、工業互聯網、數據空間等應用能夠實時捕捉和整合海量市場數據，為參與者提供前所未有的信息透明度，顯著提升市場效率。勞動力市場中，在線招聘平臺使用智能推薦算法精確匹配雇主和求職者，大大降低雙方搜尋成本。資本要素市場中，上下游企業數據的流通共享提高了供應鏈合作效率。例如，歐盟 Catena-X 汽車行業數據空間引入產品數據護照并構建開放的供應商網絡，使得汽車價值鏈中的參與者可以使用統一的數據和信新質生產力研究報告從數字經濟視角解讀（2024 年）26 息流標準實現透明的數據交換，優化產品匹配

59、和交付流程，顯著降低交易摩擦。（三）數字經濟推動產業深度轉型升級（三）數字經濟推動產業深度轉型升級在新一輪產業科技革命中，數字技術和數據要素與經濟社會各領域、全過程深度融合，成為推動生產力發展的核心力量。數字經濟通過賦能勞動者和勞動資料，推動建設現代化產業體系，打造新的經濟增長點，一方面加快傳統產業高端化、智能化、綠色化轉型升級，另一方面培育壯大新興產業和未來產業，加快新質生產力的發展。1.數字經濟加快傳統產業轉型升級當前，我國經濟已經由高速增長階段轉向高質量發展階段，產業發展方式由傳統的規模擴張向質量提升轉變。傳統產業通過數字化轉型能夠加快實現降本增效、產品優化和節能減排，從而在激烈的市場競

60、爭中占據有利地位，向全球價值鏈中高端攀升。數字經濟加快傳統產業向高端化發展。工業經濟產業鏈各環節的價值往往呈現為“微笑曲線”，即附加值更多體現在上游的研發設計環節和最靠近用戶的產品營銷服務環節，而處于中間的產品制造環節附加值相對較低。成本方面，制造環節通常需要較高的前期物力人力投入，會攤薄后期利潤；營收方面，生產線建成后企業常常要按照既定的技術和流程進行生產，打造差異化產品的能力有限，市場議價能力不足。數字經濟時代，大數據、云計算、數字孿生等技術能夠在生產線鋪設之前幫助企業精準分析最優化的廠房設計方案，最大限度降低前期投入成本；自動化、仿真建模等技術大幅提升企業柔性生產能新質生產力研究報告從數

61、字經濟視角解讀（2024 年）27 力，數字技術與生產管理和復雜工藝結合，使得企業能夠以更低的成本快速響應市場需求變化，調整產品結構和設計，及時推出更高附加值的創新產品。同時，計算機輔助設計、工業互聯網、人工智能等數字技術推動“制造+研發”一體化、“產品+服務”融合化發展，促進制造企業向研發、服務等價值鏈更高環節延伸。這些機制正逐步改變制造環節“利潤低、價值低、可替代性強、對競爭優勢影響小”等傳統規律，推動價值鏈形態由“微笑曲線”向“沉默曲線”轉變。來源：中國信息通信研究院 圖 5 數字化推動價值曲線從“微笑”走向“沉默”數字經濟加快傳統產業向智能化發展。數字技術作用于數據要素，通過賦能生產決

62、策、流程管理，幫助企業更好滿足和創造市場需求，提高生產效率，實現產業優化升級。大數據分析、云計算、機器學習和人工智能等數字技術可以用于分析和處理生產數據，幫助企業進行智能決策、預測和優化。傳統的決策依賴管理者的專業知識和經驗積累，而智能決策基于更強大的計算能力和海量的歷史數據，能夠顯著新質生產力研究報告從數字經濟視角解讀（2024 年）28 提高決策效率和準確性。同時，數字化設備在工業軟件的串聯集成下，可以形成具備自感知、自分析、自決策和自執行的新型制造系統，能夠實時、精準、靈活地對制造過程進行調整，更敏捷地響應外部環境變化。數字經濟加快傳統產業向綠色化轉型升級。數字技術通過賦能能源管理系統，

63、能夠幫助產業識別碳排放問題，制定綠色清潔能源轉型計劃，有效降低浪費和污染，加快實現“雙碳”目標。制造業企業應用智能傳感、數字孿生等技術，可以全流程追蹤、分析、核算生產經營中的碳排放情況，實現企業在生產、管理、服務等方面能源利用最大化、環境影響最小化，更有效地實現節能降碳。能源生產、存儲和運輸企業應用數字技術智慧升級，構建多元協同、多能互補的新型電力系統，能夠顯著提升電力系統的靈活性、穩定性，推進能源結構整體向綠色化升級。數字經濟催生多領域融通、多主體協同的創新生態。隨著產業數字化不斷深入發展，工程平臺、開源數據庫、算力服務等技術底座不斷夯實，新范式下的創新活動呈現網絡化、生態化特征。數字技術打

64、破農業、制造業和服務業的傳統產業邊界和地理空間限制，匯聚整合各產業海量數據，為創新主體跨界合作、平臺化融通提供基礎。例如，智慧農業生態場景中，智能設備制造業、技術咨詢服務業與農業深度融通，物聯網、云計算、人工智能等現代信息技術，天空地一體化收集分析光照、溫度、土壤濕度等農業數據，實現具有信息感知、定量決策、智能控制能力的全新農業生產方式。新質生產力研究報告從數字經濟視角解讀（2024 年）29 2.數字經濟推動新興產業和未來產業培育壯大戰略性新興產業和未來產業是發展新質生產力的重要抓手，是國家競爭力和產業發展新方向的重要體現，對經濟結構調整和產業升級起到關鍵的引領帶動作用。數字經濟通過賦能重點

65、領域識別和重大技術突破，加速新興領域發展壯大，以數據驅動新業態、新模式、新產業的孵化培育，打造現代化產業體系新支柱。數字經濟促進戰略性新興產業融合發展。新一代信息技術、新能源、新材料、高端裝備等戰略性新興產業具有知識技術密集、成長潛力大、正外部性顯著等特點，推動戰略性新興產業融合集群發展是構建新發展格局的重要基礎。隨著數字技術和數據要素的深度應用，戰略性新興產業與傳統產業交叉、滲透、融合加快。從供給側來看，數據空間、工業互聯網等數字平臺的應用加強了產業鏈上下游企業需求對接、分析決策能力，同時集合企業、科研機構和政府部門等創新力量，加快共性技術研發，充分發揮數據要素的鏈接作用。例如，智能制造網絡

66、融合傳統制造技術和新一代信息通信技術，覆蓋設備、產線、車間、工廠、供應鏈、產品以及服務等流程，革新傳統的管理、生產和商業模式。從需求側來看，消費者對智能化、個性化產品的需求日益增長，牽引新興產業加快融合創新，獲取新的市場空間。例如，智能家居、智慧醫療等領域需求拉動了服務機器人的創新研發，同時帶動上游芯片、傳感器、伺服電機等產業的融合發展和數字化升級。數字經濟賦能未來產業前瞻布局。元宇宙、人形機器人、腦機接口、通用人工智能等未來產業是打造新增長引擎的關鍵領域，也是把新質生產力研究報告從數字經濟視角解讀（2024 年）30 握未來發展主動權的關鍵所在。數字經濟通過加快顛覆性技術識別和突破，預判未來

67、需求和技術趨勢，豐富科技產業金融協同創新機制等方式，推動開辟未來產業新賽道。例如，海量數據要素應用于生成式人工智能的機器學習和模型訓練，使生成式人工智能技術不斷突破，從文字創作到圖像、音頻、視頻生成，應用范圍不斷拓展，市場規模迅速擴大。再如，越來越精準的數據處理和分析能力與醫療、教育娛樂等海量應用場景相結合，使得腦機接口的技術路線在創新探索當中逐漸清晰。四、以數字經濟支撐新質生產力加快發展（一）數字經濟支撐新質生產力取得顯著成效（一）數字經濟支撐新質生產力取得顯著成效新質生產力的形成是新技術持續涌現、數據等生產要素優化配置、產業轉型升級提質增效等多方面因素共同作用的結果，其發展核心標志是全要素

68、生產率的大幅提升。全要素生產率是用來衡量生產效率的指標。全要素生產率的增長是產出增長率超過要素投入增長率的部分，表示由于技術進步、配置效率、規模經濟、范圍經濟等帶來的產出增長部分。在計算上，全要素生產率的增長率是除去勞動力、資本、土地等要素貢獻之后的“余值”?？偟膩砜?，新形勢、新背景下，我國新質生產力發展已經取得了顯著成效，全要素生產率水平持續提升。據荷蘭格羅寧根增長與發展中心數據，按購買力平價計算，我國全要素生產率已由 2002 年的 0.36（美國=1，下同）提升至 2023 年的 0.44，增長 20.2%，增長幅度位居全球前列，遠高于德國（-10.7%）、日本（-12.8%）等發達國家

69、。其新質生產力研究報告從數字經濟視角解讀（2024 年）31 中，數字經濟對全要素生產率的貢獻不斷提升。從 2012 年的 33.2%提升至 2023 年的 52.7%，提高了 19.5 個百分點。但也應該看到，我國全要素生產率水平仍不高，新質生產力發展空間依然較大。從絕對量來看，2023 年我國全要素生產率僅達到美國的 44%、德國的 47%、日本的 67%。來源：中國信息通信研究院 圖 6 數字經濟與非數字經濟對全要素生產率（TFP）貢獻（二）強化數字經濟對新質生產力支撐作用（二）強化數字經濟對新質生產力支撐作用數字經濟作為科技革命和產業變革的前沿陣地，本質上代表著先進生產力，是支撐新質生

70、產力蓬勃發展的重要力量。面向“十四五”攻堅期，要充分釋放數字經濟對發展新質生產力的關鍵支撐作用，加快推動數字經濟高質量發展。1.以數字技術產業創新發展，推動新質生產力動力變革核心技術是國之重器，是要不來、買不來、討不來的。只有把核新質生產力研究報告從數字經濟視角解讀（2024 年）32 心技術牢牢掌握在自己手中，才能真正掌握競爭和發展的主動權。要在技術、產業、政策上共同發力，打造自主創新、安全可靠的產業體系，全面夯實數字經濟基礎產業支撐能力。一是推進核心技術自主創新。短板領域增強自主供給能力。持續推動通用基礎技術創新，開展集成電路突破行動，實施基礎軟件持續提升計劃，組織關鍵材料器件攻關計劃，盡

71、快具備對芯片、操作系統、服務器、工業控制軟件等“卡脖子”技術和產品的自主供給或替代能力。優勢領域快馬加鞭、形成主導。以 IPv6 規模部署為起點、以 5G為核心、以光器件和光芯片為突破口，在新一代移動通信、數據通信、光通信等領域的重要環節上擁有技術標準和產業發展的國際主導權、話語權。前沿領域超前布局、“換道超車”。開展未來網絡、量子通信、先進計算、衛星互聯網等新技術研發，完成一批有國際影響力的標準。積極推動大模型開發部署工具鏈創新，降低訓推開發使用門檻。強化工業互聯網、物聯網、車聯網等融合領域關鍵基礎技術創新突破，推進行業應用并在優勢行業形成創新引領能力。二是健全技術創新支撐體系。強化基礎研究

72、支撐。充分發揮新型舉國體制優勢，強化戰略科技力量骨干引領作用，加快實施一批國家科技重大項目。進一步加強基礎研究的前瞻部署，推動不同領域創新要素有效對接，創新政府管理方式，引導技術能力突出的創新型領軍企業加強基礎研究。提升產業創新支撐能力。統籌基礎研究、應用研究、技術開發，支持多技術路線并行推進，實現重點領域整體突破。建立試錯容錯機制，大力營造鼓勵創新、寬容失敗、敢闖敢試的創新新質生產力研究報告從數字經濟視角解讀（2024 年）33 文化與發展環境。面向關鍵核心技術領域，建設集快速審查、快速確權、快速維權為一體的知識產權保護制度，切實加大知識產權侵權的懲罰力度，為產業協同創新提供強有力的制度保障

73、。三是強化企業創新主體地位。推動各類創新要素向企業集聚，支持龍頭企業聯合高校和科研院所組建產學研用聯合體，推動體制機制創新，開展核心技術研發攻關。在通信設備、智能終端等領域培育一批具有產業鏈控制力的生態主導型企業。支持平臺企業在促進創新、增加就業、國際競爭中大顯身手。大力發展有專長、能生產關鍵設備和材料的“專精特新”中小企業，使“專精特新”企業快速發展起來成為數字經濟核心競爭力。促進人工智能、電子元器件、工業機器人、智能網聯汽車等數字經濟核心產業集群化發展，打造具有國際競爭力的數字產業集群。2.以數據要素價值充分釋放，推動新質生產力要素變革數據是繼土地、勞動力、資本、技術之后最活躍的關鍵生產要

74、素，也是發展數字經濟的重要基礎資源。數據的價值如同工業時代的石油，通過對數據的采集、存儲、處理、分析，充分挖掘數據蘊藏價值，有效釋放數據紅利，將數據資源大國的靜態優勢轉化為數據開放共享和開發利用的動態優勢，為數字經濟的持續增長和健康發展提供有力支持。一是推動數據資源開放共享。制定公共數據開發利用指導意見，確立數據開放共享原則、重點領域和實施步驟，推動公共數據資源適新質生產力研究報告從數字經濟視角解讀（2024 年）34 度、合理地跨部門按需共享和向社會開放。建立健全國家關鍵數據資源目錄體系和國家數據資源管理體制機制，構建國家數據資源體系，大力推進國家基礎數據資源和信息系統跨部門、跨區域共享，推

75、進公共機構數據資源的統一匯聚、集中開放，優先推動民生保障服務相關領域的政府數據向社會開放。二是引導數據健康有序流通。研究制定數據交易流通的一般規則，逐步完善個人信息保護、數據安全、知識產權保護等制度，建立行業自律和監督機制。推動數據驅動的新型能力體系建設，通過平臺實現數據資源的按需流動，以數據流引領技術流、物質流、資金流、人才流，優化資源配置，促進全要素生產率提升，推動技術加速迭代和產業整體升級，支撐跨區域的產業轉移、公共服務和社會治理。三是促進數據資源高效利用。充分發揮數據的基礎資源作用和創新引擎作用，著力提升基于數據運用的要素配置能力，變革要素投入結構，推動經濟發展加快向更多依靠數據、信息

76、等新型生產要素的增長模式轉變。加快推動以數據為核心的云計算、大數據、人工智能等新一代網絡信息技術研發和應用推廣，鼓勵創造創新創業，加速重構行業發展理念、業務模式、生產體系、商業邏輯，大量催生新產品、新業態、新模式，培育戰略性新興產業，提升產業鏈水平，為經濟發展打造新動能、開辟新道路、拓展新邊界。3.以現代化產業體系建設，推動新質生產力載體變革產業是生產力發揮作用的重要領域，堅持傳統產業、戰略性新興產業與未來產業并重，存量變革與增量發展并舉，是實現生產力躍遷、新質生產力研究報告從數字經濟視角解讀（2024 年）35 培育壯大新質生產力、塑造競爭新優勢的重要基礎和核心。一是加快改造提升傳統產業。推

77、動工業企業“智改數轉網聯”，引導制造企業加快工業網絡和裝備的數字化升級，深化研發設計、生產制造、經營管理、市場服務等環節的數字化應用，分類、分業、分階段體系化推動數字技術與工業深度融合，實現全域、全鏈、全環節數字化發展。提供中小企業轉型保障，研究制定稅收、貸款等普惠性政策，深化融合應用，推廣場景示范，構建大中小企業融通發展格局。完善構建應用推廣型公共服務載體，強化“診斷咨詢-方案設計-產品選型-成效評價”綜合服務能力，推動公共服務載體間資源互補、業務協同，打造全國一盤棋。二是培育新興產業和未來產業。培育壯大新興產業，用好國內大市場和豐富應用場景，發展新能源、新材料、智能網聯汽車、高端裝備、生物

78、醫藥及高端醫療裝備、安全應急裝備等新興產業，推進北斗在通信領域、大眾消費領域規模應用，積極培育生物制造、商業航天、低空經濟等新的增長點。前瞻布局未來產業，推動人工智能、人形機器人、元宇宙、下一代互聯網、6G、量子信息、深?？仗扉_發等前沿技術研發和應用推廣，構筑未來發展新優勢。三是提升產業鏈供應鏈韌性和安全水平。全面實施重點產業鏈高質量發展行動，統籌補短板、鍛長板、強基礎，深入實施重大技術裝備攻關工程和產業基礎再造工程，以市場為牽引，實現核心零部件、基礎材料和裝備的進口替代，促進上下游供需對接、協同發展，增強新質生產力研究報告從數字經濟視角解讀（2024 年）36 產業鏈供應鏈韌性和競爭力。建立

79、產業鏈供應鏈韌性評估和風險監測工作機制，面向 5G、集成電路、新能源汽車等關鍵領域開展韌性評估，梳理形成產業鏈風險清單。依托數字工信平臺，強化監測預警等信息技術手段建設。4.以生產關系適應性優化，推動新質生產力制度變革習近平總書記強調，發展新質生產力，必須進一步全面深化改革，形成與之相適應的新型生產關系，讓各類先進優質生產要素向發展新質生產力順暢流動。一是加快建設全國統一大市場。充分發揮市場配置資源的決定性作用，加快建設高效規范、公平競爭、充分開放的全國統一大市場，打破地方保護和市場分割，打通制約經濟循環的關鍵堵點，促進商品要素資源在更大區域范圍內暢通流動，全面推動我國市場由大到強轉變。改革經

80、營主體市場準入制度，健全簡約高效、公正透明、寬進嚴管的行業準營規則，降低制度性交易成本。持續推進深化要素市場化改革，進一步健全要素參與收入分配機制，著力推動資本、土地、技術、人才、數據等要素自主有序流動，高效公平配置。二是完善實體經濟和數字經濟融合體制機制。加快數字經濟相關法律政策和標準體系建設，不斷完善數據開放共享、數據交易、知識產權保護、隱私保護、安全保障等相關法律法規，綜合平衡治理需要和新質生產力發展實際，有針對性地健全相關管理規章，加快傳統產業數字化轉型過程中相關共性標準、關鍵技術標準的制定和推廣。充新質生產力研究報告從數字經濟視角解讀（2024 年）37 分利用數字技術提升治理效能。強化互聯網、大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等數字技術在治理中的應用，不斷增強態勢感知、科學決策、威脅識別、風險防范等能力，降低治理成本，提高治理效率。不斷完善政府、企業、行業協會、公眾等多元主體共同參與的治理機制，充分發揮數字企業在數據、