数字经济驱动下新质生产力的培育路径与发展模式研究

一、引言

当前数字经济发展蓬勃兴起，随着 5G、大数据、人工智能等新技术的行业和领域应用的日益广泛，2024年我国数字经济规模将达到50 万亿元以上，GDP 占比超过 40% 。新质生产力是未来发展大势，是突破传统发展路径、实现高质量发展的根本力量。应对竞争、转变压力，以数据要素和科技创新为内核的数字经济是培育新型高质量生产力的现实诉求，与新质生产力的高效匹配是时势要求。对数字经济驱动路径及模式的研究，理论上有助于丰富数字经济驱动路径及驱动模式的研究内容；实践上，为产业升级、突破区域发展瓶颈、实现经济高质量发展、增强我国在全球化市场中核心竞争力，指明数字经济驱动新型质量生产力培育的路径模式，探索数字经济驱动新型质量生产力的培育路径，形成培育模式，提出发展困境及对策，为双方发展的协同性提供系统参考。

二、相关概念界定

（1）数字经济的内涵与特征

数字经济是以数据资源为要素，以数字技术为驱动，以数字基础设施为载体，源于数字技术与实体经济融合而带来的生产生活方式和治理方式变革，以数据为驱动的数据经济，以数字技术在工业各领域的技术渗透与广泛渗透，以平台生态为载体基于数字平台多方协同的产业生态经济，以电子商务、数字制造、智能交通、在线服务等为主要形态。

（2）新质生产力的概念与构成要素

以高技术含量和高生产能力、高质量水平为标志的以技术创新为手段的新质生产力，是一种新的生产力发展形态。它打破传统的增长方式的制约和局限，是发展的方向和引领。其构成内容是人工智能、生物技术、其他前沿技术等高技术新质，是一个新的生产力模式；效率化的配置要素，是生产要素得到精准匹配和有效应用；新质生产力是全新的生产关系，包括新的组织方式、协作关系、新机制等，为生产新质生产力提供着制度保障，三者相辅相成，构成新的优质生产力。

三、数字经济驱动新质生产力发展的影响机制（1）数据要素赋能生产要素优化配置

数据要素通过实时精准跟踪劳动要素、资本要素、技术要素等传统要素来优化要素配效率。如制造业企业通过数据变革仓库观测劳动要素、资本要素等要素的调整结构；农业通过土壤数据、气象数据等要素精准化；实时数据反馈要素效率。如电商企业通过观测数据变革仓库引导要素流向要素效率最高的地方，形成生产要素最优结构，汇聚新质生产力。

（2）数字技术推动生产方式变革

大数据能预测需求情况，为柔性生产提供支持；人工智能可让机器自动调整，提前察觉故障，就像汽车焊接机器人借助视觉系统修正运行轨迹；物联网能形成全程监督的网络。不同技术的组合改变了生产流程，制造业的智能工厂能实现“小批量、多批次”生产，农业的智慧大棚能起到节水作用。在智能化推动下，生产形态从规模化、标准化转向高效率、精准化，成为发展新质生产力的新动力。

（3）数字平台促进产业协同创新

数字平台开辟了不同领域的边界，建立了跨境联盟。产业互联网平台集成上下游大数据，进行设计协同，例如：新能源车企与电池厂商合作研发的知识协同，节省匹配成本；产学研平台集成各行业的创新协同，例如，AI 团队与运输公司研发的智能路径规划系统，节省营运成本。协同促进知识和技术的融合，新的想法和设计不断涌现，推动新的优质生产力不断涌现。

四、数字经济驱动下新质生产力的培育路径

（1）加强数字基础设施建设

加快农村组网，推进 5G 网络覆盖农村重点区域，如农产品产业园、农村电商中心等，力争实现偏远农村4G 通、5G 网初步覆盖；加快6G 网研发试验、工业城市等试验，提升网络低时延、海量连接；优化东西中西部地区数据中心网络布局、推进油气富集省 （区） 如贵州、 内蒙古等绿色低碳数据中心集群建设，降低液体冷、光热自备等电力消耗，提升算力供给；加快工业互联网标识解析体系建设，引导长三角、珠三角物联网终端设备连接，推进“云计算—边缘计算—物联网终端”等“云边端” 一体化布局，培育数据流通、技术跨界应用等应用基础，浇灌新质生产力发展土壤。

（2）推动数字技术与实体经济深度融合

制造业离散型制造类主要应用智能传感器、AGV 机器人等构建 MES 生产执行系统衔接ERP 管理平台、订单入库到成品交付全生命周期可追溯等某汽车零部件制造企业；流程型制造业类主要应用数字孪生体监测企业生产运行线路、某钢厂应用数字孪生体精调 炉参数降低耗能水平 服务业物流领域主要应用智能调度平台串联干线、同城配送等资源、某快递企业应用大数据算法平台降低空载率；教育应用VR 虚拟实验室，边远学子，名校同屏互动。建立“数字技术服务商白名单”，政府牵头发商、实体企业构建长效机制，提供“诊断—方案—实施—改进”，促进技术渗透。

（3）培育数字人才队伍

高校机械工程类增设机械电子工程、计算机科学与软件工程等数字技术与行业的交叉课程单元，机械工程类增设工业机器人编程等数字化技术课程，为社会各行各业培养懂技术、懂行业的高技术技能人才；高职院校与华为、阿里等合作建设培训基地，培育数字技能人才。企业开展数字技能培训。企业开展一线人员Python 数据分析、工业互联网运营等数字技能培训，政府对培训人员根据数量给予培训经费补贴。设立数字人才计划专项。对引进的海外人才的海外高层次人才在住房、子女上学等方面给予保障。社区开设数字化扫盲。对老人、农民等开展数字扫盲和数字入门教育，培育数字人才梯队。

（4）完善数字经济相关制度体系

尽快启动数据产权制度试点，明确数据资源所有权、使用权、收益权边界，推进医疗、金融等行业数据资产入表。制定数据安全管理办法，企业制定数据分类分级标准，对重要数据实行加密传输和权限保护，每年开展数据安全合规审计。建立数字经济事前防范、事中监测、事后处置的管控机制，对二选一和大数据杀熟等，通过算法监测平台屏蔽涉事企业。建立数字经济部门联席会议机制，发改委、工信部、网信办等部门要共同研究解决数据跨境流动、数据技术标准不统一问题，同时指导地方政府制定相关配套政策，形成自上而下的制度配套，创造安全有序有利于新质生产力培育的制度环境。

五、数字经济驱动下新质生产力的发展模式

（1）平台化发展模式

平台化发展模式是指以数字平台为核心，将上下游企业的生产、物流、销售等环节进行整合，共享数据信息，实现供需的无缝对接，协同发展，具有去中心化、资源集约化、响应市场信息快速等特点。应用范围：电商供应链、制造业产业群。平台化发展模式打破信息的不对称性，缩减交易链条，提升供应链效率，为形成新质生产力提供规模效应保障。

（2）智能化转型模式

智能化转型模式就是指以人工智能、大数据、物联网等为工具进行企业整体生产、管理、服务的全程智能转型升级，生产端的设备联网自主决策、管理端的模型数据优化配置、服务端的算法自主决策。诸如，汽车企业中的智能机器人焊接装配、制造工艺过程仿真数字孪生等，银行服务中的AI 风控服务效率提升等。这种模式有利于克服用工约束提升生产效率及生产弹性，有利于企业实现“由粗放式”向“集约式”转型，直接提升了新质生产力中的科技含量与劳动量。

（3）生态化协同模式

生态联动模式是指企业、科研机构和政府金融机构共同构建生态数字经济体系，建立政策支持、技术互惠、金融支持等联动创新。企业提出需求，科研机构提供技术解决方案，政府提供公共服务，金融机构提供金融支持，共同构建长三角地区数字经济生态系统，共同解决芯片研发中的痛点。联动模式促进创新要素的跨区域流动，带来变革和结果创新，形成创新应用反馈创新的良性循环，成为发展新型优质生产力的不竭源泉。

六、数字经济驱动新质生产力发展面临的挑战与对策

（1）面临的挑战

数字鸿沟显而易见，城乡、地区之间数字设施、数字应用发展差距明显。农村5G 网络覆盖率低、企业数字化水平不高，不利于提高新型优质生产力水平，数据安全性压力大、存在失密、泄密、泄密风险，企业不愿为自身核心信息安全与他人共享，技术力量薄弱、芯片、软件等核心技术严重依赖进口、研发自主性差、支撑新质生产力发展的核心技术创新匮乏，不利于数字经济驱动下新质生产力发展。

2）应对对策

努力缩小数字鸿沟，加大农村和边疆地区数字基础设施建设的力度，开展企业数字转型培训。提升社会数据安全意识，完善数据安全立法，推进加密算法和隐私技术的发展和推广应用，构筑数据安全共同体。提升技术研发投入强度，设立技术攻关专项资金，建立产学研共同体，建立自己的核心生态技术体系，为数字经济在生产领域实现质的飞跃扫清障碍。

七、结语

数字经济是新质生产力发展的重要引擎，以数促产、以数转型、数平台协同助力新质生产力发展。数字经济发展需有数字基建、数字技术、数字人才、数字政策支撑，新质生产力发展可按照新质生产力发展的平台化、智能化、生态化，在数字经济与新质生产力融合发展过程中走得更深，如 AI、区块链等，并从区域联动、技术规则等多视角进行研究，探索数字经济发展带动新质生产力发展的路径，让数字经济在赋能新质生产力发展上发挥更大的作用。

参考文献

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