北京市新能源小客车指标申请审核情况公布

来源 | 人民论坛(lùntán)网-人民论坛杂志 在全球经济格局深度(shēndù)调整、新一轮科技革命与(yǔ)产业变革加速演进的(de)(de)背景下，构建现代化产业体系已成为中国经济高质量发展的核心命题。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(yīndìzhìyí)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”。 现代化产业体系不仅是现代化经济体系的重要组成部分，更是(gèngshì)新质生产力的发展(fāzhǎn)载体。当前，中国现代化产业体系建设已取得显著(xiǎnzhù)成效，但仍面临一系列现实问题。如何精准施策推动(tuīdòng)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(wénzhāng)。 当前，中国现代化产业体系建设(jiànshè)已取得显著成效。在制造(zhìzào)业高端化方面， 2023年我国半导体器件专用设备制造、航天器及运载火箭制造等高技术行业增加值分别(fēnbié)增长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93.65%。在智能化转型方面，全国累计建成(jiànchéng)421家国家级智能制造示范工厂(gōngchǎng)和万余家省级数字化车间，5G技术深度融入工业(gōngyè)场景，重点工业企业(qǐyè)数字化研发设计工具普及率达80.1%、关键工序数控化率(huàlǜ)达62.9%。 在绿色转型(zhuǎnxíng)方面，截至2023年我国(wǒguó)创建国家级绿色工厂5095家，产值占制造业总产值17%，光伏组件(zǔjiàn)、风电设备等清洁能源装备占全球市场份额超70%，新能源汽车产销量连续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“本源悟空”完成30万次运算任务(rènwù)，商业航天“千帆星座”计划部署首批(shǒupī)18颗卫星，人工智能核心产业规模(guīmó)突破5000亿元，5G基站超294万个。与此同时，我国在科技创新的(de)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(xiàndàihuà)产业体系(tǐxì)提供了坚实的基础保障。 建设现代化(xiàndàihuà)产业体系面临哪些现实问题？ 产业创新(chuàngxīn)(chuàngxīn)体系依然存在短板。产业创新体系是(shì)建设现代化产业体系的(de)核心动力引擎，可以(kěyǐ)通过(tōngguò)技术突破、要素重构等(děng)(děng)多条途径为建设现代化产业体系提供系统性(xìtǒngxìng)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，实现质量变革、效率变革、动力变革。党的十八大以来(yǐlái)，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。通过深入实施创新驱动发展战略(zhànlüè)，我国产业创新体系日臻完善，创新实力正从量的积累(jīlěi)迈向质的飞跃。一方面，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，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(hánjīnliàng)最高(zuìgāo)的发明专利申请授权数量由(yóu)2013年的20.77万件增至(zēngzhì)2023年的92.1万件。需要注意的是，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重大突破(zhòngdàtūpò)，但就全局而言，产业创新体系在基础研发、成果转化和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(zài)(zài)(zài)附加值较(jiào)低(dī)的环节占据较高比例，这反映出产业结构的不合理性。截至2023年，在封装测试领域，我国企业凭借劳动力成本优势和一定的技术积累，占据了全球市场约30%的份额。然而，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(gèng)高的材料(cáiliào)和设备领域，我国企业的发展更为滞后。半导体材料市场规模庞大，但我国国产化率(guóchǎnhuàlǜ)较低，高端光刻胶等关键材料几乎完全依赖进口，这严重制约了我国半导体产业的自主可控(kěkòng)发展。在设备方面(fāngmiàn)，我国企业市场份额较低，而国外巨头凭借长期的基础研究积累，在光刻机等核心设备上(shàng)占据垄断地位。由此来看，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(héxīnjìshù)受制于人的困境仍然面临阻碍。 二是成果(chéngguǒ)转化(zhuǎnhuà)(zhuǎnhuà)率偏低。从科技成果转化角度来看，2024年(nián)我国高校专利(zhuānlì)转化率约为(wèi)3.8%，企业(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(bùfèn)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(yánjiū)、应用研究与产业化之间存在(zài)脱节现象。基础研究往往侧重于理论探索和(hé)知识创新(chuàngxīn)，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(jùyǒu)潜在应用价值的基础研究成果难以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(bù)畅、技术成熟度不足等问题，使得(shǐde)科研成果难以顺利转化为实际生产力。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，这也在一定程度上阻碍了科技成果转化的效率和成功率。 三是企业研发(yánfā)强度不够。2024年中国(zhōngguó)全社会研发投入(tóurù)强度为(wèi)2.68%，中国企业500强中，制造业企业平均研发强度为2.39%，这与发达国家研发强度仍然存在差距。这一现状在一定程度上制约了(le)我国企业的自主创新能力以及在全球产业(chǎnyè)竞争中的地位。究其原因，首先，面对(miànduì)市场中的诸多不确定因素，部分企业担心研发投入无法获得相应的回报，从而对研发投资持谨慎态度。其次，我国企业在研发管理和(hé)创新机制方面还不够成熟，激励机制和人才培养体系尚不完善(wánshàn)，导致研发资源利用效率不高，研发投入的产出效果不佳(bùjiā)。最后，我国在鼓励企业研发的政策(zhèngcè)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(chǎnyèjiégòu)仍然存在(zài)优化空间(kōngjiān)。产业结构是建设现代化产业体系(tǐxì)的基础载体。高级化、合理化的产业结构可以通过资源要素的高效配置(pèizhì)实现传统产业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(dǎoxiàng)的产业结构调整，既(jì)能培育经济增长新动能，又能增强应对国际竞争的抗风险(fēngxiǎn)能力，可以为建设现代化产业体系提供动态演进框架和可持续发展路径。2008年世界金融危机之后(zhīhòu)，我国产业结构一度出现过度“去工业化”的不良现象，但这一现象在2020年之后得到有效缓解(huǎnjiě)，第二产业增加值占(zhàn)比稳定在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(chuántǒngchǎnyè)数智化转型(zhuǎnxíng)困难。传统制造业作为我国(wǒguó)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、消费需求升级的双重压力下，其转型问题日益凸显。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(shèntòulǜ)为25.03%，低于服务业(fúwùyè)的45.63%和(hé)发达国家(fādáguójiā)制造业33%的平均水平。这种转型困境(kùnjìng)主要体现在：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过剩的双重挤压，多数中小企业受限于高昂的智能化改造成本，难以突破低端锁定困境。另一方面，数字化转型深度不足。尽管(jǐnguǎn)5G、工业互联网等技术加速渗透，但核心生产环节的数字化应用仍存短板。这些无疑(wúyí)增加(zēngjiā)了制造业利用数字技术的成本和门槛。 二是新兴产业支撑不足(bùzú)。现代化产业体系(tǐxì)指的是未来产业与战略性新兴产业、主导产业、支柱产业依次递进的体系，当前全球新一轮科技革命与产业变革深入发展(fāzhǎn)，以人工智能、量子信息、集成电路为代表的新兴产业正成为(chéngwéi)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(héxīnjìshù)受制于人、产业链关键环节存在“断点”等突出问题。多年(nián)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(jǐnwèi)进口额的41%。而且，超过2/3的国内芯片(xīnpiàn)(xīnpiàn)是通信芯片和消费类电子芯片，计算机芯片占比不足11%，与国际上25%的比重差距甚大(shèndà)。这种核心技术依赖进口的局面，不仅(bùjǐn)导致我国相关产业的附加值(fùjiāzhí)较低，还会使我国产业链供应链面临着技术封锁、供应中断等风险，阻碍(zǔài)了我国新兴产业向高端化、智能化、绿色化发展的进程。 三是人工智能产业(chǎnyè)结构(jiégòu)问题渐显。根据工业和信息化部披露的(de)数据，截至2024年4月，中国人工智能骨干企业数量为4311家，其产业层(céng)级(céngjí)分布呈现明显的“金字塔”结构：基础层、技术层、应用层(yìngyòngcéng)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(tōngguò)数据要素的高效配置与智能算法深度赋能，可以通过生产流程(shēngchǎnliúchéng)优化与资源精准匹配显著提升全要素生产率。在制造领域，AI推动(tuīdòng)柔性(róuxìng)生产与智能决策(juécè)，重构产业链协作模式；在服务业(fúwùyè)，AI催生数字孪生、智慧物流等新业态，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(xīnxīngchǎnyè)培育，形成“人工智能+”创新生态。这种技术穿透力不仅可以提升产业国际竞争力，更能通过人机协同重塑生产要素结构，为构建(gòujiàn)创新驱动、协同发展的现代产业体系提供(tígōng)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，阻碍产业向全球(quánqiú)价值链高端(gāoduān)攀升。 如何精准施策推动我国现代化(xiàndàihuà)产业体系建设？ 实施引育(yǐnyù)结合人才发展战略。针对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(shēnghuó)的全链条服务网络提升人才黏性。具体而言，一是(yīshì)建立(jiànlì)动态化人才数据库，精准追踪顶尖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(yǐ)技术(jìshù)入股形式参与成果转化，探索“科学家合伙人”制度，以合伙人方式留住高端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(zīyuán)，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(kuàjìng)联合课题申请等模式将全球人才智力资源纳入国内创新体系。针对高端人才引进，一是启动人工智能基础教育(jīchǔjiàoyù)强基(qiángjī)计划，在顶尖高校(gāoxiào)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(jiǎnglì)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。 优化人才培养(péiyǎng)体制机制。一是优化高校(gāoxiào)学科布局。进一步推动高校增设人工智能相关专业，完善从本科到博士的全链条培养体系。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，培养具备多领域知识和技能的高端(gāoduān)AI人才。二是(èrshì)深化产教(chǎnjiào)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(shèzhì)、实习实训(shíxùn)等人才培养环节，提高人才培养的针对性和实用性(shíyòngxìng)。支持高校与企业共建联合(liánhé)实验室(shíyànshì)、实训基地，促进科研成果向产业转化，培养学生(xuéshēng)的实践能力和创新精神。三是推动职业教育与培训。重视(zhòngshì)职业教育在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(jìnshēng)的机会，培养适应AI时代发展的产业大军。 加强完善产业创新体系(tǐxì)建设 加强基础(jīchǔ)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(zhuānxiàngjījīn)。以美国为例，其国家科学基金会（NSF）每年(měinián)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，专项基金重点投向(tóuxiàng)人工智能(réngōngzhìnéng)、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，为产业创新提供坚实理论支撑。二是激励企业(qǐyè)(qǐyè)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，有研究指出，政府补贴和税收优惠在市场竞争程度高的环境(huánjìng)中更加有效。因此，政府在产业政策制定和推行过程中，对不同(bùtóng)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(cèlüè)。 优化产业创新(chuàngxīn)生态(shēngtài)。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，组织企业与高校、科研机构联合申报国家(guójiā)和(hé)地方科技项目。二是(èrshì)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，设立集群发展专项资金，支持集群内企业开展联合研发、技术交流等活动。三是加快建设科技成果(kējìchéngguǒ)转化孵化(fūhuà)设施(shèshī)，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(hélǐbùjú)概念验证中心(zhōngxīn)、小试中试平台以及应用场景(chǎngjǐng)基地的建设工作，系统性地推进科技成果从实验室迈向大市场的进程，实现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(jiégòuxìng)矛盾 优化产业(chǎnyè)(chǎnyè)结构布局。一是(yīshì)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(hé)设备更新(xīn)投入，提高产品(chǎnpǐn)附加值和生产效率(xiàolǜ)，淘汰(táotài)落后产能(chǎnnéng)，如(rú)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、充电桩设施(shèshī)建设等完整产业链的产业集群。三是促进产业融合发展。推动制造业与服务业深度(shēndù)融合，鼓励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(jiǎnyàn)检测、现代物流、金融服务等，提高制造业的附加值和竞争力；促进农业与二三产业融合，发展农产品加工、乡村旅游、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。提高全社会研发投入占 GDP 的比重(bǐzhòng)，引导企业(qǐyè)成为(wèi)研发投入的主体，鼓励企业设立(shèlì)研发专项资金，对技术创新(jìshùchuàngxīn)项目给予税收优惠和财政补贴，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(chǎnyè)发展提供技术储备。二是完善(wánshàn)科技创新体系。建立健全以企业为主体、市场为导向、产学研深度融合的技术创新体系，加强知识产权保护，完善科技成果转化机制，促进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、实验数据等(děng)资源的开放共享，提高科技资源的利用效率。三是(sānshì)培养和引进创新人才。加强教育改革，培养适应产业发展需求的创新型、复合型、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(tuánduì)来国内(guónèi)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。一是加大基础(jīchǔ)研究投入。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，长期稳定支持基础层技术(jìshù)研发，如芯片设计、算法理论等(děng)，为创新(chuàngxīn)(chuàngxīn)提供资金保障。并通过(tōngguò)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(jiāqiáng)高校、科研机构与企业间的合作(hézuò)，建立共享科研平台，整合优势资源，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。二是加强核心技术攻关。针对关键算法、芯片等核心技术，发布攻关榜单，不分所有制、不分资历(zīlì)，让有能力的团队或(huò)(huò)个人“揭榜”，以结果为导向(dǎoxiàng)，激发创新活力(huólì)，加快(jiākuài)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(gōngchéng)，与国际顶尖科研团队合作，引进国外先进技术和管理经验，提升我国在国际人工智能领域的影响力和话语权。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、应用层企业开展(kāizhǎn)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(gòngtóngtǐ)，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(guīfàn)和标准，搭建交流合作平台，促进企业间的信息共享、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。 上文略有删减选自 |《人民论坛》杂志2025年第(dì)9期 原标题 | 建设现代化产业体系(tǐxì)的现实问题与精准施策 作者 | 北京大学经济学院院长(yuànzhǎng)、教授、博导 张辉 新媒体编辑 | 王思楠(wángsīnán) 新媒体(méitǐ)美编 | 宋扬 人民日报社人民论坛智库全媒体平台，中央重点理论(lǐlùn)网站，提供(tígōng)有价值的思想！ 公众(gōngzhòng)号