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党课讲稿:新质生产力的形成条件与培育路径

发布时间:2024/3/30 18:39:48 字数:13253
【提纲】一、新质生产力的内涵特征。(一)新质生产力的内涵。(二)新质生产力的关键特征。二、新质生产力的六大形成条件及其现状。(一)新技术持续涌现和_性突破带来新赛道。(二)数据等新生产要素进入生产函数。(三)较为顺畅的“科技—产业—金融”循环。(四)强大国内市场的有力支撑。(五)拥有良好产业基础和一批高素质劳动者。(六)企业活力和企业家才能充分发挥作用。三、推进新质生产力形成的思路与建议。(一)推动前沿技术和颠覆性技术加速涌现。(二)充分释放数据要素潜能。(三)构建科技、产业、金融深度融合的新质生产力实现机制。(四)加快建设_统一大市场。(五)完善人力资本结构和现有产业体系。(六)促进企业和企业家发展。
党课讲稿:新质生产力的形成条件与培育路径
__在主持召开_推动东北全面振兴座谈会时提出,“积极培育新能源、新材料、先进制造、电子信息等战略性新兴产业,积极培育未来产业,加快形成新质生产力,增强发展新动能”,随后在听取黑龙江省委省政府工作汇报时提出,“整合科技创新资源,引领发展战略性新兴产业和未来产业,加快形成新质生产力”,在___第十一次集体学习时再次强调,“发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点,必须继续做好创新这篇大文章,推动新质生产力加快发展”。当前,新一轮科技革命和产业变革深入发展,数据作为关键要素赋能经济发展的要求日益迫切。__提出加快形成新质生产力的重要论断,是着眼于中国式现代化全局的新要求,也是引领新一轮科技革命与产业变革的新方略,更是聚力推动高质量发展的新路径。必须准确把握新质生产力的形成规律,营造有利于新质生产力成长的_机制环境,为高质量发展赋能蓄力,以新质生产力培育新产业,以产业升级构筑竞争新优势,努力抢占发展制高点、赢得发展主动权。
一、新质生产力的内涵特征
(一)新质生产力的内涵
从本源看,生产力是具有劳动能力的人和生产资料相结合而形成的征服和改造自然的能力,是有用的、具体的、劳动的,是生产能力、生产水平、生产效率和生产潜力的统一。生产力包含劳动者、劳动的对象、劳动资料三个关键要素,因此,也可将生产力视为这三个关键要素相互作用的生产系统。生产力是人类社会发展水平的最终决定力量,社会的发展与进步过程就是生产力发展和进步的过程。新质生产力体现了人类改造自然手段和方式的明显进步,即以大数据、人工智能、互联网、云计算等新技术与高素质劳动者、现代金融等要素紧密结合而催生新产业、新技术、新产品和新业态。因此,新质生产力的形成是先进生产力替代传统生产力,更高质量、更有效率、更可持续发展模式加速形成的过程,代表着生产力水平发生质的跃迁,并在此过程中产生新的劳动者、新的劳动对象和新的劳动资料。
具体来看,一是新的劳动者。一方面,新质生产力的形成对那些掌握现代专业技能和创新能力的劳动者产生新的需求,催生新的职业门类和就业岗位,从而推动一大批劳动者为适应
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边界日益模糊,多领域技术交叉融合创新层出不穷,新兴技术将对世界产生颠覆性影响,推动产业的智能化、数字化发展。推动形成新质生产力,必须高度重视基础研究和原始创新,围绕具有先发优势的潜在关键技术和引领未来产业的前沿技术,加强战略谋划和前瞻布局,推动一大批先进和前沿技术尽快涌现、不断产业化并赋能新兴产业发展和传统产业升级,实现产业结构升级与深度融合发展。
三是要素配置优。新质生产力的形成过程实质上是科技、金融、人才、数据、信息等一系列重要生产要素重新组合的过程。在这一过程中,要素组合方式发生变化,要素配置效率明显提升,全要素生产率不断提高,生产力发展水平发生由低级到高级的突破性变化,带动产出效益、生产水平和产业结构、经济结构实现质的跃升。因此,新质生产力的形成要求科学技术、现代金融、人力资源、数据信息等高端要素与现代产业发展方向相协同、相匹配,并且尽可能扩大资源要素的协同范围,加快建立_统一大市场,推进高标准制度型开放,更好利用国内国际两个市场两种资源,扩大要素配置范围,提高要素配置效率。
四是环境友好。绿色发展是生态文明建设的必然要求,也是新质生产力的重要内容。与传统生产力忽视对自然的尊重和保护不同,新质生产力具有明显的生态属性,是兼顾发展与保护、重视生态平衡的绿色生产力,强调在创造物质财富的前提下推进可持续发展,因而更加注重绿色技术的研发和普及;由通晓绿色科技、具有生态文明理念的劳动者,以清洁生产的机器化体系为主要内容的劳动资料,以绿色原材料为主要内容的劳动对象等组成,是绿色理念得到普及、生态价值充分实现、人与自然更加和谐、运行机制更加完善、更加注重系统发展观念和可持续发展的环境友好的生产力。
二、新质生产力的六大形成条件及其现状
(一)新技术持续涌现和_性突破带来新赛道
新质生产力的本质是创新驱动,新技术的持续涌现和_性突破是新质生产力形成的源头活水。当今世界,主要发达国家都把推动前沿技术创新作为抢占科技制高点和开辟新赛道的主要路径。如,*的《无尽前沿法案》提出为基础和先进技术研究提供**亿美元的资金支持,重点发展人工智能、量子计算、半导体等十大领域。*的“新欧洲创新议程”提出加强*创新生态系统建设、改善*初创企业和规模企业的融资渠道等*项行动,以支持植根于尖端科学、技术和工程,并与物理、生物和数字领域紧密结合的科技创新领域。*的《第六期科学技术创新基本计划》提出与实现“*”相匹配的科技需求与技术支持计划。我国也加快推动科技自立自强步伐,前沿重大科技成果不断涌现。目前,我国在人工智能、量子计算、空间技术、合成生物学等领域取得重大进展,部分先进技术已具备产业化基础,为新质生产力的形成奠定了良好的科技基础。在人工智能领域,研究不断取得突破,成熟的AI技术逐渐向代码库、平台和系统发展,推动人工智能发展迈向新的阶段。AI框架正朝着全场景支持、超大规模AI、安全可信等技术特性深度探索,不断实现新的突破。在量子科技领域,我国相关科技项目的投入逐年增加,专利储备居世界前列。20*年,中国在量子信息技术领域的专利申请量占全球的*.*%,超过了*、*、*和*的总和。*、*、*等研究机构及*、*、*等科技公司已取得多项世界水平的研究成果,其中量子通信已处于国际领先水平。在通信技术领域,我国5G必要性专利数全球第一,已建成全球规模最大的5G移动网络,数字基础设施全球领先,新业态新应用层出不穷。在空间技术领域,我国载人航天工程顺利推进,关键技术验证成果丰富,中国空间站全面建造完成。在生物领域,生物制药相关专利申请数量(以专利族计)已连续多年保持全球第二位。这些都为新质生产力的形成奠定了良好的技术基础。
但同时,我国在前沿技术突破方面仍然存在三方面短板:一是原始创新能力不强,突出表现为一些领域仍面临“卡脖子”。如,在生物医药高精度科学实验仪器、分离系统耗材、_菌种等领域,国内尚未形成有影响力的企业,大分子药生产设备、原料培养基等装备国内市场占有率不足*%。在航空发动机领域,目前主要供应商仍为欧美企业。在电子信息领域,ARM架构、Linu*开源体系、RSA算法等底层技术和芯片制造等关键_技术仍掌握在国外头部公司手中。在新能源汽车领域,我国车规级芯片、车载传感器、车用操作系统等_软硬件技术较为薄弱,对外依存度高,其中车规级芯片自给率不足*%。二是科技生态有待完善。突出表现为创新体系整体效能不高,科技创新资源整合不够,科技创新力量布局有待重新审视,科技投入产出效益较低,科技人才队伍结构有待优化,科技评价体系尚不适应科技发展要求。特别是产业链与创新链深度融合不够,高等院校和科研院所的考核评价机制与产业化发展的关键共性技术攻关需求不匹配,缺乏有效的科技成果转移转化机制。尽管企业研发投入逐年攀升,20*年_规模以上制造业企业研发经费与营业收入比为*.*%,但仍低于发达国家*.*%~*%的平均水平,尤其电子信息、生物医药等领域研发投入水平与发达国家差距较大。从国家部委到地方,已经形成了国家实验室、工程技术中心、科技创新中心、制造业创新中心等为支撑的创新体系,但仍存在功能定位缺乏统筹、创新资源难以形成合力等问题。三是国际打压遏制环境尚未根本改善。近年来,美国针对我国科技进步采取了“小院高墙”策略,推出出口管制、实体清单、阻断科技交流、限制投资并购等一系列措施,使中美科技合作的基础与环境发生重大变化。如,20*年*正式生效的《出口管制改革法案》(ECRA)强化其出口管制权力和“长臂管辖”范围,并试图通过重塑全球创新、科技、数据等合作规则,对我国科技发展进行遏制。针对我国芯片领域的技术进步,美国商务部的产业安全局(BIS)收紧对华芯片技术的限制,从扩大限制先进AI芯片出口、限制中国获得先进AI芯片制造设备和新增中国芯片设计企业的实体清单三方面扩大限制范围,提高了限制先进技术出口的门槛。
(二)数据等新生产要素进入生产函数
当前,随着数字经济的快速发展,数据已经成为国家基础性战略资源和关键性生产要素,并由此形成数据生产力。埃森哲的《2023年技术愿景》报告显示,*%的高管认为,数据正成为组织内部和跨行业的关键竞争差异化因素。对企业而言,通过数字化技术对海量的数据进行挖掘和分析,可以实现对业务的预测和洞察,有利于企业加快形成新质生产力。《2022—2023全球计算力指数评估报告》显示,算力指数平均每提高一个点,国家的数字经济和GDP将分别增长*.*‰和*.*‰。数字化和智能化是新质生产力的重要特征,也是新一轮科技革命和产业变革条件下生产力发展的基本趋势。数据生产力作为新质生产力系统的重要内容,其出现标志着数据作为关键生产要素进入生产函数,并和过去的资本、劳动力、土地、企业家才能等要素共同成为新质生产力的生成源泉。大数据产业作为以数据生成、采集、存储、加工、分析、服务为主的战略性新兴产业,具有速度快、精度准、价值高等优势,能够激活数据要素潜能,推动生产力变革和创新,形成新质生产力。当前,全球热门的“生成式预训练变换模型”表现出强大的智能生产力潜能,其基本技术运行逻辑便是基于海量数据的持续训练,以此构建大模型,并以强大算力尤其是智能算力作为重要底座支撑。借助强大的算力支撑、深度学习算法和万亿级别数据语料的喂养,生成式预训练变换模型等才得以进行学习和迭代,为形成更高水平的新质生产力提供强大驱动力。此外,数据还具有乘数效应,能够形成规模经济和范围经济,提升配置效率和激励效率。未来,数据对于经济发展就如同石油和电力对于工业经济发展一样重要和不可或缺。数据作为新的生产要素进入生产函数,将对经济增长和新质生产力形成产生 ……
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