椰子乐动到底有挂吗
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党的二十届四中全会围绕“建设现代化产业体系、巩固壮大实体经济根基”与“加快高水平科技自立自强 、引领发展新质生产力 ”作出战略部署 ，释放出在更高层次上统筹新旧动能转换的鲜明信号。从发展阶段看，新旧动能转换已不再停留在结构调整的准备期 ，而是进入动能接续成效逐步显现 、发展质量接受检验的关键阶段 。立足“十五五 ”开局之年 ，推动更新旧动能与培育新动能协同发力，既是构建现代化产业体系的内在要求 ，也是稳定经济运行、增强发展韧性的现实选择 。
推动高质量发展的必然要求
高质量发展是“十五五”时期经济社会发展的鲜明主题。随着要素条件变化和外部环境不确定性上升 ，部分传统产业的发展模式和增长动力面临约束，内生动能有所减弱 ，亟须通过技术进步和结构优化实现动能重塑 。同时 ，以新一轮科技革命和产业变革为牵引，新技术 、新产业 、新业态、新模式加快涌现，正在成为塑造发展新优势的重要力量 。应清醒认识到 ，新动能的成长壮大具有客观规律 ，往往经历从技术突破到产业化 、规模化的发展过程，短期内难以完全对冲传统动能回落带来的影响。这决定了新旧动能转换不可能简单依靠“以新代旧” ，而必须通过更新旧动能与培育新动能并行推进 ，在更高层次上实现动能接续和结构优化 。只有把握好这一转换节奏，才能在复杂环境下保持经济运行总体平稳 。
从产业演进机理看 ，更新旧动能与培育新动能并非彼此割裂 ，而是相互依存 、相互促进的统一过程。一方面，更新旧动能通过技术改造、工艺升级和管理创新 ，推动传统产业向高端化、智能化 、绿色化方向转型 ，提升其全要素生产率和附加值水平 。传统产业在长期发展中积累的资本 、技术和人才优势，为新技术应用和新业态落地提供了重要载体和现实场景 ，是新动能成长的重要基础 。另一方面 ，培育新动能依托新技术、新产业和新模式，不断拓展经济增长新空间。战略性新兴产业和未来产业普遍具有技术密集度高 、创新活力强 、带动效应显著的特征，其形成的技术溢出和模式创新 ，能够反向赋能传统产业 ，加快其转型升级步伐。实践表明，只有在新旧动能之间形成良性互动 ，才能推动产业体系整体能级跃升 ，避免产业调整过程中出现“断层 ” 。
培育新质生产力的广东实践
新质生产力是以科技创新为核心驱动力，通过要素重组和效率提升形成的先进生产力形态 。从实践路径看 ，新质生产力的培育离不开新旧动能的协同转换。一方面 ，以科技创新为牵引培育新动能，是新质生产力形成的关键支点 。随着人工智能、新能源 、生物医药 、先进制造等领域不断取得突破 ，新技术、新产品 、新业态持续涌现 ，为经济发展注入了新的动力源泉 。加快发展战略性新兴产业 、前瞻布局未来产业，已成为构建现代化产业体系的重要方向。另一方面 ，通过生产要素的创新性配置和通用技术的深度融合 ，推动传统产业改造升级，是新质生产力形成的有力支撑 。新一代信息技术、人工智能等通用性技术，正在以跨界融合的方式嵌入传统产业 ，推动生产方式 、组织形态和产业生态发生深刻变革 ，促进产业体系整体效率提升 。
作为全国经济大省和制造业大省，广东在统筹更新旧动能与培育新动能方面 ，已率先进入系统推进阶段 ，为“十五五 ”时期新旧动能协同转换提供了现实样本。一方面，广东立足制造业基础雄厚 、产业体系完整的优势 ，持续推进传统产业技术改造和数字化、智能化升级 ，通过“智改数转”“机器换人 ”等路径，加快推动传统制造向智能制造、绿色制造转型 ，促进旧动能在更高起点上实现更新 。另一方面 ，广东加快培育战略性新兴产业和未来产业，不断拓展新动能成长空间 。更为重要的是 ，广东注重通过“人工智能+制造业 ”“数字经济+实体经济”等融合路径 ，推动新技术在传统产业中的规模化应用，促进新旧动能在产业层面实现有效衔接。这种以融合促升级 、以创新带转型的发展实践，体现了新旧动能协同推进的现实可行性 。
统筹新旧动能转换的着力方向
“十五五 ”开局之年 ，统筹好更新旧动能与培育新动能 ，关键在于在更高层次上提升产业体系现代化水平 。
一是增强产业技术源头供给能力。围绕关键核心技术和前沿领域，加快构建以企业为主体 、产学研深度融合的技术创新体系 ，夯实现代化产业体系的技术基础。首先 ，布局重大科研项目，构建以企业为主体、市场为导向 、产学研深度融合的技术创新体系 ，集中攻关基础研究 、前沿技术研究等领域的关键技术 ，为新技术、新产业 、新业态 、新模式的涌现提供有力支撑 。其次，在技术创新的基础上 ，推动传统产业在商业模式、管理模式等方面的创新转型 ，提高产业的市场竞争力和适应能力 。推动传统产业的技术改造和升级，提高生产效率 、产品质量和资源利用效率。最后 ，加大对5G 、人工智能、工业互联网 、物联网等新型基础设施的投资力度 ，提升基础设施的智能化和数字化水平 。加强新基建项目的网络安全和数据安全保护，确保基础设施的稳定运行和数据安全 。
二是深入推进“人工智能+ ”行动。推动人工智能与制造业 、服务业深度融合，既培育新的增长点 ，也赋能传统产业转型升级 。首先 ，依托国家级大数据试验区，建立全面和统一的数据分级分类清单 ，明确数据的性质和过程、各主体与社会的成本、利益 、联系和需要 ，定期更新数据目录和评价标准，规范化各数据的统计口径和数据形式 ，促进数据的流动和共享 。其次 ，加强人工智能等学科建设，坚持开放办学 ，加强国际交流合作。同时 ，提升人才培养的后备力量，加强职业技能培训 ，培养适应社会需要的专业技术人才 。最后 ，建立健全科学 、合理、公开和透明的人工智能监管体制机制，加强对人工智能的设计问责和应用监督的双重监管 。建立健全与人工智能相关的法律法规体系，明确数据使用 、隐私保护 、知识产权等方面的规定 ，为人工智能技术的健康发展提供法律保障。
三是强化政策协同与制度供给 。通过加强经济政策与非经济政策统筹 ，提升政策实施的系统性和精准性，形成推动新旧动能转换的政策合力 。首先 ，成立协调委员会 ，负责统筹各项政策的制定和执行，确保各项政策在目标和方向上保持一致。同时 ，建立信息共享平台 ，确保各部门之间能够及时、准确地获取和分享政策信息。这有助于减少信息不对称，提高政策制定和执行的效率 。其次 ，制定科学的政策评估体系 ，加强对政策执行情况的评估和监督，及时发现和解决政策执行中的问题 ，确保政策效果得到充分发挥 。同时 ，建立反馈机制，鼓励社会各界对政策执行情况进行监督和反馈。最后支持政策创新，探索适应新时代要求的新政策工具和政策组合 ，以更好地应对经济发展中的挑战和机遇 。如用好大数据 、人工智能等现代信息技术 ，有助于提高政策制定的科学性和精准性 。
四是依托全国统一大市场完善高标准市场体系。促进要素高效流动和资源优化配置，为新旧动能协同发展营造良好制度环境 。首先 ，打破地域限制 ，促进创新要素在更大范围内自由流动和高效配置，加快形成创新资源的集聚效应 。其次 ，推动传统产业通过技术改造和模式创新实现转型升级 ，并通过市场机制的调节作用，引导资源向高效益 、高附加值的产业和领域流动 ，推动旧动能的更新和升级。最后 ，通过建立包括公平竞争规则、知识产权保护规则等高标准的市场规则，为新动能和旧动能的培育和发展提供有力的制度保障 。同时 ，通过优化市场结构 、提高市场透明度等方式 ，提升市场效率，降低交易成本，为新动能和旧动能的协同发展创造有利条件 。
作者：贺建风 周玉兰；作者单位：华南理工大学经济与金融学院
本文系国家社科基金重大项目（24&ZD077）的研究成果
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