中國社科院信息化研究中心主任姜奇平：傳統產業改造和優勢產業做強，都需新質生產力促進

每經記者張蕊每經編輯馬子卿

3月5日，十四屆全國人大二次會議在北京人民大會堂開幕。國務院總理李強代表國務院，向大會作政府工作報告。

政府工作報告指出，大力推進現代化產業體系建設，加快發展新質生產力。充分發揮創新主導作用，以科技創新推動產業創新，加快推進新型工業化，提高全要素生產率，不斷塑造發展新動能新優勢，促進社會生產力實現新的躍升。

具體內容包括推動產業鏈供應鏈優化升級，積極培育新興產業和未來產業，深入推進數字經濟創新發展等。

記者注意到，今年的政府工作報告把“大力推進現代化產業體系建設，加快發展新質生產力”放在今年工作任務的首要位置。這有何深意？新型工業化與新質生產力之間是怎樣的關係？還應如何加快數字經濟與實體經濟的深度融合？

帶着這些問題，《每日經濟新聞》記者（以下簡稱NBD）專訪了中國社科院信息化研究中心主任姜奇平。

新質生產力促進產業發展

NBD：政府工作報告把“大力推進現代化產業體系建設，加快發展新質生產力”放在今年工作任務的首要位置。這意味着什麼？

姜奇平：這意味着一直以來提出的建設現代化產業體系這件事，找到一個堅實的抓手，這就是新質生產力。全球新冠疫情過後，不是簡單回到經濟舊的狀態，而是要通過科技創新創造出新的生產力，進一步提高產業體系現代化水平。

加快發展新質生產力，將對產業體系的現代化發揮全面的積極推動作用。首先是對戰略性新興產業、未來產業，拓展新增長點。這兩年發展比較快的都是數字經濟、新材料、新能源，說明這些方向大有前途。中國的新能源車佔據全球市場份額超過60%，中國大力發展新能源車就是抓住了發展新質生產力的機遇。

其次，傳統產業改造，優勢產業做強，也需要新質生產力來促進。例如機牀是傳統產業，但數控機牀、智控機牀就要抓住人工智能的浪潮；再如“名特優新”有許多通過各種形式的創新，在設計、個性化定製等方面，還有很大潛力可挖。

NBD：在推動產業鏈供應鏈優化升級方面，政府工作報告提到，創建國家新型工業化示範區，推動傳統產業高端化、智能化、綠色化轉型。您認爲新型工業化與新質生產力之間是怎樣的關係？

姜奇平：新型工業化是現代化產業體系中的工業化，新型主要表現在信息化、數字化上（它的另一面則是綠色化、低碳化），代表的是不同的現代化水平。對比傳統工業化與新型工業化，前者是低附加值的；後者是高附加值的。造成這種差別的深層原因在於生產方式不同，單一品種大規模生產的傳統工業化生產方式，必然造就規模大但利潤低的低附加值的經濟；而小批量多品種的先進生產方式，必然造就批量小但利潤高的高附加值的經濟。

推動新型工業化有兩大關鍵：一是提高生產力的現代化水平，在工業生產力基礎上發展數據生產力；二是提高生產方式的現代化水平，在工業生產方式的規模化基礎上，發展出以新質生產力支持的定製能力，把轉型重點放在以科技創新支撐轉變生產方式上，實現大規模定製。如果只有科技是新的，生產方式仍是舊的，還是傳統工業化的，新質生產力與新型工業化就結合不好。

從這個意義上說，新型工業化與新質生產力之間是現代化生產方式與現代化生產力的關係。先進生產力決定生產方式要破舊立新，先進生產方式則解放先進生產力。

數據×行業賦能實體經濟

NBD：在深入推進數字經濟創新發展方面，政府工作報告提出，制定支持數字經濟高質量發展政策，積極推進數字產業化、產業數字化，促進數字技術和實體經濟深度融合。對於加快數字經濟與實體經濟的深度融合，您有哪些思考和建議？

姜奇平：第一，建議在“數字要素×”的推進中，將自上而下的行業推進，與自下而上的市場推進結合起來，使宏觀與微觀上同時發力。

首先，數據要素乘以行業應用，形成“數據×行業”，如數據乘農業、數據乘製造業、數據乘服務業等，賦能實體經濟。例如，茂名郵政建立“數字鏈農產業聯合體”，利用銷售數據分析能力尋找目標市場，開展全國“萬人拼團”等活動，2022年帶動荔枝銷售1500萬元，以數字經濟帶動了實體經濟。

其次，數據要素乘以企業應用，形成“平臺×應用”，即平臺企業基礎業務與平臺內企業增值應用相乘，實行數據要素提供本身不收費，但按照使用效果收費的有償共享模式，即，將數據要素以流量共享、流量轉化等形式直接賦能於應用企業，再從有收益的應用中，獲取會員費、使用費。將數據資產定價，從產前轉向產後，從而通過應用，爲數據要素間接定價，在促進數據使用價值複用與充分利用中，消除交易所產前定價中“貝塔值”的不確定性。

第二，建議以應用爲主導，鼓勵適應數據規律的市場化探索。

在數據要素市場化方面，要先立後破，沿着生態化方向進行市場經濟機制的探索，例如，將排斥數據外部性的單邊市場與可以對數據外部性收費的雙邊市場結合起來發展，把不依靠API模式的數據交易（場內交易）與依靠API模式的數據交互（場外交易）結合起來，最終把加快數字經濟與實體經濟的深度融合的文章，做到數據要素與實體應用的緊密結合上來，避免重蹈金融加槓桿脫離實體經濟的覆轍。

第三，對於數據交易場所本身，要支持其差異化發展，鼓勵與行業應用更緊密結合。以補救其與應用脫節的天然缺陷。

一是推動電力、交通、金融、電信等行業主體或具有全國影響力的行業性機構建立行業性數據交易平臺，開發貼近行業發展的數據產品和服務，推動行業內建設更高效的數據要素流通與交易機制，幫助企業尋找可用數據資源，促進數據要素與各行業融合應用，並結合應用場景確定價值與價格。

二是除企業間直接交易模式外，鼓勵交易場所建立將場外交易引入場內的各類創新探索。支持線上線下結合平臺交易、聯盟交易與共享交易，鼓勵在數據交易同時，研發來自數據源開發的數據產品、數據服務。

三是支持數據交易平臺開展提供數據產品與服務交易與加工處理服務結合的前店後廠模式。

四是支持龍頭、鏈主與數據要素×諸領域機構，如與農業局、醫保局等合作，通過場景尋找數據需求，通過數據交換直接提供服務。

五是推動與行業應用結合緊密的場外交易，向雙邊市場方向升級。