科技创新和产业创新深度融合推进现代化产业体系建设

 

2024年1月31日，习近平总书记在主持中共中央政治局第十一次集体学习时强调，要及时将科技创新成果应用到具体产业和产业链上，改造提升传统产业，培育壮大新兴产业，布局建设未来产业，完善现代化产业体系。2024年12月，中央经济工作会议指出要“推动科技创新和产业创新融合发展，并将以科技创新引领新质生产力发展，建设现代化产业体系”作为2025年经济工作的重点任务之一。2025年1月，习近平总书记在辽宁考察期间再次指出，要统筹传统产业转型升级和战略性新兴产业培育壮大，加快建设现代化产业体系。当前，我国经济发展面临国际产业链供应链深度重构与国内新旧动能接续转换的双重考验，两大矛盾愈发凸显：一是发达国家技术封锁与“脱钩断链”动向加剧关键领域“卡脖子”风险，二是传统产业转型升级动能不足与新兴产业核心竞争力亟待培育的结构性矛盾交织。在此背景下，加快构建自主可控、安全可靠、竞争力强的现代化产业体系，是党中央从统筹中华民族伟大复兴战略全局和世界百年未有之大变局高度上作出的重大战略部署。

科技创新与产业创新深度融合是构建现代化产业体系的重要支撑。推动科技创新与产业创新互动、互促、互融，是实现创新迭代有动力、产业升级有支撑的重要保障，也是实现从“科技强”到“产业强”再到“经济强”的必由路径。本文在阐述科技创新与产业创新深度融合和现代化产业体系内涵特征的基础上，系统剖析了科技创新与产业创新深度融合对现代化产业体系的赋能机理与现存问题，并提出针对性的政策建议。

一、科技创新和产业创新深度融合和现代化产业体系的内涵特征

（一）科技创新和产业创新深度融合的内涵特征

科技创新和产业创新深度融合是创新生态系统的高级演进形态，通过科学技术领域的新发现、新发明、新技术等创新成果与产业领域的产品设计、生产流程、商业模式、市场拓展等创新活动的有机结合和相互渗透，实现技术突破与产业升级的协同发展。科技创新和产业创新深度融合具有以下特征：

第一，高质量科技供给是科技创新和产业创新深度融合的底层架构。

科技创新和产业创新深度融合的基础是增加高质量科技供给，以科学知识及其创造的技术成果实现生产力的技术革命性突破。高质量科技供给包括原创性科学知识供给和关键核心技术供给。原创性科学知识往往孕育于基础研究的长期积累，不仅能够拓展人类知识边界，更可为技术路径的革新奠定底层逻辑。关键核心技术则聚焦于解决产业升级中的瓶颈问题，通过工程化创新将科学原理转化为可落地的技术方案，其突破方向既包含对现有技术体系的优化重构，也涉及跨领域技术模块的集成创新。当今科技创新体系呈现科学发现与技术发明深度耦合的特征，强化原创性基础研究和关键核心技术突破能力，是我国在新一轮科技革命和产业变革中构筑竞争优势、把握发展主动权的必然选择。

第二，企业是科技创新和产业创新深度融合的关键载体。

企业是科技创新活动的重要组织者和参与者、科技成果的主要应用者、产业转型升级的直接实践者。促进科技创新和产业创新深度融合，需充分强化企业在创新决策、研发投入、科研组织和成果转化中的全链条主导地位。一方面，企业能够精准识别产业链痛点、迅速捕捉消费者需求，从而围绕产业薄弱环节和市场急需领域进行靶向技术攻关和产品研发，不断夯实产业竞争优势。另一方面，以企业为主体构建“企业+高校+科研院所”的创新联合体，可实现从源头创新、成果转化到产业应用的精准衔接，加速创新成果的产业化应用。通过提升企业的创新主观能动性与关键核心技术攻关能力，有效促进科技与产业协同发展，提升产业体系质效。

第三，科技成果高效转化是科技创新和产业创新深度融合的根本途径。

科技创新和产业创新的深度融合，本质在于跨越从科学发现到产业化落地的系统性鸿沟。然而，基础研究的原创性知识突破与应用研究的颠覆性技术创新虽具变革潜力，却面临“死亡之谷”的技术成熟度陷阱与“达尔文之海”的市场筛选考验双重阻滞^①。破解这一困局的核心在于构建全链条科技成果转化体系：通过建立概念验证中心、中试熟化平台等转化枢纽，配套风险共担机制与专业化服务体系，方可使科技创新成果突破重重梗阻转化为现实生产力。

①“死亡之谷”指科技成果从基础研究到产业化应用之间存在的漫长且充满不确定性的阶段“达尔文之海”指技术研发与市场脱节的现象。

第四，数字化是科技创新和产业创新深度融合的演进方向。

新一轮科技革命和产业变革以数字经济为主导，推进人工智能、大数据、物联网、云计算等数字技术向不同产业领域深度嵌入，成为数字经济背景下科技创新和产业创新深度融合的主要内容。从技术渗透维度看，数字技术具有跨时空性、强链接性、通用性等典型特征，能够突破传统技术应用的边界约束，快速渗透至不同类型的生产活动中。以国产大模型DeepSeek-R1为例，其在发布后的短短两月之内便已深度融入医疗、金融、政务等领域，显著提升了诊疗效率、金融风控精度和政务响应速度，验证了数字技术跨行业赋能的巨大潜力。从产业创新维度看，数字技术的应用正在重塑产业创新范式。数字技术大幅降低了创新的门槛与成本，催生不同领域的融合与交叉创新。基于数字技术的易用性特征，数字技术与产业的深度融合在实现数字创新产品和服务快速迭代的同时，也在通过“技术杂交”不断催生新的产业形态。

（二）现代化产业体系的内涵特征

现代化产业体系是以创新驱动为内核，通过战略性新兴产业与未来产业的先导性突破牵引产业生态升级，依托现代化基础设施实现要素配置效率跃升，形成先进制造业筑基、现代农业增效、现代服务业赋能的“三元协同”产业结构。2023年5月5日，二十届中央财经委员会第一次会议提出，推进产业智能化、绿色化、融合化，建设具有完整性、先进性、安全性的现代化产业体系。智能化、绿色化、融合化是现代化产业体系的基本特征，完整性、先进性、安全性是建设现代化产业体系的核心目标。

第一，数字赋能的智能化转型。

智能化作为第四次工业革命的核心驱动力，正深刻重构全球产业竞争格局。当前以人工智能、物联网、大数据为代表的数字技术，不仅实现了生产流程的自动化跃迁，更在产业组织形态、价值创造模式等维度引发系统性变革，使率先完成转型的国家在国际分工体系中占据战略高地。能否在智能化转型中占据先发优势，不仅决定着我国在全球产业分工体系中的战略位势，更关乎未来国际竞争主导权的归属。

第二，生态优先的绿色化基座。

绿色是高质量发展的底色，现代化产业体系是资源节约、环境友好的绿色发展体系。针对资源约束趋紧、传统发展模式粗放、环境污染累积、生态系统脆弱等现实挑战，亟须以更大力度推动传统产业绿色化改造、培育壮大绿色新兴产业，并加速形成以绿色技术创新为驱动的绿色发展范式，将产业发展全面纳入资源高效利用、生态环境严格保护、污染物排放精准管控的可持续发展轨道，推进降碳、减污、扩绿、增长协同并进。

第三，跨界协同的融合化趋势。

在新技术、新业态与新模式驱动下，产业边界加速消融，催生出跨领域、跨要素的深度渗透与融合创新，推动产业体系向动态互联、协同共生的产业生态系统演进。在此过程中，先进制造业与现代服务业的“两业融合”、实体经济与数字经济的“实虚共生”尤为突出。产业融合可促使产业体系突破传统分工壁垒，迈向更高维度的价值整合与生态重构，并通过乘数效应大幅提升产业体系效能。

第四，全链贯通的完整性架构。

现代化产业体系的基础支撑在于构建不同产业有序衔接、产业链上中下游高效贯通的产业网络。完整性架构的提出，既立足于我国工业体系门类齐全的独特优势，又直面当前其“大而不强、全而不优”的结构性矛盾，体现了大国经济高质量发展的内在要求。推进现代化产业体系建设，既要填补产业链缺失环节，又要实现传统产业转型升级“发新芽”、新兴产业蓬勃竞发“长成林”、未来产业前瞻布局“育新苗”，形成层级完善、梯次衔接的产业生态。

第五，创新引领的先进性内核。

作为现代化产业体系的核心特质，先进性体现为三个层级的跃升：在资源配置维度，促进各类生产要素在低质低效领域畅通流动至高质高效领域，推动资源配置实现效益最大化和效率最优化；在价值链维度，推动产业链价值链向研发设计、品牌服务、精密制造等高端环节延伸，提升我国在全球产业分工中的地位；在动力机制维度，形成以科技创新为核心驱动力的持续进化体系，通过广泛应用数字技术、生物技术、新能源技术等，推动产业形态向智能驱动、绿色赋能、融合共生的方向演进。

第六，自主可控的安全性保障。

在全球产业链加速重构与地缘政治博弈加剧的背景下，单边主义、保护主义、霸权主义势头明显上升，我国产业链供应链面临“断链”“卡链”危机，统筹产业高质量发展和高水平安全成为建设现代化产业体系的核心命题。我国现代化产业体系需不断增强产业链供应链韧性和安全水平，形成既深度参与国际分工、又具备战略主动性的产业安全屏障。

二、科技创新和产业创新深度融合赋能现代化产业体系建设的机理

（一）科技创新和产业创新深度融合填补产业技术体系空白和补全产业结构体系短板，巩固产业体系完整性

第一，深度融合填补产业技术体系空白。科技创新和产业创新深度融合通过提升创新链中基础研究、应用研究和产业化全链条的运转效率，实现技术成果与产业需求精准对接。一方面，科技创新和产业创新深度融合能够打破创新资源在不同创新主体和创新环节之间的壁垒，实现人才、资金、知识、技术等创新要素在整个创新链中的高效流动和合理配置，提升技术创新效率。另一方面，科技创新和产业创新深度融合能够推动形成需求导向型的研发机制。通过深入了解产业发展的实际需求，针对性地开展科技创新活动，新技术能够迅速应用于产业生产的各个环节，填补产业发展中的技术空白。以半导体产业为例，国电投核力创芯（无锡）科技有限公司就半导体产业链中晶圆制造领域核心技术及装备工艺缺失问题，成功突破了氢离子注入技术，有效填补了半导体产业链技术体系的结构性缺口。

第二，深度融合补全产业结构体系短板。通过科技创新和产业创新深度融合，系统构建以传统产业转型升级为基础支撑、新兴产业规模扩张为增长引擎、未来产业前瞻布局为战略储备的梯次接续、动态迭代的产业生态，有效补齐新旧动能转换期的结构性短板。在传统产业领域，通过推动数字技术、先进制造技术、节能环保技术等在传统农业、工业和服务业领域的深度融合，不断夯实和优化传统产业的产业组织体系、产业功能体系和产业支撑体系，使其成为现代化产业体系的坚实基础。在新兴产业领域，科技创新和产业创新深度融合有助于新兴产业在价值链上进行延伸和优化：通过技术创新提高产品质量和性能，通过产业创新改进生产流程、拓展销售渠道，扩大新兴产业的市场规模。在未来产业领域，科技创新和产业创新深度融合促进新知识、新技术从技术生态位向市场生态位和范式生态位的跃迁，深度变革技术供给范式，为未来产业的孕育奠定重要基石。

（二）科技创新和产业创新深度融合促进产业智能化、绿色化与融合化发展，增强产业体系先进性

第一，智能化。在农业领域，通过引入智能灌溉、无人机植保、农业物联网、智慧养殖设备等，推动传统农业向智慧农业转型。如沈阳禾丰食品股份有限公司通过引入智能化养殖系统，实现了养殖过程的精细化、高效化管理，推动肉鸡产业从传统粗放型养殖向集约化、智能化加速迈进。在工业领域，工业机器人、数字化孪生技术等在生产环节的渗透可大幅提升工业智能化水平。如鞍钢集团关宝山矿业有限公司运用大数据、云计算、自动控制、在线监测、人工智能等先进技术，实现了从原料处理、生产加工到质量检测的全流程自动化闭环控制。在服务业领域，云计算、5G、大数据等在餐饮、文化、旅游、医疗等领域的融合催生了数字化服务供给模式。如辽宁移动依托先进信息技术助力省市妇幼保健院建立“云上妇幼”平台，通过云端医疗服务实现远程教学培训、会诊指导及双向转诊服务，有效推动传统医疗向智慧医疗转型。

第二，绿色化。从生产端来看，通过可再生能源技术、资源循环利用技术、储能技术等绿色技术与高耗能、高污染产业深度融合，能够从源头降低能源消耗和污染物排放，推动产业向资源节约型、环境友好型方向演进，实现产业发展与生态效益的价值共生。如2024年中粮可口可乐沈阳工厂成功落成分布式光伏电站，预计年减少二氧化碳4 224吨，在降本增效的同时，有效践行了节能减排。从治理端来看，利用生物传感器、红外传感器、卫星遥感等数字技术，政府环境部门能够实时监测生态环境数据，精准识别并处理环境污染物，从而实现对生态环境的高效防护。此外，数字化治理通过精准统计企业的节能减排数据，在降低环境监管成本的同时，显著提升了环境治理的精准性。

第三，融合化。数字技术在实体产业的广泛嵌入不仅能够提升实数融合水平，还能够模糊制造与服务的边界，促进制造业与生产性服务业深度融合。一方面，数字技术尤其是人工智能技术可以大幅提高生产岗位的劳动生产率，促使劳动力由低端生产加工岗位转移至高端服务岗位，通过优化岗位结构促进制造业服务化。另一方面，数字技术凭借强大的数据分析和智能决策能力，不仅能为企业生产经营决策和解决方案提供技术支持，还能缓解企业采购、生产、仓储、物流等环节的搜寻和摩擦成本，助力企业更好地开展定制化服务、供应链管理和全生命周期管理等业务活动，有效推动制造业与生产性服务业在更广领域深度融合。

在智能化、绿色化和融合化的协同并进下，产业体系逐步从规模扩张转向质量跃升，从要素驱动升级为创新驱动，最终演变为极富先进性特征的产业形态。

（三）科技创新和产业创新深度融合提升产业链供应链自主可控水平与抗风险能力，保障产业体系安全性

第一，关键核心技术自主化提升产业链供应链自主可控水平。通过科技创新和产业创新深度融合，重点破除制约产业发展的关键核心技术瓶颈，可以有效降低对外部技术的依赖。在基础支撑层面，持续的知识积累和技术沉淀不断完善产业技术储备体系，保障产业链在遭遇外部技术封锁时仍能维持基础运行能力。在应用层面，通过增强原始创新能力和关键核心技术攻关能力，逐步实现关键设备、核心零部件及基础材料的本土化替代，以降低产业链受制的风险。此外，融合创新机制培育出的跨领域技术集成能力，使产业链具备多技术路线的并行开发实力，进一步提升了应对突发性技术断供的弹性空间。

第二，数字技术赋能提升产业链供应链抗风险能力。数字技术在产业中的深度渗透能够提升供应链上供需双方的信息共享与资源共享水平，降低企业的供求协调成本和交易成本，赋予企业以低成本连接更多供应商的能力，驱使供给来源多元化、供需关系稳固化，进而提升供应链的抗风险能力。同时，数字技术通过促进信息流、物流、资金流高效协同，确保供应链企业能迅速应对各种不确定性，全面提升风险防控能力。数字技术赋能所形成的“监测—预警—处置”闭环管理系统，将传统被动应对转化为主动防御，特别是在地缘政治风险加剧的背景下，其能够快速识别产业链供应链关键节点风险，通过预案启动、产能调配、物流重构等方式实现应急响应，有效保障产业体系在复杂环境中的持续运转能力。

综上所述，科技创新和产业创新深度融合通过填补产业技术体系空白与补全产业结构体系短板，巩固产业体系完整性；通过促进产业智能化、绿色化与融合化发展，增强产业体系先进性；通过提升产业链供应链自主可控水平和抗风险能力，保障产业体系安全性。同时，完整性、先进性、安全性有机联动：安全性是产业体系运行的先决条件，为完整性和先进性建设提供稳定环境；完整性和先进性通过技术储备强化与创新迭代，反哺安全屏障的能级提升；先进性与完整性更在产业生态优化中形成技术创新驱动产业结构完善、产业体系完备反促技术突破的正向循环。三者协同并进，最终推动产业体系实现基础稳固、质效跃升、安全可控的现代化升级（见图1）。

图1 科技创新与产业创新深度融合赋能现代化产业体系建设的逻辑框架

 

三、科技创新和产业创新深度融合赋能现代化产业体系建设的现存问题

（一）高质量创新要素供给不足，科技创新和产业创新深度融合赋能现代化产业体系建设的基础支撑力量薄弱

第一，高质量技术供给不足。一是高质量专利产出水平较低。在2012—2017年、2014—2019年两个5年周期中，美国和日本三方同族专利覆盖了近95%的技术焦点，以绝对优势处于全球第一梯队；德国覆盖了约71%的技术焦点，处在第二梯队；我国仅覆盖了50%左右的技术焦点，处于第三梯队。二是关键核心技术自给率较低。在高端芯片、高档装备仪器、航空发动机、核心种源等关键核心技术领域，我国进口依存度较高。如在汽车芯片领域，我国汽车芯片的对外依存度高达95%，计算和控制类芯片自给率不足1%。在工业机器人领域，我国伺服电机、减速器国产化率均不足30%。

第二，高层次人才储备不足。一方面是缺乏高端复合型人才。《2023年中国专利调查报告》显示，55.2%的企业专利权人认为缺少高端专业人才是专利产业化最主要的困难，该比例较上年提高6.5个百分点。复合型人才匮乏导致企业难以对创新成果进行精准的商业价值评估，并制定科学合理的商业化战略，在技术许可、合作开发等环节也无法进行有效的谈判和权益维护。另一方面是缺乏高层次数字科技人才。据阿里研究院与智谱AI联合发布的《2023全球数字科技发展研究报告》，我国数字科技人才数量为12.8万人，居全球第一位。但我国数字科技高层次人才仅为0.7万人，为美国的35%，仅占全球总量的9%。

第三，高质量数据要素供给不足。与传统生产要素相比，数据要素具有可再生性、正外部性、强渗透性、规模报酬递增等性质，是实现核心技术攻关与科技成果转化的重要价值资源。当前，我国仍处于数据要素市场建设的探索起步阶段，数据要素流通与共享尚存在诸多限制。一是公共数据开放不充分。我国主要依托电子政务建设和全国一体化政务大数据平台建设进行公共数据共享，主要公布价格指数、国民经济核算等数据，开放范围较小，大量由公共事业单位和国有企业掌握的数据开放程度不足，难以充分释放数据红利。二是数据垄断现象突出。考虑到核心价值流失风险、数据不对称访问的竞争优势、利益补偿等因素，掌握大量数据的大型互联网平台企业缺乏交易与共享数据的意愿，以消除竞争为目的的并购、算法共谋和大数据“杀熟”等数据垄断问题日益加剧，企业获取和利用数据效率低下。

（二）企业创新主体地位不突出，科技创新和产业创新深度融合赋能现代化产业体系建设的核心驱动力不足

第一，企业尚未成为原创性前沿技术的策源主体。一是企业对基础研究的重视不足。我国企业的研发投入多集中在创新链后端的技术改造和生产制造，在创新链前端的基础研究环节投入偏低，长期以来，企业基础研究经费投入占比不到5%，远低于美、日、韩等发达国家23%～36%的水平。二是政府支持企业基础研究力度不足。虽然目前我国大多数企业可以享受研发费用加计扣除、固定资产加速折旧等普惠性税收优惠政策，但这些优惠措施往往主要集中于创新链的中后端，对前端基础研究的支持力度较弱，无法充分支撑企业开展高风险、高投入、长周期的基础研究。

第二，企业在产学研协同创新中的主体地位不强。一是企业在产学研合作中的决策权不足。目前，企业在创新决策、科研组织等方面的主体地位尚未得到有效落实，在政府牵头的重大产学研合作项目中，企业在项目设定、路径实施等方面缺乏足够话语权，在产学研合作中往往处于边缘化位置。二是各方主体存在利益诉求分歧。在产学研合作中，高校和科研院所大多以学术探索为导向，热衷于原理性模型等基础理论研究，而企业的发展目标则是快速响应市场变化、开发出能够投入市场的应用技术或产品，这种实践性和收益导向与高校及科研院所的顶层理论导向有所背离。三是缺乏长期的产学研合作机制。现有的产学研合作模式一般是由企业提供资金，高校和科研院所提供人才与技术，合作进行新产品开发或技术研发，大多数合作以短平快项目为导向，不利于形成基于长期利益共享的产学研联合体。

（三）产业体系效能较低，科技创新和产业创新深度融合赋能现代化产业体系建设的协同作用有限

第一，产业同质化趋势加剧。一是区域产业布局趋同。地方政府为促进招商引资、获取政策支持而忽视当地资源禀赋与比较优势，盲目引进和扩张同类产业。对比各省份发布的“十四五”规划，很多地区将高端装备制造、新能源、新材料等作为支柱产业，并予以资金偏向性配置。尽管这符合国家战略方向，但由于缺乏对区域特色的深度挖掘与差异化定位，产业结构趋同现象愈发显著。二是技术创新路径趋同。在产业同质化背景下，地方政府与企业往往盲目追随市场热点，导致知识储备和资源配置过度集中于特定领域，跨行业、跨学科的创新融合明显不足。这种路径依赖抑制了横向启发式创新，如芯片产业若仅聚焦制造环节的技术突破，而忽视与高端材料研发、操作系统开发等关联领域的协同创新，将难以构建完整的产业生态体系。

第二，产业体系融合水平不高。一是传统产业与数字经济融合程度较低。2023年，我国一二三产业的数字经济渗透率分别为10.78%、25.03%和45.63%，农业与工业的数字渗透水平远低于服务业。在农业领域，由于数字技术、数字人才投入受限以及数字基础设施薄弱，实数融合存在较大提升空间。在工业领域，部分企业的现有设备和工艺流程已经高度成熟，企业存在长期路径依赖与技术惯性，数字化转型的高转换成本与生产连续性风险导致企业缺乏实数融合能动性。二是制造业与生产性服务业融合基础薄弱。2022年，我国生产性服务业增加值占服务业比重为42.8%^①，而发达国家的这一比值普遍在70%左右。目前在研发设计、现代物流、现代金融等领域，我国企业普遍存在技术水平低、服务模式传统等问题，对制造业的赋能作用较弱，导致“两业”融合方式单一、融合范围有限。

①数据根据《中国统计年鉴2024》测算而得。其中，生产性服务业包含：交通运输、仓储和邮政业，信息传输、软件和信息技术服务业，金融业，租赁和商务服务业，科学研究和技术服务业。

（四）科技成果转化体制机制不健全，科技创新和产业创新深度融合赋能现代化产业体系建设的实际成效欠佳

第一，科技成果转化服务平台建设滞后。一是平台功能单一。许多科技成果转化平台功能主要集中在信息发布和查询等基础功能上，缺乏对技术评估、项目路演、投融资对接、法律咨询、知识产权服务等全流程服务的支持，难以满足科技成果转化中各主体的多样化需求。二是信息沟通不畅。目前，多数科技成果转化服务平台尚未建立完备的信息共享机制，不同的高校、科研院所、企业和服务平台之间信息孤岛问题突出。高校和科研院所无法精准捕捉到市场的真实需求，企业也难以及时了解最新的科研成果，导致科研成果的可转化性不强。

第二，科技成果转化的金融支持体系功能薄弱。一是银行信贷配置效率不高。银行通常对风险较高的科技项目投资持谨慎态度，初创企业和需长期投入的技术转化项目难以达到银行授信的资产与现金流门槛。二是风险投资支持力度较弱。我国风险投资起步较晚，专业的投资管理人队伍培育较为落后，投资团队更倾向于跟投成熟期与中后期企业，对有潜力的早期创新型企业缺乏投资意愿。三是科技保险功能不完善。现有的科技保险产品保障范围不够广泛，未能有效涵盖技术失败、市场风险等特定领域的风险。同时由于科技初创企业往往面临资金短缺压力，对科技保险的投保资金有限，加剧了成果转化风险。

第三，科技成果转化的考评与激励机制不健全。一是考评机制存在导向性偏差。尽管近年来我国不断完善人才评价体系，但科技成果转化指标在绩效评价与职称晋升体系中的权重依然偏低，从而导致科研人员对科技成果的转化不够重视。二是转化激励机制尚需完善。现有体系下，科技成果的市场价值难以被准确评估和定价，影响科研人员的收益预期，导致科研人员的转化积极性不强。此外，科技成果归属主要集中于单位，科研人员无法真正享有科技成果的所有权和处置权，现有法律对成果收益分配、产权归属的规定缺乏调节空间。

四、科技创新和产业创新深度融合推进现代化产业体系建设的政策建议

（一）筑牢高水平创新要素根基

第一，加大关键核心技术攻关力度。

一是发挥新型举国体制优势，集聚各方优势资源破除技术瓶颈。充分发挥党和国家在重大科技攻关中的组织者角色，瞄准“解决‘卡脖子’问题”和“抢占未来战略必争领域”两大类关键技术攻关清单，精准定位产业断链环节，优化创新资源配置效能，集中力量实施重点技术攻关专项。依托我国政府在采购国防军工等领域的规模需求优势，为高端装备、计算芯片、基础软件等关键领域产品提供市场支撑。二是积极融入全球创新网络，推动国际前沿技术协同攻关。以企业为链接全球创新资源的重要枢纽，支持企业与跨国研发中心围绕关键核心技术进行深入合作，鼓励企业与产业链供应商、头部企业、竞争对手深入互动，深度融入全球创新生态系统与产业分工体系，实现核心技术自主可控与国际创新资源高效配置的有机统一。

第二，加大高端人才培养与引进力度。

一是技术转移转化人才。在高校增设一批涵盖技术、管理、法律、营销等课程的复合型专业，培育一批跨学科、跨领域的高端复合型人才。加大对高端技术转移人才的引进力度，通过优化薪酬与福利体系、制定个性化职业发展规划等措施，吸引国内外优秀人才加入技术转移队伍。二是科技领军人才。建立产业需求牵引的项目制培养机制，推动国家实验室、科研院所、高校与龙头企业发挥各自优势，形成协同育人体系。三是人才发展生态。完善外籍人才居留、科研自主权保障等制度，支持海外人才创新创业载体建设，构建融通本土培育与国际引智的创新生态，持续提升全球高端人才磁吸效应。

第三，提升数据要素供给水平。

一是推动公共数据开放。建立公共机构数据开放清单制度，要求各级公共部门及国有企业定期开展数据资产普查，制定全国统一的数据资源目录规范；实施分级分类管理，推进跨部门数据标准互认与接口互通；构建数据开放监督评估体系，强化公众参与和社会监督机制，确保开放流程透明规范。二是激发社会数据流通活力。出台财税组合激励政策，通过数据资产入表等制度创新激活数据要素市场；构建分场景数据流通安全合规框架，完善商业秘密保护与数据确权技术标准；健全数据权益分配机制，探索基于区块链的贡献度溯源模式，实现数据价值创造与权益保障的精准匹配。

（二）强化企业技术创新主体地位

第一，充分发挥政府引导作用，提高企业基础研究投入。

一是加大政府对基础研究的资助力度。各级政府可设立基础研究专项基金，鼓励企业开展高风险、高投入的基础研究项目。同时建立完善专项基金的项目申报与评审机制，确保资金的合理分配与使用。进一步提升研发费用加计扣除政策对基础研究的专项加计扣除比例，对涉及国家重点领域的创新项目，给予更大力度的减免。二是充分发挥财税政策的信号传导作用，形成多元化资助机制。通过政策宣讲会和财务咨询服务等途径，提高市场投资者对企业基础研究的认知和投资热情，着重吸引风险投资、私募基金等长期和耐心资本。

第二，积极构建以企业为主体的产学研创新联合体。

一是增强企业在合作中的自主权。明确企业在项目中的决策权和管理权，保障企业在技术路线、研发进度和资源使用上具有更多话语权。设立项目动态调整机制，允许企业根据市场反馈和技术进展，灵活调整研发方向。二是弥合企业与高校及科研院所间的利益诉求差异。鼓励企业在科研立项阶段提供全面的需求报告，确保企业需求和战略目标得到优先考量。在项目各阶段设定反馈节点，确保企业能及时更新和调整需求。三是建立长期的产学研合作机制。鼓励实力较强的科技领军企业、专精特新中小企业与高校及科研院所签署长期合作协议，以保障合作的稳定性和持续性。

（三）提升产业质效

第一，实施差异化区域产业布局战略，因地制宜建设现代化产业体系。

一是打破地方政府以“增长主义”为导向的政策制定模式。改进“唯GDP论”的地方政府考核机制，推动构建以科技创新、全要素生产率等为导向的功能性产业政策体系，避免因过度依赖以加大优惠政策为导向的招商引资机制而引发的区域同质化、割裂化现状。定期审查和调整招商政策，根据市场变化和产业发展形势，优化政策内容。二是基于区位特征、资源禀赋、产业基础等，发挥各地比较优势，培育特色优势产业。以东北地区为例，可充分发挥其传统汽车工业基础扎实的优势，依托长春、沈阳两大核心城市汽车产业集群，加速推进传统燃油车技术迭代与新能源整车制造升级，同步构建氢燃料电池、智能电驱系统等核心零部件产业生态圈；发挥风能、光能储备丰富的优势，加快布局风电规模化开发与光伏产业示范项目，打造新能源产业发展高地；依托冰雪生态资源优势，创新“冰雪+”产业模式，延伸发展赛事经济、装备制造、文化创意等衍生链条，推动文旅产业向高端化、国际化升级。

第二，提升产业融合水平。

一是提升传统产业与数字经济融合水平。在传统制造业领域，大力推动“数转智改网联”，促进数字技术与制造企业组织管理、研发设计、订单交易、远程运维等全周期全流程深度融合。在农业领域，提升农业物联网、地理信息技术、人工智能等在田间管理、牲畜饲养、农机研发、电商销售等领域的应用水平。二是促进生产性服务业专业化、高端化发展，提升制造业与生产性服务业融合水平。重点发展信息软件、研发设计、现代物流、金融服务等细分生产性服务业，加快构建与制造业高质量发展相匹配的生产性服务业支撑体系。支持生产性服务企业探索数字化与智能化服务，促进制造业与生产性服务业在更宽领域、更深层次上有机融合。

（四）完善科技成果转化体制机制

第一，完善科技成果转化服务平台功能。

一是构建科技成果转化全链条服务体系。瞄准从技术到市场的立项、研发、转化、市场化等核心环节，建设一站式科技成果转化服务平台，提供创新服务、成果认证、中试生产、融资设计等全流程服务。二是加强信息资源整合，构建互联互通的信息共享机制。整合高校、科研院所、企业和中介服务机构的数据，搭建科技成果转化信息共享平台，提供实时更新的科研成果信息和市场需求信息，降低因信息不对称造成的转化效率低、质量差的影响。

第二，构建高效的金融支持体系。

一是提升银行信贷配置效率。鼓励银行积极利用大数据、云计算、人工智能等技术开发定制化信贷投放系统，在现有信贷评估机制中增加对项目的技术潜力、市场前景、团队能力等非传统评估因素的考虑，增强对创新项目的认定能力。二是促进风险投资市场健康发展。定期举办市场动态分析、风险评估方法、科技趋势研判等专题培训，帮助投资者了解市场潜力与技术优势。发挥政府引导基金对风险投资的带动作用，督促参股基金管理机构履行尽职调查义务，筛选出符合国家战略导向、有硬科技攻关潜力和市场化前景的创新项目。三是丰富面向科技成果转化的科技保险产品。鼓励知识产权局、商业保险公司以及重点高校协同开展大数据识别风险和描绘风险画像的科研项目，积极开发不同发展周期、不同产业特色的保险产品。各地政府使用创新券给予保费兑付补偿，坚定企业参与科技成果转化的信心。

第三，优化科技成果转化的考评与激励机制。

一是建立多元化考评指标体系。在科研项目审批、人才评价、职称晋升中推动构建综合性的科研绩效考评指标体系，淡化论文发表与专利申请等数量层面的指标，对项目质量、转化绩效、经济与社会价值等赋予更高权重，切实发挥绩效考核指挥棒作用。二是深化激励制度改革。根据科技成果的特性建立动态评估体系，制定定价标准以适应市场变化，确保定价的合理性。利用股权、期权、分红等激励措施，建立科研人员与科技成果的利益捆绑机制，激发科研人员成果转化的内生动力。

 

王新培 | 中国社会科学院大学应用经济学院

 

郭朝先,王新培.科技创新和产业创新深度融合推进现代化产业体系建设[J].沈阳工业大学学报(社会科学版),2025,18(03):241-249.