数字经济背景下新质生产力驱动产业升级的路径研究

一、前言

随着数字经济的蓬勃发展，全球产业格局正发生深刻变化。数字技术的快速发展催生了新质生产力，为产业升级提供了强大的驱动力。在新质生产力的推动下如何实现产业升级，成为企业和政府亟待解决的问题。因此，本文提出构建技术创新生态系统、推动智能化生产和管理、优化人才培养和技能提升、加强数据管理和安全防护等措施，以加快实现产业升级。

二、新质生产力驱动产业升级的内涵

技术创新是新质生产力驱动产业升级的核心动力。通过引入和开发先进技术，如人工智能、大数据、物联网和区块链等，企业能够显著提升生产效率、产品质量和市场响应速度。例如，智能制造技术的应用，可以实现生产流程的自动化和智能化，降低生产成本，提高生产灵活性和定制化能力。智能化设备的广泛应用，为产业升级提供坚实的硬件基础。在现代制造业中，智能机器人、智能传感器和自动化控制系统等设备，已经成为生产线的重要组成部分。先进设备能够提高生产的准确性和一致性，还能通过数据采集和分析，持续优化生产流程，减少资源浪费和环境污染。先进管理方法也是推动产业升级的重要因素。通过运用精益管理、全面质量管理和敏捷生产等现代管理理念，企业可以大幅提升运营效率和管理水平[1]。基于大数据分析的决策支持系统，使企业能够更好地预测市场需求和优化资源配置，从而在竞争激烈的市场中保持优势。新兴商业模式的涌现，为产业升级注入新的活力。例如，电子商务和共享经济等新模式，改变了传统的商业运作方式，还拓展了市场空间和服务领域。通过新模式，企业能够更好地满足消费者个性化、多样化的需求，从而提高市场竞争力。新质生产力驱动产业升级，不仅是企业层面的转型，更是整个产业生态系统的重构。政府在此过程中起到重要的推动作用，可以通过制定政策、提供资金支持和搭建创新平台等方式，鼓励企业进行技术创新和管理变革。同时，产学研合作模式的深化，也为技术转化和产业应用提供有力支持。

三、数字经济背景下新质生产力驱动产业升级的特点

数字化和智能化成为产业升级的核心特征。数字技术，如大数据、云计算、人工智能和物联网等，广泛应用于生产制造、产品研发、市场营销和供应链管理等环节，不仅提高生产效率和产品质量，还使得生产过程更加灵活和智能。例如，通过物联网技术，企业能够实现设备之间的互联互通，实时监控生产状态，优化生产流程，减少资源浪费和环境污染。新质生产力驱动产业升级强调个性化和定制化的生产方式。在数字经济时代，消费者需求趋于多样化和个性化，传统的大规模标准化的生产模式难以满足市场需求。通过数字化技术和智能制造系统，企业能够根据消费者的需求进行灵活生产，实现大规模、个性化产品生产，不仅可以提高客户满意度，还增强企业的市场竞争力[2]。平台经济和共享经济成为新的商业模式。在数字经济背景下，平台型企业迅速崛起，通过构建开放的数字平台，整合上下游资源，形成新的产业生态系统。这些平台为企业提供更多的市场机会和共享资源，促进企业创新创业，推动产业链协同发展。共享经济模式通过资源的高效利用和共享，降低企业运营成本，提高资源利用率。

四、数字经济背景下新质生产力驱动产业升级的意义

（一）提升企业竞争力和创新能力

在数字经济背景下，新质生产力驱动产业升级可显著提升企业的竞争力和创新能力。通过广泛应用先进的数字技术和智能化设备，企业能够实现生产流程的自动化和智能化，从而大幅提高生产效率。例如，利用物联网技术，企业可以实时监控生产设备的运行状态，预防设备故障，减少停机时间和维护成本。智能机器人和自动化生产线的应用，进一步提升生产的精确度和一致性，减少人为错误，提高产品质量。数字化转型使企业能够大幅降低运营成本[3]。通过大数据分析，企业可以优化供应链管理，准确预测市场需求，减少库存和物流成本。云计算技术的应用，使企业能够灵活调整IT资源配置，降低IT基础设施的建设和维护成本。同时，远程办公和虚拟团队的兴起，也为企业减少在办公场地和差旅方面的支出。提高市场响应速度是提升企业竞争力的另一重要方面。数字技术使企业能够更快速地收集和分析市场信息，及时调整生产计划和市场策略。例如，通过社交媒体和电子商务平台，企业可以实时获取消费者反馈，了解市场趋势和需求变化，迅速推出符合市场需求的新产品。人工智能技术可以帮助企业进行精准地市场定位和广告投放，从而提高营销效果。

（二）优化资源配置和提高运营效率

在数字经济背景下，新质生产力驱动产业升级可显著优化资源配置和提高运营效率。通过大数据和人工智能技术，企业能够精确地预测市场需求和消费者行为，从而制定有效的生产和销售策略。例如，大数据分析工具可以处理大量的历史销售数据、市场趋势和消费者偏好，帮助企业准确预测哪些产品将在未来受到欢迎，进而调整生产计划，确保供需平衡。优化供应链管理是另一个重要表现。传统的供应链管理常常面临信息不对称和反应滞后的问题，而大数据和人工智能技术的应用，使得供应链各个环节的信息流动更加透明、快速。企业可以通过实时监控供应链状态，及时发现和解决潜在的问题。例如，借助物联网传感器和大数据分析，企业能够监控货物流动情况，优化库存管理，确保货品在最合适的时间到达最需要的地方，减少库存和物流成本[4]。

（三）促进产业结构优化升级

数字经济推动传统产业技术升级，使其向高附加值方向转型。例如，在制造业领域，通过引入智能制造技术，企业能够实现生产流程的自动化和智能化，从而提高生产效率和产品质量。智能制造不仅包括自动化设备和机器人，还涉及物联网、人工智能和大数据分析等技术的应用。这些技术的结合使生产过程更加灵活和高效，企业能够快速响应市场需求的变化，提高产品附加值和市场竞争力。数字经济通过技术集成和资源共享，形成新的产业链和价值链。传统产业在数字技术的推动下，逐渐打破原有的产业界限，形成跨界融合的新模式[5]。例如，互联网与金融业的融合，催生金融科技产业。金融科技通过大数据分析、区块链技术和人工智能，提供便捷和安全的金融服务，改变传统金融行业的运作方式，形成新的价值链和商业模式。新质生产力的应用还催生大量新兴产业，推动产业结构升级。例如，人工智能产业的发展，不仅提升现有产业的技术水平，还创造全新的商业机会和就业岗位。从智能家居到自动驾驶，从虚拟现实到医疗健康，人工智能的应用范围不断扩大，催生一批具有高技术含量和高附加值的新兴产业。新兴产业的发展，在带来经济效益的同时，还促进社会进步和提升生活质量。

（四）支持绿色发展和可持续发展

通过智能化能源管理系统，企业能够实时监控和优化能源使用，减少不必要的能源消耗。例如，利用物联网和大数据技术，企业可以收集和分析生产过程中的能源使用数据，识别能源浪费的环节，并采取相应的优化措施。智能电网技术的应用，也使企业能够更好地管理能源需求和供应，实现能源的高效利用和动态调配，从而降低能源成本和碳排放量。环境智能化监测系统的应用，使企业能够实时监测生产过程中的污染物排放情况，及时采取措施减少环境污染。例如，利用传感器和大数据分析，企业可以监测空气、水和土壤中的污染物含量，识别潜在的环境风险，及时进行环境治理和污染控制，有助于企业遵守环境保护法律法规，避免违法行为，还能够提升企业的社会形象和公众信任度。数字技术的应用在资源循环利用方面也起到关键作用。例如，在制造业中，利用大数据和人工智能技术，企业可以优化生产流程，减少原材料浪费，促进废弃物的回收和再利用。

五、数字经济背景下新质生产力驱动产业升级面临的困境

（一）技术适配性以及系统集成困难

新技术的引入需要与企业现有的生产和管理系统进行有效整合，该过程复杂且耗时。许多企业现有系统往往是多年累积的结果，具有高度的定制化和复杂性，而新技术和设备可能具有不同的架构、接口和标准，从而导致系统集成困难。例如，企业在引入智能制造系统时，要将新设备与现有生产线、ERP系统和供应链管理系统进行无缝对接，需要大量的技术调整和配置。系统集成过程中容易出现兼容性问题，不同技术供应商提供的解决方案可能在接口标准、数据格式和通信协议等方面存在差异，导致不同系统之间的数据交换和功能协调变得困难。企业需要投入大量资源进行系统兼容性测试和调整，以确保新旧系统能够协同工作，避免因技术不兼容而导致生产中断和效率下降。技术适配和系统集成还需要高水平的技术支持和专业知识。企业在进行技术升级时，往往需要依赖外部技术服务提供商的支持，不仅增加成本，还可能导致对外部供应商的过度依赖。

（二）数据安全和隐私保护不足

一是数据泄露风险不断增加。在数字化环境中，数据存储和传输的途径多样且复杂，任何一个环节的安全漏洞都可能导致严重的数据泄露事件。例如，云存储服务虽然提供便利，但如果企业缺乏有效的安全措施，可能会面临数据被未经授权的第三方访问或窃取的风险。移动办公和远程工作的普及，使得数据在不同设备和网络环境中的传输频率增加，同时也造成了数据泄露的风险。二是网络攻击的威胁日益严峻。随着企业对数字技术的依赖加深，黑客和网络犯罪组织也不断升级攻击手段，利用先进的技术手段实施网络攻击。常见的攻击形式包括勒索软件、钓鱼攻击、DDoS攻击等，可能导致数据被盗取、篡改或删除，还可能造成企业业务中断、财务损失和声誉受损，企业需要投入大量资源和技术来监控和防范这些网络威胁。三是数据处理的合规性也是企业必须重视的问题。随着全球数据隐私法规的不断完善和严格执行，如《通用数据保护条例》（GDPR）《加州消费者隐私法案》（CCPA），企业在数据处理过程中需要严格遵循法律法规要求，任何违反数据隐私保护法规的行为，可能导致高额罚款和法律诉讼，还会严重损害企业的声誉。因此，企业必须建立健全的数据保护机制，确保数据处理的每一个环节都符合相关法规的要求。

（三）资金压力持续增加

一是数字化转型涉及大量的硬件和软件投资。企业需要购买和安装先进的设备，如工业机器人、自动化生产线和物联网传感器等，但这些设备价格昂贵。此外，企业还需要投入大量资金购买相应的软件系统，如ERP、MES、CRM系统等，系统的定制化开发、部署和维护费用也十分高昂。对于中小企业而言，初始投入往往超出其财务承受能力，成为其数字化转型的主要障碍。二是数字化转型需要持续的技术升级和维护。随着技术的快速发展，企业需要不断更新设备和软件，以保持竞争力[6]，意味着企业不仅需要一次性的大额投资，还需要长期投入资金进行技术更新和系统维护。企业需要聘请专业的技术人员进行系统操作和维护，增加了运营成本。对于资金有限的中小企业而言，这种资金压力无疑是巨大的。

（四）员工技能培训不足

首先，培训成本高是企业面临的重要问题。实施有效的培训计划需要企业投入大量的资金和资源，包括聘请专业培训师、开发和购买培训材料，以及支付员工在培训期间的薪资和福利，这些成本对财力有限的中小企业而言尤为沉重。随着技术不断更新迭代，企业需要进行持续地培训，以确保员工能够掌握最新的技术和操作方法，进一步增加培训成本。其次，培训效果难以保证也是一个重要挑战。尽管企业投入大量资源进行员工培训，但培训效果往往不如预期，原因在于培训课程的设计和实施可能缺乏针对性和实用性，不能充分满足员工的实际工作需求。培训时间安排、培训内容复杂性以及员工学习能力和接受程度等因素，也会影响培训的效果，企业需要寻找有效的培训方法和手段，以提高培训的效率和效果。最后，员工的适应能力和接受度也是企业亟需解决的问题。新质生产力的应用往往伴随着工作方式和流程的重大变革，这对员工的适应能力提出更高要求。有些员工可能对新技术和新方法感到不适应，甚至产生抵触情绪，不仅影响培训效果，还可能导致工作效率下降和员工流失。因此，企业在实施新技术培训时，需要重视员工的心理和情感，通过有效的沟通和激励措施，提高员工的适应能力和接受度[7]。

六、数字经济背景下新质生产力驱动产业升级的路径

（一）构建技术创新生态系统

第一，加强与高校和科研机构的合作是构建技术创新生态系统的重要举措。高校和科研机构拥有丰富的科研资源和高水平的研究团队，能够为企业提供前沿技术和创新思路。企业可以通过联合研发、技术转移和合作开发等方式，与这些机构建立紧密的合作关系，共同攻克技术难题，推动技术创新。例如，通过设立联合实验室或研究中心，企业可以共享高校和科研机构的科研成果和设备资源，实现优势互补。第二，与技术公司和创新企业的合作也不可忽视。技术公司和创新企业在市场应用和技术开发方面具有独特的优势，能够为企业提供先进的技术解决方案和创新服务。通过合作，企业可以引进先进的技术和管理经验，加速自身的技术升级和产业转型。例如，企业可以通过战略合作、股权投资或技术采购等方式，与技术公司和创新企业建立合作伙伴关系，共享技术和市场资源，实现共同发展。第三，企业建立内部创新机制也是构建技术创新生态系统的重要内容[8]。企业建立内部创新实验室和研发中心，为员工提供良好的创新环境和条件，是激发员工创新活力的重要手段。企业应鼓励员工参与创新活动，提出创新建议，进行技术攻关。同时，企业可以通过设立创新基金、创新奖励和专利申请支持等激励机制，激发员工的创新积极性，推动技术创新成果的转化和应用。

（二）推动智能化生产和管理

第一，引入智能制造技术和设备是推动生产智能化的重要措施。工业机器人、智能传感器和自动化生产线等先进设备的应用，能够极大地提高企业的生产效率和产品质量。例如，工业机器人可以执行重复性高、精度要求高的任务，减少人为错误，提高生产一致性和效率。智能传感器可以实时监测生产过程中的各种参数，如温度、湿度、压力等，确保生产过程的稳定性和产品质量。自动化生产线能够实现生产流程的高度自动化和集成化，减少人工干预，提高生产效率。第二，建立智能管理系统是实现全面数字化管理的关键。ERP（企业资源计划）系统、MES（制造执行系统）和CRM（客户关系管理）系统的应用，能够实现企业各项业务流程的数字化和信息化管理。ERP系统可以集成企业财务、人力资源、供应链等方面的信息，提供全面的资源管理和决策支持。MES系统能够实时跟踪和控制生产过程中的各项活动，优化生产调度和资源配置，提高生产效率和质量控制能力。CRM系统可以管理和分析客户信息，优化客户关系和市场营销策略，提高客户满意度和市场竞争力。第三，智能化生产和管理的实现还依赖大数据和人工智能技术的应用[9]。通过大数据分析，企业可以获取生产过程中的海量数据，发现潜在问题和优化机会。例如，通过对生产数据的分析，企业可以识别出生产瓶颈和质量问题，进行针对性地改进和优化。人工智能技术可以实现智能决策和预测，帮助企业优化生产计划和供应链管理，提高资源利用效率和市场响应速度。

（三）加强人才培养和技能提升

第一，开展系统的员工培训是企业实现可持续发展的基础。系统的培训计划包括对新技术的学习和应用，涵盖生产管理、质量控制、市场营销等内容。企业应根据员工的岗位需求和职业发展规划，制定个性化的培训方案，确保培训内容的针对性和实用性。例如，生产线操作人员需要学习智能制造设备的操作和维护技能，而管理人员需要掌握智能管理系统的使用技巧和数据分析方法。第二，与教育机构和培训机构合作，开发定制化的培训课程，是提升员工技能的重要途径。企业可以与高校、职业学校和专业培训机构建立长期合作关系，共同开发适合企业需求的培训课程。这些课程可以提供理论知识，还可以通过实训和案例分析，帮助员工更好地理解和掌握新技术的实际应用技巧[10]。例如，企业可以与高校合作，开展智能制造、人工智能、大数据分析等前沿技术的培训课程，提高员工的专业技术水平。第三，建立内部导师制度是促进知识共享和经验交流的有效方式。通过选拔经验丰富、技术过硬的员工担任导师，企业可以实现知识和经验的传承和扩散。导师可以通过一对一辅导、团队培训、现场指导等方式，帮助新员工快速掌握新技术和新方法，提升团队的技术水平和工作效率。内部导师制度有助于员工的快速成长，还可以增强团队凝聚力和对企业文化的认同感。

（四）加强数据管理和安全防护

首先，建立完善的数据管理体系是数据安全管理的基础。企业要制定详细的数据管理制度和措施，覆盖数据收集、存储、处理和分析等环节。在数据收集方面，企业应确保数据来源的合法性和数据收集的透明性，避免侵犯用户隐私。在数据存储方面，企业应采用安全的存储技术，如加密存储和分布式存储，确保数据在存储过程中的安全性和可靠性。在数据处理和分析方面，企业应采用规范的处理流程和分析方法，确保数据处理的准确性和有效性，避免数据误用和泄露。其次，采用先进的网络安全技术和措施是防范数据泄露和网络攻击的关键。企业要建立多层次的网络安全防护体系，包括网络防火墙、入侵检测系统、数据加密和身份认证等技术手段。例如，网络防火墙可以阻止未经授权的访问，入侵检测系统可以实时监控网络活动，及时发现和应对潜在的安全威胁。数据加密技术可以确保数据在传输和存储过程中的安全性，防止数据被截获和篡改。身份认证技术可以确保只有经过授权的用户才能访问敏感数据，防止数据泄露和滥用。最后，企业应建立全面的数据安全管理机制，确保数据安全管理的规范化和系统化。数据安全管理机制应包括制定数据安全策略、实施数据安全防护措施、建立数据安全事件应急响应机制和进行数据安全审计等内容。例如，企业可以制定详细的数据安全策略，明确各类数据的安全保护要求和管理措施。在实施数据安全防护措施方面，企业应定期进行安全检查和漏洞修补，确保系统的安全性和稳定性。在数据安全事件应急响应方面，企业应建立快速响应机制，确保在发生数据泄露或网络攻击时能够及时采取措施，控制事态发展，减少损失。

七、结语

在数字经济背景下，新质生产力驱动产业升级是应对全球经济变革和技术创新的必然选择。通过构建技术创新生态系统、推动智能化生产和管理、加快人才培养和技能提升、加强数据管理和安全防护，企业能够提升生产效率和产品质量，实现资源的优化配置，促进产业升级和可持续发展，不仅增强企业的市场竞争力，也为经济高质量发展提供新动能。

引用

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[10]王华华.地方政府加快形成新质生产力的产业政策新思考——基于生产要素集聚与未来产业链“双螺旋”耦合的路径[J].行政与法，2024（04）：29-42.

作者单位：湖北省统计宣传教育中心

责任编辑：王颖振