新质生产力的“关键”具体指什么？
要理解新质生产力的关键，不能停留在宽泛的概念层面，而需要聚焦于构成和驱动其形成的具体要素。这些关键要素并非孤立存在，而是相互关联、协同作用的集合体。它们主要包括：
- 颠覆性与前沿性的核心技术： 这是新质生产力最直接的驱动力。这里的技术不是指一般的技术改进，而是能够开辟全新赛道、改变现有产业格局、甚至重塑生产要素组合的革命性技术。例如，人工智能的底层算法与芯片设计、量子计算、基因编辑、合成生物学、下一代通信技术（如6G）、深海空天探测技术、脑机接口等。这些技术往往处于研发的“无人区”或“少人区”，需要巨大的投入和长期积累才能实现突破。
- 高质量的数据要素： 在数字经济时代，数据已成为与土地、劳动、资本、技术并列的关键生产要素。新质生产力对数据的需求是“高质量”的，意味着数据需要具备规模化、真实性、时效性、多模态融合以及可用性。工业互联网产生的设计数据、制造流程数据；智慧医疗产生的影像数据、病理数据；智慧城市运行产生的交通数据、能源数据等，如何高效地汇聚、清洗、标注、分析、流通和安全利用，是释放数据要素价值、支撑新质生产力发展的关键。
- 世界一流的创新人才与高技能劳动者： 新质生产力的发展高度依赖于能够掌握、创新和应用前沿技术的人力资本。这不仅包括站在科学前沿的顶尖科学家和工程师，也包括能够将实验室成果转化为现实生产力、具备复合知识结构的创业者和管理者，以及能够操作复杂智能设备、理解数字流程的高技能产业工人。人才的质量、结构、流动性和创新活力直接决定了新质生产力的高度和广度。
- 现代化产业体系： 新质生产力并非悬在空中楼阁，它需要承载和落地的物理空间与产业生态。这个产业体系是现代化的，其特点是战略性新兴产业和未来产业成为主导，传统产业通过数字化、智能化、绿色化实现深度转型升级，产业间耦合度高、协同性强、韧性好。关键在于构建能够快速响应市场变化、促进技术扩散、形成规模效应和网络效应的产业集群。
- 适应新质生产力发展的体制机制： 要素能否顺畅流动、创新活力能否充分激发、创新风险能否有效分散、创新成果能否快速转化，很大程度上取决于宏观的体制环境和微观的组织机制。这包括但不限于产权保护体系、要素市场化配置机制、科技评价和激励机制、风险投资和多层次资本市场体系、市场准入和监管规则等。一个能够鼓励冒险、允许失败、促进竞争与合作的制度环境是新质生产力破土而出的土壤。
为什么说这些要素是新质生产力的“关键”？它们为何如此重要？
这些要素之所以被定义为“关键”，是因为它们共同构成了新质生产力的核心逻辑和生成基础。它们的重要性体现在以下几个方面：
- 源头性与颠覆性： 颠覆性技术是新质生产力的“火种”，它直接开辟了新的生产可能性边界，带来了从0到1的突破，而不是现有模式下的改进。没有核心技术的突破，新质生产力就失去了最根本的驱动源。
- 基础性与倍增性： 高质量数据是理解、优化和预测复杂系统的基础，也是驱动人工智能等前沿技术应用的燃料。数据要素与其他要素结合，能产生显著的倍增效应，大幅提升生产效率和决策精度。
- 创造性与引领性： 人才是唯一具有主观能动性的要素，是知识的创造者、技术的发明者和商业模式的设计者。顶尖人才的聚集能够形成强大的创新磁场，引领新产业方向，解决复杂问题。
- 承载性与协同性： 现代化产业体系是前沿技术、数据、人才等要素转化为现实生产力、形成规模经济和竞争优势的平台。只有构建起配套完善、协同高效的产业生态，新质生产力才能真正落地生根、开花结果。
- 保障性与催化性： 良好的体制机制能够破除阻碍要素流动的壁垒，激发各类主体的创新热情，引导资源流向最有潜力的领域，分散创新过程中的巨大风险，加速技术商业化进程。它是新质生产力发展的“助推器”和“稳定器”。
概括来说，这些关键要素不是简单相加，而是通过复杂的相互作用，形成了一种全新的、区别于传统生产力模式的质态。缺乏其中任何一个环节，都可能导致新质生产力发展动力不足、转化不畅或风险失控。
这些关键要素主要体现在哪些领域或产业中？
新质生产力的关键要素并非平均分布，它们最先、最集中地体现在那些代表未来发展方向、技术迭代迅速、数据密集且人才高度集聚的领域和产业中：
- 战略性新兴产业： 这是关键要素集成的“主战场”。例如：
- 人工智能（AI）：涵盖智能芯片、算法框架、大模型训练、智能应用（自动驾驶、智能医疗、智慧工厂等）。
- 生物技术：包括基因测序、基因编辑、细胞治疗、合成生物学、创新药物研发、生物育种。
- 新能源：高效光伏、大容量储能、氢能、先进核能、新型电力系统技术。
- 高端装备制造：航空航天装备、海洋工程装备及高技术船舶、先进轨道交通装备、智能机器人。
- 新一代信息技术：集成电路、下一代通信、工业互联网、物联网、区块链、云计算/边缘计算。
- 未来产业： 这些是目前尚处于孵化和培育阶段，但未来可能产生颠覆性影响的产业，更是关键要素的“试验田”。例如：
- 量子信息：量子计算、量子通信、量子测量。
- 脑机接口：医疗康复、人机交互。
- 元宇宙相关技术：高性能计算、图形渲染、数字孪生、XR设备。
- 深海空天开发利用：深渊探测、商业航天、行星科学。
- 传统产业的智能化、绿色化改造： 新质生产力的关键要素也广泛应用于改造提升现有产业，赋予其新的生命力。例如：
- 智能制造：利用大数据、AI、工业互联网实现生产流程的优化和柔性制造。
- 数字农业：基于遥感、传感器、大数据实现精准种植和智慧管理。
- 智慧交通/物流：利用大数据、AI、物联网优化运输效率和资源配置。
这些领域之所以成为焦点，正是因为它们对前沿技术、海量数据、高素质人才和新型组织模式有着最迫切的需求和最广阔的应用场景。
衡量对这些关键要素的投入与进展可以看哪些维度？
“多少”这个词在新质生产力的关键要素衡量上，更多体现在投入的规模、资源的集聚程度以及产出的质量和效率等多个维度。我们可以从以下几个方面来衡量在关键要素上的投入和进展：
- 技术研发投入与产出：
- 国家及企业研发（R&D）投入占GDP的比重，特别是基础研究和应用研究的投入比例。
- 在关键核心技术领域获得的专利数量、质量和被引用次数。
- 重大科技突破和原创性成果的数量与国际影响力。
- 关键设备、核心零部件和基础软件的国产化率或自主可控程度。
- 人才资源的集聚与培养：
- 高层次人才（如两院院士、国家杰青、全球顶尖科学家等）的数量和结构。
- 关键领域工程师、高技能技工、数据科学家等紧缺人才的培养和供给能力。
- 人才净流入率和人才吸引力指数。
- 校企合作培养人才的模式和成效。
- 数据要素的活跃度与价值释放：
- 数据交易平台的数量、交易规模和活跃度。
- 各类数据资产的登记、评估和确权进展。
- 数据分析师、数据工程师的数量。
- 基于数据要素形成的新产品、新服务、新业态数量及其产生的经济效益。
- 数据安全保障体系的完善程度和安全事件发生率。
- 战略性新兴产业的增长与贡献：
- 战略性新兴产业的增加值占地区或国家GDP的比重及其增长速度。
- 战略性新兴产业企业的数量、规模和盈利能力。
- 产业链的完整性、韧性和国际竞争力。
- 产业集群的形成和发展水平。
- 体制机制改革的进展与成效：
- 简政放权、优化营商环境的实际成效评估（如世界银行营商环境排名变化）。
- 科技成果转化率和产业化周期。
- 风险投资的活跃度和投资方向（是否流向早期、硬科技项目）。
- 知识产权保护的力度和效果（如侵权纠纷解决效率、赔偿额度）。
- 鼓励创新、宽容失败的文化氛围形成程度。
通过这些多维度的指标，可以相对客观地衡量我们在新质生产力关键要素上的投入是否足够、进展是否顺利，以及存在哪些短板。
如何才能有效培育、汇聚并利用这些关键要素？
培育、汇聚和利用新质生产力的关键要素是一个复杂的系统工程，需要多方协同、长期坚持。其核心路径和方法包括：
- 构建开放协同的高水平创新生态：
- 深化产学研深度融合： 建立紧密的合作机制，促进基础研究、应用研究和产业化对接，打破高校、科研院所和企业之间的壁垒。
- 发挥领军企业作用： 支持行业龙头企业牵头组建创新联合体，整合产业链上下游资源进行协同创新。
- 促进大中小企业融通发展： 鼓励大企业开放创新平台，支持中小企业聚焦“专精特新”，形成创新链条上的互补优势。
- 加强国际科技合作： 在开放环境下吸引全球创新资源，参与或主导国际科技合作项目，避免“闭门造车”。
- 实施更具竞争力的人才战略：
- 加大基础研究人才培养力度： 改革教育体系，鼓励学生投身基础科学研究，建立长期稳定的支持机制。
- 完善人才引进和激励机制： 提供具有国际竞争力的薪酬待遇、科研条件、平台支撑，在住房、子女教育、医疗等方面提供保障，破除体制障碍，赋予科研人员更大的自主权和成果支配权。
- 健全人才评价体系： 改变唯论文、唯帽子的倾向，建立以创新能力、质量、实效、贡献为导向的评价体系。
- 加强高技能人才培养： 大力发展职业教育和技能培训，鼓励校企合作、产教融合，培养适应智能制造、数字经济需求的高素质技术技能人才。
- 健全数据要素市场化配置机制：
- 加快数据确权、定价和流通规则建设： 明确数据的所有权、使用权、收益权等权益，建立符合市场规律的数据交易定价机制。
- 发展多层次数据交易平台： 规范运营，提升交易效率和安全性。
- 强化数据安全和隐私保护： 建立严格的法律法规和技术防护体系，消除数据要素流通的后顾之忧。
- 鼓励数据应用创新： 支持企业和机构基于数据开展模型训练、产品开发和商业模式创新。
- 加大对战略性新兴产业和未来产业的引导和支持：
- 设立专项基金和政府引导基金： 引导社会资本投向高风险、长周期的前沿技术和新兴产业领域。
- 优化产业政策和规划： 提前布局未来产业，完善产业链供应链，提供精准的政策支持和公共服务。
- 建设高水平创新平台： 如国家实验室、国家工程研究中心、制造业创新中心等，集聚资源开展协同攻关。
- 持续深化体制机制改革：
- 优化营商环境： 减少行政审批，提高服务效率，保障各类市场主体公平竞争。
- 加强知识产权全链条保护： 提高侵权成本，完善快速维权和纠纷解决机制。
- 健全风险投资和创业支持体系： 鼓励长期投资和价值投资，为初创企业提供孵化、融资、导师等多方面支持。
- 改革科技评价和奖励制度： 鼓励原始创新和非共识性研究，建立与新质生产力特点相适应的评价导向。
除了核心技术和数据，还有哪些容易被忽视但同样关键的要素或潜在挑战？
在聚焦显性的技术、数据和人才等关键要素时，还存在一些容易被忽视但对新质生产力能否顺利发展至关重要的隐性要素或潜在挑战：
- 创新文化与社会氛围：
- 容错机制： 鼓励大胆探索、允许失败的文化是激发原创性的重要土壤。如果失败的成本过高，将抑制创新活力。
- 好奇心与自由探索精神： 基础研究和前沿突破往往源于科学家的好奇心和对未知世界的探索欲望，需要宽松自由的科研环境。
- 开放包容： 吸引和留住全球顶尖人才、促进行业间跨界融合，需要开放包容的社会文化。
- 伦理、法律与安全框架的同步建设：
- 人工智能、基因技术、脑机接口等前沿技术在带来巨大可能性的同时，也带来了数据隐私、算法偏见、就业冲击、基因安全、技术滥用等一系列复杂的伦理、法律和社会问题。
- 缺乏及时、前瞻性的法律法规和伦理规范，可能阻碍新技术的大规模应用，甚至引发社会风险。
- 网络安全、数据安全和关键信息基础设施安全是保障新质生产力健康发展的基石。
- 要素流动的便利性与高效性：
- 资本、人才、技术、数据等要素在区域间、行业间、甚至国际间的流动是否顺畅，直接影响资源的配置效率和创新活力的释放。
- 存在地方保护、行业壁垒、审批流程复杂等问题，都会阻碍关键要素向最需要、最有产出效率的地方集聚。
- 国际合作与竞争格局：
- 新质生产力的发展并非孤立进行，它在全球科技竞争与合作的大背景下展开。
- 如何在高筑的技术壁垒和复杂的国际关系中获取关键技术、吸引高端人才、参与全球创新网络，是巨大的外部挑战。
- 同时，也存在通过国际合作获取新技术、共享知识、共同应对全球性问题的机会。
- 数字鸿沟与包容性发展：
- 新质生产力的发展可能加剧地区之间、群体之间的数字鸿沟和技能差距。
- 如何确保发展成果惠及更广泛人群，避免结构性失业和社会分化，是需要同步考虑的社会问题。
总结：系统性与协同性
综上所述，新质生产力的关键要素构成了一个复杂的系统，其核心在于前沿技术的突破、高质量数据的赋能、高水平人才的创造、现代化产业的承载以及适应性体制机制的保障。它们不是独立运行的“点”，而是相互依赖、相互促进的“网”。
抓住新质生产力的关键，意味着要跳出单一要素的思维定势，树立系统观念，强化要素间的协同效应。这要求我们在政策制定、资源配置和行动实践中：
不仅要集中力量攻克“卡脖子”技术，更要同步建设高效的数据基础设施和应用生态；
不仅要培养和引进顶尖科学家，更要构建能够激发各类人才创新活力的评价和激励体系；
不仅要发展战略性新兴产业，更要利用新要素改造提升传统产业，构建完整的现代化产业体系；
不仅要出台支持创新的具体政策，更要深化基础性、全局性的体制机制改革，为要素的充分涌流和高效配置保驾护航。
新质生产力的形成和发展是一个动态演进的过程，需要持续的投入、不断的探索和勇于自我革新的精神。理解并紧紧抓住这些关键要素，是迈向更高质量、更可持续发展阶段的必然要求。
