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
