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核心結(jié)論：①從出口、工業(yè)增加值等維度看，我國出現(xiàn)新能源、通信等中高端產(chǎn)業(yè)發(fā)展加快，而紡服等低端產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢削弱的結(jié)構(gòu)分化。②分化背后是我國經(jīng)濟(jì)驅(qū)動力在轉(zhuǎn)變，可能類似美國1980年代，科技創(chuàng)新提高全要素生產(chǎn)率，支撐產(chǎn)業(yè)升級。③人工智能等信息技術(shù)或正引領(lǐng)新一輪科技創(chuàng)新，數(shù)據(jù)、算力、算法等是核心。
　　背離現(xiàn)象：中高端產(chǎn)業(yè)向上，低端優(yōu)勢削弱。在總量和產(chǎn)業(yè)的視角下，中高端向上的勢頭正好，中低端優(yōu)勢削弱的跡象初見端倪。從出口來看，外貿(mào)產(chǎn)品從原來的中低端逐步邁向中高端。結(jié)構(gòu)上，“新三樣”取代了“老三樣”。類別上，機(jī)電產(chǎn)品出口增速顯著高于勞密產(chǎn)品，成為出口主力；從工業(yè)增加值來看，中高端產(chǎn)業(yè)增加值比重逐年增長，增速遠(yuǎn)高于低端制造業(yè)，反映了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)正加快向中高端、新技術(shù)靠攏；從產(chǎn)業(yè)發(fā)展來看，中高端技術(shù)產(chǎn)業(yè)鏈具備全球競爭力，而勞動密集型產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)苌a(chǎn)要素成本上升等因素的影響，優(yōu)勢有所削弱。
　　背后原因：科創(chuàng)成為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的重要動力。背離現(xiàn)象的背后是我國經(jīng)濟(jì)驅(qū)動力轉(zhuǎn)換，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級逐漸演進(jìn)。借鑒1980年代美國的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級歷史，科技創(chuàng)新不僅推動了美國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，而且通過生產(chǎn)方式的變革，生產(chǎn)設(shè)備的更新等手段提高了傳統(tǒng)行業(yè)的勞動生產(chǎn)率，推動了美國經(jīng)濟(jì)增長，美國GDP增速中樞從1970-80年間的2.9%上升至1981-2000年的3.4%。我國產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級過程中，也需重視技術(shù)進(jìn)步的力量。這正符合羅默提出的內(nèi)生增長理論，認(rèn)為企業(yè)追求利潤最大化的投資行為將促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步，而技術(shù)進(jìn)步是長期經(jīng)濟(jì)增長的根本動力，人力資本投入和政策支持都能夠有效促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步和科技創(chuàng)新。對照我國國情來看，2010年以來我國全要素生產(chǎn)率增長陷入瓶頸，但科創(chuàng)已經(jīng)在人力資本、政策等方面具備堅實的基礎(chǔ)。人力資本方面，當(dāng)前我國工程師紅利正在取代人口紅利，工程師紅利對于經(jīng)濟(jì)增長的積極作用將逐漸顯現(xiàn)；政策方面，我國已經(jīng)把科技自立自強(qiáng)作為國家發(fā)展的戰(zhàn)略支撐。
　　未來重點(diǎn)：抓住人工智能技術(shù)浪潮。類似1980年代美國，我國已經(jīng)處在經(jīng)濟(jì)增長動能轉(zhuǎn)換關(guān)鍵階段，更需要重視科技創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級的支撐作用。站在當(dāng)下，以ChatGPT為代表的人工智能超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型，憑借良好的通用性和泛化性，正推動人工智能技術(shù)在各領(lǐng)域大規(guī)模落地，人工智能或?qū)⒁I(lǐng)這一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革。在這樣的背景下，我國應(yīng)抓住AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展機(jī)遇，加快布局人工智能核心領(lǐng)域。其中，數(shù)據(jù)、算力、算法是人工智能發(fā)展的三大基礎(chǔ)要素。數(shù)據(jù)是訓(xùn)練和優(yōu)化人工智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)，大量、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)能夠提高模型預(yù)測和決策的準(zhǔn)確性。算力是AI大模型發(fā)展的重要基礎(chǔ)，目前AI正從單模態(tài)向多模態(tài)演進(jìn)，使用文字、圖像、音視頻等多種數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，將驅(qū)動算力需求爆發(fā)。算法是實現(xiàn)人工智能的重要途徑，是挖掘人工智能的有效方法。得益于AI技術(shù)的發(fā)展，AI的商業(yè)化應(yīng)用場景也或?qū)⒅饾u落地，自動駕駛有希望率先受益。
　　風(fēng)險提示：政策落地不及預(yù)期，新技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用速度低于預(yù)期