2020广西中烟工业考试申论热点：传统产业改造 新旧动能转换

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近年来，随着供给侧改革的全力推进，传统落后过剩产能逐步淘汰或转型升级，新兴产业则大步迈进，蓬勃发展，以互联网+、共享经济、人工智能等为代表的新经济、新动能，正在成为拉动经济增长的新引擎。
中共十九大报告指出：加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能。
2018年1月3日，国务院以“国函1号”文件批准《山东新旧动能转换综合试验区建设总体方案》。这是党的十九大后国务院批准的首个区域性国家发展战略，也是我国第一个以新旧动能转换为主题的区域发展战略。《方案》提出,根据资源环境承载能力、现有基础和发展潜力,充分发挥济南、青岛、烟台三市经济实力雄厚、创新资源富集等综合优势,率先突破辐射带动,打造新旧动能转换主引擎。
2018年5月，浙江省工业转型升级领导小组关于印发《2018年传统制造业改造提升工作要点》的通知。《通知》指出，2018年，在继续深化10个重点传统制造业改造提升的基础上，启动新一批重点传统制造业改造提升，促进优势产业加快升级、落后产能加快淘汰、融合拓展不断深化，在高质量发展上取得新进展。
公考角度长理职培解读
[权威论述]
推动高质量发展，要把重点放在推动产业结构转型升级上，把实体经济做实做强做优，构建多元发展、多极支撑的现代产业新体系。——习近平
推动高质量发展是做好经济工作的根本要求。高质量发展就是体现新发展理念的发展，是经济发展从“有没有”转向“好不好”。——习近平
推动供给侧结构性改革，在“破”和“立”上同时发力，加快传统产业改造升级，加快发展新兴产业，增强经济发展新动能。——习近平
[机遇]
当前，我国正处于转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期，也处于全面决胜小康社会、实现“两个一百年”奋斗目标的重要时期，还处于跨越“中等收入陷阱”的关键时期，亟须加快产业新旧动能转换，同时我国也具备转换的条件。
目前我国经济处于传统增长动能衰减和转向高质量发展“双碰头”阶段，迫切需要通过产业新旧动能转换加快产业转型升级，助力经济中高速增长和高质量发展。当前及今后一个时期，我国产业新旧动能转换面临重大历史机遇。新一轮科技革命和产业变革给产业新旧动能转换带来科技支撑。消费结构升级为产业新旧动能转换提供巨大市场空间，改革深化为产业新旧动能转换创新制度供给，建设现代化经济体系为产业新旧动能转换创造良好宏观环境。
从实践看，我国整体推动产业新旧动能转换的探索取得了初步成效。创业创新蓬勃发展，产业新动能快速成长;传统产业加快转型，传统动能焕发新活力;供给侧结构性改革深入推进，产能过剩行业出现恢复性增长;地方探索不断深入，部分地区产业新旧动能转换成效显著。
[难点]
第一，对传统发展的路径依赖，导致新旧动能转换不畅。包括两个方面：一方面是认知上的路径依赖，是指认知凝滞，不能摆脱固有思维的束缚。另一方面是行动上的路径依赖，是指在行动上遵循过去习惯的决策，自觉不自觉的沿袭甚至强化过去的路径。
第二，制度环境不够优化，不能适应新旧动能转换要求。近年来我国“放管服”改革取得一定成效，但由于市场主体直接面对的市县和乡镇一级改革不到位，企业仍感到事难办。一方面不合理的市场准入障碍仍然较多，部分地方没有“真放权、放真权”，仍然存在审批环节较多、下放不同步的问题，一些竞争性行业市场准入程序复杂、透明度不高。另一方面，市场监管体制不健全。市场监管机构分散，监管职能分布在不同部门，各部门监管制度和标准不一致，横向协同、纵向联动的监管机制尚未完全建立起来，监管越位、缺位、不到位问题依然突出，抑制了企业转型升级动力。同时，适应产业新动能发展的新型监管制度尚未建立起来。新动能代表先进的生产力，它的一个重要特征是信息、数据作为一种新的重要的资源参与生产、流通、分配和消费，因而它的监管也应有别于传统的模式。但是由于新动能出现时间比较短，与之相适应的新型监管制度尚未形成，特别是包括相关法律法规、社会信用体系等仍在建立健全过程中。
第三，政策碎片化甚至互相冲突，影响政策作用有效发挥。近年来，相关部门和各级政府相继出台了不少政策措施推动产业新旧动能转换，但由于部门间各自为政和缺乏统筹协调，政策效果并不理想。体现为政策设计碎片化。截至目前，国家除了对培育新产业新动能出台专门文件和批复山东省新旧动能转换综合改革试点方案外，对如何改造提升传统动能没有顶层设计，各部门、各地方只能根据自己的理解出台相关举措，导致政策缺乏系统性和碎片化。第二，部门间政策不协调甚至相互冲突。
第四，高端要素支撑不足，“缺人才、缺技术、缺资金”严重制约新旧动能转换。无论是新动能培育还是旧动能改造，都离不开人才、资金、科技等高端要素。从实践看，高端要素支撑不足已经成为制约产业新旧动能转换的重大瓶颈。一方面，高端人才供给短缺。如目前快速发展的云计算、大数据、人工智能、机器人等行业面临高层次复合型人才严重不足的制约，特别是大数据分析挖掘算法、大数据建模等高端人才更为缺乏。另一方面，创新能力不足和技术转移转化困难，企业作为创新主体的体制机制尚未建立起来，企业从事科技创新意愿和能力不足。此外，资本“脱实向虚”导致实体经济融资难融资贵。