编者按： 发展新质生产力是党中央国务院隆重推出的我国经济高质量发展的最新重大战略方针， 具有极其深远的意义。发展新质生产力是一个巨大的系统工程， 不仅要加强国家战略科技力量布局， 发展颠覆性技术， 培育壮大新兴产业， 超前布局建设未来产业， 还要运用先进技术赋能传统产业转型升级， 更要进一步深化体制机制改革与创新， 充分发挥企业的市场主体作用。本刊本期集中推出的五篇相关论文， 重点围绕着颠覆性技术创新与碳褔利绩效、新质生产力水平的测度、数字化转型与企业新质生产力发展、新质生产力对现代产业体系及产业链现代化的影响， 进行了深入分析和开拓性研究。
〔摘 要〕 作为传统生产力蝶变的先进生产力， 新质生产力是推进重点产业全链条数智化改造升级的核心动力， 亦是实现中国式现代化的重要物质技术基础。本文以２０１０～２０２２ 年我国３０ 个省（区、市）面板数据为研究样本， 在理论分析的基础上， 通过构建多种计量模型， 对新质生产力与中国式产业链现代化的关系以及作用机制进行实证考察。研究发现： 新质生产力对中国式产业链现代化建设具有正向促进作用。机制检验结果表明， 新质生产力可通过提升创业活跃度正向促进中国式产业链现代化。数字化转型在新质生产力与中国式产业链现代化间的关系中发挥正向调节作用。异质性检验结果显示， 在南方地区、小规模产业地区中， 新质生产力对中国式产业链现代化建设的正向推动作用较强。
〔关键词〕 新质生产力 中国式产业链现代化 数字化转型 创业活跃度 中国式现代化 异质性分析
ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００４－９１０Ｘ．２０２４．０６．００２
〔中图分类号〕Ｆ１２４； Ｆ４９ 〔文献标识码〕Ａ
引 言
党的二十大报告指出， “加快建设现代化经济体系， 着力提高全要素生产率， 着力提升产业链供应链韧性和安全水平”。２０２３ 年４ 月， 习近平总书记在广东考察时指出， “中国式现代化不能走脱实向虚的路子”、“更加重视发展实体经济， 加快产业转型升级， 推进产业基础高级化、产业链现代化”。这从顶层设计角度为我国提升产业链发展水平， 增强产业链国际竞争力， 继而加速推动产业链现代化指明方向。但我国产业链发展仍面临抗风险能力不足、供需不匹配、自主创新水平较低、价值链“低端锁定” 桎梏［１］ 等严峻挑战，致使我国产业链现代化建设出现局部性梗阻， 进而制约中国式现代化建设进程。
２０２４ 年３ 月， 中央政府工作报告强调， “大力推进现代化产业体系建设， 加快发展新质生产力”、“推动产业链供应链优化升级”， 为加快产业链现代化建设明晰方向。理论而言， 新质生产力发展可强化创新驱动作用， 加速产业转型升级， 以此破除产业链现代化建设“断点” 和“堵点”， 确保产业链供应链平稳运行， 为中国式产业链现代化建设提供新动能。那么， 新质生产力能否对中国式产业链现代化产生影响？ 其作用机制如何？ 为解决上述问题， 本文尝试将新质生产力与中国式产业链现代化纳入统一研究框架， 并利用我国省级面板数据， 对二者的关系以及作用机制进行实证检验， 为提升产业链现代化水平、加速中国式现代化建设提供理论参考。
１ 文献综述
纵观现有文献， 与本文相关研究主要集中于如下三方面： （１） 新质生产力相关研究。自２０２３ 年９ 月， 新质生产力被首次提出后便成为学术界研究的重点议题。现阶段， 大部分学者对新质生产力的研究聚焦于理论层面， 立足马克思主义政治经济学与产业经济学两个角度进行解读。前者认为新质生产力是符合数字经济时代的先进生产力， 是以新生产要素重塑为前提的传统生产力质变、原创性技术突破性变革、革新传统生产力要素的具有高水平、高质量、可持续特征的生产力“跃迁”［２，３］ ；后者认为新质生产力以大数据等新技术对生产力三要素进行重塑催生新产业与新业态， 是具有多层次、多要素的综合性和超越性的可引领产业发展的生产力［４］ ， 并且新质生产力可为经济高质量发展［５］ 、农业现代化［６］ 以及中国式现代化［７］ 提供强大物质基础与动力引擎； （２） 中国式产业链现代化相关研究。现有研究主要从产业链现代化的影响因素与发展水平测度两个维度进行考察。①影响因素层面， 现有文献指出， 数字化转型［８］ 、数字基础设施建设［９］ 等均可对产业链现代化产生积极影响； ②发展水平测度层面， 学者通过构建产业链现代化指标体系测算发现， 我国产业链现代化建设指数整体趋于上涨态势， 而在省级层面呈现Ｍ 型、Ｕ 型等多种变化［１０］ ， 其中区域间差异是造成发展趋于差异化的主要原因［１１］ ； （３） 新质生产力与中国式产业链现代化的相关研究。当前， 仅有个别学者基于新质生产力理论逻辑， 考察其对现代化产业体系建设的关系。洪银兴（２０２４）［１２］ 认为， 新质生产力可对现代化产业体系建设产生积极促进作用。王文泽（２０２４）［１３］ 认为， 人工智能是新质生产力的具体体现， 通过重塑产业生产组织架构与促进产业创新， 推动产业智能化、融合化、绿色化快速蝶变， 为现代化产业体系建设提供核心技术与物质支撑。
综上， 现有文献为本文开展研究提供丰富理论基础与数据支撑。随着中国式现代化建设进程的加速推进， 在影响产业链现代化的众多影响因素中， 以新技术应用、以新业态新产业为支撑的新质生产力在赋能产业转型升级、重塑产业体系发展中发挥决定性作用。因此， 对二者关系的考察具有重要现实意义。基于此， 本文在以下方面作出拓展： （１） 研究思想上， 不同于现有文献从理论层面出发， 探析新质生产力的影响效应。本文立足新质生产力内涵逻辑， 将研究视角聚焦产业链， 并通过省级面板数据实证考察新质生产力与中国式产业链现代化间的关系， 拓展新质生产力发展在产业链层面的研究； （２） 研究内容上，引入创业活跃度、数字化转型作为机制变量， 并通过构建中介效应模型与调节效应模型， 进一步探究新质生产力对中国式产业链现代化的作用机制， 为中国式产业链现代化建设提供新思路。
２ 理论分析与研究假设
２. １ 新质生产力的直接效应
作为产业现代化的内涵延伸， 产业链现代化是运用新技术革命性突破成果对传统产业链进行改造升级， 继而提升产业链全球竞争力的现代化过程， 是实现中国式现代化的必由之路［１４］ 。而新质生产力具有动态性、时代性与战略性的特点， 是更创新、更高阶、更可持续的先进生产力， 可对传统生产力体系进行重塑， 并通过提升产业链创新能力、提高产业链市场竞争力、增强产业链韧性， 加速推进中国式产业链现代化建设。（１） 提升产业链自主创新水平。新质生产力具有高科技、高效能特征， 有利于推动产业主体利用新型通信技术对产业链上断点、痛点环节开展科研攻关， 全力突破“卡脖子” 技术和“掉链子” 环节， 提升产业链自主创新能力， 继而赋能中国式产业链现代化建设； （２） 增强产业链竞争力。新质生产力的发展可促使产业变革生产方式， 优化生产流程，降低生产成本， 推动传统行业向高附加值转移，进一步塑造产业链竞争新优势， 促进产业链升级并向价值链高端跃升， 赋能中国式产业链现代化建设； （３） 增强产业链韧性。新质生产力可充分发挥数据乘数效应， 提升产业数据要素获取、传输和处理能力［１５］ ， 促使产业链上各产业主体更好了解市场需求， 精准研判产业发展态势， 继而增强产业链抗风险能力， 提升产业链韧性， 助力中国式产业链现代化建设。由此， 提出假设Ｈ１：
假设Ｈ１： 新质生产力可对中国式产业链现代化产生直接促进作用。
２. ２ 创业活跃度的间接效应
新质生产力可通过激发创业活跃度， 推动中国式产业链现代化建设。（１） 新质生产力发展过程中能够催生大量新业态与新商业模式， 为创业者提供更加灵活便利的创业环境， 激发创业者创业活跃度。这有利于创业者推陈出新， 在不同领域开辟新赛道， 破除产业原有市场竞争方式， 促使生产要素由低劳动生产部门流向高劳动生产部门， 激发产业链内生动力与创新活力， 推动产业链上主体优链、补链、稳链、扩链， 赋能中国式产业链现代化； （２） 新质生产力发展过程可进一步加速大数据、人工智能等数字技术赋能效应，提高创业者信息搜集与传输效率， 促进创业活跃度提升。此过程中， 大量新创企业涌现并通过“创造性破坏” 提高市场交易效率与绩效， 继而倒逼低效率产业退出市场［１６］ ， 以此重构产业竞争格局， 进一步缓解产业链供应链结构性问题， 加速传统产业链转型升级， 更好赋能中国式产业链现代化。由此， 提出假设Ｈ２：
假设Ｈ２： 新质生产力可通过增强创业活跃度，正向赋能中国式产业链现代化。
２. ３ 数字化转型的调节效应
２０２３ 年２ 月， 中共中央、国务院印发的《数字中国建设整体布局规划》指出， “以数字化驱动生产生活和治理方式变革， 为以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴注入强大动力”。可见，数字化转型已成为驱动新质生产力形成与发展的关键动力引擎。数字化转型过程中催生的新理念、新技术与新要素， 促使社会各类生产活动以数字化方式进行记录、储存以及交互， 优化生产关系和生产方式， 有效推动各行各业降本提质增效，为新质生产力形成与发展注入新动能； 同时， 作为数字化转型核心要素， 数据要素凭借强渗透性、非竞争性以及低成本服务等优势， 为产业生产、消费、分配等环节提供海量可循环利用的资源， 推动传统生产要素序列重置。另外， 在数字化转型过程中， 数据要素可发挥倍增效应催生新型劳动者， 提升劳动效率与质量， 继而推动传统产业由“数” 向“实” 进行改造。这有利于变革生产要素组合结构与生产运营逻辑， 促进传统生产力实现“质变”， 增强新质生产力对中国式产业链现代化的正向赋能作用。由此， 提出假设Ｈ３：
假设Ｈ３： 数字化转型在新质生产力助力中国式产业链现代化过程中发挥正向调节作用。
３ 变量测算与实证模型设定
３. １ 数据来源
本文选择２０１０～２０２２ 年我国３０ 个省（区、市）（考虑到数据的可获得性， 不包含港、澳、台及西藏地区）面板数据作为研究样本展开实证验证。其中， 各变量数据来源于《中国统计年鉴》、《中国电子信息产业统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、《中国工业统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、国家知识产权局以及各省（区、市）统计年鉴。创业活跃度数据来源于北京大学发布的《中国区域创新创业指数》。为使研究结果真实可靠、保证数据的完整性， 采用邻近点的均值对部分缺失数据进行补齐。
３. ２ 变量选取与测算
３. ２. １ 新质生产力
新质生产力为本文核心解释变量。新质生产力是习近平总书记对生产力理论的创新与发展， 是对传统生产力的超越， 其起点是“新”， 关键在“质”， 最终落脚点为“生产力”［１７］ 。“新” 的核心在于科技创新， 为不断解放和发展生产力提供动力引擎； “质” 在于提升传统生产力的质态与质效， 对经济效益与生态效益具有倍增效应。因此， 立足生产力核心要义， 并参考相关学者研究思路［１８，１９］ ， 本文从劳动者、新质产业、科技创新、经济效益以及生态效益５ 个维度， 构建新质生产力评价指标体系， 并通过熵值法进行测度， 避免主观意愿导致计算结果偏差。新质生产力记作ＮＱＰ。具体指标体系详见表１。
３. ２. ２ 中国式产业链现代化
本文被解释变量为中国式产业链现代化。作为中国式现代化的重要物质基础与现代化产业体系建设的重要内容， 产业链现代化是对产业链理论的拓展与创新， 是巩固与壮大实体经济发展的必由之路。为科学合理对我国产业链现代化发展水平进行测度， 本文沿袭已有研究成果［２０，２１］ ， 从产业链创新、可控、韧性以及安全四方面构建中国式产业链现代化评价指标体系， 同样利用熵值法计算其发展指数， 记作ＭＩＣ。具体指标如表２所示。
３. ２. ３ 中介变量
创业活跃度（ＥＡＴ）。参考姜南等（２０２１）［２２］的测度方法， 采用新建企业进入指数衡量创业活跃度， 该指数越大表明创业活跃度越高。
３. ２. ４ 调节变量
数字化转型（ＤＴＦ）。当前研究多以上市公司年报中数字化相关的关键词数测度数字化转型，这在一定程度上并不能准确反映省级数字化转型水平。因此， 为准确反映省级层面数字化转型水平， 本文借鉴施思（２０２３）［２３］ 的研究成果， 从以下４ 个维度建立数字化转型评价指标体系， 并通过熵值法进行测度， 以此得到省级层面数字化转型指数（见表３）。
３. ２. ５ 控制变量
为更好探析新质生产力对中国式产业链现代化影响的净效应， 对如下变量进行控制。（１） 消费水平（ＣＯＮ）： 采用社会消费品零售总额与地区ＧＤＰ 的比值计算； （２） 金融发展水平（ＦＩＮ）： 以金融机构贷款总额占地区ＧＤＰ 的比重表征； （３） 政府干预（ＧＯＶ）： 通过财政支出与地区ＧＤＰ 之比衡量； （４） 对外开放程度（ＯＰＥＮ）： 利用实际使用外资金额与地区ＧＤＰ 的比值测算； （５） 城镇化水平（ＵＲＢ）： 通过各省（区、市）城镇人口与总人口的比值衡量。
３. ３ 模型设定
３. ３. １ 基准回归模型
基于前文假设， 构建基准模型验证新质生产力对中国式产业链现代化的直接影响效应。具体模型如下：
ＭＩＣｉｔ ＝α０＋α１ＮＱＰｉｔ ＋αｘ ｃｏｎｔｒｏｌｉｔ ＋θｉ ＋μｔ ＋εｉｔ （１）
式（１） 中， 被解释变量中国式产业链现代化与核心解释变量新质生产力分别用ＭＩＣ 与ＮＱＰ 表示； ｃｏｎｔｒｏｌｉｔ表示控制变量集合； θｉ 、μｔ 分别表示不随时间变化的个体固定效应与不随个体变化的时间固定效应； εｉｔ 为随机扰动项； 时间和省（区、市）通过ｔ，ｉ 表征。
３. ３. ２ 中介效应模型
为深入考察新质生产力能否通过激发创业活跃度对中国式产业链现代化产生影响， 借鉴温忠麟等（２０２２）［２４］ 的研究成果， 建立递归方程对创业活跃度的机制作用进行检验。在式（１） 的基础上构建递归方程（２）～（３）， 具体模型设定如下：
ＥＡＴｉｔ ＝β０ ＋β１ＮＱＰｉｔ ＋βｘ ｃｏｎｔｒｏｌｉｔ ＋θｉ ＋μｔ ＋εｉｔ （２）
ＭＩＣｉｔ ＝γ０ ＋γ１ＮＱＰｉｔ ＋γ２ＥＡＴ＋γｘ ｃｏｎｔｒｏｌｉｔ ＋θｉ ＋μｔ ＋εｉｔ （３）
其中， ＥＡＴ 表征中介变量创业活跃度； β１ 和γ１、γ２ 的系数值正负以及显着性是重点关注系数，若系数符号均大于０， 则表明创业活跃度的中介作用成立。其余变量含义同式（１）。
３. ３. ３ 调节效应模型
设定如下模型， 探析数字化转型是否在新质生产力与中国式产业链现代化间存在正向调节作用：
ＭＩＣｉｔ ＝η０ ＋η１ＮＱＰｉｔ ＋η２ＤＴＦｉｔ ＋η３ＮＱＰｉｔ ×ＤＴＦｉｔ ＋ηｘ ｃｏｎｔｒｏｌｉｔ ＋θｉ ＋μｔ ＋εｉｔ （４）
式（４） 中， ｉ 省（区、市）ｔ 年数字化转型程度用ＤＴＦｉｔ表示； ＮＱＰｉｔ ×ＤＴＦｉｔ 为新质生产力与数字化转型的交乘项； 其余变量含义同式（１）。
４ 实证结果与分析
４. １ 基准回归结果
在经过Ｈａｕｓｍａｎ 检验以及相关性检验后， 各变量不存在多重共线性问题， 且Ｆ 统计量与Ｐ 值分别为３８ ０５１６ 和０ ００００ 拒绝随机效应原假设。基于此， 本文选择固定效应模型进行实证检验。具体检验结果如表４ 所示。分析结果数据可知，在对控制变量、个体以及时间固定效应进行控制后， 新质生产力对中国式产业链现代化的影响系数均显着为正。进一步分析列（３） 中数据可知，在同时引入控制变量与固定效应后， 新质生产力的回归系数值有所下降， 这表明在一定程度上遗漏变量会对检验结果产生影响， 而引入控制变量后该影响进一步得以缓解。综上， 新质生产力对中国式产业链现代化建设具有显着促进作用， 且新质生产力发展水平每增强１％， 中国式产业链现代化建设进程提升０ ５９０６％。前文假设Ｈ１ 得以证实。
４. ２ 稳健性与内生性检验
４. ２. １ 稳健性检验
（１） 更换变量测度方式。在不改变被解释变量指标体系的基础上， 采用主成分分析法测算中国式产业链现代化指数， 并将其与新质生产力重新纳入回归模型进行验证； （２） 剔除样本极端值。为避免部分省（区、市）与年份数据异常值对模型检验结果带来的干扰， 对新质生产力与中国式产业链现代化样本数据进行１％ 双边缩尾和双边截尾处理后， 重新将二者纳入回归模型进行检验；（３） 更换估计方法。参考潘红玉等（２０２４）［２５］ 的研究思路， 采用岭回归方法替换前文固定效应模型， 重新对新质生产力与中国式产业链现代化的关系进行验证。具体检验结果如表５ 所示。分析表中数据可知， 在经过上述检验后， 新质生产力的影响系数依旧显着为正， 表明其对中国式产业链现代化仍存在正向赋能作用， 与前文基准回归结果基本一致， 证实研究结果稳健。
４. ２. ２ 内生性检验
中国式产业链现代化建设水平提升也会对新质生产力发展产生影响， 由此造成内生性问题可能对研究结果产生影响。参考黄群慧等（２０１９）［２６］的研究成果， 选取１９８４ 年每百人固定电话数量作为新质生产力的工具变量， 并采用两阶段最小二乘法（２ＳＬＳ）进行估计， 缓解变量互为因果带来的内生性问题。结果详见表６。Ｋ－Ｐ ｒｋ ＬＭ 和Ｋ－ＰＷａｌｄ Ｆ 的检验结果表明本文所选工具变量拒绝工具变量识别不足与弱工具变量原假设， 工具变量具有合理性与可行性。由第二阶段回归结果可知，新质生产力对中国式产业链现代化的影响系数依旧在１％统计水平上为正。进一步地， 在排除互为因果的内生性问题后， 新质生产力的促进效果依旧显着， 证实前文结论稳健。
４. ３ 机制检验
４. ３. １ 中介机制检验
分析表７ 列（１） 检验结果可知， 新质生产力对创业活跃度的影响系数为０. ６５８８， 并通过１％显着性检验。这说明新质生产力每提升１％， 创业活跃度相应提高０. ６５８８％， 即新质生产力可对创业活跃度产生正向促进作用。由列（２） 检验结果可以发现， 同时将创业活跃度、新质生产力纳入基准回归模型后， 二者对中国式产业链现代化的影响系数在１％水平上显着， 系数值分别为０. ２４６８和０. ４０１８， 证实存在创业活跃度的中介效应， 且中介效应占比为２８. ８８％。这说明新质生产力可通过提升创业活跃度， 促进中国式产业链现代化建设。假设Ｈ２ 得到验证。
４. ３. ２ 调节机制检验
数字化转型的调节效应检验结果如表８ 所示。分析列（２） 中数据不难发现， 新质生产力的影响系数依旧在１％统计水平上显着为正， 其对中国式产业链现代化的促进作用依旧存在； 此外， 数字化转型的影响系数为１. ３１３６， 且通过１％ 显着性检验， 说明数字化转型可对中国式产业链现代化发挥积极促进作用。同时， 数字化转型与新质生产力的交互项系数在１％统计水平上显着为正， 其系数值为３. ０７２６， 表明数字化转型在新质生产力与中国式产业链现代化的关系中发挥正向调节作用，即数字化转型可增强新质生产力对中国式产业链现代化的正向推动作用。进一步地， 证实前文研究假设Ｈ３ 成立。
５ 异质性检验
５. １ 地理区位异质性分析
本文以秦岭淮河为南北方分界线， 将研究样本划分为南方地区与北方地区两个维度进行异质性检验。分析表９ 列（１） 和列（２） 中的结果可以得出， 在南方地区， 新质生产力的影响系数在１％统计水平上显着为正； 在北方地区， 新质生产力对中国式产业链现代化的影响系数值为０. １２６５，但未能通过显着性检验。这表明无论在南方地区还是北方地区， 新质生产力均可促进中国式产业链现代化建设， 但对北方地区产业链现代化建设的影响较弱。
５. ２ 产业规模异质性分析
为深入探析在不同产业规模中新质生产力对中国式产业链现代化的差异化影响， 从产业自身发展规模层面对二者的关系进行异质性检验。以地区产业投入产出中位数为依据， 将样本地区划分为小规模产业地区与大规模产业地区两个样本单位进行估计。具体回归结果如表９ 列（３）、列（４） 所示。在小规模产业地区， 新质生产力的影响系数为正， 且通过１％显着性检验； 而在大规模产业地区中， 新质生产力的影响效应为负， 并未通过显着性检验， 表明新质生产力对中国式产业链现代化具有抑制作用， 但该作用不显着。
６ 结论与政策建议
６. １ 结论
本文基于２０１０～２０２２ 年我国３０ 个省（区、市）面板数据， 实证考察新质生产力对中国式产业现代化的影响效应与作用机制。得出如下研究结论：（１） 新质生产力可正向推动中国式产业链现代化建设； （２） 创业活跃度可在新质生产力正向赋能中国式产业链现代化建设过程中发挥部分中介效应， 其中介效应占比为２８. ８８％； （３） 数字化转型能够正向调节新质生产力对中国式产业链现代化建设的促进作用； （４） 新质生产力对中国式产业链现代化建设的促进作用会受到产业地理区位以及产业规模的异质性影响， 对南方地区、小规模产业地区中国式产业链现代化建设的正向推动作用更强。
６. ２ 政策建议
（１） 以科技创新为主导， 培育新质生产力新动能。应立足新质生产力发展核心要素， 加快原创性、颠覆性科技创新， 打造培育新质生产力动力引擎。①相关部门应完善现代产业、高校以及科研院所创新帮扶制度， 鼓励各主体实现交叉合作， 实现核心技术突破， 加速劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合跃升， 塑造新质生产力发展核心要素； ②政府部门可通过税收优惠、财政补贴等措施降低传统产业创新成本， 增强产业主体创新积极性的同时， 推动产业主体深化原始创新和集成创新， 加快形成新质生产力， 继而更好助推中国式产业链现代化建设； ③高校、科研机构和企业可通过协同合作建立人才储备孵化基地，加强人才培养和引进的同时， 打造“高精尖缺” 科技人才， 增强产业科技创新能力， 为新质生产力发展提供强大动力支撑， 继而赋能中国式产业链现代化。
（２） 增强创业服务保障， 提升创业活跃度。应以发展新质生产力为导向， 为创业服务护航， 提升创业主体创业活力， 为提升产业链竞争力创造新市场机会， 赋能中国式产业链现代化。①优化创业信贷服务。有关部门应通过简化贷款审批流程、提高信用贷款以及中长期贷款比重等措施，提升创业担保贷款申请服务效能， 增强创业活跃度， 从而催生新创产业推动传统产业链转型升级，加速中国式产业链现代化进程； ②增强创业培训服务。相关部门可通过提供专项资金支持双创示范基地建设， 鼓励大企业与地方政府、高校共建创业孵化园区， 优化创业培训服务， 激发创业者创业活跃度的同时， 推动新创企业量质齐升， 倒逼传统产业迭代创新发展新质生产力， 更好赋能中国式产业链现代化。
（３） 推动数实深度融合， 为数字化转型赋能蓄力。应以“机器换人、数据换脑” 为出发点，推动数据要素市场化建设， 全面加快产业主体数字化转型， 进一步增强新质生产力对中国式产业链现代化的驱动作用。①相关部门应鼓励产业主体加速实现“智改数转”， 补足智能硬件及装备短板， 为数实融合发展夯实基底， 进而实现产业数字化、智能化转型升级， 促进新质生产力涌现，为中国式产业链现代化注入源头活水； ②相关部门需加大力度建立数据交易中心， 畅通产业主体数据要素生产、供给、使用等渠道， 进一步激活数据要素潜能， 促使数字技术和实体经济深度融合， 赋能产业数字化转型， 继而加大新质生产力对中国式产业链现代化的促进作用。
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（责任编辑： 张舒逸）
基金项目： 浙江大学２０２２ 年党建研究课题“社会主义意识形态引领力提升路径研究” （项目编号： ２０２２ＤＪ－ＺＸ３０２Ｙ）。
