百城系列研究序篇：因地制宜发展新质生产力的逻辑、进展与未来路径

证券研究报告请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明因地制宜发展新质生产力的逻辑、因地制宜发展新质生产力的逻辑、进展与未来路径篇11CGSNDI专题报告—百城系列研究序篇2026年9月24日l发展新质生产力是我国应对发展环境和发展条件深刻变化、推动高质量发展、推进中国式现代化的重要支撑。我国幅员辽阔，不同地区在经济发展阶段、资育应充分发挥各地区比较优势。“十五五”规划纲要明确提出要“因地制宜发上工业划分为纯新动能、泛新动能、资源性工业和其他传统工业四类，系统刻画各地区产业结构、新动能区域集中度以及不同类型工业的盈利和杠杆特征；并进一步分析因地制宜发展新质生产力面临的现实约束，并提出相应的政策思路。l从政策逻辑和宏观化和高质量发展的必然要求,回应的是三重现实:一是区域间发展程度的体竞争优势的需要，决定了新质生产力发展不能陷入各地同向竞争；三是维护产业链供应链完整性的需要，决定了新质生产力发展不能割裂区域间产业协l从因地制宜发展新质生产力的现状看,可从各区域的产业结构(各在发展什么产业)、新旧产业的区域分布(新动能集中在哪里)和经营表现三个泛新动能、资源性工业和其他传统工业四类，分析可见：现出向纯新动能主导迈进的势头，北京、重庆亦较突出）。9个省份以泛新动能工业为主导（上海、浙江等8个省份以资源性工业为主导（山西、内蒙的纯新动能工业营收集中在头部3省、80%集中在南方。纯新动能工业的区域集聚特征尤为明显，营收排名前三的省份（广东、江苏、浙江）合计占全国分布，南方占49.8%、北方占50.2%，基本各占一半；61.7%、北方占38.3%。域纯新动能杠杆率均较低从盈利层面，东部各类工业的盈利能力总体均衡但业因规模较小展现出较强盈利能力；分南北看，南方各类工业的盈利能力总体分析师：zhangjun_yj@路自愿：luziyuan_yj@2.改革政策落地不及预期或超预期的风险CGSNDI专题报告22和其他传统工业差距最为明显。l从进一步推进因地制宜发展新质生产力的约束条件和破解和项目转向发挥比较优势，畅通要素跨区域流动。二是推动政府引导基金与产风险偏好与创新发展规律相适应，增强长期资本对早期创新、技术转化和产业跨区域公共服务衔接，降低人才跨产业、跨体制、跨区域流动成本。四是完善流通壁垒和区域标准差异，促进数据要素价值充分释放。CGSNDI专题报告33 因地制宜发展新质生产”的顶层政策逻辑和现实背景4（一）因地制宜发展新质生产力的顶层政策逻辑 4（二）三重宏观现实背景：顺应梯次格局、塑造国家整体优势、维护产业链安全 5 区域视角下新质生产”发展的特征事实（一）各区域在发展什么工业：暂无省份以纯新动能工业为主导，以泛新动能、资源性和其他传统工业为主导的省份分 别有9个、8个和14个 8（二）新动能工业区域集中度：新质属性越强、区域集中度越高，超50%的纯新动能工业营收集中在头部3省、80%集 中在南方 （三）经营状况：南方新动能盈利整体高于北方，各区域纯新动能杠杆率均较低 因地制宜发展新质生产”仍待破解的约束条件（一）地方竞争有待规范，全国统一大市场建设仍需纵深推进 （二）政府引导资金和产业资本布局新质生产力存在卡点 （三）人才跨产业、跨体制、跨区域流动仍存在衔接障碍 （四）数据新要素的价值释放面临从0到1的关键阶段 "更好实现因地制宜的推进路径 I（一）以财税体制改革校正地方激励，规范地方政府竞争行为 （二）完善政府引导基金和产业资本布局新质生产力体制机制 （三）贯通公共服务、技能转换和职业评价，降低人才流动成本 （四）落实统一数据制度与安全流通规则，推动数据价值形成 CGSNDI专题报告44一、因地制宜发展新质生产力的顶层政策逻辑和现实背景(一)因地制宜发展新质生产力的顶层政策逻辑实践原则"四个层次加以理解：面对发展环境和发展条件的深刻变化，需要进一步全面深化改革；全面深化改革的根本指向，是推进中国式现代化；推进中国式现代化必须以高质量发展夯实物质技产业基础和科研条件等方面存在较大差异，因此发展新质生产力必须坚持因地制宜（图1）。式现代化的决定》及全会公报提出“面对纷繁复杂的国际国内形势，面对新一轮科技革命和产业变际国内形势，需要增强发展的主动性和安全韧性；面对新一轮科技革命和产业变革，需要加快科技创新和产业升级，提高生产率，培育新的增长动能；面对人民群众新期待，则要求将发展成果更好转化为就业、收入、公共服务和生活品质。发展新质生产力，本质上正是对上述三个方面发展要求的回应：通过科技创新和产业创新培育新动能，通过产业结构调整增强发展韧性，并以更高质量的发展满足人民群众对美好生活的新期待。CGSNDI专题报告55化作出系统阐释，明确以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴，并将其确立为新时代新征程党的中心任务。中国式现代化既具有各国现代化的共同特征，又具有基于中国国情的鲜明特色，其人身的发展道路。对于一个超大规模经济体而言，持续提升经济发展的质量和效率、不断增强物质技术基础，是推进中国式现代化的重要支撑。由此，高质量发展成为新时代经济社会发展的主题。纯追求经济增速，而是坚持以新发展理念为引领，更好统筹质的有效提升和量的合理增长，通过质量变革、效率变革、动力变革，不断提高全要素生产率，推动经济发展从传统要素驱动向创新驱动转变。在这一过程中，发展新质生产力为高质量发展提供了新的生产力基础：以科技创新为重要驱动力，以生产要素创新性配置和产业深度转型升级为重要途径，推动形成高科技、高效能、高质量的先进生产力质态。但不同地区在创新资源、产业基础、要素条件和发展阶段等方面存在明显差异。以研发投入为例，2024年东部、中部、西部和东北地区R&D经费分别为2.38万亿元、6582亿元、4760亿元和1212部分中部地区制造业基础较为雄厚，可以依托产业链和成本优势承接产业转移、推动制造业升级；部分西部地区具有能源、矿产等资源优势，可以围绕新能源、新材料等领域形成特色产业；东北地区则可以结合装备制造、工业基础和科研能力，在高端装备、新材料等领域寻找新的增长空间。因科研条件选择适合的发展方向，在“有所为”中形成比较优势，在产业升级中培育新的增长动能。(二)三重宏观现实背景:顺应梯次格局、塑造国家整体优势、维护产业链安全相对靠后的地区仍与部分中等收入经济体处于相近水平。根据2025年31个省市人均GDP数据进个梯队（图2）。第二梯队是江苏、福建、浙江、天津、广东、内蒙古、湖北7个省市，该梯队人均GDP已接近俄罗斯、智利、匈牙利等经济体。人均GDP大致处于1.5-2万美元之间，其中江苏人均GD万元，约合2.3万美元；广东人均GDP约11.4万元，约合1.6万美元。山西13个省市，该梯队人均GDP接近马来西亚、土耳其、阿根廷等经济体。人均GDP处于1-1.5CGSNDI专题报告66万美元。发展阶段的梯次差异，进一步决定了不同地区发展新质生产力所具备的条件和适合的路径并不相同。处于较高发展梯次的地区，通常拥有更大的高端需求市场、更丰富的科研人才和资本资源，以及更成熟的公共服务和要素市场体系，更适合承担前沿技术研发、应用场景开放和新产品首用等功能；处于中间梯次的地区，往往兼具较为完整的制造业基础、相对充足的土地和劳动力等成本空间以及较大的市场规模，更适合承接科技成果产业化、工艺改进和规模化生产；处于相对靠后梯次期产业，可能面临较高的机会成本，但其在能源、原材料、特色农业、生态产品、劳动力供给以及面向周边市场的区位等方面，同样可能形成具有比较优势的发展空间。易高度关注中央确定的重点产业和政策方向。当中央明确推动人工智能、新能源等新兴产业发展时，各地往往会基于争取投资、扩大产业规模和培育新的经济增长点等考虑，迅速跟进相关产业布局。在这一过程中，地方政府掌握的园区建设、土地供应、财政支持、政府引导基金等政策工具，可以在较短时间内集中调动各类资源，加快形成产业投资和产能。但由于单个地方掌握的信息主要局限于本地区，难以及时、完整地观察其他地区的投资进度、产能扩张和市场需求变化，当多个地区基CGSNDI专题报告77于相似信息同时进入相同赛道时，地方层面的分散决策就可能在全国层面形成产业布局趋同和投资过度集中的结果。利润率持续下滑。利润萎缩直接挤压技术研发、产品升级、人才储备等核心投入，造成企业创新能业利润率持续走低导致生态恶化，产能过剩与低效竞争相互叠加，阻碍产业结构优化升级，制约行伏行业为例，2024年多晶硅价格较2021年下跌超600%，行业产能利用率不足60%，大量资源闲置浪费，冲击产业链稳定，给宏观经济带来隐患。其次，地方政府为吸引企业采取的违规税收返还、步加大贸易顺差，引发贸易紧张局势。园区数量（个）园区数量（个）200,000250,00050,000100,0002024年人均GDP（元）0园区个数（个）占比（%；右轴）园区个数（个）占比（%；右轴）00(0,10](10,20](20,30](30,40](40,50](50,60](0,10](10,20](20,30](30,40](40,50](50,60](60,70](70,80](80,90](90,100](100,200](200,400](300,400](400,500](500,600](600,700](700,800](800,900](900,1000]业能否从技术突破走向规模化发展，后者关系全国供给体系能否在外部冲击下保持稳定、灵活调整。新产业往往代为未来产业方向，在大国竞争和产业安全方面发挥重要作用。以新能源、人工智能、高端装备、生物制造等为代表的新兴产业，既需要核心技术突破，也依赖原材料、基础零部件、工业软件、能源供给、物流服务和应用场景等配套环节。任何关键环节短板，都可能抬高成本、拖慢产业化进程，甚至放大外部冲击。而且伴随产业规模持续扩大，对上下游配套和基础供给的要求也业的改造升级尤其是传统产业基础雄厚的地区，需要将传统产业的高端化、智能化作为重要方向以提升对新产业发展的支撑力。CGSNDI专题报告88资源、人才和产业基础的地区，可以重点发展战略性新兴产业；而拥有前沿科研、应用场景和长期投入条件的地区，则可积极布局未来产业。这样既能发挥各地比较优势、减少同质化布局，也能避势互补的产业布局，才能兼顾产业升级与基础供给，在风险冲击下保持关键环节不断、产业循环畅通，筑牢产业安全与韧性的底座。二、区域视角下新质生产力发展的特征事实前文主要讨论了因地制宜发展新质生产力的理论逻辑与现实背景，本部分则尝试从区域视角出什么类型的产业(按产业的新质程度划分);二是新质属性较强产业的区域集中程度;三是新质属性较强产业的经营质量及其区域差异。考虑到区域层面数据的完整性和省际可比性，本部分主要从工业视角展开分析。《中国工业统构成新动能成长的重要支撑,也与传统工业体系存在较强联系的行业。包括8个行业：化学原料和化学制品制造业、化学纤维制造业、金属制品业、通用设备制造业、专用设备制造业、汽车制造业、业收入占全部规模以上工业企业营业收入的34.4%。业收入的19.9%。收入占全部规模以上工业企业营业收入的31.3%。需要指出的是：上述分类并非对行业新质生产力属性的严格界定，而是基于现有统计口径构建可行的分析框架，旨在不同区域、不同类型工业的发展特征进行比较。按各省份四类工业中占比最高的类别进行归类，31个省份分别落入泛新动能主导型（9个）、资源性工业主导型（8个）、传统工业主导型（14个）三类（图5）。CGSNDI专题报告99纯新动能泛新动能纯新动能泛新动能资源性工业其他传统工业80%60%40%20%0%广北重四江江上河湖天浙安湖青云陕福贵山海吉广西山宁甘河辽黑内新东京庆川苏西海南北津江徽南海南西建州东南林西藏西夏肃北宁龙蒙疆江古年，广东纯新动能工业营收占其规模以上工业总营收占比达29.7%，为全国最高；其工业结构呈现出向纯新动能主导型加速演进的态势，这与深圳、东莞一带电子信息制造产业集群的深厚积淀密不收占其规模以上工业总营收占比约26.0%，这与北京科研资源、创新资源和总部经济高度集聚相对产业形成较大规模。第二,以泛新动能工业为主导的省份共有9个，分别为：上海（53.84%）、浙江（50.60%）、吉林（50.47%）、江苏（45.54%）、安徽（44.89%）、重庆（43.93%）、天津（37.25%）、湖北能源汽车产业转移力度较大，江淮、比亚迪合肥基地、蔚来等企业带动汽车制造业和化工新材料快速扩张；吉林则高度依赖以长春一汽为核心的汽车产业链，汽车制造业单一行业对工业营收贡献极第三,以基础资源性工业为本省主导工业的省份共有8个，分别为：西藏（62.94%）、山西（57.47%）、内蒙古（50.90%）、甘肃（50.09%）、青海（46.54%）、河北（37.53%）、陕西（31.81%）、江西（30.34%）。这一类省份的共同特征是，能源、矿产、钢铁、有色金属等基础原以煤炭等能源资源及相关产业为主，甘肃、青海、西藏具有较强的有色金属、非金属矿物等资源开发基础；河北的基础原材料工业主要体现为钢铁等重化工业，江西则主要体现为铜、钨、稀土等有部分省份正依托既有资源和原材料工业基础，加快向先进材料、精深加工等环节延伸。这类省份的产业转型并不一定表现为彻底摆脱原有资源和原材料产业，而更多体现为从资源开发向材料制造延伸、从传统原材料向新兴产业上游环节升级，在全国新质生产力产业链中形成新的比较优势。CGSNDI专题报告第四,以其他传统工业为本省工业主导产业的省份数量最多,共有14个，分别为：海南（63.50%）、黑龙江（51.43%）、宁夏（46.29%）、贵州（46.17%）、新疆（44.17%）、福建（43.77%）、北京（42.02%）、云南（41.05%）、广西（40.49%）、山东（39.79%）、辽宁（38.04%）、河南（31.45%）、家具建材、石化等产业。其中，北京则较为特殊，呈现出纯新动能工业较强、同时传统工业比重依然较高的特征。一方面，其工业营收中的纯新动能比例达到约26%，位居全国第二；另一方面，其第一,分省份看,纯新动能工业的区域分布高度集中于少数几个省份（图6）。广东一省即占全国纯新动能工业营收份额的28.7%，接近三成，遥遥领先于其他省份；江苏（15.5%）位居第二，纯新动能纯新动能泛新动能资源性工业其他传统工业50广江浙山四北河江上重安湖福湖天陕河云山广辽贵吉内甘青宁黑海新西东苏江东川京南西海庆徽北建南津西北南西西宁州林蒙肃海夏龙南疆藏古江集中度最高的一类；泛新动能工业前三省份（江苏、广东、浙江）合计43%，居第二位；其他传统征越突出的产业，越倾向于向具备产业基础、创新资源和配套体系优势的少数发达省份集聚；而资源性工业受资源禀赋约束更强，其分布更多取决于自然资源的地理分布，因而在省际间相对分散。CGSNDI专题报告55%50%45%40%35%30%25%20%15%部地区纯新动能工业、泛新动能工业占全国份额分别为16.6%和17.6%，西部地区分别为12.7%和源性工业占全国份额也达到41.7%，居四大区域体量庞大，即便资源性工业占其自身工业的比例不高，但其绝对营收规模占全国的份额仍相当可观第四,分南北看,工业新质属性越强,南方地区的份额优势越明显（图8）南方地区纯新动能南方仍占据较大份额，但南北差距较前两类明显收窄。资源性工业泛新动能资源性工业泛新动能纯新动能南方北方其他传统工业东部东部中部纯新动能泛新动能西部东北资源性工业0其他传统工业CGSNDI专题报告1.盈利能力(以资产收益率衡量)新疆（9.7%）、海南（6.5%）、辽宁（6.4%）、吉林（6.2%这些省份纯新动能产业体量普遍平：广东（4.5%）、江苏（4.9%）、浙江（4.3%）、上海（2.6%）、北京（3.5%）。这主要是因的盈利表现容易对全省整体收益率形成明显拉动；而广东、江苏等新动能产业发展较为成熟的省份，产业体量大、参与企业多、市场竞争相对充分，行业整体已进入稳定发展阶段，收益率因此趋于平相关细分领域市场竞争加剧、产品价格承压，短期内对整体收益率形成拖累（图10）。类工业的资产收益率分别为：纯新动能4.3%、泛新动能4.6%、资源性工业4.0%、其他传统工业西部资源禀赋优势及当前资源类产品价格水平有关。东北地区较为特殊：其纯新动能工业资产收益域最低，反映出东北传统资源型、传统制造业经营效益偏弱、亟待转型，而少量新动能产业则表现出较好的盈利能力。泛新动能工业南方（4.5%）也明显高于北方（3.5%资源性工业则（4.3%）；纯新动能工业南北较为接近（南方4.1%、北方4.0%）。宁夏青海宁夏青海云南内蒙古安徽贵州上海甘肃湖北福建北京四川广西山西河南重庆浙江山东陕西广东河北黑龙江湖南江苏江西天津吉林辽宁海南新疆西藏50CGSNDI专题报告2.杠杆水平(以资产负债率衡量)除广东外，这些省份纯新动能产业体量普遍不大、占全国份额不高。而纯新动能规模全国领先的部分省份，其杠杆率则处于中等或偏低水平：江苏（49.79%）、浙江（48.01%）、上海（42.93%）、来支撑产业从无到有的培育和扩张，杠杆率因此偏高；而江苏、浙江、上海等新动能产业发展较为西藏（29.24%）、海南（37.78%）、陕西（37.79%）、吉林（39.45%）。这主要是因为这些省份纯新动能产业本身体量小、企业数量有限，尚未形成规模化的融资需求，财务杠杆的运用相对保守分别为：纯新动能51.49%、泛新动能57.97%、资源性工业63.35%、其他传统工业56.23%，区域内部不同类别行业的差异不悬殊。中部（泛新动能61.36%）、西部（泛新动能62.40%）的泛新动能工业杠杆率明显高于本区域其他三类工业，反映出中西部泛新动能产业扩张较为依赖外部融资。东北地区较为特殊：其纯新动能工业杠杆率仅为42.69%，为四大区域最低，但资源性工业（56.24%）制造业对债务融资的依赖程度较高。（60.16%）也略高于南方（58.84%资源性工业北方（59.57%）与南方（59.27%）基本持平；仅纯新动能工业是南方（52.46%）高于北方（48.52%）。总体上，纯新动能工业整体杠杆率低于其他三类工业，这是各区域的普遍现象。这说明相较于泛新动能、资源性工业和其他传统工业，纯新动能工业整体上对外部债务融资的依赖程度更低，可能更多依靠股权融资、自有资金等方式支撑发展，这一特征具有较强的区域普遍性。CGSNDI专题报告西藏海南西藏海南陕西吉林湖南辽宁天津上海福建甘肃河北浙江新疆山西江苏北京山东黑龙江贵州重庆青海湖北四川安徽云南河南广东江西内蒙古宁夏0广西资源性工业泛新动能资源性工业泛新动能纯新动能0%20%40%60%80%100%120%140%南方北方其他传统工业70%60%70%60%50%40%东部中部西部东北泛新动能其他传统工业纯新动能资源性工业三、因地制宜发展新质生产力仍待破解的约束条件是企业生产经营决策的基础，也是区域政府部门出台有关经济政策的前提。但当前地方政府存在过度竞争、逐底竞争、无序竞争等问题，进而一定程度扭曲了价格和要素流向，因地制宜发展新质生地方政府竞争有待规范的深层次财税体制问题主要体现为收入激励、基建责任划分和社保三方得税等税种的分享和税源归属，使地方更重视企业落地及属地经营带来的收入；在此激励下，地方CGSNDI专题报告局由此可能更多受优惠政策驱动，而非由要素价格、成本效率和市场需求决定，既削弱价格信号，也容易诱发重复投资和同质化竞争。在财力约束和地方考核压力下，地方更有动力建设能够带动本地投资、土地开发和税源增长的项目，而对跨区域交通、物流、能源等具有外溢效应的设施，可能存在投入不足或协调不畅。同时，依赖的真实需要。遇支出与地方财政责任相联系，若统筹层级和关系转移接续不够顺畅，地方就可能更加关注本地缴费与支出平衡，劳动者异地就业、企业跨地区配置人才也会面临额外成本。这不仅影响劳动力这一空间布局的支撑。(二)政府引导资金和产业资本布局新质生产力存在卡点政府引导基金与产业资本是新质生产力发展的重要长期资金来源，其中前者承担弥补市场失灵、撬动社会资本的政策功能，后者依托产业知识、应用场景和供应链资源推动技术产业化。两类资本不确定、前期收入较少、估值难以参照等特征，需要投资者在商业模式成熟之前承担较高风险。但在实践中，基金管理人同时面对投资进度、资金拨付、国有资产保值和年度绩效等多重要求，容易期投资风险，从而形成“名义上投早、实质上投晚”的现象，弱化基金弥补市场失灵的政策功能。方向趋同，难以充分覆盖具有地方特色但培育周期较长的细分领域。成面临两方面挑战。一是难以判断"投什么"。未来产业具有技术路线尚未收敛、周期长、风险高等特征。而传统企业长期积累的优势主要体现为对既有产品、成本和市场的把握。一旦进入前乏稳定收入和可比估值的情况下，财务分析需要与技术评估、产业研判、创业团队特征等紧密结合。传统企业对前沿技术和产业化规律的认识需要进一步提升。二是难以解决"从哪里找项目"。传统企业的业务联系主要围绕既有产业链形成，跨入新领域，需要重新建立与高校院所、创业团队、孵化机构和专业投资机构的联系。而对于尚未进入创新网络的产业资本而言，即使明确投资方向，入沟通。认知能力不足与连接渠道不畅叠加，成为产业资本参与新质生产力发展的重要约束。CGSNDI专题报告碍。第一,人才跨产业流动存在技能结构与岗位需求存在错配,跨产业流动面临较高转换成本。新兴产业和传统产业改造所需的往往是复合型人才，既要掌握专业技术，也要具备工程化、数字化和产业实践能力。劳动者尤其是传统行业就业的劳动者在原行业积累的经验、职业资格和技能等级，短期收入下降、原有资历难以延续等成本，尤其是中小企业，培训资源有限，也难以承担较长的培于技能结构与产业需求自动匹配，以近年来AI产业的快速发展为例，相关就业能要求明显高于传统产业，因此建筑地产行业的劳动者转入AI产业就业则面临技能不匹配问题。才进入高校参与教学科研，其产业经验也未必能转化为相应的职业评价和发展机会。与此同时，人员兼职、离岗创业或跨单位合作还涉及岗位关系、薪酬分配、社保衔接、知识产权归属和成果收益成稳定的研发与产业化团队。2025年12月《国务院关于促进科技成果转化工作情况的报告》也指出当前我国科技创新还存在高校院所和企业间人才流动不畅等问题。2025年出台的普通本科高校产业兼职教师管理办法提供了制度通道，但兼职人员的时间保障、成果认定和单位激励仍影响实际流动效果。产业集群和岗位需求相匹配的地区，是区域分工得以形成的重要基础。但人才选择就业地时，考虑的不只是岗位和薪酬，还包括户籍、住房、子女教育、医疗、养老、配偶就业及社会关系等综合因也可能面临较高的家庭迁移成本和长期生活不确定性，人才流动因此受到约束，企业也难以根据产业发展需要在全国范围内招聘和配置人才。对于新质生产力相关产业而言，人才供需往往跨越行政基础较强的地区，能源、原材料及应用场景又可能位于其他地区。若人才的迁移成本和公共服务边界与产业链空间布局不匹配，人才就难以在研发、中试、制造、应用等环节之间形成高效流动。但当前由于不同地区财力和公共服务供给能力的差异，与人口流动相对应的完善的公共服务配套机制尚未完善建立，人才跨区域流动还存在制度性和现实性成本。数字经济时代，数据新要素是关键生产要素之一，也是发展新质生产力的底座之一。但数据要素市场的培育面临0-1的新局面，进而影响价值的更好释放。与土地、资本等传统要素市场不同，数据作为新型要素，其非竞争性、可复制性、强外部性等独特属性使得其市场的培育和规范面临全新课题。数据的确权、定价、交易、安全和收益分配等基础性制度规则在全球范围内都处于探索阶段，基础制度的缺失制约交易流动等环节，进而导致数据市场不健全，价格信号缺失或者失灵，生产主体也难以进行最优化决策。当前，我国数据要素市场发展方兴未艾，但规则缺失、制度不完善等问题尤为突出，已成为制约数据价值释放的瓶颈。数据要素市场培育主要存在三方面问题：一是数据权属尚不明确,基础制度供给不足,制约流通交易等环节“数据二十条”提出的数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等产权制度框架仍为原则性的顶层设计，而现实世何确定、如何区分仍是个法律难题。据流通存在不愿流、不敢流、不会流的问题。不愿流则主要是因为数据价值评估和定价机制缺失，是基于数据安全、隐私保护的重要考量。当前我国数据分类分级管理还不完善，数据出境安全评估、个人信息保护等相关规定虽然已经建立起来，但在具体落地过程中还存在一些困难，比如具体操作中一旦违反规定会有高风险、高成本付出，一旦出现数据泄漏等问题就会遭遇多重打击。不会流则指的是数据流通缺少高效的、可信的、低成本的流通基础设施，没有成熟的交易流程，缺乏统一的标准规范可依。三是数据的规模效应和集聚效应可能进一步加剧市场分割。数据要素有着较强的规模效应和集聚效应，可能会形成强者恒强的马太效应，拥有大量数据和先进信息技术的优势平台企业、大型国有企业或经济发达地区会出现垄断行为，进而会挤压中小企业或后发地区的发展空间的同时，不同地区之间为了争取到更多的数字经济发展先机，也可能出台地方性的数据条例、标准以及各种扶持政策，进而出现地方政策法规不统一的情况，形成新数据孤岛或者数字壁垒四、更好实现因地制宜的推进路径动力，同时强化中央统筹，为要素依照市场信号跨区域配置创造条件。改革重点应落在收入与土地激励、基础设施事权和社会保障统筹三方面。引导地方财政收入更多与居民消费、公共服务和实际经济贡献相衔接；研究完善增值税分享方式，探索从单一生产地原则转向生产地与消费地相结合或更多体现消费地贡献；企业所得税分配可综合考虑企业在各地的销售、就业和资产等实际经营活动，降低地方围绕注册地、生产地争夺税源的动地供应；规范工业用地政策，减少以低价供地竞相招商、诱发重复建设的空间。应强化中央规划统筹和相应支出责任，更多通过中央预算内投资、国债等方式支持，避免成本由单产业需求和财政承受能力相匹配，并提高项目全生命周期评估和区域协同论证要求，减少各自为政、市场化渠道。调剂机制基础上，继续提高基本养老保险统筹层级，逐步理顺中央与地方的基金支付责任，减少地方因属地收支平衡而形成的参保、就业和人口流动约束；完善养老金待遇与个人缴费水平、缴费年限相衔接的机制，并增强城乡居民基本养老保险基础保障的稳定性。同步畅通社保关系转移接续和异地经办，使劳动者能够随就业地、产业和岗位变化转移保障关系，降低企业跨区域配置人才的制度成本。政府投资基金布局规划和投向指导的工作办法（试行）》《政府投资基金投向评价管理办法（试行）》基金，重点考察技术改造、产业配套和经营改善。年度考核侧重投向合规、尽职履责与资金使用效责清单，完整留存决策依据，区分正常技术失败与失职违规。第二,完善技术研判与项目对接机制,拓宽产业资本投资新质生产力渠道。一是围绕本地主导能力的传统企业，可与专业投资机构共同开展技术尽调和投后管理，避免仅依据概念热度或短期估值决策。围绕重点产业链发布紧缺岗位和技能标准，由企业参与课程设计、实训和评价，支持职业院校、技工院校与产业链企业开展订单式培养、企业新型学徒制和在岗转岗培训。培训成效应更多看技能提升、岗位匹配和稳定就业，而非单纯统计培训人次。对于传统产业劳动者转入智能制造、数字化运维、节能改造等岗位，应重视其既有工艺经验与新技术技能的结合，避免将产业转型简单等同于劳动力退出。议明确工作任务、时间投入、成果归属、知识产权、收益分配、保密责任和社保安排。高校院所应将工程验证、技术转移和产业化贡献纳入代表性成果评价，企业应将科研人员参与的技术突破和人才培养纳入绩效激励。对跨体制流动人员，减少职称、岗位经历和技能等级的重复认定，明确兼职、离岗创业和返岗安排。一是规范权利登记和授权使用。依据2026年《数据产权登记工作指引（试行）》，推动符合条件的数据按统一流程登记、核验和互认；区分政务数据资源登记与可流通数据的产权登记，在合同中明确使用范围、加工权限、收益分配和违约责任，减少重复审查与重复收费。二是分类完善价格形成机制。公共数据授权运营按现行政府指导价规则落实产品清单、收费上限和成本收入核算；企业数据由市场主体结合质量、时效、用途与使用限制协商定价。三是降低安全合规与跨区域流通成本。由数据管理部门组织提供分类分级、授权核验和合同审查服务，依托现有设施开展身份认证、访问控制和全程留痕，支持适用场景采用隐私计算等技术。公共数据运营机构应依法披露授权范围、台、重复登记或差别收费等方式设置壁垒。理解不准确的风险。CGSNDI专题报告图1：因地制宜发展新质生产力的政策脉络 4图2：2025年中国31个省市人均GDP及对应的经济体 6图3：分省人工智能产业园数量与人均GDP 7图4：不同注册企业数量的人工智能产业园个数及占比 7图5：31省市规模以上工业的营收结构 9图6：31省市四类工业营收占全国的份额（%；按照纯新动能行业排序） 图7：各类工业营收的区域集中度：排名前三省份的份额合计 图8：南北方四类产业营收占全国的份额（%） 图9：东中西东北四类产业营收占全国的份额（%） 图10：31