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當前我國經(jīng)濟運行中的結(jié)構(gòu)性矛盾與對策分析

時間:2024-08-19 08:51:36 賽賽 財經(jīng)會計論文 我要投稿
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當前我國經(jīng)濟運行中的結(jié)構(gòu)性矛盾與對策分析

  當前,我國就業(yè)形勢總體穩(wěn)定,但依然存在結(jié)構(gòu)性矛盾,“有活沒人干”與“有人沒活干”現(xiàn)象并存,在一定程度上阻礙了高質(zhì)量充分就業(yè)。以下是小編整理的當前我國經(jīng)濟運行中的結(jié)構(gòu)性矛盾與對策分析,歡迎閱讀。

  當前我國經(jīng)濟運行中的結(jié)構(gòu)性矛盾與對策分析

  需求側(cè)特征:當前就業(yè)市場需求呈現(xiàn)向綠色化、數(shù)字化、智能化、高端化結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)型特征

  從理論上講,就業(yè)是一種“引致需求”或“派生需求”,即勞動力供給取決于市場需求。為此,針對就業(yè)市場供需矛盾尤其是結(jié)構(gòu)性就業(yè)矛盾的分析,必須堅持需求導向,加強對就業(yè)市場需求側(cè)的分析和研判。

  隨著世界百年未有之大變局加速演進,生產(chǎn)力發(fā)展、技術革命以及產(chǎn)業(yè)變革正通過就業(yè)創(chuàng)造與就業(yè)替代的綜合效應重塑全球就業(yè)市場。一方面,這對就業(yè)崗位數(shù)量帶來了挑戰(zhàn)。世界經(jīng)濟論壇發(fā)布的《2023年未來就業(yè)報告》(以下簡稱“《報告》”)指出,2023年—2027年五年間,全球?qū)?chuàng)造約6900萬個新工作崗位,并將淘汰8300萬個工作崗位。另一方面,對就業(yè)崗位配置產(chǎn)生深刻影響,使就業(yè)市場需求呈現(xiàn)出工作崗位向綠色化、數(shù)字化、智能化、高端化轉(zhuǎn)型的結(jié)構(gòu)性特征。

  一是綠色化轉(zhuǎn)型驅(qū)動崗位增長。隨著綠色經(jīng)濟的快速發(fā)展,綠色轉(zhuǎn)型逐漸成為驅(qū)動崗位增長的重要動力!秷蟾妗凤@示,到2030年,綠色轉(zhuǎn)型將新增就業(yè)崗位8800萬,其中可持續(xù)發(fā)展專業(yè)人員在2023年—2027年五年間崗位增長排名中位居第二,凸顯了巨大的就業(yè)潛力空間。在我國,隨著生態(tài)文明建設和綠色低碳發(fā)展的深入推進,“綜合能源服務員”“碳匯計量評估師”等綠色職業(yè)大量涌現(xiàn),據(jù)統(tǒng)計,在《中華人民共和國職業(yè)分類大典(2022年版)》中,累計標識出綠色職業(yè)134個,約占職業(yè)總數(shù)的8%,進一步拓展了就業(yè)新領域。有數(shù)據(jù)顯示,預計“十四五”時期我國“雙碳”人才需求數(shù)量在55萬至100萬左右。

  二是數(shù)字化轉(zhuǎn)型拓展崗位空間。近年來,以數(shù)字技術變革為基礎的數(shù)字經(jīng)濟快速發(fā)展,已成為推動就業(yè)崗位結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的重要驅(qū)動力。一般而言,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對就業(yè)崗位數(shù)量形成了明顯的創(chuàng)造效應和替代效應,在促使一部分事務性崗位和制造車間流水線崗位消失的同時,也創(chuàng)造了大量諸如大數(shù)據(jù)工程技術人員等新崗位!秷蟾妗凤@示,2023年—2027年五年間,數(shù)據(jù)分析師和科學家、大數(shù)據(jù)專家等職業(yè)群體將迎來超30%的崗位增長。近年來,隨著我國數(shù)字職業(yè)的不斷演進和持續(xù)涌現(xiàn)以及制造業(yè)、服務業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,數(shù)字職業(yè)進一步發(fā)展壯大,極大地拓展了勞動者的就業(yè)新空間。據(jù)產(chǎn)業(yè)數(shù)字人才相關研究顯示,當前我國數(shù)字人才總?cè)笨谠?500萬至3000萬人左右。

  三是智能化轉(zhuǎn)型加速崗位更迭。隨著人工智能技術對產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的持續(xù)賦能,智能化已成為推動就業(yè)崗位結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)型的重要動力!秷蟾妗凤@示,2023年—2027年五年間,人工智能與機器學習專業(yè)人員、商業(yè)智能分析師、機器人工程師等職位需求將增長30%—35%,而銀行出納、郵政服務員、收銀員等白領人員則將逐步遞減。當前,我國與人工智能領域相關的崗位需求旺盛。據(jù)統(tǒng)計,截至2023年底,我國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模已接近5800億元,人工智能核心企業(yè)數(shù)量超過4500家,與人工智能相關的數(shù)字職業(yè)不斷涌現(xiàn),相關崗位需求量快速增長。拉勾招聘發(fā)布的《2024屆高校畢業(yè)生求職調(diào)研報告》顯示,人工智能行業(yè)新發(fā)職位量排名第三;獵聘大數(shù)據(jù)也顯示,2024年一季度生成式人工智能相關職位急劇增長,同比增長321.7%。

  四是高端化轉(zhuǎn)型促進崗位提質(zhì)。當前,無論是新質(zhì)生產(chǎn)力因地制宜發(fā)展,還是制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級持續(xù)提速、未來產(chǎn)業(yè)和現(xiàn)代服務業(yè)快速興起,都亟需高水平的技術技能人才予以支撐。一般而言,隨著新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展,其將不斷創(chuàng)造大量高技術含量、高人力資源附加值的崗位;隨著傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)向高端化、智能化、綠色化的轉(zhuǎn)型升級,對諸如機械設計工程師、算法工程師、軟件開發(fā)工程師等的需求將更加旺盛;同時,隨著服務業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展,勢必對技術技能等級較高的專業(yè)性、技術性和管理性崗位需求更大,譬如養(yǎng)老護理員、育嬰師等現(xiàn)代服務業(yè)人才變得更加緊缺。相關研究預測表明,到2030年,我國失能老人數(shù)量將超過7700萬,市場對養(yǎng)老護理員的需求量將達到600萬名,存在較大缺口。

  供給側(cè)特征:當前就業(yè)市場供給呈現(xiàn)出勞動力技術技能短缺態(tài)勢

  加快塑造素質(zhì)優(yōu)良、總量充裕、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、分布合理的現(xiàn)代化人力資源,解決好人力資源供需不匹配這一結(jié)構(gòu)性就業(yè)矛盾,是未來一個時期調(diào)控就業(yè)市場供求關系的總方向,同時也對就業(yè)市場供需矛盾的緩解提出了新要求。從當前就業(yè)市場供給側(cè)看,高校畢業(yè)生、轉(zhuǎn)崗勞動者、在崗勞動者等群體的素質(zhì)技能亟需關注并重視。

  一是高校畢業(yè)生等青年群體亟需“技能提升”。當前,我國工科教育存在“重論文、輕設計、缺實踐”的傾向,“產(chǎn)學研”脫節(jié)問題不容忽視,工程技術人才解決復雜工程問題能力較弱,符合市場需求的就業(yè)能力有待提升。以信息安全工程技術人員這一數(shù)字職業(yè)為例,其從業(yè)人員大多為計算機、網(wǎng)絡工程或通信專業(yè)畢業(yè),有些高校雖開設了與數(shù)據(jù)安全相關課程,但體系化的數(shù)據(jù)安全課程尚缺乏,所學內(nèi)容與應用實踐相脫節(jié)的狀況依然存在,導致應屆畢業(yè)生很難適應崗位要求。智聯(lián)招聘發(fā)布的《2024大學生就業(yè)力調(diào)研報告》顯示,42.0%的畢業(yè)生表示求職時對高端制造業(yè)更有意向,但因缺乏相應的專業(yè)知識和技能而無法勝任該領域的工作;另有52.2%的畢業(yè)生比較認可高校畢業(yè)生“回爐”職校學技能這一趨勢,超半數(shù)認為可以增加就業(yè)機會。

  二是轉(zhuǎn)崗的勞動者群體亟需“技能轉(zhuǎn)型”。技術進步對就業(yè)既有“創(chuàng)造效應”,也有“替代效應”。對于那些被替代的勞動者群體而言,他們面臨著巨大的“技能轉(zhuǎn)型”壓力!秷蟾妗凤@示,到2027年,全球勞動力市場近四分之一的工作崗位將發(fā)生變化,結(jié)構(gòu)性流失率將達到23%。同時,快速發(fā)展的人工智能技術對勞動者的替代效應,已從低端勞動力向中高端延伸,被替代的程度和規(guī)模不斷加深。據(jù)麥肯錫預測,到2030年,中國將至少有1.18億勞動力被人工智能或機器人替代。為適應與人工智能協(xié)作分工并滿足新興崗位技術技能要求,這些被替代的勞動者亟需加快知識更新和技能提升,只有這樣才能更好地實現(xiàn)轉(zhuǎn)崗再就業(yè)的目標。

  三是在崗的勞動者群體亟需“技能改進”。一般而言,這些在崗的勞動者大多從事著與現(xiàn)存崗位相關的工作,但隨著生產(chǎn)力發(fā)展、技術革命以及產(chǎn)業(yè)變革進程的加快,“技能改進”成為他們職業(yè)發(fā)展面臨的最大“關口”。《報告》指出,有60%的受訪企業(yè)認為勞動力技能短缺是其業(yè)務轉(zhuǎn)型的主要障礙。從現(xiàn)實情況看,這類勞動者群體已具有相當規(guī)模,知識、技術和技能水平也相對成熟,但受生產(chǎn)力發(fā)展、技術革命以及產(chǎn)業(yè)變革的影響,該職業(yè)群體的工作任務、工作內(nèi)容、工作工具或工作過程等發(fā)生了明顯變化,使得原有的核心技能難以適應崗位需要,技術技能水平與專業(yè)化程度提升的需求越來越迫切。

  結(jié)構(gòu)性就業(yè)矛盾的主要表現(xiàn)和成因:從就業(yè)市場供需關系看,供給側(cè)技術技能水平難以匹配需求側(cè)要求

  總體來看,技術革命對未來勞動者應具備的技能產(chǎn)生了深刻影響。世界銀行發(fā)布的《2019年世界發(fā)展報告:工作性質(zhì)的變革》指出,與掌握某一項技術為主的專業(yè)技能相比,未來3類具有普遍適用和廣泛可遷移性的通用技能(高級認知技能、社會行為技能、能夠預測適應能力的技能組合)的重要性與日俱增,且這些技能可以在不同的工作中轉(zhuǎn)移使用,能夠緩沖科技發(fā)展對專業(yè)技能帶來的沖擊。

  隨著我國生產(chǎn)力發(fā)展、技術革命以及產(chǎn)業(yè)變革推動就業(yè)崗位結(jié)構(gòu)向綠色化、數(shù)字化、智能化、高端化轉(zhuǎn)型,新技術在創(chuàng)造或替代相關崗位的同時,也引致或派生了對勞動者技術技能要求的提升。但我國現(xiàn)有技術技能人才規(guī)模、結(jié)構(gòu)和素質(zhì)尚不能滿足就業(yè)崗位轉(zhuǎn)型發(fā)展需要,進而導致匹配市場需求側(cè)技術技能要求的有效供給不足。同時,受高等教育對人才培養(yǎng)的時滯性以及教育培訓渠道不平衡不充分性等因素的影響,我國教育培訓與市場需求出現(xiàn)脫節(jié),短時間內(nèi)難以培養(yǎng)出大量技術技能適配的人才,也難以實現(xiàn)被替代勞動者的技能轉(zhuǎn)型,從而就造成了“有活沒人干”和“有人沒活干”現(xiàn)象并存,短期內(nèi)的用工短缺和摩擦性失業(yè)乃不可避免。

  產(chǎn)生上述結(jié)構(gòu)性就業(yè)矛盾的原因是多層次、多方面的,除制度和政策創(chuàng)新需要一個漸進的過程外,還有以下兩個方面的重要原因:

  一是當前就業(yè)市場供給側(cè)變革與需求側(cè)變革不相適應,這是主因。正是這種不適應的狀況,使得結(jié)構(gòu)性就業(yè)矛盾成為當前我國就業(yè)市場的主要矛盾。從當前就業(yè)市場供需關系特點來看,當下我國結(jié)構(gòu)性就業(yè)矛盾的主要問題集中在供給側(cè),本質(zhì)上是教育、培訓同就業(yè)、市場的銜接融合不夠,導致勞動力供給無法有效滿足現(xiàn)實需求。這種結(jié)構(gòu)性就業(yè)矛盾的存在,既阻礙了就業(yè)創(chuàng)造效應的實現(xiàn),也加劇了就業(yè)替代效應的可能,對穩(wěn)就業(yè)促就業(yè)十分不利。

  二是當下勞動者的就業(yè)預期與市場狀況不相匹配,這也是一個不容忽視的原因。近年來,隨著我國經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級以及新就業(yè)形態(tài)的快速發(fā)展,勞動者的就業(yè)形式發(fā)生了明顯變化,通過慢就業(yè)、靈活就業(yè)等方式實現(xiàn)自我價值的畢業(yè)生在不斷增多。同時,勞動者的就業(yè)理念還不夠積極理性,過分看重就職單位性質(zhì)、所處行業(yè)等,對國有單位、IT互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、薪資待遇高的工作過分期待。事實上,當前我國總體就業(yè)壓力依然較大,一些勞動者的上述目標定位已偏離了崗位供給的實際,使得求職需求與市場供給出現(xiàn)背離,極易造成供需脫節(jié),這在一定程度上也加劇了“有活沒人干”和“有人沒活干”的問題。

  綜上,從當前我國就業(yè)市場供需關系特點可以看出,受供給側(cè)變革滯后以及勞動者就業(yè)觀念固化等因素的影響,勞動者技術技能水平難以匹配工作崗位要求已成為結(jié)構(gòu)性就業(yè)矛盾的主要表現(xiàn)和重要成因。

  結(jié)構(gòu)性就業(yè)矛盾的破解:從供給側(cè)入手,提升技術技能水平,推動供給側(cè)強化適應需求側(cè)的變革

  近年來,我國高度重視解決結(jié)構(gòu)性就業(yè)矛盾,并積極推動財政、貨幣、投資、消費、教育等經(jīng)濟社會政策與就業(yè)政策的聯(lián)動,對生產(chǎn)力發(fā)展、技術革命以及產(chǎn)業(yè)變革對就業(yè)市場的沖擊和影響給予了有效回應,但在緩解結(jié)構(gòu)性就業(yè)矛盾上仍面臨一系列挑戰(zhàn),供給側(cè)技術技能水平難以匹配需求側(cè)要求的現(xiàn)實困境依然存在。

  當前,在我國促進高質(zhì)量充分就業(yè)的進程中,不僅要通過積極挖掘有效需求來促進有效供給,還要通過大力改善有效供給來適應有效需求,著力推動就業(yè)市場供給側(cè)加強與需求側(cè)特點趨勢相適應的變革,形成更高水平的供需動態(tài)平衡。應對上述新形勢新任務新挑戰(zhàn),需堅持市場調(diào)節(jié)和政府促進相結(jié)合,從提升供給側(cè)的技術技能水平入手,統(tǒng)籌發(fā)揮政府、市場、勞動者的重要作用,多維發(fā)力破解供給側(cè)技術技能水平與需求側(cè)要求不匹配的難題。具體而言,在積極引導勞動者樹立正確的擇業(yè)就業(yè)觀的同時,還需重點加強以下方面:

  一是建立人力資源需求預測機制。借鑒美國、日本等國家的典型做法,建立與生產(chǎn)力發(fā)展、技術革命以及產(chǎn)業(yè)變革相適應的人力資源需求預測工作體制。研究制定人力資源需求預測工作實施辦法,確立基本原則、適用范圍、指標體系、預測模式以及預測結(jié)果反饋與應用機制。建立涵蓋綜合預測、區(qū)域預測和專項預測的人力資源需求預測體系框架,實現(xiàn)需求預測效益最大化。建立中央和地方兩級機制,形成分層級、分布式的人力資源需求預測網(wǎng)絡。加強對未來職業(yè)結(jié)構(gòu)演進和崗位結(jié)構(gòu)變化的科學研判和精準分析,做好重點行業(yè)、重點領域、戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)等人力資源需求狀況的動態(tài)跟蹤和調(diào)查統(tǒng)計。

  二是構(gòu)建就業(yè)市場信息監(jiān)測體系。按照“信息采集(輸入)—信息處理(處理)—信息應用(輸出)”的邏輯,推動形成涵蓋監(jiān)測指標、信息采集、指數(shù)分析、指數(shù)應用、信息發(fā)布和配套支撐等要素的就業(yè)市場信息監(jiān)測機制。兼顧全國性監(jiān)測與區(qū)域監(jiān)測和面向重點行業(yè)、重點專業(yè)、重點職業(yè)、重點就業(yè)群體的專項監(jiān)測需要,建設立體多樣的勞動力市場信息采集網(wǎng)絡。發(fā)揮政府、企業(yè)、人力資源服務機構(gòu)、協(xié)會學會等的重要作用,形成分行業(yè)、分專業(yè)、分職業(yè)的多層級分布式人才供需對接平臺、信息發(fā)布平臺。加大對企業(yè)用工和失業(yè)問題的監(jiān)測分析和風險預警,做好應對短期就業(yè)沖擊的政策儲備。

  三是推進研教產(chǎn)服深度融合。營造教育科技人才工作一體推進的良好生態(tài),實現(xiàn)創(chuàng)新鏈、教育鏈、產(chǎn)業(yè)鏈、服務鏈、人才鏈有機融合。鼓勵研發(fā)人員、教育人員(培訓人員)、市場服務人員與產(chǎn)業(yè)技術技能人員加強合作交流,促進技術創(chuàng)新與技術實現(xiàn)的融合發(fā)展。深化工學一體化、產(chǎn)教服融合、校企合作、政企合作機制改革,重視發(fā)揮人力資源服務機構(gòu)匹配供需、專業(yè)高效的獨特優(yōu)勢。推進教育與產(chǎn)業(yè)深度協(xié)同、有機銜接,增強高校專業(yè)發(fā)展、院校課程和專業(yè)設置的前瞻性、針對性和有效性。提高面向科技前沿和關鍵領域?qū)I(yè)設置與職業(yè)開發(fā)的適應度,帶動高校相關專業(yè)的結(jié)構(gòu)性調(diào)整。

  四是推動職業(yè)教育和繼續(xù)教育創(chuàng)新發(fā)展。通過“學分銀行”教育管理模式的建設實現(xiàn)學歷資歷與職業(yè)資歷等值互認,推動職業(yè)教育、高等教育、繼續(xù)教育的協(xié)同創(chuàng)新。適應就業(yè)市場需求側(cè)變革要求,深化職業(yè)教育和繼續(xù)教育體制機制改革、模式變革和管理創(chuàng)新。健全終身職業(yè)技能培訓制度,推進職業(yè)教育、技工教育高質(zhì)量特色發(fā)展。面向有學習需求或處于待業(yè)狀態(tài)的勞動者開設專門的技能培訓課程,通過技能培訓助力轉(zhuǎn)崗人員再就業(yè)。整合教育、人社和各行業(yè)主管部門各類教育培訓公共資源以及企業(yè)實訓基地和人力資源服務機構(gòu)教育培訓資源,建立縱向貫通、橫向相聯(lián)的職業(yè)教育和繼續(xù)教育網(wǎng)絡體系。

  中國產(chǎn)業(yè)供需的結(jié)構(gòu)性矛盾突出

  經(jīng)過改革開放的發(fā)展,中國消費與投資出現(xiàn)“雙升級”的變化趨勢,消費需求趨向個性化、綠色化、智能化、健康化、便利化,投資需求趨向高端化、綠色化、數(shù)字化、智能化。而在產(chǎn)業(yè)供給上,中國產(chǎn)業(yè)供給的質(zhì)量水平總體上還不太高,供給結(jié)構(gòu)還不太合理。一方面,量大面廣的低端產(chǎn)品、低端服務生產(chǎn)能力普遍過剩,同質(zhì)化惡性競爭比較嚴重;另一方面,高附加值、高技術含量的產(chǎn)品和服務,數(shù)字化、智能化的產(chǎn)品和服務,以及綠色低碳化的產(chǎn)品與服務等還存在明顯短板,供給明顯不足。

  在農(nóng)業(yè)領域,一方面,普通農(nóng)產(chǎn)品相對于市場需求來說大多呈過剩狀態(tài),產(chǎn)品滯銷和積壓為“常態(tài)”;另一方面,市場需求潛力大的綠色有機生態(tài)型的優(yōu)質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品供應能力不足,常常不能滿足不斷升級的消費需求。

  在原材料工業(yè)領域,中低端產(chǎn)品供給過剩與高端產(chǎn)品供給不足并存,關鍵基礎材料、核心基礎工藝和產(chǎn)業(yè)基礎技術水平不高等問題仍然較為突出。例如,中國在高溫合金材料、超硬合金材料、高端軸承、高分子樹脂、氣體擴散層材料、質(zhì)子交換膜等新材料上不是處于空白狀態(tài),就是與國際先進水平還存在不小的差距,不能滿足經(jīng)濟發(fā)展和消費升級的需要。

  在消費品工業(yè)領域,中國消費品工業(yè)的核心競爭力和創(chuàng)新能力仍然較弱,品種、質(zhì)量、品牌與國際先進水平相比尚有較大差距,有效供給能力和水平難以適應消費升級的需要。例如,服裝產(chǎn)品精品和知名品牌少,新產(chǎn)品和新服務供應能力不足,不能滿足消費者多層次、個性化、智能化、高品質(zhì)的消費需求。

  在裝備制造領域,中國裝備制造業(yè)中低端產(chǎn)品過剩,高端不足,供需不匹配的結(jié)構(gòu)性過剩特征明顯,關鍵核心裝備“卡脖子”問題嚴重。如在機床產(chǎn)品上,國產(chǎn)機床精度和穩(wěn)定性差、故障率高,高檔機床仍然依靠進口。2021年,中國在金屬加工機床產(chǎn)品上存在21.4億美元的貿(mào)易逆差。

  在生活性服務業(yè)領域,中國傳統(tǒng)生活服務業(yè)比例過大,現(xiàn)代生活服務業(yè)發(fā)展滯后,有效供給不足、便利性體驗性共享性不夠、質(zhì)量標準水平也亟待提高,不能滿足多樣化、個性化、體驗化的消費需求升級發(fā)展要求。以文化產(chǎn)業(yè)為例,由于文化原創(chuàng)能力弱,文化原創(chuàng)作品數(shù)量少、質(zhì)量低,文化精品和知名文化品牌匱乏,中國文化產(chǎn)品的市場供給既不能滿足國內(nèi)消費者日益提高的精神文化消費需求,在國際貿(mào)易上也缺乏競爭力,文化服務貿(mào)易持續(xù)處于逆差狀態(tài)。

  在生產(chǎn)性服務業(yè)領域,中國工業(yè)設計、研發(fā)中介、信息技術、物聯(lián)網(wǎng)技術等現(xiàn)代專業(yè)化生產(chǎn)性服務業(yè)發(fā)展滯后,生產(chǎn)性服務業(yè)與先進制造業(yè)、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的融合程度低、融合范圍窄,服務業(yè)標準化建設和品牌培育有待增強。以信息技術服務業(yè)為例,2012—2019年,中國信息技術服務業(yè)的總體規(guī)模擴大了2.4倍,增速相當快,但快而不強,包括操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)管理、中間件和編程語言等在內(nèi)的基礎軟件、工業(yè)應用軟件、集成電路設計服務等現(xiàn)代生產(chǎn)性服務業(yè)發(fā)展滯后,服務功能尚不能充分滿足平臺化設計、個性化定制、網(wǎng)絡化協(xié)同、智能化生產(chǎn)、服務化延伸、數(shù)字化管理等新型制造模式的發(fā)展需要。

  由于供需結(jié)構(gòu)錯配,產(chǎn)品和服務對消費升級的適應能力不強,不少產(chǎn)業(yè)在產(chǎn)能普遍過剩的情況下還不得不從國外進口大量技術含量與附加價值高、數(shù)字化和智能化程度高、綠色低碳的產(chǎn)品和服務。2012—2022年,中國的進口貿(mào)易額從11.48萬億元上升至18.10萬億元,增長了57.7%。這種狀況使得國內(nèi)消費需求和投資需求大量外流,嚴重妨礙了中國產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟的長期可持續(xù)發(fā)展,不利于新發(fā)展格局的構(gòu)建。

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