《海納智見》當前歐美發達國家積極鼓勵當地高端製造業發展，且國內在晶片、發動機、數
控機床等領域仍存在一些「卡脖子」的技術問題，高端製造業正面臨越來越大國際競爭壓力。但
從近期的出口和工業生產結構等維度來看可以觀察到部分新能源、信息技術相關領域製造業正快
速崛起，而紡織製品等低端製造業優勢有所削弱。本文將對國內中高端產業向上，低端產業優勢
削弱這一結構分化進行分析。
在總量和產業的視角下，中高端向上的勢頭正好，中低端優勢削弱的跡象初見端倪。從出口
來看，外貿產品從原來的中低端逐步邁向中高端。結構上，「新三樣」取代了「老三樣」。類別
上，機電產品出口增速顯著高於勞密產品，成為出口主力；從工業增加值來看，中高端產業增加
值比重逐年增長，增速遠高於低端製造業，反映了產業結構正加快向中高端、新技術靠攏；從產
業發展來看，中高端技術產業鏈具備全球競爭力，而勞動密集型產業鏈受生產要素成本上升等因
素的影響，優勢有所削弱。
背離現象的背後是中國經濟驅動力轉換，產業結構升級逐漸演進。借鑑１９８０年代美國的
經濟結構轉型升級歷史，科技創新不僅推動了美國高新技術產業的發展，而且通過生產方式的變
革，生產設備的更新等手段提高了傳統行業的勞動生產率，推動了美國經濟增長，美國ＧＤＰ增
速中樞從１９７０－８０年間的２﹒９％上升至１９８１－２０００年的３﹒４％。中國產業轉
型升級過程中，也需重視技術進步的力量。這正符合２０１８年諾貝爾經濟學獎得主羅默提出的
內生增長理論，認為企業追求利潤最大化的投資行為將促進技術進步，而技術進步是長期經濟增
長的根本動力，人力資本投入和政策支持都能夠有效促進技術進步和科技創新。對照中國國情來
看，２０１０年以來中國全要素生產率增長陷入瓶頸，但科創已經在人力資本、政策等方面具備
堅實的基礎。人力資本方面，當前中國工程師紅利正在取代人口紅利，工程師紅利對於經濟增長
的積極作用將逐漸顯現；政策方面，中國已經把科技自立自強作為國家發展的戰略支撐。
類似１９８０年代美國，中國已經處在經濟增長動能轉換關鍵階段，更需要重視科技創新對
產業結構轉型升級的支撐作用。站在當下，以ＣｈａｔＧＰＴ為代表的人工智能超大規模預訓練
模型，憑藉良好的通用性和泛化性，正推動人工智能技術在各領域大規模落地，人工智能或將引
領這一輪科技革命和產業變革。在這樣的背景下，中國應抓住ＡＩ產業發展機遇，加快布局人工
智能核心領域。其中，數據、算力、算法是人工智能發展的三大基礎要素。數據是訓練和優化人
工智能系統的基礎，大量、高質量的數據能夠提高模型預測和決策的準確性。算力是ＡＩ大模型
發展的重要基礎，目前ＡＩ正從單模態向多模態演進，使用文字、圖像、音視頻等多種數據進行
訓練，將驅動算力需求爆發。算法是實現人工智能的重要途徑，是挖掘人工智能的有效方法。得
益於ＡＩ技術的發展，ＡＩ的商業化應用場景也或將逐漸落地，自動駕駛有希望率先受益。
風險提示：政策落地不及預期，新技術發展和應用速度低於預期。
《海通國際Ａ股首席策略分析師 荀玉根》
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