摘要

　　本文深入剖析中国经济从劳动密集型、技术密集型、资本密集型向知识密集型转型的发展脉络，借助详实的数据与丰富的案例，揭示不同经济类型的资源消耗与产出特征。系统阐述中国在转型过程中形成的复合优势，着重强调全民投资教育以及对外开放对中国经济腾飞与大国崛起的关键作用，精准解码投资、教育、人才、创新、技术、知识与生产力之间的关系公式，为理解中国经济作为世界第二大经济体持续增长的动力机制提供新颖且独特的视角。回溯至内生增长理论的解释逻辑，这一兴起于 20 世纪 80 年代中期的西方宏观经济理论分支，其核心思想是经济能够不依赖外力推动而实现持续增长，内生的技术进步是保证经济持续增长的决定因素，强调不完全竞争和收益递增，致力于解释各国间及各国随时间变化而产生的经济增长上的差异性，为经济增长政策提供坚实的理论依据。

　　一、引言

　　据最新数据，中国在 2024 年全球创新指数(GII)排名中位列第 11 位，相较于 2012 年的第 34 位实现大幅提升，成为十年来创新力进步最快的经济体之一。2024 年，中国在 PCT 国际专利申请量上位居全球第一，提交了 70160 件申请，远超美国(54087 件)和日本(48397 件)。

　　‌2024年全球创新集群百强排名中，中国拥有26个全球百强科技创新集群，数量连续两年位居世界各国之首。数据诠释一个创新中国的澎湃态势与经济转型的驱动逻辑。

　　中国经济的持续增长与成功转型，一直是全球经济领域备受瞩目的焦点话题。从早期的劳动密集型产业起步，历经技术密集型、资本密集型的发展阶段，如今正向知识密集型经济迈进，这一复合转型之路蕴含着深刻的要素整合内在逻辑与独特的驱动力。深入探究这一过程，对于我们理解中国经济如何在全球竞争中实现弯道超车，以及未来持续发展的潜力所在，具有极为重要的意义。

　　二、不同类型经济的特征、资源消耗与产出比

　　(一)劳动密集型经济

　　- 经济特征 ：以劳动力资源投入为主，主要集中在制造业、农业等基础产业。企业通过大规模雇佣劳动力，进行简单加工与组装，产品附加值较低，对技术和资本的依赖程度相对较小。林毅夫的新结构经济学指出，劳动密集型产业初期依赖要素禀赋，后期通过 “干中学” 积累技术能力，形成过渡性竞争优势。

　　- 资源消耗与产出比 ：以服装制造业为例，据相关统计，每生产一件普通衣物，消耗的原材料成本约占总成本的 30% - 40%，劳动力成本占比高达 50% - 60%。然而，其产品附加值低，平均利润空间仅为 5% - 10%，资源转换效率相对较低。在 2018 - 2023 年期间，纺织业、“纺织服装、服饰业” 等 6 个劳动密集型产业占全部制造业比重从 7.9% 下降到 5.0%，从侧面反映出此类产业资源利用效率不高，在产业结构中的占比逐渐降低。

　　但中国作为人口大国，劳动就业始终是政府优先考虑的民生。发展劳动密集型经济既是中国的国情实际所在，也是兼顾人口规模巨大的中国式现代化的客观要求，还是解决当下贫富差距、跨越“中等收入陷阱”的不二路径。

　　(二)技术密集型经济

　　- 经济特征 ：侧重于技术研发与创新，以高科技产业为支撑，如电子信息、生物医药等领域。企业投入大量资金用于研发新技术、新产品，以提高生产效率和产品竞争力。2024 年中国研发经费占 GDP 比重达 2.62%，其中企业投入占比超 78%(国家统计局)。半导体领域，中芯国际 14nm 芯片良品率从 2019 年的 95% 提升至 2024 年的 98%，接近台积电水平(SEMI 数据)。从理论视角看，技术密集型产业需突破 “索洛悖论”(又称 “生产率悖论”)，通过组织创新(如华为 “军团制”)实现技术商业化。

　　- 资源消耗与产出比 ：以半导体芯片制造行业为例，研发阶段的资金投入占比可达 30% - 40%，设备购置与维护成本占 20% - 30%。然而，成功研发并量产的芯片产品，其利润空间可达到 30% - 50%，资源利用效率较高，产出效益显著提升。像台积电在先进制程芯片研发生产上持续投入，凭借技术优势占据高端芯片市场大量份额，获取高额利润，充分展现了技术密集型产业高投入高回报的资源产出特征。

　　(三)资本密集型经济

　　- 经济特征 ：以大规模资本投入为核心，集中于能源、基础设施、重工业等领域。企业依赖大型设备、厂房等固定资产，通过规模经济实现盈利，产业的扩张速度相对较慢。

　　- 资源消耗与产出比 ：以钢铁产业为例，建设一座大型钢厂需要投入巨额资金用于厂房建设、设备购置等，资本投入占比可达 60% - 70%。其产品价格波动较大，利润空间一般在 5% - 15% 之间，资源消耗量大，产出相对较为稳定但增长潜力有限。如宝钢等大型钢铁企业，在产能扩张时需大规模资金投入，虽产量稳定，但受原材料价格、市场需求影响，利润空间受限。据中国钢铁工业协会行业报告，钢铁行业吨钢综合能耗从 2012 年的 602kgce 降至 2024 年的 546kgce，碳排放强度下降 18%。

　　(四)知识密集型经济

　　- 经济特征 ：以知识、信息和智力资源为核心生产要素，涵盖人工智能、大数据、文化创意等新兴领域。企业高度依赖高素质人才，通过知识创新与传播，创造高附加值产品和服务，具有快速迭代和高增长的特点。据中国信通院的数据显示，2024 年中国数字经济规模达 65 万亿元(占 GDP 52%)，其中 AI 核心产业规模超 5000 亿元，复合增长率 28%。

　　- 资源消耗与产出比 ：以人工智能软件开发为例，人力成本(主要是高素质研发人员)占比可达 70% - 80%，硬件设备与数据资源成本占比 20% - 30%。但其产品一旦成功推向市场，利润空间可高达 50% - 70%，资源消耗主要集中在智力资源的培育与利用上，产出比极具优势。像 OpenAI 研发的 ChatGPT，凭借大量科研人才投入，一经推出便迅速获得市场认可，创造巨大商业价值。由于知识要素具有 “非竞争性” 与 “正外部性”，需通过知识产权保护与数据要素流通释放价值。

　　三、中国经济转型之路

来自网络

　　(一)劳动密集型阶段(改革开放初期至 20 世纪 90 年代)

　　中国凭借丰富且廉价的劳动力资源，积极承接全球产业转移，发展劳动密集型制造业，如服装、玩具、家具等行业。大量外资企业涌入中国，在沿海地区设立工厂，形成了以出口加工为主导的产业格局。这一阶段为中国经济积累了一定的资本，同时也培养了产业工人队伍和基础管理经验。例如，东莞在这一时期成为全球知名的 “世界工厂”，大量劳动密集型企业聚集，吸纳数百万劳动力，推动当地经济快速发展。

　　(二)技术密集型与资本密集型并行发展阶段(20 世纪 90 年代至 21 世纪初)

　　随着经济的发展和全球产业结构调整，中国开始加大对技术密集型和资本密集型产业的投入。在电子信息、汽车制造、机械工程等领域，通过引进国外先进技术和设备，结合国内的资本支持，推动产业升级。政府出台了一系列鼓励政策，如税收优惠、科研补贴等，促进企业在技术研发和设备更新方面的投入，提高产品附加值和生产效率。像上汽集团与外资车企合作，引进汽车制造技术，不断提升自身研发和生产能力，实现技术与资本的有效融合发展。

　　(三)向知识密集型转型加速阶段(21 世纪初至今)

　　在经历持续多年的高增长之后，资源再也无法驱动一个14亿人向往美好生活的中国。资源禀赋与国情决定了创新驱动既是主动作为，也是倒逼选择。

　　近年来，中国在人工智能、5G 通信、生物医药、新能源等前沿科技领域取得了一系列突破，知识密集型经济蓬勃发展。以人工智能为例，中国的科技企业如深度求索(DeepSeek)等，开发出具有国际竞争力的人工智能模型，性能媲美美国产品，且在价格和能源效率上更具优势。同时，中国在新能源汽车领域也取得了显著成就，2024 年，小米仅用 3 年时间打造出机械素质不错的纯电轿车，并实现了 13 万台的交付量，这背后离不开中国在产业链协同、制造技术以及研发投入等方面的积累。此外，中国在量子通信领域也走在世界前列，墨子号量子科学实验卫星的成功发射和应用，为未来信息安全和通信技术变革奠定基础。

　　四、中国的产业竞争力优势 —— 复合优势

　　(一)产业协同发展

　　中国拥有完整的产业体系，劳动密集型产业为技术密集型和知识密集型产业提供了大量的基础配套产品和服务，技术密集型和资本密集型产业则为知识密集型产业的发展提供了技术支撑和资金保障。例如，新能源汽车产业的崛起，既依赖于传统制造业的加工能力，又需要电子信息产业的技术支持，同时还需要大量资金投入研发和基础设施建设。从电池材料生产(劳动、资本密集型)，到电池技术研发(技术密集型)，再到智能驾驶系统开发(知识密集型)，各产业协同共进。据国务院发展研究中心报告，目前我国新能源汽车产业融合传统机械制造(占比 40%)、电子信息(30%)、新材料(20%)、软件服务(10%)，形成我国产业的 “链式协同” 效应 。

　　区域协同方面，长三角地区劳动密集型产业(纺织、电子组装)向安徽转移，释放的资本与技术催生合肥 “量子信息 + 新能源” 新兴产业集群 。

　　要素协同的机制验证如下 ：

　　- 数据 - 劳动力协同 ：2024 年 A 股上市公司中，数据要素与高技能劳动力协同可使 TFP 提升 12.3%(《工业技术经济》实证研究)。

　　- 资本 - 技术协同 ：半导体设备国产化率从 2018 年的 15% 提升至 2024 年的 35%，资本投入每增加 1%，专利产出增长 0.8%(国家知识产权局)。

　　(二)资源优化配置

　　中国能够根据不同产业的特点和需求，合理配置劳动力、资本、技术和知识等资源。在劳动密集型产业向技术密集型和资本密集型产业转移的过程中，部分劳动力得到了技能提升和再就业，资本也从传统行业向新兴产业流动，实现了资源的高效利用和优化配置。例如，传统纺织工人经过培训可进入智能纺织工厂操作先进设备;房地产行业资本流向新能源、半导体等新兴产业，助力产业升级。

　　(三)市场规模效应

　　庞大的国内市场为各种类型产业的发展提供了广阔的空间。劳动密集型产品可以满足国内消费者对基本生活用品的需求，技术密集型和资本密集型产品则满足了国内对高端工业产品的需求，而知识密集型产品和服务则引领了国内消费升级和经济结构优化的潮流。同时，国内市场也为企业的技术创新和商业模式创新提供了试验场，促进了产业的不断迭代和升级。如拼多多通过创新电商模式，挖掘下沉市场需求，带动大量劳动密集型产品销售，同时推动物流等相关技术、资本密集型产业发展 。

　　五、全民投资教育的关键作用

　　教育既创造硬实力，也创造软实力。从劳动力红利转到人才红利，教育扮演了关键角色。英国《金融时报》网站 5 月 15 日刊发题为《中国是如何赶上硅谷》的文章，作者西蒙・库珀指出，美国科技巨头纷纷宣称中国在多项技术上已占据领先地位。前首席执行官埃里克・施密特写道：“中国已在多项技术上与美国旗鼓相当，甚至领先于美国。” 英伟达首席执行官黄仁勋也认为，中国在人工智能领域 “并不落后”。国防科技公司安杜里尔公司的创始人帕尔默・勒基说，中国的造船能力 “是美国的 350 倍”。有报告显示，中国科技人力资源总量已超过 1.2 亿，其中本科及以上学历者约占 63%。截至 2025 年，中国共有独角兽企业 409 家，总估值约 1.5 万亿美元，数量位居全球第二，这些企业主要分布在人工智能、集成电路、新能源、金融科技等前沿领域，是中国科技井喷的一个缩影，而科技发展离不开教育与人才供给侧的输出。最近，DeepseeK出自清一色的本土研发团队，无疑增加了中国的教育自信，降低了妄自菲薄的杂音，给出了“钱学森之问”的当代答卷。

　　(一)教育投入与发展历程

　　近年来，中国大力投资教育事业，从基础教育到高等教育，都取得了显著的成绩。2024 年，理工科招生占比从 2012 年的 47% 提升至 63%，为科技行业培养了大量高素质人才。到 2025 年，中国科研人员的工程师群体预计将突破 700 万人，这相当于美国、日本、德国的总和，为中国经济的持续发展提供了强大的智力支持。国家财政性教育经费占到 GDP 的 4%，远超中国国防 GDP 占比的 1.5%。国家对教育基础设施建设持续投入，新建、改建大量学校，引入先进教学设备，同时加强师资队伍培养，提升教育质量。中国家长对教育的重视程度前所未有，家庭教育支出占了可支配收入的很大一部分，形成了全民投资教育的比拼氛围。中国教育财政家庭调查报告(2021)数据显示，中国家庭的教育平均支出占到了家庭收入的 17.1%，即家庭教育孩均负担率为 17.1%。研究发现，农村家庭，每一个大学在校生的教育支出占全家总支出的 35%。一个孩子从学前三年到大学本科毕业，一个家庭的教育支出约 23.3 万元左右(北大前两年数据)。其中，家庭支出水平最低的 20% 家庭花费约 18 万元，家庭支出水平中等的 20% 家庭花费约 22.4 万元，而家庭支出水平最高的 20% 家庭花费约 42.4 万元。中国家长们一方面对教育产业化多少虽然有些不满，但另一方面又心甘情愿投资教育培优、培养后代，并千方百计把孩子送出国，希望教育改变个人与家庭命运，改变未来孩子社会处境，解决阶层固化并打通向上流动的通道，这种全民重视投资教育的传统与竞争倒逼，由此托举起中国人才强国战略。在技术经济与知识经济时代，人才作为第一资源的地位已不可撼动。对此，《亚洲周刊》发表评论指出：“在中国硬实力的背后，是教育系统的强大竞争力，让优秀人才脱颖而出。” 教育为中国可持续发展提供了长期主义的红利。与知识技术产出另一个正相关的数据显示，自 2000 年以来，中国的研发费用 20 年来增长 13 倍，而日本却只有中国的 1/3，表明教育、人才、研发要素协同驱动发展的力度空前，中国经济崛起的背后是民间与政府价值与政策导向高度一致。

　　(二)各要素关系公式解码

　　- 投资与教育 ：全民投资教育，涵盖政府对教育基础设施、师资队伍的投入，以及社会和家庭对个人教育的支持。教育为人才培养奠定基础，通过投资教育，能够提升劳动力素质，培育创新能力和技术应用能力。例如，企业设立奖学金、助学金，鼓励学生投身相关专业学习，为企业储备人才;家庭重视子女教育投入，提升孩子综合素质。

　　- 人才与创新 ：高素质人才是创新的主体，他们能够将知识转化为新技术、新产品和新服务。人才的聚集和流动，促进了知识的传播和创新的加速，推动了技术的进步和产业的升级。如深圳汇聚大量高科技人才，形成创新集群，华为、腾讯等企业不断推出创新产品和服务，带动通信、互联网产业升级。

　　- 技术与知识 ：技术创新是实现经济增长方式从粗放型向集约型转变的核心动力。传统的经济增长主要依赖于大量的资源投入、劳动力扩张和资本积累，这种方式不仅不可持续，而且经济效益较低。而技术创新则强调通过知识的创造、传播和应用，提高经济增长的质量和效益，实现经济的可持续发展。例如，中国近年来大力推动科技创新，加快从要素驱动向创新驱动的转变，在一些高新技术领域取得了显著成就，经济产出比也得到了明显提升。

　　技术创新和知识创新作为生产力提升的核心动力，通过技术的研发和应用，可以提高生产效率，降低成本，创造高附加值产品。知识的积累和传播则为企业和产业的创新提供了丰富的资源和灵感。例如，高校、科研机构的科研成果转化为企业生产力，企业通过知识管理促进内部知识共享，激发创新。数据显示，中国的研发经费从 2012 年的 1 万亿预计增加到 2025 年的 3.6 万亿，基础研究的投入占比从 4.8% 提升至 7.2%。

　　- 生产力的提升 ：投资、教育、人才、创新、技术、知识等要素相互作用、相互促进，共同构成了生产力提升的生态系统。在这个系统中，每一要素的提升都会对其他要素产生积极的推动作用，从而实现生产力的跃迁。当政府加大教育投资培养更多人才，人才推动企业创新，创新带来技术进步，技术进步提高生产力，进而吸引更多投资，形成良性循环。数据显示，中国高校专利产业化率从 2012 年的 5% 提升至 2024 年的 18%。这是产学研金同向给力的结果。

　　六、开放：中国迈向世界舞台的关键步伐

　　改革开放，无疑又是中国崛起的关键一招，改革与开放相互促进。今天我们再度聚焦开放。在当今世界，开放已成为不可阻挡的时代潮流，中国在这一大背景下积极拥抱开放，一是有力地促进了自身融入世界知识体系，抢抓了第三次与第四次工业技术革命的难得机遇;二是全面融入经济全球化进程并成为这一进程的主要参与塑造者。这两个“融入”，创造了打开国门的融入与开放红利，

　　首先，在知识体系方面。随着开放的大门越开越大，中国与世界各国在学术、文化、科技等领域的交流日益频繁。一方面，大量的国外先进学术著作、科研报告等引入中国，丰富了国内知识资源库，填补了众多学科研究领域的空白，如在现代物理学、生物学前沿理论等方面，让中国学者能及时了解掌握国际最新动态，为开展原创性研究提供坚实基础;另一方面，中国的传统文化、哲学思想等也通过开放走向世界舞台，像中医药学蕴含的古老智慧在全球范围内掀起研究热潮，孔子学院在世界各地的广泛设立，使得世界能深入理解中华文明精髓，促进知识理念的跨国界碰撞与融合，推动构建更加多元包容的世界知识体系。

　　而在经济领域，开放更是中国实现腾飞的强劲动力。从早期的设立经济特区，到如今不断优化营商环境，吸引外资涌入，跨国企业所带来的先进管理经验、尖端技术工艺在中国落地生根，促进了产业的升级优化，让中国从劳动密集型产业为主逐步迈向高端制造业、智能制造等前沿阵地。同时，中国众多企业也借助开放机遇 “走出去”，特别是中国加入WTO，在全球范围内参与竞争，拓展市场，像华为、海尔等品牌在国际上崭露头角，融入全球产业链、供应链体系，使得中国经济与世界经济紧密相连、深度融合，成为推动经济全球化的重要力量，也为全球经济的稳定增长持续注入活力。进入新时代，“一带一路”战略或倡议的推出以及自贸区建设拓展为新一轮中国开放并加强与世界的互联互通提供了抓手与愿景。

　　开放是机遇，也是挑战，但中国正是凭借这种勇于开放的姿态，不断深度融入世界知识体系，积极投身经济全球化浪潮，同时应对各种开放挑战，向着实现中华民族伟大复兴的宏伟目标稳步迈进，也为世界和平与发展贡献着磅礴的中国力量。

　　七、结论

　　中国经济的复合转型本质是 “要素禀赋 — 制度适配 — 技术创新” 的三重螺旋演进，是基于资源要素协同驱动的生产力跃迁过程。中国的产业竞争力优势在于四者兼有的复合优势，这种优势使得中国在全球经济竞争中具有独特的地位。

　　未来需进一步释放数据要素的 “催化剂” 作用，通过教育投资提升人力资本质量，构建 “传统产业 — 新兴产业 — 未来产业” 的梯度生态，最终实现从 “要素驱动” 到 “生产率驱动” 的质变。这一路径不仅为新兴经济体提供转型范式，也为全球生产力理论贡献中国智慧。

　　参考文献

　　1. 国务院发展研究中心. (2024). 《中国产业链现代化评估报告》.

　　2. 郭海红, 韩文燕. (2024). 农业新质生产力与绿色全要素生产率跃迁. 《西南大学学报(社会科学)》.

　　3. 国家工业信息安全发展研究中心. (2025). 《中国数字经济白皮书》.

　　4. 世界银行. (2024). 《中国系统性国别诊断报告》.