新質生產力視域下長江經濟帶創新水平提升路徑研究

摘 要：新質生產力是當前經濟社會發展研究的熱點。作為推動經濟增長的關鍵要素，新質生產力與區域創新水平緊密相關。長江經濟帶是中國經濟發展的重要戰略區域，其創新能力的增強對于促進區域經濟發展具有重要的價值。結合長江經濟帶11個省份2008—2022年的面板數據，分析了長江經濟帶創新水平的空間格局，使用莫蘭指數與空間計量方法分析了各省份創新水平的空間關聯性及影響因素。研究發現新質生產力與創新水平具有顯著相關性，存在一定空間溢出作用，且區域發展不平衡，新質生產力對創新水平的提升作用在非江浙滬的其他省份更為顯著。提升長江經濟帶創新水平，需要充分利用長江經濟帶的經濟優勢和教育資源，強化區域協同與合作，提升新質生產力，同時加大教育與科技投入，構建創新生態系統，激發創新活力。

關鍵詞：新質生產力；長江經濟帶；創新水平；區域創新發展

中圖分類號：F272.3" " " " " " " " " " " " 文獻標志碼：A" " " " " " " " " " " " " doi：10.19679/j.cnki.cjjsjj.2025.0102

0 引言

新質生產力是經濟發展的新引擎，它融合了信息技術、人工智能、綠色技術等新興技術，為經濟增長提供了新的動力。在全球化與知識經濟迅猛發展的時代背景下，創新已成為推動區域經濟發展的核心動力。長江經濟帶是我國經濟發展的重要戰略區域，其創新能力的提升對于促進區域協調發展、增強國際競爭力具有重要意義。在新質生產力視域下，長江經濟帶的創新發展需要與時俱進，充分利用新質生產力的優勢，推動創新資源的優化配置，提升創新效率，實現創新水平的跨越式發展。

關于新質生產力的研究，學者們主要關注其內涵、特征以及對經濟發展的影響。新質生產力被視為推動區域創新發展的重要力量，能夠提升創新效率、優化創新資源配置。劉海軍等[1]認為新質生產力作為一種全新的生產力形態，具有高效、智能、綠色等特征，正逐漸成為推動經濟發展的新引擎。劉海濤等[2]提出新質生產力是以創新起主導作用的高階質態先進生產力，是生產力高速發展和全要素科技創新的產物。何哲[3]提出新質生產力的實質是通過科技與產業的有機融合實現共同的加強，使得整個國家的產業與科技競爭力得到根本性提升的先進生產力模式。劉建華等[4]探究了黃河流域新質生產力水平的動態演進，提出強化科技創新主導作用、促進區域創新合作、加快現代化產業建設等建議。張新寧[5]提出科技創新是發展新質生產力的核心要素，要完善科技創新生態體系，深化高水平對外開放，營造有利于科技創新的國際環境。韓文龍等[6]基于新質生產力的理論內涵構建了新質生產力的指標體系，分析新質生產力對經濟增長的作用機制，認為新質生產力可以促進經濟的顯著增長。

創新水平的提升與優化是推動長江經濟帶經濟發展的關鍵。習近平總書記指出要把創新擺在國家發展全局的突出位置[7]，順應時代發展要求，大力推進理論創新、實踐創新、制度創新、文化創新以及其他各方面創新，不斷開辟發展新領域新賽道，塑造發展新動能新優勢。徐輝等[8]提出要實施創新資源精準投入，推動新型基礎設施建設，提升數字經濟應用水平，以進一步提高區域創新能力。一些學者探討了創新發展的優化策略并關注創新環境的重要作用，包括加強科技創新體系建設、促進產學研深度融合、推動區域協同創新等，通過優化創新資源配置、提升創新效率、改善創新環境等措施，推動長江經濟帶創新水平的提升與優化。管智超等[9]認為新技術不斷地為生產力提供強大動力，并且通過知識經濟和數字經濟來推動新質生產力的形成與經濟結構的優化升級。黃夢瑤等[10]對制造業創新能力空間轉移特征和影響因素進行分析，認為經濟基礎、創新投入和基礎設施水平對長江經濟帶制造業創新能力增長的影響較大，信息化程度、教育水平、經濟開放程度以及人力資本的影響較小。于靈慧等[11]認為創新是推動經濟發展的新引擎，探究創新發展對促進長江經濟帶的高質量發展具有重要意義。

已有研究取得了一定的成果，但對于新質生產力與長江經濟帶創新水平之間的內在聯系和互動機制缺乏深入的分析，同時長江經濟帶創新發展的優化策略也需進一步細化和完善。本文旨在探討新質生產力視域下的長江經濟帶創新水平提升路徑，進一步深入研究新質生產力與長江經濟帶創新水平之間的關系，為長江經濟帶的創新發展和高質量發展提供理論建議，也為其他地區的創新發展提供參考。

1 研究設計

1.1 變量選擇與說明

（1）國內申請人專利申請授權數。關于創新水平的衡量，目前學術界沒有具體的標準，如知識產權保護狀況、科研投入、科研成果輸出、創新創業環境以及科技產業化水平等都是重要的評價指標。本文采用專利授權數來衡量長江經濟帶的創新水平，作為被解釋變量，它代表了地區的創新能力和知識產權積累。這個變量可能受到新質生產力、地區經濟發展水平、政策導向、教育資源等多種因素的影響。

（2）新質生產力。新質生產力的出現往往伴隨著產業結構的優化和升級。通過推動傳統產業轉型升級和培育戰略性新興產業，可以形成新的經濟增長點和競爭優勢。

（3）空間溢出效應。技術創新在一個地區的產生和發展，可能通過知識轉移、技術擴散或人員流動等方式對相鄰地區產生溢出效應，促進技術創新的傳播和應用。構建空間權重矩陣W，若兩個省份相鄰，權重設定為1，不相鄰設定為0。

（4）人均GDP。人均GDP是衡量地區經濟發展水平的重要指標。經濟發展水平高的地區往往有更多的資源和能力進行研發和創新，體現了一個省份的經濟發展潛力。

（5）人均進出口總額。進出口總額反映了地區的開放程度和國際貿易活動水平。雖然進出口與直接的創新產出關系不直接，但國際貿易可能帶來技術溢出和競爭效應，反映了對外交流程度，間接影響地區的創新能力。

（6）每十萬人口高等學校平均在校生數。這個變量反映了地區的高等教育水平和人力資源儲備。高等教育對培養創新人才、推動科技進步具有重要作用。

（7）地方財政決算支出中教育支出。教育支出反映了地方政府對教育的重視程度和投入力度。教育投入的增加有助于提升地區的教育水平和人力資源質量，進而可能促進創新活動。

（8）地方財政決算支出中科技支出。科技支出代表了地方政府對科技創新的支持程度。增加科技支出有助于提升地區的科技創新能力，與有效發明專利數之間可能存在正相關關系。

1.2 研究方法

（1）參考文獻[6]的研究成果，構建新質生產力指標體系（見表1）。并結合熵值法測算長江經濟帶11個省份的新質生產力綜合指數。

（2）利用Arcmap軟件中的自然間斷點分類方法對長江經濟帶11個省份的創新水平進行空間格局演變展示。

（3）用莫蘭指數對長江經濟帶創新水平的自相關性進行分析，觀察省份與省份之間是否存在關聯性。用莫蘭散點圖觀察數據在空間上的聚類，水平軸代表觀測值，垂直軸代表這些觀測值的空間滯后。四個象限各自代表了不同的空間關系，第一象限為高值被高值包圍，表示正空間自相關中的高值聚類；第二象限為低值被高值包圍，表示負空間自相關；第三象限為低值被低值包圍，表示正空間自相關中的低值聚類；第四象限為高值被低值包圍，表示負空間自相關。

（4）利用空間自回歸組合模型來分析各因變量對創新水平的影響。為研究長江經濟帶11個省份的創新水平與各影響因素之間的關系，構建如下模型。

式中：α為常數項；β—β5表示各變量的影響系數；ρ為相鄰省份對本省份產生的影響系數；W為11×11的空間權重矩陣；ε為隨機誤差項。各變量代碼及解釋見表2。

1.3 數據來源

數據主要來源于金融研究數據庫（RESSET）、2012—2022年各省統計年鑒、《中國科技統計年鑒》，空間權重矩陣數據結合網上查詢信息手工整理。地圖數據來源于全國地理信息資源目錄服務系統，審圖號為GS（2016）2556號，底圖無修改。針對部分缺失值，采用插值法進行補齊。同時，對檢測到的異常值進行剔除與整理，以確保數據的完整性和準確性。

2 結果分析

2.1 長江經濟帶創新水平時空演進分析

使用Arcmap軟件對2008—2022年長江經濟帶11個省份的創新能力進行時空演變分析。采用自然間斷點分類法將長江經濟帶的創新水平分為低水平、較低水平、中等水平、較高水平、高水平5個等級。由于專利的研發往往需要數年的時間才能完成，具有時間上的間隔性，所以分析時空演變時，以間隔幾年的形式呈現（見圖1）。

由圖1可知，2008—2022年，湖北、安徽、江蘇、上海、浙江、湖南、江西的創新水平顯著提升，江蘇、浙江、上海是長江經濟帶的發達省份（直轄市），其技術轉移、產業合作和創新資源共享對周邊省份產生了積極影響。云南、貴州地處長江經濟帶上游，相對較為偏遠，受到交通、信息等基礎設施的限制，與外界的創新合作相對較少，經濟基礎相對薄弱，傳統產業占比較大，高新技術產業和戰略性新興產業發展不足，影響了創新能力的提升。四川、重慶作為西部地區的重要省份（直轄市），近年來隨著成渝經濟圈建設的推進，得到了國家大量的政策支持和創新投入，推動了創新能力的提升。

2.2 長江經濟帶創新水平空間關聯特征分析

在使用空間計量方法分析長江經濟帶創新水平的空間效應之前，采用莫蘭指數對長江經濟帶各省份之間是否存在空間關聯特征進行檢驗。根據各省份之間的相鄰關系構建空間權重矩陣，使用Stata16軟件對2008—2022年長江經濟帶11個省份的全局莫蘭指數進行計算，具體檢驗結果如表3所示。

由表3可知，2008—2022年長江經濟帶各省份的創新水平莫蘭指數均為正值，并由2008年的0.296上升為2022年的0.305，表明數據呈現正的空間自相關且程度有增強趨勢，同時莫蘭指數在各時期0.05的水平上顯著，p值也從2008年的0.011變化為2022年的0.007，通過了0.01統計水平上的顯著性檢驗，由于較小的p值意味著觀察到的空間自相關性在統計上更加顯著，這表明長江經濟帶11個省份之間的創新水平并非完全隨機狀態，仍舊會受到周圍省份的輻射影響，且影響逐漸增強。

采用莫蘭散點圖對2008年、2022年長江經濟帶創新水平的區域集中度進行直觀展示（見圖2），橫坐標表示創新水平標準觀測值即省份本身創新水平、縱坐標表示創新水平空間滯后觀測值即受到相鄰省份的影響程度。

由圖2可知，2008年和2022年，江蘇與浙江均處于莫蘭散點圖的第一象限，說明這兩個省份的創新水平較高，形成了高聚類。上海主要位于第一與第二象限之間，既不完全符合高高聚集的模式，也不完全符合低高聚集的模式，其作為長江經濟帶的龍頭城市，在創新環境，創新資源上具有獨特的優勢，使其創新水平在空間上呈現一種相對獨立的狀態。安徽、江西位于第二象限，說明這兩個省份創新水平相對較低，但被高創新水平的江蘇、浙江所包圍，且安徽受江蘇、浙江的影響更大。重慶、四川、湖南、湖北、云南、貴州位于第三象限，說明這些省份的創新水平較低，被同樣具有低創新水平的省份所包圍，形成了低值聚類。第四象限沒有省份分布，說明高值省份在空間分布上相對獨立，并未形成被低值省份包圍的趨勢。

總體而言，創新水平發達省份呈高高聚集趨勢，創新水平欠發達省份呈低低聚集，各省所在的各個象限存在一定向外擴散趨勢，說明創新水平出現了分化，其中以云南、貴州、重慶、湖北、湖南、四川所在的第三象限較為明顯。

2.3 長江經濟帶創新水平的影響因素研究

使用Stata16軟件對長江經濟帶創新水平進行分析。回歸結果見表4。

由表4可知，新質生產力、經濟發展潛力、高等教育水平、地方教育投入、地方科技投入具有較強的顯著性，而空間溢出效應顯著性較低。新質生產力、人均GDP通常反映了一個地區的經濟發展水平。較高的經濟發展水平意味著更多的研發投入、更完善的基礎設施和更豐富的創新資源，有利于創新能力的提升。高等教育是培養創新人才的重要途徑，教育投入、科技投入對創新能力的提升具有關鍵作用。通過提高教育水平，加大投入，可以培養更多的高素質人才，為創新提供源源不斷的人才支持。理論上，更多的進出口活動可能帶來技術交流和知識溢出，對創新能力產生正面影響。但在分析結果中，可能受到省份貿易結構等的影響，這一變量沒有表現出顯著關系。

長江經濟帶11個省份經濟發展情況不同，以江蘇、浙江、上海為主的長三角地區的創新水平遠高于其他省份，為檢驗新質生產力、空間溢出效應在創新水平不同省份的影響，將江蘇、浙江、上海三省份（直轄市）分為一類，其他省份（直轄市）分為一類，進行分區域檢驗。回歸結果見表5。

由表5可知，新質生產力對創新水平的提升作用在云南、貴州、四川、重慶、湖南、湖北、安徽、江西的顯著性更強，在江蘇、浙江、上海則不顯著。云南、貴州、四川、重慶、湖南、湖北、安徽、江西這些省（直轄市）本身創新水平相對較低，相互之間的空間溢出作用也不強。而江蘇、浙江、上海本身創新水平較高，相互之間的空間溢出作用也相對較強。江蘇、浙江、上海為沿海區域，其對外交流程度對于創新水平的積極作用相對其他省份更為顯著。高等教育水平對于創新水平的積極作用在各省都較為突出，云南、貴州、四川、重慶、湖南、湖北、安徽、江西等省（直轄市）的地方教育投入、地方科技投入對于創新水平具有更加積極的作用。

3 結論與建議

3.1 結論

基于新質生產力的視角，對長江經濟帶創新水平的提升與優化進行了深入研究。通過數據分析，發現新質生產力、經濟發展潛力、高等教育水平、地方教育投入以及地方科技投入對長江經濟帶省份的創新水平具有顯著影響。對外交流程度的影響在江蘇、浙江、上海等省（直轄市）較為顯著，這可能與長江經濟帶省份的地理位置等因素有關。

新質生產力代表著高質量發展，其對創新水平的提升具有積極作用，空間溢出效應在創新水平高的地區更加明顯。目前，長江經濟帶創新水平存在著區域發展不平衡的問題，新質生產力對創新水平的積極作用在除江蘇、浙江、上海外的省（直轄市）更為明顯，而江蘇、浙江、上海的空間溢出效應較為顯著。隨著全球科技競爭的加劇和產業升級的加速推進，長江經濟帶需要進一步加強培育和提升創新能力，以應對外部環境的變化和內部發展的需求。

3.2 建議

（1）強化區域協同與合作。加強長江經濟帶及其相鄰省份之間的政策溝通與合作，共同制定區域發展規劃，推動新質生產力的協同發展。通過區域合作平臺，共享創新資源，促進科技成果的跨區域轉移和產業化應用。鼓勵相鄰省份在產業鏈、供應鏈上形成互補優勢，共同打造現代化產業集群。特別是要圍繞新能源、新材料、先進制造、電子信息等戰略性新興產業，加強產業合作與聯動，提升區域整體競爭力。

（2）提升新質生產力。增加地方財政科技支出，支持企業、高校和科研機構在新質生產力領域的研發活動。鼓勵企業加大研發投入，建立研發中心，提升自主創新能力。建立健全科技成果轉化機制，加速科技成果從實驗室走向市場。通過政策扶持和資金支持，引導科技成果在區域內實現快速轉化和應用。加強職業教育和技能培訓，提升勞動力素質。

（3）加大教育與科技投入。提高地方財政教育支出，改善教育基礎設施條件，提升教育質量。加大對基礎教育和高等教育的投入力度，培養更多具有創新精神和實踐能力的人才。建立健全科技服務體系，為科技創新提供全方位、多層次的服務。加強科技中介機構和科技園區建設，推動科技資源的優化配置和高效利用。

（4）構建創新生態系統。加強科技項目管理、優化科技支出結構等，以提高科技投入的使用效率和產出質量。建立健全創新激勵機制，加強創新主體之間的合作與交流，形成產學研用緊密結合的創新生態系統，提升整體創新效率。優化創新環境，完善創新服務體系，為創新活動提供全方位的支持和保障。

（5）激發創新活力。長江經濟帶擁有豐富的創新資源和潛力巨大的市場空間，而且當前數字經濟、綠色經濟等新興領域快速發展，可以通過深化產學研合作、加強創新人才培養、優化創新環境等方式，進一步激發創新活力，推動長江經濟帶在新質生產力領域的發展中取得更大突破。長江經濟帶應積極把握這些新興領域的發展機遇，通過技術創新和模式創新，推動產業結構的優化和升級，實現更高質量的創新發展。

參考文獻：

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[11] 于靈慧，徐紫騰，袁豐.長江經濟帶創新發展水平綜合測度與空間異質性分析[J].長江流域資源與環境，2023，32（9）：1783-1795.

收稿日期：2024-04-12

基金項目：重慶師范大學研究生科研創新項目（YKC24020）

作者簡介：鄒小燕，女，教授，博士，主要從事博弈論、環境政策的應用研究。E-mail：cq_zxy@163.com

通信作者：李組奎，男，碩士研究生，主要從事區域經濟、企業管理研究。E-mail：11608990801@2016.cqut.edu.cn

Abstract：The concept of new quality productive forces is a hotspot in current economic and social development research. As a key factor to promote economic growth，new quality productive forces is closely related to regional innovation level. The Yangtze River Economic Belt is an important strategic region for China’s economic development，and enhancing its innovation capability is of significant value in promoting regional economic development. Based on the panel data from 11 provinces in the Yangtze River Economic Belt from 2008 to 2022，the spatial pattern of innovation level was analyzed. The spatial correlation and influencing factors of innovation level in each province were studied using Moran's index and spatial econometric methods. Research findings show a significant correlation between new quality productive forces and innovation level，with spatial spillover effect and uneven regional development. The role of new quality productive forces in improving innovation level is more significant in provinces excluding Jiangsu，Zhejiang，and Shanghai. To enhance the innovation level of the Yangtze River Economic Belt，we need to fully utilize its economic advantages and educational resources，strengthen regional coordination and cooperation，improve new quality productive forces，increase investment in education and technology，build an innovation ecosystem and stimulate innovation vitality.