長江經濟帶新質生產力發展空間分異、收斂趨勢及驅動因素研究

新質生產力是中國推動高質量發展的內在要求和重要著力點。2023年9月，習近平總書記在東北考察調研時提出“新質生產力”，強調要加快培育和發展新質生產力。黨的二十屆三中全會提出要健全因地制宜發展新質生產力體制機制，發展以高技術、高效能、高質量為特征的生產力。就理論內涵而言，新質生產力是以數字化、智能化、綠色化為代表的新一輪技術革命引致的生產力躍遷，擺脫了傳統經濟增長模式和生產力發展路徑，是符合高質量發展要求的先進生產力質態。]就實踐需要而言，發展新質生產力是我國新發展階段激發新動能的關鍵著力點。黨的十八大以來，習近平總書記多次主持召開長江經濟帶發展座談會，科學摩畫了新時代推動長江經濟帶發展的宏偉藍圖，為新征程上進一步推動長江經濟帶高質量發展指明了方向。長江經濟帶作為我國橫貫東西、連接南北的重要經濟走廊3，具有率先形成新質生產力的廣闊空間和有利條件。城市是科技創新重要的空間載體，在實現前沿技術革命性突破、生產要素創新性配置和產業結構深度轉型升級中承擔著重要責任。因此，綜合探討長江經濟帶城市新質生產力發展水平的空間分異、收斂趨勢及驅動因素，對促進長江經濟帶新質生產力培育及區域協調發展具有重要意義。

一、文獻評述

新質生產力是一個復雜的系統4，學術界圍繞新質生產力的內涵特征、理論邏輯、實踐路徑、測度評價等方面進行了較為豐富的探索。理解新質生產力的內涵特征需要從“新”和“質\"兩個維度進行把握。新質生產力之“新\"不僅在于由新技術、新工藝、新要素等催生的新產業、新業態、新模式[5-6]，同時還體現在生產力中發揮關鍵作用的各種生產要素[7]。一類是實體性要素，包括勞動者、勞動資料和勞動對象等基本要素；另一類是滲透性要素，包括生產組織等。[8]新質生產力“質\"的變革核心是指要素稟賦變革及全要素生產率的提升，即通過生產力要素稟賦與組合方式的變革°、關鍵性技術與顛覆性技術的突破為生產力的質態躍遷提供更為強勁的動力[10]，進而促進全要素生產率產生大幅度質的躍升[]。從理論邏輯來看，新質生產力是對馬克思主義政治經濟學生產力理論在新時代的創新和發展。12]改革開放40多年來，中國共產黨人不斷加深對生產力范疇及生產規律的認識，將馬克思主義生產力理論與中國具體實際相結合形成了具有中國特色的馬克思主義生產力學說，為新質生產力的提出夯實了理論基礎。13-14]從實踐路徑來看，中國資源稟賦和經濟結構存在明顯的區域差異，因此在發展新質生產力的過程中應遵循生產力空間布局規律[15。通過實施區域協調發展戰略，加強協同融合進而使各區域在發展新質生產力過程中形成合力，提高我國高質量發展的可持續性。

內涵界定的清晰準確與評價指標的溯源搭建，可為加快培育和發展新質生產力提供一定的現實依據。基于新質生產力的內涵特征，學者從不同視角、不同維度構建了新質生產力發展水平的評價指標體系，多數文獻圍繞勞動者、勞動資料、勞動對象三個基本要素維度構建新質生產力發展水平的評價指標體系。丁仕潮等[16運用Dagum基尼系數、Kemel密度估計等方法對我國不同地區新質生產力發展水平動態演進特征進行研究，發現我國各省份之間新質生產力發展水平差距逐漸擴大，且多數省份與相鄰省份新質生產力發展水平存在空間關聯。董慶前7對我國新質生產力時空演變及收斂性進行研究，發現我國新質生產力發展水平呈上升趨勢，但不同地區呈現出不同的空間效應，且總體差異變化主要取決于區域間差異。孫亞男等18從效率視角對我國31個省份新質生產力進行測算，發現我國新質生產力發展水平總體向好。

綜上所述，既有研究從不同視角或采取不同方法對新質生產力進行了研究，為本文提供了理論與實證方面的借鑒。但現有關于新質生產力發展水平時空演化及空間差異的研究多集中于省份層面，鮮有學者利用探索性時空數據分析法探討城市層面新質生產力發展水平的時空躍遷，也缺乏從國家重大戰略區域層面對新質生產力發展水平差異性的系統考察，且從空間角度研究城市新質生產力發展水平收斂性與驅動因素的文獻仍相對乏。鑒于此，本文在測算長江經濟帶新質生產力發展水平的基礎上，從時空交互視角，結合探索性時空數據分析、LISA時間路徑和多尺度地理加權回歸模型（MGWR）等方法，對長江經濟帶新質生產力發展水平的空間分布動態及時空躍遷進行探討，然后采用空間收斂模型長江經濟帶城市新質生產力發展水平的收斂趨勢，并進一步采用多尺度地理加權回歸模型（MGWR）考察影響長江經濟帶新質生產力發展的驅動因素。本文嘗試為長江經濟帶城市制定差異化新質生產力策略提供參考，對區域內城市推進各種生產力要素跨區域合理流動和優化配置及經濟社會高質量發展具有重要意義。

二、研究設計

（一）長江經濟帶新質生產力發展水平指標體系構建

新質生產力是契合新發展理念與包含新質態要素的先進生產力，其評價指標體系的構建應該立足于其基本內涵，即勞動者、勞動資料、勞動對象及其優化組合。參考韓文龍等[19的研究，本文從實體性要素和滲透性要素兩個維度構建新質生產力發展水平的評價指標體系。

新質生產力有別于傳統生產力，其中以創新創造者為主體的新質勞動者、以智能工具為主體的新質勞動資料以及具備更高級資源形態的新質勞動對象為新質生產力的核心構成要素。20]勞動者是生產力諸要素中最基本的要素，相較于其他要素，具有主觀能動性。在數字經濟時代，新質勞動者應具備更高水平的勞動素質與勞動需求，本文從勞動者素質、勞動者技能、勞動者產出、勞動者意識4個維度對新質勞動者進行劃分。勞動資料是連接勞動者和勞動對象的橋梁，在新一輪科技革命的驅動下，其范圍更加廣泛。不僅包含傳統基礎設施，還包含移動通信等數字基礎設施，極大地改變了勞動組織形式及生產方式。本文從傳統基礎設施與數字基礎設施2個維度對新質勞動資料進行劃分。21極具競爭力的勞動對象是生產力發生質態躍遷的關鍵。其中，戰略性新興產業及未來產業是引領重大變革的顛覆性技術及其新產品、新業態所形成的產業，是發展新質生產力的重要載體。22]科技創新是新質生產力發展的重要驅動力，且戰略性新興產業及未來產業是促進新質生產力發展的重要載體。本文以IFR公開的工業機器人滲透度為基礎計算出各城市的工業機器人滲透度，用以衡量戰略性新興產業及未來產業。此外，新質生產力本身是綠色生產力，選取建成區綠地面積、環境保護力度衡量綠色環保。新質生產力的滲透性要素主要從生產組織方面衡量。在生產管理方面，數字化是經濟社會運用數字技術改進原有生產流程和組織架構，選取數字普惠金融衡量數字化。智能化可反映新質生產力高科技產業布局及科技創新實力，以人工智能、云計算、區塊鏈、大數據等為代表的數字技術深度融合并引發“技術奇點”，創生出新經濟生產力，是新質生產力最為核心的組成部分，選取人工智能企業數衡量智能化。環保投入是推動產業綠色升級的重要手段，選取工業污染治理投資衡量綠色化。具體評價指標見表1。

（二）研究方法

1.全局莫蘭指數

本文通過測算全局莫蘭指數（GlobaIMoran'sI）來考察長江經濟帶不同城市間新質生產力發展水平是否具有空間相關性，公式為：

其中： 且 分別表示長江經濟帶城市和j新質生產力發展水平觀測值，表示城市總數， 為空間權重矩陣。

2.Kernel密度估計

核密度估計屬于非參數檢驗方法之一，可以直觀地揭示出長江經濟帶城市新質生產力發展水平的演變趨勢。通過采用核密度估計分析曲線分布形態、延展性及極化特點來考察其動態演進規律[23]，公式為：

其中： f（x） 為密度函數， n 為城市總數， 表示城市新質生產力發展水平， 表示城市新質生產力發展水平均值， h 為帶寬， ）為高斯核密度函數。

3.探索性時空數據分析

（1）LISA時間路徑

LISA時間路徑用來分析地理變量在莫蘭散點圖中LISA坐標的動態轉移特征。公式為：

其中： U 為相對長度， β 為彎曲度， N 為城市個數， T 為年份間隔， 表示t年份城市在散點圖中的位置， 表示城市在t到 t+1 年間的移動距離。若 ？ U，β 均大于1，則表明長江經濟帶城市新質生產力發展水平在研究期內具有更加動態的局部空間結構與依賴方向。[24]

（2）時空躍遷

在LISA時間路徑的基礎上構建時空躍遷矩陣，進而探究長江經濟帶新質生產力發展水平局部空間關聯類型的時空演變情況[25]，見表2。

4.收斂性檢驗模型

σ 收斂和 β 收斂是常用的收斂檢驗模型[26]， σ 收斂是指隨著時間推移，各城市新質生產力發展水平之間的差異將出現逐漸減小的趨勢，即長江經濟帶城市新質生產力發展水平變異系數隨時間推移而減小。公式為：

其中， 表示長江經濟帶區域內城市個數， 和 分別表示長江經濟帶新質生產力發展水平及其均值。

β 收斂是指隨時間推移，不同城市之間的新質生產力發展水平差距逐漸縮小。 β 收斂可以分為絕對 β 收斂和條件 β 收斂，其中絕對 β 收斂是指在不考慮影響城市新質生產力的各種因素的情況下，城市新質生產力發展水平呈現出收斂的趨勢，其模型為：

其中，In（NewN t+ β 0時，說明長江經濟帶城市新質生產力發展水平呈現收斂趨勢，反之存在發散趨勢。其收斂速度可以用 表示， T 為研究時長。 ， 和 分別為空間效應、時間效應和擾動項。

考慮到不同城市間在地理上存在一定程度的空間依賴性，長江經濟帶城市新質生產力發展水平具有明顯的空間關聯特征。因此，將空間效應引人傳統收斂模型中，檢驗長江經濟帶城市新質生產力發展水平的收斂性，空間絕對 β 收斂模型分別為：

其中， λ 為空間誤差系數， θ 為自變量空間滯后系數， 為空間滯后系數，表示樣本觀測值的空間依賴作用。

條件 β 收斂是在絕對 β 收斂模型的基礎上，納入對長江經濟帶新質生產力發展具有重要影響的因素，使不同城市新質生產力發展水平逐漸收斂至各自穩定的狀態，但不同城市間可能仍存在一定差距。傳統的條件 β 收斂模型及基于空間依賴的條件 β 收斂模型分別為：

其中， 為影響城市新質生產力發展水平的一系列控制變量，8為控制變量的系數。

5.多尺度地理加權回歸模型

多尺度地理加權回歸模型將每個解釋變量的鄰域與解釋變量的空間尺度相匹配，能夠更準確地估計局部回歸模型的系數，其回歸的結果更可靠。[27]公式為：

其中，yi為長江經濟帶城市新質生產力發展水平值，bwj為第 j 個變量回歸系數使用的帶寬， 為長江經濟帶城市的空間位置， 為第個城市的第7個解釋變量， 分別為截距項和擾動項。與地理加權回歸模型（GWR）相比，多尺度地理加權回歸模型（MGWR）可更準確地估計局部系數并且遇到的多重共線性問題更少，同時其帶寬具有特異性，優于經典GWR的固定帶寬。

（三）變量選取及數據來源

參考已有研究，本文選取以下6個變量作為控制變量：產業結構發展水平（IS），選取第三產業增加值與第二產業增加值的比值表示；人口密度（PD），采用長江經濟帶城市年末總人口與行政區域土地面積比值的自然對數衡量；外商投資水平（FDI），利用外商直接投資所占比重衡量；城鎮化水平（UR），使用常住人口城鎮化率衡量，個別缺失數據采用城鎮化率或衡量非農業人口比率替代[28]；政府干預水平（GOV），選取政府財政支出與GDP的比重表示；金融發展程度（FD），選取年末金融機構存貸款余額與GDP比值表示。本文選取2012—2021年長江經濟帶108個地級及以上城市為研究樣本，數據主要來源于《中國城市統計年鑒》《中國科技統計年鑒》及EPS數據庫。此外，部分缺失數據通過各市的統計年鑒及《國民經濟和社會發展統計公報》或用鄰近年份數值進行線性插補。

三、實證結果及分析

（一）長江經濟帶新質生產力發展水平分布動態演進分析

為考察城市新質生產力發展水平的分布動態及演進特征，采用核密度估計法對其變化趨勢進行實證檢驗。圖1（a）至（d）分別為長江經濟帶全域及上、中、下游地區新質生產力發展水平的動態演進情況。可以發現，隨著時間推移，長江經濟帶全域核密度曲線中心位置在研究期內呈右移趨勢，自以創新為引領的新發展理念提出以來，生產的著力點更多地轉向了新的生產要素和新的經濟增長點，表現為城市新質生產力發展水平核密度曲線整體向右移動。此外，研究期內長江經濟帶上、中、下游地區核密度曲線中心位置也均呈右移趨勢，表明2012—2021年長江經濟帶上、中、下游地區城市新質生產力發展水平均在不同程度得以提升。從曲線分布形態來看，長江經濟帶全域的核密度曲線主峰呈現“高度下降，寬度拓寬\"趨勢[29]，表明區域內各城市新質生產力發展水平的絕對差異并未縮小。從曲線分布延展性來看，全域及上、中、下游地區存在顯著右拖尾現象，表明長江經濟帶區域內部分城市的新質生產力發展水平顯著高于區域內其他城市的新質生產力發展水平，分布延展性在一定程度有拓寬的趨勢。從分布極化特點來看，長江經濟帶全域及上、中、下游地區核密度曲線側峰形態逐漸平緩，說明極化現象逐漸減弱。長江上游地區呈現主峰與側鋒“雙峰”分布趨勢，但側峰峰值遠低于主峰峰值，曲線右側存在凸起現象，表明上游地區城市新質生產力發展水平存在由兩極分化向多級分化演變的趨勢。長江中游及下游地區的核密度曲線主要表現為單峰現象，但曲線右側存在凸起現象，表明長江中、下游地區城市新質生產力發展水平也可能會出現兩極或多極分化現象。

（二）長江經濟帶新質生產力發展水平時空演化特征分析

1.空間相關性檢驗

通過測算2012—2021年長江經濟帶新質生產力發展水平的全局莫蘭指數探析其空間關聯特征。結果見表3，Moran'sI均為正值，說明長江經濟帶新質生產力發展水平呈現顯著的正向空間相關性，即新質生產力發展水平較高的城市其周邊城市的新質生產力發展水平也較高。此外，Moran'sI值從2012—2021年呈現上升下降不斷交替的演變趨勢，表明長江經濟帶不同城市新質生產力發展水平存在一定的空間相關性。

2.LISA空間分布特征

進一步地，引人LISA空間集聚方法，探討長江經濟帶各城市在2012年、2015年、2018年和2021年的新質生產力發展水平空間集聚特征及區域關聯程度，結果見圖2。

從空間分布情況來看，HH型城市主要分布在具有科教創新資源豐富、產業結構體系完備及政策環境良好的直轄市及省會城市，如上海、南京、長沙等城市。一方面，發達的科技資源和開放的政策環境吸引了專業人才的集聚，同時高技術產業研究機構、國家眾創空間及科技企業孵化器為培育新質生產力集聚了良好的創新資源優勢，形成了以點帶面的空間格局；另一方面，這些地區作為中國數字經濟發展重要的策源地，新一代信息技術、新能源、數字化、智能化優勢明顯，其創新治理力、技術創新力、成果轉化力和創新驅動力均居全國前列，輻射引領其他城市數字產業化和綠色低碳化同步發展，為新質生產力發展注人了強勁動力，城市新質生產力發展水平在空間上呈高—高集聚特征。LL型城市主要分布于宜賓、永州、張家界等經濟發展水平及科技創新水平相對較低的省域邊界城市。與直轄市及省會城市相比，這些城市在發展過程中在科技創新、專業人才、技術引進等方面集聚力較弱，且自身人力資本、產業結構及資源稟賦等方面相對落后，使得這些城市新質生產力發展處于較低水平，空間格局呈低一低集聚特征。此外，高低集聚區與低高集聚區城市約占樣本總量的 29.63% ，主要分布于麗江、貴陽、黃岡等長江中、下游地區的城市。這些城市在新質生產力發展過程中并未實現新質生產力發展水平較高城市的輻射作用帶動周圍新質生產力發展水平較低城市。因此，應通過加強城市間的互聯互通促進各城市新質生產力發展。綜合來看，長江經濟帶新質生產力發展水平呈現東北向西南方向逐漸遞減的分布趨勢。

3.LISA時間路徑分析

通過計算長江經濟帶城市新質生產力LISA時間路徑的相對長度及彎曲度，并采用自然間斷點分級法將相對長度和彎曲度劃分為4個等級，進一步分析其時空交互特征，結果見圖3。

由圖3（a）顯示的相對長度來看，高相對長度與較高相對長度的城市有29個，占比 26.85% ，高值主要集中于上海、成都、昆明等上、下游地區的城市，表明這些城市新質生產力發展水平具有動態的局部空間結構。這可能是由于這些城市經濟社會發展水平較高、旅游業較為活躍，使其新質生產力發展水平空間結構呈現強烈的動態性。低相對長度的城市有31個，占比 28.70% ，低值主要分布在鄂州、撫州等中游地區的城市，表明這些城市新質生產力發展水平具有較為穩定的局部空間結構。總的來看，長江經濟帶城市新質生產力發展水平相對長度呈現長江上、中、下游地區先減小后增大的空間結構分布趨勢；長江上、下游地區的城市具有相對波動的空間結構，中游地區的城市具有相對穩定的空間結構，但長江經濟帶城市整體空間結構的穩定性較強。

由圖3（b）顯示的相對彎曲度來看，高彎曲度與較高彎曲度的城市有18個，占比 16.67% 。高值主要分布于揚州、嘉興、昆明等長江上、下游地區的城市，表明這些城市新質生產力發展水平的空間依賴效應更強，更易受鄰域空間溢出或虹吸效應的影響。低彎曲度的城市有59個，占比 54.63% ，主要分布于上海、武漢、重慶等長江上、中、下游地區的城市，表明這些城市新質生產力發展水平局部空間依賴方向較為穩定，受鄰域空間溢出或虹吸效應的影響較小。總的來看，多數城市新質生產力發展水平局部空間轉移方向較穩定，即時空交互作用在各城市間新質生產力發展演化過程中發揮了重要作用。

4.LISA時空躍遷分析

為探索長江經濟帶城市新質生產力發展水平的動態轉移趨勢，運用空間馬爾科夫鏈轉移概率矩陣，分析長江經濟帶2012—2021年各城市新質生產力發展水平局部空間關聯類型的演變過程和轉移特征，結果見表4。在研究期內，IV類型城市占比 66.70% ，即自身和鄰域均保持穩定狀態，說明大多數城市新質生產力發展水平的局部空間結構具有明顯的路徑依賴特征，在較短時間范圍內培育和發展新質生產力仍面臨一定挑戰，空間格局整體上呈現一定的轉移惰性和鎖定特征。I，II，II躍遷類型的城市占比分別為22.20%，7.40%，3.70% ，主要集中于上海、成都等培育新質生產力基礎條件好、發展潛力大的城市，這些城市將成為推動長江經濟帶新質生產力躍遷的關鍵城市。此外，研究期內 型城市有38個，占比35.19% ，LL→LL型城市有15個，占比 13.89% ，表明長江經濟帶多數城市新質生產力發展水平保持在高值型。 型城市有12個，占比 11.11% ，表明新質生產力發展水平較低城市受鄰域的空間影響較大，新質生產力發展水平較高的鄰近城市將對其產生輻射作用。

（三）長江經濟帶新質生產力發展水平 σ 收斂檢驗與結果分析

采用變異系數法[30]研究長江經濟帶新質生產力發展水平的 σ 收斂性，分析城市新質生產力發展水平時空動態演化趨勢，從而進一步揭示其空間收斂特征。圖4呈現了長江全域及上、中下游地區城市新質生產力發展水平變異系數的演變趨勢。從全域范圍來看，城市新質生產力發展水平的 σ 收斂系數呈現為“平緩下降一小幅上升一再下降\"的趨勢，由2012年的0.681下降至2021年的0.298，總體呈下降趨勢，表明長江經濟帶新質生產力發展水平存在明顯的 σ 收斂。長江經濟帶橫跨東、中、西三大板塊，且作為我國最重要的工業走廊之一，在新質生產力發展過程中，在區位和產業上有著較大優勢。推動長江經濟帶高質量發展，必須立足于長江經濟帶上、中下游地區獨特的比較優勢，并在此基礎上實施創新區域協調發展的體制機制。從整體上看，長江經濟帶新質生產力發展水平離散程度呈逐年減小趨勢。分區域來看，上游地區城市新質生產力發展水平的 σ 收斂系數表現為“緩慢下降”的狀態，中游及下游地區城市新質生產力發展水平的 σ 收斂系數則均表現為“緩慢下降一微弱反彈一再下降”的變化趨勢。總體來看，在無外界因素干擾的情況下，長江經濟帶全域及上、中、下游地區新質生產力發展水平普遍存在 σ 收斂，說明長江經濟帶城市新質生產力發展水平的離散程度隨時間的推移而減小，即城市間的差距逐漸縮小。

（四）長江經濟帶新質生產力發展水平β收斂分析

1.空間計量模型選擇

鑒于長江經濟帶不同城市新質生產力發展水平存在顯著的空間關聯特征，在傳統 β 收斂檢驗模型的基礎上納入空間效應對其進行 β 收斂分析，通過采用LM、LR及Wald檢驗選擇合適的空間計量模型，結果見表5。由LM、LR及 Wald檢驗結果可知選擇空間杜賓模型是最優的。此外，由于Hausman檢驗拒絕了隨機效應的假設，因此本文最終采用固定效應SDM模型對其影響因素進行分析。

2.空間絕對β收斂分析

本文采用空間杜賓模型對長江經濟帶新質生產力影響因素進行分析。表6為空間絕對 收斂分析結果，可以發現，各城市 β 收斂系數均在 1% 的水平下顯著為負，表明新質生產力發展水平存在不同程度的絕對 收斂。意味著在不考慮其他社會因素影響的條件下，新質生產力發展水平較低的城市增長率更快，使不同城市新質生產力發展水平隨著時間的推移最終收斂至均衡狀態。全域及下游地區城市的 系數分別在 5% 與 1% 的水平下顯著為正，表明長江經濟帶內部城市新質生產力增長率會對鄰近城市的空間溢出產生影響，從而推動鄰近城市新質生產力的發展。而上游及中游地區的 系數為負但不顯著，表明上游及中游地區城市間新質生產力變化率存在一定的虹吸效應。從收斂速度來看，全域的收斂速度為0.015，長江上、中、下游地區的收斂速度依次為 0.030，0.028，0.006 。對比發現，上游及中游地區的收斂速度快于全域的收斂速度，而下游地區的收斂速度最慢。可能的原因是下游地區各省份城市間在經濟發展水平、科技創新資源、勞動者素質等方面相差較大，致使收斂周期較長于其他地區。由于長江經濟帶不同城市間對新質生產力發展的影響因素存在較大異質性，因此本文采用條件β收斂進一步對其新質生產力發展水平進行分析。

2.空間條件 β 收斂分析

空間條件 收斂分析結果見表7。結果表明，各地區空間條件 β 收斂系數均在 1% 的水平下顯著為負，即多數城市存在顯著的空間條件 β 收斂。與上述空間絕對 β 收斂分析的結果一致，即長江經濟帶多數城市新質生產力發展水平隨時間推移收斂至均衡狀態的趨勢仍存在。對于空間 系數，全域及下游地區 系數仍顯著為正，進一步印證了鄰近城市將通過空間溢出效應對本地城市新質生產力發展水平產生促進作用。新質生產力發展水平高的城市在人才、科創、產業等方面對周邊城市產生輻射作用，使新質生產力發展水平較低城市人力資本、科技創新等要素得以改善，資源要素有序高效流動從而提升新質生產力發展水平的增速。因此，應有效利用長江三角洲的輻射帶動效應，提升要素配置效率，致力于將長江經濟帶建設成東、中、西互動合作的協調發展帶。對于收斂速度，全域及上、中、下游地區的收斂速度依次為0.015，0.028，0.034，0.001 。對比發現，與空間絕對 β 收斂速度結果相一致，但條件 收斂速度整體更快，說明加入的控制變量對長江經濟帶城市新質生產力發展水平的收斂性具有促進作用。

（五）新質生產力發展水平影響因素的空間異質性

為進一步探究各影響因素對長江經濟帶新質生產力發展水平在空間上的作用尺度及影響效果的異質性，選擇2012年、2015年、2018年、2021年4個節點，采用具有空間效應的MGWR模型對其影響因素進行測度。本文選取2021年長江經濟帶城市新質生產力發展水平為因變量，產業結構發展水平、外商投資水平等為自變量進行結果檢驗。從MGWR模型估計結果得出，不同因素的作用尺度差異較大。帶寬衡量了不同因素對長江經濟帶城市新質生產力發展水平作用尺度的差異，帶寬越大，表明該因素對長江經濟帶城市新質生產力發展水平影響的空間異質性越小；帶寬越小，表明該因素對長江經濟帶城市新質生產力發展水平影響的空間異質性越大。其中，人口密度在2012年的帶寬為44，而在2021年帶寬變為106，空間異質性減弱；產業結構與城鎮化水平的帶寬則由2012年的106變為2021年的44，空間異質性增強。

將長江經濟帶城市新質生產力發展水平各驅動因素的回歸系數利用ArcGIS進行可視化分析，得到不同影響因素的空間分布，探究其在空間上作用尺度及影響效果的異質性。如圖5所示，長江經濟帶城市新質生產力發展水平的影響因素包括城鎮化水平、產業結構升級、金融發展程度、人口密度、外商投資水平及政府干預程度。

城鎮化水平的提升對長江經濟帶新質生產力發展水平均產生促進作用，促進作用區域在2012年與2021年分別占樣本量的 69.23% 與 83.08% ，表明城鎮化水平促進作用整體呈增強趨勢，且最強的正相關效應位于下游地區。這可能是由于長江下游地區中上海、蘇州、南京等圍繞沿岸的大城市初步形成長三角城市群，而這些城市是農業轉移人口集中流入的地區且城市體系合理，對農業轉移人口產生吸納能力，促進城鄉融合。城鎮化水平的提升對產業體系結構、就業結構、城鄉關系和流動、城市治理等產生促進作用，而城鎮格局、就業結構等的變化又對資源配置方式、空間組織模式等產生正向影響，最終以促進新產業、新模式的產生從而推動長江經濟帶新質生產力發展。

產業結構發展水平對長江經濟帶城市新質生產力發展水平均為正效應，且從2012—2021年整體呈增強趨勢，表明產業結構升級有利于促進長江經濟帶城市新質生產力發展。正向高值區域主要位于寧波、臺州等下游地區的城市，這可能是由于下游地區具有先進且完整的產業結構體系。隨著產業結構的升級，下游地區以傳統產業為主逐漸轉變為以高附加值的技術密集型產業為主，使傳統制造業逐漸向綠色、智能制造業轉化，減少對生態環境的污染，實現綠色環保可持續發展，進而推動城市新質生產力發展。

金融發展程度對長江經濟帶新質生產力發展水平均產生促進作用，且從東北向西南呈現遞減趨勢。這可能是由于東北部地區經濟水平較低，在發展過程中更需要金融體系的支持，其新質生產力發展更易受到金融發展程度的影響。正向作用高值區域主要位于上海、蘇州等下游地區的城市，這可能是由于這些地區城市經濟較為發達，金融產業及金融交易規模較大，因此其金融發展程度較高。發達的金融體系為城市提供優良的融資管理工具，為新質生產力發展提供必要的資金支持，從而一定程度上推動長江經濟帶城市新質生產力發展。

人口密度對長江經濟帶新質生產力的影響依次占樣本量的 21.54% ， 35.38% ，人口密度作用整體呈增強趨勢。正值區域主要位于上海、寧波、南京等下游地區的城市。下游地區作為長江經濟帶最為發達的地區，經濟社會發展水平較高且具有豐富的科教創新資源，吸引各地人才集聚使當地人口規模擴張。人才跨區域的流動使當地勞動者素質提高，勞動者是新質生產力發展中具有決定意義的因素，通過培養一支與現代科技進步、現代產業發展相適應的高素質勞動者隊伍，促進技術進步與產業升級，從而推動長江經濟帶城市新質生產力發展。

外商投資水平對城市新質生產力發展的推動作用從東北向西南呈遞增趨勢。在研究期內，外商投資水平對長江經濟帶新質生產力發展起作用的區域依次占樣本總量的 42.31%，61.54% ，呈增強效應。高值區域主要作用于貴陽、重慶等上游地區的城市。上游地區作為長江經濟帶戰略資源供給的保障區，擁有長江經濟帶豐富的礦產資源及水資源，這些資源吸引了大量的外商投資。對外開放提高貿易投資合作水平，通過國內大循環吸引全球資源要素，集聚全球技術、數據等先進生產要素，使生產要素優化配置，通過促進我國技術創新及數字經濟發展從而推動長江經濟帶新質生產力發展。

政府干預程度對長江經濟帶城市新質生產力發展水平的影響均呈正相關效應。在研究期內，政府干預程度對城市新質生產力起正向作用的區域依次占樣本量的 30.77% 36.15% ，表明政府干預程度的提升有利于推動長江經濟帶城市新質生產力發展。高值區域主要位于溫州、上海等長江下游地區的城市。這可能是由于政府干預水平在各城市有著顯著差異，而下游地區經濟發展質量高，城市的政策傾斜為這些城市提供較高水平的公共服務供給及穩定的政策環境，對科技創新產生促進作用以及對培育新質生產力提供支持和保障，從而推動下游地區城市新質生產力發展。

四、結論與建議

本文在測算2012—2021年長江經濟帶108個地級及以上城市新質生產力發展水平的基礎上，采用Kernel密度估計、探索性時空數據分析法、納入空間效應的收斂性檢驗模型及多尺度地理加權回歸模型，對長江經濟帶全域及上、中、下游地區城市新質生產力發展水平的空間分異特征、收斂趨勢及驅動因素進行分析。得到如下結論：

第一，2012—2021年長江經濟帶各區域新質生產力發展水平均在不同程度得到提升，其中HH型城市主要分布在上海、南京等具有豐富資源及良好政策的直轄市及省會城市。此外，2012—2021年長江經濟帶空間自相關Moran'sI均為正值，表明各城市之間新質生產力發展水平呈現顯著的空間正相關性。LISA時間路徑表明，長江經濟帶城市新質生產力發展水平整體空間穩定性較強且局部空間轉移方向較穩定。LI-SA時空躍遷表明，長江經濟帶城市新質生產力發展水平空間格局具有明顯的鎖定特征，多數城市并未發生時空躍遷。

第二，從長江經濟帶新質生產力發展水平的收斂趨勢來看，城市新質生產力發展水平均存在 σ 收斂和空間β收斂特征。加入控制變量的空間條件β收斂速度顯著快于空間絕對β收斂，表明加入的控制變量對長江經濟帶城市新質生產力發展水平的收斂性具有促進作用。此外，產業結構發展水平、金融發展程度、城鎮化水平、政府干預程度、人口密度、外商投資水平對長江經濟帶城市新質生產力發展水平的影響存在空間異質性。

第三，基于長江經濟帶新質生產力發展水平的驅動因素分析，結果表明城鎮化水平、產業結構發展水平、金融發展程度、人口密度、外商投資水平、政府干預程度均對長江經濟帶城市新質生產力發展水平產生促進作用。但各因素對不同城市新質生產力發展水平產生不同程度的促進作用，其中大部分因素使下游地區的城市新質生產力發展水平得到較大幅度的提升。

基于以上分析，提出以下對策與建議：

第一，對長江經濟帶各區域因地制宜制定靈活的政策和發展戰略，使各區域比較優勢均能得到有效發揮，從而推動各區域新質生產力發展。研究期內長江經濟帶新質生產力發展水平呈上升趨勢，但長江上、中、下游地區之間仍存在較大差距。下游地區作為長江經濟帶中最為發達的地區，應利用其區位優勢吸引關鍵要素集聚，推動前沿性技術創新，最終促進新興產業及未來產業的發展。但由于部分城市綠色發展水平相對較低，在城市新質生產力發展過程中應注重將傳統產業向綠色產業發展轉化。上游地區由于受到城市集聚的影響，表現出“強者愈強，弱者愈弱”的馬太效應，在發展過程中應加強成、渝兩市與其他城市之間的關聯性，同時提升成、渝城市群的溢出效應。政府應通過優化人才引進政策及加大對科技創新的支持，吸引科技人才流入，使企業加大對科技創新的投人，同時通過加強產學研合作培養科技人才，推動戰略性產業發展。中游地區承東啟西、連南接北，有著明顯的區位優勢。在新質生產力發展中，一是通過發揮空間樞紐作用，推動與長三角、成渝城市群等互動協作，提升自身發展水平。二是中游地區通過在承攬上游地區部分產業轉移的基礎上，發揮自身產業體系完備的優勢，促進傳統產業轉型升級以及培育新興產業發展。

第二，以協同融通機制促進長江經濟帶新質生產力發展。長江經濟帶新質生產力發展存在明顯的區域異質性，城市新質生產力發展水平呈現顯著的空間正相關性，各城市新質生產力發展水平受鄰近城市發展的影響。如上海、南京等發達城市的新質生產力水平遠高于其他城市，尤其在上游地區，部分落后城市新質生產力發展處于較低水平。為此，一是通過提升新質生產力發展水平較高城市的溢出效應帶動周圍落后城市新質生產力發展，使高一高集聚類型城市引領新質生產力發展方向。二是通過以加快建設全國統一大市場為核心理念，政府優化政策環境及資源配置，促進技術、信息等要素流動，推動生產要素優化配置，加強區域間協調合作，使各區域間新質生產力發展水平的差距不斷縮小，逐步實現長江經濟帶新質生產力一體化發展。

第三，考慮長江經濟帶城市新質生產力影響因素的推動作用。提升外商投資水平，國內大循環加強資源要素順暢流動，促進要素市場互聯互通；深化外貿體制改革，推進國內國際雙循環，加快“一帶一路\"建設，推動長江經濟帶高質量發展。深人實施新型城鎮化戰略，提高都市圈對周邊縣城的輻射帶動作用，最終在鄉村振興戰略的基礎上，推動農村新質生產力發展并逐步實現城鄉融合發展。政府設定明確的發展目標，提升公共服務水平、健全公共服務體系、加大對科技創新的投入、激勵產學研合作、支持企業對創新研發的投入，通過政策傾斜為創新型產業提供金融服務，促進產業融合發展，推動基礎性產業向綠色化、智能化等產業發展，加快戰略性新興產業與未來產業發展，從而推動長江經濟帶新質生產力發展。

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Research on the Spatial Differentiation， Convergence Trends， and Driving Factors of New Quality Productive Forces Development in the Yangtze River Economic Belt

ZHANG Jingxiao，ZHAO Yanqiao

（School of Economics and Management，Chang'an University， Xi'an ，China）

Abstract：Itis aninevitablechoice tofosternew qualityproductive forces in linewith localconditionsfor promoting high-qualityecoomicdevelopmentinlocalareasUnderstandingthespatialdiferentiatioandevolutioncharacteristicofthe new productive forcesintheYangtze River EconomicBelt isbeneficialforcitiestotailortheir strategiesforcultivatingand developigthese forces in linewith localareas.Basedonthepaneldataofl08cities inthe Yangtze River EconomicBelt from2012to2021，thispapersystematicallyexaminesthespatialevolutioncharacteristicsandconvergenceefectsofnew quality productive forces intheYangtzeRiver Economic Beltbyusing exploratoryspatiotemporaldata analysis and spatial econometricmodels.Thefindingsareasfolows（1）ThedevelopmentlevelofnewproductiveforcesintheYangtzeRiver EconomcBelthasshownanupwardtrendovertime，withsignificant positivespatialcorrelation amongcities.Inthe local spatial structure of new productiveforces，upstream anddownstream areasexhibitrelativelyfluctuating spatialstructures， whilethecentralregionremainsmore stable.uring thetransitionprocess，thedirectionoflocalspatialshiftsin most cities' new productive forces developmentremains relatively stable，with strong path dependence characteristics.（2）There is significant convergence inthedevelopmentlevelsof new productiveforcesacrosstheentireYangtze River EconomicBelt and its upstream，central，and downstreamregions.Diffrent cities show varying convergence speeds，with conditional convergenceoccurring noticeablyfasterthanabsoluteconvergence.（3）Themaindriving factorsofthedevelopmentofnew productive forces vary acrossdifferent spatiotemporal scales and exhibit some degree of spatial heterogeneity.

Keywords：YangtzeRiver Economic Belt；new quality productive forces；spatialdiferentiation；convergence trends； driving factors

收稿日期：2025-03-18

基金項目：國家自然科學基金重大專項：川藏鐵路生態環境保護技術創新與管理（71942006）；國家社會科學基金項目：數字化轉型背景下中國建筑業高質量發展驅動機制與實施路徑研究（20BJY010）；陜西省社會科學基金項目：陜西省建筑業數字化轉型的實現機理與突破路徑研究（2023R001）

作者簡介：，男，河南新野人，教授、博士研究生導師，經濟學博士，主要從事建筑經濟與管理、重大工程環境影響研究；，女，山西忻州人，碩士研究生，主要從事數字經濟研究。