新質生產力發展水平動態演進、影響因素及提升路徑

DOI：10.6049/kjjbydc.Q202407068B中圖分類號：F124 文獻標識碼：A

0 引言

2023年9月，習近平總書記在黑龍江考察時首次提出“新質生產力”。2024年1月，習近平總書記在中共中央政治局第十一次集體學習時強調，“新質生產力已經在實踐中形成并展示出對高質量發展的強勁推動力、支撐力”。新質生產力是推動中國實現高質量發展的關鍵因素。新質生產力的特征是高技術、高效能、高質量，其本質是通過技術革命性突破、生產要素創新性配置以及產業深度轉型升級帶來生產力變革。從空間和結構來看，我國各區域經濟水平、產業結構、基礎設施、科研能力和人力資本等存在差異，各地發展新質生產力的條件約束也不同，迫切需要找到發展的“抓手”，因地制宜加快發展新質生產力成為當前政府的主要工作任務。因此，分析各地區新質生產力發展演進與差異、研究新質生產力影響因素、厘清發展障礙并針對各地區發展背景尋求適宜的新質生產力提升路徑，對于推動高質量發展、滿足人民需求、保障國家安全、促進產業轉型和升級、實現可持續發展以及引領全球經濟發展等方面都具有極其重要的理論價值和實踐意義。當前新質生產力研究成為學者們關注的熱點，主要可以歸納為3個方面：

首先是新質生產力內涵特征研究。新質生產力發開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：文章編號：1001-7348（2025）12-0001-13展遵循\"科技—產業—生產力\"的邏輯鏈條[，其\"新\"體現在新技術、新產業和新要素3個方面。一是科技創新是新質生產力的驅動力，通過顛覆性技術突破為生產力發展提供強勁動能，從而實現質的飛躍[2]；二是產業革新是新質生產力的著力點，加快數字技術融合應用，借助戰略性新興產業和未來產業，通過數字產業化和產業數字化推動產業升級與經濟結構優化[3-4]；三是顯著區別于傳統生產力模式，新質生產力聚焦于新型生產要素自由流動以及這些要素的創新性配置，旨在促進各類先進、優質的生產要素流向新質生產力，通過生產要素高效融合與協同作用，實現從量變到質變的飛躍[5-6]。新質生產力形成需要新生產要素以及與新技術有效結合，包括培養掌握新技術的人才、具有核心技術的生產工具，以及能夠吸收和應用新技術的生產環境[7]。

其次是新質生產力指標測度。結合新質生產力的基本內涵，學者們構建了多維度測度體系，包括傳統生產力三要素——勞動者、勞動對象和生產資料出發[8]，以及考慮生產效率、技術成果、產業發展、經濟效益和綠色發展5個維度[9]，共同構成價值躍遷的體現。新技術、生產組織和數據要素3個滲透性要素的加入進一步豐富新質生產力測度指標體系[10]。此外，全要素生產率提升也可以作為衡量新質生產力發展水平的標準[1]。

最后是新質生產力實踐路徑探索。從新質生產力實現路徑來看，關鍵顛覆性技術是形成新質生產力的核心[12]，提升全要素生產率是加快新質生產力形成的重要途徑[13]。此外，加快形成新質生產力需要從優化制度環境、加大投入基礎設施、培育要素市場以及加快產業數字化轉型等4方面綜合施策。從經濟效應來看，新質生產力發展促進各類要素自由流動和高效集聚，增強創新發展動力，是促進高質量發展的關鍵[]。除工業制造業外，新質生產力還能賦能農業[14]、旅游業[15]、物流業[16]等，從而實現高質量發展。

現有研究為本文提供了堅實的理論基礎，但仍有以下不足：第一，現有新質生產力測度研究主要集中在發展水平的區域差異性描述與分析，并未進一步分析導致差異形成的內部影響因素與結構邏輯；第二，目前尚鮮有探討新質生產力發展障礙，并結合各區域實際提出新質生產力發展水平提升路徑的研究。

基于此，本文的邊際貢獻在于以下方面：從理論層面，在現有研究基礎上引入人力資本保障、技術交流合作、傳統產業升級以及未來產業布局等新指標，對新質生產力指標體系進行完善，豐富了新質生產力內涵和研究視角。從實踐層面，通過對關鍵影響因素和障礙因子的識別，結合各區域具體情況，提出針對性新質生產力提升路徑，為各區域提升新質生產力發展水平提供參考與借鑒，具有重要實踐價值。

1 新質生產力水平測度

1.1 指標體系構建與數據來源

根據馬克思主義政治經濟學對生產力的理解，并結合習近平總書記對新質生產力特征的闡釋，即“高科技、高質量、高效能，符合新發展理念的先進生產力質態”，本文嘗試構建全面準確的新質生產力發展水平評價指標體系，見表1。該指標體系從勞動力、勞動資料和勞動對象以及它們之間的優化組合入手，包含3個維度、15個一級指標、34個二級指標。相較于王玨等[8、韓文龍等[10]構建的指標體系，本文新增人力資本保障、技術合作流動水平、傳統產業升級以及未來產業布局等一級指標。馬克思的勞動價值理論指出，勞動力價值不僅包括維持勞動力生存和再生產所需的物質條件，還涵蓋勞動力所需的精神和文化需求。高素質勞動力能夠高效利用生產資料提高勞動生產率，促進生產力發展。因此，勞動力的生活保障是提高勞動生產率、進而發展勞動力的重要前提[17]?？萍紕撔沦Y源整合是加快形成新質生產力的重要環節，經濟主體間的前沿技術合作與交流有利于降低信息搜集成本，克服技術知識缺陷[18]，提高創新資源利用率，增強科技創新能力，從而加快新質生產力形成。傳統產業升級與未來產業布局是建設現代化產業體系的重要內容，傳統產業升級主要通過優化產業結構促進新舊動能轉換，培養新型經濟增長點，未來產業布局需要以科技創新引領產業迭代，前瞻性地考慮未來產業發展，兩者共同拓展生產力現代化轉型廣度和深度，加快新質生產力發展[6，19]

本文使用2011—2022年中國內地30個省份（西藏因數據不全未納人）數據進行研究，所用指標數據主要來源于國家統計局、國家知識產權局、國泰安數據庫、EPS數據庫、IFR數據庫、北京大學數字普惠金融指數以及各上市公司年報、各地政府文件等，部分缺失數據使用插值法補充。

1.2新質生產力發展水平測度結果分析

為了客觀反映各指標重要程度，本文使用熵值法測度我國新質生產力發展水平。熵值法是根據各項指標觀測值提供的信息量確定指標權數，能夠避免專家打分法以及層次分析法等由主觀因素引起的偏差。其基本原理是根據計算出的指標信息熵進行權重分配，具體計算步驟可參考馮宗憲等[20]的研究。

根據熵值法計算2011—2022年中國內地30省份新質生產力發展水平，如圖1所示。從圖中可見，2011—2022年新質生產力發展水平較高省市為廣東、北京、江蘇、浙江以及山東，地區均值分別為0.41、0.32、0.27、0.23以及0.22。這些省市經濟發展水平較高，各項指標均處于優勢地位，特別是在科技創新、新興產業、數字經濟等方面相比其它省份發展水平較高。新質生產力發展水平較低地區有海南、寧夏、青海、貴州以及新疆，地區均值分別為0.05、0.05、0.06、0.06以及0.07。這些省份經濟水平發展滯后，各項得分均處于劣勢地位，特別是人力資本結構、人力資本投入、技術合作流動與未來產業布局方面得分較低。在所有省域中，新質生產力發展水平提升較快的地區是廣東、寧夏、安徽、江西以及四川，2011—2022年這些地區分別增長 483%.445%.415%.405% 以及 368% 。根據這些地區各項指標增長幅度可以發現，廣東增長幅度大的原因在于新興產業發展和技術合作加強，寧夏增長幅度大的原因在于電信基礎設施建設加快和科技創新水平提高，安徽增長幅度大的原因在于技術合作加強和生產智能化水平提高，江西增長幅度大的原因在于生產智能化和科技創新水平提升，四川增長幅度大的原因在于技術合作水平提升和新興產業發展。

注：由于篇幅限制，僅列出2011、2022年新質生產力發展水平

圖2展示全國平均水平以及八大經濟區新質生產力發展水平。2011—2022年全國新質生產力發展水平整體處于上升態勢，高于全國平均水平的地區集中于東部沿海、北部沿海以及南部沿海地區，且2018年南部沿海地區新質生產力發展水平超過北部沿海地區；2018年前長江中游地區水平低于全國平均水平，2018年后與全國平均水平基本持平；其它地區均低于全國平均水平，按平均值高低排名，依次為黃河中游地區、東北地區、西南地區以及西北地區。

2新質生產力水平動態演進與區域差異分析

2.1中國新質生產力發展水平動態演進

馬爾科夫鏈是主要用于研究離散指數集和狀態空間內隨機過程的模型，本文引入馬爾科夫鏈轉移概率矩陣進行分析，將新質生產力發展水平按照四位數分為4種類型。其中，I表示低水平地區 25% ），I表示中低水平地區 25%～50% ），II表示中高水平地區（50%～75% ，IV表示高水平地區 （gt;75%） ，通過構建Markov狀態轉移矩陣，對各省市新質生產力發展水平動態變化和轉移特征作進一步分析。

普通馬爾科夫鏈模型轉移概率計算公式如式（1）所示。

其中， P_ij 表示數字貿易水平從 i 類型轉變為 j 類型概率， n_ij 為從 i 類型轉變為 j 類型的省市個數， n_i 則表示 i 類型省市總數。空間馬爾科夫鏈是在傳統馬爾科夫鏈基礎上，利用空間權重矩陣得到相鄰省市新質生產力發展水平，并按照同樣標準分為J組，得到 （J× J）×J 的轉移概率矩陣。

（1）傳統Markov鏈分析。表2中無滯后部分展示的是傳統馬爾科夫鏈轉移概率矩陣。從表2可以看出：對角線上最大值為1，最小值為0.7556，對角線上概率值明顯大于非對角線概率值，即各省市改變類型的概率較低。其中，低水平、較低水平和較高水平向上轉移概率分別為 24.44%.24.14%.20.99% ，而向下轉移概率均為0。從轉移類型看，各省市新質生產力發展水平僅在相鄰類型間轉移，跨越式轉移概率較低。

（2）空間Markov鏈分析?？紤]到空間因素，本文在傳統馬爾科夫鏈的基礎上構建空間馬爾科夫鏈轉移概率矩陣，以檢驗新質生產力空間效應，結果如表2所示。首先，考慮空間滯后類型后，轉移規律矩陣對角線數值仍然大于非對角線數值，說明空間溢出效應下新質生產力發展仍然存在等級鎖定現象。其次，在不同空間滯后類型中高水平向下轉移概率均為0；在不同滯后類型中均發生相鄰類型的向上轉移，但未出現跨級轉移。這一方面說明中國新質生產力發展穩定，難以實現跨級躍遷，并且出現高水平壟斷特征；另一方面說明高水平新質生產力發展對低水平新質生產力發展具有輻射、帶動作用，但是溢出效應不能影響跨類型地區。此外，與低新質生產力水平省市相鄰基本不會導致本地區新質生產力向下轉移，即新質生產力落后地區不會影響新質生產力領先地區發展。

2.2中國新質生產力水平區域差異及來源分析

2.2.1Dagum基尼系數分解方法

Dagum于1997年提出基尼系數以及以子群為單位的分解方法，將總體基尼系數分解為區域內差異貢獻、區域間差異貢獻和超變密度貢獻，能夠有效解決傳統基尼系數和泰爾指數存在的弊端。本文采用Da-gum基尼系數的分解方法并參考向書堅等[21]的研究。

2.2.2 結果分析

根據上述Dagum的基尼系數分解方法，本文對2011一2022年八大經濟區新質生產力水平總體差異、城市群內部差異、城市群之間差異和超變密度進行測度，見圖3。

（1）總體差異和區域內差異。從全國來看，中國新質生產力發展水平總體差異較大，平均差異值為0.3144；從時間趨勢看，2011一2018年新質生產力發展水平的基尼系數呈現波動下降態勢，即全國總體差異呈現縮小，并且于2018年達到0.3074；但自2019年開始，全國新質生產力水平的基尼系數又呈現增長態勢，于2022年達到0.3397。

從區域內差異看，首先，南方沿海經濟區的區域內差異明顯高于全國平均水平和其它區域，換言之，南部沿海經濟區的3個省份之間新質生產力發展水平差距大，其原因在于廣東省新質生產力發展水平處于全國領先地位，福建、海南與之相比存在較大差距。從時間趨勢看，2011一2022年南方沿海經濟區內基尼系數呈現上升態勢。其次，北部沿海、西南、東北地區新質生產力的區域內差異值均大于0.10。其中，北部沿海經濟區內部差異顯著，原因在于北京市作為經濟政治樞紐，展現出顯著新質生產力發展優勢，而河北、天津相對滯后。西南與東北地區內部同樣存在新質生產力發展不均衡現象，分別由高新質生產力水平的四川與遼寧帶動，與其它省份拉開差距。就變化趨勢而言，2011-2022 年北部沿海地區內部差異總體趨于縮小，西南地區差異呈現波動性，而東北地區則保持相對穩定。最后，東部沿海、長江中游、黃河中游、西北4個區域內部差異均較小。其中，東部沿海地區內部差異最小，得益于其3個省市均位列全國新質生產力發展水平前列，演變趨勢平穩，波動微小。長江中游地區內部差異較小，2011—2022年均值穩定在0.0877，表明該區域發展均衡，缺乏顯著領先省市。黃河中游地區雖然內部差異較小，但近年來差異逐漸增大，其中，河南省新質生產力增速顯著，與陜西、內蒙古拉開差距。西北地區內部差異同樣較小，且自2011年來持續縮小，側面反映出該區域各省份新質生產力發展水平普遍較低，缺乏發展優勢。

（2）區域間差異。表3為2011一2022年八大經濟區新質生產力發展水平的區域間差異均值。首先，區域間差異顯著的是西北與東部、南部及北部沿海地區之間，2011一2022年基尼系數均值均大于0.5，反映出西北作為新質生產力發展基礎最薄弱的地區，與沿海地區差異較大。其次，東部沿?！髂稀⒛喜垦睾Ｒ晃髂?、東北地區—東部沿海、東北地區—南部沿海、北部沿?！髂系男沦|生產力區域間差異均值介于 0.4～ 0.5之間，表明東部沿海和南部沿海地區新質生產力發展水平顯著高于其它地區。再次，其余大部分地區區域間差異均值介于 0.3～0.4 之間，如南部沿海與黃河中游、東部沿海與多區域間等，反映出這些區域間新質生產力發展相對均衡但存在一定差距。最后，黃河中游與長江中游間的差異最小，均值在 0.1～0.19 之間，表明兩區域在新質生產力發展上具有類似特征，水平較為接近。

（3）區域差異來源和貢獻率。八大經濟區新質生產力水平差異來源和貢獻率測算結果如表4所示，分解為區域內差異、區域間差異和超變密度。

整體上看，八大經濟區新質生產力水平差異主要來源于區域間，其值介于 0.2297～0.2745 之間，2011-2022 年均值為0.2437；其次是超變密度，其值介于0. 038 2～0. 066 2 之間，均值為0.0516；區域內差異最小，均值為 0.0191 。

從貢獻率看，區域間差異貢獻率最大，達到 74% 以上；從變化趨勢看，區域間差異呈現下降趨勢，從2011年的 82% 下降至2022年的 74% 。區域內差異貢獻率均值為 6% ，變化趨勢較穩定。超變密度貢獻率處于12%～20% 之間，超變密度變動呈現增長態勢，從2011年的 12.3552% 上升至2022年的 19.4947% 。這說明不同區域間差異是導致中國新質生產力發展水平差異的主要來源，其次是超變密度，最后是區域內差異。

3 新質生產力發展影響因素結構分析

以上研究分析了2011一2022年全國及八大經濟區時空動態演化特征。為了探索新質生產力評價指標內在聯系和層級結構，準確識別新質生產力發展水平關鍵影響因素，借鑒Zhang等[22]、王新越等[23]的研究方法，將評價指標作為影響新質生產力發展水平的重要因素，結合DEMATEL-ISM模型對新質生產力發展水平影響因素及層級結構進行定量與定性分析，分析限制各地區新質生產力發展的障礙因子，實現新質生產力研究從表象到內在機理的全面覆蓋，為推進高質量發展提供理論參考和政策建議。

3.1 影響因素分析

3.1.1 DEMATEL-ISM模型

解釋結構模型（ISM）由美國學者Warfield[24]于1973年提出，其作為系統分析工具可以在復雜系統中清晰地劃分層級關系。其基本原理是通過矩陣描述系統要素間的二元關系，在此基礎上通過分解、簡化得到反映系統遞階結構的骨架矩陣，據此建立反映系統問題的解釋結構模型。但是ISM模型只能顯示層級結構，無法確定各因素作用程度[25]，因此本文采用決策與實驗評價實驗室模型（DEMATEL）與ISM模型相結合的方法解決這一問題。決策與實驗評價實驗室方法（DEMATEL）由美國學者Gabus等[26]于1971年提出，是對系統結構進行模型化分析的方法，其主要針對系統要素間關系模糊和不確定問題，運用圖論與矩陣工具通過分析要素間是否存在影響與被影響關系及影響程度，判斷要素關系強弱程度。因此，本文使用DE-MATEL-ISM模型分析新質生產力各指標影響程度及層級結構，具體計算步驟主要參考袁紅等[25]與 Zhang等[22]的研究。

3.1.2 影響因素識別

根據DEMATEL模型計算出15個影響因素的影響度、被影響度、中心度以及原因度，具體見表5。在新質生產力發展影響因素中，按影響程度從高到低依次為技術合作流動水平、新興產業發展、未來產業布局、科技創新水平、人力資本結構、生產智能化水平、傳統產業升級以及數字經濟發展，這些因素也會對其它因素產生較大影響，在提升新質生產力發展水平時應作為重點考察對象。結果因素按影響程度從高到低，依次為人力資本保障、交通基礎設施、能源消耗水平、人力資本技能、綠色低碳發展、電信基礎設施以及人力資本投入，這些因素顯著受到其它因素影響，并對新質生產力發展水平產生顯著直接影響。

為更加直觀地展示各因素影響，以中心度為橫坐標、以原因度為縱坐標建立坐標系，繪制新質生產力影響因素關系圖，如圖4所示。中心度的中位數0.88與原因度0作為坐標軸交叉點，將坐標軸劃分為4個象限，參考袁紅等[25]的研究，將4個象限命名為驅動因子集、輔助因子集、獨立因子集與核心問題因子集。

驅動因子集（象限I）包含技術合作流動水平、新興產業發展以及未來產業布局3個影響因子，三者均具有較高的中心度與原因度，即在整個因子體系中重要性突出并且對其它因素影響較顯著。輔助因子集（象限Ⅱ）包括科技創新水平、人力資本結構、生產智能化水平、傳統產業升級和數字經濟發展5個影響因子，這些因子原因度較高但中心度較低，即雖然這些因子在整個因子體系中的重要性不如其它因子，但仍然能夠顯著影響其它因子，在新質生產力發展過程中發揮重要輔助作用。獨立因子集（象限Ⅲ）包含人力資本投入以及電信基礎設施兩個因子，這些因子中心度與原因度均較低，表明這些因素是較為重要的被影響因素，需要通過其它因素發揮作用。核心問題因子集（象限N）包含綠色低碳發展、人力資本技能、能源消耗水平、交通基礎設施以及人力資本保障，這些因子的中心度較高但原因度較低，表明其在系統中重要性突出且容易受到其它因素影響，是整個新質生產力發展的核心。

3.1.3新質生產力影響因素傳導路徑 最終將劃分結果繪制成新質生產力影響因素層次結構根據ISM模型中可達矩陣的計算，通過層級處理 模型，具體見圖5所示。

由圖5可知，新質生產力的影響因素是一個六級遞階系統，其全面深入地展示了不同影響因素之間的作用機理。

第1與第2級為表層影響因素。相比其它因素，表層影響因素的作用路徑較短且均為結果因素，對于新質生產力發展的作用效應直接且迅速。表層影響因素主要包括人力資本保障、交通基礎設施、人力資本技能、能源消耗水平以及綠色低碳發展，且均屬于核心問題因子集。原因在于，勞動者具備先進的技能、知識，通過勞動生產獲得充分保障，是新質勞動者維度最直接的影響因素；交通設施完善反映出要素流動暢通性與便利性，能源消耗水平直接反映生產過程中能源使用效率，兩個因子均是新質勞動資料維度直接影響因素；綠色低碳發展則是新質勞動對象維度的基本要求。

第3級和第4級為中層影響因素，處于結構中間位置，由結果因素與原因因素共同構成，是連接根源影響因素與表層影響因素的中介樞紐，因此在新質生產力發展中發揮承上啟下的作用。中層影響因素主要包括人力資本投入、電信技術設施、人力資本結構、科技創新水平、生產智能化水平、傳統產業水平以及數字經濟發展，屬于輔助因子集與獨立因子集。人力資本結構性調整與投入增加不僅從新質勞動力維度影響新質生產力發展，而且對人力資本技能與保障發揮作用；電信基礎設施、生產智能化以及科技創新水平主要提高了生產效率、增強了創新能力，是從新質生產資料維度促進新質生產力發展；傳統產業升級與數字經濟發展促使產業更好地適應市場需求和技術變革，從新質勞動對象維度提高新質生產力發展水平。

第5級和第6級為根源影響因素，是整個結構的核心，這一部分屬于原因因素，是新質生產力發展最重要的驅動力。根源影響因素包括新興產業發展、未來產業布局以及技術合作流動水平，屬于驅動因子集。技術合作流動水平反映科技創新資源整合能力，是整個新質生產力發展的核心，打通技術交流與合作渠道是重中之重；新興產業發展與未來產業布局是新質生產力的發展方向，也是新質生產力發展的主要載體。

3.2 障礙因子分析

3.2.1 障礙度計算

障礙度模型常用來衡量指標體系中某些因子對系統發展的制約程度[2]，因此厘清新質生產力中各影響因子障礙度有助于揭示制約各區域新質生產力發展水平的因素，進而針對性提出發展建議。障礙度計算公式如下：

其中， P_i=1-L_ij ，表示指標與發展目標間的偏差， L_ij 為標準化后指標值。

3.2.2 各地區發展障礙因子識別

根據式（2），本文對八大經濟區新質生產力發展的障礙因子進行測算分析，表6展示 2011-2022 年八大經濟區新質生產力發展障礙度最高的3個因子指標。總體來看，2011年影響各地區新質生產力發展水平的障礙因子主要是技術合作流動水平（ ΔV₆ ）、數字經濟發展（ V₁₅ ）以及人力資本結構（ ΔV₂ ），障礙因子在新質勞動者、新質勞動資料與新質勞動對象3個維度均勻分布；2022年技術合作流動水平與數字經濟發展依然是影響各地區新質生產力發展水平的主要障礙因子，同時，未來產業布局（ ΔV₁₃ ）與科技創新水平 （ΔV₅ ）也成為大部分地區發展的重要障礙因子，換言之，障礙因子集中在新質勞動資料與新質勞動對象兩個維度。根據前文分析，這些障礙因子具有較高原因度，屬于驅動因子集與輔助因子集，且在整個影響層級中分布于根源因素與中層影響因素中，這意味著上述障礙因子對整個新質生產力發展和演變具有重要影響。

觀察2011年—2022年各區域障礙因子變化發現：北部沿海與南部沿海地區主要障礙因子未發生變化；東北地區、黃河中游以及長江中游地區變化情況一致，均為人力資本結構障礙度下降，科技創新水平成為主要障礙因子；東部沿海地區人力資本結構障礙度下降，數字經濟發展成為新的主要障礙因子；西北地區與西南地區的人力資本結構障礙度下降，未來產業布局成為新的主要障礙因子。

分析近年主要障礙因子可以發現，技術合作流動與數字產業發展是制約新質生產力發展的主要障礙，說明目前國內大部分地區在技術合作流動方面存在產學研融合度有限、科技創新與產業發展關系不緊密問題；同時，數字經濟發展方面存在數字交易引領不足、基礎薄弱、政策支持不足、數據要素市場處于初級階段等問題[28-29]，短時間內很難解決這些障礙因子，需要長期投入和持續努力。人力資本結構障礙度逐漸下降，但科技創新水平逐漸成為部分地區的主要障礙因子，說明近年全國各地區在提升勞動者素質與水平方面成效顯著，科研人員比例持續提升，但或由于科研資源缺乏，或由于技術合作流動不足，部分地區研發效率整體偏低。近年來，全國甚至全球范圍內加速布局未來產業，搶抓發展先機，未來產業布局在新質生產力發展中的重要性日益突出，但地區發展不均衡，產業結構、資源分布以及科技水平的差異導致部分地區在未來產業選擇及資源配置方面有所欠缺。

4進一步討論：各區域發展路徑

為了提升各區域新質生產力，結合前文分析提出不同地區生產力發展路徑。根據各地新質生產力水平測度結果（見圖1），將八大區域新質生產力發展水平劃分為高（大于0.3）、中 （0，2～0.3） 、低（小于0.2）3個層次；根據馬爾科夫鏈計算的動態變化分析發現，各區域新質生產力發展水平向上轉移概率大于向下轉移概率，并且存在空間溢出效應，即較高水平地區對相鄰較低水平地區具有輻射和帶動作用；根據Dagum計算的各區域內基尼系數（見圖3），將八大區域內差異分為高差異（大于0.2）、中差異 （0.1～0.2） 以及低差異（小于0.1）3個層次；根據Dagum計算各區域間基尼系數（表3），并以0.2為門檻值，選取地理位置相鄰且區域間差異明顯的區域間關系（大于0.2，則表明差異明顯），對各區域帶動區域與被帶動區域進行區分；最后結合識別出的障礙因子（見表6）與障礙因子屬性（見圖5），匯總各區域新質生產力提升條件，具體見表7。根據各區域新質生產力提升條件，總結4條提升路徑。

4.1突破根源障礙，激活新質生產力發展引擎

重點突破根源因素的發展障礙，可以有效驅動新質生產力水平整體提升。科技合作交流不足是各區域發展共有的根源因素障礙。為了提升科技合作交流水平，首先，各區域應優化區域科技資源配置，深化企業、高校和科研機構之間的產學研合作，以提升產業發展與科技創新關聯度；其次，加快搭建合作平臺，為不同領域、不同區域乃至不同國家交流合作創造更多機會。同時，完善技術交易制度，擴大技術市場規模，加快技術流通與應用。

未來產業布局是東部沿海、西南地區以及西北地區發展的主要障礙。要加快布局未來產業，首先，需要統籌做好前瞻性布局和理性規劃，及時洞察全球科技創新和產業發展趨勢；其次，緊密結合地方實際情況，特別是西北地區與西南地區，應根據本地資源稟賦、產業基礎、科研條件等，針對性引導新產業、新模式、新動能發展。

4.2克服中層障礙，打通新質生產力發展結構 4.3區域協同，強化新質生產力合作發展

加快克服中層因素發展障礙，既有助于提升新質生產力發展水平，又能夠打通新質生產力發展層次結構，使中層影響因素充分發揮中介樞紐作用。數字經濟發展是各區域發展面臨的共同中層因素障礙，加快數字經濟發展，首要任務是加快各區域數字基礎設施建設，涵蓋5G網絡、數據中心及云計算平臺等關鍵領域；其次，突破地域限制，促進數字資源要素跨區域自由流動與優化配置，以此激發數字新業態發展。同時，借助政策引導等手段加快推動傳統產業數字化轉型，著力打造具有競爭力的數字產業集群。

科技創新水平是東北、北部沿海、黃河中游以及長江中游地區發展的中層因素障礙。為了克服上述障礙，特別是東北、黃河中游以及長江中游科技創新水平較低地區，應聚焦加大研發投入、優化創新環境、增強創新能力、加大專利申請與保護、促進專利轉化與應用；同時，強化政策支持與激勵機制，以此激發區域創新活力，為區域新質生產力提升注人強勁動力。

人力資本結構是南部沿海地區發展的中層因素障礙，隨著新質生產力發展，人力資本適配度差異、技能與需求不匹配等因素導致的結構問題凸顯。為有效改善這一狀況，可從優化人才流動機制、注重人才引進與本土人才培養并重多個方面入手，促進南部沿海地區人力資本結構優化，進一步提升新質生產力發展水平。

基于區域間差異以及空間溢出效應，高水平區域可以帶動相鄰低水平區域發展。北部沿海、東部沿海以及南部沿海地區作為新質生產力發展的“第一梯隊”，應發揮輻射帶動作用。具體而言，北部沿海應促進自身與東北、黃河中游以及長江中游地區之間人力資本流動，加強未來產業布局以及綠色低碳等方面的區域合作；東部沿海則需強化自身與長江中游和南部沿海在科技創新、傳統產業轉型升級等方面的區域合作；南部沿海則應與長江中游以及西南地區在推進生產智能化、培育新興產業等方面進行緊密區域合作。

長江中游和黃河中游作為新質生產力發展的“第二梯隊”，在輻射西部地區方面發揮中介與推進作用，加強與西南、西北地區在未來產業以及綠色低碳等方面的區域合作，促進區域間新質生產力協同發展。

4.4核心引領，促進新質生產力均衡發展

區域內部發展不均衡會影響區域新質生產力水平提升，基于區域內差異，可發揮核心省份的引領作用，帶動區域內新質生產力水平提升。在北部沿海地區，北京與山東新質生產力發展水平較高，特別是在生產智能化、新興產業培育以及傳統產業升級等方面相較天津與河北表現突出。因此，這些區域應在上述方面加強合作與聯系，促進資源共享與優勢互補。在南部沿海地區，廣東新質生產力發展水平顯著高于福建與海南，為了進一步提升整個區域新質生產力水平，廣東應帶動福建、海南在技術合作流動、生產智能化、新興產業等方面的發展。在西南地區，四川與重慶新質生產力發展水平較高，應在科技創新、新興產業培育以及數字經濟發展方面加強與區域內其它地區合作；在東北地區，發揮遼寧核心省份的帶動作用，在技術合作流動、未來產業、綠色低碳和數字經濟發展等方面積極推動區域內其它省份資源整合與共享，形成區域發展合力，增強東北地區發展新動能，從而促進東北全面振興。

5 結論與建議

5.1 結論

本文基于2011—2022年中國內地30個省份數據構建新質生產力發展水平評價指標體系，采用熵值法測度全國整體、各省市以及八大經濟區新質生產力發展水平，運用馬爾可夫鏈和Dagum基尼系數對其動態演進趨勢與地區發展差異進行分析，利用DEMA-TEL—ISM模型對新質生產力影響因素進行結構性分析，探尋內在關鍵影響因素、邏輯關系及作用路徑，并通過障礙度分析識別制約新質生產力發展的主要障礙因子，最后提出各區域新質生產力發展水平提升路徑，得出主要結論如下：

（1）從新質生產力發展水平角度，2011—2022年中國新質生產力發展水平總體呈現上升態勢，位居前列的省市分別是廣東、北京、江蘇、浙江以及山東，按區域劃分，東部沿海地區整體上新質生產力發展水平最高。（2）根據馬爾科夫鏈與Dagum分析發現，中國各區域新質生產力發展水平存在較大差異，其差異主要來源于八大經濟區的區域間差異。其中，西北與東部沿海、南部沿海及北部沿海之間區域間差異最大，黃河中游與長江中游之間差異最小。區域內部，南部沿海地區差異最大，東部沿海地區差異最小且較均衡。同時，各地區存在空間溢出效應，高水平區域可帶動低水平區域發展，但低水平區域不會抑制高水平區域發展。

（3）根據DEMATEL—ISM模型和障礙度分析，識別出新質生產力15個一級指標，其中包括人力資本結構在內的8個原因因素以及人力資本投入在內的7個結果因素。具體地，影響結構的根源因素包括技術合作流動水平、新興產業發展和未來產業布局，中層影響因素包括人力資本投入、電信基礎設施和人力資本結構等7個指標，表層影響因素包括人力資本保障、交通基礎設施等5個指標，大部分地區發展的主要障礙因子是技術合作流動、未來產業布局、數字經濟結構和科技創新水平。

（4）根據路徑分析總結出4條發展路徑，路徑一為突破根源障礙、激活新質生產力發展引擎，路徑二為克服中層障礙、打通新質生產力發展結構，路徑三為區域協同、強化新質生產力合作發展，路徑四為核心引領、促進新質生產力均衡發展。

5.2建議

根據以上研究結論，對全國新質生產力發展提出以下政策建議：

（1）促進區域內外新質生產力協同發展。為推動區域內外均衡發展，需要從兩方面著手：一方面，對于我國南部沿海、北部沿海、東北和西南這些內部發展不均衡區域，應發揮核心省份在人才、產業、環境、政策等方面的引領優勢，帶動周邊省市新質生產力發展，從而縮小區域內發展差異。另一方面，我國沿海區域在新質生產力發展中處于領先地位，對其它區域具有激勵和帶動作用，可以通過產業結構調整促使產業向東北、黃河中游以及長江中游等發展水平不足地區轉移。同時，加強與周邊地區經濟協同，促進技術、人才和資金轉移，縮小區域間差異。此外，黃河中游和長江中游地區在被輻射帶動的同時，也應加快提升科研水平，加快數字經濟發展，并發揮對西部地區的輻射與帶動作用，最終實現區域間均衡協調發展。

（2）重點解決新質生產力發展主要障礙。首先，促進技術交流與合作，這是提升新質生產力水平的重要舉措，需要加快擴大技術市場規模，完善技術市場功能，推動技術產品和知識要素在技術市場集聚與流通。東北地區及西部地區應加強產學研技術合作，建設高質量技術創新平臺與研發中心，促進科技成果轉化與應用。其次，加快布局未來產業，加強國家層面綜合性戰略布局，明確未來產業發展方向和重點領域，區域層面發揮資源要素整合和協同效應，因地制宜發展未來產業。最后，新質生產力發展依賴于技術創新和新興技術應用，因此需要不斷提升自主創新能力，針對“卡脖子\"等核心技術進行重點攻克，減少外部技術依賴。

同時，從人才培養入手，優化教育體系，培養大量創新型人才，優化人力資本結構。

（3）全面提高新質生產力發展水平。近年來，中國各區域新質生產力水平不斷提升，但仍有較大發展空間。具體地，持續提升各區域人力資本技能與保障，加大新能源使用，優化能源消耗，促進綠色低碳發展以及增強交通運輸能力，這些因素能夠直接影響新質生產力水平提升。進一步地，各區域可在中間層面促進傳統產業轉型升級與人力資本結構優化，提高科技創新水平與生產過程智能化水平，加強數字經濟發展，加大人力資本投人與電信基礎設施建設。這些因素相互影響、相互促進，共同推動新質生產力發展；更深層次則是各區域通過提升技術合作流動水平，促進新興產業發展，加快未來產業布局，從根源上驅動新質生產力發展。

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Analysis on the Dynamic Evolution， Influencing Factors and Improvement Paths of the Development Level of New Quality Productive Forces

Liu Yuan，Duan Dingyun，Feng Zongxian，Zhang Jun （School of Economics and Finance，Xian Jiaotong University，Xian 71oo6l，China）

Abstract：The intensificationofanti-globalizationand protectionism hasled the worldintoanew periodofturbulenttransformation.Atthis stage，newqualityproductive forces is a keyfactor for Chinas high-qualitydevelopment.New quality productive forces ischaracterized by high technology，eficiency，and quality，fundamentally transforming productivity through technology，resource allocation，and industrial transformation.Regional disparities exist inChina intermsof economy and industry due to varying development conditions，necesitating tailored development strategies as a primary governmental task.It isofsignificanttheoretical and practical importance toanalyze theevolution and disparities innew quality productive forcesacrossregions，studyinfluencing factors，identifyobstacles，and exploreenhancementpaths for driving highquality development soas to promote industrial upgading and transformation，and lead global economic development.

A new quality productive forces development level index system is constructed based on data from 30 Chinese provinces betwee 2O11 and 2022.Theentropy method is used to measure the currnt state of newquality productive forces development at the national level，in each province，and within the 8 major economic zones.Markov chains and Dagum's Ginicoeficient areemployed toanalyze the dynamic trends andregional development disparities.The DEMATEL-ISM modelis utilized toconducta structuralanalysisof theinfluencing factors ofnewqualityproductive forces，identifyingintrinsic keyfactors and thelogical relationships and pathways between thesefactors.Main obstacles hindering thedevelopmentof new quality productive forces are identified through obstacledegree calculations，folowed bytargeted path analysis for enhancing new quality productive forces in each region，integrating all analytical indicators.

The results show that （1）in terms of the development of new quality productive forces，China has experienced a consistentupward trajectory from 2O11 to 2022Provinces with high development levels include Guangdong，Beijing，Jiangsu，Zhejiang，and Shandong.When divided by region，the overallevel of newquality productive forces is highest in the eastern coastal regions.（2）Acording to Markovchainand Dagumanalysis，significant diferences exist in the levels of newquality productive forces development acrossvarious regions in China.Thesediferences primarily stem from disparitiesamong the8major economic zones.The largest regionaldisparitiesarebetween the northwest region and theeastern coastal，southern coastal，and northern coastalregions，with the lowest disparitiesbetween the midlereaches of the Yellow River and the middle reaches of the Yangtze River.Within various regions，the southerncoastalareas exhibit the greatest disparities，whiletheeasterncoastal areas show lowerand more balanced differences.Aditionaly，there are spatial spillover efects，where regions with high development levels can drive development inregions with lower levels withouthindering the developmentofhigher-levelregions.（3）Utilizing the DEMATEL-ISMmodelandobstacle degree analysis，the study reveals that within the15 primary indicators of newquality productive forces，8 indicators are identified as rootfactors，which include aspects related to the human capital structure，while7 indicators areclasified asoutcome factors，encompassng elements suchas human capitalinvestment.Root factors afecting the structure includelevelsof technologicalcoperation flow，developmentof emerging industries，and future industriallayout.Intermediateinfluencingfactors include human capital investment，telecommunications infrastructure，and human capital structure，among 7indicators.Surface influencing factors include human capital asurance，transportation infrastructure，and five other indicators. The mainobstacles inmost regions areinadequate development intechnologicalcoperation flow，future industriallayout， structureof thedigital economy，andlevelof technologicalinnovation.（4）Throughpathanalysis，thestudyidentifies four strategic development paths tobolsterthe new quality productive forces.Thefirst path is dedicated to surmounting core bariers and igniting thecatalyst for their advancement.The second path is geared towards navigating intermediate obstaclesand establishingasystematicframework for growth.Thethird pathunderscores theimportanceofregionalcollaborationto amplify joint development initiatives.Thelast path concentrates on the pivotal roleofcore leadership in fostering balanced development of new quality productive forces.

Key Words：New Quality Productive Forces；Entropy Method; Dynamic Evolution； DEMATEL-ISM Model;Improve ment Path