長江經濟帶新質生產力發(fā)展水平綜合評價及障礙因子研究

中圖分類號：F127文獻標志碼：A

0 引言

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，要“加快發(fā)展新質生產力，扎實推進高質量發(fā)展”。黨的二十屆三中全會通過的《中共中央關于進一步全面深化改革、推進中國式現(xiàn)代化的決定》對健全推動經濟高質量發(fā)展體制機制、促進新質生產力發(fā)展作出重要部署。新質生產力是創(chuàng)新起主導作用，擺脫傳統(tǒng)經濟增長方式、生產力發(fā)展路徑，具有高科技、高效能、高質量特征，符合新發(fā)展理念的先進生產力質態(tài)[1。長江經濟帶作為中國縱深最長、覆蓋面最廣、影響最大的黃金經濟帶，既是新時代引領全國高質量發(fā)展的主力軍，更是實踐新質生產力發(fā)展的優(yōu)良“試驗田”[2]。然而，受傳統(tǒng)產業(yè)占比高，新興產業(yè)占比低，化工產品低端多、高端少，資源利用率低等問題影響，長江經濟帶新質生產力發(fā)展動能不足，且沿線省市資源稟賦和區(qū)位優(yōu)勢各異，一定程度上制約了新質生產力一體化發(fā)展。因此，在當前新發(fā)展階段，如何因地制宜系統(tǒng)推進長江經濟帶新質生產力發(fā)展，已成為兼具重大理論價值和實踐意義的戰(zhàn)略性課題。

FrancoisQuesnay最早提出“生產力”概念，強調土地生產力對于經濟發(fā)展的重要性。英國經濟學家AdamSmith則在《國富論》中提出了“勞動生產力”的概念，認為“分工可以提高勞動的生產力，從而增加生產量”。法國經濟學家Jean-Baptiste Say和英國經濟學家DavidRicardo將生產力概念引入到政治經濟學中，強調生產力的可變性。德國經濟學家FriedrichList認為一個國家的生產力水平是該國財富和福利的關鍵因素。馬克思、恩格斯將生產力研究提升到一個新的高度，突出貢獻在于“不再孤立地考察生產力，而是把生產力作為決定生產關系的原因”，強調要發(fā)揮新科技、新技術等先進生產力對生產效率提升、增進人類福祉的作用，這為新質生產力提供了理論養(yǎng)分。

國內關于“新質生產力”的研究主要圍繞其內涵、特征、戰(zhàn)略意義、影響因素、實現(xiàn)路徑、生成邏輯等方面展開。研究認為，新質生產力的發(fā)展是一個復雜的、動態(tài)的和系統(tǒng)的過程，與時代的變遷、國際形勢、科技進步、人力資本結構、環(huán)境保護力度、研發(fā)經費投人[3]、產教融合水平[4、人工智能[]等因素密切相關[。當前，加快形成新質生產力，增強發(fā)展新動能，實現(xiàn)傳統(tǒng)生產力的質態(tài)躍遷[，需要從“新”和“質”兩個方面進行準確理解[8]。其中，“新”是指實現(xiàn)關鍵性顛覆性技術突破而產生的生產力，是以新要素、新技術、新經濟、新業(yè)態(tài)、新產業(yè)為主要內涵的生產力，是新型的高水平生產力[9；而“質”是指在堅持創(chuàng)新驅動本質的基礎上，通過關鍵性技術和顛覆性技術的突破為生產力發(fā)展提供更強勁的創(chuàng)新驅動力[10]。隨著我國對新質生產力培育和發(fā)展的高度重視，中國式現(xiàn)代化的路徑和模式也在不斷演進[]，發(fā)展新質生產力是推動中國式現(xiàn)代化高質量發(fā)展的必然要求，是實現(xiàn)中國式現(xiàn)代化目標轉型的必然要求[12]，通過新質生產力的賦能，能夠促進經濟結構的升級和轉型，加快經濟增長方式的轉變，推進中國式現(xiàn)代化進程[13]。隨著新質生產力理論研究的不斷深入，相關實證研究也日益豐富。一些學者運用熵值法、Dagum基尼系數法、核密度估計法對中國省域新質生產力進行測度，發(fā)現(xiàn)我國重大戰(zhàn)略地區(qū)新質生產力發(fā)展水平整體表現(xiàn)為“粵港澳 gt; 長三角 gt; 京津冀 gt; 長江經濟帶 gt; 黃河流域”[14]，區(qū)域間存在顯著的時空差異，并表現(xiàn)出梯度分布與發(fā)展不均衡的特征[15]。長江經濟帶作為新時代國家重大發(fā)展戰(zhàn)略[1，其新質生產力發(fā)展水平雖有所提升但仍較低，空間分布上呈現(xiàn)“東高西低、北高南低”特征，有明顯的區(qū)域組團集聚分布態(tài)勢[17]，這意味著勞動者、勞動資料和勞動對象方面的特殊性，決定了不同區(qū)域“新質生產力”培育存在本質不同的內在邏輯。因此，長江經濟帶應基于區(qū)位條件、資源稟賦制定不同政策[18]，因地制宜發(fā)展新質生產力。

現(xiàn)有關于新質生產力的研究對本文工作提供了很好的借鑒，但仍存在以下不足： ① 已有研究大多從省級層面對新質生產力發(fā)展水平進行測度，很少從地級市層面開展研究。 ② 已有研究大多停留在基本測度分析層面，尚未對區(qū)域差異、障礙因子進行深入研究。因此，本文基于長江經濟帶地級市的面板數據，在科學構建新質生產力評價指標體系基礎上，測度各區(qū)域新質生產力發(fā)展水平，探究新質生產力水平的區(qū)域差異和障礙因子，以期為新時代扎實推動長江經濟帶經濟高質量發(fā)展提供依據。

1 研究設計

1.1 指標體系構建

本文以新質生產力的基本內涵為指導，從新質勞動者、勞動資料、勞動對象等維度構建評價指標體系（見表1）。

新質勞動者作為新質生產力中最活躍的因素，指的是具備高技能、高素質、高創(chuàng)新能力的新型勞動群體。與傳統(tǒng)勞動者相比，新質勞動者能夠綜合運用體力、腦力、人工智能算力提升人力資源對社會貢獻度和勞動效率。新型勞動者數量、質量直接關系到新質生產力的形成和發(fā)展。因此，選取新興產業(yè)勞動者數量、勞動生產率、數字化人才、人力資本水平等指標衡量新質勞動者發(fā)展水平。

表1新質生產力評價指標體系

新質勞動對象作為生產活動的對象和目標，是新質生產力作用的結果，為生產提供了豐富的資源及創(chuàng)新的可能性，體現(xiàn)了生產力發(fā)展的方向和水平[19]，主要從新質產業(yè)和生態(tài)環(huán)境層面衡量新質勞動對象發(fā)展水平。新質產業(yè)反映了生產過程中的產業(yè)結構、技術水平和生產方式的變化，生態(tài)環(huán)境則反映了生產活動對環(huán)境的影響。這些因素直接或間接地影響著勞動對象的性質、質量和生產效率。因此，選取未來產業(yè)、高技術產業(yè)衡量新質產業(yè)發(fā)展水平；選取碳排放強度、廢物處理率、城市綠化、環(huán)境治理衡量生態(tài)環(huán)境發(fā)展水平，進而衡量新質勞動對象發(fā)展水平。

新質勞動資料是指新質勞動者在新質生產活動中所借助的人工智能、高精尖儀器等生產設備，并通過這些先進的技術和設備提高生產效率[20]。生產資料中的基礎設施、科學技術水平能為提升新質生產力發(fā)展提供堅實基礎。因此，選取新型基礎設施、技術研發(fā)、創(chuàng)新產出、數據要素來衡量新質勞動資料發(fā)展水平。

1.2 研究方法

1.2.1 熵值法

熵值法作為一種客觀賦權方法，能夠通過信息熵原理確定指標權重，有效避免人為因素等主觀賦權產生的偏差。本文采用熵值法對新質生產力發(fā)展水平進行測算[21]。

1.2.2 Dagum基尼系數

采用Dagum基尼系數來考察長江經濟帶新質生產力發(fā)展水平是否具有區(qū)域差異，將總體基尼系數（G）分解為區(qū)域內差異（ G_w ）、區(qū)域間差異（ G_nb ）以及超變密度（ G_t） 。計算方法如下：

G=G_w+G_nb+G_t

式中： 表示區(qū)域 j （h）所包含的 i（r） 地級市的新質生產力發(fā)展水平； n 是所有地級市的總數； 代表區(qū)域 j （h）內的地級市數目； k 為劃分區(qū)域個數，取為3； 是全部地級市新質生產力發(fā)展水平的平均值； p_j=n_j/n s_j 為第 j 組新質生產力占比， 。 G_jh 表示 j 和 h 之間的基尼交互項； D_jh 代表相對影響力，表達式為

D_jh=（d_jh-p_jh）/（d_jh+p_jh）

式中： d_jh 是 j 組與 h 組的加權平均新質生產力發(fā)展水平差； p_jh 是超變一階矩。

1.2.3 障礙度模型

障礙度模型主要通過因子貢獻度、偏離度探尋長江經濟帶新質生產力發(fā)展的障礙因素，計算式為

F_j=w_jw_j^*

I_j=1-x_ij^′

式中： F_j 為第 j 個評價指標的因子貢獻度； w_j 為準則層下指標權重； w_j^* 為指標 j 所屬準則層的權重； I_j 為偏離度； x^′_ij 為各指標歸一化后的正向數值； K_j 為第 j 個指標的障礙度。

1.3 研究對象及數據說明

研究對象為2012—2022年長江經濟帶9省2市的106個地級市。數據來源為《中國城市統(tǒng)計年鑒》、長江經濟帶各省市統(tǒng)計年鑒、長江經濟帶各省市國民經濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報、企業(yè)年報、國家專利總局網站。其中人工智能企業(yè)數量來源于天眼查；數據要素利用水平，按注冊地匯總到地級市，取當地上市公司數據資產詞頻數量對數的平均值作為代理指標，詞頻參考文獻[22]研究成果；機器人安裝密度參考文獻[23]研究成果，選定一個基準年份計算中國各行業(yè)機器人密度的權重，計算城市層面的機器人安裝密度。表達式為

式中： S 表示各行業(yè)的合集；Robotj是城市 j 在年份t 的機器人安裝數量； Robot_st 是行業(yè) s 在年份 t 的機器人安裝數量；employs， 1=2008 是行業(yè) s 在2008年的就業(yè)人數；employj， 1=2008 是城市 j 在 2008 年的就業(yè)人數； 是城市 j 的行業(yè) s 在 2008年的就業(yè)人數。

2 實證結果

2.1 發(fā)展水平及趨勢

利用熵值法測算出2012—2022年長江經濟帶106個城市新質生產力發(fā)展水平（見表2），相應的發(fā)展趨勢見圖1。

圖1長江經濟帶新質生產力發(fā)展趨勢

從整體發(fā)展水平及趨勢看，研究期內，長江經濟帶整體及其上游、中游與下游地區(qū)新質生產力發(fā)展態(tài)勢迅猛，增幅高達 100% ，其中，長江經濟帶整體新質生產力發(fā)展水平由2012年的0.038上升到2022年的0.087；上游地區(qū)由0.034上升到0.075；中游地區(qū)由0.036上升到0.080；下游地區(qū)由0.043上升至0.103。長江經濟帶下游地區(qū)新質生產力發(fā)展水平遙遙領先，中游地區(qū)與上游地區(qū)新質生產力發(fā)展水平同步，但下游地區(qū)與上游地區(qū)的絕對差距逐漸擴大。

表2長江經濟帶上游、中游、下游地區(qū)及前15個城市新質生產力發(fā)展水平均值測算結果

從城市角度看，2012—2022年長江經濟帶新質生產力發(fā)展水平均值排名前15的城市依次是上海、成都、杭州、南京、武漢、重慶、安慶、蘇州、宜昌、合肥、昆明、蕪湖、南昌、貴陽、長沙。從發(fā)展趨勢看，研究期內長江經濟帶城市新質生產力發(fā)展水平呈穩(wěn)步上升趨勢，但2022年長江經濟帶各城市新質生產力發(fā)展水平均值僅為0.087，總體發(fā)展水平相對較低。從各城市新質生產力指數的極差來看，2022年第一位上海（0.440）是最后一位巴中（0.016）的28倍，而2012年為14倍，極差相對擴大，表明106個城市的協(xié)調性均衡狀態(tài)持續(xù)惡化，絕對差距不斷擴大；從各城市增長速度看，相較2012年，2022年長江經濟帶新質生產力發(fā)展水平增長最快的城市為四川省成都市，由2012年的0.062增長到2022年的0.328，年均增長率達 42.65% 。研究期內，年均增長率超過

20% 的城市共計15個，各個城市新質生產力發(fā)展水平呈現(xiàn)不同幅度的增長，表明長江經濟帶各城市新質生產力發(fā)展態(tài)勢良好。

2.2 區(qū)域差異分析

2.2.1總體差異及來源分解

圖2為長江經濟帶新質生產力的總體基尼系數及分解結果。在總體差異層面，總體基尼系數為0.310～0.379 ，極差為0.069，表明長江經濟帶新質生產力發(fā)展水平總體差異變化幅度較小。2012一2022年長江經濟帶地級市新質生產力總體基尼系數從2012年的0.315下降到2017年的0.310，然后在2022年上升到0.379，表明長江經濟帶地級市新質生產力相對差異呈現(xiàn)先縮小后擴大的態(tài)勢。就差異來源而言（見圖3），組內差異貢獻率變化趨于平穩(wěn)，平均貢獻率為 33.42% ；組間差異貢獻率呈波動上升態(tài)勢，由2012年的 16.48% 上升至2022年的 19.76% ；而超變密度貢獻率呈波動下降態(tài)勢，由2012年的 50.67% 下降至2022年的 46.50% ，年均貢獻度高達 47.78% ，表明超變密度差異始終是造成新質生產力總體差異的主要來源。

圖2總體基尼系數及分解結果

圖3差異來源分解

2.2.2 組內差異

圖4為長江經濟帶新質生產力發(fā)展的組內差異。2012一2022年長江經濟帶新質生產力的組內差異均值排序為：上游地區(qū)（ 0.35）gt; 下游地區(qū)（ （0.32）gt; 中游地區(qū)（0.31），上游地區(qū)的組內差異整體高于其他兩個地區(qū)，表明上游地區(qū)內各地級市新質生產力發(fā)展水平較其他地區(qū)而言更具差異化特征。從演化趨勢上看，上游地區(qū)基尼系數由2012年的0.341下降至2017年的0.321再上升至2022年的0.392，總體增幅為 14.96% ；中游地區(qū)基尼系數由2012年的0.320下降至2017年的0.287再上升至2022年0.329，總體增幅為 2.81% ，呈“U”字型的增長趨勢；而下游地區(qū)基尼系數不斷上升，由2012年0.274上升至2022年的0.385，總體增幅為 40.51% ，表明長江經濟帶上、中、下游地區(qū)基尼系數的變動趨勢相似，整體均呈增長態(tài)勢。

圖4長江經濟帶新質生產力發(fā)展的組內差異

2.2.3 組間差異

圖5為長江經濟帶新質生產力發(fā)展的組間差異。2012一2022年長江經濟帶新質生產力的組間差異均值排序為：上游地區(qū)－下游地區(qū) （0.354）gt; 上游地區(qū)-中游地區(qū)（ （0.334）gt; 下游地區(qū)－中游地區(qū)（0.327）。研究期內，“上游地區(qū)－中游地區(qū)”“下游地區(qū)-中游地區(qū)”基尼系數呈現(xiàn)“先降后升”的“V”型變化態(tài)勢，其中，2012—2017年“上游地區(qū)－中游地區(qū)”“下游地區(qū)－中游地區(qū)”的區(qū)域間差異有所下降，降幅最大的是“上游地區(qū)－中游地區(qū)”，由0.336降至0.308，降幅超過 8% ，而2018—2022年“上游地區(qū)－中游地區(qū)”“下游地區(qū)－中游地區(qū)”的區(qū)域間差異有所上升，增幅最大的是“下游地區(qū)－中游地區(qū)”，由0.316上升至0.372，增幅超過 17% ；而“上游地區(qū)－下游地區(qū)”則呈現(xiàn)波動式增長，由2012年的0.328上升至2022年的0.410，增幅為 25% 。對比發(fā)現(xiàn)，下游地區(qū)－中游地區(qū)的組間差異程度最小，上游地區(qū)－下游地區(qū)的組間差異最大，上游地區(qū)-中游地區(qū)的組間差異僅次于上游地區(qū)－下游地區(qū)。原因可能在于，長江經濟帶下游地區(qū)經濟發(fā)展水平較高，聚集的優(yōu)質資源與高端要素更多，具備發(fā)展新質生產力的良好條件和能力。中游地區(qū)則擁有充足的智力資源、豐富的創(chuàng)新平臺、優(yōu)良的研發(fā)能力以及規(guī)模化的產業(yè)創(chuàng)新集群，為其發(fā)展新質生產力提供了堅實的基礎。而上游地區(qū)經濟基礎相對薄弱，仍存在創(chuàng)新引領能力較弱、產業(yè)發(fā)展能級較低等問題，難以支撐新質生產力發(fā)展。因此，實現(xiàn)長江經濟帶新質生產力協(xié)調發(fā)展，重點在提升上游地區(qū)的新質生產力發(fā)展水平。

圖5長江經濟帶新質生產力發(fā)展的組間差異

2.3 障礙因子分析

利用障礙度模型計算長江經濟帶以及各省新質生產力的主要障礙因子及障礙度，相關數據詳見表3、表4。

由表3可知，影響長江經濟帶新質生產力發(fā)展水平的障礙因子主要有高技術產業(yè)X6、創(chuàng)新產出X13、數字化人才X3、環(huán)境治理X10、新興產業(yè)勞動者數量X1。主要因子合計障礙度呈波動變化趨勢，但總體波動范圍較小，前5個障礙因子合計障礙度基本保持在 77% 左右的水平，說明主要障礙因子對長江經濟帶新質生產力發(fā)展的影響較為穩(wěn)定。

進一步觀察主要障礙因子排名發(fā)現(xiàn)，在研究期內高技術產業(yè)X6、創(chuàng)新產出X13、數字化人才X3等指標長期占據障礙因子前三位。其中高技術產業(yè)作為首要障礙因子，是制約長江經濟帶新質生產力發(fā)展的關鍵因素，主要體現(xiàn)在長江經濟帶人工智能企業(yè)數量較少，且大多分布在少數中心城市（如上海和杭州等），人工智能產業(yè)鏈的布局結構仍需完善，且長江經濟帶技術創(chuàng)新能力欠缺和新質生產要素整合不足，制約了人工智能產業(yè)鏈延伸，難以為新質生產力發(fā)展提供產業(yè)支撐。創(chuàng)新產出作為第2障礙因子，主要體現(xiàn)在科技創(chuàng)新要素如科研經費和科技研發(fā)人員在中下游地區(qū)較為集中，而上游地區(qū)則相對匱乏，這種分布不均導致上游地區(qū)的創(chuàng)新資源低效配置，影響整體創(chuàng)新產出。數字化人才作為第3障礙因子，主要體現(xiàn)在長江經濟帶新質人才供給規(guī)模明顯滯后于產業(yè)發(fā)展需求，2021年，長江經濟帶人才資源總量突破9285.5萬人，但數字化發(fā)展領域

表3長江經濟帶新質生產力發(fā)展的主要障礙因子及障礙度

注：括號內為障礙因子。

表4各省市2022年新質生產力發(fā)展的主要障礙因子及障礙度

（信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)等）從業(yè)人員僅13.81萬人，占總量比例低于 1% ，無法為發(fā)展戰(zhàn)略性新興產業(yè)與培育新質生產力提供人才支撐。在新一輪科技革命和產業(yè)變革中，如何因地制宜，精準施策，強化長江經濟帶新質生產力發(fā)展的產業(yè)支撐，加大人才培育力度，加強數字技術創(chuàng)新供給，促進科技創(chuàng)新與新質生產力發(fā)展有效銜接，是長江經濟帶新質生產力發(fā)展中迫切需要破解的關鍵難題。

進一步具體分析各省市新質生產力發(fā)展的主要障礙因子及其障礙度（見表4）發(fā)現(xiàn)，2022年各省市排名前5的障礙因子合計障礙度與長江經濟帶整體較為一致，在 77% 左右。只有上海主要障礙因子的障礙度高達 88.89% ，遠高于整體水平，表明上海障礙因子相對集中。對比來看，2022年上海與長江經濟帶整體障礙因子存在顯著差異，區(qū)別于長江經濟帶整體的主要障礙因子是技術研發(fā)X12與人力資本水平X4，但相對影響較小。一方面，上海研發(fā)經費投入持續(xù)增加，但是對照全球影響力科創(chuàng)中心建設的目標要求，研發(fā)強度和基礎研究投入占比相對偏低，2021年，上海研發(fā)經費投入強度雖為 4.21% 但與北京（ 6.53% ）相比仍有較大差距，且上海基礎研究投入僅占研發(fā)總投入的 9.77% ，影響了基礎應用研究的深度發(fā)展；另一方面，上海戶籍人口已經達到了深度老齡化水平，后備人才資源供給不足，2021年，上海60歲及以上老年人口542.22萬人，占總人口的 36.3% ，使得上海社會整體生產力下降，制約了新質生產力發(fā)展?jié)摿ΑＲ虼耍虾馗纳粕鲜稣系K因素，助力新質生產力發(fā)展。

3 結論與建議

基于2012—2022年長江經濟帶106個地級市的面板數據，測算各城市的新質生產力發(fā)展水平，采用Dagum基尼系數模型及障礙度模型分析新質生產力發(fā)展的地區(qū)差異及主要障礙因子。主要結論如下：

（1）長江經濟帶新質生產力蓬勃發(fā)展，由2012年的0.038上升到2022年的0.087，增幅高達100% ，但其未來仍有較大的提升空間。新質生產力發(fā)展水平位列前5的城市依次是上海、成都、杭州、南京、武漢。2022年，上海新質生產力發(fā)展水平是四川巴中新質生產力發(fā)展水平的28倍，各城市新質生產力發(fā)展水平絕對差距仍然較大。

（2）研究期內，長江經濟帶新質生產力總體基尼系數為 0.310～0.379 ，呈先下降后上升的變化趨勢；區(qū)域內差異表現(xiàn)為“上游地區(qū) gt; 下游地區(qū) gt; 中游地區(qū)”，其中，上游地區(qū)與中游地區(qū)基尼系數整體均呈先下降后上升趨勢，呈“U”型的增長趨勢；區(qū)域間新質生產力發(fā)展水平差異表現(xiàn)為“上游地區(qū)-下游地區(qū) gt; 上游地區(qū)－中游地區(qū) gt; 下游地區(qū)－中游地區(qū)”，其中，上游地區(qū)－下游地區(qū)間差異降幅最大。

（3）從障礙因子來看，高技術產業(yè)、創(chuàng)新產出、數字化人才、環(huán)境治理、新興產業(yè)勞動者數量是長江經濟帶新質生產力發(fā)展的主要障礙；另外技術研發(fā)與人力資本水平也是影響部分省市新質生產力發(fā)展水平提升的重要阻力。

為有效提升長江經濟帶新質生產力發(fā)展水平，提出如下建議：

（1）因地制宜，下好發(fā)展新質生產力的“先手棋”。一是緊町區(qū)域優(yōu)勢，建強長江經濟帶新質生產力主引擎。對于發(fā)展水平較高的地區(qū)，要充分用好創(chuàng)新基因優(yōu)勢，有針對性地促進新興產業(yè)、新商業(yè)模式和新動力的發(fā)展，著力于科技創(chuàng)新的關鍵環(huán)節(jié)，推動新質生產力邁向更高臺階。二是先立后破，夯實新質生產力發(fā)展的根基。對于發(fā)展水平較低的地區(qū)，要統(tǒng)籌做好在三類創(chuàng)新（“從0到1”的原始創(chuàng)新、“從1到100”的工程創(chuàng)新、“從100到N”的應用創(chuàng)新）中發(fā)展新質生產力，進而塑強“后發(fā)優(yōu)勢”，加速“后發(fā)崛起”。

（2）深挖城市協(xié)同創(chuàng)新潛力，以高水平協(xié)同聯(lián)動形成新質生產力發(fā)展整體合力。一是發(fā)揮科教資源優(yōu)勢，建立跨區(qū)域協(xié)同合作機制。充分利用上海、南京、武漢等長江沿線城市豐富的科教人才優(yōu)勢，加強科教資源的優(yōu)化組合和科技創(chuàng)新的協(xié)同配合，強化長江經濟帶區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新平臺建設。二是深化區(qū)域協(xié)同融通，謀劃區(qū)域發(fā)展新“思路”。沿江各城市應根據各自的資源稟賦和發(fā)展優(yōu)勢，合理確定差異化協(xié)同發(fā)展的新目標和新舉措，通過產業(yè)鏈、供應鏈、創(chuàng)新鏈、價值鏈的深度融合，構建溯江而上梯次發(fā)展的新質生產力發(fā)展格局，形成新質生產力發(fā)展整體合力。

（3）堅持尊重規(guī)律，補短板、強弱項，實施差別化策略。一是瞄準現(xiàn)代化產業(yè)體系建設，培養(yǎng)產業(yè)領域高技能領軍人才。加快培養(yǎng)新質生產力發(fā)展所需的技術技能型、復合技能型、知識技能型和數字技能型領軍人才，全方位用好領軍人才，發(fā)揮領軍人才引領示范作用，帶動高技能人才整體發(fā)展。二是強化勞動工具科技含量，提升生產效能。加大工業(yè)機器人、智能傳感器等新型勞動工具的研發(fā)力度，依靠核心引領技術、關鍵共性技術、融合創(chuàng)新技術的突破，推進智能化生產設備的迭代更新。三是加大環(huán)境治理資金投入，促進綠色化勞動資料的更替和應用，推動經濟社會發(fā)展方式的綠色轉型。加強節(jié)能減碳技術的研發(fā)與創(chuàng)新，促進生產力要素的綠色化轉換，通過綠色科技創(chuàng)新和先進綠色技術在勞動資料中的嵌入，形成具備綠色發(fā)展特征的生產力。

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Comprehensive Evaluation and Obstacle Factor Analysis of Development Level of New Quality Productive Forces in the Yangtze River Economic Belt

LIHan，HUANG Zhenwei （Institute for Chengdu-Chongqing Economic Zone Development，Chongqing Technologyand Business University， Chongqing 400067，China）

Abstract：The high-quality developmentof the Yangtze River Economic Belt has reacheda critical stage of transformation and upgrading.However，as traditional productivity faces chalenges in meting development needs， it is urgent toreshape the structure of economic growth momentum with innovation-driven new quality productive forces.Basedon paneldataofl06 prefecture-level cities intheYangtzeRiver Economic Belt from20l2 to 2022，this

study employed the Dagum Ginicoeffcient and obstacle degree model toevaluate the new quality productive forces level ofcities inthe Yangtze River Economic Belt.Results show that new quality productive forces are thriving in the Yangtze River Economic Belt，although significant potential for improvementremains in the future.The top five cities ranked by development level of new quality productive forcesare Shanghai，Chengdu，Hangzhou，Nanjing and Wuhan.Theoverall Ginicoeffcientranges from0.310 to0.379，exhibitingan initial decline then increase trend over time.Differences of super variable density constituted the primary source of the overalldisparity in new quality productive forces.Mainobstacles to the development of newquality productive forces include high-tech industries， innovation output，digital talents，environmental governance，and the number of employees inemerging industries inthe YangtzeRiver Economic Belt.Suggestions were proposed on industrial development，regional coordination， talentcultivation，and scientific and technological research and development，aiming toofer guidance forregional development.

Key words：new quality productive forces；Dagum Gini coefficient；obstacle degree model；Yangtze River Economic Belt