中國城市新質生產力的空間分異、障礙瞄準及影響因素

中圖分類號：F299.2文獻標志碼：A 文章編號：1008-5831（2025）04-0001-15

引言

2023年9月，習近平總書記在黑龍江考察調研時指出：“要以科技創新引領產業全面振興…整合科技創新資源，引領發展戰略性新興產業和未來產業，加快形成新質生產力。”所謂新質生產力，是指由技術革命性突破、生產要素創新性配置、產業深度轉型升級而催生的當代先進生產力，涵蓋了產業轉型升級、科學創新能力提升、金融體系完善以及教育資源優化等關鍵領域。在高質量發展背景下，新質生產力正在成為中國式現代化的重要動力。然而，新質生產力的形成并非一帆風順。從現實內涵講，新質生產力的形成與產業、科技、教育、金融的發展息息相關，其培育面臨著產業升級培育、技術有效轉化、人才有力支撐、金融有序支持等挑戰。另外，由于中國尚處在發展不平衡不充分的階段，新質生產力的發展水平也勢必存在空間分異。城市作為經濟社會發展的基本單元之一，能夠較好地表征空間異質性。因此，要想加快促進新質生產力形成、實現經濟社會高質量發展、推動中國式現代化建設，對中國城市層面的新質生產力展開科學度量并分析其空間分異，瞄準新質生產力發展的障礙維度并驗證其影響因素至關重要。

由于新質生產力在推動經濟社會高質量發展中的重要地位，一經提出就迅速引起了學界的廣泛關注。不過，現有研究多基于理論層面對新質生產力的概念內涵[1、發展演進[2]、核心功能[3]及實現路徑[4-5]展開分析和論證，為后續新質生產力的科技創新、產業發展及實證測度等具體的研究方向建立了共識基礎。在科技創新與新質生產力方面，學界主要從技術創新角度對加快新質生產力形成的實踐路徑進行了深入探討。在產業發展與新質生產力方面，由于產業是新質生產力的載體，為此，諸多學者以產業為切人點，討論了傳統行業的變革升級策略[7-8]，以及新興產業的發展培育方向[9-10]。進一步的，柳學信等論證了大國競爭視角下新質生產力的理論邏輯及實現路徑[1]。在新質生產力的制度保障方面，合理的制度設計是形成新質生產力的重要保障[12]。因此，一些學者開始從制度設計的層面討論如何通過合理的制度設計保障新質生產力的形成。曾軍平討論了公平稅制對形成新質生產力的作用[13];國家稅務總局深圳市稅務局課題組等討論了前瞻性稅制設計的原則等[14]。在諸多新質生產力理論的討論下，新質生產力實證測度相關的研究也開始萌生。王玨和王榮基從生產力的構成要件入手，從勞動者、勞動對象、勞動資料三個維度構建新質生產力的指標體系，并分析其在省級尺度的時空演化[15];盧江等則采用另一種思路，認為新質生產力至少是科技、綠色、數字三個屬性的集合體，基于科技生產力、綠色生產力以及數字生產力構建新質生產力的指標體系并分析了其動態演化過程[16]。

盡管學界對新質生產力展開了大量討論，為進一步研究提供了堅實基礎，但現有研究仍存在一些局限。第一，現有研究多集中于理論討論而少實證分析，新質生產力的評估缺乏定量實證依據。第二，已有文獻大多從“勞動者一勞動要素—勞動資料\"等抽象的角度測度新質生產力。新質生產力是“產業鏈一人才鏈一創新鏈一金融鏈”有機融合形成的，“四鏈\"融合過程中，優化了資源配置7，提高了全要素生產率，實現新質生產力的核心要義。從“四鏈\"融合視角測度新質生產力能夠分別評估產業鏈、人才鏈、創新鏈、金融鏈水平，對于各城市補齊短板，提升新質生產力水平更具現實指導意義。第三，已有文獻缺乏城市層面對新質生產力的測度與空間分異的考量，而城市層面相比省域層面，顯然能夠更好揭示其空間異質性。第四，缺乏關注新質生產力障礙識別及影響因素的研究。因此，為促進新質生產力的培育和發展，需對以下4個問題進行研究：（1）如何基于“四鏈\"融合視角測度新質生產力？（2）“四鏈\"融合視角下，中國城市新質生產力的時空演變及空間分異狀況如何？（3）哪些維度是各城市提升新質生產力水平的障礙維度？（4）哪些因素可能影響城市新質生產力？

綜上，本文以中國地級市為研究對象，從“四鏈\"融合視角對中國城市新質生產力的發展水平進行測度，并對中國城市新質生產力的空間異質性展開分析，在分維透視的基礎上瞄準其培育新質生產力的障礙維度，最后基于地理探測器探索新質生產力的影響因素，以期為新質生產力的空間分異格局、分維障礙識別和影響因素提供科學認識，為新質生產力培育清障及政府調控提供相應政策建議，為中國加快形成新質生產力、促進經濟社會高質量發展提供實證參考。

一、理論基礎

（一）新質生產力的理論內涵

2024年1月31日，在主持中共中央政治局第十一次集體學習時，習近平總書記對新質生產力的概念作出具體闡釋，指出新質生產力是以\"創新起主導作用，擺脫傳統經濟增長方式、生產力發展路徑，具有高科技、高效能、高質量特征，符合新發展理念的先進生產力質態\"為總體定義，以\"技術革命性突破、生產要素創新性配置、產業深度轉型\"為動力來源，以“勞動者、勞動資料、勞動對象及其優化組合的躍升\"為基本內涵，以\"全要素生產率大幅提升\"為核心標志的新型生產力②。

從理論內涵看，區別于傳統生產力，新質生產力要求擺脫傳統的經濟增長方式，擺脫傳統生產力的發展路徑，實現從傳統勞動者向以戰略人才、應用型人才為代表的更高素質的勞動者，從傳統勞動資料向以先進制造技術、工業互聯網為代表的更高技術含量的勞動資料，從傳統勞動對象向以戰略性新興產業、未來產業為代表的更廣范圍的勞動對象的三個躍升，從而實現高質量發展目標。

（二）“四鏈”視角下新質生產力的現實邏輯

從現實邏輯看，新質生產力的形成是產業、科技、教育、金融協同作用的結果。也就是說，培育新質生產力需要統籌發展產業、科技、教育、金融，形成“產業鏈—創新鏈—人才鏈—資金鏈\"四鏈融合的高效發展生態。產業、科技、教育、金融相互交織，相互影響，共同形成了新質生產力的現實內涵（見圖1）。

圖1理論框架圖

首先，產業是新質生產力的核心載體。產業是經濟增長的基礎，新質生產力的形成離不開產業發展和產業升級。通過采納新技術、改進生產流程、優化產品結構等方式催生新產業、新業態、新動能，提升全要素生產率[18]，為傳統產業升級賦能[19]，使產業不斷向更高效、更環保、更智能的方向發展，從而實現新質生產力水平的提升。

其次，技術是形成新質生產力的根本動力。科技發展不僅提供了解決現有問題的方法，也為未來發展提供新的可能性。技術創新，尤其是顛覆性創新，能夠催生新產業、新業態、新模式，提升全要素生產率，從而推動產業升級和新質生產力提升。

再次，教育是形成新質生產力的基礎要素。教育能為產業發展和科技創新提供高水平勞動力。高質量的教育能夠培養出具有創新能力和實踐能力的人才，為產業升級和科技進步提供支持，為新質生產力的形成奠定人才基礎。

最后，金融是形成新質生產力的重要支撐。金融是支持產業發展和科技創新的重要力量。通過科技金融、數字普惠金融、綠色金融等方式，金融鏈能夠為產業鏈和創新鏈的發展提供資金支持，加速科技創新成果的研發和應用。金融的發展還能夠優化資源配置，提高經濟效率，促進經濟健康發展，為新質生產力形成奠定資金基礎。

產業、科技、教育、金融相互交織，具體表現在以下幾個方面：產業鏈與創新鏈的互動關系體現在產業鏈為創新鏈提供實際應用的場景和需求，而創新鏈則通過技術創新來推動產業鏈的優化升級。產業鏈與人才鏈之間存在互動關系，在人才鏈中，高校和科研院所培養人才，為產業鏈中的企業提供技術支持，促進產業高端化，而產業鏈中的企業則能夠為學生和科研人員提供實踐平臺，提升人才的實踐經驗[20]。資金鏈與產業鏈、人才鏈相互作用，數字金融的發展能夠有效緩解企業的融資約束，提升勞動生產率，改善產業鏈中企業的經營狀況，從而推動地方經濟增長[2I-22]，為金融鏈提供資金基礎，同時，人才鏈中教育事業的壯大培養更多高素質人才，而依托教育、人才和金融科技，能夠實現效率最優的金融現代化[23]。

二、研究設計及數據來源

（一）研究框架

發展新質生產力是經濟社會高質量可持續發展的應有之義。本文的核心目的是為各城市新質生產力的培育提供理論依據，為各地區新質生產力水平協調發展提供具體的實踐路徑。因此，本文希望通過回答上文提及的四個問題，即回答中國城市新質生產力的時空演變及空間分異狀況，各城市提升新質生產力存在的障礙以及影響新質生產力的因素，來實現這一研究目的。

首先，本文基于“四鏈\"融合視角構建了城市新質生產力的指標體系，來測度城市新質生產力水平；其次，分析時序演化、空間分異、集聚特征等時空演化特征，以揭示城市新質生產力在不同時間和空間上的變化規律，為實現各地區新質生產力水平協調發展提供客觀依據;再次，對發展水平較低的新質生產力子維度進行障礙瞄準，實現各城市新質生產力發展類型的障礙分區，并分別從靜態和動態的視角揭示各城市提升新質生產力水平需要重點關注的維度，為探索各城市新質生產力的提升路徑提供依據;最后，使用地理探測器從社會因素和自然因素兩個方面，挖掘城市新質生產力的外部影響因素，并形成相應的結論。

（二）指標體系構建

本文認為新質生產力是“四鏈\"互相融合的系統，因此，從產業、科技、教育及金融4個維度建立

衡量新質生產力的指標體系（表1）。

表1新質生產力評價指標體系

以產業為代表的產業鏈是新質生產力的核心載體。發展新質生產力在產業層面的要求主要是傳統產業轉型升級與新興產業發展。傳統產業升級是通過采用新技術等方式提高勞動生產率，促進產業數字化和傳統產業轉型升級，實現新舊動能的轉換，從而優化生產力結構。新興產業的發展則側重于創新，培育以戰略性新興產業和數字產業為代表的新業態、新產業和新模式[24-25]。因此，本文選取產業數字化水平、產業結構高級化作為傳統產業升級的指標，選取戰略性新興企業價值及數字產業化水平作為新興產業發展的指標。

以科技為代表的創新鏈是新質生產力的根本動力。科技進步與產業發展存在聯系。在傳統產業中，科技創新成果擴散至其中的低技術產業，形成傳統產業科技，解決其現有問題，促進傳統產業向高技術產業升級[26]。而新興產業側重于開發新技術，以創造新的市場需求[2]。因此，本文選取互聯網普及率、財政支出中的科學支出金額、基礎研究政府關注度作為表征傳統產業科技的代理變量，將ICT從業人員占比、戰略新興專利數量、工業機器人滲透度、人工智能企業數量作為新興產業科技的表征指標。

以教育為代表的人才鏈是新質生產力的基礎要素。教育發展水平直接影響人才培養的質量和數量，政策支持力度則是確保教育資源合理配置的關鍵。因此，本文選取高等學校數量及高等學校師生比反映教育發展的水平，選取人才政府關注度以及教育財政支出反映政府政策的關注與支持力度。

以金融為代表的資金鏈是新質生產力的重要支撐。科技創新、數智轉型、綠色轉型是新質生產力發展目標對金融體系的重要要求。科技金融專注于為科創企業提供資金支持，數字普惠金融是通過數字化手段擴大金融服務的覆蓋廣度和覆蓋深度[28]，而綠色金融則致力于引導產業綠色及低碳轉型[29]。科技金融、數字普惠金融和綠色金融，三者共同為新質生產力發展提供資金保障。因此，本文選取科技金融關鍵詞詞頻、北大數字普惠金融指數以及綠色信貸規模分別作為表征三大要求的指標。

（三）研究方法

1.綜合測度法

首先，為避免數據量綱差異的影響，本文運用極差標準化法進行無量綱化處理：

對于正向指標：

對于負向指標：

式中： x_ij，x_ij^′ 分別為新質生產力的原始數據和標準化后的數據， i，n 分別表示研究區域內城市以及城市總數 ，j 表示新質生產力相關的指標。

采用熵值法來確定各個指標的權重：

式中： p_ij 與 e_j 表示新質生產力指標的比重與熵值; d_j 表示新質生產力指標的信息熵冗余度； m 表示新質生產力指標數量， w_j 為新質生產力各指標的權重。

最后，通過線性加權計算新質生產力的指標與綜合得分：

式中： A_i 代表各維度層綜合得分， z_ij 為指標層的指標變量。當計算各維度層綜合得分時，對指標變量和對應的權重線性加權即可。

2.新興時空熱點分析

新興時空熱點分析模型以時空立方體模型為基礎，在傳統考慮 x 軸 ??y 軸構建的平面空間的基礎上加入時間 z 軸，使模型可以描述地理現象在時間空間復合維度中共同變化的過程，在時空大數據分析、時空模式挖掘等方面獲得了廣泛的應用。

模型將傳統的Getis-Ord熱點分析法定義中的空間接近拓展為時空接近，拓展后的公式如下：

式中： G_i 為Getis-Ord熱點分析法統計量； ∣x_j 為包含城市新質生產力綜合指數的時空立方體j分析變量的具體屬性值;當時空立方體j同時落在目標時空立方體 i 的時空范圍內時，設 ω_i，j=1 ，否則 ω_i，j=0 n 為時空立方體格塊的總個數； 和 s 為所有時空立方體分析變量屬性值的數學期望和標準差。隨后，使用Mann-Kendall檢驗計算同一位置上各個時空立方體Getis-Ord熱點分析統計量的時間趨勢，綜合二者結果可以得到新增的、連續的、加強的、持續的、遞減的、分散的、振蕩的以及歷史的熱點（冷點）趨勢以及無顯著趨勢共17種時空演變模式。

3.地理探測器

地理探測器是分析地理要素空間異質性及其驅動因素的主流統計方法，因此本文使用王勁峰和徐成東[30提出的地理探測器模型，運用其中的因子探測和交互探測來探索城市新質生產力分布的影響因素。本文使用各城市新質生產力指數作為因變量Y，同時參考相關文獻[31-32]并根據數據可得性，選取路網密度、人均GDP、實際使用外資金額占GDP的比重、每萬人參加失業保險人數、每萬人公共圖書館藏書量、環境規制詞頻、夜間燈光基尼系數、年均降水量、植被覆蓋率、年均氣溫、年均PM2.5濃度值為自變量 X 。

4.數據來源

考慮數據的可得性以及新質生產力這一概念的特性，本文選取的研究時間范圍為2011—2021年，將研究范圍確定為中國271個地級及以上城市③。相關數據來源如下：（1）產業數字化水平，借鑒吳非等[33]的做法，使用上市公司年報的企業數字化轉型詞頻衡量。（2）產業結構高級化，使用第三產業增加值與第二產業增加值的比值，數據來自《中國城市統計年鑒（2012—2022）》。（3）戰略新興企業價值，使用當年存在戰略新興專利授權的上市公司市值，數據來自國泰安數據庫。（4）數字產業化水平，使用ICT新注冊企業數量表征，數據來自天眼查平臺。（5）人工智能企業，使用人工智能企業數表征，數據來自天眼查平臺。（6）基礎研究政府關注度、人才政府關注度，使用相應關鍵詞詞頻表征，數據來源于各地市歷年的政府工作報告，通過文本分析獲取相應關鍵詞詞頻。（7）機器人安裝數量，數據來源于國際機器人聯合會。（8）戰略新興專利申請數量，數據來源于國家專利局，篩選依據來自《戰略性新興產業分類與國際專利分類參照關系表（2021）（試行）》。（9）科技金融關鍵詞詞頻，數據來源于百度新聞文本，通過文本分析獲取相應關鍵詞詞頻。（10）綠色信貸規模主要來自Wind數據庫。（11）互聯網普及率、財政支出中的科學支出金額、ICT從業人員占比、高等學校數量、高等學校師生比、教育財政支出，主要來自歷年《中國城市統計年鑒》《中國城市建設年鑒》及各省市統計公報。

三、結果分析

（一）中國城市新質生產力的時空分異

1.中國城市新質生產力指數分析

基于城市新質生產力評價指標體系，測算得出2011—2021年中國271個城市的新質生產力綜合指數，應用自然間斷點法將其劃分為低 （0.00442～0.04031 ）、較低 （0.04031～0.09155， 、中等（0.09155～0.21348）較高 （0.21348～0.43300） 以及高 （0.43300～0.74148） 五大等級。

圖2匯報了中國城市新質生產力指數的等級分布情況。靜態來看，中國城市新質生產力兩極分化現象顯著。11年間，新質生產力屬于較低及低等級的城市樣本平均占比達到了 94.398% ，屬于較高及高等級的城市樣本則不足 1% 。動態來看，研究期間內，中國城市新質生產力呈顯著上升趨勢，年均增長 8.264% ，同時，中等以下的城市占比從 98.155% 下降至 89.299% ，中等以上的城市占比從0.369% 上升至 1.845% ，兩極分化現象隨著時間發展有所緩和。

圖2中國城市新質生產力指數等級分布情況

2.中國城市新質生產力的時空分異特征

圖3展示的是中國城市新質生產力指數的空間趨勢分析圖。圖中綠色曲線是城市新質生產力水平在東西方向上的投影，X軸正向為正東方向，藍色曲線是城市新質生產力水平在南北方向上的投影，Y軸正向為正北方向。從東西方向看，城市新質生產力發展水平在東西方向上呈現明顯的“東高西低\"分布特征，2021年東西方向上的投影較2016年和2011年更為平坦，表明東西部差距有所縮小。從南北方向看，整體呈現南方比北方稍高的分布特征，且南方投影弧度較北方稍平緩，表明南方差距稍小一些。因此，中國新質生產力的空間分布存在顯著的極化現象。這可能與東部地區以其優質的基礎設施、交通網絡、經濟發展水平發展新質生產力存在先發優勢有關，尤其是首都北京，得益于政策環境和資源配置優勢，在整個研究區間內新質生產力水平遠高于其他城市。

圖3中國城市新質生產力指數的空間趨勢圖

3.中國城市新質生產力的時空集聚特征

中國城市新質生產力水平存在顯著的時空集聚特征。新興時空冷熱點挖掘的結果顯示（表2），中國城市新質生產力的時空集聚主要是新增熱點、連續熱點、加強的熱點這3種熱點模式以及非顯著模式，不存在冷點區。加強的熱點主要分布于北京、天津和廊坊，連續熱點主要分布于珠三角、長三角以及京津冀周圍，新增的熱點主要是長三角連續熱點附近的揚州、南京、金華和西部地區的資陽、遵義。這表明，在上述地區新質生產力水平呈高值集聚。

表2中國城市新質生產力新興時空冷熱點挖掘結果

（二）中國城市新質生產力的障礙瞄準

1.中國城市新質生產力的障礙數量分析

為識別新質生產力的障礙維度，本文以較低值及低值分級為基準進行瞄準，以期為有關部門提升新質生產力水平提供思路和方向。

圖4呈現了 2011，2016，2021 年中國城市新質生產力不同障礙類型的城市數量。障礙維度組合有無障礙及一維至四維障礙5種類型。從靜態視角看，四障礙的城市占比最高，平均占比高達85.005% ;其次分別是三障礙、雙障礙和單障礙城市，平均占比分別為 8.655%.3.623% 和 1.912% ：無障礙城市占比最低，平均為 0.805% 。具體看，三障礙城市中，屬于“產業一科技一金融\"三重障礙的城市占比較大，占比平均達到 6.910% ;雙障礙城市中，屬于“產業一金融\"雙障礙的城市占比較高，占比平均達到 2.986% ;單障礙城市中，“產業\"維度障礙的城市占比較高，占比平均為 1.510% 。

圖42011、2016、2021年新質生產力不同障礙類型的城市占比

從動態視角看，2011—2015年，研究范圍內，四障礙的城市數量呈現略微下降，年均下降0.336% ；三障礙的城市數量年均下降 1.654% ；而雙障礙的城市數量呈較快上漲，年均增幅12.475% ;單障礙的城市數量呈快速上漲趨勢，年均上漲 24.573% ；無障礙的城市數量穩定為0個。具體看，三障礙的城市數量下降主要由于“產業—科技一金融\"障礙類型的城市以年均 1.725% 的降幅下降，雙障礙的城市數量上漲主要由于“產業一金融”障礙類型的城市數量以年均 12.475% 的增幅上升，單障礙的城市數量快速上漲主要是因為“金融\"單障礙的城市年均上漲 24.573% 推動的。2016一2021年，四障礙的城市數量呈略微下降趨勢，年均下降 1.562% ;而三障礙和雙障礙的城市數量呈略微上升，分別年均增加 0.778% 和 2.602% ;單障礙城市數量呈快速上漲趨勢，分別年均上漲33.523% 。具體看，三障礙的城市占比略微上升是“產業一科技一金融\"障礙類型的城市數量下降部分抵消了“產業—科技—教育\"和\"產業—金融—教育\"障礙類型的城市數量上升帶來的結果，雙障礙的城市數量上升是由于“產業—科技\"和\"產業—教育\"障礙類型的城市數量上漲大于“產業—金融\"障礙類型的城市數量下降導致的，單障礙類型的城市占比快速上漲是由于“產業\"單障礙類型的城市數量增加導致的。

2.中國城市新質生產力的障礙類型分區

表3展現了中國城市新質生產力的障礙類型分區，以進一步分析各城市的新質生產力障礙類型。靜態看，結合中國城市新質生產力不同障礙類型的城市數量可以看出，除了京津冀、山東半島、長三角、珠三角及部分中西部省會城市具有較強的資源稟賦及資源集聚能力而具有較少的障礙維度以外，其余絕大多數城市屬于四障礙類型，新質生產力的發展水平總體較低。

從動態視角看，2011—2021年中國城市新質生產力的障礙總體上呈現制約城市新質生產力的障礙維度數量減少的態勢。初期，除北京、天津、上海等個別城市呈\"金融\"單障礙和\"產業一金融”雙障礙類型外，其余城市均為\"產業—科技—金融—教育\"四障礙類型和\"產業—科技—金融\"三障礙類型。隨后，在工業化、信息化浪潮的推動下，以重慶、西安、濟南、南京等為代表的直轄市和省會城市開始轉變為“產業—金融\"和\"產業—科技\"雙障礙類型。在集聚擴散效應的作用下，直轄市、省會城市及其周邊城市障礙維度進一步減少。

表3中國城市新質生產力的障礙類型分區

2021年，以北京、上海、廣州、福州等為代表的直轄市和省會城市的新質生產力已進人無障礙類型，而以撫州、臨沂、煙臺為代表的省會周邊城市新質生產力發展的障礙維度明顯減少。新質生產力障礙維度較少的城市主要集中于京津冀、山東半島、長三角、珠三角及部分中西部省會城市。這表明，隨著上述城市在教育領域投入增加，教育水平提升，減少了教育維度的障礙；人才引進力度提升以及人才培養力度的加大提高了創新水平，消除了創新維度障礙;在金融領域，對科技金融、綠色金融和數字普惠金融的重視，使金融對新質生產力產業進行“精準滴灌”，緩解其融資約束，減少其在金融維度上的障礙。一些城市在科技、金融、教育中的幾個維度取得了提升，呈障礙維度減少的趨勢，但是，產業維度仍可能是障礙維度。首先，教育、科技、金融的改善雖然對產業發展具有促進作用，但這種促進作用的傳導過程存在時滯。其次，產業鏈的培育是一個漫長的過程，并非一朝一夕就能取得突破。最后，由于當前科技創新向現實生產力的轉化率較低，學校教育與社會需求存在錯配等問題，導致科技、金融、教育領域的突破對產業維度的促進作用不夠顯著。

（三）中國城市新質生產力的影響因素分析

1.中國城市新質生產力的影響因素探測

為探究中國城市新質生產力的影響因素，本文從社會和自然兩個維度選取影響因素（見表4）。首先，在因素探測前，需要對新質生產力綜合指數及其影響因素重新分類為類型變量。瓦爾德法聚類的標準是各組內離差平方和盡量小，而不同組之間的離差平方和盡量大，其分類結果客觀穩健[34]，因此，本文采用瓦爾德法對新質生產力綜合指數及其影響因素進行重新分類。其次，基于上述類型變量，使用地理探測器探測各影響因子對新質生產力的解釋力度。結果表明，不同影響因素對中國城市新質生產力作用的解釋力存在顯著差異。其中，社會因素中的文化環境、社會保障、經濟水平等3項因素是影響新質生產力發展的主導因素，對應的 q 值分別為 0.423、0.321、0.284 。而自然因素中的氣溫、生態、地形3項因素，雖然通過了顯著性檢驗，其對新質生產力的影響程度卻不高。這表明，對于以創新驅動為內核的新質生產力來說，社會因素對新質生產力的影響占據主導地位。

表4新質生產力影響因素指標及因子探測結果

2.中國城市新質生產力的交互影響因素探測

交互探測能識別不同因子間對城市新質生產力發展的相互作用來分析這些因子對因變量的影響是否相互獨立，其相互作用是否會提高或減弱對因變量的解釋力。因子交互探測顯示（圖5），雙因子交互作用對新質生產力的解釋力均大于單因子的解釋力，其交互作用類型以非線性增強為主。

這表明城市新質生產力空間分布特征并非受到單一因素影響或控制，而是由于社會因素和自然因素的共同影響形成的。從影響程度看，首先，文化環境（CUL）和社會保障（SSE）兩個因子與其他因子交互作用對新質生產力的影響程度最大，其次是經濟水平（ECO）與其他因子的交互作用，這說明城市的文化環境氛圍、社會保障水平和經濟發展水平對新質生產力的貢獻力最大。具體看，文化環境（CUL）與氣溫（TEM）、生態（ECL）的交互解釋力度最高，分別為0.622、0.609;隨后是文化環境（CUL）和對外開放（OPE）、收人差距（ING）、經濟水平（ECO）的交互解釋力度較高，分別為0.565、0.524、0.502;社會保障（SSE）和生態（ECL）的交互解釋力也較大。這表明，社會經濟因素需要與自然環境因素結合，才能有效地實現吸引人才和高新企業人駐，進而促進形成、發展新質生產力。文化環境（CUL）與對外開放（OPE）、經濟水平（ECO）的交互作用對新質生產力的影響較大，解釋力度分別為0.565、0.502，均大于自身單獨的解釋力，說明在充分拉動內需、積極利用外資，實現國內國際經濟“雙循環”的過程中，還需要加強文化教育的底蘊建設，讓人才培養能夠對產業發展形成有效支撐，實現產業轉型升級，促進新質生產力形成。社會保障（SSE）與經濟水平（ECO）對新質生產力的交互解釋力為0.407。這表明，在注重經濟發展的同時，需要完善社會保障機制，適時提高社會保障水平，增強勞動者的獲得感和幸福感，讓勞動者安心投人工作，為新質生產力的發展注人人才動力。另外，值得注意的是，自然因素與社會因素的交互作用提高了其對新質生產力的解釋力，上述分析表明，新質生產力的培育與發展需要遵循客觀規律，地方政府需結合當地產業發展的生命周期和資源稟賦，通過對新質生產力相關產業給予政策扶持，適時引導產業轉型升級，提升新質生產力水平。

四、結論與討論

（一）結論

本文從新質生產力的內涵出發，基于“四鏈\"融合視角測度城市新質生產力水平;通過空間趨勢面與新興時空熱點方法探究中國城市新質生產力的空間分異特征，并進一步對障礙維度進行瞄準識別;最后應用地理探測器模型分析中國城市新質生產力空間分異的影響因素。主要結論如下：第一，中國城市新質生產力水平均存在較顯著的兩極化現象，并在總體上升的趨勢下極化程度逐漸轉弱。空間上，東部的新質生產力顯著高于其他區域，并主要在京津冀、珠三角、長三角等地表現為顯著的高值聚集模式。第二，中國城市新質生產力的發展總體受阻，但狀況隨時間推移明顯轉好。在所有障礙出現的概率中，產業障礙 gt; 金融障礙 gt; 科技障礙 gt; 教育障礙，其中，四維障礙是概率最大的組合。第三，相比自然因素，社會維度因素對新質生產力的解釋力度更強。但是，自然因素能夠與社會因素形成共同作用影響新質生產力的空間分布。

（二）政策建議

根據以上結論，就中國城市新質生產力的發展，本文提出以下政策建議。

第一，優化資源配置，促進各地區新質生產力水平協調發展。本文的研究表明，中國城市新質生產力水平存在十分顯著的兩極化現象，多數城市的新質生產力發展面臨較為嚴重的阻礙，這一現象在盧江等[16]、王玨和王榮基[15]的研究中也得到證實。為推進各地區新質生產力協調發展，可從以下幾點著手：首先，促進地區間的合作，例如，建立城市之間的對口幫扶機制，強化新質生產力水平較高城市的經驗分享，以加強先進經驗的推廣。其次，統籌兼顧，給予中西部地區適當政策支持。最后，在建設全國統一大市場的進程中，完善要素流動機制，優化資源配置，形成合理的資源配置格局。

第二，因地制宜，探索多維新質生產力提升路徑。首先，處于新質生產力高值區的城市具有發展新質生產力的優勢，適合扮演引領者角色，充分發揮其示范效應。其次，處于非高值區的其他城市雖然不能作為引領者，但可以作為追隨者，學習先進城市的發展經驗，并強化技術、人才引進，實現新質生產力的適度發展。再次，由于各城市的資源稟賦不同，低值區城市可著眼自身優勢資源，著力發展自身的特色產業，實現結構意義上的“彎道超車”。最后，由于自然因素會影響新質生產力，因此必須注重生態文明建設，實現經濟、社會和環境可持續發展。

第三，應積極推動“產業一科技—教育一金融\"有機融合，清除新質生產力發展過程中的障礙因素。從本文的實證分析看，四維障礙的城市最多，說明在大部分城市尚未實現“產業—科技—教育一金融\"的有機融合。特別是，在單障礙類型中，產業障礙城市以絕對優勢超過其他障礙類型，說明其他維度在對產業維度的支撐上還存在較大發展空間。為推動\"四鏈\"有機融合，清除新質生產力發展過程中的障礙，可從以下三方面人手：首先是通過體制機制改革，為“四鏈\"融合創造有利的政策環境，激發各方的積極性。其次是強化產學研深度合作，讓產業問題引導科學研究，讓人才培養適應產業發展需求，讓科技創新和人才培養能夠真正轉化為現實生產力。最后是建立“四鏈”之間的信息共享機制，打通“四鏈”中的各種“堵點”，促進信息的互聯互通，降低信息不對稱和溝通交流成本，實現教育、科技、產業、金融鏈式發展的良性循環。

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Spatial differentiation， obstacle targeting，and influencing factors of new quality productive forces in Chinese cities

ZENG Penga，ZHOU Lianchaob，SONG Hangb （a.School of Ethnology and Sociology;b.School of Economics，Guangxi Minzu University，Nanning 530006， P.R. China）

Abstract： In the context of high-quality development，new quality productive forces have become an important driving force for Chinese-style modernization.The esence of new quality productive forces lies in contemporary advanced productive forces，and high-quality development requires new quality productive forces as both a practical and theoretical guide.Research on the spatial differentiation patterns，fractal dimension barriers，and influencing factors of new quality productive forces can deepen the understanding of new quality productive forces，providing theoretical support for spatial development，barrier removal，and government regulation of new quality productive forces.It is of great significance for accelerating the formation of new quality productive forces in Chinese cities and promoting high-quality economic and social development.The development of new quality productive forces is inseparable from the industrial chain，innovation chain，talent chain，and financial chain，and the cultivation of newquality productive forces is intrinsicallyconsistent with theintegration of these four chains.This paper utilizes panel data from 2O11 to 2O21 for Chinese cities， constructing an evaluation index system for urban new quality productive forces based on the perspective of four-chain integration.Using the entropy method，it measures the level of new quality productive forces in Chinese cities，analyzes the spatial differentiation through spatial trend surfaces and emerging spatiotemporal cold and hotspots，identifiesthe barrier dimensions afecting the enhancement of new quality productive forces， and employs the geographic detector method to investigate factors influencing the distribution of new quality productiveforces.The results indicate the folowing： First，there is asignificant polarization phenomenon inthe levels of new quality productive forces among Chinese cities，though this trend weakens over time with a general upward trajectory.High-value areasareconcentrated in the Beijing-Tianjin-Hebei region，the Pearl River Delta，and the Yangtze River Delta，with increasing clustering.Second，the development of new quality productive forces in Chinese cities has generallybeen hindered，butconditions have significantly improved over time，withaclear trendof reduced barriers.Among the probabilitiesof allbarriers，industrial barriers gt; financial barriers gt; technological barriers gt; educational barriers，with four-dimensional barriers being the most likely combination.Third，in terms of the influencing factors of newquality productive forces，social factors have astronger explanatory power compared to natural factors; however，natural factors can interact with social factors to jointly influence the spatial distribution of new quality productive forces.Thepotential innovations of this paper include：First，the construction of a new quality productive force index system based on the perspective of four-chain integration，providing a new perspective for measuring new quality productive forces; second，the measurement and analysis of thespatiotemporal diffrentiationof new quality productive forces at the urban level，expanding the research scaleof new quality productive forces;and third，the identification and diagnosis of internal barrier dimensions affecting the improvement of new quality productive forces from the perspectives of industry，technology，education，andfinance，as wellas the exploration of external influencing factors from natural and social dimensions，providing empirical evidence for the formation of new quality productive forces.

Key words： new quality productive forces; spatial differentiation; obstacle targeting; four-chain integration

（責任編輯傅旭東）