內蒙古新質生產力發展區域差異及影響因素分析

摘" 要：近年來，內蒙古順應發展大勢，積極培育經濟發展新動能，高質量發展取得新成效。與此同時，制約內蒙古經濟高質量發展因素依然客觀存在。本文圍繞新質生產力的深刻內涵和主要構成，對內蒙古12個盟市新質生產力的發展水平進行測度，并找出制約內蒙古新質生產力發展的因素和短板，有針對性地提出思路和建議。

關鍵詞：新質生產力" " "區域差異" " "影響因素" " "內蒙古

2023年9月，習近平總書記在黑龍江考察調研期間強調，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。發展新質生產力是書寫中國式現代化內蒙古新篇章的戰略支撐和關鍵所在，當前迫切需要探究內蒙古新質生產力發展區域差異及影響因素并提出因地制宜發展新質生產力的對策建議。

一、模型選取與數據來源

（一）熵權-TOPSIS綜合評價模型

熵權-TOPSIS綜合評價模型用來處理不同屬性的多指標問題，在實證研究中是一種很常見的評價方法。該方法通過計算每個方案到理想方案的“相對距離”，然后對方案進行排序以選出最佳方案。

1.數據標準化

建立各地區的指標數據矩陣：對m個區域的n項評價指標，得到各地區的原始指標數據矩陣如下：

公式（1）

xij為i區域第j項指標的標準值。

數據標準化處理：

正向指標標準化：

公式（2）

負向指標標準化：

公式（3）

式中：i和j同上，x為指標數據，max（xj）和min（xj）為j項指標的最大值和最小值，yij為指標進行標準化處理之后的數值，取值范圍在0和1之間，對標準化之后數值為0的指標要進行一定的處理，避免接下來在求熵值的時候出現無意義的項。

計算第j項指標的熵值ej：

公式（4）

其中

計算第項指標的權重Wj： " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " 公式（5）

2.構造加權數據矩陣

令矩陣" " " " " " " " " " " " " 中的每一列乘以權重Wj，得到新的數據矩陣Z=（Zij）m×n

3.確定矩陣的正理想解和負理想解

正理想解就是一個虛擬最優解，負理想解是虛擬最差解。在加權規范化矩陣中，各指標的最大值構成了最優解Z+，各指標的最小值構成了最劣解Z-。

4.計算貼近度及排序

利用公式計算各單位指標值與最優值和最劣值之間的距離（D+，D-）以及與最優值的相對接近程度，即貼近度。

公式 （6）

公式 （7）

公式（8）

（二）面板回歸模型

面板數據記錄了N個個體在T個時間節點上的數據指標，是含有個體觀測值和時間序列觀測值的二維數據。

按照研究目的不同，可以將面板數據分為混合估計、固定效應和隨機效應三大類。

混合估計模型（POOL）定義：Yjt=α+χitβ+μit，i=1，2，...，N;

t=1，2，...，T

它的特征在于，不同個體和不同時間項之間不存在顯著差異，其回歸系數都是一樣的。

個體固定效應模型（FE）定義：Yjt=αi+χitβ+μit，i=1，2，...，N;

t=1，2，...，T

其中αi表示不可觀測的個體固定效應，用來描述不同個體所構建的模型間差異，從時間和個體上看，解釋變量對被解釋變量的邊際作用均相同，除了模型所選取的解釋變量外，其他變量的影響效應只隨個體變化而不隨時間變化。μit為隨機誤差項。

隨機效應模型（RE）假設個體間的差別是隨機的。其定義為：Yit=αi+χitβ+μit，i=1，2，...，N;

t=1，2，...，T

同時滿足條件：αi是隨機變量，" " " " " " " " " " " " "，其分布與χit無關。

用面板數據資料進行回歸效應分析時，可以通過F檢驗、BP檢驗和Hausman檢驗來抉擇使用哪個模型。其中，F檢驗用于判斷FE和POOL模型，當Plt;0.05時選擇FE模型。BP檢驗用于判斷RE和POOL模型，當Plt;0.05時選擇RE模型。Hausman檢驗用于判斷FE和RE模型，當Plt;0.05則應該以FE模型為準。結合三個檢驗，最終判斷出哪個模型最優。

（三）數據來源

內蒙古自治區及12個盟市2012—2022年間的面板數據，來源于《中國城市統計年鑒》《中國工業統計年鑒》《內蒙古統計年鑒》及網站爬蟲等，個別缺失數據采用插值法和類推法予以補充。

二、內蒙古新質生產力發展水平評價

（一）指標體系的建立及新質生產力水平評價

1.新質生產力指標體系的構建及權重設置

圍繞新質生產力發展進程及發展質量建立指標體系，并采用改進的熵權法，對新質生產力的評價指標體系進行綜合評定，避免主觀因素影響評價結果，具體見表1。

從一級指標權重可見，資源節約水平權重最小，內蒙古新質生產力產出水平仍有較大潛力，資源利用與環保能力還需進一步提高。

2.內蒙古新質生產力發展水平的時間序列差異

結合賦權后的指標體系，利用上述公式，內蒙古各地區新質生產力指數測度結果如表2所示。

內蒙古新質生產力水平均值總體上呈現先下降后上升趨勢。2012-2015年均值在0.185以上，2016-2020年均值在0.185以下，2020年為最低點0.177，2021-2022年增長顯著，均值達到0.2以上。究其原因，內蒙古作為資源型省份，一直堅持調整產業結構，擺脫對資源型工業依賴，發展新興產業，2012-2015年間新質生產力的增長主要依靠研發投入推動，2016-2020年研發和數字生產力產出水平較低，仍處于累積階段，造成短時間內新質生產力水平有所下降。黨的二十大以來，內蒙古推動傳統產業向高端化、智能化、綠色化發展，新質生產力投入產出水平逐年增高。

（二）內蒙古自治區新質生產力發展水平影響因素研究

1.影響因素的選取

根據內蒙古自身發展特點，以高質量發展為戰略指引，從科技創新水平、經濟發展總量和可持續發展能力3個維度選取相應的影響因素指標。

本研究以GDP、研發投入強度、單位GDP能耗變化率作為解釋變量，以新質生產力指數作為被解釋變量進行面板模型構建。涉及混合POOL模型、固定效應FE模型和隨機效應RE模型3個模型。最終以FE模型作為最終結果。

從上表可知：針對GDP，呈現出0.01水平的顯著性（t=3.431，p=0.001lt;0.01），且回歸系數值為0.000gt;0，說明GDP對新質生產力指數正向影響關系顯著。針對研發投入強度，呈現出0.01水平的顯著性（t=4.888，p=0.000lt;0.01），且回歸系數值為0.043gt;0，說明研發投入強度對新質生產力指數正向影響關系顯著。針對單位GDP能耗變化率，呈現出0.01水平的顯著性（t=-3.019，p=0.003lt;0.01），且回歸系數值為-0.001lt;0，表明單位GDP能耗變化率對新質生產力指數有顯著負向影響關系。

三、主要結論及政策建議

（一）內蒙古新質生產力水平總體呈升高趨勢，但仍有較大發展空間

從內蒙古新質生產力發展水平均值看，2012-2022年，呈現“高-低-更高”波動增長趨勢，且增長幅度較小，仍需加大對新質生產力的培育力度。

（二）內蒙古新質生產力增長正在由“單極支撐”向“多極支撐”轉變，但部分地區仍面臨瓶頸

2012-2015年間，內蒙古中部地區主要以呼和浩特、包頭和鄂爾多斯市起主要引領作用，隨著各地區推動產業結構轉型升級，烏蘭察布、烏海等市新質生產力水平增長明顯。但內蒙古新質生產力整體水平仍處于緩慢發展態勢，需要在產業布局上鍛長補短，著力提升產業現代化水平。

（三）內蒙古各盟市因地制宜積極發展新質生產力，但仍存在較大差異性

呼和浩特市信息化和科技化水平走在內蒙古前列。包頭市工業研發投入全區領先、戰略性新興產業發展較快。鄂爾多斯市注重煤炭清潔高效利用。烏蘭察布市大力發展信息產業。呼倫貝爾市致力于發展現代農牧業產業。興安盟、錫林郭勒盟新能源產業加快布局。通遼、赤峰市有色行業和新能源產業全產業鏈發展齊頭并進。巴彥淖爾市現代農業、烏海市現代煤化工產業加快布局。阿拉善盟積極布局氟硅化工、高端石墨等產業。但各地區新質生產力發展水平存在明顯差異。東、西部發展仍然相對滯后，創新決策、研發投入、成果轉化仍存在短板不足，同時東部地區產業存在同質化現象，需進一步夯實新質生產力根基。

（四）內蒙古新質生產力影響因素均有亮點呈現，但仍存在諸多薄弱環節

黨的十八大以來，內蒙古緊緊圍繞建設國家重要能源和戰略資源基地的戰略定位，加速形成清潔低碳、安全高效的能源體系，在全國率先開展源網荷儲、風光火儲一體化示范項目。新能源既是內蒙古能源供給體系的新亮點、新名片，也是內蒙古綠色生產力的重要體現。工業企業研發投入持續增長，現代稀土產業、現代煤化工產業體系加快形成，高標準農田建設、農牧業機械化水平持續增長。但從全國看，相較于東部沿海發達省區，受限于地理區位、交通條件等因素，內蒙古新質生產力發展仍相對落后，多變量的計量經濟模型顯示出，影響內蒙古新質生產力主要因素是研發投入強度、地區經濟結構及能耗降低率。

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（作者單位：通遼市統計局）

責任編輯：張莉莉