“人才-科技-產業”三鏈協同下中國新質生產力發展路徑研究

DOI：10.3969/j.issn.1004-910X.2025.05.004 [中圖分類號]F061.1；F061.5 [文獻標識碼]A

引言

在全球化與信息化時代背景下，新質生產力作為推動經濟高質量發展的核心動力，正受到廣泛關注。黨的二十屆三中全會強調，“要健全因地制宜發展新質生產力體制機制”，為區域經濟高質量發展提供了新思路。不同地區由于歷史、文化、經濟條件等因素的差異，在人才、科技、產業等方面的協同發展潛力和路徑也各不相同，需要根據各地區的資源稟賦，描繪個性化、具象化的新質生產力發展路徑。新質生產力的形成過程是實現科技創新發展和人力資本躍升，充分整合科技創新資源和現有產業基礎的過程[1]。發展新質生產力，必須依賴高素質勞動者的培育、豐富的人才儲備以及人力資源的優化配置[2]，需要將產業、行業和技術的新發展、新要求融入人才培養過程，打造適應新一輪科技革命與產業升級的人才培養體系，支撐因地制宜發展新質生產力[3]。可見，新質生產力的發展不僅依賴于技術創新、產業升級和人才支撐，更需要人才、科技與產業三者之間的深度融合與協同發展。本文將通過系統的理論分析與實證研究，深入探討如何根據各地區人力資源稟賦、科技水平和產業發展的差異，因地制宜地構建新質生產力的發展路徑。

1 理論框架

基于人力資本理論、創新理論和產業集聚理論，本文構建了“人才-科技-產業”三鏈協同促進新質生產力發展的“六路徑復雜生態系統”作用機制，如圖1所示。

人才是新質生產力發展的關鍵支撐。人力資本理論提出人力資本能激發技術創新從而刺激生產力發展，人力資本的水平越高，通過創新機制和技術轉化機制提高新質生產力的作用越大[4]。從人才鏈出發，“人才-科技”路徑是人才為科技提供創新要素支撐，知識創造理論發現創新通常是來自個體的信念，所以人才是開展發明創造和創新性活動的核心主體，科技的發展離不開人才的引領驅動[5]。“人才-產業”路徑表現為人才對產業的服務、支撐和引領作用，人才與產業間是一種“拉力-推力”的互動關系，人才質量和結構調整能帶動產業發展升級。

科技創新是推動新質生產力發展的核心驅動力。熊彼特的創新理論將創新視為生產要素和生產條件的重新組合，新質生產力正是通過這種生產要素的創新性配置而產生，重大科學技術的突破式創新更是推動生產力質變的“基礎性”、“引領性”和“變革性”力量[。從科技鏈出發，“科技-人才”路徑是以科技發展趨勢引領人才培養，將創新元素融人人才培養體系，以科研創新推動高素質復合型人才的培養；同時，科技的發展還能通過技術溢出效應帶來人力資本水平提升。“科技-產業”路徑為科技成果驅動產業創新，科技通過為產業發展提供技術支持，將創新成果轉化應用于生產經營，促進全要素生產率提升，推動產業提質增效、融合發展[7]

產業是發展新質生產力的重要載體。產業集聚理論認為產業集聚本質在于通過同一空間組織形式下的產業部門聯系，實現資源共享、知識溢出和協同創新，為生產力變革提供有力支撐[8]。新質生產力形成和發展的關鍵就在于以科技創新推動產業創新，以產業創新提升產業核心競爭力，推進生產力的躍升[9]。從產業鏈出發，“產業-人才”路徑表現為產業吸引人才聚集，產業結構升級需要匹配更高素質的勞動者，促進人才配置優化。“產業-科技”路徑表現為產業對科技發展的需求拉動和要素聚集作用，產業規模擴大和競爭加劇提高了對技術的需求，引導科研方向進行調整，潛在利潤則驅使企業加大對技術創新的投入和探索，推動科技更快地演進。

在以上“人才-科技-產業”三鏈協同生態系統中，高素質人才是科技和產業創新的源頭，主導科技與產業的融合發展，而科技創新與產業創新融合所帶來的技術和市場需求變化，使勞動者迅速調整自己的技能和工作方式，不斷強化創新能力、終身學習能力及跨界協作能力[10]，從而催生高素質勞動者；同時，以人才為本質的創新驅動下的科技與產業在需求引導和成果轉化的反復互動中，又不斷豐富生產工具形成新型勞動資料，拓寬勞動對象的形式和范圍，由此推動新質生產力發展。

2 研究設計

2.1 研究方法和樣本

與線性回歸實證分析方法只能進行單一影響因素分析不同，定性比較分析方法（QualitativeCom-parativeAnalysis，簡稱QCA）兼具定性分析和定量分析的優點，適用于精準地分析樣本間的異質性、多因并發、異因同果和非對稱關系等復雜問題，適用于本文研究。新質生產力發展是一個發生在時間軸上的連續事件，單獨截面組態不足以闡釋因果與時間的互動關系，動態組態理論則可以借鑒耦合和生態演化的思想，更好地分析多重軌跡與結果的復雜因果關系，揭示不同時段的多重變化軌跡并發形成的等效組態[]。因此，本文采用動態QCA方法中的面板QCA（PanelDataQCA，簡稱PD-QCA），以 2014～2023 年我國除港澳臺和西藏地區外的30個省（區、市）為樣本，研究各省（區、市）發展新質生產力的適配路徑。

2.2變量選擇與測量

（1）結果變量與測量

以新質生產力（XZSCL）作為結果變量。本文借鑒表1所示韓文龍等的評價指標體系及2014＼～2022年綜合評價結果，并測算了2023年數據，用Origin2024軟件繪制了我國30個省（區、市） 2014～ 2023年新質生產力水平的空間排序圖，展現各省（區、市）新質生產力水平的時空變化，如圖2所示。

（2）條件變量與測量

人才、科技和產業作為新質生產力發展的關鍵要素，不僅各自的發展水平對生產力的發展有著重要影響，同時，三者之間的協同也是推動新質生產力發展的關鍵，因此將人才儲備、人才培育、科技投入、科技產出、產業基礎、產業結構以及“人才-科技-產業”協同度作為7個前因變量。人才變量兩個維度和科技變量兩個維度的衡量參考林木西和王聰（2022）[13]構建的評價指標；產業變量的兩個維度衡量參考黃紀強和祁毓（2022）[14]的研究指標，并采用熵權TOPSIS法對這6個條件變量進行評價測度；“人才-科技-產業”協同度采用耦合協調模型進行計算。本文構建的7個條件變量評價指標體系與測度如表2所示。

注：（1）圖中X軸為30個省（區、市）；Y軸數據是新質生產力水平，最高是2023年廣東省，為0.659，最低是2014年寧夏回族自治區，為0.014；Z軸為年份；（2）柱狀上標注數字為在Z軸對應年度、X軸對應省（區、市）的新質生產力水平排名，如廣東省新質生產力水平在2014＼～2023年的排名均為全國第1；山東省2018年在全國排名第6；而寧夏回族自治區2015年在全國排名第24，2023年的排名為全國第30。

2.3 數據校準

根據變量在樣本總體中的分布特征，采用直接校準法，將樣本變量的95分位點、50分位點及5分位點分別作為完全隸屬、交叉點和完全不隸屬的校準錨點。各變量的描述性統計與具體校準錨定點如表3所示。

3 實證分析

3.1單個條件變量必要性分析

表4展現了7個條件變量的必要性分析結果，從匯總一致性看，7個條件變量的匯總一致性水平均低于0.9，組間一致性調整距離除人才培育、人才儲備和產業結構外，均小于0.2，人才培育、人才儲備和產業結構的調整距離雖略大于0.2，但是并未通過進一步的檢驗，不構成必要條件，說明新質生產力的發展并非依賴于某個單一條件變量，而是多因素共同作用的復雜現象。

3.2 條件變量組態分析

將案例頻數閾值設定為2，原始一致性閾值為0.8，PRI一致性閾值為0.60，組態分析結果如表5所示。

表5中，高新質生產力水平產生的組態路徑有5個（H1、H2、H3、H4、H5），總體一致性高于0.8，為0.922，即在所有樣本案例中，5個條件組態構成高新質生產力結果穩定出現的充分條件；總體覆蓋度為0.72，說明5種組態能解釋 72% 的高新質生產力水平案例。低新質生產力水平產生的組態路徑有5個（L1、L2、L3、L4、L5），總體一致性為0.886，總體覆蓋度為 0.867 。高、低兩組條件組態對結果的解釋力都較高，滿足動態QCA的分析標準。

本文將一致性閾值從0.8調整至0.9，發現生成的組態結果與原來的結果保持一致。此外，還采用提高PRI一致性的方法，將其從0.6提升至0.7，調整后的組態解仍為調整前組態解的子集。說明本文的組態分析結果具有較高的穩健性。

表5中高新質生產力水平的組態路徑顯示，7個條件變量中，除產業結構只作為邊緣條件出現外，其他6個條件變量都在至少1條路徑中作為核心條件存在，對新質生產力發展起重要作用；其中“三鏈”協同是唯一一個在所有路徑中均未缺失的條件，表現出其對新質生產力發展的核心支撐作用。根據各組態核心條件的特征，將5個條件組態歸納為3種類型：“科技 + 產業基礎”核心驅動型“三鏈”協同模式、“科技”核心驅動型“三鏈”高度協同模式和“人才 產業基礎”核心驅動型“三鏈”協同模式。

（1）“科技 + 產業基礎”核心驅動型“三鏈”協同模式

此模式包含H1、H2兩條組態，均以高水平科技投入、科技產出和產業基礎為核心條件，以“人才-科技-產業”三鏈協同為輔助條件驅動新質生產力發展。

H1：科技與產業基礎引領-產業結構輔助的“三鏈”協同路徑。該路徑在高科技水平和高產業基礎引領下，優質產業結構與“人才-科技-產業”協同輔助驅動新質生產力發展，典型案例省份是廣東。

H2：科技與產業基礎引領-人才培育輔助的“三鏈”協同路徑。該路徑在高科技與高產業基礎引領下，高人才培育及“人才-科技-產業”協同輔助驅動新質生產力發展，典型案例省份是福建。

（2）“科技”核心驅動型“三鏈”高度協同模式

此模式包括H3組態，為科技引領-人才儲備與產業結構輔助的“三鏈”高度協同路徑。該路徑在高科技投入、高科技產出和“人才-科技-產業”三鏈高度協同引領下，以優質產業結構和人才儲備輔助驅動新質生產力發展，典型案例省（市）是天津。

（3）“人才 + 產業基礎”核心驅動型“三鏈”協同模式

此模式包含H4和H5兩條組態，均為以高水平人才儲備、人才培育和產業基礎為核心條件，高水平“人才-科技-產業”三鏈協同為輔助條件。

H4：人才與產業基礎引領-科技投入輔助的“三鏈”協同路徑。該路徑在高水平人才與產業基礎引領下，高科技投入及“人才-科技-產業”協同輔助驅動新質生產力發展，典型案例省份是河南。

H5：人才與產業基礎引領-科技產出輔助的“三鏈”協同路徑。該路徑在高水平人才與產業基礎引領下，高科技產出及“人才-科技-產業”協同輔助驅動新質生產力發展，典型案例省份是陜西。

此外，表5中低新質生產力水平的組態顯示，產業基礎和“三鏈”協同作為核心條件缺失是導致低新質生產力水平的關鍵因素。

3.3 新質生產力發展路徑的動態變遷案例

根據2014＼～2023年各省（區、市）新質生產力發展路徑的具體分析，多數省（區、市）的發展路徑在樣本區間內保持相對穩定，但也有部分省（區、市）在不斷調整要素投人，優化發展路徑，比較典型的案例省份是安徽、四川和山東，如表6所示。

表6中，2017年以前，安徽大部分要素缺失，發展路徑為L5，之后安徽開始加快人才培育、提高科技水平和加強產業基礎，最終轉變為H2路徑。2016＼～2017年，四川的人才儲備、科技產出、產業結構及“三鏈”協同發展水平皆處于較低水平，發展路徑為L1，2018年后，四川的人才儲備、科技產出以及產業基礎得以顯著改善，發展路徑轉變為H2，2019年后其產業結構得到巨大改善，發展路徑又轉向H1。2016＼～2017年，山東的發展路徑為H4，隨著其科技產出效率逐年穩步提升，自2018年起其發展路徑便轉為H1。可見，新質生產力的發展路徑會隨著要素條件變化而動態調整。

3.4各省域因地制宜發展新質生產力的最優路徑

對各省（區、市）各組態的覆蓋度進行分析，發現各組態對于不同省（區、市）的普適性具有差異，說明各省（區、市）所適宜的新質生產力發展路徑具有多樣性，如圖3所示。

以每個省（區、市）一致性大于0.75的組態中，覆蓋度最高的組態作為該省（區、市）因地制宜發展新質生產力的“最優”路徑，結果如表7所示。

（1）H1路徑。北京、上海、廣東、江蘇、浙江、山東、四川和湖南這8個省市以科技水平高、產業條件好且人才、科技和產業均衡發展為特征，可以通過H1路徑使新質生產力的發展實現質的飛躍。

（2）H2路徑。安徽、福建、湖北、貴州和寧夏5個省區的H2組態解釋力最高。安徽、福建和湖北均具有較高的科技水平和產業基礎；貴州科技水平強于產業和人才水平，產業基礎水平高于產業結構水平，人才培育投入較高，但人才儲備較為落后；寧夏的“三鏈”協同發展水平較低，各要素發展滯后，但科技水平相對要強于產業和人才水平。所以這5個省區可以通過H2路徑提高新質生產力水平。

（3）H3路徑。H3組態解釋力最高的省（區、市）中，天津具有較高的科技水平、人才儲備和較好的產業結構；山西的人才儲備水平優于人才培育；吉林、遼寧、黑龍江的科技水平相對優于人才和產業水平，產業總體水平雖然較落后，但是產業結構水平相對優于產業基礎，且均具有較高的人才儲備水平；而重慶、海南和甘肅的產業結構要優于產業基礎。根據這8個省（區、市）科技、人才和產業的相對優勢，可以通過H3路徑提升新質生產力水平。

（4）H4路徑。河北、江西、內蒙古、河南、廣西、云南這些省區的H4組態解釋力最高，這些省區均以科技投人優于科技產出為共同特征，其中廣西的人才培育投人為全國前列，河南、河北和江西具有較高的人才水平，內蒙古、河南和云南的產業基礎相對優于產業結構。因此，這6個省區可以通過H4路徑促進新質生產力水平發展。

（5）H5路徑。該組態在陜西、青海和新疆解釋力最高，這3個省區以較好的產業基礎為特征，且人才水平相對優于科技水平，陜西還具有較高的科技產出水平，可以通過H5路徑促進新質生產力發展。

4研究結論和政策建議

4.1 研究結論

基于前述分析，本文得出以下結論：

（1）發展新質生產力有5條組態路徑。其中，H1、H2為“科技 + 產業基礎”核心驅動型“三鏈”協同模式，H3為“科技”核心驅動型“三鏈”高度協同模式，H4、H5為“人才 + 產業基礎”核心驅動型“三鏈”協同模式；產業基礎、科技產出、科技投入、人才儲備、人才培育、“三鏈”協同為發展新質生產力的6個關鍵核心條件，其中“三鏈”協同是唯一一個在5個高組態路徑中均未缺失的條件，在1條路徑下（H3）作為核心條件存在，4條路徑下（H1、H2、H4、H5）作為輔助條件存在，表現出其對新質生產力發展的核心支撐作用；（2）新質生產力發展的組態路徑表現出明顯的區域差異特征，因地制宜因素不容忽視。其中，30個省（區、市）中，H1路徑有8個，H2有5個，H3有8個，H4有6個，H5有3個；（3）新質生產力發展的組態路徑表現出時期變動特征，以安徽、四川、山東為典型代表的動態變遷不容忽視。

4.2 政策建議

基于研究結論，本文提出以下建議：

（1）建立“人才-科技-產業”三鏈協同發展機制。 加強產業基礎、科技產出、科技投入、人才儲備、人才培育這5個關鍵核心條件建設，以發揮其對新質生產力發展的基礎性作用； 建立跨部門的統籌協調機制，促進人才、科技、產業相關部門協同合作，形成政策合力。人才政策制定要充分考慮科技研發和產業發展需求；科技政策制定要注重對人才的激勵作用和對產業的支撐作用；產業政策制定要引導產業布局與人才、科技資源匹配，形成“三鏈”相互促進、協同發展格局。

（2）因地制宜地發展新質生產力。各省（區、市）應立足自身資源稟賦、人才條件、產業基礎和科技水平，挖掘地方特色，聚焦比較優勢，因地制宜地制定差異化政策，推動新質生產力發展。“科技 + 產業基礎”核心驅動型“三鏈”協同模式地區應聚焦發展前沿科技，發揮產業基礎優勢，培養本土技術人才，優化產業結構，促進“三鏈”融合；“科技”核心驅動型“三鏈”高度協同模式地區應聚焦于前沿科技創新投入，優化人才吸引與培養機制，優化產業結構，強化“三鏈”融合；“人才 + 產業基礎”核心驅動型“三鏈”協同模式地區應重點營造良好的人才發展生態環境，夯實產業基礎，強化人才與產業對接，加大科技投入，促進“三鏈”融合。

（3）因時制宜地發展新質生產力。各省（區、市）應建立動態監測機制，根據各要素不同時期的變化，及時調整“三鏈”協同方式；同時，要定期評估“人才-科技-產業”三鏈協同的發展狀況及政策實施效果，根據評估結果優化政策內容，保障新質生產力持續提升。

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The Development Path of Chinese New Quality Productivity Under the Three-Chain Collaboration of“ Talent-Science and Technology-Industry”

AnEmpirical TestBased onDynamic QCA Method

Li Yaling Rao Jing （School of Business and Tourism Management，Yunnan University，Kunming 65O5Oo，China）

[Abstract]Basedonthe three-chaincollborativetheoretical framework of“talent，scienceand technology，industry”， thispaperuses dynamic QCAmethodtodeeplyexploretheoptimaladaptationpathofnewqualityproductivitydevelopmen nthe complexecosystemoftalents，scienceandtechnology，industryin3Oprovinces（municipalitiesanddistricts）inChinarangefrom 2014 to2023.Itisfoundthattherearesixefectiveconfigurationpathsforthedevelopmentofnewqualityproductivity，whichhave obvious efetsindiferentregionsanddiferentperiods.Industrialbase，scienceandtechnolgyoutput，scieneandtechologynput，talentreserve，talentcultivation，and“threechains”cordinationarethesix keycoreconditionsforthedevelopmentof new qualityproductivity，amongwhich“threechains”cordinationistheonlyconditionthatisnotmising infivehighonfiguration paths，showingitscoresupportingroleinthedevelopmentofnewqualityproductivity.Thisstudyprovidestheoreticalbasisandempiricalsupportforanalyzingthedrivingfactorsofnewqualityproductivityanditspracticepathsindiferentregions，andprovides useful suggestions for formulating policies to develop new qualityproductivity according to local conditions and times.

[Key words]“talent-scienceand technology-industry”threechaincolaboration；newqualityproductivity；adapttolocal conditions；adapt tothe situation；dynamic QCA method；multi-configuration paths；complex ecosystem；regional economy [Jel classification]E22；R11

（責任編輯：楊婧）