中國五大城市群市域新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的時(shí)空演變與障礙因子

[中圖分類號(hào)]F127；F129.9 [文獻(xiàn)標(biāo)志碼］A [文章編號(hào)]1008-0694（2025）02 -0001 -11

一、引言

生產(chǎn)力是推動(dòng)人類社會(huì)發(fā)展的最終決定力量，也是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的根本動(dòng)力[1]。2023 年下半年，習(xí)近平總書記在四川、黑龍江、浙江、廣西等地考察調(diào)研時(shí)，提出要整合科技創(chuàng)新資源，引領(lǐng)發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和未來產(chǎn)業(yè)，加快形成新質(zhì)生產(chǎn)力。新質(zhì)生產(chǎn)力的概念一經(jīng)提出，便迅速引起學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注，相關(guān)研究主要從兩個(gè)方面展開：一是對(duì)新質(zhì)生產(chǎn)力內(nèi)涵特征與推進(jìn)策略的探討；二是對(duì)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平的測度及時(shí)空演進(jìn)的分析。在內(nèi)涵特征方面，學(xué)者們分別從不同維度，對(duì)新質(zhì)生產(chǎn)力的概念內(nèi)涵[2]、發(fā)展特征[3]、形成邏輯[4]和實(shí)現(xiàn)路徑[5]等進(jìn)行了闡釋和探討。在測度分析方面，現(xiàn)有研究主要圍繞省域[6-7]和市域[8-9]等尺度，對(duì)全國或某些特定區(qū)域的新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平進(jìn)行定量測度。城市群作為區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的重要載體，在新質(zhì)生產(chǎn)力培育與發(fā)展過程中的先導(dǎo)性和示范性作用不容忽視。目前，我國已初步構(gòu)建起“兩橫三縱”的十九大城市群網(wǎng)絡(luò)，其中，京津冀、長三角、珠三角、成渝和長江中游城市群，其發(fā)展規(guī)模與發(fā)展態(tài)勢尤為突出[10]。2023 年，上述五大城市群的GDP 總量已占全國總量的 58.64% ，不僅是我國經(jīng)濟(jì)整體發(fā)展水平最高的區(qū)域，更是新質(zhì)生產(chǎn)力孕育與成長的沃土。本文通過構(gòu)建相應(yīng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，對(duì)我國五大城市群的市域新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平進(jìn)行測度，考察新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的時(shí)空演變規(guī)律，識(shí)別阻礙新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的障礙因子，以揭示五大城市群市域新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展現(xiàn)狀及其差異，為地方政府制定更具針對(duì)性的政策措施提供決策支持。

二、研究區(qū)域、評(píng)價(jià)指標(biāo)及研究方法

1．研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

本研究以五大城市群作為考察區(qū)域，在市域尺度下對(duì)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的時(shí)空演變進(jìn)行分析。研究數(shù)據(jù)主要來源于EPS數(shù)據(jù)平臺(tái)的中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫，并以相應(yīng)城市對(duì)應(yīng)年份的統(tǒng)計(jì)公報(bào)為補(bǔ)充，部分指標(biāo)的缺失值采用多重插補(bǔ)（Multiple Imputa-tion，MI）方法進(jìn)行插補(bǔ)。最終共得到五大城市群89個(gè)地級(jí)及以上城市2006—2020年的樣本數(shù)據(jù)，作為本研究的分析數(shù)據(jù)（詳見表1）。

2．評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

馬克思主義生產(chǎn)力理論認(rèn)為，生產(chǎn)力，即生產(chǎn)能力及其要素的發(fā)展[1]，主要由勞動(dòng)者、勞動(dòng)對(duì)象和生產(chǎn)資料構(gòu)成[12]。新質(zhì)生產(chǎn)力作為對(duì)傳統(tǒng)生產(chǎn)力的超越與重塑，雖然仍屬于生產(chǎn)力的范疇，卻蘊(yùn)含著“新”的突破與“質(zhì)”的飛躍[13-14]參照朱富顯等（2024）、劉建華等（2024）的研究[15-16]，本文從勞動(dòng)者、勞動(dòng)資料和勞動(dòng)對(duì)象三個(gè)維度構(gòu)建市域新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，在具體指標(biāo)選擇時(shí)，則重點(diǎn)關(guān)注生產(chǎn)要素的特性，以“新質(zhì)”性為主要方向，具體指標(biāo)詳見表2。

表2市域新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

注：a．新注冊企業(yè)數(shù)來自“企查查”官方網(wǎng)站，按企業(yè)注冊地信息對(duì)城市進(jìn)行匹配；b．通過“天眼查”特定搜索人工智能企業(yè)，并保留存續(xù)企業(yè)的方式進(jìn)行收集，按企業(yè)注冊地信息對(duì)城市進(jìn)行匹配；c．將“信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)”視為數(shù)字化相關(guān)行業(yè)，對(duì)應(yīng)新注冊企業(yè)數(shù)來自“企查查”官方網(wǎng)站；d．采用第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之比進(jìn)行度量[17]；e．計(jì)算公式為： 其中，Y表示產(chǎn)值，L表示就業(yè)，i表示產(chǎn)業(yè)[18]；f.通過構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用熵值法測算而得，具體可參見肖仁橋等（2023）[19]。上述測度指標(biāo)中，除“能源消耗強(qiáng)度”為負(fù)向指標(biāo)外，其余均為正向指標(biāo)。

3．研究方法

（1）新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平測度。運(yùn)用熵權(quán)TOPSIS法對(duì)我國五大城市群市域新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平進(jìn)行測度，具體步驟可參見魏敏等（2018）相關(guān)研究成果[20]。

（2）時(shí)空演變分析。從空間分布和空間差異兩個(gè)方面，對(duì)我國五大城市群市域新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的時(shí)空演變進(jìn)行分析。其中，空間分布主要采用核密度圖進(jìn)行分析[21-22]，空間差異則借助 Dagum 基尼系數(shù)進(jìn)行判別[23]

（3）障礙因子分析。借鑒魯春陽等（2011）、張旭等（2020）的方法[24-25]設(shè)定：

，其中 U_ij=1-v_ij

上式中， 0_j 為第 j 項(xiàng)指標(biāo)的障礙度； w_j 為因子貢獻(xiàn)度，用各指標(biāo)權(quán)重表示;U_ij 為指標(biāo)偏離度，代表各指標(biāo)與系統(tǒng)發(fā)展目標(biāo)的差距； V_ij 為各指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值。

三、我國五大城市群市域新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平及空間演變

1．新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平

2006—2020 年，五大城市群市域新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展指數(shù)均值均呈現(xiàn)出持續(xù)且穩(wěn)定的增長態(tài)勢，且2012年后增長速度明顯加快。分城市群看，不同年份珠三角和長三角城市的新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展指數(shù)均值始終保持著領(lǐng)先地位，彰顯出強(qiáng)勁的發(fā)展實(shí)力與巨大的增長潛力。相比之下，京津冀、成渝、長江中游三個(gè)城市群，在2012年之前，新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展指數(shù)均值相對(duì)接近；但2012年后，京津冀城市群新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展指數(shù)均值上升增速明顯加快，呈現(xiàn)出強(qiáng)勁的發(fā)展勢頭，成渝城市群新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平相對(duì)滯后。2012年后，五大城市群新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平基本形成珠三角、長三角、京津冀、長江中游、成渝城市群梯度遞減的清晰格局（詳見表3）。

表3五大城市群市域新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展指數(shù)均值及其變化

2．新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的空間分布

（1）新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平持續(xù)提升，離散程度增強(qiáng)但未形成明顯分層。2006—2020年，五大城市群新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平的核密度分布曲線整體呈持續(xù)右移態(tài)勢，表明整體新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平在不斷提升。隨著時(shí)間的推移，整體核密度分布曲線的主峰高度逐漸降低，寬度不斷拓寬，表明五大城市群所轄城市新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的整體離散程度正在增強(qiáng)，但核密度曲線始終呈單峰形態(tài)，表明五大城市群所轄城市的新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平并未形成明顯的分層分化，大多數(shù)城市的新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平處于一個(gè)相對(duì)集中的區(qū)間內(nèi)（詳見圖1）。

（2）新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的內(nèi)部差異均有所擴(kuò)大，但極化趨勢不同。分城市群看，2006—2020 年，京津冀、成渝和長江中游城市群的核密度曲線表現(xiàn)出明顯的右拖尾，說明在這些城市群內(nèi)部，存在著少數(shù)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的“高地”城市，具有明顯的領(lǐng)先優(yōu)勢。相比之下，長三角和珠三角城市群的核密度曲線較為平滑，右拖尾現(xiàn)象不明顯，城市群內(nèi)“領(lǐng)頭羊”城市新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的領(lǐng)先優(yōu)勢相對(duì)較小。考察期內(nèi)，各城市群核密度分布曲線主峰高度均呈現(xiàn)下降趨勢，寬度則逐漸拓寬，在此期間不同城市群市域新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的離散程度均有所增強(qiáng)。值得注意的是，長三角和珠三角城市群的主峰高度下降和寬度拓寬幅度相對(duì)較小，顯示出這兩個(gè)城市群在保持整體增長的同時(shí)，也相對(duì)較好地控制了內(nèi)部發(fā)展的極化趨勢（詳見圖2）。

3．新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的空間差異

（1）新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展總體差異擴(kuò)大，但不同城市群內(nèi)的差異及其變化明顯不同。2006—2020年，五大城市群新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展指數(shù)的總體基尼系數(shù)明顯增大，且在2012年后增速更快（詳見圖3）。分城市群看，2006—2020年，不同城市群區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)及其變化均呈現(xiàn)出明顯的差異性。珠三角城市群新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展基尼系數(shù)均相對(duì)較大，但近年逐漸有所減小。2012年之前，京津冀、長三角和長江中游三大城市群新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展基尼系數(shù)接近且保持了較高的穩(wěn)定性，但是從2012年開始發(fā)生分化，逐步形成京津冀、長三角、長江中游由高到低的梯度格局。與其他四大城市群相比，成渝城市群新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展基尼系數(shù)相對(duì)較小，增幅較為溫和，表明成渝城市群內(nèi)各城市間新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平的差距相對(duì)較小。

（2）城市間新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的總體差異主要源于群際差異。我國五大城市群市域新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的總體差異主要源于群際差異的貢獻(xiàn)，在不同考察年份的貢獻(xiàn)率均超過了 55% ，且隨著時(shí)間的推移，城市群間差異貢獻(xiàn)率還表現(xiàn)出明顯的波動(dòng)增大趨勢（詳見表4）。與之相對(duì)，城市群內(nèi)差異貢獻(xiàn)率維持在較低水平，均值未及 15.63% ，且呈現(xiàn)波動(dòng)下降趨勢，說明各城市群內(nèi)部的新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展雖然存在一定差異，但并非總體差異的主要構(gòu)成因素。類似的，超變密度貢獻(xiàn)率也呈下降趨勢，反映出區(qū)域間樣本分布的不均衡性對(duì)五大城市群新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展總體差異的影響在逐漸減弱。

四、我國五大城市群市域新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的障礙因子

1．準(zhǔn)則層障礙因子識(shí)別

整體而言，在三大準(zhǔn)則層因子中，勞動(dòng)資料的平均障礙度最高，勞動(dòng)對(duì)象的障礙度次之，而勞動(dòng)者的障礙度最小（詳見圖4）。不同城市群市域新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的準(zhǔn)則層障礙因子及其變化則呈現(xiàn)出一定差異。其中，珠三角城市群在勞動(dòng)資料和勞動(dòng)對(duì)象兩個(gè)維度上的障礙度均較高，且波動(dòng)較大；長三角城市群在勞動(dòng)資料障礙度上下降趨勢明顯；京津冀城市群和成渝城市群在勞動(dòng)資料障礙度整體趨勢相對(duì)穩(wěn)定；長江中游城市群則在勞動(dòng)對(duì)象和勞動(dòng)者障礙度上表現(xiàn)較好，但在勞動(dòng)資料障礙度上仍有較大提升空間。

2．指標(biāo)層障礙因子識(shí)別

從整體上看，數(shù)字創(chuàng)新水平（X23）、人工智能發(fā)展（X31）、基礎(chǔ)創(chuàng)新能力（X21）、綠色創(chuàng)新水平（X22）以及數(shù)字產(chǎn)業(yè)活力（X32）這五大障礙因子始終位居前列，這表明技術(shù)創(chuàng)新、數(shù)字化轉(zhuǎn)型以及環(huán)境可持續(xù)性是制約大部分城市新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的主要因素（詳見表5）。分城市群看，不同城市群的障礙因子排序和障礙度變化也呈現(xiàn)出一定差異，在京津冀城市群中，數(shù)字創(chuàng)新水平（X23）障礙度較高且穩(wěn)定，體現(xiàn)其雖科研資源豐富，但成果轉(zhuǎn)化尚需加強(qiáng)。長三角城市群數(shù)字創(chuàng)新水平（X23）等也是關(guān)鍵障礙，不過基礎(chǔ)創(chuàng)新能力（X21）障礙度有下降趨勢，顯示其在創(chuàng)新整合上的進(jìn)步，但人工智能發(fā)展（X31）和數(shù)字產(chǎn)業(yè)活力（X32）仍需提升，與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型難度大有關(guān)。珠三角城市群早期數(shù)字創(chuàng)新水平（X23）障礙度高且波動(dòng)大，后期研發(fā)人力資源（X13）躍居前列，凸顯其發(fā)展中的人才瓶頸問題，同時(shí)綠色創(chuàng)新水平（X22）壓力大。成渝城市群前期數(shù)字創(chuàng)新水平（X23）等障礙因子穩(wěn)定且高，后期研發(fā)人力資源（X13）的障礙度凸顯，反映其技術(shù)創(chuàng)新滯后及人才需求與供給矛盾。長江中游城市群數(shù)字創(chuàng)新水平（X23）障礙度一直高，基礎(chǔ)創(chuàng)新能力（X21）和人工智能發(fā)展（X31）也有待加強(qiáng)，意味著其在技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)活力提升上仍需努力。

表5五大城市群市域新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展指標(biāo)層前五位的障礙因子 單位： %

五、結(jié)論與啟示

本研究對(duì)我國五大城市群2006—2020 年的市域新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平進(jìn)行了測度，分析了新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的時(shí)空演變與障礙因子。研究結(jié)果顯示：（1）整體而言，2006—2020 年間我國五大城市群的市域新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平呈持續(xù)提升的態(tài)勢，且2012年后，各城市群新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平提升速度更快，逐步形成了“珠三角、長三角、京津冀、長江中游、成渝”的梯度發(fā)展格局。（2）從空間分布看，考察期內(nèi)五大城市群市域新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平的總體差異有所擴(kuò)大。（3）分析障礙因子可知，準(zhǔn)則層方面，勞動(dòng)資料障礙度最高，勞動(dòng)對(duì)象障礙度次之，勞動(dòng)者障礙度相對(duì)較小；指標(biāo)層方面，數(shù)字創(chuàng)新水平、人工智能發(fā)展、基礎(chǔ)創(chuàng)新能力、綠色創(chuàng)新水平以及數(shù)字產(chǎn)業(yè)活力始終是制約新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的關(guān)鍵因素。

綜上，需因地制宜地推動(dòng)不同城市群新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展。首先，加強(qiáng)區(qū)域協(xié)同，促進(jìn)共同發(fā)展。針對(duì)城市群間及內(nèi)部的發(fā)展差距，應(yīng)建立更加緊密的區(qū)域協(xié)同機(jī)制，通過政策協(xié)調(diào)、資源共享與優(yōu)勢互補(bǔ)，推動(dòng)各城市群在新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展上的協(xié)同共進(jìn)。同時(shí)，加大對(duì)后發(fā)城市群的扶持力度，激發(fā)其內(nèi)在發(fā)展動(dòng)力，以縮小與發(fā)達(dá)城市群的差距，實(shí)現(xiàn)全國范圍內(nèi)的協(xié)調(diào)發(fā)展。其次，優(yōu)化人才發(fā)展策略，激發(fā)創(chuàng)新活力。針對(duì)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展中科研人才緊缺的現(xiàn)狀，應(yīng)根據(jù)各城市群的實(shí)際人才需求，制定差異化的人才引進(jìn)、培養(yǎng)與激勵(lì)機(jī)制，特別是要加大對(duì)科研創(chuàng)新人才的投入與支持，優(yōu)化其工作環(huán)境與待遇，激發(fā)其創(chuàng)新潛能。同時(shí)，加強(qiáng)高等教育和職業(yè)教育體系建設(shè)，分類培養(yǎng)更多符合新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展需求的學(xué)術(shù)創(chuàng)新型人才和專業(yè)應(yīng)用型人才。最后，加大科技投入力度，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。圍繞數(shù)字創(chuàng)新、人工智能、綠色創(chuàng)新等關(guān)鍵領(lǐng)域，持續(xù)加大科技投入，支持核心技術(shù)的研發(fā)與突破。同時(shí)，加強(qiáng)創(chuàng)新平臺(tái)與產(chǎn)業(yè)平臺(tái)的融合建設(shè)，促進(jìn)科技成果的轉(zhuǎn)化與應(yīng)用，推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)向高端化、智能化、綠色化方向轉(zhuǎn)型升級(jí)，形成具有競爭力的現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系。

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（責(zé)任編輯 周俊）

Spatio - Temporal Evolution and Obstructive Factors of Development of City - level New Quality Productive Forces in China’ s Five Major Urban Agglomerations

GUO Junjun LI Jinnong

Abstract：An evaluation index system was constructed from three dimensions of laborers，means of labor，and subject of labor，to measure the development level of city-level new quality productive forces in China’ s five major urban agglomerations from 2OO6 to 2O2O，and explore its spatio -temporal evolution and obstructive factors. The results showed that：During the observation period，the development level of city-level new quality productive forces in the five urban agglomerations showed a fluctuating upward trend，gradually forming a gradient decreasing pattern，ranked as the Pearl River Delta， Yangtze River Delta， Beijing - Tianjin - Hebei， Middle Yangtze River，and Chengdu - Chongqing urban agglomerations.Spatially，the development levels of most cities were relatively concentrated，yet a few leading cities stood out. However，the overall disparity in development of city-level new quality productive forces among the five agglomerations expanded over time，with between- group differences being the main contributor. Obstructive factors analysis indicated that：At the criterion level，obstructions related to means of labor were the most prominent，folowed by those related to subject of labor， while obstructions linked to laborers were relatively smaller.At the index level，digital innovation capacity，artificial intelligence development，basic innovation capabilities，green innovation levels，and digital industrial vitality emerged as key constraints hindering the improvement of new quality productive forces in these agglomerations. Based on the findings，policies such as strengthening regional coordination，optimizing talent alocation and incentives mechanism，and increasing investment in technological innovation can be implemented to promote the development of new quality productive forces in urban agglomerations in a localized manner.

KeyWords： New Quality Productive Forces; Five Major Urban Agglomerations ; Spatio - Temporal Evolution；Obstructive Factors