中國新質生產力發展的動態演進、地區差異及收斂性分析

中圖分類號：F42文獻標識碼：A

文章編號：1672-1217（2025）04-0070-10收稿日期：2025-03-06

基金項目：山東省社會科學規劃研究項目（23CJJO1)：基于信息生態系統模型的山東省數據要素市場建設路徑研究。

作者簡介：（1984-)，男，山東冠縣人，副教授，經濟學博士；（2000-)，女，山東濟寧人，碩士研究生。

黨的二十大報告強調：“高質量發展是全面建設社會主義現代化國家的首要任務”，與傳統發展理論相區別，高質量發展拓展了發展的內容和層次，對發展的質量和水平提出了更高的要求。同時，習近平總書記在二十屆中央政治局第十一次集體學習時指出，“高質量發展需要新的生產力理論來指導”，“發展新質生產力是推動高質量發展的內在要求和重要著力點”，這為未來推進高質量發展指明了前進方向、提供了行動指南。不同于傳統生產力，以科技創新為內生動力的新質生產力蘊含更為巨大的改造自然的能力，是馬克思主義生產力概念的當代表現和延伸，是在對傳統生產力的揚棄中實現“新\"與“質\"的突破，彰顯了生產力的時代特質，體現了未來產業的發展方向，是建設現代化產業體系的內在動力、推進中國式現代化的新動能。當前，新一輪科技革命和產業變革加速演進，以大數據、云計算、人工智能等新一代信息技術為核心，同時融合新能源、新材料和生物技術的新興技術族群的產業化應用，為形成和發展新質生產力提供了重要動力。但是，以戰略性新興產業和未來產業為主要載體的新質生產力，在其形成和發展中尚存在著部分顛覆性和前沿性技術缺失、科技成果轉化渠道不暢、高技術人才支撐不夠、新興產業規模化進程有待加快等亟需解決的問題①。為加快新質生產力發展，推動新生產力加速迭代升級，黨的二十屆三中全會進一步提出要“健全因地制宜發展新質生產力體制機制”。發展新質生產力需要根據各地區的資源稟賦、產業基礎、科研條件等，著力形成同新質生產力更相適應的新型生產關系，探索符合各區域自身特征的個性化、具象化的新質生產力發展路徑。

通過對現有文獻的梳理，當前關于新質生產力的相關研究主要側重于理論層面的分析，包括新質生產力的理論淵源②、新質生產力的特征以及新質生產力的理論和實踐價值等③。在量化分析方面，部分研究在構建衡量新質生產力的指標體系基礎上①，實證測度了新質生產力的發展水平②、時空格局特征及其經濟效應等③。但是，目前關于新質生產力的指標體系設計仍然有待于進一步深入探討 ④ ，新質生產力的實證測度結果也尚未形成一致結論③。本文在已有文獻的基礎上，基于馬克思主義政治經濟學生產力理論的“三位一體\"框架，結合新質生產力的時代特征，從新型勞動者、新型勞動資料、新型勞動對象三個維度設計指標體系，進而測度中國新質生產力發展水平，厘清當前我國新質生產力發展現狀、系統刻畫新質生產力發展的演變趨勢及其收斂特征，這對于加快培育和發展新質生產力，縮小不同區域間發展差距，進而促進區域經濟協調發展具有重要意義。

一、新質生產力發展水平評價體系構建與數據來源

新質生產力測度的前提是構建反映新質生產力發展的指標體系。當前關于新質生產力的量化指標體系的設計存在著兩種思路：一是基于馬克思主義政治經濟學經典“三位一體\"生產力理論框架，從勞動者、勞動資料、勞動對象三個維度進行指標體系的設計 ⑥ ；二是基于新質生產力的特征，從要素、價值等維度設計指標體系③③。本文借鑒第一種思路，結合新質生產力的內涵和時代新特征，從新型勞動者、新型勞動資料、新型勞動對象三個維度設計指標體系。與傳統生產力相比，新質生產力之“新\"主要表現為勞動者、勞動資料、勞動對象等各類要素中的新成分以及要素組合的新類型；新質生產力之“質”主要表現為新質生產力是符合新發展理念的先進生產力質態。基于新質生產力的上述特征，為客觀反映區域新質生產力發展的真實狀況，在綜合考慮指標設計的科學性、準確性和數據可獲得性的基礎上，新型勞動者維度選用普通高等學校在校學生數/總人口、三產從業人員比重、人均GDP、人均工資、人均發明專利申請數、創新創業指數等6個指標進行衡量。其中創新創業指數來自北京大學企業大數據研究中心編制的中國區域創新創業指數。新型勞動資料維度選用技術創新投人強度（研究與開發費用／主營業務收入）、產品創新投人強度（新產品開發經費/主營業務收入）、科學技術支出、移動電話基站數、算力規模、充電樁保有量、普惠金融數字化程度、單位GDP能耗、電力消耗量/制造業增加值等9個指標進行衡量。其中，普惠金融數字化指數來自北京大學數字金融研究中心編制的數字普惠金融指數①。新型勞動對象維度選用政府開放的有效數據集數量、新能源汽車保有量、人工智能企業數、工業機器人安裝密度、國家級大學科技園數、火炬特色產業基地數、生活垃圾無害化處理率、污水處理廠集中處理率等8個指標衡量。其中，政府開放的有效數據集數量來自復旦大學數字與移動治理實驗室編制的數林報告。具體評價指標體系如表1所示。

由于西藏自治區部分數據存在缺失，本文主要對全國30個省（市、自治區）的新質生產力發展水平的動態演進、區域差異及收斂性進行研究。除上述文中特殊說明外，所用指標原始數據來源于《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》中國火炬統計年鑒》以及相應省份統計年鑒等。對于部分缺失數據采取線性趨勢方法進行補充。

二、中國新質生產力發展水平測算與特征

（一）測度方法與結果

基于上述構建的指標體系，本文根據熵值法計算2015—2022年中國30個省（市、自治區）新質生產力三個維度及其綜合發展水平。結果顯示，2015—2022年我國新質生產力水平不斷提升，由2015年的0.134上升到2022年的0.295。在新質生產力細分維度方面，新型勞動者、新型勞動資料和新型勞動對象三個目標層同樣呈現持續平穩上升態勢。具體地，在新型勞動者層面，其綜合指數從2015年的0.146上升至2022年的0.303；在新型勞動資料層面，其綜合指數從2015年的0.183上升至2022年的0.355；在新型勞動對象層面，其綜合指數從2015年的0.072上升至2022年的0.229。

根據測算得出的2022年中國各省（市、自治區）新質生產力水平并利用四分位數點進行劃分，可以將新質生產力發展水平分為四個梯隊。其中，第一梯隊為綜合指數大于0.338的省份，可稱為高水平省份，包括廣東、江蘇、北京、上海、浙江、山東、安徽和湖北8個省份。第二梯隊為綜合指數介于［0.254，0.338］之間的省份，可稱為較高水平省份，包括福建、河南、湖南、天津、四川、重慶、陜西7個省份，其中排名最低者為陜西省（0.258)，與最高的福建省（0.321）相差0.063。第三梯隊為綜合指數介于[0.185，0.254之間的省份，可稱為較低水平省份，包括海南、江西、河北、遼寧、廣西、云南、山西7個省份。第四梯隊為綜合指數為小于0.185的省份，可稱為低水平省份，包括貴州、黑龍江、吉林、內蒙古、寧夏、新疆、甘肅、青海8個省份。全國30個省（市、自治區）中最低者為青海省（0.106），與最高的廣東省（O.649）相差0.543。

同時，借鑒已有的劃分方法，將30個省（市、自治區）劃分為東部、中部、西部、東北四大區域并對其新質生產力發展特征進行分析。根據測得結果可得，2015—2022年四大區域新質生產力均呈現穩定增長態勢，并且東部地區的發展水平最高，由2015年的0.200增長到 2022年的0.447；其次為中部、東北、西部，分別由2015年的0.116、0.115、0.089增長到2022年的0.292、0.190、0.189；從增長速度來看，2015—2022年東部地區新質生產力增長速度最快，東北地區新質生產力增長最為緩慢，其次為西部地區；從2015—2022年平均發展水平來看，東部地區新質生產力發展水平是西部和東北地區的2倍以上，這說明西部和東北地區與較為先進的東部地區的新質生產力發展水平存在著顯著差距，未來在進一步強化東部地區的領先優勢，支持其積極參與國際競爭的同時，著重加快西部和東北地區新質生產力發展，促進區域新質生產力協調發展是實現區域經濟協調發展的重要任務。

（二）新質生產力發展水平的動態演進趨勢分析

為考察中國區域新質生產力發展水平的動態演進趨勢，本部分采用核密度估計法進行檢驗，2015—2022年全國新質生產力發展水平的核密度分布如圖1（a）所示。從分布位置上看，2015—2022年全國新質生產力水平的核密度分布曲線整體上呈現右移趨勢，表明全國新質生產力水平有所提升。從分布形態上看，總體分布曲線表現為明顯的高度下降和寬度變小，曲線坡度平緩，意味著全國總體新質生產力水平的絕對差異逐漸擴大，相對差異逐漸縮小。從分布范圍上看，右尾拖長現象有所緩解，低水平省份在向平均省份靠攏，與中高水平省份距縮小，極化現象改善。

從四大區域的測度結果（圖1（b）－（e））可知，2015—2022年全國東中西部和東北地區的核密度曲線總體向右平移，表明各區域新質生產力水平均有所提高。其中，東部和西部在2015—2022年新質生產力的核密度分布形態較為相似，分布曲線均呈現出明顯高度下降趨勢，寬度變大，表明各省新質生產力水平絕對差異變大；同時東部由高單峰轉向低而緩的雙峰，表明不同類型省份數量趨向均衡，極化現象改善；曲線坡度平緩，相對差異逐漸縮小。中部地區和東北地區分布曲線表現為高度下降，曲線坡度平緩，寬度基本不變，都表現為新質生產力水平絕對差異變大，相對差異逐漸縮小。四大區域的核密度圖在分布范圍上各有不同，東部地區分布范圍變大，東北地區基本不變，區域內各省在各水平上分布較為均勻。中部地區出現左尾拖長現象，表明低水平省份發展較為緩慢，高水平省份穩步發展；而西部地區出現右尾拖長現象，高水平省份發展較快，西部整體新質生產力發展集聚在較低水平層次，表明中西部地區的中低水平省份與高水平省份存在一定差距。

（三）空間相關性及轉移概率分析

在上述分析基礎上，通過全局和局部莫蘭指數進一步對 2015—2022年新質生產力水平的空間相關性和空間異質性進行檢驗。莫蘭指數的Moran'sI的取值范圍為[—1，1]，當Moran'sI大于O時，表示數據呈現空間正相關，其值越大空間相關性越明顯；當Moran'sI小于0時，表示數據呈現空間負相關，其值越小空間差異越大；當Moran'sI為0時，表示地區隨機分布，無空間相關性。2015—2022年全國新質生產力水平全局莫蘭指數如表2所示。根據表中數據可得，2015—2022年全國新質生產力水平的全局莫蘭指數均在 1% 的統計水平上顯著為正，表明存在顯著的空間正相關性。

為測算全國及各區域新質生產力發展水平的具體轉移規律，本部分進一步采用傳統和空間馬爾可夫鏈分析方法進行檢驗。由上文測度的新質生產力發展水平結果可知，不同區域間新質生產力發展水平差距較大，且部分區域分布較為密集。為此，為使劃分的不同類型的區域數量較為均衡且便于比較，采用 25% 、50% 和 75% 和 100% 的四分位數點對狀態空間進行劃分，并從小到大分別記為I、Ⅱ、Ⅲ和 IV ，分別對應表示新質生產力水平低、較低、較高、高。表3為2015—2022年新質生產力發展水平的傳統馬爾可夫鏈轉移矩陣。從表中可以得出以下特征：（1）新質生產力發展狀態穩定性較高。在概率轉移矩陣中，對角線元素的概率值遠大于非對角線元素，表明新質生產力水平在下一年仍保持本年狀態的概率較大。四個對角線元素的轉移概率分別為0.746、0.661、0.731和1，表明低水平、較低水平、較高水平和高水平下一年的保留概率，體現出新質生產力各狀態空間穩定性較大，整體體現出增強的趨勢。（2）新質生產力由低水平向上轉移到較低水平、較高水平和高水平的概率分別為0.254、0、0；較低水平向上轉移到較高水平和高水平的概率分別為0.321、0，而向下轉移的概率為0.018；較高水平向上轉移的概率為0.269，向下轉移的概率為0。表明狀態之間的轉移均發生在相鄰狀態之間，除了保留原有空間狀態有較大概率外，其次為向相鄰狀態之間的轉移概率。當新質生產力為較低水平時，存在向上向下兩種轉移可能；到較高水平和高水平之后，不再存在向下轉移概率，表明當新質生產力水平發展到一定階段后穩定性逐步增強。（3）各狀態空間不存在跨越式發展，只能在相鄰空間狀態之間轉移，新質生產力低水平省份并不能直接跨越到較高水平或高水平的狀態。

為研究區域所處的鄰域環境對其狀態轉移概率的影響，本部分在傳統馬爾可夫鏈轉移矩陣的基礎上加入空間權重矩陣，構建空間馬爾可夫鏈轉移矩陣，2015—2022年新質生產力發展水平的空間馬爾可夫鏈轉移矩陣如表4所示。通過比較表3和表4，可以發現兩種類型下的轉移概率矩陣存在差異，這表明區域所處的鄰域環境對其狀態轉移概率存在一定影響。具體表現為：（1）當鄰域空間為低水平區域時，低水平、較低水平，較高水平和高水平的對角線保留概率分別為0.889、1、0.500和0。表明在低水平區域的影響下，低水平和較低水平的穩定性很強，較高水平有0.500的穩定性和0.500的向上轉移，同時不存在高水平轉移。（2）隨著鄰域空間新質生產力發展水平的提高，低水平的保留概率逐漸降低，高水平的保留概率逐漸上升，且向上轉移概率變高。（3）當鄰域空間為高水平區域時，低水平、較低水平，較高水平和高水平的對角線保留概率分別為0、0、0.688和1。表明在高水平區域的影響下，低水平和較低水平不再存在，較高水平有較高的穩定性和一定概率的向上轉移，同時高水平具有強穩定性。這也表明新質生產力水平較為發達的地區對鄰近地區具有較強的輻射帶動作用。

三、新質生產力發展水平的空間差異及收斂性分析

（一）空間差異分析

為系統分析全國新質生產力水平的空間差異及其來源，本文采用Dagum基尼系數及分解法進行檢驗，具體結果見表5所示。根據測度結果，2015—2022年全國新質生產力水平總體基尼系數呈現出波動上升，表明全國各省新質生產力水平不均衡現象存在增強趨勢。具體來看，整體基尼系數從2015年的0.246上升到2017年的0.257后又開始下降，從2020年的0.255年上升到2022年的0.272，呈現上升一下降一上升趨勢，表明全國新質生產力水平地區差異有擴大傾向。區域內基尼系數、區域間基尼系數和超變密度均呈現波動上升趨勢。2015—2022年，東部地區基尼系數年均值為0.199、中部地區為0.096、西部地區為0.150以及東北地區為0.067。從區域內來看，基尼系數年均值差異最大的是東部地區，第二第三位為西部和中部地區，最小的為東北地區。2015—2022年，東部地區內部差異呈上升一下降趨勢，其中2015—2016年、2020—2021年基尼系數上升，其余年份均為下降，2015年基尼系數為0.198，到2021年的0.199開始下降到2022年的0.199。除此之外，中部、西部和東北地區2015—2022年內部差異均呈上升趨勢：中部地區基尼系數從2015年的0.095上升到2022年的0.103，上升了0.008；西部地區基尼系數從 2015年的0.126上升到2022年的0.169，上升了0.043；東北地區基尼系數從2015年的0.058上升到2022年的0.069，上升了0.011。

根據基尼系數分解結果可得，相較于總體基尼系數，區域間基尼系數存在顯著差異。其中，東西部地區差異最大，其年均值為0.398，東部與東北地區區域間基尼系數年均值為0.341，均高于總體基尼系數年均值。其余各區域間基尼系數年均值從大到小依次為：東中部（0.263）、中西部（0.196）、中部與東北（0.141）、西部與東北（0.137）。因此，縮小東西部、東部與東北地區的新質生產力水平差距對全國整體協同均衡發展起顯著作用。從整體趨勢來看，東中部、西部與東北地區的基尼系數有下降趨勢，區域間差異縮小；東西部、東部與東北地區、中西部、中部與東北地區基尼系數呈現上升趨勢，且東中部均與東北地區的基尼系數以較高速度增長，區域間差異逐漸擴大。主要原因在于東中部新質生產力水平發展較快，且東中部差距逐步縮小，而東北地區新質生產力發展水平較慢，與東中部差距逐漸拉大。

此外，根據表5數據可知，2015—2022年新質生產力發展水平的區域內差距、區域間差距和超變密度年均值分別為0.050、0.194、0.014，其貢獻度分別為 19.543% ！ 75.179% 、 5.278% 。地區內基尼系數貢獻度處于下降波動趨勢，但整體波動幅度不大，基本處于穩定狀態；地區間基尼系數在新質生產力水平的基尼系數差異中貢獻度最大，表明地區間差異是四大區域新質生產力形成差距的主要原因。

（二）新質生產力發展水平的收斂性分析

1.模型設定

借鑒Barro和Sala-i-Martin的研究 ① ，構建條件 β 收斂模型研究區域新質生產力發展水平的收斂情況。具體模型如下：

其中， y_i，t 和 y_i，t+1 分別表示 i 地區 Ψ_t 期和 t+1 期新質生產力發展水平； α 為常數項； β 是模型的收斂系數； 表示控制變量， γ 是其對應的回歸系數； 分別表示省份固定效應、時間固定效應和隨機擾動項。若系數 β 為負值且顯著，則認為存在條件 β 收斂，即各省份會向各自穩態水平靠近。

收斂速度為 ， T 表示時間跨度。

參考相關研究②，基于生產關系中的生產、分配、流通、消費以及外部環境角度，選取的控制變量及其衡量指標如下：用地區的生產總值衡量地區經濟發展水平（ ）；用城鄉收入差距來衡量地區的分配公平程度（gap）；采用地區增值稅總額來衡量流通（tax）；采用地區消費品零售總額來衡量消費（con）；采用財政支出占GDP的比重表示政府干預（gov）；以外商直接投資衡量對外開放水平（open）。

2.回歸結果分析

具體回歸結果見表6所示。從 β 收斂特征來看，全國、東部和中西部地區的β系數分別在 5% 和 10% 的水平上顯著為負，存在條件 β 收斂特征，不同區域的新質生產力水平收斂于各自的穩定水平；東北地區為β系數為負但不顯著，表明不存在收斂效應。從收斂速度來看，全國及東部、中部、西部各自的收斂速度分別為0.020、0.035、0.049、0.029，呈現出中部大于東部、東部大于西部的收斂特征。控制變量對不同地區新質生產力水平收斂的影響存在一定差異。其中，地區生產總值的系數在全國層面和中西部地區為負，并且只有中部地區通過顯著性檢驗，表明中部地區生產總值的增長有利于縮小地區內部差異，其他地區收斂促進作用不明顯；東部和東北地區的系數為正，表明地區生產總值的增長與新質生產力水平存在正相關關系。城鄉收入差距在全國及四大區域的回歸系數均為負值，表明城鄉差距的擴大與新質生產力的增長呈現反向變動關系。地區消費品零售總額回歸系數在東部地區顯著為負，表明其增長有利于東部地區差異的縮小。外商直接投資的回歸系數在東部地區顯著為負、西部地區顯著為正，表明對外開放水平與東部新質生產力發展呈負相關關系，與西部新質生產力發展呈現正相關關系。

四、結論與建議

（一）結論

本文在構建新質生產力評價指標體系基礎上，采用熵權法測算了其發展水平、演變趨勢以及空間分異和收斂特征。結果顯示：（1）2015—2022年中國總體新質生產力發展水平呈現上升趨勢，但區域間新質生產力發展水平存在著顯著差異，西部和東北地區新質生產力發展水平明顯低于東部和中部地區；（2）核密度估計結果顯示，區域間新質生產力發展水平的絕對差異在擴大，相對差異逐漸縮小；（3）區域間新質生產力發展水平存在顯著的空間正相關性，發展水平較高的地區對鄰近地區具有較強的輻射帶動作用；（4）區域內基尼系數、區域間基尼系數和超變密度均呈現波動上升趨勢，地區間差異是四大區域新質生產力發展水平差距的主要原因；（5）全國及東中西部地區存在條件 β 收斂特征，并且地區生產總值、城鄉收入差距、地區消費品零售總額、外商直接投資是其重要影響因素。

（二）建議

根據本文分析結論，為提升區域新質生產力發展水平，可采取以下措施：

一是提升新質生產力構成要素的能效。科技創新是新質生產力的核心驅動力，人力資本是科技創新的關鍵支撐。為發展新質生產力，應加快人力資本的積累和躍升，構建教育、科技、人才銜接互補、一體聯動的協同運行體系，打造與現代科技進步、現代產業發展相適應的高素質勞動者隊伍，以具有更豐富知識、更高技能的新型勞動者的塑造引領新質生產力發展；加快勞動資料的數字化、智能化轉型，提升生產效率、降低生產成本、提高產品質量，加大生態友好型勞動資料的投入，以更加智能、高效、低碳、安全的勞動資料支撐新質生產力發展；立足新技術的研發與應用，拓展勞動對象的種類和形態，尤其是加大以數據生產要素為代表的非實體形態勞動對象的投人，以更廣范圍的勞動對象為新質生產力的發展提供物質基礎。

二是完善支撐新質生產力發展的產業載體。發揮超大規模市場優勢，加快科技創新與產業創新的深度融合，推進創新創新鏈產業鏈資金鏈人才鏈銜接，消除從技術到樣品、產品、商品轉化的梗阻，以科技成果的產業化應用培育和壯大新興產業規模，優化新質生產力的產業載體；加快新興技術與傳統產業的融合，推進傳統產業向高端化、智能化、綠色化的轉型升級，壯大新質生產力的載體規模；結合區域科研基礎、產業條件、要素稟賦，適度超前謀劃、布局未來產業，開辟新質生產力發展新賽道，拓展新質生產力發展的載體空間；著力消除阻礙資源要素自由流通的體制機制弊端，以數字化、網絡化、智能化技術和商業模式的創新，提升要素市場化水平，創新產業要素組合方式，促進先進優質生產要素向發展新質生產力順暢流動聚集，以生產要素的創新性配置賦能新質生產力發展。

三是優化新質生產力空間布局，促進區域經濟協調發展。加強統籌布局和投資引導，結合各區域自身產業基礎、資源稟賦，發揮比較優勢，因地制宜地發展新質生產力，培育區域新質生產力特色，增強區域新質生產力自生能力；以構建全國統一大市場為契機，完善區域一體化聯動發展機制，加強區域間物理連接、信息連接與規則連接，消除市場分割，促進要素、資源、商品和服務在區域間的自由流通；以建設區域產業鏈、供應鏈為抓手，創新跨區域合作網絡，優化區域間產業分工與合作，拓展區域間合作領域，深化區域間合作層次，推進區域協調發展，實現區域間新質生產力發展水平的相對、動態平衡。

Dynamic Evolution， Regional Differences and Convergence Analysis oftheDevelopmentLevel ofNewQualityProductivity in China

NING Chao-shan，WANG Shu-rui (School of Business，Liaocheng University，Liaocheng 252ooo，China)

Abstract:Based on the three dimensions of laborers，labor materialsand labor objects，the index system of new quality productivity is constructed， and the development level， dynamic evolution trend， spatial difference and convergence characteristics of new quality productivity in China are measured by entropy method，kernel density estimation，Markov chain transfer matrix，Dagum coeficient and conditional β convergence model. The results show that: from 2Ol5 to 2022，the development level of new quality productivity in China showed an upward trend，and the development speed of new labor materials was the fastest； From the evolution trend，the absolute difference of the development level of new quality productivity among regions is expanding，while the relative diffrence is gradually narrowing; The Gini coefficient within the region，the Gini coeficient between regions and the hypervariable density allshowed a fluctuating upward trend; Conditional β convergence exists in the whole country and the eastern，central and western regions，and regional GDP，income gap between urban and rural areas，regional total retail sales of consumer goods and foreign direct investment are important factors that affect its conditional β convergence.

Key words:new quality productivity; dynamic evolution; spatial differentiation; convergence

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