摘" "要：根據新質生產力的理論內涵，本文從實體性和滲透性兩個維度構建新質生產力綜合評價指標體系，借助2012—2022年省級面板數據測度了中國新質生產力水平，并進一步探討了新質生產力對經濟高質量發(fā)展的影響。研究表明：在時序演變方面，中國新質生產力的總體水平及其構成要素的分項發(fā)展水平均呈現穩(wěn)步上升的趨勢；在空間分布方面，中國四大地區(qū)的新質生產力發(fā)展水平存在差異性，但差距正在不斷縮??；在因果關系方面，新質生產力能顯著促進經濟的高質量發(fā)展，在處理內生性問題后結論依然成立。此外，空間杜賓模型估計結果顯示，新質生產力對經濟高質量發(fā)展不僅存在直接促進作用，而且存在顯著的空間溢出效應。

關鍵詞：新質生產力；時空演變；區(qū)域差異；經濟高質量發(fā)展

中圖分類號：F830" 文獻標識碼： A" 文章編號：1674-2265（2024）07-0015-11

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2024.07.002

一、引言

2023年9月，習近平總書記在黑龍江考察調研期間首次提出“新質生產力”，此后又在多個重要場合作了深入論述。2024年1月31日，習近平總書記在中共中央政治局第十一次集體學習時，對新質生產力的內涵作了進一步的概括，指出“新質生產力是創(chuàng)新起主導作用，擺脫傳統(tǒng)經濟增長方式、生產力發(fā)展路徑，具有高科技、高效能、高質量特征，符合新發(fā)展理念的先進生產力質態(tài)”，同時強調“發(fā)展新質生產力是推動高質量發(fā)展的內在要求和重要著力點”。在供給沖擊、需求收縮和預期轉弱三重壓力下，形成和發(fā)展新質生產力成為實現國家經濟高質量發(fā)展的必由之路。對此，科學測度新質生產力水平并深入探討新質生產力對經濟高質量發(fā)展的影響效應極具理論和現實意義。

目前，國內部分學者已經就新質生產力的內涵和構成要素（趙峰和季雷，2024；姜奇平，2024）[1，2]、形成和實現路徑（張輝和唐琦，2024；周文和許凌云，2024）[3，4]、發(fā)展水平測度（盧江等，2024；孫麗偉和郭俊華，2024）[5，6]及其與中國式現代化和高質量發(fā)展之間的關系（張林，2024；周文和何雨晴，2024；文豐安和肖華健，2024；吳文生等，2024）[7-10]展開了研究，取得了一定的研究成果。但通過對相關文獻的全面梳理，本文認為目前的研究仍然在以下方面存在拓展空間：一是多數學者仍然偏重于定性分析，定量分析不夠全面也不夠深入；二是現有研究構建的新質生產力水平測度指標體系不夠完善，部分指標更多代表的是傳統(tǒng)生產力水平，無法體現出“新”和“質”，與新質生產力基本內涵的匹配度不高，同時對滲透性要素的關注度也不足；三是尚未有學者對新質生產力和經濟高質量發(fā)展之間的因果關系進行深入研究。對此，首先，本文從實體性和滲透性兩個維度確定新質生產力的構成要素，構建綜合評價指標體系并據此測算了2012—2022年中國及各地區(qū)的新質生產力水平，在此基礎上分析了新質生產力水平的時序演變、空間分布及區(qū)域差異。其次，探討了新質生產力對經濟高質量發(fā)展的影響效應。最后，進一步考察了新質生產力促進經濟高質量發(fā)展的空間溢出效應。

二、新質生產力的理論內涵、指標體系及測度方法

（一）新質生產力的理論內涵

馬克思主義生產力理論認為，生產力包括勞動者、勞動資料和勞動對象三個要素。而新質生產力是以勞動者、勞動資料、勞動對象及其優(yōu)化組合的質變?yōu)榛緝群?，以全要素生產率大幅提升為核心標志且符合新發(fā)展理念的先進生產力質態(tài)?？梢?，新型勞動者、新型勞動資料及新型勞動對象是新質生產力的核心要素。發(fā)展新質生產力，一是需要實現傳統(tǒng)勞動者向更高素質的新型勞動者躍升，要具備更強的創(chuàng)新意識、更全面的科技素養(yǎng)和更高的技術應用能力，這對新型勞動者的數量和結構均提出了更高的要求；二是需要實現傳統(tǒng)勞動資料向新介質的新型勞動資料躍升，新型勞動資料更加凸顯智能化、自動化及綠色化，新型生產工具的創(chuàng)新使用和新基礎設施建設水平是新型勞動資料的重要體現；三是需要實現傳統(tǒng)勞動對象向新料質的新型勞動對象躍升，科技創(chuàng)新驅動下新材料和新能源正在成為勞動對象延伸和拓展的重要方向。三大生產力要素的系統(tǒng)性躍升為形成和發(fā)展新質生產力提供了關鍵性支撐。對此，多數學者直接將勞動者、勞動資料、勞動對象作為新質生產力的全部構成要素。

隨著對新質生產力理論內涵理解的不斷深入，除了實體性要素，部分學者還關注到了在生產力要素躍升和優(yōu)化組合過程中發(fā)揮重要作用的滲透性要素。相較傳統(tǒng)生產力，新技術、生產組織及數據要素在形成和發(fā)展新質生產力過程中發(fā)揮著越來越重要的作用，這也是傳統(tǒng)生產力要素得以實現躍升進而大幅提升全要素生產率的重要原因。其中，新技術與傳統(tǒng)生產力要素的結合，不僅將幫助傳統(tǒng)生產力要素實現躍升，也有助于技術從理論價值轉化為現實生產力，大幅提高生產效率；在構建以新產業(yè)新業(yè)態(tài)為主導的現代化產業(yè)體系的過程中，高效的生產組織能夠更好地實現新質要素之間的協(xié)調發(fā)展，釋放新質生產力；數據作為新型生產要素，在生產力要素躍升和優(yōu)化組合過程中，能夠通過與其他生產要素的融合提升配置效率和激勵效率，進而大幅度提升全要素生產率。由此可見，形成和加快發(fā)展新質生產力，不僅需要重視實體性要素“量”的增長，也要注重滲透性要素“質”的提升。對此，有必要從實體性和滲透性兩個維度選取要素構建測度指標體系，實現對新質生產力水平更為全面且科學的測度。

（二）指標體系構建與數據來源

基于前文對新質生產力理論內涵的分析，本文選取新型勞動者、新型勞動資料及新型勞動對象作為新質生產力的實體性構成要素，同時選取新技術、生產組織及數據要素作為新質生產力的滲透性構成要素，從兩方面構建起新質生產力水平測度綜合指標體系，并據此對2012—2022年全國及各地區(qū)新質生產力水平進行測算。新質生產力水平測度指標體系見表1。

本文采用的評價指標數據部分來源于《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》及各省統(tǒng)計年鑒等，部分來源于國家統(tǒng)計局、工信部、天眼查、香港環(huán)亞經濟數據及國泰安等網站和數據庫，還有部分來源于對企業(yè)年報的整理。其中，關于新材料產業(yè)產值和新材料上市企業(yè)數，本文參考了陳詩一和于鴻寶（2023）[11]的方法，分別以上市公司中涉及新材料概念的企業(yè)營業(yè)收入和企業(yè)數量作為代理變量。為了保障測算結果的可靠性，本文剔除了數據缺失嚴重的省份，并對各年份少量缺失數據做插值法處理。

（三）新質生產力發(fā)展水平測算方法

1. 熵值法。借鑒王軍等（2021）[12]的研究思路，本文采用客觀賦權法中的熵值法測算新質生產力發(fā)展水平，該方法能夠根據數據的離散程度客觀反映各項指標在整個評價體系中的重要性。首先，對各指標作標準化處理。

對于正向指標：

[ytit=xtij-xjminxjmax-xjmin+0.0001]" " " " " " " " " （1）

對于負向指標：

[ytit=xjmax-xtijxjmax-xjmin+0.0001]" " " " " " " " " （2）

式（1）和（2）中，[xtij]表示的是第[t]年[i]省份的[j]項指標。

其次，計算指標熵值：

[ej=-kt=1Ti=1mPtijlnPtij]" " " " " " " " " " " "（3）

式（3）中，[Ptij=ytij/t=1Ti=1mytij]， [k=1ln （mT）]。其中，[m]為樣本量，[T]為評價年數。

再次，確定各項指標權重：

[wj=（1-ej）/j=1n（1-ej）]" " " " " " " " " " " （4）

最后，測算各省份新質生產力綜合得分：

[Ui=j=1nwjytij]" " " " " " " " " " " " " "（5）

2. Dagum基尼系數法。本文采用Dagum基尼系數分析各地區(qū)新質生產力發(fā)展水平的區(qū)域內差異和區(qū)域間差異，總體基尼系數測算表達式如下：

[G=12yn2i=1nr=1nYi-Yr=j=1kh=1ki=1njr=1nhYji-Yhr/2n2Y]" " "（6）

式（6）中，[k]為劃分區(qū)域數量，[n]為省份數，[Yji（Yhr）]為[j（h）]區(qū)域內省份[i（r）]的新質生產力水平，[nj]和[nh]分別為區(qū)域[j]和區(qū)域[h]內的省份數量，[Y]為各地區(qū)新質生產力水平均值。借鑒張雄等（2023）[13]的研究，式（6）的總體差異可被進一步分解為區(qū)域內差異[Gw]、區(qū)域間差異[Gnb]和超變密度[Gt]：

[Gw=j=1kGjjpjsj]" " " " " " " " " " " " " "（7）

[Gnb=j=2kh=1j-1Gjh（pjsh+phsj）Djh]" " " " " " " " " （8）

[Gt=j=2kh=1j-1Gjh（pjsh+phsj）（1-Djh）]" " " " " " " "（9）

式（7）—（9）中，[Gjj]表示區(qū)域內基尼系數，公式可進一步展開為[12Yn2ji=1njr=1njYji-Yhr]；[Gjh]表示區(qū)域間基尼系數， 公式可進一步展開為[Gjh=i=1njr=1nhYji-Yhrnjnh（Yj+Yh）]。其中，[Yj]和[Yh]分別為區(qū)域[j]和區(qū)域[h]的新質生產力均值，[pj（h）=nj（h）n]， [sj（h）=nj（h）Yj（h）nY]， [Djh]則表示的是區(qū)域[j]和區(qū)域[h]之間新質生產力的相對影響。

3. 空間相關性檢驗。考慮到空間效應可能同時蘊含地理距離因素與經濟距離因素，本文在構建空間權重矩陣時同時考慮了地理距離和經濟距離的空間關聯(lián)性，進而構造了地理經濟嵌套空間權重矩陣[wij]，[wij=ωwdij+（1-ω）weij]。其中，[wdij]為地理距離矩陣，地理距離以省會城市之間的直線距離來衡量；[weij]為經濟距離矩陣，經濟距離則以不同地區(qū)人均GDP的差值來衡量。在構建矩陣時，對兩種距離取倒數處理，在估計參數時，對矩陣作標準化處理。莫蘭指數是衡量空間相關性的主要指標，可分為全局莫蘭指數和局部莫蘭指數，表達式分別為：

[I=ni=1nj=1nwij（xi-x）i=1nj=1nwij（xi-x）2]" " " " " " " " " " " " " " "（10）

[Ii=（xi-x）S2i≠jwij（xj-x）]" " " " " " " " " " " " " （11）

其中，[n]為地區(qū)數，[xi]和[xj]分別為省份[i]和省份[j]的新質生產力水平，[x]為所有觀測地區(qū)新質生產力水平均值，[wij]為地理經濟嵌套空間權重矩陣。莫蘭指數取值范圍為[-1，1]，指數大于0表示新質生產力水平在空間上存在正向關聯(lián)性，指數小于0表示存在負向空間關聯(lián)性。

三、新質生產力水平測度及區(qū)域差異

（一）新質生產力水平測度結果

1. 中國新質生產力及其構成要素發(fā)展水平。根據熵值法測算各項基礎指標得分，結合指標權重進一步測得各年度的新質生產力發(fā)展水平及分項指標的均值情況，具體見圖1。可以發(fā)現，中國新質生產力水平呈逐年上升趨勢，年均增長率達10.89%，保持著較高的增速。進一步觀察發(fā)現，新質生產力各構成要素總體上也都處于穩(wěn)定上升的態(tài)勢，但不同要素的上升趨勢存在一定的差異。其中，新型勞動者指數增長最為緩慢，這表明培育發(fā)展新質生產力所需新型勞動者具有長期性、艱巨性和復雜性，短期內的效果不明顯；近些年來，中國在高端裝備制造業(yè)以及5G、特高壓等新基建方面取得了較多科技創(chuàng)新成果，使得新型勞動資料指數得以穩(wěn)步增長；新能源和新材料均為國家戰(zhàn)略性新興產業(yè)，在市場和政策的雙重驅動下，以這兩大產業(yè)為代表的新型勞動對象正在成為新質生產力的重要增長點；新技術的不斷涌現，加速了新產業(yè)、新業(yè)態(tài)和新模式的形成，為發(fā)展新質生產力注入了強勁動能；生產組織兼顧了產業(yè)的智能化、綠色化和融合化，指數走勢表明生產組織正在得到不斷優(yōu)化，釋放出更多的新生產要素活力；自2015年全國首家大數據交易所成立以來，數據要素指數增長速度領跑其余指數。

2. 四大地區(qū)的新質生產力水平。為了更好地觀察中國新質生產力的空間分布格局，本文分別測算了東部、中部、西部及東北部四個地區(qū)①的新質生產力水平，具體見圖2?？梢园l(fā)現：2012—2022年東部地區(qū)新質生產力水平均值為0.168，始終高于全國平均水平，且較其余地區(qū)保持遙遙領先的地位；中部地區(qū)新質生產力水平指數僅次于東部地區(qū)，總體上處于快速增長階段，年均增長率達到了10.86%；西部地區(qū)和東北部地區(qū)新質生產力水平走勢基本一致，觀測期間新質生產力水平均值分別為0.045和0.038，發(fā)展水平明顯落后于東部和中部地區(qū)。四大地區(qū)新質生產力水平走勢之所以存在上述差異，可能的原因在于：東部地區(qū)區(qū)位優(yōu)勢獨特、基礎設施完善、經濟實力雄厚且教育水平較高，對于人才、資金、技術及數據等創(chuàng)新要素存在較大的吸引力，要素的聚集加快了新質生產力的形成和發(fā)展；得益于中部崛起戰(zhàn)略的穩(wěn)步推進，中部地區(qū)新質生產力水平穩(wěn)步上升，尤其是2018年長三角一體化發(fā)展上升為國家戰(zhàn)略以來，上升勢頭更為迅猛；相較于東部和中部地區(qū)，西部和東北部地區(qū)受限于地理區(qū)位劣勢，人才、技術、資金等高質量發(fā)展要素的聚集相對不足，弱化了產業(yè)轉型和科技創(chuàng)新的動能。

（二）新質生產力水平區(qū)域差異

1. 中國新質生產力水平區(qū)域內差異。圖3為四大地區(qū)新質生產力水平的區(qū)域內差異。得益于區(qū)域協(xié)調發(fā)展戰(zhàn)略的實施，全國新質生產力水平基尼系數在觀測期間總體上呈現波動下降的趨勢，系數由2012年的0.238下降到了2022年的0.222。分地區(qū)看，東部地區(qū)、東北部地區(qū)及西部地區(qū)基尼系數總體上均呈下降趨勢。其中，東部多數地區(qū)具有較好的經濟基礎、科技條件和市場環(huán)境，不僅為該地區(qū)新質生產力發(fā)展提供了加速度，也縮小了區(qū)域內部差異，基尼系數由2012年的0.224逐年下降到了2022年的0.178；西部地區(qū)基尼系數在下降過程中呈現出了更多的波動性，這主要是由于該地區(qū)的四川、重慶及陜西等地通過大力發(fā)展電子信息等戰(zhàn)略性新興產業(yè)拉大了與其他地區(qū)的差距，但發(fā)展后勁的不足又縮小了這種差距；東北部地區(qū)基尼系數均值為0.069，系數值始終低于其他地區(qū)，該地區(qū)各省份新質生產力發(fā)展緩慢且差距較小。與上述地區(qū)不同的是，中部地區(qū)基尼系數由2012年的0.156上升到了2022年的0.228，上升勢頭較為明顯，主要是由于安徽、江西等地受東部地區(qū)發(fā)展輻射帶動影響較大，相較山西、河南等地更具新質生產力發(fā)展基礎和動力，導致區(qū)域內差異不斷增大。通過比較，區(qū)域內差異整體上呈現出“東部gt;西部gt;中部gt;東北部”的特征。

2. 中國新質生產力水平區(qū)域間差異。圖4為四大地區(qū)新質生產力水平的區(qū)域間差異。四大地區(qū)之間的新質生產力水平差距均呈現逐年下降的趨勢，根據呈現出的波動性特征可將區(qū)域間差異分為三類。第一類，區(qū)域間差異在下降過程中存在相對較強的波動性，主要包括東部—西部地區(qū)和東部—東北部地區(qū)。近年來，我國戰(zhàn)略性新興產業(yè)快速發(fā)展壯大，東北部的遼寧、吉林和西部的重慶、四川等地均有所布局，總體上縮小了與東部地區(qū)的差異，但在人才、技術、數據及資金等方面缺乏對發(fā)展新質生產力的穩(wěn)定支撐，使得這兩個地區(qū)在縮小與東部地區(qū)差異的同時存在趨勢不穩(wěn)定的現象。第二類，區(qū)域間差異穩(wěn)步下降，主要指的是東部—中部地區(qū)。東部地區(qū)在實現自身產業(yè)升級、科技創(chuàng)新以及人才聚集的同時，對相鄰的中部地區(qū)產生了較強的輻射效應，帶動了中部地區(qū)生產力要素的系統(tǒng)性躍升，也縮小了兩地的新質生產力水平差異。第三類，區(qū)域間差異小且下降緩慢，主要包括中部—西部地區(qū)、中部—東北部地區(qū)以及西部—東北部地區(qū)。中部地區(qū)新質生產力水平相對東北部地區(qū)和西部地區(qū)的領先優(yōu)勢雖然在部分年份存在擴大化現象，但西部大開發(fā)和東北振興戰(zhàn)略的推進使得這種差距總體上趨于縮小。而東北部地區(qū)和西部地區(qū)發(fā)展新質生產力的要素基礎均相對薄弱，無法拉開彼此間的發(fā)展差距。

結合圖3和圖4不難發(fā)現，隨著時間推移，總體差異、區(qū)域內差異和區(qū)域間差異總體上均呈下降趨勢，這表明觀測期間中國區(qū)域內和區(qū)域間新質生產力的空間分布得到了持續(xù)優(yōu)化。通過承接產業(yè)轉移、調整產業(yè)結構、發(fā)展高新技術產業(yè)等手段，相對落后地區(qū)的前沿技術應用、高素質人才儲備及新興產業(yè)發(fā)展水平正在不斷向先進地區(qū)靠攏，也表明在黨中央的科學部署下，區(qū)域協(xié)調發(fā)展戰(zhàn)略在過去十余年間已然取得了顯著的成效。

四、新質生產力對經濟高質量增長的影響

新質生產力是以全要素生產率大幅提升為核心標志，而提高全要素生產率又是高質量發(fā)展的動力源泉?？梢姡厣a率是新質生產力作用于經濟高質量發(fā)展的關鍵著力點。對此，下面將從全要素生產率的角度考察新質生產力對經濟高質量發(fā)展的影響。

（一）模型構建及指標說明

本文構建如下模型檢驗新質生產力對經濟高質量發(fā)展的影響：

[HEDit=β0+β1NQPit+γCONTROLit+μi+φt+εit]" " " （12）

上式中，被解釋變量[HEDit]代表經濟的高質量發(fā)展水平，[i]和[t]分別表示省份和年份，參考孟維福和劉婧涵（2023）[14]的研究，以索羅余值法測算的全要素生產效率作為衡量指標；[NQPit]為核心解釋變量，表示各省份的新質生產力水平；[CONTROLit]為控制變量，在參考賈康和韓嬌（2023）[15]的基礎上，選擇了產業(yè)結構（IND）、外商投資規(guī)模（INV）、政府規(guī)模（GOV）、城鎮(zhèn)化水平（URBAN）、地區(qū)經濟增長水平（PGDP）、環(huán)境規(guī)制政策（ER）及市場化水平（MAR）作為控制變量；[μi]和[φt]分別為省份固定效應和年份固定效應；[εit]為隨機誤差項。其中，全要素生產效率的測算過程參見劉思明等（2019）[16]的研究。各變量說明及描述性統(tǒng)計結果見表2。

表2：各變量說明及描述性統(tǒng)計

[變量 說明 樣本量 均值 中位數 方差 HED 根據索羅余值法測算 330 1.563 1.455 0.615 NQP 各省份新質生產力水平 330 0.095 0.061 0.099 IND 第三產業(yè)產值/第二產業(yè)產值 330 1.388 1.252 0.763 INV 外商投資企業(yè)投資總額/GDP 330 0.871 0.718 4.334 GOV 地方財政一般預算支出/GDP 330 0.263 0.265 0.111 URBAN 城鎮(zhèn)人口比重 330 0.540 0.552 0.021 PGDP 各省份人均GDP 330 6.030 5.638 3.112 ER 工業(yè)污染治理投資/工業(yè)總產值 330 3.626 3.447 9.867 MAR 采用市場化指數衡量 330 10.350 10.280 7.034 ]

（二）基準回歸結果分析

表3展示了新質生產力對經濟高質量發(fā)展的影響。其中模型（1）不包含控制變量和固定效應，模型（2）和模型（3）逐步加入了控制變量和固定效應。模型（1）—模型（3）中新質生產力水平的估計系數分別為2.383、1.002和0.896，且均通過了1%的顯著性檢驗，表明新質生產力對經濟高質量發(fā)展存在顯著的正向促進作用。目前，中國經濟已經進入了高質量發(fā)展階段，依賴傳統(tǒng)生產力和常規(guī)資源要素投入的發(fā)展已經不可持續(xù)，傳統(tǒng)的生產方式正在被新型的、更高效的生產方式所取代，以科技創(chuàng)新為驅動的新質生產力正在成為推動中國經濟高質量發(fā)展的新動能。

（三）不同構成要素的分析

新質生產力對經濟高質量發(fā)展存在顯著的促進作用，但不同構成要素發(fā)揮的作用可能存在異質性。對此，本文進一步分析了不同要素對經濟高質量發(fā)展的影響，估計結果見表4。估計結果顯示，不同要素均存在對經濟高質量發(fā)展的正向影響，且除了新型勞動對象，其余構成要素的估計系數均通過了1%水平上的顯著性檢驗。從具體影響來看：新型勞動者對經濟高質量發(fā)展的促進作用最為顯著，指數水平每提升1個單位，能提高經濟高質量發(fā)展水平7.332個單位，佐證了“人才是第一資源”這一論斷的準確性；智能化、自動化生產工具的普及使用有助于提高生產效率，而更加完善的新基礎設施則有助于增強產業(yè)鏈間的協(xié)同性，提升整個經濟體系的運行效率，因此，新型勞動資料指數越高，越有助于為經濟高質量發(fā)展提供更為堅實的物質基礎；新型勞動對象發(fā)展相對緩慢，尤其是對新材料、新能源及新空間的科學研究探索周期較長且開發(fā)難度較大，短期內對經濟高質量發(fā)展的影響不明顯，估計系數僅為0.704，且顯著性也相對偏弱；科技是第一生產力，新技術的不斷涌現和科技創(chuàng)新成果的持續(xù)轉化為經濟高質量發(fā)展注入了源源不斷的動力；生產組織指數代表生產效率和管理效率，指數越高越有助于提高全要素生產率，對經濟高質量發(fā)展的影響系數為3.627，影響力僅次于新型勞動者；數字經濟時代，數據已經成為重要戰(zhàn)略資源和關鍵生產要素，通過發(fā)揮數據要素的乘數效應提升產業(yè)運行效率、拓展經濟增長新空間并培育經濟發(fā)展新動能，進而推動經濟的高質量發(fā)展。

（四）內生性問題及GMM估計

本文雖然已經選取了一系列控制變量以緩解內生性問題，但核心解釋變量和被解釋變量之間仍然可能存在逆向因果關系，即在新質生產力促進經濟高質量發(fā)展的同時，經濟的高質量發(fā)展也會為發(fā)展新質生產力提供更為堅實的基礎和廣闊的空間。相比較而言，經濟高質量發(fā)展水平越高的地區(qū)，越有條件支持本地區(qū)的技術創(chuàng)新和產業(yè)升級，從而影響到新質生產力水平。此外，模型構建過程中還可能存在變量遺漏的問題。對此，本文采用核心解釋變量的滯后一階和滯后二階項作為工具變量進行GMM估計，并在進行GMM回歸后，對工具變量的有效性進行檢驗，GMM估計結果見表5。表5中模型（1）和模型（2）分別表示差分GMM和系統(tǒng)GMM的估計結果，結果均顯示在考慮內生性問題后，新質生產力對經濟高質量發(fā)展仍然存在顯著的促進作用。此外，模型（1）和模型（2）中的Hensen test P值均大于10%，表明工具變量不存在過度識別的問題，估計結果較為可靠。

（五）地區(qū)異質性分析

國內不同地區(qū)在經濟基礎、產業(yè)結構及市場環(huán)境等方面均存在較大差異，很可能會影響到新質生產力作用的發(fā)揮。對此，本文還考察了新質生產力對經濟高質量發(fā)展影響的地區(qū)異質性，估計結果見表6。根據估計結果，四大地區(qū)新質生產力水平系數值分別為2.036、1.632、0.933及0.751，對東部和中部地區(qū)的影響較大，西部地區(qū)排第三，東北部地區(qū)最弱。新質生產力對經濟高質量發(fā)展的影響之所以存在上述的地區(qū)異質性，可能的原因在于：相比其他地區(qū)，東部地區(qū)率先布局產業(yè)結構調整和新興產業(yè)培育，現代服務業(yè)發(fā)展迅速，同時人才引進力度大、營商環(huán)境好，加速推進了新質生產力發(fā)展，對經濟高質量發(fā)展的正向促進效應最為顯著；隨著工業(yè)化和城鎮(zhèn)化的深入發(fā)展以及擴大內需戰(zhàn)略的全面實施，中部地區(qū)得益于廣闊的市場潛力和承東啟西的區(qū)位優(yōu)勢，資金、人才、技術、數據等要素加速集聚，釋放出了新質生產力對經濟高質量發(fā)展的強勁動能；相比東部和中部地區(qū)，西部和東北部地區(qū)產業(yè)結構偏重偏舊，產業(yè)升級進程整體緩慢，尤其是東北部地區(qū)還面臨人才流失、產業(yè)結構單一、科技創(chuàng)新不強等多重困境，導致兩地新質生產力水平偏低，也弱化了對經濟高質量發(fā)展的促進作用。

五、進一步的空間溢出效應分析

（一）空間模型設定及空間相關性檢驗

新質生產力所涉及的技術創(chuàng)新、知識溢出、產業(yè)升級、人才培養(yǎng)以及數字經濟發(fā)展等往往不會局限于某一個地區(qū)，而是會跨越地理空間對周邊地區(qū)產生積極影響。對此，本文進一步構建了空間杜賓模型檢驗新質生產力的空間外部性，并參考邵帥等（2022）[17]的做法，采用平均直接效應和平均間接效應全面刻畫新質生產力的空間溢出效應。

在進行參數估計前，首先要在構造地理經濟嵌套空間權重矩陣的基礎上測算莫蘭指數，以此檢驗空間的相關性。根據表7的測算結果，觀測期內全局莫蘭指數及z值均大于 0，且均至少通過了5%水平上的顯著性檢驗，表明新質生產力在空間分布上存在較強的相關性。而根據局部莫蘭指數的測算結果，2012—2022年國內大部分省份的新質生產力水平集中于第一象限和第三象限，總體上呈現出了“高—高”和“低—低”的集聚特征，存在明顯的時空聚集穩(wěn)定性。此外，通過對比不同經濟圈新質生產力水平的分布情況，發(fā)現發(fā)達地區(qū)極有可能同時存在對周邊地區(qū)的虹吸效應和帶動效應，進而導致新質生產力在空間分布上出現了“抱團”現象。以2022年為例，北京、上海、廣東及重慶的新質生產力發(fā)展水平指數分別為0.222、0.228、0.171及0.133，均至少高出所在經濟圈周邊地區(qū)均值15個百分點以上。新質生產力的這種空間外部性很有可能會進一步影響到相鄰地區(qū)的經濟發(fā)展。

（二）空間杜賓模型的結果分析

在進行計量回歸前，需要對空間杜賓模型的適用性進行相關檢驗。對此，本文對模型設定進行了LM檢驗、Hausman檢驗、LR檢驗和Wald檢驗。其中，LM檢驗結果顯示選擇空間杜賓模型有助于控制空間的誤差自相關和滯后效應；Hausman檢驗結果顯示要采用固定效應估計；LR檢驗和Wald檢驗結果顯示選擇空間杜賓模型較為合理，同時需要控制個體和時間兩個層面的固定效應。

表8為空間杜賓模型的估計結果，結果顯示新質生產力對經濟高質量發(fā)展的影響分為直接效應和間接效應。其中，直接效應估計系數為0.444，表明在其他因素保持不變的情況下，新質生產力水平每提升1個單位，能提升地區(qū)經濟高質量發(fā)展水平0.444個單位；間接效應估計系數為2.658，衡量的是地區(qū)間新質生產力相互作用產生的溢出效應?？梢?，某地區(qū)的新質生產力不僅存在對本地區(qū)經濟高質量發(fā)展的直接影響，還存在對相鄰地區(qū)經濟發(fā)展的空間溢出效應。相比直接效應，間接效應系數值更高，這說明新質生產力在地區(qū)間的相互作用中發(fā)揮著更為顯著的積極影響，也意味著新質生產力有助于帶動更大范圍區(qū)域經濟的高質量發(fā)展，這在京津冀、長江經濟帶、泛珠三角、長三角以及黃河流域表現得尤為明顯。對此，增長極理論認為，優(yōu)勢地區(qū)先是通過虹吸效應積聚優(yōu)質要素打造區(qū)域經濟發(fā)展增長極，而后再通過空間傳導效應帶動更大范圍地區(qū)經濟的共同發(fā)展。總效應系數是直接效應系數和間接效應系數之和，體現的是新質生產力對經濟高質量發(fā)展的綜合影響，不僅證實了新質生產力對經濟高質量發(fā)展存在的顯著促進作用，同時也凸顯了新質生產力的正向外部性。

六、總結及建議

本文根據新質生產力的基本內涵，從實體性和滲透性兩個維度選取要素構建了新質生產力水平測算指標體系，并基于2012—2022年省級面板數據測算了中國新質生產力水平，探討了新質生產力水平的時空演變趨勢及區(qū)域差異。在此基礎上，進一步考察了新質生產力對經濟高質量發(fā)展的影響?；趯嵶C分析，本文得到如下結論：第一，中國新質生產力水平呈快速上升趨勢，年均增長率約為10.89%，同時新型勞動者、新型勞動對象及新型勞動資料等不同構成要素的發(fā)展水平也均保持了逐年增長的勢頭。分地區(qū)來看，東部地區(qū)的新質生產力水平保持著較大的領先優(yōu)勢，中部地區(qū)次之，西部和東北部地區(qū)相對緩慢。第二，四大地區(qū)的新質生產力發(fā)展水平雖然存在差異性，但得益于中國區(qū)域協(xié)調發(fā)展戰(zhàn)略的實施，總體基尼系數由2012年的0.238下降到了2022年的0.222。在區(qū)域內差異方面，受東西部地區(qū)發(fā)展輻射帶動效應的影響，中部地區(qū)的基尼系數存在擴大化的現象，其余地區(qū)則均呈逐年下降的趨勢；在區(qū)域間差異方面，四大地區(qū)之間的新質生產力水平發(fā)展差距正在不斷縮小，發(fā)展不平衡的狀態(tài)得到了持續(xù)性改善。第三，新質生產力及其構成要素發(fā)展水平的提升均能顯著促進經濟高質量發(fā)展。相比較而言，新質生產力對東部地區(qū)和中部地區(qū)經濟高質量發(fā)展的促進作用更為明顯。第四，空間杜賓模型估計結果表明，新質生產力對經濟高質量發(fā)展不僅存在直接促進作用，而且存在顯著的空間溢出效應，發(fā)展新質生產力有助于帶動更大范圍區(qū)域經濟的高質量發(fā)展。

基于以上研究結論，本文提出了如下建議：

第一，強化新型要素供給，夯實新質生產力發(fā)展基礎。首先，加強對新型勞動者的培養(yǎng)。一方面，要緊緊圍繞國家戰(zhàn)略和行業(yè)需求，調整優(yōu)化高校學科布局和專業(yè)設置，加快基礎學科、新興學科、交叉學科建設，在學科布局和專業(yè)設置上更具科學性和前瞻性。另一方面，通過科教融合、產教融合推動高校專業(yè)的迭代升級，建立起以“產業(yè)戰(zhàn)略布局+未來市場需求”為導向的創(chuàng)新型人才培養(yǎng)機制，實現人才結構和產業(yè)發(fā)展需求的高度匹配。其次，提升新型勞動資料的賦能作用。要大力發(fā)展數字經濟，加快人工智能、機器人等通用性、基礎性、前沿性技術研發(fā)攻堅力度，著力提升現代新型勞動工具賦能發(fā)展的質量與效率。同時，也要加大信息基礎設施、融合基礎設施和創(chuàng)新基礎設施等新型基礎設施建設的投資力度，夯實發(fā)展新質生產力的物質基礎。最后，強化對滲透性要素的創(chuàng)新和應用。一是要加大對技術創(chuàng)新的投入，重視創(chuàng)新成果的轉化和應用；二是要不斷探索平臺經濟、共享經濟等新型合作模式，促進跨地區(qū)的協(xié)同生產和管理，持續(xù)提升生產組織效率；三是要通過加強數據基礎設施建設和豐富數據開發(fā)利用場景，進一步發(fā)揮數據要素對新質生產力的賦能效應。

第二，因地制宜發(fā)展新質生產力，推動區(qū)域協(xié)調發(fā)展。要因地制宜發(fā)展新質生產力，深化并完善區(qū)域協(xié)調發(fā)展戰(zhàn)略，促進各區(qū)域之間的要素流通和產業(yè)鏈的協(xié)同發(fā)展，不斷優(yōu)化新質生產力的空間布局。不同地區(qū)要根據本地的資源稟賦、產業(yè)基礎、科研條件等，有選擇地推動新產業(yè)、新模式、新動能發(fā)展，用新技術改造提升傳統(tǒng)產業(yè)，積極促進產業(yè)高端化、智能化、綠色化，因地制宜發(fā)展新質生產力。同時，要加快建設全國統(tǒng)一要素市場，打通人員、技術、資金、數據流通堵點，在此基礎上強化區(qū)域間的合作交流，建立區(qū)域利益共同體意識，通過組建產業(yè)鏈聯(lián)盟、技術聯(lián)盟、供應鏈聯(lián)盟等加大資源整合力度，實現全要素的協(xié)同優(yōu)化。進一步地，還要結合不同產業(yè)的特性和發(fā)展階段，優(yōu)化全國的產業(yè)布局，例如將更多勞動密集型產業(yè)向具有豐富勞動力和交通便利的中西部地區(qū)轉移，將更多技術密集型產業(yè)向具有較好產業(yè)基礎和豐富生產要素的西部和東北部地區(qū)轉移，以實現全國各地區(qū)新質生產力和高質量經濟的協(xié)同發(fā)展。

第三，打造區(qū)域增長極，強化新質生產力的溢出效應。新質生產力具有顯著的空間溢出效應，要充分發(fā)揮其正向外部性，以點帶面引領更大范圍地區(qū)經濟的高質量發(fā)展。首先，充分發(fā)揮優(yōu)勢地區(qū)的引領帶動作用。要在政策空間、金融服務及人才引進等方面給予北京、上海及深圳等新質生產力水平較高地區(qū)更大的支持力度，鼓勵這些地區(qū)在制度、管理、服務等方面勇于嘗試、敢于創(chuàng)新。同時，這些地區(qū)也要根據地方資源和優(yōu)勢精準定位高新技術產業(yè)、現代服務業(yè)等主導產業(yè)，通過產業(yè)集群或產業(yè)鏈聯(lián)盟的形式，帶動周邊地區(qū)實現更好的發(fā)展。其次，打造區(qū)域增長極，推動區(qū)域間的聯(lián)動發(fā)展。要全面支持和促進跨區(qū)域研發(fā)和創(chuàng)新協(xié)同，尤其是要發(fā)揮優(yōu)勢地區(qū)科技創(chuàng)新中心的極化和擴散作用，通過跨地區(qū)要素的順暢流通和有效配置推動跨區(qū)域科技創(chuàng)新資源的高效協(xié)同。最后，構建共建共享大平臺，提升要素配置效率。通過共建跨區(qū)域的協(xié)同創(chuàng)新平臺和技術轉移平臺，發(fā)揮共享平臺的增長極帶動引領作用，促進區(qū)域間創(chuàng)新要素流通，優(yōu)化要素配置，發(fā)展新質生產力。

注：

①根據統(tǒng)計局標準，東部包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南；中部包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南；西部包括內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆；東北部包括遼寧、吉林和黑龍江。

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