摘" "要：發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展已成共識，發(fā)揮金融發(fā)展對新質(zhì)生產(chǎn)力的促進作用意義重大。基于2012—2022年30個省份的面板數(shù)據(jù)，本文在測度新質(zhì)生產(chǎn)力水平的基礎(chǔ)上進一步探討了金融發(fā)展對新質(zhì)生產(chǎn)力的影響效應(yīng)。研究表明：在時序演變方面，中國新質(zhì)生產(chǎn)力的總體水平及其構(gòu)成要素的發(fā)展水平均呈穩(wěn)步上升的趨勢；在空間分布方面，中國四大地區(qū)的新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平雖然存在差異性，但總體基尼系數(shù)值由2012年的0.235下降到了2022年的0.216，區(qū)域間差距正在不斷縮小；在影響效應(yīng)方面，金融發(fā)展水平每提高1個單位即可帶動新質(zhì)生產(chǎn)力水平提升0.026個單位。異質(zhì)性檢驗結(jié)果顯示，金融發(fā)展對新型勞動資料以及東中部地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力的促進作用相對更大。此外，空間杜賓模型估計結(jié)果顯示，金融發(fā)展還存在顯著的正外部性，能有效帶動更大范圍地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力水平的進一步提升。

關(guān)鍵詞：金融發(fā)展；新質(zhì)生產(chǎn)力；時序演變；空間外溢

中圖分類號：F830" 文獻標識碼：A" 文章編號：1674-2265（2024）10-0078-11

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2024.10.008

一、引言

在世界百年未有之大變局和全球新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革加速演進之際，習(xí)近平總書記著眼于中華民族偉大復(fù)興戰(zhàn)略全局提出了“新質(zhì)生產(chǎn)力”這一嶄新概念。新質(zhì)生產(chǎn)力是創(chuàng)新起主導(dǎo)作用，擺脫傳統(tǒng)經(jīng)濟增長方式、生產(chǎn)力發(fā)展路徑，具有高科技、高效能、高質(zhì)量特征，符合新發(fā)展理念的先進生產(chǎn)力質(zhì)態(tài)。新質(zhì)生產(chǎn)力以創(chuàng)新為核心驅(qū)動力，通過技術(shù)的革新、突破和應(yīng)用，有助于實現(xiàn)傳統(tǒng)生產(chǎn)方式和原有技術(shù)的革新，為經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展注入強勁動力，實現(xiàn)全要素生產(chǎn)率的大幅提升。而形成和發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力要以生產(chǎn)力要素的系統(tǒng)性躍升和優(yōu)化組合為支撐，這個過程離不開全方位、全周期的金融服務(wù)。理論上，根據(jù)歷史唯物主義中的生產(chǎn)力決定論，生產(chǎn)力決定生產(chǎn)關(guān)系，生產(chǎn)關(guān)系反作用于生產(chǎn)力。要想更好地發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力就需要不斷調(diào)整現(xiàn)有生產(chǎn)關(guān)系使其與新質(zhì)生產(chǎn)力相適應(yīng)。在數(shù)字經(jīng)濟時代，區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)正在深刻改變傳統(tǒng)金融業(yè)的運作模式、業(yè)務(wù)流程和服務(wù)體系，金融市場得以更高效地通過價格信號機制引導(dǎo)技術(shù)、數(shù)據(jù)及人才等要素聚焦于科技創(chuàng)新領(lǐng)域，更充分地發(fā)揮資源配置作用，為孕育新業(yè)態(tài)、新產(chǎn)業(yè)提供資金保障，從而加快形成同新質(zhì)生產(chǎn)力更相適應(yīng)的生產(chǎn)關(guān)系?？梢?，金融發(fā)展能夠為加快發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力提供強勁推動力，深入探討金融發(fā)展和新質(zhì)生產(chǎn)力水平提升之間的關(guān)系對于推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展而言具有重大的現(xiàn)實意義。

國內(nèi)學(xué)者已經(jīng)圍繞新質(zhì)生產(chǎn)力開展了多角度的研究。其中，在新質(zhì)生產(chǎn)力的基本內(nèi)涵和構(gòu)成要素方面，周文和許凌云（2023）[1]基于政治經(jīng)濟學(xué)視角，認為新質(zhì)生產(chǎn)力是以科技創(chuàng)新為主導(dǎo)且符合現(xiàn)代發(fā)展理念的先進生產(chǎn)力，是對傳統(tǒng)生產(chǎn)力的超越，也是對馬克思主義生產(chǎn)力理論的進一步發(fā)展和創(chuàng)新；趙峰和季雷（2024）[2]從勞動過程的角度深入剖析了新質(zhì)生產(chǎn)力的構(gòu)成要素，認為在新質(zhì)勞動者、新質(zhì)勞動資料和新質(zhì)勞動對象之外，數(shù)據(jù)、技術(shù)等也是新質(zhì)生產(chǎn)力所不可或缺的構(gòu)成要素。在新質(zhì)生產(chǎn)力的形成機理和發(fā)展路徑方面，薛欽源等（2024）[3]基于動態(tài)發(fā)展視角，認為新質(zhì)生產(chǎn)力的形成表現(xiàn)為以科技創(chuàng)新為核心的持續(xù)優(yōu)化和提升的動態(tài)過程；彭緒庶（2024）[4]從科技自立自強、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)融合、數(shù)實深度融合以及要素高效流通這四個方面系統(tǒng)性地探討了培育和發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的路徑。在新質(zhì)生產(chǎn)力水平測度方面，張哲等（2024）[5]從勞動者、勞動資料和勞動對象三個維度選擇相應(yīng)指標構(gòu)建了新質(zhì)生產(chǎn)力綜合評價指標體系，并據(jù)此分析了新質(zhì)生產(chǎn)力水平的時序演變趨勢和空間分布狀況；王鋼和郭文旌（2024）[6]基于對新質(zhì)生產(chǎn)力理論內(nèi)涵的深入理解，從實體性和滲透性兩個維度構(gòu)建了新質(zhì)生產(chǎn)力水平評價指標體系，在分析時序演變和區(qū)域差異的基礎(chǔ)上進一步探討了新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展與中國經(jīng)濟增長的關(guān)系。此外，還有部分學(xué)者做了進一步的拓展性研究，例如曹曄（2024）[7]、高帆（2024）[8]等學(xué)者分別研究了新質(zhì)生產(chǎn)力對產(chǎn)業(yè)鏈韌性、全要素生產(chǎn)率以及資源配置效率等方面的影響，田國強和仇藝博（2024）[9]、張穎等（2024）[10]更是關(guān)注到了金融發(fā)展與新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的關(guān)系。

隨著對新質(zhì)生產(chǎn)力理論內(nèi)涵的理解越發(fā)深入，越來越多的學(xué)者投身到新質(zhì)生產(chǎn)力領(lǐng)域的研究中，涌現(xiàn)的研究成果越發(fā)豐富。相較于目前已有的研究成果，本研究可能的邊際貢獻如下：一是目前的研究多是從定性角度開展，對定量分析的重視度不足，導(dǎo)致缺乏必要的經(jīng)驗性證據(jù)；二是從實證角度深入分析新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展影響因素的研究較為匱乏，尤其是尚未有學(xué)者探討金融發(fā)展對新質(zhì)生產(chǎn)力提升的影響效應(yīng)；三是現(xiàn)有研究所構(gòu)建的新質(zhì)生產(chǎn)力水平綜合評價指標體系中傳統(tǒng)生產(chǎn)力要素指標占比較多，無法很好地表征“新”和“質(zhì)”的特征，也就難以全面且客觀反映中國新質(zhì)生產(chǎn)力的真實發(fā)展水平。對此，本文構(gòu)建了中國新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平綜合評價指標體系，運用熵值法測度全國及各省份的新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平，并從時序演變、發(fā)展差距以及空間分布等方面做相應(yīng)的延伸性分析。然后通過構(gòu)建雙向固定效應(yīng)面板模型檢驗金融發(fā)展對新質(zhì)生產(chǎn)力水平提升的影響效應(yīng)，并進一步采用空間計量模型檢驗新質(zhì)生產(chǎn)力的空間外部性作用。

二、理論分析

金融市場作為現(xiàn)代經(jīng)濟體系的重要組成部分，能夠通過提供多樣化的金融服務(wù)、多元化的投融資渠道以及相對完善的風(fēng)險分擔(dān)機制優(yōu)化資源配置，為發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力提供堅實的基礎(chǔ)和強大的動力。具體而言，一是能通過發(fā)揮金融激勵作用，提升勞動者綜合素質(zhì)；二是通過增強金融服務(wù)質(zhì)效，開發(fā)智能生產(chǎn)資料；三是通過豐富金融產(chǎn)品體系，開拓新質(zhì)勞動對象。

（一）勞動者視角：發(fā)揮金融激勵作用，提升人才綜合素質(zhì)

人才是第一資源。向更高素質(zhì)勞動者躍升的程度和質(zhì)量將會直接影響到各類生產(chǎn)要素的組合配置，進而關(guān)系到新質(zhì)生產(chǎn)力的培育和發(fā)展。在傳統(tǒng)勞動者向更高素質(zhì)勞動者躍升的過程中，金融部門通過增強教育資源獲取能力、下沉金融服務(wù)以及完善勞動分配機制等方式，為勞動者持續(xù)提升綜合素質(zhì)創(chuàng)造良好的條件和環(huán)境。一方面，在數(shù)字設(shè)備和信息技術(shù)的加持下，傳統(tǒng)金融通過建立數(shù)字金融生態(tài)網(wǎng)絡(luò)得以突破地理空間的限制，滿足勞動者在教育、投資等方面的資金需求，進而助力勞動者綜合素質(zhì)的全面提升；另一方面，金融市場具有較強的資源配置功能，通過參與優(yōu)化收入激勵機制，在保障創(chuàng)新科技人才獲得與市場價值相匹配的待遇的同時，也為其他勞動者提供了市場價值導(dǎo)向，促使勞動者在實踐活動中實現(xiàn)知識塑造和技能提升，進而向新質(zhì)勞動者轉(zhuǎn)變（張穎等，2024）[10]。

（二）勞動資料視角：增強金融服務(wù)質(zhì)效，開發(fā)智能生產(chǎn)資料

新質(zhì)勞動資料是發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的重要支撐，勞動資料科技含量的高低直接決定了新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展“成色”。在市場經(jīng)濟環(huán)境下，資金往往會流向高效率、高回報的領(lǐng)域和項目，因此，資本的逐利本性會引導(dǎo)資金流向智能裝備制造、大數(shù)據(jù)平臺以及前沿通信技術(shù)設(shè)備等領(lǐng)域，促進智能化生產(chǎn)工具的研發(fā)和迭代。一是風(fēng)險投資基金、天使投資機構(gòu)等能為市場中的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品研發(fā)提供必要的資金支持，緩解由新技術(shù)新項目發(fā)展前景不確定性帶來的融資約束，進而通過技術(shù)的不斷創(chuàng)新孕育出更多自動化和數(shù)智化的先進生產(chǎn)工具；二是金融市場通過發(fā)揮風(fēng)險分散功能，降低科技創(chuàng)新風(fēng)險，鼓勵創(chuàng)新技術(shù)的研發(fā)、推廣和應(yīng)用，從而培育出更多科技含量高、創(chuàng)新性突出、適應(yīng)性廣泛的生產(chǎn)工具；三是金融市場還能通過獎勵、補貼以及稅收減免等多種激勵手段引導(dǎo)更多人才聚集至高科技領(lǐng)域并鼓勵企業(yè)加大研發(fā)投入，為先進生產(chǎn)工具的創(chuàng)新和迭代提供持續(xù)動力。

（三）勞動對象視角：豐富金融產(chǎn)品體系，開拓新質(zhì)勞動對象

傳統(tǒng)勞動對象向新質(zhì)勞動對象躍升，能夠為發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力創(chuàng)造有利條件、開拓廣闊空間。而在發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的過程中，金融部門通過加大創(chuàng)新力度，提供投貸聯(lián)動、政策性金融組合、供應(yīng)鏈金融創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)基金扶持等金融服務(wù)，為新業(yè)態(tài)、新產(chǎn)業(yè)的崛起和壯大提供了有力支撐。數(shù)字經(jīng)濟時代，越來越多的金融機構(gòu)能夠借助數(shù)字技術(shù)進行數(shù)字化評估和篩選，為從事新材料新能源研發(fā)、新空間探索的創(chuàng)新型企業(yè)提供金融資源。同時，金融市場具有高效的信息收集和傳遞功能，對于具有市場前景的材料能源、數(shù)據(jù)空間等項目，通過股票價格、債券評級等金融指標向市場傳遞正向信息，進而引導(dǎo)資金流助力新質(zhì)勞動對象的不斷拓展。此外，金融市場還可以通過提供保險、期貨、期權(quán)等多樣化的風(fēng)險管理工具幫助企業(yè)和投資者更好地應(yīng)對拓展新質(zhì)勞動對象過程中存在的不確定性風(fēng)險，使得市場主體更有意愿和能力去嘗試開發(fā)新質(zhì)勞動對象。

基于以上分析，提出以下假說：

假說1：金融發(fā)展對新質(zhì)勞動力要素發(fā)展存在顯著促進作用。

假說2：金融發(fā)展對新質(zhì)勞動資料要素發(fā)展存在顯著促進作用。

假說3：金融發(fā)展對新質(zhì)勞動對象要素發(fā)展存在顯著促進作用。

假說4：金融發(fā)展對新質(zhì)生產(chǎn)力水平提升存在顯著促進作用。

三、研究設(shè)計

（一）變量設(shè)定及指標體系說明

1. 被解釋變量。本文將新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平（NQP）作為被解釋變量。參考蔣永穆和喬張媛（2024）[11]的研究，從實體性和滲透性兩個維度選擇三大生產(chǎn)力要素的構(gòu)成指標進而構(gòu)建起新質(zhì)生產(chǎn)力綜合評價指標體系，據(jù)此測算出新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平指數(shù)，并將其作為被解釋變量。相應(yīng)的指標體系見表1。

2. 核心解釋變量。本文將金融發(fā)展水平（FIN）作為核心解釋變量。參考戈德史密斯（1994）[12]的研究思路，采用金融資產(chǎn)相關(guān)比率，即某一時期金融資產(chǎn)規(guī)模和GDP的比值作為衡量指標。該指標可以直接反映金融在國家經(jīng)濟發(fā)展中的深化程度，被眾多學(xué)者用于衡量金融結(jié)構(gòu)發(fā)展水平。本文所述金融資產(chǎn)由廣義的貨幣供應(yīng)量、金融機構(gòu)貸款、金融資產(chǎn)股票市值、債券余額以及保費收入五部分組成。

3. 控制變量。參考朱波和曾麗丹（2024）[13]的研究，結(jié)合研究實際需要，本文選取的控制變量包括：人力資本（HC）、經(jīng)濟發(fā)展水平（LED）、城鎮(zhèn)化程度（URB）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（INS）、對外開放程度（OTW）、財政支持（FS）、市場化水平（MAR）以及技術(shù)市場發(fā)展水平（DTM）。

（二）指標測算方法

1. 熵值法。熵值法是一種客觀賦權(quán)法，能夠充分挖掘數(shù)據(jù)中所包含的信息，對數(shù)據(jù)的分布和變化較為敏感，但對主觀判斷的依賴性較低，因此，本文采用熵值法進行測度。首先，對各項指標進行如下的標準化處理。

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(shù)。

再次，確定各項指標權(quán)重：

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

最后，測算各省份新質(zhì)生產(chǎn)力綜合得分：

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

2. Dagum基尼系數(shù)法。本文采用 Dagum 基尼系數(shù)分析新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平的區(qū)域差異，從而為促進新質(zhì)生產(chǎn)力均衡發(fā)展提供依據(jù)。相應(yīng)的基尼系數(shù)測算公式如下所示：

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

式（6）中，[k]為劃分區(qū)域數(shù)量，[n]為省份數(shù)，[Yji（Yhr）]為[j（h）]區(qū)域內(nèi)省份[i（r）]的新質(zhì)生產(chǎn)力水平，[nj]和[nh]分別為區(qū)域[j]和區(qū)域[h]內(nèi)的省份數(shù)量，[Y]為各地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力水平均值。式（6）的總體差異可被進一步分解為區(qū)域內(nèi)差異[Gw]、區(qū)域間差異[Gnb]和超變密度[Gt]，表達式如下：

[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(nèi)基尼系數(shù)，公式可進一步展開為[12Yn2ji=1njr=1njYji-Yhr]；[Gjh]表示區(qū)域間基尼系數(shù)， 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(zhì)生產(chǎn)力均值，[pj（h）=nj（h）n]， [sj（h）=nj（h）Yj（h）nY]， [Djh]則表示區(qū)域[j]和區(qū)域[h]之間新質(zhì)生產(chǎn)力的相對影響。

（三）模型設(shè)定及描述性統(tǒng)計

1. 基準回歸模型。本文構(gòu)建如下模型檢驗金融發(fā)展對新質(zhì)生產(chǎn)力水平提升的影響效應(yīng)：

[NQPit=β0+β1FINit+γCONTROLit+μi+φt+εit]"（10）

其中，被解釋變量[NQPit]代表新質(zhì)生產(chǎn)力水平，[i]和[t]分別表示省份和年份；[FINit]為核心解釋變量，表示各省份的金融發(fā)展水平；[CONTROLit]為控制變量；[μi]和[φt]分別為省份固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)；[εit]為隨機誤差項。

2. 空間計量模型。為進一步識別金融發(fā)展對新質(zhì)生產(chǎn)力的空間溢出效應(yīng)，本文進一步構(gòu)建了如下的空間面板回歸模型：

[NQPit=α0+ρ0WNQPit+α1FINit+α2CONTROLit+ρ1WFINit+ρ2WCONTROLit+μi+φt+εit]" " " "（11）

其中，[W]為空間權(quán)重矩陣，[ρ0]為空間滯后項[WNQPit]對[NQPit]影響的空間自回歸系數(shù)；[α1]和[α2]為核心解釋變量和控制變量的待估參數(shù)；[ρ1]和[ρ2]分別表示[WFINit]和[WCONTROLit]的系數(shù)向量；[εit]為隨機誤差項，可表示為[εit=λWεit+τit]。當[α2=ρ1=0]，且[λ=0]時，模型可簡化為空間滯后模型（SAR）；當[α2=ρ1=0]，且[ρ0]=0時，模型可簡化為空間誤差模型（SEM）；當僅[λ=0]時，模型可簡化為空間杜賓模型（SDM）；當僅[α2=ρ1=0]時，模型簡化為空間自相關(guān)模型（SAC）。要說明的是，在構(gòu)造矩陣W的過程中，兼顧了地理距離和經(jīng)濟距離的影響，因此，[W]表示的是地理經(jīng)濟嵌套空間權(quán)重矩陣，[W=ωWDij+（1-ω）WEij]。其中，[WDij]和[WEij]分別表示的是地理矩陣和經(jīng)濟矩陣，分別以省會間的直線距離和兩地的人均GDP差值衡量。

3. 數(shù)據(jù)來源及描述性統(tǒng)計。本文采用數(shù)據(jù)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、萬得及國泰安等網(wǎng)站和數(shù)據(jù)庫?？紤]到研究數(shù)據(jù)的全面性、可獲得性和時效性，在刪除數(shù)據(jù)缺失嚴重的省份后，本文的研究范圍覆蓋全國30個省份（不含西藏自治區(qū)和港澳臺地區(qū)），研究時間設(shè)定為2012—2022年。對于少量缺失數(shù)據(jù)，根據(jù)年均增長率和插值法測算獲得。各變量說明及描述性統(tǒng)計分析結(jié)果見表2。

四、新質(zhì)生產(chǎn)力水平測度及空間分布差異分析

（一）新質(zhì)生產(chǎn)力水平測度

采用熵值法對2012—2022年30個省份面板數(shù)據(jù)進行指標權(quán)重確定和綜合評價，進而獲得各地區(qū)不同年份的新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平指數(shù)，總指數(shù)和分項指數(shù)相應(yīng)的時序演變趨勢見圖2。從中可以發(fā)現(xiàn)，觀測期內(nèi)中國新質(zhì)生產(chǎn)力水平呈逐年上升的趨勢，均值由2012年的0.107上升到了2022年的0.313，年均增長率達11.29%。從構(gòu)成要素的角度，新型勞動者、新型勞動資料及新型勞動對象三項指數(shù)也均處于逐年穩(wěn)步上升的態(tài)勢，均值的年均增長率分別為8.46%、12.18%以及11.48%，但要素間的發(fā)展趨勢存在一定的差異。其中，新型勞動者指數(shù)增長相對緩慢，說明目前的新型勞動者培養(yǎng)體系尚不完善，培養(yǎng)資源投入相對不足，尤其是當前的教育體系、職業(yè)培訓(xùn)機制以及社會對新型勞動者的認知和重視程度還有待進一步優(yōu)化和提升；在近些年數(shù)字經(jīng)濟迅速發(fā)展的背景下，以智能機器人和集成電路為代表的智能科技不斷創(chuàng)新，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)力度持續(xù)加大，科技創(chuàng)新成果滲透率和轉(zhuǎn)化率的快速提升使得新型勞動資料指數(shù)始終保持較快的發(fā)展速度；新能源和新材料應(yīng)用領(lǐng)域日益廣泛，技術(shù)突破持續(xù)推進，創(chuàng)新成果不斷涌現(xiàn)，以這兩大新興產(chǎn)業(yè)為代表的產(chǎn)業(yè)集群正在成為新質(zhì)生產(chǎn)力的強勁增長極。此外，生態(tài)環(huán)境的改善也助力了新型勞動對象發(fā)展的“加速度”。

（二）新質(zhì)生產(chǎn)力的空間分布

為了準確把握中國新質(zhì)生產(chǎn)力的空間分布格局，本文進一步測算了我國東部、中部、西部及東北部地區(qū)的新質(zhì)生產(chǎn)力平均水平①，具體見圖3。根據(jù)測算結(jié)果，四大地區(qū)的新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展趨勢存在明顯的差異性。其中，觀測期內(nèi)東部地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力水平均值為0.293，相較其余地區(qū)始終保持遙遙領(lǐng)先的地位；中部地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力總體上保持了較快的發(fā)展速度，年均增長率達到了12.51%，均值水平僅次于東部地區(qū)；西部地區(qū)和東北部地區(qū)的新質(zhì)生產(chǎn)力水平均值分別為0.156和0.146，明顯低于東部及中部地區(qū)，且隨著時間推移兩個地區(qū)的新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展趨勢出現(xiàn)了分化。四大地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力水平走勢存在上述差異的原因可能在于：東部地區(qū)發(fā)達的經(jīng)濟為該地區(qū)帶來了強大的資金支持以及良好的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平，優(yōu)質(zhì)的教育資源和活躍的科研氛圍更是吸引了大量高端人才，創(chuàng)新要素的集聚為該地區(qū)發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力提供了較高的“初速度”和“加速度”；受東部地區(qū)發(fā)展輻射帶動影響，中部地區(qū)不斷優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，加大對新興產(chǎn)業(yè)的投入和扶持力度，加快了新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展；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，產(chǎn)業(yè)調(diào)整滯后、人才流失嚴重、基礎(chǔ)設(shè)施薄弱以及資金外流等不利因素弱化了這兩個地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展動能。

（三）新質(zhì)生產(chǎn)力的區(qū)域差異

圖4和圖5分別為四大地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力水平的區(qū)域內(nèi)差異和區(qū)域間差異。隨著時間推移，中國新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平的總體差異、區(qū)域內(nèi)差異和區(qū)域間差異總體上均呈下降趨勢，這說明一系列區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略的深入實施已然取得了顯著成效，中國新質(zhì)生產(chǎn)力水平空間分布不均衡的現(xiàn)象正在得到持續(xù)性改善。

從圖4的區(qū)域內(nèi)差異看，中國新質(zhì)生產(chǎn)力水平基尼系數(shù)的全國均值由2012年的0.235波動式下降到了2022年的0.216，說明全國新質(zhì)生產(chǎn)力水平區(qū)域內(nèi)差距總體處于不斷縮小的態(tài)勢。從地區(qū)看，東部地區(qū)、西部地區(qū)和東北部地區(qū)的新質(zhì)生產(chǎn)力區(qū)域內(nèi)差異都呈縮小態(tài)勢。其中，東部地區(qū)持續(xù)推進產(chǎn)業(yè)升級轉(zhuǎn)型，加強區(qū)域內(nèi)協(xié)同發(fā)展，不斷優(yōu)化資源配置，使得該地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力水平的區(qū)域內(nèi)差距不斷縮小，基尼系數(shù)由2012年的0.221持續(xù)下降到了2022年的0.175；西部地區(qū)基尼系數(shù)總體呈先上升再下降的趨勢，這主要是由于前期發(fā)展基礎(chǔ)相對薄弱，資源開發(fā)和利用效率有待提高且區(qū)域內(nèi)發(fā)展不平衡，但隨著國家西部大開發(fā)戰(zhàn)略的深入實施以及基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的逐步完善，西部地區(qū)開始實現(xiàn)協(xié)調(diào)發(fā)展，基尼系數(shù)隨之下降；東北部地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力水平均值為0.146，該地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相對單一，創(chuàng)新動力不足，人口外流現(xiàn)象較為嚴重，導(dǎo)致新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平和區(qū)域內(nèi)差異水平均較低。與上述地區(qū)不同的是，中部地區(qū)在承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的過程中，資源整合難度較大，創(chuàng)新投入也相對不足，還面臨著區(qū)域間競爭加劇的局面，區(qū)域內(nèi)差異持續(xù)擴大，基尼系數(shù)由2012年的0.157上升到了2022 年的0.231。

從圖5的區(qū)域間差異來看，四大地區(qū)的區(qū)域間差異均呈下降趨勢。通過對區(qū)域間差異特征的進一步觀察，總體可分為三類進行描述。第一類是東部—西部地區(qū)和東部—東北部地區(qū)，區(qū)域間差異在下降過程中表現(xiàn)出了相對較強的波動性。近年來，國內(nèi)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展，西部地區(qū)的電子信息、新能源等產(chǎn)業(yè)以及東北部地區(qū)的生物醫(yī)藥、高端裝備制造等產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，整體上產(chǎn)業(yè)規(guī)模不斷擴大且技術(shù)水平有所提升，但由于東部地區(qū)在產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、技術(shù)創(chuàng)新能力和市場資源等方面具有先發(fā)優(yōu)勢，東部和西部以及東部和東北部之間仍然存在一定的發(fā)展差距，且在產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中受到市場波動、政策調(diào)整等因素的影響，導(dǎo)致區(qū)域間新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平的差距在縮小過程中出現(xiàn)了較為明顯的波動。第二類是東部—中部地區(qū)，區(qū)域間差異穩(wěn)步下降。東部地區(qū)在進行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級調(diào)整時，通過產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移和技術(shù)擴散帶動了中部地區(qū)生產(chǎn)力要素的系統(tǒng)性躍升，縮小了兩地的新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展差距。第三類是中部—西部地區(qū)、中部—東北部地區(qū)以及西部—東北部地區(qū)，區(qū)域間差異小且下降緩慢。西部地區(qū)不斷加大基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投入，積極培育特色優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，東北部地區(qū)加快推進國有企業(yè)改革，大力發(fā)展新興產(chǎn)業(yè)，兩地正在持續(xù)縮小與中部地區(qū)的新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展差距；對于西部地區(qū)和東北部地區(qū)而言，雙方在經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、資源稟賦等方面具有一定的相似性，且都面臨著人才流失和市場活力不足等發(fā)展困境，因而無法拉開彼此間的新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平差距。

五、金融發(fā)展對新質(zhì)生產(chǎn)力影響的實證分析

（一）基準回歸分析

本文基于式（10）對樣本數(shù)據(jù)進行了雙向固定效應(yīng)檢驗，檢驗結(jié)果見表3。其中，模型（1）不包含控制變量和固定效應(yīng)，模型（2）和模型（3）逐步加入了固定效應(yīng)和控制變量。模型（1）—模型（3）的估計系數(shù)分別為0.067、0.033和0.026，且均通過了1%水平上的顯著性檢驗，說明金融發(fā)展能顯著提升新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平。在加入控制變量和固定效應(yīng)后，金融發(fā)展水平每提高1個單位即可帶動新質(zhì)生產(chǎn)力水平0.026個單位的提升，可見金融市場在形成和發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力過程中發(fā)揮了極為重要的推動作用。金融市場具有極強的資源配置功能，在資金流的引導(dǎo)下，新質(zhì)生產(chǎn)要素能夠更精準地配置到最有發(fā)展前景的新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)和新模式中，挖掘創(chuàng)新潛力并提升資源的利用效率，加快新質(zhì)生產(chǎn)力的形成與發(fā)展。

為了更為全面地考察金融發(fā)展對新質(zhì)生產(chǎn)力的影響，本文還考察了金融發(fā)展對新質(zhì)生產(chǎn)力三大構(gòu)成要素的影響，估計結(jié)果見表4。估計結(jié)果顯示，金融發(fā)展對三大生產(chǎn)力要素的發(fā)展均存在正向的促進作用。其中，除了新型勞動者，金融發(fā)展對新型勞動資料和新型勞動對象的影響系數(shù)均通過了1%水平上的顯著性檢驗。從具體影響來看：模型（1）系數(shù)值僅通過了10%水平上的顯著性檢驗，培育新型勞動者周期長、成本高且難度大，弱化了金融市場對培育新型勞動者的偏好度；模型（2）系數(shù)值為0.048，表明金融發(fā)展水平每提升1個單位可提高新型勞動資料指數(shù)0.048個單位，數(shù)字化、智能化改造在各產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的逐步深入大幅提高了生產(chǎn)效率，也顯著提升了經(jīng)濟效益，金融市場得以發(fā)揮更為顯著的資源配置作用；模型（3）的影響系數(shù)值為0.028，以新材料、新能源為代表的新興產(chǎn)業(yè)是國家戰(zhàn)略發(fā)展的重點方向，近些年來受到了金融市場的高度關(guān)注和大力支持，加快了新型勞動對象的發(fā)展。表3和表4的估計結(jié)果與假說1—假說4的預(yù)期相一致。

（二）穩(wěn)健性檢驗

在基準回歸分析時，本文雖然已通過采用雙向固定效應(yīng)模型控制了地區(qū)和時間因素變化的影響，同時也設(shè)置了一系列控制變量以緩解內(nèi)生性問題，但還是存在遺漏變量的可能。此外，被解釋變量和核心解釋變量之間還存在逆向因果的可能，即在金融發(fā)展促進新質(zhì)生產(chǎn)力水平提升的同時，后者也會反向促進金融市場的創(chuàng)新和發(fā)展。對此，本文進行了如下穩(wěn)健性檢驗：一是剔除異常值，相較其他地區(qū)，北京、天津、上海及重慶四個直轄市具有較大的政策操作自由度，且享受更多的資源傾斜，因此，剔除四個直轄市數(shù)據(jù)后進行回歸分析；二是更換被解釋變量，參考韓文龍等（2024）[14]的指標體系，重新測算各省份新質(zhì)生產(chǎn)力水平，并用其替換原有被解釋變量進行回歸分析；三是更換核心解釋變量，參考常新鋒和陳璐瑤（2020）[15]的研究思路，從銀行、證券和保險三個方面選取典型指標構(gòu)建金融發(fā)展綜合評價指標體系，替換原核心解釋變量進行回歸分析；四是工具變量法，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。表5的估計結(jié)果總體與基準分析結(jié)果保持了一致，表明估計結(jié)果穩(wěn)健可靠。

（三）地區(qū)異質(zhì)性分析

中國地理跨度大、區(qū)域特征明顯，不同地區(qū)在經(jīng)濟發(fā)展基礎(chǔ)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)特征、市場開放程度以及政策環(huán)境支持等方面均存在較大差異，這很有可能會影響金融發(fā)展作用的發(fā)揮。對此，本文進一步考察了不同地區(qū)金融發(fā)展對新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平提升的影響，結(jié)果見表6。根據(jù)估計結(jié)果，模型（1）—模型（4）的影響系數(shù)值分別為0.059、0.044、0.022和0.017，且均通過了1%水平上的顯著性檢驗。相比之下，金融發(fā)展對東部地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力的影響最大，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)和東北部地區(qū)相對較弱。金融發(fā)展對不同地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力產(chǎn)生差異化影響的原因可能在以下幾個方面：東部地區(qū)在經(jīng)濟發(fā)展水平、對外開放程度、科技創(chuàng)新能力和人才資源儲備等方面具有顯著優(yōu)勢，金融發(fā)展得以有更加廣闊的市場空間和作用載體，通過引導(dǎo)創(chuàng)新資源的集聚和配置促進地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力的快速發(fā)展；中部地區(qū)在承接?xùn)|部產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的過程中，對金融資源的需求逐漸增加，同時金融市場的發(fā)展也能夠支持該地區(qū)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的升級改造和新興產(chǎn)業(yè)的培育，加速創(chuàng)新要素流動并推動新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展；相較于東部和中部地區(qū)，西部和東北部地區(qū)經(jīng)濟總量相對較小，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相對單一，且在人才儲備和科技創(chuàng)新能力方面相對落后，缺乏足夠的創(chuàng)新動力和研發(fā)能力，限制了金融市場對新質(zhì)生產(chǎn)力推動作用的發(fā)揮。上述分析說明經(jīng)濟發(fā)展水平越高、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越完善、政策環(huán)境越寬松以及創(chuàng)新資源越豐富的地區(qū)就越能為金融市場提供更大的發(fā)展空間和更好的承載載體，也就更有助于發(fā)揮金融發(fā)展對新質(zhì)生產(chǎn)力提升的促進作用。

六、空間溢出效應(yīng)分析

（一）空間模型設(shè)定及空間相關(guān)性檢驗

金融資源具有較強的空間流動性，這使得金融發(fā)展呈現(xiàn)出了對周邊地區(qū)明顯的外溢特征，即金融資源的跨空間流動會對周邊地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整以及人才聚集等方面產(chǎn)生諸多影響。對此，本文采用空間計量模型估計金融發(fā)展對新質(zhì)生產(chǎn)力的空間溢出效應(yīng)。在參數(shù)估計前，先要對各地區(qū)的金融發(fā)展空間相關(guān)性進行檢驗。根據(jù)表7，全局莫蘭指數(shù)及z值均顯著為正，這就表明各地區(qū)金融發(fā)展存在較強的空間正相關(guān)性。

根據(jù)局部莫蘭指數(shù)測算結(jié)果，多數(shù)省份的金融發(fā)展水平指數(shù)主要集中于第一象限和第三象限，呈現(xiàn)出了明顯的“高—高”和“低—低”時空聚集特征。為了能更好地觀察觀測期內(nèi)各省份金融發(fā)展空間聚集的演變趨勢，本文根據(jù)局部莫蘭指數(shù)測算結(jié)果生成了相應(yīng)的指數(shù)圖，具體見圖6和圖7。通過對比觀測期內(nèi)2012年和2022年兩個首尾年份各省份金融發(fā)展的空間聚集特征，可以發(fā)現(xiàn)第三象限觀測樣本逐步向其余象限移動，這表明多數(shù)地區(qū)金融發(fā)展勢頭總體較好，部分地區(qū)正在擺脫孤立且不均衡的發(fā)展困境。進一步地，金融發(fā)展呈現(xiàn)的時空聚集特征，一方面，說明區(qū)域間的金融發(fā)展存在馬太效應(yīng)，發(fā)達地區(qū)的金融發(fā)展相互促進，欠發(fā)達地區(qū)的金融發(fā)展相對滯后且難以突破困境；另一方面，說明區(qū)域間的金融發(fā)展差距在時間和空間上具有一定的穩(wěn)定性和延續(xù)性。金融發(fā)展的這種空間外部性會進一步引導(dǎo)創(chuàng)新要素的跨地區(qū)流動，進而作用于周邊相鄰地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展。

（二）空間杜賓模型的結(jié)果分析

本文通過LM檢驗、Hausman檢驗和LR檢驗以確定具體的空間計量模型。檢驗結(jié)果顯示，LM spatial lag和LM spatial error的檢驗值分別為8.463和19.108，Robust LM test no spatial lag和Robust LM test no spatial error的檢驗值分別為28.067和10.422，檢驗值在1%水平上拒絕了模型不存在空間誤差與空間滯后效應(yīng)的原假設(shè)，適合采用空間杜賓模型。同時，Hausman檢驗結(jié)果顯示采用固定效應(yīng)的空間杜賓模型更為合理。綜上，本文采用同時控制了個體和時間兩個層面固定效應(yīng)的空間杜賓模型進行分析。

表8的空間杜賓模型估計結(jié)果展示了直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)，系數(shù)值均在1%水平上顯著為正，這說明金融發(fā)展在空間維度上對新質(zhì)生產(chǎn)力存在積極的溢出效應(yīng)。其中，直接效應(yīng)估計系數(shù)為0.020，表明在排除其他因素干擾后，每提升1個單位的金融發(fā)展水平，即可提高0.020個單位的新質(zhì)生產(chǎn)力水平；間接效應(yīng)衡量的是地區(qū)間金融發(fā)展相互作用過程中產(chǎn)生的溢出效應(yīng)，系數(shù)值為0.067。相比之下，間接效應(yīng)明顯強于直接效應(yīng)，這表明在空間傳導(dǎo)機制作用下，周邊地區(qū)金融發(fā)展水平的變化對本地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力的促進作用更加明顯，即存在顯著的空間溢出效應(yīng)。增長極理論認為，優(yōu)勢地區(qū)先是憑借自身的資源、技術(shù)和產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)等優(yōu)勢實現(xiàn)快速發(fā)展，再是通過空間輻射效應(yīng)和擴散效應(yīng)帶動周邊地區(qū)的發(fā)展?？臻g杜賓模型估計結(jié)果不僅證實了金融發(fā)展對地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力的直接促進作用，也凸顯了金融發(fā)展對新質(zhì)生產(chǎn)力水平提升的正向空間外部性。

七、結(jié)論及建議

本文在從實體性要素和滲透性要素兩個層面選擇指標構(gòu)建新質(zhì)生產(chǎn)力綜合評價指標體系的基礎(chǔ)上，不僅分析了各地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力水平的時序演變趨勢和空間分布格局，還深入探討了金融發(fā)展和新質(zhì)生產(chǎn)力水平提升的關(guān)系。主要結(jié)論如下：（1）中國新質(zhì)生產(chǎn)力總體水平及構(gòu)成要素發(fā)展水平均保持了正向的發(fā)展勢頭，不同地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力水平存在明顯差異，觀測期內(nèi)東部地區(qū)始終保持領(lǐng)先地位。（2）隨著經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的不斷優(yōu)化和區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略的深入實施，中國新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平的總體基尼系數(shù)呈持續(xù)下降趨勢。在區(qū)域內(nèi)差異方面，中部地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力的區(qū)域內(nèi)差異呈不斷擴大趨勢，其余三大地區(qū)的區(qū)域內(nèi)差異不斷縮?。辉趨^(qū)域間差異方面，四大地區(qū)之間的新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平差距正在不斷縮小，發(fā)展不均衡的現(xiàn)象正在得到持續(xù)性改善。（3）金融發(fā)展對新質(zhì)生產(chǎn)力及其構(gòu)成要素發(fā)展水平的促進作用均通過了顯著性檢驗，在考慮內(nèi)生性問題后結(jié)論依然成立。相比較而言，金融發(fā)展對新型勞動資料要素發(fā)展以及東中部地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的促進作用相對更大。（4）空間杜賓模型估計結(jié)果表明，金融發(fā)展對新質(zhì)生產(chǎn)力水平的提升還存在顯著的空間外部性，一個地區(qū)的金融發(fā)展會對周邊地區(qū)的新質(zhì)生產(chǎn)力產(chǎn)生積極影響。

基于以上研究結(jié)論，本文提出如下建議：一是要大力發(fā)展科技金融，引導(dǎo)金融資源支持科技創(chuàng)新，為發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力提供資金保障。一方面，政府部門要加大對科技金融的政策支持力度，推進科技金融服務(wù)體系建設(shè)，通過出臺稅收優(yōu)惠、財政補貼等政策鼓勵金融機構(gòu)為科技創(chuàng)新企業(yè)提供金融服務(wù)，強化政策協(xié)同效應(yīng)；另一方面，金融機構(gòu)要根據(jù)實際需求不斷創(chuàng)新科技金融產(chǎn)品和服務(wù)，可在科技產(chǎn)業(yè)園等創(chuàng)新要素聚集地區(qū)設(shè)立服務(wù)點，下放審批權(quán)和決策權(quán)，加快對優(yōu)質(zhì)科技項目和創(chuàng)新企業(yè)的資金投放。二是要大力發(fā)展數(shù)字金融，引領(lǐng)金融業(yè)態(tài)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，釋放新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展?jié)撃堋Ｊ紫?，要加強包?G網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)中心等在內(nèi)的數(shù)字金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，為數(shù)字金融的發(fā)展提供堅實支撐；其次，要加強金融領(lǐng)域的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用，鼓勵金融機構(gòu)運用大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等技術(shù)，實現(xiàn)資金、數(shù)據(jù)、技術(shù)等要素的創(chuàng)新配置，為發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力提供高質(zhì)量的金融服務(wù)；最后，要持續(xù)豐富數(shù)字金融服務(wù)體系，加強與其他產(chǎn)業(yè)的融合，通過協(xié)同發(fā)展推動新質(zhì)生產(chǎn)力水平的不斷提升。三是要協(xié)調(diào)區(qū)域金融發(fā)展，引導(dǎo)金融資源合理流動與精準配置，推動各地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力的協(xié)同共進。要根據(jù)不同地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和資源稟賦制定差異化的區(qū)域金融政策，以優(yōu)化不同地區(qū)的金融資源配置效率。尤其是要加大對西部和東北部地區(qū)的普惠性金融支持，通過資金流吸引人才流和技術(shù)流，聚集創(chuàng)新要素助力加快發(fā)展弱勢地區(qū)的新質(zhì)生產(chǎn)力。

注：

①根據(jù)國家統(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(nèi)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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