卢玲珠^1，2

（1.无锡旅游商贸高等职业技术学校，江苏 无锡 214100；2.江苏联院无锡旅游商贸分院，江苏 无锡 214100）

摘要：在新质生产力理论框架下运用熵权-TOPSIS模型对2014—2022年长三角地区新质生产力的发展水平进行测度，并对其时间序列变化、区域间差异及空间分布特征进行了深入分析。研究发现，长三角地区的新质生产力总体呈现稳定增长态势，但区域发展存在不平衡性，其中江苏省处于领先地位，安徽省的增长速度最快。σ收敛与β收敛检验结果表明区域间差异正在逐步缩小，体现出明显的“追赶效应”。数字生产力和科技生产力是造成区域差异的主要因素。空间分析结果显示，新质生产力呈现出“核心—边缘”的空间结构，并具有显著的空间负相关性。长三角地区应当通过加强区域协同合作、缩小数字鸿沟、推进绿色转型等路径推动长三角地区实现更高质量的一体化发展。

关键词：长三角；新质生产力；熵权-TOPSIS模型

一、引言

2023年9月，习近平总书记首次提出“新质生产力”这一重要理论概念。^[1]当前，我国经济发展正处于向高质量发展转型的关键阶段，国家明确提出要加快构建新发展格局，推动经济实现质的提升。在此背景下，新质生产力作为传统生产力形态的质态跃迁，已成为推动经济高质量发展的重要驱动力。长三角地区是我国经济活力最强、开放水平最高的区域之一，其新质生产力的提升对区域经济高质量发展具有显著的带动作用。因此，构建科学合理的新质生产力指标体系，对长三角地区新质生产力水平进行系统测度与深入分析，不仅有助于精准揭示区域发展差异及其内在规律，更能为政策制定者提供重要的决策参考。

二、文献综述

目前，新质生产力的研究尚处于初步探索阶段，相关的理论成果正不断涌现。在理论机制方面，李政和廖晓东^[2]( 2023) 、蒲清平和黄媛媛^[3] ( 2023) 对新质生产力的形成机制、理论意义及实践路径进行了深入分析；赵剑波^[4]等（2024）强调新质生产力具有高科技、高效能、高质量特征；郭朝先^[5]等（2025）通过实证研究揭示，新质生产力与传统生产力的本质区别在于其对劳动者、劳动资料及劳动对象的创新性配置。综上所述，新质生产力不仅在内涵上与传统生产力存在显著差异，更在实践路径和发展目标上彰显了其先进性和创新性。

在新质生产力指标体系的构建与测度方法方面，学术界提出了多种测度框架和方法。丁仕潮^[6]等 ( 2024) 构建了涵盖人才主体、科创动能、产业载体三个维度的新质生产力评价体系；胡欢欢和刘传明^[7]( 2024)从新技术、新经济、新业态构建新质生产力发展水平的评价体系；陈雪^[8] ( 2024)从科技生产力、数字生产力、绿色生产力构建新质生产力评价体系。郭朝先等^[5]（2025）从劳动者、劳动资料、劳动对象构建了新质生产力指标体系。这些研究为科学计算新质生产力提供了丰富的多维视角和方法支持，但现有指标体系在区域适用性和动态性方面仍有待进一步完善。

三、新质生产力的内涵与表现形式

新质生产力是契合新发展理念的先进生产力形态，其核心在于借助科技创新、产业转型、数字经济与绿色低碳等要素的协同作用，推动经济的高质量发展。新质生产力作为传统生产力向更高层次跃迁的产物，已成为推动经济高质量发展的重要引擎。

科技生产力作为新质生产力的关键驱动力，主要表现为科技创新对生产力提升的显著作用，彰显了“高科技”特征。绿色生产力则是新质生产力“高质量”特征的重要体现，强调可持续发展与生态友好型发展模式。数字生产力是新质生产力“高效能”特征的集中体现，主要通过数字化、智能化的生产工具和管理模式，实现资源的优化配置和生产效率的提升。新质生产力通过科技生产力、绿色生产力和数字生产力的整合，推动产业升级、经济增长和社会可持续发展。

四、长三角地区新质生产力水平测度

（一）新质生产力测度方法

本文采用熵权-TOPSIS模型来测度新质生产力的发展水平及指标权重。熵权法依据信息熵理论对指标进行客观赋权，有效减少了主观赋权法可能引入的不确定性。TOPSIS法则是一种广泛应用于综合评价的多指标决策方法，其核心在于通过计算被评价对象与正负理想解之间的欧氏距离，按照被评价对象距离最优解最近且距离最劣解最远的原则排序。

第一步，将各单项指标的取值范围标准化至0-1区间，以此消除指标间的矛盾性和不可比性。

（二）新质生产力测度指标选择

结合长三角区域发展实际，采用卢江^[1]等的研究思路，构建以科技生产力、绿色生产力和数字生产力为一级指标的综合评价指标体系，如表1所示。

表1 新质生产力评价指标体系

其中，规模以上工业的劳动生产率指标采用卢江和郭子昂^[1]的研究思路，运用公式“（规模以上工业的总利润 + 规模以上工业从业人数 × 职工平均工资）/ 规模以上工业从业人数”测算。机器人安装的原始密度则参考康茜和林光华^[9]的方法，以国际机器人联合会（IRF）公布的中国各行业工业机器人安装量为基础，结合《中国劳动统计年鉴》中细分行业各省份就业人数占全国总就业人数的百分比，通过“该百分比 × 全国各行业机器人安装数量”计算。

（三）新质生产力数据采集

根据《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》的界定，长三角一体化发展的核心区域包括上海、南京、杭州、苏州等27个城市。由于数据的完整性和可获取性，本研究以江浙沪皖四省市的行政区划为边界构建基础数据库。数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国工业统计年鉴》等。对于个别缺失的数据，采用插值法和移动平均法进行补充。

五、长三角地区新质生产力水平及时空演进分析

（一）长三角地区新质生产力水平

    根据熵权-TOPSIS模型测度得到长三角地区的新质生产力如表2所示。

表2 2014-2022年长三角地区新质生产力水平

从长三角地区新质生产力发展指数年均值看，安徽新质生产力发展水平相对较低（新质生产力发展指数年均值<0.3），江苏新质生产力发展水平相对较高（新质生产力发展指数年均值≥0.5），是长三角地区新质生产力发展的“领头羊”。长三角地区的新质生产力水平整体呈现稳步上升趋势，年均增长率为8.99%。从时间序列上看，2014年至2022年，长三角地区的新质生产力水平从0.1938提升至0.4207，年均增长率为8.99%。

图1 长三角地区新质生产力水平及其一级指标

（二）新质生产力发展趋势收敛性检验

1.σ收敛检验

本研究采用变异系数表征长三角地区新质生产力发展水平的σ收敛趋势，如图2所示，结果表明长三角地区内部的发展水平差异正在系统性缩小，长三角一体化发展战略在促进区域协同发展方面取得了积极成效。变异系数（CV）从 2014年的0.605 持续下降至 2022年的0.360，累计降幅高达40.5%，意味着长三角地区省市间新质生产力发展的绝对差距在明显缩小。初期发展水平较低的安徽实现了比上海、江苏更快的增长速度，成功地进行了“追赶”，这是区域均衡发展的理想状态。

图2  长三角地区新质生产力σ收敛检验结果

从收敛速度来看，收敛过程并非匀速，可以划分为两个主要阶段。在快速收敛期（2014-2019）CV值从0.605降至0.366，降幅剧烈。这是政策红利和产业转移效应最集中的爆发期。安徽、浙江等后发地区通过承接产业、技术引进和模仿创新，实现了新质生产力的跨越式增长，与领先地区的差距迅速收窄。在平稳收敛期（2020-2022）CV值在0.36-0.37的区间内波动，下降幅度明显放缓，趋于稳定。这表明后发地区的“低成本追赶”模式效益边际递减，需要向“创新驱动”的深水区转型，追赶速度自然放缓。

2.β收敛检验

为检验长三角地区新质生产力是否存在“追赶效应”，采用绝对β收敛检验，回归结果如表3所示。结果说明初期新质生产力水平较低的省份，其增长速度显著高于初期水平较高的省份，落后地区成功地对发达地区实现了“追赶”。调整后的R²为0.935，表明模型解释了增长率变异的93.5%，拟合效果良好。这说明长三角一体化战略有效促进了区域协同发展，落后地区安徽正在追赶。

表3 长三角地区新质生产力β收敛检验

注： ** 表示 p < 0.05。

（三）新质生产力指标权重分析

运用熵权-TOPSIS模型测度指标权重，如表4所示。作为权重最高的子系统，数字生产力是造成长三角内部新质生产力发展差异的首要因素。这表明，各地区在数字化转型进程上的不均衡是拉大整体发展差距的主因。权重最高的子指标是“电信业务通讯”（13.30%），这反映了数字基础设施的覆盖与普及程度是数字经济的基石，其地区差异对生产力差异的解释力最强。科技生产力与数字生产力近乎持平，说明科技创新的不平衡是制约长三角整体迈向价值链高端的关键。科技生产力内部权重分布均衡，“技术生产”（8.40%） 和“技术研发”（8.29%） 权重最高，这表明将研发成果转化为实际技术应用和市场化产品的能力（技术创新效率）与研发投入本身同样重要。绿色生产力权重显著低于前两者，表明绿色低碳发展的地区间差异相对较小。

表4 长三角地区新质生产力指标权重

（四）新质生产力发展水平空间相关性分析

全局莫兰指数是衡量空间自相关的经典统计量，用于判断某种现象在空间上究竟是聚集、离散还是随机分布。其值范围通常在[-1, 1]之间，若大于0表示空间正相关，即高值倾向于与高值相邻，低值倾向于与低值相邻。若小于0表示空间负相关，即高值倾向于被低值包围，反之亦然（空间差异明显），即呈现出空间离散模式。若等于 0表示空间随机分布，无空间自相关性。第一步要构建空间权重矩阵，采用二进制邻接矩阵，即若两个地区有共同边界，则视为相邻，权重为1；否则为0。第二步计算全局莫兰指数并进行显著性检验，如表5所示。

表5 长三角地区新质生产力全局莫兰指数及显著性

计算结果揭示全局莫兰指数始终为负，所有年份的指数值（I < 0）表明长三角新质生产力的空间分布并非随机，而是存在系统的空间负相关，即显著的空间离散。从2014年-0.336218到2020年-0.591341，莫兰指数的绝对值总体呈上升趋势。这表明空间离散效应在不断强化和加剧，地区间的空间差异日益突出。2018年是一个至关重要的拐点，指数绝对值首次突破-0.5，标志着空间格局进入一个新阶段，从随机分布跃变为稳定的“核心-边缘”结构。2020年是空间离散程度的顶峰。此后指数绝对值开始小幅回落，表明极化的空间格局得到轻微缓解，但并未改变离散的本质。

五、结论

第一，长三角地区新质生产力水平呈现稳步上升趋势。长三角地区新质生产力水平从2014年的0.1938提升至2022年的0.4207，年均增长率为8%。对领先地区未来应更侧重于发挥“创新策源地”和“辐射源”的作用，将核心技术和管理经验向安徽等地溢出，帮助其完成从“承接”到“创新”的转型。对后发地区，需大力培育本土创新能力，优化营商环境，吸引和留住高端人才，打造具有自身特色的新质生产力集群，避免与领先地区的差距被固化在当前水平。因此，需要进一步加强长三角地区的政策协调，优化区域产业布局，推动核心城市的技术和经验向边缘地区溢出。

第二，长三角一体化战略的成效显著。长三角一体化战略有效促进了区域协同发展，σ收敛检验结果表明，长三角地区新质生产力发展水平的变异系数（CV）从2014年的0.605持续下降至2022年的0.360，累计降幅高达40.5%，表明区域间的发展水平差异正在系统性缩小。β收敛检验结果显示初期新质生产力水平较低的省份安徽其增长速度显著高于初期水平较高的上海、江苏，落后地区成功地对发达地区实现了“追赶”。这表明区域间打破了行政壁垒，促进了资本、技术、人才的自由流动和优化配置，为“追赶效应”的实现提供了条件。

第三，数字生产力与科技生产力双轮驱动，绿色生产力增长潜力突出。权重分析表明，科技生产力（权重42.05%）是长三角地区新质生产力的重要组成部分，其年均增长率为10.72%，其中上海和江苏的科技生产力水平较高，而安徽的增长潜力较大。数字生产力（权重45.72%）在长三角地区的发展潜力显著，尤其是安徽，其年增长率高达45.02%。绿色生产力（权重17.57%）在长三角地区也表现出良好的协同性，未来应推动绿色标准从“约束”向“引领”升级，培育绿色低碳新产业，巩固“绿色基底”。未来政策应着力于缩小长三角内部数字基础设施与核心数字产业发展的差距，弥合“数字鸿沟”，这是提升区域整体新质生产力水平的最有效途径。

第四，长三角地区新质生产力发展呈现“核心-边缘”空间结构特征。尽管整体新质生产力水平显著提升，但内部的空间不平衡性问题依然突出。核心区上海、江苏的任务是强化辐射作用，推动技术和经验向边缘区安徽溢出；边缘区则需通过完善基础设施、优化营商环境、培育本土创新等手段提升承接能力，实现从“承接”到“创新”的转型。

参考文献

[1]卢江,郭子昂,王煜萍.新质生产力发展水平、区域差异与提升路径[J].重庆大学学报(社会科学版),2024,30(3):1-17.

[2]李政,廖晓东.新质生产力理论的生成逻辑、原创价值与实践路径[J].江海学刊,2023(6):91-98.

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[4]赵剑波,苏楠,刘志迎,等.加快发展新质生产力[J].区域经济评论,2024(2):26-37.

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[6]丁仕潮,魏引娣,张飞扬.中国新质生产力：发展水平与动态演进特征[J].统计与决策,2024,40(10):5-11.

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[8]陈雪.新质生产力、全国统一大市场与中国式产业链现代化[J].工业技术经济,2024,43(9):14-23.

[9]康茜,林光华.工业机器人对就业的影响机制——产业结构高级化还是合理化?[J].软科学,2021,35(4):20-27.

[注]课题：本文系2025年无锡市科协软科学研究课题“新质生产力驱动下职业院校高素质技术技能人才培养路径研究”（项目编号：KX-25-C334）；第六期江苏省职业教育教学改革研究课题“文专融合下高职现代服务类专业师资队伍建设研究”（课题编号：ZDZC483）；无锡市教育科学十四五规划课题“新质生产力视域下职业院校产教融合实施路径研究”（项日编号：I/C/2025/13）阶段性成果；获江苏高校“青蓝工程”资助（2025年江苏高校“青蓝工程”优秀青年骨干教师培养项目，苏教师函（2025）16号）