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| 区域新质生产力评价研究 |
| 第778期 作者：□文/张婷婷 陈云磊 时间：2026/6/2 9:11:11 浏览：53次 |
［提要］ 通过借鉴系统方法论分析思路，构建新质生产力评价系统，组合运用灰色关联法和熵值法测算31个省份新质生产力水平，探究新质生产力的关键影响因素，并运用K均值聚类法，分析全国及四大区新质生产力的空间差异。实证结果表明：企业数字化、机器人发展、科技创新是影响新质生产力的关键因素，且各省份的新质生产力水平差异比较显著，呈现出区域不均衡性特征，即东部区域水平较高，中部地区次之，西部地区比较滞后，而东北地区则处于相对较低的水平。
关键词：新质生产力；WSR方法论；PSR模型
基金项目：安徽省重点研究项目（2024AH052474）；安徽省重大研究项目（2025AHGXSK20038）；安徽商贸职业技术学院人文社科一般项目（2024KYR17）；安徽商贸职业技术学院研究重点项目（2025KZR01）
中图分类号：F061.5 文献标识码：A
收录日期：2026年1月9日
一、问题提出
2023年9月，习近平总书记首次提出了“新质生产力”的概念，随后在中共中央政治局第十一次集体学习时对这一理论进行了系统论述。2024年3月，新质生产力被正式写入政府工作报告。由此可见，新质生产力的重要性日益凸显，成为驱动高质量发展的核心动力与战略支点。因此，评估中国各城市新质生产力的实际水平，深入剖析其现状特征、区域间的差异化表现，显得尤为迫切与重要。
鉴于新质生产力这一概念提出的时间不长，关于其核心内涵的界定及实证分析刚刚起步，且大多数研究为定性研究，如新质生产力的本质特征、理论创新、实践路径等。综合量化评价研究较少，且现有研究主要从生产力三要素出发构建评价指标体系进行综合量化评价，分析各城市发展水平时空特征；仅有少数学者对生产力三要素评价指标体系予以细化，从新质人力资源、新质科技资源、新质产业形态与新质生产方式四大维度构建新质生产力发展评价指标体系。学界对于新质生产力的影响因素主要从单一视角进行探究，主要体现在人工智能、数据要素、数据基础制度等方面。
通过系统梳理当前已有的研究成果发现，首先围绕新质生产力所展开的研究仍处于初步探索阶段，尚未构建出统一的评价研究体系，对于内涵特征与实践路径探索的相关研究仍有待进一步深化；其次实证层面针对新质生产力水平的定量测算研究较为有限，适用于新质生产力水平测度的方法尚未发展成熟，核算的边界难以清晰界定；最后研究所需的数据往往需要涵盖不同的行业、地区以及创新类型，存在数据来源有限、标准缺失、统计口径不一等问题，进一步增加了数据比较分析的难度，使得用于测算新质生产力水平的基础数据偏少。
二、基于WSR方法论的新质生产力评价系统构建
（一）WSR方法论适用性分析。数字经济的高速发展，催生了新质生产力的诞生，关键在于数据生产要素在现实中的大量运用。数据作为新质生产力的核心生产要素，其本身具备交叉性、多元性及多变性的鲜明特征，形成了一个复杂的庞大系统，难以通过某一种方法进行全面解析。为理解并驾驭复杂的数据系统，需要引入新颖的思想框架与方法论。WSR系统方法论作为一种综合性的分析工具，恰好契合了这种需求，其巧妙地将“物理-事理-人理”三个维度融为一体，既关注了数据背后的客观世界（物理）及其运行规律，也深入剖析了系统内部的组织结构与管理机制（事理），同时强调人的主观能动性与决策影响（人理）在系统中的作用。通过WSR系统方法论的指导，能够更加系统地理解并掌握数据系统的运作机制，促进数据要素的科学整合，从而推动新质生产力快速发展。
（二）新质生产力内涵解析。生产力是人类依托自身行动和智慧利用并改造自然，实现自身需求目的的物质能力，劳动者、劳动对象与劳动资料是其构成的三大核心要素。当前，科技革命正在深入推进，大量新型商业模式与产业形态持续涌现，传统的低效生产方式被深度重构，社会生产效率实现跨越式提升，新质生产力逐步诞生。
在数字经济时代，生产力三大要素的差异化发展特征，成为新质生产力与传统生产力的显著区别，使得新质生产力展现出独特风貌及新发展要求。新质生产力是以科技创新为核心驱动力，依托劳动者素质、劳动资料先进性及劳动对象范围的全面提升，以及这些要素的深度融合与协同优化，形成能够更好契合人民美好生活需要的新型生产力形态。从构成维度来看，新质生产力可进一步细化为四个维度，即新质人才资源、新质科学技术、新质产业形态以及新质生产方式。在此基础上，采用WSR方法论与PSR模型相结合的方式，将新质生产力的上述四个维度进行重新划分，基于WSR系统方法论细分为物理维度、事理维度和人理维度，结合PSR模型细分为压力指数、状态指数和响应指数，构建新质生产力评价系统。
（三）基于WSR方法论新质生产力评价系统构建。运用WSR方法论对新质生产力的物理维度、事理维度和人理维度三个维度进行分析，同时与PSR模型结合，将物理维度、事理维度、人理维度按压力指数、状态指数和响应指数进行细分，形成融合WSR与PSR的新质生产力发展水平评价系统框架。
1、新质生产力评价系统的物理维度分析。物理维度是影响新质生产力评价系统的客观因素，包括绿色资源、基础设施、绿色发明和数字经济。人类开发过程中能有效地利用并避免可能产生的污染时使用的某种物质为绿色资源。新质生产力评价系统的物理维度中，压力指数衡量的是绿色资源稀缺性对该系统造成的压力程度；状态指数则揭示了在这一压力之下，系统内部以基础设施建设为代表的具体表现形态；而响应指数则聚焦于在当前系统状态下，社会主体针对绿色资源压力所采取的应对策略与行动，主要包括绿色发明水平、数字经济水平。
2、新质生产力评价系统的事理维度分析。事理维度是新质生产力评价系统物理维度的影响因素，包括企业数字化水平、机器人水平和科技创新投入。企业数字化水平是影响新质生产力发展的主要压力，机器人水平体现了新质生产力的发展状态，科技创新投入主要体现了新质生产力发展的回应情况。新质生产力评价系统事理维度的压力指数反映了企业数字化水平对新质生产力评价系统产生的压力影响，状态指数反映了新质生产力评价系统在压力状态下呈现出的机器人水平的状态，响应指数反映了现有状态下，面对新质生产力的压力和呈现的状态所采取的措施手段。
3、新质生产力评价系统的人理维度分析。人理维度是影响新质生产力评价系统的人为因素，包括人力状态、创业意识、科技创新产出和教育经费支出。人均收入、人均产值和人力结构等指标都会影响到新质生产力评价系统，新质生产力的认可程度也是由公众决定的。此外，创业意识、科技创新产出和教育经费强度也会对新质生产力的评价产生影响。新质生产力评价系统事理维度的压力指数反映人口对新质生产力评价系统产生的压力影响，相关指标包括人均收入、人均产值和人力结构；状态指数反映了新质生产力评价系统在人力状态压力下呈现的创业意识状态；响应指数反映了在现有创业意识状态下，面对人力状态的压力所采取的措施手段。
三、实证分析
（一）数据来源及解释。选取2022年的数据作为研究对象，数据来源于中国研究数据服务平台（CNRDS），基于WSP方法论的新质生产力评价系统指标解释如表1所示。（表1）
（二）指标权重系数的确定。基于新质生产力评价系统框架模型的构建思路，采用灰色关联法作为基础方法，并创造性地融合了熵值法，形成组合赋权法，确定各项指标的权重系数。融合了定量与定性分析的灰色关联法，其核心在于依据两个影响因素间发展态势的相似度来量化指标的权重，其优势在于对研究样本的规模和分布要求宽松，但是灰色关联法在确定最优评价指标值时可能带有主观偏见，为弱化灰色关联度中的主观性局限，引入了熵值法作为客观赋权的补充方式。熵值法依托评价指标的离散程度分析，来客观确定其权重，有效提升了评价体系的科学性和客观性。通过将灰色关联法与熵值法相结合，确立了一套既全面又客观的新质生产力评价指标权重系数。
1、灰色关联法下的权重系数计算。由于原始数据的计量单位不一致，各衡量指标的量纲和量级具有显著差异，因此选用最大值标准化法，将各指标的数值转化到［0，1］数值区间内，确定标准化数据。
通过对原始数据的标准化处理，设定每个评价指标的最优值为1，从而构建了参考数列，该数列由一系列1组成，即［1，1，…，1］。而与之相对的比较数列，则是由涵盖物理维度、事理维度、人理维度这三大方面的18个具体指标所构成。
为衡量比较数列与最优状态的关联程度，采用灰色关联系数的计算方法，如式（1）所示，通过该公式，可以量化出每个比较数列与最有状态之间的灰色关联度。
εi（k）＝■ （1）
其中，ρ为分辨系数，取值为0.5，Xi（t）-X0（t）为比较数列Xi（t）与参考数列X0（t）差额的绝对值， ■■Xi（t）-X0（t）表示差序列的最小值，■■Xi（t）-X0（t）为差序列的最大值。
比较数列Xi（t）对参考数列X0（t）之间的关联度，通过计算该数列灰色关联系数的平均值来表示，Xt的权重系数是基于该指标的关联度占所有指标关联度总和的比例来确定的。
2、熵值法下的权重系数计算。以xij表示第j个省份的第i指标。其中，i表示省份，i=1，2…m；j表示指标，j=1，2…n。确定多属性的决策矩阵，对该决策矩阵采用灰色关联法中的标准化处理，选用最大值标准化法，将各指标的数值转化到［0，1］数值区间内，为消除数据中数值为0的数据影响，对该数据进行0.01的偏移处理。
第i个指标下第j个省份的贡献度Pij的计算公式如下：
Pij=■ （2）
第i个指标下各省份的贡献度di计算公式如下：
di=1+K■Pijln（Pij） （3）
常数K=■。
权重系数用该指标贡献度的一致程度与各指标贡献度的比值表示。
3、组合赋权法确定权重系数。通过组合赋权法来确定权重系数时，采用灰色关联法和熵值法两种赋权方法各自计算出的权重系数的平均值作为最终权重系数，并得到18个评价指标的权重系数。
（三）实证分析。在权重系数基础上，对通过灰色关联法获得的标准化数据进行加权计算，得出了我国31个省份新质生产力评价的综合得分。
从综合得分的视角分析可以发现，我国31个省域新质生产力发展水平展现出不均衡状态，平均值为0.3548，变动范围在［0.2，0.7］区间。整体来看，各省份间的新质生产力发展存在显著差异，且整体水平偏低。进一步运用SPSS27.0软件中的K均值聚类分析法，以综合得分为基础，对省份进行了等级划分。从等级划分的视角分析可以发现，综合评分在［0.5，0.7］之间的省份定义为高级水平，［0.32，0.5）之间的为中级水平，而［0.2，0.32）之间的则为低级水平。
有5个省份达到了高级水平，占比16.13%；中级水平省份则有12个，占比38.71%；低级水平省份有14个，占比45.16%。这表明，当前发展阶段，我国仅有少数省份（16.13%）的新质生产力发展达到了高级水平，而近半数（45.16%）省份的新质生产力发展仍处于低级水平。因此，提升我国新质生产力发展水平成为了一个亟待解决的问题。
四、研究结论及建议
（一）结论。通过将WSR方法论和PSR模型相融合，构建了新质生产力发展水平评价系统分析框架，采用组合赋权方法确定指标的权重系数，得到我国31个省份新质生产力发展水平的综合评分。主要得出以下结论：第一，从物理维度、事理维度和人理维度的指标权重系数看，机器人发展水平和企业数字化水平是新质生产力发展的关键指标，在此基础上科技创新投入和科技创新产出对于新质生产力发展具有极大的影响，提高科技创新水平对新质生产力发展具有积极的作用。第二，由新质生产力发展水平的评价结果可知，我国各省份的新质生产力发展水平普遍偏低，具体表现为：超过三分之二的省份（22个）得分低于平均水平；仅有少数省份（16.13%）达到高级发展水平，多数省份（38.71%）处于中级发展水平，而接近半数（45.16%）的省份仍处于初级发展水平，整体而言，我国新质生产力的发展尚处于快速成长期。
（二）建议。基于以上研究结论，提出如下建议：
1、促进产业数字化，构建现代化产业体系。机器人发展水平、企业数字化水平是影响新质生产力发展的关键指标。因此，通过传统实体行业的数字化改造推动产业升级，实现产业数字化改造，构建起以数字化为核心的现代化产业生态，是推动新质生产力发展的关键措施。具体而言，通过构建产业数字化的深度融合平台，聚焦数字平台的建设，集聚产业资源，推动产业数字化水平的升级，激发产业链上下游之间的协同创新能力，加速产业数字化的进程。
2、加快数字化成果落地应用，助力数字产业技术创新升级。科技创新的投入强度与成果转化效率，直接影响了新质生产力的发展进程，而科技创新能力的提升，更是推动新质生产力提质增效的关键抓手。数字产业化发展的核心，在于持续加大数字技术创新研发投入，并加快创新成果的市场化落地，这就需要完善技术转移与成果转化体系建设，借助孵化加速器、专业技术转移平台等载体，推动实验室中的创新技术向市场实际应用场景转化，让技术创新真正成为产业发展的核心动力。
3、搭建信息、人才、资源跨区域共享机制，实现区域资源高效调配。我国区域经济发展差距客观存在且短期内难以消除，而互联网技术为缩小差距提供了有效路径。通过打造一体化互联网共享平台，推动区域间资源互联、信息互通，突破地理限制，促进资源合理流通与产业升级，提升产业链、供应链效率。企业数字化、科技创新是新质生产力提升的关键，二者均需高新技术人才支撑。因此，生产力滞后地区需完善人才引进与留存机制，通过针对性政策引才、优质环境留才，从而强化技术创新能力，为新质生产力注入人才活力。
4、新质生产力的高质量发展离不开政府财政资金的精准扶持。政府在统筹分配财政资源时，需充分考量新质生产力发展滞后地区的实际需求，通过加大财政资金投入、出台针对性的产业扶持政策等方式，强化对这类地区的精准支持，推动其加快新质生产力培育与发展，进而实现区域资源的优化配置，促进全国经济协调均衡发展。
（作者单位：安徽商贸职业技术学院会计学院）
主要参考文献：
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