中国市域新型工业化高质量发展：水平测度、组群分析与推进策略
2024-06-07傅联英黄博林古洋洋蔡煜
傅联英 黄博林 古洋洋 蔡煜
[收稿日期] 2024-01-09
[基金项目]本文是国家社科基金重点项目（项目号：22AJY016）的阶段性研究成果。
[作者简介]傅联英，华侨大学经济与金融学院教授，博士生导师，博士，研究方向：产业组织理论与工业经济高质量发展。黄博林，华侨大学经济与金融学院硕士研究生，研究方向：产业经济学。古洋洋，华侨大学经济与金融学院博士研究生，研究方向：新型工业化。蔡煜（通讯作者），华侨大学经济与金融学院硕士研究生，研究方向：产业高质量发展。
[摘要]深刻把握新时代新型工业化的特征事实，需将高质量发展的要求与标准贯穿新型工业化全过程。本文基于新发展理念构建市域新型工业化高质量发展水平的测度体系，利用熵值法测算2012—2021年各地级市新型工业化高质量发展水平指数，运用Dagum基尼系数分解代表性城市群的空间差异及主要来源，借助Morans I指數检验市域新型工业化高质量发展的空间相关性，采用障碍因素诊断模型剖析市域新型工业化高质量发展进程中的阻力因素。研究发现：（1）市域新型工业化高质量发展指数总体呈现上升态势，但水平有待提高；在层级分布上呈现高水平与低水平相当、中高水平和中低水平集簇的“纺锤型”形态。（2）在时序上，新型工业化高质量水平的差距随时间演进呈现下降→上升→下跌→上浮的“W”形演变特征，总体差距主要来源于城市群间差异；在空间上，新型工业化高质量发展表现出正向空间集聚特征。（3）公共研发强度、信息基础设施、科技人才根基是制约城市新型工业化高质量发展的主要障碍因素。基于以上事实，本文从培育工业新质生产力、推动区域协调化发展和紧抓关键破局着力点三方面，提出加快推进新型工业化高质量发展的策略与建议。
[关键词] 新型工业化；高质量发展；熵值法；城际差距；障碍因素
[中图分类号] F062.9 ［文献标识码］A ［文章编号］1000-4211（2024）02-0001-21
一、引言
我国工业正处于“由大变强”的关键节点，推动新型工业化的高质量发展是把握发展战略机遇、塑造竞争新优势的必然选择。2023年9月，习近平总书记就推进新型工业化作出重要指示，“把高质量发展的要求贯穿新型工业化全过程，把建设制造强国同发展数字经济、产业信息化等有机结合，为中国式现代化构筑强大物质技术基础”。然而，百年未有之大变局正加速演进，地缘冲突、大国博弈和逆全球化等复杂因素相互交织。新型工业化的推进之路既有新一轮科技革命和产业变革带来的历史机遇，也面临“卡脖子”“使绊子”等风险挑战。夯实新型工业化高质量发展根基，既是亟待解决的时代课题，也是建设社会主义现代化国家的关键路径。为此，党的二十大将“基本实现新型工业化” 作为到2035年我国发展的总体目标，强调“推进新型工业化，加快建设制造强国”。在此背景下，中国新型工业化高质量发展水平如何？障碍因素为何？对该问题的回答有助于加深对我国新型工业化发展现状与薄弱之处的认知。
为切实推动新型工业化高质量发展，有必要深刻地理解新型工业化的新发展内涵，科学合理地测度新型工业化高质量发展水平。据此，本文将研究视角转向地级市层面，结合经典的工业化阶段理论与习近平总书记的经济思想，将高质量发展战略要求融入新型工业化测度体系中，全面评估我国市域新型工业化高质量发展水平。具体而言，本文采用熵值法量化测度2012—2021年中国市域新型工业化高质量发展水平，并借助自然断裂法、Dagum基尼系数分解法、Morans I指数与障碍因素诊断模型展开分析。本文不仅从时空双维度出发，形象地刻画新型工业化高质量发展情况、区域差异与收敛性特征，揭示其空间分布格局与时间演进路径，深入挖掘组群间差异与来源；而且，本文从新型工业化高质量发展进程中的障碍因素入手，通过厘清新型工业化高质量发展进程中的障碍因素，从而针对新型工业化高质量发展进程中的薄弱之处提出推进策略。对于上述内容的把握，既有助于客观认知中国新型工业化高质量发展的实际状况和分布动态，又能够为推动各地区新型工业化高质量发展水平的全面提升提供借鉴思路，具有积极的理论价值和现实意义。
二、文献回顾与述评
现有文献主要遵循“新型工业化的历史演进→新型工业化的时代内涵→传统工业化的测评体系→新型工业化的时空特征”的思路，对新型工业化的历史逻辑、理论逻辑、特征事实和政策意蕴开展研究。
（一）新型工业化的历史演进
工业化源于英国第一次工业革命仅使用煤炭和人力资本组成原始工业模式（Cameron，1985），后伴随着第二次工业革命期间电力的使用（Mokyr and Strotz，1998）、第三次工业革命期间互联网的膨胀（Taalbi，2019），逐渐演化为现如今的“工业4.0”，即普及数字技术的第四次工业革命（Philbeck and Davis，2018）。中国对工业化的探索起步较晚，初期主要在苏联专家和设备的援助下（颜英和何爱国，2019），举全国之力优先发展重工业，在短期内建成独立、完备的工业体系（孙星等，2020）。而后，在“四个现代化”目标和“三步走”战略的指引下，融入了多个“中国式”的特色内容，开创了中国式的工业化道路（任志江等，2022）。但是，工业化发展仍存在诸如农村劳动力向工业化部门转化速度缓慢、工业结构不合理、能源利用率低、环境污染严重及高新科技水平不够等问题（曹建海和李海舰，2002）。鉴于国内外传统工业化道路的经验教训，党的十六大上首次提出“中国式新型工业化道路”，即“坚持以信息化带动工业化，以工业化促进信息化，走出一条科技含量高、经济效益好、资源消耗低、环境污染少、人力资源优势得到充分发挥的新型工业化路子”。而后，党的十七大和十八大又完善了“中国特色”和“四化”同步的战略部署。进入新时代，中国业已建成完备的工业体系，成为世界第一工业大国和世界第二大经济体。党的十九大和党的二十大针对新型工业化道路先后增添了“人与自然和谐共生”“创新引领发展”“经济着力点放在实体经济上”等实践路径，中国新型工业化道路逐步向着创新驱动、可持续发展的高质量工业化转型（黄群慧，2021）。
（二）新型工业化的时代内涵
国内外文献将经典工业化理论和中国实际状况相结合，探索符合中国国情、具有中国特色的社会主义工业化道路。霍夫曼定理（Hoffmann，1963）和工业化阶段论（Bar-El，2019）支撑了早期重工业的探索过程，可用于划分工业化所处的发展阶段。在发达国家率先推进“工业4.0”的建设后，我国吸取发达国家的经验教训，取其精华去其糟粕，创造性地融入本土工业化建设进程中，减少了“试错”成本，发挥了“后发优势”（林毅夫和张鹏飞，2005；樊纲，2023）。然而，中国式新型工业化的转型之路仍需要“摸着石头过河”，是实践、认识、再实践、再认识的曲折前进之路。工业化发展不可避免地存在诸如农村劳动力向工业化部门转化速度缓慢、工业结构不合理、能源利用率低、环境污染严重及高新科技水平不够等问题（曹建海和李海舰，2002）。据此，党中央逐步将“四化”同步发展论、新发展理念和高质量发展融入新型工业化的建设。“创新、协调、绿色、开放、共享”的新发展理念，不仅代表着满足人民日益增长的美好生活需要的发展，也是高质量发展聚焦于实践的浓缩体现（何立峰，2018）。在党和国家的助推下，高质量发展支撑着新时代国家现代化建设（张军扩等，2019），以高质量发展为导向、为基础、为动力的新型工业化，是新型工业化的崭新内涵（郭克莎，2024）。
（三）传统工业化的测评体系
国内对传统工业化的研究相对成熟，主要从经济发展水平、产业结构、就业结构和城镇化水平四个方面对传统工业化进行测度（商勇，2015）。陈佳贵等（2006）选取人均GDP、一二三产业产值比、制造业增加值比重、人口城市化以及第一产业就业比作为指标体系，利用层次分析法分析了中国地区工业化进程。然而，新型工业化的指标体系随着国情与时代变化不断完善，在不同发展时期呈现出不同的特点。早期的研究框架较为单一，工业化测评体系构建大多基于“新型工业化”的本质概念，结果更多展现新型工业化战略实行初期的情况。李美洲和韩兆洲（2007）从工业化进程、科技与信息化、环境与资源、经济效益及人力资源五个层面入手选取指标，通过加权平均法测算总指数。中期研究则在早期研究的基础上融入了更多的時代内涵和中国特色，其指标体系的构建新增党的十七大提出的“现代化产业”和党的十八大提出的“四化”同步发展战略（杨韡韡和李平，2011）。近期的研究结合国家的战略布局引入了更多的前沿指标，诸如反映三次产业占比的前述变化趋势综合指标-工业化率（尹虹潘，2019）、结合高质量发展要求的省域产业发展质量测度（付晨玉和杨艳琳，2020）。
（四）新型工业化的时空特征
已有文献就新型工业化的空间分布与时序演进方面展开分析。从空间上看，新型工业化地区分化趋势仍然明显，呈现“橄榄型”分布结构，中部地区诸如湖北、湖南、重庆等省份发展迅速，但发展重难点仍在西部地区（唐浩和贺刚，2014）。进一步研究表明，区域差异依然存在，且展现出自东向西的梯度分布特征，东部地区虽发展减缓却是全国新型工业化水平的主要支撑；中部地区始终保持着上升态势，并且在“十三五”中后期实现了对全国平均水平的超越（李鹏和蒋美琴，2023）。从时序上看，我国新型工业化进程呈现持续稳步上升的局面，信息与科技占据较大一部分贡献，环境资源指标也出现一定的回升。但与发达经济体相比，我国的人均GDP水平和城市化率水平仍有待提高（陈衍泰等，2017）。新型工业化正在迈向高质量发展道路，在“双碳”等政策鼓励与技术创新的双重保障下，资源环境层面的指数实现跨越式增长。此外，在我国“智能化”和“数实融合”两大系统性工程的推进下，工业数字化平均水平也呈现波动上升的态势（项肖等，2023）。
（五）文献评述与边际贡献
现有文献探索了传统与新型工业化之间的区别，对新型工业化的概念内涵、测度体系、发展现状与局限之处的研究较为成熟且完善，但仍存在两项略显薄弱之处。第一，研究视角方面。多数研究主要关注国别、省域、特定城市群与企业层面，仅从宏观（国家、省域、城市群等）与微观（企业）视域展开研究，深入考察宏观和微观视角下新型工业化的发展水平。然而，与中观城市层面新型工业化的发展水平相关的研究甚寡，导致宏观、中观与微观之间存在断层，从而形成了理论与实证视野盲区。就新型工业化而言，如果忽略了中观城市层间的新型工业化发展水平，就无法为宏观与微观新型工业化发展水平提供坚实、充足且细致的事实证据。因此，亟待从中观视角切入，承上启下地链接宏观与微观，以拓宽研究视角丰富性。第二，测度体系方面。现有研究直接根据新型工业化的本质特征即知识化、信息化、全球化和生态化四重维度构建测度体系，此类文献初步勾勒出新型工业化的多维特性。但是，这种测度体系更偏重于对新型工业化内涵特征的描述，对高质量发展关注不足。处于新发展阶段，中国工业化进程已步入后期阶段上半期，工业化的发展方向已由“求量”转变为“求质”。中国的新型工业化不是走发达国家走过的“先污染后治理”老路，而是要走出一条中国式的工业化新路（郭克莎，2024）。中国式的新型工业化不仅“新”在发展方向，更“新”在发展要求，核心在于推进高质量发展的新型工业化。然而，现有指标体系并未将高质量发展战略融入其中，缺乏对新型工业化高质量发展水平的认识，无法充分评估当下新型工业化的高质量发展状况。因此，不能简单地依据新型工业化的本质特征来构建指标体系。
区别于现有文献，本文可能的贡献有两个方面：（1）研究视域贯穿化。本文将研究视域从宏观的国别层面、省域层面或单一城市群，转向中观的地级市层面，贯通了宏观-中观-微观三重视阈，阐释了新型工业化高质量发展的内在机理与特征事实，提供了中观城市证据，细化研究的“颗粒度”。（2）指标构建时代化。2023年9月习近平总书记就推进新型工业化作出重要指示指出“把高质量发展的要求贯穿新型工业化全过程”，这无疑给新型工业化发展增添了新要求——高质量发展。推进新型工业化的高质量发展是党中央统筹国内国际两个大局、发展安全两件大事，对新发展阶段、新时代背景充分精准研判后作出的重大战略部署。但是，已有新型工业化指标体系中鲜有体现高质量发展要求。据此，本文以现有指标体系为重要参考，基于新时代新征程提出的新要求，通过“创新、协调、绿色、开放、共享”新发展理念构建新型工业化高质量发展指数，更全面、更精准地分析新型工业化高质量发展水平。
三、新型工业化高质量发展水平的测度逻辑、测度方法及数据来源
（一）新型工业化高质量发展水平的测度逻辑
从理论导向上看，在新时代新征程，推进新型工业化，重点是推进新型工业化的高质量发展（郭克莎，2024）。从实践取向上看，推进新型工业化需要构建自立自强的科技体系、高端先进的制造体系、低碳循环的绿色体系和内外循环的分工体系（中国社会科学院工业经济研究所课题组等，2023）。因此，对新型工业化高质量发展水平的测度，应全面考察新型工业化发展的各个方位。新型工业化高质量发展不仅追求高质量的新型工业化发展过程，还注重高质量的新型工业化发展结果；不仅要把握新型工业化高质量发展的当前能力，还要挖掘新型工业化高质量发展的前景与潜力。参照现阶段中国新型工业化建设的实际情况，结合新时代高质量发展的指导思想与理念，从“创新、协调、绿色、开发、共享”五个维度归纳新型工业化高质量发展的逻辑主线。具体如下。
第一，协调发展是新型工业化的内生特点。习近平总书记曾指出：“协调既是发展手段又是发展目标，同时还是评价发展的标准和尺度。”而协调发展不仅要在经济效益平衡方面做足功夫，更要在区域协调、产业协调和城乡协调方面铆足动力（姚宇和刘振华，2024）。因此，本文将协调发展解构为产业结构与“四化同步”两个层面。优化产业结构是实现区域协调发展的重要载体，本文选用工业增加值占农业和服务业增加值之和的比重来衡量三次产业结构的协调性；同时，为响应协调发展的内涵要求，结合“四化同步”中“工业化”“城镇化”“农业现代化”“信息化”协调发展的根本需要，参考刘方媛和崔书瑞（2017）及王琴等（2023），本文选用工业企业全员劳动生产率、城镇化率、农业机械总动力以及信息基础设施发达程度作为四化同步的代理指标。
第二，自主创新是新型工业化的核心动能。工业部门的发展已由早期的高速增长阶段转向高质量发展阶段，正处在转变工业发展方式、优化工业生产结构、转换工业增长动力的攻关期。新型工业化需要依靠自主创新，以實现低层次规模型扩张向高层次质量效益型发展的转变（中国社会科学院工业经济研究所课题组等，2023）。自主创新的支撑点是研发强度，发力点是科技人才，落脚点是通过建立自立自强的科技创新体系、提升自主创新产出以推进实现新型工业化。因此，本文从科技人才、研发强度和创新产出三个方面入手，参考陈景华等（2020）的研究，运用科研人员数占全部从业人员数的比重作为自主创新的科技人才根基；借鉴李二玲和崔之珍（2018）的研究，采用科研经费支出占政府财政一般支出的比重作为自主创新支撑点的代理指标；同时，结合中国社会科学院工业经济研究所课题组等（2023）提出的“构建自立自强的科技体系”相关论述，选用发明专利授权数占发明专利申请数的比重作为自主创新落脚点的刻画指标。
第三，开放共赢是新型工业化的空间形态。在经济全球化的潮流之下，必须正确认识全球化与工业化的关系，新型工业化也不再局限于单一国家或地区，而是面向全球市场，新型工业化需要通过开放的姿态与各国共同发展，融入全球价值链之中，形成互利共赢的空间合作形态（黄群慧，2018）。因此，本文将开放共赢进一步聚焦到外商依存与国际竞争力层面，借鉴刘佳等（2023）的研究，选用规模以上外商投资工业企业数衡量外商依存程度；参考刘敏楼等（2023）的研究，选用工业进出口贸易总额评价国际竞争力。
第四，绿色低碳是新型工业化的本质要求。绿色低碳节能不仅是新型工业化的内在要求，更是高质量发展的应有之义。工业是我国能源消费的重要领域，也是实现绿色低碳可持续发展的关键环节。绿色低碳既要重视生态文明建设，又要倡导工业行业绿色发展与低碳转型、减少污染物排放（中国社会科学院工业经济研究所课题组等，2023），还要关注工业行业中废物的可持续利用率（洪银兴，2019）。因此，在绿色环境效益方面，使用森林覆盖率、建成区绿化覆盖率作为环境支撑力的代理指标（魏敏和李书昊，2018）；在城市绿色创新方面，选用绿色全要素生产率及绿色专利授权数加以衡量（刁秀华和李宇，2019；肖泉和李金生，2023）；在能源利用方面，选用单位工业增加值能耗吨标准煤作为环境资源消费的评价指标（鹿晨昱等，2022）；在三废减排方面，选取单位工业增加值工业废水排放量、单位工业增加值工业二氧化硫排放量及单位工业增加值工业烟尘排放量三则负向指标，以评价新型工业化建设过程中的污染排放情况（杨耀武和张平，2021）；在污染物循环利用方面，选用污水处理厂集中处理率、工业固体废物综合利用率两则正向指标，作为新型工业化绿色发展进程中资源可持续循环利用的代理指标。
第五，共建共享是新型工业化的根本目的。党的二十大报告中强调：“要维护人民根本利益，增进民生福祉，不断实现发展为了人民、发展依靠人民、发展成果由人民共享，让现代化建设成果更多更公平惠及全体人民。”而新型工业化的发展正处于由只重“量”高速增长转变为保“质”保“量”的高质量发展中，必须始终将“满足人民美好生活需要”作为首要奋斗目标，让人民群众拥有创造美好生活的物质基础、生存环境和内生力量（胡海波等，2023）。因此，共建共享不仅需要考察新型工业化高质量发展的福利效应，还需要关注其在就业吸纳层面的贡献。据此，本文参考张震和刘雪梦（2019）、付晨玉和杨艳琳（2020）的研究，选用居民人均可支配收入、城镇居民恩格尔系数来体现新型工业化高质量发展带来的福利效应；结合中国社会科学院工业经济研究所课题组等（2023）提出的“以人为本”的新型工业化发展根本宗旨，选用工业就业人数占总就业人数比重来评价新型工业化高质量发展的就业吸纳能力。
综上所述，本文根据高质量发展的内涵和新发展理念划分出五重准则层，拆分出14个主题层，分别选取23项细分指标，构建新型工业化高质量发展水平测度体系（见表1）。
（二）新型工业化高质量发展水平的测度方法
为更好地量化新型工业化高质量发展水平，同时保证评价结果的可比性和客观性。本文选用熵值法实证测度2012—2021年中国市域新型工业化高质量发展水平。熵值法计算步骤如下：
首先，对数据进行标准化处理：
正向指标： （1）
负向指标： （2）
在式（1）式（2）中，xtij表示第t年第i座城市第j项测评指标，为标准化后第年第座城市第项测评指标，共有h个年份、m座城市、n项测评指标。
随后，计算指标体系的比重矩阵Ptij：
（3）
紧接着，计算第项指标的熵值ej： （4）
其中，，。
再者，计算第j项指标的差异系数：
（5）
再用计算各项指标的权重Wj：
（6）
随后，计算各年份各城市的新型工业化高质量发展水平综合指标指数Sti：
（7）
最后，计算出的新型工业化高质量发展水平综合指标系数Sti，Sti [0，1]，Sti越大表示城市i的新型工业化高质量发展水平越高；反之，该城市的新型工业化高质量发展水平越低。
（三）新型工业化高质量发展水平的数据来源
本文搜集2012—2021年中国270座地级市的面板数据作为研究资料，共计2700个观测值。数据主要来源于《中国城市统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国环境统计年鉴》、各地方（城市）统计年鉴、国民经济和社会发展统计公报等，个别缺失数据采用插值法或线性趋势法予以补齐。
四、新型工业化高质量发展水平的实证测评与结果分析
基于高质量发展要求，本部分测算了2012—2021年270座地级市新型工业化高质量发展均值水平（见表2）。在样本考察期内，中国市域新型工业化高质量发展均值水平得分位于0.1243～0.4270之间，说明我国新型工业化高质量发展水平尚存有较大的提升空间。此外，市域新型工业化高质量发展的区域分布相对不均衡现象值得重视。全国新型工业化高质量发展水平的得分均值为0.2213，有104座城市位于均值以上，有166座城市位于均值以下；平均得分位列首位的是北京市（0.4270），平均得分处于末位的是定西市（0.1243）。
为了更直观地观测各地级市新型工业化高质量发展水平的空间分布格局，本文参考王雅俊（2021）的研究，借助ArcGIS对新型工业化高质量发展水平的空间分布状况进行可视化表征，结果如表3所示。具体测算步骤为：（1）以2012—2021年中国市域新型工业化高质量发展的均值水平为数据基础，用自然断裂法按照从低到高的顺序依次取断点值；（2）依据市域新型工业化高质量发展均值水平的断点值和取值范围，将样本城市划分为低水平、中低水平、中高水平和高水平四类城市组群，取值范围分别为（0.1243，0.1752]、（0.1752，0.2238]、（0.2238，0.2908]、（0.2908，0.4270]。
从表3可知，中国市域新型工业化高质量发展综合水平大体呈现出“纺锤型”分布特征。其中，高水平组群包含35座城市，“北上广深”等城市承担起“领头雁”角色；中高水平组群涵盖66座城市，大多集中在东南部沿海地区；中低水平组群数量最多，囊括122座城市，主体分布在“胡焕庸线”的东部地区，零星分布在“胡焕庸线”的西部地区；低水平组群共有47座城市，與中低水平组群分布态势相反，主要分布在“胡焕庸线”的西部地区。高水平组群、中高水平组群、中低水平组群和低水平组群在数量上表现出高水平与低水平相当、中高水平和中低水平集簇的“纺锤型”分布态势。“纺锤型”组群分布结构显现出，我国新型工业化高质量发展存在“水平不充分、城际较平衡”现象。
五、新型工业化高质量发展的时空格局及组群分析
分析新型工业化高质量发展的时序演进规律与空间演化特征，有助于“因时施策、因地制宜”地推动新型工业化的高质量发展。因此，本部分采用描述性统计、Dagum基尼系数分解法和Moran's I指数，以刻画市域新型工业化高质量发展水平的时序演进、空间差异与空间集聚事实。
（一）城市群规划划分
城市群是区域发展的核心区域。本文根据《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中的城市群规划，参考方创琳等（2021）关于城市群的分类，选取长三角、珠三角、京津冀、长江中游、成渝五大城市群，详见表4。
（二）新型工业化高质量发展的时序演进
将全部样本分为五大城市群并计算样本期内各地区新型工业化高质量发展水平的动态变化情况，结果如图1所示。
综合来看，2012—2021年城市新型工业化的高质量发展水平呈现出较为稳定的上升趋势。具体而言：从2012年的0.23上升至2021年的0.29，涨幅为26.09%。在成熟城市群中，尽管珠三角城市群的新型工业化高质量发展水平在个别年份略有回落，但整体仍呈现出上升态势；长三角城市群和京津冀城市群的新型工业化高质量发展水平均保持稳定的增长态势。在新兴城市群中，长江中游、成渝两大城市群的新型工业化高质量发展水平呈现出良好的向上势头，以稳定的增幅紧跟成熟城市群的发展步调。
（三）新型工业化高质量发展的空间差异
本部分采用Dagum基尼系数分解法测算出新型工业化高质量发展水平的基尼系数，以剖析地区差异演变特征，见图2或者图3中的矩形曲线。从空间总体差异数值上看，五大城市群新型工业化高质量发展水平体现出下降趋势，年平均降幅为0.98%。从空间总体差异变化趋势上看，五大城市群新型工業化高质量发展水平的总体基尼系数呈现出“W”形时序演变特征，表现为“下降→上升→下跌→上浮”的变化态势。首先，从2012年的0.142缓慢下降至2015年的0.138；随后，出现剧烈反弹，于2018年上升至最高值0.146；紧接着，于2020年迅速回落至0.138；之后，轻微上浮至2021年的0.141。本文认为，塑造“W”形差异演进趋势的可能原因有两方面：
其一是效率变革和动力变革耦合所致。习近平总书记在阐述“三大变革”之间的关系时明确指出，以效率变革、动力变革促进质量变革，加快形成可持续的高质量发展体制机制。其中，效率变革的发力点是提高投入产出效率，动力变革的着力点是提升（绿色）全要素生产率，两者的共同作用促进了质量变革。为此，本文基于绿色全要素生产率（动力变革）与工业企业全员劳动生产率（效率变革）之间的耦合协调关系，解释新型工业化高质量发展水平总体差距的变动。动力变革与效率变革的耦合协调度越高，新型工业化高质量发展水平的差距会越低，反之则反是。图2中的三角形曲线是效率变革与动力变革之间的耦合协调度变动轨迹，大体呈现“上升→下降→上升→下降”变动态势，与新型工业化高质量发展水平的基尼系数曲线大致呈反向对称关系，这粗略地验证了我们的猜想。
其二是区域间公共研发强度势差所致。习近平总书记在党的二十大报告中强调了“科技是第一生产力”的论断，提出以高水平科技自立自强支撑引领高质量发展。基于公共研发对私人研发的挤入原理，本文进一步认为，公共研发是加快培育第一生产力的第一支撑力和第一引领力，区域间公共研发强度差别是导致新型工业化高质量发展水平总体差距的关键诱因。区域间公共研发强度的差别越大，新型工业化高质量发展水平的差距越高。图3中的圆点曲线是区域间公共研发强度基尼系数的时变轨迹，大体呈现“下降→上升→下跌→上浮”变化态势，与新型工业化高质量发展水平的基尼系数曲线大致呈同向变动关系，这也粗略地验证了我们的猜想。
在上述分析的基础上，本文将总体差异进一步分解为城市群内差异、城市群间差异及超变密度三部分，并考察各部分对总体差异的贡献大小。
1. 城市群内差异。如表5所示，样本期内，长三角城市群和京津冀城市群区域内差异逐步缩小；珠三角城市群、长江中游城市群以及成渝城市群区域内差异逐渐扩大。具体而言：（1）长三角城市群的区域内差距从2012年的0.127波动降至2021年的0.117，降幅为7.87%；京津冀城市群的区域内差距从2012年的0.136震荡下降至2021年的0.133，降幅为2.21%。尽管城市群内尚存些许发展不平衡现象，但仍呈现出区域内差距缩小的特征事实。可能的原因是：长三角城市群和京津冀城市群中包含诸如上海、深圳、苏州和北京等工业强市，新型工业化高质量发展已处于领先状态，人才、资金等资源要素通过“扩散效应”逐步向周边城市辐射，推动城市群内协同发展。（2）长江中游城市群的区域内差距增幅最为明显，达到14.13%；成渝城市群和珠三角城市群的区域内差距紧随其后，增幅分别为8.06%和7.14%。珠三角城市群、长江中游城市群以及成渝城市群的区域内差距表现出扩大化态势。可能的原因在于：珠三角城市群拥有诸如广州、深圳等城市，因其得天独厚的地理优势和层出不穷的高新技术与产业的加持，使其在新型工业化高质量发展过程中表现出迅猛的发展势头；长江中游城市群和成渝城市群中含有重庆、成都及武汉等新一线城市，这些城市工业基础良好、工业底蕴深厚，对人才、资金、技术等生产要素的吸纳能力强，不断地从周边城市吸纳资源，通过“虹吸效应”形成差距，扩大了城市群内部差异。
2.城市群间差异。表6刻画了五大城市群在2012—2021年间的区域间差异变化情况。从表6中列举的十种区域空间差异变化情况及基尼系数均值水平分析可得：（1）就区域间差距变化情况而言，珠三角—长江中游、长三角—珠三角、长三角—京津冀、长三角—长江中游、京津冀—长江中游变化情况均为负数，说明成熟（老牌）城市群之间正逐步缩小差距，而新兴城市群诸如长江中游城市群，也正加快新型工业化的发展脚步，缩小与成熟（老牌）城市群之间的差距。成渝城市群与其他四大城市群之间的变化情况均为正数，与其他城市群之间的差距正逐步拉大。（2）就区域间差距高低而言，珠三角—成渝、京津冀—成渝、珠三角—长江中游的区域间基尼系数的均值处于前三位，说明珠三角城市群、京津冀城市群等成熟（老牌）城市群与新兴城市群之间“新老差异”仍然较大，区域间新型工业化高质量发展的协调性较弱。长江中游—成渝、长三角—珠三角的区域间基尼系数的均值处于末两位，表明“老老之间”与“新新之间”的差距较小，区域间新型工业化高质量发展的协调性相对较强。在其余城市群组合中，新型工业化高质量发展的区域间基尼系数均值处于中等差距范畴。
3.区域差异的来源及贡献。图4展示了五大城市群新型工业化高质量发展总体差异的来源，将其分解为区域内贡献的差异、区域间贡献的差异和超变密度（区域间与区域内的交叠作用）。样本期内，从差异贡献程度来看：（1）区域间差异的贡献率最高，变动区间为42.56%～45.83%，平均贡献率为43.91%，这说明区域间差异是五大城市群新型工业化高质量发展总体差异的主要来源。（2）超变密度是造成总体差异的第二大原因，其贡献率处于29.54%～32.83%，平均贡献率为31.21%。（3）区域内差异在2012—2021年基本保持稳定，其贡献率保持在24.52%～25.75%，平均贡献率为24.88%，并未出现大幅波动，对总体差异的贡献程度最低。
（四）新型工业化高质量发展的空间集聚
1.全局空间自相关分析。地理学第一定律表明：事物之间普遍具有相关性，且相近事物之间的相关性更为强烈。因此，在上述对市域新型工业化高质量发展水平进行测度分析的基础上，本文选用地理距离矩阵作为空间权重矩阵，计算出新型工业化高质量发展水平的全局Morans I指数（见表7）。结果显示，2012—2021年市域新型工业化高质量發展水平的全局Morans I指数均显著为正，证实了各城市间新型工业化高质量发展存在明显的空间正相关性，意味着本城市新型工业化高质量发展水平的提高将会受到地理距离相近城市的影响。
2.局部空间自相关分析。为进一步呈现城际间的空间集聚特征，本文采用局部Morans I指数散点图加以刻画，结果如图5所示。2012年与2021年市域新型工业化高质量发展水平的局部Morans I指数绝大部分都落入第一象限与第三象限，存在显著的高—高集聚和低—低集聚两种空间特征，说明中国市域新型工业化高质量发展具有正向空间集聚效应。
六、新型工业化高质量发展的障碍因素识别
本文参考佟孟华等（2022）的做法，采用障碍因素诊断模型对新型工业化高质量发展的指标层进行诊断，以厘清新型工业化高质量发展的阻力因素。表8汇报了2012—2021年市域新型工业化高质量发展水平的前3项障碍因素及其障碍度贡献率。
表8结果显示，样本期内，自主创新是制约新型工业化高质量发展的主要准则层因素，协调发展是次要准则层因素。具体而言，自主创新层面的三项指标中有两项出现在表8之中，分别为第一障碍因素“公共研发强度”、第三障碍因素“科技人才根基”；协调发展中，“信息基础设施”的障碍度位居第二。
通过对障碍因素贡献率变化的分析可知：（1）公共研发强度的障碍度贡献率保持波动上升趋势，始终是首位障碍因素。2021年公共研发强度的障碍度贡献率高达22.71%，说明各城市工业研发强度较为薄弱。可能的原因在于：首先，政府财政一般支出更偏向于基础设施建设和公共服务领域，研发支出比重相对较低；其次，创新主体进行自主创新面临较长的周期、面对较高的不确定性，单靠政府的公共研发帮扶，在金额和时效等方面尚不能完全、适时地满足创新主体的需求。（2）科技人才根基的障碍度贡献率在2012—2016年间保持相对平稳。但是，2017年后科技人才根基的障碍度贡献率出现波动上升态势，2021年其障碍度的贡献率达到新高，数值为12.09%，说明我国新型工业科技人才根基薄弱问题日渐凸显。可能的原因在于：我国的新型工业化正处于高速增长向高质量增长转换阶段，自主创新正经历从创新数量向创新质量的转变。在创新数量的提升阶段，自主创新的发展方式较为粗犷，科研人员从业规模提升较慢、结构欠合理，导致当前科研人员并不能完全满足高质量创新的需要，关键性创新涌现不足。（3）信息基础设施的障碍度贡献率呈现稳定上升趋向，2012年其贡献率为21.1%，2020年其障碍度的贡献率上升至21.55%。尽管在2021年出现小幅下跌，但障碍度贡献率仍然位居第二，为21.29%。可能原因在于：各城市的信息化、数字化和智慧化发展存在时滞和非同步，数字鸿沟横亘于智慧城市与传统城市之间。
综上所述，自主创新和协调发展是未来新型工业化高质量发展中需要重点关注的准则层。提高科研经费投入、完善信息基础设施和提升科研从业人员数量是促进新型工业化高质量发展的关键着力点。
七、研究结论与推进策略
（一）研究结论
本文在充分理解新发展阶段新型工业化的崭新内涵的基础上，构建了由协调发展、自主创新、开放共赢、绿色低碳、共建共享五重特征维度。通过文献梳理分析和理论逻辑推演，提取了二十三项细分指标构建新型工业化高质量发展的评价体系，运用熵值法对中国2012—2021年市域新型工业化高质量发展水平进行测度。在此基础上，进一步分析了新型工业化高质量发展的时序动态演进、组群差异事实和空间集聚效应，并剖析了新型工业化高质量发展进程中的障碍因素。主要结论如下：
第一，从综合水平与空间集聚上看，2012—2021年中国市域新型工业化高质量发展水平有待提高。使用自然断裂法对市域新型工业化高质量发展水平进行分位后，将270座地级市划分为高水平组群（35座）、中高水平组群（66座）、中低水平组群（122座）以及低水平组群（47座）四类，各占据所考察城市总数的12.96%、24.44%、45.19%和17.41%，高水平与低水平相当、中高水平和中低水平集簇的“纺锤型”分布态势；中国市域新型工业化高质量发展存在正向的空间集聚效应，表现出显著的低-低集聚与高-高集聚特征。第二，从时序演进与差异演变上看，新型工业化的高质量发展水平不断上升，年均增长率为2.71%；总体差异主要来源于区域间差异，呈现出下降→上升→下跌→上浮的“W”形时序演变特征。第三，从障碍因素上看，公共研发强度、信息基础设施、科技人才根基是阻碍新型工业化高质量发展的前三项因素，进一步提升新型工业化高质量发展水平需着重从这三方面发力。
（二）推进策略
为破除我国城市层面新型工业化“大而不强”“发展不充分”等问题，更好地服务于我国“2035年基本实现现代化”的远景目标，本文基于上述结论探索性地提出以下三点推进策略：
1.培育工业新质生产力。从市域新型工业化高质量发展现状来看，需要推动新型工业化高质量发展和培育工业新质生产力的有机结合，紧抓工业新质生产力“绿色化、创新性、智能化”的特点，以高水平的工业新质生产力支撑起新型工业化的高质量发展。（1）地方政府应培育“绿色化”的工业新质生产力，推进新型工业化朝着绿色可持续方向发展。在微观层面上，地方政府需要加快绿色科技创新和先进绿色技术推广，资源上实现“变废为宝”、设备上实现“节能降碳”，鼓励企业生产向绿色化转型。在宏观领域中，地方政府应推动构建绿色低碳循环工业体系，持续优化支持绿色低碳发展的工业政策工具箱，打造高效生态绿色产业集群。（2）各城市应当以科技创新引领现代化产业体系建设，通过推动工业创新发展促进形成工业新质生产力。一方面，地方政府可通过减税降费等措施，以激励企业加大创新研发投入；另一方面，地方政府也要加大科创投入力度，聚力培育工业高新产业和孵化前沿技术。政企协同发力，增强工业新质生产力的“创新性”，带动新型工业化朝着自主创新方向发展。（3）地方政府应准确把握新一代人工智能发展的特点，以深度融合人工智能与制造业为核心，将智能制造定位为发展重点，以工业应用场景创新为引擎，加强人工智能在工业各领域中的实际赋能能力。除此之外，还要制定明确的智能制造政策框架，加强科技人才、技术标准、颠覆性科技预见、产业生态等支撑体系建设，建立多层次的合作网络，来有效推进智能制造的发展，以匹配新质生产力的推进，深层次赋能新型工业化。
2.推动区域协调化发展。通过对样本城市的分组剖析发现，在市域新型工业化高质量发展道路中，不仅在城市群间存有发展差距，而且各城市之间也体现出发展差别，区域发展不协调的问题亟待解决。（1）制定差异化发展战略。各城市应着力“扬优势补短板”，因地制宜地实施差异化区域发展战略，推进新型工业化的高质量发展。地方政府应确保煅长板与补短板的统筹推进，激活内生动力，走出扬长补短、优势互补的区域新型工业化高质量发展的新路子。（2）增强资源跨区流通性。地方政府应深化城市群与都市圈的协同发展，促进人口、资金、技术等各类生产要素合理流动和高效集聚。通过城市交通一体化与跨区产业协作化，破除资源流动障碍，促进异地资源互联互通和区域协调发展，推动形成“强强联合”“强弱协作”的区域新型工业化高质量发展新模式。（3）加大政策的倾斜力度。地方政府可通过加大政策倾斜力度，强化有利于资源要素向新型工业化高质量发展水平较弱地区配置的激励机制，引导资金、技术、人才和管理向新型工业化高质量发展水平较弱地区聚集，有效增强区域新型工业化高质量发展的平衡协调性。
3.紧抓关键破局着力点。基于障碍因素的识别研究发现，信息化基础不强、自主创新基础薄弱和投入不足是新型工业化实现高质量发展的主要障碍，地方政府可针对性地进行政策调整。（1）在信息化布局层面，地方政府要积极推动信息化基础设施建设下沉，特别是偏远落后地区，要响应乡村振兴战略，专款专项投资扩展高速互联网覆盖和普及移动电话，并打通城乡联通渠道，实现城乡要素的双向流动，逐步弥补城乡信息化建设要素鸿沟，使得信息化红利更加惠及农村农民。（2）在自主创新层面，地方政府应给予创新主体适度的公共研发支持，与私人研发形成互补。同时，鼓励企业进行高质量技术创新，加快颠覆性技术的突破，协同解决“卡脖子”难题，以高质量创新驱动新型工业化高质量发展。此外，地方政府要统筹传统工业、战略性新兴工业和未来工业，就未来产业发展需求及时制定产业标准化发展路线与科研人才培养模式，不断加强自主创新和人才建设的匹配度，构建创新资金支持、创新质量提升和创新人才培养的协同发展政策体系。
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High-quality Development of New Industrialization in China： Quantitative Measurement， Group Analysis and Promotion Strategy
Fu Lianying， Huang Bolin， Gu Yangyang， Cai Yu
（School of Economics and Finance， Huaqiao University， Quanzhou 362021）
Abstract： To deeply grasp the fact of the characteristics of new industrialization in the new era， the requirements and standards of high-quality development should be carried through the whole process of new industrialization. Based on the new development concept， this paper constructs a measurement system for the level of high-quality development of new industrialization in municipalities， measures the index of high-quality development of new industrialization in each prefecture-level city from 2012 to 2021 using the entropy method， decomposes the spatial differences of the representative urban agglomerations and their main sources using the Dagum Gini coefficient， and examines the spatial correlation of the high-quality development of new industrialization in municipalities with the help of the Morans I index. With the help of Morans I Index， the study examines the spatial correlation of the development of new industrialization of high quality in the city area， and adopts the diagnostic model of obstacles to analyze the resistance factors in the process of high-quality development of new industrialization of city area. The study found that： （1） The index of high-quality development of new industrialization in the city area shows a general upward trend but the level needs to be improved， and the distribution of the tiers shows a "spindle-shaped" pattern in which the high level is comparable to the low level， and the medium-high level and the medium-low level are clustered. （2） In terms of time sequence， the gap between the high-quality level of new industrialization and the time evolution shows a "W" evolution characteristic of decline → rise → decline → upward fluctuation， and the overall gap mainly originates from the difference between city clusters; spatially， the high-quality development of new industrialization shows positive spatial clustering characteristics. （3） Public R&D intensity， information infrastructure， and scientific and technological talents are the main obstacles to the high-quality development of new industrialization in cities. Based on the above facts， this paper puts forward strategies and suggestions for accelerating the high-quality development of new industrialization from the aspects of fostering new industrial productivity， promoting regional coordinated development， and grasping the key breakthrough points.
Key Words：New Industrialization; High-quality Development; Entropy Value Method; Inter-City Gap; Obstacle Factors
