〔摘 要〕 加快发展新质生产力是推进中国式现代化的必然要求， 而城市群是布局新质生产力的关键区域。本文基于２０１２～２０２２ 年的地级市面板数据， 根据既有理论构建城市群新质生产力水平的评价指标体系并进行实证测度， 揭示其时空变动、区域差异及动态演进。研究发现： 城市群总体及各城市群新质生产力水平均表现为上升趋势， 整体呈“多核辐射、东强西弱” 的空间分异格局； 城市群新质生产力水平总体及区域内差异逐渐缩小， 城市群间差异仍旧显着且是总差异的主要来源； 各城市群存在两极或多极化特征； Ｍａｒｋｏｖ 链结果显示， 城市群新质生产力水平具有“ 俱乐部收敛” 特征， 邻域空间滞后水平提升能增加本地区向上转移概率； 从长期发展趋势看， 城市群新质生产力水平随时间演进而提升， 具有长期向高值集中的态势。据此， 本文以先发城市群辐射带动、东北与中西部城市群崛起以及促进城市群协同发展的角度为城市群发展新质生产力提出路径选择。
〔关键词〕 新质生产力 城市群 区域差异 趋势演进 面板熵值法 Ｄａｇｕｍ 基尼系数 Ｋｅｒｎｅｌ 密度估计法 Ｍａｒｋｏｖ 链
ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００４－９１０Ｘ．２０２５．０３．００４
〔中图分类号〕Ｆ１２７； Ｆ１２４.３ 〔文献标识码〕Ａ
引 言
马克思在《资本论》中指出， “生产力， 即生产能力及其要素的发展”［１］ 。如果没有生产力的充分发展作为历史前提， “全部陈腐污浊的东西又要死灰复燃”［２］ 。习近平总书记于２０２３ 年７ 月在地方考察时提出“新质生产力” 概念。２０２４ 年１ 月，习近平总书记在中共中央政治局第十一次集体学习时指出： “发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点”， 要“推动新质生产力加快发展”。随后， 《政府工作报告》首次将“加快发展新质生产力” 纳入工作任务。２０２４ 年７ 月， 党的二十届三中全会着重强调， “要健全因地制宜发展新质生产力体制机制”。不难看出， 培育和发展新质生产力已成为推进民族复兴、强国建设的重大命题。
“新质生产力” 概念被提出后， 迅速成为学术增长点， 引起学者们的极大关注。主要集中在以下几方面： （１） 关于新质生产力基本内涵与构成要素的研究。有学者指出， 新质生产力是指在科技创新资源转化、整合下， 由战略性新兴产业和未来产业所催生的具有高效能、高质量的利用自然、改造自然的能力［３］ 。也有学者认为， 新质生产力强调的是质态的新， 而质态取决于在生产力中发挥关键作用的各生产要素， 它强调的并不是某种单一的生产要素， 而是要突出其中“新” 生产要素对旧生产要素的超越［４］ 。还有学者直接将新质生产力界定为劳动者、劳动资料和劳动对象３ 个要素的新升级［５］ 。多数学者认为， 新质生产力的构成要素包含新型劳动力、新型劳动资料及新型劳动对象， 新质生产力“除了体现在劳动者、劳动资料、劳动对象三要素的跃升之外， 还体现在生产力三要素优化组合的跃升”［６］ ； （２） 关于新质生产力理论价值、实践价值与发展进路的研究。在理论价值上， 学者们主要从术语革命视角强调新质生产力对于丰富习近平经济思想， 对于继承与发展马克思生产力理论的关键作用； 在实践价值上， 学者们主要聚焦于新质生产力在促进科技成果转化［７］ 、推动共同富裕［８］ 和引领中国式现代化［９］ 等方面的重要意义与价值； 在发展进路研究上， 相关学者主要从技术创新、产业升级、政策支撑等多角度进行探索与推进［１０］ ； （３） 关于新质生产力具体形态与表现形式的研究。有学者认为， 新质生产力是以大数据、云计算、人工智能、绿色低碳技术为代表的新技术与数智化劳动者、数智化机器设备、算力、新能源等新要素紧密结合的生产力新形态［１１］ 。有学者认为， 新质生产力是新兴产业和未来产业发展的基础和支撑， 而新兴产业和未来产业则是新质生产力不断发展与应用的重要现实场景和表现形式［１２］ 。此外， 还有学者尝试构建新质生产力水平评价指标体系， 以对中国新质生产力的总体发展趋势与地区间差异进行量化分析。如有学者从劳动者、劳动资料和劳动对象三大维度构建新质生产力评价指标体系， 通过熵值法测算各省（区、市）新质生产力水平， 进而对中国新质生产力的时空演进特征展开分析［１３］ 。从现有文献来看， 目前研究缺少更为聚焦的区域视角， 较少系统地探究城市群新质生产力水平的区域差异及演变趋势， 也鲜有研究从区域协调发展视域下提出城市群新质生产力水平的提升进路。
作为城市化进程演化出的高级空间组织形态，城市群是区域新质生产力发展的核心增长极， 极具市场活力与创新潜力。因此， 从整体上把握当下中国主要城市群新质生产力发展特征与演变态势， 对于因地制宜发展新质生产力具有积极意义。那么， 中国城市群新质生产力水平如何？ 具有怎样的发展特征？ 如何因地制宜地提升城市群新质生产力水平？ 为回答以上问题， 本文基于２０１２～２０２２年的地级市面板数据， 根据马克思生产力理论构建城市群新质生产力水平评价指标体系， 并采用面板熵值法、Ｄａｇｕｍ 基尼系数、Ｋｅｒｎｅｌ 密度估计法与Ｍａｒｋｏｖ 链法对城市群新质生产力水平的时空变动、区域差异及动态演进特征等进行探究， 以期为加快发展新质生产力提供理论参考和决策借鉴。
１ 研究范围、指标体系与研究方法
１. １ 研究范围
本文参照国务院、国家发展和改革委员会及各省级政府印发的城市群文件， 将研究范围定为十大城市群， 包含长三角、珠三角、京津冀、长江中游、成渝城市群在内的重点建设的五大国家级城市群与辽中南、山东半岛、海峡西岸、中原、关中五大区域级城市群， 具体市域范围见陈子曦和青梅［１４］ 的研究。
１. ２ 新质生产力理论阐释与指标体系构建
习近平总书记指出， 新质生产力是“摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径……的先进生产力质态”， 它“以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的跃升为基本内涵”［１５］ 。可见， 新质生产力是在新时代背景下基于我国经济发展实践和战略部署提出的新概念， 是对生产力发展规律认识的进一步深化［１６］ ， 本质上继承与创新发展了马克思生产力理论。基于此， 本文以马克思生产力理论为基础构建城市群新质生产力水平评价指标体系。马克思认为， 生产力依赖劳动者、劳动资料与劳动对象等生产要素， 现实的生产表现为劳动者运用劳动资料作用于劳动对象的过程［１７］ 。与从事简单重复劳动的传统劳动者不同， 新质劳动者是指掌握现代高新科技知识和劳动技能， 富有创新、绿色、数字化精神的体力与智力劳动者［１８］ 。新质劳动资料是随着数字化和信息化的快速发展，以传统机械为主的劳动资料经历数字化和智能化升级， 实现劳动资料的高新科技化［１９］ 。同时， “一切原料都是劳动对象”［２０］ ， 劳动对象在科技进步中不断拓展优化， 而新质劳动对象不再囿于传统物质形态， 其更加凸显未来面向与绿色面向的要素内涵。就当代发展语境而言， “高素质” 劳动者、“高科技” 劳动资料和“新形态” 劳动对象是新质生产力发展的必要条件。故此， 本文选取高等教育水平、Ｒ＆Ｄ 人员数量、互联网从业人数占比、人均产值、人均工资、第三产业从业人员规模、创新创业活跃度等７ 个指标反映劳动者素质、劳动者产出及劳动者意识， 进而衡量“高素质” 劳动者； 本文从传统基础设施、数字基础设施与先进技术创新３ 个维度衡量“高科技” 劳动资料， 第一个维度包含公路里程和道路面积； 第二个维度包含互联网渗透度、移动电话渗透度和电信业务渗透度； 第三个维度包含绿色技术创新、人工智能技术创新和数字技术创新； 本文以战略性新兴产业与未来产业、能源消耗与绿色环保衡量“新形态” 劳动对象， 其中包含工业机器人安装密度、能源消耗强度、绿地规模和环境保护力度等指标。具体见表１。
１."３ 研究方法
本文主要运用面板熵值法、Ｄａｇｕｍ 基尼系数法、空间自相关检验、Ｋｅｒｎｅｌ 密度估计及Ｍａｒｋｏｖ链等方法， 这些方法各具优势， 能从不同角度对新质生产力水平进行分析。熵值法通过计算各指标数据差异度确定权重， 能有效避免赋权的主观性。Ｄａｇｕｍ 基尼系数分解法克服传统基尼系数法精度不高、Ｔｈｅｉｌ 指数大小受对数底数和数据分布影响的不足， 能够通过将区域间差距净值对总体地区差距贡献的精确分解， 有效刻画区域差异大小及来源。空间自相关检验可以确定某一变量在空间中的相关性及相关程度， 其可以划分为全局空间自相关和局部空间自相关两种分析方法。Ｋｅｒｎｅｌ密度估计法作为一种非参数估计法， 能够直接从样本出发研究数据的演进规律。Ｍａｒｋｏｖ 转移概率矩阵能够反映出每个地区的状态以及其向上或向下转移的概率， 可以用来探究数据随着时间变动的不同演进特征； 空间Ｍａｒｋｏｖ 链则是把空间滞后的概念引入传统Ｍａｒｋｏｖ 链进行分析。
１. ４ 数据来源
本文选取中国十大城市群（包含１３８ 个地级市）为研究样本， 以２０１２～２０２２ 年作为样本区间，数据主要来源于历年《中国城市统计年鉴》、各省（区、市）统计年鉴、地方统计公报、ＣＮＲＤＳ、ＣＳＭＡＲ等。对于部分缺失数据采用线性插值法进行填补。
２ 实证结果分析
２. １ 城市群新质生产力水平的时空变动
（１） 总体描述
图１ 描述了２０１２～２０２２ 年城市群新质生产力水平变化趋势。从全国层面来看： 城市群总体新质生产力水平呈上升态势， 新质生产力水平从２０１２年的０. ０３７６ 持续增长到２０２２ 年的０. ０９１１， 年均增幅９. ２５％， 表明新质生产力总体发展向好。分城市群来看： 各城市群新质生产力水平均呈上升态势， 其中， 海峡西岸从２０１２ 年的０."０２７８ 上升到２０２２ 年的０. ０８５２， 年均增幅为１１. ８６％， 提升最为显着； 京津冀从２０１２ 年的０. ０６６９ 上升到２０２２ 年的０. １１８６， 年均增幅为５. ８８％， 提升最为有限。同时， 珠三角、京津冀、长三角及山东半岛的新质生产力水平高于总体平均水平， 而其他城市群的新质生产力水平低于总体平均水平， 表明珠三角、京津冀、长三角与山东半岛等城市群的新质生产力发展保持全国领先地位， 而其他城市群的新质生产力发展面临一定瓶颈。此外， 城市群新质生产力发展整体上呈“多核辐射、东强西弱”的空间格局， 但随着西部大开发、中部崛起、东北振兴等国家战略的深入实施， 这种梯度格局显现弱化趋势， 见图２。
（２） 分维度描述
图３ 展示了２０１２～２０２２ 年城市群新质生产力各维度综合指数均值。从总体来看： 新质劳动者维度的均值最高（０. ０２５０）， 其次为新质劳动资料维度（０. ０２３６）， 最低是新质劳动对象维度（０. ０１２８）。分城市群来看： 在新质劳动者维度方面， 珠三角最高（０. ０３９０）， 其次是京津冀（０. ０３１３）、山东半岛（０. ０２９５）以及长三角（０. ０２９５）， 其余城市群在新质劳动者维度的均值偏低， 均低于总体均值； 在新质劳动资料维度方面， 珠三角（０. ０４６８）、京津冀（０. ０４３５）、和长三角（０. ０３０７）值最高， 山东半岛（０. ０２０８）、海峡西岸（０. ０２０１）、辽中南（０. ０１７４）、成渝（０. ０１６５）、长江中游（０. ０１４５）、关中（０. ０１２７）与中原（０. ０１２６）值较低， 均低于总体均值； 在新质劳动对象维度方面， 珠三角（０. ０１９０）、京津冀（０. ０１６９）、长三角（０. ０１６９）及山东半岛（０. ０１５０）位居前列， 而海峡西岸（０. ０１２１）、成渝（０. ０１１５）、辽中南（０. ０１０６）、中原（０. ００９２）、长江中游（０. ００８８）与关中（０. ００７７）则较低， 均在总体均值之下。各城市群在新质生产力各维度上的差异源于多种因素， 要缩小这一差距， 须结合当地实际进行探索创新。
（３） 集聚格局分析
由图４ 可知， 考察期内全局莫兰指数均为正，整体呈波动增大趋势， 说明总体上城市群新质生产力发展水平的空间集聚程度不断上升， 核心城市群的中心极化作用逐渐增强。可能的原因在于，交通通讯技术革新产生“时空压缩” 效应， 使生产要素的空间流动配置效率大幅提升， 城市群间联系与影响的范围不断拓展。
局部空间关联性检验结果显示， 珠三角、长三角各城市主要表现为“高－高” 型； “高－低” 型出现在各城市群内的核心省会城市周围； 京津冀各城市主要表现为“低－高” 型； “低－低” 型从２０１２ 年主要位于海峡西岸与长江中游交界处、长江中游南部、关中西北部及成渝西南部， 收缩至２０２２ 年的关中西北部、成渝西南部。以发展视角看， “高－高” 型主要出现在发展较为成熟的城市群， 而“低－低” 型则较多出现在发展基础薄弱的城市群。这表明处于发展成熟阶段的城市群的协同发展能力较强， 其核心城市能发挥区域辐射带动作用， 而处于发展早期的城市群， 其区域协同能力有限， 难以产生“空间正溢出” 效应。
２. ２ 城市群新质生产力水平的区域差异测度及分解
（１） 总体差异
图５ 描述了２０１２～２０２２ 年城市群新质生产力水平总体及区域内差异的演变趋势。由图可知， 城市群新质生产力水平总体差异呈下降态势， 基尼系数值由２０１２ 年的０. ３０８７ 下降至２０２２ 年的０. ２７３１，下降幅度为１１. ５３％。这表明迈入新时代以后， 随着国家区域协调发展战略的实施， 城市群新质生产力发展的总体差异开始逐渐缩小。
（２） 区域内差异
就区域内差异大小而言， 京津冀新质生产力水平的区域内差异最高， 值为０. ４２３６。辽中南（０. ３７８７）、长三角（０. ３５９１）、中原（０. ２８３３）、珠三角（０. ２５８７）、山东半岛（０. ２５８０）、长江中游（０. ２５６７）、关中（０. ２４４５）与成渝（０. ２１２６）次之，而海峡西岸新质生产力的区域内差异最小， 值为０. １８６０。考察期内， 辽中南、中原与珠三角区域内差异在波动中呈上升趋势， 上升幅度分别为５６. ６６％、５５. ９８％、２５. ７８％。相反， 其他城市群区域内差异在波动中呈下降趋势， 其中， 山东半岛区域内差异下降幅度最大。
（３） 区域间差异
由表２ 可知， 京津冀与关中间的差异最大， 考察期内均值为０. ４７００。其次是京津冀与珠三角、成渝、长江中游、中原、辽中南间的差异， 均值分别为０. ４５０５、０. ４４６５、０. ４４４０、０. ４３６３ 和０. ４２９６。珠三角和成渝间的差异最小， 均值为０. ２１６６。从变化趋势看， 海峡西岸和山东半岛间的差异下降幅度最大， 为５１. ９７％。长三角和珠三角间的差距基本不变。中原和珠三角、辽中南和海峡西岸、中原和关中间的差异上升幅度较大， 分别为２９. ７７％、２７. ５１％和２３. ３８％。
（４） 区域差异来源及贡献率
城市群新质生产力水平的区域差异来源及其贡献率见图６。据计算结果可得： 考察期内区域内差异、超变密度对总体差异的年均贡献率分别为１０. ６２％与３８. ９９％， 对总体差异贡献较小， 而区域间差异对总体差异的年均贡献率为５０. ３９％， 对总体差异贡献最大； 区域内差异对总体差异贡献率呈波动下降态势， 降幅为９. ３０％， 超变密度对总体差异贡献率亦呈波动下降态势， 降幅为７. ６９％， 而区域间差异对总体差异贡献率却呈上升态势， 增幅为２. ９４％。由此可知， 区域间差异是城市群新质生产力水平总差异的主要来源。因此， 需注重城市群新质生产力发展的平衡性、协调性。同时， 城市群内部新质生产力发展的协同互动问题亦不容忽视。
２. ３ 城市群新质生产力水平的动态演进
２. ３. １ Ｋｅｒｎｅｌ 密度估计
图７ 展示了考察期内城市群总体新质生产力水平的Ｋｅｒｎｅｌ 密度估计结果。从分布位置看， 核密度曲线中心整体呈右移趋势， 表明城市群总体新质生产力水平呈上升态势； 从分布形态看， 主峰高度下降， 波峰宽度有所增大， 这意味着城市群间新质生产力水平差距呈扩大趋势； 从分布延展性看， 核密度曲线存在一定右拖尾现象， 分布延展性呈发散状态， 说明高发展水平城市群与低发展水平城市群间的差距在拉大； 从极化特征看， 核密度曲线存在较低侧峰， 说明存在一定极化现象。
图８ 展示了考察期内各城市群Ｋｅｒｎｅｌ 密度估计结果。从分布位置看， 各城市群核密度曲线的主峰位置均呈右移趋势， 说明各城市群新质生产力水平均处于提升状态， 其中， 海峡西岸、珠三角以及辽中南主峰明显右移， 说明其新质生产力发展速度较快； 从分布形态看， 京津冀核密度曲线表现为主峰高度波动上升、宽度波动变窄， 表明新质生产力发展水平的绝对差异有所缩小， 长三角、山东半岛、中原与长江中游核密度曲线表现为主峰高度波动下降、宽度波动变窄， 意味着新质生产力的离散程度呈减弱趋势， 而辽中南、海峡西岸、成渝、关中与珠三角核密度曲线的主峰高度经历了“上升－下降” 的演变过程且存在宽度收窄趋势， 说明新质生产力的集中趋势呈“增强－减弱”， 新质生产力发展处于不均衡状态； 从分布延展性看， 各城市群核密度曲线存在右拖尾现象，但不同城市群分布曲线延展性大相径庭， 说明各城市群内部存在新质生产力水平较为领先的城市；从极化特征看， 山东半岛呈“多峰－双峰” 的变动态势， 城市群内极化现象有所削弱， 意味着其协同提升效果较好； 辽中南、中原、珠三角以及关中城市群核密度曲线整体上呈双峰状态， 说明其新质生产力发展存在两极分化趋势； 京津冀、长三角、海峡西岸、长江中游和成渝则呈多峰态势，说明其内部出现多级分化现象。
２. ３. ２ Ｍａｒｋｏｖ 链分析
本文使用四分位法将不同新质生产力水平的城市划分为状态Ⅰ（低水平）、状态Ⅱ（中低水平）、状态Ⅲ（中高水平）和状态Ⅳ（高水平）４ 个等级。基于此， 利用传统Ｍａｒｋｏｖ 链计算得到时间跨度为１ 年的城市群新质生产力水平的转移概率矩阵， 具体见表３。由表３ 可知： （１） 主对角线上的转移概率值总体高于其他位置的转移概率值，且主对角线上的概率值均较大， 这表明城市群新质生产力水平大概率维持原状态； （２） 新质生产力水平高的区域具有更强的稳定性， 而新质生产力水平低的区域所处状态的稳定性相对较弱， 发生转移的可能性较大； （３） 非主对角线上转移概率值主要分布在主对角线的邻近两侧， 且相比之下， 位于主对角线右侧的概率值更大， 说明新质生产力水平存在向相邻水平转移的可能性且向上一级状态转移的可能性相对较大， 但难以跨级式跃迁， 表明新质生产力发展是一个相对稳定持续的进程。
由表３ 可知： （１） 空间因素在城市群新质生产力水平状态转移过程中发挥了重要作用， 不同空间滞后水平下的新质生产力转移概率相异， 这说明本地在与邻域新质生产力发展水平存在差异时，本地新质生产力发展会受到邻域的影响； （２） 在空间滞后水平不同的情况下， 主对角线上的概率值均大于非对角线上的概率值， 这说明即使考虑空间因素的影响， 城市群新质生产力的发展整体仍较为稳定， 不论处于怎样的空间滞后水平下， 本地区新质生产力水平主要受前一期影响， 向下转移的可能性较低且难以实现跨级跃迁； （３） 空间Ｍａｒｋｏｖ 转移概率矩阵在空间维度中也表现出“俱乐部收敛” 趋势， 即受邻域新质生产力状态的影响， 城市群新质生产力向上转移的概率均大于向下转移的概率， 且空间滞后水平越高， 城市群新质生产力向上转移的概率也越高。
表４ 为城市群新质生产力水平长期演变趋势的预测结果。由表４ 可知： 在不考虑空间滞后的情况下， 根据传统Ｍａｒｋｏｖ 转移概率矩阵求解极限分布并与初始状态对比， 发现处于状态Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ的数量均在减少， 而状态Ⅳ的数量则有显着增加， 这说明城市群新质生产力发展水平类型将随时间演进而逐步由低级状态向高级状态转移， 呈现由低至高依次递增的演变趋势； 在考虑空间滞后的情况下， 城市群新质生产力发展水平的演变趋势发生明显变化， 即与新质生产力水平低的地区（类型Ⅰ）为邻， 将出现低、中低、中高类型城市数量明显减少的局面， 最终只存在新质生产力水平类型为高的城市， 同样与新质生产力水平类型为中低的城市相邻时， 会出现只存在新质生产力水平类型为高的城市， “马太效应” 明显。而与新质生产力状态类型为中高和高的城市相邻时， 城市新质生产力状态类型为高的数量远高于类型为低与中低的城市， 在这一邻域背景下， 城市群新质生产力发展的“马太效应” 逐渐消解， 并向高水平新质生产力区域集聚。
总的来说， 按照当前的趋势发展， 城市群新质生产力水平的长期演变趋势相对乐观， 城市新质生产力水平伴随时间推移而不断提升并呈现向高值区的集中趋势， 各类型的城市数量由等级低至高（Ⅰ→Ⅳ）依次增加。同时， 不同邻域背景对城市群新质生产力水平演变的影响具有异质性， 与新质生产力水平低的地区为邻的城市， 新质生产力水平提升的幅度较小。而与新质生产力水平中高的地区为邻的城市， 城市群新质生产力状态类型向高水平集聚， 呈现整体提升的趋势。
３ 结论与提升路径
本文基于２０１２～２０２２ 年的地级市面板数据， 根据马克思生产力理论构建新质生产力水平的评价指标体系， 并采用熵值法、空间自相关检验、Ｄａｇｕｍ基尼系数、Ｋｅｒｎｅｌ 核密度估计和Ｍａｒｋｏｖ 链等方法揭示中国十大主要城市群新质生产力水平的时空变动、区域差异及动态演进。
主要研究结论如下： （１） 城市群总体及各城市群新质生产力水平处于提升态势， 整体上呈“多核辐射， 东强西弱” 的空间分异格局， 各城市群在新质生产力各维度上存在发展差异； （２） 城市群新质生产力水平总体差异呈下降趋势， 同时城市群新质生产力水平的总差异主要源于城市群间差异， 其中京津冀与其他城市群的差异尤为显着；（３） 城市群总体及各城市群的核密度曲线均存在右移趋势， 说明新质生产力水平处于提升状态， 但也存在两极分化或多极分化现象； （４） 城市群新质生产力水平状态类型的空间转移具有“俱乐部收敛” 趋势。在不考虑空间因素的情况下， 城市群新质生产力水平存在“俱乐部收敛” 趋势。而将空间因素纳入考察后， 城市群新质生产力水平则表现出明显的空间依赖性， 邻域新质生产力水平的高低对其周边地区新质生产力水平的提升具有差异性影响； （５） 从长期演变趋势看， 新质生产力水平随时间推移而提升且呈现向高值集中的趋势， 各类型的城市数量由等级低至高（Ⅰ→Ⅳ）依次增加。
据此， 本文从以下３ 个方面提出城市群新质生产力水平的提升路径： （１） 培育以核心城市群为代表的增长极， 全方位构建新质生产力发展的支持体系。对此， 需将区域发展的“内源性” 与“外源性” 因素相互融合， 增强核心城市群的辐射带动功能， 推动城市群逐步演化为发展新质生产力的主体空间形态。在实践上， 城市群需加强创新型人才资源积累， 加快传统产业转型升级与未来产业高质量发展， 形成更多先进产业集群。同时， 城市群要吸引先进优质生产要素协同集聚， 提高要素配置效率与产业回报率， 提升服务业全球价值链位置和国际地位， 使城市群成为连接地方与全球的门面性中介； （２） 充分利用东北与中西部城市群的比较优势， 因地制宜地发展新质生产力。东北及中西部城市群具有发展新质生产力的独特优势， 在政府与市场的双重驱动下， 更容易产生发展新质生产力的“追赶效应”。对此， 东北与中西部城市群发展新质生产力需重视与东部沿海城市群间的沟通合作， 探索符合自身实际的新质生产力发展路径。同时， 积极承接东部沿海城市群的新质生产力转移， 加强对外开发窗口建设，促进形成“双循环” 新发展格局； （３） 破除城市群体制机制障碍， 推动新质生产力平衡发展。相关部门既要促进生产要素在城市群间的合理流动和优化配置， 加快形成统一开放、竞争有序、配置高效的市场竞争机制， 也要有针对性地对后发城市群进行政策倾斜和资金扶持， 在保持城市群核心城市新质生产力发展的同时， 还要加强对各城市群边缘城市的支持力度。
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［２０］ 马克思， 恩格斯． 马克思恩格斯文集： 第５ 卷［ Ｍ］． 北京：人民出版社， ２００９： ２０９．
（责任编辑： 张舒逸）
基金项目： 国家社会科学基金重点项目“交往变革 推进中华民族共同体建设的族际距离消融机制研究” （ 项目编号： ２２ＡＭＺ００６）；云南大学研究生科研创新项目“中越抵边村寨空心化的生成机制及超越路径研究” （项目编号： ＫＣ２３２３５４９０）。
