引言

2023年9月7日，习近平总书记在东北全面振兴座谈会上首次提出“新质生产力”的概念，会议指出：积极培育新能源、新材料、先进制造、电子信息等战略性新兴产业，积极培育未来产业，加快形成新质生产力体系，增强发展新动能。2024年1月31日，习近平总书记在中共中央政治局第十一次集体学习时对新质生产力进行了系统性阐释。2024年《政府工作报告》中也首次提出：“大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力。”随着信息化、数字化、智能化等新生产要素、生产资料的出现，生产力也必将与之相适应，要通过不断调整生产关系来激发社会生产力的发展活力^[1]。改革开放以来，我国城镇化快速发展，从而聚集了大量人口在城市中参与经济活动^[2]；然而中国经济进入转型期以来，传统的“人口红利”消失、供需结构性矛盾及经济增长动力不足等问题日益凸显。新质生产力作为以科技创新为主导的生产力形态，不仅代表着生产力质的跃迁，更是中国特色社会主义进入新时代的显著标志^[3]。所以，以科技创新、人才培养和产业培育作为经济增长的内在引擎，以实现从要素数量驱动向创新质量驱动的动力转换，在根本上摒弃过度依赖资源规模的传统增长模式^[4]。新质生产力将从根本上改善我国人民的生活质量、促进产城融合和资源集约优化，成为新时代社会经济建设的新动力、新源泉，为持续推进国家经济高质量发展营造良好的环境。

1 文献综述

自新质生产力首次提出后，国内大量学者展开了丰富的研究，其中，新质生产力理论内涵的研究成果尤为丰富。高帆将新质生产力与一般生产力的内涵进行横向对比，认为两者的出发点、要素参与和生产关系之间的互动存在相同之处^[5]。蒲清平等认为新质生产力是生产力在信息化、智能化社会中，随着科技创新的提质增速和高端产业的勃兴融合呈现的高级形态^[6]。王珏也认为新质生产力的关键核心是科技创新，是新发展格局下与经济高质量发展相契合的、具有新特质的生产力^[1]。学者们普遍认为，新质生产力是生产力在我国新时期的高级形态，是马克思主义生产力理论对生产力的继承与创新发展。

新质生产力在传统生产力的基础上对提高生产效率和优化经济结构具有重大作用。从现代产业体系来看，周文等认为通过传统产业的高端化、智能化、绿色化升级夯实现代化产业体系的基底，战略性新兴产业、未来产业将成为生成和发展新质生产力的主阵地^[7]；徐政等认为新质生产力是提升现代化产业体系整体效能的必然要求，其更加适应内部有机联系、功能互补的复杂生态体系^[8]；程恩富等则认为既要构建以新产业为主的现代化产业体系，又要推动传统产业的转型升级，才能拓宽新质生产力发展空间^[9]。从生产关系来看，王平则根据生产力与生产关系的矛盾运动规律，指出新质生产力发展必须有与之相适应的新型生产关系，将对生产、流通、分配及消费诸多环节的生产关系进行塑造与调适^[10]；刘志彪等则指出新质生产力会通过新质要素调整经济体制和机制^[11]。新质生产力赋能城镇化过程中存在现实冲突，如新质生产力的形成受制度结构之间的主体博弈影响，中央政府、地方政府、企业和居民有着不同的目标和利益^[12]；地方传统产业难以支撑新质生产力发展，其数字化和智能化水平相对滞后、产能过剩造成资源浪费和环境污染、低附加值和高成本无法充分释放生产效率^[8]；新兴产业中的关键技术落后世界领先水平且部分技术受到海外限制，地区之间新兴产业水平差距较大，区域间的同质化竞争阻碍国家新兴产业的整体发展^[13]。

目前，我国学者对新质生产力有不同的认识和理解，所以新质生产力评价指标的制定也不相同，主要分为三类：①新质生产力的评价指标体系基于生产力的三个构成要素展开，由劳动力、劳动对象和劳动资料三个维度选择相关指标^{[14, 15]}；该类型指标体系依据马克思政治经济学原理，在指标选择上更加灵活且多面，可以深入探究各维度之间的相互关系、相互作用。②将劳动力、劳动对象和劳动资料作为实体性要素，新技术、生产组织和数据要素作为渗透性要素，它们共同组成新质生产力的评价指标体系^[16]，并认为渗透性要素占据重要角色，不仅推动了实体性要素间的深度融合与高效协同，更是催生了劳动过程的深层次变革及产业升级转型。③基于学者对新质生产力内涵的理解进行评价指标体系构建，如孙丽伟等将科技创新、产业升级、发展条件构建为评价指标体系^[17]；李阳等选择技术创新、产业创新、要素创新三个维度构建评价指标体系^[18]；卢江等对新质生产力的评价则是基于科技生产力、绿色生产力和数字生产力3个维度^[19]。由于学术界缺乏对新质生产力的统一认识，所以学者认识的不同也导致评价指标体系的多样。总的来说，三种类型的评价指标体系均立足于当前、展望未来，虽然指标构建的出发角度不同，但都选择高新技术、现代产业和新型人才作为核心指标。

参考已有研究成果，本文依旧基于生产力的三个构成要素进行指标体系建设，对劳动力、劳动对象和劳动资料的指标进行重新构建。此外，现有研究时间尺度为10~ 20年，尚未有超过20年的长时序面板数据研究，所以选择2000—2022年作为研究时间尺度，通过熵权法测算我国283个城市的新质生产力水平，运用马尔科夫链、标准差椭圆、核密度估计方法分析我国新质生产力的时空动态特征，探索我国四大区域的新质生产力发展差异及其来源，对新质生产力发展的障碍度进行诊断，旨在为我国经济转型、区域协调发展提出科学建议。

2 研究方法、指标体系与数据来源 2.1 研究方法 2.1.1 熵权法

熵权法根据数据离散程度计算指标权重，数据离散程度越大对新质生产力的影响作用越大，其优点是评价结果更为客观真实。为避免指标数量和量纲差异的影响，在计算前对各个评价指标进行无量纲化处理。具体公式如下：

（1）计算指标比重。计算标准化后第i个城市的第j项指标值的比重：

(1)

（2）计算第j项指标的信息熵值，m为样本数量：

(2)

（3）计算第j项的差异性系数：

(3)

（4）计算第j项指标权重：

(4)

（5）计算第i项被评价指标的第j项综合评价得分：

(5)

2.1.2 马尔科夫链

马尔科夫链在时间和状态上具有离散属性，强调历史状态与未来状态无关，而许多地理现象的演变过程具备“无后效性”特征，因此马尔科夫链被广泛应用于地理学研究。其将不同时间段的测算值划分为p个层级，根据不同层级的测算值转移情况和概率分布构建p× p转移矩阵^[20]。具体公式如下：

(6)

式中，n_ij表示整个研究期间i类型转移至j类型的数量总和，n_i表示研究初期i类型的区域数量总和。

2.1.3 标准差椭圆

椭圆重心可以揭示空间分布的相对位置，长轴标准差和短轴标准差则分别反映研究系统空间演化的主要方向与次要方向，旋转角的变动则反映研究系统发展方向的主趋势^[21]。具体公式如下：

椭圆重心：

(7)

(8)

式中：SDEx、SDEy为椭圆中心空间位置坐标；x_i、x_y为数据集内每一个要素的空间位置坐标；X、Y为数据集算术平均数中心。

方位角：

(9)

式中，θ为方位角，与分别表示平均中心与x_i、x_y的差。

x轴（长轴）标准差：

(10)

y轴（长轴）标准差：

(11)

2.1.4 核密度估计

核密度估计是采用高斯核函数描述数据分布性质的方法。具体公式如下：

(12)

式中，n为样本量；为核函数；h为带宽，h > 0；x-x_i为估计点x到样本点x_i的距离。

2.1.5 Dagum基尼系数及其分解法

Dagum基尼系数及其分解法是一种研究地区差异的方法，基尼系数主要分解为地区内差距、地区间差距和超变密度三部分^[22]。具体公式如下：

(13)

(14)

(15)

(16)

其中，G为总体基尼系数；n为城市个数；k为区域个数；y_ji为区域j中第i个城市的新质生产力水平；y为新质生产力水平的全国均值；G_jj表示区域j新质生产力水平的基尼系数；q_j和l_j分别表示区域j的城市数量和新质生产力水平占比；D_jh=(d_jh-q_jh)/(d_jh+q_jh) 衡量的是不同区域间新质生产力水平的相互影响程度；d_jh为区域j、h的新质生产力水平之差；q_jh代表超变一阶矩；G_w为地区内差异贡献；G_b为地区间差异贡献；G_t为超变密度贡献。

2.1.6 发展障碍诊断

在我国城市新质生产力水平测算结果的基础上，采用障碍度模型来识别2000—2022年阻碍新质生产力水平提升的评价指标。具体公式如下：

(17)

(18)

其中，F_j为各指标的障碍值；B_i为分类指标障碍度；U_j为因子贡献度；V_j为指标偏离度；F_ij为标准化后的数据值。

2.2 新质生产力评价指标体系

基于马克思主义政治经济学，新质生产力是新时代对生产力的创新和发展，是基于传统产业和创新科技进行产业升级的高质量发展，所以，新质生产力的指标体系建构呈现三级递阶结构，以劳动力、劳动对象、劳动资料为一级指标，每个一级指标下设若干二级指标，并进一步分解为可量化评估的三级指标^{[1, 15]}。劳动力由劳动力素质、劳动力构成、劳动生产率构成，以创新为驱动力的新兴产业对劳动力的受教育水平和人员构成有着更高要求，同时劳动者的收入和生活水平可以激励劳动者更好投入生产活动中。劳动对象则由产业发展水平和绿色生产组成，产业发展水平选择我国当前重点发展的数字化、高新技术、人工智能三个领域，绿色生产则是从污染排放角度衡量整体产业的绿色转型。劳动资料由资源利用和新型劳动资料组成，资源利用要求产业体系中减少高能耗企业，实现企业节能减排和经济可持续发展，新型劳动资料基于科技含量和工业生产效率要求选取指标。最终，本文构建的评价指标体系一共包括3个一级指标、7个二级指标、22个三级指标（表 1）。

2.3 数据来源

受行政区域调整和数据统计口径不一致影响，研究范围限定为我国283个城市，指标数据主要来源于《中国城市统计年鉴》《中国城市建设统计年鉴》《中国商务年鉴》和企业年报，其中部分数据来自企查查（www.qcc.com），缺失数据则通过临近值插补。

3 我国城市新质生产力测度与结果分析

选择2000年、2007年、2014年和2022年四个时间节点，通过自然断点法将新质生产力水平划分为低水平、中低水平、中高水平和高水平四个级别。

3.1 新质生产力的时空动态特征 3.1.1 新质生产力的时空特征

2000—2022年我国地级市的新质生产力年平均值为0.3756，2002年新质生产力水平最低（0.3486），2022年新质生产力水平最高（0.4293），2022年新质生产力水平相较于2000年增长0.0784，增幅22.35%。其中，2000—2006年的新质生产力水平几乎保持不变，2007—2022年的新质生产力水平增速不断加快，增幅为19.99%。

如表 2所示，2000年，新质生产力高水平、中高水平城市分别有29个、127个，多数高水平城市分布在西部经济欠发达地区，中高水平城市主要集中于东北地区、东部和中部地区；此时，西部地区工业较为薄弱，因此污染物排放相对较少，自然资源消耗也相对较低，与东部地区的产业发展水平差距较小，所以部分西部城市的新质生产力处于高水平；中高水平城市的空间分布表明，新质生产力水平受到城市多方面指标影响更为明显。2007年，新质生产力高水平、中高水平城市分别有46个、91个，高水平城市主要分布于东部沿海地区和经济水平较高的城市，中高水平城市分布在东部地区和中部地区。这一时期，我国社会经济水平进入快速发展时期，东部地区和中部地区的工业体系完整程度、产业升级速度与其他地区相比占据优势地位，以此为基础带动城市新质生产力水平提升。2014年、2022年我国城市新质生产力水平时空特征稳定，新质生产力水平空间特征整体呈现由东向西递减，高水平城市被中高水平城市包围，2022年相较于2014年高水平城市辐射带动作用增强，高水平、中高水平城市主要分布在环渤海湾、长三角城市群和珠三角城市群。从整体空间格局来看，低水平城市与中低水平城市范围界限明显，低水平城市主要集中在我国西部地区（四川、贵州、云南、陕西、甘肃、宁夏等地区），中低水平城市主要集中于我国中部地区，中高水平则分布于东部和东北地区，高水平城市主要分布于我国东部沿海地区的城市群。

3.1.2 新质生产力的动态演进趋势

根据熵权法对新质生产力的测算值，采取分位数法由低到高划分为Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级、Ⅳ级。如表 3所示，2000—2012年、2012—2022年、2000—2022年三个时间跨度的主对角线上新质生产力水平未发生转移的城市数量分别为264个、101个、92个，分别占研究城市数量的93.29%、35.69%、32.51%，2000—2012年时间跨度内的城市新质生产力水平等级变化较为稳定，2012—2022年、2000—2022年两个时间跨度内的城市新质生产力水平等级变化较大。2000—2012年、2012—2022年、2000—2022年三个时间跨度内，均为Ⅱ级城市转变为Ⅲ级城市数量最多，数量分别为15个、134个、139个，主对角线右上侧城市数量均大于左下侧城市数量，由此可见三个时间跨度内城市的新质生产力等级变化均为上升，其中2012—2022年相较于2000—2012年变化较大。结合三个时间跨度内的城市类型转移特征来看，我国城市的新质生产力测算值稳定向上发展，但城市之间的新质生产力水平差距逐渐拉大，Ⅳ级城市的新质生产力增长乏力。

如表 4所示，从椭圆面积来看，2000年、2007年、2014年和2022年的椭圆面积变化整体上呈减少趋势，说明我国新质生产力水平空间呈现动态聚集态势。从椭圆重心来看，四个时间节点的椭圆重心均在驻马店市内由北向南移动，表明我国新质生产力水平发展较为均衡，南方城市的新质生产力水平逐渐上升。结合椭圆长短轴、扁率、旋转角来看，四个时间节点的标准差椭圆均呈现“东北—西南”走向，表明我国“东北—西南”方向的城市新质生产力水平占主导地位；标准差椭圆X轴长度始终小于Y轴，X轴的长度呈增长趋势，“东北—西南”方向的城市新质生产力水平呈现离散态势，说明该方向城市之间的新质生产力水平差距逐渐扩大；Y轴长度呈递减趋势，“西北—东南”方向的城市新质生产力水平呈现逐步集聚态势，表明对全国新质生产力水平提升的贡献度越来越大；扁率逐渐变小，说明“东北—西南”方向城市与“西北—东南”方向城市的新质生产力水平差距逐渐在缩小，空间格局的方向性变弱。

在标准差椭圆的分析基础上，通过核密度估计进一步验证我国城市新质生产力水平的动态变化特征。如图 1所示，我国城市新质生产力的密度分布曲线中心总体向右偏移，波峰全部呈现下降趋势，左拖尾逐渐变短，右拖尾厚度逐渐变长，密度分布曲线逐渐延伸。2022年相较于其他时间节点的变化幅度更大，表明我国城市的新质生产力水平有不同程度的提高，主要受益于我国高科技发展带动产业转型，但是全国城市之间的新质生产力水平差距逐渐扩大。

3.2 新质生产力发展区域差异及差异来源分析

（1）我国城市的新质生产力水平总体差异呈现快速上升趋势，主要原因是地区间基尼系数的快速增长。具体而言，我国城市新质生产力水平的总体基尼系数由2000年的0.054上升至2022年的0.079，增幅31.65%，说明我国283个城市的新质生产力水平差距呈现不断扩大的趋势。由图 2a可知，总体基尼系数的变化趋势与地区内、地区间、超变密度基尼系数的变化趋势基本一致，均呈现上升趋势，表明总体差异变化受到地区内、地区间、超变密度差异变化影响，其中地区间差异影响作用最为明显；地区内基尼系数变化趋势，表明四大区域的内部新质生产力水平正呈现缓慢的扩大趋势，对总体基尼系数的影响作用较弱；地区间基尼系数变化趋势，表明四大区域之间新质生产力水平正呈现快速扩大的趋势，对总体基尼系数的影响作用较大；超变密度基尼系数变化趋势，表明四大区域之间交叉重叠问题对总体基尼系数的影响作用较弱。图 2b可以进一步证明，地区内差异贡献率变化较为稳定，长期保持在18% 左右；地区间差异贡献率前期有较快增长，后期下降至69.62%，仍占据主导地位；超变密度差异贡献率前期呈现下降趋势，后期贡献率稳定回升至10.47%。所以，我国城市新质生产力水平的空间差异主要受地区间差异影响，缩小地区间差距是建设现代化经济体系的重要工作。

（2）我国东北地区、东部和西部地区的新质生产力区域内差异呈现后期快速上升趋势，表明我国三大区域内各城市的新质生产力水平差距快速拉大。如图 2c所示，区域内差异上升幅度由大到小分别是东部、中部、东北地区，增幅分别达到353.85%、209.09%、161.54%，西部地区区域内差异呈轻微下降，降幅为6.67%，但其区域内部城市新质生产力水平差距最为明显；东部地区区域内部差异常年大于中部和东北地区，且差距不断保持并扩大；东北地区和中部地区的区域内差异在上升趋势中多次交叉，增长轨迹高度相似，且两个地区的区域内差异上升幅度较小，表明东北地区和中部城市的新质生产力水平和区域内部差异较小。东部地区内部的城市群在新质生产力形成过程中发挥了极大作用，城市群的建设发展减少了其内部的流动壁垒并有效“捏合”高新技术产业，相比之下东部地区内部其他城市的发展则受到限制；西部地区城市发展严重受到人口数量限制，人口规模和高素质人才直接支撑新质生产力的发展；东北地区和中部地区内部城市水平差距较小，城市产业结构和经济增长路径具有一定相似性，因此地区内部的新质生产力水平差距较小。

（3）四大区域新质生产力水平的区域间差异均呈现波动上升趋势。如图 2d所示，区域间差异变化幅度由大到小分别是东北地区—东部、东部—中部、东北地区—中部、东部—西部、中部—西部、东北地区—西部，变化幅度分别为366.67%、346.15%、216.67%、29.13%、0.00%、-12.37%。从整个研究期间来看，东北地区—东部、中部—西部分别与东部—中部、东北地区—西部的前期差异变化趋势较为相似，后期区域间差异逐渐变大，但区域间基尼系数仍较为接近，表明两组区域间的新质生产力水平差距不断缩小，逐渐向平衡状态发展；东部—西部区域间基尼系数保持持续增长，需要加快缩小东部与西部之间新质生产力水平的差距。

3.3 新质生产力发展障碍诊断结果

使用发展障碍度对三级指标进行测算，2022年与2000年相比，三级指标障碍度增长排名前四的分别是液化石油气供量、教育财政投入、电力消费，降幅分别为313.10%、36.71%、32.63%，下降排名前三的分别是废气排放、经济收入、废水排放，增幅分别为86.61%、34.71%、29.52%，说明我国资源利用效率仍处于较低水平，在新质生产力的发展过程中，对自然资源的消耗并未减少，但是绿色生产水平有着持续改善，教育财政的持续投入效益仍未实现最大化。如表 5所示，对2000年、2007年、2014年、2022年三级指标障碍度排名前八的指标展开分析。除经济收入指标外，其余七项指标在至少三个年份中位居前八，由此可见障碍度数值较大的指标随着时间发展并未发生较大变化，其中政府支持、互联网普及、制造业从业人员、高新技术产业、人工智能指标障碍度最为稳定。因此，需要加大政府支持的同时提高政府支持转换效率，以互联网为核心推动现代信息技术的迭代，以大数据人工智能为切入点，深入挖掘互联网经济潜能，扩大制造业从业人员规模和培养先进高端制造业从业人员，加强技术积累并建立高算效的人工算法，尽快降低人工智能技术的应用成本，提高智能技术在生产活动中的转换效率，并基于当前国际形势建立稳定且持续的生产供应关系和产品生态。

如表 6所示，劳动力高水平障碍度城市主要集中在西南地区及中部省份，这些地区人口密集，但劳动力技能结构失衡，职业教育覆盖不足；低水平城市则集中分布于西部地区，其原因是人口基数小且劳动力需求压力较低。劳动对象障碍度和劳动资料障碍度的空间特征基本一致，两者空间格局为西高东低，高水平障碍度主要分布在西部地区，其主要原因为：资源依赖导致产业固化、高新技术产业占比低、传统工业设备老化、财政支持不足等。

4 结论与建议 4.1 结论

本文基于我国283个地级市的新质生产力水平测算，对其时空动态特征和区域差异展开分析，为我国城市新质生产力水平提升而进行发展障碍度诊断。主要结论如下：

（1）2000—2022年我国城市新质生产力水平整体呈现稳定增长趋势，但我国城市之间的新质生产力水平差距逐渐扩大，部分城市的新质生产力水平增长乏力。我国新质生产力高水平城市主要集中在东部沿海地区的城市群，中高水平城市在东部地区高水平城市周边并连片分布，中低水平城市主要分布在中部和东北地区，低水平城市主要集中在我国西部地区，低水平城市与中低水平城市的分布范围有着明确的界限。从动态演进趋势来看，我国城市新质生产力水平空间呈现聚集态势，“西北—东南”方向的城市是我国新质生产力水平提升的主要贡献力量。2000—2012年、2000—2022年时间跨度内，新质生产力中低水平城市转移数量最多，且中低水平城市转移为低水平城市占比最大。

（2）我国城市的新质生产力水平总体差异呈现快速上升趋势，主要原因是地区间基尼系数的快速增长，说明区域内部新质生产力水平正呈现扩大趋势，地区内差异贡献率逐渐变小。我国东北地区、东部和西部地区的新质生产力区域内差异呈现后期快速上升趋势，表明我国三大区域内各城市的新质生产力水平差距快速拉大，东部地区区域内部差异常年大于中部和东北地区，且差距不断保持并扩大；西部地区区域内差异呈轻微下降，但其区域内部城市新质生产力水平差距最为明显；四大区域新质生产力水平的区域间差异均呈现波动上升趋势，其中东部—西部区域间基尼系数保持持续增长，需要加快缩小东部与西部新质生产力水平的差距。在不同时期，国家在宏观层面针对四大地区的经济基础制定了不同的战略政策，由于东北全面振兴、东部率先发展、中部地区崛起、西部大开发的政策重心不同，在一定程度上也影响着地区之间新质生产力水平差距；以特大城市为核心依托，我国持续推进区域城市群建设，促进了城市群内部生产要素的高效流动，但城市群外部城市之间的发展联动性仍显不足，新质生产力形成所需的高新技术产业链延伸不足。

（3）一级指标中，劳动力障碍度最大，劳动资料和劳动对象的障碍度较为接近，今后需要进一步优化劳动力、劳动对象和劳动资料三者之间的协调关系；三级指标障碍度中，液化石油气供量障碍度增长幅度最大，废气排放障碍度下降幅度最大，排名前八的指标障碍度之间差距较小，其中政府支持、互联网普及、制造业从业人员、高新技术产业、人工智能指标障碍度最为稳定。劳动力高水平障碍度城市主要集中在西南地区及中部省份；劳动对象障碍度和劳动资料障碍度的空间特征基本一致，两者空间格局为西高东低。

4.2 建议

结合本文研究内容和结果分析，提出以下对策建议：

（1）提高高新技术行业水平和创新要素的配置效率。科技是第一生产力，政府应着重培育新兴产业作为新质生产力的重要支撑，深刻理解未来科技重要性和产业革命的发展方向，建设以高新科技和新兴产业为核心的平台，将前沿科技转化为经济持续增长的动能。人才是第一资源，加强人才教育资源投入和政策倾斜，通过高校教育和职业培训建立终身学习制度，建设符合新时代发展潮流的高等教育培养体系，从质从量培养高素质劳动人才，以培养基础学科人才为根本、前沿技术人才为突破，对人才进行差异化定位、特色化安排、互补化发展，构建人才支点雁阵格局机制。创新是第一动力，创造和营造人才发展环境和平台，引导高端人才发挥其专长和优势，重点关注从无到有的技术突破和原始性创新问题，集中资源建设多层级、多重点的科技创新中心，培育高质量的研发型企业和挖掘高潜力的创新企业。

（2）打造内陆地区增长极，发挥东部沿海地区的带动作用。地方政府应贯彻落实新发展理念，并结合当地发展水平制定地区差异发展规划，消除地区间要素流动壁垒和阻碍，缩小地区之间的社会经济差距和城镇化水平，完善区域协调发展合作机制，引导人力、资金、物力进行有序流动，减少和避免地区资源错配成本，建立产业转移利益长期共享机制，与京津冀城市群、长三角城市群和粤港澳大湾区保持密切联系，超前统筹布局信息技术、新能源、新材料等新兴产业，制定具有精准性和普惠性的专项资金政策补助，借此推动内陆地区产业精准对接和升级转型，在全国范围内建成上下联动的产业集群，以此形成内陆地区的经济增长极并辐射带动周边地区发展，通过构建新兴产业创新体系以实现我国新质生产力水平的提升。

（3）推进区域经济绿色转型，重视生态文明建设与保护。通过发展新兴产业逐步降低传统产业的占比，同时利用绿色生产技术降低企业排污成本和自然资源消耗，提高太阳能、风能、核能与地热能等新型能源的生产和储备能力，在生产中逐步扩大新型能源使用以替代传统能源，中西部能源密集地区对资源进行保护性开采，限制高碳企业生产和支持节能环保企业发展，向绿色、可持续方向加快重构工业生产体系，引导地方建立完整的循环经济产业链，针对城市空气质量、颗粒物和臭氧制定联动监测和治理系统，坚持山水林田湖草沙一体化保护和系统治理，根据地区产业类型制定2030碳达峰、2060碳中和的发展计划，坚持生态优先战略和践行绿色发展行动，在营造人类美好生活的同时实现人与自然和谐共处。