在当今全球化与科技革命交织的时代浪潮中，新质生产力已成为推动经济可持续增长、重塑竞争优势的核心引擎。它突破了传统生产力的局限，凭借创新技术的深度融合、高效的资源配置模式以及对知识和信息的高度依赖，不仅为经济体系注入了前所未有的活力，更在应对诸如气候变化、资源稀缺等全球性挑战，以及满足日益增长的个性化消费需求等方面发挥着不可替代的作用。新质生产力的崛起标志着经济发展进入了一个全新的范式，对于提升国家综合实力、增进社会福祉具有极为关键的战略意义。
目前，学界针对新质生产力内涵的探索多聚焦于劳动者、劳动对象、劳动资料这三大经典维度。从劳动者素质的提升与技能转型，到劳动对象的拓展与精细化，再到劳动资料的技术革新与智能化升级，此类研究为理解新质生产力的内在构成要素及其相互作用机制提供了坚实的理论基石。
然而，随着产业分工的精细化、产业融合的加速化以及全球产业链供应链的重构，单纯基于传统要素维度的研究难以全面阐释新质生产力在不同产业情境下的独特表现、演进路径，以及产业间的交互影响。本文从宏观产业维度（即第一产业、第二产业和第三产业）出发，深入探讨新质生产力的独特表现、形成机制，以及产业间的互动协同关系。
不同于传统的生产力研究通常聚焦单一要素维度的做法，本文则将生产力研究的视野从微观要素层面提升至宏观产业系统层面。这一创新性视角不仅拓宽了生产力理论的应用范围，也为产业经济学、区域经济学等学科的进一步发展提供了新的实证依据与研究思路。
本文的另一重要贡献在于揭示了区域产业间的空间溢出效应与协同互动关系。通过对区域间空间相关性与异质性的分析，不仅深入挖掘了新质生产力在区域层面的分布规律，还探索了其对区域经济发展的辐射效应与潜在影响。
这一研究视角为政府制定差异化的产业政策和区域协调发展战略提供了理论依据和决策支持。综上所述，本文从新质生产力视角对三大产业进行综合分析，突破了传统研究的局限性，为理解新质生产力在我国区域经济发展中的整体态势与内在规律提供了新的思路与视角。同时，为产业政策制定、区域规划及企业战略提供了更加精准的理论指导和实证依据，对促进产业空间布局优化和区域协调发展具有重要的理论与实践意义。
一、新质生产力与三大产业（一）新质生产力与第一产业在新质生产力的框架下，第一产业的发展不仅依赖于传统的土地、劳动力等生产要素，还深刻体现了技术创新、生态环境保护，以及智能化管理等新要素的融合与转型。
第一产业的新质生产力体现为现代农业生产模式的转变，即由传统的劳动密集型生产方式向技术驱动型、智能化、可持续发展方向转型。这一转型需要通过引入创新的农业技术和设备，提升资源利用效率，并优化生产过程中的环境效益。例如，应用智能农业设备、精准农业技术，能够通过数据采集与分析来指导决策，最大限度地降低资源浪费，实现农业生产的精细化管理。
这一转变不仅能够提高土地的单产和利用效率，还能够改善生态环境质量，实现绿色农业的可持续发展。第一产业的新质生产力还体现在人力资本的提升上。传统农业依赖大量的低技能劳动力，而现代农业则要求劳动者具备较高的专业技能与知识水平。劳动者通过对新技术、新方法的学习和掌握，不仅能够提高自身的工作效率，还能推动农业技术的创新与应用。
第一产业的新质生产力表现为更加高效的资源配置和产业升级。传统的农业生产往往面临资源配置不合理和低效的问题，而现代农业的发展则强调科学配置资源、优化生产链条。从土地的规模化经营到水资源的节约利用，从农业废弃物的循环利用到能源消耗的减少，第一产业在新质生产力的推动下，不仅提升了生产效率，还逐步实现了绿色可持续发展目标。
尤其是在农业产业链的延伸方面，通过推动农业与二、三产业的融合发展，农产品加工、物流配送等附加值环节得到增强，产业结构得到优化升级，推动了农民经济和农村社会的全面发展。（二）新质生产力与第二产业在第二产业维度下，新质生产力的核心体现为传统产业的现代化升级与新兴产业的快速发展。
随着全球产业链的重构、技术进步和绿色转型的推进，第二产业的生产力表现出更高的智能化、绿色化和集成化特点，呈现出对技术创新的高度依赖和对资源配置的精细化要求。第二产业的新质生产力在产业升级与转型中表现为制造业的智能化转型。受信息技术、人工智能、5G技术以及大数据分析等技术革命的影响，制造业正在加速向数字化、智能化和自动化方向转型。
例如，智能制造和工业互联网的应用不仅提高了生产效率，还实现了产品的个性化定制与生产过程的精准控制。机器学习与数据挖掘技术的融合使得生产过程中的监控与调整变得更加高效，生产线能够实时进行自我修正，从而有效降低资源浪费、提高能源利用率。此类技术进步推动了劳动生产率的大幅提高，并为企业降低了生产成本，增强了产业竞争力。
新质生产力在第二产业中的另一个重要体现是绿色转型。随着全球环保压力的不断加大和绿色发展理念的深入人心，第二产业的发展正经历从传统高污染、高能耗的生产模式向低碳、绿色生产模式转变。绿色制造技术的普及，使得传统制造业的资源消耗和污染排放大幅降低。第二产业的新质生产力还体现在产业结构的调整与优化上。
随着全球产业竞争格局的变化，产业链的高端环节逐渐向技术密集型产业转移，传统的劳动密集型产业逐步向高技术、高附加值的领域转型。中国作为全球产业链中的关键节点，面临着外部产业转移和内部产业升级的双重压力。在这种背景下，推动传统制造业的高端化、智能化与绿色化，成为提升第二产业新质生产力的重要方向。
通过技术创新和产业融合，第二产业能够实现从低端制造到高端制造的跃升。
（三）新质生产力与第三产业在新质生产力的框架下，第三产业作为现代经济中的重要组成部分，其发展呈现出数字化、智能化、服务化与绿色化的多维特点，体现了新质生产力对服务业、技术创新及产业融合的深远影响。随着信息技术的不断发展和社会需求的不断变化，第三产业逐渐从传统的服务型行业向高技术、高附加值的现代服务业转型，成为推动经济增长和社会发展的关键力量。
新质生产力在第三产业中的体现，首先表现在数字化与智能化服务的广泛应用。随着大数据、人工智能、云计算、物联网等技术的快速发展，服务业的服务模式和服务内容正发生深刻变革。数字化转型使得第三产业的传统服务业，如金融、教育、医疗等行业，逐渐向在线化、智能化、个性化方向发展。
新质生产力在第三产业中的重要表现还在于服务业的高附加值化与产业融合趋势。在传统的生产性服务业和生活性服务业之间，出现了更多跨界融合的现象，服务业的内涵逐渐扩展至技术服务、创新服务、设计服务等高附加值领域。信息技术与制造业、金融业、健康产业等行业的深度融合，形成了新的服务模式与业务形态。第三产业的新质生产力还体现在其绿色发展和可持续性上。
随着全球环保意识的提高和绿色经济的崛起，服务业的绿色转型成为提升新质生产力的重要方向。绿色服务业的核心在于低碳、环保和资源节约，而这一转型不仅体现在绿色金融、绿色旅游等新兴行业的兴起，也体现在传统服务业向低碳、节能方向的改造。第三产业的创新性发展与人力资本的提升密切相关。
随着技术进步与服务需求的变化，劳动者的技能和知识结构逐步向复合型、技术型转型，传统的劳动力需求正在向高技能、高学历的专业人才倾斜。服务业的高端化发展要求从业人员具备更高的创新能力和技术素养，以应对不断变化的市场需求和服务模式。二、三大产业新质生产力水平的测算（一）构建指标体系在指标选取上，本文遵循科学性、代表性、可操作性和动态性原则，广泛搜集国内外相关研究资料，深入分析三大产业的内在逻辑与外在表现，力求每个指标都能精准反映产业在新质生产力作用下的关键变化与发展趋势。
随着生产力在科技创新交叉融合过程中不断优化，三大产业也得到新质发展，反映新质生产力的指标也不同于传统意义上的指标，三大产业新质生产力指标体系见表。
1 三大产业新质生产力指标体系（二）测度方法1.熵值法熵值法有效规避了主观赋权法存在的局限，能够依据指标数据的离散程度，以一种相对客观的方式准确体现各项指标在整个评价体系中的权重分配。具体而言，指标的离散程度越高，意味着其对评价体系的影响力越大，因此会被赋予更高的权重。
为了确保评价过程的公正性和准确性，消除原始指标数据在数量和量纲上的差异所带来的影响，在进行赋权操作之前，必须先对原始指标数据进行预处理。
本文采取极差标准化方法，对指标数据进行科学处理，以确保后续分析的有效性和可靠性。
2.空间自相关性空间数据的观测值在不同区域可能并不相互独立，而是呈现出一种基于地理位置的相似性，即空间相关性。这种相关性具体包含全局自相关性和局部自相关性两大方面。全局空间自相关性分析旨在通过全局自相关统计量的估算，对整体空间单元的属性特征进行综合描述。在空间统计学中，通常运用Moran’I指数来量化空间自相关性，该指数反映了在空间相邻或邻近区域中，同一属性值所展现的相似程度。全局Moran’I指数的具体计算公式如下所示：其中，I为全局莫兰指数，xi表示i省份的新质生产力水平，表示所有省份新质生产力水平的均值，ωij为邻接空间权重矩阵，s2为x的方差值。局部莫兰指数的四大象限包括：Xi>0，Σω'ijXj>0时为第一象限：高—高集聚（H-H）；Xi<0，Σω'ijXj>0时为第二象限：低—高集聚（L-H）；Xi<0，Σω'ijXj<0时为第三象限：低—低集聚（L-L）；Xi>0，Σω'ijXj<0时为第四象限：高—低集聚（H-L）。Xi=（xi-）/s，Xi是新质生产力水平的标准值，Xj代表与i地区靠近的j地区新质生产力水平的标准值，ωij为标准化的权重矩阵。
（三）数据和说明三大产业新质生产力指标体系的样本范围是2012—2022年除香港、澳门、台湾地区外的31个省（区、市）的面板数据。数据来源有《中国统计年鉴》《中国工业统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国农村合作经济统计年报》，以及企业年报和各省统计年鉴等。缺失数据使用插值法或回归法进行处理，其中，2021、2022年农村成人文化技术培训学校结业生数量/乡村人口数据，2012、2013年农村数字普惠金融投资指数数据，2016—2018年、2022年农业污水中氨氮排放量数据采用移动平均插值法进行处理；2022年新能源发电量/总发电量数据采用线性回归法进行处理；2021年每百家企业拥有网站数数据采用线性插值法进行处理。
（四）测算结果基于前文的数据收集和数据处理，利用所构建的新质生产力指标体系得出全国除香港、澳门、台湾地区外的31个省（区、市）在三大产业中的新质生产力水平（受篇幅所限，略去测算结果）。从平均值的角度来看，三大产业在不同地区间的发展差异均呈现出显著特征。具体而言，山东省在第一产业的新质生产力发展水平上独占鳌头，其均值高达0.6063；相比之下，宁夏回族自治区则在这一领域的全国排名中较为落后，其新质生产力发展水平仅为0.0350。在第二产业方面，广东省的新质生产力发展水平表现最为出色，达到了全国最高的0.6298，而海南省则在这一领域的全国排名中处于最低位置，其新质生产力发展水平仅为0.0579。
至于第三产业，广东省同样展现出了强大的实力，其新质生产力发展水平位居全国首位，达到了0.7503的高水平。然而，青海省在这一领域的表现则相对逊色，其新质生产力发展水平在全国排名中处于最低位置，仅为0.0317。
三、三大产业新质生产力水平的时空差异分析（一）总体新质生产力水平分析表明，中国第一产业新质生产力水平从2012年的0.2227上升至2022年的0.2644，总体呈现增长趋势；第二产业呈现振荡形式，一直在0.2001到0.2493之间浮动；第三产业整体呈现缓慢增长趋势，从2012年的0.2598缓慢增长至2022年的0.3017，且在2017到2019年有小幅度降低。
从新质生产力水平的增长率的变动趋势看，第一产业从2015年的1.77%下降至2017年的-2.26%，又增长至2020年的7.82%，最后下降至2022年的1.83%，第二产业的增长率在交替增减。第三产业的增长率较为稳定，一直在-5%到5%之间浮动。（二）各省新质生产力的空间分布情况经过对2012、2017及2022年除香港、澳门、台湾地区外的31个省（区、市）三大产业新质生产力水平的空间分布情况进行分析，可以发现：在第一产业方面，2022年除香港、澳门、台湾地区外的31个省（区、市）的新质生产力水平处于0.0623到0.5072之间，各地区新质生产力发展水平差异较大。
2022年新质生产力发展较高水平的地区包括山东（0.5472）、江苏（0.5294）、广东（0.5139）、广西（0.4581）、湖南（0.4142）、湖北（0.3836）6个省份。这些地区农业发展水平较高、人力资本充裕，较早布局前沿领域，因此更能推动新质生产力发展。
东北、华北、西北及西南等区域的新质生产力水平变化相对较小；而山东与河南两省则出现了明显的下滑趋势，山东从2012年的0.6282降至2022年的0.5472，河南则从0.3820下降至0.2704。与此同时，华南地区的广东与广西则呈现出显著的增长态势，广东从0.3905上升至0.5139，广西从0.4增长至0.5139。此外，华中地区的湖北与湖南两省在新质生产力方面也有了明显的提升，湖北从0.2912上升至0.3836，湖南则从0.3017增长至0.3836。
在第二产业领域，各区域的新质生产力水平均发生了不同程度的变化。从2022年中国各地区第二产业新质生产力的发展水平情况来看，该年度中国各地区的新质生产力水平跨度较大，介于0.0584至0.6679之间，显示出显著的区域差异。在第二产业领域，新质生产力发展水平较高的省份依次为广东（0.6679）、江苏（0.5894）、山东（0.4271）、浙江（0.3891）、上海（0.3619）以及湖北（0.3179）。这些地区凭借较高的工业发展水平、丰富的人力资本资源以及前沿领域的早期布局，成功推动了新质生产力的快速发展。
值得注意的是，内蒙古的表现也尤为突出，其新质生产力从2012年的0.0818迅速增长至2022年的0.2957。同时，上海与江苏两省市也实现了稳步增长，上海从0.1593增长至0.3619，江苏从0.4995提升至0.5894。
然而，广西则在这一领域出现了下滑，其新质生产力从0.3229降低至0.1736。第三产业，从整体视角观察，2022年中国各地区第三产业的新质生产力水平呈现出较大差异，其范围广泛分布在0.0344至0.8132之间。新质生产力发展水平领先的省份依次为广东（0.8132）、山东（0.5618）、北京（0.5339）、江苏（0.5201）、福建（0.4638），以及浙江（0.4500）。
这些地区凭借高度发达的服务业、先进的互联网与人工智能技术、丰富的人力资本资源，以及对前沿领域的早期布局，成功推动了新质生产力的快速发展。沿海地区的新质生产力发展迅速，山东、上海、江苏、浙江及福建等省市均实现了不同程度的增长。
而在内陆地区，河南、安徽及重庆等省市也展现出了积极的增长态势，河南从2012年的0.2942增长至0.4013，安徽从0.2260提升至0.3317，重庆则从0.2044增长至0.3875。从三大产业的整体情况来看，山东、江苏、浙江、广东这几个沿海省份的三大产业新质生产力均处于全国领先地位，其他地区均在某些产业上呈现出上升趋势。
四、新质生产力水平的空间相关性分析为了检验各地区之间的新质生产力发展水平是否存在显著空间差异和空间关联性，本文采用全局和局部莫兰指数（Moran’I）进行检验。首先，本文使用全局莫兰指数进行空间自相关检验。Moran’I是介于-1和1之间
