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西部制造业上市公司新质生产力测度与动态演进分析
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Abstract:
西部地区制造业转型升级在不断推进,如何有效提升新质生产力已成为推动区域经济高质量发展的关键课题。本文依据新质生产力的理论内涵,尝试利用超效率EBM-GML模型测度2011~2022年西部地区134家A股制造业上市公司的新质生产力,揭示其动态演变规律。研究发现:西部制造业上市公司的新质生产力整体呈上升趋势,但增长过程中存在阶段性波动。其次,2019年前技术效率是新质生产力增长的主要动力,而2019年后技术进步成为核心驱动因素。Markov链分析表明,西部制造业企业新质生产力的动态演进呈现较强的稳定性,中等水平企业则更倾向于向更高水平迈进。提升西部地区制造业新质生产力的关键在于加强政策支持、优化效率与创新协同、建立企业梯度培育体系。
The transformation and upgrading of the manufacturing industry in the western region of China are continuously advancing, and how to effectively enhance new quality productive forces (NQPF) has become a key issue in promoting high-quality regional economic development. Based on the theoretical connotation of NQPF, this paper attempts to measure the NQPF of 134 Chinese A-share listed manufacturing companies in the western region from 2011 to 2022 using the super-efficiency EBM-GML model, revealing their dynamic evolution patterns. The findings indicate that the NQPF of manufacturing listed companies in the western China generally show an upward trend, though with fluctuations during the growth process. Secondly, before 2019, technical efficiency was the main driver of the growth of NQPF, while technological progress became the core driving factor after 2019. Markov chain analysis reveals that the dynamic evolution of NQPF in western manufacturing enterprises exhibits strong stability, with mid-level enterprises more inclined to advance to higher levels. The key to enhancing NQPF in western China’s manufacturing industry lies in strengthening policy support, optimizing the synergy between efficiency and innovation, and establishing a gradient cultivation system for enterprises.
[1] | 周文, 许凌云. 论新质生产力: 内涵特征与重要着力点[J]. 改革, 2023(10): 1-13. |
[2] | 王国成, 程振锋. 新质生产力与基本经济模态转换[J]. 当代经济科学, 2024, 46(3): 71-79. |
[3] | 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[J]. 求是, 2024(11): 4-8. |
[4] | 朱富显, 李瑞雪, 徐晓莉, 等. 中国新质生产力指标构建与时空演进[J]. 工业技术经济, 2024, 43(3): 44-53. |
[5] | 李阳, 陈海龙, 田茂再. 新质生产力水平的统计测度与时空演变特征研究[J]. 统计与决策, 2024, 40(9): 11-17. |
[6] | 韩文龙, 张瑞生, 赵峰. 新质生产力水平测算与中国经济增长新动能[J]. 数量经济技术经济研究, 2024, 41(6): 5-25. |
[7] | 高帆. 中国新质生产力的发展逻辑: 基于生产率比较的研究[J]. 社会科学战线, 2024(8): 83-92. |
[8] | 史丹, 孙光林. 数据要素与新质生产力: 基于企业全要素生产率视角[J]. 经济理论与经济管理, 2024, 44(4): 12-30. |
[9] | 裴斯怡, 吴先强. 中国新质生产力: 水平测度、空间差异与动态演进[J]. 工业技术经济, 2025, 44(3): 3-13. |
[10] | 任保平, 程至瑜, 宗景辉. 新质生产力形成中制造业新质化发展水平测度与时空演进[J]. 数量经济技术经济研究, 2024, 41(12): 5-24. |
[11] | 阮素梅, 邵恬恬. 长三角区域新质生产力发展水平、区域差异与时空演变特征[J]. 经济问题, 2025(1): 113-123. |
[12] | 刘利平, 李佳辉. 数字化转型何以赋能新质生产力发展——来自制造业的经验证据[J]. 江海学刊, 2024(4): 104-110. |
[13] | 刘文俊, 彭慧. 区域制造企业数字化转型影响绿色全要素生产率的空间效应[J]. 经济地理, 2023, 43(6): 33-44. |
[14] | 刘素荣, 徐文昊, 霍江林. 环境战略升级能否提升企业绿色全要素生产率?——基于数字化转型的驱动与赋能[J]. 西部论坛, 2025, 35(1): 65-83. |
[15] | 王珮, 黄珊, 杨智婕, 等. 环境保护税对企业绿色全要素生产率的影响研究[J]. 税务研究, 2022(11): 66-73. |
[16] | 崔兴华, 林明裕. FDI如何影响企业的绿色全要素生产率?——基于Malmquist-Luenberger指数和PSM-DID的实证分析[J]. 经济管理, 2019, 41(3): 38-55. |
[17] | 王少剑, 高爽, 黄永源, 等. 基于超效率SBM模型的中国城市碳排放绩效时空演变格局及预测[J]. 地理学报, 2020, 75(6): 1316-1330. |