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探讨制造业新质生产力系统的要素协同演化机制及驱动因素，对挖掘制造业高质量发展路径具有重要意义。基于马克思主义生产力理论，由新型劳动者、新型劳动资料、新型劳动对象通过动态协同构成制造业新质生产力系统。使用2007—2023年中国30个省域的面板数据，采用熵权-TOPSIS法测度制造业新质生产力三要素水平，并运用哈肯模型识别系统演化的序参量，探究协同机制，运用时空地理加权回归(GWTR)模型分析系统协同演化的驱动因素。研究发现：(1)新型劳动者是制造业新质生产力系统协同演化的序参量，是牵引劳动资料升级和劳动对象拓展的关键；(2)三要素协同水平呈梯度跃迁与空间扩散特征，2023年样本地区全部进入高度协同；(3)数字技术创新总体呈正向驱动作用但逐渐减弱，数据要素配置的驱动效应具有显著区域分异，数字化转型保持稳定正向驱动作用。研究结果可为分区培育制造业新质生产力、优化数据要素配置和完善人才支撑政策提供参考。
Abstract：Exploring the synergistic evolution mechanism of elements and the driving factors within the new quality productive forces system in manufacturing is of great significance for uncovering the path to high-quality development of the manufacturing sector.Grounded in Marxist theory of productive forces, we conceptualize manufacturing new quality productive forces as a dynamic synergy of three core elements: new-type laborers, new-type means of labor, and new-type objects of labor.Using panel data from 30 Chinese provincial-level regions from 2007 to 2023,we evaluate the development levels of these three elements via the entropy weight-TOPSIS method.The Haken model is then employed to identify the order parameters governing system evolution and to uncover its synergistic mechanism.Furthermore, a geographically and temporally weighted regression model is applied to examine the driving factors behind the system′s co-evolution.The findings are as follows.(1)New-type laborers act as the order parameter of systematic coordinated evolution of manufacturing new quality productive forces, serving as the core driving force for upgrading labor means and expanding labor objects.(2)The synergy level of the three core elements presents characteristics of gradient leap and spatial diffusion, and has reached a high level since 2023 across all sample regions.(3)Digital technological innovation delivers an overall positive effect, albeit with a gradual diminishing influence.The driving effect of data factor allocation presents prominent regional differentiation.The digital transformation maintains stable positive impacts.The research findings can offer references for targeted cultivation of manufacturing new quality productive forces, rational allocation of data factors and improvement of talent support policies across different regions.
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基本信息:
中图分类号:F424
引用信息:
[1]张伟,李艺润,王韶华.中国制造业新质生产力系统要素协同演化及其驱动因素研究[J].地理与地理信息科学,2026,42(03):132-141.
基金信息:
河北省社会科学基金项目“‘双碳’目标下京津冀新质生产力协同布局及利益协调机制研究”(HB24LJ001)
2026-05-25
2026-05-25