长江中游城市群数字经济发展空间关联网络演化及其驱动因素研究
姚诗奥，杨中华，2通信作者，李心怡，杜宇萌
(1.武汉科技大学恒大管理学院，湖北 武汉 430065；
2.湖北省产业政策与管理研究中心，湖北 武汉 430065)
2022年2月24日，国务院批复同意《长江中游城市群发展“十四五”实施方案》，标志着长江中游城市群的发展进入新阶段。进入21世纪，数字经济及其带来的经济增长受到全球的关注，各国纷纷制定数字经济发展战略，将其作为拉动经济发展的重要手段[1]。2020年，我国数字经济规模达到39.2万亿元，占GDP总值的38.6%，同比名义增长9.7%[2]。目前，长江中游城市群的发展落后于京津冀、长三角和珠三角，与成渝双城经济圈相比，发展迟缓，处于我国“钻石”结构中的薄弱区。研究长江中游城市群数字经济发展水平空间关联网络的演化，探究推动长江中游城市群数字经济发展的驱动因素对于加快长江中游城市群数字经济高质量发展具有重要的现实意义。
区域数字经济相关研究主要集中于区域数字经济发展水平测算、数字经济发展水平影响因素和数字经济与区域经济发展关系等方面。在区域数字经济发展水平测算方面，肖玲[3]分别从发展环境、数字产业、融合应用和发展影响4个维度选取指标，测算了长江经济带的数字经济发展水平；
王娟娟 等[4]从数字产业、数字基础和数字环境3个维度对我国2015—2019年的省际数据进行实证研究，发现我国区域经济发展水平的三大梯队。在数字经济发展水平影响因素研究方面，焦帅涛 等[5]基于省际数据采用空间SAR分析法研究发现，城镇化、人力资本、政府行为、经济增长水平、贸易开放度、产业结构高级化等均会对数字经济发展产生正面促进作用；
徐昊[6]基于“网络空间”和“空间计量”双视角全方位研究分析我国各省数字经济发展定位、空间网络结构及影响因素。在数字经济与区域经济发展关系研究方面，姚志 等[7]借助状态空间模型探究了数字经济与区域经济联动性的动态变化，发现数字经济与区域经济增长呈现周期性波动；
杨文溥[8]采用面板门限模型研究，发现整体上数字经济发展能够促进区域经济增长。
目前，区域数字经济相关研究主要关注的是各区域数字经济发展的属性数据，忽略了不同区域之间的联系；
大多从宏观的角度出发研究省际某个时间断面的数字经济发展水平，少有从微观的角度出发研究城市层次上数字经济发展水平。因此，本文将运用社会网络分析法研究2012—2019年长江中游城市群的28个地级市数字经济发展水平空间关联网络演化特征，并基于QAP分析法探究关联网络演化的驱动因素。
1.1 研究方法
1.1.1 引力模型
表1 数字经济发展水平测度指标
1.1.2 社会网络分析法
自人类学家Barnes[11]首次使用“社会网络”的概念来分析挪威某渔村的社会结构以来，社会网络分析被视为是研究社会结构的最简单明朗、最具有说服力的研究视角。
1)整体网络分析：网络密度指的是1个网络中各个点之间关联的紧密程度。固定网络规模的点之间关系数越多，该网络的密度越大。网络的点度中心势可测量网络的整体中心性。
2)网络节点的中心性分析：网络节点的中心性分析能够体现出节点在网络中的中心程度。点度中心度能够体现1个点在网络中连接其他点的能力，某个点的点度中心度越大，则它的连接能力越强，在网络中的“权力”越大；
接近中心度能够体现一个点不受其他点控制的程度，某个点接近中心度越大，越不易受到其他中间点的控制；
中间中心度能够体现1个点的控制能力，某个点的中间中心度越大，这个点控制其他点的能力就越强。
3)QAP分析法：QAP分析法是对2个或多个方阵中对应的各个元素值进行比较的方法，可对2个方阵中对应元素的相似性进行相关性检验，也可对多个方阵与1个方阵间的回归关系进行研究。
1.2 数据来源
本文收集了2012—2019年长江中游城市群的28个地级市年数字经济发展水平指标值和影响因素变量值(没有选取仙桃、潜江和天门是因为这3个城市部分指标值无法获得)。考虑到数据的官方性和真实性，本文用于测度数字经济空间引力的指标和研究驱动因素选取的变量值都来自《中国城市统计年鉴》和地方统计局发布的地方统计年鉴；
用于测度数字经济发展水平中数字融合的指数均来自北京大学数字金融研究中心发布的《北京大学数字普惠金融指数》；
地理距离来自百度地图测算的最短公路距离。
2.1 数字经济发展空间关联网络的构建
以长江中游城市群的28个地级市为节点，以这些地级市两两之间的数字经济空间引力为关系，构建28×28的数字经济空间引力矩阵。采取“均值原则法”进行二值化处理，取基年(2012年)数字经济空间引力的均值29.537为阈值，引力矩阵中高于阈值的元素取1，表示存在关联；
低于阈值的元素取0，表示不存在关联，设定某地级市对自己的数字经济空间引力为0。由此得到2012—2019年共8个年度28×28的非对称0-1矩阵来表示数字经济发展水平空间关联网络。
2.2 整体网络的演化
基于上文的0-1矩阵用NetDraw软件绘制的长江中游城市群数字经济空间关联网络(见图1)，其中节点的度数决定节点大小，度数越大节点就越大。图1中直观地展现出关系数最多的城市由2012年的武汉市和长沙市演变为2019年的武汉市、长沙市和南昌市，周边部分城市的关系数也在显著增加。说明湖北、湖南、江西的省会城市数字经济空间关联越来越多，逐渐带动周边城市数字经济发展。但从总体上看，省会城市和地级市的数字经济空间关联数量不均衡，差异明显。
图1 长江中游城市群数字经济空间关联网络
使用UCINET软件得到2012—2019年长江中游城市群数字经济空间关联网络的密度、外向点度中心势和内向点度中心势随时间演化的趋势(见图2)。由图2可知，整体网络密度从2012年的0.096 6稳步增长到2019年的0.350 5，说明整个城市群的数字经济空间关联越来越紧密，城市间的数字经济合作越来越丰富，但是总体密度依然偏小，具有较大的上升潜力。从整体网络的中心势来看，外向点度中心势始终大于内向点度中心势，表明长江中游城市群数字经济空间引力主要是向外辐射的，具有经济辐射效应，从总体趋势上看，2015年以后，内、外向点度中心势逐渐趋于一致，说明各个城市间的数字经济空间关联越来越对称，各个城市间的数字经济发展水平越来越均衡。
图2 网络密度、点度中心势随时间变化趋势图
2.3 网络节点中心性的演化特征
中心度指数是量化节点在网络中“权力”的重要指标，本文基于长江中游城市群数字经济空间关联矩阵用UCINET中心度多重分析方法得到了标准化后的28个城市2012—2019年的中心度指标，如表2所示。
表2 2012年、2016年、2019年长江中游城市群中心度
点度中心度能够体现1个节点在网络中的“权力”。整体来看，点度中心度较高的城市主要是武汉、长沙和南昌，说明这3个城市在数字经济空间关联网络中的“权力”最大，连接其他节点的能力最强，在网络中处于中心位置。除了三省的省会城市，新余、宜昌、鄂州、黄冈、益阳的点度中心度以较快速度增长，说明这几个城市数字经济水平发展较快，渐渐向网络中心位置靠拢。
接近中心度能够体现1个节点在多大程度上不受其他节点的控制。各个地级市的接近中心度都逐年增加，而且增速较快，说明整个数字经济网络的稳定性越来越好，城市间的数字经济空间联系渐渐紧密。从整体来看，如果以接近中心度的均值为划分依据，28个地级市渐渐分为强弱2个阵营。2012年各个城市间的接近中心度没有较大差别，但到了2016年，强的阵营中有长沙、武汉、南昌，2019年增加了鄂州、宜昌、黄冈、新余，且强弱阵营的差距越来越大。说明部分城市的数字经济发展渐渐崛起，但发展水平不均衡。
中间中心度能够体现节点的“控制”能力。整体来看，28个地级市的中间中心度都不高而且有逐年下降的趋势，说明数字经济网络中节点的“中介”作用发挥越来越不明显，城市之间的互联互通能力增强。其中“控制”能力始终较强的城市有武汉和长沙，说明这两个城市是数字经济空间关联网络中的重要枢纽。
结合3种中心度综合分析，处于长江中游城市群数字经济空间关联网络中心位置的城市主要是武汉、长沙和南昌，其中南昌的数字经济发展略弱于武汉和长沙，但也在逐年加快发展的步伐。处于数字经济快速发展中的城市主要有新余、宜昌、黄冈、鄂州，这些城市渐渐向网络中心靠拢。
3.1 指标说明与模型构建
为进一步分析驱动长江中游城市群28个地级市数字经济发展空间关联演化的驱动因素，笔者查阅相关文献[9，12]后，选取各个城市的人均生产总值(万元)来表征经济发展水平，在岗职工平均工资(元)来表征居民工资水平，第三产业占GDP比重(%)来表征产业结构水平，当年实际使用外资金额(万元)来表征对外开放水平，中专加普通本专科人数与总人口比值(%)来表征人力资本水平，社会消费品零售总额(万元)来表征消费水平，地方一般公共支出占地区生产总值比重(%)来表征政府干预度。
为了便于进行随时间变化的分析，遵循“均值原则法”进行二值化处理构建差异矩阵，取每种影响因素基年(2012年)城市之间差值的均值为各自差异矩阵的阈值，高于阈值的取1，低于阈值的取0，由此构建出2012—2019年长江中游城市群28个地级市经济发展水平差异矩阵ED、居民工资水平差异矩阵RP、产业结构水平差异矩阵IS、对外开放水平差异矩阵OD、人力资本水平差异矩阵HC、消费水平差异矩阵CS和政府干预度差异矩阵GI。令DER为长江中游城市群28个地级市数字经济发展水平空间关联0-1矩阵。基于此可构建如下模型：
DER=f(ED,RP,IS,OD,HC,CS,GI)
3.2 QAP分析
3.2.1 QAP相关分析
基于上述模型，用UCINET软件进行QAP相关分析显示：2012年，7种影响因素指标与数字经济发展水平空间关联的相关系数都在1%的水平上显著；
2016年，产业结构水平差异和居民工资水平差异与数字经济发展水平空间关联的相关系数在5%的水平上显著，其他5种影响因素指标都在1%的水平上显著；
2019年，产业结构水平差异和政府干预度差异与数字经济发展水平空间关联的相关系数在10%的水平上显著，其他5种影响因素指标都在1%的水平上显著。
这说明产业结构水平差异和政府干预度差异对数字经济发展水平空间关联的影响越来越小，而经济发展、居民工资、对外开放、人力资本、消费水平差异在每个年度都能在1%或5%的水平上通过显著性检验且相关系数都大于0，说明这些影响因素指标值的差异越大，长江中游城市群数字经济发展水平空间关联性越强。
3.2.2 QAP回归分析
选取每年相关分析中与数字经济发展水平空间关联的相关系数较为显著的5个影响因素作为解释变量进一步进行回归分析，每年都选取5 000次随机置换，如表3所示。
表3 QAP回归分析结果
可见：2012年，对外开放、经济发展、消费水平差异对长江经济带数字经济发展水平空间关联有正向驱动作用，标准化回归系数分别是0.130、0.173和0.275，且分别在10%、1%和1%的水平上显著；
2016年，对外开放、经济发展、人力资本水平差异对长江经济带数字经济发展水平空间关联有正向驱动作用，标准化回归系数分别是0.130、0.334和0.298，且分别在5%、1%和1%的水平上显著；
2019年，经济发展、人力资本水平差异对长江经济带数字经济发展水平空间关联有正向驱动作用，标准化回归系数分别是0.441、0.307，且都在1%的水平上显著，表明对外开放水平差异和消费水平差异对长江经济带数字经济发展水平空间关联的驱动作用越来越不显著，而经济发展、人力资本水平差异对长江经济带数字经济发展水平空间关联的驱动作用越来越显著，且逐渐占据主导地位。
QAP回归分析表明：城市间的经济发展水平差异容易形成生产供需能级差异，有利于促进城市间的生产资料流动，使经济发展水平空间关联网络更加紧密。人力资本水平高的地区往往有高质量创新项目、优厚的福利待遇和优质的教育资源吸引各地区的青年人才，并建立了城市之间的数字经济空间关联，以此形成的人力资本水平差异加固了数字经济发展水平空间关联网络。
4.1 结论
1)长江中游城市群数字经济空间关联网络结构越来越紧密，总体上呈现向外辐射的经济效应，冗余关系越来越多，连通性逐年增强，但是整个观察期内的网络密度始终较低，存在较大上升空间。
2)长江中游城市群数字经济空间关联网络中的中心节点是武汉和长沙；
南昌随时间的演进也渐渐成为网络的中心，但依然略弱于武汉和长沙；
新余、宜昌、鄂州、黄冈、益阳数字经济发展水平较快，渐渐向网络中心靠拢。
3)长江中游城市群逐渐由单一的武汉城市圈发展到武汉、长沙双城经济圈再到今天的武汉、长沙和南昌“三核”，成为“中部崛起”的中坚力量。武汉和长沙是数字经济空间关联网络中最稳健的子群，其数字经济空间关联十分紧密，到2019年，南昌也逐渐融入武汉与长沙的子群中。
4)经济发展、人力资源水平差异是驱动长江中游城市群数字经济发展水平空间关联的主要影响因素。城市间的生产供需能级差异使得数字经济发展水平空间关联网络更加紧密，人力资本水平差异也加固了数字经济发展水平空间关联网络。
4.2 建议
基于上述研究结论，提出如下政策建议。
1)应充分利用中心城市的数字经济辐射能力，增强边缘城市的数字经济聚集能力。武汉、长沙和南昌可以加强与省内其他城市的数字经济产业合作，拉动四、五线城市的数字经济发展，消除网络中数字经济空间关联两极分化的现象，缩小网络内城市间的数字经济发展水平差异。
2)应孵化新的数字经济发展中心。对于新余、宜昌、鄂州、黄冈、益阳等正处于数字经济高速发展阶段的城市应加大相关政策扶持力度，打造除武汉、长沙和南昌之外的第二数字经济增长极，提升这些城市的“中介”能力。
3)应快速提升南昌市的数字经济发展水平。应加大对南昌市高校建设的投资，提升南昌市的经济发展水平和教育水平，以更强的数字经济联系融入由武汉、长沙形成的双城子群中，从而拉动江西省其他城市的数字经济发展。
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