數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長

摘要：文章通過構(gòu)建有向加權(quán)的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)刻畫省域間數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)關(guān)系，實(shí)證檢驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)特征對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的影響。研究發(fā)現(xiàn)：2013—2021年，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)整體發(fā)展水平顯著提升，但區(qū)域間發(fā)展差異突出。我國省際數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的通達(dá)性不強(qiáng)，呈現(xiàn)地理聚集性，具有典型的“核心-邊緣”特征，由東部發(fā)達(dá)地區(qū)構(gòu)成的凈受益板塊對數(shù)字資源的“虹吸效應(yīng)”明顯。此外，網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)地位的差異性明顯，具有明顯的層級分化特征，節(jié)點(diǎn)地區(qū)有向轉(zhuǎn)變中心性和控制力對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長有顯著的正向影響，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的區(qū)域聯(lián)動效應(yīng)和關(guān)聯(lián)溢出效應(yīng)對提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平具有重要的驅(qū)動作用。

關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟(jì)；空間關(guān)聯(lián)；有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)；社會網(wǎng)絡(luò)分析；經(jīng)濟(jì)增長

中圖分類號：F49" " " " " " " " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " " " " " "文章編號：1671-9840（2024）03-0028-12

DOI：10.16713/j.cnki.65-1269/c.2024.03.004

Abstract： Constructing a comprehensive evaluation index system based on the connotation of the digital economy and on the basis of panel data from 30 provinces from 2013 to 2021， a directed weighted spatial correlation network is constructed to depict the digital economic connections between provinces. Using social network analysis methods to deeply analyze spatial correlation network characteristics and empirically test the impact of network node characteristics on regional economic development. Research has found that the overall development level of the digital economy has significantly improved，but regional differences in development are still prominent. The accessibility of the inter provincial digital economy spatial correlation network is low， presenting geographical clustering and typical \"core-edge\" characteristics. Furthermore， the net benefit plate composed of a few developed eastern regions has a significant \"siphon effect\" on digital resources. The differences in the status of nodes in the network are significant， with obvious hierarchical differentiation characteristics. The directed alter-based centrality and control power of node provinces have a significant positive impact on regional economic growth， indicating that the regional linkage and correlation spillover of the digital economy play an important driving role in improving the level of economic development.

Key words： digital economy; spatial correlation; directed weighted network; social network analysis; economic growth

一、問題的提出

數(shù)字經(jīng)濟(jì)是一種新型經(jīng)濟(jì)形態(tài)，憑借高創(chuàng)新性、強(qiáng)滲透性、高附加性等諸多優(yōu)勢，推動技術(shù)革新、結(jié)構(gòu)升級、模式轉(zhuǎn)變，進(jìn)而成為推動中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的新引擎。自2017年起，“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”連續(xù)6年出現(xiàn)在政府工作報(bào)告中。2019年10月，我國啟動國家數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)建設(shè)。2012—2022年，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模從11萬億元增至50.2萬億元，占GDP的比重由21.6%升至41.5%，數(shù)字經(jīng)濟(jì)增長速度已連續(xù)11年顯著高于GDP增速1。《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》指出，“展望2035年，數(shù)字經(jīng)濟(jì)將邁向繁榮成熟期，力爭形成統(tǒng)一公平、競爭有序、成熟完備的數(shù)字經(jīng)濟(jì)現(xiàn)代市場體系，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)、產(chǎn)業(yè)體系發(fā)展水平位居世界前列”。由此可見，加快數(shù)字化發(fā)展成為我國釋放經(jīng)濟(jì)增長新動能、構(gòu)建新發(fā)展格局的必然選擇。

對數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行測度是學(xué)界的一大研究熱點(diǎn)。既有研究多采用綜合評價(jià)法，基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的內(nèi)涵界定［1-2］、投入產(chǎn)出［3］、技術(shù)-經(jīng)濟(jì)范式結(jié)構(gòu)［4］等視角，構(gòu)建多維評價(jià)指標(biāo)體系，編制反映數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的綜合指數(shù)。盡管目前學(xué)界對數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平并未形成統(tǒng)一的評價(jià)體系，但大多是從數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展載體、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境、數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展和數(shù)字應(yīng)用等維度衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，且得出了較為一致的結(jié)論，即我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)整體發(fā)展速度較快，但區(qū)域間發(fā)展水平差異顯著，從東部沿海到中西部內(nèi)陸呈現(xiàn)階梯狀遞減的特征，“數(shù)字鴻溝”尚未得到有效縮減［5-6］。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的區(qū)域差異和空間分布的不平衡性，可以引發(fā)數(shù)字要素資源在不同地區(qū)之間的流動。運(yùn)用修正引力模型綜合衡量區(qū)域間數(shù)字經(jīng)濟(jì)聯(lián)系，再基于社會網(wǎng)絡(luò)視角進(jìn)行分析，能夠更好地刻畫區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)的整體聯(lián)動結(jié)構(gòu)及作用機(jī)制。既有研究發(fā)現(xiàn)，我國省際數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)總體呈現(xiàn)“中心（東部）-外圍（中西部）”式空間關(guān)聯(lián)格局，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、基礎(chǔ)設(shè)施等差異是產(chǎn)生區(qū)域關(guān)聯(lián)的驅(qū)動因素［7］。隨著網(wǎng)絡(luò)密度的不斷增大，數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)主要表現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)輻射效應(yīng)，聯(lián)系方向具有鄰近地區(qū)指向性特征［8］；而隨著數(shù)字資源要素流動性的大幅提升，節(jié)點(diǎn)地區(qū)集聚效應(yīng)和溢出效應(yīng)逐漸增強(qiáng)，區(qū)域小團(tuán)體聚集特征明顯［3］。

目前學(xué)界關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響效應(yīng)的研究大致分為兩類：一類基于絕對發(fā)展水平視角，先測算數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)，再探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對全要素生產(chǎn)率［9-10］、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級［11］、區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展［12-13］的影響以及內(nèi)在作用機(jī)制，為揭示數(shù)字經(jīng)濟(jì)在實(shí)現(xiàn)新舊動能轉(zhuǎn)換、推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展中的關(guān)鍵作用提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。但此類研究通常局限在地理意義上的“區(qū)域”，聚焦區(qū)域內(nèi)部數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，在一定程度上忽略了數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)關(guān)系所蘊(yùn)含的賦能作用。另一類則基于空間關(guān)聯(lián)視角，先通過“關(guān)系數(shù)據(jù)”刻畫數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，再分析網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征如何影響網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的“屬性數(shù)據(jù)”。城市層面的研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)顯著的整體網(wǎng)絡(luò)發(fā)展格局，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有明顯的空間異質(zhì)性和多層級特征，數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的增強(qiáng)對城鎮(zhèn)化高質(zhì)量發(fā)展的促進(jìn)作用明顯［14］。此外，伴隨著城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)間聯(lián)系的建立與加深，網(wǎng)絡(luò)價(jià)值的正外部性更加明顯，節(jié)點(diǎn)中心性的提高可顯著促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化、高級化［15］。

綜上可知，在社會網(wǎng)絡(luò)視角下，目前學(xué)界對數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)性的研究主要集中在數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)刻畫、結(jié)構(gòu)特征分析及形成機(jī)制探討等方面，在對關(guān)聯(lián)強(qiáng)度的量化分析中，多采用二值化處理方法，但由此構(gòu)建的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)無法反映數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)強(qiáng)度差異，也難以精準(zhǔn)把握區(qū)域間數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)特征，因而對數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)的內(nèi)涵挖掘不夠，關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的影響效應(yīng)研究也有待深入。本文將全面測度我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，進(jìn)一步優(yōu)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建和分析方法，并基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中節(jié)點(diǎn)地位和角色視角，探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)特征對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的影響，以期為推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供有益參考。

二、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測度與分析

（一）構(gòu)建指標(biāo)體系

本文在借鑒相關(guān)研究［5，16-17］的基礎(chǔ)上，結(jié)合數(shù)字經(jīng)濟(jì)的內(nèi)涵和發(fā)展態(tài)勢，從數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字創(chuàng)新、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化4個(gè)維度，選取23個(gè)指標(biāo)構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評價(jià)指標(biāo)體系，詳見表1。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施指數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展所需的硬件設(shè)施，其為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的前提條件，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施好壞對數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有直接影響。數(shù)字創(chuàng)新指數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的軟環(huán)境，其為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供技術(shù)支持，數(shù)字經(jīng)濟(jì)競爭歸根結(jié)底是科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新能力競爭，數(shù)字創(chuàng)新可間接衡量一個(gè)地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿Γ?6］。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化是發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的支柱，其以信息軟件相關(guān)產(chǎn)業(yè)和服務(wù)為主，數(shù)字產(chǎn)業(yè)規(guī)?？珊饬吭摰貐^(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化已成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展推動了傳統(tǒng)生產(chǎn)生活方式的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，通過數(shù)字技術(shù)與各行各業(yè)的融合應(yīng)用使得數(shù)字化便捷服務(wù)惠及居民日常生產(chǎn)生活，為經(jīng)濟(jì)社會數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)［17］。需要說明的是，在23個(gè)二級指標(biāo)中，每百家企業(yè)擁有網(wǎng)站數(shù)、電子商務(wù)銷售額占GDP的比重、有電子商務(wù)交易活動企業(yè)占所有企業(yè)的比重3個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)來自國泰安數(shù)據(jù)庫，數(shù)字普惠金融指數(shù)數(shù)據(jù)來自北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心課題組發(fā)布的《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011—2021年）》，其他指標(biāo)數(shù)據(jù)來自歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》；另外，對于缺失數(shù)據(jù)，本文采用線性插值法進(jìn)行補(bǔ)足。

（二）省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)及分析

本文選取2013—2021年我國30個(gè)省、自治區(qū)、直轄市1的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，使用CRITIC-熵權(quán)法對數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行測度。測算結(jié)果表明，我國省域?qū)用鏀?shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)均值從2013年的0.136波動上升至2021年的0.230?？疾炱趦?nèi)，東部地區(qū)均值為0.275，遠(yuǎn)高于全國平均水平，廣東、北京、上海始終處于領(lǐng)跑地位；中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度最快，湖南、四川、河南、江西、河北、安徽、湖北、廣東、重慶、山東、廣西、浙江、陜西的年均增速超過全國平均水平，且湖南、四川、河南、江西、河北發(fā)展迅猛。整體上看，如圖1所示，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平由高到低依次為東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)，發(fā)展速度由高到低則依次為中部地區(qū)、西部地區(qū)、東部地區(qū)。

此外，本文還測算了我國東部、中部、西部三大區(qū)域的Dagum基尼系數(shù)，從組內(nèi)差異、組間差異和超變密度3個(gè)維度進(jìn)一步分析省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異。組內(nèi)差異即東部、中部、西部各區(qū)域內(nèi)部不同省、自治區(qū)、直轄市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異；組間差異即東部、中部、西部三大區(qū)域間的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異；超變密度即東部、中部、西部三大區(qū)域間數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展交叉影響的剩余項(xiàng)。由表2可知：一是從總體差異來看，總體差異由2013年的0.243升至2021年的0.269，呈緩慢擴(kuò)大趨勢，省域間數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡問題依然突出。同時(shí)，組間差異對總體差異的貢獻(xiàn)率雖然一直占主導(dǎo)地位，但從2013年的0.758逐漸降至2021年的0.670。二是從組間差異來看，東部-西部的組間差異最大，且在考察期內(nèi)變化不大。從變化趨勢來看，東部-中部差異有所減小，基尼系數(shù)降幅約為6.745%；但中部-西部差異急劇擴(kuò)大，基尼系數(shù)漲幅約為118.667%。三是從組內(nèi)差異來看，組內(nèi)差異貢獻(xiàn)率從2013年的0.207升至2021年的0.246。東部、中部、西部區(qū)域內(nèi)部數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異均呈擴(kuò)大態(tài)勢，中部、西部區(qū)域的組內(nèi)差異增幅分別為125.807%和89.189%，遠(yuǎn)大于東部地區(qū)增幅（14.925%）。另外，超變密度對整體差異的貢獻(xiàn)率較小，平均為0.068，呈波動上升態(tài)勢。

三、省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與特征分析

（一）數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)及特征

1.數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建。區(qū)域間數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展聯(lián)系具有非對等性，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的區(qū)域通常對要素資源有更大的吸引力，具體表現(xiàn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模大、發(fā)展程度高的中心區(qū)域?qū)χ苓厖^(qū)域的輻射帶動作用以及周邊區(qū)域?qū)χ行膮^(qū)域輻射的接受能力。本文基于引力模型衡量我國省域間數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間關(guān)聯(lián)強(qiáng)度；同時(shí)為刻畫空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的有向性，以兩兩空間關(guān)聯(lián)地區(qū)中特定地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展貢獻(xiàn)率[Rmn]來修正模型。另外，根據(jù)空間相互作用理論，本文在空間關(guān)聯(lián)強(qiáng)度的測算中考慮了區(qū)域間宏觀經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)互補(bǔ)性的影響。測算中所使用的計(jì)算公式如下：

上式中：[fmn]為[n]?。ɑ蜃灾螀^(qū)、直轄市，本文公式說明中均簡稱?。m]省的數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)強(qiáng)度；[DEm（DEn）]為[m]?。╗n]省）數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)；[Gm（Gn）]為[m]?。╗n]?。?shí)際GDP；[Dmn]為[m]省與[n]省的地理距離；[Vmn]為[m]省與[n]省的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)，[Vmn]值越大，表明兩地區(qū)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)越相似，對[Vmn]取倒數(shù)即可得到區(qū)域間經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的互補(bǔ)性指數(shù)［18］；[dmn]為由ArcGIS軟件計(jì)算的[m]省與[n]省兩個(gè)省會城市之間的地理距離；[gm（gn）]為[m]省（[n]?。?shí)際人均GDP；[φ]表示第一、二、三產(chǎn)業(yè)；[Xmφ（Xnφ）]表示[m]?。╗n]?。φ]產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占該省GDP的比重。本文以F矩陣中每行元素均值作為該行閾值，若[fmn]小于閾值，則對應(yīng)位置元素為0，表示兩地區(qū)之間不存在空間關(guān)聯(lián)關(guān)系；否則，對應(yīng)位置元素為[fmn]，表示[n]省對[m]省的數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)的引力強(qiáng)度。據(jù)此，可構(gòu)建省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)有向加權(quán)的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。相較于有向無權(quán)網(wǎng)絡(luò)，有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)不僅能夠揭示空間關(guān)聯(lián)強(qiáng)度差異，還能夠識別關(guān)系流的非均衡性，并能夠量化其不對稱性。

2.數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)特征。因整體網(wǎng)絡(luò)特征主要反映一個(gè)網(wǎng)絡(luò)的總體結(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)性，而且社會網(wǎng)絡(luò)分析中的常用測度指標(biāo)主要針對有向無權(quán)網(wǎng)絡(luò)，故本文先基于簡化的數(shù)字經(jīng)濟(jì)有向無權(quán)網(wǎng)絡(luò)，再運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)密度、網(wǎng)絡(luò)等級度、平均路徑長度、平均聚類系數(shù)、關(guān)聯(lián)度來刻畫網(wǎng)絡(luò)整體特征，采用塊模型分析法揭示網(wǎng)絡(luò)中不同板塊的空間關(guān)聯(lián)特征。在個(gè)體特征方面，轉(zhuǎn)變中心性和轉(zhuǎn)變控制力可反映節(jié)點(diǎn)在有向網(wǎng)絡(luò)中地位與角色的差異性 ［19］。轉(zhuǎn)變中心性可以刻畫節(jié)點(diǎn)通過直接和間接關(guān)系集散要素資源的能力，其值越大表明節(jié)點(diǎn)的要素資源集散能力越強(qiáng)，在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中越處于中心地位。轉(zhuǎn)變控制力可以反映節(jié)點(diǎn)通過直接和間接關(guān)系對網(wǎng)絡(luò)中要素資源有效流動的控制能力，其值越大表明控制力越強(qiáng)。本文構(gòu)建省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)有向加權(quán)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，因而既要考慮關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)之間的權(quán)重差異，又應(yīng)體現(xiàn)要素資源流的方向性，故借鑒相關(guān)研究［20-21］，以有向轉(zhuǎn)變中心性（[DAC]）和有向轉(zhuǎn)變控制力（[DAP]）來刻畫節(jié)點(diǎn)特征，計(jì)算公式如下：

上式中：[DCinn]、[DCoutn]分別表示[n]省的入度和出度，[fnm×DCinn]表示[m]省通過[n]省集聚要素資源的能力，[fmn×DCoutn]表示[m]省通過[n]省擴(kuò)散要素資源的能力。需要說明的是，當(dāng)一個(gè)區(qū)域要素資源相對關(guān)聯(lián)區(qū)域呈現(xiàn)流入狀態(tài)時(shí)，才能體現(xiàn)該區(qū)域?qū)Y源的控制力，因而在計(jì)算有向轉(zhuǎn)變控制力時(shí)，本文僅考慮資源流入[m]省的路徑，使用有向空間關(guān)聯(lián)強(qiáng)度對[n]省的出度進(jìn)行加權(quán)再求和即可測度[m]省在整個(gè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的控制能力。

（二）省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)特征分析

1. 整體網(wǎng)絡(luò)特征分析。運(yùn)用UCINET6軟件可繪制各年份省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)有向加權(quán)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，圖2是2021年省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)有向加權(quán)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)圖，圖中節(jié)點(diǎn)間的有向線段表示省域間數(shù)字經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)的引力方向，線段粗細(xì)表示空間關(guān)聯(lián)強(qiáng)度。由圖2可知，目前我國省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)聯(lián)系是典型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，具有顯著的通達(dá)性和地理聚集性，形成了以東部數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)為核心的輻射型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)是典型的無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)，各地的連接狀態(tài)具有不均勻分布特征，關(guān)聯(lián)稠密地區(qū)聚集在東部的北京、浙江、天津、上海等地，北京-河北、江蘇-安徽、上海-浙江等省域間數(shù)字經(jīng)濟(jì)聯(lián)系較強(qiáng)。

表3列示了各年份我國省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)密度、等級度等數(shù)據(jù)。由表3可知：其一，2013—2021年間，網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度始終為1.000，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)在省域間存在顯著的空間關(guān)聯(lián)和溢出效應(yīng)。其二，平均路徑長度最大值為2.688，最小值為2.229，網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為30個(gè)，表明網(wǎng)絡(luò)具有較明顯的“小世界”特征。其三，2013—2021年間，數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)密度變化較小，均值為0.212，說明各地區(qū)在網(wǎng)絡(luò)中的聯(lián)系不夠緊密，相互之間的聯(lián)動溢出效應(yīng)較弱，省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系有較大的提升空間。其四，網(wǎng)絡(luò)等級度由2013年的0.439降至2021年的0.343，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)等級森嚴(yán)的結(jié)構(gòu)逐漸被瓦解，區(qū)域間數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展協(xié)同效應(yīng)有一定提升。其五，網(wǎng)絡(luò)平均聚類系數(shù)在考察期內(nèi)波動較小，均值為0.493，說明省域間數(shù)字經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的集群化程度較為穩(wěn)定，沒有明顯變化。

進(jìn)一步地，參照學(xué)界通常做法，本文采用CONCOR方法，并設(shè)定最大分割深度為2、收斂標(biāo)準(zhǔn)為0.2，進(jìn)而將30個(gè)省、自治區(qū)、直轄市劃分為4個(gè)板塊，對各地區(qū)在網(wǎng)絡(luò)中的地位進(jìn)行分析［22］。通過對比2013年和2021年的劃分結(jié)果可知，各板塊成員基本穩(wěn)定，僅有個(gè)別地區(qū)所屬的子群或地位發(fā)生了變化，故本文僅列示出如表4所示的2021年塊模型分析結(jié)果。另外，本文以關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)整體密度0.210為標(biāo)準(zhǔn)，將板塊內(nèi)及板塊間密度大于整體密度的賦值為1，否則賦值為0，據(jù)此繪制出如圖3所示的板塊關(guān)系圖。

由圖3可知，第I板塊不僅內(nèi)部存在緊密的數(shù)字經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)關(guān)系，還接收來自第II、III、IV板塊的溢出，受益效應(yīng)顯著；第II板塊內(nèi)部無關(guān)聯(lián)，只面向第I、IV板塊產(chǎn)生接收和溢出關(guān)系，發(fā)揮了較大的橋梁作用；第III、IV板塊主要對第I板塊產(chǎn)生溢出效應(yīng)。另外，第II、III、IV板塊之間的聯(lián)動溢出關(guān)系不明顯。整體上說，第I板塊成員憑借自身在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及區(qū)位等方面的優(yōu)勢，吸收了來自第III、IV板塊的數(shù)字經(jīng)濟(jì)增長動能，但數(shù)字經(jīng)濟(jì)資源在各地區(qū)充分、自由流動仍然受限，協(xié)同發(fā)展路徑尚不完善。

2.節(jié)點(diǎn)特征分析?？疾炱趦?nèi)，節(jié)點(diǎn)地區(qū)的有向轉(zhuǎn)變中心性和有向轉(zhuǎn)變控制力呈同步提升態(tài)勢，均值從2013年的6.986、0.158上升到2021年的98.098和1.347。此外，僅北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、安徽、山東、河南的有向轉(zhuǎn)變中心性和有向轉(zhuǎn)變控制力長期高于均值，不同地區(qū)的節(jié)點(diǎn)地位差異顯著，但整體排名沒有明顯變化。限于篇幅，本文僅列示了2021年節(jié)點(diǎn)特征及排名結(jié)果，詳見表5。

考察期內(nèi)，從有向轉(zhuǎn)變中心性看，北京、安徽、江蘇、上海、河北始終排在前5位，是數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的重要節(jié)點(diǎn)，集散要素資源能力強(qiáng)，發(fā)揮著資源樞紐的關(guān)鍵作用。這些地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較高，憑借數(shù)字經(jīng)濟(jì)紅利，對其他地區(qū)要素資源有一定吸引力，可實(shí)現(xiàn)資源的高效配置，進(jìn)而進(jìn)一步提升數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；同時(shí)，這些地區(qū)通過擴(kuò)散要素資源加強(qiáng)與其他地區(qū)的聯(lián)系，帶動周邊區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。黑龍江、寧夏、青海、新疆等地區(qū)排名始終靠后，這些地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展長期處于低水平，且以發(fā)出關(guān)聯(lián)關(guān)系為主，在網(wǎng)絡(luò)中的中介能力較弱。

從有向轉(zhuǎn)變控制力看，排在前5位的是江蘇、上海、安徽、北京、河北，這說明集散要素資源能力強(qiáng)的網(wǎng)絡(luò)中心地區(qū)對資源的控制力更強(qiáng)，且這5個(gè)地區(qū)的中心性和控制力在考察期內(nèi)都有顯著提升，更易聯(lián)合其他地區(qū)構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展合作共同體。遼寧、吉林、黑龍江、青海、寧夏、新疆的有向轉(zhuǎn)變控制力始終為0，囿于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、科技水平、資源稟賦等，這些地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)較為薄弱，發(fā)展環(huán)境保障不足，因而對資源、信息在網(wǎng)絡(luò)中的有效流動幾乎不具控制力，導(dǎo)致其在數(shù)字經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)很大的路徑缺乏和路徑依賴風(fēng)險(xiǎn)。

四、網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)特征對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的影響效應(yīng)分析

（一）模型設(shè)定

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中，伴隨著節(jié)點(diǎn)對數(shù)字經(jīng)濟(jì)要素資源集散能力和控制能力的提升，要素流動網(wǎng)絡(luò)渠道會進(jìn)一步拓展，技術(shù)水平、人力資本、創(chuàng)新能力等不斷循環(huán)累積，不僅有利于數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)形態(tài)的快速形成，還可提升數(shù)字技術(shù)在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)中的融入及應(yīng)用程度，從而強(qiáng)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的聯(lián)動性。為了進(jìn)一步探究省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的鏈?zhǔn)奖对鲂?yīng)，即在不改變原有節(jié)點(diǎn)數(shù)量的基礎(chǔ)上，通過提升網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)中心性來進(jìn)一步豐富各省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間傳導(dǎo)路徑［15］，本文以柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)為基礎(chǔ)，結(jié)合數(shù)字經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)特征，探究各地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)要素資源集散能力和控制能力對該區(qū)域整體經(jīng)濟(jì)增長水平的影響，并建立以下panel data模型進(jìn)行實(shí)證分析：

模型中，[ED]為衡量經(jīng)濟(jì)增長的代理變量，[DAC]為有向轉(zhuǎn)變中心性，[DAP]為有向轉(zhuǎn)變控制力，[X]為一系列控制變量，[λ]為個(gè)體效應(yīng)，[θ]為時(shí)間效應(yīng)，[i]為省份，[t]為年份，[εit]為服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的隨機(jī)干擾項(xiàng)。

（二）變量選取與數(shù)據(jù)來源

本文的被解釋變量為地區(qū)GDP（[ED]），即各省、自治區(qū)、直轄市實(shí)際GDP，并以2013年為基期剔除價(jià)格因素的影響。核心解釋變量有向轉(zhuǎn)變中心性（[DAC]）和有向轉(zhuǎn)變控制力（[DAP]）使用前文中的測度結(jié)果。另外，因不同區(qū)域間[DAC]測度結(jié)果差異較大，為降低異方差的影響對其進(jìn)行自然對數(shù)處理，同時(shí)為使核心解釋變量系數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義一致，對[DAP]也進(jìn)行了自然對數(shù)處理。此外，對于[DAP]為0的情況，以萬分之一近似替代后再取自然對數(shù)。

根據(jù)經(jīng)濟(jì)增長理論，本文考慮了固定資本存量（[K]）和勞動力投入（[L]）對地區(qū)GDP的影響。固定資本存量用Goldsmith提出的永續(xù)盤存法進(jìn)行估算。參考單豪杰［23］的計(jì)算方法，資本存量折舊率取10.96%，用年固定資本形成總額作為當(dāng)期投資額的近似，用2013年投資額除以折舊率與2014—2019年固定資本形成總額年均增長率之和估算2013年基期資本存量。勞動力投入則用年末從業(yè)人員數(shù)量來衡量。此外，借鑒相關(guān)研究［24-25］，本文還選取了對外開放度（[Ft]）和數(shù)字普惠金融（[DFI]）這兩個(gè)變量。對外開放度越高說明地區(qū)對外貿(mào)易越頻繁，越有利于學(xué)習(xí)先進(jìn)的經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)，帶動地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長，本文以進(jìn)出口貿(mào)易額占當(dāng)年GDP的比重衡量對外開放度（[Ft]）。作為數(shù)字技術(shù)與金融深度融合的產(chǎn)物，數(shù)字普惠金融具有矯正金融資源錯(cuò)配、支持經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長的作用，本文采用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的數(shù)字普惠金融指數(shù)衡量數(shù)字普惠金融（[DFI]）。研究中所需數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》和北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)相關(guān)研究成果，變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表6。

（三）實(shí)證分析

1.空間自相關(guān)檢驗(yàn)與模型選擇。因區(qū)域間經(jīng)濟(jì)增長的影響范圍較大，各類要素流動頻繁，故需進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)；另外，因網(wǎng)絡(luò)特征指標(biāo)刻畫了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間關(guān)聯(lián)性，故本研究基于地理權(quán)重矩陣，分別計(jì)算了2013—2021年30個(gè)省、自治區(qū)、直轄市數(shù)字經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)特征和實(shí)際GDP的全局Moran’s I指數(shù)。由表7可知，經(jīng)濟(jì)增長與網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)特征的全局Moran’s I指數(shù)均為正，且在5%水平顯著，說明經(jīng)濟(jì)增長與網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)特征之間具有空間上的正相關(guān)性，因此選擇空間面板模型進(jìn)行實(shí)證分析。

此外，為確定合適的空間計(jì)量模型，本研究依據(jù)Anselin［26］提出的判別準(zhǔn)則進(jìn)行拉格朗日檢驗(yàn)和穩(wěn)健性拉格朗日檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，LM-Error、LM-Lag檢驗(yàn)值拒絕原假設(shè)，但在Robust LM檢驗(yàn)中，僅LM-Error的檢驗(yàn)結(jié)果顯著，故選擇SEM模型進(jìn)行實(shí)證分析。結(jié)合Hausman檢驗(yàn)結(jié)果，本研究最終確定采用固定效應(yīng)的SEM模型進(jìn)行實(shí)證分析。

2.回歸結(jié)果。表8列示了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)特征對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長影響效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果，同時(shí)列示了Pooled OLS和panel data固定效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果以作為對照。由表8可知，有向轉(zhuǎn)變中心性（[DAC]）回歸系數(shù)為0.036且在1%水平顯著，表明當(dāng)其他因素不變時(shí)，節(jié)點(diǎn)地區(qū)有向轉(zhuǎn)變中心性每提升1%，GDP將增長0.036%。有向轉(zhuǎn)變中心性可以反映特定地區(qū)對與其有直接關(guān)聯(lián)和間接關(guān)聯(lián)地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展技術(shù)流、資金流、信息流、數(shù)據(jù)流的調(diào)動能力，能力越強(qiáng)說明該地區(qū)對要素資源的優(yōu)化升級和配置越好，越有可能從數(shù)字經(jīng)濟(jì)區(qū)域發(fā)展的空間關(guān)聯(lián)中獲得知識與技術(shù)的外溢效應(yīng)，進(jìn)而促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長。

由表8可知，有向轉(zhuǎn)變控制力（[DAP]）回歸系數(shù)為0.004且在10%水平顯著，表明當(dāng)其他因素不變時(shí)，節(jié)點(diǎn)地區(qū)有向轉(zhuǎn)變控制力每提升1%，GDP將增長0.004%。特定地區(qū)不僅能對直接關(guān)聯(lián)地區(qū)的要素資源產(chǎn)生一定的控制力，還可通過關(guān)聯(lián)對象對下一層級關(guān)聯(lián)地區(qū)的資源進(jìn)行間接支配，這種控制要素資源在網(wǎng)絡(luò)中有效流動的能力越大，越能為促進(jìn)自身數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供更多保障，越有利于形成數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的規(guī)模效應(yīng)、創(chuàng)新效應(yīng)和市場效應(yīng)，越能夠激發(fā)數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)造力，進(jìn)而帶動地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長。

由表8還可以看出，控制變量中，資本存量（[K]）、勞動力投入（[L]）、數(shù)字金融指數(shù)（[DFI]）和對外開放度（[Ft]）回歸系數(shù)均為正，且至少在10%水平顯著，符合理論預(yù)期。資本和勞動力是推動經(jīng)濟(jì)增長的基本要素，也是最為重要的動力源，其對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的作用不言而喻。數(shù)字普惠金融拓展了金融服務(wù)的觸達(dá)邊界，降低了資金流動成本，緩解了融資約束，有助于提升經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)效，其對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用再次得到驗(yàn)證。對外開放度的提高不僅能夠減少資源對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的阻礙作用，還有助于進(jìn)一步開拓國際市場，因此也有利于區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長。

3.內(nèi)生性處理。區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長是提升數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的重要推動力量，數(shù)字經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)的地區(qū)越有可能成為空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的地位優(yōu)越者，伴隨著網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)地位的改變，其對要素資源的集散力和控制力也會發(fā)生相應(yīng)變化。因此，省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)特征與經(jīng)濟(jì)增長之間可能存在反向因果關(guān)系。本文采取以下兩種方法避免可能存在的內(nèi)生性問題：一是對核心解釋變量有向轉(zhuǎn)變中心性（[DAC]）和有向轉(zhuǎn)變控制力（[DAP]）分別滯后一期再估計(jì)計(jì)量模型；二是使用GMM方法進(jìn)行測算。由表9可知，有向轉(zhuǎn)變中心性（[DAC]）和有向轉(zhuǎn)變控制力（[DAP]）回歸系數(shù)為正且至少通過10%水平的顯著性檢驗(yàn)，表明在考慮內(nèi)生性問題后，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)特征仍然對經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的正向影響。

4. 穩(wěn)健性檢驗(yàn)。為進(jìn)一步檢驗(yàn)基準(zhǔn)回歸結(jié)果的可靠性，本文使用以下3種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)：一是更換被解釋變量，即以各省域剔除金融業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)后的生產(chǎn)總值衡量實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長［24］替代模型中的因變量。二是更換空間權(quán)重矩陣，以地理經(jīng)濟(jì)嵌套權(quán)重矩陣［27］替換地理權(quán)重矩陣。三是縮減時(shí)間窗口，考慮到新冠疫情的影響，僅基于2013—2019年的子樣本數(shù)據(jù)估計(jì)模型。經(jīng)上述3種方法進(jìn)行的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果如表9所示。由表9可知，核心解釋變量有向轉(zhuǎn)變中心性（[DAC]）和有向轉(zhuǎn)變控制力（[DAP]）回歸系數(shù)的正負(fù)性和顯著性均未發(fā)生明顯改變，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)地位特征促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的總體表現(xiàn)結(jié)果與基準(zhǔn)回歸基本一致，控制變量的作用也保持相對穩(wěn)定，從而驗(yàn)證了前文結(jié)論的穩(wěn)健性。

五、結(jié)論與建議

（一）研究結(jié)論

本文先構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展評價(jià)指標(biāo)體系，選取2013—2021年我國省級面板數(shù)據(jù)測度區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)，再基于改進(jìn)的修正引力模型構(gòu)建省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)的有向加權(quán)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，并運(yùn)用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征和節(jié)點(diǎn)地位，進(jìn)而建立空間計(jì)量模型實(shí)證研究網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)地位特征對經(jīng)濟(jì)增長的影響效應(yīng)。研究得到以下結(jié)論：第一，考察期內(nèi)，我國省域?qū)用鏀?shù)字經(jīng)濟(jì)整體發(fā)展水平明顯提升，高水平區(qū)域主要集中在東部沿海省份，中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展增速較快。數(shù)字經(jīng)濟(jì)總體差異呈緩慢擴(kuò)大趨勢，地區(qū)間發(fā)展不平衡問題較為突出，特別是中部-西部之間的差異急劇增大。第二，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)比較穩(wěn)定，具有較明顯的“小世界”特征，密度較低，通達(dá)性不高，但網(wǎng)絡(luò)等級森嚴(yán)的結(jié)構(gòu)逐漸被瓦解。數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)形成了四大板塊，板塊間的關(guān)系呈現(xiàn)典型的“核心-邊緣”特征，少數(shù)東部發(fā)達(dá)地區(qū)對數(shù)字資源的“虹吸效應(yīng)”明顯，受益效應(yīng)顯著。第三，各地區(qū)節(jié)點(diǎn)地位差異明顯，北京、河北、江蘇、上海等地對數(shù)字經(jīng)濟(jì)要素資源的集散能力和控制能力較強(qiáng)。第四，節(jié)點(diǎn)地區(qū)有向轉(zhuǎn)變中心性和有向轉(zhuǎn)變控制力的提高對地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長有顯著的促進(jìn)作用，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的區(qū)域聯(lián)動效應(yīng)和關(guān)聯(lián)溢出效應(yīng)對提升經(jīng)濟(jì)增長水平有重要的驅(qū)動作用。

（二）政策建議

根據(jù)研究結(jié)論，本文提出如下政策建議：一是繼續(xù)加大中央和地方政府的政策傾斜與財(cái)政扶持力度，加快完善中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，優(yōu)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展軟環(huán)境，減少要素流失。中西部地區(qū)應(yīng)積極接收數(shù)字化新技術(shù)和新業(yè)態(tài)外溢，并通過提升數(shù)字經(jīng)濟(jì)在傳統(tǒng)優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用和融合程度，因地制宜實(shí)施產(chǎn)業(yè)數(shù)字化舉措，加快數(shù)字經(jīng)濟(jì)趕超式發(fā)展。二是著力提升區(qū)域間數(shù)字經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的緊密程度和通達(dá)性，增強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展成果的共享性。在提升東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份的輻射帶動作用時(shí)，應(yīng)注意打破“中心”省份對資源流集散和控制的壟斷。加速資源要素在網(wǎng)絡(luò)中的合理流動，拓展、構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)互聯(lián)互通關(guān)鍵渠道，推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展格局向區(qū)域均衡的多中心網(wǎng)絡(luò)型結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變。三是積極發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)協(xié)同效應(yīng)，增強(qiáng)東中西部地區(qū)的整體聯(lián)動性，進(jìn)一步提升數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的正外部效應(yīng)。促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)要素資源的跨區(qū)域流動和高效集聚，利用要素資源在不同節(jié)點(diǎn)地區(qū)間進(jìn)行聚合、溢出和擴(kuò)散的交互過程，加快形成更為廣泛的以數(shù)字經(jīng)濟(jì)為驅(qū)動力的新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式，進(jìn)一步增強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能經(jīng)濟(jì)增長的動力，全方位推動區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

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【責(zé)任編輯：甘海燕】

收稿日期：2023-10-10

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“新疆特色農(nóng)產(chǎn)品線上市場中信任感知、再購買意愿及競爭策略研究”（71762028）

作者簡介：李磊（1973—），女，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，新疆財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院教授，新疆財(cái)經(jīng)大學(xué)新疆社會經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)與大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究中心研究員，研究方向?yàn)橛?jì)量經(jīng)濟(jì)、區(qū)域經(jīng)濟(jì)；袁世昌（1996—），男，新疆財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)閰^(qū)域經(jīng)濟(jì)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)。

1參見2023年4月27日中國信息通信研究院發(fā)布的《中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究報(bào)告（2023年）》。

1考慮到數(shù)據(jù)的可得性與完整性，本文未將香港、澳門、臺灣、西藏納入研究。