长江中游城市群数字经济发展...联网络演化及其驱动因素研究_姚诗奥.pdf

技术与市场经营与管理2023年第30卷第2期基金项目:湖北省大学生创新创业训练计划项目“长江中游城市群数字经济发展的空间关联网络及其演化驱动因素研究”(S202210488094);武汉科技大学大学生创新创业训练计划项目“基于 PMC 模型数字经济的政策文本量化分析”(22S001);湖北省教育厅人文社会科学重点研究项目(17D009)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1，杨中华1，2通信作者，李心怡1，杜宇萌1(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)摘要:基于引力模型构建了长江中游城市群数字经济发展水平空间关联网络，采用社会网络分析法分析了20122019 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及其主要驱动因素。研究发现:空间关联网络结构越来越紧密，呈现向外辐射的经济效应;空间关联网络中的中心节点主要是武汉和长沙;经济发展水平差异和人力资本水平差异是长江中游城市群数字经济发展水平空间关联的主要驱动因素。关键词:数字经济;网络演化;引力模型;社会网络;二次指派程序(QAP)doi:10 3969/j issn 1006 8554 2023 02 0300引言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386%，同比名义增长97%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20152019 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 SA 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 20122019 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。311经营与管理TECHNOLOGY AND MAKETVol30，No2，20231研究方法与数据来源1.1研究方法1.1.1引力模型引力模型是基于牛顿的万有引力公式构造出来的用于衡量两地区间空间经济引力大小的模型。借鉴余海华9 的研究，结合数字经济发展水平测度特征进行改进，得到测度两城市之间数字经济空间引力的公式 DFij=kijDMi DMjEij2，其中，DFij表示城市 i 对城市 j 的数字经济空间引力，DMi和 DMj分别表示城市 i、j 的数字经济发展水平。参考赛迪顾问与四川德阳共同发布的中国数字经济发展指数(即“德阳指数”)的计算方式及相关研究 10，本文筛选出了数字基础、数字产业、数字融合3 个维度6 个指标来测度长江中游城市群各个城市的数字经济发展水平(见表1)。各个城市数字经济发展水平可以表示为:DM=6MU IU T CB UD DL。表 1数字经济发展水平测度指标一级指标二级指标指标表示数据来源数字基础移动电话年末用户数/万户MU中国城市统计年鉴互联网宽带接入用户数/万户IU中国城市统计年鉴数字产业电信业务收入/万元T中国城市统计年鉴数字融合数字普惠金融覆盖广度指数CB北京大学数字普惠金融指数数字普惠金融使用深度指数UD北京大学数字普惠金融指数数字普惠金融数字化程度指数DL北京大学数字普惠金融指数Eij为城市 i、j 间的经济距离，其计算公式为:Eij=dijgi gj，其中，dij为城市 i、j 间的地理距离，gi和gj分别表示城市 i、j 的人均城市生产总值。kij为修正系数，用城市 i 的数字经济发展水平占城市 i、j 总的数字经济发展水平的比重来表示，其计算公式为:kij=DMiDMi+DMj。1 1 2社会网络分析法自人类学家 Barnes11 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 20122019 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长江中游城市群数字经济发展空间关联网络演化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411技术与市场经营与管理2023年第30卷第2期引力的均值 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 20122019 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。新余市宜昌市宜春市益阳市岳阳市株洲市鄂州市常德市抚州市衡阳市长沙市武汉市南昌市萍乡市上饶市咸宁市襄阳市湘潭市孝感市娄底市九江市景德镇市鹰潭市荆州市荆门市吉安市黄石市黄冈市宜春市宜昌市益阳市鹰潭市岳阳市株洲市常德市鄂州市长沙市新余市孝感市湘潭市襄阳市咸宁市上饶市萍乡市娄底市九江市景德镇市荆州市荆门市吉安市黄石市黄冈市衡阳市抚州市(a)2012年(b)2019年图 1长江中游城市群数字经济空间关联网络图 2网络密度、点度中心势随时间变化趋势图使用 UCINET 软件得到 20122019 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511经营与管理TECHNOLOGY AND MAKETVol30，No2，2023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。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 20122019 年的中心度指标，如表 2所示。表 22012 年、2016 年、2019 年长江中游城市群中心度2012 年2016 年2019 年城市点度中心度接近中心度中间中心度城市点度中心度接近中心度中间中心度城市点度中心度接近中心度中间中心度武汉66 6729 6739 82长沙96 3096 4328 96武汉96 3096 4317 54长沙62 9629 6736 97武汉92 5993 1026 42长沙96 3096 4317 54南昌18 5222 691 07南昌62 9672 978 01南昌81 4884 3810 89吉安14 8226 213 42新余40 7462 793 10鄂州59 2671 054 68宜春14 8226 213 42宜昌40 7462 792 40宜昌55 5669 233 78抚州14 8226 213 42荆州33 3360 001 39黄冈48 1565 852 56黄冈14 8225 712 52鄂州29 6358 700 83新余44 4464 291 63九江11 1125 711 33黄冈29 6358 700 79株洲40 7462 791 01新余11 1121 950 21益阳29 6358 700 95益阳40 7462 791 30上饶11 1125 711 33宜春25 9357 450 49湘潭37 0461 360 91黄石11 1124 770株洲25 9357 450 32荆州33 3360 000 65鄂州11 1124 770湘潭25 9357 450 32娄底33 3360 000 62荆州11 1125 717 08娄底25 9357 450 55吉安29 6358 700 47孝感7 4125 230 24孝感22 2256 250 34宜春29 6358 700 38咸宁7 4125 230 24咸宁22 2256 250 13抚州29 6358 700 48衡阳7 4125 230 24萍乡18 5255 100 07襄阳29 6358 700 39岳阳7 4125 230 24九江18 5255 100 20衡阳29 6358 700 38常德7 4125 230 24鹰潭18 5255 100 07岳阳29 6358 700 18益阳7 4125 230 24抚州18 5255 100 16萍乡25 9357 450 23娄底7 4125 230 24上饶18 5255 100 16孝感25 9357 450 31萍乡3 7023 480黄石18 5255 100 05常德25 9357 450 15宜昌3 7020 930衡阳18 5255 100 15九江22 2256 250 08襄阳3 7023 480常德18 5255 100 07鹰潭22 2256 250 15荆门3 7023 480吉安14 8254 000 07上饶22 2256 250 16株洲3 7023 480襄阳14 8254 000 06黄石22 2256 250 07湘潭3 7023 480荆门14 8254 000 01荆门22 2256 250 05景德镇00岳阳14 8254 000 01咸宁22 2256 250 08鹰潭00景德镇11 1152 940 01景德镇11 1152 940 01611技术与市场经营与管理2023年第30卷第2期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长江中游城市群数字经济发展空间关联网络演化的驱动因素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 20122019 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P、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 DE 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:DE=f(ED，P，IS，OD，HC，CS，GI)3.2QAP 分析3 2 1QAP 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 2QAP 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。711经营与管理TECHNOLOGY AND MAKETVol30，No2，2023表 3QAP 回归分析结果年份2012 年标准化回归系数显著性水平2016 年标准化回归系数显著性水平2019 年标准化回归系数显著性水平经济发展水平 ED0 17300 33400 4410居民工资水平 P0 0520 1750 0510 1330 0240 273对外开放水平 OD0 1300 0640 1300 0210 0620 103人力资本水平 HC0 0360 3130 29800 3070消费水平 CS0 27500 0220 3280 0540 105判定系数 20 3250 3710 406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0441、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结论与建议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。(下转第 124 页)811经营与管理TECHNOLOGY AND MAKETVol30，No2，20235结论本文利用 20192021 年高等学校科技统计资料汇编 相关数据，按照“投入产出效益”的思路，采用 DEA BBC 模型对我国各省(自治区直辖市)科研绩效进行测算评价，最终得出如下结论。1)我国高校科研绩效技术效率和纯技术效率存在显著的地区差异，西部最高，中部次之，东部最低。2)我国高校科研绩效规模报酬差异不显著，大多呈现规模效率不变或递减态势，说明我国高校科研投入规模已达到或接近最佳投入规模。参考文献:1赵聚辉，邹宏伟 我国 31 各省区市高校科研绩效评价:基于 2016 2020 年面板数据分析J 市场周刊，2022，35(7):71 74 2 于之倩，詹舒婷，彭仁贤 广东省高校科研绩效评价研究 J 韶关学院学报，2020，41(8):39 47 3 王曙“放管服”背景下高校科研绩效评价研究 J 常州信息职业技术学院学报，2022，21(1):23 27 4 刘长清，张琳，董颖，等 黑龙江省高校科研绩效评价实践研究 J 图书馆杂志，2019，38(8):74 78 5沈立宏，赵怡 基于数据包络分析的地方高校科研绩效评价 J 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