中國數(shù)字經(jīng)濟的聯(lián)系強度、空間結(jié)構(gòu)與發(fā)展策略

趙 放,劉雨佳

(吉林大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院,吉林 長春 130012)

一、引言

數(shù)字經(jīng)濟作為一種更高級、可持續(xù)的經(jīng)濟形態(tài),[1]將成為全球未來的發(fā)展方向。習(xí)近平總書記多次強調(diào),要實施國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略,加快建設(shè)數(shù)字中國。據(jù)2020年中國信息通信研究院發(fā)布的《中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展白皮書》統(tǒng)計結(jié)果顯示,2019年,中國數(shù)字經(jīng)濟的增加值達到35.8萬億元,占GDP比重的36.2%,(1)數(shù)據(jù)來源：http:∥www.xinhuanet.com/politics/2020-11/20/c_1126767556.htm可見,數(shù)字經(jīng)濟在國民經(jīng)濟中的地位不斷提升,貢獻度不斷增強。數(shù)字經(jīng)濟是引領(lǐng)國家創(chuàng)新戰(zhàn)略的重要力量,[2]能夠為中國經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展提供新的動力,[3]也必將為中國區(qū)域的協(xié)調(diào)發(fā)展帶來新的契機。那么,中國數(shù)字經(jīng)濟的空間結(jié)構(gòu)究竟有怎樣的特征,中國數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展又是否存在區(qū)域差異呢?研究數(shù)字經(jīng)濟的空間結(jié)構(gòu)將有助于正確認(rèn)識中國數(shù)字經(jīng)濟的區(qū)域性差異,有助于拓寬省與省之間數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系的合作通道,為制定中國數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展策略提供科學(xué)依據(jù)。

從現(xiàn)有文獻來看,關(guān)于中國數(shù)字經(jīng)濟與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的研究尚處于起步階段,研究成果并不豐碩,較為代表性的研究思路主要包含以下幾個方面:一是陳建軍從理論闡述的角度,詮釋了區(qū)域?qū)傩杂绊憯?shù)字經(jīng)濟的作用機理,并指出數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與市場響應(yīng)機制和區(qū)域發(fā)展機制緊密相關(guān)。[4]二是姚震宇從區(qū)域市場化水平的角度,通過合成財新數(shù)聯(lián)的cxdei指數(shù)與賽迪咨詢公司的dedi指數(shù),綜合形成數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)來分析數(shù)字經(jīng)濟的空間集聚性,研究了省際市場化程度與數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展之間的關(guān)系。[5]三是姚志毅等從數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模、產(chǎn)業(yè)、融合、溢出、基礎(chǔ)設(shè)施五個維度構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟指數(shù),討論了數(shù)字經(jīng)濟與區(qū)域經(jīng)濟增長之間的聯(lián)動性機制。[6]四是王彬燕等從數(shù)字總經(jīng)濟以及數(shù)字經(jīng)濟基礎(chǔ)、產(chǎn)業(yè)、雙創(chuàng)、智慧民生分維度,測度了中國數(shù)字經(jīng)濟在東部、中部、西部和東北地區(qū)的空間分異情況與影響因素。[7]五是劉傳明等從分布動態(tài)演進角度,運用騰訊“互聯(lián)網(wǎng)+”數(shù)字經(jīng)濟大數(shù)據(jù)平臺公布的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù),利用Dagum基尼系數(shù)、Kernel核密度等測度方法,分析了中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的地區(qū)差異。[8]

綜上所述,現(xiàn)有文獻基本都是以數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平作為出發(fā)點,按照不同指標(biāo)構(gòu)建區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展情況的評價體系,進而測度、展示省際數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的空間差異,尚未有學(xué)者從數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系的角度出發(fā)進行研究。另外,現(xiàn)有文獻在實證研究中選取的時間年份多為單一年份的截面數(shù)據(jù),或時間年份為連續(xù)的二至三年,選取的數(shù)據(jù)樣本時間跨度很近,無法全面展示中國數(shù)字經(jīng)濟的演進規(guī)律。因此,本文將考察中國省域數(shù)字經(jīng)濟之間的聯(lián)系強度、輻射方向,并以2014年、2016年、2018年三個年份作為實證研究樣本的時間點,試圖從全新的視角揭示中國數(shù)字經(jīng)濟的空間結(jié)構(gòu)特征。

二、研究方法與數(shù)據(jù)說明

(一)修正引力模型

本文借鑒歐向軍等[9]吳志才等[10]曾冰[11]等學(xué)者關(guān)于區(qū)域之間的經(jīng)濟聯(lián)系、旅游經(jīng)濟聯(lián)系、金融發(fā)展關(guān)聯(lián)強度的測度方法,采用修正引力模型來量化中國省域之間數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)聯(lián)強度。引力值與各省的數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模成正比,與各省之間的距離成反比,數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模則通常體現(xiàn)為數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的營業(yè)收入和數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的從業(yè)人數(shù)。另外,考慮到省與省之間的數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系存在非對稱性,為了刻畫中國數(shù)字經(jīng)濟關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的有向性,本文選用該省數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的營業(yè)收入占該省和與之相聯(lián)系省份的數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)營業(yè)收入之和的比重,來進一步修正模型的經(jīng)驗常數(shù)。具體表達式如下:

(1)

式中,Fij表示i省對j省的數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系程度,稱為數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系量。Pi、Pj分別表示i省、j省的數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的營業(yè)收入,Vi、Vj分別表示i省、j省的數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的從業(yè)人數(shù),Dij表示i省、j省之間的地理距離。kij是經(jīng)驗常數(shù),用來表示省與省之間數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系的非對稱性。

(二)社會網(wǎng)絡(luò)分析

社會網(wǎng)絡(luò)是社會行動者及他們之間關(guān)系的集合,[12]而社會網(wǎng)絡(luò)分析則是研究這種社會關(guān)系的結(jié)構(gòu)與屬性,能夠揭示社會網(wǎng)絡(luò)的整體特征、個體特征與空間結(jié)構(gòu)。本文以修正引力模型計算出的省際數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系數(shù)值為基礎(chǔ),求得中國省際數(shù)字經(jīng)濟的關(guān)聯(lián)強度矩陣,為了更加清晰的分析中國數(shù)字經(jīng)濟的空間結(jié)構(gòu),需要對數(shù)據(jù)進行二值化處理。二值化處理的原則包含兩個方面,一方面應(yīng)去掉數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系強度較低的連邊,使得網(wǎng)絡(luò)關(guān)系盡可能地簡單明了;另一方面又要確保中國數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)的主體結(jié)構(gòu),使得網(wǎng)絡(luò)中保留足夠多的信息,保證網(wǎng)絡(luò)的相對完整性。本文參考數(shù)據(jù)的均值、中位數(shù)等統(tǒng)計指標(biāo),進行多次科學(xué)性的實驗,最后設(shè)定臨界值K為60,即當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟的聯(lián)系量大于臨界值時取值1,小于臨界值時取值0,進而將關(guān)聯(lián)強度矩陣轉(zhuǎn)換為關(guān)系矩陣X。表達式如下:

(4)

本文將中國各省份視為節(jié)點,將各省份之間的數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系視為邊,并考慮數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系的方向,構(gòu)建無權(quán)有向的關(guān)系網(wǎng)絡(luò),運用社會網(wǎng)絡(luò)分析的方法,通過計算關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的各項指標(biāo)來分析中國數(shù)字經(jīng)濟空間結(jié)構(gòu)的特征和演進規(guī)律。

1.網(wǎng)絡(luò)密度

網(wǎng)絡(luò)密度用來反映中國數(shù)字經(jīng)濟關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的緊密程度,是衡量空間關(guān)系網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)健性的重要指標(biāo)。網(wǎng)絡(luò)密度的數(shù)值越大,說明該網(wǎng)絡(luò)成員之間的關(guān)系越緊密,網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)健性越強。網(wǎng)絡(luò)密度的計算公式為:

(5)

其中,D為網(wǎng)絡(luò)密度,d(ni,nj)為網(wǎng)絡(luò)中成員ni,nj之間的關(guān)系量,k為該網(wǎng)絡(luò)中的成員數(shù),本文即構(gòu)成中國數(shù)字經(jīng)濟關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的省份數(shù)。

2.中心性

中心性用來反映各個省份在中國數(shù)字經(jīng)濟關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中所在中心的程度,測度方法主要分為度中心度、接近中心度和中介中心度三種。度中心度是刻畫中心性最直接最直觀的測度指標(biāo),是該省在數(shù)字經(jīng)濟關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中與其他省存在數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系的節(jié)點數(shù)。度中心度越大,說明該省與其他省產(chǎn)生的數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系越多,即該省在中國數(shù)字經(jīng)濟關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的地位就越高。另外,由于本文是有向網(wǎng)絡(luò),因此,采用點入度來表示該省數(shù)字經(jīng)濟的集聚能力,點出度來表示該省數(shù)字經(jīng)濟的輻射能力。度中心度的計算公式為:

(6)

(7)

其中,CD(in)(ni)為點入度,CD(out)(ni)為點出度,Xij為i省與j省之間數(shù)字經(jīng)濟的有效聯(lián)系數(shù)量。

中介中心度能夠反映中國數(shù)字經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)中各省份對于網(wǎng)絡(luò)資源的控制能力,衡量的是一個省份擔(dān)任其他兩個省份之間最短路的橋梁次數(shù),中介中心度越大,說明該省份充當(dāng)“中介”的次數(shù)越多。中介中心度的計算公式為:

(8)

其中,CABk為中介中心度,gij表示i省與j省之間存在的捷徑數(shù)目,gij(k)表示i省與j省之間存在的經(jīng)過k省的捷徑數(shù)目,則gij(k)/gij表示k省能夠控制i省與j省聯(lián)系的能力,即k省處于i省與j省之間的捷徑上的概率。

3.凝聚子群

分析網(wǎng)絡(luò)中存在的子結(jié)構(gòu)是社會網(wǎng)絡(luò)分析的重要關(guān)注點之一。凝聚子群是行動者以相對較強、直接、緊密、積極的關(guān)系形成的協(xié)同活動的集合,分析凝聚子群對認(rèn)識網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和理解群體行動有重要的意義。本文運用CONCOR方法(迭代相關(guān)收斂法)對凝聚子群進行分析,考察中國數(shù)字經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)的子結(jié)構(gòu),確定群體之間的親疏關(guān)系。

(三)數(shù)據(jù)來源與變量說明

本文選取中國30個省(市、自治區(qū))作為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點,因數(shù)據(jù)缺失問題去掉了西藏、香港、澳門、臺灣,分別選取2014年、2016年、2018年三個年份作為時間點,構(gòu)成三個時間點的截面數(shù)據(jù)。數(shù)字經(jīng)濟是一種新型經(jīng)濟形態(tài),如何測度數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)學(xué)術(shù)界尚沒有準(zhǔn)確的界定,因此,本文結(jié)合中國行業(yè)分類的標(biāo)準(zhǔn),綜合考慮數(shù)據(jù)的可得性,選取電子及通信設(shè)備制造業(yè),信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)兩大類指標(biāo),作為量化數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的指標(biāo)。數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)營業(yè)收入,用電子及通信設(shè)備制造業(yè)營業(yè)收入與信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)營業(yè)收入之和來表示。數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù),用電子及通信設(shè)備制造業(yè)從業(yè)人數(shù)與信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)從業(yè)人數(shù)之和來表示。其中,電子及通信設(shè)備制造業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)來源于《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》,信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局和Wind數(shù)據(jù)庫。中國各省之間的地理距離,選取中國各省的省會城市之間的地理距離來表示,數(shù)值通過國家地理信息系統(tǒng)的各城市經(jīng)度、緯度數(shù)據(jù)計算而來。

三、中國數(shù)字經(jīng)濟的聯(lián)系強度

(一)中國數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系的強度與方向

本文根據(jù)修正引力模型(1)計算出中國30個省相互之間的數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系量,并按照各省的數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系總量進行排名。再根據(jù)公式(2)、公式(3)分別計算各省對外數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系總量和兩兩省份之間數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系的隸屬度,將每個省隸屬度的最大值省份記為該省數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系的首選地。最后,計算2018年和2014年相比,各省數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系總量的增長率。匯總2014年和2018年的指標(biāo)與數(shù)值如表1所示。

通過分析表1的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),首先,從整體上看,中國30個省總的數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系總量由2014年的1 545 789上升到了2018年的2 677 633,總體增長率為73.22%,這說明,隨著時間的推移,中國數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系的密切程度是不斷提高的。其次,分省份來看,在2014年和2018年中數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系總量的排名前5位,始終是江蘇、北京、廣東、浙江和上海,并且這5個地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系總量的數(shù)值也遠高于其他省市,可見經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)在數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系的強度上也占有比較明顯的優(yōu)勢。再次,從數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系總量的排名來看,數(shù)值在2014年排名第1的江蘇為539 129,排名第30的新疆為25,在2018年排名第1的江蘇為783 878,排名第30的青海為101,二者的數(shù)值差距始終較大,這反映了中國各區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系的不平衡性。另外,從增長率來看,除天津、山東、遼寧、吉林4個省市之外,其余26個省份數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系總量的增長率均大于0,其中,廣東、浙江、上海、安徽、湖北、福建、江西、四川、重慶、陜西、廣西、貴州、云南、海南、青海、寧夏、新疆,共計17個省市的數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系總量增長率均超過了100%?？梢?018年與2014年相比,共26個省市與其他省市之間的數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系程度不斷增強,且中國省際數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系的增速比較顯著。

表1 中國數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系的強度與方向

就兩兩省份之間數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系的隸屬度來講,2014年與2018年相對比,除了新疆的數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系首選地由甘肅變?yōu)樗拇ㄖ?其他省份的數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系首選地均未發(fā)生變化,而且從首選地的隸屬程度占比上看,數(shù)值變化也基本不大,這說明中國省與省之間的數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系的方向基本穩(wěn)定。另外,中國數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系的方向呈現(xiàn)出明顯的鄰近省份指向性特征,兩省份之間空間地理距離的遠近,直接影響了二者之間的數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系的緊密程度,即省份之間的空間地理距離越近,數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系越緊密。在2014年和2018年各省市數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系的首選的結(jié)果中,除了廣東首選地江蘇、新疆2018年首選地四川之外,其他省市的數(shù)字經(jīng)濟首選地都是各自的相鄰省市,充分證明了中國數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系方向的鄰近地域指向性。

(二)中國數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系的空間分布

本文以2014年和2018年中國省際數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系的總量值為基礎(chǔ),運用自然間斷點分級法和ArcGIS 10.2軟件,分別繪制了中國30個省市數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系情況的空間分布圖(如下頁圖1、圖2所示)。從圖1可知,除去缺失值省份之外,按照中國數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系的強度可以將30個省份劃分成五個梯隊,其中,2014年江蘇數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系強度最高,位列第一梯隊;北京數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系較強,位列第二梯隊;廣東、浙江、上海數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系強度中等,位列第三梯隊;天津、山東數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系強度位列第四梯隊;其余23個省份數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系強度相對較弱,都屬于第五梯隊。可見,除北京之外,前四梯隊省份都屬于東部沿海地區(qū),這說明2014年東部沿海省份的數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系強度顯著高于其他地區(qū)。從圖2可知,2018年江蘇數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系強度依舊最高,位列第一梯隊;第二梯隊除原有的北京之外,浙江、廣東、上海也從第三梯隊進入了第二梯隊;安徽、河南、山東數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系強度中等,位列第三梯隊;天津、江西、湖北、福建位列第四梯隊;其余18個省份屬于第五梯隊。2018年中國數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系強度表現(xiàn)為東部地區(qū)最強、中部地區(qū)中等、西部地區(qū)最弱的特點。另外,2018年與2014年的空間分布相對比,前四梯隊一共增加了5個省份,其中,安徽、河南、江西、湖北都屬于中部地區(qū),福建屬于東部沿海地區(qū),這說明中國數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系的空間分布呈現(xiàn)出由東部地區(qū)向中部地區(qū)輻射和擴散的演進規(guī)律。

圖1 2014年中國數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系總量的空間分布圖

圖2 2018年中國數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系總量的空間分布圖

四、中國數(shù)字經(jīng)濟的空間結(jié)構(gòu)特征

(一)中國數(shù)字經(jīng)濟的整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征

本文根據(jù)公式(4)構(gòu)建中國數(shù)字經(jīng)濟的關(guān)系網(wǎng)絡(luò),運用軟件Ucinet6.0對中國省際數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系展開社會網(wǎng)絡(luò)分析。首先,根據(jù)公式(5)求得中國數(shù)字經(jīng)濟的網(wǎng)絡(luò)密度如表2所示。數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)密度數(shù)值越大,說明中國省與省之間的數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系越密切,由計算結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),2014年至2018年中國數(shù)字經(jīng)濟的網(wǎng)絡(luò)密度呈上升趨勢,數(shù)值由2014年的0.5057提高到2016年的0.5253,再提高到2018年的0.5816?？梢?中國30個省份整體上的數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系程度越來越緊密,各省在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展上的合作程度逐漸加強,空間關(guān)聯(lián)度逐漸深化,且從網(wǎng)絡(luò)密度的數(shù)值上看,中國省域數(shù)字經(jīng)濟合作仍有進一步提升的空間。另外,本文求得中國數(shù)字經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)的中心勢如表2所示,中心勢能夠從整體上反映網(wǎng)絡(luò)的中心化程度和整合一致性程度,由計算結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),2014年至2018年中國數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)的點出度中心勢和點入度中心勢的差距始終較大,且點出度中心勢始終大于點入度中心勢,這說明中國各省份之間的數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系存在不對稱、不均衡的現(xiàn)象,且整體上看,中國數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系主要表現(xiàn)為經(jīng)濟輻射效應(yīng)。

表2 中國數(shù)字經(jīng)濟的整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征

(二)中國數(shù)字經(jīng)濟的個體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征

本文根據(jù)公式(6)(7)和(8)計算中國數(shù)字經(jīng)濟的度中心度、中介中心度,考慮到篇幅有限,故僅以2018年為代表,展示和分析2018年中國數(shù)字經(jīng)濟的個體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)指標(biāo),實證結(jié)果如表3所示。

首先,點出度和點入度分別反映了中國30個省份各自對數(shù)字經(jīng)濟的輻射能力和集聚能力,點出度與點入度的差值為該省數(shù)字經(jīng)濟的凈輻射量。由表3的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),2018年就凈輻射能力而言,北京、江蘇、廣東、河南、浙江、上海、四川、山東、陜西、江西、湖南、福建、湖北、安徽、重慶、山西、天津共計17個省份數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系的凈輻射量均為正值,說明這些省份對其他省份的數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系主要表現(xiàn)為輻射效應(yīng),屬于數(shù)字經(jīng)濟凈輻射型省份。河北省凈輻射量為0,說明河北省數(shù)字經(jīng)濟的輻射能力和集聚能力處于平衡狀態(tài)。遼寧、廣西、貴州、云南、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、海南、甘肅、青海、寧夏、新疆共計12個省份數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系的凈輻射量為負(fù)值,說明這些省份對其他省份的數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系主要表現(xiàn)為集聚效應(yīng)。另外,從數(shù)字經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)的空間分布上看,在17個數(shù)字經(jīng)濟凈輻射型省份中,以秦嶺——淮河分界線劃分成南方、北方省份后可以發(fā)現(xiàn),僅有北京、河南、山東、陜西、山西、天津6個省份為北方省份,其余11個省份都是南方省份。這說明中國數(shù)字經(jīng)濟存在較大的南北差異,南方省份多表現(xiàn)為數(shù)字經(jīng)濟的輻射效應(yīng),北方省份多表現(xiàn)為數(shù)字經(jīng)濟的集聚效應(yīng)。

表3 2018年中國數(shù)字經(jīng)濟的個體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征

具體來講,就點出度而言,北京、江蘇、廣東的點出度最高,說明這些省份對中國其他省份的數(shù)字經(jīng)濟輻射效應(yīng)最強,占據(jù)網(wǎng)絡(luò)的核心位置,是中國數(shù)字經(jīng)濟的重要輸出地。就點入度而言,江蘇、河南、四川、陜西、湖南、湖北、安徽、遼寧的點入度最高,說明這些省份數(shù)字經(jīng)濟的集聚能力最強,能夠在網(wǎng)絡(luò)中集聚較多的數(shù)字經(jīng)濟資源。另外,可以發(fā)現(xiàn),江蘇省既是點出度最高的省份,也是點入度最高的省份,可見江蘇省屬于中國數(shù)字經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)的重要節(jié)點,發(fā)揮著資源樞紐的關(guān)鍵作用。

最后,從中介中心度的取值來看,遼寧、廣西、北京、江蘇、四川是標(biāo)準(zhǔn)化中介中心度排序前五的省份,說明這些省份能夠很好地調(diào)配與控制數(shù)字經(jīng)濟資源,在中國數(shù)字經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)中發(fā)揮了較強的中介能力。而云南、內(nèi)蒙古、黑龍江、海南、青海、寧夏、新疆的資源控制和中介能力則較弱。另外,比較度中心度和中介中心度的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),二者取值高低的省份排序并不一致,這說明在中國數(shù)字經(jīng)濟的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中,處于核心地位的省份與中介能力強的省份并不完全一致。例如遼寧、廣西、重慶雖然并不占據(jù)網(wǎng)絡(luò)的核心位置,但有很強的中介能力;上海、山東、江西在網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)較為核心的地位,但中介能力相對較弱。

(三)中國數(shù)字經(jīng)濟的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

本文運用Netdraw軟件繪制了2014年和2018年中國數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖,分別得到圖3、圖4。需要說明處理方法一是本文選用度中心度分析對網(wǎng)絡(luò)的中心性情況進行了展示,圖中各節(jié)點的矩形大小表示中心性的大小,即矩形越大,表示該省份的中心性越大;二是圖中各節(jié)點之間的連線均為有向線段,箭頭表示各省份之間數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系的方向;三是圖中灰色節(jié)點表示以秦嶺—淮河分界線劃分的南方省份,黑色節(jié)點表示北方省份。首先,圖3、圖4中灰色節(jié)點相比于黑色節(jié)點的矩形大小更大,灰色節(jié)點擁有的連線數(shù)也更多,這說明中國南方省份的中心性強于北方省份,處于網(wǎng)絡(luò)更核心的位置,南方省份數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系的緊密程度也強于北方省份。其次,對比圖3和圖4整體網(wǎng)絡(luò)連線的疏密情況可知,圖4的連線更多且更密集,這說明2018年中國省與省之間的數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系與2014年相比要更加緊密。另外,海南、青海、寧夏、新疆等在2014年連線較少的邊緣省份,在2018年連邊數(shù)均有所提升,說明隨著時間的推移這些省份也積極地融入了中國數(shù)字經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)之中,并在網(wǎng)絡(luò)中逐漸發(fā)揮作用。

圖3 2014年中國數(shù)字經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)圖

圖4 2018年中國數(shù)字經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)圖

(四)中國數(shù)字經(jīng)濟的凝聚子群分析

本文運用軟件Ucinet6.0的CONCOR方法繪制了2014年和2018年中國數(shù)字經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)的凝聚子群樹狀圖,分別得到下頁圖5、圖6。對比圖5、圖6的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),首先,2014年到2018年中國數(shù)字經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)的凝聚子群總數(shù)沒有發(fā)生變化,在二級網(wǎng)絡(luò)上分為4個凝聚子群,在三級網(wǎng)絡(luò)上分為8個凝聚子群。但是組成各個子群的省份均發(fā)生了變化。具體來講,2014年三級網(wǎng)絡(luò)上的8個凝聚子群的劃分情況為：第一子群北京、上海、江蘇、廣東、山東、河南、浙江;第二子群重慶、福建、湖南、江西、四川、湖北;第三子群安徽、山西、遼寧、天津、河北、陜西;第四子群內(nèi)蒙古;第五子群吉林、黑龍江;第六子群貴州、云南、廣西;第七子群海南、新疆、寧夏;第八子群為青海、甘肅。2018年三級網(wǎng)絡(luò)上的8個凝聚子群的劃分情況為：第一子群北京、上海、江蘇、浙江、山東、福建、河南;第二子群河北、山西、遼寧、天津;第三子群安徽、廣東、江西、四川、重慶、湖北、湖南、陜西;第四子群廣西、貴州;第五子群內(nèi)蒙古、甘肅;第六子群云南、海南;第七子群吉林、黑龍江;第八子群青海、寧夏、新疆。其次,分別有5組省份成員始終處于同一個子群之中,一是北京、上海、江蘇、山東、河南、浙江;二是湖南、江西、四川、湖北;三是山西、遼寧、天津;四是吉林、黑龍江;五是新疆、寧夏,說明始終處于同一個子群中的省份以互惠性為基礎(chǔ)的相互選擇頻次較多,因而一直保持著比較緊密的數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系,彼此之間有著較強的團體凝聚力。最后,比較每個凝聚子群成員的區(qū)位信息可以發(fā)現(xiàn),每個子群的形成有著明顯的地域特征,臨近省份更容易組團成為同一凝聚子群,共同發(fā)展。

圖5 2014年中國數(shù)字經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)凝聚子群樹狀圖

圖6 2018年中國數(shù)字經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)凝聚子群樹狀圖

五、研究結(jié)論與中國數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展策略

本文運用修正引力模型和社會網(wǎng)絡(luò)分析法對中國數(shù)字經(jīng)濟的聯(lián)系強度、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行了實證分析,得出的研究結(jié)論主要有:

1.中國數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系的密切程度不斷提高,省際數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系的增速比較顯著。江蘇、北京、廣東、浙江和上海等經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)在數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系的強度上占有明顯的優(yōu)勢。從隸屬度上講,中國省際之間數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系的方向基本穩(wěn)定,且呈現(xiàn)出明顯的鄰近省份指向性特征,即兩省份之間的空間地理距離越近,二者之間的數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系越緊密。從空間分布上講,中國數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系的空間分布呈現(xiàn)出由東部地區(qū)向中部地區(qū)輻射和擴散的演進規(guī)律。

2.中國省際數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系存在不對稱、不均衡的現(xiàn)象。從整體上看,中國數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系主要表現(xiàn)為經(jīng)濟輻射效應(yīng)。另外,中國數(shù)字經(jīng)濟存在較大的南北差異,南方省份多表現(xiàn)為數(shù)字經(jīng)濟的輻射效應(yīng),北方省份多表現(xiàn)為數(shù)字經(jīng)濟的集聚效應(yīng)。具體來講,北京、江蘇、廣東對中國其他省份的數(shù)字經(jīng)濟輻射效應(yīng)最強,占據(jù)網(wǎng)絡(luò)的核心位置,是中國數(shù)字經(jīng)濟的重要輸出地。江蘇、河南、四川、陜西、湖南、湖北、安徽、遼寧數(shù)字經(jīng)濟的集聚能力最強,能夠在網(wǎng)絡(luò)中集聚較多的數(shù)字經(jīng)濟資源。江蘇省屬于中國數(shù)字經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)的重要節(jié)點,發(fā)揮著資源樞紐的關(guān)鍵作用。遼寧、廣西、北京、江蘇、四川能夠很好地調(diào)配與控制數(shù)字經(jīng)濟資源,在中國數(shù)字經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)中發(fā)揮了較強的中介能力。但是,處于核心地位的省份與中介能力強的省份并不完全一致,例如遼寧、廣西、重慶雖然并不占據(jù)網(wǎng)絡(luò)的核心位置,但有很強的中介能力。

3.中國數(shù)字經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)中鄰近的省份更容易組團成為同一凝聚子群,共同發(fā)展。其中,一是北京、上海、江蘇、山東、河南、浙江;二是湖南、江西、四川、湖北;三是山西、遼寧、天津;四是吉林、黑龍江;五是新疆、寧夏,始終處于同一個凝聚子群,體現(xiàn)出彼此之間較強的團體凝聚力。

基于以上研究結(jié)論,以優(yōu)化中國數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)的空間格局、實現(xiàn)區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟的協(xié)同發(fā)展為目標(biāo),本文提出中國數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展策略如下:

第一,應(yīng)對區(qū)域不均衡,優(yōu)化數(shù)字經(jīng)濟空間布局。一是提前預(yù)判中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展面臨的南北不均衡問題,充分釋放北方省份的數(shù)字經(jīng)濟集聚效應(yīng)和南方省份的數(shù)字經(jīng)濟輻射效應(yīng),優(yōu)化資源要素的市場配置,借助數(shù)字資源的跨區(qū)域整合實現(xiàn)南北數(shù)字經(jīng)濟的互利共贏。二是應(yīng)抓住數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系度正逐年提高的良好契機,掌握數(shù)字經(jīng)濟正由東部地區(qū)向中部地區(qū)演進,并將進一步擴散至西部地區(qū)的規(guī)律特征,統(tǒng)一籌劃省際數(shù)字經(jīng)濟的空間布局,形成“以點帶線,以線帶面,線面聯(lián)動”的發(fā)展格局。

第二,實施差異化策略,共建數(shù)字網(wǎng)絡(luò)合作機制。針對不同省份在數(shù)字經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)中所處地位的不同,實施差異化的發(fā)展策略,一是發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)核心省份的帶動作用,以北京、江蘇、廣東作為數(shù)字經(jīng)濟輻射效應(yīng)的核心主體,重視鄰近省份在數(shù)字經(jīng)濟合作中的區(qū)位優(yōu)勢,引領(lǐng)中國數(shù)字經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)的整體發(fā)展。二是發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)中介省份的中介效應(yīng),以遼寧、廣西、北京、江蘇、四川等中介省份為主要依托,合理利用對數(shù)字資源流動的中介能力,實現(xiàn)對中國數(shù)字經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中邊緣省份的輻射與帶動。三是發(fā)揮經(jīng)濟發(fā)達省份的反哺作用。利用江蘇、北京、廣東、浙江、上海等經(jīng)濟發(fā)達省份在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、數(shù)字人力資源儲備、數(shù)字科技發(fā)展水平等方面的優(yōu)勢,加速實體經(jīng)濟與數(shù)字經(jīng)濟深度融合。

第三,打造數(shù)字經(jīng)濟圈,促進數(shù)字經(jīng)濟資源共享。依托中國數(shù)字經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)有的子群結(jié)構(gòu),打破傳統(tǒng)固有的省際邊界,構(gòu)建科學(xué)合理的數(shù)字經(jīng)濟圈。打造東部地區(qū)以北京、上海、江蘇、山東、河南、浙江為主要成員,中部地區(qū)以湖南、江西、湖北為主要成員,西部地區(qū)以新疆、寧夏為主要成員,東北地區(qū)以吉林、黑龍江為主要成員,跨區(qū)域以山西、遼寧、天津為主要成員的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展群。增強數(shù)字經(jīng)濟圈內(nèi)部的凝聚力,為圈內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟互動合作提供政策、財政等全方位的支持,實現(xiàn)圈內(nèi)數(shù)字人才、研發(fā)力量、數(shù)字技術(shù)等多領(lǐng)域的資源共享。