中國新經濟空間關聯網絡特征及驅動因素

傅 澤

（1.浙江大學，浙江 杭州 310058；2.義烏工商職業技術學院，浙江 義烏 322000）

一、引言

新經濟是一種具有低通貨膨脹率、低失業率、經濟周期的階段性特征顯著淡化的新型經濟業態[1]。伴隨新一輪革命及產業結構優化升級，發展新經濟成為一國增強核心競爭力的戰略關鍵點。2016 年政府工作報告提出，“要培育壯大新動能，加快發展新經濟”，以科技創新、知識賦能為導向的新經濟獲得快速發展。據國家統計局數據顯示，截至2020 年中國“三新經濟”增加值占GDP 比重上升至17.08%，但與之形成鮮明對比的是較大地區差距。按照《中國新經濟企業500 強發展研究報告（2021）》，在2020 年中國新經濟500 強榜單中，東部地區中北京、上海、廣東三地新經濟企業數量分別為139 家、87家和84 家，總量占比達62%，而排名后十位省份的新經濟企業位于中、西部地區，且數量僅占12%。東部與中、西部地區之間新經濟企業數量差距較大，造成新經濟地區發展規模差距明顯。加之長期存在低水平產業集聚和較弱空間關聯性，中國新經濟發展綜合實力仍然有待提升。在此背景下，考察新經濟發展的區域空間關聯關系，分析各省份之間關聯結構特征，可為破解地區發展桎梏提供重要思路。

目前文獻雖然對新經濟發展[2-4]及其區域空間相關性[5，6]的研究已形成豐碩成果，但鮮有文獻從各種因素解構中國新經濟的空間關聯網絡特征；已有研究籠統地關注新經濟區域發展非均衡特征及區域差距性[7，8]，而未能明晰新經濟在空間網絡中的“關聯關系”及“網絡結構特征”。因此，文章基于社會網絡視角，運用2010—2020 年中國30 個省份面板數據解析新經濟的空間關聯網絡結構特征。區別于現有研究，文章的邊際貢獻主要體現在：一方面，避免傳統OLS 回歸模型、莫蘭指數使用的區域劃分標準、空間計量模型中的地理距離均與新經濟內涵產生的沖突，較好地識別各省份在新經濟空間關聯網絡結構中所處的地位。另一方面，通過構建各影響因素的相對差距矩陣，將已有影響因素代入其中，基于網絡整體角度觀察中國新經濟空間關聯關系形成的影響情況，能夠增加分析價值，為促進新經濟高質量發展提供啟示。

二、研究方法及數據說明

1.修正引力模型

學術界通常采用VAR 模型及引力模型明確元素之間關聯關系。然而，VAR 模型只適用于較長時間跨度數據的場景應用，難以描述網絡結構的動態演變過程。故而，文章選擇引力模型確定新經濟空間關聯關系。在此之前，鑒于數字通信技術的應用能夠突破地理限制，傳統地理意義無法精準評析相關性，需預先對其進行處理。綜合考慮中國省際經濟距離、人口距離及地理距離等因素及新經濟發展情形，文章設置了“綜合距離”。在此基礎上，參照楊蕙嘉、趙振宇(2021)[9]研究，引入修正引力模型，了解中國各省份在新經濟空間網絡中的關聯關系是否存在。具體計算公式為：

公式中，Mij指代修正后中國i、j 省之間新經濟的引力；Fi、Fj分別是中國i、j 省的新經濟規?？偭?；Qi、Qj分別指代中國i、j 省年末從業人員總量；Gi、Gj分別指代中國i、j 省的新經濟增加值；νij表示調節系數，指代i 省與j 省之間的新經濟聯系中的貢獻率。為各省會中心之間的距離且用于計算引力矩陣，矩陣中的每行代表i 省對于其他省份新經濟的影響力。另外，構建空間關聯網絡的前提在于識別各省際間的空間關聯關系是否存在，因此對修正的引力模型計算得出的引力矩陣各行取平均值，并將平均值作為臨界值。參考黃音等(2021)[10]的研究方法，認定引力矩陣中若i 省對j 省新經濟的影響力高于平均水平并以1 替換，同時箭頭從i 指向j 點畫出連接線，表明兩個省份之間存在空間關聯關系。若低于平均水平，說明兩個省份不存在空間關聯關系并以0 替換。

2.社會網絡分析法

社會網絡分析法以“關聯數據”為基礎，通過數理統計方法、圖論表現形式刻畫各樣本之間的空間關聯特征，已在許多領域得到應用，如關于農業碳排放效率空間關聯[11]、政府非稅收入的空間關聯[12]等的研究。在社會網絡分析方法中，描述空間關聯網絡結構的整體特征指標覆蓋網絡密度、網絡關聯度、網絡等級度、網絡效率4 方面內容；反映個體特征的指標涉及3 個方面，即點度中心度、中介中心度、接近中心度。因此，在考察中國30 個省份的新經濟空間關聯網絡的整體與個體結構特征時，可從以上維度展開。

（1）網絡密度

理論研究中，網絡密度指代網絡中各節點的空間關聯緊密性，是以實際擁有連線數量與全網絡可能擁有最多連接線的數量之比計算[13]。若中國新經濟網絡空間關聯聯系緊密，那么網絡密度值越大。假設網絡中省份數量為X，那么網絡中可能存在的關聯關系數量最大值為X(X-1)。再如空間網絡關聯圖中實際存在的線數為Y，則網絡密度Dn的表達式為：

（2）網絡關聯性

網絡自身的穩健性通常以網絡關聯性衡量。若網絡中各省份之間存在一條直接或間接路徑連接，意味著這一網絡具有良好的關聯性。在網絡中，若許多節點與其中一個節點相連，說明該網絡對被連節點具有依賴性。一旦剔除這一節點，網絡結構穩健性不復存在，那么該網絡關聯性處于較低的狀態。假設網絡中的省份主體數量為N，那么網絡中不可達的點對數為U，網絡關聯度L 的計算公式為：

考慮到文章構建網絡模型為有向網絡，需要網絡等級度與網絡效率指標來豐富網絡關聯性的分析。網絡等級度(WH)是指各個省份新經濟之間非對稱可達的程度，主要反映省份在關聯網絡中的支配地位；網絡效率(WE)反映了網絡中包含關聯關系多重疊加程度，體現網絡結構整體的穩定性。如新經濟網絡效率值越低，表明空間溢出渠道就會更多，存在溢出效應的多重疊加現象，也說明網絡空間關系較為穩定。網絡等級度和網絡效率的具體計算見公式(4)和(5)：

式(4)中，T 指代網絡中對稱可達點數，max(T)指代對稱可達點的對數最大值，B 表示網絡中存在的線條數量，max(B)為可能多余線條數的最大值。

（3）網絡中心性

網絡中心性表示網絡某一節點對整體網絡的“影響力”，由點度中心度(DC)、中介中心度(Le)、接近中心度(Y)構成。其中，點度中心度值越高表明該省在網絡中越接近中心位置。中介中心度主要是表示行動者對資源控制的水平。若一個點處于多數點對的捷徑之上，表明此節點的中介中心度較高。但若一個省位于多對互相連接省份的中介，那么該省份中介中心度一般情況下較低。接近中心度表示的是新經濟發展空間關聯網絡中某一省份與其他省份的最短距離。某一省份接近中心度計算方式為此省份與網絡空間中其他省份的捷徑距離之和，若該值越高說明此省份在新經濟空間關聯網絡中承擔中心行動者角色。具體計算公式如式(6)～(8)：

式中，pik(j)是j 省控制i 省與k 省的聯系能力的中介度，是j 省位于i 省與k 省之間捷徑中的概率，存在pik(j)=sjk(i)/sjk。dij表示i、j 省之間的捷徑距離（也涉及連接線的個數），n 代表網絡中節點個數。

（4）塊模型分析

塊模型作為社會網絡分析法中空間聚類的一類算法，主要考察塊之間的關聯關系分布情況[14]。在此次研究中，文章將新經濟空間關聯作用相近省份置于同一板塊，通過計算各板塊內部省份之間、內外部省份之間的接收（受益）關系與發出（溢出）關系比例，分析各板塊在關聯網絡中扮演的角色。學術界通常以四大板塊表示空間關系：其一，主受益板塊，即板塊內部省份接收的溢出關系數量，遠遠多于向外部板塊發出的溢出關系；其二，凈溢出板塊，即板塊內部省份向其他板塊省份溢出關系高于接收關系；其三，雙向溢出板塊，即板塊內部省份之間的溢出關系、向外部溢出關系均較多；其四，居間人板塊，即這一板塊起到“橋梁”的連接作用，既接收外部板塊省份的溢出關系，也向外部省份發出溢出關系。

3.二次指派程序(QAP)分析法

空間關聯關系通常是多重因素共同作用的結果[15]。傳統計量方法在考察多重因素對區域關聯驅動作用時，通常因自變量“高度相關”抑或是“多重線性”問題而對結果產生較大的誤差。相對而言，QAP 分析法中的相關分析與回歸分析，能夠較好地檢驗兩兩之間關系矩陣中各元素之間的相似性，同時按照這些元素的相關系數，進一步評判得到兩兩矩陣之間的相關性結果。在此情境下，利用QAP 分析法分析中國新經濟空間關聯關系網絡的驅動因素。

4.數據說明

考慮數據可獲取性，文章以中國30 個省份（不包括西藏及港澳臺地區）作為網絡節點，以2010—2020 年為研究時序，實證考察新經濟網絡空間關聯特征。其中，各省份“三新”產業經濟增加值數據來源于歷年《中國統計年鑒》，各省份新經濟規模、從業人員總量源自地區統計年鑒、國泰安數據庫、專利匯數據庫、產業信息網。各省份之間的地理距離以省會中心城市球面距離表示，通過谷歌地圖測量計算得出。

三、中國新經濟空間關聯網絡特征分析

1.空間關聯網絡關系

借助修正引力模型構建中國各省份新經濟空間關聯關系矩陣，利用可視化工具NETDRAW 繪制2010—2020 年各省份新經濟空間關聯有向網絡，詳見圖1（限于篇幅，僅展示2020年）。其中，網絡各節點指代中國30 個省份，有向線段指代各省份彼此關系的溢出走向。通過公式(1)獲得的數據可知，研究樣本可能存在最大的關聯系數為560 條，實際為128 條。由此可知，新經濟發展省際空間關聯網絡中不存在獨立省份。網絡中心省份位于東部地區，這些省份發出和接收的關聯關系相對較多，而居于“外圍”省份多處于中、西部地區。因此可以初步判斷，中國30 個省份在新經濟空間網絡中存在復雜、多線程的網絡結構形態且呈“中心—外圍”式結構特征。

圖1 中國省際新經濟空間關聯網絡

2.整體特征分析

經過公式(2)～(5)對新經濟空間關聯網絡聯系性指標（網絡密度、網絡關聯度、網絡等級度、網絡效率）進行分析，得到全國整體特征表現，詳見圖2 和圖3。從網絡密度與空間關聯關系視角解讀發現：第一，新經濟網絡密度處于先上升（2010—2016 年）后降低（2017—2020 年）態勢，表明30 個省際空間關聯緊密性呈先增大后縮小的狀態，說明新經濟網絡空間聯系緊密性趨弱?？赡茉蛟谟冢?017 年以來，電商平臺等新商業模式的大力發展促使新經濟逐步走向區域集聚化趨勢，由此引致部分省份的空間關聯開始降低，間接降低整體空間關聯密度。但即使如此，從長遠看，以上現象對于倒逼行業轉型升級、增加產業空間關聯性、促進新經濟高質量發展起著重要驅動作用。第二，研究期內中國新經濟空間關聯整體呈上升趨勢，2010—2020 年空間關聯關系數量從72 條上升至188條。同時根據公式(3)測算結果，網絡關聯性值為1，說明各省份之間在關聯網絡中的可通達性較好，由此驗證以上結果的準確性。這說明，中國各省份新經濟之間可通過直接或間接方式實現連通，有效發揮各自空間溢出效應。

圖2 網絡密度與空間關聯關系

圖3 空間網絡等級度與網絡效率

從網絡等級度與網絡效率視角解讀：第一，網絡等級度從2010 年0.5712 升至2013 年的0.7142，此期間處于穩定上升狀態；2014 年下降至0.5144 之后至2017 年，再一次歷經上升態勢；2018 年降至0.4312 之后平穩。這說明新經濟空間關聯網絡等級結構日漸模糊，各省份在空間關聯網絡中的作用不斷增大?？赡艿脑蛟谟冢?017 年之前，各省份的技術、人力等要素發展水平存在較大差異，新經濟網絡“中心—邊緣”結構性差異較為明顯。而2018 年之后，這種差異性逐步減小，各省份逐漸從邊緣位置或從屬地位開始走向空間關聯網絡的中心，并發揮重要聯動作用。第二，中國新經濟空間關聯網絡效率呈下滑且略有回升態勢，即2010—2020 年從0.6855 下降到2018年的0.5523，而后又升至0.6285，表明各省份雖存在一定冗余現象、網絡穩定性較差，但彼此聯系緊密程度也在逐漸加強。可能的原因在于，新經濟步入快速發展時期，技術發展水平滯后省份難以共享新經濟發展紅利，與其他省份的關聯性降低。但隨著數字新基建的快速推進，這種關聯性弱的現象一定程度上得到緩解。

3.個體特征分析

通過公式(6)～(8)展開對新經濟空間關聯網絡中心性指標分析，即可獲得各省份在新經濟發展空間關聯網絡中的表現。表1 即為中國30 個省份新經濟發展空間關聯網絡的中心性度量指標計算結果。

表1 中國數字經濟空間關聯網絡中心性結果

從點度中心度測算結果來看，點度中心度高于均值(36.927)省份有9 個，分別為北京、天津、上海、江蘇、福建、湖北、廣東、山東和云南。這些省份大都位于東部地區且居于空間網絡中心位置，說明東部地區對全國新經濟發展空間關聯及溢出效應存在顯著帶動效應?？赡茉蛟谟?，這些地區互聯網、人工智能等技術創新能力相對較強，具備較強的資源凝聚能力，與傳統產業融合度極高，可通過“虹吸效應”從其他地區吸引優質資源集聚，因此新經濟發展水平較高。

從中介中心度測試結果來看，全國30 個省份的中介中心度高于均值(2.271)的有6 個省份，分別為江蘇、上海、北京、山東、福建、廣東。這說明以上省份在新經濟發展空間關聯網絡中發揮較大的經濟影響力，扮演中心帶動的角色，可以與其他省份很好地建立關聯關系。產生這一現象的可能原因是，這些省份不僅具備良好的經濟發展水平，已形成較為完備的數字化設施，加之信息化、數據化、智能化水平較高，能夠獲得新經濟發展要求的要素資源，與其他省份之間的技術、信息、資本等聯動效應更高。再計算2020 年新經濟空間關聯網絡的中介中心度總量為68.153。其中排名前四位的省份中介中心度之和為50.498，占總量的74.1%，這些地區主要居于長三角、珠三角地區；排名后四位省份的中介中心度之和為2.292，僅占總量的0.5%，可知這些省份由于地理位置欠佳或技術創新能力偏弱，所以無法對其他省份起到控制和支配作用。此外，中國30 個省份新經濟空間關聯網絡中各個省份的中介中心度數值差異起伏較大，許多省份的空間聯系主要通過技術創新水平較高、經濟發展能力較強的省份帶動完成。

從接近中心度測算結果來看，全國30 個省份中接近中心度高于均值(62.044)的4 個省份，分別為上海、江蘇、廣東、湖北。這表示以上省份能夠很快在空間網絡中建立連接關系，在網絡空間中充當中心促進者的角色。主要原因在于，這些省份均位于地理條件優越的地區，除了湖北之外的其他省份均位于沿海地區，且經濟、技術較為活躍，能夠發揮自身優勢。另外，在諸多省份中，尤其是廣東接近中心度(88.527)高于其他省份，即廣東與其他省份在新經濟空間關聯網絡中最為接近。相對來說，遼寧、吉林、青海等省份受制于數字技術條件不足、經濟發展水平落后等因素，無法在空間關聯網絡中發揮聯系作用。

4.空間聚類分析

運用CONCOR 法對2020 年30 個省份進行聚類分析，以此明確不同板塊之間新經濟空間關聯關系。參照已有文獻對參數設置慣例[16]，設置最大分裂深度、集中度以保證分別為2 和0.200，由此將中國30 個省份劃分為四個板塊，具體結果詳見表2?？梢灾?，2020 年各板塊內部省際關聯關系數量為56條，板塊之間的關聯關系（即接收關系與發出關系）為334條。這說明新經濟各板塊在空間網絡中存在顯著關聯關系及溢出效應。

表2 2020 年新經濟空間關聯板塊及角色劃分

板塊1 成員包括北京、山東、上海、江蘇、四川5 個省份。該板塊特征在于所屬成員省份新經濟發展要素資源集聚能力較強，可以吸收來自中、西部地區省份的“三新”資源。同時，此板塊接收關系顯著多于發出關系，因此屬于“主受益”板塊。板塊2 成員僅包括廣東、浙江與福建3 個省份。該板塊3 個省份新經濟發展水平較高并集聚較多的互聯網平臺，形成接收關系數量與發出關系數量均衡且較多現象，加之期望內部關系、實際內部關系二者的比例分別為14.84%和26.58%，因而可以歸類為“雙向溢出”類型。板塊3 成員包括廣西、湖南、湖北、安徽、貴州、云南、河南、江西、重慶、陜西、海南11 個省份。這些省份的實際內部關系比例相對較低，既向板塊外成員發出聯系又接收外部板塊邀請，可歸類為“居間人”板塊。板塊4 成員包括黑龍江、吉林、遼寧、內蒙古、山西、河北、天津、甘肅、青海、新疆10 個省份。

為深入討論板塊之間新經濟發展的空間關聯特征，文章按照板塊之間關聯關系的分布態勢，計算各板塊之間的密度矩陣和像矩陣。在這一過程中，基于表2 結果及密度矩陣，以整體網絡密度(0.3255)作為臨界值進行評判。如果密度矩陣中的板塊密度大于臨界值，賦值為1，否則為0，最后將多值密度矩陣轉化為像矩陣，詳見表3。

表3 板塊密度矩陣及像矩陣

分析表3 數據可知，各自板塊存在明顯溢出效應，且其在空間關聯網絡中的地位差異較為顯著。這說明板塊之間在空間網絡中具有關聯特征。第一，板塊1 與板塊2 的內部省份之間存在顯著的新經濟發展關聯特征，且板塊1 接收到板塊3 和板塊4 的溢出關系，同時板塊2 亦接收到板塊4 的溢出關系。這說明新經濟發達的長三角、珠三角地區發展所依賴的資源、環境等要素供給相對緊張，需要從中、西部地區獲取資源來加快自身新經濟發展的進程。第二，板塊3 和板塊4 內部呈現的關聯及溢出效應并不顯著。這意味著中、西部地區自身經濟水平較低、技術創新能力不足，難以為東部地區提供“三新”產業發展所需要的技術資源，反而自身內部要素發展需要板塊1 和板塊2 為其輸入。其三，板塊1、板塊2 對板塊3 均存在溢出效應，表明東部地區新經濟中的“三新”產業發展對其他省份具有明顯帶動作用。

四、中國新經濟空間關聯網絡的驅動因素

1.模型構建與變量說明

按照模型空間聚類分析可知，主受益板塊主要位于東部地區，凈溢出板塊主要位于中、西部地區，這說明新經濟空間關聯關系形成可能與經濟因素有關。這些因素之間差異會推動資本、人才、技術等要素在各個省份之間流動，使得地區之間新經濟產生關聯。綜上，假設經濟發展水平、產業結構、市場化程度、地理距離、人力資本對新經濟空間關聯關系的形成產生了一定影響。因此，研究新經濟發展的空間關聯性并無關溢出方向，所以按照已有研究做法[17]：先取每個影響因素差值的絕對值表征區域差異，同時將新經濟空間關聯矩陣轉換為關系矩陣，而后以上述影響因素差異矩陣為解釋變量，新經濟空間關聯關系矩陣為自變量，構建式(9)計量模型：

其中，R 為因變量，代指新經濟空間關聯關系；K 為自變量，包括經濟發展水平（FZ，用人均GDP 衡量）、產業結構（CG，以第三產業占GDP 比重表征）、地理空間（DL，以各省會中心之間地理距離表示）、人力資本（JC，以大學畢業生人數占總人口比重分別乘以相應各類受教育年限表征）、市場化程度（CH，以財政支出占GDP 比重表征），這些變量數據均來源于國家和地方統計年鑒。Z 表示控制變量。為避免多重共線性產生測量結果誤差，文章運用QAP 法對參數進行相關分析與回歸分析。

2.實證分析

通過QAP 法測算得到中國新經濟發展空間關聯結果（詳見表4）。表中概率1 指代矩陣隨機置換后，判斷系數絕對值高于判定系數概率；概率2 為低于判定系數概率。進一步分析可知，中國省際新經濟發展差異網絡與各自變量均在10%水平上顯著，說明所有控制變量均會影響省際新經濟發展的空間關聯網絡關聯性。綜合分析來看，新經濟發展省際關聯網絡更傾向于向經濟發展水平較高、產業基礎完備、技術創新較強、市場化水平較高的地區延伸。這種現象與目前“東強中西弱”的省際分布格局基本一致，即東部地區具備“三新”產業發展的各種資源、技術、資金等優質要素，而中、西部地區缺乏優質要素資源，這使得東部地區與中、西部地區之間存在一定差異的新經濟發展水平。

表4 中國新經濟空間關聯的驅動因素分析

進一步利用QAP 法考察自變量與新經濟發展差異矩陣，發現所選自變量對新經濟發展空間關聯存在一定差異。一方面，經濟發展水平、地理距離和人力資本不具有顯著性，說明這些變量對新經濟發展的省際空間關聯不具有驅動作用。原因可能是：新經濟環境下“三新”產業依托互聯網平臺能夠削弱地理空間的依賴性，使得與數字經濟發達地區相差較遠的省份亦可出現較高水平的新經濟產業；較傳統經濟而言，新經濟在創新發展過程中能夠顛覆傳統商業模式，使得更多不具備優勢的產業亦可實現“彎道超車”。這兩種原因引致經濟發展差異、地理距離差異對于新經濟省際空間關聯的驅動作用不顯著。同時，人力資本落后地區能夠利用數字產業、數字經濟及新商業模式，彌補依靠人力資本發展瓶頸的不足。也就是說，人力資本對于新經濟發展的空間關聯驅動作用也處于微弱態勢。另一方面，產業結構、市場化程度均有利于新經濟發展的空間關聯和溢出。同時，各省份之間產業結構、市場化程度等存在的差異性，可促進新經濟發展的“要素資源流”跨區域流動，并通過示范效應使得區域之間出現虹吸效應。由此可知，在影響新經濟發展水平驅動因素中，地區經濟發展水平、地理距離和人力資本并未產生明顯影響，而產業結構、市場化程度則發揮重要驅動作用。

五、結論與建議

文章以2010—2020 年中國30 個省份新經濟規模數據作為樣本，將修正引力模型與社會網絡分析法應用于中國新經濟空間關聯關系進行測度分析，得到如下結論：第一，新經濟網絡各省份之間具有明顯關聯與溢出效應，但彼此之間空間聯系緊密性較弱；各省份的新經濟空間關聯網絡存在一定的等級結構，而網絡空間穩定性較差。第二，各省份在新經濟空間關聯網絡中的地位和作用存在一定異質性。其中，東部地區部分省份（包含江蘇、上海、天津、北京、山東）的點度中心度、中介中心度排名均靠前，說明在中國新經濟空間關聯網絡中扮演“中心行動者”和“居間人”的角色。而部分中、西部地區省份（包括黑龍江、新疆、河北、寧夏、青海等）在網絡結構中處于弱勢地位，扮演“邊緣人”角色。第三，中國四大板塊及各成員省份的新經濟空間關聯網絡地位不同，其中環渤海地區、長三角地區屬于“凈受益者”；部分西部地區省份及東北三省為“凈溢出者”，湖南、廣西、貴州等省份承接“雙向溢出者”角色，其余省份處于“居間人”角色。綜合而言，四大板塊之間溢出效應顯著，但內部之間聯系較少。第四，依據驅動因素，產業結構、市場化程度正向影響中國新經濟空間網絡結構形成，而經濟發展水平、地理距離和人力資本所產生的影響不明顯。

為提升新經濟發展優勢，推動地區之間產業均衡化發展，文章提出如下幾條對策建議：第一，形塑優勢互補系統化格局。結合各省份在新經濟空間關聯網絡中的作用，建議位于新經濟發展中心省份充分發揮輻射力，推進關鍵技術創新應用，激發新經濟創新潛力，繼續保持領先地位；位于新經濟發展外圍省份需要主動探索提升省際空間關聯的有效路徑，增加對新經濟、新商業模式、新產業的引進與消化力度，拓展合作模式，培育高質量的數字化需求，推進形成區域均衡高質量新經濟協同發展格局。第二，關注空間關聯溢出效應。一方面，雙受益板塊、主受益板塊省份基于內部省份關聯溢出效應，提高自身在網絡中的主導地位，引導居間人板塊和凈溢出板塊提升新經濟、新產業、新模式的融合能力。另一方面，居間人板塊省份通過增強新經濟發展的關聯性，提高與外圍省份的關聯性。凈溢出板塊需要挖掘自身優勢，暢通新經濟發展的溢出渠道，獲得中心板塊省份的溢出效應，增加關聯緊密性。第三，出臺區域異質性發展政策。根據觀察研究結果可知，產業結構、市場化水平差異化越小的地區，更有益于發揮各省份新經濟的空間關聯與溢出效應，吸引“外圍”省份加大產業結構轉型，優化市場資源配置。這一過程中，政府要出臺差異化的區域發展策略，通過優化新經濟產業結構、完善數字基建與經濟發展軟環境，實現數字技術、資金、商業資源等要素跨區域有效流通，縮小省級新經濟發展差距。