基于企業組織關系的珠三角城市群數字經濟關聯格局研究

谷 斌，吳坤彥，湯 晟，周天怡，王巖立

（1.華南理工大學 電子商務系，廣州 510006；2.浙江大學 國際聯合商學院，浙江 海寧 314400；3.新加坡國立大學 工學院，新加坡 999002）

在全球范圍內，數字經濟發展呈現跨國分工、優勢互補的全球化趨勢。中國的數字經濟規模位居世界前列，《“十四五”數字經濟發展規劃》（中華人民共和國國家發展和改革委員會，2022）指出，要構建協同聯動的數字經濟發展新機制，釋放全社會數字經濟發展的價值潛力。

學界對數字經濟的研究從Tapscott（1996）首次提出數字經濟的概念便已經開始。當前數字經濟研究主要從3方面展開：1）對數字經濟內涵、外延的定義及度量。如中國信息通信研究院（2020）認為數字經濟主要包括數字產業化、產業數字化、數字化治理和數據價值化。歐洲委員會（European Commission, 2016）提出的數字經濟和社會指數則從網絡連接等五大維度衡量數字經濟。2）對數字經濟發展的影響因素研究，主要從宏觀角度分析。相關研究得出，地區數字化基礎、政府科技投入、人力資本都是數字經濟發展的影響因素（蘇冰杰等，2020；余運江 等，2023）。3）對數字經濟的效應研究，在宏觀層面探討了數字經濟的空間溢出效應（柳毅 等，2023）、空間分異性（王彬燕 等，2018）和空間結構（杜傳甲 等，2023）；在微觀層面討論了數字經濟對企業全要素生產率（孫鵬 等，2023）、企業創新（田朔 等，2023）等的影響?？傮w上，數字經濟是一種以數字技術為基礎的新經濟形態，其發展深受宏觀因素影響，能夠推動微觀企業和宏觀城市空間的變革。

城市網絡（City Network）是研究區域關聯格局的關鍵元素之一，是由功能上相互關聯的城市之間形成的空間組織和關系狀態（Taylor, 2001），其形成與要素在城市之間的流動密切相關（Castells,1996）。城市網絡的研究視角便于學者探討城市空間組織模式和關聯結構問題，發現區域發展的新特征和規律（孟德友 等，2023）。學者們基于企業組織（Shen et al., 2019；陸軍 等，2023）、基礎設施（Derudder et al., 2008；楊浩然 等，2022；張文文等，2023）和社會經濟文化（Taylor, 2005；王雪微等，2021）3 條路徑構建了豐富多樣的城市網絡。其中，企業組織路徑是國內外城市網絡研究的熱點和主流（鄧慧慧 等，2022；王文杰 等，2023），企業網絡被認為是描述城市和區域聯系最有效的工具之一（Pan et al., 2017）。這是因為城市之間的要素流動是通過社會實踐產生的（Castells, 1996），而企業是這些社會實踐的主要參與者，企業聯系是城市網絡形成和演化的微觀基礎（Taylor, 2001；王文杰等，2023）。

基于企業組織構建城市網絡的研究思路主要有2 種：1）直接對企業之間的聯系構造網絡；2）通過模型對企業組織關系進行轉譯來構建網絡。代表性的研究方法有社會網絡分析法（Social Network Analysis）和連鎖網絡模型（Interlocking Network Model）。其中，社會網絡分析是對網絡特征進行定量分析的常用方法。學者通常直接對企業總部－分支機構的區位聯系構造網絡，如Alderson 等（2010）基于全球跨國公司的母子公司分布構建了世界城市網絡；熊瑤等（2019）基于上市企業總部－分支機構的聯系建立了粵港澳大灣區的城市網絡，并利用社會網絡分析法對網絡特征進行分析。而Taylor（2001）提出的連鎖網絡模型則是將企業組織關系進行轉譯，搭起從企業聯系到城市聯系的橋梁，被廣泛用于城市網絡研究（Shen et al., 2019；范雅辰 等，2021）。對比2 種方法，社會網絡分析法能探索與企業分布相關的網絡結構特征，但難以對城市網絡的形成過程作出深入的解釋（熊瑤 等，2019），而連鎖網絡模型通過轉譯賦予城市聯系權重，深化城市網絡內涵，能與社會網絡分析法相互補充（Wall et al., 2011）。部分學者也嘗試將2 種方法相結合開展研究（熊瑤 等，2019；汪菲 等，2023）。

網絡理論被廣泛應用于區域數字經濟關聯的研究中。其中，數字經濟關聯指標的數據來源主要有3種：1）基于區域統計指標，通過數學模型計算得到的數字經濟關聯數值（余海華，2021；孫淑惠等，2022；Huang et al., 2023）；2）企業之間的合作專利指標（鄧慧慧 等，2022）；3）企業總部-分支機構的聯系數據（Chen et al., 2022a）。也有學者研究數字經濟對于城市網絡的影響（Chen et al.,2022b）、或是基于網絡模型評價數字經濟發展水平（Shi, 2022；唐睿，2023）?，F有研究從宏觀經濟、數字技術和數字鄉村等方面探討了中國數字經濟網絡的關聯格局和影響因素，構建了多種數字經濟評價體系，但仍存在4點不足。1）研究區域較少涉及在數字經濟發展過程中具有代表性的珠三角城市群。珠三角城市群數字經濟發展水平高，產業集群豐富，區域內部的數字經濟關聯密切，分析該城市群的數字經濟聯系，可為包含珠三角在內的各城市群發展數字經濟、促進區域數字經濟協同提供有益參考；2）聯系指標的構建主要基于宏觀的地區統計指標，難以反映城市關聯的細節與實質。城市聯系的微觀主體是企業組織（Taylor, 2003），從組織聯系視角出發有利于深入分析區域數字經濟關聯；3）研究方法較為單一，常規的社會網絡分析法難以對城市網絡的形成過程做出全面解釋，而融合連鎖網絡模型能通過賦權的方式充分考慮不同層級的企業組織的貢獻和協同作用；4）缺乏長時序的網絡研究，而區域數字經濟關聯會隨著時間不斷變化，時間跨度充足的研究能更準確反映數字經濟關聯的發展趨勢。

綜上，本文以珠三角城市群作為研究區域，選取2005、2010、2015、2020年數字經濟上市企業總部-分支機構數據構建數字經濟企業網絡及關聯網絡，識別各城市在網絡中的地位和角色，剖析珠三角城市群數字經濟關聯格局及其演化路徑，并揭示城市群數字經濟關聯的行業差異，討論區域數字經濟關聯網絡的特點。以期為珠三角及其他城市群的數字經濟發展提供建議。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源

選取珠三角城市群數字經濟上市企業總部與分支機構為研究對象。篩選流程為：

首先，根據中華人民共和國國家發展和改革委員會發布的《“十四五”數字經濟發展規劃》、工業和信息化部（2021）發布的《“十四五”大數據產業發展規劃》和中國信息通信研究院（2022）發布的《中國數字經濟發展報告（2022 年）》確定，包括“5G、IPV6、云服務、電子商務、移動支付”在內的56個數字經濟關鍵詞。

其次，根據關鍵詞在Wind 數據庫中進行上市企業篩選（時間截至2022年10月），獲得珠三角城市群453家數字經濟上市企業總部的企業名稱、成立日期、經營狀態、注冊地址信息。同時在天眼查網站①https://www.tianyancha.com/搜集453家企業的分支機構信息，信息包括成立日期、經營狀態、核準日期、注冊地址等。

由于2020年后新冠疫情暴發，許多企業受到影響，僅選取2005、2010、2015、2020 年4 個年份，研究珠三角城市群過去15年不同時期的發展水平對比。對收集到的數據進行清洗和整理，如刪除已注銷企業信息、篩除位于研究區域以外的分支機構等。

1.2 研究方法

1.2.1 社會網絡分析 社會網絡分析（SNA）是以數理和圖論為基礎，分析社會行動者之間的關系、社會網絡結構的一種研究方法。

首先，構建珠三角城市群數字經濟上市企業總部和分支機構聯系網絡，分析珠三角城市群數字經濟企業的分布情況、聯系方向及網絡特征。如果企業j在城市a建立了總部，在城市b建立了分支機構，則在有向的數字經濟企業網絡中，從城市a到b的邊數值加1。參考熊瑤等（2019）對粵港澳大灣區城市網絡的研究，通過以下指標進行分析。

1）采用相對點出度ROa和相對點入度RIa衡量數字經濟發展過程中，城市a的對外輻射能力和吸引力。

式中：M-1為常數，其數值等于節點最大可能出度數或入度數；Tab為總部在a城市，分支機構在b城市的數字經濟上市企業數量；Tba為總部在b城市，分支機構在a城市的數字經濟上市企業數量。

2）采用對稱性指數NSIa衡量城市a在數字經濟企業聯系中的對稱性。

當NSIa＞0 時，城市a的相對點入度大于相對點出度，說明該城市的分支機構流入量大于流出量，該城市為流入型，城市吸引力大于輻射能力；當NSIa＜0時，城市輻射能力大于吸引力，總部位于a城市的數字經濟上市企業在外地建立分支機構的數量更多；當NSIa= 0時，該節點的吸引力和輻射能力相當。

3）采用網絡密度（Density）和網絡中心勢（Centralization）指標對珠三角城市群數字經濟上市企業網絡的整體結構進行研究。網絡密度越大，說明數字經濟上市企業在珠三角城市群之間的聯系越緊密，協同作用越強。網絡中心勢能度量整體網絡的中心化程度，該指標值越大，說明珠三角城市群數字經濟上市企業網絡向某個核心節點的集中程度越高。利用UCINET6 計算得到對應的指標。計算公式為：

式中：L表示城市聯系的數量，degmax表示各城市出度中心度或入度中心度的最大值；dega表示a城市的出度中心度或入度中心度，對應計算得到出度網絡中心勢和入度網絡中心勢。

4）社會網絡中地理、制度、經濟等某些層面相似的成員有著更加密切的交互作用，容易形成次級系統，成為凝聚子群。在連鎖網絡模型中可根據城市聯通度劃分為若干個凝聚子群。利用UCINET6的迭代收斂法（CONCOR）進行凝聚子群分析。

1.2.2 連鎖網絡模型 采用連鎖網絡模型構建珠三角城市群數字經濟關聯網絡，進一步分析城市群數字經濟關聯格局特征及演變情況，模型構建方法為：

假設有n個數字經濟上市企業分布在m個城市中，城市i中的企業機構j在j企業網絡中的重要性用服務值Vij表示。對企業總部和分支機構服務值進行二元劃分，企業總部服務值為4，分支機構服務值為1。如果企業j總部位于城市i，則Vij= 4，如果城市i中有j企業的分支機構，則Vij= 1，如果城市i中沒有企業j的任何機構，則Vij= 0（范雅辰 等，2021）。

1）對城市i的服務值進行加總，可算得城市i的總服務值SVi，表示該城市在數字經濟關聯網絡對于數字經濟發展的貢獻程度。

城市a和b的數字經濟聯系程度可通過城市a和b共有的數字經濟上市企業的服務值乘積之和得到。因此，在得到企業-城市的服務值矩陣Vn×m后，進一步構建城市對聯通度矩陣Vm×m。計算過程為：

2）城市a和b之間的數字經濟絕對聯通度Ra，b：

3）城市a的數字經濟絕對聯通度ACa：

對單個城市數字經濟絕對聯通度和城市對數字經濟絕對聯通度進行標準化，可消除地區數字經濟上市企業總量的影響，便于比較。分別將Ra，b和ACa與矩陣中對應指標的最大值相除，得到城市a的數字經濟相對聯通度RCa和（a，b）城市對的相對聯通度Pa，b。

2 珠三角城市群數字經濟企業網絡分析

2.1 珠三角城市群數字經濟企業分布

2005—2020年，珠三角城市群數字經濟上市企業總部和分支機構數量呈現上升趨勢，2005—2015年增長速度較快，2015—2020年增長速度放緩。分支機構的數量增長較總部更快。2005年珠三角城市群數字經濟上市企業總部有324 家，分支機構有494家，2020年分別增長至453和1 213家（表1）。

從具體城市看，深圳、廣州在4個時點上的數字經濟企業總部和分支機構數量均位列前二且穩定增長，超過75%的數字經濟上市企業總部建立在深圳和廣州。深圳的總部數量占比超過57%，在城市群數字經濟企業網絡中的總部優勢突出。珠海、佛山、東莞的數字經濟企業總部數量相近，位列前五，在2015 年后保持穩定；分支機構數量增長迅速。3 座城市在地理位置、經濟發展、產業結構上各具優勢，較好地承接了廣州、深圳的產業外溢。中山、惠州的數字經濟企業總部和分支機構的數量較少，且分支機構數量在2020 年小幅減少，對數字經濟企業成立分支機構的吸引力減弱。江門和肇慶的企業總部占比均低于1%，在網絡中的地位弱。

2.2 珠三角城市群數字經濟企業聯系方向

珠三角城市群中大部分城市為輸入型城市（NSI＞0），深圳是典型的輸出型城市，相對點出度遠高于相對點入度，節點對稱性＜0（表2）。在珠三角城市群數字經濟企業網絡中，深圳的輻射能力最強，帶動其他城市的數字經濟發展。江門、肇慶、惠州、佛山、東莞是典型的流入型城市，4 個時點下的對稱性指數均超過0.5，城市吸引力強于輻射能力。

表2 2005、2010、2015、2020年珠三角城市群相對點入度、相對點出度和對稱性指數Table 2 Relative entry, exit, and symmetry indices of the Pearl River Delta urban agglomeration in 2005, 2010, 2015, and 2020

廣州、中山、珠海的城市類型發生轉變。2005—2015年廣州的數字經濟總部企業在其他城市成立的分支機構數量增長迅速，城市輻射能力增強，對稱性指數由正轉負，城市類型由流入型轉變為流出型。中山的城市類型在2015年從流入型轉變為流出型，2020年轉變為平衡型，城市輻射能力先提升后下降。隨著分支機構的涌入，珠海在2015年由流出型城市變為流入型城市。2020年，珠海的數字經濟總部企業成立分支機構的數量增加，城市類型轉變為平衡型。

計算4個研究時點的珠三角城市群對稱性指數的算術平均值，發現珠三角城市群的對稱性指數＞0但呈現下降趨勢，從2005年的0.55下降至2020年的0.36?？傮w上看，珠三角城市群數字經濟企業網絡的不對稱性減弱，朝著平衡方向發展。

2.3 珠三角城市群數字經濟企業網絡密度和中心勢

珠三角城市群數字經濟企業網絡密度在2005—2020 年呈上升趨勢，由2005 年的0.28 上升至2020年的0.44，在2010—2015 年上升速度最快（圖1）。這表明珠三角城市間的數字經濟企業聯系增強，珠三角城市群的資金、技術、人才等要素交流更加密切，數字經濟協同發展能力得到提升。

圖1 2005、2010、2015、2020年珠三角城市群數字經濟企業網絡密度和中心勢Fig.1 Network density and centrality of digital economy enterprises in the Pearl River Delta urban agglomeration in 2005, 2010, 2015, and 2020

網絡中心勢用于描述網絡向某個點集中的趨勢。2005—2020年，珠三角城市群數字經濟企業網絡中心勢快速上升，出度中心勢由3.19 升至9.41，入度中心勢從1.5增長到3.5，表明網絡的集聚程度增強，結構趨于成熟。

3 珠三角城市群數字經濟關聯網絡分析

3.1 珠三角城市群數字經濟服務水平

2005—2020年珠三角城市群數字經濟總服務值排名相對穩定（表3）。深圳、廣州位于第一層級，服務值超過200，位居前二且保持穩定增長，2005年數字經濟總服務值分別為762 和287，2020 年增長到1 061和414，在數字經濟關聯網絡中的地位最高。珠海、東莞、佛山位于第二層級，數字經濟總服務值增長較慢，但仍保持在較高水平，2020年服務值在90～130 之間。中山、惠州位于第三層級，2005—2015 年總服務值穩步提升，2020 年回落到50～70 之間。江門、肇慶位于第四層級，數字經濟發展水平較低且增長緩慢，2020 年總服務值均低于20。

表3 2005、2010、2015、2020年珠三角城市群數字經濟總服務值（SV）Table 3 Total service value of digital economy in the Pearl River Delta urban agglomeration in 2005, 2010, 2015, and 2020

3.2 珠三角城市群數字經濟聯系強度

2005、2010、2015、2020年的珠三角城市群數字經濟聯通度和城市對聯通度如表4、5所示。從單一城市看，2005—2020年，各城市數字經濟絕對聯通度呈現上升趨勢，2005年單一城市聯通度最大值為141，2020 年最大值上升到501。其中深圳、廣州的數字經濟聯通度在4個時點中均位列前二。15年來，佛山、東莞、珠海的聯通度不斷提高，珠海提升速度較慢，中山、惠州的聯通度先上升后下降，在2020 年形成以深圳、廣州為第一梯隊，東莞、佛山、珠海、中山、惠州為第二梯隊，肇慶、江門為第三梯隊的珠三角城市群數字經濟聯通度格局?？傮w上，近15年廣州、深圳在珠三角城市群數字經濟聯系中位于核心地位，佛山、東莞、珠海、中山、惠州也取得較好發展，肇慶、江門與其他城市的數字經濟聯系強度較弱。

表4 2005、2010、2015、2020年珠三角城市群數字經濟聯通度Table 4 Digital economy connectivity of the Pearl River Delta Urban Agglomeration in 2005, 2010, 2015, and 2020

從城市群之間的聯系上看（見表5），2005—2020年，珠三角地區城市對之間的數字經濟絕對聯通度呈現上升趨勢，2005 年城市對最大聯通度為41，而2020年達到192。廣州-深圳和深圳-東莞的數字經濟聯系是城市群數字經濟協同的核心，在4個時點中均位列前二。肇慶和其他城市的數字經濟聯系較少，僅在2020年與廣州的聯系進入前15名。從空間形態上看，2005年廣州-深圳、廣州-東莞、廣州-珠海、東莞-深圳、深圳-珠海的數字經濟聯系密切，形成單一的三角形結構。隨著珠三角區域一體化建設的推進，2010—2015年，城市對之間的數字經濟聯系增強，佛山、惠州、中山加入廣州、深圳、東莞、珠海的聯系中。2020年，江門、惠州與廣州、深圳的聯系相對減弱，城市群數字經濟聯系形成廣州、佛山、深圳及連線城市和廣州、珠海、深圳及連線城市2個緊密的三角形結構，且珠三角地區東部的城市聯系程度相對西部而言更高。

表5 2005、2010、2015、2020年珠三角城市對絕對聯通度和相對連通度排名（前15名）Table 5 Ranking of absolute and relative connectivity among cities in the Pearl River Delta in 2005, 2010, 2015, and 2020 (Top 15)

3.3 珠三角城市群數字經濟凝聚子群

珠三角城市群在2005—2010 年子群結構不變（圖2），在第二層級上擁有4個凝聚子群，包括由廣州、深圳、佛山、東莞組成的子群1，地理聯系緊密，經濟發展程度高，是珠三角城市群的中心區域；由珠海、惠州組成的子群2以及由中山、江門組成的子群3。肇慶與其他城市的聯系較弱，獨立成為一個子群。在凝聚子群密度上（表6），2005—2010年各子群內部密度增加。子群1成員聯系最為密切，增長速度快，子群密度由2005年的21.8上升至2010 年的42.7，和其他子群的差距增大；子群3密度相對較低但提升速度較快，到2010年與子群2（珠海、惠州、東莞）子群密度的差距縮小，數字經濟聯系增強。

圖2 2005、2010、2015、2020年珠三角城市群數字經濟凝聚子群Fig.2 Cohesive subgroups of digital economy in the Pearl River Delta urban agglomeration in 2005, 2010, 2015 and 2020

表6 2005、2010、2015、2020年珠三角城市群數字經濟凝聚子群密度Table 6 Density of Cohesive subgroups in the Pearl River Delta urban agglomeration in 2005, 2010, 2015, and 2020

2015 年，廣州、深圳、佛山成為新的子群1，凝聚子群密度達到93.7，與其他子群的密度差距進一步增大，城市群的數字經濟聯系集中在以這3個城市為核心的單中心區域中。東莞與珠海、惠州成為新的子群2，與其他子群的聯系增強。子群3和4結構保持不變，子群內部密度進一步提升。2019年印發的《粵港澳大灣區發展規劃綱要》（中共中央國務院，2019）確立了香港、澳門、廣州、深圳四大中心城市作為區域發展的核心引擎，發揮對周邊地區的輻射帶動作用。隨著數字經濟企業的布局調整及政府規劃的落實，2020年廣州、深圳進入不同的子群中，珠三角城市群的數字經濟聯系從單中心轉變為雙中心格局，在地理形態上表現為由廣州、佛山、惠州組成的子群1和由深圳、珠海、東莞組成的子群2。中山和肇慶的數字經濟聯系增強，成為新的子群3，江門獨立成為子群4。

3.4 珠三角城市群數字經濟關聯網絡的分行業結構

依據中國證監會的《上市公司行業分類指引》（中國證券監督管理委員會，2012），將數字經濟上市公司的總部和分支機構劃分為13個行業，其中制造業，信息傳輸、軟件和信息技術服務業，金融業3 類行業的數字經濟企業數量占比超過80%，處于主導地位。利用連鎖網絡模型得到基于這3類行業屬性的數字經濟關聯網絡，比較不同行業屬性下城市之間的關聯格局。

1） 金融行業 從城市服務水平看（表7），2005—2020年，金融行業珠三角城市群數字經濟總服務值低，增長速度慢，排名較為穩定。深圳和廣州保持相對較高的總服務值；東莞、佛山、珠海、中山、惠州的總服務值小幅上升后保持不變；江門、肇慶的總服務值始終保持較低水平。

表7 2005—2020年金融行業珠三角城市群數字經濟總服務值Table 7 Total service value of digital economy in the Pearl River Delta urban agglomeration of the financial industry during 2005—2020

對于單一城市，2005年廣州、深圳、東莞、佛山聯通度較高，行業基礎較好；到2010年，深圳率先發展，惠州聯通度增長明顯，其他城市無明顯變化；2010—2020年，廣州聯通度穩定增長，與深圳并列第一梯隊，中山、東莞、佛山、惠州、珠海的數字經濟聯通度水平接近但與第一梯隊差距明顯，肇慶的聯通度較低（圖3）。從城市對聯通度看，15年來各城市之間的聯系稍有增強但變化不大，以廣州和深圳之間的聯系為主?？傮w上，城市群金融行業關聯以深圳、廣州為核心，發展過程中城市間聯系較弱，以深圳和廣州的聯系為主體。珠三角地區不平衡的經濟發展狀況限制了金融資源在城市群內部的自由流動和廣泛聯系，這是珠三角數字經濟發展的短板。

圖3 2005、2010、2015、2020年珠三角城市群金融業數字經濟關聯網絡聯通度Fig.3 Connectivity of digital economy correlation network of the Pearl River Delta Urban Agglomeration in 2005, 2010, 2015 and 2020 (Financial Industry)

2）信息傳輸、軟件和信息技術服務業 從城市服務水平上看（表8），2005—2020 年，信息傳輸、軟件和信息技術服務業珠三角城市群總服務值排名變動較小。深圳和廣州位于第一層級，總服務值在較高水平上穩定增長，其他城市與第一層級差距較大。

表8 2005—2020年信息行業珠三角城市群數字經濟總服務值Table 8 Total service value of digital economy in the Pearl River Delta urban agglomeration of the information industry during 2005—2020

對于單一城市，2005年廣州、深圳的城市聯通度最高，2005—2020年珠三角各城市聯通度普遍提升，在2020年形成廣州、深圳為第一梯隊，佛山、東莞、珠海、中山為第二梯隊，惠州、江門為第三梯隊，肇慶末尾的格局（圖4）。從城市對看，2005年僅廣州-深圳之間的聯系較為緊密；2010 年深圳的輻射能力提升，與廣州、佛山、東莞、中山、珠海之間的聯系明顯增強；2015年廣州的輻射能力提升，廣州、佛山、深圳相互聯結效果明顯；2020年廣州、深圳與江門的聯系減弱，與珠海的聯系增強?？傮w上，該行業發展過程中城市間的聯系密切，同樣以廣州、深圳為核心，且廣州、深圳與其他城市的聯系程度較高。佛山、東莞、中山、珠海的單一城市聯通度較高，主要與廣州、深圳緊密聯系，對其他周邊城市的輻射水平較低。肇慶存在明顯掉隊情況。

圖4 2005、2010、2015、2020年珠三角城市群信息行業數字經濟關聯網絡聯通度Fig.4 Connectivity of digital economy correlation network of the Pearl River Delta Urban Agglomeration in 2005, 2010, 2015 and 2020 (Information Industry)

3）制造業 深圳的支柱地位凸顯，2020 年數字經濟總服務值達到522，遠高于其他城市。與金融業、信息傳輸、軟件和信息技術服務業相比，數字經濟服務值極差最大，服務值較低的城市服務值及排名保持穩定（表9）。

表9 2005—2020年制造業珠三角城市群數字經濟總服務值Table 9 Total service value of digital economy in the Pearl River Delta urban agglomeration of the manufacturing industry during 2005—2020

對于單一城市，珠海、中山、佛山、惠州在2015年后聯通度均出現下降，廣州、東莞、深圳保持穩定提升；從城市對看，2005 年以廣州、深圳、東莞的聯系為主，2010 年廣州加深了與珠海的聯系，2010—2020年廣州與佛山的聯系增強，深圳與珠海的聯系增強，深圳-東莞之間的聯系最為密切（圖5）。整體上，該行業發展過程中網絡聯系水平提升，深圳的聯通度最高，廣州、東莞、佛山、珠海的聯通度也保持較高水平；廣州、東莞、深圳兩兩城市對及廣州-佛山、珠海-深圳城市對的聯系較為密切。但相比信息傳輸、軟件與信息技術服務業，廣州、深圳與其他城市對的聯系較少，輻射能力較弱，主要有2點制約因素。1）土地、勞工成本增長導致部分原有傳統制造業外溢；2）在高新制造業發展初期，珠三角的產業布局缺乏整體規劃，分工尚不明確，城市群先進制造業產業發展聯系較少。2020 年，廣東省“廣深佛莞智能裝備產業集群”成立，深化以智能裝備產業為代表的高新制造業產業合作，強化城市群制造業聯系，助力珠三角制造業高質量發展。

圖5 2005、2010、2015、2020年珠三角城市群制造業數字經濟關聯網絡聯通度Fig.5 Connectivity of digital economy correlation network of the Pearl River Delta Urban Agglomeration in 2005, 2010, 2015 and 2020 (Manufacturing Industry)

綜上，3 類行業中金融行業城市群聯系較為薄弱，廣州-深圳城市對的聯系最強。信息傳輸、軟件和信息技術服務城市群聯系強，廣州和深圳仍是核心城市，與其他城市的聯系較為密切；佛山、東莞、中山和珠海與廣州、深圳之間的聯通度較高，但對其他周邊城市的輻射程度較低。制造業中深圳的貢獻程度占絕對優勢，但輻射能力相對有限。同時，這些行業普遍出現肇慶、江門與其他城市缺少聯系的情況。

4 結論與啟示

基于數字經濟上市企業總部和分支機構的數據，結合社會網絡分析法和連鎖網絡模型研究了2005—2020 年珠三角城市群數字經濟的關聯格局。主要結論為：

從數字經濟企業網絡看，珠三角城市群數字經濟上市企業數量增長迅猛，企業跨城市聯系增強，深圳、廣州是數字經濟發展的引擎。其中，總部企業集聚在深圳和廣州，兩地輻射作用顯著；江門、肇慶、惠州、佛山和東莞主要作為引入城市，中山和珠海的數字經濟企業在“引進來”和“走出去”之間達到平衡。在網絡整體結構方面，數字經濟企業網絡在密度提升的同時集聚程度增強，結構趨于成熟。

從數字經濟關聯網絡看，深圳、廣州在網絡中保持高度的控制權力，關聯網絡從簡單到復雜，從單區域中心向多區域中心轉變。肇慶、江門與城市群整體脫節。在空間聯系形態上，從廣州、珠海、深圳圍成的單三角形向廣州、佛山、深圳和廣州、珠海、深圳相互聯系的雙三角形轉變。在凝聚子群方面，2020年廣州、深圳進入不同的子群中，各自增強與周邊城市的聯動，城市群數字經濟聯系從單區域中心轉變為雙區域中心。

從細分行業看，珠三角城市群數字經濟聯系的行業間差距明顯，深圳、廣州在各細分行業中都處于核心地位，除肇慶、江門外的城市均具備一定的行業發展優勢。對于金融行業，城市群數字經濟上市企業數量較少、城市間聯系較弱；信息傳輸、軟件和信息技術服務業的行業基礎與城市間聯系較強；制造業的行業基礎強，但核心城市的輻射能力相對較弱?；葜莸慕鹑跇I與中山的信息技術服務業取得進步，東莞、佛山、珠海各行業發展均衡。

基于珠三角城市群數字經濟關聯格局，結合現有研究，發現區域數字經濟關聯的發展有如下特點。1）數字經濟發展過程中區域數字經濟關聯程度不斷提升，整體網絡聯系增強。徐夢周等（2022）基于城市統計數據構建了長三角數字經濟關聯網絡，玄澤源等（2023）基于企業專利數據構建了長三角數字創新網絡，都發現網絡密度逐漸提升、城市聯系趨于緊密的特點，與本文結果一致。2）數字經濟關聯網絡會出現分化，形成核心城市與邊緣城市，呈現空間分布的非均衡性。全國數字經濟關聯網絡的核心是東部沿海省份，中西部省份處于網絡邊緣（余海華，2021）；京津冀存在明顯“空間極化”，長三角、珠三角亦存在邊緣城市發展緩慢問題（鄧慧慧 等，2022）。同時本文發現，政策引導可能是推動區域多中心形成，促進關聯網絡均衡發展的因素。3）區域數字經濟關聯會由于行業基礎及發展特點出現行業差異。丁亮等（2021）對浙江省城市群數字經濟產業空間格局的分析發現城市群服務業、制造業產業結構失衡的發展現狀。行業數字經濟發展差異應受到重視，避免行業單極化，防止區域數字經濟發展潛力受到抑制。

結合本文結論，對珠三角及其他城市群數字經濟發展提出3點建議。

首先，持續提升數字經濟服務水平，增強城市間的數字經濟合作。從15年的發展歷程看，兩者之間存在相輔相成、協同并進的關系。在各城市內部，可推進數字技術創新與應用，鼓勵數字經濟企業推出創新的數字產品和服務，從而提升數字經濟產業競爭力。在城市群整體上建立數字經濟協同平臺，為各地政府、企業和研究機構提供信息共享、合作交流和資源整合的機制，推動共同研發、共享資源和互利共贏。

其次，優化數字經濟關聯格局，促進城市群數字經濟協調發展。對于在網絡中占據控制地位，如深圳、廣州，應加強與周邊城市的聯動，基于各地優勢產業基礎，鼓勵本地企業前往建立分支機構，實現城市群優勢互補、共同發展；對于肇慶、江門等數字經濟發展較落后的城市，可通過完善交通、物流、信息等基礎設施建設、提供優惠政策的方式吸引數字經濟企業建立分支機構，提升與城市群整體的關聯程度，積累數字經濟的發展要素。

最后，針對各行業的數字經濟發展現狀實施差異化發展策略，推動行業均衡發展。珠三角城市群可通過政策支持吸引更多服務于數字經濟發展的金融企業落地；發揮信息傳輸、軟件和信息技術服務業發展優勢，培育更多高新技術企業，打造行業發展高地；完善城市群制造業產業布局，明確各城市制造業行業分工，通過建立制造業產業集群等方式增強區域聯系，形成數字經濟發展合力。

本文可能的邊際貢獻在于：采用時間跨度充足的數字經濟微觀企業數據，結合社會網絡分析法和連鎖網絡模型揭示了珠三角城市群數字經濟關聯格局的演變情況，為理解城市群內部數字經濟聯系提供新視角；同時，豐富了對數字經濟細分行業關聯的認識，為城市群數字經濟行業協同發展的策略制定提供了科學依據。未來可從數字經濟企業的其他聯系要素出發開展研究，與本文形成對照，以深化對區域數字經濟發展模式和關聯機制的理解。

致謝：感謝馬寧、吳敬怡、方詩祺、宋瓔頡在文獻整理和數據處理上的貢獻。