魏 巍，王 婷，周世軍

（1.安徽藝術(shù)學(xué)院 國有資產(chǎn)管理處，合肥 230011；2.合肥幼兒師范高等?？茖W(xué)校 社會(huì)管理與服務(wù)系，合肥 230011；3.安徽工業(yè)大學(xué) 商學(xué)院（安徽創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展研究院），安徽 馬鞍山 243032）

0 引言

數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，是文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)和現(xiàn)代信息技術(shù)相互融合而成的一種新型業(yè)態(tài)，具有高附加值、高科技、高技術(shù)和多產(chǎn)業(yè)高度融合等特征，對(duì)加速推進(jìn)文化產(chǎn)業(yè)變革、提升國家文化軟實(shí)力、發(fā)展壯大數(shù)字經(jīng)濟(jì)、加快構(gòu)建新發(fā)展格局具有深遠(yuǎn)意義。然而我國數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)正面臨著諸多挑戰(zhàn)，一方面，產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)薄弱，數(shù)字創(chuàng)意領(lǐng)域創(chuàng)作、生產(chǎn)、傳播等方面的投入相對(duì)不足，與發(fā)達(dá)國家的技術(shù)創(chuàng)新水平存在一定差距[1]。另一方面，數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)具有較高的人才壁壘行業(yè)門檻，專業(yè)技術(shù)人才隊(duì)伍亟待補(bǔ)充，虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（VR/AR）技術(shù)、超高清視頻技術(shù)、數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)和創(chuàng)新設(shè)計(jì)軟件等領(lǐng)域的人才供需矛盾尤為突出[2]。因此，研究數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新問題具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

目前我國對(duì)數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的研究還處于認(rèn)知階段，有關(guān)數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的系統(tǒng)研究較少，主要包括以下兩個(gè)方面內(nèi)容：一是部分學(xué)者圍繞數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)“概念內(nèi)涵—發(fā)展特征—發(fā)展現(xiàn)狀—面臨問題”的結(jié)構(gòu)展開分析，提出了創(chuàng)新發(fā)展方向[3—7]。二是部分學(xué)者研究了數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)機(jī)制問題[8—12]。然而，有關(guān)數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的研究主要是理論闡述和定性分析，缺乏實(shí)證研究和定量分析，不能準(zhǔn)確把握數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的特征，無法刻畫數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)形態(tài)，難以揭示數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)的驅(qū)動(dòng)機(jī)制。鑒于此，本文基于“關(guān)系數(shù)據(jù)”對(duì)數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)行空間量化研究，構(gòu)建修正后的引力模型確定數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系，運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法研究數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)演變特征，采用二次指派程序（Quadratic Assignment Procedure,QAP）方法識(shí)別數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)的驅(qū)動(dòng)因素，為促進(jìn)數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的跨區(qū)域聯(lián)動(dòng)、協(xié)同發(fā)展提供理論參考。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 引力模型的構(gòu)建

數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中“點(diǎn)”與“線”分別是各省份和省份間的數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)聯(lián)關(guān)系，進(jìn)而形成省份間數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。本文借鑒呂榮杰等（2019）[13]、趙林等（2021）[14]和孫中瑞等（2022）[15]的做法，構(gòu)建修正后的引力模型刻畫數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，如式（1）所示：

式（1）中，Sij為省份i和省份j之間數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的引力；Fi、Fj分別為省份i和省份j的數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)專利申請(qǐng)總數(shù)，代表數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平；Xij表示省份i在和省份j之間數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)系中的貢獻(xiàn)率；Dij為i和j兩省份省會(huì)城市之間的距離；gi、gj為省份i和省份j的人均GDP；Dij/(gi-gj)反映省份i和省份j之間的經(jīng)濟(jì)地理距離。根據(jù)引力模型可得出省份間數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的引力矩陣，當(dāng)引力值大于所在行的平均值時(shí)，則賦值為1，表示引力值所在行省份對(duì)所在列省份存在空間溢出效應(yīng)，否則賦值為0，表示不存在空間溢出效應(yīng)。

1.2 QAP模型的構(gòu)建

由于信息化水平、基礎(chǔ)設(shè)施水平、人力資本狀況、市場(chǎng)開放程度、政府創(chuàng)新支持力度等因素直接影響本省份和其他省份的數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，本文確立數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)驅(qū)動(dòng)因素模型，如式（2）所示：

式（2）中，S、GA、IL、IF、HC、MO和GS均為關(guān)系矩陣；S表示數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)矩陣；GA為地理位置鄰接矩陣，若省份間鄰接則賦值為1，否則賦值為0；信息化水平差異IL、基礎(chǔ)設(shè)施水平差異IF、人力資本狀況差異HC、市場(chǎng)開放程度差異MO和政府創(chuàng)新支持力度差異GS，先分別取2011—2020年各省份互聯(lián)網(wǎng)普及率、公路與鐵路網(wǎng)絡(luò)密度、人均受教育年限、進(jìn)出口總額占GDP 比重、科學(xué)技術(shù)支出占一般公共預(yù)算支出比重指標(biāo)的平均值，然后利用各省份對(duì)應(yīng)指標(biāo)的絕對(duì)差異構(gòu)建差異矩陣。

1.3 數(shù)據(jù)來源

本文以2011—2020年我國31個(gè)省份（不包括港澳臺(tái)）的數(shù)據(jù)為樣本。數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)專利申請(qǐng)數(shù)據(jù)來自全球?qū)＠麛?shù)據(jù)庫（incoPat），年末總?cè)丝跀?shù)、地區(qū)生產(chǎn)總值、互聯(lián)網(wǎng)普及率、公路與鐵路網(wǎng)絡(luò)密度、人均受教育年限、進(jìn)出口總額占GDP 比重、科學(xué)技術(shù)支出占一般公共預(yù)算支出比重等數(shù)據(jù)取自國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站以及2011—2021 年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》；省會(huì)城市之間的球面距離由ArcGIS 9.4 軟件計(jì)算得出。為剔除價(jià)格要素的影響，以2011年為基年（指數(shù)=100）進(jìn)行價(jià)格平減。

2 演變特征

2.1 整體網(wǎng)絡(luò)特征

由修正引力模型計(jì)算出2011—2020年數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)矩陣，經(jīng)過二值化處理后，得出省份間數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的空間關(guān)系，使用Ucinet可視化工具繪制出2011 年和2020 年的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)圖（見圖1和圖2），可以看出，數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)表現(xiàn)為多流向、多線程的典型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)形態(tài)。2000年空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中上海、北京、江蘇、天津和浙江的關(guān)聯(lián)關(guān)系數(shù)最多，處于核心位置；廣東和福建等省份的關(guān)聯(lián)關(guān)系數(shù)較多，處于次級(jí)核心位置；東北、西北、西南和華中地區(qū)省份的關(guān)聯(lián)關(guān)系數(shù)相對(duì)較少，處于邊緣位置；西藏、寧夏的關(guān)聯(lián)關(guān)系數(shù)為0，處于孤立狀態(tài)。2020年，空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系數(shù)由2011年的156個(gè)增至170個(gè)，核心位置及次核心位置成員及其關(guān)系相對(duì)穩(wěn)定，邊緣位置的關(guān)系數(shù)明顯增加，西藏、寧夏由孤立狀態(tài)逐漸融入空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)?？傮w上，樣本期內(nèi)形成以長三角、京津地區(qū)為核心區(qū)，東南沿海地區(qū)為次核心區(qū)，東北、西北、西南和華中地區(qū)為邊緣區(qū)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)圈層結(jié)構(gòu)。

圖1 2011年中國數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)

圖2 2020年中國數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)

由下頁圖3 和圖4 可知，2011—2020 年關(guān)聯(lián)關(guān)系數(shù)總體呈現(xiàn)波動(dòng)上升的趨勢(shì)，關(guān)聯(lián)關(guān)系總數(shù)由156 個(gè)增至170個(gè)；與之對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)密度表現(xiàn)為波動(dòng)上升，由0.1677 增至0.1828，表明數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)性明顯增強(qiáng)。值得說明的是，雖然樣本期內(nèi)關(guān)聯(lián)關(guān)系數(shù)和網(wǎng)絡(luò)密度明顯提升，但明顯小于理論上網(wǎng)絡(luò)的最大可能關(guān)系總數(shù)（31×30=930個(gè)）和網(wǎng)絡(luò)密度（1），反映了我國數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)密切程度仍存在較大的提升空間。樣本期內(nèi)網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度由2011年的0.8731上升至2020年的1，說明數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)從存在個(gè)別“孤島”省份到各省份間均存在間接或直接的關(guān)聯(lián)關(guān)系，各省份節(jié)點(diǎn)的通達(dá)性持續(xù)向好，數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新在省份間存在明顯的空間溢出效應(yīng)。研究期內(nèi)網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度表現(xiàn)出波動(dòng)上升的趨勢(shì)，由2011 年的0.6047上升至2020 年的0.6121，網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度始終維持在較高的水平，表明省份間數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新存在較為森嚴(yán)的等級(jí)結(jié)構(gòu)，大多數(shù)省份節(jié)點(diǎn)處于被支配地位，應(yīng)進(jìn)一步完善整體空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。網(wǎng)絡(luò)效率在樣本期內(nèi)表現(xiàn)出一定的增長態(tài)勢(shì)，由2011 年的0.7169 上升至2020 年的0.7333，說明我國數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)冗余路徑不斷減少，關(guān)聯(lián)效率得到提升，但也反映出整體網(wǎng)絡(luò)路徑缺少多樣性，影響整體網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性。

圖3 中國數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)關(guān)系與網(wǎng)絡(luò)密度

圖4 中國數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度、網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度和網(wǎng)絡(luò)效率

2.2 個(gè)體網(wǎng)絡(luò)特征

各省份在數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的作用和地位能夠通過點(diǎn)出度、點(diǎn)入度、點(diǎn)度中心度、接近中心度和中介中心度進(jìn)行衡量，表1 列出了2011 年和2020年各省份的中心性結(jié)果。

表1 2011—2020年中國數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的中心性結(jié)果

（1）點(diǎn)出度與點(diǎn)入度。2011—2020 年，北京、上海、江蘇、浙江、天津、廣東、福建7 個(gè)省份的點(diǎn)入度始終高于點(diǎn)出度，表明長三角、珠三角和京津地區(qū)在數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中受益關(guān)系大于溢出關(guān)系，對(duì)其余地區(qū)的虹吸效應(yīng)顯著；大部分西部（云南、四川、貴州、甘肅、新疆、青海、陜西）、中部（河南、湖北、湖南、內(nèi)蒙古、江西、山西、黑龍江、吉林）和少數(shù)東部（遼寧、廣西、海南）省份的點(diǎn)出度均高于點(diǎn)入度，表明上述省份在數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中溢出關(guān)系大于受益關(guān)系，對(duì)其余省份的凈溢出效應(yīng)顯著。西藏、寧夏、湖北、江蘇和青海等11個(gè)省份2020 年點(diǎn)出度大于2011 年點(diǎn)出度，這些省份的溢出效應(yīng)呈增長趨勢(shì)；重慶、湖北、江蘇、福建和廣西等15個(gè)省份2020 年點(diǎn)入度大于2011 年點(diǎn)入度，這些省份的虹吸效應(yīng)呈增長趨勢(shì)。

（2）點(diǎn)度中心度。2011—2020 年點(diǎn)度中心度平均值由29.032 提高至31.398，數(shù)值區(qū)間由0～86.667 縮小為13.333～93.333，說明點(diǎn)度中心度整體表現(xiàn)為上升態(tài)勢(shì)，網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)的集聚程度有所下降。2020年，北京、上海、江蘇、浙江、天津、福建、湖北和廣東8個(gè)省份的點(diǎn)度中心度顯著大于全國平均值，這些省份在空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中與其他省份的空間聯(lián)系較多，說明他們處于空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的核心位置，對(duì)整體數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)的影響力較大，發(fā)揮著“發(fā)動(dòng)機(jī)”的作用。遼寧、吉林、河北、山東、山西、黑龍江、陜西、寧夏等省份的點(diǎn)度中心度較小，這些省份在數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中與其他省份的空間聯(lián)系較少。比較2011年與2020年的點(diǎn)度中心度發(fā)現(xiàn)，天津、廣東和浙江等省份的降幅較大，在空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的影響力明顯減弱，江蘇、福建、湖北、寧夏和西藏等省份的增幅較大，在空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的影響力明顯增強(qiáng)。此外，寧夏、西藏的點(diǎn)度中心度由0分別增至16.667、26.667，他們?cè)跀?shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中與其他省份的空間聯(lián)系從無到有。

（3）中介中心度。2011—2020 年中介中心度平均值由15.484 提高至17.774，數(shù)值區(qū)間由0～126.250 擴(kuò)大為4～140.450，表明中心省份的主導(dǎo)控制作用呈增強(qiáng)態(tài)勢(shì)。2020年，江蘇、北京、上海、福建、山東、湖北、湖南7個(gè)省份的中介中心度高于全國均值，這些省份對(duì)其他省份數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新資源和要素的控制能力較強(qiáng)，對(duì)其他省份關(guān)聯(lián)關(guān)系的形成具有較強(qiáng)的推動(dòng)作用，在空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中發(fā)揮著“橋梁”和“中介”的作用。吉林、遼寧、陜西、河北、寧夏、黑龍江、內(nèi)蒙古、新疆、江西等省份的中介中心度排名靠后，這些省份大多都創(chuàng)新動(dòng)能不足、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低，他們?cè)跀?shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中對(duì)其余省份的控制和支配作用較弱。比較2011年和2020年中介中心度數(shù)值變化，江蘇的提升幅度最大，由20.633 提升至140.450，中介功能顯著增強(qiáng)；北京、上海下降幅度較大，北京由105.250下降至64.333，上海由126.250下降至40.717，中介功能顯著減弱。

（4）接近中心度。2011—2020 年接近中心度平均值由15.658 提高至30.105，數(shù)值區(qū)間由3.226～32.609 擴(kuò)大至3.226～93.750，反映出接近中心度的上升態(tài)勢(shì)較為明顯。2020 年，上海、北京、江蘇、浙江、天津、山東、安徽、湖北、河北、河南、湖南、江西、福建和廣東14個(gè)省份的接近中心度顯著大于全國平均值，他們?cè)跀?shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中與其余省份形成關(guān)聯(lián)的速度較快，具有重要的引領(lǐng)帶動(dòng)作用，扮演著“中心行動(dòng)者”角色，可能是因?yàn)樗麄兊慕?jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高且地理位置較優(yōu)越，能夠快速拉動(dòng)其他省份數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平。接近中心度排名靠后的省份地理位置偏遠(yuǎn)且經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)薄弱，在數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中扮演著“邊緣行動(dòng)者”角色。觀察2011年和2020年中介中心度數(shù)值變化，北京、上海和江蘇的增幅較大，引領(lǐng)帶動(dòng)作用日益增強(qiáng)，吉林、陜西和遼寧降幅較大，邊緣屬性加重。

2.3 空間聚類特征

為刻畫數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的空間聚類特征演變，選取2011年和2020年數(shù)據(jù)，通過Ucinet工具的CONCOR 功能，將31 個(gè)省份劃分為四大板塊。2011—2020年四大板塊的成員穩(wěn)中有變。2011年，北京、天津、江蘇、上海、廣東和浙江6 個(gè)省份屬于第一板塊，西藏和寧夏屬于第二板塊，吉林、遼寧、黑龍江、內(nèi)蒙古、河北、山西、河南、山東、陜西、甘肅、新疆11個(gè)省份屬于第三板塊，四川、貴州、云南、廣西、海南、湖南、湖北、江西、安徽、青海、福建、重慶12 個(gè)省份屬于第四板塊。與2011 年相比，2020 年第一板塊的廣東、江蘇和第四板塊的福建、重慶進(jìn)入第二板塊，第二板塊的西藏、寧夏分別進(jìn)入第三和第四板塊，第三板塊的陜西、新疆進(jìn)入第四板塊?？傮w上，第一板塊成員均位于京津、長三角地區(qū)，第二板塊成員主要是東部沿海發(fā)達(dá)地區(qū)省份，第三板塊成員大多都是東北、華北地區(qū)省份，第四板塊成員多為西南、西北、華中和華南地區(qū)省份。由表2可知，2011年數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系數(shù)為156 個(gè)，其中，板塊內(nèi)的關(guān)系占比為19.23%，板塊間的關(guān)系占比為80.77%；2020年關(guān)系總數(shù)升至170個(gè)，其中，板塊內(nèi)的關(guān)系占比為10.59%，板塊間的關(guān)系占比為89.41%，說明我國數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的溢出效應(yīng)以板塊間占主導(dǎo)，且板塊間的溢出效應(yīng)呈現(xiàn)增強(qiáng)的趨勢(shì)。

表2 2011年和2020年中國數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)板塊劃分結(jié)果

具體來說，2011 年第一板塊總受益關(guān)系數(shù)為121 個(gè)，板塊外受益關(guān)系數(shù)為110 個(gè)；總溢出關(guān)系數(shù)為18 個(gè)，板塊外溢出關(guān)系數(shù)為16 個(gè)；該板塊實(shí)際內(nèi)部關(guān)系比例遠(yuǎn)大于期望內(nèi)部關(guān)系比例，板塊外的受益關(guān)系數(shù)明顯大于溢出關(guān)系數(shù)，屬于“凈受益”板塊。第二板塊僅存在板塊內(nèi)溢出關(guān)系11個(gè)，該板塊內(nèi)外部的聯(lián)系較少，屬于“孤立”板塊。第三板塊總受益關(guān)系數(shù)為15 個(gè)，板塊外受益關(guān)系數(shù)為7 個(gè)；總溢出關(guān)系數(shù)為57個(gè)，板塊外溢出關(guān)系數(shù)為46個(gè)，該板塊對(duì)板塊內(nèi)、板塊外均有明顯的溢出效應(yīng)且溢出效應(yīng)占比較高，屬于“雙向溢出”板塊。第四板塊總受益關(guān)系數(shù)為20個(gè)，板塊外受益關(guān)系數(shù)為9個(gè)；總溢出關(guān)系數(shù)為72個(gè)，板塊外溢出關(guān)系數(shù)為64 個(gè)；該板塊實(shí)際內(nèi)部關(guān)系比例明顯小于期望內(nèi)部關(guān)系比例，板塊外的溢出關(guān)系數(shù)遠(yuǎn)大于受益關(guān)系數(shù)，屬于“凈溢出”板塊。2020年，第一板塊的受益關(guān)系數(shù)、溢出關(guān)系數(shù)以及兩者的差值均明顯變小，在空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的“凈受益”屬性變?nèi)?。第二板塊的內(nèi)部成員發(fā)生改變，板塊內(nèi)外部的關(guān)系明顯增加，板塊外受益關(guān)系數(shù)由0 個(gè)增至39 個(gè)，板塊外溢出關(guān)系數(shù)由0 個(gè)增至20 個(gè)，該板塊既接收其他板塊的溢出又向其他板塊溢出，由“孤立”板塊變?yōu)椤敖?jīng)紀(jì)人”板塊。第三板塊板受益關(guān)系數(shù)和溢出關(guān)系數(shù)相對(duì)平穩(wěn)。第四板塊的溢出關(guān)系數(shù)大幅增加，由72個(gè)增至87個(gè)，說明“凈溢出”板塊的溢出效應(yīng)明顯提升。

為進(jìn)一步研究板塊間數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)聯(lián)關(guān)系，本文通過板塊密度矩陣和像矩陣進(jìn)行分析。計(jì)算出各板塊數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的密度矩陣，密度矩陣結(jié)果如下頁表3 所示。若密度矩陣中的密度值大于相應(yīng)年份網(wǎng)絡(luò)的整體密度值，說明相應(yīng)板塊間的數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間溢出效應(yīng)較為明顯，則賦值為1，否則賦值為0，所有的密度值完成賦值后即可得到像矩陣（見表3）。由2011年的密度矩陣和像矩陣可知，第一板塊不但自身內(nèi)部存在明顯的數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間溢出效應(yīng)，而且對(duì)第三、第四板塊均存在一定的溢出效應(yīng)。第二板塊與各板塊間不存在空間溢出效應(yīng)。第三、第四板塊除自身內(nèi)部存在微弱的溢出效應(yīng)外，對(duì)第一板塊產(chǎn)生明顯的溢出效應(yīng)。與2011 年相比，2020 年第二板塊對(duì)第一板塊、第四板塊對(duì)第二板塊的溢出效應(yīng)均從無到明顯。除第一板塊對(duì)第四板塊，第二、第三和第四板塊自身內(nèi)部，以及第四板塊對(duì)第一板塊的溢出效應(yīng)減弱或未變化外，其余板塊內(nèi)部和板塊間的溢出效應(yīng)均有一定提升。可見我國數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中各板塊間的空間聯(lián)系逐漸增多，協(xié)同、聯(lián)動(dòng)效應(yīng)明顯增強(qiáng)。

表3 2011年和2020年中國數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)的密度矩陣和像矩陣

3 驅(qū)動(dòng)因素

3.1 QAP相關(guān)性分析

數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)矩陣與驅(qū)動(dòng)因素的QAP相關(guān)性分析結(jié)果如表4所示，各省份的地理位置鄰接關(guān)系、信息化水平差異、基礎(chǔ)設(shè)施水平差異、人力資本狀況差異、市場(chǎng)開放程度差異、政府創(chuàng)新支持力度差異與數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)的相關(guān)系數(shù)分別為0.127、0.229、0.424、0.386、0.229、0.351，均通過了顯著性檢驗(yàn)，說明上述指標(biāo)與數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)存在密切的相關(guān)關(guān)系，但相關(guān)關(guān)系不等同于回歸關(guān)系，各指標(biāo)的省域差異對(duì)數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)的影響需要進(jìn)行回歸分析得出。

表4 中國數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)矩陣與驅(qū)動(dòng)因素的QAP相關(guān)性分析結(jié)果

為確定合適的回歸方法，需要進(jìn)一步研究驅(qū)動(dòng)因素間的相關(guān)性。由表5研究結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，地理鄰接關(guān)系與其他解釋變量均存在顯著相關(guān)關(guān)系，說明本文選取的解釋變量對(duì)數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的影響具有“多重共線性”，因此需要通過QAP回歸方法進(jìn)行分析。

表5 中國數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)驅(qū)動(dòng)因素之間QAP相關(guān)性分析結(jié)果

3.2 QAP回歸分析

進(jìn)行QAP 回歸分析后得到調(diào)整的可決系數(shù)為0.245，在1%的水平上顯著，表明選取的6 個(gè)驅(qū)動(dòng)因素差異矩陣能夠闡釋數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)的24.50%，具體的解釋變量和截距項(xiàng)的估計(jì)結(jié)果見表6。各省份的地理位置鄰接關(guān)系、信息化水平差異、基礎(chǔ)設(shè)施水平差異、市場(chǎng)開放程度差異、政府創(chuàng)新支持力度差異的回歸系數(shù)均為正值，其中地理位置鄰接關(guān)系、市場(chǎng)開放程度差異通過了1%水平上的顯著性檢驗(yàn)，信息化水平差異、基礎(chǔ)設(shè)施水平差異通過了5%水平上的顯著性檢驗(yàn)，政府創(chuàng)新支持力度差異通過了10%水平上的顯著性檢驗(yàn)，說明地理位置鄰接關(guān)系、信息化水平差異、基礎(chǔ)設(shè)施水平差異、市場(chǎng)開放程度差異、政府創(chuàng)新支持力度差異對(duì)數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)有著顯著的正向影響，各指標(biāo)差異越大，數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)和溢出效應(yīng)越明顯。人力資本狀況差異的回歸系數(shù)為負(fù)值，且通過了1%水平上的顯著性檢驗(yàn)，說明人力資本狀況差異對(duì)數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)有著顯著的負(fù)向影響，人力資本狀況的相似性能夠促進(jìn)省份間的技術(shù)創(chuàng)新交流，進(jìn)而加強(qiáng)省份間數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)程度。究其原因，各省份之間自身稟賦條件和外部環(huán)境存在的差異性，使得省份間存在數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新“勢(shì)能差”，有助于促進(jìn)“要素資源流”的跨區(qū)域流動(dòng)，并通過規(guī)模效應(yīng)、協(xié)同效應(yīng)、網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)和雙邊市場(chǎng)效應(yīng)，推動(dòng)省份間出現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新的空間溢出，進(jìn)而各省份數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的關(guān)聯(lián)度和復(fù)雜性也隨之提高，從而共同驅(qū)動(dòng)數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新省際關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的加快形成。

表6 中國數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)驅(qū)動(dòng)因素的QAP回歸結(jié)果

3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)QAP 回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，分別以數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)矩陣平均值的90%和110%作為閾值，構(gòu)建全新的二值空間關(guān)聯(lián)矩陣，以此為新的被解釋變量，同時(shí)將原有驅(qū)動(dòng)因素矩陣作為解釋變量分別與上述矩陣進(jìn)行QAP 相關(guān)性和QAP 回歸分析。限于篇幅，本文未列出穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果，結(jié)果顯示，無論是以平均值的90%作為閾值，還是以平均值的110%作為閾值，調(diào)整的可決系數(shù)均在1%的水平上顯著，說明各驅(qū)動(dòng)因素的差異矩陣對(duì)數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)矩陣的解釋力度較好。同時(shí)，各驅(qū)動(dòng)因素差異矩陣回歸系數(shù)符號(hào)與顯著性在檢驗(yàn)前后基本一致，本文QAP實(shí)證結(jié)果具有穩(wěn)健性。

4 結(jié)論與啟示

4.1 結(jié)論

本文綜合運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法、修正的引力模型和QAP 回歸方法研究了我國數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)演變特征及驅(qū)動(dòng)因素，得出如下結(jié)論：

（1）我國數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)表現(xiàn)為多流向、多線程的典型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)形態(tài)，整體空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)形成了以長三角、京津地區(qū)為核心區(qū)，東南沿海地區(qū)省份為次核心區(qū)，東北、西北、西南和華中地區(qū)為邊緣區(qū)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)圈層結(jié)構(gòu)。隨時(shí)間演變空間關(guān)聯(lián)性呈現(xiàn)明顯的增強(qiáng)趨勢(shì)，但整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)有待進(jìn)一步優(yōu)化。

（2）樣本期內(nèi)數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的點(diǎn)度中心度、中介中心度和接近中心度數(shù)值均表現(xiàn)為明顯的上升態(tài)勢(shì)。目前，北京等8個(gè)省份在網(wǎng)絡(luò)中發(fā)揮著“發(fā)動(dòng)機(jī)”的作用，江蘇等7個(gè)省份在網(wǎng)絡(luò)中發(fā)揮著“橋梁”和“中介”的作用，上海等14個(gè)省份在網(wǎng)絡(luò)中扮演著“中心行動(dòng)者”角色。

（3）研究期內(nèi)數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中各板塊間的空間聯(lián)系緊密程度由較為疏松趨于較為緊密，協(xié)同、聯(lián)動(dòng)效應(yīng)有較大的提升，但是同樣存在著非均衡、逆向溢出的問題，“凈受益”板塊成員均位于京津、長三角地區(qū)，“經(jīng)紀(jì)人”板塊成員主要是東部沿海發(fā)達(dá)地區(qū)省份，“雙向溢出”板塊成員大多是東北、華北地區(qū)省份，“凈溢出”板塊成員多為西南、西北、華中和華南地區(qū)省份。

（4）地理位置鄰接關(guān)系、信息化水平差異、基礎(chǔ)設(shè)施水平差異、市場(chǎng)開放程度差異、政府創(chuàng)新支持力度差異對(duì)數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)有著顯著的正向影響，人力資本狀況差異對(duì)數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)有著顯著的負(fù)向影響。

4.2 啟示

根據(jù)上述研究結(jié)論，得到以下啟示：

（1）各省份應(yīng)引進(jìn)數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)專業(yè)技術(shù)人才，夯實(shí)數(shù)字創(chuàng)意行業(yè)的知識(shí)基礎(chǔ)，制定數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)政策在兼顧各省份技術(shù)創(chuàng)新水平差異的同時(shí)，更要關(guān)注省份間數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的空間聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，推動(dòng)人才、技術(shù)、資金等創(chuàng)新資源跨區(qū)域流動(dòng)，加強(qiáng)區(qū)域間數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的合作與交流，進(jìn)一步優(yōu)化整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

（2）正確認(rèn)識(shí)各省份在數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的作用和地位，形成數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新協(xié)同傳遞機(jī)制，進(jìn)一步激發(fā)上海、江蘇、浙江等數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平較高省份的引領(lǐng)帶動(dòng)作用，深化中心省份與內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、海南、云南等邊緣省份的合作。

（3）充分把握數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新空間聚類特征，針對(duì)“雙向溢出”“凈受益”“凈溢出”“經(jīng)紀(jì)人”板塊自身的優(yōu)勢(shì)和不足，進(jìn)行差別化的板塊管理，注重板塊內(nèi)部以及板塊間的協(xié)調(diào)、均衡發(fā)展，鼓勵(lì)數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新知識(shí)、技術(shù)和人才由發(fā)達(dá)區(qū)域向欠發(fā)達(dá)區(qū)域轉(zhuǎn)移，形成更多的良性空間溢出渠道。

（4）制定區(qū)域差別化發(fā)展政策，縮小數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新差距，人力資本狀況差異越小，信息化水平、基礎(chǔ)設(shè)施水平、市場(chǎng)開放程度、政府創(chuàng)新支持力度差異越大，越有利于省際技術(shù)創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)和溢出效應(yīng)，因此處于邊緣外圍地帶的省份要增強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新的引進(jìn)消化能力，優(yōu)化數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新軟環(huán)境，推動(dòng)要素資源流跨區(qū)域有效流動(dòng)，促進(jìn)數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新省際關(guān)聯(lián)和協(xié)調(diào)發(fā)展。