長江中游城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)演化及其驅(qū)動因素研究

姚詩奧，楊中華，2通信作者，李心怡，杜宇萌

(1.武漢科技大學(xué)恒大管理學(xué)院，湖北 武漢 430065；2.湖北省產(chǎn)業(yè)政策與管理研究中心，湖北 武漢 430065)

0 引言

2022年2月24日，國務(wù)院批復(fù)同意《長江中游城市群發(fā)展“十四五”實(shí)施方案》，標(biāo)志著長江中游城市群的發(fā)展進(jìn)入新階段。進(jìn)入21世紀(jì)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其帶來的經(jīng)濟(jì)增長受到全球的關(guān)注，各國紛紛制定數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略，將其作為拉動經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要手段[1]。2020年，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)到39.2萬億元，占GDP總值的38.6%，同比名義增長9.7%[2]。目前，長江中游城市群的發(fā)展落后于京津冀、長三角和珠三角，與成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈相比，發(fā)展遲緩，處于我國“鉆石”結(jié)構(gòu)中的薄弱區(qū)。研究長江中游城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的演化，探究推動長江中游城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的驅(qū)動因素對于加快長江中游城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)研究主要集中于區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測算、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平影響因素和數(shù)字經(jīng)濟(jì)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系等方面。在區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測算方面，肖玲[3]分別從發(fā)展環(huán)境、數(shù)字產(chǎn)業(yè)、融合應(yīng)用和發(fā)展影響4個維度選取指標(biāo)，測算了長江經(jīng)濟(jì)帶的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；王娟娟 等[4]從數(shù)字產(chǎn)業(yè)、數(shù)字基礎(chǔ)和數(shù)字環(huán)境3個維度對我國2015—2019年的省際數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的三大梯隊。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平影響因素研究方面，焦帥濤 等[5]基于省際數(shù)據(jù)采用空間SAR分析法研究發(fā)現(xiàn)，城鎮(zhèn)化、人力資本、政府行為、經(jīng)濟(jì)增長水平、貿(mào)易開放度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化等均會對數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生正面促進(jìn)作用；徐昊[6]基于“網(wǎng)絡(luò)空間”和“空間計量”雙視角全方位研究分析我國各省數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展定位、空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及影響因素。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系研究方面，姚志 等[7]借助狀態(tài)空間模型探究了數(shù)字經(jīng)濟(jì)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)聯(lián)動性的動態(tài)變化，發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長呈現(xiàn)周期性波動；楊文溥[8]采用面板門限模型研究，發(fā)現(xiàn)整體上數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長。

目前，區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)研究主要關(guān)注的是各區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的屬性數(shù)據(jù)，忽略了不同區(qū)域之間的聯(lián)系；大多從宏觀的角度出發(fā)研究省際某個時間斷面的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，少有從微觀的角度出發(fā)研究城市層次上數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。因此，本文將運(yùn)用社會網(wǎng)絡(luò)分析法研究2012—2019年長江中游城市群的28個地級市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)演化特征，并基于QAP分析法探究關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)演化的驅(qū)動因素。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究方法

1.1.1 引力模型

表1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測度指標(biāo)

1.1.2 社會網(wǎng)絡(luò)分析法

自人類學(xué)家Barnes[11]首次使用“社會網(wǎng)絡(luò)”的概念來分析挪威某漁村的社會結(jié)構(gòu)以來，社會網(wǎng)絡(luò)分析被視為是研究社會結(jié)構(gòu)的最簡單明朗、最具有說服力的研究視角。

1)整體網(wǎng)絡(luò)分析：網(wǎng)絡(luò)密度指的是1個網(wǎng)絡(luò)中各個點(diǎn)之間關(guān)聯(lián)的緊密程度。固定網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的點(diǎn)之間關(guān)系數(shù)越多，該網(wǎng)絡(luò)的密度越大。網(wǎng)絡(luò)的點(diǎn)度中心勢可測量網(wǎng)絡(luò)的整體中心性。

2)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的中心性分析：網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的中心性分析能夠體現(xiàn)出節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的中心程度。點(diǎn)度中心度能夠體現(xiàn)1個點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中連接其他點(diǎn)的能力，某個點(diǎn)的點(diǎn)度中心度越大，則它的連接能力越強(qiáng)，在網(wǎng)絡(luò)中的“權(quán)力”越大；接近中心度能夠體現(xiàn)一個點(diǎn)不受其他點(diǎn)控制的程度，某個點(diǎn)接近中心度越大，越不易受到其他中間點(diǎn)的控制；中間中心度能夠體現(xiàn)1個點(diǎn)的控制能力，某個點(diǎn)的中間中心度越大，這個點(diǎn)控制其他點(diǎn)的能力就越強(qiáng)。

3)QAP分析法：QAP分析法是對2個或多個方陣中對應(yīng)的各個元素值進(jìn)行比較的方法，可對2個方陣中對應(yīng)元素的相似性進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，也可對多個方陣與1個方陣間的回歸關(guān)系進(jìn)行研究。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文收集了2012—2019年長江中游城市群的28個地級市年數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)值和影響因素變量值(沒有選取仙桃、潛江和天門是因?yàn)檫@3個城市部分指標(biāo)值無法獲得)?？紤]到數(shù)據(jù)的官方性和真實(shí)性，本文用于測度數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間引力的指標(biāo)和研究驅(qū)動因素選取的變量值都來自《中國城市統(tǒng)計年鑒》和地方統(tǒng)計局發(fā)布的地方統(tǒng)計年鑒；用于測度數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平中數(shù)字融合的指數(shù)均來自北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)》；地理距離來自百度地圖測算的最短公路距離。

2 長江中游城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)演化

2.1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建

以長江中游城市群的28個地級市為節(jié)點(diǎn)，以這些地級市兩兩之間的數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間引力為關(guān)系，構(gòu)建28×28的數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間引力矩陣。采取“均值原則法”進(jìn)行二值化處理，取基年(2012年)數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間引力的均值29.537為閾值，引力矩陣中高于閾值的元素取1，表示存在關(guān)聯(lián)；低于閾值的元素取0，表示不存在關(guān)聯(lián)，設(shè)定某地級市對自己的數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間引力為0。由此得到2012—2019年共8個年度28×28的非對稱0-1矩陣來表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。

2.2 整體網(wǎng)絡(luò)的演化

基于上文的0-1矩陣用NetDraw軟件繪制的長江中游城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)(見圖1)，其中節(jié)點(diǎn)的度數(shù)決定節(jié)點(diǎn)大小，度數(shù)越大節(jié)點(diǎn)就越大。圖1中直觀地展現(xiàn)出關(guān)系數(shù)最多的城市由2012年的武漢市和長沙市演變?yōu)?019年的武漢市、長沙市和南昌市，周邊部分城市的關(guān)系數(shù)也在顯著增加。說明湖北、湖南、江西的省會城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)越來越多，逐漸帶動周邊城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。但從總體上看，省會城市和地級市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)數(shù)量不均衡，差異明顯。

圖1 長江中游城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)

使用UCINET軟件得到2012—2019年長江中游城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的密度、外向點(diǎn)度中心勢和內(nèi)向點(diǎn)度中心勢隨時間演化的趨勢(見圖2)。由圖2可知，整體網(wǎng)絡(luò)密度從2012年的0.096 6穩(wěn)步增長到2019年的0.350 5，說明整個城市群的數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)越來越緊密，城市間的數(shù)字經(jīng)濟(jì)合作越來越豐富，但是總體密度依然偏小，具有較大的上升潛力。從整體網(wǎng)絡(luò)的中心勢來看，外向點(diǎn)度中心勢始終大于內(nèi)向點(diǎn)度中心勢，表明長江中游城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間引力主要是向外輻射的，具有經(jīng)濟(jì)輻射效應(yīng)，從總體趨勢上看，2015年以后，內(nèi)、外向點(diǎn)度中心勢逐漸趨于一致，說明各個城市間的數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)越來越對稱，各個城市間的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越來越均衡。

圖2 網(wǎng)絡(luò)密度、點(diǎn)度中心勢隨時間變化趨勢圖

2.3 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)中心性的演化特征

中心度指數(shù)是量化節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中“權(quán)力”的重要指標(biāo)，本文基于長江中游城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)矩陣用UCINET中心度多重分析方法得到了標(biāo)準(zhǔn)化后的28個城市2012—2019年的中心度指標(biāo)，如表2所示。

表2 2012年、2016年、2019年長江中游城市群中心度

點(diǎn)度中心度能夠體現(xiàn)1個節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的“權(quán)力”。整體來看，點(diǎn)度中心度較高的城市主要是武漢、長沙和南昌，說明這3個城市在數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的“權(quán)力”最大，連接其他節(jié)點(diǎn)的能力最強(qiáng)，在網(wǎng)絡(luò)中處于中心位置。除了三省的省會城市，新余、宜昌、鄂州、黃岡、益陽的點(diǎn)度中心度以較快速度增長，說明這幾個城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平發(fā)展較快，漸漸向網(wǎng)絡(luò)中心位置靠攏。

接近中心度能夠體現(xiàn)1個節(jié)點(diǎn)在多大程度上不受其他節(jié)點(diǎn)的控制。各個地級市的接近中心度都逐年增加，而且增速較快，說明整個數(shù)字經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性越來越好，城市間的數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間聯(lián)系漸漸緊密。從整體來看，如果以接近中心度的均值為劃分依據(jù)，28個地級市漸漸分為強(qiáng)弱2個陣營。2012年各個城市間的接近中心度沒有較大差別，但到了2016年，強(qiáng)的陣營中有長沙、武漢、南昌，2019年增加了鄂州、宜昌、黃岡、新余，且強(qiáng)弱陣營的差距越來越大。說明部分城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)u漸崛起，但發(fā)展水平不均衡。

中間中心度能夠體現(xiàn)節(jié)點(diǎn)的“控制”能力。整體來看，28個地級市的中間中心度都不高而且有逐年下降的趨勢，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的“中介”作用發(fā)揮越來越不明顯，城市之間的互聯(lián)互通能力增強(qiáng)。其中“控制”能力始終較強(qiáng)的城市有武漢和長沙，說明這兩個城市是數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的重要樞紐。

結(jié)合3種中心度綜合分析，處于長江中游城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中心位置的城市主要是武漢、長沙和南昌，其中南昌的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展略弱于武漢和長沙，但也在逐年加快發(fā)展的步伐。處于數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展中的城市主要有新余、宜昌、黃岡、鄂州，這些城市漸漸向網(wǎng)絡(luò)中心靠攏。

3 長江中游城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)演化的驅(qū)動因素

3.1 指標(biāo)說明與模型構(gòu)建

為進(jìn)一步分析驅(qū)動長江中游城市群28個地級市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間關(guān)聯(lián)演化的驅(qū)動因素，筆者查閱相關(guān)文獻(xiàn)[9，12]后，選取各個城市的人均生產(chǎn)總值(萬元)來表征經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，在崗職工平均工資(元)來表征居民工資水平，第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重(%)來表征產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平，當(dāng)年實(shí)際使用外資金額(萬元)來表征對外開放水平，中專加普通本專科人數(shù)與總?cè)丝诒戎?%)來表征人力資本水平，社會消費(fèi)品零售總額(萬元)來表征消費(fèi)水平，地方一般公共支出占地區(qū)生產(chǎn)總值比重(%)來表征政府干預(yù)度。

為了便于進(jìn)行隨時間變化的分析，遵循“均值原則法”進(jìn)行二值化處理構(gòu)建差異矩陣，取每種影響因素基年(2012年)城市之間差值的均值為各自差異矩陣的閾值，高于閾值的取1，低于閾值的取0，由此構(gòu)建出2012—2019年長江中游城市群28個地級市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異矩陣ED、居民工資水平差異矩陣RP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平差異矩陣IS、對外開放水平差異矩陣OD、人力資本水平差異矩陣HC、消費(fèi)水平差異矩陣CS和政府干預(yù)度差異矩陣GI。令DER為長江中游城市群28個地級市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平空間關(guān)聯(lián)0-1矩陣?；诖丝蓸?gòu)建如下模型：

DER=f(ED,RP,IS,OD,HC,CS,GI)

3.2 QAP分析

3.2.1 QAP相關(guān)分析

基于上述模型，用UCINET軟件進(jìn)行QAP相關(guān)分析顯示：2012年，7種影響因素指標(biāo)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平空間關(guān)聯(lián)的相關(guān)系數(shù)都在1%的水平上顯著；2016年，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平差異和居民工資水平差異與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平空間關(guān)聯(lián)的相關(guān)系數(shù)在5%的水平上顯著，其他5種影響因素指標(biāo)都在1%的水平上顯著；2019年，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平差異和政府干預(yù)度差異與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平空間關(guān)聯(lián)的相關(guān)系數(shù)在10%的水平上顯著，其他5種影響因素指標(biāo)都在1%的水平上顯著。

這說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平差異和政府干預(yù)度差異對數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平空間關(guān)聯(lián)的影響越來越小，而經(jīng)濟(jì)發(fā)展、居民工資、對外開放、人力資本、消費(fèi)水平差異在每個年度都能在1%或5%的水平上通過顯著性檢驗(yàn)且相關(guān)系數(shù)都大于0，說明這些影響因素指標(biāo)值的差異越大，長江中游城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平空間關(guān)聯(lián)性越強(qiáng)。

3.2.2 QAP回歸分析

選取每年相關(guān)分析中與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平空間關(guān)聯(lián)的相關(guān)系數(shù)較為顯著的5個影響因素作為解釋變量進(jìn)一步進(jìn)行回歸分析，每年都選取5 000次隨機(jī)置換，如表3所示。

表3 QAP回歸分析結(jié)果

可見：2012年，對外開放、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、消費(fèi)水平差異對長江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平空間關(guān)聯(lián)有正向驅(qū)動作用，標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)分別是0.130、0.173和0.275，且分別在10%、1%和1%的水平上顯著；2016年，對外開放、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人力資本水平差異對長江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平空間關(guān)聯(lián)有正向驅(qū)動作用，標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)分別是0.130、0.334和0.298，且分別在5%、1%和1%的水平上顯著；2019年，經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人力資本水平差異對長江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平空間關(guān)聯(lián)有正向驅(qū)動作用，標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)分別是0.441、0.307，且都在1%的水平上顯著，表明對外開放水平差異和消費(fèi)水平差異對長江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平空間關(guān)聯(lián)的驅(qū)動作用越來越不顯著，而經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人力資本水平差異對長江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平空間關(guān)聯(lián)的驅(qū)動作用越來越顯著，且逐漸占據(jù)主導(dǎo)地位。

QAP回歸分析表明：城市間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異容易形成生產(chǎn)供需能級差異，有利于促進(jìn)城市間的生產(chǎn)資料流動，使經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)更加緊密。人力資本水平高的地區(qū)往往有高質(zhì)量創(chuàng)新項(xiàng)目、優(yōu)厚的福利待遇和優(yōu)質(zhì)的教育資源吸引各地區(qū)的青年人才，并建立了城市之間的數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)，以此形成的人力資本水平差異加固了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

1)長江中游城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)越來越緊密，總體上呈現(xiàn)向外輻射的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，冗余關(guān)系越來越多，連通性逐年增強(qiáng)，但是整個觀察期內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)密度始終較低，存在較大上升空間。

2)長江中游城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的中心節(jié)點(diǎn)是武漢和長沙；南昌隨時間的演進(jìn)也漸漸成為網(wǎng)絡(luò)的中心，但依然略弱于武漢和長沙；新余、宜昌、鄂州、黃岡、益陽數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較快，漸漸向網(wǎng)絡(luò)中心靠攏。

3)長江中游城市群逐漸由單一的武漢城市圈發(fā)展到武漢、長沙雙城經(jīng)濟(jì)圈再到今天的武漢、長沙和南昌“三核”，成為“中部崛起”的中堅力量。武漢和長沙是數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中最穩(wěn)健的子群，其數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)十分緊密，到2019年，南昌也逐漸融入武漢與長沙的子群中。

4)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人力資源水平差異是驅(qū)動長江中游城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平空間關(guān)聯(lián)的主要影響因素。城市間的生產(chǎn)供需能級差異使得數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)更加緊密，人力資本水平差異也加固了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。

4.2 建議

基于上述研究結(jié)論，提出如下政策建議。

1)應(yīng)充分利用中心城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)輻射能力，增強(qiáng)邊緣城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)聚集能力。武漢、長沙和南昌可以加強(qiáng)與省內(nèi)其他城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)合作，拉動四、五線城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，消除網(wǎng)絡(luò)中數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)兩極分化的現(xiàn)象，縮小網(wǎng)絡(luò)內(nèi)城市間的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異。

2)應(yīng)孵化新的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中心。對于新余、宜昌、鄂州、黃岡、益陽等正處于數(shù)字經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展階段的城市應(yīng)加大相關(guān)政策扶持力度，打造除武漢、長沙和南昌之外的第二數(shù)字經(jīng)濟(jì)增長極，提升這些城市的“中介”能力。

3)應(yīng)快速提升南昌市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。應(yīng)加大對南昌市高校建設(shè)的投資，提升南昌市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和教育水平，以更強(qiáng)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)聯(lián)系融入由武漢、長沙形成的雙城子群中，從而拉動江西省其他城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。