“一带一路”数字经济产业聚集发展研究 杨路明，施礼
doi：10.14089/j.cnki.cn11-3664/f.2021.03.006
引用格式：杨路明，施礼“.一带一路”数字经济产业聚集发展研究[J].中国流通经济，2021（3）：54-67.
1、2 1、3
杨路明 ，施礼（1.云南大学工商管理与旅游管理学院，云南 650091；2.阳光学院商学院，福建 350015；
昆明 福州3.云南省烟草公司昆明市公司，云南 650091）
昆明
摘 要：近年来，合作发展数字经济已经成为全球越来越多国家参与共建“一带一路”的重要领域。数字经济产业聚集作为数字经济发展的重要形态，正在对“一带一路”沿线的经济发展产生影响。根据数字经济产业范围
67 8的界定，运用空间经济学的思想和方法，围绕“一带一路”沿线 个主要国家和地区所构成的 个区域，以各区域的信息通信技术服务出口额和高科技出口额作为数字经济产业观测变量，从区域不平衡状况、区域空间相关性和局部分布特征三个维度，应用泰尔指数法和空间相关性检验分析沿线数字经济产业发展的区域不平衡程度以及总体和局部区域的聚集特征。结果显示，沿线数字经济产业发展长期极不平衡，且总体处于低聚集状态，而局部不同区域间的聚集程度差异较大。通过格兰杰检验和相关性分析进一步发现，沿线数字经济产业聚集程度的变
化与沿线区域经济密度、区域人均GDP的增长之间存在“引致变化”关系，虽然这种变化关系总体呈正相关，但局部不同区域的相关性差异较大，表明“一带一路”数字经济产业目前已呈现出聚集发展趋势，但由于总体聚集程
OLS SAR、SEM度较低，对沿线区域经济增长的正向推动作用不足。运用经典的 模型和空间 模型，对沿线各区域2007—2018年的面板数据进行实证计量分析发现，网络外部性对沿线数字经济产业聚集的影响并不显著，“本地市场效应”外部性仅对沿线信息通信产业聚集影响显著，而制约“一带一路”数字经济产业聚集发展的因素主要来自呈显著负效应的马歇尔外部性、雅各布斯外部性和自然禀赋外部性。“一带一路”沿线区域和国家应进一步加强数字经济基础设施建设合作，建设跨区域数字经济产业聚集区，构建高科技产业生态圈，提升国民“数字素养”。我国在加快形成“双循环”新发展格局的形势下，应重视数字经济产业聚集对以“一带一路”为核心的国际大循环带来的影响，采取有效措施发挥数字经济产业聚集对沿线区域经济增长的正向推动作用，把区域数字经济产业的不平衡差距控制在合理范围，让“一带一路”数字经济合作方共同获利。关键词：“一带一路”；数字经济；产业聚集；经济增长；外部性
中图分类号：F279.33 文献标识码：A文章编号：1007-8266（2021）03-0054-14
一、引言
当前，数字经济产业已经成为引领科技革命、产业变革和影响国际竞争格局的核心力量。在习近平主席提出建设基于开放共享理念的“21
世纪数字丝绸之路”重要倡议后，中国与沿线各区域，以及各区域和国家之间在数字经济产业发展方面的合作得到持续加强和升华。在东南亚，以马来西亚、菲律宾为代表的东盟国家正成为全球电子商务发展最快的地区，而东南亚市场也是目前中国数字经济产业合作的重点区域；以哈萨克斯坦为代表的中亚各国正在全力推动本地区经济的数
收稿日期：2020-11-19
基金项目：2019年度云南省哲学社会科学规划重大项目“推动云南数字经济与实体经济融合发展研究”（ZDZB201903）作者简介：杨路明（1960—），男，云南省昆明市人，云南大学工商管理与旅游管理学院教授，博士生导师，阳光学院特聘教授，主
要研究方向为数字经济、电子商务与物流管理；施礼（1981—），男，云南省昆明市人，云南大学工商管理与旅游管理
学院博士研究生，云南省烟草公司昆明市公司物流分公司副经理，主要研究方向为数字经济、电子商务与物流管理。
字化发展，虽然中亚地区的数字经济产业尚处于
5G、“互联起步阶段，但中国与中亚地区各国在网+”、工业物联网等领域仍具有较大合作潜力，相关方都期望从数字经济产业合作中不断获益；中东欧地区各国在数字经济产业方面有各自的优势和专业领域，随着与保加利亚等中东欧国家通过“一带一路”建设对接多边合作框架及“16+1”合作机制的不断完善，中国与中东欧在数字经济产业的高科技领域的合作不断取得进展。此外，沿线各区域的印度、阿联酋、以色列、波兰等主要国家都在加快建设数字基础设施和发展电子商务的同时，积极与其他区域和国家开展数字经济产业领域的合作。数字经济产业已成为带动“一带一路”沿线区域经济增长的重要引擎[1]。
根据国家信息中心发布的信息：近年来，“一带一路”的国别合作度不断上升，各国在数字经济产业领域的合作不断取得突破，特别是在数据信息服务、互联网业务和国际通信业务领域相互间合作水平稳步提升 [2]。然而，沿线各国发展数字经济产业的“就绪度”存在较大差异 [3] ，各区域的数字经济产业发展并不平衡。产业经济学理论认为区域发展不平衡引起产业聚集，能够为一个国家或地区获得竞争优势、提升经济发展水平带来机遇。在此背景下，数字经济产业聚集对“一带一路”沿线区域的经济增长绩效会产生怎样的影响，以及在我国加快构建以“一带一路”沿线区域为核心的国际循环开放合作的背景下，怎样利用数字经济产业聚集带来的机遇与沿线区域实现互利共赢，是本文拟集中分析和探讨
的问题。
二、文献综述
数字经济是移动互联网、云计算、大数据等新一代信息通信技术（ICT）深入经济社会各个层面后产生的结果[4]。按
ICT
照产业与 的关系可以认为，数字经济产业就是数字产业化和产业数字化 [5]
1
（如图 所示）。数字产业化是指运用数字技术研发生产制造数字产品的产业，也称为信息通信产业（ICT
产业），具体包括电子信息制造业、基础电信业、互联网
行业和软件服务业；产业数字化是指国民经济中
ICT
非数字产业化部门与 产业融合，使用数字技术、数字产品和服务，通过流程优化、组织再造等途径实现数字化转型和产业升级，以有效提升生产效率和产量的产业。在产业数字化中，又可以将其中具有高产品研发制造强度的产业划定为高科技产业 [6-7] ，具体包括航空航天、医药、科学仪器、电器机械等。数字经济产业的概念和范围也体现了数字经济的本质是融合经济，其主体仍属于实体经济[8]。
从文献收集情况看，目前学界对于数字经济产业聚集的研究不多，而基于“一带一路”区域的相关研究几近空白。陈倩[9]研究了数字经济产业聚集与跨境电商的相关性，结论表明在政府的支持下，数字经济产业聚集程度的提高有利于跨境电商规模的增加。曲晨瑶等[10]认为高科技产业聚集对于技术创新效率的影响存在显著的区域差异性。杜永红[ 11 ]认为，我国内陆地区的经济产业外向度较低，数字经济产业聚集能力不强，需要构建产业聚集供应链协同管理体系，推动内陆自贸区数字经济产业聚集整体升级。
虽然现有关于数字经济产业聚集的研究较少，但仍可借鉴现代聚集经济理论的方法和思路对其开展研究。现代经济聚集理论认为，经济活动的集中导致不同区域经济发展不平衡，引起产业、行业向某一特定区域集中并形成相关利益，从而产生聚集经济，其核心是区域产业聚集[ 12-13 ]，这是区域和城市发展的重要原因。从文献梳理来
看，“外部性”视角下经济活动的空间聚集和区域经济动态增长路径与结构变迁是相关研究的焦点，
形成了很多有重要参考价值的研究成果，以专业化
为核心的马歇尔外部性（Marshall Externalition） [ 14 ]
和以多样化为核心的雅各布斯外部性（Jacobs Ex⁃
ternalition） [ 15 ]最为典型。此外，基姆（Kim） [ 16 ]认为
自然资源、劳动力等自然禀赋优势对经济产业聚
集形成有重要影响；克鲁格曼（Krugman） [ 17 ]认为
“本地市场效应”对于经济产业聚集更具决定性，
即如果有两个地区的偏好差异足够大，那么拥有
较大本地市场的厂商将会专业化于一个产业。以
藤田昌久（Fujita） [ 18 ]为代表的学者注重动态研究
地理空间聚集程度变化，建立了以“核心—边缘”模型为代表的一系列数学模型。阿卜杜勒·拉赫曼（Abdel-Rahman） [19]将专业化与多样化视为区域产业结构的稳定均衡状态，并分析了产业聚集与经济增长之间的关联性，结果表明区域经济规模与产业聚集在大部分情况下存在相关性。鲍德温
（Baldwin）等 [ 20 ]证实了不同区域的产业聚集引发的经济增长存在较大差异。萨拉·伊·马丁（Salai-Martin） [ 21 ]提出了“条件收敛”，认为距离自身稳态值越远的区域经济增长越快，形成了“趋同假
说”。而兰特·普里切特（Lant Pritchett） [ 22 ]发现生产力水平和生活水平分化已成为现代经济的重要特征，据此对“趋同假说”提出质疑。布鲁哈特（Brulhart）等 [23]认为正是由于这种趋同或分化的不确定性，导致随着区域经济的增长，经济产业聚集可能不断加剧区域间的不平等状况，而发展中国家要为抑制聚集产生的不利影响付出更高的政策成本。
总体来看，现有研究对数字经济产业聚集问题关注不足，一是在聚集的影响因素分析方面， “外部性”对数字经济产业聚集的影响是否显著尚未得到验证；二是在聚集与区域经济发展的关联性方面，数字经济产业聚集会对区域经济增长绩效产生何种影响关注不足；三是在实证方面，缺少运用空间计量方法和模型研究聚集程度的区域空间相关性。本文将针对这些不足，结合空间经济学方法分析“一带一路”数字经济产业聚集现状和影响因素，研究这种聚集对“一带一路”沿线经济增长绩效产生的影响，提出中国加快推动“一带一路”数字经济产业聚集发展的建议和措施。
三、“一带一路”数字经济产业聚集现状分析1/4、全球GDP域经济体。本文参考中国国际电子商务中心研究报告及中国沿边地区地缘经济格局线 “一带一路”区域约占世界总面积的总量的个主要国家为1/3，属于规模庞大、内部结构复杂的区个区域（参见表[ 24-25 ]，划分沿
67 8 1），从区域不平衡状况、区域空间相关性和局部分布特征三个
维度，分析沿线区域的数字经济产业聚集现状。（一）数字经济产业聚集发展状况观测指标量选择ICT产业和高科技产业分别代表了数字产业化和产业数字化的核心[26] ，是一个区域和国家在数字经济环境下增强核心竞争力的基础和关键[ 27 ]。同时，根据“本地市场效应”理论发现的贸易与产业转移密切相关，以及藤田昌久[ 18 ]、克鲁格曼 [ 17 ]等通过建立“核心—边缘”模型得出贸易自由度提升促进地区产业聚集的相关结论，结合数字经济出口贸易对于拉动区域经济增长[ 28 ]的重要作用，本文选择信息通信技术服务出口额和高科技出口额作为分析“一带一路”数字经济产业聚集发展现
状三个维度的观测指标量（分别用ICTBoP 和HTECBoP表示）。相关数据来源于世界银行数据网（https：//data.worldbank.org.cn）。（二）数字经济产业的区域不平衡状况“一带一路”数字经济产业区域不平衡的本质是数字经济产业生产布局在空间上的呈现。中国国际电子商务中心研究报告显示：一方面是沿线不同区域间的数字经济产业发展指数评分差异较大，例如南亚（84.76分）和中亚（85.68
分）相对落后，而东北亚（109.79分）和中东欧（107.54
分）领先优势明显；另一方面是各区域内部各国之间的数字经济产业发展指数评分差异较大，例如在东北亚区域内中国（124.51分）远高于蒙古（98.41
分），在南亚区域内印度（91.6分）远高于尼泊尔（67.3
分） [ 24 ]。这表明沿线数字经济产业的区域不平衡是由各区域内部和区域之间的不平衡共同造成的。由于尚未有文献分析这种不平衡状况的程度变化情况，本文基于人口
GDP
和 的角度，用泰尔指数法对沿线区域数字经济产业的不平衡程度做量化分析。公式如下： Theil(T)= Theil(within )+ Theil(between) （1）
)=∑( N Bi )∑( Ni Bij Bij Xij
Theil(within )ln( / )
B Bi Bi Xi
i =1 j =1
)=∑( N Bi Bi Xi
Theil(between )ln( / )
B B X i =1
式中，B 、Bi 、Bij 分别表示各区域总体、区域i和区域i内的国家j的观测指标量；X 、Xi 、Xij 分别表示与B、Bi、Bij对应的基准变量，本文分别选择人口
GDP
规模和 规模代入测算；N、Ni分别表示区域数量和区域i内的国家和地区数量；Theil（T）是区域总
1 8
体泰尔指数，表示表 中所列 个区域的总体不平衡程度，Theil（T）可以进一步分解为Theil（within）与Theil（between）之和，其中Theil（within）表示八个区域各自代表的国家集合内部国家和地区间的不
8平衡程度，Theil（between）则表示 八个区域间的不平衡程度，各指数值越大，不平衡程度越高。
2
从表 可以看出，不论基于区域的人口规模GDP
还是 规模，泰尔系数都为正且数值较大，即沿线区域数字经济产业发展总体处于极不平衡状态，具有三个特征：一是不平衡程度处于动态变化中，且总体呈下降趋势。这与沿线区域越来越重视数字经济产业发展有关，区域间的不平衡善状况正在得到缓慢改善。二是T（人口）都存
>
在 Theil（within） Theil（between），而 T（GDP）
<
总体呈现 Theil（within） Theil（between），即人
GDP口规模主要影响区域内的产业平衡，而 规模主要影响区域间的产业平衡。三是泰尔指数变化
>
总体表现出T（人口） T（GDP），且 T（GDP）呈下降趋势，即各区域的数字经济产业比重变化
GDP
与 规模比重变化的相似程度超过了数字经济产业比重变化与人口规模比重变化的相似程度，
GDP区域数字经济产业不平衡状况与区域 不平衡状况的匹配程度更高。
上述结论表明：我国与沿线不同区域合作发展数字经济产业时，应高度关注经济发展相对落
后的合作方在数字经济产业方面的差距会随着中国经济发展而进一步拉大的问题，而各区域内部各国在合作发展数字经济产业时，各国人口规模对数字经济产业发展的不平衡状况影响较大。总体来看，沿线区域数字经济产业发展不平衡体现了数字经济发展所需资金、技术、人才、政策等要素分布不均，势必引起数字经济产业空间分布不均，从而形成聚集。以下从区域空间相关性和局部分布状况分析这种聚集的特征。（三）数字经济产业的区域空间相关性“一带一路”数字经济产业的区域空间相关性反映了沿线各区域发展数字经济产业的总体空间关联程度，通过计算观测指标的全局莫兰指数（Moran’s I）和全局吉尔里指数（Geary’ sC
）统计量来反映。1.全局Moran’ sI
检验
Moran’ sI
通过全局 统计量反映观测指标在整个“一带一路”区域的空间相关性[ 29 ] ，其取值范围为[-1，1]，为正表示观测指标呈现空间正相关，越
0
接近 则表示各区域观测指标间的相关程度越低。公式如下：
∑∑wij n n
(Bi - B)(B ˉ - Bˉ)
j
Moran' sI= （2）
=1 =1 i j
∑∑wij
n n
S 2
=1 =1 i j
1∑ 1∑Bi
n n
式中：S2 = - ˉ ˉ =
（ B B）；B 2 ；Bi 、Bj n n
i
=1 =1 i i
表示区域i和区域j的观测指标值；n为区域数量， wij 为区域i与j的空间关系。标准化后的全局Mo⁃ ran’ sI
统计量公式如下：
Moran' sI - E(I)
Z(I )= 3 （）
Var(I)
式中：
E(I 1
)=-( - 1) n n2 w1 + +3
nw w 2
Var(I )= - E2( )
2 0
I
2(n 2-1) w
0
=∑∑wij
n n w0
=1 =1 i j
2∑∑ w1 = 1 (w + n n
ji)2 w ij
=1 =1 i j
=∑
n w2 (w +w )（w
和 w分别为与区域i、区i∙ ∙j i∙ ∙j
=1 i域j临接的区域数量）。2.全局Geary’ sC
检验Moran’ sI由于全局 统计量不能判断观测指标是高值聚集还是低值聚集，因此进一步用全局Geary’ sC 。Geary’ sC
统计量进行分析[ 29 ] 统计量标准化后的Z（C）值为正表示高值聚集，为负表示低值聚集。公式如下： -1)∑∑
n n (n (Bi - )2
wij Bj Geary' sC= =1 =1 4 i j （） 2∑∑ ∑ n n n wij (B - B)2 ˉ
k =1 =1 =1 i j k式中各符号含义同公式（2）。全局Geary’ sC统计量标准化后得到：
Geary' sC - E(C) Z(C )= （5）
Var(C)式中： E(C )=1 Var(C 1 )=2( +1) [(2w1 + w2)(n -1)-4 0]
w 2 n w 2
0 w0 、w1 、w2 同公式（2）。3.区域空间相关性检验结果根据公式（2）~（5）计算出的检验结果（参见图2）显示，“一带一路”各区域的信息通信产业发展存在缓慢提升的空间正相关性，但长期处于低聚集状态；高科技产业虽然集聚程度比信息通信产业高，但区域间的空间正相关程度低于信息通信产业。总体看“，一带一路”各区域数字经济产业发展的空间正相关性不高，还处于低聚集发展状态，并且这种状况变化缓慢，也没有发生改变的趋势。这反映出各区域在发展数字经济产业过程中的合作交流、资源整合与技术融合不足，并且长期得不到有效改善。（四）数字经济产业的局部分布特征数字经济产业的局部分布特征反映了“一带一路”沿线不同区域的数字经济产业分布状况，通过计算观测指标的局部莫兰指数和盖蒂斯指数Getis G）统计量来判定各区域的状况。（ 1.局部Moran’ sI检验i Moran’ sI局部 统计量体现了某区域与周围区
i域的聚集相似程度，为正表示区域i与相邻区域相似，即高值周围也是高值聚集，低值周围也是低值聚集；为负表示区域i与相邻区域不相似，即高值周围是低值聚集，低值周围是高值聚集。公式[30]如下：
I Getis G
和 统计量正负符号变化情
3。况，检验结果见表
3
表 结果及各区域的实际情况[ 24 ]表明：各区域的数字经济产业聚集状况存在较大差异，东北亚区域的高聚集发展趋势明显，东南亚、南亚、西亚和中东欧区域的聚集趋势不明朗，其余区域呈低聚集发展趋势。
东北亚区域受到中国数字经济强劲发展势头的驱动，信息通信产业和高科技产业都呈现向高聚集方向发展的趋势。东南亚区域各国的数字经济产业发展水平参差不齐，尽管有新加坡这样数字经济产业发达，尤其在高科技产业领域也有竞争力的国家，但整体受缅甸、东帝汶、老挝等落后国家在基础设施、技术水平等方面的制约，数字经济产业聚集发展方向不明朗。西亚区域有阿联酋、以色列这样数字经济发展非常快的国家，但由于也门、黎巴嫩、叙利亚、巴勒斯坦等国家和地区饱受战乱、恐怖主义影响，产业基础非常薄弱，使得区域数字经济产业聚集发展的趋势不明朗。独联体和地中海区域同样受到地缘政治冲突影响，区域数字经济产业基础薄弱，处于低聚集状态。南亚区域各国的数字经济产业结构不合理，高科技产业基础设施薄弱，加之印巴冲突和矛盾影响，区域内的高科技产业处于低聚集状态，但得益于印度近年来大力发展电子商务、电子产品制造等数字经济产业，尤其印度的互联网用户呈指数增长态势，区域内的信息通信产业有高聚集发展趋势。中亚区域的数字经济产业发展刚刚起步，整体处于低聚集状态，但近年来保持了较好的
发展势头，在电子商务、数字服务等领域有较大潜力。中东欧区域各国近年来在数字经济基础设施建设方面不断取得进展，波兰、爱沙尼亚、罗马尼
80%，信息通信亚等国居民的“网购”比例都超过产业有高聚集发展趋势；虽然大多数中东欧国家受软硬件基础设施制约以及民粹主义影响，区域内的高科技产业整体处于低聚集状态，但捷克、克罗地亚等中东欧国家积累了丰富的工业化经验，在高科技产业领域仍有较强的竞争力，在新技术应用方面甚至超过部分发达国家，因此与中东欧区域在高科技领域开展合作有较大潜力。
四、“一带一路”数字经济产业聚集与区域经济增长的关联性分析
业总体呈现低聚集发展趋势。接下来以区域经济密度、区域人均析聚集程度变化与沿线区域经济增长之间是否存在“引致变化”关系，以及聚集根据前文分析“，一带一路”沿线的数字经济产GDP作为区域经济增长绩效指标，分程度现状与区域经济增长的相关性。区域经济密度：计算单位土地面积上的经济总量，指标数值高表示区域的单位面积产出水平高，经济发展具有较好的物质基础。公式如下：
EDi = GDP （） 9 Si式中，EDi 表示区域i的区域经济密度，Si表示区域i面积。区域人均GDP：反映区域财富的总体水平以及资本积累边界，指标数值高表示区域内的人均产出效率高，经济发展具有较高的效率共享水平。
（一）聚集与区域经济增长绩效之间的“引致变化”关系的格兰杰（Granger）检验
通过反映观测指标空间聚集程度高低的全局Geary’ sC 2）与沿线总体的区域经统计量（参见图
3）之间的格兰杰非因果济增长绩效指标（参见图性检验，分析数字经济产业聚集程度变动是否真正引发了沿线经济增长。
4
表 的检验结果显示，目前“一带一路”数字经济产业聚集程度变化是引起沿线区域经济增长绩效变化的格兰杰原因。信息通信产业聚集程度和高科技产业聚集程度对区域经济增长绩效都产生单向驱动，后者的单向驱动更为显著。这种驱动效应还要通过相关性检验验证是正向还是负向。
（二）聚集程度现状与区域经济增长绩效之间的相关性检验
区域集中度以区域面积作为基数，计算各区域单位基数的观测指标量与总体均值量的比值，反映了各区域数字经济产业在空间上的聚集程度。公式如下：
/SiN Bi，t =∑Bi，t （10） Coni，t
∑S N
i =1 =1 i i式中，Coni，t 表示区域i第t年观测指标的区域集中度，Bi，t 表示区域i第t年的观测指标，Si表示区域i面积，指数值越高，聚集程度越高；反之则越低。
分别用 COV 、COV 、COV 、COV 表示
IE IG HE HG ICTBoP、HTECBoP GDP
与区域经济密度、区域人均的相关系数。
4）显示，“一带一路”沿线总体相关性（参见图数字经济产业聚集程度与区域经济增长绩效总体呈正相关，结合前文的“引致变化”关系检验结果可以判定聚集程度提升能够对整个沿线区域经济增长发挥正向驱动效应。同时，
>所有年份COV COV 表明高科技产业
HE IE聚集对于沿线区域经济密度的正向驱动作用要强于信息通信产业聚集，而多数年
>份的 COV 数值偏小，且 COV COV
HG IG HG又表明信息通信产业聚集对于沿线人均GDP
的正向驱动作用要强于高科技产业聚集。
5然而，局部相关性（参见图 ）也显示了数字经济产业聚集程度对于各区域经济发展的影响存在较大差异。例如信息通信产业聚集对东北亚、东南亚的正向影响较大，对西亚、地中海、南亚、中亚区域的负向影响较大。结合总体和局部相关性看，高科技产业聚集程度与沿线区域经济增长的正相关度不论是总体还是局部都偏小，部分区域甚至出现负相关，例如地中海区域。这些现象表明一个区域的数字经济产业聚集变化在对本区域经济增长产生正向驱动效应的同时，有可能通过产业转移[ 31 ]对其他区域的经济增长产生负向的溢出效应，这验证了文献综述中提到的“本地市场效应”外部性和鲍德温
等 [ 20 ]的研究结论同样适用于“一带一路”
数字经济产业聚集。
综合来看，“一带一路”数字经济产业目前总体处于低聚集发展的状态，对沿线区域经济增长绩效的正向驱动效应有限，在通过提升产业聚集程度以发挥对区域经济增长的正向推动作用方面还有很大潜力可以挖掘。
五、“一带一路”数字经济产业聚集程度的影响因素
根据前文分析，“一带一路”数字经济产业聚集发展现状对沿线区域经济增长的正向驱动效应不足，还需分析影响数字经济产业聚集程度的因素，查找制约聚集程度提升的瓶颈。（一）影响因素分析产业经济学理论认为“外部性”是影响产业聚集程度的重要因素。19
世纪末英国经济学家马歇
尔（Marshall）就将影响产业聚集的要素归纳为中间投入品效应、共享劳动力市场、技术与信息扩散效应三类，逐步形成了马歇尔外部性理论。随着产业聚集理论研究的不断深入，关于影响产业聚集的因素又形成了其他外部性理论，例如雅各布斯外部性、自然禀赋优势外部性和“本地市场效应”外部性理论。20世纪90年代初，美国经济学家波特（Porter）提出的“钻石模型”理论认为，随着信息通信技术和交通的发展，同一产业内企业在空间地理上的聚集是一种普遍并有吸引力的经济现
象，并且一个区域GDP发展水平所体现出经济产业的专业性和多样性特征、人口规模体现的市场状况是影响产业聚集的重要因素[ 32 ] ，这和经典外部性理论具有很强的联系性和继承性。此外，在互联网数字经济环境下，网络外部性产生的规模效应会影响标准与兼容性、市场竞争、技术升级等经济社会发展的关键因素，推动产业发展要素的流动 [ 33-34 ]。因此本文从经典的马歇尔外部性、雅各布斯外部性、自然禀赋优势外部性和“本地市场效应”外部性，以及互联网数字经济环境下发挥重要作用的网络外部性中选择影响“一带一路”数字经济产业聚集发展的因素指标。1.马歇尔外部性因素马歇尔外部性将经济进步和产业聚集收益归因于分工程度和专业化程度提高，产业专业化程度、劳动力市场规模和科技创新能力是该外部性的核心要素 [ 35-36 ]，本文从这三个要素中选择马歇尔外部性指标。
（1）产业专业化程度：用区域产业专业化指数（ Spec ）反映沿线区域经济产业专业化状况。公
a，y
式如下： =∑[| Sdy|∑E ∑E n n n
- ady] 11
Spec S （ ）
a，y ady ady
=1 =1 =1 d d d
代表产业，d=（1、2、3），分式中，a 代表区域；d别对应农林畜牧渔业（第一产业）、工业（第二产业）和服务业（第三产业）；Sdy 表示第y年产业d增加值占沿线各区域总产业增加值的份额；S 表示
ady
第y年区域a的产业d增加值占沿线区域a总产业增加值的份额；E 代表第y年区域a产业d增加
ady的取值范围是[0，（n-1）/n]，若产业结值。 Spec a，y
0；若实现完全专业化分构完全一致时，指数值为
-1 ）/n
工时，指数值为（n 。
（2）劳动力市场规模：用沿线各区域的劳动力总数（Lab）反映区域劳动力市场规模。（3）科技创新能力：用沿线区域的居民专利申
GDP请量（Ptt）和研发支出占 的比例（Rrg）反映区域科技创新能力。
2.雅各布斯外部性因素雅各布斯外部性认为，隶属不同产业的企业聚集能够促进多样性和差异化的经济个体通过知识交流、差异化思维碰撞推动技术进步，获得创新回报，这种创新反过来也会推动经济产业聚集形成。本文用产业多样化指数（JAC ）反映雅各布斯
ay外部性对数字经济产业聚集的影响。公式如下：
∑ n
1 (VA /VA )2
day ay
= 12
=1 d （ ）
JAC
∑(VA ay n
1 /VA )2
dNy Ny
=1 d
式中，JAC 表示区域a在y年的产业多样化
ay程度，其值越高表示该区域的产业分散程度越大，多样化程度越高；VA 表示区域a的d产业在y年
day
的增加值，VA 表示区域a在y年的三次产业总增
ay
加值；VA 表示沿线的d产业在y年的总增加值，
dNy
VA 表示沿线在y年的三次产业总增加值。
Ny
3.自然禀赋优势外部性因素“数字素养”是指在数字经济环境下，劳动者通过网络搜索获取、阅读理解与整合数字信息的能力，以及劳动者接受和使用数字资源有效参与社会生产的能力，是发展数字经济需具备的重要自然禀赋。受教育程度对数字素养有重要影响，用沿线区域的高等教育入学率（EDU）反映自然禀赋优势外部性对数字经济产业聚集的影响。
4“.
本地市场效应”外部性因素规模经济研究结果发现，如果两个区域的消费偏好存在足够大的差异，那么拥有较大本地市场的厂商会聚焦于某个产业开展专业化生产，从而引发产业聚集。用区域人口数量（POP）反映“本地市场效应”外部性对数字经济产业聚集的影响。5.网络外部性影响因素网络外部性是指一些商品所具备消费者从商品中获得的收益会随着该商品使用人数的增加而增加的属性。在数字经济环境下，一个区域或国
家的互联网普及使用率越高，网络外部性的规模效应越明显。用沿线区域的互联网普及率（Nrp）反映网络外部性对数字经济产业聚集的影响。（二）实证分析
1.计量模型
ICTBoP根据影响因素分析，分别以观测指标 和HTECBoP
的区域集中度Coni，t 的对数值为被解释变量，Yi，t 、Speci，t 、Labi，t 、Ptti，t 、Rrgi，t 、
JACi，t 、EDUi，t 、POPi，t 和 Nrpi，t 的对数值
X1i，t ，X2i，t ，…，X8i，t为解释变量，对应 ，
=(X1 ，X2 ，…，X8 )令 X。建立
i，t i，t i，t i，t OLS（Pooled）、SAR、SEM
三种计量模型。
OLS不考虑各区域相关性的 混合面板（Pooled）模型：
Yi，t = +X + （13） αi β μit
i，t考虑各区域空间相关性的空间滞后SAR模型： ρ∑WijYjt N
Yi，t = + Xi，t + + + β μi ξt εit j =1
14 （ ）考虑各区域空间相关性的空间误差SEM
模型：
Yi，t = + μi + ξt +Φ
X β
i，t it λ∑Wij
N +εit
Φit = Φ 15
（ ）
jt =1 j
上述各式中，ρ是空间滞后项系数，表示被解释变量的空间自相关影响；λ是空间误差项权重系数，表示相邻区域解释变量误差对区域观测值的影响；ε表示随
i，t机误差项；μi 、ξt 分别对应空间和时间效
=( ，β2，…，β8)'应；Φit
为空间扰动项；Wij 为空间权重矩阵的第i、j个元素；β β ，为
1
各解释变量系数；i、t表示区域和年份。2.计量结果分析通过上述计量模型分别对“一带一路”
2007—2018
沿线各区域 年的面板数据进行
5、表 6）：SAR、回归。结果显示（参见表
SEM
模型的 R2 均在0.99
以上，拟合效果明OSL 0.05显优于 模型。系数ρ和 λ至少在水平上显著，表明“一带一路”沿线区域数字经济产业聚集状况显著受到空间自相关的影响；从具体产业看，信息通信产业聚集的显著水平要高于高科技产业，表明前者的空间自相关
2
性高于后者，与图 的分析结果一致。结合R2 、最大似然估计量（Log likelihood）、AIC SC
和 统计量来看，SEM
模型对“一带一路”数字经济产业聚集发展空间分布的解释效果更佳。从最大似然比检验（LR-test）和豪斯曼检验（Hausman）结果看，固定效5“一带一路”信息通信产业聚集影响因素回归结果
表
应模型比随机效应模型具有更好的解释效果。对比三个模型的回归结果，SEM SAR
和 模型显示：马歇尔外部性因素的三个变量中，产业专业化变量仅对高科技产业聚集影响呈显著负效应；劳动力市场规模和科技创新能力变量仅对信息通信产业聚集影响呈显著正效应。雅各布斯外部性因素的产业多样化变量对信息通信产业和高科技产业的影响都呈显著负效应。这表明在空间相关环境下，马歇尔外部性和雅各布斯外部性因素目前尚未对“一带一路”数字经济产业聚集有效发挥出正向效应，体现专业化和多样化状况的产业发展差异不利于数字经济产业聚集。用差异化系数衡量沿线产业差异状况：
∑ N - (r - )2
r ady ady
CVdy = 1 =1 16
- a （ ） r N
ady
∑r
n
S -
ady
式中，rady = = ady a
，r =1。 r 表示第y
ady ady
Sdy N
年产业d在区域a的产业增加值份额与产业d占
- “一带一路”三次产业总增加值份额之比；r 表示
ady r 的算数平均值，N为区域个数。系数CV 越大，
ady表示产业的区域空间分布越集中，同质化程度越高，产业差异越小。
7）表明，占“一带产业差异系数变化（参见表
90%以上的第二、三产业呈现一路”区域经济比重同质化趋势，反映出沿线的技术和产品创新趋同化，这势必将加剧产业间同质化竞争，降低资本投入共享程度，不利于劳动力市场上技术工人的集中，导致劳动力市场与产业聚集发展需求间的匹配度低。同时，也会制约经济个体间的差异化思维交流，抑制技术创新，降低产业聚集发展带来的回报，从而不利于数字经济产业聚集发展，研发投入比例和劳动力规模变量对高科技产业聚集影响不显著也印证了这一点。
OLS SAR、SEM
同时，从经典 与 模型的计量结果对比还可以发现，在空间相关环境下，自然禀赋外部性因素变量对信息通信产业聚集呈现显著负效应，表明“一带一路”沿线高等教育不能满足数字产业化发展需求，需要解决高等教育如何提高数字素养的问题；网络经济中发挥重要规模效应的网络外部性因素对数字经济产业聚集的影响却不显著，反映出沿线各区域数字经济发展的互联互通水平仍然较低，互联网对于“一带一路”数字经济产业发展发挥的空间溢出效应还不明显；“本地市场效应”外部性因素对信息通信产业的影响呈显著正效应且系数弹性较大，对高科技产业聚集影响却不显著，说明市场规模差异大的区域相邻有利于大规模市场区域形成数字产业化聚集，而对产业数字化聚集还没有产生显著影响。
六、结论与建议
（一）结论“一带一路”数字经济产业发展处于极不平衡的状况，这种不平衡状况正在引起数字经济产业聚集。这种产业聚集既能够为沿线区域经济发展带来机遇，也可能导致沿线区域和国家难以从相互的数字经济合作中获利，无法真正实现互利共赢，从而影响沿线国家和地区参与共建“一带一路”的积极性，甚至引起抵触和矛盾。对此，我国在加快形成“双循环”新发展格局的形势下，应重视数字经济产业聚集对以“一带一路”为核心的“国际大循环”带来的影响，采取有效措施发挥数字经济产业聚集对沿线区域经济增长的正向推动作用，把区域数字经济产业的不平衡差距控制在合理范围，让“一带一路”数字经济合作方共同获利。
从空间相关性看，“一带一路”沿线区域数字经济产业整体呈现缓慢变化的低聚集发展状态；从局部分布特征看，沿线各区域的数字经济产业聚集状况差异较大；从与沿线区域经济增长绩效的相关性看，数字经济产业聚集虽然总体上对沿线区域经济发展发挥了有限正向效应，但还有很多局部区域处于负相关状态，尤其是高科技产业对区域经济的促进作用发挥不足。这三个方面反映出“一带一路”数字经济产业已呈现聚集发展态势，但聚集发展的质量和水平不高。计量分析结果发现，空间误差模型更能合理解
7“一带一路”三次产业发展的差异化状况
表