中国民营经济高质量发展空间关联网络结构特征及影响因素分析

摘 要：了解民营经济高质量发展的空间关联网络结构状态及其影响因素，对促进民营经济实现高质量发展具有重要作用。以2014年至2021年我国31个省（自治区、直辖市）民营经济的省际面板数据为样本，基于修正后的引力模型测算民营经济高质量发展空间关联关系，在此基础上运用社会网络分析法（SNA）和二次指派程序（QAP）探究其空间关联网络结构整体、个体、块模特征及其影响因素。结果表明：我国民营经济高质量发展的空间关联网络结构特征相对稳定，并具有一定等级性；省际民营经济高质量发展的空间关联网络可以分为四个板块；城市距离对民营经济高质量发展的空间关联强度产生显著负向作用，科技投入水平差异、贸易经济水平差异和经济发展水平差异对其产生显著正向影响。研究结果可为推动民营经济高质量发展及引导省际民营经济形成高质量发展的关联网络结构提供参考。

关键词：民营经济；高质量发展；网络结构；社会网络分析方法

中图分类号：F276 文献标识码：A 文章编号：1001-4403（2024）01-0124-12

DOI：10.19563/j.cnki.sdzs.2024.01.012

截至2021年年底，我国民营企业数量达到4 457.5万户，占市场主体总量的96%，民营上市公司数量突破3 000家，民营经济税收贡献达。59.6%①①胡金炎：《扎实推进民营经济健康发展、高质量发展》，《光明日报》2023年4月11日，第3版。民营经济当之无愧成为中国特色社会主义市场经济的重要组成部分，也是推动我国社会、经济、科技发展不可或缺的重要力量，在发展经济、促进就业、保障民生方面发挥着巨大作用。长期以来，党中央始终支持民营经济和民营企业健康发展。习近平总书记指出：“党中央始终坚持‘两个毫不动摇’‘三个没有变’，始终把民营企业和民营企业家当作自己人。”②②《实现民营经济健康发展、高质量发展》，http：//theory.people.com.cn/n1/2023/0310/c40531-32641168.html，2023年3月10日。同时也要看到，随着国际和国内政治、经济形势发生深刻变革，民营经济面临着诸多挑战，急需用新发展理念指导其健康成长，实现民营经济的高质量发展目标。

“中国经济要高质量发展，由习近平总书记在党的十九大报告中首次提出。”①①《习近平总书记关于中国经济高质量发展重要论述的发展历程与实践意义》，http：//www.qstheory.cn/2023-09/19/c_1129870825.htm，2023年9月19日。“高质量发展”一经提出就引起了学界的高度关注和广泛研究。理论研究方面，在地位上，学者认为“高质量发展深刻揭示了中国经济运行的基本底色，也概括了中国经济发展的基本方向，是新阶段中国经济发展的‘总纲’”②②高培勇：《理解、把握和推动经济高质量发展》，《经济学动态》2019年第8期，第3-9页。。在内涵上，高质量发展主要体现在发展方式、结构和动力能满足新时代人民的需求，核心为高质量和高效益，并能在经济社会发展过程中展现出多样、个性、健康和可持续的特征。③③任保平、李禹墨：《新时代我国高质量发展评判体系的构建及其转型路径》，《陕西师范大学学报（哲学社会科学版）》2018年第3期，第105-113页。量化研究方面，主要表现为建立评价指标体系④④任保平、文丰安：《新时代中国高质量发展的判断标准、决定因素与实现途径》，《改革》2018年第4期，第5-16页。，量化高质量发展水平；探讨经济高质量发展的空间关联网络及机制问题⑤⑤王小华、杨玉琪、罗新雨等：《中国经济高质量发展的空间关联网络及其作用机制》，《地理学报》2022年第8期，第1920-1936页。。

当前，中国经济已经进入高质量发展阶段，民营经济高质量发展是区域高质量发展的必然要求⑥⑥桂德祥：《江苏民营经济高质量发展的意义和着力点》，《江苏政协》2018年第6期，第23-25页。。因此，加强对民营经济高质量发展的研究有着重要意义。目前，学者研究主要集中于民营经济发展的内涵和实现路径⑦⑦政武经：《新时代民营企业高质量发展的五大路径与机遇》，《广西民族大学学报（哲学社会科学版）》2019年第1期，第38-43页；郭敬生：《论民营经济高质量发展：价值、遵循、机遇和路径》，《经济问题》2019年第3期，第8-16页；任晓猛、钱滔、潘士远等：《新时代推进民营经济高质量发展：问题、思路与举措》，《管理世界》2022年第8期，第40-54页。、综合评价体系构建及实证研究⑧⑧陈鹏远、时大红：《长三角民营经济高质量发展综合评价体系的构建与实证研究》，《现代经济探讨》2022年第12期，第114-122页；时大红：《一体化背景下长三角地区民营经济高质量发展研究》，青海师范大学2020年硕士论文。，以及对民营经济发展空间格局的研究⑨⑨梁晓璇、李鹤：《东北三省民营经济发展格局演变及其影响因素分析》，《资源开发与市场》2023年第3期，第337-344页；冯亚男、贾敬全：《民营经济与区域经济发展的关联性研究——基于PVAR模型的实证分析》，《哈尔滨师范大学自然科学学报》2022年第4期，第29-35页。。尽管有学者关注到民营经济高质量发展的空间格局问题⑩⑩B12田玲玲、陈链、罗静等：《中国民营经济高质量发展水平时空格局及驱动机制》，《经济地理》2021年第1期，第131-139页。，但仍缺乏对其空间关联网络结构方面的研究。空间关联网络结构主要是通过网络分析来探究某一现象内外部关联网络的空间结构及要素间的关系，同时对其影响因素进行分析。

中国的民营经济经过改革开放四十多年的发展，已构成了复杂的跨区域性质的空间关联网络结构，其空间关联性显著增强。因此，从空间关联视角去探究民营经济高质量发展的关联关系有其重要意义。本研究基于修正的引力模型及社会网络分析方法，对2014年至2021年中国31个省（自治区、直辖市，但不包括香港、澳门、台湾）的民营经济高质量发展空间关联网络结构的整体、个体网络结构特征以及块模特征进行分析，并使用QAP相关性分析和回归分析对其影响因素进行研究，揭示中国民营经济高质量发展的空间关联网络结构及成因，为推动民营经济高质量发展及形成更加科学、合理的省际关联网络结构提供参考。

一、指标体系构建与研究方法

（一）测度指标体系构建

“民营经济”是一个具有中国特色的经济概念和经济范畴。B11B11李国荣：《民营经济”概念辨析》，《企业经济》2007年第1期，第5-9页。本文借鉴已有相关研究B12的做法，选取个体、私营及私人合作和私人控股公司等民营企业作为统计对象；同时，基于民营经济和高质量发展的内涵以及相关学者的研究成果①①王小华、杨玉琪、罗新雨等：《中国经济高质量发展的空间关联网络及其作用机制》，《地理学报》2022年第8期，第1920-1936页；陈鹏远、时大红：《长三角民营经济高质量发展综合评价体系的构建与实证研究》，《现代经济探讨》2022年第12期，第114-122页；时大红：《一体化背景下长三角地区民营经济高质量发展研究》，青海师范大学2020年硕士论文。，结合31个省（自治区、直辖市）民营经济发展数据的合理性和可获得性，构建包括民营经济创新发展力、结构活力、绿色发展力、开放发展力、共享发展力和竞争力在内的6个一级指标和32个二级指标的中国民营经济高质量发展水平测度指标体系（表1）。

由于部分指标缺乏直接可以使用的民营经济统计数据，因此本文参照陈鹏远②②陈鹏远、时大红：《长三角民营经济高质量发展综合评价体系的构建与实证研究》，《现代经济探讨》2022年第12期，第114-122页等人的做法，以规模以上的工业民营企业的指标数据替代。具体指标如下：X1、X2、X3、X4、X5、X24、X25、X26、X27、X28、X29、X30、X32均为指标总值/企业数量；X6、X8、X9、X12、X13、X14、X15、X17、X20、X21、X22、X23为统计值；X7=（当期-上期）/上期；X10=工业化学需氧量排放量+工业氨氮排放量；X11=工业二氧化硫排放量+工业氮氧化合物排放量+工业颗粒物排放量；X16=私营企业利润总额/电力消费量；X18=进出口总值/GDP；X19=外商投资总额/民营经济总资本；X31=省内500强民营企业数量/全国500强民营企业数量总数。采用极差标准化法对2014—2021年全国31个省（自治区、直辖市）的32项指标进行无量纲化处理。

（二）研究方法

1.熵值法

熵值法作为客观赋权法的一种，能根据原始数据反映出的信息进行客观赋权，从而消除人为主观因素的影响。③③郭显光：《改进的熵值法及其在经济效益评价中的应用》，《系统工程理论与实践》1998年第12期，第99-103页。因此，针对研究所使用数据的动态性，本文采用考虑时间变量的熵权法④④袁旭梅、魏福丽、张旭：《河北省县域经济高质量发展水平空间关联及其影响因素》，《资源开发与市场》2023年第1期，第59-68页。来计算民营经济高质量发展水平各测度指标的权重。

2.引力模型

确定空间关联关系的方法主要有VAR模型①①李敬、陈澍、万广华等：《中国区域经济增长的空间关联及其解释——基于网络分析方法》，《经济研究》2014年第11期，第4-16页。和引力模型②②冷炳荣、杨永春、李英杰等：《中国城市经济网络结构空间特征及其复杂性分析》，《地理学报》2012年第2期，第199-211页；白俊红、蒋伏心：《协同创新、空间关联与区域创新绩效》，《经济研究》2016年第7期，第174-187页。等。已有文献表明“VAR模型不能刻画空间关联网络的演变趋势，同时对滞后阶数的选择过于敏感，在一定程度上会降低溢出关系刻画的精准性”③③刘华军、张耀、孙亚男：《中国区域发展的空间网络结构及其影响因素——基于2000—2013年省际地区发展与民生指数》，《经济评论》2015年第5期，第59-69页。。引力模型是以牛顿经典力学的万有引力公式为基础，“经过诸多地理学家的研究和应用，已经成为研究地理空间相互作用的重要方法”④④彭英、余小莉：《基于改进引力模型的江苏省城市创新空间关联及其影响因素》，《科技管理研究》2021年第24期，第81-86页。。国内学者孙中瑞运用引力模型对中国绿色科技创新效率空间关联进行了分析⑤⑤孙中瑞、樊杰、孙勇等：《中国绿色科技创新效率空间关联网络结构特征及影响因素》，《经济地理》2022年第3期，第33-43页。；高晓彤运用引力模型对海洋经济高质量发展的空间关联进行分析⑥⑥高晓彤、赵林、曹乃刚：《中国海洋经济高质量发展的空间关联网络结构演变》，《地域研究与开发》2022年第2期，第7-13页。。本文亦采纳引力模型的思想，对传统引力模型进行修正以确定民营经济高质量发展的空间关联关系，其模型如下：

式中，Ri，j表示省份i和省份j间的民营经济高质量发展的空间关联强度，Pi和Pj分别表示省份i和省份j的统计人口数量，Gi和Gj分别表示省份i和省份j的民营经济规模，Ii和Ij分别表示省份i和省份j的民营经济高质量发展指数，Ki，j表示引力系数，Di，j表示省份i和省份j之间的地理距离。本研究的研究对象是省际民营经济发展的空间关联，因此省际地理距离计算是以省会之间的最短距离为基础。

3.网络分析

本文采用社会网络分析方法（SNA），从整体、个体网络特征以及块模特征⑦⑦刘军：《整体网分析：UCINET软件实用指南》，上海人民出版社2014年版。等方面分析民营经济高质量发展的空间关联网络结构特征。整体网络的关联性特征能够从面上反映出网络结构联通性及稳健性，可以通过网络密度、网络关联度、网络等级度、网络效率等指标判别。个体网络特征指的是某一节点在整体关联网络中所处的中心位置程度，主要通过点度中心度、接近中心度、中介中心度来判别。块模型由White等⑧⑧White H C，Boorman S A，Breiger R L.Social structure from multiple networks：Block moels of roles and positions.American Journal of Sociology，1976，81，pp.730-780.提出，主要用来对关联网络中成员承担的角色和所处的位置进行描述性分析。运用Ucinet软件的CONCOR功能可以实现本研究对民营经济高质量发展空间关联网络进行块模型分析。参考王小华⑨⑨王小华、杨玉琪、罗新雨等：《中国经济高质量发展的空间关联网络及其作用机制》，《地理学报》2022年第8期，第1920-1936页。的做法，“将关联网络中的板块分为‘双向溢出’‘净受益’板块、‘净溢出’板块和‘经纪人’板块等类型”，在此基础上，构建空间关联网络的密度矩阵和像矩阵，最后根据像矩阵绘制出板块之间的关联关系图。

（三）构建民营经济高质量发展空间关联网络的影响因素分析模型

为探讨各省份民营经济高质量发展网络关联结构差异产生的作用机制，运用QAP相关分析和回归分析方法研究其影响因素。结合前述分析，并参考田玲玲⑩⑩田玲玲、陈链、罗静等：《中国民营经济高质量发展水平时空格局及驱动机制》，《经济地理》2021年第1期，第131-139页。、杜传甲B11B11杜传甲、王成军：《我国省际数字经济空间关联网络结构特征及其影响因素研究》，《统计与决策》2023年第4期，第106-110页。、梁晓璇B12B12梁晓璇、李鹤：《东北三省民营经济发展格局演变及其影响因素分析》，《资源开发与市场》2023年第3期，第337-344页。等人的研究，本研究认为科技经费投入、高等教育水平、贸易水平、产业结构等因素均会对网络关联结构的状态产生影响。因此，可以将省际民营经济高质量发展的空间关联矩阵作为因变量，以上述影响因素指标作为自变量，构建如下影响因素模型：

Rij=f（D，C，K，J，M，G）（2）

其中，Rij为省际民营经济高质量发展的空间关联矩阵，D为省际地理空间距离关系矩阵，C为省际产业结构差异矩阵（用国有及国有控股工业企业营业收入占比衡量产业结构），K为省际科技投入水平差异矩阵（用规模以上工业企业平均Ramp;D经费衡量），J为省际教育水平差异矩阵（用每十万人本专科及以上学历人数占比衡量），M为省际贸易经济水平差异矩阵（用进出口总额在GDP中占比衡量），G为省际经济发展水平差异矩阵（用人均GDP衡量）。

（四）数据来源

本研究选取2014—2021年中国内地31个省（自治区、直辖市）民营经济发展的多项指标数据（表1）用以计算民营经济高质量发展水平。在空间关联关系的测算中，选择各省份的民营经济规模、民营经济高质量发展指数、地理空间距离、人口总数作为指标。其中，民营经济规模来源于2014—2021年国家统计局发布的《中国统计年鉴》以及相关国民经济和社会发展统计公报等；地理距离来源于省际地理距离取最短公路公里数（各省省会省政府所在地为准），相关数据来源于百度地图。另外，选取产业结构、科技投入水平、贸易经济水平、经济发展水平等指标来研究省际民营经济发展的空间关联网络的影响因素，其数据均来源于国家统计局发布的《中国统计年鉴》和各省份统计年鉴。

二、民营经济高质量发展水平测度

图1为中国31个省（自治区、直辖市）2014—2021年民营经济高质量发展水平测度，结果显示：2014年以来，中国民营经济高质量发展水平总体上呈现上升趋势，整体平均得分由2014年的31.39上升到2021年的49.16，较2014年增长56.61%。整体上看，其发展趋势可以分为两类：一类是先升后降再升的波动提升型，包括天津、内蒙古、辽宁、黑龙江、吉林；另一类是一直保持上升趋势型，包括除上述省份之外的其他省份。从省份上来看，2021年测度值最高的为广东143.39，测度值最低的为西藏6.31；排名前五的是广东、江苏、浙江、山东、上海，排名后五位的是黑龙江、吉林、宁夏、青海、西藏。上述分析可见，民营经济高质量发展在地区间仍存在很大差异。另外，31个省（自治区、直辖市）各年度的测度值中，超过平均水平的数量以2019年为分水岭，2014—2018年每年均有14个，而2019—2021年每年均有13个，可见这种高质量发展的差异有进一步扩大的可能。

三、民营经济高质量发展空间关联网络结构特征分析

（一）关联网络的关联性分析

本研究利用Ucinet软件绘制出研究期内不同年份关联网络结构图，由于篇幅有限，仅选取2014年（图2）年和2021年（图3）年两个时间截面。图中，两个省份之间的连线数量刻画其关联强度的大小，即发展关联越紧密则线条越多，反之越少。

表2显示，2014年和2021年的网络分别有146个和148个空间关联关系，可以看出各省之间的关联强度有所上升。2014年关联度最大的为江苏与安徽之间，较强的有上海与江苏、上海与浙江、浙江与安徽、浙江与江苏之间。2021年关联度最大的仍为江苏和安徽之间，较强仍包括上海与江苏、上海与浙江、浙江与安徽、浙江与江苏之间。另外，山东与河北、山东与河南、重庆与四川、广东与福建之间的关联强度均有较大提升。由此可见，整个长三角地区民营经济发展关联有所提升，上海、江苏、浙江作为民营经济高质量发展的高地，不仅自身民营经济发展质量高，且其相互之间关联强度也高，能对整个长三角地区民营经济发展起到带动作用，甚至可以辐射到山东、河南、安徽等省份，从图1和图2中能得到印证。

从图2和图3呈现的结果来看，2014年和2021年总体网络结构特征较为相似，从网络关联结构动态演进的趋势上看，连线有所增多，说明省际民营经济高质量发展关联的总量逐步上升。但总体上也都呈现出各省份之间的关联强度分布不均，东部省份之间关联强度较强，中西部省份之间关联强度相对较弱。从图中也能看出，2014年有7个省、自治区（青海、西藏、海南、新疆、宁夏、甘肃、云南）不在关联网络内，2021年有6个省、直辖市（黑龙江、宁夏、青海、西藏、新疆、甘肃）不在关联网络内，主要为西部省份。说明虽然中国民营经济高质量发展在整体上关联的省份数量在增加，但西部省际地理距离局限仍阻碍实现关联。

（二）整体网络特征分析

表2给出了民营经济高质量发展空间关联的整体网络结构特征。2021年网络密度为0.159 1，略高于2014年0.157，其值远低于0.5，表明民营经济高质量发展关联的紧密程度总体上仍不高，还有较大的提升空间。另外，各省际相互关联、相互依赖程度有待加强，各省际民营经济合作要更加密切。2014年至2021年的网络等级度均低于0.5，其中2021年为0.402 1，表明民营经济高质量发展空间关联网络存在一定等级结构，但省域之间的对称可达度有待提高。2014年至2021年网络效率均维持在0.7以上，2021年为0.753 6，说明各省份可以借助民营经济的整体网络功能实现与其他省份的民营经济高质量发展合作。

（三）个体网络结构特征分析

通过分析民营经济高质量发展关联网络节点的中心性，探寻各省份在该关联网络中所处的地位和作用，具体分析结果如表3所示。

在点度中心度方面，总体上点度中心度呈上升趋势，2021年排在前十位的依次为江苏（27）、山东（26）、浙江（21）、广东（21）、河南（21）、湖北（21）、安徽（21）、河北（19）、湖南（19）、江西（16）。这与近年来中国经济发展情况较为吻合，江苏、山东、浙江、广东、河南等省份点度中心度一直较高，在出度和入度方面都很活跃。相较于2014年，广东、湖南、湖北三省2021年的点度中心度均有较大增幅，这一结果反映出近年该三省的民营经济关联格局进步较大。在接近中心度方面，2021年，接近中心度高于均值的省份包括北京、天津、河北、山西、上海、江苏、浙江、山东、河南、安徽、福建、湖北、湖南、江西、重庆、四川、贵州、陕西，说明这些省份和其他省份之间的联系紧密，在民营经济高质量发展网络中拥有较强的传递特性；其余省份的接近中心度低于均值，说明这些省份的溢出能力较弱，处于被支配地位。相对于2014年，内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江四省在2021年的接近中心度下降幅度较大，而海南、重庆、四川、贵州、云南五省的接近中心度上升幅度较大。在中介中心性方面，河北、江苏、浙江、山东、河南、湖北、湖南、广东、重庆、四川这些省份的中介中心度大于均值，说明这些省份在民营经济高质量发展网络中发挥着中介作用，在较大程度上影响着民营经济的整体发展状况。而低于中介中心度均值的省份则需要加强与周边省份合作，以强化产业联系，提高关联性。整体上，东部和中部省份民营经济存在较强的关联关系，整体上表现为东部地区gt;中部地区gt;西部地区的关联网络格局。

（四）块模分析

从上述分析中可见，各省份在关联网络中的地位和作用存在明显区域差异。为揭示各省份在民营经济高质量发展空间关联网络中的作用，描述区域间的聚类特征，本研究使用Ucinet软件CONCOR算法，将2021年民营经济高质量发展的空间格局划分为4个板块：第一板块为北京、天津、河北、山西、陕西、内蒙古、辽宁；第二板块为江苏、浙江、上海、山东、河南、安徽、广东、湖北、湖南、福建、江西；第三板块为新疆、黑龙江、吉林、甘肃、宁夏、青海、西藏；第四板块为云南、广西、海南、重庆、四川、贵州，具体各板块间和板块内溢出关系的结果见表4和图4。

从表4可知，2021年民营经济高质量发展格局中共存在148个空间关联，其中板块内关系为31个，板块之间的关系为117个，可以看出其空间关联关系主要发生在板块之间。第一板块外接受关系数为20，溢出关系数为12，期望和实际内部关系比例分别为20%、47.83%，接受关系数明显大于溢出关系数，且实际内部关系比例大于期望内部关系比例，可定义为“双溢出”板块；第二板块内关系数为11，板块外接受关系数为12，溢出关系数为27，期望和实际内部关系比例分别达到76.92%、33.33%，可见其溢出关系较多，也可划分为“双溢出”板块；第三板块外接受关系为1，溢出关系数为0，可作为“净溢出”板块；第四板块外接受和溢出关系数分别为8和2，实际内部关系比例大于期望内部关系比例，可定义为“经纪人”板块。

为了考察各板块间的关联关系，本研究根据Ucinet中的CONCOR功能，测算出2021年民营经济高质量发展空间关联网络各板块内及板块间的密度矩阵（表5），再将密度矩阵中的各值与2021年空间关联网络的密度值0.159 1对比得出像矩阵（表5），大于该值，则该格数值记为1，表示有溢出；小于该值，则相应格数值记为0，表示无溢出。同时，本文绘制了图4，以了解各板块间的关联互动关系。可以看出，2021年各板块之间的内部关系和溢出关系。由表5中的密度矩阵和图4可知，第二板块内部关联紧密，其余板块内部关系则较为疏松；第一板块和第二板块均表现为除了对自身有空间溢出，对彼此板块也存在空间溢出；第四板块对自身有空间溢出。

四、中国省际民营经济高质量发展空间关联网络的影响因素分析

（一）相关性分析

通过QAP相关性分析，得到2014年和2021年空间关联矩阵与各影响因素的相关系数，如表6所示。

2014年和2021年类似，地理空间距离、科技投入水平差异、贸易经济水平差异、经济发展水平差异等4个影响因素显著影响民营经济高质量发展的空间关联网络结构的形成。其中，地理空间距离的相关系数为负，说明省份间的地理空间距离越大，越不利于民营经济高质量发展的空间关联网络的形成；科技投入水平差异矩阵、贸易经济水平差异矩阵和经济发展水平差异矩阵的相关系数为正，这说明相似的科技投入水平、经济贸易水平和经济发展水平是民营经济高质量发展的空间关联网络形成的重要基础；而教育水平差异矩阵和产业结构差异矩阵并未对民营经济高质量发展的空间关联网络的形成产生显著影响。

（二）回归分析

QAP回归分析结果（表6）显示，2014年和2021年调整后的R2分别为0.251和0.238，均通过1%显著性检验，说明这些因素对省际民营经济高质量发展的空间关联网络具有重要影响。

2014年和2021年地理距离矩阵的标准化回归系数分别为-0.485、-0.478，均在1%的水平上通过检验，说明地理距离的大小，对建立空间关联关系产生较大影响。近年来，随着国家对中西部交通路网等基础设施的改善，一定程度上缩减了交通对经济发展造成的差距，因此其回归系数呈减少趋势。科技投入水平差异矩阵的回归系数分别为0.085和0.058，且2014年在5%的水平上通过检验，而2021年未通过显著性检验。这反映出科技投入水平对民营经济高质量发展关联网络的建立影响非常显著。2014年和2021年教育水平差异矩阵的回归系数分别为0.018和-0.023，均未通过显著性检验。反映出，教育水平差异未对空间关联网络的形成产生显著影响，这主要得益于地区间的教育差距缩小。需要注意的是，2021年教育水平差异的回归系数由正转负，可能的原因在于近年来民营经济发达区域对人才资源产生虹吸效应，直接加大了地区经济高质量发展水平差距。①①王小华、杨玉琪、罗新雨等：《中国经济高质量发展的空间关联网络及其作用机制》，《地理学报》2022年第8期，第1920-1936页。2014年和2021年贸易经济水平差异矩阵系数均为正，均在1%的水平上通过显著性检验。尽管各地区间的贸易差异水平仍存在较大差异，但基于贸易经济水平反映出的地区经济开放程度，其差异越大越有利于空间关系的建立。②②孙中瑞、樊杰、孙勇等：《中国绿色科技创新效率空间关联网络结构特征及影响因素》，《经济地理》2022年第3期，第33-43页。2014年和2021年经济发展水平差异矩阵的回归系数分别为0.089和0.079，分别在1%和5%的水平上通过了显著性检验。表明各省经济发展水平得到了普遍提升，但仍存在差距。地区间发展水平差距的加大，有利于空间关联关系的建立。③③邵汉华、周磊、刘耀彬：《中国创新发展的空间关联网络结构及驱动因素》，《科学学研究》2018年第11期，第2055-2069页。2014年和2021年的产业结构差异矩阵回归系数的结果表明，其未显著影响民营经济高质量发展的空间关联网络。这说明，各省之间产业结构差异逐步扩大，不利于民营经济高质量发展关联网络的形成。

五、结论与建议

（一）主要结论

本文运用修正后的引力模型构建中国省际民营经济高质量发展的空间关联强度矩阵，采用社会网络分析法分析省际空间关联关系，并对其影响因素的相关性和回归进行了分析，得出如下结论：

（1）从整体网络结构特征上看，我国各省民营经济高质量发展的空间关联关系呈现出较为复杂且稳定的网络结构，由2014年146个关系数增至2021年148个关系数，已形成较为稳定的高质量发展关联网络，存在一定溢出路径，但整体上的空间关联仍有待提高。2021年网络密度为0.159 1，表明网络关联整体上处于疏松状态；网络等级度为0.402 1，表明空间关联网络存在较为明显的等级结构。

（2）从个体网络特征上看，我国民营经济空间关联网络呈现出明显的马太效应。东部地区省份点度中心度排名靠前，说明其在该空间关联网络中地位和影响较大，处于主导地位。青海、甘肃、新疆、西藏、宁夏等西部地区未进入民营经济高质量发展的空间关联网络中，处于被动地位。

（3）从空间聚类的块模分析上看，民营经济高质量发展空间关联网络可以划分为四个板块：第一板块、第二板块为“双溢出”板块，主要由长三角、东南沿海省份组成；第三板块为“净溢出”板块，主要为西部和东北地区省份；第四板块为“经纪人”板块，主要为中部省份。

（4）通过QAP相关性分析，民营经济高质量发展空间关联网络与地理空间距离呈显著负相关关系，而与科技投入水平、贸易经济水平、经济发展水平呈正相关关系，与产业结构、教育水平关系并不显著。通过QAP回归分析，省际民营经济高质量发展空间关联关系与地理空间距离、科技投入水平的回归系数在1%水平上显著，与人口教育水平、贸易经济发展水平的回归系数分别在10%、5%水平上显著。

（二）主要建议

（1）进一步缩小省际民营经济高质量发展的差距，提升民营经济发展的均衡性。目前，提高民营经济高质量发展的网络紧密度、降低网络的等级度是实现全国民营经济高质量持续均衡发展的重点内容。从经济发展的全局性考虑，在高质量发展东部沿海地区民营经济的同时，要注重构建高质量的东西部民营经济联动协同发展的体制机制，以提升空间关联网络的紧密度，实现民营经济高质量发展的跨区域合作，逐渐降低网络等级度，缩小空间差异。

（2）进一步根据空间关联网络不同板块的功能和地位，构建民营经济发展新格局。一方面，江苏、浙江、广东、山东等省份要做好顶层设计，在绿色、创新等方面不断提升水平，从而实现产业转型、技术进步，并发挥示范带动作用；西部和东北等省份，要不断发挥自主能动性，“走出去”学习先进理念和措施，把需要的资本和技术“请回来”，不断提升民营经济高质量发展的联系协作密度。另一方面，对于民营经济高质量发展关联网络呈现出的空间异质性，各省份要结合自身的产业结构和资源基础等方面的优势，因地制宜，实现各有特色、错位发展。

（3）进一步促进省际民营经济发展要素的流动和优化，提升高质量发展整体水平。民营经济由众多发展要素所组成，如科技投入水平、贸易经济水平等。实现民营经济高质量发展的关键在于推动各类要素有序、合理流动。对于发展薄弱的区域，要主动与发达区域对接，推动科技、贸易、技术、人才等要素流动，进一步优化关键生产要素流动方式，协调好不同省际区域生产要素供给与需求关系。

An Analysis of the Characteristics and Influencing Factors of the High-Quality Development Space of Chinese Private Economy and an Analysis of Influencing Factors

Abstract：Our economy has shifted from the stage of high-speed growth to the stage of high-quality development.As an important part of the private economy，the private economy must be transformed into high-quality development with new development concepts.The research takes the inter-provincial panel data of private economy in 31 provinces and municipalities directly under the Central Government of China from 2014 to 2021 as samples，and calculates the spatial correlation of high-quality development of private economy based on the revised gravity model.On this basis，the （SNA） method and QAP analysis method are used to analyze the overall，individual，block model characteristics and influencing factors of the spatial correlation network structure of high-quality development of inter-provincial private economy.The results show that，the high-quality development space of my country’s private economy has a relatively stable characteristics，which needs to be improved and has a certain level;the high-quality space-related network between the private economy between the provinces is divided into four sectors;the level of science and technology investment，trade economy and economic development helps the formation of space-related networks.Strengthening the related relationship of the inter-provincial space-related network of private economy and formulating differentiated policies will help to achieve the high-quality coordinated development of private economy across regions in my country.

Key words：private economy;high-quality development;network structure;social network analysis method