原文刊载于《社科纵横》2025年第3期

京津冀数字产业布局的演变特征及影响因素研究

储  颖 ¹ ，刘  勇 ^1，2

（1. 中国社会科学院大学 应用经济学院，北京 102488；2. 住房和城乡建设部政策研究中心，北京 100044）

【内容摘要】数字经济成为支撑中国经济长期向好的重要力量，发展数字产业有助于推动京津冀产业结构调整升级，实现高质量发展。利用数字经济企业数据来分析京津冀数字产业空间格局的演变特征，并运用空间计量模型分析相关因素对京津冀数字产业布局变化的影响。结果显示，京津冀数字产业经历了由单中心集聚向多中心扩展的转变，服务型数字产业高度集中于北京、天津、石家庄等重点城市，制造型数字产业则向河北省各地转移，邢台市等地成为新的集聚中心。同时，城镇化率、市场化水平、信息化程度等因素对数字产业集聚有不同影响，且存在着不同的空间溢出效应。

【关 键 词】京津冀；数字产业；空间格局

中图分类号：F127；F49          文献标识码：A             文章编号：1007-9106（2025）03-0036-11

一、研究背景

伴随着云计算、物联网、大数据、人工智能等新技术的发展和应用，数字经济正成为继农业经济、工业经济之后的主要业态［1］。据统计，2022 年我国数字经济体量已扩展至 50.2 万亿元，与上一年度相比增长 10.3%，增长态势已持续 11 年 ，始 终保持高于同期国内生产总值（GDP）增速的显著优势。做大做强我国数字经济，一定要推进重点领域数字产业发展，促进集群化发展，打造世界级数字产业集群［2］。

京津冀地区作为我国经济最具活力、开放程度最高、创新能力最强的区域之一，其数字经济发展态势尤为值得关注。京津冀协同发展战略实施以来，在疏解北京非首都功能，以及推动产业协同升级转型、生态环境协同保护、交通一体化、公共服务共建共享、促进地区共同富裕等方面取得了显著进展。然而，2014—2023 年间京津冀地区的社会消费品零售总额占全国比重下降 3 个百分点，GDP 占全国比重下降 0.7 个百分点，进出口总额也下降 3 个百分点之多，无论是居民消费、经济还是进出口贸易较全国都有所降低，表明京津冀区域可能存在发展位势减弱的趋势。提升京津冀作为中国经济增长极的辐射带动作用，离不开对京津冀产业发展的关注，尤其是对数字经济产业的关注。鉴于此，本文旨在通过理论和实证研究，对京津冀地区数字产业空间格局的演变特征与影响因素进行系统考察，探索未来京津冀区域加强产业协同发展的突破口，促进提升京津冀区域数字产业发展水平，推动京津冀协同发展走深走实，为其注入新活力、新动能。

二、文献综述

（一）数字产业

20 世纪 90 年代 Tapscott 首次提出数字经济概念［3］。数字经济指的是一系列经济活动，其核心在于将数字化的知识和信息作为至关重要的生产要素，依托现代信息网络这一关键载体，并高效利用信息通信技术，以此作为提高生产效率、优化经济结构的核心驱动力［4-6］。数字产业在数字经济迅速崛起的背景下应运而生，随着对数字经济概念理解的深入，数字产业作为其重要组成部分，逐渐成为研究重点。张嫚较早讨论了数字产业，提出其核心在于软件产业，其产品能够以数字形式被压缩、存储并传输［7］。李俊江和何枭吟进一步细化了数字产业的分类，认为数字产业涵盖信息技术产业和数字内容产业两大领域［8］。这些早期研究为数字产业的分类提供了理论基础。

随着数字经济的不断发展，数字产业的行业分类日益精细，目前已有较为统一的结论。2020 年中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展白皮书（2020 年）》，清晰界定了数字产业包含软件与信息技术服务业、互联网行业、电信业以及电子信息制造业等关键领域。2021 年国家统计局公布《数字经济及其核心产业统计分类（2021）》，该 目录 与《国民经济行业分类（2017）》紧密衔接，为当前数字产业化相关研究提供了权威性强且操作性高的分类依据。

（二）数字产业布局

产业布局是经济学研究的重要话题。传统的产业布局理论源于区位论，杜能和韦伯先后提出农业区位论和工业区位论，从不同角度讨论不同产业的区位选择。随着理论的发展，马歇尔等学者提出并完善了产业的集聚理论，尤其是关注产业发展过程中的外部性影响，对于推动产业发展具有深远影响。研究数字产业布局的问题本质上也是研究数字产业集聚动态变化的过程。

新时代背景下，战略性新兴产业的布局受到更为密切的关注。党的二十大报告指出，建设现代化产业体系，推动战略性新兴产业融合集群发展，加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。数字产业布局既表现出一般产业集聚与扩散的共性，又有其自身空间分布的特性，现有研究主要运用空间分析方法探讨一些区域内数字产业空间格局特征。整体上，省域数字经济综合发展呈现由东向西梯级递减之势，长江经济带数字经济呈“ 热点区—过渡区—次热点区—冷点区”的“驼峰”状空间分异格局，黄河流域数字产业发展表现出“下游城市>中游城市>上游城市”的特征，空间总体呈现“东强—西弱”格局及“收缩化”趋势［9-12］。

（三）数字产业布局的影响因素

探讨数字产业布局的影响因素首先需要明确，尽管数字产业具有其独特性，但传统区位基础因素依然扮演着不可忽视的角色。一些学者对产业布局的影响因素进行了初步探索，Krug⁃man、于会娟等强调生产要素例如自然资源、劳动力、技术等对于产业布局的影响［13-14］。部分学者认为运输成本、市场因素和外部性等区位因素影响着产业布局［15-16］。此外，贺灿飞等也考虑了政府行为如地方保护主义在产业布局中的重要作用［17］。

与此同时，数字技术的迅猛发展正在逐步打破地理空间对资本和知识流动的限制。数字产业作为知识密集型的高新技术产业代表，受传统区位因素的影响正日益减弱。产业集聚作为这一趋势的重要结果，对企业和整个产业的布局发展产生了深远影响。相应地，一系列新兴区位因素，诸如数字基础设施的健全程度、人力资本的富集状况、研发投入的力度、城市的综合能级以及信息化发展水平等，在数字产业区位布局时正发挥着愈发关键的作用［11-12］。

（四）文献评述

目前，部分研究在揭示数字产业发展趋势和区域特征方面取得了一些成效，界定了数字产业和数字经济的概念，并对产业布局进行了理论与实证分析，为政策制定提供了科学依据。但是，目前专门针对京津冀数字产业布局的系统性研究相对较少，特别是在产业空间格局演变方面尚需进一步探索以充分反映最新的发展趋势和变化。应该加强对京津冀数字产业布局的研究，深入探讨影响其布局的各种因素，以促进京津冀更高质量协同发展。

三、数据来源与研究方法

（一）数据来源

国家统计局发布的《数字经济及其核心产业统计分类（2021）》明确界定了数字经济及其核心产业统计范围。基于数字经济的定义，并考虑数据的可获取性和统计标准的一致性，依据《数字经济及其核心产业统计分类（2021）》及《国民经济行业分类（2017）》，选定包括计算机、通信和其他电子设备制造业等在内的五大类行业中的企业作为研究样本，并进一步将数字产业细分为制造业型和服务业型两大类，描绘不同类型数字产业企业的空间发展轨迹。具体行业及行业代码如表 1 所示。

依托全国范围的工商企业注册数据库，针对数字经济领域的五大核心企业类别，筛选 1949—2023 年间京津冀地区数字经济企业相关数据。通过解析企业注册地址信息，获取每家企业的空间位置坐标，对照京津冀地区的地理边界对样本进行核对、筛选并剔除无效数据，最终确定京津冀各区县共 72 万余家数字经济企业作为研究样本。随后，利用 ArcGIS 软件将样本数据转化为点状矢量形式，便于进行可视化展示与定量分析。

计算数字经济企业数量时，一个关键点在于准确掌握当年新进入与退出市场的企业数量。当前的企业工商登记资料仅记录了企业的注册成立时间与官方核准时间，对于企业实际退出市场的时间未予明确。根据现有的企业运营状态记录，主要包括持续运营、营业中、开业状态、登记在册、已注销及被吊销等几种情况。对于处于持续运营、营业中、开业状态及登记在册的企业，视其为仍在市场中活跃；对于已注销或被吊销的企业，借鉴李磊和马欢的研究，将其核准年份作为退出市场的标志，从而依据企业的注册与退出时间，精确统计各区县数字经济企业的变化［18］。

运用计量方法分析影响京津冀数字产业布局的影响因子时，基于数据可得性，选取 2015—2022 年京津冀各区县影响数字产业演变影响因素的相关数据，构成一个强平衡面板数据集。数据来源于历年的《中国县域统计年鉴》《北京统计年鉴》《天津统计年鉴》和《河北统计年鉴》。

（二）研究方法与模型设定

1.核密度分析。核密度分析是一种有效工具，能可视化展现区域内数字经济企业（作为点要素）的空间分布特征，并平滑描绘其在研究区域内的集聚与分散状况。本文基于此方法分析数字产业在京津冀地区的空间分布特性。核密度分析的数学表达式为：

                                                                                                                                               （1）

式中：为核密度函数；x为待估计的点位置；xi为已知独立的样本点；h为搜索半径为n的搜索范围内点的数量。f(x)值越大，核密度越高。

2.双向固定效应模型（非空间）。本文选取双向固定效应模型进行实证分析，构建的具体模型如式（2）所示：

                                                                                                                                        （2）

式中，Yit为各区县数字企业数量，Xit为外生解释变量，β为待估系数，衡量自变量对因变量的影响程度，δi和γt和分别表示个体固定效应和时间固定效应，εit为随机误差项。

3.空间计量模型。在考虑到空间相关性的影响后，建立静态空间杜宾模型，具体形式如式（3）所示：

                                                                                                            （3）

在非空间面板模型相关检验中可知，被解释变量数字经济企业数量还受到时间因素的影响，因此应考虑时间的滞后项，从而建立动态空间面板杜宾模型如式（4）所示：

                                                                    （4）

式中，Yit为各区县数字企业数量，Yi, t - 1为上一年各区县数字企业数量，Xit 为外生解释变量，β为待估系数，衡量自变量对因变量的影响程度，ρ为空间回归系数，W 为空间权重矩阵，θ为因变量时间滞后项的相关系数，η为因变量空间滞后项的相关系数，σ为自变量的空间滞后项系数，δi和γt分别表示个体固定效应时间固定效应，εit为随机误差项。

在进行空间分析前，需要先构建空间权重矩阵。一般来说，地理距离越近的地区空间溢出效应较大，随着地理距离的加大，地区间溢出效应也会相应减少。反距离权重矩阵W 以各区县的地理经纬度为基础，以此测算两个区县间的距离。计算公式如式（5）所示：

                                                                                                                                                  （5）

四、京津冀数字产业空间格局演变特征

（一）整体情况

过去 30 年间，数字经济产业有了稳步发展，京津冀数字产业企业数量由 1994 年的 7656 家增 长 到 2002 年 的 27477 家 ，再 到 2023 年 的 453387 家，党的十八大以后是京津冀数字产业的快速增长期。根据不同年份数字产业企业数量增幅差异，大致可以分为三个阶段。资本积累期（1994—2002 年）：伴随着中国工业高速发展，尤其 1994 年中国正式开启互联网时代，一些企业投身于数字产业，但这一时期新兴技术发展方面整体还有所欠缺，这个阶段的资本积累为后续数字产业的发展奠定了坚实的基础。萌芽期（2003—2012 年）：数字经济逐渐兴起，数字企业数量呈现逐年上升的趋势，但总体增速比较缓慢。快速增长期（2013—2023 年）：京津冀数字企业数量快速增长，例如 2012 年新增 7868家，2022 年新增 7 万多家，是 2012 年的近 10 倍，数字产业在京津冀区域呈现井喷式发展。服务型数字产业和制造型数字产业的发展有很大差异，1994 年以来，京津冀地区服务型数字产业占比呈稳步上升趋势，体现了京津冀产业结构的变化。

依据京津冀数字产业发展的不同阶段，选取了 1994 年、2002 年、2012 年、2023 年四个关键时间点的京津冀数字经济企业空间分布数据进行核密度分析，探究京津冀数字产业布局及其演变特征。京津冀数字产业初期主要聚集在经济更为发达的北京市和天津市中心城区。2002年，企业开始向河北省重点城市扩散，带动了河北省数字经济发展。到 2012 和 2023 年，企业进一步扩散至整个京津冀区域，形成北京市、天津市、石家庄市等多个中心。数字经济产业分布由 1994 年的单中心集聚向 2023 年的多中心扩展，反映了区域发展从集中向扩散演变的特点，共同促进了京津冀地区数字经济的快速发展和区域一体化进程。

在数字产业蓬勃发展的过程中，尽管京津冀协同发展战略有效促进了区域内的产业转移与升级，但这种转移趋势显著地倾向于河北省南部地区，河北省北部尤其是张家口市和承德市，数字产业的规模化发展显得有些滞后和不足。同时，北京市郊区数字产业发展与中心城区也有较大差距。整体上，京津冀地区数字经济发展存在不平衡现象，即在资源分配、技术创新及产业集聚等方面存在显著的地区差异。

（二）分产业类型的数字产业布局特征

1.制造型、服务型产业布局对比。进一步将数字产业细分为制造型和服务型两个类别，探讨京津冀地区两类产业在空间格局演变中是否存在差异性。制造型数字产业，2012 年重点集聚于北京市和天津市的主城区，2023 年核密度值最高的区域转移至河北省邢台市，北京市、天津市城区的核密度值则显著下降。这说明京津冀地区的制造型数字产业空间格局经历了从高度聚集到扩散的演变过程，由京津石等重点城市扩散至邢台、衡水等区域内一般地级市。相比之下，服务型数字产业的核密度高值区在研究期内变化不明显，主要集聚于北京市、天津市和石家庄市，且能级不断提升，并未显著向其他地区扩展。

服务型数字产业通常具有较高的技术要求和创新需求，围绕创新链布局产业链，创新链如高校、研究所和重点实验室等一般优先布局在京津以及省会城市，短期内不会有太大变动，产生了京津冀地区服务型数字产业相比制造型数字产业具有更强的路径依赖性的结果。制造型数字产业对科技创新要素的依赖与要求相对较低，并且由于北京、天津、石家庄等城市较高的人力、土地等成本造成一些制造业企业向周边中小城市转移。邢台、衡水等一些城市的人力等成本低，并且随着交通条件、营商条件的改善，吸引了越来越多的制造型数字企业转移到这些城市落地。例如邢台市着力建设创新活跃、特色鲜明的制造强市，积极探索数字产业发展，为制造型数字经济企业的进入提供良好的营商环境。

整体上，京津冀地区数字产业的空间格局呈现出服务型数字产业高度集中在市辖区和省会城市，产业结构不断高级化的现象；制造型数字产业由北京市、天津市向河北省转移，呈现 “ 遍地开花”的空间形态，具有成本优势和政策衔接的地级市能够很好地承接制造型的数字产业转移。

2.具体制造业产业类型的数字产业布局特征。按照数字产业类型划分，制造型数字产业可以分为“ 计算机、通信和其他电子设备制造业”以及“专用设备制造业”两类。

计算机、通信和其他电子设备制造业的布局特点是以北京、天津两市为核心向各地均衡发展转变。这类产业的特点是对技术和创新的需求大，需要持续的技术革新和产品升级。在产业发展的初期，创新资源和研发能力主要集中在京津两地。随着技术的普及和成熟，企业为了降低成本和提高运营效率，开始向外围地区迁移，大部分地级市企业数量都有明显增速。北京市、天津市和石家庄市三个增长极作为创新资源要素最密集的地区，有巨大市场需求的优势，能够促进产业集聚形成并维持稳定。

专用设备制造业的布局呈现为以北京市、天津市为核心“ 遍地开花”局面转变为更加快速向低成本中小城市转移的特点。这一产业的技术和市场需求相对稳定，生产过程中的技术依赖性较低，对地理位置的要求不如高科技行业那样严格。因此，企业可以在京津冀除北京市、天津市以外的其他地区找到合适的生产条件，交通条件改善、营商环境提高、具有巨大成本优势的邢台市等地形成了新的更为集中的产业集群，并逐步形成规模经济。

3.具体服务型数字产业布局特征。按照数字产业类型划分，服务型数字产业可以“ 分为电信、广播电视和卫星传输服务业”“ 互联网和相关服务业”以及“软件和信息技术服务业”三类。

电信、广播电视和卫星传输服务业呈现出较为均衡发展的布局特征，但是北京、天津两地的能级降低。这一产业涉及相关基础设施的建设维护以及高质量的传输服务，需要较大的物理基础设施以及稳定的电力和通信环境支撑。2012 年，这一产业均衡布局在大中城市周边，区域具备完善的基础设施和技术支持。随着京津冀协同发展战略深入，推动实现了区域经济的协调和资源的优化配置，各地实现基础设施升级和城市功能转型，使这一产业能在新的区域中建立更高效的服务网络。2023 年，北京市已不再是增长极，取而代之的是河北省出现了较为均衡的发展态势，催生了新的增长极，如保定、唐山和廊坊等市。

互联网和相关服务业布局呈现由北京市、天津市、石家庄市为核心向各地均衡发展转变，但北京市、天津市的核心地位没有转变。互联网和相关服务业具有技术快速发展和市场需求动态变化的特点。2012 年，北京市、天津市、石家庄市在互联网基础设施、技术创新和市场需求方面具有领先优势，产业分布相对集中。随着互联网行业的成熟和市场的扩展，企业和服务的需求逐渐向周边城市扩散。同时，京津冀协同发展推动了区域内的经济合作和基础设施建设，使得互联网和相关服务业能够在周边其他城市建立新的服务中心，优化了服务布局。如沧州、廊坊等市已经开始具备较好的网络基础设施和技术支持，吸引了较多互联网企业和服务提供商。

软件和信息技术服务业分布呈现由“ 集中布局于京津两地”向“ 京津为核心其他重点城市为辅”转变，北京、天津两市的中心地位没有变化。这一产业具有非常强的技术依赖性和创新驱动性，北京、天津两市拥有强大的技术研发能力和创新生态系统，因此 2012 年产业主要集中在这两地。2023 年，随着各地高科技园区建设、技术转移和创新创业支持，软件和信息技术服务业在石家庄、保定、唐山等市也有了快速发展，成为软件和信息技术服务业的新兴集聚地，北京、天津两市产业中心的地位也得到继续加强，能级不断提升。

（三）分企业所有制类型的数字产业布局特征

数字经济企业可以按照所有制类型分为国有企业、集体企业、私营企业以及外资和港澳台投资企业四类。其中，国有企业类型的数字产业空间分布最为均衡，在京津冀每个地级市中心城区都有较高密度分布，即使产业发展相对较弱的河北省北部也有一些高密度分布区域，但与南部对比仍然处于劣势。集体企业类型的数字产业在 2012 年基本集中在北京市、天津市的少部分地区，2023 年外拓趋势明显，表明河北省一些发展较为落后的地区在党的十八大以后经济有显著增长，乡镇集体有更多资金来建设企业。私营企业产权明晰，集中布局在市场化程度高、创新和创业环境良好、能够提供良好的技术和人才资源的城市中心，并且前后变化不明显。外资和港澳台投资企业能够享受一定的优惠政策，且仅有特大城市对于投资者有一定吸引力，空间分布上也较为均匀，仅在北京有高密度集中区域。

五、京津冀数字产业空间分布的影响因素

为探究京津冀数字产业分布的影响因素，基于数据可得性，选取 2015—2022 年京津冀 143个区县的数字经济企业数量作为被解释变量，选取 8 个代表性指标作为计量分析的影响要素。其中，经济发展水平（pgdp）选取人均 GDP，城镇化率（urbrate）选取每个区县非农人口占总人口的比例，产业结构（indstructure）选取第三产业增加值占区域生产总值比例，市场化水平（market）选取社会人均消费品零售总额，基础保障（ba⁃ sis）选取医疗单位床位数，信息化水平（informa⁃ tion level）选取固定电话数量，金融发展水平（fi⁃nance）选取年末金融机构各项贷款余额，工业发展水平（industry）选取第二产业增加值占区域生产总值比例。根据京津冀数字企业分布可知，产业布局存在显著的空间效应，应当构建空间面板模型。首先构建非空间面板模型的回归（见表 2），其次根据 LM 检验、LR 检验和Wald 检验（见表 3）对空间模型进行选择，最后再进行空间分析。

（一）空间计量模型的选择

分别对数字企业总量、制造型数字企业数量和服务型数字企业数量进行双向固定效应分析，在控制时间和个体两个效应后，得到以下结果：总的来说，经济发展水平、城镇化率、产业结构、基础保障水平、金融发展水平和工业发展水平对数字企业集聚都有着不同的影响。但是，经济发展水平、城镇化率阻碍数字企业集聚以及市场化水平对数字企业集聚没有显著影响等结果与现实情况不太符合，可能是没有考虑到空间因素，还需要进一步的探讨。根据 LM 检验结果可知，空间面板滞后模型与空间面板误差模型均成立，应进一步考虑空间固定效应下空间面板杜宾模型的可能性。

实证分析中，本文选用空间固定效应下的空间面板杜宾模型处理具有空间依赖性的经济数据，并进行 LR 检验（似然比检验）和 Wald 检验来验证模型选择的合理性。结果显示，LR 检验和Wald 检验均强烈拒绝了原假设，即数据不能够简单地转换为空间面板滞后模型或空间误差模型。而空间面板杜宾模型是在当前情境下的最优选择，能够更全面地捕捉空间相关性和溢出效应。

（二）计量分析结果

静态空间杜宾模型的结果显示（见表 4），经济增长水平、城镇化率、产业结构、基础保障、金融发展水平和工业化水平均对数字企业总量和服务型数字企业数量有着显著的影响。另外，产业结构、信息化水平和工业化水平对制造型数字企业数量有着显著影响。由此可见，发展制造型和服务型的数字产业需要驱动的影响因子有着较大区别，需要各地根据自身资源禀赋和战略定位进行规划布局。

在空间计量分析中，静态固定效应模型揭示各影响因子对被解释变量具有显著效应，但是模型在识别和量化空间溢出效应方面表现不足。通过引入因变量的一阶滞后项及时空滞后项，变为动态固定效应模型，各影响因素的空间溢出效应显著增强（见表５）。这可能归因于静态模型未能充分捕捉规模效应的作用，即既有的产业布局格局对新企业选址决策的影响。

在动态固定效应模型框架下，经济发展水平、城镇化率、基础设施保障能力及工业化水平，对数字产业集聚特别是制造型数字产业集聚，具有显著正向推动作用，这与它们共同塑造的综合经济环境紧密相关。经济发展水平高的地区，凭借丰富的生产要素、先进的技术和健全的市场机制，为制造型数字产业提供了强大支撑。城镇化加速不仅优化了劳动力资源配置，还通过现代服务网络和基础设施的系统优化，增强了产业集聚的要素流动和空间承载能力。工业化进程的推进，则为制造型数字产业提供了产业链支持，显著提升了地区产业竞争力和吸引力。然而，这些因素对服务型数字产业的作用相对有限，这与这两类产业的本质差异有关。制造型数字产业更依赖实体经济支撑，而服务型数字产业则更依赖知识密集型资源、信息网络和市场化需求。在空间层面，关键变量通过溢出效应影响邻近地区数字产业发展，如高经济水平的核心区域通过技术扩散、资源流动和市场联动带动周边产业升级。基础设施保障能力的提升，不仅促进了本地数字产业集聚，还强化了区域间经济联系，为跨区域数字经济协同发展奠定基础。

产业结构优化对制造型数字产业集聚有正向作用，而服务型数字产业中此作用不明显，空间溢出效应也不显著，这可能与服务型数字产业的地理空间流动性和低区域依赖度有关。市场化水平对服务型数字产业集聚有正向作用，但对制造型数字产业却产生负向影响，反映出制造型数字产业的发展不完全依赖市场规模扩张，而受产业政策、技术研发和供应链网络的约束较多。信息化水平对制造型数字产业有负向影响，伴随空间负向溢出效应，可能增加了制造型产业的成本压力，降低了产业集聚的必要性。金融发展水平的提升促进了服务型数字产业集聚，与金融资源对知识密集型产业的支持作用相关，但也可能导致资源过度集中于核心区域，对周边地区形成负向作用。

综合来看，动态固定效应模型揭示了影响因素在推动数字产业集聚中的复杂关系。不同因素对制造型和服务型数字产业的作用机制差异显著，且通过空间维度进一步延展。深入研究这些关系有助于理解数字经济发展的空间特性，为政策制定者提供理论支持，促进区域间数字经济的协调发展和高质量增长。

六、结论与政策建议

（一）结论

京津冀数字产业的空间格局经历了由初期的北京市、天津市单中心集聚模式逐渐演变为以北京市、天津市、石家庄市为中心和河北省南部多个城市协同发展的多极格局，但河北省北部发展相对滞后。从产业类型看，制造型和服务型数字产业在布局上表现出显著的异质性。制造型数字产业由北京市和天津市向河北地区转移，形成“遍地开花”的态势，尤其在邢台等市形成了显著的产业集群。相比之下，服务型数字产业高度依赖创新链，集中于北京、天津及石家庄等中心城市，空间扩展受限。从企业所有制类型看，国有企业在区域内分布较均匀，显示出政府资源配置的均衡性；私营企业和外资企业则集中于创新能力和市场化程度较高的核心区域；集体企业在近年来的乡镇经济发展中实现了一定的扩展。

通过空间计量的深入剖析，动态固定效应模型显示，经济发展水平、城镇化率、基础设施保障能力和工业化水平显著推动了总体及制造型数字产业集聚。这些因素为产业发展提供了更丰富的资源、更强的技术支撑和完善的基础设施。城镇化和工业化分别通过优化资源配置和提升产业链支持，增强区域竞争力。与此同时，产业结构优化也对制造型数字产业产生了积极影响，但服务型数字产业受传统经济指标驱动较弱，更依赖市场化机制和知识密集型资源。市场化水平显著促进了服务型产业集聚，却对制造型产业产生负向作用，反映了市场化与产业特性之间的平衡重要性。此外，信息化水平对制造型数字产业的负向影响及其空间溢出效应提示需关注数字化转型成本。而金融发展水平通过对知识密集型产业的支持显著推动服务型数字产业集聚。

（二）政策建议

基于研究分析结果，可以采取以下措施推动京津冀地区数字产业的协调和可持续发展。一是针对河北省北部地区数字产业发展相对落后的问题，应加强政策引导，加强对张家口市和承德市的资源倾斜与政策支持。在交通基础设施、信息化建设和技术转移等方面，加快补齐短板。加大对河北省北部的投资力度，提供财政和税收优惠政策，吸引企业在这些地区设立分支机构或研发中心。二是要重点关注制造型和服务型数字产业的不同空间分布特点，采取差异化引导对策。对于制造型数字产业，应继续推动其向外围地区扩散，通过改善基础设施和提供政策支持，降低企业运营成本，促进产业外迁。对于服务型数字产业，需加强北京、天津和石家庄等主要中心城市的服务功能，提升其承载能力，支持其集聚发展。服务型数字产业的发展对创新链资源具有高度依赖性，应通过加强高校、科研机构与企业的合作，加速技术成果转化，进一步强化中心城市的创新能力。三是加强区域协作机制建设，构建联动发展平台。在京津冀协同发展框架下，应设立跨区域的数字产业发展基金，并定期举办产业对接会，促进企业间的技术交流与合作。同时，探索建立区域共享的数字基础设施平台，以提升区域整体的技术应用水平和市场效率，为京津冀数字产业的持续增长提供坚实保障。

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作者简介：储颖（2002—），女，安徽安庆人，中国社会科学院大学应用经济学院硕士研究生，研究方向为区域与产业经济；刘勇（1990—），男，山东东营人，中国社会科学院大学应用经济学院、住房和城乡建设部政策研究中心副研究员，研究方向为城市与区域经济。

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