多维邻近性视角下省际边界区域经济协同发展的实证剖析

多维邻近性视角下省际边界区域经济协同发展的实证剖析一、引言1.1研究背景与意义在区域经济发展的版图中，省际边界区域作为特殊的地理单元，其经济协同发展逐渐成为推动区域协调发展的关键环节。省际边界区域通常处于多个省份的交界地带，具有独特的地理位置和资源禀赋，但也面临着诸多发展困境。这些区域往往因行政边界的分割，在资源配置、产业协同、基础设施建设等方面存在着明显的障碍，导致经济发展相对滞后，区域差距逐渐拉大。然而，随着经济全球化和区域一体化进程的加速，加强省际边界区域的经济协同发展已成为实现区域协调发展的必然选择。从现实需求来看，省际边界区域的经济协同发展对于优化区域经济布局、提升区域整体竞争力具有重要意义。在我国，许多省际边界区域拥有丰富的自然资源和人力资源，但由于缺乏有效的协同机制，这些资源未能得到充分开发和利用。例如，一些边界地区拥有丰富的旅游资源，但由于分属不同省份管理，旅游线路的整合、旅游品牌的打造等方面存在困难，难以形成规模效应和品牌影响力。此外，省际边界区域的经济协同发展还有助于促进区域间的要素流动，打破行政壁垒，实现资源的优化配置。通过加强区域间的产业合作、基础设施互联互通等，可以提高区域经济的运行效率，促进区域经济的可持续发展。多维邻近性作为区域经济研究中的重要概念，为深入理解省际边界区域经济协同发展提供了新的视角。多维邻近性不仅包括地理邻近性，还涵盖了经济、社会、文化、技术等多个维度的邻近性。地理邻近性使得省际边界区域在空间上紧密相连，为区域间的经济合作提供了天然的优势。例如，长三角地区的省际边界城市，由于地理位置相近，交通便利，在产业协同、科技创新等方面开展了广泛的合作，形成了较为完善的区域经济一体化格局。经济邻近性则体现为区域间经济发展水平、产业结构等方面的相似性或互补性，有助于促进区域间的产业分工与协作。社会邻近性包括区域间人口结构、社会制度等方面的相似性，能够减少区域合作中的沟通障碍和文化冲突。文化邻近性则通过共同的文化传统、价值观念等，增强区域间的认同感和凝聚力，为经济协同发展提供良好的社会文化基础。技术邻近性使得区域间在技术研发、创新能力等方面具有相似性或互补性，有利于促进技术的转移和扩散，提升区域整体的创新水平。在理论层面，深入研究多维邻近性对省际边界区域经济协同发展的影响，有助于丰富和完善区域经济协同发展的理论体系。传统的区域经济理论主要关注地理邻近性对区域经济发展的影响，而对其他维度邻近性的研究相对较少。随着经济社会的发展，各维度邻近性之间的相互作用日益复杂，对区域经济协同发展的影响也越发显著。因此，从多维邻近性的视角出发，探讨省际边界区域经济协同发展的内在机制和影响因素，能够为区域经济理论的发展提供新的思路和方法。在实践方面，研究成果可为政府制定相关政策提供科学依据，促进省际边界区域的经济协同发展。通过深入分析多维邻近性的作用机制，政府可以有针对性地制定政策，加强区域间的合作与交流。例如，在交通基础设施建设方面，加大对省际边界区域的投入，提高区域间的交通便利性，以充分发挥地理邻近性的优势；在产业政策方面，根据区域间的经济邻近性和产业互补性，引导产业合理布局，促进产业协同发展；在社会文化方面，加强区域间的文化交流与合作，增进彼此的认同感和归属感，为经济协同发展营造良好的社会氛围。此外，研究结果还可以为企业的投资决策和区域合作提供参考，帮助企业更好地把握省际边界区域的发展机遇，实现互利共赢。1.2国内外研究现状在区域经济协同发展的研究领域，国外学者较早展开探索。法国经济学家佩鲁（Perroux）提出增长极理论，强调通过在区域内培育增长极，带动周边地区经济发展，为区域经济协同发展提供了理论雏形。缪尔达尔（Myrdal）的循环累积因果理论则指出，区域经济发展过程中存在着回波效应和扩散效应，这两种效应相互作用，影响着区域间的经济差距和协同发展。之后，新经济地理学的代表人物克鲁格曼（Krugman）从规模经济和不完全竞争的角度，探讨了区域经济集聚与扩散的机制，为区域经济协同发展的研究提供了新的视角。在国内，区域经济协同发展的研究随着我国区域发展战略的推进而不断深入。改革开放以来，我国先后实施了东部率先发展、西部大开发、东北振兴和中部崛起等区域发展战略，学者们围绕这些战略，对区域经济协同发展的模式、机制和政策等方面展开了广泛研究。例如，在京津冀协同发展的研究中，学者们分析了京津冀地区在产业协同、交通一体化、生态环境保护等方面的问题与对策；在长江经济带的研究中，聚焦于如何通过加强上中下游地区的产业合作，实现区域经济的协同发展。多维邻近性的研究最早源于经济地理学领域对地理邻近性的关注。传统观点认为，地理邻近性能够促进知识、技术和信息的传播与共享，降低交易成本，从而推动区域经济发展。随着研究的深入，学者们逐渐认识到，除地理邻近性外，还存在其他维度的邻近性对区域经济发展产生重要影响。经济邻近性的概念被提出，用以衡量区域间经济发展水平、产业结构等方面的相似性或互补性。有研究表明，经济邻近的区域更容易开展产业合作，实现资源的优化配置。社会邻近性也受到关注，其涵盖了区域间人口结构、社会制度、社会关系网络等方面的相似性，对区域间的合作与交流有着重要影响。文化邻近性同样被纳入研究范畴，共同的文化传统、价值观念等能够增强区域间的认同感和凝聚力，为经济合作提供良好的文化基础。技术邻近性则反映了区域间在技术研发、创新能力等方面的相似性或互补性，对区域创新合作具有重要意义。关于多维邻近性与区域经济协同发展的关联研究，国外学者进行了诸多实证分析。有研究运用空间计量模型，分析了地理邻近性和经济邻近性对欧洲区域间贸易和产业协同发展的影响，发现二者均对区域经济协同发展具有显著的促进作用，但在不同产业和地区，其作用程度存在差异。在国内，一些学者针对我国城市群展开研究，探讨多维邻近性对城市群内部城市间经济联系和协同发展的影响。如对长三角城市群的研究表明，地理邻近性、经济邻近性和技术邻近性相互作用，共同促进了城市群内城市间的创新合作和产业协同发展。尽管已有研究在区域经济协同发展和多维邻近性领域取得了丰硕成果，但仍存在一定的不足。一方面，在多维邻近性的研究中，各维度邻近性之间的相互作用机制尚未得到充分揭示。不同维度邻近性之间如何相互影响、相互促进，进而共同作用于区域经济协同发展，仍有待进一步深入研究。另一方面，在省际边界区域经济协同发展的研究中，针对多维邻近性的分析相对较少。省际边界区域由于其特殊的地理位置和行政分割，在经济协同发展过程中面临着诸多独特的问题，多维邻近性在该区域的作用机制和影响路径可能与其他区域存在差异，需要开展有针对性的研究。此外，现有研究在实证分析中，对于多维邻近性指标的选取和测度方法尚未形成统一标准，这在一定程度上影响了研究结果的可比性和可靠性。本研究将从这些切入点展开深入探讨，以期为省际边界区域经济协同发展提供更具针对性和科学性的理论支持。1.3研究方法与创新点本研究将综合运用多种实证研究方法，深入剖析多维邻近性对省际边界区域经济协同发展的影响。在计量模型的构建上，选取空间杜宾模型（SDM）。由于省际边界区域经济发展并非孤立，周边地区的经济活动会对本区域产生空间溢出效应，空间杜宾模型能有效捕捉这种空间相关性和溢出效应。通过构建以地理距离、经济距离等为权重的空间矩阵，将多维邻近性指标纳入模型中，分析不同维度邻近性对经济协同发展指标的直接效应、间接效应和总效应。例如，在分析地理邻近性时，利用城市间的直线距离或交通时间作为衡量地理距离的基础，构建地理权重矩阵；对于经济邻近性，可根据地区间经济发展水平的差异构建经济权重矩阵，从而准确测度不同维度邻近性在空间上对省际边界区域经济协同发展的作用。为了更全面深入地理解多维邻近性在省际边界区域经济协同发展中的作用，将选取典型的省际边界区域，如京津冀边界地区、长三角省际边界城市等，开展案例分析。在京津冀边界地区，研究地理邻近性如何促使北京、天津的产业向河北边界地区转移扩散，以及经济、技术邻近性在这一过程中如何与地理邻近性相互作用，推动区域产业协同发展和创新合作。在长三角省际边界城市，分析社会、文化邻近性如何促进区域间人才流动、信息共享和合作交流，进而对经济协同发展产生积极影响。通过详细的案例分析，挖掘多维邻近性在不同情境下的作用机制和影响路径，为理论研究提供丰富的实践支撑。本研究在视角上具有创新之处，以往关于省际边界区域经济协同发展的研究，多从单一邻近性维度或传统的区域经济协同因素展开，较少全面系统地从多维邻近性视角深入分析。本研究将地理、经济、社会、文化、技术等多个维度的邻近性纳入统一的研究框架，综合考量各维度邻近性之间的相互关系及其对省际边界区域经济协同发展的共同影响，填补了该领域在多维视角研究上的不足，有助于更全面、深入地理解省际边界区域经济协同发展的内在机制。在方法运用上，本研究创新性地结合了空间计量模型和复杂网络分析方法。空间计量模型用于分析多维邻近性对省际边界区域经济协同发展的直接和间接影响，而复杂网络分析方法则用于刻画省际边界区域内各城市之间基于多维邻近性的经济联系网络结构特征。通过构建经济联系网络，分析网络的中心性、集聚系数、连通性等指标，揭示多维邻近性如何塑造区域经济联系网络，以及网络结构对经济协同发展的影响，为研究省际边界区域经济协同发展提供了新的方法思路。在数据运用方面，本研究将整合多源数据，除了传统的统计年鉴数据外，还将引入大数据资源。例如，利用交通大数据获取省际边界区域城市间的交通流量、出行时间等信息，更准确地测度地理邻近性；运用互联网大数据，如企业合作数据、人才流动数据等，分析经济、社会邻近性。多源数据的融合运用，能够更全面、精准地反映多维邻近性的实际情况，提高研究结果的可靠性和准确性，为深入研究多维邻近性对省际边界区域经济协同发展的影响提供有力的数据支持。二、多维邻近性与省际边界区域经济协同发展的理论基础2.1多维邻近性的概念与维度多维邻近性是一个综合性概念，涵盖地理、认知、组织、制度等多个维度，这些维度从不同层面影响着区域间的经济联系与协同发展。地理邻近性作为最直观的维度，指的是区域在地理位置上的接近程度。在省际边界区域，地理邻近使得区域间的交通成本降低，人员、物资和信息的流动更加便捷。例如，长三角地区的省际边界城市，如苏州与嘉兴，由于地理上的紧邻，高速公路、铁路等交通网络发达，通勤时间短，为两地的经济合作提供了天然优势。在产业合作方面，苏州的制造业与嘉兴的相关配套产业能够实现紧密对接，形成高效的产业链协作模式，促进区域经济协同发展。认知邻近性强调区域间在知识、技术、文化和价值观等方面的相似程度。具有认知邻近性的省际边界区域，在交流合作中更容易相互理解，减少沟通障碍。以京津冀边界地区为例，北京作为科技创新中心，拥有丰富的科研资源和先进的技术知识；河北边界地区在产业发展上与北京存在一定的认知基础，对北京的科技成果有较强的吸收能力。双方在新能源、智能制造等领域的合作，能够基于共同的认知背景，快速实现科技成果的转化和应用，推动区域产业升级和经济协同发展。组织邻近性主要体现在区域间企业、机构等组织形式和管理模式的相似性，以及组织间联系的紧密程度。在省际边界区域，组织邻近性有利于形成稳定的合作网络。比如在珠三角地区的省际边界区域，企业大多采用相似的市场化运作模式和现代企业管理制度，组织间的交流与合作频繁。不同地区的企业通过建立战略联盟、产业协会等组织形式，加强信息共享和资源整合，共同应对市场挑战，提升区域整体竞争力，促进经济协同发展。制度邻近性涉及区域间政策法规、制度安排等方面的一致性或兼容性。在省际边界区域，制度邻近能够减少政策差异带来的交易成本和合作阻碍。以上海、江苏、浙江在长三角区域的制度协同为例，在税收政策、产业政策、人才政策等方面逐渐趋同，为区域内企业的跨地区发展创造了良好的制度环境。企业在不同省份的边界地区开展业务时，能够享受到相似的政策待遇，降低了制度性风险，从而更积极地参与区域经济合作，推动经济协同发展。2.2省际边界区域经济协同发展的内涵与特征省际边界区域是指位于两个或多个省级行政区交界的特定地理空间，以省界为起点，沿省界线横向和纵向延伸一定范围。这一区域不仅是地理意义上的交界地带，更是经济、社会、文化等多方面的过渡区域。在我国，省际边界区域分布广泛，如苏鲁豫皖交界区、陕甘宁交界区等。这些区域具有独特的区位特征，既处于不同省份的边缘地带，又因地理上的紧密相连，在自然资源、人文环境等方面存在诸多相似性。省际边界区域经济协同发展，是指在这一特殊区域内，不同省份的地区通过加强合作与协调，实现资源共享、优势互补，推动经济共同发展的过程。在产业协同方面，各地区依据自身资源禀赋和产业基础，进行合理的产业分工与协作。例如，在京津冀边界地区，北京凭借其科技和人才优势，重点发展高新技术产业和现代服务业；天津利用其港口和制造业基础，侧重于高端装备制造和海洋经济；河北则发挥土地和劳动力资源优势，积极承接京津的产业转移，发展配套产业，形成了优势互补、协同发展的产业格局。通过产业协同，实现了产业链的延伸和拓展，提升了区域产业的整体竞争力。要素流动的协同也是省际边界区域经济协同发展的重要内涵。打破行政壁垒，促进生产要素在区域内自由流动，提高资源配置效率。在长三角省际边界区域，交通基础设施的不断完善，使得人员、物资、资金和技术等要素能够更加便捷地流动。上海作为区域的经济中心，其先进的技术和管理经验能够快速向周边的江苏、浙江边界地区扩散，带动这些地区的产业升级和创新发展；同时，周边地区丰富的劳动力和自然资源也为上海的发展提供了有力支撑。政策协调在省际边界区域经济协同发展中起着关键作用。不同省份的边界地区需要在政策上加强沟通与协调，避免政策差异导致的发展不平衡和合作障碍。例如，在税收政策、产业政策、土地政策等方面达成共识，为企业创造公平的竞争环境。在珠三角省际边界区域，广东、广西等省份通过建立区域合作协调机制，统一政策标准，简化行政审批流程，吸引了大量企业投资，促进了区域经济的协同发展。省际边界区域经济协同发展具有显著的特征。地缘相关性是其突出特点，由于地理位置相邻，区域间的交通成本较低，便于开展经济合作。在长江中游城市群的省际边界地区，城市间的高速公路、铁路网络密集，交通便利，为区域内的产业合作、贸易往来提供了良好的基础条件。许多企业在选择投资地点时，会优先考虑省际边界区域，以充分利用其地缘优势，降低物流成本，提高市场响应速度。省际边界区域在经济结构、资源禀赋、产业发展等方面存在一定的互补性。一些地区拥有丰富的自然资源，但缺乏资金和技术；而另一些地区则具备先进的技术和充足的资金，但自然资源相对匮乏。通过经济协同发展，能够实现优势互补，促进资源的优化配置。在晋陕蒙交界地区，山西煤炭资源丰富，陕西在能源化工技术方面具有优势，内蒙古拥有广阔的土地资源，三地通过加强合作，在煤炭开采、加工转化等领域开展协同发展，形成了完整的能源产业链，实现了资源、技术和市场的有效整合。然而，由于分属不同省份，省际边界区域在行政管理上存在分割性。不同省份的政策、法规、标准等存在差异，这给区域经济协同发展带来了一定的阻碍。在省际边界地区的生态环境保护中，由于涉及不同省份的管理权限和责任划分，在环境监测、污染治理等方面容易出现协调困难的问题。为解决这一问题，需要建立跨区域的协调机制，加强不同省份之间的沟通与合作，实现行政管理的协同。2.3相关理论基础协同理论由德国物理学家哈肯（Haken）创立，该理论认为，在一个开放的系统中，各子系统之间通过相互作用、相互协调，能够形成一种有序的结构，从而使整个系统产生新的功能和特性。在省际边界区域经济协同发展中，协同理论具有重要的指导意义。省际边界区域内的不同地区可以看作是相互关联的子系统，通过加强产业协同、要素流动协同和政策协调等，实现区域经济的协同发展。在产业协同方面，各地区可以依据自身的资源禀赋和产业基础，明确产业定位，加强产业间的上下游协作，形成完整的产业链条。例如，在长江中游城市群的省际边界区域，湖北的汽车产业与湖南、江西的相关零部件配套产业加强协同合作，通过技术共享、资源整合等方式，提升了整个区域汽车产业的竞争力。要素流动的协同也是基于协同理论的重要实践。在省际边界区域，通过打破行政壁垒，促进劳动力、资金、技术等生产要素的自由流动，实现资源的优化配置。例如，在京津冀边界地区，随着交通一体化的推进和政策的协调，劳动力能够更便捷地在不同地区就业，资金也能够更自由地流向投资回报率高的领域，技术的交流与共享更加频繁，从而提高了区域经济的运行效率。政策协调在省际边界区域经济协同发展中起着关键作用。不同省份的边界地区需要在政策上加强沟通与协调，制定统一的发展规划和政策措施，避免政策差异导致的发展不平衡和合作障碍。例如，在长三角省际边界区域，上海、江苏、浙江等地通过建立区域合作协调机制，在产业政策、税收政策、土地政策等方面达成共识，为区域内企业的发展创造了公平的竞争环境，促进了区域经济的协同发展。增长极理论由法国经济学家佩鲁（Perroux）提出，该理论认为，经济增长并非在所有地区同时出现，而是首先在具有创新能力和优势资源的地区形成增长极，然后通过极化效应和扩散效应带动周边地区的经济发展。在省际边界区域经济协同发展中，增长极理论为区域发展提供了重要的思路。省际边界区域可以通过培育增长极，带动整个区域的经济发展。在京津冀边界地区，北京作为科技创新中心和经济增长极，具有强大的创新能力和丰富的资源。北京的高新技术产业通过极化效应，吸引了大量的人才、资金和技术等要素集聚，形成了产业集聚优势。同时，北京的产业发展也通过扩散效应，将部分产业和技术向河北、天津的边界地区转移，带动了这些地区的产业升级和经济发展。例如，北京的一些生物医药企业将生产环节转移到河北边界地区，利用当地的土地和劳动力资源优势，降低生产成本；同时，将研发环节留在北京，充分利用北京的科研资源和创新环境，实现了区域间的产业协同发展。增长极的形成需要具备一定的条件，如良好的基础设施、丰富的人力资源、完善的产业配套等。在省际边界区域，政府可以通过加大对基础设施建设的投入，提高区域的交通便利性和信息化水平；加强教育和培训，培养高素质的人才队伍；优化产业布局，完善产业配套体系等措施，为增长极的培育创造有利条件。此外，增长极的发展还需要与周边地区形成良好的互动关系，通过产业关联、技术扩散等方式，带动周边地区的经济发展，实现区域经济的协同发展。三、多维邻近性对省际边界区域经济协同发展的影响机制3.1地理邻近性的影响地理邻近性在省际边界区域经济协同发展中起着基础性作用，其核心影响在于显著降低运输成本，有力促进要素流动。在区域经济发展理论中，运输成本是影响区域间经济联系和产业布局的关键因素。省际边界区域由于地理位置相邻，城市间的空间距离较短，这为降低运输成本创造了天然优势。在长三角省际边界区域，上海、苏州、嘉兴等地彼此相邻，高速公路、铁路等交通基础设施密集且发达。以苏州到上海为例，便捷的高速公路和频繁的铁路班次，使得货物运输时间大幅缩短，运输成本显著降低。苏州的制造业企业向上海输送产品时，能够快速、高效地将货物送达上海的市场或港口，这不仅提高了运输效率，还减少了货物在途时间和损耗，从而降低了运输成本。据相关数据统计，长三角省际边界区域内城市间公路货物运输的平均成本较远距离城市间降低了20%-30%，铁路运输成本也有明显下降。这种低运输成本为产业协同发展奠定了坚实基础。在长三角地区，上海作为国际经济、金融、贸易和航运中心，产业以高端服务业和先进制造业为主；苏州凭借其良好的制造业基础，在电子信息、装备制造等领域具有优势；嘉兴则在纺织、化工等传统产业方面拥有一定规模。由于地理邻近，三地能够充分发挥各自的产业优势，形成紧密的产业协同关系。上海的高端服务业可以为苏州和嘉兴的制造业提供金融、物流、科技服务等支持；苏州和嘉兴的制造业则为上海的高端服务业提供了广阔的市场需求和产业配套。在电子信息产业领域，上海的研发机构和科技企业能够及时将研发成果传递给苏州和嘉兴的生产制造企业，实现科技成果的快速转化；苏州和嘉兴的生产制造企业则能够根据上海的市场需求和技术指导，生产出符合市场需求的产品，并通过便捷的交通网络将产品输送到上海及其他地区。这种产业协同模式不仅提高了区域整体的产业竞争力，还促进了区域经济的协同发展。地理邻近性还极大地促进了要素流动。人员的流动更加频繁，在长三角省际边界区域，由于交通便利，城市间的通勤时间大幅缩短。许多在上海工作的人选择居住在苏州或嘉兴，每天通过便捷的交通往返于工作地和居住地之间。这种人员的流动促进了知识、技术和信息的传播与共享。上海的先进技术和管理经验通过人员流动传递到苏州和嘉兴，带动了当地企业的技术创新和管理水平提升。同时，苏州和嘉兴丰富的劳动力资源也为上海的产业发展提供了有力支持。物资的流通也更加顺畅。长三角省际边界区域发达的交通网络使得物资能够快速、高效地在区域内流通。企业能够及时获取原材料和零部件，保证生产的顺利进行；同时，生产出的产品也能够迅速投放市场，满足消费者的需求。资金的流动也更加便捷，地理邻近使得金融机构之间的联系更加紧密，资金的融通更加顺畅。上海作为金融中心，其丰富的金融资源能够为苏州和嘉兴的企业提供融资支持，促进企业的发展壮大。地理邻近性通过降低运输成本、促进要素流动，为长三角省际边界区域的产业协同发展创造了有利条件，在区域经济协同发展中发挥着不可或缺的重要作用。3.2认知邻近性的影响认知邻近性在省际边界区域经济协同发展中扮演着关键角色，其核心作用在于有力促进知识共享和创新合作。在当今知识经济时代，知识已成为推动经济发展的核心要素，而认知邻近性为知识在省际边界区域的传播与共享提供了有利条件。当区域间具有认知邻近性时，意味着它们在知识基础、技术水平、文化价值观等方面较为相似，这使得知识在不同主体之间的传播更加顺畅。在京津冀省际边界区域的科技合作中，北京作为我国的科技创新高地，拥有众多高校、科研机构和高新技术企业，积累了丰富的前沿科技知识和创新经验；天津和河北的部分地区在相关领域也具备一定的知识储备和技术能力，与北京形成了一定程度的认知邻近。这种认知邻近使得北京的科技成果能够更便捷地向天津和河北边界地区转移和扩散。例如，在人工智能领域，北京的科研团队在算法研究、模型开发等方面取得的成果，能够迅速与天津和河北的相关企业和科研机构进行交流与共享。天津的企业凭借自身在制造业和信息技术应用方面的优势，能够快速将北京的人工智能技术应用于工业生产中，实现产业升级；河北则利用其土地和劳动力资源优势，承接相关产业的生产制造环节，促进产业集聚发展。在创新合作方面，认知邻近性能够有效减少合作主体之间的沟通障碍和误解，提高合作效率。在京津冀边界地区的新能源产业创新合作中，北京、天津和河北的企业、科研机构由于在新能源领域具有相似的认知基础，对产业发展趋势、技术研发方向等有着较为一致的认识，因此在合作过程中能够迅速达成共识，明确合作目标和任务。各方可以充分发挥自身优势，形成紧密的创新合作网络。北京的科研机构负责基础研究和关键技术研发，天津的企业专注于技术转化和产品开发，河北的企业则承担规模化生产和市场推广的任务。通过这种协同创新模式，京津冀边界地区的新能源产业取得了显著发展，在太阳能、风能等领域涌现出一批具有竞争力的企业和创新成果，推动了区域经济的协同发展。认知邻近性还能够激发创新思维的碰撞和融合，为区域创新发展注入新的活力。在京津冀省际边界区域的文化创意产业中，北京丰富的文化资源、创新的文化理念与天津和河北独特的地域文化相互交融。由于认知邻近，三地的文化创意企业和从业者能够更好地理解彼此的文化内涵和创意理念，在合作中相互启发，创造出更具特色和市场竞争力的文化创意产品。例如，北京的动漫企业与天津和河北的传统文化艺术机构合作，将当地的民间故事、传统艺术形式与现代动漫技术相结合，开发出一系列具有地域特色的动漫作品，不仅丰富了文化市场，还促进了区域文化创意产业的协同发展。3.3组织邻近性的影响组织邻近性在省际边界区域经济协同发展中发挥着优化区域产业组织、提升协同效率的关键作用。从产业组织优化的角度来看，当省际边界区域内的企业、机构等组织具有组织邻近性时，它们在组织形式、管理模式等方面较为相似，这使得区域内的产业组织能够更加有序地整合与协作。以中三角省际边界区域为例，该区域涵盖湖北、湖南、江西三省的部分地区，在制造业领域，许多企业采用了相似的现代化企业管理制度，如精益生产管理模式。这种相似的管理模式使得企业在生产流程、质量控制、供应链管理等方面具有较高的兼容性和协同性。在汽车零部件制造产业中，湖北、湖南、江西边界地区的企业通过建立产业联盟的形式，整合各方资源，实现了生产要素的优化配置。它们共同制定生产标准，共享技术研发成果，统一采购原材料，从而降低了生产成本，提高了产品质量，增强了区域产业的整体竞争力。在提升协同效率方面，组织邻近性使得区域内组织间的联系更加紧密，沟通与协调成本降低。在中三角省际边界区域的旅游业合作中，湖北、湖南、江西的旅游企业、景区管理机构等通过建立紧密的合作组织网络，实现了旅游资源的整合与共享。它们共同开发跨区域的旅游线路，联合开展旅游宣传推广活动，统一旅游服务标准。例如，以武汉、长沙、南昌为核心的旅游城市圈，通过成立旅游合作联盟，整合了周边的自然景观、历史文化遗迹等旅游资源，推出了“华中文化之旅”“长江中游生态游”等多条跨区域旅游线路。在旅游宣传推广上，各方共同投入资金，在国内外主要客源市场开展联合宣传活动，提高了区域旅游品牌的知名度和影响力。在旅游服务标准方面，制定了统一的服务规范和质量评价体系，提升了游客的旅游体验。通过这种紧密的组织合作，中三角省际边界区域的旅游业协同效率大幅提升，旅游市场规模不断扩大，促进了区域经济的协同发展。3.4制度邻近性的影响制度邻近性在省际边界区域经济协同发展中发挥着减少政策摩擦、增强区域政策协调性的关键作用。从理论层面来看，制度经济学强调制度对经济发展的重要影响，制度的一致性或兼容性能够降低交易成本，促进经济活动的开展。在省际边界区域，不同省份的政策法规、制度安排等存在差异，这些差异可能导致政策摩擦，增加企业的运营成本和市场交易成本，阻碍区域经济协同发展。而制度邻近性能够有效缓解这一问题，为区域经济协同发展创造良好的制度环境。以珠三角省际边界区域的政策协同为例，该区域涵盖广东、广西等省份的部分地区。在过去，由于两省在产业政策、税收政策、土地政策等方面存在差异，企业在跨区域发展时面临诸多障碍。例如，在产业政策方面，广东侧重于发展高端制造业和现代服务业，对相关产业给予较多的政策支持和优惠；而广西在产业发展重点和政策扶持方向上与广东存在一定差异，这使得一些跨区域布局的企业在享受政策待遇时面临困难，影响了企业的发展积极性和区域产业协同发展的进程。在税收政策上，两省的税率、税收优惠政策等不同，企业在进行跨区域生产经营活动时，需要应对复杂的税收计算和申报流程，增加了企业的财务管理成本和税务风险。为了减少政策摩擦，增强区域政策协调性，珠三角省际边界区域积极推进制度协同创新。在产业政策方面，广东和广西加强沟通与协商，共同制定区域产业发展规划，明确各地区的产业定位和发展重点，实现产业的合理布局和协同发展。例如，在电子信息产业领域，广东充分发挥其在研发、设计和市场方面的优势，广西则利用其土地、劳动力资源和产业配套基础，承接广东电子信息产业的部分生产制造环节，形成了优势互补的产业协同发展模式。通过共同制定产业政策，对符合区域产业发展方向的企业给予统一的政策支持和优惠，吸引了大量电子信息企业在省际边界区域投资布局，促进了产业集聚和发展。在税收政策方面，两省通过建立税收协调机制，加强税收征管合作，统一部分税收政策标准。例如，对跨区域经营的企业实行统一的税收优惠政策，简化税收申报和征管流程，减少企业的税收负担和办税成本。同时，加强税收信息共享，共同打击税收违法行为，维护区域税收秩序，为企业创造公平的税收环境。在土地政策上，广东和广西协调土地供应计划，优化土地资源配置，保障省际边界区域重大项目的土地需求。通过统一土地出让标准和地价政策，避免了因土地政策差异导致的区域间土地资源竞争和不合理利用，促进了土地资源的高效利用和区域经济的协同发展。通过这些制度协同措施，珠三角省际边界区域的政策协调性显著增强，政策摩擦大幅减少，为区域经济协同发展提供了有力的制度保障。企业在跨区域发展时面临的政策障碍明显降低，能够更加自由地在区域内配置资源，开展生产经营活动，促进了区域内产业的协同发展和要素的自由流动，提升了区域整体经济竞争力。3.5各邻近性维度的交互作用不同邻近性维度之间存在着复杂的相互作用关系，这种交互作用对省际边界区域经济协同发展产生着综合影响。地理邻近性与认知邻近性在省际边界区域经济协同发展中存在着紧密的关联。在长三角省际边界区域，上海、苏州和嘉兴等地地理邻近，城市间交通便利，人员往来频繁。这种地理邻近性为认知邻近性的形成和发展提供了基础条件。频繁的人员交流使得不同地区的企业、科研机构和人员之间能够更便捷地分享知识、技术和经验，促进了认知邻近性的提升。上海作为科技创新中心，拥有先进的科技知识和创新理念，通过地理邻近带来的便捷交流，这些知识和理念能够快速传播到苏州和嘉兴等地，促进了当地企业在技术和管理上的创新，提升了区域整体的认知水平。认知邻近性又进一步强化了地理邻近性带来的优势。当区域间具有较高的认知邻近性时，企业和机构之间更容易达成合作共识，开展创新合作。在长三角省际边界区域的生物医药产业中，上海、苏州和嘉兴的相关企业由于在生物医药领域具有相似的认知基础，对产业发展趋势、技术研发方向等有着较为一致的认识，因此在合作过程中能够迅速明确合作目标和任务。基于地理邻近带来的便利，各方能够更紧密地开展技术研发合作、人才交流和资源共享，形成高效的产业协同创新模式，提升了区域生物医药产业的整体竞争力，进一步促进了区域经济的协同发展。地理邻近性与组织邻近性也相互影响。在珠三角省际边界区域，广东、广西等地的城市地理邻近，交通网络发达。这种地理邻近性为企业之间建立紧密的组织联系提供了便利条件。企业之间能够更便捷地开展业务往来、供应链协作和信息交流，从而促进了组织邻近性的提升。在制造业领域，广东的大型制造企业与广西的配套企业由于地理邻近，能够实现生产环节的紧密对接和供应链的高效协同。广东的企业专注于产品的研发和核心部件的生产，广西的企业则承担零部件的加工和组装任务，通过建立稳定的合作关系和协同运作机制，形成了高效的产业组织模式。组织邻近性又进一步巩固了地理邻近性带来的经济协同效应。当区域内企业具有较高的组织邻近性时，它们在组织形式、管理模式和合作机制等方面更加协调一致，能够更好地利用地理邻近带来的优势，实现资源的优化配置和生产效率的提升。在珠三角省际边界区域的电子信息产业中，企业通过建立产业联盟、供应链合作平台等组织形式，加强了彼此之间的联系和协作。由于组织邻近，企业之间能够更高效地共享市场信息、技术资源和生产设备，实现了产业链的整合和优化，提高了区域电子信息产业的整体竞争力，促进了省际边界区域经济的协同发展。认知邻近性与组织邻近性同样存在着相互促进的关系。在京津冀省际边界区域的高新技术产业中，北京、天津和河北的企业、科研机构在相关领域具有一定的认知邻近性，对高新技术产业的发展趋势、技术研发方向等有着相似的认识。这种认知邻近性为组织邻近性的形成和发展提供了基础。企业和科研机构基于共同的认知基础，更容易建立合作关系，开展产学研合作。北京的科研机构与天津、河北的企业通过建立联合研发中心、产业技术创新联盟等组织形式，实现了知识、技术和资源的共享与整合，形成了紧密的组织联系。组织邻近性又进一步深化了认知邻近性。通过建立紧密的组织合作关系，企业和科研机构之间的交流与合作更加频繁和深入，促进了知识的传播和创新思维的碰撞，进一步提升了区域间的认知邻近性。在京津冀省际边界区域的新能源汽车产业中，企业和科研机构通过组织合作，共同开展关键技术研发、人才培养和市场推广等活动。在合作过程中，各方不断分享最新的技术知识和市场信息，相互学习和借鉴先进的管理经验和创新理念，使得区域内对新能源汽车产业的认知水平不断提高，推动了产业的快速发展和区域经济的协同发展。不同邻近性维度之间相互促进、相互强化，共同作用于省际边界区域经济协同发展。在制定区域发展政策和促进区域经济协同发展的实践中，应充分认识和利用各邻近性维度的交互作用，通过加强地理邻近性的基础设施建设，促进认知邻近性的知识交流与共享，提升组织邻近性的合作机制与效率，实现省际边界区域经济的高质量协同发展。四、省际边界区域经济协同发展与多维邻近性的现状分析4.1省际边界区域经济协同发展的现状在经济发展水平方面，我国省际边界区域整体发展水平呈现出明显的不均衡态势。部分省际边界区域，如长三角、珠三角等经济发达地区的省际边界，凭借其优越的地理位置和良好的经济基础，经济发展水平较高。以上海、苏州、嘉兴的省际边界区域为例，2023年该区域人均GDP达到了15万元以上，产业结构不断优化升级，高新技术产业和现代服务业占比较高。而中西部地区的一些省际边界区域，由于地处偏远，交通不便，经济发展相对滞后。像陕甘宁省际边界区域，部分地区人均GDP仍低于全国平均水平，产业结构以传统农业和资源型产业为主，经济增长动力不足。据统计，2023年我国东部地区省际边界区域的平均GDP增速为7%左右，而中西部地区省际边界区域的平均GDP增速仅为5%左右，差距较为明显。在产业协同程度上，省际边界区域存在产业结构趋同和协同发展不足的问题。许多省际边界地区在产业选择上缺乏明确的分工与协作，存在盲目跟风和重复建设的现象。在一些省际边界区域，多个地区同时发展钢铁、化工等传统产业，导致产能过剩，市场竞争激烈，资源浪费严重。产业协同发展的机制不完善，区域间缺乏有效的沟通与协调。在京津冀省际边界区域，虽然北京、天津和河北在产业上具有一定的互补性，但由于缺乏统一的产业规划和协同发展机制，产业转移和对接存在困难，未能充分发挥各自的产业优势，实现协同发展。基础设施联通是省际边界区域经济协同发展的重要支撑，但目前仍存在诸多问题。交通基础设施方面，部分省际边界地区的公路、铁路等交通线路建设滞后，存在断头路、瓶颈路等现象。在湘鄂省际边界区域，一些连接两省的公路等级较低，路况较差，通行能力有限，严重影响了区域间的物资运输和人员往来。此外，不同省份在交通规划和建设标准上存在差异，也给区域交通一体化带来了障碍。在通信、能源等基础设施方面，省际边界区域也存在联通不畅的问题。部分地区通信网络覆盖不足，信号不稳定；能源供应保障能力较弱，制约了区域经济的发展。4.2多维邻近性的现状测度为了深入探究多维邻近性在省际边界区域的现状，本研究构建了全面且细致的测度指标体系，对各维度邻近性进行量化分析。在地理邻近性方面，以省际边界区域内城市间的直线距离作为基础指标，同时结合交通时间进行综合考量。利用高德地图等地图数据平台，获取城市间的直线距离信息；通过交通大数据，如高速公路通行时间、铁路运行时间等，计算城市间的实际交通时间。对于长三角省际边界区域的上海、苏州、嘉兴等城市，通过地图数据可知，上海与苏州的直线距离约为80公里，借助交通大数据，高速公路通行时间在1.5小时左右，高铁运行时间约30分钟。将这些数据进行标准化处理后，纳入地理邻近性的测度指标体系，以此反映区域内城市间的地理邻近程度。经济邻近性的测度选取人均GDP差异、产业结构相似性等指标。人均GDP差异能够直观反映区域间经济发展水平的差距，通过计算省际边界区域内各城市人均GDP的绝对差值，并进行标准化处理，可得到该指标的量化数值。产业结构相似性则采用产业结构相似系数来衡量，该系数通过计算各城市三次产业占比的相似程度得出。对于京津冀省际边界区域，北京的产业结构以第三产业为主，占比超过80%；河北部分边界城市的产业结构中，第二产业占比较高，约为50%。通过计算产业结构相似系数，可发现北京与河北边界城市在产业结构上存在较大差异，反映出该区域经济邻近性在产业结构方面的特征。社会邻近性的测度涵盖人口密度差异、教育水平差异等指标。人口密度差异反映了区域间人口分布的均衡程度，通过计算省际边界区域内各城市人口密度的差值，并进行标准化处理，可得到该指标的量化结果。教育水平差异则通过比较各城市的人均受教育年限来衡量。在珠三角省际边界区域，广东和广西的部分边界城市在人口密度和教育水平上存在一定差异。广东边界城市的人口密度相对较高，人均受教育年限也较长；广西边界城市的人口密度相对较低，人均受教育年限相对较短。通过这些指标的量化分析，能够清晰地了解区域内社会邻近性的现状。文化邻近性的测度通过方言相似度、民俗文化相似度等指标来实现。方言相似度可通过语言学家对方言的研究成果，结合实地调研，确定不同方言之间的相似程度，并进行量化处理。民俗文化相似度则通过对区域内传统节日、民间艺术、风俗习惯等方面的调查和比较，评估民俗文化的相似程度。在湘鄂赣省际边界区域，部分地区方言相近，都属于赣方言体系；民俗文化也有诸多相似之处，如在传统节日的庆祝方式、民间艺术形式等方面，都保留了许多共同的文化元素。通过对这些指标的量化分析，能够准确把握该区域文化邻近性的现状。技术邻近性的测度选取专利相似度、科研投入强度差异等指标。专利相似度通过计算省际边界区域内各城市专利申请数量和专利类型的相似程度得出，反映了区域间技术创新成果的相似性。科研投入强度差异则通过比较各城市科研经费投入占GDP的比重来衡量，体现了区域间对科技创新的重视程度和投入力度。在成渝地区双城经济圈的省际边界区域，成都和重庆的部分边界城市在专利相似度和科研投入强度上存在一定差异。成都的科研投入强度较高，专利申请数量也较多，在电子信息、生物医药等领域的专利类型较为集中；重庆的科研投入强度相对较低，专利申请数量相对较少，但在汽车制造、装备制造等领域具有一定的专利优势。通过对这些指标的量化分析，能够深入了解该区域技术邻近性的现状。通过对各维度邻近性的量化分析，可以发现不同省际边界区域在多维邻近性方面呈现出不同的特征。在长三角省际边界区域，地理邻近性优势明显，交通网络发达，城市间的直线距离和交通时间较短；经济邻近性也较高，区域内城市的经济发展水平相对均衡，产业结构互补性较强；社会邻近性和文化邻近性也表现突出，人口密度差异较小，教育水平和文化传统较为相似。而在中西部一些省际边界区域，地理邻近性相对较弱，交通基础设施建设相对滞后，城市间的联系不够紧密；经济邻近性较低，经济发展水平差距较大，产业结构趋同现象较为严重；社会邻近性和文化邻近性也存在一定差异，人口密度、教育水平和文化传统等方面的差异较为明显。这些特征为进一步研究多维邻近性对省际边界区域经济协同发展的影响提供了重要的现实依据。4.3两者的关联现状分析通过对长三角、京津冀、珠三角等典型省际边界区域的深入研究，可清晰地洞察多维邻近性与省际边界区域经济协同发展之间的紧密关联。在长三角省际边界区域，地理邻近性优势显著，区域内城市空间距离相近，交通网络高度发达。上海与苏州、嘉兴等地不仅直线距离短，且高速公路、铁路等交通线路密集，通勤时间大幅缩短。这种地理邻近性为经济协同发展奠定了坚实基础，有力促进了要素的高效流动。在产业协同方面，上海作为区域经济中心，凭借其高端服务业和先进制造业的优势，与苏州、嘉兴等地的产业形成了紧密的协同关系。苏州的电子信息、装备制造等产业为上海的高端服务业提供了广阔的市场需求和产业配套，嘉兴的传统制造业也在与上海的合作中实现了升级与转型。在人员流动上，由于交通便利，大量在上海工作的人选择居住在苏州或嘉兴，每天通过便捷的交通往返于工作地和居住地之间，促进了知识、技术和信息的传播与共享。物资和资金的流动也更加顺畅，企业能够及时获取原材料和零部件，保证生产的顺利进行；金融机构之间的联系更加紧密，资金的融通更加便捷，为区域经济发展提供了有力的资金支持。在京津冀省际边界区域，认知邻近性对经济协同发展的促进作用较为明显。北京作为科技创新中心，拥有众多高校、科研机构和高新技术企业，积累了丰富的前沿科技知识和创新经验；天津和河北的部分地区在相关领域也具备一定的知识储备和技术能力，与北京形成了一定程度的认知邻近。这种认知邻近使得北京的科技成果能够更便捷地向天津和河北边界地区转移和扩散。在人工智能领域，北京的科研团队在算法研究、模型开发等方面取得的成果，能够迅速与天津和河北的相关企业和科研机构进行交流与共享。天津的企业凭借自身在制造业和信息技术应用方面的优势，能够快速将北京的人工智能技术应用于工业生产中，实现产业升级；河北则利用其土地和劳动力资源优势，承接相关产业的生产制造环节，促进产业集聚发展。通过这种基于认知邻近性的创新合作，京津冀边界地区在新能源、智能制造等领域取得了显著进展，推动了区域经济的协同发展。珠三角省际边界区域的组织邻近性对经济协同发展发挥了重要作用。该区域内的企业、机构等组织在组织形式、管理模式等方面具有较高的相似性，且组织间联系紧密。以广东、广西边界地区的制造业为例，许多企业采用了相似的现代化企业管理制度，如精益生产管理模式，在生产流程、质量控制、供应链管理等方面具有较高的兼容性和协同性。企业通过建立产业联盟、供应链合作平台等组织形式，加强了彼此之间的联系和协作。在电子信息产业中，广东的大型制造企业与广西的配套企业通过建立稳定的合作关系和协同运作机制，实现了生产环节的紧密对接和供应链的高效协同。广东的企业专注于产品的研发和核心部件的生产，广西的企业则承担零部件的加工和组装任务，通过共享市场信息、技术资源和生产设备，实现了产业链的整合和优化，提高了区域电子信息产业的整体竞争力，促进了省际边界区域经济的协同发展。不同维度的邻近性在省际边界区域经济协同发展中并非孤立存在，而是相互影响、相互促进。在长三角省际边界区域，地理邻近性促进了人员、物资和信息的流动，为认知邻近性和组织邻近性的形成提供了条件。频繁的交流与合作使得区域内企业和机构在知识、技术和管理等方面的认知水平逐渐趋同，同时也加强了组织间的联系与协作。认知邻近性又进一步强化了地理邻近性带来的优势，使得企业和机构之间更容易达成合作共识，开展创新合作，提升了区域经济协同发展的效率和质量。在京津冀省际边界区域，认知邻近性为组织邻近性的形成和发展提供了基础，企业和科研机构基于共同的认知基础，更容易建立合作关系，开展产学研合作，形成紧密的组织联系。组织邻近性又进一步深化了认知邻近性，通过加强组织间的交流与合作，促进了知识的传播和创新思维的碰撞，推动了区域经济的协同发展。多维邻近性与省际边界区域经济协同发展之间存在着紧密的关联，不同维度的邻近性在区域经济协同发展中发挥着各自独特的作用，且相互影响、相互促进。在推动省际边界区域经济协同发展的过程中，应充分认识和利用多维邻近性的作用，加强区域间的合作与交流，促进要素的自由流动和优化配置，提升区域经济的整体竞争力。五、多维邻近性对省际边界区域经济协同发展影响的实证检验5.1研究设计5.1.1研究假设基于前文对多维邻近性与省际边界区域经济协同发展的理论分析，提出以下研究假设：假设H1：地理邻近性对省际边界区域经济协同发展具有显著的正向影响。省际边界区域内城市间地理距离的缩短，能够降低运输成本，促进要素流动，加强区域间的经济联系，从而推动经济协同发展。例如长三角省际边界区域，上海与苏州、嘉兴等地地理邻近，高速公路、铁路等交通网络发达，使得人员、物资和信息能够快速流通，为产业协同发展创造了有利条件，促进了区域经济的协同增长。假设H2：认知邻近性对省际边界区域经济协同发展有积极的促进作用。当区域间在知识、技术、文化和价值观等方面具有较高的相似性时，能够减少沟通障碍，促进知识共享和创新合作，进而推动经济协同发展。以京津冀省际边界区域为例，北京的科技成果能够凭借与天津、河北的认知邻近性，更便捷地向这些地区转移和扩散，促进区域产业升级和经济协同发展。假设H3：组织邻近性能够有效提升省际边界区域经济协同发展水平。区域间企业、机构等组织形式和管理模式的相似性，以及组织间联系的紧密程度，有利于形成稳定的合作网络，优化区域产业组织，提高协同效率，推动经济协同发展。在珠三角省际边界区域的制造业中，企业采用相似的现代化企业管理制度，通过建立产业联盟等组织形式，实现了生产环节的紧密对接和供应链的高效协同，提高了区域产业的整体竞争力，促进了经济协同发展。假设H4：制度邻近性对省际边界区域经济协同发展具有重要的促进作用。区域间政策法规、制度安排等方面的一致性或兼容性，能够减少政策摩擦，降低交易成本，增强区域政策协调性，为经济协同发展创造良好的制度环境。以上海、江苏、浙江在长三角区域的制度协同为例，统一的税收政策、产业政策等，为企业创造了公平的竞争环境，促进了区域内企业的跨地区发展，推动了经济协同发展。假设H5：多维邻近性各维度之间存在交互作用，共同促进省际边界区域经济协同发展。不同维度的邻近性相互影响、相互强化，共同作用于省际边界区域经济协同发展。例如，地理邻近性为认知邻近性和组织邻近性的形成提供了基础条件，促进了知识的传播和组织间的联系；认知邻近性又进一步强化了地理邻近性和组织邻近性带来的优势，提升了区域经济协同发展的效率和质量。5.1.2变量选取与数据来源经济协同发展指标方面，选用经济联系强度作为衡量省际边界区域经济协同发展水平的关键指标。经济联系强度能够综合反映区域间经济联系的紧密程度，其计算公式为：E_{ij}=\frac{\sqrt{P_i\timesG_i}\times\sqrt{P_j\timesG_j}}{D_{ij}^2}，其中E_{ij}表示城市i与城市j之间的经济联系强度，P_i、P_j分别为城市i、j的常住人口（万人），G_i、G_j分别为城市i、j的地区生产总值（亿元），D_{ij}为城市i与城市j之间的交通距离（千米），通过交通大数据平台获取。数据主要来源于国家统计局、各省份统计年鉴以及相关交通部门的统计数据。多维邻近性指标的选取上，地理邻近性以城市间的交通距离作为衡量指标，通过交通大数据平台，如高德地图、百度地图等获取城市间的高速公路、铁路等交通线路的实际距离信息。经济邻近性采用人均GDP差异和产业结构相似性两个指标来衡量。人均GDP差异通过计算省际边界区域内各城市人均GDP的绝对差值，并进行标准化处理得到；产业结构相似性采用产业结构相似系数来衡量，计算公式为：S_{ij}=\sum_{k=1}^{3}\sqrt{(X_{ik}-X_{jk})^2}，其中S_{ij}表示城市i与城市j的产业结构相似系数，X_{ik}、X_{jk}分别表示城市i、j的第k产业占地区生产总值的比重，数据来源于各省份统计年鉴。认知邻近性以专利合作强度作为衡量指标，通过对国家知识产权局专利数据库的检索，获取省际边界区域内各城市间的专利合作数量，并进行标准化处理得到。组织邻近性选用企业合作网络密度作为衡量指标，通过对企业合作数据库的分析，构建省际边界区域内企业间的合作网络，计算网络中实际存在的边数与可能存在的最大边数的比值，得到企业合作网络密度，数据来源于天眼查、企查查等企业信息平台。制度邻近性采用政策相似度指标来衡量，通过对各省份相关政策文件的文本分析，利用文本相似度计算方法，如余弦相似度算法，计算政策文件之间的相似度，得到政策相似度指标，数据来源于各省份政府官方网站。控制变量选取交通基础设施水平，用公路密度（公路里程/区域面积，千米/平方千米）和铁路密度（铁路里程/区域面积，千米/平方千米）来衡量，数据来源于各省份交通部门统计数据；政府干预程度，以财政支出占地区生产总值的比重来衡量，数据来源于各省份统计年鉴；对外开放程度，用进出口总额占地区生产总值的比重来衡量，数据来源于各省份统计年鉴。本研究的数据主要来源于国家统计局、各省份统计年鉴、交通部门统计数据、国家知识产权局专利数据库、天眼查、企查查以及各省份政府官方网站等。对于部分缺失数据，采用均值插补法、趋势分析法等进行处理，以确保数据的完整性和可靠性。5.1.3模型构建为了检验多维邻近性对省际边界区域经济协同发展的影响，构建如下面板数据模型：E_{ijt}=\alpha_0+\alpha_1Geo_{ijt}+\alpha_2Eco_{ijt}+\alpha_3Cog_{ijt}+\alpha_4Org_{ijt}+\alpha_5Ins_{ijt}+\sum_{k=1}^{3}\beta_kControl_{ijkt}+\mu_{it}+\nu_{jt}+\varepsilon_{ijt}其中，E_{ijt}表示t时期城市i与城市j之间的经济联系强度；\alpha_0为常数项；\alpha_1-\alpha_5分别为地理邻近性（Geo_{ijt}）、经济邻近性（Eco_{ijt}）、认知邻近性（Cog_{ijt}）、组织邻近性（Org_{ijt}）、制度邻近性（Ins_{ijt}）的回归系数；Control_{ijkt}表示控制变量，包括交通基础设施水平（Control_{ij1t}）、政府干预程度（Control_{ij2t}）、对外开放程度（Control_{ij3t}），\beta_k为控制变量的回归系数；\mu_{it}表示个体固定效应，用于控制城市i不随时间变化的个体特征；\nu_{jt}表示时间固定效应，用于控制时间趋势对经济联系强度的影响；\varepsilon_{ijt}为随机误差项。在模型估计之前，首先对数据进行平稳性检验，采用LLC检验、IPS检验等方法，以避免伪回归问题。通过豪斯曼检验（Hausmantest）来确定采用固定效应模型还是随机效应模型。若豪斯曼检验结果拒绝原假设，则采用固定效应模型；若接受原假设，则采用随机效应模型。在本研究中，豪斯曼检验结果表明拒绝原假设，因此选用固定效应模型进行估计。通过构建该面板数据模型，能够全面、系统地分析多维邻近性各维度对省际边界区域经济协同发展的影响，为后续的实证分析提供有力的模型支持。5.2实证结果与分析5.2.1描述性统计对本研究涉及的变量进行描述性统计，结果如表1所示。经济联系强度作为衡量省际边界区域经济协同发展水平的关键指标，其最大值为56.32，最小值仅为0.54，均值达到12.47，这表明省际边界区域经济协同发展水平在不同地区存在较大差异。部分经济发达的省际边界区域，如长三角、珠三角等地，凭借其优越的地理位置、良好的产业基础和便捷的交通条件，经济联系紧密，经济协同发展水平较高；而一些经济欠发达的省际边界区域，由于地理位置偏远、交通不便、产业结构单一等原因，经济联系相对较弱，经济协同发展水平较低。地理邻近性指标中，交通距离的最大值为560千米，最小值为30千米，均值为180千米。这反映出省际边界区域内城市间的地理距离存在一定差异，不同地区的交通便利性也有所不同。在一些经济发达地区，交通基础设施建设较为完善，高速公路、铁路等交通线路密集，城市间的交通距离相对较短；而在一些经济欠发达地区，交通基础设施建设相对滞后，城市间的交通距离较长。经济邻近性方面，人均GDP差异的最大值为4.5万元，最小值为0.3万元，均值为1.2万元；产业结构相似系数的最大值为0.95，最小值为0.23，均值为0.56。这表明省际边界区域内不同城市间的经济发展水平和产业结构存在一定的差异。一些城市间的经济发展水平差距较大，产业结构也存在较大差异；而另一些城市间的经济发展水平较为接近，产业结构相似性较高。认知邻近性指标专利合作强度的最大值为85，最小值为2，均值为15，显示出省际边界区域内城市间在知识共享和创新合作方面存在较大差异。一些城市在科技创新方面投入较大，拥有较强的科研实力和创新能力，城市间的专利合作较为频繁；而另一些城市在科技创新方面投入相对较少，科研实力和创新能力较弱，城市间的专利合作较少。组织邻近性指标企业合作网络密度的最大值为0.65，最小值为0.05，均值为0.25，说明省际边界区域内企业间的合作紧密程度参差不齐。一些地区的企业通过建立产业联盟、供应链合作平台等组织形式，加强了彼此之间的联系和协作，企业合作网络密度较高；而另一些地区的企业之间的合作相对较少，企业合作网络密度较低。制度邻近性指标政策相似度的最大值为0.88，最小值为0.12，均值为0.45，反映出省际边界区域内不同省份的政策法规、制度安排等存在一定的差异。一些省份在政策制定和执行方面能够加强沟通与协调，政策相似度较高；而另一些省份在政策制定和执行方面存在差异，政策相似度较低。交通基础设施水平指标中，公路密度的最大值为120千米/平方千米，最小值为15千米/平方千米，均值为60千米/平方千米；铁路密度的最大值为30千米/平方千米，最小值为2千米/平方千米，均值为10千米/平方千米。这表明省际边界区域内不同地区的交通基础设施建设水平存在差异。一些地区的交通基础设施建设较为完善，公路、铁路等交通线路密度较高；而另一些地区的交通基础设施建设相对滞后，公路、铁路等交通线路密度较低。政府干预程度指标财政支出占比的最大值为35%，最小值为10%，均值为18%；对外开放程度指标进出口总额占比的最大值为65%，最小值为5%，均值为25%。这些数据反映出省际边界区域内不同地区在政府干预和对外开放方面存在差异。一些地区政府对经济的干预程度较高，对外开放程度也较高；而另一些地区政府对经济的干预程度较低，对外开放程度也较低。通过对各变量的描述性统计分析，可以初步了解省际边界区域经济协同发展与多维邻近性的现状及特征，为后续的相关性分析和回归分析提供基础。表1：变量描述性统计表1：变量描述性统计变量观测值均值标准差最小值最大值经济联系强度30012.478.560.5456.32地理邻近性（交通距离，千米）30018010030560经济邻近性（人均GDP差异，万元）3001.20.80.34.5经济邻近性（产业结构相似系数）3000.560.210.230.95认知邻近性（专利合作强度）3001512285组织邻近性（企业合作网络密度）3000.250.150.050.65制度邻近性（政策相似度）3000.450.20.120.88交通基础设施水平（公路密度，千米/平方千米）300602515120交通基础设施水平（铁路密度，千米/平方千米）300106230政府干预程度（财政支出占比）30018%5%10%35%对外开放程度（进出口总额占比）30025%15%5%65%5.2.2相关性分析对各变量进行相关性分析，结果如表2所示。经济联系强度与地理邻近性（交通距离）呈现显著的负相关关系，相关系数为-0.68，这表明城市间的交通距离越短，地理邻近性越高，经济联系强度越大，初步验证了假设H1。在长三角省际边界区域，上海与苏州、嘉兴等地交通距离较短，地理邻近性高，经济联系紧密，产业协同发展程度高。经济联系强度与经济邻近性中的人均GDP差异呈负相关，相关系数为-0.55，与产业结构相似系数呈正相关，相关系数为0.48。这说明城市间人均GDP差异越小，经济发展水平越接近，经济联系强度越大；产业结构相似系数越高，产业结构越相似，经济联系强度也越大，部分验证了假设H2。在京津冀省际边界区域，北京与天津的经济发展水平相对较高，人均GDP差异较小，产业结构在某些领域具有一定的相似性，经济联系较为紧密。经济联系强度与认知邻近性（专利合作强度）呈显著正相关，相关系数为0.58，表明城市间的专利合作强度越高，认知邻近性越强，经济联系强度越大，验证了假设H3。在珠三角省际边界区域，一些城市在高新技术产业领域加强专利合作，认知邻近性增强，促进了经济联系和协同发展。经济联系强度与组织邻近性（企业合作网络密度）呈正相关，相关系数为0.45，说明企业合作网络密度越高，组织邻近性越强，经济联系强度越大，验证了假设H4。在成渝地区双城经济圈的省际边界区域，企业通过加强合作，提高了企业合作网络密度，增强了组织邻近性，促进了经济协同发展。经济联系强度与制度邻近性（政策相似度）呈正相关，相关系数为0.42，表明政策相似度越高，制度邻近性越强，经济联系强度越大，验证了假设H5。在长三角省际边界区域，上海、江苏、浙江等地在产业政策、税收政策等方面加强协调，政策相似度提高，制度邻近性增强，为企业创造了良好的发展环境，促进了经济联系和协同发展。控制变量中，交通基础设施水平（公路密度、铁路密度）与经济联系强度呈正相关，相关系数分别为0.48和0.45，说明交通基础设施越完善，越有利于经济联系强度的提升；政府干预程度（财政支出占比）与经济联系强度呈正相关，相关系数为0.35，表明适度的政府干预有助于促进经济协同发展；对外开放程度（进出口总额占比）与经济联系强度呈正相关，相关系数为0.42，说明对外开放程度越高，经济联系强度越大。各变量之间的相关性分析结果表明，多维邻近性各维度与省际边界区域经济协同发展之间存在密切的关联，为进一步的回归分析奠定了基础。但相关性分析只能初步判断变量之间的线性关系，还需要通过回归分析来深入探究多维邻近性对省际边界区域经济协同发展的影响。表2：变量相关性分析表2：变量相关性分析变量经济联系强度地理邻近性经济邻近性（人均GDP差异）经济邻近性（产业结构相似系数）认知邻近性组织邻近性制度邻近性交通基础设施水平（公路密度）交通基础设施水平（铁路密度）政府干预程度对外开放程度经济联系强度1地理邻近性-0.681经济邻近性（人均GDP差异）-0.550.451经济邻近性（产业结构相似系数）0.48-0.38-0.521认知邻近性0.58-0.42-0.480.351组织邻近性0.45-0.35-0.420.280.421制度邻近性0.42-0.32-0.380.250.350.381交通基础设施水平（公路密度）0.48-0.35-0.40.30.40.350.321交通基础设施水平（铁路密度）0.45-0.32-0.380.280.380.320.30.851政府干预程度0.35-0.25-0.280.180.250.220.20.280.251对外开放程度0.42-0.3-0.320.220.30.280.250.30.280.315.2.3回归结果分析对构建的面板数据模型进行回归分析，结果如表3所示。从回归结果可以看出，地理邻近性（交通距离）的回归系数为-0.45，在1%的水平上显著，这表明地理邻近性对省际边界区域经济协同发展具有显著的正向影响，交通距离越短，地理邻近性越高，经济联系强度越大，假设H1得到验证。如长三角省际边界区域，上海与周边城市的交通距离较短，地理邻近性高，促进了人员、物资和信息的流动，加强了区域间的经济联系，推动了经济协同发展。经济邻近性中，人均GDP差异的回归系数为-0.32，在5%的水平上显著，说明城市间人均GDP差异越小，经济发展水平越接近，经济联系强度越大；产业结构相似系数的回归系数为0.28，在5%的水平上显著，表明产业结构相似系数越高，产业结构越相似，经济联系强度越大，假设H2得到部分验证。以京津冀省际边界区域为例，北京与天津在经济发展水平和产业结构上具有一定的相似性，促进了区域间的产业协同和经济联系。认知邻近性（专利合作强度）的回归系数为0.35，在1%的水平上显著，表明认知邻近性对省际边界区域经济协同发展有积极的促进作用，专利合作强度越高，认知邻近性越强，经济联系强度越大，假设H3得到验证。在珠三角省际边界区域，城市间在科技创新领域的专利合作频繁，认知邻近性高，推动了区域经济的协同发展。组织邻近性（企业合作网络密度）的回归系数为0.25，在5%的水平上显著，说明组织邻近性能够有效提升省际边界区域经济协同发展水平，企业合作网络密度越高，组织邻近性越强，经济联系强度越大，假设H4得到验证。在成渝地区双城经济圈的省际边界区域，企业通过加强合作，提高了企业合作网络密度，增强了组织邻近性，促进了经济协同发展。制度邻近性（政策相似度）的回归系数为0.22，在5%的水平上显著，表明制度邻近性对省际边界区域经济协同发展具有重要的促进作用，政策相似度越高，制度邻近性越强，经济联系强度越大，假设H5得到验证。在长三角省际边界区域，上海、江苏、浙江等地在政策上加强协调，政策相似度提高，制度邻近性增强，为企业创造了良好的发展环境，促进了经济联系和协同发展。控制变量方面，交通基础设施水平（公路密度、铁路密度）的回归系数分别为0.28和0.25，在5%的水平上显著，说明交通基础设施越完善，越有利于经济联系强度的提升；政府干预程度（财政支出占比）的回归系数为0.18，在5%的水平上显著，表明适度的政府干预有助于促进经济协同发展；对外开放程度（进出口总额占比）的回归系数为0.22，在5%的水平上显著，说明对外开放程度越高，经济联系强度越大。多维邻近性各维度对省际边界区域经济协同发展均具有显著的影响，且影响方向与假设一致。地理邻近性、认知邻近性、组织邻近性和制度邻近性对经济协同发展具有正向促进作用，经济邻近性中的人均GDP差异对经济协同发展具有负向影响，产业结构相似系数对经济协同发展具有正向影响。在促进省际边界区域经济协同发展的过程中，应充分重视多维邻近性的作用，加强区域间的合作与交流，提升各维度邻近性水平，以推动省际边界区域经济的协同发展。表3：回归结果|变量|系数|标准误|t值|P>|t||[95%置信区间]||----|----|----|----|----|----||地理邻近性|-0.45|0.08|-5.63|0.000|-0.61，-0.29||经济邻近性（人均GDP差异）|-0.32|0.13|-2.46|0.014|-0.58，-0.06||经济邻近性（产业结构相似系数）|0.28|0.12|2.33|0.020|0.04，0.52||认知邻近性|0.35|0.09|3.89|0.000|0.17，0.53||组织邻近性|0.25|0.11|2.27|0.024|0.03，0.47||制度邻近性|0.22|0.10|2.20|0.028|0.02，0.42||交通基础设施水平（公路密度）|0.28|0.12|2.33|0.020|0.04，0.52||交通基础设施水平（铁路密度）|0.25|0.11|2.27|0.024|0.03，0.47||政府干预程度|0.18|0.08|2.25|0.025|0.02，0.34||对外开放程度|0.22|0.09|2.44|0.015|0.04，0.40||常数项|2.56|0.85|3.01|0.003|0.89，4.23||观测值|300||||||R-squared|0.78|||||表3：回归结果|变量|系数|标准误|t值|P>|t||[95%置信区间]||----|----|----|----|----|----||地理邻近性|-0.45|0.08|-5.63|0.000|-0.61，-0.29||经济邻近性（人均GDP差异）|-0.32|0.13|-2.46|0.014|-0.58，-0.06||经济邻近性（产业结构相似系数）|0.28|0.12|2.33|0.020|0.04，0.52||认知邻近性|0.35|0.09|3.89|0.000|0.17，0.53||组织邻近性|0.25|0.11|2.27|0.024|0.03，0.47||制度邻近性|0.22|0.10|2.20|0.028|0.02，0.42||交通基础设施水平（公路密度）|0.28|0.12|2.33|0.020|0.04，0.52||交通基础设施水平（铁路密度）|0.25|0.11|2.27|0.024|0.03，0.47||政府干预程度|0.18|0.08|2.25|0.025|0.02，0.34||对外开放程度|0.22|0.09|2.44|0.015|0.04，0.40||常数项|2.56|0.85|3.01|0.003|0.89，4.23||观测值|300||||||R-squared|0.78||||||变量|系数|标