盧新元，張孜銘，李思虹，曾培春， 陳柯帆

(1.華中師范大學(xué)信息管理學(xué)院，湖北武漢 430079；2.湖北省電子商務(wù)研究中心，湖北武漢 430079；3.華中師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院，湖北武漢 430079)

第三產(chǎn)業(yè)的區(qū)域發(fā)展水平是衡量該區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)狀況的重要參考指標(biāo)。隨著現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不斷優(yōu)化，第三產(chǎn)業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的地位日益突出。步入21世紀(jì)以來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展為第三產(chǎn)業(yè)注入了新的動(dòng)力。2015年7月4日，國(guó)務(wù)院頒布的《國(guó)務(wù)院關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)的指導(dǎo)意見(jiàn)》(國(guó)發(fā)〔2015〕40號(hào))將“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)上升至國(guó)家戰(zhàn)略層面，提出要建立“網(wǎng)絡(luò)化、智能化、服務(wù)化、協(xié)同化”的“互聯(lián)網(wǎng)+”產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系[1]，進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了“互聯(lián)網(wǎng)”的發(fā)展對(duì)于第三產(chǎn)業(yè)的驅(qū)動(dòng)作用。

但是，互聯(lián)網(wǎng)在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)也加劇了經(jīng)濟(jì)的收斂性，地域之間的經(jīng)濟(jì)差距日漸拉大[2]。由于中國(guó)幅員遼闊，各個(gè)省份具有迥異的經(jīng)濟(jì)環(huán)境、資源稟賦和人文差異，互聯(lián)網(wǎng)對(duì)于第三產(chǎn)業(yè)的影響程度，會(huì)存在明顯的空間異質(zhì)性[3]。現(xiàn)有文獻(xiàn)的相關(guān)研究多采用傳統(tǒng)OLS回歸模型的方式，研究互聯(lián)網(wǎng)與第三產(chǎn)業(yè)之間的關(guān)系[4-5]，未將造成區(qū)域異質(zhì)性因素以變量形式納入經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型來(lái)探究其產(chǎn)生的影響和是否顯著等問(wèn)題。因此，本文以中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型期的重要節(jié)點(diǎn)——2012和2016年，年度橫截面分省數(shù)據(jù)為例，采用GWR模型進(jìn)行實(shí)證分析，從空間相關(guān)性和空間異質(zhì)性?xún)蓚€(gè)角度探究各省份互聯(lián)網(wǎng)對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的影響，并為區(qū)域產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提出合理建議。

1 研究綜述

對(duì)于中國(guó)這樣一個(gè)發(fā)展中國(guó)家而言，產(chǎn)業(yè)的成長(zhǎng)是以存在一個(gè)明確的世界技術(shù)前沿為前提的，而其順著產(chǎn)業(yè)階梯拾級(jí)而上的過(guò)程，即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)[6]?；ヂ?lián)網(wǎng)作為第三次科技革命的代表性技術(shù)，在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化過(guò)程中的作用不容小覷，即它作為開(kāi)拓性的技術(shù)革新力量，促進(jìn)著中國(guó)的經(jīng)濟(jì)重心由一、二產(chǎn)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。從理論視角看，Ngai等[7]的研究認(rèn)為跨部門(mén)全要素生產(chǎn)(Total Factor Productivity，TFP)的差異將推動(dòng)一個(gè)國(guó)家的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，而互聯(lián)網(wǎng)對(duì)屬于技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)型的中國(guó)全要素生產(chǎn)率有著顯著的促進(jìn)作用[8]。實(shí)證研究方面，Cardona等[9]通過(guò)實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)通過(guò)改變產(chǎn)業(yè)的技術(shù)效率、組織形式和產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力來(lái)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，這也一定程度上反映了Rosenstein-Rodan[10]“大推動(dòng)”理論(The Big Push)的預(yù)測(cè)——良好的硬件設(shè)施能在短時(shí)間內(nèi)得到迅速改善。國(guó)內(nèi)的諸多文獻(xiàn)也論述了互聯(lián)網(wǎng)對(duì)于第三產(chǎn)業(yè)的這種反哺作用。比如徐偉呈等人[11]的研究發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)步能夠促進(jìn)全國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)趨于高度化，互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新成果與服務(wù)業(yè)的融合極大地推動(dòng)了服務(wù)業(yè)的產(chǎn)值增長(zhǎng)和生產(chǎn)率。張軍濤等人[12]通過(guò)構(gòu)建城市創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，對(duì)六大互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)核心城市的創(chuàng)新能力進(jìn)行了評(píng)價(jià)和比較研究，提出應(yīng)從宏觀層面規(guī)劃統(tǒng)籌移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)布局和結(jié)構(gòu)調(diào)整，推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

然而，這些研究雖然在探討互聯(lián)網(wǎng)與第三產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展時(shí)都綜合考慮了產(chǎn)業(yè)布局因素，但鮮有研究將這種布局背后的空間相關(guān)性與異質(zhì)性進(jìn)行專(zhuān)門(mén)解讀。中國(guó)幅員遼闊，經(jīng)濟(jì)文化環(huán)境迥異，居民的受教育程度也有所不同，因此智力資源的分布存在著顯著的地域性差異。互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)屬于知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)，知識(shí)集聚區(qū)的空間溢出效應(yīng)會(huì)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)創(chuàng)新、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生推動(dòng)作用[13-14]。而結(jié)合中國(guó)具體情況，韓德超等人[15]借助對(duì)1987—2016年省級(jí)面板數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)，我國(guó)服務(wù)業(yè)的二元結(jié)構(gòu)特征存在顯著的省際差異性，這也體現(xiàn)了研究互聯(lián)網(wǎng)和第三產(chǎn)業(yè)相互作用過(guò)程時(shí)加入空間因素聯(lián)合考慮的必要性。

在研究我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)與第三產(chǎn)業(yè)的空間相關(guān)性和空間異質(zhì)性方面，有兩類(lèi)研究方法最具代表性：(1)基于傳統(tǒng)OLS回歸模型(Ordinary Least Square，OLS)的地域性數(shù)據(jù)分析：如李大明等人[16]通過(guò)多元線(xiàn)性回歸分析模型對(duì)影響全國(guó)各地現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展的因素進(jìn)行實(shí)證分析，得出影響地區(qū)服務(wù)業(yè)發(fā)展差異的因素；(2)基于因子分析法的地域性數(shù)據(jù)分析：如尹楠[17]利用因子對(duì)應(yīng)分析法和K-means聚類(lèi)分析法對(duì)我國(guó)31個(gè)省、市、自治區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展情況分析后發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度的相關(guān)性，孫晶晶[18]采用因子分析的方法分析河南省各地市第三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異。這兩類(lèi)方法對(duì)于空間平穩(wěn)性數(shù)據(jù)的擬合與檢驗(yàn)具有較好的效果，但若自變量間存在空間自相關(guān)性，則解釋效力大大減弱[19]。對(duì)于此類(lèi)問(wèn)題，一種叫做地理加權(quán)回歸(Geographically Weighted Regression，GWR)的方法曾在1996年由Brunsdon[20]提出。它允許自變量系數(shù)存在空間分異，可以有效探測(cè)空間非平穩(wěn)性特征，在探討區(qū)域差異問(wèn)題上具有空間回歸優(yōu)勢(shì)。實(shí)證方面，GWR方法在區(qū)域經(jīng)濟(jì)問(wèn)題上尤其是知識(shí)溢出視角取得了良好的效果：如李曉飛等[21]通過(guò)GWR方法探究了知識(shí)溢出與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的關(guān)系問(wèn)題，Caragliu等[22]運(yùn)用GWR研究了知識(shí)溢出的傳播渠道，這些研究也證明了該方法在互聯(lián)網(wǎng)此類(lèi)知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)區(qū)域經(jīng)濟(jì)影響問(wèn)題探究上的可行性。所以，本文以2012、2016年中國(guó)各省數(shù)據(jù)為例，采用GWR模型從區(qū)域差異視角研究中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的影響，并為互聯(lián)網(wǎng)與第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展提出合理建議。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與變量選取

2011年是互聯(lián)網(wǎng)由PC時(shí)代到移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的重要轉(zhuǎn)折點(diǎn)，而到2015年，國(guó)家正式文件出臺(tái)將“互聯(lián)網(wǎng)+”與產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系建設(shè)相聯(lián)系。故本文綜合考慮研究的問(wèn)題和數(shù)據(jù)的可得性，選取兩個(gè)關(guān)鍵時(shí)間節(jié)點(diǎn)的次年，即2012、2016年衡量第三產(chǎn)業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展情況的分省年度數(shù)據(jù)開(kāi)展分析[23]。將第三產(chǎn)業(yè)地區(qū)發(fā)展總值(GDP)作為描述區(qū)域第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r的主要指標(biāo)，選做因變量。根據(jù)國(guó)家數(shù)據(jù)劃分標(biāo)準(zhǔn)，互聯(lián)網(wǎng)主要發(fā)展指標(biāo)分為以下九項(xiàng)：互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)、域名數(shù)、網(wǎng)站數(shù)、網(wǎng)頁(yè)數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口、互聯(lián)網(wǎng)撥號(hào)用戶(hù)、互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶(hù)、城市寬帶接入用戶(hù)、農(nóng)村寬帶接入用戶(hù)。已有研究也多選取這些指標(biāo)作為互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展情況的主要衡量變量[24-25]。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，撥號(hào)上網(wǎng)方式逐漸被廢棄，使用用戶(hù)較少，且和農(nóng)村寬帶接入用戶(hù)數(shù)據(jù)一樣，部分省份存在嚴(yán)重的缺失，且互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶(hù)的指標(biāo)涵蓋了城市寬帶接入用戶(hù)和農(nóng)村寬帶接入用戶(hù)，所以本文在建立模型時(shí)去除互聯(lián)網(wǎng)撥號(hào)用戶(hù)、城市寬帶接入用戶(hù)、農(nóng)村寬帶接入用戶(hù)這三項(xiàng)指標(biāo)，將其余六項(xiàng)指標(biāo)作為自變量。各變量的含義如表1所示。

表1 各變量含義及對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的主要影響

因各變量之間存在數(shù)量級(jí)的差距，為避免帶寬選擇過(guò)大造成的回歸模型擬合度的降低，回歸前對(duì)所有變量進(jìn)行以10為底取對(duì)數(shù)的預(yù)處理后再作為輸入數(shù)據(jù)，這樣能在不改變數(shù)據(jù)的性質(zhì)和相關(guān)關(guān)系的同時(shí)，壓縮變量的尺度，預(yù)處理公式如(1)所示。

(1)

2.2 模型選擇

2.2.1 地理加權(quán)回歸(GWR)

地理加權(quán)回歸模型是傳統(tǒng)OLS回歸模型的擴(kuò)展形式，它將變量的空間坐標(biāo)納入到了模型之中，OLS與GWR模型的表達(dá)形式差異如公式(2)和(3)所示：

其中，xik表示第i個(gè)樣本點(diǎn)的第k個(gè)指標(biāo)值，yi表示第i個(gè)樣本被解釋變量的擬合值。(ui,vi)是第i個(gè)樣本點(diǎn)的經(jīng)緯度坐標(biāo)，βk(ui,vi)是連續(xù)函數(shù)βk(u,v)在點(diǎn)i處的值。若βk(ui,vi)在空間內(nèi)的任意點(diǎn)i處都具有相同的值，則GWR公式(3)就在全局等效于OLS公式(2)。

針對(duì)上述形式，GWR采用加權(quán)最小二乘法，通過(guò)樣本點(diǎn)本身和與其位置i相鄰的其他樣本點(diǎn)信息進(jìn)行加權(quán)估計(jì)局部回歸系數(shù)，使局部回歸系數(shù)隨空間地理位置的變化而變化[26]，令

則局部回歸系數(shù)表達(dá)式如公式(4)所示：

(4)

其中，n表示樣本點(diǎn)個(gè)數(shù)。

，β0是β的估計(jì)值，

，win是對(duì)位置i處數(shù)據(jù)賦予的權(quán)重。

對(duì)于GWR模型中的權(quán)重，選用高斯核函數(shù)作為權(quán)重函數(shù)來(lái)表示與回歸點(diǎn)i的關(guān)系，其表達(dá)式如公式(5)所示：

上式(5)中，b為距離與權(quán)重之間函數(shù)關(guān)系的非負(fù)衰減參數(shù)，即帶寬。當(dāng)b值給定時(shí)，距離回歸點(diǎn)i越遠(yuǎn)的樣本點(diǎn)權(quán)重將越趨近于0，且b越大，空間權(quán)重隨著距離增減越慢。dy為預(yù)測(cè)點(diǎn)和實(shí)際點(diǎn)之間的歐氏距離。

為確定最佳帶寬，減少GWR模型的估計(jì)誤差，本文采用交叉確認(rèn)法(Cross-validation, CV)來(lái)確定帶寬b[27]，該方法將不同帶寬分別計(jì)算CV值，通過(guò)尋找CV的最小值以確定帶寬，其表達(dá)式如(6)所示。

2.2.2 空間自相關(guān)

本文采用空間自相關(guān)的方法對(duì)各區(qū)域之間的依賴(lài)關(guān)系進(jìn)行測(cè)量，主要包括：全局自相關(guān)和局部自相關(guān)。

(1)全局空間自相關(guān)。全局空間自相關(guān)是用于檢驗(yàn)臨近區(qū)域間是否存在空間相關(guān)性，本文采用Moran’s I指數(shù)[28]進(jìn)行衡量，該指數(shù)可以表示空間鄰近區(qū)域要素變量值的相似程度，其表達(dá)式如公式(7)所示：

(2)局部空間自相關(guān)。局部空間自相關(guān)是用來(lái)檢驗(yàn)?zāi)繕?biāo)區(qū)域與其相鄰區(qū)域之間的空間關(guān)聯(lián)性和空間差異程度，其公式如(8)、(9)所示：

3 研究過(guò)程及結(jié)果分析

3.1 第三產(chǎn)業(yè)GDP空間分布特征

為探究互聯(lián)網(wǎng)對(duì)第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展影響的省際差異，本文首先對(duì)中國(guó)2012年到2016年各省第三產(chǎn)業(yè)GDP的空間分布情況做出初步分析。分析結(jié)果如圖1所示，2012年第三產(chǎn)業(yè)GDP空間格局大體呈川字型格局，東部沿海地區(qū)水平最高，中部其次，西部最低。其中，江蘇、廣東兩省的第三產(chǎn)業(yè)GDP規(guī)模超過(guò)2萬(wàn)億元，北京、山東、上海、浙江四省市的規(guī)模超過(guò)1萬(wàn)億元，西藏、青海、寧夏、海南四省市的不足2 000億元。

圖1 2012、2016年第三產(chǎn)業(yè)GDP省際分布

而在2016年，東中西第三產(chǎn)業(yè)GDP分布的空間格局大體不變，但中部地區(qū)增長(zhǎng)顯著。其中，北京、山東、浙江三省市的GDP規(guī)模躍居2萬(wàn)億元梯隊(duì)，遼寧、河北、福建、河南、湖北、湖南、四川七省市的GDP規(guī)模超過(guò)1萬(wàn)億，西藏、青海、寧夏三省市的GDP規(guī)模依舊未突破2 000億元關(guān)口。

就增長(zhǎng)率而言，則呈現(xiàn)出內(nèi)陸及中西部高、東部沿海及東北部低的格局。河南、重慶、四川的第三產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率最高，超過(guò)80%。安徽、江西、湖北、青海其次，遼寧省的增長(zhǎng)率最低，僅為21.2%。各省5年增長(zhǎng)率分布情況如圖2所示。

圖2 2012—2016年第三產(chǎn)業(yè)GDP增長(zhǎng)率省際分布

3.2 GWR回歸模型構(gòu)建

為探究互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展各項(xiàng)主要指標(biāo)對(duì)各省第三產(chǎn)業(yè)GDP的影響作用，本文利用Arcgis 10.2提取各省份幾何中心的經(jīng)緯度坐標(biāo)，使用GWR4.0分別選取2012年、2016年的橫截面數(shù)據(jù)，將互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展各項(xiàng)指標(biāo)與第三產(chǎn)業(yè)GDP進(jìn)行地理加權(quán)回歸對(duì)比分析。部分省市回歸結(jié)果示例如表2(完整結(jié)果見(jiàn)附表A、附表B)。

表2 部分省市GWR回歸結(jié)果示例

表2(續(xù))

上表中v和Std.v分別表示殘差和標(biāo)準(zhǔn)化殘差，Local R2代表該省局部的擬合效果，Influence和CooksD用于衡量觀察值對(duì)結(jié)果的影響力和影響距離。由2012年、2016年各省市回歸結(jié)果可以計(jì)算GWR回歸模型擬合精度相關(guān)指標(biāo)如表3所示。

表3 2012、2016年GWR回歸模型擬合精度評(píng)價(jià)指標(biāo)

表4 2012年 GWR回歸系數(shù)分布情況

表5 2016年 GWR回歸系數(shù)分布情況

結(jié)合時(shí)代背景，2012年正處于傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)到新型互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的轉(zhuǎn)型期，這一時(shí)期的互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)還保有工業(yè)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的相關(guān)特征——在價(jià)值鏈內(nèi)部通過(guò)一系列的活動(dòng)完成價(jià)值創(chuàng)造，通過(guò)激進(jìn)的新技術(shù)去獲得商機(jī)，技術(shù)要素和市場(chǎng)要素是關(guān)鍵[29]?；ヂ?lián)網(wǎng)對(duì)于第三產(chǎn)業(yè)的價(jià)值主要受制于軟硬件設(shè)施方面，“網(wǎng)站”這一重要媒介為服務(wù)業(yè)、金融業(yè)等第三產(chǎn)業(yè)提供平臺(tái)，用戶(hù)的市場(chǎng)參與度也主要受寬帶端口接入的影響。而隨著后來(lái)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的進(jìn)一步發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)的新態(tài)勢(shì)全面帶動(dòng)了社群經(jīng)濟(jì)、知識(shí)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)經(jīng)營(yíng)模式也轉(zhuǎn)變?yōu)镃2B主導(dǎo)，用戶(hù)成為價(jià)值創(chuàng)造的主體，因此互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)對(duì)第三產(chǎn)業(yè)GDP的影響力大大增強(qiáng)。

為探究各影響因素2012、2016年在省際上分布的空間相關(guān)性和空間異質(zhì)性，將各省的回歸系數(shù)繪制成分布地圖做進(jìn)一步分析。圖3—8中，每幅圖數(shù)據(jù)按照該組數(shù)據(jù)的上下分位點(diǎn)及中位數(shù)作為分界線(xiàn)分為五組。

圖3 2012、2016年上網(wǎng)人數(shù)因子回歸系數(shù)分布

圖4 2012、2016年域名數(shù)因子回歸系數(shù)分布

圖5 2012、2016年網(wǎng)站數(shù)因子回歸系數(shù)分布

由圖3—5可知，2012年、2016年互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)的回歸系數(shù)在絕對(duì)數(shù)值大小分布上整體格局由南高北低變?yōu)楸备吣系汀６?012年域名數(shù)系數(shù)則呈現(xiàn)東南高西北低的形勢(shì)，到2016年隨著域名的回歸系數(shù)由負(fù)值變?yōu)檎?，東北地區(qū)域名數(shù)回歸系數(shù)數(shù)值顯著提升，且對(duì)該省第三產(chǎn)業(yè)GDP促進(jìn)作用最大。南方省份的在各省系數(shù)大小的相對(duì)優(yōu)勢(shì)不再明顯，內(nèi)陸地區(qū)變化不大。網(wǎng)站數(shù)因子對(duì)各省的相對(duì)影響力情況基本不變，始終保持著西北高，東南低的特點(diǎn)。但青海、甘肅、內(nèi)蒙古、云南省的系數(shù)影響力相對(duì)于其他省份有所減弱。

圖6 2012、2016年網(wǎng)頁(yè)數(shù)因子回歸系數(shù)分布

圖7 2012、2016年接入端口數(shù)因子回歸系數(shù)分布

圖8 2012、2016年接入用戶(hù)數(shù)因子回歸系數(shù)分布

由圖6—8可知，網(wǎng)頁(yè)數(shù)因子的回歸系數(shù)的分布相對(duì)穩(wěn)定，盡管由2012年的負(fù)向影響轉(zhuǎn)變?yōu)?016年的正向影響，但依然呈現(xiàn)出西北高，東南低的局勢(shì),而2016年四川、云南等地的網(wǎng)頁(yè)數(shù)因子對(duì)GDP的促進(jìn)作用較2012年有了一定的提升。2012年接入端口數(shù)因子分布呈現(xiàn)西北高東南低的特點(diǎn)，隨著其與第三產(chǎn)業(yè)的關(guān)聯(lián)由正相關(guān)變?yōu)樨?fù)相關(guān)，2016年沿海地區(qū)影響趨同化現(xiàn)象明顯，東北的回歸系數(shù)相對(duì)于其他省份系數(shù)的相對(duì)位次下降明顯，中西部系數(shù)的絕對(duì)大小相對(duì)于其他省份排序最前。接入用戶(hù)數(shù)系數(shù)各省在絕對(duì)數(shù)值的分布范圍變化不大，但各省排序南北異置，與互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)用戶(hù)數(shù)因子分布相似。

3.3 空間相關(guān)性分析和檢驗(yàn)

3.3.1 全局空間自相關(guān)

為檢驗(yàn)GWR整體估計(jì)的顯著性，對(duì)模型進(jìn)行全局自相關(guān)分析得到表6，其中，Z(I)為標(biāo)準(zhǔn)化后的正態(tài)分布統(tǒng)計(jì)量，E(I)為理論均值。由下表6可知，該GWR模型對(duì)于2012年、2016年在空間上全局分布的解釋效力均在5%的水平上顯著，對(duì)于2012—2016年增長(zhǎng)率的解釋效力在1%水平上顯著。

表6 全局空間自相關(guān)分析

注：*表示在5%水平上顯著，**表示在1%水平上顯著。

3.3.2 局部空間自相關(guān)

對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行局部空間相關(guān)性分析可以確定各省份與周?chē)》莼ヂ?lián)網(wǎng)各指標(biāo)對(duì)于第三產(chǎn)業(yè)影響的相似性和相異性。由圖9可知，2012、2016年山東及江浙一帶在相似性上顯著、廣東省在相異性上顯著；而在2012—2016年增長(zhǎng)率方面東北地區(qū)(除黑龍江外)在低值相似性上顯著，中部地區(qū)四川、重慶、湖北、河南在高值相似性上顯著。

圖9 局部空間自相關(guān)分析

3.3.3 空間變異性檢驗(yàn)

由表7和表8可知2012年各指標(biāo)的各類(lèi)準(zhǔn)則綜合得到的DIFF值都為負(fù)值，即6個(gè)指標(biāo)的空間變異性都具有顯著性。而該時(shí)期寬帶接入用戶(hù)數(shù)量造成了非常明顯的空間變異性，其F值達(dá)到了113.757。但是到2016年互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)和網(wǎng)站數(shù)、寬帶接入用戶(hù)數(shù)對(duì)于第三產(chǎn)業(yè)的影響空間變異性不再顯著。這主要是由于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展帶來(lái)的用戶(hù)數(shù)量增多和網(wǎng)頁(yè)的增加，使得區(qū)域之間在用戶(hù)參與和網(wǎng)站建設(shè)方面的差異縮小。

表7 2012年空間變異性檢驗(yàn)

表7(續(xù))

表8 2016年空間變異性檢驗(yàn)

3.4 結(jié)果分析

本文通過(guò)對(duì)2012年、2016年中國(guó)各省第三產(chǎn)業(yè)GDP數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析后，根據(jù)六項(xiàng)互聯(lián)網(wǎng)指標(biāo)建立GWR回歸模型，并進(jìn)行空間相關(guān)性分析。研究發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展對(duì)于第三產(chǎn)業(yè)影響具有明顯的地區(qū)差異，2012年這種影響主要來(lái)自于網(wǎng)站數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)入端口數(shù)這類(lèi)互聯(lián)網(wǎng)軟硬件基礎(chǔ)上，2016年主要來(lái)自于互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)。就省際差異來(lái)說(shuō)，五年內(nèi)變動(dòng)較大，以東北部、西南部變化最為明顯，涉及“人”這一因素的因子影響程度南北分布前后截然相反。在空間相關(guān)性方面，山東及江浙一帶與周邊表現(xiàn)出顯著的空間相關(guān)性，廣東省與鄰近地區(qū)有顯著的空間相異性，在增長(zhǎng)率方面，中部?jī)?nèi)陸地區(qū)和東北部空間相關(guān)性顯著。造成以上區(qū)域分布特點(diǎn)的原因主要有以下幾點(diǎn)：

(1)區(qū)域要素稟賦效應(yīng)。已有研究表明，我國(guó)的技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)發(fā)展遵循比較優(yōu)勢(shì)原則，這一觀點(diǎn)又被稱(chēng)為“要素稟賦論”[30]，即一個(gè)地區(qū)技術(shù)的自生能力，是與該地區(qū)的要素稟賦相適應(yīng)的[31]。互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)于各省份第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響也受到不同區(qū)域要素稟賦影響。根據(jù)其影響因素的不同，可以劃分為兩個(gè)階段，第一階段是以技術(shù)要素為主的傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)階段，第二階段是以人才要素為主導(dǎo)的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)階段。東部及沿海地區(qū)因開(kāi)放程度高，技術(shù)、人才、市場(chǎng)資源充沛，在剛剛步入移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的初期就已開(kāi)始向第二階段做出轉(zhuǎn)換，而中西部?jī)?nèi)陸地區(qū)卻發(fā)展遲緩。當(dāng)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)逐漸走向成熟，東部沿海地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)入收斂期，因要素稟賦驅(qū)動(dòng)力不足而滯后發(fā)展的中西部?jī)?nèi)陸地區(qū)正處于產(chǎn)業(yè)發(fā)展的峰值，故而后期互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)對(duì)于該區(qū)域第三產(chǎn)業(yè)的影響力更大。同時(shí)，一定時(shí)期內(nèi)的區(qū)域要素稟賦是處于相對(duì)穩(wěn)定狀態(tài)的，對(duì)于像域名數(shù)、網(wǎng)站數(shù)、接入端口數(shù)這類(lèi)與區(qū)域技術(shù)、人才儲(chǔ)備直接相關(guān)的因素，隨著時(shí)間推移，省際布局變化不大。

(2)“服務(wù)眾包模式”下的知識(shí)溢出與社群經(jīng)濟(jì)。根據(jù)新增長(zhǎng)理論，知識(shí)溢出與物質(zhì)資本類(lèi)似，對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在一定促進(jìn)作用，這種增長(zhǎng)來(lái)自于增強(qiáng)區(qū)域創(chuàng)新能力[31]，而“人”作為創(chuàng)新的主體，作用尤其突出。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，用戶(hù)不再是單一的需求方，而成為價(jià)值的創(chuàng)造方，企業(yè)成為用戶(hù)提供服務(wù)與需求對(duì)接的平臺(tái)，這種模式也被稱(chēng)為服務(wù)眾包模式[32]。用戶(hù)掌握了主導(dǎo)權(quán)，在服務(wù)業(yè)方面根據(jù)興趣、需求上的特點(diǎn)自發(fā)形成了一個(gè)個(gè)社群，而第三產(chǎn)業(yè)對(duì)于此類(lèi)社群依賴(lài)性很高，這種全新模式也逐漸成為中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)行業(yè)發(fā)展的主流。因此，互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)對(duì)于第三產(chǎn)業(yè)GDP增長(zhǎng)的促進(jìn)作用越來(lái)越顯著，而知識(shí)溢出與社群經(jīng)濟(jì)都具有一定的區(qū)域性，這就導(dǎo)致了這種促進(jìn)作用出現(xiàn)了各區(qū)域之間的分異和區(qū)域內(nèi)部的趨同現(xiàn)象。

(3)產(chǎn)業(yè)集聚與產(chǎn)業(yè)分散的交互作用。根據(jù)新經(jīng)濟(jì)地理理論，隱性知識(shí)溢出的空間局域性特征加強(qiáng)了人才、產(chǎn)業(yè)的集聚，產(chǎn)業(yè)集聚的規(guī)模效應(yīng)促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。阿里巴巴、騰訊、百度等互聯(lián)網(wǎng)巨頭集聚江浙一帶，大大帶動(dòng)了周邊區(qū)域產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)的升級(jí)與發(fā)展，形成了高度的空間相關(guān)性。而在產(chǎn)業(yè)集聚的同時(shí)，因地域性產(chǎn)業(yè)分工重心的不同，勢(shì)必導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)的分散，這也影響了該地域互聯(lián)網(wǎng)對(duì)于第三產(chǎn)業(yè)的作用力，也就是空間異質(zhì)性的形成。產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)與分散效應(yīng)的交替作用形成了當(dāng)今各省的產(chǎn)業(yè)布局。

4 結(jié)論

4.1 理論貢獻(xiàn)

現(xiàn)有研究對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)與第三產(chǎn)業(yè)關(guān)系的探討大多側(cè)重于要素側(cè)面，而未考慮區(qū)域上的分異，更未考慮這一分異在不同時(shí)期所產(chǎn)生的影響。鑒于中國(guó)地域遼闊，區(qū)域經(jīng)濟(jì)文化環(huán)境差異較大，本文選取2012、2016年中國(guó)各省數(shù)據(jù)采用GWR模型對(duì)各省互聯(lián)網(wǎng)對(duì)于第三產(chǎn)業(yè)作用的空間相關(guān)性和異質(zhì)性進(jìn)行研究，力圖在新的發(fā)展時(shí)期為中國(guó)各地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整升級(jí)與互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供一些啟示。

本文的研究表明，互聯(lián)網(wǎng)對(duì)于第三產(chǎn)業(yè)作用力的區(qū)域分異與該區(qū)域的要素稟賦直接相關(guān)，且在不同的發(fā)展時(shí)期有所不同。新時(shí)期移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展改變了傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代技術(shù)要素主導(dǎo)的特征，“人”這一行為主體的作用日益突出，服務(wù)眾包模式下所產(chǎn)生的知識(shí)溢出與社群經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象對(duì)區(qū)域第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展特征產(chǎn)生了重要影響，而這種影響又有很強(qiáng)的空間局域性特征，加強(qiáng)了產(chǎn)業(yè)的集聚。與此同時(shí)，區(qū)域分工的不同帶來(lái)的產(chǎn)業(yè)分散效應(yīng)與集聚效應(yīng)交互作用，形成了不同時(shí)期下的區(qū)域產(chǎn)業(yè)格局。研究結(jié)果對(duì)于“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下的區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整升級(jí)形成了理論創(chuàng)新。

4.2 實(shí)踐啟示

上述發(fā)現(xiàn)對(duì)于宏觀上經(jīng)濟(jì)政策的制定和微觀上互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)都具有很大借鑒意義。政府在制定第三產(chǎn)業(yè)區(qū)域政策方面，應(yīng)該結(jié)合各區(qū)域當(dāng)前的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展階段、要素稟賦，客觀認(rèn)識(shí)到有的正處于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的后發(fā)優(yōu)勢(shì)階段，有的已經(jīng)進(jìn)入了飽和期逐漸邁向以“人工智能”“云計(jì)算”等技術(shù)為代表的新互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代。而對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，應(yīng)把握以用戶(hù)社群為導(dǎo)向，大力發(fā)展知識(shí)經(jīng)濟(jì)，同時(shí)在與互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合緊密的服務(wù)業(yè)業(yè)務(wù)選址上，結(jié)合區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況，盡量選擇技術(shù)密集型、人才密集型地區(qū)，從規(guī)模效應(yīng)中獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

4.3 研究局限與展望

首先，在數(shù)據(jù)選擇上，因?yàn)槭艿絿?guó)家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)匯總延遲性質(zhì)，分省數(shù)據(jù)只能采集到2016年以前的，在刻畫(huà)當(dāng)前產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)最新形式上有所欠缺。其次，受版面與方法特性限制，僅選取關(guān)鍵時(shí)間節(jié)點(diǎn)的橫截面數(shù)據(jù)進(jìn)行了區(qū)域差異分析，缺乏對(duì)整個(gè)連續(xù)的時(shí)間段內(nèi)各區(qū)域變化進(jìn)行探究。最后，本文僅探究了互聯(lián)網(wǎng)對(duì)于第三產(chǎn)業(yè)的區(qū)域影響，而這種影響是雙方面的，文中對(duì)于第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展是怎樣影響互聯(lián)網(wǎng)的未有涉及。未來(lái)將根據(jù)更全面的第三產(chǎn)業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)，進(jìn)一步深化互聯(lián)網(wǎng)全新發(fā)展趨勢(shì)下第三產(chǎn)業(yè)對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的反作用研究。