电子商务产业空间集聚的计量分析
马 琦（华南理工大学广州学院 广州 510800）
内容摘要： 新时代下，电子商务产业空间集聚在促进城市联合发展方面的作用日益突显。文章基于SDM空间模型对我国326个地级市2005-2017年间的电子商务产业空间集聚进行了计量分析。结果表明，ecogr和rdex与电商产业空间集聚的相关系数分别为-0.0283和-0.0418，且结果不显著，说明经济发展和政府经费支持对电商产业发展的促进效果较弱； prin、sein、tein与电商产业空间聚集均表现出正相关关系，说明城市产业规模的提升和劳动力数量的增加能够推动电商产业发展。
关键词： 电子商务 空间集聚 SDM模型
1998年以来，在互联网科技不断发展的背景下，电子商务平台在我国大量兴起。电子商务的出现彻底打破了我国商品传统的流通形式，消费者的生活和消费理念也出现了前所未有的转变，这为我国寻求新的经济增长点创造了良好的机遇。如今，我国已然成为电子商务大国，在国际电子商务领域占有一席之地。但我国电子商务的发展水平与西方发达国家相比仍有较大的差距，我国电子商务产业只有不断转型和创新才能赶超世界发达国家。其中，实现电子商务产业空间集聚对提高我国电商水平具有重要意义。杨卓（2018）等人对我国电子商务产业发展的影响因素进行了探索，认为我国传统的产业发展模式和商品流通形式是阻碍我国电商发展的主要因素；王东辉（2017）则认为各地区发展相关的专业人才能够显著推动当地电商产业的发展。基于此，本文选取我国326个地级市电商产业为研究对象，通过空间效应模型对电子商务产业空间集聚进行分析，为我国实现电商产业空间集聚提供理论依据。
数据来源
本文选取我国326个主要地级市城市电子商务产业数据作为分析对象，所有数据均来自我国各地级市城市电子商务产业园年度数据库和《中国城市统计年鉴》。之后本文通过对目标电子商务产业园区的开园年份和招商年份整理分析，得出我国在2005-2017年每一年地级市城市电子商务产业园的开园数量，进而计算各城市的区位熵，最终通过区位商对比分析各地级市的电子商务产业集聚程度。
10月10日，CMS宣布“取消”23位新晋侍酒师大师的MS头衔，考试成绩作废。有消息称，一位侍酒师大师违反了盲品考试的保密协议，泄露考试的酒款。导致泄题事件的这位侍酒师大师将被禁止参与协会的任何活动，并且协会已启动取消该大师称号的进程。
变量选择及描述性统计
本文以各地级市电子商务产业园集聚程度作为本文核心解释变量（ecoi），并通过对各地区电商产业园数量进行一阶差分来分析其集聚程度。为考虑到各城市电子商务发展特点和其数据的可获得性，本文选取以下几个指标来分析各城市电子商务产业空间集聚水平，其分别为：经济增长速度（ecogr）、政府经费支出（rdex）、万人规模以上第一产业单位数（prin）、万人规模以上第二产业员工数（sein）、万人规模以上第三产业员工数（tein）、万人互联网使用人数（inter）、交通基础设施建设水平（traf）。
计量分析
（一）面板数据的单位根检验
考虑到各指标变量可能存在不稳定性，进而会对分析结果造成影响，故本文首先对各变量进行单位根检验。本文通过LLC检验和ADF检验对各变量进行单位根检验，检验结果如表1所示。可以看出，各变量在1%显著水平下均拒绝了原假设，其通过了单位根检验，说明各变量均处于平稳序列，故可以直接通过原始指标变量进行后面的模型分析。
选择适用于半湿润半干旱地区的双超产流模型作为汾河水库水文站控制流域的产流模型，单元体双超产流模型主要包括植物截留计算、微元入渗、超渗产流、超持产流、单元体蒸散发计算5个单元功能模块。汾河水库流域汇流采用瞬时单位线模型[8]。汾河水库流域河道流量演算模型采用水文学模型[4]。双超产流模型计算流程图见图2。
表1 各指标变量的单位根检验结果
表3 SDM模型直接、间接和总效应分析结果
表2 SDM模型对各变量的回归分析结果
（二）基于静态SDM的实证分析
本文基于动态SEM模型对电商产业空间集聚进行分析，分析结果如表4所示。通过表4可以看出，inter和traf变量间表现出显著的正向空间相关性，prin的相关系数为4.556，同时sein、tein和traf变量的系数及其空间滞后项的系数均显著为正。其余rdex和inter在动态SDM模型分析下对电商产业空间集聚均具有正面作用。这一结论与静态SDM模型的分析结果相一致。
如表3所示，本文基于SDM模型的三种影响效应进行分析，其中 prin 的直接效应表现出1%显著性水平，而间接效应和总效应均不显著，故prin的空间溢出效应不显著；Traf变量的总效应具有10%显著性水平，间接效应为1%显著性水平，这再一次证明了相邻城市之间交通基础设施的完善会促进两地区电商产业的空间集聚。
（三）直接效应、间接效应与总效应的分析
通过对比分析各模型的空间滞后系数显著性和系数正负情况，本文确定了空间固定效应模型对各变量的分析效果最佳，故本文进一步围绕空间固定效应模型的分析结果进行讨论。由表2可知，ecogr与电商产业空间集聚呈出负相关关系，二者相关系数为-0.0283，其显著水平较低，这表明我国地级市电子商务产业的发展不受经济增速的影响，造成该现象的原因可能是因为我国地级市电子商务产业发展正处于初级阶段，其产业集聚程度还没有呈现规模化；rdex与电商产业空间集聚之间表现出负相关，其相关系数为-0.0418，显著水平较低，但政府经费支出的空间滞后项系数为正，为0.0572。这表明我国政府财政支出对电子商务产业发展的促进作用不显著。这是可能是因为我国电子商务产业发展尚不成熟，政府虽然对电子商务产业进行了一定扶持，但力度仍然不够；traf的相关系数为0.00533，且表现出1%显著水平，同时交通基础设施建设水平的空间滞后项回归系数为0.00278，显著水平为1%，说明交通基础设施建设水平对电子商务产业集聚具有正面促进作用； prin、sein、tein与电商产业空间集聚均表现出正相关关系，表明城市的产业规模和劳动力数量的增大能推动电商产业发展。
表4 动态SDM模型分析结果
（四）基于动态SDM的实证分析
本文进一步基于静态SDM模型对各变量进行回归分析。由表2可知，四种效应状态下模型的空间滞后回归系数均表现出1%显著水平，且系数为正，即表明目标城市周边地区电子商务产业的集聚发展会对本城市的电商产业空间集聚造成正面影响。
农村订单定向医学生的学习动机一定程度上依赖于国家的政策支持。[11]针对其整体学习动机中物质追求维度得分高，且农村户籍的学生比城市户籍的学生更害怕失败的特点。政府各有关部门必须保证农村订单定向医学生有关资助政策、就业政策切实地得到贯彻和落实。自从2014届广西第一批农村订单定向医学生毕业后，农村订单定向医学生顺利毕业回到县份未能够及时得到相应的政策安排和待遇的事件偶而发生。[12]这从某种程度上影响该部分学生学习医学的信心。因此政府应不断完善关于农村订单定向医学生的培养制度，相关区域也应进一步建立和完善配套措施和政策，并加强对农村订单定向医学生政策执行力度的监督，抓好各项政策的落实工作。
结论与建议
ecogr与电商产业空间集聚负相关，其相关系数为-0.0283，说明我国地级市电子商务产业集聚受经济发展影响不大；rdex与电商产业空间集聚为负相关，其相关系数为-0.0418，且不显著，说明政府经费支出对电子商务产业推动作用较弱；traf的相关系数显著为正，说明完善的交通基础设施能够促进电子商务产业发展；prin、sein、tein与电商产业空间集聚均为正相关，说明城市产业规模扩大和劳动力增加能够促进电商产业空间集聚。
综上所述，本文提出以下建议：第一，政府要完善各城市的交通基础设施建设，提高城市之间经济往来频率，实现地区之间产业协同发展；第二，政府要加大对电商产业的资金投入力度，鼓励实体商家加入电商群体，构建电商产业群。同时，政府还要创造公平竞争、良好合作的电商环境；第三，政府要提高互联网在地级市和农村的普及率，提高消费者的互联网操作技能，引导消费者进行互联网消费，这对推动电子商务产业发展具有重要意义。
参考文献：
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4.杨卓，罗震东，耿磊.传统抑或创新的空间?基于B2B电子商务的长三角产业空间特征研究[J].上海城市规划，2018（3）
5.王东辉.基于电商产业空间集聚与集群重构的区域人才培养研究——义乌商圈“电商产业园”“淘宝村”为例[J].商业经济，2017（2）
6.张新平.我国电子商务产业空间集聚性与空间关联性研究[J].现代商贸工业，2016，37（23）
中图分类号： F062.9
文献标识码： A
标签：电子商务论文; 空间集聚论文; SDM模型论文; 华南理工大学广州学院论文;