“互联网+”对生产性服务业集聚的异质性影响
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摘要：本文基于2006-2017年省级面板数据，研究了“互联网+”对生产性服务业聚集的影响。分析结果显示：在控制了经济开放水平等条件下，“互联网+”对于生产性服务业集聚的影响由阻碍到促进。生产性服务业分行业回归显示，“互联网+”對生产性服务业细分行业影响也因行业特质不同而有所不同。
关键词：互联网+; 产业聚集; 行业差异; 区域比较
一、引言
“互联网+”借助互联网网络平台，带来产业跨界融合的便捷性，促进经济社会运行方式的全面转型，行业集聚方式和机理也随之而变。产业集聚一直是产业经济学和区域经济学研究领域关注的焦点，目前针对“互联网+”与生产性服务业集聚的研究并不多。因此本文参照前人研究，将生产性服务业进行行业细分，来探究“互联网+”对生产性服务业集聚的影响。
二、计量模型
（一）变量选取与说明
1.被解释变量
本文参照国内学者的主流研究方法，选用区位熵来测度生产性服务业的集聚水平，选用就业人数来计算区位熵，构建i地区m产业的区位熵指数具体为：
LQ=[XitYitXtYt]
其中，Xit表示地区i在时间t时的生产性服务业的就业人数，Yit表示地区i 在时间t时的总就业人数，Xt表示所有地区在t时的生产性服务业的总就业人数，Yt表示在时间t 时全国的总就业人数。
2.主要解释变量
本文的主要解释变量是互联网发展水平。在现有研究中我国互联网发展水平的度量指标种类较多，包括互联网使用情况、信息技术水平等。本文采用互联网普及率作为衡量互联网发展水平的指标。
3.控制变量
结合现有的研究成果，本文设定相关控制变量如下：
人力资本（Hum），人力资本在一定程度上能反映出人才集聚推动产业集聚，本文采用地区每万人普通高等学校专任教师数与全国均值的比值来表示。
经济开放水平（Eco），经济政策的调整会导致地区间产业分布的变化。本文用进出口总额占GDP比重即外贸依存度来度量。
交通基础设施水平（Infra），本文用各地区铁路营业里程与公路里程之和与各省行政区域面积的比值来衡量地区的基础设施建设。
全社会固定资产投资（Inv），资本集聚能更好地推动产业集聚，本文用地区固定资产投资占地区GDP比重衡量（亿元）表示。
（二）计量模型设定
本文计量模型设定如下：
LQit=α+β0intit+β1int2it+β2Humit+β3Ecoit +β4Infrait +β5Invit+εit （1）
LQimt=α+β0intit+β1int2it+β2Humit+β3Ecoit +β4Infrait +β5Invit+εit （2）
式（1）代表生产性服务业总体回归，式（2）为生产性服务业分行业回归，i表示各省份地区，t表示年份，m表示生产性服务业各行业，ε 表示残差。
三、实证结果分析
从实证结果可以看出，无论对生产性服务业总体还是细分行业而言，互联网最终促进了其集聚。
首先，观察生产性服务业总体集聚情况，“互联网+”指数的系数显著为负，“互联网+”指数的平方显著为正，说明对于生产性服务业整体而言是先扩散再集聚的。交通基础设施水平对生产性服务业集聚总体影响不显著。全社会固定资产投资对生产性服务业集聚的影响显著为负，这说明资本集聚并没有带来生产性服务业的集聚。经济开放度对生产性服务业集聚也有显著的促进作用，人力资本系数负，表明当前人力资本水平不能促进生产性服务业集聚。
其次，分行业分析生产性服务业集聚情况。“互联网+”对于细分行业集聚的影响都是先扩散再集聚。但控制变量的影响方向和程度有明显不同，这是由各个行业不同的个性化需求所决定的。
交通基础设施水平对交通运输仓储和邮政服务业集聚有显著的阻碍作用。全社会固定资产投资对交通运输仓储和邮政服务业等影响为负，由于前期我国重量轻质的粗放增长造成了产能的严重浪费及不均衡。另外经济开放度对交通运输仓储和邮政服务业和租赁和商务服务业都有显著的促进作用。人力资本系数为负可能是由于这些产业需要人力资本质量较高，单纯的普通高等学校专任教师百分比提升并不能促进产业集聚。
结论
（1） 从总体数据的估计结果来看，“互联网+”对生产性服务业集聚的影响先阻碍后促进。
（2）从分行业回归来看，“互联网+”对生产性服务业细分行业影响先阻碍后促进，但由于行业异质性，控制变量对集聚的影响有所差异。
参考文献：
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[3]刘叶，刘伯凡.生产性服务业与制造业协同集聚对制造业效率的影响——基于中国城市群面板数据的实证研究[J].经济管理，2016（06）：16-28.
作者简介：
徐月（1996- ），女，汉族，安徽省，硕士，研究方向：流通经济。
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