王彬燕
, 田俊峰
Wang Binyan, Tian Junfeng
中图分类号: K902
文献标识码: A
文章编号: 1000-0690（2018）06-0859-10
通讯作者:
收稿日期: 2017-07-10
修回日期: 2017-10-11
网络出版日期: 2018-06-20
版权声明: 2018 《地理科学》编辑部 本文是开放获取期刊文献，在以下情况下可以自由使用：学术研究、学术交流、科研教学等，但不允许用于商业目的.
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作者简介:
作者简介：王彬燕（1991-）,女,四川三台县人,博士研究生,研究方向为城市与区域发展。E-mail:wangby956@nenu.edu.cn
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摘要
基于腾讯研究院公布的数字经济指数,运用插值模拟、Zipf位序-规模法则及地理探测器等方法,对2016年中国数字经济发展的空间分异特征进行分析,并对其影响因素进行探测比较。结果表明：① 中国数字经济发展空间分异明显,省域尺度呈现出自东向西梯度递减的特征,但川、渝成为创新发展新极点;城市尺度,城市群地区是数字经济发展高地。② 数字经济各分维度发展的协同性与差异性特征并存,但差异性更为显著。③ 国家层面,政府对科学技术方面的投入对数字经济的发展起重要作用;东部地区影响因素相对多样;信息化基础与潜力方面因素对中部地区起主导作用,且各因素交互后作用力显著加强;西部地区受多种因素的综合作用,不存在具有决定性的影响因素;东北地区的影响因素则相对单一。
关键词：
Abstract
Digital economy is a new form of economic and social development after agricultural economy and industrial economy, and it is becoming a new momentum of global economic development. Therefore, it is of great significance to study the digital economy. Based on the digital economy indices of China’s 31 provinces and 351 cities published by the “Internet plus” digital economy index platform of Tencent Research Institute, this article analyzes the spatial differentiation characteristics of Chinese digital economy and its foundation, industry, innovation and entrepreneurship, and the wisdom of the people’s livelihood in 2016 by using the methods of interpolation simulation and rank-size rule, and then we use correlation analysis and geographical detector model to detect and compare the influencing factors of digital economic development in China and its inner regions. The main conclusions are as follows. 1) The spatial differentiation of Chinese digital economic development is obvious. The development level of digital economy and its four dimensions is decreasing from east to west at the provincial level, at the same time, there are new poles of innovation and development in Sichuan, Chongqing and so on. At the urban scale, national urban agglomeration area is the absolute height of the development of digital economy, such as Beijing-Tianjin-Hebei Urban Agglomeration, the Yangtze River Delta Urban Agglomeration, the Pearl River Delta Urban Agglomeration. 2) There are both coordinated development and differentiation among the various dimensions of the digital economy, and the differences between the four plates of the East, Middle, West and Northeast China and their interior are obvious, especially between the eastern region and the other three regions. 3) The dominant factors influencing the development of digital economy at different spatial scales are different. At the national level, the government’s commitment to science and technology plays an important role. However, the factors influencing the development of the digital economy in the eastern region are quited, and all the factors are independent. And the influence of informatization foundation and potential factors plays a leading role in the development of digital economy in Central China, and the interaction force of each factor is obviously strengthened. However, there is no decisive factor in the western region, which is affected by many factors. The factors influencing the development of digital economy in Northeast China are relatively single. Through the analysis of research conclusions, we can find that the development of digital economy has provided new opportunities and challenges for areas with weak economic foundation, it is expected to drive the national economy through the digital economic development and realize “overtaking by turns”.
Keywords：
“数字经济”概念于20世纪90年代由OECD首次提出,而后逐渐修正与完善,G20杭州峰会对数字经济的最新定义为：“数字经济是指以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动[1]”。
以互联网跨界融合应用为特征的数字经济发展,全面促进了实体经济转型升级,尤其是互联网与制造业的融合,在国民经济的主导产业——制造业掀起数字化革命,成为各国在后金融危机时代培育经济新动能、构筑竞争新优势的重要抓手,欧、美等发达国家已纷纷制订了应对数字转型发展的战略决策[2,3,4,5]。中国对数字经济的关注始于20世纪90年代末[6],但国内对数字经济发展的认识长期局限在信息通信技术等狭义层面上,对广义层面上的数字经济关注与重视程度不足。而当前中国经济发展已步入新常态,呈现“L型”增长趋势,急需寻求引领经济发展的新动力[7],数字经济已成为中国经济发展的新动能并逐步引起各界的重视,同时,中国互联网事业的飞速发展也为数字经济的发展奠定了良好的基础[8]。2016年杭州G20领导人峰会提出了由中国组织起草的《二十国集团数字经济发展与合作倡议》;2017年3月“数字经济”首次被纳入中国政府工作报告。可见,数字经济已成为中国经济发展关注的新焦点,并正在成为引领中国经济发展的新主线。
伴随数字经济内涵的延伸,国内外研究也在不断拓展,不同时期各有侧重。前期（20世纪90年代）,主要是对数字经济定义及其与传统经济联系与区别的界定[9,10,11,12],研究成果以国外居多,国内学者对有关理论成果进行引进[6,13,14];2000~2010年,国外学者针对数字技术对传统产业发展的影响进行探索,并开展了大量的实证研究[15,16,17,18],中国学者则主要从经济学视角对数字经济及其相关概念的内涵进行了比较研究[19];2010年后,中国学者对数字经济的研究激增,既有经济学、社会学领域对中国应对数字经济发展的战略探讨[20,21],也有对数字经济细分行业的研究[22,23,24,25,26]。囿于前期数据获取方式的限制,国内研究多基于定性探讨或者基于少量统计指标开展,较少对中国数字经济发展的地域差异性进行探索分析,同时缺乏对整个数字经济的综合认知与分析。基于以上背景,本文利用腾讯研究院发布的数字经济指数,对中国数字经济总体及各分维度发展水平、发展空间格局、等级规模特征及其发展差异性进行探究,并对影响数字经济发展的因素进行分类探测,以期为中国数字经济的发展提供参考与建议。
1） Zipf位序-规模法则。位序-规模法则是从城市的规模和城市规模位序的关系来考察一个区域内城市体系的规模分布规律,有助于揭示研究对象的规模等级结构及其差异性[27,28]。本研究将分形理论与Zipf位序-规模法则结合,以研究中国省区数字总经济及各分维度经济发展水平的分形特征。
2） 地理探测器模型。该方法不存在大量的假设条件,可有效克服传统统计分析方法处理类型变量所存在的局限性,同时可揭示两变量对某一事物真正的交互作用[29]。
其中,因子探测主要用于测度不同经济社会因素对区域数字经济发展差异的影响程度[30,31]。生态探测用于比较不同区域各影响因素影响力的相对重要性差异,以F检验进行度量。模型的零假设为
1） 指标选取。数字经济在本质上是传统经济与互联网深度融合的产物,因此,其影响因素可归结为区域自身经济社会发展水平以及区域信息化发展基础与潜力两大方面。在区域经济社会发展水平方面,人均GDP是重要的表征性指标,而数字经济作为经济活动与互联网结合的产物,必然受到研究单元经济发展水平的制约。同时,良好的经济状况能够直接影响互联网产业基础设施水平[32],进而对数字经济的发展带来影响。数字经济本身与实体经济的一、二、三产业间均存在密切的联系,但以零售业电子商务为代表的第三产业在数字经济中具有举足轻重的地位,因此,第三产业的发展差异会对研究对象数字经济的发展差异产生重要影响,故以“第三产业占GDP比率”表征第三产业发展水平,测度其对数字经济发展差异存在的影响。伴随着依托于信息网络的数字经济的发展,地理空间隔离对区域间经济活动的阻隔作用可能在一定程度上削弱,区域参与全球经济活动的能力及其在全球经济活动中的竞争力将对数字经济发展产生重要影响,因此选取“进出口总额占GDP比率”反映区域经济外向能力。另有研究发现以交通基础设施为代表的地区基础设施建设水平对电子商务、互联网产业等的发展存在显著的影响[33],且其对区域经济发展的空间溢出效应相当显著[34],故选择“铁路与公路网密度”反映交通基础设施建设水平。
在区域信息化发展基础与潜力方面选取人均科研财政支出、城镇化率和互联网普及率3项指标。数字经济的发展离不开科学技术的支撑以及政府的政策支持与在科技方面的投入,故选择人均科研财政支出表征政府在科学技术方面的投入水平。此外,相关研究发现当前中国城乡间在互联网及其相关产业发展上形成了明显的“数字鸿沟”[35],这必然会对依托于互联网的数字经济的发展带来影响,故将“城镇化率”纳入数字经济发展差异影响因素评价体系。同时,选择互联网普及率表征区域信息化基础。
2） 数据来源。本文所用数字经济发展水平数据来源于2016年腾讯研究院联合京东大数据研究部、滴滴研究部、携程研究团队、新美大数据研究院对腾讯的微信、QQ、支付、城市服务、众创空间等10余个核心平台的全样本数据和京东的电商数据、滴滴的出行数据等的全样本数据统计结果,经由赋权、标准化等计算过程得出,具体为腾讯“互联网+”数字经济指数平台（http://txindex.qq.com/#/internet-plus?kind=all）提供的省区和城市的数字经济指数,其物理意义为各省区、城市在中国数字GDP总量中的百分比,该指数由数字经济基础分指数、数字经济产业分指数、数字经济双创分指数和数字经济智慧民生分指数构成,与以支出法计算国内生产总值中的消费、投资及政府支出相互对应。该指数可全面直观地反映中国2016年从农业、工业到餐饮旅游、零售电商等几乎所有主要行业135个指标在移动端的数据产出和表现(腾讯研究院.中国“互联网 +”数字经济指数,2016.)。
文中涉及的社会经济数据源自《中国城市统计年鉴（2016）》[36],部分城市缺失的数据通过相应年份省市经济社会统计公报与统计年鉴补充获取。
随着信息化、数字化进程的加速推进,中国数字经济发展已初具规模。2016年中国数字经济总量约为22.77万亿元,占当年中国GDP总量的30.61%(腾讯研究院.中国“互联网+”数字经济指数,2017.),成为中国经济发展的重要组成部分,但与部分发达国家相比仍存在较大差距。对中国31个省区（不包括香港、澳门、台湾）数字经济总指数、基础分指数、产业分指数、双创分指数和智慧民生分指数的计算结果采用自然断裂点法分级后进行可视化表达（图1）。结果显示,中国数字经济发展水平差异较大,各维度之间既有协同发展态势也有分异特征,但以差异性为主。在数字总经济及基础、产业、双创和智慧民生分维度,广东省均稳居首位且有绝对优势,位于第一梯度。从数字总经济看,北京、上海、浙江和江苏位于第二梯度,位于第三梯度的有四川、山东、湖北等9个省区,安徽、江西、吉林、黑龙江及广大西部地区省份则位于第四梯度。基础分维度,北京、上海和福建位居第二梯度,浙江、江苏、湖北、四川、山东、河南、湖南和河北8省区位于第三梯度,其余单元位于第四梯度。产业分维度,除重庆降级落入第四梯度外,其余单元发展格局与数字总经济一致。双创分维度发展格局则与数字总经济和产业分维度表现出差异性,广东和北京位于第一梯度,上海、浙江、江苏、四川、重庆和福建均位于第二梯度,除东部沿海外,在川渝地区形成了创新创业新极点。智慧民生分维度,位于第二梯度的单元除东部沿海的浙江、北京、江苏、上海、福建和山东外,还有中部地区的湖南以及西部地区的四川、重庆,单元数量较其它维度明显增加。整体来看,呈现出东、中、西梯度发展的基本特征,但西部地区的川、渝成为数字经济发展的新高地,而中部地区的安徽、江西、山西则被周围邻域单元拉开差距。
图1 2016年中国省域数字经济发展水平地理格局
Fig.1 The patterns of provincial digital economic development in China, 2016
同理,对城市尺度数字总经济采取断裂点法分级后发现,北京、深圳、上海和广州4个一线城市处于第一级,为中国城市数字经济发展核心单元;成都、杭州、武汉、重庆、福州、东莞、长沙、苏州、西安、南京、佛山、天津、郑州和厦门14个城市位于第二级;青岛、宁波、泉州等32个单元位于第三级;而湛江、烟台、肇庆等单元位于最后一级,且最后层级的单元数量占全部研究单元的85%以上,可见中国城市数字经济发展仍普遍处于低水平状态（图2a）。
图2 2016年中国城市数字经济发展水平地理格局
a．数值总经济发展格局; b. 差值模拟
Fig.2 The patterns of urban digital economic development level in China (2016)
从四大区域板块来看,东部地区围绕4个核心单元已形成京津冀、长三角、珠三角城市群三大数字经济发展一级区,其领先地位十分显著且较为稳定;中部地区,以武汉、长沙、合肥为中心形成长江中游城市群数字经济发展次级区,发展态势较强劲;西部地区,以成都、重庆为中心,形成了成渝城市群数字经济发展次级区,其余单元较落后;东北地区,在辽中南城市群地区以沈阳、大连为中心,形成了数字经济发展次级区（图2b）。
依据中国31个省区数字总经济及各分维度的位序-规模表,分别构建省域双对数坐标图（图3）。从图3看,中国省域数字总经济及分维度发展水平的线性拟合度均较高,表明中国省域数字总经济及分维度发展状况满足位序-规模理论。比较来看,数字总经济、基础分维度和产业分维度呈现出双分形结构,双创分维度和智慧民生分维度呈现单分形结构。数字总经济发展水平前24位的省区形成一个分形体,剩余7省区形成另外一个分形体,第一标度区中
图3 中国省域数字总经济及分维度经济发展水平分布双对数
r为省区数字总经济或分维度经济位序;Pr为位序r的省区数字总经济或分维度经济发展指数
Fig.3 Ln-ln plot of digital total economy and fractional dimension economic development level in China
从中国城市数字经济各分维度平均发展水平来看,产业分维度较其它分维度发展更好,其次分别为基础分维度、智慧民生分维度,双创分维度发展水平最低,与其它维度相比落后明显。从发展水平差异来看,中国城市数字经济各分维度间发展绝对差异最大的为产业分维度,其次分别为基础分维度、双创分维度,而智慧民生分维度发展绝对差异最小;从相对差异来看,双创分维度发展差异最大,即城市间发展差距最明显,其次为基础和产业分维度,智慧民生分维度发展相对差异亦为最小。从偏度看,中国城市数字总经济和各分维度均呈现极右偏,表明部分城市发展水平远高于其他城市,其中双创分维度偏离程度最大,而智慧民生分维度偏离程度最小。从峰度看,其值均远大于3,表明中国城市数字总经济和各分维度发展均呈离散状态,双创分维度离散度最大,智慧民生分维度发展离散度较小（表1）。
表1 中国城市数字经济各维度发展差异
Table 1 Development differences of urban digital economy in China
| 类别 | 经济总指数 | 基础分维度 | 产业分维度 | 双创分维度 | 智慧民生分维度 |
|---|---|---|---|---|---|
| 平均值 | 0.794 | 0.792 | 1.113 | 0.470 | 0.742 |
| 绝对差异 | 2.316 | 2.866 | 3.225 | 2.255 | 0.950 |
| 相对差异 | 2.917 | 3.619 | 2.898 | 4.798 | 1.280 |
| 偏度 | 8.090 | 8.496 | 7.222 | 9.821 | 6.042 |
| 峰度 | 74.223 | 78.981 | 60.462 | 111.073 | 41.246 |
进一步对东、中、西和东北四大板块间数字总经济和各分维度发展差异进行比较。ANOVA检验结果表明,中国四大板块间及板块内部城市数字总经济及各分维度均存在显著差异,突出表现为东部地区与中、西、东北三大地区间的差异（均通过0.05水平下显著性检验）。结合表2可知,东部地区城市数字总经济及各分维度发展水平均显著高于中、西和东北地区,绝对差异亦为各板块之首,相对差异在数字总经济和基础分维度最大,呈现出高水平差异发展的态势。数字总经济发展水平最低的为东北地区,相较于其它地区,其绝对差异和相对差异最小,表明东北地区城市数字总经济发展状态为低水平均衡发展;西部地区城市数字总经济发展水平略高于东北地区,但其发展差异性远高于东北和中部地区,呈现出低水平差异发展态势;中部地区城市数字总经济相较于其它地区表现为中水平均衡发展状态。基础分维度和产业分维度发展水平最低的均为西部地区,但各区域当前发展态势与其数字总经济发展特征基本一致。双创分维度发展水平最低的为东北地区,其发展的差异性亦显著小于其它区域,呈现出低水平均衡发展的态势,西部地区城市相对差异最大,而中部地区城市仍呈中水平均衡发展状态。智慧民生分维度发展水平最低的亦为东北地区,仍表现为低水平均衡发展态势,中部和西部地区城市发展水平相当,但西部地区城市发展差异性远大于中部地区,呈中水平差异发展的状态,而中部地区则仍呈中水平相对均衡发展态势。
表2 中国四大板块城市数字总经济及各维度发展差异
Table 2 Differences in the development of urban digital economy of East, Central, West and Northeast Region in China
| 类别 | 差异指数 | 东部地区 | 中部地区 | 西部地区 | 东北地区 |
|---|---|---|---|---|---|
| 数字总经济 | 平均值 | 1.782 | 0.492 | 0.378 | 0.375 |
| 绝对差异 | 4.096 | 0.714 | 0.806 | 0.442 | |
| 相对差异 | 2.299 | 1.451 | 2.132 | 1.179 | |
| 数字经济基础分维度 | 平均值 | 1.929 | 0.463 | 0.294 | 0.331 |
| 绝对差异 | 5.186 | 0.824 | 0.641 | 0.435 | |
| 相对差异 | 2.688 | 1.780 | 2.180 | 1.314 | |
| 数字经济产业分维度 | 平均值 | 2.564 | 0.689 | 0.478 | 0.540 |
| 绝对差异 | 5.573 | 1.193 | 1.311 | 0.892 | |
| 相对差异 | 2.174 | 1.731 | 2.743 | 1.652 | |
| 数字经济双创分维度 | 平均值 | 1.209 | 0.228 | 0.178 | 0.130 |
| 绝对差异 | 4.092 | 0.516 | 0.752 | 0.234 | |
| 相对差异 | 3.385 | 2.263 | 4.225 | 1.800 | |
| 数字经济智慧民生分维度 | 平均值 | 1.276 | 0.553 | 0.547 | 0.469 |
| 绝对差异 | 1.495 | 0.307 | 0.645 | 0.166 | |
| 相对差异 | 1.172 | 0.555 | 1.179 | 0.354 |
从国家尺度看,除人均科研财政支出外,其余探测因子的
表3 中国整体及四大板块数字经济发展分异的影响力比较
Table 3 Comparison of the influence of the differentiation of digital economic development of East, Central, West and Northeast Region in China
| 影响因素 | 中国整体 | 东部地区 | 中部地区 | 西部地区 | 东北地区 | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 显著性（P） | 显著性（P） | 显著性（P） | 显著性（P） | 显著性（P） | ||||||||||
| 人均科研财政支出 | 0.4466 | 0.0000 | 0.4753 | 0.0000 | 0.2250 | 0.0041 | 0.1540 | 0.0200 | 0.5528 | 0.0093 | ||||
| 第三产业占GDP比率 | 0.2222 | 0.0000 | 0.361 | 0.0000 | 0.1173 | 0.0272 | 0.1770 | 0.0089 | 0.3195 | 0.3568 | ||||
| 人均GDP | 0.1841 | 0.0000 | 0.1830 | 0.0000 | 0.7178 | 0.0000 | 0.1359 | 0.0201 | 0.3084 | 0.0472 | ||||
| 进出口总额占GDP比率 | 0.2817 | 0.0000 | 0.3245 | 0.0000 | 0.1101 | 0.0188 | 0.1884 | 0.0186 | 0.1985 | 0.6992 | ||||
| 公路与铁路网密度 | 0.0324 | 0.0000 | 0.1037 | 0.2724 | 0.0891 | 0.1543 | 0.0142 | 0.7804 | 0.0980 | 0.2075 | ||||
| 城市化率 | 0.1386 | 0.0000 | 0.2334 | 0.0000 | 0.4081 | 0.0000 | 0.1229 | 0.0402 | 0.0747 | 0.3016 | ||||
| 互联网普及率 | 0.2288 | 0.0000 | 0.1852 | 0.0128 | 0.2148 | 0.0600 | 0.1730 | 0.0169 | 0.0183 | 0.4161 | ||||
进一步的生态探测结果表明,经济发展水平与第三产业发展水平、经济外向程度,产业结构与经济外向程度、科学技术投入水平交互后影响力均表现为非线性增强,即两因素交互后的解释力要显著强于原来单个因素,说明数字经济发展差异受到区域经济发展水平、经济外向程度以及区域产业结构的共同制约,三者交互后对数字经济发展差异的影响力更强。
东部地区数字经济发展差异的影响因素多样（除交通基础设施发展水平外,其余因素均通过显著性检验）,各因素在影响力上呈现出显著的层级性特征。其中,政府在科技方面的投入（0.475 3）是主导东部地区城市数字经济发展差异的核心因素,生态探测的结果也表明该因素对数字经济发展差异的影响力与其他因素有显著差异;第三产业发展水平（0.361 4）与经济外向程度（0.324 4）对数字经济发展差异的影响力也较强,形成第二层级;城市化水平（0.233 4）、信息化基础（0.185 2）以及经济发展水平（0.183 0）的影响相对较弱（表3）。影响因素交互探测结果显示,除经济发展水平与第三产业发展水平交互后影响力表现为非线性增强外,其他因素对区域内部数字经济发展差异以单独发生影响为主,不存在显著的交互作用。
中部地区经济发展水平（0.717 8）对其区域内部数字经济发展差异起主导作用,政府在科技方面投入（0.225 0）的影响力则相对较弱。同时,信息化基础与潜力方面因素对中部地区城市数字经济发展差异的影响力强于经济社会发展水平方面因素的影响力,表明其内部数字经济发展差异主要受信息化基础与潜力的影响。此外,第三产业发展水平与经济外向程度、政府在科技方面的投入、城市化水平交互后影响力均表现为非线性增强,其中,第三产业发展水平与经济外向程度交互后的影响力（0.559 1）以及与政府在科技方面投入交互后的影响力（0.663 2）均显著大于第三产业发展水平的影响力（0.117 3）与经济外向程度影响力（0.110 1）之和以及第三产业发展水平影响力与政府在科技方面投入影响力（0.225 0）之和。这表明中部地区第三产业发展水平对其内部数字经济发展差异的影响力虽较弱,但其与其他因素交互后的影响力显著提升。
西部地区各因素对数字经济发展差异的影响力相对均衡,生态探测结果显示各因素影响力差异在统计上不显著,表明该地区数字经济发展主要受多种因素的综合作用。交互探测结果表明,第三产业发展水平与经济发展水平、经济外向程度、城市化水平、信息化基础,以及经济外向程度与城市化水平、信息化基础彼此交互后的影响力均为非线性增强,进一步说明西部地区数字经济发展差异受到多种因素的共同制约,不存在有决定性的影响因素。
东北地区数字经济发展差异的影响因素较单一,主要受政府在科技方面投入（0.552 8）与经济发展水平（0.319 5）的影响,其中,政府在科技方面的投入为主导因素,其余因素均未通过显著性检验。交互探测结果表明,东北地区政府在科技方面的投入与经济发展水平对数字经济发展差异主要表现为单因素影响,即两者对区域内部数字经济发展差异不存在显著的交互影响作用。
本文对2016年中国数字经济发展总体特征及数字经济基础、产业、双创、智慧民生等分维度发展的空间分异特征进行分析,在此基础上探测并比较了影响中国整体及东、中、西、东北四大板块数字经济发展差异的因素,对探索并形成新常态与可持续发展背景下中国经济转型增长的新路径、新手段具有重要意义,同时也为中国四大经济板块形成差异化的数字经济发展路径,制定具有针对性的数字经济发展政策提供了理论支撑。研究所得结论如下：
1） 当前中国数字经济发展迅速,但仍处于较低水平且内部发展差异较大。省域尺度,数字经济与实体经济的发展格局表现出一定的一致性,呈现自东向西递减的梯度发展特征,但部分省区数字经济发展表现出差异性特征。广东省在数字总经济及各维度均处于首位,占据领先地位;中部地区安徽、山西、江西数字经济发展相对滞后;西部地区四川、重庆成为数字经济发展的“新高地”。城市尺度,以长三角、珠三角、京津冀等为代表的国家级城市群地区是中国数字经济发展优势区。
2） 数字经济各分维度间既有协同发展态势也有分异特征。东、中、西、东北四大板块,数字经济各分维度发展存在显著差异,东部地区数字经济各分维度发展水平显著高于其它地区,呈高水平差异发展态势;中部地区各分维度均呈中水平均衡发展态势;西部地区基础分维度和产业分维度发展水平最低,双创分维度发展水平相对差异最大,智慧民生分维度呈中水平相对均衡发展态势;东北地区双创分维度与智慧民生分维度均处于四大板块末位,整体表现为低水平均衡发展态势。省域层面,中国数字总经济及各分维度发展满足位序-规模理论,数字总经济、基础分维度和产业分维度发展水平相对均衡,数字双创分维度呈相对集中分布,而智慧民生分维度则呈分散状态。
3） 国家尺度,政府在科学技术方面的投入对数字经济的发展差异具有主导性作用,经济发展水平、经济外向程度以及产业结构交互后的影响力显著增强;东部地区数字经济发展差异的影响因素较为多样,但各因素以单独发生影响为主,且呈现出显著的层级性特征;中部地区数字经济发展差异主要受信息化基础与潜力方面因素的影响,各因素交互后的影响力显著提升;西部地区数字经济发展差异受多种因素的综合作用,不存在具有决定性的影响因素;东北地区数字经济发展差异主要受科学技术投入水平与经济发展水平的影响,影响因素相对单一。
数字经济是继农业经济、工业经济之后的一种新的经济社会发展形态,正日益成为全球经济发展的新动能。当前中国数字经济虽已进入快速发展期,并成为国民经济的重要组成部分,但发展水平整体较低,且内部发展差异显著。由本文研究结果可知,除东北与中部地区经济发展水平对数字经济的作用较强外,国家尺度及东部与西部地区,经济发展水平对数字经济的影响均较弱,表明中国数字经济与实体经济发展间存在一定程度的“错位”关系,即实体经济发展基础对数字经济发展的制约相对较弱,同时也表明经济基础较差的地区有机会在数字经济发展方面取得突破,甚至通过数字经济发展带动国民经济实现“弯道超车”,这对经济基础薄弱的地区无疑提供新的机遇与挑战。
The authors have declared that no competing interests exist.
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Economic growth and convergence, applied to China [J].https://doi.org/10.1111/cwe.12172 URL [本文引用: 1] 摘要
From the perspective of conditional convergence, China's GDP growth rate since 1990 has been surprisingly high. China can be viewed as a middle-income convergence-success story. The crosscountry dispersion of the log of per capita GDP shows no trend since 1870 for 25 countries with long-term data. This group excludes emerging-market countries such as China and India. For 34 countries with data since 1896, there is clear evidence of declining dispersion starting around 1980. This pattern reflects especially the incorporation of China and India into the world market economy.
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中国互联网用户增长的省际差异及其收敛性分析 [J].
进入21世纪以来,中国的互联网事业得到了飞速发展;但同时互联网发展的区域差异仍表现得十分明显。采用σ-收敛、β-收敛和俱乐部收敛3种分析方法,对1997~2008年期间中国(港澳台地区除外)互联网用户增长的收敛性进行了探析,并对影响互联网普及率的关键因素进行了条件β-收敛的检验。结果发现,中国互联网用户增长的省际差异变动存在着较为明显的σ-收敛和β-收敛。控制人均GDP、城镇化水平、基础设施水平、受教育程度、对外开放度、地理位置等变量后,地区间存在条件β-收敛。东、中、西三大区域存在着较为显著的俱乐部收敛趋势,收敛速度则表现为东部慢于中部,中部慢于西部。
Convergence analysis of the provincial growth of internet users in China .
进入21世纪以来,中国的互联网事业得到了飞速发展;但同时互联网发展的区域差异仍表现得十分明显。采用σ-收敛、β-收敛和俱乐部收敛3种分析方法,对1997~2008年期间中国(港澳台地区除外)互联网用户增长的收敛性进行了探析,并对影响互联网普及率的关键因素进行了条件β-收敛的检验。结果发现,中国互联网用户增长的省际差异变动存在着较为明显的σ-收敛和β-收敛。控制人均GDP、城镇化水平、基础设施水平、受教育程度、对外开放度、地理位置等变量后,地区间存在条件β-收敛。东、中、西三大区域存在着较为显著的俱乐部收敛趋势,收敛速度则表现为东部慢于中部,中部慢于西部。
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The digital economy: Promise and peril in the age of networked intelligence [M]. |
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Blueprint to the digital economy:Creating wealth in the era of e-business [M]. |
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Intellectual property and the digital economy: Why the anti-circumvention regulations need to be revised [J]. |
| [12] |
Co-opetition: Competitive and cooperative business strategies for the digital economy [J].https://doi.org/10.1108/eb054655 URL [本文引用: 1] 摘要
The words we use influence how we think. For example, when we think about business, most of us would probably say “Business is War.” A company has to capture J the market, beat the competition, make a killing, bury the competition. Using this metaphor, we have a whole vocabulary of winners and losers. Yet, in reality, thats often misleading. We may think there will be victors and vanquished in a price war, but in the end, no one wins.
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浮现后的数字经济——读《数字经济2000》 [N].Emerging digital economy—Reading <Digital Economy |
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“中国特色”的信息化与“美国牌”的新经济——兼评美国商务部《数字经济2002》年度报告 [N].The informatization of Chinese characteristics and the new economy of “American brand”—Comment on the annual report of the Digital Economy |
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Understanding the digital economy: Data,tools, and research [M]. |
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Consumer surplus in the digital economy: Estimating the value of increased product variety at online booksellers [J].https://doi.org/10.1287/mnsc.49.11.1580.20580 URL [本文引用: 1] |
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The digital economy: Business Organization,production processes and regional developments [M]. |
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The Essential guide to knowledge management:E-Business and crm applications [M]. |
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美国数字经济研究 [D].Research on American digial economy . |
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数字经济国际发展比较及对我国城市的启示 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1674-4144.2012.09.007 URL [本文引用: 1] 摘要
数字经济的迅猛发展深刻地改变了人们生活、工作和学习的方式,并在传统媒体、商务、公共关系、电影电视、出版、娱乐等众多领域引发深刻变革。为提高国际竞争力和满足国内社会经济发展的需要,各国政府相继推出了数字经济发展战略并取得巨大进展。就我国而言,城市化进程正在加速并包涵了与过去发达国家城市化发展完全不同的内容,比如数字城市或智慧城市的建设都成为城市化发展的新形式。在数字经济国际发展比较基础上,对英国及伦敦数字经济的发展进行分析,以期对我国新一轮基于信息化的城市化发展提供有益启示。
https://doi.org/10.3969/j.issn.1674-4144.2012.09.007 URL [本文引用: 1] 摘要
数字经济的迅猛发展深刻地改变了人们生活、工作和学习的方式,并在传统媒体、商务、公共关系、电影电视、出版、娱乐等众多领域引发深刻变革。为提高国际竞争力和满足国内社会经济发展的需要,各国政府相继推出了数字经济发展战略并取得巨大进展。就我国而言,城市化进程正在加速并包涵了与过去发达国家城市化发展完全不同的内容,比如数字城市或智慧城市的建设都成为城市化发展的新形式。在数字经济国际发展比较基础上,对英国及伦敦数字经济的发展进行分析,以期对我国新一轮基于信息化的城市化发展提供有益启示。
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国外数字经济发展趋势与数字经济国家发展战略 [J].https://doi.org/10.6049/kjjbydc.2012030785 URL [本文引用: 1] 摘要
随着近年来信息和通信技术飞速发展,互联网、电子商务、移动通信等日益改变着经济社会的发展方向和人们的生活方式。面对金融危机后经济复苏乏力的局面,美国、欧洲、日本等主要经济体纷纷将数字经济视为实现经济复苏和持续发展的关键依托,各自出台了国家层面的数字经济发展战略。主要对数字经济发展趋势和各国数字经济发展战略进行了述评,提出发展数字经济能够促进各国战略性新兴产业发展,从而有利于实现产业结构优化和可持续增长。最后讨论了数字经济时代新技术的商业化规律,阐述并构建了主导数字技术商业化的应用范式,对我国抢占未来全球数字经济制高点具有重要战略意义。
Development trend of digital economy in foreign countries and development strategy of digital economy countries .https://doi.org/10.6049/kjjbydc.2012030785 URL [本文引用: 1] 摘要
随着近年来信息和通信技术飞速发展,互联网、电子商务、移动通信等日益改变着经济社会的发展方向和人们的生活方式。面对金融危机后经济复苏乏力的局面,美国、欧洲、日本等主要经济体纷纷将数字经济视为实现经济复苏和持续发展的关键依托,各自出台了国家层面的数字经济发展战略。主要对数字经济发展趋势和各国数字经济发展战略进行了述评,提出发展数字经济能够促进各国战略性新兴产业发展,从而有利于实现产业结构优化和可持续增长。最后讨论了数字经济时代新技术的商业化规律,阐述并构建了主导数字技术商业化的应用范式,对我国抢占未来全球数字经济制高点具有重要战略意义。
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时间成本是否成为电子商务区位的核心机制——基于成都市O2O电子商务的实证分析 [J].https://doi.org/10.11821/dlxb201603012 URL [本文引用: 1] 摘要
空间距离是影响传统商业区位的关键因子。但随着信息通信技术(ICT)的迅速普及,空间距离对经济活动尤其是电子商务发展的限制越来越小,时间成本的影响地位日益凸显。然而,时间成本是否成为电子商务区位发展的核心机制,仍有待商榷。以成都市为例,通过建立O2O电子商务市场规模与时/空距离可达性和区位优势度的空间关系,尝试回答这一问题。结果表明:1整体上,时间成本对成都市O2O电子商务空间发展的影响地位已经高于空间距离,成为了其区位核心机制的首要因素。2基于空间距离的成都市O2O电子商务区位发展更自由,但对时间距离更敏感,市场规模更严格地按照时间距离区位优势度进行分布,这导致其与时间距离区位优势度的空间匹配性更好,依赖性更高。3随着城市"中心—边缘"的空间过渡,时间成本对O2O电子商务区位的影响基本不变,空间距离的影响逐渐减弱,时间成本的影响地位得到相对提升;空间距离和时间成本分别成为影响城市中心区和边缘区O2O电子商务区位发展的核心因子。4当前,受信息化、城市化、商业决策者和消费者等的影响,空间距离对O2O电子商务区位的影响仍不能忽视,其区位核心机制由时间和空间共同决定。5消费者和供应商的利益诉求,以及ICT的便捷性,是时间成本对O2O电子商务区位发展影响地位整体上高于空间距离的主要原因。
Does time dictate the location of e-commerce business—A study of O2O businesses in Chengdu, China .https://doi.org/10.11821/dlxb201603012 URL [本文引用: 1] 摘要
空间距离是影响传统商业区位的关键因子。但随着信息通信技术(ICT)的迅速普及,空间距离对经济活动尤其是电子商务发展的限制越来越小,时间成本的影响地位日益凸显。然而,时间成本是否成为电子商务区位发展的核心机制,仍有待商榷。以成都市为例,通过建立O2O电子商务市场规模与时/空距离可达性和区位优势度的空间关系,尝试回答这一问题。结果表明:1整体上,时间成本对成都市O2O电子商务空间发展的影响地位已经高于空间距离,成为了其区位核心机制的首要因素。2基于空间距离的成都市O2O电子商务区位发展更自由,但对时间距离更敏感,市场规模更严格地按照时间距离区位优势度进行分布,这导致其与时间距离区位优势度的空间匹配性更好,依赖性更高。3随着城市"中心—边缘"的空间过渡,时间成本对O2O电子商务区位的影响基本不变,空间距离的影响逐渐减弱,时间成本的影响地位得到相对提升;空间距离和时间成本分别成为影响城市中心区和边缘区O2O电子商务区位发展的核心因子。4当前,受信息化、城市化、商业决策者和消费者等的影响,空间距离对O2O电子商务区位的影响仍不能忽视,其区位核心机制由时间和空间共同决定。5消费者和供应商的利益诉求,以及ICT的便捷性,是时间成本对O2O电子商务区位发展影响地位整体上高于空间距离的主要原因。
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中国城市电子商务发展水平空间分布特征及影响因素 [J].https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2016.02.001 URL [本文引用: 1] 摘要
以2015年6月阿里研究院提供的中国294个地级及以上城市的电子商务发展指数为基础,运用空间分析法和多元线性回归,从省域和城市两个层级分析电子商务发展水平的空间分布特征,并探讨其影响因素。研究表明:1中国城市电子商务发展水平整体偏低,省域层级呈现出自东部沿海向西部内陆由高到低的阶梯状分布特征;城市层级东部沿海三大经济区与内陆之间、各省区主要地级市与次要地级市之间两种分异并存。2电子商务发展水平的等级规模结构呈现省域层面均衡分布,首位省区的垄断性较弱;城市层面发展水平差距较大。3城市电子商务主要处于"低网购—低网商"和"高网购—高网商"两种发展状态,电子商务发展的"两极化"现象比较严重。4热点集聚区主要集中在长三角、海峡西岸及珠三角经济区;冷点集聚区主要集中在甘肃、青海、新疆及云南部分地级市。5影响因素分析表明人口规模、受教育程度、信息化程度及信息基础设施是影响我国电子商务发展水平空间分布的主要因素;城市居民应用电子商务的水平受经济发展水平、受教育程度、信息化程度、信息基础设施影响显著;企业使用电子商务的水平则受人口规模、信息化程度及信息基础设施因素影响显著。
Study on the influencing factors and spatial distribution of electronic commerce development level in China’s cities .https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2016.02.001 URL [本文引用: 1] 摘要
以2015年6月阿里研究院提供的中国294个地级及以上城市的电子商务发展指数为基础,运用空间分析法和多元线性回归,从省域和城市两个层级分析电子商务发展水平的空间分布特征,并探讨其影响因素。研究表明:1中国城市电子商务发展水平整体偏低,省域层级呈现出自东部沿海向西部内陆由高到低的阶梯状分布特征;城市层级东部沿海三大经济区与内陆之间、各省区主要地级市与次要地级市之间两种分异并存。2电子商务发展水平的等级规模结构呈现省域层面均衡分布,首位省区的垄断性较弱;城市层面发展水平差距较大。3城市电子商务主要处于"低网购—低网商"和"高网购—高网商"两种发展状态,电子商务发展的"两极化"现象比较严重。4热点集聚区主要集中在长三角、海峡西岸及珠三角经济区;冷点集聚区主要集中在甘肃、青海、新疆及云南部分地级市。5影响因素分析表明人口规模、受教育程度、信息化程度及信息基础设施是影响我国电子商务发展水平空间分布的主要因素;城市居民应用电子商务的水平受经济发展水平、受教育程度、信息化程度、信息基础设施影响显著;企业使用电子商务的水平则受人口规模、信息化程度及信息基础设施因素影响显著。
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中国C2C淘宝网络店铺的地理分布 [J].https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2011.12.014 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
近年来,随着网络的普及、公众对网络购物认识程度的提高、物流业和经济环境的支持,以淘宝网为代表的C2C电子商务在中国呈现出迅猛发展的态势.本研究基于中国最大的C2C电子商务网站——淘宝网的数据,以中国大陆354 个地级城市为研究对象,利用GIS工具和空间计量经济学中的四分位分布、Cartogram 分布、Moran’sI 指数等方法,对淘宝网的网络店铺进行地理分布的实证研究.研究结果表明,中国的C2C电子商务发展和当地的经济发达程度非常相关.经济发展程度越高、物流业越发达的地区,其C2C淘宝网店数量越多.淘宝店铺的数量分布呈现出自东部沿海向内陆地区明显的梯度降低趋势.东部地区,尤其是以上海和杭州为核心的长江三角洲、以广州和深圳为核心的珠江三角洲地区,C2C网络店铺数量众多,网络购物经济非常发达.西部地区除了若干地区的省会城市之外,大部分地区的C2C电子商务均处于非常落后的状态.对354 个城市的空间自相关分析结果表明,中国的C2C电子商务发展存在着非常显著的、正的空间自相关性.即使是考虑人均指标,发展的空间集聚程度仍然非常之高.
Geographical distribution of C2C Taobao online stores in China .https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2011.12.014 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
近年来,随着网络的普及、公众对网络购物认识程度的提高、物流业和经济环境的支持,以淘宝网为代表的C2C电子商务在中国呈现出迅猛发展的态势.本研究基于中国最大的C2C电子商务网站——淘宝网的数据,以中国大陆354 个地级城市为研究对象,利用GIS工具和空间计量经济学中的四分位分布、Cartogram 分布、Moran’sI 指数等方法,对淘宝网的网络店铺进行地理分布的实证研究.研究结果表明,中国的C2C电子商务发展和当地的经济发达程度非常相关.经济发展程度越高、物流业越发达的地区,其C2C淘宝网店数量越多.淘宝店铺的数量分布呈现出自东部沿海向内陆地区明显的梯度降低趋势.东部地区,尤其是以上海和杭州为核心的长江三角洲、以广州和深圳为核心的珠江三角洲地区,C2C网络店铺数量众多,网络购物经济非常发达.西部地区除了若干地区的省会城市之外,大部分地区的C2C电子商务均处于非常落后的状态.对354 个城市的空间自相关分析结果表明,中国的C2C电子商务发展存在着非常显著的、正的空间自相关性.即使是考虑人均指标,发展的空间集聚程度仍然非常之高.
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网络消费空间的性质与生产——以淘宝网原创女装店为例 [J].
网络消费空间是一种新型关系性社会空间。论文援引空间生产的三元空间论,通过对中国最大的C2C电子购物平台淘宝网的10家原创女装店的文本分析与深度访谈,对网络消费空间的实践、空间的表征与表征性空间进行解析。认为网络消费空间的实践主要支持并为消费关系所决定,空间的表征主要通过符号的操作,是结构化与能动性的结合,表征性空间是对社会主流文化的顺从与反叛,呈现出矛盾与不平衡性。网络消费空间生产的结构以消费关系、符号操作与文化表达三重过程为基础,包含社会结构、日常生活与符号系统等多重辩证关系。
Natureand production of online consuming spaces: Cases of designer women costumes stores on“Taobao” .
网络消费空间是一种新型关系性社会空间。论文援引空间生产的三元空间论,通过对中国最大的C2C电子购物平台淘宝网的10家原创女装店的文本分析与深度访谈,对网络消费空间的实践、空间的表征与表征性空间进行解析。认为网络消费空间的实践主要支持并为消费关系所决定,空间的表征主要通过符号的操作,是结构化与能动性的结合,表征性空间是对社会主流文化的顺从与反叛,呈现出矛盾与不平衡性。网络消费空间生产的结构以消费关系、符号操作与文化表达三重过程为基础,包含社会结构、日常生活与符号系统等多重辩证关系。
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淘宝镇的发展特征与形成机制解析——基于广州新塘镇的实证研究 [J].
以广州新塘镇为案例,运用＂淘宝＂从业者及电子商务运营调查的第一手数据,采用问卷调查和访谈法,梳理新塘镇的发展阶段与特征,揭示淘宝镇形成的影响因素与动力机制。研究表明：2014～2015年,全国＂淘宝镇＂数量大幅增长,集中分布在沿海地区。淘宝村是淘宝镇的形成基础,新塘镇下属的9个淘宝村,根据成因可分为依托专业街区型、依托专业市场型、依托产业园区3种类型。新塘淘宝镇以牛仔服装制造为主导产业,其发展经历了＂产业萌芽-产业化-制造专业镇-淘宝镇＂4个发展阶段,淘宝镇的形成是区位条件,产业基础,社会网络以及政府引导等多重影响因素共同作用的结果。
Development characteristics and formation mechanism of Taobao town: Taking Xintang town in Guangzhou as an example .
以广州新塘镇为案例,运用＂淘宝＂从业者及电子商务运营调查的第一手数据,采用问卷调查和访谈法,梳理新塘镇的发展阶段与特征,揭示淘宝镇形成的影响因素与动力机制。研究表明：2014～2015年,全国＂淘宝镇＂数量大幅增长,集中分布在沿海地区。淘宝村是淘宝镇的形成基础,新塘镇下属的9个淘宝村,根据成因可分为依托专业街区型、依托专业市场型、依托产业园区3种类型。新塘淘宝镇以牛仔服装制造为主导产业,其发展经历了＂产业萌芽-产业化-制造专业镇-淘宝镇＂4个发展阶段,淘宝镇的形成是区位条件,产业基础,社会网络以及政府引导等多重影响因素共同作用的结果。
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传统农区村落位序-规模法则的实证研究—— 以周口市为例 [J].https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2017.03.021 URL [本文引用: 1] 摘要
以传统农区周口市域的村落数据为基础,引入不同村落规模分布模型,试图检验不同模型对村落位序—规模的拟合效果,以期为村落的规模分布提供可靠的理论依据。结果显示:①城市位序—规模法则和村落位序—规模法则属于不同的分布函数。在模拟村落位序—规模分布中,村落位序—规模法则优于城镇位序—规模法则。②城市位序规模法则倾向于从城市化的角度解释村落的规模分布,而常忽略其他因素对村落的影响;村落位序—规模法则从村落自身的角度解释村落的发展问题。③在预测村落未来发展方面,村落位序规模法则优于城市位序—规模法则。城市位序规模法则是从一个静态的视角看待聚落的变化,而村落位序—规模法则可用村落规模变化率来表征村落规模的分布规律,其实质是用演化的、动态的视角看待村落规模变化。
A rethink of the rank-size rule for rural settlement in traditional agricultural areas: A case study of Zhoukou City .https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2017.03.021 URL [本文引用: 1] 摘要
以传统农区周口市域的村落数据为基础,引入不同村落规模分布模型,试图检验不同模型对村落位序—规模的拟合效果,以期为村落的规模分布提供可靠的理论依据。结果显示:①城市位序—规模法则和村落位序—规模法则属于不同的分布函数。在模拟村落位序—规模分布中,村落位序—规模法则优于城镇位序—规模法则。②城市位序规模法则倾向于从城市化的角度解释村落的规模分布,而常忽略其他因素对村落的影响;村落位序—规模法则从村落自身的角度解释村落的发展问题。③在预测村落未来发展方面,村落位序规模法则优于城市位序—规模法则。城市位序规模法则是从一个静态的视角看待聚落的变化,而村落位序—规模法则可用村落规模变化率来表征村落规模的分布规律,其实质是用演化的、动态的视角看待村落规模变化。
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中国旅游微博空间分布格局及影响因素—— 以新浪旅游微博为例 [J].
<p>运用空间分析法、位序-规模法则、多元回归等方法,对中国旅游微博的空间分布格局进行分析,并揭示旅游微博空间分布的影响因素。研究表明:① 中国旅游微博以政府旅游微博为主体,旅游专业网站微博为重要补充,旅游景区、旅游协会微博所占比重较小。② 旅游微博东密西疏的梯度分布格局较为突出,省际分布集中性强,且大多分布在人口规模大、行政级别高的城市。③ 旅游微博规模分布满足齐夫法则,双分形结构明显,但不同类型旅游微博规模等级结构以及发育程度差异较大。④ 旅游微博空间分布受人口规模、信息化程度、旅游资源禀赋等因素的综合影响,不同类型旅游微博空间分布的影响因素表现出一定的差异性。</p>
Spatial pattern and influencing factors of tourism micro-blogs in China:A case of tourism Sina micro-blogs .
<p>运用空间分析法、位序-规模法则、多元回归等方法,对中国旅游微博的空间分布格局进行分析,并揭示旅游微博空间分布的影响因素。研究表明:① 中国旅游微博以政府旅游微博为主体,旅游专业网站微博为重要补充,旅游景区、旅游协会微博所占比重较小。② 旅游微博东密西疏的梯度分布格局较为突出,省际分布集中性强,且大多分布在人口规模大、行政级别高的城市。③ 旅游微博规模分布满足齐夫法则,双分形结构明显,但不同类型旅游微博规模等级结构以及发育程度差异较大。④ 旅游微博空间分布受人口规模、信息化程度、旅游资源禀赋等因素的综合影响,不同类型旅游微博空间分布的影响因素表现出一定的差异性。</p>
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地理探测器: 原理与展望 [J].Geodetector:Principle and prospective . |
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中国大宗商品期货交割库空间布局及影响因素 [J].
运用核密度估计、空间自相关分析、地理探测器等方法,分析了中国大宗商品期货交割库的空间分布与聚类特征及其影响因素,结果表明:大宗商品期货交割库数量呈现不均匀分布态势,主要分布于东南沿海地区;大宗商品期货交割库核密度空间分布存在显著的差异,核密度高值分布区主要集中在东部沿海地区,而西北部地区则呈现极低密度状态;大宗商品期货交割库存在明显的空间集聚分布特征,主要在安徽、浙江、福建一带呈明显的集聚效应;大宗商品期货交割库空间分异的主要影响因素为区域综合运输能力和进出口总额。
Study of spatial distribution and influence elements of bulk commodity delivery warehouses .
运用核密度估计、空间自相关分析、地理探测器等方法,分析了中国大宗商品期货交割库的空间分布与聚类特征及其影响因素,结果表明:大宗商品期货交割库数量呈现不均匀分布态势,主要分布于东南沿海地区;大宗商品期货交割库核密度空间分布存在显著的差异,核密度高值分布区主要集中在东部沿海地区,而西北部地区则呈现极低密度状态;大宗商品期货交割库存在明显的空间集聚分布特征,主要在安徽、浙江、福建一带呈明显的集聚效应;大宗商品期货交割库空间分异的主要影响因素为区域综合运输能力和进出口总额。
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中国村庄空间分布特征及空间优化重组解析 [J].https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2016.02.002 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
<p>以中国电子地图数据和分县经济社会数据为基础,利用最邻近距离<em>R</em>指数模型分析中国村庄分布模式格局,结合地理探测器的研究方法对影响因素进行探测识别,同时解析乡村空间优化重组背景和模式.研究得出以下主要结论:① 中国村庄空间分布呈现出聚集、随机、离散均匀分布的并存空间分布模式,村庄空间分布模式区域差异特征显著.东南半壁的村庄分布密度远大于西北半壁,不同地域类型区的村庄空间分布模式表现出各异的特征.平原地区的村庄空间分布密集,空间分布模式以随机、分散为主,村庄之间邻近距离较近.高寒山区、沙漠边缘地带,村庄空间分布密度极低,村庄之间邻近距离偏大,村庄空间分布相对聚集.丘陵、山地交汇过渡地带,村庄空间分布密度较大,空间分布模式偏向随机分布.② 村庄分布受到传统因素和经济发展双重因子的影响,传统影响因素依然在发挥作用,但经济发展的影响愈加明显.不同区域地形、水资源条件对村庄分布影响显著.交通条件、产业非农化、经济发展、农业现代化发展对乡村生活、生产空间的空间形态和分布模式产生剧烈影响.③ 伴随乡村各种生产要素非农化流失,村庄空间亟待优化重组,优化以镇区为依托的中心村-基层村体系空间组织结构应为乡村物质空间优化重组有效选择.④ 在不同地域类型区域,村镇格局的空间优化重组形态可以采用放射均衡、放射非均衡、多核心均衡、走廊式布局模式及混合模式.</p>
Spatial distribution characteristics and optimized reconstructing analysis of rural settlement in China .https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2016.02.002 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
<p>以中国电子地图数据和分县经济社会数据为基础,利用最邻近距离<em>R</em>指数模型分析中国村庄分布模式格局,结合地理探测器的研究方法对影响因素进行探测识别,同时解析乡村空间优化重组背景和模式.研究得出以下主要结论:① 中国村庄空间分布呈现出聚集、随机、离散均匀分布的并存空间分布模式,村庄空间分布模式区域差异特征显著.东南半壁的村庄分布密度远大于西北半壁,不同地域类型区的村庄空间分布模式表现出各异的特征.平原地区的村庄空间分布密集,空间分布模式以随机、分散为主,村庄之间邻近距离较近.高寒山区、沙漠边缘地带,村庄空间分布密度极低,村庄之间邻近距离偏大,村庄空间分布相对聚集.丘陵、山地交汇过渡地带,村庄空间分布密度较大,空间分布模式偏向随机分布.② 村庄分布受到传统因素和经济发展双重因子的影响,传统影响因素依然在发挥作用,但经济发展的影响愈加明显.不同区域地形、水资源条件对村庄分布影响显著.交通条件、产业非农化、经济发展、农业现代化发展对乡村生活、生产空间的空间形态和分布模式产生剧烈影响.③ 伴随乡村各种生产要素非农化流失,村庄空间亟待优化重组,优化以镇区为依托的中心村-基层村体系空间组织结构应为乡村物质空间优化重组有效选择.④ 在不同地域类型区域,村镇格局的空间优化重组形态可以采用放射均衡、放射非均衡、多核心均衡、走廊式布局模式及混合模式.</p>
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互联网产业发展影响因素的实证分析 [J].
21世纪互联网产业迅猛发展有其自身的规律和特点。本文基于2003-2011年的29个省市的面板数据对互联网产业增加值构建扩展的内生经济增长模型，以涵盖整个互联网产业上中下游产业链的新视角实证分析了影响中国互联网产业的诸因素。结果表明：经济发展水平、文化教育水平、经济对外开放程度、科技发展度、互联网产业人力资源规模和基础设施是影响中国互联网产业发展的主要因素，而且中国互联网产业的发展水平具有明显的地区差异性，即中国的互联网产业在东部沿海经济较发达的地区发展得较好，而在中西部经济欠发达的地区则发展欠佳。
An empirical analysis on the determinants of internet industry development .
21世纪互联网产业迅猛发展有其自身的规律和特点。本文基于2003-2011年的29个省市的面板数据对互联网产业增加值构建扩展的内生经济增长模型，以涵盖整个互联网产业上中下游产业链的新视角实证分析了影响中国互联网产业的诸因素。结果表明：经济发展水平、文化教育水平、经济对外开放程度、科技发展度、互联网产业人力资源规模和基础设施是影响中国互联网产业发展的主要因素，而且中国互联网产业的发展水平具有明显的地区差异性，即中国的互联网产业在东部沿海经济较发达的地区发展得较好，而在中西部经济欠发达的地区则发展欠佳。
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零售业电子商务发展规模的影响因素研究 [J].Research on the influencing factors of e-commerce development scale in retail industry . |
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中国交通基础设施促进了区域经济增长吗——兼论交通基础设施的空间溢出效应 [J].Has transpot infrasture promoted regional economic growth? With an analysis of the spatial spillover effects of transport infrastructure . |
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进入21 世纪以来中国互联网发展的时空差异及其影响因素分析 [J].The temporal-spatial differences and influencing factors of internet development in China since 2000 . |
| [36] |
中国城市统计年鉴 [M].China city statistical yearbook . |
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