互聯網產業聚集度對快遞行業增加值的影響

摘 要：本文分析了我國互聯網行業聚集度的利益來源以及互聯網含義聚集度對快遞行業增加值的影響，得出互聯網行業聚集的發展存在空間結構上的差異，一些地區具有較強稟賦優勢和主導產業優勢，所以使得該地區的互聯網行業聚集度高于其他地區，進而導致了快遞行業增加值發展水平的差異。

關鍵詞：互聯網行業；快遞業；截面數據；多元線性回歸

產業聚集已成為增強區域產業競爭力和經濟活力的關鍵，互聯網近年來的迅速發展也改變了許多商業模式，更是成為了經濟增長的重要動力。根據報道，已經有多地開始著手打造互聯網產業區，以推動各行各業發展。越來越多的學者，從本地需求、專業化的機構、資源的異質性、區域的商業結構和社會網絡等角度，分析產業集群對企業發展的積極作用。雖然在國內外相關經濟理論的研究與發展中對于產業聚集的研究已經達到相對比較成熟的階段，而對互聯網行業的聚集度的研究還處于剛起步的階段，但不同省份的互聯網聚集程度對快遞行業增加值的影響有何差異是缺乏研究的。本文正是基于此，采用截面數據，在計算我國互聯網產業聚集度的基礎上探討不同地區互聯網集聚對快遞行業增加值的影響。

一、變量的選取與數據搜集和處理

（一）被解釋變量：快遞行業增加值

快遞業是物流的組成部分之一，使用《中國統計年鑒》中的2015年和2014年的快遞業務收入進行計算，將郵政行業的其他部分進行剔除，處理后得到增加值。

（二）解釋變量

1.資本存量K反映出的是企業現有生產經營規模和技術水平。本文主要根據《中國統計年鑒》2015年和2014年中有關固定資產投資的分地區按登記注冊類型分全國固定資產投資一表其中的數據整理計算而得。

2.人力資本L指的是勞動者受到教育，培訓，實踐經驗等方面的投資而獲得的知識與技能的積累。在本文中，以各地區的從業人員數為衡量指標，指標數據主要根據《中國統計年鑒》2015年和2014年相關數據整理計算而得。

3.互聯網行業聚集度LSi。本文以區位商的方法來衡量聚集程度，區位商也稱為區域規模優勢指數或區域專門化率，表示該地區某一行業的規模水平和專業化程度。根據專業化特點LQ=ei/eEi/E衡量區域內物流產業就業比例差額絕對值來度量地區物流產業聚集程度。若LQ大于0.9，則該地區互聯網行業高度集聚，專業化強，有比較優勢。采用《中國統計年鑒》中信息傳輸，軟件和技術服務業數值來進行計算。根據結果，得出互聯網聚集程度。

4.虛擬變量Di衡量不同區域的經濟地理位置的互聯網產業集聚對快遞行業增加值的影響。本文共設置7個虛擬變量。 D1= 1表示華東地區，D1= 0表示其他地區；同理D2表示華南地區；D3表示華中地區；D4表示華北地區；D5表示西北地區；D6表示西南地區；D7表示東北地區。

二、模型設定與修正

（一）模型的構建

在古典經濟學中，柯布道格拉斯生產函數在生產函數的基礎上引入了技術資源這一因素，是國家和地區的工業系統或大企業的生產和分析發展生產的途徑的一種經濟數學模型。柯布道格拉斯生產函數中可以表示為：

Y=ALαKβLSγ

其中，A為自然資源變量，參數αβγ表示彈性，將該模型先取對數變化形式，然后在假定各地技術知識水平和自然資源狀況保持不變的情況下，將互聯網行業聚集度對快遞行業增加值的影響引入先建立模型一：

LnZi=β0+β1lnKi+β2lnLi+β3lnLSi+μi

根據上述理論模型進一步進行推導與延伸可以得到下述計量模型二為：

LnZi=β0+β1lnKi+β2lnLi+∑7k=1βk+2DklnLSi+μi

（二）估計參數

運用Eviews 7.0進行回歸分析，模型二估計的結果寫為：

LnZi=-38342.84+9371.613lnLi+543.5574lnKi-1018.983D1lnLSi-76719.37D2lnLSi+7676.989D3lnLSi+9422.090D4lnLSi+3483.889D5lnLSi+19378.27D6lnLSi-17784.17D7lnLSi+ei

R2=0.845113 R-2=0.778733F=12.73144N=31

（三）模型檢驗與修正

對模型進行擬合優度檢驗，由于模型的R2與R-2均處于較高水平，說明模型的擬合效果較好。同時對于F檢驗在顯著性水平α=0.05下，F=12.73144>Fα（8，21），說明回歸方程顯著。

但模型二，顯著性水平α=0.05時，發現β對應的t統計量中β3，β4，β6，β7，β9是不顯著的。說明模型二可能存在模型不顯著的問題。所以進行多重共線性檢驗與修正，采用方差膨脹因子法檢驗。下圖顯示了模型的VIF值，可以發現模型中，解釋變量LNL和LNK均接近10，說明LNK和LNL之間存在較嚴重的多重共線性問題。現嘗試變換模型，對lnk和lnl進行差分處理，對新修正的模型三進行ols估計，可以得出下述統計結果。求模型三的相關系數矩陣并做VIF檢驗，發現模型的多重共線性有效的降低了。修改后的模型三為：

LnZi=15366.22-1110.196？lnLi-87826.38？lnKi-21577.69D1lnLSi-

45420.96D2lnLSi-26742.49D3lnLSi+14634.47D4lnLSi-11032.90D5lnLSi-

16298.27D6lnLSi-49668.62D7lnLSi+ei

R2=0.495216 R-2=0.278880F=2.289105N=31

三、結論

從模型結果來說，可以得出以下結論：地區聚集度總體與快遞行業增加值呈正相關關系。說明互聯網行業的地區聚集利于該地區快遞行業更快發展。各地區固定資本投資增加值與快遞行業增加值存在正相關關系。說明各地基礎建設的提升以及各項設施的改善可以幫助快遞行業更快更好發展。各地區從業人員相對增加值與快遞行業增加值呈正相關關系。說明互聯網行業就業人數可以促進快遞行業發展。同時不同區域的經濟地理位置的互聯網產業集聚對快遞行業增加值的影響有些呈現正相關，有些則呈現負相關。說明具體到不同地區的時候，地理位置對快遞行業作用是不同的，比如地理位置相對偏遠的互聯網行業反而可能抑制快遞行業發展。

四、啟示

1.互聯網行業集聚的利益來自于行業聚集效應。在此基礎上，通過產業集群自身的自組織效應，會不斷的強化互聯網產業集聚的利益來源。

2.我國互聯網行業存在著地區發展的不平衡，其中北京，上海，廣東，遼寧，吉林，江蘇，廣東，四川，陜西這些多為沿海或近海分布的省份相對發達。

3.當前部分地區的互聯網行業需求與經濟發展需求不相匹配，說明還有問題存在有待解決。

參考文獻：

[1]崔向陽，王玲俠.江蘇省三大城市圈的產業分工研究[J].西安財經學院學報，2017，（12）.

作者簡介：

馬婧怡，西南財經大學。