基于VAR的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與城鎮(zhèn)化建設(shè)良性互動(dòng)效應(yīng)研究

鄭飛鴻，丁先存

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基于VAR的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與城鎮(zhèn)化建設(shè)良性互動(dòng)效應(yīng)研究

鄭飛鴻，丁先存

(安徽大學(xué)管理學(xué)院，安徽合肥 230601)

文章通過(guò)建立VAR模型實(shí)證檢驗(yàn)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與城鎮(zhèn)化建設(shè)的動(dòng)態(tài)關(guān)系，利用VEC模型、脈沖響應(yīng)、方差分解等方法分析了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與城鎮(zhèn)化建設(shè)的交互效應(yīng)，結(jié)果證明移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)于城鎮(zhèn)化建設(shè)具有顯著的正向影響，而城鎮(zhèn)化建設(shè)對(duì)于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的初期作用顯著，后期會(huì)出現(xiàn)“邊際遞減”效應(yīng)，政府部門應(yīng)從戰(zhàn)略高度重視移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，企業(yè)與社會(huì)公眾也應(yīng)努力為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)I造良好的外部環(huán)境。

VAR模型；移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展；城鎮(zhèn)化建設(shè)；良性互動(dòng)效應(yīng)

一、引言

世界移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)(GMIC)將于2017年6月23日在北京舉辦，這是繼2016年第三屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)(WIC)在烏鎮(zhèn)舉辦后，我國(guó)舉辦的又一次高級(jí)別互聯(lián)網(wǎng)峰會(huì)，屆時(shí)來(lái)自世界各地的行業(yè)領(lǐng)袖、企業(yè)高管將齊聚一堂，共同研討移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展趨勢(shì)。Web3.0時(shí)代的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)既是一種技術(shù)、也是一種產(chǎn)業(yè)，從技術(shù)層面上來(lái)說(shuō)，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)改變了人們傳統(tǒng)的生活方式，打破了僵化的思維模式，對(duì)于提高人們的生活質(zhì)量和生活水平具有顯著作用。從產(chǎn)業(yè)層面上來(lái)說(shuō)，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)優(yōu)化了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)布局，通過(guò)發(fā)揮“引致效應(yīng)”和“集聚效應(yīng)”帶動(dòng)了相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，合理配置了要素資源。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)于加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、提高生產(chǎn)技術(shù)水平、促進(jìn)區(qū)域互聯(lián)互通、推進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革等新型城鎮(zhèn)化建設(shè)項(xiàng)目起到重要作用，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與城鎮(zhèn)化建設(shè)正呈現(xiàn)出良性互動(dòng)效應(yīng)，新型城鎮(zhèn)化建設(shè)配套國(guó)家“一帶一路”、“互聯(lián)網(wǎng)+”、“智慧城市”、“寬帶中國(guó)”以及“中國(guó)制造2025”等宏觀政策必將釋放潛能，推進(jìn)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)更好更快的發(fā)展。

孫耀吾等利用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模塊耦合共軛理論揭示了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行機(jī)理，移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備供應(yīng)商和下游開(kāi)發(fā)商形成動(dòng)態(tài)的耦合共軛系統(tǒng)，推動(dòng)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施不斷升級(jí)[1]。彭麗瓊從產(chǎn)業(yè)規(guī)模、消費(fèi)結(jié)構(gòu)、市場(chǎng)潛力、產(chǎn)業(yè)鏈的競(jìng)爭(zhēng)與合作角度論證了我國(guó)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的必要性和可行性[2]。Mutaz等認(rèn)為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展改變了傳統(tǒng)的商業(yè)模式，O2O模式強(qiáng)調(diào)以顧客為中心，充分考慮顧客的個(gè)性化需求，并且通過(guò)體驗(yàn)消費(fèi)、增值服務(wù)帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。Kolko通過(guò)對(duì)比分析美國(guó)服務(wù)業(yè)與制造業(yè)對(duì)于城鎮(zhèn)化發(fā)展的影響效應(yīng)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)服務(wù)業(yè)(B=0.55,p<0.01)比制造業(yè)(B=0.42,p<0.01)更有利于促進(jìn)城鎮(zhèn)化，服務(wù)業(yè)對(duì)于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的依賴性更大，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)對(duì)于服務(wù)貿(mào)易的協(xié)同集聚效應(yīng)使得城鎮(zhèn)化推進(jìn)得更快。Liddle研究發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)化對(duì)于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的影響呈現(xiàn)倒U型關(guān)系，城鎮(zhèn)化初始階段這種倒U型影響并不明顯，隨著城鎮(zhèn)化發(fā)展到一定階段，這種倒U型影響變得越來(lái)越顯著。張軍濤和黎潔岑結(jié)合移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)域形成創(chuàng)新系統(tǒng)的特點(diǎn)，對(duì)北京、深圳等六大城市的創(chuàng)新能力進(jìn)行了評(píng)價(jià)，結(jié)果顯示移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)集聚有利于提升城市的創(chuàng)新能力[3]。Jordan和Shaffer指出基站、服務(wù)器、電纜、MVPDs影響移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有利于改善移動(dòng)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)，為城鎮(zhèn)居民的生活帶來(lái)便利。曲巍巍和程迎新指出移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、地理信息、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)催生出科技創(chuàng)意園、企業(yè)孵化器、綜合性生產(chǎn)服務(wù)中心等新載體，加速了我國(guó)產(chǎn)城融合的發(fā)展[4]。Joseph通過(guò)研究五個(gè)ECA國(guó)家的移動(dòng)銀行發(fā)展情況，發(fā)現(xiàn)在產(chǎn)城融合背景下移動(dòng)銀行的業(yè)務(wù)流程、服務(wù)模式得到了很大的創(chuàng)新，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用變得更加成熟。劉煥蕊認(rèn)為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)金融能夠突破傳統(tǒng)地域、產(chǎn)業(yè)等社會(huì)空間的限制，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)城之間、行業(yè)之間的資金供需對(duì)接，從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)城之間的空間整合、以產(chǎn)促城、以城興產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展目標(biāo)[5]。Jenny和Isaac對(duì)撒哈拉以南非洲地區(qū)的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)普及情況進(jìn)行了調(diào)查研究，認(rèn)為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)以及通信基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)能夠有效提升農(nóng)業(yè)和勞動(dòng)力市場(chǎng)效率，對(duì)于促進(jìn)產(chǎn)城融合意義重大。

二、實(shí)證分析

(一)變量的選擇

本文選取移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)覆蓋率(MI)與城鎮(zhèn)化率(UR)作為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與城鎮(zhèn)化建設(shè)的替代變量，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)覆蓋率為手機(jī)網(wǎng)民數(shù)占網(wǎng)民數(shù)量的比重，城鎮(zhèn)化率為城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎?。移?dòng)互聯(lián)網(wǎng)覆蓋率與城鎮(zhèn)化率分別來(lái)源于中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心(CNNIC)提供的《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局提供的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，選取的數(shù)據(jù)期限為2002—2015年，之所以選取2002以后的數(shù)據(jù)是因?yàn)槲覈?guó)從2001年11月開(kāi)始正式接入移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)。

(二)構(gòu)建VAR模型

VAR模型在研究時(shí)間序列變量的動(dòng)態(tài)關(guān)系以及交互作用機(jī)理方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，首先，VAR模型不需要對(duì)解釋變量在預(yù)測(cè)期內(nèi)的取值做任何預(yù)測(cè)，避免了傳統(tǒng)回歸模型繁瑣的回歸前檢驗(yàn)步驟和程序，簡(jiǎn)化了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與城鎮(zhèn)化建設(shè)數(shù)據(jù)處理與預(yù)測(cè)前準(zhǔn)備的相關(guān)檢驗(yàn)過(guò)程。其次，VAR模型通過(guò)引入待估參數(shù)的滯后期將預(yù)測(cè)模型進(jìn)行時(shí)間序列分解，能夠精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)出移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與城鎮(zhèn)化建設(shè)在時(shí)序上、內(nèi)外部、長(zhǎng)短期的動(dòng)態(tài)交互影響效應(yīng)，并且可以顯著降低因采用替代變量而造成的偏離誤差。再次，VAR模型對(duì)參數(shù)不施加零約束，有效解決了參數(shù)估計(jì)中的非一致性問(wèn)題，增強(qiáng)了對(duì)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與城鎮(zhèn)化建設(shè)時(shí)間序列變量變化趨勢(shì)以及系統(tǒng)擾動(dòng)因素的解釋能力。因此，VAR模型在簡(jiǎn)化程度上、預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度上以及解釋能力上具有一般回歸模型無(wú)可比擬的優(yōu)勢(shì)，非常適合用于研究移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)與城鎮(zhèn)化建設(shè)的動(dòng)態(tài)關(guān)系。向量自回歸模型(VAR)將研究對(duì)象全部看成是內(nèi)生變量，運(yùn)用非結(jié)構(gòu)化模型將所有內(nèi)生變量的滯后值作為函數(shù)進(jìn)行回歸分析，這樣就把原先的單變量線性回歸模型改造成由單變量滯后期函數(shù)構(gòu)成的組合變量回歸模型，形成了系統(tǒng)性的組合變量復(fù)雜預(yù)測(cè)模型，這種組合變量復(fù)雜預(yù)測(cè)模型能夠有效彌補(bǔ)傳統(tǒng)單變量回歸模型的弊端，提高了模型預(yù)測(cè)、判別的精度和準(zhǔn)度，有利于深層次解析移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與城鎮(zhèn)化建設(shè)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系和影響效應(yīng)。為消除異方差同時(shí)突出彈性意義，我們對(duì)兩項(xiàng)指標(biāo)分別取對(duì)數(shù)，即移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)覆蓋率Ln(MI)和城鎮(zhèn)化率Ln(UR)，參照LR、FPE、AIC、SC、HQ等評(píng)價(jià)指標(biāo)，確定模型的滯后期為2階滯后期，由于Ln(MI)和Ln(UR)均為非平穩(wěn)時(shí)間序列，需要對(duì)變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

1. 穩(wěn)健性檢驗(yàn)。穩(wěn)健性檢驗(yàn)用以判別模型系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)穩(wěn)定性，VAR模型穩(wěn)定的充要條件是經(jīng)過(guò)友矩陣變換的特征方程所有特征根的模都要小于1，并且所有特征根均分布于單位圓內(nèi)，如果被估計(jì)的VAR模型不穩(wěn)定，估計(jì)的結(jié)果則會(huì)出現(xiàn)較大的偏差。對(duì)VAR模型的聯(lián)立方程組進(jìn)行計(jì)算，得出模型的全部特征根，由表1可知，VAR模型的全部特征根均小于1，因此具有較強(qiáng)的穩(wěn)健性，我們利用Eviews6.0軟件的AR Roots Graph功能繪制出VAR模型全部特征根位置圖，發(fā)現(xiàn)模型的全部特征根均分布于單位圓的范圍內(nèi)，因此，可以判定構(gòu)建的VAR模型是個(gè)非常穩(wěn)定的系統(tǒng)。

表1 VAR模型的全部特征根

2. ADF單位根檢驗(yàn)。ADF單位根檢驗(yàn)的目的是驗(yàn)證時(shí)間序列變量組之間是否存在真正意義上的相關(guān)性，當(dāng)時(shí)間序列變量中存在單位根時(shí)，時(shí)間序列變量組就會(huì)變得不平穩(wěn)，在做變量回歸的時(shí)候也就容易出現(xiàn)“納偽”的現(xiàn)象，因此，需要通過(guò)對(duì)變量作差分處理使其變得平穩(wěn)。如表2所示，Ln(UR)的截距項(xiàng)和時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)的Prob.值均小于0.05，D-W統(tǒng)計(jì)量接近于2，t統(tǒng)計(jì)量大于5%臨界值，初始檢驗(yàn)結(jié)果不平穩(wěn)，需要做一階差分再檢驗(yàn)。?Ln(UR)的截距項(xiàng)和時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)的Prob.值均小于0.05，D-W統(tǒng)計(jì)量接近于2，t統(tǒng)計(jì)量仍然大于5%臨界值，因此還需要做二階差分檢驗(yàn)。Ln(UR)的截距項(xiàng)和時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)的Prob.值均大于0.05，需要將C和T剔除，由于D-W統(tǒng)計(jì)量不符合檢驗(yàn)要求，需要修改滯后期數(shù)再做檢驗(yàn)，最終t統(tǒng)計(jì)量小于5%臨界值，ADF單位根檢驗(yàn)達(dá)到平穩(wěn)。Ln(MI)的截距項(xiàng)和時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)的Prob.值均大于0.05，需要將C和T剔除，由于D-W統(tǒng)計(jì)量不符合檢驗(yàn)要求，需要修改滯后期數(shù)再做檢驗(yàn)，t統(tǒng)計(jì)量大于5%臨界值，初始檢驗(yàn)結(jié)果不平穩(wěn)，需要做一階差分再檢驗(yàn)。?Ln(MI)的截距項(xiàng)Prob.值均小于0.05，而時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)的Prob.值均大于0.05，因此將T剔除，由于D-W統(tǒng)計(jì)量不符合檢驗(yàn)要求，需要修改滯后期數(shù)再做檢驗(yàn)，t統(tǒng)計(jì)量仍然大于5%臨界值，因此還需要做二階差分檢驗(yàn)。Ln(MI)的截距項(xiàng)和時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)的Prob.值均大于0.05，需要將C和T剔除，D-W統(tǒng)計(jì)量接近于2，最終t統(tǒng)計(jì)量小于5%臨界值，ADF單位根檢驗(yàn)達(dá)到平穩(wěn)。

表2 ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果

3. Johansen協(xié)整檢驗(yàn)。協(xié)整檢驗(yàn)通過(guò)分析變量之間是否存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，從而論證模型構(gòu)建與變量回歸在邏輯上的合理性。對(duì)Ln(MI)和Ln(UR)這兩個(gè)變量進(jìn)行Johansen協(xié)整檢驗(yàn)，結(jié)果顯示Trace統(tǒng)計(jì)量大于5%的顯著水平臨界值(Trace統(tǒng)計(jì)量=20.855，5%臨界值=12.320)，且Prob.**概率值小于0.05(Prob.**=0.001)，因此我們可以判定Ln(MI)和Ln(UR)這兩個(gè)變量存在協(xié)整關(guān)系，即移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與城鎮(zhèn)化建設(shè)之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。

(三)構(gòu)建VEC模型

向量誤差修正模型(VEC)是在對(duì)VAR模型進(jìn)行修正調(diào)整的基礎(chǔ)上構(gòu)建出來(lái)的，通過(guò)協(xié)整檢驗(yàn)的非平穩(wěn)時(shí)間序列可以經(jīng)自回歸分布滯后變換構(gòu)建誤差修正模型，而含有協(xié)整約束的自回歸分布滯后模型的組合就是向量誤差修正模型。向量誤差修正模型通過(guò)引入誤差修正項(xiàng)(ecm)，能夠反映出變量偏離長(zhǎng)期均衡狀態(tài)時(shí)由非均衡狀態(tài)調(diào)整至均衡狀態(tài)的變化過(guò)程，同時(shí)將變量的水平值與差分相結(jié)合，利用變量的波動(dòng)振幅更加精確地做出預(yù)測(cè)估計(jì)。根據(jù)前文檢驗(yàn)結(jié)果，本研究的相關(guān)變量均通過(guò)穩(wěn)健性檢驗(yàn)、ADF單位根檢驗(yàn)以及Johansen協(xié)整檢驗(yàn)，因此具備構(gòu)建VEC模型的基本條件，分別構(gòu)建關(guān)于Ln(UR)和Ln(MI)的VEC模型，即：

?=-0.091*+0.226*?-1.205*?-0.009*?+0.005*?+0.056

?=-6.17*-27.343*?-52.138*?-0.068*?+0.136*?+2.539

其中：

1. 脈沖響應(yīng)函數(shù)分析。脈沖響應(yīng)原理利用某一變量對(duì)系統(tǒng)內(nèi)其他變量的隨機(jī)誤差項(xiàng)產(chǎn)生沖擊，根據(jù)相關(guān)變量受到?jīng)_擊后在當(dāng)期內(nèi)以及未來(lái)期限的反應(yīng)程度，分析變量之間的動(dòng)態(tài)影響關(guān)系以及敏感性因素。我們通過(guò)構(gòu)造脈沖響應(yīng)函數(shù)分別研究Ln(MI)的隨機(jī)誤差項(xiàng)的沖擊對(duì)Ln(UR)當(dāng)期以及以后各期的影響，Ln(UR)的隨機(jī)誤差項(xiàng)的沖擊對(duì)Ln(MI)當(dāng)期以及以后各期的影響，從而檢驗(yàn)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與城鎮(zhèn)化建設(shè)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系及影響效應(yīng)，對(duì) Ln(UR)施加沖擊時(shí)，Ln(MI)一開(kāi)始受到負(fù)向影響，這種負(fù)向影響的程度逐漸加強(qiáng)，到了第2期達(dá)到最低點(diǎn)-0.0016，從第2期開(kāi)始這種負(fù)向影響開(kāi)始減弱，到了第3期開(kāi)始轉(zhuǎn)為正向影響，且這種正向影響的程度不斷增強(qiáng)到了第4期達(dá)到峰值0.0015，從第4期開(kāi)始這種正向影響出現(xiàn)下降趨勢(shì)，一直到第6期突破臨界值，變?yōu)檩^弱的負(fù)向影響，這種負(fù)向影響很快又轉(zhuǎn)變?yōu)檎蛴绊?，且影響程度急劇上升，到了?期達(dá)到最高點(diǎn)0.0016，之后便出現(xiàn)略微下降趨勢(shì)，到第10期趨于平穩(wěn)。Ln(UR)對(duì)Ln(MI)的脈沖響應(yīng)要比Ln(MI)對(duì)Ln(UR)的脈沖響應(yīng)敏感得多，Ln(UR)一開(kāi)始受到正向影響，但這種正向影響逐漸減弱，到了第2期轉(zhuǎn)變?yōu)樨?fù)向影響，且這種負(fù)向影響程度繼續(xù)加劇，到了第3期達(dá)到最低點(diǎn)-0.15，從第3期開(kāi)始負(fù)向影響程度逐漸減弱，到了第5期突破臨界值，變?yōu)檩^弱的正向影響，緊接著這種正向影響又變?yōu)樨?fù)向影響，且影響程度不斷增強(qiáng)，一直到第7期達(dá)到頂點(diǎn)-0.12，之后出現(xiàn)微弱的波動(dòng)，最終穩(wěn)定在-0.1左右。

2. 方差分解分析。方差分解通過(guò)解構(gòu)內(nèi)生變量的相關(guān)影響因素，分析相關(guān)變量在不同時(shí)期對(duì)于內(nèi)生變量的貢獻(xiàn)度影響水平。根據(jù)Ln(UR)和Ln(MI)的方差分解結(jié)果(見(jiàn)表3)，Ln(UR)在第1期僅受自身波動(dòng)的影響，從第2期開(kāi)始受到Ln(MI)的影響，但Ln(MI)的方差貢獻(xiàn)率較小，從第3期起Ln(MI)對(duì)Ln(UR)的方差貢獻(xiàn)率持續(xù)增加，到第10期基本保持穩(wěn)定，約占24%，盡管在第5—7期出現(xiàn)一點(diǎn)波動(dòng)，但總體趨勢(shì)還是穩(wěn)定上升的，因此認(rèn)為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)城鎮(zhèn)化建設(shè)起到較大的促進(jìn)作用，且這種影響是持續(xù)穩(wěn)定的。Ln(MI)從第1期開(kāi)始就收到Ln(UR)波動(dòng)的影響，且影響程度較強(qiáng)，Ln(UR)的方差貢獻(xiàn)率達(dá)到24%，從第2期開(kāi)始Ln(UR)對(duì)Ln(MI)的方差貢獻(xiàn)率出現(xiàn)下降趨勢(shì)，且這種趨勢(shì)一直延續(xù)到第10期，并在第10期達(dá)到穩(wěn)定程度，約占6%，因此我們認(rèn)為城鎮(zhèn)化建設(shè)對(duì)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的影響一開(kāi)始保持強(qiáng)勁態(tài)勢(shì)，但是隨著城鎮(zhèn)化建設(shè)的推進(jìn)，特別是城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的完善，這種影響出現(xiàn)了“邊際遞減”的效應(yīng)。

表3 Ln(UR)和Ln(MI)的方差分解

三、結(jié)論

根據(jù)實(shí)證分析結(jié)果，我們認(rèn)為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與城鎮(zhèn)化建設(shè)之間存在良性互動(dòng)效應(yīng)，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)于城鎮(zhèn)化建設(shè)具有顯著的正向影響，而城鎮(zhèn)化建設(shè)對(duì)于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的初期作用顯著，后期會(huì)出現(xiàn)“邊際遞減”效應(yīng)。從宏觀層面來(lái)說(shuō)，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)于政府推進(jìn)城鄉(xiāng)一體化、優(yōu)化公共服務(wù)、合理配置基礎(chǔ)性資源起到重要的引領(lǐng)作用；從中觀層面來(lái)說(shuō)，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)于企業(yè)改進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)、創(chuàng)新?tīng)I(yíng)銷模式、集聚供應(yīng)鏈資源起到重要的支持作用；從微觀層面來(lái)說(shuō)，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)于公眾改變生活方式、轉(zhuǎn)變消費(fèi)觀念、拓寬應(yīng)用場(chǎng)景起到重要推動(dòng)作用?？偟膩?lái)說(shuō)，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)于城鎮(zhèn)化建設(shè)起到積極的促進(jìn)作用，而城鎮(zhèn)化建設(shè)反過(guò)來(lái)又會(huì)促進(jìn)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)更好地發(fā)展。政府部門應(yīng)從戰(zhàn)略高度重視移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，利用政策工具支持移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)創(chuàng)新、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)集聚以及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)要素整合，充分發(fā)揮移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)在驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)、刺激投資消費(fèi)、便利群眾生活等方面的重要作用，不斷推進(jìn)新型城鎮(zhèn)化建設(shè)朝著結(jié)構(gòu)優(yōu)化、功能提升的方向發(fā)展。企業(yè)與社會(huì)公眾也應(yīng)積極適應(yīng)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的變革環(huán)境，努力為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)I造良好的外部環(huán)境，共同推進(jìn)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與城鎮(zhèn)化建設(shè)的良性互動(dòng)。

[1] 孫耀吾，翟翌，顧荃. 服務(wù)主導(dǎo)邏輯下移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)主體耦合共軛與價(jià)值創(chuàng)造研究[J]. 中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2013(10)：148-155.

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[3] 張軍濤，黎潔岑. 基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)集聚的城市創(chuàng)新能力比較研究[J]. 財(cái)經(jīng)問(wèn)題研究，2014(11)：115-119.

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(責(zé)任編校：李延軍)

2017-01-15

安徽大學(xué)輿情與區(qū)域發(fā)展協(xié)同創(chuàng)新中心研究生創(chuàng)新項(xiàng)目(ADYQYJS18)

鄭飛鴻(1993-)，男，安徽鳳臺(tái)人，碩士生。

丁先存(1936-)，男，安徽廬江人，教授。

10.15916/j.issn1674-327x.2017.03.006

F299.22

A

1674-327X (2017)03-0020-04