中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)空間演化格局及其創(chuàng)新效應(yīng)

徐維祥，劉曉雯，劉程軍, ，陳雨瑋，王 睿

（1.浙江工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，浙江杭州 310023；2.浙江工業(yè)大學(xué)之江學(xué)院，浙江紹興 312030）

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的突飛猛進(jìn)，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)已成為促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的龍頭產(chǎn)業(yè)。因其具有打破信息不對(duì)稱、降低交易成本和提升勞動(dòng)生產(chǎn)率的特點(diǎn)［1］，互聯(lián)網(wǎng)將推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)朝著更創(chuàng)新、更智慧、更綠色的方向發(fā)展，并成為區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展新動(dòng)能［2］?！吨袊?guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報(bào)告（2020）》顯示，截至2020 年年底，中國(guó)網(wǎng)民規(guī)模達(dá)9.89 億人，互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá)到70.40%［3］。這充分說(shuō)明以互聯(lián)網(wǎng)為代表的數(shù)字經(jīng)濟(jì)是不可阻擋的時(shí)代潮流，其巨大潛能正在逐步釋放?；诖耍瑥氖∮?qū)用姘盐罩袊?guó)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的演進(jìn)規(guī)律，探究其自身具有的創(chuàng)新效應(yīng)，對(duì)實(shí)現(xiàn)全面高質(zhì)量發(fā)展均具有重要意義。

1 文獻(xiàn)綜述

關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)的研究，最初著重于互聯(lián)網(wǎng)自身特點(diǎn)，如Athanassios［4］指出互聯(lián)網(wǎng)具有與經(jīng)濟(jì)社會(huì)各領(lǐng)域深度融合的特點(diǎn)；Salahuddin 等［5］認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)具有節(jié)省時(shí)間、提高效率的優(yōu)勢(shì)。大多學(xué)者采用單一指標(biāo)來(lái)衡量互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)，但單一指標(biāo)難以客觀地衡量出互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的真實(shí)水平。隨著地理學(xué)的相關(guān)方法與研究被充分利用，部分研究致力于互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，也有圍繞互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)空間集聚、互聯(lián)網(wǎng)普及的空間差異等問(wèn)題展開，如Czernich 等［6］的研究；寧進(jìn)廳等［7］基于生產(chǎn)與消費(fèi)兩個(gè)方面，利用錫爾系數(shù)和集中化指數(shù)對(duì)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的區(qū)域差異仍然明顯；葉初升等［8］肯定了互聯(lián)網(wǎng)不僅顯著促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，而且具有明顯的結(jié)構(gòu)效應(yīng)。

針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)與創(chuàng)新的關(guān)系，Arthub［9］認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)具有推動(dòng)知識(shí)、信息廣泛傳播的能力，從而有利于創(chuàng)新產(chǎn)出；Holmstrom［10］從互聯(lián)網(wǎng)金融角度出發(fā)，認(rèn)為金融發(fā)展有利于降低交易費(fèi)用，促進(jìn)了企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新；Glavas 等［11］指出，互聯(lián)網(wǎng)對(duì)企業(yè)的創(chuàng)新性和主動(dòng)性均具有積極影響；Bygstad［12］通過(guò)航空公司案例研究表明，互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展可以加快推動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新。

加快發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)對(duì)于促進(jìn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、推進(jìn)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)具有重要的意義，但是，已有研究成果中針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的探索更注重于互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展差異及空間集聚等方面，針對(duì)剖析互聯(lián)網(wǎng)空間演化趨勢(shì)及其與區(qū)域創(chuàng)新的空間計(jì)量實(shí)證框架仍有待完善。因此，本研究結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)和創(chuàng)新的已有相關(guān)研究，提出互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)空間演化特征及其創(chuàng)新效應(yīng)的實(shí)證分析框架，首先從互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用環(huán)境、互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備資源、互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施和互聯(lián)網(wǎng)普及4 個(gè)維度，系統(tǒng)分析構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)綜合指標(biāo)體系，在此基礎(chǔ)上識(shí)別互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)時(shí)空變化趨勢(shì)與空間演化特征；然后，運(yùn)用引力模型構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)空間聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖，闡述網(wǎng)絡(luò)特征及重心轉(zhuǎn)移趨勢(shì)；最后，利用空間計(jì)量模型探究互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與區(qū)域創(chuàng)新的關(guān)系，為推動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展提供參考。

2 模型、變量與數(shù)據(jù)

2.1 模型設(shè)置

2.1.1 空間自相關(guān)分析

全局莫蘭指數(shù)（Moran'sI）反映相同變量在不同空間位置上的相關(guān)性［13］，本研究采用莫蘭指數(shù)來(lái)判斷中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)空間聯(lián)系是存在相關(guān)性。具體計(jì)算公式如下：

式（1）中：xi、xj表示省份i和j的觀測(cè)值，為均值；n為研究單元數(shù)量；Wij為N×N的空間矩陣鄰接矩陣，Wij取值為1 表示省份之間相鄰，反之為0。

當(dāng)I值大于0 表示變量是空間正相關(guān)的，值越大表示空間聯(lián)系越為緊密；當(dāng)I值為0 時(shí)，說(shuō)明空間變量之間是隨機(jī)分布的，不具有空間相關(guān)性［14］。

為了分析不同位置的高值簇和低值簇，本研究同時(shí)利用Getis-Ord Gi*統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)測(cè)度中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的熱點(diǎn)區(qū)和冷點(diǎn)區(qū)的空間分布。計(jì)算公式如下：

2.1.2 引力模型

區(qū)域產(chǎn)業(yè)空間聯(lián)系強(qiáng)度既能反映產(chǎn)業(yè)中心地區(qū)的輻射能力，也能反映周圍地區(qū)對(duì)產(chǎn)業(yè)中心輻射能力的接受強(qiáng)弱［15］。本研究運(yùn)用引力模型來(lái)測(cè)度中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)省份之間的聯(lián)系強(qiáng)弱。其中，引力模型中的分子是基于熵值法計(jì)算得到的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)綜合水平。測(cè)算公式如下：

式（3）中：Iij代表兩省份之間的互聯(lián)網(wǎng)空間聯(lián)系強(qiáng)度；INTi和INTj分別表示i、j省份的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)綜合水平；Dij為i、j兩省份之間最短距離；b為兩省份之間距的衰減指數(shù)，根據(jù)李陳等［16］的研究成果，b取值2。

在此基礎(chǔ)上，核算各省份空間總聯(lián)系量Ii。計(jì)算公式如下：

2.1.3 重心遷移模型

重心模型在研究區(qū)域發(fā)展過(guò)程中起著重要作用，在一定程度上能夠顯示區(qū)域發(fā)展的空間均衡性和差異性特征，可以用作研究國(guó)家或者區(qū)域發(fā)展的方向，以及用來(lái)評(píng)估空間發(fā)展政策的變動(dòng)效果［17］。本研究以各省域互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)空間總聯(lián)系量為研究對(duì)象，構(gòu)建不同年份的重心測(cè)算模型，以便為中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供更合理的政策建議。計(jì)算公式如下：

2.1.4 空間計(jì)量模型選擇

普通面板模型的誤差設(shè)定不夠嚴(yán)謹(jǐn)，無(wú)法準(zhǔn)確判定互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與區(qū)域創(chuàng)新之間的真實(shí)關(guān)系，因此，采用空間面板計(jì)量模型進(jìn)一步分析?？臻g面板計(jì)量模型可以分為空間滯后模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）和空間杜賓模型（SDM）3 種形式。其基本形式分別如下：

式（7）（8）中：PATit表示被解釋變量創(chuàng)新產(chǎn)出，為解釋變量；Xjt和PATjt分別為周邊j省份t年份的解釋變量和被解釋變量；α表示常數(shù)項(xiàng)；β為自變量空間回歸系數(shù)；ξ為隨機(jī)誤差項(xiàng)；ρ表示因變量空間回歸系數(shù)；θ表示自變量空間回歸系數(shù)；λ表示空間誤差回歸系數(shù)。

參考徐維祥等［18］的做法，當(dāng)滿足ρ≠0、θ=0、λ=0 時(shí)為空間滯后模型；當(dāng)ρ=0、θ=0、λ≠0 時(shí)，為空間誤差模型；當(dāng)ρ≠0、θ≠0、λ=0 時(shí)，為空間杜賓模型。先需經(jīng)過(guò)LR 和Wald 檢驗(yàn)分析分析模型具體形式，再結(jié)合豪斯曼檢驗(yàn)判斷固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)。

2.2 變量選取

2.2.1 被解釋變量

創(chuàng)新產(chǎn)出為被解釋變量。多數(shù)學(xué)者采用諸如專利申請(qǐng)受理數(shù)量、新產(chǎn)品銷售收入、工業(yè)新產(chǎn)品產(chǎn)值等指標(biāo)來(lái)表征創(chuàng)新產(chǎn)出。本研究從區(qū)域創(chuàng)新程度視角出發(fā)，鑒于通過(guò)專利授權(quán)數(shù)量能夠很好地衡量某個(gè)地區(qū)的創(chuàng)新水平高低，因此借鑒王晶晶等［19］的做法，選擇專利權(quán)申請(qǐng)數(shù)量（PAT）表征被解釋變量。

2.2.2 主要核心解釋變量

互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)綜合水平（INT）為主要核心解釋變量?？紤]到數(shù)據(jù)的可得性以及連續(xù)性，本研究構(gòu)建了互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。實(shí)際上，互聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)較為復(fù)雜的系統(tǒng)工程，考慮單一的指標(biāo)很難客觀地揭示其發(fā)展的真實(shí)水平。參考郭家堂［20］、張旭亮等［21］的研究成果，結(jié)合中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展實(shí)際情況，從發(fā)展應(yīng)用環(huán)境、互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備資源、互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施、互聯(lián)網(wǎng)普及程度4 個(gè)維度出發(fā)，將4這個(gè)維度細(xì)分為6 個(gè)二級(jí)指標(biāo)、13 個(gè)三級(jí)指標(biāo)，構(gòu)造出中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（見(jiàn)表1），并且通過(guò)熵值法賦予權(quán)重，測(cè)算出不同年份的中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)綜合發(fā)展水平。此外，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)空間聯(lián)系勢(shì)能可以衡量不同省份互聯(lián)網(wǎng)的中心地位，根據(jù)式（4）計(jì)算結(jié)果，同樣將互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)空間聯(lián)系勢(shì)能（I）也作為主要核心自變量。

表1 區(qū)域互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2.2.3 其他核心解釋變量

區(qū)域創(chuàng)新的本質(zhì)是將創(chuàng)新要素投入并且轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新產(chǎn)出的過(guò)程，研發(fā)資本投入和人力資源投入是創(chuàng)新投入的關(guān)鍵要素，借鑒Hall 等［22］的研究，采用R&D 人員全時(shí)當(dāng)量（L）表示R&D 人力資源的投入；同時(shí)，考慮到R&D 經(jīng)費(fèi)支出有很強(qiáng)的滯后性，使用R&D 資本存量（K）表示全部研發(fā)投入。

省域R&D 資本存量通過(guò)永續(xù)盤存法估算求得：

式（9）中：Kit表示i省份第t期的R&D 資本存量；表示i省份第t-1 期的R&D 資本存量；Eit表示i省份第t期的不變價(jià)R&D 投資；δi表示i省份R&D 資產(chǎn)的折舊率，參考Hall 等［22］的做法設(shè)定為15%。

初始R&D 資本存量計(jì)算公式為：

式（10）中：Ki0為i省份的初始R&D 資本存量，Ei0為i省份初期R&D 經(jīng)費(fèi)支出；gi為經(jīng)費(fèi)支出的增長(zhǎng)率，主要有幾何平均法與BEA 線性回歸法兩種確定方法，本研究采用幾何平均法計(jì)算。

2.2.4 控制變量

為了使得分析的結(jié)果更加精確，本研究中還控制了以下變量：（1）對(duì)外開放程度（FDI）。對(duì)外開放程度對(duì)區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出有明顯的推進(jìn)作用，開放程度高的省份往往有豐富的資本和勞動(dòng)力流入，具有更強(qiáng)的創(chuàng)新能力。參考張彩江［23］等研究，采用地區(qū)外商投資總額來(lái)表示。（2）技術(shù)轉(zhuǎn)化能力（TAC）。參考韓先鋒［24］等研究，用技術(shù)市場(chǎng)交易額與GDP之比來(lái)表示。（3）研發(fā)投入強(qiáng)度（R&D）。研發(fā)經(jīng)費(fèi)的投入會(huì)大力激發(fā)創(chuàng)新潛在動(dòng)能。參考周密［25］等的研究，采用研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入占GDP 比重來(lái)表示研發(fā)投入強(qiáng)度。（4）市場(chǎng)發(fā)育程度（SCSP）。一般情況下，市場(chǎng)化發(fā)育程度較高的省份更加具有創(chuàng)新活力［20］。采用非國(guó)有企業(yè)員工占比來(lái)體現(xiàn)。（5）政府支持程度（GOV）。政府行為對(duì)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)發(fā)展有較強(qiáng)的影響作用。參考韓長(zhǎng)根［26］等的研究，用當(dāng)?shù)刎?cái)政支出占GDP的比重來(lái)表征。（6）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)（STU），用來(lái)判斷國(guó)家的經(jīng)濟(jì)走向?；ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展有助于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，借助鞏鑫［27］等的研究，采用第三產(chǎn)業(yè)值占第二產(chǎn)業(yè)值比重來(lái)表示。

2.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

研究范圍包括中國(guó)30 個(gè)省份（未含西藏和港澳臺(tái)地區(qū)）。面板數(shù)據(jù)區(qū)間為2007—2017 年，其中互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的各項(xiàng)細(xì)分指標(biāo)數(shù)據(jù)及專利申請(qǐng)數(shù)量、外商直接投資、R&D 經(jīng)費(fèi)支出、R&D 人員全時(shí)當(dāng)量等數(shù)據(jù)均來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)信息年鑒》和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官方網(wǎng)站及各省域統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站，各省域之間的行駛距離通過(guò)百度地圖API 平臺(tái)獲?。╤ttp://lbsyun.baidu.com/）。

3 中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)空間演化特征

3.1 空間差異分析

根據(jù)熵值法計(jì)算出2007—2017 年中國(guó)30 個(gè)省份互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)綜合發(fā)展水平，借助ArcGIS 10.2 軟件，通過(guò)自然斷裂法將其分為5 個(gè)等級(jí)（高水平、較高水平、中等水平、低水平、較低水平），并生成2007 年、2012 年與2017 年的中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)綜合水平地理分布圖（見(jiàn)圖1）。可以看出，2007 年互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)綜合水平屬于高水平等級(jí)的有北京、上海、廣東3 地，浙江、江蘇、山東這3 個(gè)東部沿海地區(qū)處于較高水平，屬于中等水平的地區(qū)多分布于內(nèi)陸，如河南、湖北、湖南等中部城市，屬于低水平和較低水平的大多集中于西部地區(qū)，其中青海、甘肅、寧夏的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)綜合水平值都小于0.13，整體而言互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展程度較低；至2012 年，各省份互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)綜合水平值都有所提升，東部沿海地區(qū)的變化趨勢(shì)較為明顯，高水平地區(qū)增加了浙江、江蘇兩省，同時(shí)河北、遼寧、山東3 省由原來(lái)的中等水平躍遷為較高水平，四川和福建的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)綜合水平值也陡然上升，就內(nèi)陸區(qū)域而言，位于中等水平的省份增加了陜西和黑龍江；至2017 年，30個(gè)省份互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)綜合水平值提升幅度較為明顯，中等水平地區(qū)增加了陜西省，在內(nèi)陸區(qū)域呈現(xiàn)出明顯的空間集聚特征?？梢园l(fā)現(xiàn)的是，2007 至2017 年期間，東部沿海地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)整體水平提升較為突出，具有明顯的先發(fā)優(yōu)勢(shì)，但整體而言，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)在空間分布上呈現(xiàn)出不平衡性，時(shí)空分異特征較為明顯，呈現(xiàn)出“東緊西稀”的空間分布特征。隨著時(shí)間的遞進(jìn)，30 個(gè)省份互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)綜合水平的空間分布呈現(xiàn)出明顯的集聚特征。其中，屬于高水平等級(jí)的省份主要分布于東部沿海地區(qū)，這些地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快，因此人才和資本較為聚集，在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展中具有一定的優(yōu)勢(shì)；處在較高水平階段的省份主要集中于沿海地區(qū)相鄰近的中部地區(qū)，呈現(xiàn)由沿海向內(nèi)陸地區(qū)蔓延的趨勢(shì)。從演化趨勢(shì)可知，東部和西部差異較為明顯，西部地區(qū)的青海、甘肅、寧夏始終處于低水平階段。

圖1 中國(guó)省域互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)時(shí)空分異狀況

3.2 空間相關(guān)性分析

空間關(guān)聯(lián)性是反映區(qū)域間變量是否存在空間依賴或者空間自相關(guān)最直觀的方式［8］，本研究利用ArcGIS 10.2 軟件計(jì)算得出2007—2017 年互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)綜合水平全局自相關(guān)指數(shù)（Moran'sI指數(shù)），結(jié)果如表2 所示。

表2 2007—2017 年中國(guó)30 省份互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)空間自相關(guān)分析結(jié)果

通過(guò)P值結(jié)果可見(jiàn)，2007—2017 年中國(guó)30 個(gè)省份互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)綜合水平的莫蘭指數(shù)值均通過(guò)10%水平下的顯著性檢驗(yàn)，其中除了2008、2013、2014 年，其余年份的指數(shù)值均在5%的水平下顯著為正，這說(shuō)明各省份的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展在空間上并不是無(wú)序分布的，而是具有明顯的空間相關(guān)性。還可以看出，各省域互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)空間相關(guān)性均為正值，表明中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)綜合發(fā)展水平呈顯著的集聚特征；但從時(shí)序變化上可見(jiàn)，莫蘭指數(shù)呈現(xiàn)出不同變化趨勢(shì)，2007 至2012 年較為穩(wěn)定，保持在0.24 左右，2013 至2017年整體呈現(xiàn)出上升的趨勢(shì)，表明空間集聚程度在波動(dòng)提升。

為了區(qū)分冷熱點(diǎn)區(qū)域，利用ArcGIS10.2 軟件將冷熱點(diǎn)區(qū)域劃分為7 類（見(jiàn)圖2）。從發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)綜合水平的熱點(diǎn)區(qū)域主要集中在浙江滬地區(qū)，并且隨著時(shí)間的推進(jìn)存在一定的擴(kuò)張趨勢(shì)；冷點(diǎn)區(qū)域則主要分布在西部地區(qū)。具體而言，2007年的高熱點(diǎn)只有安徽1 省，中熱點(diǎn)區(qū)域有5 個(gè)區(qū)域，分別為浙江、上海、江蘇、福建、湖北；高冷點(diǎn)區(qū)域有青海和甘肅，四川則處于次冷點(diǎn)區(qū)域；2012 年冷熱分布變化較為明顯，熱點(diǎn)區(qū)域逐漸向中部延伸，首次出現(xiàn)了浙江高熱點(diǎn)區(qū)域，同時(shí)低熱點(diǎn)區(qū)域增加了江西；2017 年，江西也由低熱點(diǎn)區(qū)域躍遷為中熱點(diǎn)區(qū)域。從空間分布格局來(lái)看，冷熱點(diǎn)的集聚范圍相對(duì)較小，大部分的北部、東北部地區(qū)處于隨機(jī)分布狀態(tài)，這表明冷熱集聚區(qū)的輻射效果有限；此外，中部及東北整體地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展程度并不是很高。

圖2 中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展冷熱點(diǎn)分布

4 中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征

4.1 空間聯(lián)系強(qiáng)度分析

通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)空間聯(lián)系勢(shì)能能夠衡量?jī)蓚€(gè)省份之間的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)空間聯(lián)系強(qiáng)度，該指標(biāo)值越大表示產(chǎn)業(yè)空間吸引力越大。為了探討互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的空間聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，利用ArcGIS 10.2 軟件的網(wǎng)絡(luò)分析功能，將互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)空間聯(lián)系量分為0～50.00（較弱聯(lián)系）、50.01～100.00（弱聯(lián)系）、100.01～150.00（一般聯(lián)系）、150.01～300.00（較強(qiáng)聯(lián)系）和300.01（強(qiáng)聯(lián)系）等5 個(gè)等級(jí)，并且進(jìn)行可視化分析，繪制出中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)空間聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)圖（見(jiàn)圖3）。為了提升可視化效果，圖3 內(nèi)不顯現(xiàn)較弱聯(lián)系關(guān)系的空間聯(lián)系強(qiáng)度。

由圖3 可知，2007 年北京與天津、上海與浙江的空間關(guān)系最為密切，長(zhǎng)三角地區(qū)聯(lián)系次之，表現(xiàn)為以江蘇為頂點(diǎn)，分別與安徽、上海、浙江之間構(gòu)成緊密聯(lián)系，同時(shí)以北京為起點(diǎn)，與其相近的河北、山東也依次構(gòu)成聯(lián)系，這些重要節(jié)點(diǎn)省份的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較好，積聚了大量的互聯(lián)網(wǎng)人力資本要素，具有顯著的優(yōu)勢(shì)，而其他地區(qū)并沒(méi)有與京津、江浙滬構(gòu)建緊密的空間聯(lián)系，由此可見(jiàn)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的空間聯(lián)系尚在初級(jí)階段，呈現(xiàn)出極為簡(jiǎn)單的核心結(jié)構(gòu)關(guān)系；2012 年，京津、江浙滬地區(qū)的空間聯(lián)系量級(jí)陡然上升，這兩個(gè)核心地區(qū)的輻射能力增強(qiáng)，以北京為頂點(diǎn)，首次和山西、內(nèi)蒙古構(gòu)成聯(lián)系，同時(shí)安徽與江蘇之間的聯(lián)系強(qiáng)度大于300，網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系十分緊密，內(nèi)陸地區(qū)的湖北、湖南、江西構(gòu)成“鐵三角”關(guān)系，四川與重慶以及青海與甘肅的聯(lián)系強(qiáng)度也進(jìn)一步加強(qiáng)；2017 年，空間聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜程度提升較大，東部沿海地區(qū)之間的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)系較強(qiáng)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較為緊密，西部地區(qū)的聯(lián)系強(qiáng)度也有所增加，其中江蘇、浙江、上海之間增幅較為明顯，大多數(shù)原本沒(méi)有聯(lián)系的省份也存在一定程度的聯(lián)系，例如與河南構(gòu)建起聯(lián)系的省份數(shù)量大幅度上升，呈現(xiàn)出以河南為中心、向周圍輻射的蛛網(wǎng)狀空間聯(lián)系特征。

通過(guò)圖3 可以明顯發(fā)現(xiàn)，沿海地區(qū)及中部地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)空間聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜程度大于西南、西北及東北區(qū)域，各個(gè)省份間的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)空間聯(lián)系持續(xù)增強(qiáng)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由簡(jiǎn)單演變?yōu)閺?fù)雜，其中京津冀、江浙滬地區(qū)始終起著關(guān)鍵的作用。總的來(lái)說(shuō)，2007至2017 年，中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)系強(qiáng)度變化比較明顯，最初的聯(lián)系分布較為零散，主要集中于京津、江浙滬兩核心區(qū)域，隨著互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展，逐漸向內(nèi)陸放射性擴(kuò)散，呈現(xiàn)出多個(gè)核心的結(jié)構(gòu)特征，這可能與各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)水平、對(duì)外開放程度有很大的關(guān)系。

圖3 中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)空間聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

4.2 空間總勢(shì)能演化趨勢(shì)分析

互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)空間聯(lián)系總量可用來(lái)衡量區(qū)域互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的重心地位。通過(guò)式（2）計(jì)算出2007、2012、2017 年中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)空間聯(lián)系總量（見(jiàn)表3）。由表3 可知，在這3 個(gè)年度內(nèi)，空間聯(lián)系總量排名在前10 位的省份占全部研究區(qū)域的比重分別為71.84%、69.34%和68.37%，意味著大量的互聯(lián)網(wǎng)“財(cái)富”集中在這些區(qū)域；同時(shí)隨著時(shí)間的推移，所占比重逐年減少，說(shuō)明各個(gè)省份之間的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展差異逐步縮小，向均衡態(tài)勢(shì)發(fā)展。僅從空間聯(lián)系總量變化趨勢(shì)可見(jiàn)，各省份的聯(lián)系總量呈現(xiàn)指數(shù)增長(zhǎng)，增長(zhǎng)速度極快。以山西為例，2007 年空間總勢(shì)能排名于末尾，2012 年躍遷為第三，空間總勢(shì)能由先前的197 上升至1 179，提升了將近6 倍，2017 年排名第二僅次于北京。從地理角度而言，空間勢(shì)能較高的省份大多處于東部沿海等經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的地區(qū)，進(jìn)一步說(shuō)明了以京津和浙江滬為核心的城市圈具有較強(qiáng)的溢出效應(yīng)，帶動(dòng)周圍的城市組團(tuán)發(fā)展，在推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中占據(jù)重要的地位?？梢园l(fā)現(xiàn)的是，2017 年內(nèi)蒙古、江西躋身進(jìn)入排名前十，而浙江的互聯(lián)網(wǎng)中心地位在不斷下降，說(shuō)明中心地位具有轉(zhuǎn)移的趨勢(shì)；北京始終居于首位，中心地位較為突出。

表3 中國(guó)30 省份互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)空間聯(lián)系總量

4.3 空間聯(lián)系總量重心轉(zhuǎn)移分析

為了刻畫中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)空間聯(lián)系總量的重心轉(zhuǎn)移情況，運(yùn)用式（5）（6）計(jì)算出30 省份重心轉(zhuǎn)移坐標(biāo)，并用Arcgis10.2 軟件繪制2007 至2017 年空間聯(lián)系總勢(shì)能的重心轉(zhuǎn)移路線圖（見(jiàn)圖4）。整體來(lái)看，2007 至2017 年，30 省份互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)空間聯(lián)系總量的重心坐標(biāo)呈現(xiàn)出“自北向南，由東到西”的“W”型漂移特征?？梢园l(fā)現(xiàn)近10 年來(lái)轉(zhuǎn)移路徑較為明顯，逐漸向南轉(zhuǎn)移，空間聯(lián)系總量的重心坐標(biāo)大多處在河南省內(nèi)，這意味著東部地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平始終要高于西部地區(qū)，可能因?yàn)闁|部沿海地區(qū)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)具有較強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)、勞動(dòng)資本較為豐裕，使得互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展較為興盛。整體而言，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重心轉(zhuǎn)移幅度較為明顯，具體表現(xiàn)為東經(jīng)減少了0.42個(gè)維度、北緯減少了0.37個(gè)緯度。由此可見(jiàn)，隨著互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展，中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展重心大幅度由北向南移動(dòng)，南部互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)提升較為明顯。具體而言，2007 至2013 年，呈現(xiàn)出規(guī)則的“W”型，且為先北部、后南部的移動(dòng)特征，其中2007 至2009 年變化幅度最大；2013 至2017 年，重心波動(dòng)逐漸平穩(wěn)，漂移趨勢(shì)較為穩(wěn)定，呈現(xiàn)較為平滑的由北向南的移動(dòng)特征。

圖4 中國(guó)30 省份互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)空間聯(lián)系總量重心轉(zhuǎn)移路線

5 中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)與創(chuàng)新效應(yīng)研究

5.1 模型檢驗(yàn)結(jié)果分析

上述空間自相關(guān)分析結(jié)果表明了各省份互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展在空間上存在著一定的相關(guān)性和異質(zhì)性，為了驗(yàn)證模型的具體形式，利用Wald 檢驗(yàn)和LR 檢驗(yàn)判斷空間杜賓模型能否退化為空間滯后模型或空間誤差模型。檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表4，在鄰近空間權(quán)重的設(shè)定下，Wald、LR 的空間滯后項(xiàng)和空間誤差項(xiàng)檢驗(yàn)結(jié)果均在5%的水平下顯著，拒絕了原解釋，認(rèn)為SDM 無(wú)法退化為SEM 模型或者SAR 模型，應(yīng)該采用空間杜賓模型；同時(shí)Hausman 統(tǒng)計(jì)量在1%的置信水平下顯著拒絕原假設(shè)，認(rèn)為選擇固定效應(yīng)模型最為合適。綜上，本研究應(yīng)該選擇空間杜賓固定效應(yīng)模型。

表4 研究模型的Wald 和LR 檢驗(yàn)結(jié)果

5.2 空間面板回歸分析結(jié)果

為了驗(yàn)證結(jié)果的穩(wěn)健性，基于Stata 14.0 軟件進(jìn)行SDM 估計(jì)時(shí)，結(jié)合空間杜賓無(wú)固定效應(yīng)模型和非空間面板個(gè)體固定效應(yīng)模型，分別以互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)綜合水平（見(jiàn)表5）與互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)空間聯(lián)系總量（見(jiàn)表6）為核心自變量進(jìn)行比較分析。通過(guò)表5、表6 中的3個(gè)模型對(duì)比發(fā)現(xiàn)，不同模型的估計(jì)系數(shù)存在細(xì)微的差異，但是正負(fù)號(hào)和顯著性基本保持一致，說(shuō)明各個(gè)模型之間能夠相互驗(yàn)證，對(duì)數(shù)據(jù)特征的擬合具有穩(wěn)健性。變量In INT 與變量InI在不同模型下均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，相比其他變量結(jié)果，其系數(shù)較大且為正，這表明互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展是推進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新的重要引擎。個(gè)體固定效應(yīng)模型中的系數(shù)值較高，可能是忽視了因變量和自變量的空間溢出效應(yīng)而導(dǎo)致。表5 和表6 空間固定效應(yīng)模型中的Ρ值分別為0.170 和0.221，分別在5%和1%水平上顯著，進(jìn)一步證實(shí)創(chuàng)新產(chǎn)出的提升存在顯著的空間溢出效應(yīng)。

表5 2007—2017 年中國(guó)30 省份以互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)綜合水平為核心解釋變量的空間分析結(jié)果

從表6 可知，變量InI在3 種模型下均通過(guò)了1%水平下的顯著性檢驗(yàn)，這表明互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)空間聯(lián)系格局對(duì)區(qū)域創(chuàng)新具有明顯的正向作用；勞動(dòng)要素InL對(duì)區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)生顯著正向影響，而資本要素InK在3種模型下均不顯著，說(shuō)明區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出增長(zhǎng)主要靠人才投入拉動(dòng)。其他控制變量也對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生不同的作用：對(duì)外開放水平變量InFDI 對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出沒(méi)有產(chǎn)生顯著的影響，部分原因可認(rèn)為開放程度不夠，政府需采取一定的措施提升地區(qū)的對(duì)外開放能力；研發(fā)投入強(qiáng)度變量InR&D 對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出起抑制性作用，意味不當(dāng)?shù)难邪l(fā)經(jīng)費(fèi)支出有可能扭曲區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出結(jié)果；變量InGOV 與W× InGOV 在空間固定效應(yīng)模型中均顯著為正，表明政府支持對(duì)區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出具有一定的空間溢出效應(yīng)，周圍城市的政府決策可能對(duì)本地區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出增長(zhǎng)產(chǎn)生積極的影響，因此政府需采取較強(qiáng)力度的支持來(lái)提升本地區(qū)創(chuàng)新能力；In SCSP 在3 個(gè)模型下不顯著，但是W×InSCSP 通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，這表明市場(chǎng)發(fā)育程度存在較強(qiáng)的溢出效應(yīng)，周邊地區(qū)的市場(chǎng)發(fā)育水平可以激活本地區(qū)的市場(chǎng)創(chuàng)新動(dòng)力。

表6 2007—2017 年中國(guó)30 省份以互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)空間聯(lián)系量為核心解釋變量的空間分析結(jié)果

5.3 空間效應(yīng)分解

由于各因素的回歸結(jié)果不能用來(lái)反映直接效應(yīng)和間接效應(yīng)的結(jié)果，需要基于SDM 模型偏微分方法對(duì)溢出效應(yīng)分解。如表7、表8 所示，總體效應(yīng)中所有變量系數(shù)與表5、表6 的估算結(jié)果基本保持一致?？傂?yīng)可以分解直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，直接效應(yīng)表示本地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展及創(chuàng)新投入對(duì)本地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響；間接效應(yīng)則表示本地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況及創(chuàng)新投入對(duì)相鄰地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響。無(wú)論是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)綜合水平（INT）還是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)空間聯(lián)系總量（I）作為核心變量，都存在正向的空間直接效應(yīng)，相比其他變量而言，系數(shù)值較大，說(shuō)明互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展是促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新的首要要素。表7 和表8 中，人力資源投入的直接效應(yīng)系數(shù)分別為0.379 和0.386，表明勞動(dòng)力每增加1%會(huì)分別促進(jìn)本地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出增加0.379%和0.386%；同時(shí)充足且高質(zhì)量的人力資源可以反映較高的勞動(dòng)力素質(zhì)，對(duì)提升區(qū)域創(chuàng)新能力起著重要作用；資本投入系數(shù)的直接效應(yīng)值相對(duì)較小且不顯著，表明創(chuàng)新產(chǎn)出所要的R&D 資本存量作用并不強(qiáng)。

表7 2007—2017 年中國(guó)30 省份以互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)綜合水平為核心解釋變量的空間溢出效應(yīng)分解

表8 2007—2017 年中國(guó)30 省份以互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)空間聯(lián)系總量為核心解釋變量的空間溢出效應(yīng)分解

各控制變量也起著不同的作用，對(duì)外開放程度和技術(shù)轉(zhuǎn)化能力對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的作用并不明顯。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的直接效應(yīng)影響為負(fù)，意味著如果盲目追求產(chǎn)業(yè)的升級(jí)和轉(zhuǎn)型，會(huì)阻礙資源合理化配置，進(jìn)而對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出起著抑制性作用。當(dāng)核心解釋變量為互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)綜合水平時(shí)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)具有正向的溢出效應(yīng)，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)具有效仿性，本地的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)狀態(tài)會(huì)影響周圍城市，其塑造出的市場(chǎng)形態(tài)對(duì)鄰近地區(qū)產(chǎn)生同向影響。市場(chǎng)發(fā)育程度與政府支持力度的空間溢出效應(yīng)為正，說(shuō)明較高的市場(chǎng)化水平與政府的較強(qiáng)支持會(huì)對(duì)周圍區(qū)域的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生積極的影響，因此政府應(yīng)靈活運(yùn)用市場(chǎng)機(jī)制，推動(dòng)市場(chǎng)向高程度發(fā)育。

6 研究結(jié)論與政策建議

6.1 結(jié)論

本研究在構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，探討了2007—2017 年中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的空間演化特征，并利用引力模型進(jìn)一步分析各省份間互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的空間聯(lián)系強(qiáng)度以及重心遷移特征，最后運(yùn)用空間計(jì)量模型探索互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新效應(yīng)的影響。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)：

（1）從30 個(gè)省份整體層面而言，中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)綜合水平在不斷地提升，2012 至2017 年間增幅較為明顯，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為帶動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要引力。由于地理環(huán)境等因素，東中西部區(qū)域差異較為明顯，東部沿海地區(qū)發(fā)揮了核心城市的輻射作用，逐漸向內(nèi)陸地區(qū)擴(kuò)散，呈現(xiàn)出明顯的階梯狀分布特征?；ヂ?lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)在空間分布上呈現(xiàn)集聚特征，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)高水平省份主要集中在長(zhǎng)三角、珠三角和京津三大都市圈地區(qū)；同時(shí)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的冷熱點(diǎn)分布呈現(xiàn)極核化的發(fā)展趨勢(shì)，熱點(diǎn)區(qū)域主要集中在江浙滬周圍，究其原因，江浙滬城市群無(wú)論是經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)還是對(duì)外開放程度等方面都具有明顯的先發(fā)優(yōu)勢(shì)。

（2）互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)空間結(jié)構(gòu)逐漸由以沿海城市為核心的線性結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變?yōu)楦鼮閺?fù)雜的空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，各個(gè)地區(qū)之間的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)空間聯(lián)系越來(lái)越緊密，京津和江浙滬地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)空間聯(lián)系復(fù)雜程度遠(yuǎn)大于其他地區(qū)。2007 至2017 年，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)空間聯(lián)系總量的重心坐標(biāo)呈現(xiàn)出自北向南、由東到西的“W”漂移特征，重心坐標(biāo)大多處在河南省內(nèi)，整體而言，東部地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)空間聯(lián)系總量大于西部地區(qū)。

（3）互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)和區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)存在顯著的空間依賴關(guān)系，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出有明顯的促進(jìn)作用。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)完全可以成為新時(shí)代下國(guó)家提升區(qū)域創(chuàng)新效率的新動(dòng)能，勞動(dòng)力投入、政府供給導(dǎo)向均對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出存在正向影響。

6.2 啟示

雖然互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)對(duì)中國(guó)各地區(qū)的創(chuàng)新發(fā)展起著推進(jìn)的作用，但中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)依然存在創(chuàng)新效率水平低下、地區(qū)差距明顯的現(xiàn)實(shí)難題。基于以上研究結(jié)論，給出以下政策啟示：

（1）強(qiáng)化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，縮小中西部差異。由于地理環(huán)境因素的影響、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不同，中西部地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展較為落后，因此政府要大力提升中西部互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平，加大對(duì)高新技術(shù)人才的引進(jìn)、推進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展，積極構(gòu)建安全、高速的互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施，讓信息資源得到充分運(yùn)用。

（2）優(yōu)化區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境，加快互聯(lián)網(wǎng)與各產(chǎn)業(yè)的深度融合。在進(jìn)行科技創(chuàng)新時(shí)，要著重關(guān)注創(chuàng)新的時(shí)效性和可持續(xù)發(fā)展性。黨的十九大報(bào)告提出要堅(jiān)定實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略、建設(shè)創(chuàng)新型的國(guó)家，推進(jìn)發(fā)展以互聯(lián)網(wǎng)為背景的數(shù)字經(jīng)濟(jì)、網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)、平臺(tái)經(jīng)濟(jì)等為代表的新經(jīng)濟(jì)體，借助互聯(lián)網(wǎng)本身具有低成本、高時(shí)效的特點(diǎn)，充分發(fā)揮創(chuàng)新推動(dòng)傳統(tǒng)制造業(yè)、服務(wù)業(yè)、農(nóng)業(yè)等產(chǎn)業(yè)升級(jí)的作用。

（3）注重知識(shí)共享，強(qiáng)化創(chuàng)新合作?；ヂ?lián)網(wǎng)具有效率高成本低的特點(diǎn)，加快了信息對(duì)市場(chǎng)的對(duì)接速度，在構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)的過(guò)程中應(yīng)注重復(fù)合型人才的引進(jìn)，最大限度激發(fā)互聯(lián)網(wǎng)的溢出效應(yīng)，帶動(dòng)其他產(chǎn)業(yè)部門創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化。本研究實(shí)證結(jié)果顯示研發(fā)人員投入、政府支持力度均對(duì)區(qū)域創(chuàng)新有正的影響，因此政府應(yīng)該采取必要的措施加大對(duì)創(chuàng)新力度的支持，對(duì)企業(yè)給予資金和政策的支持，鼓勵(lì)企業(yè)創(chuàng)新。