東北地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品電商產(chǎn)業(yè)集聚對經(jīng)濟發(fā)展的溢出效應研究

佟 璐，彭銀春，慎 丹

引言

伴隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的廣泛運用，農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)迎來新的機遇期，成為促進農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)銷對接、鞏固脫貧成果、引導農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展、推動鄉(xiāng)村全面振興的重要力量。“2021 年全國農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)零售額達2.05 萬億元，同比增長11.3%，其中，農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)零售額達4221 億元，同比增長2.8%。此外，生鮮電商交易規(guī)模達4658.1 億元，社區(qū)團購規(guī)模達1205.1 億元，農(nóng)產(chǎn)品跨境電商額超300 億元?！雹佟掇r(nóng)村電商新篇章解讀！2021 年全國農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)零售額達2.05 萬億元，社區(qū)團購占比1205 億》，澎湃政務(wù)，2022 年10月28日，https://m.thepaper.cn/baijiahao_20495994。各類農(nóng)產(chǎn)品電商交易平臺近千家，包括淘寶、天貓、京東、拼多多等，借助眾多電商交易平臺，經(jīng)營農(nóng)產(chǎn)品的商家數(shù)量也在迅速增加，網(wǎng)絡(luò)營銷保持高速增長態(tài)勢。東北地區(qū)是我國重要的糧食主產(chǎn)區(qū)，但局限于傳統(tǒng)流通方式的限制，出現(xiàn)了傳統(tǒng)農(nóng)產(chǎn)品積壓、農(nóng)民增產(chǎn)不增收等現(xiàn)象，制約了當?shù)亟?jīng)濟的發(fā)展。“從農(nóng)產(chǎn)品上行看，農(nóng)村電子商務(wù)通過搭建農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)銷對接平臺，能夠提高農(nóng)產(chǎn)品供需信息匹配效率，擴大農(nóng)產(chǎn)品銷售市場，完善農(nóng)產(chǎn)品供應鏈產(chǎn)銷對接機制?！雹僦x文帥、宋冬林、畢怡菲：《中國數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)：內(nèi)在機理、銜接機制與實踐路徑》，《蘇州大學學報（哲學社會科學版）》2022年第2期，第93—103頁。武榮偉、周亮、康江江等：《中國縣域電子商務(wù)發(fā)展空間格局及影響因素》，《干旱區(qū)資源與環(huán)境》，2018年第2期，第65—69頁。近年來，東北地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品電商產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度加快，在線銷售農(nóng)產(chǎn)品的網(wǎng)絡(luò)店鋪數(shù)量不斷增多，但與長三角、珠三角等電商產(chǎn)業(yè)發(fā)達地區(qū)相比仍存在一定差距。農(nóng)產(chǎn)品電商作為一種新興產(chǎn)業(yè)，其發(fā)展受到區(qū)域自然稟賦、物流條件、技術(shù)支持等因素的影響，呈現(xiàn)一定的空間分布特征。②郭鴻鵬、于延良、趙楊：《電商平臺農(nóng)產(chǎn)品經(jīng)營主體空間分布格局及影響因素研究——基于阿里巴巴電商平臺數(shù)據(jù)》，《南京農(nóng)業(yè)大學學報（社會科學版）》2016年第1期，第42—48+163頁。隨著生產(chǎn)要素的發(fā)展和產(chǎn)業(yè)空間結(jié)構(gòu)的變遷，逐漸產(chǎn)生產(chǎn)業(yè)的集聚效應，不僅可以減少信息不對稱性、降低運輸成本、提升市場需求，還會促進經(jīng)濟發(fā)展水平的提升，并且對經(jīng)濟發(fā)展存在溢出效應。③陳路、孫博文、謝賢君：《產(chǎn)業(yè)集聚的經(jīng)濟增長溢出效應——基于新經(jīng)濟地理學視角》，《首都經(jīng)濟貿(mào)易大學學報》2019年第4期，第42—52頁。因此，準確研判產(chǎn)業(yè)集聚與經(jīng)濟發(fā)展之間的邏輯關(guān)系與作用機理，有助于促進東北地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品電商產(chǎn)業(yè)發(fā)展及區(qū)域綜合競爭實力的提升。

一、文獻綜述

馬歇爾最早闡述了產(chǎn)業(yè)集聚現(xiàn)象，并指出集聚的主要起源為自然稟賦和區(qū)域的市場需求。④Marshall A.,Principles of Economics,London:Macmillan Press,1890,pp.215-220.同時，馬歇爾還指出企業(yè)集聚的根本原因在于外部經(jīng)濟效應。德國經(jīng)濟學家韋伯主要從工業(yè)企業(yè)的區(qū)位布局來考察產(chǎn)業(yè)集聚現(xiàn)象，并在企業(yè)區(qū)位選擇的理論分析中引入集聚經(jīng)濟。⑤Weber A.,Theory of the Location of Industries,Chicago:University of Chicago Press,1909,pp.85-96.近幾年，國內(nèi)學者開始關(guān)注電子商務(wù)的集聚情況及影響因素。鐘海東、⑥鐘海東、張少中、華靈玲等：《中國C2C 電子商務(wù)賣家空間分布模式》，《經(jīng)濟地理》，2014 年第4 期，第91—96 頁。丁疆輝⑦丁疆輝、吳建民、李冰潔：《天貓平臺入駐店鋪時空格局及變化特征》，《經(jīng)濟地理》2017年第11期，第136—144頁。和杜傳忠⑧杜傳忠、陳維宣、胡?。骸缎畔⒓夹g(shù)、所有制結(jié)構(gòu)與電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)集聚——產(chǎn)業(yè)集聚力影響因素的實證檢驗》，《現(xiàn)代財經(jīng)（天津財經(jīng)大學學報）》2018年第12期，第82—95頁。等從省域和市域視角對電商產(chǎn)業(yè)集聚的空間格局及影響因素進行研究，發(fā)現(xiàn)電商產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)由東部沿海到內(nèi)陸地區(qū)梯度降低的空間分布趨勢，并且區(qū)域經(jīng)濟水平、人口受教育程度、物流業(yè)水平、信息技術(shù)應用水平等是影響電商產(chǎn)業(yè)分布的主要原因。在縣域電子商務(wù)的空間分布方面，浩飛龍、⑨浩飛龍、王彬燕、王士君：《東北地區(qū)縣域電子商務(wù)發(fā)展水平的空間差異及影響因素》，《地域研究與開發(fā)》2016 年第4期，第16—21頁。談璐、⑩談璐：《浙江省縣域電子商務(wù)發(fā)展水平時空差異格局分析》，《商業(yè)經(jīng)濟研究》2018年第22期，第134—137頁。武榮偉○1謝文帥、宋冬林、畢怡菲：《中國數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)：內(nèi)在機理、銜接機制與實踐路徑》，《蘇州大學學報（哲學社會科學版）》2022年第2期，第93—103頁。武榮偉、周亮、康江江等：《中國縣域電子商務(wù)發(fā)展空間格局及影響因素》，《干旱區(qū)資源與環(huán)境》，2018年第2期，第65—69頁。等指出影響其分布的主要因素包括原有零售業(yè)基礎(chǔ)、經(jīng)濟發(fā)展水平、人口規(guī)模、信息化程度等。朱邦耀、○12朱邦耀、宋玉祥、李國柱等：《C2C電子商務(wù)模式下中國“淘寶村”的空間聚集格局與影響因素》，《經(jīng)濟地理》2016年第4期，第92—98頁。刁貝娣○13刁貝娣、陳昆侖、丁鐳等：《中國淘寶村的空間分布格局及其影響因素》，《熱帶地理》2017 年第1 期，第56—65 頁。和徐智邦○14徐智邦、王中輝、周亮等：《中國“淘寶村”的空間分布特征及驅(qū)動因素分析》，《經(jīng)濟地理》2017 年第1 期，第107—114頁。等對淘寶村、淘寶鎮(zhèn)的集聚情況進行分析，發(fā)現(xiàn)影響農(nóng)村電子商務(wù)發(fā)展的因素包括經(jīng)濟發(fā)展水平、信息化水平和交通物流水平等。

對于電子商務(wù)和經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系，國內(nèi)外學者也進行了研究。高盛公司以美國、英國、德國、日本、法國為研究案例，發(fā)現(xiàn)電子商務(wù)發(fā)展對5個國家的宏觀經(jīng)濟發(fā)展均呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，促進了5個國家的GDP 的正向增長。①Brookes H.,Martin W.E.,Zaki W., The Shocking Economic Effect of B2B,Goldman Sachs：Global Economics,2000,pp.3-13.2012 年思科公司的報告顯示，1995—2011 年美國電子商務(wù)發(fā)展對于提高生產(chǎn)率有積極作用，隨后又利用一般均衡模型分析歐盟電子商務(wù)發(fā)展與宏觀經(jīng)濟之間的關(guān)系，結(jié)果表明2000—2011年電子商務(wù)發(fā)展對歐盟生產(chǎn)率增長具有促進作用。張紅歷②張紅歷、周勤、王成璋：《信息技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)效應與區(qū)域經(jīng)濟增長:基于空間視角的實證分析》，《中國軟科學》2010年第10期，第112—123+179頁。、楊堅爭③楊堅爭、周濤、李慶子：《電子商務(wù)對經(jīng)濟增長作用的實證研究》，《世界經(jīng)濟研究》2011 年第10 期，第40—43+88 頁。等人的研究均表明電子商務(wù)發(fā)展可以促進經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整和制造業(yè)升級改造，并促進創(chuàng)業(yè)與就業(yè)。范玉貞④范玉貞、卓德保：《我國電子商務(wù)對經(jīng)濟增長作用的實證研究》，《工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟》2010年第8期，第40—44頁。通過實證研究來分析電子商務(wù)與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)電子商務(wù)對經(jīng)濟增長的彈性系數(shù)為正值，表明電子商務(wù)發(fā)展對經(jīng)濟增長具有促進作用。黃睿君⑤黃睿君：《電子商務(wù)對經(jīng)濟增長貢獻的實證研究》，《經(jīng)濟視角（下）》2010年第6期，第31—32頁。發(fā)現(xiàn)電子商務(wù)交易額與國內(nèi)生產(chǎn)總值之間存在均衡穩(wěn)定的長期關(guān)系，進而說明電子商務(wù)對經(jīng)濟增長具有積極影響。李瑤⑥李瑤：《電子商務(wù)對宏觀經(jīng)濟增長的影響機制分析》，《商業(yè)經(jīng)濟研究》2016年第10期，第121—122頁。的研究結(jié)果表明電子商務(wù)對于經(jīng)濟增長的促進作用，主要是通過增加消費、投資、政府購買和凈出口等因素來實現(xiàn)的。

綜上所述，國內(nèi)外學術(shù)界在電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)集聚和電子商務(wù)與經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系方面已形成一定的理論體系，并開展了一些實證研究。但不論是國內(nèi)還是國外，對于農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)的研究深度還有很大的拓展空間，很多理論和實踐還不夠全面。具體表現(xiàn)在：首先，大多數(shù)學者著眼于電子商務(wù)規(guī)模對于經(jīng)濟發(fā)展的影響，而電商產(chǎn)業(yè)集聚作為獨立于規(guī)模以外的要素，其對于經(jīng)濟發(fā)展的影響則很少涉及。其次，多數(shù)對于電子商務(wù)的研究集中于全商品，而對于農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)則關(guān)注較少。

雖然網(wǎng)絡(luò)店鋪為虛擬企業(yè)，但與傳統(tǒng)實體商鋪是類似的，其所在地的分布情況顯示出集聚效應，研究表明產(chǎn)業(yè)集聚與經(jīng)濟增長高度相關(guān)，⑦Hohenberg P M,Lees L H, The Making of Urban Europe,1000-1950,Cambridge/London: Harvard University Press,1985,pp.45-56.并且隨著地區(qū)市場一體化程度的提升，產(chǎn)業(yè)集聚效應也會不斷增強，進而產(chǎn)生經(jīng)濟增長溢出效應。⑧孫博文、雷明：《市場分割、降成本與高質(zhì)量發(fā)展：一個拓展新經(jīng)濟地理模型分析》，《改革》2018 年第7 期，第53—63 頁。因此，本文將從新經(jīng)濟地理學的視角，構(gòu)建空間面板計量模型，探索東北地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品電商產(chǎn)業(yè)集聚對經(jīng)濟發(fā)展的溢出效應。

二、研究方法

（一）空間相關(guān)性檢驗

全局Moran’s I指數(shù)是研究空間相關(guān)性問題的常用指標，用于度量某一位置的觀測值與其他位置的觀測值之間的空間相關(guān)程度。其公式如下：

其中，xi和xj分別為地區(qū)i和地區(qū)j的觀測值，n為地區(qū)數(shù)，wij為空間權(quán)重矩陣為n個觀測值的平均值，S2是觀測值的方差。Moran’s I 的取值范圍為［-1,1］，Moran’s I 的值為正，表示存在空間正相關(guān)關(guān)系，值越大代表空間相關(guān)性越明顯；Moran’s I 的值為負，表示存在空間負相關(guān)關(guān)系，值越小代表空間差異越大；Moran’s I的值為零，表示不存在空間相關(guān)性。

（二）空間杜賓模型

隨著空間計量經(jīng)濟學的發(fā)展，空間杜賓模型（SDM）的應用愈發(fā)廣泛，空間杜賓模型同時包含因變量和自變量的空間滯后項，不僅可以解釋變量在本區(qū)域所產(chǎn)生的影響，還能夠通過相鄰區(qū)域間的空間關(guān)系，解釋對相鄰區(qū)域所產(chǎn)生的的影響。模型可以表示為：

其中，yit表示被解釋變量在地區(qū)i的t時期的觀測值，yjt表示被解釋變量在地區(qū)j的t時期的觀測值，ρ表示回歸系數(shù)，wij為空間權(quán)重矩陣W 的元素，β為解釋變量的系數(shù)，xit表示解釋變量在地區(qū)i 的t 時期的觀測值，xjt表示解釋變量在地區(qū)j 的t 時期的觀測值，δ表示空間滯后解釋變量的系數(shù)，μi代表個體固定效應，λt代表時間固定效應，εit表示空間自相關(guān)誤差項。

（三）空間溢出效應

為彌補空間杜賓模型對于被解釋變量分析的不足，LeSage和Pace①LeSage J,Pace R K, Introduction to Spatial Econometric,New York: CRC Press Taylor &Francis Group,2009,pp.201-220.指出，采用回歸模型偏微分法將總效應分解為直接效應和間接效應，直接效應可以反映出本地區(qū)的解釋變量對本地區(qū)的被解釋變量產(chǎn)生的影響，間接效應可以反映本地區(qū)的解釋變量對其他地區(qū)的被解釋變量所產(chǎn)生的影響。具體如下：

整理得：

其中，Sr(W)=V(W)(In βr+Wθr)，V(W)=(In-ρW)-1，In為n階單位矩陣，xr為第r個解釋變量，βr為X中第r個解釋變量的系數(shù)，θr為WX中第r個解釋變量的系數(shù)。將（5）式轉(zhuǎn)換為矩陣形式為：

總效應（ATI）等于矩陣Sr(W)加總的平均值，直接效應（ADI）是Sr(W)中對角元素Sr(W)ii的平均值，間接效應（AII）是Sr(W)中非對角線元素的平均值，可以通過總效應減去直接效應得到。ATI、ADI 和AII計算公式如下：

三、變量選取與數(shù)據(jù)來源

（一）變量選取

1.被解釋變量

經(jīng)濟發(fā)展水平（GDP）。為檢驗農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平的影響，及對于周邊區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的溢出效應，將經(jīng)濟發(fā)展水平作為被解釋變量，用該地區(qū)人均GDP 來表示，并以2010 年為基期進行平減。

2.核心解釋變量

農(nóng)產(chǎn)品電商產(chǎn)業(yè)集聚（AGG）。在關(guān)于產(chǎn)業(yè)集聚的實證研究中，較為常用的方法是區(qū)位熵法，主要應用產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值或就業(yè)人數(shù)來計算，但農(nóng)產(chǎn)品電商屬于新經(jīng)濟業(yè)態(tài)，產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和就業(yè)人數(shù)等相關(guān)數(shù)據(jù)沒有統(tǒng)一的口徑和平臺進行統(tǒng)計，因此，本文將農(nóng)產(chǎn)品電商產(chǎn)業(yè)集聚度定義為某地區(qū)單位土地面積上銷售農(nóng)產(chǎn)品的網(wǎng)絡(luò)店鋪數(shù)量。

3.控制變量

控制變量主要包括市場潛能、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、政府干預和人力資本。

（1）市場潛能（MAK）

市場潛能是指受地理空間位置影響而產(chǎn)生區(qū)域間的對產(chǎn)品、服務(wù)需求的潛在能力，是從需求的角度出發(fā)，體現(xiàn)經(jīng)濟體本身的空間聯(lián)系和對區(qū)域經(jīng)濟增長的空間關(guān)系，①王雪輝、谷國鋒：《基于市場潛能的城市經(jīng)濟增長空間格局及溢出效應》，《地理科學》2017 年第11 期，第1617—1623 頁。因此引入市場潛能變量來從需求角度衡量對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的影響。市場潛能的測度采用Harris（1954）②Harris C D,“The Market as a Factor in the Localization of Industry in the United States”,in Annals of the Association of American Geographers,1954,Vol.44,No.4,pp.315-348.基于引力模型提出的“市場潛能函數(shù)”，具體公式為：

其中dij為城市i與城市j的幾何中心的直線距離。

（2）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整（IND）

對在線銷售的農(nóng)產(chǎn)品種類進行分析可知，大多數(shù)產(chǎn)品屬于加工類農(nóng)產(chǎn)品，因此需要考慮農(nóng)產(chǎn)品電商產(chǎn)業(yè)集聚帶來的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整效應，這里選用第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重代表地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的指標。

（3）政府干預（GOV）

政府適度干預經(jīng)濟有助于提升經(jīng)濟發(fā)展水平、優(yōu)化資源配置，但是過度干預會導致政府失靈，這里采用地區(qū)財政支出總額作為政府干預的衡量指標，并以2010年為基期進行平減。

（4）人力資本（EDU）

新經(jīng)濟增長理論認識到人力資本和技術(shù)進步對經(jīng)濟增長的作用，重視以教育為核心的人力資本問題，即勞動力質(zhì)量。高等教育水平較高的城市的人力資本素質(zhì)相對較高，因此用每萬人在校大學生數(shù)量作為衡量人力資本的指標。

（二）數(shù)據(jù)來源

本文選取東北地區(qū)36 個地市為研究區(qū)域，所使用的農(nóng)產(chǎn)品電商產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)來源于淘寶和天貓平臺上經(jīng)營農(nóng)產(chǎn)品的店鋪數(shù)據(jù)，利用爬蟲軟件獲取經(jīng)營地為這36 個地市的店鋪信息，包括店鋪名稱、在線商品數(shù)量、月銷量及開店時間，并對數(shù)據(jù)進行處理。首先篩選出主營業(yè)務(wù)為食品的店鋪，接著去除在線商品數(shù)量為0 和月銷量為0 的店鋪，以保證每個店鋪都在持續(xù)運營中。2009 年，遼寧省阜新市、吉林省遼源市、黑龍江省鶴崗市和雙鴨山市出現(xiàn)第一家在線農(nóng)產(chǎn)品店鋪，至此，東北三省36 個地市均有在線銷售農(nóng)產(chǎn)品的店鋪，考慮數(shù)據(jù)的一致性和完整性，選取2010年至2018年作為研究區(qū)間。其他變量均來源于歷年《中國城市統(tǒng)計年鑒》、《黑龍江統(tǒng)計年鑒》、《吉林統(tǒng)計年鑒》和《遼寧統(tǒng)計年鑒》。以上變量的描述性統(tǒng)計如表1所示。

表1 變量的描述性統(tǒng)計

四、實證結(jié)果與分析

（一）空間相關(guān)性分析

為驗證東北地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平與農(nóng)產(chǎn)品電商產(chǎn)業(yè)集聚的空間相關(guān)性，采用全局Moran’s I指數(shù)進行檢驗。運用ArcGIS軟件計算2010—2018年東北地區(qū)36個地市的經(jīng)濟發(fā)展水平和農(nóng)產(chǎn)品電商產(chǎn)業(yè)集聚的全局空間自相關(guān)性，已有研究表明，選取合理的空間權(quán)重矩陣準確地反映研究對象之間的空間關(guān)系是，確?？臻g計量模型有效的前提，傳統(tǒng)的空間矩陣多選用二進制鄰接矩陣，但這種設(shè)置方式忽略了地理距離的影響，因此本文選用地理距離構(gòu)造空間權(quán)重矩陣，其元素(wij)取值為：

其中dij為城市i與城市j的幾何中心的直線距離，具體數(shù)值通過計算國家基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)提供的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)計算得到。

由此得到的空間相關(guān)性結(jié)果如表2 所示（見下頁）。結(jié)果顯示2010—2018 年的全局Moran’s I指數(shù)均顯著，且為整數(shù)，總體呈增長趨勢，表明這兩個指標都具有顯著的空間正相關(guān)性，即呈現(xiàn)空間集聚特征，并且總體上聚集程度逐年增強。

表2 2010—2018年東北地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平及農(nóng)產(chǎn)品電商產(chǎn)業(yè)集聚的Moran’s I表

（二）空間計量模型的選擇

東北地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平和農(nóng)產(chǎn)品電商產(chǎn)業(yè)集聚存在正向的空間相關(guān)性，因此可以選擇相應的空間計量模型進行回歸分析。為了判斷空間模型的具體形式，需要進行前期檢驗。首先，進行LM 檢驗（LM-Error 和LM-Lag）和穩(wěn)健LM 檢驗（Robust LM-Error 和Robust LM-Lag），LM-Error 檢驗和Robust LM-Error 檢驗為針對空間誤差的檢驗，原假設(shè)為模型沒有自相關(guān)誤差項，LM-Lag 檢驗和Robust LMLag 檢驗為針對空間滯后的檢驗，原假設(shè)為模型沒有滯后被解釋變量，如果檢驗結(jié)果拒絕原假設(shè)，則認為模型存在顯著的空間自相關(guān)性。接著，通過LR 檢驗和Wald 檢驗來識別空間面板模型的最優(yōu)形式，檢驗的目的在于判斷空間杜賓模型（SDM）是否可以簡化為空間滯后模型（SLM）或空間誤差模型（SEM）。

從表3的檢驗結(jié)果中可以看出，LM 檢驗和穩(wěn)健LM 檢驗均通過顯著性檢驗，拒絕了原假設(shè)，即模型存在空間效應，選擇SLM 模型和SEM 模型都合適，因此考慮選擇SDM 進行回歸分析更加穩(wěn)健有效。①Elhorst J P,“Matlab Software for Spatial Panels”,in International Regional Science Review,2014,Vol.37,No.3,pp.389-405.接著進一步進行LR檢驗和Wald檢驗，表4的檢驗結(jié)果表明LR檢驗和Wald檢驗通過1%水平顯著性檢驗，拒絕原假設(shè)，說明SDM 不能退化為SLM 或SEM，因此應選擇SDM 作為最優(yōu)模型。Hausman 檢驗結(jié)果顯示，在1%顯著性水平下拒絕了原假設(shè)，說明應選擇固定效應的SDM模型。

表3 LM檢驗結(jié)果

表4 LR、Wald和Hausman檢驗結(jié)果

最后，綜合分析時間固定效應、空間固定效應和時空雙固定效應模型的空間效應參數(shù)ρ、調(diào)整的擬合優(yōu)度和對數(shù)似然值特征，發(fā)現(xiàn)時間固定效應下的SDM 模型更優(yōu)。各個模型的檢驗結(jié)果如表5 所示（見下頁）。

表5 SDM模型估計結(jié)果

（三）空間杜賓模型的估計結(jié)果分析

由于解釋變量的系數(shù)估計值是有偏誤的，需要利用求偏微分的方法將其系數(shù)分解為直接效應和間接效應，估計結(jié)果如表6所示。

表6 SDM模型的效應分解結(jié)果

產(chǎn)業(yè)集聚的總效應通過5%水平的顯著性檢驗，且系數(shù)為正，說明農(nóng)產(chǎn)品電商產(chǎn)業(yè)集聚對經(jīng)濟發(fā)展具有正向影響，是提升區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平的重要驅(qū)動力。間接效應通過5%水平的顯著性檢驗，并且系數(shù)為正，表明本地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品電商產(chǎn)業(yè)集聚可以提升周邊區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展水平，證實了農(nóng)產(chǎn)品電商產(chǎn)業(yè)集聚對于經(jīng)濟發(fā)展具有溢出效應。因此，應繼續(xù)加強區(qū)域之間的協(xié)同關(guān)系，發(fā)揮產(chǎn)業(yè)發(fā)達地區(qū)的帶動作用，通過加強農(nóng)產(chǎn)品電商產(chǎn)業(yè)集聚帶動周邊區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展，進而提高區(qū)域整體的經(jīng)濟發(fā)展水平。

市場潛能的總效應通過5%水平的顯著性檢驗，系數(shù)為負值，說明市場潛能上升對于區(qū)域整體的經(jīng)濟發(fā)展水平產(chǎn)生負向影響。間接效應通過1%水平的顯著性檢驗，系數(shù)為負值，說明市場潛能具有負向溢出效應，即本地區(qū)市場潛能上升會阻礙其他地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展，這與王周偉（2015）①王周偉、王衡：《新常態(tài)下中國省域潛在經(jīng)濟增長的市場潛能拉動研究——基于空間面板杜賓誤差模型的經(jīng)驗分析》，《經(jīng)濟問題探索》2015年第8期，第8—13頁。的研究結(jié)果類似，即市場潛能對于周邊區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展具有抑制作用，分析其原因，可能是由于市場潛能高的地區(qū)對于資本、創(chuàng)新技術(shù)、優(yōu)質(zhì)資源等要素的吸引力較強，即資源要素的集聚能力強，進而產(chǎn)生“虹吸效應”，導致周邊區(qū)域容易失去資源要素吸引力，抑制經(jīng)濟發(fā)展。因此，在農(nóng)產(chǎn)品電商產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中，應從區(qū)域整體發(fā)展的角度出發(fā)，合理引導各地區(qū)均衡發(fā)展，規(guī)避其他因素對經(jīng)濟發(fā)展帶來的不利影響。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的直接效應、間接效應和總體效應均通過顯著性檢驗，且系數(shù)為正，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整有助于農(nóng)產(chǎn)品的加工與生產(chǎn)，為農(nóng)產(chǎn)品在線銷售提供了保障，不僅對本區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展具有重要影響，而且具有正向溢出效應，帶動周邊區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展，并對提升區(qū)域整體經(jīng)濟發(fā)展水平具有積極作用。

政府干預的直接效應、間接效應和總體效應均通過顯著性檢驗，直接效應的系數(shù)為正，間接效應和總體效應的系數(shù)為負，說明政府干預對本區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展具有促進作用，但是具有負向溢出效應，即對于周邊區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生抑制作用，對于區(qū)域整體發(fā)展具有不利影響?？赡艿脑蛟谟诒镜貐^(qū)政府財政投入多，會吸引優(yōu)質(zhì)資源集中到本區(qū)域，造成周邊區(qū)域資源流出，影響經(jīng)濟發(fā)展。因此，應從區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展角度，切實落實相關(guān)政策和措施，促進區(qū)域經(jīng)濟整體發(fā)展。

人力資本的間接效應和總體效應通過1%水平的顯著性檢驗，系數(shù)為正。這表明人力資本具有正向溢出作用，本地人力資本水平的提高可以促進周邊區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展，這是由于知識具有流動性，通過人才流動和技術(shù)交流可以擴大產(chǎn)業(yè)集聚對于經(jīng)濟發(fā)展的促進作用，帶動周邊區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展水平，進而提升區(qū)域整體的經(jīng)濟發(fā)展水平。

五、結(jié)論與建議

本文從新經(jīng)濟地理學視角出發(fā)，以東北地區(qū)的36 個地市為研究對象，探索農(nóng)產(chǎn)品電商產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的影響及溢出效應。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：（1）2010—2018 年東北地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平和農(nóng)產(chǎn)品電商產(chǎn)業(yè)集聚均具有顯著的空間相關(guān)性，且相關(guān)性逐年增強，區(qū)域間呈現(xiàn)非均衡分布。（2）農(nóng)產(chǎn)品電商產(chǎn)業(yè)集聚對經(jīng)濟發(fā)展具有空間溢出效應，即本區(qū)域產(chǎn)業(yè)集聚增強會帶動周邊區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平提升。（3）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和人力資本對于提升區(qū)域整體經(jīng)濟發(fā)展水平有積極影響，并且具有正向的溢出效應；市場潛能和政府干預對于區(qū)域整體經(jīng)濟發(fā)展具有抑制作用，并且呈現(xiàn)負向溢出效應。

當前，東北地區(qū)的農(nóng)產(chǎn)品電商產(chǎn)業(yè)仍以本地特色農(nóng)產(chǎn)品為主要銷售產(chǎn)品，依靠當?shù)刈匀毁Y源條件進行發(fā)展，產(chǎn)業(yè)集聚水平有待進一步提高。因此，為進一步提升東北地區(qū)經(jīng)濟的整體水平，促進區(qū)域協(xié)調(diào)均衡發(fā)展，就需要優(yōu)化農(nóng)產(chǎn)品電商產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與空間布局，加快建設(shè)“淘寶鎮(zhèn)”“淘寶村”和電商產(chǎn)業(yè)園區(qū)，強化產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢地區(qū)領(lǐng)先發(fā)展的輻射帶動作用，構(gòu)建大中小城市協(xié)調(diào)發(fā)展的城市格局，以中心城市帶動周邊城市發(fā)展，將中心城市的農(nóng)產(chǎn)業(yè)加工業(yè)和周邊城市的特色農(nóng)產(chǎn)品相結(jié)合，推動東北地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品電商產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展，促進地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的整體提高。