汪 洋，吳順利

（首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京市 100070）

一、引言

改革開(kāi)放40多年來(lái)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展，而居民消費(fèi)率卻呈現(xiàn)波動(dòng)下滑的總體態(tài)勢(shì)。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，自2000年至2019年，我國(guó)居民消費(fèi)率已由46.7%下降至38.8%。消費(fèi)作為未來(lái)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的“穩(wěn)定器”和“壓艙石”，居民消費(fèi)疲軟勢(shì)必會(huì)掣肘國(guó)民經(jīng)濟(jì)暢通循環(huán)和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。因此，如何擴(kuò)大內(nèi)需，并釋放居民消費(fèi)潛力成為當(dāng)下亟待解決的重要問(wèn)題。2020年9月9日，習(xí)近平總書(shū)記在中央財(cái)經(jīng)委員會(huì)第八次會(huì)議上指出，現(xiàn)代流通體系建設(shè)是擴(kuò)大內(nèi)需的重要載體，能夠推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，促進(jìn)居民消費(fèi)。2021年3月5日，李克強(qiáng)總理代表國(guó)務(wù)院在十三屆全國(guó)人大四次會(huì)議上作2021年政府工作報(bào)告并重點(diǎn)指出，穩(wěn)定和擴(kuò)大消費(fèi)應(yīng)借助“互聯(lián)網(wǎng)+”優(yōu)勢(shì)，推進(jìn)線上線下更廣更深融合，推動(dòng)新業(yè)態(tài)和新模式的發(fā)展。由此看出，“互聯(lián)網(wǎng)+流通”已成為驅(qū)動(dòng)居民消費(fèi)的戰(zhàn)略引擎。

作為服務(wù)業(yè)的重要組成部分，我國(guó)現(xiàn)代流通服務(wù)業(yè)已發(fā)展成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)及先導(dǎo)性產(chǎn)業(yè)。過(guò)去受“重生產(chǎn)、輕流通”觀念桎梏，加之流通企業(yè)布局分散、規(guī)模小、集中度低，傳統(tǒng)流通業(yè)存在“渠道淤塞、低效能、高成本”[1]以及競(jìng)爭(zhēng)力薄弱[2]等諸多短板和問(wèn)題，不僅加劇了商品流通領(lǐng)域的市場(chǎng)分割現(xiàn)象，而且嚴(yán)重限制了流通在消費(fèi)領(lǐng)域的關(guān)鍵作用。近年來(lái)，我國(guó)流通服務(wù)業(yè)規(guī)?；?、標(biāo)準(zhǔn)化、集約化以及現(xiàn)代化趨勢(shì)加強(qiáng)，空間集聚特征愈發(fā)凸顯，為適應(yīng)消費(fèi)領(lǐng)域擴(kuò)容提質(zhì)和方式創(chuàng)新等變化提供了現(xiàn)實(shí)契機(jī)。此外，互聯(lián)網(wǎng)作為一種靈活高效的新型媒介，不僅驅(qū)動(dòng)居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)向個(gè)性化轉(zhuǎn)變，還從消費(fèi)端拉動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)[3]，進(jìn)而有效引導(dǎo)現(xiàn)代流通業(yè)發(fā)展模式和方向。2020年，我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)普及率升至70.4%，全年完成電信業(yè)務(wù)量、實(shí)物商品網(wǎng)上零售額分別達(dá)到13.675 8萬(wàn)億元和9.759 0 萬(wàn)億元，較上年分別增長(zhǎng)28.1%、14.8%①。既有研究指出，網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物非但不會(huì)擠占線下實(shí)體消費(fèi)，反而具備一定的驅(qū)動(dòng)作用[4]。互聯(lián)網(wǎng)具有顯著的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)[5]，消費(fèi)者的網(wǎng)絡(luò)型服務(wù)需求正受到網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的主導(dǎo)[6]，以網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物、移動(dòng)支付、云消費(fèi)、元宇宙、智慧物流等為代表的新業(yè)態(tài)、新模式和新技術(shù)逐漸興起，并成為釋放我國(guó)內(nèi)需潛力的中堅(jiān)力量。綜上，本文試圖探討現(xiàn)代流通業(yè)集聚、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與居民消費(fèi)率三者間內(nèi)在關(guān)聯(lián)，希冀為優(yōu)化現(xiàn)代流通業(yè)空間布局、提升現(xiàn)代流通體系與互聯(lián)網(wǎng)的適配性以及解決國(guó)內(nèi)居民消費(fèi)不足問(wèn)題提供參考。

二、文獻(xiàn)綜述

馬歇爾（Marshall）[7]率先詳細(xì)闡述了產(chǎn)業(yè)的空間集聚現(xiàn)象以及導(dǎo)致集聚外部性形成的三大經(jīng)典動(dòng)因：知識(shí)溢出、中間投入品共享以及勞動(dòng)力蓄水池。杜蘭頓（Duranton）等[8]進(jìn)一步將集聚經(jīng)濟(jì)的三大微觀機(jī)制歸納為學(xué)習(xí)、共享和匹配。此外，還有大量的國(guó)內(nèi)外學(xué)者從不同的視角對(duì)產(chǎn)業(yè)集聚形成機(jī)制[9-10]以及外部性理論[11-12]展開(kāi)了細(xì)致的探討。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者逐漸側(cè)重于對(duì)產(chǎn)業(yè)集聚外部性的經(jīng)濟(jì)社會(huì)效益進(jìn)行深層次解析，且主要圍繞以下主題：一是產(chǎn)業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[13]；二是產(chǎn)業(yè)集聚與知識(shí)、技術(shù)創(chuàng)新溢出[14-15]；三是產(chǎn)業(yè)集聚與要素流動(dòng)[16]、資源配置[17]以及勞動(dòng)生產(chǎn)率[18]；四是產(chǎn)業(yè)集聚與環(huán)境污染[19]?？傮w來(lái)說(shuō)，這類研究現(xiàn)已較為系統(tǒng)和完善。

值得深思的是，產(chǎn)業(yè)集聚的外部性能夠創(chuàng)造巨大的經(jīng)濟(jì)社會(huì)效益，但其對(duì)居民消費(fèi)的影響尚不明確。目前，學(xué)術(shù)界側(cè)重于以制造業(yè)或生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)作為研究對(duì)象來(lái)考察產(chǎn)業(yè)集聚的消費(fèi)效應(yīng)[20-21]，而專門探討現(xiàn)代流通業(yè)集聚消費(fèi)效應(yīng)的文獻(xiàn)相對(duì)較少。丁寧[22]認(rèn)為，商業(yè)組織在商圈內(nèi)形成集聚能通過(guò)直接和間接網(wǎng)絡(luò)外部性更好地滿足消費(fèi)者多元、個(gè)性化需求，但隨著區(qū)域內(nèi)流通業(yè)集聚的加深，會(huì)加劇行業(yè)內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)。豪斯曼（Hausman）等[23]的研究發(fā)現(xiàn)，流通行業(yè)內(nèi)部競(jìng)爭(zhēng)程度的提升會(huì)驅(qū)使各類新產(chǎn)品、服務(wù)以及品牌流入，反而會(huì)消減顧客的購(gòu)物支出。此外，羅福周等[24]基于中國(guó)2000—2017年省級(jí)面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建中介效應(yīng)模型進(jìn)行實(shí)證，發(fā)現(xiàn)流通業(yè)集聚能通過(guò)縮小城鄉(xiāng)收入差距的中介機(jī)制來(lái)降低農(nóng)村居民消費(fèi)。而朱保芹[25]認(rèn)為，流通業(yè)集聚僅對(duì)城市居民消費(fèi)具有促進(jìn)作用，對(duì)農(nóng)村消費(fèi)作用不明顯。綜上，當(dāng)前學(xué)界關(guān)于現(xiàn)代流通業(yè)集聚消費(fèi)效應(yīng)的研究尚不完善，且存有顯著爭(zhēng)議，亟待對(duì)其做進(jìn)一步挖掘和補(bǔ)充。

進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與居民消費(fèi)間關(guān)系的探討逐漸引起學(xué)者們的濃厚興趣。諾瓦克（Novak）等[26]創(chuàng)新性地測(cè)算了消費(fèi)者在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的消費(fèi)體驗(yàn)度；穆?tīng)枂讨Z（Muljono）等[27]針對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物過(guò)程中影響消費(fèi)者持續(xù)購(gòu)買意愿的關(guān)鍵因素展開(kāi)了調(diào)查和分析。劉湖等[28]研究發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展能夠提升城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平，并推動(dòng)消費(fèi)升級(jí)。劉大為等[29]以2018年的中國(guó)家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)為樣本，利用傾向得分匹配法（Propensity Score Matching，PSM）實(shí)證發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)對(duì)家庭消費(fèi)總支出有促進(jìn)作用。此外，郭崇等[30]研究發(fā)現(xiàn)，我國(guó)商貿(mào)流通業(yè)借助“互聯(lián)網(wǎng)+”的資源優(yōu)勢(shì)以及信息共享平臺(tái)的作用對(duì)居民消費(fèi)產(chǎn)生了巨大的刺激作用。但鮮有學(xué)者將互聯(lián)網(wǎng)納入對(duì)流通業(yè)集聚與居民消費(fèi)間關(guān)系的探究。

綜上所述，本文從以下三個(gè)方面開(kāi)展研究：一是以現(xiàn)代流通服務(wù)業(yè)為例，采用區(qū)位熵指標(biāo)測(cè)算我國(guó)省域現(xiàn)代流通業(yè)集聚程度。二是基于產(chǎn)業(yè)集聚的外部性視角，從理論分析和經(jīng)驗(yàn)證據(jù)兩方面考察現(xiàn)代流通業(yè)集聚對(duì)居民消費(fèi)率的影響。三是將互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平嵌入現(xiàn)代流通業(yè)集聚與居民消費(fèi)率間的機(jī)制邏輯框架，構(gòu)建交互效應(yīng)模型和門檻模型，探究互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展在現(xiàn)代流通業(yè)集聚與居民消費(fèi)率作用路徑間的調(diào)節(jié)作用和門檻效應(yīng)。

三、理論分析與研究假設(shè)

（一）現(xiàn)代流通業(yè)集聚與居民消費(fèi)率

現(xiàn)代流通業(yè)集聚的規(guī)模經(jīng)濟(jì)和外部性對(duì)居民消費(fèi)率的變動(dòng)發(fā)揮著重要作用。本文基于馬歇爾-阿羅-羅默（Marshall-Arrow-Romer，MAR）外部性的理論基礎(chǔ)，分別從擠出效應(yīng)、收入效應(yīng)、輻射效應(yīng)、示范效應(yīng)、成本效應(yīng)等五個(gè)方面對(duì)現(xiàn)代流通業(yè)集聚與居民消費(fèi)率間的非線性關(guān)聯(lián)進(jìn)行機(jī)理剖析。

一方面，當(dāng)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)集聚程度較低時(shí)，集聚負(fù)外部性率先凸顯，并抑制居民消費(fèi)率提升。流通業(yè)與產(chǎn)銷雙方聯(lián)系緊密的行業(yè)特征，加之運(yùn)輸過(guò)程中的“冰山成本”，驅(qū)使流通企業(yè)偏向選址于地理位置和要素稟賦優(yōu)越、交通便捷、市場(chǎng)潛能大的城市中心[31]，造成流通業(yè)顯著的“中心—外圍”分布特征。集聚外圍區(qū)在前期會(huì)受到強(qiáng)烈的路徑依賴和虹吸效應(yīng)影響，不僅會(huì)破壞商品、要素自由調(diào)整的市場(chǎng)機(jī)制，出現(xiàn)渠道淤塞、低效能、高成本等問(wèn)題，還將誘發(fā)資源搶奪、惡意競(jìng)爭(zhēng)、尋租和串謀等低效行為，嚴(yán)重阻礙居民消費(fèi)潛力釋放。而伴隨著循環(huán)累積因果效應(yīng)，當(dāng)中心區(qū)集聚程度提高至區(qū)域內(nèi)要素配置、商品供給與居民消費(fèi)能力嚴(yán)重脫鉤時(shí)，擁擠效應(yīng)將超越集聚效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)地位，所引發(fā)的要素?fù)砣?、資源錯(cuò)配、交通擁堵、公共基礎(chǔ)設(shè)施濫用、知識(shí)產(chǎn)權(quán)非法侵權(quán)等負(fù)外部性可能會(huì)對(duì)地區(qū)居民的消費(fèi)欲望和消費(fèi)信心產(chǎn)生負(fù)向沖擊，而高昂的房租、裝修費(fèi)用、廣告宣傳成本、競(jìng)爭(zhēng)性創(chuàng)新投入會(huì)阻礙市場(chǎng)均衡價(jià)格的下降，加之勞動(dòng)力過(guò)度地向中心區(qū)流入，將對(duì)工資水平產(chǎn)生負(fù)向沖擊[32]，降低居民消費(fèi)絕對(duì)能力，從而對(duì)居民消費(fèi)產(chǎn)生擠出效應(yīng)。

另一方面，當(dāng)區(qū)域內(nèi)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)集聚達(dá)到較高程度后，集聚正外部性逐漸占據(jù)主導(dǎo)地位，并開(kāi)始對(duì)居民消費(fèi)產(chǎn)生促進(jìn)作用。這主要體現(xiàn)在以下幾方面：一是收入效應(yīng)。與制造業(yè)集聚不同，服務(wù)業(yè)集聚能顯著增加勞動(dòng)者工資水平[33]?，F(xiàn)代流通服務(wù)業(yè)集聚的規(guī)模效應(yīng)可以提高資源利用效率，促進(jìn)流通企業(yè)降本增效以及增加利潤(rùn)，從而提升勞動(dòng)者工資收入。同時(shí)，現(xiàn)代流通業(yè)在區(qū)域內(nèi)大規(guī)模集中還會(huì)產(chǎn)生知識(shí)溢出效應(yīng)，增進(jìn)勞動(dòng)者間的學(xué)習(xí)和共享，提升和強(qiáng)化勞動(dòng)者創(chuàng)新能力、人力資本水平和技能差異，促進(jìn)地區(qū)工資增長(zhǎng)。二是輻射效應(yīng)。主要呈現(xiàn)為“中心集聚—范圍輻射—外圍擴(kuò)散—多極化均衡”的空間演化路徑。流通企業(yè)傾向于將投資目標(biāo)靶向消費(fèi)者渴望安居樂(lè)業(yè)的區(qū)域，而這些區(qū)域多為城市中心[31]。因此，各類現(xiàn)代流通企業(yè)將率先“扎堆”城市中心，不斷豐富城市居民的商品和服務(wù)供給種類，促進(jìn)產(chǎn)品質(zhì)量升級(jí)。隨后，集聚中心區(qū)通過(guò)輻射效應(yīng)向周邊居民或單位擴(kuò)散正外部效益，進(jìn)而擴(kuò)展和強(qiáng)化外圍區(qū)的商品流通渠道和效率，擴(kuò)大交易范圍，更好地滿足消費(fèi)者多元需求。三是示范效應(yīng)。隨著流通業(yè)集聚程度的加深，區(qū)域內(nèi)大規(guī)模的同質(zhì)化產(chǎn)品或服務(wù)，將驅(qū)動(dòng)流通服務(wù)業(yè)創(chuàng)新和轉(zhuǎn)型。為搶占市場(chǎng)份額，各類創(chuàng)新型業(yè)態(tài)、技術(shù)、模式和區(qū)域品牌將在集聚區(qū)內(nèi)形成示范效應(yīng)，不斷推動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新意識(shí)培養(yǎng)、營(yíng)商環(huán)境優(yōu)化以及企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力提升，并在消費(fèi)的示范效應(yīng)和攀比效應(yīng)作用下，潛移默化地推動(dòng)居民消費(fèi)觀念和習(xí)慣轉(zhuǎn)變、消費(fèi)擴(kuò)容升級(jí)。四是成本節(jié)約效應(yīng)。首先，現(xiàn)代流通業(yè)集聚可以節(jié)約消費(fèi)者商品、價(jià)格搜尋過(guò)程中所耗費(fèi)的金錢和時(shí)間成本，并避免市場(chǎng)信息不對(duì)稱所引致的信息成本損耗；其次，弱化生產(chǎn)者—消費(fèi)者間的時(shí)空約束，削減冗雜流通環(huán)節(jié)，可以節(jié)約市場(chǎng)交易和流通成本；最后，匹配機(jī)制還有助于流通企業(yè)在勞動(dòng)力市場(chǎng)上精確匹配勞動(dòng)供給者，降低勞動(dòng)力供求雙方的搜尋成本[34]。鑒于現(xiàn)代流通業(yè)集聚對(duì)居民消費(fèi)率可能存在先抑制后促進(jìn)的作用機(jī)理，本文提出以下假設(shè)：

H1：現(xiàn)代流通業(yè)集聚與居民消費(fèi)率間存在U型曲線關(guān)系。

（二）互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與居民消費(fèi)率

互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)居民消費(fèi)率的影響主要通過(guò)以下幾條途徑實(shí)現(xiàn)：首先，互聯(lián)網(wǎng)普及與應(yīng)用有利于勞動(dòng)者通過(guò)在線教育、數(shù)字技能培養(yǎng)以及知識(shí)溢出等方式提升自身專業(yè)素養(yǎng)和創(chuàng)新能力，擴(kuò)大地區(qū)就業(yè)規(guī)模和老年就業(yè)參與[35-36]，促進(jìn)城鄉(xiāng)居民增收[37]，進(jìn)而增強(qiáng)居民消費(fèi)絕對(duì)能力；其次，互聯(lián)網(wǎng)交易平臺(tái)的數(shù)字賦能可極大縮短生產(chǎn)者與消費(fèi)者間的時(shí)空距離，壓縮流通成本，削減交易成本，“互聯(lián)網(wǎng)+”消費(fèi)的新模式不斷驅(qū)動(dòng)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換，突破傳統(tǒng)購(gòu)物方式的時(shí)空約束，增強(qiáng)消費(fèi)的便捷性，節(jié)約時(shí)間成本和鞋底成本[38]；再次，互聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)不僅有助于調(diào)節(jié)供需兩側(cè)的理性均衡，優(yōu)化供給體系對(duì)居民需求的適配性，還能有效地弱化城市行政壁壘，推動(dòng)區(qū)域市場(chǎng)一體化進(jìn)程，擴(kuò)大商品供給范圍和市場(chǎng)規(guī)模，最終促進(jìn)居民消費(fèi)；最后，互聯(lián)網(wǎng)金融以及網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)有助于便捷消費(fèi)信貸，增加家庭信貸需求，降低家庭信貸約束的概率[39]，從而緩解居民消費(fèi)過(guò)程中的流動(dòng)性約束，釋放居民消費(fèi)潛力。據(jù)此，本文提出以下假設(shè)：

H2：互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)居民消費(fèi)率產(chǎn)生正向驅(qū)動(dòng)作用。

（三）現(xiàn)代流通業(yè)集聚、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與居民消費(fèi)率

進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，以互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、元宇宙以及人工智能等現(xiàn)代信息技術(shù)為基礎(chǔ)的互聯(lián)網(wǎng)虛擬平臺(tái)與實(shí)體流通服務(wù)業(yè)深度融合所衍生出的各類新業(yè)態(tài)、新技術(shù)和新模式，成為拓寬消費(fèi)領(lǐng)域、挖掘消費(fèi)潛力、加速消費(fèi)升級(jí)的核心動(dòng)力源。

區(qū)域信息要素的優(yōu)化配置在流通企業(yè)區(qū)位選擇、投資決策中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平較低、新型基礎(chǔ)設(shè)施尚未完善時(shí)，流通業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)融合成本較高，難度亦相對(duì)較大，這導(dǎo)致互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)開(kāi)發(fā)與推廣初期的流通企業(yè)收益和消費(fèi)者效用相對(duì)較低，此時(shí)的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展還可能擠占對(duì)實(shí)體流通業(yè)態(tài)的市場(chǎng)需求，故而對(duì)現(xiàn)代流通業(yè)集聚與居民消費(fèi)率間關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)為負(fù)。但是，當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展達(dá)到較高標(biāo)準(zhǔn)且跨越一定門檻后，流通業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)的協(xié)調(diào)與融合程度會(huì)不斷加深。流通企業(yè)借助互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)搭建信息共享平臺(tái)，及時(shí)獲取消費(fèi)信息和顧客評(píng)價(jià)，適時(shí)調(diào)整產(chǎn)銷策略，推動(dòng)流通企業(yè)降本增效。新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)認(rèn)為，在不完全競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)環(huán)境下，流通成本節(jié)約能顯著增強(qiáng)區(qū)域產(chǎn)業(yè)集聚能力[40]，不斷吸引流通企業(yè)在空間上集聚，并在流通業(yè)集聚進(jìn)程中憑借互聯(lián)網(wǎng)時(shí)空壓縮效應(yīng)，弱化商品流通的市場(chǎng)分割現(xiàn)象，推動(dòng)流通業(yè)一體化發(fā)展[41]。在此階段，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展通過(guò)信息共享、交易成本節(jié)約以及服務(wù)范圍擴(kuò)張等諸多渠道來(lái)削弱甚至扭轉(zhuǎn)流通業(yè)集聚對(duì)居民消費(fèi)的不利影響，從而正向調(diào)節(jié)流通服務(wù)業(yè)集聚與居民消費(fèi)率的關(guān)系。據(jù)此，本文提出以下假設(shè)：

H3：互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)現(xiàn)代流通業(yè)集聚與居民消費(fèi)率二者間關(guān)系具有U型調(diào)節(jié)效應(yīng)。

H4：互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展在現(xiàn)代流通業(yè)集聚與居民消費(fèi)率間具有門檻效應(yīng)。

四、模型構(gòu)建、變量說(shuō)明與數(shù)據(jù)來(lái)源

（一）計(jì)量模型構(gòu)建

1.基準(zhǔn)模型的構(gòu)建

為了初步判定現(xiàn)代流通業(yè)集聚、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與居民消費(fèi)率的線性關(guān)系，構(gòu)建基準(zhǔn)模型1：

其中，Cit為地區(qū)i在年份t的居民消費(fèi)率，aggit為地區(qū)i在年份t的現(xiàn)代流通業(yè)集聚程度，interit為地區(qū)i在年份t的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展指數(shù)，∑Controlit表示其他控制變量集合，δi為地區(qū)效應(yīng)，γt為年份效應(yīng)，μit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，θ為常數(shù)項(xiàng)，α、β為回歸系數(shù)。

為了檢驗(yàn)現(xiàn)代流通業(yè)集聚與居民消費(fèi)率之間是否存在非線性關(guān)系，在模型1基礎(chǔ)上引入現(xiàn)代流通業(yè)集聚的平方項(xiàng)，得到模型2：

其中，為地區(qū)i在年份t的現(xiàn)代流通業(yè)集聚的平方項(xiàng)。

2.面板分位數(shù)模型的構(gòu)建

我國(guó)省域間居民消費(fèi)率差距較大，而普通最小二乘法（Ordinary Least Squares，OLS）估計(jì)的目標(biāo)函數(shù)易受異常值影響，故本文利用科恩克（Koenker）[42]提出的分位數(shù)回歸方法來(lái)有效減少異常值影響偏誤，并揭示居民消費(fèi)率條件分布的全貌。基于此，本文進(jìn)一步采用面板分位數(shù)回歸方法考察現(xiàn)代流通業(yè)集聚、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)不同居民消費(fèi)率水平的影響效應(yīng)。根據(jù)模型2，構(gòu)建面板分位數(shù)回歸模型3：

其中，Qτ(Cit)為居民消費(fèi)率的τ分位數(shù)，α1τ、α2τ、α3τ為現(xiàn)代流通業(yè)集聚及其平方項(xiàng)和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的τ分位數(shù)回歸系數(shù)，βiτ為控制變量的τ分位數(shù)回歸系數(shù)。

3.交互效應(yīng)模型的構(gòu)建

進(jìn)一步，為檢驗(yàn)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展在現(xiàn)代流通業(yè)集聚與居民消費(fèi)率間的調(diào)節(jié)效應(yīng)，在模型2的基礎(chǔ)上引入現(xiàn)代流通業(yè)集聚及其平方項(xiàng)與互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的交互項(xiàng)（aggit×interit、×interit），得到交互效應(yīng)模型4：

其中，aggit×interit、×interit分別為現(xiàn)代流通業(yè)集聚及其平方項(xiàng)與互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的交互項(xiàng)。

4.面板門檻模型的構(gòu)建

本文借鑒漢森（Hansen）[43]提出的面板門檻模型，以各地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展指數(shù)作為門檻變量，將現(xiàn)代流通業(yè)集聚設(shè)定為區(qū)制變量。進(jìn)一步，為了驗(yàn)證現(xiàn)代流通業(yè)集聚在不同互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平下對(duì)居民消費(fèi)率影響的門檻效應(yīng)，構(gòu)建面板門檻回歸模型5：

其中，interit作為門檻變量，aggit為模型的區(qū)制變量，I（·）為指示函數(shù)，若指標(biāo)函數(shù)為真則取值為1，反之為0，∑Controlit為控制變量集合，χ為常數(shù)項(xiàng)，ρ、λi為系數(shù)估計(jì)值，εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，γ為門檻值。

（二）變量說(shuō)明

1.被解釋變量

居民消費(fèi)率（C）：用各地區(qū)居民消費(fèi)支出總額與GDP 的比重衡量，其中，居民消費(fèi)支出總額=城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出×城鎮(zhèn)人口+農(nóng)村居民人均消費(fèi)支出×農(nóng)村人口；城鎮(zhèn)居民消費(fèi)率（UC）：用各地區(qū)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)總支出與GDP 的比重衡量；農(nóng)村居民消費(fèi)率（RC）：用各地區(qū)農(nóng)村居民消費(fèi)總支出與GDP的比重衡量。

2.解釋變量

現(xiàn)代流通業(yè)集聚（agg）：目前，學(xué)術(shù)界對(duì)現(xiàn)代流通業(yè)的概念和產(chǎn)業(yè)邊界尚未形成明晰和統(tǒng)一的認(rèn)識(shí)。有學(xué)者認(rèn)為，現(xiàn)代流通業(yè)是中高級(jí)批發(fā)市場(chǎng)、連鎖經(jīng)營(yíng)零售業(yè)、現(xiàn)代服務(wù)餐飲業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)和物流業(yè)等行業(yè)的集合[44]，但其中的一些細(xì)分行業(yè)無(wú)法用專門的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)來(lái)測(cè)度。本文借鑒孫金秀[45]的界定方式，用現(xiàn)代流通業(yè)主體部分，即批發(fā)零售業(yè)、住宿餐飲業(yè)以及交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)與郵政業(yè)三大細(xì)分行業(yè)的集合來(lái)衡量現(xiàn)代流通業(yè)。此外，考慮到我國(guó)現(xiàn)代流通業(yè)集聚的中心在城鎮(zhèn)地區(qū)，而農(nóng)村流通領(lǐng)域主要是以集市貿(mào)易式、練攤式為主的私營(yíng)企業(yè)或個(gè)體戶，規(guī)模小，組織化及現(xiàn)代化水平滯后。因此，為區(qū)別于傳統(tǒng)流通業(yè)，主要參照國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類與代碼》（GB/T4754—2017），用各省份流通三大細(xì)分行業(yè)的城鎮(zhèn)單位就業(yè)人數(shù)和城鎮(zhèn)私營(yíng)企業(yè)與個(gè)體戶就業(yè)人數(shù)總和來(lái)測(cè)度現(xiàn)代流通業(yè)的就業(yè)規(guī)模，并借助區(qū)位熵指標(biāo)對(duì)現(xiàn)代流通業(yè)集聚程度進(jìn)行測(cè)度，區(qū)位熵指指標(biāo)的數(shù)值大小代表著現(xiàn)代流通業(yè)集聚程度的高低。區(qū)位熵計(jì)算公式為：

其中，eij(t)為t年份省份i在j產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)，為t年份在省份i所有產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)和，為t年份j產(chǎn)業(yè)的全國(guó)總就業(yè)人數(shù)，為t年份所有產(chǎn)業(yè)全國(guó)的總就業(yè)人數(shù)。

本文測(cè)算了2005—2019年中國(guó)省域現(xiàn)代流通業(yè)集聚程度，但限于篇幅，具體測(cè)算結(jié)果不在此贅述。表1表明，我國(guó)現(xiàn)代流通業(yè)在空間上的集聚程度具有顯著非平衡特征。東部地區(qū)的現(xiàn)代流通業(yè)集聚程度明顯高于中西部地區(qū)②。其中，北京、上海、廣東、遼寧等東部省市現(xiàn)代流通業(yè)集聚程度相對(duì)較高，而西部地區(qū)除重慶外，其余省份的現(xiàn)代流通業(yè)集聚程度整體偏低；安徽、江西、河南、湖南等中部省份集聚程度在30 個(gè)省市區(qū)中排名靠后，與西部省份差異較小?？傮w來(lái)看，我國(guó)現(xiàn)代流通業(yè)集聚程度呈現(xiàn)出顯著的東高西低空間特征。

表1 2005—2019年我國(guó)省域現(xiàn)代流通業(yè)集聚指數(shù)均值

表2描述了我國(guó)現(xiàn)代流通業(yè)集聚程度隨時(shí)間變化的趨勢(shì)。結(jié)果顯示，從全國(guó)層面看，我國(guó)現(xiàn)代流通業(yè)集聚程度隨時(shí)序的增加總體呈現(xiàn)下降的態(tài)勢(shì)。分地區(qū)看，東部地區(qū)現(xiàn)代流通業(yè)集聚程度逐漸下降，中部地區(qū)的集聚程度呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢(shì)，西部地區(qū)的集聚程度上升趨勢(shì)明顯。截至2019年，東部地區(qū)的現(xiàn)代流通業(yè)集聚程度始終高于中西部地區(qū)，但隨著中部崛起和西部大開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略的推進(jìn)，東部與中西部地區(qū)間差距逐漸縮小。此外，2014年之后，西部地區(qū)的集聚程度開(kāi)始超越中部，呈現(xiàn)出中部塌陷的空間格局。

表2 2005—2019年全國(guó)及分地區(qū)的現(xiàn)代流通業(yè)集聚指數(shù)時(shí)序變化

3.調(diào)節(jié)/門檻變量

互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展（inter）：互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的概念涉及內(nèi)容頗深，學(xué)術(shù)界對(duì)其的衡量方法也存有差異。較多學(xué)者采用網(wǎng)民規(guī)模、寬帶接入端口數(shù)、移動(dòng)電話用戶、電信業(yè)務(wù)量、CN 域名數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)從業(yè)人員等指標(biāo)衡量[3，46]。本文借鑒白雪潔等[47]的做法，主要從互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用和互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施兩大視角構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展指標(biāo)體系（見(jiàn)表3）。其中，互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用以互聯(lián)網(wǎng)普及率、電信業(yè)務(wù)總量/GDP衡量；互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施水平用每萬(wàn)人域名數(shù)、每萬(wàn)人互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口數(shù)衡量。最后，利用熵權(quán)法將四個(gè)指標(biāo)合并成為互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的代理指標(biāo)。

表3 互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展指標(biāo)體系

4.控制變量

為減少模型中存在的遺漏變量偏誤，本文參考現(xiàn)有相關(guān)文獻(xiàn)，在模型中控制以下變量：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（pgdp），用各省份人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值測(cè)度，并進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理；居民收入水平（inc），用各省份的居民人均收入水平衡量，并取自然對(duì)數(shù)，其中，居民人均收入=（城鎮(zhèn)居民人均可支配收入×城鎮(zhèn)人口+農(nóng)村居民人均純收入×農(nóng)村人口）/總?cè)丝?；政府支出（gov），用各省份政府財(cái)政支出與GDP 比值來(lái)衡量地方政府部門對(duì)經(jīng)濟(jì)、民生的干預(yù)和投入力度；對(duì)外開(kāi)放（open），用各省份美元兌換人民幣匯率平均價(jià)折算后的進(jìn)出口總額占地區(qū)GDP比重測(cè)度；城鎮(zhèn)化率（urban），用各省份城鎮(zhèn)常住人口占總?cè)丝诘谋戎睾饬?；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)（indus），用第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出增加值的比值衡量。

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源

文中所有數(shù)據(jù)均來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)人口與就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》、中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）統(tǒng)計(jì)報(bào)告、各省市統(tǒng)計(jì)年鑒以及EPS全球統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)，并對(duì)數(shù)據(jù)做如下處理：為保證數(shù)據(jù)的可得性與完整性，本文對(duì)數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的中國(guó)香港、澳門、臺(tái)灣和西藏地區(qū)予以剔除，最終選用中國(guó)其余30 個(gè)省區(qū)市2005—2019年度的面板數(shù)據(jù)作為觀察樣本；為了使數(shù)據(jù)更具可比性，對(duì)部分統(tǒng)計(jì)口徑不一致的變量予以調(diào)整后合并，同時(shí)對(duì)所有貨幣價(jià)值數(shù)據(jù)以2005年的不變價(jià)計(jì)算。變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表4。

表4 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)（樣本量=450）

五、實(shí)證結(jié)果分析

（一）單位根檢驗(yàn)

為避免模型在估計(jì)階段的偽回歸現(xiàn)象，需要檢驗(yàn)各變量的平穩(wěn)性。本文選擇HT、IPS、ADFfisher 三種檢驗(yàn)法，檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表5。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，除agg、inter、agg2三個(gè)變量的原始數(shù)據(jù)在兩種及以上檢驗(yàn)方式下具備高度平穩(wěn)性外，其余各變量的檢驗(yàn)結(jié)果均接受了原序列存在單位根的原假設(shè)。此外，原序列一階差分后均是平穩(wěn)的，即所有變量均為一階單整，可以進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。

（二）協(xié)整檢驗(yàn)

根據(jù)表5可知，模型中各變量均為一階單整，需進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，以驗(yàn)證各變量間長(zhǎng)期關(guān)系的存在與否。本文采用面板協(xié)整考（Kao）檢驗(yàn)法對(duì)各變量進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，各統(tǒng)計(jì)值均在1%的顯著性水平下拒絕不存在協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)，即各變量之間存在長(zhǎng)期關(guān)系，可采用原序列進(jìn)行后續(xù)實(shí)證分析。

表5 面板單位根檢驗(yàn)結(jié)果

（三）基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果與分析

本文使用Stata15.0 軟件進(jìn)行后續(xù)實(shí)證估計(jì)。在模型估計(jì)方法選擇上，豪斯曼檢驗(yàn)的p值結(jié)果在1%顯著水平上拒絕混合、隨機(jī)效應(yīng)（RE）的原假設(shè)，故選擇固定效應(yīng)（FE）模型更為科學(xué)。此外，考慮到各變量的個(gè)體和時(shí)間差異，選擇時(shí)空雙重固定效應(yīng)模型。本文將FE、RE的回歸結(jié)果匯總至表7，以便對(duì)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比和分析。

表7第2—5 列顯示，基準(zhǔn)模型1 依次引入現(xiàn)代流通業(yè)集聚（agg）及其平方項(xiàng)（agg2）和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展（inter）后，擬合優(yōu)度R2不斷提升。第5 列中現(xiàn)代流通業(yè)集聚（agg）回歸系數(shù)為-0.045 7，且通過(guò)了1%水平下的顯著性檢驗(yàn)，而其平方項(xiàng)（agg2）的回歸系數(shù)為0.012 0，同樣通過(guò)了1%水平下的顯著性檢驗(yàn)。這一結(jié)果表明，現(xiàn)代流通業(yè)集聚與居民消費(fèi)率間并非存在直接的線性關(guān)聯(lián)，而是存在U型曲線關(guān)系，根據(jù)拐點(diǎn)公式計(jì)算得出U型曲線的拐點(diǎn)值約為1.904。這意味著，當(dāng)現(xiàn)代流通業(yè)集聚程度較低時(shí)，會(huì)抑制居民消費(fèi)，只有當(dāng)集聚程度跨過(guò)臨界點(diǎn)1.904 后，才會(huì)正向促進(jìn)居民消費(fèi)，故H1 通過(guò)檢驗(yàn)。同時(shí)，表7的第5 列結(jié)果還顯示，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展（inter）的回歸系數(shù)在5%顯著水平下為0.096 7，因此，地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及率和應(yīng)用水平的提升，將對(duì)居民消費(fèi)產(chǎn)生正向促進(jìn)作用，故H2成立。這一結(jié)果也與蔡海亞等[48]的研究結(jié)論一致。

在控制變量方面，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（lnpgdp）回歸系數(shù)顯著為負(fù)，這一結(jié)果同我國(guó)當(dāng)下居民消費(fèi)增長(zhǎng)速度滯后于經(jīng)濟(jì)增速的國(guó)情相符。居民收入水平（lninc）系數(shù)顯著為正，該結(jié)果與凱恩斯絕對(duì)收入假說(shuō)觀點(diǎn)一致，居民收入水平?jīng)Q定消費(fèi)的絕對(duì)能力，是影響居民消費(fèi)率的決定性因素。財(cái)政支出（gov）系數(shù)為正，政府部門對(duì)企業(yè)和居民給予的經(jīng)濟(jì)補(bǔ)貼和保障能顯著提升居民消費(fèi)率。城鎮(zhèn)化率（urban）回歸系數(shù)顯著為正，我國(guó)城鎮(zhèn)地區(qū)作為人口和產(chǎn)業(yè)集聚的中心，擁有更優(yōu)越和發(fā)達(dá)的基礎(chǔ)設(shè)施條件和商品流通體系，且消費(fèi)習(xí)慣、渠道和模式更加開(kāi)放、多元以及便捷，勞動(dòng)者工資也普遍高于農(nóng)村，因此城鎮(zhèn)化率提升會(huì)促進(jìn)居民消費(fèi)。對(duì)外開(kāi)放（open）系數(shù)為負(fù)，但未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。由于我國(guó)2015年以前的外貿(mào)依存度明顯偏高，導(dǎo)致內(nèi)外需結(jié)構(gòu)嚴(yán)重失衡[49]，但隨著國(guó)內(nèi)大市場(chǎng)主體地位的逐步確立，國(guó)內(nèi)市場(chǎng)需求日益攀升，對(duì)外開(kāi)放對(duì)居民消費(fèi)的作用不斷減弱。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)（indus）系數(shù)為正，但未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，可能是因?yàn)槲覈?guó)服務(wù)業(yè)發(fā)展質(zhì)量有待提升，技術(shù)創(chuàng)新動(dòng)能不足，導(dǎo)致第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)比值提升對(duì)居民消費(fèi)潛力的釋放作用不夠明顯。

表6 面板協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

（四）面板分位數(shù)回歸模型估計(jì)結(jié)果與分析

為了清晰地展示現(xiàn)代服務(wù)業(yè)集聚及其平方項(xiàng)和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展回歸系數(shù)隨分位數(shù)變化的情形，進(jìn)一步選取五個(gè)具有代表性的分位數(shù)：10%、25%、50%、75%、90%，考察現(xiàn)代流通業(yè)集聚、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)不同居民消費(fèi)率水平的影響程度（見(jiàn)表8）。

表8列（1）至列（5）表明，現(xiàn)代流通業(yè)集聚在10%、25%、50%、75%、90%五個(gè)分位數(shù)上都表現(xiàn)出與居民消費(fèi)率間的U 型關(guān)系，且拐點(diǎn)分別為1.886、1.890、1.916、1.928、1.942?？傮w來(lái)看，隨著居民消費(fèi)率的提升，現(xiàn)代流通業(yè)集聚與居民消費(fèi)率間U型曲線的拐點(diǎn)存在右移趨勢(shì)，而互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展只在50%、75%兩個(gè)分位數(shù)上與居民消費(fèi)率間的正相關(guān)關(guān)系更加顯著。分析結(jié)果不僅佐證了現(xiàn)代流通業(yè)集聚與居民消費(fèi)率間的U 型曲線關(guān)系（H1），說(shuō)明了互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)居民消費(fèi)率的正向促進(jìn)作用（H2），還在一定程度上表明了現(xiàn)代流通業(yè)集聚、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)不同居民消費(fèi)率水平影響程度的差異。隨著居民消費(fèi)率的提高，居民的需求層次不斷提升，逐漸由生存型向發(fā)展和享受型升級(jí)，由物質(zhì)需求向精神需求轉(zhuǎn)變，此時(shí)現(xiàn)代流通業(yè)發(fā)展和布局的標(biāo)準(zhǔn)更“嚴(yán)苛”，其對(duì)居民消費(fèi)率產(chǎn)生正向作用的難度逐漸增加。網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，居民消費(fèi)潛力不斷增加，而互聯(lián)網(wǎng)作為消費(fèi)者滿足精神需求的重要平臺(tái)和載體，將隨著居民消費(fèi)率的提升發(fā)揮愈發(fā)重要的作用。此外，表8中的各控制變量在五個(gè)分位數(shù)下的回歸系數(shù)方向和顯著性與表7結(jié)果高度一致。

表7 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表8 面板分位數(shù)回歸結(jié)果

（五）調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)的回歸結(jié)果與分析

為了驗(yàn)證H3，在基準(zhǔn)模型1 中進(jìn)一步引入現(xiàn)代流通業(yè)集聚及其平方項(xiàng)與互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的交互項(xiàng)（agg×inter、agg2×inter），得到交互效應(yīng)模型，檢驗(yàn)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展在現(xiàn)代流通業(yè)集聚對(duì)居民消費(fèi)率影響路徑中的調(diào)節(jié)效應(yīng)（見(jiàn)表9）。

表9第2、3列表明，在分別控制了現(xiàn)代流通業(yè)集聚及其平方項(xiàng)與互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的交互項(xiàng)之后，agg、agg2的回歸系數(shù)較表8結(jié)果無(wú)顯著變化，即現(xiàn)代流通業(yè)集聚與居民消費(fèi)率間依舊存在U 型曲線關(guān)系。而由第2列可知，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與現(xiàn)代流通業(yè)集聚交互項(xiàng)（agg×inter）的系數(shù)為正，但未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，即互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展在現(xiàn)代流通業(yè)集聚與居民消費(fèi)率二者間的調(diào)節(jié)效應(yīng)并非簡(jiǎn)單的線性作用。另外，第3列顯示，現(xiàn)代流通業(yè)集聚與互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展交互項(xiàng)（agg×inter）的系數(shù)在5%水平下顯著為負(fù)，而現(xiàn)代流通業(yè)集聚平方項(xiàng)與互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展交互項(xiàng)（agg2×inter）的系數(shù)在5%水平下顯著為正。這一結(jié)果表明，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展在現(xiàn)代流通業(yè)集聚與居民消費(fèi)率間具有U型調(diào)節(jié)作用，當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平較低時(shí)，其對(duì)現(xiàn)代流通業(yè)集聚與居民消費(fèi)率之間的關(guān)系具有負(fù)向調(diào)節(jié)作用，即隨著互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平的提升，現(xiàn)代流通業(yè)集聚對(duì)居民消費(fèi)率的負(fù)效應(yīng)得到進(jìn)一步強(qiáng)化；當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平提升到一定程度時(shí)，其對(duì)現(xiàn)代流通業(yè)集聚與居民消費(fèi)率之間的關(guān)系具有正向調(diào)節(jié)作用，即隨著互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平的提升，現(xiàn)代流通業(yè)能有效借助互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢(shì)，緩解甚至扭轉(zhuǎn)現(xiàn)代流通業(yè)集聚對(duì)居民消費(fèi)率的抑制作用，促進(jìn)區(qū)域居民消費(fèi)率的提升。因此，H3通過(guò)檢驗(yàn)。

表9 調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

（六）內(nèi)生性處理和穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.內(nèi)生性處理

本文模型可能存在遺漏變量問(wèn)題。此外，現(xiàn)代流通業(yè)集聚、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展還可能與居民消費(fèi)率存在雙向因果關(guān)系，造成內(nèi)生性偏誤。本文選取agg、agg2、inter的一、二階滯后項(xiàng)作為工具變量，進(jìn)一步采用工具變量（Instrumental Variable，IV）的廣義矩估計(jì)（Generalized Method of Moments，GMM）方法、兩階段最小二乘（Two Stage Least Square M，2SLS）法對(duì)模型內(nèi)生性問(wèn)題進(jìn)行處理。同時(shí)，本文借助不可識(shí)別、弱工具變量以及過(guò)度識(shí)別三種檢驗(yàn)法判別工具變量的合理及有效性（見(jiàn)表10）。

表10 結(jié)果表明，克萊伯根-帕普秩（Kleibergen-Paap rk）LM統(tǒng)計(jì)量在1%顯著水平下強(qiáng)烈拒絕不可識(shí)別工具變量的原假設(shè)，克萊格-唐納德·伍爾德（Cragg-Donald Wald）F統(tǒng)計(jì)量均大于10%水平的臨界值，故強(qiáng)烈拒絕存在弱工具變量的原假設(shè)，過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)中的漢森J統(tǒng)計(jì)量均無(wú)法拒絕所有解釋變量均為外生的原假設(shè)，故所有工具變量均為外生且有效。表10的回歸結(jié)果與表7和表9的結(jié)果高度吻合，即現(xiàn)代流通業(yè)集聚對(duì)居民消費(fèi)率依舊具有U型影響（佐證H1）；互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)居民消費(fèi)率具有正向作用（佐證H2）；交互項(xiàng)agg×inter系數(shù)顯著為負(fù)，而agg2×inter系數(shù)顯著為正，表明互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)現(xiàn)代流通業(yè)集聚與居民消費(fèi)率的關(guān)系具有U型調(diào)節(jié)效應(yīng)（佐證H3）。因此，本文在考慮了模型內(nèi)生性問(wèn)題后，上述結(jié)論依舊成立。

表10 內(nèi)生性處理結(jié)果

2.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為增強(qiáng)上文主要結(jié)論的可信度，下面將繼續(xù)對(duì)H1—H3進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

（1）動(dòng)態(tài)性考量?？紤]到居民消費(fèi)具有慣性特征，即本期居民消費(fèi)率會(huì)受到上期影響，因此，有必要將模型的動(dòng)態(tài)性納入考量范圍。本文在原靜態(tài)面板模型4 中引入居民消費(fèi)率滯后項(xiàng)（Ci,t-1），構(gòu)建動(dòng)態(tài)面板交互效應(yīng)模型7：

其中，Ci,t-1為省份i在t-1年份的居民消費(fèi)率，φ為居民消費(fèi)率滯后一期的系數(shù)值。

動(dòng)態(tài)面板模型常用系統(tǒng)GMM 方法估計(jì)，本文利用系統(tǒng)GMM方法估計(jì)得到表11 第2 列。首先，需要對(duì)表11 第2 列的工具變量有效性進(jìn)行判斷。模型殘差序列相關(guān)性檢驗(yàn)AR（1）的p值結(jié)果表明存在一階自相關(guān)，AR（2）的p值為0.143，故誤差項(xiàng)均不存在二階自相關(guān)性，薩爾甘過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)的p值為0.975，無(wú)法在10%顯著水平下拒絕所有解釋變量均為外生的原假設(shè)，故所有工具變量均為外生且有效。

（2）剔除異常值。本文利用1%雙側(cè)縮尾法分別剔除現(xiàn)代流通業(yè)集聚、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展、交互項(xiàng)以及居民消費(fèi)率的極大和極小值，并重新進(jìn)行回歸估計(jì)，以盡可能地消除極端值給結(jié)果帶來(lái)的偏誤，得到表11第3列。

（3）刪除年份。將2005年和2019年這兩端的時(shí)間樣本剔除，從而將研究樣本期間縮短為2006—2018年，結(jié)果見(jiàn)表11第4列。

（4）主要變量替換。本文分別對(duì)被解釋變量和調(diào)節(jié)變量進(jìn)行替換以驗(yàn)證結(jié)論的穩(wěn)健性。其中，居民消費(fèi)率用社會(huì)消費(fèi)品零售總額占GDP 的比重替換，得到表11第5列；互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展用各地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及率，即網(wǎng)民規(guī)模占總?cè)丝诘谋戎靥鎿Q，得到表11的第6列。

由表10、表11 的內(nèi)生性處理和穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果可知，各變量系數(shù)估計(jì)值與表7和表9結(jié)果無(wú)較大差異，故H1-H3再次得到印證，表明面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果具備較高的穩(wěn)健性和可靠性。

表11 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

（七）異質(zhì)性檢驗(yàn)

1.消費(fèi)群體異質(zhì)性檢驗(yàn)

鑒于我國(guó)城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民在消費(fèi)能力、觀念、習(xí)慣以及模式等方面存在顯著差異，本文還將基于整體視角的消費(fèi)群體分解為城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民，探討現(xiàn)代流通業(yè)集聚、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)居民消費(fèi)率的異質(zhì)性影響（見(jiàn)表12）。

表12 第2、3 列的結(jié)果顯示，現(xiàn)代流通業(yè)集聚對(duì)城鄉(xiāng)居民消費(fèi)率的影響均具有U型特征，不同的是，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)農(nóng)村居民消費(fèi)率具有顯著的正向作用，但對(duì)城鎮(zhèn)居民的正向作用不顯著。原因可能是，相對(duì)于城鎮(zhèn)，我國(guó)農(nóng)村地區(qū)的商品選擇性和流通渠道單一，消費(fèi)信息較匱乏，存在諸多抑制農(nóng)村居民消費(fèi)活力的因素。而互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展可以通過(guò)信息共享平臺(tái)獲取農(nóng)村居民需求信息，擴(kuò)大有效供給，并借助線上消費(fèi)模式削減產(chǎn)銷間的時(shí)空壁壘，故互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)農(nóng)村居民消費(fèi)率的提升作用更為突出。此外，表12 第2 列結(jié)果表明互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)流通業(yè)集聚與城鎮(zhèn)居民消費(fèi)率間的關(guān)系具有顯著U 型調(diào)節(jié)作用；而第3 列結(jié)果則顯示，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)現(xiàn)代流通業(yè)集聚與農(nóng)村居民消費(fèi)率間關(guān)系不具有非線性調(diào)節(jié)效應(yīng)。這主要是因?yàn)檗r(nóng)村居民消費(fèi)能力有限，且消費(fèi)觀念和習(xí)慣相對(duì)滯固，在有限的市場(chǎng)需求下，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的調(diào)節(jié)作用很難有效發(fā)揮出來(lái)。

2.地區(qū)異質(zhì)性檢驗(yàn)

考慮到我國(guó)存在著顯著的地區(qū)差異，本文進(jìn)一步分東、中、西三大地區(qū)考察現(xiàn)代流通業(yè)集聚、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)居民消費(fèi)率的影響，檢驗(yàn)是否存在地區(qū)異質(zhì)性，具體結(jié)果如表12 第4-6 列所示。其中，現(xiàn)代流通業(yè)集聚與居民消費(fèi)率間的關(guān)系在東部地區(qū)樣本下具有顯著U 型特征，在中部、西部地區(qū)樣本下未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。其原因在于，我國(guó)東部地區(qū)作為經(jīng)濟(jì)和人口集聚的中心，各類流通企業(yè)爭(zhēng)相駐扎，現(xiàn)代流通業(yè)集聚程度在前期脫離市場(chǎng)需求的匹配范圍，限制了要素自由調(diào)整，降低了資源配置效率，因此，隨著流通業(yè)集聚程度的提升，擁擠效應(yīng)對(duì)居民消費(fèi)率的抑制作用率先凸顯；但當(dāng)現(xiàn)代流通業(yè)集聚程度超過(guò)一定水平后，要素得到充分調(diào)整，消費(fèi)潛力進(jìn)一步被挖掘，集聚效應(yīng)得以充分發(fā)揮。而中西部地區(qū)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、基礎(chǔ)設(shè)施水平、流通體系建設(shè)等方面相對(duì)滯后，且居民消費(fèi)能力有限，極大地阻礙了流通業(yè)集聚對(duì)居民消費(fèi)率的提升作用。

互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展（inter）系數(shù)在東部地區(qū)不顯著，但在中西部地區(qū)顯著為正，而現(xiàn)代流通業(yè)集聚平方項(xiàng)與互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展交互項(xiàng)（agg2×inter）的系數(shù)在東部地區(qū)顯著為正，在中西部地區(qū)不顯著。因此，東部地區(qū)能間接地依靠互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)流通業(yè)集聚與居民消費(fèi)率二者間關(guān)系的U 型調(diào)節(jié)效應(yīng)，而中西部地區(qū)主要利用互聯(lián)網(wǎng)的直接效應(yīng)促進(jìn)居民消費(fèi)。但由于中西部地區(qū)流通產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和布局受路徑依賴效應(yīng)掣制，嚴(yán)重阻礙互聯(lián)網(wǎng)向流通業(yè)的滲透和融合，加之滯固的消費(fèi)觀念使互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)空壓縮效應(yīng)難以形成，從而無(wú)法有效地發(fā)揮其對(duì)現(xiàn)代流通業(yè)集聚與居民消費(fèi)間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。

3.行業(yè)異質(zhì)性檢驗(yàn)

本文進(jìn)一步對(duì)批發(fā)零售業(yè)、住宿餐飲業(yè)以及交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)三大細(xì)分行業(yè)的區(qū)位熵進(jìn)行測(cè)算，分別檢驗(yàn)其對(duì)居民消費(fèi)率影響的行業(yè)異質(zhì)性，具體結(jié)果見(jiàn)表12第7-9列。

表12 異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

總體來(lái)看，現(xiàn)代流通業(yè)各細(xì)分行業(yè)集聚與居民消費(fèi)率間均存在一定的U 型非線性關(guān)系。但從U 型曲線的拐點(diǎn)值看，交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)集聚與居民消費(fèi)率間U 型曲線關(guān)系的拐點(diǎn)值最大。一個(gè)可能原因是，相較于另外兩大行業(yè)，交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)更加關(guān)注對(duì)運(yùn)輸成本的節(jié)約，它不僅要密切聯(lián)系上游生產(chǎn)廠商，而且要重點(diǎn)關(guān)注地區(qū)市場(chǎng)規(guī)模，這驅(qū)使交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政企業(yè)向交通便利、市場(chǎng)規(guī)模大的城市中心集聚。這種特殊的行業(yè)特征造就了其顯著的路徑依賴性，極大地降低了要素調(diào)整與配置的效率與合理性，也相應(yīng)地增加了該行業(yè)集聚效應(yīng)形成的難度，進(jìn)而延緩了其對(duì)居民消費(fèi)率的正向促進(jìn)作用。

批發(fā)零售業(yè)、住宿餐飲業(yè)集聚平方項(xiàng)與互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展交互項(xiàng)的回歸系數(shù)顯著為正，交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)與郵政業(yè)集聚平方項(xiàng)與互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展交互項(xiàng)的回歸系數(shù)顯著為負(fù)。批發(fā)零售業(yè)、住宿餐飲業(yè)作為商貿(mào)流通服務(wù)業(yè)中與消費(fèi)者聯(lián)系最緊密最直接的行業(yè)，近年來(lái)其與互聯(lián)網(wǎng)的融合程度不斷加深，以新零售、云訂餐、外賣配送等為代表的一大批新業(yè)態(tài)新模式不斷興起，線上服務(wù)、線下體驗(yàn)與現(xiàn)代物流有機(jī)結(jié)合，有利于發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)批發(fā)零售業(yè)、住宿餐飲業(yè)集聚與居民消費(fèi)率的U 型調(diào)節(jié)作用；而交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)依賴與制造業(yè)的垂直關(guān)聯(lián)和協(xié)同定位，這種特殊的行業(yè)特征在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平低于一定程度時(shí)，有助于促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)與現(xiàn)代物流業(yè)的融合發(fā)展，進(jìn)而正向調(diào)節(jié)交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)集聚與居民消費(fèi)率間的關(guān)系；但當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平超過(guò)一定程度后，會(huì)產(chǎn)生線上需求與線下實(shí)體配送脫節(jié)以及物流成本提升等負(fù)外部性，進(jìn)而負(fù)向調(diào)節(jié)交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)集聚與居民消費(fèi)率間的關(guān)系。

（八）門檻效應(yīng)分析

為了驗(yàn)證H4，本文參考劉建民等[50]的方法，進(jìn)一步檢驗(yàn)探究互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展在產(chǎn)生調(diào)節(jié)效應(yīng)時(shí)，是否同時(shí)存在門檻效應(yīng)，檢驗(yàn)結(jié)果如表13所示。

表13 門檻值估計(jì)結(jié)果

利用門檻自舉法（Bootstrap），通過(guò)500 次抽樣進(jìn)行門檻效應(yīng)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展通過(guò)了1%顯著性水平的單一門檻檢驗(yàn)，但未通過(guò)10%顯著性水平的雙重門檻檢驗(yàn)，故選擇單一門檻模型，門檻值為0.095 3，根據(jù)門檻值將互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展指數(shù)劃分為inter≤0.0953和inter＞0.0953兩個(gè)階段。

由表14可知，當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展指數(shù)不大于0.095 3 時(shí)，現(xiàn)代流通業(yè)集聚回歸系數(shù)為-0.020，且通過(guò)1%水平的顯著性檢驗(yàn)，此時(shí)現(xiàn)代流通業(yè)集聚對(duì)居民消費(fèi)率產(chǎn)生了顯著的抑制作用。當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展指數(shù)跨越門檻值0.095 3 時(shí)，現(xiàn)代流通業(yè)集聚回歸系數(shù)變?yōu)?0.009，且通過(guò)5%水平的顯著性檢驗(yàn)，此時(shí)現(xiàn)代流通業(yè)集聚對(duì)居民消費(fèi)率仍具有抑制作用，但抑制作用逐漸減弱。這意味著，當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平達(dá)到一定程度后，可以削弱現(xiàn)代流通業(yè)集聚對(duì)居民消費(fèi)率的抑制作用，這一研究結(jié)果與前文理論分析相符，即互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平達(dá)到一定標(biāo)準(zhǔn)后，將通過(guò)信息共享、時(shí)空壓縮以及服務(wù)范圍擴(kuò)張等諸多渠道來(lái)削弱集聚負(fù)外部性對(duì)居民消費(fèi)的不利影響，故H4成立。

表14 門檻效應(yīng)的回歸結(jié)果

六、結(jié)論與政策建議

（一）結(jié)論

本文研究發(fā)現(xiàn)：1.我國(guó)現(xiàn)代流通業(yè)集聚對(duì)居民消費(fèi)率的影響呈現(xiàn)U 型曲線特征。隨著現(xiàn)代流通業(yè)集聚程度的提升，居民消費(fèi)率呈現(xiàn)先升后降的變化趨勢(shì)。2.互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與居民消費(fèi)率正相關(guān)，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)區(qū)域居民消費(fèi)率具有顯著的正向驅(qū)動(dòng)效應(yīng)。3.互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)現(xiàn)代流通業(yè)集聚與居民消費(fèi)率具有U型調(diào)節(jié)效應(yīng)，并存在門檻效應(yīng)?；ヂ?lián)網(wǎng)發(fā)展水平跨越拐點(diǎn)會(huì)削弱現(xiàn)代流通業(yè)集聚對(duì)居民消費(fèi)率的抑制作用。4.現(xiàn)代流通業(yè)集聚、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)不同居民消費(fèi)率水平的影響效果存在差異?，F(xiàn)代流通業(yè)集聚對(duì)城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民消費(fèi)率的影響均具有U型特征。不同的是，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)率的直接作用不明顯，但在現(xiàn)代流通業(yè)集聚與城鎮(zhèn)居民消費(fèi)率間具有U型調(diào)節(jié)作用；互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)農(nóng)村居民消費(fèi)率的正向作用顯著，但不具有非線性調(diào)節(jié)效應(yīng)。在東部地區(qū)現(xiàn)代流通業(yè)集聚與居民消費(fèi)率間的U型曲線關(guān)系顯著，而在中西部地區(qū)不顯著，只有在東部地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)現(xiàn)代流通業(yè)集聚與居民消費(fèi)率間關(guān)系才具有調(diào)節(jié)作用。現(xiàn)代流通各細(xì)分行業(yè)集聚與居民消費(fèi)率間均呈現(xiàn)U 型曲線關(guān)系，但互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)批發(fā)零售業(yè)、住宿餐飲業(yè)集聚與居民消費(fèi)率間關(guān)系的U 型調(diào)節(jié)效應(yīng)顯著，對(duì)交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)集聚與居民消費(fèi)率間的倒U型關(guān)系調(diào)節(jié)效應(yīng)顯著。

（二）政策建議

1.科學(xué)引導(dǎo)現(xiàn)代流通業(yè)集聚化、規(guī)?；?、高效化發(fā)展

各地區(qū)應(yīng)轉(zhuǎn)變“重生產(chǎn)、輕流通”的傳統(tǒng)觀念以及流通服務(wù)業(yè)分散化、碎片化、低效化的滯后模式，合理引導(dǎo)現(xiàn)代流通業(yè)集聚化發(fā)展，通過(guò)規(guī)模經(jīng)濟(jì)推動(dòng)流通服務(wù)業(yè)降本增效，提升流通企業(yè)和品牌競(jìng)爭(zhēng)力，最終促進(jìn)居民消費(fèi)潛力釋放。各地還應(yīng)統(tǒng)籌平衡現(xiàn)代流通業(yè)集聚度與市場(chǎng)需求、行業(yè)獨(dú)特性的關(guān)系，適時(shí)引導(dǎo)商品、要素的流動(dòng)方向以及產(chǎn)業(yè)集聚的適宜范圍，避免受到路徑依賴和擠出效應(yīng)的掣肘，從而降低居民消費(fèi)率。

2.堅(jiān)定推進(jìn)“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略，推動(dòng)區(qū)域互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展

加強(qiáng)先進(jìn)網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的投入和研發(fā)，推進(jìn)新型互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，進(jìn)而提升區(qū)域互聯(lián)網(wǎng)普及率和應(yīng)用水平；加強(qiáng)對(duì)貧困地區(qū)、農(nóng)村以及中老年群體的互聯(lián)網(wǎng)教育和推廣，改變傳統(tǒng)的、滯固的消費(fèi)觀念和模式，將互聯(lián)網(wǎng)作為促進(jìn)居民消費(fèi)的新動(dòng)能。

3.推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+流通”計(jì)劃的實(shí)施，深化互聯(lián)網(wǎng)與現(xiàn)代流通業(yè)的深度融合

各地應(yīng)積極推動(dòng)傳統(tǒng)流通業(yè)向現(xiàn)代化、數(shù)字化、信息化及智能化流通業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，促進(jìn)流通業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)虛擬平臺(tái)的跨界整合和深度融合，構(gòu)建全渠道、全方位、標(biāo)準(zhǔn)化現(xiàn)代流通體系，催生一批高效、穩(wěn)定、智能、綠色、便捷的新業(yè)態(tài)、新技術(shù)和新模式，有效發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)在現(xiàn)代流通業(yè)集聚與居民消費(fèi)率間的調(diào)節(jié)效應(yīng)。

注釋：

①互聯(lián)網(wǎng)普及率、電信業(yè)務(wù)量和實(shí)物商品網(wǎng)上零售額數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的《中華人民共和國(guó)2020年國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》。

②本研究中的東部地區(qū)包含北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南以及遼寧共11省市，中部地區(qū)包含山西、內(nèi)蒙古、安徽、江西、河南、湖北、湖南、黑龍江和吉林9 省區(qū)，西部地區(qū)包含廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏以及新疆10 省市區(qū)。受數(shù)據(jù)可得性與完整性限制，我國(guó)香港、澳門、臺(tái)灣、西藏地區(qū)數(shù)據(jù)未統(tǒng)計(jì)。