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摘要：研究发现长江经济带信息消费在总体上呈现出下游沿海城市领先，中游城市不均衡，上游城市稍显落后的空间结论。结合调研探索出长江经济带信息消费的空间关联分析与动态趋势情况，以及实施过程中遇到的问题、相关解决政策、评价效果。揭示出长江经济带区域信息消费的效果及影响因素，并给出加快推动信息消费示范城市建设建议，发挥信息消费稳增长、促就业、惠民生的作用。
关键词：长三角地区;信息消费;空间联系;多维评价指标体系
随着我国特色新型经济化道路、创新型国家建设等重大战略的相继部署，在拉动我国经济增长和转型方面，信息消费成为新动力。国务院印发《关于进一步扩大和升级信息消费 持续释放内需潜力的指导意见》，意在更进一步使信息消费扩大再升级。近期，促使信息消费拉动经济增长方面的政策活动在许多地方两会政府工作报告中引人注目。明确2019年的增长目标：其中，安徽、四川等长江经济带地区目标涨幅暂居前列，分别为11%、10%。结合长江经济带的五大发展战略优势，长江经济带人口超过全国40%，GDP占45%，同时它的信息消费处于发展中阶段，潜力最大，具有典型意义：R&D占GDP比重高，教育与工业水平优势突出，为信息消费提供适宜的发展环境。
基于此，本研究着力于长江经济带信息消费的空间关联分析与动态趋势的研究。本研究选取长江经济带的重要节点城市调研并做为研究样本，再结合引力模型研究信息消费的空间关联特征，利用因子分析、多维度评价指标法进行动态趋势研究。
1.研究方法及数据来源与指标体系构建
1.1研究方法
本文采用引力模型测算长三角地区中心城市上海市对周围城市的信息消费联系强度。引力模型可以用来解释地理空间上相互作用的方程式，目前该模型已经在经济学、社会学等领域有很多的运用。但由于传统的引力模型公式不能完整的表达城市信息消费能力，所以对引力模型公式进行了改进，利用修正后的引力模型公式进行计算周围城市与选择的节点上海市的信息消费联系量：
映城市i信息消费能力的综合得分，其中，ωip代表城市i在信息消费能力评价指标体系中第p个指标的权重，Mip代表城市i在信息消费能力评价指标体系中第p个指标的得分;同理
费能力的综合得分，其中ωjQ代表城市j在信息消费能力评价指标体系中第q个指标的权重，MjQ代表城市j在信息消费能力评价指标体系中第q个指标的得分。Dij代表城市i与城市j之间的距离，用两个城市间直线距离表示。
在此基础上，Rj测量中心城市i对其他城市j的信息消费联系量。该模型的目的测算长三角地区中心城市上海市对其周围10个城市的信息消费能力空间联系量。
1.2创新能力评价指标体系构建
长江经济带横跨我国东中西部，发展水平悬殊，收入和消费结构差异较大。
在这里将信息消费分为信息消费的主体、客体这两方面进行评价。信息消费主体是指信息消费的主动实施者;信息消费的客体是指信息消费产品及服务。在信息消费主客体的一级指标下，构建了主体经济情况和信息产品状况这两个二级指标;接着又选择细化六个三级指标：
2.实证分析
2.1长三角节点省市信息消费能力评价
本文将针对个体因素以及客体因素对长三角城市居民信息消费支出的影响，建立二元回归模型：
被解释变量IC，鉴于目前信息消费统计数据获取的难度，参照现有研究方法，将我国城镇居民人均消费性支出的交通通讯、娱乐文化教育、三项消费支出总额加总作为居民信息消费支出的替代。解释变量PCDI 为各城市居民年人均可支配收入;PCC 为各城市居民年人均消费支出;TV 为各城市每百户居民彩色电视机拥有量;MOB 为各城市每百户居民移动电话拥有量;COMP 为各城市每百户居民家庭电脑拥有量。如表 1 所示。上式中，为常数项，ε为随机扰动项。
在个体影响因素的研究中，依旧是最小二乘回归分析的显著效果高于其他两个，且结果显示 PCDI 在 1%水平上对信息消费有正向显著影响，而PCC在5%水平上对信息消费存在负向显著影响。
在对客体影响因素研究中发现，TV在5%水平上对信息消费具有正向显著影响，MOB在1%水平上对信息消费存在负向显著影响，COMP在1%水平上对信息消费支出有正向显著影响，CNI在 1%水平上对信息消费支出有正向显著影响。
信息消费能力指标构建
该指标体系分别从主体因素对信息消费能力、客体因素对信息消费支出的影响两个准则层选取。在构建信息消费能力评价指标体系后，运用因子分析法测算城市信息消费能力评价指标体系中各指标的权重，首先对长三角地区信息消费能力评价体系指标数据进行标准化预处理，标准化后数据进行KMO检验和Bartlett检验，结果表明通过检验，指标X1、X2、X3、X4、X5、X6的权重分别为0.165、0.254、0.152、0.129、0.158、0.142
本文利用因子分析法對城市信息消费能力进行计算，在计算得到指标X1、X2、X3、X4、X5、X6的权重后，接着通过评价指标体系中各指标的权重结合标准化后的数据值，计算得到各城市信息消费能力综合得分，并对信息消费能力综合得分结果进行归一化处理，最终得到长三角城市群中心城市及周围城市的信息消费能力综合得分。根据长三角城市群信息消费能力综合得分结果将其分成四个等级，0.5618～0.9812为信息消费能力极强，0.2263～0.5618为信息消费能力强，0.1087～0.2263为信息消费能力一般，0.0108～0.1087为信息消费能力较弱，
根据各城市信息消费能力评分结果，第一梯队信息消费能力极强的城市分别是上海、江苏、浙江等三个省市， 其中上海市的创新能力综合评分为0.9819，在长三角城市群中处于绝对引导地位。属于第二梯队依次是重庆、湖北、湖北、四川、江西等四个城市，它们处于长三角城市群科技信息消费能力中上游水平。处于第三梯队的是安徽、湖南、等两个城市，它们处在长三角城市群信息消费能力的一般水平;而贵州、云南等两个城市是处于中下游水平的信息消费城市。得出长江经济带信息消费在总体上呈现出下游沿海城市领先，中游城市不均衡，上游城市稍显落后的结论。 2.2长三角省市群信息消费能力空间联系
江苏省近两年发布多条鼓励信息消费的措施，刺激居民消费，实现目标消费大省，同时江苏省的城市借助长三角地理优势与上海市加强经济领域的合作，上海市对其信息消费能力影响较大，是上海市信息消费联系密切的主要区域。浙江省在鼓励消费的同时，凭借自身地理优势，在信息消费上增多与上海市的交流合作。对于安徽省等剩下的城市来说，因为信息产品的资源相对于其他两个省份较有限，省内城市的信息消费能力总体来说综合得分并不高，上海市对其信息消费联系量比较小，并且地理位置相对于其他两个省份的城市来说，距离上海市较远。
3.结论与建议
在区域信息消费实施上，应按照“分步实施”的策略，确保信息消费的有效落地，有以下建议：
第一，坚持规划引领，统一构建大产业推进体系。鉴于信息消费的内涵十分丰富，其边界和外延亦受信息技术的进步也不断扩大，这要求在区域实践上需建立协同的大产业推进机制和产业政策体系。进一步理顺和更加科学地配置区域产业部门职能，整合产业资源，形成工作合力，努力实现各子产业、规划、建设、财政等部门间的资源共享、优势互补和联动互助加强区域经济合作，加强技术创新，突破地方封锁壁垒。“长江经济带”各省市立足自身优势，围绕信息消费的重点，充分利用区域科技资源加强技术攻关，加强产业链高附加值环节技术创新;加强区域公共技术平台建设，促进科技成果区域转化和產业化;深化产业分工，打破地区分割，建立统一开放式的现代市场机制，创建高端人才体系，完善产业高端人才的引进和培养机制，为创新发展提供强有力技术支撑。
第三，完善配套支撑，积极营造产业优势环境。加大区域电力、基础通信网络等基础设施投入和建设力度，为信息服务、数字内容等发展提供保障;着力完善区域支付体系、信用体系、信息安全能力的提升，持续打造“软环境”。
参考文献：
[1]陈磊，胡立君，何芳.长江经济带发展战略对区域经济联系的影响研究——基于双重差分法的实证检验[J/OL].经济经纬：1-13[2021-03-01].
[2]周杨，黄骏玮，金文芬.北京市居民信息消费水平影响因素研究——基于多元回归模型与区级面板数据的实证研究[J].商场现代化，2021（01）：17-19.
[3]郭廓.互联网环境下信息消费问题探讨[J].行政与法，2020（11）：56-61.
[4]周杨，史鑫旋，吕清华，肖希文.基于多元线性回归的北京市居民信息消费水平影响因素分析[J].商场现代化，2020（21）：48-50.
[5]韩宁. 长江经济带高技术产业出口复杂度影响因素研究[D].安徽财经大学，2020.
[6]金琳.新形势下长江经济带多式联运的发展[J].中国港口，2020（04）：57-60.
[7]汪芹，葛银莹.金融发展对科技成果转化效率的影响——基于长江经济带11个省市的实证研究[J].郑州师范教育，2019，8（06）：31-36.
[8]许欢. 长江经济带发展方式转变能力的评价及其影响因素研究[D].湖南大学，2018.
基金项目：本项目属于国家级大创《长江经济带信息消费的空间关联分析与动态趋势》资助，项目编号：201910378036。
关键词：长三角地区;信息消费;空间联系;多维评价指标体系
随着我国特色新型经济化道路、创新型国家建设等重大战略的相继部署，在拉动我国经济增长和转型方面，信息消费成为新动力。国务院印发《关于进一步扩大和升级信息消费 持续释放内需潜力的指导意见》，意在更进一步使信息消费扩大再升级。近期，促使信息消费拉动经济增长方面的政策活动在许多地方两会政府工作报告中引人注目。明确2019年的增长目标：其中，安徽、四川等长江经济带地区目标涨幅暂居前列，分别为11%、10%。结合长江经济带的五大发展战略优势，长江经济带人口超过全国40%，GDP占45%，同时它的信息消费处于发展中阶段，潜力最大，具有典型意义：R&D占GDP比重高，教育与工业水平优势突出，为信息消费提供适宜的发展环境。
基于此，本研究着力于长江经济带信息消费的空间关联分析与动态趋势的研究。本研究选取长江经济带的重要节点城市调研并做为研究样本，再结合引力模型研究信息消费的空间关联特征，利用因子分析、多维度评价指标法进行动态趋势研究。
1.研究方法及数据来源与指标体系构建
1.1研究方法
本文采用引力模型测算长三角地区中心城市上海市对周围城市的信息消费联系强度。引力模型可以用来解释地理空间上相互作用的方程式，目前该模型已经在经济学、社会学等领域有很多的运用。但由于传统的引力模型公式不能完整的表达城市信息消费能力，所以对引力模型公式进行了改进，利用修正后的引力模型公式进行计算周围城市与选择的节点上海市的信息消费联系量：
映城市i信息消费能力的综合得分，其中，ωip代表城市i在信息消费能力评价指标体系中第p个指标的权重，Mip代表城市i在信息消费能力评价指标体系中第p个指标的得分;同理
费能力的综合得分，其中ωjQ代表城市j在信息消费能力评价指标体系中第q个指标的权重，MjQ代表城市j在信息消费能力评价指标体系中第q个指标的得分。Dij代表城市i与城市j之间的距离，用两个城市间直线距离表示。
在此基础上，Rj测量中心城市i对其他城市j的信息消费联系量。该模型的目的测算长三角地区中心城市上海市对其周围10个城市的信息消费能力空间联系量。
1.2创新能力评价指标体系构建
长江经济带横跨我国东中西部，发展水平悬殊，收入和消费结构差异较大。
在这里将信息消费分为信息消费的主体、客体这两方面进行评价。信息消费主体是指信息消费的主动实施者;信息消费的客体是指信息消费产品及服务。在信息消费主客体的一级指标下，构建了主体经济情况和信息产品状况这两个二级指标;接着又选择细化六个三级指标：
2.实证分析
2.1长三角节点省市信息消费能力评价
本文将针对个体因素以及客体因素对长三角城市居民信息消费支出的影响，建立二元回归模型：
被解释变量IC，鉴于目前信息消费统计数据获取的难度，参照现有研究方法，将我国城镇居民人均消费性支出的交通通讯、娱乐文化教育、三项消费支出总额加总作为居民信息消费支出的替代。解释变量PCDI 为各城市居民年人均可支配收入;PCC 为各城市居民年人均消费支出;TV 为各城市每百户居民彩色电视机拥有量;MOB 为各城市每百户居民移动电话拥有量;COMP 为各城市每百户居民家庭电脑拥有量。如表 1 所示。上式中，为常数项，ε为随机扰动项。
在个体影响因素的研究中，依旧是最小二乘回归分析的显著效果高于其他两个，且结果显示 PCDI 在 1%水平上对信息消费有正向显著影响，而PCC在5%水平上对信息消费存在负向显著影响。
在对客体影响因素研究中发现，TV在5%水平上对信息消费具有正向显著影响，MOB在1%水平上对信息消费存在负向显著影响，COMP在1%水平上对信息消费支出有正向显著影响，CNI在 1%水平上对信息消费支出有正向显著影响。
信息消费能力指标构建
该指标体系分别从主体因素对信息消费能力、客体因素对信息消费支出的影响两个准则层选取。在构建信息消费能力评价指标体系后，运用因子分析法测算城市信息消费能力评价指标体系中各指标的权重，首先对长三角地区信息消费能力评价体系指标数据进行标准化预处理，标准化后数据进行KMO检验和Bartlett检验，结果表明通过检验，指标X1、X2、X3、X4、X5、X6的权重分别为0.165、0.254、0.152、0.129、0.158、0.142
本文利用因子分析法對城市信息消费能力进行计算，在计算得到指标X1、X2、X3、X4、X5、X6的权重后，接着通过评价指标体系中各指标的权重结合标准化后的数据值，计算得到各城市信息消费能力综合得分，并对信息消费能力综合得分结果进行归一化处理，最终得到长三角城市群中心城市及周围城市的信息消费能力综合得分。根据长三角城市群信息消费能力综合得分结果将其分成四个等级，0.5618～0.9812为信息消费能力极强，0.2263～0.5618为信息消费能力强，0.1087～0.2263为信息消费能力一般，0.0108～0.1087为信息消费能力较弱，
根据各城市信息消费能力评分结果，第一梯队信息消费能力极强的城市分别是上海、江苏、浙江等三个省市， 其中上海市的创新能力综合评分为0.9819，在长三角城市群中处于绝对引导地位。属于第二梯队依次是重庆、湖北、湖北、四川、江西等四个城市，它们处于长三角城市群科技信息消费能力中上游水平。处于第三梯队的是安徽、湖南、等两个城市，它们处在长三角城市群信息消费能力的一般水平;而贵州、云南等两个城市是处于中下游水平的信息消费城市。得出长江经济带信息消费在总体上呈现出下游沿海城市领先，中游城市不均衡，上游城市稍显落后的结论。 2.2长三角省市群信息消费能力空间联系
江苏省近两年发布多条鼓励信息消费的措施，刺激居民消费，实现目标消费大省，同时江苏省的城市借助长三角地理优势与上海市加强经济领域的合作，上海市对其信息消费能力影响较大，是上海市信息消费联系密切的主要区域。浙江省在鼓励消费的同时，凭借自身地理优势，在信息消费上增多与上海市的交流合作。对于安徽省等剩下的城市来说，因为信息产品的资源相对于其他两个省份较有限，省内城市的信息消费能力总体来说综合得分并不高，上海市对其信息消费联系量比较小，并且地理位置相对于其他两个省份的城市来说，距离上海市较远。
3.结论与建议
在区域信息消费实施上，应按照“分步实施”的策略，确保信息消费的有效落地，有以下建议：
第一，坚持规划引领，统一构建大产业推进体系。鉴于信息消费的内涵十分丰富，其边界和外延亦受信息技术的进步也不断扩大，这要求在区域实践上需建立协同的大产业推进机制和产业政策体系。进一步理顺和更加科学地配置区域产业部门职能，整合产业资源，形成工作合力，努力实现各子产业、规划、建设、财政等部门间的资源共享、优势互补和联动互助加强区域经济合作，加强技术创新，突破地方封锁壁垒。“长江经济带”各省市立足自身优势，围绕信息消费的重点，充分利用区域科技资源加强技术攻关，加强产业链高附加值环节技术创新;加强区域公共技术平台建设，促进科技成果区域转化和產业化;深化产业分工，打破地区分割，建立统一开放式的现代市场机制，创建高端人才体系，完善产业高端人才的引进和培养机制，为创新发展提供强有力技术支撑。
第三，完善配套支撑，积极营造产业优势环境。加大区域电力、基础通信网络等基础设施投入和建设力度，为信息服务、数字内容等发展提供保障;着力完善区域支付体系、信用体系、信息安全能力的提升，持续打造“软环境”。
参考文献：
[1]陈磊，胡立君，何芳.长江经济带发展战略对区域经济联系的影响研究——基于双重差分法的实证检验[J/OL].经济经纬：1-13[2021-03-01].
[2]周杨，黄骏玮，金文芬.北京市居民信息消费水平影响因素研究——基于多元回归模型与区级面板数据的实证研究[J].商场现代化，2021（01）：17-19.
[3]郭廓.互联网环境下信息消费问题探讨[J].行政与法，2020（11）：56-61.
[4]周杨，史鑫旋，吕清华，肖希文.基于多元线性回归的北京市居民信息消费水平影响因素分析[J].商场现代化，2020（21）：48-50.
[5]韩宁. 长江经济带高技术产业出口复杂度影响因素研究[D].安徽财经大学，2020.
[6]金琳.新形势下长江经济带多式联运的发展[J].中国港口，2020（04）：57-60.
[7]汪芹，葛银莹.金融发展对科技成果转化效率的影响——基于长江经济带11个省市的实证研究[J].郑州师范教育，2019，8（06）：31-36.
[8]许欢. 长江经济带发展方式转变能力的评价及其影响因素研究[D].湖南大学，2018.
基金项目：本项目属于国家级大创《长江经济带信息消费的空间关联分析与动态趋势》资助，项目编号：201910378036。