基于GWR模型的互联网对第三产业区域影响研究——以2012与2016年中国各省横截面数据为例

发布时间：2021-04-01 18:48

　　为探究互联网对第三产业发展的影响在各省区域上的空间相关性和空间异质性,以2012和2016年横截面数据为例,采用地理加权回归（GWR）模型进行实证分析。研究发现,互联网对第三产业的区域影响分布与区域要素禀赋关联,并受到产业集聚与产业分散的交互作用。新时期以知识溢出与社群经济为核心的"服务众包模式"兴起,用户参与等"人"的因素更加突出。最后,本文对当前政府政策的制定与互联网企业的发展提出了合理建议。 

【文章来源】：科技管理研究. 2020,40(01)北大核心CSSCI

【文章页数】：11 页

【部分图文】：

2012、2016年第三产业GDP省际分布

就增长率而言，则呈现出内陆及中西部高、东部沿海及东北部低的格局。河南、重庆、四川的第三产业增长率最高，超过80%。安徽、江西、湖北、青海其次，辽宁省的增长率最低，仅为21.2%。各省5年增长率分布情况如图2所示。3.2 GWR回归模型构建

为探究各影响因素2012、2016年在省际上分布的空间相关性和空间异质性，将各省的回归系数绘制成分布地图做进一步分析。图3—8中，每幅图数据按照该组数据的上下分位点及中位数作为分界线分为五组。图4 2012、2016年域名数因子回归系数分布

【参考文献】：
期刊论文
[1]河南省各地市第三产业结构差异分析[J]. 孙晶晶.  当代经济. 2018(11)
[2]区域差异视角下的我国服务业二元结构分析[J]. 韩德超.  统计与决策. 2018(07)
[3]空间知识溢出与区域经济增长——基于SDM及GWR模型的实证分析[J]. 李晓飞,赵黎晨,候璠,吕可文.  软科学. 2018(04)
[4]“互联网+”驱动下的中国产业结构优化升级[J]. 徐伟呈,范爱军.  财经科学. 2018(03)
[5]互联网对我国第三产业发展影响分析[J]. 王健,胡海云.  合作经济与科技. 2017(05)
[6]互联网对中国全要素生产率有促进作用吗?[J]. 郭家堂,骆品亮.  管理世界. 2016(10)
[7]互联网对经济收敛性的影响研究[J]. 林娟.  经济问题探索. 2016(01)
[8]我国各省份互联网区域化发展竞争力差异分析[J]. 尹楠.  中国流通经济. 2015(09)
[9]基于GWR模型的晋城市村庄空心化驱动力研究[J]. 原野,师学义,牛姝烨,张琛,闫帅.  经济地理. 2015(07)
[10]互联网发展对中国经济增长影响的实证研究[J]. 谢印成,高杰.  经济问题. 2015(07)

博士论文
[1]基于GWR模型的城市住宅地价空间结构研究[D]. 罗罡辉.浙江大学 2007

硕士论文
[1]城市居住用地土地溢价率空间变异规律研究[D]. 李磊.西南大学 2016



本文编号：3113812