电商特色小镇发展的空间攀比与空间竞争效应分析

马潇野 博士 吴 俊 博士

（桂林电子科技大学商学院 广西桂林 541004）

文献综述

随着2016年我国特色小镇试点名单被公布以来，各地方政府基于本地区实际发展需要，纷纷推出各类特色小镇，其中不乏电商特色小镇。事实上，特色小镇的出现，不仅丰富了当前我国的城市化实践，为城乡协调发展开辟了一条新的道路，同时也对丰富区域经济发展模式，提高城乡发展活力创造了条件。方应波等（2019）在研究中指出，考虑到我国各地区历史文化、自然地理特征等差异，因此特色小镇应该坚持差异化发展。袁星（2019）认为，特色小镇的发展能够弥补城市快速扩张的不足，减轻过度城市化造成的诸多问题，例如物流小镇通过布局在城市周围，能够提升区域物流效率，促进区域经济的发展。谢宏等（2018）借助GIS工具，分析了浙江省特色小镇的空间分布结构，研究表明浙江省特色小镇在空间上具有一定的集聚现象。一些特色小镇如历史文化小镇、旅游小镇是以当地自然景色及历史人文条件的独特性而获得这一称号，各级政府可操作性不强。但由于电商小镇大多以农业或者是制造业为依托，而这类小镇的发展受政府影响较大，因此政府在申请电商小镇的可操作性较强（李冬梅等，2018）。此外，当前各级政府官员，受到晋升激励的影响，对申报电商小镇的驱动性较强，因此电商小镇的成立受政府影响较大。

攀比效应最初是用于研究消费者在消费过程中的不理性行为，消费者的消费选择会受到周围人群消费行为的影响。然而事实上除了居民消费，政府决策以及其它经济行为也存在明显的攀比效应。例如李尚蒲、罗必良（2015）认为地方政府官员为了发展本地经济，与周边区域经济体进行竞争，扩大了财政支出的规模，这种攀比效应在空间上表现出一致性。白让让（2016）在研究我国产能扩张的过程中指出，发展经济是地方官员的首要目标，由此加剧了地方经济发展的竞争性，抑制落后产能扩张与这一目标相违背，由于地方经济发展的空间竞争与攀比性的存在，使得各地区抑制产能扩张的效率并不明显。周勇、汤娜（2019）也认为这种空间攀比效应存在于城市地价领域，综合表现为城市地价的空间集聚性。

综合学者已有的研究观点可以发现，特色小镇的成立为学术研究创造了新的研究话题。但是目前的研究大多是以定性研究为主，定量分析较少。并且已有研究对电商小镇成立的原因分析不足，也未从空间上探讨电商小镇成立过程中的攀比效应与竞争效应，这也是本次研究的创新所在。

研究方案的设计

（一）变量选取

被解释变量，是否成立电商小镇（Dc）。2016年我国第一批特色小镇名单公布以来，各省市也纷纷试点特色小镇，本次采用住建部官网公布的小镇数据，对涉农、工业等与电商有密切关系的小镇统称为“电商小镇”，对有电商小镇的市赋值为1，否则赋值为0。

解释变量。本文将各地区经济发展水平、财政自由度以及金融发展水平作为解释变量。经济发展水平（Pgdp），电商小镇的成立仍然是以当地经济发展水平为基础，经济发展水平越高的地区，对电商小镇的产业支撑能力越强，因此，成立电商小镇的概率越大。财政自由度（Fiscal），电商小镇的成立之初需要大量的财政资源作为支撑，财政自由度越高的地区，政府更有财力及能力建设电商小镇，因此财政自由度越高的地区成立电商小镇的概率越大。金融发展水平（Finance），电商小镇的发展需要资金作为保障，金融发展水平越高的地区，电商小镇及其企业融资难度越低，因此成立电商小镇的概率越大。

控制变量。考虑到电商小镇的特征，本文将人口集聚程度（Pop）、投资水平（Invest）、医疗卫生程度（Hos）作为控制变量。变量的定义及表示具体如表1所示。

（二）模型的构建

空间Probit模型的构建。传统的Probit模型并未考虑变量之间的空间交互项的影响，事实上，衡量各级政府在设立电商小镇时，需要以变量的交互项来衡量这种空间攀比效应。而空间Probit模型是对传统Probit模型的延伸，通过加入空间权重矩阵，使得估计样本中产生的溢出效应成为可能，本文所设置的空间Probit模型表达式为：

可以发现，式（2）与式（1）的主要区别在于式（2）新增了对空间要素的考虑，W为空间权重矩阵，ρ为空间攀比效应的估计，在空间竞争与攀比的作用下，各级政府会加大成立电商小镇的可能性，此时ρ应该显著为正。空间权重矩阵的构建是空间计量模型的一个重要方面，现有的空间权重矩阵包括反距离空间权重矩阵、邻近矩阵、经济距离矩阵等。考虑到各个行政单位在决策过程中所受影响的范围，本文采用行政相邻矩阵，其具体表达为：

（三）数据来源

本次研究包含2014-2018年共5年1520个县域单元的数据，总样本量为7600个，需要构建1520*1520维度的权重矩阵。数据来源于《中国县域统计年鉴》、各省市经济统计年鉴及地方县（市）情年鉴。受限于研究目的以及数据的可获取性，本文删除了累计三年以上数据缺失的县域，最终确定1520个县域单元。

实证分析

（一）空间相关性分析

局部空间相关性分析用于识别局部地域范围内经济指标高值或低值聚集分布。本文通过Geoda计算Local Moran’s I指数值测度研究指标的局部空间相关性。散点图将县域分为四个象限：第一象限为“高-高”聚集模式，第三象限为“低-低”聚集，处于第一象限、第三象限的县域具有空间正相关的特征，某一县与其相邻县的经济指标值处在相同的水平；第二象限为“低-高”聚集，第四象限为“高-低”聚集，第二象限和第四象限所涵盖的县域存在负的空间相关性特征，县域与邻近县之间的指标值的所处水平相异。局部空间性分析Local Moran’s I的定义为：

式（4）中：n为研究区域地区总数，当I值显著为正时，意味着电商小镇的成立在空间上具有明显的相关性，即存在空间攀比性的可能，wij代表所选的空间权重，xi表示i区域和j区域 的经济指标值，表示经济指标的平均值，且

图1为我国电商小镇是否成立的局部空间自相关散点图，可以发现，电商小镇的成立存在明显的空间正向相关性，可以认为电商小镇的成立存在空间相关性。电商小镇在空间上的相关性也表明，采用空间计量模型估计电商小镇成立的空间攀比与竞争性是必须的。

（二）空间攀比性分析

基于式（1）及式（2），本文借助STATA软件进行了一般probit模型以及空间Probit模型的估计，具体结果见表2。模型（1）是不添加控制变量的回归结果，结果显示，经济水平以及财政自由度水平的提高有利于增加地区电商小镇设立的概率。模型（2）新增了各个控制变量，可以发现，添加了控制变量以后，电商小镇的设立与经济发展水平、财政自由度、金融发展水平以及卫生水平呈现显著正向相关关系，而与人口密度呈现显著负向相关关系。模型（3）是空间Probit模型的估计结果，可以发现，ρ的估计量为0.87，且显著为正，这说明电商小镇的成立存在明显的空间攀比效应，同一县市其它地区电商小镇的成立会刺激本地区电商小镇的成立。在考虑到成立电商小镇的空间攀比效应之后，电商小镇的成立仍然与经济发展水平、财政自由度、金融发展水平呈现显著正向相关关系。

值得注意的是，Probit模型并非普通的线性模型，其系数估计量并不能用来表示边际效应，。对于二元自变量而言，边际效应需要能够度量离散变化。在表2的第4-6列分别对于表2第1-3列的边际效应估计结果。模型显示，人均GDP每增加1个百分点，设立电商小镇的概率会增加0.42个百分点；财政自由度每增加1个百分点，电商小镇成立的概率会增加0.02个百分点；金融发展水平每增加1个百分点，电商小镇成立的概率会增加0.12个百分点。空间攀比效应的边际估计系数为0.22，且通过了1%的显著性检验。

表1 变量的定义及表示

结论与启示

在乡村振兴以及城乡协调发展的大背景下，电商小镇能够为活跃农村地区发展活力，促进城乡协调高效发展提供更多可能。本文选取了我国1520个县级单位2014-2018年面板数据，运用空间Probit模型实证检验了电商小镇在设立过程中的空间攀比效应。结果表明，我国电商小镇的成立确实存在空间攀比效应，同时电商小镇的成立还受到经济发展水平、财政自由度以及金融发展水平的综合影响。本次研究所得到的政策启示如下：

首先，对于经济发展水平较低的地区，设立电商小镇应该量力而行。虽然我国各级政府推出电商小镇的目的是为了促进城乡协调发展，但回归结果显示，经济发展水平高的地区成立电商小镇的概率要高于经济发展水平低的地区。电商小镇的发展需要产业、人才等支撑，因此更适合在经济发展水平高的地区进行试点建设。

图1 电商小镇是否成立的局部Moran’s I散点图

表2 电商小镇设立的空间攀比性

其次，电商小镇的设立应该加强财政资源的倾斜。回归结果显示，财政自由度越高的地区，设立电商小镇的倾向越大。这是因为电商小镇需要经过申请、审批、考核等一系列流程，财政自由度越高的地区，地方政府对电商小镇的投入力度越大，电商小镇审核成功的概率越高。此外，电商小镇的发展离不开地方财政的支撑，财政实力越强的地区能够为电商小镇的健康持续发展提供源源不断的财政补贴。

最后，需要健全电商小镇的融资渠道，发挥金融体系高效配置金融资源的作用。电商小镇从建设到成熟需要大量的资金作为支撑。电商小镇发展发展过程中的基础设施建设、产业发展、人才培养对资金的需求量较大。因此需要创新电商小镇融资渠道，通过发债、PPP融资等形式为电商小镇的健康持续发展提供金融保障。