| 标题 | 我国互联网企业的区域分布情况分析 |
| 范文 | 王亮
摘要：本文以中国互联网协会、工业和信息化部信息中心发布的02017年中国互联网企业100强”数据为依据，计算了2017年我国互联网企业在省市分布的洛伦兹曲线，并计算了集中化指数，对2017年我国主要互联网企业的分布进行了分析。研究结果表明，2017年我国主要互联网企业分布极不均匀，主要集聚在北京、长三角区、珠三角区三个地区；互联网产业存在转移，但扩散效应不显著。 关键词：互联网；企业分布；集聚；扩散 近20年来，我国互联网产业发展异常迅猛，互联网公司如“雨后春笋”般产生，又迅速灭亡。有报道指出，仅在2015年倒闭的p2p公司就有894家[1]。其中有少数发展成为体量巨大的企业，如+BAV三大公司，在全球互联网企业排名中也位居前列。互联网企业作为新经济最为活跃的分子，其地理位置影响区域经济总体运行情况和地区影响力。研究我国互联网企业的区域分布情况，具有重要的政策和理论指导意义。本文通过中国互联网协会、工业和信息化部信息中心发布的“2017年中国互联网企业100强”数据，绘制了我国不同省份互联网企业数量的洛伦兹曲线，并计算了集中化指数，得出了我国不同省份互联网百强企业的地理分布均等情况，以期为我国互联网产业发展提供新的意见和建议。 1 数据的初步分析 从表1可以看出，2017年中国主要互联网公司主要集中在北京、长三角区、珠三角区，这三个全国经济中心所在的省市（北京、上海、浙江、广东、江苏、福建）分布的互联网100强企业的比例达82%，中部地区的湖北、湖南、安徽、江西、河南分布的互联网100强企业比例达10%，其他地区分布的互联网100强企业比例达8%，这表明我国互联网企业的集聚特征依然明显。另一方面，2017年全国有18个省市分布有互联网100强企业，占全国31省市的比例为58%，这同样表明我国互联网企业的区域分布不均匀，不同地区100强互联网企业分布数量差异明显。 2 洛伦兹曲线的绘制 本文通过洛伦兹曲线（Lorenz curve）展示我国不同省份的主要互联网公司分布情况。具体方法是：首先将各省市百强互联网公司个数从小到大进行排序，依次分别计算各省市的省市数累计百分比、百强网络公司数累计百分比，并以此为横轴、纵轴，建立平面直角坐标系，得到我国百强互联网公司在各省市分布的洛伦兹曲线，如下图所示。 我国百强互联网公司在各省市分布的洛伦兹曲线是一条向右下方凸出的曲线，其弯曲程度越大，表明分布的不均匀程度就越大。上图所示的洛伦兹曲线，反映了我国百强互联网公司在各省市分布的不均匀情况，此洛伦兹曲线弯曲度较大，说明百强互联网企业在各省市的分布很不均匀。 3 计算集中化指数 为了定量的研究我国百强互联网公司在各省市分布情况，我们引人了集中化指数，用1表示，它是表征经济要素或地理要素的集中程度的数量指标，其计算公式为： 式中，A是指实际数据的累计百分比之各；B是指集中分布时的数据累计百分比；R是指均匀分布时的数据累计百分比。一般来说，I∈[0，1]。当1=0时，表明要素完全均勻分布（如图中的直线OL）；当1=1时，表明要素绝对不均等分布（如图中的折线OBL）。因此，I值越接近于1，说明要素的分布越不均匀；I值越接近于0，说明要素的分布越均匀。在图中，S1是直线OB、直线BL与曲线OL围成的图形的面积，S2是直线OL与曲线OL围成的图形的面积，根据集中化指数的概念，我们可以得出我国百强互联网公司在各省市分布的集中化指数I=s2/（s1+s2）。本文计算集中化指数采用梯形面积法[2]。 如图2所示，由曲线OL上的离散的点几向横轴引垂线，交横轴于B，得到梯形LnL（n+1）BnB （n+1），n为离散点的个数。因此，所有梯形的面积之和近似的等于S1。梯形LnL（n+1）BnB（n+1）的上底为离散点Ln的纵坐标，下底为离散点L（n+1）的纵坐标，其高为这两个点的横坐标之差，而Ln的横、纵坐标分别表示省份数累计百分比和互联网企业数累计百分比。利用Excel软件计算得到所有梯形的面积，如下表所示。 由此得到S，的值为0.196666667，从而S2=S△OBL-S1=0.5-0.196666667=0.303333333，最后得到I=s2/（s1+s2）= 0.6066666670借用联合国有关组织对基尼系数的有关规定，基尼系数小于0.2为分布均匀状态，.2～0.3为比较均匀，0.3～0.4为一般，超过0.4为警戒状态，0.4～0.5为分布均匀性较差，0.5以上则分布高度不均匀。本项研究中，集中化指数I实质上是百强互联网企业数量对各省市数的基尼系数。因此，得到2017年我国各省市百强互联网企业按省市分布高度不均匀的结论，这与毕秀晶[3]研究的我国各省市软件产业收入的空间分布特征基本一致。 4 研究结论 4.1 我国主要互联网企业主要集聚在北京、长三角区、珠三角区三个地区，集聚特征明显 我国主要互联网企业的集聚现象是我国近几十年来信息产业飞速发展的初步成果。增长极理论认为，经济增长首先出现在特定产业高速发展的产业集聚区，然后再通过各种方式向周边地区扩散，带动其他产业发展，这是一个特定地理空间经济增长的演绎过程。在演绎过程中，会产生极化和扩散效应。极化效应是增长及促进各种生产要素的回流和聚集，对周围落后地区的发展起阻碍作用，扩大地区间经济差距；扩散效应则是促成各种生产要素从增长极向周围不发达地区扩散，对周围落后地区起推动作用，从而缩小地区间经济发展差距的运动趋势。 通过集中化指数的计算，我们得到我国互联网企业在省市的分布极不均匀，集聚特征明显。它表明我国信息产业仍处于发展的初级阶段，互联网企业作为高度依赖信息技术的企业类型，其发展必然受到区域信息普及水平的影响。按照毕秀晶的研究结论，软件产业的空间而已中受到基础要素供给能力、经济发展水平及外向度、人力资本及行业工资、政府政策的影响川，而北京、长三角区、珠三角区三个地区正是我国集聚程度较强的经济中心，这些经济中心的显著特征包括了以上各因素。因此，本文从我国互联网百强企业在各省市的数量分布验证了以上结论。 4.2 我国互联网产业的扩散特征不显著 2017年百强互联网企业覆盖了全国31个省、市、自治区的18个，占比为58%，覆盖面仍然不大。在省域尺度上，2017年我国互联网企业在北京、长三角区、珠三角区三个地区的分布数量比达82%，中部地区为10%，其他地区为8%，他们的比例大概是10：1：1。在市域尺度上（不含直辖市、经济特区、省会城市），仅有福建的福州（5个）、江苏的苏州（1个）和江浙的金华（1个）分布有百强互联网企业，占比为7%，这表明除产业集聚程度的较高的经济中心之外，我国主要互联网企业在市域尺度分布的数量很少，从而说明我国三大经济集聚中心的互联网扩散特征不显著，互联网产业转移在进行，但整体扩散并不明显。 5 优化我国互联网产业空间布局的意见和建议 相关政府决策部门要充分各区域的区位优势，吸引骨干互联网各业人驻。一般来说，信息产业的空间布局实施策略有按人才聚集地布局、按信息技术创新需求布局、按交通运輸条件布局、按消费市场需求布局[5]。北京、长三角区、珠三角区三个地区高校众多，这三个区域是我国重要的人才聚集区，东部沿海发达地区是我国改革开放的前沿阵地，聚集了众多知识创新型企业，与传统产业不同，互联网企业主要依靠互联网和通信技术设立。电子商务是互联网产业的重要组成部分，特别是在我国，近十年来电子商务在国民生产总值的比重逐年加大，电子商务模式的创新和变革，重新定义了消费市场。通过区位优势，再加上政策支持、良好的信息基础设施建设，打造互联网产业园区或电子商务园区，在地域上形成多中心的互联网发展格局，逐步完善点轴的产业发展模式乃至全方位的网络式空间布局模式，最终将我国互联网产业整合成一个相互协作和依赖的有机整体。 此外，对于不同地区不同互联网发展阶段要采用分层的指导原则。互联网企业的区位选择不仅仅要考虑信息的通达性、政策的优劣，还与区域的创新能力、金融服务能力、产业氛围、人力资源等因素有关。因此，对于我国主要互联网企业聚集的北京、长三角区、珠三角区要着重促进城市的创新能力、培养创新氛围、加强城市的服务能力，为软件产业的升级及价值链的攀升创造良好的外部环境。对于中西部的互联网欠发达地区，要着重发挥区位优势，从基础要素供给能力、经济发展水平及外向度、人力资本及行业工资、政府政策以及建设产业园区方面吸引互联网企业人驻，打造区域优势产业。 参考文献： [1]唐烨，张帅.去年894家P2P倒闭超历年倒闭平台总和[N].解放日报，2016-01-26. [2]林金堂.空间罗伦兹曲线集中化指数的计算方法研究[J].闽江学院学报，2003，24（5）：78-79. [3]毕秀晶，汪明峰等.中国软件产业的空间格局及影响因素分析[J].经济地理，2011，31（1）：84-87. [4]欧玲信息产业区位因素对该产业空间布局的影响因素研究[D].山西：山西大学，2015：71-75. |
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