域差异——基于探索性空间数据分析
中国互联网技术的空问扩散与区域差异——基于探索性空间数据分析汪明峰（华东师范大学中国现代城市研究中心副研究员、博士上海２０００６２）摘要：运用探索性空间数据分析方法，考察了１９９９至２００９年中国３１
中国互联网技术的空问扩散与区域差异
——基于探索性空间数据分析
汪明峰
（华东师范大学中国现代城市研究中心副研究员、博士
上海
２０００６２）
摘要：运用探索性空间数据分析方法，考察了１９９９至２００９年中国３１个省市区互联网发展水平的空间相关性和空间异质性，以期有效地认识中国互联网技术的空间分布特征，并进一步研究其内在规律性和动态演变过程。结果发现：中国互联网普及水平呈现较为显著的空间自相关和空间异质性；互联网技术的扩散过程中存在着显著的溢出效应；距离是影响其扩散强度的主要因素，且扩散效应随距离的增加而减弱。
关键词：互联网技术；空间扩散；区域差异；探索性空间数据分析中图分类号：Ｆ６３２．９９
文献标识码：Ａ
文章编号：１００ｌ一８２６３（２０１１）１０—００２２—０８
一、引言
区域差异一直是国内外学术界和政府关注的热点问题。传统的区域差异测度通常是通过统计模型对指标进行加权评判来进行的（胡良民等，２００２）。但已有不少研究表明，几乎所有空间数据都具有空间依赖或空间自相关特征（鲁凤、徐建华，２００７）。因此，越来越多的学者将空间相关性融合到区域研究中，以期更准确地考察各种尺度下的空间差异问题。同时在研究技术上，探索性空间数据分析方法（Ｅｘｐｌｏｒａｔｏｒｙ
ＳｐａｔｉａｌＤａｔａＡｎａｌｙｓ．
格局（汪明峰，２００７）。尽管不少国内外学者对互联网发展的区域差异问题进行了研究，但几乎所有的文献都是在一个重要的假设前提下展开分析的，也即将各个空间单元当作完全独立的个体，从而忽略它们之间潜在的相互作用关系。事实上，各个区域之间从来就不是相互独立的，区域之间必然存在信息流、资金流、物流、人流等多种要素的联系。作为一种新技术，互联网的普及很大程度上可看作是一种技术的空间扩散过程。由于空间扩散效应的存在，每个区域的互联网发展状况必然会受到其相邻区域的影响。而其中，空间距离的作用不可忽视（Ｓｔａｒｔｓ，１９９７）。本文着眼于技术的空间扩散过程来分析互联网发展的区域差异问题，在方法上引入ＥＳＤＡ空间统计模块，采取空间自相关分析方法，利用中国３１个省级行政区域在１９９９—２００９年的互联网统计数据（因数据的可获取性，未包括香港、澳门和台湾），研究互联网技术普及的空间分布特征及其演化过程，以期为促
ｉｓ，简称ＥＳＤＡ）也日趋成熟。作为一系列空间数据分析方法和技术的集合，ＥＳＤＡ方法以空间关联测度为核心，通过对事物或现象空间分布格局的描述与可视化，发现空间集聚和空间异常，可以揭示研究对象之间的空间相互作用机制，从而帮助我们更深入地理解区域差异问题（Ａｎｓｅｌｉｎ，１９９９）。
本文应用ＥＳＤＡ方法探讨互联网技术的空间
扩散和区域差异。互联网技术作为当今信息时代
的主导动力，已经对人们的生活和工作产生了显著的影响，同时也在重构城市和区域发展的竞争
进中国互联网事业快速健康的发展提供有益的政
策参考。
２２
万方数据
,二、文献概述
Ｈａｇｅｒｓｔｒａｎｄ（１９５２）最早从空间视角研究了创新扩散理论。不少应用于西方国家的实证研究证明了空间距离与技术扩散程度成负相关关系（Ｊｏｎａｔｈａｎ＆Ｋｏｒｔｕｍ，１９９９；Ｋｅｌｌｅｒ，２００２）。在国内，周密（２０１０）发现空间距离对区际技术扩散起着基础性的作用，并且技术性因素与空间距离在一定条件下呈现替代关系。舒元与才国伟（２００７）运用非线性广义最小二乘法，探讨了省际技术进步的空间扩散问题，结果证实我国存在着从北京、上海、广东向其他省区的技术扩散，而且这种扩散依赖于空间距离；技术扩散地区的人力资本投资、产业结构调整和专业化不仅能够带动自身的技术进步，而且能够促进其他省区的技术进步。
当然，影响技术扩散的不仅仅是距离，技术势能和扩散通道也受到国内外学者的普遍关注。技术势能表现为特定地域技术水平的高低，是影响技术扩散的决定性因子之一。由于技术势能在地理空间上分布不均匀，引起技术扩散在空间上的不连续性。适当的技术势差是顺利实现技术扩散的必要条件，只有引入“合适技术”才麓实现技术的最终扩散，并且技术扩散的速度与技术势差是成正比的。由于技术在空间扩散过程中也会受到各种自然与社会因素的影响，从而表现出不同的
技术扩散空间路径。许多学者从不同角度阐述了
技术扩散通道的内涵，并指出技术扩散通道具有非均质性和动态性等特点，并一致认为畅通的技术扩散通道有利于技术扩散，反之则阻碍技术扩散（林兰，２０１０）。徐力行与高伟凯（２０ｃｒ７）将投入产出的分析方法推演到部门间产品嵌入式创新扩散模型中，并用该模型探讨了中国制造业内部创新扩散的通道及其特点。
相关学者对技术扩散理论作了进一步的研
究。Ｆａｇｅｒｂｅｒｇ（】９８８）较早研究了技术差距理论，从
技术的国际扩散角度对追赶或趋同的问题做出了解释，并提出了知识的“溢出”概念，认为技术扩散之所以能够提高落后地区的经济增长速度，得益于知识的溢出效应。１９９０年代后，以Ｋｒｕｇｍａｎ（１９９１）为代表的新经济地理学家提出了新的技术
万方数据
中国互联网技术的空问扩散与区域差异
扩散理论，认为知识在短距离内比远距离更易于流动，在一个产业地理集中的区域，技术外溢可能发挥很大的作用，因而强调技术外溢是促使产业地理集中的原因之一。赖明勇等（２００５）利用１９９６—２００２年３０个省市的面板数据进行分析，发现技术吸收能力对技术外溢效果具有决定作用，因此不同地区应该综合自身的情况来选择引进适宜的技术。改革开放以来，中国省际之间，特别是从北京、上海、广东等地向其他省区的技术空间扩散成为弥补区域差距的重要方式。随着中国改革开放
进程的不断推进，发达地区的先发优势将逐步削
弱，而欠发达地区的后发优势将逐步强化，其发展
机会将逐渐增多。特别是很多人认为新的技术往
往为后发地区的跨越式发展提供了新的机遇。
互联网作为一门新兴的技术，无论是全球还是国家内部各区域间互联网的发展水平都存在较大差异。贾丹华等（２００２）对国际互联网发展现状进行了一系列研究，发现发达国家与发展中国家存在严重的信息不对称，使得全球信息安全问题更加突出，从而使全球政治经济的稳定受到威胁。Ｉ．ｏｏ（２００３）利用互联网用户数量、域名数量等指标对亚洲、特别是中国的互联网发展情况进行了研究，发现各区域间存在着较大的差异。刘文新与张平宇（２００３）从网络普及率、网络信息资源丰度及互联网商业应用三个角度初步探讨了中国互联网发展存在的区域差异，并设计了互联网发展指数（母Ｉ）来反映互联网发展的综合水平，研究结果表明东部地区的发展水平明显高于中部和西部地区，但与传统意义上的经济发展梯度不同的是，西部地区的互联网发展水平稍高于中部地区。王如渊与金波（２００ｒ７）通过对ＣＮ下注册的域名、ＷＷＷ站点及互联网用户等要素进行分析，发现中国东部沿海地带省份互联网发展水平远远高于中西部地带，呈东、中、西三带递减规律。上述研究多为关于互联网技术的区域差异与外部影响因素的，较少涉及到区域差异的内在机制。本文则试图利用探索性空间数据分析方法，从空间扩散的角度，探讨中国互联网技术的区域差异问题。
,南京社会科学
三、研究方法与数据来源（一）研究方法
探索性空间数据分析（ＥＳＤＡ）对空间信息的性质进行分析、鉴别，用以引导确定性模型的结构和解法，本质上是一种“数据驱动”的分析方法（孟
斌等，２００５）。ＥＳＤＡ方法可分为全局统计和局部
统计两类：全局统计主要探索某一属性在区域中
的分布特性；局部统计通过对子区域的信息分别
分析，探查区域信息变化是否平滑（均质）或存在突变（异质）。空间白相关的概念最初是由Ｃｌｉｆｆ
和Ｏｒｄ（１９ｒ７３）于１９６９年提出，之后许多学者对其
进行引用和修正，并在此基础上提出了空间依赖性和异质性的空间统计方法，很好地揭示了地理现象在地域分布上的空间关联关系（Ｇｅｔｉｓ＆Ｏｒｄ，１９９２；Ａｎｓｅｌｉｎ＆Ｆｌｏｒａｘ，１９９５；何江、张馨之，２００６；吴玉鸣、陈志建，２００９；武剑、杨爱婷，２０１０）。
本文即是通过空间自相关分析来揭示中国区域之间互联网普及水平的空间依赖性和空间异质性，以此来探讨互联网发展的空间扩散过程和区域差异特征。其中空间自相关是检验某一要素的属性值是否显著地与其相邻空间点上的属性值相关联的重要指标。通过计算空间自相关指数来进行全局统计和局部统计。首先对各研究变量进行正态变换，满足空间自相关研究的前提条件，然后通过ＧｅｏＤａ软件获取空间权重矩阵，并采用Ｍｏ．
ｒａｎ’ｓ
Ｉ指数、ＬＩＳＡ和Ｍｏｒａｎ散点图来衡量全局和局部空间自相关。
１．空间权重矩阵
空间分析领域引入了空间权重矩阵，是利用
ＥＳＤＡ技术进行分析的前提和基础。空间权重矩阵ｗ表达了不同空间对象之间的空间布局，相应地构成了统计检验或模型建立的出发点。空间权重矩阵的建立有多种规则，其中常用的有基于邻接规则和基于距离规则。其中，ｗ的具体形式为（Ｃｌ赶＆Ｏｒｄ，１９８１）：
Ｗ１１
Ｗ１２
ＷＩ。
Ｗ＝
Ｗ２ｌ
％
既％
Ｗ．２
昵
万方数据
２０１１年第１０期
式（１）中ｎ表示空间单元个数。本文所采用的空间权重矩阵为简单二进制邻接矩阵。即如果
第ｉ个（ｉ∈ｎ，０＜ｉ≤ｎ）空间单元和第ｊ个（ｊ∈ｎ，０
＜ｊ≤ｎ）空间单元属于邻居关系，则Ｗ“＝ｌ；否则，
Ｗｉｊ＝０。
２．全局空间自相关
当不同观察对象的同一属性变量在空间上表现出一定的规律性，而不是随机分布时，则认为它们之间存在空间自相关。其中，Ｍｏｒａｎ’ｓＩ统计量是一种应用非常广泛的全局空问自相关统计量，通过空间自相关分析来分析我国互联网发展的空间依赖性程度，观察空间分布的特性，看是否存在某种聚集或发散。用各年度互联网普及率的Ｍｏ．
ｒａｎ’ｓ
式为（Ａｎｓｅｌｉｎ＆Ｆｌｏｒａｘ，１９９５）：
－＝浅＊望絮铲（２）
Ｉ指数值来表示其空间自相关程度，计算公
式（２）中）（ｉ是ｉ省份的互联网普及率；Ｘ是ｘ的均值，ｗ。ｉ是空间权重矩阵。Ｎ为考察的地区总数。Ｍｏｒａｎ’ｓＩ的取值范围为［一１，１］，若值大于０则表示空间存在正相关，且数值越大表示空间分布的相关性越强；小于０则为负相关，表示空间邻
接单元不存在相似的属性；若近似为Ｏ，则表示空
间服从随机分布。一般采用Ｚ检验来检验区域之
间是否存在空间自相关关系，ｚ的计算公式为：
ｚ：罂＿一一
，／ＶＡＲ（Ｉ）
（３）、．，，
一
式（３）中Ｅ（Ｉ）代表Ｉ的期望值，ＶＡＲ（Ｉ）代表
其方差。
３．局部空间自相关
当需要进一步考虑是否存在观测值的局部空间集聚，哪个区域单元对于全局空间自相关的贡献更大，以及空间自相关的全局评估在多大程度上掩盖了局部不稳定性时，就必须应用局部空间自相关分析，一般用Ｍｏｒａｎ散点图和局部指标（ｕＳＡ）来衡量。
Ｍｏｒａｎ散点图的横轴表示一个变量在不同位置上的观测值向量（Ｚ），而纵轴表示该向量的空间
滞后（ｗ：）。该图设一个位置上的观测值和其空
间滞后之间的拟合程度，就是Ｗｚ对ｚ的二元回
,归系数，该系数在数值上等价于全局Ｍｏｒａｎ’ｓ
Ｉ。
Ｍｏｒａｎ散点图可以用来探索不同研究对象之间的全局空间关联结构特征，更可以用来识别局部的空间关联模式，以及空闻异常值或局部不平稳性等（马荣华等，２００７）。
空间联系的局部指标（ＬＩｓＡ）满足下列两个条件：（１）每个区域单元的ＬＩＳＡ是描述其周围显著的相似值区域单元空间集聚程度的指标；（２）所有ＬＩＳＡ总和与全局空间联系指标成正比。局部空间自相关可以用来识别不同空间位置上可能存在的不同空间集聚模式，从而可以观察空间局部不平衡性，发现数据之间的空间异质性，为分类或区划提供决策依据。在空间位置ｉ上，其局部Ｍｏ．
ｒａｎ’ｓ
Ｉ统计量用来计算区域ｉ与其邻近区域的相
关性。计算公式如下（Ａｎｓｅｌｉｎ＆Ｆｌｏｒａｘ，１９９５）：
Ｉｉ＝掣∑砜（Ｘ一又）
（４）
ｚｉ：黑
局部Ｍｏｒａｎ指数检验的统计量为：
厶；＝—■＝＝＝＝＝＝
１
１）Ｊ
￣／ＶＡＲ（Ｉｉ）
（５）…
式（４）中：Ｓ为对应于）（ｊ和ｘｉ的标准差。在一定显著性水平下，若Ｉｉ显著为正且ｚｉ大于Ｏ，则表明位置ｉ和周围邻居的观测值都相对较高，属高高集聚；若Ｉｉ显著为正且ｚｉ小于０，则表明位置ｉ和周围邻居的观测值都相对较低，属低低集聚；若Ｌ－显著为负且Ｚｉ大于０，则表明周围邻居的观测值远低于位置ｉ上的值，属高低集聚；若Ｌ显著为负且乙小于０，则表明周围邻居的观测值远高于位置ｉ上的值，属低高集聚。
（二）指标选取与数据来源
本文选取互联网普及率这一指标来衡量新技术在当地的扩散程度。互联网普及率是诸多学者进行互联网发展研究的常用指标，即互联网用户占总人目的百分比，其反映的是互联网在社会人群中应用的广泛程度。从１９９７年起，中国互联网络信息中心（ｃＮＮＩｃ）每６个月对互联网发展情况做一次统计，截至２００９年底，互联网用户已达３．８４亿，占到世界互联网用户的２０．８％。考虑到数据的获取及可比性，本研究的区域为中国３１个
万方数据
中国互联网技术的空间扩散与区域差异
省、直辖市和自治区（港澳台地区除外），考察时期
为１９９９—２００９年。各省份的互联网普及率数据均
来自ＣＮＮＩＣ的统计报告。
四、分析结果（一）全局空间自相关
首先对各省份的互联网普及率数据进行正态检验，发现其呈正态分布，满足空间自相关研究的前提条件。然后利用公式（２）计算各年份中国互联网普及水平的省际空间相关系数Ｍｏｒａｎ’８Ｉ以
及相对应的标准化统计量ｚ值。结果发现：１９９９
～２００９年间，中国互联网普及率的省际Ｍｏｒａｎ’ｓ
Ｉ
指数均大于０，表明空闯上存在正的相关性（图１）。１０年期间，Ｍｏｒａｎ’ｓＩ指数总体上呈上升趋势，其显著性水平也都较高。其中，１９９９—２００６年相关性一直上升，２００７年略有下降，随后又呈上
升趋势。２００６年互联网普及率的全局自相关系
数Ｍｏｒａｎ’ｓＩ达到最高值０．３９９４，且相关性显著，采用正态分布９９％置信区间双侧检验阈值２．５８为界限，其正态统计量ｚ远大于该值。这说明中国互联网发展水平在省际层面具有明显的空间集聚特征，即高值区域与高值区域相邻接，低值区域与低值区域相邻接。
５４５３５
２５ｌ
吣¨哪”临啦吣¨哪５口１９９９
２０００
２００ｌ
２００２
２００３
２００４
２００５
２００６
２００７
２００８
２００ｑ
图ｌ１９９９—２００９年中国互联网普及率的
省际Ｍｏｒａｎ’ｓＩ指数变动
（二）局部空间自相关
通过全局空闻自相关的统计量测度数据之阀的空间关联程度，可以得到整体上的一种空间关空间的一些变异程度。因此，需要在局部尺度上
１．Ｍｏｒａｎ散点图
联结构，但是它掩盖了一些局部上的特征或局部左进一步分析。
,南京予Ｉ：会科学
Ｍｏ脚散点图可以形象地描述互联网普及率
的空间集聚状态。其散点图划分为４个象限，以此定义和区分某地区与其相邻地区的局部空间联系类型，即：第１象限（ＨＨ），说明该地区的互联网普及率比较高，而其周边地区的互联网普及率也比较高，差异较小；第Ⅱ象限（ＬＨ），说明该地区的互联网普及率比较低，但其周边地区的互联网普及率比较高，差异较大；第Ⅲ象限（ＬＬ），说明该地区与其周边地区的互联网普及率都比较低，差异较小；第Ⅳ象限（ＨＬ），说明该地区的互联网普及率比较高，但其周边地区的互联网普及率比较低，
２０１１年第１０期
局Ｍｏｒａｎ’ｓＩ指数。由图２可知，少数省份在Ｍｏ．ｒａｎ散点图中与其它省份偏移较远，这会对回归直线的拟合造成一定偏差，通过进一步分析发现１９９９年偏离较远的省市是北京和上海，２００９年偏离较远的省市是北京、上海、天津。剔除偏移较远的点后再重新计算出Ｍｏｒａｎ’ｓＩ指数，显示在图的右上角，并显示出新的回归直线（虚线），四个象限的重新划分也将依据新的横轴（虚线），其它样本集聚于回归线周围。通过比较可以发现，剔除这些点后，Ｍｏｒａｎ’８Ｉ指数发生了较大的变化：１９９９年的Ｍｏｒａｎ’ｓＩ指数由０．０９４８变为０．０６９８，２００９年的Ｍｏｒａｎ’ｓＩ指数由０．３５３０变为０．２７４７。这同时也反映出京、津、沪这三个在全国占有显著地位和作用的直辖市对全国的全局空间自相关影响很大。
差异较大。位于第１象限的地区，属于高水平集
聚状态，即所谓的“富裕俱乐部”；而位于第Ⅲ象限的地区属于低水平集聚，即“贫穷俱乐部”。
利用ＧｅｏＤＡ软件绘出中国３１个省份互联网
普及率的Ｍｏｒａｎ散点图（图２），左上角显示的是全
Ｍｏｎｍ＇ｓＩ＝￥．洲瑚【ｏｍ％Ｊ吨啊碍瞎
Ｍｏｒａｌ＇Ｓ／＝４．３５３０Ｍｏｒａｌ＇ＳＩ＇＝０．２７４７
ＩＰｌ９９９
ＩＰ２００９
图２１９９９和２００９年中国互联网普及率的省际Ｍｏｒａｎ散点图变化
在２个年份的Ｍｏｒａｎ散点图中，均有８０．６％的省份位于高高集聚区或低低集聚区，表现出显著地正的空间自相关，其中属低低类型的省市数量较高高类型的更多。Ｍｏｒａｎ散点图有助于发现非典型地区，如高低和低高类型的地区，即偏离全局正的空间自相关的地区。由图２可知，此类省份为数较少，不足总数的１／５。空间异质性即通过Ｍｏｒａｎ散点图上高高、低低二类鲜明的空间分异体现出来。事实上，计算结果表明１９９９—２００９年间的所有年份均表现为显著地高高集聚或低低集聚。
表ｌ进一步从个体的角度比较每个省份所处象限的变动。２００９年的互联网发展空间格局与１０年前相比变化较大。其中，浙江、江苏的互联网发展水平有了很大的提高，使浙江、江苏由低高集聚区进人高高集聚区。又由于这两省邻近上
海，使得上海由高低集聚区进入高高集聚区。福
建的互联网发展水平也有很大程度的提高，加上其邻近地区浙江、广东的水平都较高，使其由低低集聚区进入高高集聚区。江西则由于其周边省份的互联网发展水平提高，但自身水平提升不多，使其由低低集聚区进入低高集聚区。辽宁、山西两
万方数据
,中国互联网技术的空间扩散与区域差异
省的互联网水平有了很大提高，但其周边省市河北、内蒙古和吉林的水平仍然较低，最终由低低集聚区进人高低集聚区。
表Ｉ
心地区的低高或高低集聚。这衅结果综合反映了巾闰１；ｊ＝联网发展水平在省际层面上存在的空间自相关性和异质性。
２局部空间自相关及夺Ｉ枷关联指标（ＬＩＳＡ）分析
由于Ｍｏｒａｎ散点图没有给出显著性水平的指
１９９９和２００９年中国互联网普殛宰的
省际集聚类型变化
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ｎ《ｈ自＾津＊ｎ女『ｒⅡ＊
标，因此有必要计算ＬＩＳＡ再进一步探究空间分析
ｒ＾“十ｍｄ
的结果。利用ＧｅｏＤＡ软件计算３１个省份的ＬＩＳＡ指标．并且在ｚ榆验的基础上（ｐ≤Ｏ０５）绘制ＬＩＳＡ分布围（』｛墼｜３）。显著性水平较高的省份，表明其砭联网发展与邻近地区的动态增长有关．而非随机出现。从空间邻接的位置关系出发，探测到的这些显著的高值集聚区域，从一定程度上可认为代在着全国的核心发展区域；而显著的低值集聚区域，则与全国互联网水平较低的省市相联系。因此，ＬＩＳＡ町以片ｊ空间柏互作用来解释：信息化水平较高的地区通常经济发展水平也较高，通过同周边地区开展多方面的区域合作，巾于人才、知识、技术的流动，对周边地区产乍较强的辐射作用，带动其共同发展，形成区域一体化发展的格局。
“４、Ⅱ自、Ⅱ十ｉｌｉａ口…．青＊口…、☆自、＃疆、｝ｆｍ＊￡ｉ【自相Ｂｍ＊龙Ⅱ、☆＃自ｉ☆＃＾《自７Ⅱ、ｉ自．女¨＊Ｎ
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十￡ｉ自女Ｈ胰ｄ、ｉⅨ、目＃ｔ女月《目女、Ⅲ§自ｍⅫ自，Ｈ自ｍｇ自北ｍ自、厂．自疰ｔｒｄ女簟
总体上看，当前互联网发琏水平高高集聚区主要位于东部沿海地区；低低集聚区主要处在广大中西部省份；而位于低高或高低集聚区的６个省份则处于东部和中部地区的非核心地区。这反映ｒ全国互联网发展在空间分布上的不均衡性，即互联网发展水平较高的省份集聚于东部ｆｆ｝海，而水平较低的省份则集聚于ｌ＿｝｜西部，但这两个地区内部则较多地表现出空问相关性。另一方面，互联网发展的区域差异还表现在力、部和中部非核
（ａ｝１９９９≈！围３
ｆｂ）２００９年
１９９９和２００９年中国互联网普殛率的省际ＬＩＳＡ羹聚变化
通过对Ｍｏｒａｎ散点例和ＬＬＳＡ集聚图分析，可“发现：】９９９年新疆、西藏、青海、甘肃、陕西、四ＪＩ．、云南处于低低集聚区，这些省市的互联网普及率均偏低，Ｈ与周边的省市瓦相集聚。２００９年，四川Ｉ、重庆、厶南、贵州、陕西、湖北处于低低集聚区。天津在ｊ９９９年和２００９年都处于高高集聚区。而西南地区从１９９９年起，几个省市的互联网
发展水平一直呈低低集聚状态。经过进一步分析发现．较为显著的省区太都属于高高和低低类型区。综合这２个年份的ＬＩｓＡ集聚圈，可必发现在局部范围内呈现空问集聚性，较为集中的地区为两北地区、西南地区驶部分直辖市。从统计学意义ｌ＋来说，西北、西南地区的各省市，其互联网普及率并非处于随机化分布的状态，而趋于集聚，据
万方数据
,南京社会科学
此可认识到西部落后省市趋于空间集聚的分布特征。
从上述分析结果可知：距离是影响省际技术扩散的重要因素。当其他条件不变时，空间距离越大，省际技术扩散效应越弱；空间距离越小，省际技术扩散效应越强。如此，互联网技术在省际层面的扩散存在着一定的空间范围。中国互联网发展的空间格局表现为：东部沿海省市或直辖市呈高高集聚；广大中西部省市呈低低集聚；而位于低高或高低集聚区的６个省市都处于东部和中部地区的非核心地带。在创新极点（北京、上海和天津）周边的一定区域，会首先承接技术扩散，并且其技术扩散的强度随距离的增加而减弱。在中西部地区，由于东部创新极点的技术扩散辐射难以达到，而本地又缺乏创新极点，致使广大的中西部地区呈现低低集聚。处于东部和中部非核心地带的６省市或许是东部创新极点技术扩散辐射距离的极限，作为高高集聚与低低集聚区域的过渡带，自身呈现出高低集聚或低高集聚的状况。因此，对于中国这样的非均质后发大国而言，如果不能完全实现自主创新，那么基于国家内部不同区际之间的扩散就难以产生更大的技术进步。
五、结论
本研究所采用的ＥＳＤＡ分析方法克服了传统统计方法强调样本独立性却忽视样本空间位置及空间关联性的缺点，将空间维度纳入到研究体系中，得到了更加有意义且定量化的分析结果。其中，全局空间自相关分析的结果表明，互联网技术
的发展水平在空间上存在正的相关性，表现出很
强的空间集聚特征。对Ｍｏｒａｎ散点图和ＬＩＳＡ图像分析的结果反映了互联网技术扩散存在着空间自相关和异质性。在全国省际层面，互联网技术的普及在西部地区存在较为显著地低低集聚，东
部沿海地区存在着高高集聚，处于东部和中部地
区非核心地带的６个省市则存在低高或高低集聚。进一步分析发现，距离是影响互联网技术扩散效应的重要因素，且扩散效应随距离的增加而减弱。结合相关文献发现：中国互联网发展的空间差异与经济发展格局有着千丝万缕地关联。与
万方数据
２０１１年第１０期
经济发展机制类似，互联网的发展也存在着溢出
效应。因此，基于上述结论可以得到以下政策建议：对于互联网技术普及的低低集聚区，鉴于其处于信息化水平较为滞后的孤岛位置，且大部分位于中西部地区，要进行适当的政策倾斜，加大扶持力度；关键是积极培育一些像西安、重庆、成都等有条件成为新的创新极的大城市，增强其辐射强度，带动广大的中西部的欠发达地区。
（本文数据处理由华东师范大学城市与区域经济系邱娟协助完成，特表感谢！）
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ｄａｔａ田ｌａＩｙｓｉｓ．Ｉｎ：Ｌａｎｇｌｅｙ
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中国互联网技术的空间扩散与区域差异——基于探索性空间
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作者：
作者单位：
刊名：
英文刊名：
年，卷(期)：汪明峰， Wang Mingfeng华东师范大学中国现代城市研究中心,上海,200062南京社会科学SOCIAL SCIENCES IN NANJING2011(10)
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