互聯網與制造業空間集聚：影響與機制

張旭娜，盧山冰

（1.西北大學經濟管理學院，陜西西安 710127；2.西北大學絲綢之路研究院，陜西西安 710068）

1 研究背景

我國作為世界工業大國，制造業的發展關系著我國的經濟命脈，制造業空間分布格局失衡將成為制約我國經濟高質量發展的重要因素。早在1980 年，Marshall［1］就提出工業集聚的三大優勢：專業化生產、共享勞動力市場以及知識溢出。在經濟面臨下行壓力步入發展新常態時，我國政府出臺多種產業政策吸引企業聚集來實現經濟快速增長，然而，近些年我國的制造業集聚度卻逐漸下降［2］，而美日英等發達國家的制造業集聚度卻呈現出上升趨勢［3］。

互聯網以不可阻擋之勢席卷而來，以一種創造性破壞改變了我國各個產業的生產運作方式。近些年，國內外對互聯網的經濟效應進行了深入的探討，包括微觀層面的企業創新，中觀層面的產業升級以及宏觀層面的經濟增長、生產率、區域創新與國際貿易等，大部分學者承認了互聯網帶來的積極作用。從微觀層面來看，互聯網技術（ICT）與企業的高技能勞動力及長期雇傭勞動力的技能融合能夠顯著提升企業的生產率［4］；從中觀層面來看，互聯網可以通過生產率提升效應和資源配置效應促進產業結構升級［5］；從宏觀層面來看，互聯網的使用加大了區域研發力度，提高了區域創新水平，擴大了進出口密集度［6］，促進了經濟的增長［7］。

關于互聯網的集聚效應，已有文獻得出了兩種截然相反的結論。一是認為互聯網抑制了企業的集聚，如Cairncross［8］提出互聯網意味著“距離的死亡”，地理上的臨近會加劇集聚引起的劣勢；Peter 等［9］同樣指出互聯網的使用會擴大企業經濟活動的分散。安同良等［3］基于中國數據驗證了此結論，認為互聯網的發展降低了運輸成本、加大了房價等生產要素對企業的分散力，使企業趨于分散。二是認為互聯網促進了企業的集聚，如Edward 等［10］認為現代信息技術的使用促進了企業的集聚，互聯網雖然可以進行長距離的“對話”，卻不可以“握手”；陳文濤等［11］以我國淘寶村為例，證明了在互聯網的發展下企業集聚的重要性；石喜愛等［12］利用空間計量技術研究發現，互聯網的使用提高了制造業就業人員的轉移人數，人口規模是制造業賴以生存的生產要素，人口的集聚轉移進一步提升了企業的集聚；徐夢冉等［13］利用我國工業企業數據驗證了此結論；除此之外，曹玉平［14］以我國23 個省份的數據為樣本，驗證了互聯網的使用促進了經濟的集聚，并提出互聯網對經濟集聚的提升作用隨著地區創新水平的增加而增加。

上述關于互聯網與制造業集聚關系的研究還處于初始階段，存在不全面不完善的問題，互聯網與制造業集聚被認為是促進經濟增長的雙動力，剖析互聯網與制造業集聚的關系，對于我國經濟發展以及縮小地區收入差距具有重要的意義。本研究利用2003—2018 年我國31 個省份的面板數據建立計量經濟模型，檢驗互聯網與產業集聚的關系。

2 微觀機制與經驗假說

互聯網對制造業集聚不僅產生直接的影響，而且通過知識溢出與市場潛力產生間接的影響；除此之外，互聯網與制造業集聚之間的關系還受經濟發展水平與人力資本水平的調節與制約。

2.1 互聯網對制造業集聚的傳導機制及假說

2.1.1 互聯網對制造業集聚的影響

互聯網具有基礎設施的特性，會對微觀企業產生一種直接的吸引作用，主要表現在互聯網在制造業企業的采購、生產以及營銷環節發揮著越來越重要的作用。采購環節，互聯網使得供應商企業信息和商品價格透明化，降低了制造業企業對貨源信息的搜尋成本，減少道德風險發生的概率，因為上下游企業任意一方違背合同條約，互聯網的信息披露功能會導致企業由于誠信缺失而失去大片市場；此外，若供應商違背契約，制造業企業利用互聯網平臺可以很快找到新的供應商［15］。生產環節，互聯網強大的信息傳播功能可以促進生產、研發以及銷售等部門的交流，對于產品的改進起到重要作用；除此之外，互聯網與勞動力技能相融合，提高了企業勞動生產率，大大節約了人力成本。營銷環節，互聯網作為一種宣傳手段與營銷渠道，通過線上銷售渠道開拓市場，可以提高銷售收入；另外，互聯網的網絡價值將隨著用戶數的增多呈現幾何級數增長，因此，在互聯網的作用下，企業趨于集聚。

2.1.2 互聯網對制造業集聚的間接影響

第一，互聯網通過影響知識溢出，進而影響企業的分布格局。知識溢出是制造業集聚無法忽視的力量［16］。曹玉平［14］將知識分為全域性知識以及局域性知識，全域性知識指可被互聯網攜帶傳達的圖像、文字、聲音和視頻等傳播邊際成本幾乎為零的知識，而局域性知識指不可被互聯網或者不能完全被互聯網所傳達，需要專業人員從錯綜復雜的信息中篩選、改進，具有專業性強的特性，使其只能通過距離的鄰近、面對面交流才可以傳播。互聯網會同時擴大全域性知識以及局域性知識的溢出。全域性知識溢出會使企業趨于分散，而局域性知識溢出會導致企業趨于集聚，企業集聚還是分散取決于全域性知識與局域性知識作用力的大小。Janssona［17］以互聯網行業為例，論證了企業之間距離的縮小可以減小引入新技術的不確定性。對于制造業來說，核心競爭力的提高還是取決于局域性知識，因此，小企業為了獲得先進的技術水平與管理經驗，會遷移至大企業的周圍；同樣，一些企業為了獲得先進技術，會使得企業毗鄰高校或者科研機構。

第二，互聯網通過影響市場潛力進而影響制造業集聚?；ヂ摼W營銷平臺的出現，擴大了購買力，提高了市場潛力。市場潛力的擴大有利于地區實現規模經濟，而企業的集聚可實現營業利潤的提高。“互聯網+購物”以及“互聯網+物流”都極大地拉近了買家與賣家的距離，節省了物流運輸成本，Bernardo 等［18］證實了在互聯網的作用下，即使沒有交易成本，美國消費者還是喜歡購買本地的商品。孫軍［19］建立了一個包含國內市場與國外市場的新經濟地理模型研究發現，市場潛力的提高對于工業集聚具有顯著的促進作用，因此，互聯網發展水平的提升提高了市場潛力（包括本地市場潛力與外地市場潛力），本地市場潛力的提高使制造業趨于集聚。根據以上分析，提出假說1。

假說1：互聯網發展除了對制造業集聚產生直接的吸引作用，還通過提高知識溢出、增加市場潛力間接促進制造業集聚

2.2 非線性傳導機制及假說

較高的經濟發展水平意味著具有豐富的資源和完善的基礎設施以及金融資產。在經濟落后的地區，基礎設施的欠缺以及稟賦資源的匱乏，會降低互聯網對企業的集聚效應。我國經濟發達的地區集中了全國大部分的財富，有著較為先進的制造業體系、較高的對外開放力度、領先的創新水平、本地市場潛力，使用互聯網的企業也較多，從而形成了網絡效應，提高了網絡價值，此時互聯網對企業來說價值大于成本。在利潤的驅使下，隨著經濟發展水平的提高，制造業企業使用互聯網的動機越大，互聯網對制造業企業的吸引力便越大，即認為隨著經濟發展水平的提高，互聯網對制造業集聚的影響呈現出邊際效應遞增的特征。此外，互聯網與制造業集聚的關系還受人力資本水平的調節與制約。當人力資本處于較低水平，員工與互聯網技術相匹配，可有效提高企業的勞動生產率，此時，互聯網技術在一定程度上能提高企業的集聚水平；隨著人力資本的進一步提升，互聯網技術將不再是企業集聚的向心力，主要原因是在人力資本豐富的地區，廠房、土地等固定資產的成本將會隨之提高，且使用互聯網設施的成本要高于雇傭勞動力，因此，互聯網對制造業的集聚作用將會降低。根據以上分析，提出假說2。

假說2：在經濟發展水平的制約下，互聯網對制造業集聚的影響呈現邊際效應遞增的趨勢；在人力資本水平的制約下，互聯網對制造業集聚的影響呈現出先促進后抑制的非線性特征。

3 模型建立與變量解釋

3.1 模型的建立

根據上述分析，采用普通最小二乘法（OLS）估計互聯網對制造業集聚的影響，見公式（1）：

式（1）中：i為省份；t為時間；agg 代表被解釋變量制造業集聚；web 為核心解釋變量——互聯網發展水平；Xk為控制變量，分別為經濟發展水平、人力資本、財政支出、基礎設施、成本（包括房價成本、環境成本以及人力成本）、對外開放水平與市場分割；為時間固定效應，為個體固定效應；為隨機擾動項。

為檢驗互聯網對制造業集聚的非線性影響，建立門檻回歸模型，見公式（2）：

式（2）中：I為示性函數；qit為門檻變量，分別為經濟發展水平與人力資本水平。

3.2 變量的含義與解釋

3.2.1 被解釋變量——制造業集聚水平（agg）

用區位熵來計算制造業集聚水平，公式如下：

式（3）中：manu_pop 表示地區制造業的就業人數；total_pop 表示地區所有行業的就業人數。

3.2.2 核心解釋變量——互聯網發展水平（web）

國內外學者對互聯網發展水平的衡量主要有單一指標法以及綜合指標法兩類方法。單一指標法主要采用企業郵箱數、網站數以及互聯網用戶總數［15］，難以全面衡量復雜的網絡系統，因此參考左鵬飛等［20］等以及韓先鋒等［21］對指標的選取，從互聯網的應用以及互聯網供給兩方面選取10 個指標對互聯網進行衡量?；ヂ摼W應用方面選取6 個指標，主要有網民普及率、網民數、移動電話普及率、每個網頁平均字節數、網站數、CN 域名數；互聯網供給采用IPv4 地址比重，信息傳輸、計算機服務和軟件業從業人員數，長途光纜線路長度以及互聯網接入端口數4 個指標代理（見表1）。采用面板數據熵權法分年份賦予指標權重，最后根據權重計算綜合得分來衡量互聯網發展水平。

表1 互聯網發展水平測度體系

3.2.3 控制變量

（1）經濟發展水平（pgdp），采用人均地區生產總值（GDP）代理。

（2）人力資本（lab），采用高等學校在校生數占年末總人數的百分比代理。

（3）政府支出（gov），采用政府支出與國內生產總值代理。

（4）基礎設施（traf），采用城市道路長度與年末人數的比值代理。

（5）成本：房價成本（house），采用地區房價與工業總產值的比值代理；環境成本（evr），采用環境投資與工業總產值的比值代理；勞動力成本（wage），采用地區勞動力平均工資與工業總產值的比值代理。

（6）對外開放（open），采用進出口貿易總額與地區生產總值的比值代理。

（7）市場分割（fr），采用價格指數的標準差代理，即STDEV（Pi/Pj）。

3.3 數據來源以及描述性統計

以2003—2018 年我國31 個省區市（未含港澳臺地區）為研究樣本，與互聯網相關的數據來自中國互聯網信息中心（CNNIC），其余數據來自《中國統計年鑒》《中國城市統計年鑒》《中國區域統計年鑒》以及《中國宏觀經濟統計年鑒》。所有數據都經過平減處理，數據的描述性統計如表2 所示。

表2 變量的描述性統計結果

4 實證估計結果及分析

4.1 基準回歸

Hausman 檢驗結果支持了固定效應模型的可行性，如表3 所示，M1～M4 都采用了固定效應模型對互聯網與制造業集聚的關系進行了檢驗。其中，M1 在控制時間固定效應以及個體固定效應的基礎上，核心解釋變量互聯網發展水平對制造業集聚的回歸系數在0.1 的顯著性水平下顯著為正，證實了假說1。模型誤差采用聚類穩健標準誤。

4.2 穩健性檢驗

（1）替換被解釋變量。表3 中 M1 的被解釋變量制造業集聚水平是采用制造業就業人數利用區位熵的方法計算的數值，制造業就業人數占比越大，在一定程度上不能完全表示產業集聚水平越高，因此M2 在M1 的基礎上替換被解釋變量，采用工業總產值來計算區位熵，公式如下：式（4）中：industry 表示地區工業增加值。

M2 核心解釋變量的系數同樣在0.05 的顯著性水平下顯著，再次證實了假說1。

（2）替換解釋變量。參考大多數學者的做法，在互聯網發展水平的衡量上采用國際互聯網人數與年末地區總人口的比值來替換表2 中 M1 的互聯網發展水平。如表3 的M3 所示，在控制了時間效應與個體效應以及控制變量之后，采用最小二乘法對模型進行估計，結果證明互聯網提高了制造業的集聚水平。

（3）刪除后3 年數據?？刂谱兞恳约昂诵慕忉屪兞吭?003—2005 年數據不齊全、質量不高，因此刪除M1 中前3 年的數據。M4 是在刪除3 年數據之后對M1 的重新估計，結果表明核心解釋變量顯著性提升，在0.01 的顯著性水平下互聯網依然顯著提高了制造業集聚水平。

（4）內生性處理。模型建立過程中，可能會由于某種不可控因素遺漏一些變量，對模型估計會造成一定的偏誤；除此之外，還有測量誤差與互為因果的影響。一方面可能是互聯網發展水平高的地區吸引制造業集聚，另一方面，也可能是制造業集聚程度較高的地區大力發展了互聯網。表4 中Hausman檢驗P值為0.000，強烈拒絕了“沒有內生性”的原假設。為了解決模型中內生性的問題，采用兩階段最小二乘法檢驗互聯網與制造業集聚的關系。工具變量選取有線廣播電視傳輸干線網絡總長與解釋變量的滯后1 期。工具變量的選取上，應該注意兩點：第一，工具變量與核心解釋變量應該具有相關性；第二，工具變量與隨機擾動項應該不具有相關性，即工具變量除了通過影響解釋變量進一步影響被解釋變量這一條渠道外，不能通過其他途徑對被解釋變量產生影響。工具變量選取解釋變量的滯后項具有以下優點：滯后1 期的互聯網發展水平與當期互聯網發展水平高度相關，前一期的互聯網發展水平會對下一期的產生影響，而制造業企業往往更看重該地區互聯網未來的發展，毫不關心前1 期的互聯網發展水平，因此滯后1 期的互聯網發展水平不能通過其他途徑影響當期制造業集聚水平。有線廣播電視傳輸網絡干線總長是指用一系列線路（光纖、雙絞線等）經過電路的調整變化，依據網絡傳輸協議來進行通信的過程用的光纜總長，它會對網絡的數據通信產生一定的影響。有線廣播電視傳輸網絡干線的長度在一定程度上通過影響互聯網的發展水平進而對制造業集聚水平產生影響，除此之外，制造業企業不會僅僅由于某地有線廣播電視傳輸網絡干線總長處于較高水平就建立或者轉移企業。表4 弱工具變量檢驗的F 值為306.338（超過10），說明工具變量不存在弱工具變量的問題，與核心解釋變量具有較強的相關性。過度識別檢驗P值為0.194，接受“不存在過度識別”的原假設，即工具變量選取合理，與隨機擾動項不相關。表3 中M5 為使用工具變量之后的估計結果，互聯網對制造業集聚的回歸系數在0.01 的顯著性水平下顯著為正，再次驗證假說1 的正確性。

表3 基準回歸與穩健性檢驗結果

表4 內生變量與工具變量檢驗

4.3 實證結論及解釋

表3 中 M1～M5 的結論都證明了互聯網發展水平的提高會促進制造業集聚水平的相應提高，原因在于互聯網作為一種基礎設施，在制造業的采購、生產、營銷環節起著舉足輕重的作用。在制造業的采購環節，互聯網發展水平高的地區，企業的信息更加透明化，可以有效降低生產要素的采購成本，降低采購生產要素之前的搜尋成本與交易成本，減少了采購生產要素簽訂協議中的道德風險問題。在生產環節，互聯網作為一種技術，融入制造業的生產過程，不僅可以促進制造業生產率的提升，擴大企業內部部門之間的交流與反饋，互聯網的發展在一定程度上促進了不同企業之間技術的交流。在營銷環節，互聯網拓寬了銷售渠道，加速了信息的傳播速度，簡便了商品銷售過程，消費者隨時可以購買商品；此外，借助數字化信息技術，可以準確掌握市場的消費偏好，精準營銷，擴大了市場潛力。因此，在互聯網的作用下，制造業會逐漸集聚。M1到M5 的結論都肯定了互聯網對制造業的吸引作用，說明實證結果具有一定的穩健性。

對于控制變量來說，房價成本、環境成本以及勞動力成本對制造業集聚的回歸系數顯著為負，成本的增加降低了企業的利潤，限制了企業進一步的發展，降低了制造業的集聚水平，符合經濟學預期。對外開放水平對制造業集聚的回歸系數顯著為正，主要有兩方面的原因：一方面對外開放增加了與國外市場的貿易機會，提高了企業的銷售額，另一方面加強了與國外企業的交流頻率，增加了知識溢出，因此，制造業集聚水平會隨著對外開放水平的提高而提高。此外，經濟發展水平、人力資本、政府支出、基礎設施以及市場分割對制造業集聚的回歸系數不顯著。

5 門檻效應分析

互聯網與制造業集聚的關系會受經濟發展水平以及人力資本水平的制約。建立門檻回歸模型，檢驗經濟發展水平以及人力資本水平作為門檻變量時，互聯網與制造業集聚關系的門檻回歸結果見表5 和表6。當門檻變量為經濟發展水平時，表6 中的M1為單門檻面板回歸結果，門檻值在0.01 的顯著性水平下顯著，在門檻值左側，互聯網對制造業集聚具有促進的作用，在門檻值右側，互聯網發展水平對制造業集聚的邊際效應增大，互聯網對制造業的集聚作用隨著經濟發展水平的提高而增大。說明隨著經濟發展水平的提高，網絡效應凸現，互聯網的集聚作用增大。表6 中的 M2 為雙重門檻回歸結果，第2個門檻值不顯著，并且在第2個門檻值的左右側，互聯網發展水平對制造業集聚的影響不顯著。因此，有理由拒絕在經濟發展水平的制約下互聯網發展水平對制造業集聚呈現雙重門檻效應，接受互聯網發展水平對制造業集聚具有單門檻效應。當門檻變量為人力資本水平時，表6 中的M3 為單門檻回歸結果，門檻值為2.762，并且在0.01 的顯著性水平下顯著，在門檻值的左側，互聯網對制造業集聚的影響為正，在門檻值的右側，互聯網對制造業集聚的影響顯著為負。在人力資本水平的制約下，互聯網對制造業集聚呈現先增加后降低的倒“U”型影響。說明只有勞動力保持在合理的水平下，才能最大化地發揮互聯網對制造業的集聚作用。同樣，第2 個門檻的檢驗結果拒絕了互聯網發展水平對制造業集聚產生雙重門檻效應，接受互聯網發展水平在人力資本水平的制約下對制造業產生單一門檻效應。

表5 門檻值檢驗結果

表6 門檻回歸結果

6 機制分析

6.1 模型建立

前面證實了互聯網對制造業的集聚作用，本節重點探討互聯網對制造業集聚的影響機制。建立中介效應模型如公式（5）（6）（7）：

式（5）～式（7）中：Z為中介變量，分別為知識溢出（KS）與市場潛力（MP），其余變量含義公式（1）相同。

（1）知識溢出（KS），采用R&D 從業人員與年末總人口的比值代理。

（2）市場潛力（MP），計算公式如下：

6.2 計量回歸結果

表7 中，M1 為基準回歸，M2 和M3 為互聯網通過知識溢出間接影響制造業集聚的檢驗結果，M4和M5 為互聯網通過影響市場潛力間接影響制造業集聚的檢驗結果；M1、M3 與M5 的被解釋變量為制造業集聚，M2 的被解釋變量為知識溢出，M4 的被解釋變量為市場潛力。M2 與M3 結果顯示，在保持其他變量不變的情況下，互聯網發展水平的提高增強了知識溢出效應，知識溢出效應與互聯網共同促進了制造業集聚，其中，直接效應為0.307，間接效應為0.304×0.029，占總效應的比值為2.72%，M2與M3 的回歸結果說明了隨著互聯網的發展，全局性知識溢出帶來的擴散作用小于局域性知識溢出帶來的集聚作用，因此，互聯網發展水平的提高促進了制造業的集聚。同樣，M4 與M5 的結果顯示，互聯網的發展擴大了市場潛力，互聯網發展水平的直接效應為0.297，間接效應為5.772×0.008，占總效應的14.6%，說明互聯網發展水平的提高擴大了本地市場潛力與外地市場潛力，但本地市場潛力的集聚作用大于外地市場潛力的分散作用，因此，互聯網通過提高市場潛力進一步提高了制造業的集聚水平。

表7 中介效應檢驗結果

表7（續）

7 異質性分析

7.1 地區異質性分析

以上證實了互聯網對制造業集聚的影響受經濟發展水平的制約，為了進一步驗證其準確性，參考國家統計局的劃分方法1），將我國31 個省區市分別分為東部、中部以及西部地區，驗證距離海岸線的遠近以及經濟發展程度的差異導致不同地區互聯網對制造業集聚具有不同的影響。如表8 所示，M1 為東部地區互聯網對制造業集聚的回歸結果，說明互聯網顯著促進了制造業集聚；M2 與M3 分別為中、西部地區互聯網對制造業集聚的回歸結果，結果顯示互聯網在中西部地區抑制了制造業集聚，原因在于東部地區制造業有著較高的技術水平，并且東部地區企業使用互聯網成本較低，與高昂的勞動力成本相比，生產中使用互聯網更能達到利潤最大化，而中西部地區經濟較為落后、自動化程度發展水平較低但人力資本充足，與進口大量機械設備、實現完全機械化相比，企業更傾向于使用價格低廉的人力資本，因此互聯網發展水平的提高抑制了 中西部地區制造業的集聚。

7.2 分位數回歸分析

為了檢驗互聯網對制造業集聚的邊際效應是否會隨著互聯網發展水平的提高而提高，采用分位數回歸方法檢驗互聯網分別在0.25、0.50 以及0.75 分位對制造業集聚的影響，如表8所示M4、M5與M6所示?；貧w結果說明隨著互聯網發展水平的提高，互聯網對制造業集聚的影響呈現出邊際效應遞增的特征，互聯網為制造業的集聚提供了源源不斷的動力。

表8 異質性檢驗結果

表8（續）

8 結論與建議

8.1 研究結論

互聯網的發展對我國制造業的空間分布格局產生了深刻的影響，制造業的空間分布格局又深深地影響了我國經濟的空間格局，研究互聯網的發展與制造業集聚的關系，對于我國新時期提出的經濟高質量發展以及縮小地區經濟差距具有重要的意義。本研究基于我國2003—2018 年31 個省區市的面板數據，對互聯網與制造業集聚的關系進行了研究，并得出以下結論：第一，互聯網在總體上對我國制造業集聚呈現出促進的作用，在進行了一系列穩健性檢驗之后結論不變。第二，在經濟發展水平以及人力資本水平的制約下，互聯網與制造業集聚呈現出非線性關系，具體地，在經濟發展水平的制約下，互聯網對制造業集聚產生了邊際效應遞增的影響；在人力資本水平的調節作用下，互聯網對制造業集聚呈現先促進后抑制的趨勢。第三，互聯網通過增加知識溢出、擴大市場潛力作用于制造業集聚。第四，互聯網顯著促進了東部地區制造業的集聚，卻抑制了中西部地區制造業的集聚；分位數回歸結果顯示，隨著互聯網發展水平的提高，互聯網發展對制造業集聚產生邊際效應遞增的影響。

8.2 對策建議

基于上述結論，提出如下建議：（1）促進“互聯網+”制造業深度融合。積極發揮互聯網作用，使互聯網更好地服務于制造業。鼓勵制造業企業使用先進的軟件系統與現代通信技術，對傳統設備進行智能化改造，支持企業依托互聯網平臺構建采購、生產與銷售一體化綜合集成系統，促進產業生態體系的發展。（2）調節人力資本的規模與結構。實證表明當人力資本保持在合理的水平下，互聯網才能發揮最大限度的集聚效應，因此，打造多層次人力隊伍，強化人才技術支撐，才能更好地輔助互聯網發揮作用。當前我國互聯網技術較薄弱，專業技術人才匱乏，在人力隊伍的建設上應積極實施人才工程項目和高層次人才支持計劃，共同推動地區產業與經濟的集聚。（3）實施差異化的網絡建設策略。實證表明互聯網對我國不同地區的制造業具有不同的集聚作用，因此東中西部地區應當因地制宜，不能采用“一刀切”的互聯網建設方案。東部地區應當充分發揮互聯網對生產要素的集聚優勢，致力于突破更高水平的互聯網技術，擔任起領頭羊的重任；中西部地區現階段應擴大基礎設施的建設，推動“互聯網+”行動計劃順利實施，吸引企業集聚，致力于縮小與東部地區的發展差距。

注釋：

1）根據國家統計局的劃分標準，東部地區主要為北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南11 個省市；中部地區主要為山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8 個?。晃鞑康貐^主要為內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆12 個省區市。