互联网发展影响国内市场整合的理论机制与实证检验.pdf

财 经 纵 横统计与决策2023年第21期总第633期0引言在全面建设社会主义现代化国家的新征程中，整合国内市场资源、利用市场规模优势，建成全国统一大市场是畅通国内大循环、实现经济高质量发展的关键。随着全球新一轮科技和产业革命的推进，以互联网为代表的新一代信息技术不断渗透到社会生产、生活的各个方面，重塑了劳动、资本、土地等传统要素框架下阻碍国内市场整合的因素，为区域间要素的自由流动、生产方式的变革等提供了新的动力，进而也成为实现经济高质量发展的重要推动力。虽然互联网发展对区域间的市场整合具有重要影响，但影响方向可能是双向的。一方面，互联网技术的跨时空信息传播、降低交易成本、互联互通等先天优势，能够打破单个区域、单个城市之间的市场分割状态，使得地理距离较远的空间单元之间联系更加紧密，加速区域间的经济联系，从而对我国区域间的市场整合产生有利的影响；另一方面，由于初始信息禀赋的非均衡分布，中国各地区间的互联网发展水平存在差异，“数字鸿沟”显著存在1，这在一定程度上抑制了网络效应的正常发挥，加剧了互联网的空间集聚效应，从而不利于市场整合。由此可见，互联网对区域间的市场整合既有正向促进作用，也有反向抑制作用。那么，互联网究竟如何影响区域间的市场整合？互联网影响区域市场整合的内在机制是什么？关于这些问题的思考和回答，能为进一步促进我国互联网的合理化发展、推动市场整合和要素自由流动，进而实现中国经济的高质量发展提供有益启示。本文基于建设全国统一大市场的时代背景，从空间、经济、制度三个维度，对互联网发展影响市场整合的理论机制进行系统全面的分析，打开了互联网发展与国内市场之间的“黑箱”，揭示了提高互联网发展水平对发展中国家的特殊意义，为我国加快全国统一大市场建设，实现经济高质量发展提供启示。1理论分析从现实来看，我国国内市场间的整合主要受到空间地理因素、经济主体之间的信息传递效率因素以及制度性因素的影响，具体可以将这些因素归类为空间因素、经济因素和制度因素三个层面。从理论上看，Litan 和 Rivlin（2001）2通过研究互联网的发展特征指出，互联网对经济活动的任何影响均能通过空间、经济与制度三个途径产生。因此，本文从空间联通机制、经济整合机制和制度作用机制三个层面考察互联网发展影响市场整合的内在机制。1.1空间联通机制互联网发展的空间联通机制主要强调的是互联网的基础设施功效。首先，互联网基础设施包括计算机、宽带、光纤、无线路由器等网络设施，通过这些基础设施可以将分散的空间连接成统一的网络，例如全国统一的物流网络、全国层面的就业信息网站等。空间网络的形成在一定程度上打破了空间地形因素和地理距离的限制，提高了信息传输效率，极大地节省了运输成本和要素流动成本，使得商品和要素在区域间的流动变得更加便利，从而有利于国内市场的整合。其次，互联网基础设施能够将更大范围的地理空间连接起来，从而产生规模经济效应。互联网作为一种公共物品具有典型的外部性特征，能够在无形中促进要素的边际生产率提高，进而使得生产可能性曲线向外移动，促进产业布局的优化，加速地区间的商品生产和要素分工，扩大市场范围。最后，互联网基础设施还具有空间集聚效应，而这种空间集聚效应不利于市场整合。互联网发展影响国内市场整合的理论机制与实证检验王钺（中共中央党校（国家行政学院）经济学教研部，北京 100091）摘要：基于互联网快速发展的时代背景，文章构建了互联网发展影响国内市场整合的理论分析框架，从空间、经济、制度三个层面对互联网发展影响市场整合的理论机制进行探讨，在此基础上，实证检验了互联网发展对国内市场整合的影响效应。研究发现，考察期内，固定互联网和移动互联网的发展均能够促进中国城市间的市场整合，且这一促进作用还会随着互联网规模的扩大而提高，在考虑了模型可能存在的内生性和模型设定误差以后，上述结果依然具有稳健性。关键词：移动互联网；固定互联网；国内市场整合；资源优化配置中图分类号：F240文献标识码：A文章编号：1002-6487（2023）21-0154-05基金项目：中共中央党校（国家行政学院）重大理论和现实问题研究专项（2023ZDZX004）作者简介：王钺（1991），女，河南南阳人，博士，讲师，研究方向：数字经济。DOI:10.13546/ki.tjyjc.2023.21.028154财 经 纵 横统计与决策2023年第21期总第633期综合上述分析可知，空间联通机制强调了互联网基础设施的作用，通过互联网基础设施发挥的规模效应和网络效应可以弱化商品和资源要素在区域间流动的空间距离壁垒，从而推动市场整合；然而互联网基础设施的发展还会产生空间集聚效应，使得互联网发展较好的地区能够进一步吸引更多的产品和要素资源集聚，从而拉大区域间差距，不利于市场整合。因而互联网发展的空间联通机制对市场整合影响的正负向作用不明确，主要取决于网络效应、规模效应的正向作用大小与集聚效应的负向作用大小之间的差距。1.2经济整合机制经济整合机制主要强调了互联网发展影响区际经济往来的作用功效。区际经济贸易行为的发生依次需要经过生产者、批发商、零售者，最后才到达消费者手中，从生产者到消费者的过程中存在的大量批发商和零售商延长了流通长度，加大了交易成本。而互联网能够在生产者和销售者之间直接建立经济联系，减小市场主体之间的信息不对称程度，从而压缩产品流通渠道，使其出现虚拟化和扁平化的趋势。特别是互联网平台的广泛应用，使得各市场主体能够通过互联网平台直接实现沟通和交易，平台中的交易双方可以是同地区的，也可以是跨地区的。除此之外，互联网思维能力的提升可以促使经济主体间进一步加强沟通、交流与合作，带动信息的共享和生产要素集中。互联网思维目前虽然没有权威的定义，但是也取得了一定的共识，李海舰等（2014）3将“开放、共享、平等、协作”定义为互联网思维。随着互联网渗透到经济生活的方方面面，我国各经济主体的互联网思维意识也在逐步提升，利用互联网实现的区际交流和合作不断增加，并且开放、共享的意识也使得经济主体更愿意进行信息交流和协作，这些均有利于要素在区域间的自由流动和资源配置效率的提升，进而促进国内要素市场整合的实现。然而，互联网虽然能够通过降低交易成本、提高信息流通效率、数字金融等手段促使商品和要素在区域间实现自由流动，增加区域间的经济关联，进一步推动区际市场的整合；但是，互联网在发展过程中也带来了一些负面影响，例如网络上“铺天盖地”的海量信息不仅造成了信息的冗余，还有可能存在着虚假信息等，这在一定程度上加大了经济主体筛选和甄别真实有效信息的困难，特别是虚假信息的存在可能会严重影响经济运行效率，进而增加了区际市场整合的难度。由此可知，互联网影响市场整合的经济整合机制中也可能存在着正、反两个方向的作用，其中信息流通效应、交易成本降低效应和数字金融效应能够促进市场整合，而信息冗余效应对市场整合产生了阻碍作用。1.3制度作用机制广义上的制度不仅包括法律规范，还包括行业规则，而市场本身也是提供商品交易的一种制度安排。互联网的飞速发展在带来平台经济繁荣的同时也使得市场结构出现了垄断的倾向，从而对市场整合产生了不利的影响。互联网平台在发展的过程中往往具有“成本次可加性”特征，从而形成垄断的可能性较高。此外，互联网平台之间交叉网络外部性的存在，使得用户对平台的评价往往依赖于平台另一端用户数的多少，从而用户数越多的平台越容易产生用户集聚效应，增加了平台垄断的可能性。在互联网发展的过程中，相应的网络使用法律法规、网络信息发布规范、网络监管环境等也逐渐变得更加健全和完善，这为更好地发挥互联网的网络效应、规模效应、信息连通效应等，破除区际地方保护主义下的行政性壁垒提供了制度保障作用，还能够通过交易成本的降低产生自我激励作用，形成市场化过程中的自我强化机制，从而有利于市场整合的实现。可见，互联网发展的制度作用机制同时具有正向的制度规制效应和负向的垄断效应。互联网平台广泛使用带来的垄断效应妨碍了市场秩序的正常运行，干扰了市场价格，并且影响企业等用户的自由进入和退出，影响了资源配置效率的提升，从而对市场整合的推进产生抑制作用；而互联网通信技术发展过程中伴随的互联网使用法律法规完善和网络监管体系健全为更好地发挥互联网的“连接经济”功效，破除区际市场分割、弱化行政性贸易壁垒等提供了制度保障，从而有助于全国统一大市场的实现。从上述理论分析可知，互联网发展对市场整合的影响均呈现“双刃剑”的特征，最终结果需结合中国的具体实际进行计量分析。2研究设计2.1计量模型建立基于上述分析，本文建立如下的基本回归方程：seg1it+1=+0intit+Xjit+vi+t+it（1）seg2it+1=+0intit+Xjit+vi+t+it（2）其中，i表示城市个体，t表示时间，seg1表征了相邻地区间的市场整合，即“以邻为壑”，seg2表征的是全国整体层面上的市场整合水平。int是城市的互联网发展水平。X为j个可能影响市场整合的控制变量，vi代表城市固定效应，用于控制城市层面上不随时间变化但会对市场整合产生影响的不可观测特征，t代表时间固定效应，用于锁定特定年份因素对城市间市场整合的冲击影响，it为随机误差项，用于解决模型中可能存在的异方差和序列自相关问题。由于互联网发展对市场整合产生影响需要一定的时间，因此在模型中将市场整合指数进行前置一年处理，这样可减弱由互联网发展与市场整合之间可能存在的双向因果关系所造成的内生性问题。2.2市场整合指标的测度本文的被解释变量为地区间的市场整合水平seg。区域市场整合指数是判断地区间市场是否趋于整合、分割的重要指标。现有关于市场整合指数的测算方法主要有价格法、经济周期法、问卷调查法、贸易法等，其中价格法主要是基于“一价定律”和“冰山成本模型”理论，以地区间相155财 经 纵 横统计与决策2023年第21期总第633期同商品价格的相对差异衡量市场整合水平。价格法的内在逻辑是如果两地区间商品价格的变异系数以及边界效应缩小，或是商品价格在统计上趋同，则说明区域间的市场趋于整合，市场分割程度下降。相较于其他方法，价格法在计算市场整合指标时纳入了更多的信息，并且数据可获得性较好，因而成为目前研究区域市场整合的主要方法。基于此，本文采用相对价格法对中国城市间的市场整合程度进行测算，测算过程参照白俊红和刘怡（2020）4、彭桥等（2021）5的研究。2.3互联网发展水平的测度本文的核心解释变量为互联网发展指标（int）。本文同时考虑了固定互联网普及率（Int_tradition）和移动互联网普及率（Int_mobile）两种形式的互联网发展指标。固定互联网普及率采用城市每百人互联网宽带接入用户数衡量。受城市微观数据可得性的限制，目前移动互联网的数据在大部分城市层面上只能获得移动电话用户数，考虑到在当前的4G、5G网络背景下，电子邮件、电子商务、视频云会议、购物等互联网通信活动均可以由移动电话完成，并且虽然我国从2014年开始普及4G信号，但是在20062013年2G、3G通信网络下移动电话也具备网络搜索功能，因而本文使用考察期内的移动电话普及率表征移动互联网水平，这可能在一定程度上低估城市层面上移动互联网的发展规模，后续的实证结果可以视为移动互联网对市场整合影响的一个下限。2.4控制变量为了进一步控制模型中可能存在的遗漏变量问题，参考已有研究，本文在实证研究中还同时控制了其他可能影响市场整合的因素。（1）财政分权水平（Fiscal），以各地区预算内人均财政支出占省级人均预算内财政支出的比重表征财政分权水平6。（2）对外开放程度（Open），将各地区的对外开放水平作为控制变量纳入计量模型中，采用考察期内各地区进出口总额占GDP的比重衡量。（3）产业分工水平（Division），本文对各地区的产业专业化分工水平进行了控制，并采用克鲁格曼专业化指数进行衡量7。相邻地区间的产业分工水平记为Division1；全国整体层面上产业分工水平记为Division2。（4）政府支持（Government），使用各地区的预算内和预算外支出总和占GDP的比重衡量。（5）国有经济比重（Owner），使用国有企业员工人数占地区总员工人数的比重衡量。（6）地理距离（Distance），利用各地区与其相邻地区的平均面积之和刻画地理距离，记为Distance1。当测算全国整体层面上的市场整合指数时，利用各地区与其他所有地区的平均面积之和刻画地理距离8，记为Distance2。之所以采用平均面积进行处理，是因为很难准确地在各城市中找到一个合适的位置度量区际贸易距离。2.5数据来源受限于城市层面上居民消费价格指数的收集和整理难度，现有涉及市场整合的研究大多集中在省级层面上，且由于居民消费价格指数的分类指标在2016年发生变更，研究时间往往截止到2015年。本文将研究拓展到了城市层面上，选取了20062020年中国236个地级市的面板数据。为保证数据的一致性，本文通过手工整理，将2016年之前的食品和烟酒合并为一类，最终的指数值取两者的平均值；将2016年之前的医疗保健和个人用品中的医疗保健价格指数归为一类，将个人用品中的化妆美容用品和清洁化妆用品归类到家庭设备及维修服务中，使其与2016年之后的生活用品及服务类目保持一致；不再考虑其他用品和服务项目，从而在一定程度上保证了数据的连续性。上述数据处理过程虽然会存在一定的误差，但是整体变动较小，相较于数据在时间维度上的大量缺失，这样的处理显得较为合理。此外，原始数据主要来源于各城市的统计年鉴和统计公报、EPS统计数据分析平台、中经网城市年度数据、CEIC中国经济数据库以及 中国城市统计年鉴。3实证结果分析3.1基准模型估计结果本文主要分析了互联网发展对市场整合的影响效应，依据基准回归模型进行估计得到的回归结果如表1所示。表1互联网发展影响市场整合的基准模型估计结果Int_traditionInt_mobileFiscalOpenDivision1Division2GovernmentOwnerDistance1Distance2常数项地区固定效应时间固定效应R-squared（1）Seg11.965*（0.218）2.716*（0.356）-0.344*（0.035）-0.084*（0.032）0.345*（0.033）0.253*（0.029）-0.066*（0.015）-0.067*（0.019）-9.859*（1.167）否否0.475（2）Seg20.804*（0.225）1.329*（0.432）-0.336*（0.023）-0.046*（0.006）0.337*（0.142）0.324*（0.085）-0.058*（0.006）-0.078*（0.012）-11.523*（1.057）否否0.358（3）Seg10.772*（0.224）0.884*（0.095）-0.253*（0.118）-0.027*（0.006）0.422*（0.095）0.407*（0.183）-0.095*（0.023）-0.065*（0.018）-8.092*（0.838）是是0.392（4）Seg20.737*（0.148）0.845*（0.083）-0.324*（0.075）-0.038*（0.001）0.394*（0.182）0.346*（0.094）-0.083*（0.031）-0.059*（0.004）-15.874*（0.962）是是0.406注：*、*、*分别表示在10%、5%、1%的水平上显著，括号内的数值为基于城市层面聚类的稳健标准误。下同。家庭设备用品及维修服务更名为生活用品及服务，医疗保健和个人用品调整为医疗保健，食品、烟酒合并为食品烟酒。156财 经 纵 横统计与决策2023年第21期总第633期表1中列（1）、列（2）为不控制城市与时间固定效应时的回归结果，分别显示固定互联网和移动互联网发展不仅能够显著促进相邻地区间的市场整合，还能够促进全国层面上市场整合水平的提升。列（3）、列（4）进一步控制城市和时间固定效应后，固定互联网和移动互联网的发展仍然会显著促进相邻地区间的市场整合和全国层面上的市场整合。可以发现，控制城市和时间固定效应之后，固定互联网普及率和移动互联网普及率的回归系数均有所减小，变得更加合理，说明不加入城市和时间固定效应的模型高估了互联网发展对市场整合的影响。综合来看，互联网发展可以有效促进城市间的市场整合，平均而言，以宽带为代表的固定互联网普及率提高1%，会引致相邻城市间的市场整合水平提升0.772%，而全国层面上的市场整合水平提升约0.737%，移动互联网普及率提高1%，会引致相邻城市间的市场整合水平提升0.884%，而全国层面上的市场整合水平提升约0.845%，可见仅考虑“以邻为壑”下相邻地区间的市场整合水平可能会高估互联网发展对市场整合的影响。总体来讲，互联网发展水平的提升最终有利于我国区域间的市场整合，表明互联网发展伴随的正向促进作用超过了负向作用的影响。数字经济时代，互联网的快速发展将成为影响我国区域市场整合的关键性因素。进一步分析可知，相比于宽带上网等固定互联网形式，移动互联网发展对市场整合的影响作用更大，这一结果与现实相符。3.2内生性检验对于上面所述的模型中可能存在的内生性问题，本文采用工具变量估计方法进行克服。从互联网的发展历史来看，互联网在社会中的应用先是通过电话线拨号接入的，经过多年的发展才实现目前的光纤宽带接入技术。因此，互联网技术的发展应该与固定电话的发展具有一定的相关性，历史上固定电话普及率较高的地区也可能是互联网率先发展并且普及率较高的地区。与此同时，随着信息技术的飞速发展和互联网技术实现的创造性飞跃，历史上固定电话数量对市场的影响已经消融，难以对市场整合的发展产生影响。基于此，本文借鉴黄群慧等（2019）9的研究，采用历史上各省份1984年每百万人固定电话数量作为互联网发展指数的工具变量。本文采用工具变量进行回归的具体估计结果如表2所示。从表2的一阶段回归结果可知，历史上每百人固定电话数量通过了识别不足检验和弱工具变量检验，表明选取的工具变量是有效的，IV估计结果具有可靠性。从第二阶段的回归结果可知，当以历史上每百人固定电话数量作为工具变量时，固定互联网普及率和移动互联网普及率对相邻地区间的市场整合和全国层面上的市场整合均具有显著的正向促进作用，这与基准回归模型的结论相一致，只是估计系数更大。由此可见，在考虑了模型可能存在的内生性以后，回归结论依然可靠。3.3稳健性检验考虑模型前置期设置中可能存在的误差。基准回归模型在考察互联网发展对市场整合的影响效应时，将市场整合变量前置了1期，但是新增互联网对市场整合的影响也可能发生在之后的第2期、第3期等。因而，本文又分别选取了前置2期和3期的市场整合变量作为被解释变量，从而检验不同的滞后期是否对模型的估计结果产生影响，并且前置两期可以进一步弱化互联网发展与市场整合之间的双向因果关系。被解释变量前置2期和3期的估计结果如表3所示，限于篇幅，表3中只报告了控制城市和时间固定效应的回归结果。表3稳健性检验结果Int_traditionInt_mobile控制变量城市固定效应时间固定效应R-squared前置2期Seg11.023*（0.033）1.154*（0.065）控制是是0.356Seg20.878*（0.046）0.969*（0.478）控制是是0.487前置3期Seg10.982*（0.024）1.017*（0.405）控制是是0.237Seg20.832*（0.025）0.898*（0.604）控制是是0.359从表3的估计结果可知，将被解释变量市场整合的前置期从1期替换为2期和3期之后，各前置期下固定互联网普及率和移动互联网普及率的回归系数仍然显著为正，这进一步说明了互联网发展促进了城市间的市场整合。与表1的基准回归模型结果相比，替换前置期之后，互联网发展对市场整合的正向促进作用均变得更大，或许是在被解释变量前置2期或者3期之后减弱了双向因果关系，从而带来了更为准确的估计。总体来看，更换被解释变量的前置期之后，回归结果的方向和显著性没有发生变化，验证了结论的稳健性。4互联网发展影响市场整合的拓展性分析4.1互联网的规模效应检验前文的分析证明了互联网发展对市场整合具有正向促进作用，而本文的研究样本期间正是我国互联网高速发展的阶段，互联网普及率的变化（也即互联网网络规模的变化）可能会影响互联网发展对市场整合的影响程度，为了探究互联网是否具有网络规模效应，本文借鉴施炳展和表2互联网发展影响市场整合的工具变量估计结果Panel A:Second stagePanel B:First stageInt_traditionInt_mobile控制变量城市固定效应时间固定效应R-squaredIVKleibergen-PaapLM statistic PKleibergen-PaapWald F statisticR-squaredSeg11.107*（0.118）1.305*（0.206）是是是0.5430.064*（0.013）75.9260.00068.76929.5210.960Seg20.745*（0.016）0.926*（0.014）是是是0.5090.029*（0.005）72.6010.00068.97838.9550.922157财 经 纵 横统计与决策2023年第21期总第633期李建桐（2020）10的研究，在基准回归模型的基础上进一步加入城市层面的固定互联网普及率和移动互联网普及率与其自身的交互项（也即Int_tradition的二次项、Int_mobile的二次项）后进行回归，回归结果如表4所示，回归中所用的控制变量与基准模型一致，列（1）、列（2）为不控制城市与时间固定效应时的回归结果，列（3）、列（4）为控制城市与时间固定效应的回归结果。表4互联网发展影响市场整合的规模效应Int_tradition2Int_mobile2Int_traditionInt_mobile控制变量城市固定效应时间固定效应R-squared（1）Seg10.547*（0.029）0.682*（0.064）0.059*（0.018）0.068*（0.014）控制否否0.544（2）Seg20.679*（0.017）0.691*（0.052）0.048*（0.008）0.045*（0.007）控制否否0.203（3）Seg10.508*（0.064）0.536*（0.045）0.051*（0.017）0.057*（0.015）控制是是0.531（4）Seg20.583*（0.032）0.529*（0.011）0.033*（0.006）0.043*（0.008）控制是是0.482从表4的估计结果可以看出，无论是否控制城市和时间固定效应，Int_tradition二次项和Int_mobile二次项的系数均显著，并且Int_tradition和Int_mobile一次项和二次项的回归系数均为正，说明互联网发展对市场整合的影响呈现边际递增的特征。列（3）、列（4）控制了城市和时间固定效应模型的一次项变量回归系数比列（1）、列（2）有所减小，说明模型在控制城市和时间固定效应以后更具有合理性。结合二次函数拐点值的计算公式（-b/2a），可知固定互联网和移动互联网普及率对市场整合的影响方向的拐点值一定小于0，拐点值对应的经济意义为当固定互联网和移动互联网的普及率出现在拐点值左侧时，网络普及率的增加反而会降低市场整合程度，当固定互联网和移动互联网的普及率出现在拐点值右侧时，互联网发展对市场整合的促进作用会随着网络普及率的增加而增加，呈现边际递增的特征。因为Int_tradition和Int_mobile的值是非负的，因而一定出现在拐点值的右侧，也即二次曲线的上升阶段，这表明我国城市层面固定互联网和移动互联网的普及率对城市间市场整合的影响始终为正，并且这一正向促进效应会随着互联网规模的增大而增强。总体来说，从全国整体层面来看，互联网对市场整合的影响具有网络规模效应，影响效应始终为正，并且会随着互联网规模的增大而不断增强。此外，表4的回归结果说明，在互联网发展的不同阶段，由于网络规模的不同，其对市场整合的影响程度存在差异。因而研究发展中国家的互联网经济效应时，不能照搬基于发达国家研究得出的结论，因为发达国家的研究结论暗含互联网规模较大这一假设，这与发展中国家的互联网发展现实可能不符。5结论本文在互联网发展影响市场整合理论分析的基础上，实证检验了互联网发展对市场整合的影响效应。首先，通过分析互联网发展对市场整合的平均影响效应、并对其进行内生性检验和稳健性检验，从而证明了前文研究假设的成立；其次，验证了互联网发展对市场整合影响作用的独立性和范围；最后，分析了互联网发展影响市场整合的异质性特征。本文的主要研究结论如下：第一，互联网发展对我国地区间的市场整合具有显著的促进作用。在考虑了模型可能存在的内生性之后，这一结论仍然具有稳健性。此外，互联网对市场整合的促进作用会随着互联网规模的增大而提高，呈现边际递增的特征。第二，互联网在较大的地域范围内能够更好地发挥作用。地域空间较大时，限于较高的信息传递和搜寻成本，市场在寻找贸易对象进行整合时就更加依赖于互联网。这一结果表明随着互联网技术的发展，各地区在开展经济往来时应该打破将交易伙伴限定在周边邻近地区的固定思维，信息传输和搜寻成本的降低使得更远地域范围内的区际贸易成为可能，从而促进全国层面上的市场整合。参考文献：1安同良,杨晨.互联网重塑中国经济地理格局:微观机制与宏观效应J.经济研究,2020,55(2).2Litan R E,Rivlin A M.Projecting the Economic Impact of the Internet J.American Economic Review,2001,91(2).3李海舰,田跃新,李文杰.互联网思维与传统企业再造J.中国工业经济,2014,(10).4白俊红,刘怡.市场整合是否有利于区域创新的空间收敛J.财贸经济,2020,41(1).5彭桥,肖尧,陈浩.市场一体化对区域经济协调发展影响的实证检验J.统计与决策,2021,(20).6刘小勇,李真.财政分权与地区市场分割实证研究J.财经研究,2008,(2).7尹正,倪志伟.区域博弈、产业分工与经济一体化J.中国流通经济,2017,31(12).8邓明.中国地区间市场分割的策略互动研究J.中国工业经济,2014,311(2).9黄群慧,余泳泽,张松林.互联网发展与制造业生产率提升：内在机制与中国经验J.中国工业经济,2019,(8).10施炳展,李建桐.互联网是否促进了分工：来自中国制造业企业的证据J.管理世界,2020,36(4).（责任编辑/邓玫）158