黃天鑒

（西南大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，重慶 400715）

一、引言

21世紀(jì)以來，伴隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的普及與數(shù)智化技術(shù)的不斷創(chuàng)新，一種新興的高互動性社交娛樂方式——網(wǎng)絡(luò)直播應(yīng)運而生。網(wǎng)絡(luò)直播是利用現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將現(xiàn)場的音頻和視頻轉(zhuǎn)換成特定的數(shù)字信號，形成完整的內(nèi)容并上傳到互聯(lián)網(wǎng)上供網(wǎng)民觀看的一種形式 （Fu，2022）［1］。網(wǎng)絡(luò)直播通過其強互動性、強專業(yè)性和高轉(zhuǎn)化率等優(yōu)勢迅速吸引了一大批網(wǎng)民參與其中。根據(jù)中國國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)，2021年中國直播電商相關(guān)企業(yè)注冊量為21791家，同比增長228.1%；中國網(wǎng)絡(luò)直播用戶規(guī)模為63769萬人，使用率為63.1%。在此背景下，研究世界網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展位列前茅之一的中國具有強烈的現(xiàn)實意義。

作為新時代的一種新型社交娛樂方式，網(wǎng)絡(luò)直播既是機遇也面臨著挑戰(zhàn)。一方面，以網(wǎng)絡(luò)直播為基礎(chǔ)催生了網(wǎng)紅經(jīng)濟的迅速發(fā)展，進而對滿足人們的精神文化需求、帶動居民的文娛性消費、緩解社會就業(yè)壓力、增強國家經(jīng)濟活力等具有積極影響。但另一方面，網(wǎng)絡(luò)直播尚缺乏正確的價值引導(dǎo)和嚴(yán)格的監(jiān)管約束，許多消費者權(quán)益無法得到有效保障，不良的社會風(fēng)氣蔓延并殘害著部分青少年群體，例如一些主播為了吸引粉絲而采取獵奇求怪、直播社會禁忌等低俗方式，這對社會風(fēng)尚帶來消極影響 （韓磊等，2020）［2］。中國政府高度重視這一問題，于2021年7月12日已頒布 《網(wǎng)絡(luò)表演經(jīng)紀(jì)機構(gòu)管理辦法 （征求意見稿）》，加強了對網(wǎng)絡(luò)直播的約束和監(jiān)管，這對加強網(wǎng)絡(luò)直播的管理，規(guī)范直播行業(yè)運行秩序，維護上網(wǎng)用戶的合法權(quán)益都具有重要作用 （賀愛英，2020）［3］。但改革并非一日之功，建立規(guī)范網(wǎng)絡(luò)直播的長效運行機制應(yīng)是未來監(jiān)管的方向和重點。

在此背景下，本文開創(chuàng)性地利用 “文本挖掘法”，基于百度指數(shù)平臺，從網(wǎng)絡(luò)直播、網(wǎng)絡(luò)主播、網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)業(yè)和網(wǎng)絡(luò)公司四個方面構(gòu)造了包含20個關(guān)鍵詞的網(wǎng)絡(luò)直播綜合評價體系，在此基礎(chǔ)上運用Dagum基尼系數(shù)及分解、Kernel核密度估計、莫蘭指數(shù)、beta收斂等方法，對中國及三大區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展?fàn)顩r進行測度并深入分析了其區(qū)域差異、動態(tài)演進及收斂性，旨在明晰中國網(wǎng)絡(luò)直播的發(fā)展現(xiàn)狀，以便于監(jiān)管部門精準(zhǔn)實施相關(guān)政策，促進我國網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟持續(xù)健康發(fā)展。

二、文獻述評

時間回到2016年，隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的普及和人們生活水平的提高，僅僅一年時間，中國直播行業(yè)就誕生了超過千余家的直播平臺，收割了超過3.5億的用戶，直播走進了千家萬戶，從娛樂變成了人們的一種生活方式，因此2016年被公認為中國網(wǎng)絡(luò)直播元年。網(wǎng)絡(luò)直播以其產(chǎn)品可視性、信息易獲得性、價格低廉性以及高互動性廣受公眾歡迎，尤其在當(dāng)前新型冠狀病毒肆虐的時代下，網(wǎng)絡(luò)直播既是零售業(yè)恢復(fù)運營的主要方式，也是滿足人們社交需求的重要娛樂方式，相關(guān)文獻主要集中在網(wǎng)絡(luò)直播與電子商務(wù)、網(wǎng)絡(luò)直播與觀眾打賞、網(wǎng)絡(luò)直播參與的影響因素三個方面。

（一）網(wǎng)絡(luò)直播與電子商務(wù)

網(wǎng)絡(luò)直播極大地促進了電商經(jīng)濟的繁榮 （Lu和Chen，2021）［4］。傳統(tǒng)的電商交易模式存在著嚴(yán)重的信息不對稱現(xiàn)象（Dimoka 等，2012； Hong 和 Pavlou，2014）［5－6］，消費者無法確定商家所提供的信息是真實且有效的，這導(dǎo)致傳統(tǒng)電商銷售額低下 （Lu和Chen，2021）［4］。相比于線下傳統(tǒng)電商的導(dǎo)購員，網(wǎng)絡(luò)電商主播通過專業(yè)的講解和帶貨使消費者對產(chǎn)品更加了解，節(jié)省了消費者篩選產(chǎn)品的精力和時間，讓客戶掌握了消費的主動權(quán)，這不僅消除了部分消費者在線下所面臨的壓抑感，從而增強他們的購買意愿，而且加強了用戶粘性，為電商主播吸引了大批粉絲和關(guān)注 （Wang，2020； Zheng 等，2017）［7－8］。網(wǎng)絡(luò)電商還具有絕對的價格優(yōu)勢，消費者在網(wǎng)上進行購物時可以直觀地發(fā)現(xiàn)價格差異，這極大地縮減了商家利潤，商家必須通過低價激勵來吸引用戶進行消費。此外，在電商直播模式下，顧客購買商品的關(guān)注點發(fā)生了變化，刺激消費者產(chǎn)生購物行為的不再是商品本身的信息和價值，更多的是主播自身的吸引力、才藝表現(xiàn)、直播點贊、彈幕互動、知名度等因素。因此，在直播的過程中，主播既是產(chǎn)品的代言人，也是消費者的意見領(lǐng)袖。好的帶貨主播可以使觀眾更加直觀地感受到產(chǎn)品的魅力，讓觀眾受到視覺沖擊并加深對產(chǎn)品的印象。主播通過講解將消費者帶入產(chǎn)品使用當(dāng)中，讓消費者體驗與主播同樣的使用效果，并通過直播間熱情互動等形式使消費者產(chǎn)生情感沖擊，激發(fā)消費者的購買情緒。因此，主播作為電商直播中的重要一環(huán)，對消費者的購買意愿起著至關(guān)重要的作用 （魏劍鋒等，2022； Ma，2021）［9－10］。

（二）網(wǎng)絡(luò)直播與觀眾打賞

網(wǎng)絡(luò)直播的發(fā)展催生了一種新型的財富支配方式——觀眾打賞。觀眾打賞是網(wǎng)紅娛樂平臺最重要的營收方式。公開資料統(tǒng)計顯示：上市公司虎牙在2021年全年收入為101.86億元人民幣，上市公司斗魚在2021年全年收入為91.65億元人民幣，它們的直播收入占比都超過了90%。而直播收入主要來自于觀眾打賞的分成，主播僅憑一臺電腦或者一部手機即可開通直播間，用戶進入直播間通過點贊、彈幕、聊天、送禮物等方式與主播和共同觀看者進行互動，這種直播交互方式所營造出的彈幕氛圍和獨特主題更為豐富和生動，在給用戶帶來美好體驗的同時，極大地使用戶獲得娛樂消遣、壓力釋放等享樂滿足 （陳迎欣等，2022； Dobe，2020）［11－12］。Andreoni （1989）［13］和 Andreoni （1990）［14］認為打賞行為是一種 “Warm－glow giving”，而Bagwell和 Bernheim （1996）［15］認為打賞行為更像是一種“Conspicuous Consumption”，這兩種界定都有一個共同特征，那就是打賞行為顯示了打賞者的財富地位 （Corneo和Jeanne，1997）［16］，打賞者享受通過打賞行為來獲得被關(guān)注感和心理滿足感的過程 （Ribar和Wilhelm，2002）［17］。此外，打賞作為一種消費行為還可能受到 “羊群效應(yīng)”的影響 （廖理等2021；Bikhchandani等，1992）［18－19］。主播通過直播平臺展示自身的才藝、游戲技術(shù)對觀眾形成娛樂陪伴與互動，進而通過平臺簽約費和觀眾打賞費來獲取直播收入。當(dāng)然，主播之間也面臨著激烈競爭，沒有特色和風(fēng)格的主播很容易在市場競爭中被淘汰（Zhang，2021）［20］。Hu 等 （2017）［21］認為用戶的持續(xù)觀看意圖與主播的共情程度存在明顯的正相關(guān)關(guān)系；Yu等（2018）［22］研究發(fā)現(xiàn)60%以上的用戶曾在觀看直播時對主播進行打賞；Zhou等 （2021）［23］研究發(fā)現(xiàn)彈幕數(shù)與打賞行為呈正相關(guān)關(guān)系。

（三）網(wǎng)絡(luò)直播參與的影響因素

Khan（2017）［24］研究發(fā)現(xiàn)娛樂動機、社會交往動機等對用戶使用社交媒體參與行為具有積極的影響；Scheibe等（2016）［25］研究發(fā)現(xiàn)感知易用性是使用直播的主要動機；Hilvert－Bruce等 （2018）［26］則認為實時參與、社交互動、社區(qū)意識和結(jié)識新朋友從是4種直播參與的動機所在；Shin（2018）［27］則更為關(guān)注直播與教學(xué)之間的聯(lián)系，發(fā)現(xiàn)直播應(yīng)用于教學(xué)可以提高學(xué)習(xí)效率，這也成為使用直播的動機之一；侯德林等 （2013）［28］則將用戶參與直播進行細化，發(fā)現(xiàn)感知趣味性、感知有用性和社會身份認同等對視頻用戶內(nèi)容生成上傳行為意愿的影響顯著；王晰巍等 （2020）［29］認為感知風(fēng)險性對網(wǎng)絡(luò)直播用戶使用意愿產(chǎn)生負向影響，社會因素對使用意愿不產(chǎn)生影響。王嘉舟 （2022）［30］研究發(fā)現(xiàn)績效期望、努力期望和社會影響對直播電商用戶行為意愿產(chǎn)生顯著正向作用，便利條件、行為意愿共同決定直播電商用戶使用行為。陳迎欣等（2022）［11］認為物理、事理和人理因素能顯著影響公眾參與網(wǎng)絡(luò)直播行為。

三、研究設(shè)計

（一）指標(biāo)體系構(gòu)建與測算

1、指標(biāo)體系構(gòu)建

要評估中國網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展?fàn)顩r，首先要構(gòu)造一套完整的評價指標(biāo)體系。據(jù)筆者了解，目前國內(nèi)外還未有學(xué)者對其進行構(gòu)建，本文參考沈悅和郭品 （2015）［31］在構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)時所采用的 “文本挖掘法”，從網(wǎng)絡(luò)直播、網(wǎng)絡(luò)主播、網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)業(yè)和網(wǎng)絡(luò)公司四個方面來構(gòu)造包含20個關(guān)鍵詞的網(wǎng)絡(luò)直播綜合評價指標(biāo)體系，具體評價指標(biāo)體系如表1所示。

表1：網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展的評價指標(biāo)體系

2、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化及權(quán)重賦予

首先將整理好的數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化，參考已有研究，采用最大最小值法來處理，由于本文不涉及負向指標(biāo)，因此標(biāo)準(zhǔn)化計算公式為：

其中，Sij為標(biāo)準(zhǔn)化值，其值越大表示該指標(biāo)對綜合指數(shù)的貢獻度越大。Xij為各指標(biāo)的實際值，i，j分別表示樣本數(shù)和指標(biāo)數(shù)。max(Xij)和min(Xij)分別表示i樣本中第j個指標(biāo)的最大值和最小值。

每個指標(biāo)的權(quán)重采用熵值法賦予。熵權(quán)計算公式：

網(wǎng)絡(luò)直播綜合發(fā)展水平計算公式：

（二）研究模型與方法

1、Dagum基尼系數(shù)及分解

為了分析中國網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展水平的區(qū)域內(nèi)差異、區(qū)域間差異及其來源，采用Dagum基尼系數(shù)及其分解來對其進行測算，根據(jù)Dagum （1998）［32］所提出的理論，將總體基尼系數(shù)G分解成區(qū)域內(nèi)差異貢獻 （Gw）、區(qū)域間差異貢獻 （Gnb）與超變密度貢獻 （Gl）三部分，即G＝Gw＋Gnb＋Gl。首先是總體基尼系數(shù) （G）的計算公式：

其中，yji（yhr）是j（h）地區(qū)內(nèi)i（r）省份的網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展情況；nj和nh是j地區(qū)和h地區(qū)內(nèi)包含的省份數(shù)量；是各地區(qū)網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展水平的均值。

第j個區(qū)域的基尼系數(shù)Gjj和區(qū)域內(nèi)差異貢獻Gw的計算公式為：

j、h區(qū)域間基尼系數(shù)Gjh和區(qū)域間差異貢獻Gnb的計算公式為：

超變密度貢獻Gl可表示為：

2、Kernel密度估計

采用Kernel密度估計來分析全國及三大區(qū)域網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展水平的分布態(tài)勢、分布延展性以及極化趨勢。常用的核估計函數(shù)式為：

其中，n為觀測值的數(shù)量，本文中表示觀測的省份個數(shù)；xi為獨立同分布的觀測值，在本文中表示每個省份的網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展水平；為觀測值的均值，本文中表示30個省份網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展水平的平均值；K(·)為高斯核密度函數(shù)；h為帶寬。

3、β收斂

β收斂是指在落后地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展水平的增長率高于發(fā)達地區(qū)的增長率，隨著時間的推移，會逐步趕上發(fā)達地區(qū)，從而達到以同樣增長率收斂的狀態(tài)。β收斂分為絕對β收斂和條件β收斂。絕對β收斂僅考慮網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展本身的收斂狀態(tài)，而條件β收斂則在絕對β收斂的基礎(chǔ)上控制了一系列影響因素。傳統(tǒng)絕對β收斂模型為：

同時，考慮到地區(qū)間存在顯著的空間相關(guān)性，采用空間滯后模型 （SAR）、空間誤差模型 （SEM）、空間杜賓模型（SDM）等空間計量模型分析β收斂問題，基于空間依賴的絕對β收斂模型分別為：

其中，ρ為空間滯后系數(shù)，λ為空間誤差系數(shù)，θ為基期網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展水平空間滯后值對被解釋變量的影響，wij為空間權(quán)重矩陣第t行第j列元素。

傳統(tǒng)條件β收斂模型和空間條件β收斂模型 （SAR模型、SEM模型和SDM模型）分別為：

其中，Xi，t＋1為控制變量集合，γ為系數(shù)項。后續(xù)將逐步通過LM檢驗、LR檢驗、豪斯曼檢驗來判斷使用哪一模型。

（三）數(shù)據(jù)及來源

1、控制變量選擇

此處只對條件β收斂模型中所涉及的控制變量進行說明，其他不再贅述，具體如下表2：

表2：變量說明

2、數(shù)據(jù)來源

本文使用2016～2021年中國30省的面板數(shù)據(jù)作為樣本，網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展相關(guān)數(shù)據(jù)來自百度指數(shù)平臺，控制變量數(shù)據(jù)主要來源于 《中國統(tǒng)計年鑒》，控制變量的描述性統(tǒng)計見下表3：

表3：控制變量描述性統(tǒng)計

四、中國網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展的區(qū)域差異、動態(tài)演進與收斂特征

（一）特征事實分析

2016～2021年中國30個省份網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展水平測算結(jié)果見表4。首先，從歷年各省份網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展水平來看，中國的網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展水平還處于起步階段，且存在明顯的省級差異和兩極分化。具體來看，廣東的網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展水平最高，樣本期內(nèi)一直位于 0.06以上，最高達到 0.1232，歷年平均值為0.0837。其次是江蘇、浙江、北京，它們的歷年平均值分別為0.0648、0.0622、0.0605。青海的網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展水平最低，樣本期內(nèi)最小值僅為0.0039，歷年平均值也僅為0.0051。排名第一的廣東網(wǎng)絡(luò)直播綜合指數(shù)歷年平均值 （0.1232）是排名最后的青海 （0.0051）的24.16倍。

表4：中國網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展現(xiàn)狀

西部四川 0.0331 0.0363 0.0336 0.0401 0.0555 0.0486 0.0412重慶 0.0194 0.0196 0.0178 0.0174 0.0357 0.0411 0.0252貴州 0.0130 0.0138 0.0157 0.0121 0.0243 0.0244 0.0172云南 0.0138 0.0157 0.0166 0.0153 0.0287 0.0225 0.0188廣西壯族自治區(qū) 0.0160 0.0197 0.0168 0.0171 0.0342 0.0345 0.0231陜西 0.0190 0.0322 0.0228 0.0201 0.0343 0.0518 0.0300甘肅 0.0099 0.0135 0.0131 0.0100 0.0189 0.0148 0.0134青海 0.0039 0.0057 0.0049 0.0039 0.0076 0.0045 0.0051寧夏回族自治區(qū) 0.0059 0.0056 0.0063 0.0039 0.0099 0.0074 0.0065新疆維吾爾自治區(qū) 0.0101 0.0207 0.0103 0.0110 0.0190 0.0176 0.0148均值 0.0144 0.0183 0.0158 0.0151 0.0268 0.0267 －全國 均值 0.0227 0.0284 0.0240 0.0235 0.0400 0.0473 －

從全國及東中西三大區(qū)域來看，中國網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展水平的均值由2016年的0.0227增長到2021年的0.0473，年均增長率為21.67%；東部地區(qū)網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展水平高于全國平均水平，由2016年的0.0325增長到2021年0.0743，年均增長率為25.72%；中部地區(qū)網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展水平均值略低于全國平均水平，由2016年的0.0201增長到2021年的0.0375，年均增長率為17.31%；西部地區(qū)網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展水平均值遠低于全國平均水平，由2016年的0.0144增長到2021年的0.0267，年均增長率為17.08%?？赡艿脑驗椋簴|部地區(qū)是中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展先行區(qū)，這導(dǎo)致了東部地區(qū)發(fā)展網(wǎng)絡(luò)直播的基礎(chǔ)設(shè)施、應(yīng)用渠道、機制和條件更為成熟，且網(wǎng)絡(luò)直播中心省份北京、上海、廣東、江蘇和浙江都位于東部地區(qū)，因此受到政府的高度重視，存在一定的資源稟賦和 “虹吸效應(yīng)”。而中西部地區(qū)相對東部而言，自身經(jīng)濟基礎(chǔ)較為薄弱，資金、設(shè)備等軟硬設(shè)施都比不上東部地區(qū)。

（二）區(qū)域差異及來源

1、總體差異

2016－2021年中國網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展水平的總體差異呈波動性上升趨勢，經(jīng)歷了2018年和2020年兩次小下降后，2021年達到最大值0.4003，年均上漲幅度為4.93%，這表明中國網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展存在嚴(yán)重的地區(qū)發(fā)展不均衡問題，縮小區(qū)域發(fā)展不均衡問題應(yīng)成為未來相關(guān)政策的方向。

2、區(qū)域內(nèi)差異

在樣本考察期內(nèi)，西部地區(qū)網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展水平的區(qū)域內(nèi)差異最大，東部地區(qū)網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展水平的區(qū)域內(nèi)差異次之，中部地區(qū)網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展水平的區(qū)域內(nèi)差異最小，且都呈現(xiàn)逐年增長的趨勢。

3、區(qū)域間差異

在樣本考察期內(nèi)，東西部地區(qū)間網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展水平差異最大、東中部地區(qū)間差異次之、中西部地區(qū)間差異最小。從縱向比較來看，三大區(qū)域間網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展水平差異總體上都呈上升趨勢，這表明中國各區(qū)域間網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展水平的政策實施力度和效果不一致，需進一步加強區(qū)域間網(wǎng)絡(luò)直播的協(xié)調(diào)發(fā)展。

4、區(qū)域差異的來源

在樣本考察期內(nèi)，地區(qū)間差異對總差異的年均貢獻率為59.11%，遠高于地區(qū)內(nèi)差異貢獻率和超變密度貢獻率，這表明地區(qū)間差異是造成中國網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展水平呈現(xiàn)非均衡特征的主要原因。地區(qū)內(nèi)差異和超變密度對總差異的貢獻率不高，這意味著中國降低地區(qū)內(nèi)差異的相應(yīng)政策得到了有效發(fā)揮，對重大戰(zhàn)略區(qū)域的劃分方式也較為合理，但仍需繼續(xù)保持。

表5：總體基尼系數(shù)及三大區(qū)域分解結(jié)果

（三）動態(tài)趨勢與演進

從分布位置來看，全國及三大地區(qū)的主峰分布在曲線的右側(cè)，說明區(qū)域內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展水平較高的省份居多，同時核密度曲線均表現(xiàn)出整體右移趨勢，表明我國大部分省份網(wǎng)絡(luò)直播的發(fā)展水平處于上行軌道，這與已有發(fā)展現(xiàn)狀相符。

從分布形態(tài)和極化現(xiàn)象來看，全國層面核密度曲線表現(xiàn)為主峰高度上升，寬度經(jīng)歷 “收窄－拓寬”趨勢，這說明全國各省市網(wǎng)絡(luò)直播水平的絕對差異逐漸縮小，到2021年絕對差異開始增大。東部和西部地區(qū)核密度曲線在觀測期內(nèi)總體表現(xiàn)為主峰高度 “下降－上升－下降”態(tài)勢，主峰寬度經(jīng)歷 “拓寬－收窄”趨勢，表明東部和西部地區(qū)網(wǎng)絡(luò)直播水平的絕對差異經(jīng)歷了先下降再上升的態(tài)勢。中部地區(qū)主峰波動較大，但網(wǎng)絡(luò)直播水平的絕對差異總體表現(xiàn)為波動上升趨勢。

圖1：全國

圖2：東部

圖3：中部

圖4：西部

（四）空間收斂分析

1、空間相關(guān)性分析

利用莫蘭指數(shù) （Moran’s I）來對中國網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展是否存在空間相關(guān)性進行檢驗。由表6可知：2016～2018年中國網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展水平的Moran’s I指數(shù)均在0.05～0.08之間，且P值都大于0.1，2019～2021年中國網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展水平的Moran’s I指數(shù)均大于0.1，且P值都介于0.01～0.1之間，即可以認為中國網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展自2019年起存在顯著的空間相關(guān)性。

表6：中國網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展水平的Moran’s I指數(shù)

2、β收斂

表7展示了中國及東、中、西部地區(qū)網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展的絕對β收斂結(jié)果。結(jié)果表明：第一，中國及三大區(qū)域網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展均在1%的顯著性水平下存在絕對收斂β收斂，結(jié)合前文協(xié)同發(fā)展度、區(qū)域差異和動態(tài)演進的分析結(jié)果，表明中國網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展雖然存在嚴(yán)重的區(qū)域差異和兩極分化現(xiàn)象，但最終將收斂于一個穩(wěn)態(tài)水平。第二，全國及三大區(qū)域網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展水平的收斂速度從快到慢依次為東部、中部、全國、西部，僅西部地區(qū)的收斂速度低于全國水平，可能的原因在于西部地區(qū)網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展所需的基礎(chǔ)設(shè)施較為落后。第三，全國及三大區(qū)域呈現(xiàn)不同的空間集聚效應(yīng)。全國和西部地區(qū)的空間滯后系數(shù)在1%的水平下顯著為正，表明全國及西部地區(qū)網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展存在空間集聚效應(yīng)，即當(dāng)?shù)鼐W(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展水平受到周圍地區(qū)網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展水平及變化率的正向空間溢出影響。東部和中部地區(qū)適用傳統(tǒng)收斂模型 （OLS），因此不存在空間效應(yīng)，因此東中部地區(qū)應(yīng)強化區(qū)域空間協(xié)同發(fā)展意識，加強與周邊地區(qū)的交流與合作，充分發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展的空間溢出效應(yīng)。

表7：絕對β收斂檢驗結(jié)果

表8展示了全國及東、中、西部地區(qū)網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展的條件β收斂結(jié)果。結(jié)果表明，第一，中國及三大區(qū)域網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展均在1%的顯著性水平下存在條件收斂β收斂，即在加入了控制變量后，中國及三大區(qū)域網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展仍在未來將收斂于一個穩(wěn)態(tài)水平。第二，在加入了控制變量后，收斂速度從高到低依次為西部、全國、東部、中部，西部地區(qū)的收斂速度遠高于絕對收斂時的速度，中部地區(qū)也出現(xiàn)了空間集聚效應(yīng)，這表明控制變量對于中部和西部地區(qū)的影響十分重要，應(yīng)引起重視；第三，在控制變量方面，結(jié)果表明經(jīng)濟發(fā)展水平、服務(wù)業(yè)發(fā)展水平、基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平、城市化發(fā)展水平、科研發(fā)展水平對網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展具有顯著的正向效應(yīng)，說明一定的經(jīng)濟發(fā)展水平是支撐網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展的基礎(chǔ)所在；服務(wù)業(yè)發(fā)展有利于為網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展提供一個良好的發(fā)展環(huán)境；基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展是網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展的基礎(chǔ)所在；城市化有利于為網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展匯聚大量的資金、產(chǎn)業(yè)、人才與勞動力；科研發(fā)展水平能為網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展提供關(guān)鍵的技術(shù)支撐。值得說明的是，經(jīng)濟發(fā)展水平、服務(wù)業(yè)發(fā)展水平、基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平、城市化發(fā)展水平和科研發(fā)展水平對網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展水平的影響具有顯著的區(qū)域異質(zhì)性，即在不同的區(qū)域內(nèi)某些因素可能不顯著。

表8：條件β收斂檢驗結(jié)果

四、結(jié)論與建議

本文通過百度平臺，利用 “文本挖掘法”，從網(wǎng)絡(luò)直播、網(wǎng)絡(luò)主播、網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)業(yè)和網(wǎng)絡(luò)公司四個方面構(gòu)造了包含20個關(guān)鍵詞的網(wǎng)絡(luò)直播綜合評價體系，在此基礎(chǔ)上運用Dagum基尼系數(shù)及分解、Kernel核密度估計、莫蘭指數(shù)、beta收斂等方法，對中國及三大區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展?fàn)顩r進行測度，并深入分析了其區(qū)域差異、動態(tài)演進及收斂特征。研究發(fā)現(xiàn)，整體上中國網(wǎng)絡(luò)直播正處于加速發(fā)展階段，各地區(qū)域差異明顯，且近年來有加速擴大趨勢，從長期來看，中國網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展未來將趨于一個穩(wěn)態(tài)水平。

基于上述研究結(jié)論，提出以下政策建議：

第一，關(guān)注全國各區(qū)域網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展的平衡性，降低局部地區(qū)的兩極分化現(xiàn)象。當(dāng)前我國網(wǎng)絡(luò)直播非平衡發(fā)展態(tài)勢嚴(yán)重，東部與中西部網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展水平的絕對差異和極化趨勢都在不斷擴大。一方面，政府應(yīng)持續(xù)加大對中西部地區(qū)網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展的政策扶持力度。同時，應(yīng)強化區(qū)域空間協(xié)同發(fā)展意識，打破 “虹吸效應(yīng)”，積極發(fā)揮發(fā)達省份對周邊省份的協(xié)同帶動作用，充分發(fā)揮兩者協(xié)同發(fā)展的空間溢出效應(yīng)，強化對周邊地區(qū)的輻射，實現(xiàn)以點到線再到面的范圍影響。

第二，依法整治行業(yè)發(fā)展亂象，建立多元主體共同參與的監(jiān)管機制。法制部門首先應(yīng)對各網(wǎng)絡(luò)直播主體的責(zé)任義務(wù)范圍進行清晰界定，做到有法可依。同時，對于網(wǎng)絡(luò)直播的監(jiān)管應(yīng)堅持適度的原則，建立監(jiān)管剛性與市場靈活性之間的動態(tài)平衡；政府應(yīng)建立多元主體共同參與的監(jiān)管機制，不僅要加強頂層設(shè)計，細化監(jiān)管規(guī)則，而且要充分調(diào)動社會各主體的力量，逐步實現(xiàn)從 “政府主導(dǎo)型—政府引導(dǎo)型—全民自覺型”的轉(zhuǎn)變。

第三，積極開展媒介素質(zhì)教育，樹立網(wǎng)民正確的價值觀，凈化與重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)直播環(huán)境。網(wǎng)絡(luò)直播在經(jīng)歷了初期的 “野蠻生長”后形成了許多不良的直播亂象，許多主播依靠打 “擦邊球”的直播行為游走在 “灰色地帶”，這給社會造成了不良影響。因此應(yīng)積極宣傳和普及媒介素質(zhì)教育，在網(wǎng)絡(luò)直播中奏響社會主義主旋律，引導(dǎo)網(wǎng)民在直播體驗中形成積極正向的互動氛圍，凈化網(wǎng)絡(luò)直播環(huán)境。