互聯網經濟對中國經濟增長的影響

●張彩琴

一、引言

隨著信息技術的發展和經濟全球化的推進，互聯網在在經濟中所發揮的作用越來越大。2015年，國家提出實施“互聯網+”行動計劃，要求發展互聯網基礎設施，為實施大眾創業、萬眾創新戰略，推動互聯網與傳統產業融合，促進國民經濟轉型升級。根據中國互聯網絡信息中心（CNNIC）最新發布的《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2018年12 月，我國網民規模達到8.29 億，互聯網普及率為59.6%，網絡購物用戶規模達6.10 億，年增長率為14.4%，網民使用率為73.6%，互聯網娛樂、在線政務服務等互聯網應用持續高速增長，互聯網經濟正在加速與經濟各領域的融合。

互聯網經濟是信息網絡化所帶來的經濟活動的總和。當今時代，各行各業都可以從互聯網上獲取信息，依靠互聯網進行交易，經濟中的生產、交換、分配、消費等各領域也都離不開互聯網?；ヂ摼W經濟主要包括商務交易、支付理財、互聯網公共服務、即時通訊、網絡游戲、搜索引擎等幾個方面。在當前經濟轉型的大背景下，互聯網經濟為經濟增長提供了新動能，對經濟產生了重要影響，本文試圖以此為出發點，討論互聯網經濟與非互聯網經濟的關系，測算互聯網經濟的外溢效應，分析互聯網經濟對經濟增長的影響。

二、文獻綜述

傳統經濟學認為，由于資源的稀缺性，要素具有邊際收益遞減的規律，但隨著互聯網經濟的發展，“邊際收益遞增”的現象開始出現，其很重要的一個原因是在互聯互通的世界，人力資本和知識可以無限次重復利用，且具有網絡外部性，因此，互聯網經濟會對經濟增長產生影響。McKinsey（2011）測算了互聯網經濟在經濟中的比重，認為中國的這一比重達到2.6%。張磊、張鵬（2016）分析了中國互聯網經濟發展與經濟增長動力重構，認為只有鼓勵企業利用互聯網技術和市場機制配置生產要素，降低交易成本，才能實現創新驅動的內生增長。奚欣明（2016）分析了互聯網經濟對經濟增長的直接作用和間接作用，直接作用包括增加總產出、優化產業結構、帶動相關產業的發展等，間接作用主要是通過人力資本積累和技術創新作用于經濟增長。

在實證研究方面，Choi 等人（2009）研究了互聯網普及率與經濟增長的關系，認為互聯網普及率每提高1%，人均GDP將增長0.04%～0.05%。謝印成、高杰（2015）選取多項互聯網發展指標，構建了互聯網發展狀況與服務業增加值的回歸模型，討論了網絡零售交易額對服務業增加值的影響。茶洪旺、左鵬飛（2015）構建了互聯網資源指數，并基于我國各省市的面板數據，分析了互聯網資源對經濟增長的影響，結論表明，互聯網資源對經濟增長由促進作用，并且強于勞動力因素，資本、勞動力和互聯網資源組合在一起對經濟增長具有規模報酬遞增的作用。張燦（2017）以互聯網普及率和移動電話普及率衡量互聯網發展，探討了互聯網發展與經濟增長的相互關系。耿蘊潔（2018）通過構建互聯網融合發展指標體系及互聯網融合發展指數，發現我國互聯網融合程度逐年遞增。不少學者也在新經濟增長理論的基礎上對互聯網與經濟增長的關系進行了研究。劉宇（2010）通過對柯布—道格拉斯生產函數進行調整，將技術水平區分為互聯網因素和非互聯網因素進行分析。楊堅爭等人（2011）通過在柯布—道格拉斯生產函數中增加電子商務發展指數這一指標，建立了電子商務與經濟增長的模型。

上述文獻從多個方面研究和探討了互聯網經濟相關領域的發展，但仍有一些不足，一是大多數研究都是利用互聯網網民數、IP 地址數、網站數等非經濟指標構建模型，較少涉及經濟指標；二是已有研究側重分析互聯網與經濟增長的直接關系，而對其間接效應涉足較少。為此，我們試圖以互聯網經濟營收規模作為解釋變量，分析互聯網經濟對經濟增長的影響，剖析互聯網經濟的外溢效應。

本文的貢獻主要在于探索性地將菲德模型這一理論框架運用到互聯網經濟的外溢效應中，在指標選取上，本文選擇了互聯網經濟營收規模這一經濟指標，以盡可能地反映互聯網經濟的發展情況。此外，本文考慮到了互聯網經濟的滯后效應，考察了外溢效應的滯后期別。

三、理論模型與分析方法

菲德模型是研究外溢效應的一種有益方法，它既能從理論上提出研究框架，又在實證上具有較強的可行性，因而在出口、高新技術、教育投資、信息產業等領域得到充分利用，不少學者在研究外溢效應時都借鑒了該方法（包群、賴明勇，2003；鐘鳴長、沈能，2006；莊子銀、華銳，2017）。本文依據菲德模型測算互聯網經濟對經濟增長的影響及互聯網經濟的外溢效應。菲德模型最初是由菲德（1983）在估算出口對經濟增長的作用時提出的，該模型將經濟體分為兩個部門，它既可以測算兩個部門間的相互溢出效應，又可以測算其中一個部門對經濟增長的影響。

假設經濟體分為互聯網經濟部門I 和非互聯網經濟部門N，用生產函數分別表示為：

其中，K 為資本投入，是互聯網經濟部門的資本投入K1與非互聯網經濟部門的資本投入KN之和；L 為勞動力投入，是互聯網經濟部門的勞動力投入LI與非互聯網經濟部門的勞動力投入LN之和；Y 為社會總產出，是互聯網經濟部門的產出I 與非互聯網經濟部門的產出N 之和。式（2）表示，互聯網經濟部門的產出會影響非互聯網經濟部門，即互聯網經濟部門有外溢效應，并且外溢效應存在一定的時滯：

將式（3）對時間t 求導，得：

假設兩部門的要素相對邊際收益關系式如下：

上式中，若δ＞0，則互聯網經濟部門的要素邊際收益高于非互聯網經濟部門，要素向互聯網經濟部門流動；若δ＜0，則非互聯網經濟部門的要素邊際收益高于互聯網經濟部門，要素向非互聯網經濟部門流動，若δ=0，則表示兩個部門要素邊際收益相等，要素不會流動。

在上述基礎上，式（5）可以變換為：

假定互聯網經濟部門對非互聯網經濟部門的彈性ω 不變，則：

上式可以體現互聯網經濟部門對非互聯網經濟部門的外溢效應，將上式對求導得：

將式（9）代入式（7）中，并對公式兩邊分別除以Y，可得：

假設當期期望外溢效應I*t 不僅與It有關，也與上一期的期望外溢效應有關，即：

從而，

式（11）類似于幾何滯后模型，因而將式（11）帶入式（10），并做幾何滯后變換，即推前一期并乘以（1-θ），得出（1-θ）的相關方程，從而：

稍作變換可得：

上式即可估計互聯網經濟對經濟增長的影響，其中包含了互聯網經濟對經濟增長的外溢效應。

四、互聯網經濟對經濟增長影響的實證分析

（一）計量模型及數據說明

本文依據上述模型建立如下基本方程：

（二）模型回歸結果及分析

在對被解釋變量和各解釋變量進行ADF 檢驗發現，一階差分后，變量非平穩，其余變量均平穩；二階差分后，所有變量均平穩。在此基礎上，我們進一步對上述變量做Johansen 協整檢驗，結果顯示，各變量間存在協整關系。進一步地，我們采用最小二乘法進行回歸，回歸結果如下：

上述方程的擬合優度R2達到0.76，說明回歸方程的擬合程度較為理想，F 統計量也顯示模型整體顯著。在此基礎上，我們計算出θ=0.268，從而I*t=0.268It+0.732I*t-1，由于θ 值度量的是當期互聯網經濟部門的外溢效應在滯后各期的分布情況，因此，我們可計算出滯后各期的影響系數，見表1。

表1 滯后各期的影響系數

從滯后各期的影響系數來看，互聯網經濟具有明顯的滯后效應，其中，前三期的影響系數較大，第四期的影響系數較小，可以看出，當期互聯網經濟的期望外溢效應主要受到當期及滯后三個季度外溢效應的影響。

根據系數關系式C4=θω，我們計算出ω=0.045，由于ω 表示的是互聯網經濟部門對非互聯網經濟部門的外溢效應，因此，我們可看出，互聯網經濟對非互聯網經濟部門具有正的外溢效應，即互聯網經濟每增加1 個單位，非互聯網經濟將增加0.045 個單位，然而，這一數值相對較小，從t 統計量的概率值來看，此外溢效應并不顯著，這可能與本文選取的互聯網經濟規模的數據口徑有關，鑒于對外公布的互聯網經濟數據相對缺失，本文從艾瑞咨詢獲取的互聯網經濟規模數據沒有全面囊括互聯網經濟的方方面面，比如，在線教育、在線醫療等并未統計在內，因此可能對實證結果有一定影響。

為了檢驗模型的可靠性，我們運用AR 模型再次對方程進行擬合，結論基本與上述無異，只是系數C2的符號變為負，由于該系數值相對較小，考慮到本文的研究目的，我們認為它并不影響本文的主要結論，因此，上述模型的可靠性相對較好。

五、結論與啟示

本文借助動態菲德模型分析了互聯網經濟對經濟增長的影響，測算結果顯示：（1）互聯網經濟對經濟增長具有一定的促進作用，互聯網經濟對非互聯網經濟具有正外溢效應，互聯網經濟每增加1 個單位，非互聯網經濟將增加0.045 個單位，但整體來看這一外溢效應并非十分顯著，這可能與本文選取的互聯網經濟規模的指標口徑有關，在本文的指標口徑下，我國互聯網經濟占GDP 的比重相對較小。另外，外溢效應不十分顯著的原因也可能是因為互聯網經濟會對非互聯網經濟帶來一定的沖擊；（2）互聯網經濟具有明顯的滯后效應，當期互聯網經濟的期望外溢效應主要受到當期及滯后三個季度外溢效應的影響；（3）互聯網經濟部門的要素邊際收益并非顯著高于非互聯網經濟部門，這與人們的傳統觀念不同。

上述研究結論顯示，盡管近年來我國互聯網經濟發展很快，互聯網對經濟增長有一定的促進作用，但我國互聯網經濟占GDP 的比重仍有待進一步提高。相比于傳統經濟，互聯網經濟有著交易成本低、資源流動性高等優勢，在當前經濟轉型升級的大背景下，一方面，互聯網經濟催生出一批新產業、新業態和新商業模式，優化了經濟結構，為經濟提供了新動能，另一方面，互聯網經濟也對傳統經濟造成了一定沖擊，尤其是在批發零售行業和公共服務行業，為此，我國在加快“互聯網＋”行動計劃的同時，一定要以互聯網帶動傳統產業的優化升級，推動互聯網與傳統產業的深度融合，充分發揮互聯網信息技術和資源配置的功能，防止資源在互聯網領域循環空轉，減少互聯網對傳統經濟的沖擊，強化網絡外部性作用，提高要素的邊際收益，實現創新驅動的可持續發展。