“互聯網+”對產業結構升級的驅動性分析
——基于系統基模的區域異質性分析

李 昊，范德成

（1.天津財經大學管理科學與工程學院，天津300222；2.哈爾濱工程大學經濟管理學院，黑龍江 哈爾濱150001）

“互聯網+”是互聯網發展的新業態，作為當前信息化發展的核心，能夠利用信息通信技術以及互聯網平臺，與農業、工業和服務業融合，推進經濟形態的不斷演進。2015 年，國務院提出，要充分發揮互聯網的創新驅動作用，使“互聯網＋”成為中國社會經濟創新發展的重要驅動力。

“互聯網+”與傳統產業的結合，能夠充分發揮網絡空間對我國農業、工業和服務業的智能化提升作用，促進生產方式變革，加快實現產業向智能化、服務化方向進行轉型。現階段我國產業結構集中表現為“一產不強、二產不優、三產不實”，互聯網技術的迅速發展，為產業結構調整提供了契機。借助互聯網有效提高產業信息化水平，使得產業鏈由低端向高端轉型，實現產業結構轉型升級。

那么，一個值得深思的現實問題是，哪些因素會促進互聯網技術的應用？“互聯網+”是否推動產業進步，影響產業結構升級？不同的地區是否會有不同的效果？本文將從區域異質性角度，對“互聯網+”驅動產業結構升級的效果進行評價分析，以期對國家未來制定和執行相關政策提供理論支撐。

一、文獻綜述

20 世紀以來，國內外學者對互聯網展開了眾多的研究。“互聯網+”已經成為“信息技術”和“共享經濟”效益的突破口。互聯網的基本特質是開放、共享、包容、創新，以互聯網為代表的信息技術的迅速發展，使共享經濟成為未來經濟發展的主流，并以其革命性和顛覆性的力量對傳統行業進行轉型重構。此外，有學者指出，互聯網對提高欠發達區域的普惠金融水平具有積極的促進作用。另外，互聯網技術的應用能夠促進企業的創新性和主動性，提高工作效率，獲取創新收益。產業互聯網的發展，將從市場融合、產品升級、人際協同和企業組織形式的變革對整個商業生態產生影響。

眾多國內外學者就互聯網技術進步對產業結構調整的影響進行了探討。互聯網技術可以借助互聯網、大數據、物聯網等技術，提高勞動生產率，優化要素配置，優化產業鏈分工重組、產業跨界融合創新，降低制造業成本，來促進產業結構升級。在“互聯網+”背景下，通過利用互聯網技術能夠改造傳統產業，實現實體經濟與虛擬經濟的充分結合，完善產業生態圈。產業互聯網技術主要屬于環境配套，通過大數據、云計算、人工智能等技術，可以全面賦能傳統行業，提升傳統行業的管理能力、創新能力和服務能力。此外，“互聯網+”可以促進精益化生產，提高供應鏈效率，以提高制造業企業的靈活性。而且，互聯網平臺的應用，可以通過大數據更好地了解消費者需求，減少市場摩擦，有效調整供需錯配。互聯網平臺的數據驅動產品創新、數據驅動管理、數據驅動服務將是未來企業應用大數據的重要目的。另外，還有一些研究考察了新興物聯網技術對產業的作用，Gaputo等人和Giudic 等人研究發現，新興物聯網技術對價值創造、技術重振有重要的作用，而且對產業結構升級起到了積極的作用。

在實證分析中，以往的文獻通過互聯網基礎設施投入、信息產業產值或互聯網技術進步率對“互聯網+”進行測算，大多運用改進DEA，或者靜態和動態面板數據，對“互聯網+”驅動效果進行評價，或運用空間計量經濟學模型，分析“互聯網+”的空間溢出效應。關于“互聯網+”驅動產業結構的主要結論包括，“互聯網+”對第三產業產出的貢獻率最大，第二產業次之，第一產業最小。互聯網創新成果與服務業的深度融合能極大地增強互聯網技術進步對前一地區產業結構升級的驅動效應。

現有文獻已對“互聯網+”的作用、“互聯網+”對產業結構升級等方面做了詳實的研究，具有重要的借鑒意義，但仍有以下問題亟待思考:首先，已有研究大都泛談互聯網技術進步對產業結構升級的影響，很少通過技術進步理論和相關模型推導互聯網與產業結構升級之間的關系，缺乏互聯網技術進步對產業結構升級影響的評價；其次，已有研究大都將各個地區的產業結構升級狀況進行趨同化分析，而實際上各個地域的“互聯網+”發展狀況和產業結構升級的特征存在異質性。鑒于此，本文將首先運用系統的思維確定“互聯網+”驅動產業結構的路徑，找出路徑中的關鍵變量，之后根據路徑和關鍵變量建立聯立方程，針對我國經濟四大區域進行“互聯網+”驅動產業結構升級的區域異質性分析，從而找到不同區域政策作用的杠桿點，為提出促進互聯網技術進步和我國產業結構升級的有效對策提供依據。

二、“互聯網+”驅動產業結構升級的系統結構流圖構建

1.“互聯網+”驅動產業結構升級的系統結構流圖

（1）系統流位流率的確定

我國產業結構升級系統是一個復雜系統。三次產業是系統的核心，消費水平是系統發展的動力，勞動力、技術、資金等水平共同制約著產業結構的協同演化，同時需要考慮外部經濟環境的影響，如對經濟全球化等經濟狀況的依賴。在“互聯網+”驅動下，基于以上的分析，本文確定我國產業結構演化系統基本結構的五組流位、流率，如表1所示。

表1 我國產業結構演化流位流率列表

（2）通過逐枝建立各流率基本入樹構建流圖模型

根據理論與相關文獻，引入中間變量逐一建立流率變量的基本入樹圖:互聯網技術進步率基本入樹T1(t)，建設用地基本入樹T2(t)，勞動力結構基本入樹T3(t)、資本存量基本入樹T4(t)，產業結構基本入樹T5(t)，如圖1 所示，在此基礎上，建立我國產業結構升級系統結構流圖，如圖2所示。

圖1 我國產業結構升級系統流率基本入樹模型

圖2 我國產業結構升級系統結構流圖

2.反饋環結構的行列式計算

為了對我國產業結構升級系統結構流圖進行整體分析，需要對復雜系統進行反饋環結構分析。本文應用樹枝向量行列式反饋環算法，將所有的反饋環列出，以確定該系統結構中共含多少反饋環。計算系統的樹枝向量行列式:

計算此行列式，得到我國產業結構演化系統結構包含:二階反饋環6個，三階反饋環36個，如表2所示。其中，涉及互聯網與產業結構之間反饋作用的反饋環有17 個，均通過資本存量。

表2 我國產業結構升級系統反饋環

三、基于聯立方程的“互聯網+”驅動產業結構升級路徑實證分析

1.模型構建和數據說明

根據表2，含有互聯網和產業結構的反饋環為三階反饋環:互聯網技術進步率—資本存量—產業結構，依據圖2中的變量因果關系，建立聯立方程，如下:

其中，IN表示互聯網技術進步率，RD表示企業研發投入，EI表示進出口額，HTL表示高新技術人才比重，K表示資本存量，K0表示前一期的資本存量，FAE表示固定資產投資，P表示勞動生產率，L表示建設用地。其中，IN、K、PI、SI、TI為內生變量。

互聯網技術進步率（IN）表示由于互聯網引起的技術進步率，本文借鑒了徐偉呈（2018）的方法，用DEA-Malmquist 方法對互聯網技術進步率進行測算。據《國民經濟行業分類》（TGB/T4754-2011）標準，互聯網和相關服務業隸屬于信息傳輸、計算機服務和軟件業。因此選擇信息傳輸、計算機服務和軟件業的城鎮單位就業人員、全社會固定資產投資作為投入，信息傳輸、計算機服務和軟件業的產值作為產出，分別以31個省市為研究對象，計算互聯網技術進步率，其中的數據來自于各省市《統計年鑒》。

資本存量（K）的估算，最常被運用的方法是永續盤存法（PIM）。本文借鑒單豪杰（2008）的方法，以2000 年為基期，2000 年的資本存量的計算方法是用2001 年的資本形成總額比上折舊率與1953-1957年固定資產投資形成平均增長率之和進行計算，如下式（2）。其中，TCF2001表示的是2001年的資本形成總額，δ為折舊，G1953-1957為1953-1957年固定資產投資形成額的平均增長率

企業研發投入（RD）表示對研發的支持程度，數據來源于《中國統計年鑒》中的分省年度數據；進出口額占國內生產總值（EI）表示對外開放程度，其中進出口額的數據來源于《中國統計年鑒》中的分省年度數據；高新技術人才比重（HTL）為高新技術人才占總勞動力的比重，本文采用高新技術產業從業人員數量占總勞動力的比重進行測算，其中高新技術產業從業人員數量的數據來源于《中國高新技術產業從業人員數量》；第一產業產值（PI）、第二產業產值（SI）、第三產業產值（TI）的數據來源于《中國統計年鑒》中的分省年度數據；外商直接投資（FDI）表示利用外資水平，本文采用實際利用外資表示，數據來源于各省市的《國民經濟和社會發展統計公報》；固定資產投資（FAE）的數據來源于《中國統計年鑒》中的分省年度數據。

2.實證結果與分析

由于方程組（1）中包含五個方程，估計時需要考慮到內生變量的存在和各方程之間的關系，因此本文選擇運用3SLS 方法對模型進行估計，結果如表3所示。

（1）互聯網技術進步率的區域異質性分析

其中，企業研發投入（lnRD）:東部區域和東北區域，企業研發投入與互聯網技術進步率之間存在顯著負相關；中部區域，存在顯著正相關；西部區域，不存在顯著相關性。進出口額（lnEI）:東部區域和西部區域，對外開放程與互聯網技術進步率之間沒有顯著相關性；中部區域，存在顯著負相關；東北區域，存在顯著正相關。高新技術人才比重（lnHTL）:東部區域、東北區域和西部區域，高新技術人才比重與互聯網技術進步率之間不存在顯著相關性；中部區域，存在顯著相關性。資本存量（lnK）:東部區域，資本存量與互聯網技術進步率之間存在顯著正相關；中部區域，存在顯著負相關；東北區域和西部區域，不存在顯著相關性。之所以產生這樣的區別在于:

表3 互聯網技術進步率方程的回歸分析結果

①東部區域

企業研發投入的增加對互聯網技術進步率的提升起到一定程度的抑制作用。東部區域企業研發投入的增長率年平均19.23%，互聯網技術進步率逐年上升，年平均為1.01785。經過進一步測算，東部區域僅有廣東省的研發投入與互聯網技術進步率之間存在顯著相關性。工業和信息化部信息中心官方網站發布的《2018年中國互聯網企業100強榜單》中，廣東省內共有14 家互聯網企業，分別來自深圳、廣州和珠海。廣東互聯網企業的特點是重視“科技”，如騰訊、網易、金山等等。與之相比，北京的互聯網企業重視“文化傳播”，如百度、搜狐、新浪、今日頭條等；江浙滬地區的互聯網企業重視“商業”，如攜程、大眾點評、同程等。因此可見，東部區域企業研發投入的增加能否對互聯網技術進步率起到正向的推動作用，關鍵在于互聯網企業的發展模式。

對外開放程度的增強不會顯著影響互聯網進步率。東部區域進出口額的年平均增長率為160.06%。經過進一步測算，東部區域僅江蘇和浙江省，對外開放程度與互聯網技術進步率之間存在顯著相關性，而且其進出口年平均增長率高達305.82%和298.68%，遠遠高于其他省市。因此，東部區域對外開放程度的增強只有達到一定程度才會對互聯網技術進步率起到正向的推進作用。

高新技術人才比重的增加不會顯著影響互聯網技術進步率。東部區域高新技術人才比重的年平均增長率為-1.34%。經過進一步測算，東部區域的河北、江蘇和廣東省，高新技術人才比重與互聯網技術進步率之間存在顯著相關性，而僅河北和廣東省高新技術人才比重增長率為正，分別為3.36%和2.03%。據調查，2017年，僅百度、阿里、騰訊、華為、中國移動等8家企業對互聯網人才的需求總量就超過16 萬人。因此，可見高新技術人才對互聯網技術進步起到了重要作用，但是由于我國高新技術人才短缺，互聯網技術進步受到抑制。

資本存量的增加會對互聯網技術進步率起到正向推動作用。東部區域資本存量的年平均增長率為14.04%。然而，進一步測算發現，東部區域僅廣東省資本存量與互聯網技術進步率之間存在顯著相關性，但是資本存量與整個東部區域的互聯網技術進步率之間存在顯著相關性，說明資本的空間溢出效應會推動互聯網技術進步率。

②中部區域

企業研發投入的增加對互聯網技術進步率的提升起到一定的推動作用。中部區域企業研發投入的增長率年平均19.39%，互聯網技術進步率年平均為1.00947。對外開放程度的提高對互聯網技術進步率的提升起到一定程度的抑制作用。中部區域進出口額的年平均增長率為179.85%。高新技術人才比重的增加對互聯網技術進步率的提升起到一定的推動作用。中部高新技術人才比重的年平均增長率為7.81%。資本存量的增加會對互聯網技術進步率起到正向推動作用。東部區域資本存量的年平均增長率為16.23%。但經過進一步測算，中部區域各省的企業研發投入、進出口額、高新技術人才比重和資本存量與互聯網技術進步之間均不存在顯著相關性。

中部區域互聯網企業發展一般，在《2018年中國互聯網企業100 強榜單》僅7 家企業上榜，山西省和江西省零上榜。但就各省分析，企業研發投入、進出口額、高新技術人才比重和資本存量的增加不會影響互聯網技術進步率，對于區域整體的互聯網技術進步率和高新技術人才比重均有正向的推動，說明中部區域的互聯網技術的發展主要依靠省際之間的溢出效應，尤其在研發和人才方面。

③東北區域

企業研發投入的增加對互聯網技術進步率的提升起到一定程度的抑制作用。東北區域企業研發投入的增長率年平均11.07%，互聯網技術進步率逐年上升，年平均為1.03887，在四個區域中最高。經過進一步測算，吉林省企業研發投入與互聯網技術進步率顯著負相關。根據《2018 年中國互聯網企業100 強榜單》，遼寧省和黑龍江省分別有一家互聯網企業上榜，說明東北區域企業研發投入的增加并不能推動互聯網技術進步率的提高。然而，東北以傳統產業為主，說明傳統產業與互聯網技術的結合對整體產業技術進步率的提升有重要作用。

對外開放程度的提高對互聯網技術進步率的提升起到一定程度的推動作用。東北區域進出口額的年平均增長率為186.35%。經過進一步測算，僅吉林省進出口額與互聯網技術進步率顯著相關。東北區域進出口多為低端產品，如紡織服裝、鋼鐵制品和木制品。這些不能對互聯網技術進步產生影響。

高新技術人才比重的增加不會顯著影響互聯網技術進步率。東北區域高新技術人才比重的年平均增長率僅0.94%。但經過進一步測算，東北區域各省高新技術人才比重與互聯網技術進步之間均不存在顯著相關性。因此可見，東北區域高新技術人才短缺，不能顯著推動互聯網技術進步率。

資本存量的增加不會顯著影響互聯網技術進步率。東北區域資本存量的年平均增長率為14.94%。但經過進一步測算，僅吉林省資本存量與互聯網技術進步之間存在顯著相關性。

④西部區域

企業研發投入、對外開放程度、高新技術人才比重和資本存量的增加均不會顯著影響互聯網技術進步率。西部區域互聯網技術進步狀況不佳，年平均為1.00108，四個區域中最低。根據《2018年中國互聯網企業100強榜單》，西部區域共有4家企業上榜，分布在重慶、四川和貴州。

西部區域企業研發投入的增長率年平均19.14%，僅四川和寧夏的企業研發投入與互聯網技術進步率之間存在顯著相關。進出口額的年平均增長率為126.75%。僅青海和寧夏的進出口額與互聯網技術進步率之間存在顯著相關。高新技術人才比重的年平均增長率為5.36%，相比其他區域較好，廣西、陜西、甘肅、青海、寧夏的高新技術人才比重與互聯網技術進步之間存在顯著相關。資本存量的年平均增長率為17.87%，僅四川、青海、寧夏的資本存量與互聯網技術進步之間存在顯著相關。但是這些因素與整體西部區域互聯網技術進步率之間沒有顯著相關性，說明雖然部分省市逐漸發展互聯網技術，整體西部區域互聯網技術發展不佳，仍屬于起步階段。

（2）資本存量的區域異質性分析

表4 資本存量方程的回歸分析結果

其中，前一年的資本存量（lnK0）:在各個區域，前一年的資本存量與當年的資本存量都存在顯著正相關。國內生產總值（ln（PI+SI+TI））:在東部區域和中部區域，國內生產總值與資本存量存在顯著正相關；東北區域，顯著負相關；西部區域，不存在顯著相關性。外商直接投資（lnFDI）:在東部區域和東北區域，外商直接投資與資本存量之間存在顯著正相關；中部區域，存在顯著負相關；西部區域，不存在顯著相關性。固定資本投資（lnFAE）:在東部區域、東北區域和西部區域，固定資產投資與資本存量之間存在顯著正相關，且東北地區相關性較強；中部區域，存在顯著負相關。

雖然，前一年的資本存量與當年資本在四大經濟區域存量存在顯著相關性，但東部區域僅天津、上海、浙江和福建，中部區域僅山西、安徽和湖北，東北區域各省和西部區域僅廣西、重慶、西藏、青海前一年的資本存量與當年資本存量顯著相關。對于外商直接投資和固定資產投資，也僅有部分省市存在其與資本存量的顯著相關。因此可見，各種形式的資本均存在空間溢出效用。

（3）第一產業產值的區域異質性分析

表5 第一產業方程的回歸分析結果

第一產業勞動生產率（lnPIP）:東部區域，第一產業勞動生產率與第一產業產值存在顯著的正相關；中部區域，不存在顯著相關性；東北區域和西部區域，存在顯著的負相關。互聯網技術進步率（lnIN）:東部區域和東北區域，互聯網技術進步率與第一產業產值不存在顯著相關性；中部區域，存在顯著正相關；西部區域，存在顯著負相關。資本存量（lnK）:在各個區域，資本存量與第一產業產值均存在顯著的正相關，西部區域相比較強。之所以產生這樣的區別在于:

①東部區域

首先，第一產業勞動生產率的提升會顯著提升第一產業產值。東部區域第一產業勞動生產率的年平均增長率為15.75%，第一產業產值年平均增長率為6.77%。但經過進一步測算，東部區域僅北京市第一產業勞動生產率與第一產業產值存在顯著正相關。東部區域的產業結構以二、三產業為主，因此雖然整個東部區域第一產業勞動生產率與第一產業產值正相關，但是針對單一省市，卻沒有顯著相關；其次，互聯網技術進步率與第一產業產值不存在顯著相關性。“互聯網+農業”是現代農業發展的新方向、新趨勢。即依托互聯網的信息技術和通信平臺，可實現中國農業集體經濟規模經營。經過進一步測算，東部區域僅上海市，互聯網技術進步率與第一產業產值之間存在顯著相關。近年來，上海用物聯網加速農業“智慧化”，開展了以需求方為主體的應用示范，進行精準生產，能夠有效地提高勞動效率，從而節約大量的人工成本，推進了互聯網在農業領域融合的深度和廣度。

②中部區域

首先，第一產業勞動生產率的提升會抑制第一產業產值的增加。中部區域第一產業勞動生產率的年平均增長率為25.47%，第一產業產值年平均增長率為8.82%。經過進一步測算，中部區域山西、安徽、湖北第一產業勞動生產率與第一產業產值存在顯著正相關，而河南省存在顯著負相關。河南由于地處沿海開放地區與中西部地區的結合部，是我國經濟由東向西梯次推進發展的過渡地帶，交通的大力發展極大地推動了河南農業的發展。因此，除了第一產業勞動生產率，區位優勢對第一產業產值的增加也有重要的作用；其次，互聯網技術進步率與第一產業產值存在顯著相關性。經過進一步測算，中部區域僅山西省，互聯網技術進步率與第一產業產值之間存在顯著相關。說明在中部區域，“互聯網+農業”已有一定效果，但是并不明顯。山西省作為農業大省，通過“互聯網+農業眾籌模式”來建立幫農扶農的新模式，效果較為理想，是農業未來的發展潛力所在。

③東北區域

首先，第一產業勞動生產率的提升會抑制第一產業產值的增加。東北區域第一產業勞動生產率的年平均增長率為13.13%，第一產業產值年平均增長率為8.60%。經過進一步測算，東北區域的遼寧和吉林省，第一產業勞動生產率與第一產業產值存在顯著正相關。黑龍江省第一產業年平均增長率高達12.32%，卻不是依靠第一產業勞動生產率；其次，互聯網技術進步率與第一產業產值不存在顯著相關性。經過進一步測算，東北區域僅遼寧省，互聯網技術進步率與第一產業產值之間存在顯著正相關。說明僅遼寧省“互聯網+農業”實施效果較為理想，遼寧的“12316 金農熱線”和“致富通”手機客戶端為農民開展信息服務、專家講座活動，提高了農業生產的專業化、現代化和信息化。

④西部區域

首先，第一產業勞動生產率的提升會抑制第一產業產值的增加。西部區域第一產業勞動生產率的年平均增長率為21.59%，第一產業產值年平均增長率為10.28%。經過進一步測算，西部區域的內蒙古、廣西、重慶、西藏、甘肅、青海和新疆，第一產業勞動生產率與第一產業產值存在顯著正相關，僅寧夏存在負相關。西部地區有充裕豐富的耕地資源和后備土地資源。從農田作物的生產潛力看，青藏高原的開發程度約為25%-30%；西北內陸為40%-50%；黃土高原為35%-45%。而且，西部區域大部分省市第一產業勞動生產率的提升會促進第一產業產值的增加；其次，互聯網技術進步率的提高會抑制第一產業產值的增加。經過進一步測算，西部區域內蒙古、重慶、西藏，互聯網技術進步率與第一產業產值之間存在顯著正相關，僅新疆存在負相關。可見，西部區域部分省市“互聯網+農業”實施的效果較佳，內蒙古的“互聯網+農牧業”、重慶的“互聯網小鎮”和西藏的“電商農業”，這將成為“互聯網+農業”的發展趨勢。

（4）第二產業產值的區域異質性分析

表6 第二產業方程的回歸分析結果

第二產業勞動生產率（lnSIP）:各個區域，第二產業勞動生產率與第二產業產值都存在顯著正相關。互聯網技術進步率（lnIN）:在東部區域、東北區域和西部區域，互聯網技術進步率與第二產業產值存在顯著負相關，且西部區域相關性最強；中部區域，不存在顯著相關性。建設用地（lnLC）:東部區域，建設用地與第二產業產值不存在顯著相關性；中部區域和西部區域，存在顯著負相關；東北區域，存在顯著正相關。資本存量（lnK）:各個區域，資本存量與第二產業產值均存在顯著的正相關。之所以產生這樣的區別在于:

①東部區域

首先，第二產業勞動生產率的提升會顯著提升第二產業產值。東部區域第二產業勞動生產率年平均增長率為4.10%，第二產業產值年平均增長率為8.69%。然而經過進一步測算，發現東部區域各省市第二產業勞動生產率與第二產業產值之間均不存在顯著相關，說明第二產業的發展需要依靠省際之間的產業交流；其次，互聯網技術進步率的提升會抑制第二產業產值的增加。經過進一步測算，東部區域的福建、山東省，互聯網技術進步率與第二產業產值存在顯著相關性。福建和山東省積極推進工業互聯網和企業上云，“福企云”和“云行齊魯”平臺則為企業上云提供了幫助，降低了信息化建設成本、促進了第二產業的轉型升級；再次，建設用地的面積與第二產業產值的提升沒有顯著的關系。東部區域建設用地的年平均增長率為1.51%。經過進一步測算，發現東部區域僅天津市和海南省，建設用地與第二產業產值存在顯著相關，而天津和海南是東部區域第二產業發展相對較弱的省市。因此說明，東部區域第二產業產值的增長不依賴建設用地面積。

②中部區域

首先，第二產業勞動生產率的提升會顯著提升第二產業產值。中部區域第二產業勞動生產率年平均增長率為4.36%，第二產業產值年平均增長率為11.03%。經過進一步測算，中部區域僅山西省第二產業勞動生產率與第二產業產值存在顯著正相關；其次，互聯網技術進步率的提升會抑制第二產業產值的增加。經過進一步測算，中部區域的山西省，互聯網技術進步率與第二產業產值存在顯著負相關，江西省存在顯著正相關。江西省的工業產業互聯網聯盟“43611”為制造業增長培育新動能，實現了產業上下游的貫通；再次，建設用地面積的增加會抑制第二產業產值的增加。中部區域建設用地的年平均增長率為1.30%。經過進一步測算，中部區域除河南省以外，其他省建設用地與第二產業產值存在顯著負相關。資本存量與第二產業產值存在顯著正相關。

③東北區域

首先，第二產業勞動生產率的提升會顯著提升第二產業產值。東北區域第二產業勞動生產率年平均增長率為7.55%，第二產業產值年平均增長率為12.09%。經過進一步測算，東北區域各省第二產業勞動生產率與第二產業產值均不存在顯著相關；其次，互聯網技術進步率的提升會抑制第二產業產值的增加。經過進一步測算，東北區域各省互聯網技術進步率與第二產業產值均不存在顯著相關。因此說明，東北區域工業互聯網的發展狀況不佳；再次，建設用地面積的增加會抑制第二產業產值的增加。經過進一步測算，東北區域各省建設用地面積與第二產業產值均不存在顯著相關。

④西部區域

首先，第二產業勞動生產率的提升會顯著提升第二產業產值。西部區域第二產業勞動生產率年平均增長率為5.03%，第二產業產值年平均增長率為5.41%。經過進一步測算，西部區域陜西和寧夏，第二產業勞動生產率與第二產業產值存在顯著正相關，僅貴州省存在顯著負相關；其次，互聯網技術進步率的提升會抑制第二產業產值的增加。經過進一步測算，西部區域貴州省互聯網技術進步率與第二產業產值均存在顯著正相關。近年來，貴州省積極打造工業互聯網平臺和企業登云用云工程，為發展工業互聯網打好了堅實的基礎；再次，建設用地面積的增加會抑制第二產業產值的增加。經過進一步測算，西部區域重慶市和四川省建設用地面積與第二產業產值均存在顯著負相關。

（5）第三產業產值的區域異質性分析

第三產業勞動生產率（lnTIP）:在東部區域和西部區域，第三產業勞動生產率與第三產業產值不存在顯著相關性；在中部區域和東北區域，存在顯著正相關。互聯網技術進步率（ln-IN）:在東部區域和中部區域，互聯網技術進步率與第三產業產值不存在顯著相關性；東北區域和西部區域，存在顯著負相關。資本存量（lnK）:在東部區域、中部區域和西部區域，資本存量與第三產業產值存在顯著正相關；在東北區域，不存在顯著相關性。之所以產生這樣的區別在于:

①東部區域

首先，第三產業勞動生產率與第三產業產值不存在顯著相關性。東部區域第三產業勞動生產率年平均增長率為8.39%，第三產業產值年平均增長率為14.14%。經過進一步測算，東部區域僅北京、河北、福建省第三產業勞動生產率與第三產業產值存在顯著相關性。因此說明，東部區域第三產業產值的增加不僅僅依賴于勞動生產率；再次，互聯網技術進步率與第三產業產值不存在顯著相關性。經過進一步測算，東部區域僅北京市的互聯網技術進步率與第三產業產值存在顯著正相關。北京市“互聯網+教育”在華北地區發展最為突出，也是全國“互聯網+教育”發展居于首位的城市，對第三產業產值的增加起到了促進作用。

②中部區域

首先，第三產業勞動生產率與第三產業產值存在顯著正相關。中部區域第三產業勞動生產率年平均增長率為10.42%，第三產業產值年平均增長率為12.57%。經過進一步測算，中部區域的山西、安徽、江西、湖南省，第三產業勞動生產率第三產業產值存在顯著正相關；再次，互聯網技術進步率與第三產業產值不存在顯著相關性。經過進一步測算，中部區域山西、安徽、湖北省，互聯網技術進步率與第三產業產值存在顯著負相關。因此說明，中部區域“互聯網+服務業”的發展狀況一般。

③東北區域

首先，第三產業勞動生產率與第三產業產值存在顯著正相關。東北區域第三產業勞動生產率年平均增長率為11.52%，第三產業產值年平均增長率為15.30%。經過進一步測算，東北區域的各省，第三產業勞動生產率第三產業產值存在顯著正相關；再次，互聯網技術進步率與第三產業產值存在顯著負相關性。經過進一步測算，東北區域的遼寧省，互聯網技術進步率與第三產業產值存在顯著負相關。盡管遼寧省的“互聯網+餐飲住宿”指數是全國均值的近6倍，但根據數據顯示，東北區域“互聯網+服務業”的發展動力尚未形成。

④西部區域

首先，第三產業勞動生產率與第三產業產值不存在顯著相關。西部區域第三產業勞動生產率年平均增長率為11.52%，第三產業產值年平均增長率為15.30%。經過進一步測算，西部區域的廣西、四川、貴州、陜西、甘肅、寧夏、新疆，第三產業勞動生產率第三產業產值存在顯著正相關；再次，互聯網技術進步率與第三產業產值存在顯著負相關性。經過進一步測算，西部區域的重慶、四川、陜西、甘肅、寧夏，互聯網技術進步率與第三產業產值存在顯著負相關，重慶的“互聯網+居民服務、修理和其他服務業”、四川省的“互聯網+旅游”、陜西和寧夏的“互聯網+醫療健康”、甘肅的“互聯網+生活服務”積極開展。盡管如此，西部區域“互聯網+服務業”的發展動力尚未形成。

表7 第三產業方程的回歸分析結果

四、結論與對策

1.關于“互聯網+”驅動力的形成

（1）東部區域

互聯網技術進步率受企業研發投入和資本存量的影響，東部地區企業研發投入的增加能否對互聯網技術進步率起到正向的推動作用，關鍵在于互聯網企業的發展模式；資本的空間溢出效應會推動互聯網技術進步率。除此之外，對外開放程度的增強只有達到一定程度才會對互聯網技術進步率起到正向的推進作用。而且東部區域高新技術人才短缺，互聯網技術進步受到抑制。針對以上結論:以科技為主的互聯網企業應加強研發投入，東部區域應適當提高對外開放程度，加強高新技術人才的吸收。

（2）中部區域

對于整個中部區域，互聯網技術進步率，受企業研發投入、對外開放程度、高新技術人才比重和資本存量的綜合影響，但就各省來說，單一省市的研發投入、對外開放程度、高新技術比重和資本存量沒有影響互聯網技術進步率。因此，中部區域的互聯網技術的發展主要依靠省際之間的溢出效應，尤其在研發和人才方面。針對以上結論:中部區域由于地域的限制和資源的局限，各省之間應該加強省際交流。

（3）東北區域

對于整個東北區域，互聯網技術進步率，受企業研發投入和對外開放程度影響:企業研發投入與互聯網技術進步率呈負相關，企業研發投入的增加并不能推動互聯網技術進步率的提高；僅吉林省進出口額與互聯網技術進步率顯著相關，由于東北區域進出口多為低端產品，對外開放程度不能對互聯網技術進步產生顯著影響。除此之外，東北區域高新技術人才短缺，使其不能對互聯網技術進步率產生影響。針對以上結論:東北區域應該首先對互聯網企業進行特色定位，針對性地增加企業研發投入，進而增強企業競爭力，加強吸收高新技術人才。

（4）西部區域

對于整個西部區域，互聯網技術進步率不受企業研發投入、對外開放程度、高新技術人才比重和資本存量的影響:僅四川和寧夏的企業研發投入與互聯網技術進步率之間存在顯著相關；僅青海和寧夏的進出口額與互聯網技術進步率之間存在顯著相關；廣西、陜西、甘肅、青海、寧夏的高新技術人才比重與互聯網技術進步之間存在顯著相關；青海、寧夏的資本存量與互聯網技術進步率之間存在顯著相關。但是這些因素與整體西部區域互聯網技術進步率之間沒有顯著相關性。因此，雖然部分省市逐漸發展互聯網技術，但整體西部區域互聯網技術的發展仍處于起步階段。針對以上結論:西部地區也應該對互聯網企業進行特色定位，依靠“一帶一路”的對外開放，增強企業競爭力，吸收高新技術人才。

2.關于“互聯網+產業”的發展效果

（1）東部區域

“互聯網+農業”:東部區域僅上海市較有成效，上海市農業物聯網和水產自動化控制系統是“互聯網+”在農業領域的推廣；工業互聯網:東部區域的福建和山東省實施效果佳，“福企云”和“云行齊魯”為企業上云提供了幫助；“互聯網+服務業”:東部區域僅北京市效果佳，北京市“互聯網+教育”引領華北地區的“互聯網+服務”。

（2）中部區域

“互聯網+農業”:中部區域已有一定效果，以山西省作為代表的“互聯網+農業眾籌模式”效果理想；工業互聯網:中部區域江西省的工業互聯網發展狀況較好，江西省的工業產業互聯網聯盟“43611”培育制造業增長新動能；“互聯網+服務業”:中部區域各省均無明顯效果。

（3）東北區域

“互聯網+農業”:東北區域僅遼寧省實施效果顯著，遼寧的“12316 金農熱線”和“致富通”手機客戶端提高了農業的信息化和現代化；工業互聯網:東北區域各省工業互聯網的發展狀況不佳；“互聯網+服務業”:遼寧省的“互聯網+餐飲住宿”表現較為突出，但東北區域的發展動力尚未形成。

（4）西部區域

“互聯網+農業”:西部區域部分省市實施的效果較佳，如內蒙古的“互聯網+農牧業”、重慶的“互聯網小鎮”和西藏的“電商農業”；工業互聯網:僅貴州省實施效果佳，貴州省積極打造企業登云用云工程，為發展工業互聯網打下了基礎創造了機遇；“互聯網+服務業”:重慶的“互聯網+居民服務、修理和其他服務業”、四川省的“互聯網+旅游”、陜西和寧夏的“互聯網+醫療健康”、甘肅的“互聯網+生活服務”積極開展。但西部區域的發展動力仍尚未形成。

針對以上結論:“互聯網+農業”可以通過農業物聯網農業基礎設施，對產品生產進行監督管理，采取“互聯網+農業眾籌模式”有效配置資金，可以通過農業熱線、專家咨詢手機客戶端加強農民之間的溝通交流，推廣“電商農業”；初期工業互聯網的推進可以通過企業上云推動企業數字化；“互聯網+服務業”應根據區域特點選擇服務業的種類，東部區域適宜發展“互聯網+教育”“互聯網+旅游”“互聯網+醫療”“互聯網+商業服務”，中部區域適宜發展“互聯網+生活服務”，東北區域適宜“互聯網+餐飲住宿”，西部區域適宜發展“互聯網+生活服務”和“互聯網+旅游”，根據區域優勢推進“互聯網+服務”會面臨更多的市場機會。