互聯網發展與城市出口技術復雜度提升*

□ 朱 勤 于海靜 李兵濤

內容提要 本文基于2007～2017年中國281 個城市的數據，測算城市出口技術復雜度指數并分析我國城市出口技術復雜度的空間分異性和集聚性，進而運用鏈式多重中介效應模型（CMEM），探究互聯網發展對城市出口技術復雜度的影響及其作用機制。研究結果發現：在“人力資本效應”、“技術創新效應”及兩者的共同作用下，互聯網發展對城市出口技術復雜度產生顯著的正向影響，并且“人力資本效應”發揮的中介作用最大。異質性檢驗表明，相較中部和西部地區，我國東部地區的互聯網影響效應更大。本文的研究為我國在“十四五”時期推進智慧城市建設以及外貿高質量發展提供了理論支持。

一、引言

近20年來，我國對外貿易發展取得了顯著成就，貨物出口額由2001年的2660 億美元增長至2020年的27504 億美元，年均增長率為13.08%，我國已成為世界第一大貨物貿易出口國①。面對國際國內形勢深刻變化，全球化進入調整階段，黨中央國務院于2019年11月發布了 《關于推進貿易高質量發展的指導意見》，提出我國要加快培育貿易競爭新優勢，推進貿易高質量發展。

在國際貿易研究領域，出口技術復雜度可以反映國家或地區出口商品結構是否優化，是一個用于衡量貿易質量的指標（戴翔和金碚，2014）。國外曾有研究指出，我國的出口技術復雜度與多倍于人均GDP 的發達經濟體的出口技術復雜度相當，被稱為“Rodrik 悖論”（Hausmann et al.，2007）。國內學者針對“Rodrik 悖論”進行了測度方法的改進，指出我國出口技術復雜度尚未大幅度提升（丁小義和胡雙丹，2013）。事實上，早期的研究多從國家層面進行，忽視了我國不同經濟發展水平的地區，出口技術復雜度存在著較大不平衡。新近一些研究從城市的層面開展，揭示了中國沿海部分發達城市與部分相對落后的西部城市之間，出口技術復雜度存在著明顯的地區差異（蔣為等，2019）。作為國際經貿活動中重要的地理單位，城市和城市群必將承擔起我國構筑對外貿易競爭新優勢的經濟重任，研究城市層面出口技術復雜度的影響因素具有重要的意義。

數字經濟背景下互聯網的融合應用，為構筑貿易發展新優勢帶來嶄新的機遇。隨著我國跨境電商平臺、5G 網絡、工業互聯網、物聯網等新型基礎設施建設的推進，“互聯網+貿易”成為了傳統外貿轉型升級的重要抓手。海關統計數據顯示，2020年，我國跨境電商進出口額達到1.69 萬億元，同比增長31.1%②。互聯網發展與國際貿易關系的研究日益受到重視，已有研究表明：依托互聯網平臺的跨境電商有利于突破國家間地理距離的限制（馬述忠等，2019）；互聯網發展通過加強全球及區域合作，促進雙邊貿易邊際增長（Visser，2019），有效擴大國際貿易規模（Swan et al.，2021)；從出口企業的角度來看，互聯網優化注意力資源配置并降低貿易成本（施炳展和金祥義，2019；Mu & Chen，2020），促進出口企業創新 （沈國兵和袁征宇，2020）。然而，互聯網發展是否影響城市出口技術復雜度，其內在影響機制如何？關于這一主題的研究有待展開，也是本文的研究主題。

本文測算了我國281 個城市2007～2017年的出口技術復雜度指數，分析城市出口技術復雜度的時空演化，揭示其具有空間分異性和空間集聚性。進而，應用鏈式多重中介效應模型研究互聯網發展作用于城市出口技術復雜度的影響機制。相對于已有的研究，本文的貢獻在于：一方面，提供了互聯網發展的獨特視角，豐富了城市出口技術復雜度影響因素的研究；另一方面，通過機制分析揭示互聯網發展影響城市出口技術復雜度的具體路徑，檢驗人力資本及技術創新從中發揮的作用。本文推進了對新型網絡基礎設施建設經濟效應的理解，為城市優化出口貿易結構、實現外貿高質量發展帶來啟發。

二、理論機制和研究假設

（一）互聯網發展對城市出口技術復雜度的影響

城市出口技術復雜度可以測度城市層面外貿出口的產品結構升級情況（周茂等，2019；孫楚仁等，2021），可作為用以衡量城市出口貿易質量的代表性指標。國內外現有研究尚未直接分析互聯網發展與城市出口技術復雜度之間的關系，但仍可借鑒相近研究來形成理論假設。數字技術和信息通信技術（ICT）的廣泛應用，已成為國際貿易中比較優勢的新來源（Wangy & Li，2017)。城市互聯網發展水平高，通常具體表現在該城市互聯網基礎設施的發達、互聯網用戶的普及、互聯網融合應用能力強和發展環境好。良好的互聯網發展有利于城市出口技術復雜度提高，主要在于：第一，尤其對于發展中國家的城市，互聯網發展的“邊際效益”更大。通過廣泛的信息分享和知識傳播，以及各種創新要素的匯聚融合，互聯網催生了集聚式創新（Paunov & Rollov，2016）。第二，互聯網發展帶動城市產業結構優化、促進出口產品結構升級。已有經驗研究表明，互聯網發展使得制造品以及服務貿易的產品結構實現了優化（Bojnec & Ferto，2015；Choi，2010），因此有利于城市出口技術復雜度提升。第三，互聯網發展助力于城市出口主體更好的獲取國際市場信息、 幫助出口企業更高效的進行價值創造，支撐城市出口企業在國際動態競爭中持續升級產品。綜上所述，本文提出假設1 如下：

H1：互聯網發展對城市出口技術復雜度具有顯著的正向影響。

（二）互聯網發展對城市出口技術復雜度的影響機制

考察互聯網發展對城市出口技術復雜度的影響機制，可具體闡釋如下：

1.人力資本效應。出口技術復雜度的提高通常出現于傳統部門向現代部門的轉變中，其重要標志之一，就是人力資本的持續積累（盧福財和金環，2020）。要素稟賦理論認為，貿易結構主要受人力資本等要素的豐裕程度影響，而專業化人力資本的空間集聚，將改變需求匹配效率而影響產業縱向分工、重塑產業分工的空間結構，進而優化產業結構與貿易結構（張家滋等，2021）。已有研究表明，人力資本累積有利于促進出口技術復雜度的提升（鄭展鵬和王洋東，2017）。互聯網發展提升信息匹配效率，能夠顯著加速知識的獲取、傳遞和共享，改善城市教育和培訓水平，促使各層面的勞動者提升學習與生產效率，同時也能加速“干中學”效應與人力資本積累效應（Visser，2019）。而且，人力資本具有“技術載體”功能（周茂等，2019），即人力資本積累有利于廣泛吸收國內外先進技術和管理經驗，從而提升技術創新能力和產品質量水平。綜上所述，本文提出假設2 如下：

H2：人力資本是互聯網發展促進城市出口技術復雜度提升的中介變量，即存在“人力資本效應”。

2.技術創新效應。企業創新水平的提高，對于提高產品的技術含量及附加值，改善貿易產品結構及提升出口競爭力至關重要（Kaufmann et al.，2003）。在數字經濟迅速發展的背景下，互聯網發展能夠有效降低企業信息搜尋、 運營和管理等成本（李兵和李柔，2017）；互聯網融合應用有利于提升企業的知識儲備和信息積累，促進出口企業創新及效率（沈國兵和袁征宇，2020）。從產業創新的層面看，互聯網發展有助于制造業生產率提升（黃群慧等，2019），并有利于新技能和新思想的碰撞和技術外溢，加快產業創新成果轉化的步伐。對于城市發展數字經濟而言，所需知識信息及研發資本等要素的密集度更高，互聯網在促進資源的合理配置、打破要素流動壁壘等方面有顯著作用，因此將促進城市貿易結構的優化，提升城市出口技術復雜度。基于以上論述，本文提出假設3 如下：

H3：技術創新是互聯網發展促進城市出口技術復雜度提升的中介變量，即存在“技術創新效應”。

三、模型、變量設定和數據來源

（一）模型構建

本文構建鏈式多重中介效應模型（CMEM）進行機制檢驗，具體分四步進行：第一步，用因變量出口技術復雜度（ES）對基本自變量互聯網發展（Inte）進行回歸。第二步，用中介變量人力資本（Humc）對基本自變量互聯網發展（Inte）進行回歸。第三步，用中介變量技術創新（Inno）同時對人力資本（Humc）和基本自變量互聯網發展（Inte）進行回歸。第四步，用因變量出口技術復雜度（ES）同時對兩個中介變量和基本自變量進行回歸。通過該模型的估計可以得到互聯網發展（Inte）對出口技術復雜度（ES）的總效應α1，直接效應θ1，以及由中介作用來衡量的間接效應。以上步驟以聯立的式（1）表示：

式（1）中，各變量下標i 表示城市，t 表示時間，Cit表示控制變量，μi表示個體固定效應，νt表示固定效應，εit表示隨機擾動項。模型構建的影響機制包括三條路徑，路徑系數由式（1）中各變量系數計算而得：路徑一，互聯網發展通過人力資本累積而促進城市出口技術復雜度提升，其路徑系數為β1θ2；路徑二，互聯網發展通過推動技術創新而促進城市出口技術復雜度提升，其路徑系數為γ1θ3；路徑三，互聯網發展通過人力資本和技術創新的共同效應即鏈式多重中介效應，促進城市出口技術復雜度提升，其路徑系數為β1γ2θ3。綜上，本文構建的鏈式多重中介效應模型如圖1 所示。

圖1 鏈式多重中介效應模型

（二）變量選擇

1.被解釋變量。關于被解釋變量城市出口技術復雜度（ES）的衡量，源自被廣泛引用的Hausmann et al.（2007）的測算方法，其思路是以產品在某國總出口份額與所有出口產品的國家在該產品總出口中的份額比值為權重，對表征所有出口產品國家技術指標求加權平均值。由于反映技術指標的勞動率數據難以直接獲取，因而目前較多采用各國人均國民生產總值作為勞動生產率的替代指標，得到某年份產品層面的出口技術復雜度（prodyh），其測算方法如式（2）所示。其中，Xq，h表示q 國家h 產品的出口額，Xq為表示q 國產品的出口總額，Yq表示q 國人均國民生產總值。

參考周茂等（2019）和孫楚仁等（2021）對于城市出口技術復雜度的測算，在獲取產品層面的數據后，將其以產品出口額為權重加總至城市層面，從而獲取各個城市的出口技術復雜度數據，其測度方法如式（3）所示：

式（3）中，下標f 代表城市，ESf為城市層面的出口技術復雜度，Xf，h為f 城市中h 產品的出口額，Xf為城市f 的總出口額。

2.解釋變量。本文的核心解釋變量為城市互聯網發展（Inte），由于目前官方未披露關于城市互聯網發展的相關指標，借鑒劉姿均和陳文俊（2017）、李金城和周咪咪（2017）的做法，使用互聯網用戶數量作為城市互聯網綜合發展水平的替代指標。

3.中介變量。本文以人力資本（Humc）和技術創新（Inno）作為中介變量。人力資本積累是實現貿易結構優化的關鍵所在，充裕的人力資本便于發揮其“技術載體”與“要素積累”職能。城市人力資本（Humc）的測算，借鑒姚戰琪（2020）的研究，采用平均每萬人口中大學生人數來衡量。對于另一中介變量技術創新（Inno），本文參考劉威等（2018）的研究，選取城市每年專利授權數來衡量城市技術創新水平。

4.控制變量。參考已有相關研究，本文選取三個城市層面的控制變量： 一是金融業發展水平（Fina），金融業發展水平高的城市企業面臨更小的融資約束，有利于出口產品結構升級，該變量選取城市平均每萬人口中金融從業人數來衡量；二是交通基礎設施（Tc）。交通基礎設施的便捷程度對于出口貿易的交易成本和效率有直接影響，因此有可能影響出口技術復雜度（卓乘風等，2018），該指標選取城市公路里程數衡量； 三是外商直接投資（Fdi）。已有研究表明外商直接投資通過技術溢出等效應，將對出口技術復雜度產生影響（陳俊聰，2015），該變量選取各城市當年實際利用外資額進行衡量。

（三）數據來源

本文數據主要來源包括2007～2017年中國海關進出口統計數據庫、CNDRS 中國研究數據服務平臺、世界銀行數據庫、聯合國UN Comtrade 數據庫、《中國城市統計年鑒》 和各類城市數據公開信息。產品層面出口技術復雜度數據測算需要各國人均GDP 數據與各國之間的產品貿易數據，其中前者來自于世界銀行數據庫，后者來自于聯合國UN Comtrade 數據庫。本文選取2007～2017年間具有出口記錄的180 余個國家為研究對象，由于部分國家數據在樣本區間缺乏記錄，因此予以剔除。根據國家名稱將兩個數據庫進行匹配，最終得到135 個國家4700 余種產品的出口數據。此外，城市層面出口技術復雜度數據測算還需要匹配中國海關進出口統計數據庫，樣本城市的選取過程為：首先，對數據庫中信息損失樣本進行剔除與整理，將月份數據加總得到年份數據，并根據出口城市名稱將數據篩選匯總；其次，將城市出口產品數據對比1996 版的商品編碼對照表，對樣本數據進行匹配，再將HS 八位碼統一截取至HS 六位碼；最后，按照國家統計局公布的2017 版的行政區劃代碼，將樣本數據進行分類歸總，最終選取281 個城市作為研究對象。

四、實證結果與分析

（一）描述性統計分析

表1 顯示了主要變量的描述性統計結果，城市出口技術復雜度（ES）的均值為41186.471，最小值為12834.852，最大值為75352.400，后文將進一步分析其空間分異性。互聯網發展（Inte）的均值為71.971，最小值為0.024，最大值為5174，說明我國各城市互聯網發展呈現出較大的空間分異性。

表1 主要變量的描述性統計

（二）城市出口技術復雜度的空間分異

根據各城市經緯度距離空間矩陣測算2007年和2017年的全局Morans’I 值，分別為0.033 和0.012，且均在1%水平上顯著，表明城市出口技術復雜度存在顯著的空間自相關性。本文使用Arcgis10.8 軟件，分別繪制2007年和2017年的城市出口技術復雜度（ES）的空間分布圖。圖2 表明，我國城市互聯網發展總體水平逐年提高，出口貿易結構實現優化，但具有明顯的空間分異特征。東部地區的城市擁有先天的地理優勢，并且擁有許多經濟特區和沿海城市，高新技術產業比較發達，出口產品技術復雜度始終處于全國領先。對比而言，中部相對較低，而西部最低。圖2 還顯示，我國城市出口技術復雜度呈現明顯的空間集聚，出口技術復雜度較高的城市由北向南主要集中在遼中南、京津冀、山東半島、長江三角洲和珠江三角洲等城市群，而寧夏沿黃、西寧-蘭州、關中平原、黔中和滇中等城市群的出口技術復雜度則相對較低。

圖2 2007年和2017年各城市出口技術復雜度的空間分異

（三）基準回歸結果

在進行基準回歸前，進行LM 檢驗來考察模型適用性，結果顯示拒絕隨機擾動項與解釋變量不相關的假設，判斷本次檢驗適用于固定效應（FE）模型，回歸結果如表2 所示。第（1）列為只包含核心解釋變量互聯網發展水平（Inte）的固定效應回歸，第（2）至（4）列為在第（1）列基礎上，逐步添加控制變量即金融發展水平（Fina）、交通基礎設施（Tc）和外商直接投資（Fdi）后的回歸結果。結果顯示，解釋變量互聯網發展（Inte）的系數均為正數，且在1%水平上顯著，說明互聯網發展顯著促進了城市出口技術復雜度的提高，假設1 初步得到驗證。

需要注意的是，為了解決多重共線性導致的方差膨脹問題和系數翻轉問題，本文采用了García et al.（2020）的殘差化方法（Residualization），該方法的優點在于不僅可以有效處理多重共線性問題，還可以隔離出解釋變量的個體效應。表2 中的res_Fina 為金融發展水平（Fina）對互聯網發展水平（Inte）回歸后的隨機擾動項，res_Fdi 為外商直接投資（Fdi）對金融發展水平（Fina）和互聯網發展水平（Inte）回歸后的隨機擾動項，res_Tc 為交通基礎設施（Tc）對外商直接投資（Fdi）、金融發展水平（Fina）和互聯網發展水平（Inte）回歸后的隨機擾動項。殘差化方法可以保障各個解釋變量之間的相互隔離，即回歸模型中各解釋變量之間的相互獨立。

表2 互聯網發展對出口技術復雜度的基準回歸結果

（四）機制檢驗

機制檢驗結果如表3 所示，第（1）列呈現了基準模型的估計結果。第（2）列為中介變量人力資本（Humc）對基本自變量互聯網發展（Inte）進行回歸，結果顯示互聯網發展（Inte）系數為0.245，并在1%水平上顯著為正，說明互聯網發展有助于營造創新氛圍和環境，促進了城市人力資本的積累。第（3）列為中介變量技術創新 （Inno） 同時對人力資本（Humc）和基本自變量互聯網發展（Inte）進行回歸，即鏈式多重中介效應的檢驗，互聯網發展（Inte）的系數為9.055，人力資本（Humc）的系數為17.000，且均在1%的水平上顯著，說明互聯網發展和人力資本積累對技術創新產生顯著正向影響，表明存在鏈式多重中介效應。第（4）列將因變量出口技術復雜度（ES）同時對基本自變量互聯網發展（Inte）、中介變量人力資本（Humc）以及技術創新（Inno）進行回歸，互聯網發展（Inte）的系數為23.260，且在1%水平上顯著。

上述結果反映出互聯網發展提升城市出口技術復雜度的兩個可能渠道，即“人力資本效應”和“技術創新效應”。從表3 第（2）到（4）列回歸結果中各相關系數顯著不為0 來看，可初步判斷中介效應顯著。鏈式多重中介效應的檢驗結果如圖3所示，互聯網發展對城市出口技術復雜度的中介效應路徑共有三條，各路徑的影響系數為該路徑上所有系數之乘積。結合表3 的回歸結果表明：互聯網發展對城市出口技術復雜度影響的總效應大小為α1=114.600，直接效應為θ1=23.260，間接效應中的“人力資本效應”大小β1θ2為20.186，“技術創新效應”大小γ1θ3為7.615，“人力資本—技術創新共同效應”大小β1γ2θ3為3.503。比較來看，“人力資本效應”的作用在三個渠道中是最大的，而“人力資本—技術創新共同效應”的作用相對較小。

圖3 鏈式多重中介效應的檢驗結果

進一步，需要對中介效應系數的顯著性進行檢驗。以“人力資本效應”為例，Sobel 檢驗統計量為=13.361，其中 是的標準差，由于z 值遠大于5%顯著水平對應的1.96 臨界值，故可以拒絕原假設H0：β1θ2=0，表明“人力資本效應”顯著。同理，結合表3 的數據，“技術創新效應”和“人力資本—技術創新共同效應”對應的z 值分別為9.184 和11.390，其對應的P 值均小于0.01，即三條中介效應路徑均在1%的水平上顯著。

表3 互聯網發展對出口技術復雜度的機制檢驗結果

（四）異質性分析

本文按城市所在位置的不同劃分為東、中、西部地區，研究不同區位帶來的差異性影響。表4 的實證結果顯示，城市互聯網對出口技術復雜度的促進系數均為正，表明在三個地區均存在促進作用。而東部地區的城市互聯網發展的促進系數為137，且在1%水平上顯著，這一系數超過中部地區的134.600 與西部地區的113.700，這表明東部地區城市互聯網發展的促進作用更為明顯，原因可能在于，東部地區的城市互聯網在“網絡效應”和“梅特卡夫法則”的雙重作用下（韓先鋒等，2019），更有效發揮了互聯網作為信息傳播與知識溢出的作用，從而促進城市出口技術復雜度的提升。以上結果顯示，由于城市經濟建設和互聯網發展呈現的區域不均衡，互聯網發展對城市出口技術復雜度的影響存在區域的差異。

表4 基于區域異質性的回歸結果

（五）穩健性檢驗

1.工具變量法。經過Hausman 檢驗，結果顯示拒絕原假設H0 即 “解釋變量均為外生變量”，因此可能存在由于遺漏變量等問題而造成的內生性問題。本文選用工具變量（IV）法進行內生性處理，參考黃群慧等（2019）的研究，將解釋變量互聯網發展（Inte）的工具變量確定為2000年城市每百人固定電話數。該工具變量的選取理由在于：第一，率先發展固定電話的城市在互聯網發展上也可能領先于其他城市，該指標滿足相關性；第二，歷史上各城市每百人固定電話數并不會對目前該城市的出口技術復雜度產生影響，因此該指標同時滿足了外生性的要求。進而，以弱工具變量檢驗來驗證此工具變量是否合理，結果顯示2SLS 回歸中第一階段回歸的F 統計量等于23.05，遠高于經驗規則的10，顯著拒絕了原假設，說明工具變量選擇合理。表7 第（1）列是采用工具變量法的回歸結果，互聯網發展（Inte）的系數依舊顯著為正。

2.解釋變量滯后3 期。將解釋變量城市互聯網發展（Inte）滯后3 期，弱工具變量檢驗結果顯示F 統計量為29.7，同樣通過了檢驗，說明以其作為替代變量是合適的。2SLS 回歸結果見表7 第（2）列，表明在控制內生性問題后，互聯網發展促進了城市出口產品技術復雜度的提高，仍然在1%顯著性水平上顯著，說明回歸結果較為可靠。

3.替換解釋變量指標。替換核心解釋變量互聯網發展（Inte）測度指標重新進行估計，這里采用騰訊研究院公布的城市互聯網發展指數作為互聯網發展水平的替代指標，以驗證本文結果的穩健性。結果匯報在表5 的第（3）列，替換后互聯網發展（Inte）系數依然在1%水平上顯著為正，支持了互聯網發展促進了城市出口技術復雜度提升的結論。

表5 穩健性檢驗

五、主要結論及政策啟示

本文利用2007～2017年中國281 個城市的面板數據，測度城市出口技術復雜度統計指數，進而深入研究互聯網發展對城市出口技術復雜度的影響及其作用機制，得到以下主要結論：

第一，我國城市出口技術復雜度呈現出明顯的空間分異性，東部地區的城市出口產品技術復雜度始終處于全國領先。同時，城市出口技術復雜度呈現明顯的空間集聚，出口技術復雜度較高的城市由北向南主要集中在遼中南、京津冀、山東半島、 長江三角洲和珠江三角洲等城市群。相對而言，寧夏沿黃、西寧—蘭州、關中平原、黔中和滇中等城市群的出口技術復雜度則較低。第二，互聯網發展優化了城市出口產品結構，對于城市出口技術復雜度具有顯著的促進作用。機制檢驗表明，其影響路徑主要有三條： 一是通過人力資本的積累促進了城市出口技術復雜度提升； 二是通過激發技術創新而引致城市出口技術復雜度提升； 三是在人力資本和技術創新的鏈式中介效應作用下，共同促進城市出口技術復雜度提升。對比這三條路徑可以發現，“人力資本效應”的影響最為明顯。第三，互聯網發展對城市出口技術復雜度的影響存在區域差異。相對于中部和西部地區而言，東部地區城市互聯網在“網絡效應”和“梅特卡夫法則”的雙重作用下，更有效發揮了作為信息傳播與知識溢出的作用，從而最有效的促進城市出口技術復雜度的提升。

2019年11月出臺的 《關于推進貿易高質量發展的指導意見》明確指出，我國要提升貿易數字化水平，實現貿易高質量發展。本文為城市層面推動互聯網發展、 優化城市出口結構以及實現貿易高質量發展提供了有益的啟發：

其一，“十四五” 時期大力推進新型互聯網基礎設施及智慧城市建設，加強城市大數據中心、云計算、5G 網絡等基礎設施建設，通過互聯網與各產業深度融合，優化城市出口結構，提升城市出口貿易發展質量。其二，重視城市互聯網發展的“人力資本效應”和“技術創新效應”對于出口技術復雜度提升的作用。一方面，充分發揮互聯網加速人力資本積累的作用，通過互聯網的資源整合，提高城市對于高水平及高技能勞動者的吸引力，以多樣化舉措吸引和培育更多的技術型人才； 另一方面，通過科研創新投入及政策優惠，進一步激發高技術產品出口企業的研發動力，并在當前國際經濟環境不確定性加大的背景下，給予風險規避的支持，繼續加強貿易數字化、 智能化及智慧化發展。其三，鑒于目前我國城市出口技術復雜度呈現的空間分異性，以及互聯網發展對城市出口技術復雜度影響呈現的異質性，有必要在中部和西部地區的城市加快互聯網建設和互聯網創新融合，消除“數字鴻溝”，這對于扎實推進共同富裕，具有十分重要的意義。

注釋：

①數據來源：國家統計局網站，http://www.stats.gov.cn/

②數據來源：中國互聯網絡信息中心網站，http://www.cnnic.net.cn/