互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)推動地區(qū)經(jīng)濟增長實證分析

李茂　齊福全

摘要：以2005-2015年的季度數(shù)據(jù)為基礎構(gòu)造了向量自回歸模型，對互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)與北京市經(jīng)濟增長之間的關(guān)系進行了實證研究。研究表明，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)對北京經(jīng)濟的推動作用非常有限，而且還存在著一定的滯后期；具體而言，信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)對北京經(jīng)濟的推動作用較小，通信設備、計算機及其他電子設備制造業(yè)對北京市的經(jīng)濟增長具有負作用。相反，北京經(jīng)濟的行業(yè)帶動效應十分顯著，其對互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展的即期貢獻率接近50%，長期貢獻率接近80%。認為北京市今后應加強互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展的質(zhì)量，注重提升互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的產(chǎn)出效益。

關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)對經(jīng)濟的影響；互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)產(chǎn)出效益；互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展質(zhì)量

DOI：10.13939/i.cnki.zgsc.2016.39.076

一、引言

北京是我國的“網(wǎng)都”，處于我國互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展的“第一方陣”。依據(jù)2016年1月，北京市有域名485萬個，僅次于廣東?。?97萬個），占全國域名總數(shù)比例達到15.7%；擁有網(wǎng)站51.4萬個，僅次于廣東?。?7萬個）；擁有網(wǎng)頁851億個，居全國之首；有IPv4地址8564萬個，遠遠高于排名第二、第三的廣東?。?201萬個）和浙江?。?840萬個），居全國第一位；軟件收入為6310億元，僅次于廣東?。?441億元）。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，北京市互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展已經(jīng)超越了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)形態(tài)，形成了集互聯(lián)網(wǎng)基礎設施與終端設備生產(chǎn)、互聯(lián)網(wǎng)基礎服務、互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容服務、電子商務等內(nèi)容為一體的綜合產(chǎn)業(yè)形態(tài)，成為了北京經(jīng)濟增長的一大亮點。

當前，調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級改造已經(jīng)成為保證我國經(jīng)濟增長速度處在合理區(qū)間的重要舉措，而要做好這項工作：首先，需要研究清楚各產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀，尤其是其對經(jīng)濟增長的作用及影響程度?；ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)的迅猛發(fā)展，尤其是當前與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)不斷融合，逐漸形成了新的產(chǎn)業(yè)形態(tài)，這些新的產(chǎn)業(yè)形態(tài)與經(jīng)濟增長到底存在一種什么樣的關(guān)系，其對經(jīng)濟增長的影響到底有多大，這都是需要進行深入研究的課題。北京互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展遙遙領(lǐng)先于其他各省份，且在北京經(jīng)濟總量中的比重較大；其次，北京市的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)與生產(chǎn)、消費等行業(yè)的耦合度最高，具有帶動北京市經(jīng)濟增長的巨大潛力。因此，深入探究互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)與北京市經(jīng)濟增長之間的關(guān)系，考察其對北京市經(jīng)濟增長影響的大小，不僅對北京市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、升級、改造具有重要意義，而且，對于其他各省份如何發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)及調(diào)整互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)之間的關(guān)系也具有重要的參考價值。

二、文獻述評

與傳統(tǒng)的行業(yè)相比，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)具有兩大特點：一是新興性，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)軔于20世紀90年代，至今也不過20多年的歷史；二是綜合性，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)是一個產(chǎn)業(yè)集合體，以現(xiàn)代新興的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為基礎，專門從事網(wǎng)絡資源搜集和互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的研究、開發(fā)、利用、生產(chǎn)、貯存、傳遞和營銷等。這兩大特點表明，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)是新興行業(yè)，具有較大的發(fā)展?jié)摿驼夏芰?，隨著社會的快速發(fā)展，其經(jīng)濟影響力、滲透力不斷提高，因而學術(shù)界對互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的研究也日漸豐富。

從已有研究來看，國外關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)對經(jīng)濟增長影響的研究大都集中于信息通信技術(shù)行業(yè)。早在1995年，喬根森（Jorgenson）和斯德爾（stiroh）就分析了計算機行業(yè)的投資對于美國經(jīng)濟的影響，指出計算機行業(yè)的投資是推動美國經(jīng)濟的主要引擎。奧利納（Oliner）和西賽（sichel）研究指出，在20世紀90年代，美國勞動生產(chǎn)率的增長中66%是由計算機的使用與信息技術(shù)的推廣帶來的?；鶢柌兀℅ilbe～）等人以法國為研究對象，利用模型分析了信息和通信技術(shù)對法國國民經(jīng)濟增長的貢獻，指出在1995-1999年，信息和通信產(chǎn)業(yè)對國內(nèi)生產(chǎn)總值增長的貢獻度達到了0.3%左右。頓尼維基克（DunnewUk）等人以內(nèi)生經(jīng)濟增長理論為范式，計算了信息通信產(chǎn)業(yè)對于歐盟全要素生產(chǎn)率的影響?，斈峥ǎ∕anyika）和勞斯伯格（Roxburgh）認為，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為推動世界經(jīng)濟增長的一股顯著的力量，經(jīng)過1995-2009年的發(fā)展，發(fā)達國家互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的產(chǎn)值占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重平均達到了10%。埃米瑞（Ami-ri）等人更是以中國的計算機與通信行業(yè)的子行業(yè)為研究對象，分析并研究了各子行業(yè)的經(jīng)濟推動作用。

國內(nèi)學者關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系及影響也進行了大量研究。王曼華對我國互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡發(fā)展現(xiàn)狀進行了經(jīng)濟計量分析，并對如何推動經(jīng)濟增長提出了建議。向蓉美利用我國2002年投入產(chǎn)出表，實證分析了互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)對國民經(jīng)濟的拉動作用、支撐作用，并借助坐標圖探討了互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)對國民經(jīng)濟拉動和支撐作用的類型。張媛媛研究了我國互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)與國民經(jīng)濟投入產(chǎn)出之間的關(guān)系，從行業(yè)之間的關(guān)聯(lián)視角分析了電信行業(yè)與宏觀經(jīng)濟的聯(lián)動關(guān)系。還有研究進一步表明，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的快速發(fā)展對北京市的經(jīng)濟增長具有較強的推動作用，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的生產(chǎn)總值每增加1%，北京市的國內(nèi)生產(chǎn)總值就增加0.786%。

總體來看，關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)與經(jīng)濟增長的研究，從互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)誕生之日起就已經(jīng)出現(xiàn)了，定量分析的方法也非常豐富，這為未來的相關(guān)研究奠定了較好的基礎。但綜觀已有研究，存在以下不足：第一，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展較快，研究中使用的數(shù)據(jù)相對陳舊，不能全面、深入反映當前互聯(lián)網(wǎng)與經(jīng)濟增長真實的關(guān)系和影響大??；第二，已有研究主要集中在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的宏觀經(jīng)濟作用層面，對于中觀層面，尤其是對地區(qū)經(jīng)濟增長作用的研究還很少，而針對北京市互聯(lián)網(wǎng)與經(jīng)濟增長的研究更為鮮見；第三，在對北京市互聯(lián)網(wǎng)與經(jīng)濟增長關(guān)系的研究中，只是將軟件和信息技術(shù)服務業(yè)的生產(chǎn)總值作為衡量北京市互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展水平的指標，沒有考慮到北京市互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中第二產(chǎn)業(yè)的內(nèi)容，因而低估了互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)對北京市經(jīng)濟增長的推動作用?；ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)已經(jīng)發(fā)展成為一個囊括眾多生產(chǎn)領(lǐng)域的多元化的行業(yè)，除了上述軟件、信息服務等行業(yè)外，還包括了大量以通信設備、計算機及其他電子設備為主要產(chǎn)品的行業(yè)，這些行業(yè)也是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的重要組成部分；第四，已有對北京市互聯(lián)網(wǎng)與經(jīng)濟增長關(guān)系的研究使用均為年度數(shù)據(jù)，由于統(tǒng)計口徑的調(diào)整，年度數(shù)據(jù)只局限于2000-2014年這15年，樣本量不大，所含信息量有限，容易造成模型分析結(jié)果的偏差和不顯著；第五，已有對北京市互聯(lián)網(wǎng)與經(jīng)濟增長關(guān)系的研究，所使用的定量分析方法沒有進行滯后排除檢驗，這容易造成估計失真的問題。鑒于此，本文將使用最新數(shù)據(jù)，構(gòu)建更為適合的模型進行定量分析，以解決上述問題及不足。

三、研究思路及模型選擇

本部分對研究思路及模型選擇進行說明與分析。

（一）研究思路

借鑒和參考已有研究，本文首先，明確各變量的具體指標，即使用北京市的國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）來表示北京經(jīng)濟增長的狀況，使用通信設備、計算機及其他電子設備制造業(yè)的產(chǎn)出值（MCO）和信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)產(chǎn)出值（INT）兩部分之和（INMC）來表示北京互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展的狀況。其次，本文建立模型，分析INMC和GDP之間的關(guān)系。由于通信設備、計算機及其他電子設備制造業(yè)屬于第二產(chǎn)業(yè)，信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)屬于第三產(chǎn)業(yè)，二者之間存在很強的差異性，因此本文還將利用模型工具分析MCO、INT和GDP之間的關(guān)系，詳細說明北京市互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的子行業(yè)與北京市經(jīng)濟增長之間的關(guān)系，以及其對北京市經(jīng)濟增長的作用大小。最后，針對得出的結(jié)論，本文進行討論并提出相關(guān)建議。

（二）模型選擇

從現(xiàn)有研究方法來看，經(jīng)濟科學經(jīng)驗研究中的因果判定主要有以下幾種方法：多元線性回歸（MLR）、機器學習（ML）、魯賓因果模型（Rubin's Casual Models）、結(jié)構(gòu)模型（sM）、充分統(tǒng)計量法（ss），等等。盡管它們的具體方法和適用對象不盡相同，但是本質(zhì)上都是在尋找可信的對照組，利用不同控制條件下的對照組數(shù)據(jù)進行計算，進而做出因果推定。在宏觀數(shù)據(jù)因果識別上，普遍為學術(shù)界所接受的因果識別方法是結(jié)構(gòu)向量自回歸模型，這種模型基于一定的經(jīng)濟理論基礎，將基于經(jīng)濟、金融理論等變量之間的結(jié)構(gòu)性關(guān)系引入向量自回歸模型。但是，如果變量之間并沒有理論聯(lián)系，或者不存在結(jié)構(gòu)支撐。因此，傳統(tǒng)的向量自回歸模型還是主要的因果判定方式。

本文使用向量自回歸模型（Vector Auto-Regression Modle，VAR）作為分析工具。向量自回歸模型考慮到了數(shù)據(jù)的統(tǒng)計學性質(zhì)，能夠更好地分析數(shù)據(jù)之間的關(guān)系；它把系統(tǒng)中每一個內(nèi)生變量當作所有內(nèi)生變量的滯后值的函數(shù)，從而將單變量自回歸模型擴展到了由多元時間序列變量組成的“向量”自回歸模型，即擴大了數(shù)據(jù)之間關(guān)系的分析能力；它具有很強的“包容性”和“擴展性”，如在一定的條件下，滑動平均模型和自回歸滑動平均模型也可以轉(zhuǎn)化成向量自回歸模型，因而受到研究者越來越多的青睞。具體到本文的研究，向量自回歸模型還具有三個方面的優(yōu)點：第一，不嚴格地以經(jīng)濟理論為基礎，避免了“先入為主”的情景預設，特別適用于分析互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)和經(jīng)濟增長之間的關(guān)系；第二，結(jié)構(gòu)、規(guī)模較小的數(shù)據(jù)使用向量自回歸模型得出的預測結(jié)果，要優(yōu)于較大規(guī)模、結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，對于短期預測更是如此，因此，利用向量自回歸模型分析、預測某一個行業(yè)對于區(qū)域經(jīng)濟的影響是非常合適的；第三，向量自回歸模型對數(shù)據(jù)質(zhì)量的要求不是很高，可以較好地處理時間序列數(shù)據(jù)，而且參數(shù)的估計比較容易，這對于一些新興行業(yè)（如本文研究的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)），特別是統(tǒng)計數(shù)據(jù)不全的行業(yè)來說，這種特性保證了模型分析的質(zhì)量。

四、數(shù)據(jù)來源及數(shù)據(jù)處理

本部分從以下三個方面進行分析。

（一）數(shù)據(jù)來源

本文所用數(shù)據(jù)均來自于北京市統(tǒng)計局網(wǎng)站（http：//www.bjstats.gov.cn/）的“月、季度統(tǒng)計數(shù)據(jù)”專欄。為了提高樣本量，增加數(shù)據(jù)的信息量及模型的解釋力，本文選取了北京市2008年第一季度至2015年第四季度的數(shù)據(jù)作為模型數(shù)據(jù)，共有32個。由于季度數(shù)據(jù)是累計數(shù)據(jù)（如“第三季度的國內(nèi)生產(chǎn)總值是前三個季度國內(nèi)生產(chǎn)總值之和”），所以本文對年份的季度數(shù)據(jù)進行了處理，形成了四組數(shù)據(jù)：國內(nèi)經(jīng)濟生產(chǎn)總值（GDP）；通信設備、計算機及其他電子設備制造業(yè)的產(chǎn)出值（MCO）；信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)產(chǎn)出值（INT）；MCO與INT共同形成的產(chǎn)出值（INMC）。

（二）數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計量

利用Eviews 7.0計量分析軟件，本文對四組數(shù)據(jù)（GDP、MCO、INT、INMC）進行了描述性統(tǒng)計分析（見表1）。

通過Jarque-Bera檢驗統(tǒng)計量和其相應的概率P可以看出，在3%的顯著性水平下接受原假設，四個序列都服從正態(tài)分布。

（三）數(shù)據(jù)的季節(jié)調(diào)整

由于這四組數(shù)據(jù)都是季度序列數(shù)據(jù)，季節(jié)性的因素會導致統(tǒng)計數(shù)據(jù)不能客觀地反映經(jīng)濟變化規(guī)律和總體統(tǒng)計特征。因此，本文對季度數(shù)據(jù)進行了季度調(diào)整，去除了季節(jié)波動因素的影響。本文使用Eviews 7.0軟件中的“X12季節(jié)調(diào)整法”去除了季節(jié)因素的影響，相應地得到了四組數(shù)據(jù)：SAGDP、SAINMC、SAINT、SAMCO（見表2）。

在具體的計算中，上述指標數(shù)據(jù)都進行了對數(shù)化處理。經(jīng)過季節(jié)調(diào)整后的數(shù)據(jù)均符合正態(tài)分布。

五、模型構(gòu)建及運算結(jié)果

本部分從以下六個方面進行分析。

（一）建立初步的向量自回歸模型

不考慮變量的性質(zhì)，先建立初步的向量自回歸模型。本文選取滯后階數(shù)為2階的向量自回歸模型作為初步分析模型。其中，VARl模型是包含SAGDP和SAINMC兩個變量的向量自回歸模型；VAR2模型是包含SAGDP、SAINT和SAM—CO三個變量的向量自回歸模型。利用軟件Eviews進行計算，得到其具體公式：

（三）格蘭杰因果檢驗

上述確立了兩個模型的滯后階數(shù)，因而可以進行格蘭杰因果檢驗（見表5、表6）。（五）脈沖響應分析脈沖響應函數(shù)分析法可以測量一個內(nèi)生變量對由誤差項所帶來的沖擊的反應，即在隨機誤差項上施加一個標準差大小的沖擊后，對內(nèi)生變量的當期值和未來值所產(chǎn)生的影響程度。本文利用這一分析技術(shù)，得到VAR3、VAR4模型的脈沖響應結(jié)果（見圖1、圖2）。

由圖1可以看出，當在本期給log（SAINMC）一個正沖擊后，log（sAGDP）會在第3期達到最高點，但沖擊程度有限（值僅為0.0063）；當在本期給log（SAGDP）一個沖擊后，log（SAINMC）會在當期達到最高水平（值為0.056），然后緩慢下降。這表明，當期GDP的變化可以同向帶動INMC的變化，而當期INMC的變化卻在第3期后才能對GDP產(chǎn)生緩慢而又有限的拉動作用。

由圖2可以看出，GDP的變化可以帶動當期MCO的同向變化，可以在第2期帶動INT的同向變化；INT的變化可以帶動當期GDP的同向變化，只是影響強度較低；當期MCO的變化可以帶動第2期GDP的逆向變化。

（六）方差分解

方差分解可以分析向量自回歸模型的動態(tài)特征，它通過分析每個結(jié)構(gòu)沖擊對內(nèi)生變量變化產(chǎn)生影響的程度來評價不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。本文使用該方法得到了VAR3模型和VAR4模型的方差分解結(jié)果（圖3、圖4）。

從圖3和圖4可以看出，GDP對INMC的貢獻率在70%左右，GDP對于INT和MCO的貢獻率在35%左右。

六、結(jié)果解釋與說明

本部分從以下三個方面來分析。

（一）格蘭杰因果檢驗結(jié)果解釋

格蘭杰因果檢驗結(jié)果顯示，變量10g（SAINMC）受到變量log（sAINT）滯后期的影響較為顯著，而變量log（sAINT）受變量Log（sAINMC）滯后期的影響不顯著。格蘭杰因果檢驗結(jié)果還表明，北京市的經(jīng)濟增長帶動了北京通信設備、計算機及其他電子設備制造業(yè)和信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)的發(fā)展，而北京通信設備、計算機及其他電子設備制造業(yè)和信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)發(fā)展之間的作用關(guān)系不顯著。因此，從計量經(jīng)濟學的角度來看，更多的是北京市的經(jīng)濟增長帶動和促進了北京互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展。也就是說，北京市的經(jīng)濟增長是“因”，而互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展是“果”，這與已有研究結(jié)論存在較大不同。之所以出現(xiàn)這種差異，本文認為主要是由兩方面的因素造成的：第一，已有研究沒有進行滯后排除檢驗，沒有確定最優(yōu)滯后階數(shù)，而格蘭杰因果檢驗結(jié)果受滯后期P的影響，因而造成了格蘭杰因果檢驗失真；第二，已有研究的樣本容量較小，樣本信息量有限，使得某些短期趨勢影響了格蘭杰因果檢驗的結(jié)果，而本文在數(shù)據(jù)的使用上，采用的是季度數(shù)據(jù)，并進行了季節(jié)調(diào)整，增加了信息量，剔除了短期趨勢等干擾性因素的影響。

事實上，任何一個產(chǎn)業(yè)對于地區(qū)的經(jīng)濟增長都具有推動作用，而地區(qū)的經(jīng)濟增長也會對每一個產(chǎn)業(yè)起到帶動作用，二者是辯證統(tǒng)一的，只是在相互的影響程度和影響時效上有所差別。本文通過模型分析，可以得出以下結(jié)論：在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)和北京經(jīng)濟增長二者之間，北京市的經(jīng)濟增長對互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的帶動效應更強，北京市的經(jīng)濟增長能即期帶動互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展。從實際情況來看，近年來北京市的經(jīng)濟增長水平不斷提高，生產(chǎn)要素和創(chuàng)意觀念大量集聚，這些因素通過人力資本流動、資本轉(zhuǎn)移、技術(shù)擴散及帶動產(chǎn)業(yè)調(diào)整等途徑有效拉動了北京地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展，而與此同時，北京地區(qū)巨大的消費市場規(guī)模也有力地刺激了互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展。在這樣的大環(huán)境下，北京互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展呈現(xiàn)出了蓬勃發(fā)展的態(tài)勢。

（二）脈沖響應結(jié)果解釋

脈沖響應分析結(jié)果顯示，log（sAGDP）在當期就影響log（SAINMC），而反過來，log（SAINMC）在第2期才能對log（SAGDP）呈現(xiàn)出影響，并在第3期達到最高值，但最大值也僅為0.0063。結(jié)合格蘭杰因果檢驗的結(jié)果可以認為，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)對北京市的經(jīng)濟增長具有一定的推動作用，但這種推動作用需要2～3年的時間才能顯現(xiàn)，滯后效應非常明顯。從全國范圍來看，北京市的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平較高，但從北京市的具體情況看，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展與當前的社會經(jīng)濟增長還不相適應，未能表現(xiàn)出同步性，總體上滯后于經(jīng)濟增長。由此可以做出簡單的推論，在全國其他互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展水平不高的城市，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)對城市經(jīng)濟的推動作用非常有限，而且這種作用需要較長的時間才能呈現(xiàn)出來。

由圖2可以發(fā)現(xiàn)，信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)對北京市的經(jīng)濟增長具有推動作用，但也體現(xiàn)出較長的滯后性，需要在第7期才能達到最大值0.009。之所以出現(xiàn)這種情況，本文認為主要是由于信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)的產(chǎn)業(yè)特性決定的。信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)具有第三產(chǎn)業(yè)的特性，它們以提供無形的服務、軟件為主，而服務、軟件要發(fā)揮全部的經(jīng)濟效應需要一個較長的周期（2～7年），因而不能起到“立竿見影”的經(jīng)濟促進作用。

通過圖2還可以發(fā)現(xiàn)，通信設備、計算機及其他電子設備制造業(yè)對北京市的經(jīng)濟增長具有負向推動作用，但同時也體現(xiàn)出一定的滯后性，具體而言，是在第5期達到最高水平（值為0.010）。究其原因，通信設備、計算機及其他電子設備制造業(yè)屬于第二產(chǎn)業(yè)，以生產(chǎn)互聯(lián)網(wǎng)硬件等有形產(chǎn)品為主。這些產(chǎn)品均屬于固定資產(chǎn)，而固定資產(chǎn)當期就可以使用并發(fā)揮效益，但固定資產(chǎn)有折舊和損耗，這種折損會隨著時間的推進而不斷加大（如加速折舊），這種折舊效應進而給經(jīng)濟增長帶來相應的負作用。

（三）方差分解結(jié)果解釋

方差分解結(jié)果顯示，北京市的經(jīng)濟增長對于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展的即期貢獻率為44.12%，長期貢獻率達到了78.89%，而互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)對北京經(jīng)濟增長的即期貢獻率為0，長期貢獻率只有1.879%。二者相比較，結(jié)果較為懸殊，這進一步驗證了格蘭杰因果檢驗和脈沖響應分析的結(jié)果。北京市的經(jīng)濟增長對信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)的即期貢獻率為4.499%，長期貢獻率為31.62%；對通信設備、計算機及其他電子設備制造業(yè)的即期貢獻率為6.161%，長期貢獻率為29.95%。

北京市的經(jīng)濟增長對互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)而言，無論是即期貢獻還是長期貢獻，從數(shù)值上看都非常高，而互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)對北京經(jīng)濟增長的貢獻，無論是即期的還是長期的，從數(shù)值上看都非常低，甚至可以忽略不計。這種情況的出現(xiàn)主要是由于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的特性決定的，盡管互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)按照屬性可以進一步細分為第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)，但總體而言，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)主要具有服務業(yè)的“消費性”，其“生產(chǎn)性”較弱。北京市的經(jīng)濟增長對具有第三產(chǎn)業(yè)特性的信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)的即期貢獻率，均低于對具有第二產(chǎn)業(yè)特性的通信設備、計算機及其他電子設備制造業(yè)，這一結(jié)果也充分說明了這一點。

七、結(jié)論與討論

定量分析結(jié)果顯示，總體而言，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)對北京經(jīng)濟的推動作用有限，而且還存在著一定的滯后期；具體來說，信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)對北京市的經(jīng)濟推動作用較小，通信設備、計算機及其他電子設備制造業(yè)對北京市的經(jīng)濟增長具有負作用。相反，北京經(jīng)濟的行業(yè)帶動效應十分顯著，其對互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展的即期貢獻率接近50%，長期貢獻率接近80%。

北京市的經(jīng)濟增長對互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的帶動作用非常明顯，顯然，這種帶動作用主要是依靠大量的資金投入實現(xiàn)的。這說明，當前北京對互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展較為重視，從現(xiàn)有的經(jīng)濟規(guī)劃、經(jīng)濟政策扶持等項目上可見端倪。究其原因，這主要是由互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展趨勢所決定的。在全球一體化、經(jīng)濟全球化的歷史發(fā)展背景下，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)已經(jīng)成為各國經(jīng)濟增長的一個重要行業(yè)，任何一個國家或者一個地區(qū)的經(jīng)濟增長都離不開互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)提供的各種服務、產(chǎn)品的支持。從實際來看，越是經(jīng)濟發(fā)達的國家和地區(qū)，經(jīng)濟依賴互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的現(xiàn)狀就越突出，即經(jīng)濟越繁榮，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)越發(fā)達。然而，從北京市的具體情況看，北京市的經(jīng)濟對互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的即期貢獻率接近50%，說明北京市互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展接近一半是由于北京市全行業(yè)努力的結(jié)果；而從長期看，這一貢獻率更是高達80%。這從一個側(cè)面表明，北京市在產(chǎn)業(yè)投入過程中過分偏向互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，而且，經(jīng)過這些年的長期投入，其累積的推動效應越來越大。這種過分偏向的投入自然會造成其他行業(yè)投入的減少，在某種程度上引起產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)失衡，因此，北京市今后必須弱化對互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的過分投資，避免互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)對其他行業(yè)形成嚴重的“抽血”效應，同時強化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級、調(diào)整，使各產(chǎn)業(yè)優(yōu)化組合發(fā)揮更大的效益。

從全球范圍來看，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的自我盈利能力不強，尤其是對通信設備、計算機及其他電子設備制造業(yè)來說，其更多地起到的是基礎設施輔助經(jīng)濟增長的作用，進一步地說，它在經(jīng)濟增長領(lǐng)域是一個“工具性”的行業(yè)?；ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)中的信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)具有一定的盈利能力，在消費經(jīng)濟領(lǐng)域作用巨大，但其直接的“生產(chǎn)性”的功能也不是很強。從本文所進行的定量分析結(jié)果看，整個互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)對北京經(jīng)濟增長的推動作用非常弱，信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)的作用尚有所體現(xiàn)，而通信設備、計算機及其他電子設備制造業(yè)卻是起到了阻礙作用。盡管這種現(xiàn)象的出現(xiàn)主要是由于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的特性決定的，但這也充分暴露出北京市互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)在發(fā)展中存在的重大問題，即互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的經(jīng)濟產(chǎn)出能力非常差，與北京市較大的經(jīng)濟投入不成比例，而且與其他國家主要城市的情況相比，這種經(jīng)濟產(chǎn)出能力也非常弱。因此，未來北京市必須在抑制互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)投資熱、避免資源浪費及過分集中到某幾個行業(yè)的同時，加大互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的產(chǎn)業(yè)調(diào)整、結(jié)構(gòu)升級，注重互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的質(zhì)量提升，尤其是要強化信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)的市場服務能力和盈利能力，提升其國際競爭力和影響力。

應該注意到，本文以國內(nèi)生產(chǎn)總值和行業(yè)產(chǎn)值作為考察互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)與北京經(jīng)濟增長關(guān)系的指標還存在一定的局限性，因此，在今后的研究中還需要進一步完善指標體系，以全面描述北京市的經(jīng)濟增長水平和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀。同時，隨著時間的累積，北京市有關(guān)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)會更為豐富，樣本量會更大，以此為基礎進行的定量分析會更為科學、準確地反映互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)與北京市經(jīng)濟增長之間的關(guān)系。