互联网经济的规模和对各行业的影响

互联网经济的规模和对各行业的影响

一、引言

2012年，经合组织首次发布了《OECD互联网经济展望》，将互联网经济定义为通过互联网维系的经济活动或纯粹依靠互联网的经济活动所产生的价值（OECD，2012），并提出了衡量互联网经济规模的三种方法。与此同时，美国、英国、德国、法国、日本、韩国等主要发达国家相继制定了各自的互联网经济发展战略，从基础设施、人才培养、鼓励创新、促进竞争等方面进行了具体部署。我国政府对互联网经济也高度重视，2015年国务院发布了《积极推进“互联网+”行动指导意见》，要求推动互联网由消费领域向生产领域拓展，大力拓展互联网与经济社会各领域融合的广度和深度。相对而言，我国互联网起步较晚，但近年来发展很快，与主要经济体相比，国内互联网经济的规模究竟有多大，与实体经济融合程度如何，对各行业促进作用有何不同？显然，准确回答以上问题，对科学把握我国互联网经济现状和未来发展方向、合理制定相关政策具有重大理论和现实意义。

二、互联网经济规模的测算

关于互联网经济规模的测算，目前仍是一个存在广泛争议的话题，在理论和实践上都存在诸多难点。在理论上，“互联网”和“互联网经济”是两个不同的经济概念，“互联网”可以定义

为物理网络与提供数据连通性的架构，而“互联网经济”是用来定义互联网在整个经济体系中所支撑经济转变的一个词语。“互联网经济”作为替代信息经济、信息产业而全新提出的概念，可能包括由互联网提供连通性所带来的全部用途和利益，涵义要更加宽泛，内涵和机理也尚未形成学术共识。在实践中，考虑到互联网的通用性、转换性的特点以及其深远的经济影响力，互联网活动与国民经济各行业存在相互渗透，在现行统计标准下，其边界无法做到清晰界定，这都导致了互联网经济的实际规模难以精确衡量。尽管存在诸多障碍，不同机构还是尝试提出了各种方法，包括直接、间接、建模三种估算方法。从已有文献来看，直接法具有简单易行的优点，应用最为广泛，它利用现有增加值、就业、产值等官方数据，对经济体系中与互联网密切相关的行业数据进行汇总加工，并作为GDP的一部分来表示互联网经济的宏观影响力。例如《OECD信息社会评测指南》在ISIC国际产业分类标准下，通过衡量ICT行业的增加值来代表互联网经济的规模（OECD，2012）。汉密尔顿咨询公司（2009）则基于与互联网有关的工作岗位数量来估算美国互联网经济规模。波士顿咨询集团相关研究发现，基于互联网的各种活动约占英国GDP的7.2%（BCG，2010）。德勤会计事务所对澳大利亚进行了一项类似研究，得到的估算值为3.4%（Deloitte，2010）。麦肯锡（2011）对八国集团和金砖四国的研究也到了类似的结论，互联网经济的平均规模相当于GDP的3.4%。

OECD直接法在测算互联网经济规模时，涉及到相关行业合并，需要大量结构化信息。而投入产出表，是反映国民经济各部门相互联系、相互影响的核算账户，它根据ISIC产业分类进行部门划分，包含了丰富结构化数据，在测算互联网经济规模和考察互联网经济对各行业影响上具有独特优势。我们利用OECD于2016年1月最新发布的2011年投入产出表，对全球十大经济体的互联网经济规模进行测算。具体做法是根据ISIC产业分类将投入产出表中的Computer， Electronic and optical equipment （计算机和电子设备制造），Post and telecommunications（电信业），Computer and related activities（计算机相关服务）三个产业合并为互联网部门，测算其在全部产值和增加值中的比重，计算结果如图1所示。

从产值来看，我国互联网经济占本国总产出的比重达到6.35%，在十大经济体名列第二，远高于印度的 4.25%和巴西的4.8%，略高于美国的6.14%和英国的6.07%，仅次于日本的7.59%，说明我国互联网部门已经初步建立了较为庞大的生产规模，在全球生产供应体系中占有一席之地。然而从增加值来看，我国互联网经济占本国GDP的比重仅为4.59%，在十大经济体中仅排名倒数第四，不但远低于美、日、英等互联网强国，略低于德、法等欧洲传统发达国家，甚至不及新兴经济体中的印度。进一步从产值和增加值的对比来看，美国、英国、印度、加拿大的增加值比重高于产值比重，日本、德国、法国、意大利、巴西的增加值比

重与产值比重大体相当，只有我国的增加值比重远低于产值比重。一般来说，增加值是一个经济体新创造价值，相比产值能更准确反映实际经济效益和质量。增加值比重不高，我们认为可能有两方面原因：第一，我国互联网经济大而不强，无论软件还是硬件，多项核心技术和关键零部件仍然掌握在主要发达国家手中，国内承接的更多是后期组装、服务外包等劳动密集型环节，从产业链条上看，存在增加值漏出效应；第二，相比发达国家而言，我国作为世界工厂，制造业仍占有很大比重。制造业产业链较长，增加值率普遍低于服务业。在我国互联网经济中，计算机和电子设备等制造业部门占据较高份额，相应就拉低了互联网部门的总体增加值率。

三、互联网部门对各行业的促进

在比较了主要国家互联网经济的大体规模后，我们同样关注互联网部门对实体经济的促进作用，特别是对不同行业的影响差别，为此需要引入Ghosh供给约束模型进行相应的实证测算。

1. Ghosh供给约束模型的引入。Ghosh供给约束模型最早由戴维斯和萨尔金（1984）创立，他们在传统Ghosh模型的基础上，保留了直接分配系数的概念，并把整个产业分为有约束产业和无约束产业两部分，假设当受约束产业增加供给时，将推动无约束产业的总产品。Ghosh供给约束模型最适合模拟经济体中某些供给不足的能源、交通、电力、通讯等基础设施对各产业的

影响。Kerschner和Hubacek（2009）曾将Ghosh供给约束模型用于分析石油短缺对经济的冲击。OECD国家的大多数政策制定者目前都认为互联网与电力、供水和交通网络一样，是一种重要的公共基础设施。因此，我们可以借鉴供给约束模型，把整个经济区分为互联网部门和其他部门，当互联网部门产出增加时，会推动其他部门产出的扩大。

表1是供给约束模型的简化形式，现在令产品的直接分配系数为rij=xij/Xi，直接分配矩阵为R，从而把表1表示为分块矩阵的列模型：

Rrr和Rrr为互联网部门r作为供给向部门r和s提供的中间投入量，Rsr和Rss为其他部门s作为供给向部门r和s提供的中间投入量。模型求解，得到：

2. 实证分析。我们选取OECD公布的全球十大经济体34部门投入产出表，进行部门合并和矩阵分块后建立Ghosh供给约束模型，依据公式（3）实证测算互联网部门对其他部门的推动效应。

（1）发达国家互联网部门对实体经济推动力呈上升趋势。总体来看，2000年～2011年，七个最发达的工业化国家（G7）互联网部门对实体经济的推动力均呈现上升趋势。例如2000年，美国互联网部门每增加1单位产出，将推动其他部门0.588单位的产出，到2011年时每增加1单位互联网部门产出，推动其他部门产出提高到0.672单位。相应的，2000年～2011年日本其