張亞翠

(渭南師范學(xué)院東盟博仁財(cái)經(jīng)學(xué)院，陜西渭南714099)

近年來(lái)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展迅速，中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心發(fā)布的第40次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示，截至2017年6月，中國(guó)網(wǎng)民規(guī)模達(dá)7．51億，手機(jī)網(wǎng)民7．24億，互聯(lián)網(wǎng)普及率為54．3%，中國(guó)網(wǎng)站總數(shù)為506萬(wàn)個(gè)，“．CN”下網(wǎng)站數(shù)為270萬(wàn)個(gè)。國(guó)內(nèi)外研究表明，互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，能顯著地促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，引起經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變革，影響國(guó)民經(jīng)濟(jì)各個(gè)領(lǐng)域。特別是對(duì)于服務(wù)業(yè)，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為服務(wù)業(yè)的基本要素和重要支撐，對(duì)服務(wù)業(yè)產(chǎn)生了全方位的影響。互聯(lián)網(wǎng)作為一種重要的通訊媒體，改變著人們的生活，也改變著服務(wù)業(yè)，提升了服務(wù)業(yè)的技術(shù)水平，帶動(dòng)了相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，促進(jìn)了服務(wù)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，引發(fā)了產(chǎn)業(yè)組織的變革和產(chǎn)業(yè)資源的優(yōu)化配置，成為服務(wù)業(yè)發(fā)展的新動(dòng)力。

服務(wù)業(yè)作為基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，為國(guó)民經(jīng)濟(jì)其他產(chǎn)業(yè)提供服務(wù)，對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)有支撐和帶動(dòng)作用，服務(wù)業(yè)的發(fā)展對(duì)于國(guó)民經(jīng)濟(jì)意義重大。本文在文獻(xiàn)分析基礎(chǔ)上，利用2003—2015年全國(guó)31個(gè)省市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，探尋互聯(lián)網(wǎng)擴(kuò)散與服務(wù)業(yè)發(fā)展之間的關(guān)系，以便為促進(jìn)服務(wù)業(yè)發(fā)展提供理論依據(jù)和實(shí)踐指導(dǎo)。

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀

國(guó)外從理論和實(shí)證兩個(gè)角度針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響進(jìn)行了系統(tǒng)的研究。Douglas Cumming、Sofia Jordan研究了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)引進(jìn)對(duì)投資的影響，研究結(jié)果表明，互聯(lián)網(wǎng)通過(guò)促進(jìn)企業(yè)家的聯(lián)系、聚集，使地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系和交流更加密切，促使私人投資增加，進(jìn)而促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)［1］。Lynne Holt，Mark Jamison從理論角度研究了寬帶對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，結(jié)果顯示，通過(guò)提高寬帶滲透率能顯著地促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)［2］。

Changkyu Choe、Myung Hoon Yi利用207個(gè)國(guó)家1991—2000年的面板數(shù)據(jù)，以投資、政府支出和通貨膨脹作為控制變量，構(gòu)建模型進(jìn)行實(shí)證研究，他們認(rèn)為，互聯(lián)網(wǎng)能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)［3］。Nina Czernich等利用1996—2007年經(jīng)合組織國(guó)家的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建非線性回歸模型進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果顯示，寬帶普及率每提高10%，人均資本將提高0．9～1．5個(gè)百分點(diǎn)［4］。Ceyhun Elgin基于全球152個(gè)國(guó)家1999—2007年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，研究結(jié)果顯示，互聯(lián)網(wǎng)普及率能顯著促進(jìn)人均GDP的增長(zhǎng)［5］。Salahuddin和 Gow使用南非1991—2013年的數(shù)據(jù)，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)使用與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析。他們認(rèn)為，互聯(lián)網(wǎng)使用能顯著促進(jìn)南非經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)［6］。

1.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀

張?jiān)胶屠铉骼酶魇〗?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)，建立模型分析了互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，通過(guò)實(shí)證分析得出結(jié)論:互聯(lián)網(wǎng)普及率和互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施顯著促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)［7］。朱翔探索了互聯(lián)網(wǎng)信息產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)的作用機(jī)制，揭示了信息產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和三大產(chǎn)業(yè)發(fā)展的貢獻(xiàn)［8］。李立威和景峰通過(guò)收集我國(guó)31個(gè)省份2003—2011年的面板數(shù)據(jù)，分析了互聯(lián)網(wǎng)擴(kuò)散對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。通過(guò)實(shí)證研究得出結(jié)論，互聯(lián)網(wǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有顯著的促進(jìn)作用，互聯(lián)網(wǎng)普及率每提高10%，人均實(shí)際 GDP提高1．38%［9］。李安渝，張昭采用DEA方法，選取我國(guó)31個(gè)省市的截面數(shù)據(jù)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)普及率與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究［10］。張勇以柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)為基礎(chǔ)，選取各省網(wǎng)民數(shù)、網(wǎng)站數(shù)和CN域名數(shù)構(gòu)建指標(biāo)體系，對(duì)2000—2010年全國(guó)30個(gè)省市的面板數(shù)據(jù)，選用固定效應(yīng)回歸模型，探討互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)度大?。?1］。茶洪旺、左鵬飛利用我國(guó)31個(gè)省市2003—2013年的面板數(shù)據(jù)，應(yīng)用擴(kuò)展的柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，分析了互聯(lián)網(wǎng)資源和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系。研究結(jié)果顯示:互聯(lián)網(wǎng)資源能顯著促進(jìn)GDP增長(zhǎng)［12］。張燦對(duì)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行了理論和實(shí)證兩方面的研究。實(shí)證研究結(jié)果指出，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展能顯著地促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，且這種促進(jìn)作用東部地區(qū)明顯大于中西部地區(qū)［13］。劉姿均、陳文俊根據(jù)我國(guó)31個(gè)省市2007—2015年的面板數(shù)據(jù)，研究了互聯(lián)網(wǎng)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系，實(shí)證結(jié)果表明，互聯(lián)網(wǎng)普及率每提高10%，實(shí)際人均 GDP提高7．42%，第三產(chǎn)業(yè)占比提高0．67%［14］。

1.3 文獻(xiàn)評(píng)述

上述國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)從理論、實(shí)證兩個(gè)方面，使用不同的模型、采用不同的指標(biāo)研究了互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，得出了有意義的結(jié)論，這些研究思路、方法和結(jié)論對(duì)本文的研究有非常重要的借鑒作用。然而，國(guó)內(nèi)外研究都只局限于互聯(lián)網(wǎng)對(duì)整體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，專(zhuān)門(mén)研究互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平與服務(wù)業(yè)發(fā)展水平之間關(guān)系的還非常少，更沒(méi)有專(zhuān)門(mén)的定量研究。本文在梳理相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，選取我國(guó)31個(gè)省市2003—2015年的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建模型定量研究互聯(lián)網(wǎng)擴(kuò)散對(duì)于服務(wù)業(yè)的影響，該研究對(duì)于服務(wù)業(yè)的發(fā)展有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

2 模型構(gòu)建

2.1 變量選取

2．1．1 互聯(lián)網(wǎng)擴(kuò)散

互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平可以通過(guò)兩類(lèi)指標(biāo)進(jìn)行測(cè)度，即反映互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)資源的指標(biāo)和反映互聯(lián)網(wǎng)使用情況的指標(biāo)。其中互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)資源的指標(biāo)包括:域名、網(wǎng)站數(shù)、網(wǎng)頁(yè)數(shù)等;反映互聯(lián)網(wǎng)使用情況的指標(biāo)主要是互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)民數(shù)。這里網(wǎng)民數(shù)是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中非常重要的基礎(chǔ)指標(biāo)?；ヂ?lián)網(wǎng)作為交互式網(wǎng)絡(luò)，作用是提供人與人之間的交流、交互。如果沒(méi)有人參與互聯(lián)網(wǎng)，互聯(lián)網(wǎng)就失去了存在的意義，無(wú)法發(fā)揮其作用。網(wǎng)民作為互聯(lián)網(wǎng)中的節(jié)點(diǎn)，網(wǎng)民的增加通過(guò)網(wǎng)絡(luò)外部性提升了互聯(lián)網(wǎng)的價(jià)值?？紤]到網(wǎng)民數(shù)在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中的重要作用，本文使用互聯(lián)網(wǎng)普及率來(lái)測(cè)度互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平?；ヂ?lián)網(wǎng)普及率數(shù)據(jù)收集來(lái)自中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心(CNNIC)發(fā)布的《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》。

2．1．2 服務(wù)業(yè)發(fā)展水平

為了提高數(shù)據(jù)的可比性，服務(wù)業(yè)發(fā)展水平用人均第三產(chǎn)業(yè)增加值來(lái)衡量。各年度人均第三產(chǎn)業(yè)增加值為第三產(chǎn)業(yè)增加值與人口數(shù)的比值;各年度人口數(shù)和第三產(chǎn)業(yè)增加值數(shù)據(jù)均來(lái)自2004—2016年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

2.2 模型設(shè)定

如上文所示，選擇人均第三產(chǎn)業(yè)增加值為被解釋變量衡量服務(wù)業(yè)的發(fā)展水平，采用互聯(lián)網(wǎng)普及率為解釋變量衡量互聯(lián)網(wǎng)擴(kuò)散程度，構(gòu)建回歸模型;此外，為了通過(guò)模型反映互聯(lián)網(wǎng)普及率與人均第三產(chǎn)業(yè)增加值之間的彈性關(guān)系，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)普及率和人均第三產(chǎn)業(yè)增加值取自然對(duì)數(shù)。面板回歸模型如公式1所示:

式(1)中，lnPTVAit表示第i個(gè)省第t年人均第三產(chǎn)業(yè)增加值的對(duì)數(shù);lnIPit表示第i個(gè)省第t年互聯(lián)網(wǎng)普及率的對(duì)數(shù)，α表示截距，λi表示第i個(gè)省的個(gè)體效應(yīng)，ρt表示第t年的時(shí)點(diǎn)效應(yīng)，β表示互聯(lián)網(wǎng)普及率對(duì)人均第三產(chǎn)業(yè)增加值的彈性系數(shù)，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

3 實(shí)證分析

3.1 單位根檢驗(yàn)

為了保證估計(jì)模型的有效性，避免偽回歸現(xiàn)象出現(xiàn)，首先對(duì)變量分別進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。通過(guò)EVIEWS 8．0分別對(duì)lnPTVA和lnIP進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，lnPTVA和lnIP的水平值的LLC檢驗(yàn)、IPS檢驗(yàn)和ADF－Fisher檢驗(yàn)的概率值均小于1%，在1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，即不存在單位根，說(shuō)明這兩個(gè)變量的水平值是平穩(wěn)的，可以進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。

表1 單位根檢驗(yàn)

3.2 協(xié)整檢驗(yàn)

為識(shí)別人均第三產(chǎn)業(yè)增加值和互聯(lián)網(wǎng)普及率之間是否存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系，對(duì)lnPTVA和lnIP進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表2。從表2可以看出，Panel ADF檢驗(yàn)和Group ADF檢驗(yàn)概率值都小于1%，拒絕原假設(shè)。檢驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明lnPTVA和lnIP兩個(gè)變量的面板數(shù)據(jù)之間存在協(xié)整關(guān)系。

表2 協(xié)整檢驗(yàn)

3.3 回歸分析

在使用面板數(shù)據(jù)模型時(shí)，樣本數(shù)據(jù)同時(shí)含有截面、時(shí)期和變量3方面的信息。如模型形式設(shè)定有誤，就不能正確估計(jì)所研究現(xiàn)象之間的關(guān)系。因此，建立面板數(shù)據(jù)模型時(shí)，首先要檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)的模型形式，以避免模型設(shè)定的問(wèn)題，改進(jìn)估計(jì)有效性［15］。表3所示列出各種模型的比較。

第一列顯示了個(gè)體固定效應(yīng)的回歸結(jié)果，對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)行F檢驗(yàn)后，結(jié)果顯示P=0，拒絕了建立混合估計(jì)模型的假設(shè)，因此可以確定固定效應(yīng)模型優(yōu)于混合模型。第二列是采用個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)模型的回歸結(jié)果，對(duì)模型進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)的結(jié)果顯示，其P值為0，拒絕了隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè)，即固定效應(yīng)優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)。因此在研究個(gè)體效應(yīng)時(shí)，應(yīng)采用固定效應(yīng)模型。

類(lèi)似地，針對(duì)時(shí)點(diǎn)效應(yīng)和個(gè)體時(shí)點(diǎn)效應(yīng)，也分別進(jìn)行了F檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)。表3第三列顯示了時(shí)點(diǎn)固定效應(yīng)的回歸結(jié)果，第四列為時(shí)點(diǎn)隨機(jī)效應(yīng)模型。通過(guò)F檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)結(jié)果顯示，在研究時(shí)點(diǎn)效應(yīng)影響時(shí)，固定效應(yīng)模型優(yōu)于混合模型和隨機(jī)效應(yīng)模型，應(yīng)選擇時(shí)點(diǎn)固定效應(yīng)模型。第五列為個(gè)體時(shí)點(diǎn)固定效應(yīng)模型，第六列為個(gè)體時(shí)點(diǎn)隨機(jī)模型。通過(guò)F檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)結(jié)果顯示，在研究個(gè)體效應(yīng)和時(shí)點(diǎn)效應(yīng)雙重影響時(shí)，固定效應(yīng)模型優(yōu)于混合模型和隨機(jī)效應(yīng)模型，應(yīng)選擇個(gè)體時(shí)點(diǎn)固定效應(yīng)模型。

表3顯示了各模型擬合效果的比較，從中可以發(fā)現(xiàn)個(gè)體時(shí)點(diǎn)固定模型的 R2為0．995 4，調(diào)整后的R2為0．994 4，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量為947．762 1，其值明顯高于個(gè)體固定效應(yīng)模型，也高于時(shí)點(diǎn)固定效應(yīng)模型的相應(yīng)取值，且個(gè)體時(shí)點(diǎn)固定模型的回歸標(biāo)準(zhǔn)差為0．059 8，殘差平方和為1．176 5，取值明顯低于個(gè)體固定效應(yīng)模型，也低于時(shí)點(diǎn)固定效應(yīng)模型的相應(yīng)取值。因此，可以得出結(jié)論，個(gè)體時(shí)點(diǎn)固定效應(yīng)模型優(yōu)于時(shí)點(diǎn)固定效應(yīng)模型，也優(yōu)于個(gè)體固定效應(yīng)模型。表3中，個(gè)體時(shí)點(diǎn)固定效應(yīng)模型的 R2達(dá)到0．995 4，調(diào)整后的 R2達(dá)到0．994 4，說(shuō)明該模型的擬合優(yōu)度很高。

表3 不同模型對(duì)比

基于上述分析，最終選擇個(gè)體時(shí)點(diǎn)固定效應(yīng)模型對(duì)互聯(lián)網(wǎng)普及率和人均第三產(chǎn)業(yè)增加值之間的關(guān)系進(jìn)行估計(jì)。個(gè)體時(shí)點(diǎn)固定效應(yīng)模型的估計(jì)結(jié)果如式(2)所示:

個(gè)體時(shí)點(diǎn)固定效應(yīng)模型中的個(gè)體效應(yīng)和時(shí)點(diǎn)效應(yīng)的截距項(xiàng)分別如表4、表5所示。

表4 個(gè)體時(shí)點(diǎn)固定效應(yīng)模型的個(gè)體效應(yīng)截距項(xiàng)

3.4 結(jié)果分析

模型估計(jì)結(jié)果表明，互聯(lián)網(wǎng)普及率能顯著促進(jìn)人均第三產(chǎn)業(yè)增加值的提高，互聯(lián)網(wǎng)普及率每增加1%，會(huì)使得人均第三產(chǎn)業(yè)增加值增加0．185%。表4顯示，個(gè)體效應(yīng)非常明顯，即各省市的區(qū)域差異對(duì)服務(wù)業(yè)發(fā)展水平的影響很大，這主要是由模型中沒(méi)有引入的其他影響因素引起的，比如經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、收入水平、固定資產(chǎn)投入、工業(yè)化水平等因素限制了互聯(lián)網(wǎng)擴(kuò)散對(duì)服務(wù)業(yè)發(fā)展水平的影響。經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施條件較好，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高，居民收入也較高，使得互聯(lián)網(wǎng)的知識(shí)溢出效應(yīng)更顯著，人均第三產(chǎn)業(yè)增加值增加的幅度更大［16］。

表5 個(gè)體時(shí)點(diǎn)固定效應(yīng)模型的時(shí)點(diǎn)效應(yīng)截距項(xiàng)

北京的值最大，為1．34;其次是上海和天津，其取值都在0．8以上;再次是浙江、江蘇、廣東、遼寧、內(nèi)蒙古、福建、山東等，值在0．2～0．6之間;而為負(fù)數(shù)的省份大部分為經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)，這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不高，基礎(chǔ)設(shè)施不完善，互聯(lián)網(wǎng)普及率相對(duì)較低，互聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)外部性沒(méi)有充分發(fā)揮，從而互聯(lián)網(wǎng)對(duì)服務(wù)業(yè)的影響也受到限制。

從時(shí)間維度看，2003—2015年時(shí)間效應(yīng)逐年提高，這是因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)具有外部性，當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)普及率較低時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)民規(guī)模較小，沒(méi)有達(dá)到臨界容量，互聯(lián)網(wǎng)的價(jià)值沒(méi)有得到充分發(fā)揮，其對(duì)服務(wù)業(yè)發(fā)展水平的積極促進(jìn)作用十分有限。隨著近年來(lái)我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)普及率的逐年提高，網(wǎng)民規(guī)模得到了快速的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)價(jià)值也得到了更進(jìn)一步體現(xiàn)，也使得網(wǎng)絡(luò)外部性能夠更好地發(fā)揮作用。時(shí)間效應(yīng)在2010年由負(fù)數(shù)轉(zhuǎn)為正數(shù)，并且數(shù)值也逐年提高，2015年達(dá)到0．677 374。因此，互聯(lián)網(wǎng)普及率對(duì)服務(wù)業(yè)發(fā)展的積極促進(jìn)作用隨著時(shí)間的推移、普及率的提高也在逐年提升。

4 結(jié)語(yǔ)

以互聯(lián)網(wǎng)普及率作為解釋變量，人均第三產(chǎn)業(yè)增加值為被解釋變量，收集2003—2015年全國(guó)31個(gè)省市自治區(qū)直轄市的面板數(shù)據(jù)，利用Eviews對(duì)模型進(jìn)行F檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果顯示，個(gè)體時(shí)點(diǎn)固定效應(yīng)模型優(yōu)于個(gè)體固定效應(yīng)模型，也優(yōu)于時(shí)點(diǎn)固定效應(yīng)模型。模型分析結(jié)果顯示:互聯(lián)網(wǎng)普及率能顯著促進(jìn)人均第三產(chǎn)業(yè)增加值的提高。互聯(lián)網(wǎng)普及率每提高1%，會(huì)使人均第三產(chǎn)業(yè)增加值提高0．185%;從個(gè)體效應(yīng)來(lái)看，各省市的區(qū)域差異對(duì)服務(wù)業(yè)發(fā)展水平的影響很大，從時(shí)間效應(yīng)看，2003—2015年時(shí)間效應(yīng)逐年提高。

互聯(lián)網(wǎng)作為重要的基礎(chǔ)建設(shè)，其發(fā)展關(guān)系到服務(wù)業(yè)的發(fā)展，乃至整個(gè)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。此外，我國(guó)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡，特別是農(nóng)村及偏遠(yuǎn)地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及率較低，由于互聯(lián)網(wǎng)的外部溢出效應(yīng)顯著存在，政府應(yīng)采取措施提高互聯(lián)網(wǎng)普及率，縮小各地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平的差距。政府應(yīng)通過(guò)積極推進(jìn)寬帶的發(fā)展、進(jìn)一步發(fā)展無(wú)線移動(dòng)通信、降低資費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)、改善互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境、增加互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用等措施，吸引城鄉(xiāng)居民使用互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，增加網(wǎng)民人數(shù)，提高互聯(lián)網(wǎng)的普及率。特別是對(duì)于經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)、偏遠(yuǎn)地區(qū)和農(nóng)村地區(qū)要下大力氣增加基礎(chǔ)設(shè)施投入、加大移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)投入，提升當(dāng)?shù)匦畔⒒剑s小發(fā)達(dá)地區(qū)和落后地區(qū)以及城鎮(zhèn)和農(nóng)村之間的數(shù)字鴻溝，讓全國(guó)各地都能借助互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，充分發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)對(duì)服務(wù)業(yè)發(fā)展的積極影響，使服務(wù)業(yè)得到更好更快發(fā)展。

［1］Douglas Cumming，Sofia Jordan．The Internet and Regional Economic Development［J］．Acad Manage Proc，2007(1):1－6．

［2］Lynne Holt，Mark Jamison．Broadband and Contributions to Economic Growth［J］．Telecommunications Policy，2010，33(10):575－581．

［3］Changkyu Choe，Myung Hoon Yi．The Effect of the Internet on Economic Growth:Evidence from Cross－country Panel Data［J］．Economics Letters，2009，105(1):39－41．

［4］Nina Czernich，Oliver Falck，Tobias Kretschmer，et al．Brandband Infrastructure and Economic Growth［J］．Economic Journal，2011，121(552):505－532．

［5］Ceyhun Elgin．Internet usage and the shadow economy:Evidence from panel data［J］．Economic Systems，2013，37(1):111－121．

［6］Salahuddin，Gow．The Effect of Internet Useage，F(xiàn)inancial Development and Trade openness on Economic Growth in South Africa:A time series analysis［J］．Telematics and Informatics，2016(33):1141－1154．

［7］張?jiān)?，李琪．互?lián)網(wǎng)對(duì)我國(guó)各省區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響［J］．山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2008，30(6):38－44．

［8］朱翔．互聯(lián)網(wǎng)信息產(chǎn)業(yè)對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的研究［D］．武漢:華中科技大學(xué)碩士學(xué)位論文，2013．

［9］李立威，景峰．互聯(lián)網(wǎng)擴(kuò)散與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系研究——基于我國(guó)31個(gè)省份面板數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn)［J］．北京工商大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)，2013，28(3):120－126．

［10］李安渝，張昭．網(wǎng)絡(luò)普及對(duì)省域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響——基于DEA的實(shí)證分析［J］．商場(chǎng)現(xiàn)代化，2014(6):124－125．

［11］張勇．互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響研究［D］．合肥:安徽大學(xué)碩士學(xué)位論文，2014．

［12］茶洪旺，左鵬飛．互聯(lián)網(wǎng)資源對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響研究——基于31個(gè)省級(jí)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn)［J］．經(jīng)濟(jì)研究參考，2015(26):48－55．

［13］張燦．互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng):機(jī)理與實(shí)證研究［J］．金融與經(jīng)濟(jì)，2017(7):32－36．

［14］劉姿均，陳文?。袊?guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系實(shí)證研究［J］．經(jīng)濟(jì)地理，2017(8):108－113．

［15］高鐵梅．計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模［M］．北京:清華大學(xué)出版社，2016:388．

［16］薛福根，蔡濛萌．產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)動(dòng)力的區(qū)域差異研究——來(lái)自省級(jí)面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)分析［J］．渭南師范學(xué)院學(xué)報(bào)，2016，31(12):65－70．