曾世宏 刘迎娣

一 引言及文献综述

中共十九大报告指出，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期，建设现代化经济体系是跨越关口的迫切要求和我国发展的战略目标。深化服务业改革开放，扭转服务业低附加值和弱竞争力格局，加快服务业发展，是实现高质量发展和建设现代化经济体系的重要任务。当前，云计算、大数据、移动互联网等新一代互联网技术对服务业的影响程度日益加深，为深入探讨互联网时代服务业发展的微观机制，本文试图基于新兴古典经济学，从交易效率角度探究互联网技术对服务业发展的影响机理。

关于互联网技术对服务业发展的影响，现有研究主要从互联网催生了分享经济、平台经济等新兴服务业态的出现、改变了传统产业价值链、实现了消费需求的长尾效应等方面进行论述(曾世宏和高亚林，2016)[1]。互联网发展具有很强的外部性，可以给其他产业带来好处(Androutsos，2011)[2]。基于互联网技术创新的分享经济模式可以实现传统服务供需的即时精准匹配，提升个性化定制的服务供给水平(Pisano，2015)[3]，分享经济平台能够扩展服务消费的范围和渠道，创新服务供给机制(Wong，2015)[4]。信息技术使提供标准化非贸易服务成为可能，有利于服务业发展(Hsieh和Rossi-Hansberg，2019)[5]。网络技术的发展改变了传统服务业的性质，引起了广泛的资源重组与聚合(江小涓，2017)[6]。

分工和专业化催生了服务业，服务业的发展是社会分工不断深化的结果(Buera 和 Kaboski，2012)[7]。根据斯密、马歇尔等古典经济学家的观点，技术发明和技术创新都是专业化与分工组织发展的结果。分工组织对于经济发展和技术创新的作用，在Young(1928)[8]的规模报酬递增机制、熊彼特(1921)[9]的创新发展是“执行新的组合”等思想中均有描述。新古典经济学将生产者与消费者绝对分离，并且假定分工与专业化问题已经被解决，因而不能将自给自足与分工模式内生到一个系统，也就不能分析专业化、分工水平变化引起的经济组织结构演变(Yang和Borland,1991[10]；Yang和Ng，1993[11])，更不能很好地解释互联网技术通过促进分工水平提高进而促进服务业发展这一现象。而新兴古典经济学弥补了这一缺陷，Rosen(1983)[12]、Becker(1981)[13]、Yang(1988)[14]等在亚当·斯密(1776)[15]的分工思想上进行了拓展,将专业化与分工组织思想模型化,构建了一个以研究专业化与分工组织为核心的新兴古典经济学框架。以杨小凯(2003)[16]等为代表的新兴古典经济学家在斯密和杨格的理论基础上，用超边际分析方法阐述了专业化经济和交易费用之间的两难问题，认为分工一般取决于市场规模，交易效率在其中起决定性作用。随着交易效率改进，迂回经济程度增加，消费品的相对价格下降，人们的实际收入增加，实际购买力提高，促进了服务消费进一步增加(彭玉婷，2010)[17]。

互联网技术可以突破交易的时间和空间限制，产生“长尾现象”，提高交易效率，降低交易成本，拓大市场范围，深化社会分工水平(向国成和李真子，2016)[18]。互联网技术水平的不断提升，强化了信息处理和分享能力，推动了人类技术进步(郭家堂和骆品亮，2016)[19]。技术进步则会降低消费者与厂商之间的交易时间损耗，提高交易效率和交易收益(郑勇军和李婷，2009)[20]。互联网技术的广泛应用降低了搜索成本(Brynjolfsson et al.，2011)[21]。特别是移动搜索和位置服务等互联网技术的使用可以降低消费者的搜寻成本，服务供给方也可以通过互联网展示服务信息并自动匹配消费需求，使得供给方的服务成本显著下降，进一步扩大整个市场对服务的需求，促进服务业的发展(Daurer et al.，2012)[22]。以互联网为代表的信息技术对促进数字服务消费起到了关键的作用(Byrne和Corrado，2019)[23]。现有研究较多关注互联网技术对服务业发展的影响，但较少注意到互联网技术通过提高交易效率对服务业发展产生影响。

与现有文献相比，本文的边际贡献可能在于：一是基于新兴古典经济学基本分析框架构建互联网技术对服务业发展影响的微观机理模型，运用超边际方法分析互联网技术、交易效率影响服务业发展的演进机理；二是将互联网技术作为主要解释变量、交易效率作为调节变量解释互联网技术对服务业发展的影响，并利用2008-2017年中国30个省级面板数据进行实证检验。

下文结构安排为：第二部分构建互联网技术影响服务业发展的微观机理模型，并提出主要的命题；第三部分运用计量方法对主要命题进行实证检验；第四部分为实证结果的进一步讨论；第五部分为主要结论与政策启示。

二 微观机理模型

按照新兴古典经济学分工发展思想，借鉴杨小凯(2003)[16]的新兴古典模型框架，构建一个互联网技术影响服务业发展的微观机理模型。模型创新在于构造以传统技术为主导的农业、制造业和以互联网技术为主导的制造业、服务业两种经济体，通过比较两种经济体来得出互联网技术通过提高交易效率对服务业发展产生影响。

假定有两种经济体，均有M个事前相同的消费者-生产者(包括中间商)，决策者集是一个连续统，存在专业化经济。有一种最终产品z，经济体A采用传统技术x加低技能型劳动l1进行生产提供，经济体B采用互联网技术y加高技能型劳动l2进行生产提供，互联网技术需要较高的学习成本。k为最终产品的交易效率，可看作交易服务，t、s分别为传统技术、互联网技术的交易效率，互联网技术的交易效率高于传统技术，即t

(一)经济体A：以传统技术为主导的农业和制造业生产结构

经济体A的基本模型构建如下：

U=z+kzd

(1)

zp=z+zs=(x+txd)βlzα

(2)

xp=x+xs=lxα

(3)

lx+lz=1

(4)

pxxs+pzzs=pxxd+pzzd

(5)

每种经济体可以选择自给自足或者专业化生产模式，为聚焦研究的主题——服务业发展，本文只考虑完全分工结构，即一类就业专业提供传统技术x，然后出售传统技术以换取最终产品z。

最终产品专业生产的决策问题为：

maxU=z

(6)

s.t.zp=(txd)β

(7)

pzzs=pxxd

(8)

通过求解最优化问题的一阶条件可得：

(9)

(10)

传统技术专业生产的决策问题为：

maxU=kzd

(11)

zp=0

(12)

xp=x+xs=lxα=1

(13)

pxxs=pzzd

(14)

通过求解最优化问题的一阶条件可得：

zd=px

(15)

Ux=kpx

(16)

利用效用均等化原则Uz=Ux、市场出清条件M1xd=M2xs、人口规模等式M=M1+M2，经济体A角点均衡(1)按照新兴古典经济学与超边际分析方法和理论，当满足在给定价格和选择各种模式的人数时，每个人选择专业化水平和模式使效用达到最大化，以及相对价格和选择各模式的人数使供求相等两个条件时，达到角点均衡。时可得：

(17)

xd=k

(18)

(19)

(20)

(21)

(22)

(二)经济体B：以互联网技术为主导的制造业和服务业生产结构(2)关于互联网普及如何推动产业结构服务化的数理模型推导和实证检验可参考曾世宏等(2019)[24]的研究。

经济体B的基本模型构建如下：

U=z+kzd

(23)

zp=z+zs=(y+syd)βlzα

(24)

yp=y+ys=lyα-c

(25)

ly+lz=1

(26)

pyys+pzzs=pyyd+pzzd

(27)

其中，式(23)和式(24)为最终产品的效用函数和生产函数，式(25)为互联网技术的生产函数，式(26)为时间约束，式(27)为预算约束。与经济体A假定不同的是：互联网技术的提供需要较高的学习成本c，但互联网技术突破了地域和时间限制，大大节省了买卖双方之间的交易成本，减少了信息不对称，交易效率远高于传统技术，互联网普及有利于产业结构服务化(曾世宏等，2019)[24]。设专业生产最终产品和使用互联网技术的就业人数分别为M3、M4，M3+M4=M。

求解方法与经济体A类似，最终产品生产者的决策问题求解得：

(28)

(29)

互联网技术生产者的决策问题求解得：

zd=py(1-c)

(30)

Uy=kpy(1-c)

(31)

利用效用均等化原则Uz=Uy、市场出清条件M3yd=M4ys、人口规模等式M=M3+M4，经济体B角点均衡时可得：

(32)

yd=k(1-c)

(33)

(34)

(35)

(36)

(37)

命题1：当交易效率提高时，劳动就业从生产部门转到使用互联网技术的服务部门，经济增长表现为以互联网技术进步带动的服务业发展为导向的增长。

(三)经济体A和经济体B完全分工结构的比较分析

命题2：交易效率是影响分工均衡水平的关键因素。互联网技术通过提高交易效率，推动了以服务业发展为导向的高质量发展。

三 互联网技术、交易效率与服务业发展的实证检验

(一)模型设定与变量选择

1.基本模型设定

根据上文分析，互联网技术对服务业发展有直接促进作用，也可通过提高交易效率促进服务业发展。下面用面板数据模型进行实证检验。实证主要分三个步骤：一是检验互联网技术对服务业发展影响的基准模型；二是检验互联网技术对交易效率的影响；三是检验互联网技术通过交易效率的调节效应对服务业发展的影响。由此，设定面板数据的基本模型如下：

Yit=α0+α1Interit+α2lnpgdpit+α3lnempit+α4invit+α5techit+εit

(38)

Effiit=ϑ0+ϑ1Interit+σit

(39)

Yit=β0+β1Interit+β2Interit×Effiit+β3lnpgdpit+β4lnempit+β5invit+β6techit+δit

(40)

式(38)、式(40)中，Yit为被解释变量，代表服务业发展水平。Interit为核心解释变量，代表地区互联网技术发展水平。Interit×Effiit表示互联网技术和交易效率的交互项，说明互联网可以通过交易效率的调节效应影响服务业发展。式(39)中Effiit为被解释变量。其他变量为一系列可能影响被解释变量的控制变量，包括服务业投资率、经济发展水平、技术进步水平、劳动力要素等。i和t分别表示地区和时间，εit、σit和δit均表示随机误差项。各变量具体说明如下。

2.主要变量选取

(1)被解释变量

服务业发展水平(Y)。荆林波和李蕊(2008)[25]指出服务业的增加值、就业能力及劳动生产率是衡量其发展水平重要指标。在GDP中，服务业增加值占比反映了一国经济的发展水平，一国的服务业增加值占比越高，该国的经济发展水平越高(范超和刘晓倩，2018)[26]。因此，本文采用服务业增加值占GDP的比重来衡量服务业的发展水平。

(2)核心解释变量

互联网普及率(Inter)。互联网技术与制造业、服务业的融合发展，能够提升服务业的交易效率和竞争力水平，已成为推动我国服务业发展的重要力量。本文以互联网普及率衡量互联网发展水平。

(3)调节变量

交易效率(Effi)。借鉴已有研究(高帆，2007[27]；柳江，2011[28]；颜冬，2017[29]；Benham，1998[30]；Eigen-Zucchi，2001[31])，从基础设施、通信、市场化程度、政府公共服务、对外开放程度、城市化六个维度来综合反映交易效率，基础设施指标由各地区公路里程数(公里)表示，通信指标由电话普及率(%)表示，市场化程度由城镇个体或私营就业人数占就业总人数的比例(%)表示，政府公共服务指标由经物价指数处理后的政府公共财政支出(亿元)表示，对外开放程度指标由进出口额占GDP的比重(%)表示，城市化指标由城市化率即城镇人口与总人口的比例(%)表示，以上数据均来源于《中国统计年鉴》和各省历年《统计年鉴》，基于SPSS25统计软件，采用主成分分析法测算交易效率。

(4)控制变量

经济发展水平(lnpgdp)。经济越发达的地区，服务业一般也越发达。地方经济发展水平的提高，一定程度上能促进个人收入水平的提高，根据凯恩斯消费理论，随着收入增加，消费也将增加，个人消费需求的增加是服务业发展的重要推动力(曾世宏等，2019)[24]。

服务业投资率(lninv)。服务业投资的增加刺激了投资品和消费品的需求量，增加了服务总需求，推动了服务行业生产规模的扩大；增加服务业投资也会扩大社会生产力，提供更多服务业产品。因此，服务业投资的增加不仅能够刺激服务消费需求，还能够扩大服务消费供给，从而促进服务业产值增长(刘宇，2013)[32]。

劳动力要素(lnemp)。服务业就业人数增加为服务业的发展提供了基础保障，而服务业的快速发展也能吸纳更多的劳动力。

技术进步(Tech)。技术进步能够提高生产设备的生产效率、改进产品的工艺水平，增加服务的种类和数量，拓宽服务供给和消费渠道，将服务要素带到生产过程中，引发服务业和制造业的融合，进一步促进服务业发展。

(二)数据来源与描述性统计

为确保数据的连贯性和样本的典型性，本文选取了我国30个省、市、自治区(港澳台、西藏除外)2008-2017年的面板数据，研究互联网技术通过提高交易效率对我国服务业发展的影响。原始数据主要来源于中国经济信息网、历年《中国统计年鉴》、《中国第三产业统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》，以及各省历年《统计年鉴》。被解释变量、核心解释变量、调节变量和控制变量等相关指标的计算方法和数据来源详见表1。

表1 变量的计算方法和数据来源

为进一步深入观察各变量数据特征，在进行实证分析之前，先对面板数据模型的各变量进行描述性统计。为尽可能消除异方差和确保数据的平稳性，对部分变量做了自然对数处理，描述性统计主要采用的统计软件是STATA15.0，具体结果见表2。

表2 变量的描述性统计

(续上表)

变量均值标准差最小值最大值东部均值中部均值西部均值Tech1.50441.06630.22276.01362.10491.15881.0491Inter×Effi20.863052.8534-40.2405204.750057.29731.3529-8.2062lnInter2×Effi1.63587.5834-14.407423.96076.8052-1.0385-2.5823

从表2可知：对于服务业发展水平指标来说，2008-2017年间中国服务业发展水平的最小值为28.6，最大值为80.56，全国均值为43.1612，十年间服务业占比增长显著。同时，中国服务业发展存在明显的地区异质性，东部地区的服务业发展水平均值为47.6974，西部地区为41.0407，而中部地区仅为39.2333，东部地区明显高于全国平均值，中部和西部地区明显低于全国平均值。而且，中部地区的服务业发展略慢于西部地区，可能的原因是：(1)东部地区经济比较发达，产业结构较完善，以服务业发展为主导，在国家政策引导等因素影响下，主要工业正逐步向中、西部地区转移，而中部地区作为产业转移的重要接洽地，承接了大量从东部地区转移出来的工业企业，这导致中部地区产业结构仍然以工业为主导，服务业发展比较缓慢；(2)虽然西部属于欠发达地区，但旅游等服务资源比较丰富，带动了西部地区的服务业发展。对于互联网技术指标来说，2008-2017年间，我国互联网发展迅速，互联网普及率呈上升趋势，东部地区互联网技术发展相对较好，发展水平为49.1188，远远高于全国平均水平40.0538，中部地区和西部地区互联网发展水平相当，但远低于全国平均水平，这说明中国互联网发展水平地区差异性较大。对于交易效率指标来说，十年间，我国各地区交易效率均呈上涨趋势，但十分缓慢，且地区间差异大。

为更加清晰直观地了解我国互联网技术与服务业发展之间的关系，不妨将二者变量的观察值描绘在同一直角坐标系中，观察两个变量的散点分布情况及散点拟合效果，初步形成对互联网技术与服务业发展关系的感性认识，具体见图1。

图1 服务业发展水平和互联网发展水平的散点分布图

图1为服务业发展水平和互联网发展水平之间的散点分布图。由图可知，互联网发展水平的两种衡量指标和服务业发展水平散点分布都主要集中在某条直线的两侧，说明我国互联网技术和服务业发展水平之间可能存在线性相关关系，互联网技术水平的提高伴随着服务业的不断发展。

(三)实证检验及结果分析

下面将检验互联网技术对我国服务业发展的影响。Hausman检验结果表明，互联网技术对交易效率的影响及互联网技术对服务业发展的影响在逐步加入控制变量的过程中，每一步均拒绝随机扰动项和变量不相关的假设，应采用固定效应模型，加入交易效率作为调节变量时，应采用随机效应模型。

1.互联网技术对服务业发展的影响

检验互联网技术对服务业发展的影响时，逐步加入控制变量进行回归，结果如表3所示。

表3 互联网技术对服务业发展的回归结果

注：括号内为t值，***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。

表3显示，无论加入何种控制变量，互联网技术都对我国服务业发展起显著促进作用，且始终在1%的水平上显著。其他控制变量方面，劳动力、服务业投资水平和技术进步等要素亦能对我国服务业发展产生正向影响，但技术进步的影响还不够显著，说明我国应该加大技术投入，充分发挥技术进步对服务业发展的影响。同时，地区人均生产总值与我国服务业发展呈显著的负相关关系，说明经济发展水平未能很好推动服务业发展。据国家统计局数据显示，2010年我国经济增长的速率为10.45%，2017年该数值降为6.8%，经济增长速率逐年降低，这与服务业逐年增长的趋势背道而驰，较低的经济增长速率尚未很好地为服务业发展提供基础支撑。

2.互联网技术对交易效率的影响

表4为互联网技术对交易效率的回归结果。由表4可以看出，在全国范围内，互联网技术对交易效率的影响始终在1%的水平上显著为正，说明互联网技术的不断改进可以促进交易效率的提高。

表4 互联网技术对交易效率影响的回归结果

注：括号内为t值，***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。

3.交易效率与服务业发展的回归结果

上述回归结果显示，互联网技术对交易效率和服务业发展均起显著促进作用，那么，互联网技术是否可以通过影响交易效率进而影响服务业发展呢？下面对此进行检验，基本思路为：将交易效率作为调节变量，在模型中引入互联网技术与交易效率的交叉项，然后逐步加入控制变量进行回归分析，得到基于交易效率的回归结果，如表5所示。

表5 基于交易效率的回归结果

注：括号内为t值，***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。

表5显示，将交易效率作为调节变量时，互联网技术和交易效率的交互项对服务业发展的影响系数为0.0692，在1%的水平上显著，加入控制变量后，交叉项对我国服务业发展的影响依然十分显著，说明互联网技术通过提高交易效率促进了服务业发展，与理论分析相一致。对于其他控制变量，在引入交易效率后，劳动力、服务业投资水平和技术进步都对服务业发展有显著的促进作用，系数分别为1.008、9.368和2.581，拟合程度较好，在前文未加入交叉项的基准模型结果的基础上增强了技术进步对服务业发展的促进作用。

(四)稳健性检验

前文三个模型的检验结果表明互联网技术对提高交易效率、促进服务业发展以及通过提高交易效率促进服务业发展均具有显著影响，为有效论证上述结果的稳健性，不妨将互联网技术的衡量指标替换为互联网宽带接入端口数，得到结果如表6所示。

表6是三个模型稳健性检验的结果，基本与前述分析结果类似，核心解释变量和控制变量对服务业发展的影响均符合上述预期。全国范围来看，互联网技术对服务业发展影响显著，综合影响力系数为4.450，尤其是加入交易效率作为调节变量后，互联网技术对服务业发展影响更为显著，综合影响力系数为7.658；各地区来看，中部地区影响最为显著，其次是西部地区和东部地区。稳健性检验结果从侧面充分论证，无论是全国还是各地区，互联网技术都能够通过交易效率较好地影响服务业发展，但是不同地区互联网技术对服务业发展的影响作用不同，互联网技术对服务业发展影响的地区异质性较大。

表6 稳健性检验的结果

注：括号内为t值，***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。

(五)内生性检验

前文讨论了互联网技术对服务业发展的影响，然而，服务业的发展在一定程度上也会促进互联网技术水平的提升，也会受其他许多变量的影响，因而可能存在互为因果关系和遗漏变量导致的内生性问题。本文将电话普及率作为互联网普及率的工具变量，使用广义矩估计法(GMM)进行内生性检验。一方面，电话普及率与互联网普及率存在相关性，另一方面，电话普及率与服务业发展之间不存在直接的关联性。因此，该变量符合有效工具变量的相关性和外生性条件。首先检验工具变量的有效性，Sargan检验结果表明，在5%的显著性水平上，接受“所有工具变量均有效”的原假设，然后对回归方程作一阶差分，将滞后变量作为工具变量，进行过度识别检验，最后进行系统GMM估计，结果如表7所示。

表7 内生性检验的结果

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著，括号里为P值。

内生性检验结果表明，所有工具变量均有效且扰动项不存在自相关，核心解释变量和加入交易效率作为调节变量后均对服务业发展影响显著，说明上文实证检验得到的互联网技术通过提高交易效率促进服务业发展的结论是可靠的。

四 对实证结果的进一步解释

互联网技术为什么能提升交易效率，从而促进服务业发展。理论模型只是借鉴新兴古典经济学的分工理论做了数学逻辑推理。本部分进一步解释其内在机理。

互联网技术的应用可以降低交易费用，提高交易效率，增加服务供给者的供给量和消费者的需求量，从供给侧和需求侧两方面同时增强服务业消费，进而促进服务业发展。一方面，互联网技术提高了服务业企业研发、生产、销售、售后等各环节的效率，降低了服务提供的成本，改善了服务质量，刺激了服务消费需求，满足了消费者从传统的温饱型消费向享受型消费的过渡(李旭洋等，2019)[33]。另一方面，互联网技术使生产者与消费者的沟通更加便捷迅速，个性化、定制化服务满足了消费者的偏好，改进了服务消费体验。进一步来讲，互联网技术作为一种应用广泛的通用技术，固定成本巨大而边际成本趋于零，最重要的经济特征在于其规模经济性。互联网技术不仅产生了最具活力的互联网产业，而且对其他产业也影响深刻。近年来迅速发展的服务业便离不开互联网技术的发展。互联网技术降低了生产、传播、存储、运输、销售、搜索、消费等各个环节的成本，具有显著的长尾效应(克里斯·安德森，2006)[34]。随着互联网等智能技术在制造业、服务业等领域的应用，分享经济、平台经济等新业态也应运而生，交易效率得到空前提高，服务消费大大增加，大部分服务行业具备了平台化、智能化、个性化、多样化、便捷化、规模经济显著等特点。

第一，互联网技术在服务业领域的创新应用，催生了分享经济新业态新模式，分享经济利用互联网技术对社会上大量闲置分散资源进行整合使用，突破了时空限制，打破了信息屏障，使信息传递更加便捷迅速，交易效率提升，实现了供需的快速精准匹配，提高了服务供给和消费的效率、质量，为服务业的创新发展提供了新动力。具体来说，一方面，依托互联网技术而产生的分享经济利用了大量闲置资源和分散劳动力，不仅传统的服务供给者可以提供商品和服务，消费者之间也可以基于分享平台互相提供产品和服务，提升了服务业的供给能力，也符合新兴古典经济学的“每个人事先既是消费者又是生产者”的假设；另一方面，共享服务的新商业模式也促使餐饮、清洁等传统家庭自给自足式服务转变为市场化服务，刺激了潜在的生活服务需求，拓宽了服务消费渠道，提升了服务消费效率,从而促进了服务业发展。如美团网推出了美团收银茶饮版等餐饮管理系统，不仅提高了商家的点单和收银效率，还实现了智能营销和管理，提高了交易效率。

第二，依托互联网、大数据、云计算、人工智能等新技术的平台经济为服务业发展提供了新的商业模式。平台经济通过双边市场效应和平台的集群效应，使各参与方受益，实现平台价值、客户价值和服务价值的最大化。服务供给方通过网络交易和服务平台充分展示服务信息，自由供给，拓宽了市场规模，打破了区域和行业垄断；服务需求方通过平台获取需要的服务信息，且可以轻易进行价格、质量等方面的比较，选择最优的服务消费，在获取信息环节无需付费，只需在最终的买卖环节付费，降低了搜寻成本，增加了自由的消费选择，同时物流专业服务平台、第三方支付平台、保险等的发展为服务消费提供了切实保障。在智能化供需配置器的支持下，市场隔阂被打通，供求信息在市场之间的传导变得更为迅速，服务业企业可以更快地感知到消费者需求的变化，并有针对地调整生产和销售策略，进一步促进服务消费。总之，基于互联网技术的平台经济的发展降低了各参与方的交易成本，大大提高了交易效率，提升了整个社会的资源配置效率，增强了服务消费，促进了服务业的创新发展。

下面实证检验互联网技术、交易效率与服务业消费的关系。以城镇居民人均服务消费支出(包括交通、通信、教育、文化、娱乐、医疗保健等支出)作为被解释变量，互联网普及率为核心解释变量，交易效率为调节变量，以上数据均来源于《中国统计年鉴》。设定面板数据的基本模型为：Conit=χ0+χ1Interit+χ2Interit×Effiit+τit，其中，Conit为被解释变量，代表服务业消费水平。Interit×Effiit表示互联网技术和交易效率的交互项，说明互联网技术可以通过交易效率的调节效应影响服务业消费。i和t分别表示地区和时间，τit表示随机误差项。检验结果如下：

表8 互联网技术、交易效率对服务消费影响的回归结果

注：括号内为t值，***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。

由表8可知，全国范围内，互联网技术与交易效率的交叉项对服务消费的影响系数为0.0259，在1%的水平上显著，对服务业消费有明显的正向作用。表4回归结果显示互联网技术对交易效率有显著的促进作用。因此，互联网技术能够提升交易效率，增强服务业消费需求，从而促进服务业发展，与理论分析相一致。

五 主要结论及政策建议

本文根据新兴古典经济学的分工理论，运用超边际分析方法，构建了互联网技术、交易效率与服务业发展的一般分析框架，并利用2008-2017年我国30个省、市、自治区的面板数据对互联网技术、交易效率与服务业发展之间的关系进行了实证检验。结论是：第一，互联网技术通过提升交易效率，从而带动服务消费来促进服务业发展；第二，不同地区互联网技术对服务业发展的影响作用不同，互联网技术对服务业发展影响的地区异质性较大。

因此，发挥服务消费对高质量发展的基础性作用，关键在于降低互联网技术的研发和使用成本，提升互联网与传统产业的融合度，从而进一步降低交易成本，提升交易效率。具体政策建议为：

第一，通过加大中西部地区的互联网基础设施建设实现高质量发展。创新、绿色、协调、开放与共享是高质量发展的应有之义。服务消费升级能够实现绿色发展，加快推进中西部地区的信息网络设施建设，提高中西部地区的互联网技术水平，降低互联网技术的研发和使用成本，缩小与东部发达地区的差距，有利于实现创新、协调与共享发展。

第二，进一步降低交易费用，提高服务消费交易效率。运用互联网技术创新服务方式，扩大服务消费需求。从基础设施、通信、市场化程度、政府公共服务、对外开放程度、城市化等多角度着手，综合提高交易效率。政府应深化改革，加强制度保障，加大公共服务支出，完善公路、铁路等交通网络体系和充电桩、移动互联网、5G等新基础设施建设，扩大对外开放水平，改进交易技术和交易方式，持续降低外生交易成本和内生交易成本，强化互联网等新技术创新对交易效率的促进作用，进一步促进服务业高质量发展。

第三，加快推进互联网技术与现代服务业深度融合。深化以移动互联网、大数据、云计算、物联网等为代表的信息技术在服务业的广泛应用，以培育网络化、智能化、协同化的服务新业态为抓手，积极开发个性化的服务产品，开展体验式、共享式消费服务，发展综合性、特色型服务平台，提升服务能力和用户体验，建立现代服务的互联网消费平台，进一步促进分享经济、平台经济发展，优化现代服务业结构。服务业发展较好的东部地区应充分发挥互联网开放创新优势，提高自主创新能力，促进服务业智能化、高端化发展；服务业发展相对较弱的中西部地区应尽快解决“互联网+”新业态发展面临的体制机制障碍和人才匮乏问题，逐步推广互联网技术的应用，并做好区域间的配套与衔接，带动服务业创新发展和经济高质量发展。