解答关于方法问题的考虑方法

附录　A　关于方法问题的考虑

评测互联网经济的方法

2011年9月，OECD就评测“互联网经济”的相应技术、度量概念和方法召开了一次专家圆桌会议。此次会议的与会者包括决策者、研究机构以及学术界和商业界的代表，最后得出的结论是：“互联网经济”一词是指互联网的各种可以量化的经济影响力，并承认这一概念在界定范围上有所不同。随后，此次圆桌会议采纳了三种与评测以下影响力有关的通用方法：（1）互联网经济的直接影响力；（2）动态影响力；以及（3）间接影响力（图A1）。

图A1　分类机制

方法一（直接影响力）是最保守的方法，并主要依赖官方数据。它将衡量互联网经济规模的各种研究方法进行分组，并作为GDP的一部分来表示。依照该方法进行的研究会对经济体系中与互联网密切相关的部分进行探究。随后将这些相关部分汇总，将结果作为对互联网经济的一种保守量度指标。它们只表明了能够从经济体系的具体行业中明确分离出来的影响力。

方法二着眼于互联网对行业带来的动态影响、劳动生产率的提高以及GDP的增长。依照该方法进行的研究，其范围包括互联网对企业生产力和盈利能力所产生的有利影响。随后，这些研究会用来评估互联网对经济的净增长（即官方统计数据所体现的）所起的促进作用。

最后，方法三考虑了互联网的间接影响力。在这一方法中，各种研究会关注互联网影响所带来的一些经济现象，比如消费者剩余或对社会福利的贡献等。这些研究着眼于互联网对经济福利所产生的额外影响，而这些指标并未包含在官方数据当中。

以上每一种方法都对深入理解互联网经济的衡量过程起到了重要作用。以下各节依次对每一种方法进行概要说明，并提供相关文献和初步估算。在每节的开头，都以专栏形式对相应的方法、研究结果和持续进行研究的领域进行了简要的说明。以上每一种方法的具体细节在本附录的最后都进行了概述。

方法一：互联网的直接影响力

对很多公司和行业来说，互联网的出现开辟了新的产品与服务交付方式、引入了新的广告宣传方式、实现了全新的业务模式，例如这些年快速发展的电子商务和电子支付，以及创新型行业的运营模式的转变。

互联网催生了众多仅凭借网络就能进行的新型商业活动。这些活动包括基于互联网的软件产业、云计算以及在线社交网络和搜索引擎等依靠新型网络业务模式（网络广告或按点击次数支付的广告模式）的全新产品的推出。

●专栏A1

方法一总结：互联网的直接影响力

方法

该方法试图衡量基于互联网的各种活动所产生的GDP附加值的份额，包括以下活动产生的附加值：

●支持互联网的活动（如互联网服务供应商、互联网设备制造商等）。

●完全依赖于互联网的活动（如搜索引擎、电子商务服务等）。

该方法中的研究不包括在GDP的涵盖范围之外的各种收益。

目前的成果

最近的几项研究都试图对发达国家的互联网经济规模进行估算。估算结果取决于使用的估算方法，在不同的经济体之间差别很大。波士顿咨询集团发现，基于互联网的各种活动约占英国GDP的7.2%（BCG，2010）。德勤会计师事务所针对澳大利亚做了一项类似的研究，得出的估算值为GDP的3.4%（Deloitte，2011）。Mc Kinsey对八国集团和金砖四国进行的相关研究也得出了类似的结论，即互联网经济的平均规模相当于GDP的3.4%（Mc Kinsey，2011）。然而，在诠释这些结果时必须小心谨慎，由于不同的研究机构所采用的方法各不相同，研究结果并不一定很明确。

OECD的研究

美国信息部门和电子商务部门中，与互联网相关经济活动的统计数据较为详实。当前的研究使用信息部门的收入和其他各部门电子商务的统计数据估算互联网附加值。

信息行业：为了计算信息行业的相关附加值，要假设互联网的相关活动收入占信息行业总收入的份额与这些活动的附加值占该行业总附加值的份额成正比。

其他行业：为了计算电子商务活动的相关附加值，要假设电子商务的收入占每个行业总收入的份额与电子商务的附加值占该行业总附加值的份额成正比。根据所选择的行业，可以得到度量附加值的两个指标。第一个量度指标的考虑范围较窄，仅包括批发与零售行业；第二个量度指标的考虑范围较广，包括了经济体系中所有可以采集数据的行业。

这种做法及其简明的假设条件是为了提供一个数量级，而不能作为衡量互联网附加值的精确指标。在将其应用到美国的数据（2010年）时，可以看出，有3%～13%（广义范围）的工商行业*附加值可能来自于与互联网有关的商业活动。工商行业的附加值占总附加值（GDP）的62%。

未来的研究

未来在该领域的研究将集中在：（1）提炼输入数据和（2）调查数据可用性，对其他国家的互联网经济进行分析。

*为了获得可供比较的各国汇总数据，“工商行业”依照《国际标准产业分类》第四版中“05-66”类活动“69 82”项的规定进行了定义。它不包括农业活动、房地产、社区服务、社会服务与个人服务业。

方法

互联网经济可以被定义为“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”（参见图A2）。该定义包括了两大类经济活动所产生的价值：

●为运营和使用互联网所进行的活动，如宽带设备的生产、互联网服务供应商所提供的服务等（图A2底部文本框）。

●纯粹依靠互联网所进行的活动，如电子商务、数字内容、搜索等（图A2中间的文本框）。

图A2　互联网的直接影响力

在该方法内，以上各种活动都统称为“互联网相关的活动”。这些活动从狭义上被定义为互联网对经济体系所产生的“直接影响（力）”。

此外，需要强调的一点是，经济影响力并不仅限于支持互联网或纯粹依靠互联网的活动。事实上，互联网的经济影响范围要大得多，比如，通过降低公司的搜索成本、更有效地获取信息，或改善搜索和经济体内部的匹配效率。因此，此方法的度量范围远远无法覆盖互联网经济全部活动的影响力。

目前的成果

目前仅有来自波士顿咨询集团（BCG，2010，2011）、德勤会计师事务所（Deloitte，2011）、汉密尔顿咨询公司（Hamilton Consultants，2009）和麦肯锡咨询公司（Mc Kinsey，2011）所做的调查研究，试图对互联网相关经济活动的价值进行定义和衡量。所有这些研究都分析了不同国家中，与互联网有关的活动规模在GDP中所占百分比，估算值的范围介于0.8%和7%之间（表A1），但各个研究机构所使用的方法各不相同。

汉密尔顿咨询公司（2009）是最早对互联网产出在GDP中所占份额比例进行研究的机构之一。该公司根据与互联网有关的就业数量指标估算了互联网对GDP的贡献，并得出了2008年互联网对美国GDP的贡献率为2%的结论。

由于这种方法是基于与互联网有关的工作岗位的数量，其结果可能低估了互联网对GDP的贡献。该研究仅重点关注几个重要行业，而未考虑整个经济体系中与互联网有关的所有就业情况。

波士顿咨询集团（2010）推出了另一种方法来衡量英国互联网经济的规模。值得注意的是，该份调查报告试图定义和量化互联网经济并评估互联网如何改变了英国经济的方式。波士顿咨询集团（2010）的调查报告中区分了互联网在四个领域内直接经济影响力：（1）互联网对GDP的贡献份额，包括消费、投资、政策支出和净出口值；（2）未涉及的GDP衡量的消费者与商务经济活动，包括电子商务、网络广告和消费者利益；（3）对生产率的影响，包括制造业电子采购中获得的收益和在线批发与零售业所提高的生产力；以及（4）更大范围的社会影响力，包括用户自创内容、社交网络、网络欺诈与侵权行为。

该报告的结论是，互联网经济占英国GDP的7.2%。波士顿咨询集团在随后对其他经济体进行的调查中也采用了这一方法（BCG，2011；参见表A1）。调查结果中，土耳其的数据最低，为1.2%；瑞典的数据最高，为6.6%。

表A1　各个经济体中与互联网有关的附加值；目前调查报告所公布的结果

（续表）

统计链接：http：//dx.doi.org/10.1787/888932695108

《德勤经济》（Deloitte Access Economics）就澳大利亚的情况发布了一份相关报告（Deloitte，2011）。其结论指出，2010年，澳大利亚互联网的直接经济影响相当于其GDP的3.6%。该调查采用了波士顿咨询集团（2010）推出的方法，并评估了澳大利亚消费者、企业和政府在国内生产的互联网相关商品和服务上所花费的金额。

由麦肯锡咨询公司（2011）公布的一份类似的报告采用了类似的方法来评估互联网在13个经济体GDP中所占份额，包括七国集团中的国家和金砖四国。这些结果为占GDP的0.8%到6.3%（表A1）。

麦肯锡咨询公司的报告采用了与波士顿咨询集团类似的方法来计算互联网占GDP的份额，即将与互联网相关的消费额、投资额、政府支出额和净出口值相对应的GDP份额相累计。

这些调查研究都是众所周知的，其调查目标也都经过了严格的定义。但是，这些调查通常都没有探讨所采用的方法，也未提供它们的输入数据。因此，在解读这些结果时应当小心谨慎。

OECD的研究

该项特定研究旨在提供一种明确的统计方法来评估互联网的直接经济影响力的规模。特别是，这种可能的方法：

●在国际行业分类标准（《国际标准产业分类》第四版）中确认互联网有关的活动（维系互联网或纯粹依靠互联网）。

●依照《国民经济核算体系》（SNA）中所阐述的附加值概念来衡量这些行业所产生的附加值。

尽管如此，通常由官方统计机构提供和发布的数据大多不够详细，难以确认上述活动和获取上述估算值。因此，本调查中主要使用信息部门的企业提供的收益数据和其他部门的电子商务统计数据，共同作为衡量互联网经济附加值的指标。

与互联网有关的活动及国民经济核算体系（SNA）。在国民经济核算体系中，“附加值”的统计学概念用来代表由某项经济活动所产生的价值。某一公司的“附加值”概念包括向原材料供给公司支付的增加值（Lequiller and Blades，2007）。因此，附加值被定义为产出价值减中间投入价值，即一家公司从其他公司购入的、用于其自身生产的所有投入物资。

大多数OECD国家都能够依照《国际标准产业分类》（ISIC）提供附加值的官方估算值，但其详细程度各有不同（专栏A2）。这一分类标准概括了一种由相互独立类目组成的四个层次。

●专栏A2

行业分类体系

《国际标准产业分类》（ISIC）包含了统一的经济活动分类结构，它以一套国际公认的概念、定义、原则和分类规则为依据。该分类标准被用于对统计单位进行分类，如公司或企业等，具体取决于相应的公司或企业主要从事的经济活动。

这些经济活动被进一步细分为相互独立的四层层级式结构，有利于数据采集，并能够以一种可进行国与国之间对比的标准化方式，详细地呈现和分析其经济体系。按字母顺序排列，最高级别的类目被称为“节”，旨在为经济分析提供便利。这些节将整个生产活动进一步细分为大范围的群组，如“农业、林业和渔业”（A节）、“制造业”（C节）和“信息与通信”（J节）。该分类标准随后被组织成一系列更为详细的类别，并采用数字顺序排列，包括：两位数字（如27电子设备制造），三位数字（如

273连线与连线设备制造），以及最为详细的四位数字（如2731光纤线缆制造）。

《国际标准产业分类》的最新版本是第四版（ISIC第四版），它在发布时遵循的是《国民经济核算体系》2008年版（SNA，2008）所推出的新的统计概念。

除了ISIC外，各地还有自己的分类方案。例如，欧洲国家有一套通用行业标准分类系统（NACE），它所包含的四位分类代码与ISIC紧密相关。澳大利亚和新西兰采用的是《澳大利亚与新西兰标准行业分类》（ANZSIC），它所包含的四位分类代码同样与ISIC相关联，但在较低的分类级别上更为详细。加拿大、墨西哥和美国沿用的是《北美行业分类系统》（NAICS），它是一套更为详细的（6位数字）分类标准，同样与ISIC相关联。通常，每个国家都有其自己的国家行业分类标准，其详细程度各有不同，但往往都与ISIC相关联（如日本的《日本标准产业分类》，韩国的《韩国标准产业分类》等）。

过去，OECD系统地采用了附加值的概念衡量ICT行业1所产生的经济价值（OECD，2010a）。附加值的概念也能够用于衡量“方法一”中所定义的互联网经济，即由互联网支持的活动和仅依靠互联网的活动所产生的直接经济价值。

这需要在相关的行业分类范畴内对这些活动予以确认。上述活动中有一些涉及或属于OECD的ICT部门和内容与媒体部门2。OECD已经根据《国际标准产业分类》（ISIC，第四版），对这些众所周知的行业进行了定义。

ISIC框架内的互联网经济：挑战。不幸的是，由于以下两个原因，在整个经济体系的行业中确定与互联网有关的类别十分困难。第一，在大多数情况下，可供使用的类别过多导致确认相关活动存在困难，因此，使用ISIC中最精细的分类级别（4位数字）来确认与互联网有关的类别是不够的。报刊发行业是一个非常典型的范例，它不仅包括离线活动（传统的报刊发行），还包括大量单纯依靠互联网的活动（如网络报刊的发行）。在这些行业内仅有某些类别看起来完全是与互联网有关的活动，但即便是在这些类别中也有一些难以被认定的活动。

第二，可用数据集中度过高以致确认与互联网有关的活动存在困难。尽管在工业分类中，一些类别的活动也部分或全部依靠互联网，但与之相对应的现有附加值数据集却不够详细。这意味着，如果缺乏详细的公司级数据或更为详尽的国家分类数据，试图通过建立一种国际性的统一机制来确认部分或完全依赖互联网的活动，几乎是不可能完成的任务。

ISIC框架外：收入与电子商务。既然有关互联网活动附加值的详细数据通常不可随时使用，那么寻找部分或全部依赖互联网活动的详细数据集就势在必行了。这种数据同时又能够被用来粗略估算互联网直接经济影响的附加值。

在这种背景下，有两个与行业有关的数据集就显得特别具有关联性：（1）通过调查收集到的收入数据，以及（2）有关电子商务活动的数据（同样也是通过调查收集到的）。可供使用的统计数据以及更为详尽的行业分类（NAICS）使得这种分析方法能够适用于美国。

美国的互联网经济。下列统计数据可用来作为评判美国互联网相关活动及其附加值的指标：

●服务尤其是信息行业（依照《北美行业分类系统》51类所确认的范围）内与互联网有关活动的详细收入（参见表A3以了解更多详情）（US Census Bureau，2010 Annual Services Report）。

●大量行业所报告的电子商务收入，同样也属《北美行业分类系统》2002版（表A4）（US Census Bureau，2010 E-commerce Multisector E-Stats report）。

这两份数据集都可以确认全部或部分依靠互联网的活动。³这些评判指标能够与各行业的附加值数据相结合，从而估算与互联网有关活动的价值。在美国的分析案例中，估算每个行业领域的附加值的汇总数字就可以采用两位或三位数字代表的行业（表A2）。

表A2　美国的附加值（VA）（NAICS 2002）

（续表）

注：为了获得国与国之间可供比较的汇总数据，工商行业是按ISIC第四版中05-66和69 82活动所定义的工商行业总额来计算的。它没有考虑农业活动、房地产、社区、社会与个人服务。社区、社会与个人服务的分类所包括的行业有：教育服务、医疗保健与社会救助；艺术、娱乐与休闲以及除政府和政府服务外的其他服务行业。

来源：OECD根据美国经济分析局2012年4月公布的数据。

统计链接：http：//dx.doi.org/10.1787/888932695127

第一组数据集侧重于“信息行业”，获得了维系互联网活动（如互联网接入服务）的数据，以及某些完全依靠互联网活动（如网络报刊、互联网内容发布与广播）的数据。要查看完整列表，请参见以下内容（表A3）。

表A3　2006年至2010年美国信息行业（NAICS 51）私营公司收入估算值

（续表）

注：以上用斜体字表示的行业表示经过确认的互联网相关活动，包括维系互联网的活动和纯粹依靠互联网的活动。

来源：OECD根据美国人口统计局2012年2月公布的《2010年度服务报告》。

统计链接：http：//dx.doi.org/10.1787/888932695146

“电子商务”的数据反映了各行业在线销售商品与服务的价值，这类数据主要涉及完全依靠互联网的活动。有两种方法可以获取电子商务的附加值：由于这些行业内通过电子商务所产生的附加值是否直接与互联网有关还存在争议，第一种狭义的方法仅考虑批发与零售业附加值的数额。第二种方法的考虑范围更广，包括了经济体系（工商领域）中所有可以采集数据的行业。

电子商务的数据是由人口统计局的四份独立的调查报告所采集到的：《制造业年度调查报告》（ASM）、《批发业年度调查报告》（AWTS）、《零售业年度调查报告》（ARTS）与年度服务调查。这些调查使用了不同的经济活动度量指标，如制造业出货量、批发与零售业的销量以及服务行业的收入额等。2010年的网络统计数据未涵盖整个美国经济体系，某些行业如农业、采矿业、建筑行业以及一些与服务有关的行业也未包括在内。

该项电子商务数据仅表示相关行业类别中的电子商务收入份额，而非其附加值的份额（参见表A4）。

表A4　美国部分行业内的电子商务（NAICS 2002）

（续表）

1.批发业是指商业批发贸易额，不包括制造业的销售分支机构。

来源：OECD根据美国人口统计局2012年5月公布的《2010年多行业电子商务网络统计报告》。

统计链接：http：//dx.doi.org/10.1787/888932695165

在此次调查工作中，有关附加值的数据仅考虑商业部门（即非农业工商行业，不包括房地产和社区、社会与个人服务业）。在美国，该行业2010年占总附加值（GDP）的62%。

要估算与互联网有关的附加值，可以采用两套独立的程序：一套针对信息行业，一套针对其他行业（图A3）。

计算信息行业的相关附加值时要使用以下假设：

假设一：互联网相关活动的收入占信息行业总收入的份额与这些活动的附加值占该行业总附加值的份额成正比。

2010年，美国信息行业中与互联网有关的活动所产生的附加值估计占商业部门总附加值的0.9%。

图A3　互联网直接影响力的估算

注：狭义的范围主要集中于信息服务业和批发零售业内与互联网有关的活动。广义的范围包括工商领域可以采集到数据的所有行业内与互联网有关的活动。1.“在线”一词是指与互联网有关的活动，包括信息行业内维系互联网的活动和纯粹依靠互联网的活动（参见表A3）。2.电子商务数据是指纯粹依靠互联网的活动，有关电子商务的统计数据是基于经济活动的不同评测指标，如制造业出货量、批发与零售业的销量以及服务行业的收入额等（参见表A4）。

因此，为了计算经济体其他商业部门中“电子商务”活动的附加值，可以采用以下假设条件：

假设二：假设电子商务的收入占每个行业总收入的份额与电子商务的附加值占该行业总附加值的份额成正比。

求出相关行业收入当中的电子商务份额并将结果相加，就得到了美国经济体系的某些行业（不包括信息行业）内电子商务产生的附加值总额占2010年工商行业附加值总额的2.2%（根据狭义范围）或12.1%。

再将信息行业中与互联网有关活动产生的附加值的估算值与由美国经济体系的某些行业（不包括信息行业）内电子商务产生的附加值的估算值相加，就得到了美国依靠互联网的商业部门附加值的数量级。

具体来说，2010年美国至少有3%（狭义范围）至13%（广义范围）的工商行业附加值可能来自于与互联网有关的商业活动。值得注意的是，广义范围的估算值是基于这样一个极限假设条件：在线销售额加上传统销售额，并不存在任何替代现象。此外，这些数字所依赖的数据只反映美国经济的一部分，因为农业活动、房地产和社区与个人服务业未包括在内（参见图A3）。2010年商业部门占美国附加值总额（GDP）的62%。

该结果以图例方式表示在下方的饼状图中（图A4）。有三个因素应当引起注意：

第一，与美国经济内的其他部门不同，互联网相关活动贡献的附加值（GDP）并不单指某一单独部门，而是由多个行业的份额及其重叠部分提取得来。饼状图上表示的互联网所占份额仅仅是与互联网无关的活动份额相对比的结果，同时也突出强调了根据定义的范围所得到的狭义与广义测算值之间的差别（图A4）。

图A4　美国经济体系的各个行业的规模

第二，互联网作为一种通用技术并不直接反映在国民核算体系中，因此所展示的结果依靠的是一个重要的假设条件——收入与附加值成正比。

第三，互联网对经济的直接影响力是按照总的概念来表示的。具体来说，依赖互联网的某种活动可能代替了另一离线环境下所产生的活动。例如，在线购物可能代替了传统的购物，而网上银行则代替了某些传统的、面对面的银行服务。的确，一些实证性研究表明了这样一个事实——互联网的飞速发展和技术环境的瞬息万变使某些经济活动发生了被取代的现象（Brynjolfsson and Hitt，1996；Eisenach and Lenard，1998；Katz and Shapiro，1986；Mc Afee and Brynjolfsson，2007）。

未来的研究

目前，在国民经济核算体系中，仍然缺少一种明确的统计学方法来直接确认维系互联网的活动和完全依靠互联网的活动，因此需要在该领域作更多研究以评估互联网直接经济影响力的规模。

未来在该领域的研究将集中在两个部分：（1）调查可供其他国家使用的数据，以及（2）对该方法进行必要的提炼改进。要达成这些工作，需要由国家统计机构进行更为详细的数据采集。

方法二：互联网的动态影响力

如前所述，互联网的经济影响力——就像GDP和国民经济核算体系所反映的那样——其涉及范围超越了维系互联网的公司和完全依靠互联网来运营的公司。事实上，互联网的出现使现有业务环境发生了重大转变，并提升了所有行业的公司在各阶段活动的效率。

这些转变导致许多行业的传统业务模式和活动发生了重大变化，从而引入了一种创造附加值的新型结构——从离线转为在线。

●专栏A3

方法二内容摘要：互联网的动态影响力

方法

这种动态衡量方法通过衡量整个经济范围内互联网相关活动GDP增加值的净份额，从而来度量互联网的影响力。这需要考证互联网发展的测算值与诸如GDP增长率或就业率等经济变量之间的统计学关系。由于该方法获取的是经济体系中所有行业内互联网的GDP净收益，而没有保留足够的细节来了解这些收益的准确来源，因此就意味着要在两者之间加以权衡。此外，该方法获取的仅是“净”收益；互联网的全部影响力可能会被GDP或其他行业内因互联网发展而导致的失业情况而抵消。

目前的成果

一些学术性研究已经使用了各种经济计量方法来评估互联网（或宽带）对GDP的经济影响力，并都普遍得出了有一定影响的结论。通常，研究结果显示，在两个其他条件相同的前提下，如果互联网在其中一个国家的增长速度比另外一个国家快1%，那么增长较快国家的GDP增长率将会高出0.025%。

OECD的研究

本节使用现有的经济计量研究中有关互联网对GDP增幅影响力的估算结果展示了一次模拟练习。其案例情形是：“如果没有互联网将会怎样”。该项研究得出的结论是，2010年互联网为美国GDP总额贡献了7%的份额。

未来的研究

未来研究的一个重点领域是对GDP与互联网发展之间的因果关系做更加细致的研究工作。与方法一类似，可以对这种研究方法加以改进并应用于其他经济体系。

方法

该方法考证：互联网对GDP的（1）综合影响力；和（2）“净”影响力。

采用该方法的研究要考虑：

●所有可能因为互联网而产生附加值的行业（不仅是维系互联网的行业，而且包括完全依靠互联网运营的行业）。

●互联网对GDP的“净”经济影响。

“因为互联网”而产生的附加值的概念是基于这样的观察结果——互联网几乎使所有行业都获得了效率提升，包括那些表面上看来与互联网无关但最终会增加GDP的行业，如天然气与石油开采行业（专栏A4）。

●专栏A4

互联网对天然气和石油开采行业的影响

ICT和互联网在天然气和石油开采行业扮演着重要角色。联合国贸易暨发展会议的一份报告描述了在英国石油公司、荷兰皇家壳牌公司、中国石油天然气集团公司和俄罗斯天然气工业股份公司等公司内部，互联网及其应用对这类行业所进行的各种活动的重要意义（UNCTAD，2006）。

这些范例包括改善流动工作人员通信手段的各种解决方案。对经常到偏远地区出差的员工和在自然灾害情况下需要进行危机管理的情况来说，这些解决方案尤其有帮助。快捷的通信节约了宝贵的时间，而自动化的数据合并则可使更快速的反应时间成为现实。天然气与石油开采行业的互联网解决方案便于项目小组之间的远程协作，并为商业智能应用、更强的内容管理以及与外部利益相关方实现统一通信提供了基础。

基于互联网的解决方案在企业活动的各个阶段都对行业绩效产生了影响，例如，互联网提高了研发效率并促进了企业间的合作。几项实践性研究已经证明互联网对企业内部及企业之间的研发合作效率产生了积极影响。因此，互联网的使用积极地影响了企业中的创新活动（Bertschek等，2011；Forman与van Zeebroeck，2010；Polder等，2009）。

从经济活动的角度来看，互联网连接增进了所有市场参与者之间的交流互动。它也带来了更为密集的信息流、创造了更加有效和更加快捷的匹配过程，并由此而实现了更高的生产率。大量的实践性研究已经证明了互联网对公司的积极影响力（Bertschek等，2011；Grimes and Ren，2009；Majumdar等，2009；Polder等，2009；Varian等，2002）。

显然，互联网的出现为各行业都带来了众多利好，实现了各项节约并由此获得了更大的利润。一项最早的研究（Varian等，2002）就曾注意到互联网对公司利润所产生的积极影响。该报告根据对各个行业数家公司的调查，分析了互联网技术对经济活动的影响。根据征集到的回答，该项研究发现，即使在宽带发展的早期阶段（2002年），企业就开始积极使用互联网来寻求解决方案，以期降低成本和提高收益。特别是法国、德国、英国和美国的公司更是实现了累计1 635亿美元的成本节约，而且大部分早在1998年就开始实现（Varian等，2002）。

从经济角度来看，正如所有行业内报道的那样，这些效率的提升转化成了更高的附加值。这一附加值是因为互联网而产生的，因此可以被视为互联网经济的一部分。但是，衡量现有行业内具体的互联网相关活动的研究不会获得这一附加值，因为它既不是为维系互联网而产生的，也不是完全依赖互联网而产生的。例如，互联网使天然气与石油开采行业提升了效率（专栏A4），进而实现了更高的利润，但这种效率不会被这类研究完全采集到，因为它们既不是维系互联网的，也不是完全依靠互联网的。此外，它们也不会出现在电子商务的统计数据中，因此在这种情况下，这类研究中采用的通用近似法就不会将其考虑在内。

为了描述这一机制，先假设以下动态事件序列。第一阶段是互联网基础设施的发展阶段，即维系互联网的行业（图A5，最末行）。这包括建设、安装或管理互联网基础设施的公司。

在第二阶段，服务供应商，如搜索引擎公司、电子邮件公司及其他内容公司，使用基础设施来为它们自己建立和提供新的服务。这些活动还包括更大范围的电子商务相关业务（如在线购物、电子银行等）。这类互联网所特有的服务实现了GDP附加值，并成为下一阶段的关键平台（图A5，中间行）。

图A5　互联网的动态影响力

在第三阶段，互联网的影响力扩大到了经济体系中所有行业的几乎所有活动中。很多实现的利益都是发生在传统的互联网行业之外（图A5，首行），包括汽车、农业和政府等。这些外部行业所获得的收益是依靠两个基础层级中的服务和基础设施。

可以在更高的经济增长中，通过复合的宏观经济规模，依次观察这些行业的动态共存关系。

采用第二种方法的研究关注的是第二项属性：对互联网经济的“净”影响力的评估。如上所述，互联网的出现促使一些经济活动从离线环境向在线环境迁移。的确，很多行业都注意到，传统的离线分销渠道的重要性在不断下降，而在线分销渠道的作用开始不断提升。这种方法只考虑到净变化，即由互联网产生的附加值中的盈余。

需要重申的一点是，互联网不仅对维系互联网或主要依赖互联网的行业产生了影响，它还对几乎所有行业内的无数活动产生了明显的影响。有些影响是可以衡量的，并因此而被国民经济核算体系所采集到，但在很多行业，要将互联网所产生的附加值与其他附加值区分开来却极其困难。此外，互联网在公司级别上的这种转变作用可能也反映出GDP结构上的转变，即全部的净影响力应当低于因为互联网而产生的所有附加价值的简单加总。

很多研究都考虑到了这类综合的“净”经济影响力，并探讨互联网在宏观经济环境下的作用。

现有的研究

克兰德尔（Crandall）、莱尔（Lehr）和利坦（Litan）（2007）进行的一项研究使用了美国的州级数据来考证“宽带普及率”对产量和就业率的影响，这项研究既包括了综合影响，也包括了单独行业的影响。为了验证互联网对宏观经济的影响力，作者采用了一种普通的最小二乘回归分析法4，使用人均宽带线路数量作为互联网的一种评判指标，使用2005年就业率或产出量与2004年的对应值的比率作为变量。研究发现，非农私有部门和几个行业的就业率明显与宽带的使用情况呈现正相关。特别是，某个州的宽带普及率每增加1%，相应的就业率就会逐年上升0.2%到0.3%。

富兰克林（Franklin）、斯塔姆（Stam）和克莱顿（Clayton）（2009）使用了来自欧洲几个国家的大型数据集来考证宽带的影响力。这一统计分析发现宽带的使用情况与公司的工作效率有关联。此外，对瑞典和荷兰的公司所做的分析则表明工作效率与ICT所起的作用有关。

强（Qiang）和罗索图（Rossotto）（2009）也发现了宽带应用与经济增长率之间的正相关关系。除了大量的文献概览外，该项研究还引进了一种分析这种关系的跨国经验模型。研究人员根据巴罗（Barro）（1991）提出的内生增长模型，使用120个发展中国家和发达国家提供的数据。这种方法允许其在控制可能影响增长率的其他因素的同时，检验1980年至2006年间宽带普及率与人均GDP增长率平均值之间的定量关系。该项研究发现了宽带普及率（高出10个百分点）和年人均经济增长率（高出1.21个百分点）之间的相关性。

显然，相关性并不意味着因果关系，因为互联网发展与经济增长之间的基本关联可能是由于反向因果关系和其他变量所造成的。事实上，有好几项研究都将经济增长认定为互联网发展的主要决定因素之一（Chinn and Fairlie，2007；Kiiski and Pohjola，2002）。这些结论突出强调了互联网发展与经济增长之间的相互依赖性。越来越多的发达国家不断加大在互联网发展方面的投资，而更为发达的互联网则可以有力地助推经济增长。

有几项研究通过计量经济的方法解决了互联网发展是否推动经济增长的疑问（如Czernich等，2009；Koutroumpis，2009）。这些结果表明，互联网发展的确可能对经济增长产生某种因果效应。

克泽尼奇（Czernich）等人（2009）使用宽带普及率作为互联网发展的一项指标，考证了一些OECD国家（1996年至2007年）的宽带基础设施对经济增长的影响。为了克服内生性的潜在问题，研究者们分两步进行了分析。首先，他们使用有线电视线路和电话线路的数据作为工具建立了一种宽带发展预测模式（不受经济冲击和政策干预的影响）。然后，他们使用这种预测估算值来解释经济增长率。该研究发现宽带普及率每增加10个百分点，年人均经济增幅就会提升0.9到1.5个百分点。

科特幕普斯（Koutroumpis）（2009）也使用了一种基于宽带投资的微观模型的宏观经济生产函数研究了互联网（以宽带普及率来衡量）影响经济增长的方式。特别值得注意的是，一种结构性计量经济模型（一种向内发展的电信投资框架）被嵌入到了该宏观经济生产函数内。这一结果表明，宽带投资收益的增加与网络外部性的持续性相对应。

需要重申的是，就宏观经济影响而言，可供使用的证据证实，互联网的直观性动态“净”影响力实际上是存在的，而且通常能够被量化。

这里所讨论的定量研究为互联网积极的净经济影响力提供了有力的证据，不过，需要强调的是，这种量化并不十分精确。由霍尔特（Holt）和贾米森（Jamison）（2009）所做的meta研究证实了这一结论。现有的研究获得了相同的范围级，但由于数据的限制而无法得到更加精确的结果。

此外，必须强调的是，想要衡量互联网的宏观经济影响力，需要庞大、统一的基础数据集来生成计量经济学意义上可靠而准确的结果。考虑到互联网是一种相对新生且发展迅速的事物，这一数据要求不可能完全得到满足。因此，上述结果不能被理解为充分证实了互联网对经济增长所产生的因果效应，而只能理解为体现了这一效应的一种初步表象。

OECD的研究

评估互联网动态净经济影响力的研究结果提供了度量互联网带来的GDP净值经济影响力的有力工具。特别是，互联网对经济增长因果效应的度量可以用来估算某一经济体互联网对GDP的净影响力。

科特幕普斯（2009）的两项研究结果被作为利用美国经济体系进行模拟练习的前提：

●第一项结果是互联网发展（以宽带普及率来衡量）对GDP增长的影响力的估算值。特别是科特幕普斯（2009）测算了宽带普及率每提高1%对经济增长所产生的影响。按照这一估算方法，该项研究推断出估算值等于0.023%或0.025%。

●第二项结果是，一旦具备了一定规模的互联网基础设施，互联网对经济增长的因果效应和积极影响就会特别明显。在互联网发展速度过低的经济体中，互联网对经济增长的影响力可能难以觉察，而在互联网发展迅速的经济体中，互联网对经济增长的影响力会大幅提升。

这些结论可被用来检验因互联网而产生的GDP净份额的大小。可根据以下方案在一个定量模拟过程中进行评估：一旦互联网在经济上具有了重要地位，其发展就会中止，宽带增长率就会等于零。

依照上述实证研究的结果，互联网发展的停滞会反过来对经济增长产生影响。此外，使用由科特幕普斯（2009）计算出的测量值，可以计算出剔除互联网经济影响力情况下产生的GDP的值。

值得注意的是，在剔除互联网因素的情况下，可能产生的GDP假定值与当前测得的GDP之间的差额就是因为互联网而产生的净附加值的测算值。它是基于所有行业当中所有因为互联网而被维系、实现和推动的活动所产生的。

由于科特幕普斯（2009）在估算互联网经济影响力的研究中，采用了两个可供选择的指标，具体取决于所选择的估算方法，因此，该模拟练习包括两种相当的情形。较高的值（0.025%）是指互联网较强的影响力，而较低的值（0.023%）是指较弱的影响力。(www.xing528.com)

此外，科特幕普斯（2009）还强调了互联网发展的临界规模的重要性，但未精确地进行估算。每一年，当互联网发展到达临界规模时，其所表现出来的情形各不相同，可以通过检验这些不同现象来解决相应的问题。影响力最高的情形则对应于互联网经济影响力的最高限度。

此外，还分析了四种不同的互联网发展情形（参见专栏A5）。这些情形分别对应的情况为：（1）互联网的高经济影响力，以及（2）互联网的低经济影响力和越过了阈值。2001年至2010年和2002年至2010年当中的每一种情形都进行了分析。

●专栏A5

模拟练习

该模拟练习的目的是评估互联网对美国经济的净动态影响力。表A5和图A6展示了该模拟练习的结果。

情形

四种不同的情形是：

●互联网对经济增长的影响力大，从2001年开始观察到影响。

●互联网对经济增长的影响力小，从2001年开始观察到影响。

●互联网对经济增长的影响力大，从2002年开始观察到影响。

●互联网对经济增长的影响力小，从2002年开始观察到影响。

输入数据

输入的数据为：

●人均国内生产总值（美元现价）（BEA，2009）。

●以宽带普及率测算的互联网发展规模（OECD宽带门户）。

●互联网对经济增长的影响力（Koutroumpis，2009）：

—高：普及率每上升1%，经济增长率平均上升0.025%（情形1和3）。

—低：普及率每上升1%，经济增长率平均上升0.023%（情形2和4）。

表A5　四种情形下互联网对美国经济的影响力

来源：基于OECD的数据和Koutroumpis（2009）提供的数据。

统计链接：http：//dx.doi.org/10.1787/888932695184

图A6　四种情形下互联网对美国经济的影响力

来源：基于OECD的数据和Koutroumpis（2009）提供的数据。

统计链接：http：//dx.doi.org/10.1787/888932694804

模拟的结果在4.65%（互联网的低影响力，越过了2002年的临界阈值）和7.21%（互联网的高影响力，越过了2001年的临界阈值）。下图显示的是后一种情形的结果（图A7）。

图A7　互联网对美国经济的动态影响力

来源：美国经济分析局，《行业经济核算》，华盛顿DC，美国商务部。

统计链接：http：//dx.doi.org/10.1787/888932694823

实线（图A7）代表2001年到2010年间美国GDP的实际发展情况。虚线代表2000年起剔除互联网发展的假想情况。这两条线之间的差距代表互联网对美国经济产生的净动态影响力，其假设条件是互联网的经济影响力很高，且于2001年达到了临界规模。

估算影响力和美国GDP数据的这一特定方法表明，2010年，美国高达7.21%的国内生产总值是因为互联网而产生的。这一结果表示在了饼状图中的上半部分（图A8）。

图A8　美国的互联网经济（通过方法一和方法二测得）

这一模拟的结果与根据方法一所估算出的互联网经济规模之间存在两个重要的差别。第一，方法二的结果考虑了净影响力，它是因为互联网而产生的额外价值（不包括从离线到在线所重新分析的附加值）。第二，它着眼于整个经济体内的所有相关活动，不仅是支持互联网和完全依靠互联网的活动，在整个经济范围的所有行业中都取得了较高的附加值。

因此，需要强调的是，采用方法二所产生的结果（图A8上方图）不能被添加到方法一的结果中去（图A8下方图）。因为两者关注领域之间存在着一定的重叠（即由支持互联网的活动或完全依靠互联网的活动所产生的净值），所以结果不能累加。一旦合计，会不可避免地造成重复计算，导致最终结果被高估。

未来的研究

如上所述，方法二模拟的结果应当被理解为大范围影响的数量级，而非确切的估算结果。正如莱尔（2012）注意到的那样，互联网是一种瞬息万变的事物，任何试图测算其动态影响力的努力都是极其困难的。当前的统计数据早已过时了，因为它们只能反映昨天的影响力。此外，模拟练习依赖的是一套在当前的数据限制下无法检验的强假定。

该模拟练习是可以加以改进的，例如，通过验证不同的情形并分别进行稳健性检验。未来的研究可以在这方面作出努力。此外，可以对其他经济体重复进行该模拟练习，以便分析互联网经济对其GDP的净贡献。

方法三：互联网的间接影响力

在互联网上进行的很多种交互活动都发生在市场环境和非市场环境下，或者两者兼有。市场交互活动涉及买卖双方商品或服务的交易，并以价格和市场结算机制为特点。这类交易有一些可由国民经济核算体系中经济活动的传统衡量标准来采集，同样也可以用前述的任何一种方法来衡量。

互联网对市场交易的影响无疑是深远的，而它对非市场类交互活动的影响甚至更为深远。这些交互活动和影响有助于满足个人效用和社会的福利，但却无法在传统的国民经济核算衡量标准内采集。这些影响力的衡量标准属于方法三的测算范围。

●专栏A6

方法三的内容摘要：互联网的间接影响力

方法

该方法考证的是互联网在GDP范畴之外的经济影响力。它研究两个主要的影响领域：

●互联网对消费者剩余的影响。

●因为互联网产生的更大范围的福利收益（如非货币类交易的福利收益，对环境、社会资本的影响等）。

目前的成果

有关互联网对消费者剩余的经济影响力量化方面的研究非常少。更多的研究是集中在所选择的更广泛的影响领域（如对环境或政府管理的影响）。

OECD的研究

该研究建立了一种结构以理解互联网对消费者福利的影响。它还提出了一种模拟方案来计算互联网和ICT可能对消费者福利产生的影响。

未来的研究

要了解和量化互联网对各个选择领域（如科技、医疗、老龄化等）福利的影响还需要做更多的工作。

方法

互联网的经济影响力超越了我们现有的统计数据所能测算的范围。互联网不仅改变了业务模式、加剧了现有市场的竞争，还引入了全新的经济模式和范例，其影响力超越了在传统的国民经济核算体系框架内所能采集的范畴。

在这种背景下，可以区分两个宏观影响领域（图A9）：

●互联网对消费者剩余产生的积极影响。

●因为互联网而产生的更大范围的福利收益（如非货币类交易的福利收益，对环境、社会资本的影响等）。

这些影响在现代经济框架内都有描述，并能在某些情况下被量化。然而，这种量化通常非常困难，因为它需要大量的数据和若干强假定。因此，采用方法三的研究通常是局部性的，并只反映互联网对消费者剩余和社会福利全部影响中的一部分。

图A9　互联网的间接影响力

目前的成果

有几项研究提供了有关互联网对消费者剩余的积极和重大影响力的实验性证据（Dutz等，2009；Greenstein and McDevitt，2011、2012；Morton，2006）。这些研究主要集中在访问互联网为消费者带来的经济利益。这只包括了厂商专门为互联网销售所生产的产品所带来的消费者剩余，因此研究结果仅限于消费者福利中的一部分（但相当可观）。

某些研究侧重于互联网对消费者的经济影响力，并研究对个人效用和福利水平所产生的影响。有几项研究表明，在线社交网络站点，如Facebook或Myspace等，有助于形成社会资本，也可以提升个人的幸福感（Gibson and Mc Allister，2009；Shah、Kwak and Holbert，2001）。但是，这些收益依然难以通过定量的方式去采集。

的确，互联网对福利的影响力中仅有少数几项被量化过。尽管某些影响重大且明显，但也无法从经济角度去测算并以经济价值形式来表示，例如，个人从互联网提供的各种服务（如参与社交网络）中所获得的满意度（参见专栏A7）。

除了互联网对消费者剩余产生的影响，其他更大范围的社会影响力还包括对环境、教育、科学研究、政府管理、社会资本、医疗保健、老龄化、科技等所产生的无数影响。由于缺乏针对这一现象的评判指标和统一的数据集，因此要想通过加总的方式来量化这些影响非常困难。同时这还意味着这些影响大部分都不包括在GDP中，因而无法用方法一和方法二来量化。

●专栏A7

在线社交网络与幸福感

在线社交网络（如Facebook或Myspace）通常作为互联网的飞速发展所实现的各种服务的典型范例。尽管某些社交网络以提供商业和专业的网络服务（如LinkedIn）为目的，但大多数是作为专门的社交网络。

根据近年来的研究，在线社交网络是一种形成并维护社会资本的重要媒介。例如，一些研究显示，对于那些很难产生和维持人际关系的人来说，社交网络尤其有帮助。在线社交网络能够降低交流互动的障碍，鼓励人们进行社交性的沟通，并提升心理上的幸福感。

尽管这些影响在某种程度上能够被观察到并在个人层面上被量化，但要在考虑互联网对个人的收益或“幸福收益”所产生的影响的同时将其累加到宏观经济衡量指标（如作为GDP的一部分）中去是不可能的。

来源：Bargh and McKenna（2004）；Bargh、Mc Kenna and Fitzsimons（2002）；Ellison、Steinfield and Lampe

（2007）。

互联网促成了一些可能对环境产生积极影响的解决方案（OECD，2010b）。这种大范围的影响力由“绿色ICT”表述，同时又包含了各种解决方案，如“智能电网”、“智能建筑”和“智慧城市”等。举例来说，互联网连接将对环境和电力行业的公司效率产生重大的影响。互联网能够解决终端用户与电力公司之间由来已久的信息鸿沟，从而作为“智能电网”的通信基础。智能电网使用通信网络来实时告诉消费者他们的电力耗用情况，以及网络中电量的总体供需情况，从而允许消费者根据价格信号来调整用电。在供应方面，供电公司能够从智能电网中获利：公司能够通过实时监控和影响电力耗用量从而平衡用电需求，并通过技术干预或进行以需求为导向的价格调整。尽管智能电网的这些效益的一部分会包含在GDP中，但很多环境效益不会包含在内。

互联网在教育领域（Lenhart、Simon and Graziano，2001；Spiezia，2010）的应用也越来越广泛。通过无线电广播和电视实现的远程教育已在农村和偏远地区投入使用了很多年，与此同时互联网还推动了教育服务更大规模的动态发展。方法一和方法二不能采集到这些影响力，至少由于两个原因：第一，尽管教育业的社会效益是明显的，但它对GDP宏观经济的影响力却存在争议（Krueger and Lindahl，2000）。第二，即便是教育业的影响力能够被检测，在这么长的时期内也应该能够被检测到了，可时至今日它却依然不在方法一和方法二所能企及的范围之内。

互联网的接入可以通过两种方式来推动教育领域的效率提升。第一，互联网通过增强远程通信和传播教材、培训资料的方式促进了教育业的发展。第二，互联网通过使用各种服务和应用程序，极大地方便了信息的收集，包括在线课堂和专题研讨会、专门的网页以及交流技能的在线论坛等。

互联网对教育影响的一个例子是美国的斯坦福大学，该大学的某些课程讲座可以在线提供给公众免费使用。斯坦福大学与苹果公司合作，在每节课上完之后，校方会将这堂课的视频或幻灯片张贴到专门的网页上并保留数日。⁵就个人的经济利益而言，这种内容提供了获取最新知识的绝佳机会；而对于斯坦福大学来说则是一种展示教学质量及其课程丰富性的新颖方式。

除了常规教育外，互联网还对科研领域产生了某些影响。首要影响就是互联网技术改善了信息的获取渠道，为研究人员和研究部门之间的通信提供了便利。典型的案例，如包括对各种机构通过互联网提供的数字化科研论文和数据集的即时访问（如JStore与ScienceDirect）。互联网的发展还通过公共领域和信息创作的开放式访问模式实现了研究领域的新型合作方式（如“科研共用”）。这些效益通常都在GDP衡量指标的范围之外。

在医疗卫生行业，互联网及其他通信技术被广泛地用于解决不断上升的医疗成本问题。例如，互联网技术可以有助于减少在家疗养的老年患者需要的医生登门次数。互联网和不断发展的传感器技术使得远程诊断变得更加经济实惠。目前，花费在医疗卫生上的GDP份额在所有OECD经济体中都在日益增大。此外，这些费用在过去几十年当中也一直在增加。根据近年来OECD国家的统计数字，医疗费用占到了GDP的9.5%（OECD，2012）。这是由于老龄化过程、相关教育的高额费用、技术进步以及医疗保健问题的经济复杂性所造成的。

电子医疗是一个可以采用的有效解决方案，它至少能够部分解决该类问题。“电子医疗”一词是指通过互联网实现的、能够提高医疗效率（如远程医疗）、拓宽对信息和健康记录的获取渠道，并提供其他医疗改善途径（如通过更方便地获取医疗期刊、流行病跟踪或患者资料的共享等）的各种解决方案和服务方案。电子医疗能够极大地降低医疗卫生系统的成本。根据预测，这些服务将会得到飞速发展，且电子医疗在通过互联网提供的其他服务中的份额也会不断增大。需要注意的是，尽管医疗行业内实施各种基于互联网的解决方案有望降低成本和提高效率，但这些收益不会被转化为最终消费（因为“更健康”并不是消费的一部分）。因此，医疗行业效益提升的大部分收益都不在传统的GDP衡量指标的范围之内。

除了与环境和医疗有关的问题之外，互联网还在很多重大领域中影响着政府——电子政务就是其中一个例子。“电子政务”一词指的是政府与公民、公司和其他公共机构之间的数字式交流与互动，且大多是通过互联网来实现的。互联网作为一种渠道提高了公共部门的效率和效益。电子政务的好处显而易见：基于互联网的各种解决方案可实现即时的交流与沟通，而无需亲临政府部门现场，从而提高了公共服务的可访问性、便利性和效率。电子政务增强了与政府的交流沟通、为访问文档资料提供了方便，还可以提高透明度、推动民主和减少腐败（Andersen等，2011）。尽管电子政务的好处直接明了，但它们不会直接影响到GDP，因为公共机构的效率、对于公民的便利性和开放性不会完全和直接地转化为附加值。

互联网对政府活动产生影响的另外一个渠道是强化社会资本。一个社会中的社会资本越高，就表明个人对政治事务的参与度越强（Gibson and Mc Allister，2009；Shah、Kwak and Holbert，2011）。

OECD的研究

根据方法三所做的研究的成果主要集中在两个方面：

●建立一个统一的框架来研究互联网对消费者剩余的影响力。

●互联网对消费者剩余的某些方面影响力的量化。

互联网与消费者剩余：分析框架。互联网影响个人的一种主要方式是提高消费者剩余。“消费者剩余”是指个人愿意为某一产品或服务支付的货币价值与他们实际支付的金额（明示价格或隐含价格）之间的差额。调查互联网对消费者剩余影响力的一种方法是查证互联网上的标价（Scholten，2012）。

互联网对市场交易和附加值的影响无疑是深远的，同时它对非市场类交互活动和消费者剩余的影响甚至更为深远。互联网上的非市场类交互活动普遍具有缺少价格和市场结算机制的特点。换言之，市场的生产和消费两方面都没有明确的定价或市场结算机制。互联网上的非市场类交互活动包括企业、消费者和政府在内的多个经济主体。非市场类交互活动的典型实例包括电子通信（私人之间或企业组织内部/之间的通信）以及互联网信息商品内容（如维基百科）的消费。

评估互联网对消费者剩余影响力的一部分困难在于，不存在任何一种针对市场或非市场类交互活动的唯一模式。的确，非市场类交互活动一直以来得到的关注较少，而普遍采用、明确且依据充分的衡量标准也非常少。这个问题的一部分原因在于，非市场类活动通常是在机构组织内部或由个人来进行的，因此，它不能直接被观察或衡量。但是，即便非市场类活动在机构组织外部发生，也不清楚哪些活动重要且需要测算。

图A10　互联网与消费者剩余：传输渠道

来源：Scholten（2012）。

继斯科尔滕（Scholten）（2012）之后，有人提出了一套与互联网有关的、可以实现更高的消费者剩余的机制。这些机制包括：（1）企业对企业（B2B）交互活动；（2）企业对消费者（B2C）交互活动；以及（3）消费者对消费者（C2C）交互活动（图A10）。

B2C交互中最基本的互联网活动是个人接入互联网的过程。如果没有互联网连接线路，个人和组织既不能相互连接，也不能获取某些信息。B2C交互不仅限于互联网接入，事实上，消费者会为各种各样的产品和服务而与企业进行交易。描述这类交互活动的某些模式包括：版本管理、授权、捆绑、消费者搜索、产品差异、品牌宣传、转换成本和消费者锁定。以上每一种模式都蕴含着不同的消费者剩余。

B2B交易的数量远远超过了B2C的交易数量。这主要是因为，对每一项B2C交易，都有许多涉及子组件或原材料供应链管理的交易。互联网为提高生产效率和生产者相互展开激烈竞争提供了众多机遇。

此外，互联网的引入意味着成本下降和竞争加剧，同时又可以为消费者降低价格。互联网对消费价格的影响在现有的实证性文献资料中多有论述（Ancarani and Shankar，2004；Bolton、Shankar and Montoya，2010）。

最后，互联网的出现和新型竞争技术的引进，在一定程度上改变了传统的业务模式，并因此形成了一种新的GDP结构。某些行业可能会观察到附加值从离线渠道向在线渠道的转变。

互联网通过第三方媒介使消费者相互联系，从而推动了全球性的C2C交易。这些媒介可能是在线拍卖或其他与互联网有关的分类广告。为这些C2C交易提供便利的互联网媒介，同时至少从两个方面对经济效益产生了影响。第一，全球互连意味着消费者拥有更多的途径（有时仅限于圈内人士）来获取产品信息。第二，还存在着各种在线拍卖机制，这些拍卖机制对于经济效益和社会福利有着重要的意义。

由于社交网络的出现要早于互联网，因此社交网络在在线环境下的覆盖范围非常庞大。社交网络是通过共同的相关性而彼此联系在一起的个人群体，这种相关性包括友谊和对某一共同主题的兴趣，如音乐或体育等。互联网致力于构建个人社交网络的web属性，被称为社交网络服务。大型的社交网络服务有：Badoo、douban、Facebook、Flickr、LinkedIn、Myspace、Tumbler、Twitter和Yelp。社交网络目前被列为个人之间的非市场类交互活动，但是，社交网络服务提供商却试图根据从社交网络上收集到的信息来销售有针对性的广告，从而将这种交互模式货币化。

互联网产生的消费者剩余的测算。尽管在生产—消费过程中，对所有参与方而言，互联网在改变商业交易与消费者交易的实现方式上的影响力都显而易见，但是要强化并精确某一价值在增加消费者剩余中的作用却存在困难。

在这种情况下，需要关注两种其他的方法。格林斯坦（Greenstein）与麦克德维特（McDevitt）（2012）仅仅根据互联网服务的使用情况而把OECD国家的某种货币价值归因于消费者剩余；库帕（Cooper）（2012）根据一种定量模式展示了一种模拟练习，由此来测算由互联网产生的消费者剩余。

格林斯坦与麦克德维特（2012）估算了OECD国家1999年到2010年间由于宽带的普及而创造的经济价值。该项研究观察到，从拨号上网到宽带接入的转变，使美国的消费者剩余从48亿美元上升至67亿美元，这一结果不是通过GDP测得的。要反映这一价值的创造过程，互联网接入消费价格指数（CPI）就得以每年1.6%到2.2%的速度下降才行。

由库帕（2012）进行的研究采用了一种经济模型，即检验最终结果（消费者消费行为模式变化的观察结果），并从计量经济角度估算这些行为模式的变化与其推动因素之间的关联程度。这些推动因素包括传统经济刺激，同时也包括因公共部门的IT基础设施条件改善和技术进步所带来的经济环境的变化。采用这种估算模式进行的事实模拟提供了用货币表示的衡量指标，用来测算OECD各经济体中基于互联网的公共部门IT基础设施创新所带来的福利效益。

事实上，在这种基于互联网的全新经济体系中，随着选择范围的扩大，消费者想要掌握IT强化产品与服务的定制化应用程序的详细价格方案，无疑更加困难。IT与通信互补领域内的改革步伐意味着，官方的价格统计数据，尤其是累计的价格指数——如果是完全计算得出的话——会远远落后于改革带来的变化，依照质量来调整价格仅仅是根据事件来定的。

哈特纳（Huttner）（2007）认为这些事件证明消费者支出结构发生了变化，对互联网的最终需求也普遍在增大。互联网是否已经到了全面渗透从而难以衡量的地步，仍然存在疑问。作为对测算问题的回应，库帕（2012）使用一种成熟的经济模型，从计量经济角度解释了当消费者在主要的经济刺激、互联网环境与公共IT基础设施发生改变的情况下消费模式的变化趋势。

尽管在该项研究中所建立和使用的模式具有高度概括性，无法描述出IT生产力提升的准确过程，但是，它印证了会对宏观经济产生积极的最终结果所做的假设，这正是哈特纳（2007）所持观点的言外之意。

未来的工作

斯科尔滕（2012）提出的分析互联网对消费者剩余影响力的框架指明了未来研究的努力方向。事实上，因为互联网所产生的大量福利收益主要来源于某些非货币类交易的属性，同时也来自对环境、社会资本等所产生的更为深远的影响。

未来在该领域的研究将重点集中在那些提升消费者剩余和社会福利水平，但未被国民经济核算体系测算，因而未包含在GDP当中的领域进行针对性的分析。这些分析可以在个人、政府或社会层面上来进行。

在个人层面上，该分析可以确定和分析互联网影响消费者福利的渠道。因循斯科尔滕（2012）的方法，该分析随后将聚焦于B2B、B2C和C2C的关系，以便确定产生剩余的潜力，并确认政策干预的可能范围。

在政府层面上，该分析可以评估互联网所产生的、无法纳入现有国民经济核算体系框架内的收益。该分析随后可以提出利用并充分发掘这些收益的办法。

最后，在社会层面上，该分析可以被列入影响福利，但未包含在GDP统计数据内的互联网宏观影响力的测算方法中，包括对影响领域的确认、对可能的测算技术的评估，以及确定政策干预的潜在范围。

结论

互联网近年来已经成为一种无处不在的经济基础设施，但测算互联网经济的规模却很困难。测算互联网的经济影响力很大程度上取决于所采用的方法，并可以根据不同的方法在不同层面上进行。

本附录中所提出的三种方法为试图量化互联网经济的研究设定了方法结构。此外，每种方法中的初步调查提供了有关互联网经济影响力的数量级信息。

在后续步骤方面，这些调查表明，应当完善方法并将测算范围拓展至其他经济体所需的数据条件。对互联网与GDP的因果关系还需做进一步的研究，以深入了解互联网对未体现在国民经济核算体系统计数据中的重要社会生活领域的影响。

■注释

1.“ICT行业包括其生产的主要目的……是为了通过传输与显示在内的电子渠道实现信息处理与通信功能的所有行业（制造业与服务业）”（OECD，2011a，59页）。

2.内容与媒体行业包括其生产的主要目的……是为了通过大量的通信媒体为人们提供信息、教育与/或娱乐资源的所有行业（制造业与服务业）。这些行业从事内容的生产、出版和/或分发（信息、文化与娱乐产品），其内容相当于一种供人类使用的有组织的信息（OECD，2011a，164页）。

3.对于美国，唯一可以获取有关互联网相关活动信息的行业就是信息行业（NAICS 51）。对于其他行业，则只能获取有关电子商务的信息（完全依靠互联网）。

4.因此，定量结果表明的是关联性而非因果关系。

5.这些资料可以通过以下站点获得：http：//itunes.stanford.edu。

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