（二）描述性统计结果
从表1可以看出，在1990—2010年的20年样本期内，P组国家的人均GDP均值是2.7万美元，而T组国家只有3 438美元。由于经济基数的巨大差距，导致尽管两组国家近20年来的经济增速基本都在2%。但相同增速下T组国家与P组国家的差距不断增大，T组国家的后发赶超优势完全没有体现。两组国家的服务业占比在近20年都达到了50%以上的平均水平，但仍有较大差距，T组国家是53.8%，P组国家是67.3%。高科技出口占出口总量的百分比方面，T组国家是13%，P组国家达到了16.8%。固定互联网和移动电话的普及率方面两组国家也有较大差距，T组国家分别为2.23%和29.4%，P组国家达到了14.44%和55.7%。固定互联网大约是在20世纪末和21世纪初开始出现，因此涉及互联网普及率的指标相对较小。相对来说，P组国家普遍在20世纪90年代末进入窄带互联网，21世纪初开始普及并进入宽带阶段，样本数为283；而T组国家则普遍在20世纪初才开始进入窄带互联网，近几年才开始进入宽带阶段，样本数为228。表1 T组国家主要变量描述性统计
资料来源：利用STATA软件计算。下同。
（三）回归结果分析
Hausman检验表明，固定效应模型比随机效应模型更适合本文中的面板数据。然而，运用固定效应模型得到的回归结果并不理想。现有文献表明，在分析人均收入时，通常都会考虑前一期的滞后项的影响，这会导致回归结果中，解释变量和随机扰动项相关；同时，经济增长、产业结构升级与创新三者之间是相互影响的，因而各解释变量之间可能存在较强的内生性问题，这些都会导致固定效应模型的结果出现偏差。常用的方法是采用动态面板模型进行广义矩估计（GMM）。SYS-GMM在一般的DIF-GMM方法的基础上将差分方程和原水平方程联立方程组，有效解决了弱工具性问题。本文因此使用STATA软件对原公式采用SYS-GMM法估计。表2是运用SYS-GMM得到的回归结果，模型中的主要变量在5%的置信区间上具有显著影响。同时本文通过Hansen J检验了工具变量的有效性，证明了不存在过度识别的现象，并通过Arellano-Bond Test验证了残差项不存在自相关现象，SYS-GMM法结果有效。表2 创新和产业结构对人均收入的影响（SYS-GMM）
注：括号里为t值；*代表10%水平上显著，＊＊代表5%水平上显著，＊＊＊代表1%水平上显著。下同。
如表2所示，SYS-GMM方法获得了更为理想的回归结果。互联网出现前，服务业占比上升表现的产业结构变迁对于T组、P组和全部国家的人均GDP都有比较显著的负效应，产业结构早熟的问题较为明显。互联网出现的后10年里，产业结构对于三组国家人均收入绝对量的负面影响开始减弱且变得不显著。这一定程度上验证了互联网的正向作用，即互联网式创新力的出现，填补了创新环节缺失问题，缓解了产业结构早熟问题。同时，互联网对于P组国家的人均收入绝对量产生了显著的正向影响，表明P组国家比T组国家更好地利用了互联网式创新力对产业结构和人均收入的正向作用。
为了更好地分析产业结构早熟对经济增长的影响及其内生性解释，本文一方面考虑创新能力和产业结构对人均收入水平的影响，另一方面分析两者对人均收入增速的影响，对人均收入增速进行了SYS-GMM估计，估计结果如表3和表4所示。
表3 创新和产业结构对人均收入增速的影响（服务业）
表3的回归结果再次验证了产业结构早熟对经济增长的负面影响：第三产业占比提高对于两组国家的人均GDP增速都产生较为明显的负效应，且这种效应在互联网出现后依旧明显存在。综合表2、表3的回归结果可以发现，不论T组还是P组国家，在本文研究的时间范围内，第三产业占比提高表现出的产业结构变迁对经济增长产生了负向作用。表2的结果显示，第三产业占比每增加1个百分点，T组国家人均GDP减少0.009 3个百分点；而P组国家减少0.005个百分点，且显著程度下降。表3的结果显示，第三产业占比每增加1个百分点，T组国家人均GDP增速下降0.154个百分点，而P组国家下降0.105个百分点。T组国家由于初始经济水平较低，第三产业过早发展带来的影响更大。
创新驱动方面，表2中只有P组国家的创新对人均GDP绝对量产生了较为显著的正向影响。表3中加入了服务业和创新的交互项。互联网出现前，两组国家服务业占比的提高对经济增长产生了显著的负向作用，创新的作用为正，服务业占比和创新的交互项为负。对于T组国家来说，交互项显示服务业的阈值为52.27，即服务业占比超过52.27%，创新的净效应就为负数，表明服务业过快发展时，创新投入都集中在服务业的模式创新而不是制造业的科技创新，导致经济动力不足；而对于P组国家来说，服务业的阈值是134.25，这一阈值不可能达到，表明对于发达国家来说，服务业占比的提高尽管对经济增长带来了负面影响，但这种影响并没有过度挤压制造业创新发展。实证结果表明，在制造业发展不足、经济增长快速上升的时期，投入到服务业的创新越多，服务业的负面影响越大。
互联网出现后，互联网式创新力对于宏观经济产生了一定程度的作用，这种作用在P组和T组国家上的表现不同。根据第三节中对互联网式创新力的理论分析：由于互联网式创新力源于低成本的网络平台价值，其联接能力（用普及率表现）可以衡量互联网式创新力在经济发展中的应用程度。表2显示，在P组国家中，互联网的普及度越高，人均收入水平越高，经济发展度越高。从表3的经济相对增速来看，互联网式创新力对于T组和P组的人均收入增速的影响分别为－0.151和－0.031 1，但显著性并不突出，表明互联网式创新力对人均收入增速的影响并不是绝对的。同时，互联网+时代，T组国家更为有效地利用了互联网式创新力，使服务业对其经济的影响从－0.154小幅下降至－0.152，表明尽管T组国家缺乏创新周期早期的科学发现和技术突破，但互联网+时代商业模式创新为其服务业的发展提供了机遇，并一定程度上缓解了产业结构早熟问题。而P组国家服务业的影响则由－0.105大幅上升至－0.213，表明互联网时代服务业的负面影响有加剧的趋势，对于服务业占比非常高的国家来说，互联网的发展反而很可能一定程度上加剧了产业结构早熟问题，这也验证了前文中对于互联网式创新力短期负面影响的担忧。（来源：《中央财经大学学报》）
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