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user: 2. 文献综述 关于互联网产业生产率国内外已经有大量的学者做了实证研究，在这一领域已经产生了丰厚的学术成果。互联网因具有打破信息不对称(Gupta， 1997; Hibbard et al.，1998) [ 1 ] [ 2 ] 、知识共享(Nonaka et al.， 1995; Kodama， 1999) [ 3 ] [ 4 ] 、降低交易成本(Hameri et al.， 1997) [ 5 ] 、和提升劳动生产率(Kafouros， 2005; Hsu et al， 2014) [ 6 ] [ 7 ] 的特点，正发展成为企业大众创新的重要平台(Zhu et al.， 2006) [ 8 ] 。使用互联网可以在研究与开发阶段提高了研发效率和便于交叉合作，一些实证研究表明互联网对研究效率和研发企业之间的合作均有积极影响(Howe et al.， 2000; Forman et al.， 2010; Bertschek et al.， 2011) [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] ；互联网的大数据和快速连接为企业活动创造更快更好的匹配过程，互联网对企业效率产生积极的影响已被众多的实证研究文献证明(Varian et al. 2002， Grimes et al.， 2009; Majumdar et al.， 2009) [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] 。Pun-Lee Lam (2005)运用Divisia指数分解法和经济增长核算方法估算了香港电话公司1964~1998年之间的全要素生产率。并且，在不同的监管体制下TFP的增长存在本质上的差异，规模效应的重要性始终是比技术效率的重要性要弱 [ 15 ] 。Carlos Serrano-Cinca (2005)运用数据包络分析(DEA)的非参数的生产函数估计的方法对40家网络公司进行了效率评估，实证证明基于多变量分析的方法在评价某一个网络公司的优势和劣势的时候是有效的。不同类型的网络公司(例如：网络零售商、搜索/门户，内容/社区)具有关联关系，正是这种关联关系，使得这些网络公司更有效率 [ 16 ] 。现有的对信息产业的研究文献中，王宏伟(2009)测算了国家层面信息产业全要素生产率的增长，认为信息产业全要素生产率长期高位运行，IT生产业和应用业的增长主要由技术进步驱动 [ 17 ] ；李琳(2011)采用三阶段DEA模型考察了中国不同地区间的生产率的差异，应该通过加大地区投入力度、提高管理效率来改善信息产业的发展效率 [ 18 ] ；刘茂红(2011)通过对互联网产业中具体的网站跟踪数据的实证分析，对我国互联网产业的体系结构、分类特点等方面进行了更为具体全面的分析和论述 [ 19 ] ；刘丹鹤等(2009)分析了1979年以来中国技术进步对经济增长的贡献作用，研究认为，物质资本投资对经济的推动力依旧非常大，中国仍然需要进一步推动技术升级，扩大技术的影响，转变经济的增长方式 [ 20 ] 。Massimo et al. (2012) [ 21 ] 以1998年至2004年具有代表性的意大利中小企业的人口样本实证分析了接入宽带互联网技术对中小型企业的生产率表现的影响。Mohammad et al. (2016)使用ARDL边界测试方法估计短期和长期的关系和因果检验来评估变量之间的因果联系，估计了1985~2013年澳大利亚的互联网和人均GDP对创造社会资本的影响 [ 22 ] 。 我国学者对互联网相关产业进行定性理论分析的有刘雨薇、王博。刘雨薇(2013)对我国B2C电子商务平台进行了聚类分析，将73家网站分成四类，从四类中选出代表性的企业进行模糊综合评价并对结果进行分析，同时，构建了我国B2C网站服务质量评价指标体系 [ 23 ] 。徐盈之等(2009)对中国信息服务业的Malmquist指数分析结果表示中国信息服务业全要素生产率不仅存在绝对趋同，而且形成东、中、西三大俱乐部趋同，此外还存在明显的条件趋同，人力资本、信息化水平、R&D投入、政府行为和城市化等是影响区域差异的主要因素。王博(2014)通过扎根理论重新确立了我国的高技术产业质性研究框架，剖析了高技术产业的阶段性投入产出要素，选取创兴活动相应的投产指标，依此构建网络DEA模型，以我国高技术产业数据为样本代入分析得到产业区域和产业两个层面期间效率 [ 24 ] 。对互联网经济进行DEA参数法研究的学者有张勇(2011)、朱有为、徐康宁(2006)等人。张勇(2011)对中国30个省级地区2000~2010年互联网及相关数据进行主成分分析，针对互联网因素对GDP增长率的影响研究发现，互联网已成为中国经济增长的新动力之一 [ 25 ] 。朱有为，徐康宁(2006)研究发现中国高技术产业的研发效率偏低，行业和区域间效率差异逐渐减少。董晓辉(2010)、李明智(2005)杨少华(2010)等学者运用非参数法对互联网产业进行了评价分析。董晓辉(2010)测算了我国电子信息产业TFP的增长情况 [ 26 ] 。李明智，王娅莉(2005)利用1995~2003年数据大中型的高新技术企业进行了实证分析。研究表明：R&D投入有正向积极作用，在我国技术创新存在大量模仿，造成企业自身R&D活动的水平不高、R&D投入的效益也不高，改革开放促进了高级相互产业的效益增长 [ 27 ] 。杨少华、李再扬(2010)分析了2003~2008年中国各省电信业生产率变动。Caroline et al. (2016)使用50，013个覆盖了117发展中国家和新兴国家的在2006~2011年的数据测试了通过对企业网络的生产力和创新绩效的知识溢出效应。针对的是通常较少从事创新的和具有不同的生产率水平的企业群体多相的溢出效应，实证结果表明了产业实现“互联网+”对提高公司的平均生产效率和设备投资具有积极作用，并且也会增加企业获得质量证书和专利的能力 [ 28 ] 。Eleftheria et al. (2009)研究是基于两个具有不同的协调和管理需要的分布式研究团队的假设，研究结果表明互联网对科研效率有积极相关性，相关性较弱，只在沟通协调出现问题时具有相关性，为分布式研究团队的管理提出建议 [ 29 ] 。Muhammad (2016)所著文章探讨了技术压力的三个因素包括：技术复杂性、技术不确定性和技术过载对航空业生产效率的影响，研究表明以上因素与员工效率之间负相关，这种负的相关性在责任感和正义感强的航空工作人员身上体现更强烈 [ 30 ] 。Martin et al. (2016)探讨了解决基于云计算的物联网隐私问题，并提供了一个程序员根据用户隐私要求配置接口而后再上传敏感数据的方法 [ 31 ] 。Benjamin et al. (2016)评估了12个经济合作和发展组织的国家的IT技术产出绩效，以Malmquist生产效率指数作为指标使用随机生产前沿(SFA)的测算方法得出结论：在2000~2011年期间IT服务行业生产率增长了7.4%，这个增长率主要是由技术进步贡献的，技术效率几乎没有影响 [ 32 ] 。Perunović et al. (2012)把IT的作用分成两部分：能力推动和性能增强，信息技术作为竞争力推动者可以促进新的市场和新的机会，而IT的性能增强作用可以提供更好，更便宜和更快速的解决方案 [ 33 ] 。Yen-Chun Chou et al. (2014)以Malmquist指数作为指标使用DEA方法测算了25个OECD国家1995~2007的全要素生产率 [ 34 ] 。 综上所述，国内学者对于全要素生产率的研究大多是从宏观层面、产业层面或省际角度出发，利用各种方法测算全国或省际间全要素生产率的大小，并且分析了全要素生产率的分解要素。国外学者虽然有对企业层面的生产效率的测算，但是测算范围也只是互联网经济中的某一个局部如互联网金融或移动互联网，而且测算重点也不是放在考察技术进步对互联网产业的影响上。目前极少文献从企业层面测算互联网公司的生产效率，而选择A股上市和在美国上市的互联网企业作为研究对象文献更为鲜见。本文将以A股和美国上市的中国互联网企业的全新视角分析判断其全要素生产率与经济增长之间的关系，并且进行企业之间的对比分析，以期能总结互联网企业这一新兴产业集群的发展规律，为上市公司监管和投资者选择投资目标提供一定的科学决策参考依据。