伴随着全球产业竞争格局的调整和分工格局的重塑，中国经济由高速增长转入中高速增长的“新常态”。在三期叠加的特殊时期，山东省作为传统的产业大省，其发展动力、比较优势和外部环境也发生了深刻变化，过去主要依靠资源要素投入、规模扩张的粗放发展模式难以为继，产业转型升级的任务刻不容缓。

自经济学将产业结构范畴纳入研究以来，技术进步被视为产业结构调整的动力。当前，以云计算、大数据、移动互联网等为代表的新一代互联网技术与各产业的跨界融合正引发一场新的科技革命和产业革命，为山东省产业结构升级带来新的机遇。2016年6月，山东省人民政府发布了《山东省“互联网+”行动计划(2016—2018年)》，指出要发挥“互联网+”引领产业加速转型升级的示范作用，增强各产业发展的内生动力和核心竞争力，以实现产业结构升级。在此背景下，以互联网技术对二三产业生产率的贡献为视角，考察互联网技术进步对山东省产业结构转型升级的影响，对于山东省加快推进产业结构调整具有重要意义。

一、文献述评

技术进步对产业结构调整的影响研究一直是国内外学者关注的重点，相关文献较丰富。Ngai和Pissarides研究发现，部门间全要素生产率(TFP)的差异会推动一国实现产业结构变迁。^[1]蔡昉等基于雁阵理论，通过测算中国六个区域的全要素生产率，发现东北和中部地区比沿海地区有更快的全要素生产率提高速度和贡献率。^[2]杨天宇和刘贺贺基于产业结构变迁模型的研究表明，中国应促进第三产业的技术进步，提高生产性服务业在第三产业的比重，这将有助于提升第三产业生产率。^[3]傅元海等使用1999-2012年中国制造业数据分析，发现在消化吸收外资技术基础上的自主创新能促进制造业结构的高度化与合理化。^[4]杨智峰等基于非均衡增长的视角，系统研究了中国工业结构升级的动因问题，发现重工业相对于轻工业有较高的技术进步率是中国工业结构升级的动因。^[5]黄少安通过探析山东经济发展的新旧动能转换，认为山东省需从产业升级寻求增长动力，这主要是依靠新技术提升既有的产业水平。^[6]

互联网技术进步作为技术进步的重要表现形式，研究其对产业结构调整影响的文献并不十分丰富。Cardona等的研究表明，互联网通信技术能通过改变产业的技术效率、组织形式和产业竞争力来推动产业结构调整。^[7]Gaputo等、Giudice的研究则认为，新兴物联网技术在价值创造、技术重振和对产业结构调整影响方面的作用是其在制造业应用的关键。^[8-9]国内研究起步较晚，肖静华等通过对新一代信息技术与制造业的融合质量进行研究，发现互联网技术会对中国制造业的生产方式、管理模式和价值链等产生深刻的影响，进而能够促进产业结构转型升级。^[10]从实证角度进行研究的文献较少，且多是着眼于对生产率的测算或基于产业融合的视角。Miyazaki等的研究表明，互联网通信技术对各部门劳动生产率的影响不断加强，并且部门间生产率的差异会推动产业结构升级。^[11]王娟基于中国企业调查数据的研究发现，企业互联网+显著地影响了中国制造企业的劳动生产率，但对劳动密集型产业的劳动生产率影响较小。^[12]

现有文献很少基于理论模型来研究互联网技术进步对产业结构升级的影响，并较少对互联网技术进步率进行科学量化，也很少探讨区域产业结构特征的作用。本文在既有研究基础上进行了如下拓展：首先，构建互联网技术驱动下的产业结构变迁模型，提出基于互联网技术进步对二三产业生产率的贡献来考察其对产业结构升级影响的方法。其次，利用基于索洛余值的TFP法测算互联网技术进步率，据此从理论上推导出山东省17地市的互联网技术进步对各地产业结构升级的影响。最后，采用2003-2016年17个地区的产业面板数据进行实证分析的同时，选取二三产业各自的产值占比对地区进行聚类分析，探析区域产业结构特征在互联网技术进步影响各地产业结构调整的过程中发挥的作用。

二、理论分析与研究假设

本文借鉴Duarte和Restuccia模型，创新性引入互联网技术这一变量，建立互联网技术驱动的产业结构变迁一般均衡模型。^[13]本文研究的是三大产业的产业结构，假设一国经济每一时期只生产农产品(第一产业)、工业品(第二产业)和服务业产品(第三产业)。

(一) 基本模型

1、生产部门。假设三大产业代表性厂商的生产函数为柯布-道格拉斯(C-D)生产函数：

$ {Y_i} = {A^{{\gamma _i}}}{A_i}L_i^{{\alpha _i}}K_i^{{\beta _i}}, i = 1, 2, 3 $

(1)

其中，Y_i，L_i，K_i，A_i表示第i产业的产出、劳动力、资本和除互联网技术以外的技术进步率，A表示互联网技术进步率，γ_i表示互联网技术进步对第i产业生产率的贡献，α_i和β_i分别为劳动力和资本对第i产业产出的贡献。设第i产业的产品价格为p_i；本文假设不存在劳动力流动壁垒，各产业间的劳动力可自由流动，因而三大产业的工资相等，记为w。因此，第i产业的代表性厂商可以通过调整劳动力投入L_i实现利润最大化：

$ \mathop {{\rm{max}}}\limits_{{L_i} \ge 0} \{ {p_i}{A^{{\gamma _i}}}{A_i}L_i^{{\alpha _i}}K_i^{{\beta _i}} - w{L_i}\} $

(2)

2、家庭部门。假设一国经济的劳动力总供给为L，由固定数量的家庭构成。代表性家庭对三大产业生产的产品进行消费，其消费效用函数为CES函数形式：

$ u({c_1}, {c_2}, {c_3}) = {\rm{ln}}{[bc_2^\rho + \left( {1 - b} \right)c_3^\rho ]^{1/\rho }} + V({c_1}) $

(3)

其中，c₁和c₂分别表示家庭对工业品和服务业品的消费量，b∈(0, 1), p＜1。c₁为家庭对农产品的消费量，效用函数V(c₁)满足当c₁≤c₁^*时，V(c₁)=-∝；c₁≥c₁^*时，V(c₁)=min{c₁, c₁^*}，c₁^*为维持家庭基本生存水平的农产品消费量。因此，代表性家庭面临的消费效用最大化问题为：

$ \mathop {{\rm{max}}}\limits_{{c_i} \ge 0} \{ {\rm{ln}}{[bc_2^\rho + \left( {1 - b} \right)c_3^\rho ]^{1/\rho }} + V({c_1})\} $

(4)

其预算约束为：

$ {p_1}{c_1} + {p_2}{c_2} + {p_3}{c_3} = wL $

(5)

3、经济均衡。在给定生产函数和效用函数的基础上，一国经济满足如下均衡条件：

(1) 给定产品的价格集合{p₁, p₂, p₃}，厂商对劳动力资源的配置组合{L₁, L₂, L₃}使得式(2)实现最大化，家庭对产品的消费组合{c₁, c₂, c₃}使得式(4)实现最大化。

(2) 劳动力市场出清，即L₁+L₂+L₃=L；且商品市场出清，即c₁=Y₁, c₂=Y₂, c₃=Y₃。

首先，对厂商的利润最大化问题进行求解。由一阶条件，厂商的边际收益等于边际成本，可求解出农产品、工业品和服务业产品的价格：

$ {p_i} = \frac{w}{{{A^{{\gamma _i}}}{A_i}L_i^{{\alpha _i} - 1}K_i^{{\beta _i}}}}, i = 1, 2, 3 $

(6)

其次，由V(c_{1, t})的表达式可得，对于农产品的最优消费量有c₁=c₁^*。基于拉格朗日乘子法求解工业品和服务业产品的最优消费量，可以得到：

$ \frac{{{c_3}}}{{{c_2}}} = {\left( {\frac{{b{p_3}}}{{\left( {1 - b} \right){p_2}}}} \right)^{\rho - 1}} = m $

(7)

最后，由式(5)解得工业品和服务业产品的最优消费量：

$ {c_2} = \frac{{w - {p_1}c_1^*}}{{{p_2} + m{p_3}}};{c_3} = \frac{{m(w - {p_1}c_1^*)}}{{{p_2} + m{p_3}}} $

(8)

(二) 互联网技术进步对产业结构高度化的影响

当前，在以互联网技术为基础的新一轮信息技术革命的推动下，经济结构的服务化是产业结构升级的重要特征，在此过程中第三产业的产出增长要快于第二产业。因此，借鉴干春晖等的做法，本文采用第三产业与第二产业的产值之比来度量产业结构高度化指标HR，其上升意味着产业结构具有朝着服务化方向演进的趋势，产业结构实现了升级。^[14]

将式(6)和式(7)代入HR的表达式中可得：

$ HR = \frac{{{Y_3}}}{{{Y_2}}} = \frac{{{c_3}}}{{{c_2}}} = {\left( {\frac{{b{A^{{\gamma ^2}}}{A_2}L_2^{{\alpha _2} - 1}K_2^{{\beta _2}}}}{{\left( {1 - b} \right){A^{{\gamma ^3}}}{A_3}L_3^{{\alpha _3} - 1}K_3^{{\beta _3}}}}} \right)^{\frac{1}{{1 - \rho }}}} $

(9)

对式(9)的A求一阶偏导数，可得：

$ \frac{{\partial HR}}{{\partial A}} = \kappa \left( {{\gamma _3} - {\gamma _2}} \right){A^{\frac{{{\gamma _3} - {\gamma _2}}}{{1 - \rho }} - 1}} $

(10)

其中，κ为大于零的常数。根据式(10)，本文提出：

假设1：当γ₃>γ₂时，$\frac{{\partial HR}}{{\partial A}}＞0$。说明当互联网技术对第三产业生产率的贡献大于第二产业时，互联网技术进步有利于产业结构实现高度化。

假设2：当γ₃＜γ₂时，$\frac{{\partial HR}}{{\partial A}}＜0$。说明当互联网技术对第三产业生产率的贡献小于第二产业时，互联网技术进步不利于产业结构升级。

三、互联网技术进步率和贡献率的测算 (一) 互联网技术进步率的测算

本文采用索洛余值法测算互联网技术进步率，基本思路是估算出总量生产函数后，在产出增长率中扣除投入要素增长率后的余值来测算TFP增长率，在希克斯中性技术和规模报酬不变的假设下，技术进步率等于TFP增长率。假设生产函数为C-D生产函数：

$ {Y_t} = {A_t}L_t^\alpha K_t^\beta $

(11)

其中，Y_t、L_t和K_t分别为产出、劳动力投入和资本存量；а和β分别为劳动力和资本对产出的贡献。对式(11)两边取对数后，对t求导可得：

$ \frac{{{{\dot A}_t}}}{{{A_t}}} = \frac{{{{\dot Y}_t}}}{Y} - \alpha \frac{{{{\dot L}_t}}}{{{L_t}}} - \beta \frac{{{{\dot K}_t}}}{{{K_t}}} $

(12)

从而得到技术进步率的索洛剩余公式。对于式(12)中α和β可以采用线性回归估计：在生产函数规模收益不变(α+β=1)的假设下，对式(12)取对数，可得回归方程：

$ {\rm{Ln}}({Y_t}/{L_t}) = {\rm{Ln}}({A_t}) + \beta {\rm{Ln}}({K_t}/{L_t}) + {\varepsilon _t} $

(13)

其中，ε_t为误差项。将估计出的α和β代入式(12)，可以得到技术进步率。

参考《国民经济行业分类》(GB/T 4754-2011)标准，互联网和相关服务业隶属于信息传输、计算机服务和软件业，该产业的数据自2003年才开始公布，本文将样本期设为2003-2016年，研究样本为山东省17个市。由于互联网和相关服务业的数据缺失，并考虑到统计口径的一致性及数据的可得性，本文选取2003-2016年信息传输、计算机服务和软件业的17个地区各自的地区生产总值、城镇单位就业人员数和固定资产投资额来度量式(12)的Y_t、L_t和K_t；在此基础上，使用普通最小二乘(OLS)回归估计出劳动力和资本对产出的贡献率α和β，并代入式(12)，测算出互联网技术进步率INTS^①。

① 受篇幅所限，本文不再列出17个市的互联网技术进步率的测算结果，如有需要，可向作者索要。

(二) 互联网技术进步对二三产业生产率贡献的测算

为了测算互联网技术进步对17个地区二三产业生产率的贡献，将式(1)变形为：

$ \frac{{{Y_i}}}{{{L_i}}} = {A^{{\gamma _i}}}{A_i}\left( {i = 2, 3} \right) $

(14)

对式(14)进行对数比值变换，并使用OLS可得互联网技术对各地二三产业生产率贡献的关系，然后根据理论假设就可推导出互联网技术进步对各地产业结构高度化的影响：

$ \begin{array}{l} \;\;\;\;\;\;\;{\rm{ln}}\left( {\frac{{{Y_i}}}{{{L_i}}}/\frac{{{Y_j}}}{{{L_j}}}} \right) = ({\gamma _i} - {\gamma _j}){\rm{ln}}A + {\rm{ln}}\frac{{{A_i}}}{{{A_j}}}, i, j = 2, 3;\\ i \ne j \end{array} $

(15)

由式(15)可知，当斜率大于零时可得γ_i>γ_j；小于零时有γ_i＜γ_j。通过对互联网技术进步对各地二三产业生产率贡献之间的大小进行比较，即可得到它们之间的关系。其中，Y_i和L_i表示2003-2016年各地区第i产业的产出和就业，使用产业的国内生产总值和就业人数来衡量；A为使用索洛余值法测出的互联网技术进步率。在此基础上，使用OLS对式(15)的斜率进行估计，推导出互联网技术进步对17个地区产业结构高度化的影响，结果见表 1。

四、变量定义、实证模型及数据来源 (一) 变量定义

1、被解释变量与核心解释变量。本文的被解释变量是产业结构高度化指标，可见式(9)，采用2003-2016年山东省17个地区二三产业的国内生产总值来度量该指标。核心解释变量是各地区的互联网技术进步率指标，其度量与测算已在上文作过阐释。

2、控制变量。若要检验互联网技术进步对产业结构升级的影响，需要引入合理的控制变量。参考傅元海等的做法，本文选取经济发展水平、对外开放程度、市场化水平及政府干预程度这四个指标作为控制变量。^[4]

(1) 本文选取2003-2016年山东省17个地区的人均GDP来度量各地区的经济发展水平，人均GDP经过了各地CPI的调整，以上一年为基期，为了避免异方差，对该变量取对数，记为LNPGDP。(2)采用17个地区的进出口总额占GDP的比重来度量对外开放程度，记为OPEN。(3)考虑到数据的可得性，选取17个地区的城镇非国有单位就业人数占城镇就业总人数的比重来度量市场化水平，记为MARK。(4)考虑到统计口径的一致性，采用17个地区的规模以上工业企业R & D经费内部支出中政府资金的比重来度量政府干预程度，记为GOVE。

各变量的定义及描述性统计情况如表 2所示。

(二) 实证模型

为了检验互联网技术进步对产业结构升级的影响，将实证模型设定如下：

$ \begin{array}{l} \;\;\;\;\;H{R_{it}} = \alpha + {\beta _{1i}}INT{S_{it}} + {\beta _{2i}}LNPGD{P_{it}} + \\ {\beta _{3i}}OPE{N_{it}} + {\beta _{4i}}MAR{K_{it}} + {\beta _{5i}}GOV{E_{it}} + {\xi _i} + {\lambda _t} + {\mu _{it}} \end{array} $

(16)

式(16)是静态面板模型的一般形式。其中，i表示地区，t表示年份；α和β为待估参数；ξ为个体效应，λ为时间效应，μ为误差项。

(三) 数据来源

本文采用2003—2016年山东省17个地区的面板数据进行实证研究。度量被解释变量、核心解释变量及控制变量所需的数据分别来源于相应年份的《山东统计年鉴》《山东科技统计年鉴》，以及17个地区的统计年鉴。计算过程中存在个别数据缺失，均通过插值法补齐。

五、实证检验及结果分析 (一) 互联网技术进步对各地区产业结构升级的影响

本文根据表 1的分类进行实证分析。选择估计方法时，基于样本特征并考虑模型的异质性和内生性，对式(16)进行混合回归(Pool)和变截距回归(Variable Intercept, VI)，并使用F检验确定模型的形式；然后采用Hausman检验确定使用固定效应回归(Fixed Effect, FE)或随机效应回归(Random Effect, RE)模型。结果见表 3，实证分析使用Eviews8.0完成。

从表 3可以看出，对于两种情形的地区，F检验拒绝了使用Pool模型的原假设，认为应建立VI模型；Hausman检验接受了随机扰动项与解释变量无关的原假设，说明应建立RE模型。此外，模型的变量系数大都通过了显著性检验，R²和F统计量也表明模型的拟合优度良好。

由表 3可看出，对于情形1的地区，互联网技术进步对产业结构高度化的正向影响显著，互联网技术进步率上升1%能推动二三产业的产值之比上升0.1427%，说明互联网技术进步有利于产业结构升级。对于情形2的地区，互联网技术进步率增长1%则会导致产值之比下降0.0844%，说明互联网技术进步并不利于产业结构升级。由此可知，理论假设是成立的。

近年来，济南、青岛、泰安、威海和临沂等地的第三产业发展迅猛，其中，支持服务业快速发展的是生产性服务业，这正是互联网技术在第三产业的主要应用领域。主要体现在，随着“互联网+”金融、物流、商务和交通等新兴产业在这些地区的发展，互联网技术正利用计算机网络、通讯网络和云服务平台等高科技手段来改造当地传统的金融保险业、物流仓储业、商务服务业和交通运输业等，并推广信息化成果在生产性服务业的应用来提升第三产业的技术水平和竞争力。由于上述地区的生产性服务业是当前生产率提高较为迅速的部门，加之与互联网技术的融合所引致的生产率增长，能够促使社会资源和生产要素向该部门流动，推动第三产业迅速发展，因而互联网技术进步有利于产业结构逐渐实现高度化。

对于情形2的地区，目前除了德州的产业发展表现出服务化倾向以外，淄博、烟台和东营等地的经济结构仍以工业为主，第三产业发展相对滞后。由于互联网技术在各产业的应用依托于产业发展的基础条件，意味着其在上述地区第二产业中的应用更加充分。主要体现在，随着“互联网+”制造的发展，利用大数据、云计算、物联网等技术，上述地区正将各类制造资源虚拟化并进行智能协作生产，如淄博市将建设互联网型开放式工业设计中心，推广在线交互研发设计新模式；烟台和东营正建设海洋和石化装备等智慧型制造业集聚区，推动园区产业链协同优化，这能够引发当地制造业资源配置方式的改变、技术水平的变革和生产率的提升，导致互联网技术对二产生产率的驱动大于三产，因而不利于产业结构升级。

需要注意的是，虽然互联网技术进步有利于情形1的地区产业结构升级，但影响作用并不十分显著。可能是由于，一方面，这些地区的物流、电信、金融等生产性服务业仍存在政府垄断经营，社会资源不能充分自由流动，导致依托互联网技术平台改造传统服务行业的市场化进程缓慢，从而影响第三产业生产率的提升以及产业的发展。另一方面，与互联网技术在这些地区的金融、物流、交通等生产性服务业的广泛应用相比，在消费性服务业的应用只体现在“互联网+”民生等产业形态上；同时，由于这些地区过去具有重工业、轻服务业的落后观念，以及高储蓄、低消费的发展模式等原因，导致以互联网技术为载体的线上线下互动的新兴消费模式和基于互联网平台的医疗、教育、社会保障等新兴服务业态无法充分发展。

(二) 互联网技术进步对具有不同产业结构特征的地区结构升级的影响

对于要研究的17个地区，本文按照三大产业产值占总产值的比重进行分类，以考察区域产业结构特征在地区产业结构升级过程中发挥的作用。经统计可知，在2003—2016年，所有地区第一产业的产值占比均最小。对于淄博、枣庄、东营、烟台、莱芜、聊城和菏泽，二产产值比重一直高于三产，产业结构具有“工业化”特征；虽然潍坊、济宁、日照、德州和滨州的情况类似，但近三年三产产值占比与二产的差距不断缩小，产业结构具有朝着“服务化”方向发展的特征；对于济南、青岛、泰安、威海和临沂，济南的三产产值比重一直最高，其他地区近五年也出现逆转势头，三产产值占比超过二产，产业结构具有“服务化”特征。

在对17个地区进行分类的基础上，本文仍然建立静态面板模型对式(16)进行估计，结果见表 4。可以看出，F检验和Hausman检验的结果表明，三类地区均应建立FE模型。

从表 4可以看出，除了对于产业结构具有“工业化”特征的区域，互联网技术进步不利于产业结构升级之外，均有利于其他两类地区的产业结构趋于高度化。并且，对于产业结构具有“服务化”特征的区域，互联网技术进步率上升1%会推动其产值之比上升0.2469%，是对产业结构朝着“服务化”方向发展地区推动作用0.1235%的近2倍。

对于产业结构具有“工业化”特征的地区，受第三产业发展相对滞后以及传统企业运用互联网的意识和能力不足的制约，致使互联网技术与第三产业的深度融合存在一定阻碍，不利于当前产业结构升级。与之相比，产业结构具有“服务化”倾向或特征的地区第三产业发展迅猛，表现在服务业产品数量供不应求的状况正在改善，服务品价格与国际市场的差距逐渐缩小等。随着“互联网+”新兴业态在这两个区域的发展，迫使一些具有垄断性质的行业，如金融、电信和运输服务业加速市场化进程，从而推动生产性服务业的技术进步和生产率提升。尤其是对于济南和青岛等具有“服务化”特征的地区，“互联网+”创业创新和便民服务等组织形式也在蓬勃发展，这极大推动了当地的医疗、教育和文化服务业的发展水平，逐渐实现了消费性服务业的生产率提升和产值增长。因此，互联网创新成果与区域服务业的深度融合对产业结构升级的驱动作用是以当地相对成熟的服务业发展状况为现实基础。

各区域的产业结构发展情况不同，应结合自身的要素投入结构和资源禀赋特点，依托互联网基础条件构建适宜的产业结构升级之路。对于济南、青岛和临沂等具有“服务化”特征的区域，需充分发挥互联网开放创新优势，鼓励各类创新主体加强创新资源的共享与合作，推动创新扶持政策与互联网开放平台联动协作，从而淘汰落后产能，提高自主创新能力。对于潍坊、济宁和日照等具有“服务化”倾向的地区，在充分利用当地资源优势，巩固产业成长的基础上，应鼓励互联网技术在实体制造业中的率先应用，并逐渐拓展产品价值空间，实现制造业的服务化趋势和组织形式变革，推动互联网技术在服务业中的应用。对于淄博、东营和烟台等具有“工业化”特征的区域，应解决“互联网+”新业态发展面临的体制机制障碍等问题，加快适用互联网技术的推广，培育具有区域特色的新兴产业，如对东营的石化产业、莱芜的钢铁产业和烟台的海洋产业，可通过“互联网+”的方式给予更多的政策扶持。

需要注意的是，产业结构高度化发展程度较好的地区应发挥引领示范作用，与服务业发展相对滞后的地区分享互联网技术在第三产业应用的经验，高度化程度较低的地区更应积极推进互联网技术在二三产业投入的衔接与过渡，明确产业结构调整的方向。此外，当产业结构朝着“服务化”方向发展的地区依托互联网开放创新优势进行以技术创新为核心的产业发展模式时，具有“工业化”特征的地区可承接前一类地区的适合自身要素禀赋特点的产业，实现互联网技术在该区域产业部门中由实体经济向虚拟经济的循序渐进的应用，做好区域间产业分工和配套，形成产业发展的合理梯度，为山东省产业结构调整提供更大的空间。^[15]

六、研究结论与政策启示

本文对互联网技术进步对山东省产业结构升级的影响进行了研究，主要结论如下：首先，互联网技术在各地产业中的融合程度不同，导致对不同地区二三产业生产率的贡献不同，从而对产业结构高度化的影响有所差异，但互联网创新成果与各地服务业的融合为产业结构升级带来的促进作用是以当地相对成熟的服务业发展状况为基础。其次，虽然互联网技术进步有利于情形1的地区产业结构升级，但驱动作用并不十分显著，是由于该区域的产业部门仍存在垄断力量，以及过去重工业、轻服务业的发展模式所引致的过度依赖生产性服务业的发展，这均会阻碍互联网技术对第三产业生产率增长的驱动。最后，对于产业结构赋有“服务化”特征的地区，互联网技术进步对其产业结构高度化的推动作用远远大于具有“服务化”倾向地区，这是由于互联网创新成果与服务业的深度融合能极大促进前一区域第三产业的产值增长和生产率提升。本文的结论能够带来如下政策启示：

第一，对于淄博、东营和烟台等产业结构高度化亟待提升的地区，在积极发展传统性服务业的同时，应逐步扭转过度依赖生产性服务业发展的现状。这需要发挥互联网提高资源利用效率并降低服务消费成本的优势，大力开发以互联网为载体、线上线下互动的生产性服务业；并加快发展依托互联网技术的医疗、教育、社会保障等消费性服务业，创新服务模式。

第二，打破全省各地区二三产业的垄断力量，加快产业市场化改革并促进生产要素的自由流动，实现二三产业依托互联网基础条件，按照市场机制对生产要素的有效选择；改善“重工业，轻服务业”的发展模式，鼓励制造业积极利用互联网技术整合产业资源，拓展产品价值空间，提升自主创新能力，实现向制造业服务化的转型，促进二三产业的融合与促进。

第三，产业结构朝着“服务化”方向发展的地区应发挥互联网开放创新优势，淘汰落后产能，提高自主创新能力；赋有“工业化”特征的地区则应加快适用互联网技术的推广，培育具有区域特色的新兴产业，走差异化和跨越式的发展道路。同时，应做好区域间的产业配套与衔接，形成产业发展的合理梯度，为全省产业结构调整提供更大空间。