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（一）互联网技术进步率
互联网技术进步率目前没有任何年鉴和统计数据库予以公布，所以我们只能通过间接的方法测算互联网技术进步率。按照《国民经济行业分类》（GB/T4754-2011）标准，互联网与计算机信息技术隶属于信息传输、计算机服务和软件业，我们以信息传输、计算机服务和软件业作为互联网与计算机信息技术的替代变量。在测算互联网技术进步率前，需要三组数据：信息传输、计算机服务和软件业的劳动力投入、信息传输计算机服务和软件业资本存量、信息传输、计算机服务和软件业的产值。
1、信息传输、计算机服务和软件业的劳动力投入。信息传输、计算机服务和软件业城镇单位就业人数可以从国家统计局网站获取，但是直接以信息传输、计算机服务和软件业城镇单位就业人数衡量信息传输、计算机服务和软件业的劳动力投入显然是不合适的。为保证数据口径的一致性，我们使用调整的信息传输、计算机服务和软件业就业人数。具体的调整方法：
其中： 为城镇单位信息传输、计算机服务和软件业就业比率， 为信息传输、计算机服务和软件业城镇单位就业人数， 为城镇单位就业人数， 为信息传输、计算机服务和软件业的劳动力投入， 为总就业人数。
2、信息传输计算机服务和软件业资本存量。
这里使用永续盘存法测算资本存量。按照张军等（2004）的方法公式为：
表示资本存量、 表示折旧率、 表示投资，其中i=1,2,3……31表示全国31个省及直辖市， 代表时间，本文选择的样本为2001-2017年的各省市信息传输计算机服务和软件业数据。
由于所需要确定的是互联网行业的资本存量，所以我们使用信息传输计算机服务和软件业全社会固定资产投资代替固定资本形成总额，记为 。使用其他费用固定资产投资价格指数代替固定资本形成总额的缩减指数构造投资缩减指数。按照张军等（2004）确定的其他类型投资折旧率12.1%作为信息传输、计算机服务和软件业的折旧率 。按照徐现祥等（2007）的方法确定初始资本存量：
以2000年的资本存量作为初始资本存量，徐现祥等（2006）所确定的折旧率为0.03，本文依然使用0.03为测算初始资本存量的折旧率， 是第三产业的经济增长速度，徐现祥等确定的第三产业的经济增长速度均值为0.12，本文的选取0.12作为 的值。
3、信息传输、计算机服务和软件业的产值
在2003年以前部分省份的统计局并没有将信息传输、计算机服务和软件业从邮电通讯业分离出来，比如有些省份（如：内蒙古）没有统计过2001-2002年的信息传输、计算机服务和软件业的产值，我们选择邮电通讯业GDP替代信息传输、计算机服务和软件业的GDP，还有的省份（比如：河北省）统计的是电子信息产业，我们则不得不使用电子信息产业产值衡量互联网产值。数据主要来源于各个省市的统计年鉴和前瞻网宏观经济库，有的省份缺失的部分数据，我们用插值法补齐。
4、互联网技术进步率的测算
本文使用数据包络分析法（DEA）来测算互联网技术进步率。该方法的主要原理是在假定决策单元的输入与输出不变的条件下，用数学规划等方法确定相对有效生产前沿面，将各个决策单元的投影到DEA生产前沿面上，然后比较该投影与生产前沿面的偏离程度来确定相对有效性。
DEA模型以相对有效性为基础评价各个决策单元的相对效率，在经济学上常常被用来测算技术进步率。DEA模型有着无量纲限制、无先验权重假设的优点，广泛运用于技术效率评价。
本文以中国31个省为生产决策单元，并构造出生产前沿面。使用Malmquist生产指数法将2001-2017年全国各省的投入、产出与构造出的生产前沿面进行相对性比较，得出技术进步率。假设时期t=1,2……17年，第k=1,2……31个省使用n种投入要素 （其中n=1代表互联网行业资本存量，n=2代表互联网行业的劳动力投入），产出用 表示，m=1也就是互联网的产值。在DEA模型中，每一期不变规模报酬（C），投入要素强可处置（S）条件下的参考技术定义为（颜鹏飞等，2004）：
根据Caveset al.(1982)的方法，在计算Malmquist生产指数时，必须引入距离函数。距离函数实际上是相对技术效率的倒数，可以表示为：
当每一期规模报酬（C）不变时，Malmquist生产指数测算出的全要素生产率就是技术进步率。本文使用Deap2.1软件测算全国各省市的互联网技术进步率，测算结果如图所示。
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