蘇京春 張 荀
內(nèi)容提要:本文結(jié)合“寬帶中國”戰(zhàn)略與2010-2019 年城市經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù),基于PSM-漸進(jìn)DID 模型與IV 回歸方法,首次從準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)視角實(shí)證探討了以寬帶網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的新基建對城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的平均影響、中長期影響、異質(zhì)性影響與內(nèi)在機(jī)制。本文發(fā)現(xiàn),新基建對城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量具有顯著的積極影響,該影響隨著時(shí)間推移呈上升趨勢。異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn),在固定資產(chǎn)投資增長率不同的城市和規(guī)模不同的城市之間,新基建的經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量效應(yīng)差異顯著。內(nèi)在機(jī)制方面,從經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力、增長結(jié)構(gòu)與增長成果三個(gè)視角,新基建能夠通過發(fā)揮技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)效應(yīng)、消費(fèi)刺激效應(yīng)提升城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量。最后,本文提出了相關(guān)政策建議。
我國較早對新基建的官方界定是中文國際頻道在2019 年3 月1 日的報(bào)道《新聞?dòng)^察:5G 等“新基建”為經(jīng)濟(jì)增長提供新動(dòng)力》①《新聞?dòng)^察:5G 等“新基建”為經(jīng)濟(jì)增長提供新動(dòng)力》,中文國際頻道,http://tv.cctv.com/2019/03/01/VIDECViDlKqpGkKvRMe7N42h190301.shtml?spm=C45305.P76895791933.S09521.12。給出的。報(bào)道提出,“新基建”是指發(fā)力于科技端的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),涵蓋七大領(lǐng)域,包括5G 基建、特高壓、城際高速鐵路和軌道交通、新能源汽車充電樁、大數(shù)據(jù)中心、人工智能、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng),而以上大部分領(lǐng)域離不開寬帶網(wǎng)絡(luò)的支持。2020 年4 月20 日,國家發(fā)改委在新聞發(fā)布會(huì)的答記者問環(huán)節(jié)②國家發(fā)展和改革委員會(huì):《國家發(fā)改委舉行4 月份例行新聞發(fā)布會(huì)》,http://www.scio.gov.cn/xwfbh/gbwxwfbh/xwfbh/fzggw/Document/1677563/1677563.htm。,首次明確了新基建的概念,強(qiáng)調(diào)新基建是以信息網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的基礎(chǔ)設(shè)施體系。因此,寬帶網(wǎng)絡(luò)設(shè)施作為極為重要的信息基礎(chǔ)設(shè)施③《“寬帶中國”上升為國家戰(zhàn)略 生產(chǎn)生活將發(fā)生根本變化》,新華社,http://www.gov.cn/jrzg/2013-08/18/content_2469352.htm。,因其提供信息網(wǎng)絡(luò)的主要功能成為新基建大部分領(lǐng)域的重要組成部分與核心中樞(馬青山等,2021),可以作為衡量新基建水平的重要代表之一。結(jié)合“十四五”規(guī)劃中明確提出的提升城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量,在全球經(jīng)濟(jì)已全面開啟從傳統(tǒng)模式向數(shù)字經(jīng)濟(jì)模式轉(zhuǎn)型的背景下,本文嘗試開展新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)(簡稱“新基建”)與我國城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量之間關(guān)系的相關(guān)研究。
“寬帶中國”戰(zhàn)略的目標(biāo)即提升作為新基建核心中樞的寬帶網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施水平。國務(wù)院于2013年8 月印發(fā)《“寬帶中國”戰(zhàn)略及實(shí)施方案》①國務(wù)院:《“寬帶中國”戰(zhàn)略及實(shí)施方案》,http://www.gov.cn/zwgk/2013-08/17/content_2468348.htm。,指出我國的寬帶發(fā)展目標(biāo)分為三個(gè)階段,分別是2013年8 月至12 月、2014-2015 年、2016-2020 年,最終要實(shí)現(xiàn)寬帶網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平與發(fā)達(dá)國家之間的差距大幅縮小、寬帶網(wǎng)絡(luò)技術(shù)演進(jìn)升級(jí)、寬帶網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量提升、寬帶產(chǎn)業(yè)支撐能力提升的目標(biāo)。
為了更好實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo),工信部與發(fā)改委于2014 年1 月印發(fā)《創(chuàng)建“寬帶中國”示范城市(城市群)工作管理辦法》②工業(yè)和信息化部、國家發(fā)展和改革委員會(huì):《創(chuàng)建“寬帶中國”示范城市(城市群)工作管理辦法》,https://wap.miit.gov.cn。,開始組織申報(bào)“寬帶中國”示范城市(城市群)。文件指出,申報(bào)城市需要具有良好的寬帶發(fā)展基礎(chǔ),滿足相關(guān)指標(biāo)要求,并在入選后,應(yīng)大力推動(dòng)寬帶發(fā)展,在城鄉(xiāng)寬帶接入能力、固定寬帶家庭普及率、寬帶用戶滲透率等方面達(dá)到全國領(lǐng)先水平,并注重發(fā)揮其在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型、服務(wù)社會(huì)民生等方面的作用??梢?,如果能夠進(jìn)入“寬帶中國”示范城市(城市群)名單,足以充分反映出當(dāng)?shù)氐膶拵ЩA(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平領(lǐng)先全國,因此可以作為衡量當(dāng)?shù)匾孕畔⒕W(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的新基建水平的重要參照之一(馬青山等,2021)。鑒于此,本文采用此名單構(gòu)建城市新基建指標(biāo),嘗試從準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)視角探討新基建如何影響我國城市的經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量。
目前,學(xué)界已對新基建效應(yīng)與經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量開展過相當(dāng)數(shù)量的研究,本文將從以下兩個(gè)視角就研究方法與結(jié)論進(jìn)行如下簡要綜述,并將基于此構(gòu)建指標(biāo)體系以及建立實(shí)證模型。
新基建的效應(yīng)研究在近年來逐漸進(jìn)入學(xué)界視野。在我國,現(xiàn)有新基建效應(yīng)研究的主要方法包括構(gòu)建空間面板模型、中介效應(yīng)模型等,主要結(jié)論包括:以數(shù)字新基建發(fā)展水平綜合指數(shù)衡量的新基建能夠提升本省以及其他地區(qū)以綠色全要素生產(chǎn)率衡量的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量(李海剛,2022);以信息、融合、創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施投資水平衡量的新基建能夠顯著提升以全要素生產(chǎn)率衡量的省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量(劉濤、周白雨,2021)、顯著降低工業(yè)污染排放(文傳浩等,2021),還能通過提高創(chuàng)新質(zhì)量助推數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展(曠愛萍等,2021);以資本存量衡量的新基建能顯著提升勞動(dòng)生產(chǎn)率(尚文思,2020)。
除此之外,也有文獻(xiàn)基于“寬帶中國”戰(zhàn)略的示范城市名單觀測新基建效應(yīng),研究方法主要是構(gòu)建DID 模型,主要研究結(jié)論包括:以寬帶網(wǎng)絡(luò)設(shè)施為代表的新型基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施提升了城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化水平(馬青山等,2021)、城市創(chuàng)新水平(張杰、付奎,2021)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(秦文晉、劉鑫鵬,2022),企業(yè)全要素生產(chǎn)率(郭金花等,2021)與研發(fā)創(chuàng)新(金環(huán)等,2021)、企業(yè)技術(shù)知識(shí)擴(kuò)散水平(薛成等,2020)、勞動(dòng)力就業(yè)(夏海波等,2021),也促進(jìn)了服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)(袁航、夏杰長,2022),抑制了大氣污染(牛子恒、崔寶玉,2021)等等。
基于以上研究進(jìn)展,目前新基建效應(yīng)相關(guān)研究涉及眾多領(lǐng)域,包括省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量、城市創(chuàng)新水平與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、企業(yè)創(chuàng)新、勞動(dòng)力、公共服務(wù)、環(huán)境質(zhì)量等,但對新基建如何影響城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量進(jìn)行實(shí)證探討的成果相對較少見。因此本文的邊際貢獻(xiàn)在于,首次從準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)視角,借助“寬帶中國”戰(zhàn)略示范城市名單,探討以寬帶網(wǎng)絡(luò)水平衡量的新基建對城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的平均影響、中長期影響、異質(zhì)性影響以及內(nèi)在機(jī)制,并嘗試提出政策建議。
目前,國內(nèi)學(xué)者主要使用兩種方法測度全國、區(qū)域、省級(jí)、城市層面的經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量。一是使用多重維度變量進(jìn)行合成,二是采用單一指標(biāo)(或通過測度TFP)。其中,較少數(shù)量文獻(xiàn)使用單一指標(biāo)(或通過測度TFP)測度城市增長質(zhì)量,這類指標(biāo)包括人均夜間燈光亮度(城市燈光總量/常住人口數(shù))(謝婷婷、王勇,2022)、綠色全要素生產(chǎn)率(余泳澤,2019)、全要素生產(chǎn)率(黃志基、賀燦飛,2013;姜安印、楊志良,2020)等。大多數(shù)文獻(xiàn)使用多重維度變量合成經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量指標(biāo)。這類指標(biāo)包括:從經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)能(人力資本、創(chuàng)新能力),經(jīng)濟(jì)增長結(jié)構(gòu)(產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、消費(fèi)投資結(jié)構(gòu)、金融結(jié)構(gòu)、國家收支結(jié)構(gòu)),經(jīng)濟(jì)增長成果(增長效率、資源消耗、環(huán)境污染、成果分享)三個(gè)維度選取18 個(gè)基礎(chǔ)指標(biāo),使用主成分分析法,構(gòu)建城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量指數(shù)(鈔小靜、任保平,2014;曾藝等,2019;高波、王紫綺,2021);從創(chuàng)新能力、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、綠色發(fā)展、社會(huì)和諧四個(gè)維度選取13 個(gè)指標(biāo),使用主成分分析法進(jìn)行測度(丁煥峰、周艷霞,2017);從創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享五個(gè)維度選取10 個(gè)指標(biāo),使用熵值法計(jì)算權(quán)重進(jìn)行測度(劉榮增,2020);從經(jīng)濟(jì)增長基本面、經(jīng)濟(jì)增長結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)增長成果三個(gè)維度選取17 個(gè)指標(biāo),使用熵值法計(jì)算權(quán)重進(jìn)行測度(聶長飛等,2021)等。
基于以上研究進(jìn)展,本文試從新基建如何影響中國城市的經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量視角入手探討,是對現(xiàn)有研究視角的有益補(bǔ)充。基于數(shù)據(jù)可得性、方法使用頻率等,本文參考鈔小靜和任保平(2014)、曾藝等(2019)、高波和王紫綺(2021)等文獻(xiàn)做法,從經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)能、經(jīng)濟(jì)增長結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長成果三個(gè)維度選取了19 個(gè)基礎(chǔ)指標(biāo),使用主成分分析法,構(gòu)建城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量指數(shù)。
從理論上看,基于前述本文構(gòu)建經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量指標(biāo)選取的三個(gè)維度,新基建影響我國城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的路徑也可以從經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)能、增長結(jié)構(gòu)、增長成果三個(gè)視角展開。
從經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)能視角看,基于寬帶網(wǎng)絡(luò)的新基建能夠通過促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(劉濤、周白雨,2021)。從信息經(jīng)濟(jì)學(xué)理論看,隨著信息基礎(chǔ)設(shè)施水平不斷優(yōu)化,信息傳輸成本下降,互通互享水平持續(xù)提升,促進(jìn)了技術(shù)與創(chuàng)新要素的流入與集聚(張杰、付奎,2021),為經(jīng)濟(jì)增長注入了新動(dòng)能。從產(chǎn)業(yè)視角看,新基建是技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)的重要驅(qū)動(dòng)力,通過對勞動(dòng)、資本、土地、知識(shí)、技術(shù)等生產(chǎn)要素進(jìn)行數(shù)字化整合以及創(chuàng)新鏈優(yōu)化,能夠顯著提升新興產(chǎn)業(yè)的技術(shù)效率(伍先福等,2020)。此外,新基建在信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè),科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)等技術(shù)性密集型產(chǎn)業(yè)增加值拉動(dòng)方面與傳統(tǒng)基建相比表現(xiàn)更加突出(劉鳳芹、蘇叢叢,2021)。
從經(jīng)濟(jì)增長結(jié)構(gòu)視角看,基于寬帶網(wǎng)絡(luò)的新基建能夠推動(dòng)我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí),其表現(xiàn)之一是經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)服務(wù)化。在新基建的支持下,依托數(shù)字技術(shù),第三產(chǎn)業(yè)競爭力不斷提升(徐偉呈、范愛軍,2018),供給方能夠優(yōu)化商業(yè)模式,提升服務(wù)質(zhì)量,拓寬服務(wù)范圍;依托數(shù)字技術(shù),第三產(chǎn)業(yè)技術(shù)水平不斷提升(徐偉呈、范愛軍,2018),市場交易成本降低、效率提升,交易趨向便捷化,供需適配水平提升,甚至能夠提供個(gè)性化的商品與服務(wù)。如此,新基建成為第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的技術(shù)推動(dòng)力,能夠助力第三產(chǎn)業(yè)在拉動(dòng)就業(yè)與消費(fèi)等方面積極作用的發(fā)揮,提升城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量。
從經(jīng)濟(jì)增長成果視角看,基于寬帶網(wǎng)絡(luò)的新基建能夠刺激居民消費(fèi)。如今,信息基礎(chǔ)設(shè)施在釋放居民消費(fèi)潛力方面作用顯著(袁月,2021),消費(fèi)者選擇行為不再僅僅基于預(yù)算約束與自身偏好,消費(fèi)決策還會(huì)受到基于數(shù)字技術(shù)的大數(shù)據(jù)、算法推薦,以及其他消費(fèi)者購買行為等因素的影響,新需求可能被創(chuàng)造,消費(fèi)規(guī)模擴(kuò)張(陳曉紅等,2022),這有助于促進(jìn)新興信息消費(fèi)的發(fā)展,推動(dòng)消費(fèi)升級(jí),助力城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的提升。
前文提到,為了提升作為新基建核心中樞的寬帶網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施水平,工信部與發(fā)改委于2014年開始組織申報(bào)“寬帶中國”示范城市(城市群),如果能夠進(jìn)入該示范名單,足以反映當(dāng)?shù)氐膶拵ЩA(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平,因此可以作為重要參照之一。
2014 年、2015 年、2016 年共有三批“寬帶中國”示范城市(城市群)名單公布①《工業(yè)和信息化部和國家發(fā)展改革委員會(huì)年度“寬帶中國”示范城市(城市群)名單(2014-2016)》,https://wap.miit.gov.cn。,每批39 個(gè)城市(城市群),除港澳臺(tái)外全國31 個(gè)省、自治區(qū)、直轄市均有城市進(jìn)入名單。其中,北京市、上海市、天津市全域納入名單;四川省(10 個(gè))、山東省(9 個(gè))、江蘇?。? 個(gè))、湖北省(7 個(gè))、河南?。? 個(gè))、廣東?。? 個(gè))、安徽?。? 個(gè))納入名單的城市(群)數(shù)量相對較多,而內(nèi)蒙古自治區(qū)(5 個(gè))、甘肅?。?個(gè))、江西?。? 個(gè))、遼寧?。? 個(gè))、寧夏回族自治區(qū)(4 個(gè))、湖南?。? 個(gè))、福建省(4 個(gè))、重慶市(4 個(gè)區(qū))、黑龍江?。? 個(gè))、浙江?。? 個(gè))、山西省(3 個(gè))、吉林?。? 個(gè))、貴州?。? 個(gè))、西藏自治區(qū)(2個(gè))、新疆維吾爾自治區(qū)(2 個(gè))、云南?。? 個(gè))、廣西壯族自治區(qū)(1 個(gè))、海南?。? 個(gè))、河北?。? 個(gè))、青海?。? 個(gè))、陜西?。? 個(gè))納入名單的城市(群)數(shù)量相對較少。本文將基于以上名單,構(gòu)建實(shí)證模型探討以寬帶網(wǎng)絡(luò)水平衡量的新基建如何影響我國城市的經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量。
為識(shí)別新基建對城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的影響,本文首先依據(jù)“寬帶中國”示范城市名單,構(gòu)建漸進(jìn)DID 模型:
其中,Yit表示i 城市t 年的經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量;KDit為核心虛擬變量,若為1,則表示i 城市在t 年被納入“寬帶中國”示范城市名單,0 則表示未被納入;Xit表示一系列控制變量;δi表示城市固定效應(yīng);τt表示時(shí)間固定效應(yīng);εit為誤差項(xiàng)。
關(guān)于被解釋變量。對于城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量指標(biāo)Yit,基于上文有關(guān)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量測度的文獻(xiàn)梳理,本文參考鈔小靜和任保平(2014)、曾藝等(2019)、高波和王紫綺(2021)等文獻(xiàn)做法,從經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)能、經(jīng)濟(jì)增長結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長成果三個(gè)方面選取了19 個(gè)基礎(chǔ)指標(biāo)(詳見表1),基于2010-2019年地級(jí)市(直轄市)數(shù)據(jù),采用主成分分析法等構(gòu)建城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量指數(shù)。構(gòu)建過程中,少數(shù)變量有缺失,參考已有文獻(xiàn)做法(如程名望等,2019),本文采用線性插值法進(jìn)行了補(bǔ)充,剔除缺失較為嚴(yán)重的變量,最終樣本量為1070,即連續(xù)十年的107 個(gè)城市數(shù)據(jù)。
表1 中國城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量指標(biāo)
關(guān)于核心解釋變量。對于核心虛擬變量KDit,根據(jù)工業(yè)和信息化部、國家發(fā)展和改革委員會(huì)公布的示范城市(群)名單,2014 年、2015 年和2016 年每年新增39 個(gè)城市(群)或直轄市區(qū),目前共遴選出117 個(gè)城市(群)或直轄市區(qū)作為“寬帶中國”示范點(diǎn)。因此,當(dāng)城市i 在t 年處于示范城市名單中時(shí),KDit為1,反之則為0①由于昆山市、永城市是縣級(jí)市,因此本文將其剔除;北京市、天津市、上海市均全域納入示范城市名單,而重慶市的兩個(gè)區(qū)分別于2015 年、2016 年被納入示范城市名單,若將重慶市分區(qū)納入核算可能造成增長質(zhì)量指數(shù)測算時(shí)缺失值嚴(yán)重問題,因此本文視重慶市全域于2016 年列為示范城市納入核算。。
關(guān)于控制變量。對于控制變量Xit,本文參考高波和王紫綺(2021)以及避免產(chǎn)生遺漏變量的內(nèi)生性問題的原理(應(yīng)當(dāng)控制既影響新基建水平、又影響城市增長質(zhì)量的變量),選取了以下變量:城市人口規(guī)模(城市戶籍人口數(shù)量對數(shù)值)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(人均實(shí)際GDP 增長率)、財(cái)政支持水平(財(cái)政支出占GDP 比重)、當(dāng)年基建狀況(固定資產(chǎn)投資增長率),數(shù)據(jù)來源為CEIC 數(shù)據(jù)庫。被解釋變量、核心解釋變量、控制變量相關(guān)描述性統(tǒng)計(jì)請見表2。
表2 回歸樣本描述性統(tǒng)計(jì)
表3 展示了基準(zhǔn)回歸結(jié)果,1-5 列使用漸進(jìn)DID 模型,第6 列加入PSM 方法。其中,第2 列在第1 列的基礎(chǔ)上加入了城市固定效應(yīng),第3 列在第2 列基礎(chǔ)上加入時(shí)間固定效應(yīng),第4 列在第3 列基礎(chǔ)上加入財(cái)政支持水平(財(cái)政支出占GDP 比重)、城市人口規(guī)模(戶籍人口數(shù)量對數(shù)值)兩個(gè)控制變量,第5 列在第4 列基礎(chǔ)上加入了經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(固定資產(chǎn)投資增長率)、當(dāng)年基建狀況(人均實(shí)際GDP 增長率)兩個(gè)控制變量,第6 列在第5 列基礎(chǔ)上使用了PSM 方法。
表3 基準(zhǔn)回歸
回歸結(jié)果顯示,當(dāng)同時(shí)加入時(shí)間固定效應(yīng)、城市固定效應(yīng)、控制變量進(jìn)行DID 回歸時(shí)(第5 列),結(jié)果顯著為正,表明進(jìn)入“寬帶中國”示范城市名單后,城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量平均來看顯著提升了0.1042,這說明隨著新基建不斷完善,當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)增長質(zhì)量顯著提升①說明:當(dāng)只加入雙固定效應(yīng)進(jìn)行回歸(第3 列)時(shí),回歸結(jié)果與加入控制變量的兩列相近。但從回歸樣本量來看,由于控制變量數(shù)據(jù)存在較多缺失,使第5 列回歸樣本由第4 列的1048 下降至788,下降幅度約為25%。由于第4列與第5 列回歸結(jié)果相近,為了保證回歸樣本數(shù)量以保證本文結(jié)果的穩(wěn)健程度,本文在之后的平行趨勢檢驗(yàn)、安慰劑檢驗(yàn)中均依照第4 列設(shè)定,加入了雙固定效應(yīng),控制了財(cái)政支出占GDP 比重、戶籍人口數(shù)量對數(shù)值兩個(gè)控制變量。。
為了緩解樣本選擇偏差問題,驗(yàn)證本文結(jié)果的穩(wěn)健性,本文參考高波和王紫綺(2021)的做法,使用PSM(傾向性得分匹配方法)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn),其中,匹配變量為城市人口規(guī)模(城市戶籍人口數(shù)量對數(shù)值)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(人均實(shí)際GDP 增長率)、財(cái)政支持水平(財(cái)政支出占GDP 比重)以及當(dāng)年基建狀況(固定資產(chǎn)投資增長率),逐年采用1∶3 近鄰匹配,回歸結(jié)果展示在表3 第6 列,該結(jié)果與表3 的1-5 列結(jié)果相近,表明本文結(jié)果穩(wěn)健。
為了驗(yàn)證上述基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性、緩解內(nèi)生性問題,本文參照馬青山等(2021)做法,以地形起伏度作為IV 進(jìn)行回歸,表4 展示了回歸結(jié)果。地形起伏度作為外生的地理變量,基本不會(huì)影響城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量,因此滿足外生性。對于相關(guān)性,一階段結(jié)果(表5 第1 列)顯示,其F 值大于10,排除了弱工具變量的可能性,即地形起伏度與寬帶中國變量高度相關(guān)②說明:地形可能影響當(dāng)?shù)匦盘?hào)傳輸效率與設(shè)施建設(shè)難度,地形起伏度過大會(huì)對信息基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)與使用產(chǎn)生負(fù)面影響(馬青山等,2021)。。地形起伏度作為滿足了外生性與相關(guān)性的合格工具變量,其二階段回歸結(jié)果展示于表4 第2 列。該結(jié)果表明,在緩解了內(nèi)生性問題后,本文基準(zhǔn)回歸的結(jié)果依然穩(wěn)健,即新基建對我國城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量影響積極且顯著。
表4 地形起伏度IV 回歸結(jié)果
進(jìn)一步地,由于也有部分文獻(xiàn)在測度經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量時(shí)使用了熵值法(劉榮增,2020;聶長飛等,2021),為了驗(yàn)證本文結(jié)果的穩(wěn)健性,表5 展示了使用熵值法測度經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量指標(biāo)的回歸結(jié)果①說明:第2 列在第1 列的基礎(chǔ)上加入了城市固定效應(yīng),第3 列在第2 列基礎(chǔ)上加入時(shí)間固定效應(yīng),第4 列在前列基礎(chǔ)上加入財(cái)政支出占GDP 比重、戶籍人口數(shù)量對數(shù)值兩個(gè)控制變量,第5 列在第4 列基礎(chǔ)上加入了固定資產(chǎn)投資增長率、人均實(shí)際GDP 增長率兩個(gè)控制變量。,結(jié)果均顯著,表明本文基準(zhǔn)回歸結(jié)果穩(wěn)健,新基建對城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量提升有顯著影響。
表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)
綜上所述,本文的回歸結(jié)果較為穩(wěn)健。
本文將進(jìn)行平行趨勢檢驗(yàn)、安慰劑檢驗(yàn)以驗(yàn)證結(jié)果可信程度,并對新基建的動(dòng)態(tài)效應(yīng)進(jìn)行分析。
1.平行趨勢檢驗(yàn)與政策動(dòng)態(tài)效應(yīng)
由于本文基準(zhǔn)回歸使用了漸進(jìn)DID 模型,平行趨勢檢驗(yàn)?zāi)P驮O(shè)置如下:
等號(hào)右邊第二項(xiàng)是虛擬變量,表示城市i 在j 政策時(shí)點(diǎn)(j=-3,-2,…,3,4)是否進(jìn)入示范名單,如果在名單內(nèi)則為1,不在則為0,其余各項(xiàng)與等式(1)設(shè)定一致②說明:根據(jù)樣本進(jìn)入示范名單的情況,本文將政策時(shí)點(diǎn)j 分為了9 個(gè)時(shí)點(diǎn),分別是進(jìn)入示范名單前的第4 年(及之前)、第3 年、第2 年、第1 年、進(jìn)入名單當(dāng)年、進(jìn)入名單后第1 年、第2 年、第3 年、第4 年(及之后)。簡潔起見,后文分別稱其為-4 期(及之前)、-3 期、-2 期、-1 期、0 期、1 期、2 期、3 期、4 期(及之后)。但由于共線性問題,回歸時(shí)無法將9 個(gè)時(shí)點(diǎn)對應(yīng)的虛擬變量全部放入,因此本文將-4 期(及之前)在回歸中作為基準(zhǔn),在模型中舍去(注:由于-4期之前以及4 期之后的城市數(shù)量相對較少,因此將其分別合并稱為“-4 期(及之前)以及4 期(及之后)”)。具體來說,如果樣本i 在t 年處于-3 期、-2 期、-1 期、0 期、1 期、2 期、3 期、4 期(及之后),則等號(hào)右邊第二項(xiàng)變量中相應(yīng)的KDi(j)為1,反之則為0。從經(jīng)濟(jì)學(xué)直覺上看,各KDi(j)前系數(shù)β(j)表示第j 期的城市平均增長質(zhì)量與未進(jìn)入名單以及-4 期(及之前)的城市平均增長質(zhì)量的差值,可以反映出政策前城市平均增長質(zhì)量是否保持著平行的趨勢改變,以及政策后的動(dòng)態(tài)效應(yīng)。。
表6 第1 列展示了平行趨勢檢驗(yàn)回歸結(jié)果。可以發(fā)現(xiàn),進(jìn)入-3 期至-1 期的城市平均增長質(zhì)量與未進(jìn)入名單以及-4 期(及之前)的城市平均增長質(zhì)量之間不存在顯著差異,表明政策前平均經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量保持了平行的趨勢改變,通過了平行趨勢檢驗(yàn)。
而進(jìn)入名單后各時(shí)點(diǎn)的政策效應(yīng)呈現(xiàn)上升趨勢,0 期至4 期(及之后)的城市平均增長質(zhì)量比未進(jìn)入名單以及-4 期(及之前)的城市平均增長質(zhì)量分別顯著提升了0.0646、0.0864、0.0819、0.0911、0.2078。這表明隨著時(shí)間的推移,從平均數(shù)值來看,新基建對城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的積極作用逐漸顯著①從政策效應(yīng)數(shù)值上看,與第0 期的增長質(zhì)量提升效應(yīng)(0.0646)相比,1 期和2 期的提升效應(yīng)(均值為0.0842)增幅約為0.02,3 期的提升效應(yīng)(0.0911)增幅約為0.027,4 期(及之后)的提升效應(yīng)(0.2078)增幅約為0.14??梢娖骄鶃砜?,1-3 期提升效應(yīng)的增長幅度較小,第4 期(及之后)提升效應(yīng)產(chǎn)生了較大幅度的增長,出現(xiàn)該現(xiàn)象的原因可能在于,第4 期(及之后)主要是處于2018 年或2019 年,即“寬帶中國”戰(zhàn)略指出的我國寬帶發(fā)展目標(biāo)的最后一階段“優(yōu)化升級(jí)”(2016-2020 年)的沖刺期。根據(jù)中國寬帶發(fā)展白皮書(2019、2020),這一時(shí)期,我國寬帶網(wǎng)絡(luò)能力大幅提升,比如寬帶速率狀況與固定寬帶接入能力加速優(yōu)化,部分試點(diǎn)城市已實(shí)現(xiàn)千兆接入常態(tài)化等等,這有力促進(jìn)了信息消費(fèi)生態(tài)成熟以及產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速,有助于釋放更大的城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量潛力。,因此新基建是潛在的、具有長期回報(bào)、值得長期投入、具有經(jīng)濟(jì)效益和戰(zhàn)略價(jià)值的投資主線以及提升經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的重要發(fā)力點(diǎn)之一。
2.安慰劑檢驗(yàn)
表6 第2-5 列展示了改變政策時(shí)點(diǎn)的安慰劑檢驗(yàn)結(jié)果,分別是提前4 期、3 期、2 期、1 期??梢园l(fā)現(xiàn),將政策時(shí)點(diǎn)提前后,相應(yīng)的估計(jì)系數(shù)基本不顯著差異于0②注:“4 期(及之后)虛擬變量”前的回歸系數(shù)呈10%水平下顯著(0.1212*),這可能是因?yàn)樵撓禂?shù)實(shí)際上表示2017-2019 年示范城市的平均經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量與2010-2011 年示范城市以及未進(jìn)入示范名單城市的平均增長質(zhì)量的差值,由于2018-2019 年我國寬帶網(wǎng)絡(luò)能力大幅提升,拉動(dòng)增長質(zhì)量也大幅提升(原因同腳注②),導(dǎo)致平均來看,“4 期(及之后)虛擬變量”前的回歸系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上10%水平顯著。但綜合表6 第2-5 列回歸結(jié)果,除此項(xiàng)外其余系數(shù)均在統(tǒng)計(jì)上不顯著,一定程度上表明本文結(jié)果相對穩(wěn)健。,表明真實(shí)DID 設(shè)定下的回歸結(jié)果并不是偶然,新基建對城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量提升有顯著影響。
表6 平行趨勢檢驗(yàn)與安慰劑檢驗(yàn)
圖1 展示了隨機(jī)抽樣實(shí)驗(yàn)組與對照組400 次的安慰劑檢驗(yàn)結(jié)果,該圖表明安慰劑回歸的估計(jì)系數(shù)遠(yuǎn)離真實(shí)DID 設(shè)定下的估計(jì)系數(shù),系數(shù)分布在0 附近并且大部分不顯著,亦反映出真實(shí)DID設(shè)定下的回歸結(jié)果并不是偶然。因此,安慰劑檢驗(yàn)?zāi)軌虺浞址从吵龌鶞?zhǔn)結(jié)果的可信程度,即新基建對城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量提升有顯著正向影響。
圖1 安慰劑檢驗(yàn)之隨機(jī)抽樣控制組與對照組400 次
在驗(yàn)證了新基建對我國城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的顯著正向影響后,本文對該影響的異質(zhì)性將做進(jìn)一步分析,使用的模型如下:
Heteroit表示反映異質(zhì)性的指標(biāo),包括當(dāng)年基建狀況(固定資產(chǎn)投資增長率高于當(dāng)年城市平均水平為1,反之則為0)、城市規(guī)模(戶籍人口數(shù)高于當(dāng)年城市平均水平為1,反之則為0)、地理位置(位于華東地區(qū)為1,位于東北和華北地區(qū)為0)①本文樣本中只包含華東、東北和華北地區(qū)。、財(cái)政支持水平(財(cái)政支出占GDP 比重高于當(dāng)年城市平均水平為1,反之則為0)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(人均實(shí)際GDP 增長率高于當(dāng)年城市平均水平為1,反之則為0)??梢园l(fā)現(xiàn),以上指標(biāo)與基準(zhǔn)回歸的控制變量相近。KDit*Heteroit表示寬帶中國虛擬變量與異質(zhì)性的指標(biāo)的交乘項(xiàng),該項(xiàng)前系數(shù)β1反映了異質(zhì)性樣本之間新基建對經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量影響力度的差異。為了保證相對充足的樣本量,本文此處未加入全部控制變量,只控制相應(yīng)的異質(zhì)性指標(biāo),其余設(shè)定與基準(zhǔn)回歸相同。
表7 展示了異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果。第1 列結(jié)果表明,平均來看,相對于固定資產(chǎn)投資增長率低于當(dāng)年城市平均水平的城市,該指標(biāo)高于當(dāng)年城市平均水平的城市的經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量受新基建影響力度顯著較弱。根據(jù)統(tǒng)計(jì),被納入示范名單的城市中,固定資產(chǎn)投資增長率較高的城市既包括綜合發(fā)展水平領(lǐng)先全國的北京市、上海市等,也包括綜合發(fā)展水平相對較弱的城市,因此出現(xiàn)前述的異質(zhì)性結(jié)果原因可能在于:綜合發(fā)展水平領(lǐng)先全國的城市經(jīng)濟(jì)增長基礎(chǔ)相對較好,并且城市內(nèi)已經(jīng)培育著提升經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的多方面動(dòng)能,因此被納入示范名單只是錦上添花,很難使經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量進(jìn)一步、大幅度得到提升;而綜合發(fā)展水平相對較弱的城市由于經(jīng)濟(jì)環(huán)境(如生產(chǎn)與消費(fèi))以及配套設(shè)施不夠完善,因此即使被納入示范名單,仍然無法完全釋放新基建對經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量提升的驅(qū)動(dòng)作用,但此類城市可能正通過較高的固定資產(chǎn)投資增長率提升短板。因此,基于以上分析,平均而言,固定資產(chǎn)投資增長率較高的城市呈現(xiàn)出了顯著較弱的新基建效應(yīng)。
表7 異質(zhì)性檢驗(yàn)
第2 列結(jié)果表明,平均來看,相對于規(guī)模較小的城市而言,規(guī)模較大城市的經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量受新基建影響力度顯著較強(qiáng)。這可能是因?yàn)?,?guī)模較大城市的生產(chǎn)、服務(wù)、消費(fèi)等集聚效應(yīng)較強(qiáng),容易激發(fā)更多更強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量提升動(dòng)能。
第3-5 列結(jié)果表明,地理位置、財(cái)政支持水平、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同的城市之間,新基建對城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的拉動(dòng)作用不存在顯著性差異①說明:經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高、進(jìn)入名單的城市的新基建效應(yīng)與經(jīng)濟(jì)水平低于當(dāng)年平均水平、進(jìn)入名單的城市的新基建效應(yīng)相比沒有顯著差異,原因可能與固定資產(chǎn)投資增長率異質(zhì)性解釋相似:經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平領(lǐng)先全國的城市本身經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較好,且城市內(nèi)已經(jīng)培育著提升經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的多方面動(dòng)能,被納入示范名單后很難使經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量大幅度提升;經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低于平均水平的城市經(jīng)濟(jì)環(huán)境與配套措施不夠完善,因此即使被納入示范名單,新基建效應(yīng)可能無法完全發(fā)揮;經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在均值稍上與稍下的城市新基建效應(yīng)較為接近,因此平均而言,使用經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平劃分樣本計(jì)算出的異質(zhì)性在統(tǒng)計(jì)上表現(xiàn)為不顯著。。
基于上文對新基建影響城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的理論分析,現(xiàn)從實(shí)證角度探討該影響的內(nèi)在機(jī)制與發(fā)生路徑。本文引入中介變量,參考宋寶琳等(2022)構(gòu)建了基于逐步回歸法的中介效應(yīng)模型:
其中Medit表示中介變量,包括城市創(chuàng)新水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型、消費(fèi)支出水平,其余變量設(shè)置與基準(zhǔn)回歸等式(1)一致。
1.新基建的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)
本文參考張杰和付奎(2021)的做法,選取城市每一千人的發(fā)明專利授權(quán)量和實(shí)用新型專利授權(quán)量作為衡量技術(shù)進(jìn)步表現(xiàn)之一的城市創(chuàng)新水平,回歸結(jié)果展示在表8。為了計(jì)算中介效應(yīng)占比,第1 列展示了使用等式(4)和等式(5)的回歸樣本所做的等式(1)回歸結(jié)果,與基準(zhǔn)回歸結(jié)果十分接近。表7 第2-4 列分別展示了城市創(chuàng)新水平兩個(gè)指標(biāo)基于等式(4)與等式(5)的回歸結(jié)果以及相應(yīng)計(jì)算出的中介效應(yīng)。結(jié)果顯示,平均而言,每千人發(fā)明專利授權(quán)量與實(shí)用新型專利授權(quán)量分別顯著提升了0.1109 個(gè)與0.2122 個(gè),說明以寬帶網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的新基建能夠顯著提升城市創(chuàng)新水平,而城市創(chuàng)新水平能夠顯著提升城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量。經(jīng)過計(jì)算,每千人發(fā)明專利授權(quán)量與實(shí)用新型專利授權(quán)量的中介效應(yīng)分別為0.0277 與0.0104,中介效應(yīng)占比約為38.76%和14.54%。綜上,與理論分析一致,以寬帶網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的新基建能夠通過促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步提升城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量。
表8 技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)
續(xù)表
2.新基建的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)效應(yīng)
本文參考干春暉等(2011)的方法,以第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的比值衡量產(chǎn)業(yè)高級(jí)化水平,回歸結(jié)果展示在表9 的第1-3 列。結(jié)果顯示,以寬帶網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的新基建能夠顯著提升產(chǎn)業(yè)高級(jí)化水平。平均而言,三產(chǎn)產(chǎn)值與二產(chǎn)產(chǎn)值比值顯著提高約0.072。進(jìn)一步地,產(chǎn)業(yè)高級(jí)化水平能夠顯著提升城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量,經(jīng)過計(jì)算,其中介效應(yīng)約為0.0277,中介效應(yīng)占比約為35.94%。綜上,與理論分析一致,以寬帶網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的新基建能夠通過促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)提升城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量。
3.新基建的消費(fèi)刺激效應(yīng)
本文以城鎮(zhèn)人均消費(fèi)支出衡量消費(fèi)水平,回歸結(jié)果如表9 中第4-6 列,以寬帶網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的新基建能夠顯著提升消費(fèi)水平。平均而言,年人均消費(fèi)支出顯著提高約889 元。進(jìn)一步地,消費(fèi)水平能夠顯著提升城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量,經(jīng)過計(jì)算,其中介效應(yīng)約為0.0213,中介效應(yīng)占比約為28.33%。綜上,與理論分析一致,以寬帶網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的新基建能夠通過刺激消費(fèi)提升城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量。
表9 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)效應(yīng)與消費(fèi)刺激效應(yīng)
續(xù)表
本文借助“寬帶中國”示范城市(群)名單與2010-2020 年城市經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù),使用PSM-漸進(jìn)DID模型、IV 回歸方法,首次從準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)視角,針對以寬帶網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的新基建對城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的平均影響、中長期影響、異質(zhì)性影響以及內(nèi)在機(jī)制進(jìn)行探討,并提出政策建議。本文的基準(zhǔn)回歸、穩(wěn)健性檢驗(yàn)、平行趨勢檢驗(yàn)、安慰劑檢驗(yàn)實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn),新基建對城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量具有顯著的積極影響,并隨時(shí)間推移呈加強(qiáng)趨勢,因此新基建可以作為具有長期回報(bào)、值得長期投入、具有經(jīng)濟(jì)效益和戰(zhàn)略價(jià)值的投資主線以及提升經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的重要發(fā)力點(diǎn)。
異質(zhì)性分析結(jié)果發(fā)現(xiàn):第一,平均來看,高于當(dāng)年城市平均水平的試點(diǎn)城市的經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量受新基建影響力度顯著較弱;第二,平均來看,相對于規(guī)模較小的城市而言,規(guī)模較大城市的經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量受新基建影響力度顯著較強(qiáng)。新基建賦能我國城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量可以總結(jié)為三條路徑:一是新基建能夠發(fā)揮技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)助力城市經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力,二是新基建能夠通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)效應(yīng)助力優(yōu)化城市經(jīng)濟(jì)增長結(jié)構(gòu),三是從經(jīng)濟(jì)增長成果視角,新基建具有消費(fèi)刺激效應(yīng)。
新基建作為我國實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力,應(yīng)當(dāng)加大對其關(guān)注與支持力度,以充分發(fā)揮技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)效應(yīng)、消費(fèi)刺激效應(yīng)。由于新基建的積極作用隨時(shí)間推移呈上升趨勢,我國在對新基建的發(fā)展戰(zhàn)略中應(yīng)著力做好短中長期布局與規(guī)劃,以充分激發(fā)新基建的中長期積極效應(yīng)。由于新基建對經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的積極作用具有異質(zhì)性,一方面,新基建水平基礎(chǔ)較好但綜合發(fā)展水平相對較弱的城市應(yīng)更關(guān)注當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平與新基建水平是否協(xié)同、能否及時(shí)跟進(jìn),并應(yīng)當(dāng)及時(shí)補(bǔ)短板,以充分發(fā)揮新基建的積極效應(yīng);另一方面,規(guī)模較大的城市更應(yīng)持續(xù)完善與升級(jí)相關(guān)設(shè)施以滿足生產(chǎn)、服務(wù)、消費(fèi)、生活等需要,以最大化集聚效應(yīng),提升城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量。