新型基础设施与绿色全要素生产率:作用机制与异质性研究

孙 伟, 管 盈, 陈 悠

(1.安徽建筑大学 经济与管理学院,安徽 合肥 230601;2.安徽省建筑经济与房地产管理研究中心,安徽 合肥 230601)

一、引 言

基础设施作为国内经济发展的重要基石,对优化区域经济布局,促进区域协调发展发挥着支撑作用。党的二十大报告中指出,要“优化基础设施布局、结构、功能和系统集成,构建现代化基础设施体系”(1)新华社.习近平:高举中国特色社会主义伟大旗帜,为全面建设社会主义现代化国家而团结奋斗——在中国共产党第二十次全国代表大会上的报告[EB/OL].(2022-10)[2022-10-26].http://www.gov.cn/xinwen/2022-10/25/content_5721685.htm.。2018年12月,中央经济工作会议首次提出要加快新型基础设施建设,所谓新型基础设施,是指以新发展理念为引领,以技术创新为驱动,以信息网络为基础,提供数字转型、智能升级、融合创新等方面基础性、公共性服务的物质工程设施(2)中华人民共和国国家发展和改革委员会.“十四五”新型基础设施建设解读稿之一:系统布局新型基础设施,夯实现代化强国先进物质基础[EB/OL].(2021-11)[2022-04-20].https://www.ndrc.gov.cn/fzggw/jgsj/gjss/sjdt/202111/t20211129_1305567.html.。信息化时代,宽带、无线移动通信等技术使互联网逐渐应用到金融、商贸、公共服务、社会管理等经济生活的各个领域(3)工业和信息化部电信研究院.互联网技术发展白皮书[EB/OL].(2007-07) [2022-04-20].http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/201804/t20180426_ 158177.htm.。根据中国通信技术研究院的调查与分析,2020年在全球经济下行和新冠疫情冲击叠加影响下,我国数字经济依然保持了9.7%的高位增长,是同期GDP名义增速的3.2倍多,其中,农业、工业、服务业的数字经济渗透率分别达到了8.9%、21.0%和40.7%,同比分别增长0.7、1.6和2.9个百分点(4)中国信息通信研究院.中国数字经济发展白皮书[EB/OL].(2021-04-23) [2022-04-20].http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202104/t20210 423_374626.htm.。新型基础设施建设已成为城市高质量发展的重要决定性因素,为建设网络强国、数字中国和智慧社会提供了坚实基础支撑。

“十四五”规划进一步明确加快建设新型基础设施,同时也强调大力发展绿色经济。新型基础设施可以壮大节能环保、清洁生产、新能源、生态环境、基础设施绿色升级、绿色服务等产业,有力推动绿色经济的发展。新型基础设施不仅是中国应对经济下行和疫情冲击,实现“六稳”“六保”(5)“六稳”:稳就业、稳金融、稳外贸、稳外资、稳投资、稳预期;“六保”:保居民就业、保基本民生、保市场主体、保粮食能源安全、保产业链供应链稳定、保基层运转。的重要手段,同时也成为推动我国经济社会实现数字化转型和绿色发展的重要基础。在此背景下,本文以信息基础设施和绿色全要素生产率为研究对象,探究新型基础设施对绿色全要素生产率的影响及作用机制。本文的边际贡献在于:首先,现有研究鲜有将传统基础设施和民生基础设施作为中介变量进行的探讨,文章利用中介效应模型探讨新型基础设施对绿色全要素生产率的作用机制;其次,通过门槛效应讨论了新型基础设施对绿色全要素生产率影响存在的非线性变化特征;最后,由于南北差异持续扩大,文章深入讨论了南方、北方地区存在的区域异质性,使本文的结论及建议更具有针对性。

二、文献回顾

基础设施的界定最早由Hansen提出,包括社会基础设施(健康、教育投资)和经济基础设施(运输、公共工程和公用事业设施)[1];世界银行把基础设施分为经济基础设施(公共设施、公共工程和其他交通部门)和社会基础设施(教育和卫生保健)[2]。Frischmann把基础设施划分为商业基础设施、公共基础设施和社会基础设施三类[3]。在国内研究中,郭凯明等将基础设施分为传统基础设施和新型基础设施,并认为前者主要集中在交通、仓储、邮政、能源及水利等领域,而后者主要集中在计算机、通信、软件和信息技术等领域[4]。潘雅茹和罗良文进一步将固定资产投资中与基础设施相关的行业分为传统基础设施(交通、邮政、能源及水利等)、民生基础设施(卫生、教育及文化等)和新型基础设施(信息、软件及科学技术等)[5]。由此可见,学者对基础设施的界定因时间和经济发展水平不同而各有侧重。

对于新型基础设施的内涵、特征及新基建等方面,学者们从不同角度进行了探讨。潘教峰和万劲波从发展内涵视角认为在信息社会下经济社会发展主要由信息和科技化驱动,而新型基础设施是基础设施内容体系的进一步扩展[6];范灵俊等基于城市“互联网+”的需求分析认为新型基础设施是城市的“信息高铁站”,是支撑城市数据中台的底座[7];李晓华对国内外学者与近年来国家政策文件及相关会议的梳理分别从核心、主体、动力、主要形态及载体五个方面阐述了新型基础设施区别于传统基础设施的特征[8];刘艳红等认为新型基础设施有狭义和广义之分,并指出目前存在关键核心技术能力、技术路线不确定及网络和信息安全等风险问题[9];罗燊和张永伟认为新型基础设施建设的重点领域主要集中在城市智能交通、数据中心与云平台、智能化服务场景和传统基础设施的数字化升级等领域[10]。

新型基础设施建设对经济社会的影响同样是关注热点,现有研究集中于产业发展、城镇化、效率提升等方面。研究表明,新型基础设施建设对于产业结构升级具有正向积极作用[4];潘雅茹和顾亨达认为新型基础设施对服务业产业结构升级具有推动作用[11];新型基础设施建设还能够强化交通物流对人口城镇化的正影响[12];在经济增长方面,新型基础设施建设对于经济高质量发展具有强推动作用[5],Yu以新能源充电桩为例,论证了新型基础设施对中国经济增长的正向促进作用[13]。

可见,新型基础设施建设对于区域经济发展、产业升级等方面均具有正面影响,但这种影响存在一定异质性。全国视角下,新型基础设施建设虽能改善技术密集度较高的高技术产业细分行业的创新效率,但并不显著[14],对区域创新能力有一定影响作用,但效率偏低[15]。在地区视角下,新型基础设施建设使得产业集聚在中部地区的促进作用最强,原因主要与东部地区制造业向中部地区转移和扩散,使中部地区逐渐成为制造业的集聚中心有关[16],且城市规模越大,这种正向效应就越显著[17]。

综上可见,新型基础设施是现有研究的热点问题之一,但由于这一概念提出的时间相对较短,学者们对新型基础设施的内涵理解虽有侧重但尚未达成共识,对新型基础设施与经济社会发展之间的关系分析仍可继续深入研究。早期以“铁公机”(6)“铁公机”指的是铁路、公路、机场等重大基础设施建设。为代表的交通基础设施投资热,使绝大多数研究资料集中于考察交通基础设施建设对经济发展的影响;而以移动通信和互联网等为代表的新型基础设施在固定资产总投资中占比较小,研究文献相对不足。在新型基础设施的影响上多考虑经济发展方面,对绿色发展的影响同样不够充分。在当前人民对优美生态环境迫切需求日益增长的现实背景下,在实现“双碳”目标的发展要求下,从新型基础设施建设着手,大力打造绿色发展,对推动经济高质量发展具有重要现实意义。

据此,本文研究新型基础设施对绿色全要素生产率的影响,探讨新型基础设施对绿色全要素生产率的作用机制,分析存在的非线性特征和区域异质性,并以此检验新型基础设施对区域发展新格局的作用,力求为“十四五”期间新型基础设施建设和布局优化以及经济高质量发展提供一些有益的思考和建议。

三、理论分析与研究假说

1.基本传导机制

(1)新型基础设施可直接促进绿色全要素生产率的增长 通信技术、互联网等是新型基础设施的重要组成部分,能显著促进技术进步[18]。短期来看,新型基础设施建设有助于对冲疫情冲击;长期来看,新型基础设施从效率变革、动能转换、结构优化等方面促进经济高质量发展[19]。不仅如此,在其他条件相同的情况下,新型基础设施发展水平越高,在信息化密度较高的行业中比较优势越明显,对中国企业出口的正向影响也越显著[20],同时能推迟或阻止“资源诅咒”的到来,让自然资源充分发挥对绿色经济增长的正向作用[21]。

(2)新型基础设施通过传统基础设施和民生基础设施间接驱动绿色全要素生产率 “十四五”规划中指出新型基础设施建设不仅包括5G规模化部署、千兆光纤网络升级、互联网协议第六版(IPv6)商用部署和中西部地区中小城市基础网络完善以及推动物联网发展等,还包括对交通、能源、市政等传统基础设施数字化改造升级的融合基础设施建设,要推进钢铁、石化、建材等行业绿色化改造(7)新华社:中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035远景目标纲要[EB/OL].(2021-03-13)[2022-04-20]. http://www. gov.cn/xinwen/2021-03/13/content_5592681.htm.。传统基础设施以及民生基础设施的转型升级不仅是数字技术的应用产物,更是推动经济社会向前发展所必需的历程,它是行业发展的必然趋势。因此,传统基础设施与民生基础设施能够改善民生、稳定社会,新型基础设施则形成社会增长新动力,新型基础设施建设离不开传统基础设施与民生基础设施的支撑作用。根据分析,本文提出第一个研究假说:

H1:新型基础设施不仅能够直接促进绿色全要素生产率,而且通过传统基础设施和民生基础设施间接驱动绿色全要素生产率。

2.非线性传导机制

新型基础设施作为创新驱动发展的先决条件,会受到人才、供需失衡等因素的制约。在粤港澳大湾区,新型基础设施建设对专业人才的数量和质量均存在迫切需求,当加大新型基础设施建设影响城市经济增长时,若超出门槛值,人口规模红利逐渐减小,新型基础设施对经济增长的影响呈现出由正向负的转变[22]。在长江经济带,新型基础设施本身推动了创新驱动发展,但新型基础设施供给不足成为了制约经济发展的重要因素,新型基础设施对经济增长呈现出先降后升的U型特征[23]。除此之外,由于区域发展水平和产业结构布局不同,新型基础设施对经济增长的影响会呈现出非线性的特征。由新型基础设施所带动的数字经济对不同地区的经济增长同样存在非线性影响,相对于数字经济发展落后的地区,数字经济发达地区由于经济发展水平高和产业结构合理,对新型基础设施拥有更强的使用意愿及使用能力,因此其对经济发展的作用也更强[24]。国内如此,国外如东盟地区,受新型基础设施发展水平的制约,当互联网流量持续增长时,新型基础设施的建设对东盟经济的促进作用反而呈现倒U型的非线性特征[25]。基于此,本文提出第二个研究假说:

H2:新型基础设施对绿色全要素生产率的影响存在非线性变化的特征。

3.异质性传导机制

近年来,无论是传统基础设施还是新型基础设施,均不同程度受到区域政策和政府投入的影响,从产业结构优化升级和产业集聚角度,新型基础设施有明显的区域化差异[26];从城镇化和信息化的角度,新型基础设施对“两化融合”的促进作用也呈现出明显的区域性差异[27],城乡之间的数字鸿沟也在不断被拉大[28],对不同区域的经济增长贡献出现反差[29],从而导致在地区分布上出现不均衡现象,对绿色全要素生产率的影响也出现相应的差异。党的十八大以来,中央通过对京津冀协同发展、长三角区域一体化发展、粤港澳大湾区建设等重大国家战略的实施和积极推进,促使区域经济发展进入了新时期。当前区域经济发展差距明显,全国经济重心进一步南移,南、北方地区之间的差距再次成为我国地区发展差距的主要问题[30]。基于此,本文提出第三个研究假说:

H3:新型基础设施对绿色全要素生产率的影响存在明显的区域异质性。

四、计量模型设计、数据来源与变量说明

1.计量模型设计

基于上述理论分析,本文将新型基础设施纳入绿色全要素生产率分析框架,构建基本模型:

(1)

其中:ln GTFPi,t表示i省份在t期的绿色全要素生产率的对数;ln nInfi,t表示i省份在t期的新型基础设施水平的对数;Xi,t代表影响绿色全要素生产率的一系列控制变量;μi为个体虚拟变量,表示未被观测到的个体特征;νt为时间虚拟变量,表示未被观测到的经济冲击;εi,t为随机扰动项;α0为模型的截距项;α1为新型基础设施水平系数,系数大小反映了新型基础设施对绿色全要素生产率的影响程度。

由于经济发展是个动态过程,因而模型引入滞后一期的绿色全要素生产率,构建动态面板模型:

(2)

ln GTFPi,t-1为滞后一期的绿色全要素生产率的自然对数;α1为滞后一期的绿色全要素生产率水平系数;其余同式(1)。

式(1)、(2)描述了新型基础设施对绿色全要素生产率的影响。为进一步考察其对绿色全要素生产率的间接影响机制。本文引入了中介变量传统基础设施(tInf)和民生基础设施(pInf),构建中介效应模型:

(3)

(4)

(5)

为进一步验证新型基础设施对绿色全要素生产率的非线性效应机制,本文借鉴Hansen的门槛面板模型,将新型基础设施作为门槛变量,在式(1)的基础上构建单一门槛面板模型[31]:

ln GTEPi,t=α0+α1ln nInfi,t*I(ln nInfi,t≤γ1)+α2ln nInfi,t*I(ln nInfi,t>γ)+

(6)

如果存在多重门槛值,可以在式(6)的基础上进一步拓展得到多重门槛面板模型:

ln GTEPi,t=α0+α1ln nInfi,t*I(ln nInfi,t≤γ1)+α2ln nInfi,t*I(γ1≤ln nInfi,t≤γ2)+…+

αnln nInfi,t*I(γn-1≤ln nInfi,t≤γn)+αn+1ln nInfi,t*I(ln nInfi,t>γn)+

(7)

其中:γ表示待估计的门槛值;I(·)为指示函数,当条件满足时,取值为1;否则取值为0。

2.数据来源与变量说明

本文选取中国30个省(自治区、直辖市)2003-2020年的面板数据作为样本集(由于数据缺失,西藏自治区、台湾省、香港及澳门特别行政区未纳入样本)。涉及指标数据来源于相应年份的《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国固定资产统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国农村统计年鉴》以及各省区市统计年鉴,个别缺失数据采用了插值法进行处理。本文涉及的具体变量如下:

(1)被解释变量 绿色全要素生产率(GTFP) 使用Tone提出的基于松弛变量的非径向、非角度的SBM模型[32],根据Chung等的研究,采用SBM方向性距离函数和Malmquist-Luenberger指数测算绿色全要素生产率[33]。测算指标中的投入指标包括劳动力、资本和资源变量,分别以从业人数、固定资产投资、建成区面积和全社会能源消费量作为代理指标;产出指标包括期望产出和非期望产出指标,其中期望产出用经济产出衡量,代理指标为地区生产总值,非期望产出用环境污染衡量,代理指标包括工业废水排放量、工业二氧化硫排放量和工业烟(粉)尘排放量。本文采用MaxDEA8.0对各省市绿色全要素生产率进行测算。

(2)核心解释变量与中介变量 为了准确衡量新型基础设施对绿色全要素生产率的作用机制,根据十四五规划对于新型基础设施的界定,借鉴潘雅茹的分类方式,将基础设施分为新型基础设施、传统基础社会与民生基础设施三类[5]。新型基础设施的内容主要包括5G规模化部署、千兆光纤网络升级、互联网协议第六版(IPv6)商用部署、新能源等方面;传统基础设施主要涵盖交通、能源供应、公共基础设施等方面;民生基础设施主要包含解决民生问题的教育、卫生、文化、社会保障等方面的基础设施。

①核心解释变量

新型基础设施(nInf)。张亦弛和戴瑞煕以居民家庭平均每百户移动电话拥有量作为代理指标[34];郭凯明和王藤桥将“电信、广播电视和卫星传输服务业”和“互联网和相关服务业”作为新型基础设施投资纳入基础设施投资进行分析[35]。为了使研究尽可能贴合实际,本文借鉴十四五对新型基础设施的界定,参照相关文献,并结合现有统计数据,选取长途光缆线路密度(千米/平方千米)、移动电话交换机密度(千户/平方千米)和技术市场成交额(亿元)构建指标体系而非单一指标来衡量该变量,通过采取熵权TOPSIS法构建新型基础设施水平指标体系,分别计算2003-2020年各省区市的新型基础设施水平,并作为衡量新型基础设施建设水平的综合指数。

②中介变量

传统基础设施(tInf),选用“交通运输、仓储和邮政业”“电力、热力、燃气和水的生产和供应业”“水利、环境和公共设施管理业”三个行业的固定资产投资加总;民生基础设施(pInf),选用“教育”“卫生和社会工作”“文化、体育和娱乐业”“公共管理、社会保障和社会组织”行业的固定资产投资加总。相关变量以2003年为基期进行平减,折旧率参照郭鹏飞的测算分别取6.1%、5.3%,采用永续盘存法分别计算资本存量[36]。

(3)控制变量 考虑到其他因素的影响,本文加入以下变量加以控制:创新能力(Inno),采用发明、实用专利和外观设计的申请授权量来衡量;人力资本(HR),采用从业人员平均受教育年限来表示;城镇化水平(Urb)用城镇人口占地区总人口的比重表示;产业结构(Ins),用第二产业和第三产业在经济结构中的占比来表示;外商投资(FDI),用外商投资工业企业资产总额占规模以上工业企业总资产的比重来衡量;政府干预(Gov),用地方财政支出占地区生产总值的比重来表示。

3.描述性统计

表1报告了各变量的基本统计特征。为了增加数据的平滑性,尽可能地消除异方差所带来的影响,本文对各变量均进行了自然对数处理。

五、实证结果分析

1.基准回归结果

本文采用Stata16.0软件进行实证检验。F检验和Hausman检验表明,双向固定效应可以更加有效估计上述模型。表2报告了新型基础设施建设对绿色全要素生产率影响的基准结果。其中,列(1)未加入控制变量,结果显示,新型基础设施系数在1%的概率水平上显著为正,且随着列(2)、列(3)和列(4)控制变量的逐步加入,新型基础设施对绿色全要素生产率的影响系数也在显著提升。

表2 新型基础设施对绿色全要素生产率的影响:基准回归结果

为了进一步消除变量间异方差的影响以及可能存在的相互因果关系,检验基准回归结果的稳健性。本文引入滞后一期的被解释变量,构建系统广义矩估计(SYS-GMM)动态面板模型,采用两步法(two-step GMM)对其进行回归,模型需要通过残差检验和过度识别Sargan/Hansen检验。从列(5)可以看出,一阶扰动项存在自相关,二阶扰动项不存在自相关,且Hansen检验系数为0.276,表明不存在过度识别且模型选取的工具变量有效,意味着通过了SYS-GMM回归的各项检验,说明模型设定合理。

滞后一期的绿色全要素生产率系数在1%概率水平上显著为正,影响系数为0.876,说明上一期绿色全要素生产率对本期影响较大,同样新型基础设施也通过1%显著性水平检验,且对绿色全要素生产率的影响为正,与双向固定效应模型基准回归结果一致。但外商投资与静态固定面板下的基准回归结果相反,在10%的系数水平上显著为负,说明外商投资在一定程度上会对绿色全要素生产率产生负面影响,原因可能是过去国内各省区市在进行移动通讯基站(2G、3G、4G)采购、安装以及光缆铺设时过度超前,FDI投入较大,这虽然有利于当年绿色全要素生产率的提升,但也无法在短期内充分发挥新型基础设施正向作用,从而对后期的绿色全要素生产率产生了一定的负面影响。但总体而言,在动态面板下新型基础设施依然对绿色全要素生产率有显著的正向作用。综上,假说H1新型基础设施能够直接促进绿色全要素生产率的判断得以验证。

2.中介效应分析

新型基础设施通过影响既有的传统基础设施和民生基础设施,从而使传统基础设施与民生基础设施更好地提升使用效率,进而有利于绿色全要素生产率的提高。参照温忠麟检验中介效应的程序[37],采用逐步回归分析法,尝试分别从传统基础设施和民生基础设施两个角度对新型基础设施作用于绿色全要素生产率的影响机制进行探讨。具体检验结果见表3所列。

表3 新型基础设施对绿色全要素生产率的中介效应检验机制

从列(1)可以看出,在未纳入中介变量前,新型基础设施对绿色全要素生产率的估计系数为正,且在1%的统计水平上显著,说明新型基础设施对绿色全要素生产率的推动作用显著为正。列(2)表明了新型基础设施对传统基础设施的影响在1%的概率水平上显著,系数为-1.823。列(3)在纳入传统基础设施变量后,新型基础设施和传统基础设施对绿色全要素生产率的影响系数分别为0.664和-0.067,且均通过1%的显著性水平检验。显然,纳入传统基础设施变量后,新型基础设施对绿色全要素生产率的影响系数由0.785降至0.664,满足中介效应模型的逐步检验程序,表明传统基础设施在新型基础设施影响绿色全要素生产率的过程中发挥中介作用,中介效应大小为0.122。

同理,列(4)说明了新型基础设施对民生基础设施的影响在1%的系数水平上显著,影响系数为-2.605。列(5)纳入民生基础设施变量后,新型基础设施对绿色全要素生产率的影响系数由0.785降至0.697,民生基础设施对绿色全要素生产率的影响系数-0.034,且均通过1%的显著性检验,满足中介效应模型的逐步检验程序,表明民生基础设施在新型基础设施影响绿色全要素生产率的过程中发挥中介作用,中介效应大小为0.089。

由表3的中介效应分析可以得出,新型基础设施除了直接促进绿色全要素生产率外,还可以通过影响传统基础设施和民生基础设施间接促进绿色全要素生产率。在中介效应检验中,传统基础设施的中介效应要大于民生基础设施的中介效应,说明新型基础设施通过传统基础设施影响绿色全要素生产率的间接作用要大于民生基础设施。至此,假说H1中新型基础设施通过传统基础设施和民生基础设施间接驱动绿色全要素生产率的判断得以验证。

3.非线性检验分析

为了进一步分析新型基础设施与绿色全要素生产率之间的非线性特征,借鉴Hansen的方法对面板门槛的存在性及门槛个数进行检验。由表4可知,新型基础设施对绿色全要素生产率存在单一门槛效应,估计值为0.367,在1%的统计水平上显著;而双重门槛效应在10%统计水平上不显著。这与假说H2的判断一致。

表4 门槛效应检验

由表5的面板门槛回归结果可知,新型基础设施和绿色全要素生产率之间存在非线性关系,具体表现为:当新型基础设施小于门槛值0.367时,其对绿色全要素生产率有显著提升作用;当其跨过门槛值时,新型基础设施对绿色全要素生产率的影响仍为正,但回归系数显著增加,且通过了1%显著性水平检验,说明新型基础设施对绿色全要素生产率的提升作用更加明显。其原因可能有:其一,随着我国发展进入新常态,经济增长模式发生了重大改变,而新型基础设施明显可以优化升级经济结构,逐步从要素和投资驱动转变为创新驱动,最终促进绿色全要素生产率的提高;其二,中国脱贫攻坚战的胜利收官与小康社会的全面建成,除了党中央的正确领导与全国人民群众的不懈奋斗外,信息通信技术通过与各行业的深度融合,无论是普遍的电信业务,还是农村电商、数字乡村等,均成为完成上述成就的重要力量。这与近些年来以电信和特高压直流电网为代表的新型基础设施的大力建设密不可分。因此,应继续加强新型基础设施的建设力度,激励其继续发挥积极效应。

表5 新型基础设施影响绿色全要素生产率的面板门槛效应

4.异质性检验

由于我国区域经济发展和新型基础设施建设存在较为明显的不均衡现象,新型基础设施对绿色全要素生产率的促进作用也可能存在区域差异。从区域角度来看,更多的文献探讨了东中西部差距问题,但研究发现南北差距问题逐步凸显[38]。由于北方工业发展模式较为单一,2008年以来南北差距逐步拉大,特别是2013年以来,北方过度依赖高投资、高积累的发展模式无法持续[39];南北经济发展差距不仅体现在经济总量上,在显示发展潜力的增速指标上,区域发展格局也发生改变,GDP增速差距在2013年后从“北南差距”转为“南北差距”[40]。鉴于此,有必要继续探讨南北地区在新型基础设施对绿色全要素生产率影响方面存在的差距(8)关于南北方地区的划分本文参考经济地理的划分标准。南方地区包括:上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、湖北、湖南、广东、广西、海南、重庆、四川、贵州、云南、西藏;北方地区包括:北京、天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、山东、河南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。。

表6报告了分地区样本的回归结果。可以看出,新型基础设施对绿色全要素生产率存在显著区域异质性,该结果验证了本文提出的假说H3。

表6 新型基础设施对绿色全要素生产率影响的区域异质性检验

北方地区的型基础设施对绿色全要素生产率的影响在1%的显著性水平上为正,影响系数为0.624,大于南方地区,这表明新型基础设施能有效提高北方地区的绿色全要素生产率。传统基础设施对绿色全要素生产率的影响在1%显著性水平上对绿色全要素生产率的影响为负,系数同样大于南方地区。而民生基础设施建设在10%显著性水平上未通过检验。上述现象的原因可能是北方地区大多正处于新旧动能转换时期,相较于经济较发达的南方地区,新型基础设施更有助于推动北方地区经济机制体制改革,转变过去粗放的经济增长模式。

5.稳健性检验

上述研究均表明,新型基础设施建设对绿色全要素生产率有显著的推动作用。为保证研究科学性,本文分别对上文中介效应检验和异质性检验结果进行稳健性分析。

(1)中介效应的稳健性检验 考虑到样本数据的异常值的存在可能会对回归结果造成影响。在原有样本集基础上,对变量进行1%极大极小值缩尾处理,并重新对模型进行估计,测算结果表明,在变量经过1%极大极小缩尾之后的回归结果与基准回归结果一致,除个别控制变量外,其余变量的显著性水平并未发生变化,只是影响系数发生一些改变,说明中介效应机制具有稳健性。

(2)区域异质性的稳健性检验 参照已有研究,将区域重新划分为东部地区、中部地区和西部地区进行回归分析,结果如表6所示,新型基础设施对绿色全要素生产率的提升作用在东部地区最明显,其次是西部地区,均通过了1%显著性水平检验,而中部地区未通过10%显著性水平检验。可见,新型基础设施对绿色全要素生产率存在显著区域异质性,说明上文的区域异质性回归结果是稳健的。

六、结论与政策建议

本文基于2003-2020年省级面板数据,实证检验了新型基础设施对绿色全要素生产率的影响,得出以下主要结论:

第一,以通信技术等为代表的新型基础设施能够显著促进绿色全要素生产率。无论是静态面板还是动态面板的回归结果,均表现出显著的正向作用,说明在目前转变经济增长模式的背景下,新型基础设施的建设对绿色全要素生产率的提升作用明显。

第二,新型基础设施可以通过传统基础设施和民生基础设施间接提升绿色全要素生产率,且传统基础设施的中介效应大于民生基础设施。

第三,新型基础设施与绿色全要素生产率之间存在非线性特征,新型基础设施在跨越门槛值后对绿色全要素生产率的提升作用增强。

第四,新型基础设施与绿色全要素生产率之间存在显著的区域性差异。新型基础设施对北方地区和南方地区的绿色全要素生产率均有显著的提升作用,且对北方地区的影响大于对南方地区的影响。传统基础设施对北方地区和南方地区的绿色全要素生产率均起到了负向效应,说明过去以要素驱动为主的经济增长方式已不适合现下经济高质量发展的要求。

基于上述结论,本文提出如下政策建议:

第一,加大对新型基础设施的建设力度,适度超前布局国家重大科技基础设施。基于新型基础设施对绿色全要素生产率的积极提升作用,应继续坚持对外开放交流,发挥政府对新型基础设施的支持及引导作用。

第二,积极推动对现有的传统基础设施和民生基础设施的数字化升级和改造,大幅度提升其使用效率并降低运营成本。相对而言,新型基础设施通过传统基础设施对绿色全要素生产率的影响要高于民生基础设施。因此,要优先推动对传统基础设施的数字化升级和改造,但也不可因此忽视了对民生基础设施的数字化升级和改造,民生基础设施效率的改善以及服务水平的提升可以使人民群众的幸福感和获得感更加直观。通过新型基础设施推动传统基础设施和民生基础设施数字化升级,拓展绿色经济增长的作用范围,强化其优化机制,从而共同推动经济长期高质量发展。

第三,根据新型基础设施在不同区域影响效果的差异制定适合本地区的建设进度和布局。北方地区应持续改善营商环境,以吸引更多的高素质人才流入,为新型基础设施的建设提供智力支持,并且继续推动经济体制机制改革,加快产业结构升级,转变传统的经济增长模式;南方地区应继续扩大对外开放交流,发挥政府的正向支持和引导作用,为实现创新驱动发展大力吸引人力资本,并采取有效措施留住高素质人才,充分挖掘现有人力资本的潜力,扩大新型基础设施的应用范围,提升新型基础设施的使用效率。