网络基建、比较优势与后发赋能

杨孟禹 胡冰璇

一 问题提出

党的二十大报告强调，网络强国建设是现代化产业体系构建的强大助力，赋予了网络基建重要的战略标的。网络基建具有时空压缩的特性，能从多种方向重塑经济地理格局(安同良和杨晨，2020)［1］，从而给区域经济带来冲击。根据经典的新经济地理理论(Krugman，1991)［2］，时空压缩会大幅降低贸易成本，由于较强的发展基础和规模收益递增效应，先发区域很容易被“赋能”，而后发区域则可能被“失能”。那么，后发区域如何利用网络基建的契机，将“失能”转换为“动能”，向先发区域“借用规模”？这一问题学术界还鲜有讨论。所谓后发区域，本文将其定义为经济地理学理论和新经济地理学理论中的“边缘区”或“外围区”，其经济增长与“核心区”或“中心区”有着千丝万缕的空间联系，而该联系形成的重要因素就是传统基建，即运输成本。伴随着高铁、公路、机场等传统基础设施的完善，许多后发区域焕发生机，而部分后发区域却出现了人口流失、产业衰退等现象，坠入衰落泥淖(Partridge et al.，2009)［3］。也就是说，基础设施一体化未必引致后发区域增长，因为后发区域增长还取决于比较优势(Robert-Nicoud et al.，2003)［4］。那么，网络基建对后发区域的增长赋能效应是否存在？强弱情况如何？比较优势如何发挥赋能？尽管大量文献研究了网络基建的经济增长效应，但以上问题还未得到系统性回答。

网络基建是一种重要的基础设施建设，具有基础设施建设的一般性经济效应。第一，在增长效应方面，Benhabib和Spiegel(1994)［5］认为网络基建能够通过提高信息和技术扩散效率，改变经济增长方式，促进经济增长，该观点已被经验研究所证实(Niebel，2018)［6］。第二，在创新效应方面，薛成等(2020)［7］的研究表明网络基建能够促进创新水平或效率提升。第三，在产业发展和就业效应方面，相关文献主要关注网络基建对产业转型升级和就业结构(马青山等，2021)［8］等方面的影响。

网络基建在数字经济发展过程中扮演着重要的角色。目前，关于数字经济增长效应的研究主要包括三个方面：第一，数字经济促进高质量发展。学者们认为数字经济主要通过形成良好的经济环境、降低企业生产成本、推动企业结构调整、促进企业转型升级、丰富要素来源、优化资源配置等方式提高全要素生产率(荆文君和孙宝文，2019)［9］，进而促进高质量发展。第二，数字经济的后发赋能效应。现有研究认为，互联网接入不均衡加剧了经济活动空间的不平衡，所以努力缩小地区间“数字鸿沟”是后发区域实现“赶超战略”的核心所在(邱泽奇，2016)［10］。此外，数字经济在欠发达地区产出效率更高，对中西部实体经济有着更强的促进效应，从而有助于缩小“边缘—核心”的区域差距。当然，数字经济对边缘地区发展的影响并非革命性的，还与地区的产业结构、政治制度、社会环境和经济阶段紧密相连(Campbell，2013)［11］。第三，数字经济的产业带动效应。已有研究表明数字经济可以深度渗透三大产业，推动产业升级，促进产业跨界融合和重塑产业核心竞争力(任保平和李禹墨，2019)［12］。总之，以网络基建为载体的数字经济为后发区域增长创造了诸多契机。

从后发和先发区域之间的联系角度来看，多数研究认为网络基建能有效解决市场分割困境，弱化地理距离引起的空间隔离(Goolsbee，2000)［13］，减少信息不对称，从而不仅可能促进要素向后发区域集聚，还可能使后发区域更容易接收到来自先发区域的市场供求信息、技术创新和发展经验等方面的辐射。然而，也有部分研究指出，由于信息资源在空间分布中的非均匀性，网络的“接入鸿沟”必然会制约后发区域增长(邱泽奇等，2016)［10］，而且先发区域的集聚经济会在网络基建的逐渐完善中不断强化(安同良和杨晨，2020)［1］，最终加剧先发区域和后发区域的增长差距；同样有研究表明，由于网络效应下网络用户规模突破临界容量后，互联网能发挥更大的作用(Katz和Shapiro，1985)［14］，先发区域更能从中获益。可见，同是关于网络基建或数字经济对后发区域和先发区域增长效应的研究，不同学者从不同角度得到的结论并不完全相容。

被诸多研究所忽略的后发区域比较优势，可对上述不完全相容的研究结论提供一定程度的解释。Robert-Nicoud et al.(2003)［4］的理论研究表明，后发区域能够被先发区域带动增长的条件是后发区域具有一定的比较优势。遵循该思路，颜银根等(2020)［15］研究证实了区域比较优势在先发区域促进边缘地区崛起中的积极作用，毛琦梁和王菲(2018)［16］则对地区比较优势的演化进行了深入研究，认为由于技术和知识的空间溢出效应，区域比较优势演化具有空间关联特征，所以从后发区域和先发区域的长期空间演化看，后发区域的比较优势完全有可能因为网络基建的完善而晋级。此外，一些学者的研究也证实了比较优势在后发区域增长中的重要性，如林毅夫(2002a)［17］的研究表明，后发国家只有按照比较优势制定发展战略，才有可能实现经济增长赶超，而违背比较优势的发展战略将会扩大区域差距。类似的这些研究表明，网络基建对后发区域增长的影响，很可能与后发区域的比较优势有关，且在长期演化中，网络基建可能会引起后发区域比较优势晋级。

荟萃现有文献发现，目前文献至少对两个问题还缺乏系统研究：第一，鲜有关注到网络基建背景下后发区域比较优势的重要性，事实上比较优势是后发区域持续增长的重要动力(林毅夫，2002b)［18］。第二，网络基建对后发区域增长到底意味着什么？赋能的机制是什么？以往研究并未提供系统的实证分析。为弥补现有研究的不足，本文尝试从以下三个方面进行拓展：第一，更加关注后发区域的比较优势及其演化在后发区域增长中的净效应；第二，更加关注网络基建如何赋能后发区域；第三，将先发区域和后发区域的联系分析融合到“中心—外围”框架中，对网络基建对后发区域增长的“双刃剑”特性可能有更强的解释力。余文内容安排如下：第二部分为理论分析与假说提出；第三部分为计量模型、数据说明和变量定义；第四部分为计量回归结果分析；第五部分探讨网络基建何以赋能后发地区；最后为结论与启示。

二 理论分析和假说提出

先发区域和后发区域在空间上构成了类经典Krugman(1991)［2］式的“核心—外围”结构，根据该理论分析，先发区域拥有更多样的产业门类、更多的就业岗位、更强的创新能力，以及由此产生的更强的规模经济。在其他条件不变的情况下，后发区域的网络基建打破传统信息传播的限制，加速金融市场信息交流和传播，降低劳动力匹配成本，并为劳动力提供共享及学习的平台(Duranton和Puga，2004)［19］。后发区域的劳动力可以通过网络获取更多的就业信息、知识与技能提升渠道，也能够快速匹配到不同岗位，降低求职中的交通、邮寄、中介费用等搜寻成本及工作中的通勤成本(Kuhn和Mansour，2014)［20］，从而提高了劳动力市场匹配效率。由于先发区域规模经济更强，网络基建对本身基础更好的先发区域更有利，那么后发区域剩余劳动力会加速流入先发区域，这会引致市场规模效应和生活成本效应，并在先发区域形成资本和劳动力集聚的正向累积因果循环。最终，后发区域的网络基建由于增强了先发区域的集聚力，加剧了资本和劳动力要素流失而走向衰落。

不仅如此，网络基建还可能通过矫正空间要素错配联结和重组资源，并且促进以此为载体的数字经济与传统产业不断融合，催生新的价值增值模式。一方面，信息闭塞及其引起的非正式制度阻碍，削弱了要素流动预期、降低了要素流动速度、提高了要素流动成本，造成要素市场扭曲。然而，随着网络基建的“超常规发展”，互联网及其相关应用接入设施覆盖性不断扩展，迅速解决了信息不对称问题，不仅提升了政府信息透明度，还有效降低了后发区域市场的准入壁垒，避免金融部门决策中可能产生的寻租行为。同时，网络基建通过增强空间分类和选择效应(Behrens 和 Robert-Nicoud，2015)［21］，加速高低技能劳动力与先发区域、后发区域之间的匹配进程，促进先发区域和后发区域之间的劳动、资本、自然资源、技术等要素进行联结和重组，促进先发区域的资本“下乡”、后发区域的劳动力“进城”。虽然二者都能从中获得增长动力，但先发区域由于规模报酬递增效应，能获得更强的动力。另一方面，随着5G、人工智能、工业互联网等技术的深化应用，数字经济与传统产业不断融合，重塑了传统的产业价值创造体系。一是传统产业数字化，数字经济通过赋予要素更强的价值创造能力，提高了要素的配置效率；二是数字产业化，数字经济直接为要素提供新的价值增值模式。不过，先发区域拥有更多样的产业门类、更健全的产业体系以及更强的创新能力，虽然后发区域通过网络基建也可以具备这种网络基建赋能效应，但数据毕竟也是要素，久而久之也会由于数据的空间分类和选择效应而导致其价值增值远不如先发区域。因此，从要素配置和价值创造的角度来看，尽管网络基建能够矫正后发区域的要素错配并促进经济增长，但先发区域仍能获得更大的收益。

假说1：在不考虑比较优势的情况下，由于先发区域规模经济效应更强、发展基础更好，网络基建赋能会偏向先发区域，导致后发区域增长衰落。

前文只考虑了要素的空间配置和网络基建下的数字经济发展，并未考虑先发区域对后发区域存在的福利补偿效应。一般来说，先发区域对后发区域会产生资本转移、有条件的福利补偿和知识技术扩散三种补偿效应(Robert-Nicoud et al.，2003)［4］。首先，从资本转移补偿效应看，由于先发区域通常拥有高聚集度，当地资本面临集聚经济和拥挤成本的权衡，而网络基建降低了资本迁移成本，并能在较大程度上缓解资本决策时所面临的信息不对称问题，放大了先发区域高拥挤成本引起的分散力，资本可能更容易从先发区域向后发区域转移。其次，从有条件的福利补偿效应看，随着网络基建铺展，线下和线上一体化销售新模式孕育而生，扩宽了后发区域对工业品的消费范围和消费支出，同时节约购买工业产品的成本，提高后发区域实际工资水平。最后，从知识和技术扩散效应看，网络基建打破了时空硬约束，知识和技术的扩散几乎没有时空限制，扩散的质量、数量和效率都得到大幅提高，网络基建使后发区域更易于获取先进的知识和技术，知识资本积累得以增进，增长速度加快。因此，网络基建会引致先发区域产生福利补偿效应，缓解后发区域增长衰落。

从以上三种福利补偿模式发生过程，可以发现福利补偿效应不仅与先发区域有关，更与后发区域的承接能力密不可分。一般来说，后发区域需满足以下三个条件：一是达到工业化所需的最小临界市场规模；二是具有一定的工业品消费能力；三是有比较完善的市场机制。结合Robert-Nicoud et al.(2003)［4］的模型推导结果可知，后发区域工业化所需的最小市场规模需满足：

(1)

后发区域比较优势的发挥依赖于较为完善的市场机制，后发区域比较优势越强意味着市场机制越完善，也就越有利于发挥先发区域的福利补偿效应。后发区域若有较强的比较优势，支撑其比较优势的相对丰富的资源或者高度专业化的产业必然孕育出更专业化的知识和技能需求潜能，与从先发区域溢出的专业知识和技术差距缩小，工人可以利用现有技术基础快速地学习新技术或生产经验(潘士远和林毅夫，2006)［22］。此外，比较完善的市场机制本身也意味着更明晰的产权保护和市场法律法规体系，更有利于先发区域对后发区域的知识和技术溢出。因此，比较优势越强的后发区域具备更专业的知识储备和技术基础，其与从先发区域溢出的专业知识和技能的匹配效率更高，从而越容易吸收先发区域的知识和技术溢出，更能抵消先发区域产生的集聚力，缓解后发区域增长衰落。

假说2：在考虑比较优势的情况下，比较优势会放大先发区域对后发区域的福利补偿效应，因此网络基建引发的后发区域增长衰落会被缓解。

图1 网络基建影响后发区域增长的机制

三 计量模型、数据说明和变量定义

(一)计量模型

国务院于2013年8月发布了《关于印发“宽带中国”战略及实施方案的通知》，工信部于2014年、2015年、2016年分批遴选出117个城市(每年选出39个)作为示范城市，并且明确了入选城市需围绕城乡固定宽带接入用户、城乡固定宽带家庭普及率、城乡宽带接入能力、城乡网民数量等方面的发展目标，重点推进区域宽带网络协调发展。因此，“宽带中国”战略的实施会打破原来地理阻隔、信息不畅、制度桎梏等因素形成的增长格局。逐批次试点过程提供了一个较为理想的准自然试验，本文以各批次“宽带中国”示范城市的实施时间点为基础，构建多期DID计量模型如下：

Rgdpi，t=α0+α1DIDi，t+α2Xi，t+μi+δt+εi，t

(2)

其中，Rgdpi，t表示第t年后发区域i与先发区域GDP增长率的比值；DIDi，t表示后发区域i在第t年是否入选“宽带中国”试点城市；Xi，t表示一系列控制变量；α1、α2为待估计参数，μi为个体固定效应，δt是时间固定效应，εi，t为残差项。

(二)数据来源

城市面板数据时间跨度为2010—2019年。其中，考虑数据可得性与可比性，删除了新疆、西藏、内蒙古、宁夏、青海、云南等6个省级行政区内部分缺失值较大的城市，最终形成的样本共包含249个地级市。本文使用的具体数据由以下几个部分构成：(1)城市宏观数据，大部分数据来自各年度《中国城市统计年鉴》，少部分缺失值手动收集自各城市各年的统计公报；(2)试点城市数据，由工信部2014—2016年公布的试点名单整理集合所得，由于直辖市行政等级高，其周边后发区域发展环境较为特殊，本文从数据集中剔除直辖市数据；(3)创新创业指数，采用由北京大学企业大数据研究中心、龙信数据研究院和企研数据联合编制完成的“朗润龙信创新创业指数”；(4)高铁开通数据，收集自国家铁路局网站；(5)城市地理中心的经纬度数据，来自中华人民共和国自然资源部“标准地图服务系统”标准地图制作的地市级shp格式电子地图；(6)2010—2019年上市公司年报文本挖掘的数据，通过爬虫软件根据相关关键词从上市公司各年年报中搜集整理计算而得。

(三)变量定义

1. 因变量。后发增长(Rgdp)。本文采用后发区域与先发区域GDP增长率之比来度量后发区域的相对增长水平。后发区域和先发区域划分借鉴颜银根等(2020)［15］提出的边缘地区和核心地区的划分方法，即将省会城市定义为先发区域，其余地区定义为后发区域。

2. 核心解释变量(DID)。如果城市i在第t年的“宽带中国”试点城市名单中，则t年及以后年份设定为1，反之则设置为0。

3. 比较优势变量。采用“事后法”(毛琦梁和王菲，2018)［16］衡量产业比较优势(Com)，使用后发区域制造业的区位熵测量。虽然该方法存在局限性，特别是无法应对服务业不断扩张的事实，但研究表明，制造业技术演进与服务业比重提升的趋势相一致(Hidalgo和Hausmann，2009)［23］，因此，这种局限性并不会影响其测量准确度。其次，用各年的区域就业创业指数区位熵来测度创新比较优势(Inn)。网络基建作为信息和技术传播的高速公路，其覆盖密度和广度的增加必然带来“信息爆炸”。促进与创新有关的公有知识和专业知识在网络中的传播，是网络基建最直接的空间效应。后发区域的创新比较优势(Inn)越强，就越能利用这种效应，挖掘就业潜能和创业机会。事实上，创新就是利用这种机会来实现产业价值、增强竞争优势的过程(波特，2005)［24］。

4. 控制变量及其他。新经济地理学(Krugman，1991)［2］研究表明，区域人口、财税政策和本地工业规模都会对“核心—外围”结构产生影响(Partridge et al.，2009)［3］。基于此，本文选择的控制变量如下：(1)年平均人口(Pop)，用每年平均人口(万人)来测度，控制该指标能在一定程度上缓解本地市场规模对经济增长的影响；(2)财政状况(Finadp)，用财政预算内收入与财政预算内支出比来测度，该指标能很好地规避政府转移支付对经济增长的影响；(3)产业结构(Gdpf、Gdpt)，用第一产业增加值占GDP比重、第二产业增加值占GDP比重来测量，三产部门比例是否合理以及产业发展是否协调都是推动区域增长的重点，因此，控制后发区域产业结构对经济增长的影响是必要的；(4)金融发展水平(Finance)，用机构存贷款余额比地区生产总值来表示，控制该变量能有效排除区域信贷水平对经济增长的影响；(5)区域差距(Rtran、Rhum、Rhum)，分别用后发区域人均GDP/先发区域人均GDP、先发区域公路货运量/后发区域公路货运量、后发区域普通本专科在校学生数/先发区域普通本专科在校学生数来测量；(6)建成区面积(Rarea)，用后发区域和先发区域建成区面积之比来测量，该变量可规避城市政府特别是后发区域政府通过土地扩张促进经济增长的影响；(7)后发区域与先发区域上市公司词频数比值(Rafe)，用以测度后发区域上市公司的数字化转型倾向。变量描述统计如表1所示。

表1 变量描述性统计

四 计量回归结果分析

(一)基准回归

为增强回归结果的稳健性并控制异方差的影响，本文采用城市层面的聚类标准误回归方法进行分析。表2列(1)、 列(2)报告了基准回归模型(2)的回归结果。不难发现，无论是否加入控制变量，核心解释变量是否为“宽带中国”试点城市(DID)的系数均在5%的置信水平上显著为负。这表明随着网络基建铺展，后发区域相对于先发区域增长率降低，后发区域可能因此“失能”并走向衰落。

(二)PSM-DID分析

针对基准回归中可能存在的实验组非外生问题，首先进行平行趋势检验，以验证其对回归结果可能产生的影响是否真实存在。结果如图2所示，通过比较试点前后实验组和对照组经济增长率的变动发现，在“宽带中国”试点政策实施前，后发区域与先发区域经济增长率比值变动时间趋势不存在系统性差异，计量模型满足平行趋势假设。而在政策实施之后，“宽带中国”试点政策显著加剧了后发区域经济的衰落。此外，经济增长率比值的差异在政策实施后第三年才显著，表明政策效果具有一定滞后性和持续性。

图2 平行趋势检验

尽管如此，为增强以上结果的稳健性，采用PSM-DID方法进行更深入的分析。2009年，中国三大运营商均获得3G牌照，标志着移动信息时代正式来临，而此后移动互联网、移动电商等的迅速普及，给城市发展带来了翻天覆地的变化。为客观反映“宽带中国”试点政策的发展基础，以及更精准地找出实验组最具可比性的对照组，选择研究基期2009年的城市互联网接入户数、城镇单位从业人员期末人数、第一产业从业人员比重、第三产业从业人员比重作为匹配的协变量。由于核匹配能够对每个实验组的城市用所有对照组的个体进行逐一匹配而提高数据使用率，故本研究使用核匹配的方法。PSM-DID回归结果如表2列(3)、 列(4)所示。其中是否为“宽带中国”试点城市(DID)的系数均为负且在1%的置信水平上显著，尤其是列(3)和列(4)回归系数明显小于列(1)和列(2)的基准回归系数，表明基准回归低估了网络基建引发的后发区域衰落效应，即网络基建会引致后发区域的经济增长率相对先发区域更低。至此，假说1得以证实。

表2 网络基建对后发区域的影响

(续上表)

(三)比较优势的缓解效应

前文回归结果已明确，网络基建能显著降低后发区域相对于先发区域的经济增长率，从而导致后发区域走向衰落。那么这种衰落趋势还能不能缓解？怎么缓解？根据理论分析，后发区域比较优势有可能对此有缓解效应。为此，本文引入产业比较优势(Com)、创新比较优势(Inn)与是否为“宽带中国”试点城市(DID)的交互项(DID×Com、DID×Inn)，以检验比较优势的缓解效应。无论是在基准回归中引入还是PSM后引入，表3列(1)、 列(2)的估计结果表明，产业比较优势交互项(DID×Com)系数均显著为正。说明后发区域产业比较优势在网络基建引发的后发区域衰落中起到缓解作用，是后发区域在网络基建时代是否能够崛起的关键。

表3 后发区域比较优势的缓解效应

(续上表)

除了产业比较优势的缓解效应外，在后发区域的发展禀赋中，创新禀赋是与网络基建可能引发的知识技术溢出直接相关的因素，后发区域创新基础越厚实，承接知识技术溢出的能力就越强，就越可能在网络基建中获取来自先发区域的增长动能。表3列(3)、 列(4)从基准回归引入和PSM后引入两个角度检验了创新比较优势的缓解效应，结果显示，创新比较优势交互项(DID×Inn)系数均显著为正，表明创新禀赋比较强的后发区域，由于具有更强的承接能力，其在网络基建中更容易被赋能。

后发区域如果要从先发区域增长中获益，就必然得放大来自先发区域的福利补偿效应，以抵消网络基建引致的先发区域集聚力。这种福利补偿效应强弱与产业扩散承接、知识技术溢出承接能力有关，因此，产业和创新比较优势能较好地刻画这一机制。以上结果验证了本文的猜测，随着产业和创新比较优势的增强，后发区域对福利补偿效应的承接能力提升，比较优势对网络基建引发的后发区域衰落的缓解效应也随之越强。至此，假说2得以证实。

(四)稳健性分析

第一，进行安慰剂检验。随机抽取出与实验组相同个数的样本作为新实验组，并为每个实验组随机抽取一个时间作为虚拟的政策冲击时点，生成虚拟交互项(DID_XN)进行回归。显然，由于样本和时间的虚拟性不完全受到政策的影响，该结果应该是不显著的，而表4列(1)结果证实了该推断。

第二，2014年国家发改委发布了《关于同意深圳市等80个城市建设信息惠民国家试点城市的通知》，该政策与“宽带中国”试点政策刚好重合。以2014年为冲击时点，建立经典DID回归模型进行分析，Treat_HM为是否为“信息惠民”政策试点城市，Period_HM为2014年前后的虚拟变量。结果如表4列(2)所示，交互项(DID_HM=Treat_HM×Period_HM)的估计结果并不显著，表明2014年的“信息惠民”政策不会对后发区域增长率产生更快的推动效应。同时，本文也将DID_HM纳入基准回归分析中，试图检验排除了“信息惠民”政策后的“宽带试点”政策是否还有显著影响。结果如表4列(3)所示，DID的系数在10%的置信水平上负显著，显著性水平有所下降，这意味着“信息惠民”政策确实对后发区域增长有一定影响。综合列(2)、 列(3)可以得出，“宽带中国”试点政策虽不是唯一产生影响的政策，但它无疑是一项能够对后发区域增长产生重要影响的政策。

第三，新古典经济学认为后发区域有更高的要素报酬率，增速可能更快。为排除新古典区域收敛规律的影响，在表2基准回归基础上，增加了表征后发区域和先发区域间差距的控制变量(Rpgdp、Rtran、Rhum)，结果如表4列(4)所示，DID的系数在5%的置信水平上显著，结论稳健。

第四，在保增长的压力下，城市政府倾向于通过土地扩张促进经济增长和城市发展，后发区域更如此。因此，在“宽带中国”试点政策实施后，如果后发区域面临先发区域的虹吸效应，为保增长，其土地出让规模很可能会加快扩张以抵消负增长，从而建成区面积增速加快；反之，先发区域则由于建设用地相对饱和，发展模式集约，增速会较慢。若果真如此，二者比值应该变大，即“宽带中国”试点政策对后发区域和先发区域建成区面积比(Rarea)应是正效应。表4列(5)用Rarea替换原来增长率之比的因变量进行回归，结果显示，系数为正且T值接近1.4(T=1.37)，这证明了“宽带中国”试点政策确实会对后发区域带来虹吸效应，尽管这种效应并不十分强烈，但客观上是存在的；不显著意味着城市政府在增长压力下出台的土地政策，并不足以扭转“宽带中国”试点政策引起的后发区域增长衰落。因此，后发区域基于保增长而出台的系列土地政策的干扰基本可以排除。

第五，为排除“宽带中国”试点城市选择非完全随机而引起的内生性问题，采用城市信息软件产业发展作为“宽带中国”试点政策的工具变量进行实证分析。城市信息软件产业发展很可能与“宽带中国”试点城市选择正相关，这从《国务院关于印发“宽带中国”战略及实施方案的通知》(国发〔2013〕31号)的文件中可以找到答案，“宽带中国”主要包括“宽带乡村”工程和宽带网络优化提速工程，其中后者的重点内容是“光进铜退”改造，对现有网络设施进行优化提速，那些信息软件产业发展水平更高的城市需要优化提速的基础设施范围大、投资多、任务重，自然更容易被选为试点城市。用“信息传输计算机服务和软件业从业人员数(万人)”的对数来测度城市信息软件产业发展。关于该工具变量的相关性条件，表4列(6)不可识别检验和弱工具变量检验结果显示，不可识别检验中KP rk LM统计量为43.76，在1%的置信水平上拒绝了工具变量和内生变量不相关的假设；弱工具变量检验的Wald-F统计值为56.14(大于10)，不存在弱工具变量问题。此外，由于信息软件产业发展本身就强烈依赖于网络基建，很难想象如果没有网络基建的支撑，城市信息软件产业发展所面临的窘境，所以网络基建(倒逼城市进行大规模的“光进铜退”改造)是信息软件产业实现价值增值的媒介。因此，内生变量网络基建是信息软件产业实现GDP增长提速的关键路径，且很可能是唯一路径，工具变量的外生性满足。实际上工具变量检验表明，工具变量属于恰好识别。面板工具变量回归估计结果如表4列(6)所示，DID的系数显著为负，可见基准回归结果稳健。

表4 基于回归本身的稳健性分析

(续上表)

第六，后发区域与先发区域之间的联系除了网络基建外，还有交通设施，而高铁最具代表性。由于本文研究的后发区域也包含了部分开通高铁的区域，所以需考虑前文得出的结论是否会受到高铁开通的影响。本文在基准回归的基础上分别增加是否开通高铁虚拟变量、高铁开通与产业和创新比较优势的交互项为控制变量，结果表明，网络基建通过比较优势产生的后发区域赋能效应不会受高铁开通与否的随机干扰(1)篇幅所限，结果省略，作者备索。。同时，用分组回归检验高铁开通对网络基建比较优势赋能效应可能产生的影响。表5结果显示，开通组和不开通组核心解释变量DID、DID×Com、DID×Inn的估计系数符号并无显著区别，可见高铁开通的影响在统计上可排除。

表5 后发区域是否开通高铁分组下的比较优势赋能效应回归

第七，对先发区域和后发区域的划分进行稳健性检验。将先发区域改为 Yu et al.(2018)［25］采用的33个城市，即新增了深圳、厦门、宁波、苏州、青岛和大连6个城市，计算后发区域与新增城市之间的距离a，并将其与后发区域与省会城市之间的距离b进行比较。如果距离a小于距离b，则使用新增城市替换原有的省会城市；反之亦反。 后发区域保持不变，对基准回归模型进行再检验，结果如表6列(1)所示，DID的系数显著为负。考虑到网络基建带来的先发区域知识和技术溢出可能是全方位的，先发区域周边的区域都有可能成为其溢出的对象。因此，本文还在基准回归所划分出来的先发区域基础上，以先发区域地理中心为圆心，分别以100km、200km为半径作圆，将除圆点外的圆内区域重新界定为后发区域，对基准回归进行再检验。结果如表6列(2)和列(3)所示，DID的系数显著为负。证明基准回归结果不会受到先发区域和后发区域划分方法的影响，结论稳健。同理，也将比较优势缓解效应进行稳健性检验，如表7列(1)—列(6)所示，DID×Com、DID×Inn的系数均显著为正，这意味着产业和创新比较优势对后发区域衰落有缓解效应的结论稳健。

表6 更换先发和后发区域划分方法的基准模型稳健性回归

表7 更换先发和后发区域划分方式的比较优势缓解效应稳健性回归

(续上表)

第八，为了进一步分析网络基建对具有产业和创新相对优势的后发区域的影响，采用分样本处理方法，将高于产业比较优势中位数的区域划分为产业相对优势区域，将低于产业比较优势中位数的区域划分为产业相对劣势区域，创新比较优势的后发区域也做类似处理。回归结果如表8所示，在产业和创新相对优势的区域，DID的系数并不显著，而在产业和创新相对劣势的区域，DID的系数显著为负。这表明在产业和创新相对优势区域，比较优势的确缓解了网络基建对后发区域增长的负向影响。至此，假说1和假说2得以证实，且通过了一系列稳健性检验。

表8 网络基建对具有产业和创新相对优势的后发区域的影响

(续上表)

五 网络基建何以赋能后发区域

(一)通过促进比较优势晋级赋能

产业比较优势晋级和创新比较优势晋级是后发区域经济持续增长的动力源泉。前文已经证明，网络基建通过产业比较优势和创新比较优势来缓解后发区域衰落。然而，如果网络基建没有引致后发区域产业比较优势和创新比较优势晋级，那么该机制可能是短期的。因此，要实现持续的赋能，区域产业(Jco)和创新比较优势(Jin)实现晋级就变得至关重要。由于比较优势变量可能在各年份出现波动，基于稳健性考虑，以2010年的比较优势为基础，用各年产业和创新区位熵与其作差，将大于0.1的视为晋级，标记为1；否则视为没有晋级，标记为0。本部分使用Logist模型进行回归。

表9列(1)和列(2)回归结果显示，“宽带中国”试点政策显著提高了后发区域产业和创新比较优势晋级的概率，这表明网络基建对后发区域产业和创新比较优势晋级具有促进效应。此外，由于先发区域对后发区域的影响中很容易产生借用规模或集聚阴影两种相反的空间效应(Meigers和Buerger，2017)［26］，其中借用规模程度与地理距离成反比，且在多中心为主的城市群中更容易发生。一方面，网络基建的信息和技术传播具有明显的跨时空属性，所以网络基建对有比较优势的后发区域的赋能效应很有可能突破传统大城市对小城市的借用规模范围约束；另一方面，中西部试点城市所在城市群的单中心特点意味着大城市周边的小城市可能受到更多集聚带来的阴影。可以推测，远离先发区域的后发区域的比较优势更容易受到网络基建赋能。表9列(3)—列(6)检验了这种可能(Dist为后发区域到先发区域的距离)，其中列(3)和列(4)表明，后发区域越远离先发区域，网络基建对产业和创新比较优势的提振效应就越强；列(5)和列(6)则进一步验证了上述可能性。

表9 促进后发区域比较优势晋级

(续上表)

(二)通过矫正空间要素错配赋能

后发区域要素错配的原因可以归纳为两个方面：一是长期以来，户籍制度造成了城乡身份标识的差异，并形成了文化、生活方式等层面的特征，同时城市化进程中先发区域和后发区域公共服务、信息基础设施、文化娱乐等方面也出现了明显的差异；二是后发区域市场化相对滞后，缺乏正确处理政府和市场关系的经验，民营经济、要素市场、产品市场、中介组织和法律法规等发展不足，极易形成要素配置扭曲。当然，由于制度变革不彻底，先发区域也会存在一定程度的要素配置扭曲问题，但后发区域的产生原因更浅显。一方面，网络基建解决了后发区域市场的信息不对称等基本问题，促进先发区域的管理经验、技术和知识传入后发区域；另一方面，网络基建也促进先发区域的产业迁入后发区域，进而矫正要素配置扭曲。可以推测，网络基建有利于矫正后发区域要素错配，并且矫正效应要比先发区域强。为了验证该命题，需要对要素错配进行测度，基于Hsieh 和Klenow(2009)［27］的企业间要素错配思想，参考白俊红和刘宇英(2018)［28］的方法，构建城市间资本(τKi)和劳动力(τLi)错配指数如式(3)所示，值越大则错配程度越高。其中，γKi和γLi分别为要素价格绝对扭曲系数，在计算中用价格相对扭曲系数来替代，计算方法如式(4)所示(2)资源错配的测度思路有：一是用工业企业数据库来计算区域企业的TFP标准差；二是基于Hsieh和Klenow(2009)［27］的方法，依据区域产出、劳动力和资本存量计算。由于第一种思路需要的2013—2019年工业企业数据可得性差，所以本文采用第二种思路。：

γKi=1/(1+τKi)，γLi=1/(1+τLi)

(3)

(4)

劳动产出弹性βL和资本产出弹性βK根据索洛余值法测算：Yit=AKitβKiLit1-βKi。其中，Yit用各城市实际GDP表示，以2003年为基期，通过各省GDP平减指数计算得到；Lit用年末单位从业人员数与城镇私营和个体从业人员数之和表示；Kit为城市资本存量，以2003年为基期，折旧率设为9.6%。由于不研究配置不足和过度配置问题，最后对最终数据取绝对值处理。

为更准确测度网络基建对后发区域和先发区域要素错配的矫正幅度差异，以是否为“宽带中国”试点城市为核心解释变量，对后发区域和先发区域资本(τKi)和劳动(τLi)错配指数比值进行回归分析，表10列(1)—列(4)为相应的回归结果。由列(1)、 列(2)结果可知，“宽带中国”试点政策对资本错配比值的影响在10%的置信水平上显著为负，表明其更能矫正后发区域资本错配，提高经济增长效率。同理表10列(3)、 列(4)的结果为负，虽不显著但T统计量分别为1.30和1.53，一定程度上表明“宽带中国”试点政策对后发区域的劳动力错配矫正效应更强。对比表10系数的显著性可以得到一个有趣的结论，网络基建对后发区域的资本矫正效应要比对劳动力错配矫正效应显著。这与现实观察是基本相符的，先发区域在发展过程中实际上就已逐渐把后发区域的绝大多数劳动力吸引走，后发区域劳动力短缺是产业发展滞后下市场配置的结果；网络基建的介入改变了原来后发区域和先发区域的空间市场格局，在后发区域产业没有带来足够就业岗位的情况下，劳动力自然不会过多回流，而由于后发区域相对丰富的资源和稀少的对手，首先回流的很可能是产业(资本)。这与前文所揭示的网络基建促进先发区域资本“下乡”、后发区域劳动力“进城”的推断是一致的，且进一步说明市场配置资本“下乡”比劳动力“返乡”更容易。

表10 网络基建的空间要素错配矫正效应

(三)通过促进公司数字化转型赋能

为了较为全面地反映后发区域公司数字化转型的情况，本文基于2010—2019年国内3000多家上市公司年报数据进行实证研究。其中，与城市样本匹配的公司观测值共有2143家。本文通过文本挖掘的方法爬取关于数字化和转型的关键词(逄健和朱欣民，2013)［29］，并统计出总词频数，然后根据上市公司办公地址所在的地级市对位于地级市内的上市公司总词频数进行累加，最后除以地级市内上市公司的个数，得到地级市平均每个上市公司的词频数，用后发区域与先发区域上市公司词频数比值反映后发区域公司数字化转型倾向。表11展现了“宽带中国”试点政策对后发区域与先发区域上市公司词频数比值影响的估计结果。列(1)—列(3)为面板数据的双重固定效应回归结果，其中列(1)“宽带中国”试点政策(DID)系数在10%的置信水平上显著为正，列(2)、 列(3)产业和创新比较优势的交互项系数也都在10%的置信水平上显著为正。由于显著性不高，怀疑可能是由于内生性引起的，故而采用前文构建的工具变量进行稳健性检验。列(4)—列(6)为面板工具变量回归结果，可以发现，无论是DID变量，还是DID和产业比较优势、创新比较优势的交互项，它们的系数符号均与前文保持一致，且均在10%的置信水平上显著。可见，网络基建对后发区域公司数字化转型倾向有促进效应，而且后发区域的产业和创新比较优势可以增强网络基建对公司数字化转型倾向的影响。后发区域公司数字化转型之所以能够赋能后发区域，一方面是其能够缓解后发区域高技能劳动力相对缺乏而带来的高成本问题，另一方面是其扩展了公司价值增值模式和创造方式。这两方面能够较大程度地克服后发区域由于市场潜能不足、要素市场不成熟、运输成本高等形成的“后发劣势”。

表11 促进公司数字化转型赋能

六 结论与启示

2021年10月16日，习近平同志在《扎实推动共同富裕》一文中指出：“新一轮科技革命和产业变革有力推动了经济发展，也对就业和收入分配带来深刻影响，需要有效应对和解决”。本文以2013年开始实施的“宽带中国”战略试点为研究起点，揭示了网络基建对后发区域增长存在的赋能效应与作用机制，并发现比较优势在其中起着重要推动作用。首先以新经济地理学经典“核心—外围”框架为切入点进行分析，提出网络基建赋能后发区域增长的待检验假说。然后建立DID 计量模型，使用匹配后的2010—2019年中国249个地级市和2143家上市公司文本挖掘数据集，先后分析网络基建对后发区域增长的影响及其通过比较优势对后发区域的赋能效应，并进行了一系列稳健性检验和机制分析。主要结论为：第一，网络基建确实会加速后发区域增长衰落，但其增长衰落过程并非“膏肓之疾”，因为网络基建可以通过后发区域的产业和创新比较优势赋能增长，以此减缓衰落速度，而且比较优势越强，减缓效应就越明显。第二，网络基建主要通过促进产业和创新比较优势晋级、矫正空间要素错配、促进数字化转型三个渠道向后发区域赋能。第三，后发区域距离先发区域越远，网络基建带来的赋能效应越强，这可以为讨论“集聚阴影” 提供新思考。

根据研究结论得到的启示为：(1)在数字经济时代，通过后发区域的比较优势赋能增长，是推动共同富裕的重要路径。尤其对于距离先发区域较远的后发区域，在传统模式下很难“借用规模”来实现增长，网络基建为其开启了新发展机遇。因此，政府需要尽早塑造并尽快发挥当地产业和创新比较优势，借以网络基建为载体的数字经济东风赋能经济增长。(2)对于4G网络覆盖深度和5G覆盖广度不断增强的后发区域，如果尚未建立起比较优势或者比较优势不强，那很可能导致经济增长每况愈下。因此，政府规划应审时度势，杜绝盲目跟风跟势、落地项目同质化，而应因地制宜，制定差异化的发展战略。(3)近年来网络覆盖广度和深度在广大后发区域有了质的提升，地方政府需要积极应对，警惕由于新一轮网络基建引起的区域差距扩大，积极出台系列引导这些区域依据其自身的资源、要素和区位条件形成比较优势的政策。网络基建促进了信息和技术传播，缓解了要素市场信息不对称，方便了后发区域劳动力“走出去”，但很显然“出去容易、进来难”。当然，先发区域的资本也更容易进入后发区域，其能否抵消前者的关键是比较优势强弱。虽然这不是网络基建相对于交通基建的独特性，但网络基建对比较优势赋能后发区域的需求会强得多，即后发区域构建比较优势在数字经济时代显得比任何时代都更为迫切。本文虽然一定程度上分析了交通基建和网络基建赋能后发区域的机制差异，但对二者的效应界限分析并不清晰，同时本文对先发区域和后发区域之间比较优势赋能效应发挥的“微观机制和空间边界”并未进行分析，这是未来需要持续研究的重要问题。