数字基础设施建设对出口竞争力的影响研究——基于“一带一路”建设的视角

■ 高银静

（新疆财经大学经济学院 新疆乌鲁木齐 830012）

引言

目前我国经济社会已与全球深度交融，新型数字基础设施建设在中国“一带一路”建设中表现得更加明显。基础设施建设是“一带一路”投资的关键领域和核心内容，也是“一带一路”建设的优先方向，而出口竞争力是一个国家技术水平和综合国力的体现，在传统比较优势不断削弱的背景下，重塑出口竞争力是各国亟须考虑的问题。新型数字基础设施建设可推动信息传播、提供生产辅助，进一步提高生产效率和质量，提升产能转换速度，优化和升级产业结构，在数字化网络中拉近政府、企业和消费者之间的距离。因此，研究新型数字基础设施驱动中国与“一带一路”沿线国家出口竞争力重塑的效应，有助于沿线国家形成各具特色的优势产业，同时也有助于挖掘我国与“一带一路”沿线国家及其他地区贸易合作的潜力，更好地共建“一带一路”。

一、文献综述

新型数字基础设施建设已经受到国内许多学者的广泛关注，但是涉及新型数字基础设施建设对出口竞争力影响的研究较少，大多数学者从微观层面研究了新型数字基础设施对出口贸易的影响，并从不同的角度对新型数字基础设施对出口贸易的影响进行阐释。李楠等（2022）基于微观企业视角，考察了新型数字基础设施与制造业企业对接发展的作用，为新型数字基础设施建设发展及推动中国制造业实现出口升级提供理论和经验参考。冯正强（2021）从成本节约效应和技术溢出效应两条路径研究发现,新型信息基础设施建设能够显著促进我国出口贸易规模的扩大和出口技术复杂度的提高。钞小静（2020）从技术扩散视角出发，在贸易环节、竞争条件与要素流动的三维分析框架下，阐释了新型数字基础设施的影响。

出口竞争力是一个国家出口能力的综合体现，也是该国在国际贸易中地位的象征，因此对于出口竞争力的研究较多。陈继勇等（2019）在测算中印贸易竞争性与互补性的基础上,构建随机前沿引力模型和非效率模型，研究中印两国贸易潜力。王如玉等（2021）基于出口技术结构和竞争态势角度,对比评价了中国和澳大利亚在“一带一路”沿线国家市场的农产品出口竞争力。吴海文（2019）基于改进的显性比较优势指数，测算了中国与东盟的贸易竞争力。关于中国与“一带一路”沿线国家出口贸易的研究，学者采用了多种方法进行实证分析。高志刚等（2018）在测算中国与“一带一路”沿线及周边国家的贸易便利化水平的基础上，应用空间计量经济学模型实证考察了贸易便利化水平对中国出口贸易的空间效应，研究发现，中国出口贸易存在空间互补效应和空间溢出效应。王珏等（2022）则测算了中国与“一带一路”沿线国家的进出口双向贸易成本，并利用Chaney 引力模型构建了多边阻力项可解析的贸易方程组，结果表明中国对各国贸易成本基本呈现先降后增再降的倒“N”形变化趋势。李晓钟等（2022）利用中介效应模型及门槛模型，研究了互联网对中国与“一带一路”沿线国家贸易的影响效应和区域差异，结果表明互联网对贸易规模扩大有直接的促进效应且存在区域异质性。

由此可见，已有文献为研究新型数字基础设施建设驱动中国与“一带一路”沿线国家出口竞争力的重塑效应提供了思路，但关于中国与“一带一路”沿线国家新型数字基础设施建设驱动出口竞争力重塑的机制渠道、空间效应以及区域差异的研究却鲜有涉及。本文的贡献有以下几点：（1）尝试将新型数字基础设施建设与国家出口竞争力相联系，并探究其内在的影响机制，为探究驱动出口竞争力重塑提供新的思路；（2）运用空间计量模型，定量分析新型数字基础设施建设对中国与“一带一路”沿线国家出口竞争力的直接效应和空间溢出效应，丰富现有文献的研究；（3）从地理位置和经济发展水平角度出发，分别探讨新型数字基础设施建设对中国与“一带一路”沿线国家出口竞争力的影响，并有针对性地提出对策建议，以期为推动中国与“一带一路”沿线国家新型数字基础设施建设和提升出口竞争力水平提供参考借鉴。

二、理论分析

（一）新型数字基础设施驱动出口竞争力重塑的直接效应

新型数字基础设施作为数字经济发展的底层支撑，是新业态、新模式迭代升级的驱动力，为进一步引领各国信息技术革命、促进数字经济与实体经济融合发展提供了依据。首先，随着5G、人工智能、大数据、物联网等新型数字基础设施的建设及应用，使得商品贸易打破时间上和空间上的限制。一方面，大数据、人工智能等新一代信息技术使各国的要素市场和产品市场的广度和深度进一步扩大，贸易流量也将在一定程度上大幅提升，进而使各国开展贸易的条件更加便利化，有助于本国出口竞争力的提升。其次，与传统基础设施不同，新型数字基础设施具有低边际成本的特点，对出口贸易的驱动作用能通过降低出口贸易成本、减少出口贸易时间、降低出口贸易准入门槛、满足个性化出口需求来实现。除此以外，以数字化为核心的新型数字基础设施有助于推进供给侧结构性改革，促进制造业技术改造和设备更新，在技术方面提升产品的出口竞争力。由此，本文提出如下假设：

H1：新型数字基础设施建设能够驱动中国与“一带一路”沿线国家出口竞争力的重塑。

（二）新型数字基础设施建设对出口竞争力的空间溢出效应

新型数字基础设施建设对中国与“一带一路”沿线国家的出口竞争力可能存在着空间溢出效应。一方面，新型数字基础设施可促进知识和信息跨时空传播，提高不同地区信息和技术的可达性，提升产品的创新效率，并进一步推动各国人力资本的积累和高级化进程，人力资本积累到一定程度后又会进一步强化知识、技术的溢出，由此形成一种正向循环，推动地区整体产品质量的提升，从而提升地区整体的出口竞争力水平。另一方面，新型数字基础设施建设的重要特征就是通过高效的信息传递压缩时空距离，增强区域间经济活动关联的广度和深度以及企业间交流协作的机会，这种效应与交通基础设施产生的空间溢出效应类似。除此以外，国外也有学者对以新型数字基础设施为依托的数字经济所产生的空间效应进行了系统的研究，Yilmaz 较早地发现了信息化所带来的空间溢出效应, 且SUN（2014）的研究认为信息化传播有助于打破由距离引起的经济空间限制，并指出信息化对周边地区均能够产生正向的直接影响和间接影响，即证明了互联网的梅特卡夫法则。由此可见，由于新型数字基础设施建设以互联网为基础，因此其对于出口竞争力的影响理应在空间上也存在溢出效应，它将各个区域的生产经营活动连成一个整体，通过扩散效应，提升周边地区的创新水平以及企业的生产效率，进而降低企业的生产成本，使出口竞争力较强的区域带动竞争力较弱区域的贸易发展，这意味着新型数字基础设施对出口竞争力的影响除了基础设施的本地效应外，还存在基础设施的空间效应。由此，本文提出如下假设：

H2：新型数字基础设施对出口竞争力存在空间溢出效应。

（三）新型数字基础设施对出口竞争力的作用机制

已有研究表明，互联网的发展在国际贸易中起到加快信息传输的作用，可以有效促进对外贸易质与量上的并驾齐驱，新型数字基础设施将以互联网为基础的5G、大数据、人工智能等技术融合，形成一个有机整体，这些新型数字基础设施的应用可以通过技术溢出效应，在国际贸易中产生重要影响，在国际贸易中，技术溢出效应可体现在劳动生产率的提升和人力资本增加的维度上。

首先，从劳动生产率提升的维度来看，无论是资源的优化配置还是产业的结构升级，最终都将在劳动生产率的提升上得到充分体现，而一国劳动生产率的提升也就意味着一国的资源配置不断优化，产业结构也向着合理化和高级化的方向转变。技术溢出在一定程度上可以带来行业资源要素的再分配，使得生产要素处于集聚状态，吸引一定的人流和资金流，提升产业内部的活力，最终使得该产业的劳动生产率提升。新型数字基础设施的建设还将在一定程度上提高企业的生产效率，产生规模效应，边际成本也将随之下降，从而表现出生产和消费的外部性，进一步提高劳动生产率，最终使得企业的生产成本降低，提高产品生产的时效性，提高产品的出口竞争力。由此，本文提出如下假设：

H3a：新型数字基础设施建设可通过提高劳动生产率推动出口竞争力的重塑。

其次，人力资本是促进各国经济增长的重要驱动力和源泉,各国出口贸易模式会对该国人力资本积累产生一定的影响,各国出口结构的优化也会推动该国受教育程度的提升，姚战琪（2020）认为人力资本积累能够通过提升出口技术复杂度来增强我国对外贸易竞争力，而以5G、大数据、物联网等为代表的新一代信息技术对于一国人力资本的积累具有一定的促进作用。一方面，新型数字基础设施建设与人力资本有着互补的关系，新型数字基础设施的投资需要更高水平的人力资本，这是由于新型数字基础设施需要高水平的数字经济人才进行操作，设施与人力资本水平相匹配才能提高全要素生产率，优化一国的商品结构，提升产品的出口竞争力。另一方面，通过工业互联网、5G网络及物联网等新型数字基础设施的连接，可以将人、机、物三者有机联系起来，实现三者间的互联互通，互联网等新一代信息技术平台的搭建能够汇聚各国有效信息，使各国人民通过线上平台接受高水平的技能培训，且彼此间也能够相互交流，不断地提高研发技能，提高人力资本质量增加员工知识技能储备，同时也能够更好地利用新型数字基础设施，推动技术进步，提升出口竞争力水平。由此，本文提出如下假设：

H3b：新型数字基础设施建设可通过提高人力资本水平推动出口竞争力的重塑。

三、变量选取与模型构建

（一）变量选取

1.被解释变量。由于一国的出口竞争力水平与该国的经济发展水平有很大相关性。一般来讲，一国经济发展水平越高，出口竞争力也会更强，因此，在计算一国出口竞争力时仅凭借贸易规模有失偏颇，基于此，本文借鉴严兵（2006）的做法，将中国与“一带一路”沿线国家之间的发展差异考虑在内，并基于数据的可得性，选取出口竞争力指数（ECI）来测度中国与“一带一路”沿线国家的出口竞争力水平。具体计算方法如式（1）所示。

其中，Xi表示i 国的出口贸易总额，表示中国与 “一带一路”沿线国家的出口贸易总额，Gi表示i 国的国内生产总值，表示中国与“一带一路”沿线国家国内生产总值的和。如果一国的出口竞争力指数大于1，说明该国的出口规模优于经济发展规模，即出口带动经济增长，也意味着该国出口竞争力较强；如果出口竞争力指数小于1，说明该国的贸易发展落后于经济发展，该国的出口竞争力水平较低。

2.解释变量。在严格按照指标选取的综合性、科学性以及可得性原则的基础上，考虑到新型数字基础设施所涵盖的5G 基建、特高压、大数据中心等领域都离不开互联网的支持，同时借鉴范合君（2022）、赵星（2022）、姚震宇（2022）等人的研究，从供给侧和需求侧两个方面构建新型数字基础设施建设水平的指标体系。此外，为了为消除数据的右偏性，借鉴张欣等（2023）的做法将新型数字基础设施建设水平综合得分加1并取自然对数（lnNDI）。具体指标选取及构建如表1 所示。为了构建新型数字基础设施建设的综合评价体系，本文使用熵值法对表1 中各项指标赋权，对50 个国家的新型数字基础设施建设水平进行综合得分计算。

表1 新型数字基础设施发展水平指标体系

3.中介变量。根据前文的理论分析，本文分别选取劳动生产率（LAB）、人力资本水平（EI）作为本文的中介变量。劳动生产率选取地区生产总值与就业人员总数的比值来衡量，人力资本水平选取高等教育毛入学率来衡量。

4.控制变量。为了防止其他变量因素对核心解释变量新型数字基础设施建设对出口竞争力实际影响的干扰，且为了尽量减少其他变量遗漏所造成的估计结果偏差，借鉴（王钰，2021）、（姚战琪，2022）等的研究在模型中纳入外商直接投资、对外开放水平、政府参与度、市场需求、关税税率5 个变量作为控制变量。

①外商直接投资（FDI）：发展中国家可通过外商直接投资引进发达国家先进的科学技术，进而提高产品的质量，已有学者对外商直接投资对出口贸易的影响进行了研究，认为外商直接投资不仅能够促进一国的出口扩张，而且能够提升和优化出口结构，进而提升一国的出口竞争力。选取外来直接投资存量占GDP 比重来衡量外商直接投资的强度。

②对外开放水平（OPE）：从国际贸易往来中进口贸易的技术溢出效应和出口贸易的良性竞争效应来看，一国对外开放水平越高，引进的先进技术就越多，就越有利于形成产业竞争优势，武力超（2020）认为贸易开放能够增加一国相关企业的出口。选取贸易开放度，即进出口贸易总额与GDP 的比值来衡量一国对外开放水平。

③政府参与度（GI）：政府对企业贸易活动的参与在一定程度上会影响一国的出口竞争力。政府干预会营造良好的营商环境，提升企业生产意愿，扩大出口规模，但过度的干预可能会造成市场失灵，对企业出口产生不利影响。借鉴张青龙（2022）等的研究，选取政府支出占GDP 百分比来衡量一国的政府参与度。

④市场需求（MR）：市场需求能够反映一国生产产品或服务的内部需求程度，本国内部需求越大，一方面所需进口产品的规模就会越大，随着进口需求的增加，本国出口竞争力也会受到一定冲击，即产生“进口规模扩大”效应；另一方面对国内生产产品的质量要求也会越高，能够促进企业加快创新，优化产业结构，提升出口竞争力水平，即产生“产品质量提升”效应。借鉴张美云（2023）等的研究，选取居民最终消费支出占GDP 的比重来反映市场需求的大小。

⑤关税税率（TAR）：一国关税税率越高，贸易往来国向本国出口的技术密集型产品的规模就越小，越不利于本国产品质量的提升，韩剑（2018）、邹宏元（2020）认为关税税率减让可以促进一国的贸易。借鉴赵维（2019）的研究，选取所有产品的关税税率加权平均来衡量中国与“一带一路”沿线国家的关税税率。

5.数据来源与描述性统计。本文选取2010～2020 年中国与“一带一路”沿线共50 个国家展开研究（部分国家因数据缺失未列入研究样本），其中，计算出口竞争力水平所使用的数据来源于世界银行、联合国贸易发展会议数据库以及联合国商品贸易统计数据库，衡量新型数字基础设施建设各指标的数据主要来源于世界银行数据库、UNCTAD 数据库、国研网统计数据库、国际电信联盟（ITU）及《全球信息技术报告》《全球数字经济国家竞争力发展报告》以及ZoomEye 搜索引擎，其他变量数据来源于世界银行数据库以及“中国一带一路网”。对于少数非连续缺失值，本文采用线性插值法进行补充。表2 是变量说明及描述性统计结果，结果显示，出口竞争力水平（ECI）的均值为1.427，最大值为6.473，最小值为0.053，标准差为0.989，表明不同国家的出口竞争力水平存在较大差距，与李骥宇等（2018）、陈继勇等（2017）的研究发现一致。

表2 变量说明与描述性统计

为了避免变量之间可能存在较高的相关性而导致模型估计结果偏误，本文对主要变量进行了多重共线性检验，表3 为变量的方差膨胀因子，结果表明，所有变量的VIF值均小于10，且最大的VIF 值为2.41，远小于10，因此不必担心存在多重共线性问题。

表3 变量的方差膨胀因子

（二）模型选择与构建

1.基准模型。本文首先构建基准回归模型来检验新型数字基础设施建设对中国与“一带一路”沿线国家的直接影响效应，见公式（2）：

其中，ECIi，t为国家i 在t 时期的出口竞争力水平，为国家i 在t 时期的新型数字基础设施建设水平，向量为一系列的控制变量，表示控制了个体固定效应，表示控制了时间固定效应，为随机扰动项。

2.空间计量模型。为了进一步考虑空间因素的影响，构建空间计量模型，探讨新型数字基础设施建设如何在空间上驱动中国与“一带一路”沿线国家出口竞争力。常见的空间计量模型主要有空间滞后模型（SLM）、空间误差模型（SEM）以及空间杜宾模型（SDM）。本文将根据检验结果的显著性来选择模型的具体形式。

其一，空间滞后模型。该模型可以解释邻近地区的因变量对本地区因变量的影响方向和程度，即邻近国家的出口竞争力水平如何影响本国的出口竞争力水平，具体公式如下：

其二，空间误差模型。该模型能够反映未知空间变量对测度空间的影响，即邻近地区的新型基础设施水平和出口竞争力水平都不会影响本国的出口竞争力水平，只有邻近国家的未知因素会影响本国的出口竞争力水平，具体公式如下：

其中，λ 为空间误差系数，表示存在于扰动误差项之中样本观测值的空间影响程度；表示空间误差项，其他字母含义同公式（3）。

其三，空间杜宾模型，该模型既能体现本国出口竞争力水平与邻近地区出口竞争力水平的关系，又能体现本国出口竞争力水平与本国及邻近国家新型数字基础设施水平之间的关系，具体表达式如下：

3.中介效应模型。此外，为了讨论新型数字基础设施建设对出口竞争力可能存在的作用机制，借鉴温忠麟（2004）的递归方程进行中介效应检验。具体检验步骤为：在新型数字基础设施与出口竞争力的基准回归模型（2）的系数显著的情况下，分别构建新型数字基础设施对于中介变量劳动生产率、人力资本的线性回归方程，通过显著性来判断是否存在中介效应，若回归系数和均显著，则通过中介检验。中介效应模型的具体公式如下：

四、实证分析

（一）基准回归结果

通过Hausman 检验，本文选择固定效应模型进行基准回归分析，表4 为新型数字基础设施建设驱动中国与“一带一路”沿线国家出口竞争力重塑的直接效应检验结果，其中，列（1）为不加入控制变量的回归结果，列（2）-（6）分别为依次加入控制变量的回归结果。由列（1）可以看出，新型数字基础设施建设（lnNDI）的估计系数显著为正，说明新型数字基础设施建设促进了出口竞争力水平的提高。依次加入控制变量后，新型数字基础设施建设（lnNDI）的回归系数依然在1%的显著性水平上为正。对于控制变量，如列（6）所示，关税税率（TAR）的系数显著为负，表明关税税率的提升会阻碍各国出口竞争力水平的提升；外商直接投资（FDI）、对外开放水平（OPE）的回归系数分别为0.009、0.010，且均显著为正，说明外商直接投资的增加有助于各国出口竞争力水平的提升，同时，一国对外开放水平越高，越能够提升本国的出口竞争力水平。政府参与度（GI）对出口竞争力的影响在1%水平下显著为负，表明政府参与度增强的同时出口竞争力水平并未得到有效提升，未能发挥政府参与对出口竞争力总体效应的促进作用；市场需求（MR）的回归系数为-0.007，在1%的水平上显著为负，说明市场需求的“进口规模扩大”效应要大于“产品质量提升”效应，在一定程度上会抑制一国出口竞争力水平的提升，但抑制程度不大。

表4 基准回归结果

（二）空间溢出效应检验

1.相关检验。（1）空间相关性检验。在进行空间计量分析之前，首先对新型基础设施建设和出口竞争力水平进行空间自相关检验。空间相关性可以用来考察中国与“一带一路”沿线国家新型数字基础设施建设与出口竞争力水平的集聚特征和空间演化形态。空间自相关指数一般包括两种：全局空间自相关（Global Moran's I）和局部空间自相关（Local Moran's I），全局莫兰指数可以考察新型数字基础设施建设与出口竞争力水平的空间关联特征，局部莫兰指数可以考察某一特定区域的空间关联程度。

全局莫兰指数的计算方法如式（8）所示：

局部莫兰指数的计算方法如式（9）所示：

构建空间权重矩阵是空间计量经济学的首要任务，且不同的空间权重矩阵计算出的莫兰指数结果也不同。本文采用邻接矩阵来检验中国与“一带一路”沿线国家的新型数字基础设施建设与出口竞争力水平的空间相关性。具体形式如式（10）所示：

式中，Wij表示邻接矩阵，若i 区域和j 区域相邻，则Wij=1，若i 区域和j 区域不相邻，则Wij=0，邻接矩阵为对角线均为0 的N×N 阶矩阵。

本文首先运用全局莫兰指数分别对50 个样本国家2010～2020 年的新型数字基础设施建设和出口竞争力水平的空间自相关性进行检验，结果如表5 所示。从表中可以看出，新型数字基础设施建设的Moran,s I 值均为正，且在10%及更低水平下通过了显著性检验，说明中国与“一带一路”沿线国家的新型数字基础设施建设水平在空间分布上具有显著的正相关性，即存在空间依赖性，同时也说明，新型数字基础设施建设在空间上的分布并不是随机的，而是表现出某些国家的新型数字基础设施建设在空间上趋于集聚。在出口竞争力水平中，除2013 年的Moran,s I 在10%的水平上显著外，其余年份都在5%或更低水平的显著性水平下通过假设检验，说明中国与“一带一路”沿线国家的出口竞争力也存在较为显著的空间正相关性，出口竞争力在空间分布上存在一定的集聚。新型数字基础设施的Moran,s I 值呈现出波状波动态势，出口竞争力的Moran,s I 值呈“U”型变化，在2013 年达到最低值0.183。综上所述，空间相关作用较为显著，可以选择空间计量模型进行进一步研究。

表5 新型数字基础设施建设和出口竞争力水平的全局莫兰指数

为了考察某一特定区域的空间相关程度，本文绘制了新型数字基础设施建设与出口竞争力的局部莫兰图，分别如图1、图2 所示，限于篇幅本文仅汇报2010 年、2020 年的结果，图中数字1～50 分别表示中国与“一带一路”沿线共50 个国家（部分“一带一路”沿线国家因数据缺失未列入样本），主要有中国、蒙古、新加坡、马来西亚、印度尼西亚、缅甸、泰国、老挝、柬埔寨、越南、文莱、菲律宾、土耳其、约旦、黎巴嫩、以色列、沙特阿拉伯、阿曼、卡塔尔、科威特、巴林、希腊、埃及、印度、巴基斯坦、孟加拉国、阿富汗、斯里兰卡、不丹、哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、乌兹别克斯坦、俄罗斯、乌克兰、白俄罗斯、格鲁吉亚、阿塞拜疆、亚美尼亚、摩尔多瓦、爱沙尼亚、拉脱维亚、捷克、斯洛伐克、匈牙利、斯洛文尼亚、克罗地亚、塞尔维亚、阿尔巴尼亚、罗马尼亚、保加利亚。

图1 2010 年（左）、2020 年（右）新型数字基础设施建设水平局部莫兰散点图

图2 2010 年（左）、2020 年（右）出口竞争力水平局部莫兰散点图

由图可见，在新型数字基础设施建设的集群检验中，2010 年有15 个国家处在第一象限，21 个国家位于第三象限，2020 年位于第一象限的国家有16 个，位于第三象限的国家有19 个。整体而言，2010 年和2020 年新型数字基础设施建设的散点位于第一和第三象限的国家总计分别为36 个和35 个，占样本总数的比重分别为72%、70%。在出口竞争力的集群检验中，出口竞争力的散点图显示，2020 年有10 个国家位于第一象限，比2010 年多3 个；2020 年有22个国家位于第三象限，较少于2010 年。总体来看，2010年和2020 年出口竞争力的散点位于第一和第三象限占样本总数的比重分别为66%、64%。上述结果进一步证实了中国与“一带一路”沿线国家的新型数字基础设施建设和出口竞争力都存在显著的空间正相关性，与全局莫兰指数的检验结果相同。因此，局部空间正相关性显著，进一步说明需要选用空间计量模型进行研究。

（2）空间计量模型的选择。根据空间自相关检验的结果可知，新型数字基础设施建设水平与出口竞争力水平具有显著的空间相关性，本文将通过一系列检验来进行空间计量模型的选取。

首先，参考Anselin（2004）等的判断标准，进行LM检验判断使用何种空间计量模型，包括LM-Error 检验、稳健的LM-Error 检验以及LM-Lag 检验、稳健的LM-Lag 检验，从表6 中LM 检验的结果可知，4 个检验均具有较强的显著性，拒绝了原假设H0，说明空间误差模型（SEM）和空间滞后模型（SLM）均适用于本文所选择的样本，而空间杜宾模型（SDM）同时考虑了这两种效应，因此可以初步判断选择空间杜宾模型（SDM）更适用于本文所选样本。

表6 LM 检验结果

其次，进行hausman 检验，判断所选模型应该使用固定效应还是随机效应。从hausman 检验的结果（见表8）可以看到，空间杜宾模型（SDM）、空间滞后模型（SAR）以及空间误差模型（SEM）的指标值分别为8.26、478.13、70.78，均在1%的显著性水平上通过了检验，因此，选择空间杜宾的固定效应模型较为合适。

最后，进行LR 检验来判断应使用何种固定效应模型，从检验结果可知，使用时间固定效应模型更加合适。接着，检验空间杜宾模型是否会退化为空间误差模型和空间滞后模型，根据表7 所示，LR 检验的指标值分别为39.31、49.99，P 值均为0.000，说明空间杜宾模型不会退化为空间滞后模型和空间误差模型。

表7 LR 检验结果

综上所述，本文选择空间杜宾的时间固定效应模型来探讨新型数字基础设施建设如何驱动中国与“一带一路”沿线国家出口竞争力的重塑。

2.模型结果分析

基于上述分析，认为选择空间杜宾的固定效应模型较为合适，但为了比较估计结果的稳健性，本文还列出了空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）的估计结果，其结果如表8 所示，SDM 模型中出口竞争力水平的空间自回归系数显著为正，具有正向空间交互效应，说明相邻国家出口竞争力水平提高的同时，也会借助空间溢出效应促进本国出口竞争力水平的提升。新型数字基础设施建设的系数在1%的水平下显著为正，表明本国新型数字基础设施建设水平越高，本国的出口竞争力水平就越高。新型数字基础设施建设的空间滞后项系数也在1%的水平下显著为正，表明新型数字基础设施建设具有显著的空间效应。

表8 空间模型回归结果

根据空间计量经济学相关理论，建立空间计量模型进行测算得到的参数结果一般容易受到内生因素、外生因素影响以及误差项因素影响。因此，本文参考Le Sage（2019）等提出的“偏微分法”，将自变量对出口竞争力水平的影响系数分解为直接效应和间接效应。SDM 空间效应分解结果如表9 所示，新型数字基础设施建设的直接效应和间接效应以及总效应均在1%的水平下显著为正，表明本国新型数字基础设施建设不仅对本国的出口竞争力水平具有正向促进作用，并且具有显著的空间溢出效应，若忽略空间因素互动影响，则会低估新型数字基础设施建设水平驱动出口竞争力水平提升的重塑效果，因此，进一步证明了空间计量模型选择的合理性。

表9 SDM 空间效应分解

（三）中介效应检验

前文从劳动生产率、人力资本的视角，从理论上分析了新型数字基础设施建设对出口竞争力影响的传导机制。为验证上述作用机制，本文选用中介效应模型进行实证检验，回归结果见表10。首先，分析贸易成本的作用机制：模型（1）中新型数字基础设施建设对被解释变量出口竞争力的总影响为2.575，且在1%的水平下显著为正，证实了新型数字基础设施建设对出口竞争力水平具有显著正向影响；模型（2）中新型数字基础设施建设对中介变量贸易成本的影响系数为0.071，模型（3）中的中介变量贸易成本的回归系数为11.719，且两个系数均在1%的水平上显著为正，说明新型数字基础设施建设能够在一定程度上提升劳动生产率；模型（3）中的新型数字基础设施建设对出口竞争力的影响系数为1.738，且在1%的水平下显著为正，因此存在中介效应。人力资本的作用机制与劳动生产率一致，模型（4）（5）（6）的各项系数均显著为正，且模型（6）中新型数字基础设施建设对出口竞争力影响的系数比模型（4）有所下降，说明出口技术复杂度在新型数字基础设施建设驱动中国与“一带一路”沿线国家出口竞争力重塑的过程中起到了中介机制的作用。

表10 中介效应检验结果

为了保证研究结果的稳健性，本文采用Sobel 检验方法对中介效应进行稳健性检验，检验结果如表10 最后一行所示。由Sobel 检验结果可知，劳动生产率、人力资本的Sobel Z 值均在1%的显著性水平下显著，进一步说明了结论的可靠性。

（四）异质性分析

1.按经济发展水平进行异质性分析。根据联合国关于不同经济发展水平国家的划分依据以及数据的可获得性，将“一带一路”沿线国家划分为发达国家和发展中国家。按照经济发展水平划分，可以兼顾沿线国家的资源和制度禀赋、商品贸易和产业结构等因素，体现不同发展水平经济体的竞争优势和互补优势，同时削弱一些偏远国家数据异常导致的计算结果偏差。

2.按国家是否临海进行异质性分析。“一带一路”包括丝绸之路经济带和21 世纪海上丝绸之路，海上丝绸之路是沟通东西方经济文化交流的重要桥梁，国家间距离的远近在一定程度上取决于国家是否拥有海岸线，且拥有海岸线的国家交通更加便利，因此国家是否临海可能对新型数字基础设施建设水平的驱动效应存在一定的影响。因此，本文将中国与“一带一路”沿线国家划分为临海国家和内陆国家，探究不同位置国家的新型数字基础设施建设水平影响出口竞争力的程度，其中临海国家有34 个，内陆国家有16 个，具体分类见表11。

表11 划分标准

不同类型的异质性回归分析如表12 所示，列（1）和列（2）的结果显示，发达国家和发展中国家新型数字基础设施建设的回归系数分别为2.517 和2.107，且分别在1%的水平下显著，说明新型数字基础设施建设对发达国家出口竞争力水平的重塑效应要大于发展中国家；从列（3）和列（4）可以发现新型数字基础设施建设的回归系数都显著为正，但对临海国出口竞争力的影响相比内陆国而言，t统计量更大，说明新型数字基础设施建设对临海国的影响相对内陆国更为显著。产生这一结果的可能原因是，发达国家和临海国家相对于发展中国家和内陆国家，其数字基础设施发展较早，水平也较高，从而更加充分地释放了新型数字基础设施建设带来的红利。

表12 异质性分析结果

（五）稳健性检验

通过对样本国家中的异质性进行分析，证明本文的研究结果具有一定的稳健性，为进一步增强研究结果的可靠性，本文从以下三个维度对新型数字基础设施建设驱动中国与“一带一路”沿线国家出口竞争力的重塑效应进行稳健性检验。一是从样本选择上进行稳健性检验，将2010 年和2020 年的全部样本剔除，仅利用2011～2019 年的面板数据进行回归；二是从指标选取上进行稳健性检验，一方面将核心解释变量新型数字基础设施建设的衡量指标替换为信息通信技术产品贸易总额占货物总贸易额的比例，另一方面将被解释变量的衡量指标替换为出口市场占有率（IMS）；三是对模型可能存在的内生性问题进行处理，一方面，参考黄群慧等（2019）的设置方法，选择1984 年每百人固定电话数与样本国家上一年互联网宽带接入用户数的交互项作为工具变量（g1），这样选择的原因有如下几点：首先考虑工具变量的“相关性”条件，电话线拨号接入（PSTN）是互联网被大众熟知的基础，历史上固定电话用户数多的地方在很大程度上也是互联网普及率高的地方，而新型数字基础设施又是以互联网为基础，因此，互联网普及率高的地区很可能是新型数字基础设施发展较快的地区，选取每百人固定电话数作为新型数字基础设施建设的工具变量符合相关性的要求。其次考虑工具变量的“外生性”条件，每百人固定电话用户数并不会对一国的出口竞争力产生直接影响，尤其是相对于新型数字基础设施的发展速度而言，更不会产生直接影响。另一方面，参考王林辉等（2022）的思路，选取中国新型数字基础设施建设和各国占样本国家总新基建的比例的乘积作为工具变量（g2）。理由如下：由于中国与“一带一路”沿线国家的贸易十分紧密，贸易往来越密切也会使双方的新型数字基础设施建设水平更加完善，所以中国新型数字基础设施建设水平能够在一定程度上带动其他国家新型数字基础设施建设进一步完善，但并不会直接影响其他国家的出口竞争力水平。稳健性检验结果如表13、表14 所示，表13 中列（1）（2）（3）分别是剔除样本、替换核心解释变量、替换被解释变量的稳健性检验结果。结果显示新型数字基础设施建设的回归结果均在1%的水平下显著为正，与前文的检验结果一致，在一定程度上说明了前文结果的稳健性。

表13 稳健性检验结果

表14 工具变量法的内生性检验结果

表14 显示了工具变量g1、g2 的两阶段最小二乘法回归结果，第（1）（4）列显示了两阶段最小二乘法的第一阶段结果，第（2）（5）列为加入控制变量的结果，第（3）（6）列为不加入控制变量的结果，可以看到，在考虑内生性问题以后，不管是否加入控制变量，新型数字基础设施建设对出口竞争力水平的影响仍然是显著为正的。此外，表中显示了对于原假设“工具变量识别不足”和“弱工具变量”的检验结果，可以看到，Kleibergen-Paap rk 的LM 统计量的p 值均为0.000，因此显著拒绝原假设，弱工具变量检验的Wald F 统计量均大于Stock-Yogo 弱识别检验10%水平上的临界值16.38，进一步说明了本文所选工具变量的合理性。

五、结论与政策建议

（一）结论

本文选取2010～2020 年中国与“一带一路”沿线50 个国家的面板数据，利用基准回归模型、空间杜宾模型以及中介效应模型探究新型数字基础设施建设对出口竞争力的驱动效应，并使用一系列稳健性检验方法，进一步验证了基准回归结果的可靠性以及合理性，得出如下结论：

第一，通过对样本进行基准回归，新型数字基础设施建设明显促进了各国出口竞争力水平的提升，已成为新时代下各国提升出口竞争力的重要力量，通过对样本的时间范围进行缩减、替换变量以及引入工具变量等稳健性检验，发现该结论仍然成立。第二，根据空间杜宾模型的回归结果，出口竞争力水平的空间自回归系数显著为正，具有正向空间交互效应，说明相邻国家出口竞争力水平提高的同时，也会借助空间溢出效应促进本国出口竞争力水平的提升，新型数字基础设施建设的系数在1%的水平下显著为正，表明新型数字基础设施建设具有显著的空间效应；进一步讲，对空间溢出效应分解，发现本国新型数字基础设施建设水平不仅对本国的出口竞争力水平具有正向促进作用，并且具有显著的空间溢出效应。第三，不同经济发展水平、不同地理位置的异质性回归结果表明，新型数字基础设施建设对出口竞争力的影响均显著为正，发达国家以及临海国家的核心解释变量系数要明显大于发展中国家和内陆国家。第四，新型数字基础设施建设驱动出口竞争力重塑的机制检验结果表明，新型数字基础设施建设可通过提升劳动生产率、人力资本进而对中国与“一带一路”沿线国家的出口竞争力产生重塑效应。

（二）政策建议

1.加大新型数字基础设施建设力度，提升出口竞争力水平。新型数字基础设施建设对中国与“一带一路”沿线国家出口竞争力水平的提升具有显著的促进作用，但“一带一路”沿线国家新型数字基础设施建设水平不一，尚有很大的提升空间。各国政府应不断完善推进新型数字基础设施建设的政策措施，加大对5G、人工智能、大数据、区块链等新型数字基础设施的投入，不断完善新型数字基础设施建设，保障新型数字基础设施建设核心环节与相关领域的资金需求，在推动对外贸易升级的进程中大力推动新型数字基础设施建设，有效释放新型数字基础设施建设对贸易升级的红利，为经济发展和出口竞争力的提升创造良好的数字环境。

2.实施差异化的新型数字基础设施建设战略，缩小“数字新基建鸿沟”。由于中国与“一带一路”沿线国家的资源禀赋、经济发展水平、地理位置的不同，因此新型数字基础设施建设战略要因国而异，发达国家以及临海国家的新型数字基础设施建设相对完善，这些国家应进一步加大对培养数字化人才的投资力度，积极宣传新型数字基础设施的优势所在，注重数字人才的培养，形成多层次全方位的人才体系，从技术层面提升出口竞争力。发展中国家以及内陆国家应将重点放在对新型数字基础设施的建设上，力争打破新型数字基础设施建设的空间桎梏，从新型数字基础设施建设中获得更多的贸易红利。

3.明确新基建空间外溢效应的重要性，高质量共建“一带一路”。当前“一带一路”沿线国家新型数字基础设施建设的水平有限，高质量新型数字基础设施建设还具有较大发展潜力，研究结果表明新型数字基础设施建设具有显著的空间外溢效应，所以“一带一路”沿线国家在推广新基建时，应将其空间外溢效应考虑在内，重点发展新型数字基础设施建设的合作与投资，激发市场需求。从各国新型数字基础设施的发展现状来看，部分国家的新基建比较优势相对突出，其带来的技术外溢等经济效应在目前的发展阶段对“一带一路”沿线国家的影响和吸引力更大，应充分发挥新型数字基础设施建设对劳动生产率提升以及人力资本提升的促进作用。