中国新型基础设施建设：统计测度及产业结构升级效应

李旭辉，王经伟，夏万军

（1.安徽财经大学 管理科学与工程学院，安徽 蚌埠 233000；2.安徽财经大学 统计与应用数学学院，安徽 蚌埠 233000）

一、引言

人类第四次工业革命蓬勃兴起，新型基础设施建设（新基建）正成为新一轮科技革命与产业转型的关键支撑和重要物质保障。通过深耕数字经济与实体经济的有机融合，新基建为建设社会主义现代化强国提供了创新运行载体和技术驱动引擎。习近平总书记在中央财经委员会第十一次会议上强调，要全面加强基础设施建设，构建现代化基础设施体系，为全面建设社会主义现代化国家打下坚实基础。加强新型基础设施建设，是当前中国提振内需的客观需要，也是国家在深刻洞察和把握世界科技与产业结构升级大趋势基础上作出的战略抉择。中央经济工作会议和政府工作报告多次提名新基建，“十四五”规划亦对新基建作出明确部署，政策的引导和支持令中国在新基建领域取得了一批领先世界的成果，但也应看到新基建同国家发展和安全保障需要相比还不适应，在支撑产业结构升级和区域协调布局等方面还存在明显不足（郭斌、杜曙光，2021）[1]。随着新一代信息技术的发展，中国对新基建的探索不断深入，新基建涵盖领域也日益丰富，那么目前中国新基建处于何种水平，存在哪些短板，其地区差距如何，加强新型基础设施建设能否有效推动产业结构升级？基于上述问题的考察，对精准掌握中国新型基础设施建设水平、解决新基建的不平衡不充分问题、促进产业结构升级具有重要价值。

二、文献综述

新基建统筹兼顾供给与需求，正成为大国竞争的重要抓手，助力中国在全球数字经济与产业竞争中赢获战略主动（任泽平等，2020）[2]。随着新基建这一概念的提出，学界对新基建和产业结构升级的关系逐步展开了深层次理论探讨。刘海军和李晴（2020）[3]认为，新基建具有信息化与融合化特征，可以打通数据链并实现产业链的重塑和巩固，从而推进制造业转型升级。马荣等（2019）[4]指出，新基建可以推动产业向智能化转型，使智能化产业从基础层、技术层向应用层拓展，是产业结构升级的先手棋。目前，学界的普遍共识是：新基建深植于数字技术（Tang and Zhao，2023）[5]，通过推动传统产业转型、催生新产业新业态两种方式实现产业结构升级，具备极强的产业改造能力（刘艳红等，2020；郭朝先、徐枫，2020；高喆等，2021）[6-8]。

为进一步验证新基建对产业结构升级的影响，部分学者就上述理论探讨进行了各种实证检验。实证分析不可规避的是衡量新基建水平，根据衡量方式不同，相关研究可分数据模拟、虚拟变量、简易指标三类。数据模拟方面，郭凯明等（2020）[9]通过建立动态一般均衡模型，以数值模拟方式揭示了新基建投资对产业结构转型升级的影响。虚拟变量方面，袁航和朱承亮（2022）[10]以“宽带中国”试点地区构建二分虚拟变量表征数字基建水平，并通过渐进双重差分模型检验发现“宽带中国”战略可显著促进产业结构合理化。张国胜和李文静（2022）[11]在检验数字基建对产业与就业结构的影响时，同样以虚拟变量衡量数字基建。简易指标方面，何玉梅等（2021）[12]以通信、计算机及相关设备制造业的企业总产值衡量新基建水平并验证了其对产业结构升级的正向促进作用。Wu 等（2023）[13]从信息基础设施维度选取4 个指标作为新基建代理变量，指出新基建对产业结构的影响具有明显的城市异质性。李斯林等（2023）[14]构建了包含7 项指标的评价体系，并发现“恩格尔效应”“鲍莫尔效应”是数字基础设施影响产业升级的主要因素。

已有关于新基建和产业结构升级的研究为本文提供了良好的理论基础和实证支撑，但仍存在两方面的局限。第一，未能真实反映新基建水平。新基建是一个多维概念，横跨三大产业诸多领域，度量新基建水平涉及不同领域的多项指标，已有研究通过数值模拟、虚拟变量、简易指标等方式可能无法真实全面地反映新基建水平，以此展开实证回归可能存在一定的不足。第二，基于关系数据分析范式的研究存在缺口。传统计量模型可以很好地检验新基建对产业结构的影响，但忽视了研究样本间的关联关系（李敬等，2014）[15]。鉴于此，本文基于国家发改委对新基建做出的最新要求，结合国家产业统计分类标准，在重塑新基建测度指标体系的基础上全面考察中国新基建水平及其空间结构特征，然后论述新基建的产业激励效应、示范效应和关联效应，并从地区关系视角检验新基建对产业结构升级的影响。

三、新基建水平统计测度及量化分析

（一）新基建水平统计测度

本部分在总结归纳新基建主要领域的基础上完成指标体系的构建，并采用序关系法和线性加权集结模型测算新基建水平。

1.指标体系构建。新基建以信息网络为基础、以技术创新为驱动，是提供数字转型、智能升级和融合创新服务的现代化基础设施体系，是构建新发展格局、打造中国式现代化的重要投资领域。2020 年4月，国家发改委指出，新基建主要包括信息、融合、创新三类基础设施。根据国家发改委对三类基础设施的界定，同时结合《数字经济及其核心产业统计分类（2021）》对各类基础设施的划分标准及其领域说明，本文对新基建子领域进行了系统归纳和分类，如表1 所示。

表1 新型基础设施建设分类目录及主要领域

信息基础设施主要指基于新一代信息技术演化生成的高速泛在、天地一体、安全高效的基础设施，主要有以下分类：（1）网络基础设施，包括光缆、卫星、移动通信、工业互联网等领域，因此，选取“光缆密度”“卫星云图接受设施”“雷达观测服务设施”“移动电话普及率”和“移动交换机容量”等直接相关的指标衡量网络基础设施水平；（2）新技术基础设施，人工智能是新技术基础设施的重要领域，根据《高技术产业（制造业）分类2018》的划分标准，人工智能相关数据可由电子及通信设备制造业、软件与信息技术服务业数据加总而得（李旭辉等，2020）[16]，故通过“电子、通信设备制造、软件、信息技术服务业总收入”进行衡量；（3）算力基础设施，包括以数据服务器为核心的大数据中心、智能计算中心等，考虑数据服务器的核心地位，选取“人均互联网数据接入流量”和“互联网接入端口”两个指标进行衡量。

融合基础设施则是指深度应用信息技术，促进传统基础设施转型升级，进而形成的基础设施新形态。主要有以下分类：（1）智能交通基础设施，指借助数字化技术和互联网平台进行的铁路、航空、管道等各种交通设施，其中，高铁作为新基建的七大领域之一，是智能交通设施的代表，因此，选取“高铁路网密度”和“铁路、航空、管道运输业从业比”综合表征交通设施；（2）智慧能源及水利基础设施，所谓“智慧”，指通过节能技术和绿色技术的研发及应用，优化以煤为主的能源结构，提高能源效率，推行光伏、风型等清洁可再生能源以加快能源结构绿色升级，考虑天然气在清洁能源体系中的关键支撑作用，故将“天然气供应量”纳入指标体系，此外，还计算了水能、风能和光能等“各类绿色能源发电量总占比”，是同时衡量水利工程设施及能源设施的量化指标；（3）智慧物流设施，指通过信息技术实现传统线下物流模式的网络化升级，考虑快递、仓储等物流信息网络化的广泛普及，采用“人均快递业务量”和“装载搬运和仓储从业比”反映物流设施。

创新基础设施主要是指支撑科学研究、技术开发、产品及服务研制的基础设施。主要包括重大科技基础设施、科教基础设施、产业技术创新基础设施。根据创新基础设施的概念及分类，归纳提炼出科学研究、技术创新、科普服务、教育、产品开发、高技术产业、技术服务等多个创新基础设施的子领域，据此分别选取指标：（1）通过“R&D 经费投入强度”和“有效发明专利数”衡量科学研究与技术创新；（2）考虑科技馆是以展览教育为主要功能的公益性科普教育设施，故采用“科技馆面积”表征科普服务设施；（3）考虑关于“院校数量”的相关指标无法反映教育设施的质量情况，故通过“院校师生比”和“高校试验发展研究全时当量”间接衡量教育设施水平；（4）利用“新产品项目数”和“高技术企业总产值”分别反映产品开发和高技术产业两个领域；（5）新基建以市场化和企业化运作为主，以技术创新为驱动，而孵化器为企业技术创新提供了基础设施支撑和各项服务保障，并降低经验风险和成本（颜振军、侯寒，2019）[17]，故以“科技企业孵化器在孵企业数”表征技术服务水平。

综上所述，本文以信息、创新、融合三类基础设施为框架，以涵盖新基建主要领域为目标导向，遵循科学性、全面性及可衡量性等原则，剔除工业互联网、新能源汽车充电桩等少数数据缺失严重的指标，最终构建了包含23 项指标的中国新型基础设施建设水平统计测度指标体系，如表2 所示。

表2 新型基础设施建设水平测度指标体系

2.研究方法。在构建指标体系基础上，采用序关系法和线性加权集结模型（郭亚军，2012）[18]确定指标权重并测算新基建综合指数。

首先，权重序关系定性判断。本文总计23 个指标，构成测度指标集{x1，x2，…，x23}，对于其中两个不同指标xi与xj（i，j=1，2，…，23），若在评价准则中指标xi重要性大于指标xj，则认为权重序关系xi＞xj。邀请来自上海交通大学和安徽财经大学的2 位专家对序关系进行综合判断，先从指标集中选出认为最重要的一个指标，然后再从剩余22 个指标中选出最重要的一个指标。依次重复上述过程，最终确定指标权重序关系为：x9＞x8＞x1=x3＞x22=x13＞x17=x16=x15=x12＞x5=x21=x14=x11＞x7=x18＞x4＞x19＞x6=x23=x10＞x20=x2。

其次，指标权重定量计算。设排序最后指标x2权重系数为w2，将序关系中相邻指标x20与x2的重要性之比计为r20，则有：

随着r增大，排序靠前的相邻指标重要性逐渐提升。根据专家给出的r理性判断值，结合指标权重之和为1，可依次计算各指标权重系数（结果见表2）。

最后，测算综合指数。采用线性加权综合法将指标预处理数据xist（下标i表示指标，s表示省份，t表示年份）和权重wi进行集结，NICIst表示在t年评价省份s的新基建综合指数。

为进一步考察新基建的区域特征，通过Dagum的基尼系数（Dagum，1997）[19]评估新基建的区域差距。基尼系数可以将总体差距G分解为区域内差距Gw、区域间差距Gnb和超变密度Gt，从而量化评估差距的大小及来源。以四大板块为例，区域内差距是指东部、中部、西部、东北各板块内部的新型基础设施建设差距，区域间差距衡量了板块之间的净差距，超变密度是指区域间离群值的跨区域交叉程度。具体计算如下：

其中，k表示划分的区域个数；n表示所有样本省份个数；nj表示j区域内被测度的省份个数（nh和h与之同理）；Y表示所有样本省份新基建综合指数均值；yji表示j区域内部i省份的综合指数（yhr和r与之同理）。

3.研究对象及数据来源。同发达国家相比，中国数字化转型任务起步较晚，2017 年党的十九大正式提出数字中国规划，2018 年中央经济工作会议首次提名并定义新基建。当前，以技术创新为驱动的新基建，其涉及的诸多领域尚处于探索阶段，早期数据难以捕捉。鉴于此，兼顾中国数字化转型的基本国情和研究数据的可得性、时效性，本文将样本考察期设置为2017—2021 年，考察党的十九大以来中国30 个省级行政区（以下简称省份，未包含中国香港、澳门、台湾和西藏地区）的新基建水平。各项指标及变量的原始数据均来自《中国统计年鉴》《中国火炬统计年鉴》《中国高技术产业统计年鉴》《中国工业统计年鉴》。针对个别省份在个别年份的数据缺失及异常值问题，采用均值插补法或趋势外推法补齐。

（二）新基建整体水平考察

打通新型基础设施建设大动脉，是夯实数字中国底座，建设社会主义现代化强国的重要环节。本部分基于2017—2021 年各项指标数据，采用多种量化分析方法，真实、立体地考察中国新型基础设施建设水平，并从结构和空间维度进一步识别新基建的制约因素和地区差距来源。

2017 年10 月党的十九大制订了新时代数字中国发展蓝图，着力推动互联网、大数据、人工智能同实体经济的深度融合。由此，以信息网络为基础，提供数字转型、智能升级服务的新基建体系逐步成为新一轮产业革命的“引领者”并迎来重大发展机遇。样本考察期内，受复杂的内外部因素、周期性因素及疫情的影响，2017—2020 年中国GDP 实际增速由6.9%下跌至2.2%，经济增速持续下行，但新基建创新了动能供给，为中国经济高质量发展释放巨大潜力。由表3 可知，新基建综合指数呈现出逐年递增趋势，由2017 年的0.162 增至2021 年的0.244，累计增长率高达50.65%。党的十九大以来，中国新型基础设施建设水平实现了跨越式提升，新基建的有效投资能扩大内需，稳住经济基本盘，并深耕数字化转型，为社会主义现代化强国建设注入了新动能。

表3 中国各区域新基建综合指数

科学部署新型基础设施体系，不仅要着眼于数字化转型工作，也要注重基础设施在区域间的互联互通、共建共享、协调联动。党的十九大以来，中国四大板块新基建水平均持续提高，但也存在一定的区域异质性。东部地区作为优先发展区域和创新策源地，在以技术创新为驱动的新型基础设施建设方面往往先拔头筹且优势明显。在30 个样本省份中，东部地区包揽了前七席，且区域内新基建综合指数的年均值达0.318，是其他三大板块的2 倍有余。不过，东部地区新基建水平较高的同时受资源环境、现有体量、研发成本转化及技术转换的高机会成本等因素的约束，综合指数增长率为10.35%，居四大板块第三，未至全国平均水平。中部地区和西部地区新基建水平相对较低，综合指数均值分别为0.152 和0.143，但可充分吸收东部地区现有科技成果，以高新技术为起点，快速布局新基建。考察期内，中部地区和西部地区的增长率均高于东部地区，尤其是中部地区，年均增长率高达12.83%。相比西部地区和东北地区，中部地区经济基础更具竞争力，随着《促进中部地区崛起规划》的深入落实，优化了中部地区基础设施资源配置，结合中部地理位置优势可以高效对接东部地区现代产业体系的转移，建设现代装备制造业及高技术产业基地，使中部地区信息、创新、融合基础设施得以高速发展。

需要得注意的是，东北地区在考察期初新基建水平位居四大板块第二，随着“十三五”期间中国逐步推进经济结构性改革，而东北地区在农、林、矿和传统重工业等初级原材料生产方面过度倾斜，产业结构单一，与新基建密切相关的战略性新兴产业十分匮乏，在供给侧改革和市场出清困境下，新基建进程有所落后。不过这与部分国家的“锈带”区域并不完全等同，东北地区新基建综合指数年均增长率超过8%，虽居四大板块末尾，但这仅是相对国内而言，放眼国际，东北地区的发展速度仍处于赶超型之列（蔡昉、贾朋，2022）[20]。从南北视角看，考察期内两区域新型基础设施建设得到有序推进，综合指数均值分别为0.223 和0.186，年均增长均超过10%。可以发现，相比于四大板块所呈现出的东部领先，中西部和东北水平相近的格局，南北两区域间的新基建水平更为均衡。

图1 刻画了2017 年和2021 年中国30 个样本省份新基建综合指数的总体分布形态。考察期内核密度曲线明显右移，不过右偏分布愈加显著且侧峰数量增多，这意味着各省新基建水平整体向好，但北京和上海等少数地区的绝对领先地位令全国新基建呈现出断层现象，分化趋势明显。

图1 各省新基建综合指数的总体分布形态

（三）结构特征：制约因素识别

本部分利用障碍度模型反映新基建评价体系的结构特征，研判新基建的关键制约因素，为补齐新基建短板和科学施策提供经验证据。

图2 描绘了2017 年和2021 年新型基础设施建设测度体系的障碍度变化情况。总体来看，在三类基础设施中，信息基础设施各项指标的障碍度均值最低且逐年下降，融合、创新基础设施障碍度相对较高且呈上升趋势。这种格局与新基建内涵、时代发展需求和政策倾斜密切相关，早在2010 年，新一代信息技术就成为国家重点培育和发展的战略性新兴产业和国民经济的支柱产业之一；2018 年，中央经济工作会议首次提名并定义新基建，主要涵盖内容以信息基础设施为主；2019 年，加强新一代信息基础设施建设被写入政府工作报告；2020 年，国家发改委给出权威解释，新基建以信息网络为基础，提供底层支撑和技术支持的信息基础设施居于首要地位（郭朝先、刘艳红，2020）。政策的引导和支持令信息基础设施取得长足发展，指标障碍度总体呈下降趋势。相比较而言，融合、创新基础设施对新基建水平的影响日益增大。具体到指标层面，光缆、人工智能、能源、物流、科学研究和技术服务等领域的指标障碍度始终处于较高水平且成上升趋势，2021 年上述指标障碍度均超过5%，作为关键制约因素，应重点发力以补齐新基建短板。

图2 新基建指标障碍度

综上所述，步入新发展阶段，既要进一步加强信息基础设施建设，也要稳中求进，科学谋划融合基础设施，适度超前部署创新基础设施。

（四）空间特征：地区差距来源

实证评估新基建的地区差距，是无法真实反映区域协调发展战略部署成效的，事实上，此类研究的目的本身不在于揭示新基建地区差距的存在，而是为了检验随着区域协调发展战略的实施，新基建地区差距是否得到有效改善，同时基于实证数据背后的经济学原理获取一些政策取向。本部分借助基尼系数方法评估中国新基建的地区差距演变状况（见图3），并通过子群分解揭示差距的来源，以探寻新基建的区域协调路径。

图3 新基建的地区差距及来源

总体而言，考察期内30 个样本省份间的基尼系数年均值为0.261，并由2017 年的0.270 降低至2021 年的0.247，降幅为8.76%。这表明党的十九大以来，新基建的地区差距有所缓解。从南北视角看，两个区域内部新型基础设施建设均存在明显的空间失衡问题，基尼系数均值分别为0.264 和0.240，尤其是南方，其区域内差距高于全国平均水平。不过在变化趋势方面，两区域的内部差距均呈下降趋势，南北降度分别为13.52%和3.23%。从四大板块看，中西部和东北的基尼系数均小于0.12，尤其是东北地区，考察期末基尼系数仅为0.052，此三个板块内部新基建的均衡性较强。相比而言，东部地区的失衡问题较为严峻，考察期初基尼系数达0.246，不过随时间推移区域内差距缩减了15.21%，新基建一体化程度日益提升。上述数据进一步表明，以新一代信息技术为核心的新基建具有跨越地理特征的优势，通过转变经济发展模式与资源配置方式，为解决区域失衡问题提供了新的方向和突破口，日益成为推动区域一体化发展的强劲增长极。

新基建总体基尼系数可分解为区域内差距、区域间差距和超变密度。考察期内区域内、区域间差距均呈波动下降趋势。区域协调发展战略，尤其是于中西部地区的战略而言，可以说取得了阶段性成果。在差距贡献率方面，南北和四大板块两种区划方式的分解结果有所不同，从南北视角看，2017—2021 年，区域内差距贡献率介于48%～49%之间，区域间差距介于16%～20%之间。从四大板块看，区域内差距贡献率由2017 年的20.94% 降至2021 年的19.61%，区域间差距则由71.62%上升至74.65%。综上所述，按南北划分，新基建的失调问题主要源于区域内差距；若按四大板块划分施策，则应明确区域间差距是新基建空间失衡的主要成因，因此，在推动新基建区域内一体化的基础上应进一步加强区域间的协同联动。

四、新基建的产业结构升级效应分析

（一）理论基础与研究假设

基础设施是国民经济基础性、先导性、战略性产业，其对经济发展的正向影响已成为经济学理论中的普遍共识。长期以来，基础设施的变革方向顺应了产业结构变迁方向。随着第四次工业革命蓬勃兴起，产业结构向信息化、智能化、服务化偏倚，具备智能升级、融合创新服务的新基建为产业结构升级提供了关键技术支撑和重要物质保障。考虑新基建以技术创新为驱动，而技术进步是影响产业升级的核心要素（李斯林等，2023）[14]，本文以技术创新为切入点，从示范效应、激励效应和关联效应阐述新基建对产业结构升级的影响机制。

第一，产业激励效应。新基建深植于各类高新技术，在技术敏感度和掌握度成为核心竞争力的时代，当某一新基建企业实现技术突破而领先市场时，将对该行业的竞争对手造成压力。同行企业为避免淘汰会加速技术创新，或通过技术引进、转型、模仿等各种方式打破领先企业的技术壁垒，以此产生激励效应，从而推动整个行业的技术进步和结构升级。

第二，产业示范效应。新基建示范企业、示范区通过体制机制的创新和科技成果转化的先行先试，为新基建、新技术、新产品、新业态打造了主阵地。一方面，新基建示范区能积累可复制、可推广的典型实践经验，在技术和体制层面发挥示范带动作用；另一方面，可以集聚创新要素，为科技企业提供技术服务，推动新旧动能转换，引领产业结构升级。

第三，产业关联效应。无论“七大领域说”亦或“三方面说”，新基建均包含诸多领域（王晓冬等，2021），且部分子领域间存在一定的关联关系。同时，新基建以信息网络为基础，以新一代信息技术为核心，这种信息要素作用于产业内和产业间的数据链、创新链，可以发挥关联效应，推动产业链高效整合。此外，新基建深耕数字经济与实体经济有机结合，具有催生新产品新业态的优势，可以增强产业链的粘性与韧性，对打通产学研相结合的产业链、带动链上产业实现结构升级具有重要支撑作用。

基于上述分析，本文做出如下假设：以技术创新为驱动，提供数字转型和智能升级服务新型基础设施建设对产业结构升级具有正向促进作用。

（二）变量选取与模型设定

1.被解释变量。改革开放以来，中国经济的发展符合经济结构转型的基本规律，即第一产业增加值在国内生产总值中的占比不断减少，第二、三产业尤其是第三产业的增加值份额不断增加（汪晨等，2019）。基于这一事实可对产业结构升级进行定义（孙伟增等，2022）：

其中，pi表示第i产业占GDP 的比重；ISUI值越接近3，表明产业结构升级水平越高。

2.核心解释变量。基于前文新基建测度指标体系，采用序关系分析法和线性加权集结模型测算新基建综合指数（NICI），以此作为核心解释变量，反映新型基础设施建设水平。

3.控制变量。参考已有研究成果，并结合中国产业结构转型特征，选取以下控制变量：（1）经济水平（GDP），各地区经济水平与数字化程度密切相关，随着中国全面步入数字经济时代，产业结构数字化升级趋势日益明显（陈晓东、杨晓霞，2021），因此，采用人均生产总值反应经济水平的影响；（2）技术引进（TI），资本偏向型技术进步可通过影响要素流动并提升要素配置效率，实现中国产业结构的高级化与合理化（孙学涛等，2017）[21]，采用以技术市场流向领域的合同金额反应技术引进的影响；（3）财政规模（FS），政府购买支出和转移支付规模影响了要素在产业间的转移和配置，从而对产业结构升级产生影响，利用政府一般公共预算支出衡量财政规模；（4）开放程度（Open），对外开放可弥补本地产业耦合中的缺口，但某种程度上却也抑制了本地相关产业的纵深发展，通过地区货物进口总额（按收发货人所在地分）表征开放程度；（5）环境规制（Env），环境规制与产业结构的关系是学界争论的一个热点，一种观点是环境约束将企业污染的外部性内生化，提高了企业成本，可能不利于产业结构升级，而另一种观点是环境规制可以倒逼技术进步和管理创新，推动产业结构升级（张婷等，2022）[22]，因此，采用固体废物综合利用率和污水处理率的均值衡量环境规制水平。经逐年相关性检验发现，核心解释变量新型基础设施建设水平同产业结构升级的相关系数始终大于0.85 且在1%的水平上显著为正，其他控制变量同产业结构升级亦呈现出显著的相关性。

4.模型设定。采用多元回归二次指派程序中的DSP 模型进行假设检验，其中，所有变量均以地区差距矩阵形式参与回归。

（三）基本回归结果

表4 报告了样本考察期内新型基础设施建设对产业结构升级影响的检验结果，为增强可比性对回归系数进行了标准化处理（李旭辉等，2023），剔除变量个数的影响后可决系数始终大于0.8，回归模型具备较强的解释力。表4 列（1）为只加入核心解释变量（新基建综合指数的地区关系矩阵NICI）的回归结果，由表可知，新基建的标准化回归系数估计值在1%的水平上显著为正。表4 列（2）至列（5）为加入控制变量的DSP 回归结果，可以发现在不同模型中，新基建系数估计值始终大于0.5，且至少在5%的水平上显著为正，表明加强新型基础设施建设对产业结构升级具有明显的正向促进效应，验证了本文的理论假设。

表4 基本回归检验

其他控制变量的回归结果表明，提高经济水平、扩大财政规模可有效促进产业结构升级。通过表4 列（4）可以发现，环境规制对产业结构升级的影响在10%的水平上显著为负，新古典学派认为，环境规制增加了制度遵循成本，挤占了技术创新的资源（李青原、肖泽华，2020），产业结构升级依赖大量创新资源投入，且其带来的节能减排、绩效提升等积极效应需要一定时间的积累才得以显现，短期内污染治理成本造成的压力或将阻碍市场主体推动产业结构升级。

（四）逐年回归及滞后期讨论

为了考察党的十九大以来新型基础设施建设的产业结构升级效应随时间演变的强弱变化规律，本文进行了逐年回归分析。由表5 可知，未控制其他解释变量时，新基建标准化回归系数估计值由2017 年的0.869 波动上升至2021 年的0.909；控制其他变量后，2017—2021 年系数估计值依次为0.529、0.746、0.672、0.859、0.925，除2018 年外，回归系数基本保持逐年递增趋势，且至少在5%的水平上显著为正。近年来，中国持续加强新型基础设施建设，缓解内需不足并推动新产业新场景落地，以基建提速促进经济结构优化（金观平，2022），样本考察期内新基建对产业结构升级的促进作用愈加明显。

表5 逐年及滞后回归检验

新型基础设施建设实现了新旧动能转换，可提供数字化转型和智能升级服务，但新基建的这种影响效应可能存在时间滞后性（赵宸宇等，2021），同时，考虑到本文回归分析或许存在反向因果问题，故将核心解释变量滞后一期重新进行逐年回归。可以发现新基建对产业结构升级的影响在5%的水平上显著为正，且标准化回归系数估计值同当期回归结果相近。

（五）稳健性检验

为确保实证结果的可靠性，在滞后检验基础上进行稳健性检验。第一，替换核心解释变量。采用等权法（NICI_equal）代替序关系法（NICI_ordinal）重新测算新基建综合指数，回归结果如表6 列（1）和列（2）所示，控制其他解释变量时，模型解释力达到86.5%，新基建标准化回归系数为0.746，对产业结构升级具有显著的正向影响。未考虑控制变量时，回归系数仍在1%的水平上显著为正，且模型解释力在80%以上，本文的主要结论不变。第二，替换被解释变量。参考干春晖等（2011）的研究，考虑在信息化推动下，经济结构服务化是产业结构升级的一种重要特征，故通过第三产业增加值与第二产业增加值之比衡量产业结构升级，回归结果如表6 列（3）和列（4）所示，标准化回归系数在5%的水平上显著为正且超过0.5，新型基础设施建设具有正向的产业结构升级效应这一结论具备较强的稳健性。

表6 稳健性检验

五、结论与启示

（一）研究结论

本文构建了新基建衡量指标体系，考察了党的十九大以来中国新基建水平及其特征，并从理论和实证两方面分析了新基建对产业结构升级的影响。主要研究发现：（1）2017 年以来，在全球经济持续下行背景下，中国全面加强新型基础设施建设，新基建水平实现跨越式提升，有效提振了国内需求并推动了数字化转型工作；（2）党的十九大以来，多数信息基础设施取得长足发展，相比而言，融合基础设施和创新基础设施领域中仍存在不少堵点难点，是打通新基建大动脉的关键制约因素；（3）考察期内基尼系数下降8.76%，中国新基建的地区差距问题有所缓解，南北和东部地区的内部差距较为严峻，中部地区、西部地区和东北地区均衡性较强，在区域一体化水平日益提高的基础上应进一步加强区域间的协同联动；（4）加强新型基础设施建设可显著促进产业结构升级，经过多种稳健性检验后该结论依然成立，而逐年回归发现，2017—2021 年新基建对产业结构升级的正向促进效应愈加明显，而短期内减排型环境规制增加了制度遵循成本，或将“挤出”创新成果从而阻碍产业结构升级。

（二）对策建议

第一，两手发力，把握新基建投资优势。推进产业结构升级应紧扣“质量变革、效率变革、动力变革”，而新基建投资可以扩大有效需求，提升消费质量，通过新旧动能转换，提高产业发展效率，兼顾了“质量、动力、效率”三重要素，因此要把握新基建的投资优势。一方面，政府应强化产业引导工作，破除制度障碍，营造优质营商环境，发挥政策性、开发性金融工具的投资优势，对新基建领域不动产投资信托基金给予政策倾斜，盘活优质资产，创造良性循环，警惕不良资产，化解债务风险。另一方面，要发挥市场主导作用，畅通新基建的多元化投资渠道，调动社会资本参与的积极性。作为市场的竞争主体，企业必须强化对各类新基建应用场景的认知，树立数字化思维，在建立标准的信息化系统基础上培育数字经济新动能。

第二，在稳固信息基础设施建设的同时，适度超前部署融合基础设施和创新基础设施，以支撑产业结构转型升级。步入新发展阶段，新基建的堵点、难点、脆弱点主要在融合基础设施和创新基础设施两大领域，对此，要紧抓技术创新，加快传统基建的数字化改造工作，大力发展高技术产业和战略性新兴产业，推进重大科技基础设施布局和重点产业创新平台的建设，通过打造智能化、绿色化、服务化的现代基础设施体系，提升产业链的安全性、稳定性、协同性。例如，在能源与环境设施方面，优化能源监测和调度系统，完善天然气基础设施建设，开创绿色电力发展新局面，构建清洁高效的现代能源体系；适度加强污染治理设施的提标升级和扩能改造，推行环境污染第三方治理，打造绿色智慧的环境基础设施。

第三，各地区禀赋不同，新基建部署进程不一，产业结构层次差距较大。因此，要建立基础设施协调机制，统筹规划各地区新基建战略布局，提高区域间新基建智慧互联层次，延伸高水平地区新基建服务半径，实现科技、教育、医疗等基础设施远程共享；完善多层级智能交通基础设施枢纽体系，加强出疆入藏、中西部地区、沿江沿海战略流通体系建设。此外，要因地制宜，精准施策。东部地区作为创新要素聚集地，应重点攻坚人工智能、新一代超算、泛在感知等前沿基础设施研发任务，引领全国产业数字化升级。中部地区新基建提速较快，可依托自身底蕴着力布局先进制造业，并积极承接东部数字产业转移；西部地区相对落后，应积极融入“一带一路”建设，着重部署基础信息网络完善任务，并深入实施生态工程，打造绿色基础设施体系；东北地区传统产业占比高且结构单一，可发挥资源与成本优势，把握新基建这一新动能，吸引数据、知识、信息等新型要素集聚。

（三）不足与展望

本文虽然拓展了新型基础设施建设的统计测度体系，并从地区关系视角检验了新基建的产业结构升级效应，但仍有不足之处。首先，由于各类基础设施所含领域众多，部分新兴领域数据难以捕捉，致使本文实证分析的时间跨度较短。例如，5G 数据最早只能追溯到2019 年（中国5G 商用元年），而到2020年以后才逐步形成体系化的统计数据，故未将其纳入量化测算体系，同时，研究的时间跨度较短也可能导致计量结果具有片面性。其次，新基建尚处于探索阶段，技术革命的不断演进使新基建的内涵和外延处于动态变化的过程中，因此，未来有必要持续跟踪研究，伴随着统计数据的日益更新，后续研究可将当前数据缺失严重的指标纳入测度体系，并拓展实证分析的时间范围，提高研究结果的准确性。