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)濟數(shù)據(jù)，基于PSM-漸進DID 模型與IV 回歸方法，首次從準自然實驗視角實證探討了以寬帶網(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)在機制。本文發(fā)現(xiàn)，新基建對城市經(jīng)濟增長質(zhì)量具有顯著的積極影響，該影響隨著時間推移呈上升趨勢。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)濟增長質(zhì)量效應(yīng)差異顯著。內(nèi)在機制方面，從經(jīng)濟增長動力、增長結(jié)構(gòu)與增長成果三個視角，新基建能夠通過發(fā)揮技術(shù)進步效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級效應(yīng)、消費刺激效應(yīng)提升城市經(jīng)濟增長質(zhì)量。最后，本文提出了相關(guān)政策建議。

一、引言

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 日的報道《新聞觀察：5G 等“新基建”為經(jīng)濟增長提供新動力》①《新聞觀察：5G 等“新基建”為經(jīng)濟增長提供新動力》，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)布會的答記者問環(huán)節(jié)②國家發(fā)展和改革委員會：《國家發(fā)改委舉行4 月份例行新聞發(fā)布會》，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)濟已全面開啟從傳統(tǒng)模式向數(shù)字經(jīng)濟模式轉(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)略及實施方案》①國務(wù)院：《“寬帶中國”戰(zhàn)略及實施方案》，http：//www.gov.cn/zwgk/2013-08/17/content_2468348.htm。，指出我國的寬帶發(fā)展目標分為三個階段，分別是2013年8 月至12 月、2014-2015 年、2016-2020 年，最終要實現(xiàn)寬帶網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平與發(fā)達國家之間的差距大幅縮小、寬帶網(wǎng)絡(luò)技術(shù)演進升級、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。

為了更好實現(xiàn)上述目標，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：《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“寬帶中國”示范城市（城市群）。文件指出，申報城市需要具有良好的寬帶發(fā)展基礎(chǔ)，滿足相關(guān)指標要求，并在入選后，應(yīng)大力推動寬帶發(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到全國領(lǐng)先水平，并注重發(fā)揮其在經(jīng)濟轉(zhuǎn)型、服務(wù)社會民生等方面的作用?？梢?，如果能夠進入“寬帶中國”示范城市（城市群）名單，足以充分反映出當?shù)氐膶拵ЩA(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平領(lǐng)先全國，因此可以作為衡量當?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，嘗試從準自然實驗視角探討新基建如何影響我國城市的經(jīng)濟增長質(zhì)量。

二、新基建效應(yīng)與經(jīng)濟增長質(zhì)量的相關(guān)研究進展

目前，學(xué)界已對新基建效應(yīng)與經(jīng)濟增長質(zhì)量開展過相當數(shù)量的研究，本文將從以下兩個視角就研究方法與結(jié)論進行如下簡要綜述，并將基于此構(gòu)建指標體系以及建立實證模型。

（一）新基建效應(yīng)與基于“寬帶中國”戰(zhàn)略觀測新基建效應(yīng)的現(xiàn)有研究進展

新基建的效應(yīng)研究在近年來逐漸進入學(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生產(chǎn)率（尚文思，2020）。

除此之外，也有文獻基于“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)知識擴散水平（薛成等，2020）、勞動力就業(yè)（夏海波等，2021），也促進了服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級（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)濟增長質(zhì)量進行實證探討的成果相對較少見。因此本文的邊際貢獻在于，首次從準自然實驗視角，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)在機制，并嘗試提出政策建議。

（二）經(jīng)濟增長質(zhì)量研究進展

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、城市層面的經(jīng)濟增長質(zhì)量。一是使用多重維度變量進行合成，二是采用單一指標（或通過測度TFP）。其中，較少數(shù)量文獻使用單一指標（或通過測度TFP）測度城市增長質(zhì)量，這類指標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)文獻使用多重維度變量合成經(jīng)濟增長質(zhì)量指標。這類指標包括：從經(jīng)濟增長動能（人力資本、創(chuàng)新能力），經(jīng)濟增長結(jié)構(gòu)（產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、消費投資結(jié)構(gòu)、金融結(jié)構(gòu)、國家收支結(jié)構(gòu)），經(jīng)濟增長成果（增長效率、資源消耗、環(huán)境污染、成果分享）三個維度選取18 個基礎(chǔ)指標，使用主成分分析法，構(gòu)建城市經(jīng)濟增長質(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)濟結(jié)構(gòu)、綠色發(fā)展、社會和諧四個維度選取13 個指標，使用主成分分析法進行測度（丁煥峰、周艷霞，2017）；從創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享五個維度選取10 個指標，使用熵值法計算權(quán)重進行測度（劉榮增，2020）；從經(jīng)濟增長基本面、經(jīng)濟增長結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟增長成果三個維度選取17 個指標，使用熵值法計算權(quán)重進行測度（聶長飛等，2021）等。

基于以上研究進展，本文試從新基建如何影響中國城市的經(jīng)濟增長質(zhì)量視角入手探討，是對現(xiàn)有研究視角的有益補充?；跀?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）等文獻做法，從經(jīng)濟增長動能、經(jīng)濟增長結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟增長成果三個維度選取了19 個基礎(chǔ)指標，使用主成分分析法，構(gòu)建城市經(jīng)濟增長質(zhì)量指數(shù)。

三、新基建影響我國城市經(jīng)濟增長質(zhì)量的理論分析

從理論上看，基于前述本文構(gòu)建經(jīng)濟增長質(zhì)量指標選取的三個維度，新基建影響我國城市經(jīng)濟增長質(zhì)量的路徑也可以從經(jīng)濟增長動能、增長結(jié)構(gòu)、增長成果三個視角展開。

（一）新基建的技術(shù)進步效應(yīng)

從經(jīng)濟增長動能視角看，基于寬帶網(wǎng)絡(luò)的新基建能夠通過促進技術(shù)進步驅(qū)動經(jīng)濟增長（劉濤、周白雨，2021）。從信息經(jīng)濟學(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)濟增長注入了新動能。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)動力，通過對勞動、資本、土地、知識、技術(shù)等生產(chǎn)要素進行數(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)增加值拉動方面與傳統(tǒng)基建相比表現(xiàn)更加突出（劉鳳芹、蘇叢叢，2021）。

（二）新基建的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級效應(yīng)

從經(jīng)濟增長結(jié)構(gòu)視角看，基于寬帶網(wǎng)絡(luò)的新基建能夠推動我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，其表現(xiàn)之一是經(jīng)濟結(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)推動力，能夠助力第三產(chǎn)業(yè)在拉動就業(yè)與消費等方面積極作用的發(fā)揮，提升城市經(jīng)濟增長質(zhì)量。

（三）新基建的消費刺激效應(yīng)

從經(jīng)濟增長成果視角看，基于寬帶網(wǎng)絡(luò)的新基建能夠刺激居民消費。如今，信息基礎(chǔ)設(shè)施在釋放居民消費潛力方面作用顯著（袁月，2021），消費者選擇行為不再僅僅基于預(yù)算約束與自身偏好，消費決策還會受到基于數(shù)字技術(shù)的大數(shù)據(jù)、算法推薦，以及其他消費者購買行為等因素的影響，新需求可能被創(chuàng)造，消費規(guī)模擴張（陳曉紅等，2022），這有助于促進新興信息消費的發(fā)展，推動消費升級，助力城市經(jīng)濟增長質(zhì)量的提升。

四、新基建影響我國城市經(jīng)濟增長質(zhì)量的準自然實驗與實證分析

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“寬帶中國”示范城市（城市群），如果能夠進入該示范名單，足以反映當?shù)氐膶拵ЩA(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 個城市（城市群），除港澳臺外全國31 個省、自治區(qū)、直轄市均有城市進入名單。其中，北京市、上海市、天津市全域納入名單；四川?。?0 個）、山東?。? 個）、江蘇?。? 個）、湖北?。? 個）、河南?。? 個）、廣東?。? 個）、安徽?。? 個）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）、甘肅?。?個）、江西?。? 個）、遼寧?。? 個）、寧夏回族自治區(qū)（4 個）、湖南省（4 個）、福建?。? 個）、重慶市（4 個區(qū)）、黑龍江省（3 個）、浙江?。? 個）、山西省（3 個）、吉林?。? 個）、貴州?。? 個）、西藏自治區(qū)（2個）、新疆維吾爾自治區(qū)（2 個）、云南?。? 個）、廣西壯族自治區(qū)（1 個）、海南省（1 個）、河北省（1 個）、青海?。? 個）、陜西?。? 個）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)濟增長質(zhì)量。

（一）數(shù)據(jù)、模型與描述性統(tǒng)計

為識別新基建對城市經(jīng)濟增長質(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DID 模型：

其中，Yit表示i 城市t 年的經(jīng)濟增長質(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表示時間固定效應(yīng)；εit為誤差項。

關(guān)于被解釋變量。對于城市經(jīng)濟增長質(zhì)量指標Yit，基于上文有關(guān)經(jīng)濟增長質(zhì)量測度的文獻梳理，本文參考鈔小靜和任保平（2014）、曾藝等（2019）、高波和王紫綺（2021）等文獻做法，從經(jīng)濟增長動能、經(jīng)濟增長結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟增長成果三個方面選取了19 個基礎(chǔ)指標（詳見表1），基于2010-2019年地級市（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，參考已有文獻做法（如程名望等，2019），本文采用線性插值法進行了補充，剔除缺失較為嚴重的變量，最終樣本量為1070，即連續(xù)十年的107 個城市數(shù)據(jù)。

表1 中國城市經(jīng)濟增長質(zhì)量指標

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)展和改革委員會公布的示范城市（群）名單，2014 年、2015 年和2016 年每年新增39 個城市（群）或直轄市區(qū)，目前共遴選出117 個城市（群）或直轄市區(qū)作為“寬帶中國”示范點。因此，當城市i 在t 年處于示范城市名單中時，KDit為1，反之則為0①由于昆山市、永城市是縣級市，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)測算時缺失值嚴重問題，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)濟發(fā)展水平（人均實際GDP 增長率）、財政支持水平（財政支出占GDP 比重）、當年基建狀況（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)計請見表2。

表2 回歸樣本描述性統(tǒng)計

（二）基準回歸與穩(wěn)健性檢驗

表3 展示了基準回歸結(jié)果，1-5 列使用漸進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)上加入時間固定效應(yīng)，第4 列在第3 列基礎(chǔ)上加入財政支持水平（財政支出占GDP 比重）、城市人口規(guī)模（戶籍人口數(shù)量對數(shù)值）兩個控制變量，第5 列在第4 列基礎(chǔ)上加入了經(jīng)濟發(fā)展水平（固定資產(chǎn)投資增長率）、當年基建狀況（人均實際GDP 增長率）兩個控制變量，第6 列在第5 列基礎(chǔ)上使用了PSM 方法。

表3 基準回歸

回歸結(jié)果顯示，當同時加入時間固定效應(yīng)、城市固定效應(yīng)、控制變量進行DID 回歸時（第5 列），結(jié)果顯著為正，表明進入“寬帶中國”示范城市名單后，城市經(jīng)濟增長質(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?shù)亟?jīng)濟增長質(zhì)量顯著提升①說明：當只加入雙固定效應(yīng)進行回歸（第3 列）時，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、安慰劑檢驗中均依照第4 列設(shè)定，加入了雙固定效應(yīng)，控制了財政支出占GDP 比重、戶籍人口數(shù)量對數(shù)值兩個控制變量。。

為了緩解樣本選擇偏差問題，驗證本文結(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）進行實證檢驗，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)濟發(fā)展水平（人均實際GDP 增長率）、財政支持水平（財政支出占GDP 比重）以及當年基建狀況（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。

為了驗證上述基準回歸結(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，基本不會影響城市經(jīng)濟增長質(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?shù)匦盘杺鬏斝逝c設(shè)施建設(shè)難度，地形起伏度過大會對信息基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)與使用產(chǎn)生負面影響（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，本文基準回歸的結(jié)果依然穩(wěn)健，即新基建對我國城市經(jīng)濟增長質(zhì)量影響積極且顯著。

表4 地形起伏度IV 回歸結(jié)果

進一步地，由于也有部分文獻在測度經(jīng)濟增長質(zhì)量時使用了熵值法（劉榮增，2020；聶長飛等，2021），為了驗證本文結(jié)果的穩(wěn)健性，表5 展示了使用熵值法測度經(jīng)濟增長質(zhì)量指標的回歸結(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)上加入時間固定效應(yīng)，第4 列在前列基礎(chǔ)上加入財政支出占GDP 比重、戶籍人口數(shù)量對數(shù)值兩個控制變量，第5 列在第4 列基礎(chǔ)上加入了固定資產(chǎn)投資增長率、人均實際GDP 增長率兩個控制變量。，結(jié)果均顯著，表明本文基準回歸結(jié)果穩(wěn)健，新基建對城市經(jīng)濟增長質(zhì)量提升有顯著影響。

表5 穩(wěn)健性檢驗

綜上所述，本文的回歸結(jié)果較為穩(wěn)健。

（三）平行趨勢檢驗、政策動態(tài)效應(yīng)與安慰劑檢驗

本文將進行平行趨勢檢驗、安慰劑檢驗以驗證結(jié)果可信程度，并對新基建的動態(tài)效應(yīng)進行分析。

1.平行趨勢檢驗與政策動態(tài)效應(yīng)

由于本文基準回歸使用了漸進DID 模型，平行趨勢檢驗?zāi)Ｐ驮O(shè)置如下：

等號右邊第二項是虛擬變量，表示城市i 在j 政策時點（j=-3，-2，…，3，4）是否進入示范名單，如果在名單內(nèi)則為1，不在則為0，其余各項與等式（1）設(shè)定一致②說明：根據(jù)樣本進入示范名單的情況，本文將政策時點j 分為了9 個時點，分別是進入示范名單前的第4 年（及之前）、第3 年、第2 年、第1 年、進入名單當年、進入名單后第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，回歸時無法將9 個時點對應(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，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），則等號右邊第二項變量中相應(yīng)的KDi(j)為1，反之則為0。從經(jīng)濟學(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，以及政策后的動態(tài)效應(yīng)。。

表6 第1 列展示了平行趨勢檢驗回歸結(jié)果。可以發(fā)現(xiàn)，進入-3 期至-1 期的城市平均增長質(zhì)量與未進入名單以及-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)濟增長質(zhì)量保持了平行的趨勢改變，通過了平行趨勢檢驗。

而進入名單后各時點的政策效應(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。這表明隨著時間的推移，從平均數(shù)值來看，新基建對城市經(jīng)濟增長質(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)展目標的最后一階段“優(yōu)化升級”（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，部分試點城市已實現(xiàn)千兆接入常態(tài)化等等，這有力促進了信息消費生態(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)濟增長質(zhì)量潛力。，因此新基建是潛在的、具有長期回報、值得長期投入、具有經(jīng)濟效益和戰(zhàn)略價值的投資主線以及提升經(jīng)濟增長質(zhì)量的重要發(fā)力點之一。

2.安慰劑檢驗

表6 第2-5 列展示了改變政策時點的安慰劑檢驗結(jié)果，分別是提前4 期、3 期、2 期、1 期?？梢园l(fā)現(xiàn)，將政策時點提前后，相應(yīng)的估計系數(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*），這可能是因為該系數(shù)實際上表示2017-2019 年示范城市的平均經(jīng)濟增長質(zhì)量與2010-2011 年示范城市以及未進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)計上10%水平顯著。但綜合表6 第2-5 列回歸結(jié)果，除此項外其余系數(shù)均在統(tǒng)計上不顯著，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)濟增長質(zhì)量提升有顯著影響。

表6 平行趨勢檢驗與安慰劑檢驗

圖1 展示了隨機抽樣實驗組與對照組400 次的安慰劑檢驗結(jié)果，該圖表明安慰劑回歸的估計系數(shù)遠離真實DID 設(shè)定下的估計系數(shù)，系數(shù)分布在0 附近并且大部分不顯著，亦反映出真實DID設(shè)定下的回歸結(jié)果并不是偶然。因此，安慰劑檢驗?zāi)軌虺浞址从吵龌鶞式Y(jié)果的可信程度，即新基建對城市經(jīng)濟增長質(zhì)量提升有顯著正向影響。

圖1 安慰劑檢驗之隨機抽樣控制組與對照組400 次

（四）異質(zhì)性檢驗

在驗證了新基建對我國城市經(jīng)濟增長質(zhì)量的顯著正向影響后，本文對該影響的異質(zhì)性將做進一步分析，使用的模型如下：

Heteroit表示反映異質(zhì)性的指標，包括當年基建狀況（固定資產(chǎn)投資增長率高于當年城市平均水平為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)。、財政支持水平（財政支出占GDP 比重高于當年城市平均水平為1，反之則為0）、經(jīng)濟發(fā)展水平（人均實際GDP 增長率高于當年城市平均水平為1，反之則為0）?？梢园l(fā)現(xiàn)，以上指標與基準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)性的指標的交乘項，該項前系數(shù)β1反映了異質(zhì)性樣本之間新基建對經(jīng)濟增長質(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，其余設(shè)定與基準回歸相同。

表7 展示了異質(zhì)性檢驗結(jié)果。第1 列結(jié)果表明，平均來看，相對于固定資產(chǎn)投資增長率低于當年城市平均水平的城市，該指標高于當年城市平均水平的城市的經(jīng)濟增長質(zhì)量受新基建影響力度顯著較弱。根據(jù)統(tǒng)計，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)濟增長質(zhì)量的多方面動能，因此被納入示范名單只是錦上添花，很難使經(jīng)濟增長質(zhì)量進一步、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)濟環(huán)境（如生產(chǎn)與消費）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)濟增長質(zhì)量提升的驅(qū)動作用，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

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)濟增長質(zhì)量受新基建影響力度顯著較強。這可能是因為，規(guī)模較大城市的生產(chǎn)、服務(wù)、消費等集聚效應(yīng)較強，容易激發(fā)更多更強的經(jīng)濟增長質(zhì)量提升動能。

第3-5 列結(jié)果表明，地理位置、財政支持水平、經(jīng)濟發(fā)展水平不同的城市之間，新基建對城市經(jīng)濟增長質(zhì)量的拉動作用不存在顯著性差異①說明：經(jīng)濟發(fā)展水平較高、進入名單的城市的新基建效應(yīng)與經(jīng)濟水平低于當年平均水平、進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)濟發(fā)展水平領(lǐng)先全國的城市本身經(jīng)濟基礎(chǔ)較好，且城市內(nèi)已經(jīng)培育著提升經(jīng)濟增長質(zhì)量的多方面動能，被納入示范名單后很難使經(jīng)濟增長質(zhì)量大幅度提升；經(jīng)濟發(fā)展水平低于平均水平的城市經(jīng)濟環(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)濟發(fā)展水平劃分樣本計算出的異質(zhì)性在統(tǒng)計上表現(xiàn)為不顯著。。

（五）內(nèi)在機制分析

基于上文對新基建影響城市經(jīng)濟增長質(zhì)量的理論分析，現(xiàn)從實證角度探討該影響的內(nèi)在機制與發(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、消費支出水平，其余變量設(shè)置與基準回歸等式（1）一致。

1.新基建的技術(shù)進步效應(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)量和實用新型專利授權(quán)量作為衡量技術(shù)進步表現(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)新水平兩個指標基于等式（4）與等式（5）的回歸結(jié)果以及相應(yīng)計算出的中介效應(yīng)。結(jié)果顯示，平均而言，每千人發(fā)明專利授權(quán)量與實用新型專利授權(quán)量分別顯著提升了0.1109 個與0.2122 個，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)濟增長質(zhì)量。經(jīng)過計算，每千人發(fā)明專利授權(quán)量與實用新型專利授權(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技術(shù)進步提升城市經(jīng)濟增長質(zhì)量。

表8 技術(shù)進步效應(yīng)

續(xù)表

2.新基建的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級效應(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。進一步地，產(chǎn)業(yè)高級化水平能夠顯著提升城市經(jīng)濟增長質(zhì)量，經(jīng)過計算，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產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級提升城市經(jīng)濟增長質(zhì)量。

3.新基建的消費刺激效應(yīng)

本文以城鎮(zhèn)人均消費支出衡量消費水平，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水平。平均而言，年人均消費支出顯著提高約889 元。進一步地，消費水平能夠顯著提升城市經(jīng)濟增長質(zhì)量，經(jīng)過計算，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提升城市經(jīng)濟增長質(zhì)量。

表9 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級效應(yīng)與消費刺激效應(yīng)

續(xù)表

五、研究結(jié)論與對策建議

本文借助“寬帶中國”示范城市（群）名單與2010-2020 年城市經(jīng)濟數(shù)據(jù)，使用PSM-漸進DID模型、IV 回歸方法，首次從準自然實驗視角，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)在機制進行探討，并提出政策建議。本文的基準回歸、穩(wěn)健性檢驗、平行趨勢檢驗、安慰劑檢驗實證結(jié)果發(fā)現(xiàn)，新基建對城市經(jīng)濟增長質(zhì)量具有顯著的積極影響，并隨時間推移呈加強趨勢，因此新基建可以作為具有長期回報、值得長期投入、具有經(jīng)濟效益和戰(zhàn)略價值的投資主線以及提升經(jīng)濟增長質(zhì)量的重要發(fā)力點。

異質(zhì)性分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)：第一，平均來看，高于當年城市平均水平的試點城市的經(jīng)濟增長質(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)濟增長質(zhì)量受新基建影響力度顯著較強。新基建賦能我國城市經(jīng)濟增長質(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)進步效應(yīng)助力城市經(jīng)濟增長動力，二是新基建能夠通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級效應(yīng)助力優(yōu)化城市經(jīng)濟增長結(jié)構(gòu)，三是從經(jīng)濟增長成果視角，新基建具有消費刺激效應(yīng)。

新基建作為我國實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的重要驅(qū)動力，應(yīng)當加大對其關(guān)注與支持力度，以充分發(fā)揮技術(shù)進步效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級效應(yīng)、消費刺激效應(yīng)。由于新基建的積極作用隨時間推移呈上升趨勢，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?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平與新基建水平是否協(xié)同、能否及時跟進，并應(yīng)當及時補短板，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)完善與升級相關(guān)設(shè)施以滿足生產(chǎn)、服務(wù)、消費、生活等需要，以最大化集聚效應(yīng)，提升城市經(jīng)濟增長質(zhì)量。