劉炳勝， 郭慧文， 王 丹， 陳 思

（1.重慶大學(xué) 公共管理學(xué)院，重慶 400044；2.東南大學(xué) 土木工程學(xué)院，江蘇 南京 211100）

1 引言

基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資能夠形成公共資本并提高全要素生產(chǎn)率，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有著長(zhǎng)期、穩(wěn)定的促進(jìn)作用，是支撐我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的基石［1］。然而隨著新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革興起，傳統(tǒng)基建投資邊際收益下降，社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展應(yīng)尋求新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)力轉(zhuǎn)換。2018年12月，中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議重新定義了基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，并將5G、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)定義為“新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)”，這一概念的提出為狹義新基建界定了范疇。2020年4月，國(guó)家發(fā)改委正式提出，新型基礎(chǔ)設(shè)施包括信息基礎(chǔ)設(shè)施、融合基礎(chǔ)設(shè)施和創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施三個(gè)方面，新基建的范圍得到了拓展。

隨著新基建的概念不斷豐富，社會(huì)各界對(duì)新基建的認(rèn)知也呈現(xiàn)出多元化趨勢(shì)。劉艷紅等［2］認(rèn)為，新基建與傳統(tǒng)基建并不是對(duì)立隔離的關(guān)系，而是繼承發(fā)展的關(guān)系，因而廣義的新基建范圍應(yīng)包括傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)字化改造過程。潘教峰和萬勁波［3］進(jìn)一步指出，新型基礎(chǔ)設(shè)施是具有“代際飛躍”特征的軟硬件設(shè)施網(wǎng)絡(luò)，其作用是保障人類社會(huì)物質(zhì)流、能量流、信息流的高效流動(dòng)，為高質(zhì)量發(fā)展提供持久性公共服務(wù)支撐。在此基礎(chǔ)上，提出了數(shù)字化科技創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施、智能化數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施等十大新型基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域。蘭虹等［4］將新基建的本質(zhì)概括為科技基礎(chǔ)設(shè)施，其內(nèi)涵即隨著新一代信息技術(shù)發(fā)展而形成的基礎(chǔ)設(shè)施，其作用是為經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)、居民生活、公共服務(wù)與社會(huì)治理提供服務(wù)，具體內(nèi)容超越了設(shè)施設(shè)備等單個(gè)物理設(shè)施層面，還包括算法代碼、軟件系統(tǒng)以及標(biāo)準(zhǔn)規(guī)則等邏輯設(shè)施。

作為基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，新基建保持了公共性及社會(huì)性的本質(zhì)屬性［5］。與傳統(tǒng)基建不同的是，新基建以科技創(chuàng)新為動(dòng)力，以數(shù)字化和信息化為核心，因而呈現(xiàn)出新的特點(diǎn)［6］。從生產(chǎn)要素來看，傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施以資本和勞動(dòng)為主要投入要素，要素供給能力有限；而新基建的投入要素，如知識(shí)、信息、數(shù)據(jù)等，其供給能力具有共享性、累積性、倍增性等特性，使得新基建能夠?qū)崿F(xiàn)互聯(lián)互通、開放共享［3］。從載體來看，傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施以鐵路、公路、光纜、電線等設(shè)施為通道，發(fā)揮連接社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)主體的作用；而新基建以大數(shù)據(jù)中心、云計(jì)算中心等基礎(chǔ)設(shè)施為平臺(tái)，提供標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)相關(guān)服務(wù)，能夠產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)、平臺(tái)效應(yīng)與賦能效應(yīng)，從而發(fā)揮數(shù)字對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的放大、疊加、倍增以及融合等作用［7］。從產(chǎn)出來看，傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施主要以機(jī)器設(shè)備、建筑設(shè)施等物質(zhì)產(chǎn)品的形態(tài)存在；而新型基礎(chǔ)設(shè)施則通過連接設(shè)備、軟件、數(shù)據(jù)、內(nèi)容，從而提供分布式數(shù)據(jù)的處理、存儲(chǔ)、傳輸以及共享等服務(wù)，更多地表現(xiàn)出虛擬形態(tài)的特征［8］。因而，新基建具有滲透性、擴(kuò)散性強(qiáng)等特點(diǎn)，能夠削弱傳統(tǒng)發(fā)展模式的地理限制，在催生新的產(chǎn)業(yè)體系與產(chǎn)業(yè)形態(tài)這一過程中，提高全社會(huì)資源配置效率，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，有利于區(qū)域經(jīng)濟(jì)平衡協(xié)調(diào)發(fā)展。

新基建對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)性工程。已有文獻(xiàn)對(duì)新基建與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的研究大多從理論層面展開。任李娜［9］認(rèn)為，在我國(guó)短期經(jīng)濟(jì)下行與長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的雙重壓力下，推動(dòng)新基建投資具有必要性。劉海軍和李晴［10］認(rèn)為新基建能夠催生新模式、新業(yè)態(tài)，形成產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈、數(shù)據(jù)鏈以及價(jià)值鏈融會(huì)貫通的鏈?zhǔn)桨l(fā)展，從而促進(jìn)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。郭斌和杜曙光［11］闡述了新基建促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的理論機(jī)理，并分析了當(dāng)前存在的主要問題。目前，雖然存在少量針對(duì)新基建與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)證研究，但是數(shù)據(jù)來源限于國(guó)家級(jí)層面。尚文思［12］基于柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)研究了新基建對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響。郭朝先等［13］基于投入產(chǎn)出模型對(duì)比了傳統(tǒng)基建與新基建在四大行業(yè)上的經(jīng)濟(jì)拉動(dòng)效果。劉鳳芹和蘇叢叢［14］將四大行業(yè)進(jìn)一步劃分為17個(gè)子行業(yè)，并對(duì)比二者在拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方面的異同。但是，鮮有文獻(xiàn)從省級(jí)層面研究新基建與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系，新基建對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)平衡協(xié)調(diào)發(fā)展的作用仍不明確。

基于上述不足，為了定量分析新基建對(duì)我國(guó)各省區(qū)市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，本文運(yùn)用空間面板計(jì)量模型實(shí)證研究了我國(guó)30個(gè)省區(qū)市新基建與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系，并對(duì)其空間溢出效應(yīng)進(jìn)行了分解。本文不僅從區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展視角豐富了工程項(xiàng)目決策研究，也為新基建項(xiàng)目的投資布局以及區(qū)域經(jīng)濟(jì)平衡協(xié)調(diào)發(fā)展提供了一定的發(fā)展思路。

2 數(shù)據(jù)與實(shí)證模型

2.1 模型設(shè)定

2.1.1 基準(zhǔn)模型

為研究全國(guó)范圍內(nèi)，新基建投資對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，構(gòu)造面板多元線性回歸模型如（1）式所示

其中yit為被解釋變量經(jīng)濟(jì)發(fā)展，α為常數(shù)項(xiàng)，xit為核心解釋變量新基建投資，zit為控制變量，ui為地區(qū)固定效應(yīng)，γt為時(shí)間固定效應(yīng)，εit為擾動(dòng)項(xiàng)。

2.1.2 空間面板計(jì)量模型

為實(shí)證研究新基建投資對(duì)區(qū)域間經(jīng)濟(jì)平衡協(xié)調(diào)發(fā)展的影響，本文借鑒新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的思想，采用空間計(jì)量模型對(duì)二者之間的關(guān)系進(jìn)行擬合。

首先構(gòu)造靜態(tài)面板數(shù)據(jù)的廣義嵌套空間模型（generalizednestedspacemodel，GNS）如（2）式所示

其中yit為被解釋變量，表示被解釋變量的空間滯后為解釋變量（包括核心解釋變量與控制變量）及其回歸系數(shù)表示解釋變量（包括核心解釋變量與控制變量）的空間滯后；ui為個(gè)體效應(yīng)，γt為時(shí)間固定效應(yīng)，εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的空間滯后。′分別表示相應(yīng)空間權(quán)重矩陣的第i行，ρ為空間自回歸系數(shù)，δ為解釋變量的空間滯后系數(shù)，λ為擾動(dòng)項(xiàng)的空間相關(guān)性系數(shù)。

對(duì)（2）式施加不同的約束，可將一般的廣義嵌套空間模型簡(jiǎn)化為更具特殊性的空間計(jì)量模型。

若擾動(dòng)項(xiàng)的空間相關(guān)性系數(shù)λ為0，則得到空間杜賓模型（spatialdurbinmodel，SDM）如（3）式所示

在空間杜賓模型的基礎(chǔ)上，若解釋變量的空間滯后系數(shù)δ為0，則進(jìn)一步得到空間自回歸模型（spatialautoregressionmodel，SAR）如（4）式所示

若空間自回歸系數(shù)ρ與解釋變量的空間滯后系數(shù)δ均為0，則得到空間誤差模型（spatialerror model，SEM）如（5）式所示

2.2 變量設(shè)定與數(shù)據(jù)來源

限于數(shù)據(jù)的可得性，本文選取2003—2019年中國(guó)大陸地區(qū)30個(gè)省區(qū)市的省級(jí)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，西藏自治區(qū)由于數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重故剔除。變量設(shè)定如下：

（1）被解釋變量。本文選取各省區(qū)市的人均地區(qū)生產(chǎn)總值（Y）衡量各區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)情況，并以2003年為基期運(yùn)用GDP平減指數(shù)進(jìn)行平減，為了加強(qiáng)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，將該指標(biāo)進(jìn)行對(duì)數(shù)變換。

（2）核心解釋變量。本文的核心解釋變量為新基建投資（NI）。借鑒郭凱明等［15］的研究，選取制造業(yè)與服務(wù)業(yè)中與新基建密切相關(guān)的四個(gè)子行業(yè)，對(duì)新基建的發(fā)展情況進(jìn)行評(píng)估。具體包括制造業(yè)中的專用設(shè)備制造業(yè)，以及計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)；服務(wù)業(yè)中的科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘察業(yè)，以及信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)。由于上述四個(gè)行業(yè)缺少2002年及以前的分省數(shù)據(jù)，且固定資產(chǎn)投資完成額體量較小，故本文對(duì)各省份新基建投資的考察以2003年為基年。以上述四個(gè)行業(yè)的固定資產(chǎn)投資完成額（不含農(nóng)戶）之和衡量區(qū)域新基建投資。由于專用設(shè)備制造業(yè)并未披露省級(jí)相關(guān)數(shù)據(jù)，本文借鑒已有研究［14］的處理方式，利用國(guó)家級(jí)制造業(yè)固定資產(chǎn)投資完成額與專用設(shè)備制造業(yè)固定資產(chǎn)投資完成額的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行估算。將省級(jí)專用設(shè)備制造業(yè)固定資產(chǎn)投資完成額占當(dāng)?shù)刂圃鞓I(yè)固定資產(chǎn)投資完成額的比例按照全國(guó)比例進(jìn)行分配。以2003年為基期運(yùn)用固定資產(chǎn)投資指數(shù)對(duì)上述指標(biāo)進(jìn)行平減，為了加強(qiáng)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，將該指標(biāo)進(jìn)行對(duì)數(shù)變換。

（3）控制變量。在已有研究［15-17］的基礎(chǔ)上，本文選取如下控制變量。

①傳統(tǒng)基建投資（TI）：以“交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)”“電力、熱力、燃?xì)夂退纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)”“水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理”這三個(gè)行業(yè)的固定資產(chǎn)投資完成額（不含農(nóng)戶）之和衡量區(qū)域傳統(tǒng)基建投資。該指標(biāo)同樣運(yùn)用固定資產(chǎn)投資指數(shù)進(jìn)行平減處理，并進(jìn)行對(duì)數(shù)變換。

②城鎮(zhèn)化水平（URB）：以各省區(qū)市的城鎮(zhèn)人口數(shù)量占年末常住人口數(shù)量的比重衡量。

③政府干預(yù)（GOV）：以地方財(cái)政一般預(yù)算支出占本區(qū)域地區(qū)生產(chǎn)總值的比重衡量。

④對(duì)外開放（OPEN）：以各省區(qū)市外商直接投資占各區(qū)域地區(qū)生產(chǎn)總值的比重衡量。

上述數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、各省份統(tǒng)計(jì)年鑒以及世界銀行數(shù)據(jù)庫。

3 實(shí)證結(jié)果及分析

3.1 基準(zhǔn)回歸

首先運(yùn)用2003—2019年30個(gè)省區(qū)市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行多元線性回歸。由于研究樣本的時(shí)間維度較長(zhǎng)，故存在組間異方差、同期自相關(guān)以及組內(nèi)自相關(guān)的問題，因此采用全面FGLS估計(jì)方法對(duì)（1）式進(jìn)行回歸估計(jì)。為緩解內(nèi)生性問題，對(duì)時(shí)間維度、地區(qū)維度的特征進(jìn)行固定。估計(jì)結(jié)果如表1所示。

表1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表1列（1）的回歸結(jié)果表明，新基建投資對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有顯著的拉動(dòng)作用，但目前而言，其拉動(dòng)作用弱于傳統(tǒng)基建。列（2）加入了新基建與傳統(tǒng)基建的交互項(xiàng)。在對(duì)交互項(xiàng)進(jìn)行控制后，新基建與傳統(tǒng)基建對(duì)經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)作用均大幅上升，且新基建的促進(jìn)作用超過了傳統(tǒng)基建，然而交互項(xiàng)的系數(shù)表明目前新基建與傳統(tǒng)基建存在替代作用。這表明新基建投資與傳統(tǒng)基建投資均對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)發(fā)揮強(qiáng)勁的促進(jìn)作用，且新基建投資的促進(jìn)作用略高于傳統(tǒng)基建投資，然而二者之間存在相互替代關(guān)系，這就導(dǎo)致了兩項(xiàng)投資對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)作用均被減弱。因此，增強(qiáng)新基建與傳統(tǒng)基建的深度融合，才能更好地發(fā)揮新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用。

由于基礎(chǔ)設(shè)施投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)作用存在一定的滯后性，因此列（3）估計(jì)了新基建投資與傳統(tǒng)基建投資的滯后一期對(duì)當(dāng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用?；貧w結(jié)果表明，與當(dāng)期的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資相比，滯后一期的新基建投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)作用明顯減弱，而滯后一期的傳統(tǒng)基建投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)作用有所上升。列（4）引入了滯后一期新基建投資與滯后一期傳統(tǒng)基建投資的交互項(xiàng)。在控制交互作用后，新基建滯后一期系數(shù)與傳統(tǒng)基建滯后一期系數(shù)均高于列（2）中的當(dāng)期系數(shù)，這說明基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資具有長(zhǎng)期收益，能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)推進(jìn)與穩(wěn)步增長(zhǎng)。同時(shí)列（4）結(jié)果表明，新基建投資的促進(jìn)作用略高于傳統(tǒng)基建，與列（2）結(jié)果類似的是，新基建與傳統(tǒng)基建的融合程度有待提高。

3.2 空間自相關(guān)檢驗(yàn)

3.2.1 全局空間自相關(guān)檢驗(yàn)

為了考察數(shù)據(jù)是否存在空間依賴性，首先基于Moran’sⅠ指數(shù)、Geary’sC指數(shù)與Getis-Ord’sG指數(shù)對(duì)被解釋變量（lnY）進(jìn)行全局空間自相關(guān)檢驗(yàn)。

Moran’sⅠ指數(shù)的表達(dá)式如（6）式所示

其中n為樣本容量，xi為變量x在i地區(qū)的觀測(cè)值，ˉx為樣本均值，S2為樣本方差，wij為空間權(quán)重矩陣，以下公式中變量解釋同上。Moran’sⅠ指數(shù)取值一般介于-1到1之間，其值大于0表示變量在不同地區(qū)間存在空間正自相關(guān)，小于0表示變量在不同地區(qū)間存在空間負(fù)自相關(guān)。

Geary’sC指數(shù)的表達(dá)式如（7）式所示

Geary’sC指數(shù)取值一般介于0到2之間，其對(duì)變量自相關(guān)程度的衡量與Moran’sⅠ指數(shù)變動(dòng)方向相反。Geary’sC指數(shù)大于1表示變量在不同地區(qū)間存在空間負(fù)自相關(guān)，小于1表示變量在不同地區(qū)間存在空間正自相關(guān)。

Getis-Ord’sG指數(shù)的表達(dá)式如（8）式所示

Getis-Ord’sG指數(shù)的優(yōu)勢(shì)在于其能夠識(shí)別變量的空間集聚模式。當(dāng)Getis-Ord’sG指數(shù)大于其期望值且z統(tǒng)計(jì)值顯著時(shí)，可認(rèn)為存在空間正自相關(guān)，且觀測(cè)值之間呈現(xiàn)高值集聚，即存在熱點(diǎn)區(qū)域；當(dāng)Getis-Ord’sG指數(shù)小于其期望值且z統(tǒng)計(jì)值顯著時(shí)，同樣可認(rèn)為存在空間正自相關(guān)，但觀測(cè)值之間呈現(xiàn)低值集聚，即存在冷點(diǎn)區(qū)域。

由于Geary’sC指數(shù)與Getis-Ord’sG指數(shù)在進(jìn)行計(jì)算時(shí)只能運(yùn)用0-1空間權(quán)重矩陣，因此本部分運(yùn)用0-1空間權(quán)重矩陣進(jìn)行計(jì)算。由于海南省沒有與之接壤的省份，故設(shè)定廣東省以及廣西壯族自治區(qū)為海南省相鄰省份。全局空間自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

表2 全國(guó)30個(gè)省區(qū)市被解釋變量（lnY）全區(qū)空間自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果

全局空間自相關(guān)檢驗(yàn)的結(jié)果表明如下特征。第一，樣本期內(nèi)Moran’sⅠ指數(shù)均大于0且Geary’sC指數(shù)均小于1，這表明2003—2019年，我國(guó)區(qū)域間的人均地區(qū)生產(chǎn)總值存在顯著的空間正自相關(guān)，即經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在空間集聚現(xiàn)象。第二，從Moran’sⅠ指數(shù)與Geary’sC指數(shù)的數(shù)值變動(dòng)趨勢(shì)看，樣本期內(nèi)Moran’sⅠ呈現(xiàn)出逐年遞減的趨勢(shì)，而Geary’sC指數(shù)有逐年遞增的趨勢(shì)。上述兩種趨勢(shì)均表明，我國(guó)地理鄰接的省份之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間相關(guān)性在逐年減弱。Getis-Ord’sG指數(shù)的顯著性逐年降低同樣能夠反映這一特點(diǎn)。第三，從Getis-Ord’sG指數(shù)來看，2003—2008年我國(guó)均存在經(jīng)濟(jì)“冷點(diǎn)”區(qū)域且在5%的置信水平顯著，即存在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的區(qū)域聚集；2015年以后Getis-Ord’sG指數(shù)不再顯著，即從統(tǒng)計(jì)意義來看不存在經(jīng)濟(jì)冷點(diǎn)區(qū)域。這表明我國(guó)地區(qū)間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的極化現(xiàn)象有所減弱，相對(duì)差距逐漸縮小，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)調(diào)性不斷提高。整體而言，全局空間自相關(guān)的檢驗(yàn)結(jié)果表明無法拒絕“無空間自相關(guān)”的原假設(shè)，關(guān)于新基建與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的定量關(guān)系，應(yīng)采用空間計(jì)量模型進(jìn)行進(jìn)一步分析。

3.2.2 局部空間自相關(guān)檢驗(yàn)

為初步探究新基建投資的空間相關(guān)性特征，并識(shí)別其空間集聚模式，基于局部Getis＆Ord’sG1i指數(shù)對(duì)新基建投資進(jìn)行局部空間自相關(guān)檢驗(yàn)。局部Getis＆Ord’sG1i指數(shù)同樣只適用0-1空間權(quán)重矩陣。檢驗(yàn)結(jié)果表明，樣本期內(nèi)華東地區(qū)的江蘇、安徽、江西、山東等省份一直是新基建投資的熱點(diǎn)區(qū)域。其中江蘇、山東兩個(gè)省份自身經(jīng)濟(jì)體量較大，人口較為密集，且具有工業(yè)基礎(chǔ)雄厚、經(jīng)濟(jì)腹地廣闊、財(cái)政指標(biāo)良好等優(yōu)勢(shì)，因而在新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)中更能夠發(fā)揮規(guī)模優(yōu)勢(shì)。而西部地區(qū)的四川、甘肅、寧夏三個(gè)省份則是新基建投資的冷點(diǎn)區(qū)域。

3.3 空間面板回歸結(jié)果及分析

本文構(gòu)建空間杜賓模型（SDM）、空間自回歸模型（SAR）與空間誤差模型（SEM），運(yùn)用最大似然估計(jì)法對(duì)30個(gè)省區(qū)市樣本的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析。為了探究新基建投資對(duì)經(jīng)濟(jì)拉動(dòng)作用的長(zhǎng)期性與滯后性，新基建投資與傳統(tǒng)基建投資均取一階滯后。運(yùn)用反距離權(quán)重矩陣進(jìn)行空間面板回歸估計(jì)，回歸結(jié)果如表3所示。

表3 全樣本空間計(jì)量面板回歸估計(jì)結(jié)果

由表3可知，三個(gè)模型的擬合效果基本一致，調(diào)整后的可決系數(shù)均大于0.8，表明模型解釋效果較好。從空間相關(guān)性系數(shù)來看，空間杜賓模型的系數(shù)ρ為0.491且在1%的置信水平顯著，這表明全國(guó)范圍內(nèi)被解釋變量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在顯著的空間集聚效應(yīng)，這與全局空間自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果吻合。此外，空間杜賓模型的調(diào)整可決系數(shù)與Log-likelihood數(shù)值均高于空間自回歸模型與空間誤差模型，直觀而言空間杜賓模型的擬合效果優(yōu)于空間自回歸模型與空間誤差模型。進(jìn)一步對(duì)上述三個(gè)模型進(jìn)行似然比（LikelihoodRatio，LR）檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果表明空間杜賓模型（SDM）不能退化為空間自回歸模型（SAR）或空間誤差模型（SEM），因此后文主要討論空間杜賓模型的估計(jì)結(jié)果。

主要變量的回歸結(jié)果表明，新基建投資（lnNI）與傳統(tǒng)基建投資（lnTI）對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的系數(shù)均顯著為正，但二者的交互項(xiàng)顯著為負(fù)，這與基準(zhǔn)回歸的結(jié)果相符，表明模型設(shè)定具有穩(wěn)健性。郭朝先等［13］研究表明，新基建主要通過三個(gè)途徑賦能經(jīng)濟(jì)發(fā)展：一是作為固定資產(chǎn)投資，通過乘數(shù)效應(yīng)拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；二是作為現(xiàn)代基礎(chǔ)設(shè)施，為經(jīng)濟(jì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供支撐；三是作為數(shù)字化平臺(tái)，為現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的構(gòu)建提供服務(wù)，從而促進(jìn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。然而在考慮空間溢出效應(yīng)之后，新基建投資對(duì)經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)作用要小于傳統(tǒng)基建投資。

空間滯后變量的回歸結(jié)果表明，新基建投資與傳統(tǒng)基建投資的空間溢出效應(yīng)系數(shù)均為負(fù)，即周圍地區(qū)基建投資的提升會(huì)抑制本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。這表明本地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)會(huì)導(dǎo)致周圍區(qū)域的生產(chǎn)要素向本區(qū)域集聚，即對(duì)周邊地區(qū)形成虹吸效應(yīng)。

3.4 新基建投資對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響的地區(qū)異質(zhì)性

為進(jìn)一步研究不同地區(qū)中，新基建投資對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響的異質(zhì)性，本文基于固定效應(yīng)下的空間杜賓模型（SDM），分別研究了華北地區(qū)、東北地區(qū)、華東地區(qū)、中南地區(qū)、西南地區(qū)以及西北地區(qū)新基建投資對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的溢出效應(yīng)?；貧w結(jié)果如表4所示。

表4 分地區(qū)空間杜賓模型估計(jì)結(jié)果

分區(qū)域回歸（表4）與全國(guó)整體回歸（表3）表現(xiàn)出的明顯區(qū)別在于，6個(gè)區(qū)域的因變量空間自回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，這表明在區(qū)域內(nèi)部，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有空間排斥的特征。不同地區(qū)新基建投資及其空間滯后項(xiàng)的系數(shù)估計(jì)值差異較大，表明在我國(guó)不同區(qū)域，新基建投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響表現(xiàn)出不同的規(guī)律。

值得注意的是，當(dāng)公式（3）中的空間自回歸系數(shù)ρ顯著不為0時(shí)，表明被解釋變量在不同地區(qū)間存在空間相關(guān)性。此時(shí)解釋變量及其空間滯后項(xiàng)對(duì)被解釋變量的邊際效應(yīng)并非參數(shù)β與參數(shù)δ，其原因?yàn)楫?dāng)新基建投資等因素及其空間滯后項(xiàng)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生影響后，不同地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)還會(huì)進(jìn)一步相互影響。也即，除直接影響外，新基建投資等因素對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展也產(chǎn)生了間接影響。因而各個(gè)解釋變量對(duì)被解釋變量的空間溢出效應(yīng)還需進(jìn)一步定量分解。

本文基于LeSage和Pace［18］提出的空間回歸模型偏微分方法進(jìn)行空間溢出效應(yīng)分解，主要變量分解結(jié)果如表5所示。

由表5可知，在華北地區(qū)，新基建投資與傳統(tǒng)基建投資，無論是直接效應(yīng)、間接效應(yīng)還是總效應(yīng)，均顯著為負(fù)。華北地區(qū)，尤其是京津冀區(qū)域，已經(jīng)具備完善的基礎(chǔ)設(shè)施，因而經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿Σ辉偈腔A(chǔ)設(shè)施投資，過度投資反而會(huì)抑制經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，這表明華北地區(qū)應(yīng)尋求新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。東北地區(qū)新基建投資具有顯著的正向直接效應(yīng)與負(fù)向間接效應(yīng)，因而其總效應(yīng)并不顯著。這表明在東北地區(qū)，周圍省份新基建投資的增加會(huì)給本省份帶來負(fù)的外部性，其原因可能是重復(fù)建設(shè)導(dǎo)致了擁擠效應(yīng)，從而產(chǎn)生了規(guī)模不經(jīng)濟(jì)。華東地區(qū)新基建投資與傳統(tǒng)基建投資的直接效應(yīng)均顯著為正，間接效應(yīng)不顯著，總效應(yīng)顯著為正，且新基建投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的彈性高于傳統(tǒng)基建對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的彈性，華東地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)實(shí)現(xiàn)了較為良性的發(fā)展。與華東地區(qū)不同的是，中南地區(qū)的傳統(tǒng)基建具有顯著的空間排斥效應(yīng)。就西南地區(qū)而言，新基建與傳統(tǒng)基建的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)與總效應(yīng)均顯著為正，但目前傳統(tǒng)基建的促進(jìn)作用大于新基建的促進(jìn)作用。西北地區(qū)新基建投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)與總效應(yīng)均為負(fù)，但在統(tǒng)計(jì)意義上不顯著。局部空間自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果表明，西北地區(qū)的甘肅省、寧夏回族自治區(qū)為新基建投資冷點(diǎn)，新基建投資尚未成為西北地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)力。

4 結(jié)論及政策建議

本文構(gòu)建了空間杜賓模型（SDM）、空間自回歸模型（SAR）與空間誤差模型（SEM），以2003—2019年我國(guó)大陸地區(qū)30個(gè)省區(qū)市（不含西藏）的省級(jí)面板數(shù)據(jù)為樣本，實(shí)證研究了新基建投資對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響及其空間溢出效應(yīng)。實(shí)證結(jié)果表明：（1）從全國(guó)范圍來看，新基建投資水平的提高對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有顯著的促進(jìn)作用，但其他地區(qū)新基建投資水平的提高會(huì)抑制本地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，即新基建投資具有虹吸效應(yīng)。（2）就具體地區(qū)而言，新基建投資對(duì)華東地區(qū)與東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的帶動(dòng)作用尤為明顯，在華北地區(qū)表現(xiàn)出一定程度的擁擠效應(yīng)與空間排斥，對(duì)西北地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)尚未表現(xiàn)出明顯的促進(jìn)作用。（3）全國(guó)范圍內(nèi)新基建投資與傳統(tǒng)基建投資具有相互替代效應(yīng)，這導(dǎo)致二者對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)作用均被削弱，二者有待深度融合。

基于上述研究結(jié)論，本文提出政策建議如下。

第一，為減弱新基建投資的虹吸效應(yīng)，各地區(qū)應(yīng)充分發(fā)揮比較優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)差異化布局。就空間布局而言，目前新基建的七大領(lǐng)域仍存在地區(qū)差異，因而各地區(qū)應(yīng)結(jié)合自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段，充分發(fā)揮自身要素稟賦，尤其對(duì)于華北地區(qū)而言，應(yīng)統(tǒng)籌布局，避免新基建的同質(zhì)性與重復(fù)建設(shè)。東部省份新基建投資實(shí)力領(lǐng)先，應(yīng)側(cè)重基礎(chǔ)研發(fā)與技術(shù)創(chuàng)新，發(fā)揮創(chuàng)新引領(lǐng)作用；中西部地區(qū)則著力發(fā)展產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。

第二，四川、甘肅、寧夏等西部地區(qū)應(yīng)提高新基建投資水平。新基建是驅(qū)動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)、催生新業(yè)態(tài)的重要前提與基礎(chǔ)，是新一輪產(chǎn)業(yè)變革升級(jí)的主要方向，也是西部地區(qū)實(shí)現(xiàn)彎道超車的戰(zhàn)略機(jī)遇。因此基礎(chǔ)設(shè)施投入不足的西部地區(qū)應(yīng)把握新基建窗口期，充分發(fā)揮成本優(yōu)勢(shì)，布局大型數(shù)據(jù)中心，實(shí)現(xiàn)“東數(shù)西算”。從而改善本地產(chǎn)業(yè)吸附力不高、人才吸引力不強(qiáng)、信息交流不通暢等問題，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)平衡發(fā)展。

第三，加強(qiáng)新基建與傳統(tǒng)基建的深度融合。新基建并不是對(duì)傳統(tǒng)基建的替代或?qū)α?，而是順承、改造與發(fā)展。現(xiàn)階段，我國(guó)交通、能源、市政等傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)尚存在短板與不足，其整體質(zhì)量與綜合效能仍具有很大的提升空間，亟需完善與改造升級(jí)。新基建則能夠通過物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式的發(fā)展，提升傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施的質(zhì)量與效能，從而助推智能交通、智慧物流等傳統(tǒng)基建的智能化發(fā)展。因而應(yīng)推動(dòng)新基建與傳統(tǒng)基建的融合創(chuàng)新發(fā)展，統(tǒng)籌建立高效協(xié)同的政策支撐體系。