新基建发展对产业升级的影响机制研究.pdf

第2 3卷 第1 3期2 0 2 3年 7月 科 技 和 产 业S c i e n c eT e c h n o l o g ya n dI n d u s t r y V o l.2 3,N o.1 3J u l.,2 0 2 3新基建发展对产业升级的影响机制研究贾敬全,翁盛东(淮北师范大学 经济与管理学院,安徽 淮北2 3 5 0 0 0)摘要:新基建作为现代化基础设施体系的重要组成部分,已经成为中国经济高质量发展的重要支撑。基于2 0 1 52 0 2 1年中国7 1个城市的面板数据,构建双向固定效应、中介效应和调节效应3种回归模型,实证检验新基建发展对城市产业结构水平的影响及内在机制。研究发现:新基建发展能促进产业高级化水平,改善不合理的产业结构状态,提升产业合理化水平;新基建通过发展物联网和激励城市研发创新两种间接路径对产业结构转型升级产生积极影响;新基建对产业结构水平的影响受到地方政府干预行为的调节作用,在地方政府合理的行政管理下,新基建对产业转型升级的积极作用更为明显;新基建发展对产业结构水平的提升作用具有区域异质性和城市规模异质性,在中西部地区和大城市地区的作用效果更为明显。关键词:新基建;产业升级;异质性中图分类号:F 4 9 文献标志码:A 文章编号:1 6 7 1-1 8 0 7(2 0 2 3)1 3-0 0 0 1-0 9收稿日期:2 0 2 3-0 3-2 8基金项目:安 徽 省 高 校 人 文 社 会 科 学 研 究 重 大 项 目(S K 2 0 2 0 Z D 0 1 2);高 校 学 科(专 业)拔 尖 人 才 学 术 资 助 项 目(g x b j Z D 2 0 2 2 1 0 0)。作者简介:贾敬全(1 9 7 1),男,安徽萧县人,淮北师范大学经济与管理学院,教授,博士,硕士研究生导师,研究方向为财税理论与实务、财务管理理论与实务;翁盛东(1 9 9 9),男,湖南衡阳人,淮北师范大学经济与管理学院,硕士研究生,研究方向为新型基础设施建设。加快发展新基建对于推动制造业加速向数字化、网络化、智能化发展具有重要意义。站在未来的角度来看,新基建将为新时代中国经济的高质量发展提供强大动力和重要支撑。虽然就目前国内经济情况来看,拉动经济的三驾马车:投资、出口、消费,均受到不同程度的影响,对经济的拉动效果减弱,线下实体经济也表现出明显的脆弱性。但与此同时,新的业态开始大量涌现,并带来了一系列新产品、新应用,以第5代移动通信技术(5 G)、人工智能、区块链等技术为代表的新型基础设施蓄势待发,为新兴产业提供了强劲的动力。新业态不仅突破了时空和地域的界限,优化了资源配置方式,而且有效保障了经济社会的协调有序运行。新基建是发展新业态的必然选择。由此可见,新型基础设施建设作为现代化基础设施体系的重要组成部分,是当前时代背景下促进经济增长的重要抓手,对降低经济冲击、拉动经济增长具有重要意义。除此之外,新基建通过深度融合数字化信息技术,促进了产业系统全方位发展;通过对需求端的率先发展复苏,从而帮助生产端走出困局。国家布局新基建的目的,既是考虑到当前经济疲软的现实问题,又是在未来面向数字化发展和竞争的长远规划。因此,本文将在以长三角城市群为代表的东部地区、长江中游城市群为代表的中部地区和川渝城市群为代表的西部地区范围内采集数据,研究新基建对产业升级的影响机制,以及新基建影响产业升级的作用途径和新基建在国内的区域发展差异,以期为中国制定更精确的新基建发展方案和更具价值意义的经济政策提供参考。1 文献综述面对经济下行压力加大,供需关系失衡的严峻形势,供给侧结构改革势在必行。供给侧结构改革的工作重点内容是去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板1,而新型基础设施建设将加速数字化、智能化、网络化向制造业等传统产业渗透,为传统产业赋能更多核心要素,推进产业变革创新。由此可见新基建的发展适应供给侧改革的总体要求,是实现改革的重要抓手。当前中国新基建发展正在高速运 行,中 国 信 息 研 究 院 的 数 据 显 示,预 计 到2 0 3 0年全国范围内包含5 G、工业互联网、大数据等新基建的总投资规模将超过52 0 0亿元2。在供给侧结构改革的推动和“双循环”时代的背景下,依托1数字技术的新基建将推动对“内循环”的供需升级,并赋予国内国际双循环新动能。当前国内外学者对产业水平的研究结果已经较为丰富。P e t e r s等3认为国家依据国情和产业发展实况从而选择适当的产业发展政策可以提高产业的产出效率。H a l e4指出数字通信产业与其他产业间的联动可以带来产业的溢出效应,从而带动产业转型升级。曾小林等5认为数字贸易促进技术进步、优化资源配置效率、加大市场竞争,从而赋能中国产业转型升级。王斌来和王欣悦6提出启动“创新引擎”激发产业创新活力来驱动产业升级。此外学者们还从企业内部管理、财政政策、金融创新等角度研究了实现产业升级的不同路径,为如何促进城市产业升级提供了研究方法和视角7-9。但是就探讨新基建与产业结构之间内在联系的文献比较少,相关研究中,沈坤荣和史梦昱1 0认为新基建通过数字赋能来实现产业结构优化升级与消费结构升级;谢文栋1 1认为根据城市发展区位,以新基建结合城市发展方略,从而达到促进市场善、拉动经济增长、推动产业升级的效果。以上文献为新基建如何促进产业结构升级提供了经验证据,弥补了该领域的不足。与现有文献相比,本文对新基建与产业结构水平联系的研究可能存在如下创新点:一是采用地级市面板数据来研究新基建发展水平,从产业高级化和产业合理化两个角度来验证新基建发展影响产业升级的内在机制,并通过众多稳健性检验加强了结论的可靠性,丰富了已有的产业结构水平理论研究;二是不仅研究了新基建对产业升级的直接影响机制,而且从物联网发展、城市创新两个渠道分析了新基建对产业升级的间接传导机制,有助于国家制定更精确的新基建发展方案;三是从地方政府层面,探究政府干预对新基建与产业水平关系的调节作用,以及新基建发展影响产业升级的区域异质性和城市规模异质性,为缩小区域发展差异和缓解产业发展不平衡提供了理论参考。2 研究理论与假说2.1 新基建影响产业升级的内在机制“十四五”规划提出“要加强产业基础能力建设、提升产业链供应链现代化水平”。当前中国产业供需不平衡问题日趋明显,产业结构调整不到位,受到了多种因素的制约,如自主创新能力薄弱、第三产业发展滞后、产业结构不合理、国际竞争、金融风险。以5 G技术、互联网为代表的信息基础设施增强了对数据处理效率的提升;以互联网大数据和云计算为代表的新技术基础设施能够驱动互联网与产业深度融合,整合资源优势,发挥出强劲的协同效应。由此可见新基建能够推动传统产业升级,促进产业的高级化和智能化。产业高级化的内涵是国民经济产业结构向知识、技术密集型为主的高级结构调整的过程,即第一产业优势向第二、第三产业递进的过程。产业合理化的内涵是为提高经济效益,对不合理的产业结构进行调整,实现生产要素的合理化配置,使得产业协调发展,表现为产业间的素质协调、各产业相对地位的协调和产业间关系方式上的协调。新基建与各产业之间的融合发展,带来了一系列新业态的出现,推动了新兴产业的发展,同时催生了新技术,带动了产业升级,实现了技术变革。对于传统产业而言,提高作业效率、降低生产成本是首要考虑的问题,新基建凭借强大的数据处理能力简化了产业链中的繁琐流程,极大地提升了效率。新基建通过对传统产业的改造升级,充分释放了传统产业的发展潜力,夯实并提升了产业基础,优化调整了三大产业的结构占比,从而提升了产业高级化水平和产业合理化水平。故提出,假说1:新基建发展能提升产业高级化水平和合理化水平,抑制产业结构偏离均衡状态。2.2 新基建影响产业升级的间接途径新基建的新,在于将5 G、物联网、人工智能、云计算等新兴技术深度融合,充分发挥信息技术对经济发展的叠加作用,助力形成新的产业业态和产业体系。一方面,物联网作为新基建的支撑手段和核心要素,是新一轮产业变革的重要推动力量,物联网的发展支撑起社会经济数字化转型发展,构建出全面感知和广泛连接的数字孪生社会,使社会现代化治理的基础更加稳固。推动物联网发展,将加速各类智慧应用场景的落地,促进产业转型升级,赋能经济高质量发展,助推万物互联向万物智联演进。另一方面,新基建不仅能扩大企业的创新广度与深度,充分释放其在地区创新中的红利,加速数字化技术向产业渗透,赋予产业更多核心要素,推动产业变革创新;还有利于带来创新思维发展、增强企业的自主创新能力,从而加速金融发展和资本积累,最终形成新的产业业态,实现产业升级。故提出,假说2:新基建通过物联网发展、激发城市研发创新两种间接途径推动产业升级。2.3 新基建影响产业升级的政府调控为了适应信息化时代下的数字浪潮,政府必须2 科技和产业 第2 3卷 第1 3期 更好地发挥作用。在新基建的管理过程中,政府必须有准确的功能定位和适度的宏观调控,否则就很容易因为没有因地制宜开展新基建建设造成各地资源扎堆投入到热门行业如人工智能、数据中心等,从而浪费大量的财力和物力。同时,政府应明确新基建发展的重点和次序,为新基建发展提供必要的产业政策和人才政策,形成新基建的产业链,为传统经济注入新活力。但是,像区块链、大数据、智慧城市等领域的建设挑战依然艰巨,在新基建产业链成熟之前,由于新基建前期投入大、资金回收慢导致投资风险加大,因而企业投资积极性不高。政府干预不当会影响社会资本进入新基建投资建设的积极性,从而增加市场不确定性风险、扩大政府的财政支出,抑制新基建发展水平的提升。故提出,假说3:地方政府的干预可以调节新基建发展与产业水平之间的关系。2.4 新基建影响产业升级的区域差异中国区域产业结构因为地方经济政策不一、资源要素禀赋差距等原因存在着不平衡的特征,产业差距的空间分布呈现“东强西弱、南强北弱”的局面,但是新基建的发展为相对落后地区提供了新的发展机遇,新基建与落后地区产业的结合具有良好的赶超效应。一方面,新基建在建设投资初期,落后地区能充分利用其边际报酬递增效应,从而更强有力的推动产业数字化转型,并且以较低的生产成本和更快的效率通过完善资源要素配置方式、集聚效应等方式加快落后地区的产业升级速度,因而新基建发展表现出对相对落后地区,即中西部地区一定程度的促进效应;另一方面,东部地区由于其资源要素配置的相对成熟体系,新基建的发展反而会对东部地区产生一定程度的挤出效应,因而对区域产业差距产生了一定的调节作用。同时,由于不同发展程度和规模的城市在经济水平、资源配置、创新能力等方面都存在较为明显的差异,导致新基建发展在城市水平上存在异质性。故提出,假说4:新基建的发展对产业升级存在区域差异,新基建对中西部地区的产业升级的促进效应相对显著,对东部地区的产业升级效应相对较弱,同时在城市水平上存在着异质性。3 研究模型3.1 计量模型3.1.1 基准模型为了验证假说1,即新基建对产业升级的影响,本文设定基准模型为U p g r a d ei t=a0+a1I n f r ai t+ajC o n t r o li t+ui+vt+i t(1)式中:i、t分别为城市和时期;U p g r a d ei t为i城市t时期的产业升级程度;I n f r ai t为i城市t时期的新基建发展水平;a0为截距项;a1为新基建发展对产业升级的影响系数,a10则表示新基建能促进产业升级,反之则不利于产业升级;基准回归包括产业高级化和产业合理化两个维度;C o n t r o li t为一系列控制变量,本文将控制变量设定为人力资本水平、经济发展水平、基础设施建设水平和对外开放水平;aj为控制变量的系数;ui、vt分别为个体效应和时间效应;i t为误差项。3.1.2 中介效应模型为了验证假说2,即新基建通过物联网发展、激发城市研发创新两种间接途径推动产业升级,设定中介模型为U p g r a d ei t=b0+b1I n f r ai t+bjC o n t r o li t+ui+vt+i t(2)A g e n ti t=c0+c1I n f r ai t+cjC o n t r o li t+ui+vt+i t(3)U p g r a d ei t=d0+d1A g e n ti t+d2I n f r ai t+djC o n t r o li t+ui+vt+i t(4)式中:A g e n ti t为中介变量,包含物联网发展水平和企业创新能力;b0、c0、d0为截距项;b1、bj、c1、cj、d1、d2、dj为系数;其余变量的定义标准与式(1)中的定义标准一致。中介效应模型检验思路如下:对式(2)进行回归,如若系数b1显著为正则继续对式(3)和式(4)进行回归,若式(3)中系数c1显著为正,说明新基建是通过中介变量促进产业升级;式(4)中系数d1显著性水平反映了中介变量的影响效果。3.1.3 调节效应模型为了验证假说3,即地方政府的干预可以调节新基建发展与产业水平之间的关系,本文在式(1)的基础上引用了交互变量I n f r a G o v,模型为U p g r a d ei t=m0+m1I n f r ai t+m2G o vi t+m3I n f r ai tG o vi t+mjC o n t r o li t+ui+vt+i t(5)式中:G o v为地方政府投资与当地G D P的比重;m0为截距项;m1、m2、m3、mj为系数;其余变量的定义与前文一致。交互变量前的系数m3反映了新基建与政府干预的交互作用对产业升级的影响。本文将以上述3个模型为基础进行研究分析。3 贾敬全等:新基建发展对产业升级的影响机制研究 3.2 变量说明3.2.1 被解释变量:产业升级水平(U p g r a d e)本文从产业高级化和产业合理化和两个维度来测定产业升级程度,对于产业高级化的测度,构建包含第一、二、三产业的产业结构升级指数:o i s3n=1pi,n,tn,n=1,2,3(6)式中:o i s为产业高级化水平,取值范围为1,3;pi,n,t为i城市在t时期第n产业产值占地区总产值的比重,该指数能反映第一产业占优势比重逐级向第二、第三产业占优势比重演进的一般规律,是产业高级化的内涵。对于产业合理化的测度,本文用r i s来表示产业结构合理化水平,构建如下指数来测定:r i s=3n=1pi,n,tl n(pi,n,t/ei,n,t),n=1,2,3(7)式中:ei,n,t为i城市在t时期第n产业的从业人员占总就业人数的比重。r i s的值越靠近0则产业结构越均衡,越合理;反之r i s的值偏离0则表示产业结构偏离均衡状态,越不合理。该指数的大小反映了产业结构合理化水平,也是对产业产能利用率的一种度量。3.2.2 核心解释变量:新基建发展水平(I n f r a)现有研究尚无对新基建发展水平进行衡量的权威指标,而且涉及新基建的研究大多局限于省级层面。本文的测度指标主要来源于 新型基础设施竞争力指数系列报告 和腾讯研究院的“数字中国指数”,根据5 G、大数据、工业互联网等一系列指标加权得到新基建发展指数,能够较为全面地反映各城市的新基建发展水平,同时为了消除数据的异方差、共线性等问题,故作对数处理。3.2.3 中介变量(A g e n t)1)物联网发展水平(i o t),采用各地区物联网设备连接数来度量,并作对数处理以消除共线性等问题。2)城市研发创新水平(i n n o v a t i o n),选用各地区专利获得量除以科技从业人员数的比值作为城市研发创新水平的代理变量,并作对数处理以消除共线性等问题。3.2.4 调节变量(G o v)选用地方政府干预作为调节变量,用地方公共财政支出占地 区G D P的比 重 来 表 示,并 作 对 数处理。3.2.5 控制变量(C o n t r o l)将控制变量设定为人力资本水平、经济发展水平、基础设施建设水平和对外开放水平,控制变量的设计目的是减小因变量遗漏而带来的估计误差。其中,经济水平(p e r g d p)采用城市人均G D P进行测度;人力资本水平(h u m a n)采用高等学校在校生数与城市年末总人数的比值测度;基础设施建设水平(c o n s t r u c t i o n)采用各城市人均面积测度;对外贸易水平(t r a d e)采用城市年贸易总额与城市年G D P的比值测度。3.3 数据来源与描述性统计选取2 0 1 52 0 2 1年长三角城市群2 6个城市、长江中游城市群3 1个城市、川渝城市群1 4个城市,共计7 1个城市4 9 7组数据。各变量的描述性统计结果见表1。从表1可以看出,r i s的最小值与最大值较为接近,o i s和r i s的标准差都较小表明数据波动不大;I n f r a的均值为0.5 9 61,小于标准差1.9 1 78,最小值为-3.3 1 31,最大值3.7 4 1,最大最小值差异显著,说明新基建发展水平在不同城市间的差距较大,标准差值较大、均值小说明了新基建发展的整体水平还比较低,故有必要检验异质性。从中介变量来看,物联网发展水平的标准差为1.6 9 42,大于城市创新水平标准差0.1 0 22,且后者的最大最小值与前者相比更为接近,表明后者数据比前者更为稳表1 变量描述性统计变量类型变量符号变量名称样本量均值标准差最小值最大值被解释变量o i s产业结构高级化4 9 74.1 5 960.5 6 253.0 6 575.4 9 99r i s产业结构合理化4 9 72.3 9 260.1 1 522.1 5 432.7 2 29核心解释变量I n f r a新基建发展水平4 9 70.5 9 611.9 1 78-3.3 1 313.7 3 41调节变量G o v政府投资4 9 7-0.1 7 050.6 0 19-1.8 8 960.7 2 25中介变量i o t物联网发展水平4 9 71 4.6 1 811.6 9 421 1.2 3 141 6.8 8 21i n n o v a t i o n城市创新水平4 9 70.2 4 670.1 0 220.0 4 760.5 1 21p e r g d p经济发展水平4 9 70.6 0 910.2 5 820.2 1 791.3 0 00控制变量h u m a n人力资本水平4 9 74.6 8 601.1 3 242.6 8 807.0 0 00c o n s t r u c t i o n基础设施水平4 9 72.5 8 250.5 8 991.2 1 963.6 5 43t r a d e对外贸易水平4 9 70.0 1 250.0 0 770.0 0 250.0 3 114 科技和产业 第2 3卷 第1 3期 定。从控制变量的数据来看,不同城市也存在着明显的差距,也为异质性检验提供了依据。4 数据回归与研究分析4.1 基准模型回归表2是基于计量模型(1)对新基建发展水平和产业升级的回归结果,结果显示所用变量的V I F(方差膨胀因子)都低于1 0,说明变量不存在多重共线性问题。使用随机效应(R E)和固定效应(F E)两种估计方法,表2中的(1)列(4)列是新基建和产业高级化的回归结果,其中(1)列、(2)列未引入控制变量,(3)列、(4)列引入了控制变量,豪斯曼检验P为0.0 0 68,拒绝原假设,表明固定效应模型更优,故选择固定效应数据进行分析。(2)列I n f r a的系数为0.0 3 9,(4)列系数为0.0 3 1,数据显示无论是否引入控制变量,新基建发展水平系数均在1%的水平上显著为正,说明新基建发展促进了产业的高级化;表2中的(5)列(8)列是新基建和产业合理化的回归结果,其中(5)列、(6)列未引入控制变量,(7)列、(8)列引入了控制变量,豪斯曼检验P为0,拒绝原假设,依然表明固定效应模型更优,选择固定效应数据进 行 分 析。(6)列I n f r a的 系 数 为-0.1 0 1,(8)列系数为-0.0 8 5,数据显示无论是否引入控制变量,新基建发展水平系数均在1%的水平上显著为负,说明新基建发展能抑制产业结构偏离均衡状态,促进了产业的合理化发展。从加入控制变量的(4)列、(8)列来看,新基建发展水平提升1%可以带动产业高级化水平提升3.1%,产业合理化水平提升8.5%,说明新基建发展能提升产业高级化水平和合理化 水 平、促 进 产 业 升 级,至 此 假 说1得 到验证。4.2 稳健性检验4.2.1 剔除特殊城市样本考虑到上海、南京、杭州、武汉、长沙、重庆、成都7个城市的经济发展水平更高,其资源要素更加丰富,资源配置体系更加成熟,从而导致其新基建发展水平远高于其他城市。为了确保结果的稳健性,因此剔除这7个特殊城市样本数据。由表3回归结果可知,I n f r a系数的显著性在剔除特殊城市样本后未发生实质性改变,基本与上文保持一致。4.2.2 替换被解释变量计算标准为了确保回归结果的稳健性,对产业合理化指标构建新的标准:r i s=-3n=1pi,n,tpi,n,t/ei,n,t-1(8)该指标既保留了产业结构偏离度的优点,又通过产值加权体现了各产业的重要程度;产业高级化的指标替换为第三产业增加值与第二产业增加值之比,比值越大表明产业高级化程度越高。重复回归过程结果见表4,I n f r a系数的显著性未发生实质性改变,基本与上文保持一致。表2 基准回归结果变量(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)R EF ER EF ER EF ER EF Eo i so i so i so i sr i sr i sr i sr i sI n f r a0.0 8 4*0.0 3 9*0.0 5 9*0.0 3 1*0.0 2 64*-0.1 0 1*0.0 1 0 7*-0.0 8 5*(0.0 4 93)(0.0 8 48)(0.0 3 75)(0.0 9 20)(0.0 1 11)(0.0 4 04)(0.0 6 15)(0.0 4 31)p e r g d p-0.0 8 35-0.0 5 130.0 5 050.0 1 35(0.0 8 61)(0.0 6 81)(0.0 3 57)(0.0 3 19)h u m a n-0.0 1 350.0 3 660.0 1 99*0.0 0 75(0.0 2 54)(0.0 2 05)(0.0 1 02)(0.0 9 62)c o n s t r u c t i o n0.0 9 55*0.0 3 02-0.0 5 73*-0.0 3 32*(0.0 4 04)(0.0 3 37)(0.0 1 57)(0.0 1 58)t r a d e3.4 3 95.6 8 1-0.0 8 61-0.6 2 5(4.9 9 9)(4.0 1 1)(1.9 9 3)(1.8 7 9)截距项4.2 8 9*4.4 1 1*4.0 7 7*4.2 4 3*2.3 6 8*2.3 2 6*2.3 9 3*2.3 8 9*(0.1 1 7)(0.0 4 9)(0.1 6 9)(0.1 4 9)(0.0 2 31)(0.0 2 33)(0.0 6 21)(0.0 6 98)时间效应Y e sY e sY e sY e sY e sY e sY e sY e s个体效应Y e sY e sY e sY e sY e sY e sY e sY e s调整R20.4 9 50.5 0 50.5 2 40.5 2 90.3 1 60.3 3 30.3 6 70.3 8 5样本量4 9 74 9 74 9 74 9 74 9 74 9 74 9 74 9 7 注:括号内为标准误聚类在城市层面的t统计值;*、*、*分别表示在1%、5%和1 0%水平下显著。5 贾敬全等:新基建发展对产业升级的影响机制研究 表3 剔除特殊城市样本变量o i sr i sI n f r a0.0 3 3*-0.0 7 6*(0.0 3 05)(0.0 5 95)p e r g d p0.1 5 49*0.0 6 93*(0.0 9 35)(0.0 3 76)h u m a n0.0 5 950.0 1 98(0.0 2 46)(0.0 9 74)c o n s t r u c t i o n0.0 4 92-0.0 1 47(0.0 3 91)(0.0 1 46)t r a d e1.2 7 3*-3.7 7 1*(5.2 3 0)(1.7 9 8)截距项4.1 3 5*2.3 8 2*(0.1 5 5)(0.0 5 9)时间效应Y e sY e s个体效应Y e sY e s调整R20.5 2 70.3 8 4样本量4 5 54 5 5 注:括号内为标准误聚类在城市层面的t统计值;*、*、*分别表示在1%、5%和1 0%水平下显著。表4 替换被解释变量计算标准变量o i sr i sI n f r a0.1 4 2*-0.1 4 9*(0.0 1 7)(0.0 4 5)p e r g d p-0.8 4 5*0.4 4 1*(0.3 7 82)(0.0 6 86)h u m a n-0.5 3 3*0.0 6 5*(0.1 0 29)(0.0 1 84)c o n s t r u c t i o n-0.2 4 40.0 3 5(0.1 5 6)(0.0 2 8)t r a d e8.6 2 3*-8.8 6 7*(1 5.8 7)(2.8 7 6)C o n s t a n t7.4 6 6*1.8 3 8*(0.6 7 1)(0.1 2 2)时间效应Y e sY e s个体效应Y e sY e s调整R20.3 6 50.2 9 1观测值4 5 54 5 5 注:括号内为标准误聚类在城市层面的t统计值;*、*分别表示在1%、5%水平下显著。4.2.3 中介效应模型检验以上检验结果证明了新基建发展影响产业升级的内在机制。下面对中介效应模型进行回归来验证假说2,即新基建通过物联网发展、激发城市研发创新两种间接途径推动产业升级。结果见表5。其中(1)列(3)列是以物联网发展水平作为中介变量得出的估计结果,(4)列(6)列是以城市研发创新能力作为中介变量得出的估计结果。中介效应模型的检验步骤分3步进行:第1步的回归结果已经得到验证;第2步检验新基建发展对中介变量的影响系数,回归结果如(1)列、(4)列所示,I n f r a对i o t的系数为0.2 0 6,在5%的水平上显著为正,I n f r a对i n n o v a t i o n的系数为0.0 1 86,在1%的水平上显著为正,表明新基建能够促进城市物联网水平的提升、提高城市创新水平;第3步将新基建与中介变量同时加入回归模型中,可见(2)列、(3)列的i o t系数1 0%的水平上显著,(5)列、(6)列的i n n o v a t i o n系数也在1 0%的水平上显著,最后对两种中介效应进行S o b l e检验,物联网水平回归中的z统计值分别为8.3 2和-2.6 8(在1%的置信水平下显著);城市创新水平回归中的z统计值分别为3.2 2和-6.1 5 7(在1%的置信水平下显著)。由此可见物联网发展水平和城市创新水平在新基建影响产业结构水平的传导机制上均存在,假说2得到验证。表5 中介效应模型回归结果变量物联网水平城市创新水平(1)(2)(3)(4)(5)(6)i o to i sr i si n n o v a t i o no i sr i sI n f r a0.2 0 6*0.0 3 02*0.0 9 91*0.0 1 86*0.0 5 240.0 2 24(0.0 8 50)(0.0 1 62)(0.0 3 57)(0.0 4 94)(0.0 1 47)(0.0 2 97)i o t0.2 7 1*-0.0 5 16*(0.0 1 83)(0.7 2 39)i n n o v a t i o n0.1 6 43*-0.0 9 82*(2.7 6 53)(1.5 5 82)截距项1 4.5 0*8.1 2 0*1.6 3 2*0.2 3 6*5.3 6 2*2.1 4 9*(0.1 7 08)(0.2 6 73)(0.0 5 90)(0.0 9 88)(0.0 7 07)(0.0 1 43)C o n t r o lY e sY e sY e sY e sY e sY e s时间效应Y e sY e sY e sY e sY e sY e s个体效应Y e sY e sY e sY e sY e sY e s调整R20.3 6 50.7 0 90.6 6 20.5 2 20.7 7 70.7 8 3样本量4 9 74 9 74 9 74 9 74 9 74 9 7 注:括号内为标准误聚类在城市层面的t统计值;*、*、*分别表示在1%、5%和1 0%水平下显著。6 科技和产业 第2 3卷 第1 3期 4.2.4 调节效应模型检验对调节效应模型进行回归来验证假说3即地方政府的干预可以调节新基建发展与产业水平之间的关系,结果见表6。表6中,(1)列、(2)列显示新基建与地方政府干预的交互变量系数分别为0.0 0 7和0.0 0 9、均 在1%的 水 平 上 显 著 为 正,再 结 合(1)列、(2)列I n f r a的系数和G o v的系数可以发现,(2)列的G o v和I n f r a都高于(1)列,可见政府的干预影响了新基建对产业升级的作用。本文认为这是因为政府能通过政策引领和产业规划深化新基建改革,通过对新基建的合理投资鼓励了城市企业创新,推 动 了 产 业 的 高 级 化 水 平 发 展。(3)列、(4)列的交互变量系数分别为-0.0 0 5和-0.0 0 6,均在1%的水平上显著为负,表明政府干预能促进产业的合理化,抑制产业结构偏离均衡状态。由此可见地方政府干预能够正向调节新基建对于产业升级的促进作用,假说3得到验证。4.2.5 区域异质性检验对假说4的区域异质性进行验证,将样本划分为东、中、西部地区分组回归,回归结果见表7。表7中,第(1)列、(3)列、(5)列为新基建对产业高级化的 回 归 结 果,I n f r a系 数 分 别 为0.0 0 4、0.0 5 1、0.0 3 9,根据数据显著性可以看出,新基建对产业高级化的作用效果呈现出“中部西部东部”的特征;(2)列、(4)列、(6)列为新基建对产业合理化的回归 结 果,I n f r a系 数 分 别 为-0.0 2 1、-0.1 3 8、-0.1 0 3,中、西部的回归系数都在1 0%的水平上显著。从3个地区的回归结果来看都表现出新基建对产业升级的促进作用,中西部的促进作用相较东部地区更加明显,假说4的区域异质性得到验证。4.2.6 城市规模异质性检验考虑到不同城市在经济发展程度、资源要素配置等方面存在较大差异,故根据城市规模与城市人口将样本分为大城市和中小城市来验证城市规模异质性,回归结果见表8。表8中,(1)列、(2)列I n f r a的系数分别为0.0 5 58和-0.1 7 23,分别在5%的水平和1%的水平上显著,而(3)列、(4)列中I n f r a的系数不显著,表明新基建对大城市产业升级的促进作用强于对中小城市的作用效果。城市规模异质性出现的原因可能是大城市的互联网等信息技术发展较快,各类基础设施比较完善,故而产业升级能更好适应新基建的发展模式,中小城市新基建对产业结构水平的促进虽然相对较弱,但是不会产生资源过度集中所导致的“拥挤效应”,且新基建带来的数字化技术发展更容易摆脱时间、空间的束缚,要素回报率也更高,更容易实现城市数字信息化,从而逐渐缩小与大城市产业结构水平的差距,假说4的城市规模异质性得到验证。表6 调节效应模型回归结果变量o i sr i s(1)(2)(3)(4)I n f r a0.0 2 43*0.0 1 79*-0.0 1 47*-0.0 1 11*(0.0 1 33)(0.0 1 28)(0.0 3 32)(0.0 2 72)G o v0.1 3 3*0.0 7 7*-0.1 4 72*-0.0 7 81*(0.0 4 25)(0.0 6 30)(0.0 1 06)(0.0 1 34)I n f r a G o v0.0 0 7*0.0 0 9*-0.0 0 5*-0.0 0 6*(0.0 4 15)(0.0 3 98)(0.0 4 25)(0.0 5 14)截距项4.0 5 7*6.7 5 0*2.4 0 9*1.9 3 5*(0.0 2 77)(0.5 3 32)(0.0 6 89)(0.1 0 73)C o n t r o lN oY e sN oY e s时间效应Y e sY e sY e sY e s个体效应Y e sY e sY e sY e s调整R20.7 9 50.8 5 70.6 9 70.8 4 5样本量4 9 74 9 74 9 74 9 7 注:括号内为标准误聚类在城市层面的t统计值;*、*分别表示在1%、5%水平下显著。表7 区域异质性检验结果变量东部中部西部(1)(2)(3)(4)(5)(6)o i sr i so i sr i so i sr i sI n f r a0.0 0 4-0.0 2 10.0 5 1*-0.1 3 8*0.0 3 9*-0.1 0 3*(0.0 3 8)(0.2 9 1)(0.5 9 5)(0.9 1 2)(0.4 7 4)(0.7 1 2)截距项2.4 1 3*4.4 2 1*1.4 2 1*3.9 3 5*2.4 4 2*4.3 6 7*(1.2 8 9)(2.3 8 2)(0.6 7 1)(0.2 1 7)(0.6 8 9)(0.1 0 7)C o n t r o lY e sY e sY e sY e sY e sY e s时间效应Y e sY e sY e sY e sY e sY e s个体效应Y e sY e sY e sY e sY e sY e s调整R20.7 0 10.5 3 30.8 1 10.7 4 40.7 5 90.6 3 2样本量1 8 21 8 22 1 72 1 79 89 8 注:括号内为标准误聚类在城市层面的t统计值;*、*分别表示在1%、1 0%水平下显著。7 贾敬全等:新基建发展对产业升级的影响机制研究 表8 城市规模异质性检验结果变量大城市中小城市(1)(2)(3)(4)o i sr i so i sr i sI n f r a0.0 5 58*-0.1 7 23*0.0 0 76*-0.0 4 11(3.7 4 21)(0.4 2 83)(0.0 3 32)(0.0 2 72)截距项2.3 1 2*5.4 1 1*2.4 0 9*1.9 3 5*(0.2 7 7)(2.5 3 2)(0.6 8 9)(0.1 0 7)C o n t r o lY e sY e sY e sY e s时间效应Y e sY e sY e sY e s个体效应Y e sY e sY e sY e s调整R20.7 9 50.8 5 70.6 9 70.8 4 5样本量7 77 74 2 04 2 0 注:括号内为标准误聚类在城市层面的t统计值;*、*、*分别表示在1%、5%和1 0%水平下显著。5 研究结论与政策建议5.1 研究结论基于2 0 1 52 0 2 1年长三角城市群2 6个城市、长江中游城市群3 1个城市和川渝城市群1 4个城市的数据,设计了基准模型、中介效应模型、调节效应模型利来检验新基建发展对产业升级的影响,得出如下研究结论:新基建发展能明显促进产业高级化和合理化,推动产业升级,并且在剔除特殊城市样本、替换被解释变量计算标准的稳健性检验后依然成立;中介效应模型检验支持了传导机制,即新基建通过物联网发展和提升城市研发创新能力两种间接路径推动了产业升级;政府干预能够正向调节新基建对于产业升级的促进作用;区域异质性检验证明新基建对中西部地区的产业升级的促进效应相对东部地区更显著,城市规模异质性检验证明新基建对大城市产业升级的促进作用强于对中小城市的作用效果。5.2