新基建、产业集聚与绿色技术创新——基于制造企业数据的实证研究.pdf

第 35 卷 第 4 期2023 年 8 月Vol.35 No.4Aug.2023研究与发展管理R&D MANAGEMENT新基建、产业集聚与绿色技术创新基于制造企业数据的实证研究高小玲，陆文月（上海海洋大学 经济管理学院，上海 201306）摘要：利用20132019年制造企业及新基建面板数据，探究新基建对企业绿色技术创新的影响机制以及产业集聚的调节效应，主要研究结果如下。目前大量投入信息基础设施建设总体上能有效促进企业绿色技术创新的“量质齐升”，对高质量绿色技术创新尤为有利，并且在以制造业产业集聚水平为门槛进行的检验中得到佐证；但产业集聚存在的拥堵效应会阻碍这一促进进程。从总体看，融合基础设施投入对企业绿色技术创新“量与质”的提升具有显著的促进作用，但在不同地区和工业化水平上表现差异较大。融合基础设施显著提升东部企业以及工业化程度较高省份企业的绿色技术创新能力，但对中西部和工业化程度较低省份的企业尚未显现促进作用；产业集群的规模效应会抵销部分融合基础设施之于工业化程度较高省份企业绿色技术创新的积极影响。研究样本期间内，仓促加大创新基础设施建设投资不利于企业绿色技术创新“量质齐升”，但产业集聚的扩散效应能从总体上缓解这种不利影响。当制造业产业集聚水平跨越1.335的拐点后，增加创新基础设施建设投资会极大促进企业高质量绿色技术创新。研究结论可为重点规划布局新基建投入类型与企业绿色转型营造良好条件环境提供参考借鉴，助力我国产业结构升级。关键词：新基建；绿色技术创新；产业集聚；地区差异性；门槛模型中图分类号：F273.1 文献标识码：A0引言地区基础设施建设的完善可能带来“产业虹吸效应”，推动产业集群形成或者产业集群规模扩大1，产业技术创新效率提升，促成产业的规模化发展。改革开放四十多年来的经济实践显示，以“铁公机”为代表的传统基础设施建设有力推动了珠三角、长三角、京津冀、长株潭、成渝等经济圈的形成和繁荣。工业技术经济时期，产业集群具有原材料、市场订单、劳动力、生产成本、信息和政策等方面的优势，在空间分布格局上呈现出动态稳定特征，被普遍视为培育良好产业生态的形式，且能够促进企业技术创新。但现今传统基础设施建设赋能产业转型升级的边际效应正在逐渐减弱2，一方面传统产业集群暴露出产品附加值低、抗风险能力弱、产业布局结构同质化等问题，建立在低成本劳动力投入和高资源消耗基础上的集群难以为继2；另一方面数据成为重要的生产要素，数据要素的渗透沿着产业数字化和数字产业化两条路径引领产业变革，改变了其他产业生产函数，改变了基础设施的形态。“逆库兹涅茨化”现象凸显出数字技术革命对制造业带来的颠覆性变化，产业发展受到前置性的生态环境约束4。2018年12月中央经济工作会议重新定位数字经济发展背景下的基础设施建设，“新型基础设施建设”（简称“新基建”）一词应收稿日期：2022-07-08；修改日期：2023-04-19。基金项目：上海市哲学社会科学规划课题“长江大保护背景下湖泊渔业资源集约利用模式及其制度供给研究”（2020BGL033）；科技部蓝色粮仓科技创新重点专项课题子课题“大洋金枪鱼围网高效捕捞技术集成与模式规范”（2020YFD0901202）；教育部人文社会科学研究项目“十年禁渔制度对退捕渔民收入和生计的影响及其适应性行为研究”（21YJA790017）。第一作者：高小玲（1978），女，博士，副教授，硕士生导师，研究方向为绿色创新、产业组织与组织行为研究，。通信作者：陆文月（1995），男，硕士研究生，研究方向为环境规制、绿色创新，。虽然一些产业集聚程度高的区域的部分产业被淘汰或者弱化比如京津冀的钢铁产业，但与此同时一些新兴产业也在成长，区域上的产业结构发生变迁但是以核心城市为中心的区域产业集群则表现为一种动态上的稳定。文章编号：1004-8308（2023）04-0019-15DOI：10.13581/ki.rdm.20220777研究与发展管理第 35 卷运而生。根据2020年国家发展和改革委员会的界定，“新基建”包括信息基础设施、融合基础设施、创新基础设施，是以新发展理念为引领，以技术创新为驱动，以信息网络为基础，面向高质量发展需要，提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系。其实，我国新能源汽车充电桩、智慧物流、高铁和特高压等新基建实践早已经开展，部分新型基础设施投入使用多年。2022年政府工作报告中进一步明确提出要开工一批具备条件的重大工程、新型基础设施，逐步构建全国一体化大数据中心体系，推进5G规模化应用，加快推进智能制造、发展先进制造业集群，促进产业转型，以抢占第四次科技革命先机。同时，新型基础设施的投资建设规划重点向产业集聚区域倾斜，长江三角洲区域一体化发展规划纲要 成渝地区双城经济圈建设规划纲要 粤港澳大湾区发展规划纲要 等均对新基建进行了顶层设计。一大批新基建投资清单也纷纷出炉，仅 广东省推进新型基础设施建设三年实施方案（20202022年）就涵盖700多个新基建项目，总投资超万亿。依托新型基础设施，产业发展有望突破空间限制，产业生态从“地理集聚”走向更深层次的“产业互联”，传统产业集群格局可能会被打破。数字技术及其数字产业本身也属于高耗能产业，新基建是否确实推动了产业转型升级这一问题有待进一步探究。产业向绿色低碳转型被视为能源变革时代最大的机遇和挑战之一，相较于注重增长速度和规模总量的传统产业发展形式，生态优先、绿色发展是新型产品价值创造和价值俘获的基础逻辑。产业的高质量绿色发展是把生态环境内化为经济发展的财富，而绿色技术创新则成为了实现产业发展与关键自然资源消耗、生态环境破坏脱钩的重要着力点。制造业是环境污染的主要源头之一，对制造业增长方式从传统的要素驱动转向创新驱动的呼声日趋高涨，以数据为核心生产力和创新要素的制造业新生态正在加速形成。因此，以绿色技术创新为核心推动绿色生产也成为微观层面企业“审慎又必然”的选择。根据 “十四五”工业绿色发展规划 中的数据，“十三五”期间我国建设了2 121家绿色工厂、171家绿色工业园区、189家绿色供应链企业，推广近2万种绿色产品，截至2020年底我国节能环保产业产值约7.5万亿元，其中作为绿色技术典型代表的太阳能电池组件在全球市场份额占比达到71%。那么，新基建投入是否能真正激发企业释放创新潜能，带动绿色技术的繁荣，促进制造业绿色转型？而不同的投入方式是否会引起这类效应的显著差异，如新基建优先在制造业产业集群或园区开展，是否会带动更大规模和更高程度的企业绿色技术创新活动？纵览人类前四次制造中心大规模迁徙实践，技术创新和产业升级是全球制造业大迁移背后的真正动力。现有关于新基建的文献大多数聚焦于新基建与产业结构转型 5-6、新基建与经济增长 7-8 关系的宏观研究维度，企业微观层面的分析则侧重于新基建影响企业研发创新、生产效率、技术进步与扩散的机制与路径，许多学者提出新基建提升了企业技术创新能力，从而提高了企业价值。孙伟增和郭冬梅 9 研究发现，信息基础设施建设能够显著提高企业信息化水平，推动企业扩大规模、提高生产效率和扩大经营范围。ZHANG等 10 则发现信息基础设施建设提升了再分配效率、创新降低了内部交易成本，进而提高了企业生产率。薛成等 11 认为，良好完备的信息基础设施不仅能够推动企业内部知识技术的扩散，而且能够促进企业间的联合技术创新，有利于发挥技术知识的正外部性。张召华 12、文雯等 13 均指出，作为融合基础设施典型代表，高铁建设能够显著降低要素市场扭曲水平以缓解企业资源错配程度，进而提高企业生产率和企业绩效。MARIN14的研究显示，绿色技术创新极大提升了能源效率、降低了污染排放强度，是实现经济与环境可持续发展、达成“双碳”目标的重要途径。部分学者则采用准自然实验方法、运用双重差分模型研究新基建对绿色技术创新的影响效应与机理。其中，宋德勇等15将“智慧城市”试点视为新基建的一项准自然实验研究，他们发现智慧城市建设通过资金配置效应、信息支撑效应以及规模集聚效应，能显著促进绿色技术创新的“量质齐升”，而绿色技术的进步促成绿色全要素生产率提高16。TANG等17研究发现，信息基础设施同时促进了低质量和高质量企业绿色技术创新的提升，但对低质量绿色技术创新的影响更为显著。藤梓源和胡勇18则认为绿色发展驱动新基建赋能传统工业，新基建需要面向能源、建筑和交通等污染、耗能高的密集型产业，以技术创新为主的绿色转型方式推动这些产业向清洁高效、低碳循环转变。另外，部分学者关注产业集聚程度、集群类型影响企业绿色技术创新活动中存在的差异。李稚等19基于个制造产业园区面板数据发现，只有当产业聚集水平较高时，才会显著提高绿色技术创新水平，而集聚水平低的集群对绿色技术创新的影响不显著。杨浩昌等20的研究也证实在集聚程度较高的高科技20第 4 期高小玲等：新基建、产业集聚与绿色技术创新产业中，集聚能够明显改善绿色技术创新绩效。LI等21则利用2003年2017年省际面板数据，探讨产业集群类型对企业绿色技术创新影响效应中的区位差异，他们研究发现我国东部产业集聚多样化和专业化均会抑制企业绿色技术创新，中部的产业集聚专业化对绿色技术创新产生消极影响，但多元化则推进企业绿色技术创新活动，西部情况与中部恰好相反。总体而言，已有文献更多关注宏观维度，微观层面的研究则主要基于信息基础设施，忽视了实践中融合基础设施、创新基础设施建设对企业绿色创新的价值意义，也鲜少解读这些新型基础设施的不同投入方式影响微观企业绿色技术创新活动的效应差异。我国制造企业是否能够抓住新基建红利，激活、提升绿色技术创新能力，进而成功实现绿色转型？新基建是否促进了制造企业的绿色生产？集群或者工业园区中的企业绿色技术创新活动是否更为活跃？集聚是否增强了新基建对企业绿色技术创新的基础效应？以上问题的解答能为营造企业绿色生产的环境提供抓手，为新基建的布局对接产业升级从而提高建设效能提供路径参考。由此，基于资源依赖理论，本文主要讨论：新型信息基础设施、融合基础设施和创新基础设施对微观企业绿色技术创新的影响；产业集聚对这一影响的调节作用；在不同区域、产业结构异质的情形下，新基建对企业绿色技术创新的影响以及产业集聚调节作用的差异化表现；利用门槛模型，进一步探讨在不同产业集聚水平下新基建对企业绿色技术创新是否存在非线性影响。1 理论分析与研究假设 1.1新基建对企业绿色技术创新的挤入与挤出效应企业作为具有目的性、主动性和适应性的市场主体，需要不断适应外部环境变化以实现企业的持续发展。在当前我国经济追求绿色发展新模式下，企业绿色转型需求迫切，提升绿色技术创新能力与创新效率成为企业适应绿色发展需要的主要突破点。基于资源依赖理论，由于企业自身资源和能力有限，仅凭一己之力难以实现整体绿色技术创新能力的跃升，因此，企业需要依赖于有效识别并获取外部知识技术、信息等资源要素，并且在与外部环境的交互作用中学习或积累经验，进而提升绿色技术创新能力。基础设施的高速发展在一定程度上打破了时空障碍，扩大了知识技术等资源要素的外溢范围11，极大地便利了企业获取绿色技术创新所需资源。2008年的4万亿基础设施建设投资计划是为了稳住我国经济“量”上的增长，而如今的新基建则是追求经济“质”的提升。由于属性和功能定位各有不同，不同类型的新基建对企业绿色技术创新的影响各异。关键创新资源要素的搜索、联结、交换依赖于信息基础设施的网络桥梁作用。信息基础设施主要通过便利创新网络搭建，降低创新要素空间流动的复杂性与成本，为企业绿色技术创新获取创新要素提供支撑。充足的资源要素供给与充分的知识、技术吸收是支撑企业高效开展创新活动的基本保障22。但知识技术资源的获取以及企业对资源要素的整合利用需要企业付出较高的成本。外部知识搜索宽度与深度依赖于企业内部与外部创新协同网络的关联程度。当外部知识源间缺乏紧密关联时，碎片化知识获取将加大企业消化、理解外部知识形成系统知识的难度23。因此，知识技术搜索活动的效率和效果对提高企业重组、利用知识技术的边际效用至关重要。研究表明，信息基础设施建设可以推动企业数字化转型，提升企业的信息化水平，为知识技术的传播、获取提供网络支撑，有效促进知识技术的流动与共享11，形成积极的知识溢出效应24，从而推动创新网络的形成、规模扩大与创新绩效的提升。最终信息基础设施在驱动企业数字化过程中逐渐弥合区域数字鸿沟，知识技术资源要素突破空间距离限制，并借助创新网络在区域间、行业间、企业间扩散流动，使得企业能够快速捕捉创新活动所需的知识和技术，降低外部知识搜索的时间成本和交易成本25，提高企业创新的投资和效率26，进而刺激企业自主开展绿色技术创新活动。融合基础设施高效整合、优化配置资源，打通供应链各个环节的堵点，降低企业的中间成本与延伸企业发展地理空间范围，从而提升企业创新所依赖的资源、规模所依赖的市场的可及性，生产规模、市场的扩大进一步诱发企业的创新活动。研究表明，一些传统基础设施对经济增长的赋能作用有所减弱甚至产生不利影响。黄森27发现，交通基础设施建设虽对区域经济增长有显著积极效应，但受其自身空间建设差异化对经济增长负向效应的影响，其对经济增长的促进效应未能全部体现。黄苏萍和朱咏28在探讨铁21研究与发展管理第 35 卷路交通基础设施对经济增长的影响时发现，铁路物流密度对经济增长呈负向作用。以人工智能、数据中心、5G等为代表的信息基础设施建设正加快向交通行业、电力和热力生产与供应业、物流业等传统基础设施渗透，推进传统基础设施数字化进程。这种全流程数据能力的增强使传统基础设施的功能升级。例如，高铁建设的“时空压缩”效应会大大缩短不同城市之间的时空距离，提高城市之间各种资源要素的流动速度和频率12，缓解区域间市场的分割。物流基础设施的智能化、数字化深化了物流园区之间、企业与企业之间的互联互通，能够提高信息匹配、交易撮合与物流供需资源整合程度并降低企业的流通成本29。可以说，融合基础设施凭借智能化、集约化、系统化优势，促进区域生产、分配、流通与消费等供应链环节的高效衔接，改善资源要素配置扭曲，缓解市场分割，从而降低企业中间投入品和产成品的交易成本30与流通成本，弱化企业规模扩张的地理空间限制，对绿色技术、绿色产品的市场化大有裨益。生产规模与市场的扩大又进一步诱发企业对绿色技术的研发投入，增强企业绿色技术创新能力。创新基础设施外溢大量知识技术会形成企业的依赖源，降低企业自研的积极性。而创新基础设施建设投资可能挤占私人对微观企业创新活动的投入，也不利于企业的绿色技术研发。绿色技术创新具有高风险、高投入、研发周期长、失败风险高等多重不利属性31，绿色技术市场化能否为企业带来效益仍存在一定的不确定性。再者，绿色技术创新具有明显的“双重外部性”32：一是环境污染相关的负外部性；二是率先开展绿色技术研发的企业承担创新研发成本，但创新成果会因知识溢出效应而被模仿和复制，抑制企业进行绿色技术创新的主动性。重大科学装备、超级科学工程等创新基础设施可以推动开展基础研究活动，产生大量的知识技术溢出，在一定程度上可以缓解企业仅靠自身知识积累难以推进绿色技术创新的困境，但其不利影响也显而易见。一方面，当企业对创新基础设施建设产生的知识技术扩散溢出的正外部效应依赖性增强，则可能引发企业对绿色技术人才引进与自主培养重视不足、技术研发资金投入不足等问题，降低企业对绿色技术的自研积极性，最终导致企业的绿色技术创新能力下降，不利于企业绿色转型。另一方面，理论上来说，政府直接投资会挤占私人投资，反映在金融市场上即为创新基础设施融资需求增加加剧资金紧张，市场利率上升，导致融资成本上升，从而使企业有可能放弃投资研发风险高、回报周期长的绿色技术研发项目。相比于其他投资，研发投资使企业对现金流更敏感，负债率较高的企业更倾向于削减研发支出30，不利于企业绿色技术创新。基于以上分析，提出以下假设。H1新基建对企业绿色技术创新具有显著影响，但存在异质性。H1a信息基础设施建设能够促进企业绿色技术创新能力的提升。H1b融合基础设施建设同样有助于提升企业绿色技术创新能力。H1c创新基础设施建设抑制企业绿色技术创新能力的提升。1.2产业集聚的调节作用新基建优先布局于产业集聚地区，可以促使市场要素流动更为畅通，优化区域资源配置，更便捷地为企业提供绿色技术创新所需的资源要素，或者降低企业获取创新要素的成本，增强集聚区内企业绿色技术创新的动机。研究发现，产业集聚区域往往是技术创新最活跃的地带之一，汇聚着大量知识、技术、信息、资金以及人才等技术创新所需的资源要素，集聚区中的企业技术创新能力提升33，创新协同和创新成功的概率都可能得以提高。因此，产业集聚可能扩大新基建对影响企业绿色技术创新的效应，而这一作用随着新基建类型而存在差异。首先，产业集聚存在的信息拥堵效应可能不利于信息基础设施对绿色技术创新正向作用的发挥。虽然信息基础设施为集群内的企业带来信息快速传播和丰富信息量的优势，但由于集群内的企业数量众多，相应的信息网络交错复杂，可能会使企业面临信息过载的问题。海量信息会使企业在经营过程中因过大的“信息噪音”导致经营效率低下；同时，增加了企业为获取具有商业价值的信息的难度，为之需要付出更高昂的成本34，从而降低了信息基础设施对企业绿色技术创新的积极作用。其次，产业集聚的规模效应有利于发挥融合基础设施对绿色技术创新的作用。区域产业集聚越密集，对基础服务设施运行的要求越高。产业密集的地区可能存在着交通拥堵、能源供给不足等困难，难以为企业提供稳定的保障，这将直接影响企业正常开展经营活动。但以智能交通、智慧物流以及智慧能源等为代表的融合基础设施具备22第 4 期高小玲等：新基建、产业集聚与绿色技术创新高效协调调度、降低资源错配等作用12，这种作用在资源要素密集的产业集聚区可能会得到更大程度的激发，更好发挥产业集聚对绿色技术创新的促进作用35，从而增强融合基础设施对企业绿色技术创新的积极影响。最后，产业集聚的扩散效应能够缓解创新基础设施对绿色技术创新的抑制作用。创新基础设施建设投资虽部分挤占了私人对企业绿色技术创新的投资，但产业集聚会弱化这种消极影响。集群内许多企业属于同一产业链，创新基础设施产生的知识技术在集群内快速传播扩散，企业则会快速捕捉和转换利用相关的知识技术，促进创新。而且，集群内企业间信息传播快、交流密切，当产业链上某个节点的企业进行绿色技术创新时，上下游的相关企业可能受到“同侪压力”影响，激起行业内部竞争，会刺激企业为获取竞争优势努力提升自身的绿色技术创新能力。据此分析，提出以下假设。H2产业集聚对新基建与企业绿色技术创新之间的关系具有显著调节作用。H2a产业集聚弱化信息基础设施建设对企业绿色技术创新能力的积极影响。H2b产业集聚强化融合基础设施建设对企业绿色技术创新能力的积极影响。H2c产业集聚弱化创新基础设施建设对企业绿色技术创新能力的不利影响。2 研究设计 2.1数据来源本文使用20132019年沪深两市制造业企业绿色发明专利申请量和绿色实用新型专利申请量数据，均来自CSMAR数据库；新基建数据来自 中国固定资产投资统计年鉴 以及 中国统计年鉴；制造业就业人数来自国家统计局；控制变量数据来自CSMAR数据库以及国家统计局。在数据整理过程中，已剔除ST、*ST以及样本缺失值较多的企业数据，最终汇总得到6 496个观测值，使用Stata15.0对获取数据进行分析。2.2变量测量2.2.1被解释变量绿色技术创新在以往文献中，绿色专利数量被广泛使用作为衡量企业绿色创新活动的指标，体现了企业绿色创新投入的产出质量与效果。为了深入剖析新基建对企业绿色技术创新的影响，本文将绿色技术创新划分为数量与质量两个维度。根据HU等36的研究，本文以绿色发明专利与绿色实用新型专利之和加1取对数作为表征绿色技术创新“数量”（lngreenpat）的指标。发明专利是现有专利分类中技术含量最高、程度最复杂、创新性最强的一类，直接体现一个企业技术创新能力的强弱。因此，借鉴CAI等37的方法，使用制造企业绿色发明专利申请数量加1的自然对数作为衡量绿色技术创新“质量”（lngreeninv）的指标。2.2.2解释变量新型基础设施建设综合借鉴伍先福等38、文传浩等39的研究，对信息基础设施（inform）、融合基础设施（integ）和创新基础设施（innostr）3类新基建进行度量。信息基础设施主要涉及新一代信息技术的投入，使用信息传输、软件以及信息技术服务业固定资产投资占全社会固定资产投资比重表示。融合基础设施则是深度应用信息技术，引领带动老基建转型升级，因此在信息基础设施的基础上融合交通运输业以及电力、热力的生产和供应业、水利管理业等老基建固定资产投资占全社会固定资产投资的比重联合表示。创新基础设施是支撑前沿科技创新不断取得突破的基石，将科学研究和技术服务业、卫生和社会工作业固定资产投资占全社会固定资产投资比重作为创新基础设施指标。2.2.3调节变量产业集聚（clu）产业集聚水平的常用测算方法主要包括行业集中度、空间基尼系数、赫芬达尔指数、区位熵指数等。其中，区位熵指数能够有效消除区域规模差异影响，能更准确地反映区域要素的空间分布状况。因此，借鉴DONG等40的研究，采用区位熵指数衡量各省制造业集聚水平，选取了地区制造业就业人数计算集聚水平。2.2.4控制变量本文控制变量主要包括：总资产收益率（roa），采用净利润占总资产的比率来衡量；财务杠杆率（liblevel），使用企业负债总额与企业资产总额之比来测度；企业性质（state），若为国有或国有控股企业取1，非国有或非国有控股企业则取0；政府补贴（govsub），以公司当年获得的政府补贴加1取自然对数表示；企业年限（age），以公司成立当年至2019年为限；融资约束（sa），利用SA指数作为衡量公司融资约束程度，取其绝对值，克服内生性问题；外商直接投资（fdi），以外商实际直接投资占各地区国内生产总值的比例衡量。23研究与发展管理第 35 卷2.3实证模型构建为了探究新基建对企业绿色技术创新的影响以及产业集聚的调节效应，构建如下模型。lngreenpat(lngreeninv)it=0+1informit+2integit+3innostrit+4cluit+5controlit+t+i+it（1）lngreenpat(lngreeninv)it=0+1informit+2integit+3innostrit+4cluit+5informit cluit+6integit cluit+7innostrit cluit+8controlit+t+i+it（2）其中，i为企业；t为年份；t为时间固定效应；i为行业固定效应；it为残差项。3 实证分析 回归模型选择前需要识别模型类型，以确定选择固定效应、随机效应还是混合效应。模型通过豪斯曼检验的显著性水平，本文选择行业年份双向固定效应模型。此外，为防止多重共线性问题带来研究偏误，利用膨胀因子（VIF）检验各变量的VIF均小于3，说明不存在多重共线性问题。3.1描述性统计各个变量的描述性统计量如表1所示。信息基础设施、融合基础设施和创新基础设施均值与最小值比较均有较大差异，说明各省市之间对新基建的投资差距较大。各省市制造业的产业集聚（clu）同样存在显著差异，最小值0.172，而最大值超过1.8。绿色技术创新数量的最小值为0，最大值为6.816，说明企业之间在绿色技术创新数量方面差距较大。而代表制造企业绿色技术创新质量的绿色发明专利，中位数为0，意味着至少半数制造企业并没有高质量的绿色发明专利；最小值与最大值差距较大，说明企业之间的绿色创新能力差距较大。这表明了我国企业在高质量的绿色技术创新上能力不足，与HU等41的研究一致。3.2基准回归表2汇报了主效应、调节效应的检验结果。其中，第（1）列和第（5）列未加入自变量，第（2）列和第（6）列加入自变量。第（3）列和第（7）列又加入产业集聚变量，与第（2）列和第（6）列新基建对制造企业绿色技术创新“量与质”的影响一致。第（3）和（7）列显示，信息基础设施对制造企业绿色技术创新数量的影响系数为1.359且在5%的水平上显著，对绿色技术创新质量的影响系数为2.141且在1%的显著性水平下通过检验，这说明信息基础设施建设有力推动实现了绿色技术创新的“量质齐升”。融合基础设施对绿色技术创新数量的影响系数为3.762且在1%的显著性水平下通过检验，对绿色技术创新质量的影响系数为1.629且在5%的显著性水平下通过检验，说明融合基础设施建设同样有力推动绿色技术创新的“量质齐升”。而创新基础设施对绿色技术创新数量的估计系数为-1.891，对绿色技术创新质量的估计系数为-0.816，且都在1%的显著性水平下通过检验，这表明创新基础设施对绿色技术创新“量与质”均表现出显著的负向影响。因此，上述回归结果验证了H1a、H1b和H1c均成立，H1成立。此外，第（7）列显示，产业集聚对绿色技术创新质量的估计系数在1%的显著性水平上显著为负。这说明产业集聚会显著抑制制造企业高质量绿色技术创新的提升，该结果与ZENG等42的观点一致。控制变量中，roa、liblevel回归系数均为正，说明总资产收益率、财务杠杆率越高的企业会促进绿色技术创新能力的提高。企业年龄越长、产权性质为国有或国有控股的制造企业同样增强了企业绿色技术创新能力。政府补贴促进了企业绿色技术创新能力跃升，这与赵一心等43的结论一致。融资约束则对绿色技术创新显现显著抑制作用，这与叶翠红44的结论相同。表1变量描述性统计Tab.1Descriptive statistics of variables变量informinteginnostrclulngreenpatlngreeninvroa均值0.0520.0420.0481.0961.1660.3600.045最小值0.0010.0040.0020.1720.0000.000-1.026最大值0.1240.0710.1471.8766.8165.8810.769中位数0.0470.0480.0401.1131.0990.0000.040标准差0.0280.0170.0340.4341.1850.7380.081变量liblevelstategovsubagesafdi均值0.4180.3397.46218.2103.7930.025最小值0.0200.0000.0005.0002.7620.000最大值1.4491.00023.93040.0004.6760.121中位数0.4140.0007.52318.0003.7940.021标准差0.1850.4742.0045.2160.2320.02024第 4 期高小玲等：新基建、产业集聚与绿色技术创新表2主效应及调节效应回归结果Tab.2Regression results of main effect and moderating effect变量roaliblevelstategovsubagesafdiinforminteginnostrcluinform cluinteg cluinnostr clu_cons行业/时间固定效应NR2Adj.R2R2变量roaliblevelstategovsubagesafdiinforminteginnostrcluinform cluinteg cluinnostr clu_cons行业/时间固定效应NR2Adj.R2R2（1）lngreenpat1.155*（0.178）1.336*（0.082）0.113*（0.029）0.132*（0.008）0.037*（0.005）-1.253*（0.117）0.6423.225*（0.383）Yes6 4960.3170.313（5）lngreeninv0.432*（0.093）0.424*（0.054）0.133*（0.020）0.078*（0.006）0.032*（0.004）-0.913*（0.098）-0.387（0.415）2.432*（0.309）Yes6 4960.2150.210（2）lngreenpat1.109*（0.178）1.332*（0.082）0.134*（0.029）0.132*（0.008）0.038*（0.005）-1.274*（0.116）0.473（0.655）1.274*（0.600）3.595*（1.084）-1.876*（0.489）3.193*（0.381）Yes6 4960.3190.3150.002（6）lngreeninv0.406*（0.093）0.425*（0.053）0.146*（0.020）0.079*（0.006）0.033*（0.004）-0.926*（0.098）-0.744*（0.421）1.610*（0.431）0.587*（0.715）-0.721*（0.311）2.398*（0.307）Yes6 4960.2180.2130.003（3）lngreenpat1.111*（0.179）1.331*（0.081）0.132*（0.030）0.132*（0.008）0.038*（0.005）-1.271*（0.117）0.494（0.658）1.359*（0.630）3.762*（1.160）-1.891*（0.492）-0.017（0.040）3.189*（0.381）Yes6 4960.3200.3150.001（7）lngreeninv0.420*（0.094）0.418*（0.053）0.134*（0.020）0.079*（0.006）0.032*（0.004）-0.903*（0.098）-0.608（0.422）2.141*（0.450）1.629*（0.733）-0.816*（0.311）-0.104*（0.025）2.372*（0.307）Yes6 4960.2200.2150.002（4）lngreenpat1.105*（0.180）1.347*（0.082）0.134*（0.030）0.130*（0.008）0.038*（0.005）-1.263*（0.117）0.007（0.673）1.362*（0.780）6.854*（1.485）-2.445*（0.536）-0.003（0.044）-8.453*（2.321）4.933*（2.991）5.503*（2.391）3.085*（0.382）Yes6 4960.3220.3170.002（8）lngreeninv0.413*（0.094）0.433*（0.053）0.135*（0.020）0.077*（0.006）0.032*（0.004）-0.897*（0.097）-1.038*（0.435）2.354*（0.549）3.916*（0.896）-1.222*（0.349）-0.101*（0.028）-7.218*（1.655）4.252*（1.794）3.877*（1.647）2.297*（0.305）Yes6 4960.2230.2180.003注：*p 0.1表示在10%水平上显著，*p 0.05表示在5%水平上显著，*p 0.01表示在1%水平上显著，下同。25研究与发展管理第 35 卷3.3调节效应分析表2的第（4）列和第（8）列回归结果检验了产业集聚（clu）在新基建与制造企业绿色技术创新“量与质”关系中的调节效应。回归结果显示，产业集聚和信息基础设施的交互项的估计系数均在1%的显著性水平下为负，说明产业集聚对信息基础设施与绿色技术创新数量、质量的关系均发挥负向调节作用，弱化了信息基础设施对绿色技术创新的积极作用。由此，H2a成立。相反，产业集聚和融合基础设施的交互项、产业集聚和创新基础设施的交互项的估计系数至少在10%的显著性水平下为正，这表明产业集聚在融合基础设施与绿色技术创新关系、创新基础设施与绿色技术创新关系中均展现了显著的正向调节作用。因此，H2b和H2c均成立。综合来看，产业集聚在新基建与制造企业绿色技术创新的“量与质”关系中具有显著的调节效应，H2成立。3.4稳健性检验为了强化新基建对绿色技术创新效应识别的稳健性，采用增加控制变量、对被解释变量绿色技术创新采用滞后一期和剔除20182019年样本3种方法进行检验，估计结果如表3所示。为了进一步降低因遗漏变量所导致的内生性问题，稳健性检验中增加企业规模和股权集中度两个控制变量。实证分析中发现“企业规模”与调节变量“产业集聚”具有显著相关关系，这与已有的研究结论一致45，将两者同时纳入模型中会出现显而易见的内生性问题。而“企业规模”对于企业绿色技术创新影响明显，所以在稳健性检验中予以体现。因绿色技术的研发投入到形成专利周期较长，存在一定的滞后期，因此，对被解释变量绿色技术创新采用滞后一期的情形进行了实证检验。中国2012年启动智慧城市试点、2013年实施“宽带中国”战略，可视为中国在新基建领域的较早尝试，主要是将物联网、云计算、大数据等技术业态与城市、产业相结合，鼓励工业互联网、智能电网、智慧物流等领域研制推广基础共性标准和融合发展。经过多年探索建设，2018年中央经济工作会议重新定义基础设施建设，明确了新基建的战略地位。基于时间发展阶段划分，稳健性检验中考虑剔除2018年与2019年数据。经过数据匹配处理以及豪斯曼检验，仍然使用行业年份双向固定效应模型进行回归。从表3可以看出，回归结果与主回归结果基本一致。3.5区域异质性依据国家统计局对我国区域划分标准，借鉴张红凤等46构造各省份经济增长动能综合指数的方法，将我国除香港、澳门和台湾外的31个省份划分为东部、中部和西部地区。根据国家统计局2022年数据，东部地区的GDP约为65.1万亿元，中部地区GDP约为35.14万亿元，而西部地区GDP仅约为20.10万亿元，可以看出我国东中西部区域之间的经济发展存在较大差异。因此，分析新基建对制造企业绿色技术创新的影响以及产业集聚对两者关系的调节效应是否存在区域差异具有现实意义，结果如表4所示。东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东和海南，中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北和湖南，西部地区包括甘肃、广西、贵州、内蒙古、宁夏、青海、陕西、四川、重庆、新疆、云南、西藏。表3稳健性检验Tab.3Robustness test变量informinteginnostr_consNR2Adj.R2增加控制变量（1）lngreenpat1.351*（0.630）3.774*（1.161）-1.884*（0.492）3.177*（0.381）6 4960.3200.215（2）lngreeninv2.146*（0.450）1.620*（0.733）-0.821*（0.311）2.380*（0.307）6 4960.2200.215滞后一期（3）lngreenpat1.060（0.668）4.724*（1.356）-1.962*（0.527）3.217*（0.412）5 5680.3160.296（4）lngreeninv1.611*（0.466）2.298*（0.823）-0.604*（0.322）2.325*（0.332）5 5680.2160.217剔除部分时间样本（5）lngreenpat1.218*（0.680）3.891*（1.519）-1.965*（0.528）3.235*（0.434）4 6400.2750.268（6）lngreeninv1.875*（0.488）2.210*（1.016）-1.067*（0.339）2.230*（0.353）4 6400.2130.205注：所有回归都对控制变量、行业固定效应和时间固定效应进行了控制，具体结果未列示，表4和表5同。26第 4 期高小玲等：新基建、产业集聚与绿色技术创新从表4可知，新基建对企业绿色技术创新“量与质”的影响在不同区域具有明显差异。首先，从第（1）和第（7）列回归结果可知，信息基础设施对东部企业的绿色技术创新“量与质”都具有显著的正向影响；第（11）列显示，信息基础设施对西部企业的绿色技术创新质量同样显现积极作用。结合我国东部与西部地区发展现实来看，信息基础设施对制造企业绿色技术创新具有显著的积