新基建對區域經濟發展的空間溢出效應分析
——基于空間面板模型的實證研究

劉炳勝， 郭慧文， 王 丹， 陳 思

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

1 引言

基礎設施建設投資能夠形成公共資本并提高全要素生產率，對經濟增長有著長期、穩定的促進作用，是支撐我國經濟社會發展的基石［1］。然而隨著新一輪科技革命與產業變革興起，傳統基建投資邊際收益下降，社會經濟發展應尋求新的經濟增長點，實現經濟增長動力轉換。2018年12月，中央經濟工作會議重新定義了基礎設施建設，并將5G、人工智能、工業互聯網、物聯網定義為“新型基礎設施建設”，這一概念的提出為狹義新基建界定了范疇。2020年4月，國家發改委正式提出，新型基礎設施包括信息基礎設施、融合基礎設施和創新基礎設施三個方面，新基建的范圍得到了拓展。

隨著新基建的概念不斷豐富，社會各界對新基建的認知也呈現出多元化趨勢。劉艷紅等［2］認為，新基建與傳統基建并不是對立隔離的關系，而是繼承發展的關系，因而廣義的新基建范圍應包括傳統基礎設施的數字化改造過程。潘教峰和萬勁波［3］進一步指出，新型基礎設施是具有“代際飛躍”特征的軟硬件設施網絡，其作用是保障人類社會物質流、能量流、信息流的高效流動，為高質量發展提供持久性公共服務支撐。在此基礎上，提出了數字化科技創新基礎設施、智能化數字基礎設施等十大新型基礎設施領域。蘭虹等［4］將新基建的本質概括為科技基礎設施，其內涵即隨著新一代信息技術發展而形成的基礎設施，其作用是為經濟生產、居民生活、公共服務與社會治理提供服務，具體內容超越了設施設備等單個物理設施層面，還包括算法代碼、軟件系統以及標準規則等邏輯設施。

作為基礎設施建設，新基建保持了公共性及社會性的本質屬性［5］。與傳統基建不同的是，新基建以科技創新為動力，以數字化和信息化為核心，因而呈現出新的特點［6］。從生產要素來看，傳統基礎設施以資本和勞動為主要投入要素，要素供給能力有限；而新基建的投入要素，如知識、信息、數據等，其供給能力具有共享性、累積性、倍增性等特性，使得新基建能夠實現互聯互通、開放共享［3］。從載體來看，傳統基礎設施以鐵路、公路、光纜、電線等設施為通道，發揮連接社會經濟活動主體的作用；而新基建以大數據中心、云計算中心等基礎設施為平臺，提供標準化的數據相關服務，能夠產生網絡效應、平臺效應與賦能效應，從而發揮數字對經濟發展的放大、疊加、倍增以及融合等作用［7］。從產出來看，傳統基礎設施主要以機器設備、建筑設施等物質產品的形態存在；而新型基礎設施則通過連接設備、軟件、數據、內容，從而提供分布式數據的處理、存儲、傳輸以及共享等服務，更多地表現出虛擬形態的特征［8］。因而，新基建具有滲透性、擴散性強等特點，能夠削弱傳統發展模式的地理限制，在催生新的產業體系與產業形態這一過程中，提高全社會資源配置效率，促進區域經濟結構優化，有利于區域經濟平衡協調發展。

新基建對區域經濟發展的影響是一項復雜的系統性工程。已有文獻對新基建與經濟發展的研究大多從理論層面展開。任李娜［9］認為，在我國短期經濟下行與長期經濟轉型的雙重壓力下，推動新基建投資具有必要性。劉海軍和李晴［10］認為新基建能夠催生新模式、新業態，形成產業鏈、供應鏈、數據鏈以及價值鏈融會貫通的鏈式發展，從而促進制造業轉型升級。郭斌和杜曙光［11］闡述了新基建促進數字經濟高質量發展的理論機理，并分析了當前存在的主要問題。目前，雖然存在少量針對新基建與經濟發展的實證研究，但是數據來源限于國家級層面。尚文思［12］基于柯布—道格拉斯生產函數研究了新基建對勞動生產率的影響。郭朝先等［13］基于投入產出模型對比了傳統基建與新基建在四大行業上的經濟拉動效果。劉鳳芹和蘇叢叢［14］將四大行業進一步劃分為17個子行業，并對比二者在拉動經濟增長方面的異同。但是，鮮有文獻從省級層面研究新基建與區域經濟發展的關系，新基建對區域經濟平衡協調發展的作用仍不明確。

基于上述不足，為了定量分析新基建對我國各省區市經濟發展的影響，本文運用空間面板計量模型實證研究了我國30個省區市新基建與經濟發展之間的關系，并對其空間溢出效應進行了分解。本文不僅從區域經濟發展視角豐富了工程項目決策研究，也為新基建項目的投資布局以及區域經濟平衡協調發展提供了一定的發展思路。

2 數據與實證模型

2.1 模型設定

2.1.1 基準模型

為研究全國范圍內，新基建投資對經濟發展的影響，構造面板多元線性回歸模型如（1）式所示

其中yit為被解釋變量經濟發展，α為常數項，xit為核心解釋變量新基建投資，zit為控制變量，ui為地區固定效應，γt為時間固定效應，εit為擾動項。

2.1.2 空間面板計量模型

為實證研究新基建投資對區域間經濟平衡協調發展的影響，本文借鑒新經濟地理學的思想，采用空間計量模型對二者之間的關系進行擬合。

首先構造靜態面板數據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為個體效應，γt為時間固定效應，εit為隨機擾動項，表示隨機擾動項的空間滯后?！浞謩e表示相應空間權重矩陣的第i行，ρ為空間自回歸系數，δ為解釋變量的空間滯后系數，λ為擾動項的空間相關性系數。

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

若擾動項的空間相關性系數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上，若解釋變量的空間滯后系數δ為0，則進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ρ與解釋變量的空間滯后系數δ均為0，則得到空間誤差模型（spatialerror model，SEM）如（5）式所示

2.2 變量設定與數據來源

限于數據的可得性，本文選取2003—2019年中國大陸地區30個省區市的省級面板數據進行實證分析，西藏自治區由于數據缺失嚴重故剔除。變量設定如下：

（1）被解釋變量。本文選取各省區市的人均地區生產總值（Y）衡量各區域的經濟增長情況，并以2003年為基期運用GDP平減指數進行平減，為了加強數據的平穩性，將該指標進行對數變換。

（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，選取制造業與服務業中與新基建密切相關的四個子行業，對新基建的發展情況進行評估。具體包括制造業中的專用設備制造業，以及計算機、通信和其他電子設備制造業；服務業中的科學研究、技術服務和地質勘察業，以及信息傳輸、軟件和信息技術服務業。由于上述四個行業缺少2002年及以前的分省數據，且固定資產投資完成額體量較小，故本文對各省份新基建投資的考察以2003年為基年。以上述四個行業的固定資產投資完成額（不含農戶）之和衡量區域新基建投資。由于專用設備制造業并未披露省級相關數據，本文借鑒已有研究［14］的處理方式，利用國家級制造業固定資產投資完成額與專用設備制造業固定資產投資完成額的相關數據進行估算。將省級專用設備制造業固定資產投資完成額占當地制造業固定資產投資完成額的比例按照全國比例進行分配。以2003年為基期運用固定資產投資指數對上述指標進行平減，為了加強數據的平穩性，將該指標進行對數變換。

（3）控制變量。在已有研究［15-17］的基礎上，本文選取如下控制變量。

①傳統基建投資（TI）：以“交通運輸、倉儲和郵政業”“電力、熱力、燃氣和水的生產和供應業”“水利、環境和公共設施管理”這三個行業的固定資產投資完成額（不含農戶）之和衡量區域傳統基建投資。該指標同樣運用固定資產投資指數進行平減處理，并進行對數變換。

②城鎮化水平（URB）：以各省區市的城鎮人口數量占年末常住人口數量的比重衡量。

③政府干預（GOV）：以地方財政一般預算支出占本區域地區生產總值的比重衡量。

④對外開放（OPEN）：以各省區市外商直接投資占各區域地區生產總值的比重衡量。

上述數據來源于Wind數據庫、國家統計局、各省份統計年鑒以及世界銀行數據庫。

3 實證結果及分析

3.1 基準回歸

首先運用2003—2019年30個省區市的面板數據進行多元線性回歸。由于研究樣本的時間維度較長，故存在組間異方差、同期自相關以及組內自相關的問題，因此采用全面FGLS估計方法對（1）式進行回歸估計。為緩解內生性問題，對時間維度、地區維度的特征進行固定。估計結果如表1所示。

表1 基準回歸結果

表1列（1）的回歸結果表明，新基建投資對經濟發展具有顯著的拉動作用，但目前而言，其拉動作用弱于傳統基建。列（2）加入了新基建與傳統基建的交互項。在對交互項進行控制后，新基建與傳統基建對經濟的拉動作用均大幅上升，且新基建的促進作用超過了傳統基建，然而交互項的系數表明目前新基建與傳統基建存在替代作用。這表明新基建投資與傳統基建投資均對經濟增長發揮強勁的促進作用，且新基建投資的促進作用略高于傳統基建投資，然而二者之間存在相互替代關系，這就導致了兩項投資對于經濟增長的拉動作用均被減弱。因此，增強新基建與傳統基建的深度融合，才能更好地發揮新型基礎設施建設與傳統基礎設施建設對經濟增長的促進作用。

由于基礎設施投資對經濟增長的拉動作用存在一定的滯后性，因此列（3）估計了新基建投資與傳統基建投資的滯后一期對當期經濟增長的作用。回歸結果表明，與當期的基礎設施建設投資相比，滯后一期的新基建投資對經濟增長的拉動作用明顯減弱，而滯后一期的傳統基建投資對經濟增長的拉動作用有所上升。列（4）引入了滯后一期新基建投資與滯后一期傳統基建投資的交互項。在控制交互作用后，新基建滯后一期系數與傳統基建滯后一期系數均高于列（2）中的當期系數，這說明基礎設施建設投資具有長期收益，能夠促進經濟的持續推進與穩步增長。同時列（4）結果表明，新基建投資的促進作用略高于傳統基建，與列（2）結果類似的是，新基建與傳統基建的融合程度有待提高。

3.2 空間自相關檢驗

3.2.1 全局空間自相關檢驗

為了考察數據是否存在空間依賴性，首先基于Moran’sⅠ指數、Geary’sC指數與Getis-Ord’sG指數對被解釋變量（lnY）進行全局空間自相關檢驗。

Moran’sⅠ指數的表達式如（6）式所示

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

Geary’sC指數的表達式如（7）式所示

Geary’sC指數取值一般介于0到2之間，其對變量自相關程度的衡量與Moran’sⅠ指數變動方向相反。Geary’sC指數大于1表示變量在不同地區間存在空間負自相關，小于1表示變量在不同地區間存在空間正自相關。

Getis-Ord’sG指數的表達式如（8）式所示

Getis-Ord’sG指數的優勢在于其能夠識別變量的空間集聚模式。當Getis-Ord’sG指數大于其期望值且z統計值顯著時，可認為存在空間正自相關，且觀測值之間呈現高值集聚，即存在熱點區域；當Getis-Ord’sG指數小于其期望值且z統計值顯著時，同樣可認為存在空間正自相關，但觀測值之間呈現低值集聚，即存在冷點區域。

由于Geary’sC指數與Getis-Ord’sG指數在進行計算時只能運用0-1空間權重矩陣，因此本部分運用0-1空間權重矩陣進行計算。由于海南省沒有與之接壤的省份，故設定廣東省以及廣西壯族自治區為海南省相鄰省份。全局空間自相關檢驗結果如表2所示。

表2 全國30個省區市被解釋變量（lnY）全區空間自相關檢驗結果

全局空間自相關檢驗的結果表明如下特征。第一，樣本期內Moran’sⅠ指數均大于0且Geary’sC指數均小于1，這表明2003—2019年，我國區域間的人均地區生產總值存在顯著的空間正自相關，即經濟發展存在空間集聚現象。第二，從Moran’sⅠ指數與Geary’sC指數的數值變動趨勢看，樣本期內Moran’sⅠ呈現出逐年遞減的趨勢，而Geary’sC指數有逐年遞增的趨勢。上述兩種趨勢均表明，我國地理鄰接的省份之間經濟發展的空間相關性在逐年減弱。Getis-Ord’sG指數的顯著性逐年降低同樣能夠反映這一特點。第三，從Getis-Ord’sG指數來看，2003—2008年我國均存在經濟“冷點”區域且在5%的置信水平顯著，即存在經濟發展水平較低的區域聚集；2015年以后Getis-Ord’sG指數不再顯著，即從統計意義來看不存在經濟冷點區域。這表明我國地區間經濟發展水平的極化現象有所減弱，相對差距逐漸縮小，區域經濟發展的協調性不斷提高。整體而言，全局空間自相關的檢驗結果表明無法拒絕“無空間自相關”的原假設，關于新基建與區域經濟發展之間的定量關系，應采用空間計量模型進行進一步分析。

3.2.2 局部空間自相關檢驗

為初步探究新基建投資的空間相關性特征，并識別其空間集聚模式，基于局部Getis＆Ord’sG1i指數對新基建投資進行局部空間自相關檢驗。局部Getis＆Ord’sG1i指數同樣只適用0-1空間權重矩陣。檢驗結果表明，樣本期內華東地區的江蘇、安徽、江西、山東等省份一直是新基建投資的熱點區域。其中江蘇、山東兩個省份自身經濟體量較大，人口較為密集，且具有工業基礎雄厚、經濟腹地廣闊、財政指標良好等優勢，因而在新型基礎設施建設中更能夠發揮規模優勢。而西部地區的四川、甘肅、寧夏三個省份則是新基建投資的冷點區域。

3.3 空間面板回歸結果及分析

本文構建空間杜賓模型（SDM）、空間自回歸模型（SAR）與空間誤差模型（SEM），運用最大似然估計法對30個省區市樣本的面板數據進行回歸分析。為了探究新基建投資對經濟拉動作用的長期性與滯后性，新基建投資與傳統基建投資均取一階滯后。運用反距離權重矩陣進行空間面板回歸估計，回歸結果如表3所示。

表3 全樣本空間計量面板回歸估計結果

由表3可知，三個模型的擬合效果基本一致，調整后的可決系數均大于0.8，表明模型解釋效果較好。從空間相關性系數來看，空間杜賓模型的系數ρ為0.491且在1%的置信水平顯著，這表明全國范圍內被解釋變量經濟增長存在顯著的空間集聚效應，這與全局空間自相關檢驗結果吻合。此外，空間杜賓模型的調整可決系數與Log-likelihood數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于空間自回歸模型與空間誤差模型。進一步對上述三個模型進行似然比（LikelihoodRatio，LR）檢驗，檢驗結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結果。

主要變量的回歸結果表明，新基建投資（lnNI）與傳統基建投資（lnTI）對經濟發展的系數均顯著為正，但二者的交互項顯著為負，這與基準回歸的結果相符，表明模型設定具有穩健性。郭朝先等［13］研究表明，新基建主要通過三個途徑賦能經濟發展：一是作為固定資產投資，通過乘數效應拉動經濟增長；二是作為現代基礎設施，為經濟的數字化轉型提供支撐；三是作為數字化平臺，為現代化產業體系的構建提供服務，從而促進中國經濟的高質量發展。然而在考慮空間溢出效應之后，新基建投資對經濟的拉動作用要小于傳統基建投資。

空間滯后變量的回歸結果表明，新基建投資與傳統基建投資的空間溢出效應系數均為負，即周圍地區基建投資的提升會抑制本地區的經濟增長。這表明本地區基礎設施的建設會導致周圍區域的生產要素向本區域集聚，即對周邊地區形成虹吸效應。

3.4 新基建投資對區域經濟發展影響的地區異質性

為進一步研究不同地區中，新基建投資對區域經濟發展影響的異質性，本文基于固定效應下的空間杜賓模型（SDM），分別研究了華北地區、東北地區、華東地區、中南地區、西南地區以及西北地區新基建投資對區域經濟發展的溢出效應?；貧w結果如表4所示。

表4 分地區空間杜賓模型估計結果

分區域回歸（表4）與全國整體回歸（表3）表現出的明顯區別在于，6個區域的因變量空間自回歸系數均顯著為負，這表明在區域內部，經濟增長具有空間排斥的特征。不同地區新基建投資及其空間滯后項的系數估計值差異較大，表明在我國不同區域，新基建投資對經濟增長的影響表現出不同的規律。

值得注意的是，當公式（3）中的空間自回歸系數ρ顯著不為0時，表明被解釋變量在不同地區間存在空間相關性。此時解釋變量及其空間滯后項對被解釋變量的邊際效應并非參數β與參數δ，其原因為當新基建投資等因素及其空間滯后項對經濟發展產生影響后，不同地區間的經濟增長還會進一步相互影響。也即，除直接影響外，新基建投資等因素對經濟發展也產生了間接影響。因而各個解釋變量對被解釋變量的空間溢出效應還需進一步定量分解。

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

由表5可知，在華北地區，新基建投資與傳統基建投資，無論是直接效應、間接效應還是總效應，均顯著為負。華北地區，尤其是京津冀區域，已經具備完善的基礎設施，因而經濟增長的主要動力不再是基礎設施投資，過度投資反而會抑制經濟增長，這表明華北地區應尋求新的經濟增長點。東北地區新基建投資具有顯著的正向直接效應與負向間接效應，因而其總效應并不顯著。這表明在東北地區，周圍省份新基建投資的增加會給本省份帶來負的外部性，其原因可能是重復建設導致了擁擠效應，從而產生了規模不經濟。華東地區新基建投資與傳統基建投資的直接效應均顯著為正，間接效應不顯著，總效應顯著為正，且新基建投資對經濟增長的彈性高于傳統基建對經濟增長的彈性，華東地區的基礎設施建設實現了較為良性的發展。與華東地區不同的是，中南地區的傳統基建具有顯著的空間排斥效應。就西南地區而言，新基建與傳統基建的直接效應、間接效應與總效應均顯著為正，但目前傳統基建的促進作用大于新基建的促進作用。西北地區新基建投資對經濟增長的直接效應、間接效應與總效應均為負，但在統計意義上不顯著。局部空間自相關檢驗結果表明，西北地區的甘肅省、寧夏回族自治區為新基建投資冷點，新基建投資尚未成為西北地區的經濟增長動力。

4 結論及政策建議

本文構建了空間杜賓模型（SDM）、空間自回歸模型（SAR）與空間誤差模型（SEM），以2003—2019年我國大陸地區30個省區市（不含西藏）的省級面板數據為樣本，實證研究了新基建投資對地區經濟發展的影響及其空間溢出效應。實證結果表明：（1）從全國范圍來看，新基建投資水平的提高對經濟增長具有顯著的促進作用，但其他地區新基建投資水平的提高會抑制本地區經濟增長，即新基建投資具有虹吸效應。（2）就具體地區而言，新基建投資對華東地區與東北地區經濟增長的帶動作用尤為明顯，在華北地區表現出一定程度的擁擠效應與空間排斥，對西北地區的經濟增長尚未表現出明顯的促進作用。（3）全國范圍內新基建投資與傳統基建投資具有相互替代效應，這導致二者對經濟增長的拉動作用均被削弱，二者有待深度融合。

基于上述研究結論，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，各地區應充分發揮比較優勢，實現差異化布局。就空間布局而言，目前新基建的七大領域仍存在地區差異，因而各地區應結合自身經濟發展階段，充分發揮自身要素稟賦，尤其對于華北地區而言，應統籌布局，避免新基建的同質性與重復建設。東部省份新基建投資實力領先，應側重基礎研發與技術創新，發揮創新引領作用；中西部地區則著力發展產業化應用。

第二，四川、甘肅、寧夏等西部地區應提高新基建投資水平。新基建是驅動數字經濟、催生新業態的重要前提與基礎，是新一輪產業變革升級的主要方向，也是西部地區實現彎道超車的戰略機遇。因此基礎設施投入不足的西部地區應把握新基建窗口期，充分發揮成本優勢，布局大型數據中心，實現“東數西算”。從而改善本地產業吸附力不高、人才吸引力不強、信息交流不通暢等問題，促進區域經濟協調平衡發展。

第三，加強新基建與傳統基建的深度融合。新基建并不是對傳統基建的替代或對立，而是順承、改造與發展。現階段，我國交通、能源、市政等傳統基礎設施網絡尚存在短板與不足，其整體質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。新基建則能夠通過物聯網、人工智能等新產業、新業態、新模式的發展，提升傳統基礎設施的質量與效能，從而助推智能交通、智慧物流等傳統基建的智能化發展。因而應推動新基建與傳統基建的融合創新發展，統籌建立高效協同的政策支撐體系。