數字基礎設施建設對新建企業選址的影響及作用機制

蘭秀娟 文傳浩

一、引言

數字基礎設施是建設網絡強國、數字中國的先決條件，也是推動經濟社會高質量發展的關鍵支撐[1]，數字基礎設施的建設水平，正逐步成為衡量國家核心競爭力的重要標志。黨中央、國務院印發的《數字中國建設整體布局規劃》強調要夯實數字中國建設基礎，打通數字基礎設施大動脈。數字基礎設施是包括大數據、人工智能、5G、物聯網等為代表的新一代信息技術演化生成的信息基礎設施。而新建企業選址主要是為了實現利潤最大化而做出的區位決策，已有研究發現，新建企業選址受到成本、交通基礎、環境規制、財稅政策及市場需求等傳統因素的影響。隨著數字經濟時代的到來，雖然傳統因素對企業選址依然重要，但在數字化和智能化的浪潮下，企業要想實現質的有效提升和量的合理增長，必須加速數字化轉型，充分發揮數字經濟的賦能效應。而數字基礎設施是進行數字化轉型的基礎支撐，它通過提供安全、高效、穩定的數字化環境，為企業進行數字化轉型提供支持和保障。那么，在數字基礎設施快速發展的時代，數字基礎設施的建設是否會對新建企業的選址產生影響呢？經梳理發現，鮮有相關文獻在“寬帶中國”戰略背景下研究數字基礎設施建設如何影響中國新建企業的選址行為。

無論是迭代更新亦或初立門戶，企業選址都是企業快速發展和戰略落地的首要之重，選址設廠是企業最重要的微觀活動之一[2]，是資源空間配置的核心范疇與微觀要義[3]，也是企業生產行為與經驗績效的關鍵[4]。企業在進行區位決策時往往會考慮自身特征、目標區位等因素的影響，并選擇能夠實現自身利潤最大化的空間位置。既有研究關注了環境規制、城市宜居性、可達性、財稅優惠政策、風險投資、政府環境信息披露、集聚經濟等對企業選址的重要影響[2，5-17]。而關于基礎設施對企業選址的影響，大部分學者主要關注了交通基礎設施對企業選址的重要影響。市場區位理論、工業區位理論均指出，運輸成本對企業利潤產生著重要影響，進而影響經濟活動在空間上的分布[18]。新經濟地理學也指出，交通運輸條件是導致企業集聚的重要因素之一，并認為運輸成本和規模經濟二者之間的權衡對企業最佳區位決策產生著重要影響。部分國內外實證研究也證實了交通基礎設施對企業選址的重要影響，如羅滕貝格發現，印度尼西亞高速公路對新建制造業企業選址產生了重要的影響[19]。林善浪等、耿純和趙艷朋均發現，交通基礎設施有利于企業選址[20-21]。蔡宏波等發現，交通基礎設施升級會抑制污染企業選址[4]。

與以往的研究相比，本文的邊際貢獻主要有：一是以往研究更多的是關注了交通基礎設施對企業選址的重要影響，而對數字基礎設施的影響關注較少。在數字經濟時代，企業進行數字化轉型已成為必然趨勢，新建企業在進行區位決策時可能會比以往更加重視數字基礎設施建設。因此，研究數字基礎設施建設與新建企業選址之間的關系，具有重要的理論及現實意義。二是基于地理區位、行業、距離中心城市不同輻射范圍三個視角深入分析了數字基礎設施建設對新建企業選址的異質性影響，從而為地方政府招商引資，吸引新建企業落戶選址提供了理論借鑒。三是從成本降低效應、創新水平提升效應兩個作用渠道切入，深入揭示了數字基礎設施建設影響企業選址的內在機理，豐富了數字基礎設施與企業選址的理論體系。

二、數字基礎設施建設對企業選址的影響機制分析

在跨越地理位置和空間限制的數字經濟時代，對依賴市場信息特別是數字經濟產業的企業家來說，距離機場和高速公路的遠近已不是企業區位決策的重要因素，而是突出地依賴無形的“信息高速公路”。本文認為，數字基礎設施建設主要通過成本降低效應、創新水平提升效應兩個作用渠道促進新建企業選址。

一是成本降低效應。首先，降低治理成本。公司治理成本的產生主要源于委托代理所導致的信息不對稱問題，進而產生“逆向選擇”和“道德風險”成本[22]，有效的公司治理能夠通過緩解信息不對稱和代理問題，改善治理效率[23]。一方面，數字基礎設施建設使得企業運營的各個層面都能夠被更加透明地監測和記錄，企業的管理層、投資者及監管機構更容易獲取到準確的信息，降低因信息不對稱而帶來的治理成本。另一方面，數字基礎設施通過提供更為透明和實時的信息流，使得代理人和委托人更容易共享信息，降低代理問題的發生概率，進而降低因代理問題而引起的治理成本。其次，降低外部交易成本。研究發現，信息成本是企業交易成本的重要來源，數字基礎設施的升級有利于促進企業信息交流，優化交易過程[24-26]。一方面，數字基礎設施提供了高效的信息流通和獲取渠道，使得企業更容易獲取市場信息、供應鏈信息及其他商業環境的重要信息，進而降低企業與外部合作伙伴之間的信息不對稱，減少合作過程中可能出現的不確定性，從而更容易建立起與供應商、客戶及其他合作伙伴之間的有效溝通，最終降低外部交易的信息成本。另一方面，數字基礎設施的發展推動了電子商務和在線交易平臺的興起，使得企業能夠更便捷地進行交易，減少物理距離和時間的限制，更容易地找到合適的供應商、合作伙伴，進而實現高效的業務合作，降低了企業在外部環境中的交易成本。最后，降低經營管理成本。一方面，數字基礎設施的發展使得企業能夠更高效地進行日常經營活動，數字化的操作系統和管理工具可以使許多業務流程實現自動化，減少了手動處理的時間和勞動成本，降低了企業的經營成本，使企業更容易在數字化環境中實現高效經營。另一方面，數字基礎設施為企業提供了更精細化的數據分析和監測能力，使得企業能夠更準確地了解資源的使用情況，優化資源的調配，減少資源浪費，提高資源利用效率，從而降低經營管理的成本。古典區位論認為，企業的空間區位選擇取決于企業在當地所能夠獲得的利潤。數字基礎設施建設通過降低企業的治理成本、外部交易成本、經營管理成本，使其能夠更好地適應市場需求及變化，提升企業平均利潤。因此，可以預見的是，數字基礎設施的成本降低效應可能會成為新建企業選址的重要考量。

二是創新水平提升效應。數字基礎設施能夠在知識、技術等生產要素區位不發生變化的前提下，打破知識溢出的距離邊界，通過信息流通促進技術和知識的擴散，提升技術和知識的流動效率[26-27]。同時，數字基礎設施的發展使得各創新主體之間的聯系更為廣泛緊密，更加容易促成跨區域創新合作[28]，加速知識及技術在更廣的空間范圍內溢出，提升區域主體創新融合、創新資源匹配水平[29]。首先，數字基礎設施建設，使得信息在企業間更加迅速、廣泛地傳遞和共享。這對于企業來說，意味著可以更加及時和全面地把握市場信息、技術發展和競爭動態。在這樣的信息環境中，企業能夠更靈活地調整戰略、創新產品和服務，從而增強競爭力。新企業可能更愿意在這樣的數字化環境中選址，以便更好地融入信息流通的生態系統，從而加速創新。其次，數字基礎設施的完善帶來了生產和管理的數字化革命，這種數字化轉型提高了企業的效率和生產力。數字化生產過程意味著更快的交付周期、更低的生產成本，這使得企業能夠更有效地利用資源，投入更多精力和資金用于創新活動。同時，數字化管理使得企業更好地掌握內部運營狀況，更迅速地作出決策，使得企業能夠更好地適應市場的變化，從而培養和推動創新。最后，數字基礎設施建設可以促進科技創新的形成和發展，數字化環境為企業、研究機構和初創企業之間的合作提供了更為便捷的平臺。這種協同作用可以形成一個更加有利于創新的生態系統。企業在這個生態系統中更容易獲取最新的科技成果，與其他創新主體進行合作，從而推動整個產業鏈的創新。新企業有望在這樣的科技創新生態系統中找到更為有利的選址條件，以便更好地融入這個創新網絡。創新是確保企業永葆生機的源泉，企業在創新中尋找新的產品、服務或生產方式，從而提高生產效率、降低成本，吸引新的投資。新建企業往往更愿意在創新氛圍濃厚的地區選址，以充分利用創新的機會。因此，可以預見的是，數字基礎設施建設可以通過提升區域內企業創新水平，吸引新建企業選址。

基于上述分析，本文提出以下研究假設：

假設1：數字基礎設施建設可以促進新建企業選址。

假設2：數字基礎設施建設可以通過成本降低效應、創新水平提高效應促進新建企業選址。

三、模型設定與變量說明

(一)模型設定

參考已有研究成果[30-32]，本文使用“寬帶中國”這一戰略實施來檢驗數字基礎設施建設與新建企業選址之間的關系，設定的雙重差分模型為：

Nessi，t=β0+β1Dici，t+ρControli，t+μi+γi+εi，t

(1)

其中，i、t分別表示城市和年份；Ness表示新建企業數量；Dic表示數字基礎設施建設情況；β0為常數項的回歸系數；β1表示數字基礎設施建設的回歸系數。Control表示選取的一系列控制變量；ρ為控制變量的回歸系數。μi表示個體固定效應；γi為年份固定效應；εi，t為隨機擾動項。

(二)變量選取

1. 被解釋變量

新建企業選址(Ness)。本文采用地區新建企業數量來衡量企業的選址決策[4，5，11，33，34]，借助企查查數據庫，通過python軟件，獲取了地級市層面新建企業數量的面板數據。

2.核心解釋變量

數字基礎設施建設(Dic)。為了助力網絡強國、打造數字中國、搶占未來發展的制高點，國務院于2013年印發了《“寬帶中國”戰略及實施方案》，并宣布正式啟動“寬帶中國”戰略，工業和信息化部與國家發展和改革委員會在2014年、2015年、2016年公布了試點城市名單。“寬帶中國”戰略與以往傳統基礎設施建設不同，它是以云計算、人工智能、大數據平臺、物聯網等為核心的數字基礎設施建設。因此，本文利用“寬帶中國”戰略的數字基礎設施建設驗證其對新建企業選址的影響。由于延邊朝鮮族自治州、哈密市、海東市、畢節市、三沙市以及臺灣、澳門、香港等地區數據缺失較為嚴重，因此選擇剩余的284個地級市層面的數據作為研究樣本。樣本中106個“寬帶中國”戰略試點城市為實驗組，即虛擬變量Treat取值為1；剩余的178個地級市為對照組，即虛擬變量Treat取值為0。Post為寬帶中國”戰略是否實施的虛擬變量，即寬帶中國”戰略實施當年及以后設置為1，以前設置為0。Treat×Post的交乘項，記作Dic。

3.控制變量

本文確定的控制變量主要有[4]：地方經濟發展水平(Pcgdp)，利用人均GDP來衡量。金融發展水平(Finance)，利用年末金融機構存貸款余額之和占GDP的比重來衡量。對外開放度(Open)，利用進出口總額占GDP的比重來衡量。產業結構(Str)，利用第三產業產值占GDP的比重來衡量。人口密度(Dpeople)，利用常住人口與行政面積之比來度量。人力資本水平(Human)，利用每百萬人在校大學生數來衡量。

(三)樣本選擇、數據來源及描述性統計

根據數據的可獲性，本文選擇了2011—2020年284個地級市的面板數據作為研究樣本。城市相關的數據來自2012—2021年《中國城市統計年鑒》以及2011—2020年各地級市國民經濟與社會發展統計公報。本文將企查查數據庫作為數據采集平臺，通過python軟件，爬蟲獲取了新建企業相關信息，通過分類整理得到各地級市2011—2020年企業新建數量的面板數據。變量的描述性統計見表1，實證回歸中對絕對數進行了對數化處理。

表1 描述性統計

表2報告了是否進行“寬帶中國”戰略試點的單變量分析結果。可以看出，進行“寬帶中國”戰略試點城市的新建企業數明顯高于未進行試點的城市(均值檢驗和Wilcoxon檢驗均在1%統計水平上顯著)。這意味著，與未進行試點的城市相比，進行試點的城市更有利于新建企業選址，初步可以猜想“寬帶中國”戰略試點可以促進新建企業選址。

表2 單變量分析

四、實證結果分析

(一)基準回歸結果分析

表3報告了數字基礎設施建設對新建企業選址的回歸結果。第(1)列和第(2)分別為未加入和加入控制變量的實證結果。可以看出，第(1)列和第(2)列Dic的回歸系數均顯著為正，說明與未進行試點的城市相比，進行“寬帶中國”戰略試點的城市顯著促進了新建企業選址，在數字經濟時代，數字基礎設施建設已成為企業進行選址決策的重要影響因素之一。

表3 基準回歸

(二)穩健性檢驗

1. 平行趨勢檢驗與動態效應分析

選擇雙重差分模型的前提是必須滿足平行趨勢檢驗假設。參考已有研究成果[35]，構造的平行趨勢檢驗模型設定為：

(2)

其中，β-T表示“寬帶中國”戰略試點第T年產生的影響，β+T表示“寬帶中國”戰略試點后第T年產生的影響，β表示“寬帶中國”戰略試點當前產生的影響，當年份為“寬帶中國”戰略試點當期時，Dici，t取值為1，否者為0。其他符號的含義與公式(1)相同。

圖1報告了平行趨勢檢驗結果。由圖1可知，“寬帶中國”戰略試點前Dic的回歸系數均不顯著，說明在“寬帶中國”戰略試點前，實驗組與對照組對新建企業選址的影響是基本相同的，即符合平行趨勢假設。同時，從圖1中還可以看出，隨著時間的推移，從t+2期開始，Dic的回歸系數均顯著為正，且呈現出了逐年上升趨勢，表明隨著時間的推移，數字基礎設施建設對新建企業選址影響效應越來越大。

圖1 平行趨勢檢驗結果

2.安慰劑檢驗

鑒于研究結果可能會受到城市和年份層面遺漏的不可觀察因素的影響[35]，為了排除上述問題的干擾，本文通過隨機抽取“寬帶中國”戰略試點的城市和試點的年份進行安慰劑檢驗。由于雙重差分模型“寬帶中國”戰略試點的時間存在著差異，需要同時隨機生成偽處理組虛擬變量Cityrandom和偽時間虛擬變量Postrandom。安慰劑檢驗的具體過程為：為了保證“寬帶中國”戰略試點不會對新建企業選址產生影響，本文構造了偽“寬帶中國”戰略試點實驗對284個研究樣本進行1000次隨機沖擊，每次抽取106個城市作為實驗組，且“寬帶中國”戰略試點時間隨機設定，最終得到1000組虛擬變量Dic(Cityrandom×Postrandom)，1000個估計系數βrandom的t統計量及其系數見圖2。結果顯示，真實估計系數t統計量和估計系數(虛線為真實值)均處于隨機處理過程生成的估計系數t統計量和估計系數的橫坐標右邊，與安慰劑檢驗測試結果存在著顯著差異。因此，研究結論具有較強穩健性。

圖2 安慰劑檢驗結果

3.樣本選擇偏誤檢驗

“寬帶中國”戰略試點并不是隨機的，地方政府可能會根據自身的潛在條件積極爭取試點，也就是說，研究中可能存在樣本選擇偏差的問題。本文使用傾向得分匹配(PSM)來緩解可能存在的樣本選擇偏誤問題。具體地，本文將進行“寬帶中國”戰略試點城市設立為實驗組，沒有設立為“寬帶中國”戰略試點的城市作為對照組。本文選取經濟發展水平、金融發展水平、對外開放、產業結構、人口密度、人力資本水平作為協變量，選擇1∶1有放回的核匹配進行PSM檢驗。參考已有研究成果[35]，本文使用截面PSM和逐年PSM兩種方法進行傾向得分匹配，然后選擇滿足共同支撐條件的最優對照組重新檢驗“寬帶中國”戰略的數字基礎設施建設與新建企業選址之間的關系。圖3和圖4分別報告的是截面PSM和逐年PSM方法下的核密度圖，兩種方法匹配前兩條核密度曲線偏差均比較大，但匹配后均值線之間的距離顯著縮短，兩條曲線也變得更加接近，說明截面PSM和逐年PSM降低了樣本選擇性偏誤的處理效果。表4第(1)—(2)列報告了在截面PSM和逐年PSM匹配下的實證結果，可以看出，Dic的影響系數均顯著為正，與基準回歸結果保持一致，表明數字基礎設施建設對于促進新建企業選址的結論是穩健的。

圖3 截面PSM—DID核密度分布

圖4 逐年PSM—DID匹配核密度分布

表4 穩健性檢驗結果

4.工具變量法

數字基礎設施建設因其非隨機性也可能帶來內生性問題，進而降低研究結論的說服力和準確性。為了進一步緩解內生性問題和更純粹地識別數字基礎設施建設對新建企業選址的凈效應，亟需構建一個合適的工具變量，本文選擇明朝驛站作為數字基礎設施的工具變量[36]。使用明朝驛站作為工具變量的原因是：一是相關性方面，修路受到地質條件等自然因素的影響，由于古代技術相對落后，因此會選取地質條件較好的地區修建明朝驛站，為了節約建設成本，數字基礎設施也會盡量選取在地質環境等自然因素好的地區進行修建，所以二者是高度相關的。二是外生性方面，明朝驛站的修建主要是基于軍事方面的考慮，受到經濟發展水平的影響較小，而且已經過去了幾百年的時間，對現代數字基礎設施選址影響很小。由于明朝驛站是一個截面數據，參考已有研究，將工具變量乘以“寬帶中國”戰略政策的時間虛擬變量Post，這樣截面數據的工具變量就變成了面板數據的工具變量[37-38]，用符號Mds表示，實證結果見表4第(3)列。第一階段實證結果中，Mds×Post的回歸系數顯著為正，說明工具變量和解釋變量具有強相關性。Kleibergen-Paap rk LM統計量對應的p值(0.009)在統計水平上顯著，拒絕“不可識別”的原假設。Kleibergen-Paap rk Wald F統計量為18.782，大于10%偏誤下的臨界值16.38，拒絕弱工具變量的原假設。綜上所述，工具變量的選擇是合理的。運用工具變量方法后，Dic的回歸系數依舊顯著為正，證實了基準回歸結果的穩健性。

5.排除其他政策干擾

在研究時期內，數字基礎設施建設對新建企業選址的影響可能會受到同期其他相關政策的干擾。其中，2012—2014年開展的國家智慧城市試點、2015—2016年開展的國家大數據綜合實驗區試點政策均有可能對基準回歸結果產生干擾。設定某城市在某年為國家智慧城市試點(Scp)、國家大數據綜合實驗區試點城市(Bcea)，則Scp和Bcea分別取值為1，否則取值為0。表4第(4)列和第(5)列為進一步排除國家智慧城市試點、國家大數據綜合實驗區試點政策的實證結果。可以看出，在排除了國家智慧城市試點、國家大數據綜合實驗區試點政策后，Dic的回歸系數依然顯著為正，再次說明了基準回歸結果的穩健性。

6.更換研究樣本

本文使用的樣本數據存在著政策沖擊前輕后重的不平衡情況，可能會對實證結果產生一定的影響，進一步選擇2008—2020年政策沖擊前后平衡的樣本重新進行實證分析，回歸結果見表4第(6)列。可以看出，在更換為平衡樣本后，Dic的影響系數依然顯著為正，數字基礎設施能夠促進新建企業選址的結論是穩健的。

(三)異質性分析

1. 地理區位異質性

一是按照東中西部地區劃分。由于中國東中西部地區的發展基礎存在著較大差異，因此，數字基礎設施建設可能也會對東中西部的企業選址產生不同影響。根據《中華人民共和國國民經濟和社會發展第七個五年計劃》，本文對中國大陸東中西部地區進行了劃分。表5第(1)列至第(3)列分別是東中西部地區的實證結果。可以看出，數字基礎設施建設吸引了更多的新建企業向東部、中部地區集聚，且對東部地區的影響效應大于中部地區，而對西部地區則沒有明顯的影響。中國數字基礎設施主要是以人口和產業為導向，網絡節點和數據中心基本上是圍繞著東部發達地區的城市進行部署。東部地區由于具有最為發達的數字產業、創新水平及數字技術應用水平而集聚了大量的數字資源。互聯網、數據中心、云計算設施等數字基礎對數字經濟企業至關重要，東部地區在這方面具有顯著優勢，尤其是一線城市如北京、上海、深圳等，這些城市擁有著全國最為發達的數字基礎設施，能滿足企業發展的需要。中部地區土地要素和資源較為充裕，但數字基礎設施建設尚不完備，數字技術創新和應用水平還不夠高，與東部地區還存在著一定的差距。西部地區產業發展較為落后，數字基礎設施以及數字技術應用水平較為滯后，對新建企業吸引力較弱。因此，在數字化浪潮下，“數字鴻溝”可能會進一步拉大東中西部地區的經濟差距，導致區域經濟發展存在進一步失衡的風險。

表5 東中西部和南北方異質性

二是按照南方和北方劃分。南北方之間存在差距是中國近年來區域發展格局呈現的一個新趨勢。數字基礎設施建設對新建企業選址的影響可能在南方和北方也存在著一定差距。以秦嶺—淮河線為界是公認的中國南北方分界線，因此本文以秦嶺—淮河線為界將中國大陸劃分為北方和南方，來驗證數字基礎設施建設對南北方新建企業選址的影響是否存在差異，實證結果見表5第(4)列和第(5)列。可以看出，在南方地區，數字基礎設施建設有利于新建企業選址；而在北方地區，數字基礎設施建設對新建企業選址沒有明顯的影響。南方的許多城市，如深圳、廣州、杭州等，這些城市數字經濟發展較快，數字化程度較高，這使其擁有更好的互聯網、數據中心、云計算等數字基礎設施，這對于依賴數字技術的新企業具有很強的吸引力；而北方地區數字經濟發展較為落后，其數字基礎設施建設也較為落后，在數字經濟時代，缺乏競爭優勢，造成其對新建企業吸引力不足。

三是按照八大經濟綜合區劃分。國務院發展研究中心于2005年發布了《區域協調發展的戰略與政策》，將中國大陸分為了東部沿海、南部沿海、北部沿海、黃河中游、長江中游、東北、西北、西南八大經濟綜合區。數字基礎設施對新建企業選址可能會由于不同經濟區的經濟、產業、政策、地理區位產生差異。表6報告了八大經濟綜合區的實證結果。可以看出，在東北、北部沿海、東部沿海、南部沿海、長江中游五大經濟綜合區，數字基礎設施建設有利于新建企業選址；而在黃河中游、西南、西北地區，數字基礎設施建設對新建企業選址并沒有顯著的影響。在西南、西北地區地理位置相對比較偏遠，數字基礎設施可能并不是其企業選址所考慮的首要因素。黃河中游地區的經濟發展主要依靠農牧業生產和能源開發，這些產業對數字化的需求相對較低，企業在選址時可能更看重與主導產業相匹配，數字基礎設施并不是其選址的重要因素。

表6 八大綜合經濟區異質性

2.行業異質性

由于不同行業的數字需求各不相同，數字基礎設施建設對不同行業新建企業選址可能會產生不同的影響。依據中國國家統計局生產性服務業統計分類(2019)標準，對生產性服務業進行劃分；依據中國《國民經濟行業分類》(GB/T 4754—2017)的劃分標準，對生活性服務業進行劃分。表7報告的是數字基礎設施建設對不同行業新建企業選址的實證結果。可以看出，數字基礎設施建設促進了制造業、生產性服務業、生活性服務業三個行業新建企業的選址，但其影響效應各不相同，其中對生產性服務影響最大，其次是生活性服務業，而對制造業行業影響最小。生產性服務業主要包括金融、信息、科研、咨詢等，對于這些行業中的企業來說，高速可靠的互聯網連接和數據處理能力是其運營的核心，數字基礎設施的可用性和質量對于生產性服務業至關重要，這些企業可能更傾向于選擇位于數字基礎設施較為發達的地區，以確保其業務流程的高效性和競爭優勢。生活性服務業包括餐飲、零售、教育、醫療等，雖然這些行業也在逐漸數字化，但這些行業對數字基礎設施的依賴程度相對于生產性服務業來說還是要小一些，生活性服務業更加強調對實體基礎設施如地點、交通等的依賴。制造業包括汽車制造、家電制造等，雖然數字化對于提高生產效率、優化供應鏈管理等方面具有重要作用，但數字基礎設施對制造業企業選址依賴性相對較低。而交通、供應鏈、原材料、勞動力成本等因素，可能相對于數字基礎設施，在制造業企業的選址決策中占據更大的權重。雖然隨著智能制造和工業4.0的發展，制造業對數字基礎設施的需求也在增長，但相對于前兩者，其影響力在選址上仍較小。

表7 行業異質性

3.距離中心城市不同輻射范圍的異質性

由于距離中心城市不同輻射范圍的城市受到中心城市的影響存在著差異，數字基礎設施建設對新建企業選址在距離中心城市不同范圍內的城市可能也會產生異質性影響。本文將中心城市的輻射距離劃分為0公里、0～250公里、大于250公里3個等級來研究數字基礎設施建設對距離中心城市不同輻射范圍內城市新建企業吸引力的影響[39]。本文利用百度API，通過Python軟件，獲取了外圍城市到中心城市最短公路行車距離作為中心城市對外圍城市的輻射距離，實證結果見表8。從中可以看出，對于中心城市以及遠離中心城市較遠的偏遠城市來說，數字基礎設施建設對于吸引新建企業選址均沒有顯著的影響；而對于靠近中心城市0～250公里范圍內的周邊城市來說，數字基礎設施建設有利于吸引新建企業選址。企業在進行區位選擇時會衡量成本的高低，當企業發現擁擠效應產生的成本高于收益時，則會選擇退出集聚中心。隨著數字基礎設施的發展，企業可以借助電子商務和遠程辦公等途徑，降低物理選址帶來的高昂成本。數字基礎設施建設也意味著企業可以在任何地方接觸到全球的客戶，不再需要選擇在中心城市選址以接近客戶。同時，數字基礎設施建設會降低中心城市技術溢出、產業外溢以及信息溝通的成本[40]，提高外圍城市受到的中心城市經濟輻射的承受力，使得外圍地區更好地吸收來自中心城市的“擴散效應”[39]。為了避免承擔高昂的“擁擠成本”，數字基礎設施建設可能會促進新建企業在中心城市周邊選址，而不是在中心城市。在中國，距離中心較遠的地區往往是比較偏遠的地區，這些地區常伴隨著經濟發展落后、資源匱乏等困境，雖然數字基礎設施建設能夠一定程度上降低信息不對稱，縮減空間上的地理限制，但卻無法充分地提供企業發展所需要的各種資源，導致其對新建企業的吸引力動力大大不足。

表8 距離中心城市不同輻射范圍異質性

(四)機制分析

基于上述理論分析，本文從成本降低效應、創新水平提升效應兩個途徑檢驗數字基礎設施對企業選址的作用機制，參考已有研究成果[41-42]，構建了模型(3)對研究假設2進行檢驗：

Machanismi，t=β0+β1Dici，t+ρControli，t+μi+γi+εi，t

(3)

其中，Machanism表示機制檢驗變量，包括成本降低效應(治理成本、外部交易成本、經營管理成本)、創新水平提升效應的代理變量，其他變量含義與模型(1)相同，相關數據均來自CSMAR數據庫、CNRDS中國研究數據服務平臺。

1.成本降低效應

公司治理理論認為，代理沖突程度是公司內部治理結果的表現，代理沖突程度越低，則代理問題越少，公司治理效率就越高[43]。本文的公司治理成本用代理成本指標管理費用率來衡量，該指標值越大，表明公司治理的成本越高[22]。資產專用性是企業為達成某種具體的交易行為而進行的專項投資，一旦交易未達成或交易中斷，企業為改變該資產用途將產生高昂的“轉換成本”，使得交易對手極易產生“討價還價”“敲竹杠”等投機行為[44]。因此，資產專用性較高，意味著企業將面臨較高的外部交易成本[22]。借鑒已有研究，本文利用無形資產與總資產的比值來衡量企業的資產專用性水平，其值越大表示資產專用性水平越高。借鑒已有研究成果[22]，經營管理成本采用迪博內部控制指數除以100來衡量，該指標值越大，表明經營管理成本越低，上述實證結果見表9第(1)列至第(3)列。可以看出，Dic對企業外部交易成本和治理成本的回歸系數均顯著為負，對經營管理成本的回歸系數顯著為正，表明數字基礎設施建設顯著降低了治理成本、外部交易成本及經營管理成本。數字基礎設施通過提供更為高效的信息傳遞和共享平臺，減少了信息不對稱；使企業能夠實現更快捷、便利的外部交易；通過數字化的經營管理系統，企業能夠更有效地管理內部流程，減少對外部資源的依賴，從而降低企業治理成本、外部交易成本、經營管理成本，而在企業追求利潤最大化導向下，更傾向于在低成本的地區選址。因此，數字基礎設施可以通過成本降低效應促進新建企業選址。

表9 機制檢驗結果

2.創新水平提升效應

為了驗證創新水平提升效應是否是數字基礎設施建設與新建企業選址的重要影響機制，利用模型(3)進行檢驗。創新一般包括創新投入和創新產出兩個部分[45]，本文利用企業研發投入強度作為企業技術創新投入的代理變量，利用研發投入與營業收入之比來衡量；利用企業年度專利申請數來衡量創新產出，實證結果見表8第(4)和第(5)列。可以看出，數字基礎設施建設對研發投入和專利授權數的回歸系數均顯著為正，說明數字基礎設施建設可以提高企業創新水平。這是因為，數字基礎設施有助于打破市場結構，創造新的市場機會，為知識經濟的發展提供基礎。企業在數字環境中更容易進行知識管理、共享和創新，更容易形成合作、創新聯盟，新建企業更可能選擇在數字化水平較高的地區選址，以更好地參與和推動創新經濟的發展。因此，數字基礎設施可以通過創新水平提升效應促進新建企業選址。

五、研究結論與政策啟示

本文將“寬帶中國”戰略作為準自然實驗，利用2011—2020年284個地級市層面的面板數據研究了數字基礎設施建設對新建企業選址的影響。研究發現，數字基礎設施建設能夠吸引新建企業選址，且隨著時間的推移，其影響效應越來越大。異質性分析發現，數字基礎設施建設對新建企業選址存在著異質性影響，數字基礎設施建設吸引了更多的新建企業向東部、南方以及南部沿海、北部沿海、東部沿海、長江中游、東北五大經濟綜合區選址，而對西部、北方以及黃河中游、西南、西北地區三大經濟綜合區沒有顯著的影響；更能夠吸引新建企業在距離中心城市0～250公里范圍內的周邊城市選址，無法吸引企業在中心城市及遠離中心城市的偏遠城市選址；更能夠吸引生產性服務業選址，其次是生活性服務業，對制造業行業吸引最小。機制分析發現，數字基礎設施建設對新建企業選址的影響主要通過成本降低效應、創新水平提升效應兩個傳導渠道發揮作用。

根據以上結論，本文得到以下政策啟示。

第一，政府應高度重視數字基礎設施建設，將其作為企業選址、招商引資的重要因素，納入城市規劃和區域發展策略。可通過財政預算和政策引導，加大對云計算、5G網絡、大數據中心、工業互聯網等數字基礎設施的投資力度，鼓勵和吸引更多的社會資本投入到數字基礎設施的建設中。根據企業的需求，優化數字基礎設施的布局，如在經濟開發區、產業集聚區等地優先進行建設。

第二，數字基礎設施建設需要因地制宜，因行業制宜，以滿足不同區域、不同行業企業的需求，推動經濟社會的全面發展。西部地區政府要進一步加大對數字基礎設施的投資，抓住“東數西算”工程建設機遇，適度超前建設數字基礎設施，提防東西部數字基礎設施發展差距“鴻溝”，加劇東部對西部地區的“虹吸效應”。對于距離中心城市較遠的偏遠地區、北方地區，也要加快數字基礎設施建設，避免數字經濟時代強者恒強的“馬太效應”的出現。同時，政府在政策制定時需要考慮到行業的特性和需求，對于不同行業制定相應的數字基礎設施建設策略。

第三，應加快區域數字基礎設施建設，支持企業數字化治理的培訓和指導政策，通過數字化降低企業治理成本；支持企業建設數字化的供應鏈管理系統，提高企業與供應商、客戶之間的信息共享和協同效率，降低企業外部交易成本；制定支持數字化企業管理的政策，降低企業經營管理成本，以此吸引新建企業選址。鼓勵數字基礎設施建設與創新生態系統的結合，通過設立科技園區、提供研發資金、支持創新孵化等方式，促進數字基礎設施與創新活動的結合，吸引更多創新型企業選址。