宁靓 李倩蓉

摘 要：新一轮数字技术革命带领人类步入数字经济时代，新型基础设施建设对区域绿色全要素生产率的影响作用受到社会各界的广泛关注。以2014—2021年我国30个省（市）的面板数据为研究样本，选取空间计量模型等实证检验了新型基础设施建设对区域绿色全要素生产率的影响。研究发现，“新基建”能够促进区域绿色全要素生产率的提高。分区域研究发现，中、西部地区“新基建”对区域绿色全要素生产率的影响系数显著。分类别研究发现，三种类型的“新基建”均能够提高区域绿色全要素生产率，其中融合基建的影响系数最大，且不同类别“新基建”在不同区域的影响也存在差异性。另外，“新基建”对区域绿色全要素生产率的促进作用兼具正向溢出效应，经稳健性检验后依然成立。在此基础上，为我国“新基建”促进区域全要素生产率水平的提升提供了对策建议。

关键词：新型基础设施建设；绿色全要素生产率；空间计量模型；空间溢出效应

中图分类号： F283

文献标识码：A

文章编号：1672-335X（2024）03-0063-14

DOI：10.16497/j.cnki.1672-335X.202403006

基础设施建设能够为人们的生产和生活提供公共服务，是实现区域经济、社会与环境效益同步增长的必要条件。改革开放以来，我国基础设施建设发展迅速，然而，传统基础设施建设主要以钢铁、水泥等物质材料投入为主，属于典型的重资产投入，其建设和运营均需要耗费大量的人力、物力成本，给地方财政带来了一定的压力。且传统基础设施建设带来经济效益的同时也可能伴随着环境污染、资源过耗、产能过剩、边际效用递减等问题。以上事实均表明，传统基础设施建设已经无法助力经济的可持续发展，为实现我国经济增长模式由高速转向高质量增长、由规模扩张型转向内涵集约型的转变，新型基础设施建设（以下简称“新基建”）应运而生。

2018年12月“新基建”在中央经济工作会议上首次被提及，作为我国经济转型发展实践中产生的新概念，“新基建”是以技术创新为驱动，以信息网络为基础，提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系，主要包括基于新一代信息技术演化生成的通信网络、新技术、算力等信息基础设施，融合应用新信息技术支撑传统基础设施升级的融合基础设施以及支撑科学研究、技术开发、产品研制并具有公益属性的创新基础设施。［1］从本质上看，“新基建”并不是完全独立或者摒弃于传统基础设施存在，而是一方面布局全新的信息化、智能化、绿色化的智能基础设施，另一方面利用数字化技术对传统基础设施进行升级改造。［2］“新基建”在一定程度上能够填补传统基础设施的能力短板，现已成为我国经济社会发展的重要支撑。

随着绿色发展逐渐成为新时代解决经济高质量发展问题和建设生态文明的必然选择，如何打破过去高耗能、高排放、高污染的粗放型经济增长模式，提高区域绿色全要素生产率成为需要共同关注和迫切解决的重要议题。“新基建”提供了更高效的信息交流硬件设施，推动了产业创新和经济结构转型升级，与绿色发展的要求不谋而合。［3］本研究在对“新基建”与绿色全要素生产率水平进行测量的基础上，利用空间计量模型对2014—2021年我国的省际数据进行了实证检验，系统分析了“新基建”对区域绿色全要素生产率的影响及其差异性和空间溢出效应，为我国“新基建”背景下区域绿色全要素生产率的提升提供理论支撑与实践证据。

一、文献综述

（一）绿色全要素生产率的相关研究

绿色全要素生产率（Green Total Factor Productivity， GTFP）是传统全要素生产率基础上发展而来的概念，它综合考虑了污染物排放的非期望产出以及其他生产要素导致的期望产出，是排除污染物带来的非期望产出后的净效率，［4］现已逐渐成为绿色发展在概念上的体现，具有集约生产、环境包容等特征。此外，对绿色全要素生产率的测度方法学术界尚未达到统一，但大多遵循多要素投入与产出的关系并基于数据包络分析法进行测算。目前关于綠色全要素生产率影响因素方面的研究较为丰富，例如Wang等人发现，不同水平的人力资本对区域绿色全要素生产率的影响存在差异性且兼具空间溢出效应。［5］另外，张伟科和葛尧从对外贸易的视角发现，对外直接投资能够显著促进本地区绿色全要素生产率提高，并且对相邻地区绿色全要素生产率也具有空间溢出作用。［6］

（二）“新基建”的相关研究

目前学界对于“新基建”的理解趋于多元：一些学者根据国家发改委的解读将“新基建”细分为信息基础设施、融合基础设施、创新基础设施三个方面。［7］还有学者从新旧交替的角度提出了“新基建”的“新技术驱动说”，认为“新基建”是新一轮科技和工业革命的信息技术、智能技术、新能源技术等产生和应用的结果。［1］此外，针对我国经济模式转型升级方面的问题，“新要素说”体现了“新制度”“新治理”等特点，意在补齐该方面短板。贾康指出，我国“新基建”要和制度基建一体化推进，加强法律、法治和治理机制的优化。［8］关于“新基建”的测度方法目前也尚未得到统一，文传浩等采用“新基建”投资表征测量其水平，［9］也有学者采用熵权法对“新基建”整体发展水平进行测度。［10］另外，由于“新基建”概念出现时间较短，关于其影响作用的研究主要集中在某一种类型的新型基础设施方面。例如，Gmez-Barroso等认为，“新基建”中的信息基础设施建设对经济增长有正向作用，且存在空间溢出效应。［11］

（三）“新基建”与区域发展的关系研究

伴随着“新基建”的发展，资源耗费和环境污染等问题也引起了社会各界的关注，学者们的研究逐渐聚焦在“新基建”与绿色发展的关系方面。孙传旺等研究证明，“新基建”能够改善城市环境质量，促进绿色发展。［12］Feng等以“宽带中国”为例，指出加强环境监管和知识产权保护可以加强信息基础设施建设对绿色创新的积极影响。［13］Wang等人的研究表明，“新基建”中的交通基础设施对绿色全要素生产率存在促进作用且具有正向溢出效应。［14］刘备和黄卫东认为，“新基建”有助于提升地区绿色全要素生产率，且主要通过可再生能源技术创新与产业结构优化的方式进行。［15］

综上，“新基建”与“绿色全要素生产率”这两个主题均得到学术界的高度关注，但鉴于“新基建”概念出现时间较短，鲜有文献针对二者的关系开展深入讨论。现有研究较多集中在研究“新基建”对区域经济发展、创新产出的影响等方面，少有直接探讨“新基建”对区域绿色全要素生产率的影响作用，同时也未能深入研究其影响作用的差异。基于此，本研究尝试：（1）通过对“新基建”水平的综合测量及考虑时间的连续性和样本数据的全面性，检验“新基建”水平对我国区域绿色全要素生产率的直接影响；（2）比较不同区域与不同类别“新基建”对区域绿色全要素生产率影响作用的差异性；（3）通过效应分解揭示“新基建”对区域绿色全要素生产率影响的空间溢出效应。

二、理论基础与研究假设

（一）“新基建”与区域绿色全要素生产率

“新基建”是减排的重要手段，也是节能减排的重要技术路径。［16］从区域管理来看，“新基建”为区域数字化转型提供了动力，“新基建”可以通过数字技术来提高城市建设的运行效率，提升区域服务与智慧化运营能力，降低生活能源消耗，助力“双碳”目标的实现。［17］［18］从碳排放治理方面来看，“新基建”能够通过促进数字技术的推广与应用提升绿色技术创新水平，进一步降低区域内企业生产过程中的碳排放，从而实现区域生态环境友好的目标。［19］此外，Rodan提出的大推动理论认为，基础设施能够通过改变就业条件和生产效率对经济社会发展产生正外部性影响。［20］例如，5G、云计算、大数据等设施建设的完善有效整合了线上线下、前端后端各环节，构建了“生产—运输—消费—回收”全产业链，能够提升经济运行效率与能源资源利用效率，推动产业结构重塑，减少污染物排放，进而缓解生态环境压力，是实现区域生态环境友好的新途径。［2］基于此，本研究提出以下假设：

假设1：“新基建”对区域绿色全要素生产率存在显著促进作用。

（二）“新基建”对不同区域绿色全要素生产率的影响

不同地区因地理位置、资源禀赋、历史沿革的不同而呈现出不同的发展特征，这会引致“新基建”水平存在区域不均衡性，对经济高质量发展驱动效能也存在差异。［21］“新基建”的发展依托数字经济的发展，但由于不同地区发展的历史基础和现实产业条件等的不同，其释放的红利并不相等，［22］从而导致在地区分布上出现不均衡现象，对不同区域绿色全要素生产率的影响也出现相应的差异。另外，有学者基于要素配置扭曲视角探讨了“新基建”中的交通基础设施对区域绿色全要素生产率的促进作用，指出其促进作用确实存在区域异质性。［23］还有研究认为，“新基建”对于区域经济韧性具有提升作用且存在区域异质性，能够影响区域经济高质量发展。［24］基于此，本文提出以下假设：

假设2：“新基建”对区域绿色全要素生产率的影响存在地区差异。

（三）不同类别“新基建”對区域绿色全要素生产率的影响

国家发改委将新型基础设施解读为信息基础设施、融合基础设施以及创新基础设施三类。“新基建”不同类别的侧重不同，对区域绿色全要素生产率的影响也可能存在差异。王亚飞等研究表明，“新基建”可以显著促进共同富裕，但融合基建、创新基建、信息基建的影响作用存在异质性。［25］张淑惠和孙艳芳研究发现，不同类型的“新基建”投资赋能区域“创新—生态—经济”耦合协调发展具有显著的异质性，其中创新基建和融合基建驱动作用显著，而信息基建的赋能效果不明显。［26］此外，黄梦涵等研究证实了信息、融合以及创新三类基础设施均对经济高质量发展存在显著影响，但融合基础设施产生的影响最大。［27］罗玉明指出，“新基建”能够显著促进经济高质量增长，且从其子维度来看，信息基建和创新基建对经济高质量增长的影响较为显著，融合基建的促进作用不明显。［28］综上，基于不同类别的“新基建”对区域绿色全要素生产率可能存在的差异性影响，以及考虑到假设2提出的“新基建”影响效应的地区性差异，本研究提出以下假设：

假设3：不同类别“新基建”对区域绿色全要素生产率的影响存在差异性。

假设4：不同类别“新基建”对不同区域绿色全要素生产率的影响存在差异性。

（四）“新基建”的空间溢出效应

“新基建”的连通性和共享性决定了其作用于区域协调发展存在空间溢出效应。首先，“新基建”能够促进知识与技术在区域间充分传递与共享，有利于要素与信息的跨区域自由流动，形成空间溢出。［26］在知识效应溢出的推动下，基础设施建设会带来绿色技术溢出，工业企业组织可以通过内部学习和跨区技术合作，把显性的知识技能转化为个体隐形知识，归纳形成具有绿色技术原理和规律的显性知识，从而改进技术、节能减排。［29］其次，新经济增长理论认为，基础设施作为公共物品，有高层次、高附加值、高溢出等特点，具有规模效应和正外部效应，这种效应既可以直接提高产出效率，又可以通过产业间和区域间的溢出效应来促进长期经济增长。［16］最后，“新基建”衍生的产业结构升级现象，促使区域内部创新产业链形成，扩大了关联产业的市场需求，推动了区域间技术、管理理念以及信息的交流，使得城市内部以及城市之间新技术、新理念的传播速度加快，依靠技术互补使得总体产出加速积累，助推区域内及区域间经济可持续发展。［30］例如，数据显示，信息基础设施能够促进区域全要素生产率的提升且在总体上具有空间正向溢出效应。［31］基于此，本研究提出以下假设：

假设5：“新基建”对区域绿色全要素生产率的影响兼具空间正向外溢特征。

三、研究设计与变量测量

（一）模型设计与选择

1．Moran检验

为避免忽略空间视角导致的偏差，更客观地评价“新基建”对区域绿色全要素生产率的影响及空间溢出效应，本研究选取空间计量模型展开研究，在此之前首先进行空间自相关性的Moran检验。全局Morans I公式如下：

Morans I=∑ni=1∑nj=1ωijGTFPi-GTFP-GTFPj-GTFP-S2∑ni=1∑nj=1ωij（1）

其中，S2=∑ni=1GTFPi-GTFP-n为样本方差；GTFP-=1n∑ni=1GTFPi；GTFPi为第i个省份的绿色全要素生产率；n为省份总数；ωij为空间权重矩阵第i行第j列元素。

2．模型选择

空间杜宾模型形式为：

Yit=ρ∑Nj=1ωijYjt+∑Nj=1ωijXjtβ+Xitθ+μit，μit～N［0，σ2I］（2）

空间杜宾模型可能退化成为空间滞后模型，模型形式为：

Yit=ρ∑Nj=1ωijYjt+Xitθ+μit，μit～N［0，σ2I］（3）

空间杜宾模型可能退化成为空间误差模型，模型形式为：

Yit=Xitθ+μit，μit=λ∑Nj=1ωijμjt+εit，εit～N［0，σ2I］（4）

其中，Yit为被解释变量；Xit为解释变量集合；ωij为空间权重矩阵第i行第j列元素；β、θ、λ为系数；μit、εit为随机误差项;i表示省份;t表示年份。

另外，空间权重矩阵表示空间决策单元间的依赖关系，其合理性直接影响着实证检验结果的准确性。考虑到与“新基建”发展水平与区域绿色全要素生产率研究的相关性，本研究使用GeoDa软件分别构建空间地理矩阵与替换的邻接矩阵，表达式如下。

（1）空间地理矩阵（W1ij），具体公式为：

W1ij=1/d2，i≠j0，i=j（5）

d为两个省（区、市）之间的地理距离。

（2）0～1邻接矩阵（W2ij）。它是最简单的一种空间权重矩阵，具体公式为：

W2ij=1，i与j相邻0，i=j或i与j不相邻（6）

（二）变量测量

1.“新基建”

参考国家发改委对“新基建”（Infra）内涵的界定及伍先福等的研究对我国“新基建”发展水平进行了测量，［7］其中融合基础设施建设用传统基建与现代基建的耦合协调度来表示。［32］具体指标如表1所示。

本研究使用熵权法来测度“新基建”发展水平，具体实施步骤如下：

第一步，进行标准化处理，正向指标标准化公式为：

Yij=Xij-min（Xij）max（Xij）-min（Xij）（7）

第二步，计算各指标信息熵Ej，公式为：

Ej=ln1n∑ni=1Yij/∑ni=1YijlnYij/∑n〗i=1Yij（8）

其中，n为年份数。

第三步，计算各指标权重Wj，公式为：

Wj=（1-Ej）/∑mj=1（1-Ej）（9）

其中，m為指标个数。

第四步，运用线性加权法计算出各年份的“新基建”发展水平Ii，公式为：

Ii=∑mj=1WjYij（10）

“新基建”发展水平Ii的值介于0到1之间，Ii越大，表明“新基建”发展水平越高，反之，表明“新基建”发展水平越低。

通过熵权法测算得到我国30个省份（除港澳台藏）2014—2021年的“新基建”发展水平。如图1（a）所示，选取部分年份（正常年份隔年选取，新冠疫情开始后选取研究期内最近一年）来展示研究期内我国“新基建”的动态发展趋势，图形整体向右上方移动，说明我国整体“新基建”发展水平大体呈现上升态势。图1（b）将我国分为东、中、西三大区域并呈现了2021年各区域“新基建”发展水平，可知东部“新基建”发展平均水平领先于其他地区和全国平均水平，而西部地区“新基建”发展情况不佳，亟须加强。

图2是研究期内我国各省份“新基建”发展平均水平。由图2可知，我国东部及沿海地区“新基建”发展水平较高，比如北京、江苏、浙江等名列前茅。中部地区发展情况次之，西部地区发展水平较低，如新疆、青海、甘肃等“新基建”发展水平相对较低。

2．绿色全要素生产率

绿色全要素生产率（GTFP）是衡量一个国家或区域资源、环境与经济协调发展的重要指标，本研究参考邹静等的研究方法采用超效率SBM-GML模型（包含投入、产出指标）衡量区域GTFP水平，［4］其中，资本投入采用永续盘存法计算。［33］具体测算指标如表2所示。

通过测算得知我国GTFP发展水平大体呈现上升趋势。如图3所示，分区域来看，东部地区发展水平高于其他区域及全国平均水平，可能是由于东部地区有着较好的经济基础、较为发达的新型产业支柱以及优越的绿色创新发展条件。中西部地区GTFP发展水平较低，可能是因为现代产业发展缓慢，金融支持体系较为单一，绿色创新发展活力不足，致使区域GTFP发展水平较低。

3．控制变量

本研究加入以下控制变量：（1）产业结构（IND）。有研究认为，第三产业涉及的知识、技术、劳动高度密集，有利于提高创新效率和经济效益，［34］因此本研究采用第三产业占第二产业比重衡量产业结构。（2）城镇化水平（URB）。城镇化水平影响着区域经济、社会的发展水平，与区域GTFP息息相关，采用人口密度的对数来表示。（3）人力资源水平（HUM）。人力资源水平可以促进经济增长质量的提高，本研究采用普通高等学校在校学生人数占比来表征。（4）政府支出（GOV）。以各地政府一般预算支出的对数来表征政府支出。（5）技术市场成熟度（TR）。区域市场的成熟度决定了创新技术在区域内的扩散效率，进而可能对区域GTFP带来影响。［35］本研究引入其作为控制变量，选用技术市场成交额的对数来衡量。（6）绿色创新（TAL）。绿色创新能够促进区域绿色发展，本文以绿色专利申请量的对数来衡量。

（三）数据来源

本研究选择2014—2021年中国30个省份的面板数据为研究样本。由于智慧城市所涉及的技术领域伴生于“新基建”，且有专家指出智慧城市指导意见的发布，使得2014年对于“新基建”具有里程碑式的意义，［36］因此将2014年作为研究的起始年份，基于数据的可得性将2021年作为研究的结束年份。研究涉及的原始数据来源于《中国统计年鉴》、各省统计年鉴等，变量描述性统计如表3所示。

四、实证分析

（一）空间相关性检验

采用Moran指数检验变量的空间相关性，结果如表4所示。从表4中可以看到，2014—2021年我国“新基建”及GTFP基于空间地理矩阵的Moran's I指数均在统计水平上显著为正，证明了研究期内“新基建”及区域GTFP空间自相关。

（二）空间回归检验与结果分析

1．空间回归检验

为选择合适的空间计量模型估计“新基建”对区域GTFP的影响效果：第一，进行LM检验（拉格朗日乘子检验），由表5可知，LM检验和Robust LM检验结果均显著，故应选择空间杜宾模型；第二，进行Hausman检验判断适用效应，由表5可知Hausman检验通过了1%的显著性检验，故选择固定效应模型；第三，通过时间、空间固定效应检验，选择时空双重固定效应的空间杜宾模型；第四，对空间杜宾模型进行简化检验，由结果可知该模型通过了LR检验和Wald检验，说明空间杜宾模型不会退化，故而本研究选择时空双重固定效应的空间杜宾模型来实证研究“新基建”对区域GTFP的影响。

2．回归结果分析

表6为运用StataSE15软件对不同面板模型下“新基建”对区域GTFP的回归结果。为作对比分析，模型（1）—（3）依次为未加入控制变量、加入控制变量的空间杜宾模型以及面板固定效应回归模型的回归结果。根据表6可知，“新基建”系数均显著为正，说明“新基建”能够有效促进GTFP的提升，假设1得证。从控制变量的回归结果来看，产业结构对本区域GTFP具有正向促进作用，而人力资本对本区域GTFP产生了负向影响，可能是目前“新基建”起步不久，人力资本正处在前期消耗阶段，在“新基建”对区域GTFP影响的过程中耗费了大量的资源或该过程中绿色效益相对耗费更少，说明我国“新基建”需要继续重视和完善基础设施建设的转型升级，促进创新成果转换。

（三）“新基建”分地区的差异性影响检验

本研究参考《国家统计年鉴》的分类，按东、中、西对我国30个省份分组进行地区差异性分析。经检验，中部—西部、东部—西部组间差异显著，假设2得以验证。由表7中可知，中部、西部地区“新基建”对区域GTFP系数显著为正，说明这两大区域“新基建”能够促进区域GTFP提升。西部系数大于中部，可能是由于西部地区“新基建”基础更加薄弱，建设的迫切性更高，产生的绿色效益相对耗费更多。东部—中部组间差异不显著可能由于东中部区域特征相似，差异不够明显。

（四）“新基建”分类别的差异性影响检验

本研究参考国家发改委对“新基建”的分类，验证了不同类别“新基建”对区域GTFP的影响可能存在的差异，如表8所示，三组组间差异均显著，假设3得到验证。三类“新基建”的影响系数均显著为正，说明其均不同程度地促进了区域GTFP的提高。就影响系数而言，融合基建的系数最大（14.283），其次为信息基建（2.800），最后为创新基建（1.733），说明要提高区域GTFP，国家在大力发展信息基建和创新基建的同时，要借助数字技术或信息化赋能，推动传统基建的数字化或智能化转型，减缓传统基建规模效应递减的速度，更好地发挥传统基建对区域GTFP的促进作用。创新基建的影响系数最小，可能由于其更多服务于科学研究、技术开发等创新创造领域，辐射的人群范围相对有限。

为探究不同类别“新基建”对不同区域GTFP的影响，本研究对不同区域“新基建”的类别差异也进行了检验，如表9可示，中部、西部地区的三组组间差异均显著，假设4得证。分地区来看，中部地区与西部地区的三类“新基建”均显著为正，说明其对区域GTFP均存在促进作用。其中，西部地区系数值最高，说明西部地区“新基建”的促进作用最强，可能是由于一方面西部地区“新基建”基础薄弱，建设的迫切性更强烈，另一方面西部地区的发展较多依赖于自然资源的消耗，“新基建”带来的清洁产业结构调整以及资源再配置，都能够产生巨大的绿色发展效应。［37］三个地区的大致结果与表7保持一致。分类别来看，在中部与西部地区的三类“新基建”系数中，融合基础设施建设系数均最高，创新基础设施建设系数均最低，该结果与表8保持一致。这可能是由于创新基建辐射的范围有限，且目前进入了“新基建”与传统基建协同发展的关键时期，需高度重视传统基建的转型升级和与“新基建”的融合发展。

（五）空间溢出效应检验

考虑到空间溢出效应并不能只通过空间滞后项反映，本研究进一步进行了效应分解。如表10所示，“新基建”的直接效应、间接效应和总效应均显著为正，说明“新基建”不仅能对本地区GTFP产生积极影响，还有利于相邻区域GTFP的提升，假设5得到验证。

（六）稳健性分析

1．更换矩阵

為了验证实证结果的可靠性，更换邻接矩阵再次进行LM检验等，结果显示其适用时空双重固定的SEM模型进行基准回归。如表11列（1）的检验结果显示，在更换矩阵之后“新基建”发展水平对区域GTFP的影响与估计结果一致，“新基建”的系数估计值依然显著，且大小波动幅度不大。综上，在更换权重矩阵后“新基建”仍能促进区域GTFP的提升，说明模型估计结果具有稳健性。

2．核心解释变量滞后

“新基建”对技术进步、生产效率可能产生异质性以及阶段性的影响，因此当期的区域GTFP水平可能会受到当期“新基建”以及前期建设的滞后影响。［30］因此本研究将核心解释变量“新基建”滞后一期，区域GTFP不变加入估计模型中进行回归。由表11列（2）可知，“新基建”滞后一期依然对区域GTFP产生显著正向影响，且“新基建”对区域GTFP依然存在空间溢出效应，这说明基准回归估计结果是可靠及稳健的。

3．特殊区域剔除

参考黄梦涵等的研究，由于区域间经济基础、产业结构、数字信息技术发展程度具有一定的差异性，且易受到城市能级的影响，因此在纳入研究对象予以实证分析时可能会衍生出样本数据方差过大的现象，从而致使估计有偏，［27］故剔除直辖市重新进行回归。由表11列（3）可知，剔除了直辖市后，“新基建”依然能够显著促进区域GTFP的提升，估计结果具有稳健性。

4．缩尾处理

由于关键变量的极端值会影响回归的准确性，因此对解释变量“新基建”与被解释变量区域GTFP进行了1%缩尾处理。如表11列（4）所示，经过缩尾处理后重新估计的结果表明，关键指标系数的显著性水平与正负性未发生明显变化，说明本文的估计结果具有稳健性。

五、结论与对策建议

（一）结论

为揭示“新基建”发展特征及空间格局，本研究基于2014—2021年中国30个省份的面板数据测度并刻画了我国“新基建”的空间演化格局，在此基础上探讨了其对GTFP的影响作用，得出以下结论：

第一，我国“新基建”发展水平和区域GTFP水平呈上升态势，且“新基建”对后者具有促进作用。研究期内我国30个省份的“新基建”水平均大体呈现稳中有升的态势，“新基建”发展平均水平2021年较2014年增长了70.86%。分区域来看，东部地区“新基建”发展水平始终高于其他区域，且明显高于全国平均水平，而中西部地区则相对落后。

第二，我国“新基建”对区域GTFP的促进作用存在区域差异性。其中，西部地区系数最高，可能是由于西部地区本身“新基建”水平较低，进行基础设施建设的意愿更为迫切，且近些年随着若干有利于西部的政策下发，给西部地区绿色发展带来了巨大的发展潜力。

第三，不同类别“新基建”对区域GTFP的影响存在差异，融合基础设施系数高于其他二者，创新基础设施建设系数最低。另外，通过对假设4的检验发现，不同类别“新基建”对不同区域GTFP的影响作用也具有差异性，三类“新基建”均在西部地区的影响效用最大。

第四，我国整体“新基建”不仅能够促进区域GTFP的提升，而且兼具正向空间溢出特征，即本地“新基建”发展不仅能够促进当地区域GTFP的提升，而且有利于其他区域GTFP的提升。

（二）对策建议

基于以上结论，本研究提出的针对性对策建议如下：

第一，优化新型基础设施布局，加强“新基建”对GTFP的促进作用。在数字经济高速发展的时代，各地政府应因地制宜，根据自我发展能力和资源禀赋发展优势产业，并以此为基准完善“新基建”布局与相关政策，充分发挥“新基建”对区域GTFP的促进作用，谋求区域绿色低碳发展新路径。

第二，以“新基建”指数较高的区域带动“新基建”指数相对较低的区域的发展，缩小地区间的差距，共促绿色发展。目前我国不同区域“新基建”及GTFP发展水平均存在不均衡状况。为有效改善这种情况，各区域政府应加强区域间的交流合作，以“技术创新”为底色，鼓励自主创新、模仿创新及区域间联合创新行为，科学规划“新基建”，缩小区域间差异，促进各地区共同繁荣发展，以绿色、智慧结合的理念释放“新基建”的红利。

第三，发挥“新基建”类别优势，促进现代基建与传统基建的协同发展。为提高“新基建”发展水平，一方面，中央政府应明确“新基建”在绿色发展中的战略地位，打造以信息基础设施、融合基础设施和创新基础设施为一体的现代化新型基础设施体系；另一方面，应以绿色经济发展为着力点促进现代基建与传统基建的融合协同作用，结合本地区“新基建”发展情况及产业转型的需求，充分挖掘其人才、市场等潜力，部署“新基建”绿色发展。此外还应关注不同类别“新基建”对不同区域GTFP影响的差异性，共促区域均衡发展。

第四，充分考虑“新基建”与区域GTFP的空间集聚特征，发挥区域协调发展的正向溢出作用。各地区应利用数字技术，加强“新基建”和区域GTFP的良性互动，发挥绿色低碳示范作用，以“智慧城市新體系、大数据产业链”为发展路线，推动“新基建”对区域GTFP的辐射带动效应。

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The Impact of New Infrastructure Construction on Regional Green Total Factor Productivity

——An Empirical Study Based on Chinese Provincial Data

Ning Jing1 Li Qianrong2

（College of Management， Ocean University of China， Qingdao 266100， China）

Abstract： The digital technology revolution has ushered mankind into the era of digital economy. The impact of new infrastructure construction on regional green total factor productivity has attracted widespread attention. Taking the panel data of 30 provinces and cities in China from 2014 to 2021 as the research sample， the paper selects a spatial econometric model to empirically test the impact of "new infrastructure construction" on regional green total factor productivity. The research finds that "new infrastructure construction" can improve regional green total factor productivity. The sub-regional research finds that the impact coefficient of "new infrastructure construction" on regional green total factor productivity is significant in the central and western regions. The classification research finds that three types of "new infrastructure construction" have improved regional green total factor productivity， among which the impact coefficient of integrated infrastructure is the largest. Moreover， different types of "new infrastructure construction" also have different impacts on green total factor productivity in different regions. In addition， the promotion effect of "new infrastructure construction" on regional green total factor productivity has both positive spillover effects， which is still valid after robustness test. The study puts forward solutions and suggestions for the improvement of regional total factor productivity in China's "new infrastructure construction".

Key words： new infrastructure construction; green total factor productivity; spatial econometric model; spatial spillover effect

责任编辑：王明舜