新基建對中國經濟增長的促進作用

潘 凱

一、引言與文獻綜述

長期以來，基礎設施被認為是經濟增長的基礎條件，對一個國家或地區經濟增長的影響巨大。縱觀歷次工業革命進程，都有相應的基礎設施建設作為支撐：以鐵路、公路、機場、港口等為代表的基礎設施建設支撐了第一次和第二次工業革命，以互聯網、通信、傳統計算中心等為代表的的基礎設施建設支撐了第三次工業革命。當前，人類社會已邁入第四次工業革命時期，以5G、人工智能、大數據中心、工業互聯網以及物聯網等為代表的新型基礎設施建設（以下簡稱“新基建”）正逐步成為人類經濟社會活動的基礎支撐（1）。新基建正成為推動全球經濟社會發展的新引擎，極可能成為重塑全球經濟結構、改變全球競爭格局的關鍵因素。

就中國而言，改革開放以來的高速經濟增長離不開以鐵路、公路、機場等為代表的傳統基礎設施投資建設，但中國經濟已從高速增長轉向高質量發展階段，經濟增長的動力和方向已經發生改變，傳統基建已難以繼續支撐中國經濟持續發展，迫切需要新基建來引領和支撐。自2018年中央經濟工作會議首次正式提出新基建概念以來，習近平總書記在不同場合多次強調新基建。黨的二十大報告明確提出，要優化基礎設施布局、結構、功能和系統集成，構建現代化基礎設施體系。

國外學者關于新基建對經濟增長的影響研究主要集中在信息基礎設施領域。Roller 和Waverman 研究發現信息基礎設施對經濟增長具有顯著的促進作用（2），Madden、Dutta、Chakraborty、Pradhan 等很多學者證實了信息和通信技術基礎設施與經濟增長之間存在因果關系（3）。國內學者關于新基建對經濟增長的影響研究主要基于新基建的基礎設施投資屬性和技術創新特征。姜衛民等運用經典的凱恩斯分析框架模型對中國新基建投資的作用進行了系統評價和預測，認為新基建具有顯著的投資乘數效應（4）。郭凱明等通過構建多部門動態一般均衡模型論證了新基建對中國產業結構轉型升級的影響（5）。鈔小靜等從技術擴散視角出發論證了新型數字基礎設施對進出口貿易升級的影響，認為新型數字基礎設施的建設與完善能夠通過技術擴散效應推動對外貿易升級，尤其是在貿易環節的組織與要素流動的加速兩個方面更為突出（6）。伍先福等利用2013—2018年中國內地30 個省( 自治區、直轄市) 數據，運用耦合協調模型測度了中國新基建發展水平及其與戰略性新興產業間的耦合協調度（7）。程承坪和陳志研究發現，相較于人工智能基礎設施水平較低的地區,在中國人工智能基礎設施水平較高的地區，人工智能促進經濟增長的作用更加明顯（8）。

綜上所述，新基建是一個較新的概念，目前國內外關于新基建與經濟增長關系的研究還處于起步階段，對新基建促進經濟增長的機理缺乏系統性分析，忽視了新基建與傳統基建的融合，忽略了新基建對中國不同區域經濟增長的影響。因此，有必要全面系統地分析新基建促進經濟增長的影響機理及其對中國經濟增長的促進作用。

二、理論分析與研究假設

新基建對經濟增長的促進作用分為直接作用和間接作用：直接作用主要通過投資及其乘數效應體現，間接作用主要通過增強創新能力、提升人力資本、賦能政府治理三個方面發揮作用。

（一）直接作用

投資是國民經濟的重要組成部分，投資、消費和出口被稱為拉動經濟增長的“三駕馬車”。世界各國經濟發展歷程表明，投資可以有效地拉動經濟增長，對經濟增長的作用極其重要，投資在一個國家或地區經濟發展的早期階段對經濟增長的拉動作用更為明顯。一方面，投資具有供給效應，通過擴大社會生產的能力，帶來社會產品增加，從而促進經濟增長；另一方面，投資會對建筑材料、機械設備等及其上游產品形成需求，逐級傳遞，從而拉動經濟增長。新基建首先具備基礎設施的屬性，作為一種固定資產投資，與傳統基礎設施一樣，是經濟增長的重要組成部分，可以有效驅動經濟增長。新基建與傳統基建一樣，具有顯著的投資乘數效應，新基建投資能夠成倍增加國民收入和社會需求，從而拉動經濟增長。據此，本文提出以下假設。

假設1：新基建通過投資及其乘數效應促進經濟增長。

（二）間接作用

創新是經濟增長的重要驅動力，新基建有助于聚集創新要素、降低研發成本、提高技術創新效率，從而促進經濟經濟增長。新基建有助于產生前沿新技術，提升國家的原始創新能力和國際競爭力。以5G、物聯網等為代表的新基建提供連接基礎；以人工智能、區塊鏈等為代表的新基建提供新技術賦能平臺支撐；以大數據中心、智能計算中心、超級技術中心等為代表的新基建提供數據存儲和算力保障。例如，在醫藥行業，大數據技術通過海量的數據分析為醫藥研發提供助力，從而縮短了研發周期，降低了研發成本。人工智能新基建可以促進知識創新領域專業技能的學習，代替創新活動中的研發人員，通過高頻率地創新試錯，研發的邊際成本可以得到顯著的降低（9）。新基建有助于優化創新體系，促使生產組織平臺化、網絡化（10），幫助降低各類生產主體間的信息不對稱和交易成本。據此，本文提出以下假設。

假設2：新基建通過增強創新能力促進經濟增長。

人力資本擴張是長期經濟增長的源泉之一，新基建有助于提升勞動力層次、提高勞動生產率、增加勞動者收入，從而促進經濟經濟增長。在新基建的支持下，一些重復度比較高、層次比較低的勞動力需求（可標準化工作崗位）大幅減少（11），而另一些重復程度較低、數字化程度較高、技術性較強的高層次勞動力需求大大增加，新基建倒逼了低層次勞動力向高層次勞動力躍升，從而與其崗位中所運用的新技術相適應，這樣就可能產生促進勞動生產率提高的互補效應（12）。尚文思通過實證研究證明新基建顯著促進我國的勞動生產率提升，廣義、狹義口徑新基建分別提升年均勞動生產率1.39%、2.09%（13）。新基建可幫助替代低技術部門的就業，在高技術部門創造就業。例如，新基建幫助催生電子商務、網約車、外賣、快遞、直播帶貨等新業態，增加了大批就業崗位。據此，本文提出以下假設。

假設3：新基建通過提升人力資本促進經濟增長。

政府治理能力是經濟增長的重要保障，新基建有助于增強宏觀調控能力、降低政府治理成本、打造智慧政府，從而促進經濟增長。在新基建的支持下，政府可以充分利用數據、信息資源的優勢，促進管理能力的數字化、智能化升級。例如，通過大數據可以大幅降低公共治理的經濟成本和社會成本，幫助政府制定與實施更好的公共政策，從而提供更加優質的公共服務。政府可以利用不同部門在行政管理和服務工作中積累的數字、圖像信息和當前智能終端實時反饋所提供的海量數據，借助新基建的數據挖掘能力對智能經濟時代各類傳統監管方式不易覺察的治理風險形成有效的監管。例如，可以建立基于交通、空氣質量、防汛、疫情、公共安全等方面實時數據的預警系統，提高城市治理的風險管理能力。據此，本文提出以下假設。

假設4：新基建通過賦能政府治理促進經濟增長。

三、模型設計與變量說明

（一）模型設計

本文以代表經濟增長的人均GDP 為被解釋變量，新基建投入水平（inf）為核心解釋變量，采用國內30 個省（自治區、直轄市）2009—2019 年的數據建立面板數據模型，如下所示：

式（1）中t 為年份，i 為省份，λi表示個體隨機誤差分量，是隨個體變化的效應，vt表示時點隨機誤差分量，是隨時間變化的效應，wi,t表示隨機誤差分量。

選取以下指標作為控制變量：（1）政府干預程度（gov），有效的政府干預和治理能夠為經濟發展營造良好的制度環境；（2）產業結構合理度（str），它衡量的是產業資源配置水平，是決定經濟效率的重要因素；（3）對外開放水平（open），它衡量地區對外貿易水平，體現了地區在全球產業分工中的參與度，是決定地區經濟增長的重要因素；（4）技術創新能力（inn），技術創新是經濟長期增長最根本的動力；（5）人力資本水平（hrl），它能夠有效體現勞動力質量，能夠從非物質角度對經濟增長產生影響；（6）城鎮化水平（city），城鎮化進程的推進使得大量農村勞動力向城市轉移，對經濟增長起著重要作用。

考慮到新基建促進經濟增長的間接效應首先是由新基建影響中介變量，再由中介變量影響經濟增長，因此本文借鑒溫忠麟等的中介效應模型對各項間接效應進行實證檢驗（14）。

在公式（2）—（4）中，M 代表中介變量，X 代表控制變量，其余變量定義與公式（1）保持一致。為了驗證新基建促進經濟增長的間接效應，對新基建促進經濟增長的各項間接效應進行檢驗，本文的中介變量包括：技術創新能力、人力資本水平、政府干預程度。當對其中某一項中介變量進行研究時，將其余中介變量作為控制變量引入模型。

（二）變量說明

本文以2009—2019 年中國30 個省級單位為研究樣本，數據主要來源于2010—2020 年《中國統計年鑒》《中國固定資產投資統計年鑒》以及2010—2020 年各省份統計年鑒。通過數據整理發現，樣本存在極少數據缺失。由于觀察到相應指標在樣本期內未出現幅度較大的波動，因此假設缺失的數據指標與相鄰年份的增長率相同，并根據實際情況，當缺失數據為最后一期時采用公式xt-2；當缺失數據為第一期時采用公式；當缺失數據既不是第一期也不是最后一期時采用公式進行數據補齊。表1 為對各變量取對數之后的描述性統計結果。

表 1 變量描述性統計

1. 被解釋變量。本文的被解釋變量為經濟增長水平（lngdp），采用人均GDP 的對數來衡量區域經濟增長水平，以消除人口規模的影響。由于人均GDP 是按照現價計算的，為避免名義價格變動對經濟增長測度結果帶來的影響，本文以CPI 作為GDP 平減指數，采用樣本起始年份（2009 年）不變價格下的人均GDP 量化經濟增長。

2.解釋變量。本文的核心解釋變量為新基建投入水平（inf），采用國家發展和改革委員會對新基建的定義，即新基建包括信息基礎設施、融合基礎設施、創新基礎設施三個維度（15）。本文采用固定資產投資統計年鑒中相關行業的固定資產投資指標進行測度，其中，信息基礎設施投資行業主要包含信息傳輸、軟件和信息技術服務業，融合基礎設施投資行業包含電力、熱力、燃氣及水的生產和供應業、交通運輸、倉儲和郵政業、水利、環境和公共設施管理業，創新基礎設施投資行業主要包括科學研究和技術服務業、衛生和社會工作業。采用固定資產指數進行平減后得到的各省份當年新基建相關行業的全社會固定資產投資作為新基建投資水平。采用同樣的方法分別計算出信息基礎設施投資水平、融合基礎設施投資水平和創新基礎設施投資水平，以探討不同類型的新基建投入對經濟增長影響的差異。

3. 控制變量。（1）政府干預程度（gov），采用財政支出占GDP 比重來表示；（2）產業結構水平（str），采用第三產業GDP 占比來表示；（3）對外開放程度（open），采用外商直接投資與GDP 的比值來表示；（4）技術創新能力（inn），采用人均發明專利申請量來表示；（5）人力資本水平（hrl），以人口平均受教育年限來表示；（6）城鎮化水平（city），采用城鎮人口占總人口的比重來表示。

四、實證分析

（一）基準回歸及分析

采用人均GDP 為被解釋變量，inf、inf1、inf2 和inf3為核心解釋變量，gov、str、open、inn、hrl 和city 為控制變量進行建模，采用雙固定效應模型進行回歸，探索新基建資本存量促進經濟增長的直接效應，即驗證本文的假設1 是否成立。

表2 中第（1）列和第（2）列分別報告了引入控制變量前后的基準回歸結果：無論是否引入控制變量，新基建資本存量lninf 的系數均在1% 水平下顯著為正，表明新基建可以有效促進中國經濟增長。因此，本文假設1 成立，即新基建可直接促進經濟增長。

表2 中第（3）列、第（4）列、第（5）列分別代表以信息基礎設施、融合基礎設施和創新基礎設施為核心解釋變量的回歸結果，其中，第（3）列和第（4）列解釋變量的回歸結果系數均為正值，表明信息基礎設施和融合基礎設施對中國經濟增長均有正向促進作用，且融合基礎設施對經濟增長的促進作用大于信息基礎設施。

表 2 基準回歸結果

（二）穩健性檢驗

一般而言，為了驗證計量模型是否穩健，需要進行穩健性檢驗。穩健性檢驗通常采用兩種途徑：一是通過替換被解釋變量和解釋變量指標，二是采用工具變量法與二階段最小二乘估計解決存在的內生性問題。本文僅展示替換解釋變量指標進行穩健性檢驗的結果（限于篇幅，其它穩健性檢驗結果沒有在文中報告，感興趣的讀者可向作者索取）。本文采用人均新基建資本存量作為解釋變量進行穩健性檢驗。根據表3 所示的回歸結果，在采用人均新基建資本存量替換新基建資本存量作為解釋變量之后，人均新基建資本存量lninf 的各系數均在1%水平下顯著為正，表明在替換了解釋變量后回歸結果與基礎回歸結果相一致。同樣地，采用綠色全要素生產率替換人均GDP 作為被解釋量，各系數依舊顯著，回歸結果與基礎回歸結果相一致。因此，可以證明本文采用的模型是穩健的。

表 3 替換解釋變量的回歸結果

（三）異質性分析

由于各地區之間發展水平及資源稟賦的差異性，可能會導致新基建在不同區域促進經濟增長的作用不同。因此本文分別從區域和人才數量角度進行異質性分析（限于文章篇幅，回歸表格數據沒有在文中報告，感興趣的讀者可向作者索取）。

1.區域異質性分析

將30 個省份的數據按照東、中、西部進行劃分后分別回歸，得到的回歸結果顯示：不論是否加入控制變量，新基建總資本存量在東、中、西部回歸的模型中估計參數均為正，且至少在10%的水平上顯著，所以總體來看，可以認為新基建對于不同區域之間的經濟增長均存在促進作用。同時從數值來看，在有控制變量的情況下，新基建資本存量對經濟增長的作用在東部地區最大，中部地區次之，西部地區最小，在沒有控制變量的情況下，中部地區系數最大，這可能是因為近年來東部地區的基礎設施建設已經得到一定程度的發展，發展速度有所放緩，而中部地區的新基建發展空間較大，對于經濟增長的帶動作用較大，進而實現了相對明顯的經濟增長。分項來看，東部和西部地區受融合基礎設施影響較大，而中部地區受信息基礎設施影響更大，而對于創新基礎設施這一項而言，各區域都無法體現出其對經濟增長有顯著的促進作用。

2.人才異質性分析

本文采用信息傳輸、軟件及信息技術服務業就業人口指標作為新基建人才數量的判斷依據，若某地區某年該指標高于當年樣本地區該指標的中位數，則將該地區劃分為新基建人才充足地區，反之則將其劃分為新基建人才缺乏地區。結果顯示，在沒有控制變量的情況下，新基建促進經濟增長的直接效應在人才充足和匱乏地區均在1%水平下顯著為正，同時在估計系數上，新基建人才匱乏地區的系數要大于人才充足地區，其原因可能是人才匱乏地區的發展本身就起步晚發展慢，在人才匱乏地區的新基建相關技術從業人員可以發揮出更大的價值。

由此可見，人才是推動新基建技術持續進步最為關鍵的因素之一，也是相關技術落地應用不可或缺的推動者。與前文中結果不同，在人才充足地區的回歸結果中，創新基礎設施存量的系數顯著為正，這表明創新基礎設施存量在不同地區對經濟增長的作用不同，其關鍵可能就是人才數量，擁有更多新基建人才儲備的地區在新基建理論創新和產業發展上有著更大的優勢，因此，該地區新基建促進經濟增長的效果更加顯著。

（四）中介效應分析

本文驗證新基建是否可以通過增強創新能力、提升人力資本和賦能政府治理間接促進經濟增長，即驗證本文的假設2、假設3、假設4 是否成立。借鑒溫忠麟等的中介效應模型對新基建促進經濟增長的各項間接效應進行實證檢驗。

表 4 新基建促進經濟增長間接效應的機制檢驗（lninf作為解釋變量）

表4 即為新基建資本存量（lninf）通過中介變量政府干預程度（lngov）、人力資本（lnhrl）和技術創新（lninn）對于經濟增長產生間接效應的機制檢驗結果。與stata 不同，R 語言輸出的結果中主要包含四個指標，其中ACME（average causal mediation effects）代表間接效應（indirect effect），ADE（average direct effects）代表直接效應（direct effect），Total Effect 為總效應。Prop.Mediated 為中介變量解釋與被解釋變量關聯所占的百分比。通常情況下，只有ACME 顯著具有統計學意義時，才能認為該中介效應模型成立。而在表4 的三個結果中，符合模型成立要求的有lngov 和lninn，lnhrl 則不成立。同時從圖1 的組圖中可以更加直觀地看到三個中介變量中介效應檢驗的結果，圖中的ACME 代表的橫線如果與0 線交叉，就證明結果無統計學意義，即可以解釋為該變量不存在中介效應。圖1 中有（b）圖的ACME 線與0 線交叉，表明lnhrl 中介變量對應的中介模型不成立。

因此，通過新基建對經濟增長的間接效應檢驗發現，本文的假設2 和假設4 是成立的，假設3 不成立。即新基建通過增強創新能力和賦能政府治理間接促進經濟增長作用是顯著的，而新基建通過提升人力資本水平促進經濟增長效果不顯著。

圖 1 新基建促進經濟增長中介效應檢驗結果（lninf作為解釋變量）

為探究新基建通過提升人力資本水平促進經濟增長的作用不顯著的原因，可以從新基建的結構入手，分別檢驗信息基礎設施、融合基礎設施、創新基礎設施通過三個中介變量對經濟增長的作用。結果顯示（限于篇幅，回歸數據沒有在文中報告，感興趣的讀者可向作者索取），新基建資本存量的三個分量在lngov 和lninn 為中介變量時對應的結果都是顯著的，表明新基建在通過影響政府治理和增強創新能力促進經濟增長方面有顯著的間接作用。而lnhrl 為中介變量時的中介模型只有在創新基礎設施作為解釋變量時成立，表明只有創新基礎設施對提升人力資本水平有顯著的促進作用，而信息基礎設施和融合基礎設施對提升人力資本水平作用不顯著。

其原因有兩點：一方面，創新基礎設施資本存量受人力資本的影響要更大，創新基礎設施的日益完善促使人力資本水平的提高以及知識技能的進步要比另外兩個分量更明顯；另一方面，本文選擇量化人力資本的指標是平均受教育年限，該指標能有效反映社會整體知識儲備情況，但無法量化相關產業人員的實際技能水平，而信息基礎設施和融合基礎設施的發展更需要技能人才。

五、研究結論與政策建議

本文采用R 語言計量模型，對新基建促進中國經濟增長的機理進行了實證檢驗。結果表明：第一，新基建對中國經濟增長有顯著的促進作用，但從新基建內部結構看，不同類型的新基建對經濟增長的促進作用有所不同。其中，信息基礎設施和融合基礎設施對中國經濟增長均有促進作用，且融合基礎設施對經濟增長的促進作用大于信息基礎設施。而創新基礎設施目前還未發揮對經濟增長的促進作用，因為與融合基礎設施和信息基礎設施相比，中國的創新基礎設施資本存量較小，建設起步較晚，還未充分發揮作用。第二，新基建對不同區域的經濟增長均存在促進作用，作用強度在東部地區最大，中部地區次之，西部地區最小。人才異質性檢驗發現，在沒有控制變量的情況下，新基建促進經濟增長的直接效應在人才充足和匱乏地區均在1%水平下顯著為正，同時在估計系數上，新基建人才匱乏地區的系數要大于人才充足地區。在人才充足地區的回歸結果中，創新基礎設施存量的系數顯著為正，這表明創新基礎設施存量在不同地區對經濟增長的作用不同。第三，新基建通過增強創新能力和賦能政府治理間接促進經濟增長作用是顯著的，新基建通過提升人力資本水平促進經濟增長效果不顯著，進一步分析表明只有創新基礎設施對提升人力資本水平有顯著的促進作用，信息基礎設施和融合基礎設施對提升人力資本水平作用不顯著。

基于上述結論，本文提出以下政策建議：第一，大力提升基礎創新能力。要超前布局一批科學研究設施，大力推進國家實驗室、綜合性國家科學中心等創新基礎設施建設，提升中國基礎研究能力。要主動鏈接前沿研究和產業發展的關鍵環節，建設一批支持產業共性基礎技術開發的新型共性技術平臺、中試驗證平臺、計量檢測平臺。要統籌發展一批科技資源條件平臺，積累科學數據品牌認知度。要推動建設創新創業服務設施，著力打造中國的創新生態系統，激發創新主體和各要素之間的協同，從而有效降低創新創業創造的成本和門檻。第二，加強新基建的人才儲備。基礎教育階段，在中小學課程試點開設應用數學、軟件編程等與新基建研究關聯緊密的基礎學科；高等教育階段，加強高校與新基建相關的學科建設。第三，縮小新基建的區域差距。一方面，要促進中西部地區新基建在傳統產業上的應用；另一方面，要根據不同區域的經濟發展特征，采取不同的新基建發展策略。

注釋：

姚冠輝、鄭曉年：《面向“十四五”謀篇布局 統籌推進創新基礎設施建設》，《中國科學院院刊》2020 年第11 期。

羅雨澤、芮明杰、羅來軍、朱善利：《中國電信投資經濟效應的實證研究》，《經濟研究》2008 年第6 期。

楊曉琰：《信息基礎設施對經濟增長的空間溢出效應及影響機制研究》，中國社會科學院2022 年博士學位論文。

姜衛民、范金、張曉蘭：《中國“新基建”：投資乘數及其效應研究》，《南京社會科學》2020 年第4 期。

郭凱明、潘珊、顏色：《新型基礎設施投資與產業結構轉型升級》，《中國工業經濟》2020 年第3 期。

鈔小靜、薛志欣、孫藝鳴：《新型數字基礎設施如何影響對外貿易升級——來自中國地級及以上城市的經驗證據》，《經濟科學》2020 年第3 期。

伍先福、黃驍、鐘鵬：《新型基礎設施建設與戰略性新興產業耦合協調發展測度及其耦合機制》，《地理科學》2021 年第11期。

程承坪、陳志：《人工智能促進中國經濟增長的機理——基于理論與實證研究》，《經濟問題》2021 年第10 期。

師博：《人工智能助推經濟高質量發展的機理詮釋》，《改革》2020 年第1 期。

王謙、付曉東：《數據要素賦能經濟增長機制探究》，《上海經濟研究》2021 年第4 期。

（11） 王文：《數字經濟時代下工業智能化促進了高質量就業嗎》，《經濟學家》2020 年第4 期。

（12） 何小鋼、梁權熙、王善騮：《信息技術、勞動力結構與企業生產率——破解“信息技術生產率悖論”之謎》，《管理世界》2019 年第9 期。

（13） 尚文思：《新基建對勞動生產率的影響研究——基于生產性服務業的視角》，《南開經濟研究》2020 年第6 期。

（14） 溫忠麟、張雷、侯杰泰、劉紅云：《中介效應檢驗程序及其應用》，《心理學報》2004 年第5 期。

（15） 秦玲：《國家發改委明確“新基建”主要包括三方面》，《中國設備工程》2020 年第9 期。