“新基建”影響高新技術產業技術創新效率機制模型探討及其實證檢驗

劉成杰 馮 婷 高興波

一、引言

新型基礎設施建設關系到高新技術產業技術創新效率。對于當前中國正在持續推進的新型基礎設施建設，國家發展改革委做出的界定是，新型基礎設施建設(以下簡稱“新基建”)是指以新發展理念為導向，以技術創新為驅動，以信息網絡為基礎，面向高質量發展需要，提供數字轉型、智能升級、融合創新等服務的基礎設施體系(國家發展改革委，2020[1])。現階段“新基建”主要包括三方面內容：一是信息基礎設施(以下簡稱“信息基建”)，主要指基于新一代信息技術演化生成的基礎設施；二是融合基礎設施(以下簡稱“融合基建”)，主要指深度應用互聯網、大數據、人工智能等技術，支撐傳統基礎設施轉型升級，進而形成的融合基礎設施；三是創新基礎設施(以下簡稱“創新基建”)，主要指支撐科學研究、技術開發、產品研制的具有公益屬性的基礎設施。從實踐效果來看，“新基建”客觀上為高新技術產業技術創新提供了基礎設施保障，譬如，超高速短時延數據傳輸服務和跨平臺資源(包括數據)共享、調度和處理等功能的提供，使創新資源協同水平和產出效率全面提升，等等，這些都無疑在某種程度上為高新技術產業技術創新提供了有效支撐。所謂高新技術產業，是以高新技術為基礎，從事高新技術及其產品的研究、開發、生產和技術服務的企業集合。本文高新技術產業技術創新效率是指高新技術產業技術創新的投入產出轉化比例。由此可見，“新基建”作為基礎設施體系，既是參與高新技術產業技術創新的組成要素，又是有效提升高新技術產業技術創新效率的保證。

揭示“新基建”影響高新技術產業技術創新效率機制是亟待學術探討的一個重要課題。就現有相關文獻而言，學者們已取得了界定“新基建”內涵(國家信息中心等，2019[2]；劉濤等，2021[3])和闡釋其功能方面的成就，如就業結構和產業結構(戚聿東等，2020[4]；葉胥等，2021[5]；張國勝和李文靜，2022[6]；董雪兵，2022[7])、城市韌性(朱金鶴和孫紅雪，2021[8]；王彥開等，2023[9])、企業創新(楊德明和劉泳文，2018[10]；戚聿東肖旭，2020[11]；鄭玉，2023[12])、污染治理(牛子恒和崔寶玉，2021[13]；楊剛強等，2023[14])、經濟高質量發展(劉濤等，2021[3]；丁志帆，2020[15])等；關于“新基建”與高新技術產業技術創新效率之間關系的討論也已完成了某些具體方面的初步探索(伍先福等，2020[16]；謝文棟，2022[17]；歐陽桃花和曹鑫，2023[18]；高小玲等，2023[19])，譬如：數字化資源，可以使企業通過優化創新要素提升專業化、多元化技術創新能力，融合基礎設施投入對企業綠色技術創新“量與質”的提升具有顯著的促進作用且表現出較大的差異性，等等。然而迄今為止，尚無探討有關“新基建”與高新技術產業技術創新效率影響機制方面的學術成果。基于此，本文通過嘗試性構建“新基建”影響高新技術產業技術創新效率機制模型并予以有效的實證檢驗，以揭示“新基建”影響高新技術產業技術創新效率的機制。

二、文獻綜述與研究假設

(一)“新基建”對高新技術產業技術創新效率的影響

采用國家發展改革委對“新基建”內涵的解讀(國家發改委，2020[1])，本文所指“新基建”包括“信息基建”“融合基建”和“創新基建”，其對高新技術產業技術創新效率的影響是多方面的。譬如，作為“新基建”的重要內容，智慧城市建設顯著促進了綠色技術創新效率提升(宋德勇等，2021[20])；現代信息通信技術和人工智能相結合，以此帶動新技術開發和新設備應用、平衡生產要素供需失衡、實現生產要素新組合等，從而對區域創新能力和創新效率產生正向影響(溫珺等，2019[21]；韓先鋒等，2019[22])；互聯網發展顯著促進了城市整體和制造業整體生產率(黃群慧等，2019[23])；數字基礎設施建設正向影響企業創新(鄭玉，2023[12])。再如，以“寬帶中國”戰略作為“新基建”的一項準自然實驗，評估“寬帶中國”示范城市建設對城市創新水平的影響時發現：“寬帶中國”示范城市建設能夠顯著提升城市創新水平(謝文棟，2022[17])；另有研究發現：從短期看，當前“新基建”對高新技術產業發展產生抑制效應，從長期看，當“新基建”水平提升到一定階段時，將賦能高新技術產業發展(季凱文等，2023[24])。綜上所述，現有文獻的研究內容或是不能涵蓋本文有關“新基建”的全部內涵，或是未涉及高新技術產業技術創新效率，欠缺按照本文的口徑研究“新基建”對高新技術產業技術創新效率影響的成果。故提出假設1：

H1：“新基建”正向影響高新技術產業技術創新效率。

(二)產業結構高級化在“新基建”與高新技術產業技術創新效率之間的中介作用

所謂產業結構高級化指一國(或地區)經濟發展重點或產業結構重心由第一產業向第二產業和第三產業逐次轉移的過程，標志著一國(或地區)經濟發展水平的高低、發展階段和方向(干春暉，2019[25])。首先，“新基建”對產業結構高級化具有正向影響(陳曉東和楊曉霞，2021[26])。譬如，數字基礎設施建設不僅有利于第二產業和第三產業占比份額的增加，而且可以提升高效率產業占比的份額(袁航和朱承亮，2022[27])；人工智能在各產業部門中的廣泛滲透會促進傳統產業改造及催生新興產業發展，從而實現產業轉型升級(胡俊和杜傳忠，2020[28])；“新基建”可以通過基礎設施投資、傳統工業賦能以及新興工業催生三種路徑助力供給側改革、提高能源效率、推動制造業轉型、加速市場環境優化，從而驅動產業結構升級(沈坤榮和孫占，2021[29])。進一步地，產業結構高級化可以對高新技術產業技術創新產生正向影響。譬如，第三產業比重上升、產業結構優化更有利于技術創新能力的提升(陳曉等，2019[30])；產業結構高級化不僅能促使其完成從勞動密集型向資本密集型和知識密集型轉型，也可使原有市場要素從效率較低部門向創新效率和生產效率較高部門轉移(劉美和劉亞芬，2023[31])。綜上所述，在“新基建”對高新技術產業技術創新效率的影響中，產業結構高級化起著中介作用。但對此中介機制，已有文獻僅做出了部分研究。故提出假設2：

H2：“新基建”通過產業結構高級化正向影響高新技術產業技術創新效率。

(三)“新基建”影響高新技術產業技術創新效率中的空間溢出效應

“新基建”除具有快捷性、高滲透性等特征外，還具有邊際效益遞增性(通過網絡效應)。構成高新技術產業的諸多創新要素除了在企業形成自身體系之外，在企業間、區域間也可以形成協同體系。“新基建”進一步提升區域創新要素的協同性，從整體上提升產業創新要素的利用效率。譬如，電信基礎設施的影響具有空間溢出效應(Yilmaz等，2002[32])；另有研究發現，在創新效率高的區域內，數字技術發揮的空間溢出效應能縮小數字基礎設施水平相近和地理相鄰的各省份經濟差距，在創新效率低的區域內，數字技術空間溢出擴大了各省份經濟差距(劉富華和宋然，2023[33])；數字基礎設施建設會推動城市創新質量的同步提升，并能在長期起到縮小區域間創新發展差距的作用(孫倩倩等，2023[34])。綜上所述，按照本文提出的研究框架，已有文獻只涉及部分研究，故提出假設3：

H3：“新基建”正向影響相鄰區域的高新技術產業技術創新效率。

三、研究設計

(一)“新基建”影響高新技術產業技術創新效率機制模型構建

本文構建的“新基建”影響高新技術產業技術創新效率機制模型，包括“新基建”對高新技術產業技術創新效率的影響、產業結構高級化在“新基建”與高新技術產業技術創新效率之間的中介效應和“新基建”影響高新技術產業技術創新效率中的空間溢出效應三個方面。

1.“新基建”影響高新技術產業技術創新效率機制模型。

(1)

2.產業結構高級化在“新基建”與高新技術產業技術創新效率之間的中介效應模型。

根據理論分析，“新基建”可以通過促進產業結構高級化，正向影響高新技術產業技術創新效率。為此，在公式(1)的基礎上，以產業結構高級化水平為中介變量，構建中介效應模型，分析其在“新基建”對高新技術產業技術創新效率影響中的中介效應，借鑒溫忠麟和葉寶娟(2014)[35]的研究，具體如下：

(2)

(3)

3.“新基建”影響高新技術產業技術創新效率中的空間溢出效應。

構建雙向固定效應下的動態空間杜賓模型(SDM)來檢驗“新基建”影響高新技術產業技術創新效率的空間溢出效應，具體模型如下：

(4)

(二)數據來源與變量定義

1.數據來源。

本文數據來源于歷年的《中國統計年鑒》《中國第三產業統計年鑒》《中國高技術產業統計年鑒》《中國科技統計年鑒》以及各省份統計年鑒，其中高新技術產業技術創新效率所涉及投入產出數據的時間段為2006—2020年。中國的省份中，剔除港澳臺及相關數據缺失較嚴重的新疆、西藏、青海，其余28個省份中的少數缺失值均采用上下年份的平均值進行插值。

2.變量定義。

(1)高新技術產業技術創新效率(hie)。高新技術產業技術創新效率由本文構建的指標體系測算得到(表1)(易明等，2017[36])。人力投入以高新技術產業的R&D人員全時當量表征。考慮到新產品開發經費支出和技術獲取及技術改造支出在生產過程中存在的持續性影響，故選取2005年作為基期，采用永續盤存法核算得到相應的新產品開發經費存量、技術獲取及技術改造經費存量，分別作為資金投入、技術投入的代理變量。高新技術產業技術創新在初始階段主要表現為科技產出，而在最終產品階段則體現為經濟產出，故分別選取該產業專利申請數及新產品銷售收入作為產出指標。分別選取企業規模、對外開放程度、人才素質、政府支持等因素作為環境變量。

表1 高新技術產業創新效率測算指標體系說明

(2)“新基建”。作為核心解釋變量，綜合國內外學者對“新基建”的內涵和分類的探討，本文采用國家發展改革委的解讀，即“新基建”包括“信息基建”“融合基建”和“創新基建”三方面內容。從以上內涵界定出發，抓住本質特征，在現有研究的基礎上，按照綜合性原則設計“新基建”各方面的測度指標體系(李海剛，2022[37])。對于“信息基建”(nic1)，其本質特征是信息網絡、新技術、算力等基礎設施，選取信息骨干網建設水平、信息網絡接入水平和移動通信建設水平三個指標綜合測度。“融合基建”(nic2)的本質特征為交通、電子商務、公共服務、居民生活和社會治理等方面基礎設施的數字化升級新形態，選取城市交通智能化水平、智能電子商務建設水平和數字化公共服務水平等指標加以綜合測度。“創新基建”(nic3)的本質特征是對重大科技創新和產業技術創新起著支撐作用的基礎設施，選取國家科技研發建設水平、科技教學服務建設水平和產業技術創新建設水平加以綜合測度。以上投資相關的指標以2006年為基期的固定資產投資價格指數進行平減，最后運用熵值法計算獲得“新基建”的表征值。“新基建”指標體系的具體指標見表2。

表2 “新基建”指標體系說明

(3)中介變量。本文的中介變量產業結構高級化設定如下計算方法(劉偉等，2008[38])：

(5)

其中，yi，j，t為i區域第j產業在t時期產值占地區生產總值的比重；LPi，j，t為i區域j產業t時期的勞動生產率，用j產業的增加值除以其就業人口得到；LPj，f為j產業完成工業化后的勞動生產率。

(4)控制變量。為避免遺漏重要變量導致對模型結果產生偏誤，設置如下控制變量：城鎮化進程(ur)，用城鎮常住人口占該區域總人口的比例來表征；金融發展水平(fin)，用金融機構的貸存比來表征；技術市場發展水平(lntmt)，用取對數的技術市場成交額表征，反映區域技術市場的發展情況；對外開放程度(lnope)，用取對數的進出口總額表征。

(三)高新技術產業技術創新效率測算

基于規模報酬可變(VRS)下的超效率EBM模型，運用三階段DEA模型對我國各省份高新技術產業的技術創新效率進行測算分析(劉偉，2015[39])。該方法的特點在于，在考慮環境變化及隨機因素對生產行為的影響的同時，放寬了投入要素按同比例縮減的徑向假設從而避免了傳統DEA對松弛變量的忽視，也克服了傳統DEA無法更好地區分有效決策單元的缺陷，使測算得到的高新技術產業技術創新效率更為客觀、真實。具體思路是：以第一階段超效率EBM模型測算出的投入松弛變量為基礎，利用第二階段似SFA方法分離出個體決策單元的混合誤差項，據此對第一階段的投入變量進行修正，再將修正后的投入變量進行第三階段的運作，得到最終所需的技術創新效率指數。

1.第一階段。

使用超效率DEA模型(EBM)測算我國高新技術產業的技術創新效率指數，表述為在一定的約束下求目標函數的最優解：

(6)

2.第二階段。

利用似SFA方法來降低環境變化和隨機因素對其技術創新效率的影響。這里以投入松弛變量為因變量，以環境變量作為自變量，建立如下模型(魏谷等，2021[40])：

sm,n=f(Zm,βn)+vm,n+um,n,

m=1,2,…,M;n=1,2,…,N

(7)

進一步從外部環境中分離管理無效率um，n，利用以下公式：

(8)

E(vm,n|vm,n+um,n)=Sm,n-E(um,n|vm,n+um,n)

(9)

為使各高新技術產業決策單元在同一外部環境下進行調整，則需進一步修正：

(10)

3.第三階段。

使用調整后的投入變量替換調整前的投入變量，再次運用超效率EBM模型重新測算各決策單元的效率，進而得到更為真實、準確的2006—2020年中國28個省份的高新技術產業創新效率指數。

四、實證檢驗與分析

(一)“新基建”對高新技術產業技術創新效率的影響

對公式(1)描述的回歸模型進行估計，結果如表3中模型(1)～模型(4)所列示，在控制城鎮化進程(ur)、金融發展水平(fin)、技術市場發展水平(lntmt)和對外開放程度(lnope)的情形下，“新基建”整體(nic)及其三方面內容“信息基建”(nic1)、“融合基建”(nic2)和“創新基建”(nic3)的參數估計值分別為0.816、1.804、2.266和1.401，且均在1%的水平上顯著。說明“新基建”無論是整體上還是其三方面內容都對我國高新技術產業技術創新效率有顯著的正向影響。至此檢驗了假設H1成立。

表3 “新基建”及其三方面內容對高新技術產業技術創新效率的影響

在假設H1成立的前提下，由于不同區域“新基建”的應用水平和高新技術產業發展程度不同，“新基建”對高新技術產業技術創新效率的影響強度可能存在差異，這里應用公式(1)加以檢驗。

將所取28個省份劃分為東、中、西部三個區域(1)東部地區包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南11個省份；中部地區包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8個份；西部地區包括四川、重慶、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、廣西、內蒙古12個省份。，表4為“新基建”整體及其三方面在三個區域對高新技術產業技術創新效率影響的回歸結果。模型(5)顯示了“新基建”整體對高新技術產業技術創新效率的影響，東中西部地區的“新基建”整體都能夠顯著促進高新技術產業創新效率提升，同時發現參數估計值的大小順序是東部>中部>西部，表明東部地區所體現出來的正向促進作用最強，這是因為東部地區相較于中西部地區“新基建”的基礎網絡體系更為完備，而中西部還有較大的提升空間。

表4 分區域、分“新基建”內容對高新技術產業創新效率的影響

表4中模型(6)、(7)和(8)是對不同區域、不同“新基建”內容影響高新技術產業創新效率的效果進行分析的結果。總的來說，東中西部地區的“新基建”整體、“信息基建”、“融合基建”和“創新基建”對高新技術產業創新效率的影響均為正向的作用，即分為東中西部三個區域按不同“新基建”內容檢驗的情況下，假設H1依然成立。

但是，不同“新基建”內容對三個區域高新技術產業創新效率的顯著性水平有差別。首先，中部地區的顯著性水平偏低：“新基建”“信息基建”和“融合基建”的顯著性水平均為10%，“創新基建”未通過顯著性檢驗。這一定程度說明中部地區加強橫向聯系和進一步優化“新基建”網絡的必要性。其次，“創新基建”對高新技術產業技術創新效率的促進作用只有東部地區顯著，中西部地區不顯著。其原因很大程度可能是由于“創新基建”時間尚短，還需要一定時間的完善和發展，其對高新技術產業創新效率的影響需要在后期中逐步體現。

(二)“新基建”對高新技術產業技術創新效率影響的穩健性檢驗

使用代理變量來進行穩健性檢驗。用R&D經費存量替換被解釋變量構成中的新產品開發經費存量并再次運用三階段超效率DEA模型測算高新技術產業的創新效率，重新對公式(1)進行穩健性檢驗，如表5列示的模型(9)～模型(12)。對比“新基建”對高新技術產業技術創新效率影響的回歸結果(表3)，模型結果基本一致，表明“新基建”對高新技術產業技術創新效率具有十分顯著的促進作用，假設H1的結論未發生改變，即驗證了“新基建”對高新技術產業技術創新效率的影響效果的穩健性。

表5 “新基建”對高新技術產業技術創新效率影響的穩健性檢驗

(三)產業結構高級化的中介效應檢驗

以公式(1)為基礎，根據公式(2)、(3)得到在“新基建”與高新技術產業技術創新效率之間的中介效應(通過產業結構高級化)檢驗結果(表6)。模型(13)～模型(16)的第一列為公式(2)的回歸結果，體現為“新基建”和產業結構高級化的關系，可以發現，“新基建”整體以及不同內容“新基建”的回歸系數均顯著為正(回歸系數分別為1.232、1.437、3.830、2.609)，表明“新基建”對產業結構高級化的影響顯著為正；第二列為公式(3)(加入中介變量)后的回歸結果，可以發現，中介效應均顯著為正，且屬于部分中介效應。具體地，“新基建”整體、“信息基建”“融合基建”和“創新基建”通過產業結構高級化對高新技術產業技術創新效率產生的影響顯著為正，分別為0.086、0.144、0.287、0.201，表6中還列示了中介效應占比(中介效應占總體影響的百分比)。至此研究假設H2得以驗證。

表6 產業結構高級化的中介效應檢驗

(四)“新基建”影響高新技術產業技術創新效率中的空間溢出效應檢驗

1.空間依賴性和模型選取的相關檢驗。

為了便于比較，構建經濟-空間距離權重矩陣W1(其元素由相鄰省份2006—2020年度地區生產總值均值的差值與相鄰省份之間的地理距離相乘之后取倒數得到)和經濟距離權重矩陣W2(其元素由省份之間地區生產總值差額的倒數得到)。通過對各省份的高新技術產業技術創新效率進行空間相關性檢驗，可以發現，兩種權重矩陣W1和W2下的Moran’I指數均顯著且大于零，說明各省份之間的高新技術產業技術創新效率水平存在顯著的空間正相關性，故需要考慮“新基建”對高新技術產業技術創新效率影響的空間溢出效應，綜合考慮LR檢驗、Wald檢驗及Hausman檢驗結果(數據略)，說明本文公式(4)構建的雙向固定效應下的動態空間杜賓模型(SDM)是合理的。

2.空間溢出效應檢驗結果。

表7為公式(4)的估計結果。從模型(17)～模型(24)可以看到，本文所用動態空間杜賓模型捕捉到了“新基建”整體(nic)、“信息基建”(nic1)和“融合基建”(nic2)對鄰近省份高新技術產業技術創新效率提升的正向空間溢出效應(分別對應W×nic、W×nic1和W×nic2前的系數)。需要注意的是，本模型下“創新基建”(nic3)對鄰近省份高新技術產業創新效率提升的空間溢出效應顯著為負值，這是因為“創新基建”作為“新基建”中關鍵性的一環，其存在較高的沉沒成本和時滯性，且目前還處于發展的上升期，尚未形成一定的規模效益，創新體系尚不夠完善，因此其對高新技術產業技術創新效率的影響還未充分顯現(季凱文等，2023[24])。總的來說，研究假設H3得以驗證。

表7 “新基建”影響高新技術產業技術創新效率中的空間溢出效應檢驗

另外，高新技術產業技術創新效率自身表現為時間上的正向滯后影響(L.hie的系數)，即其上期值會對本期值產生顯著的正向影響，說明高新技術產業技術創新效率存在時間上的累積效應。考慮空間距離的權重矩陣W1和未考慮空間距離的權重矩陣W2下的同一參數的估計結果差異不大，這再次說明了“新基建”跨越空間距離的新屬性，這一屬性使得“新基建”具有更加顯著的網絡效應。

五、研究結論與展望

(一)研究結論

本文基于產業創新理論和信息資源理論，構建了“新基建”影響高新技術產業技術創新效率機制模型，并采用2006—2020年中國28個省份的面板數據加以實證檢驗，得到以下主要研究結論。

第一，“新基建”整體及其各部分內容均對高新技術產業技術創新效率產生正向影響。文中實證檢驗證實，“新基建”整體及其所包含的“信息基建”“融合基建”和“創新基建”三個方面都正向影響高新技術產業技術創新效率，但顯著性有差異。已有文獻(伍先福等，2020[16]；歐陽桃花和曹鑫，2023[18])尚未對“新基建”與高新技術產業技術創新效率的關系進行全口徑探討。本研究證實了“新基建”是影響高新技術產業技術創新效率的重要基礎性因素，有助于從理論上提升對實施“新基建”和拓展其應用的重要性。另外，在我國建設創新型國家的過程中，本文證實了“新基建”對高新技術產業技術創新的積極作用，拓展了“新基建”理論的實踐范疇。

第二，產業結構高級化在“新基建”和高新技術產業技術創新效率之間有中介作用。本研究揭示了“新基建”影響高新技術產業技術創新效率的中介機制：“新基建”及其三方面內容均能正向影響產業結構高級化水平；進一步地，產業結構高級化水平能正向影響高新技術產業技術創新效率。該結論可以為相關業界積極推進“新基建”，合理提升產業結構高級化水平，促進高新技術產業技術創新效率改善提供理論依據。

第三，“新基建”對高新技術產業技術創新效率的影響有正向空間溢出效應。本研究揭示了“新基建”對相鄰區域高新技術產業技術創新效率的正向空間溢出機制：一個區域的“新基建”和相鄰區域的高新技術產業技術創新效率正相關。即“新基建”提供的數字資源要素突破區域邊界發揮作用，促進形成大范圍的協同網絡，實現創新資源高效共享和優化配置，進而共同提升高新技術產業技術創新效率。該結論為各區域協同推進“新基建”提供了理論依據。

(二)管理啟示

從上述研究和結論中得到如下主要管理啟示。

第一，完善“新基建”，為高新技術產業技術創新提供基本保障。根據研究結論，“新基建”整體及其三方面內容對高新技術產業技術創新效率具有正向影響。據此，應充分發揮“新基建”對高新技術產業技術創新的推動作用。一方面，政府要加強對“新基建”的投資和政策支持，以保證“新基建”規范、有效地進行；另一方面，要搭建良好的科技與金融平臺，拓寬融資渠道，促進龍頭企業發揮帶頭作用，引導更多的社會資本參與“新基建”投資。

第二，注重各區域間“新基建”發展的協同性，充分釋放“新基建”體系的網絡效應。根據研究結論，“新基建”整體及其三方面內容對相鄰區域高新技術產業技術創新效率提升有正向的空間溢出影響。所以，一方面要關注區域間“新基建”的不平衡性，結合“西部大開發”和“一帶一路”倡議，加強中西部地區與東部地區在重大國家戰略實施中的合作，加快中西部地區“新基建”步伐，加大對“新基建”薄弱地區的支持力度，從而縮小區域之間的數字鴻溝和發展差距。另一方面要綜合地區發展需求和要素稟賦，因地制宜、合理布局“新基建”，為高新技術產業技術創新和當地經濟社會發展服務。

第三，加快產業結構調整與優化，合理提升產業結構高級化水平。根據研究結論，“新基建”整體及其三方面內容通過產業結構高級化對高新技術產業技術創新效率有正向影響。所以，一方面要著力推動經濟新舊動能轉換，加快產業結構優化升級，推動制造業向智能化、高端化、綠色化邁進；同時，推進優勢產業聚鏈成群，精準延鏈補鏈強鏈固鏈，促使產業鏈條逐漸完善，提升發展韌性。另一方面要合理規劃高新技術產業布局，推進高新技術產業與傳統產業的深度融合，加強產業分工協作，進一步提升高新技術產業技術創新效率。

(三)研究局限與展望

本文利用2006—2020年中國28個省份的面板數據，實證檢驗了“新基建”對高新技術產業技術創新效率的影響機制，研究局限和展望歸納為以下三個方面。第一，在中介變量選取上，本研究證實“新基建”通過產業結構高級化正向影響高新技術產業技術創新效率。然而，隨著科技領域的不斷進步和新技術新模式新組合的產生，“新基建”影響高新技術產業技術創新效率的機制可能會進一步拓展，這是我們需要進一步關注和研究的方向。第二，在研究高新技術產業技術創新效率的滯后效應時，本文只考慮了其一期滯后，這顯然是有局限的，今后需要在更多的滯后期上加以檢驗。第三，在本模型下“創新基建”對鄰近省份高新技術產業創新效率提升的空間溢出效應顯著為負值，這是本研究的另一個局限。本研究并未完全考慮到“創新基建”影響的復雜性，譬如，“創新基建”的空間溢出效應受到區域間高新技術產業技術創新效率相對水平的影響(季凱文等，2023[24])，這也是本文模型需要進一步改進的地方。