数字基础设施对资源空间错配的影响效应

[摘要]数字基础设施是数字经济发展的基石，影响着资源的空间流向和分布格局。考虑到可能存在的内生性偏误，以“宽带中国”试点政策的实施作为外生冲击，基于城市面板数据，构建渐进双重差分模型实证检验数字基础设施对资源空间错配的影响。研究发现，数字基础设施有助于矫正资源空间错配，且这种积极作用在人力资本水平高、已纳入城市群规划的城市发挥得更加充分。分资源类别来看，数字基础设施对资本空间错配的负向影响显著，而对劳动力的影响不显著。机制检验结果表明，数字化通过促进资源流动负向影响资源空间错配、优化资源配置格局。由此提出以数字基础设施升级为重点、市场机制优化为抓手，降低资源流动成本等建议。

[关键词]数字基础设施；资源空间错配；宽带中国；试点政策；渐进双重差分模型

一、 引言

党的十九届五中全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二○三五年远景目标的建议》将“破除制约要素合理流动的堵点，矫正资源要素失衡错配，从源头上畅通国民经济循环”作为构建国内大循环的重要举措1。据Hsieh等[1]估计，若消除劳动与资本等资源错配，我国的全要素生产率可提高30%－50%。陆铭[2]更是基于“空间政治经济学”框架指出我国经济问题的症结在于资源空间错配。在环境、技术等约束日益趋紧下，畅通资源跨区域循环流动机制、改善资源空间配置格局，有助于重塑经济持续增长动力机制，实现全国统一大市场的建设目标。与此同时，数字经济发展势头强劲，已然成为我国经济增长的重要引擎。以“人工智能、云计算、区块链”等为核心的数字基础设施为数字经济发展厚植“数字土壤”，奠定了数字经济的坚实底座。数字基础设施凭借其较强的渗透性和空间溢出性使资源流动突破了地理条件的限制，影响着资本和劳动力等资源的空间分布。一方面，其有助于降低市场分割程度，大幅提高市场配置资源的效率和范围。另一方面，又可能妨碍竞争公平，造成“赢者通吃”及资本无序扩张等消极影响。那么，在数字经济时代，数字基础设施完善能否矫正资源空间错配，这其中有着怎样的逻辑联系？2013年中国国务院发布的《“宽带中国”战略及实施方案》（国发〔2013〕31号）2，将宽带网络定位为战略性基础设施，推动了新一轮信息化发展浪潮，被视为数字基础设施完善的一项先行探索和有益尝试。因此，考虑到可能存在的内生性偏误，本文以“宽带中国”试点政策的实施作为外生冲击，通过双重差分（Differences-in-Differences，DID）法实证检验数字基础设施对资源空间错配的影响。

资源错配的本质是资源流动障碍，偏离帕累托效率。Hsieh等[1]根据规模报酬不变的生产函数，开创性地构建了资源错配程度测算的框架。Aoki[3]在模型中引入部门摩擦，考察了资源错配对生产率的影响。国内外学者多是以上述HK和AK模型为基础，测算行业和企业间的资源错配，有关地区间资源错配的研究还相对较少。靳来群[4]、张慧慧等[5]估计了省际资源错配导致的效率损失，白东北等[6]、胡晓丹等[7]、程开明等[8]大多是利用行业层面信息，测算城市资源配置的扭曲度。在影响因素方面，可大致归结为制度、区位和技术，其中围绕着前两类因素已形成了丰富成果。制度方面，学者们基于财政分权下地方政府竞争的视角，多认为过度竞争引发了资源错配[9-10]。区位方面，Xu等[11]、史梦昱等[12]的研究结果均表明，交通可达性改善有助于缓解资源空间错配。技术方面，少量研究以省级数据为样本，通过构建多维指标体系评价数字经济水平[13-15]得到结论，数字化能够改善资源错配。

数字基础设施与“宽带中国”战略的推进密切相关，已有研究将“宽带中国”试点政策作为数字经济的一项准自然实验，采用DID方法估计数字经济对城市绿色低碳[16]、产业升级[17]、高质量发展[18]等方面的影响。他们论证了“宽带中国”试点政策对数字经济的有效推动，指出数字经济具有降低信息不对称、促进技术传播、提升政府治理水平等积极作用。但还鲜有文献考察“宽带中国”试点政策对资源错配的影响及其内在机理。

通过梳理已有文献可知，当前区域层面的错配还没有引起足够的重视，其中又主要以省级为研究对象。影响因素方面，以数字经济作为切入点的文献并不多见，对影响机制的讨论还稍显不足，且通过构建综合指标的方式衡量数字经济可能导致因反向因果产生的内生性问题。在评估“宽带中国”试点政策的效应时，探讨其对资源错配的影响还鲜见文端。基于以上，本文的边际贡献在于：第一，基于市级样本在更加细致的空间尺度上测算资源错配程度，并进行实证检验。第二，将数字基础设施与资源空间错配置于统一框架，理论探讨和实证检验前者对后者的影响效应及机制。第三，为缓解内生性，将“宽带中国”试点政策实施作为外生性冲击，构建渐进DID模型识别数字基础设施对资源空间错配的影响，并对平行趋势敏感性和处理效应同质性进行检验。

二、 理论机制与研究假设

数字基础设施作用于资源空间错配的渠道主要是影响资源流动。

一方面，受地理距离和地形条件等自然因素的制约，资源跨区流动的成本较高，地区间的贸易往来被阻断。数字化技术的应用能够降低地区间的信息不对称程度，提高区域可达度，打破不同地区分散孤立的状态，解除传统生产消费模式和地理距离的约束，促进资源的跨区整合[19]。另一方面，在建立全国统一大市场的背景下，地区间的合作意向增强。数字基础设施的完善能够助力各地方政府统筹协调政策制定，深化跨区大范围协作。以云为底座，实现数据实时共享，基于信息深度挖掘，为经济调节、社会管理、公共服务的科学决策提供支撑，提高政府服务水平与效率，精准清除资源跨区流动的淤塞。

数字基础设施促进资源合理流动，优化资源空间配置的作用体现为以下三个方面：其一，数字算力增强，通过对大批烦琐数据的收集、整合、处理，高效匹配供求信息，对接供求双方，为达成交易提供有益参考。企业可以借助大数据技术，精确勾勒消费者画像，优化产品设计并投放至目标市场，打破生产与消费相互割裂的状态，提高资源跨区供求的匹配度。资本自由流向回报率和利用效率更高的地区，劳动力及时获取与自身技能和薪资要求匹配的招聘信息。其二，资源区际流动量增加意味着更多市场主体进驻当地，竞争加剧，市场交易更加活跃和便捷，有利于塑造良好的市场环境。倒逼低效率的企业和地区补齐短板，提升生产能力和管理能力。高效率的企业和地区为保住竞争优势，不断压缩成本，进一步提高配置效率，形成良性竞争态势。其三，数字生态加速了知识、技术等自由流动和集聚，知识和技术通过地区内部和地区之间的交流、模仿、带动作用，形成开放的复杂创新网络和规模经济，从而加快地区研发进度，促进技术进步，使其能够更有效地配置资源。

数字基础设施又可能形成垄断，限制资源流动，加剧资源空间错配，体现为数字基础设施与传统行业的深度融合必然推动高度集中市场结构的形成，“一家独大”“寡头垄断”等恶性格局明显强化，数字平台垄断势力出现。在“平台—数据—算法”的三维竞争模型下，一些巨头平台企业往往会滥用市场支配地位，利用知识产权、大数据、算法等构建竞争壁垒，收购具有巨大潜力的创新型初创企业，防止其构成威胁，以寻求垄断租金。其他企业很难进入市场并充分竞争，资源不断向少数的大企业集中，助长了资本无序扩张，妨碍创新，造成市场机制受损。而经济发达地区的数字基础设施水平也较高，平台企业发展势头强劲，在数字化转型中获利巨大，经济落后地区吸纳不到优质的平台企业，地区发展差距进一步拉大。这不仅是对市场公平竞争环境的扼杀，长期而言还必将提高行业壁垒、地区壁垒，限制资源自由流动，加剧资源空间错配。

据此，本文提出两个对立性研究假设：

假设1：数字基础设施对资源空间错配的负向影响超过正向影响，以资源空间错配的矫正效应为主导。

假设2：数字基础设施对资源空间错配的正向影响超过负向影响，以资源空间错配的加剧效应为主导。

影响机制见图1。

三、 研究设计

1. 模型构建

依据《工业和信息化部办公厅发展改革委办公厅关于开展创建“宽带中国”示范城市（城市群）工作的通知》，2014年、2015年、2016年分三批共有117个城市（城市群）入选示范名单，包括北京、天津、上海等直辖市，长株潭城市群和其余104个地级市，涉及面较广，建设规模较大。从实施效果来看，该试点政策显著提高了数字经济发展水平，激发了城市数字经济活力[20]，可以将该试点政策实施作为数字基础设施完善的自然实验冲击。且由申报条件可知，入选试点建设名单须具备良好的宽带发展基础，对入选城市宽带接入能力、宽带普及率、移动电话普及率、宽带用户渗透率作出了要求，而资源空间错配程度并不是评选标准之一，保证了政策实施的外生性。此外，本文在回归分析中加入一系列控制变量，尽可能规避自选择偏误带来的内生性问题。

因不同城市入选“宽带中国”试点名单的时间不同，统一设置处理时间的传统DID方法并不适用，本文采用相对较灵活的渐进DID方法，设置回归模型表达式如下：

[Misit=α1+β1Dit+k=1ckControlkit+φ1i+δ1t+ε1it] （1）

式（1）中，[i]、[t]分别表示城市和年份；[Mis]表示被解释变量资源空间错配程度，[D]表示核心解释变量数字基础设施水平，[Controlk]表示第k个控制变量。

在机制检验中，本文根据江艇[21]的建议，首先检验解释变量对机制变量的影响，其次检验机制变量对资源空间错配的影响，设置回归模型表达式如下：

[Resit=α2+β2Dit+k=1ckControlkit+φ2i+δ2t+ε2it] （2）

[Misit=α3+β3Resit+k=1ckControlkit+φ3i+δ3t+ε3it] （3）

Res表示机制变量资源流动；[φ1i]、[φ2i]、[φ3i]是不随时间变化的个体固定效应，[δ1t]、[δ2t]、[δ3t]是不随个体变化的时间固定效应，[ε1it]、[ε2it]、[ε3it]表示随机扰动项；[α1-α3]是常数项，[β1-β3]、[ck]表示待估参数。

2. 指标选取

（1）被解释变量：资源空间错配（Mis），在HK模型的框架内，本文以劳动力和资本的相对扭曲程度表征地区资源错配[22]。假设有规模报酬不变的C-D生产函数：

[Yit=AKkiitL1-kiit]  （4）

取对数，整理可得：

[ln（YitLit）=lnA+kiln（KitLit）+ξit]  （5）

产出Y使用实际GDP表示，劳动投入L使用单位从业人员表示，资本投入K使用全社会固定资产投资表示。因各地区劳动和资本产出弹性可能有差异，故使用变截距变系数面板数据模型得到资本产出弹性[ki]和劳动产出弹性[1-ki]的估计值，计算要素相对扭曲系数：

[distKi=][（KiK）/][（sikiβK）][distLi=][（LiL）]/[（si-sikiβL）] （6）

[si]表示城市i的产出占所有地区产出的份额，[βK=isiki]表示加权的资本贡献值，[βL=isi-siki]表示加权的劳动贡献值。资源空间错配指数表示为：

[Misi=distKiki+distLi（1-ki）]  （7）

对指数做绝对值处理[23]，取绝对值后的数值越大，表明资源错配程度就越严重。

（2）核心解释变量：数字基础设施水平（D），将“宽带中国”试点政策实施的外生冲击作为指标表示，如果第i个城市在第t年入选了试点名单赋值为1，否则为0。

（3）机制变量：资源流动（Res），借鉴白俊红等[24]的研究，采用引力模型进行测算。资源要素具有“逐利性”，其流动受地区间利润差的影响，考虑到数据可得性，具体测算方法如下：

[Resij=EiEjWiWjRiRjFiFjd-2ij]  （8）

Resij表示地区i流向地区j的资源数量。经济发展E，用人均GDP的对数表示；劳动力报酬W，用单位从业人员平均工资的对数表示；资本回报R，用规模以上工业企业利润率表示；金融发展F，用人均金融机构贷款余额的对数表示；d表示地区i和地区j之间的地理距离，基于经纬度计算。以此综合反映j地区对i地区资源的吸引力。

地区i资源的总流动量为：