基于因子分析的新基建综合竞争力实证研究

李 威, 徐宏毅

(武汉理工大学 管理学院, 武汉 430070)

当前,中国经济正在由高速增长阶段转向为高质量发展阶段,产业结构调整、发展方式转变、增长动力转换已经进入攻关期。与此同时,在全球经济前景继续恶化、国际贸易保护主义抬头、技术变革持续深入等宏观局势反复多变交汇叠加的严峻背景下,为中国经济高质量发展增添新动力并提供长久发展支撑成为首要问题。

基础设施建设作为区域经济发展的基础性、先导性、战略性产业,一直发挥着经济增长支撑作用和逆周期调节作用。在前数字化时代,传统基础设施建设作为政府促进地方发展的集成工具,是拉动经济增长、促进当地就业的有效手段。当前,传统基础设施建设已经趋于饱和,投资的乘数效应和边际收益下降,其数量层面的增长和空间范围的扩大已经无法满足作为经济发展引擎的需求。而以 5G(第5代移动通信技术)基站、新能源汽车充电桩、大数据中心、工业互联网等为代表的新型基础设施,作为全球新一轮科技变革与产业变革的产物,正在加速与战略性新兴产业深度融合发展。党的二十大报告强调构建现代化基础设施体系。新型基础设施建设(简称“新基建”)作为现代化基础设施体系的重要组成部分,是当前时代背景下促进经济增长的重要抓手,对降低经济冲击、拉动经济增长具有重要意义[1]。因此,在数字信息技术蓬勃发展的背景下,系统布局并加快推进新基建相关领域投资对于推动经济高质量发展具有深远的战略作用。

1 文献综述

“十四五”时期是中国从工业经济迈向数字经济的关键时期,基础设施的内涵与范畴也随之变化。作为数字技术与基础设施建设相融合的产物,新基建相较于传统基建具有新内容、新目标、新治理等“质”的特征。新基建有着突出的高科技特性,是适应数字经济发展特征的新型基础设施[2],在数字经济时代是基础性、变革性及战略性规划。王雨辰[3]结合数字经济将新基建划分为高端数字产业化、规模数字产业化、应用产业数字化、大型产业数字化4类。新基建以数字技术为核心发展动能,涉及软件业、通信业、互联网和信息服务业等新兴行业,虽然在某些领域也表现为一定的物质工程形态,比如5G基站和新能源汽车充电桩,但设施运作需要数字运行、代码输入和软件操作等虚拟形态激活。

在构建国内国际双循环的新发展格局背景下,新基建在推动绿色技术创新[4]、市场建设[5]、提升国家科技制造能力[6]、空间溢出效应[7]等方面为经济高质量发展提供保障。刘涛和周白雨[8]从新基建投资影响全要素生产为核心的经济高质量发展路径入手,得出新基建可以显著地促进高质量发展的结论。李越[9]认为新基建可以通过改善资源型地区创新要素禀赋,变革资源型地区传统产业生产方式,从而推动资源型地区经济高质量发展。新基建相关的技术都是一些通用技术,其显著特征是能够为经济社会发展底层变革提供创新条件和赋能手段[10],这些技术结合信息网络和创新平台广泛渗透到社会的各个方面,提升了相关领域的创新质量[11]、减少了产品的开发成本,从而形成与国内大循环相适应的新技术链,显著促进国内价值链循环[12]。在具体行业层面,对比剖析农业信息化领先的美国、农业资源禀赋相似的日本[13],加快农业农村新基建和现代信息技术应用是新时期发展智慧农业、建设数字乡村的基本条件支撑和战略举措[14],同时可有效缩小城乡之间数字鸿沟所带来的市场分割。对于工业行业来说,新基建通过清洁能源调配[15]、物理空间和网络空间的接合、构筑制造业数字生态圈等助力工业企业数字化转型[16],显著推动中国制造行业参与全球价值链[17]。在高端制造业,新基建更是成为突破发展瓶颈的先决条件。以新能源汽车产业为例,吕冉等[18]通过实证研究发现随着公共充电桩数量的增加,居民购买新能源汽车的意愿显著加强,公共充电桩数量增加1%,纯电动汽车购买量显著增加0.85%,其中出租租赁用途纯电动汽车销量显著增加1.57%。在服务业层面,新基建可以显著促进文化旅游、教育[19]、医疗、普惠金融[20]、政府治理等方面的高质量发展,推动社会的技术经济形态变革,支撑智慧社会的建设发展。当前,人民有效需求潜力未得到充分释放,供需匹配方面的精准度有待提高。新基建顺应了数字化、智能化、网络化的发展趋势,从消费中创造了更多的社会需求[21]。传统基建被人诟病的重要原因之一即是一哄而上不考虑市场需求,投资多集中于铁路、公路、机场等领域,难以满足民众个性化、精细化需求。新基建利用大数据等技术,提高服务供给的质量水平和精细程度[22],满足人民对美好生活的需要。与此同时,新基建投资收益周期长、尚未形成成熟商业闭环、产业升级效应难以在短期内充分发挥等客观原因,导致在一定程度上会对高新技术产业发展产生抑制效应[23]。

新基建既是基础设施,又是新兴产业,其中涉及深层次体制机制改革的软基建。在运营安全方面,管理机制、法律法规标准、数据保护手段等相对滞后的治理体系在一定程度上制约了新基建的发展。鉴于数据安全在新基建发展中的重要性,在新基建中,不能再走以前“先用后补”的策略,一开始就要实现新基建网络安全同步规划、同步建设、同步运维,实现全生命周期安全。在项目融资方面,传统基础设施建设大多由政府立项出资,国有企业建设运营,而以5G基站、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能为代表的新基建投资主体和融资渠道更加多元化。目前新基建项目资金来源的途径主要可以分为 PPP(public-private partnership,政府和社会资本合作) 项目、城市建设投资、地方专项债、政府直接投资4大种类。新基建领域引入PPP模式,可以调动社会资金的积极性,缓解政府公共债务压力的同时能够推进新基建均衡布局。在PPP模式项目中,政府应改变其传统角色,突出其导向功能,前期在私人资金缺乏或不足的情况下注入资本带动新基建生产部门发展[24],后期以社会融资为主推进新基建的建设,做好相应的激励策略,以实现政府综合效益最大化[25]。

现有研究成果已十分丰富,但仍有较大的扩展空间。首先,当前国内文献研究多集中于探讨新基建的内涵、范畴、发展路径和新基建与中国经济高质量发展之间的关系。国外文献研究多集中于项目进展过程中政府与企业的关系。国内外关于新基建领域的研究大多属于定性分析的范畴,定量研究相对较少。其次,现有研究大都着眼全国层面的理论研究,缺乏对省域新基建发展水平的定量分析。与现有文献相比,本文中对新基建综合竞争力进行的实证研究可能存在如下创新点:一是建立新基建综合竞争力评价指标体系,科学客观地衡量新基建发展情况;二是采用省级面板数据研究当前新基建发展水平,有助于了解各省市自治区新基建发展态势和取得的现有成果,从更广、更深的视角认识新基建发展的战略地位和价值。三是厘清新基建当前的发展短板和面临的阻碍,提出新基建高质量发展相关建议,为政府合理确定新基建投资规模、投资结构及投资地区提供参考。

2 指标构建与分析模型

2.1 数据来源

选取我国31个省(自治区、直辖市)(因数据缺失,未包含港澳台地区)作为研究样本,样本涉及的各项统计数据主要来源于《中国统计年鉴2022》《中国科技统计年鉴2022》《中国投资领域统计年鉴2022》及各省市自治区发布的2022年统计年鉴和统计公报等。

2.2 指标构建

目前,国内外关于新基建综合竞争力尚无一个准确的定义。通过国内外对竞争力的定义并结合新基建的特征,认为新基建综合竞争力评价体系应具备以下特征:

1)综合性。新基建综合竞争力是一个综合概念,应反映一个地区现有的发展基础、未来的发展潜力、相关产业应用前景。

2)动态性。新基建包含多个前沿创新行业,其综合竞争力会随着科技水平进步、相关产业发展、标准水平制定等多种因素而处于一个动态发展之中。

3)协同性。新基建综合竞争力不单是某种因素或多种因素的比较,而是由众多相关因素相互协同作用的结果,既包括各地区独特的资源禀赋,也包括新基建的资源配置能力。

基于此,参照已有研究,结合研究的理论意义与实际操作要求选取发展基础、场景应用、创新发展3个层面共21项变量,组成新基建综合竞争力评价指标体系。发展基础层面由地区生产总值X1、一般预算收入X2、财政负债率X3、单位生产总值耗电量X4、网上零售额X5、人均可支配收入X6、政府科技支出X7等7项变量指标构成;场景应用层面由5G基站数量X8、物联网产业销售收入X9、城市轨道交通里程X10、每万人公共电汽车数量X11、医疗卫生机构数量X12、城镇化率X13等6项变量指标构成;创新发展层面由专利授权数X14、工业新产品开发项目数量X15、高新技术企业数量X16、科技企业孵化器数量X17、R&D人员全时当量X18、R&D经费投入强度X19、本科及以上学历人数X20、专任教师数量X21等8项变量指标构成。详情见表1。

表1 新基建综合竞争力评价指标体系

2.3 分析模型

因子分析法是一种极为有效的统计方法,它将多维度、多数量的样本统计数据通过统计方法进行合并和综合,提取出它们的共性重新组构,变为低维度、低数量的分析变量,并代表原数据进行相应的分析判定,降低数据分析的难度。新基建综合竞争力评价体系包括各地区生产总值、人均可支配收入等在内的21项变量,变量间存在较强的相关关系,为使测量维度更加严谨合理,采用因子分析模型对数据予以测量,通过探索变量之间的相关系数矩阵,根据变量的相关性大小对变量进行分组,使同组内变量间的相关性较高,而代表每组数据基本结构的新变量称为公共因子,公共因子能够解释大部分原始信息,极大地减小评价难度,便于后续分析。

设有n个样本、p个指标,X为随机向量,则因子分析的数学模型表达式为

(1)

式中:X1,X2,…,Xp为p个均值为0、标准差为1的标准化变量;F1,F2,…,Fm为m个因子变量,m

X=AF+μ

(2)

式中:F为公共因子;A为因子载荷矩阵;μ为特殊因子。在操作过程中利用统计分析软件对变量数据集进行因子分析,通过对样本的KMO (Kaiser-Meyer-Olkin)统计值和 Bartlett进行检验,采用正交旋转对主因子进行测算,最终确定因子综合得分。

3 新基建综合竞争力实证分析

3.1 模型适用性检验

运用统计分析软件对原始数据进行KMO检验和Bartlett检验,结果见表2。KMO值反映了选择指标之间的相关性,数值为0～1,越接近1则表示各指标之间的关系越紧密,与模型的耦合程度较高,也越适合做因子分析;Sig.值反映了数值的显著性,Sig.值越小说明越显著,也越适合做因子分析。本次的数据KMO统计量为0.783,大于0.75, Sig.值为0,小于显著性水平(0.05),变量通过KMO 和 Bartlett 的检验,因子分析方法对该指标评价体系相关数据完全适用。

表2 KMO 和 Bartlett检验结果

3.2 公因子的确定

采用主成分分析法提取评价指标的公因子方差,结果见表3,其中仅有3个指标的提取度较低,分别为0.769、0.744、0.734,其余18个指标提取公因子的信息损失均在20%以下,这表明所提取的公因子能够很好地代表整个指标体系。

表3 新基建综合竞争力评价指标的公因子方差

统计软件通过主成分分析法,根据特征值大于1的原则提取公因子,得到总方差解释情况见表4,在经过了迭代后提取出了4个公因子,4个公因子的累计贡献率已经达到89.56%,意味着信息的损失量很小,这4个公因子已经代表了原始指标数据的大部分信息,可以代表这31个省(区、市)新基建的综合竞争力,具有很好的解释力。

为了更好地解释公共因子,采用正交旋转方法进行因子旋转,得到旋转后的成分矩阵(表5)。在得到旋转矩阵后,可以清晰地看出,因子F1主要在R&D人员全时当量、高新技术企业数量、工业新产品开发项目数量、专利授权数、科技企业孵化器数量、5G基站数量、网上零售额、政府科技支出、一般预算收入、地区生产总值、城市轨道交通里程、本科及以上学历人数、物联网产业销售收入等指标上有较大的载荷,因子F1主要突出体现经济基础和区域创新,因此将该因子命名为经济基础和区域创新因子。因子F2人均可支配收入、城镇化率、R&D经费投入强度等指标上载荷较大,其主要反映城市发展情况,因此将该因子命名为城市发展因子。因子F3主要在单位生产总值耗电量、财政负债率、每万人公共电汽车数量、医疗卫生机构数量、专任教师数量等指标上拥有较大的载荷。因子F4主要反映绿色发展和社会公共事业,因此将其命名为绿色发展和公共事业因子。

表5 旋转后的成分矩阵

3.3 因子得分方程

除需要对发展基础、场景应用、创新发展3个一级指标变量组进行因子提取与转换,还需要得出因子得分系数矩阵。采用回归法估计,求出因子得分系数矩阵,见表6。

表6 因子得分系数矩阵

根据因子得分系数矩阵,可计算出公因子与各个变量之间的线性方程式。因子得分方程表达式为

(3)

式中:Fi为第i个因子得分;αij为第i个因子与第j个变量的系数;Xj为第j个变量的标准化数值。

再根据因子的方差贡献率,得出各省新基建综合竞争力的综合得分计算公式:

F=48.645%F1+17.425%F2+

13.003%F3+10.482%F4

(4)

受各指标单位、量纲、数量级差异化不同的影响,若直接使用有差异的数据,会导致指标数值越大,对综合影响越大,分析结果可能有失偏颇。为进一步消除此类差异,保障分析结果的科学高效,采用离差标准化对指标数据进行预处理,公式为

正向指标:

(5)

逆向指标:

(6)

最后将标准化后的各省(区、市)的地区生产总值、一般预算收入、财政负债率、单位生产总值耗电量、网上零售额、人均可支配收入、政府科技支出、5G基站数量、物联网产业销售收入、城市轨道交通里程、每万人公共电汽车数量、医疗卫生机构数量、城镇化率、专利授权数量、工业新产品开发项目数量、高新技术企业数量、科技企业孵化器数量、R&D人员全时当量、R&D经费投入强度、本科及以上学历人数、专任教师数量等数据代入式(2)中,可以得到各省新基建综合竞争力的得分和排名,见表7。

表7 31个省(区、市)新基建综合竞争力排名

3.4 评价结果分析

构建的新基建综合竞争力评价指标体系涵盖了发展基础、场景应用、创新发展3个层面,能够全面、有效地对新基建综合竞争力进行评价。其中,从指标体系中可以看出经济基础和区域创新因子所占权重为48.645%,说明经济基础和区域创新能力对新基建综合竞争力的提升起着至关重要的作用,也间接表明新基建的深入发展需要科技创新作为底层支撑。城市发展因子所占权重为17.425%,说明新基建的发展需要丰富的应用场景和新兴的商业模式作为底层依托。绿色发展和公共事业因子所占权重为10.482%,说明新基建相较于传统基建更加注重绿色发展,相关研究也表明数字基础设施的发展能够有效减少对环境的污染[26]。与此同时,新基建也更加注重人民日益增长的个性化需求,在一定程度上能够弥补传统基建弱经济效应的短板。

总体来看,各省市自治区新基建综合竞争力排名情况与地区生产总值排名较为接近,符合经济发展的一般规律。目前新基建整体呈现“东强西弱”且整体水平偏低的状况,有21个省(区、市)的新基建综合竞争力低于平均发展水平,具有明显的区域异质性。广东、江苏、浙江、山东等东部地区的新基建综合竞争力处于前列位置,从影响因子方面能够看出东部地区拥有完善的基础设施和雄厚的财政支撑,这是东部整体处于领先地位的重要原因。西部、东北地区各省新基建综合竞争力较为落后,且区域内部也存在一定差距,如西部地区的四川省排名远高于同区域省份,整体上处于上游位置。而中部地区新基建综合竞争力水平整体处于中游水平,内部差距不大。

从不同的影响因子来看,各省在不同的影响因子排名方面与综合排名存在一定的差异,这表明排名靠前的地区也存在相应的短板,中西部排名靠后的地区也具有独特的优势。如辽宁省,得益于较早的工业化进程,其在人均可支配收入、城镇化率等方面表现突出,较高的城镇化率水平为其在智慧城市的建设中提供广阔的市场空间。独特的资源禀赋有利于各省(区、市)发挥自身优势形成特色产业,推动本地区经济高质量发展。

4 研究结论与建议

在总结以往研究的基础上, 从发展基础、场景应用、创新发展3个层面构建了新基建综合竞争力评价指标体系,运用因子分析法对31省(区、市)的新基建发展情况进行评价,提取了 3 个公因子, 其中经济基础和区域创新因子对新基建发展影响最为显著, 其次是城市发展因子,绿色发展和公共事业因子也有一定的影响力。新基建具有代际突破性技术,在短期稳定经济的同时,给各省(区、市)提供了新的发展路径,对于实现东西协同进步、跨越经济“胡焕庸线”具有重大意义。为此,特提出以下政策建议。

1)在国家层面,充分协调国家和地区优势资源至关重要,积极推进“东数西算”,发挥各地区独特的资源禀赋降低场地、搜索等多方面成本;城乡间,经济发展水平的不同导致新基建进度存在差异。此外,新基建存在一定的技术门槛,城乡居民对新基建的认知、接受程度、使用便利等有着较大的差别。防止互联网基础设施不平衡发展带来的数字鸿沟[27],已经成为新基建推广、造福全体人民的重要任务。

2)以市场为导向,不断开发新型应用场景,加强场景项目的可推广性,满足居民个性化消费需求。利用新基建加强实体经济与数字经济的深度融合,构建数字实体经济生态链。着力培养相关产业应用场景,加快协同化、智能化、个性化产业发展,推进智慧城市、智慧健康、数字乡村、智能制造等应用场景,以实现相关产业快速、持续的发展。

3)新基建创新性强、工程建设难度大,落实新基建的蓝图和构想,实现我国经济的高质量发展,必须培养大量高素质创新型人才[28]。新基建在一定程度上继承和发展了传统基建,两者之间会有长时间的融合共存,新基建的渐进发展会替代原有大量的低技术工作。因此各地区应提前布局相应的教育培训工作,借此机会将低技术劳动力向高技术岗位转移。

4)新基建潜在的弊端或缺陷是存在债务风险,不能走老基建政府包干的道路。新基础设施的建设是一个开放的扩散过程[29],为了吸引社会资本参与,政府应创造条件,消除民营企业进入的行业壁垒。对于民营企业来说,资金缺乏流动性会直接影响到项目和组织的健康状况。因此,要创新融资模式,因地制宜、因时制宜的发展与新基建相匹配融资方式,重点利用社会资金的高效助力新基建的高质量发展,在分散建设风险的同时,与社会各界分享发展机遇。