EN中文

经济地理 >

2025 , Vol. 45 >Issue 2: 192 - 202

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2025.02.019

三农、土地与生态

数字基础设施对区域土地绿色利用效率的影响及其空间效应

  • 张建平 , 1 ,
  • 许润达 2 ,
  • 孙爱军 , 1, ※ ,
  • 戴一鑫 3
展开
  • 1.江苏第二师范学院 商学院，中国江苏 南京 211200
  • 2.南京大学 商学院，中国江苏 南京 210093
  • 3.南京财经大学 国际经贸学院，中国江苏 南京 210023
※ 孙爱军（1970—），男，博士后，教授，研究方向为宏观经济学和城市经济学。E-mail：

张建平（1989—），男，博士，副教授，研究方向为数字经济学和土地经济学。E-mail：

收稿日期: 2023-09-13

  修回日期: 2024-02-10

  网络出版日期: 2025-05-12

基金资助

国家社会科学基金青年项目(24CJY010)

教育部人文社会科学研究规划基金项目(23YJA790068)

江苏省社会科学基金青年项目(24MLC004)

江苏高校哲学社会科学研究一般项目(2024SJYB0352)

收起

Impact of Digital Infrastructure on Regional Land Green Use Efficiency and Its Spatial Effect

  • ZHANG Jianping , 1 ,
  • XU Runda 2 ,
  • SUN Aijun , 1, ※ ,
  • DAI Yixin 3
Expand
  • 1. Business School， Jiangsu Second Normal University， Nanjing 211200， Jiangsu， China
  • 2. Business School， Nanjing University， Nanjing 210093， Jiangsu， China
  • 3. School of International Economics and Business， Nanjing University of Finance & Economics， Nanjing 210023， Jiangsu， China

Received date: 2023-09-13

  Revised date: 2024-02-10

  Online published: 2025-05-12

Fold

摘要

城市土地绿色利用是引领绿色循环低碳发展的关键引擎，也是新型基础设施赋能绿色发展的应有之义。文章基于2010—2020年中国城市面板数据，探究了数字基础设施与土地绿色利用效率之间的关联及作用机理。研究发现：①数字基础设施建设显著提高了城市土地绿色利用效率，主要影响机制是产业结构优化升级和城市创新。②数字基础设施对城市土地绿色利用效率存在城市规模与地理区位的异质性影响。③数字基础设施对城市土地绿色利用效率存在显著的正向空间溢出效应。据此，应加快推动数字基础设施建设，探索促进城市土地利用效率提升的多维路径；积极发挥数字基础设施的空间辐射效应；因地制宜、因城施策地建设符合本地国土空间绿色规划的数字基础设施。

关键词： 数字基础设施; “宽带中国”城市试点; 土地绿色利用效率; 产业结构优化升级; 城市创新; 人口规模

本文引用格式

张建平 , 许润达 , 孙爱军 , 戴一鑫 . 数字基础设施对区域土地绿色利用效率的影响及其空间效应[J]. 经济地理, 2025 , 45(2) : 192 -202 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2025.02.019

Abstract

The green utilization of urban land serves as a pivotal driver for fostering green, circular, and low-carbon development, embodying the intrinsic value of new infrastructure in enabling green development. Based on the panel data of Chinese cities from 2010 to 2020, this paper explores the correlation and mechanism between digital infrastructure and the efficiency of urban land green use. The findings reveal the following insights: 1) The development of digital infrastructure significantly enhances the efficiency of urban land green use, primarily through mechanisms such as the optimization and upgrading of industrial structure and urban innovation. 2) The impact of digital infrastructure on the efficiency of urban land green use exhibits heterogeneity based on city size and geographical location. 3) Digital infrastructure exerts a notable positive spatial spillover effect on the efficiency of urban land green use. Accordingly, it is imperative to accelerate the construction of digital infrastructure and explore the multi-dimensional pathways to promote the efficiency improvement of urban land use. It should make efforts to fully exert the spatial radiation effects of digital infrastructure, tailor its construction to local conditions, and align urban policies with the green planning of territorial spaces.

Key words： digital infrastructure; "Broadband China" urban pilot; green land use efficiency; optimization and upgrading of industrial structure; urban innovation; population size

2024年1月，中共中央政治局第十一次集体学习指出，“绿色发展是高质量发展的底色”[1]。作为落实绿色发展理念的立足点，城市土地绿色利用效率不仅是城市经济可持续发展与生态文明建设的关键议题，更是反映城市绿色经济绩效的基本依据[2]。学界针对土地绿色利用效率展开了大量研究，发现城市用地规模[3]、行政等级[4]、土地价格[5]等均对土地绿色利用效率存在不同程度的影响。根据“点—轴系统”理论可知，基础设施通过连接城市“点”上的经济要素形成“轴”[6]，对轴线相邻区域形成经济效应，也就是以基础设施有效布局带动经济要素优化组合，在实现基础设施与经济要素的有机结合的基础上发展生产力。基础设施是体现生产力水平的结构承载，而土地不仅是关键经济要素，更是基础设施布局的空间载体，因此，从理论上看，城市基础设施与土地利用存在着密切关联。
从现实来看，改革开放以后，地方政府通过土地制度的特有安排成就了中国传统基础设施超常规发展，对城市经济发展产生了积极作用，但是，随着“以地谋发展”范式暗藏的诸多症结持续加重，传统基础设施在促进人口飞速增加和经济迅猛发展的同时，也给城市带来了包括土地绿色利用效率低下在内的一系列“城市病”[3]。因此，党的十八大以来，国家审时度势提出了要加快建成新型基础设施，并将数字基础设施作为新型基础设施的核心内容。在“宽带中国”战略的推动下，数字基础设施实现了跨越式发展，我国在2014—2016年分三批次共确定了120个“宽带中国”示范城市（城市群）（以下简称城市） ① 。截至2020年，“宽带中国”战略已经被视为促进数字基础设施建设的主干力量[7]。2025年1月1日国家发展改革委、国家数据局、工业和信息化部印发的《国家数据基础设施建设指引》（发改数据〔2024〕1853号）指出要在2029年基本建立“国家数据基础设施建设和运营体制机制”。学界主要从数字基础设施的宏观效应和微观效应展开研究。宏观效应方面，方福前等[8]发现数字基础设施能够通过对劳动力供给侧和需求侧的数字化赋能来促使代际收入向上流动；彭文斌等[9]发现数字基础设施可以通过提升城市创新水平促使碳生产率提升。微观效应方面，杨壮等[10]发现数字基础设施可以通过改善资源配置效率来突破关键核心技术；王海等[11]发现数字基础设施可以带动软件与信息技术服务业发展来促使企业数字化转型。
现有文献为本文提供了良好的探究空间和宽泛的研究视角，但对数字基础设施与城市土地绿色利用效率之间研究相对匮乏。城市土地作为城市经济发展与绿色生态文明建设的关键支撑，以数字基础设施赋能城市土地绿色利用是适应时代发展的必然选择与重要渠道。
鉴于此，本文基于“宽带中国”示范城市建设试点采用多期双重差分模型和空间动态双重差分模型，探赜数字基础设施建设对城市土地绿色利用效率的影响与机理。本文将数字基础设施的政策效应聚焦于城市土地绿色利用效率，融入多学科理论与方法，系统检验数字基础设施对城市土地绿色利用效率的影响及空间溢出效应，探究数字基础设施对城市土地绿色利用效率的时空异质性影响与作用路径，为因地制宜改进和完善数字基础设施建设的整体布局和实践路径，进而全面铺开绿色创新型国家建设提供科学支撑。

1 理论分析和研究假说

数字基础设施是在新型工业化发展范式下形成的基础设施，其主要功能是为城市生产经营活动提供支撑，而城市国土空间则是城市生产经营活动的空间载体。一方面，数字基础设施可以在集聚数据要素与虹吸创新资源的基础上，推动产业结构绿色低碳化转型[12]；另一方面，数字基础设施可以在“算力”的赋能下强化各类要素的网络效应，催生出绿色技术创新，与能源环境领域经济活动融合，从而对城市生态环境与经济发展起到协同发展作用[13]。因此，数字基础设施将在支撑城市生产经营的过程中，对城市土地绿色利用效率起到积极作用（图1）。
图1 理论分析框架

Fig.1 Theoretical analysis framework

1.1 数字基础设施对城市土地绿色利用效率的直接影响

①数字基础设施可以通过精准配置空间资源作用于土地绿色利用效率。在“宽带中国”战略的推动下，区块链、人工智能等数字技术的兴起使得数字基础设施逐步具备有效决策资源配置、优化资源结构等智能化功能[14]。凭借智能化功能，数字基础设施能够在空间上对土地进行增存与置换，在促使城市土地合理配置和使用的同时，让城市布局焕然一新，提升城市土地绿色利用效率。
②数字基础设施可以通过监督治理国土空间提升土地绿色利用效率。数字基础设施以数字化赋能国土空间规划治理，为城市土地治理提供智能化、实时化、精准化的管理渠道[15]。在城市内部，数字基础设施能够实时监测城市交通、能源使用和污染物排放等状况。在城市周边，数字基础设施可以有效监管城市土地开发边界。因此，数字基础设施在精准监督治理城市土地利用与城市生态环境的过程中推动城市土地绿色利用。
③数字基础设施能够通过提升土地资源空间循环利用价值作用于城市土地绿色利用效率。一方面，数字基础设施能够通过国土空间数据模型体系精准规划国土空间，避免土地资源闲置和浪费；另一方面，数字基础设施通过国土数据治理机制捕捉国土资源信息，按照土地禀赋特征对其综合利用[3]。因此，数字基础设施可以通过增强土地资源空间循环利用价值，提高土地绿色利用效率。
④数字基础设施可以通过塑造城市绿色用地观念作用于土地绿色利用效率。数字基础设施凭借要素配置效应将绿色用地观念植入各行业“链主”企业，“链主”企业又凭借“头雁效应”将绿色价值观念渗入到链上企业，从而在区域内塑造绿色用地的价值观念[16]。在价值观念和开发利用形式相统一的土地配置原则下，国土空间开发利用形式也随绿色用地价值观的形成而重塑，逐渐形成的绿色开发、集约节约用地形式将有利于提升土地绿色利用效率。
基于上述分析，本文提出假说1：数字基础设施能够从改进空间资源配置精准性、强化国土空间监督治理功能、增强国土空间循环利用价值和塑造绿色用地观念4个方面直接作用于城市土地绿色利用效率。

1.2 数字基础设施对城市土地绿色利用效率的间接影响

1.2.1 数字基础设施、产业结构优化升级和城市土地绿色利用效率

首先，数字基础设施可以通过要素空间配置效应、平台赋能效应和规模效应优化城市产业结构。①要素空间配置效应。数字基础设施通过促使数据、信息等要素跨时空流动，提高管理层决策精准度，促使传统产业内和产业间的生产要素合理配置，优化生产模式，助推产业结构优化升级[17]。②平台赋能效应。数字基础设施通过促使物联网、大数据和人工智能赋能产业深度转型升级，一方面可以通过数字平台赋能具备转型能力的传统产业，另一方面能够为以数字技术为关键支撑的新兴产业提供发展平台[18]。③规模经济效应。数字基础设施可以通过网络经济为产业发展提供规模发展的机会，促使产业放大核心资产及人力资本的优势，完善生产结构[19]。
其次，产业结构优化升级通过倒逼效应和示范效应促使上下游产业开启节能绿色发展模式[20]，不仅可以直接降低高能耗产业比例，还可以在优胜劣汰中驱动整体产业结构绿色化转型，提升城市土地绿色利用效率。

1.2.2 数字基础设施、城市创新和城市土地绿色利用效率

首先，数字基础设施可以通过双边市场效应、精准对接效应和协同效应提升城市创新水平。①双边市场效应。数字基础设施可以为企业和消费者搭建数字平台，提高双方信息交流频率与知识传播速率，使企业更易于把握消费者动向，根据市场所需进行产品、服务创新，是构建城市数字创新生态的重要基础[21]。②精准对接效应。数字基础设施具有自发创新扩散功能[22]，可以在时空上打破企业获取信息的界限与壁垒，有利于企业精准获取创新资源，使企业能够及时从事创新活动，从而带动整个城市创新。③“四链”融合效应。数字基础设施通过推动城市人才链、产业链、价值链和创新链协同发展、深度融合，为城市创新要素集聚与产业链分工营造良好创新生态，在激发产业关联效应和集聚驱动效应的基础上[23]，通过变革城市经济增长范式，提升城市创新水平。
其次，城市创新可以通过正外部性将知识、信息和技术等新型生产要素赋能于城市土地这一传统生产要素，在这一过程中激发边际报酬递增效应来优化城市土地配置模式，使有限的土地空间可以被绿色循环利用，提高城市土地绿色利用效率[24]。
基于上述分析，本文提出假说2：数字基础设施能够通过促进产业结构优化升级和提升城市创新水平2种途径作用于城市土地绿色利用效率。

1.3 数字基础设施对城市土地绿色利用效率的空间效应

中国各区域之间具有广泛且密切的关联，相邻城市之间本身具备高度空间关联性。数字基础设施的建设将进一步促进区域之间生产要素的流动与结合，从而会在空间维度上影响土地绿色利用效率。
首先，数字基础设施是发展数字生产力的关键支持，其以信息网络为基础，具有数字化、网络化与智能化属性，进行“宽带中国”的试点城市在数字效应、规模效应、结构效应等方面存在显著优势，试点城市在数字基础设施的赋能下，对各国民经济部门形成了“乘数效应”及“辐射效应”，从而对相邻城市产生了空间溢出效应[9]。其次，以“数字中国”建设为标志的数字基础设施，是构建数字生态知识体系的关键渠道。数字基础设施在加速研发要素流动的过程中，形成了节能减排、绿色环保的空间知识溢出效应，对城市土地绿色利用效率形成了空间溢出效应[25]。最后，“点—轴理论”指出核心城市作为区域协同发展的引擎，能够加速区域之间经济要素的流动与扩散[26]，通过溢出效应放大区域之间协同发展的内生机制[27]。进行“宽带中国”的试点城市大多属于核心城市，其可以通过数字技术的空间传播性、外溢性，渗透到实体经济生产流通中的各个环节，与国民经济部门中的各生产要素有效融合，对各生产要素进行重组与优化，促使用地主体对土地进行绿色利用，并对相邻城市的土地绿色利用效率形成空间溢出效应。
基于上述分析，本文提出假说3：数字基础设施对城市土地绿色利用效率存在空间溢出效应。

2 模型设定和变量说明

2.1 模型设定

在方法选择上，由于试点城市分三批推广，故采用时间不一致的连续型双重差分模型检验“宽带中国”城市试点的有效性：
U l g u e i t = α + β P o l i c y i t + γ X i t + μ i + δ t + ε i t
式中：虚拟变量 P o l i c y i t指城市i在t年是否实施“宽带中国”试点政策，若实施则取值为1，否则为0； U l g u e i t为城市土地绿色利用效率； X i t为控制变量，具体包含人口密度、外商直接投资、自然资源、经济发展水平和政府支出； μ i为地区效应； δ t为时间效应； ε i t为随机扰动项；系数 β反映“宽带中国”试点政策对城市土地绿色利用效率的影响，若 β显著为正，说明数字基础设施可以提高土地绿色利用效率。

2.2 变量说明

2.2.1 被解释变量

借鉴现有文献[28]，本文构建以评价有效决策单元的三阶段非期望超效率SBM模型来测算土地绿色利用效率。具体指标选取及描述性说明见表1。
表1 城市土地绿色利用效率量化评估指标体系及说明

Tab.1 Evaluation index system and description of the efficiency of urban land green use

城市土地绿色利用效率 目标层 基准层 指标层 指标解释 量纲
投入指标 土地要素 市辖区建设用地面积 反映城市建设用地的总投入状况 km2
资本要素 市辖区固定资产投资总额 反映城市的资本投入量 万元
劳动力要素 城市二、三产业从业人数 反映二、三产业的劳动力总量 万人
产出指标 经济效益 GDP 反映区域经济的发展状况 亿元
社会效益 市辖区在岗职工平均工资 反映城市居民的生活水平 元
市辖区社会消费品零售总额 反映居民和社会集团的生活消费情况 亿元
环境效益 市辖区绿地面积 反映城市的绿地产出情况 hm2
非期望产出 污染排放 废水排放总量 反映城市水污染强度 万t
废气中SO2和烟（粉）尘排放量 反映城市空气污染强度 万t

注：城市土地绿色利用效率的数据处理主要运用Maxdea软件完成。

2.2.2 机制变量

产业结构优化升级：参考刘智勇等[29]的研究，按对GDP贡献划分三次产业，将每个产业增加值占GDP的比重依次作为空间向量中的一个分量，从而构成一组三维产业结构空间向量 X 0 = ( x 0,1 , x 0,2 , x 0,3 )。选取基本单位向量组 X 1 = ( 1,0 , 0 )， X 2 = ( 0,1 , 0 )， X 3 = ( 0,0 , 1 )作为基准向量，依次测算产业结构空间向量 X 0与其夹角 ϑ j = ( 1,2 , 3 )：
ϑ j = a r c c o s ∑ i = 1 3 x j , i · x 0 , i ∑ i = 1 3 x j , i 2 1 / 2 · ∑ i = 1 3 x 0 , i 2 1 / 2
式中： x j , i表示基本单位向量组 X j ( j = 1,2 , 3 )的第i个分量； x 0 , i表示向量 X 0的第i个分量。
I S = ∑ j = 1 3 W j × ϑ j
式中： W j为 ϑ j的权重；IS为产业结构优化升级程度，其数值的大小代表产业结构优化升级程度的高低。结合反余弦函数的单调递减性质可知， ϑ j的加权求和IS越大，表明产业结构优化升级程度越高。
城市创新：地方专利数量是地区技术水平的成果体现，是数字时代劳动者一般智力的对象化产物。专利能够将分散、隐性的知识系统化、显性化，为城市创新提供动力，因此，专利已经成为城市创新驱动发展的风向标[30]。参考张萃[31]的研究，选取地区专利申请数表示城市创新水平。

2.2.3 控制变量

为保证结果的可靠性和准确性，本文参考已有文献，选择人口密度、自然资源、经济发展水平、外商直接投资、政府支出作为控制变量放入回归模型中[32-34]。其中，经济发展用地区人均GDP表示；政府支出用地区一般公共预算支出表示；人口密度用地区人口数量与土地面积的比值表示；自然资源水平用地区采矿业就业人数占就业总人数比重表示；外商直接投资用地区人均实际利用外商直接投资表示。

2.2.4 数据来源

本文以2010—2020年全国157个城市 ① 为研究样本，市辖区建设用地面积、市辖区绿地面积的数据来自《中国城市建设统计年鉴》；市辖区固定资产投资总额、市辖区社会消费品零售总额、一二三产业增加值、城市二三产业从业人数、人口数量、土地面积、就业总人数、采矿业就业人数、地区生产总值、人均地区生产总值、人均实际利用外商直接投资、市辖区在岗职工平均工资、一般公共预算支出的数据来自历年的《中国人口和就业统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》、部分地区统计年鉴以及国民经济和社会发展统计公报；专利申请数、废水排放总量、废气中SO2排放量、废气中烟（粉）尘排放量数据来自历年的部分地区统计年鉴以及国民经济和社会发展统计公报。

2.2.5 城市土地绿色利用效率的时空动态格局

本文采用高斯核密度函数，借助MATLAB软件绘制2010—2020年中国城市土地绿色利用效率的三维核密度图（图2），对中国城市土地绿色利用效率的时间演变特征进行分析评价。并基于自然间断点分级方法，借助ArcGIS软件刻画2010、2015和2020年中国城市土地绿色利用效率的空间演变特征（图3）。
图2 2010—2020年中国城市土地绿色利用效率的三维核密度曲线

Fig.2 Three-dimensional kernel density curve of the efficiency of urban land green use in China from 2010 to 2020

图3 中国城市土地绿色利用效率空间分布演变

注：基于自然资源部标准地图服务网站下载的审图号为GS（2024）0650号标准地图制作，底图无修改。

Fig.3 Spatial distribution of the efficiency of urban land green use in China

2.2.5.1 城市土地绿色利用效率的时序演进规律

由图2可知，城市土地绿色利用效率动态演进呈现出3个方面特质：①从核密度曲线走势看，分布曲线整体上呈自左向右移动态势，说明城市土地绿色利用效率呈逐年提高态势。②从核密度曲线分布形态看，分布曲线波峰高度呈现为“上升—下降—上升”的波动式演变态势，主峰宽度逐年变宽，表明各地区城市土地绿色利用效率趋于集中，城市土地绿色利用效率的内部绝对差距呈现出扩大趋势。③从核密度曲线极化现象看，2010—2020年，分布曲线呈单峰状，说明城市土地绿色利用效率水平不存在两极或多级分化的趋势，更加体现了各地区土地绿色利用效率具有同步提升态势。
整体而言，2010—2020年我国各地区土地绿色利用效率呈逐年走高态势，但增幅平缓，区域间差异性有所扩大。长期来看，虽然地区土地绿色利用效率提升虽取得一定成效，但如何提升较低水平地区土地绿色利用效率，进而缩小各地区土地绿色利用效率水平差异是目前需要解决的主要问题。

2.2.5.2 城市土地绿色利用效率的空间分异特征

由图3可知，从空间演变的分阶段特征看，2010年处于较高水平层次的城市土地绿色利用效率的城市主要位于西南、华东和华南地区，部分位于西北地区和华中地区。随着年份推移，2015年处于较高水平层次的土地绿色利用效率的城市数量呈现下降态势，并且，在下降的城市中，西北地区占比较大，西南、华中、华东和华南地区占比较小。到了2020年，处于较高水平层次的土地绿色利用效率的城市数量呈现回升态势，并且，在上升的城市中，华中、华东和华南地区占比较大，西北地区和西南地区占比较小。
整体而言，研究期内，华东、华南地区城市所处层级总体呈上升态势，且西南、华中、华东和华南地区土地绿色利用效率所处层级发生变动的城市数量较少，表明这4个地区各城市间土地绿色利用效率发展速度相对平稳。西北地区城市所处层级总体呈先下降后上升态势，且其土地绿色利用效率所处层级发生变动的城市数量较多，这表明西北地区各城市间土地绿色利用效率发展速度存在一定差异。
出现上述情况可能是由于：①华东地区和华南地区的城市具有显著的区位优势，其核心城市的土地绿色利用效率逐步处于生产前沿面，能够发挥一定程度的示范作用和集聚作用，外溢效应逐步显现；②华东地区和华南地区的城市具有显著的政治经济优势，国家通过国土空间功能区划的政策引导（政策、资源的倾斜），使其社会经济发展相对中西部地区的城市较好，能以较低水平的土地要素投入和较低限度的生态环境破坏实现较大的土地绿色经济产出。

3 实证分析和稳健性检验

3.1 基准回归结果

本文使用多期双重差分模型（DID）对式（1）进行检验，表2中列（1）~（6）为依次加入不同控制变量的回归结果。结果显示，数字基础设施对城市土地绿色利用效率有显著提升的作用，验证了假说1。自然资源禀赋的系数显著为负，丰富的自然资源禀赋将负向影响经济趋向绿色偏向技术进步，从而不利于土地绿色利用效率提高。经济发展水平越高，土地价格越高，土地价值越能凸显，土地越可以集约利用；政府支出系数显著为正，说明政府治理能够起到正向作用，但治理力度或模式还有待加强；外商直接投资和人口密度的系数不显著。
表2 数字基础设施对土地绿色利用效率的多期DID检验

Tab.2 Multi-stage DID test of digital infrastructure on the efficiency of land green use

变量 土地绿色利用效率
（1） （2） （3） （4） （5） （6）
数字基础设施 0.1569***（22.9258） 0.1569***（22.9183） 0.1409***（20.6868） 0.0507***（8.4254） 0.0508***（8.4365） 0.0445***（7.5760）
人口密度 0.0000（0.1908） 0.0000（0.1809） -0.0000（-0.6619） -0.0000（-0.6601） -0.0000（-0.7788）
自然资源 -0.0109***（-10.9781） -0.0040***（-4.9435） -0.0040***（-4.9267） -0.0025***（-3.1540）
经济发展水平 0.6030***（34.2099） 0.6044***（33.8190） 0.5851***（33.5486）
外商直接投资 -0.0000（-0.5026） -0.0000（-0.6025）
政府支出 0.0057***（11.0773）
常数项 0.3091***（114.5831） 0.3090***（110.5721） 0.3603***（66.6100） -0.0434***（-3.4587） -0.0435***（-3.4590） -0.1410***（-9.3727）

注：1. ***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平；2. 括号内数值为t统计量。表4~表6、表8同。

3.2 稳健性检验

本文使用安慰剂检验和倾向得分匹配2种检验方式以验证上文结果的稳健性。

3.2.1 安慰剂检验

3.2.1.1 关于政策实施时间的安慰剂检验

本文从时间维度上构建安慰剂检验模型，将所有实施“宽带中国”政策的试点城市的实施时间均提前4年，若该城市“宽带中国”政策前4年所构建的安慰剂变量显著为正，说明土地绿色利用效率的改善可能不是由“宽带中国”政策而是其他干扰性政策引起的；若前4年系数都不显著，即可以排除其余潜在干扰政策对土地绿色利用效率的影响。
由图4可知，在政策实施前4年内，系数的估计值在统计上均不显著，满足“宽带中国”政策实施时间的安慰剂检验的条件。
图4 虚拟处置时间的安慰剂检验

Fig.4 Placebo test for virtual treatment time

3.2.1.2 关于虚设实验组的安慰剂检验

本文进一步采用虚拟实验组的安慰剂检验，抽样得到的绝大多数估计系数P值大于0.1。因此，通过虚设实验组的安慰剂检验。

3.2.2 倾向得分匹配双重差分检验（PSM-DID检验）

为进一步消除样本选择性偏误，本文在其他受政策影响冲击较小的实验组中，通过倾向得分匹配挑选良好的对照组，然后利用匹配后的样本作为新的分组，并用双重差分模型对实验组和控制组的土地绿色利用效率进行对比。表3为按照1∶4临近匹配方法的平衡检验，经过重新匹配后，协变量大多显著，说明处理组与对照组样本具有平衡性。
表3 临近匹配方法的平衡检验

Tab.3 Balance test of proximity matching method

变量 系数 Z值 P值
人口密度 0.0027 0.2213 0.8623
自然资源 -0.0410 -4.2926 0.0001
经济发展水平 4.0788 -15.0817 0.0003
外商直接投资 -8.6808 -0.3748 0.7085
政府支出 0.0615 8.7931 0.0057
常数项 -5.1059 -17.3208 0.0001
图5展示匹配前后的Kernel密度分布情况，从中发现匹配前倾向得分密度曲线重合度低，匹配后倾向得分密度曲线重合度较高，密度比较集中。因此，通过倾向得分匹配得到的对照组样本是有效的。
图5 匹配前后Kernel密度曲线

Fig.5 Kernel density curve before and after matching the experimental group and the control group

表4为采用倾向得分匹配（PSM）后的双重差分检验（DID），由列（1）~（6）依次加入控制变量后发现，数字基础设施对应系数显著为正，结论较为稳健。
表4 数字基础设施对土地绿色利用效率的PSM-DID检验

Tab.4 PSM-DID test of digital infrastructure on the efficiency of land green use

变量 土地绿色利用效率
（1） （2） （3） （4） （5） （6）
数字基础设施 0.1336***（9.6756） 0.1337***（9.6772） 0.1276***（9.1363） 0.0570***（4.3576） 0.0570***（4.3501） 0.0507***（3.8955）
人口密度 0.0001（0.7879） 0.0001（0.7631） 0.0001（0.7051） 0.0001（0.7045） 0.0001（0.7861）
自然资源 -0.0064**（-2.4792） -0.0031（-1.3634） -0.0031（-1.3620） -0.0018（-0.7899）
经济发展水平 0.6051***（13.5003） 0.6054***（13.3373） 0.6284***（13.9305）
外商直接投资 -0.0000（-0.0445） -0.0000（-0.0936）
政府支出 0.0048***（3.9970）
常数项 0.3283***（41.4047） 0.3272***（40.6632） 0.3480***（30.0022） -0.0977***（-2.8326） -0.0977***（-2.8298） -0.2058***（-4.7342）

3.3 影响机制检验

表5为机制分析的回归结果。由列（1）（2）可知，数字基础设施可以通过促进产业结构优化升级和激发城市创新来改善城市土地绿色利用效率，假说2得以证明。
表5 数字基础设施对土地绿色利用效率的机制检验

Tab.5 Mechanism test of digital infrastructure on the efficiency of land green use

变量 土地绿色利用效率
（1） 产业结构优化升级 （2） 城市创新
数字基础设施 0.1671***（18.9422） 4.2998***（11.5073）
控制变量 YES YES
常数项 0.6541***（192.9798） 215.3508***（160.0032）

3.4 异质性分析

由于城市规模及城市区位等方面存在客观差异，数字基础设施对于不同特征城市的土地绿色利用效率可能存在差异。因此，下文将按照城市规模与城市区位，检验数字基础设施对城市土地绿色利用效率的异质性。表6列（1）（2）按城市人口数量的中位数将试点城市分为两组进行城市规模异质性检验，列（3）（4）按照东部和中西部将试点城市分为两组进行城市区位异质性检验。
表6 异质性分析结果

Tab.6 Results of heterogeneity analysis

变量 土地绿色利用效率
（1） 大城市 （2） 小城市 （3） 东部城市 （4） 中西部城市
数字基础设施 0.0430***（5.8755） 0.0327***（4.3618） -0.0724**（-2.2885） 0.0433***（3.8529）
人口密度 -0.0000（-0.4442） -0.0001（-1.0199） 0.0001（0.3854） -0.0000（-0.6370）
自然资源 -0.0032***（-2.7355） -0.0017*（-1.6628） -0.0188***（-3.2372） -0.0038***（-2.6296）
经济发展水平 0.5620***（24.9510） 0.6202***（22.8688） 0.4013***（5.9085） 0.6204***（24.5231）
外商直接投资 -0.0000（-0.4275） -0.0000（-0.7626） -0.0000（-1.3513） -0.0000**（-2.5349）
政府支出 0.0079***（9.9151） 0.0039***（6.2126） 0.0122***（7.0599） 0.0051***（6.8691）
常数项 -0.1649***（-8.1361） -0.1084***（-4.8912） -0.0828（-1.4350） -0.1582***（-7.0750）
首先，由表6列（1）（2）可知，在人口规模较大和较小的城市，数字基础设施对土地绿色利用效率的影响均显著为正，但人口规模小的城市系数比人口规模大的城市系数要小。破解人地矛盾是提高用地效率的重要方式，城市人口规模是反映城市经济繁荣程度的一个重要指标，人口越多的城市，人和人之间的差异性越大，经济需求就越大，并且人口规模较大的城市会产生集聚效应，因此，在人口规模较大的城市加强数字基础设施建设，将更有利于城市土地绿色利用效率进一步释放。
其次，由表6列（3）（4）可知，数字基础设施对土地绿色利用效率的影响在中西部城市显著为正，可能原因是，中西部城市数字化程度与绿色经济发展程度相对较低，随着数字基础设施建设带来的技术革新与环境赋能，提升了土地绿色利用效率。在东部城市却显著为负，可能是由于东部地区土地供给受到限制而引致的[35]。以数字化为特征的数字基础设施看似和土地关系不大，但实际上新基建之“基”总要落在城市土地空间中去承载这些项目的物理构建，虽然东部地区的数字基础设施在不断发展，但没有足够的城市土地空间去承载，最终导致数字基础设施对土地绿色利用效率未能在东部城市起到积极作用。

4 数字基础设施对土地绿色利用效率的空间效应分析

为了验证假说3，本文构造动态空间双重差分模型检验数字基础设施对土地绿色利用效率的空间效应：
U l g u e i t = β 0 + γ 1 U l g u e i , t - 1 + ρ W U l g u e i t + γ 2 P o l i c y i t + β 1 W P o l i c y i t + γ 3 X i t + θ W X i t + μ i + δ t + ε i t
式中：W为空间权重矩阵； U l g u e i , t - 1为城市土地绿色利用效率的时间滞后项； ρ为空间自回归系数。其余变量同公式（1）。
本文采用地理距离矩阵对中国土地绿色利用效率进行莫兰指数计算显示莫兰指数值基本大于0，P值和Z值总体上显著，表明土地绿色利用效率存在正向空间溢出效应。
表7列（1）~（3）分别为具有时间滞后项、时空滞后项以及时间滞后项和时空滞后项的空间动态杜宾双重差分模型 ① 。从回归结果来看：
表7 数字基础设施对土地绿色利用效率的动态空间计量回归结果

Tab.7 Results of dynamic spatial econometric regression of digital infrastructure on the efficiency of land green use

变量 土地绿色利用效率
（1） SDM
（包含时间滞后项）		 （2） SDM
（包含时空滞后项）		 （3） SDM
（包含时间滞后项和
时空滞后项）
土地绿色利用效
率的时间滞后项		 1.7116***（124.3417） 1.6858***（122.0409）
数字基础设施 0.0031*（1.8995） 0.0295***（4.6343） 0.0034*（1.8646）
人口密度 0.0000（0.0968） 0.0000（0.1419） 0.0000（0.0251）
自然资源 0.0004*（1.9563） -0.0007*（-1.8769） 0.0004*（1.8588）
经济发展水平 -0.1132***（-13.0172） 0.1497***（9.7411） -0.1083***（-12.4539）
外商直接投资 -0.0000***（-4.7192） 0.0000***（8.4661） -0.0000***（-4.3004）
政府支出 0.0001（0.4103） 0.0005（1.3105） 0.0001（0.5076）
W·土地绿色利用
效率的时间滞后项		 6.2251***（19.6731） 0.9015***（4.1277）
W·数字基础设施 0.1683***（3.5060） 0.7572***（8.3741） 0.1474***（2.9818）
W·人口密度 0.0001（0.3574） 0.0006（0.8071） 0.0001（0.1515）
W·自然资源 -0.0030**（-2.2572） 0.0195***（8.0630） -0.0027**（-2.0296）
W·经济发展水平 0.0797（1.2769） -1.0854***（-9.3631） 0.0626（0.9881）
W·外商直接投资 0.0000***（4.9974） -0.0000***（-4.0678） 0.0000***（4.9846）
W·政府支出 -0.0024（-1.3582） -0.0240***（-7.3897） -0.0021（-1.1788）
ρ 1.2332***（10.7390） 2.0293***（9.6302） 0.2032*（1.7043）
σ 2 0.0036***（34.7409） 0.0120***（34.8545） 0.0036***（34.7959）
样本量 1570 1570 1570
拟合优度 0.7558 0.2023 0.7583
①土地绿色利用效率存在显著的正向空间溢出效应，说明相邻城市土地绿色利用效率的改善会对地理距离小的城市形成显著正向作用，土地绿色效率较高的城市能发挥示范引领作用，带动相邻城市土地绿色利用效率的改善。从时间维度观察，土地绿色利用效率的时间滞后项系数均显著为正，表明上一期土地绿色利用效率对本期产生正向促进作用，这也体现出使用动态双重差分模型的合理性。从空间维度上看，土地绿色利用效率的时空滞后项系数显著为正，说明相邻城市上一期的土地绿色利用效率会影响本地区下一期的土地绿色利用效率。概而论之，土地绿色利用效率在时空上存在相关性和持续性。
②数字基础设施存在显著正向空间溢出效应，说明相邻城市数字基础设施建设能够提升本地土地绿色利用效率。这是因为，随着数字基础设施的建设，数字化和智能化技术也不断成熟，不仅能增强本地的示范效应和学习效应，还能强化本地区和周边相邻地域对数字技术知识的虹吸功能，从而对本市和周边城市土地绿色利用效率形成正向影响。上述结果验证了假说3。

5 结论与建议

5.1 主要结论

建设数字强国与实现绿色经济发展是稳步实现高质量发展的新共识。本文以“宽带中国”试点城市政策为切入视角，着重探讨了数字基础设施建设与土地绿色利用效率之间的关联。采用2010—2020年中国城市面板数据，运用三阶段非期望超效率SBM模型测算土地绿色利用效率，借助MATLAB与ArcGIS软件分析中国城市土地绿色利用效率的空间演变特征。在此基础上，依次构建连续型双重差分模型与动态空间双重差分模型检验数字基础设施建设对城市土地绿色利用效率的影响及空间效应，为后续相关研究拓展新视野。主要结论包括：
①数字基础设施通过改进空间资源配置精准性、强化国土空间监督治理功能、增强国土空间循环利用价值和塑造绿色用地观念4个方面改善了城市土地绿色利用效率。
②数字基础设施主要通过促进产业结构优化升级和提升城市创新水平2种途径改善城市土地绿色利用效率。并且，数字基础设施对城市土地绿色利用效率存在空间溢出效应。
③数字基础设施对城市土地绿色利用效率的影响存在城市规模和城市区位异质性，具体表现为规模较大城市享有数字基础设施带来的土地绿色利用红利相比于规模较小城市更大，数字基础设施对土地绿色利用效率在东部城市显著为负，在中西部城市显著为正。

5.2 政策建议

①加快推动数字基础设施建设，探索促进城市土地利用效率提升的多维路径。一方面，要加大城市5G基站建设力度，拓宽千兆光纤覆盖区域，加快人工智能技术在数字基础设施中的应用与更新。另一方面，强化算力基础设施在数字基建中的支撑功能，适度超前建设数字基础设施，加强数字基础设施中的数据处理能力，加快建成“全国一体化算力体系”。
②发挥数字基础设施的空间辐射效应。一方面，推动数字基础设施优化升级，加快绿色创新技术在数字基础设施建设中推广使用，加强对城市已有数字基础设施绿色化转型的改造力度，以达到进一步优化数字基础设施整体结构的目的。另一方面，加速传统基础设施数字化转型进程，推动数字化技术向传统部门扩展，以数字化、智能化、网络化赋能传统基础设施领域转型升级，助推传统基础设施能耗标准升级。
③因地制宜、因城施策地建设符合本地国土空间绿色规划的数字基础设施。就地方政府层面而言，各城市应根据自身的人口规模、地理位置和城市承载空间，制定符合本地区的提高土地绿色利用效率的数字基础设施政策。就国家层面而言，中央应该根据各地经济发展所需制定国土空间规划，尤其是向经济发展需求更大的东部地区投放更大规模的城市用地，以增加东部地区数字基础设施建设赋能土地绿色利用的空间，引导不同区域、不同规模的城市基于自身本底条件寻求数字基础设施差异化建设路径。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
加快发展新质生产力扎实推进高质量发展[N]. 人民日报,2024-02-02(1).

[2]
范翔宇, 卢新海, 刘进进. 数字经济发展对城市土地绿色利用效率的影响——基于基础设施建设的调节效应分析[J]. 中国土地科学, 2023, 37(5):79-89.

[3]
章屹祯, 邓珍, 曹继, 等. 城市扩张、高铁网络对城市土地绿色利用效率的空间效应——理论分析及经验证据[J]. 地理研究, 2024, 43(10):2523-2540.

DOI

[4]
孙凤辉, 许恒周. 城市行政等级对土地利用效率的影响——基于资源集聚能力中介的视角[J]. 中国人口·资源与环境, 2023, 33(11):219-230.

[5]
陈卓, 许彩彩, 张耀宇, 等. 土地价格上涨如何改善城市土地利用效率?[J]. 中国人口·资源与环境, 2022, 32(10):112-124.

[6]
苏昌贵, 孙东琪, 肖林. 点—轴系统理论与国土开发的“T”字型战略架构的探索历程与启示[J]. 长江流域资源与环境, 2023, 32(8):1620-1627.

[7]
谢文栋. “新基建”与城市创新——基于“宽带中国”战略的准自然实验[J]. 经济评论, 2022(5):18-34.

[8]
方福前, 田鸽, 张勋. 数字基础设施与代际收入向上流动性——基于“宽带中国”战略的准自然实验[J]. 经济研究, 2023, 58(5):79-97.

[9]
彭文斌, 曹笑天. 数字基础设施建设对城市碳生产率的影响研究——来自“宽带中国”的经验证据[J]. 经济纵横, 2024(8):94-105.

[10]
杨壮, 吴福象, 龚恩泽. 网络基础设施建设、资源配置效率与关键核心技术突破[J]. 山西财经大学学报, 2023, 45(8):86-99.

[11]
王海, 闫卓毓, 郭冠宇, 等. 数字基础设施政策与企业数字化转型:“赋能”还是“负能”?[J]. 数量经济技术经济研究, 2023, 40(5):5-23.

[12]
马青山, 何凌云, 袁恩宇. 新兴基础设施建设与城市产业结构升级——基于“宽带中国”试点的准自然实验[J]. 财经科学, 2021(4):76-90.

[13]
张淑惠, 孙燕芳. 新基建对区域“创新—生态—经济”耦合协调发展的影响——基于空间溢出效应和传导机制的检验[J]. 中国人口·资源与环境, 2023, 33(10):187-198.

[14]
刘晓青, 何睿. 城市信息新基建规划:雄安实践与探索[J]. 城市规划学刊, 2022(5):112-118.

[15]
李晓娣, 饶美仙. 数字经济赋能城市科技创新的组态路径研究[J]. 科学学研究, 2023, 41(11):2086-2097+2112.

[16]
张倩华, 边志强. 产业转型升级示范区建设对城市土地绿色利用效率的影响研究[J]. 中国土地科学, 2024, 38(10):105-114.

[17]
王俊豪, 周晟佳. 中国数字产业发展的现状、特征及其溢出效应[J]. 数量经济技术经济研究, 2021, 38(3):103-119.

[18]
李晓华. 数字经济新特征与数字经济新动能的形成机制[J]. 改革, 2019(11):40-51.

[19]
董旭, 许高阳, 薛桂芝. 数字基础设施建设促进了经济增长吗?——来自中国县域层面的经验证据[J]. 南开经济研究, 2024(11):66-85.

[20]
宋洋, 贺灿飞, YEUNG Godfrey, 等. 中国资源型城市产业结构升级对土地利用效率的影响[J]. 地理研究, 2023, 42(1):86-105.

DOI

[21]
张英浩, 汪明峰, 匡爱平, 等. 数字经济赋能中国城市创新发展的多维机制与空间效应研究[J]. 地理科学进展, 2023, 42(12):2283-2295.

DOI

[22]
田秀娟, 李睿. 数字技术赋能实体经济转型发展——基于熊彼特内生增长理论的分析框架[J]. 管理世界, 2022, 38(5):56-73.

[23]
张杰, 付奎. 信息网络基础设施建设能驱动城市创新水平提升吗?——基于“宽带中国”战略试点的准自然试验[J]. 产业经济研究, 2021(5):1-14,127.

[24]
张瑞, 文兰娇, 王宁柯, 等. 科技创新对城市土地绿色利用效率的影响——以武汉都市圈48个区县为例[J]. 资源科学, 2023, 45(2):264-280.

DOI

[25]
向仙虹, 杨国歌. 要素市场整合、空间知识溢出与低碳转型发展[J]. 产业经济研究, 2023(6):128-142.

[26]
王腾飞, 谷人旭, 马仁锋, 等. “集聚—扩散”视角下中国区域创新极及其知识溢出区位[J]. 经济地理, 2021, 41(5):11-18,185.

DOI

[27]
王秋玉, 曾刚, 苏灿, 等. 经济地理学视角下长三角区域一体化研究进展[J]. 经济地理, 2022, 42(2):52-63.

DOI

[28]
卢新海, 任文琴, 杨浩, 等. 城市交通紧凑式发展对土地绿色利用效率的影响——基于空间计量的实证分析[J]. 中国人口·资源与环境, 2023, 33(3):113-124.

[29]
刘智勇, 李海峥, 胡永远, 等. 人力资本结构高级化与经济增长——兼论东中西部地区差距的形成和缩小[J]. 经济研究, 2018, 53(3):50-63.

[30]
张嘉望, 李博阳, 彭晖. 国家高新区“以集群促发展”政策是否提升了城市创新水平——兼论创新集群“中心—外围”结构的技术互补效应[J]. 经济学家, 2023(11):79-88.

[31]
张萃. 外来人力资本、文化多样性与中国城市创新[J]. 世界经济, 2019, 42(11):172-192.

[32]
曲艺, 龙花楼, 曹林森. 城镇化背景下土地利用转型的环境与经济效应耦合研究框架构建[J]. 地理科学进展, 2024, 43(4):799-809.

DOI

[33]
吴雨恒, 覃莉, 姚树荣, 等. 土地要素空间配置对县域经济增长的影响:基于县域内城乡建设用地增减挂钩的政策分析[J]. 中央财经大学学报, 2024(9):3-19.

[34]
卢娜, 黄娟, 江红莉, 等. 金融改革对土地资源配置效率的影响——基于国家级金融综合改革试验区设立的准自然实验[J]. 资源科学, 2024, 46(11):2237-2250.

DOI

[35]
陆铭, 张航, 梁文泉. 偏向中西部的土地供应如何推升了东部的工资[J]. 中国社会科学, 2015(5):59-83,204-205.

Options
文章导航

/

〈 〉