1.1 政策背景

“宽带中国”战略作为我国推动信息化进程和经济社会发展的重要政策背景，深刻反映了全球信息通信技术（ICT）快速发展对经济社会各领域的深远影响。在全球范围内，ICT的应用正在改变传统的生产和生活方式，推动各国迈向数字化经济。作为信息化的重要基础设施，宽带网络已成为衡量国家竞争力的重要指标之一。面对全球信息化浪潮，国务院于2013年8月发布了《“宽带中国”战略及实施方案》，旨在通过建设高质量的宽带基础设施，推动我国经济社会的数字化转型。

1.2 研究假说

H1：“宽带中国”战略能够显著促进新质生产力的提升。

H2：互联网基础设施通过增强技术创新水平，进而促进新质生产力增长。

H3：互联网基础设施通过激发创业活力，推动新质生产力的持续增长。

H4：互联网基础设施通过强化产业集聚效应，助力新质生产力水平的提升。

2.1 模型设定

本文采用双重机器学习模型对“宽带中国”战略的政策效果进行评估，并构建了部分线性双重机器学习模型。

2.2 变量定义

2.2.1 被解释变量

新质生产力（NEW）以科技创新为要义，以高质量发展为目标。遵循系统性、科学性、可得性和简明性原则，本文从劳动力、劳动对象和劳动资料三个角度出发构建新质生产力测度指标体系，下设17个二级指标，采用主成分分析法测度城市新质生产力水平。

2.2.2 解释变量

将中国工业和信息化部公布的“宽带中国”战略试点城市名单与城市数据相匹配，获得106个处理组城市、176个控制组城市，并结合试点城市的设定时间构建“宽带中国”战略虚拟变量（Policy）。

2.2.3 控制变量

为准确评估“宽带中国”战略对新质生产力的影响，需要控制其他可能影响新质生产力水平的因素，以减少模型设定偏误和内生性问题。基于相关理论和实证研究，本文选取以下四个关键控制变量。

（1）经济发展水平。

（2）产业结构高级化。

（3）金融发展水平。

（4）人力资本水平。

2.3 数据来源

本文选取了2009~2022年282个地级市的面板数据，数据来源包括历年《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》，各地国民经济与社会发展统计公报、企业年报等。此外，本文借鉴了魏下海等（2020）的研究方法，采用机器人安装密度作为技术进步的代理变量，并参考了苑泽明等（2022）的方法对数据要素利用水平进行了处理。对控制变量取对数处理。对于部分缺失的数据，本文使用插值法进行了补齐，以确保数据的完整性和连续性。

3.1 基准回归

本文采用双重机器学习模型估计了“宽带中国”战略对新质生产力提升的政策效应，样本分割比例为1∶4，主回归和辅助回归均采用支持向量机算法进行预测求解。

3.2 稳健性检验

3.2.1 调整研究样本

各城市的政治经济特征存在显著差异，如北京、天津、上海和重庆四个直辖市也包括在“宽带中国”战略的试点城市名单中。由于直辖市在资源配置、政策支持和发展水平方面具有特殊性，可能导致试点城市与非试点城市之间，以及试点城市内部存在异质性，进而影响估计结果的准确性。为确保回归分析的稳健性，本文在研究中剔除了四个直辖市，最终对剔除后的278个城市进行回归分析。

3.2.2 考虑省份—时间交互固定效应

由于各省份在地理、经济、社会和文化等方面存在差异，这些差异会影响各省对“宽带中国”战略的接受度和执行效果，进而对政策的整体实施效果产生影响。为了控制各省份随时间变化带来的潜在影响，本文在基准回归的基础上引入了省份—时间交互固定效应，以更精确地评估政策效果。

3.2.3 内生性检验

为应对可能存在的内生性问题，例如遗漏某些未知变量或反向因果关系对回归结果的潜在影响，本文采用工具变量法进行内生性检验。

3.2.4 改变模型设定

双重机器学习模型由因果效应模型和预测模型组成，本文在基准回归中采用支持向量机（SVM）进行模型训练。为进一步验证结论的稳健性，本研究使用随机森林（RF）和梯度提升树（GBDT）对模型进行了重新训练。

3.3 机制检验

互联网基础设施作为数字经济的重要支柱，其在促进新质生产力提升中的作用已通过实证检验得到了显著验证。然而，新质生产力的增长并非单一维度的结果，而是互联网基础设施通过多种机制协同作用的综合体现。为了更全面地揭示互联网基础设施对新质生产力提升的传导路径，本文结合相关文献和理论依据，通过对技术创新、创业活跃度及产业集聚度的细化分析，揭示互联网基础设施在经济转型与高质量发展中的内在驱动机制。

3.3.1 技术创新

本研究采用复旦大学公布的“城市创新指数”作为技术创新能力的衡量指标。该数据覆盖2009～2021年，因其权威性和可靠性，被广泛应用于区域技术创新研究。由于2022年的数据尚未公开，为确保研究的科学性和数据来源的一致性，本部分研究基于2009～2021年的数据展开。

3.3.2 创业活跃度

为检验互联网基础设施能够促进创业活跃度，进而影响新质生产力水平提升的传导机制。本文借鉴杜运周等（2020）和赵涛等（2020）使用当年企业注册数目与全市户籍人口数的比值衡量创业活跃度。

3.3.3 产业集聚度

为检验互联网基础设施能够促进产业集聚度，进而影响新质生产力水平的提升的传导机制。本文借鉴傅为一等（2022）以及胡彬和王媛媛（2023）关于区位熵的计算方法，采用区位熵测度产业集聚度。

3.4 异质性分析

3.4.1 地区特征

基于胡焕庸线的划分，本文分别对其两侧区域进行了回归分析。结果显示，胡焕庸线东南侧地区的回归系数为0.273，且在1％的显著性水平上显著，表明“宽带中国”战略在这些经济较为发达、基础设施较为完善的地区，能够显著提升新质生产力。相比之下，胡焕庸线西北侧地区的回归系数虽显著，但数值低于东南侧，说明在经济发展相对滞后的地区，政策效果相对较弱。

3.4.2 城市区位

为检验政策在东部、中部和西部地区的异质性效应，本文对城市按区域进行分组，并将回归结果列于表6。结果显示，该政策在三个区域均呈现显著的正向影响，但政策效应的大小依次为东部、中部、西部。这表明，东部地区凭借坚实的经济基础和完善的基础设施，更能充分利用“宽带中国”战略带来的技术和信息流动，从而显著提升新质生产力。然而，西部地区由于经济发展水平相对较低，信息基础设施薄弱，政策效果不如东部和中部地区显著。

3.4.3 城市规模

根据范贤贤和郭平（2023）提出的城市规模划分方法，本文将282个城市划分为大、中、小三类。回归结果如表6所示，“宽带中国”战略在不同规模的城市中均显著促进了新质生产力的提升，但政策效应存在明显梯度。其中，大城市的政策效应最为显著，其次是中等城市，最后是小城市。大城市凭借完善的互联网基础设施、充足的资源配置和高端要素集聚效应，能够快速释放政策红利，促进技术创新和生产力提升；中等城市作为区域经济的承接枢纽，通过优化互联网接入水平和融入区域产业链，在技术扩散和产业协作方面展现出显著作用，但受限于创新资源相对不足，政策效应略弱于大城市；小城市由于互联网基础设施较薄弱、技术创新能力有限，政策效应相对较弱，但随着数字经济的发展，其未来增长潜力较大。

“宽带中国”战略对新质生产力的提升具有积极作用，但其政策效应在不同地区和不同规模城市间存在显著差异。