新型数字基础设施对制造业高质量发展的影响：分位数回归分析

以上基本计量模型主要刻画的是新型数字基础设施在均值区间对制造业高质量发展的溢出效应，忽视了其在极值区域的尾部状态特征。通过统计分析发现：制造业全要素生产率的偏度为0.41，峰度为3.37；新型数字基础设施的偏度为1.91，峰度为6.34，二者都呈现出典型的右偏厚尾分布。为了刻画新型数字基础设施对制造业高质量发展的非对称影响，有效捕捉新型数字基础设施和制造业高质量发展分布的尾部特征，本章接下来利用控制时间效应的分位数回归，分别估计在0.1、0.25、0.5、0.75和0.9分位点上制造业高质量发展受新型数字基础设施影响的分位数方程。具体回归结果如表3所示。新型数字基础设施（digfra1）的拟合系数均在1%的置信水平下显著为正，说明新型数字基础设施对制造业高质量发展各分位点都具有显著的正向溢出效应。进一步来说，在不同分位点上新型数字基础设施的系数估计值在0.025～0.029之间，其大小随着分位数的增加呈现出下降趋势，说明增加新型数字基础设施供给可能会更加强烈地促进低效率的制造业企业提高发展质量。同时，其他大部分控制变量的回归结果与基准回归结果一致。值得注意的是，企业性质（nature）的回归系数随着分位点的增加逐渐由正向显著转为负向显著，这说明国有资本的使用对低效率制造业企业的高质量发展具有促进作用，对高效率制造业企业的高质量发展则具有抑制作用。总而言之，新型数字基础设施在不同分位点上对制造业高质量发展均存在显著的正向影响，并且对低效率制造业的正向溢出作用更加强烈。

图2　制造业高质量发展和新型数字基础设施的核密度图

表3　新型数字基础设施对制造业高质量发展的影响：分位数回归结果(www.xing528.com)

续表

注：*、**、***分别表示在10%、5%和1%的显著水平上显著；括号内数值为聚类标准误差。