数字基建驱动区域创新的作用机制
——基于中国省份面板数据的实证

吴则粉，张 骞，赵秋运，马卓如

（1.马来西亚北方大学政府学院，马来西亚吉打古邦巴素 06010；2.北京大学新结构经济学研究院，北京 100871；3.新加坡南洋理工大学社会科学学院，新加坡 639798）

0 引言

基础设施建设不仅是诠释中国经济增长奇迹的显著因素，也是大力推进中国式现代化的必然要求，而且在国家应对内外冲击时具有“压舱石”作用。中国面对百年变局与世纪疫情的叠加冲击，党中央提出加快新型基础设施建设（以下简称“新基建”）。中国经济进入新发展阶段，依靠政府投资来刺激增长的模式难以持久，增强创新能力、依靠创新驱动才是实现高质量发展的根本途径。新基建在中国发挥稳增长作用的同时能否扮演创新引擎角色更值得探讨。

数字基建是新基建的核心。近年来，互联网、大数据、人工智能等数字技术与区域创新系统不断融合，日益成为区域创新的新动能［1］。基于国家创新和数字化战略的考虑，中国各级政府加大数字化投入，力求提高区域创新水平［2］。系统研究数字基建对区域创新的作用及机制，能够帮助我们认识和理解新基建对促进动能转换、推动高质量发展的内涵及意义。

目前相关文献主要有两类。一类涉及以交通基础设施为代表的传统基建对创新的影响。交通基础设施可降低运输和交流成本、促进人员流动和知识溢出、扩大市场规模，推动区域及企业的创新水平提升。Agrawal 等［3］利用美国公路数据研究发现，一个地区公路保有量增加10%后，其专利申请量5年提升了1.7%。Wang 等［4］利用中国城市和企业数据研究表明，城市道路密度提高10%，则每家企业的专利批准量增加0.71%。Gao 等［5］认为，高铁连接对周边企业创新的促进作用随时间而增大。从投资视角看，蔡晓慧等［6］考察中国地方政府基础设施投资对企业创新的影响发现，基建对企业研发具有长期的产品市场规模效应和短期的金融市场挤出效应，促进了大企业研发而抑制了小企业研发；潘雅茹等［7］发现中国基础设施投资与区域创新效率之间具有倒 “U”型关系，不同类型基础设施投资在不同地区的创新效应存在显著差异。另一类涉及以数字基础设施（包括互联网、信息通信技术、数字化等）为核心的新基建对创新的影响。数字基础设施的发展与应用，既能降低信息的获取、搜寻和复制成本，促进知识溢出，为创新活动赋能；也能降低沟通成本和协调成本，提高交流效率，优化创新资源配置。庞瑞芝等［8］指出，数字化是“双刃剑”，对企业创新同时产生有利的学习效应和不利的竞争效应；唐鹂鸣［9］发现数字化转型与企业创新之间呈现倒“U”型关系。另外，韩先锋等［1］研究表明，互联网对区域创新效率的促进作用表现出边际效应递增特征；蒋仁爱等［10］发现互联网对城市创新效率的促进作用随时间而增强。可见，数字基建的创新效应具有不确定性。

新基建背景下如何进一步评估数字基建对区域创新的作用及其程度、条件，使数字基建充分发挥创新动能作用，仍有待深入考察。为此，详细研究数字基建对中国区域创新的影响机制，并在估算中国省域数字基建投资水平的基础上进行实证分析。

1 理论分析和研究假说

1.1 数字基建对区域创新的作用及机理

从供给侧看，数字基础设施作为一种新型基础设施，具有“建研”同步特征，即建设数字基础设施需要依托前沿并不断更新的数字科技，数字基建投资的一部分配置在新兴数字技术及装备的研发生产上，催生新技术、新工艺、新产品，直接增加创新产出。从需求侧看，数字基础设施的建设和完善，可降低全社会使用数字技术的成本和风险，加快区域数字化普及，加速创新主体数字化转型，助力政府、金融、中介机构等对创新活动的智能、精准和高效服务，推动构建多方参与、数字驱动的创新体系。因此，数字基建将对生产供给部门和应用需求部门产生直接的创新激励效应。

从创新方式看，一方面，数字基建能带动全社会研发投入增长，产生自主研发效应：数字化生产部门对数字技术及装备直接进行研发投资，其他行业和部门为适应数字化变革趋势，提高对数字技术的吸收应用能力，会追加研发资金作为互补性投资；数字基础设施为创新创业活动搭建共享平台，增加创新创业机会，从而激励创新创业者入场，推动科技创新型企业涌现，撬动社会资本参与“双创”，扩充自主研发资金池；数字基建通过激发民间投资、带动上下游行业投资、拉动经济增长特别是数字经济发展的乘数效应，为全社会持续投入研发资源累积物质资本。另一方面，数字基础设施能促进国际技术扩散，推动创新主体对引进技术消化吸收再创新，产生技术引进效应：投资兴建数字基础设施是着眼未来产业发展而进行的超前布局，国内外企业平等参与竞争，这种前瞻性和开放性使数字基建成为技术投资的热点，尤能吸引优质国际资本流入；数字技术处于世界科技发展前沿，建设数字基础设施有助于集聚全球创新资源，推动国际创新交流合作，同时压缩国际交流的时空距离，降低交流成本、提升交流效率，最大程度发挥国际知识、人才流动的创新溢出效应。

从创新过程看，区域创新是一条从知识生产到技术创新再到产品开发的连续价值链，数字基础设施能够密切创新链的前向和后向关联，加速创新链各阶段的溢出，通过知识供给效应和创新转化效应对技术创新产生影响。一方面，数字基建催生海量数据和信息，虚拟现实等数字技术促进隐性知识显性化，从而推动知识总量呈指数型增长，为技术创新提供丰富的知识源泉；数字基础设施弱化时空限制，扩大知识可得范围，助力创新主体更快更多地获取流量知识，尤其是更远程、更前沿、更高质量的有用知识；利用数字化手段，创新主体更有效地管理存量知识，提高知识管理效率；数字基建还能促进人力资本积累，提升研发效率，提高创新主体将原生性知识转化为技术创新成果的能力。另一方面，运用数字基础设施，创新者可将生产者和消费者纳入创新流程，缩短与生产者和消费者的信息距离，及时获得信息反馈，有效应对需求变化，不断改进在销品、开发新产品、创造个性化定制品；通过提高技术与市场匹配的精准度，解决科技经济“两张皮”难题，推动创新链和产业链融合，促进创新成果产业化，加速知识产权向现实生产力转化，实现研发、生产与销售的良性循环，使创新主体及时获得利润回报，回收创新成本，提高创新主体的积极性和自生能力。根据以上分析提出：

假说1：数字基建不仅能直接推动区域创新水平提升，还可通过自主研发效应、技术引进效应、知识供给效应和创新转化效应对区域创新产生正向影响。

1.2 数字基建对区域创新影响的异质性

数字基建对区域创新的传导效应在不同创新系统的结构、实现程度并非一致。中国东、中、西部三大经济地带1），在数字基础设施的存量水平、建设力度及创新的基础、环境等方面存在差异，吸引、容纳、利用创新要素的能力有所差别。尽管数字基础设施能产生强烈的创新要素溢出效应，但不同地区创新系统的受益程度不同，甚至出现创新要素加速流出而不利于地区创新的问题，因此数字化既可能拉大也可能缩小区域创新差距。作为区域创新主体的高校、科研院所和企业，在功能定位、组织运行、资源保障和风险承受等方面各具特色或各有长短，高校院所多为公益机构，是开展基础研究的主力军，企业是追求利润最大化的市场主体，在应用研究领域具有优势，两类部门对数字基础设施建设及应用的偏好有所不同，数字化转型的进程快慢不一，数字化创新的方向各有侧重，从而造成数字基础设施对部门创新系统的异质作用。数字基础设施属于前沿科技领域，加大数字基建投资有利于集中攻克一批高层次核心技术，发明一些高水平创新成果，并通过产业链和供应链的联动效应提升相关技术及产品的创新质量。完善的数字基础设施还利于高质量创新要素的流动和配置，进而对创新产出质量产生积极影响。

上述异质性的深层原因在于禀赋条件和制度环境的差异，受这些因素的制约，数字基建对区域创新的影响可能呈现非线性特征。数字基建行业具有资金、人才、技术、数据等要素密集的特点，对数字基础设施的有效运用需要一定的人力、物力、智力和数据力为支撑，在资本、人才、技术和数据等要素禀赋更丰裕的地区，兴建和普及数字基础设施就有比较优势，数字基建的创新效应能得到更好发挥。数字基建能否有效推动区域创新还取决于制度环境：知识产权保护能保障创新主体获得预期经济回报，激发创新主体利用数字技术研发、传播和交易创新成果的积极性；开放竞争有序的市场体系有利于创新要素的自由流动与合理配置，促进创新成果的转移转化。因此，完善的知识产权保护制度和市场化制度将使数字基建的创新效应在更大程度上发挥。综上提出：

假说2：数字基建对不同地带、不同部门的创新效应和对不同质量创新产出的影响存在异质性。

假说3：数字基建对区域创新的影响因要素禀赋、知识产权保护和市场化的差异而存在异质性。

2 实证设计

2.1 模型设定

首先构建检验数字基建对区域创新影响的基础模型：

式（1）中：innov 表示区域创新；diginf 表示数字基建即数字基础设施投资；i为省份；t为年份；β1为重点关注的估计系数；α0为截距项；control 为j个控制变量，γ为相应的估计系数；μ为省份固定效应；δ为年份固定效应；ε为随机误差项。

其次，验证数字基建对区域创新的作用机制，在式（1）加入中介变量med，构建中介效应模型：

最后考察数字基建影响区域创新的异质性：一是用基础模型对不同地带、不同部门、不同质量的区域创新进行分样本回归；二是以要素禀赋和制度环境为门槛变量q，构建门槛模型：

式（4）中：β1,…,βn为不同门槛区间数字基建对区域创新的影响系数。

2.2 变量选取

2.2.1 被解释变量

用地区专利申请量衡量区域创新水平（innov）。由于发明专利的技术含量和创新程度比实用新型专利和外观设计专利高，故以发明专利申请量表征高质量创新（hqi），以实用新型专利和外观设计专利的申请总量表征低质量创新（lqi）。用地区高校和科研机构的专利申请总量衡量基础研究创新（bri），用地区规上工业企业的专利申请量衡量应用研究创新（ari）。

2.2.2 核心解释变量

有研究用互联网、电话等实物指标衡量数字基础设施［11］，但不同类型的实物很难加总，故无法准确评价数字基础设施的整体效应。采用数字基础设施资本存量来衡量可从总体上反映数字基建的力度和持续性［12］。运用永续盘存法估算数字基础设施资本存量（diginf）作为核心解释变量。测算资本存量要有投资流量及其折旧率，根据许宪春等［13］的研究，以计算机、通信和其他电子设备制造业（数字制造业）与信息传输、计算机服务和软件业（数字服务业）的固定资产投资（不含农户）作为数字基础设施投资额，并用固定资产投资指数平减。有一些研究对基础设施投资采用统一折旧率［14］，却未注意数字基础设施与其他基础设施在使用年限上存在很大区别，会造成估算结果有偏［15］，故参考Jorgenson 等［16］和孙琳琳等［17］的研究，对数字制造业和服务业的投资分别采用15%、32%的折旧率。

2.2.3 中介变量

自主研发（ird）为永续盘存法估算的人均R&D资本；技术引进（tim）为外商直接投资与地区生产总值（GDP）之比；知识供给（know）为每万人口中科技论文发表篇数；创新转化（prod）为人均规上工业企业新产品销售收入。

2.2.4 门槛变量

要素禀赋中，参考张军等［18］的研究，物资资本禀赋（pc）以扣除数字基础设施投资的全社会固资投资为投入数据，用永续盘存法核算物资资本并取人均值表征；参考张骞等的研究［19］，人力资本禀赋（hc）为平均受教育年限；技术禀赋（tech）为累计发明专利授权量；数据禀赋（data）以互联网普及率为代理指标，因为在数字化时代数据主要通过互联网产生，数据资源拥有量基本取决于网民规模。

制度环境中，知识产权保护（ipr）为专利纠纷立案数相对于专利拥有数的比率，即（1-专利纠纷累计立案数/累计专利授权量）×100，该值越大则知识产权保护水平越高；市场化（mar）为非国有经济比重，即1-（国有及其控股工业企业资产总计/规上工业企业资产总计）×100，该值越大则市场化程度越高。

2.2.5 控制变量

政府支持（gov）为地方政府财政科技支出占地方财政支出的比重；金融发展（fin）为年末金融机构存贷款余额除以地区生产总值；技术市场发展（tecm）为技术市场成交额占地区生产总值的比重；对外开放（open）为贸易专业化指数，即（出口-进口）/（出口+进口），其值越小，说明越有可能通过进口获得国外技术；环境约束（env）为工业污染治理投资额占地区生产总值的比重。

2.3 数据说明

选用2003 至2018 年中国30 个省区市（未含西藏和港澳台地区）的面板数据，高校、科研机构和企业专利数的时间范围为2009 至2018 年。数据来源于《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国固定资产投资统计年鉴》《全国科技经费投入统计公报》和国家知识产权局网站等。非比值数据均取对数，缺失数据用插值法补齐。

3 实证结果分析

3.1 基准分析

如表1 所示，数字基础设施资本存量的系数在1%显著性水平下为正，表明数字基础设施投资显著促进区域创新水平提升，数字基建是推动区域创新能力提高的重要因素。其中，政府支持和金融发展对区域创新起到了明显促进作用；技术市场发展的系数为负但不显著，表示样本期内技术市场发展并未发挥激励创新的积极作用，可能因为数字基础设施弱化了传统技术市场的交易功能和溢出效应；对外开放的系数为负但不显著，说明对外开放对区域创新的促进作用并不明显，可能因为两者存在较为复杂的非线性关系；环境约束的系数不显著为正，意味着环境约束对区域创新的正向影响未充分显现。

表1 基准回归结果

3.2 内生性处理

数字基础设施投资与区域创新之间可能存在双向因果关系，在基准回归中将解释变量滞后1 期缓解了这种内生性，但为了确保结果的稳健性，继续用工具变量法进行检验。

一是参考韩先锋等［1］的研究，以核心解释变量的滞后期为工具变量。结果如表2 所示，均通过检验，数字基础设施投资对区域创新的作用显著为正，与基准回归结果一致。

表2 工具变量回归结果

二是用与数字基础设施相关的历史变量作为工具变量，参考李坤望等［12］的研究，选用1985 至1999 年各省份的公路密度（hwd）和1985 至1999 年各省份的固定电话普及率（ftp），该指标能反映基础设施的历史水平，与后期的数字基础设施相关，但不会直接影响后期的区域创新水平。结果如表2 所示，工具变量通过了相关检验，数字基础设施资本存量的系数显著为正，再次验证基准回归结果有效。

3.3 影响机制分析

如表3 所示，数字基础设施投资对自主研发的影响显著为正，自主研发对区域创新存在显著促进作用，并且数字基础设施投资对区域创新的影响系数与表2 的结果相比明显下降，表明数字基础设施投资可通过增加自主研发投入间接推动区域创新。同理，数字基础设施投资可通过促进技术引进间接推动区域创新，可通过促进创新供给侧的知识生产即知识供给效应以及促进创新需求侧的产品生产即创新转化效应推动区域创新。

表3 中介效应回归结果

3.4 异质性分析

3.4.1 分样本回归

表4 显示，数字基础设施投资对三大经济带的创新均存在显著促进作用，促进程度在东部最大、中部次之、西部最小，可能由于不同地区处于不同的发展阶段，在要素禀赋和创新环境等方面存在差异，对数字基础设施发挥创新效应所需要的经济和制度条件的供给不均，东部由于发展水平强于中西部，因而其创新系统从数字基建中的获益最大；数字基础设施投资显著带动基础研究和应用研究两个部门创新水平的提升，基础研究创新从数字基建中的受益程度显著大于应用研究创新，反映出数字基建对基础性、原理性的前沿科学知识具有重大需求，投资兴建数字基础设施有助于开拓基础科学前沿、增强原始创新能力；数字基础设施投资对发明专利和非发明专利均有显著促进作用，且对质量较高的发明专利的作用更大，意味着数字基建能推动区域创新水平质的提升。以上结果具有内在逻辑一致性：实现以原创性、突破性、颠覆性为特点的高质量创新主要依赖基础研究，高质量创新水平与基础研究能力密切相关；加强基础研究和开展高质量创新要有雄厚的物质基础和良好的制度条件作保障，经济发达地区具有较大优势，数字基建能更大更好地发挥创新效应，促进基础研究能力和高质量创新水平提升。

表4 分样本回归结果

3.4.2 门槛回归

门槛存在性和真实性检验的结果显示，数字基础设施投资对区域创新的影响存在要素禀赋（包括pc、hc、tec、int）双门槛效应和制度环境（包括ipr、mar）单门槛效应。表5 显示：在不同门槛区间数字基础设施投资对区域创新的影响均显著为正，但影响程度存在差异，物资资本禀赋增长使数字基建对区域创新的正向影响变大；人力资本禀赋越多，数字基础设施投资对区域创新的促进作用越大；随着技术禀赋的不断积累，数字基础设施投资对区域创新的促进作用显著增强；数据禀赋越多，数字基础设施投资产生的区域创新效应就越大；知识产权保护水平越高，数字基础设施对区域创新的正向影响越大，知识产权保护能够修正创新产出的正外部性，为创新主体开展数字化创新、通过数字技术交流思想和交易成果提供激励和保障；市场化对数字基础设施投资引致的区域创新效应具有正向调节作用，市场化程度低意味着政府在创新系统中的话语权多、对创新主体的创新行为影响大，会因信息不对称等因素减弱数字基建给区域创新带来的益处，因此政府干预减少进而市场化水平提高会增大数字基建对区域创新的促进作用。

表5 门槛回归结果

3.5 稳健性检验

对上述回归结果进行稳健性检验。一是更换被解释变量指标，使用专利授权总量及人均量、专利申请人均量测度区域创新水平，分别用高校和科研机构的有效发明专利数、规上工业企业的有效发明专利数作为基础研究创新和应用研究创新，用发明专利的总授权量及人均量、人均申请量衡量高质量创新，用实用新型和外观设计专利的总授权量及人均量、人均申请量衡量低质量创新。二是更换核心解释变量指标，参考李坤望等［12］的研究，包括人均数字基础设施资本、人均固定电话用户和人均互联网用户的平均值，以及分别采用9.21%和6.9%的折旧率重新核算数字基础设施资本后的总量和人均值。检验结果与上述回归结果基本一致2），证实了本实证研究的稳健性与结论的可靠性。

4 基础设施结构与创新模式

以上分析未考虑基础设施结构的变化对不同创新模式的影响。一般而言，一个经济体在不同发展阶段会采取不同的创新模式，越是接近世界科技前沿就越依靠自主创新，而离世界前沿较远时则会倾向于引进模仿。新结构经济学认为，在特定发展阶段存在由要素禀赋结构和产业结构决定的最优创新结构，一个经济体应该按照比较优势来选择适宜的创新模式［20］。当前，随着产业和技术水平的提升以及发达国家逆全球化现象的加剧，中国通过技术引进实现模仿创新的空间缩窄、机会减少，迫切需要创新模式向以自主研发为主的结构转型，因此区域创新能力提升除了看总量增长外，还应更多地关注自主创新与模仿创新的相对结构演变。新基建有别于“铁公机”等传统基建，是新形势下应对内外冲击、适应数字经济发展的重要举措，反映了经济发展变迁下基础设施需求的结构性转变，这种转变可能对创新模式转型产生影响。在此，对不同经济发展阶段基础设施结构与创新模式的关系作进一步研究，以验证数字基础设施投资能否成为创新模式演进的推动力量。

使用门槛模型进行回归，以与世界科技前沿的距离即技术相对水平（tgap）为门槛变量，用各省份的实际人均GDP 与世界科技前沿国美国的实际人均GDP 之比衡量，该值越大表明离世界前沿越近。核心解释变量为基础设施投资结构，通过数字基础设施资本的相对比例来反映，包括数字基础设施资本占总物资资本的比重（digpro），及其与其他物资资本的比值（infstr）。被解释变量为创新模式，一是以自主研发（indrd）和技术引进（tecimp）为代理变量，分别用人均R&D 资本和外国直接投资（FDI）占地区生产总值之比衡量；二是用创新产出结构表征，将发明专利作为自主创新产出，将非发明专利作为模仿创新产出，构造发明专利申请量占全部专利申请量的比重（invepro）、发明专利申请量与非发明专利申请量的比值（innostr）两个指标。

经回归发现，以digpro 和infstr 为核心解释变量的结果一致。下面仅分析以digpro 为核心解释变量的结果，如表6 所示。由于与世界前沿的距离不同，基础设施投资结构与自主研发的关系存在双门槛特征：当tgap 低于第一门槛值时，数字基础设施资本份额提高对自主研发产生了显著负面效应；当tgap处于两个门槛值之间时，数字基础设施资本份额提高仍然会抑制自主研发水平提升，但抑制程度有很大减弱；当tgap 大于第二门槛值时，数字基础设施资本份额提高对自主研发的作用尽管不显著但已转负为正。另外，当tgap 低于单一门槛值时，提高数字基础设施资本比重对技术引进存在显著正向效应；但当tgap 高于这一门槛值时，继续提高数字基础设施资本比重会对技术引进带来显著负面影响。此外，当tgap 小于门槛值时，提高数字基础设施资本比重不利于自主创新，而有利于模仿创新；当tgap 大于门槛值时，数字基础设施资本份额与自主创新产出比重的关系不显著为正，即提高数字基础设施资本比重至少不会对自主创新产生负作用。以上结果说明，数字基础设施投资强度对区域自主创新模式的积极效应随着区域经济技术水平与世界前沿差距的缩小而显现，在经济发展进程中创新模式变迁与基础设施结构转变具有正相关性，当前的数字基础设施投资有助于推动中国创新模式由引进模仿向自主研发转型升级。

表6 基础设施结构与创新模式回归结果

5 研究结论与启示

本研究分析了数字基建对区域创新影响的相关理论，使用中国省级面板数据估算了各省份数字基础设施投资水平，实证考察了数字基建的区域创新效应。发现：数字基础设施投资推动了区域创新水平提升，并通过自主研发效应、技术引进效应、知识供给效应、创新转化效应等渠道实现；数字基础设施投资对区域创新的促进作用存在异质性，从促进程度上看，“东部＞中部＞西部”“基础研究＞应用研究”“高质量产出＞低质量产出”；受地区禀赋条件和制度环境的制约，数字基础设施投资对区域创新水平的影响具有门槛特征，表现为物资资本、人力资本、技术和数据等禀赋越多，市场化水平和知识产权保护程度越高时，数字基础设施对区域创新的促进作用越大；随着经济技术水平的提高，加大数字基础设施投资力度可推动创新模式由模仿创新向自主创新演进。

本研究验证了数字基础设施投资对区域创新的直接效应和间接效应，为丰富数字基建对创新作用渠道的研究提供视角；剖析了数字基础设施投资对不同地域、部门和类型创新影响的异质性及其深层原因，表明充分实现数字基建推动创新的潜能需要一定的禀赋条件和制度支撑，从而明晰了数字基建影响创新的非均等性及其条件；从新结构经济学视角探讨了基础设施结构转变与创新模式演进的关系，发现数字基础设施投资对自主创新模式的积极效应随着区域经济技术水平与世界前沿距离的缩小而显现，由此揭示基础设施与创新关系的结构性和动态性，扩展了基础设施创新效应的研究视角。

本研究对于把握中国数字基础设施建设的必然性及其区域创新效应的条件性，理解新基建引领自主创新、驱动创新发展的作用及意义提供了参考。其政策含义：一是加强对数字基础设施建设的顶层设计和宏观指导，做好国家及区域数字基础设施投资规划，科学构建数字基础设施网络体系和空间布局，同时应根据地区实际条件采取差异化的结构性政策，避免重复建设和盲目投入，提高投资效率；二是优先支持5G、数据中心、工业互联网、人工智能等新一代信息技术快速发展，加快传统基础设施数字化改造，推动创新主体数字化转型，提高全社会数字化应用水平；三是大力推动数字基础设施供给侧的自主创新，加大数字技术基础研发投入，加快攻克和掌握数字化领域核心技术，逐步实现数字化高技术产品的国产替代，保障数字产业供应链安全稳定；四是完善数字化发展的配套支撑体系，包括壮大数字化人才队伍、提高金融服务水平、加强知识产权保护等。

注释：

1）我国未含港澳台地区的三大经济带划分为：东部地带包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；中部地带包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地带包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。

2）受篇幅所限，稳健性检验结果未予列示，作者备索。