林小莉，王德起

（首都經濟貿易大學城市經濟與公共管理學院，北京 100070）

一、引言

目前，我國各行業(yè)產能過剩和過度集聚使得城市運行負擔加重，以工業(yè)化推動城鎮(zhèn)化建設實現了經濟的高速增長，同時也產生了城市人口擁擠、交通擁堵、空氣污染、資源短缺等一系列問題，工業(yè)化時期粗放的發(fā)展模式始終制約著我國經濟的高質量發(fā)展。《國家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃（2014—2020）》明確提出，推進智慧、綠色、人文的新型城市建設，實現集約、創(chuàng)新、融合、和諧、綠色的發(fā)展模式。信息化成為數字時代經濟增長的新動能，新一代信息技術的興起也為新時代城市治理提供新的契機，新興技術與對城市功能形態(tài)需求的深度融合催生了智慧城市這一新型城市發(fā)展模式。城市是一種由眾多子系統(tǒng)所構成的復雜系統(tǒng)，所謂智慧城市就是利用物聯網、云計算、互聯網、大數據和人工智能等新興技術，對城市中的所有人口、資源、生態(tài)和環(huán)境等復雜系統(tǒng)實現數字網格化管理的信息體系，能夠提升城市運行效率，改善政府治理模式，提高城市居民的生活質量。作為城鎮(zhèn)化和信息化發(fā)展到高級階段的產物，智慧城市是技術創(chuàng)新環(huán)境下城市發(fā)展的更高級形態(tài)，其最終目標是對技術的創(chuàng)造性運用以提高城市發(fā)展的可持續(xù)性，是解決城鎮(zhèn)化進程中城市問題的有效舉措，也是滿足人民對美好生活需求的重要途徑。

我國政府從2010 年開起研究發(fā)展智慧城市的有關問題，歷經十多年的努力，各區(qū)域智慧城市建設已初顯成效。當前的智慧城市建設從概念和實施上大多著眼于智能化構建，在評估智慧城市的建設成效上也主要從投入-產出的角度判定智慧城市建設的經濟效益，鮮有關注智慧城市建設帶來的社會效益和生態(tài)價值。黨的十八屆五中全會提出“創(chuàng)新、協(xié)調、綠色、開放、共享”五大發(fā)展理念，指明綠色是發(fā)展的模式，十九大報告進一步強調堅持和推進綠色發(fā)展，二十大報告明確提出加快發(fā)展方式綠色轉型，促進人與自然和諧共生。因此，按照綠色發(fā)展方式調整城市發(fā)展模式已成為必然趨勢。鑒于此，研究利用我國2006—2018 年156 個地級市的面板數據，將2012 年我國第一批試點智慧城市政策作為一次準自然實驗，采取傾向得分區(qū)配（propensity score match，PSM）與雙重差分（difference in differences，DID）相結合的PSM-DID 方法評估智慧城市建設的綠色發(fā)展效應，并分析智慧城市對綠色發(fā)展的作用機制。研究的創(chuàng)新之處主要在于：在理論上分析智慧城市對綠色發(fā)展的作用機理，并使用接近“準自然實驗”的PSM-DID 方法進行實證檢驗，使智慧城市政策的綠色發(fā)展效應評估更為科學準確；對智慧城市的綠色發(fā)展效應進行機制驗證，為推動智慧城市建設實踐和城市綠色發(fā)展提供決策支持。

二、文獻綜述與理論機制

（一）國內外的相關研究綜述

2008 年，美國International Business Machines Corporation（IBM）公司率先提出“智慧地球”的概念，并向政府提供資金建設城市智能化信息基礎設施，以實現城市由信息化到數字化再到智慧化的發(fā)展模式，在IBM 的智慧城市架構中，城市環(huán)境治理是最關鍵的目標之一。2010 年，作為智慧地球的子概念，“智慧城市”應運而生。國外對智慧城市的研究開始較早，并在2011 年之后呈現增多的趨勢，在智慧城市與綠色發(fā)展的問題上，國外學者主要從技術和非技術角度展開了相關研究。從技術角度上，智慧城市是由多種子系統(tǒng)所組成的大體系，其生態(tài)系統(tǒng)的核心功能是形成可再生的各種資源和可延續(xù)的環(huán)境生態(tài)，智慧城市中新的信息通信技術能夠更加有效地管理資源，是一種新型信息化的城市形態(tài)（Menniti et al，2014）。智慧城市并不能局限于信息技術的應用范圍，還應包含對自然資源的更合理使用及更低水平的排放量（Ferrara，2015）。物聯網、大數據分析和云計算等信息技術可以幫助公司區(qū)配最佳規(guī)模和品質的制造要求，從而提升公司制造效能，減少物流和交易成本，實現對自然資源的更合理使用以降低污染（Witkowski，2017）。智慧城市建設能夠通過利用高效能源的方法減少城市二氧化碳排放量，從而提升城市綠色全要素生產率（Renata，2013）。智慧城市需要關注垃圾管理、碳中和、氣候相容性等要素，以達到適宜的空氣質量（Goswami，2015）。智慧城市可降低生產與生活的耗能和污染，從線狀到網狀結構把自然資源利用、清潔制造與垃圾處置集成到一起，以此達到資金節(jié)省與質量改善的目的（Liu 和Peng，2014）。在非技術角度上，智慧城市規(guī)劃將有利于政府部門制訂一系列可持續(xù)的發(fā)展計劃，以便讓城市規(guī)劃的各單位可以更合理的使用城市水土資源，同時加強了城市規(guī)劃的能源與運輸系統(tǒng)基礎設施建設，及積極利用可再生能源進行可持續(xù)開發(fā)（Khansari et al，2013）。智慧城市設計提高了上下游行業(yè)之間的協(xié)同效能，同時增強了各行業(yè)的協(xié)調互動，發(fā)揮區(qū)域系統(tǒng)對能量利用和廢物污染的控制功能（Ramaswami et al，2016）。

我國政府自2009 年提出智慧城市建設，2012 年正式啟動第一批試點智慧城市建設，又分別于2013 年和2014 年設立了第二批和第三批智慧城市，并出臺的一系列相關政策文件（表1）。

表1 智慧城市建設相關政策

我國學者在智慧城市和綠色生態(tài)發(fā)展的研究中普遍認為，智慧城市應通過智能化推動城市生態(tài)發(fā)展，從城市發(fā)展路徑、模式及詬病解決等方面指出發(fā)展綠色智慧城市是未來城市建設和發(fā)展的必然趨勢（鄭燁和姜蘊珊，2021）。智能城市建設主要是以防治污染和城市交通的擁堵問題為實際需要驅動，智慧城市是是城市經濟、社區(qū)治理與自然環(huán)境和諧發(fā)展的新型模式（陳明生等，2022）。智慧城市能夠顯著促進綠色技術創(chuàng)新（武力超等，2022），降低區(qū)域碳排放強度（黃和平等，2022），實現綠色低碳發(fā)展（張榮博和鐘昌標，2022）。城市自身就是一個復雜系統(tǒng)，智慧城市的構建呈現跨學科和跨領域的交叉研究特征，從城市科學的角度來看，智慧城市是以信息化手段治理城市的新模式，是推動新型城鎮(zhèn)化發(fā)展的重要動力（楊凱瑞等，2022）。在全國智慧城市的建設實踐中，沈陽提出利用環(huán)保技術與智能科技，建設“生態(tài)沈陽”，杭州提出建設“綠色智慧都市”，深圳提出“從技術、人文、生態(tài)建設三大領域方面建設智慧城市”（姚沖等，2021）。在我國智慧城市的評價體系中，有學者提出在智慧城市的建設評估中應更加注重社會效益，如智慧交通的目標是減少交通擁堵和汽車尾氣排放，而不是簡單考量機動車上安裝的傳感器數量（王飛和邵磊，2018）。在智慧城市的未來發(fā)展中，應推進人地關系地域系統(tǒng)的研究，關注資源約束、環(huán)境污染和生態(tài)退化等問題（李霞等，2022），推動智慧城市生產生活方式綠色轉型，促進智慧城市綠色可持續(xù)發(fā)展，探索適合我國國情的智慧城市綠色發(fā)展的路徑。

（二）智慧城市對綠色發(fā)展的理論機制

1.規(guī)模經濟效應

智慧城市建設能夠實現傳統(tǒng)市政設施的智能化改造，形成良好的新型基礎設施、投資營商和教育醫(yī)療環(huán)境，吸引高端人才和外商直接投資，促進高技術產業(yè)的集聚，產生規(guī)模經濟效應。信息化是智慧城市建設的最主要特征，也是城市綠色轉型的重要動力（付金朋和武春友，2016）。一方面，信息技術可以進行對低技術勞動者的替代及與高科技勞動者的互補，從而大大提高了勞動生產率；另一方面，對傳統(tǒng)的優(yōu)勢產業(yè)以現代技術為基礎能夠吸引新型的戰(zhàn)略產業(yè)，進行節(jié)能減排和產業(yè)結構提升，建立具備國際競爭優(yōu)勢的產業(yè)聚集區(qū)，同時以現代信息網絡技術為基礎形成了促進產學研一體發(fā)展的產業(yè)信息平臺。智慧城市對技術創(chuàng)新具有正向促進作用（宋德勇等，2021），通過創(chuàng)新發(fā)展可以催生出低污染、低消耗、高附加值的先進制造技術，從而有效降低了城市在污染領域中的不合理產出，優(yōu)化能源消費結構。智慧城市擁有引領創(chuàng)新型人力資本聚集的基礎條件和良好體制環(huán)境（袁航和朱承亮，2020），可以利用虛擬互聯網技術促進實體協(xié)同發(fā)展，把城市打造成集人流、物流、資本流、信息化和數字流為一身的“要素集散地”，從而形成高端要素的產業(yè)聚集，形成高端要素和產業(yè)集聚，并借助新舊動能轉換促進傳統(tǒng)工業(yè)向高智能產業(yè)轉型，從而實現原有產業(yè)結構的高級化、合理化。同時，催生以智能工業(yè)和以新商業(yè)模式為首的現代服務業(yè)等新業(yè)態(tài)，形成中高端價值鏈的上下游集群，在集聚資源形成大規(guī)模經濟活動的同時，又帶動行業(yè)之間的科技互動與技術溢出，提高關聯企業(yè)污染處理水平，實現城市綠色發(fā)展。

2.資源配置效應

智慧城市能夠依托信息通信技術建立數字化平臺，實現城市多主體之間的信息共享和互聯互通，產生資源配置效應。政府在智慧城市建設中既是引導者、建設者，同時也是監(jiān)督者，應耦合市場和公眾需求提供頂層規(guī)劃設計與政策支持，運用政策優(yōu)勢吸引高技術人才和相關產業(yè)，合理優(yōu)化產業(yè)布局，政府的數字治理也會加強對企業(yè)環(huán)境污染的監(jiān)督。企業(yè)可以借助數字化平臺實現產業(yè)間的信息共享和良性競爭及時掌握市場需求的動態(tài)變化，解決信息不對稱和市場經濟滯后導致的資源低效率配置問題。關聯行業(yè)和高端人才的聚集帶來的信息溢出效應可以在公司內部產生治理污染的合力，通過對大數據的智慧分析處理實現資金、勞動力和資源在公司內部的靈活調配（杜建國等，2020），減少產能過剩和污染，不斷實現綠色發(fā)展資源的優(yōu)化配置。從城市的角度看，智慧城市的科技創(chuàng)新能夠優(yōu)化城市要素的投入結構，提高城市資源利用效率，智慧城市的政策溢出效應能夠實現城市間的協(xié)同發(fā)展，糾正地區(qū)之間的產能過剩和資源錯配問題，為地區(qū)實現綠色發(fā)展提供有利條件。

3.環(huán)境規(guī)制效應

環(huán)境規(guī)制是對經濟活動的制度性約束，意味著政府將加大對存在污染企業(yè)的審查監(jiān)管，采取更嚴格的處理措施從而對污染企業(yè)產生“震懾效應”，迫使企業(yè)規(guī)范生產流程和自治污染行為，減少污染排放。智慧城市建設能夠從制度規(guī)范和技術改進兩方面產生環(huán)境規(guī)制效應，為城市綠色發(fā)展提供保障支撐。長期以來，以要素投入為主的單一經濟增長模式及對經濟績效的過度追求，使得地方政府對治理污染的主動性較低，在事中污染監(jiān)管和事后污染處罰上也存在失職行為（游達明等，2018）。在制度規(guī)范上，中央政府在頂層設計中明確提出以人為本和生態(tài)文明是智慧城市建設的指導思想，這就要求地方政府在智慧城市的建設實踐中必須提升環(huán)境規(guī)制水平，實現城市生態(tài)系統(tǒng)的智慧化管理以改善城市環(huán)境。在技術改進上，環(huán)境監(jiān)管部門利用智慧技術可在重點企業(yè)和城市重點區(qū)域安裝傳感器和智能監(jiān)視系統(tǒng)，以實時收集記錄企業(yè)的排放數據和城市環(huán)境數據及時對企業(yè)的能源消耗和污染排放進行動態(tài)監(jiān)管，并利用大數據平臺對監(jiān)管數據進行預測分析。同時，企業(yè)也會創(chuàng)新治理污染的技術和更新排污設備（姚圣文等，2022），從而彌補環(huán)境規(guī)制帶來的生產成本上升，從客觀上提升城市的綠色發(fā)展水平。

以上述理論分析為基礎，提出研究假設如下：

假設1：智慧城市建設能夠顯著提升綠色全要素生產率，實現城市綠色發(fā)展（H1）；

假設2：智慧城市政策的綠色發(fā)展效應具有區(qū)域異質性（H2）；

假設3：智慧城市建設對綠色發(fā)展的促進作用因城市基礎設施、信息化水平等而異（H3）。

三、研究設計

（一）數據來源與樣本選擇

研究數據來源于2006—2018 年《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國城市統(tǒng)計年鑒》，我國于2012 年開始在90 個地、縣級城市設立首批智慧城市試點，是一次良好的“準自然實驗”。為防止智慧城市政策的綠色效應被低估，將90 個地區(qū)中只在市轄區(qū)或縣設立試點智慧城市的地級市從樣本中刪除。同時，將2013 年和2014 年設立的第二、三批試點城市從樣本中剔除，最終使用全國156 個地級市的面板數據實證檢驗試點智慧城市政策的綠色效應，以保證2012 年試點政策凈效應評估結果的準確性和穩(wěn)健性。

（二）模型設計

實驗中采用了雙重差分方法對決策有效性進行評估，雙重差分的應用基礎在于實驗組與控制組必須滿足共同趨勢假設，即若不考慮智慧城市政策，試點城市和非試點城市的綠色全要素生產率隨著時間的變化將不存在系統(tǒng)性差異。在現實中，城市之間城市經濟發(fā)展水平、社會生態(tài)環(huán)境狀況及其他因素的影響使共同趨勢假設無法滿足，簡單利用雙重差分法進行估計會產生非隨機選擇偏誤。傾向得分區(qū)配的雙重差分法能減少不可觀察且不隨時間而改變的組內差距，從而有效解決這一問題。采用近年來倡導的綠色全要素生產率（green total factor productivity，GTFP）作為綠色發(fā)展的評價指標，利用我國2006—2018 年156 個地級城市的面板數據，將2012 年國家首批試點智慧城市政策視為一次準自然實驗，采用PSM-DID 方法評估智慧城市建設的綠色發(fā)展效應?，F將基準回歸模型設定為

其中：ln(GTFPit)是被解釋變量，代表i地級市第t年的綠色全要素生產率；smartcityit為智慧城市政策的實驗分組變量，表示i城市在第t年是否為試點智慧城市，將2012 年設立的33 個試點智慧地級城市設定為“實驗組”，smartcity賦值為1，其余123 個非試點地級市設定為“控制組”，smartcity賦值為0；timeit為實施智慧城市政策的實驗分期變量，2012 年以前賦值為0，2012 年及以后賦值為1；smartcityit×timeit為實驗分組與實驗分期虛擬變量的交互項，交互項系數是核心估計參數，表示智慧城市建設對綠色全要素生產率貢獻的凈影響；Xit為其他一系列控制變量，包括地方政府規(guī)模、基礎設施建設、信息化水平、產業(yè)結構、外商直接投資、人力資本和技術創(chuàng)新，α、β1、β2、β3及γ為對應變量的系數；ε為隨機擾動項。

在實驗中，采用PSM-DID 方法的基本思路是在所有非試點城市中找到一個地級市j，使j與試點智慧城市i的觀察控制變量盡可能區(qū)配，當地級市的個體行為對試驗智慧城市政策的影響完全依賴可觀察的控制變量后，城市j和i被選為試點智慧城市的概率相近，便能夠相互比較。通過PSM-DID 方法，能夠通過城市特性變量讓實驗組對應較為相同的控制組，從而對相同特性數據的城市實現了雙重差分的回歸，從而解決了城市個體異質性的問題，有效估計智慧城市政策的綠色發(fā)展效應。研究中刪除了數據缺失過多的城市（如三沙市、日喀則市等），納入政策效應評估的實驗組和控制組樣本選擇范圍見表2，括號中的數值表示該省份中試點智慧城市的個數。在具體應用中，研究采用核區(qū)配的方法來確定權重，并利用Logit 回歸方法完成對試驗中變量和控制組之間的傾向得分估算，即各城市進入實驗組的條件概率，并進行一系列穩(wěn)健性檢驗。

表2 智慧城市實驗組和控制組地域分布（2012 年）

（三）變量處理和描述性分析

1.綠色全要素生產率（GTFP）

借鑒學界現有的研究思路，通過非徑向、非角度的slacked baced measure（SBM）方向的距離性函數和Malmquist 指數計算綠色全要素生產率。計算的GTFP分為投入和產出兩大指標，投入指標分為勞動力投入（L）、資本投入（K）和能源投入（E），而產出指標則分為期望產出和非期望產出。利用永續(xù)盤存法計算各城市第t期的固定資本存量（萬元），以此表示資本投入（K），公式為Kt=Kt-1(1-δ)+(It+It-1+It-2)，其中It為第t期城市固定資產投資額；δ為固定資產的折舊率，并將所有數據調整為以2005 年為基期。使用年末地區(qū)單位、個體及私營從業(yè)人數（萬人）來代表各城市的勞動力投入（L）。由于目前我國的統(tǒng)計年鑒只報告各省和直轄市的能源消費數據，因此使用各城市全年市轄區(qū)的用電量（萬千瓦·時）代表能源投入（E）。期望產出使用以2005 年為基期計算的各地級市實際GDP（萬元）表示，非期望產出則以熵值法擬合的各地級市工業(yè)廢水排放量（萬噸）、工業(yè)煙塵排放量（萬噸）和工業(yè)二氧化硫排放量（萬噸）的環(huán)境污染綜合指標表示。

2.控制變量選取

根據前文對智慧城市綠色發(fā)展效應的理論機制分析，研究選取政府規(guī)模、基礎設施、信息化水平、產業(yè)結構、外商直接投資、人力資本和技術創(chuàng)新變量為控制變量。具體來說，政府規(guī)模：用當年財政支出占GDP 的比例來衡量；基礎設施：用人均城市道路面積（平方米/人）表示；信息化水平：用人均郵電業(yè)務總量（萬元/人）表示，其中郵電業(yè)務是郵政和電信業(yè)務量之和；產業(yè)結構：用第二產業(yè)和第三產業(yè)增加值占GDP 的比重衡量；外商直接投資：用當年國際平均匯率下實際利用外資總額占GDP 的比重表示；人力資本：以普通高校在校生人數占城市年末總人口數的比例表示；技術創(chuàng)新：使用各城市企業(yè)數占所在省份的比重乘以該省當期的專利授權數量進行估算。個別指標數據存在缺失現象，采用移動平均法進行補齊。

3.變量的描述性統(tǒng)計

表3 顯示了變量的描述性統(tǒng)計，在試點智慧城市政策實施前，非試點智慧城市的GTFP高于試點智慧城市的，在政策實施后試點和非試點城市的GTFP均呈現略微下降，但二者之間的差距呈現縮小的趨勢。在其他控制變量中，試點智慧城市的基礎設施、第二產業(yè)占比、外商直接投資、人力資本和技術創(chuàng)新水平在政策實施前后均高于非試點城市的。在試點智慧城市政策實施前，試點智慧城市的信息化平均水平顯著低于非試點城市的，但這種差距在政策實施后逐漸縮小；試點和非試點智慧城市的政府規(guī)模和第三產業(yè)占比均未出現顯著差異，試點智慧城市的第三產業(yè)占比在政策實施后顯著高于非試點城市的，政府規(guī)模則低于非試點城市的。在政策實施后，基礎設施和外商直接投資的平均水平在試點城市和非試點城市間呈現差距擴大的趨勢，第二產業(yè)占比、人力資本和技術創(chuàng)新水平則呈現差距縮小的趨勢。此外，樣本中所有城市的政府規(guī)模、基礎設施、第三產業(yè)占比、人力資本和技術創(chuàng)新水平在智慧城市政策實施后均呈現不同幅度的上升。

表3 變量的描述性統(tǒng)計

四、實證結果與穩(wěn)健性檢驗

（一）基準回歸結果

1.傾向得分匹配

試點智慧城市的選擇并不具有完全的外生性，會受到諸多城市自身因素的影響。因此，需要構建Logit模型計算實驗組和控制組城市的傾向得分值，即各城市被選為試點智慧城市的條件概率以進行有效區(qū)配。借鑒現有的研究思路，將是否為試點智慧城市這一虛擬變量視為被解釋變量，對研究設計中選定的控制變量進行Logit 回歸。由表4 可知，政府規(guī)模、第二產業(yè)占比、人力資本和技術創(chuàng)新均在1%的顯著性水平上正向影響各城市被選為試點智慧城市的概率，第三產業(yè)占比在5%的水平上起顯著作用，說明政府規(guī)模較大、第二、第三產業(yè)占比較高、人力資本和技術創(chuàng)新水平高的城市成為試點智慧城市的概率更高。信息化水平在1%的顯著性水平上產生負向選擇作用，外商直接投資對是否被選為試點智慧城市未產生顯著影響。

表4 Logit 傾向得分估計與平衡性檢驗

為了降低城市間異質性對雙重差分預測結果的影響，采用核區(qū)配法對試點政策執(zhí)行前的城市進行區(qū)配。根據傾向得分區(qū)配的平衡性檢驗結果得出，所有變量在區(qū)配后的標準偏誤絕對值減小且均低于10%，表明實驗組與控制組的特征在區(qū)配后很相似，t檢驗的結果表明實驗組與控制組之間沒有系統(tǒng)性差異，并滿足傾向得分對應的均衡性假定。另外，區(qū)配前后實驗組和控制組城市傾向得分的核密度函數圖說明，實驗組在區(qū)配前核密度函數相對分散，而控制組核密度函數則集中在右側，實驗組和控制組的分布存在比較顯著的差別，若直接進行雙重差分會產生估計偏差。在核區(qū)配之后，由于實驗組概率密度分布比較集中，與控制組的分布差異減小或趨同，再次表明使用傾向得分區(qū)配雙重差分估計方法是可行的。

2.PSM-DID 分析結果

如表5 所示，可比較傳統(tǒng)ordinary least squares（OLS）、DID 法對試點智慧城市政策的估計結果，并與PSM-DID 結果進行對比分析。根據傳統(tǒng)OLS 結果看出，試點智慧城市政策并沒有對城市綠色全要素生產率產生顯著影響。這可能是由于忽略了未觀測變量的影響，OLS 回歸對智慧城市政策的估計存在偏誤。DID 回歸結果顯示，交互項time×smartcity的系數并不顯著，表明DID 盡管考慮了未觀測變量的影響，但并不能克服選擇性偏誤問題，導致估計結果仍不準確。區(qū)配思想的運用使PSM-DID 方法很好地解決了上述問題，本文的所有基準回歸均通過核區(qū)配方法實現區(qū)配，PSM-DID 估計結果表明，交互項time×smartcity系數在全國層面顯著為正，說明試點智慧城市政策顯著提升了全國地級城市的GTFP。由于我國區(qū)域經濟發(fā)展差異較大，為進一步檢驗智慧城市的綠色發(fā)展效應，按照傳統(tǒng)的地理區(qū)位將156 個地級市劃分為東部和中西部區(qū)域，PSM-DID 估計結果表明，東部、中西部地區(qū)的time×smartcity交互項系數均通過顯著性檢驗，相較于中西部地區(qū)，試點智慧城市政策對東部地區(qū)城市GTFP的促進作用更顯著。這可能是由于改革開放時期的非均衡發(fā)展政策，我國東部地區(qū)在良好區(qū)位優(yōu)勢的基礎上擁有了雄厚的經濟基礎，形成有利于智慧城市發(fā)展的環(huán)境制度和創(chuàng)新環(huán)境，試點智慧城市此基礎上綠色發(fā)展水平進一步提升。

表5 智慧城市政策對GTFP 的影響

在其他控制變量方面，FDI（foreign direct investment）、信息化水平和基礎設施只在東部區(qū)域城市呈現顯著影響，且系數均為負。政府規(guī)模在全國和東部地區(qū)呈現顯著負向影響，這也與現有的研究結論一致，政府對宏觀經濟的過度干預也會產生資源配置的低效率，從而對GTFP產生負向影響。第二產業(yè)占比在全國和中西部地區(qū)呈現顯著正向影響，第三產業(yè)占比對GTFP的影響均不顯著。人力資本在全國、東部和中西部地區(qū)均對GTFP產生顯著影響，這意味著人力資本投入能夠促進知識成果轉化，促進城市綠色發(fā)展，技術創(chuàng)新僅在西部地區(qū)呈現顯著影響。本文的實證結果還表明，單純的OLS 和DID 回歸都將低估智慧城市政策對綠色經濟全要素產出的貢獻率，PSM-DID 方法能夠在一定程度上消除異質性問題，有效評估智慧城市的綠色發(fā)展效應。

（二）穩(wěn)健性檢驗

1.安慰劑檢驗

我國在2012 年開始實施第一批試點智慧城市政策。因此，可以利用反事實的研究思路人為地改變政策實施年份，進行時間安慰劑檢驗。將第一批試點智慧城市政策實施時間分別假定為2009 年、2010 年、2011 年，即通過改變時間虛擬變量的取值重新進行PSM-DID 回歸，觀測交互項系數符號及顯著性水平變化。如果交互項系數仍顯著為正值，則表明是由已經出現的其他原因而不是試點智慧城市政策而導致了GTFP的明顯不同，反之，則可證實基準回歸結論的穩(wěn)健性。見表6，若將第一批試點智慧城市政策分別提前至2009 年、2010 年、2011 年實施，時間安慰劑檢驗結果顯示交互項系數都為負且均不顯著，與基準的回歸結果比較，其他控制變量結果的變動不大，說明是通過試點智慧城市發(fā)展，而不是由于其他隨機性原因所造成的GTFP的明顯改善，與上文基準回歸結果得出的結論一致。

表6 時間安慰劑檢驗：智慧城市政策提前1?3 年實施

2.其他穩(wěn)健性檢驗

為保證回歸結果的穩(wěn)健性，使用半徑區(qū)配法代替核區(qū)配法進行DID 回歸，結果顯示無論是全國層面還是區(qū)域層面交互項的系數均未發(fā)生顯著變化，兩種區(qū)配方式得出的結果相同，進一步驗證上文回歸結果的穩(wěn)健性。

（三）智慧城市建設對GTFP 影響的機制檢驗

本部分將進一步檢驗智慧城市政策影響GTFP的內在機制。參考現有的研究思路，以基準回歸中的控制變量依次為被解釋變量，以交互項為解釋變量進行PSM-DID 回歸，以此識別智慧城市政策是否對各控制變量產生了顯著性影響，并結合基準回歸結果驗證影響機制。表7 顯示了全國層面智慧城市政策的機制檢驗結果，表8 和表9 則分別是東部和中西部地區(qū)機制檢驗結果。

表7 全國智慧城市政策影響GTFP 的機制檢驗

表8 東部地區(qū)智慧城市政策影響GTFP 的機制檢驗

表9 中西部地區(qū)智慧城市政策影響GTFP 的機制檢驗

表7 顯示，智慧城市建設顯著提升了全國層面城市的信息化和技術創(chuàng)新水平，前文表5 的基準回歸結果顯示這兩者并未對GTFP產生顯著影響。智慧城市建設在一定程度上降低了第二、第三產業(yè)占比，這可能是由于智慧城市系統(tǒng)將智能化因子融合到粗放的傳統(tǒng)產業(yè)中，催生了一批具有高收益、高附加值的技術知識密集型新興產業(yè)。結合前文基準回歸結果顯示第二產業(yè)占比對GTFP具有顯著正向作用，說明智慧城市政策降低第二產業(yè)占比從而在一定程度上抑制了GTFP。這可能是由于智慧城市建設帶來的產業(yè)結構轉型升級能夠在一定程度上降低城市環(huán)境污染，但經濟增長效應還未顯現。

表8 顯示，與全國相類似，東部地區(qū)的智慧城市建設顯著降低了第二產業(yè)占比，呈現出了產業(yè)結構轉型升級效應。同時，東部地區(qū)的基礎設施和人力資本水平由于智慧城市政策的實施顯著提升，這也與前期的理論預期相符合。在基準回歸中，東部地區(qū)城市的第二產業(yè)占比未對GTFP產生顯著影響，基礎設施和人力資本則對GTFP有顯著正向影響，說明基礎設施和人力資本是東部地區(qū)智慧城市實現綠色發(fā)展效應的機制。這可以解釋為東部地區(qū)的經濟基礎條件更為優(yōu)越，產業(yè)并非綠色經濟增長的主導因素，要素集聚、知識溢出等軟環(huán)境對GTFP的影響作用更明顯。

表9 顯示，中西部地區(qū)的智慧城市建設對城市信息化水平和技術創(chuàng)新有顯著的促進作用，利用信息技術變革城市治理模式是智慧城市建設的主要特征，也是國家經濟發(fā)展邁上“創(chuàng)新驅動”的標志之一。前文基準回歸顯示，技術創(chuàng)新能顯著促進城市綠色發(fā)展，信息化水平則對城市GTFP不產生顯著影響。因此，技術創(chuàng)新是中西部地區(qū)智慧城市建設促進綠色發(fā)展的機制。這可能是由于中西部地區(qū)的城鎮(zhèn)化水平相對于東部地區(qū)較低，要素流動相對緩慢，產業(yè)集聚效應不明顯，技術創(chuàng)新的帶動效應在中西部地區(qū)智慧城市GTFP提升上作用更為顯著。

五、結論與建議

（一）主要結論

智慧城市作為新型城市治理模式是城鎮(zhèn)化和信息化發(fā)展到高級階段的產物，是破解城市發(fā)展難題的可行道路，對實現綠色發(fā)展模式以滿足人民對美好生活的向往具有重大的現實意義。從理論分析上，智慧城市建設能夠產生規(guī)模經濟效應、資源配置效應和環(huán)境規(guī)制效應實現城市綠色發(fā)展。在實證研究上，基于2006—2018 年我國156 個地級市的面板數據，將2012 年智慧城市全國性試點政策作為一次準自然實驗，通過PSM-DID 方法檢驗智慧城市的綠色發(fā)展效應及作用機制。研究結果顯示：智慧城市政策能顯著提升全國試點城市的GTFP；智慧城市的綠色發(fā)展效應區(qū)域差異明顯，相較于我國中西部區(qū)域，試點智慧城市政策對東部區(qū)域城市綠色發(fā)展的效果更為顯著。機制檢驗表明，試點智慧城市政策在分別通過產業(yè)結構和技術創(chuàng)新在全國和中西部地區(qū)城市中產生綠色發(fā)展效應，在東部地區(qū)則是通過基礎設施和人力資本促進城市綠色發(fā)展。

（二）對策建議

基于上述研究結論，得出政策思考如下：

第一，應關注到智慧城市建設所面臨的地區(qū)發(fā)展不平衡問題。試點智慧城市政策對東部地區(qū)城市綠色全要素生產率促進作用更為顯著，這可能是由于我國東部地區(qū)的基礎設施更加完善，環(huán)境頂層設計和保障機制更為健全。中西部區(qū)域也應該充分運用智慧城市這一政策工具，加強基礎設施建設和人才引進力度，更好地發(fā)揮智慧城市政策對城市綠色發(fā)展的促進作用。

第二，應著重補齊短板激發(fā)智慧城市的綠色發(fā)展效應。值得注意的是，2012 年實施的試點智慧城市政策對政府規(guī)模和外商直接投資的作用尚未在當期顯現，這也間接影響了智慧城市建設的綠色發(fā)展效應。在今后我國的新型智慧城市建設中，應加大城市對外開放水平、強化政府在智慧城市的頂層設計和制度體系，從而更好地吸引要素集聚，提升城市人力資本產生的知識溢出效應等。

第三，應立足我國國情探索符合城市特色的智慧城市發(fā)展道路。在智慧城市建設過程中注重工業(yè)化、城鎮(zhèn)化與信息化的耦合協(xié)調發(fā)展，應根據不同城市的特色和實際問題，“一城一策”創(chuàng)建城市智慧方案，加強城市和區(qū)域之間協(xié)調互通和產業(yè)聯動，使信息技術更好地賦能企業(yè)創(chuàng)新和產業(yè)轉型升級，提升智慧城市的綠色發(fā)展效應，實現現代城市智慧化治理，從而助推經濟高質量發(fā)展。