葛璇
(江門職業(yè)技術(shù)學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 廣東江門 529000)
伴隨我國社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展步入穩(wěn)定新常態(tài)階段,提高城市經(jīng)濟(jì)質(zhì)量與效益成為國家新戰(zhàn)略方針。以往為追求快速經(jīng)濟(jì)增長而采取的城鎮(zhèn)工業(yè)化方式也開始突顯出高質(zhì)量發(fā)展問題,如城市環(huán)境惡化、生態(tài)問題頻發(fā)[1]。為徹底改變這一以犧牲環(huán)境為代價(jià)的發(fā)展方式,追求綠色可持續(xù)性經(jīng)濟(jì)增長,國家在“十四五”規(guī)劃與2022年政府工作報(bào)告中均提出要通過智慧城市建設(shè)賦能產(chǎn)業(yè)綠色化轉(zhuǎn)型,引領(lǐng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)綠色變革。自2012年住建部下發(fā)《國家智慧城市試點(diǎn)暫行管理辦法》,智慧城市建設(shè)儼然成為提升技術(shù)創(chuàng)新能力、帶動(dòng)綠色經(jīng)濟(jì)增長的重要載體[2]。在新經(jīng)濟(jì)常態(tài)背景下,研究如何借助智慧城市優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),提高綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
現(xiàn)階段,學(xué)術(shù)界對于綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展的測度主要可從以下方式展開:一是技術(shù)創(chuàng)新。綠色經(jīng)濟(jì)技術(shù)創(chuàng)新最直觀的測算方式是綠色綜合生產(chǎn)效率,多以生產(chǎn)效率作為綠色經(jīng)濟(jì)的替換變量,采用包含R&D投入的超效率DEA—SBM模型計(jì)算綠色全要素生產(chǎn)率來衡量綠色經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)效率[3];二是效應(yīng)方式。綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展的多樣性,促使其多以“追趕”“創(chuàng)新”“領(lǐng)先”等效應(yīng)作為綠色經(jīng)濟(jì)測度的代理變量,運(yùn)用面板VAR模型衡量綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平[4];三是發(fā)展特點(diǎn)。學(xué)者基于綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展特征,將綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展分為突破式發(fā)展和漸進(jìn)式發(fā)展。突破式發(fā)展是突破現(xiàn)有綠色技術(shù),生產(chǎn)全新的綠色產(chǎn)品或服務(wù)[5];漸進(jìn)式發(fā)展是對現(xiàn)有綠色技術(shù)和綠色產(chǎn)品進(jìn)行優(yōu)化與改造[6];值得注意的是,突破式發(fā)展具備前瞻性與探索性特征,可促使綠色經(jīng)濟(jì)創(chuàng)建全新綠色消費(fèi)市場,同時(shí)也具有生產(chǎn)成本高、風(fēng)險(xiǎn)大等問題。
相較于以往研究,本文的邊際貢獻(xiàn)主要表現(xiàn)在以下三個(gè)方面:一是從微觀城市視角深入考察智慧城市建設(shè)對綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響,為不同地區(qū)智慧城市建設(shè)差異化產(chǎn)業(yè)政策提供基本的參考借鑒;二是根據(jù)綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中的投入、產(chǎn)出階段,利用資源性投入、非資源性投入、期望產(chǎn)出、非期望產(chǎn)出測算綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,對綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的衡量結(jié)果更加全面、合理;三是考慮到區(qū)域、城市規(guī)模、城市行政級別的差異性特征,采用傾向得分匹配(PSM)與雙重差分(DID)方法對研究樣本進(jìn)行詳細(xì)篩選,及時(shí)糾正樣本偏差問題,使實(shí)證結(jié)果更加真實(shí)可靠。
智慧城市試點(diǎn)工作開展以來,國內(nèi)學(xué)者針對智慧城市建設(shè)展開了大量研究[7-10]。有關(guān)智慧城市的影響主要集中在城市創(chuàng)新能力、城市經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)三個(gè)層面。
首先,城市創(chuàng)新能力的影響方面。張節(jié)、李千惠等人(2020)認(rèn)為,智慧城市建設(shè)相關(guān)政策可顯著提升區(qū)域創(chuàng)新能力,而且城市科技創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施越好,智慧城市建設(shè)政策影響程度越突出[11];張龍鵬等(2020)認(rèn)為,智慧城市建設(shè)可顯著提升城市創(chuàng)新能力,而且創(chuàng)新效應(yīng)隨著時(shí)間推移逐漸增強(qiáng)[12]。
其次,城市經(jīng)濟(jì)的影響方面。張治棟和趙必武(2021)基于PSM-DID方法驗(yàn)證了智慧城市建設(shè)對城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平具有顯著提升作用[13];王穎和周健軍(2021)認(rèn)為,智慧城市建設(shè)能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。從機(jī)制檢驗(yàn)層面來看,智慧城市建設(shè)主要通過人口集聚與技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長[14]。
最后,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響方面。王敏等人(2020)認(rèn)為,智慧城市建設(shè)主要通過居民消費(fèi)、行業(yè)創(chuàng)新、技術(shù)水平、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展四個(gè)層面促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級,且不同地區(qū)智慧城市建設(shè)程度對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響存在顯著差異性[15]。蔣選與王林杉(2021)認(rèn)為,智慧城市建設(shè)能夠促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級。在考慮城市規(guī)模異質(zhì)性現(xiàn)狀情況下,進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)欠發(fā)達(dá)地區(qū)智慧城市建設(shè)對本地產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型優(yōu)化效應(yīng)大于發(fā)達(dá)地區(qū)[16]。
綜上所述,現(xiàn)有文獻(xiàn)對智慧城市的研究主要集中于宏觀層面,對綠色經(jīng)濟(jì)的研究則相對較少。綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展作為推動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)性變革的關(guān)鍵組成部分,是踐行生態(tài)文明建設(shè)的不竭動(dòng)力。由此,本文利用地級城市微觀數(shù)據(jù),采用PSM-DID方法深入分析智慧城市建設(shè)對綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響,以期得到智慧城市建設(shè)促進(jìn)綠色經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的有效途徑。
鑒于智慧城市建設(shè)并非隨機(jī)分配,較易出現(xiàn)數(shù)據(jù)樣本選擇性偏差問題,采用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方式易對評估結(jié)果造成誤差。由此,本文采用傾向匹配得分方法(PSM)對智慧城市建設(shè)與綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因果效應(yīng)展開評估。具體來看,PSM將影響綠色經(jīng)濟(jì)和智慧城市建設(shè)的主要因素轉(zhuǎn)化為可被量化的條件概率,并據(jù)此為設(shè)立的智慧城市試點(diǎn)(處理組)匹配一個(gè)未設(shè)立試點(diǎn)但發(fā)展程度最相近的城市(對照組)。兩組城市之間除了是否建立智慧城市試點(diǎn)差異外,在其他層面均無明顯差異,一定程度上可以理解為是否設(shè)立智慧城市試點(diǎn)的差異。本文借鑒傾向匹配得分法選擇符合研究過程的數(shù)據(jù)處理組與匹配組,公式如下:
式(1)中:Xi表示匹配變量,是影響綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素總和,參照已有文獻(xiàn)及R2最大法則相關(guān)內(nèi)容,選擇如下變量。①技術(shù)創(chuàng)新:采用各地級市從業(yè)人員專利總授權(quán)數(shù)量進(jìn)行表征;②產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu):計(jì)算方式為“第三產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值/第二產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值”;③基建水平:采用年末人均實(shí)有道路面積進(jìn)行衡量;④外商投資力度:采用實(shí)際利用外商直接投資總額進(jìn)行衡量;⑤環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度:選取生活垃圾無害處理率、工業(yè)廢物利用率與生活污水處理率,并利用熵值法計(jì)算得到綜合指數(shù)作為環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的替代指標(biāo);⑥政府干預(yù)力度:采用財(cái)政支出總金額與GDP的比值進(jìn)行衡量。
進(jìn)一步利用Logit計(jì)算模型對式(1)中多個(gè)協(xié)變量數(shù)值進(jìn)行降維處理,進(jìn)而得到i地區(qū)的傾向得分?jǐn)?shù)值Pi(X)。對處理組和對照組的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配過程中,主要采用距離為0.01的近鄰匹配法。截至2020年4月,住建部公布的智慧城市試點(diǎn)共計(jì)290個(gè),這為本文利用雙重差分法(DID)進(jìn)行具體研究提供了較好的“準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)”條件。由此,本文以智慧城市試點(diǎn)設(shè)立當(dāng)作一次“準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)”,將2012—2020年期間設(shè)立智慧城市試點(diǎn)的城市作為處理組,未設(shè)立智慧城市試點(diǎn)的城市作為對照組,評估國家智慧城市建設(shè)對綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。所設(shè)定計(jì)量模型如下:
式(2)中:Yit代表綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平;根據(jù)城市獲批智慧城市試點(diǎn)的時(shí)間構(gòu)建解釋變量,其中,智慧城市試點(diǎn)獲批之前與之后分別取值0和1。虛擬變量依據(jù)智慧城市試點(diǎn)設(shè)立時(shí)間的先后順序進(jìn)行引入,具體含義是某城市于2012—2020年間設(shè)立智慧城市試點(diǎn)取值為1,反之取值為0。此外,、分別代表控制變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)。
3.2.1 被解釋變量
綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展。本文以綠色經(jīng)濟(jì)效率衡量綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展,并在借鑒李勇剛(2021)[17]及申洋等人(2021)[18]衡量方法的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了綠色經(jīng)濟(jì)效率測度的投入—產(chǎn)出指標(biāo)體系。
(1)投入指標(biāo)
投入指標(biāo)是反映綠色生產(chǎn)過程中投入性要素轉(zhuǎn)化成最終經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的效率指標(biāo)[19]。本文將投入性指標(biāo)主要設(shè)置為資源性和非資源性兩類。其中資源性投入指標(biāo)主要為能源使用量,用工業(yè)用電量及液化石油氣總供量表示;非資源性投入指標(biāo)主要為勞動(dòng)和資本投入,分別用城市從業(yè)人數(shù)及城市固定資本存量(利用永續(xù)盤存法計(jì)算獲得)表示。
(2)產(chǎn)出指標(biāo)
產(chǎn)出一般可分為期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出,由此設(shè)置相應(yīng)指標(biāo)進(jìn)行說明。其中,期望產(chǎn)出由社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效應(yīng)產(chǎn)出組成,采用地區(qū)社會(huì)零售總額及生產(chǎn)總值表示;非期望產(chǎn)出主要指城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中工業(yè)生產(chǎn)與居民日常生活中產(chǎn)生的廢棄物、二氧化硫等污染物,選用工業(yè)廢水總量、工業(yè)排放二氧化硫總量及工業(yè)粉塵排放量進(jìn)行衡量。
3.2.2 核心解釋變量
本文核心解釋變量為智慧城市虛擬變量。相關(guān)數(shù)據(jù)主要源自《國家智慧城市試點(diǎn)暫行管理辦法(2012年版)》。該文件出臺(tái)后國家陸續(xù)公布了三批智慧城市試點(diǎn)名單及相關(guān)試點(diǎn)信息。
3.2.3 控制變量
為全面、準(zhǔn)確衡量智慧城市建設(shè)對綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響,同時(shí),為盡可能減小共線性問題帶來的數(shù)值估算偏差,本文選取了如下控制變量:技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、基建水平、外商投資力度、環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度、政府干預(yù)力度。具體變量含義如表1所示。
表1 主要變量及具體含義
本文研究區(qū)間為2012—2020年,研究對象為中國285個(gè)地級及以上城市,研究所用數(shù)據(jù)源自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國環(huán)境年鑒》及各地級市統(tǒng)計(jì)公報(bào)。與此同時(shí),缺失的樣本數(shù)據(jù)主要利用線性插值法、均值法補(bǔ)齊。
為保證研究采用傾向性得分匹配方式測算的結(jié)果真實(shí)、可靠,選取的得分匹配研究變量必須滿足相關(guān)匹配平衡條件,即。進(jìn)行傾向性得分匹配測算過程中,本文將研究樣本分為兩類:一類是2012—2020年間設(shè)立了智慧城市試點(diǎn)的城市,用作處理組;另一類是2012—2020年間未設(shè)立智慧城市試點(diǎn)的城市,用作對照組?;贚ogit模型計(jì)算得到傾向得分匹配數(shù)值,并利用距離為0.01的近鄰匹配方式匹配處理組和對照組數(shù)據(jù),具體結(jié)果如表2所示。不難看出,所有變量的得分匹配標(biāo)準(zhǔn)化偏差結(jié)果均大幅減小,由此可以推斷出此次研究的匹配效果良好。總結(jié)而言,本研究的樣本匹配結(jié)果滿足了平衡性假設(shè)。分析以上結(jié)論可知,DID法關(guān)于數(shù)據(jù)平衡性與隨機(jī)性的特征要求在匹配樣本后可以得到滿足,因此能夠進(jìn)一步使用DID法進(jìn)行回歸分析。
表2 匹配樣本變量的平衡性結(jié)果
為準(zhǔn)確驗(yàn)證各變量之間的關(guān)系,本文利用雙重差分法對經(jīng)過傾向得分匹配后的變量數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì),并對式(2)進(jìn)行回歸,得到回歸結(jié)果如表3所示。
表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果
表3列(1)~(4)對應(yīng)基準(zhǔn)模型的被解釋變量分別為資源性投入、非資源性投入、期望產(chǎn)出、非期望產(chǎn)出。回歸系數(shù)顯示,2012—2020年設(shè)立智慧城市試點(diǎn)的城市對資源性投入、非資源性投入及期望產(chǎn)出方面均具有促進(jìn)作用,其中,非資源性投入、期望產(chǎn)出在5%水平上顯著,資源性投入則并不顯著;與非期望產(chǎn)出在1%水平上顯著負(fù)相關(guān)。出現(xiàn)這一結(jié)果的原因可能是,智慧城市試點(diǎn)工程目前時(shí)間還較短,對于資源性投入的影響效應(yīng)還有待進(jìn)一步加深。從總體回歸結(jié)果可知,智慧城市建設(shè)可顯著提升綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。
從控制變量總體來看,inno的回歸結(jié)果顯示,技術(shù)創(chuàng)新與綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在1%水平上顯著正相關(guān)。隨著社會(huì)技術(shù)創(chuàng)新水平持續(xù)提高,社會(huì)資源得到廣泛優(yōu)化整合,能夠促進(jìn)綠色經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步提升。lospg的回歸結(jié)果顯示,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化程度越高,綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高;但對非資源性投入的促進(jìn)作用不顯著。liofe的回歸結(jié)果顯示,基建水平與資源性投入、非資源性投入、期望產(chǎn)出正相關(guān),而且分別在5%、1%、1%水平上顯著,但與非期望產(chǎn)出在1%水平上顯著負(fù)相關(guān)。fdine的回歸結(jié)果顯示,外商投資力度與資源性投入、非資源性投入、期望產(chǎn)出正相關(guān),在5%水平上顯著;但與非期望產(chǎn)出呈負(fù)相關(guān)。sdife的回歸結(jié)果顯示,環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度對資源性投入、非資源性投入、期望產(chǎn)出均具有正向影響,但在研究期內(nèi)并不顯著,表明環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度一定程度上能夠提升綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。ligov的回歸結(jié)果顯示,在本研究期內(nèi)政府干預(yù)力度對綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有促進(jìn)作用,但并不顯著。
4.3.1 區(qū)域異質(zhì)性檢驗(yàn)
鑒于經(jīng)濟(jì)發(fā)展與資源稟賦差異,通常具備區(qū)位優(yōu)勢條件的智慧城市建設(shè)往往具有獲取綠色要素資源迅速、市場交易成本低廉等優(yōu)勢,從而更方便助力綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展?;诖耍疚母鶕?jù)區(qū)位資源要素差異,將285個(gè)城市具體劃分為98個(gè)東部城市與187個(gè)中西部城市兩類樣本,從而檢驗(yàn)不同區(qū)域智慧城市建設(shè)對綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響是否存在顯著差異,結(jié)果如表4所示。
表4 區(qū)域異質(zhì)性檢驗(yàn)
表4中列(1)~(4)表示東部城市的回歸結(jié)果;列(5)~(8)代表中西部城市的回歸結(jié)果。的測算結(jié)果顯示,智慧城市建設(shè)對綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展均具有促進(jìn)作用,其中,對中西部城市綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響更大。細(xì)致來看,東部城市基于地區(qū)稟賦優(yōu)勢,在基礎(chǔ)設(shè)施、要素資源、地理位置、人才培養(yǎng)等方面比中西部城市略勝一籌,相應(yīng)的,其在智慧城市建設(shè)中帶來的提升效應(yīng)也較為有限。反觀中西部城市,由于其過往城市發(fā)展水平較低,進(jìn)行智慧城市建設(shè)帶來的基礎(chǔ)設(shè)施升級、要素資源流通等能夠在短期內(nèi)得到明顯提升,進(jìn)而吸引高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)與高技能人才大幅流入,推動(dòng)自身綠色經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)快速發(fā)展。
4.3.2 城市規(guī)模異質(zhì)性檢驗(yàn)
伴隨中國城市人口占總?cè)丝诒戎厝找嬖龃螅鞘幸?guī)模也在迅速膨脹,這就需要城市在區(qū)域內(nèi)的分布與發(fā)展具備相對穩(wěn)定的增長比例。按照國務(wù)院發(fā)布的《關(guān)于調(diào)整城市規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)的通知》,下文將城區(qū)常住人口在500萬以上城市定義為特大及超大城市;將常住人口在100萬~500萬之間的城市定義為大城市;將城區(qū)常住人口在100萬以下的城市定義為中小城市。借此,分別檢驗(yàn)智慧城市建設(shè)對綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響,結(jié)果如表5所示。
表5 城市規(guī)模異質(zhì)性檢驗(yàn)
表5中列(1)~(4)表示特大及超大城市的回歸結(jié)果,列(5)~(8)代表大城市的回歸結(jié)果,列(9)~(12)代表中小城市的回歸結(jié)果。的回歸結(jié)果表明智慧城市建設(shè)對特大及超大城市與大城市的綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有明顯的促進(jìn)作用,對中小城市的影響作用并不顯著。究其原因,一方面,城市規(guī)模越大,自身產(chǎn)業(yè)集聚能力越強(qiáng),對城市環(huán)境污染物可以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模統(tǒng)一化處理,進(jìn)而提升城市環(huán)境治理效率。在此基礎(chǔ)上,中國特大及超大城市與大城市在建設(shè)智慧城市進(jìn)程中,可以充分利用新型環(huán)境治理技術(shù)與效率的全面提升,實(shí)現(xiàn)綠色經(jīng)濟(jì)長期穩(wěn)步發(fā)展;另一方面,中小城市與其他城市的區(qū)域協(xié)同治理機(jī)制并未完全建設(shè)起來,仍舊處于區(qū)塊化發(fā)展階段,致使中小城市難以享受到特大及大城市綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展的輻射影響。綜上所述,國家智慧城市建設(shè)對綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響具有明顯的城市規(guī)模異質(zhì)性差異。
4.3.3 城市行政級別異質(zhì)性檢驗(yàn)
智慧城市建設(shè)是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型升級的重要手段,并且智慧城市建設(shè)已成為地區(qū)高科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主要基地。目前來看,不同行政級別城市的綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度本身就存在差異,再加上高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的綠色創(chuàng)新效率與能力相較非高技術(shù)產(chǎn)業(yè)略勝一籌。基于此,本文借鑒汪陽潔等(2020)[20]的劃分方式,將城市行政級別依次劃分為副省級城市、省會(huì)城市與一般級別城市,以此考察智慧城市建設(shè)對綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響,結(jié)果如表6所示。
表6 行政級別異質(zhì)性檢驗(yàn)
表6列(1)~(4)表示副省級城市的回歸結(jié)果,列(5)~(8)表示省會(huì)城市的回歸結(jié)果,列(9)~(12)表示一般級別城市的回歸結(jié)果。的回歸結(jié)果表明,智慧城市建設(shè)對副省級城市、省會(huì)城市及一般級別城市的綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展均具有明顯促進(jìn)作用,其中,副省級城市估算系數(shù)大于省會(huì)城市,而省會(huì)城市估算系數(shù)大于一般級別城市。這可能是由于對于副省級城市來說,智慧城市試點(diǎn)工作主要目的是最大化享受規(guī)模經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)集聚與資源配置優(yōu)勢,借此更好實(shí)現(xiàn)綠色經(jīng)濟(jì)全面發(fā)展。對一般級別城市而言,在智慧城市建設(shè)試點(diǎn)工作中可能面臨高技術(shù)人才不足、產(chǎn)業(yè)集聚效能低下、財(cái)政優(yōu)惠政策較少等問題,一定程度上對綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)效應(yīng)遠(yuǎn)低于更高行政級別的城市。
根據(jù)上文分析,智慧城市建設(shè)對綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有明顯的促進(jìn)效應(yīng)。詳細(xì)來說,智慧城市建設(shè)通過合理化配置地區(qū)人力、物力、資本等資源,實(shí)現(xiàn)各生產(chǎn)性資源要素的整合與優(yōu)化,最終促進(jìn)綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展[21]。對此,為深入研究智慧城市建設(shè)對綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響的作用機(jī)制,本文進(jìn)一步借用三重差分方法(DDD)檢驗(yàn)資源配置效應(yīng),設(shè)定模型如下:
式(3)中: 表示城市配置資源,以城市人力、物力、資本資源配置總量來衡量;表示配置資源的影響渠道,即智慧城市建設(shè)通過影響城市資源配置總量對綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響程度,對式(3)進(jìn)行測算估計(jì),結(jié)果如表7所示。
表7 資源配置的影響渠道檢驗(yàn)
本文利用傾向得分匹配方法與雙重差分方法,實(shí)證分析了智慧城市建設(shè)對綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。研究發(fā)現(xiàn):第一,智慧城市建設(shè)對綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在顯著促進(jìn)效用;第二,就區(qū)域異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果來看,智慧城市建設(shè)對中西部城市的綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響更加顯著。就城市規(guī)模異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果來看,智慧城市建設(shè)對特大及超大城市與大城市的促進(jìn)作用更顯著。就城市行政級別異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果來看,智慧城市建設(shè)對副省級城市綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展的提升效應(yīng)更加顯著;第三,就影響渠道而言,智慧城市建設(shè)可通過優(yōu)化資源配置促進(jìn)綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展。
基于以上研究結(jié)論,本文提出如下政策建議:
第一,拓展智慧城市試點(diǎn)工作范圍。上述研究發(fā)現(xiàn),智慧城市建設(shè)可以促進(jìn)綠色經(jīng)濟(jì)持續(xù)高效發(fā)展?;诖耍稍诂F(xiàn)有城市發(fā)展基礎(chǔ)上納入創(chuàng)新發(fā)展理念,拓寬試點(diǎn)工作影響范圍。同時(shí),考慮到各地級市在城市規(guī)模與行政級別等方面的差異,結(jié)合地級市實(shí)際發(fā)展現(xiàn)狀,政府規(guī)劃可充分利用區(qū)位優(yōu)勢,實(shí)行區(qū)域化戰(zhàn)略定位,在智慧城市建設(shè)層面秉持求同存異原則,避免出現(xiàn)發(fā)展“一刀切”問題。
第二,強(qiáng)化綠色經(jīng)濟(jì)協(xié)同轉(zhuǎn)型能力。一方面,建立智慧城市協(xié)同技術(shù)機(jī)制,加強(qiáng)各行政級別城市之間的內(nèi)在聯(lián)系,推動(dòng)綠色環(huán)境治理技術(shù)與要素配置資源高效流動(dòng),形成城市間合理分工的技術(shù)擴(kuò)散網(wǎng)絡(luò)體系;另一方面,升級城市行政管理措施,為智慧城市建設(shè)提供公平、專業(yè)的競爭發(fā)展環(huán)境,弱化行政級別對綠色資源配置的影響,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)智慧城市建設(shè)中綠色經(jīng)濟(jì)協(xié)同轉(zhuǎn)型。
第三,優(yōu)化城市經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。智慧城市建設(shè)一定程度上優(yōu)化了二、三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)。具體而言,政府要充分利用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化紅利,不斷促進(jìn)現(xiàn)代生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)高效發(fā)展,減緩城市對資源性投入的長期依賴。同時(shí),重視現(xiàn)代生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對綠色全要素生產(chǎn)率的積極影響,通過整合培育高技術(shù)、高清潔的現(xiàn)代生產(chǎn)性服務(wù)業(yè),加快服務(wù)業(yè)與綠色經(jīng)濟(jì)的深度融合。