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    智慧城市對勞動生產(chǎn)率影響的實(shí)證研究
    ——基于283 個(gè)地級市面板數(shù)據(jù)

    2020-03-02 13:54:20趙威遜ZHAOWeixun何瓊HEQiong
    價(jià)值工程 2020年36期
    關(guān)鍵詞:勞動生產(chǎn)率回歸系數(shù)雙重

    趙威遜ZHAO Wei-xun;何瓊HE Qiong

    (北京信息科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,北京100192)

    0 引言

    智慧城市是運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、空間地理信息集成等新一代信息技術(shù),促進(jìn)城市規(guī)劃、建設(shè)、管理和服務(wù)智慧化的新理念和新模式,通過建立城鄉(xiāng)居民信息服務(wù)體系,實(shí)現(xiàn)城市規(guī)劃和城市基礎(chǔ)設(shè)施管理的數(shù)字化,促進(jìn)城市人居環(huán)境得到改善,大幅提升公用基礎(chǔ)設(shè)施的智能化水平,建立城市網(wǎng)絡(luò)安全保障體系和管理制度,以實(shí)現(xiàn)加速工業(yè)化與信息化深度融合,建設(shè)完善中小企業(yè)公共信息服務(wù)平臺,積極培育發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新興業(yè)態(tài),從而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。

    1 文獻(xiàn)綜述

    在城市創(chuàng)新能力和經(jīng)濟(jì)增長方式方面,劉巧等利用2005-2015年中國171 個(gè)地級市的面板數(shù)據(jù)和DID 模型證明,智慧城市建設(shè)顯著促進(jìn)了城市技術(shù)創(chuàng)新水平的提升,平均而言使城市技術(shù)創(chuàng)新水平提高了17-19%[1]。呂寒等構(gòu)建了整合而成的智慧城市發(fā)展指標(biāo),采用2000-2017年北京市、上海市、廣州市3 個(gè)全國一線城市的面板數(shù)據(jù)和VAR 模型,證明政府科研投資、產(chǎn)業(yè)園區(qū)總產(chǎn)值對智慧城市發(fā)展具有正面效應(yīng)、科技工作人員數(shù)量對智慧城市發(fā)展具有負(fù)面效應(yīng)[2]。石大千等基于中國2005-2015年197個(gè)地級市的面板數(shù)據(jù),使用中介效應(yīng)模型和雙重差分的方法,證明智慧城市促進(jìn)了城市的創(chuàng)新績效[3]。張衛(wèi)東等基于2005-2015年中國171 個(gè)地級市的面板數(shù)據(jù)和DID 模型,證明相比非試點(diǎn)城市,智慧城市建設(shè)可使城市的全要素生產(chǎn)率平均提升2-4%[4]。楊振華基于2006-2015年153 個(gè)地級市的平衡面板數(shù)據(jù)和DID 模型,證明智慧城市建設(shè)能夠顯著提高城市經(jīng)濟(jì)效率[5]。

    總的來說,智慧城市的設(shè)立提高了城市的創(chuàng)新能力、促進(jìn)了技術(shù)的進(jìn)步、優(yōu)化了資源的配置、維持了城市的綠色可持續(xù)發(fā)展。但上述研究主要聚集在智慧城市的設(shè)立對于全要素生產(chǎn)率的影響上,而在不存在稅收的、柯布道格拉斯技術(shù)的完全競爭市場中,工人工資正比于勞動生產(chǎn)率,因而研究智慧城市對勞動生產(chǎn)率的影響更有利于反映出智慧城市對人民生活水平提高的影響。本文將考察智慧城市的設(shè)立對于勞動生產(chǎn)率的影響。

    2 研究設(shè)計(jì)

    2.1 模型設(shè)定

    本文以建辦科[2013]5 號附件一《第一批國家智慧城市試點(diǎn)名單》中的地級市為實(shí)驗(yàn)組,即排除了試點(diǎn)名單中的縣級市、市轄區(qū)、省轄市,共33 個(gè)實(shí)驗(yàn)組地級市,以中國283 個(gè)地級市中非實(shí)驗(yàn)組地級市為對照組,設(shè)定分組虛擬變量du:試點(diǎn)地級市設(shè)置為1,非試點(diǎn)地級市設(shè)置為0。由于2012年為智慧城市申報(bào)時(shí)間,因此本文以2012年及其以后為實(shí)驗(yàn)后、以2012年以前為實(shí)驗(yàn)前,設(shè)置政策虛擬變量dt:2012年以前的樣本設(shè)置為1,其余樣本設(shè)置為零。為了考察該政策對勞動生產(chǎn)率的影響,建立如下計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型:

    式(1)中,被解釋變量LP 為城市勞動生產(chǎn)率,定義為城市生產(chǎn)總值與該城市人口總數(shù)之比,即人均GDP。year為年份,用以控制人均GDP 隨著時(shí)間的增長。Xit是控制變量序列,包括城市對外開放程度、城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)活力和經(jīng)濟(jì)聚集程度。du×dt 為雙重差分項(xiàng),該項(xiàng)回歸系數(shù)的顯著性與符號是本文的核心,由于預(yù)期智慧城市政策能提高城市的勞動生產(chǎn)率,我們預(yù)期系數(shù)為正。

    本文進(jìn)一步建立如下中介效應(yīng)模型,以考察智慧城市是否通過提高城市創(chuàng)新水平和促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化的方式來影響勞動生產(chǎn)率。首先,檢驗(yàn)智慧城市是否對中介變量M 產(chǎn)生顯著影響:

    若β1′顯著不為零,則將中介變量加入對勞動生產(chǎn)率的回歸模型(1)中,回歸并得到新的雙重差分項(xiàng)回歸系數(shù)β2′。若0≤β2′≤β1,則說明智慧城市對勞動生產(chǎn)率的正影響有一部分是通過中介變量M 來實(shí)現(xiàn)的。

    2.2 數(shù)據(jù)說明

    在基準(zhǔn)回歸中,被解釋變量LP 為城市勞動生產(chǎn)率,定義為城市生產(chǎn)總值與該城市人口總數(shù)之比(rgdp)。在中介效應(yīng)模型中,用城市從業(yè)人員專利數(shù)(rzl)來表示城市創(chuàng)新水平,從業(yè)人員專利數(shù)是城市專利數(shù)與城市就業(yè)人口的比值;考慮到高新技術(shù)工業(yè)的污染水平相對較低,而低技術(shù)的鋼鐵、水泥、電解鋁、玻璃等重化工業(yè)相對較高污染高,因此本文分別使用單位工業(yè)產(chǎn)值二氧化硫排放量和單位工業(yè)產(chǎn)值廢水排放量來表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化水平。

    對于控制變量而言,本文使用進(jìn)出口總額(ex)來表示城市對外開放程度,使用第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)(psl)占比來表示城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),用勞動力參與率(lpr)來表示城市經(jīng)濟(jì)活力,用產(chǎn)值占該省所有地級市總產(chǎn)值的比重(pgdp)來表示城市經(jīng)濟(jì)聚集程度。

    本文所使用數(shù)據(jù)來自2006-2016年《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》,部分地級市部分年份存在數(shù)據(jù)缺失,本文利用平均增長率方法將其補(bǔ)齊,最終得到2005-2015年中國283 個(gè)地級市11年的平衡面板數(shù)據(jù)。

    3 實(shí)證結(jié)果及分析

    3.1 基準(zhǔn)回歸

    本文采用固定效應(yīng)模型來估計(jì)式(1),在回歸時(shí)逐步加入控制變量,回歸的結(jié)果如表1 所示。

    表1 智慧城市對勞動生產(chǎn)率的影響

    模型(1)為不添加控制變量時(shí),勞動生產(chǎn)率對雙重差分項(xiàng)的回歸,結(jié)果表明:雙重差分項(xiàng)的系數(shù)顯著為正,說明智慧城市顯著提高了勞動生產(chǎn)率。模型(2)-模型(6)依次向回歸模型中添加了對外開放程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)活力和經(jīng)濟(jì)聚集程度等解釋變量,結(jié)果表明:對外開放程度、經(jīng)濟(jì)活力和經(jīng)濟(jì)聚集程度的提高顯著提高了勞動生產(chǎn)率,與預(yù)期相符。第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)占比所表示的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對于勞動生產(chǎn)率的影響有不顯著的負(fù)作用。這可能是因?yàn)榈诙a(chǎn)業(yè)中存在生產(chǎn)率水平較低的低端制造業(yè)和高精密、高技術(shù)制造業(yè),而第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)占比無法顯示出其間的區(qū)別。

    在不斷添加控制變量的過程中,雙重差分項(xiàng)回歸系數(shù)的變化不大,維持在8600-9100 元間,說明建設(shè)智慧城市可以顯著提高人均收入約9000 元。

    3.2 機(jī)制檢驗(yàn)

    本節(jié)考察智慧城市建設(shè)是否通過提高城市創(chuàng)新水平來提高勞動生產(chǎn)率。表2 展示了中介效應(yīng)模型的回歸結(jié)果。

    表2 智慧城市影響勞動生產(chǎn)率的機(jī)制檢驗(yàn)

    用以表征城市創(chuàng)新水平的從業(yè)人員專利數(shù)的雙重差分項(xiàng)回歸系數(shù)顯著為正,說明智慧城市建設(shè)促進(jìn)了城市創(chuàng)新水平的提高。在將城市創(chuàng)新水平作為解釋變量加入回歸方程后,城市創(chuàng)新水平的回歸系數(shù)顯著為正,說明城市創(chuàng)新水平有助于提高勞動生產(chǎn)率;勞動生產(chǎn)率的雙重差分項(xiàng)回歸系數(shù)顯著為正,其值從9080.6 下降到了5504.9,說明智慧城市建設(shè)確實(shí)通過提高城市創(chuàng)新水平來提高勞動生產(chǎn)率,機(jī)制成立。

    3.3 動態(tài)效應(yīng)檢驗(yàn)

    為了分析政策的動態(tài)效應(yīng),將雙重差分項(xiàng)拆分,構(gòu)建以下模型[6]:

    其中,虛擬變量Yearit取代了雙重差分項(xiàng),定義為:若year≠t 或者城市i 屬于對照組,則Yearit=0;若t=year 且城市i 屬于實(shí)驗(yàn)組,則Yearit=1。由于政策的從制定、實(shí)施到真正產(chǎn)生實(shí)際效應(yīng)需要耗費(fèi)一定的時(shí)間,因此我們預(yù)期βt將隨著時(shí)間的推移而增大,即隨著政策的實(shí)施,智慧城市建設(shè)對勞動生產(chǎn)率的積極作用越來越強(qiáng)。

    表3 是采用固定效應(yīng)模型的回歸結(jié)果。從表中可以看出,無論是否添加控制變量,β2012至β2015保持上升的趨勢,因此證明了隨著政策的實(shí)施,智慧城市對勞動生產(chǎn)率的積極作用越來越強(qiáng)。

    4 智慧城市影響勞動生產(chǎn)率的異質(zhì)性分析

    前文的分析說明了智慧城市建設(shè)有助于提高城市勞動生產(chǎn)率,本節(jié)將考察智慧城市建設(shè)所產(chǎn)生的促進(jìn)作用是否受到城市所在區(qū)域的影響。

    表3 智慧城市建設(shè)對勞動生產(chǎn)率的動態(tài)影響

    按照城市所屬的區(qū)位分別為東部、中部、西部,將全樣本劃分為三個(gè)子樣本,其中河北省、海南省和遼寧省劃入東部地區(qū),吉林省、黑龍江省和安徽省劃入中部地區(qū),內(nèi)蒙古的包頭市、烏海市和巴彥淖爾市劃入中部地區(qū),其余地級市劃入西部地區(qū)。在實(shí)驗(yàn)組中,共有15 個(gè)地級市位于東部地區(qū),13 個(gè)地級市位于中部地區(qū),5 個(gè)地級市位于西部地區(qū);在控制組中,共有83 個(gè)地級市位于中部地區(qū),90 個(gè)地級市位于中部地區(qū),77 個(gè)地級市為與西部地區(qū)。

    表4 區(qū)域異質(zhì)性分析的中介效應(yīng)模型第一階段回歸

    表5 的模型(1)展示了對三個(gè)子樣本的基準(zhǔn)回歸。結(jié)果表明,位于東部和中部地區(qū)的城市進(jìn)行智慧城市建設(shè)顯著提高了城市的勞動生產(chǎn)率,東部城市智慧城市建設(shè)對勞動生產(chǎn)率的促進(jìn)作用略微強(qiáng)于位于中部地區(qū)的城市。而位于西部地區(qū)的城市進(jìn)行智慧城市建設(shè)對勞動生產(chǎn)率具有促進(jìn)作用,但效果不顯著。

    表5 城市所在區(qū)域的異質(zhì)性分析

    表3 和表5 的模型(2)展示了使用城市創(chuàng)新水平作為中介變量的中介效應(yīng)模型的回歸結(jié)果。

    從表4 的雙重差分項(xiàng)回歸系數(shù)可以看出,東部城市和中部城市所進(jìn)行的智慧城市建設(shè)顯著提高了城市的創(chuàng)新水平,東部城市提高的幅度約為中部城市的兩倍,而位于西部地區(qū)的城市所進(jìn)行的智慧城市建設(shè)在10%的顯著性水平上略微降低了城市的創(chuàng)新水平。

    從表5 的模型(2)的雙重差分項(xiàng)可以看出,東部和中部地區(qū)的城市所實(shí)施的智慧城市建設(shè)顯著提高了城市的創(chuàng)新水平,且回歸系數(shù)均遠(yuǎn)低于基準(zhǔn)回歸中的雙重差分項(xiàng)的回歸系數(shù),說明東部和中部城市的智慧城市建設(shè)均通過提高城市創(chuàng)新水平的途徑提高了城市的勞動生產(chǎn)率。西部城市的雙重差分項(xiàng)回歸系數(shù)不顯著,說明智慧城市建設(shè)對西部城市的勞動生產(chǎn)率沒有顯著線性影響。

    5 結(jié)論與啟示

    本文利用中國283 個(gè)地級市11年的平衡面板數(shù)據(jù),利用雙重差分模型考察了智慧城市建設(shè)對城市勞動生產(chǎn)率的影響。

    結(jié)果表明,建設(shè)智慧城市可以顯著提高人均收入約9000 元。機(jī)制驗(yàn)證表明,以互聯(lián)互通為標(biāo)志的智慧城市建設(shè)可以通過提高城市創(chuàng)新能力和水平提高城市勞動生產(chǎn)率。動態(tài)效應(yīng)研究表明,隨著智慧城市的建設(shè)逐步深入,智慧城市對勞動生產(chǎn)率的提高作用逐漸增強(qiáng)。異質(zhì)性研究表明,智慧城市對城市創(chuàng)新水平和勞動生產(chǎn)力的提高作用在東部城市最強(qiáng),在中部城市次之,在西部城市的影響不顯著。

    基于以上結(jié)論,本文建議政府:

    第一,應(yīng)加強(qiáng)智慧城市建設(shè),促進(jìn)城市的服務(wù)、基礎(chǔ)設(shè)施和管理的現(xiàn)代化、數(shù)字化,加速工業(yè)化和信息化相融合、加快工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)深入發(fā)展,提高城市的勞動生產(chǎn)率。

    第二,智慧城市建設(shè)對勞動生產(chǎn)率的提高作用部分通過智慧城市建設(shè)提高城市創(chuàng)新水平的途徑實(shí)現(xiàn),因此政府要完善對于創(chuàng)新成果的保護(hù)、加強(qiáng)對于侵犯知識產(chǎn)權(quán)行為的調(diào)查和懲處、對高風(fēng)險(xiǎn)的創(chuàng)新提供一定的保障和事后補(bǔ)貼。

    第三,對于是西部城市的人民政府要積極吸引創(chuàng)新企業(yè)和創(chuàng)新人才進(jìn)入、克服官僚主義傾向并提高政府的服務(wù)水平以提高智慧城市建設(shè)對城市勞動生產(chǎn)率的提升作用。

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