智慧城市建設(shè)能否促進中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展？

張優(yōu)智 劉寅可 趙 璟 王翔宇

（1. 西安石油大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院 陜西西安 710065；2. 西安理工大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院 陜西西安 710054）

隨著我國新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，數(shù)字經(jīng)濟逐步成為繼農(nóng)業(yè)經(jīng)濟與工業(yè)經(jīng)濟后的經(jīng)濟新形態(tài)，成為我國經(jīng)濟發(fā)展和推動中國式現(xiàn)代化的重要驅(qū)動力。習(xí)近平總書記在黨的二十大報告中指出“加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，促進數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合”，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為我國經(jīng)濟發(fā)展的宏觀趨勢，智慧城市作為數(shù)字經(jīng)濟與新型城鎮(zhèn)化深度融合的城市發(fā)展模式，為經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展注入了嶄新動能。

一、文獻綜述

智慧城市即具備智能化、數(shù)字化、信息化特征的新型城市發(fā)展方式，核心在于運用大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等信息技術(shù)推動城市向數(shù)字化、智能化方向發(fā)展，提升城市的運行效率[1]。智慧城市建設(shè)是中國的核心城市發(fā)展政策，能夠為城市發(fā)展前進指引方向[2]，對促進經(jīng)濟發(fā)展，提高經(jīng)濟效率具有重要作用[3]。早在2012 年，住建部正式確定開展智慧城市試點，并在2013 年和2014 年逐步擴大試點范圍。自2012 年以來，中國智慧城市建設(shè)成果顯著，來自中國信息通信研究院的數(shù)據(jù)顯示，2023 年預(yù)計智慧城市建設(shè)市場規(guī)模達28.6 萬億元，在“互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)”的背景下，以新產(chǎn)業(yè)、新模式、新業(yè)態(tài)為主要特征的經(jīng)濟增加值占比穩(wěn)健提升，對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生深遠影響[4]?；诖?，本文將智慧城市建設(shè)視為準(zhǔn)自然實驗，就其如何影響經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展展開研究。

自2008 年美國IBM 提出“智慧地球”這一理念后，世界各國逐步推動城市智能化建設(shè)，其中包括中國2012 年正式開展的智慧城市試點政策。學(xué)術(shù)界圍繞智慧城市建設(shè)進行了大量探討并提出了建設(shè)性觀點。在智慧城市的內(nèi)涵定義方面，石大千等[5]認(rèn)為，智慧城市是城市發(fā)展演變到一定階段后的新形態(tài)，是集技術(shù)、產(chǎn)品、市場、資源以及組織于一體的綜合創(chuàng)新。Yigitcanlar 等[6]認(rèn)為，智慧城市是融合技術(shù)進步與城市發(fā)展的新產(chǎn)物，是社會驅(qū)動、技術(shù)驅(qū)動以及政策驅(qū)動三者相結(jié)合的高級系統(tǒng)。

近年來，部分學(xué)者采用數(shù)據(jù)分析方法對智慧城市建設(shè)進行了研究。通過圖1 可以看出，當(dāng)前學(xué)術(shù)界關(guān)于智慧城市的研究內(nèi)容主要集中在城市治理、人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域。其中，與城市治理有關(guān)的研究表明，智慧城市建設(shè)能夠顯著提升城市發(fā)展質(zhì)量[3]，提高城市經(jīng)濟效率[7]，促進經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展[8]。在大數(shù)據(jù)背景下，隨著科學(xué)技術(shù)與數(shù)字經(jīng)濟的深入發(fā)展，智慧城市建設(shè)成為解決城市發(fā)展問題的有效途徑[9]，人工智能和物聯(lián)網(wǎng)為建設(shè)智慧城市、解決發(fā)展難題提供了可持續(xù)的管理經(jīng)驗[10]，豐富了政府智能治理內(nèi)涵，為探索發(fā)展智慧城市試點政策提供了技術(shù)支撐[11]。

圖 1 智慧城市關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜

關(guān)于經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，大量學(xué)者圍繞其定義、內(nèi)涵和測度展開了研究。任保平和鞏羽浩[12]認(rèn)為，高質(zhì)量發(fā)展是經(jīng)濟由粗放式發(fā)展向集約式發(fā)展過渡的過程，并以新發(fā)展理念為引導(dǎo)，采用熵值法構(gòu)建了經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)評價體系。金碚[13]從經(jīng)濟學(xué)意義上探討了高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵，指出高質(zhì)量發(fā)展是能夠滿足人民日益增長的美好生活需要的經(jīng)濟狀態(tài)。圖2 表明，當(dāng)前學(xué)術(shù)界在圍繞經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展進行研究時，其主要研究對象集中在數(shù)字經(jīng)濟、技術(shù)創(chuàng)新、民營經(jīng)濟、實體經(jīng)濟等方面。相關(guān)研究表明，數(shù)字經(jīng)濟逐漸成為推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的新動能，市場和政府在二者耦合發(fā)展中發(fā)揮關(guān)鍵作用[14]，應(yīng)積極推進數(shù)字智能化建設(shè)，協(xié)調(diào)各地區(qū)均衡發(fā)展，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級，通過提高實體經(jīng)濟水平、互聯(lián)網(wǎng)普及程度以及技術(shù)創(chuàng)新能力來促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展[15-16]。

圖 2 經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜

在智慧城市建設(shè)對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響方面，學(xué)術(shù)界較少運用量化分析進行研究。張治棟和趙必武[17]基于2006—2017 年161 個地級市的面板數(shù)據(jù)，采用空間雙重差分模型分析智慧城市試點對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響。趙華平等[18]采用漸進型雙重差分法，用人均GDP 衡量經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展并展開研究。

綜上，當(dāng)前學(xué)術(shù)界關(guān)于智慧城市建設(shè)對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響已取得了一定成果，為后續(xù)研究奠定了基礎(chǔ)，但已有研究在實證層面仍存在一些不足：一是人均GDP 不足以準(zhǔn)確衡量經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，需建立指標(biāo)評價體系進行測度從而提升論證的嚴(yán)謹(jǐn)性；二是現(xiàn)有研究未考慮智慧城市建設(shè)影響經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)生性問題，在得出研究結(jié)論時穩(wěn)健性不足，且大部分研究未探討智慧城市建設(shè)對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的空間溢出效應(yīng)。鑒于此，本文的邊際貢獻主要體現(xiàn)在以下三個方面：第一，本文以新發(fā)展理念為基礎(chǔ)構(gòu)建指標(biāo)評價體系，并采用熵值法測度經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，從而得到更加穩(wěn)健的結(jié)論；第二，本文基于2006—2019 年221 個地級市的面板數(shù)據(jù)，采用漸進型雙重差分法和傾向得分匹配相結(jié)合的方式來克服選擇偏差，在此基礎(chǔ)上采用工具變量法處理內(nèi)生性問題以提升結(jié)論的穩(wěn)健性并補充豐富已有研究；第三，本文對智慧城市建設(shè)帶來的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展溢出效應(yīng)進行探討，通過建立空間杜賓雙重差分模型進一步分析智慧城市建設(shè)試點地區(qū)對鄰近非試點地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展影響的空間溢出效應(yīng)。

二、理論分析與研究假設(shè)

智慧城市建設(shè)是集數(shù)字平臺與信息技術(shù)于一體的新型城市發(fā)展模式，是國家驅(qū)動實施的符合中國國情的重要戰(zhàn)略。一方面，智慧城市本身包括信號飛速傳遞、加速資金流動、提高生產(chǎn)效率、普及智能運輸以及促進人力資本積累等領(lǐng)域，政策的實施有利于資源要素的聚集和城市創(chuàng)新水平的提升，從而推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。另一方面，信息技術(shù)作為新型創(chuàng)新要素，對傳統(tǒng)要素有著替代作用，能有效降低生產(chǎn)成本，促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級。除此之外，智慧城市建設(shè)所促進的信息技術(shù)與大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)平臺的普及成為城市中各個經(jīng)濟主體緊密聯(lián)系的紐帶，進一步強調(diào)了治理方式的智能化、居民生活的便利化以及企業(yè)生產(chǎn)的數(shù)字化，有利于經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展與地區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展，進而促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。但是，由于智慧城市建設(shè)對基礎(chǔ)設(shè)施、信息化程度、經(jīng)濟基礎(chǔ)等方面有較高依賴，因此，地區(qū)的綜合條件不同，智慧城市建設(shè)推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的力度和效果也不同?；谝陨戏治?，本文提出假設(shè)1 與假設(shè)2。

假設(shè)1：智慧城市建設(shè)對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有顯著促進作用。

假設(shè)2：智慧城市建設(shè)對不同區(qū)域的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響具有異質(zhì)性。

基于經(jīng)濟地理學(xué)相關(guān)理論，政策溢出效應(yīng)是智慧城市建設(shè)影響經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要途徑。由于與智慧城市建設(shè)密切相關(guān)的大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)平臺、信息技術(shù)等智能化要素不受時空限制，能夠打破要素流動壁壘，因此，政策的實施會促進地區(qū)間的共商、共建、共享，能有效加強經(jīng)濟聯(lián)系，從而使智慧城市建設(shè)的推行具有空間溢出效應(yīng)。由于智慧城市建設(shè)能夠優(yōu)化試點地區(qū)的金融發(fā)展環(huán)境、教育水平、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等城市內(nèi)部系統(tǒng)，有利于吸引資源要素流入，推動新興產(chǎn)業(yè)聚集，促進地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，因此，智慧城市建設(shè)所產(chǎn)生的政策溢出效應(yīng)能夠推動鄰近地區(qū)的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。綜上，本文提出假設(shè)3。

假設(shè)3：智慧城市建設(shè)對鄰近地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有正向空間溢出效應(yīng)。

三、研究設(shè)計

（一） 數(shù)據(jù)來源及處理

中國于2012 年正式推進智慧城市建設(shè)，于2013 年和2014 年分別公布第二批和第三批智慧城市試點名單。本文將智慧城市試點政策視作準(zhǔn)自然實驗，采用漸進型雙重差分法分析智慧城市建設(shè)對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展造成的影響。由于試點名單包含縣和城區(qū)，因此在實證樣本的選取中，本文做出如下處理：為避免低估智慧城市試點政策對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響，使得回歸結(jié)果更為穩(wěn)健，本文將名單中縣和城區(qū)所在的地級市從研究樣本中予以剔除。

在數(shù)據(jù)選取方面，因本文涉及變量較多，有些變量數(shù)據(jù)目前還存在缺失（如專業(yè)年鑒存在明顯滯后現(xiàn)象），為確保數(shù)據(jù)口徑統(tǒng)一，本文的數(shù)據(jù)選取截至2019 年。同時，由于西藏和港澳臺地區(qū)存在較嚴(yán)重的數(shù)據(jù)缺失問題，本文的分析暫未考慮上述地區(qū)。此外，在數(shù)據(jù)處理中，本文剔除了相關(guān)自治州、縣級市和城區(qū)的數(shù)據(jù)，僅保留市域數(shù)據(jù)進行分析，少量缺失數(shù)據(jù)使用線性插值法予以插補。在具體的數(shù)據(jù)來源上，本文選取了wind 數(shù)據(jù)庫、《中國城市統(tǒng)計年鑒》以及各省統(tǒng)計局公開的數(shù)據(jù)?；谏鲜鎏幚?，本文最終以2006—2019 年中國221 個地級市（見表1）的面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)分析智慧城市試點政策對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展可能存在的影響。

表 1 樣本分布

（二） 變量選取

1. 被解釋變量

由于高質(zhì)量發(fā)展數(shù)據(jù)不具有直接可獲得性，為避免人為因素造成偏差并盡量突出指標(biāo)數(shù)據(jù)變異程度所反映的信息含量，本文基于經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵以及對已有文獻的研究，從創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享五個維度構(gòu)建指標(biāo)評價體系，結(jié)果見表2。

表 2 高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)評價體系

接下來，本文采用熵值法對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展數(shù)據(jù)進行測算，具體計算步驟如下：

第一步為數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化旨在去除量綱的影響，從而使數(shù)據(jù)更具有可比性。除此之外，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化可以使得數(shù)據(jù)同趨勢化，即使不同性質(zhì)的指標(biāo)對評價結(jié)果的作用方向一致。本文采用極差標(biāo)準(zhǔn)化法進行無量綱處理，公式如下：

式中，i和j分別為地級市和指標(biāo)，xij和分別表示原始數(shù)據(jù)以及極差標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)，和分別表示原始數(shù)據(jù)的最小值和最大值。

第二步，計算信息熵ej。假設(shè)選取m個地級市樣本,n個評價指標(biāo)，則第j個指標(biāo)下，地級市i的特征比重為：

計算第j個指標(biāo)的信息熵值：

第三步，計算權(quán)重及綜合得分。計算第j個指標(biāo)的權(quán)重wj并確定地級市i高質(zhì)量發(fā)展綜合得分Scorei：

由于自變量指標(biāo)較小導(dǎo)致系數(shù)過小，本文參考多數(shù)文獻的做法，將測算結(jié)果Scorei乘以100 后記為HQED，并作為本文的被解釋變量。

2. 核心解釋變量

基于我國2006—2019 年221 個地級市的面板數(shù)據(jù)，本文采用漸進型雙重差分法分析智慧城市建設(shè)是否會對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生影響。本文的核心解釋變量為智慧城市試點政策，并用虛擬變量的形式予以賦值，若城市在智慧城市建設(shè)名單中則令地點虛擬變量為1，反之為0；若時間在智慧城市試點政策實施后則令時間虛擬變量為1，反之為0；二者的交互項表示智慧城市建設(shè)的政策變量，記為Smartcity。交互項的系數(shù)為本文重點關(guān)注的估計值，若顯著為正則表明智慧城市試點政策能夠顯著促進中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

3. 控制變量

基于對已有文獻的研究，本文選取的控制變量如下：（1）金融發(fā)展水平，采用年末金融機構(gòu)各項貸款余額的總額衡量，記為fin。（2）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，采用第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)之比衡量，記為indus。（3）政府干預(yù)程度，采用市轄區(qū)公共預(yù)算支出在GDP 中的占比衡量，記為govern。（4）居民受教育程度，采用公共圖書館藏書量的對數(shù)衡量，記為lnedu。（5）對外開放程度，采用當(dāng)年實際使用外資金額的對數(shù)衡量，記為lnopen。變量描述性統(tǒng)計詳見表3。

（三） 模型設(shè)定

為分析智慧城市建設(shè)對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展造成的影響，本文將智慧城市建設(shè)視作準(zhǔn)自然實驗，采用漸進型雙重差分法分析其對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展帶來的處理效應(yīng)，該方法可以通過比較試點地區(qū)與未試點地區(qū)的差異來評估智慧城市建設(shè)是否推動了經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。本文構(gòu)建的計量模型如下：

式中，HQEDit為i城市在t時間的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)；Smartcityit為雙重差分中的政策變量，即上文提到的交互項，在此處代表智慧城市建設(shè)；Xit為上述控制變量； μi為時間固定效應(yīng)； δt為地點固定效應(yīng)； εit為隨機誤差項。β1是本文重點關(guān)注的系數(shù)估計值，若顯著為正則表明智慧城市建設(shè)能夠顯著促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

四、實證分析

（一） 基準(zhǔn)回歸

表4 為本文的基準(zhǔn)回歸，其中列（1）至列（6）是控制變量逐步加入后的回歸結(jié)果。從表4 可以看出，在逐步加入控制變量后，政策變量Smartcityit的估計系數(shù)仍在1%的水平上顯著為正，表明智慧城市建設(shè)顯著促進了經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，本文的假設(shè)1 得以論證。

影響經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要因素之一為居民經(jīng)濟預(yù)期以及是否擴大消費，金融發(fā)展水平的持續(xù)提升使金融機構(gòu)有能力向消費者提供足夠的信貸，從而影響居民消費預(yù)期并擴大未來消費。另一重要因素為居民受教育水平，由于人力資源是經(jīng)濟持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展的基礎(chǔ)，生產(chǎn)力水平的提高是經(jīng)濟發(fā)展的重要標(biāo)志，而勞動者是首要生產(chǎn)力，因此，居民受教育程度提高對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有推動作用。除此之外，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與對外開放程度也會對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生正向影響。基于上述分析，本研究進一步觀察各控制變量的回歸系數(shù)，確認(rèn)金融發(fā)展（fin）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級（indus）、居民受教育程度（lnedu）與對外開放程度（lnopen）對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展均具有顯著促進作用，與前述理論分析相符。

（二） 穩(wěn)健性檢驗

1. 平行趨勢檢驗

雙重差分模型的核心假定為：在政策未實行前，處理組與控制組應(yīng)具有一致的變化趨勢。為此，本文構(gòu)建平行趨勢檢驗?zāi)Ｐ腿缦拢?/p>

圖 3 平行趨勢檢驗

2. 安慰劑檢驗

式中，Xit為上文提到的控制變量， θ為不可觀測因素。若要使為無偏估計量以避免不一致估計，則應(yīng)使得參數(shù)θ=0。但對參數(shù)θ進行直接檢驗可操作性較低，因此本文進行隨機抽樣產(chǎn)生智慧城市建設(shè)名單來使參數(shù)β=0，若存在β?=0則可推出參數(shù)θ=0[20]。圖4 為隨機抽樣1000 次（左圖）和2000 次（右圖）后得到的系數(shù)估計值核密度圖，可以看出，進行隨機抽樣后β?random系數(shù)估計值集中分布于0 附近且近似服從正態(tài)分布，從而可以推斷參數(shù)θ=0，表明本文的研究結(jié)論具有穩(wěn)健性。

圖 4 安慰劑檢驗

3. 非隨機選擇影響檢驗

使用雙重差分法評價智慧城市建設(shè)對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展造成的影響雖可以控制屬于處理組與控制組二者間“共同趨勢”的不可觀測的內(nèi)生因素，但智慧城市建設(shè)具有政策導(dǎo)向性，名單非隨機產(chǎn)生?；诖耍疚膮⒖柬f東明和顧乃華[21]的做法，引入城市因素和時間趨勢的交互項，構(gòu)建計量模型如下：

式中，Ci表示城市屬性因素，包括省會城市、副省級城市以及胡煥庸線東側(cè)地區(qū)；Timt為時間趨勢變量；其余變量與前文表述相同。如表5 所示，在控制了城市屬性因素后，交互項Smartcityit系數(shù)仍顯著為正，因此本文的結(jié)論具有穩(wěn)健性。

此外，為進一步證明回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文采取傾向得分匹配（PSM）與雙重差分法相結(jié)合的方法來分析智慧城市建設(shè)對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生的作用以克服選擇偏差的影響。為此，本文選取若干屬性變量x來構(gòu)造二值選擇模型[22]：

式中，pi(xi)為傾向得分；Di為虛擬變量，取值0 和1 分別表示控制組與實驗組；g(xi)為屬性變量x的線性函數(shù)；f為logit分布函數(shù)。本文使用核匹配、半徑匹配以及近鄰匹配三種匹配方法來進行PSM-DID 估計。圖5 為核匹配后進行平衡性檢驗的結(jié)果，表明進行匹配后各協(xié)變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差有所降低并集中分布于0 附近（圖5 左），此外，處理組與控制組樣本大多位于共同取值范圍之內(nèi)（圖5 右），匹配結(jié)果較好。其他匹配方式均通過平衡性檢驗。

表5 的（2）至（4）列為采取半徑匹配、近鄰匹配以及核匹配后的回歸結(jié)果，可以看出政策變量系數(shù)仍在1%的水平上顯著為正，表明智慧城市建設(shè)對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生的作用沒有受到選擇偏誤的影響，本文的回歸結(jié)果仍然穩(wěn)健。

含鈦高爐渣100 g，液固比5，浸出溫度140℃，鹽酸濃度18%，攪拌轉(zhuǎn)速400 r/min的條件下，考察了不同反應(yīng)時間2 h、4 h、6 h、8 h對CaO、MgO、Fe、Al2O3脫除率及TiO2損失率的影響，結(jié)果見圖4。

4. 內(nèi)生性問題

由于智慧城市建設(shè)具有非隨機性特征，在分析智慧城市建設(shè)對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生的影響時可能導(dǎo)致內(nèi)生性問題的發(fā)生。因此，本文采用工具變量估計（IV）來處理研究中可能出現(xiàn)的內(nèi)生性問題。本文參考張兵兵等[23]的研究，選擇地形起伏度（rdls）作為核心解釋變量Smartcityit的工具變量：一方面，地形起伏度與智慧城市建設(shè)密切相關(guān)，工具變量的相關(guān)性假設(shè)得到滿足；另一方面，地形起伏度為地理數(shù)據(jù)，不會對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生影響，滿足工具變量的外生性假設(shè)[24]。但由于地形起伏度數(shù)據(jù)不隨時間發(fā)生變化，具有研究局限性，本文參考牛子恒和崔寶玉[25]的做法，引入工具變量與每一年時間虛擬變量的交互項T-rdls 作為實證分析的工具變量以衡量時間維度的變化。本文構(gòu)建工具變量模型如下所示：

式中，參數(shù)ξ1、和分別表示OLS 估計、IV 估計一階段和二階段的回歸系數(shù)，其余變量與上文相同。

表6 列（1）為一階段回歸結(jié)果，地形起伏度和時間虛擬變量的交互項T-rdls 估計系數(shù)顯著為正。列（2）為二階段回歸結(jié)果，交互項Smartcityit的回歸系數(shù)大于前文基準(zhǔn)回歸的情形，表明在引入工具變量后，智慧城市建設(shè)對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生的作用更大，因此，如果不考慮內(nèi)生性問題，將會低估智慧城市建設(shè)對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展造成的影響。

表 6 工具變量估計

5. 其他穩(wěn)健性檢驗

除上述穩(wěn)健性檢驗外，本文進行的其他穩(wěn)健性檢驗如表7 所示。

表 7 其他穩(wěn)健性檢驗

第一，排除其他政策干擾。由于研究樣本的時間跨度為2006—2019 年，在此期間其他重要政策可能會與智慧城市試點政策發(fā)生重疊并對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生影響。本文將2014 年實行的第一批新型城鎮(zhèn)化試點政策（Newurban）與2011 年實行的碳排放權(quán)交易試點政策(CEPT)納入模型并控制。第二，縮尾處理。為避免研究結(jié)果中出現(xiàn)異常值干擾的情形，本文對研究數(shù)據(jù)進行上下5%的縮尾處理。第三，反事實檢驗。本文參考龔夢琪等[26]的做法，將政策開始時間提前三年后再次進行回歸，若雙重差分項Smartcityit系數(shù)估計值仍顯著則表明高質(zhì)量發(fā)展的促進可能是來自于其他政策或因素的影響。第四，DID 與OLS 對比。本文參考高煜君和田濤[27]的做法，對研究樣本分別進行DID 估計和OLS 估計，二者估計系數(shù)均顯著為正則說明本文的結(jié)論具有穩(wěn)健性。表7 顯示，本文的研究結(jié)論仍然具有穩(wěn)健性。

（三） 異質(zhì)性分析

1. 經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展分解

智慧城市建設(shè)對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的推動可能存在不同的傳導(dǎo)渠道，基于前文熵值法指標(biāo)體系，本文將高質(zhì)量發(fā)展分解為創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享五個維度。結(jié)果如表8 的（2）至（6）列所示，智慧城市建設(shè)變量（Smartcity）估計系數(shù)在創(chuàng)新和共享維度中顯著為正，但在協(xié)調(diào)、綠色、開放維度中不顯著。究其原因在于智慧城市建設(shè)為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展提供機遇，有利于推動數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，促進新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展，對科技創(chuàng)新起著推動作用。除此之外，智慧城市建設(shè)對物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等數(shù)字平臺的信息共享和互聯(lián)互通發(fā)揮著關(guān)鍵作用，有利于及時解決經(jīng)濟滯后性所導(dǎo)致的資源配置問題，進而影響經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。智慧城市建設(shè)對協(xié)調(diào)、綠色、開放的影響不顯著，原因可能在于：第一，智慧城市建設(shè)需要多部門、多系統(tǒng)協(xié)同工作，而目前仍存在資源分配不均、信息不共享等問題，從而導(dǎo)致協(xié)調(diào)不足。第二，智慧城市建設(shè)通過技術(shù)優(yōu)化城市基礎(chǔ)設(shè)施等，但現(xiàn)實中技術(shù)應(yīng)用仍不夠完善到位，從而對綠色維度的影響不顯著。第三，智慧城市建設(shè)有助于吸引國際資源和技術(shù)流入，但由于投資政策、技術(shù)研發(fā)和法律環(huán)境等因素短期內(nèi)無法充分發(fā)揮作用，智慧城市建設(shè)對開放的影響尚未立即顯現(xiàn)。

表 8 高質(zhì)量發(fā)展分解

2. 地理區(qū)位異質(zhì)性

考慮到不同地區(qū)的城市在經(jīng)濟增長、人口規(guī)模、基礎(chǔ)設(shè)施等方面的差異性，本文根據(jù)地理區(qū)位將研究樣本分為三組。表9 顯示，智慧城市建設(shè)顯著推動所有地區(qū)的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，且在東部政策效果最好，西部次之，中部最后。原因在于：智慧城市建設(shè)能夠在東部地區(qū)優(yōu)越的資源條件基礎(chǔ)上充分發(fā)揮對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響；西部地區(qū)的綜合發(fā)展條件較差，經(jīng)濟發(fā)展水平較低，智慧城市建設(shè)對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的邊際效應(yīng)較強，政策的處理效應(yīng)較好；中部地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和經(jīng)濟發(fā)展水平等介于東部地區(qū)和中部地區(qū)之間，信息化程度較高，具備一定的數(shù)字化、智能化基礎(chǔ)，因此智慧城市試點政策雖有利于中部地區(qū)的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，但政策效果低于東、西部地區(qū)。

表 9 地理區(qū)位異質(zhì)性

3. 資源稟賦異質(zhì)性

資源稟賦在城市發(fā)展中起著至關(guān)重要的作用，本文基于《國務(wù)院關(guān)于印發(fā)全國資源型城市可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃(2013—2020 年)的通知》，將研究樣本中的221 個地級市劃分為五個類型并進行異質(zhì)性分析。表10 顯示，智慧城市建設(shè)顯著促進非資源型城市與衰退型城市的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，對其他類型城市無顯著影響。原因可能是：非資源型城市的發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)更加密切，更多依賴科技創(chuàng)新驅(qū)動與數(shù)字智能化建設(shè)，智慧城市建設(shè)為非資源型城市的發(fā)展注入動能，通過提高非資源型城市數(shù)智化程度促進其經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展；衰退型城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)較為單一，且產(chǎn)業(yè)效益存在下降趨勢，替代產(chǎn)業(yè)尚未形成，智慧城市建設(shè)能促進衰退型城市新興產(chǎn)業(yè)的出現(xiàn)與集聚，提升其經(jīng)濟效益，促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。綜上，假設(shè)2 得以驗證。

表 10 資源稟賦異質(zhì)性

五、進一步分析

上文采用漸進型DID 模型對智慧城市建設(shè)與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展之間的因果關(guān)系進行了識別，但并未考慮智慧城市建設(shè)影響經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的空間因素。本文參考郭炳南等[28]的做法，建立雙重差分空間杜賓模型（SDMDID），將空間因素引入并分解智慧城市建設(shè)對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展造成的影響，進而分析智慧城市建設(shè)的高質(zhì)量發(fā)展溢出效應(yīng)，模型設(shè)定如下：

式中，W為空間權(quán)重矩陣，本文選取二元鄰接矩陣作為研究中的空間權(quán)重矩陣；W×HQEDit表示經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的空間滯后項；W×Smartcityit表示智慧城市建設(shè)的空間滯后項；W×Xit′表示控制變量的空間滯后項；其余變量與前文表述相同。

（一） 全局空間相關(guān)性檢驗

使用雙重差分法空間杜賓模型的前提在于變量具有空間相關(guān)性，即莫蘭指數(shù)應(yīng)顯著不為0。表11 顯示，高質(zhì)量發(fā)展與智慧城市建設(shè)的莫蘭指數(shù)均大于0，表明二者均存在空間相關(guān)性，即智慧城市建設(shè)的推行不僅會對本地區(qū)的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展造成影響，還會影響到相鄰的其他地區(qū)。

表 11 全局莫蘭指數(shù)值

（二） 空間計量模型分析

針對雙重差分空間杜賓模型是否會退化為雙重差分空間滯后模型以及雙重差分空間誤差模型，本文進行了進一步考察分析。表12 說明，LR 檢驗及Wald 檢驗均顯著拒絕了原假設(shè)，充分表明了空間杜賓模型在本研究中具有適用性。根據(jù)Hausman 檢驗結(jié)果，本文選擇使用時間與空間雙固定效應(yīng)分析智慧城市建設(shè)的高質(zhì)量發(fā)展溢出效應(yīng)。

表 12 SDMDID 模型適用性檢驗

表13 中的列（1）為整體回歸結(jié)果，列（2）至列（4）為通過偏微分方式分解后的結(jié)果，分別表示直接效應(yīng)、空間溢出效應(yīng)和總效應(yīng)。直接效應(yīng)表明智慧城市建設(shè)對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展起顯著的促進作用，與前文基準(zhǔn)回歸得出的結(jié)論一致?？臻g溢出效應(yīng)表明智慧城市建設(shè)的推行會促進鄰近地區(qū)的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，原因在于智慧城市建設(shè)會促進資源要素在城市之間的流動，有利于城市間的資源共享，從而產(chǎn)生良好的空間輻射效應(yīng)，假設(shè)3 得到驗證。

表 13 空間計量估計及空間效應(yīng)分解

六、結(jié)論及政策建議

隨著數(shù)字經(jīng)濟和信息技術(shù)的深入及快速發(fā)展，智慧城市建設(shè)逐漸成為城市發(fā)展的大勢所趨。本文基于2006—2019 年中國221 個地級市的面板數(shù)據(jù)，將智慧城市建設(shè)視作準(zhǔn)自然實驗，分析智慧城市建設(shè)是否會對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生影響。本文的研究結(jié)論如下：第一，智慧城市建設(shè)顯著促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，且存在長期促進作用。第二，智慧城市建設(shè)對不同區(qū)域間的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有異質(zhì)性影響，能顯著促進非資源型城市和衰退型城市的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，從地理區(qū)位看，政策在我國東部地區(qū)實施效果更好。第三，智慧城市建設(shè)對鄰近地區(qū)的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展存在正向空間溢出效應(yīng)，有利于鄰近地區(qū)的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

基于上述分析，本文提出如下政策建議：第一，政府應(yīng)深入推進智慧城市發(fā)展進程。由于智慧城市建設(shè)對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展起顯著推動作用，因此各級政府應(yīng)積極擴大智慧城市建設(shè)規(guī)模和試點范圍，進一步出臺相關(guān)扶持政策。第二，政府在推動智慧城市建設(shè)過程中，應(yīng)基于地域特征進行差異化布局。要注意因地制宜制定并實施政策，由于我國東部地區(qū)的政策效果最好，智慧城市試點政策可優(yōu)先向東部地區(qū)傾斜，同時應(yīng)加強中部和西部地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施、網(wǎng)絡(luò)信息化、數(shù)字智能化等城市系統(tǒng)的建設(shè)，從而更好地促進中、西部地區(qū)的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。第三，政府應(yīng)積極利用智慧城市建設(shè)的空間溢出效應(yīng)。各地政府應(yīng)深化合作，摒棄“各自為政，以鄰為壑”的發(fā)展模式，試點地區(qū)政府要主動分享建設(shè)經(jīng)驗為后發(fā)城市提供借鑒，深化資源要素間的共商、共建、共享，積極擴大智慧城市建設(shè)帶來的正向空間溢出效應(yīng)，促進更多區(qū)域的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。