劉亭立， 王 妍， 楊松令

(北京工業(yè)大學 經(jīng)濟與管理學院， 北京 100124)

一、問題的提出

2021年12月國務院印發(fā)的《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》中提出，要優(yōu)化數(shù)字基礎設施，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用，強化新型智慧城市統(tǒng)籌規(guī)劃和建設運營。智慧城市是運用物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、空間地理信息集成等新一代信息技術，促進城市規(guī)劃、建設、管理和服務智慧化的新理念和新模式。我國于2009年提出智慧城市構(gòu)想，2012年正式開始試點，2014年上升為國家戰(zhàn)略，2016年正式被確立為國家重點工程。我國智慧城市試點數(shù)量快速增加，發(fā)展規(guī)模也在同步擴大。截至目前，我國已成為全球建設智慧城市數(shù)量最多的國家，智慧城市建設也進入了深水區(qū)。

在數(shù)據(jù)成為第五大生產(chǎn)要素的背景下，智慧城市建設為信息的高效傳遞提供了數(shù)字治理服務平臺。通過5G、人工智能、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)技術形成“智慧支持力”，從頂層設計的角度，智慧城市建設提高了政府、媒體、社會民眾與企業(yè)之間溝通的效率與便捷性，打破了經(jīng)濟體之間彼此孤立、相互封閉的形態(tài)，實現(xiàn)了政務、產(chǎn)業(yè)與民生的統(tǒng)籌管理，促進了開放與共享。對于微觀企業(yè)來說，智慧城市建設直接改善了其營商信息環(huán)境，提升了信息的流動速度，降低了企業(yè)的信息成本和交易費用[1]。同時，以金融科技、大數(shù)據(jù)等技術為內(nèi)核的智慧金融專項建設增強了外部利益相關者對公司信息的挖掘和監(jiān)管能力[2]。

資本市場的基本功能是通過信息傳遞實現(xiàn)資源的最優(yōu)配置，而信息效率是決定資源流動的關鍵因素。作為新興資本市場，我國股票市場“噪聲”較大，信息效率低下一直是困擾理論和實務界的難題[3]，提升信息效率更是建設高質(zhì)量資本市場亟待解決的重大課題。衡量資本市場信息效率的一個有效指標就是股價同步性，該指標反映了個股價格波動與市場波動之間的關聯(lián)程度。股價同步性越高，信息效率越低，其中的邏輯在于：如果一家公司的特質(zhì)信息不足，投資者在做決策的時候就很難基于完整的公司基本面信息進行判斷，而是基于市場環(huán)境的變化，從而帶來股價“同漲同跌”的現(xiàn)象[4]。關于資本市場信息效率的影響因素，既有研究從外部因素如政府行為[5]、機構(gòu)投資者行為[6]，以及內(nèi)部因素如公司信息透明度[7]、管理層討論與分析[8]兩個層面展開了探討。而近期的相關文獻則基于新興技術發(fā)展視角，如金融科技發(fā)展[9]、線上交流[10]等對此問題展開了研究。這為本文將智慧城市建設納入資本市場信息效率影響因素的分析框架提供了研究基礎。那么，由智慧城市建設所帶來的營商信息環(huán)境變化是否會沖擊資本市場的信息發(fā)掘和信號傳遞機制，這正是本文研究的主要動機。本文以智慧城市建設為外生政策沖擊，以股價同步性為資本市場信息效率的研究切入點，試圖回答兩個問題：一是智慧城市建設對于企業(yè)營商信息環(huán)境的改善能否傳遞至資本市場，提高資本市場的信息效率；二是智慧城市建設提升資本市場信息效率的傳導機制和依存條件是什么。

本文可能的邊際貢獻在于以下幾個方面。第一，拓展了智慧城市建設經(jīng)濟后果的研究。已有文獻側(cè)重關注智慧城市建設宏觀層面的影響，如城市創(chuàng)新[11]、城市環(huán)境污染[12]等，對微觀企業(yè)的影響研究則較為缺乏。本文基于上市公司的資本市場信息效率，為智慧城市建設的經(jīng)濟后果提供了微觀層面的經(jīng)驗證據(jù)。第二，研究發(fā)現(xiàn)智慧城市建設提高資本市場信息效率的內(nèi)在機制是提高媒體關注度、吸引機構(gòu)投資者實地調(diào)研，厘清了其邏輯機理。第三，驗證了智慧城市建設影響資本市場信息效率的內(nèi)外環(huán)境異質(zhì)性特征，為客觀評價智慧城市建設的微觀經(jīng)濟效應提供了證據(jù)支撐，有助于有的放矢提高資本市場信息效率。

二、理論分析與研究假設

智慧城市本質(zhì)上是城市化和信息化深度融合的產(chǎn)物[13]，其建設的重點是數(shù)據(jù)的共建共享。一方面，基于“產(chǎn)業(yè)數(shù)字化”視角，智慧城市建設推動了企業(yè)的數(shù)字化變革，提高了企業(yè)的數(shù)字治理能力。根據(jù)集聚效應理論，智慧城市建設促進了人才、資本與數(shù)據(jù)要素的聚集與流動，因此吸引了高技術企業(yè)的入駐[14]，并促進了FDI的引進[15]。無論出于競爭性動機還是技術溢出效應，試點城市的企業(yè)更偏好于進行技術和管理的數(shù)字化變革，提升對非結(jié)構(gòu)化信息的利用能力。同時，智慧城市建設專項與活躍的社會創(chuàng)新氛圍均促進了企業(yè)的開放式創(chuàng)新，提高了內(nèi)外信息的溝通效率，并改善了企業(yè)的風險定價與管理能力，催生了更高效的信息披露機制，促進公司特質(zhì)信息融入股價[9]。另一方面，基于“數(shù)字產(chǎn)業(yè)化”視角，智慧城市建設促使經(jīng)濟社會多方互聯(lián)、互通與互動，數(shù)據(jù)的高速流通釋放了公司過度積壓的深層次信息，緩解了各方的信息不對稱問題。城市全要素的在線即時化深度融合了大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈與金融服務，降低了信息挖掘成本[16]。外部利益相關者參與企業(yè)信息治理的能力不斷增強，普通投資者可以采用股吧、微博、論壇等多種渠道及時獲取當?shù)仄髽I(yè)動態(tài)，避免逆向選擇與投資者“羊群行為”，進而充分發(fā)揮了價格機制的信號傳遞功能，促進了證券資產(chǎn)的合理定價?；谝陨戏治?，本文提出以下假設。

H1：智慧城市建設能降低公司的股價同步性，提高資本市場信息效率。

新聞媒體是資本市場的信息中介，是連接公司與外部投資者的重要信息通道[17]，而智慧城市建設為新聞媒體的蓬勃發(fā)展提供了平臺。通過對信息通訊基礎設施的完善，智慧城市建設推動了新聞媒體產(chǎn)業(yè)特別是新興網(wǎng)絡媒體的發(fā)展。與其他信息傳播途徑相比，網(wǎng)絡媒體不受限于時空條件的約束，能夠精準、快速地傳遞有效信息，減少其他噪聲干擾，并且有效降低了信息搜集與獲取的成本[18]。投資者可以通過微博、微信公眾號、自媒體網(wǎng)站等途徑及時獲取公司信息，還可以通過網(wǎng)絡平臺與公司董秘或者其他投資者進行溝通交流，進而最大限度減少信息不對稱[19]。此外，為了提高讀者關注度，媒體方有動機也有能力深入挖掘公司信息[20]。由于本地媒體更傾向于披露本地企業(yè)信息[21]，因此可以合理推論，智慧城市建設促進了新聞媒體的快速發(fā)展，媒體的信息輻射效應進一步促進了試點城市公司特質(zhì)信息的傳播?；诖耍疚奶岢鲆韵录僭O。

H2：智慧城市建設通過提高媒體關注度，進而降低公司的股價同步性，提高資本市場信息效率。

相比普通投資者，機構(gòu)投資者更偏好價值投資[19]。智慧城市建設提升了市場運行效率，對微觀企業(yè)起到了價值加成作用，可以吸引更多的機構(gòu)投資者。作為公司信息的重要需求者和使用者，機構(gòu)投資者會出于投資動機而產(chǎn)生調(diào)研需求，以達到準確判斷與關注公司價值的目標[22]。一方面，機構(gòu)投資者通過實地調(diào)研可獲取高質(zhì)量的特質(zhì)信息，幫助其進一步了解公司情況，并借助其專業(yè)能力對公司信息進行解讀，引導外部個人投資者做出正確的投資決策[23]；另一方面，機構(gòu)投資者還可以通過實地調(diào)研發(fā)揮監(jiān)督效應，潛在的外部壓力使公司的信息披露質(zhì)量更高，從而降低股價同步性[24]。因此，試點城市的公司將吸引更多機構(gòu)投資者前來調(diào)研，而機構(gòu)投資者實地調(diào)研有助于挖掘公司的深層次信息，提升公司的信息披露水平，起到重要的信息治理效應?；诖耍疚奶岢鲆韵录僭O。

H3：智慧城市建設通過吸引機構(gòu)投資者實地調(diào)研，進而降低公司的股價同步性，提高資本市場信息效率。

三、研究設計

(一)樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文以2007—2019年滬深A股上市公司作為初始研究樣本，并按照以下標準進行篩選：(1)剔除金融類上市公司；(2)剔除ST、*ST類上市公司；(3)剔除企業(yè)財務數(shù)據(jù)缺失或者指標異常的上市公司。最終得到21 368個公司—年份觀測值。此外，為了減少異常值的影響，對主要連續(xù)變量進行了上下1%的Winsorize處理。

本文所使用的數(shù)據(jù)中，智慧城市試點數(shù)據(jù)由住建部公布的試點城市名單整理得到①，上市公司經(jīng)營地址數(shù)據(jù)與機構(gòu)投資者實地調(diào)研數(shù)據(jù)來自Wind數(shù)據(jù)庫，地區(qū)層面數(shù)據(jù)來自中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫，企業(yè)媒體關注數(shù)據(jù)來自CNRDS數(shù)據(jù)庫，其他財務數(shù)據(jù)均來自國泰安數(shù)據(jù)庫。

(二)變量定義

1.被解釋變量

股價同步性(SYN)。參考Durnev et al.[4]的研究，基于模型(1)與模型(2)來計量公司的股價同步性。

ri,t=αi+βirm,t+θirI,t+εi,t

(1)

其中，ri,t表示股票i第t周收益率，rm,t表示市場指數(shù)第t周收益率，rI,t表示行業(yè)I第t周收益率，εi,t為殘差項。模型回歸得出的R2表征公司股票價格的變動被市場波動所解釋的部分。R2越大，公司股票價格的波動更多地與市場整體波動相關，包含的公司特征信息更少，股價同步性越高。因此，為了使模型滿足最小二乘法的要求，利用模型(2)對R2進行對數(shù)轉(zhuǎn)換。

(2)

SYN的數(shù)值越大，說明股價同步性越高，資本市場信息效率越低。在基準回歸中，本文以分市場流通市值平均法計算平均回報率，在穩(wěn)健性檢驗中，還分別以采用分市場總市值平均法與綜合市場總市值平均法計算的股價同步性指標作為改變參數(shù)估計方法的指標進行檢驗。

2.解釋變量

智慧城市建設(DID)。智慧城市建設為虛擬變量，參考石大千等[1]的研究，若上市公司所在城市被設為智慧城市試點，下一年及以后年度DID=1，否則DID=0。具體地，在確定處理組和控制組的過程中，由于存在部分智慧城市樣本為縣級市或者市級區(qū)域，因此為避免高估政策效應，并且盡可能減少樣本的損失，本文僅選取處于整個城市被列入智慧城市試點范圍內(nèi)(以下簡稱“智慧城市完全試點”)的上市公司作為處理組，處于非智慧城市試點或非完全試點城市的公司作為控制組。在與上市公司進行匹配的過程中，本文根據(jù)上市公司的經(jīng)營所在城市進行樣本匹配。

3.控制變量

參考已有研究，本文分別加入：公司特征控制變量，包括公司規(guī)模(Size)、資產(chǎn)負債率(Lev)、總資產(chǎn)收益率(ROA)、營業(yè)收入增長率(Growth)、賬面市值比(BM)、公司成長性(TobinQ)、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(SOE)、公司年齡(FirmAge)；公司治理控制變量，包括董事會規(guī)模(Board)、董事會獨立性(Indep)、兩職合一(Dual)、第一大股東持股比例(Top1)；地區(qū)層面控制變量，包括地區(qū)人均GDP(Lnpergdp)、地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(Indstru)、地區(qū)金融發(fā)展水平(Fin)、地區(qū)城市化水平(Urban)。

變量的定義和說明見表1。

表1 變量定義表

(三)模型構(gòu)建

考慮到智慧城市試點分批設立，本文借鑒石大千等[1]的做法，采用漸進DID模型展開研究。

SYNi,t=α0+α1DIDi,t+∑λControlsi,t+
μi+ηt+δj+εi,t

(3)

模型(3)中，SYNi,t為被解釋變量，表示公司i第t期的股價同步性；DIDi,t為智慧城市建設虛擬變量；α1是政策效應估計系數(shù)，是本文關注的核心參數(shù)，若α1<0，則說明智慧城市建設能促進公司特質(zhì)信息融入股價中，降低股價同步性，提高資本市場信息效率；∑Controlsi,t為一系列控制變量；μi是公司固定效應；ηt是年份固定效應；δj是城市固定效應。

四、實證結(jié)果分析

(一)描述性統(tǒng)計

表2列示了主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。在樣本期間內(nèi)，公司股價同步性的最小值為-2.905，最大值為1.790，均值為-0.191，標準差為0.911，樣本公司的股價同步性存在較大差異。智慧城市建設虛擬變量DID的均值為0.142，表明樣本中有14.2%的公司位于智慧城市完全試點并受到了智慧城市政策的影響。其余控制變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果也與已有研究基本保持一致。

(二)單因素分析

本文首先進行了單因素分析以初步驗證H1。表3中，第一行為均值T檢驗結(jié)果，第二行為中位數(shù)Z檢驗結(jié)果。由表3可知，無論均值T檢驗還是中位數(shù)Z檢驗，納入政策影響范圍內(nèi)樣本組(DID=1)的股價同步性均要顯著低于未納入政策影響范圍內(nèi)樣本組(DID=0)，這初步驗證了H1，說明納入智慧城市試點企業(yè)的股價同步性顯著更低，資本市場信息效率更高，為后續(xù)研究奠定了基礎。

表2 變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果

表3 單因素分析結(jié)果

(三)智慧城市建設對股價同步性的影響

表4報告了基準回歸結(jié)果。由列(1)～列(3)可以看出，智慧城市建設(DID)顯著負向影響

表4 智慧城市建設影響股價同步性的回歸結(jié)果

公司股價同步性(SYN)。圖1報告了平行趨勢檢驗結(jié)果，本文虛構(gòu)政策實施時點，分別將政策時點提前與推后，并對原模型進行重新檢驗。由圖1可知，在政策時點前的回歸系數(shù)不顯著異于0，表明政策實施之前處理組和控制組并無明顯差異，滿足平行趨勢假設。在政策實施后的回歸系數(shù)顯著小于零，但政策效應僅存在兩期，而后開始消減，可能的原因在于：隨著智慧城市建設與發(fā)展的逐漸成熟以及公司股價信息含量可提升空間的逐漸減小，由營商信息環(huán)境改善所帶來的資本市場信息增量效應將呈現(xiàn)動態(tài)遞減趨勢。以上結(jié)果均驗證了本文的H1，智慧城市建設可以降低股價同步性，提高資本市場信息效率。

圖1 平行趨勢檢驗

(四)影響機制檢驗

根據(jù)前文的理論分析，智慧城市建設能通過提高媒體關注度、吸引機構(gòu)投資者實地調(diào)研降低公司股價同步性，提高資本市場信息效率?；诖耍疚慕梃b溫忠麟、葉寶娟[25]的中介效應模型，分別對H2、H3進行驗證。

Mediatori,t=β0+β1DIDi,t+∑θControlsi,t+
μi+ηt+δj+εi,t

(4)

SYNi,t=γ0+γ1DIDi,t+γ2Mediatori,t+
∑ωControlsi,t+μi+ηt+δj+εi,t

(5)

其中，Mediatori,t為公司i第t年的中介變量，本文分別代入媒體關注度(Media)和機構(gòu)投資者實地調(diào)研次數(shù)(Institution)。媒體關注度采用當年網(wǎng)絡新聞中標題出現(xiàn)該公司的新聞總數(shù)加1取對數(shù)來度量；機構(gòu)投資者實地調(diào)研次數(shù)采用該年度上市公司被機構(gòu)投資者調(diào)研次數(shù)加1取對數(shù)來度量；其他變量定義同模型(3)。表5報告了影響機制檢驗回歸結(jié)果②。結(jié)果顯示，智慧城市建設(DID)顯著正向影響了媒體關注度(Media)與機構(gòu)投資者實地調(diào)研次數(shù)(Institution)，媒體關注度與機構(gòu)投資者實地調(diào)研次數(shù)起到了部分中介作用，H2、H3得到了驗證。

表5 影響機制檢驗回歸結(jié)果

(五)穩(wěn)健性檢驗

1.逐期PSM-DID檢驗

為避免樣本自選擇所帶來的系統(tǒng)性差異，本文采用逐期PSM-DID檢驗來克服此內(nèi)生性問題。為了提高匹配的精確度并增大匹配樣本的容量，本文以全部控制變量為協(xié)變量，采用逐期PSM方法進行處理組與控制組的1∶2匹配。圖2展示了匹配前后的傾向得分密度函數(shù)分布，由圖2可知，匹配后處理組和控制組的傾向得分密度函數(shù)分布形態(tài)大體相似，匹配效果較好。

在對處理組和控制組進行了逐期PSM后，本文采用匹配后樣本對模型(3)進行重新估計，表6報告了逐期PSM-DID檢驗結(jié)果。結(jié)果顯示，在對處理組和控制組的系統(tǒng)性差異進行控制后，智慧城市建設(DID)仍顯著負向影響公司股價同步性(SYN)，說明在克服了樣本自選擇偏差所帶來的內(nèi)生性問題后，本文的結(jié)論依舊穩(wěn)健。

圖2 匹配前后處理組與控制組的傾向得分密度函數(shù)分布

表6 逐期PSM-DID檢驗結(jié)果

2.安慰劑檢驗

本文采用安慰劑檢驗分別隨機抽樣500次和1 000次來虛構(gòu)政策實施變量，生成DID_Random，并對模型(3)進行重新回歸，以檢驗其系數(shù)分布。如果智慧城市建設確實能降低公司的股價同步性，提高資本市場信息效率，那么虛構(gòu)政策變量后回歸系數(shù)的均值應不顯著區(qū)別于0，并且在隨機抽樣的情況下，系數(shù)估計值小于真實系數(shù)應該是一個小概率事件。由表7可知，兩次安慰劑檢驗系數(shù)分布的均值都不顯著區(qū)別于0，虛構(gòu)政策變量回歸系數(shù)小于真實系數(shù)的概率均在1%的水平下。圖3直觀地展示了隨機抽樣500次和1 000次后的系數(shù)分布，由圖3可以發(fā)現(xiàn)大多數(shù)系數(shù)集中分布在0附近，意味著本文構(gòu)造的虛擬處理效應并不存在，智慧城市建設確實能降低公司的股價同步性，提高資本市場信息效率，而不是其他因素或噪聲所導致的。

表7 安慰劑檢驗結(jié)果

圖3 隨機處理后的DID_Random的系數(shù)分布(安慰劑檢驗)

3.剔除一線城市樣本

由于北上廣深四大一線城市在經(jīng)濟發(fā)展、基礎設施、技術創(chuàng)新等各方面都占有獨特優(yōu)勢，因此本文剔除北上廣深城市樣本對模型(3)進行重新檢驗。由表8的列(1)可知，在進行剔除一線城市樣本再檢驗后，智慧城市建設(DID)仍顯著負向影響公司股價同步性(SYN)，本文的主要結(jié)論具有穩(wěn)健性。

表8 剔除一線城市樣本與改變參數(shù)估計方法的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

4.改變參數(shù)估計方法

本文還通過改變參數(shù)估計方法對H1進行穩(wěn)健性檢驗，分別以采用分市場總市值平均法與綜合市場總市值平均法計算的股價同步性指標SYN1與SYN2作為被解釋變量，對模型(3)進行了重新回歸。由表8的列(2)與列(3)可知，在改變參數(shù)估計方法后，智慧城市建設仍顯著負向影響公司股價同步性，說明本文的結(jié)論具有穩(wěn)健性。

五、進一步研究

以上的實證結(jié)果顯示，智慧城市建設能夠降低股價同步性，提高資本市場信息效率。為了考察以上影響在異質(zhì)性情境下的結(jié)構(gòu)特征，本文區(qū)分公司的外部環(huán)境稟賦差異與內(nèi)部信息治理差異進行了進一步研究。

(一)外部環(huán)境稟賦差異

首先，考慮到企業(yè)嵌入制度環(huán)境的異質(zhì)性。智慧城市建設對資本市場信息效率的影響可能會由于企業(yè)所處地區(qū)市場化程度的不同而表現(xiàn)出差異性。市場化程度較高的地區(qū)往往資本市場發(fā)達程度較高，信息傳遞效率較高。因此，在市場化程度較高的地區(qū)，智慧城市建設的信息增量影響較為有限。相比較而言，在市場化程度較低的地區(qū)，智慧城市建設對于資本市場信息效率的提升空間更大?；诖耍疚牟捎酶魇》莸氖袌龌笖?shù)[26]，并根據(jù)年度中位數(shù)進行分組樣本檢驗。

其次，考慮企業(yè)所在地區(qū)交通基礎設施的稟賦差異。已有文獻證明，高鐵開通會緩解地理距離的時空約束，促使更多公司層面的特質(zhì)信息快速融入股價中[27]。而未開通高鐵的地區(qū)交通基礎設施較為薄弱，公司信息獲取成本更高，傳遞效率更低，此時智慧城市建設所帶來的信息效應會彌補交通基礎設施落后的短板，對資本市場信息效率的提升作用更加明顯?；诖?，本文以智慧城市建設時公司所在地是否開通高鐵為標準，將樣本公司區(qū)分為高鐵開通城市與非高鐵開通城市進行分組回歸。值得說明的是，由于有高鐵開通基礎的智慧城市試點樣本量較少，為了解決分組樣本量差距較大的問題，本文采用PSM方法，以高鐵開通城市公司為處理組，其他公司為控制組，并以全部控制變量為協(xié)變量，對樣本公司進行1∶2 匹配③。

表9報告了回歸結(jié)果。由列(1)和列(2)可知，智慧城市建設對股價同步性的降低作用在市場化程度較低組的樣本中更加顯著，說明相對于市場化程度較高的地區(qū)，智慧城市建設更有助于提升市場化程度較低地區(qū)的信息效率；由列(3)和列(4)可知，智慧城市建設對公司股價同步性的降低作用主要存在于高鐵未開通城市的樣本中，而高鐵開通城市的樣本則不顯著，說明智慧城市建設有效彌補了交通基礎設施薄弱的不足，提高了當?shù)毓镜馁Y本市場信息效率。以上結(jié)果均證明了智慧城市建設為外部環(huán)境稟賦不足的公司提供了更大的信息增量貢獻。

表9 基于外部環(huán)境稟賦差異的異質(zhì)性分析

(二)內(nèi)部信息治理差異

當公司內(nèi)部信息治理水平較高時，其信息不對稱程度本身較低[28]，此時智慧城市建設這一“信息化沖擊”所能起到的增量治理作用較小，即對股價同步性的抑制效果相對不明顯。基于此，本文分別考慮兩類代理成本，以檢驗智慧城市建設在不同內(nèi)部信息治理水平環(huán)境中的異質(zhì)性。

首先，管理者與股東之間的代理問題較為嚴重時，管理者可能會出于個人利益而隱藏公司深層次信息，此時智慧城市建設所產(chǎn)生的技術紅利效應將更有利于股東對管理者進行監(jiān)督，進而促進公司特質(zhì)信息的有效披露。而對于本身第一類代理成本較低的公司而言，管理者信息操縱程度較低，智慧城市建設的增量影響將被削弱?；诖?，本文以總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率表征第一類代理成本，并根據(jù)樣本中位數(shù)進行分組檢驗。

其次，投資者對內(nèi)部人侵占嚴重的公司有著更為強烈的信息需求[29]，此時智慧城市建設所帶來的信息化沖擊為中小投資者提供了更多技術手段和信息渠道，進而彌補了由于大股東侵占所導致的外部投資者保護缺失。而對于第二類代理成本較低的公司而言，大股東與中小股東之間的信息透明度較高，中小股東無須借助過多技術手段對公司內(nèi)部信息進行挖掘，智慧城市建設對資本市場信息效率的影響有限?；诖耍疚囊源蠊蓶|占款(其他應收款/總資產(chǎn))來表征第二類代理成本，并根據(jù)樣本中位數(shù)進行分組檢驗。

表10報告了回歸結(jié)果④。結(jié)果顯示，智慧城市建設對股價同步性的降低作用主要存在于兩類代理成本較高組中，這說明智慧城市建設所帶來的高技術數(shù)據(jù)治理功能彌補了公司內(nèi)部信息治理機制的缺失，為股東與管理者、大股東與中小股東之間的互相監(jiān)督與制衡提供了有效手段，促使公司特質(zhì)信息釋放，降低股價同步性，提高資本市場信息效率。

表10 基于內(nèi)部信息治理差異的異質(zhì)性分析

六、研究結(jié)論與啟示

智慧城市建設為城市提供了公共信息平臺，實現(xiàn)了跨行業(yè)、跨部門的綜合應用和數(shù)據(jù)共享，顯著提高了城市的信息化水平。對于微觀企業(yè)而言，智慧城市建設直接改善了企業(yè)的營商信息環(huán)境，為數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素通過“產(chǎn)業(yè)數(shù)字化”和“數(shù)字產(chǎn)業(yè)化”途徑發(fā)揮治理功能提供了發(fā)展空間和應用場景。

本文的研究發(fā)現(xiàn)包括以下幾個方面。第一，智慧城市建設有助于降低公司的股價同步性，提高資本市場信息效率。智慧城市建設釋放的數(shù)據(jù)紅利促進了各方信息的互聯(lián)互通，進而促使公司特質(zhì)信息及時融入股價。第二，機制檢驗表明，智慧城市建設通過提高媒體關注度、增加機構(gòu)投資者實地調(diào)研次數(shù)以降低公司的股價同步性，提高資本市場信息效率。智慧城市建設催生了新興媒體產(chǎn)業(yè)，拓寬了投資者獲取信息的渠道，并吸引了機構(gòu)投資者前來實地調(diào)研，發(fā)揮了信息治理效應，以上兩種機制共同促進了公司深層次信息的挖掘與傳遞。第三，進一步研究表明，智慧城市建設有效補齊了外部環(huán)境稟賦不足、內(nèi)部信息治理機制缺失的短板，具體表現(xiàn)為智慧城市建設對所在地市場化程度低、交通基礎設施薄弱，以及兩類代理成本較高的公司起到的信息增量效果更加明顯。

基于上述結(jié)果，本文研究有如下幾點政策啟示。第一，資本市場信息效率的提升有賴于企業(yè)所處的營商信息環(huán)境，因此，深化智慧城市建設，加快部署信息基礎設施建設，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的共建共享，通過“產(chǎn)業(yè)數(shù)字化”和“數(shù)字產(chǎn)業(yè)化”的發(fā)展，促進數(shù)字紅利釋放是建設高質(zhì)量資本市場的必經(jīng)之路。第二，媒體輿論的監(jiān)督和機構(gòu)投資者的參與對資本市場高質(zhì)量發(fā)展至關重要，在網(wǎng)絡媒體高速發(fā)展與資本市場大力發(fā)展機構(gòu)投資者的背景下，需要進一步完善制度設計，打通信息壁壘，科學監(jiān)管，合力搭建長期可持續(xù)發(fā)展的營商信息環(huán)境。第三，要關注智慧城市建設經(jīng)濟后果的內(nèi)外環(huán)境異質(zhì)性特征，做好頂層設計，充分發(fā)揮智慧城市建設的數(shù)據(jù)治理功能，補齊外部環(huán)境稟賦不足的短板，并借助技術手段加強對投資者的保護。第四，微觀企業(yè)要順應數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展趨勢，主動進行內(nèi)部創(chuàng)新與變革，依托數(shù)字賦能，完善公司治理與信息披露機制，實現(xiàn)企業(yè)價值最大化。

注 釋：

①評見：《住房城鄉(xiāng)建設部辦公廳關于做好國家智慧城市試點工作的通知》，https:∥www.mohurd.gov.cn/gongkai/fdzdgknr/tzgg/201302/20130205_212789.html；《住房城鄉(xiāng)建設部辦公廳關于公布2013年度國家智慧城市試點名單的通知》，https:∥www.mohurd.gov.cn/gongkai/fdzdgknr/tzgg/201308/20130805_214634.html；《住房城鄉(xiāng)建設部辦公廳關于公布國家智慧城市2014年度試點名單的通知》，https:∥www.mohurd.gov.cn/gongkai/fdzdgknr/tzgg/201504/20150410_220653.html。

②由于中介變量存在部分數(shù)據(jù)缺失，因此影響機制檢驗中樣本量有所減少。

③全樣本回歸結(jié)果仍支持本文的結(jié)論，限于篇幅，檢驗結(jié)果未列示，留存?zhèn)渌?。作者郵箱：wangyyy823098562@163.com。

④由于部分樣本存在數(shù)據(jù)缺失，因此內(nèi)部信息治理差異檢驗樣本量縮小為20 529個公司—年份觀測值。