魏向杰 張子略

關鍵詞：智慧城市；空間效應；生態(tài)效率；區(qū)域經(jīng)濟

摘 要：本文在分析智慧城市試點對城市生態(tài)效率影響機制的基礎上，利用15年面板地級市數(shù)據(jù)，構建異時性雙重差分模型，證實智慧城市試點顯著提高了城市生態(tài)效率。在平行趨勢檢驗、安慰劑檢驗等方法驗證上述結(jié)果的穩(wěn)健性之后，利用事件研究法發(fā)現(xiàn)智慧城市試點對城市生態(tài)效率促進作用具有持續(xù)性。同時，本文構建空間計量模型證實智慧城市不僅顯著改善當?shù)厣鷳B(tài)效率，還通過實用性創(chuàng)新溢出和產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級對鄰近城市生態(tài)效率有“虹吸”作用。進一步構建三重差分模型進行異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，智慧城市試點對經(jīng)濟條件良好與地理位置優(yōu)越城市的生態(tài)效率改善效果更好，本文的研究發(fā)現(xiàn)有助于理解智慧城市試點對區(qū)域生態(tài)效率改善的內(nèi)在機制，為后續(xù)新一代城市建設、區(qū)域生態(tài)環(huán)境改善、污染聯(lián)防聯(lián)治、經(jīng)濟發(fā)展政策提供了強有力的證據(jù)支撐。

中圖分類號：F062.9文獻標識碼：A文章編號：1001-2435（2024）02-0122-14

The Spillover Effect of Smart City Policy on Regional Ecological Efficiency

Wei Xiangjie， Zhang Zilue（Business school，Nanjing University of Information Science＆Technology，Nanjing，Jiangsu，210004，China）

Key words：smart city； spatial effect； ecological efficiency； regional economy

Abstract：Based on the analysis of the impact mechanism of Smart city policies on urban eco-efficiency， this article uses 15 years panel data and a staggered DID model to investigate that smart city has significantly improved urban ecological efficiency. After parallel trend test， placebo test， and robustness test， the results are still significant. This study uses event study method to prove the sustainability of smart city in promoting urban eco-efficiency. Spatial econometric models have also been constructed in this article to confirm that smart city not only significantly improves the local ecological efficiency， but also has a "siphon" effect on the ecological efficiency of neighboring cities through practical innovation and industrial sophistication spillovers. This study is helpful to understand the internal mechanism of the smart city improving the regional ecological efficiency， and provide strong evidence support for the city construction； regional ecological environment improvement； follow-up joint prevention and control of regional pollution and economic development policies.

一、引 言

世界環(huán)境與發(fā)展委員會將可持續(xù)發(fā)展定義為：“既能滿足當代人的需要，又不對后代人滿足其需要的能力構成危害的發(fā)展”。伴隨著經(jīng)濟的高速發(fā)展，我國的城市化進程在不斷推進當中，但隨之而來的環(huán)境污染問題不容小覷，在《2022年度全球環(huán)境績效指數(shù)報告》中，1中國在180個國家和地區(qū)中僅排在第160位。環(huán)境污染的日益加劇帶來的問題不僅嚴重危害了居民生活，2更阻礙了經(jīng)濟發(fā)展，傳統(tǒng)的城市發(fā)展模式難以為繼。作為經(jīng)濟社會發(fā)展的重要載體，城市與城市群的綠色高質(zhì)量發(fā)展至關重要，2012年施行的智慧城市試點，旨在通過新一代信息技術以及全媒體融合通信終端等工具的應用，實現(xiàn)知識社會環(huán)境下信息化城市的高級發(fā)展。智慧城市通過信息技術革新城市治理模式，優(yōu)化城市及城市間資源配置效率，為城市乃至區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展帶來了全新的方式。智慧城市能否在促進城市、區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的同時改善環(huán)境污染問題？智慧城市通過哪些機制促進經(jīng)濟綠色發(fā)展？智慧城市對區(qū)域綠色發(fā)展是否具有空間效應？厘清這一系列問題，對深化智慧城市建設具有重要意義。

現(xiàn)有文獻對于智慧城市的研究多停留在環(huán)境改善、發(fā)展模式、資源利用效率的方面。石大千等的研究表明，智慧城市建設能夠顯著降低城市環(huán)境污染水平；3Chu et.al的研究表明，發(fā)現(xiàn)智慧城市試點大幅減少了工業(yè)廢氣和廢水的排放。4此外，部分研究人員評估了智慧城市發(fā)展的缺點，包括財政和預算限制、組織和官僚主義困難，以及數(shù)字服務的發(fā)展?，F(xiàn)有研究主要探究了智慧城市建設對于經(jīng)濟、環(huán)境等單一社會發(fā)展指標的影響?？沙掷m(xù)發(fā)展作為經(jīng)濟增長，社會發(fā)展與環(huán)境可持續(xù)性的綜合概念，單一指標度量的作用有限。因此，有必要考察智慧城市建設對試點城市及其周邊區(qū)域的綜合影響。

現(xiàn)有研究為本文研究提供了極有價值的線索，但仍有需要進一步思考的空間。首先，以往的實證研究停留在利用智慧城市試點作為外生政策沖擊研究對經(jīng)濟或環(huán)境指標的單一影響，缺乏對經(jīng)濟環(huán)境發(fā)展效率綜合指標的分析。因此本文引入生態(tài)效率（Ecological Efficiency），對經(jīng)濟與環(huán)境進行綜合指標的衡量。其次，與傳統(tǒng)城市的發(fā)展方式不同，智慧城市是信息化、工業(yè)化和城鎮(zhèn)化的深度融合，能夠促進城市間的要素流動。最后，智慧城市通過新一代信息技術，對城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構產(chǎn)生極大沖擊，進而對區(qū)域生態(tài)效率產(chǎn)生影響。

基于此，本文擬以智慧城市試點為準自然實驗對象，使用地級市面板數(shù)據(jù)，采用異時性雙重差分（Difference—In—Differences）模型，在通過事件研究法的基礎上，使用一系列穩(wěn)健性檢驗，緩解模型中的內(nèi)生性問題，并識別智慧城市試點對于城市生態(tài)效率的影響?？紤]到雙重差分模型須滿足SUTVA（穩(wěn)定單元處理值假設），本文擬建立空間雙重差分模型以控制智慧城市試點的空間效應。最終，本文探究了智慧城市對于區(qū)域生態(tài)效率空間影響機制。本文的邊際貢獻：第一，本文使用三階段DEA模型來剔除DEA模型中管理低效項的影響，提高估計的準確性，更精確地評價智慧城市建設對生態(tài)效率的影響。第二，通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構、技術創(chuàng)新與污染企業(yè)擠出的機制來構建智慧城市建設與生態(tài)效率之間的內(nèi)在影響機制，豐富了可持續(xù)發(fā)展領域的文獻。第三，采用基于空間杜賓模型（SDM）的空間雙重差分模型，在滿足SUTVA的前提下，為理論假設提供了可靠的實證支持。

二、政策背景和研究假設

（一）政策背景

智慧城市旨在通過新一代信息技術以及全媒體融合通信終端等工具和方法的應用以實現(xiàn)知識社會環(huán)境下信息化城市的高級發(fā)展。具體來說，“智慧城市”的理念是通過新一代信息技術使得人們更有效獲取信息，進而以更加精細的手段管理生產(chǎn)與生活狀態(tài)。同時，智慧城市也被認為有助于促進經(jīng)濟發(fā)展、城市治理與資源協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展，提高城鎮(zhèn)化質(zhì)量。

21世紀以來，我國城鎮(zhèn)化建設的步伐不斷加快，1城市人口也隨之膨脹，以住房擁擠、交通擁堵、環(huán)境污染與資源短缺為代表的“城市病”成為困擾著各個城市建設與管理的首要問題。2各級政府為推進城市管理方式的變革，解決“城市病”帶來的一系列問題，“智慧城市”政策應運而生。32012年11月，我國住房和城鄉(xiāng)建設部辦公廳正式印發(fā)《國家智慧城市試點暫行管理辦法》與和《國家智慧城市（區(qū)、鎮(zhèn)）試點指標體系（試行）》；我國智慧城市建設共分三個批次：2012年，率先施行首批國家智慧城市試點，共涉及90個縣（區(qū)）、地級市，而后又擴充9個行政區(qū)。2013年，再度施行國家“智慧城市”技術和標準試點城市試點政策，也稱為“智慧城市”雙試點，共計103個城市；2014年，發(fā)改委、工信部等八部委印發(fā)《關于促進智慧城市健康發(fā)展的指導意見》；2015年，住建部再度公布第三批試點城市（縣、區(qū)）共84個，擴大試點范圍13個，另有專項試點41個，并將智慧城市標準化制定工作正式提上國家日程。截至2017年底，中國超過500個城市均已明確提出或正在建設智慧城市，這將對我國社會發(fā)展的眾多層面產(chǎn)生重大且深遠的影響。

（二）研究假設

1.直接效應

智慧城市建設基于通信技術來改造城市基礎設施和公共服務，包括經(jīng)濟和環(huán)境。4因此，它被認為是實現(xiàn)城市可持續(xù)發(fā)展的工具和信息化發(fā)展的高級形式。5事實上，智慧城市利用最新的信息技術、合作并且資源整合，提高城市管理效率，提供新的就業(yè)機會，優(yōu)化城市資源分配，促進了城市經(jīng)濟發(fā)展。智慧城市引入了新的知識管理和創(chuàng)新方法，廣泛應用于技術、產(chǎn)品、市場、資源配置方面，使城市各個服務系統(tǒng)通過新一代信息技術相互溝通，提高了城市化的質(zhì)量并減少環(huán)境污染，促進當?shù)氐纳鷳B(tài)效率。基于此，本文提出假設1。

假設1：智慧城市建設有利于提高城市生態(tài)效率。

2.空間效應

智慧城市建設形成優(yōu)良的基礎設施具有規(guī)模效應，有助于形成良好的綠色發(fā)展環(huán)境，吸引周邊城市的各種資本向該地區(qū)聚集，6并倒逼不符合本地環(huán)保標準的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，形成“污染轉(zhuǎn)移粘性”現(xiàn)象。7此外，為了尋求舒適的生活環(huán)境，城市人力資本更傾向于遷移到基礎設施優(yōu)良、經(jīng)濟增長迅速的城市。8然而，智慧城市試點雖然有利于當?shù)爻鞘械陌l(fā)展，但其發(fā)展建立在犧牲周邊城市的發(fā)展之上，會對區(qū)域發(fā)展造成消極影響?；诖?，本文提出假設2。

假設2：智慧城市建設對周邊地區(qū)和整個區(qū)域生態(tài)效率產(chǎn)生負面影響。

3.中介效應

技術創(chuàng)新。技術創(chuàng)新是推動智慧城市發(fā)展的重要支撐。企業(yè)需要適應這種新發(fā)展模式，主動進行數(shù)字技術和綠色技術的開發(fā)和應用，推動城市生態(tài)環(huán)境的改善。試點城市享受的優(yōu)惠政策和優(yōu)先發(fā)展政策，強化了創(chuàng)新要素的集聚，并可能在一定程度上虹吸周邊地區(qū)的創(chuàng)新要素，其結(jié)果是在提升試點城市創(chuàng)新產(chǎn)生率的同時，降低周邊地區(qū)的生態(tài)效率水平。

污染企業(yè)的擠出。在智慧城市的建設過程中，不斷完善的環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測與評估的技術手段一定程度限制了企業(yè)的污染排放。不僅如此，通過技術優(yōu)勢與綠色發(fā)展平臺的建設，智慧城市通過技術手段對污染企業(yè)形成高壓，倒逼企業(yè)進行綠色生產(chǎn)，改善試點城市的生態(tài)效率。與此同時，由于智慧城市對于企業(yè)污染排放的限制，不符合智慧城市綠色發(fā)展的高污染企業(yè)也會而轉(zhuǎn)移至其他地區(qū)，對其他地區(qū)的生態(tài)效率評估產(chǎn)生影響，由此產(chǎn)生空間效應。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構。智慧城市建設導致了試點城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構的不斷優(yōu)化，1改善城市發(fā)展環(huán)境。隨著清潔工業(yè)產(chǎn)業(yè)在區(qū)域GDP中所占比重的增加，環(huán)境污染將減少。試點城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構優(yōu)化升級，實際上是一個不斷吐故納新的過程，也即從周邊乃至更遠地區(qū)吸引優(yōu)質(zhì)清潔產(chǎn)業(yè)，轉(zhuǎn)移低端產(chǎn)業(yè)，由此造成智慧城市建設過程中的空間置換效應?；谏鲜龇治?，本文提出假設3。

假設3：智慧城市建設通過技術創(chuàng)新、污染企業(yè)擠出和產(chǎn)業(yè)結(jié)構變革影響區(qū)域生態(tài)效率。

三、模型設定與研究設計

（一）模型設定

考慮到各地級市開展智慧城市試點時間存在先后差異，本文設定異時性雙重差分模型，其實質(zhì)是將政策沖擊的不同時間點放置在同一模型當中，產(chǎn)生實驗組和對照組以及“處理前”和“處理后”的雙重差異，緩解模型中可能存在內(nèi)生性問題，基準回歸模型1如下：

其中，下標i與t分別代表個體與時間，[DEAit]代表各地級市每年度的生態(tài)效率。[DIDit]是判斷城市是否為試點城市（Treat）與政策實施之后（Post）的交乘項（Treat×Post）。本文重點關注系數(shù)[β]，若[β]顯著為正，說明智慧城市試點提升城市生態(tài)效率。[Xit]代表控制變量，[γ]為控制變量的向量，[δi]與[μt]分別為個體與時間固定效應，[εit]為隨機擾動項。

為進一步揭示智慧城市試點對城市生態(tài)效率影響的持續(xù)性，本文參考何文劍等的研究，2采用事件研究法（Event study）對（1）式進行擴展。事件研究法不僅可以觀察智慧城市試點對城市生態(tài)效率的持續(xù)性影響，還可檢驗平行趨勢假定。動態(tài)DID模型設定如下：

（2）式中，[DIDi，t-p]表示智慧城市試點第p（p=1，2，….，P）年的前置項，其設定的目的是檢驗實驗組與對照組在實施試點政策前是否有相同的趨勢，若系數(shù)[Fk]均不顯著則說明，政策實施之前實驗組與對照組之間沒有顯著差異，平行趨勢假定成立。[DIDi，t+n]為實施智慧城市試點第n（n=1，2，...，N）年的后置項，目的是識別政策實施的持續(xù)性影響。其他變量設定與（1）一致。

此外，本文還加入地理位置與政策的交叉項探尋智慧城市試點對城市生態(tài)效率的地理差異影響，回歸模型3如下：

其中，[Si]表示地理位置，與城市所處位置相關，若某城市所處位置為i地區(qū)（東部、中部、西部）則設置為1，否則為0。[φ]表示地理位置與政策交互項系數(shù)。

本文還使用空間計量模型來探究智慧城市試點對城市生態(tài)效率的空間效應：

其中，[σ]為空間項系數(shù)，[W]為空間權重矩陣，[τit]為空間誤差項矩陣，[ξWXit]為控制變量的空間滯后項，[ξ]為控制變量的空間滯后項系數(shù)。

借鑒Jia et.al的研究，1本文將技術創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構與污染企業(yè)擠出作為空間中介變量，探究二者對于城市生態(tài)效率的空間效應影響，建立空間杜賓模型如下：

[Mit]為中介變量，包括地級市綠色發(fā)明性專利與地級市產(chǎn)業(yè)結(jié)構，[λWMit]為中介變量的空間滯后項，[λ]為其空間滯后項系數(shù)，其余部分在前面部分均以說明。

（二）研究設計

1.生態(tài)效率的測算

現(xiàn)有生態(tài)效率的測算方法多數(shù)是數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）法，DEA法不僅能夠?qū)^(qū)域生態(tài)效率進行評價和比較，還能判斷影響地區(qū)生態(tài)效率的主要因素并為效率的改善提供明確方向。本文使用三階段DEA模型測度我國城市生態(tài)效率：首先，對所有決策單元（DMU）使用傳統(tǒng)DEA模型進行計算生態(tài)效率。第二步，通過構建類似隨機前沿模型（SFA）的方法，根據(jù)模型的計算結(jié)果，進一步調(diào)整投入項，對外部環(huán)境或決策單元增加投入，剔除隨機因素對效率估計的影響。第三步，利用經(jīng)第二步調(diào)整后的投入與產(chǎn)出重新使用DEA模型進行效率估計，得到剔除外部環(huán)境或隨機干擾影響的估計效率，將所得結(jié)果做為模型（1）至（4）項的因變量使用。參考韓永輝等的研究以及數(shù)據(jù)的可獲得性，2選取產(chǎn)出指標如表1所示。

2.解釋變量的選取

國家住房城鄉(xiāng)建設部于2012年末正式發(fā)布“關于開展國家智慧城市試點工作的通知”，開展試點城市申報工作。經(jīng)過地方城市申報、省級部門初審、專家綜合評審等程序，確定首批智慧城市試點共90個城市（縣、鎮(zhèn)）。2013年8月，住建部再度確定103個城市（區(qū)、縣、鎮(zhèn)）為2013年試點城市。本文將試點城市及區(qū)、縣、鎮(zhèn)試點的所屬城市作為準自然實驗對象，為降低實驗結(jié)果偏誤，將2013年8月所確定的智慧城市試點樣本劃分至2014年。

3.前定變量、控制變量與中介的選取

基于相關文獻與數(shù)據(jù)的可得性，本文選取如下前定變量與控制變量：

前定變量：城市綜合發(fā)展水平（LDEA）。由于智慧城市試點是由各地級市（區(qū)、縣）提出申請，智慧城市的建設前提條件包含一系列城市的條件稟賦，這表明開展智慧城市試點工作的城市需要有一定發(fā)展基礎。本文選擇城市綜合發(fā)展水平作為前定變量加入模型（1）作為控制變量進行回歸，并使用生態(tài)效率的滯后項作為城市綜合發(fā)展水平的代理變量。

控制變量：（1）基礎設施建設水平。1完善的基礎設施建設能夠促進經(jīng)濟發(fā)展。本文用城市道路面積（lnroad）與綠地面積（lngreen）的對數(shù)衡量城市基礎設施建設水平。（2）外商直接投資（FDI）。外商直接投資是中國經(jīng)濟發(fā)展至關重要的部分，本文采用利用當年匯率換算后的地級市年度外商直接投資作為該市當年的外商直接投資額進行平減。（3）人口密度（lnden）。本文使用每平方公里人口數(shù)衡量人口密度。（4）研發(fā)投入。本文選用平減后的地級市研發(fā)投入金額并取對數(shù)（lnrd）與平均研發(fā)人員研發(fā)資金的對數(shù)值（rdp）作為研發(fā)投入的代理變量。

中介變量：（1）綠色創(chuàng)新（pat）。2綠色創(chuàng)新的帶來的技術效應能提高資源使用率并減少污染排放。智慧城市的構建需要通過大量的創(chuàng)新型技術與設備進行支撐。因而本文以城市綠色發(fā)明專利創(chuàng)新作為綠色創(chuàng)新能力的代理變量作為中介變量進行回歸。

（2）重污染企業(yè)（nongreen）。重污染企業(yè)帶來環(huán)境污染對城市生態(tài)效率有著極大的負面影響。本文通過收集上市公司行業(yè)、企業(yè)信息，對重污染企業(yè)進行篩選并確定地理位置，得到各個城市擁有的重污染企業(yè)數(shù)量信息，并使用各地級市重污染企業(yè)個數(shù)的對數(shù)作為重污染企業(yè)的代理變量。

（3）產(chǎn)業(yè)結(jié)構（iui）。3產(chǎn)業(yè)結(jié)構對我國的經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境協(xié)調(diào)有重要影響。本文參考付凌暉的做法，4用產(chǎn)業(yè)結(jié)構高級化指數(shù)衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構。

4.識別假設與檢查

DID估計的確定假設是，如果沒有采取智慧城市試點，那么試點城市與非試點城市將具有相同的時間趨勢。然而，對這一確定假設的主要威脅是試點城市不是隨機選擇的，反而可能是由于試點之前存在的一些差異造成的。為此，本文遵照Li et.al的做法，5對這個問題進行識別與解決。具體而言，即確定選擇試點城市的關鍵因素，并控制這些決定因素所造成的政策施行后的結(jié)果差異趨勢。本文選擇政策施行前一年各城市的教育支出的對數(shù)（Edu）、海拔高度（Altitude）、污染治理投資額（千萬元）（Waste）、公共財政支出的對數(shù)（Pub）、是否是生態(tài)文明城市（E&C，若是則為1，不是則為0）作為關鍵評選標準。

表2為進行了平衡性檢查之后的結(jié)果。以驗證控制生態(tài)文明城市選擇的關鍵決定因素是否能導致實驗組與對照組之間更好地平衡。Panel A展示了選擇試點城市的關鍵標準。數(shù)據(jù)表明，這些標準中的大多數(shù)在確定實驗組狀態(tài)方面發(fā)揮著重要作用。

表2的Panel B為對實驗組和對照組關于政策施行前一年各種經(jīng)濟社會發(fā)展變量。列（3）顯示，在諸多維度上，試點城市的經(jīng)濟與社會發(fā)展水平都顯著高于非試點城市。然而，如表2列（4）所示，在控制了試點城市選擇的幾個關鍵因素后，這些特征在實驗組和對照組之間沒有顯著差異，即實驗組和對照組之間是平衡的，這對后續(xù)的實證檢驗至關重要。

5.數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

考慮到由于申報智慧城市試點的城市需要良好的經(jīng)濟基礎，為減弱未識別這一條件所帶來的估計偏誤，本文選取2003—2018年地級市年度數(shù)據(jù)進行分析，并剔除了年度數(shù)據(jù)缺失嚴重的城市。選取2003年作為樣本選取起始年份的原因是：智慧城市由2012年開始申報，選取2003年作為樣本起始年份能夠有效觀測在政策發(fā)生前各城市生態(tài)效率的變化趨勢。此外，由于新冠疫情的影響，2019年的經(jīng)濟數(shù)據(jù)可能會受到新冠疫情的沖擊的影響，導致回歸結(jié)果出現(xiàn)較大偏誤，因而本文將樣本數(shù)據(jù)截止年份選取為2018年。本文數(shù)據(jù)來自CNRDS數(shù)據(jù)庫、CSMAR數(shù)據(jù)庫、Harvard Dataverse、《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》；缺失數(shù)據(jù)通過各省、地級市相應年份所對應的統(tǒng)計年鑒與年鑒進行補充，若還存在缺失則使用插值法補齊。1描述性統(tǒng)計結(jié)果如表3所示。

四、實證分析

（一）基準回歸

根據(jù)模型1，首先評估智慧城市政策對地級市生態(tài)效率的影響，結(jié)果如表4所示。在列（1）中，本文僅控制了個體與時間固定效應，回歸結(jié)果的經(jīng)濟意義是，相比非試點城市，智慧城市試點使得城市生態(tài)效率顯著提升了2.5%。列（2）至（4）為加入了經(jīng)濟發(fā)展水平變量、包含前定變量的控制變量和將被解釋變量滯后一期的回歸結(jié)果。結(jié)果表明，智慧城市試點顯著提升了城市生態(tài)效率約2%。究其原因，智慧城市試點加強了先進科學技術在城市中的綜合應用，能夠推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，2提升城市管理能力和服務水平，提高了城市生態(tài)效率。

（二）事件研究法

使用雙重差分法需要滿足平行趨勢假定，即在智慧城市試點開始之前，試點城市與對照城市的生態(tài)效率變化需保持一致。事件研究法在驗證雙重差分模型是否滿足平行趨勢假定的同時還可以觀測政策對城市生態(tài)效率的持續(xù)性影響，檢驗結(jié)果如圖1所示。結(jié)果表明，智慧城市試點實施前，試點城市與對照城市的生態(tài)效率并無明顯差異，在實施試點政策之后，其對城市生態(tài)效率的影響才有逐漸增強的趨勢，滿足了平行趨勢假定。然而，在政策執(zhí)行第三年時，智慧城市政策對于生態(tài)效率有負向影響。這是由于首批智慧城市試點是2012年開始的，而又一批城市在2014年剛剛開展智慧城市試點，因此，在2015年，這些城市的生態(tài)效率可能并未由于政策的施行而改善，降低了生態(tài)效率的評價。

（三）穩(wěn)健性檢驗

1.排除其他政策影響

盡管上述檢驗對于實驗結(jié)果的可靠性做出了進一步保障，但在智慧城市試點施行的同時，仍有多項相關政策并行或交叉進行?；诖耍疚南群罂刂屏松鷳B(tài)工業(yè)園區(qū)、低碳城市與創(chuàng)新型城市試點政策。1

在基準回歸中分別設置上述三個政策的虛擬變量，方法與本文自變量設置方法相同。表5列（1）為控制了生態(tài)工業(yè)園區(qū)數(shù)量的回歸結(jié)果，列（2）為控制了低碳城市試點政策的回歸結(jié)果，列（3）為控制了創(chuàng)新型城市試點政策的回歸結(jié)果，列（4）為同時控制了三項政策沖擊的回歸結(jié)果，可以看出，智慧城市試點對于城市生態(tài)效率的改善仍然顯著。

2.安慰劑檢驗

前文的基準回歸控制了前定變量與控制變量，且排除了其他政策的干擾影響，但不能排除智慧城市試點對于城市生態(tài)效率的改善效應是否還有其他不可觀測因素的干擾。鑒于此，本文構建反事實框架，對基準回歸結(jié)果進行安慰劑檢驗。如圖2所示，安慰劑檢驗結(jié)果可證實，智慧城市試點對城市生態(tài)效率的改善并非源于其他隨機因素，基準模型的回歸結(jié)果具有較強穩(wěn)健性，假說1得到證實。

（四）空間相關性分析

雙重差分法必須滿足SUTVA，即外源性沖擊影響特定個體，而對其他個體沒有影響，若沒能滿足此前提，則會嚴重削弱模型估計結(jié)果的可信度與穩(wěn)健性。生態(tài)效率的測算指標中包含人力資本、廢水排放、二氧化硫排放等與空間溢出高度相關的變量，智慧城市試點也存在空間溢出效應。1本文使用基于空間杜賓模型的空間雙重差分模型進行回歸分析，旨在滿足DID模型的SUTVA設定，同時探究智慧城市試點對于城市生態(tài)效率的空間溢出效應。

1.空間權重的設定

為估計空間溢出效應，本文參考Jia et.al的研究，2首先構建最常見的地理權重矩陣：

其中Dij表示城市i與城市j之間的地理距離，通過各個城市的經(jīng)緯度計算得出，W2表示城市i與城市j之間的邊界是否相鄰，若相鄰則賦值為1，不相鄰則為0。

2.空間相關性

為檢驗被解釋變量的空間相關性，本文使用全局莫蘭指數(shù)進行檢驗。表6匯報了2003、2012、2014和2018幾個政策關鍵年份的全局Moran指數(shù)。由表6可知，Moran指數(shù)顯著為正，這代表城市生態(tài)效率在地理距離上存在高—高、低—低集聚的較強空間正相關性。綜上所述，本文使用空間計量模型是合理的。

3.空間計量模型回歸結(jié)果

表7給出了模型（4）至（6）的回歸結(jié)果，其中（1）至（3）列為地理距離矩陣Dij的空間回歸結(jié)果，（4）至（6）列為共同邊界矩陣Wij的空間回歸結(jié)果。

LR檢驗結(jié)果表明，基準模型中的空間相關性源于因變量、自變量和誤差項，因此 SDM 不能退化為 SAR 和 SEM。因此，本文轉(zhuǎn)而關注模型（6），即列（1）和（4）的估計結(jié)果。根據(jù)表7列（1）與列（4）的回歸結(jié)果，空間DID項的系數(shù)分別在5%與1%的水平上顯著為負，表明智慧城市試點對于試點城市的生態(tài)效率有顯著提升，對周邊城市生態(tài)效率有抑制作用。

4.空間相關性的分解

表8匯報了模型（6）的直接、間接以及總效應回歸結(jié)果，列（7）的權重矩陣分別為距離矩陣和共同邊界矩陣。列（1）結(jié)果的經(jīng)濟意義是智慧城市試點對于當?shù)氐纳鷳B(tài)效率有正向顯著影響，使當?shù)厣鷳B(tài)效率提高2.4%左右。但間接效應與總效應的回歸結(jié)果顯著為負，其經(jīng)濟意義為智慧城市試點使試點地區(qū)周邊城市的生態(tài)效率下降4%左右。其原因可能是：當?shù)卣叩氖┬锌赡軙︵徑貐^(qū)資源產(chǎn)生“虹吸”效應，吸引周邊城市資源向本地區(qū)集聚，并通過技術創(chuàng)新等手段降低非期望產(chǎn)出，進而使產(chǎn)出效率提升；而周邊地區(qū)由于資本流出，由于資本外流，投入水平下滑從而導致區(qū)域生態(tài)效率下降。假說2得到證據(jù)支持。

（五）機制分析

城市綠色創(chuàng)新水平與產(chǎn)業(yè)結(jié)構的空間中介效應回歸結(jié)果如表9所示。其中列（1）和（2）、列（3）和（4）、列（5）和（6）分別對應了產(chǎn)業(yè)結(jié)構、技術創(chuàng)新和城市重污染企業(yè)數(shù)作為因變量的估計結(jié)果。表9的結(jié)果表明，智慧城市試點對改善當?shù)丶夹g創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構具有正向直接影響?；貧w結(jié)果的經(jīng)濟意義是，智慧城市試點提高了城市綠色發(fā)明專利產(chǎn)出約0.096%，提升了城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構高級化指數(shù)約0.027。智慧城市試點在提高當?shù)丶夹g創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)結(jié)構的同時，降低了周邊地區(qū)的綠色創(chuàng)新水平，惡化了產(chǎn)業(yè)結(jié)構，分別降低了周邊城市綠色發(fā)明專利的對數(shù)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構0.929%與0.031%。此外，智慧城市建設擠出了當?shù)刂匚廴酒髽I(yè)的對數(shù)約0.032，將這些重污染企業(yè)向周邊地區(qū)轉(zhuǎn)移。智慧城市的建設不僅有當?shù)卣膮⑴c，也有當?shù)仄髽I(yè)與其他大型跨區(qū)域企業(yè)的參與，其目的是將通用技術解決方案轉(zhuǎn)化為當?shù)匦枨?。此外，技術創(chuàng)新產(chǎn)出的增加創(chuàng)造了優(yōu)越的生產(chǎn)條件，吸引了周邊地區(qū)資本進入該地區(qū)，產(chǎn)生了虹吸效應。

智慧城市建設促進了產(chǎn)業(yè)鏈的整合和產(chǎn)業(yè)結(jié)構的升級，提高了當?shù)氐纳鷳B(tài)效率。智慧城市試點在減少企業(yè)污染排放的同時，擠出那些重污染企業(yè)到其他地區(qū)。而周邊城市由于缺乏相應的資金支持，導致要素外流，產(chǎn)業(yè)結(jié)構惡化，進而降低生態(tài)效率。假說3得到證實。

（六）地區(qū)異質(zhì)性分析

經(jīng)濟地區(qū)的劃分不僅刻畫了地理位置所帶來的經(jīng)濟影響，也見證了我國梯度型經(jīng)濟政策的發(fā)展過程。表10中列（1）至（3）的結(jié)果顯示，東部地區(qū)生態(tài)效率改善有著顯著的正向影響。對于中部地區(qū)，智慧城市試點明顯降低了生態(tài)效率。第（3）列使用經(jīng)度（Lon）與政策的交互項代替經(jīng)濟地區(qū)與政策交互項回歸。回歸結(jié)果的經(jīng)濟意義是，經(jīng)度越大，越靠近東部地區(qū)，政策所導致的生態(tài)效率改善越明顯，經(jīng)度每往東0.01，生態(tài)效率改善0.1%?？赡艿脑蚴牵簴|部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展、科學技術水平、對外開放程度更高，生態(tài)效率的提升更為明顯。

五、結(jié)論與啟示

在分析智慧城市試點對城市生態(tài)效率溢出效應的基礎上，利用2003—2018年地級市的樣本數(shù)據(jù)，構建異時性雙重差分模型識別智慧城市試點對城市生態(tài)效率的影響，并進一步使用空間模型揭示了智慧城市試點對城市生態(tài)效率的空間溢出效應、異質(zhì)性與機制。本文得出以下結(jié)論：首先，智慧城市試點顯著提升了城市生態(tài)效率，經(jīng)過一系列穩(wěn)健性檢驗后均成立。此外，本文通過事件研究法證實了智慧城市政策對城市生態(tài)效率有持續(xù)性正向影響，但對周邊城市的生態(tài)效率具有“虹吸”作用。此外，在經(jīng)濟發(fā)展水平高的地區(qū)，該政策的執(zhí)行效果較好。最后，通過機制檢驗發(fā)現(xiàn)，智慧城市通過綠色發(fā)明性創(chuàng)新、重污染企業(yè)擠出與產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級的中介對鄰近地區(qū)的生態(tài)效率具有“虹吸”作用。

基于上述結(jié)論，本文得出如下啟示。首先，智慧城市試點顯著提升了試點城市生態(tài)效率。從現(xiàn)實狀況來看，目前我國智慧城市試點區(qū)域較多，且對城市生態(tài)效率有顯著提升。因此，可通過創(chuàng)新激勵、優(yōu)惠政策等行動引導各城市打通城市服務系統(tǒng)以提升資源利用效率，并鼓勵其進行智慧城市試點申報。其次，異質(zhì)性分析表明，東部智慧城市建設帶來的生態(tài)效率提升更為明顯，這說明智慧城市建設更適合基礎設施本身較為完善的城市，對于中小城市則需要在保持自身原有資源、發(fā)展優(yōu)勢上提升城市生態(tài)效率。最后，通過識別智慧城市政策空間效應的機制，綠色創(chuàng)新產(chǎn)出的提升有利于改善城市生態(tài)效率，雖然由于科學技術的外部性使得知識溢出的范圍增大，激勵了城市綠色創(chuàng)新動力，推動了產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級，但仍然會對鄰近地區(qū)的生態(tài)效率產(chǎn)生“虹吸”作用。因此，政府應改善相關政策，做到推動智慧城市建設的同時，為周邊城市營造和諧的發(fā)展環(huán)境，也通過政策促進其鄰近城市的經(jīng)濟良性發(fā)展。

責任編輯：孔慶洋