智慧城市建设能否提高资本市场信息效率？

刘亭立， 王 妍， 杨松令

(北京工业大学 经济与管理学院， 北京 100124)

一、问题的提出

2021年12月国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》中提出，要优化数字基础设施，充分发挥数据要素作用，强化新型智慧城市统筹规划和建设运营。智慧城市是运用物联网、云计算、大数据、空间地理信息集成等新一代信息技术，促进城市规划、建设、管理和服务智慧化的新理念和新模式。我国于2009年提出智慧城市构想，2012年正式开始试点，2014年上升为国家战略，2016年正式被确立为国家重点工程。我国智慧城市试点数量快速增加，发展规模也在同步扩大。截至目前，我国已成为全球建设智慧城市数量最多的国家，智慧城市建设也进入了深水区。

在数据成为第五大生产要素的背景下，智慧城市建设为信息的高效传递提供了数字治理服务平台。通过5G、人工智能、区块链、大数据与物联网技术形成“智慧支持力”，从顶层设计的角度，智慧城市建设提高了政府、媒体、社会民众与企业之间沟通的效率与便捷性，打破了经济体之间彼此孤立、相互封闭的形态，实现了政务、产业与民生的统筹管理，促进了开放与共享。对于微观企业来说，智慧城市建设直接改善了其营商信息环境，提升了信息的流动速度，降低了企业的信息成本和交易费用[1]。同时，以金融科技、大数据等技术为内核的智慧金融专项建设增强了外部利益相关者对公司信息的挖掘和监管能力[2]。

资本市场的基本功能是通过信息传递实现资源的最优配置，而信息效率是决定资源流动的关键因素。作为新兴资本市场，我国股票市场“噪声”较大，信息效率低下一直是困扰理论和实务界的难题[3]，提升信息效率更是建设高质量资本市场亟待解决的重大课题。衡量资本市场信息效率的一个有效指标就是股价同步性，该指标反映了个股价格波动与市场波动之间的关联程度。股价同步性越高，信息效率越低，其中的逻辑在于：如果一家公司的特质信息不足，投资者在做决策的时候就很难基于完整的公司基本面信息进行判断，而是基于市场环境的变化，从而带来股价“同涨同跌”的现象[4]。关于资本市场信息效率的影响因素，既有研究从外部因素如政府行为[5]、机构投资者行为[6]，以及内部因素如公司信息透明度[7]、管理层讨论与分析[8]两个层面展开了探讨。而近期的相关文献则基于新兴技术发展视角，如金融科技发展[9]、线上交流[10]等对此问题展开了研究。这为本文将智慧城市建设纳入资本市场信息效率影响因素的分析框架提供了研究基础。那么，由智慧城市建设所带来的营商信息环境变化是否会冲击资本市场的信息发掘和信号传递机制，这正是本文研究的主要动机。本文以智慧城市建设为外生政策冲击，以股价同步性为资本市场信息效率的研究切入点，试图回答两个问题：一是智慧城市建设对于企业营商信息环境的改善能否传递至资本市场，提高资本市场的信息效率；二是智慧城市建设提升资本市场信息效率的传导机制和依存条件是什么。

本文可能的边际贡献在于以下几个方面。第一，拓展了智慧城市建设经济后果的研究。已有文献侧重关注智慧城市建设宏观层面的影响，如城市创新[11]、城市环境污染[12]等，对微观企业的影响研究则较为缺乏。本文基于上市公司的资本市场信息效率，为智慧城市建设的经济后果提供了微观层面的经验证据。第二，研究发现智慧城市建设提高资本市场信息效率的内在机制是提高媒体关注度、吸引机构投资者实地调研，厘清了其逻辑机理。第三，验证了智慧城市建设影响资本市场信息效率的内外环境异质性特征，为客观评价智慧城市建设的微观经济效应提供了证据支撑，有助于有的放矢提高资本市场信息效率。

二、理论分析与研究假设

智慧城市本质上是城市化和信息化深度融合的产物[13]，其建设的重点是数据的共建共享。一方面，基于“产业数字化”视角，智慧城市建设推动了企业的数字化变革，提高了企业的数字治理能力。根据集聚效应理论，智慧城市建设促进了人才、资本与数据要素的聚集与流动，因此吸引了高技术企业的入驻[14]，并促进了FDI的引进[15]。无论出于竞争性动机还是技术溢出效应，试点城市的企业更偏好于进行技术和管理的数字化变革，提升对非结构化信息的利用能力。同时，智慧城市建设专项与活跃的社会创新氛围均促进了企业的开放式创新，提高了内外信息的沟通效率，并改善了企业的风险定价与管理能力，催生了更高效的信息披露机制，促进公司特质信息融入股价[9]。另一方面，基于“数字产业化”视角，智慧城市建设促使经济社会多方互联、互通与互动，数据的高速流通释放了公司过度积压的深层次信息，缓解了各方的信息不对称问题。城市全要素的在线即时化深度融合了大数据、区块链与金融服务，降低了信息挖掘成本[16]。外部利益相关者参与企业信息治理的能力不断增强，普通投资者可以采用股吧、微博、论坛等多种渠道及时获取当地企业动态，避免逆向选择与投资者“羊群行为”，进而充分发挥了价格机制的信号传递功能，促进了证券资产的合理定价。基于以上分析，本文提出以下假设。

H1：智慧城市建设能降低公司的股价同步性，提高资本市场信息效率。

新闻媒体是资本市场的信息中介，是连接公司与外部投资者的重要信息通道[17]，而智慧城市建设为新闻媒体的蓬勃发展提供了平台。通过对信息通讯基础设施的完善，智慧城市建设推动了新闻媒体产业特别是新兴网络媒体的发展。与其他信息传播途径相比，网络媒体不受限于时空条件的约束，能够精准、快速地传递有效信息，减少其他噪声干扰，并且有效降低了信息搜集与获取的成本[18]。投资者可以通过微博、微信公众号、自媒体网站等途径及时获取公司信息，还可以通过网络平台与公司董秘或者其他投资者进行沟通交流，进而最大限度减少信息不对称[19]。此外，为了提高读者关注度，媒体方有动机也有能力深入挖掘公司信息[20]。由于本地媒体更倾向于披露本地企业信息[21]，因此可以合理推论，智慧城市建设促进了新闻媒体的快速发展，媒体的信息辐射效应进一步促进了试点城市公司特质信息的传播。基于此，本文提出以下假设。

H2：智慧城市建设通过提高媒体关注度，进而降低公司的股价同步性，提高资本市场信息效率。

相比普通投资者，机构投资者更偏好价值投资[19]。智慧城市建设提升了市场运行效率，对微观企业起到了价值加成作用，可以吸引更多的机构投资者。作为公司信息的重要需求者和使用者，机构投资者会出于投资动机而产生调研需求，以达到准确判断与关注公司价值的目标[22]。一方面，机构投资者通过实地调研可获取高质量的特质信息，帮助其进一步了解公司情况，并借助其专业能力对公司信息进行解读，引导外部个人投资者做出正确的投资决策[23]；另一方面，机构投资者还可以通过实地调研发挥监督效应，潜在的外部压力使公司的信息披露质量更高，从而降低股价同步性[24]。因此，试点城市的公司将吸引更多机构投资者前来调研，而机构投资者实地调研有助于挖掘公司的深层次信息，提升公司的信息披露水平，起到重要的信息治理效应。基于此，本文提出以下假设。

H3：智慧城市建设通过吸引机构投资者实地调研，进而降低公司的股价同步性，提高资本市场信息效率。

三、研究设计

(一)样本选取与数据来源

本文以2007—2019年沪深A股上市公司作为初始研究样本，并按照以下标准进行筛选：(1)剔除金融类上市公司；(2)剔除ST、*ST类上市公司；(3)剔除企业财务数据缺失或者指标异常的上市公司。最终得到21 368个公司—年份观测值。此外，为了减少异常值的影响，对主要连续变量进行了上下1%的Winsorize处理。

本文所使用的数据中，智慧城市试点数据由住建部公布的试点城市名单整理得到①，上市公司经营地址数据与机构投资者实地调研数据来自Wind数据库，地区层面数据来自中经网统计数据库，企业媒体关注数据来自CNRDS数据库，其他财务数据均来自国泰安数据库。

(二)变量定义

1.被解释变量

股价同步性(SYN)。参考Durnev et al.[4]的研究，基于模型(1)与模型(2)来计量公司的股价同步性。

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表示市场指数第t周收益率，rI,t表示行业I第t周收益率，εi,t为残差项。模型回归得出的R2表征公司股票价格的变动被市场波动所解释的部分。R2越大，公司股票价格的波动更多地与市场整体波动相关，包含的公司特征信息更少，股价同步性越高。因此，为了使模型满足最小二乘法的要求，利用模型(2)对R2进行对数转换。

(2)

SYN的数值越大，说明股价同步性越高，资本市场信息效率越低。在基准回归中，本文以分市场流通市值平均法计算平均回报率，在稳健性检验中，还分别以采用分市场总市值平均法与综合市场总市值平均法计算的股价同步性指标作为改变参数估计方法的指标进行检验。

2.解释变量

智慧城市建设(DID)。智慧城市建设为虚拟变量，参考石大千等[1]的研究，若上市公司所在城市被设为智慧城市试点，下一年及以后年度DID=1，否则DID=0。具体地，在确定处理组和控制组的过程中，由于存在部分智慧城市样本为县级市或者市级区域，因此为避免高估政策效应，并且尽可能减少样本的损失，本文仅选取处于整个城市被列入智慧城市试点范围内(以下简称“智慧城市完全试点”)的上市公司作为处理组，处于非智慧城市试点或非完全试点城市的公司作为控制组。在与上市公司进行匹配的过程中，本文根据上市公司的经营所在城市进行样本匹配。

3.控制变量

参考已有研究，本文分别加入：公司特征控制变量，包括公司规模(Size)、资产负债率(Lev)、总资产收益率(ROA)、营业收入增长率(Growth)、账面市值比(BM)、公司成长性(TobinQ)、产权性质(SOE)、公司年龄(FirmAge)；公司治理控制变量，包括董事会规模(Board)、董事会独立性(Indep)、两职合一(Dual)、第一大股东持股比例(Top1)；地区层面控制变量，包括地区人均GDP(Lnpergdp)、地区产业结构(Indstru)、地区金融发展水平(Fin)、地区城市化水平(Urban)。

变量的定义和说明见表1。

表1 变量定义表

(三)模型构建

考虑到智慧城市试点分批设立，本文借鉴石大千等[1]的做法，采用渐进DID模型展开研究。

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

(3)

模型(3)中，SYNi,t为被解释变量，表示公司i第t期的股价同步性；DIDi,t为智慧城市建设虚拟变量；α1是政策效应估计系数，是本文关注的核心参数，若α1<0，则说明智慧城市建设能促进公司特质信息融入股价中，降低股价同步性，提高资本市场信息效率；∑Controlsi,t为一系列控制变量；μi是公司固定效应；ηt是年份固定效应；δj是城市固定效应。

四、实证结果分析

(一)描述性统计

表2列示了主要变量的描述性统计结果。在样本期间内，公司股价同步性的最小值为-2.905，最大值为1.790，均值为-0.191，标准差为0.911，样本公司的股价同步性存在较大差异。智慧城市建设虚拟变量DID的均值为0.142，表明样本中有14.2%的公司位于智慧城市完全试点并受到了智慧城市政策的影响。其余控制变量的描述性统计结果也与已有研究基本保持一致。

(二)单因素分析

本文首先进行了单因素分析以初步验证H1。表3中，第一行为均值T检验结果，第二行为中位数Z检验结果。由表3可知，无论均值T检验还是中位数Z检验，纳入政策影响范围内样本组(DID=1)的股价同步性均要显著低于未纳入政策影响范围内样本组(DID=0)，这初步验证了H1，说明纳入智慧城市试点企业的股价同步性显著更低，资本市场信息效率更高，为后续研究奠定了基础。

表2 变量的描述性统计结果

表3 单因素分析结果

(三)智慧城市建设对股价同步性的影响

表4报告了基准回归结果。由列(1)～列(3)可以看出，智慧城市建设(DID)显著负向影响

表4 智慧城市建设影响股价同步性的回归结果

公司股价同步性(SYN)。图1报告了平行趋势检验结果，本文虚构政策实施时点，分别将政策时点提前与推后，并对原模型进行重新检验。由图1可知，在政策时点前的回归系数不显著异于0，表明政策实施之前处理组和控制组并无明显差异，满足平行趋势假设。在政策实施后的回归系数显著小于零，但政策效应仅存在两期，而后开始消减，可能的原因在于：随着智慧城市建设与发展的逐渐成熟以及公司股价信息含量可提升空间的逐渐减小，由营商信息环境改善所带来的资本市场信息增量效应将呈现动态递减趋势。以上结果均验证了本文的H1，智慧城市建设可以降低股价同步性，提高资本市场信息效率。

图1 平行趋势检验

(四)影响机制检验

根据前文的理论分析，智慧城市建设能通过提高媒体关注度、吸引机构投资者实地调研降低公司股价同步性，提高资本市场信息效率。基于此，本文借鉴温忠麟、叶宝娟[25]的中介效应模型，分别对H2、H3进行验证。

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为公司i第t年的中介变量，本文分别代入媒体关注度(Media)和机构投资者实地调研次数(Institution)。媒体关注度采用当年网络新闻中标题出现该公司的新闻总数加1取对数来度量；机构投资者实地调研次数采用该年度上市公司被机构投资者调研次数加1取对数来度量；其他变量定义同模型(3)。表5报告了影响机制检验回归结果②。结果显示，智慧城市建设(DID)显著正向影响了媒体关注度(Media)与机构投资者实地调研次数(Institution)，媒体关注度与机构投资者实地调研次数起到了部分中介作用，H2、H3得到了验证。

表5 影响机制检验回归结果

(五)稳健性检验

1.逐期PSM-DID检验

为避免样本自选择所带来的系统性差异，本文采用逐期PSM-DID检验来克服此内生性问题。为了提高匹配的精确度并增大匹配样本的容量，本文以全部控制变量为协变量，采用逐期PSM方法进行处理组与控制组的1∶2匹配。图2展示了匹配前后的倾向得分密度函数分布，由图2可知，匹配后处理组和控制组的倾向得分密度函数分布形态大体相似，匹配效果较好。

在对处理组和控制组进行了逐期PSM后，本文采用匹配后样本对模型(3)进行重新估计，表6报告了逐期PSM-DID检验结果。结果显示，在对处理组和控制组的系统性差异进行控制后，智慧城市建设(DID)仍显著负向影响公司股价同步性(SYN)，说明在克服了样本自选择偏差所带来的内生性问题后，本文的结论依旧稳健。

图2 匹配前后处理组与控制组的倾向得分密度函数分布

表6 逐期PSM-DID检验结果

2.安慰剂检验

本文采用安慰剂检验分别随机抽样500次和1 000次来虚构政策实施变量，生成DID_Random，并对模型(3)进行重新回归，以检验其系数分布。如果智慧城市建设确实能降低公司的股价同步性，提高资本市场信息效率，那么虚构政策变量后回归系数的均值应不显著区别于0，并且在随机抽样的情况下，系数估计值小于真实系数应该是一个小概率事件。由表7可知，两次安慰剂检验系数分布的均值都不显著区别于0，虚构政策变量回归系数小于真实系数的概率均在1%的水平下。图3直观地展示了随机抽样500次和1 000次后的系数分布，由图3可以发现大多数系数集中分布在0附近，意味着本文构造的虚拟处理效应并不存在，智慧城市建设确实能降低公司的股价同步性，提高资本市场信息效率，而不是其他因素或噪声所导致的。

表7 安慰剂检验结果

图3 随机处理后的DID_Random的系数分布(安慰剂检验)

3.剔除一线城市样本

由于北上广深四大一线城市在经济发展、基础设施、技术创新等各方面都占有独特优势，因此本文剔除北上广深城市样本对模型(3)进行重新检验。由表8的列(1)可知，在进行剔除一线城市样本再检验后，智慧城市建设(DID)仍显著负向影响公司股价同步性(SYN)，本文的主要结论具有稳健性。

表8 剔除一线城市样本与改变参数估计方法的稳健性检验结果

4.改变参数估计方法

本文还通过改变参数估计方法对H1进行稳健性检验，分别以采用分市场总市值平均法与综合市场总市值平均法计算的股价同步性指标SYN1与SYN2作为被解释变量，对模型(3)进行了重新回归。由表8的列(2)与列(3)可知，在改变参数估计方法后，智慧城市建设仍显著负向影响公司股价同步性，说明本文的结论具有稳健性。

五、进一步研究

以上的实证结果显示，智慧城市建设能够降低股价同步性，提高资本市场信息效率。为了考察以上影响在异质性情境下的结构特征，本文区分公司的外部环境禀赋差异与内部信息治理差异进行了进一步研究。

(一)外部环境禀赋差异

首先，考虑到企业嵌入制度环境的异质性。智慧城市建设对资本市场信息效率的影响可能会由于企业所处地区市场化程度的不同而表现出差异性。市场化程度较高的地区往往资本市场发达程度较高，信息传递效率较高。因此，在市场化程度较高的地区，智慧城市建设的信息增量影响较为有限。相比较而言，在市场化程度较低的地区，智慧城市建设对于资本市场信息效率的提升空间更大。基于此，本文采用各省份的市场化指数[26]，并根据年度中位数进行分组样本检验。

其次，考虑企业所在地区交通基础设施的禀赋差异。已有文献证明，高铁开通会缓解地理距离的时空约束，促使更多公司层面的特质信息快速融入股价中[27]。而未开通高铁的地区交通基础设施较为薄弱，公司信息获取成本更高，传递效率更低，此时智慧城市建设所带来的信息效应会弥补交通基础设施落后的短板，对资本市场信息效率的提升作用更加明显。基于此，本文以智慧城市建设时公司所在地是否开通高铁为标准，将样本公司区分为高铁开通城市与非高铁开通城市进行分组回归。值得说明的是，由于有高铁开通基础的智慧城市试点样本量较少，为了解决分组样本量差距较大的问题，本文采用PSM方法，以高铁开通城市公司为处理组，其他公司为控制组，并以全部控制变量为协变量，对样本公司进行1∶2 匹配③。

表9报告了回归结果。由列(1)和列(2)可知，智慧城市建设对股价同步性的降低作用在市场化程度较低组的样本中更加显著，说明相对于市场化程度较高的地区，智慧城市建设更有助于提升市场化程度较低地区的信息效率；由列(3)和列(4)可知，智慧城市建设对公司股价同步性的降低作用主要存在于高铁未开通城市的样本中，而高铁开通城市的样本则不显著，说明智慧城市建设有效弥补了交通基础设施薄弱的不足，提高了当地公司的资本市场信息效率。以上结果均证明了智慧城市建设为外部环境禀赋不足的公司提供了更大的信息增量贡献。

表9 基于外部环境禀赋差异的异质性分析

(二)内部信息治理差异

当公司内部信息治理水平较高时，其信息不对称程度本身较低[28]，此时智慧城市建设这一“信息化冲击”所能起到的增量治理作用较小，即对股价同步性的抑制效果相对不明显。基于此，本文分别考虑两类代理成本，以检验智慧城市建设在不同内部信息治理水平环境中的异质性。

首先，管理者与股东之间的代理问题较为严重时，管理者可能会出于个人利益而隐藏公司深层次信息，此时智慧城市建设所产生的技术红利效应将更有利于股东对管理者进行监督，进而促进公司特质信息的有效披露。而对于本身第一类代理成本较低的公司而言，管理者信息操纵程度较低，智慧城市建设的增量影响将被削弱。基于此，本文以总资产周转率表征第一类代理成本，并根据样本中位数进行分组检验。

其次，投资者对内部人侵占严重的公司有着更为强烈的信息需求[29]，此时智慧城市建设所带来的信息化冲击为中小投资者提供了更多技术手段和信息渠道，进而弥补了由于大股东侵占所导致的外部投资者保护缺失。而对于第二类代理成本较低的公司而言，大股东与中小股东之间的信息透明度较高，中小股东无须借助过多技术手段对公司内部信息进行挖掘，智慧城市建设对资本市场信息效率的影响有限。基于此，本文以大股东占款(其他应收款/总资产)来表征第二类代理成本，并根据样本中位数进行分组检验。

表10报告了回归结果④。结果显示，智慧城市建设对股价同步性的降低作用主要存在于两类代理成本较高组中，这说明智慧城市建设所带来的高技术数据治理功能弥补了公司内部信息治理机制的缺失，为股东与管理者、大股东与中小股东之间的互相监督与制衡提供了有效手段，促使公司特质信息释放，降低股价同步性，提高资本市场信息效率。

表10 基于内部信息治理差异的异质性分析

六、研究结论与启示

智慧城市建设为城市提供了公共信息平台，实现了跨行业、跨部门的综合应用和数据共享，显著提高了城市的信息化水平。对于微观企业而言，智慧城市建设直接改善了企业的营商信息环境，为数据生产要素通过“产业数字化”和“数字产业化”途径发挥治理功能提供了发展空间和应用场景。

本文的研究发现包括以下几个方面。第一，智慧城市建设有助于降低公司的股价同步性，提高资本市场信息效率。智慧城市建设释放的数据红利促进了各方信息的互联互通，进而促使公司特质信息及时融入股价。第二，机制检验表明，智慧城市建设通过提高媒体关注度、增加机构投资者实地调研次数以降低公司的股价同步性，提高资本市场信息效率。智慧城市建设催生了新兴媒体产业，拓宽了投资者获取信息的渠道，并吸引了机构投资者前来实地调研，发挥了信息治理效应，以上两种机制共同促进了公司深层次信息的挖掘与传递。第三，进一步研究表明，智慧城市建设有效补齐了外部环境禀赋不足、内部信息治理机制缺失的短板，具体表现为智慧城市建设对所在地市场化程度低、交通基础设施薄弱，以及两类代理成本较高的公司起到的信息增量效果更加明显。

基于上述结果，本文研究有如下几点政策启示。第一，资本市场信息效率的提升有赖于企业所处的营商信息环境，因此，深化智慧城市建设，加快部署信息基础设施建设，实现数据的共建共享，通过“产业数字化”和“数字产业化”的发展，促进数字红利释放是建设高质量资本市场的必经之路。第二，媒体舆论的监督和机构投资者的参与对资本市场高质量发展至关重要，在网络媒体高速发展与资本市场大力发展机构投资者的背景下，需要进一步完善制度设计，打通信息壁垒，科学监管，合力搭建长期可持续发展的营商信息环境。第三，要关注智慧城市建设经济后果的内外环境异质性特征，做好顶层设计，充分发挥智慧城市建设的数据治理功能，补齐外部环境禀赋不足的短板，并借助技术手段加强对投资者的保护。第四，微观企业要顺应数字经济发展趋势，主动进行内部创新与变革，依托数字赋能，完善公司治理与信息披露机制，实现企业价值最大化。

注 释：

①评见：《住房城乡建设部办公厅关于做好国家智慧城市试点工作的通知》，https:∥www.mohurd.gov.cn/gongkai/fdzdgknr/tzgg/201302/20130205_212789.html；《住房城乡建设部办公厅关于公布2013年度国家智慧城市试点名单的通知》，https:∥www.mohurd.gov.cn/gongkai/fdzdgknr/tzgg/201308/20130805_214634.html；《住房城乡建设部办公厅关于公布国家智慧城市2014年度试点名单的通知》，https:∥www.mohurd.gov.cn/gongkai/fdzdgknr/tzgg/201504/20150410_220653.html。

②由于中介变量存在部分数据缺失，因此影响机制检验中样本量有所减少。

③全样本回归结果仍支持本文的结论，限于篇幅，检验结果未列示，留存备索。作者邮箱：wangyyy823098562@163.com。

④由于部分样本存在数据缺失，因此内部信息治理差异检验样本量缩小为20 529个公司—年份观测值。