智慧城市建设与产业绿色转型研究

李琳竹

辽宁大学经济学院

0 引言

近年来，我国环境问题日益严峻，资源约束趋紧，为破解资源与环境之间矛盾的问题，有关碳达峰碳中和的政策相继出台，表明我国推进绿色低碳发展的决心。其中，“十四五”规划明确要实现“双碳”目标，必须增加清洁能源占比，推动产业向绿色方向发展。产业绿色转型作为产业向绿色方向发展实现根本性转变的有效途径，有助于推动经济社会的可持续发展，实现经济效益与环境效益的双赢，是我国未来产业发展的必然选择［1］。当前，我国城市迈入加速发展期，传统产业不能及时调整自身定位，难以继续支持产业绿色转型［2］。2012 年，国家住建部正式启动智慧城市试点项目，要求各省市充分利用智慧城市的信息整合与资源集约功能，提升城市管理和服务水平，促进产业转型升级，使城市运行更加高效与低碳。2013 年1 月28 日，国家住建部确定了90个市、区、镇作为首批试点，同年8月份继续确定了103个市、区、镇为第二批试点。自此，智慧城市成为我国推动产业绿色转型的重点城市项目。

纵观当前国内外研究，大多更关注智慧城市建设与制造业转型升级、碳排放的关系。如张营营和高煜（2019）基于我国2007-2016 年221 个地级市使用双重差分法，发现智慧城市建设显著促进了地区制造业升级［3］。葛立宇和于井远（2022）则引入空间DID等方法，检验发现智慧城市建设显著降低了城市碳排放［4］。张荣博和钟昌标（2022）则通过选取2007-2018年中国1 817个县域数据，使用多期双重差分模型和面板分位数回归模型，分析了智慧城市试点政策对县域绿色低碳发展的影响［5］。此外，也有学者探讨智慧城市的其他作用机制，发现智慧城市建设能够通过智能化管理交通流和公共交通出行等，减轻城市交通拥堵压力，从而降低污染排放［6］。Barba-Sánchez等（2019）利用西班牙的例子探究发现智慧城市也能够有效促进创新和创业活动［7］。基于以上背景，本文从智慧城市与产业绿色转型视角出发，通过实证揭示其内在关系，这对我国智慧城市建设及产业绿色发展具有重要研究意义。

1 变量选取与数据来源

本文的被解释变量为产业绿色转型（green）。参考雷玉桃等（2020）的研究，选择工业三废综合指数作为衡量被解释变量的指标［8］。若green数值越大，表示产业绿色转型程度越高，智慧城市试点政策的绿色效果越好。

本文的核心解释变量为智慧城市试点政策的虚拟变量（treat×year），参考石大千等（2018）将一些地级市下的县或区剔除［9］。继而最终的实验组样本只包含第一及第三批余下的智慧建设试点城市，并将实验组城市的试点年份设为大部分城市开始实施的2013年，非试点城市则定义为对照组。

参考袁航和朱承亮（2018），本文引入了一系列控制变量［10］，包括：经济发展水平，用人均GDP 表示；对外开放程度，用实际使用外资金额占该地区生产总值的比值来表示；政府规模，用政府公共财政支出占该地区GDP的比重表示。

基础设施建设水平，用人均城市道路面积表示；信息化水平，用人均邮电业务总量与人均生产总值的比值表示。

本文的机制变量为产业结构高级化（indup）和城市数字化水平（digital），分别参考付凌晖（2010）和赵涛等（2020）的研究使用相应指标［11-12］。

本文数据来源于2011-2019 年《中国统计年鉴》《中国工业统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国第三产业统计年鉴》以及各省份统计年鉴。根据《中国城市新分级名单》1数据来源：第一财经·新一线城市研究，本文保留样本共119个地级市，对于个别缺失的指标数据，主要采取均值法进行填补。

2 基准回归分析

考虑到倾向得分匹配法（PSM）与DID 方法结合起来能够优化传统DID 模型的估计效果，因此，本文采用PSM-DID方法来探讨智慧城市试点政策对城市产业绿色转型的影响［13］。模型设定如下：

其中，i表示城市，t表示年份，yearit为时间虚拟变量。Controls表示城市层面的一系列控制变量，λi为个体固定效应，ηt为时间固定效应，εit表示随机误差项。本文关注的核心解释变量是treatit×yearit，若其系数α1显著为正，则智慧城市试点显著促进了产业绿色转型升级。

回归结果如表1，可以发现智慧城市试点政策能够有效促进城市的产业绿色转型。由于智慧城市试点政策推动了试点地方对新一代信息技术的广泛应用，通过数据共享、信息化技术等手段，促使产业结构更加优化、城市治理更加智能化，实现了产业对绿色资源的优化配置和高效利用，从而促进城市产业绿色转型。此外，在智慧试点城市政策实施后，实验组与对照组的趋势满足平行趋势假定，这意味着本文匹配估计方法选择合理。

表1 基准回归结果

3 异质性分析

我国东、中、西部地区由于其先天地理条件、城市规模与经济发展水平等存在较大差异，不同地区城市的数字红利释放程度不同，因而智慧城市试点对产业绿色转型的作用也存在着异质性［14］。基于此，本文将样本划分为中东西部地区城市，重新进行分组回归（结果如表2所示）。

表2 异质性分析

对西部地区来说，智慧城市政策有效促进了西部地区产业绿色转型，这可能是因为智慧城市的建设为西部地区提供了新的发展思路和机遇，促进了西部地区产业转型升级，推动清洁产业快速发展。东、中部地区数字技术和应用相对成熟，在数字化建设方面已经处于较为领先的地位，因而对产业绿色转型的作用效果不明显。

4 稳健性检验

4.1 预期效应检验

考虑到智慧城市试点名单于2013 年首次公布，所以在2013年正式实施之前，预期效应可能存在。为保证结果的稳健性，本文在模型（1）的基础上进一步引入trend变量代表相对于基准年的时间趋势。表3中trend的系数不显著，核心解释变量的系数变化不大，说明检验结果均拒绝了预期效应存在的假设。

表3 稳健性检验

4.2 构造反事实检验

智慧城市的建设过程由于耗时较长，且住建部在2012 年就发布了开展试点的工作通知，如果地级市被计划成为智慧城市试点，则可能会提前行动。此外，我国在2014 年也有新增智慧城市试点。所以本文采用反事实构造法，将智慧城市试点政策实施年份分别设置为2012 年和2014 年（结果如表3），证实本文对政策实施年份的设定是正确合理的。

5 机制分析

从理论上来说，由于产业结构的高级化表明低污染、高附加值的产业比重在提高，它是产业绿色转型的重要标志。城市数字化水平的提升意味着信息技术得到广泛应用，继而对实现产业绿色转型具有重要的推动作用。因此，本文认为智慧城市建设通过产业结构高级化和城市数字化两个渠道，能够与产业绿色转型建立密切联系（结果如表4）。

表4 机制分析

1）第1 列核心解释变量系数显著为正，说明智慧城市试点对产业结构高级化有显著的正向影响。而随着产业的高级化，企业更加注重推广节能环保新技术，从而该地级市产业的资源利用效率都会提高，并能通过形成一整套绿色供应链体系，最终达到产业绿色转型的目的。

2）第2 列核心解释变量系数在10%的显著性水平上为正，说明智慧城市建设能够显著促进城市的数字化水平，再通过智能技术推动产业向绿色方向转型升级。

6 结语

本文基于我国2011-2019 年119 个地级市的面板数据，构造基于倾向得分匹配法的双重差分模型（PSM-DID），对智慧城市建设政策与产业绿色转型升级之间的关系进行了实证检验，主要得出以下结论：

1）基准回归结果显示，实施智慧城市试点政策的地级市，产业绿色转型升级的程度有了明显提升。该结论在经过安慰剂检验、预期效应检验等一系列稳健性检验后依然显著。

2）不同地区智慧城市试点政策对产业绿色转型升级的作用存在着异质性。智慧城市试点政策对西部地区的产业绿色转型升级具有明显的正向促进作用，而对东部地区和中部地区的产业绿色转型升级推动作用并不明显。

3）机制分析发现，智慧城市建设能够通过优化城市产业结构、提高数字化水平，从而促进城市产业绿色转型，对我国建设智慧城市、加快产业绿色转型，以及制定相关决策具有重要参考意义。