智慧城市、政府治理能力与财政支出效率

关键词：智慧城市；政府治理能力；财政支出效率；多期双重差分模型

中图分类号：F812.45；D63 文献标识码：A 文章编号：1004-342（2024）05-45-13

一、引言

随着信息科技的迅速演进和城市化进程的深度推进，智慧城市在全球范围内的普及程度持续提高。作为信息时代与城市化进程的高级形态，智慧城市已逐步成为推动中国经济高质量增长和可持续发展的重要引擎。在《国家新型城镇化规划（2014—2020年）》等国家政策文件的指导下，智慧城市建设已上升到国家战略高度，成为推动城市转型升级、提升城市竞争力的关键举措。借助于现代监测、通信、传感与控制技术等新一代信息技术，智慧城市为城市交通、环境、管理等领域提供了创新性的解决方案。

在智慧城市的发展过程中，城市创新能力、数字技术水平以及金融发展等方面是学者们关注的重点。其中，城市创新能力被视为推动智慧城市持续发展的核心动力，对提升城市整体竞争力起着至关重要的作用。"数字技术水平的提升为其提供了技术支撑，通过提高全要素生产率促进了城市高质量发展。同时，金融市场的活跃度和金融资源的丰富程度通过促进科技创新对智慧城市建设起到了积极的推动作用。尽管这些领域的研究取得了显著进展，但鲜有文献将智慧城市建设与政府治理能力以及财政支出效率关联起来进行深入探讨。

政府治理能力是指政府在管理社会事务、提供公共服务以及制定政策等方面的能力和水平，对智慧城市的建设和运营具有重要影响。智慧城市建设的持续推动为政府管理和公共服务提供了前所未有的便捷性和精确性，与此同时它也对政府的管理思维和治理模式提出了全新的挑战。这一系列的挑战催生了政府工具的创新浪潮，从而持续推动着政府决策体制和机制的革新，同时对公共服务供给模式进行了重塑。然而政府治理能力的提升并非一蹴而就的过程，需要政府在管理理念、组织架构、制度设计等多方面进行协同创新和改进。国家层面出台了一系列政策文件，强调要加强智慧城市与政府治理能力的深度融合。例如，《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》明确提出，要推动政府治理能力提升，加强智慧城市建设与政府治理创新相结合，实现政府决策科学、社会治理精准、公共服务高效。这些政策文件的出台，为智慧城市与政府治理能力协调发展提供了有力的政策保障。

财政支出效率是指政府在财政支出过程中以最小的投入获得最大的产出。影响财政支出效率的因素具有复杂性和多样性，包括财政可持续性、政绩驱动以及绩效测量系统i等因素。此外，对外开放程度、政策变量以及税收负担等多元因素也在发挥作用。财政支出效率作为衡量政府财政支出效果的重要指标，其高低直接影响到政府公共服务的提供和城市的可持续发展。智慧城市作为一种新的组织形式出现既保持了官僚制作为城市现代化的理性形式，同时也改善了城市的未来发展前景。在智慧城市向响应型城市理念转型的过程中，市民通过开放数据、在线平台、生活实验室、直接互动等促进参与的活动积极参与，以实现更高效、更透明、更协作的城市政府建设目标，从而应对城市市场监管、经济调控、社会管理与公共服务等多元需求。

在此背景下，本研究将智慧城市建设与政府治理能力以及财政支出效率关联起来进行深入探讨。通过运用Malquist 指数法测算财政支出效率的相对动态变化，并采用多期双重差分法对其进行实证检验，以揭示智慧城市建设对财政支出效率的影响及其作用机制。同时，通过中介效应分析，我们将进一步探究智慧城市建设如何通过提升政府治理能力来影响财政支出效率。此外，考虑到城市区域和等级的异质性，我们还将探讨智慧城市试点政策对财政支出效率影响的复杂性，以期为智慧城市建设提升财政支出效率提供有力的理论支持和实证依据，为政策制定者提供有利的决策参考，推动智慧城市的健康发展，实现更高效、更可持续的城市治理和公共服务。

二、理论分析与研究设计

（一）理论分析

在本文中，我们将深入探讨智慧城市、政府治理能力与财政支出效率之间的复杂关系。具体而言，我们旨在探讨智慧城市对政府治理能力的影响，以及这种影响如何进一步影响财政支出效率。

首先，智慧城市建设通过融合先进的信息通信技术，优化城市管理和服务流程，增强政府决策的科学性和有效性。这一过程中，智慧城市不仅直接促进了政府治理能力的提升，还通过多个中介变量间接地强化了政府治理的有效性。其中，财政自给度是评估政府财政状况的关键指标，在智慧城市建设中发挥着重要作用。它反映了政府在特定分权财政体制下，凭借自有财力对承担事权支出责任的实际支持程度，即政府筹措资金和满足自身支出的能力。智慧城市通过产业结构优化，促进城市经济高效发展，进而增加政府税收收入，有效提升政府财政自给能力。这种财政自给能力的提升，提高了政府在资源配置和公共服务提供方面的自主权和灵活性，进而增强了政府治理能力。

另一方面，政府规模也是影响政府治理能力的重要因素。政府规模通常被视为衡量政府干预经济程度的重要指标。随着智慧城市的持续发展，市场化进程得以显著推动，降低了企业对政府干预的依赖，进而缩小了政府规模。适度的政府规模意味着政府机构更加精简高效，能够更好地响应社会需求，提供优质服务，进而提升政府治理能力。此外，智慧城市还通过改善数字治理来增强政府治理能力。数字治理的推进使政府决策更加依赖于数据分析和科学预测，提高了决策的精确性和有效性。同时，数字治理还促进了政务公开和公民参与，加强了社会监督，进一步提升了政府治理的透明度和公信力。

政府治理能力的提升，则直接对财政支出效率产生积极影响。高效的政府治理意味着财政资源的合理配置和有效利用，从而减少财政浪费和腐败，提高财政支出的社会效益和经济效益。同时，良好的政府治理还能够创造良好的投资环境，吸引更多的资本流入，促进经济发展。经济增长和社会稳定又为财政收入的增加和财政支出效率的提高创造了有利条件。

结合上述分析，我们构建了智慧城市、政府治理能力与财政支出效率的关系模型（图1）。具体来说，智慧城市通过影响财政自给度、政府规模和数字治理等中介变量，间接提升政府治理能力；而政府治理能力的提升则直接作用于财政支出效率，实现财政资源的优化配置和高效利用。这一影响机理揭示了智慧城市、政府治理能力与财政支出效率之间的内在联系和相互作用。

（二）研究设计

1. 财政支出效率测度

财政支出效率，指的是在特定技术条件下，财政资金支出与相应的财政活动所获得的收益之间的比较关系。目前，数据包络分析法（DEA）被广泛应用于评估财政支出效率。然而，传统的CCR模型、BCC 模型和三阶段DEA 模型只能有效地评估决策单元的静态效率水平，无法对单位效率的变化进行动态评估和分析。相比之下，Malmquist指数能够通过观察相邻时间段内单位技术水平与效率的变化，评估和比较决策单元的动态效率。特别是在评估各地级市政府财政支出效率时，Malmquist指数因其能够动态反映绩效变化趋势的优点而备受青睐。因此，本研究采用Malmquist指数来测度和分析我国265个地级市政府在2007至2021年间的财政支出效率。

在构建投入指标体系时，本研究选取了人均预算内财政支出作为衡量投入水平的关键指标。在选择产出指标时，我们从教育文化、医疗卫生、基础设施和经济发展等四个关键领域进行了评估。具体而言，在教育文化领域，以普通小学和普通中学的师生比作为衡量标准。在医疗卫生方面，选取每万人拥有的医生数量以及每万人拥有的床位数量作为考察指标。在基础设施方面，选择卫生厕所普及率、有线电视覆盖率、安全饮用水普及率以及人均道路面积作为衡量尺度。至于经济发展层面，选用人均地区生产总值这一核心指标。本研究的数据来源于历年的《中国城市统计年鉴》。

根据表1，在2007年至2021年期间，我国各地级市财政支出全要素生产率的历年均值大部分低于1，十四年的均值为0.930，这表明地级市财政支出效率以年均7% 的速度递减。具体来看，2007年至2008 年期间，地级市政府财政支出全要素生产率指数的平均值为0.848，由此可以推断出政府财政支出效率的平均增长率为-15.2%。随后各年份的年均增长率分别为-15.5%、-10.8%、-14.1%、-10.5%、-6%、-2.4%、-11.2%、-3.3%、-3.9%、-5%、-5.8%、-2.3%、11%，除了2020—2021年，其余各年均未呈现正增长趋势。在此期间，我国政府财政支出效率呈现波动不定的趋势，但总体趋势是下降的。

进一步的分析表明，我国政府财政支出技术效率变化值基本在1左右波动。在过去的十四年中，平均值维持在1.001的水平，年均增长率为0.1%，整体上呈现相对上升趋势。在所考察的十四年期间，除了少数年份稍有技术进步值超过1外，其余年份的技术进步数值均未超过1，其平均值为0.929，暗示着技术进步呈现出年均7.1%的下降趋势。因此，技术进步的变化可以被视为导致全要素生产率下降的关键因素。

2. 模型构建

自2009年智慧城市这一概念问世以来，我国已逐步推进智慧城市的实施。2012年，我国启动了首批智慧城市试点计划，涉及12个城市的示范性项目，包括福建省的晋江、山东省的青岛和广东省的东莞等。这些试点城市主要关注城市基础设施建设、公共服务优化以及信息技术应用等方面。随后，在2013 年和2014年，我国又陆续启动了第二批和第三批智慧城市试点计划，试点的范围和规模也逐渐扩大。这一系列外部事件改变了城市财政运作的环境，形成了一种自然实验的机会。

传统的双重差分模型通常用于评估在同一时期内实施的政策有效性。然而，智慧城市试点政策涉及不同试点城市和实施时间段，因此本研究采用了时点不一致的多期双重差分模型进行回归分析。在该模型中，被纳入智慧城市试点名单的地级市被视为实验组，对未被列入试点名单的地级市，将其作为对照组纳入研究范畴。模型如下所示，用于探究智慧城市建设对财政支出效率的影响：

式（1）中， β₀代表常数项，efficiency_it 表示第i个城市在时间点t 上的财政支出效率。did_it 作为衡量智慧城市试点政策实施与否的虚拟变量，同时也是本研究的核心解释变量。control_it则为控制变量的组合，涵盖多个其他潜在的影响因素，如产业结构、人力资本水平、金融发展规模、城镇化水平以及对外开放程度。同时，δ_i 和μ_t分别表示城市和时间的固定效应，而ε_it代表随机误差项。

3. 变量说明

（1）本文将财政支出效率（efficiency）定义为被解释变量。由于Malmquist 指数用于揭示财政支出效率的变化率，为了更清晰地研究财政支出效率与解释变量之间的关系，我们假设以2007年为基期的效率值为1，并在此基础上进行计算。以计算2008年的效率值为例，我们通过将2007年的效率值乘以2008年的Malmquist指数来获得2008年的效率值。类似地，使用相同的方法来计算其他年份的效率值，这样就可以更准确地研究财政支出效率的变化趋势，并对其影响因素进行分析。

（2）本研究的核心解释变量是智慧城市建设（did），参考2012至2014年智慧城市试点名单，我们对每个城市按照建设时间的顺序进行统一赋值。具体来说，对于城市，如果它在第t 年实施了智慧城市试点，则政策实施当年及其后续年份的数值被设定为1；否则，该数值为0。

（3）控制变量包括影响财政支出效率的其他因素（control）。根据现有研究，本研究的控制变量包括：产业结构（industrialstructure），以第三产业增加值占地区生产总值（GDP）的比重作为衡量标准；人力资本水平（capital）：用普通高等学校在校人数衡量，并取自然对数；金融发展规模（ln finan）：运用年末存贷款总额占GDP的比例进行测量，并取自然对数；城镇化水平（urban）：以非农业人口占总人口的比重为评价指标；对外开放程度（open）：以进出口总额占国内生产总值的比例来衡量，其中，进出口总额以人民币兑美元的汇率进行转换。

中介变量则涵盖了智慧城市建设对财政支出效率产生影响的内在机制，主要包括：数字治理（digital governance），以互联网宽带接入用户占全市常住人口比重为衡量标准；财政自给度（sufficiency），通过财政预算收入与财政预算支出的比值来反映政府的财政自给自足能力；政府规模（government）， 以地方财政一般预算内支出与地区生产总值之间的比例关系来衡量政府的规模大小。

为了确保研究数据的可靠性和可获取性，本研究从国家统计局官方网站、《中国城市统计年鉴》以及各省市的统计年鉴中搜集了我国地级市在2007年至2021年间的数据作为初始样本。针对某些年份存在的缺失数据且难以通过其他途径获取的情况，我们采用了平均增长率的方法对数据进行填补。同时，为了确保地级市数据的整体一致性，我们从智慧城市试点名单中排除了仅包含城市某个行政区（县）的地级市样本。最终，本研究选取了265个地级市的15年数据作为分析对象，涵盖了93个试点城市和172个非试点城市。

三、实证结果与分析

（一）基准回归结果

左侧列展示了在未引入任何控制变量的基准回归结果，我们发现智慧城市的建设对财政支出效率有着显著的正向影响，且在1%的显著性水平下通过了检验。这一结果表明，智慧城市试点政策的实施对于提高财政支出效率具有积极作用。然而，为了更全面地评估智慧城市试点政策对财政支出效率的影响，我们在右侧列中展示了在引入五个控制变量后的回归结果。从这些结果中可以发现，即使在控制了这些可能影响财政支出效率的因素后，智慧城市的建设对财政支出效率的影响依旧表现为正向。此外，我们发现估计系数为0.027，并在1% 的显著性水平下通过了检验，这进一步表明智慧城市建设总体上能够提高财政支出效率2.7%。根据表2的回归分析结果，我们发现，无论是否引入控制变量，研究结果均表明智慧城市试点政策对城市财政支出效率产生了显著影响。

在控制变量方面，城镇化水平的估计值为负，且在5%的显著性水平下通过了检验。这可能是因为城市化进程和过度追求经济增长给财政带来了压力，从而对财政支出效率的提升产生了负面影响。此外，产业结构和人力资本对提高财政支出效率产生了正向影响，均在1%的显著性水平下通过了检验。这表明产业结构的优化以及人力资本的提升是促进财政支出效率提高的重要因素。

（二）平行趋势检验及动态效应分析

在进行多期双重差分模型评估智慧城市试点政策对财政支出效率的影响之前，我们需要确保实验组和对照组在政策实施前具有相似的财政支出效率趋势。考虑到政策执行时间的异质性，本研究采用了事件研究法，并构建了以下模型进行平行趋势假设检验：

为了确保实证结果的稳健性，我们对政策实施前后的时间范围进行了适度的截尾处理，并选取政策实施前的首个期间作为基准期。图2显示了不同年份虚拟变量估计值的显著性和动态趋势，各个时期的估计系数均未呈现出显著性。这种现象表明，在智慧城市试点政策推行之前，两个样本城市的财政支出效率变化趋势不存在显著的系统差异，这与双重差分模型中平行趋势的假设是一致的。

在政策实施之后，政策对财政支出效率的回归系数呈现显著正相关。这一结果进一步说明，智慧城市建设对于提高城市财政支出效率具有显著的正向影响。从动态效应角度来看，在政策实施后的第1到第3 年，回归系数未通过显著性检验，但已开始呈现改善的趋势；而在第4到第9年，所有回归系数均为正值，且在1%的显著性水平下均通过显著性检验，这表明智慧城市建设在促进城市财政支出效率方面具有显著作用。同时，我们还观察到了一定程度的滞后效应，这意味着智慧城市建设需要一段时间才能充分发挥其作用。

（三）稳健性检验

在本文的研究过程中，我们充分考虑了智慧城市建设对财政支出效率的滞后影响以及控制变量可能存在的反向因果关系所导致的内生性问题。为了解决这些问题，我们采取了引入滞后一期控制变量的方法，以更准确地评估智慧城市建设对财政支出效率的长期影响。实证结果表明，即使考虑到控制变量的滞后效应，智慧城市建设对财政支出效率的促进作用仍然显著。此外，回归系数的变动范围相对较小，与基准回归结果（详见表2）的一致性进一步验证了研究模型和实证结果的稳健性。

同时，由于智慧城市建设试点名单并非经过随机选取，样本中可能存在自我选择偏差问题。为了解决这一问题，本文采用了倾向得分匹配法（PSM）与双重差分法（DID）相结合的验证方法。首先，我们运用倾向得分匹配法将每个入选智慧城市试点的处理组个体与相似度最高的对照组个体进行匹配。然后，采用了倾向得分值进行一对一匹配的方法，剔除了未匹配成功的样本。匹配后的数据被整合，构建了最接近的实验组和对照组。最后，我们对整合后的总体数据进行多期双重差分回归分析。研究结果表明，即使引入了控制变量，回归系数仍然保持正向，并在5% 的显著性水平上得到了验证，这进一步证明了研究结果的可靠性。

（四）作用机制检验

我们检验作用机制的主要依据是深入探讨智慧城市建设如何影响财政支出效率，并揭示其内在的作用路径。通过选取财政自给度（sufficiency）、政府规模（government）以及数字治理（digital" governance）作为中介变量，并进行回归分析，我们能够系统地理解智慧城市建设对这些关键变量的影响，并进一步分析它们如何共同作用于财政支出效率。接下来，我们将遵循以下步骤进行验证：首先，通过对智慧城市建设以及这三个变量进行回归分析，我们可以进一步探究智慧城市建设对它们的影响。随后，为了进一步研究智慧城市建设和这些中介变量对财政支出效率的综合作用，我们将构建模型，在模型中分别将智慧城市建设和各中介变量与财政支出效率进行回归分析。通过观察回归系数及其显著性水平，可以评估它们共同对财政支出效率的影响。

实证结果显示，智慧城市试点政策通过多条途径显著提高了财政支出效率。具体而言，智慧城市建设通过增强财政自给能力、缩小政府规模以及改善数字治理等途径，对财政支出效率的提升产生了积极影响。财政自给度和数字治理与财政支出效率呈显著正相关。这表明，智慧城市建设可以通过刺激经济增长和促进产业结构优化，增加地方财政收入。同时，通过提高财政管理水准和效率，降低财政支出成本，从而提高财政自给能力。智慧城市建设的发展推动了信息基础设施覆盖范围的扩大，使得公众有更多的机会参与到政府治理和监督过程中来，增强了财政支出的透明度，并提高了资金使用效益。然而，政府规模对财政支出效率产生了明显的负面影响。可能的原因在于，当前过于注重GDP增长的政绩考核机制促使一些地方政府过于关注短期经济利益和政府机构扩张，忽视了长远的、全面的发展。然而，智慧城市建设致力于精简政府规模、构建与智慧城市发展相协调的管理结构，并通过实现政务服务平台一体化和信息传输通道的畅通，有效避免了政策的重复制定和资源的浪费，从而提高了财政支出效率。

在经过严格的中介效应检验后，我们发现这三个中介变量均展现出显著的中介效应，这进一步证实了它们在智慧城市建设和财政支出效率之间的中介作用。这也表明智慧城市建设对财政支出效率的提升并非单一系统独立实现的，而是需要多方共同.行动。

（五）异质性分析

城市的异质性可能引发对政策反应的差异，从而影响政策效果的显现。因此，本研究进一步从城市区域和城市等级两个角度对智慧城市建设提升财政支出效率的异质性进行了深入的分析和验证。具体的回归结果详见表4。

首先，我们关注城市区域的异质性。我国地域广阔，不同地区在经济、社会、文化等方面存在显著差异，这些因素对智慧城市建设的推进产生了重要的影响。在传统的经济区域分类框架下，我们将样本分为东部和中西部两类地区，并采用子样本回归方法，以评估不同地区智慧城市建设对财政支出效率的影响。实证结果显示，东部地区的智慧城市建设在提升财政支出效率方面表现出更显著的效果。这可能是因为东部地区作为我国经济发达的地区，其试点城市已经在智能技术链和产业链上取得了初步进展，构建了完善的数字基础设施、数字服务平台以及智慧城市管理系统。同时，该区域政府对互联网、大数据、人工智能等相关领域的发展给予了更多积极支持，从而推动智慧城市试点政策的顺利实施。相比之下，中西部地区的经济发展相对滞后，智慧城市建设面临着更多的挑战和困境，在财政支出效率提升方面具有一定的作用，但其影响范围相对有限。

其次，我们对城市等级的异质性进行了考察，将城市分为三线及以上城市和三线以下城市两个等级。研究发现，城市等级的差异主要体现在资源禀赋、经济发展水平以及信息产业集聚能力等方面。这种差异使得智慧城市建设对财政支出效率的影响具有异质性。实证结果表明，研究模型中的回归系数普遍呈现正值，表明智慧城市建设对提升财政支出效率具有明显的积极作用。三线及以上城市作为综合经济实力更强、数字基础设施更完善、人才吸引力更强的地区，其智慧城市建设有助于政府更有效地利用新技术如大数据、物联网等，进而搜集、整合和应用数据。因此，智慧城市建设对提升财政支出效率的影响在这些城市中更为显著。然而，三线以下城市的回归系数较小。由于这些城市面临资金匮乏和产业规模有限等问题，智慧城市建设面临多重挑战，因此智慧城市建设对财政支出效率的提升效果相对有限。

四、结论与启示

智慧城市作为现代社会治理的重要平台，通过优化信息资源配置、提高公共服务水平等手段，为城市发展提供了新动力并创造了新的发展机遇。本研究利用我国2007年至2021年期间的265个地级市的面板数据，采用多期双重差分模型，深入探究了智慧城市建设对财政支出效率的影响及其作用机制。研究结果表明，智慧城市的建设对试点城市的财政支出效率产生了显著影响，这种影响具有城市区域和城市等级的异质性。在东部城市中，智慧城市建设对财政支出效率的影响超过中西部城市，并且该政策效应在高等级智慧城市中表现更加显著。此外，通过中介效应的回归分析，我们发现智慧城市建设可以通过提高财政自给度、缩小政府规模以及改善数字治理等途径来提升城市财政支出效率。

这些研究结论对于推动国家智慧城市建设以及提升财政支出效率具有重要的指导价值。根据研究结果，本研究得出以下几点启示：首先，重视信息基础设施的强化建设。政府应加大对信息基础设施的投入，提升城市信息基础设施的水平，推动物联网、大数据模型、云计算等新技术在财政管理领域的应用，以进一步提升城市的信息化水平，提高财政管理的效率和透明度，从而推动智慧城市的全面发展。其次，优化技术团队建设。政府应重视技术团队的培养和建设，提升系统开发和数据管理的专业性和安全性。同时，应建立综合共享的数据应用平台，对城市运营多个领域的数据进行深入分析和整合，精准评估财政支出的成本与效益，以实现资金投入最小化和社会福利最大化的有效平衡，从而提升财政运行效率。最后，推进智慧政府建设。政府应明确自身的职责与权力，积极发挥在资源优化、机构整合和行政监督等方面的优势。在优化现有城市资源的同时，要充分利用智慧城市建设所带来的机遇和优势，研发并应用适合本地特点的智慧项目，以最大限度地提升城市治理水平和运营效能，使政策和科技创新在提升财政支出效率方面发挥出最大的作用。

（实习编辑：郭静姝）