政府数字治理、营商环境与城市创新

孙 萍，胡 珍

（东北大学 文法学院，沈阳 110169）

0 引言

数字化转型是城市创新发展的新动力，政府数字化转型已成为优化政务服务、改善营商环境、实现国家治理体系和治理能力现代化的必然选择。党的十九届四中全会明确指出，要推进数字政府建设，加强数据有序共享。如何加快提高数字政府建设水平，营造优良的营商环境，进而推动城市创新发展，近年来受到社会各界的广泛关注。

关于政府数字治理能否促进城市发展这一议题，学者们的观点莫衷一是。一方面，一些学者对此保持积极态度，认为政府数字治理能够产生良好的经济效益，其不仅加速推进了“放管服”改革，为政府履行行政职责提供技术支撑，还对城市数字经济发展产生显著的积极影响[1]。另一方面，一些学者对此持有消极态度，认为政府数字治理面临着诸多挑战。随着新兴技术在政务服务领域得以应用，政府运用数字治理提升效率的同时，既要警惕数字鸿沟的出现[2]，还应避免过度夸大数字技术的使用效果，要对新兴技术的应用保持批判性评估[3]。

现有研究侧重从理论或定性的角度阐述政府数字治理与经济社会发展之间的关系，缺乏定量研究的支撑和佐证，且对政府数字治理与城市创新之间作用机理的研究鲜有涉及，有关两者间空间溢出效应的讨论更显不足。鉴于此，本文以2017—2020 年中国272 个地级市为研究对象，实证分析政府数字治理对城市创新的影响，并讨论营商环境的中介作用以及空间溢出效应，以期为提升我国数字政府建设水平，推动城市创新发展提供理论支撑。

1 理论分析与研究假设

数字化转型正成为重塑城市发展格局的关键力量，而政府数字化转型对经济创新发展的重要影响可以从宏观与微观两个层面得以体现。从宏观层面来看，数字政府建设不仅是经济数字化转型的先导力量，也是数字经济的重要支撑和现代化经济体系的强大引擎，政府的数字化转型可以撬动经济数字化，加速互联网、大数据、人工智能等数字经济与实体经济的深度融合，促进区域创新发展和现代化经济体系建设[4]。在微观层面上，政府数字治理既能够提高家庭创业活跃度，也对企业投资效率与创新绩效具有促进作用。首先，政务信息化为创业者提供更多的信息与机会开办企业，减弱信息不对称与社会网络对家庭创业的负面影响[5]；其次，在政务环境优质高效的地区，政府可以通过降低企业制度性交易成本，加强知识产权保护等措施，提高企业投资效率[6]，使企业更倾向于选择研发投入进行创新活动[7]，进而改善创新绩效。据此本文提出假设1：政府数字治理对城市创新具有显著正向影响。

政府数字治理在优化营商环境过程中发挥着重要作用，而优质的营商环境对于城市创新发展也具有重大意义。一方面，政府数字治理是影响营商环境的关键因素。数字治理通过实现政府服务与数字技术的深度融合，使政府决策民主化、社会治理精准化、公共服务高效化，进而有效地遏制腐败现象[8,9]，提高政务透明度，保证惠企政策的落实。另一方面，良好的营商环境在提高企业研发创新能力、企业盈利能力方面作用显著，政府可以通过提升营商环境的市场化、法治化、国际化水平释放城市创新潜能。市场化方面，优质的营商环境通过增强企业信心、增加创新活动使创新主体的内在动力得以激发，进而间接促进城市创新发展[10]；在法治化方面，法治化水平高的城市可以更好地保护企业知识产权，激发万众创新创业积极性；在国际化方面，贸易开放也可以通过加大外商直接投资的引入，促进本地企业的技术进步[11]。综上所述，本文提出如下假设：

假设2：政府数字治理对营商环境具有显著正向影响。

假设3：政府数字治理通过营商环境的中介作用而间接正向影响城市创新。

尽管政府数字治理对本地城市的创新发展具有积极作用，但其是否存在空间溢出效应主要受到地方政府治理能力、数字资源基础、政策协同机制等多维因素的影响。首先，由于目前我国正处于经济数字化转型的关键时期，政府数字治理效能在很大程度上依赖于当地的技术驱动，东、中、西部地区在数字经济发展水平上存在较大差异，数字政府整体上呈现东部强、中西部弱的发展态势，地方政府自身数字治理水平的不平衡是协同治理面临的一大难题。其次，在政府数字治理促进区域协同创新发展的进程中，不仅需要专业人才、财政资金及技术设备等有形资源，还需要包括行政权力、知识技能、数据等在内的无形资源，而各城市之间数字资源基础的差异性导致了数字治理推动下的区域协同联动发展受到阻碍[12]。最后，数字政府建设的协同发展机制尚未健全，研究表明东南沿海与中西部省份在数字政府建设的主导议题上存在显著的对立差异，中西部地区较多关注于经济投资方面，对数字政府建设加强投资与经济发展的作用尤为重视，东南沿海省份则更关注行政审批与媒体公关塑造政府形象方面[13]。基于以上分析，本文提出假设4：政府数字治理对城市创新的空间溢出效应不显著。

2 研究设计

2.1 模型设定

为检验政府数字治理对城市创新的影响，构建二者的直接传导机制模型：

其中，被解释变量INij代表城市i在t年的创新产出，解释变量DGit代表城市i在t年的政府数字治理能力，Zit表示各控制变量。μi表示不随时间变化的个体固定效应，δt则表示不随个体变化的时间固定效应，εit表示随机扰动项。

为验证营商环境（BE）在政府数字治理能力与城市创新之间的中介作用，构建如下中介效应模型：

为进一步讨论政府数字治理对城市创新的空间溢出效应，在式（1）的基础上加入空间交互项，将其拓展为空间面板计量模型：

其中，ρ为空间自回归系数，W表示空间权重矩阵，φ1与φ2为主要解释变量与控制变量空间交互项的系数，该模型为空间杜宾模型。本文采用聚类稳健标准误对上述模型进行估计。

2.2 变量说明与数据来源

（1）被解释变量：城市创新（IN）。参考文献[14]，以每万人拥有专利授权量衡量城市创新。

（2）核心解释变量：政府数字治理能力（DG）。采用《中国地方政府互联网服务能力发展报告》中地方政府互联网政务服务供给能力得分进行度量。

（3）中介变量：营商环境（BE）。结合文献[15]，营商环境由市场化水平、法治化水平、国际化水平3个维度构成。

（4）控制变量：参照以往学者研究[16,17]，选取互联网发展（netp）、产业结构（ind）、金融结构（fina）、政府科技支出（goin）、经济发展（gdp）和人力资源（hr）作为控制变量。

本文基于2017—2020年公开统计数据，以我国272个地级及以上城市为对象展开研究，剔除个别变量数据严重缺失的城市，少量缺失数据采用线性插值法进行填补，对于存在价格因素影响的变量，均以2017 年为基期采用GDP平减指数进行处理。各变量说明及数据来源见表1。

表1 变量定义与数据来源

2.3 描述性统计分析

本文主要变量描述性统计结果见下页表2。此外，各变量方差膨胀因子值均小于10，故后文分析中可不予考虑多重共线性问题。

表2 变量的描述性统计结果

3 实证结果分析

3.1 政府数字治理与城市创新

以城市创新作为被解释变量，政府数字治理作为核心解释变量进行线性回归，基准回归结果如表3所示。

表3 政府数字治理影响城市创新的基准回归结果

表3中模型1为普通OLS模型，模型2至模型5为面板回归模型，其中模型2与模型4为个体固定效应模型，模型3 为随机效应模型，模型5 为个体时间双固定效应模型。由表3 可知，模型1 至模型5 中DG 的估计系数均在1%水平上显著为正。而稳健的豪斯曼检验Sargan-Hansen值为31.420，P值为0.0001，强烈拒绝使用随机效应模型的原假设，故选择固定效应模型进行分析。模型5同时控制了时间与个体效应，此时DG 估计系数为0.055，说明政府数字治理能力对城市创新具有显著的促进作用，其经济含义为政府数字治理能力每提高1个单位，城市创新产出将平均增加0.055%，经济意义显著。其可能原因是，高效便捷的数字化政务服务有效降低了当地企业在开办变更、经营纳税、注销等业务上的制度性交易成本，进而提高企业经营效率，改善创新绩效，故假设1得以验证。

3.2 营商环境的中介作用

为验证营商环境的中介作用，在前文理论分析的基础上构建线性回归方程，回归结果如表4所示。

表4 营商环境中介效应回归结果

表4中模型1至模型3为个体固定效应模型的中介作用检验结果，模型4至模型6为个体时间双固定效应模型的中介作用检验结果。由模型2与模型5可知，DG的估计系数显著为正，但在控制了时间效应后，其促进效果有所减弱。以模型5来看，其经济含义表示政府数字治理能力每提高1个单位，城市营商环境会平均改善0.042%。可能的解释是政府通过大数据平台公开政务信息，既提高了政务透明度，也保证了创新补贴、降低税负等政策的落实，拉近了政企距离，这为营造优质的营商环境创造了有利条件，故假设2得以验证。

模型3 与模型6 显示DG 与BE 的估计系数均显著为正，这表明政府数字治理能力与营商环境对城市创新产出均具有显著的促进作用。综合表4中的回归结果可知，营商环境在政府数字治理与城市创新之间的中介作用显著，且为部分中介效应。其可能的原因是，政府数字治理为打造当地优质的营商环境夯实了政务基础，优质高效的营商环境为城市创新发展提供了制度与环境保障。地方政府借助数字技术赋能社会治理，从而促进城市创新，故假设3成立。

3.3 政府数字治理对城市创新的空间溢出效应

本文引入空间交互效应，讨论邻近城市的政府数字治理是否对本地城市创新存在影响。首先，确定空间权重矩阵。利用ARCGIS软件提取城市经纬度坐标，再运用Stata 软件生成空间邻接权重矩阵。其次，检验城市创新是否存在空间自相关性。2017—2020 年城市创新全局莫兰指数双边检验的Moran’s I 值分别为0.557、0.561、0.553、0.610，且均在1%的水平上显著，即强烈拒绝不存在全局空间自相关性的假设，可以进行空间计量分析。最后，选择合适的空间计量模型，采用由具体到一般与一般到具体相结合的思路进行模型检验，检验结果如表5所示。

表5 空间计量模型选择检验结果

第一，按照具体到一般的思路进行LM 检验，依据检验结果选择SDM模型；第二，按照一般到具体的思路进行LR 检验，结果显示SDM 模型拒绝退化为SEM 与SAR 模型，选择SDM模型；第三，进行豪斯曼检验，结果拒绝随机效应模型，选择固定效应的空间杜宾模型；第四，进行Wald检验以验证上述模型的选择，结果与LR检验保持一致，再一次支持了选择固定效应的空间杜宾模型；第五，利用LR 检验判断固定效应类型，结果显示个体固定效应模型优于双固定效应模型优于时间固定效应模型，因此本文选择个体固定效应的空间杜宾模型。为检验与比较各个参数变量估计系数的稳健性，分别列出了静态空间杜宾模型、动态空间杜宾模型的三种固定效应的回归结果，如表6所示。

表6 空间溢出效应回归结果

由表6 可知，SDM 模型的空间自回归系数ρ均在1%的水平上显著，表明城市创新在空间交互效应的作用下存在明显的空间依赖关系。本文主要依据模型1与模型4进行分析，由空间溢出效应分解结果可知，模型1 中直接效应估计系数为0.029，且在5%的水平上显著，表明本地政府数字治理对当地城市创新具有显著正向影响，间接效应为正却不显著，说明相邻城市政府数字治理对本地城市创新具有积极作用，但该正向空间溢出效应并不明显。模型4中，加入因变量滞后一期后，直接效应估计系数为0.042，大于0.029，且在1%的水平上显著，间接效应依然为正但不显著，且小于0.070，这说明考虑动态效应后，政府数字治理对本地城市创新的直接促进效应得以增强，而对相邻城市的空间溢出效应进一步减弱，这表明政府数字治理对城市创新不存在显著的空间溢出效应，假设4成立。究其原因可能在于：一是数字治理能力有待加强，目前我国大部分城市政府数字治理水平较低，其促进相邻城市创新发展的能力相对较弱。二是资源差距较大，东、中、西部地区城市在数字资源基础上存在较大差异，各主体参与治理时难以快速对接，在打通部门业务、数据互通共享、数据整合等方面的诸多难题亟待解决。三是机制尚不健全，在顶层设计上缺乏有效的数字协同治理机制，如在数字政府发展前期，企业异地办事面临不少堵点难点问题，“多地跑”“折返跑”现象普遍存在，政务信息“互不相认”是数字政府横向协同治理中存在的典型问题。

4 稳健性检验

4.1 PSM倾向得分匹配

2016年4月14日，国务院办公厅发布《推进“互联网+政务服务”开展信息惠民试点实施方案》，确定了80 个信息惠民国家试点城市为试点单位。考虑到各地方政府数字治理能力可能受到国家试点政策的影响，为解决样本自选择带来的内生性问题，将试点城市作为实验组，非试点城市作为控制组，采用PSM倾向得分匹配法估计，选择1:4近邻匹配与卡尺为0.05的半径匹配，两种匹配方法均通过平衡性检验，结果如表7模型1至模型6所示。

表7 稳健性检验结果

由模型1 至模型6 可知，模型回归结果显著性并未发生改变，这表明本文结果具有较强的稳健性。

4.2 增加控制变量

为进一步避免遗漏变量导致的内生性问题，参考文献[18]，增加财政自主权（fs）、人均货运量（tranp）作为新的控制变量，结果如表7模型7至模型9所示，在增加控制变量后，政府数字治理能力对营商环境、城市创新产出的促进作用以及营商环境在二者之间的中介效果依然显著，再次验证了结果的稳健性。

4.3 替换空间权重矩阵

为检验政府数字治理空间溢出效应的稳健性，采用替换权重矩阵的方法进行检验。首先，参考文献[19]，构建行政隶属矩阵，在矩阵元素设置上，若两个城市隶属于同一省级单位则为1，否则为0，对角线上的元素全部为0。其次，基于行政隶属矩阵的2017—2020 年全局莫兰指数双边检验结果分别为0.263、0.262、0.268、0.474，均在1%的水平上显著，证明城市创新存在空间相关性。最后，在模型选择的检验上，结果表明应选择个体时间双重固定的空间杜宾模型，回归结果如表8所示。

表8 基于行政隶属矩阵的稳健性检验结果

由表8 可知，模型1 至模型6 的空间自相关系数ρ均在1%的水平上显著为正，表明城市创新存在空间依赖性。模型3与模型6的结果显示本地政府数字治理对当地的城市创新的正向直接效应显著，本省份内其他城市的政府数字治理对本地城市创新具有正向影响，但空间溢出效应并不显著，在加入城市创新的动态效应后，该空间溢出效应进一步减弱，再次验证了本文的实证结果。

5 进一步拓展：区域异质性分析

为考察政府数字治理对城市创新的影响是否存在地区差异性，本文将272个城市划分为东部、中部、西部三个区域，结果如表9所示。

表9 区域异质性回归结果

表9模型1显示DG估计系数显著为正，表明东部地区政府数字治理对城市创新具有显著的促进作用，模型4中DG 系数为正但不显著，表明中部地区政府数字治理促进城市创新并不明显。而模型7 中，西部地区DG 估计系数为负，说明西部地区政府数字治理对城市创新的正向效应尚未显现。此外，与表3 中模型5 的估计系数0.055 相比，可以说明东部地区政府数字治理对城市创新的正向影响远高于全国总体水平，而中部与西部均低于全国总体水平。从营商环境的中介效应来看，各地区政府数字治理对营商环境的影响与其对城市创新的影响表现一致。结合模型3、模型6、模型9可知，营商环境的中介作用仅在东部地区表现显著，在中西部地区不存在中介效应。究其原因可能是，政府数字治理能力较多地依赖于当地数字基础设施建设与数字经济水平，而西部地区数字经济发展落后于东部与中部，其政府数字治理对城市营商环境及创新产出的提升能力有限，致使其对城市创新的正向效应尚未显现。而相较于西部而言，中部地区的数字政府建设水平较高，但却低于东部大部分城市。因此，区域间不同水平的政府数字治理能力对创新产出的影响作用存在显著差异。

6 结论与启示

本文选取2017—2020年中国272个城市的样本数据，分析了政府数字治理影响城市创新的作用机理，并讨论了其空间溢出效应。研究结论如下：第一，政府数字治理对城市营商环境与创新产出均呈现显著促进作用。第二，政府数字治理可以通过营商环境的间接作用对城市创新产生正向影响，考虑空间效应后，政府数字治理对邻近城市创新发展存在正向作用，但该积极效应不显著。第三，政府数字治理对城市创新的正向影响及营商环境在二者间的中介效应均存在显著的区域差异性。

上述研究结论对地方政府加强数字化建设和推动城市创新具有一定的启示作用：第一，加快提升政府数字治理能力，增强其促进城市创新发展的正向效应。一方面，应切实提升政务服务响应能力。政务工作者要对接企业的切身需求，高效响应并精准解答其反映的难题，为企业带来更好的参与感与互动感。另一方面，要积极探索政务平台智能化服务。政务平台应熟练运用大数据、人工智能等新兴技术工具，重点关注以企业需求为目标的服务场景设置。第二，积极打造优质营商环境，发挥其推动城市创新发展的纽带作用。既要在市场准入、准营、运营等环节为企业畅通渠道，助力市场主体轻装发展，保障企业办事无忧；还要创新探索“一业一证”“多业一证”等审批模式，全面推行“双随机、一公开”的监管模式，做到政府无事不扰。第三，全面推进数字政府协同治理，加强其助力城市创新发展的溢出效应。一是制度与技术协同，在数据交易过程中，需要完善的制度支撑确保数据隐私与界定数据权属；二是多方主体协同，首先政府与互联网企业之间应划分好权与责，明确各自的权利与责任，除此以外，还应加强与高校及科研院所之间的合作，进一步提高其在数字应用场景等实践项目方面的参与度；三是区域协同，各地政府之间应加强有效协商沟通机制与组织学习机制。