智慧城市驱动商贸流通产业发展：理论机制、计量检验与政策含义

孙先民 张国微

内容提要：数字经济与实体经济深度融合才能更好地构建现代流通体系，而城市作为产业数字化发展的载体，无疑成为了流通产业发展的研究热点。本文以智慧城市试点政策作为准自然实验，基于我国158个城市2009-2020年的面板数据，运用双重差分法（DID）实证检验智慧城市试点政策对城市商贸流通产业发展水平的影响及作用机制。研究结果表明：智慧城市政策的实施能够对商贸流通产业的发展起到驱动作用;并且政府的科学技术支出及财政支出规模分别会对城市流通产业的发展水平存在中介效应和遮掩效应;从异质性分析得出，教育水平、发展水平较高的东部地区城市、省会城市的智慧城市建设，对该城市商贸流通产业发展水平的边际正向影响更高。为了促进城市商贸流通产业的发展水平、完善现代流通体系建设，应结合不同城市的发展水平与地理位置，对其进行科学技术支持，并不断完善宏观调控政策。

关键词：数字经济;智慧城市;商贸流通产业;准自然实验

中图分类号：F1275  文献标识码：A  文章编号：1001-148X（2022）04-0058-09

收稿日期：2022-04-15

作者简介：孙先民（1964-），男，黑龙江虎林人，哈尔滨商业大学经济学院教授，博士生导师，研究方向：商品流通與现代服务业发展;张国微（1997-），女，黑龙江望奎人，哈尔滨商业大学经济学院博士研究生，研究方向：商品流通与现代服务业发展。

基金项目：国家社会科学基金资助项目，项目编号：18BJY174。

一、引言

党的十九届五中全会、“十四五”规划和2035远景目标纲要指出，要加快数字化发展，为新时代高质量发展及构建国内国际双循环新格局提供强大支撑。2012年，我国住房城乡建设部办公厅正式引发《国家智慧城市试点暂行管理办法》和《国家智慧城市（区、镇）试点指标体系（试行）》，并于2013年设立首批次智慧城市试点名单。2022年1月经国务院同意，国家发展改革委正式印发《“十四五”现代流通体系建设规划》，从畅通生产、分配、流通、消费国民经济大循环的高度，为我国现代流通体系建设指明方向和根本遵循。城市作为数字化发展和流通产业的载体，被分类为智慧城市及普通城市，2014年我国将智慧城市上升为国家战略，当前，智慧城市建设已经进入深水区，智慧城市建设提高了信息的流动速度，降低了企业的信息成本和交易费用。

伴随我国流通产业的经营规模不断扩大，产值持续增长的同时，在基础设施建设、高效管理、绿色运输以及流通壁垒等环节面临诸多问题，这对城市商贸流通产业的发展和构建现代流通体系均存在不利的影响。目前，流通产业的发展也受到越来越多的关注，对经济发展的贡献也逐渐增多，其行业种类也变得更加多样化。流通业作为社会的生产和消费环节的纽带，其发展也直接影响到其他行业的发展。随着物联网和数字化等技术在商贸流通产业的应用，产业数字化可以根据网络化的流通渠道优化资源配置，提高流通资源在流通环节的资源有效配置加强智能化管理，构建分销行业的软环境，从而促进流通效率的提高。“智慧城市”充分利用信息通信技术和网络集成来对经济、社会和公共服务等诸多城市活动进行统筹管理。可以说，流通产业是经济发展的推动者，是经济可持续发展的源泉;智慧城市是产业数字化和智慧化的产物;因此研究智慧城市政策试点和城市商贸流通产业的发展水平有着重要的理论意义和实践意义。

基于此，本研究选取2009-2020年第一批智慧城市试点城市以及非智慧城市的数据，使用理论分析以及双重差分实证分析模型，研究智慧城市的设立与城市商贸流通产业发展水平的关系。

二、理论分析与研究假说

（一）理论分析

1.智慧城市会直接、间接的驱动商贸流通产业发展。（1）智慧城市可以直接推进城市的产业智慧化发展。智慧城市自2009年提出后就被各大城市作为推进经济发展的转变方式、促进产业升级和振兴经济的重大战略[1]。这是因为从数字城市到智慧城市的转变，会让城市的管理更加精细化、人与机器更加互联互通，加快产业智慧化发展[2]。当前，城市化已经成为推动我国经济增长的重要引擎，智慧城市是产业结构升级和社会发展的重要契机[3]。城市商贸流通产业所属的第三产业目前是促进经济增长的支柱产业。马克思在《资本论》中提到，生产、分配、流通、消费是相互联系、相辅相成的，而流通又是社会再生产框架中的关键要素，是承载着社会商品交换的媒介，通过完成商品的购买与销售来实现商品的价值和使用价值。因此智慧城市会对城市的商贸流通产业有直接的驱动作用。（2）智慧城市可以帮助提高城市居民创造力、大学和科研机构的研发能力，带动城市的高素质人才培养以及城市的发展，增加人力资本投入[4]，进而间接驱动智慧城市的商贸流通产业发展。（3）智慧城市建设可以带动产业升级发展，促进消费进而促进经济增长、还可以调整产业结构。智慧城市建设促进了以互联网、大数据、云计算、物联网为代表的新兴产业发展，对传统产业产生示范作用，带动相关产业转型升级。智慧城市建设提高了居民利用媒介信息的便捷性，降低了交易成本，促进了居民消费。同时，信息技术发展促进生产要素的集聚，促进产业结构升级[5-6]。

2.智慧城市的科学技术支出水平较普通城市高，其带来的技术创新可以促进城市的流通效率增加，驱动商贸流通产业发展，增强商贸流通的信息对称化。智慧城市的技术创新和网络化建设搭建起信息对称的桥梁，保证信息流通的及时性和稳定性[7]。因此可以通过数字化方式减少市场上的信息不对称性。1867年马克思为我们引入商品市场的概念，称其为商品交易的场所，但也有学者认为市场应是信息集中和互换的地方[8]。随着商品交换的广度和深度的加强，将人与商品集中到一个市场变得十分困难，搭建信息平台是解决办法之一[8]。信息化可以帮助智慧城市构建公共资源电子交易平台、做好数据共享、降低市场流通壁垒、促进市场信息的对称化[9]。在现代信息产业的不断完善、数字化发展不断加快的背景条件下，智慧化的治理手段为优化城市流通环境带来新的活力[10]。

3.降低商贸流通产业的成本也是城市驱动流通产业发展的路径之一，智慧城市中政府的财政支出规模同样对城市商贸流通产业发展存在影响。习近平总书记指出，要构建国内大循环为主体，国内国际双循环相互促进的新发展格局，其中经济的循环离不开流通产业的建设和完善[11]。但城市中跨部门、跨地域的数据共享开放与交易流通仍然存在较高的壁垒，无法保障高质量的流通与共享[12]。智慧城市不仅可以提高生产效率、拓展交易空间、降低交易成本、提高流通效率并推动传统产业升级;当信息达到对称、交易成本降低、流通效率提高后，商品流通就会达到完全畅通，现代流通体系便可以完成构建[13]。在智慧城市中，商贸流通产业依靠数字化发展能够得到高水平、高质量发展，所以发展数字化和智慧化也是实现大循环和双循环的助力，开展智慧商圈的建设、推广数字生活新服务均是提升商贸流通产业发展、降低流通成本的有效方法[14-15]。数字化的知识和信息、现代信息网络、信息通信技术和经济结构化可以推动数字产业化发展，进而催生产业的新模式新业态，实现质量变革、效率变革，促进产业以及经济的高质量发展[16]。实现流通产业高质量发展的核心目标和关键举措是促进流通产业与数字技术、互联网的深度融合[11]。而城市不仅是数字经济的载体也是流通产业赖以生存的环境，因此智慧城市可以作为促进产业数字化发展、驱动城市商贸流通产业发展的原动力之一[12]。

尽管，国内外学者对智慧城市研究较多，例如Albino（2015）认为智慧城市是通过数字化信息技术为居民提供高效服务的新型治理模式;石大千（2018）使用双重差分模型证明了智慧城市能够降低地区的环境污染水平;张龙鹏（2020）运用PSM-DID模型发现智慧城市试点政策能够影响城市的创新能力;王颖（2021）、蒋选（2021）分别通过建立双重差分模型得到了智慧城市建设是城市经济增长新动能的观点，以及智慧城市试点政策可以促进产业结构升级的结论[17-21]。总体而言，有关智慧城市、城市数字化与流通智慧化的研究整体数量较少，社会经济效应的分析多为描述性分析。基于此，本文拟从智慧城市角度出发，采用双重差分模型来探索智慧城市能否对城市商贸流通产业发展水平起到驱动作用;也从智慧城市建设的维度探讨其驱动城市商贸流通产业发展的路径，从而推动城市流通产业的发展，进而推动经济增长，落实国家的智慧化、数字化发展战略。

经过上述理论分析，智慧城市试点政策可以直接驱动城市商贸流通产业发展，还可以通过增强人才培养、促进产业结构升级的方式间接驱动商贸流通产业发展水平（如图1）。政府的科学技术支出可以通过搭建信息平台、构建电子交易平台、加强信息流通等方式，促进城市的信息对称化，进而促进城市流通产业的发展。政府的财政支出规模可以通过提高生产效率、流通效率、催生新兴产业的方式降低流通成本，进而影响城市流通产业的发展水平。商贸流通产业的发展水平越高，城市的经济增长就越快，居民的生活质量就会越高。

图1 智慧城市驱动商贸流通产业发展的理论机制和影响路径

（二）研究假说

智慧城市是改造传统产业、解决产能过剩、发展高科技产业等新产业的重要政策[10]。本文针对智慧城市试点政策对城市商贸流通产业的发展水平的影响进行分析，并从科学技术支出和政府财政支出规模两个层面开展研究。商贸流通产业的主要影响因素包括对外开放程度、技术创新、成本投入三方面[14]，但由于智慧城市中内陆城市较多，且对外开放程度不明等原因，本文中仅针对技术创新、成本投入两个层面进行研究。

產业的技术创新是现代化、数字化转型的重要体现，第三产业增加值占国民生产总值的545%，其中流通产业增加值占比达到15%（2020年），因此促进经济增长应以第三产业为重。结合保罗·罗默的技术进步促进经济增长的观点，流通产业的科学技术进步能够更好地促进与其他产业的深度融合，进而促进地方发展和经济增长。目前，我国商贸流通业高度依赖劳动力和资本投入，批发和零售业等流通产业均属于劳动密集型产业。劳动力和资本投资越高，商贸流通业的发展就越快。基于此，提出如下假设：

假设1：智慧城市能够驱动城市商贸流通产业的发展水平。

作为中国发展数字经济的重要举措，智慧城市政策通过技术创新，提高流通产业的资源配置效率，增加产业的附加值，最终实现城市商贸流通产业的升级发展。智慧城市政策带动地方政府将地方财政资源合理分配，促进城市的产业发展和经济发展，为城市商贸流通产业的升级发展增加物质资本的积累，并通过积极的人才政策，吸引人才进入商贸流通产业，从而促进试点地区的高科技、高素质人才的积累，提高行业间的人力资本比例。可以看出，智慧城市政策对试点城市商贸流通产业升级发展的影响是通过科技创新的刺激效应、财政支出的刺激效应实现的。

智慧城市政策中的技术创新将对“流通产业数字化”的进程产生巨大影响。首先，科学技术支出的增加无疑会促进城市技术创新，促进其与一、二、三产业的深度融合，构建现代流通体系。其次，科学技术支出可以提高劳动生产率进而增加劳动工资，从而改变原有的需求结构，通过优化城市居民的消费结构，实现试点地区高质量的经济增长。第三，科学技术支出可以加速传统产业的产品更新周期，提高资本使用效率，吸引高质量的人力资本，促进当地全要素生产率的提高，改变传统的生产结构，从而在许多方面促进与流通产业的高度融合，进而推进现代流通体系的建设进程。基于此，本文提出如下假设：

假设2：智慧城市建设通过科技支出驱动城市商贸流通产业的发展。

我国的智慧城市政策主要由政府推动，而政府财政支出作为一种更具有针对性和稳定性的财政政策，是政府宏观经济调控的重要手段。以科技创新为支撑的智慧城市建设热潮不断升级，而地方财政支出对于智慧城市的建设和科技创新起到至关重要的作用[15]。由智慧城市带动的政府财政支出将有效激活现代信息技术和大数据在城市管理与发展中的效率。政府财政支出将通过政策资金组织协调进而促进城市中各个产业的紧密联系，进而促进流通产业与其他产业间的协作配合，共同推进现代流通体系构建战略。基于此，本文提出如下假设：

假设3： 智慧城市建设通过政府财政支出规模促进城市商贸流通产业的发展。

三、研究设计

（一）变量与数据

本文借鉴黄烨菁（2019）、周小敏（2020）等学者的变量处理方法[22-23]，选取以下变量（如表1），其中，被解释变量是城市商贸流通产业的发展水平，主要解释变量为智慧城市试点的虚拟变量。智慧城市主要体现在城市的数字发展水平，因此本文选取城市化水平、信息化水平等代表数字发展水平等变量作为控制变量;金融发展水平、对外开放程度等指标能够代表城市的流通环境，第三产业占比、国民生产总值、社会消费品零售总额等能够代表城市的发展水平，人均流动水平能够代表城市的交通发展水平，此类变量均对城市商贸流通产业的发展存在影响，因此本文将其作为控制变量进行实证研究。

数据来源于《中国城市统计年鉴》、国家统计局等，对于缺失值采用移动平滑法以及插值法予以补齐。选取2013年的首批智慧城市试点作为一项准自然实验，由于智慧城市概念在2009年首次被提出，因此选取2009-2020年作为时间变量。

对样本进行如下处理：（1）为保证研究的净政策效应，剔除2013年、2014年新增的第二批、第三批智慧城市试点城市;（2）剔除掉只有部分区、县进行试点的地级市，包括第二批、第三批智慧城市试点仅包括部分区、县进行试点的城市;（3）除掉缺失值较为严重的城市。将2013年设立为首批智慧城市试点的城市作为实验组，其余城市作为对照组，共挑选出158个城市样本。其中作为试点的智慧城市为31个，对照组为127个。

为了避免变量之间强相关性较高导致模型估计结果的偏误，本文对模型中涉及的变量进行多重共线性检验。结果表明，最大的方差膨胀因子（VIF）值为276，VIF值的均值为169，均远小于10，这说明各变量之间不存在多重共线性问题。

（二）模型设定

本文借鉴王颖（2021）的模型设定，选取我国在2012年第一次提出建立的智慧城市试点政策，选用2013年公布的第一批智慧城市试点名单。并将智慧城市视为一项准自然实验，采用双重差分模型（DID）检验其经济效应。由于政策发生时间较晚，实验期数据样本较短，本文所研究的智慧城市效应均是短期影响，更长期的影响还需进一步完善的数据来实现[17]。依据DID模型对变量进行处理：（1）构建处理组、对照组虚拟变量（treated），其中处理组作为试点城市设为1，对照组为非试点城市设为0;（2）设定年份虚拟变量（time），将2013年之前设为0，2013年后设为1;（3）构建双重差分变量（didit），作为时间与年份的交互变量，即timeit*treatedit。

CTIit=α0+α1didit+∑ni=2αiXit+μi+λt+εit（1）

其中，i、t分别表示地区与年份;CTIit为被解释变量;didit为政策交互变量，即解释变量;Xit为控制变量;μi、λt分别为个体与时间的固定效应;εit为随机干扰项。

考虑我国区域发展的差异性，各样本之间可能难以保证一致性，因此采用PSM-DID方法来保证分析的科学性与准确性。

CTIitPSM=β0+β1didit+∑ni=2βiXit+μi+λt+εit（2）

智慧城市试点政策对城市流通产业发展水平的作用应属于政策效应评估，因此应采用中介效应模型对其进行分析[19]。

CTIit=a0+a1didit+∑ni=2aiXit+μi+λt+εit（3）

Yit=b0+b1didit+∑ni=2biXit+μi+λt+εit（4）

CTIit=c0+c1didit+c2Yit+∑ni=3ciXit+μi+λt+εit（5）

四、實证检验

（一）平行趋势检验

双重差分模型进行有效估计的前提是要实现估计量的平行趋势假设成立。因此在比较智慧城市试点前后的处理组和对照组的时间趋势是否满足一致性。在本文设定的双重差分模型中，主要关注的是在智慧城市试点之前，智慧城市和非智慧城市的估计参数对应的平行趋势是否保持一致。图2中的平行趋势检验结果显示，在智慧城市试点之前，解释变量的估计量系数并不显著，并且处在0的附近，这说明在政策实施前实验组与对照组的时间变化趋势保持一致，因此满足差分模型的平行趋势假设。同时在智慧城市试点之后，政策估计系数首先下降，这是说明智慧城市政策对城市流通发展水平带来一定的冲击，但随后估计系数又开始上升，这说明智慧城市试点对城市的流通产业发展水平有明显的驱动作用。

（二）基准回归

模型（1）和（2）是普通DID回归，模型（3）和（4）是控制时间和个体的固定效应回归分析。其中模型（1）和（3）未加入控制变量，模型（2）和（4）加入控制变量，如表2所示。通过普通面板回归发现，智慧城市试点回归系数均在1%水平上通过检验，则表明智慧城市建设能够促进城市的流通产业发展水平。通过模型（3）和（4）发现，在控制时间和个体后，无论是否加入所有控制变量，该项试点仍然能够显著促进城市的流通产业经济发展水平。在普通DID模型回归分析中，未加入控制变量组（1）与加入控制变量组（2）中会使流通产业工作人员占三产业工作人员占比分别显著增加416%和372%的人数。在控制时间与个体固定效应的回归分析中，该项试点会分别使未加入控制变量组（3）与加入控制变量组（4）的流通产业工作人员占三产业工作人员显著增加210%和125%的人数。

（三）基于PSM-DID方法的检验

为了避免选取的处理组和对照组的对比趋势存在系统性的偏误，应对自选择导致的内生性问题，本文引入PSM-DID方法（双重差分倾向得分匹配）进行进一步检验。充分考虑城市化水平（URBAN）、信息化水平（INF）、第三产业占比（third）、金融发展水平（FE）、对外开放程度（OPEN）、社会消费品零售总额（GOODS）、地区国民生产总值（GDP）、流通业从业人员（PCI）、人均流动水平（TOP）的差距，将上述城市之间差异化特点作为匹配变量，将对照组样本进行匹配处理，选择与实验组较为相似的对照组样本重新进行DID分析。若所有变量在匹配后标准化偏差值均明显变小，表明匹配后不存在显著差异且可进行DID分析。如图3所示，通过核密度匹配法对上述变量进行匹配处理并计算匹配得分。两组数据匹配后样本均呈现高度一致性且标准化偏差显著变小，即符合共同趋势假定，可在此基础上进行DID分析。

在上述系列检验基础上，采用PSM-DID方法进行回归分析，结果如表3所示。在控制时间、个体效应，并加入控制变量后，交互项系数仍显著为正，则排除样本选择偏差对回归结果的影响，进而验证基准回归结果的准确性，即智慧城市试点政策对城市的流通产业发展水平有驱动作用。

（四）安慰剂检验

在双重差分模型过程中，需要对其进行安慰剂检验，本文选取安慰剂检验中的三种，分别是反事实检验、替换被解释变量指标和替换变量指标。

1反事实检验。为了得到政策的净效应，将智慧城市试点政策时间提前到2010年、2011年、2012年。如表4所示，试点政策的交互项变量变得不再显著，说明原有的试点政策对城市的商贸流通产业的发展水平未受非试点政策因素的影响，因此可以排除试点时间的影响，从而证明试点政策对智慧城市的流通产业发展的影响。

2变量稳健性检验。在安慰剂检验中，选取替换样本与替换变量的安慰剂检验。如表5所示，将变量的滞后一期作为替换样本的安慰剂检验，即模型（1）;将变量CGI作为代替城市商贸流通产业发展水平的变量进行替换变量的安慰剂检验，即模型（2）。模型（1）中原有的政策的交互系数仍然显著为正，验证了基准回归结果的可靠性。模型（2）发现智慧城市的交互系数显著为正，因此排除变量选择偏误对模型的影响。通过滞后控制变量和替换被解释变量进行稳健性检验，结果均与基准回归结果一致，可以得到智慧城市试点可以促进城市的流通产业发展水平。

（五）中介效应检验

研究发现，智慧城市试点能够促进城市商贸流通产业的发展水平，因此结合上述分析，研究智慧城市促进商贸流通产业发展的作用机制。选取城市的科技支出水平以及政府规模作为中介变量，并分别将其纳入中介效应模型进行分析，如表6所示。

1科学技术支出。从城市科学技术支出视角进行机制检验，模型（1）、（2）、（3）分别是科学技术支出的回归模型。模型（1）是智慧城市试点的回归系数显著为正，模型（2）是试点政策对科学技术支出的回归系数仍显著为正，说明智慧城市的建设过程中，会促进城市的科学技术支出增加。模型（3）中系数均显著为正，表明智慧城市试点会促进城市商贸流通产业发展，同时也会促进城市的科学技术支出进而促进商贸流通产业的发展水平，即存在中介效应。

2政府财政支出规模。从政府规模视角进行机制检验，模型（4）、（5）、（6）分别是政府规模的回归模型。模型（4）是智慧城市试点的回归系数显著为正，模型（5）是试点政策对政府规模即政府的财政支出的回归系数显著为正，表明智慧城市的建设过程中，会使城市的财政支出增加。模型（6）中系数均显著，说明智慧城市试点会通过影响城市的政府财政支出规模进而影响城市商贸流通产业发展水平，即存在遮掩效应。

（六）异质性检验

考虑到不同城市地理位置、教育水平、发展程度等各方面存在差异性，智慧城市试点的政策效应可能存在异质性。因此本文将根据城市的教育水平、城市所在的地区、城市的行政级别分别进行异质性分析。

1不同教育水平城市的影响差异。根据王颖（2021）按照不同城市内是否存在“211工程”高校将城市分为两类：高教育水平（存在“211工程”高校）和低教育水平（不存在“211工程”高校），并进行双重差分模型。如表7所示，智慧城市试点会对城市流通产业发展水平有显著的促进作用，但它对教育水平较高的城市的促进作用较高，对城市教育水平较低的城市促进作用较低。且从交互项系数来看，教育水平较高的城市的促进作用为6245，远高于低教育水平的城市（1139）。其主要原因为智慧城市建设需要居民一定的接受程度，在教育水平高的地区，人才培养力度大，对新鲜事物接受程度较高，对智慧城市以及现代流通产业的接受能力强，从而更能够促进流通产业的发展。

2不同地理区域城市的影响差异。按照国家统计局对我国省份的划分，划分为东中西部与东北地区。如表8所示，智慧城市试点会对不同地区的城市的流通产业发展水平有着不同的影响。从交互项系数来看，东部地区的智慧城市试点政策对流通产业发展水平有显著的促进作用，而西部中部与东北地区的城市由于城市的经济发展水平与流通产业发展水平本身较低，因此促进能力并不理想。主要原因为智慧城市建设需要一定的经济基础以及流通开放程度，东部地区的经济建设的基础条件显然高于西部、中部与东北部地区，尤其是在道路运输、人工智能以及邮电通讯方面，东部部分城市早已实现隔日达、今日下单今日达等高速物流水平，利用机器人进行智慧化服务等，所以智慧城市建设对城市的流通产业发展存在地区异质性。

3不同行政级别城市的影响差异。考虑不同城市具有不同的行政等级、资源禀赋以及政策资金的支持程度，为此本文将省会城市与非省会城市分开进行检验。如表9所示，省会城市与非省会城市的智慧城市试点均会对该城市的商贸流通产业发展水平起到促进作用，但省会城市的促进作用高于非省会城市。这是由于省会城市的经济水平、流通水平等要高于非省会城市，流通产业自身的发展也高于非省会城市，故而在智慧城市试点对省会城市的流通产业发展水平的促进作用会高于非省会城市。

五、结论与建议

本文基于2009—2020年中国158个地级市面板数据，利用双重差分模型和PSM-DID方法实证检验智慧城市试点政策对城市商贸流通产业发展水平的影响。研究发现，智慧城市试点政策显著驱动城市商贸流通产业的发展。中介效应表明，智慧城市建设通过影响科学技术支出增加会促进城市商贸流通产业的发展水平，而通过影响政府财政支出规模会对城市商贸流通产业有遮掩效应。异质性研究表明，智慧城市中高教育水平的城市对城市商贸流通水平的促进作用要高于低教育水平城市對商贸流通水平的促进作用;智慧城市试点政策对省会城市的商贸流通产业促进作用要高于非省会城市;东部的智慧城市对城市商贸流通水平有较高的促进作用，而中部、西部、东北部地区应先加强自身城市的经济发展和畅通循环，再进一步进行数字化、智慧化的建设，才能够更好地、更有效率地促进商贸流通产业发展和城市经济发展。

本文的研究结论对支持国家智慧城市建设、构建现代流通体系具有重要的指导意义。本文结论的政策含义在于：

1.智慧城市建设需要雄厚的科学技术来支撑其运行。因此，增加对智慧城市的科学技术支出，对新一代信息通信技术的投入力度是政府构建智慧城市的首要任务[17]。在技术进步的基础上，政府要依托产业数字化、产业智慧化实现产业结构升级，促进流通产业与其他产业的深度融合。物联网、大数据、云计算等信息技术是数字化的领军技术，是建设新型智慧城市的重点发展技术，同样是发展数字经济的重要保障。因此，增加对智慧城市的科学技术支出、加强技术研发创新具有重要的战略意义。政府应做好创新研发平台的搭建工作，保证科研创新具有良好研发环境，并注重加强专业人才培养，可以将高校和科研院所的优秀研发人才联合起来，加强对研发创新的人力资本支持（曲晓慧，2019）[26]。从智慧城市促进城市商贸流通产业发展水平角度而言，应在大力发展智慧技术的基础上，促进商贸流通产业与其他产业的深度融合、降低交易壁垒以及城市间的运输壁垒，进而促进城市的经济发展水平。

2.城市的商贸流通产业发展水平在于城市居民的受教育水平以及对新鲜事物的接受程度。因此，在构建智慧城市现代流通体系时可以大力发展城市的高校教育水平，将智慧技术教育首先在高校进行，为城市培养高素质人才。另一方面其余城市也应跟提高教育水平，充分利用智慧城市的发展红利，充分发挥智慧城市的优势，开展适合本城市发展特点的智慧项目。

3.智慧城市所处的位置会影响当地商贸流通产业的发展水平，东部地区的城市能够对流通水平起到驱动作用，中、西、东北部应先做好城市的经济循环畅通。城市地理位置是否沿海以及前期发展情况反而会影响智慧城市的流通水平。因此，政府在选择智慧城市建设前期应该要明确建设的目的与目标，避免政策实施后出现反向作用的危机，发挥市场在建设智慧城市中的决定性作用。在需要政府力量支持时，如提供科学技术支出以及财政支出时，政府应在不违背市场规律的前提下给予相应扶持。

4.省会城市的发展程度较高，因此可以更好地融合数字化、智慧化发展。因此，在实施新型城镇化战略过程中引入智慧技术可以更好促进省会城市的流通产业发展效率，打破流通壁垒。将智慧技术优先运用到省会城市可以为其他非省会城市做出良好的示范和可供学习的经验，对其他非省会城市在融合数字化、智慧化技术时起到良好的引领作用。

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Smart Cities Drive the Development of Commerce and Distribution Industry：

Theoretical Mechanisms， Measurement Tests， and Policy Implications

SUN Xian-min，ZHANG Guo-wei

（School of Economics， Harbin University of Commerce， Harbin 150028， China）

Abstract：The deep integration of the digital economy and the real economy is necessary to better build a modern circulation system， and cities， as the carrier of industrial digital development， have undoubtedly become a research hotspot for the development of the circulation industry. This paper empirically examines the impact and mechanism of smart city pilot policies on the development level of the urban trade and distribution industry based on panel data of 158 cities in China from 2009 to 2020 using the difference-in-difference method （DID） as a quasi-natural experiment. The results show that the implementation of smart city policy can play a driving role in the development of the commerce and distribution industry; and there are mediating and masking effects of the government′s science and technology expenditure and fiscal expenditure scale on the development level of the urban distribution industry， respectively; from the heterogeneity analysis， it is concluded that the smart city construction in eastern cities and provincial capitals with higher education level and development level has a The marginal positive effect on the development level of the city′s a trade and distribution industry is higher. To promote the development level of urban trade and circulation industry and improve the construction of modern circulation systems， systems combine the development level and geographical location of different cities， support them with science and technology， and continuously improve macro-control policies.

Key words：digital economy; smart cities; commerce and distribution industry; quasi-natural experiment

（責任编辑：周正）