新型基础设施建设对营商环境的影响——来自国家智慧城市建设的证据

华德亚，黄俊松

（安徽大学1.经济学院2.创新发展战略研究院，安徽 合肥 230601）

一、引言与文献综述

党的十八大以来，党和政府越来越重视营商环境的改善和优化。良好的营商环境已成为当今发展的必要条件，对我国经济来说，则是由高速增长向高质量发展转变的重要基石[1]。

新型基础设施建设以其智能性、信息性、共享性对营商环境的改善发挥了重要作用，新型基础设施建设推动了新一代信息技术，包括以物联网、云计算为核心的数字平台、智慧政务、5G通信、智能工业等新型业态的兴起。这些新技术业态通过改变政府、企业和社会的交互方式深刻影响着城市营商环境。在政府层面，新技术业态简化了政务流程，提高了监控效率，并实现了各业务系统间数据快速共享。在企业层面，新技术业态促进了技术溢出效应，抑制企业垄断，减少企业间交易和融资成本。在社会层面，智慧工程为城市营商营造了和谐稳定的环境，包括智慧医疗、智慧交通和智慧安全等，为经济发展奠定了基础。目前，由于缺乏试点对象，有关新型基础设施建设的研究相对较少，据此本文以智慧城市建设试点代表新型基础设施建设。“智慧城市”的概念由国际商业机器公司（IBM）于2008年首次提出，指在设计城市发展模式中融入现代智慧理念，通过发展物联网、区块链、大数据等为内核的新一代互联网通信技术，加快政府、企业和市民交互模式的版本迭代，通过智能检测和自动化设施智能化解决社会问题、保障城市安全运行、提高环保和政务效率、高效调节工商业市场活动，践行“城市，让生活更美好”的理念[2]，这与新型基础设施建设理念相吻合。

目前有关智慧城市建设的研究主要集中于定义内涵、系统结构、实践路径以及试点政策效果，IBM认为智慧城市是通过信息与通信技术整合包括人力、交通、商业、信息、水电等城市核心系统，使各部分子系统规整于整个城市的大系统，提高城市运行的智慧性。Soliman和Wilson（2017）[3]在数字技术角度上将智慧城市定义为遍布各处的城市。甄峰和秦萧（2014）[4]将智慧城市定义为以知识经济发展、集中优化资源配置为目标，有机融合城市文化与信息通信技术，从而促进市民和ICT技术“多样化”和“智能化”，拓展城市的可持续发展能力。李德仁等（2012）[5]提出了包括感知层、网络层、服务层和应用层的智慧城市建设的四个层次框架。陆小敏等（2014）[6]考虑“城市主体”需求，提出城市基础要素、运营管理、公共政务、技术支持、法律支撑、建设评估等六大体系构成的智慧城市顶层设计总体框架。刘伟丽和刘宏楠（2022）[7]提出智慧城市建设通过公共服务和技术改善降低企业融资成本、改善企业外部环境以减少运营成本两个路径推动企业高质量发展。楚天骄（2021）[8]以伦敦和上海为例，提出自上而下公司驱动的顺序推进路径和高度关注需求导向、重视人的主导和能动作用的逆序推进路径。申杨等（2021）[9]将智慧城市定义为将用于数据获取、环境规制监测等功能的各种传感器或智能设备嵌入商场、住区、交通、管网、河流等基础设施或城市自然环境中，对城市运行动态实时监测，通过大数据与云计算等新一代数字技术对系统获取信息进行分析、整合和演算，并向政府和交通等管理部门提供反馈与建议的一种新型城市运行模式。

对于营商环境，当前文献主要集中研究营商环境与税收优惠等政策工具、科技创新、居民创业等因素的相互影响。张婉苏（2021）[10]认为税收优惠政策可以通过促进市场公平竞争、提高资源配置效率进而调整产业结构，协调社会发展进而优化营商环境。杨仁发和魏琴琴（2021）[11]通过实证研究发现营商环境可以通过FDI和人力资本积累显著促进城市创新能力的提升。王欣亮等（2022）[12]研究发现营商环境可以显著促进城市创新效率，且创新人才集聚通过调节效应间接提升城市创新效率。袁文融和杨震宁（2021）[13]提出优化营商环境通过降低市场中制度性成本助企业减负、降低民营和中小企业的融资成本、提供合法资质降低企业创业门槛三条路径提高居民创业意愿。杨畅等（2022）[14]通过将民营企业融资问题和国有企业内部金融化问题加以区分，揭示了营商环境优化是提高金融配置效率、促进我国实体经济高质量发展的有效路径。牛鹏等（2022）[15]研究发现营商环境主要是通过缓解企业融资约束实现对企业投资的促进作用。席龙胜和万园园（2021）[16]研究发现良好的营商环境会通过降低政策不确定性、缓解融资约束、提高内部控制质量显著促进企业创新。

目前有关智慧城市对营商环境改善的研究，在理论机制方面，石大千等（2020）[17]提出智慧城市建设通过加快推进网络宽带等新型基础设施的建设，为政务数字平台开发和公共信息大数据共享提供条件，便于政府大力践行智慧政务，优化营商环境。何凌云等（2021）[18]认为智慧城市试点的推进同时也加快以道路为代表的传统基础设施的建设步伐，降低企业间交易成本，优化营商环境。在实证研究方面，于扬和夏德峰（2022）[19]通过城市面板数据实证得出智慧城市建设主要是通过提升地区知识溢出水平、推进城市集约型发展以及调整产业结构进一步改善营商环境。其他学者则从改革创新、地方官员任期、腐败规制、性别平等等角度研究智慧城市对营商环境的作用机制和效果影响[20-23]。

综上所述，当前文献更关注于探究智慧城市试点政策对创新、FDI、人力资本等的影响，分析智慧城市建设对于营商环境改善的理论机制和影响效应的文献较少，关于智慧城市建设试点对营商环境影响的理论机制和实证研究值得进一步关注和探究。因此本文将2012年、2013年和2014年分别作为试点政策冲击点，运用多期DID模型分析智慧城市试点对城市营商环境的影响。本文的边际贡献主要在于：（1）综合以往研究文献对智慧城市建设改善营商环境的理论机制的研究成果并进一步补充和丰富；（2）在综合测度城市营商环境的基础上，通过多期DID模型实证分析，契合分批设立智慧城市的政策背景，更加科学准确地评估智慧城市试点改善城市营商环境的政策效应。

二、机制分析与研究假设

（一）智慧城市建设的经济发展效应

智慧城市运行依托于新一代互联网通信技术平台，建设过程中引进相关专业高素质人力资本，人力资本的聚集进一步促进城市的产业数字化和数字产业化，推动产业结构升级，培育了城市经济增长的新动能。新兴产业的出现进一步推动人工智能技术发展，实现低技能劳动力的替换和高技能劳动力的互补，降低劳动时间，提高劳动生产率。人工智能通过深度学习、机器学习等新一代统计方法帮助人们在最短时间内作出最优决策，不仅便捷了市民生活，也完成了由于传统技术限制而无法完成的任务，加速城市创新。另一方面，通过不断加大对云计算、物联网、大数据等新兴科学技术的投入，吸引高新技术产业入驻和高素质人才的聚集，显著提高城市的创新效率，形成井喷式发展[24]。智慧城市核心——物联网能够充分连接各城市子系统，提高各类子系统间的沟通效率，减少信息传输损失，进而提高资源配置效率。此外，智慧城市通过信息平台公开各类交易主体信息，降低信息不透明度，保障交易安全，减少交易成本，最终提高交易效率。智慧城市通过智能设备匹配人和物的连接，实现全面的信息掌控，有利于改善企业在扩大规模后的各项管理，提高规模效率。最后，通过对物流运输过程中的实时位置和路径的及时跟进了解，及时更新物流信息，动态调整货运筹划，减少企业的库存成本和损失，提高物流行业的整体运营效率[25]。劳动生产率、创新效率、资源配置效率、交易效率和运营效率的优化共同推进了地区经济发展。因此，本文提出假设1：

H1：智慧城市建设可以实现城市进步的经济发展效应。

（二）智慧城市建设的市场调节效应

智慧城市的本质是用技术手段赋予城市发展动能，开放是其核心特征，建设过程中对于智慧管理、智慧产业、数字政务和新型基础设施等方面的重点资金投入和政策扶持有助于引进FDI，即创造良好的引资环境[18]。同时，智慧城市通过城市建设与ICT技术的深度融合，改变城市治理和企业间相互联接方式，打破传统的要素间交流形式，形成互联网和物联网高度发达的信息交流网络，一方面吸引高新产业企业入驻，带动新兴产业发展，扩大市场需求，通过技术外溢效应提升城市整体竞争力；另一方面利用智慧城市建设发展公共信息交流平台，降低企业间信息交流传输成本，刺激企业数字化进程，进一步提高生产效率[26]。此外，新型数字信息技术的使用能够提高政府管理水平和服务质量，根据就业需求反馈及时调整产业政策和人才引进策略，改良就业结构，提供更多就业岗位[27]。最后，智慧城市建设试点城市通过多样的政策工具破解中小企业融资难、融资贵等问题，通过政策性信保和风险担保等多种模式完善多层次市场对接[1]。综上，智慧城市建设通过智能化、数据化建设提高城市治理水平从而创造良好引资环境、提高城市全要素生产率、改善就业环境、降低企业融资成本，即通过市场调节效应改善城市营商环境。因此，本文提出假设2：

H2：智慧城市建设可以改善城市的市场环境。

（三）智慧城市建设的基础设施效应

智慧城市建设一方面促进以5G基站、各类传感器为代表的新型基础设施的建设，另一方面也推进了以公路铁路为代表的传统基础设施的建设。新型基础设施的完善为政府公共服务平台、企业融资渠道、社会共享云数据库等建设提供条件，而传统公路铁路基础设施的完善可以进一步提高物流交通效率，降低时间成本，改善营商环境。从智慧城市顶层设计角度来看，基础设施是智慧城市建设中的底层架构，基础设施与智慧城市目标关联紧密，是智慧城市决策中枢系统的重要组成部分，发挥着重要作用，智慧城市发展势必带动地区基础设施建设进程[18]。基础设施建设进程推进过程中的大量政企间业务办理，将进一步推动市场主体的经营改进与技术创新。在这个过程中，企业主体不断深化对政府战略规划、监察要求、公共服务细则的理解，据此在经营活动中给予反馈、提出意见，政府单位根据相关意见不断改进，能够有效增加公共物品供给，提高政府服务水平，划清政府与市场的界线，减少政府对市场的过度干预，激发微观主体活力，充分发挥市场配置资源的“无形之手”作用，统筹市场经济与政府管控，形成投资、开发、管理的有机融合，改善营商环境[28]。基于此，本文提出假设3和4：

H3：智慧城市建设提高了城市的基础设施建设水平；

H4：智慧城市建设通过经济、市场、基础设施建设效应改善城市营商环境。

三、研究设计

（一）基准模型设定

我国智慧城市建设从2012年开始，由住建部牵头开始试点申报和审批工作，在之后的三年里陆续公布第二批104个、第三批84个试点城市。因此，本文将2012、2013和2014年分别作为试点政策冲击点，运用多期DID模型分析智慧城市试点对城市营商环境的影响。为提高严谨性和准确性，剔除部分只将其区、县作为试点的地级市，最终设置94个实验组城市、133个对照组城市，设置双向固定效应模型的多期DID模型：

其中，Envit为被解释变量，代表第i个城市在第t年的营商环境水平。Dtit表示试点变量，若城市i在t年被列为智慧城市试点，则该城市当年及之后的年份取值为1，否则取值为0。Xit代表各类控制变量合集，主要有地区生产总值增长速度、产业结构水平、信息化水平以及财政分权指数。μi表示个体固定效应，ηt表示时间固定效应，εit表示随机误差。该模型可以有效缓解内生性问题。

（二）变量说明

被解释变量：城市营商环境水平（Env）。参考杨仁发和魏琴琴（2021）[11]构建的营商环境指标体系，考虑数据的连续性和可得性，构建包括经济发展（人均GDP、平均工资水平、人均固定资产投资额）、市场调节（外贸依存度、就业人数、融资约束）、基础设施（人均城市道路面积、卫生机构床位数、供电能力、货运总量）共3个一级指标及10个二级指标构成的指标评价体系，之后利用熵值法综合确定各个指标的权重，按权重加总后得到最终的城市营商环境综合指数。

核心解释变量：智慧城市的建设（Dt）。智慧城市试点政策实施之前时间虚拟变量为0，实施之后设为1；对照组城市虚拟变量设为0，实验组城市即智慧城市试点名单内城市虚拟变量设为1。如果交互项Dt对城市营商环境水平（Env）的回归系数显著为正，表明智慧城市建设能够显著提升城市营商环境水平。

控制变量：（1）地区生产总值增长速度（Spe），用各城市地区生产总值增长率来衡量，优良的营商环境可以保证一个良好的城市生产总值增长率。（2）产业结构水平（Inst），用第三产业增加值占GDP的比重来衡量，智慧城市建设通过产业数字化和数字产业化深刻影响城市三类产业比值，进一步改变城市产业结构水平。（3）信息化水平（Internet），采用互联网用户数来衡量。互联网的发展可以便捷企业与企业间的信息交流，降低交易成本；对于城市所属政府来说，可以降低获取市场信息的成本，及时实施宏观调整调控。（4）财政分权水平（Fisc），采用城市人均财政收入/全国人均预算内财政支出来衡量，财政分权指数的高低代表了政府的财政支持力度，是城市建设的经济基础。

（三）数据说明

选取2007—2018年我国227个地级以上城市，其中实验组94个城市、对照组133个城市。数据主要来源于《中国城市统计年鉴》《中国城市和产业创新能力报告》和各省区市统计局公布的数据，并使用插值法补齐部分缺失的数据。各变量的描述性统计见表1。

表1 描述性统计

四、实证结果分析和稳健性检验

（一）基准回归

表2展示了基准回归的结果。其中，模型（1）和（2）列出了智慧城市建设对城市营商环境影响的平均效应。模型（1）在未加入控制变量的条件下，回归结果显示Dt估计系数为0.0121，在1%的显著性水平上显著为正，说明智慧城市建设试点政策能够显著提升城市营商环境指数。模型（2）在加入控制变量后，Dt估计系数为0.0111，显著性依然明显，通过了1%的显著性检验。根据回归的结果，可以看出智慧城市建设具有显著的政策效应，能够提高城市营商环境指数，并且在控制变量中产值增长速度、产业结构水平以及财政分权指数都对营商环境有着显著的正向影响。由此，假设4得以验证。模型（3）表示Dt的估计系数为0.0215，对经济发展具有显著的促进作用。模型（4）表示在加入控制变量的情况下，Dt估计系数为0.0200，显著性依然明显，说明政策能够有效促进城市经济发展，显著影响被解释变量的控制变量是产值增长速度、信息化水平和财政分权指数，验证了假设1。模型（5）和（6）检验了智慧城市建设对市场调节效应的影响，回归结果显示Dt估计系数在无论是否加入控制变量的前提下都显著为正，验证了假设2。模型（7）中Dt 的回归结果为0.0086，说明了智慧城市建设能够提高城市基础设施建设水平。模型（8）在控制其他因素后，Dt估计系数在1%的置信水平上显著为正，具体数值为0.0077，假设3能够得到验证。由此，假设1、2、3、4均得到验证。

表2 基准回归和分指标回归结果

（二）稳健性检验

1.共同趋势假设与动态效应检验

为了考察智慧城市建设对政策实施当期的效应以及政策实施前、实施后的效应，进一步检验其共同趋势假设。考虑到多种因素的影响，并且试点政策的影响效果通常具有一定的时滞性，通过事件分析法，改变回归时间区间来识别政策随时间的变化趋势，构建如下的动态效应模型具体分析：

其中，Envit表示i城市在t时点时的营商环境水平，表示智慧城市设立这一事件，赋值规则如下：λi点表示各城市进入试点名单的具体时点，当year-λi≤-5 时，，否则为0；若year-λi=k，，否则为0。

表3 报告了共同趋势估计结果。从图1可以看出基期前年份的回归系数皆在0 轴附近波动，回归系数不显著，说明试点前实验组和对照组不存在显著差异，满足平行趋势假设。从图中还可以看出智慧城市试点政策实施当年系数不显著，但在之后的几年里，回归系数显著并且不断增加，说明政策存在一定 的滞后性。此外，智慧城市建设对城市营商环境指数的正向效应具有持续性，并且随年份推移呈现不断上升的趋势。在未加入控制变量的情况下，冲击前和冲击年份回归系数和显著性变化不明显，提高了结论的稳健性。

图1 共同趋势假设检验

表3 共同趋势估计结果

2.PSM-DID

在基准回归中，最终选择了94个实验组城市和133个对照组城市。为了验证实证结果的稳健性，采用近邻匹配法进行匹配，计算得分值的协变量主要有经济发展速度（Spe）、产业结构指数（Inst）、信息化水平（Internet）以及财政分权指数（Fisc）。鉴于智慧城市试点政策发生在2012—2014年，采用逐年匹配的方法为各年的处理组找到对照组。结合可观测变量计算出被设立为试点的概率值，然后找到相匹配的对照组城市，找出2012年未匹配成功的32个城市。同理，找出2013 年未匹配成功的31个城市以及2014年未匹配成功的35个城市，去重后共计80个城市，在之后的样本回归中剔除这些城市。匹配完成后进一步检验共同支撑假设，结果表明匹配后大多数变量的标准化偏差明显缩小，T检验不拒绝无显著差异假设。限于篇幅，本文仅报告2012年平衡性检验结果（见表4）。

表4 2012年倾向得分匹配平衡性检验结果

从表5样本回归的实证结果中可以看出，智慧城市试点政策倍差项对城市营商环境、经济发展指数、市场调节指数的正向促进效应仍然在1%水平上显著，与基准回归结果相比，回归系数未发生显著变化，该结果进一步提高了结论的稳健性。

表5 PSM-DID估计结果

3.安慰剂检验

在多期DID 模型中，由于处理组中各单位政策时点不同，检验方法不同于单时点安慰剂检验。考虑到各政策时点批准试点城市共计94 个，因此先从227 个全样本城市中随机抽取94个城市生成伪处理组，对伪处理组中每个城市随机生成政策冲击年份，将这个过程重复500次，并绘出相应的核密度估计图。从PSD-DID 回归结果可知，被解释变量的回归系数为0.0096，随机处理后的核密度分布如图2 所示。图2 中，虚线表示PSM-DID 的实际估计系数，可知被解释变量的回归系数异于安慰剂检验的系数估计值，这意味着随机产生的试点城市和政策年份并未对营商环境产生影响，由此证实了智慧城市政策对营商环境的改进并非来源于不可观测因素。

图2 安慰剂检验结果

五、异质性分析

（一）城市等级异质性

由于不同等级城市在经济基础、市场环境以及基础设施水平上的初始禀赋不同，因此智慧城市建设的政策促进效应具有异质性。本文将实验组城市按照等级划分为一线、新一线、二线、三线、四线以及五线城市，并将其与对照组一起进行多期DID回归，最终可得到异质性回归结果，如表6所示。从表中可以看出，智慧城市建设对各等级规模城市的营商环境都具有显著的促进作用，其中促进作用大小随城市等级的降低而减弱，一线、新一线及二线城市效果最强，五线城市促进效果不显著。基于分指标基准回归结果可以得出原因是发达城市的经济基础、市场环境以及基础设施相比于欠发达城市更加完善，而智慧城市的建设离不开经济基础和基础设施的支撑和调节，因此试点政策对城市营商环境的改善具有异质性。

表6 分等级异质性分析结果

（二）区域异质性

由于区域非均衡的发展历史以及各地区间地理位置差异性，智慧城市试点政策对于不同区域城市的影响具有异质性。为了检验这一异质性，将全国分为东部、中部、西部三个区域分组回归，结果如表7所示。从中可以看出，试点政策明显提高了东部、中部以及西部城市的营商环境水平，其中促进效应表现为东部>西部>中部，并且中西部地区的系数差异较小。原因在于东部地区是诸多试点政策的“先行区”，并且东部地区数字经济基础扎实，信息化产业衔接流畅，进一步推动了智慧城市建设，改善营商环境。而在中西部地区，近年来虽有中部崛起、西部大开发等区域发展战略的提出，但受制于经济禀赋差、基础设施落后、市场环境不规范等因素影响，试点政策对营商环境改善的作用相较东部地区不明显。

六、结论与启示

根据以上理论分析以及实证结果得出结论：第一，智慧城市建设对城市营商环境的改善具有显著的正向促进效应。第二，智慧城市建设改善营商环境具体通过经济发展、市场调节以及基础设施完善三个路径实现，其中经济发展效应大于市场调节效应和基础设施完善效应。第三，智慧城市建设对营商环境改善受城市等级影响具有异质性，促进效应随着城市等级规模的下降而减弱。第四，改善效应受地理区位影响同样具有异质性，促进效应由高到低依次为东部地区大于西部地区，西部地区大于中部地区。所有结论均通过了稳健性检验。

根据以上结论进一步得出启示：第一，由于智慧城市对城市营商环境具有显著正向促进作用，应充分利用这一政策工具，加快智慧城市名单批复进度，利用政策效应，通过经济发展、市场调节以及基础设施完善路径加快改善试点城市营商环境。第二，探索智慧城市建设改善营商环境的多维路径，最大化试点政策效果，在建设过程中积极推动云计算、大数据以及物联网等新型基础设施建设，推动产业数字化和数字产业化，发掘政策对接响应、理论联系实际的新型路径，为营商环境改善提供多元动力。第三，由于城市发展背景和基础不同，应积极在一线发达城市以及东部区域城市推行试点政策，高效率利用试点政策的提升效应，建立一批典型示范城市，提供经验借鉴，整体推进智慧城市的建设。