智慧城市试点政策对城市韧性的影响：效应及机制

付媛　岳由

关键词 智慧城市 城市韧性 创新资源协同 政府治理能力 多期双重差分法

〔中图分类号〕Ｆ４９；Ｆ２９９．２ 〔文献标识码〕Ａ 〔文章编号〕０４４７－６６２Ｘ（２０２４）０３－０１３０－１１

一、引言

城市韧性是指城市在面临危机或挑战时能够维持其基本功能、适应变化和快速恢复的能力。① 城市韧性对于居民生活及安全、城市经济稳定及可持续发展、城市生态系统稳定等诸多方面都具有重要的意义。近年来，洪涝灾害、地震、疾病等各类突发事件的频繁发生，不断挑战着城市抵御风险的能力。２０２０年，中国共产党第十九届五中全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二0三五年远景目标的建议》，明确指出了韧性城市在城市发展中的重要性，也标志着城市韧性问题成为国家层面到各级地方政府关注的重大问题。为了解决城市韧性和城市发展中的交通拥堵等问题，我国于２０１２年起实施的智慧城市试点政策使智慧城市建设得到了广泛的关注和应用，智慧城市建设利用先进的技术手段提升了城市的紧急响应能力、灾害预防和管理能力，使城市能够更有效地应对突发事件，并快速恢复正常秩序。然而，经过十多年智慧城市試点政策的实施，相应城市是否因为智慧城市建设使其城市韧性有所增强，且智慧城市建设影响城市韧性的机制是什么，这些都是值得探索的问题。

在以往研究中，大多数学者认为智慧城市试点政策对城市韧性具有显著的正向效应，但是对不同维度城市韧性的政策效应持不同观点。例如，Ｚｈｏｕ等认为智慧城市试点政策对城市社会韧性有积极作用，对经济韧性和生态韧性没有显著影响，对基础设施韧性甚至具有消极作用；①宋蕾认为智慧城市建设无论对城市经济、社会还是基础设施、环境等韧性提升均有正向作用。② 在智慧城市试点政策对城市韧性的机制分析方面，武永超和Ｚｈｏｕ等从技术效应和结构效应两个方面进行分析，结果表明技术效应和结构效应可以作为影响机制提升城市韧性；③刘成杰等从绿色技术创新和互联网集聚两个方面进行分析，结果表明智慧城市试点政策可以通过创新效应和集聚效应提升城市韧性。④ 以往文献在不同地理分布下，智慧城市试点政策对城市韧性的影响研究结论差异较大，刘成杰等认为智慧城市试点政策对城市韧性的影响按照地理分布从高到低依次为东部、中部、西部地区；赵蔡晶认为从高到低依次为西部、东部、中部地区。⑤ 虽然智慧城市试点政策对城市韧性的影响已经得到了部分学者的关注，但目前的研究结论并不一致，尤其是城市韧性分维度的研究结论差异较大。而且鲜有研究关注二者间的渠道机制，仅有个别研究考虑了创新作为智慧城市发展的技术效应能够促进创新要素集聚、整合和配置，从而极大地提高城市抗风险能力。⑥ 目前未见有考虑智慧城市试点政策能否通过创新资源协同提升城市韧性的研究，然而智慧城市建设利用大数据等技术手段促进了创新资源协同，城市在面临自然灾害、突发事件等风险时，通过创新资源协同实现各部门资源整合，能够快速响应、迅速处理，提高城市应对风险的能力。同时政府治理能力作为智慧城市试点政策影响城市韧性的渠道机制在已有研究中也缺乏关注。在智慧城市建设过程中，随着数据采集、物联网、智能传感器等技术的应用，政府可以及时收集更加完整、准确的城市数据，并以此展开数据分析，根据分析结果及时做出策略调整，提高了政府治理效率并实现了政府决策的科学化。高效的政府治理能力能够加强各部门间的合作和协调，形成整体推动力量，提高城市在面临挑战时的整体应对能力。根据上述分析，检验智慧城市试点政策能否真正增强城市韧性，不同维度韧性的政策效应如何，以及智慧城市试点政策能否通过创新资源协同和政府治理能力影响城市韧性是本文要研究的重点内容。

与已有文献相比，本文的边际贡献主要有：（１）在阐明智慧城市建设与城市韧性之间逻辑关系并对其进行一系列检验的基础之上，深入挖掘了智慧城市建设提升城市韧性的渠道机制，从创新资源协同和政府治理能力两个方面解释了智慧城市建设增强城市韧性的途径；（２）对智慧城市建设提升城市韧性的政策效应进行了异质性分析，明确了城市在地理位置、创新水平和科教水平三个方面的政策效应存在显著差异，同时对分析结果做了合理解释，这有助于丰富城市韧性在不同类型城市具有差异化表现的理论解释，进而可为个性化制定智慧城市相关政策提供启示。

二、政策背景与研究假说

１．政策背景

智慧城市是指利用物联网、云计算、大数据、空间地理信息集成等智能计算机技术，推动城市规划、设计、建设、管理和运营的新理念和模式，该概念最初由ＩＢＭ公司于２０１０年提出。近年来，世界各地不少城市也纷纷出台政策，借助人工智能、５Ｇ、大数据、云计算等新技术，不断推进智慧城市建设，如韩国于２０１９年制定了《第三版智慧城市一揽子计划》，首次明确了智慧城市的定义，并计划２０２５年之前，在智慧城市项目投资１０万亿韩元（约５７５亿元人民币），提供１５万个就业岗位。①

自２０１０年开始，中国中央和地方开始重视智慧城市建设，并在“十二五”期间陆续出台相关发展计划。许多城市将建设智慧城市作为未来的发展重点。为了支持和完善智慧城市建设，国家相继发布了多项政策和通知。２０１２年１２月，国务院发布了《关于开展国家智慧城市试点工作的通知》，并公布了第一批涉及９０个城市（区、县、镇）的智慧城市试点名单，标志着我国正式启动智慧城市试点工作。随后，２０１３年８月，住建部公布了第二批１０４个试点城市（区、县、镇）。２０１４年３月，《国家新型城镇化规划（２０１４—２０２０）》明确要求推进智慧城市建设，并公布了第三批智慧城市试点名单，共涉及８４个城市（区、县、镇）。２０１５年，国家发展改革委员会发布了《关于开展智慧城市标准体系和评价指标体系建设及应用实施的指导意见》，智慧城市建设标准化正式列入国家议程，同年首次被写入政府工作报告。２０１６年３月，中共中央、国务院颁布的《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》将建设智慧城市列为信息城镇化重要工程。２０１８年６月，国家市场监管总局发布《智慧城市顶层设计指南》，提出了智慧城市顶层设计的总体原则，并从基本过程、需求分析、总体设计、架构设计和实践路径规划等方面提出具体建议。２０１９年１２月，国务院办公厅发布的《关于支持国家级新区深化改革创新加快推动高质量发展的指导意见》再次强调要深入推进智慧城市建设，以提升城市精细化管理水平。这些政策和措施的出台促进了智慧城市的发展，为城市管理和居民生活带来了许多便利和改善。

２．理论分析与研究假设

智慧城市是传统城市演进和发展的一种新形式，其利用信息手段，将城市各个领域的基础设施、社会服务等数字化、智能化，实现城市运行的高效、便捷和可持续发展。② 首先，智慧城市试点政策推动了数字化和智能化技术在城市中的广泛应用，促进了新兴产业的培育和发展，增加了就业机会，提高了人民收入并增加了税收收入，从而提升城市整体经济规模，使城市在面临冲击时，具有较强的经济韧性。其次，产业结构、教育、医疗等因素反映了城市社会资源配置情况及社会稳定性，对提高城市韧性起到了关键作用。智慧城市建设为传统产业转型升级提供了技术支撑，有助于推动城市产业结构转型升级；通过智慧化技术的应用，可以建立数字化学习环境，提供在线教育资源和远程学习机会，改善教育的覆盖面和质量；智慧城市可以建设智能医疗设施，推广电子病历和电子处方系统，实现医疗信息的互联互通，利用大数据和人工智能技术提升医疗诊断和预防能力，因此，智慧城市建设使城市面临冲击时有较强的社会韧性。最后，智慧城市试点政策推动了城市基础设施的数字化和智能化升级。通过应用传感器、物联网技术等，可以实现对基础设施的实时监测和智能管理，提高其运行效率和安全性；智慧城市建设还可以利用网络监控、传感器监测等技术手段，实现城市交通、环保、安全等方面的实时监测、预警和管理，以快速响应和处理各种突发事件，降低灾害所造成的影响。③ 总之，智慧城市试点政策通过提升经济的创新能力、改善社会服务和加强基础设施的智能化建设，可以提高城市应对风险和挑战的能力，增强城市抵御冲击的恢复能力。

创新资源协同是指创新技术、人才、资本等创新要素的密切联系及相互支持。④ 我国技术发展逐渐呈现出复杂化和快速发展的趋势，因此在研发过程中利用单一的创新资源可能极难实现创新突破，创新资源的协同可以促进区域内创新部门的合作研发，有效整合创新资源，促进技术进步。⑤ 一方面，智慧城市建设过程中通过物联网、云计算等技术手段实现了城市各部门之间的信息共享与合作，①从而提高了创新资源的利用效率，同时智慧城市建设通过开放式创新平台②等手段集聚和吸纳了更多的创新资源，这些创新资源集聚在一起能够拓展创新范围，促进创新资源协同。与此同时，智慧城市建设应用广泛，例如智慧交通、智慧医疗、智慧政务等，为创新提供了广阔的应用前景，③进一步促进了创新资源协同。另一方面，在智慧城市建设过程中，首先，较好的创新资源协同能力可以通过建立跨部门合作机制，在不同部门之间实现信息和数据资源共享，共同应对城市面临的冲击，快速响应突发事件，提高城市管理和决策的效率；其次，创新资源协同能力可以整合不同领域的专业知识和技术，通过跨领域的合作与创新，为城市抵御冲击提供多元化、综合性的解决方案，从而提高城市韧性；最后，在智慧城市建设过程中，创新资源协同能力可以通过应用智能科技和大数据分析来提升城市韧性。例如，利用物联网、人工智能和云计算等技术，可以实时监测城市运行状况、预测风险和优化资源配置，通过数据驱动的决策和智能化的管理，提高城市的应急响应能力和韧性。

地方政府以其独特的信息优势在国家治理过程中扮演着重要角色，④对城市发展有重要影响。一方面，智慧城市建设有助于打造智慧政府，智慧政府通过多样化的信息工具，進行跨部门、跨业务、跨领域及跨时空的交互协作，支持政府决策与行动，实现科学化、精准化的社会治理，支撑政府更加智慧地实现其政治、经济、社会等功能，从而推进政府治理能力现代化。⑤ 当前政府治理内部纵向与横向部门协同所面临的难题是由不同模块之间信息差所导致的，智慧城市建设通过大数据平台，分享信息、传递指令，⑥能够使政府治理能力达到更高层次的有序性、协调性，实现政府治理能力的新跃进。另一方面，在智慧城市建设过程中，政府借助信息技术和智能化工具，能够更好地了解城市运行状况，⑦进行精细化决策和优化管理，这种高效的政府治理能力能够提升城市应对各类压力和挑战的能力，增强城市韧性。智慧城市试点政策通过整合和优化城市资源，提高了城市的运行效率和资源利用效率，政府可以引导各部门和机构建立统一的数据平台和信息交流机制，实现资源的共享和协同，从而提高城市对突发事件和紧急情况的响应能力。还有，智慧城市试点政策为城市创新和转型提供了推动力，政府通过制定激励政策、支持创新企业、引导科技研发等方式，推动智慧城市相关技术和应用的研发和落地，使城市更具应对风险和挑战的能力。

根据上述分析，本文提出如下假说：

Ｈ１：智慧城市试点政策对城市韧性具有显著正向作用。

Ｈ２：智慧城市试点政策可以通过创新资源协同能力影响城市韧性。

Ｈ３：智慧城市试点政策可以通过政府治理能力影响城市韧性。

三、研究设计

１．模型构建

我国智慧城市试点政策的三个批次试点城市是由住建部分别于２０１２、２０１３和２０１５年公布的，因此，本文采用多期双重差分法来检验智慧城市试点政策对城市韧性的影响，通过比较试点城市（处理组）和非试点城市（对照组）的城市韧性在智慧城市试点政策试点前后的差异，以评估该试点政策实施的效应。参考Ｂｅｃｋ等和刘瑞明等的思路，①基本计量模型设定如下：

２．变量选择

（１）被解释变量。本文的被解释变量是城市韧性，参考Ｃｕｔｔｅｒ等和李彦军等的研究，②构建了由经济韧性、社会韧性、生态韧性和基础设施韧性四个维度组成的指标体系，如表１所示。本文基于２００９—２０２１年我国２６２个地级市的数据对城市韧性做测算。部分缺失数据通过线性插值得到。城市韧性的测算借助熵权－Ｔｏｐｓｉｓ方法来实现。

（２）核心解释变量。本文的核心解释变量为国家智慧城市试点政策（ｔｒｅａｔｐｅｒｉｏｄ）。由于三个批次的试点名单中有交叉覆盖的情况，即包含了不同的层级（市、区、县、镇），因此将处理组中数据缺失严重的城市以及属于区县的试点城市剔除掉。根据试点城市名单设置处理组和对照组，其中处理组包括三个批次的１０３个试点城市，并取值为１；对照组包括除１０３个试点城市外的１５９个城市，并取值为０。考虑到评估政策效应的完整性，根据政策实施时间，设置时间虚拟变量组，将２０１２、２０１３和２０１５年定义为政策实施年份并且取值为１。二者相乘即代表智慧城市试点政策。

（３）控制变量。为了控制其他可能影响城市韧性的因素，本文参考赵蔡晶和刘杰成的研究，③选择了政府支出规模（Ｘ_１）、信息基础设施（Ｘ_２）、产业结构高级化（Ｘ_３）、城市经济密度（Ｘ_４）以及实际使用外资金额（Ｘ_５）作为控制变量。其中，政府支出规模用地方一般公共预算支出占地区生产总值的比重衡量，信息基础设施用互联网用户占总人口的比重衡量，产业结构高级化用第三产业增加值与第二产业增加值的比重衡量，城市经济密度用地区生产总值与区域土地面积之比衡量。

３．数据来源

结合政策实施时间和数据可获得性，本文将２００９—２０２１年中国２６２个地级市作为研究样本，其中１０３个地级市为处理组，１５９个城市为对照组。本文数据来源于各市统计局及各政府网站、《中国城市统计年鉴》、各省市统计年鉴、中国研究数据服务平台（ＣＮＲＤＳ）等，其中缺失数据由线性插值得到。

四、实证结果分析

１．基准回归结果分析

本文采用固定效应模型进行回归，纳入了时间和城市固定效应。表２显示了基准回归结果，第（１）列显示了不加入控制变量的结果，第（２）列显示了加入控制变量的结果。无论是否加入控制變量，智慧城市试点政策对城市韧性的回归系数均在１％的水平显著为正，这表明智慧城市试点政策对城市韧性具有显著正向作用，假说Ｈ１得以验证。这一结论与既有文献的看法较为一致，均肯定了智慧城市建设的积极作用。例如，智慧城市试点政策实施能够促进城市创新，实现城市高质量发展，并且有利于企业数字化转型等。①

鉴于已有文献对城市韧性分维度的研究较少，且研究结论较不一致，本文从城市韧性的四个维度分析智慧城市试点政策对城市韧性的影响，这些维度涵盖了城市韧性的不同方面，包括经济韧性、社会韧性、基础设施韧性和生态韧性。表２中第（３）—（６）列显示了智慧城市试点政策对城市韧性四个维度的政策效应结果。由第（３）列可以看出，智慧城市试点政策对城市经济韧性的回归系数在１％的水平上显著为正。这说明，智慧城市试点政策对城市经济韧性有显著的正向作用，智慧城市建设通过推动数字化和信息化发展提升了城市的创新能力和竞争力，能够促进新兴产业的发展，创造更多的就业和创业机会，从而增加居民的收入和储蓄能力，推动城市经济增长，增强城市经济应对外部冲击的抵御能力，提高城市经济的适应性和抗风险能力，进而增强城市经济韧性。

第（４）列结果显示，智慧城市试点政策对城市社会韧性的回归系数同样在１％的水平上显著为正。这说明，智慧城市试点政策对城市社会韧性有显著的正向作用，智慧城市建设为传统产业的数字化转型提供了技术支持，推动了新兴产业发展，促进了城市产业结构的优化升级；同时，智慧城市建设通过人工智能等技术建立数字化学习环境，提供在线教育资源和远程学习机会，改善了教育的覆盖面和质量，有助于提升城市教育水平和优化教育资源配置；最后，智慧城市建设能够利用大数据和人工智能技术，实现医疗信息的互联互通，提升医疗诊断和预防能力，促进医疗服务创新和提高医疗水平。由此可见智慧城市试点政策的实施可以从产业结构、教育、医疗等方面增强城市社会韧性。

第（５）列结果显示，智慧城市试点政策对城市基础设施韧性的回归系数在１％的水平上显著为正，表明智慧城市试点政策对城市基础设施韧性存在显著正向影响。这是由于智慧城市试点政策鼓励基础设施的数字化和互联互通，能够推动城市建设更高速、更稳定的宽带网络，包括５Ｇ网络的覆盖和提速等，信息技术的广泛应用能够实时监测城市的运行状态，及时发现并解决问题。此外，智慧城市建设可以利用大数据等为城市提供洪水预测和模拟功能，优化城市排水规划，减少洪涝灾害的风险。由此可见智慧城市试点政策能够显著提升城市基础设施韧性。

第（６）列结果显示，智慧城市试点政策对城市生态韧性的回归系数不显著，说明智慧城市试点政策对城市生态韧性不存在显著影响。这应是由于城市生态系统的变化通常是一个渐进的过程，并非一下子显现的，加之智慧城市试点政策更侧重于解决城市管理和服务效率等问题，对生态环境保护往往不够重视，因此智慧城市试点政策对城市韧性的影响不显著。

２．平行趋势检验

双重差分法要求处理组和对照组在政策干预前具有共同趋势，即需要进行平行趋势检验，本文根据事实研究法进行平行趋势检验，结果如图１所示。图中ｔ表示政策实施当期，政策实施前回归系数均不显著（置信区间包含０），说明试点城市与非试点城市韧性表现无显著差异。在政策实施后各期的回归系数均显著异于０且逐渐增大，说明了智慧城市试点政策的效果开始显现。因此，本文样本的平行趋势假设是成立的。

３．稳健性检验

（１）双重差分倾向匹配得分

ＰＳＭ倾向得分匹配方法需要满足条件独立假设，即匹配前后不存在明显系统差异。为了保证匹配结果的平衡性，本文采用核匹配方式对各变量进行平衡性检验，并通过表３展示了匹配前后所有变量均值无显著差异且标准偏差绝对值小于５％的结果。同时，ｔ统计量不显著，说明处理组与对照组之间不存在显著差异，也表明该匹配平衡性较好。

根据匹配后的样本，重新进行双重差分回归分析，得到的结果如表４第（１）列所示，ＰＳＭ之后系数的大小、符号和显著性水平与基准回归结果保持一致，表明本文研究结果可靠。

（２）安慰剂检验：处理组随机化

尽管前文已经控制了城市和年份固定效应，但使用ＤＩＤ法还应注意估计结果是否受到其他的非观测因素干扰，为此参考Ｃｈｅｔｔｙ等人的研究，①通过随机选取处理组的方式进行安慰剂检验。具体操作是在实施智慧城市试点政策的三个年份（２０１２、２０１３、２０１５年）分别公布的（４５、４０、１７个）城市内，随机选择相应数量的城市作为处理组再进行回归，根据上述操作会产生一个智慧城市试点政策伪系数，随机重复该过程１０００次，则产生１０００个估计系数。图２展示了处理组随机化的安慰剂检验的结果，实线表示伪试点政策变量的估计系数值，散点表示相应的ｐ值，水平虚线是ｐ＝０．１，散點在虚线以下表明系数至少在１０％的水平下显著。由图２可以看出，绝大部分伪试点政策估计系数和ｐ值分布在０附近且呈正态分布。同时，大多数散点都处于水平虚线上方，表明大多数估计系数不显著。所以，我们排除了“智慧城市试点政策”对城市韧性的影响来源于其他不可观测因素的可能性，这也检验了本文估计结果的可靠性。

（３）安慰剂检验：改变政策发生时点

将政策发生时间前置来进行安慰剂检验的方法在双重差分中十分常见，本文借鉴曹春方等的思路，②使用虚假政策时间点的安慰剂检验观察智慧城市试点政策对城市韧性的影响是否依然存在。具体是将政策实施时间分别向前提前１年、２年、３年，若上述研究结论是由处理组与对照组之间不可观测因素导致的，那么虚假的政策实施时间也可以得到相同的结果。表４的第（２）—（４）列展示了虚假政策实施时间的检验结果，从中可以看出ｔｒｅａｔ*ｐｅｒｉｏｄ的系数并不显著，这说明原有政策时点选取具有合理性。

五、异质性与影响机制分析

１．异质性分析

不同城市在地理位置、城市特征等方面存在差异，这些差异可能会使智慧城市建设的效果并不相同。因此，本文进一步检验了智慧城市试点政策对城市韧性的异质性影响。具体地，考虑到我国地区发展不平衡，尤其是东部地区以其区位优势在经济等方面领先于中西部地区，因此为进一步检验区位异质性，本文根据地理位置将样本城市划分为东部、中部和西部城市三个子样本；其次，智慧城市建设对城市韧性的影响有赖于城市初始禀赋，创新产生的技术效应和集聚效应能够提升城市韧性，①因此本文侧重于城市创新水平异质性，按照专利授权数的中位数将样本城市分为高创新水平城市和低创新水平城市两个子样本；最后，人力资本是区域竞争中的重要要素，其对城市抵御冲击具有重要作用，②科教水平高的城市能够培养出更多优秀人才，使城市具有较高的人力资本优势。因此参考何凌云等的研究，③按照城市是否有“２１１工程”大学将样本城市分为高科教水平与低科教水平两个子样本进一步检验科教水平的异质性。

表５显示了异质性分析的结果，根据第（１）（２）（３）列的结果，可以发现智慧城市试点政策对东部地区城市韧性的提升有显著作用，对中部地区和西部地区城市韧性的影响不显著。这是由于东部地区相较于中西部地区在经济、教育、人才、技术及资源等方面具有明显的优势，这些都为智慧城市试点政策实施提供了便利，有利于政策效应更好地发挥。相较于东部地区，中西部地区的基础设施较为落后，科技创新水平相对不足，这些因素限制了智慧城市试点政策在该地区的充分实施和发挥作用。第（４）（５）列结果显示，智慧城市试点政策显著提升了高创新水平地区的城市韧性，而对创新水平低的地区的城市韧性影响不显著。这是由于创新水平高的城市在面对各种挑战时，具有更强的韧性和适应性，④能够更好地应对风险和压力。相反，创新水平低的城市则很难适应变化和挑战，遭遇风险时容易陷入困境。由第（６）（７）列结果可知，智慧城市建设对高科教水平的地区城市韧性影响较为显著，对低科教水平的城市有正向作用但不显著。这是由于教育水平高的城市具有更强的人才优势、更丰富的知识结构、更高的社会文化素质和更高的人民群众参与度，⑤这些优势有助于提高城市韧性。相反，教育水平低的城市则很难拥有这些优势，缺乏人才和知识支撑，因此智慧城市建设的积极作用难以显现。

２.影响机制分析

前文研究表明，智慧城市试点政策的实施能够显著提升城市韧性，那么智慧城市试点政策具体是通过那些因素来提升城市韧性的？基于前文研究，接下来将从创新资源协同能力和政府治理能力两个方面来检验智慧城市试点政策提升城市韧性的具体途径。具体地，本文借鉴Ｂａｒｏｎ等和温忠麟等的做法，①通过模型（２）和（３）对智慧城市试点政策影响城市韧性的内在机制进行检验。

表６显示了智慧城市试点政策对城市韧性影响机制的回归结果。由第（１）列可以看出智慧城市试点政策对创新资源协同能力影响显著为正；第（２）列将智慧城市试点政策与创新资源协同同时纳入模型中进行回归，结果显示ｔｒｅａｔ*ｐｅｒｉｏｄ与创新资源协同的系数均显著为正，说明创新资源协同能力在智慧城市试点政策与城市韧性之间的渠道机制成立，这表明智慧城市建设可以提供更好的创新资源整合和协同机制，使得不同领域、部门之间的创新资源能够更好地互相配合和协同，从而增强城市应对风险的能力。因此，假说Ｈ２得以验证。第（３）列结果显示智慧城市试点政策对政府治理能力影响显著，第（４）将智慧城市试点政策与政府治理能力同时纳入回归模型中，发现ｔｒｅａｔ*ｐｅｒｉｏｄ与政府治理能力的系数均显著为正，说明政府治理能力在智慧城市试点政策与城市韧性之间的渠道机制成立，表明智慧城市试点政策对城市韧性的积极作用可以通过提升政府治理能力实现。智慧城市建设需要政府在规划、决策、执行等方面具备较强的能力和机制，以有效地推动智慧城市试点政策的实施和落地。良好的政府治理能力可以确保政策的顺利实施，协调各个部门和利益相关方的合作，提供有效的公共服务和资源分配，从而增强城市的韧性。因而，假说Ｈ３同样得到验证。

六、结论与启示

本文运用２００９—２０２１年中国２６２个地级市的面板数据，实证检验了智慧城市试点政策对城市韧性的政策效应，以及创新资源协同和政府治理能力在其中的渠道机制。研究发现：（１）智慧城市试点政策对城市韧性有显著正向影响，智慧城市试点政策对经济韧性、社会韧性和基础设施韧性具有显著正向作用、对生态韧性的影响不显著。（２）根据智慧城市建设特征，本文选取创新资源协同能力和政府治理能力作为机制变量，结果显示智慧城市试点政策能够通过提升城市创新资源协同能力和政府治理能力来增强城市韧性；（３）智慧城市试点政策的政策效应在城市区位及特征方面存在显著差异。其中智慧城市试点政策对城市韧性的影响在东部地区更加显著，创新水平、科教水平较高的城市实施智慧城市试点的政策效应更加显著。基于以上结论，本文提出如下政策建议：

１．继续贯彻落实智慧城市试点政策。一是制定明确的智慧城市发展规划和政策文件，为智慧城市建设提供有力的政策支持和指导，同时坚持走绿色发展道路，减少智慧城市建设对生态环境造成的负面影响，全面提升城市韧性；二是统筹协调各部门，成立专门的智慧城市领导小组，同时加强政府、企业、高校和科研机构间合作，形成联动合力优势；三是加大智慧城市人才培养和引进力度，提高从业人员的专业素质和技术水平，培养具有创新意识和实践能力的高级人才；四是推动智慧城市试点示范工程建设，总结经验并推广模式，为其他城市提供借鉴和参考。

２．以城市资源禀赋为依据，采用多元化模式实行差异化智慧城市建设，避免“一刀切”政策。具体地，一是对于发展水平较高的地区，可投入更多资金建设高端的数据处理和储存设备，而发展水平相对较低的地区，则应优先考虑建设城市信息网络基础设施，以提供更加稳定和可靠的服务。二是对于创新水平高的城市应加强科技创新和研发能力，培育本地的科技研发机构，吸引更多优秀的科研人员；对于创新水平低的城市则应鼓励政府加大对当地技术研发和创新企业的支持力度，并增加开展创新和科技研究項目的投资。三是对于科教水平高的地区，应发展数字化教育，加强高校与企业之间的合作，推动科技产业发展；对于科教水平低的地区，应着力提升基础教育水平，引进现代化教学手段和资源，提高学生的科学素养和数字技能。

３．采用市场机制，加强创新资源协同。一要利用好市场机制，促进创新要素及创新资源等各方根据自身优势和需求进行资源配置和交换，形成优势互补和资源共享，最大限度地发挥创新资源的效益。二要促进创新资源协同，可建立开放性知识共享平台，政府可引导企业、科研机构和高校等建立创新联盟和研发平台，共享设备、人才和技术资源，提高研发效率和质量，同时积极引导银行和其他金融机构为创新型企业提供风险投资、股权融资、债券融资等多样化的金融支持，增强企业创新活力。

４．实行由上到下的智慧城市建设，加强政府治理能力。一要加强顶层设计，建立健全数字化政务服务系统和数据互通机制、数据治理机制，同时完善对自然灾害、社会安全等方面有效的预警机制，及时掌握风险信息并采取相应措施。二要强化政府数字化平台建设，推动政府数字化转型。要加强数据收集、共享和利用，促进数据资源的整合和利用，打造数据开放平台，鼓励社会各界参与数据共享，提供丰富的数据资源用于建设智慧城市；同时利用大数据和人工智能等技术进行数据挖掘和智能决策，实现政务信息数字化，为政府建设智慧城市提供科学依据。三是加大对智慧城市建设的投入，推动城市基础设施的智能化升级，提高城市运行效率和服务水平，增强城市韧性。

作者单位：西北大学经济管理学院

责任编辑：牛泽东