智慧城市建設對企業綠色技術創新的影響與機制研究

摘要：在數字經濟引領高質量發展的背景下，智慧城市試點政策成效顯著。基于2010年-2019年上市公司數據，將智慧城市試點政策作為一項準自然實驗，采用多期雙重差分法和中介效應模型，實證檢驗智慧城市建設對企業綠色技術創新影響和機制。研究表明：智慧城市建設顯著提升了企業綠色技術創新，通過替換被解釋變量和更換回歸方法后檢驗結果依然穩健。異質性分析顯示，智慧城市建設對高新技術企業和生產效率較高企業的促進作用較為明顯。影響機制檢驗顯示，智慧城市建設通過技術創新和數字化兩種途徑提升企業綠色技術創新。

關鍵詞：智慧城市建設；企業綠色技術創新；多期DID

中圖分類號：X383 文獻標志碼：A

前言

當前，新一代信息技術ICT的發展，促進了中國經濟朝著信息化、智能化、網絡化的方向發展，人工智能成為新的生產力，云計算成為新的生產工具，大數據成為新的生產資料，物聯網成為新的生產方式，區塊鏈有可能成為新的生產關系。智慧城市試點是新一代信息技術與中國經濟社會深度融合的政策，權威報告《2022中國智慧城市建設發展洞察報告》研究顯示，2022年中國智慧城市規模預計達25萬億元，這項試點政策在推動中國城市治理創新、產業集聚融合、公共服務提升等方面成效顯著。當前，中國生產生活方式正在綠色轉型，碳達峰碳中和目標正在推進，技術創新是生產方式變革的基本條件，智慧城市建設承擔著推動社會經濟朝著綠色方向發展的重任，這項政策試點的綠色技術創新效應是學界需要研究的問題。

1研究設計

1.1方法選擇

為驗證智慧城市建設與企業綠色技術創新之間的關系，文章應用多期雙重差分法進行實證研究。一般雙重差分法用以解決因為遺漏變量導致的內生性問題，通常是評估同一時點推行的政策，智慧城市建設的不同之處在于，在三個不同時間點上的三批試點城市推行，選擇多期雙重差分法可以評估多個時間點上的政策效應，盡量減少樣本損失，使得回歸結果更加科學準確。

1.2樣本選擇

選取2010年-2019年滬深兩市A股企業為研究樣本，根據智慧城市試點城市及上市公司所在地將樣本企業分為受到試點政策影響的實驗組和未受試點政策影響的對照組。此外，在原始樣本的基礎上剔除了金融行業，同時在AH/AB股上市、ST或*ST，以及數據缺失嚴重的樣本，最終獲得13 685個觀測值。

1.3變量定義及數據來源

1.3.1被解釋變量

企業綠色技術創新通常使用綠色專利申請量、綠色專利授權量、上期綠色專利總共申請總量、上兩期綠色專利申請總量等指標，通過國家知識產權局網站手工搜集，根據《國際專利綠色分類清單》加以匹配。由于綠色技術創新效應發揮需要1-2年時間，所以文章選擇上兩期綠色專利總共申請總量GI作為企業綠色技術創新的衡量指標。

1.3.2解釋變量

中國智慧城市建設試點政策從2012年開始由住建部推廣、申報和審批，從2013年和2014年之后開始持續展開，一共推行了三批試點城市。所以，文章將試點政策作為多期雙重差分的政策沖擊，并將年份和政策虛擬變量的交互項Policy作為解釋變量，用以衡量智慧城市建設試點對企業綠色技術創新的政策效應。

1.3.3控制變量

文章控制變量選取為：（1）期末總資產slze，用總資產的對數表示；（2）資產負債率lev，用總負債比總資產表示；（3）管理費用率mer，用管理費用比營業收入表示；（4）盈利能力roa，用凈利潤比總資產表示；（5）企業年齡age，用樣本年份與企業上市年份之差取對數；（6）所有制soe，國企soe=1，否則soe=O。

1.3.4中介變量

文章將企業專利申請量Lmnno和數字化無形資產Dig作為中介變量，分別產生了技術創新和數字化兩種效應。

1.4模型設定

在借鑒并改進歐陽曉靈等（2022）所提出的雙重差分模型的基礎上，建立文章的計量模型，具體如下所示：

2實證分析

2.1平行趨勢檢驗

在應用多期雙重差分法之前，需要應用平行趨勢檢驗方法的有效性，這要求在政策實施之前實驗組和對照組的被解釋變量變化趨勢基本一致，政策實施之后兩組趨勢發生變化，檢驗通過才可以進一步回歸分析。

如表1所示平行趨勢檢驗結果所示，before3-beforel為政策實施前1-3年，after1-after5為政策實施后1-5年，由回歸結果可知，智慧城市建設政策實施前3年結果不顯著，試點政策效應是從第3年開始顯現，上述回歸結果基本滿足多期雙重差分法的分析前提。

2.2基準回歸分析

由上述分析可知，文章選取樣本基本滿足多期雙重差分的分析前提，接下來進行基準回歸。結果如表2所示，表中的第（1）列未加入任何控制變量，第（2）-（7）列逐步加入了控制變量?；貧w結果表明，當逐步加入控制變量時，交互項policy的系數始終顯著為正，且系數變動不大，這說明政策提高了GI，即智慧城市建設有效促進了企業綠色技術創新。

3穩健性檢驗

基準回歸分析之后，需要對分析結果進行穩健性檢驗，這是多期雙重差分法的必要環節，其目的是說明基準回歸結果并非偶然得出。穩健性檢驗結果如表3所示，第（1）和（2）列分別表示替換被解釋變量和更換回歸方法，即替換為上期綠色專利申請量和更換為OLS。與基準回歸結果相比，改變被解釋變量和更換回歸方法之后的回歸系數無論是數值還是顯著性均未發生明顯改變，說明文章基準回歸結果穩健。

4異質性分析

智慧城市建設政策對高新技術企業和不同生產率企業的作用效應是不同的，通常存在一定的偏向性，所以有必要對企業的異質性進行分析，目的是有利于針對不同的企業差異化制定配套政策。

是否為高新技術企業異質性分析，如表4第（1）所示，Policy回歸系數為1.829，且在1%水平上顯著，第（2）列可知，Policy回歸系數為0.707，且結果不顯著，這說明智慧城市建設對高新技術企業綠色技術創新作用效應顯著為正，對非高新技術企業綠色技術創新作用效應不顯著。究其原因，高新技術企業本身具備了較強的研發基礎，有大量的研發資金和研發人員，在綠色轉型的大趨勢下，高新技術會得到更多的綠色技術創新的支持，所以企業研發成果也會比非高新技術企業更加顯著。

不同生產效率企業異質性分析，通常可用TFP表征企業生產效率大小，文章通過LP測算企業TFP，按照中位數法則對樣本進行分類回歸，由表4，第（3）列Policy回歸系數為2.926，且在5%水平上顯著，第（4）Policy回歸系數為-0.055，且結果不顯著，這說明智慧城市建設對生產率較高企業TFP作用為顯著正效應，對生產率較低企業TFP作用為不顯著的負效應。究其原因，生產率較高的企業通常處于產業鏈價值鏈的中高端，這些企業具有較高的技術創新水平和產業發展能力，受到政策的激勵之后綠色轉型的能力和意愿較強，企業綠色技術創新效應也更加明顯，即智慧城市對生產率較高企業的綠色技術創新促進作用較顯著。

5機制檢驗

實證分析結果表明，智慧城市建設可以顯著提升企業綠色技術創新，那么這種提升作用的機制是什么？文章依據已有文獻的分析將作用機制分為兩種效應：技術創新效應和數字化效應，即智慧城市建設試點－技術創新效應－企業綠色技術創新、智慧城市建設試點－數字化效應－企業綠色技術創新。接下來，利用多期雙重差分法和中介效應模型對這兩種作用機制進行檢驗。

5.1技術創新效應

檢驗技術創新效應機制時，借鑒王珍愚等（2021）做法利用企業的專業申請量作為企業技術創新效應的代理變量，同時對數據做取對數處理。如表5第（1）列所示，Policy回歸系數為1.225，且在5%水平上顯著；第（2）列顯示，Policy回歸系數為0.085，且在1%水平上顯著，這說明智慧城市建設對企業技術創新促進作用顯著為正，其經濟意義為：當政策強度增加一個單位，可以提升企業技術創新水平8.5%，即存在企業技術創新的中介效應；第（3）列顯示，Lrunno回歸系數為0.873，且在1%水平上顯著，當企業技術創新提高一個單位，可以促進企業綠色技術創新提升87.3%。所以，智慧城市建設試點政策可以通過促進企業技術創新效應的發揮，進而提升企業綠色技術創新水平。

5.2數字化效應

根據馬靜和吳利華（2022）研究顯示，智慧城市建設可以顯著提升企業數字化水平。文章應用數字化無形資產作為檢驗數字化效應的代理變量，然后進行回歸分析。如表6所示，第（2）列說明智慧城市建設對數字化的效應是顯著正向效應，且在5%水平上顯著，即這項試點政策會在一定程度上促進企業的數字化；第（3）列結果顯示，數字化可以有效促進企業綠色技術創新水平提升。究其原因，智慧城市建設會通過推行數字基礎設施建設、增加數字化投入、提升區域數字化水平等途徑促進企業數字化水平的提升，數字化有力促進了企業技術研發水平提高，進而促進企業綠色技術創新。所以，數字化效應是智慧城市提升企業綠色技術創新的一個重要機制。

6結論

文章利用多期雙重差分法，分析了智慧城市建設對企業綠色技術創新的作用效應和機制。結果表明，智慧城市建設促進了企業綠色技術創新，且對不同類型企業的作用效應不同，對高新技術企業和TFP較高企業的綠色技術創新效應顯著。機制檢驗表明，智慧城市建設通過促進企業技術創新效應和數字化效應進而促進企業綠色技術創新。結論啟示，在智慧城市試點政策實施過程中，一方面通過研發補貼、稅收優惠、價格優惠、專項基金等扶持政策，大力激發企業技術創新潛力，提升企業數字化能力，進一步提升企業綠色技術創新水平；另一方面政府依據企業所有制、生產效率、規模、年齡的不同，制定不同強度和不同方式的支持政策，形成多種政策組合效應。