智慧城市建設對供應鏈效率的影響研究

摘要：智慧城市建設成為推動經濟高質量發展的重要推動力。為深入理解智慧城市對供應鏈效率的影響，本文基于我國智慧城市建設的逐步實施，采用漸進雙重差分（DID）模型，分析了智慧城市建設對企業供應鏈效率的影響。結果顯示，智慧城市建設顯著提高了供應鏈效率，尤其是在資本密集型和技術密集型企業及東部地區表現更為明顯。機制檢驗表明，智慧城市建設提升了企業數據要素利用水平。基于此，本文提出一系列針對性建議，以促進供應鏈效率的提高。本文不僅為智慧城市建設提供了實證支持，還為政策制定者在設計未來城市發展策略時提供了有力的政策依據，特別是在推動供應鏈效率提升和區域經濟協調發展方面。

關鍵詞：智慧城市；供應鏈效率；數據要素利用水平；大數據；準自然實驗

中圖分類號：F293；C912.81文獻標識碼：A文章編號：2096-0298（2025）01（a）--05

1引言

隨著人工智能大數據及信息技術的發展，中國城市發展進入智能化時期。2012年12月，國家住房和城鄉建設部頒布了《關于開展國家智慧城市試點工作的通知》和《國家智慧城市試點暫行管理辦法》，標志著智慧城市建設的試點推廣正式啟動。在2013年1月、2013年8月及2015年4月，分別公布了三批智慧城市試點名單，旨在通過試點來探索和總結創新的城市化模式。在這些規劃中，國家住房和城鄉建設部及參與申報的城市均強調了在智慧城市發展中融入集約化經濟、效率提升、產業升級和循環經濟的理念（陸秋宇，2023）。部分城市甚至以建設經濟技術開發區和高新技術產業園區為智慧城市的建設重點（例如天津經濟技術開發區、大連高新技術產業園等）。智慧城市利用現代信息通信技術和物聯網基礎設施，采納可持續發展的理念，旨在實現資源的高效管理，形成一種新型的信息化和集約化城市發展模式（于建，2022）。此外，智慧城市的建設還促進了企業的數字化轉型（王方方，2024），培養了數字經濟的核心要素，并通過革新信息科學技術、集聚高端人才及優化制度環境，推動城市創新（葉林和李萌，2024）。

智慧城市通過建立一體化的信息平臺，能夠實時收集、分析來自供應鏈各環節的數據，如生產、庫存、物流和銷售信息（何歡等，2024）。這種信息的透明化和實時性大大增強了供應鏈的響應速度和靈活性，使企業能夠迅速適應市場變化，優化存貨管理，減少過剩或短缺情況，最終提高整個供應鏈的效率和經濟性。例如，通過智慧物流系統，城市可以優化交通路線和貨物配送策略，減少運輸時間和成本，同時降低環境影響（褚洋和李丹丹，2024）。此外，智慧城市中的智能制造和自動化技術也能精確調控生產過程，減少資源浪費，提升生產效率（申洋等，2021）。這些技術的應用不僅使供應鏈更加綠色環保，還提升了供應鏈系統的經濟效益。通過高效的數據分析和共享，企業之間可以更好地進行協調和合作，實現信息、資源和策略的共享，這種增強的合作關系進一步優化了供應鏈管理（宣旸和張萬里，2021）。

2理論分析

智慧城市政策通過整合先進的信息技術與城市管理對供應鏈效率產生影響。第一，智慧城市廣泛部署物聯網設備與傳感器，大幅提高了數據透明度和可訪問性（劉艷霞，2022）。企業能夠實時獲取關鍵供應鏈信息，如物流詳情、庫存水平及市場需求動態，從而優化庫存管理，減少供應過剩或短缺帶來的風險，并提高供應鏈的反應速度與市場適應性。第二，智慧交通系統通過優化交通流程和減少交通擁堵，輔助物流管理，這對供應鏈中的運輸和配送環節至關重要（張其仔，2021）。利用實時交通數據和先進預測模型，智慧城市可幫助物流公司制定更有效的運輸路線，減少運輸時間和成本，提高貨物運輸的安全性和可靠性，并進一步提高物流效率（陶鋒等，2023）。智慧城市政策還積極推動自動化和人工智能技術的采用，例如自動化倉庫管理系統、無人機配送服務以及機器人操作，顯著提升了生產過程和物流操作的自動化水平，減少人為失誤，提升供應鏈操作效率（李萬利等，2023）。第三，智慧城市中的信息共享平臺和通信技術顯著加強了供應鏈各參與方之間的協同。這些技術平臺使供應商、制造商、分銷商和零售商能夠實時共享關鍵信息，如需求預測、庫存狀態和生產計劃，從而優化整個供應鏈的協調和效率（黃渤等，2023）。通過增強的信息流通和資源共享，智慧城市支持更高效的供應鏈管理，提高整體經濟效益和運營性能。此外，智慧城市的發展不僅對供應鏈效率產生影響，還促進供應鏈的可持續發展（靳毓等，2022）。通過智能技術優化資源利用，如能源管理系統和廢物回收策略，企業能夠有效控制能源消耗和減少廢物產生，降低運營成本，減輕對環境的影響。因此，本文提出假設：智慧城市試點能夠提高供應鏈效率。

3智慧城市試點對企業供應鏈的實證分析

3.1模型構建

將國家智慧城市試點政策看作一項“準自然實驗”，將三批試點城市作為實驗組，非試點城市作為對照組，構建如式（1）所示的漸進雙重差分（DID）模型來考察智慧城市建設對供應鏈效率的影響。本文的上市公司數據主要來源于國泰安CSMAR數據庫和Wind數據庫，宏觀數據來源于《中國統計年鑒》，本文將樣本期間設定為2010—2022年。同時，本文對原始數據進行以下處理：（1）剔除ST、ST*企業樣本；（2）剔除金融行業企業樣本；（3）剔除2018年以后上市的公司；（4）剔除關鍵變量缺失的樣本，并對所有連續變量進行1%和99%水平下的縮尾處理。

本文設定的面板模型：

Chainit=α1DID+α2Controlsijt+μi+λt+εit（1）

式（1）中：i、t分別代表企業和年度，Chain是被解釋變量，表示供應鏈效率。Treat×Time表示供應鏈創新與應用試點政策的虛擬變量，其系數β1度量了供應鏈效率在試點政策實施前后的平均差異。Controlsijt表示一系列控制變量，本文選取企業成立年限（FirmAge）、營業收入增長率（Growth）、資產負債率（Lev）、流動比率（Liquid）、綜合稅率（CTR1）、財務杠桿（FL）和市凈率（PB）作為控制變量。μi為個體固定效應，λt為年份固定效應，εit為標準殘差項。

3.2數據來源與變量選取

數據主要來自歷年《中國城市統計年鑒》以及國泰安數據庫（CSMAR）和Wind數據庫，宏觀數據來源于《中國統計年鑒》，為增強實驗組和對照組的可比性，刪除僅有某些區縣作為智慧城市試點的地級市樣本；刪除數據嚴重缺失的地級市樣本。

（1）被解釋變量。本文參考段文奇和景光正（2021）的研究，選取企業庫存周轉率作為被解釋變量。

（2）控制變量。參照文獻綜述中企業風險承擔的影響因素研究梳理，本文選取企業成立年限（FirmAge）、營業收入增長率（Growth）、資產負債率（Lev）、流動比率（Liquid）、綜合稅率（CTR1）、財務杠桿（FL）和市凈率（PB）作為控制變量。最后，對上述變量進行了統計描述，具體計算結果見表1。

3.3智慧城市試點對供應鏈效率實證分析

3.3.1基準回歸

本文采用逐步回歸法，基準回歸結果如表2所示，列（1）在未加任何控制變量的情況下進行回歸，基準回歸結果的系數為0.04254，且在1%的水平上顯著，表明智慧城市建設顯著提高了供應鏈效率。

表2列（2）加入了控制變量進行回歸，包括企業成立年限、營業收入增長率、資產負債率、流動比率、綜合稅率、財務杠桿和市凈率作為控制變量。結果顯示，回歸系數仍然在1%的水平下顯著為正。

3.3.2異質性分析

（1）行業資本構成。智慧城市對供應鏈效率的影響可能因行業資本異質性（勞動密集型、資本密集型、技術密集型）而異。表3中的第（1）、（2）和（3）列分別展示了針對不同行業類型的回歸實證結果：第（1）列針對勞動密集型行業，系數為0.01856。第（2）列針對資本密集型行業，系數為0.06896，在5%的置信水平上顯著。第（3）列針對技術密集型行業，系數為0.04080，在5%的置信水平上顯著。這表明智慧城市對資本密集型和技術密集型企業影響較大。

（2）地區異質性。不同地區因其經濟發展階段、工業基礎、勞動力市場等方面的差異，對于同一政策或技術的響應和受益可能會有顯著差異。將中國分為中西部地區和東部地區進行異質性分析，表4第（1）和（2）列分別展示了中西部地區和東部地區的回歸實證結果：第（1）列針對中西部地區，系數為0.02630。第（2）列針對東部地區，系數為0.06683，在1%的置信水平上顯著。這表明智慧城市對東部地區產生顯著影響。

3.4穩健性檢驗

（1）平行趨勢檢驗。本文借鑒張德鋼和唐瑜梳（2024）的研究，采用事件研究法探究平行趨勢檢驗。可以看到，政策實施前，各期均不顯著，實驗組和對照組并沒有顯著差異，說明通過了平行趨勢檢驗。

（2）PSM-DID。為避免潛在不可觀測變量的干擾，本研究采用PSM-DID進行檢驗。參照谷成和王巍（2021）的方法，選擇控制變量作為匹配變量，并通過Logit模型與K近鄰匹配法進行假設驗證，最終獲得32018個匹配后樣本。基于這些匹配數據，本文進一步估計了模型，如表5所示。回歸分析表明，智慧城市政策對供應鏈效率的正面影響在1%的顯著性水平上仍然顯著，驗證了基準回歸結果的穩健性。

（3）安慰劑檢驗。本文借鑒張克中等（2020）和鄧菊秋等（2023）的研究，隨機安排智慧城市政策實施的城市和實踐，重復此過程500次，進行安慰劑檢驗。如圖2所示，隨模擬結果分布在0附近，并不包含基準回歸結果。這說明基準回歸結果并不是隨機產生的。

3.5機制分析

數據要素利用水平。企業的人工智能技術水平、區塊鏈技術水平、云計算技術水平、大數據技術水平、大數據技術應用水平代表了其收集、存儲、清理、分析并利用數據要素的能力。因此，本文借鑒史青春等（2023）的研究，統計上述指標在企業年度財務報告中的披露次數并加總，出現的頻率越高，說明企業的數據要素利用水平越高。表6的實證結果表明，智慧城市建設提高了企業的數據要素利用水平。

4結論與政策建議

智慧城市在提高我國供應鏈效率中發揮了顯著的促進作用，特別是在資本密集型和技術密集型企業的東部地區，智慧城市的影響力表現尤為明顯。這一結果不僅再次證實了智慧城市在提升供應鏈效率方面的關鍵作用，還揭示了智慧城市在均衡產業結構和縮小區域發展差異方面的潛在能力。

基于此，本文針對性地提出政策性建議。

（1）加強數字基礎設施和產業鏈數字化集成：政府應加大對高速網絡、數據中心、智能傳感器等基礎設施的投資，確保供應鏈中信息的流暢傳遞。同時，推動資本密集型和技術密集型企業從上游到下游的全鏈條數字化集成，包括智能制造、智能物流和智能銷售，利用云計算和大數據分析優化生產流程和供應鏈管理。

（2）推廣智能化供應鏈管理系統并強化中西部地區的創新生態系統：政府應推動開發并實施集成化人工智能、大數據分析、云計算等技術的供應鏈管理系統，實時監控供應鏈狀態，預測市場需求。此外，還應在中西部地區建設高科技創新中心，支持科研機構與企業的合作，鼓勵研發和應用前沿技術，如AI、物聯網和區塊鏈技術。

（3）實施差異化數字化扶持政策并提供財政和稅收優惠：對不同規模和技術基礎的企業實施支持政策。對資本密集型和技術密集型企業，尤其是那些投資智慧城市相關技術研發和應用的企業，提供研發補貼和稅收減免。

綜上所述，智慧城市作為推動供應鏈管理現代化的關鍵因素，對于提升供應鏈效率、增強企業響應能力及市場適應性具有至關重要的作用。通過上述策略的有效實施，可以進一步促進供應鏈的智能化和自動化，實現信息流與物流的無縫對接，減少供應鏈中斷風險，優化資源配置。通過這些措施，不但提高單個企業的運營效率，而且有助于整個區域經濟的高效協同與可持續發展，在全球經濟格局中增強我國供應鏈系統的競爭力。

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