賴曉冰, 岳書敬,2

（1.東南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院, 江蘇 南京 211189；2.東南大學(xué) 中國特色社會(huì)主義發(fā)展研究院, 江蘇 南京 211189）

一、引 言

就中國經(jīng)濟(jì)增長的底層邏輯而言，當(dāng)前經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展時(shí)期面臨著重大挑戰(zhàn)和機(jī)遇：一是依靠土地、勞動(dòng)、資本等傳統(tǒng)要素驅(qū)動(dòng)的“粗放型”經(jīng)濟(jì)增長模式已然難以為繼，二是以數(shù)據(jù)、技術(shù)等創(chuàng)新要素驅(qū)動(dòng)的“集約型”經(jīng)濟(jì)增長模式占據(jù)更為關(guān)鍵地位。伴隨人工智能（artificial intelligence）、區(qū)塊鏈（blockchain）、云計(jì)算（cloud computing）、大數(shù)據(jù)（big data）等新一代信息技術(shù)興起，數(shù)字科技正在從各領(lǐng)域、全方位深度融入經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展潮流中，“數(shù)據(jù)+技術(shù)”要素融合成為激發(fā)傳統(tǒng)要素活力、實(shí)現(xiàn)新舊要素倍增效應(yīng)進(jìn)而驅(qū)動(dòng)高質(zhì)量運(yùn)行階段的“新引擎”。黨的十九大報(bào)告指出，要“推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合”，十九屆四中全會(huì)更是首次將“數(shù)據(jù)”作為與勞動(dòng)、資本、土地、知識(shí)、技術(shù)、管理并列的新生產(chǎn)要素，直指數(shù)字化技術(shù)在變革生產(chǎn)方式、生活方式和治理方式中的關(guān)鍵作用。企業(yè)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)中最為活躍的微觀主體，也是數(shù)字技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用主體。近年來，大量企業(yè)乘數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)之風(fēng)邁入數(shù)字化轉(zhuǎn)型軌道。據(jù)工信部資料顯示，截至2021年3月，中國企業(yè)關(guān)鍵工序數(shù)控化率、數(shù)字化研發(fā)設(shè)計(jì)工具普及率分別達(dá)52.1%和73%。無論是政府層面密集提及數(shù)字技術(shù)、數(shù)據(jù)要素相關(guān)字眼，抑或市場層面數(shù)字技術(shù)在經(jīng)濟(jì)實(shí)踐中的重要份額，均折射出一個(gè)關(guān)鍵信號(hào)：即數(shù)字技術(shù)正在成為中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的核心動(dòng)力。

現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)于數(shù)字化技術(shù)的討論主要圍繞其經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和影響因素展開。整體而言，學(xué)者們就“企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠重塑產(chǎn)品服務(wù)和業(yè)務(wù)流程，優(yōu)化組織結(jié)構(gòu)和商業(yè)模式”觀點(diǎn)已基本達(dá)成共識(shí)（Downes和Nunes，2013；Matt等，2015；Clohessy等，2017）。在此基礎(chǔ)上，部分學(xué)者也針對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型所解決具體問題進(jìn)行討論，考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型在促進(jìn)企業(yè)分工（袁淳等，2021）、市場競爭（Liu等，2011；張驍?shù)龋?019）、創(chuàng)新績效（周青等，2020；王鋒正等，2022）、生產(chǎn)率（Verhoef等，2021；趙宸宇等，2021）等領(lǐng)域的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。就企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響因素而言，相關(guān)研究主要從區(qū)域政府治理、產(chǎn)業(yè)變革以及企業(yè)資源供給等視角展開討論。譬如吳非等（2021a）發(fā)現(xiàn)，地方政府通過科技扶持助益企業(yè)解決了數(shù)字化轉(zhuǎn)型中遇到的資金困境；Verhoef等（2021）、陳玉嬌等（2022）認(rèn)為，較高水平的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化程度創(chuàng)造新競爭規(guī)則和市場需求，產(chǎn)業(yè)鏈中的企業(yè)為適應(yīng)競爭環(huán)境，很可能采用數(shù)字化轉(zhuǎn)型跟隨策略以保障其競爭優(yōu)勢；宋晶和陳勁（2022）指出，借助社會(huì)網(wǎng)絡(luò)資源，企業(yè)家能夠快速捕捉最新技術(shù)、知識(shí)等信息來對(duì)接企業(yè)數(shù)字化建設(shè)需求。

事實(shí)上，數(shù)字經(jīng)濟(jì)是一種重要社會(huì)技術(shù)現(xiàn)象和制度現(xiàn)象（Hinings等，2018），加之?dāng)?shù)字經(jīng)濟(jì)落腳點(diǎn)在于企業(yè)數(shù)字技術(shù)變革（Wu等，2019），這意味著從制度層面來考察企業(yè)數(shù)字化變革的成因變得尤為關(guān)鍵。然而，已有研究較少地涉獵制度層面因素在激勵(lì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的關(guān)鍵作用，這為本文提供了重要切入點(diǎn)。鑒于“政策試點(diǎn)”是中國政治和行政過程中的基礎(chǔ)性制度（Xu，2011；李智超，2019），這就彰顯了從政府“政策試點(diǎn)”視角來剖析企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型制度成因的必要性。值得注意的是，中國于2012年實(shí)施“智慧城市”試點(diǎn)政策，其作為一項(xiàng)關(guān)鍵性信息化沖擊事件（石大千等，2020），可能會(huì)對(duì)試點(diǎn)區(qū)域的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型構(gòu)成重大影響。具體而言，2012年中國住建部發(fā)布《關(guān)于開展智慧城市試點(diǎn)工作的通知》《國家智慧城市（區(qū)、鎮(zhèn)）試點(diǎn)指標(biāo)體系（試行）》等文件，包含試點(diǎn)城市在大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)運(yùn)用，以及數(shù)字技術(shù)為基礎(chǔ)衍生的數(shù)字化城市管理、公共平臺(tái)與數(shù)據(jù)庫、智能交通、智能環(huán)保、智慧支付、智能家居等領(lǐng)域進(jìn)行重點(diǎn)建設(shè)。應(yīng)當(dāng)說，相較于非試點(diǎn)城市，試點(diǎn)城市在數(shù)字化技術(shù)方面具有豐富的市場需求以及潛在制度紅利，這無疑對(duì)試點(diǎn)區(qū)域內(nèi)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了有利契機(jī)。

但令人遺憾的是，現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)于企業(yè)數(shù)字化變革的制度成因相關(guān)討論并不深入，從智慧城市試點(diǎn)視角探討企業(yè)數(shù)字化變革的文獻(xiàn)尚處于研究空白。從理論來看，以North（North和Thomas，1973；North，1990）為代表的新制度經(jīng)濟(jì)學(xué)派認(rèn)為，制度變遷在經(jīng)濟(jì)增長中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。智慧城市試點(diǎn)是中國政府通過政策推動(dòng)的制度變遷產(chǎn)物，其通過國家層面制度安排，利用制度優(yōu)勢在試點(diǎn)區(qū)域提供大量的數(shù)字化項(xiàng)目供給，并人為設(shè)置進(jìn)入壁壘，將未經(jīng)批準(zhǔn)或授權(quán)的單位排除在試點(diǎn)區(qū)域以外，不僅可以促使試點(diǎn)區(qū)域數(shù)字化項(xiàng)目的需求大幅增長（即數(shù)字化項(xiàng)目供給引導(dǎo)需求轉(zhuǎn)變），從而在資本逐利動(dòng)機(jī)驅(qū)使下激勵(lì)試點(diǎn)區(qū)域內(nèi)企業(yè)積極展開數(shù)字化轉(zhuǎn)型，也可以透過政策信號(hào)吸引非試點(diǎn)區(qū)域數(shù)字化企業(yè)進(jìn)駐試點(diǎn)區(qū)域，在“鯰魚效應(yīng)”下倒逼本地企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型以提高政府?dāng)?shù)字化項(xiàng)目競標(biāo)中的市場競爭力。據(jù)此，探討智慧城市試點(diǎn)與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間關(guān)系，不僅能夠檢驗(yàn)以North為代表的西方制度變遷理論在中國的適用性，實(shí)現(xiàn)學(xué)術(shù)思想的時(shí)空碰撞，也可以為延續(xù)和發(fā)展中國特色的制度變遷理論提供切實(shí)依據(jù)，更將助益于厘清當(dāng)下中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展浪潮背后的制度驅(qū)動(dòng)因素，具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

為此，本文擬從中國住建部在2012—2014年相繼批復(fù)的三批“智慧城市”試點(diǎn)作為外生沖擊事件，利用雙重差分法模型（DID）進(jìn)行準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)。主要圍繞以下問題進(jìn)行討論：（1）依循制度變遷理論在實(shí)際政策試點(diǎn)中的運(yùn)用，不同政策試點(diǎn)在驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的形式并不相同。其中，智慧城市試點(diǎn)旨在借助系列數(shù)字化項(xiàng)目在金融、網(wǎng)絡(luò)、公共交通等社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域全面加速數(shù)字經(jīng)濟(jì)增長，而這些數(shù)字化項(xiàng)目最終將由企業(yè)所完成，只有通過企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，才能開發(fā)、生產(chǎn)、創(chuàng)新數(shù)字化項(xiàng)目，那么智慧城市試點(diǎn)是否會(huì)促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型？（2）在政策試點(diǎn)推廣階段，制度變遷衍生的政策紅利存在邊際遞減和政績驅(qū)動(dòng)弱化等趨勢（李智超，2019），這樣不僅難以評(píng)估一項(xiàng)制度安排（如智慧城市試點(diǎn)）能否產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益（如推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型），更難以確定這項(xiàng)制度安排所產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益是短期影響還是長期影響，因而即便智慧城市試點(diǎn)能夠激勵(lì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，但這種政策效應(yīng)能否持續(xù)存在？（3）僅僅檢驗(yàn)智慧城市試點(diǎn)能否促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，如果沒有揭開“智慧城市試點(diǎn)—企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”之間的機(jī)制“黑箱”，可能會(huì)導(dǎo)致研究結(jié)論有所粗糙，因此，本文感興趣的另一個(gè)問題是，智慧城市試點(diǎn)會(huì)通過何種路徑激勵(lì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型？（4）囿于政策試點(diǎn)效果的評(píng)估存在選擇性偏差和霍桑效應(yīng)，可能使政策試行的結(jié)果偏離預(yù)期（劉軍強(qiáng)等，2018），那么智慧城市試點(diǎn)的政策效應(yīng)是否對(duì)所有企業(yè)均適用？

本文可能的邊際貢獻(xiàn)主要有三點(diǎn)：（1）研究視角創(chuàng)新，現(xiàn)有針對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的文獻(xiàn)主要聚焦于經(jīng)濟(jì)后效研究（劉政等，2020；陳夢根和周元任，2021；劉淑春等，2021；吳非等，2021b；易靖韜和王悅昊，2021；張永珅等，2021；趙宸宇等，2021），而對(duì)于回答“企業(yè)緣何數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的研究有所不足。本文立足制度變遷理論，從智慧城市試點(diǎn)視角切入，探討其與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間關(guān)系，有助于發(fā)展North的制度變遷理論，也能為檢驗(yàn)楊瑞龍（1993，1998）、林毅夫（1994）等為代表的中國強(qiáng)制型制度變遷、供給主導(dǎo)型制度變遷理論提供切實(shí)依據(jù)，具有一定的理論貢獻(xiàn)。（2）研究思路創(chuàng)新，在僅有的幾篇探討企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響因素相關(guān)文獻(xiàn)中，主要從地方財(cái)政（吳非等，2021a）、產(chǎn)業(yè)（陳玉嬌等，2022）、企業(yè)家社會(huì)網(wǎng)絡(luò)（宋晶和陳勁，2022）等角度闡述其對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的激勵(lì)效應(yīng)，忽略了“要素”在驅(qū)動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的關(guān)鍵性作用。事實(shí)上，國家智慧城市試點(diǎn)政策帶來“資金要素”和“人才要素”聚集，這為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型嵌入重要?jiǎng)恿碓?。本文通過考察智慧城市試點(diǎn)政策的技術(shù)資本積累效應(yīng)、人力資本聚集效應(yīng)這兩條路徑，不僅能夠助益于揭開智慧城市建設(shè)與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的“機(jī)制黑箱”，也能夠?yàn)槠髽I(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成因提供合乎邏輯的理論解釋。（3）研究內(nèi)容創(chuàng)新，本文討論中國智慧城市建設(shè)在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的政策賦能效力差異，并致力于探求智慧城市建設(shè)能夠?qū)δ念惼髽I(yè)受益，實(shí)現(xiàn)宏觀政策在微觀企業(yè)領(lǐng)域進(jìn)行“精準(zhǔn)滴灌”，這對(duì)于完善智慧城市治理體系進(jìn)而夯實(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)在高質(zhì)量發(fā)展中的“新引擎”功能具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

后續(xù)內(nèi)容安排如下：第二部分為制度背景與研究假設(shè)；第三部分為實(shí)證研究設(shè)計(jì)；第四部分為實(shí)證檢驗(yàn)與分析，主要包括智慧城市建設(shè)與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基準(zhǔn)回歸、穩(wěn)健性檢驗(yàn)以及機(jī)制路徑探討；第五部分從異質(zhì)性角度探索智慧城市建設(shè)影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效用差異；最后總結(jié)全文，并在此基礎(chǔ)上提出政策建議。

二、制度背景與研究假設(shè)

中國政府于2012年正式發(fā)布《關(guān)于開展智慧城市試點(diǎn)工作的通知》以及首批智慧城市建設(shè)名單，明確指出“智慧城市是通過綜合運(yùn)用現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)、整合信息資源、統(tǒng)籌業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)，加強(qiáng)城市規(guī)劃、建設(shè)和管理的新模式”“通過積極開展智慧城市建設(shè)，提升城市管理能力和服務(wù)水平，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展”。2013年、2014年住建部相繼公布第二批和第三批試點(diǎn)名單，前后共計(jì)超過290個(gè)設(shè)市城市、區(qū)、鎮(zhèn)納入國家智慧城市試點(diǎn)區(qū)域。在開展智慧城市試點(diǎn)建設(shè)同時(shí)，住建部也相繼印發(fā)《國家智慧城市（區(qū)、鎮(zhèn)）試點(diǎn)指標(biāo)體系（試行）》《國家智慧城市試點(diǎn)暫行管理辦法》，要求試點(diǎn)城市在網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施、公共平臺(tái)與數(shù)據(jù)庫以及智能環(huán)保、智慧支付、智能家居等領(lǐng)域進(jìn)行重點(diǎn)建設(shè)。伴隨這項(xiàng)政策試點(diǎn)，大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、云計(jì)算等現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)（數(shù)字技術(shù)）有望深度融入智慧城市建設(shè)之中。尤其在智慧城市建設(shè)需求導(dǎo)向和政策導(dǎo)向下，試點(diǎn)區(qū)域的企業(yè)具有強(qiáng)烈動(dòng)機(jī)借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行商業(yè)逐利，并在市場競爭中占據(jù)有力地位。

關(guān)于智慧城市試點(diǎn)與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的理論基礎(chǔ)可追溯至道格拉斯·諾斯（Douglass C.North）所開創(chuàng)的“制度變遷理論”。Davis和North（1971）、North和Thomas（1973）在對(duì)經(jīng)濟(jì)史進(jìn)行考察的基礎(chǔ)上，發(fā)現(xiàn)制度變遷決定著一國經(jīng)濟(jì)增長。North（1990）將制度變遷視為由一項(xiàng)新的制度安排所引起的權(quán)利和利益的轉(zhuǎn)移再分配，即產(chǎn)權(quán)的重新界定過程；這一制度安排造成了“制度以內(nèi)”的成員獲得“制度以外”成員無法獲得的追加收入，或者說提供了一種能夠影響法律或產(chǎn)權(quán)變遷的機(jī)制，最終改變了利益集團(tuán)的合法競爭方式。國內(nèi)如林毅夫（1994）等學(xué)者較早繼承和發(fā)展了North的制度變遷理論，提出“強(qiáng)制性制度變遷”“誘致性制度變遷”兩種制度變遷方式，并用制度變遷理論詮釋改革開放初期“家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制”在中國農(nóng)村改革和農(nóng)業(yè)增產(chǎn)中的重要作用。楊瑞龍（1993，1998）進(jìn)一步總結(jié)了中國目前的制度變遷方式主要為政府供給主導(dǎo)型（類似于強(qiáng)制性制度變遷），認(rèn)為改革試點(diǎn)即是由權(quán)力賦予地方政府或企業(yè)在規(guī)定的范圍內(nèi)進(jìn)行制度創(chuàng)新的優(yōu)先權(quán)或特許權(quán)；特別是在自上而下的供給主導(dǎo)型制度變遷方式中，政府通過設(shè)置進(jìn)入壁壘將試點(diǎn)單位與非試點(diǎn)單位實(shí)施“空間隔離”，在取得成功經(jīng)驗(yàn)后再逐漸向非試點(diǎn)單位推廣。

順延上述邏輯，智慧城市建設(shè)不僅賦予試點(diǎn)區(qū)域“排他性”的政策資源傾斜優(yōu)勢，也給予試點(diǎn)區(qū)域政府官員改革試點(diǎn)的“試錯(cuò)”空間。在改革試點(diǎn)潛在收益提升以及改革風(fēng)險(xiǎn)降低的雙重驅(qū)動(dòng)下，無疑對(duì)“晉升錦標(biāo)賽”下的試點(diǎn)區(qū)域政府官員大力落實(shí)智慧城市建設(shè)提供了重要?jiǎng)恿?。為達(dá)成改革試點(diǎn)要求，政府通常會(huì)借助招標(biāo)、采購等形式進(jìn)行數(shù)字化項(xiàng)目投資，即通過引進(jìn)和培育轄區(qū)內(nèi)數(shù)字化產(chǎn)業(yè)、引導(dǎo)已有產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，從而為交通、金融、網(wǎng)絡(luò)、社會(huì)服務(wù)等城市建設(shè)各個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行數(shù)字化賦能。當(dāng)然，數(shù)字化產(chǎn)業(yè)和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的核心在于企業(yè)，只有通過大量企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，才有助于匯聚數(shù)字化產(chǎn)業(yè)，才能引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進(jìn)而承接城市數(shù)字化項(xiàng)目建設(shè)。加之智慧城市建設(shè)的改革試點(diǎn)將延伸出制度紅利，在“資本逐利”驅(qū)使下，企業(yè)也將有充足動(dòng)機(jī)主動(dòng)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型以捕捉商業(yè)機(jī)遇。例如，通過優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)、增強(qiáng)技術(shù)資本積累來為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供要素基礎(chǔ)。據(jù)國際數(shù)據(jù)公司（international data corporation）發(fā)布的《全球智慧城市支出指南》數(shù)據(jù)顯示，2020年中國智慧城市的市場規(guī)模達(dá)到259億美元，同比增長12.7%，反映了智慧城市建設(shè)的政府治理成效以及巨大的市場前景。因此，從整體來看，智慧城市試點(diǎn)通過賦予地方政府排他性權(quán)力進(jìn)行城市數(shù)字化建設(shè)，這種供給主導(dǎo)型改革試點(diǎn)最終將激勵(lì)轄區(qū)內(nèi)部企業(yè)積極開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型。綜上所述，本文提出第1個(gè)研究假設(shè)。

假設(shè)1：從全局來看，智慧城市試點(diǎn)能夠有效促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

就影響機(jī)制而言，囿于數(shù)字資源已是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)要素（戚聿東等，2021），而數(shù)字資源所依賴的要素仍然無法脫離經(jīng)典經(jīng)濟(jì)學(xué)理論框架，即受到“資金”“人才”等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素制約。而智慧城市建設(shè)在政策賦能作用下，能夠從“資金端”和“人才端”為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供核心動(dòng)力。具體地，一方面智慧城市建設(shè)通過發(fā)揮技術(shù)資本積累效應(yīng)，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供研發(fā)資金支持；另一方面，智慧城市建設(shè)通過發(fā)揮人力資本聚集效應(yīng)，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供高端人才儲(chǔ)備。

從“資金端”來看，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型無法脫離傳統(tǒng)生產(chǎn)要素而獨(dú)立存在，資金約束依舊是企業(yè)數(shù)字化階段中的重要阻礙。由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一項(xiàng)漸進(jìn)式、長期性過程，在受到資金約束境況下，企業(yè)可能傾向于“短平快”投資項(xiàng)目，并剝離風(fēng)險(xiǎn)大、周期長的數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目，以期減少資金約束對(duì)企業(yè)經(jīng)營的不確定性沖擊。為達(dá)成轉(zhuǎn)型目標(biāo)，持續(xù)穩(wěn)定的研發(fā)資金成為企業(yè)數(shù)字化階段不可或缺的要素資源（吳非等，2021a）。智慧城市建設(shè)則從政府、市場和企業(yè)等方面有效解決企業(yè)研發(fā)資金約束問題，有效地發(fā)揮了技術(shù)資本積累效應(yīng)。具體而言，一是在政府層面，為落實(shí)智慧城市建設(shè)目標(biāo)，地方政府具有強(qiáng)烈欲望通過加大財(cái)政科技投入為試點(diǎn)區(qū)域內(nèi)的企業(yè)提供研發(fā)補(bǔ)貼，旨在激勵(lì)企業(yè)承接政府智慧項(xiàng)目①根據(jù)CSMAR披露的政府補(bǔ)助細(xì)則數(shù)據(jù)顯示，在2012—2020年期間，各級(jí)政府累計(jì)對(duì)轄區(qū)內(nèi)上市企業(yè)提供超過833項(xiàng)大型智慧項(xiàng)目專項(xiàng)補(bǔ)貼，并呈現(xiàn)逐年遞增趨勢。這在一定程度上反映了政府針對(duì)智慧項(xiàng)目的研發(fā)資金支持可以為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型形成正向激勵(lì)。。二是在市場層面，由于參與數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目的企業(yè)是建設(shè)智慧城市的重要主體，也是政府在落實(shí)智慧城市建設(shè)的主要財(cái)政扶持對(duì)象，這反映了展開數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)在一定程度上擁有政府隱性信用背書。依托政府部門隱性信用背書，能夠有效降低金融市場投資者與企業(yè)之間信息不對(duì)稱問題，因而在獲取智慧城市試點(diǎn)“信號(hào)”后，金融市場投資者可能會(huì)加大對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研發(fā)資金支持。三是在企業(yè)層面，通過智慧項(xiàng)目投資進(jìn)行商業(yè)逐利無疑是試點(diǎn)城市中企業(yè)的重要盈利點(diǎn)。在商業(yè)逐利預(yù)期下，企業(yè)可能會(huì)調(diào)配內(nèi)部研發(fā)資金來加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程，從而為其在承接海量智慧項(xiàng)目投資中處于競爭優(yōu)勢一方。

更為關(guān)鍵的是，技術(shù)資本積累的結(jié)果一方面將有助于企業(yè)有能力在短期內(nèi)就能調(diào)配充足的研發(fā)資金來點(diǎn)對(duì)點(diǎn)開發(fā)市場所需的數(shù)字化項(xiàng)目，強(qiáng)化企業(yè)在數(shù)字化項(xiàng)目中的市場競爭力；另一方面會(huì)讓企業(yè)形成活躍的技術(shù)創(chuàng)新研發(fā)趨勢，增強(qiáng)企業(yè)捕捉前沿科技的敏銳性，從而便于企業(yè)抓住新一代數(shù)字技術(shù)飛速發(fā)展的歷史機(jī)遇（Liu等，2011；吳非等，2021a）。此外，技術(shù)資本積累還可以強(qiáng)化企業(yè)創(chuàng)新實(shí)力，改善企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新硬件設(shè)施，幫助企業(yè)在承接智慧城市建設(shè)的數(shù)字化項(xiàng)目中實(shí)現(xiàn)更便捷地研發(fā)標(biāo)的轉(zhuǎn)換，從而加速企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程?；诖?，本文提出了研究假設(shè)2。

假設(shè)2：智慧城市建設(shè)通過加速技術(shù)資本積累的路徑激勵(lì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

從“人才端”來看，智慧城市試點(diǎn)政策打破區(qū)域內(nèi)部各個(gè)產(chǎn)業(yè)部門之間的原有生態(tài)，同時(shí)也創(chuàng)造大量高技能、高學(xué)歷勞動(dòng)力用工需求，這為產(chǎn)業(yè)部門中最為活躍的微觀企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供優(yōu)質(zhì)人力資本。具體而言，智慧城市建設(shè)伴隨大量智慧項(xiàng)目剛性需求，這些智慧項(xiàng)目主要依托高端人力資本來完成，其結(jié)果是智慧城市試點(diǎn)區(qū)域可能成為受過良好教育人才的聚集中心（Winters，2011）。與此同時(shí)，由于以數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化為特征的數(shù)字產(chǎn)業(yè)部門已是承接智慧項(xiàng)目建設(shè)的主體部門（數(shù)字產(chǎn)業(yè)化），數(shù)字產(chǎn)業(yè)部門在試點(diǎn)城市興起不僅會(huì)加快機(jī)器設(shè)備對(duì)低技能勞動(dòng)力替代，也帶來對(duì)高技能、高學(xué)歷人才用工需求。此外，智慧項(xiàng)目的需求導(dǎo)向也促使傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)部門為獲取商業(yè)利益而邁向數(shù)字化階段（產(chǎn)業(yè)數(shù)字化），但傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)部門缺乏適應(yīng)數(shù)字化階段的專業(yè)性人才，這迫使傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)部門需要對(duì)自身人力資本結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化?？梢灶A(yù)見的是，無論在數(shù)字產(chǎn)業(yè)化抑或產(chǎn)業(yè)數(shù)字化階段，試點(diǎn)城市的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)部門以及新興產(chǎn)業(yè)部門均有強(qiáng)烈動(dòng)機(jī)借助引進(jìn)高層次人才來滿足智慧項(xiàng)目建設(shè)需要。

進(jìn)一步地，企業(yè)作為產(chǎn)業(yè)部門最活躍的微觀主體，同樣需要提高人力資本質(zhì)量來強(qiáng)化自身競爭實(shí)力，以期在智慧項(xiàng)目投資和建設(shè)中汲取邊際收益。已有研究表明，只有具備大學(xué)及以上學(xué)歷的高技能勞動(dòng)者能有效匹配由信息通信技術(shù)帶來的生產(chǎn)方式與組織變革，提升信息通信技術(shù)生產(chǎn)率（何小鋼等，2019）。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù)作為信息通訊技術(shù)的升級(jí)迭代產(chǎn)物，尤其需要高學(xué)歷、高技能勞動(dòng)者。企業(yè)在人力資本質(zhì)量整體提升之后，將由群體突破形成慣性，其結(jié)果一方面會(huì)給企業(yè)帶來更多創(chuàng)新動(dòng)能，加速企業(yè)參與者與主導(dǎo)者之前信息、知識(shí)和觀念的傳播，發(fā)揮知識(shí)溢出效應(yīng)，為企業(yè)夯實(shí)新一代信息技術(shù)（如數(shù)字技術(shù)）中的“軟實(shí)力”奠定堅(jiān)實(shí)的人力資本基礎(chǔ)；另一方面也能改善創(chuàng)新效率，更為精準(zhǔn)判斷市場中數(shù)字技術(shù)升級(jí)演進(jìn)的軌跡，并由此開發(fā)出適應(yīng)市場需求的數(shù)字化場景，減少為數(shù)字化產(chǎn)品試錯(cuò)而產(chǎn)生的交易成本，從而為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略決策提供幫助。因此，依托智慧城市試點(diǎn)制度優(yōu)勢，企業(yè)高層次人才需求將映射為人力資本質(zhì)量的顯著改善，這也為企業(yè)深層次數(shù)字化轉(zhuǎn)型嵌入核心動(dòng)力來源?；诖?，本文提出了研究假設(shè)3。

假設(shè)3：智慧城市建設(shè)通過改善人力資本質(zhì)量的渠道促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

三、實(shí)證研究設(shè)計(jì)

（一）實(shí)證模型

2012年，中國政府正式啟動(dòng)“智慧城市”建設(shè)試點(diǎn)，住建部公布的首批智慧城市試點(diǎn)區(qū)域中包括90個(gè)市、區(qū)、縣、鎮(zhèn)；2013年和2014年，住建部和科技部相繼批復(fù)第二批和第三批智慧城市試點(diǎn)名單。由于智慧城市名單囊括省會(huì)城市、副省級(jí)城市、計(jì)劃單列市、地級(jí)市、縣級(jí)市以及區(qū)、縣、鎮(zhèn)一級(jí)單位，并且這些城市名單是由中國住建部根據(jù)城市規(guī)劃、市政、公共服務(wù)、園林綠化、信息技術(shù)等標(biāo)準(zhǔn)所確定，因而基本可以判定“國家智慧城市試點(diǎn)”政策滿足隨機(jī)性假設(shè)，可以作為一項(xiàng)外生沖擊事件設(shè)計(jì)準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)。為了檢驗(yàn)智慧城市試點(diǎn)與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間關(guān)系，本文采用多時(shí)點(diǎn)雙重差分模型對(duì)其政策效應(yīng)進(jìn)行評(píng)估：

在式（1）中，被解釋變量為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平（DTit），交互項(xiàng)treat × post為雙重差分變量，反映企業(yè)是否處于智慧城市試點(diǎn)的所在城市（treat）以及是否處于智慧城市試點(diǎn)階段（post）。CVs代表各項(xiàng)控制變量，_cons表示常數(shù)項(xiàng)系數(shù)，βj表示各個(gè)控制變量回歸系數(shù)，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。同時(shí)，本文也對(duì)年份固定效應(yīng)（λ）、行業(yè)固定效應(yīng)（γ）、城市固定效應(yīng)（?）進(jìn)行控制。結(jié)合本文主題，不難發(fā)現(xiàn)treat × post的回歸系數(shù)β1是本文關(guān)注的重點(diǎn)，刻畫了智慧城市試點(diǎn)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響效果。在全樣本條件下，若β1顯著為正，則表示智慧城市政策試點(diǎn)有助于促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

（二）變量定義

1.被解釋變量：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的測量過程，我們采用“文本挖掘法”對(duì)2007—2019年中國A股上市企業(yè)年報(bào)進(jìn)行文本識(shí)別，最終合成企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)。具體步驟如下：

（1）確定企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型評(píng)價(jià)體系，即構(gòu)建因子庫。與吳非等（2021b）一致，依據(jù)人工智能（A）、區(qū)塊鏈（B）、云計(jì)算（C）、大數(shù)據(jù)（D）四大底層數(shù)字技術(shù)以及“數(shù)字技術(shù)應(yīng)用”，再結(jié)合《“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》《國家信息化發(fā)展戰(zhàn)略綱要》《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016—2020年）》《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》以及相關(guān)重要新聞和會(huì)議，從中提取與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的文本因子庫，結(jié)果如圖1所示。

圖1 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型評(píng)價(jià)體系

（2）“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”相關(guān)文本抓取。在搭建上述圖1的文本因子庫后，利用Python工具，對(duì)2007—2019年期間所有上市企業(yè)年報(bào)進(jìn)行文本識(shí)別和抓取，當(dāng)企業(yè)年報(bào)中出現(xiàn)圖1中對(duì)應(yīng)文本詞語時(shí)，在相應(yīng)Excel表格的列單元（列名稱為相應(yīng)文本詞語）用數(shù)字標(biāo)記。例如，該企業(yè)在某年的年報(bào)中累計(jì)出現(xiàn)“人工智能”文本10次，則標(biāo)記為10，以此類推。

（3）統(tǒng)計(jì)“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”相關(guān)文本在各個(gè)企業(yè)年報(bào)中出現(xiàn)的總次數(shù)。即對(duì)圖1中所有文本詞語按照年份和證券代碼分別進(jìn)行加總，從而統(tǒng)計(jì)每個(gè)企業(yè)在每一年中出現(xiàn)“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”相關(guān)文本的總次數(shù)。

（4）合成企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)。由于這一指標(biāo)分布存在明顯的右偏性，并且部分企業(yè)在早期并未出現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)詞頻（即為0值），因而本文與多數(shù)文獻(xiàn)一致，對(duì)總詞頻加1并進(jìn)行自然對(duì)數(shù)處理，最終得到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)。

表1展示了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。從企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)的全樣本分布情況來看，在25%分位數(shù)下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)值為0，說明在樣本期間有超過1/4的企業(yè)沒有進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型；在50%分位數(shù)下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞頻僅為0.693，而在90%分位數(shù)和99%分位數(shù)，這一數(shù)值上升到2.944和4.511，說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型兩極差異明顯，具有顯著的頭部效應(yīng)。從對(duì)照組（treat=0）和實(shí)驗(yàn)組（treat=1）的分布對(duì)比來看，可以發(fā)現(xiàn)無論是在均值（mean），抑或75%分位數(shù)、90%分位數(shù)、99%分位數(shù)，實(shí)驗(yàn)組企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平均要高于對(duì)照組企業(yè)，從側(cè)面反映了實(shí)驗(yàn)組企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能受到某種政策效應(yīng)的激勵(lì)作用（如智慧城市建設(shè)）。

表1 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型描述性統(tǒng)計(jì)

2.核心解釋變量：智慧城市試點(diǎn)

智慧城市試點(diǎn)指標(biāo)是由雙重差分變量（treat × post）構(gòu)成。其中，treat為表示實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的虛擬變量，在實(shí)施智慧城市試點(diǎn)的地區(qū)，將其判定為實(shí)驗(yàn)組（treat=1），在非試點(diǎn)城市則為對(duì)照組（treat=0）。post表示試點(diǎn)智慧城市政策沖擊年份虛擬變量，當(dāng)某地區(qū)處于已實(shí)施智慧城市試點(diǎn)政策城市，則post取1，否則為0。本文分別以2012年、2013年、2014年先后開展的三批“國家智慧城市試點(diǎn)”政策構(gòu)造多時(shí)點(diǎn)DID模型。

3.控制變量

為剔除其他因素對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的干擾，本文擬加入系列控制變量。包括企業(yè)規(guī)模（Size，自然對(duì)數(shù)處理的總資產(chǎn)）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev，總負(fù)債與總資產(chǎn)比值）、資產(chǎn)收益率（Roa，凈利潤與總資產(chǎn)比值）、企業(yè)年齡（Age，自然對(duì)數(shù)處理的企業(yè)成立時(shí)間）、兩職合一（Duality，董事長與總經(jīng)理兼任為1，否則為0）、政府補(bǔ)貼（Subsidy，政府補(bǔ)貼占總資產(chǎn)比重）、企業(yè)成長性（Tobin Q，市場價(jià)值對(duì)資產(chǎn)重置成本的比率），描述性統(tǒng)計(jì)參見表2。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)

（三）數(shù)據(jù)來源

本文以2007—2019年A股上市企業(yè)數(shù)據(jù)作為研究樣本，微觀層面數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫、CNRDS數(shù)據(jù)庫，宏觀變量來源于WIND數(shù)據(jù)庫以及國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。為保證實(shí)證檢驗(yàn)可靠，本文對(duì)研究樣本進(jìn)行以下處理：第一，剔除樣本期內(nèi) ST、退市、IPO以及金融性質(zhì)企業(yè)。第二，考慮到省會(huì)城市、直轄市、計(jì)劃單列市的經(jīng)濟(jì)特殊性和行政地位，也將該部分城市的企業(yè)樣本予以剔除，最終得到10 756個(gè)觀測樣本。為避免異常值干擾，本文對(duì)所有微觀企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行1%分位和99%分位縮尾（Winsorize）處理。

四、實(shí)證檢驗(yàn)與分析

（一）基準(zhǔn)回歸

表3報(bào)告了智慧城市試點(diǎn)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基準(zhǔn)回歸結(jié)果，同時(shí)也是論證本文核心議題“智慧城市試點(diǎn)能否促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的基準(zhǔn)檢驗(yàn)①在展開基準(zhǔn)回歸檢驗(yàn)之前，本文進(jìn)行了相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，treat × after與DT在1%水平下顯著正相關(guān)，表明智慧城市試點(diǎn)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間可能存在較強(qiáng)關(guān)聯(lián)性。與此同時(shí)，各變量之間的系數(shù)絕對(duì)值均位于0.5以下，說明變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。限于篇幅，未將相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果列出，如有興趣可向作者索取。。本文采取遞進(jìn)回歸策略，在第1列僅僅控制年份固定效應(yīng)（Year）、行業(yè)固定效應(yīng)（Industry）和城市固定效應(yīng)（City），未對(duì)影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的其他微觀因素進(jìn)行控制。結(jié)果顯示，treat× post的回歸系數(shù)為0.0583，并通過10%的顯著性檢驗(yàn)，說明智慧城市試點(diǎn)有助于激勵(lì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。為剔除其他因素對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的干擾，本文在第1列基礎(chǔ)上進(jìn)一步控制企業(yè)規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、資產(chǎn)收益率（Roa）、企業(yè)年齡（Age）、兩職合一（Duality）、政府補(bǔ)貼（Subsidy）、企業(yè)成長性（Tobin Q）等因素，結(jié)果示于表3第2列②為精簡行文邏輯，本文在后續(xù)實(shí)證內(nèi)容中均略去了控制變量（CVs）的檢驗(yàn)結(jié)果，留存?zhèn)渌?。。研究表明，在加入控制變量（CVs）后，treat × post的回歸系數(shù)在1%水平下顯著為正（β1=0.0914），意味著智慧城市試點(diǎn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來強(qiáng)有力的政策驅(qū)動(dòng)效應(yīng)，假設(shè)1得以驗(yàn)證。

表3 智慧城市試點(diǎn)與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型：基準(zhǔn)回歸

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為確保上述基準(zhǔn)回歸結(jié)論的穩(wěn)定性和可靠性，本文擬從平行趨勢檢驗(yàn)、PSM-DID、安慰劑檢驗(yàn)、替換估計(jì)模型、替換變量等角度展開穩(wěn)健性測試。

1.平行趨勢檢驗(yàn)

由于準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)成立的重要前提是實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組在政策實(shí)施前具有平行趨勢，為保證上述雙重差分模型（DID）的結(jié)論穩(wěn)健性，本文依據(jù)Zhang等（2021）的思路，使用事件研究法評(píng)估平行趨勢：

在等式（2）中，Dt為政策前后的年度虛擬變量（Dt= treat × postt），αt是需要關(guān)注的系數(shù)，其刻畫智慧城市試點(diǎn)政策實(shí)施前實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的DT是否具有平行趨勢。平行趨勢檢驗(yàn)結(jié)果顯示③限于篇幅，未將平行趨勢檢驗(yàn)結(jié)果列出，如有興趣可向作者索取。，在智慧城市試點(diǎn)政策發(fā)生前3年（t-4、t-3、t-2、t-1），αt系數(shù)均不顯著；但在智慧城市試點(diǎn)政策實(shí)施以后（t+1、t+2、t+3、t+4、t+5、t+6、t+7），αt系數(shù)漸漸發(fā)生明顯變異（從t+3開始αt顯著為正），說明在智慧城市試點(diǎn)前，實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平具有相似運(yùn)行趨勢，但是在智慧城市試點(diǎn)后，實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平呈現(xiàn)分化運(yùn)行趨勢。從動(dòng)態(tài)角度來看，αt系數(shù)從t+3開始顯著為正，并且正向影響在相當(dāng)時(shí)間依舊存在，意味著智慧城市試點(diǎn)對(duì)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的政策激勵(lì)效應(yīng)具有一定的時(shí)滯性和長期性。以上結(jié)果表明，在智慧城市試點(diǎn)政策實(shí)施之前，實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的DT發(fā)展趨勢是平行的，客觀反映本文設(shè)計(jì)雙重差分模型（DID）有效。

2.PSM-DID

盡管雙重差分模型（DID）能夠有效解決內(nèi)生性問題，但無法克服樣本偏差問題。例如，經(jīng)營狀況良好、規(guī)模較大以及成長性較好的企業(yè)可能具備更優(yōu)質(zhì)條件進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，這就可能存在樣本自選擇問題。為此，本文選擇PSM-DID模型來剝離樣本偏差對(duì)基準(zhǔn)回歸結(jié)論造成的不確定性干擾。具體而言，首先借助控制變量組（CVs）作為匹配變量，對(duì)研究樣本進(jìn)行篩選；其次，通過最近鄰匹配法進(jìn)行控制組的選取與配對(duì)；最后，依據(jù)配對(duì)后樣本重新進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。表4第1列展示了PSM-DID檢驗(yàn)結(jié)果，研究顯示，treat × post的回歸系數(shù)為0.0711，且通過5%的顯著性檢驗(yàn)，說明在剔除樣本偏差因素后，智慧城市試點(diǎn)依舊對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生顯著的政策激勵(lì)效應(yīng)，這與本文基準(zhǔn)回歸結(jié)論保持一致。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

3.安慰劑檢驗(yàn)

本文在基準(zhǔn)模型中已經(jīng)控制多個(gè)可能影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的變量（即CVs），但仍然無法識(shí)別是否遺漏了重要解釋變量。如果存在嚴(yán)重的遺漏變量問題，意味著智慧城市試點(diǎn)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的政策激勵(lì)效應(yīng)可能并不存在，而是由于殘差項(xiàng)引起。為此，借鑒Li等（2016）、王若蘭和劉燦雷（2019）等的研究方法，以隨機(jī)抽樣的安慰劑檢驗(yàn)就遺漏變量問題進(jìn)行間接印證。具體而言，本文將控制變量順序保持不變，僅將智慧城市試點(diǎn)（treat × post）指標(biāo)隨機(jī)打亂，生成一組隨機(jī)數(shù)（Random-did），并作為treat × post的替代指標(biāo)與被解釋變量（DT）進(jìn)行重新回歸，結(jié)果示于表4第2列。由于生成的是隨機(jī)變量（Random-did），如果該變量對(duì)被解釋變量（DT）依舊具有顯著影響，則意味著本文可能存在嚴(yán)重的遺漏變量問題。反之，如果隨機(jī)變量（Random-did）對(duì)被解釋變量（DT）影響不顯著，則側(cè)面印證智慧城市試點(diǎn)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型作用有效。研究發(fā)現(xiàn)，Random-did的回歸系數(shù)為-0.0068，系數(shù)接近于0值，且未通過慣常水平下的顯著性檢驗(yàn)，表明遺漏變量不會(huì)對(duì)本文核心結(jié)論造成明顯影響。

4.替換估計(jì)模型

考慮到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)分布（DT＞=0）具有明顯右側(cè)截尾特征，本文借助適用于右側(cè)截尾分布的Tobit模型來替換基準(zhǔn)回歸中的OLS模型，旨在克服估計(jì)方法選取偏差對(duì)核心結(jié)論造成的干擾，結(jié)果示于表4第3列。研究發(fā)現(xiàn)，在替換Tobit估計(jì)模型后，treat × post的回歸系數(shù)依然在1%水平下顯著為正，說明模型選擇偏誤不會(huì)對(duì)本文核心結(jié)論造成干擾，即企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型受到智慧城市試點(diǎn)政策的正向激勵(lì)影響這一結(jié)論具有穩(wěn)健性。

5.替換變量

必須承認(rèn)，智慧城市試點(diǎn)作為一項(xiàng)國家政策，其政策實(shí)施最終目的是加速城市數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化建設(shè)，以期完成傳統(tǒng)城市向智慧城市轉(zhuǎn)型升級(jí)。作為參與智慧城市建設(shè)的微觀主體，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于城市數(shù)字化建設(shè)水平具有重要影響。相應(yīng)地，城市數(shù)字化水平也是檢驗(yàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否取得顯著成效的重要標(biāo)準(zhǔn)，因而企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與城市數(shù)字化水平之間存在著密切關(guān)聯(lián)。如果能夠驗(yàn)證智慧城市試點(diǎn)提高了城市數(shù)字化水平，也可以在一定程度上佐證智慧城市試點(diǎn)有助于激勵(lì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。為此，本文引入城市數(shù)字化水平（city-DT）指標(biāo)，用以替換企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DT）指標(biāo)，旨在克服變量選擇偏誤對(duì)基準(zhǔn)回歸結(jié)果產(chǎn)生的不確定性影響。參考宋敏等（2021）對(duì)城市數(shù)字化程度（city-DT）的界定，本文將北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的城市數(shù)字化程度指標(biāo)其作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DT）代理變量，結(jié)果示于表4第4列。研究發(fā)現(xiàn)，智慧城市試點(diǎn)（treat × post）對(duì)城市數(shù)字化水平（city-DT）的估計(jì)系數(shù)為0.0263，且通過1%的顯著性檢驗(yàn)，表明智慧城市試點(diǎn)顯著推動(dòng)了城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型，這也側(cè)面印證本文核心結(jié)論穩(wěn)健可靠。

綜上所述，在經(jīng)過系列穩(wěn)健性和內(nèi)生性檢驗(yàn)后，本文的基本結(jié)論（基準(zhǔn)回歸）未發(fā)生任何明顯變異，因而基本判斷智慧城市試點(diǎn)在促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面具有強(qiáng)勁的政策賦能效應(yīng)。

（三）機(jī)制檢驗(yàn)

在前述研究中，本文印證了關(guān)鍵結(jié)論：智慧城市試點(diǎn)能夠顯著激勵(lì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并且該結(jié)論在經(jīng)過穩(wěn)健性和內(nèi)生性檢驗(yàn)后沒有產(chǎn)生明顯變異。但不可忽略的是，上述實(shí)證結(jié)論尚未深入到對(duì)兩個(gè)核心變量（智慧城市試點(diǎn)、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型）的內(nèi)在機(jī)制展開細(xì)致討論，即智慧城市試點(diǎn)是通過何種渠道激勵(lì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型？涉及這一問題的深入研究，不僅可以幫助我們強(qiáng)化智慧城市試點(diǎn)政策與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間關(guān)系的認(rèn)識(shí)，同時(shí)也益于更好評(píng)估當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展“新熱潮”的經(jīng)濟(jì)績效。

正如第2部分理論分析所述，智慧城市建設(shè)能夠從“資金”和“人才”兩條路徑激勵(lì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。換言之，智慧城市試點(diǎn)一方面帶來技術(shù)資本聚集效應(yīng)，有助于解決企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型所需研發(fā)資金；另一方面，智慧城市試點(diǎn)對(duì)當(dāng)?shù)禺a(chǎn)生強(qiáng)有力的人力資本儲(chǔ)能效應(yīng)，助益于企業(yè)將高層次人才引進(jìn)來，實(shí)現(xiàn)人才結(jié)構(gòu)升級(jí)，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型儲(chǔ)備人力資本。順延上述邏輯，本文參考溫忠麟等（2004）做法，擬對(duì)其路徑進(jìn)行經(jīng)濟(jì)機(jī)制檢驗(yàn)，旨在揭示智慧城市試點(diǎn)與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的機(jī)制黑箱。

式（3）—式（4）中，核心解釋變量treat × post表示智慧城市試點(diǎn)指標(biāo)；Mediator為經(jīng)濟(jì)機(jī)制變量，根據(jù)理論假設(shè)的初步推論，本文以技術(shù)資本（R&D）、人力資本（HC）來反映智慧城市試點(diǎn)與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的兩條經(jīng)濟(jì)機(jī)制①第一，關(guān)于技術(shù)資本（R&D）的界定，采用研發(fā)投入強(qiáng)度進(jìn)行衡量，定義為企業(yè)研發(fā)投入與營業(yè)收入的比重。第二，關(guān)于人力資本（HC）的度量，參考孫晶（2019）的做法，利用員工受教育程度指標(biāo)（員工受教育程度=全部員工人數(shù)受教育程度加權(quán)值之和/員工總?cè)藬?shù)，博士和碩士、本科、?？?、?？埔韵聶?quán)重依次為3、2、1、0）進(jìn)行度量，該指標(biāo)越大表示員工受教育程度越高，人力資本質(zhì)量越優(yōu)質(zhì)。相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果顯示，研發(fā)投入強(qiáng)度、員工受教育程度與數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間存在著顯著的正相關(guān)性，并且不存在多重共線性問題。限于篇幅，未將結(jié)果列出，如有興趣可向作者索取。，其余指標(biāo)與式（1）所述一致。其中，treat × post對(duì)Mediator的估計(jì)系數(shù)φ1，以及Mediator對(duì)DT的回歸系數(shù)γ1是本部分需要關(guān)注的重點(diǎn)。根據(jù)假設(shè)2和假設(shè)3，本文初步判斷智慧城市試點(diǎn)能夠借助提高企業(yè)技術(shù)資本、企業(yè)人力資本質(zhì)量的路徑促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（即φ1、γ2均顯著為正）。下面，本文將對(duì)上述2條機(jī)制進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

表5報(bào)告了智慧城市試點(diǎn)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果。第1列—第3列結(jié)果顯示，treat × post對(duì)R&D的回歸系數(shù)在1%水平下顯著為正（φ1=0.0044，p＜0.01），R&D對(duì)DT的回歸系數(shù)通過了5%的顯著性檢驗(yàn)（γ2=1.2940，p＜0.05），表明智慧城市試點(diǎn)能夠從“資金端”促進(jìn)企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度提升，解決企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的資金約束問題①除了研發(fā)投入強(qiáng)度以外，我們也圍繞“研發(fā)投入”的來源和去向兩個(gè)視角，嘗試引入其他指標(biāo)來佐證“技術(shù)資本積累”的機(jī)制傳導(dǎo)有效性。一方面，智慧城市試點(diǎn)作為一項(xiàng)中央政府頒布的制度安排，試點(diǎn)區(qū)域政府為了完成預(yù)定目標(biāo)，具有強(qiáng)烈動(dòng)機(jī)通過加大財(cái)政科技扶持，為企業(yè)科技創(chuàng)新提供研發(fā)補(bǔ)貼，從而加速企業(yè)技術(shù)資本積累。另一方面，企業(yè)研發(fā)投入主要目的即是創(chuàng)新產(chǎn)出；如果能夠驗(yàn)證智慧城市試點(diǎn)增加了企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出，那么企業(yè)無論在科技前沿的敏感度、信息整合處理能力以及數(shù)字技術(shù)發(fā)展機(jī)遇上均會(huì)有更多的幾率。因此，本文引入“地方財(cái)政科技支出強(qiáng)度”（城市財(cái)政科技支出占財(cái)政支出比重）、“企業(yè)專利申請(qǐng)數(shù)量”（自然對(duì)數(shù)處理）兩個(gè)指標(biāo)作為“研發(fā)投入強(qiáng)度”的替代變量，并重新加入中介效應(yīng)模型進(jìn)行檢驗(yàn)。研究顯示，智慧城市試點(diǎn)也通過強(qiáng)化地方財(cái)政科技支出、改善企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出等路徑，最終激勵(lì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。限于篇幅，未將結(jié)果列出，如有興趣可向作者索取。。與此同時(shí)，第4列、第5列顯示，treat × post對(duì)HC的回歸系數(shù)以及HC對(duì)DT的估計(jì)系數(shù)均在1%水平下顯著為正，意味著智慧城市試點(diǎn)可以從“人才端”優(yōu)化企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)，疏通企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的人才不足堵點(diǎn)。上述發(fā)現(xiàn)也佐證假設(shè)2和假設(shè)3的推論。

表5 智慧城市試點(diǎn)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機(jī)制檢驗(yàn)

回歸本質(zhì)，經(jīng)典經(jīng)濟(jì)理論已證實(shí)技術(shù)進(jìn)步與“資金”“人才”等傳統(tǒng)要素之間存在著天然的聯(lián)系，數(shù)字化轉(zhuǎn)型依托于技術(shù)不斷進(jìn)步，這決定稀缺的資金和匱乏的高端人才可能是制約企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要因素。智慧城市試點(diǎn)作為一項(xiàng)制度創(chuàng)新舉措，釋放大量智慧項(xiàng)目投資的“新需求”，需求牽引必然創(chuàng)造“新供給”（諸如智能交通、智慧環(huán)保、智能金融等數(shù)字產(chǎn)業(yè)均是“新供給”的重要產(chǎn)物）。事實(shí)上，“新供給”核心在于人力資本以及技術(shù)資本，在商業(yè)逐利特性驅(qū)使下，市場投資者熱衷于提供技術(shù)資本來獲取企業(yè)從事“新供給”項(xiàng)目的預(yù)期收益，企業(yè)也具有強(qiáng)烈欲望通過改善人力資本結(jié)構(gòu)和聚集技術(shù)資本，來開發(fā)新的數(shù)字技術(shù)應(yīng)用產(chǎn)品和服務(wù)等“新供給”形態(tài)，從而捕捉智慧項(xiàng)目所釋放的逐利機(jī)遇。伴隨企業(yè)針對(duì)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用產(chǎn)品和服務(wù)的不斷深入探索，也將通過知識(shí)不斷積累實(shí)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)“干中學(xué)”，最終映射于企業(yè)自身則展現(xiàn)為數(shù)字化水平的提升。因此，本文認(rèn)為，智慧城市建設(shè)在需求導(dǎo)向下產(chǎn)生人力資本聚集效應(yīng)以及技術(shù)資本積累效應(yīng)，進(jìn)而為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供重要助力。

五、進(jìn)一步分析：智慧城市試點(diǎn)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的異質(zhì)性影響

客觀而言，僅從全樣本視角來判斷智慧城市試點(diǎn)與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間關(guān)系可能有所粗糙，若忽略企業(yè)自身屬性和企業(yè)外部環(huán)境的異質(zhì)性影響，容易形成“智慧城市建設(shè)對(duì)所有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的政策賦能作用均一致”的刻板印象，從而產(chǎn)生對(duì)研究結(jié)論誤判。鑒于不同試點(diǎn)區(qū)域的企業(yè)所處環(huán)境的不同，以及企業(yè)自身屬性的不同，在異質(zhì)性條件下，智慧城市建設(shè)可能并非對(duì)所有企業(yè)均能受益（石大千等，2020）。為加深對(duì)智慧城市試點(diǎn)與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間關(guān)系的認(rèn)識(shí)，本文進(jìn)一步將關(guān)注點(diǎn)延伸至異質(zhì)性視角，用以探討哪類企業(yè)群體在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中受到智慧城市試點(diǎn)的政策賦能效應(yīng)更多。

（一）企業(yè)異質(zhì)性

在企業(yè)層面，由于不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的企業(yè)在政策制度優(yōu)勢、資源傾斜、外部融資獲取等方面存在明顯差異，這兩類企業(yè)在面對(duì)智慧城市試點(diǎn)的政策沖擊時(shí)可能具有不同反應(yīng)。有鑒于此，本文擬從產(chǎn)權(quán)類別（國有企業(yè)、非國有企業(yè)）的異質(zhì)性視角，考察智慧城市建設(shè)與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的非對(duì)稱性效應(yīng)。

表6的Panel A展示了智慧城市試點(diǎn)對(duì)于“國有企業(yè)—非國有企業(yè)”數(shù)字化轉(zhuǎn)型的異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果。實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，在國有企業(yè)組別中，智慧城市試點(diǎn)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)盡管為正值，但未通過慣常意義上的統(tǒng)計(jì)性檢驗(yàn)（β1=0.0231，p＞0.10）；而非國有企業(yè)組別中，智慧城市試點(diǎn)發(fā)揮的數(shù)字化激勵(lì)效應(yīng)通過1%的顯著性檢驗(yàn)（β1=0.1273，p＜0.01），說明智慧城市試點(diǎn)在非國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中釋放重要政策紅利?？赡艿慕忉屖牵瑖衅髽I(yè)體系龐大，組織機(jī)制較為臃腫，數(shù)字化轉(zhuǎn)型受到來自部門協(xié)調(diào)、轉(zhuǎn)型成本等制約因素影響，加之國有企業(yè)在資源獲取、市場占有、政策制度傾斜等方面較之于非國有企業(yè)具有明顯優(yōu)勢，這類企業(yè)往往缺乏以創(chuàng)新的方式進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)而創(chuàng)造增量收益的動(dòng)機(jī)，由此智慧城市建設(shè)的政策賦能效應(yīng)可能大打折扣。非國有企業(yè)受到資源約束較為嚴(yán)重，通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型來節(jié)約生產(chǎn)和經(jīng)營成本，提高產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量是其保證市場競爭力的重要方式，在智慧城市建設(shè)的政策賦能下，這類企業(yè)面臨的資金壓力、人才缺口等資源約束問題得到大幅緩解，因而所受的政策激勵(lì)效果會(huì)顯著優(yōu)于國有企業(yè)。

表6 智慧城市試點(diǎn)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的異質(zhì)性影響

（二）行業(yè)異質(zhì)性

從行業(yè)層面來看，當(dāng)前一個(gè)典型事實(shí)是，一方面具有創(chuàng)新屬性的高科技行業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中擁有天然的技術(shù)先發(fā)優(yōu)勢，智慧城市試點(diǎn)能夠助益高科技行業(yè)實(shí)現(xiàn)“錦上添花”式的政策賦能效應(yīng)；另一方面，盡管傳統(tǒng)行業(yè)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展潮流中被動(dòng)展開數(shù)字化升級(jí)，但智慧城市試點(diǎn)為其提供“雪中送炭”式政策后發(fā)優(yōu)勢。那么面對(duì)高科技行業(yè)的技術(shù)先發(fā)優(yōu)勢和傳統(tǒng)行業(yè)的政策后發(fā)優(yōu)勢，這兩類行業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中承接的政策賦能效應(yīng)是否會(huì)有所不同？為此，本文擬對(duì)智慧城市試點(diǎn)“高科技行業(yè)—傳統(tǒng)行業(yè)”數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間關(guān)系進(jìn)行分組檢驗(yàn)。

表6的Panel B展示了智慧城市建設(shè)對(duì)“高科技行業(yè)—傳統(tǒng)行業(yè)”數(shù)字化轉(zhuǎn)型的異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果。研究顯示，在高科技行業(yè)組別中，智慧城市建設(shè)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)為正，但并不顯著（β1=0.0440，p＞0.10）；對(duì)于傳統(tǒng)行業(yè)組別，智慧城市建設(shè)顯著促進(jìn)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（β1=0.1506，p＜0.01）。以上結(jié)果表明，智慧城市建設(shè)在激勵(lì)傳統(tǒng)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面具有獨(dú)特偏好，但是在高科技行業(yè)中作用有限?？赡艿脑蚴?，高科技行業(yè)創(chuàng)新性較強(qiáng)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型所需的資源稟賦較為豐富，客觀造成智慧城市試點(diǎn)政策所產(chǎn)生的邊際效用存在遞減的可能。反觀傳統(tǒng)行業(yè)，其受資金、人才和技術(shù)等要素資源約束更加嚴(yán)重，智慧城市試點(diǎn)政策帶來的人力資本聚集效應(yīng)、技術(shù)資本積累效應(yīng)，能夠?yàn)檫@部分行業(yè)補(bǔ)充技術(shù)、人才和資金短板，由此在智慧項(xiàng)目的需求到導(dǎo)向下，傳統(tǒng)行業(yè)受到智慧城市政策沖擊的力度可能更強(qiáng)。

（三）市場異質(zhì)性

上述研究主要基于企業(yè)自身特性以及行業(yè)特性，探討智慧城市試點(diǎn)對(duì)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在著明顯政策偏向性。事實(shí)上，當(dāng)前中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)仍處于發(fā)展初期，數(shù)字化轉(zhuǎn)型依然受到人才、資金、技術(shù)等傳統(tǒng)要素的約束。企業(yè)作為經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中的最活躍微觀主體，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅需要依托政府層面展開強(qiáng)有力的政策支持（例如智慧城市建設(shè)），也需要市場層面進(jìn)行金融資源配置，來保障政府政策高質(zhì)量落地實(shí)施。那么值得思考的是，金融市場環(huán)境的不同是否會(huì)使政府的智慧城市戰(zhàn)略對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生政策效應(yīng)差異？因此，本文將從“市場異質(zhì)性”角度，用以考察智慧城市試點(diǎn)對(duì)不同金融市場環(huán)境中（發(fā)達(dá)金融市場—欠發(fā)達(dá)金融市場）①由于中國金融體系是以銀行為主導(dǎo)下的間接融資體系，決定企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型所需要的資金依賴于銀行等金融機(jī)構(gòu)。金融機(jī)構(gòu)數(shù)量越多，意味著企業(yè)獲得資金的渠道和規(guī)模可能越多。因此，本文借鑒賴?yán)璧龋?019）的研究方法，當(dāng)?shù)胤浇鹑跈C(jī)構(gòu)數(shù)量高于全國各省份金融機(jī)構(gòu)數(shù)量的中位數(shù)時(shí)定義為發(fā)達(dá)金融市場，否則為欠發(fā)達(dá)金融市場。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響差異，結(jié)果示于表6的Panel C。

研究發(fā)現(xiàn)，智慧城市試點(diǎn)對(duì)發(fā)達(dá)金融市場中的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型展現(xiàn)出強(qiáng)勁的政策賦能效應(yīng)（β1=0.1271，p＜0.01），但在欠發(fā)達(dá)金融市場并未得到相應(yīng)體現(xiàn)，反而形成一定制約作用（β1=-0.0994，p＞0.10）。這說明，智慧城市試點(diǎn)并非對(duì)所有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型均有裨益，這依賴于當(dāng)?shù)亟鹑谫Y源是否豐富。智慧城市建設(shè)盡管從制度層面上為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供豐富的政府財(cái)政資金，但是僅僅依托政府之手來進(jìn)行經(jīng)濟(jì)治理則無法在根本上解決資源配置問題。換言之，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅需要智慧城市建設(shè)的財(cái)政資金激勵(lì)作用，當(dāng)?shù)亟鹑谑袌龅陌l(fā)達(dá)程度可能會(huì)對(duì)智慧城市建設(shè)的數(shù)字化激勵(lì)成效構(gòu)成重大影響。較發(fā)達(dá)金融市場能夠?yàn)槠髽I(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供豐富的研發(fā)資金，發(fā)達(dá)金融市場也伴隨更健全的監(jiān)督機(jī)制，以保障智慧城市建設(shè)的政策賦能效用惠及企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。

六、研究結(jié)論與政策建議

利用國家“智慧城市”政策試點(diǎn)設(shè)計(jì)準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，并通過爬蟲工具對(duì)上市企業(yè)年報(bào)進(jìn)行文本挖掘，本文構(gòu)建了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)。在此基礎(chǔ)上，采用2007—2019年上市企業(yè)數(shù)據(jù)，就智慧城市試點(diǎn)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響、機(jī)制和異質(zhì)性等研究議題進(jìn)行雙重差分檢驗(yàn)。結(jié)果表明：（1）智慧城市建設(shè)顯著促進(jìn)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，該結(jié)論在經(jīng)過平行趨勢檢驗(yàn)、PSM-DID、安慰劑檢驗(yàn)、替換估計(jì)模型、替換變量等穩(wěn)健性檢驗(yàn)后依舊成立。（2）機(jī)制分析發(fā)現(xiàn)，智慧城市建設(shè)催生人力資本聚集效應(yīng)和技術(shù)資本積累效應(yīng)，這為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了優(yōu)質(zhì)的“人才”和“資金”要素儲(chǔ)備。（3）進(jìn)一步研究顯示，針對(duì)不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、行業(yè)類別和外部金融市場環(huán)境，智慧城市建設(shè)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型展現(xiàn)的政策賦能作用存在顯著差異。具體而言，在企業(yè)層面，智慧城市試點(diǎn)對(duì)民營企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有強(qiáng)有力的正向激勵(lì)作用，但對(duì)于國有企業(yè)的政策效力發(fā)揮有限。在行業(yè)層面，與高科技行業(yè)不同的是，智慧城市試點(diǎn)對(duì)推動(dòng)傳統(tǒng)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型展現(xiàn)出明顯偏好。在市場層面，智慧城市建設(shè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策驅(qū)動(dòng)效能還受到金融市場的資源配置制約，特別是優(yōu)質(zhì)的金融市場環(huán)境為高質(zhì)量釋放智慧城市建設(shè)的“數(shù)字紅利”提供重要助益。

本文結(jié)論具有重要政策啟示：第一，應(yīng)高效推動(dòng)智慧城市建設(shè)，不斷強(qiáng)化智慧城市試點(diǎn)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的政策賦能效應(yīng)。智慧城市建設(shè)應(yīng)摒除數(shù)字化技術(shù)簡單疊加的“數(shù)量型”發(fā)展理念，采取數(shù)字化技術(shù)與城市現(xiàn)代化深度融合的“質(zhì)量型”發(fā)展理念更適用于城市高質(zhì)量運(yùn)行的需要。一方面，應(yīng)推進(jìn)以數(shù)字化技術(shù)搭建的智慧管理制度、管理系統(tǒng)、管理思維、管理模式等數(shù)字技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，夯實(shí)智慧城市的發(fā)展根基。另一方面，政府應(yīng)發(fā)揮好政策試點(diǎn)的制度紅利在激發(fā)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的作用，通過建立優(yōu)質(zhì)的營商環(huán)境，積極引入優(yōu)質(zhì)企業(yè)、社會(huì)資本、對(duì)口人才加入“智慧項(xiàng)目”建設(shè)之中，著力做好政府的“守夜人”角色，做到“不缺位”“不越位”。第二，智慧城市試點(diǎn)建設(shè)應(yīng)結(jié)合各地發(fā)展特色制定差異化配套方案，避免過度同質(zhì)化的“智慧項(xiàng)目”擠占數(shù)字資源。具體而言，智慧城市政策導(dǎo)向應(yīng)該更具靈活性、協(xié)作性、包容性，以免各個(gè)試點(diǎn)區(qū)域的企業(yè)在智慧項(xiàng)目、數(shù)字化技術(shù)、數(shù)字化產(chǎn)品與服務(wù)出現(xiàn)“扎堆”現(xiàn)象。通過搭建各級(jí)政府之間的智慧城市區(qū)間合作平臺(tái)、智慧項(xiàng)目共享共建平臺(tái)、數(shù)字技術(shù)合作交流平臺(tái)，減少地方性行政壁壘，強(qiáng)化技術(shù)和人才在更大范圍內(nèi)流動(dòng)，從而減少同業(yè)化競爭、區(qū)域競爭引致的數(shù)字技術(shù)冗余問題。第三，僅僅對(duì)標(biāo)地方政府委托的“智慧項(xiàng)目”來建設(shè)智慧城市可能有所不足，應(yīng)當(dāng)積極引入市場力量對(duì)智慧城市進(jìn)行全方位高質(zhì)量建設(shè)。在實(shí)踐層面，可在政府劃定的“智慧項(xiàng)目”名單以外預(yù)留“特殊智慧項(xiàng)目”專項(xiàng)申報(bào)資金，并設(shè)立專門的監(jiān)管機(jī)構(gòu)對(duì)上述智慧項(xiàng)目申報(bào)、落實(shí)階段展開全鏈條監(jiān)督與評(píng)估，這不僅能夠保障數(shù)字化技術(shù)的多元發(fā)展態(tài)勢和發(fā)展質(zhì)量，也可以更加滿足潛在的智慧市場消費(fèi)需求。