楊浩東，王高峰

（中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)人文與社會(huì)科學(xué)學(xué)院，安徽合肥 230026）

1 研究背景

作為中國(guó)創(chuàng)新戰(zhàn)略的重要組成部分，國(guó)家高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)承擔(dān)著促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新的重要使命。自1988 年中關(guān)村科技園在北京建立以來(lái)，中國(guó)的高新區(qū)創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)出顯著的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)與良好發(fā)展質(zhì)量，于2020 年貢獻(xiàn)了全國(guó)（未含港澳臺(tái)地區(qū)）13.3%的生產(chǎn)總值和近一半的國(guó)際專利申請(qǐng)量。從形成上看，早期高新區(qū)可以理解為在政府“圈地運(yùn)動(dòng)”下形成的具有較好區(qū)位條件的特定地理空間，主要以吸引生產(chǎn)要素集聚推動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，然而，這一模式存在生產(chǎn)效率低下、創(chuàng)新要素不足等弊病［1］。隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，強(qiáng)調(diào)通過(guò)自主創(chuàng)新更變傳統(tǒng)粗獷式發(fā)展的高新區(qū)“二次創(chuàng)業(yè)”被提上議程［2］。同時(shí)，作為產(chǎn)業(yè)聚集地和現(xiàn)代化的新城區(qū)，高新區(qū)也被視為當(dāng)下推進(jìn)產(chǎn)城融合的突破點(diǎn)。在國(guó)內(nèi)新型數(shù)字技術(shù)逐漸成熟、智慧運(yùn)動(dòng)興起的大的背景下，智慧城市建設(shè)促進(jìn)了區(qū)域內(nèi)新技術(shù)和新知識(shí)的產(chǎn)生、流通和轉(zhuǎn)化，并為創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的形成搭建了新型平臺(tái)。因此，智慧城市成為許多國(guó)家高新區(qū)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)向的重要布局，以滿足區(qū)域產(chǎn)業(yè)空間與社會(huì)空間協(xié)調(diào)發(fā)展的內(nèi)在要求。

自2008 年IBM 公司提出“智慧城市”理念后［3］，智慧城市逐漸成為一個(gè)家喻戶曉的名字。雖然目前學(xué)界就智慧城市的定義尚未達(dá)成共識(shí)［4］，但已有研究，如Caragliu 等［5］，對(duì)智慧城市政策績(jī)效展開了評(píng)估。關(guān)于智慧城市政策績(jī)效的評(píng)估，可大體分為兩類：一類在闡明智慧城市定義的基礎(chǔ)上建立指標(biāo)體系，如張中青揚(yáng)等［6］的研究，并對(duì)智慧城市的績(jī)效、效率進(jìn)行測(cè)度，如Wang 等［7］的研究；另一類則是探究智慧城市政策實(shí)施所產(chǎn)生的一系列社會(huì)經(jīng)濟(jì)影響。在后一類研究中，不乏智慧城市建設(shè)與創(chuàng)新、企業(yè)發(fā)展間關(guān)系的檢驗(yàn)，例如，Caragliu 等［8］利用政策強(qiáng)度差異對(duì)歐盟309 個(gè)城市的分析發(fā)現(xiàn)，智慧城市建設(shè)確實(shí)刺激了創(chuàng)新；宋德勇等［9］采用中國(guó)148 個(gè)城市數(shù)據(jù)，研究表明智慧城市建設(shè)能夠促進(jìn)綠色技術(shù)創(chuàng)新量質(zhì)齊升；姚圣文等［10］、劉偉麗等等［11］的研究也識(shí)別到智慧城市建設(shè)對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升的促進(jìn)作用。相關(guān)文獻(xiàn)大多于城市或企業(yè)層面對(duì)智慧城市政策進(jìn)行考察，揭示了智慧城市建設(shè)所帶來(lái)的積極影響，但鮮有聚焦于高新區(qū)這一特定空間范圍檢驗(yàn)智慧城市建設(shè)何以影響區(qū)域內(nèi)企業(yè)發(fā)展，而這不僅對(duì)高新區(qū)產(chǎn)城融合戰(zhàn)略的發(fā)展轉(zhuǎn)向與推進(jìn)至關(guān)重要，同時(shí)也是進(jìn)一步豐富智慧城市試點(diǎn)政策評(píng)估研究的潛在契機(jī)。

據(jù)德勤《超級(jí)智能城市2.0》公布的信息，中國(guó)在建智慧城市數(shù)量近500 個(gè)［12］。就其空間范圍看，各地區(qū)的智慧城市試點(diǎn)方式存在差異，一些城市僅于創(chuàng)新要素聚集度更高的高新區(qū)進(jìn)行試點(diǎn)（以下簡(jiǎn)稱“模式1”），而部分城市則在全市范圍內(nèi)展開試點(diǎn)建設(shè)（以下簡(jiǎn)稱“模式2”）。學(xué)界雖對(duì)數(shù)字通信技術(shù)及智慧城市建設(shè)的非對(duì)稱性影響進(jìn)行了相當(dāng)程度上的探討，并以城市、企業(yè)原有的基礎(chǔ)稟賦和技術(shù)自有特征作為潛在的原因，但就試點(diǎn)模式的異質(zhì)性比對(duì)少有涉及。而于更小的空間范圍進(jìn)行試點(diǎn)，往往可以將有限的資源進(jìn)行有針對(duì)性地投入，集中力量重點(diǎn)突破；并且，相比其他城區(qū)，國(guó)家高新區(qū)有著得天獨(dú)厚的區(qū)位優(yōu)勢(shì)與政策傾斜，本身具有的高技術(shù)集約化特征也為智慧城市試點(diǎn)提供了更優(yōu)異的建設(shè)基礎(chǔ)。因此，理論上而言，對(duì)于肩負(fù)增強(qiáng)區(qū)域創(chuàng)新能力、提高科技成果轉(zhuǎn)化效率、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)使命的國(guó)家高新區(qū)，在其空間范圍內(nèi)進(jìn)行的智慧城市建設(shè)的效果也應(yīng)更為顯著。

2 理論分析與研究假設(shè)

2.1 智慧城市建設(shè)何以促進(jìn)高新區(qū)企業(yè)發(fā)展

高新區(qū)企業(yè)在推動(dòng)區(qū)域乃至城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)和創(chuàng)新發(fā)展中扮演著重要的角色，隨著宏觀環(huán)境和城市格局的變化，智慧型知識(shí)城區(qū)成為當(dāng)下居民和企業(yè)對(duì)城市形態(tài)的需求指向。智慧城市建設(shè)為企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展提供了更為優(yōu)越技術(shù)、平臺(tái)和環(huán)境生態(tài)的同時(shí)，也改善了城市行政與基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

就前者而言，智慧城市建設(shè)本身將帶動(dòng)以新興數(shù)字技術(shù)為主營(yíng)業(yè)務(wù)的企業(yè)入駐園區(qū)，這些企業(yè)數(shù)量的增加將提升高新區(qū)企業(yè)平均生產(chǎn)水平；并且，在政策的推動(dòng)下，傳統(tǒng)高新技術(shù)企業(yè)亦會(huì)對(duì)原有的生產(chǎn)系統(tǒng)底層架構(gòu)進(jìn)行更新，運(yùn)用新興智能技術(shù)提升包括采購(gòu)、研發(fā)、生產(chǎn)、營(yíng)銷在內(nèi)多個(gè)環(huán)節(jié)的效率。由于創(chuàng)新集聚與擴(kuò)散是高新區(qū)促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要機(jī)制，而智慧城市搭建的數(shù)字平臺(tái)不僅促進(jìn)了企業(yè)內(nèi)部信息流通，亦可提升企業(yè)間協(xié)同交互頻次與質(zhì)量，智慧產(chǎn)業(yè)孵化器、企業(yè)云生態(tài)系統(tǒng)等正是具體的表現(xiàn)形式，故智慧城市試點(diǎn)將強(qiáng)化高新區(qū)建設(shè)本身存在的集聚效應(yīng)與溢出效應(yīng)。考慮到高新區(qū)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的頻率較高，離不開大量的資金支持，作為智慧城市建設(shè)的重要組成，以云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)加持的數(shù)字金融既可通過(guò)平滑融資風(fēng)險(xiǎn)、提高金融資源供給緩解信息不對(duì)稱引致的企業(yè)融資約束，又可減輕股權(quán)質(zhì)押給企業(yè)融資帶來(lái)的負(fù)向影響。

對(duì)于后者（改善城市行政與基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)），大數(shù)據(jù)的應(yīng)用促進(jìn)了政府與企業(yè)、個(gè)人數(shù)據(jù)間的共聯(lián)共享，不僅能夠通過(guò)提升行政審批效率為服務(wù)主體生產(chǎn)生活提供便利（例如浙江省的“最多跑一次”和“一次不用跑”），亦可建立部門間聯(lián)合監(jiān)督模式，強(qiáng)化政府行政監(jiān)管能力。智慧城市發(fā)軔于現(xiàn)代數(shù)字技術(shù)的新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，通過(guò)新增包括5G 網(wǎng)絡(luò)基站、數(shù)據(jù)中心，改善包括交通運(yùn)輸、醫(yī)療衛(wèi)生、基礎(chǔ)教育在內(nèi)的公共服務(wù)部門的運(yùn)營(yíng)，從而降低高新區(qū)企業(yè)成本。此外，這一影響所帶來(lái)的正外部性將吸引包括人才、資本在內(nèi)的一系列生產(chǎn)、創(chuàng)新要素，提升區(qū)域內(nèi)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

基于以上分析回顧，有理由提出以下假設(shè)1a：高新區(qū)智慧城市試點(diǎn)能顯著夠促進(jìn)區(qū)域內(nèi)企業(yè)發(fā)展。

2.2 問(wèn)題及風(fēng)險(xiǎn)

雖然大量的理論及政策評(píng)估文獻(xiàn)識(shí)別出智慧城市產(chǎn)生的積極作用，但同樣有研究指出了智慧城市建設(shè)過(guò)程中存在的問(wèn)題［13］；并且，由于智慧城市與高新區(qū)在建設(shè)方式、體制環(huán)境等方面具有相似性，故存在老問(wèn)題與新問(wèn)題疊加而加劇智慧城市建設(shè)中一些負(fù)面影響的風(fēng)險(xiǎn)。

一方面，信息不對(duì)稱所產(chǎn)生的認(rèn)知偏差引致現(xiàn)有智慧城市實(shí)踐與理論內(nèi)涵間存在不一致。部分城市仍采用傳統(tǒng)發(fā)展理念與建設(shè)模式，將智慧城市簡(jiǎn)單理解為城市信息化或數(shù)字技術(shù)的堆砌。同樣，高新區(qū)在 “二次創(chuàng)業(yè)”過(guò)程中在認(rèn)識(shí)上的轉(zhuǎn)變較為滯緩，對(duì)以往“以地養(yǎng)區(qū)”的外延式發(fā)展抱有依賴。由于早期僅注重資金和企業(yè)數(shù)量上的投入與引進(jìn)，忽略了區(qū)域創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的營(yíng)造，這導(dǎo)致高新區(qū)創(chuàng)新要素集聚程度并不理想，削弱了智慧城市建設(shè)潛在的積極影響。無(wú)論是高新區(qū)還是智慧城市，地方政府間的政績(jī)競(jìng)爭(zhēng)進(jìn)一步加劇了低水平重復(fù)和無(wú)序擴(kuò)張，缺乏有針對(duì)性的方針以解決城市問(wèn)題和滿足民眾需求。區(qū)域創(chuàng)新資源稟賦與數(shù)字化程度存在差異表明各地應(yīng)因地制宜地探尋發(fā)展道路，但政府投資的軍備競(jìng)賽致使智慧城市和高新區(qū)建設(shè)皆存在高度同質(zhì)化問(wèn)題，模糊了地區(qū)比較優(yōu)勢(shì)并降低競(jìng)爭(zhēng)力。

另一方面，管理體制的不成熟也是智慧城市建設(shè)和高新區(qū)發(fā)展所共同存在的問(wèn)題。在智慧城市建設(shè)投資渠道單一（投融資機(jī)制不健全）這一前提下，頂層設(shè)計(jì)與實(shí)際脫離增加了建設(shè)成本估計(jì)的難度，可能造成建設(shè)規(guī)模與當(dāng)?shù)刎?cái)政支持能力間的不匹配，也即部分地區(qū)缺少資金的可持續(xù)投入。相較于智慧城市建設(shè)，高新區(qū)發(fā)展雖然不存在直接的投資壓力，但由于政府過(guò)度干預(yù)創(chuàng)新要素配置，財(cái)政補(bǔ)貼、稅收優(yōu)惠等舉措的激勵(lì)效果呈邊際效應(yīng)遞減甚至轉(zhuǎn)為負(fù)的態(tài)勢(shì)。大量的尋租行為也導(dǎo)致園區(qū)內(nèi)企業(yè)缺乏自力更生的能力和自主創(chuàng)新的動(dòng)力，無(wú)法為地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展和財(cái)政穩(wěn)定提供支撐。最后，城市管理與園區(qū)建設(shè)上，由于缺乏長(zhǎng)效運(yùn)營(yíng)管理機(jī)制，部門與部門間存在利益牽扯與管理沖突，職能與權(quán)責(zé)劃分不清等弊病也會(huì)影響到項(xiàng)目的推進(jìn)與調(diào)整。

因此，考慮到上述智慧城市建設(shè)和高新區(qū)發(fā)展中存在的問(wèn)題，亦可提出以下假設(shè)1b：高新區(qū)智慧城市試點(diǎn)對(duì)區(qū)域內(nèi)企業(yè)發(fā)展的促進(jìn)作用較為有限。

2.3 智慧城市對(duì)高新區(qū)企業(yè)影響的異質(zhì)性考察——基于試點(diǎn)范圍不同

智慧城市建設(shè)的非對(duì)稱影響表現(xiàn)為作用的區(qū)域異質(zhì)性和城市、企業(yè)特征異質(zhì)性［10］。就具體結(jié)果而言，可大體劃分為兩類。一類認(rèn)為智慧城市建設(shè)對(duì)后發(fā)主體影響更為顯著［14］。其主要的解釋是，西部地區(qū)的初始經(jīng)濟(jì)水平較東中部地區(qū)落后，故存在更大的提升空間。然而，另一類研究結(jié)果表明，具備發(fā)展基礎(chǔ)的主體在智慧城市建設(shè)中受益更多［15］。在經(jīng)濟(jì)相對(duì)落后的區(qū)域，因?yàn)槊總€(gè)客戶需要數(shù)量更多的基礎(chǔ)設(shè)施，所以向這些地區(qū)提供網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的成本往往更高，這也進(jìn)一步導(dǎo)致新技術(shù)應(yīng)用所形成的投資回報(bào)率較低；同樣意味著后發(fā)地區(qū)在普及數(shù)字技術(shù)方面可能存在難以克服的劣勢(shì)，欠發(fā)達(dá)地區(qū)即使有在發(fā)展數(shù)字技術(shù)，但由于較差的吸收能力，智慧城市建設(shè)對(duì)區(qū)域發(fā)展的刺激作用可能十分有限。形成對(duì)照，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度較高的地區(qū)一方面擁有雄厚的經(jīng)濟(jì)實(shí)力，也更容易吸引發(fā)展新技術(shù)所需的人才。數(shù)字技術(shù)發(fā)展形成的數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有自我膨脹的特點(diǎn)，也會(huì)促使區(qū)域的優(yōu)勢(shì)地位進(jìn)一步強(qiáng)化。

作為政府通過(guò)規(guī)劃開辟出來(lái)的增量區(qū)域，高新區(qū)往往具有更多的發(fā)展空間，且具有更為優(yōu)越的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)與創(chuàng)新要素稟賦。2021 年，杭州高新區(qū)（濱江）的數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)增加值達(dá)1 596.2億元，同比增長(zhǎng)16.0%，占園區(qū)生產(chǎn)總值比重為78.9%，連續(xù)位居全省第一；南昌高新區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)（包括軟件信息服務(wù)業(yè)和電子信息制造業(yè)）規(guī)上企業(yè)營(yíng)收達(dá)587.6 億元，同比增長(zhǎng)67.6%，產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)全市第一。由此可見，高新區(qū)為數(shù)字技術(shù)應(yīng)用發(fā)展提供了廣闊的空間與創(chuàng)新支持，而后者則成為前者發(fā)展的重要?jiǎng)幽苤?。故?duì)高新區(qū)企業(yè)發(fā)展而言，模式1 在理論上應(yīng)具有更為顯著的積極影響。圖1 顯示，無(wú)論是企業(yè)總收入還是凈利潤(rùn)，相對(duì)于未試點(diǎn)高新區(qū)和模式2，采用模式1 的高新區(qū)企業(yè)具有更好的發(fā)展績(jī)效。

圖1 不同發(fā)展模式下我國(guó)高新區(qū)企業(yè)發(fā)展績(jī)效比對(duì)

基于此，提出以下假設(shè)2：就對(duì)高新區(qū)企業(yè)發(fā)展而言，試點(diǎn)模式1 有著比模式2 更為顯著的積極影響。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 研究方法

3.1.1 雙重差分法

中國(guó)智慧城市實(shí)踐可以追溯到 2000 年開始的數(shù)字城市建設(shè)。受全球智慧城市浪潮影響，中國(guó)政府在 2009 年提出智慧城市建設(shè)構(gòu)想，并于2012 年開始大規(guī)模試點(diǎn)，至今為止，先后共公布3 批國(guó)家智慧城市試點(diǎn)名單。本研究將智慧城市試點(diǎn)政策視為一次準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，采用時(shí)變雙重差分法評(píng)估智慧城市對(duì)高新區(qū)企業(yè)產(chǎn)生的影響。參照袁航等［15］、姚圣文等［10］的研究，構(gòu)建計(jì)量模型具體如下：

式（1）中：i和t分別表示具體城市和具體年份；SCP（即smart city policy，具體表現(xiàn)為Treatment×Time）代指政策的處理效應(yīng)，如果城市i屬于處理組，Treatment 取值為1，反之則為0，Time是智慧城市政策實(shí)施前后時(shí)間的虛擬變量，政策實(shí)施前取0，實(shí)施后為1；Y為企業(yè)發(fā)展績(jī)效；為可能對(duì)高新區(qū)企業(yè)發(fā)展產(chǎn)生影響的其他控制變量；μi和分別代表不隨時(shí)間變化的個(gè)體特征和不隨個(gè)體變換的時(shí)間特征；隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)以εit代指。

在選取實(shí)驗(yàn)組和控制組過(guò)程中，進(jìn)行了以下處理：（1）某些地級(jí)市在設(shè)立智慧城市時(shí)，只將地級(jí)市內(nèi)的某個(gè)縣或區(qū)（高新區(qū)未在空間范圍內(nèi)）作為試點(diǎn)城市，因?yàn)槿绻麑㈦`屬于該類地級(jí)市的高新區(qū)作為試點(diǎn)區(qū)域會(huì)低估智慧城市的作用，因此，將這類高新區(qū)的Treatment 值取為0；反之，即使試點(diǎn)范圍不是覆蓋全市，但高新區(qū)位于其空間范圍內(nèi)部，Treatment 值仍取為1。

3.1.2 合成控制法

由于需探究智慧城市對(duì)高新區(qū)企業(yè)的作用效果是否因試點(diǎn)范圍不同存在異質(zhì)性，而本研究的核心實(shí)驗(yàn)組數(shù)量較少（合肥、長(zhǎng)春和青島3 個(gè)地級(jí)市僅在高新區(qū)進(jìn)行智慧城市試點(diǎn)），考慮到樣本數(shù)量不足對(duì)估計(jì)精度的影響，因此進(jìn)一步采用Abadie 等［16］提出的合成控制法評(píng)估政策效果。盡管其他高新區(qū)與核心實(shí)驗(yàn)組可能并不相似，但該方法根據(jù)不同對(duì)照組與實(shí)驗(yàn)組在預(yù)測(cè)變量上的相似程度，對(duì)控制組加權(quán)擬合一個(gè)與實(shí)驗(yàn)組特征最相近的合成組（以下簡(jiǎn)稱“合成高新區(qū)”）。合成高新區(qū)可視為真實(shí)高新區(qū)的反事實(shí)結(jié)果，通過(guò)比較合肥、長(zhǎng)春和青島高新新區(qū)與合成高新區(qū)在企業(yè)發(fā)展績(jī)效上的差異，評(píng)估試點(diǎn)范圍不同存在的政策效果差異。

假設(shè)收集到（K+1）個(gè)高新區(qū)在t∈［1,T］期內(nèi)的企業(yè)發(fā)展績(jī)效，第i個(gè)高新區(qū)在T0（1 ≤T0≤T）實(shí)施了智慧城市試點(diǎn)（實(shí)驗(yàn)組），其他K個(gè)高新區(qū)均未開展智慧城市建設(shè)（控制組）。表示高新區(qū)i在時(shí)間t受到的智慧城市政策影響的企業(yè)績(jī)效，為高新區(qū)i在時(shí)間t未受到智慧城市政策影響的企業(yè)績(jī)效?？傻贸稣咝?yīng)為已知的智慧城市政策影響后的高新區(qū)企業(yè)績(jī)效。對(duì)于，可通過(guò)Abadie 等［17］提出的因子模型來(lái)估計(jì)，模型形式如下：

Abadie 等［17］的研究證明，如果政策實(shí)施前時(shí)間段比實(shí)施后長(zhǎng)，則可以用作為的無(wú)偏估計(jì)，最終得到智慧城市作用的估計(jì)值：

3.2 指標(biāo)選取、數(shù)據(jù)來(lái)源與研究框架

2020 年，國(guó)務(wù)院出臺(tái)《關(guān)于促進(jìn)國(guó)家高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)高質(zhì)量發(fā)展的若干意見》，為避免研究對(duì)象受這一政策影響，將考察期置于2020 年以前，并基于數(shù)據(jù)的完整性考慮（2003 年前數(shù)據(jù)缺失值較多），最終選取2003—2019 年中國(guó)88 個(gè)國(guó)家高新區(qū)作為研究樣本。

解釋變量為政策處理效應(yīng)（SCP）的虛擬變量；被解釋變量為企業(yè)發(fā)展績(jī)效。基于數(shù)據(jù)的可得性并借鑒林劍鉻等［18］的研究，選用企業(yè)總收入（total revenue）、技術(shù)收入（technical revenue）和凈利潤(rùn)（net profit）作為企業(yè)發(fā)展績(jī)效的代理變量。為控制區(qū)域隨時(shí)間而變化的特征因素，選擇高新區(qū)企業(yè)數(shù)、期末從業(yè)人員數(shù)、實(shí)交稅費(fèi)和出口額作為高新區(qū)層面的控制變量；將經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口自然增長(zhǎng)率、公共財(cái)政支出、財(cái)政科技投入和金融支撐作為城市層面的控制變量。其中，以人均地區(qū)生產(chǎn)總值作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的代理變量；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)則以第二產(chǎn)業(yè)占比來(lái)表征；金融支撐選用年末金融機(jī)構(gòu)人民幣各項(xiàng)貸款余額進(jìn)行衡量。

所使用的城市層面數(shù)據(jù)來(lái)自歷年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，被解釋變量和高新區(qū)層面控制變量取自《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)火炬統(tǒng)計(jì)年鑒》。內(nèi)生性處理過(guò)程所需的城市平均坡度根據(jù)全球數(shù)字高程模型（ASTER global digital elevation model）數(shù)據(jù)計(jì)算得到。部分年份存在數(shù)據(jù)缺失，以查詢省份統(tǒng)計(jì)年鑒和插值法互補(bǔ)的方式進(jìn)行填充。

最后，總結(jié)以上有關(guān)智慧城市建設(shè)對(duì)高新區(qū)發(fā)展影響機(jī)制分析與研究設(shè)計(jì)，構(gòu)建分析框架，如圖2 所示。

圖2 智慧城市建設(shè)對(duì)高新區(qū)發(fā)展影響機(jī)制與研究框架

4 實(shí)證檢驗(yàn)

4.1 基于雙重差分法的高新區(qū)智慧城市試點(diǎn)建設(shè)評(píng)估

4.1.1 基準(zhǔn)檢驗(yàn)

表1 為智慧城市建設(shè)對(duì)城市高新區(qū)企業(yè)發(fā)展影響的檢驗(yàn)結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)，在分別以總收入、技術(shù)收入和凈利潤(rùn)作為被解釋變量的回歸模型中，政策的處理效應(yīng)皆不顯著，這也表明智慧城市建設(shè)對(duì)地級(jí)市高新區(qū)企業(yè)發(fā)展并沒有產(chǎn)生統(tǒng)計(jì)意義上的顯著影響。

表1 樣本智慧城市試點(diǎn)政策對(duì)企業(yè)的影響效應(yīng)與試點(diǎn)模式比對(duì)檢驗(yàn)結(jié)果

為了考察試點(diǎn)模式1 是否比模式2 對(duì)高新區(qū)內(nèi)部企業(yè)影響更大，構(gòu)建處理效應(yīng)和試點(diǎn)模式虛擬變量（模式1 則取值為1；反之則為0）的交乘項(xiàng)（SCP×HZ_dummy）納入回歸方程中，結(jié)果顯示交乘項(xiàng)在10%水平下顯著為正，這意味著模式1 僅在促進(jìn)高新區(qū)企業(yè)技術(shù)收入方面存在微弱的優(yōu)勢(shì)。

為了進(jìn)一步評(píng)估模式1 的政策凈效應(yīng)，將隸屬于模式2 的高新區(qū)從總樣本中刪去，再次進(jìn)行回歸，結(jié)果表明企業(yè)發(fā)展績(jī)效并沒有比那些尚未進(jìn)行智慧城市試點(diǎn)的高新區(qū)的企業(yè)表現(xiàn)更好。

4.1.2 內(nèi)生性處理

作為城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要主體，高新區(qū)企業(yè)績(jī)效水平反映了當(dāng)?shù)貏?chuàng)新生態(tài)環(huán)境的優(yōu)劣，因此，企業(yè)發(fā)展較好的城市更有可能被納入智慧城市試點(diǎn)名單，也即，以上檢驗(yàn)結(jié)果可能受到雙向因果關(guān)系所引致的內(nèi)生性干擾。對(duì)此，采用兩階段最小二乘法（2SLS）進(jìn)行內(nèi)生性處理。工具變量選取的核心思想是尋找一個(gè)外生的、影響內(nèi)生變量（政策試點(diǎn)）的變量，而城市坡度相關(guān)的地理變量一般不隨時(shí)間變化，也就與高新區(qū)企業(yè)發(fā)展不存在直接的因果關(guān)系；并且，城市坡度過(guò)大在一定程度上會(huì)提升智慧城市建設(shè)工程開展的難度，阻礙智慧城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，即城市坡度會(huì)潛在影響智慧城市試點(diǎn)區(qū)域的選擇。因此，選擇城市平均坡度（Slope_r）作為工具變量。對(duì)工具變量選用合理性進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表2 所示，皆拒絕了“識(shí)別不足”的原假設(shè)，且不存在弱工具變量問(wèn)題（Cragg-Donald Wald和Kleibergen-Paap rk Wald 的F統(tǒng)計(jì)值皆大于15%maximal Ⅳ size）。其中，第一階段的回歸結(jié)果顯示，Slope_r 與SCP 間呈負(fù)向關(guān)聯(lián)（系數(shù)在1%水平下顯著為負(fù)），意味著智慧城市建設(shè)往往傾向于在坡度較低的區(qū)域展開，與實(shí)際相符；第二階段的回歸結(jié)果顯示，試點(diǎn)政策與企業(yè)總收入和凈利潤(rùn)間的系數(shù)皆在1%水平下顯著為負(fù)，而與技術(shù)收入的系數(shù)在1%水平下顯著為正（4.201）。這一方面反映潛在的內(nèi)生性問(wèn)題對(duì)基本回歸檢驗(yàn)產(chǎn)生了影響，另一方面意味著智慧城市試點(diǎn)建設(shè)僅促進(jìn)了高新區(qū)企業(yè)技術(shù)收入的提升，對(duì)總收入和凈利潤(rùn)皆產(chǎn)生了負(fù)向影響。至此，假設(shè)1a和1b在一定程度上得到驗(yàn)證。

表2 樣本智慧城市試點(diǎn)政策對(duì)企業(yè)影響的內(nèi)生性回歸分析結(jié)果

表2（續(xù)）

4.2 高新區(qū)智慧城市異質(zhì)性試點(diǎn)模式效果評(píng)估：以合肥為例

首先，考慮到所采用的方法對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的要求，僅將2003 年為國(guó)家級(jí)高新區(qū)作為控制組。其次，以高新區(qū)企業(yè)數(shù)、期末從業(yè)人員數(shù)、實(shí)交稅費(fèi)和出口額以及2004、2007 和2011 年的結(jié)果變量作為預(yù)測(cè)變量。擬合數(shù)值如表3 所示（因篇幅限制，僅列出真實(shí)高新區(qū)與合成高新區(qū)的協(xié)變量比對(duì)結(jié)果），合成高新區(qū)和真實(shí)高新區(qū)間的誤差大多控制在6%以內(nèi)，僅在以凈利潤(rùn)作為結(jié)果變量的比對(duì)中出現(xiàn)3 組顯著大于6%的情況。參照孟溦等［19］的研究并考慮到后續(xù)擬合結(jié)果（見圖1 至圖3），這種誤差是可以接受的。

表3 合肥智慧城市試點(diǎn)異質(zhì)性對(duì)高新區(qū)企業(yè)發(fā)展影響分析結(jié)果

表3（續(xù)）

當(dāng)以企業(yè)總收入作為結(jié)果變量時(shí)，合成高新區(qū)由鄭州高新區(qū)（0.643）和淄博高新區(qū)（0.207）、南昌高新區(qū)（0.098）和上海張江高科技園（0.051）4個(gè)高新區(qū)加權(quán)構(gòu)成。如圖3（a）所示，實(shí)線表示高新區(qū)企業(yè)總收入的真實(shí)值，虛線表示合成高新區(qū)的總收入，垂直虛線代表合肥于2013 年在高新區(qū)實(shí)施智慧城市試點(diǎn)建設(shè)，虛線左側(cè)代表未受政策沖擊時(shí)的收入走勢(shì)?？梢钥闯?，在此之前，合成高新區(qū)與真實(shí)高新區(qū)的企業(yè)總收入變動(dòng)較為吻合；而在進(jìn)行智慧城市建設(shè)的2 年后，相比合成高新區(qū)出現(xiàn)下滑的趨勢(shì)，真實(shí)高新區(qū)的總收入呈現(xiàn)出較強(qiáng)韌性；這一作用在圖3（b）中得到進(jìn)一步呈現(xiàn)，真實(shí)高新區(qū)與合成高新區(qū)企業(yè)總收入在2015 年開始分岔，且政策效應(yīng)越來(lái)越大。然而，當(dāng)以企業(yè)凈利潤(rùn)作為結(jié)果變量時(shí)，合成高新區(qū)分別由武漢東湖新技術(shù)開發(fā)區(qū)（0.417）、貴陽(yáng)高新區(qū)（0.351）、廣州高新區(qū)（0.231）三者加權(quán)構(gòu)成，揭示了高新區(qū)智慧城市建設(shè)的負(fù)面影響。具體而言，政策實(shí)施前真實(shí)高新區(qū)與合成高新區(qū)企業(yè)凈利潤(rùn)變化如影隨形；在實(shí)施智慧城市試點(diǎn)政策的第二年，真實(shí)高新區(qū)與合成高新區(qū)出現(xiàn)分岔，且前者上升幅度顯著小于后者，如圖3（c）（d）所示，2013 年及之前兩者保持了相對(duì)重合的路徑，但在2013 之后，真實(shí)高新區(qū)企業(yè)利潤(rùn)相對(duì)出現(xiàn)驟然下降。進(jìn)一步檢驗(yàn)高新區(qū)智慧城市試點(diǎn)對(duì)企業(yè)技術(shù)收入的影響，如圖3（e）（f）所示，早期的擬合效果并不理想，但仍可以看出在受到智慧城市建設(shè)的政策沖擊后，相比合成高新區(qū)，真實(shí)高新區(qū)的技術(shù)收入亦存在一定的提升。

圖3 智慧城市試點(diǎn)政策對(duì)真實(shí)與合成的合肥高新區(qū)企業(yè)發(fā)展績(jī)效比對(duì)

4.3 進(jìn)一步分析與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

4.3.1 更換研究對(duì)象

以合肥高新區(qū)作為檢驗(yàn)對(duì)象的結(jié)果表明，雖然智慧城市試點(diǎn)政策刺激了高新區(qū)企業(yè)收入的增長(zhǎng)，但會(huì)對(duì)企業(yè)的凈利潤(rùn)產(chǎn)生負(fù)向影響。這也意味著僅就智慧城市試點(diǎn)而言，更小空間范圍的試點(diǎn)模式并不一定能于短期促進(jìn)企業(yè)利潤(rùn)的提升。為保證這一結(jié)論的穩(wěn)健性，對(duì)同樣隸屬于該試點(diǎn)模式的長(zhǎng)春和青島高新區(qū)進(jìn)行考察。

一方面，就長(zhǎng)春高新區(qū)而言，以總收入作為結(jié)果變量，通過(guò)合成控制法計(jì)算而來(lái)的合成高新區(qū)主要由上海張江高科技園（0.560）、襄陽(yáng)高新區(qū)（0.381）、太原高新區(qū)（0.044）、烏魯木齊高新區(qū)（0.014）和淄博高新區(qū)（0.002）構(gòu)成。從圖4（a）（b）可以看出，真實(shí)高新區(qū)與合成高新區(qū)于政策實(shí)施前變化趨勢(shì)基本吻合，而在智慧城市建設(shè)后相較于合成高新區(qū)，真實(shí)高新區(qū)的上升有所乏力。同樣的特征表現(xiàn)在以凈利潤(rùn)作為結(jié)果變量的檢驗(yàn)，合成組由廣州高新區(qū)（0.740）、上海張江高科技園（0.234）和武漢東湖新技術(shù)開發(fā)區(qū)（0.027）加權(quán)構(gòu)成。如圖4（c）（d）所示，可以看出，在2013 年之后，高新區(qū)企業(yè)凈利潤(rùn)呈波動(dòng)變化趨勢(shì)，2019 年凈利潤(rùn)數(shù)值僅為40（與政策實(shí)施初期持平），而合成高新區(qū)的這一數(shù)值則已超過(guò)100。最后，與合肥高新區(qū)類似，以技術(shù)收入作為結(jié)果變量的擬合效果并不理想（雖然呈現(xiàn)出模糊的政策促進(jìn)作用），如圖4（e）（f）所示。

圖4 智慧城市試點(diǎn)政策對(duì)真實(shí)與合成的長(zhǎng)春高新區(qū)企業(yè)發(fā)展績(jī)效比對(duì)

另一方面，對(duì)于青島高新區(qū)，遵循上述操作過(guò)程，檢驗(yàn)結(jié)果如圖5 所示，基本可以看出，對(duì)于以總收入和凈利潤(rùn)作為結(jié)果變量的評(píng)估，合成高新區(qū)的擬合效果較優(yōu)，且未皆表現(xiàn)出智慧城市建設(shè)政策對(duì)高新區(qū)企業(yè)的促進(jìn)作用。雖然與長(zhǎng)春高新區(qū)的分析結(jié)果相像，但可以對(duì)本研究結(jié)論的穩(wěn)健性作很好地補(bǔ)充，因?yàn)樵诤铣砷L(zhǎng)春高新區(qū)的構(gòu)成中，上海、廣州等一線城市高新區(qū)是其主要構(gòu)成，考慮到一線城市在經(jīng)濟(jì)環(huán)境、政策傾向上的優(yōu)勢(shì)，可能會(huì)低估長(zhǎng)春高新區(qū)智慧城市建設(shè)的作用。而對(duì)于青島，以其中將凈利潤(rùn)作為結(jié)果變量的檢驗(yàn)為例，其合成高新區(qū)則主要由襄陽(yáng)高新區(qū)（0.623）和綿陽(yáng)高新區(qū)（0.196）構(gòu)成，而結(jié)果同樣表現(xiàn)出真實(shí)高新區(qū)企業(yè)利潤(rùn)增幅小于合成高新區(qū)的現(xiàn)象，如圖5（c）所示。這佐證了智慧城市建設(shè)并沒有對(duì)高新區(qū)企業(yè)發(fā)展產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性的促進(jìn)作用。

圖5 智慧城市試點(diǎn)政策對(duì)真實(shí)與合成的青島高新區(qū)企業(yè)發(fā)展績(jī)效比對(duì)

至此，以上研究結(jié)果表明假設(shè)2 中的猜想沒有被完全證實(shí)，即使僅在技術(shù)要素更為富集的高新區(qū)進(jìn)行政策試點(diǎn)，智慧城市建設(shè)亦可能產(chǎn)生與預(yù)期截然相反的影響。

4.3.2 安慰劑檢驗(yàn)

為進(jìn)一步排查上述研究結(jié)果是否由偶然因素所致，參照Abadie等［17］的研究，使排序檢驗(yàn)（permutation test）的方式來(lái)判斷是否還有其他城市高新區(qū)出現(xiàn)與合肥、長(zhǎng)春及青島同樣的情況。具體思路是：依次將控制組高新區(qū)（donor pool）作為假想的處理組，分別進(jìn)行多次合成控制，并就其結(jié)果與合肥等先驗(yàn)高新區(qū)檢驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行比對(duì)?？紤]到實(shí)施前擬合效果對(duì)結(jié)論推斷的重要性，基于已有研究經(jīng)驗(yàn)，刪除政策實(shí)施前RMSPE 值1.5 倍于合肥、長(zhǎng)春、青島的城市高新區(qū)樣本；并且，由于以技術(shù)收入作為結(jié)果變量的合成效果并不理想，因此，僅對(duì)總收入和凈利潤(rùn)作進(jìn)一步的安慰劑檢驗(yàn)。結(jié)果如圖6 所示，粗實(shí)線代表了合肥、長(zhǎng)春和青島的智慧城市建設(shè)政策效應(yīng)，虛線代表了其他高新區(qū)智慧城市建設(shè)政策效應(yīng)?？梢钥闯?，除合肥高新區(qū)的總收入和青島高新區(qū)的凈利潤(rùn)的安慰劑比對(duì)，先驗(yàn)處理組的企業(yè)發(fā)展指標(biāo)顯著低于其他高新區(qū)，也即表明控制組要得到與實(shí)驗(yàn)組相同的效果是小概率事件。就此可以推斷，“智慧城市建設(shè)試點(diǎn)模式1 并不比模式2 更有效”的結(jié)論是相對(duì)穩(wěn)健的。

圖6 智慧城市試點(diǎn)政策對(duì)各高新區(qū)企業(yè)發(fā)展績(jī)效差值分布

4.3.3 更換控制組

為進(jìn)一步明晰合肥、長(zhǎng)春和青島在高新區(qū)進(jìn)行智慧城市試點(diǎn)相對(duì)于未試點(diǎn)高新區(qū)的凈效應(yīng)，將控制組更換為尚未進(jìn)行智慧城市試點(diǎn)的地級(jí)市高新區(qū)，再次進(jìn)行合成控制法檢驗(yàn)。同理，結(jié)果表明雖然智慧城市試點(diǎn)促進(jìn)了合肥高新區(qū)企業(yè)總收入上升，但反而降低了企業(yè)凈利潤(rùn)；并且，政策的負(fù)向效應(yīng)在長(zhǎng)春和青島的高新區(qū)表現(xiàn)更為顯著（總收入和凈利潤(rùn)皆表現(xiàn)出相對(duì)下降的趨勢(shì)）。這與本研究基于2SLS 的檢驗(yàn)結(jié)果“政策對(duì)企業(yè)總收入和凈利潤(rùn)的回歸系數(shù)皆在1%水平下顯著為負(fù)”相契合。

4.3.4 既有事實(shí)與具體例證

事實(shí)上，中國(guó)高新區(qū)發(fā)展與智慧城市建設(shè)過(guò)程存在項(xiàng)目落地發(fā)展難以為繼的問(wèn)題。以青島為例，作為青島高新區(qū)的第一個(gè)產(chǎn)業(yè)園項(xiàng)目，中國(guó)智谷旨在圍繞智慧交通、政務(wù)等智慧城市主題板塊，建設(shè)智慧城市企業(yè)總部、展示與體驗(yàn)中心、數(shù)據(jù)與應(yīng)用產(chǎn)業(yè)區(qū)，以實(shí)現(xiàn)高端智慧城市產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈的營(yíng)造，然而如今發(fā)展停滯，該建設(shè)項(xiàng)目在2019 年流拍的前提下于2020 年降價(jià)六成上市拍賣；同樣，青島高新區(qū)與中興通訊股份有限公司共建的青島科技產(chǎn)業(yè)園項(xiàng)目，目標(biāo)打造青島高新區(qū)智慧園區(qū)技術(shù)中心和開放式服務(wù)平臺(tái)，也于近年最終以拍賣落幕；此外，其他城區(qū)中的項(xiàng)目建設(shè)（諸如有中國(guó)“數(shù)都”之稱的惠普大數(shù)據(jù)中心、中昌數(shù)創(chuàng)智慧谷產(chǎn)業(yè)園等）亦存在相似的發(fā)展過(guò)程。分析具體原因，智慧城市建設(shè)往往存在重硬件、輕應(yīng)用和重項(xiàng)目、輕規(guī)劃運(yùn)營(yíng)等問(wèn)題。武漢智慧生態(tài)科技投資有限公司與微軟合作投入達(dá)1.75 億的智慧城市建設(shè)項(xiàng)目爛尾，既被歸因于在信息技術(shù)（IT）軟件（智慧城云平臺(tái)微軟軟件，

6 921 萬(wàn)元；微軟技術(shù)實(shí)踐中心/ITA 軟件，1 059 萬(wàn)元）、云服務(wù)（WindowsAzure 公有云，5 496 萬(wàn)元；云管理平臺(tái)，1 449 萬(wàn)元）上投入過(guò)多，而在業(yè)務(wù)規(guī)劃運(yùn)營(yíng)方面的側(cè)重明顯不足（CityNext 規(guī)劃咨詢占比不到5%，838 萬(wàn)元）。

5 研究結(jié)論與政策啟示

隨著國(guó)家高新區(qū)將智慧城市建設(shè)作為“以產(chǎn)興城、以城促產(chǎn)、產(chǎn)城融合”過(guò)程中的重要目標(biāo)。智慧城市項(xiàng)目在中國(guó)“遍地開花”；但與此同時(shí)，部分地方盲目追求智慧城市建設(shè)規(guī)模和速度而忽略了利益相關(guān)者的訴求，隨之帶來(lái)一系列負(fù)面影響?；谶@一現(xiàn)實(shí)背景，本研究探討并檢驗(yàn)了中國(guó)智慧城市建設(shè)試點(diǎn)對(duì)高新區(qū)企業(yè)發(fā)展產(chǎn)生的影響，得到如下結(jié)論：（1）智慧城市建設(shè)僅在一定程度上促進(jìn)了高新區(qū)企業(yè)技術(shù)收入的提升，但對(duì)企業(yè)凈利潤(rùn)則產(chǎn)生了顯著的負(fù)面影響；（2）就對(duì)高新區(qū)企業(yè)發(fā)展而言，智慧城市建設(shè)僅在高新區(qū)進(jìn)行試點(diǎn)并不能比在更大空間范圍內(nèi)試點(diǎn)（例如全市）效果更好；（3）從具體效果上看，智慧城市建設(shè)雖然促進(jìn)了合肥高新區(qū)企業(yè)總收入的增加，但反而降低了企業(yè)凈利潤(rùn)，為對(duì)于長(zhǎng)春、青島是高新區(qū)，無(wú)論是總收入還是凈利潤(rùn)，智慧城市建設(shè)所帶來(lái)的影響皆為負(fù)向。

雖然諸多研究揭示了智慧城市發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)、創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)、自然及社會(huì)環(huán)境產(chǎn)生的積極作用，但本研究結(jié)果表明智慧城市建設(shè)對(duì)高新區(qū)企業(yè)發(fā)展的刺激作用較為有限。本研究的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)并不是對(duì)高新區(qū)智慧城市建設(shè)這一政策組合的否定，而是認(rèn)為需考慮對(duì)現(xiàn)行政策體系中的缺陷進(jìn)行挖掘與調(diào)整?；谝陨戏治龊脱芯拷Y(jié)論，在今后智慧城市建設(shè)項(xiàng)目體系的構(gòu)建中，可考慮對(duì)以下方面有所側(cè)重：（1）針對(duì)重干預(yù)、輕市場(chǎng)問(wèn)題，改善現(xiàn)有制度環(huán)境，以市場(chǎng)需求引導(dǎo)項(xiàng)目建設(shè)?？紤]到政府過(guò)度干預(yù)所引致的創(chuàng)新要素低效配置，一方面應(yīng)逐步消除高新區(qū)政策體系中違背市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制的環(huán)節(jié)；另一方面，智慧城市建設(shè)同樣需依托市場(chǎng)的“無(wú)形之手”，實(shí)現(xiàn)規(guī)劃建設(shè)與應(yīng)用需求的有效對(duì)接，通過(guò)市場(chǎng)化方式來(lái)創(chuàng)造居民受惠、企業(yè)受益的智慧應(yīng)用。（2）針對(duì)重硬件建設(shè)、輕應(yīng)用問(wèn)題，改變認(rèn)為智慧城市是城市信息或數(shù)字化的傳統(tǒng)認(rèn)知，避免因沿襲以往的城市建設(shè)思路而強(qiáng)化了路徑依賴性，制約有關(guān)建設(shè)項(xiàng)目的深入推進(jìn)。配套設(shè)施和創(chuàng)新生態(tài)的缺位不僅無(wú)法促進(jìn)創(chuàng)新要素的聚集，亦會(huì)導(dǎo)致已有設(shè)施效用的降低，造成資源浪費(fèi)。故應(yīng)把“以人為本”價(jià)值目標(biāo)貫穿于智慧城市的建設(shè)始終。（3）針對(duì)重項(xiàng)目、輕規(guī)劃和重當(dāng)下、輕長(zhǎng)遠(yuǎn)問(wèn)題，從全局出發(fā)，做好頂層設(shè)計(jì)。首先，明確各部門的業(yè)務(wù)范疇，實(shí)現(xiàn)責(zé)任分配到位；其次，打造不同部門間、主體間協(xié)同合作機(jī)制，在提高政務(wù)效率的同時(shí)，引導(dǎo)企業(yè)和金融機(jī)構(gòu)等主體的參與，構(gòu)建穩(wěn)定且充滿活力的智慧城市建設(shè)治理模式；最后，加速構(gòu)建智慧城市建設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)（技術(shù)）體系和評(píng)價(jià)體系，完善地方黨政領(lǐng)導(dǎo)干部政績(jī)追加考核機(jī)制，以緩解“人走政息”問(wèn)題。