呂鑫科 劉程軍

(1.浙江工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,浙江 杭州 310023;2.浙江工業(yè)大學(xué)之江學(xué)院 商學(xué)院,浙江 杭州 310023)

0 引言

當(dāng)前,我國城市已進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段,以土地、資本為核心的傳統(tǒng)城市發(fā)展模式和以投資驅(qū)動(dòng)的傳統(tǒng)要素集聚方式不再適應(yīng)于新發(fā)展階段。智慧城市政策于2012年在中國正式實(shí)行,在近十年的實(shí)踐探索中,智慧城市建設(shè)指明了城市技術(shù)發(fā)展方向,并成為實(shí)現(xiàn)城市經(jīng)濟(jì)效益和資源效率雙提升的重要引擎。此外,研究顯示中國城市人口集聚速度仍慢于經(jīng)濟(jì)集聚速度,大城市相繼出臺(tái)人才引進(jìn)政策,“搶人大戰(zhàn)”在各城市上演,人才集聚伴隨人口集聚改變城市資本存量從而提升城市創(chuàng)新競爭力已成為共識(shí)。

智慧城市政策實(shí)施以來,諸多學(xué)者圍繞其內(nèi)涵、實(shí)施路徑以及社會(huì)影響等進(jìn)行了一系列研究。Yigitcanlar等認(rèn)為智慧城市是科技與城市的融合,也是建設(shè)宜居型城市和可持續(xù)城市的重要促成因素,也有學(xué)者將智慧城市比喻為一個(gè)從多維角度探索復(fù)雜人機(jī)關(guān)系的實(shí)驗(yàn)室。關(guān)于智慧城市的實(shí)踐,謝小芹等提出智慧城市不僅需要借用新型數(shù)字技術(shù)融合技術(shù)與城市場景,還需要新信息時(shí)代的治理新模式。相關(guān)研究更多地側(cè)重于智慧城市的政策影響,石大千等通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)智慧城市政策具有顯著的降污作用,一些學(xué)者進(jìn)一步驗(yàn)證了該研究成果。此外,關(guān)于智慧城市建設(shè)對(duì)城市創(chuàng)新能力提升、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、城市發(fā)展質(zhì)量提升以及收入差距縮小等的作用研究亦較為成熟。

近年來,隨著學(xué)術(shù)界對(duì)于人力資本與城市轉(zhuǎn)型升級(jí)之間關(guān)系的深入研究,人力資本集聚現(xiàn)象也逐漸引起學(xué)者的重視。Manduca研究發(fā)現(xiàn)在過去的40年中,美國受過高等教育的工人越來越集中在相對(duì)較少的城市。這種情況同樣發(fā)生在中國,經(jīng)濟(jì)等級(jí)較高的城市對(duì)受教育程度較高的個(gè)體尤其具有吸引力。多數(shù)學(xué)者對(duì)人力資本集聚在城市發(fā)展中的作用持積極態(tài)度,Thisse認(rèn)為人力資本集聚能進(jìn)一步加速城市擴(kuò)張,李平華等發(fā)現(xiàn)人力資本集聚可以促進(jìn)社會(huì)交互學(xué)習(xí)和專業(yè)化分工。Azari等卻提出勞動(dòng)力的集中對(duì)經(jīng)濟(jì)增長起消極作用,人力資本過度集聚反而阻礙勞動(dòng)生產(chǎn)率的增長。

綜上所述,學(xué)術(shù)界對(duì)于智慧城市政策和人力資本集聚的單方面研究已有了充分的基礎(chǔ),但鮮有關(guān)于智慧城市建設(shè)和人力資本集聚的綜合研判。鑒于此,本文整合2005—2019年中國224個(gè)城市面板數(shù)據(jù),通過多期雙重差分法對(duì)智慧城市政策的人力資本集聚效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

1 機(jī)制分析

智慧城市的最終目標(biāo)是提升人類福祉和促進(jìn)社會(huì)繁榮,智慧城市建設(shè)在注重現(xiàn)代化信息技術(shù)運(yùn)用的同時(shí),也強(qiáng)調(diào)人本主義以探索符合地方現(xiàn)實(shí)與社會(huì)需求的城市智慧化轉(zhuǎn)型之路。具體而言,一方面,“互聯(lián)網(wǎng)+”作為智慧城市建設(shè)的核心要素有助于形成創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的生態(tài)環(huán)境,對(duì)于高素質(zhì)人才具有較大吸引力。同時(shí)智慧城市建設(shè)伴隨的社會(huì)服務(wù)和管理智能化、基礎(chǔ)設(shè)施全面化亦提升了城市的宜居性。另一方面,智慧城市建設(shè)整合各方面資源優(yōu)勢(shì),通過產(chǎn)學(xué)研深度融合,實(shí)現(xiàn)應(yīng)用型人才培養(yǎng)的本土化。因此,本文提出如下假設(shè):

H1:智慧城市建設(shè)可以顯著促進(jìn)城市人力資本集聚。

智慧城市建設(shè)是新一代信息技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用的實(shí)踐。智慧城市建設(shè)依托于信息技術(shù),整合利用各種信息資源,提升城市治理現(xiàn)代化水平,從而全面提升城市居民的生活品質(zhì)。此外,智慧城市建設(shè)推動(dòng)信息化水平的提升,優(yōu)化了信息集成和數(shù)據(jù)共享,打破了信息傳遞壁壘,有利于個(gè)體間的協(xié)同發(fā)展。信息化同時(shí)進(jìn)一步增強(qiáng)了智慧城市建設(shè)的資源配置效應(yīng),不僅能夠解決物質(zhì)資源錯(cuò)配問題,而且有助于實(shí)現(xiàn)企業(yè)與勞動(dòng)者的精準(zhǔn)對(duì)接。鑒于此,本文提出如下假設(shè):

H2:智慧城市建設(shè)可以通過提升城市信息化水平促進(jìn)人力資本集聚。

中國智慧城市試點(diǎn)雖在各省市內(nèi)都有設(shè)立,但受各地區(qū)發(fā)展差異影響,智慧城市建設(shè)進(jìn)展難免分化。發(fā)達(dá)地區(qū)的城市憑借外商投資、金融服務(wù)、科教環(huán)境、新基建等方面的原有基礎(chǔ),為人力資本集聚提供優(yōu)良條件,并對(duì)人力資本轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新成果予以支持,與智慧城市政策形成有效對(duì)接,因此能夠在更大規(guī)模上進(jìn)行人力資本積累,同時(shí)也能在更大程度上防止積累階段的人力資本外流,而偏向落后地區(qū)的積累過程卻很難存在。有研究表明,中國人力資本流動(dòng)長期呈現(xiàn)出單向流動(dòng)的特征?；诖?本文提出以下假設(shè):

H3:智慧城市建設(shè)對(duì)人力資本集聚的影響具有區(qū)域和城市異質(zhì)性。

2 模型設(shè)定及數(shù)據(jù)說明

2.1 模型設(shè)定

本文參考Beek等的做法,建立多期DID模型。具體公式為:

hait=α0+α1scit+α2Xit+μi+ηt+εit

(1)

式中,i表示城市,t表示時(shí)間,ha表示人力資本集聚度,sc表示智慧城市試點(diǎn)的虛擬變量,試點(diǎn)城市在政策實(shí)施前為0,政策開始實(shí)施及后續(xù)年份為1,其余城市一直為0,Xit為一系列控制變量,μi是個(gè)體固定效應(yīng),ηt是時(shí)間固定效應(yīng),εit是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

2.2 變量說明

被解釋變量:人力資本集聚度(ha)。關(guān)于城市人力資本測(cè)算,借鑒已有研究,考慮到數(shù)據(jù)的可得性以及統(tǒng)計(jì)口徑的一致性,從三個(gè)維度測(cè)算人力資本。教育:通過小學(xué)在校生人數(shù)、中學(xué)在校生人數(shù)、職業(yè)中學(xué)在校生人數(shù)和普通高校在校生人數(shù)四個(gè)指標(biāo)來反映城市人力資本儲(chǔ)備水平。創(chuàng)新:采用專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)衡量城市人力資本的創(chuàng)新能力。健康:以城市衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)評(píng)估城市衛(wèi)生人力資本,并用存活率反映地區(qū)人力資本健康水平,計(jì)算公式為存活率=1-死亡率。在測(cè)算城市人力資本的基礎(chǔ)上,采用區(qū)位熵指數(shù)測(cè)算人力資本集聚程度ha。計(jì)算公式如下:

(2)

式中,hait為i城市t年的人力資本集聚程度,hum為人力資本水平,sumhum為全國人力資本總水平,pop為常住人口數(shù),sumpop為全國人口數(shù)。

核心解釋變量:智慧城市建設(shè)(sc)。

控制變量:參考以往相關(guān)文獻(xiàn)的做法,本文選取以下六個(gè)控制變量:經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(rgdp)以取對(duì)數(shù)的人均GDP表征。固定資產(chǎn)投資(fai)以固定資產(chǎn)投資額(不含農(nóng)戶)占GDP比重表征。城市化水平(urban)以城市非農(nóng)人口占比表征。引進(jìn)外資水平(fdi)以取對(duì)數(shù)的實(shí)際利用外資額表征。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(ind)以第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重表征。金融環(huán)境(fin)以取對(duì)數(shù)的金融機(jī)構(gòu)年末貸款余額表征。

機(jī)制變量:根據(jù)相關(guān)理論,本文選取了信息化水平(net)作為機(jī)制變量。信息化水平(net)以取對(duì)數(shù)的互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)表征。

2.3 數(shù)據(jù)說明

本文選取2005—2019年224個(gè)地級(jí)市作為研究樣本,其中實(shí)驗(yàn)組包含102個(gè)地級(jí)市、控制組包含122個(gè)地級(jí)市。所涉及的原始數(shù)據(jù)均來自《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》及各省市統(tǒng)計(jì)年鑒和統(tǒng)計(jì)公報(bào)。部分缺失值采用線性插值法補(bǔ)全。

3 實(shí)證結(jié)果分析

3.1 基準(zhǔn)回歸

表2中展示了基準(zhǔn)模型逐步引入控制變量的回歸結(jié)果。由表2可知,無論是否加入控制變量,估計(jì)系數(shù)sc均在0.030左右小幅波動(dòng),且均通過顯著性檢驗(yàn),即智慧城市政策顯著提升了試點(diǎn)城市的人力資本集聚水平。由此,假設(shè)H1得到驗(yàn)證。

表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

3.2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

3.2.1試點(diǎn)城市的平行趨勢(shì)假設(shè)與動(dòng)態(tài)效應(yīng)檢驗(yàn)

參考張治棟等的做法,建立動(dòng)態(tài)效應(yīng)模型以驗(yàn)證智慧城市試點(diǎn)之前是否存在平行趨勢(shì),同時(shí)考察該政策對(duì)人力資本集聚的動(dòng)態(tài)影響。具體公式如下:

(3)

式中,Di,t+k表示智慧城市試點(diǎn)批準(zhǔn)的虛擬變量,k表示當(dāng)前年份與試點(diǎn)批準(zhǔn)年份之差。在具體的回歸中,本文以k=-1即智慧城市建設(shè)批準(zhǔn)前一年作為基準(zhǔn)期,因此回歸結(jié)果中不包含這個(gè)虛擬變量。

從圖1中可以看出,在智慧城市政策實(shí)施前,各虛擬變量回歸系數(shù)皆在0軸上方波動(dòng),且波動(dòng)幅度較小,這說明在試點(diǎn)批準(zhǔn)前,試點(diǎn)城市與非試點(diǎn)城市人力資本集聚的變化并無明顯差異, 滿足平行趨勢(shì)假設(shè)。此外,根據(jù)表3的回歸結(jié)果,智慧城市試點(diǎn)批準(zhǔn)當(dāng)年的回歸系數(shù)為0.019,說明智慧城市建設(shè)不存在滯后性。同時(shí),回歸系數(shù)在試點(diǎn)建立后逐年增加,顯現(xiàn)出智慧城市建設(shè)對(duì)于人力資本集聚持續(xù)性的正向效應(yīng)。

圖1 平行趨勢(shì)假設(shè)檢驗(yàn)

表3 動(dòng)態(tài)效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果

3.2.2PSM-DID

智慧城市的設(shè)立采取申報(bào)審核制,最終試點(diǎn)的確定會(huì)受到經(jīng)濟(jì)水平、基礎(chǔ)設(shè)施、金融環(huán)境等條件的影響,使得樣本存在選擇性偏差問題。為此,本文采用傾向得分匹配法減輕存在的系統(tǒng)性差異問題。通過PSM方法匹配后,新樣本的回歸結(jié)果見表4,與基準(zhǔn)回歸結(jié)果相比,解釋變量的估計(jì)系數(shù)并無明顯變化,智慧城市建設(shè)對(duì)人力資本集聚的估計(jì)系數(shù)仍在5%水平上顯著為正。

3.2.3安慰劑檢驗(yàn)

為進(jìn)一步確定智慧城市建設(shè)對(duì)人力資本集聚的促進(jìn)效應(yīng)是否受到其他非觀測(cè)因素的干擾,本文借鑒現(xiàn)有研究的做法,對(duì)處理組樣本和試點(diǎn)設(shè)立時(shí)間進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)。首先從所有樣本中隨機(jī)選取102個(gè)城市作為處理組,每一個(gè)“偽處理組”的政策生效時(shí)間從樣本期內(nèi)隨機(jī)選取,重復(fù)500次,最終得到500個(gè)核心解釋變量的估計(jì)系數(shù)和p值的核密度估計(jì)(圖2)。不難發(fā)現(xiàn)實(shí)際估計(jì)參數(shù)與安慰劑檢驗(yàn)中得到的系數(shù)估計(jì)值差異顯著,由此證實(shí)智慧城市建設(shè)對(duì)人力資本集聚的影響并非來自其他非觀測(cè)因素。

圖2 安慰劑檢驗(yàn)結(jié)果

3.3 影響機(jī)制檢驗(yàn)

本文參照何凌云等的研究,在基準(zhǔn)回歸的基礎(chǔ)上,加入智慧城市試點(diǎn)變量(sc)和城市信息化水平變量(net)的交互項(xiàng),結(jié)果如表5所示。由表5可知,無論控制變量加入與否,交叉項(xiàng)的系數(shù)皆顯著為正。假設(shè)2得到證實(shí)。

表5 機(jī)制分析結(jié)果

表6 地區(qū)異質(zhì)性分析

3.4 異質(zhì)性分析

3.4.1地區(qū)異質(zhì)性

考慮到我國突出的地區(qū)發(fā)展不平衡問題,使得智慧城市建設(shè)的政策效應(yīng)可能存在區(qū)域異質(zhì)性,本文進(jìn)一步將樣本城市按地區(qū)分為東、中、西三組,利用多期雙重差分法分別進(jìn)行回歸。從倍差項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)看,中部地區(qū)智慧城市建設(shè)的政策效應(yīng)最強(qiáng),東部次之,西部尚不明顯。這在一定程度表明了智慧城市試點(diǎn)在不同地區(qū)存在邊際遞減效應(yīng)。中部地區(qū)受益于智慧城市政策,容納人力資本的潛力得到釋放,邊際作用最為明顯,而東部地區(qū)一直是人才高地,政策進(jìn)一步加強(qiáng)人力資本集聚的邊際作用較小。

3.4.2城市發(fā)展程度異質(zhì)性

為了檢驗(yàn)智慧城市政策對(duì)不同發(fā)展程度城市人力資本集聚的差異性,本文根據(jù)《2021年城市商業(yè)魅力排行榜》的城市分級(jí),將樣本城市劃分為新一線城市、二線城市、三線城市、四線城市及五線城市,并再次利用多期雙重差分法進(jìn)行回歸。從表7中可以看出,智慧城市政策對(duì)除五線城市外的試點(diǎn)城市人力資本集聚均具有較為顯著的作用。其中,新一線及二線城市憑借著雄厚的人力資本基礎(chǔ)和優(yōu)越的外部發(fā)展環(huán)境,在建設(shè)智慧城市的過程中更容易吸引不同層次人才。而五線城市受落后的基礎(chǔ)設(shè)施、偏遠(yuǎn)的地理區(qū)位、貧瘠的教育資源等條件限制,一直是人口的凈流出地,智慧城市政策對(duì)于人力資本集聚的效應(yīng)難以體現(xiàn)。綜上,智慧城市建設(shè)對(duì)城市人力資本集聚的政策效應(yīng)存在城市異質(zhì)性。由此,假設(shè)H3得到驗(yàn)證。

表7 城市發(fā)展程度異質(zhì)性分析

4 結(jié)論與政策建議

本文基于2005—2019年中國224個(gè)地級(jí)市面板數(shù)據(jù),利用多期雙重差分法實(shí)證檢驗(yàn)智慧城市建設(shè)對(duì)人力資本集聚的影響、機(jī)制和異質(zhì)性。得出結(jié)論如下:智慧城市建設(shè)能顯著促進(jìn)試點(diǎn)城市人力資本集聚,且該結(jié)論穩(wěn)健可靠;智慧城市建設(shè)能夠提升城市信息化水平,進(jìn)而在人才培養(yǎng)和吸引兩方面加速城市人力資本集聚;智慧城市建設(shè)在不同地區(qū)和規(guī)模的城市發(fā)揮作用并不相同,其對(duì)中部地區(qū)試點(diǎn)城市人力資本集聚影響最為顯著。

基于本文的研究結(jié)論和智慧城市試點(diǎn)建設(shè)的實(shí)際情況,本文提出如下政策啟示:

第一,在智慧城市建設(shè)中貫徹以人為本的宗旨,將人本思想和智慧城市建設(shè)的技術(shù)相結(jié)合,重點(diǎn)關(guān)注城市功能對(duì)于最廣泛大眾利益訴求的滿足,建設(shè)具有人文特色的智慧城市。第二,完善城市物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等信息基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè),在信息技術(shù)進(jìn)步的基礎(chǔ)上,搭建創(chuàng)新研發(fā)平臺(tái)和創(chuàng)新服務(wù)平臺(tái),加強(qiáng)對(duì)專業(yè)人才的培養(yǎng)工作,為高技能人才提供優(yōu)越的成長環(huán)境。第三,對(duì)于不同地區(qū)、規(guī)模的試點(diǎn)城市,要通過制定及實(shí)施差異化戰(zhàn)略,使得智慧城市的建設(shè)能夠因地制宜,同時(shí)弱化城市規(guī)模對(duì)人力資本占有的影響,避免“馬太效應(yīng)”。