智慧城市建設對生態環境韌性的影響研究

楚爾鳴，孫紅果，2，李逸飛

（1.湘潭大學 商學院，湖南 湘潭 411105；2.湖南人文科技學院 數學與金融學院，湖南 婁底 417000；3.管理世界雜志社，北京 100026）

一、引 言

隨著中國工業化、城鎮化的快速推進，生產要素在空間上向城市快速集聚與集中。 城市的繁榮與發展雖然給人們帶來便利，提高了生活水平和生活質量，但也產生了一些新的問題，其中城市生態環境的脆弱性和突發風險就是人們關注的重要問題。 如2021 年“7·20”鄭州特大暴雨，最終造成全省死亡失蹤398 人，直接經濟損失1200.6 億元。 面對城市生態環境的突發風險，如何預防風險、遭遇風險后如何盡快恢復生態環境系統便成為理論與實踐部門亟待研究與解決的重要課題［1］。 在此背景下，“城市生態環境韌性”開始受到人們的廣泛關注。 在這里韌性指的是生態環境系統內部在承受自然或人為風險因素沖擊時仍保持其主要特征和功能正常運轉，并從沖擊中恢復，且能逐漸提高其功能的能力［2］。具體到城市生態環境韌性，是指城市對生態環境事件反應、適應以及響應，以減少生態環境災害并從中快速恢復的能力。 城市生態環境韌性提升有助于增強城市生態環境系統的穩定性和城市的宜居性，進而推動生態文明建設。

誠然，提高城市生態環境韌性的途徑多種多樣，由此也形成了不同的城市發展模式，如生態環境城市、綠色城市、可持續發展城市、海綿城市、智慧城市等［3］。 但隨著大數據、云計算、人工智能的快速發展，物聯網等新一代信息技術滲透到城市的基礎設施中，使得城市功能更為智能、互聯和高效，從而使智慧城市發展模式成為提高城市生態環境韌性的主流模式。 2012 年，為規范和推動智慧城市的健康發展，構筑城市發展新模式，住房和城鄉建設部啟動國家智慧城市試點。 2014 年，國家發展和改革委員會等八部委明確了智慧城市的概念及基本原則，并將基礎設施智慧化、城市管理精細化、生活環境宜居化等作為建設目標①，同時要求建立生態環境信息智能分析系統、預警應急系統和環境質量管理公共服務系統，對重點地區、重點企業和污染源實施智能化遠程監測。 顯然，根據國家智慧城市建設的頂層設計，地方政府是可以通過智慧城市建設來提高城市生態環境韌性的。

但是，智慧城市建設是否真的可以起到提高城市生態環境韌性的政策效果？ 如果可以，能提高多少？ 其內在運行機理或核心驅動力又是什么？ 針對這些問題，目前國內外還缺乏深入系統的分析研究。 因此，本文以中國智慧城市試點政策作為準自然實驗，采用多期雙重差分模型分析驗證智慧城市建設對城市生態環境韌性的影響機理及作用效果。

二、文獻綜述

本文關注智慧城市建設與城市生態環境韌性方面的研究文獻。從城市生態環境韌性方面的研究來看，雖有大量文獻集中在綠色發展［4］、綠色創新［5］、環境污染［6-7］、碳減排［8］以及環境治理［9］等方面，但涉及生態環境韌性的文獻相對較少，且已有研究主要圍繞兩個核心概念展開：一是“城市韌性”②，如Zhou等［10］以及劉成杰等［11］，分別從經濟、社會、基礎設施及生態環境四個維度構建城市韌性指標體系和測度方法；二是“生態韌性”③，如姚鳴奇等［12］從抵抗力、適應力、恢復力等三個維度構建了海綿城市生態韌性指標體系及測度方法。 一些文獻研究了生態韌性的影響因素，包括經濟增長［13］、技術創新［13］和環境規制強度［14］等正向影響因素，以及人口增長［15］、人口城鎮化［15］、外商投資水平［16］等負向影響因素。但是這些文獻并未專門探討城市生態環境韌性指標構建及具體測度。

從智慧城市建設對生態環境的影響研究文獻來看：一方面的文獻集中在智慧城市建設對生態環境不同方面影響的研究上，如有學者研究認為智慧城市建設能夠有效降低工業生產中廢水廢氣煙粉塵排放［6］、碳排放強度［8］、城市交通擁堵引起的尾氣排放［17］和霧霾濃度［18］，能夠有效地緩解城市的生態環境壓力；另一方面的文獻集中在智慧城市建設對生態環境治理效果評估的研究上，學者們主要從智慧城市環境治理方式［19］、模式［20］和規劃［21］的視角探討了其治理成效。 但是鮮有文獻深入探討智慧城市建設對生態環境韌性的影響。 除了Zhou 等［10］以及劉成杰等［11］個別文獻研究了智慧城市建設對城市韌性的影響之外，還沒有文獻專門討論智慧城市建設對生態環境韌性的作用機制及影響效果。

可見已有研究文獻為本文的研究提供了堅實的基礎，但還存在以下不足：一是未將生態環境韌性作為明確的、主要的研究對象，僅涉及城市韌性、生態韌性，即生態環境韌性的某些方面或某個子維度。 二是未將生態環境韌性的狀態、感知及響應作為一個整體進行系統分析研究，僅從污染物排放、環境治理等單一方面關注智慧城市對生態環境的影響。 三是未考慮智慧城市建設對生態環境韌性系統的作用機理，僅從技術創新、治理方式等單方面分析其影響效果。

鑒此，本文以國家智慧城市試點政策作為準自然實驗，深入系統研究智慧城市建設對生態環境韌性的作用機制和影響效果，構建影響機制的整體框架并深入分析其傳導路徑，同時討論不同城市的自然或社會稟賦在智慧城市建設對生態環境韌性的影響過程中存在的異質性。 本文的邊際貢獻主要有：（1）構建城市生態環境韌性指標體系，計算不同于現有“城市韌性”［10-11］“生態韌性”［12-13］等指標的“城市生態環境韌性”指數，為相關研究提供數值參考。 （2）不同于現有研究僅從一般技術創新角度來解釋智慧城市建設對生態環境的影響機制［22-23］，本文從技術創新和治理創新兩方面的創新驅動效應角度探究智慧城市建設提升城市生態環境韌性的作用機制，豐富了智慧城市建設與城市生態環境韌性方面的理論研究。 （3）在異質性分析和調節效應檢驗的基礎上，進一步討論智慧城市建設提升生態環境韌性存在的問題和堵點，為地方政府優化城市生態環境治理提供政策參考。

三、制度背景及理論假設

（一）制度背景

為規范和推動智慧城市的健康發展，住房和城鄉建設部于2012 年12 月5 日發布《關于開展國家智慧城市試點工作的通知》，并印發《國家智慧城市試點暫行管理辦法》和《國家智慧城市（區、鎮）試點指標體系（試行）》兩個文件，正式開始智慧城市試點工作。2013 年1 月29 日，住房和城鄉建設部公布了首批90 個國家智慧城市試點名單，其中地級市37 個，區（縣）50 個，鎮3 個。 2013 年8 月5日，住房和城鄉建設部公布第二批國家智慧城市試點名單，共包括103 個城市（含區、縣、鎮）。2014 年4 月7 日住房和城鄉建設部公布第三批國家智慧城市試點名單，確定北京市門頭溝區等84 個城市（含區、縣、鎮）為國家智慧城市年度新增試點，河北省石家莊市正定縣等13 個城市（區、縣）為擴大范圍試點，航天恒星科技有限公司等單位承建的41 個項目為國家智慧城市年度專項試點。 至此，我國的智慧城市試點已達290 個。 智慧城市建設希望通過推動信息技術應用，提升城市水、電、氣、交通、公共服務等資源監控水平，增強政府政務服務能力和公共服務能力，治理“大城市病”問題。 在“雙碳”目標背景下，智慧城市建設將圍繞擴大城市綠色生態空間，強化城市生態環境的動態監測與智慧治理，對城市生態環境韌性的提升產生深遠的影響。

（二）理論假設

智慧城市建設究竟如何影響城市生態環境韌性？ 為回答這一問題，本文首先分析在未開展智慧城市建設的傳統城市生態環境治理中所存在的韌性不足，及其導致的生態環境脆弱性的成因。 原因主要包括以下幾個方面：其一，生態環境監測和預警能力不足。 傳統的人工監測和經驗判斷難以保障發現問題的及時性和風險預測的準確性，使得城市在面對自然災害和人為引致的突發事件時防御能力薄弱。其二，城市生態環境管理部門的決策能力不足。傳統的“人治”“規治”決策機制可能在信息不完全、信息不完備和信息處理能力有限的條件下，對突發生態環境事件的處理滯后和決策片面，導致城市生態環境管理部門對突發事件的快速處理能力較低。 其三，城市的生態環境災后恢復能力不足。傳統的城市生態環境治理模式可能由于決策滯后、 部門協同無序、 資源錯配等導致對突發事件的處理時間長，處理難度大，延緩生態環境恢復時間，降低生態環境的自然恢復能力。

其次，本文進一步分析智慧城市建設影響城市生態環境韌性的具體機制和作用路徑，分別從直接效應和間接效應兩個方面說明（見圖1）。

圖1 智慧城市影響生態環境韌性的作用機理

1.智慧城市建設對生態環境韌性的直接效應

智慧城市建設雖然包括電子政務、智慧交通、智慧醫療、智慧社區、智慧教育、智慧生態環境等多個方面，但各方面并不孤立，它們通過信息傳輸和資源共享形成了智慧城市的整體功能，從而促進城市生態環境韌性的不斷提高。 這主要表現在兩個方面：第一，智慧城市建設將直接提升生態環境韌性感知層。 如智慧城市建設中的傳感器、物聯網等智慧化基礎設施硬件建設，以及互聯網一體化平臺（包括智慧城市災害治理平臺、洪水預警綠云平臺、智慧城市交通應急平臺等）等軟件建設，可以直接提高生態環境的監測和預警能力。 智慧城市的監測平臺可以隨時監測到生態環境的突發沖擊事件并提供即時信息感知和反饋，從而提高了城市的生態環境韌性［25］。 第二，智慧城市建設將提升生態環境韌性處理層。 一方面通過智慧化監測設施迅速反饋突發生態環境沖擊事件，提升應對突發環境事件的短期響應能力。 智慧化分析管理系統會對突發事件進行分析決策，這種數字化技術在機器學習方面比人類實際學習具有更大的優勢，可以提升政府部門即時應對生態環境突發事件的響應能力，從而提升城市生態環境韌性。 另一方面，通過資源優化配置和系統協同治理提升城市生態環境系統恢復的長期處理能力，從而提升城市生態環境韌性。 智慧城市依托大數據和系統集成，通過城市市域或跨區域應對突發生態環境事件信息資源的互聯互通，實現城市內部和城市之間的生態環境協同治理，最終促進生態環境系統的迅速恢復。 據此，提出如下假設：

H1：智慧城市建設能夠提升城市生態環境韌性。

2.智慧城市建設對生態環境韌性的間接效應

智慧城市建設促進生態環境韌性提升的間接效應或核心驅動力是創新驅動，它包括技術創新和治理創新兩個方面。

（1）技術創新的間接效應。 智慧城市建設會通過技術創新能力的提升，促進生態環境韌性的提升。 具體說來，技術創新能力包括以下三個方面：第一，智慧城市建設可以通過物聯網、大數據、云計算、區塊鏈、人工智能等基礎設施建設，提升新一代信息技術創新能力［26］，并通過各種信息平臺融合市域市際生態環境信息和經濟社會其他各方面的信息，不僅拓寬了信息的廣度，加快了信息處理的速度，而且提高了信息處理的精度，進而通過基礎層、感知層和處理層提高城市生態環境韌性。 第二，智慧城市建設可以通過人工智能等科學的信息分析方法，提升城市的決策技術創新能力［27］，并通過各信息處理和綜合服務平臺，如智慧交通系統、智慧生態系統、電子政務系統、智慧健康系統等，做到生態環境方面的精準決策、精準治理，消除城市在生態環境規劃、咨詢、決策過程中的不確定性，提高抗干擾性，進而通過短期響應提升生態環境韌性。 第三，智慧城市建設可以通過構建城市生態環境綜合解決方案、促進產業結構升級等［28］，提升城市的綠色技術創新能力，直接促進綠色創新，進而通過長期處理而提升生態環境韌性。 據此，提出如下假設：

H2：智慧城市建設通過技術創新的驅動作用提升城市生態環境韌性。

（2）治理創新的間接效應。 智慧城市建設會通過生態環境治理創新能力的提升，促進生態環境韌性的提升。智慧城市建設對市域生態環境治理來說，不僅是治理技術手段的創新與革命［5,12］，而且是治理理念、治理模式、治理體系的創新與革命［25］。 這種創新驅動，不僅會對市域生態環境治理的主客體結構、工作流程、治理方式、操作標準等治理體系層面形成深刻影響，將生態環境由傳統的政府自上而下的“人治”和“規治”推進到發揮民主的“多元共治”［29］與“技術治理”［27］，為市域生態環境治理的投入產出和治理效率帶來極大的改進，從而通過感知層和處理層提升生態環境韌性。據此，提出如下假設：

H3：智慧城市建設通過治理創新的驅動作用提升城市生態環境韌性。

四、模型、數據與變量測度

（一）模型與數據

如前所述，住房和城鄉建設部的智慧城市試點名單分別于2012 年、2013 年和2014 年分三批發布。 基于此，本文以智慧城市試點政策的實施為準自然實驗，檢驗智慧城市建設對城市生態環境韌性的影響。 本文構建如下多期DID 模型：

其中，Yit表示第i 個地區t 年的生態環境韌性及其3 個子維度，did 為試點城市與試點時間兩個虛擬變量的交互項，did 的系數α1表示政策實施效應，反映智慧城市建設對生態環境韌性的影響。 Control是一組控制變量，包括收入水平、對外開放、產業結構、人口密度和城鎮化率。μi為城市固定效應，ηt為時間固定效應，εit為隨機誤差項。

本文使用地市級及以上城市的面板數據。 考慮到數據的統一性，在總樣本中刪除了僅包含某個區（縣）而非全市域的試點城市樣本。 另外，由于畢節和銅仁在2011 年設立為地級市，不便進行前后比較，一并刪除這兩個城市。 最終得到245 個地市級及以上樣本城市，其中試點城市100 個，非試點城市145 個。 樣本數據的統計時間為2005—2020 年，樣本數據來自歷年《中國城市統計年鑒》、各省市統計年鑒、《中國能源統計年鑒》、Wind 數據庫。

（二）變量及測度

1.被解釋變量

本文的被解釋變量為城市生態環境韌性指數，主要衡量一個城市在面臨生態環境系統壓力或突發沖擊時，約束污染排放、維護生態環境狀態和治理能力提升的綜合水平。 參考郭海紅和劉新民［15］的研究，同時借鑒張吉鵬和彭靖秋［30］環境質量績效評估方法，并考慮到城市的經濟社會特征［31］，將城市生態環境韌性指數分解為狀態韌性指數、壓力韌性指數、響應韌性指數3 個子維度，共同支撐整體鏈式的城市生態韌性指標體系，3 個二級指標由14 個三級指標具體測度（見表1）。由于不同指標對總的韌性指數存在正反方向的影響，借鑒Zhou 等［10］和王軍等［32］的方法對各指標數值進行無量綱化處理，使用熵值法賦權綜合測算各城市的生態環境韌性指數。

表1 城市生態環境韌性測度指標體系

2.核心解釋變量

本文的核心解釋變量為智慧城市試點政策實施城市虛擬變量和時間虛擬變量的交互項。 將國家智慧城市三批試點城市作為處理組，取值為1；將非試點城市作為對照組，取值為0。 針對試點城市，在試點實施當年及以后取值為1，試點實施之前取值為0。 非試點城市的年份虛擬變量均設置為0。

3.控制變量

本文參考石大千等［6］、Mert 和Caglar［16］、李鍇和齊紹洲［33］、史丹和李少林［34］及姚鳴奇等［12］的研究，選擇如下5 個影響因素作為控制變量：（1）收入水平，用人均GDP 的對數（lrgdp）來衡量，以2001 年為基期將名義GDP 轉化為實際GDP，表示城市的經濟發展水平。 （2）產業結構（str），用第二產業增加值與第三產業增加值之比來度量。（3）對外開放（fdi），用地區實際使用外商投資額占GDP 之比即外商投資水平來度量。（4）人口密度（lpd），用地級市常住人口與行政區域面積之比的對數表示。（5）城市化水平（urb），用城鎮人口與市域常住人口的比值表示。 主要變量的描述性統計結果見表2（部分缺失數據采用線性插值法添補）。

表2 變量的描述性統計結果

五、實證結果及分析

（一）基準回歸分析

基于模型（1），智慧城市建設對生態環境韌性的基準回歸結果見表3。表3 第（1）列為加入控制變量后的回歸結果，可以看到智慧城市建設對生態環境韌性總指數的回歸系數為0.322，在5%的水平下顯著，表明智慧城市建設顯著提升了城市生態環境韌性指數。由于did 是試點城市與試點時間的乘積，在模型（1）的基礎上求對試點政策的偏導可知，試點城市的生態環境韌性指數比非試點城市平均提升了32.2%。 這一結論基本驗證了假設1。

表3 基準回歸結果

表3 第（2）（3）（4）列分別報告了加入控制變量后對生態環境韌性指數3 個子維度的回歸結果?？梢钥吹街腔鄢鞘薪ㄔO對生態環境壓力韌性指數（UEPI）和響應韌性指數（UEMI）的回歸系數在5%的水平下顯著為正，且對響應韌性指數的回歸系數值最大，這充分說明智慧城市建設是通過即時感知，特別是快速響應與決策優化來提高城市生態環境韌性的。 智慧城市建設對生態環境狀態韌性指數（UESI）的影響不顯著，表明智慧城市建設對城市已有生態環境的現實狀況不敏感。 從各控制變量來看，表3 第（1）列顯示人均GDP（lrgdp）在1%的水平下顯著提升了城市生態環境韌性，這充分說明越是經濟發達的城市，其生態環境狀態韌性越高。 外資實際利用水平（fdi）的系數為負，雖然驗證了“污染避難所”假說，即外商直接投資在一定程度上將高污染工業遷移至國內，抑制生態環境韌性提升，但從10%的顯著性水平來看，這種現象并不是十分嚴重。產業結構（str）在5%的水平下顯著為負，即第二產業增加值占比越高，越不利于生態環境韌性提升，這是由于第二產業多為高污染的傳統制造業，抑制了生態環境韌性的提升，因此應努力推進傳統制造業向高端化、服務化、清潔化方向發展。城市人口密度（lpd）的系數不顯著，城市化水平（urb）則在5%的顯著性水平下為負，表明城市化水平越高對生態環境造成的壓力和負擔越大，越不利于城市生態環境韌性的提升。

（二）平行趨勢檢驗

采用多期DID 模型的前提條件是實驗組與對照組在政策發生前保持一致的變化趨勢，即滿足平行趨勢假設。 由于試點城市受到政策沖擊的時間不同，需要為各試點城市設定智慧城市試點政策實施的相對時間虛擬變量。 借鑒王家庭等［35］的做法，本文構造平行趨勢檢驗方程如下：

其中，時間虛擬變量為各城市確立為試點城市前6 年、當年和后7 年的觀測值。 非試點城市的虛擬變量為0。 從圖2 的檢驗結果中可以看到，在智慧城市試點政策實施之前，各期虛擬變量交互項的估計系數均不顯著，而在智慧城市試點政策實施之后，各期虛擬變量交互項均顯著，表明平行趨勢假定成立。 即智慧城市試點政策符合平行趨勢假設。

圖2 城市生態環境韌性的平行趨勢檢驗圖

（三）穩健性檢驗

1.安慰劑檢驗

為進一步檢驗本文的結果是否由不可觀測的因素導致，采用安慰劑檢驗。 由于多期DID 試點城市的政策沖擊存在時差，需要同時生成偽處理組虛擬變量和偽政策沖擊變量。 基于此，本文采取如下安慰劑檢驗：首先從245 個城市中隨機抽取100 個城市作為智慧試點城市，其他145 個作為非試點城市，隨機抽取500 次，進行500 次基準回歸。 安慰劑檢驗結果見圖3，水平虛線為p 值等于0.1 位置，豎直虛線為基準回歸中智慧城市建設對生態環境韌性指數的回歸系數0.322。圖3 顯示，500 次隨機生成的政策虛擬變量交互項估計系數大部分集中在0 附近，不同于0.322，且p 值大多大于0.1。 在一定程度上驗證了基準回歸結論的穩健性。

圖3 生態環境韌性的安慰劑檢驗

2.PSM-DID 檢驗

由于是否成為試點城市并非隨機抽樣，而是由各個地級以上城市自主申報，經住房和城鄉建設部審查后確定的，這就可能存在樣本選擇的非隨機問題。 采用PSM-DID 方法解決該問題。 表4 為PSMDID 有效性檢驗。 由表4 的p 值可以看出，不能拒絕原假設（原假設為匹配后處理組的均值和控制組的均值無顯著差異），即可認為匹配后處理組的均值和控制組的均值無顯著差異。傾向得分匹配后的回歸結果見表5 第（1）列，顯示智慧城市建設對城市生態環境韌性指數仍然具有顯著正向提升作用。

表4 傾向得分匹配后有效性檢驗

表5 穩健性檢驗結果

3.樣本數據篩選和排除其他政策干擾檢驗

為防止樣本異常值給基準回歸帶來較大影響，將樣本進行縮尾1%和截尾1%處理。 回歸結果見表5 第（2）列和第（3）列，與基準回歸結果基本保持一致。 在智慧城市試點政策實施期間，與智慧城市政策和生態環境有關的政策還有國家新型城鎮化試點政策和國家低碳城市試點政策，在基準回歸中加入國家新型城鎮化試點政策（didurb）和國家低碳城市試點政策（didco2）虛擬變量，回歸結果見表5第（4）列。 結果顯示加入兩個相關試點政策后，智慧城市建設仍顯著提升了生態環境韌性指數。

4.反事實檢驗

為檢驗城市生態環境韌性指數的提升是否由智慧城市建設所帶來的效果，本文改變智慧城市試點政策時間窗，將樣本期設置為2008—2011 年，將智慧城市試點政策實施年份設為2009 年。 回歸結果見表5 第（5）列，智慧城市政策對生態環境韌性的估計系數為負且不顯著，這從反事實方面驗證了試點政策的有效性。

（四）內生性檢驗

1.工具變量法（IV）。智慧城市建設與互聯網大數據的發展程度密切相關，而互聯網發展的基礎是傳統通信技術。借鑒韋施威等［36］的做法，構建工具變量互聯網指數（internet）。該指數采用每百人互聯網寬帶接入用戶數、計算機軟件和軟件業從業人員占城鎮單位從業人員比重、人均電信業務總量、每百人移動電話用戶數，將這四個指標標準化后運用熵值法計算得到互聯網指數。 回歸結果見表6 第（1）（2）列，回歸結果仍然穩健。

表6 內生性檢驗結果

2.GMM 系統檢驗。 考慮到變量的慣性，滯后一期的變量可能對本期產生影響。 因此，采用系統廣義矩估計（GMM）來估計面板模型。 回歸結果見表6 第（3）列，回歸結果仍然穩健。

六、機制檢驗

以上基準回歸及一系列穩健性檢驗、內生性檢驗表明，智慧城市建設對城市生態環境韌性指數具有顯著提升作用，假設H1 成立。為檢驗假設H2 和假設H3，即智慧城市建設通過創新驅動（包括技術創新和治理創新）的中介作用對生態環境韌性產生影響，用中介效應模型進行實證檢驗。 中介效應模型分別設定為：

其中，Mediator 為中介變量，包含技術創新和治理創新。 如果智慧城市建設影響城市生態環境韌性，則公式（3）（4）（5）中的待估參數α1、β1、γ1、γ2在統計上顯著。 根據江艇［37］的建議，本文重點關注參數β1。

（一）技術創新（Tecinn）

根據國家知識產權局對于專利的分類，專利被劃分為發明、實用新型和外觀設計三類，且這三類專利的創新性依次降低。 實用新型和外觀設計專利只要求類似的專利申請以前沒有被批準過，申請要求和審查標準較為寬松；而發明專利的申請，必須符合“新穎性、創造性和實用性”的要求，具有較高的新穎度和技術創造性。 故采用千人發明專利申請數量作為城市技術創新的代理變量，數據來源于國家知識產權專利局。 回歸結果見表7，表7 第（1）列為基準回歸結果，第（2）列為智慧城市建設對技術創新的回歸結果，第（3）列為基準回歸加入技術創新的結果。 表7 第（2）列顯示，智慧城市建設對城市技術創新的回歸系數β1為0.24，在1%的水平下顯著。表明智慧城市建設通過技術創新路徑影響生態環境韌性指數，假設H2 得證。

表7 創新驅動的傳導機制檢驗

（二）治理創新（Govinn）

由于地方政府數字治理的關鍵是地方政府是否具有智慧治理意識和理念，并據此將智慧化技術滲透到政府治理中，因此本文選取歷年地方政府工作報告中有關智慧政府的詞頻④總數作為治理創新的代理變量。 回歸結果見表7 第（4）（5）列。 可以看出，智慧城市建設對治理創新的回歸系數β1為0.525，在1%的水平下顯著，表明智慧城市建設通過治理創新路徑影響生態環境韌性指數，假設H3得證。對比技術創新與治理創新的回歸系數值，表明治理創新的中介作用更大。為進一步檢驗是否存在治理創新中介效應，本文進行Bootstrap 中介檢驗，有放回重復抽樣1000 次，結果見表7 最后三行。由表7 的Bootstrap 中介檢驗結果可知，間接效應和直接效應的估計系數同號且在1%的水平下顯著，間接效應置信度為95%的置信區間為［0.500 , 0.767］，直接效應置信度為95%的置信區間為［0.182 ,0.981］，置信區間不包含0，進一步表明智慧城市建設通過治理創新路徑影響生態環境韌性。

七、進一步討論：異質性及調節效應檢驗

（一）不同區域的異質性分析

智慧城市建設對生態環境韌性的影響效果，可能因城市所處的區域不同而不同，這不僅由于城市所在區域有著不同的經濟發展水平，更為重要的是其可能存在不同的生態環境韌性基礎——生態環境脆弱性。為檢驗這種差別的存在性，本文將樣本城市按東、中、西部進行分組，回歸結果見表8?？梢钥闯?，西部地區的智慧城市建設對生態環境韌性的提升效果更顯著，中部地區次之，而東部地區則不顯著。這可能是因為，西部地區城市生態環境脆弱性相對較高，更容易受到各種來自自然和非自然因素的突發沖擊，因此智慧城市建設自然會對提高生態環境韌性起到良好的作用效果。在樣本期內，高生態環境影響產業向中西部地區轉移，使東部地區生態環境逐漸好轉［38］。 由于東部城市生態環境基礎好⑤，抗突發沖擊的能力強，因而通過智慧城市建設來提高生態環境韌性的效果反而不明顯。

表8 城市所處不同區域的異質性檢驗

（二）不同人口規模的異質性分析

由于城市規模不同，集中的生產要素和保護生態環境的基礎設施存在差異，發生生態環境突發沖擊的可能性不一樣，智慧城市建設對城市生態環境韌性的影響效果也會不同。 為檢驗這種異質性是否存在，本文參考2014 年國務院印發的《關于調整城市規模劃分標準的通知》⑥，借鑒楊友才和牛曉童［39］對城市規模的劃分，將城市規模劃分為中小型城市和大型城市，回歸結果見表9。 從表9 可以看出，智慧城市建設在10%的顯著水平下抑制中等城市生態環境韌性的提升，在1%的顯著水平下提升了大城市生態環境韌性。 這可能是因為中小城市的規模小，生產要素集聚程度低，產生生態環境突發沖擊的可能性較小，而智慧城市建設的資金投入量大，反而其作用效果是負向的。 而大城市，由于人口規模大、生產要素的集聚程度高，使得城市生態環境的承載壓力大，很容易出現生態環境的突發事件，而且一旦產生突發事件沖擊，對人們生命財產安全的威脅也大，因此智慧城市建設對生態環境韌性的提升具有明顯的正向促進作用。

表9 城市規模異質性

（三）地方政府環境規制的調節效應

在智慧城市建設影響生態環境韌性的過程中，可能還受到其他政策或變量的影響，如地方政府的環境規制強度。 通常情況下，地方政府對生態環境越重視，環境規制強度越高，生態環境韌性指數就會越大。 為檢驗這種調節效應的存在性，本文借鑒陳詩一和陳登科［40］的做法，構建城市環境規制強度指標，對2005—2020 年245 個市的政府工作報告進行分詞處理，統計與環保相關詞匯的出現頻數⑦，并計算每年環保詞頻總數占地方政府報告全文詞頻總數的比例，用era 表示。 進一步地，構建地方政府環保規制強度調節效應指標（did×era），用智慧城市建設虛擬變量交互項did 與城市環境規制強度指標era 交乘項表示?；貧w結果見表10 第（1）列，結果顯示，在10%的顯著性水平下，地方政府環保規制強度越高，智慧城市建設對生態環境韌性的提升作用就越強。 這充分說明，盡管智慧城市建設可以提高生態環境韌性，但也不能忽視生態環境規制在其中的作用。

表10 調節效應檢驗結果

（四）社會公眾民主參與的調節效應

智慧城市建設使城市在生態環境治理方面不僅擺脫了傳統的“人治”“規治”，更多地依賴于“技術治理”，而且使從上到下的傳統“管理”模式轉變為自下而上、多元參與的民主“共治”模式。 這樣一來，社會公眾參與生態環境治理的充分程度，會影響智慧城市建設對生態環境韌性的作用效果。 一般而言，社會公眾對生態環境的關注度越高，參與度越充分，城市的生態環境治理會越好，從而韌性指數也就越高。 為檢驗這種調節效應的存在性，借鑒吳力波等［29］的做法，用公眾通過互聯網搜索環境相關議題的數量，構建社會公眾的環境關注度指標（ere）⑧，作為社會公眾民主參與的代理變量。 進一步地，將智慧城市建設虛擬變量與公眾環境關注度交乘項（did×ere）代入基準模型，驗證是否存在公眾參與的調節效應。 由于社會公眾對霧霾的感知更加敏感，故構建霧霾關注度指標（smog），將智慧城市建設虛擬變量與霧霾關注度指標的交乘項（did×smog）代入基準模型。由于百度搜索指數于2011 年起可查，故樣本數據時間范圍從2011 年到2020 年，回歸結果見表10 第（2）（3）列。 結果顯示社會公眾的民主參與，特別是對霧霾關注度，在智慧城市建設對生態環境韌性的作用過程中起著顯著的調節作用。 這充分說明，在智慧城市強化“技術治理”的同時，決不能忽視社會公眾民主參與的重要作用。

（五）產業結構高度化的調節效應

由于城市經濟具有第二產業和第三產業集聚的典型特征［41］，特別是傳統的第二產業帶有高耗能高污染的資源型產業傾向，導致工業廢水、廢氣和煙粉塵的排放量增加，給城市的生態環境造成較大的壓力，從而導致智慧城市建設對生態環境韌性的影響效果會因城市產業結構的不同而存在差異。 為檢驗這種調節效應的存在性，本文借鑒袁航和朱承亮［26］構的做法，構造產業結構高度化指數（aisi）作為產業結構的代理變量，該指數用產業之間的比例關系與各產業勞動生產率的乘積加權值表示，計算公式如下：

其中，yi,m,t表示i 地區第m 產業t 年的增加值，lpi,m,t表示i 地區第m 產業在t 年的勞動生產率，用i地區第m 產業在t 年的增加值與i 地區第m 產業在t 年的就業人員的比值表示。 用智慧城市建設虛擬變量與產業結構代理變量的交乘項did×aisi 代入模型（1）進行回歸，結果見表10 第（4）列。 結果顯示，在10%顯著水平下，隨著產業結構高度化的提升，智慧城市建設對生態環境韌性的正向促進作用得到強化。 這充分說明，在通過智慧城市建設提升生態環境韌性的同時，仍然不能忽視產業結構高度化、高端化、服務化的重要作用。

八、研究結論及政策建議

本文基于中國2005—2020 年地市級及以上城市面板數據，以國家智慧城市試點政策作為準自然實驗，用熵值法構建城市生態環境韌性指標，利用多期雙重差分法研究智慧城市建設對城市生態環境韌性的作用機理及影響效果。 得到結論如下：（1）基準回歸結果顯示，智慧城市建設顯著提高了城市生態環境韌性，該結論經多種穩健性檢驗和內生性檢驗后仍然成立，且相對于非試點城市，試點城市生態環境韌性指數平均提升32.2%。從城市生態環境韌性的三個子維度來看，智慧城市建設對響應韌性的影響最大，其次是壓力韌性，而對狀態韌性的影響則不顯著。 但從控制變量的結果來看，越是經濟發達的城市，其生態環境的狀態韌性越高。 （2）中介效應檢驗結果顯示，智慧城市建設通過創新驅動（包括技術創新和治理創新）的中介作用推動城市生態環境韌性提升，且治理創新的中介作用更大。 （3）異質性檢驗顯示，智慧城市建設對生態環境韌性的影響效果會因城市所在區域不同、規模不同而不同。 由于西部地區城市生態環境脆弱性高，智慧城市建設對其生態環境韌性提高的效果好，而對東部地區城市效果不明顯。 智慧城市建設可以提高大城市的生態環境韌性，而對中小城市出現負向影響。 （4）調節效應檢驗顯示，地方政府環保規制強度越高、社會公眾的民主參與特別是對霧霾關注度越高、產業結構的高度化越高，智慧城市建設對生態環境韌性的提升作用就越強。

本文的研究結論對于有序推進智慧城市建設、提高生態環境韌性具有重要的政策參考價值。 鑒此，提出以下建議：

第一，優化頂層設計，強化系統協調。 由于城市的生態環境系統是一個復雜性系統，既涉及城市內部的各因素，又涉及城市外部的各節點，因而通過智慧城市建設提高生態環境韌性必須加強智慧城市建設的頂層設計，以全國數據的互聯互通為基礎，以大量數據為支撐，將智慧生態環境與電子政務、智慧交通、智慧醫療、智慧教育等融為一體，破除信息鴻溝，深化不同城市大數據的集中、融合、開放、挖掘和利用，強化系統協調，形成整體的城市發展目標，進一步保障人民群眾的生活和工作需要，使人民的出行更便捷、居住更舒適、環境更美好。

第二，推動技術創新，強化治理創新。 智慧城市建設既是城市創新驅動的重要源泉，也是技術創新和治理創新的重要載體。 因此，地方政府在推動智慧城市建設的過程中，一方面應推動技術創新，加大新一代信息技術創新的支持力度和技術偏向性引導，加快物聯網、云平臺、人工智能與傳統基礎設施的融合，創建良好的科研創新平臺，另一方面應強化治理創新，在數字政府建設過程中，積極推動“人治”“規治”向“技術治理”轉化，廣泛吸收企業、社會團體、居民參與到城市生態環境的共治體系中來，促進城市生態環境韌性的不斷提升。

第三，注重因城施策，強化產業升級。 由于智慧城市建設對不同城市生態環境韌性的影響效果不同，在制定智慧城市建設總體方案時切忌照搬照抄其他城市方案，要根據各城市的生態環境狀況和社會經濟狀況制定總體方案，因城施策，一城一策。 同時必須注意到，雖然智慧城市建設可以使城市借助于技術手段提升對生態環境突發事件的監測水平和決策能力，從而提高生態環境韌性，但真正決定一個城市生態環境韌性基礎的是其自然生態環境和產業結構等經濟社會條件。 因此在智慧城市建設過程中，必須強化產業升級，不斷促進城市自然、社會和生態的良性循環。

注釋：

①2014 年8 月，國家發改委、工信部、科技部、公安部、財政部、國土部、住建部、交通部八部委發布《關于促進智慧城市健康發展的指導意見》（發改高技〔2014〕1770 號）。

②城市韌性包括實現城市功能各方面的韌性，如政治韌性、經濟韌性、文化韌性、社會韌性、生態韌性等，經濟韌性又可進一步細分為生產韌性、流通韌性、分配韌性、消費韌性等。

③生態韌性是指自然界不同生物維系生存狀態的韌性，雖然人類作為生物的一種也包含在內，但概念的重點在自然領域。 環境韌性不同于生態韌性，主要是指人類生產與生活環境的韌性。

④從歷年地方政府工作報告中提取的關于地方政府應用智慧化手段管理城市的關鍵詞有：數字政府、智慧城市、政務平臺、大數據云平臺、數據中心、智能計算中心、數字化服務體系、政務服務平臺、政務應用系統。

⑤生態環境部環境與經濟政策研究中心2023 年6 月26 日發布《公民生態環境行為調查報告（2022）》，報告指出東部地區公眾對所在城市的生態環境質量的滿意度最高。

⑥2014 年國務院印發的《關于調整城市規模劃分標準的通知》（〔2014〕51 號），對原有城市規模劃分標準進行了調整，明確了新的城市規模劃分標準以城區常住人口為統計口徑，將城市劃分為五類：城區常住人口50 萬以下的城市為小城市，城區常住人口50 萬以上100 萬以下的城市為中等城市，城區常住人口100 萬以上500 萬以下的城市為大城市，城區常住人口500 萬以上1000 萬以下的城市為特大城市，城區常住人口1000 萬以上的城市為超大城市。

⑦與環境相關詞匯具體包括：環境保護、環保、污染、能耗、減排、排污、生態環境、綠色、低碳、空氣、化學需氧量、二氧化硫、二氧化碳、PM10以及PM2.5等。

⑧百度指數的檢索關鍵詞依次為環保、環境保護、污染、環境污染、生態環境、綠色、新能源、碳、二氧化硫、二氧化碳、PM2.5。