智慧城市建設背景下經濟增長的多因素分析

胡軍燕，紀超逸

（華南理工大學經濟與貿易學院,廣州510006）

0 引言

當前針對智慧城市所開展的研究主要集中在探討智慧城市的內涵界定、愿景、發展模式與具體措施等。也有部分學者試圖從某一角度如科技、產業結構、環境、經濟基礎等來剖析智慧城市經濟發展的影響因素。現有研究更多是采用對具體城市的案例剖析或定性分析，缺乏對智慧城市經濟增長影響因素更為全面的實證檢驗。而與一般城市相比，智慧城市經濟增長的決定因素和路徑選擇都具有不同特性，對這種特性的研究，有助于構建智慧城市可持續發展的分析基礎，將智慧城市經濟增長這一宏觀課題向更為微觀的層次推進。

截至2011年底，北京、上海、廣州、深圳等國內20余座城市先后開始了智慧城市建設并有10余個大中型城市將“智慧城市”列入其“十二五”規劃并著手實施。這意味著智慧城市的建設將成為我國新一輪經濟增長引擎，并有力保證我國未來數年的經濟增長率。因此，本文結合智慧城市建設實踐，以中國擬開展智慧城市建設的城市作為研究樣本，實證分析城市經濟增長與環境污染、科技實力、經濟基礎及城市開放度的關系，探尋智慧城市經濟增長的關鍵影響因素，以期為我國智慧城市經濟可持續發展提供指向性建議。

1 理論假設

目前針對智慧城市經濟增長的研究還沒有一個完整理論分析框架，多數研究基本上停留在智慧城市概念、發展愿景與具體措施的案例剖析與定性分析階段。本文在文獻研究基礎上，借鑒Lucas(1988)研究思路，結合智慧城市實際特征，提出一個“環境-科技-經濟基礎-開放度”的四維分析框架，作為分析智慧城市經濟增長的理論框架，并提出如下假設：

1.1 環境因素

建設智慧城市是以優良環境為基礎。在城市發展的初級形態，GDP增長一定程度上都伴隨著對環境不可逆轉的毀壞，意味著人均收入越高，環境污染越重。但有研究表明，當人均收入水平超過控制閾值時，人均收入水平的繼續提高將有利于環境保護。這與孫永平和葉初升(2011)發現的一樣，在趨于成熟的發達城市，經濟增長與環境改善才能共同發展。據此，針對城市形態發展到高級智慧城市，本文提出如下假設。

假設1：環境污染物排放增加不利于智慧城市經濟實現可持續增長。

1.2 科技因素

智慧城市以先進的科技技術為保證，試圖通過先進的移動通信技術實現物聯網、互聯網等的深度融合，在以人為本的基礎上實現城市的可持續發展。更有學者指出，以互聯網為主的信息技術與城市區域創新系統是智慧城市雛形逐步形成的驅動力，突顯出創新在智慧城市建設中的驅動作用。因此，智慧城市的建設對科技實力特別是移動通信技術提出了更高要求。從Tullio Giuffrè等(2012)研究的智能停車場管理、到Jean-Philippe Vasseur和Adam Dunkels(2010)研究的智能網絡、再到Niemi等(2012)研究的智能能源系統，Lorena Bǎ tǎ gan,Cǎ tǎ lin Boja(2012)研究的智能教育系統，科技力量從方方面面改善著人們的生活、刺激著經濟的增長。基于此，本文提出假設：

假設2：科技發展水平提高有利于智慧城市經濟實現可持續增長。

1.3 經濟基礎

智慧城市建設與城市經濟轉型升級都與固定資產投資以及產業結構調整密不可分。楊曉麗(2008)研究表明，社會固定資本投資對城市經濟增長具有推動作用，并通過引用索羅模型和皮爾遜相關分析進一步驗證了該觀點。此外，Xuebing Dong等(2011)研究發現，產業結構與經濟增長長期存在顯著因果關系；徐濤(2010)的研究進一步顯示，經濟發達城市經濟增長的重要因素之一就是高新技術產業占比提高。這反映出處于城市發展高級形態的智慧城市更應強調信息技術產業與服務業等第三產業的發展，而非之前所依賴的第二產業。基于此提出假設：

假設3a：社會固定資本投資對智慧城市經濟增長仍起正向促進作用。

假設3b：第二產業占比增加并不利于智慧城市經濟實現可持續增長。

1.4 開放度

聚集智慧與享受智慧的時代背景下，智慧城市開放寬度意味著創新的空間，也決定了城市建設高度。謝守紅(2010)對我國35個中心城市的研究證實了這一點，即城市的對外開放程度與城市經濟增長之間存在著明顯的正相關性；Danciu Aniela Raluca和Strat Vasile Alecsandru(2012)的研究強調開放環境下外商直接投資是推動經濟增長的主要力量。一般來說，城市開放程度越高，外商直接投資或外貿活動往往越活躍，進而通過信息交流、技術溢出等來促進城市經濟增長。基于此，本文提出假設：

假設4：開放度越高意味著越有利于智慧城市經濟建設與增長。

2 計量模型與數據說明

2.1 計量方法

為探討擬開展智慧城市建設的城市經濟增長受哪些因素的影響及影響方向，本文構建線性回歸模型進行計量檢驗。由于采用面板數據，本文通過Hausman檢驗發現固定效應模型更適合用于本文分析。因此，利用Eviews 6.0軟件對面板數據中固定效應模型進行廣義最小二乘方法（簡稱EGLS）估計。

2.2 模型設定與變量說明

本文在文獻研究基礎上，借鑒Lucas的模型構建思路，建立包含環境、科技、經濟基礎與開放度四個影響因素的線性回歸模型如下：

其中，pergdp為人均GDP，E、ST、ES和S分別代表環境、科技、經濟基礎及開放度四個維度的影響因素。（1）環境污染變量：對環境污染的度量各學者所采用的指標不盡相同。本文借鑒包群和彭水軍(2006)與陳逢文和劉年康(2012)的研究，選擇二氧化硫排放量、工業固體廢物和廢水的人均排放量作為環境污染變量的代理指標。但考慮到區域SO2排放總量與城市發展程度有關，不能夠用其在區域之間進行比較，因此采用人均二氧化硫排放量作為解釋變量；（2）科技實力變量：依據馬穎等(2012)的研究，本文以人均專利授權數量解釋智慧城市的科技實力；（3）經濟基礎：根據楊曉麗(2008)和馬穎等(2012)的研究，本文采用人均固定資本與第二產業工業總產值占GDP比重來衡量現有經濟基礎對經濟增長的影響；（4）城市開放度變量：根據黃繁華(2001)與謝守紅(2010)的研究，本文從利用外資與對外貿易兩個方面來度量城市開放度。

在對環境、科技、開放度及經濟基礎四個影響因素加以細化表征基礎上，建立了如下靜態面板數據模型，并通過Hausman檢驗在固定效應模型和隨機效應模型中做出選擇：

其中，i表示截面數據單位（各城市），t表示年份，pergdp為被解釋變量，即人均GDP；SO2、solidw和wastew為環境污染的解釋變量，即二氧化硫、工業固體廢物和廢水的人均排放量；patent代表科技實力的解釋變量，即人均專利授權數量；fixasset和persec則為固定資產投資的解釋變量，即人均固定資本和第二產業占GDP百分比；trade和ffund為城市開放度的解釋變量，即人均對外貿易額和人均外資額。

為了減少異方差和變量間不同單位可能產生誤差的影響，對模型（2）中所有變量均取自然對數，修正后的計量模型如下：

2.3 數據來源

王璐等(2012)的統計數據顯示，已有香港、桃園、澳門、北京、無錫、昆山、上海、廣州、沈陽、杭州、南京、寧波、深圳、佛山、武漢、重慶、長沙、合肥、貴陽、西安和南寧等城市開展了智慧城市的建設。而根據實際數據的可得性和一致性，我們剔除了港澳臺地區和昆山、沈陽、合肥和佛山等7個城市，利用14個城市面板數據檢驗各個因素在影響中國智慧城市經濟增長中所起的作用。數據主要來自《中國統計年鑒》（2002～2011年），缺失數據由各省市區統計年鑒補齊。

3 實證結果與分析

3.1 單位根檢驗

本研究采用面板數據的橫截面是不同城市，在各個指標上的表現差異很大，時間序列的單位根檢驗要考慮到截面差異性。單位檢驗方法中，LLC是假設各截面序列具有一個相同的單位根，采用ADF檢驗形式；IPS則是單獨對每個截面成員進行單位根檢驗，再利用參數構造統計量檢驗整個面板數據是否存在單位根；Fisher-ADF檢驗和Fisher-PP檢驗的原理與之類似，都是利用參數的p值構造統計量，檢驗整個面板數據是否存在單位根。我們分別采用4種方法對模型2中的8個變量序列進行單位根檢驗，滯后階數都按AIC最小化準則確定，并且選擇有截距項和趨勢項。檢驗結果見表1所示。

表1 面板數據序列的單位根檢驗

從表1中可以得到，LLC、Fisher-ADF和Fisher-PP方法對于面板數據的單位根檢驗結果是相似的，而IPS方法的檢驗結果則存在一定的差異。本文認為，若一個面板時間數據序列能同時通過LLC、Fisher-ADF和Fisher-PP方法的檢驗，即拒絕存在單位根過程的假設，則認為該序列是平穩的，否則認為該序列存在單位根。根據這一判定標準，8個變量僅有ln(patent)和ln(fixasset)兩個時間序列存在單位根過程，是非平穩面板時間序列。而為解決這一問題，我們進一步檢驗了這8個變量一階差分序列的平穩性，檢驗結果見表2所示。

表2 一階差分序列的單位根檢驗

從表4中可以看出，ln(patent)和ln(fixasset)兩個變量的一階差分序列均拒絕了存在單位根的假設，為平穩序列。

3.2 全樣本研究結果

根據眾多學者的研究，中國經濟發展存在顯著區域差異現象，即在橫截面上的個體影響不同。此外，本文研究樣本數據來源于2002～2011年，這一時期正是中國經濟處于高速增長時期，并沒有證據能夠證明在截面上存在變化的經濟結構，因而選擇變截距模型進行實證研究。通過模型對比，本文選擇了利用Hausman檢驗的固定效應模型。而為了消除面板數據分析可能存在的異方差和序列相關性，本文運用廣義最小二乘法（EGLS）對模型進行估計。根據對研究樣本的單位根檢驗結果將面板數據的計量模型（3）修正為：

其中，d()表示一階差分。

表3給出了面板數據模型（4）的估計結果。從固定效應模型回歸上的結果看，環境因素中的人均工業固體廢物排放量與人均GDP正相關，且回歸系數在1%的顯著范圍內顯著，而人均SO2排放量和廢水排放量對人均GDP的回歸系數并沒有通過顯著性檢驗，H1獲得部分支持；科技實力因素中的人均專利授權數量的回歸系數也沒有通過顯著性檢驗，H2未獲得支持；經濟基礎中的人均固定資本和第二產業工業總產值占GDP比例與人均GDP并無明顯的相關關系，H3a與H3b未獲得支持；城市開放度因素中的人均對外貿易總額和人均外資總額與人均GDP的回歸系數分別在1%及5%的置信水平上通過了顯著性檢驗，H4獲得支持。

表3 全樣本模型實證分析結果（被解釋變量ln(pergdpit)）

3.3 結果分析與討論

（1）環境污染因素中工業固體廢物排放與人均GDP正相關，表明研究樣本城市與智慧城市的發展要求還存在一定差距。很多研究指出我國高速的經濟增長是以高投入和低成本（廉價勞動力和廉價資源及低環境成本）為主要拉動因素實現的，可是這種壓低環境成本的經濟增長方式的典型特點就是粗放型的增長，雖然這種增長對人均GDP的提升具有正面的影響因素，但是，以環境污染為代價的增長本身就不具備生態環保城市的特征，當然也就不符合智慧城市的基本特征。人均SO2排放量、人均廢水排放量和人均GDP并不具備顯著的相關關系，表明研究樣本城市的環境保護工作還是取得了一定成效。隨著工業化的進展，環境污染的持續（如工業固體廢物排放）雖然一定程度上促進了經濟增長，但是它確實影響經濟運行的效率，抑制經濟增長方式轉變。為了推動智慧城市的建設進程，有效的控制環境污染，城市在發展過程中可以將工業固體排放物等環境污染物列入法定強制減排污染物，這會有利促進智慧城市的建設。

（2）科技實力因素中的人均專利授權數量對人均GDP的影響不是非常明顯。究其原因，一方面說明當前中國專利轉化水平還較低，科技產出轉化為現實生產力還較弱，使得科技對經濟增長的推動作用沒有充分發揮出來，這將是智慧城市建設要突破的一個重點；另一方面，專利水平雖然一定程度上可反映信息技術水平，但二者之間仍具有不完全替代性，而信息技術在推動智慧城市建設中也起著不容忽視的作用，但由于數據的可得性與統計口徑不一致，本文并未將其納入加以討論。因此在測度科技實力時納入信息化技術這個關鍵變量將是本文下一步研究的重點。

（3）固定資產投資中的人均固定資本投資與人均GDP正相關，而第二產業占比與人均GDP負相關。資本投資對經濟增長起著積極推動作用，雖然不是很顯著，但這一觀點在經濟理論界已得到證實。作為智慧城市建設的重要經濟基礎，除了提升人均固定資產投資外，合理規劃固定資產投資的結構，關注智慧城市基礎設施與主導產業的投入顯得尤為重要。而根據本文研究結論，隨著智慧城市的發展完善，第二產業的占比將進一步降低，因此，與科技信息相關的產業以及轉型升級后的高新技術產業將成為智慧產業發展的重點。

（4）人均外資額和人均對外貿易額對人均GDP具有顯著的正向影響，表明城市開放度對經濟增長起著重要作用。這與現有主流文獻得出結論一致，認為外商直接投資與對外貿易可通過出口擴張、資本形成、技術轉移以及推動經濟結構與制度轉變進而促進中國經濟發展。因此，在智慧城市建設的初級階段，可以通過提高城市開放度來促進資源優化配置和區域的技術水平提升，促進智慧城市經濟建設。但長期來看，過度開放可能會阻礙中國內在生產性效率提升與自主創新能力建設，對中國經濟實質性增長造成消極影響。因此，城市開放度并不是越高越好，調整城市開放度以適應智慧城市各個階段的建設才是重點。

4 結論與展望

本文利用中國14個正在開展智慧城市建設的城市為樣本，采用2002～2011年數據實證檢驗了城市經濟增長與環境、科技、經濟基礎與城市開放度等因素的關系，得到如下結論：（1）環境污染智慧城市環境污染因素中人均SO2排放量、人均廢水排放量和人均GDP并不具備顯著的相關關系，只有工業固體廢物排放與人均GDP正相關，表明智慧城市的經濟發展仍然在一定程度上是建立在環境污染的基礎上的，這將抑制智慧城市建設進程；（2）由于當前專利產業化水平較低，以及未將信息技術納入科技實力指標等原因，使得科技實力對人均GDP的影響不是非常明顯；（3）人均固定資本投資與人均GDP正相關，意味著城市基礎投入越多，越有利于智慧城市建設；而第二產業占比與人均GDP負相關，說明智慧城市的經濟發展不應該是依靠勞動密集型與高能耗的工業，而更多地應該依靠高新技術產業的發展；（4）智慧城市開放度因素中的人均外資總額和人均對外貿易總額與人均GDP正相關，對人均GDP具有顯著的正向影響，這意味著城市開放度越高，越能促進智慧城市的發展。

智慧城市建設尚處于起步階段，本文實證探討了影響擬開展智慧城市經濟增長的因素，為未來智慧城市建設提供了一定理論參考。但影響智慧城市經濟增長的因素很多，尤其是作為學術研究與政府實踐重點的信息技術建設，因數據的可獲性與一致性受限暫末納入考慮，這將是下一步探討的重點。此外，智慧城市與非智慧城市經濟發展由于運行模式的差異在關鍵因素上應該具有較大不同，因此，未來對二者進行對比檢驗分析，有助于為智慧城市建設制定更貼合實際的政策提出更為合理的建議。

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