智慧城市建設能否促進中國經濟高質量發展？

張優智 劉寅可 趙 璟 王翔宇

（1. 西安石油大學經濟管理學院 陜西西安 710065；2. 西安理工大學經濟與管理學院 陜西西安 710054）

隨著我國新一輪科技革命和產業轉型，數字經濟逐步成為繼農業經濟與工業經濟后的經濟新形態，成為我國經濟發展和推動中國式現代化的重要驅動力。習近平總書記在黨的二十大報告中指出“加快發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合”，數字化轉型已經成為我國經濟發展的宏觀趨勢，智慧城市作為數字經濟與新型城鎮化深度融合的城市發展模式，為經濟高質量發展注入了嶄新動能。

一、文獻綜述

智慧城市即具備智能化、數字化、信息化特征的新型城市發展方式，核心在于運用大數據、物聯網、云計算等信息技術推動城市向數字化、智能化方向發展，提升城市的運行效率[1]。智慧城市建設是中國的核心城市發展政策，能夠為城市發展前進指引方向[2]，對促進經濟發展，提高經濟效率具有重要作用[3]。早在2012 年，住建部正式確定開展智慧城市試點，并在2013 年和2014 年逐步擴大試點范圍。自2012 年以來，中國智慧城市建設成果顯著，來自中國信息通信研究院的數據顯示，2023 年預計智慧城市建設市場規模達28.6 萬億元，在“互聯網+政務”的背景下，以新產業、新模式、新業態為主要特征的經濟增加值占比穩健提升，對經濟高質量發展產生深遠影響[4]。基于此，本文將智慧城市建設視為準自然實驗，就其如何影響經濟高質量發展展開研究。

自2008 年美國IBM 提出“智慧地球”這一理念后，世界各國逐步推動城市智能化建設，其中包括中國2012 年正式開展的智慧城市試點政策。學術界圍繞智慧城市建設進行了大量探討并提出了建設性觀點。在智慧城市的內涵定義方面，石大千等[5]認為，智慧城市是城市發展演變到一定階段后的新形態，是集技術、產品、市場、資源以及組織于一體的綜合創新。Yigitcanlar 等[6]認為，智慧城市是融合技術進步與城市發展的新產物，是社會驅動、技術驅動以及政策驅動三者相結合的高級系統。

近年來，部分學者采用數據分析方法對智慧城市建設進行了研究。通過圖1 可以看出，當前學術界關于智慧城市的研究內容主要集中在城市治理、人工智能、大數據、物聯網等領域。其中，與城市治理有關的研究表明，智慧城市建設能夠顯著提升城市發展質量[3]，提高城市經濟效率[7]，促進經濟可持續發展[8]。在大數據背景下，隨著科學技術與數字經濟的深入發展，智慧城市建設成為解決城市發展問題的有效途徑[9]，人工智能和物聯網為建設智慧城市、解決發展難題提供了可持續的管理經驗[10]，豐富了政府智能治理內涵，為探索發展智慧城市試點政策提供了技術支撐[11]。

圖 1 智慧城市關鍵詞共現網絡圖譜

關于經濟高質量發展，大量學者圍繞其定義、內涵和測度展開了研究。任保平和鞏羽浩[12]認為，高質量發展是經濟由粗放式發展向集約式發展過渡的過程，并以新發展理念為引導，采用熵值法構建了經濟高質量發展指標評價體系。金碚[13]從經濟學意義上探討了高質量發展的內涵，指出高質量發展是能夠滿足人民日益增長的美好生活需要的經濟狀態。圖2 表明，當前學術界在圍繞經濟高質量發展進行研究時，其主要研究對象集中在數字經濟、技術創新、民營經濟、實體經濟等方面。相關研究表明，數字經濟逐漸成為推動經濟高質量發展的新動能，市場和政府在二者耦合發展中發揮關鍵作用[14]，應積極推進數字智能化建設，協調各地區均衡發展，推動產業結構轉型升級，通過提高實體經濟水平、互聯網普及程度以及技術創新能力來促進經濟高質量發展[15-16]。

圖 2 經濟高質量發展關鍵詞共現網絡圖譜

在智慧城市建設對經濟高質量發展的影響方面，學術界較少運用量化分析進行研究。張治棟和趙必武[17]基于2006—2017 年161 個地級市的面板數據，采用空間雙重差分模型分析智慧城市試點對經濟高質量發展的影響。趙華平等[18]采用漸進型雙重差分法，用人均GDP 衡量經濟高質量發展并展開研究。

綜上，當前學術界關于智慧城市建設對經濟高質量發展的影響已取得了一定成果，為后續研究奠定了基礎，但已有研究在實證層面仍存在一些不足：一是人均GDP 不足以準確衡量經濟高質量發展，需建立指標評價體系進行測度從而提升論證的嚴謹性；二是現有研究未考慮智慧城市建設影響經濟高質量發展的內生性問題，在得出研究結論時穩健性不足，且大部分研究未探討智慧城市建設對經濟高質量發展的空間溢出效應。鑒于此，本文的邊際貢獻主要體現在以下三個方面：第一，本文以新發展理念為基礎構建指標評價體系，并采用熵值法測度經濟高質量發展，從而得到更加穩健的結論；第二，本文基于2006—2019 年221 個地級市的面板數據，采用漸進型雙重差分法和傾向得分匹配相結合的方式來克服選擇偏差，在此基礎上采用工具變量法處理內生性問題以提升結論的穩健性并補充豐富已有研究；第三，本文對智慧城市建設帶來的經濟高質量發展溢出效應進行探討，通過建立空間杜賓雙重差分模型進一步分析智慧城市建設試點地區對鄰近非試點地區經濟高質量發展影響的空間溢出效應。

二、理論分析與研究假設

智慧城市建設是集數字平臺與信息技術于一體的新型城市發展模式，是國家驅動實施的符合中國國情的重要戰略。一方面，智慧城市本身包括信號飛速傳遞、加速資金流動、提高生產效率、普及智能運輸以及促進人力資本積累等領域，政策的實施有利于資源要素的聚集和城市創新水平的提升，從而推動經濟高質量發展。另一方面，信息技術作為新型創新要素，對傳統要素有著替代作用，能有效降低生產成本，促進產業結構優化升級。除此之外，智慧城市建設所促進的信息技術與大數據網絡平臺的普及成為城市中各個經濟主體緊密聯系的紐帶，進一步強調了治理方式的智能化、居民生活的便利化以及企業生產的數字化，有利于經濟的可持續發展與地區協調發展，進而促進經濟高質量發展。但是，由于智慧城市建設對基礎設施、信息化程度、經濟基礎等方面有較高依賴，因此，地區的綜合條件不同，智慧城市建設推動經濟高質量發展的力度和效果也不同。基于以上分析，本文提出假設1 與假設2。

假設1：智慧城市建設對經濟高質量發展具有顯著促進作用。

假設2：智慧城市建設對不同區域的經濟高質量發展的影響具有異質性。

基于經濟地理學相關理論，政策溢出效應是智慧城市建設影響經濟高質量發展的重要途徑。由于與智慧城市建設密切相關的大數據網絡平臺、信息技術等智能化要素不受時空限制，能夠打破要素流動壁壘，因此，政策的實施會促進地區間的共商、共建、共享，能有效加強經濟聯系，從而使智慧城市建設的推行具有空間溢出效應。由于智慧城市建設能夠優化試點地區的金融發展環境、教育水平、基礎設施建設等城市內部系統，有利于吸引資源要素流入，推動新興產業聚集，促進地區經濟高質量發展，因此，智慧城市建設所產生的政策溢出效應能夠推動鄰近地區的經濟高質量發展。綜上，本文提出假設3。

假設3：智慧城市建設對鄰近地區經濟高質量發展具有正向空間溢出效應。

三、研究設計

（一） 數據來源及處理

中國于2012 年正式推進智慧城市建設，于2013 年和2014 年分別公布第二批和第三批智慧城市試點名單。本文將智慧城市試點政策視作準自然實驗，采用漸進型雙重差分法分析智慧城市建設對經濟高質量發展造成的影響。由于試點名單包含縣和城區，因此在實證樣本的選取中，本文做出如下處理：為避免低估智慧城市試點政策對經濟高質量發展的影響，使得回歸結果更為穩健，本文將名單中縣和城區所在的地級市從研究樣本中予以剔除。

在數據選取方面，因本文涉及變量較多，有些變量數據目前還存在缺失（如專業年鑒存在明顯滯后現象），為確保數據口徑統一，本文的數據選取截至2019 年。同時，由于西藏和港澳臺地區存在較嚴重的數據缺失問題，本文的分析暫未考慮上述地區。此外，在數據處理中，本文剔除了相關自治州、縣級市和城區的數據，僅保留市域數據進行分析，少量缺失數據使用線性插值法予以插補。在具體的數據來源上，本文選取了wind 數據庫、《中國城市統計年鑒》以及各省統計局公開的數據。基于上述處理，本文最終以2006—2019 年中國221 個地級市（見表1）的面板數據為基礎分析智慧城市試點政策對經濟高質量發展可能存在的影響。

表 1 樣本分布

（二） 變量選取

1. 被解釋變量

由于高質量發展數據不具有直接可獲得性，為避免人為因素造成偏差并盡量突出指標數據變異程度所反映的信息含量，本文基于經濟高質量發展的內涵以及對已有文獻的研究，從創新、協調、綠色、開放、共享五個維度構建指標評價體系，結果見表2。

表 2 高質量發展指標評價體系

接下來，本文采用熵值法對經濟高質量發展數據進行測算，具體計算步驟如下：

第一步為數據標準化。數據標準化旨在去除量綱的影響，從而使數據更具有可比性。除此之外，數據標準化可以使得數據同趨勢化，即使不同性質的指標對評價結果的作用方向一致。本文采用極差標準化法進行無量綱處理，公式如下：

式中，i和j分別為地級市和指標，xij和分別表示原始數據以及極差標準化后的數據，和分別表示原始數據的最小值和最大值。

第二步，計算信息熵ej。假設選取m個地級市樣本,n個評價指標，則第j個指標下，地級市i的特征比重為：

計算第j個指標的信息熵值：

第三步，計算權重及綜合得分。計算第j個指標的權重wj并確定地級市i高質量發展綜合得分Scorei：

由于自變量指標較小導致系數過小，本文參考多數文獻的做法，將測算結果Scorei乘以100 后記為HQED，并作為本文的被解釋變量。

2. 核心解釋變量

基于我國2006—2019 年221 個地級市的面板數據，本文采用漸進型雙重差分法分析智慧城市建設是否會對經濟高質量發展產生影響。本文的核心解釋變量為智慧城市試點政策，并用虛擬變量的形式予以賦值，若城市在智慧城市建設名單中則令地點虛擬變量為1，反之為0；若時間在智慧城市試點政策實施后則令時間虛擬變量為1，反之為0；二者的交互項表示智慧城市建設的政策變量，記為Smartcity。交互項的系數為本文重點關注的估計值，若顯著為正則表明智慧城市試點政策能夠顯著促進中國經濟高質量發展。

3. 控制變量

基于對已有文獻的研究，本文選取的控制變量如下：（1）金融發展水平，采用年末金融機構各項貸款余額的總額衡量，記為fin。（2）產業結構升級，采用第三產業與第二產業的就業人數之比衡量，記為indus。（3）政府干預程度，采用市轄區公共預算支出在GDP 中的占比衡量，記為govern。（4）居民受教育程度，采用公共圖書館藏書量的對數衡量，記為lnedu。（5）對外開放程度，采用當年實際使用外資金額的對數衡量，記為lnopen。變量描述性統計詳見表3。

（三） 模型設定

為分析智慧城市建設對經濟高質量發展造成的影響，本文將智慧城市建設視作準自然實驗，采用漸進型雙重差分法分析其對經濟高質量發展帶來的處理效應，該方法可以通過比較試點地區與未試點地區的差異來評估智慧城市建設是否推動了經濟高質量發展。本文構建的計量模型如下：

式中，HQEDit為i城市在t時間的經濟高質量發展指數；Smartcityit為雙重差分中的政策變量，即上文提到的交互項，在此處代表智慧城市建設；Xit為上述控制變量； μi為時間固定效應； δt為地點固定效應； εit為隨機誤差項。β1是本文重點關注的系數估計值，若顯著為正則表明智慧城市建設能夠顯著促進經濟高質量發展。

四、實證分析

（一） 基準回歸

表4 為本文的基準回歸，其中列（1）至列（6）是控制變量逐步加入后的回歸結果。從表4 可以看出，在逐步加入控制變量后，政策變量Smartcityit的估計系數仍在1%的水平上顯著為正，表明智慧城市建設顯著促進了經濟高質量發展，本文的假設1 得以論證。

影響經濟高質量發展的重要因素之一為居民經濟預期以及是否擴大消費，金融發展水平的持續提升使金融機構有能力向消費者提供足夠的信貸，從而影響居民消費預期并擴大未來消費。另一重要因素為居民受教育水平，由于人力資源是經濟持續穩定發展的基礎，生產力水平的提高是經濟發展的重要標志，而勞動者是首要生產力，因此，居民受教育程度提高對經濟高質量發展具有推動作用。除此之外，產業結構升級與對外開放程度也會對經濟高質量發展產生正向影響。基于上述分析，本研究進一步觀察各控制變量的回歸系數，確認金融發展（fin）、產業結構升級（indus）、居民受教育程度（lnedu）與對外開放程度（lnopen）對經濟高質量發展均具有顯著促進作用，與前述理論分析相符。

（二） 穩健性檢驗

1. 平行趨勢檢驗

雙重差分模型的核心假定為：在政策未實行前，處理組與控制組應具有一致的變化趨勢。為此，本文構建平行趨勢檢驗模型如下：

圖 3 平行趨勢檢驗

2. 安慰劑檢驗

式中，Xit為上文提到的控制變量， θ為不可觀測因素。若要使為無偏估計量以避免不一致估計，則應使得參數θ=0。但對參數θ進行直接檢驗可操作性較低，因此本文進行隨機抽樣產生智慧城市建設名單來使參數β=0，若存在β?=0則可推出參數θ=0[20]。圖4 為隨機抽樣1000 次（左圖）和2000 次（右圖）后得到的系數估計值核密度圖，可以看出，進行隨機抽樣后β?random系數估計值集中分布于0 附近且近似服從正態分布，從而可以推斷參數θ=0，表明本文的研究結論具有穩健性。

圖 4 安慰劑檢驗

3. 非隨機選擇影響檢驗

使用雙重差分法評價智慧城市建設對經濟高質量發展造成的影響雖可以控制屬于處理組與控制組二者間“共同趨勢”的不可觀測的內生因素，但智慧城市建設具有政策導向性，名單非隨機產生。基于此，本文參考韋東明和顧乃華[21]的做法，引入城市因素和時間趨勢的交互項，構建計量模型如下：

式中，Ci表示城市屬性因素，包括省會城市、副省級城市以及胡煥庸線東側地區；Timt為時間趨勢變量；其余變量與前文表述相同。如表5 所示，在控制了城市屬性因素后，交互項Smartcityit系數仍顯著為正，因此本文的結論具有穩健性。

此外，為進一步證明回歸結果的穩健性，本文采取傾向得分匹配（PSM）與雙重差分法相結合的方法來分析智慧城市建設對經濟高質量發展產生的作用以克服選擇偏差的影響。為此，本文選取若干屬性變量x來構造二值選擇模型[22]：

式中，pi(xi)為傾向得分；Di為虛擬變量，取值0 和1 分別表示控制組與實驗組；g(xi)為屬性變量x的線性函數；f為logit分布函數。本文使用核匹配、半徑匹配以及近鄰匹配三種匹配方法來進行PSM-DID 估計。圖5 為核匹配后進行平衡性檢驗的結果，表明進行匹配后各協變量的標準化偏差有所降低并集中分布于0 附近（圖5 左），此外，處理組與控制組樣本大多位于共同取值范圍之內（圖5 右），匹配結果較好。其他匹配方式均通過平衡性檢驗。

表5 的（2）至（4）列為采取半徑匹配、近鄰匹配以及核匹配后的回歸結果，可以看出政策變量系數仍在1%的水平上顯著為正，表明智慧城市建設對經濟高質量發展產生的作用沒有受到選擇偏誤的影響，本文的回歸結果仍然穩健。

含鈦高爐渣100 g，液固比5，浸出溫度140℃，鹽酸濃度18%，攪拌轉速400 r/min的條件下，考察了不同反應時間2 h、4 h、6 h、8 h對CaO、MgO、Fe、Al2O3脫除率及TiO2損失率的影響，結果見圖4。

4. 內生性問題

由于智慧城市建設具有非隨機性特征，在分析智慧城市建設對經濟高質量發展產生的影響時可能導致內生性問題的發生。因此，本文采用工具變量估計（IV）來處理研究中可能出現的內生性問題。本文參考張兵兵等[23]的研究，選擇地形起伏度（rdls）作為核心解釋變量Smartcityit的工具變量：一方面，地形起伏度與智慧城市建設密切相關，工具變量的相關性假設得到滿足；另一方面，地形起伏度為地理數據，不會對經濟高質量發展產生影響，滿足工具變量的外生性假設[24]。但由于地形起伏度數據不隨時間發生變化，具有研究局限性，本文參考牛子恒和崔寶玉[25]的做法，引入工具變量與每一年時間虛擬變量的交互項T-rdls 作為實證分析的工具變量以衡量時間維度的變化。本文構建工具變量模型如下所示：

式中，參數ξ1、和分別表示OLS 估計、IV 估計一階段和二階段的回歸系數，其余變量與上文相同。

表6 列（1）為一階段回歸結果，地形起伏度和時間虛擬變量的交互項T-rdls 估計系數顯著為正。列（2）為二階段回歸結果，交互項Smartcityit的回歸系數大于前文基準回歸的情形，表明在引入工具變量后，智慧城市建設對經濟高質量發展產生的作用更大，因此，如果不考慮內生性問題，將會低估智慧城市建設對經濟高質量發展造成的影響。

表 6 工具變量估計

5. 其他穩健性檢驗

除上述穩健性檢驗外，本文進行的其他穩健性檢驗如表7 所示。

表 7 其他穩健性檢驗

第一，排除其他政策干擾。由于研究樣本的時間跨度為2006—2019 年，在此期間其他重要政策可能會與智慧城市試點政策發生重疊并對經濟高質量發展產生影響。本文將2014 年實行的第一批新型城鎮化試點政策（Newurban）與2011 年實行的碳排放權交易試點政策(CEPT)納入模型并控制。第二，縮尾處理。為避免研究結果中出現異常值干擾的情形，本文對研究數據進行上下5%的縮尾處理。第三，反事實檢驗。本文參考龔夢琪等[26]的做法，將政策開始時間提前三年后再次進行回歸，若雙重差分項Smartcityit系數估計值仍顯著則表明高質量發展的促進可能是來自于其他政策或因素的影響。第四，DID 與OLS 對比。本文參考高煜君和田濤[27]的做法，對研究樣本分別進行DID 估計和OLS 估計，二者估計系數均顯著為正則說明本文的結論具有穩健性。表7 顯示，本文的研究結論仍然具有穩健性。

（三） 異質性分析

1. 經濟高質量發展分解

智慧城市建設對經濟高質量發展的推動可能存在不同的傳導渠道，基于前文熵值法指標體系，本文將高質量發展分解為創新、協調、綠色、開放、共享五個維度。結果如表8 的（2）至（6）列所示，智慧城市建設變量（Smartcity）估計系數在創新和共享維度中顯著為正，但在協調、綠色、開放維度中不顯著。究其原因在于智慧城市建設為數字經濟發展提供機遇，有利于推動數字產業化、產業數字化，促進新興產業發展，對科技創新起著推動作用。除此之外，智慧城市建設對物聯網、大數據、云計算等數字平臺的信息共享和互聯互通發揮著關鍵作用，有利于及時解決經濟滯后性所導致的資源配置問題，進而影響經濟高質量發展。智慧城市建設對協調、綠色、開放的影響不顯著，原因可能在于：第一，智慧城市建設需要多部門、多系統協同工作，而目前仍存在資源分配不均、信息不共享等問題，從而導致協調不足。第二，智慧城市建設通過技術優化城市基礎設施等，但現實中技術應用仍不夠完善到位，從而對綠色維度的影響不顯著。第三，智慧城市建設有助于吸引國際資源和技術流入，但由于投資政策、技術研發和法律環境等因素短期內無法充分發揮作用，智慧城市建設對開放的影響尚未立即顯現。

表 8 高質量發展分解

2. 地理區位異質性

考慮到不同地區的城市在經濟增長、人口規模、基礎設施等方面的差異性，本文根據地理區位將研究樣本分為三組。表9 顯示，智慧城市建設顯著推動所有地區的經濟高質量發展，且在東部政策效果最好，西部次之，中部最后。原因在于：智慧城市建設能夠在東部地區優越的資源條件基礎上充分發揮對經濟高質量發展的影響；西部地區的綜合發展條件較差，經濟發展水平較低，智慧城市建設對經濟高質量發展的邊際效應較強，政策的處理效應較好；中部地區的基礎設施建設和經濟發展水平等介于東部地區和中部地區之間，信息化程度較高，具備一定的數字化、智能化基礎，因此智慧城市試點政策雖有利于中部地區的經濟高質量發展，但政策效果低于東、西部地區。

表 9 地理區位異質性

3. 資源稟賦異質性

資源稟賦在城市發展中起著至關重要的作用，本文基于《國務院關于印發全國資源型城市可持續發展規劃(2013—2020 年)的通知》，將研究樣本中的221 個地級市劃分為五個類型并進行異質性分析。表10 顯示，智慧城市建設顯著促進非資源型城市與衰退型城市的經濟高質量發展，對其他類型城市無顯著影響。原因可能是：非資源型城市的發展與產業結構關聯更加密切，更多依賴科技創新驅動與數字智能化建設，智慧城市建設為非資源型城市的發展注入動能，通過提高非資源型城市數智化程度促進其經濟高質量發展；衰退型城市的產業結構較為單一，且產業效益存在下降趨勢，替代產業尚未形成，智慧城市建設能促進衰退型城市新興產業的出現與集聚，提升其經濟效益，促進經濟高質量發展。綜上，假設2 得以驗證。

表 10 資源稟賦異質性

五、進一步分析

上文采用漸進型DID 模型對智慧城市建設與經濟高質量發展之間的因果關系進行了識別，但并未考慮智慧城市建設影響經濟高質量發展的空間因素。本文參考郭炳南等[28]的做法，建立雙重差分空間杜賓模型（SDMDID），將空間因素引入并分解智慧城市建設對經濟高質量發展造成的影響，進而分析智慧城市建設的高質量發展溢出效應，模型設定如下：

式中，W為空間權重矩陣，本文選取二元鄰接矩陣作為研究中的空間權重矩陣；W×HQEDit表示經濟高質量發展的空間滯后項；W×Smartcityit表示智慧城市建設的空間滯后項；W×Xit′表示控制變量的空間滯后項；其余變量與前文表述相同。

（一） 全局空間相關性檢驗

使用雙重差分法空間杜賓模型的前提在于變量具有空間相關性，即莫蘭指數應顯著不為0。表11 顯示，高質量發展與智慧城市建設的莫蘭指數均大于0，表明二者均存在空間相關性，即智慧城市建設的推行不僅會對本地區的經濟高質量發展造成影響，還會影響到相鄰的其他地區。

表 11 全局莫蘭指數值

（二） 空間計量模型分析

針對雙重差分空間杜賓模型是否會退化為雙重差分空間滯后模型以及雙重差分空間誤差模型，本文進行了進一步考察分析。表12 說明，LR 檢驗及Wald 檢驗均顯著拒絕了原假設，充分表明了空間杜賓模型在本研究中具有適用性。根據Hausman 檢驗結果，本文選擇使用時間與空間雙固定效應分析智慧城市建設的高質量發展溢出效應。

表 12 SDMDID 模型適用性檢驗

表13 中的列（1）為整體回歸結果，列（2）至列（4）為通過偏微分方式分解后的結果，分別表示直接效應、空間溢出效應和總效應。直接效應表明智慧城市建設對經濟高質量發展起顯著的促進作用，與前文基準回歸得出的結論一致。空間溢出效應表明智慧城市建設的推行會促進鄰近地區的經濟高質量發展，原因在于智慧城市建設會促進資源要素在城市之間的流動，有利于城市間的資源共享，從而產生良好的空間輻射效應，假設3 得到驗證。

表 13 空間計量估計及空間效應分解

六、結論及政策建議

隨著數字經濟和信息技術的深入及快速發展，智慧城市建設逐漸成為城市發展的大勢所趨。本文基于2006—2019 年中國221 個地級市的面板數據，將智慧城市建設視作準自然實驗，分析智慧城市建設是否會對經濟高質量發展產生影響。本文的研究結論如下：第一，智慧城市建設顯著促進經濟高質量發展，且存在長期促進作用。第二，智慧城市建設對不同區域間的經濟高質量發展具有異質性影響，能顯著促進非資源型城市和衰退型城市的經濟高質量發展，從地理區位看，政策在我國東部地區實施效果更好。第三，智慧城市建設對鄰近地區的經濟高質量發展存在正向空間溢出效應，有利于鄰近地區的經濟高質量發展。

基于上述分析，本文提出如下政策建議：第一，政府應深入推進智慧城市發展進程。由于智慧城市建設對經濟高質量發展起顯著推動作用，因此各級政府應積極擴大智慧城市建設規模和試點范圍，進一步出臺相關扶持政策。第二，政府在推動智慧城市建設過程中，應基于地域特征進行差異化布局。要注意因地制宜制定并實施政策，由于我國東部地區的政策效果最好，智慧城市試點政策可優先向東部地區傾斜，同時應加強中部和西部地區的基礎設施、網絡信息化、數字智能化等城市系統的建設，從而更好地促進中、西部地區的經濟高質量發展。第三，政府應積極利用智慧城市建設的空間溢出效應。各地政府應深化合作，摒棄“各自為政，以鄰為壑”的發展模式，試點地區政府要主動分享建設經驗為后發城市提供借鑒，深化資源要素間的共商、共建、共享，積極擴大智慧城市建設帶來的正向空間溢出效應，促進更多區域的經濟高質量發展。