智慧城市建設(shè)促進(jìn)了城市發(fā)展質(zhì)量提升嗎?——基于多期DID方法的政策效應(yīng)評(píng)估
發(fā)布時(shí)間:2021-08-26 12:15
利用中國(guó)2012年啟動(dòng)的智慧城市試點(diǎn)建設(shè)這一準(zhǔn)自然試驗(yàn),運(yùn)用271個(gè)地級(jí)市2003—2016年的面板數(shù)據(jù)和雙重差分法,估計(jì)了智慧城市試點(diǎn)建設(shè)對(duì)城市發(fā)展質(zhì)量的影響。研究表明,第一,智慧城市試點(diǎn)建設(shè)顯著提升了城市發(fā)展質(zhì)量。第二,在控制了地區(qū)層面因素、社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素及各種固定效應(yīng)后,智慧城市建設(shè)的確顯著增強(qiáng)了試點(diǎn)城市發(fā)展質(zhì)量。相比非試點(diǎn)地區(qū),試點(diǎn)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量得到了明顯的提高,在東部、西部地區(qū)試點(diǎn)效果更佳,并且對(duì)行政等級(jí)低、創(chuàng)新程度低、人口密度低的城市效果更加明顯。更進(jìn)一步,為了更好地驗(yàn)證智慧城市建設(shè)對(duì)城市發(fā)展質(zhì)量的影響,多項(xiàng)穩(wěn)健性檢驗(yàn)的結(jié)果發(fā)現(xiàn),研究結(jié)論是穩(wěn)健的。在此基礎(chǔ)上,提出了相應(yīng)的政策建議,以便促進(jìn)各城市更好地進(jìn)行智慧城市試點(diǎn)建設(shè)。
【文章來(lái)源】:經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯. 2020,37(06)北大核心CSSCI
【文章頁(yè)數(shù)】:10 頁(yè)
【部分圖文】:
平行趨勢(shì)檢驗(yàn)
其中,controlit表示其他所有控制變量和固定效應(yīng),γ為其他不可觀測(cè)因素對(duì)被解釋變量的影響。要使得α1的估計(jì)結(jié)果無(wú)偏,則γ為0。然而,我們并不能直接驗(yàn)證γ是否為0。因而,本文采用間接安慰劑檢驗(yàn)的方法,通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬找到理論上不會(huì)對(duì)被解釋變量產(chǎn)生影響的錯(cuò)誤smartit變量代替真實(shí)的smartit變量。若 α 1 ︿ =0 ,則能得出γ=0,若得到的α1不為0,則說(shuō)明錯(cuò)誤的變量對(duì)實(shí)際結(jié)果產(chǎn)生影響,本文的估計(jì)方程存在問(wèn)題。為了提高安慰劑檢驗(yàn)的可識(shí)別性,本文將這個(gè)隨機(jī)過(guò)程重復(fù)500次,相應(yīng)的產(chǎn)生500個(gè) α 1 ︿ 的估計(jì)值,圖2匯報(bào)了估計(jì)系數(shù)的概率密度分布圖,從圖中可以看到 α 1 ︿ 的隨機(jī)估計(jì)值分布在零的附近并且服從正態(tài)分布,證明隨機(jī)生成的智慧城市試點(diǎn)名單沒(méi)有政策效應(yīng),從而可推得智慧城市試點(diǎn)對(duì)實(shí)驗(yàn)組經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的作用是真實(shí)存在的。3.控制變量滯后一期
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]環(huán)境規(guī)制對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的差異影響——基于HDI分區(qū)的比較[J]. 劉耀彬,熊瑤. 經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯. 2020(03)
[2]智慧城市、人力資本與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)[J]. 趙建軍,賈鑫晶. 價(jià)格理論與實(shí)踐. 2019(08)
[3]國(guó)家級(jí)高新區(qū)和中國(guó)城市全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)——基于雙重差分方法的研究[J]. 李健,馮山,代昀昊. 經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯. 2020(01)
[4]智慧城市建設(shè)能提高居民獲得感嗎——基于中國(guó)居民的異質(zhì)性分析[J]. 李燁. 吉林大學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)報(bào). 2019(06)
[5]國(guó)家“智慧城市”試點(diǎn)對(duì)FDI的“二元邊際”擴(kuò)展的影響:理論機(jī)制與實(shí)證[J]. 聶飛. 國(guó)際貿(mào)易問(wèn)題. 2019(10)
[6]財(cái)政支出、科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展——基于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶108個(gè)城市的實(shí)證檢驗(yàn)[J]. 李光龍,范賢賢. 上海經(jīng)濟(jì)研究. 2019(10)
[7]霧霾污染對(duì)中國(guó)城市發(fā)展質(zhì)量的影響[J]. 王曉紅,馮嚴(yán)超. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境. 2019(08)
[8]中國(guó)國(guó)家中心城市大都市區(qū)智慧城市建設(shè)研究:政策文本量化分析[J]. 楊凱瑞. 河南社會(huì)科學(xué). 2019(07)
[9]政府空氣污染治理效應(yīng)評(píng)估——來(lái)自中國(guó)“低碳城市”建設(shè)的經(jīng)驗(yàn)研究[J]. 宋弘,孫雅潔,陳登科. 管理世界. 2019(06)
[10]智慧城市漸進(jìn)式擴(kuò)容政策的環(huán)境效應(yīng)研究[J]. 崔立志,陳秋堯. 上海經(jīng)濟(jì)研究. 2019(04)
本文編號(hào):3364225
【文章來(lái)源】:經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯. 2020,37(06)北大核心CSSCI
【文章頁(yè)數(shù)】:10 頁(yè)
【部分圖文】:
平行趨勢(shì)檢驗(yàn)
其中,controlit表示其他所有控制變量和固定效應(yīng),γ為其他不可觀測(cè)因素對(duì)被解釋變量的影響。要使得α1的估計(jì)結(jié)果無(wú)偏,則γ為0。然而,我們并不能直接驗(yàn)證γ是否為0。因而,本文采用間接安慰劑檢驗(yàn)的方法,通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬找到理論上不會(huì)對(duì)被解釋變量產(chǎn)生影響的錯(cuò)誤smartit變量代替真實(shí)的smartit變量。若 α 1 ︿ =0 ,則能得出γ=0,若得到的α1不為0,則說(shuō)明錯(cuò)誤的變量對(duì)實(shí)際結(jié)果產(chǎn)生影響,本文的估計(jì)方程存在問(wèn)題。為了提高安慰劑檢驗(yàn)的可識(shí)別性,本文將這個(gè)隨機(jī)過(guò)程重復(fù)500次,相應(yīng)的產(chǎn)生500個(gè) α 1 ︿ 的估計(jì)值,圖2匯報(bào)了估計(jì)系數(shù)的概率密度分布圖,從圖中可以看到 α 1 ︿ 的隨機(jī)估計(jì)值分布在零的附近并且服從正態(tài)分布,證明隨機(jī)生成的智慧城市試點(diǎn)名單沒(méi)有政策效應(yīng),從而可推得智慧城市試點(diǎn)對(duì)實(shí)驗(yàn)組經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的作用是真實(shí)存在的。3.控制變量滯后一期
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]環(huán)境規(guī)制對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的差異影響——基于HDI分區(qū)的比較[J]. 劉耀彬,熊瑤. 經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯. 2020(03)
[2]智慧城市、人力資本與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)[J]. 趙建軍,賈鑫晶. 價(jià)格理論與實(shí)踐. 2019(08)
[3]國(guó)家級(jí)高新區(qū)和中國(guó)城市全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)——基于雙重差分方法的研究[J]. 李健,馮山,代昀昊. 經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯. 2020(01)
[4]智慧城市建設(shè)能提高居民獲得感嗎——基于中國(guó)居民的異質(zhì)性分析[J]. 李燁. 吉林大學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)報(bào). 2019(06)
[5]國(guó)家“智慧城市”試點(diǎn)對(duì)FDI的“二元邊際”擴(kuò)展的影響:理論機(jī)制與實(shí)證[J]. 聶飛. 國(guó)際貿(mào)易問(wèn)題. 2019(10)
[6]財(cái)政支出、科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展——基于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶108個(gè)城市的實(shí)證檢驗(yàn)[J]. 李光龍,范賢賢. 上海經(jīng)濟(jì)研究. 2019(10)
[7]霧霾污染對(duì)中國(guó)城市發(fā)展質(zhì)量的影響[J]. 王曉紅,馮嚴(yán)超. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境. 2019(08)
[8]中國(guó)國(guó)家中心城市大都市區(qū)智慧城市建設(shè)研究:政策文本量化分析[J]. 楊凱瑞. 河南社會(huì)科學(xué). 2019(07)
[9]政府空氣污染治理效應(yīng)評(píng)估——來(lái)自中國(guó)“低碳城市”建設(shè)的經(jīng)驗(yàn)研究[J]. 宋弘,孫雅潔,陳登科. 管理世界. 2019(06)
[10]智慧城市漸進(jìn)式擴(kuò)容政策的環(huán)境效應(yīng)研究[J]. 崔立志,陳秋堯. 上海經(jīng)濟(jì)研究. 2019(04)
本文編號(hào):3364225
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