政府大数据赋能城市创新:理论机制与经验证据

奥鹏网院作业

政府大数据赋能城市创新:理论机制与经验证据*
徐 霞 吴福象 王 兵

［提 要] 中国城市创新存在着明显的发展不平衡、协同性差的问题。政府大数据作为公共信息资源的宝库，是赋能城市创新、实现协同发展的关键要素。本文基于政府传播视角，通过Netlogo仿真实验识别了影响政府大数据传播效果的关键因素，并将其纳入企业公共信息资本积累函数，以此拓展了企业横向创新内生增长模型并探究了政府大数据赋能城市创新的微观机制；此外，本文以2014年实施的“信息惠民国家试点”政策为准自然实验，采用双重差分法实证检验了政府大数据对城市创新的赋能作用。理论研究表明：激励政府提高传播意愿和优化大数据传播情景能通过改善政府传播效果促进企业公共信息资本积累提量增速，加速企业创新、赋能城市创新；实证研究发现：信息惠民国家试点政策对试点城市创新指数的平均提升作用约为29%。为此，有序推广政府大数据惠民试点工程、多措多举推动政府传播环境的优化与制度供给，是助力城市创新的可行思路。

［关键词] 城市创新；政府大数据；政府传播；仿真实验；双重差分

一、引言与文献回顾
挖掘城市创新潜力并释放城市创新活力是建设创新型国家的题中应有之义。然而，中国的城市创新能力却存在着明显的发展不平衡、协同性差的问题。《中国城市创新报告（2019）》从创新环境、创新支撑能力、创新文化力和创新转化能力四个维度对国内668座城市进行了综合测评和单项测评，测评结果不仅全面系统地展现了我国城市的创新水平，也反映出我国城市创新能力差异大的现实问题（周天勇等，2019）。同时，该报告还从数字经济视角对突破城市创新存在的困境和挑战提供了新思路。一个自然引申的问题是，大数据与信息资本何以赋能城市创新?

关于城市创新水平的界定和测度大多落脚于企业创新。如约瑟夫·熊彼特（1991）强调逐利动机下的企业家精神是推动创新的决定力量，企业作为创新活动的主体对城市创新能力的提升起着决定作用。柳卸林和胡志坚（2002）将城市创新能力定义为城市中的企业将知识或创意转化为新产品的能力。《中国城市创新报告（2019）》将城市创新指标体系分为六大类，其中三类均与企业直接有关，即企业创新活动、企业创新产出、产业创新水平（周天勇等，2019）。另外，众多研究者从企业的创新产出角度衡量城市创新能力，如王猛等（2016）、彭向和蒋传海（2011）分别采用专利数据、新产品产值来测度城市创新水平。

就影响城市创新能力的因素而言，学者主要从以下三个方面展开研究。其一，从传统城市要素视角，学者探究了土地（鲁元平等，2018）、外商直接投资（Ning et al.，2016）、生态环境（Xin et al.，2020）、人文环境（王猛等，2016）以及产业集聚（彭向和蒋传海，2011）等对城市创新水平的影响。其二，从制度的关键主体——政府视角，Porter（1990）认为，政府是指引企业往适当方向发展的神经中枢，政府制定的相关政策是企业在技术和方法上实现快速创新的动力来源和指导方针。国内学者则从产业政策（余明桂等，2016；黎文靖和郑曼妮，2016）、研发补贴政策（郑江淮和张玉昌，2019；安同良等，2009）、行政审批政策（王永进和冯笑，2018）以及创新型城市试点政策（聂飞和刘海云，2019）等视角探讨了政府行为对城市创新的意义。其三，从数字技术与信息视角，学者认为，随着两类空间可压缩技术——交通运输技术和信息通信技术的迅猛发展，传统的以“第一自然”和“第二自然”为属性特征的自然地理和经济地理因素在城市创新能力竞争中的作用逐渐弱化，而以“第三自然”（信息与数据）为属性特征的功能地理因素已经成为影响城市创新能力建设的关键（刘志彪，2019；吴福象和王兵，2021）。对此，徐章星（2021）实证检验了数字普惠金融的城市创新效应；张节和李千惠（2020）考察了智慧城市对城市创新的贡献；席广亮和甄峰（2015）、邹伟和李娉（2021）和周芳检（2021）分别从大数据对城市规划创新、城市应急管理创新以及城市公共危机决策创新的角度进行了论证。然而，鲜有文献从信息传播角度探索政府大数据对城市创新能力的影响。

事实上，作为数字经济时代重要的生产要素，大数据是创新活动的关键。充分发掘企业外部知识和信息并促进其应用创新，是企业获得竞争优势的重要途径（陈钰芬和陈劲，2009）。尤其是在中国，政府在履行职责的过程中，通过自己掌握和控制的渠道，更容易获得有关事件的全面、准确的信息和数据（程曼丽，2004），这类政府数据体量大、覆盖面广、真实性高，是大数据不可或缺的重要组成部分，被视为经济发展的“金矿”。政府大数据的开放程度和传播效果关系着数据和信息在不同组织之间的交换、共享、开发与创新增值活动，是影响地区大众创业、万众创新的重要因素（郑磊，2015）。从实践上看，2014年6月12日，国家发展和改革委员会等12个部门同意深圳等80座城市建设信息惠民国家试点，旨在政策激励和指引下，以信息化手段优化资源配置、创新公共服务供给模式，努力推进跨层级、跨部门信息共享和业务协同。因此，从政府传播视角探索政府大数据对城市创新能力的影响并检验信息惠民国家试点政策的创新效应，是政府部门和社会各界迫切关注的现实问题。

本文可能的边际贡献主要有：在理论层面，本文基于SIR传染病模型，通过Netlogo仿真实验识别了影响政府传播效果的要素，并将其纳入企业的公共信息资本积累函数、拓展了企业横向创新的内生增长模型，从政府传播视角探究了政府大数据赋能城市创新的内在机制。在政策层面，本文实证检验了信息惠民试点政策的城市创新效应，为进一步推广信息惠民国家试点政策，以优化政府传播效果，进而提升城市创新水平提供了经验证据。

本文剩余部分安排如下：第二部分构建基于SIR的政府传播多主体网络仿真模型，识别影响政府传播效果的因素；第三部分将影响政府传播效果的因素纳入企业横向创新内生增长模型，探究政府大数据赋能城市创新的机制；第四部分基于2014年实施的信息惠民试点工程的实践，采用双重差分法实证检验政府大数据对城市创新的赋能效应；第五部分为结论与政策启示。

二、基于SIR的政府传播多主体网络仿真模型
(一)仿真模型构建
SIR传染病模型及其改进模型被广泛应用于研究社会网络中的传播行为，如技术扩散（罗荣桂和江涛，2006）、知识流动（吴小桔等，2016）、谣言传播（Zhao et al.，2012）、微信公众号传播（马全恩和张娟，2018）和政府数据开放平台传播（朱晓峰等，2020）。其中，政府大数据传播通常以政务公开平台为传播媒介，在用户之间进行有目的传递、交流和反馈活动，其原理与传染病传播相似，都是因为“接触”而形成的交互、传递与沟通活动（朱晓峰等，2020）。具体而言，政府传播与传染病传播的相似之处在于以下三个方面：（1）传染性。信息通过传播源被信息接收者获取和再传播，呈现出传染性，其传染强度与信息传播主体、客体和传播情境等因素有关。（2）免疫性。如果信息接收者对信息既不使用也不再传播，则主体对信息表现出免疫性。（3）客体特征相似性。被传播的客体（政府大数据）类似于传染病的“病原体”。

当然，两者之间也存在一定的区别：（1）传染病传播通常是直接接触性传播，而政府信息传播既可以通过近距离直接接触传播，如企业直接去政府单位咨询相关政策信息，或企业与企业之间面对面地交流与分享，也可以借助互联网实现跨时空的间接接触传播。（2）传染病传播一般是病原体自动传播到密切接触者，而信息一般不会自动传播到信息接收者。主体需要向传播者主动搜寻和探讨以获取信息，从而被“激活”为信息接收者。但也不排除信息的主动式传播，如政府精准地向企业发送邮件传播相关政策信息。信息的主动或被动传播，既取决于政府信息传播方式的选择，也取决于主体信息获取的主动性，这决定了主体和客体之间的信息传播路径是否建立，即信息传播网络结构中的连边是否成功搭建。基于此，本节在SIR传染病模型的基础上，结合政府传播模式的异质性，构建如下政府传播多主体模型。

首先，设定模型主体。将社会主体分为政府和企业两类，随机选取一个政府作为信息源（0号传播者），其他政府和企业主体按其状态分为以下三类：信息未知者（S）、信息再传播者（I）和信息遗忘者（R）。首先假定作为信息源的政府（G）具有传播意愿，传播一旦发生，与之有连边关系的信息未知者会接收到信息；然后接收到信息的政府和企业主体分别按其传播意愿和转化率转变成信息再传播者或者信息遗忘者；以此类推，实现信息的传播与扩散。其中，成为信息遗忘者的主体退出信息传播的交互过程。在整个信息传播过程中，主体总数不变，其状态随时间变化。一旦所有主体状态停止变化，系统达到均衡状态，信息传播过程结束。

其次，设定主体交互行为。在整个信息传播过程中，除信息源政府以外的其他政府均按其传播意愿选择再传播行为。假定政府传播意愿由其对信息传播的期望收益（0＜φ＜1）和外部激励（0＜d＜1）决定，并采用浮点随机函数Random-float（1）对φ进行随机赋值，以此体现各政府主体期望收益的异质性。当信息源政府发布信息时，与之有连边关系的政府主体获取该信息，一旦φ＜d，理性政府会主动进行信息传播活动，成为信息再传播者，否则成为信息遗忘者。同时，与信息源政府或信息再传播政府有连边关系的企业也能获取该信息。假定它们接收到信息后，以P的概率转化成信息再传播者，否则转化为信息遗忘者。因此，政府的传播意愿和企业的转化概率决定了信息的再传播和扩散水平。

最后，本文采用网络结构表示信息传播的情景，网络中的节点表示系统中的主体，节点与节点之间的连边表示主体之间存在直接或间接的信息传播路径，连边半径表示以某一个主体为中心向外联系和延伸的距离。

(二)模型仿真设计
首先，提出仿真前提假设：（1）整个系统中主体总数始终保持不变，不考虑主体进入与退出的情况，t时刻主体状态空间为{Θ＝G（t），S（t），I（t），R（t）}；（2）系统的初始状态只有一条有用信息被一个传播者掌握，即信息源政府，其他主体均为信息未知者，多条信息或多个信息源的情况可以看成是单条信息、单个信息源的叠加。

然后，设定仿真环境与参数：（1）选用的仿真平台为Netlogo软件，版本号为V6.2.0。（2）政府主体的属性涉及主体状态和传播行为，其状态包括G，S 1，I 1和R 1，其传播行为主要受传播意愿（φ）和激励系数（d）的影响。（3）企业主体的属性包括主体状态和转化率，其状态分为S 2，I 2和R 2；其转化率为P。（4）各个节点以随机形式均匀分布在二维空间中，节点之间用连边相互连接。考虑到主体类型以及主体之间关系的异质性，设定r 1，r 2和r 3表示企业与企业、企业与政府、政府与政府之间的连边半径，连边半径长度代表主体之间的关系强度与辐射能力。考虑到现实中政府与政府之间的关系最为密切且辐射能力最大，其次是政府与企业，最后是企业与企业，因此假设r 3＞r 2＞r 1。（5）借助弹簧算法对上述网络进行可视化，形成一个更接近现实的无标度网络结构，信息通过网络路径进行传播。（6）为了保证实验的可重复性，设定主体随机分布的随机数种子为48。在该随机数种子下，信息源政府位于相对中心的位置，防止信息源政府过于边缘化给实验带来的干扰。此外，为使仿真更贴近现实，本文以上海市为例，设定政府主体个数为17（1个市政府和16个区政府），企业主体个数为357（国泰安数据库统计的上海市A股上市公司数目）。其他各参数设定及说明见表1。

表1 参数设置及说明

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资料来源：由笔者整理和编制。

最后，开始仿真模拟。以某一次仿真模拟结果为例，用X表示信息传播面，即信息再传播者和信息遗忘者总和，用T表示信息传播时间，则信息传播速度为V＝X／T。① 由于篇幅和排版限制，政府传播多主体网络仿真实验初始彩图及实验结果彩图未在文中显示，如有需要，可向笔者索要。此时系统经过8个时间单位（ticks）达到均衡状态，信息传播面为181个节点，表明信息传播成功率为50.7%，传播速度为22.625。在该信息传播仿真模拟过程中，不同状态主体随时间变化情况如图1所示。图1（a）中信息遗忘者、信息再传播者以及信息接收者分别占参与交互的全部主体的比重变化曲线呈“坡”状，表明这三种状态的主体比重随时间逐渐增大，但其增长速度随时间逐渐下降，直到系统达到均衡，该曲线趋于水平；信息未接收者的比重变化特征与之相反，其变化曲线呈“谷”状。图1（b）是单位时间各主体状态的变化增量图，其波动下降的趋势验证了图1（a）中增长速度随时间下降的特点。在下降过程中出现了波动上升情况，可能是因为信息经某一个大度节点在这个时间节点再传播导致状态变化增量骤增。

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图1 政府传播多主体状态变化示意图

(三)仿真实验与结果分析
为进一步探究外部激励与传播情景对政府传播效果的影响，本文采用对比实验法和枚举法，改变某一参数或者网络结构，对比观察该参数变化对信息传播效果的影响。为保证实验结果的真实稳健，每项实验重复进行500次，最终统计平均传播面（－X）和平均传播速度（－V），以此衡量信息传播效果。

实验一：外部激励对信息传播效果的影响。激励系数代表政府外部激励的强弱。一般来说，在给予相关补贴或奖励等的外部激励下，激励系数会较大，政府会主动采取更有利的传播方式或更强的力度进行信息传播活动。因此，保持其他参数默认值不变，增大或减少激励系数的初始值并进行枚举实验，可以看出激励系数对信息传播效果的影响。实验结果如表2实验一所示。可见，激励系数与信息传播速度和传播面均呈正相关关系，表明外部激励确实能有效提高信息传播速度、扩大信息传播面、改善信息传播效果。

实验二：传播情景对信息传播效果的影响。组织文化、关系强度和技术应用决定的传播情景差异表现为该仿真实验中信息传播网络的结构差异。一般而言，信息共享的组织文化、密切的主体关系以及先进的空间压缩技术共同打造的传播情景，有助于缩短主体之间的时空距离、延伸主体的交互范围、延长网络结构中的连边半径。同时，云技术和互联网技术打破了跨距离远程信息传播的障碍，不仅可以延长网络中的连边半径，而且能够为构建空间上的长程连边提供技术支持，有助于打破信息孤岛。为此，本文依据长程连边的“偏好依附规则”（Albert et al.，1999），将随机选取的n个大度政府节点与随机选取的n条连边的任意端点相连，形成具有n条长程连边的无标度网络结构。另外，在中央政府激励下，各级地方政府之间如果建立起跨层级、跨地区信息高效共享的一体化网络结构，信息传播方式将从原来的单中心传播变成多中心传播。基于此，保持其他参数不变，分别通过改变连边半径长度、增加长程连边数、连通所有政府主体构建一体化网络进行三组实验，结果如表2实验二所示。结果表明：（1）除了个别点以外，企业之间的连边半径和政府之间的连边半径均呈现出如下特点：半径越大，传播效果越好；半径每增加一单位带来的边际效果具有先增后减特征。因此，从增加连边半径的成本收益角度考虑，企业间和政府间的连边半径应该存在一个最优值。（2）企业与政府之间的连边半径与传播效果呈正相关关系，表明政府与企业之间直接或间接的联系越多、政府对企业的辐射能力越强，信息传播效果越好。（3）长程连边数与信息传播效果总体上呈正相关关系，但个别点出现反向变动的情况，可能是因为，与新增长程连边相连接的主体的信息再传播意愿不高，并没有促进信息的进一步扩散，导致新增的该条长程连边对信息传播的优化效果不明显。（4）构建政府一体化网络将极大地改善信息传播效果，信息传播速度和信息传播面均将成倍增长。

表2 外部激励与传播情景对政府信息传播效果的影响

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根据上述仿真实验结果，可得命题1。

命题1：通过有效的外部激励改变政府传播行为，以及通过延长连边半径，增加长程连边，建立政府一体化网络优化信息传播情景，能有效扩大信息传播面，加快信息传播的速度，改善政府信息传播效果。

命题1表明，外部激励和传播情景对政府而言是影响政府传播效果的重要因素，对企业而言则是影响企业公共信息资本积累的数量和时滞的关键要素。因此将该要素纳入企业横向创新的内生增长模型，可以从企业微观层面阐释政府大数据影响城市创新的内在机制和理论逻辑。

三、基于政府传播的内生增长模型构建
为了将影响政府信息传播效果的因素纳入理论模型，本部分在Grossman＆Help man（1991）构造的产品多样性模型的基础上进行拓展分析。基本思路是：首先构建一般均衡框架；然后将影响政府传播效果的要素纳入企业公共信息资本积累函数，推演新产品创新速度方程；最后分析影响政府信息传播效果的因素与产品创新速度的关系。与Grossman＆Help man（1991）的模型相比，本文做了如下修改：（1）本文假定研发活动的公共信息资本来源于两个部分，即已存在的研究成果（n）和政府公开的有利于促进或实现创新的大数据资源（m）。（2）一般认为已有研究成果越丰富，可供学习和参考的相关信息资本也越多。因此，本文不失一般性地假定公共信息资本吸收了全部的现有研究经验和成果信息。（3）摒除可能会涉及安全问题的数据信息后，本文假设企业获取的能促进创新与发展的政府大数据越多，其公共信息资本积累也越多。（4）本文考虑信息传播存在时滞，其传播速度用β表示，β越大信息传播速度越快。（5）结合命题1，本文假设外部激励越大，传播情景越优越，政府信息传播面就越广,信息传播速度就越快。即对于任意一家企业而言,从政府获取的有用信息的数量(m)以及这些信息的传播速度(β)与外部激励系数(d)和传播情景(f)呈正相关关系。

续表2

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资料来源:笔者依据仿真实验结果整理和编制。

(一)基本框架
1.消费者行为。假定代表性家庭跨期效用函数为:

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式中,ρ为主观贴现率,D(τ)为在时间τ的消费函数,消费函数的自然对数衡量在任意时点的瞬时效用。其中,消费函数用能够反映家庭消费对多样性偏好的CES函数表示:

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式中,假定产品空间是连续的,且不考虑对产品种类的整数限制,消费者对产品种类多样性偏好的无限集合为j e［ 0 ,);在时点t,消费者可以购买的产品集合表示为区间［0 ,n t()],其中n(t)表示在时间t以前发明出来的产品种类数目;X(j)为消费者对产品j的消费。设产品之间的替代弹性为pagenumber_ebook=51,pagenumber_book=49家庭消费支出为E,产品j的价格为p j(),由此可得家庭消费对j e［0,n]产品的需求量为:

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根据Ethier(1982)的假说,消费函数D的另一重解释为均衡状态下消费品的总产出。设消费品价格指数为p D,则E＝D·p D,假定家庭可以自由地借款或贷款,且瞬时利率为r(τ),所以代表性家庭在跨时期预算约束下效用最大化问题可以改写为:

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根据汉密尔顿动态优化思想,求解式(4)可得:

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不失一般性,令E t()＝1,则式(5)意味着r t()＝ρ。这说明在无套利机会条件下,股票债券是完全替代品,在均衡状态下,这些资产得到同样的回报。

2.生产者行为。假设存在某一特定生产函数,可使得在时间t的边际生产成本等于工资水平ωt()。根据成本加成定价原则,最大化厂商利润πj()＝p j()X j()-ωX j()的产品j的定价条件为pagenumber_ebook=51,pagenumber_book=49在瞬时均衡中,所有产品均统一定价为pagenumber_ebook=51,pagenumber_book=49由于需求是对称的,而且E＝1,定价策略将使得每种产品的利润等于pagenumber_ebook=51,pagenumber_book=49企业所有者除了获得利润π,同时还有持股的资本收益。在一个完全预见性的均衡中,预期的资本收益或资本损失必须等于企业价值的实际变动,令其等于v t()。在t到t+d t的时间段中,企业所有者的全部收益等于πd t+v d t,资本市场的套利活动将使得这一收益等于对规模为v的无风险资产的投资收益r v d t,因此,资本市场均衡条件为:

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(二)公共信息资本积累函数与企业创新
假定新产品的生产函数为:

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式中,L n为研发活动中的就业总量,K mn为公共信息资本积累,则创新新产品的成本为ωL n。设定每种新产品的市场价值为v,则厂商利润最大化意味着:

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在一般均衡中第一种情况不会出现,后一种情况意味着在瞬时均衡中没有对创新活动的投资。因此,在厂商自由进入和规模收益不变的条件下,企业无法得到超额利润的条件为:

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考虑静态均衡时劳动力市场出清的情况。假定在任意时间劳动力的总供给为L,这些劳动力既可以用于创新活动,也可以用于差异化产品的生产活动。如果新产品的流量为pagenumber_ebook=51,pagenumber_book=49则在创新活动中对劳动力的投入为pagenumber_ebook=51,pagenumber_book=49如果某一代表性差异化产品的价格为p,总支出为E＝1,则每家企业的销售量为pagenumber_ebook=51,pagenumber_book=49在总体经济中,n家企业对劳动力的总需求为pagenumber_ebook=51,pagenumber_book=49则劳动力市场均衡条件要求:

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考虑政府信息传播对企业创新的影响。设定企业公共信息资本积累函数为:

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综上所述，可得命题2。

命题2：有效的外部激励和传播情景的优化能改善政府传播效果，增加企业公共信息资本积累，压缩信息获取时滞，从而提高企业创新速度，赋能城市创新。

本部分将外部激励和传播情境纳入企业公共信息资本积累函数，对传统的企业横向创新内生增长模型进行了拓展和外延，从企业微观层面阐释了政府信息传播影响城市创新的内在机制和理论逻辑。至此，仍然缺乏现实的经验证据。然而，如前文所述，信息惠民国家试点政策为验证本部分的理论命题提供了一个很好的现实背景。本文第四部分正是对信息惠民国家试点政策的创新效应的检验，为政府大数据赋能城市创新提供了经验证据。

四、基于信息惠民国家试点政策的实证检验
(一)政策背景与假说提出
“信息惠民国家试点”政策重点在于鼓励政府大数据惠及企业与民众，政府信息传播则是其中关键。适当的激励和监督机制有利于促使政府采取更有效的信息传播方式和更强力度的信息传播手段，以切实优化政府信息传播的实际效果。具体地，该试点工程采取考核验收与奖励性后补助相结合的方式。对于条件成熟的试点城市，中央财政先拨付部分启动资金予以支持；后续年度，国家相关部委对试点城市的试点效果进行考核评价，并根据考核验收结果给予财政奖励，或视情况收回全部或部分已拨付资金。这种后补助的方式将奖惩机制融入政府资金拨付程序之中，有利于激发试点城市政府工作的积极性和主动性，促使地方政府政绩目标与国家政策总体目标紧密结合，提高中央政府与地方政府间的委托代理效率。同时，试点政策将具体工作的决策权和主导权赋予试点地区的政府机关，并配备信息惠民工程专家组对试点城市的试点工作进行实时考核评价、跟踪检查、咨询指导。这种方式既给予试点地区政府足够的政策自主权，能快速响应市场变化、自主适时调整安排、灵活调配资源，又能使中央借助过程管理方式实时掌握各单位的试点工作状况，及时发现问题、协调解决问题，提高决策的科学性，切实保证政策实施效果。

此外，该试点工程能从组织文化、关系强度以及技术应用三个方面优化信息传播情景、改变信息传播网络结构。具体地，在组织文化方面，国家通过确立信息惠民国家试点城市来总结制度经验、推广试点成果，目的在于试点先行，鼓励地方政府资源整合、多方协作、上下联通、信息共享，提高政府大数据开放度，让信息资源真正惠及大众，从而形成普惠共享的组织文化氛围。在加强主体关系强度方面，该试点工程通过改变以往技术导向型的信息化建设模式，推动跨层级、跨部门的信息共享和业务协同，加强各级政府之间的纵向联系和政府各部门之间的横向联系。同时，依托政府公共服务平台畅通政府与市场主体之间的沟通渠道，通过政府体制机制的创新打破信息孤岛，加强政府与政府、政府与企业、政府与民众之间的联系。在技术应用方面，该试点工程鼓励应用更优质的数字技术，实现高质量远程连接和沟通，提高信息存储、检索的安全性和高效性。因此，该试点工程有利于打造以文化氛围共享、主体关系密切以及网络技术先进为特点的信息传播情景，这也意味着该试点工程有助于优化信息传播网络结构。

基于上述分析，并结合命题1和命题2，提出本文需实证检验的核心假说。

假说：信息惠民国家试点政策通过激励信息传播主体、优化信息传播情景，来改善政府信息传播效果、增加企业公共信息资本积累、压缩企业信息获取时滞，从而加快企业新产品创新速度、赋能城市创新。

(二)数据来源、变量选取与描述性分析
本文选取2010—2016年中国城市层面的数据，涉及全国26个省份。被解释变量为城市创新水平（城市创新指数：Innovation），即《中国城市和产业创新力报告2017》中的城市创新指数。①《中国城市和产业创新力报告2017》，www.cbnri.org／news／5389402.ht ml。该指数是基于国家知识产权局发布的权威数据，通过专利更新模型估算专利价值，并将专利价值加总到城市层面计算得到的，一定程度上解决了专利质量和价值异质性问题。为了控制其他因素对城市创新的影响，本文选取以下四类控制变量：（1）城市经济水平相关的控制变量。包括城市GDP（GDP取对数：ln GDP）、GDP增速（GDP增长率：GDP＿Rate）、外商直接投资（外商直接投资取对数：ln FDI）、用电量（全年用电总量的对数：ln Elec）、财政收入（地方财政预算内收入的对数：ln Finance）；（2）产业相关的控制变量。包括第三产业比重（第三产业占GDP的比重：Thir d＿Industr y）、第三产业从业人数（第三产业从业人数的对数：ln Thir d＿People）；（3）城市科学文化水平相关的控制变量。包括科学事业支出（科学事业费支出占地方财政预算内支出的比重：Tech＿Fee）、文化水平（公共图书馆书籍总藏量的对数：ln BooK）；（4）工资水平（城市职工工资的对数：ln Salar y）。该类数据均来源于各城市历年的统计年鉴。将城市创新指数与城市层面的控制变量进行匹配，剔除数据严重缺失的样本，最终获得全国296座城市7年的面板数据。主要变量的全样本和分样本描述性统计如表3所示。

表3 主要变量全样本和分样本描述性统计分析

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(三)计量模型与实证结果
本文使用双重差分法考察信息惠民国家试点政策对城市创新水平的影响。信息惠民国家试点正式设立始于2014年，首批设立的试点城市为80座，涉及全国26个省份，这意味着自上而下的信息惠民国家试点推广的政策效应将在地区层面存在差异性，因此，该试点政策可以作为一个难得的准自然实验。为此，本文构建如下双重差分回归模型：

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式中，Innovation it为城市i在t年的城市总体创新水平。Treat it为信息惠民国家试点政策的虚拟变量，当样本城市为试点时，Treat it取值为1，否则为0；Post为年份虚拟变量，2014年之前的年份取值为0，2014年及之后的年份取值为1。Control it包括其他控制变量和省份固定效应，λit为随机扰动项。β1为本文重点关注的回归系数，衡量了政策实施前后处理组和控制组城市创新水平的平均差异。为了排除控制变量对核心解释变量的估计结果的影响，本文采用逐步添加四类控制变量的方法回归，具体回归结果见表4。

表4的第（1）列至第（5）列的结果显示，交乘项系数均为正且在1%的统计意义上显著，表明信息惠民国家试点政策显著提高了城市创新水平。

(四)稳健性检验
1.基于PSM-DID方法的检验。考虑到信息惠民国家试点城市的创新水平的变动趋势可能存在系统性差异，为了检验双重差分法的估计偏误是否会影响研究结论，本文参照董艳梅和朱英明（2016）的做法，采取PSM-DID方法对回归结果进行进一步的验证。为了保证样本的匹配效果，本文选择在2001—2016年的城市样本中以控制变量为协变量进行匹配，用匹配后的样本再进行双重差分回归。结果如表5的第（1）列所示，PSM-DID估计结果与前文的结果并无明显差异，这也进一步支撑了本文的实证结论。

2.采用滞后期数据的检验。考虑到控制变量自身的内生性问题，本文选取上述控制变量滞后一期数据与当年城市创新数据按表4第（5）列模型估计，结果如表5第（2）列所示，采用控制变量滞后一期数据回归的结果在方向、显著性和大小上均无显著变化，进一步论证了实证结果的稳健性。

表4 信息惠民国家试点政策双重差分回归结果

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注：***，**和*分别表示在1%，5%和10%的统计水平上显著，括号内为t检验值。下表同。

3.剔除极端值的检验。考虑到政策效应的估计可能受到极端观测值的影响，本文对样本数据分别进行1%的缩尾处理，估计结果如表5中的第（3）列所示，各回归系数的显著性和方向未发生显著变化，回归系数大幅度减小，表明可能存在夸大了政策效果的极端值。

4.剔除副省级城市和直辖市的检验。考虑到我国副省级城市和直辖市与其他城市在行政级别、城市体量、政策待遇、发展水平等各方面的差异可能会影响对政策效果的估计，本文剔除样本中的15座副省级城市和4座直辖市① 15座副省级市包括：广州、武汉、哈尔滨、沈阳、成都、南京、西安、长春、济南、杭州、大连、青岛、深圳、厦门、宁波；4座直辖市包括：北京、上海、天津、重庆。，按表4第（5）列的模型进行回归，结果如表5第（4）列所示，交乘项系数显著性没有发生变化，但数值明显下降，可能的原因是，一方面，我国副省级城市和直辖市行政级别更高，政策反应速度和执行力度更强；另一方面，这类城市经济发展水平、创新基础等各方面条件本身就更优越，更有利于试点政策的推行和发挥作用，试点政策对这类城市的创新指数的提升效果一般也会更明显。因此，包含此类样本的回归系数高于剔除此类样本的回归系数也是合理的。同样，该检验依旧支撑了本文的实证结论。

表5 信息惠民国家试点政策双重差分稳健性检验结果

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5.不可观测因素的安慰剂检验。考虑到可能存在某些目前无法观测的地区特征变量对研究结论造成影响，本文借鉴沈坤荣和金刚（2018）所采用的安慰剂检验法，将所有城市随机分为“伪控制组”和“伪实验组”，再根据表4第（5）列模型重复回归500次，结果如图2所示。可以发现，“伪实验组”和“伪控制组”的DID交互项系数分布在0附近，而基准回归的估计系数完全独立于该系数分布之外，意味着本文构造的虚拟处理效应并不存在，说明了试点政策范围内的城市创新水平的提高确实是由试点政策所致，而不是其他偶然因素或噪音所致。

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图2 安慰剂检验图

综上可知，本文运用双重差分法估计的结果及得到的相应结论具有稳健性，即信息惠民国家试点政策确实能有效改善城市创新水平。具体而言，该试点政策对试点城市创新指数的平均提升作用大约为29%。

五、结论与启示
本文从政府传播视角，通过Netlogo仿真实验识别了影响政府信息传播效果的主要因素——外部激励和传播情景，并将这两个关键变量纳入企业公共信息资本积累函数，拓展了企业横向创新的内生增长模型，从企业层面对政府大数据赋能城市创新的微观机制进行了探索，分析了“加大外部激励和优化传播情景→改善政府传播效果→增加企业公共信息资本积累、压缩企业信息获取时滞→加速企业研发创新→提升城市创新水平”的逻辑演进路径，并以“信息惠民国家试点”政策为依托，实证检验和评估了政府大数据传播效果的优化对城市创新水平的提升作用。研究结果表明：第一，有效的外部激励能刺激政府改变信息传播意愿，组织文化、关系强度和技术应用所决定的传播情景的优化能延长信息传播网络半径、增加长程连边，从而扩大信息传播面，加快信息传播的速度。第二，加大外部激励和优化传播情景，能有效改善政府信息传播效果，促进企业公共信息资本积累提量增速，加速企业研发创新，从而提升城市创新水平。第三，信息惠民国家试点政策的实施能够有效激励政府的传播意愿，优化政府大数据传播情景，显著提升试点城市的创新水平，对试点城市创新指数的平均提升作用约为29%。

基于结论可以得出以下几点启示：第一，有序推广信息惠民国家试点工程制度经验，扩大实施政府大数据惠民政策。在推广实施过程中，需要更加注重下一批试点城市的地理位置和网络中心度，强化试点城市的信息传播扩散效应，优化试点城市的空间布局。具体地，可以通过在偏远地区的大中城市推广试点工程，以期打破信息传播的孤岛现象；或者选定网络中心度大的城市作为试点，最大化其在信息传播网络中的连接作用。第二，实施差异化信息惠民策略，适度扩大政府主体的辐射范围。这就需要优先构建“性价比”较高的网络半径。比如，政府一方面可以通过加强政府与政府、政府与企业之间的联系，扩大政府主体的影响力；另一方面要防止政府过度干预市场和企业，避免以加强政府间关系为目的的盲目投资和重复建设。原因在于，随着网络半径扩大，信息传播速度会加快，信息传播面也会被拓广，但网络半径的增大必然伴随着投资成本的增加。因此，政府应根据自身信息量、现有网络结构以及网络中节点数量等现实情况，确定效率较高的网络半径。第三，逐步实现全面覆盖的一体化政府大数据网络。以信息惠民国家试点政策为契机，通过建立东部发达城市与西部偏远城市的对口支援机制和偏远孤立城市之间的互助交流平台，进一步推广试点工程，构建城市间的长程连边，并辅以较强的制度激励，以激发长程连边两端主体信息传播意愿，逐步打造跨层级、跨地区、跨部门信息高效共享的一体化政府网络，促进政府惠民信息消费，推动企业创新、城市创新、国家创新。

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GOVERNMENT BIG DATA EMPOWERS URBANINNOVATION：THEORETICAL MECHANISM AND EMPIRICAL EVIDENCE

XU Xia1 WU Fu-xiang1，2，3 WANG Bing1

（1．School of Economics，Nanjing University；2．Yangtze River Delta Economics and Social Develop ment Research Center，Nanjing University 3．Yangtze Industrial Economic Institute，Nanjing University）

Abstract：China’s urbaninnovationis facing the obvious problems of unbalanced develop ment and poor coordination．As a treasure house of public infor mation resources，govern ment big data is not only a key factor to empower ur ban innovation，but also a key factor to realize collaborativeinnovation．Fro mthe perspective of govern ment infor mation dissemination，this paper identifies the key factors that affect the effect of gover n ment inf or mation dissemination through the Netlogo si mulation experi ment，and integrates the factors into the accu mulation function of enterprises’public infor mation capital，so as to expand the endogenous growth model of enterprise horizontal innovation and explore the micro mechanism of govern ment big data empowering urban innovation．Moreover，this paper utilizes the difference-in-difference method to examine effect of“the national pilot policy of infor mation benefiting the people”，a programi mplemented in 2014，by employing 2010—2016 China’s urban panel data．The theoretical research shows that：by encouraging the govern ment to disseminate infor mation and opti mizing the infor mation dissemination environment，the effect of govern ment infor mation dissemination can be effectively i mproved，so as to enrich the accu mulation of public infor mation capital of enterprises and reducethe ti melag of infor mation dissemination，accelerate enterprise innovation，thus promote urban innovation．The empirical research shows that the average pro motion effect of this pilot policy on the innovation index of pilot cities is about 29%．Therefore，it is feasible to popularize and deepen this pilot project in an orderly way and take various measures to promote the opti mization of the national innovation environ ment and institutional supply．

Key words：urban innovation；govern ment big data；govern ment infor mation dissemination；si mulation experi ment；difference-in-difference

* 徐霞、吴福象、王兵（通讯作者），南京大学经济学院，南京大学长江三角洲经济社会发展研究中心，南京大学长江产业经济研究院，邮政编码：210093，电子信箱：dg20020039＠s mall.nju.edu.cn。本文得到国家社会科学基金重大项目“中国深度参与全球创新链治理的机制、路径与政策研究”（20＆ZD123）、国家自然科学基金面上项目“中国制造业关键核心技术突破及实现路径研究”（72073061）的资助。感谢匿名评审人提出的修改建议，笔者已做了相应修改，本文文责自负。

(责任编辑:张雨潇)