《Sustainability》：Does Sustainable Digital Infrastructure Drive New Venture Creation? Evidence from China’s Smart City Pilots
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可持续数字基础设施（SDI）在增强区域经济韧性和促进包容性增长中扮演日益重要的角色。然而，其对新企业创建的动态影响仍未被充分探索。研究人员将中国智慧城市试点政策视为一个准自然实验，利用2005年至2019年288个中国城市的新注册企业数据，采用多期双重差分（D
可持续数字基础设施（SDI）在增强区域经济韧性和促进包容性增长中扮演日益重要的角色。然而，其对新企业创建的动态影响仍未被充分探索。研究人员将中国智慧城市试点政策视为一个准自然实验，利用2005年至2019年288个中国城市的新注册企业数据，采用多期双重差分（DID）模型来检验这一关系。结果表明，可持续数字基础设施显著促进了新企业创建。由于环境动态性——表现为创造性破坏、战略观望行为和学习曲线效应——其创业影响最初呈现波动，随后变得显著且持续正向。行业层面分析揭示了跨部门的异质效应：最大的估计效应出现在批发和零售业，而科学研究和技术服务业的估计效应随时间增强。机制分析提供了三个渠道的提示性证据：技术创新、人力资本发展和数字金融。该效应在中国东部地区和小城市更为显著。本研究为新兴经济体通过数字基础设施促进新企业创建提供了实证证据和实践指导。研究将SDI背景下的“可持续性”概念化为数字基础设施支持持久和包容性经济发展的能力，而非基础设施环境绩效的属性。
在当前全球经济增长疲软、地缘政治紧张和技术快速变革的背景下，新企业创建被视为驱动区域韧性和包容性增长的关键因素。然而，可持续数字基础设施（SDI）对新企业创建的动态影响尚未得到充分探索。以往研究多采用主观测量（如调查问卷）评估营商环境，难以捕捉环境随时间演化的动态效应，且多聚焦于宽带等单一基础设施，忽视了SDI系统集成和持续迭代的特性。为填补这一空白，利用中国智慧城市试点政策作为SDI的代理变量，研究人员使用2005-2019年288个地级市的平衡面板数据，采用多期双重差分（DID）模型，系统评估了SDI对新企业创建的影响。该研究发表于《Sustainability》，结果发现SDI显著促进新企业创建，但受环境动态性（创造性破坏、战略观望、学习曲线效应）影响，其效应呈现初始波动后持续增长的非线性动态模式。行业异质性分析显示，批发零售业效应最大，科学研究和技术服务业效应随时间增强。机制分析表明，SDI通过促进技术创新、人力资本积累和数字金融发展三条路径发挥作用。此外，该效应在东部地区和小城市更为显著。研究将SDI的“可持续性”概念化为支持持久和包容性经济发展的能力，为新兴经济体利用数字基础设施促进创业提供了实证依据和政策启示。
研究人员所采用的关键技术方法主要包括：多期双重差分模型（DID），以智慧城市试点政策作为SDI的代理变量，城市和年份固定效应控制不可观测特征；事件研究法（式5）检验平行趋势假设和动态效应；为缓解内生性，使用工具变量法（IV），以1984年各城市邮局数量和固定电话线数量分别与全国互联网端口数量的交互项作为工具变量；采用倾向得分匹配结合DID（PSM-DID）处理选择偏差；通过随机分配政策时间和处理组进行安慰剂检验；并使用de Chaisemartin和D’Haultf?uille、Borusyak等、Sun和Abraham三种稳健估计量处理异质性处理效应。样本队列来源为2005-2019年288个中国地级市，新注册企业数据来自国家市场监督管理总局，智慧城市试点名单来自住建部，控制变量来自《中国城市统计年鉴》。
**4.1 基线回归**：通过逐步加入控制变量的多期DID模型，发现SDI系数始终在1%水平上显著为正，支持假设1（SDI促进新企业创建）。
**4.2 行业层面分析**：将新注册企业按行业分类后分别回归，发现SDI对服务业效应强于工业；批发零售业效应最大，住宿餐饮业、居民服务等消费服务业以及交通运输、金融、租赁和商务服务、科学研究和技术服务等生产性服务业均显著促进，而信息传输、软件和信息技术服务业及房地产业不显著。
**4.3 平行趋势与动态效应**：通过事件研究法（式5），事前系数在零附近波动且不显著，支持平行趋势假设；事后动态显示，政策实施后0-2年效应不显著（波动期），第3年起显著为正且持续增长，验证假设2（非线性动态效应）。跨行业动态分析进一步揭示，批发零售业波动持续，住宿餐饮和交通运输分别在第3、5年显著，而科学研究和技术服务业效应随时间增强。
**4.4 稳健性检验**：包括PSM-DID（匹配后系数稳健）、替换被解释变量（新企业注册得分和风险投资指数）、剔除直辖市、工具变量法（IV）（部分支持）、评估同期政策（“宽带中国”和大数据综合试验区）后，智慧城市政策效应仍显著且与其他政策存在协同效应。
**4.5 安慰剂检验**：随机分配政策时间和处理组，1000次重复估计的系数分布集中在零附近，远小于实际估计值，表明结果不受未观测因素驱动。
**4.6 异质性处理效应**：采用de Chaisemartin和D’Haultf?uille、Borusyak等、Sun和Abraham三种稳健估计量，动态效应估计结果与基线一致，排除处理效应异质性导致的偏差。
**5.1 机制分析**：通过式(2)-(4)检验，发现SDI显著促进技术创新（创新产出和城市创新水平）、人力资本发展（人力资本量和专业技术人员数）以及数字金融发展（数字普惠金融指数），提示三条路径作为中介渠道，支持假设3。
**5.2 异质性分析**：地理异质性方面，东部城市效应大于非东部城市；城市规模异质性方面，仅小城市效应显著，大中城市不显著，归因于小城市竞争压力小、运营成本低，SDI有助于缩小数字鸿沟。
**讨论部分**：研究证实SDI通过人口生态理论（扩大创业生态系统承载力）和环境动态性理论（短期波动后长期增长）促进新企业创建，机制与因子-行为分析框架一致。异质性结果（东部更强、小城市更强）与数字基础设施缩小区域差距的文献相符。与现有文献相比，本研究将智慧城市试点作为SDI的综合代理变量，识别了非线性动态模式，并联合检验了三条机制。
**研究结论部分**：在全球经济增长持续疲软的背景下，通过可持续数字基础设施促进新企业创建对维持包括中国在内的发展中国家的经济活力至关重要。利用2005-2019年288个城市的面板数据，采用多期DID模型估计了SDI对新企业创建的影响。结果表明，中国智慧城市试点政策作为早期SDI倡议，正向影响新企业创建。然而，SDI发展初期的快速环境变化也导致新企业创建短期不稳定；持续增长在SDI发展第三年后才显现。通过一系列检验（PSM-DID、替代指标、剔除直辖市、工具变量回归、安慰剂检验、异质性处理效应估计量）验证了结果的稳健性。为评估特定SDI举措的效果，还检验了“宽带中国”战略和大数据综合试验区政策，结果证实通信网络和计算基础设施促进新企业创建，且三项政策联合实施产生相互增强效应。行业层面分析显示，SDI效应在批发零售业最强，也刺激了建筑业、住宿餐饮业、文化体育娱乐业、交通运输仓储邮政业、租赁商务服务业和科学研究技术服务业的创建。机制分析提供了三条路径（技术创新、人力资本发展、数字金融）的提示性证据。异质性分析显示效应在东部地区和小城市尤为显著。政策启示方面，政策制定者应战略性地利用SDI加速经济数字化转型，优先部署在欠发达地区以缩小数字鸿沟，提供过渡性支持（如数字素养培训、初始信贷担保）帮助创业者应对短期波动，并将智慧城市SDI视为更广泛产业生态系统的基础设施。研究局限包括样本未覆盖疫情后时期、无法使用所有最新估计量、新企业创建测量基于注册数据可能遗漏非正式创业、地理分类较粗、未纳入行政级别固定效应，未来研究可使用更细粒度数据、城市集群分类或更精细行政单元数据。
