【文献阅读】政府数字治理的改善是否促进了自然资源管理？基于智慧城市试点的准自然实验

1. 前言

本文通过"智慧城市"试点政策作为政府数字治理的准自然实验，探讨了政府数字治理能力 提升如何通过绿色技术创新 和知识产权保护 机制，显著促进城市绿色可持续发展。

1.1 研究目的与问题背景

本文的核心工作是研究政府数字治理能力对城市绿色可持续发展的影响。通过对中国281个城市的2007年至2021年的面板数据进行分析，本文探讨了"智慧城市"试点政策作为政府数字治理的准自然实验，是否促进了自然资源管理与绿色可持续发展。研究的主要贡献是填补了现有文献中关于数字政府治理对绿色发展的研究空白。

1.2 理论贡献

研究对象的创新：相比以往主要针对发达国家的数字治理研究，本文以世界上最大的发展中国家中国为研究对象，探索政府数字治理对区域自然资源管理的影响，具有重要的参考价值。
方法创新：通过构建渐进双重差分法，本文有效避免了内生性问题。【这个点待商榷】
机制分析：通过验证绿色技术创新与知识产权保护在数字治理中的作用，本文为政府如何促进绿色可持续发展提供了政策建议。
方法与数据：本文使用了面板数据模型，控制了城市和年份的固定效应，并通过稳健标准误来解决异方差和序列相关问题。同时，通过使用全局马尔科维茨-伦贝格指数来测量绿色全要素生产率（GTFP），确保了测量结果的准确性。

1.3 核心结论

政府数字治理能力的提升有助于城市绿色可持续发展：通过基准回归和一系列稳健性测试，本文证实了数字治理能力的提升显著促进了城市自然资源管理，特别是通过绿色技术创新和知识产权保护两条主要机制。
不同类型城市的异质性：本文还发现，不同类型城市、不同政治级别的城市以及不同地理位置的城市，其数字治理能力对自然资源管理的影响存在显著差异。例如，非资源型城市受益更大，而资源枯竭型城市的效果较弱。

1.4 政策建议

加强数字治理能力：政府应继续推动数字技术在管理中的应用，以提高城市资源管理效率，促进绿色可持续发展。【基准模型】
注重绿色技术创新与知识产权保护：政策制定者应通过鼓励绿色技术创新和加强知识产权保护来增强城市数字治理的效果，从而推动绿色转型。【中介模型】

2 部分拆解

2.1 引言

本文提出了研究政府数字治理能力对城市绿色可持续发展的影响，重点分析了智慧城市试点政策的作用。随着全球气候变暖问题加剧，绿色发展成为必然选择。通过数字治理提高资源管理效率是推动绿色发展的关键。

环境问题的背景：引言一开始便强调了当前全球气候变暖的现实威胁，并引用了NASA和NOAA的报告指出2023年全球海洋表面温度创历史新高。文章从全球气候危机入手，提出了如果不采取具体措施，这些问题将进一步恶化的警示。
中国的经济成就与代价：文章紧接着转向中国，虽然中国作为全球最大的发展中国家在经济上取得了显著的增长，但这种增长是以大量的能源消耗和高污染为代价的。中国的能源消耗和污染排放已达到全球最高水平，传统的经济发展模式不再可持续。
绿色全要素生产率的引入：为了解决这些环境问题，引言部分引入了"绿色全要素生产率（GTFP）"的概念，指出其不仅是衡量高质量经济增长的指标，也反映了自然资源管理的效率。提升资源使用效率和减少碳排放是实现可持续发展的关键，而这一切都与政府数字化治理密切相关。
政府数字治理能力的重要性：文章进一步提出，政府通过提升数字化治理能力，可以有效提高自然资源利用效率，减少碳排放，从而推动绿色发展。通过数字化手段，政府能够更好地监控和管理资源，实现更高的效率和可持续性发展。

2.2 政策背景与文献综述

智慧城市政策的实施推动了政府的数字化转型，提升了公共服务效率与决策精准性。数字治理在绿色技术创新与知识产权保护中的作用日益重要。现有文献缺乏对数字治理与自然资源管理之间关系的深入研究。

2.2.1 政策背景

写作逻辑：

这段政策背景的写作逻辑从智慧城市的演变切入，紧接着从国家和地区策略的视角介绍智慧城市政策的关键作用，然后逐步详细阐述了政策在公共服务、数据处理与分析能力提升及公民参与等方面的影响，最终归纳政策如何推动了数字政府的高效透明化发展。

展开

背景介绍与概念演变：
开篇陈述智慧城市的演变：首先，段落回顾了智慧城市概念的最初重点，强调其最初是为了提升城市基础设施的效率，特别是通过信息技术来实现（"initially, smart cities focused primarily on utilizing information technology to improve the efficiency of urban infrastructure"）。
智慧城市概念的扩展：接着，这一概念逐渐演变，不仅仅局限于提升效率，还融入了更多有关可持续性、居民福祉和环境保护的内容（"the concept of smart cities has expanded and started to include more elements that focus on sustainability, the well-being of residents and environmental protection"）。
政策层面的推动：
国家和地区策略：不同的国家和地区根据各自的社会经济背景和技术能力，采取了不同的策略来推动智慧城市的建设（"countries and regions have adopted various strategies to promote smart cities based on their specific socio-economic contexts and technological capabilities"）。
政策的关键作用：智慧城市政策在数字政府的推动中发挥了关键作用，帮助政府实现数字化转型（"smart city policies have played a key role in promoting the development of digital government"）。
政策实施的具体影响：
三方面的影响：智慧城市政策的影响主要体现在三个方面：
公共服务数字化：通过实现政府服务的数字化，公共服务变得更加高效和便捷（"enabled the digitization of government services, making public services more efficient and accessible"）。
数据处理与决策效率提升：政策增强了政府的数据处理和分析能力，从而提高了决策的精准性和有效性（"strengthened the government's data processing and analysis capacity, improving the precision and effectiveness of decision-making"）。
公民参与与政府透明度：智慧城市政策促进了公民的参与和政府透明度，加强了政府与公民通过数字平台的互动（"promote citizen engagement and government transparency, enhancing interaction between citizens and government through digital platforms"）。

2.2.2 文献综述

1. 全球气候变化背景与中国经济问题：

文献综述开篇通过强调全球气候变暖的问题，指出了气候变化对人类福祉和地球健康构成了威胁。接着，文章引出了中国经济发展带来的严重能源消耗和高污染问题，说明了中国传统经济发展模式已不可持续。

在此背景下，绿色全要素生产率（GTFP）被提出，作为衡量高质量经济增长和绿色发展的重要指标。中国的GTFP尽管有所提升，但总体水平仍然较低，因此急需更多的政策和研究关注这一领域。

1. 绿色全要素生产率的现有研究：

文献综述接着总结了现有关于GTFP的研究，分别从企业层面和城市层面进行了探讨。

企业层面：现有文献指出，绿色金融、数字化转型、绿色技术创新 等因素对提升企业层面的GTFP起到了积极作用。

城市层面：政府的环境监管、产业结构升级、绿色信贷和低碳城市建设 也对提升城市GTFP有着显著影响。

尽管现有研究表明上述因素有助于GTFP的提高，但对于政府数字化治理能力如何影响GTFP的研究仍然不足。
问题：政府数字治理其实包含得很大，举个例子：我们建立气象实时基站，你说他的目的是为了环境空气治理，但我也可以解读为，方便天气预报预测，为我们的生活提供便利，提升民生福祉；我们手机日常被监控，如果你翻墙发表一些不当言论，就会被警察叔叔抓走，那是不是也可以说明数字治理也能为维护国家安全起到一定作用？

在这一篇文章中，作者的综述，让我没有读出来，x对y比较明显的、合理的、叫我信服的一个理论机制。给我的感觉倒是从一个较大的X推出了一个小的Y。

还有一点：究其智慧城市试点还是政府数字治理，他背后的直接影响，显而易见，提升公共服务效率、决策能力、增强政府透明度和公众的参与度。

环境规制对绿色全要素生产率都没有一条直接路径。

==reference=："蔡乌赶,周小亮.中国环境规制对绿色全要素生产率的双重效应[J].经济学家,2017,(09):27-35.DOI:10.16158/j.cnki.51-1312/f.2017.09.005.【引用576条】

我的理解：

一个内容很大的概念，去促进提升一个小的方面，这一点在逻辑上显然是不成立的。我努力想一些方式说服自己，在这里我想，举一个例子来阐述一下。

就好比，我们服用人参，人参有许多功效、降血压、明心智、增加记忆力，补血亏等等，但是我就想研究一下，它到底能不能壮阳？如果能，从哪些方面、路径达到壮阳的目的。就是本研究，我侧重点只放在数字治理如何推动城市创新效率的发展，至于促进其他数据安全、社会和谐、区域协调、城乡融合，我不关注。

1.政府文件的佐证。我在《关于加强数字政府建设的指导意见》的第五条找到了答案：发挥数字化在政府履行经济调节、市场监管、社会管理、公共服务、生态环境保护等方面职能的重要支撑作用，这一点似乎可以面前支撑H0。
2.文献的佐证。本文的直接影响是由文献给出的。

数字政府的发展有助于提高政府实践的透明度，并逐步提高管理效率（Bertot等人，2010；Carter和Belanger，2005）。
政府数字治理能力的提高有助于实现可持续能源发展目标（Le，2022）。
此外，数字政府的发展促进了化石燃料资源的短期和长期效率提升，从而有助于高质量的经济增长（Cao等人，2023；Li等人，2023）。

1. 数字治理与绿色发展之间的关系-间接机制：【H2-H3】
绿色技术创新【数量和质量】

首先给出绿色技术创新能提升GTFP，

政府数字治理（1）促进研究机构、政府、企业合作，加快绿色技术成果转化，（2）发达的社交媒体引导群众绿色环保意识（3）气候环境监测与管理（4）优化城市交通、资源（水、电、能源）需要绿色技术创新。

数据表征方面：绿色专利（发明、实用新型和外观设计）-数量

绿色发明专利-质量

数据来源：绿色专利数据来自国家知识产权局的《中国绿色专利统计报告》和中国研究数据服务平台（CNRDS）。

绿色专利划分名录【传送门】

知识产权保护

良好的知识产权保护，促进更多创新（个人觉得从长期来看是的 ），从而贡献绿色环保产品、服务。

政府数字治理，数字治理可以提供更多的工具来监控和预防知识产权侵权，政府可以使用数字工具，如大数据分析和人工智能，更快地发现侵权行为并加强知识产权执法。

市人民法院审结的知识产权案件数量（ I P P C o u r t j t IPPCourt_ jt IPPCourtjt）来衡量市级知识产权保护的强度。
这个工作可借鉴

知识产权保护强度的量化：

1.数据来源北大法宝
2.每个市人民法院的知识产权审理和解数量作为该市知识产权审判解决数量的代理变量。
考虑到城市规模，用比较优势指数构建知识产权保护的强度。
公式：

其中IPPjt表示基于t年j市知识产权试点安置数量的市级知识产权保护强度，

j市的知识产权保护力度随着该值的增加而增加。
IPPCourt jt和GDPjt分别代表t年知识产权审判和解的数量和j市的国内生产总值；
IPPcourt和GDP分别代表t年知识产权审判和解的数量和中国的GDP。
IPPCourt ct和GDPct分别代表中国t年的知识产权审判数量和GDP。
下标c多少显得多余了

随着全球数字化转型的加速，数字技术成为推动政府创新、提升管理效率的重要工具。中国政府也逐步推动了数字化转型，以应对经济粗放增长带来的环境污染问题。

当前研究发现，政府的数字化治理能够提高透明度、提升管理效率，从而促进可持续发展目标的实现。数字治理的进步能够通过数据处理和政策优化，帮助实现绿色经济的高效发展。

1. 研究假设提出：

假设1 ：政府的数字治理能力提升可以促进绿色和可持续发展。文章基于现有文献，提出政府数字治理在减少碳排放、提升资源管理效率等方面具有积极作用，因此有理由相信数字治理能力提升能够推动绿色发展。
假设2 ：绿色技术创新是数字治理的重要工具，并在数字治理对绿色发展的影响中起到了正向调节作用。现有研究表明，绿色技术创新能够帮助企业和城市减少污染并提升资源利用效率，因此假设绿色技术创新可以进一步放大数字治理对绿色发展的促进作用。
假设3：知识产权保护是政府数字治理的有效手段，并在数字治理对绿色发展的影响中起到了正向调节作用。保护知识产权有助于激励企业创新和研发绿色技术，进而加强数字治理对绿色发展的推动效果。

3. 方法论

3.1 数据来源

数据：2007-2021年，281个地级市，数据进行1%缩尾+取对数（除核心D外）

来源：

《中国工业统计年鉴》
《中国能源统计年鉴》
《中国统计年鉴》
《中国城市统计年鉴》
全国电子政务网

3.2 模型设定

本文采用面板数据和全球马尔科维茨-伦贝格指数来测量城市的绿色全要素生产率，并利用逐步双重差分法来检验政策效果。控制变量包括教育、外资、城市化等。通过稳健性测试确保结果的可靠性。

DID模型设定

* i代表城市和t表示年份。

解释变量lnGTFP是城市的自然资源管理程度。
Dig是核心解释变量，即智慧城市的建设。如果城市i在t年实施此政策，则城市数字=1,在今年及以后；否则为0。
控制变量包含一些市级变量lnEduit、lnFDIit、lnCityit、lnEcoit和lnGovit。
μi是城市固定效应。
γt是年固定效应。

问题

对一些【0-1】范围的数据进行取对数？合理吗？

我的看法：

线性化非线性关系：许多经济变量之间的关系是非线性的，如乘法或幂函数形式。通过取对数，可以将这些非线性关系转换为线性形式，方便使用线性回归模型进行估计。
解释弹性：在对数-对数模型中，回归系数直接表示弹性，即解释变量变化1%时，因变量的预期变化百分比。这种解释在经济学中非常直观和有用。
稳定方差：对数变换可以减小数据的异方差性，使残差的方差更加稳定，满足经典线性回归模型的同方差假设。
正态性近似：经济数据往往是右偏的，对数变换可以使数据分布更加接近正态分布，提高估计的有效性和统计推断的可靠性。
对于取值在0到1之间的解释变量，取对数需要谨慎考虑。

我的观点是：

数学可行性：对于0到1之间的正数，取对数后会得到负值，这是数学上可行的。然而，如果变量取值等于0， ln ⁡ ( 0 ) \ln(0) ln(0)是未定义的，这会导致计算问题。
我觉得的合理的，你对一些量级比较大的取，还可以解释成增长率，专利数量太大了上w。
解释困难

取对数后的负值可能在经济学解释上不直观，可能会引起混淆。例如，负的对数值可能难以直接关联到原始变量的经济含义。
比例变量的特殊处理

对于比例或概率性质的变量，直接取对数可能不是最优选择。可以考虑使用对数几率变换（Logit变换），即 ln ⁡ ( p 1 − p ) \ln\left(\dfrac{p}{1-p}\right) ln(1−pp)，这在处理比例数据时更为常见。

替代变换方法：

Box-Cox变换：这是一种更一般的功率变换方法，可以根据数据特点选择最适合的变换。
加常数处理：如果变量取值接近于0，可以在取对数前加上一个小的正数常数，以避免对数未定义的问题。
问题思考
在看的一些文献中，我还发现，有些学者的对数的底数是取2、e、还是10？为什么？

在经济计量学中，通常使用自然对数（以e为底），主要原因如下：

1.数学和统计学上的便利：

微积分性质：自然对数函数的导数和积分形式简单，方便在理论推导和实际计算中使用。
正态性近似：对数变换后的数据往往更接近正态分布，有助于满足线性回归模型的假设，提高统计推断的有效性。

经济学解释的直观性：
弹性解释：在对数-对数模型中，回归系数表示解释变量对因变量的弹性，即解释变量变化1%时，因变量的预期变化百分比。使用自然对数使这种解释更加直接和统一。

国际惯例和标准：
学术通用性：自然对数在经济学和统计学领域广泛使用，采用自然对数有助于结果的比较和交流。
一致性：使用统一的对数底数可以减少混淆，确保研究结果的可重复性和可靠性。
关于其他底数
以10为底的对数（常用对数）：在一些科学和工程领域用于表示数量级，但在经济计量学中较少使用，因为它在数学处理和解释上不如自然对数方便。
以2为底的对数：主要用于信息论和计算机科学，在经济学应用中不常见。

影响和转换：

系数大小的影响：选择不同的对数底数会影响回归系数的数值大小，但不会改变模型的整体统计性质和显著性。

转换关系：不同底数的对数之间存在固定的转换关系。例如， ln ⁡ ( x ) = log ⁡ 10 ( x ) log ⁡ 10 ( e ) \ln(x) = \dfrac{\log_{10}(x)}{\log_{10}(e)} ln(x)=log10(e)log10(x)。

3.3 被解释变量

问题：为什么智慧政策可以作为数字治理的代理变量

答：智慧城市政策可以作为数字治理的代理变量。

从政府数字治理的内涵出发，现阶段的数字治理包含三方面的内容，这一点在智慧城市政策均有体现。比如：

1.新技术体系
智慧城市建设依赖大数据技术、人工智能、云计算技术，并且这些技术也是数字治理的核心内容。
2.新政府形式
智慧城市建设是加快政府数字化转型的基础，智慧城市建设强化了政府的数字化转型，提升了政府履行职能的数字能力。
3.新治理模式
智慧城市建设推动了政府职能的转变和城市治理体系与治理能力的现代化。

此外，具有研究方法上的优势，相比以前的做指标体系，可以有效缓解内生性问题。

原因：
政策实施的外生性，指标体系终究是一团经济指标单列或者合成的变量，可能受到单个城市的经济表现的影响，而具有内生性，而，政策是有国家高层、基于长远目标规划制定，一定程度上和数字治理是外生相关的。
因果方向明确：使用政策实施作为代理变量，可以确保因变量（数字治理效果）的变化是由政策驱动的，而不是反过来影响政策的制定和实施。
数据来源客观可靠，统计数据单列或者合成避免不了测量误差带来的估计误差。此法可缓解。

还有研究用智慧城市建设作为数字经济发展水平的代理变量，作者认为不合理：

智慧城市试点政策作为政策冲击，研究数字经济对高质量绿色发展的潜在外生政策冲击，为结果的有效性提供了支持。（Ma和Zhu，2022b）[传送门]，数字经济还是建立的指标。指标对指标的影响。
Can smart city construction facilitate green total factor productivity? A quasi-natural experiment based on China's pilot smart city (Jiang等，2021) 与本文研究高度重合 。
而且，这篇文献没有提及："Some of the current literature also uses smart city
building to measure digital economy " 乱扣帽子。
我同意的观点：它们通过数字技术直接提升了城市治理的效率和质量；智慧城市发展的影响扩展到社会的各个方面，智慧城市建设涵盖了政府数字治理的核心特征，是政府部门主导和实施的典型数字治理手段。故此，可以作为政府数字治理的代理变量。

3.4 解释变量

绿色全要素生产率（GTFP）不仅是衡量高质量经济增长的指标，也是评估自然资源管理效率的标准。当GTFP值大于1时，表示成功实现了生态友好的经济扩张；当值小于1时，则表示未能实现。此外，GTFP数值越高，意味着经济绿色增长的实现程度越高。

关于Global Malmquist-Luenberger 测量方法

安庆贤,赵婧,戴博.中国矿产资源的可持续效率及全要素生产率分析[J].系统科学与数学,2022,42(06):1551-1565. 【全局参比】
见博客【传送门】

3.4 控制变量

当地教育水平 （Edu）------教育支出与地方财政支出总额的比率：教育提升能够增强环境意识，促进科技创新，培养可持续的生活方式，从而推动绿色和可持续发展（Ma和Zhu，2022c）。
外商直接投资 （FDI）------实际利用外资占GDP的比率：外国投资者通常带来先进的技术、管理经验和生产方式，促进技术转移和创新，有助于提升当地产业的绿色和可持续发展（Koster等，2021）。
城市化水平 （City）------城市常住人口占常住人口总数的比率：城市化水平的提高可以促进资源效率、绿色交通和可再生能源的使用，影响绿色和可持续发展（Du等，2021a）。
经济发展水平 （Eco）------人均国民生产总值：中国的经济增长模式通常伴随着大规模的资源开采和环境污染，可能导致水资源短缺、土地退化、空气污染等问题（Lin和Ma，2022b）。
地方财政一般预算支出 （Gov）------政府一般预算支出占国内生产总值的比例：政府通过提供资金、税收优惠、政策支持和投资，能够促进环境技术创新、可再生能源发展、污染减少和资源效率提升，从而在经济增长与环境保护之间实现平衡（Yu等，2023）。

3.5 机制变量

同上

4 实证结果

4.1 描述性统计 table2:

问题1：在计量模型中，干嘛对一些比率数据取对数？我很好奇，GTFP

答：

好处：稳定方差（减小异方差）
消除尺度效应 ：比率数据可能存在随着水平变化的方差（异方差性）。取对数可以压缩数据的取值范围，减小异方差问题，提高模型的估计效率。
提高数据的正态性：许多统计推断方法假设误差项服从正态分布。取对数可以使数据分布更加接近正态分布。
坏处
数据为0的怎么办？又加一？还是删除？
由于取对数结果为负数，解释回归系数时需要特别注意。特别地，本文是一个半对数模型。在经济学意义解释上有些麻烦。

个人建议：做计量，数据能少动就别动。

问题2：取对数，一些文献的方式还不同，有2、e、10，为什么？

经济学和计量经济学，通常使用自然对数
数据变化范围大，使用常用对数（底数10）
常用二进制对数，便于处理信息量和熵等概念

无论2、e还是10的对数，回归系数的经济含义是一致的。
对数变换解释为弹性的理论依据

在对数-对数模型中，回归系数 β 表示弹性，即自变量的1%变化导致因变量的百分比变化。
在对数-线性模型中，回归系数表示半弹性，即自变量增加一个单位，因变量的百分比变化。
在线性-对数模型中，回归系数表示自变量百分比变化对因变量的绝对影响。
问题3：在取对数中，Ln（1+x）的方式的诟病是什么？
解释困难、污染数据，添加 1 之后，会改变原有数据的尺度，特别是对那些已经处于较大数量级的数据，添加 1 可能不会有太大影响，但对小数量级的数据，添加 1 的影响则相对较大。这样的变换可能会导致解释上的困难，因为它改变了变量的实际意义。
任意性，取1行，那为何不取1.1？

4.2 关于相关系数矩阵的讨论 table3

4.3 基准回归table4

基准回归结果表明，政府数字治理能力的提升显著促进了绿色全要素生产率。绿色技术创新的质量比数量对自然资源管理的影响更大。政策对不同城市类型、政治级别和地区的影响存在异质性。

4.4 平行趋势检验

通常一个政策效应往后退，在中国这个特殊的国家，一般5-10年，思考为什么？

最重要的一个点，中国是一个制定五年计划的国家，一个政策制定，经过5-10年，一定会有并行的政策进行冲击，那么他的政策效应影响具有内生性了。
政策效应具有衰减性和累积性，比如一些补贴政策、产业技术壁垒（衰减-边际效应递减），累积性，一些环保政策、大规模基建、文化，需要长时间的反映，但时间越长，累计的效应越复杂，越难解释。

4.5 安慰剂检验

本文选取的安慰剂检验有两种。

城市维度

随机组成新样本，在估计。
时间维度

提前政策执行点

注意：不同的模型方法，安慰剂检验的实现方法是不同的。

比如 SCM【头发图】，RDD【断点断点的安慰剂检验】

5. 稳健性检验

5.1 PSM-DID

5.2 Excluding abnormal samples

金融危机和2020年新冠肺炎大流行是具有深远全球影响的重大全球事件

排除2008-2009；2020-2021。

5.3 Controlling for province-time joint fixed effects

省份-时间混合固定效应。

5.4 Exclusion of other policies

加入宽带中国

5.5 Change the settings of the baseline regression model

取消解释变量的对数

6. 机制分析

【机制解释】-【传送门】

政府通过促进绿色技术创新和加强知识产权保护，进一步提升了自然资源管理的效果。数量与质量的绿色技术创新均对数字治理产生积极调节作用。知识产权保护则加强了数字治理对绿色发展的正向影响。

7. 异质性分析

不同城市类型、政治级别、城市位置和人力资本水平对政策效果存在显著差异。非资源型城市受益较大，高政治等级城市数字治理的边际效应较小。东部地区与高人力资本城市对数字治理的响应较为显著。

7.1 资源型与非资源型城市

问：为啥这么划分？

资源型与非资源型城市具有相同的经济结构，资源型依赖资源开采、加工，非资源可能更多参与服务业、制造业等，对数字治理与可持续发展具有显著性差异。
划分标准：根据《国家资源型城市可持续发展规划（2013-2020年）》的分类，城市分为资源型和非资源型。
资源型城市进一步分为成长型、成熟型、衰退型和再生型城市

研究结果表明，

与资源型城市相比，非资源型城市政府治理能力的提高对区域自然资源管理有显著影响。这种差异可能归因于资源型城市的高发展强度、低资源综合利用率、严重的生态破坏以及可持续发展压力的增加。
衰退城市政府数字化能力的提高似乎抑制了城市绿地的可持续发展。这一现象可能与资源衰退城市的高度产业同质性有关，在这些城市，资源型产业占主导地位并成为支柱产业。对这些产业的严重依赖导致了发展受限、城市功能不完整以及第三产业和可替代产业的落后发展

7.2 （政府的等级制度）Political hierarchy of government

目前的中国行政结构中，中国政府对城市的政治分类包括直辖市、副省级城市、省会城市和地级市。一般来说，随着政治等级从高到低，财政支持、基础设施发展和国家援助都会减少（刘等人，2023）。与普通城市相比，政治地位较高的城市更有可能发展数字基础设施，吸引与数字经济相关的人才 （Tan等人，2023）。

因此，本研究将所有城市分为高政治级别城市（直辖市、副省级城市和省会城市）和普通政治级别城市进行单独估算。具体结果见表11。

根据表11中的调查结果，提高政府的数字治理能力并不能推动政治水平较高的城市的绿色可持续发展。相反，在普通地级市，政府的数字治理能力对城市的绿色和可持续发展做出了重大贡献。

【边际效应递减 】这可能是由于政治级别较高的城市已经拥有足够强大的数字治理能力 ，使得实施智慧城市举措对地方政府数字治理能力的影响较小。此外，政治级别较高的城市往往表现出卓越的经济发展质量，实现了产业的绿色转型升级，降低了提高政府数字治理能力对推进自然资源管理的重大影响。相比之下，普通地级市往往表现出较低的政府数字治理水平、较不先进的产业结构和对绿色发展理念的重视不足，从而使得提高政府数字治理能力对这些城市自然资源管理水平的促进作用非常显著。

7.3 板块划分【胡焕庸线】

城市位置作为全球土地面积第二大的国家，中国在经济条件、环境特征和城市人口分布方面存在巨大差异，胡焕庸线两侧在人口、经济、社会发展和生态方面存在显著差异，东部总体上优于西部

研究发现，在胡线东侧，提高政府的数字治理能力显著促进了城市的绿色可持续发展。虽然胡线西侧的系数为正，但缺乏统计学意义

7.4 人力资本水平

在政府数字治理的背景下，涉及利用信息技术和数字工具提高效率和决策，人力资本的作用变得至关重要。
如何量化：人力资本水平是通过年底高等教育入学学生与总人口的比率来衡量的。人力资本水平低于平均水平的城市被认为是低的，而高于平均水平的则被认为是高的。

反思：

1.对比重庆100/3200=0.3和北京60/2280=0.2，
2.高等大学生学生的综合素质培养,创新转化的太少。
用研究生数量还来衡量，还是算一个比价合适的，但也不合适，我想了一下，中国还有一些地级市里面甚至连大学大专都没有，比如西藏那曲、四川藏区一带。
人力资本水平的量化，文章也是一个退而求其次的办法了。

表13显示了人力资本水平高和低的城市的回归结果。正如预期的那样，调查结果表明，政府的数字治理能力对城市的绿色和可持续发展做出了重大贡献，特别是在那些人力资本水平较高的城市。增强的政府数字治理能力产生了大量的环境和可持续发展数据，有才华的人可以对这些数据进行分析，以支持决策。

8 结论与政策建议

政府应通过加强数字治理能力、推动绿色技术创新及知识产权保护，促进城市的绿色可持续发展。政策应因地制宜，注重不同城市特点，以提升政策效果。

9 反思

文章从总体来看，是一个政策效应研究中规中矩的一个范本，同时，这样的论文，A与B-来自什么这样的证据。这样的论文，在经济研究、管理世界、特别是数量经济技术经济研究特别多。在英文期刊，最近，也有几篇冒出来了。
我也照着写完了一篇，其中在主题上，也是数字治理，但是所选的政策又不一样，是信息惠民试点政策。

9.1 关于理论

文章对宏观经济的数理机制探讨不够，也缺少对长短期均衡效应理论的探析。

9.1 信息惠民政策与智慧城市试点的侧重点

9.1.1 目标定位

信息惠民国家试点城市：更注重通过信息化手段来改善民生服务 ，如医疗健康、教育、就业、社会保障等领域，强调的是公共服务的便捷性和覆盖面。

智慧城市试点：则是一个更为综合的概念，它不仅包括了信息惠民的内容，还涵盖了城市管理、环境保护、产业发展等多个方面，旨在利用信息技术提高城市的整体运行效率和服务质量。

9.1.2 实施范围

信息惠民试点可能更加侧重于具体的公共服务领域 ，如医疗卫生信息系统的互联互通、教育资源共享平台建设等。

智慧城市试点则可能涵盖更广泛的领域，包括但不限于智能交通系统、能源管理、环境监测等。

9.1.3 技术应用

信息惠民试点可能会更多地关注于服务流程的简化 、服务渠道 的拓展等，如通过移动互联网提供便捷的服务 。

智慧城市试点则可能涉及更多的前沿技术的应用，例如大数据、物联网、人工智能等，以实现城市的智能化管理和决策支持。

9.1.4 合作模式

信息惠民试点可能更多地依赖政府主导 的服务平台建设和运作。

智慧城市试点则鼓励政企合作、市场机制下的多方参与，促进技术创新和商业模式创新。

需要注意的是，随着信息化和智能化技术的发展，这两个概念之间的界限也在逐渐模糊，很多情况下它们会相互融合，共同推动城市的现代化进程。

关于机制

本文选取的两个机制变量，从深度的政策解读来看，对，但不一定合适我的研究。信息惠民政策，更侧重于，优化服务流程、扩展服务渠道，使得政府服务更加高效便捷。

1.提高公众环保参与度与低碳行为支持

信息惠民政策通过数字化手段大力推广低碳生活和工作方式，如电子办公减少纸张消耗、共享单车 等绿色出行方式的普及等，显著提升了公众对环保议题的关注度。借助移动应用和数字工具，公众能够方便地获取环保信息、报告污染事件 ，并实时参与环保活动。这种信息化手段不仅降低了公众参与环保行动的门槛，还通过对低碳生活方式的推广，进一步加强了公众对环境保护的责任感与参与热情。随着公众对绿色生活方式的普及与接受，市场对绿色创新的需求增加，企业在绿色产品和技术方面的创新动力也随之增强，形成了公众、企业和政府的良性互动，进一步推动了绿色创新的蓬勃发展。

2.降低制度性交易成本

绿色创新的推进往往涉及企业获取环保技术许可、参与绿色产业项目和遵守环境保护法规，这带来了较高的制度性交易成本。信息惠民政策通过数字平台和在线审批系统的普及，简化了行政审批流程，提高了环境许可的透明度和效率，减少了企业在绿色技术引进和产业转型中的不必要等待和繁杂程序。同时，信息透明化有助于企业规避灰色交易、政治游说等行为，使企业能够更专注于绿色创新活动，从而降低企业为推进绿色创新所付出的交易成本。
3.降低不确定性感知

信息惠民政策通过提高环境治理和绿色发展相关政策的透明度，帮助企业和创业者更好地预期绿色产业的未来发展方向。借助数字技术和信息平台，政府能够及时发布并解读绿色产业政策、环保标准及未来政策走向，从而降低企业在绿色创新决策中的不确定性感知。企业能够更加准确地评估绿色技术的实施风险，预见政策执行强度，并提高对环保项目和绿色产品市场前景的信心，进而鼓励更多的市场主体参与绿色创新。

关于方法

绿色创新受多种因素影响，包括经济、社会、制度、产业结构、技术水平等多个方面。为了准确识别数字治理的影响，必须控制这些可能同时影响绿色创新的因素，确保我们测量到的是数字治理的独立效应。

为什么我们要在模型中纳入控制变量呢？
y = α + β x + e y=\alpha+\beta x+e y=α+βx+e不行吗？

减少遗漏变量偏差,缓解内生性
遗漏变量偏差（Omitted Variable Bias）是回归分析中常见的问题。如果模型中忽略了某些与因变量和自变量都相关的因素，这些遗漏的变量会导致回归结果中的系数估计出现偏差。纳入更多的控制变量有助于减少这种偏差，从而提高数字治理对绿色创新影响的估计准确性。

例子：如果没有控制城市的经济发展水平，那么经济发达的城市可能既拥有较好的数字治理基础设施，又表现出较高的绿色创新水平。遗漏了经济发展水平这一变量，可能会导致我们错误地认为数字治理对绿色创新的影响更大。
纳入控制变量后 ：

常见控制变量：

经济因素：如城市的GDP、居民收入水平等，这些因素会影响绿色创新的投入和市场需求。

产业结构：不同城市的产业结构（如制造业占比、服务业比例）对绿色创新的需求和机会有所不同。

技术水平：基础技术水平高的城市，可能具备更好的绿色创新基础，因此需要控制城市的科技研发支出或专利数量等。

人口特征：人口受教育程度、劳动力素质等也是影响绿色创新能力的重要因素。

确保因果关系的识别
在计量分析中，模型的设计和变量的选择决定了我们能否正确识别因果关系。为了确保分析结果能够解释数字治理对绿色创新的因果影响，而不是其他因素的干扰效应，必须纳入足够多的控制变量。

因果推断：如果不控制关键变量，数字治理与绿色创新之间的关系可能会因第三方因素（如政策环境、外部经济冲击等）而扭曲。因此，增加控制变量有助于排除干扰因素，提高因果推断的可信度。

在多控制变量下，为什么选择双重机器学习模型呢？

选择双重机器学习模型来处理多控制变量的情况，尤其在经济学和社会科学研究中，是为了克服传统线性模型的一些局限性，如多重共线性、模型设定偏误、变量选择不确定性等问题。具体来说，双重机器学习模型在处理多控制变量的场景下具有以下优势：

高维数据下的有效估计
在高维数据环境中，传统线性模型（如OLS）难以有效处理众多控制变量，尤其当控制变量的数量接近或超过样本量时，会导致估计不稳定。而双重机器学习模型擅长处理包含大量控制变量的数据，能够更好地应对高维环境。

避免维度灾难：DML 可以在高维控制变量的情况下，使用机器学习算法来选择最有用的变量，同时避免传统回归模型中维度过高导致的多重共线性和估计不稳定问题。

灵活应对非线性关系：传统线性模型假设自变量与因变量之间的关系是线性的，而 DML 可以处理非线性关系，通过机器学习方法识别复杂的变量之间的交互作用和非线性结构。

减少模型设定偏误（Model Specification Bias）

在经济学研究中，如果模型设定不当（如遗漏了关键控制变量或引入了无关变量），传统模型的估计结果会有显著偏差。DML 通过结合机器学习算法自动选择和处理控制变量，可以减少模型设定的偏误，提高模型的准确性。

自动化变量选择：机器学习算法可以自动从大量控制变量中筛选出对因变量最具解释力的变量，从而避免因研究者主观选择控制变量而产生的设定偏误。

非线性和交互效应捕捉：DML 能够捕捉复杂的变量间的交互效应和非线性关系，而无需依赖研究者的事先设定。这使得 DML 更适合处理真实世界中变量关系复杂的场景。

控制偏差与估计因果效应

在传统回归模型中，处理多控制变量时往往容易引入内生性问题，尤其是当控制变量与核心自变量或误差项相关时。DML 通过双重稳健性校正（double robustness）和样本分割技术，可以更有效地控制内生性问题，并提供较为无偏的因果效应估计。

双重稳健性：DML 的一个核心优势是其双重稳健性，即使机器学习模型在选择控制变量时表现不完美，它依然能够提供一致性估计。DML 结合了两次残差校正步骤，确保无论是对因变量还是自变量的机器学习估计，任何一方即便出现偏差，最终估计的因果效应仍然稳健。

分割样本法（Cross-fitting）：DML 使用样本分割方法，将样本分为训练集和测试集，避免了过拟合问题。通过在训练集上估计控制变量的效应，然后在测试集上估计因果效应，保证了最终估计结果的稳健性。

处理复杂的控制变量结构
当控制变量之间存在复杂的结构性关系（如高维控制变量间存在高度非线性和交互作用），传统线性模型难以有效处理，而 DML 可以利用机器学习算法如随机森林、梯度提升树、神经网络等，处理控制变量之间的复杂相互作用。

复杂结构建模：DML 可以处理控制变量之间复杂的非线性和交互效应，尤其是在控制变量较多且可能存在交互效应的情况下。传统线性模型通常需要研究者手动指定交互项或非线性项，而 DML 则能自动识别和处理这些复杂结构。

提高模型稳健性和可解释性

在纳入大量控制变量的情况下，DML 能够保证模型估计的稳健性，即便模型中存在噪声或多余的控制变量，也能够有效识别核心自变量对因变量的因果影响。此外，DML 模型通过样本分割和交叉验证等技术，提供了较高的可解释性和推断能力。

噪声控制：在高维数据中，可能会引入一些不相关的变量（噪声），这些变量可能会干扰传统模型的估计。DML 通过机器学习技术对数据进行特征选择和降维，有效排除噪声影响。

稳健性推断：DML 的设计允许模型在包含大量控制变量的情况下，依然能够提供稳定且可靠的因果推断。通过稳健的误差修正和交叉验证，确保模型的推断结果不受过多控制变量的影响。

应对多重共线性问题
当控制变量之间存在高度共线性时，传统线性模型的估计结果会非常不稳定，回归系数可能会出现较大偏差。而 DML 能通过机器学习技术筛选出最重要的变量，并在降维处理后减轻共线性问题。

减少共线性风险：机器学习算法可以识别出与因变量相关性较高的控制变量，并将不重要的控制变量排除，从而减轻因多重共线性带来的估计偏差。

提高预测精度

在许多应用场景中，研究者不仅关注因果推断，还关注模型的预测能力。DML 使用先进的机器学习算法，可以有效提高模型的预测精度。在高维控制变量下，传统线性模型的预测能力通常较弱，而 DML 能够更好地处理复杂的数据结构，从而提高预测性能。

预测精度提升：DML 中的机器学习模型（如随机森林、LASSO等）能够在高维数据环境下提升模型的预测性能，使得即便在包含大量控制变量的情况下，模型依然能够准确预测因变量的变化。