中国智慧城市建设潜力评价

[摘 要]智慧城市是世界城市未来建设与发展的潮流。智慧城市建设潜力评价是衡量一个国家、地区智慧城市建设能力的重要信息。本文从信息基础设施、科技支撑平台、经济发展水平、城乡一体协调发展水平、文化发展水平、城市竞争力六个方面构建智慧城市建设潜力评价指标体系，运用主成分分析方法对我国36个主要城市进行了排序与潜力评价，并运用聚类分析方法，根据综合评价结果对这些城市进行了分类。在实证的基础上对智慧城市未来的规划与建设提出了相应的政策建议。

[关键词]智慧城市；建设潜力；主成分分析法；潜力评价

[中图分类号]F29 [文献标识码]A [文章编号]1672-2426（2016）02-0049-04

随着世界经济的发展，城市在不断地发展壮大，环境污染、交通堵塞、食品安全、公共安全等城市病问题已然成为了阻碍城市健康发展的瓶颈，城市管理和发展迷失了方向。为了解决上述问题，20世纪90年代末期兴起了“新城市主义”和“精明增长”运动[1]。与此同时，以新一代信息技术为驱动力的智慧城市概念逐步浮现出来，为未来城市发展提供了愿景和方案。截至2013年底，我国有超过300个城市提出建设智慧城市。但是目前我国智慧城市建设缺乏对自身能力和优劣势的认识，没有从以往城市建设的模式和机制中走出来，智慧城市建设规划跟风、趋同，可以说“一哄而起”、“千城一面”的格局正在呈现。因此，本文将构建一套系统、科学、可操作的评价体系，从而实现对城市和地区的智慧城市建设方面的潜力评估，进而使不同规模等级的城市能够更好地认清自身的实力和发展潜力，避免城市建设的盲目性，并为未来政府选择智慧城市建设模式和制定相应政策提供科学指导。

一、智慧城市发展潜力评价指标的体系构建

（一）选取发展潜力评价指标

为了选取智慧城市建设潜力的评价指标，在构建评价体系的过程中笔者主要借鉴了创新城市、学习型城市、城市发展潜力的相关研究成果，同时结合了目前国内学者和国内外机构构建的智慧城市评价指标体系，根据指标体系构建的系统性、科学性、实用性和可操作性等原则，建立了我国智慧城市建设潜力评价指标体系（见表1）。

本指标体系是在统筹考虑的基础上，结合我国国情构建的一套较为完整、系统的评价指标体系，主要包括信息基础设施、城市科技支撑平台、城市的综合竞争力、经济发展水平、文化发展水平及城乡一体化协调水平六个方面23项二级指标。需要指出的是，本指标体系将城乡一体化协调水平单独设为一个方面，主要是考虑到智慧城市的建设不仅仅是城市自身发展的问题，应将城乡协调发展纳入其中，否则未来智慧城市的建设将会引发城乡发展的新失衡，造成智能化的条块分割。

（二）样本数据的来源

根据我国智慧城市建设情况，本文选取36个主要城市为样本进行实证分析。所有数据主要来源《中国城市竞争力（2013）》、《中国城市统计年鉴（2013）》、《中国统计年鉴（2013）》和各城市统计年鉴及其统计公报，还有少部分数据来源于搜数网，并运用MATLAB7.0对数据进行处理分析。

（三）研究方法

以往的评价指标体系的评价方法多采用德尔菲法、层次分析法、模糊综合评价法等方法，在指标权重的确定过程中存在较强的主观性，降低了评价结果的科学性和说服力。主成分分析（CPA）是一种较好的特征提取技术，这种技术通过降维的思想对多指标进行转化生成少数几个综合指标。[2]因此，本文将采用主成分分析方法对我国智慧城市建设潜力进行综合评价。计算步骤如下：1.输入样本数据，对数据进行标准化处理，对所取函数进行内积计算，从而得到矩阵，求出样本均值和样本方差；2.求矩阵的特征值和特征向量，并找出其中最大的特征值和特征向量；3.求出主成分的贡献率，找出累计贡献率达于85%的主成分，并提取主成分；4.确定主成分回归模型的系数，构建评价模型，计算综合评价结果。

二、我国智慧城市发展潜力实证评估

本文运用MATLAB7.0软件分析工具，对所取得的数据进行处理，得出各项指标的共同度，从结果提取的因子包含了原始变量的大部分信息，因子提取效果较理想。基于本文中样本数据的特点，通过计算得到，内积函数参数取值为2时，可以使主成分数最少且主成分特征值最大，并提出18个公因子，其累计方差贡献率为85.71021%>85%，足以解释原来23个指标变量所反映的信息。这样计算得出主成分回归分析的回归系数，进而完成智慧城市建设潜力评价模型的构建（见表2）。

根据主成分分析系数矩阵和原始数据标准化后的数据得到各指标的得分及根据这些得分计算智慧城市建设潜力的综合评价F，并根据各指标的得分对智慧城市建设潜力进行排名（见表3）。

接下来，本文在分析方法上采用了个案聚类分析方法，在聚类方法上选用组间平均链锁法，在距离测度上则采用平方欧氏距离方法。在使用SPSS19软件的基础上对36个智慧城市建设潜力的综合评价结果进行聚类分析，得到聚类分析树形图（见图1）。

聚类分析结果与主成分分析所得的综合评价结果基本一致，可以将36个城市划分为五类（见表4）。

第Ⅰ类包括北京、上海两座城市。在36个城市中，这2个城市的综合得分远远高于其他城市，智慧城市建设潜力水平最高。作为首都北京在政策方面具有优势；金融大都市上海在区位及资源优势方面具有优势。它们智慧城市建设资源丰富，建设基础条件良好，科研实力强劲，创新型企业比较密集，城乡发展协调，经济发展水平高。这类城市具有非常明显的优势，将会成为我国智慧城市建设的引领者。

第Ⅱ类包括广州、深圳两个城市。广州是我国南方的金融等方面的中心；深圳作为我国重点开发的经济发展特区。这两个城市的智慧城市建设潜力综合排在第三和第四位，它们同样也是智慧城市建设的引领者。

第Ⅲ类包括南京等7个城市。从空间上看，除两个直辖市外，这类城市主要密集在长三角区域，属于我国城市经济水平发展较高的地区。这类城市的智慧城市建设潜力水平总体具有相对优势，具有发展智慧城市的潜力。但这类城市各方面发展并不均衡。比如，天津的智慧城市基础设施和科技支撑平台建设水平较强，但其城乡一体化的发展水平相对较弱；类似的现象很多。因此，这些城市既要继续发展自身的优势又要弥补劣势，提高自身整体智慧城市建设的潜力水平。这类城市将成为我国智慧城市建设的追随者。

第Ⅳ类包括长春、南宁等17个城市。这类城市主要在东北、东南沿海和中部地区，建设潜力为一般水平。它中间只有成都和西安两个城市建设潜力评价结果为正，其余为负。这类城市正在智慧城市建设的起步或者将要起步中，在此阶段对于发展战略政府必须进行有所侧重的培育，从而形成具有鲜明自身特点的追回城市发展路径。这类城市将成为我国智慧城市建设的追随者。

第Ⅴ类包括西宁等8个城市。智慧城市建设潜力评价较低，低于-0.5。这类城市目前缺乏智慧城市建设的发展战略和整体规划，多数只有政策文件，基础设施等硬件缺乏，智慧产业尚未形成。因此，这类城市目前尚不具备智慧城市建设的能力，需要进一步的提升城市的综合能力，形成自身的发展优势，为未来建设智慧城市打下良好基础。这类城市将成为我国智慧城市建设的准备者。

三、对策建议

智慧城市的建设对提高新型城镇的质量以及人们生活的综合水平都具有重要的意义，本文针对现阶段我国智慧城市建设的现状，认为应该从以下几个方面着手开展工作。

（一）推进智慧城市基础设施的建设

智慧城市的基础设施体现为市政设施和城市信息基础设施两个方面，在这两个方面都要实现智慧建设。例如，建设无线城市，实施宽带楼宇改造工程；推进三网融合，实现市区和全部农村区域的100%无缝覆盖；建设云计算中心，建设信息资源共享平台和公共基础数据库，提高全社会信息化水平，提升城市信息服务能力。

（二）积极开展智慧城市在电子政务等应用领域的创新

首先要将云计算应用与政府数据中心建设，加强电子政务信息共享和业务协同，发展政务智能系统，促进政府决策的科学化，服务管理的便民化；其次要促进物联网、云计算、人工智能、数据挖掘等技术在社会信息化领域的应用推广社会公共服务体系的完善。

（三）大力发展与智慧城市建设相关的产业

智慧城市的建设与智慧产业的发展是密不可分的。智慧产业是指数字化、网格化、信息化、自动化、智能化程度较高的产业，它是智力密集型产业和技术密集型产业，主要涉及到高新技术产业、信息产业、物联网产业、云计算产业等相关产业。因此，要积极推广物联网、云计算等新一代信息技术在工业领域的应用，推动智慧汽车、智能家电、车联网、船联网等的发展。并且要将智慧产业的发展与智慧城市的建设相融合，互动发展，提升智慧城市整体发展水平。

（四）注重城乡协调发展

智慧城市的建设不仅仅要以城市为中心，还要将城乡一体化建设纳入到其中。将新一代的信息技术覆盖到城市、乡镇、农村，将政府职能化的公共服务均等化到每个公民，将物联网、云计算等应用到农村现代化建设之中，促进城乡产业同步和转型升级，建设有中国特色的智慧城市。

参考文献：

[1]王广斌、张雷、刘洪磊.国内外智慧城市理论研究与实践思考[J].科技进步与对策，2013（10）：153-160

[2]柯善咨，韩峰.中国城市经济发展潜力的综合测度和统计估计[J].统计研究，2013（3）：64-71

[3]张可.城市发展潜力及其评价[J].华中科技大学学报，2011（1）：84-90

[4]周素萍、全世海.学习型城市评价指标体系的建立及应用研究[J]，2014（20）：111-120

[5]周晶晶，沈能.基于因子分析法的我国创新型城市评价[J]，科研管理，2013（34）：195-202