中国智慧城市发展水平空间差异研究

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1、中国智慧城市发展水平空间差异研究摘要：采用因子分析、聚类分析、ESDA等方法，探讨2011年和2014年中国77个智慧城市发展水平空间差异演变，分析影响智慧城市发展的主因子。研究表明：（1）影响智慧城市空间差异的主因子动态变化不大，主要是综合实力因子；（2）中国地级以上智慧城市的总体水平空间差异明显；（3）中国智慧城市的发展格局单极态势较明显、呈“梭”型结构；（4）智慧城市发展主要受到城市发展的内在需求、对原有资源禀赋的惯性依赖、政策影响及智慧文化，尤其是政策作用非常显著。中国8/vie　　关键词

2、：智慧城市；城市发展；影响因子；空间结构　　中图分类号：K901.8文献标志码：A　　随着全球化、信息化的深入推进及知识经济的兴起，世界竞争开始转向虚拟空间[1]，城市发展思潮也逐渐从以物为本转向以人为本[2-3]，之前的基于信息技术的数字城市[4-5]框架正向一个融技术、经济、社会、空间于一体的智慧城市演变[6]，城市愈发追求更加低碳、环保、高效、智能、幸福的美好目标，在这一背景下，“智慧城市”的概念被提出。智慧城市是运用先进的ICT技术，将人、商业、运输、通信、水和能源等城市运行的各个核心系统

3、整合，从而使整个城市作为一个宏大的“系统之系统”，以更为智慧的方式运行[7]。智慧城市不仅是智慧地球的重要组成部分，还有利于发展战略新兴产业，提升经济发展质量，有利于提升城市管理的科学化，为未来城市提供了新的路径。因此，很多国家和城市启动了智慧城市的建设热潮[8-9]，学术界也开展了很多有益的研究。目前，国外智慧城市研究的视角主要有技术应用[10]、产业组织[11]、资源配置[12]、城市规划[13]、人本主义[14]。国内智慧城市相关研究主要集中在顶层设计[15]、大数据对智慧城市规划的影响[1

4、6，17]、国外智慧城市发展对中国的启示[18-20]、智慧城市建设的路径[21]、智慧城市评价[22]、智慧城市的作用[23-25]、评述与展望[26]。智慧城市的发展评价相关研究很多，但大多局限于单个城市，仅有的一些多城市发展差异比较研究，样本量也较少，不能很好地揭示智慧城市的发展差异。另外，智慧城市发展水平差异大多基于单个年份，少有探讨智慧城市发展水平差异演变的研究。因此，本研究以中国公布的三批智慧城市为范围，本着可比性、科学性、可行性及完整性的原则，选取了77个地市级的智慧城市，首先采用因

5、子分析法，以判断智慧城市发展过程中，哪些因素发挥了主要作用，然后对2011年和2014年这些智慧城市发展水平进行评价，最后分析其原因，以期为中国智慧城市的建设提供一定的借鉴。　　1数据来源与指标设计　　本研究的数据主要来源于2012年和2015年《中国统计年鉴》、《中国城市年鉴》、各相关省市统计年鉴和各相关城市的政府统计公报。首先遵循科学性、可行性、完整性及可比性的原则，即要满足以下要求：可准确表征智慧城市发展水平；数据可获得；数据完整；在同一层级有可比性。根据智慧城市的含义，智慧城市的指标设计应

6、注重两方面：其一，以信息、知识为核心资源，以新一代信息技术为支撑手段；其二，对于包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能的响应，为人类创造更美好的城市生活。因此本研究选取智慧基础设施、智慧技术、智慧产业、智慧服务及智慧生态五个一级指标19个二级指标表征智慧城市发展水平，构建起智慧城市发展的评价指标体系（表1），选取77个地级试点智慧城市进行空间差异分析。　　2中国智慧城市的发展水平差异及演化　　2.1影响因子的测度及分析　　2.1.12011年智慧城市发展水平的主因子　

7、　首先，分别对2011年和2014年的数据进行标准化处理，消除数据量纲的差异，采用因子分析，运用最大方差法旋转处理后得出主成分的特征值和贡献率（表2）。根据特征值均大于1的原则，从19个因子中提取了4个主因子作为主成分，累计贡献率为78.02%（表2），根据旋转成分矩阵（表2）可知F1主因子与X2、X3、X4、X5、X6、X8、X9、X10、X12、X13等10��因子有很高的关联性，这些因子主要涉及到智慧基础设施、智慧技术、智慧服务和邮政业务总量，可将F1主因子命名为智慧城市综合实力因子。该因子

8、单项排名前几位的城市有北京、上海、天津、广州、杭州、芜湖和昆明；F2主因子与X1、X7、X13、X14、X15、X16等6个因子关联性较高，主要涉及互联网用户、就医便利度及生态，可将F2命名为宜居因子，该因子单项排名前几位的城市有重庆、广州、上海、杭州、天津、武汉、大连。F3主因子与X11（单位GDP能耗）、X17（一般工业固体废弃物综合利用率）呈较高相关性，为生产方式因子，该因子单项排名前几位的城市有上海、广州、杭州、武汉、无锡、南通、常州。F4主因子与X17（建成区绿化覆盖率）