智慧城市新纬度：浙江省的动态因子分析与跨城市比较＊

□ 刘文琼 何 燕 居水木

随着经济全球化和信息技术的飞速发展，智慧城市已成为全球城镇化、提高城市治理水平、提升公共服务质量和发展数字经济的重要战略。当前，智慧城市建设需遵循创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念，致力于城市可持续发展。智慧城市建设以人为本，旨在优化城市管理和服务，提升市民生活质量，增强居民的幸福感、获得感和安全感。习近平总书记在党的二十大报告中强调，要坚持以人民为中心的发展思想，实施城市更新行动，打造宜居、韧性和智慧城市。我国智慧城市建设作为新一代信息技术的集成应用，不仅是技术突破的重要方向，也是新兴产业发展的关键。虽然目前已进入加速发展阶段，但全国各地建设水平和效率存在显著差异，工作推进不均衡，尤其在疫情防控中体现出明显的不足，智慧城市建设与“以人为本”理念的融合度亟需提升。浙江省作为改革开放的前沿，在全国率先部署智慧城市建设。因此，本文全面评估浙江省的智慧城市建设水平，识别关键影响因素，为稳步推进智慧城市顶层设计提供前瞻指导。

国外智慧城市研究已逾十年，产生众多成果。研究主要从结构、治理、数据、基础设施等角度探讨智慧城市的建设标准和概念化。随着智慧城市概念的发展，学者深入研究其面临的挑战、经济环境和误区，提出通过区块链、信息技术和制度设计等策略解决节能、安全等问题。此外，智慧城市的研究还包括其在社会发展中的角色和影响，涵盖碳排放、城市创新、安全等多个领域。我国智慧城市建设在经历了概念普及、政策推动和试点示范后，已达到快速增长阶段。截至2020 年7 月，智慧城市试点数达749 个。相关研究主要围绕三个方面：一是内涵及平台建设，强调“以人为本”，数据开放共享，以及新技术如大数据、区块链的应用与信息安全问题；二是智慧城市对社会的影响，包括促进产业结构优化、城市要素流动和高效聚集、创新效率、城市经济高质量发展及改善营商环境；三是指标体系的构建和效率测度，多项研究构建了评价体系，从省域和城市群角度评估建设水平。研究还表明，虽然智慧城市建设效率呈上升趋势，但不同地区之间的差距在扩大。

目前智慧城市研究在国内取得了一些成果，但还需深入探索。本研究基于新发展理念构建智慧城市指标体系，评估浙江省各地级市的智慧城市建设水平，从多个分领域比较各地级市建设水平的差异性，对相关决策部门掌握当前智慧城市建设水平、规划未来建设方案具有重要意义，同时也为浙江省智慧城市建设提供理论支持。

| 智慧城市建设水平评价指标

智慧城市子系统众多，层次结构错综复杂，关联关系纵横交错。本文根据智慧城市建设内涵及目标，融合新发展理念，结合国内外研究成果，将指标评价体系分为目标层、系统层和指标层三大层次。具体指标体系如表1 所示。

表1 智慧城市建设指标体系

| 基于动态因子法的智慧城市建设水平评估模型

动态因子分析法是一种多元统计分析方法，该方法广泛应用于城镇化质量测度、出版业竞争力评价等多个领域。动态因子分析的基本步骤如下：

1.数据集进行标准化处理，得到数据集Z={Zijt,i=1,...,n;j=1,...,J;t=1,...,T}，i代表第i个对象，j表示该对象的第j个指标，t表示时间。

| 实证分析

（一）数据来源

为了不断提升民生服务水平和城市治理能力，多地都在推进智慧城市建设。2023 年是浙江省共同富裕示范区建设深入推进之年，不仅加快了数字化改革、智慧城市建设的步伐，也为其他城市的智慧化建设树立了新的标杆。本文以浙江省11 个地级市2016—2020 年的数据为样本评估浙江省各地级市智慧城市发展水平，数据来自各城市统计年鉴及北京大学数字普惠金融指数。

（二）公因子提取

根据动态因子法步骤1 和步骤2，本文选取四个公因子，累积方差率达到了95.4%，可解释样本数据95%以上的内在信息。为了便于解释公因子的含义，本文运用最大方差法求解旋转后的载荷矩阵，如表2所示，得出四个主要公因子：1.创新与共享因子，包括专利申请授权量、教育支出等指标，反映科技创新和基础设施共享在智慧城市建设中的重要性，方差贡献率70.9%，为最重要因素；2.城市绿化因子，以建成区绿化覆盖率为主，突出城市绿化对城市发展的长期影响；3.空气质量因子，依据空气质量达标天数比例，强调空气质量在智慧城市建设中的重要地位；4.智慧感知因子，以中国数字普惠金融指数为主，衡量数字金融服务的广度和深度，反映智慧城市带给民众的便利性和普惠性。这些因子共同衡量智慧城市的建设水平（表2）。

表2 旋转后的因子载荷矩阵

（三）浙江省智慧城市建设水平评价

根据动态因子分析步骤3 至步骤5, 可以得到浙江省11 个地级市的智慧城市综合指数、静态因子得分、动态变化趋势等指标，以全面评估浙江省智慧建设水平。

1.各地级市智慧城市建设水平的综合比较。根据四个因子的特征值权重，计算得到各地级市的智慧城市建设综合指数（表3）。由系统聚类法可知，杭州、宁波属于智慧城市建设水平第一梯队，其智慧城市建设处于绝对领先水平；温州、嘉兴、绍兴、台州、金华以及湖州属于智慧城市建设第二梯队，其综合指数在-1 到1 之间，其中温州处于第二梯队的绝对领先地位。衢州、丽水和舟山属于第三梯队，综合指数得分小于-1。

表3 智慧城市发展综合指数

2.各地级市智慧城市建设水平的动态比较。为更客观呈现浙江省11 个地级市智慧城市建设水平的动态变化趋势，绘制2016—2020 年各地级市智慧城市建设水平动态汇总图（图1）。可以看出，各地智慧建设动态变化趋势呈现不同走势。杭州智慧城市建设水平处于直线上升态势，疫情的发生更促进了其智慧城市建设。从其他城市的动态趋势来看，各城市的智慧城市建设水平整体呈现曲折调整的过程。其中，湖州、绍兴、舟山、丽水以及衢州各城市不同程度受到疫情影响，智慧城市建设水平有所下降，但经过一段适应期，智慧城市发展水平稳步回升。然而，疫情对宁波、温州、嘉兴、金华、台州各城市的影响较大，具有持续效应，直到2020 年智慧建设水平还未回升。

图1 2016—2020年浙江省各城市智慧城市建设水平动态变化

3.各城市得分的静态结构分析。为分析浙江省各城市智慧城市建设的优势与劣势，本文绘制了各因子静态得分的散点结构图（图2）。

图2 浙江省各城市静态因子得分

图2 中零值参考线表示省平均水平。在第一因子和第二因子的散点图中，杭州和宁波在第一因子上具有明显优势，位居全省前列。温州在两因子上均超过平均水平，位于第一象限。嘉兴、金华、台州、绍兴在第一因子上接近平均水平，其中绍兴、台州在第二因子上高于平均，嘉兴略低，因第一因子权重最大，嘉兴的综合水平高于金华、绍兴、台州。丽水、湖州及衢州虽在第二因子上高于平均，但第一因子得分低，导致综合水平不高。通过分析，总结出浙江省各城市智慧城市建设各因子的表现（表4）。

表4 各城市因子表现

根据表4 分析，多数浙江省城市在创新与共享（第一因子）方面表现不佳，这是其智慧城市建设水平不高的主要原因。杭州和宁波虽在创新与共享方面领先，但在城市绿化和空气质量上需加强。若这两方面有所改进，将大幅提升其智慧城市建设水平。温州在各因子上表现均衡，进一步加强创新与共享领域的投入将显著提高其智慧城市建设水平。

| 结论与建议

本文应用动态因子法评估了2016—2020 年浙江省11 个地级市的智慧城市建设水平，从综合水平、动态趋势及静态结构进行分析。结果显示：1.浙江各地级市智慧城市建设水平差异显著，分为三个梯队，杭州和宁波领先，第三梯队城市较多，部分城市数字经济发展落后，需加速省内数字经济一体化。2.大多数城市智慧城市建设呈现波动调整态势，疫情影响各异：对杭州的智慧城市建设有促进作用；宁波、温州等城市受持续影响；湖州、绍兴等经调整后智慧建设水平逐步回升。3.多数城市在创新与共享方面表现不佳，但在城市绿化和空气质量方面表现较好，智慧感知领域还需加强。

为提升浙江省智慧城市建设，需采取多项措施：首先，加速数字经济一体化，通过技术共享和区域间协作提升整体数字经济水平。其次，针对疫情影响，分城施策，加强公共卫生系统智慧化建设，提供财政和技术支持以促进受影响城市恢复。在创新和共享方面，通过建立创新中心、优化政策环境，激发创新潜力和促进资源开放共享。同时，持续改善城市绿化和空气质量，实施环保标准和增加绿地。最后，提升智慧感知能力，通过智能化基础设施和前沿技术应用，提高城市管理效率。这些综合措施将促进浙江省智慧城市建设，提高居民生活质量，为可持续发展奠定基础。