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        大數(shù)據(jù)視域下智慧城市發(fā)展評價與提升策略研究
        ——基于山東省15 市的實證研究

        2024-03-24 06:46:42劉小平
        商展經(jīng)濟 2024年5期
        關(guān)鍵詞:山東省智慧因子

        劉小平

        (魯東大學(xué)商學(xué)院 山東煙臺 264039)

        隨著“網(wǎng)絡(luò)強國”戰(zhàn)略、“大數(shù)據(jù)”戰(zhàn)略和“數(shù)字中國”建設(shè)等政策的出臺,我國智慧城市建設(shè)步伐不斷加快[1]。中國智慧城市工作委員會數(shù)據(jù)顯示,2021年我國智慧城市市場規(guī)模達21.08萬億元,同比增長45.4%。大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、空間地理信息集成等新一代信息技術(shù)的普及,為智慧城市深入建設(shè)帶來了機遇與挑戰(zhàn)[2-4]。國家“十四五”規(guī)劃綱要明確提出,“分級分類推進新型智慧城市建設(shè)”。山東省提出要以數(shù)字化、信息化、智慧化賦能城市建設(shè)管理,實施“城市大腦”提升行動,推進智慧城市建設(shè),2025年新型智慧城市建設(shè)覆蓋率達到100%。在此背景下,智慧城市建設(shè)發(fā)展水平測度問題成為日益突出的重點研究問題,如何依托智慧城市提高有關(guān)部門科學(xué)、準(zhǔn)確、高效的治理能力,發(fā)揮信息共享、協(xié)同和融合的積極作用,成為智慧城市持續(xù)發(fā)展不得不應(yīng)對的現(xiàn)實挑戰(zhàn)和當(dāng)今社會治理的重點與難點。

        1 文獻回顧

        關(guān)于智慧城市評價的相關(guān)研究,學(xué)者從不同維度開展[5-7]。鄒凱和包明林(2015)針對國內(nèi)智慧城市建設(shè)能力認知不到位、發(fā)展?jié)摿υu價不足等問題,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對智慧城市發(fā)展?jié)摿M行了綜合評價[8]。曲巖和王前(2018)利用主成分分析法(PCA)對國內(nèi)副省級城市與直轄市的智慧城市發(fā)展水平進行了評價[9]。何琴(2019)把長江三角洲、環(huán)渤海、中西部地區(qū)的城市群作為研究對象,構(gòu)建了智慧城市建設(shè)水平評價模型[10]。從智慧城市建設(shè)投入要素和產(chǎn)出角度,崔璐和楊凱瑞(2018)構(gòu)建出智慧城市建設(shè)效率評價指標(biāo)體系[11]。這些評價體系側(cè)重的內(nèi)容和優(yōu)缺點各有差異,為本文構(gòu)建綜合評價指標(biāo)體系奠定了理論基礎(chǔ)。本文在梳理文獻的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了智慧城市建設(shè)發(fā)展水平評價體系,通過因子分析法綜合評價山東省的智慧城市發(fā)展水平,運用聚類分析法對智慧城市發(fā)展水平等級進行劃分,促使不同規(guī)模等級的智慧城市能夠更好地認清自身的發(fā)展水平,避免建設(shè)的資源浪費,為促進智慧城市長期持續(xù)發(fā)展提供參考。

        2 研究設(shè)計

        2.1 評價指標(biāo)體系構(gòu)建

        在指標(biāo)設(shè)置時,需要考慮到能夠反映出智慧城市建設(shè)水平,體現(xiàn)出各城市之間的差異性與相似性,同時還要顧及現(xiàn)實數(shù)據(jù)支持的可行性和可操作性,確保指標(biāo)體系達到對智慧城市發(fā)展水平進行綜合評價的目的[12-14]。本文根據(jù)已有研究成果,借鑒了有關(guān)數(shù)字城市、智慧城市、物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的相關(guān)研究成果,同時結(jié)合國家信息中心牽頭制定并發(fā)布的《新型智慧城市評價指標(biāo)》(GB/T 33356-2022)、《2022中國數(shù)字政府發(fā)展指數(shù)報告》等標(biāo)準(zhǔn),征詢了有關(guān)專家的意見,從信息基礎(chǔ)、經(jīng)濟基礎(chǔ)、惠民服務(wù)、生態(tài)宜居、城市吸引、智慧保障6個維度選取了17個指標(biāo),建立了智慧城市發(fā)展水平評價體系,如表1所示。

        表1 智慧城市發(fā)展評價指標(biāo)體系

        2.2 方法介紹

        2.2.1 因子分析

        因子分析是一種把多個變量降為少數(shù)幾個綜合變量的多元統(tǒng)計分析方法[15]。表1中出現(xiàn)了17個指標(biāo),進行評價時運算繁雜,通過降維提取公因子,保留了初始指標(biāo)的絕大部分信息。因此,本文選擇因子分析對智慧城市發(fā)展水平進行綜合評價。

        2.2.2 聚類分析

        聚類分析被廣泛應(yīng)用于對樣本分類的研究,其原理是把全部樣本按距離或相似程度歸成不同種類,把關(guān)聯(lián)度比較臨近的合并成一類,剩余的所有樣本都進行合并,直至把所有的樣本變量聚成幾類[16]。這種分析方法解釋力度相對較高,近似的樣本劃分為一類,不相似的樣本歸為不同類,使得各個類別之間的距離足夠遠[17]。

        3 實證分析

        3.1 數(shù)據(jù)來源與處理

        本文選取2021年山東省15個地級市的統(tǒng)計數(shù)據(jù),為保證不同計量單位的指標(biāo)可以進行比較,需要對指標(biāo)數(shù)據(jù)進行規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化處理,對逆向指標(biāo)進行正向化處理。基于SPSS24.0軟件,本文完成了各數(shù)據(jù)指標(biāo)的因子分析適應(yīng)性檢驗。結(jié)果表明:巴特利特球形度檢驗的P值為0.000,KMO值為0.736(大于0.7),自由度df值為91,說明可以進行因子分析。17個指標(biāo)中,最終刪除了3個指標(biāo),剩余14個指標(biāo)最終歸并為2個公因子,累計方差的貢獻率為87.75%,說明效度較好,公因子解釋效果理想。各個指標(biāo)在公因子上的負荷如表2所示。

        表2 旋轉(zhuǎn)后因子載荷系數(shù)表格

        在進行指標(biāo)具體分析時,一是對載荷值小于0.5或同時在兩個因子上載荷值都大于0.5的因子予以刪除[18]。例如,“地區(qū)GDP”“普通小學(xué)數(shù)量”兩個指標(biāo)在兩個公因子上的載荷均大于0.5。二是“戶籍人口數(shù)量”因載荷低而被剔除。

        3.2 公因子命名

        根據(jù)表3,本文對提取的兩個公因子進行命名,因子1(F1)負荷較高的指標(biāo)有10項,方差貢獻率為54.751%,影響比較明顯的指標(biāo)是公共圖書館總藏量_圖書、城鎮(zhèn)職工基本養(yǎng)老保險參保人數(shù)、建成區(qū)綠化覆蓋面積、一般公共預(yù)算支出、地區(qū)生產(chǎn)總值等,反映出當(dāng)?shù)卣w的經(jīng)濟實力、惠民服務(wù)和智慧保障等方面,命名為智慧城市公共服務(wù)保障因子。因子2(F2)負荷較高的指標(biāo)有4項,方差貢獻率為32.999%,對因子2影響比較明顯的指標(biāo)是戶籍人口自然增長率、電信業(yè)務(wù)總量、郵電業(yè)務(wù)總量、互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶,反映了城市吸引力、信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等方面,命名為智慧城市基礎(chǔ)建設(shè)因子。

        表3 方差解釋率

        3.3 因子分析評價

        如表4所示,計算得到山東省智慧城市發(fā)展水平的因子得分系數(shù)矩陣,用F1、F2代表2個公因子的綜合評價得分,則:

        表4 成份得分系數(shù)矩陣

        以2個公因子的方差百分比為權(quán)重計算綜合得分,最終得出結(jié)果如下:

        具體綜合評價得分及排名如表5所示。(3)

        表5 山東省智慧城市發(fā)展水平綜合評價得分

        從評價結(jié)果來看,智慧城市公共服務(wù)保障因子(F1)所占比重較高、貢獻率較大,主要是一般公共預(yù)算支出、地區(qū)生產(chǎn)總值、公共圖書館總圖書藏量、城鎮(zhèn)職工基本養(yǎng)老保險參保人數(shù)、建成區(qū)綠化覆蓋面積等貢獻度較大,這與目前智慧城市發(fā)展的實際現(xiàn)狀基本符合。智慧城市包括智慧政府、智慧民生、城市基礎(chǔ)設(shè)施的智慧化支撐和城市的智慧生態(tài)環(huán)境等部分;其中,城市基礎(chǔ)設(shè)施是實現(xiàn)智慧城市建設(shè)目標(biāo)的關(guān)鍵要素,惠民服務(wù)、生態(tài)宜居與信息資源是智慧城市建設(shè)的主要內(nèi)容。智慧城市基礎(chǔ)建設(shè)因子(F2)所占比重為32.999%,對智慧城市發(fā)展水平也存在著重要影響。山東省數(shù)字化程度相比直轄市存在差距,但隨著智慧城市戰(zhàn)略的全面推進,進一步帶動了地級市數(shù)字化的快速發(fā)展。2020年初,山東省就率先制定了《關(guān)于山東省數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的指導(dǎo)意見》,明確了“網(wǎng)、云、端”等信息基礎(chǔ)設(shè)施及交通、能源、水利、市政等融合基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)要求和發(fā)展方向。2022年,山東省5G投資超過100億元,累計建成開通5G基站16.06萬個,地市市區(qū)、縣城城區(qū)、鄉(xiāng)鎮(zhèn)鎮(zhèn)區(qū)和省內(nèi)海岸線均實現(xiàn)了5G網(wǎng)絡(luò)覆蓋,交通樞紐、重點高校、醫(yī)院、大型商超、4A級以上景區(qū)、經(jīng)濟園區(qū)等重點場景實現(xiàn)連續(xù)覆蓋,行政村5G覆蓋比例超過40%。

        從綜合評價結(jié)果來看,山東省各地級市智慧城市發(fā)展水平參差不齊。在15個地級市中,只有5個城市綜合評價得分大于0,不足全省份的50%。智慧城市發(fā)展環(huán)境水平存在明顯的空間異質(zhì)性。其中,濟南與青島的綜合得分大于1,智慧城市發(fā)展水平相對較高;煙臺、淄博、臨沂3個城市的綜合評價得分僅大于0,智慧城市發(fā)展水平處于中等水平;剩余10個地級市的智慧城市發(fā)展得分均小于0,整體水平較低。這與山東省各地級市經(jīng)濟發(fā)展水平差異基本相符。

        3.4 聚類分析

        為進一步分析智慧城市發(fā)展水平的空間異質(zhì)性,本文采用聚類分析方法進行了分析。結(jié)果顯示,山東省15個地級市智慧城市發(fā)展水平分為“較好”“一般”與“較低”三類(見表6)。

        表6 山東省智慧城市發(fā)展水平聚類分析結(jié)果

        由表6可知,智慧城市發(fā)展水平較好的主要包括濟南與青島,且因子得分排名前兩位。其中,濟南在智慧城市公共服務(wù)保障因子(F1)、智慧城市基礎(chǔ)建設(shè)因子(F2)排在第1位。濟南作為省會城市,在地理位置、經(jīng)濟基礎(chǔ)與城市方面都有著巨大的發(fā)展優(yōu)勢,其地區(qū)的人口基數(shù)、GDP、信息基礎(chǔ)建設(shè)等方面指標(biāo)遠遠領(lǐng)先于其他城市。青島屬于山東省的副省級城市,與濟南并列的特大城市,在信息基礎(chǔ)假設(shè)、城市吸引力方面也有著明顯的發(fā)展優(yōu)勢,其智慧城市基礎(chǔ)建設(shè)因子(F2)排在第2位。

        智慧城市發(fā)展水平一般城市包括煙臺、淄博、臨沂、濰坊4個城市。其中,煙臺在省內(nèi)率先列支智慧城市建設(shè)科研預(yù)算資金,創(chuàng)新打造“數(shù)發(fā)模式”,形成了五位一體的智慧城市建設(shè)架構(gòu),圍繞“優(yōu)政、惠民、興業(yè)、強基”全面加快推進新型智慧城市建設(shè),其效果較為明顯,煙臺的智慧城市基礎(chǔ)建設(shè)因子(F2)排在第3位,綜合評價得分處在第3位,但智慧城市公共服務(wù)保障因子(F1)得分只排在第7位,說明在公共服務(wù)保障方面仍需進一步提高。

        智慧城市發(fā)展水平較低的城市包括棗莊、東營、濟寧、泰安、威海、日照、德州、聊城、濱州9個城市,與其他城市相比存在明顯的差距。其中,濟寧、東營、威海、泰安4個地級市綜合得分分別排在第7位、第8位、第9位、第10位。應(yīng)結(jié)合自身發(fā)展特點,積極與濟南、青島合作交流,以促進智慧城市發(fā)展。剩余的聊城、德州、濱州、日照、棗莊的5個地級市因子得分排名分別為第11、第12、第13、第14、第15位,均位于智慧城市發(fā)展的下游水平。

        4 結(jié)語

        本文最終選取14個指標(biāo)構(gòu)建智慧城市發(fā)展水平綜合評價指標(biāo)體系,并以山東省為例進行實證分析,得出以下結(jié)論:一是山東省智慧城市發(fā)展取得了一定成績,但還有明顯的提升空間,只有5個城市綜合評價得分大于0,其余10個城市的智慧城市發(fā)展得分均小于0;二是各地級市的智慧城市發(fā)展水平參差不齊,存在明顯的空間異質(zhì)性。對此本文提出以下對策建議:

        一是大力實施區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略,共同提升智慧城市發(fā)展水平。山東省應(yīng)加快建設(shè)需求引領(lǐng)、數(shù)據(jù)驅(qū)動、特色發(fā)展的新型智慧城市,全面推動城市治理體系和治理能力現(xiàn)代化。2025年,全部縣(市、區(qū))達到三星級以上,全部市和60%的縣(市、區(qū))達到四星級以上,力爭打造3個以上的五星級標(biāo)桿城市的宏偉目標(biāo),僅依靠濟南與青島的城市發(fā)展遠遠不夠,應(yīng)將山東省的智慧城市發(fā)展作為一個有機整體,需要做到整合資源、以強帶弱、資源共享,實現(xiàn)“1+1>2”的放大效應(yīng)。

        二是加快產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級,推進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。由表4可以看出,區(qū)域經(jīng)濟水平?jīng)Q定智慧城市發(fā)展水平。棗莊、日照、濱州、德州、聊城等城市無論從經(jīng)濟發(fā)展水平、城市吸引力還是信息基礎(chǔ)建設(shè)方面,都落后于濟南和青島、煙臺等沿海城市,主要原因是當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟實力比較薄弱、相關(guān)的專業(yè)技術(shù)人才匱乏。因此,需通過產(chǎn)業(yè)整合、產(chǎn)業(yè)集群等措施加快經(jīng)濟落后地區(qū)的轉(zhuǎn)型升級,推進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

        三是加快推進開放發(fā)展戰(zhàn)略。山東省智慧城市在不斷提高自身發(fā)展質(zhì)量的同時,還應(yīng)加強與發(fā)達城市的互聯(lián)互通、務(wù)實合作,積極融入國家發(fā)展智慧城市大戰(zhàn)略,促進山東省經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展,構(gòu)建“善感知、會思考、有溫度”的山東省新型智慧城市群協(xié)同發(fā)展,力爭成為全國智慧城市建設(shè)的領(lǐng)跑者。

        5 研究的局限性

        局限性主要體現(xiàn)在以下兩點:一是樣本選取。本文聚焦山東省,因此只選山東省地級市作為樣本,樣本數(shù)量較少;二是評價體系構(gòu)建。受限于城市數(shù)據(jù)的可得性,部分指標(biāo)只能選擇整個城市的宏觀數(shù)據(jù),無法精準(zhǔn)地聚焦智慧城市行業(yè)。

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