□文/付艺萱 佘 硕

（华中科技大学公共管理学院 湖北·武汉）

［提要］ 为探究城市智慧化与生态化建设互动关系，本文基于智慧城市与生态城市建设中的耦合协调模型，定量测算2021年我国100 个地级市智慧化与生态化的耦合度与协调度，并进行空间比较和分析。研究发现：（1）国内地级城市中智慧化与生态化建设耦合协调的空间格局差异显著，空间维度上呈现西南高东北低的空间特征；（2）不同区域存在着发展不均衡的情况，究其原因是由于其经济水平、基础设施、生活水平等方面均存在较大层次差异，从而展示出不同程度的耦合协调水平；（3）直辖市与计划单列市整体发展势头良好，省会城市与地级市之间两级差异仍较为明显。

一、研究背景与文献综述

近年来，全球化趋势的蔓延大大扩展了城市的规模和人口。联合国报告显示，截至2018 年世界人口的55%，即42 亿人，居住在城市地区，预计到2050 年世界人口的68%将是城市人口。随着城镇化的加速，城市病问题以及伴随城市化所产生的生态环境危机也逐渐凸显。面对这一治理困境，智慧城市试点政策作为一项具有中国特色的城市治理实践，被视为解决城市发展问题的有效路径。

自2009 年IBM 提出“智慧城市”这一概念以来，国家各部门陆续发布相关配套措施引领城市智慧化有序发展。2012 年，住建部发布了《关于开展国家智慧城市试点工作的通知》，并印发了《国家智慧城市试点暂行管理方法》；2013 年，工信部发布了《信息化发展规划》，提出要“引导智慧城市建设健康发展”；2015 年，习近平提出“新型智慧城市建设”这一概念，其中明确提到将“经济发展绿色开源”作为新型智慧城市建设的主要目标；2017 年4 月，中共中央、国务院正式公布设立河北雄安新区的决定，明确提出要将雄安新区建成智慧新城；自此，将生态城市的理念嵌入到智慧城市的建设当中成为普遍共识，顶层目标的更新使得我国地方智慧城市建设逐步从建设科技型数字城市转向管理型生态智慧城市。

回顾已有研究，虽然城市的智慧化建设已在全球范围内进行实践，但目前其与城市生态化关联的文献主要集中于两条叙事主线：一是将与环境保护相关的指标纳入城市智慧化建设实践的整体评估体系。例如，Giffinger 以经济、人群、治理、移动、环境和生活六个方面的指标进行测算，对欧洲范围内70 个样本城市进行了排名；Ambrosetti and Fondazione 对于意大利城市的智慧化建设实践提出了三个绩效评估维度，即交通管理、资源管理和生活质量，但以上指标并不适用于中国国情。Liyin Shen 考虑到中国社会、经济和自然环境，构建了一个适用于中国的整体指标体系，并在此背景下对44 个样本智慧城市进行实证分析；王理达基于SMART 模型将政府的生态智慧管理纳入到城市管理能力的评价维度中；杨凯瑞从投入产出的视角出发，认为环境治理是智慧城市满足公民需求的目标之一。这一主线的研究大多集中于将城市生态化看作为智慧城市建设的一部分，对两者相互作用的运行机制和原理未有涉及。二是关于城市智慧化建设对城市生态化水平的影响机制研究。如，运用“三层次，两保障”框架探究智慧城市建设对绿色低碳发展的促进作用，基于172 个城市的面板数据论证智慧城市试点政策对于绿色发展的双面影响，以及评估智慧城市建设对城市绿色创新效率的政策影响。而该主线对智慧城市建设与城市生态化之间互动关系的研究仍较为欠缺，对两者的直接实证研究则更为有限。

总体而言，虽有学者从小样本切入，对城市智慧化与生态化建设的耦合协调关系进行了分析，探讨了两者未来的发展趋势，但也仅停留在对单个城市的指标测度及简单评价方面，从大样本角度出发深入挖掘两者之间空间格局的研究成果较少。因此，本研究拟通过构建耦合协调关联机理，以全国100 个城市2021 年的面板数据为样本，评估并分析其耦合协调的空间分异特征，进而衡量新型智慧城市建设协调发展的政策效果，以期为城市智慧化与生态化之间的良性互动发展提供实证支撑，为各级政府推进新型智慧城市建设提供理论参考。

二、城市智慧化与生态化建设耦合机理

城市智慧化与生态化建设之间的耦合是指这两个系统以及系统内的要素之间互相影响、互相作用。从系统整体来看，城市智慧化建设强调以信息技术为基础，依托信息产业的发展和技术创新的应用，驱动配置效应、技术效应和结构效应的产生，进而促进城市生态化水平的显著改善。具体来看：

一是配置效应。借助现代化智能科学技术，城市中各功能要素能够整合成统一的城市智能网络，推动资源配置和城市管理向高效集约方向发展。智慧城市通过信息技术评估资源的可用性和质量，调节资源的使用水平，监控供应网络条件并对资源配置做出长期的规划。通过分析资源的产生、消耗以及与其他资源的依赖关系，实现智慧管理，进而提高各种污染排放物的处理效率，降低能源消耗强度。另外，智慧城市是建立在现代信息技术基础上的，其核心是以大数据、物联网、云计算、人工智能等新技术为支撑，离不开对新兴技术的依托和应用，而智能技术的需要将会带动试点区域新型智慧技术产业、高端制造业和高端服务业的发展，为构建多元产业生态注入动力，优化新兴产业和传统产业的资源配置结构。

二是技术效应。传统的城市治理模式往往存在着信息不对称、决策滞后、资源浪费等问题。相较于此，智慧城市能够更有利于创新要素的聚集、整合和优化配置，打破资源流动壁垒和信息孤岛，实现城市信息、资源的共享和协同，通过创新驱动城市整体结构变革。在这一效应下，智慧城市建设对城市生态化的影响主要表现为以新一代信息技术和创新工具为基础的环境治理模式转型和方式变革。一方面技术创新推动环境治理和能源清洁的研发和运用；另一方面智慧技术创新形成的产品应用于基础设施中，实现的前端预防，能够通过实时监测，提高管理主体对环境污染的监控力度和污染信息的获取能力。

三是结构效应。现代化智能科学技术将会引起城市生产消费模式的深刻变革，传统产业和新型产业的绿色化、智能化带来的产业发展与结构调整，有助于实现生态效益与经济效益的协同发展。一方面相较于传统产业，基于智慧城市技术要素投入的产业，天然具有低成本扩散、规模报酬递增的优势。新兴要素的注入能够有效加快与传统产业的融合，改善产品质量和结构，提高行业和能源运行和使用效率，继而推动传统产业结构实现升级。另一方面智慧城市建设中大量运用具有高附加值、高技术含量和低能耗低污染的资源要素，这将在很大程度上降低相关行业和企业对传统高耗能和高污染要素的依赖。

城市生态化主要表现为依据生态文明理念，高效利用环境资源，实现以人为本的可持续发展的新型城市。而城市智慧化仅强调以信息技术为基础，推动城市经济社会发展模式转型和生产生活方式变革，并没有关注到城市生态环境的可持续发展，缺乏从根本上驱动城市健康发展的理念。智慧城市的片面性意味着，为了实现城市的可持续发展，智慧城市必须介入生态城市的理念，提升城市的生态水平，从而改善人地关系并提高其生命力。一般而言，其将通过政策调控、资源约束、前景吸引提升智慧城市建设水平。首先，政府作为维持城市生态系统组织及功能有序度的管理者，在对能源消耗、环境可持续发展、空气污染等城市发展问题进行政策调控时，智慧城市将会作为一项满足其政策需求的方案出现，其政策需求程度越高，智慧城市建设发展水平越高。其次，资源总量是有限的，但城市发展对资源的需求是无限的，资源要素的瓶颈不得不使得城市调整产业结构、转变原有的经济发展方式，在这个过程中智慧城市建设将实现各种要素的整合和配置。最后，当前许多城市将智慧城市建设作为拉动经济增长的手段，但这并未考虑城市长远的发展目标与价值取向，而城市生态化中的生态经济发达、生态环境优良、人居环境优美等建设成果将成为发展新型智慧城市的根本动力源。

城市智慧化建设为城市的可持续发展提供了一个新视角，也逐渐成为城市可持续发展的一条新途径。城市生态化也是为了实现经济、社会、自然的互惠共生和协调发展。所以，不论是建设智慧城市还是发展城市生态化，最终目的都是为了实现可持续发展。（图1）

图1 城市智慧化与生态化建设耦合机理图

三、研究设计

（一）指标体系构建

1、基于PSF 模型的城市智慧化建设评估体系。PSF 评估模型是国脉互联智慧城市研究中心根据智能城市操作系统的性质提出的，该模型准确地描述了智能城市系统及其架构的整体理念。PSF 三个字母代表以人为本、城市体系和资源流动。本文基于PSF 评估模型，选取智慧基础设施（Smart Infrastructure）、智慧治理（Smart Governance）、智慧经济（Smart Economy）与智慧人群（Smart People）4 项一级指标和16 项二级指标并依此标码。（表1）

表1 城市智慧化与生态化建设评价指标体系一览表

2、基于PSR 模型的城市生态化建设评估体系。PSR 模型是一种因果概念模型，阐述了人类-自然复合系统生态系统可持续性变化的因果关系，其由环境压力、环境状态和环境状态三项指标组成。环境压力指标描述了人类活动对环境造成的压力，如有害气体排放、原材料开采和肥料投入等。环境状态指标旨在描述环境现状、资源质量和数量及生态系统的现状，及其随着时间的变化状态。环境反应指标显示社会对环境变化和关注的反应，及其所采取措施的程度。PSR 模型综合考虑了人类活动与生态系统之间的相互作用关系，本文据此选取了9 项二级指标构建了城市生态化的指标体系，分别对应压力-状态-响应子系统。

3、数据来源与样本城市选择。考虑到数据的全面性和可获得性性，本文的评估对象共选取100 个样本城市，覆盖我国直辖市/副省级及地市级城市。相关数据来源于《中国城市统计年鉴》《中国火炬统计年鉴》《中国环境统计年鉴》，以及各城市发布的环境质量公报（2021 年），国民经济和社会发展统计公报（2021 年）。

（二）模型构建

1、运用熵权法确定指标间的权重。熵权法是一种常用的多准则决策分析方法，可以用于测量不同决策方案的综合效益或评价指标的相对重要性。该方法的核心思想是根据不同指标的重要性权重，将指标的取值转换为归一化的熵值，再通过计算熵值加权平均值得到综合效益或指标重要性的结果。熵权越大表示该指标的信息量越多，即该指标的重要性越高。具体步骤如下：

（1）建立原始矩阵：X＝（Xij）m×n，Xij表示第j 个样本城市的第i 个指标（i=1，2，3，…，n；j=1，2，3，…，m）。

（2）对指标进行标准化处理：

根据以上公式，计算得出智慧城市和城市生态化中各指标的权重，见表1。

2、基于TOPSIS 法确定单个系统综合评价指数。为避免因设立标准不同而导致的评估结果偏差，本研究在通过熵权法确定各指标权重后，将其与TOPSIS 方法结合。具体步骤如下：

（1）构建规范化决策矩阵Z＝（Zij）m×n。

（2）构建加权规范化决策矩阵V，其中元素Vij＝WiZij。

（3）确定理想解和负理想解：

（4）计算样本与理想解的距离Si+和负理想解的距离Si-：

（5）计算相对接近度Ci，Ci越大表明评价对象越接近最优值。

3、耦合协调度模型。为避免出现两个系统发展一体化程度高但其发展程度低的情况，本文借鉴耦合协调度模型来评估各地区的新型智慧城市建设发展水平。具体步骤如下：

（1）两个系统分别为X 和Y，其测算或评价指数分别为x和y，其综合评价指数的测算公式为：

其中，T 为综合评价指数，α 和β 分别为系统X 和系统Y的权重，且α+β=1，当认为系统X 和系统Y 同等重要时，α 和β分别为0.5。

（2）C 为系统X 和系统Y 之间的耦合度，0≤C≤1，其耦合模型公式为：

其中，k 为区别系数，取值区间在2～5 之间，为了加强区分度，本文k 取4。

（3）系统X 和系统Y 之间的耦合协调度为D，0≤D≤1，其耦合协调度模型公式为：

四、实证分析

（一）省份得分情况。根据上述研究方法，本文对全国100个城市2021 年的智慧化与生态化建设进行了综合指数测算，并对其耦合度与耦合协调度做出全面评估，结果显示：智慧化方面得分最高的城市为东莞市，为0.7060 分；得分最低的城市为辽源市，为0.0640 分。生态化方面得分最高的城市是鄂尔多斯市，得分为0.9033；得分最低的是四平市，为0.1301 分。耦合度最高为德阳市，为0.9999 分；最低为邯郸市，为0.2227 分。协调度最高为东莞市，为0.7607 分；最低为辽源市，为0.2116 分。为了进一步了解全国各省或自治区城市治理智慧化与生态化水平，并进行区域性统计分析。根据区间分布情况可知，城市智慧化与生态化的耦合协调度呈现出西南高、东北低的分布状态，其主要原因可能在于南部智慧城市建设较早且全面，以及西部天然的环境优势。

（二）区域得分情况。通过对东北、华北、华东、西北、西南、中南6 个区域得分情况分析可知，华东地区、中南地区的城市智慧化建设以平均得分0.2711 分、0.2690 分超过全国平均水平，西北地区得分最低，与华东地区相差0.11 分。可见，受到经济发展水平、城市信息化水平等影响，西北地区在智慧经济、智慧城市管理、智慧设施建设等方面十分欠缺，在产业结构上缺少创新型产业，没有形成有利于创新的社会环境，而东南部地区在智慧城市发展及创新应用方面存在明显优势，整体上呈现东高西低的空间格局特征。（表2）

表2 城市智慧化与生态化建设水平区域得分情况一览表

华北地区、华东地区的城市生态化水平以平均得分0.3605分、0.2944 分超过全国平均水平，东北地区得分最低，与华北地区相差0.17 分。其中，华北地区中鄂尔多斯市生态化水平以0.9033 分位列整体排名第一，承德市以0.5350 分位列整体排名第四，临汾市以0.1345 分处于末尾，可见，华北地区虽生态化水平整体偏上，但两极分化较为严重。而以工业型城市为主体的东北地区，仍以资源型经济和投资经济作为城市发展的主要动力，对生态环境的压力较大，具有阶段性和不可持续性。

城市智慧化与生态化耦合度的高值区主要包括中南地区、西北地区以及西南地区，其中中南地区以0.8574 分位列第一，华北地区得分最低，与中南地区相差0.26 分。具体来看，中南地区71%的城市位于协调耦合阶段，29%的城市位于磨合阶段，说明在中南地区的智慧化与生态化建设趋向于良性耦合并逐渐向有序方向发展，其主要原因在于智慧城市建设从2012年启动至今，依次经历了试点阶段、标准化阶段以及新智慧城市阶段，而中南地区中大部分城市于第一批进入试点城市名单，其智慧化水平较高。另外，与东北地区许多资源型城市相比，中南地区更注重对生态环境的保护，因此中南地区的智慧化与生态化建设之间存在着高耦合的关系。

城市智慧化与生态化协调度超过全国平均水平的地区为中南地区与华东地区，说明在中南地区中不仅存在高耦合，且其智慧化与生态化之间具有良性的协调共振。值得注意的是，西北地区虽耦合度较高，但其较低的协调度反映出西北城市的智慧化与生态化水平虽存在着较强的共振关系，但并未趋向良性耦合，因此可能存在耦合度高但各自发展程度低的情况。

（三）行政区划得分情况。本次评估将100 个样本城市根据不同行政区划进行划分，从而进一步了解不同行政区划的智慧城市建设水平与城市生态化水平的差异性。本次样本城市包括我国4 个直辖市和5 个计划单列市，由评估结果可知，直辖市和计划单列市的智慧城市发展水平较为均衡，且显著高于省会城市和地级市，得分分别为0.3687 分和0.3373 分，可见城市发展理念、资源占有率、社会开放程度、经济发展水平等方面的强大优势为其智慧城市发展提供了客观便利条件。样本城市中所包括的26 个省会城市，平均得分为0.2653 分，相对于总体水平而言，建设情况相对良好，在总体平均水平之上。省会城市中得分前十名的城市分别为贵阳市、成都市、嘉兴市、厦门市、苏州市、兰州市、沈阳市、合肥市、惠州市、银川市，其中贵阳市以0.4165 分领跑全国，成为最突出的省会城市。但太原、呼和浩特等城市的得分较低，其中最低分与最高分差距达到0.2896 分，可见省会城市中各城市的智慧城市建设推进效果差异显著。样本城市中包括65 个地级市，平均得分为0.2098 分，低于全国整体平均水平，其中东莞市以0.7060 分位居第一，成为中国智慧城市建设最优秀的地级城市。65 个地级市中有20 个城市得分高于全国平均水平，占比30.77%，其余45 个城市得分均低于全国平均水平，不均衡现象亦较为明显。（表3）

表3 城市智慧化与生态化建设水平行政区划得分情况一览表

城市生态化建设方面，计划单列市的生态化指数整体靠前，得分为0.3102 分，可见，基于其特殊的制度安排，计划单列市更加有意识地保护自然资源并使其得到合理利用。另外，地级市的生态化指数以0.2854 分，位居直辖市及省会城市得分之上，但其中仅有36.92%的地级市超过全国平均水平0.2759分，其主要原因是由于鄂尔多斯市以0.9033 分显著拉高了地级市的整体生态化水平，四平市以0.1300 分成为地级市最后一名，可见地级市的生态化建设效果两极差异较为明显。直辖市与省会城市的生态化指数差距较小，但与其智慧化指数相比，城市的生态化建设效果并不理想，得分均低于全国平均水平。

除地级市外，计划单列市、直辖市以及省会城市智慧化与生态化建设的耦合度与协调度均超过全国平均水平，可见地级市由于资金和技术的局限，不仅城市智慧化与生态化的建设效果均落后于其他行政区划的地区，且81%的地级市的耦合协调度低于0.5，表明大部分地级市的智慧化与生态化建设并未形成良性的耦合。由于2021 年已距住建部发布《关于开展国家智慧城市试点工作》的正式通知长达9 年，计划单列市、直辖市以及省会城市中的大多数城市都作为第一批试点工作的对象，其资源配置技术与创新工具均已发展成熟，因此其城市智慧化与生态化建设的耦合度与协调度均达到较高水平，且差距较小。

总的来看，直辖市与计划单列市的整体发展势头良好，省会城市智慧化建设效果两极差异明显，地级市城市生态化发展的局部优势突出，不均衡现象仍较为明显。

五、结论与展望

本研究基于2021 年我国100 个地市级城市面板数据，借助熵权法和TOPSIS 法，阐述了城市智慧化建设与生态化水平之间的耦合关联机理，利用耦合协调模型测度了两者之间的耦合协调情况并进行深入探讨。研究发现：（一）国内地级城市中智慧化与生态化建设耦合协调的时空格局差异显著，空间维度上呈现西南高、东北低的空间特征，且高值区逐渐向外扩散，形成较为分散的局部耦合协调中心。未来，应基于其时空差异特征及其演进规律，设计差异化的智慧与生态优化协调路径，引导城市功能向更为有序、协调的方向发展。（二）存在区域发展不均衡的情况，究其原因，是由于我国从东到西、从沿海到内陆，在经济水平、基础设施、生活水平等方面均存在较大层次差异，从而展示出不同程度的耦合协调水平。因此，新型智慧城市建设要围绕城市发展愿景和目标，根据各地自身条件规划建设，敢于取舍，避免模板化、面面俱到。（三）直辖市与计划单列市的整体发展势头良好，省会城市与地级市之间的两级差异仍较为明显。当前的重要任务是提高落后地区的建设水平，且目前一般将城市的建设达到某些硬性的指标为考核标准，可能在一开始的时候就禀赋不均衡，其结果会有失偏颇。未来，可适当地引入一些相对值而非绝对值指标来考核城市某些方面的明显进步，会有利于鼓励我国目前的智慧城市与生态城市的建设。