■ 刘 念（华中科技大学经济学院 武汉 430074）

本研究综合已有观点，指出智慧城市建设是政府、企业、居民与资源利用的综合体，在四个方面下建设智慧交通、环境、教育、科研、医保社保、文化、信息化、工业以及提高生产要素利用率。

中国智慧城市指数分析

（一）智慧城市协调指数构建指标选取

1.一级指标。按照三分法原理，社会中存在政府、企业与居民个人消费资源。从政府角度来看，政府收入主要是通过税收、行政费用以及预算外收入等获取，财政支出主要用于城市建设、公共服务与安全、医疗社保、教育以及支农等方面，选取“人均预算内财政收入”作为政府的衡量指标。从企业角度看，选取“我国GDP”作为企业发展的衡量指标。从居民个人角度看，选取“人均GDP”作为居民的衡量指标。经济学中指出资源是有限的，要通过合理利用自然资源来达到提高个人福利的目的，选取“限额以上工业总产值/工业用电量”作为资源的衡量指标（见表1）。

2.二级指标。本研究从城市交通、环境、教育、科研、医疗卫生保险、文化、信息化建设、工业化与生产要素利用率九个方面具体分析智慧城市建设。交通方面，北京、上海、广州等地区交通拥堵严重，给人们出行造成许多不便；从环境角度看，改革开放之后，高投入、高消耗、低产出、低效率的发展模式导致现阶段我国环境污染问题严重，要实行可持续发展模式，必须加大环保的投入；从教育角度看，建设智慧城市的关键点在于高科技信息技术的发展，而技术发展的根本动力是教育水平的提高；从科研角度看，从城市基础网络设施建设到综合信息平台处理，最终将数据运用到城市各个方面都需要高科技信息技术的支持；从医疗卫生保险角度看，国内社会保障制度不完善，人均社保、医保、养老保险等与发达国家相比，水平较低；从文化角度看，随着经济快速发展，人民对精神文化需求不断提升，党中央提出要大力发展文化产业，提高人民的生活质量水平；从信息化建设角度看，IBM认为智慧城市建设的关键点在于高科技信息技术，我国要加大对高科技信息产业的资金投入与人才培养；从工业化角度看，现阶段中国处于工业化中后期，工业化为城市化发展提供必要的物质条件，只有工业化达到真正发达水平，城市化才具有保障；从生产要素利用角度看，随着全球知识经济的快速发展，中国自身创造力与创新力不足问题凸显，并且劳动力素质较低，由于缺乏先进技术，资源利用效率低下，未来要加大对这些要素的投入（见表2）。

（二）智慧城市指数分析

本研究综合国内外学者的观点，对智慧城市建设部分根据其重要性赋予不同权重，构造智慧城市指数（CLT）=（智慧城市政府指数+企业+居民+资源）/5×0.5+（智慧城市交通指数+科研+环境+教育+工业+医保社保+文化+信息化建设+生产要素利用）/9×0.5，通过对2009-2011年33个智慧城市数据进行分析处理，得到如表3所示的结果。

从表3中可以看出，2009-2011年排名前五的城市分别是深圳、北京、上海、广州、天津与大连，北京在2009年处于第3，2010年之后超过上海，位居第2，大连在2010年超过天津，成功挤入前五行列，北京2009年率先提出发展智慧城市，构建城市物联网与互联网，加大对高科技信息技术的支持，并且完善城市社保医保、基础设施建设，对交通拥堵与环境污染也采取相应的对策，其智慧城市指数呈上升趋势；上海作为经济中心，其智慧城市建设方面较广，对科研、教育与高科技信息技术投入比例较多，率先实施居民个人电子健康卡，为智慧医疗建设提供了现成模式；广州与深圳作为经济特区，主要通过出口贸易发展本地经济，是中国制造业中心，通过加大对高科技信息产业资金投入与政策支持，带动技术创新，从而实现经济发展方式的转型；天津通过出口贸易发展带动本地经济发展，其智慧城市建设更关注民生、医疗、环境与人文领域。

贵阳、南平、黄冈、兰州与银川智慧城市指数位于倒数五位，其中贵阳、兰州与银川是中国西部地区，经济发展缓慢，资源稀缺，整体环境水平较低，社保医保与基础设施建设不完善，由于政府财政收入较低，对教育与科研投入有限，致使其工业与高科技信息产业创新不足，城市整体竞争力较低；黄冈与南平分别位于中国中部与东部地区，黄冈政府对教育投入位于全国前列，但由于本身城市人口较少，经济发展水平与发达地区相比较为落后，城市整体综合竞争力不强，南平是福建的一个小城市，政府财政收入欠缺，对科研与教育投入较少，自主创新力较低，经济发展水平远低于厦门、泉州等地区，其未来智慧城市建设要更加关注发展本地经济水平，通过优惠的措施吸引优秀人才，并加大对高科技信息产业的投入，带动本地工业与服务发展。

实证研究

本研究中FDI指的是实际利用的外资

表1 智慧城市一级指标

表2 智慧城市二级指标

表3 智慧城市指数

表4 FEM、REM与OLS模型

表5 Johansan协整检验结果分析

表3 智慧城市指数投资额，FDI占比=FDI/GDP，智慧城市指数（CLT）是综合国内外学者看法而成的，选取2009-2011年33个市的数据，来源于《中国城市统计年鉴》、《中国人口与就业统计年鉴》、《中国统计年鉴》，部分数据缺失用移动平均法换算。采用EViews7.0软件，构建固定效应、OLS模型分析三者之间的关系，其中固定效应方程式为：CLTit=β1i+β2×FDIit+β3×GDPit+uit，下标i和t分别代表第i省和第t年，β1i代表截距项，β2和β3代表变量系数，uit为残差扰动项。

实证检验分析。本研究选取Hausman检验固定效应与随机效应，得到t统计值为14.268，p统计值为0.0008，因此拒绝原假设，即选取固定效应回归模型进行分析，通过回归发现，GDP与CLT呈正相关，并且拟合度超过0.9，由DW值可以发现，方程变量间不存在自相关性；通过OLS回归模型结果可知，FDI与GDP系数为正，说明FDI与GDP值越高，CLT值越大，但方程拟合度为0.45，有点偏低，DW等于0.08，解释变量自身可以存在正相关性（见表4）。

协整检验。本研究采取Johansen协整检验方法检验变量之间是否存在长期关系，最优滞后阶数为一阶滞后，通过检验发现，CLT、FDI与GDP三者之间存在一阶协整关系，协整关系式为：CLT=-0.0314×FDI+0.8754×GDP，说明在长期中，CLT与FDI、GDP之间分别存在负、正相关性（见表5）。

结论与启示

通过本文分析可知，在短期内，固定效应模型中，人均GDP与智慧城市指数呈正相关性，说明人均GDP有助于提高智慧城市指数；在OLS模型中，FDI与人均GDP系数均为正，说明人均GDP与FDI越高，智慧城市指数越大。在长期中，FDI与人均GDP对智慧城市指数影响分别为负、正，说明在长期中FDI不利于智慧城市指数的提高，人均GDP对智慧城市指数是有利的。

国外智慧城市发展更注重环境、民生、交通、教育与高新信息产业的发展，国内智慧城市建设主要放在物联网与物联网建设上面，通过加大对高新信息技术的投入，提高高新信息技术的创新与研发能力，并将信息化、工业化与城市化发展结合，提升本地经济发展水平、提高政府办事效率、改进医疗服务水平、健全社会保障体系与基础设施的建设、改善城市环境问题。中国各城市根据自身特色在智慧城市建设中侧重点不同，其中浙江宁波作为全国散集出口聚集地，其智慧城市建设主要在于物流建设；广州与深圳作为中国工业中心，通过加大对高新信息技术产业的投入，提高本地区创新能力；北京环境污染与交通拥堵问题日益严重，在环境治理、能源节约与城市交通建设方面投入比较多；上海作为全国经济中心，目标是通过合理规划智慧城市建设，使其成为文化、经济、贸易一体化中心；重庆提出要建立宜居、平安、畅通、森林与健康重庆目标；武汉通过智慧产业、民生与管理建设，提高整体城市竞争力。但要认识到中国目前高新技术产业技术水平落后，在推进物联网与云计算发展时，要更加关注高新技术安全问题，采取循序渐进的发展模式，未来中国城市化发展要考虑地域特色，以“应用为王”，协调好工业化、信息化、农业现代化与城市化发展四者之间关系，争取在21世纪中期实现步入发达国家行列的宏伟目标。

1.陈铭，王乾晨，张晓海等.“智慧城市”评价指数体系研究—以“智慧南京”建设为例[J].城市发展研究，2011（5）

2.顾德道，乔雯.我国智慧城市评价指数体系的构建研究[J].未来与发展，2012，35（10）

3.王思雪，郑磊.国内外智慧城市评价指数体系比较[J].电子政务，2013（1）