李 霞,戴勝利
(1.華中師范大學(xué) 信息管理學(xué)院,湖北 武漢 430079;2.華中師范大學(xué) 公共管理學(xué)院,湖北 武漢 430079)
聯(lián)合國(guó)世界城鎮(zhèn)化報(bào)告顯示,2014年全球人口城鎮(zhèn)化比率為54%,預(yù)計(jì)2050年全球人口城市空間分布將達(dá)到66%[1],這一事實(shí)給城市資源效率與社會(huì)可持續(xù)發(fā)展帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。另一方面,信息技術(shù)的嵌入與應(yīng)用,以智能手機(jī)、RFID與視頻采集設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)等“實(shí)時(shí)”智能環(huán)境為標(biāo)志的城市化發(fā)展[2],步入了異構(gòu)型數(shù)據(jù)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),隨時(shí)隨地的數(shù)據(jù)訪問(wèn)[3],并依此對(duì)城市變量及可能事態(tài)確定趨勢(shì)和作出決策的大數(shù)據(jù)時(shí)代,智慧城市的概念隨之產(chǎn)生與擴(kuò)散[4]。追溯到約瑟夫·熊彼特的經(jīng)濟(jì)發(fā)展理論,智慧城市建設(shè)的兩股動(dòng)力:技術(shù)推動(dòng)與需求拉動(dòng)[5]。智慧城市是科學(xué)技術(shù)進(jìn)步的產(chǎn)物,作為一種更優(yōu)的技術(shù)性解決方案被迫切引入全球市場(chǎng),同時(shí)這種科學(xué)研究的城市技術(shù)成果方案在響應(yīng)社會(huì)需求的過(guò)程中得以持續(xù)開發(fā)與商業(yè)化。
國(guó)外智慧城市實(shí)踐先行于理論建設(shè),已先行進(jìn)行智慧城市探索的國(guó)家和城市包括:定位“國(guó)家戰(zhàn)略計(jì)劃”的美國(guó),代表城市有華盛頓、紐約、洛杉磯等世界級(jí)中心城市;實(shí)施“歐盟物聯(lián)網(wǎng)行動(dòng)計(jì)劃”的瑞典斯德哥爾摩;構(gòu)建“物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施基本規(guī)劃”的韓國(guó)首爾等。Nikkei BP Cleantech 研究所2010年的調(diào)查結(jié)果顯示,世界范圍內(nèi)已有近400項(xiàng)智慧城市建設(shè)項(xiàng)目,而這個(gè)數(shù)值近年內(nèi)呈加速度增長(zhǎng)。黨的十八大強(qiáng)調(diào)運(yùn)用信息技術(shù)進(jìn)一步推動(dòng)城市化、信息化、工業(yè)化進(jìn)程,2015年我國(guó)城鎮(zhèn)人口比例為 56.10%,我國(guó)進(jìn)入高度城市化進(jìn)程新生長(zhǎng)階段。2015年李克強(qiáng)總理明確指出,智能技術(shù)與智慧城市將作為政府執(zhí)政優(yōu)先發(fā)展議題[6],標(biāo)志著我國(guó)智慧城市的研究進(jìn)入了快速起步與全面探索階段。
雖然我國(guó)已全面推進(jìn)智慧城市試點(diǎn)建設(shè),然而由于人口規(guī)模、歷史文化、經(jīng)濟(jì)水平、數(shù)字化基礎(chǔ)等要素稟賦異質(zhì)性,智慧發(fā)展呈現(xiàn)區(qū)域化差異,2010年北京、上海、天津、廣州、重慶確立國(guó)家中心城市發(fā)展戰(zhàn)略目標(biāo),2016年西部地區(qū)增長(zhǎng)極成都、中部戰(zhàn)略支點(diǎn)武漢、鄭州隨后入選。國(guó)家中心城市是具備控制管理、區(qū)域輻射、信息樞紐和城市服務(wù)功能,參與全球城市網(wǎng)絡(luò)競(jìng)爭(zhēng)的現(xiàn)代化城市[7]。如何在理解智慧城市發(fā)展內(nèi)涵的理論基礎(chǔ)上,評(píng)價(jià)智慧城市發(fā)展水平?如何通過(guò)評(píng)價(jià)結(jié)果比較分析典型城市智慧發(fā)展模式優(yōu)勢(shì)與瓶頸?如何以智慧城市功能升級(jí)為手段推進(jìn)實(shí)現(xiàn)國(guó)家中心城市戰(zhàn)略,提高城市生產(chǎn)效率與服務(wù)能力并參與全球網(wǎng)絡(luò)競(jìng)爭(zhēng)?筆者選擇具有可比性與共同建設(shè)目標(biāo)的國(guó)家中心城市作為實(shí)證研究對(duì)象,在提出面向建設(shè)國(guó)家中心城市的智慧發(fā)展內(nèi)涵理論框架基礎(chǔ)上,運(yùn)用優(yōu)化的多組合方法Factor-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比較評(píng)價(jià)國(guó)家中心城市的智慧發(fā)展模式,揭示智慧武漢發(fā)展優(yōu)勢(shì)與瓶頸,提出面向建設(shè)國(guó)家中心城市的智慧武漢發(fā)展模式優(yōu)化框架,這不僅從理論上豐富了智慧城市發(fā)展內(nèi)涵,拓展了評(píng)價(jià)方法的運(yùn)用領(lǐng)域,同時(shí)為推進(jìn)智慧城市功能升級(jí),實(shí)現(xiàn)具有控制、輻射、樞紐與服務(wù)功能的國(guó)家中心城市戰(zhàn)略目標(biāo)提供決策參考,具有重要的理論意義與實(shí)踐指導(dǎo)價(jià)值。
技術(shù)推動(dòng)使概念成為可能,盡管智慧城市的概念源于上世紀(jì)90年代,Batty(1990)[8], Gibson和Kozmetsky(1992)[9]的研究中均有提及,而在2009年才開始成為全球城市建設(shè)的核心議題,智慧城市的研究成果體現(xiàn)在兩個(gè)方面。
其一,基于定性分析視角探索智慧城市關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀、城市數(shù)字化設(shè)施基礎(chǔ)[10],及智慧城市實(shí)踐所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等各方面影響,并在此基礎(chǔ)上逐步完善了智慧城市內(nèi)涵體系[11-12]與戰(zhàn)略架構(gòu)[13]。智慧城市通過(guò)物聯(lián)等基礎(chǔ)設(shè)施的傳感感知、泛在融合,將各領(lǐng)域與各子系統(tǒng)智能化連接[14],全面充分地感知全城信息,并應(yīng)用云計(jì)算、決策優(yōu)化等智能處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘與信息利用[15]。多主體協(xié)同的“核心技術(shù)推動(dòng)-政府政策引導(dǎo)-企業(yè)參與驅(qū)動(dòng)-用戶需求拉動(dòng)”智慧發(fā)展模式,在構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)融合平臺(tái)、云計(jì)算智能處理平臺(tái)、智慧應(yīng)用與公共服務(wù)平臺(tái)四層結(jié)構(gòu)的智慧實(shí)踐基礎(chǔ)上,推進(jìn)智慧經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、智能高效管理、智慧應(yīng)用持續(xù)發(fā)展的城市功能升級(jí)[16],從而實(shí)現(xiàn)以創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)為導(dǎo)向,智能基礎(chǔ)設(shè)施為基礎(chǔ),區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)輻射能力、智慧城市信息服務(wù)能力、智慧城市交通樞紐、城市全球競(jìng)爭(zhēng)能力提升為戰(zhàn)略目標(biāo)的國(guó)家中心城市定位,面向建設(shè)國(guó)家中心城市的智慧內(nèi)涵理論框架如圖1所示。
圖1 面向建設(shè)國(guó)家中心城市的智慧發(fā)展內(nèi)涵理論框架
其二,就目前的研究成果來(lái)看,基于量化方法的智慧城市實(shí)證研究并不多,主要集中在城市潛力評(píng)估及影響因素評(píng)估。Lazaroiu(2012)側(cè)重于環(huán)境、能源與管理視角,運(yùn)用模糊邏輯定義了智慧評(píng)價(jià)模型,并對(duì)意大利城市進(jìn)行實(shí)證研究[17],鄒凱(2015)從經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿Α⑸鐣?huì)發(fā)展?jié)摿?、公共服?wù)潛力、科技創(chuàng)新潛力、信息基礎(chǔ)設(shè)施五個(gè)方面對(duì)智慧城市發(fā)展進(jìn)行評(píng)價(jià)[18],于文軒(2016)構(gòu)建基于政策需求、政治支持、領(lǐng)導(dǎo)力、資源、文化五個(gè)要素,技術(shù)推動(dòng)與政治考量?jī)纱罄硇缘哪P停⒎治銎鋵?duì)147個(gè)中國(guó)智慧城市發(fā)展的影響[19]。雖然評(píng)價(jià)體系側(cè)重點(diǎn)與視角不同,但是評(píng)價(jià)方法大多具有普適性,袁莉(2013)運(yùn)用主成分分析對(duì)社會(huì)、資源、環(huán)境、經(jīng)濟(jì)視角的兩型社會(huì)成效進(jìn)行評(píng)價(jià)[20],韓學(xué)鍵(2013)運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)從科技、環(huán)境、社會(huì)、人才、資源、經(jīng)濟(jì)六個(gè)視角對(duì)東北三省部分資源型城市競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行評(píng)價(jià)[21],陳曉紅(2014)等將DEA應(yīng)用于城市環(huán)境績(jī)效測(cè)量[22],孫鈺(2015)運(yùn)用對(duì)抗型、友好型、中立型EDA交叉效率模型對(duì)城市公共基礎(chǔ)設(shè)施經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行評(píng)價(jià)[23],杜娟(2014)[24]、葉斌(2016)[25]等運(yùn)用聚類與DEA對(duì)基于創(chuàng)新過(guò)程的創(chuàng)新能力、城市創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)共生效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。
智慧城市建設(shè)是一項(xiàng)動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)性、系統(tǒng)性工程,對(duì)于一哄而上沒有重點(diǎn)、復(fù)制建設(shè)模式這種普遍問(wèn)題,現(xiàn)有的評(píng)價(jià)體系較難有效應(yīng)對(duì)[26]?,F(xiàn)有的評(píng)價(jià)方法以結(jié)果為導(dǎo)向,強(qiáng)調(diào)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的全面性與普適性,忽略城市區(qū)位特色與需求重點(diǎn),缺少典型城市智慧發(fā)展模式的橫向、縱向比較,難以針對(duì)性解決實(shí)踐過(guò)程中所存在的規(guī)模大小不一、不同經(jīng)濟(jì)水平與數(shù)字化建設(shè)基礎(chǔ)等因素的影響。在面向建設(shè)國(guó)家中心城市的智慧內(nèi)涵理論框架基礎(chǔ)上,運(yùn)用發(fā)揮單一評(píng)價(jià)方法優(yōu)勢(shì)并改善其不足的多方法組合Factor-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[27],對(duì)智慧武漢發(fā)展模式進(jìn)行評(píng)價(jià),優(yōu)化了評(píng)價(jià)體系科學(xué)性,拓展了多方法組合應(yīng)用領(lǐng)域,并通過(guò)國(guó)家中心城市智慧發(fā)展模式的實(shí)證比較,揭示智慧武漢發(fā)展優(yōu)勢(shì)與瓶頸,提出相應(yīng)模式優(yōu)化框架。
為獲取評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的備選指標(biāo),參考與梳理了國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)成果,包括智慧增長(zhǎng)戰(zhàn)略實(shí)證評(píng)估相關(guān)的文獻(xiàn)[28-30]、圍繞能源、經(jīng)濟(jì)持續(xù)性等多維度政企合作智慧項(xiàng)目案例研究的文獻(xiàn)[31-33],基于大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等應(yīng)用與數(shù)據(jù)挖掘方法的智慧城市建設(shè)相關(guān)文獻(xiàn)等[34]。以面向建設(shè)國(guó)家中心城市的引導(dǎo)創(chuàng)新、協(xié)調(diào)輻射、城市服務(wù)、綜合樞紐四個(gè)基本功能為導(dǎo)向,根據(jù)《新型智慧城市評(píng)價(jià)指標(biāo)》(2016)標(biāo)準(zhǔn),分別從創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、智慧經(jīng)濟(jì)輻射、智能基礎(chǔ)設(shè)施與樞紐、智慧信息服務(wù)、智慧交通樞紐、全球網(wǎng)絡(luò)與國(guó)際化競(jìng)爭(zhēng)、個(gè)性化發(fā)展七項(xiàng)一級(jí)指標(biāo)對(duì)武漢及七座國(guó)家中心城市智慧發(fā)展模式進(jìn)行評(píng)價(jià)分析。
創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)是通過(guò)知識(shí)、技術(shù)要素的引入驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展[35],通過(guò)資源的重新整合與優(yōu)化配置,推動(dòng)產(chǎn)生新的產(chǎn)品、新的生產(chǎn)方式、新的市場(chǎng)、新的組織結(jié)構(gòu)發(fā)展,可從創(chuàng)新資源、創(chuàng)新過(guò)程、知識(shí)創(chuàng)造、企業(yè)創(chuàng)造四個(gè)視角來(lái)評(píng)價(jià)[36]。具體指標(biāo)體系如表1所示。
國(guó)家中心城市的經(jīng)濟(jì)輻射力能有效地提高企業(yè)效益、優(yōu)化區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和推進(jìn)城市外圍綜合實(shí)力的發(fā)展[37]。智慧經(jīng)濟(jì)輻射反映了城市以智慧產(chǎn)業(yè)為主體、產(chǎn)業(yè)核心技術(shù)突破為導(dǎo)向,對(duì)新產(chǎn)品與商業(yè)模式的投入,及其對(duì)外圍城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的溢出效應(yīng)與影響力[38]。這里的智慧產(chǎn)業(yè)是指以知識(shí)服務(wù)為主導(dǎo)的技術(shù)、知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè),包括服務(wù)業(yè)內(nèi)的電信業(yè)、計(jì)算機(jī)服務(wù)業(yè)、軟件業(yè)以及互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)、咨詢和調(diào)查、知識(shí)產(chǎn)權(quán)服務(wù),制造業(yè)內(nèi)的通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè)[39]。智慧經(jīng)濟(jì)輻射指標(biāo)通過(guò)促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新、直接經(jīng)濟(jì)效益[40]、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)、區(qū)域輻射四個(gè)二級(jí)指標(biāo)來(lái)衡量[41]。
智能基礎(chǔ)設(shè)施與樞紐指標(biāo)考察智慧平臺(tái)建設(shè)的基礎(chǔ)設(shè)施投資流量與存量[42],通過(guò)公共基礎(chǔ)設(shè)施投入、郵電業(yè)務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)用戶應(yīng)用三個(gè)指標(biāo)來(lái)體現(xiàn),公共基礎(chǔ)設(shè)施投入包括城市基礎(chǔ)設(shè)施投資額、信息通訊管道長(zhǎng)度;郵電業(yè)務(wù)以人均郵電業(yè)務(wù)總量、每百人移動(dòng)電話用戶數(shù)衡量;互聯(lián)網(wǎng)用戶應(yīng)用通過(guò)國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)用戶、電話交換機(jī)容量、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)接入流量四個(gè)指標(biāo)來(lái)操作[43]。
智慧信息服務(wù)通過(guò)信息系統(tǒng)創(chuàng)建應(yīng)用、智慧關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用[44]、政府事務(wù)在線管理[45]、公眾授權(quán)與參與程度、信息服務(wù)產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)五個(gè)二級(jí)指標(biāo)來(lái)確定。其中,智慧關(guān)鍵技術(shù)涵蓋了基于位置的服務(wù)工具、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、IoE(Internet of Everything)等技術(shù),考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性,此指標(biāo)通過(guò)關(guān)聯(lián)行業(yè)企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值來(lái)統(tǒng)計(jì)。
智慧交通樞紐是城市人才流動(dòng)、商品與服務(wù)流、資金流、信息流的物理通道,是國(guó)家中心城市開展國(guó)內(nèi)外政治、經(jīng)濟(jì)、文化交流活動(dòng),優(yōu)化配置國(guó)家資源、引領(lǐng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展、發(fā)揮輻射作用的平臺(tái),通過(guò)公眾交通支持系統(tǒng)、私人移動(dòng)支持系統(tǒng)、汽車交通工具共享、交通線路集中度來(lái)衡量[46]。
全球網(wǎng)絡(luò)與國(guó)際化競(jìng)爭(zhēng)體現(xiàn)城市吸引投資并參與全球競(jìng)爭(zhēng)的能力,通過(guò)全球網(wǎng)絡(luò)性、跨境投資和出口競(jìng)爭(zhēng)力三個(gè)二級(jí)指標(biāo)衡量[47]。全球網(wǎng)絡(luò)性體現(xiàn)城市作為信息集散節(jié)點(diǎn),引領(lǐng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展集聚與輻射,銜接國(guó)家與世界聯(lián)系的紐帶力;跨境投資體現(xiàn)外商投資帶來(lái)的發(fā)展效應(yīng);出口競(jìng)爭(zhēng)力反映城市創(chuàng)新產(chǎn)品、技術(shù)與服務(wù)的輸出情況。
智慧城市建設(shè)需平衡智慧應(yīng)用選擇的覆蓋面與重點(diǎn)領(lǐng)域,強(qiáng)調(diào)多樣化與個(gè)性化發(fā)展[48]。個(gè)性化發(fā)展指標(biāo)反映了建設(shè)國(guó)家中心城市內(nèi)在需要與異質(zhì)性要素稟賦的慣性依賴所帶來(lái)的特色與優(yōu)勢(shì)發(fā)展,由政策支持下智慧應(yīng)用領(lǐng)域、智慧應(yīng)用領(lǐng)域建設(shè)投入來(lái)衡量。
因子分析(Factor Analysis)通過(guò)對(duì)多個(gè)變量的關(guān)系結(jié)構(gòu)描述,將相關(guān)性高也就是聯(lián)系緊密的變量分在同一類中,每一類變量就代表了一個(gè)因子,從而實(shí)現(xiàn)多元變量降維。對(duì)于m個(gè)可觀測(cè)的向量Z分別為z1,z2,…,zm,n個(gè)不可觀測(cè)的因子F為f1,f2,…,fn,則因子分析模型如公式(1)所示。F是X的公共因子,其均值向量為零,協(xié)方差矩陣為一。ε是特殊因子,均值向量為零。anm表示因子載荷,反映第n個(gè)變量與第m個(gè)因子的相關(guān)系數(shù)。本研究運(yùn)用因子分析對(duì)指標(biāo)調(diào)整層的備選指標(biāo)進(jìn)行篩選與檢驗(yàn)。
z1=a11f1+a21f2+a31f3…+an1fn+ε1
z2=a12f1+a22f2+a32f3…+an2fn+ε2
……
zm=a1mf1+a2mf2+a3mf3…+anmfn+εm
(1)
表1 面向建設(shè)國(guó)家中心城市的智慧發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
RBF(Radial Basis Function)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬視網(wǎng)膜的感受功能產(chǎn)生,距離感受視野中心越近,神經(jīng)元越興奮,隱含層神經(jīng)元模型函數(shù)如公式(2)所示。
(2)
其中X為輸入樣本,Ψ(x)為網(wǎng)絡(luò)的輸出,ci為中心點(diǎn),σ表示寬度,G表示徑向基函數(shù)。梯度訓(xùn)練法的RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單且有較快的收斂速度,能改逼近任意非線性函數(shù),同時(shí)因子分析能有效降低原始指標(biāo)選擇的主觀性影響,F(xiàn)actor-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)模型如圖2所示。
運(yùn)用多方法組合優(yōu)化的Factor -RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)國(guó)家中心城市智慧發(fā)展評(píng)價(jià)步驟如下。
圖2 Factor-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智慧模式評(píng)價(jià)模型
第一,基于七維度因子分析的指標(biāo)調(diào)整。對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中七個(gè)維度三級(jí)指標(biāo)分別進(jìn)行因子分析,創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)包含八個(gè)三級(jí)指標(biāo)、智慧經(jīng)濟(jì)輻射包含九個(gè)三級(jí)指標(biāo)、智能基礎(chǔ)設(shè)施與樞紐包含八個(gè)三級(jí)指標(biāo)、智慧信息服務(wù)包含十一個(gè)三級(jí)指標(biāo)、智慧交通樞紐包含九個(gè)三級(jí)指標(biāo)、全球網(wǎng)絡(luò)與國(guó)際化競(jìng)爭(zhēng)包含七個(gè)三級(jí)指標(biāo),個(gè)性化發(fā)展包含兩個(gè)三級(jí)指標(biāo),經(jīng)過(guò)篩選與檢驗(yàn)后生成新的二級(jí)指標(biāo)項(xiàng)數(shù)分類,并生成輸入層目標(biāo)向量。
第二,經(jīng)過(guò)篩選與檢驗(yàn)后的指標(biāo)數(shù)據(jù)作為輸入層目標(biāo)向量。為提高數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)泛化能力,需要經(jīng)過(guò)歸一化處理生成樣本X′,如公式(3)所示。劃分訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本,將評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中北京、上海、天津、廣州、重慶的數(shù)據(jù)樣本作為訓(xùn)練樣本,成都、鄭州、武漢的數(shù)據(jù)樣本作為檢驗(yàn)樣本,訓(xùn)練樣本可轉(zhuǎn)化為中間隱層向量。
X′=(x-xmin)/(xmax-xmin)
(3)
第三,權(quán)重可以由熵權(quán)法賦值,根據(jù)每組屬性數(shù)據(jù)分布的特點(diǎn)確定其對(duì)評(píng)價(jià)的影響程度,分散程度越大影響越大。一組數(shù)據(jù)的信息熵如公式(4)所示。
(4)
(5)
第四,將步驟(1)與步驟(2)中得到的目標(biāo)向量和輸入向量代入RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行訓(xùn)練。程序訓(xùn)練過(guò)程中,輸入層向量為經(jīng)過(guò)因子分析篩選后的二級(jí)指標(biāo)向量因子,輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為1,為盡量減小網(wǎng)絡(luò)總誤差,采用梯度訓(xùn)練法反向調(diào)整,網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中心、寬度和權(quán)值的調(diào)整量分別如以下公式所示。
(6)
(7)
(8)
其中,G即高斯函數(shù),i與j分別是隱節(jié)點(diǎn)數(shù)量和樣本數(shù)量的下標(biāo),μ表示各自的學(xué)習(xí)速率,e表示網(wǎng)絡(luò)輸出值與樣本值之間的殘差。
第五,計(jì)算模型的樣本得分。
(9)
雖然我國(guó)已全面推進(jìn)智慧城市試點(diǎn)建設(shè),然而由于人口規(guī)模、歷史文化、經(jīng)濟(jì)水平、數(shù)字化基礎(chǔ)等要素稟賦異質(zhì)性,智慧建設(shè)呈現(xiàn)區(qū)域化差異與個(gè)性化發(fā)展。一方面,中部崛起的戰(zhàn)略支點(diǎn)武漢,是內(nèi)陸地區(qū)中樞神經(jīng),也是中部地區(qū)對(duì)接國(guó)際社會(huì)的重要門戶,2016年成都、武漢、鄭州先后入選建設(shè)國(guó)家中心城市,故選擇與武漢具有可比性與共同建設(shè)目標(biāo)的國(guó)家中心城市為實(shí)證研究對(duì)象,包括2010年《全國(guó)城鎮(zhèn)體系規(guī)劃綱要》中確立的第一批國(guó)家中心城市北京、上海、天津、廣州、重慶。另一方面,隨著智慧地球的提出(2008),智慧城市隨之成為核心內(nèi)容(2009),標(biāo)志著智慧城市理論與實(shí)踐探索的起步,截止到2017年05月30日,筆者在“中國(guó)知網(wǎng)”以“智慧城市”為主題詞檢索,以“smart city”為主題詞進(jìn)行科學(xué)引文索引和社會(huì)科學(xué)引文索引檢索,結(jié)果顯示國(guó)內(nèi)外研究成果集中在2010年度以后,故本研究樣本選擇從2008年至2016年期間的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),通過(guò)三種方式完成數(shù)據(jù)收集:一是線上資源與線下資料相輔助,獲取國(guó)家統(tǒng)計(jì)年鑒、中國(guó)信息產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù);二是查閱城市發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào),以及各城市科技局、知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官方網(wǎng)站,并對(duì)相關(guān)部門工作人員進(jìn)行提綱式訪談;三是對(duì)專門數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索,對(duì)于少量數(shù)據(jù)的部分缺失采用平均值或者相應(yīng)數(shù)據(jù)折算替代。
對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、智慧經(jīng)濟(jì)輻射、智能基礎(chǔ)設(shè)施與樞紐、智慧信息服務(wù)、智慧交通樞紐、全球網(wǎng)絡(luò)與國(guó)際化競(jìng)爭(zhēng)、個(gè)性化發(fā)展七個(gè)維度所對(duì)應(yīng)的三級(jí)指標(biāo)分別進(jìn)行因子分析,KMO值分別是0.690、0.7051、0.5213、0.6271、0.8825、0.6371、0.5027,累計(jì)解釋方差率分別為49.601%、54.091%、64.291%、73.855%、78.175%、81.264%、84.091%。Bartlett球形檢驗(yàn)F=0.000(P<0.01),通過(guò)因子分析對(duì)三級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的篩選后,生成20項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)因子,即RBF網(wǎng)絡(luò)輸入層指標(biāo),其中創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)含三個(gè)輸入層因子X11、X12、X13,智慧經(jīng)濟(jì)輻射含三個(gè)輸入層因子X21、X22、X23,智能基礎(chǔ)設(shè)施與樞紐含三個(gè)輸入層因子X31、X32、X33,智慧信息服務(wù)含四個(gè)輸入層因子X41、X42、X43、X44,智慧交通樞紐含三個(gè)輸入層因子X51、X52、X53,全球網(wǎng)絡(luò)與國(guó)際化競(jìng)爭(zhēng)含三個(gè)輸入層因子X61、X62、X63,個(gè)性化發(fā)展指標(biāo)含一個(gè)輸入層因子X71,因子分析結(jié)果如表2所示。
為消除指標(biāo)屬性差異,樣本數(shù)據(jù)歸一化處理,經(jīng)過(guò)多次參數(shù)調(diào)試,設(shè)置訓(xùn)練過(guò)程參數(shù),使用軟件MatLab R2011a 對(duì)七項(xiàng)一級(jí)指標(biāo)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與仿真,總樣本最大訓(xùn)練次數(shù)為1000,訓(xùn)練樣本值與測(cè)試樣本值經(jīng)過(guò)150次迭代,在第118次時(shí)訓(xùn)練性能達(dá)到最佳,實(shí)際輸出與期望輸出逼近,仿真結(jié)果如圖3所示。
運(yùn)用Factor-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)證評(píng)價(jià)武漢及七座國(guó)家中心城市的智慧發(fā)展模式,涵蓋創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、智慧經(jīng)濟(jì)輻射、智能基礎(chǔ)設(shè)施與樞紐、智慧信息服務(wù)、智慧交通樞紐、全球網(wǎng)絡(luò)與國(guó)際化競(jìng)爭(zhēng)、個(gè)性化發(fā)展七項(xiàng)分指標(biāo)的比較,如圖4所示。
表2 篩選后的因子分析結(jié)果
圖3 總樣本的Factor-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練曲線
圖4 基于Factor-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)證評(píng)價(jià)比較
智慧城市功能升級(jí)對(duì)實(shí)現(xiàn)國(guó)家中心城市戰(zhàn)略目標(biāo)有著積極影響?;贔actor-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)模型的實(shí)證比較結(jié)果,從以下五點(diǎn)對(duì)智慧武漢發(fā)展模式進(jìn)行分析。
1.創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)指標(biāo)值相對(duì)差異縮小,城市均呈現(xiàn)要素驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的智慧發(fā)展趨勢(shì),城市個(gè)性化發(fā)展需求明顯
“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)”單項(xiàng)百分比指標(biāo)顯示,武漢(13.1276)雖然整體發(fā)展水平與北京、上海存在一定差距(北京為15.0914,上海14.5145),然而高新技術(shù)企業(yè)快速成長(zhǎng),初具規(guī)模,加快了創(chuàng)新要素的集聚速度與創(chuàng)新資源的優(yōu)化配置。武漢2015年開發(fā)區(qū)高新技術(shù)企業(yè)的總收入同比增長(zhǎng)18.02%,趕超北京(11.64%),鄭州(10.03%),天津(9.86%),上海(6.35%),廣州(6.27%),以及增長(zhǎng)率相對(duì)緩慢的重慶(2.49%)、成都(1.01%);武漢技術(shù)市場(chǎng)成交額566.42億元,雖然與北京(3453.89億元)存在較大差距,幾近趕超上海(663.78億元)、廣州(662.58億元),天津(503.43億元)。智慧發(fā)展模式已由單一的要素驅(qū)動(dòng)發(fā)展為“核心技術(shù)推動(dòng)-政府政策引導(dǎo)-企業(yè)參與驅(qū)動(dòng)-用戶需求拉動(dòng)”的多主體創(chuàng)新發(fā)展模式。而另一方面,城市智慧程度提升過(guò)程也是一個(gè)開放而智能的復(fù)雜系統(tǒng)以自組織與他組織融合演化過(guò)程,是城市信息技術(shù)體系、科技創(chuàng)造等社會(huì)系統(tǒng)、基礎(chǔ)設(shè)施等物理架構(gòu)協(xié)調(diào)發(fā)展的過(guò)程,所涉及到的多主體內(nèi)在需要各不相同,北京、上海經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)以較強(qiáng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)吸引更多資金注入城市技術(shù)體系、公共服務(wù)領(lǐng)域,智慧應(yīng)用體系發(fā)展相對(duì)均衡,而廣州、天津、武漢、重慶、成都、鄭州城市個(gè)性化發(fā)展需求更為顯著。
2.從智慧經(jīng)濟(jì)輻射單項(xiàng)指標(biāo)來(lái)看,具有比較優(yōu)勢(shì)的城市產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)衡穩(wěn)化發(fā)展,而弱比較優(yōu)勢(shì)的城市以高新開發(fā)區(qū)為載體快速崛起
北京作為中國(guó)政治、經(jīng)濟(jì)、文化中心,上海是著名的經(jīng)濟(jì)中心、開放式港口城市,均集聚了豐富的要素資源,2015開發(fā)區(qū)高新技術(shù)技術(shù)企業(yè)數(shù)與總收入均保有優(yōu)勢(shì),北京16693個(gè)、占比16.09%,上海3983個(gè)、占比5.54%,廣州為2221個(gè)、占比2.12%。北京“空吸”(智慧經(jīng)濟(jì)輻射指標(biāo)值17.7672)、上?!胺床浮?16.6615)、廣州“融合”(15.4614)式知識(shí)溢出方向、高技術(shù)企業(yè)轉(zhuǎn)移與人才流動(dòng)模式,帶動(dòng)正向區(qū)域經(jīng)濟(jì)輻射效應(yīng),其以穩(wěn)定的智慧產(chǎn)業(yè)(高技術(shù)產(chǎn)業(yè))增長(zhǎng)呈現(xiàn)了智慧城市衡穩(wěn)化發(fā)展模式。以高新開發(fā)區(qū)為載體,區(qū)域資源要素、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)呈現(xiàn)邊際效益遞減的產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式,經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)弱的城市設(shè)立高新區(qū)后對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的推動(dòng)作用加速遞增。重慶(12.0155)、武漢(11.0312)、成都(8.0579)、鄭州(7.0510)以快速而大幅的高技術(shù)產(chǎn)值增長(zhǎng)(均值維持在18%-20%以上)呈現(xiàn)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)的躍進(jìn)與崛起,相比重慶、成都開發(fā)區(qū)高新技術(shù)技術(shù)企業(yè)總收入占總比的0.82%與2.27%,武漢開發(fā)區(qū)高新技術(shù)技術(shù)企業(yè)數(shù)為2951個(gè),占比3.97%,鄭州為547個(gè)、占比1.66%。武漢光電子信息、鋼鐵、汽車產(chǎn)業(yè)形成了較完善的現(xiàn)代工業(yè)體系,然而資源要素在區(qū)域內(nèi)單向集聚明顯、粘滯性強(qiáng),向外圍鄰近城市的擴(kuò)散與溢出效應(yīng)仍有較大提升空間。具有規(guī)模優(yōu)勢(shì)的天津(11.2539),近年來(lái)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值呈現(xiàn)小幅螺旋波動(dòng)式發(fā)展,與2013年14.9%增長(zhǎng)率相比,2014年增長(zhǎng)1.5%,2015年下降6.9%。
3.相較于有初始存量基礎(chǔ)的北京、上海、廣州,智慧武漢智能基礎(chǔ)設(shè)施與樞紐建設(shè)滯后,利用效率較低
面向建設(shè)國(guó)家中心城市的智慧實(shí)踐都需要遵循頂層設(shè)計(jì)的原則,從實(shí)證比較研究的結(jié)果來(lái)看,以資本投入與產(chǎn)出為衡量標(biāo)準(zhǔn)的國(guó)家中心城市基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)效率普遍存在高估偏差,智慧實(shí)踐中存在大量因領(lǐng)域局限性等因素造成的重復(fù)建設(shè)與資源浪費(fèi)。智慧城市大數(shù)據(jù)加大了對(duì)城市信息樞紐能力的需求,而智能化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)滯后、利用效率較低,相較于有一定初始存量基礎(chǔ)的北京(17.2332)、上海(18.03554)、廣州(15.1977),武漢、天津、重慶、成都、鄭州的該單項(xiàng)指標(biāo)均未超過(guò)10.5,基礎(chǔ)設(shè)施供給缺乏技術(shù)進(jìn)步效應(yīng),初始存量低,城市行業(yè)信息碎片化,還未形成比較完善的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范。
4.智慧信息服務(wù)能力整體水平穩(wěn)定,武漢智慧應(yīng)用體系與行業(yè)應(yīng)用的深層次融合有較大發(fā)展空間
以數(shù)字城市為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)應(yīng)用采用“基礎(chǔ)公共服務(wù)構(gòu)建,管理應(yīng)用協(xié)調(diào)、業(yè)務(wù)應(yīng)用發(fā)展,服務(wù)應(yīng)用拓展”的混合式數(shù)據(jù)管理結(jié)構(gòu)被優(yōu)化重組,形成了更易拓展的“網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)層-數(shù)據(jù)中心層-行業(yè)應(yīng)用層”結(jié)構(gòu),然而智慧應(yīng)用體系仍然未能與管理、行業(yè)服務(wù)深度融合并發(fā)揮成效。其主要原因在于第一,多主體發(fā)展模式趨于形式化,企業(yè)認(rèn)知與參與動(dòng)力不足;第二,城市部門在建設(shè)過(guò)程中強(qiáng)調(diào)“技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)”,忽略“軟件與應(yīng)用”,定位不明重復(fù)建設(shè);第三,政府相應(yīng)的政策導(dǎo)向與保障制度建設(shè)不全,例如網(wǎng)絡(luò)安全保障、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)制定等,智慧應(yīng)用發(fā)展受限。
5.智慧交通樞紐指標(biāo)值城市差異明顯,未來(lái)發(fā)展傾向于向全球網(wǎng)絡(luò)尋求更多外部異質(zhì)性資源以提升國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)能力,而智慧武漢建設(shè)缺乏運(yùn)輸體系的協(xié)調(diào)與智慧功能升級(jí),在全球網(wǎng)絡(luò)中呈現(xiàn)節(jié)點(diǎn)弱連接
“夫夷以近,則游者眾”,武漢具有水路、鐵路、公路、航空、軌道五位一體區(qū)位優(yōu)勢(shì),然而智慧武漢交通樞紐能力(10.1613)與北京(16.7621)、上海(15.9160)、廣州(15.1617)相比存在明顯差距。隨著國(guó)際化逐步趨向于網(wǎng)絡(luò)協(xié)同,只依賴于國(guó)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)而無(wú)法獲取更多外部異質(zhì)性資源,將阻礙城市的跨域發(fā)展與國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)能力提升,城市交通樞紐的智能化、網(wǎng)絡(luò)化升級(jí)尤為重要,而武漢作為中部交通中樞,第一,交通空間錯(cuò)位使運(yùn)輸資源分散,缺乏系統(tǒng)化協(xié)調(diào)運(yùn)輸體系,外向型產(chǎn)業(yè)集聚地(東湖高新區(qū))、保稅功能區(qū)和鐵路集裝箱中心站(東西湖區(qū))等功能缺乏系統(tǒng)空間布局;第二,各運(yùn)輸方式之間聯(lián)運(yùn)不足,地理區(qū)位優(yōu)勢(shì)未能通過(guò)綜合交通運(yùn)輸鏈轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì),智能化與網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展不足,在全球競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)連接力較弱;第三,作為區(qū)域特色,武漢港區(qū)腹地集疏運(yùn)體系建設(shè)滯后,港區(qū)組織與服務(wù)能力有待提升,應(yīng)充分利用區(qū)位優(yōu)勢(shì),拓展物流網(wǎng)絡(luò),帶動(dòng)城市產(chǎn)業(yè)的升級(jí)。
本文構(gòu)建基于七維度Factor-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)模型,對(duì)智慧武漢發(fā)展模式進(jìn)行實(shí)證分析,得到以下結(jié)果:(1)隨著創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)指標(biāo)值相對(duì)差異的縮小,智慧武漢建設(shè)步入由政府主導(dǎo)的要素驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展探索階段,城市個(gè)性化發(fā)展需求明顯;(2)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)弱的城市設(shè)立高新區(qū)后對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的推動(dòng)作用加速遞增,與智慧經(jīng)濟(jì)輻射力處于比較優(yōu)勢(shì)的北京、上海、廣州衡穩(wěn)發(fā)展型梯隊(duì)相比,處于弱比較優(yōu)勢(shì)的武漢以高新開發(fā)區(qū)為載體,智慧產(chǎn)業(yè)加速集聚與崛起發(fā)展并促進(jìn)城市“中心-外圍”輻射效應(yīng);(3)智能基礎(chǔ)設(shè)施滯后與智慧信息樞紐需求增加的非均衡發(fā)展;(4)傳統(tǒng)的“基礎(chǔ)公共服務(wù)構(gòu)建,管理應(yīng)用協(xié)調(diào)、業(yè)務(wù)應(yīng)用發(fā)展,服務(wù)應(yīng)用拓展”數(shù)據(jù)層次結(jié)構(gòu)優(yōu)化重組,形成可拓展的“網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)層-數(shù)據(jù)中心層-行業(yè)應(yīng)用層”智慧應(yīng)用體系結(jié)構(gòu),然而缺乏與行業(yè)服務(wù)的深度融合;(5)武漢具有五位一體交通樞紐區(qū)位優(yōu)勢(shì),然而因缺乏運(yùn)輸體系協(xié)調(diào)與智慧樞紐能力升級(jí)未有效轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì),在依賴于向全球網(wǎng)絡(luò)尋求更多異質(zhì)性資源的發(fā)展趨勢(shì)中,呈現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)弱連接。鑒于此,提出面向建設(shè)國(guó)家中心城市的智慧武漢發(fā)展模式優(yōu)化框架,如圖5所示。
圖5 面向建設(shè)國(guó)家中心城市的智慧武漢發(fā)展模式優(yōu)化框架
該框架分為四個(gè)實(shí)施階段與五條具體優(yōu)化對(duì)策,第一階段以智慧平臺(tái)技術(shù)基礎(chǔ)建設(shè)為重點(diǎn),夯實(shí)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)加大推動(dòng)市場(chǎng)需求;第二階段是智慧產(chǎn)業(yè)支撐發(fā)展階段,第三階段為智慧應(yīng)用體系特色化發(fā)展階段,通過(guò)優(yōu)先發(fā)展優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)并完成智慧化結(jié)構(gòu)升級(jí),形成特色化智慧應(yīng)用系統(tǒng)體系,推動(dòng)智慧產(chǎn)品、技術(shù)、服務(wù)的輸出,從而增加出口競(jìng)爭(zhēng)力,吸引更多智慧產(chǎn)業(yè)的跨境投資;第四階段通過(guò)數(shù)據(jù)中心層架構(gòu)實(shí)現(xiàn)智慧升級(jí),從而推進(jìn)全面建設(shè)國(guó)家中心城市的戰(zhàn)略目標(biāo),更好地發(fā)揮城市控制管理、區(qū)域輻射、信息樞紐和城市服務(wù)功能。五個(gè)具體優(yōu)化對(duì)策包括:
第一,強(qiáng)化“創(chuàng)新資源集聚-資源優(yōu)化配置-多主體協(xié)同”模式,通過(guò)規(guī)范化的科技創(chuàng)新環(huán)境培育,政府科研創(chuàng)新、技術(shù)合作、人才引進(jìn)等政策的支持導(dǎo)向,調(diào)動(dòng)企業(yè)主體參與的積極性,加強(qiáng)用戶對(duì)技術(shù)服務(wù)需求反饋,從而加快創(chuàng)新資源集聚速度,形成按需優(yōu)化配置,促進(jìn)知識(shí)產(chǎn)出與技術(shù)擴(kuò)散,奠定智慧平臺(tái)技術(shù)基礎(chǔ)。通過(guò)制定相關(guān)激勵(lì)政策、優(yōu)化智慧平臺(tái)支撐技術(shù)產(chǎn)業(yè)導(dǎo)向目錄,引導(dǎo)開展高校、科研院所、企業(yè)等多組織之間的科技合作,在光電子、軟件、裝備制造業(yè)、信息服務(wù)業(yè)內(nèi)開展公共研發(fā)項(xiàng)目,建立省市研發(fā)中心、企業(yè)科研創(chuàng)新中心、重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室及多主體協(xié)同創(chuàng)新平臺(tái),加速資源集聚與優(yōu)化配置,推動(dòng)以物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等信息技術(shù)為核心的產(chǎn)品輸出與技術(shù)創(chuàng)新,形成以“時(shí)間、空間基準(zhǔn)體系、傳感器獲取體系、數(shù)據(jù)分析與處理系統(tǒng)”為層次結(jié)構(gòu)的智慧平臺(tái)技術(shù)基礎(chǔ)體系。
第二,“傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)適應(yīng)性轉(zhuǎn)移-優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)聯(lián)動(dòng)-智慧產(chǎn)業(yè)融合滲透”推進(jìn)智慧產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展,推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)輻射力與全球出口競(jìng)爭(zhēng)力。在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、現(xiàn)代服務(wù)業(yè)功能升級(jí)的基礎(chǔ)上,引導(dǎo)與培育支撐智慧平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè),隨著優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)集聚壯大發(fā)展,形成具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的產(chǎn)業(yè)集群。通過(guò)創(chuàng)新鏈與產(chǎn)業(yè)鏈融合,促進(jìn)高新技術(shù)、產(chǎn)品、人才等創(chuàng)新資源向傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的滲透,加速傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)適應(yīng)化轉(zhuǎn)移與結(jié)構(gòu)升級(jí),形成配套產(chǎn)業(yè)聯(lián)動(dòng)體系。優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)分化并發(fā)展形成智慧產(chǎn)業(yè)特色產(chǎn)業(yè)鏈,以產(chǎn)業(yè)鏈為傳導(dǎo)促進(jìn)中心城市與鄰近區(qū)域要素的雙向流動(dòng),信息化密度較高的企業(yè)更傾向于出口,其溢出效應(yīng)引領(lǐng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)與出口貿(mào)易發(fā)展。面向建設(shè)國(guó)家中心城市的智慧武漢發(fā)展應(yīng)該依托汽車產(chǎn)業(yè)、智能裝備等先進(jìn)制造業(yè)基礎(chǔ),優(yōu)先發(fā)展光電子信息等優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè),通過(guò)多樣化產(chǎn)業(yè)集聚積累高端資源要素,以知識(shí)與技術(shù)的溢出帶動(dòng)形成智慧產(chǎn)業(yè)鏈。
第三,頂層聯(lián)動(dòng)設(shè)計(jì)智能基礎(chǔ)設(shè)施,探索多元化資本引入機(jī)制與多層次管理模式,實(shí)現(xiàn)智慧城市信息樞紐功能。一方面,面向建設(shè)國(guó)家中心城市的智慧武漢發(fā)展應(yīng)該通過(guò)頂層化設(shè)計(jì),從區(qū)域網(wǎng)格化聯(lián)動(dòng)規(guī)劃的視角,建設(shè)并完善智慧城市智能基礎(chǔ)設(shè)施與樞紐網(wǎng)絡(luò)。智慧武漢建設(shè)應(yīng)突破服務(wù)資源框架設(shè)計(jì),虛擬存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)構(gòu)建、處理流程系統(tǒng)化設(shè)計(jì)等技術(shù)問(wèn)題,建立標(biāo)準(zhǔn)化接口協(xié)調(diào)各個(gè)部門分布式異構(gòu)資源的整合。另一方面,在政府總體規(guī)劃的頂層設(shè)計(jì)下,探索社會(huì)資本引入機(jī)制,例如在建設(shè)初期,通過(guò)設(shè)備優(yōu)先權(quán)、股權(quán)參與制等多元化利益激勵(lì)方式引導(dǎo)公私合作,在運(yùn)營(yíng)后期進(jìn)一步構(gòu)建長(zhǎng)期資金支持模式;探索分層化結(jié)構(gòu)管理與專業(yè)化運(yùn)營(yíng)模式,從而提高智能基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)行效率,滿足不斷增長(zhǎng)的城市信息服務(wù)需求。
第四,架構(gòu)物聯(lián)服務(wù)體系,建立“基礎(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)-應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)-總體標(biāo)準(zhǔn)”技術(shù)結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn),特色化發(fā)展智慧應(yīng)用系統(tǒng)。通過(guò)微電子、定位系統(tǒng)、無(wú)線智能系統(tǒng)等技術(shù)應(yīng)用攻關(guān)、豐富物聯(lián)新媒體內(nèi)容與應(yīng)用,借鑒已有的智慧應(yīng)用項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn),架構(gòu)具有武漢特色的物聯(lián)應(yīng)用服務(wù)平臺(tái)。例如,圣地亞哥的實(shí)時(shí)流量監(jiān)控中心與e-car共享計(jì)劃、新澤西州的SM消除低效醫(yī)療追蹤系統(tǒng)、那什維爾的多變量醫(yī)療信息挖掘系統(tǒng)等典型智慧應(yīng)用平臺(tái),實(shí)現(xiàn)智慧交通實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、智慧醫(yī)療資源優(yōu)化等多行業(yè)、多領(lǐng)域的特色應(yīng)用。另一方面,建立基于“基礎(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)-應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)-總體標(biāo)準(zhǔn)”結(jié)構(gòu)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),政府引導(dǎo)完善相應(yīng)的組織過(guò)程保障制度與管理制度,總體標(biāo)準(zhǔn)是對(duì)術(shù)語(yǔ)與定義的標(biāo)示與解析、形成總體架構(gòu)原則;基礎(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)包括傳感網(wǎng)關(guān)和應(yīng)用網(wǎng)關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),服務(wù)應(yīng)用平臺(tái)層關(guān)鍵技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),數(shù)據(jù)處理、存儲(chǔ)與交換標(biāo)準(zhǔn)等;應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)涵蓋基礎(chǔ)信息系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)、應(yīng)用中間件、領(lǐng)域服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)。
第五,通過(guò)優(yōu)化空間布局,加強(qiáng)現(xiàn)代航運(yùn)體系,構(gòu)建多方式聯(lián)運(yùn)體系物理通道建設(shè),進(jìn)一步發(fā)展高速公路、鐵路網(wǎng),完善機(jī)場(chǎng)航空網(wǎng)絡(luò),縮短物流、人流流動(dòng)時(shí)間;發(fā)展武漢新港、鐵路集裝箱中心的聯(lián)通與對(duì)接,推動(dòng)智慧產(chǎn)業(yè)知識(shí)、技術(shù)與服務(wù)輸出。從歐洲、南美、北美等地區(qū)智慧城市發(fā)展來(lái)看,智慧交通樞紐應(yīng)用有效促進(jìn)了城市流動(dòng)性,例如倫敦?cái)?shù)據(jù)庫(kù)項(xiàng)目,里約熱內(nèi)盧的智能整合運(yùn)營(yíng),波哥大的電子化自動(dòng)地下地鐵系統(tǒng),埃德蒙頓的交通報(bào)告與ETS智慧公交系統(tǒng)等。借鑒歐美建設(shè)項(xiàng)目實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),加強(qiáng)傳統(tǒng)交通運(yùn)輸工具與方式的智慧化、網(wǎng)絡(luò)化升級(jí),全面提升參與長(zhǎng)江中游、中部地區(qū),乃至全國(guó)運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)連接影響力,致力于成為國(guó)際技術(shù)產(chǎn)品與服務(wù)的承接樞紐。
總體而言,面向建設(shè)國(guó)家中心城市的智慧建設(shè)應(yīng)該兼顧全面與個(gè)性化發(fā)展原則。基于不同的城市化發(fā)展進(jìn)程、城市主體多元化內(nèi)在需求、城市差異化要素稟賦,智慧建設(shè)更注重個(gè)性化發(fā)展,避免盲目跟風(fēng)與千城一面的形象工程,頂層設(shè)計(jì)中能體現(xiàn)智慧建設(shè)的階段性重點(diǎn),基礎(chǔ)存量較弱的城市由政府政策引導(dǎo)生成“智慧轉(zhuǎn)型”意識(shí),同時(shí)加強(qiáng)信息網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)中心等智能基礎(chǔ)設(shè)施、公共服務(wù)平臺(tái)的建設(shè),優(yōu)先投入優(yōu)勢(shì)應(yīng)用領(lǐng)域;而整體實(shí)力較強(qiáng)的城市應(yīng)進(jìn)一步深化智慧應(yīng)用系統(tǒng)建設(shè)過(guò)程,強(qiáng)化薄弱領(lǐng)域建設(shè)。
發(fā)達(dá)國(guó)家的智慧城市實(shí)踐已經(jīng)逐步進(jìn)入了整體效能凸顯階段,國(guó)內(nèi)的智慧實(shí)踐重點(diǎn)也由各項(xiàng)分散系統(tǒng)的探索轉(zhuǎn)向了基于區(qū)位差異的系統(tǒng)化整合與特色化發(fā)展。本文構(gòu)建基于創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、智慧經(jīng)濟(jì)輻射、智能基礎(chǔ)設(shè)施與樞紐、智慧信息服務(wù)、智慧交通樞紐、全球網(wǎng)絡(luò)與國(guó)際化競(jìng)爭(zhēng)、個(gè)性化發(fā)展七維度Factor-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)模型,實(shí)證分析智慧武漢發(fā)展模式,揭示智慧武漢發(fā)展模式的優(yōu)勢(shì)與瓶頸,提出面向建設(shè)國(guó)家中心城市的智慧武漢發(fā)展模式優(yōu)化框架,為推進(jìn)智慧城市功能升級(jí),實(shí)現(xiàn)具有控制、輻射、樞紐與服務(wù)功能的國(guó)家中心城市戰(zhàn)略目標(biāo)提供決策參考與實(shí)踐指導(dǎo)。作為一項(xiàng)中國(guó)智慧城市發(fā)展初探研究,還存在諸多不足,期待在此基礎(chǔ)上,不斷改進(jìn)、完善與深化。因子分析與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的評(píng)價(jià)方法,在一定程度上優(yōu)化了單項(xiàng)評(píng)價(jià)效度,指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)考慮了國(guó)家中心城市智慧發(fā)展模式的動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)維度與時(shí)間維度,然而受限于部分?jǐn)?shù)據(jù)的獲取難度,評(píng)價(jià)指標(biāo)體系并沒有對(duì)多主體參與模式及技術(shù)在社會(huì)文化結(jié)構(gòu)中的嵌入進(jìn)行評(píng)估,后續(xù)研究中將思考如何引進(jìn)更多有效解釋變量,使評(píng)價(jià)模型更加科學(xué)化與標(biāo)準(zhǔn)化。
[1]United Nations. Worldurbanization prospects: the 2014 revision[R]. New York: United Nations Department of Economic and Social Affairs, Population Division,2014.
[2]Lee J H, Phaal R, Lee S H. An integrated service-device-technology roadmap for smart city development[J]. Technological Forecasting and Social Change, 2013(80): 286-306.
[3]Lee C H, Lee G M, Rhee W S. Smart ubiquitous networks for future telecommunication environments[J]. Computer Standards & Interfaces, 2014(36): 412-422.
[4]Li Deren, Cao Jianjun, Yao Yuan. Big data in smart cities[J]. Science China, 2015,58,(10): 1-12.
[5]Schumpeter J A. Capitalism, socialism, and democracy (second edition) [M]. London: Harper & Row, 1947: 1-38.
[6]中國(guó)國(guó)務(wù)院. 李克強(qiáng) 2015 年政府工作報(bào)告[EB]. http://www.china.org.cn/chinese/2015-03/17/content_35077119_4.htm. 2016-02-28.
[7]田美玲, 劉嗣明, 朱媛媛. 國(guó)家中心城市評(píng)價(jià)指標(biāo)體系與實(shí)證[J]. 統(tǒng)計(jì)與決策, 2014(9): 37-39.
[8]Batty M. Intelligent cities: using information networks to gain competitive advantage[J]. Environment and Planning B: Planning and Design, 1990, 17(3): 247-256.
[9]Gibson D, Kozmetsky G, Smilor R. The technopolis phenomenon: smart cities, fast systems, global networks[M]. New York: Rowman & Littlefield Publishers, 1992:1-20.
[10]李成名. 數(shù)字城市到智慧城市的思考與探索[J]. 中國(guó)工程科學(xué), 2013,15(5): 5-6.
[11]Anttiroiko A, Valkama P, Bailey S J. Smart cities in the new service economy: Building platforms for smart services [J]. AI & Soc, 2013(6): 2-12.
[13]Batty M, Axhausen K W, Giannotti F, Pozdnoukhov A, Bazzani A. Smart cities of the future [J]. The European Physical Journal Special Topics, 2012(214): 481-518.
[15]馬 捷, 胡 漠, 連 明. 基于多元主體協(xié)同的智慧城市信息生態(tài)鏈設(shè)計(jì)[J]. 情報(bào)科學(xué), 2016,34(12): 70-74.
[16]Vanolo A. Smartmentality: the smart city as disciplinary strategy[J]. Urban Studies, 2013,51(5): 883-898.
[17]Lazaroiu G C, Roscia M. Definition methodology for the smart cities model [J]. Energy, 2012(47): 326-332.
[18]鄒 凱, 包明林. 基于灰色關(guān)聯(lián)理論和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智慧城市發(fā)展?jié)摿υu(píng)價(jià)[J].科技進(jìn)步與對(duì)策, 2015,32(17): 123-128.
[19]于文軒, 許成委. 中國(guó)智慧城市建設(shè)的技術(shù)理性與政治理性——基于 147 個(gè)城市的實(shí)證分析[J]. 2016,13(4): 127-138.
[20]袁 莉, 李明生. 長(zhǎng)株潭城市群“兩型社會(huì)”建設(shè)成效的系統(tǒng)評(píng)價(jià)[J].系統(tǒng)工程, 2013,31(3): 118-122.
[21]韓學(xué)鍵, 元 野, 王曉博, 李一軍. 基于 DEA 的資源型城市競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)研究[J]. 中國(guó)軟科學(xué), 2013(6): 127-133.
[22]陳曉紅, 周智玉. 基于規(guī)模報(bào)酬可變假設(shè)的城市環(huán)境績(jī)效評(píng)價(jià)及其成因分解[J]. 中國(guó)軟科學(xué), 2014(10): 121-128.
[23]孫 鈺, 王坤巖, 姚曉東. 基于 DEA 交叉效率模型的城市公共基礎(chǔ)設(shè)施經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)[J]. 中國(guó)軟科學(xué), 2015(1): 172-183.
[24]杜 娟, 霍佳震. 基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的中國(guó)城市創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)[J]. 中國(guó)管理科學(xué), 2014,22(6): 85-93.
[25]葉斌, 陳麗玉. 基于網(wǎng)絡(luò) DEA 的區(qū)域創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)共生效率評(píng)價(jià)[J]. 中國(guó)軟科學(xué), 2016(7): 100-108.
[26]張 楠, 陳雪燕, 宋 剛. 中國(guó)智慧城市發(fā)展關(guān)鍵問(wèn)題的實(shí)證研究[J]. 城市發(fā)展研究, 2015,22(6): 27-39.
[27]朱方偉, 馬 躍. 基于 BP-VRM 的工業(yè)化對(duì)信息化促進(jìn)效率評(píng)價(jià)[J]. 科研管理, 2015,36(12): 164-171.
[28]Raparthi K. Assessing smart-growth strategies in Indian cities: grounded theory approach to planning [J]. Journal of Urban Planning and Development, 2015, 141(4): 1-10.
[29]Letaifa S B. How to strategize smart cities: revealing the SMART model [J]. Journal of Business Research , 2015(68): 1414-1419.
[30]Zubizarreta I, Zubizarreta A, Arrizabalaga S. Smart city concept: what it is and what it should be[J]. Journal of Urban Planning and Development, 2016, 142(1): 1-8.
[31]Tokoro N. Smart city and the co-creation of value[J]. Springer Briefs in Business, 2016: 75-97.
[32]Ferrara R. The smart city and the green economy in Europe: a critical approach[J]. Energies, 2015(8): 4724-4734.
[33]Calvillo C F, Sánchez-Miralles A, Villar J. Energy management and planning in smart cities[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2016(55): 273-287.
[34]Hashem I A T, Chang V, Anuar NB, et al. The role of big data in smart city[J]. International Journal of Information Management, 2016(36): 748-758.
[35]魏 江, 黃 學(xué). 高技術(shù)服務(wù)業(yè)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系研究[J]. 科研管理, 2015, 36(12): 9-18.
[36]王海燕,鄭秀梅. 創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展的理論基礎(chǔ)、內(nèi)涵與評(píng)價(jià)[J]. 中國(guó)軟科學(xué), 2017(1): 42-49.
[37]Krugman P R. Making sense of the competitiveness Debate[J].Oxford Review of Economic Policy,1996,12(3) :17 -25.
[38]金祥榮, 趙雪嬌. 中心城市的溢出效應(yīng)與城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)——基于中國(guó)城市群2000-2012年市級(jí)面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)研究[J]. 浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(人文社會(huì)科學(xué)版), 2016,46(5): 170-181.
[39]錢旦敏, 余 蘇, 裘茗煙, 鄭建明, 耿勁松. 基于WIOD數(shù)據(jù)的國(guó)內(nèi)外信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展比較研究[J]. 情報(bào)科學(xué), 2016,34(4): 138-142.
[40]Albert M. Smart city governance: a local emergent perspective[J]. Public Administration and Information Technology, 2016(11):73-85.
[41]Neirotti P, Marco A D, Cagliano A C, et al. Current trends in smart city initiatives: some stylised facts[J]. Cities, 2014(38): 25-36.
[42]歐陽(yáng)艷艷, 張光南. 基礎(chǔ)設(shè)施供給與效率對(duì)“中國(guó)制造”的影響研究[J]. 管理世界, 2016(8): 97-109.
[43]李坤望, 邵文波, 王永進(jìn). 信息化密度、信息基礎(chǔ)設(shè)施與企業(yè)出口績(jī)效——基于企業(yè)異質(zhì)性的理論與實(shí)證分析[J]. 管理世界, 2015(4): 52-65.
[44]Stratigea A, Papadopoulou C A, Panagiotopoulou M. Tools and technologies for planning the development of smart cities [J]. Journal of Urban Technology, 2015,22(2): 43-62.
[45]Lee J, Lee H. Developing and validating a citizen-centric typology for smart city services[J]. Government Information Quarterly, 2014(31): 93-105.
[46]Garau C, Masala F, Pinna F. Cagliari and smart urban mobility: analysis and comparison[J]. Cities, 2016(56): 35-46.
[47]黃亮, 胡曙虹, 杜德斌. 我國(guó)創(chuàng)建國(guó)際研發(fā)城市的適宜性評(píng)價(jià)研究[J]. 科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理, 2015,36(06): 104-113.
[48]潘思辰, 蘇義坤. 智慧城市政策對(duì)城市智慧水平的影響——基于傾向得分匹配倍差法分析[J]. 工程管理學(xué)報(bào), 2017,31(6): 55-60.