中國地級(jí)以上城市智慧城市建設(shè)動(dòng)因探尋
——基于268個(gè)城市的事件史分析方法

(山東交通學(xué)院 國際商學(xué)院，山東 威海)

一、引言

國家統(tǒng)計(jì)局公布的數(shù)據(jù)顯示，截至2016年年底中國城鎮(zhèn)化率為57.35%。聯(lián)合國報(bào)告預(yù)測，到2050年全球?qū)⒂幸话胍陨先丝诰幼≡诔鞘衃1]。城市高速發(fā)展，大量人才涌入城市，他們在為城市創(chuàng)造大量物質(zhì)財(cái)富的同時(shí)也給城市帶來了包括交通擁堵、就醫(yī)難、環(huán)境污染及韌性不足等系列城市病。隨著新一代信息技術(shù)的發(fā)展，人類開始嘗試?yán)闷涮嵘鞘泄芾硭?、促進(jìn)城市可持續(xù)發(fā)展，于是數(shù)字城市和智能城市等城市治理模式應(yīng)勢而生。智慧城市是物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)及地理信息系統(tǒng)等新一代信息技術(shù)在城市規(guī)劃、建設(shè)和管理中的應(yīng)用[2]。作為一種新型城市治理模式，智慧城市在解決城市詬病、提升城市韌性和促進(jìn)城市可持續(xù)發(fā)展等方面起到了積極作用，但建設(shè)中仍然存在市民獲得感低、效果不明顯以及過度宣傳等問題。探尋智慧城市建設(shè)動(dòng)因?qū)σ?guī)范智慧城市建設(shè)行為和認(rèn)知智慧城市建設(shè)規(guī)律具有重要作用。鑒于現(xiàn)有研究成果主要從定性角度來研究智慧城市建設(shè)動(dòng)因和意義以及指標(biāo)選取上未充分體現(xiàn)出智慧城市建設(shè)“問題導(dǎo)向”特征等現(xiàn)狀。本文選取268個(gè)已啟動(dòng)智慧城市建設(shè)的地級(jí)及以上城市作為研究樣本，基于智慧城市建設(shè)“問題導(dǎo)向”的原則獲取了這些城市2009—2015年相關(guān)數(shù)據(jù)，采用事件史分析法研究這些城市的智慧城市建設(shè)動(dòng)因。

二、國內(nèi)外智慧城市研究動(dòng)態(tài)

城市的發(fā)展在經(jīng)歷了田園城市、生態(tài)城市、可持續(xù)發(fā)展城市和韌性城市等階段后，已經(jīng)進(jìn)入智慧城市時(shí)代。智慧城市是城市管理者利用新技術(shù)手段解決城市發(fā)展過程中所面臨問題而提出的一種新型城市治理理念。Meadows等在《增長極限》(Limits to Growth)中首次利用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)研究并提出資源和環(huán)境限制將影響人類發(fā)展軌跡這一觀點(diǎn)，這是全球最早利用計(jì)算機(jī)手段研究城市發(fā)展的成果之一[3]。為系統(tǒng)梳理國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于智慧城市研究相關(guān)文獻(xiàn)，本文以EBSCO、Springerlink和CNKI三個(gè)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)，在英文數(shù)據(jù)庫中以文獻(xiàn)標(biāo)題包含“smart city”為條件進(jìn)行檢索，共得到文獻(xiàn)500余篇，剔除非學(xué)術(shù)性文獻(xiàn)后剩余318篇；在CNKI期刊數(shù)據(jù)庫，以文章篇名包含“智慧城市”為條件進(jìn)行文獻(xiàn)檢索，截止2018年6月共有文獻(xiàn)6 494篇，其中中文核心和CSSCI期刊共發(fā)表學(xué)術(shù)文獻(xiàn)484篇。

本文根據(jù)智慧城市工作邏輯，按照研究主題，將所獲得文獻(xiàn)分為智慧城市基礎(chǔ)理論、建設(shè)主體、實(shí)現(xiàn)手段、服務(wù)對(duì)象、績效及評(píng)價(jià)指標(biāo)和項(xiàng)目實(shí)踐七類，具體如圖1所示。

圖1 中國智慧城市研究代表文獻(xiàn)主題分布圖

通過分析文獻(xiàn)，筆者發(fā)現(xiàn)國內(nèi)外智慧城市研究具有以下特點(diǎn)：

第一，成果豐碩，以概念、意義、模式和建設(shè)路徑類研究為主。典型觀點(diǎn)包括吳標(biāo)兵等提出的智慧城市建設(shè)應(yīng)重點(diǎn)考慮建設(shè)主體、資源、驅(qū)動(dòng)、規(guī)范、目標(biāo)和路徑等五大要素和巫細(xì)波等提出的智慧城市是各城市尋找金融危機(jī)后的新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)，是推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和振興經(jīng)濟(jì)的重大戰(zhàn)略等。和國內(nèi)學(xué)者相比較，國外學(xué)者更注意從城市治理和可持續(xù)發(fā)展角度來研究智慧城市，例如Meijer等(2013)指出智慧城市之所以智慧是因?yàn)樵谌肆Y本及ICT等方面的投資能促進(jìn)城市經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展及提升人民生活水平。

第二，關(guān)于智慧城市建設(shè)動(dòng)因的研究以定性研究為主。這類研究包括定性研究和定量研究。在定性研究中，有學(xué)者基于智慧城市建設(shè)的積極作用從智慧城市建設(shè)內(nèi)涵、意義、目的和功能等方面來研究智慧城市建設(shè)動(dòng)因，這類觀點(diǎn)總體可以概括為“建設(shè)智慧城市的動(dòng)因主要是解決城市發(fā)展過程中所遇到的問題和實(shí)現(xiàn)城市可持續(xù)發(fā)展”。還有學(xué)者基于智慧城市建設(shè)可能帶來的社會(huì)問題從理性和實(shí)用角度來研究智慧城市建設(shè)動(dòng)因，例如Komninos等(2013)指出智慧城市建設(shè)是由供應(yīng)商推動(dòng)的一種商業(yè)行為；Datta(2015)指出智慧城市建設(shè)是企業(yè)的一種圈地行為；Harrison和Waston等(2013)指出智慧城市建設(shè)是城市的一種營銷行為。

國內(nèi)外學(xué)者針對(duì)智慧城市建設(shè)動(dòng)因所進(jìn)行的定量研究并不多。國外學(xué)者主要從市民感知方面對(duì)智慧城市建設(shè)是否實(shí)現(xiàn)預(yù)期目標(biāo)進(jìn)行評(píng)估，例如Macke等(2018)以“生活質(zhì)量提升感知”為因變量采用結(jié)構(gòu)方程對(duì)巴西南部Curitiba市智慧城市建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)程度進(jìn)行了評(píng)價(jià)。國內(nèi)學(xué)者于文軒等(2016)基于國脈互聯(lián)公司所發(fā)布的2015年中國147個(gè)城市智慧城市建設(shè)情況報(bào)告，從技術(shù)理性、政治理性、文化和資源四個(gè)維度研究了影響中國智慧城市建設(shè)效果的因素，并得出中國智慧城市建設(shè)效果與人口密度和政治支持(市委書記任領(lǐng)導(dǎo)小組組長)正相關(guān)，與環(huán)境污染負(fù)相關(guān)。這雖然創(chuàng)新了智慧城市領(lǐng)域的研究方法，但是文章在因變量和自變量的選取上值得商榷，并且只分析了一年的數(shù)據(jù)，結(jié)果可信度也值得商榷。王洪濤等(2017)基于國內(nèi)38個(gè)城市2009—2015年的數(shù)據(jù)，從城市內(nèi)部資源和外部環(huán)境兩個(gè)方面，利用政策采納、人均收入、人口、競爭壓力和學(xué)習(xí)動(dòng)力等9個(gè)指標(biāo)采用事件史分析法研究了這些城市的智慧城市建設(shè)動(dòng)因。結(jié)果得出智慧城市決策采納與城市規(guī)模、經(jīng)濟(jì)實(shí)力、面臨競爭壓力和學(xué)習(xí)動(dòng)力四個(gè)變量正相關(guān)。這雖然在研究方法上進(jìn)行了創(chuàng)新，而且避免了因變量取值科學(xué)與否等問題，但是截止2016年年底，全國已有287個(gè)城市宣布已啟動(dòng)智慧城市建設(shè)，僅選擇38個(gè)城市作為樣本，樣本容量與可信度值得商榷。此外，該文作者在選取自變量時(shí)，除競爭壓力、經(jīng)濟(jì)實(shí)力和上級(jí)政策外，其他6個(gè)指標(biāo)與智慧城市建設(shè)關(guān)聯(lián)度并不明顯。這兩篇文獻(xiàn)作者所構(gòu)建的研究模型均未將城市信息化基礎(chǔ)列為自變量；所選自變量不能充分體現(xiàn)出智慧城市建設(shè) 的“問題導(dǎo)向”特征；未加入時(shí)間變量；以處理普通自變量的方式來處理模型中的虛擬變量，未對(duì)這些變量進(jìn)行分類處理，導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)結(jié)果解釋能力有限。

基于上述智慧城市建設(shè)動(dòng)因研究現(xiàn)狀，本文以2010—2016年中國已啟動(dòng)智慧城市建設(shè)的268個(gè)地級(jí)及以上城市(不包括四個(gè)直轄市)為研究樣本，根據(jù)智慧城市建設(shè) 的“問題導(dǎo)向”特征，結(jié)合城市資源及外部環(huán)境等因素，采用事件史分析法對(duì)中國各城市的智慧城市建設(shè)動(dòng)因進(jìn)行實(shí)證研究。

三、中國智慧城市建設(shè)現(xiàn)狀

(一)國務(wù)院各部委智慧城市相關(guān)試點(diǎn)城市情況分析

從2013年住建部公布首批90個(gè)智慧城市試點(diǎn)城市名單以后，中國政府部門共有國家發(fā)改委、工信部、住建部、民政部和地理信息測繪局等部委，在全國范圍內(nèi)進(jìn)行了智慧城市或與此相關(guān)的試點(diǎn)城市評(píng)選[4]。共計(jì)有756個(gè)市或縣(區(qū))獲得過智慧城市相關(guān)的試點(diǎn)城市稱號(hào)，具體如表1所示。

表1 中國國家政府部門智慧城市相關(guān)試點(diǎn)/示范城市認(rèn)定統(tǒng)計(jì)表

經(jīng)統(tǒng)計(jì)，共有229個(gè)地級(jí)或以上市(州)獲得過相關(guān)國家部委智慧城市相關(guān)的試點(diǎn)城市稱號(hào)。根據(jù)國家發(fā)改委、中央網(wǎng)信辦牽頭和國家工信部等25部門組成的國家新型智慧城市建設(shè)部際協(xié)調(diào)工作組的總體部署，2016年12月已正式啟動(dòng)新一輪新型智慧城市評(píng)價(jià)工作(具體請(qǐng)見發(fā)改辦高技[2016]2476號(hào)文件)，擬評(píng)選100個(gè)新型智慧城市試點(diǎn)城市。

(二)各地級(jí)以上城市智慧城市建設(shè)情況

國務(wù)院網(wǎng)站顯示，從2014年1月到2016年11月，國務(wù)院(國發(fā))和國務(wù)院辦公廳(國辦發(fā))共下發(fā)與智慧城市建設(shè)相關(guān)的文件18份。在國家宏觀政策引導(dǎo)和相關(guān)ICT企業(yè)極力推動(dòng)下，中國各城市積極踴躍加入到智慧城市建設(shè)行列。根據(jù)對(duì)中國地級(jí)及以上城市政府門戶網(wǎng)站新聞或信息公開欄目的統(tǒng)計(jì)情況，從2009年1月到2017年4月，除四個(gè)直轄市外，全國還有287個(gè)地級(jí)及以上城市啟動(dòng)了智慧城市建設(shè)，具體啟動(dòng)年份如圖2所示。受住建部首批智慧城市試點(diǎn)城市評(píng)選工作影響，2013年全國共有86座城市啟動(dòng)智慧城市建設(shè)，這說明國家政策導(dǎo)向?qū)ν苿?dòng)智慧城市建設(shè)效果明顯。根據(jù)各城市所公布的建設(shè)方案，建設(shè)內(nèi)容包括社會(huì)管理、服務(wù)應(yīng)用、基礎(chǔ)設(shè)施、智慧產(chǎn)業(yè)、安全保障、政策法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)體系等多方面。

截至目前，全國除黑龍江、遼寧、內(nèi)蒙古、甘肅、廣西、新疆、云南、青海和西藏9個(gè)省(自治區(qū))沒有全域啟動(dòng)地級(jí)及以上城市智慧城市建設(shè)外，其他省(自治區(qū))均已全域啟動(dòng)。有研究指出，中國智慧城市建設(shè)已是一個(gè)名副其實(shí)的萬億市場。

圖2 2009—2017年啟動(dòng)智慧城市建設(shè)的國內(nèi)城市數(shù)量圖

四、中國地級(jí)以上城市智慧城市建設(shè)動(dòng)因的理論與研究假設(shè)

智慧城市屬于政府治理模式創(chuàng)新。關(guān)于政府創(chuàng)新擴(kuò)散，國內(nèi)外學(xué)者已進(jìn)行了大量研究，有學(xué)者指出政府創(chuàng)新擴(kuò)散受政治、經(jīng)濟(jì)、文化、領(lǐng)導(dǎo)個(gè)人特質(zhì)和追求等因素影響，政府間的學(xué)習(xí)與競爭會(huì)對(duì)政府創(chuàng)新采納產(chǎn)生顯著影響[5]。還有學(xué)者指出，在中國現(xiàn)行政治體制下，政治敏感性和政策執(zhí)行力度可以轉(zhuǎn)變成官員成功晉升的政治資本，因此對(duì)政府創(chuàng)新采納也有顯著影響[6]。

作為一種創(chuàng)新型治理模式，政府對(duì)智慧城市的采納屬于組織層面技術(shù)接受行為，具有組織采納新技術(shù)的相關(guān)特點(diǎn)。關(guān)于組織層面技術(shù)采納行為的研究，代表模型包括羅吉斯(Rogers)的創(chuàng)新擴(kuò)散模型(DOI)和托納特茲凱等(Tornatzky and Fleischer)的技術(shù)——組織——環(huán)境(TOE)模型。Rogers的創(chuàng)新擴(kuò)散理論認(rèn)為組織是否接受一種新型技術(shù)主要受領(lǐng)導(dǎo)個(gè)人特質(zhì)、組織內(nèi)部特征(如集權(quán)程度、復(fù)雜程度、正式程度等)和外部環(huán)境特征影響[7]8-11。TOE理論由Tornatzky和Fleishcer于1990年提出，該模型主要從技術(shù)、組織和環(huán)境三個(gè)維度對(duì)組織新技術(shù)采納行為進(jìn)行了研究，模型中的技術(shù)因素主要包括技術(shù)的可獲得性和特點(diǎn)，組織因素主要包括組織的正式聯(lián)系結(jié)構(gòu)、規(guī)模、交流和惰性等，環(huán)境因素主要包括市場環(huán)境、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及競爭等[8]100-105。這兩種模型主要是針對(duì)企業(yè)組織而提出，提出后經(jīng)學(xué)者們不斷發(fā)展，并且得到了實(shí)證結(jié)果的支持。

根據(jù)中國智慧城市建設(shè)的指導(dǎo)政策，通過對(duì)各市建設(shè)智慧城市內(nèi)容的分析，作者發(fā)現(xiàn)中國各地智慧城市建設(shè)重點(diǎn)旨在解決公共交通、政府服務(wù)、旅游出行、環(huán)境污染及就醫(yī)等公共服務(wù)領(lǐng)域所遇到的問題，具有明顯的問題導(dǎo)向特征[9]。本文基于智慧城市建設(shè)的問題導(dǎo)向特征，結(jié)合政府創(chuàng)新擴(kuò)散影響因素和組織新技術(shù)采納影響因素構(gòu)建出智慧城市建設(shè)動(dòng)因研究模型，具體如圖3所示。

圖3 智慧城市建設(shè)動(dòng)因模型圖

該模型從城市信息化基礎(chǔ)、公共服務(wù)領(lǐng)域所面臨典型問題、啟動(dòng)年份所面臨政治和競爭壓力以及城市資源四個(gè)方面來研究建設(shè)動(dòng)因，其中公共服務(wù)領(lǐng)域所面臨問題是智慧城市建設(shè)的主要原因，其他三個(gè)方面為推動(dòng)因素。從這四個(gè)方面構(gòu)建模型的主要原因包括：

1.智慧城市是一個(gè)“散系統(tǒng)”(system of systems)[10]。盡管有學(xué)者提出智慧城市建設(shè)不再是單純的技術(shù)問題，但其實(shí)質(zhì)還是新一代信息技術(shù)在城市治理和規(guī)劃中的應(yīng)用?！爸腔邸痹从跀?shù)據(jù)，數(shù)據(jù)源于各類傳感設(shè)備，數(shù)據(jù)經(jīng)過傳輸和處理，被應(yīng)用在城市管理各子系統(tǒng)后才能產(chǎn)生輔助決策的智慧，因此智慧城市建設(shè)需城市具有一定的信息化基礎(chǔ)[3]。

2.智慧城市建設(shè)以問題為導(dǎo)向。通過分析各地智慧城市建設(shè)內(nèi)容，公共服務(wù)平臺(tái)、智慧交通、智慧城管、智慧醫(yī)療、智慧環(huán)保、智慧旅游及數(shù)據(jù)中心建設(shè)等項(xiàng)目為各地智慧城市建設(shè)主要內(nèi)容。各市政府均表示通過智慧城市建設(shè)要有效解決發(fā)展過程中所面臨的上述問題。

3.城市所面臨的壓力主要包括政治壓力和競爭壓力。城市治理水平是各市政府領(lǐng)導(dǎo)班子的政績指標(biāo)之一，同時(shí)也是政府領(lǐng)導(dǎo)被重用或升遷的政績資本。雖然于文軒等提出各市一把手是市委書記，并認(rèn)為市委書記的政治追求會(huì)影響各地智慧城市水平，但根據(jù)法定職責(zé)，智慧城市建設(shè)屬于政府職能，故智慧城市建設(shè)決策的政治壓力主要來自政府市長，因此本研究將政府市長在啟動(dòng)年份的個(gè)人有關(guān)情況列入影響因素。同時(shí)，智慧城市作為一種政府間的創(chuàng)新擴(kuò)散，城市間的復(fù)制、追隨和趕超等現(xiàn)象仍然存在，特別是2014年智慧城市被寫進(jìn)《政府工作報(bào)告》以后，迫于上級(jí)政治壓力和城市宣傳需要，這種現(xiàn)象更加明顯。因此本模型將來自域內(nèi)同類城市的競爭壓力作為影響因素之一。

4.城市資源。根據(jù)政府創(chuàng)新擴(kuò)散理論，政府資源富裕度與政府創(chuàng)新采納正相關(guān)。如前文所述智慧城市建設(shè)是一項(xiàng)耗資巨大的系統(tǒng)工程。雖然國家層面鼓勵(lì)以PPP方式引入社會(huì)資本，但是在商業(yè)模式成熟之前，仍需耗費(fèi)城市大量資金和人力，因此城市資源也是影響智慧城市決策的重要因素。

根據(jù)上述理論模型，結(jié)合前文關(guān)于智慧城市建設(shè)的理論研究，本文提出以下研究假設(shè)，并做進(jìn)一步數(shù)據(jù)分析。

(1)城市信息化基礎(chǔ)。城市信息化基礎(chǔ)采用國家信息中心每年發(fā)布的城市信息社會(huì)指數(shù)(ISI)指標(biāo)。該指標(biāo)分值由城市信息經(jīng)濟(jì)、網(wǎng)絡(luò)社會(huì)、在線政府和數(shù)字生活四個(gè)指標(biāo)計(jì)算得出，與智慧城市建設(shè)目標(biāo)關(guān)聯(lián)較大，對(duì)城市智慧城市建設(shè)決策影響較大[11]。因此提出假設(shè)：

H1：城市信息化基礎(chǔ)與智慧城市建設(shè)決策正相關(guān)。

(2)公共服務(wù)領(lǐng)域所面臨典型問題。公共服務(wù)平臺(tái)、電子政務(wù)、智慧交通、智慧醫(yī)療、智慧環(huán)保、智慧旅游和數(shù)據(jù)中心建設(shè)是各市智慧城市建設(shè)方案或規(guī)劃中出現(xiàn)頻率最高的內(nèi)容，有50%以上的城市已將上述全部或部分內(nèi)容列入智慧城市建設(shè)。由于國家信息中心所發(fā)布的ISI指數(shù)已經(jīng)包含公共服務(wù)和電子政務(wù)等內(nèi)容，不再單獨(dú)列入自變量。鑒于旅游領(lǐng)域相關(guān)年度數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，本研究暫不將其列入自變量。同時(shí)由于缺乏各城市環(huán)保、交通和醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)展水平的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，所以采取代理變量來反映各市在這幾個(gè)方面的情況[6，12]。根據(jù)遲國泰等(2014)、王磊等(2014)和范玉改等(2017)的研究成果，本文分別采用年工業(yè)煙塵排放量、人均道路面積和市轄區(qū)每萬人擁有醫(yī)院床位數(shù)量作為城市環(huán)保、交通和醫(yī)療領(lǐng)域的代理變量并提出假設(shè)：

H2：人均道路面積與智慧城市建設(shè)決策負(fù)相關(guān)。

H3：市轄區(qū)每萬人擁有醫(yī)院床位數(shù)量與智慧城市建設(shè)決策負(fù)相關(guān)。

H4：年工業(yè)煙塵排放量與智慧城市建設(shè)決策正相關(guān)。

(3)啟動(dòng)年份所面臨政治壓力和競爭壓力。政治壓力主要來自時(shí)任市長。智慧城市建設(shè)是城市治理模式創(chuàng)新，屬于政府職能，具有全局性、前瞻性、系統(tǒng)性、多利益相關(guān)者和投資大等特征，是政府“一把手”工程，政府市長的年齡、學(xué)歷及政治追求對(duì)智慧城市決策有重要影響。由于政治追求是一個(gè)不可觀測的變量，按照中國黨政干部任用辦法，市長任現(xiàn)職時(shí)間越長，被重用或提拔的可能性就越大，故本文采用任現(xiàn)職年限來衡量時(shí)任市長政治追求。所面臨競爭壓力為上一年度已啟動(dòng)智慧城市建設(shè)的域內(nèi)城市占同類城市總數(shù)的比例[12]。因此提出假設(shè)：

H5：時(shí)任市長年齡與智慧城市建設(shè)決策負(fù)相關(guān)。

H6：時(shí)任市長學(xué)歷與智慧城市建設(shè)決策正相關(guān)。

H7：時(shí)任市長任現(xiàn)年限與智慧城市建設(shè)決策正相關(guān)。

H8：所面臨競爭壓力與智慧城市建設(shè)決策正相關(guān)，且其影響作用隨時(shí)間推移而不斷減弱。

(4)城市資源。根據(jù)政府創(chuàng)新擴(kuò)散理論，本文所界定的智慧城市建設(shè)定義，智慧城市建設(shè)所需城市資源主要包括財(cái)政資源和人力資源，并分別采用政府每年財(cái)政預(yù)算和城市平均每1 000人所擁有的IT相關(guān)行業(yè)從業(yè)人員數(shù)分別作為城市這兩方面供給能力的反映指標(biāo)[12]。因此提出假設(shè)：

H9：城市每年財(cái)政預(yù)算與智慧城市建設(shè)決策正相關(guān)。

H10：城市平均每1 000人中擁有的IT相關(guān)行業(yè)從業(yè)人員數(shù)與智慧城市建設(shè)決策正相關(guān)。

(5)城市人口規(guī)模。本文所界定的城市人口規(guī)模以《國務(wù)院關(guān)于調(diào)整城市規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)的通知》(國發(fā)[2014]51號(hào))所提供的城市規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)為依據(jù)，其中市轄區(qū)人口小于20萬的為1類，20萬～50萬的為2類，50萬～100萬的為3類，100萬～300萬的為4類，300萬～500萬的為5類，500萬～1 000萬的為6類，超過1 000萬的為7類。根據(jù)智慧城市建設(shè)的問題導(dǎo)向特征，城市市轄區(qū)人口越多、規(guī)模越大，城市發(fā)展所面臨問題越多，因此啟動(dòng)智慧城市可能性越大。因此提出假設(shè)：

H11：城市市轄區(qū)人口規(guī)模與智慧城市建設(shè)決策正相關(guān)。

五、數(shù)據(jù)獲取與模型構(gòu)建及擬合

本文所需數(shù)據(jù)主要來自中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒、各城市統(tǒng)計(jì)年鑒、各地政府門戶網(wǎng)站和國家信息中心出版的《中國信息社會(huì)發(fā)展報(bào)告》等。

(一)數(shù)據(jù)獲取與變量測量

1.因變量及數(shù)據(jù)獲取。截止到2017年5月，全國共有287個(gè)地級(jí)及以上城市已啟動(dòng)智慧城市建設(shè)。鑒于數(shù)據(jù)獲取完整度和研究方法需要，所選因變量為從2010年1月到2016年年底已經(jīng)啟動(dòng)智慧城市建設(shè)的268個(gè)城市(其中2009年僅有南京和沈陽宣布啟動(dòng)智慧城市建設(shè)，所以該年份不單獨(dú)獲取數(shù)據(jù))。具體獲取方法為在市政府網(wǎng)站以“智慧城市”為標(biāo)題對(duì)新聞欄目或政府規(guī)范性文件欄目進(jìn)行站內(nèi)搜索，或者在百度網(wǎng)新聞欄目以“XX市智慧城市建設(shè)”為標(biāo)題按時(shí)間排序進(jìn)行搜索，獲得該城市智慧城市建設(shè)狀態(tài)。若狀態(tài)為已啟動(dòng)，啟動(dòng)年份至2016年的因變量值為1，2010年至啟動(dòng)年份前一年的因變量值為0。

2.自變量及數(shù)據(jù)獲取。自變量除前文已明確的信息化基礎(chǔ)、城市規(guī)模、人均道路面積、市轄區(qū)每萬人擁有醫(yī)院床位數(shù)、年工業(yè)煙塵排放量、時(shí)任市長任現(xiàn)職年限、年度財(cái)政預(yù)算及每千人平均IT相關(guān)行業(yè)從業(yè)人員這八個(gè)變量外，還包括時(shí)任市長年齡、學(xué)歷和所面臨的域內(nèi)同類城市競爭壓力這三個(gè)自變量。關(guān)于時(shí)任市長年齡，本研究定義為分類虛擬變量，根據(jù)國內(nèi)地廳級(jí)及以上市長任用慣例和年齡現(xiàn)狀共分為45歲以下、45～54歲和55歲及以上三類，分別取值1、2和3。同樣時(shí)任市長學(xué)歷也為分類虛擬變量，?？萍耙韵碌淖兞繛?、本科為2，碩士為3，博士為4。關(guān)于域內(nèi)同類城市競爭壓力，域內(nèi)指城市所在省級(jí)行政單位，同類城市指該行政區(qū)域內(nèi)其他地級(jí)及以上城市均為同類城市(含副省級(jí)城市)。根據(jù)王洪濤和陳洪俠的測量方法，所面臨競爭壓力，為某城市啟動(dòng)智慧城市建設(shè)當(dāng)年，域內(nèi)已啟動(dòng)智慧城市建設(shè)的同類城市數(shù)量與域內(nèi)同類城市總數(shù)之比[12]。由于因變量以年度為單位，所以本研究所指域內(nèi)同類城市競爭壓力具體計(jì)算方法為：

Pij表示第i個(gè)同類城市在j年所面臨的壓力，N表示同類城市的總數(shù)，nt在t年啟動(dòng)智慧城市建設(shè)的城市數(shù)。相比王洪濤等提出的計(jì)算方法，本文將競爭壓力計(jì)算到第j-1年，而他們計(jì)算到當(dāng)年。做出這種調(diào)整的原因主要是為了與所有統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的數(shù)據(jù)采集時(shí)間一致。所有變量及其數(shù)據(jù)來源具體情況如表2所示。

(二)方法與模型構(gòu)建

本研究關(guān)注的是從2010到2016年間，中國268個(gè)地級(jí)及以上城市智慧城市建設(shè)動(dòng)因，并試圖提出一個(gè)解釋各市啟動(dòng)智慧城市建設(shè)動(dòng)因的理論分析框架。以問題導(dǎo)向?yàn)槌霭l(fā)點(diǎn)，具體考察城市信息化基礎(chǔ)、城市規(guī)模、公共服務(wù)領(lǐng)域所面臨問題、所面臨政治和競爭壓力以及城市資源等因素對(duì)城市啟動(dòng)智慧城市建設(shè)的影響。為驗(yàn)證上述理論假設(shè)，本研究采用事件史分析方法來研究各城市智慧城市建設(shè)動(dòng)因，其分析單位為市—年。由于事件史分析法對(duì)事件發(fā)生在時(shí)間t的概率建立在t-1變量基礎(chǔ)上，同時(shí)兼顧變量因果關(guān)系和事件發(fā)生先后關(guān)系，因此在通過時(shí)間序列和橫截面數(shù)據(jù)相結(jié)合的數(shù)據(jù)來研究事件發(fā)生概率的影響因素時(shí)，事件分析法具有很強(qiáng)的適用性[13]。

表2 變量及其數(shù)據(jù)來源表

由于因變量為二分變量，自變量數(shù)據(jù)間隔大，因此采用事件史分析中用于分析離散時(shí)間的logistic回歸模型，具體如下：

(1)

其中P(t)為城市啟動(dòng)智慧城市建設(shè)的概率。由于變量的時(shí)間點(diǎn)數(shù)不多，而且啟動(dòng)智慧城市建設(shè)的城市數(shù)量會(huì)隨時(shí)間變化而變化，所以將時(shí)間點(diǎn)作為虛擬變量，允許機(jī)會(huì)隨時(shí)間變動(dòng)而變動(dòng)，其中t為2009年至城市啟動(dòng)智慧城市建設(shè)所經(jīng)歷的年份數(shù)。

(三)模型擬合分析

事件史分析法的一個(gè)核心概念是風(fēng)險(xiǎn)集(risk set)，它表示在每一個(gè)特定時(shí)間單位內(nèi)面臨某事件發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的個(gè)體集合[13]2-10。例如，2010年，所有268個(gè)城市都面臨啟動(dòng)智慧城市建設(shè)的“風(fēng)險(xiǎn)”，它們構(gòu)成了2010年的風(fēng)險(xiǎn)集；但是無錫等19個(gè)城市在2010年啟動(dòng)了智慧城市建設(shè)，因此它們自2011年起不再面臨“風(fēng)險(xiǎn)”，所以2011年風(fēng)險(xiǎn)集降到249。

表3 四個(gè)模型的對(duì)比表

注：*表示0.05

進(jìn)行模型參數(shù)估計(jì)時(shí)，2010年啟動(dòng)智慧城市建設(shè)的城市產(chǎn)生1個(gè)觀測值，2011年啟動(dòng)建設(shè)的城市產(chǎn)生2個(gè)觀測值，依次類推，在第n年(2010≤n≤2016)啟動(dòng)建設(shè)的城市共計(jì)產(chǎn)生n-2010+1個(gè)觀測值。按照?qǐng)D2所顯示的數(shù)據(jù)，應(yīng)有19 +31×2+ 44×3 + 86×4+ 47×5+ 41×6 +16×7=1 168個(gè)觀測值，但因?yàn)槔_等幾個(gè)城市年度數(shù)據(jù)不全，進(jìn)行了刪截，所以只有1 099個(gè)觀測值用于數(shù)據(jù)。

進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，本研究先對(duì)模型進(jìn)行了擬合度分析。

模型具體擬合方法為：根據(jù)公式(1)剔除所有與時(shí)間t有關(guān)的變量建立模型1；在模型1中加入時(shí)間變量t2建立模型2；在模型2中加入競爭壓力與時(shí)間變量的交互作用建立模型3；由于加入城市規(guī)模變量后，不僅模型擬合度下降且該變量不顯著，所以在模型3中剔除變量城市規(guī)模建立模型4，具體如表3所示。

本研究所采用的模型擬合度判別方法為：先計(jì)算兩個(gè)模型似然對(duì)數(shù)差的2倍并取絕對(duì)值，然后計(jì)算變量個(gè)數(shù)差別n，然后再查閱自由為n顯著水平為0.05的2值[14]，通過計(jì)算比較具體情況如表4所示。

表4 模型擬合度對(duì)比表

分別對(duì)比模型2和模型1，模型3和模型2，雖然前者均多加了一個(gè)變量，但在該自由度差異下，LR差的2倍絕對(duì)值都大于p=0.05顯著水平的2值，所以時(shí)間變量和競爭壓力與時(shí)間變量交互作用這兩個(gè)變量不能被刪除[14]。而模型3比模型4多加了分類變量城市——規(guī)模(scale)，自由度增加了5，但LR差的2倍絕對(duì)值小于p=0.05顯著的2值11.07，所以scale這個(gè)分類變量可以刪除，模型4擬合度高于模型3。同時(shí)模型4的VIF值也由9.71下降到7.17，AIC和BIC值也分別由795.742和900.787下降到788.394和868.428。通過刪除scale這一變量分別對(duì)模型1、模型2和模型4進(jìn)行了比較，結(jié)果均顯示模型4擬合度高于其他兩個(gè)。故本研究選擇模型4進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

六、數(shù)據(jù)分析

對(duì)模型4進(jìn)行共線性后，運(yùn)用logit回歸進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，結(jié)果如表5所示。

表5 數(shù)據(jù)分析表

注：LR(15) = 392.105，Prob > chi2=0.000 0

Odds ratio是指轉(zhuǎn)化幾率，該數(shù)值減去1再乘以100就可以得到該變量每增加一單位對(duì)該城市智慧城市決策的影響[15]8-10。例如財(cái)政預(yù)算每增加一單位，該城市啟動(dòng)智慧城市建設(shè)的幾率就會(huì)增加70%。根據(jù)表5，政府的財(cái)政預(yù)算FRV和時(shí)間t對(duì)城市智慧城市建設(shè)決策影響尤為顯著。財(cái)政預(yù)算FRV、信息化基礎(chǔ)ISI、市長任職年限MAJORY以及時(shí)間t這幾個(gè)自變量每增加一個(gè)單位或一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差或邊際量對(duì)因變量(sc)取值1(事件發(fā)生)的概率變化情況如表6所示。數(shù)據(jù)分析表明：

(一)研究假設(shè)驗(yàn)證情況如下

在p=0.10顯著水平上，假設(shè)H1、H7、H8和H9獲得支持；在p=0.05顯著水平上，假設(shè)H7、H8和H9獲得支持；假設(shè)H2、H10和H5所提出的自變量與因變量變化方向的假設(shè)獲得支持，但是概率顯著水平不夠，檢驗(yàn)未通過；假設(shè)H2、H4和H6所提出自變量與因變量變化方向的假設(shè)與數(shù)據(jù)分析結(jié)果相反，并且概率顯著水平也不夠，因此檢驗(yàn)未通過。由于模型擬合過程中，變量scale已被剔除，所以假設(shè)H11檢驗(yàn)不通過。

(二)財(cái)政預(yù)算、市長任現(xiàn)職年限和時(shí)間變量對(duì)城市啟動(dòng)智慧城市決策的影響十分顯著。

現(xiàn)階段智慧城市建設(shè)仍是城市信息化建設(shè)領(lǐng)域的重大投資，由于市場化商業(yè)模式不清晰，需以政府投資為主，所以城市經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)是決定智慧城市建設(shè)的重要因素之一。據(jù)統(tǒng)計(jì)，如要實(shí)現(xiàn)各市政府在智慧城市建設(shè)規(guī)劃中所提出的目標(biāo)，每個(gè)城市的投資都在億元以上，有的甚至超過10億。國家發(fā)改委等部門雖然鼓勵(lì)各市創(chuàng)新智慧城市建設(shè)投融資模式，做到政府引導(dǎo)、市場主導(dǎo)，且后來又鼓勵(lì)各市政府在智慧城市建設(shè)中采取PPP模式，但實(shí)際效果并不理想，因此財(cái)政預(yù)算對(duì)智慧城市建設(shè)決策的影響最為重要。

市長任現(xiàn)職年限與智慧城市建設(shè)決策顯著相關(guān)。智慧城市建設(shè)是新一代信息技術(shù)在城市規(guī)劃和管理中的應(yīng)用，是城市治理模式的創(chuàng)新。它有可能成為政府工作的亮點(diǎn)與創(chuàng)新點(diǎn)，有學(xué)者已經(jīng)證明智慧城市建設(shè)與主要領(lǐng)導(dǎo)的政治追求相關(guān)[6，17]。出現(xiàn)這種情況的具體包括：1)與中國現(xiàn)行黨政干部任用辦法相關(guān)。按現(xiàn)行辦法，干部任同一職務(wù)時(shí)間越長，其被交流、重用或提拔的可能性就越大，所以任現(xiàn)職時(shí)間長的市長為獲得外界關(guān)于其在城市治理方面的正面報(bào)道或引起上級(jí)領(lǐng)導(dǎo)認(rèn)可往往會(huì)對(duì)智慧城市等城市治理的創(chuàng)新舉措比較感興趣。2)與智慧城市建設(shè)所需協(xié)調(diào)的資源相關(guān)。如前文所述，智慧城市建設(shè)是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，有“散系統(tǒng)”之稱，不僅需要政府投入大量資金，同時(shí)還需要政府各部門協(xié)同與共享。長期以來，中國政府部門信息化建設(shè)各自為政，每個(gè)城市都存在大量信息孤島。此外，公安、人社及衛(wèi)生等數(shù)據(jù)量豐富的部門還存在條塊結(jié)合管理等問題，所以跨部門協(xié)調(diào)變得十分困難，需要市長有較強(qiáng)的領(lǐng)導(dǎo)力和執(zhí)行力。一般情況，市長任現(xiàn)職年限越長，其領(lǐng)導(dǎo)力與執(zhí)行力就會(huì)越強(qiáng)，所以市長任現(xiàn)職年限與智慧城市決策正相關(guān)。

時(shí)間t與智慧城市建設(shè)決策顯著相關(guān)。前文已提出智慧城市建設(shè)是一種創(chuàng)新的城市治理手段，它具有政府創(chuàng)新擴(kuò)散的特征。王洪濤等指出政府間的學(xué)習(xí)動(dòng)力是智慧城市建設(shè)擴(kuò)散的重要因素之一。這種學(xué)習(xí)動(dòng)力的本質(zhì)是基于時(shí)間推移而產(chǎn)生的一種復(fù)制和效仿行為。隨著時(shí)間的推移，域內(nèi)越來越多的城市將啟動(dòng)智慧城市建設(shè)。

表6 部分自變量變化對(duì)因變量影響的預(yù)測值表

(三)智慧城市是一個(gè)階段性概念

圖4 變量ISI變化對(duì)智慧城市建設(shè)事件發(fā)生概率的影響圖

隨著城市信息化水平提升，信息化基礎(chǔ)對(duì)智慧城市決策的影響逐步變大；當(dāng)信息化基礎(chǔ)達(dá)到一定水平時(shí)，所有城市都將是智慧城市。當(dāng)城市信息化基礎(chǔ)在一定水平以下(例如取值10)的時(shí)候，其對(duì)智慧城市決策影響不是很明顯，當(dāng)超過一定水平(例如取值15)時(shí)，其對(duì)智慧城市決策影響越來越明顯，當(dāng)達(dá)到一定水平時(shí)，智慧城市決策發(fā)生概率接近1。這不僅說明智慧城市是信息技術(shù)手段在城市治理中的應(yīng)用，城市是本質(zhì)，技術(shù)只是手段。同時(shí)還說明智慧城市是一個(gè)階段性的概念，當(dāng)技術(shù)發(fā)展到一定水平時(shí)，所有城市都將是智慧城市?，F(xiàn)階段中國城市信息化發(fā)展水平對(duì)智慧城市建設(shè)決策的主動(dòng)推動(dòng)作用有限。按照城市信息化發(fā)展趨勢，城市信息化建設(shè)在經(jīng)歷了數(shù)字城市、智能城市等階段后會(huì)自然向智慧城市階段邁進(jìn)，但樣本城市ISI均值為3.528，所以其推動(dòng)作用有限。

(四)域內(nèi)城市競爭壓力對(duì)智慧城市決策的影響作用一般

這與我們對(duì)域內(nèi)城市競爭壓力的計(jì)算方法有關(guān)。鑒于本研究樣本數(shù)據(jù)的單位為市—年，所以僅采用上年度已啟動(dòng)智慧城市建設(shè)的城市來計(jì)算域內(nèi)城市競爭壓力，具有一定滯后性。時(shí)間變量的顯著性表明競爭與效仿作用比較顯著。此外，競爭壓力與時(shí)間的交互作用顯示從第6年開始，域內(nèi)競爭壓力與智慧城市決策開始出現(xiàn)負(fù)相關(guān)。

(五)環(huán)境污染狀況與智慧城市決策呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)的關(guān)系

雖然采用不同代理變量來描述環(huán)境污染狀態(tài)，但是本研究與于文軒等得出了一樣的結(jié)論。于文軒等并未做出合理解釋。根據(jù)《2016年中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》，電力和熱力、有色金屬冶煉、黑色金屬冶煉、化工及石油加工與煉焦等行業(yè)工業(yè)煙塵排放量排全國工業(yè)煙塵排放量前5位。這些都是重資產(chǎn)型工業(yè)，因此工業(yè)煙塵排放量靠前的行業(yè)屬于傳統(tǒng)工業(yè)城市。傳統(tǒng)工業(yè)型城市在產(chǎn)業(yè)、經(jīng)濟(jì)和人口年齡結(jié)構(gòu)方面不具備建設(shè)智慧城市的優(yōu)勢，所以現(xiàn)階段環(huán)境污染代理變量與智慧城市決策呈現(xiàn)反向變化，其邊際變化情況如表7所示。

表7 變量poll的邊際變化對(duì)因變量影響情況表

(六)模型可決系數(shù)反應(yīng)擬合度良好

模型決定系數(shù)Pseudo R2=0.341，這是一個(gè)偽可決系數(shù)。因?yàn)閘ogit回歸采用最大似然法進(jìn)行估計(jì)，得到的決定系數(shù)和普通線性回歸采用OLS方法所得到的不一樣，為區(qū)別二者，稱之為Pseudo R2(偽可決系數(shù))[17]。Stata軟件直接給出的是基于McFadden's算法的決定系數(shù)。還有不少學(xué)者基于不同的判定原則改變算法而得出不同的Pseudo R2，例如McKelvey and Zavoina's R2、Cragg & Uhler's R2和Efron's R2，其判定擬合度的原則都是值越大，說明模型擬合度越好[17]。本研究上述三個(gè)可決系數(shù)分別為：0.500、0.463和0.351，說明模型整體擬合度良好。

七、研究結(jié)論

本文根據(jù)中國地級(jí)及以上城市智慧城市建設(shè)啟動(dòng)情況，基于智慧城市建設(shè)問題導(dǎo)向的特征，結(jié)合創(chuàng)新擴(kuò)散和組織信息技術(shù)采納行為理論構(gòu)建了智慧城市建設(shè)的動(dòng)因模型，采用事件史分析法對(duì)所獲數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，研究表明：

第一，各城市智慧城市建設(shè)動(dòng)因與其對(duì)外所公布的“問題導(dǎo)向”動(dòng)因不一致。根據(jù)各市的公開報(bào)道、智慧城市建設(shè)規(guī)劃或方案，“惠民、惠企和惠政”是智慧城市建設(shè)的三大目標(biāo)。公共服務(wù)平臺(tái)、智慧交通、智慧城管、智慧醫(yī)療、智慧環(huán)保、智慧旅游和數(shù)據(jù)中心建設(shè)為出現(xiàn)頻率最高的建設(shè)內(nèi)容，但是研究結(jié)果顯示交通、醫(yī)療和環(huán)保與各市智慧城市建設(shè)決策不顯著相關(guān)。這說明中國智慧城市建設(shè)更多還是停留在概念階段，政府間的模仿和復(fù)制、市政府主要領(lǐng)導(dǎo)的政治追求、以及城市宣傳等需要可能是智慧城市決策的主要?jiǎng)右颉?/p>

第二，中國智慧城市建設(shè)仍屬于政府城市信息化投資階段，以政府投資為主，亟需基于市場創(chuàng)新商業(yè)模式。數(shù)據(jù)分析表明政府財(cái)政預(yù)算是各市智慧城市建設(shè)最主要的影響因素，這說明中國智慧城市建設(shè)拼的仍是財(cái)力，未擺脫傳統(tǒng)信息化投資理念。智慧城市建設(shè)的根本原則是以人為本，目標(biāo)是提升城市韌性，如果過分強(qiáng)調(diào)其IT基礎(chǔ)設(shè)施投資屬性不僅會(huì)影響建設(shè)效果，還會(huì)造成一種新的技術(shù)官僚主義。我們應(yīng)該從使用者技術(shù)行為接受視角，以市場為主導(dǎo)，創(chuàng)新該領(lǐng)域商業(yè)模式。

第三，智慧城市是一個(gè)階段性的概念。智慧城市的本質(zhì)是信息化技術(shù)在城市治理中的應(yīng)用，當(dāng)信息技術(shù)高度發(fā)達(dá)時(shí)，所有城市將都是“智慧城市”。數(shù)據(jù)分析表明，隨著信息化基礎(chǔ)(ISI)成熟到一定程度，智慧城市建設(shè)決策發(fā)生的概率接近1。數(shù)據(jù)分析表明中國城市平均信息化水平一般，按照Gartner技術(shù)成熟度曲線中新技術(shù)發(fā)展所需經(jīng)過的五個(gè)周期，中國的智慧城市建設(shè)正處于爆發(fā)期，離應(yīng)用高峰還有一段距離。各市應(yīng)根據(jù)實(shí)際基礎(chǔ)和立足實(shí)際需求來開展智慧城市建設(shè)，警惕陷入IT投資陷阱。

作為全面探尋中國智慧城市建設(shè)動(dòng)因的一項(xiàng)研究，本研究還存在諸多不足，需要我們后續(xù)研究中不斷深化和改善。首先，幾乎所有研究都表示城市主要領(lǐng)導(dǎo)對(duì)智慧城市決策的重要影響，但是該結(jié)論僅來自于對(duì)市領(lǐng)導(dǎo)自然情況的回歸分析，缺乏實(shí)際調(diào)研與訪談數(shù)據(jù)。其次，對(duì)于城市在交通、環(huán)保和醫(yī)療等公共服務(wù)領(lǐng)域所面臨的問題代理變量需要進(jìn)一步優(yōu)化和細(xì)化，以提升其對(duì)實(shí)際問題的反映能力。