摘要：智慧城市建设是创新驱动导向城市发展的新模式，文章从智慧城市经济体系具备的持续性、创新性、生态性和舒适性这四大特征角度出发，构建了内含14个指标的指标体系，运用动态因子分析方法进行大城市经济智慧指数的计算和分析。结果显示：中国34大城市的经济智慧发展水平可以分为3大类别：经济智慧指数最高的城市分别为深圳、上海、北京以及广州；第2、3类别城市个数分别为12个和18个，前者的平均综合得分均为正值，而第3类别的城市经济发展智慧水平低下。

关键词：智慧城市，城市经济智慧指数，动态因子方法

0 引言

在城镇化快速发展过程中，我国城市经济发展面临一些挑战，如市民化进程滞后、城市经济增长方式粗放、城市建设用地低效、城乡收入不均等。发展智慧城市对城市的经济转型、居民生活方式变革、环境保护和社会管理具有重要的战略意义[1]。国内外对智慧城市建设的内核与评价标准并没有达成一致意见[2-4]。广义智慧城市内核是城市化发展的质量导向，其形态是由精明的发展战略引导的空间有机体，它拥有自组织能力强的社会活动体系、创新性能力强的经济活动体系以及智能化程度高的支撑体系[5]；一些学者结合上海、南京等智慧城市建设提出了自己的智慧城市评价指标体系[6-8]。《国家新型城镇化规划（2014—2020年）》提出智慧城市建设方向重点在信息网络宽带化、规划管理信息化、基础设施智能化、公共服务便捷化、产业发展现代化和社会治理精细化。本文认为智慧城市的经济体系是智慧城市建设的最基本内容，持续高效的经济发展与合理健康的产业体系是智慧城市发展的基础；在充分利用信息通信技术的基础上，智慧城市应该具有智慧的经济结构和产业体系，以及高效增长的城市经济体系；智慧城市一定是创新型城市，也是一个幸福城市和城市增长绿色化的城市。研究回答了以下三个基本问题：智慧城市经济体系内涵与基本特征是什么，提出城市经济智慧指数概念及评价体系，中国最主要城市的经济智慧指数到底如何等。

1 智慧城市经济体系内涵与主要特征

城镇化的推进将使得城市经济增长在中国经济发展中的地位和作用日益增强，如何“智慧”地实现中国城市经济稳定持续增长是当前的关键问题，城市化滞后和人的城市化不足说明中国城镇化质量亟待提升，要求在城镇化过程中更加注重经济发展、城市功能、社会和谐和环境友好的协调。智慧城市是创新驱动导向城市发展的新模式。建设绿色、创新、智慧和幸福城市是当今世界城镇化发展的基本趋势。

智慧城市经济体系需要重点考虑运用信息通信技术对城市民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动等所产生的各种需求做出响应，从而达到城市生产、消费、交换和资源配置机制的智慧化，由此，智慧城市经济体系应该包含智慧的城市产业体系、经济活动的智慧空间布局、智慧的城市经济发展模式以及高效智慧的经济支撑体系。结合智慧经济体系内涵与智慧城市建设实践，本文认为智慧城市经济体系具有以下四个基本特征：

（1）创新性——活力高效的技术体系。以智慧产业为主体，积极发展基于城市战略性主导产业发展特征的、以带动性强的核心技术突破以及市场需求为导向的技术创新体系，有效占领产业和科技制高点，各种创新能不断拓展生产前沿，拉动对新产品、商业模式、生产模式的持续投资，提升城市综合竞争力，成为城市持续增长的基础动力。

（2）持续性——有序升级的产业体系。信息与产业不断融合，城市经济各产业之间在生产规模上的比例关系合理、关联作用度高，充分合理地利用了自然资源和城市比较优势，具备能力向最优的城市经济结构转化，使得城市产业发展高加工度化、高附加值化、技术集约化、工业结构软化，实现城市产业的持续发展。发展智慧产业[9]是建设智慧城市的重要内容，表现为智能装备、信息服务业、服务外包、物联网、云计算等智慧产业。

（3）生态性——低碳循环的经济结构。建设绿色城市需要利用产业技术和ICT技术改进能源和资源利用体系，提高城市经济的资源利用率和潜在生产率，保持支持绿色经济发展的城市制造业和服务业活力；需要最大限度减少城市无序蔓延、土地滥供低用、城市设计不完善、公共设施低效服务及小汽车无限增长带来的基础设施和交通体系的负外部性。

（4）舒适性——便利智慧的生活服务。智慧城市是以人为本的城市，城市一切建设的根本目的是为城市居民的幸福安康生活，需要在城市就业、医疗卫生、交通运输、社会安全监管等方面和谐服务，需要优美宜居的城市生活生态环境。城市居民需要日常生活服务的智慧便捷化，通过智慧社区建设和智慧基础设施的投入，方便城市居民吃喝等日常生活。

从城市经济体系的动力角度考察，智慧产业形成平台经济是推动智慧城市发展的最主要动力。智慧产业充分调动城市创新资源提供网络化职能化平台，拉长城市产业链条，提升城市产业层次，支撑城市经济转型升级，优化城市产业布局和均衡发展，有效促进资源合理分配共享，为城市经济发展提供创新动力。智慧城市建设与战略性新兴产业融合发展，既能将先进信息技术与先进城市经营服务理念有机融合提升现代化城市的管理与服务水平，为战略性新兴产业发展提供了广阔的市场空间，推动着战略性新兴产业由开发实验走向推广应用。现代服务业的发展水平及平台经济的集聚辐射能力是智慧城市建设得以实现的核心与关键。

2 评价体系与方法

2.1 评价原则与指标体系设计

合理的城市经济智慧指数评价指标体系的建立，可以对相关城市经济体系进行智慧度评价，它可以集中体现智慧城市整体经济的内涵特色和结构特征，是进行智慧城市建设过程中实现整体经济优化升级的重要观察指标。城市经济智慧指数指标体系构建必须满足客观性、可操作性、发展性、系统性、代表性及简单性等原则，能够全面统一地对各地区城市进行衡量与比较，数据的采取简单可行。根据智慧城市经济体系的主要内涵，基于智慧城市经济体系的持续性、创新性、生态性以及舒适性等四大基本特征，同时结合我国城市经济发展的具体情况，建立具体的城市经济智慧指数评价指标体系，具体如表1所示：该指标体系有三级指标构成：一级指标为城市经济智慧指数，是反映一定时期城市经济智慧化发展状况的综合指标，下设4个二级指标，即智慧城市经济体系的创新性、持续性、生态型和舒适性，并且从智慧城市经济体系的四个特性出发选取了14个具有代表性的三级指标体系。（1）衡量城市经济创新性指标很多，本文简单地选取R&D投入和专利产出两个指标，体现技术创新是城市经济发展的最基本动力，也是智慧城市建设的本质含义；（2）持续性体现城市经济发展水平、产业结构、生产效率和资源利用情况，所以选取人均GDP、第三产业增加值占GDP比例、劳动生产率及城镇失业率四个方面，这些数据容易收集；（3）生态性主要体现经济体系中能源资源使用和环境保护情况，本文选取了单位GDP电耗、用水和固体废弃物三个指标；（4）舒适性主要体现在城市居民的社会生活方面的衡量。

2.2 评价方法——动态因子分析法

由于本文的研究对象是2001—2011年我国34个大城市的经济智慧指数发展的情况，是对面板数据进行评价和分析，采用的是将主成分分析得到的截面分析结果和线性回归模型得到的时间序列分析结果进行综合的方法——动态因子分析法[10]。目前，利用这一评价方法的应用较少见，其主要应用于环境、生物药学和经济学等研究领域，它是针对样本、变量和时间三大维度进行分析的方法，通过这一方法的运用得到的结果不仅可以横向对比分析我国大城市经济智慧指数，还能反映各个城市时间维度的变化特征。动态因子分析法由Coppi和Zannella（1978）[10]提出，克服了客观赋权评价法在进行动态评价时不具有纵向可比性的弊端，在多主体跨期变化趋势的分析和评价中得到了很好的运用。

动态因子分析法实质是将主成分分析得到的截面分析结果和线性回归模型得到的时间序列分析结果进行综合的多元统计分析方法，它的具体实施过程如下：

假设给定数据组：X（I，J，T）{xijt}，i=1…I，j=1…J，t=1…T，其中，i表示第i个研究对象，j表示第j个指标，t不是不同的时期，它代表I个观察主体的J*T个观测值。

动态因子分析方法的最终目标是事项将X（I，J，T）的方差或协方差矩阵S分解成三个独立的方差或协方差矩阵之和，即：

S=*SI+*ST+SIT                                                       （1）

其中：*SI是研究主体的静态结构矩阵，表示跨时期主体的平均方差或协方差矩阵，反映了各主体独立于时间维度的结构变化情况。*ST是该数据体系的平均动态矩阵，是基于时间维度的方差或协方差矩阵。在消除了个体动态变化影响的基础上，它反映了基于时间维度个体的平均变化状况。SIT是单个主体的动态差异矩阵，代表了个体和时间交互作用下的方差或协方差矩阵，反映了由所有主体总体平均水平变化和单个主体变化所导致的动态差异。

基于分解公式（1）的基础上，Xijt进一步分解成有四个独立组成部分构成的指标：

Xijt=X.j.+（Xij.-X.j.）+（X.jt-X.j.）+（Xijt-X.jt-Xij.+X.j.）                   （2）

其中，X.j.是单个变量的总体均值，（Xij.-X.j.）反映主体静态结构的影响，（X.jt-X.j.）反映平均动态效应，（Xijt-X.jt-Xij.+X.j.）反映主体和时间交互作用下的动态差异。

公式（2）是一个双因素方差分析模型，称为动态因子分子模型1，将被用于完成实证分析部分。动态因子分析模型1基于以下总体差异分解公式进而分为两个组成部分：

S=（*SI+SIT）+*ST=ST+*ST                                            （3）

其中，ST是通过主成分分析得到的各个时期平均离差矩阵，*ST是通过线性回归模型公式（4）得到的不同时期的变异程度。

X.jt=aj+bjt+ejt，j=1，…，J，t=1，…，T                              （4）

其中误差项必须满足以下条件：

系统总体的动态变化与单个变量的动态变化是不同的，所以上述条件必须满足，上述模型解释了在主成分影响下变量j之间的关系。

基于上述基本原理的介绍，动态因子分析的具体实施步骤如下：

①消除指标量纲的影响，对数据进行标准化处理。

②基于各年份的方差或协方差矩阵S（t）计算总体平均离差矩阵ST，它同时反映了数据的动态结构效应和单个主体的动态差异。计算公式如下：

③求解ST的特征值和特征向量，以及各公因子的方差贡献率和累计方差贡献率。

④计算各主体的静态得分矩阵：

cih=（zi-z.）·ah                                                   （7）

其中代表单个主体的平均向量；，i=1，…，I，t=1，…，T，代表总体平均向量。

⑤计算各主体的动态得分矩阵：

ciht=（zit-z.t）'·ah，h=1，…，k；t=1，…，T                          （8）

其中，z.t代表第t年各指标的平均值。

⑥计算各主体的平均综合得分值E：

其中，ciht是各主体的动态得分值。

3 实证分析

利用动态因子方法和2001—2011年数据，本文对中国34个大城市（含直辖市、计划单列市和省会城市，由于数据原因剔除拉萨和西宁两市）的经济智慧指数进行了实证分析。

3.1 数据来源与计算过程

本文的数据主要源于2002—2012年《中国城市统计年鉴》、各城市的《统计年鉴》及其《国民经济与社会发展统计公报》、中经网等资料。

首先，通过计量软件stata对本文选取的数据进行基本特征的探索和描述，具体见表2，样本数据统计描述特征。

进一步基于对stata计量软件的应用，对我国34个大城市2001—2011年的面板数据进行动态因子分析，得到表3中各公因子的特征值、方差贡献率以及累积方差贡献率等动态因子分析运行结果。

通过观察分析表3，本文最终选取7个公因子作为评价我国城市的经济智慧计算因子进行下一阶段的分析，此7个公因子的累计方差贡献率达到89.94%，将代表原始指标对我国城市整体的经济智慧发展水平进行评价和对比分析。

3.2 计算结果分析

基于上述对原始指标进行动态因子分析运行结果的分析，根据研究方法④—⑥步骤，计算各个城市经济智慧水平的静态得分、动态得分以及平均综合得分，并根据平均综合得分进行排序得到表4，城市经济智慧指数综合得分。

观察表4，根据我国各大城市的经济智慧水平综合评价结果（平均综合得分），将其进行分类，最终确定三大组别。第一组为E≥0.5，代表城市经济发展智慧指数处于较高水平；第二组为0≤E<0.5，代表此组别的城市经济智慧发展处于一般水准；第三组为E<0，表示该组城市的城市化进程中，经济发展的智慧化水平较差，有待提高，不同组别的城市总量具体见表5。

通过观察表4和表5可以看到，处于我国大城市经济智慧度第一组别的分别是深圳、上海、北京以及广州，其中前三个城市的经济智慧水平平均综合得分达到1.5以上，智慧发展效果显著，同时，广州的智慧化的经济也紧随其后，其平均综合得分也达到1左右的水平。进一步观察四个具有高度经济智慧城市历年的经济智慧化的发展轨迹可以看到，2001—2011年间，四个城市的经济智慧度呈现波动上升的状态，其中，深圳在2002年左右，其经济智慧化发展成绩惊人，成功超越上海，成为我国大城市智慧化经济发展的领头羊，自此，上海、北京和广州的历年智慧经济动态得分分别位于第2、3、4位。

处于第二组别的12个城市在2001年初始阶段其经济智慧度动态得分均处于正值区域，其智慧发展状况相对较好，但是自2006年开始，多个城市的经济智慧化发展状况出现恶化，其得分开始出现负值。本文认为，此状况的出现是因为随着各个城市城镇化进程的推进，经济发展的约束逐渐增加或者开始显现，如土地等自然资源的紧缺，自然环境的破坏，公共设施水平不能满足人们日益增长的需求等各种发展障碍在一些城市的经济发展过程中出现，同时由于整体规划及相关预防和应对政策不够完善，导致城市的经济发展出现不智慧的情况。通过观察发现，虽然各个城市在经济发展出现不智慧时采取相应对策避免了情况的恶化，但由于阻碍经济智慧发展的多种因素的出现，最终导致多个城市在2011年的经济智慧得分远低于2001年。

第三组别各城市的经济智慧化发展进程处于最低阶段，属于较差水平。几乎所有城市历年的经济智慧得分都低于0值，可以发现，这一组别的城市总体的发展水平低于其他两组城市，处于相对落后阶段。本文认为整体城市发展状况对其经济发展的智慧度有一定影响，城市化进程处于较落后阶段，导致其进行智慧化发展经济的理念不够强，相关规划措施不到位，影响到其经济的智慧度得分情况。此处需要提到的是重庆，重庆作为我国五大中心城市，在我国未来的整体规划和发展建设中处于重要地位，它的经济智慧化发展水平之所以处于较差水平是由于其大多数原始指标处于较低水平。

4 结论与评述

（1）智慧城市是创新驱动导向城市发展的新模式，智慧城市经济体系主要具备创新性、持续性、生态性和舒适性四大特征。

（2）本文从持续性、创新性、生态性以及舒适性这四个经济特性角度出发，构建内含14个指标的指标体系，运用动态因子分析方法进行大城市的经济智慧指数进行了计算，从横向和纵向角度对相应城市的经济发展智慧水平进行对比和分析。结果显示：通过分析34个大城市的平均综合得分，这些城市的经济智慧发展水平可以分为3大类别：经济发展智慧指数最高的城市分别为深圳、上海、北京以及广州，它们的平均综合得分达到1以上，同时，2001年开始4个城市的经济发展不断朝着更加智慧的方向发展，整体效果显著；第2、3类别城市个数分别为12和18个，前者的平均综合得分均为正值，而第3类别的城市经济发展智慧水平低下，绝大多数城市历年的经济智慧度动态得分为负值。并且第2、3类别城市的经济智慧化进程推进缓慢，甚至有些城市出现倒退、恶化的现象。

本文通过综合分析认为，城市的经济发展智慧度与其综合实力是相互支撑的。若一个城市的综合实力较强，那么将有人力、物力、财力创造良好的智慧经济发展环境，促进经济朝着更加智慧的方向迈进。反而言之，若一个城市拥有高度智慧的经济体系，那么将会推动整体城市综合实力的增强。处于经济智慧化发展落后水平的城市可以进一步采取有效措施夯实自身实力，提高整体地位，但更为重要的是，如果要摆脱经济发展低效率、无智慧的路径，更需要整个城市提高对智慧发展经济的高度认识和高度认同，在总结智慧经济发展较快国家、地区和城市的成功经验的基础上，结合自身特点，制定切实可行的政策，通过政府、企业和个人等多方面的协同运作，最终实现目标。

智慧城市建设有一定风险，智慧城市的核心经济活动必须要有高效智慧的经济支撑体系，借鉴发达经济体城市的成功经验，必须以更大的政治勇气和智慧，深化城市发展重要领域改革，坚决破除一切妨碍城市科学发展的观念和体制机制弊端，构建系统完备、科学规范、运行有效的城市经济支撑体系。着眼于国内外发展趋势，突出城市特色和城市比较优势，以市场需求为导向，技术创新为依托，智慧产业发展为突破口，智慧整合，统筹规划，努力实现城市经济健康可持续发展。

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[10]Coppi R，Zannella F. L'Analisi Fattoriale di una Serie Temporale Multipla relativa allo Stesso Insieme di Unità Statistiche[R]. XXIX Meeting of the Italian Stat. Soc，Bologna，1978.

作者简介：丁焕峰（1970—），男，湖北孝感人，教授，博士生导师，研究方向：区域经济统计分析。王璎卉（1990—），女，内蒙古赤峰人，硕士研究生，研究方向：经济统计分析。

作者： 华南理工大学经济与贸易学院 丁焕峰 王璎卉  来源： 《统计与决策》2016年第13期