中國智慧城市指數構建及其與FDI、人均GDP關系探討

■ 劉 念（華中科技大學經濟學院 武漢 430074）

本研究綜合已有觀點，指出智慧城市建設是政府、企業、居民與資源利用的綜合體，在四個方面下建設智慧交通、環境、教育、科研、醫保社保、文化、信息化、工業以及提高生產要素利用率。

中國智慧城市指數分析

（一）智慧城市協調指數構建指標選取

1.一級指標。按照三分法原理，社會中存在政府、企業與居民個人消費資源。從政府角度來看，政府收入主要是通過稅收、行政費用以及預算外收入等獲取，財政支出主要用于城市建設、公共服務與安全、醫療社保、教育以及支農等方面，選取“人均預算內財政收入”作為政府的衡量指標。從企業角度看，選取“我國GDP”作為企業發展的衡量指標。從居民個人角度看，選取“人均GDP”作為居民的衡量指標。經濟學中指出資源是有限的，要通過合理利用自然資源來達到提高個人福利的目的，選取“限額以上工業總產值/工業用電量”作為資源的衡量指標（見表1）。

2.二級指標。本研究從城市交通、環境、教育、科研、醫療衛生保險、文化、信息化建設、工業化與生產要素利用率九個方面具體分析智慧城市建設。交通方面，北京、上海、廣州等地區交通擁堵嚴重，給人們出行造成許多不便；從環境角度看，改革開放之后，高投入、高消耗、低產出、低效率的發展模式導致現階段我國環境污染問題嚴重，要實行可持續發展模式，必須加大環保的投入；從教育角度看，建設智慧城市的關鍵點在于高科技信息技術的發展，而技術發展的根本動力是教育水平的提高；從科研角度看，從城市基礎網絡設施建設到綜合信息平臺處理，最終將數據運用到城市各個方面都需要高科技信息技術的支持；從醫療衛生保險角度看，國內社會保障制度不完善，人均社保、醫保、養老保險等與發達國家相比，水平較低；從文化角度看，隨著經濟快速發展，人民對精神文化需求不斷提升，黨中央提出要大力發展文化產業，提高人民的生活質量水平；從信息化建設角度看，IBM認為智慧城市建設的關鍵點在于高科技信息技術，我國要加大對高科技信息產業的資金投入與人才培養；從工業化角度看，現階段中國處于工業化中后期，工業化為城市化發展提供必要的物質條件，只有工業化達到真正發達水平，城市化才具有保障；從生產要素利用角度看，隨著全球知識經濟的快速發展，中國自身創造力與創新力不足問題凸顯，并且勞動力素質較低，由于缺乏先進技術，資源利用效率低下，未來要加大對這些要素的投入（見表2）。

（二）智慧城市指數分析

本研究綜合國內外學者的觀點，對智慧城市建設部分根據其重要性賦予不同權重，構造智慧城市指數（CLT）=（智慧城市政府指數+企業+居民+資源）/5×0.5+（智慧城市交通指數+科研+環境+教育+工業+醫保社保+文化+信息化建設+生產要素利用）/9×0.5，通過對2009-2011年33個智慧城市數據進行分析處理，得到如表3所示的結果。

從表3中可以看出，2009-2011年排名前五的城市分別是深圳、北京、上海、廣州、天津與大連，北京在2009年處于第3，2010年之后超過上海，位居第2，大連在2010年超過天津，成功擠入前五行列，北京2009年率先提出發展智慧城市，構建城市物聯網與互聯網，加大對高科技信息技術的支持，并且完善城市社保醫保、基礎設施建設，對交通擁堵與環境污染也采取相應的對策，其智慧城市指數呈上升趨勢；上海作為經濟中心，其智慧城市建設方面較廣，對科研、教育與高科技信息技術投入比例較多，率先實施居民個人電子健康卡，為智慧醫療建設提供了現成模式；廣州與深圳作為經濟特區，主要通過出口貿易發展本地經濟，是中國制造業中心，通過加大對高科技信息產業資金投入與政策支持，帶動技術創新，從而實現經濟發展方式的轉型；天津通過出口貿易發展帶動本地經濟發展，其智慧城市建設更關注民生、醫療、環境與人文領域。

貴陽、南平、黃岡、蘭州與銀川智慧城市指數位于倒數五位，其中貴陽、蘭州與銀川是中國西部地區，經濟發展緩慢，資源稀缺，整體環境水平較低，社保醫保與基礎設施建設不完善，由于政府財政收入較低，對教育與科研投入有限，致使其工業與高科技信息產業創新不足，城市整體競爭力較低；黃岡與南平分別位于中國中部與東部地區，黃岡政府對教育投入位于全國前列，但由于本身城市人口較少，經濟發展水平與發達地區相比較為落后，城市整體綜合競爭力不強，南平是福建的一個小城市，政府財政收入欠缺，對科研與教育投入較少，自主創新力較低，經濟發展水平遠低于廈門、泉州等地區，其未來智慧城市建設要更加關注發展本地經濟水平，通過優惠的措施吸引優秀人才，并加大對高科技信息產業的投入，帶動本地工業與服務發展。

實證研究

本研究中FDI指的是實際利用的外資

表1 智慧城市一級指標

表2 智慧城市二級指標

表3 智慧城市指數

表4 FEM、REM與OLS模型

表5 Johansan協整檢驗結果分析

表3 智慧城市指數投資額，FDI占比=FDI/GDP，智慧城市指數（CLT）是綜合國內外學者看法而成的，選取2009-2011年33個市的數據，來源于《中國城市統計年鑒》、《中國人口與就業統計年鑒》、《中國統計年鑒》，部分數據缺失用移動平均法換算。采用EViews7.0軟件，構建固定效應、OLS模型分析三者之間的關系，其中固定效應方程式為：CLTit=β1i+β2×FDIit+β3×GDPit+uit，下標i和t分別代表第i省和第t年，β1i代表截距項，β2和β3代表變量系數，uit為殘差擾動項。

實證檢驗分析。本研究選取Hausman檢驗固定效應與隨機效應，得到t統計值為14.268，p統計值為0.0008，因此拒絕原假設，即選取固定效應回歸模型進行分析，通過回歸發現，GDP與CLT呈正相關，并且擬合度超過0.9，由DW值可以發現，方程變量間不存在自相關性；通過OLS回歸模型結果可知，FDI與GDP系數為正，說明FDI與GDP值越高，CLT值越大，但方程擬合度為0.45，有點偏低，DW等于0.08，解釋變量自身可以存在正相關性（見表4）。

協整檢驗。本研究采取Johansen協整檢驗方法檢驗變量之間是否存在長期關系，最優滯后階數為一階滯后，通過檢驗發現，CLT、FDI與GDP三者之間存在一階協整關系，協整關系式為：CLT=-0.0314×FDI+0.8754×GDP，說明在長期中，CLT與FDI、GDP之間分別存在負、正相關性（見表5）。

結論與啟示

通過本文分析可知，在短期內，固定效應模型中，人均GDP與智慧城市指數呈正相關性，說明人均GDP有助于提高智慧城市指數；在OLS模型中，FDI與人均GDP系數均為正，說明人均GDP與FDI越高，智慧城市指數越大。在長期中，FDI與人均GDP對智慧城市指數影響分別為負、正，說明在長期中FDI不利于智慧城市指數的提高，人均GDP對智慧城市指數是有利的。

國外智慧城市發展更注重環境、民生、交通、教育與高新信息產業的發展，國內智慧城市建設主要放在物聯網與物聯網建設上面，通過加大對高新信息技術的投入，提高高新信息技術的創新與研發能力，并將信息化、工業化與城市化發展結合，提升本地經濟發展水平、提高政府辦事效率、改進醫療服務水平、健全社會保障體系與基礎設施的建設、改善城市環境問題。中國各城市根據自身特色在智慧城市建設中側重點不同，其中浙江寧波作為全國散集出口聚集地，其智慧城市建設主要在于物流建設；廣州與深圳作為中國工業中心，通過加大對高新信息技術產業的投入，提高本地區創新能力；北京環境污染與交通擁堵問題日益嚴重，在環境治理、能源節約與城市交通建設方面投入比較多；上海作為全國經濟中心，目標是通過合理規劃智慧城市建設，使其成為文化、經濟、貿易一體化中心；重慶提出要建立宜居、平安、暢通、森林與健康重慶目標；武漢通過智慧產業、民生與管理建設，提高整體城市競爭力。但要認識到中國目前高新技術產業技術水平落后，在推進物聯網與云計算發展時，要更加關注高新技術安全問題，采取循序漸進的發展模式，未來中國城市化發展要考慮地域特色，以“應用為王”，協調好工業化、信息化、農業現代化與城市化發展四者之間關系，爭取在21世紀中期實現步入發達國家行列的宏偉目標。

1.陳銘，王乾晨，張曉海等.“智慧城市”評價指數體系研究—以“智慧南京”建設為例[J].城市發展研究，2011（5）

2.顧德道，喬雯.我國智慧城市評價指數體系的構建研究[J].未來與發展，2012，35（10）

3.王思雪，鄭磊.國內外智慧城市評價指數體系比較[J].電子政務，2013（1）