基于CBR的智慧城市背景下城市治理路徑決策支持研究

文/重慶大學管理科學與房地產學院 楊田禾

0 引言

城鎮化導致社會經濟快速增長是城市發展的客觀趨勢，但快速城鎮化也造成交通擁堵、環境污染和能源緊缺等問題[1]。傳統一刀切、粗放式和單一主體的城市治理方式不再適用，急需向現代化和精細化轉型。智慧城市作為解決高速城鎮化引起的城市問題和提升城市綜合治理能力的重要手段受到廣泛關注。

全球許多城市開展智慧城市治理行動，并取得成果，該實踐可提供寶貴的經驗供學習和借鑒。但每個城市的經濟發展水平、城市產業和歷史文化背景等存在巨大差異，無法完全照搬，需緊密結合城市自身特征。因此，本文將經驗學習的思想和方法融入到智慧城市背景下城市治理的路徑決策中[2]，設計了一種基于案例推理（case-based reaaoning，簡稱CBR）的方法，研究智慧城市背景下城市治理的路徑決策問題，支持城市選擇適合自身的最優路徑。

1 CBR模型構建

1.1 定義

CBR是采用已有經驗解決問題的方式，通過修改類似問題的處理方案解決目標問題，適用于處理非結構化問題。完整的CBR推理過程至少包含5個基本流程：案例表示、案例檢索、案例重用、案例修改和案例保留[3]。研究在智慧城市與城市治理的內在聯系和相互影響邏輯基礎上，構建了基于CBR的智慧城市背景下城市治理路徑決策支持模型（見圖1）。

圖1 基于CBR的智慧城市背景下城市治理路徑決策模型

1.2 案例表示

CBR的案例表示主要分為2個部分。

1）關鍵屬性 用作案例相似度匹配計算指標，研究采用PSR模型梳理了15個智慧城市治理路徑決策影響因素（見表1）。

表1 基于PSR模型的智慧城市治理路徑決策影響因素

2）案例輸出信息 以結構化的形式表示推理結果，基于國家標準GB/T 36333—2018《智慧城市頂層設計指南》，結合智慧城市和城市治理的內在聯系，建立結構化的案例輸出信息表示方式。CBR決策模型案例表示結構如圖2所示。

圖2 基于CBR的智慧城市背景下城市治理案例表示結構

1.3 檢索算法確定

相似度計算結果影響案例推理結果的精確度和可靠性，需計算案例的屬性相似度和全局相似度。

1.3.1 屬性相似度計算

研究案例的屬性主要包括數值型和模糊型屬性：①數值型屬性一般是連續的數值，即定量表述案例屬性；②模糊型屬性通常難以用明確的術語或確定的數值表示，其相似度的計算較復雜，需尋找隸屬函數，建立屬性間的數量關系。研究案例屬性“相關政策頒布程度”采用由低到高5個等級進行表征，故可采用三角函數描述數值關系[4]。

1.3.2 全局相似度計算

用GS（Ci,Cj）表示目標案例Ci與歷史案例Cj的相似度，即全局相似度。采用最近鄰檢索算法中最常用的曼哈頓距離計算公式。

2 實證研究

2.1 案例收集與數據獲取

研究根據中國信息化研究與促進網發布的“2018-2019中國新型智慧城市建設與發展綜合影響力評估結果通報”的城市名單，選取排名靠前的38個城市作為樣本城市，案例屬性數據來源于2019年各城市統計年鑒、2019年各城市公布的統計公報、各政府網站與研究機構等。案例輸出信息來自政府官網、權威報告等，選取重慶和西寧作為目標案例，以演示并初步驗證所構建模型的有效性（見表2）。

表2 目標案例的案例關鍵屬性

2.2 案例檢索

為合理設置屬性權重，首先，邀請9位領域專家進行打分，通過層次分析法計算得到主觀權重；其次，根據38個案例的屬性值，通過熵值法計算得到客觀權重；最后，通過加權計算得到組合權重w=(0.0356, 0.0503,0.0759, 0.0370, 0.0391, 0.0528, 0.0679, 0.0422,0.0618, 0.0962, 0.0764, 0.0690, 0.0899, 0.1122,0.0939)T。利用組合權重進行相似度計算，由計算結果可得，與重慶最相似的3個城市是天津、寧波、青島，與西寧最相似的3個城市是海口、銀川、蘭州。

2.3 案例重用與修改

但目標案例和檢索結果的案例并非完全相似。若對檢索案例的解決方案不加以修改直接重用，某些策略在目標案例中可能并不適用。為確保檢索案例具有參考性，需對檢索案例進行分析和修改，進而成為對決策有支持作用的參考案例[5]。以重慶為例，展示案例重用與修改。

重慶作為我國四大直轄市之一,是國家中心城市、西南地區綜合交通樞紐和現代制造業基地，同時，也是國家重點建設智慧城市的目標城市。2013年起，重慶在建設智慧城市上不斷取得成功實踐經驗，在智慧城市治理方面，涵蓋了智慧交通、智慧醫療、智慧城管等多個領域。根據推理結果，與重慶最相似的3個城市是天津、寧波、青島。

天津、青島、寧波和重慶均為新一線城市，城市整體發展實力處于我國前列，智慧城市發展水平也相對領先，在智慧城市概念進入我國后均開始部署建設行動，并一直保持良好發展勢頭，智慧城市治理均擁有扎實基礎。

3個參考城市在智慧城市治理路徑的共同之處包括：①基于國家的宏觀政策和戰略規劃，制定本市的智慧城市建設規劃，在智慧城市建設中融入城市治理的概念，形成城市治理現代化、精細化的布局；②由專門機構統籌智慧城市建設路徑，負責設計專項方案和完善保障機制等工作，并設立城市信息平臺即城市大腦，對數據進行整體分析、管理、應用，支撐城市治理精細化；③以產業升級促進區域經濟系統同發展，注重數據產業和創新產業的發展，關注本地優勢產業的轉型升級，形成特色發展模式，助力經濟發展智慧化的同時反哺智慧城市治理更強大的驅動力；④智慧城市和城市治理兩者高度聯系和融合，堅持以人為本，精準治理方式，以城市治理視角開展智慧城市建設，有機融合并互為依托；⑤不斷完善人才和技術體系以提供保障，充分利用當地教育科研資源擴展人才儲備；⑥注重創新，持續改進，貫徹創新驅動戰略；⑦政府主導的政企合作，充分發揮資本力量節省政府成本，同時為企業發展保駕護航，創新投資運營模式，多渠道開展宣傳，公民參與度相對較高；⑧持續完善信息基礎設施，已建成國內相對先進的基礎設施，為城市治理轉型打下堅實基礎。

重慶在遵循以上參考案例共性時，需結合自身特征設計路徑，如重慶和3個案例城市均為港口城市，運輸物流產業發達，可借鑒案例城市的轉型路徑，3個參考城市均十分注重創新發展，重慶在設計路徑時應注重人才和知識體系的構建，充分發揮當地豐富的教育資源優勢，培養相關人才、注重實效績效。

以上經驗知識均為重慶設計智慧城市治理路徑提供參考，但該措施的選取與否和調整幅度需由決策者根據目標問題的實際情況和具體需求而定，如經濟效益、時間成本和成效等。

3 結語

研究借鑒廣大學者對CBR方法的研究經驗，將其引入智慧城市治理路徑決策支持研究，構建基于CBR的路徑決策支持模型，并通過對已有成功案例進行收集與結構化的編譯和處理，運用本模型進行演示與實例驗證。

初步應用結果可得，研究構建的CBR決策支持模型為城市管理者提供科學有效的決策流程和方法，對智慧城市背景下城市治理路徑決策提供支持，有效將決策中無邊界的策劃問題轉變為有邊界的選擇問題。通過CBR方法對歷史經驗的捕捉和重用，不僅能發揮歷史案例的價值，而且能為決策者提供借鑒，避免主觀經驗主義。