中国智慧城市建设绩效评价 ——以中国15个智慧城市为例

张 南



中国智慧城市建设绩效评价 ——以中国15个智慧城市为例

张 南

（贵州民族大学 商学院，贵阳 550025）

智慧城市；城市建设；绩效评价；数据包络分析

2006年，新加坡推出“智慧国2015计划”，确立“智慧化立国”的发展理念，将新加坡打造成以信息技术为核心的智能化城市，这是智慧城市建设的里程碑。[1]2008年，美国提出“智慧地球”计划，着力提升城市发展的“智慧水平”，智慧城市建设被纳入美国国内发展战略。[2]2010年，欧盟委员会公布未来十年欧盟经济发展计划，“智慧增长”成为欧盟发展战略的核心。[2]13-14住建部2012年12月发布通知，我国将开展智慧城市建设，这标志着智慧城市建设在我国正式启动。[3]截至2015年，我国智慧城市试点数量已达600个。[4]从当前现实看，智慧城市建设是城市发展的必然选择。城镇化推进过程中面临的困境，需要新的信息技术手段解决，智慧城市建设显然已成为城市发展的必然选择。从长远发展看，智慧城市建设是现代城市发展的核心。智慧城市的打造，为各地区的城市建设与发展提供了具体方向。从未来机遇看，智慧城市建设是各地区发展的机会。被住建部列入国家智慧城市试点的相关区域，其大数据产业成为经济社会发展的核心，城市发展将会迎来一个高速发展期。

一、文献综述

（一）国外相关文献

智慧城市建设研究的关注点包括：智慧城市建设的意义、措施和政策等。Shelton, Zook和Wiig（2015）认为智慧城市建设对政府治理和城市发展具有重要影响。[5]智慧城市建设顺利展开需要有良好的监督措施（Al-Hader and Rodzi, 2009），[6]合理规划能保障智慧城市建设顺利开展（Alawadhi and Aldama-Nalda, 2012）。[7]智慧城市建设是城市发展的动力（Vanolo, 2014），[8]政策环境影响智慧城市建设的具体方向，智慧城市建设应结合空间因素进行政策调整（Angelidou, 2014）。[9]

城市建设绩效的研究主要集中在：土地利用结构、生态环境建设和城市排涝能力等。绩效是城市建设与发展效果的重要评价依据（Bassioni, Price and Hassan, 2004），[10]绩效评价遵循一定的原则（Mastop and Faludi, 1997），[11]城市建设绩效评价涉及的内容包括土地利用结构和城市生态环境等。Thinh, Arlt和Heber（2002）基于可持续发展视角，构建了城市土地利用结构评价指标体系，对城市土地利用结构现状进行了剖析。[12]Shi（2017）以城市生态环境建设绩效评价为例，阐述了城市生态环境建设的发展进程。[13]此外，绩效评价同样适用于城市排涝能力（Baptista, Barraud, Alfakih, et al. 2005）、[14]环境质量（Ciaramella, Puglisi and Truppi, 2014）等方面的具体评价。[15]

（二）国内相关文献

智慧城市建设研究的关注点包括：智慧城市建设面临的问题和完善对策等。目前，我国智慧城市建设普遍存在资金投入不足、规划方案的长远目标不清晰、协同性和可操作性较弱、组织体系不健全等方面的问题（许晶华，2012）。[16]整体平台建设滞后、相关产业发展较慢、高层次高技能人才匮乏、信息资源的综合利用效率不高、现有投入松散等是智慧城市建设面临的普遍问题（刘刚，张再生和梁谋，2013）。[17]发展主线的偏离和失焦、重复建设和资源浪费、城市运转的低效和内耗、对城市服务对象的忽视等，是目前智慧城市建设的不足表现（刘士林，马娜和赵思雨，2015）。[18]实现数据信息的开放共享、认真落实信息公开条例、推动数据信息资源融合、加大资金投入力度等，可以提升智慧城市建设的效果（贾素娟和张伟强，2015）。[19]突出区域优势地位、发挥市场导向作用、强化技术研究开发、注重信息资源整合和改进城市治理手段等是提升智慧城市建设的重要路径（邱福军，2016）。[20]加强智慧城市建设试点工作、升级发展新的技术平台、内化提升并深度融合城市的群体智慧等,可以提升智慧城市建设水平（沈金箴，2017）。[21]

城市建设绩效的研究主要集中在：评价指标体系的设计以及评价方法等。王慎敏、易理强和金晓斌等（2008年）从“驱动力—状态—反映”三维度构建了循环型城市建设绩效评价模型，基于城市社会经济发展、资源减量利用、污染物减量排放、资源的再利用和资源环境安全五个方面构建了循环型城市建设绩效评价指标。[22]阎兵和李莉（2009年）将人口素质、学习资源、教育培训、科技创新、合作互动和经济发展六个方面，作为学习型城市建设绩效评价的具体指标。[23]邓荣荣（2016年）通过考察我国低碳试点城市建设的绩效，认为低碳试点城市的发展经验为城市建设带来了启示，建议未来我国低碳城市建设应制定科学的发展规划、推进相关机制、加快产业调整、因地制宜探索城市发展模式。[24]直觉模糊法（周波和邹凯，2015年）、[25]群组评价法（程鸿群，佘佳雪和姬睿等，2016年）、[26]熵权TOPSIS法（刘秋常，韩涵和李慧敏，2017年）等是目前城市建设绩效评价的主要方法。[27]

（三）文献述评

二、样本选择和指标选取

（一）样本选择

智慧城市是指城市的规划、管理、建设和服务等集现代信息技术于一体，通过大数据、互联网和云计算等，推动城市的建设和发展。[2]17-18本文主要选取北京、上海、南京（江苏省）、广州（广东省）、杭州（浙江省）、武汉（湖北省）、重庆、成都（四川省）、厦门（福建省）、天津、西安（陕西省）、沈阳（辽宁省）、哈尔滨（黑龙江省）、济南（山东省）、长春（吉林省），共计十五个智慧城市作为研究样本，这样做的原因是，这些智慧城市的建设与发展较为稳定，综合影响力稳步向前，具有一定的典型性。[28]本文数据主要来源于中华人民共和国国家统计局网站、《中国城市统计年鉴》和《中国城市建设统计年鉴》等。

（二）指标选取

绩效指考察组织或个人业绩的制度，[29]评价是价值判断的活动，[30]智慧城市绩效评价是以效益或效果为核心，对智慧城市整体发展水平进行评估。智慧城市建设所涉内容较广，具体包括智慧基础设施和智慧产业发展等方面，结合既有文献，[31-33]本文将智慧城市建设绩效评价体系分为两部分：输入指标和输出指标。输入指标指政府为建设智慧城市所投入资源，包括资金和人力投入等。输出指标指通过政府对智慧城市建设投入资源所获成果，包括经济效益和社会效益等。本文将信息传输、计算机服务和软件业新增固定资产投资；信息传输计算机服务和软件业全社会固定资产投资；交通运输、仓储及邮电通信业城镇单位就业人员；信息传输、计算机服务和软件业城镇单位就业人员等作为智慧城市建设的输入指标，将电信业务总量、邮电业务总量、互联网普及率、互联网上网人数等作为智慧城市建设输出指标。智慧城市建设绩效评价指标体系见表1。

表1 智慧城市建设绩效评价指标体系

2. 描述性统计

表2为智慧城市建设各指标数据的极小值、极大值、均值和标准差统计，由此可以基本了解智慧城市建设的整体特征。

表2 智慧城市建设指标数据的描述性统计

三、模型构建和实证检验

（一）模型构建

（二）实证检验

表3 15个智慧城市建设的绩效分析

序号智慧城市综合效率得分Input Slack Output Slack I1I2I3I4 O1O2O3O4 1北京0.7127.230032.70 157.39001794.43 2上海10000 0000 3南京0.79125.6881.0900 107.77689.0632.360 4广州10000 0000 5杭州10000 0000 6武汉0.9627.18000 40.83000 7重庆10000 0000 8成都0.8265.80000.58 44.08346.711.990 9厦门10000 0000 10天津10000 0000 11西安0.7517.32000 0209.7100 12沈阳10000 0000 13哈尔滨0.8124.6814.3400 86.2593.104.800 14济南10000 0000 15长春0.9011.1922.3900.46 30.19107.8100 均值0.92

四、主要结论和完善对策

（一）主要结论

（二）完善对策

绩效评价是衡量智慧城市建设的标尺和矫正器，通过对各智慧城市建设绩效的评价，可以有效避免盲目投入和低效产出，从而合理调整智慧城市建设的战略目标。研究结果表明，智慧城市建设绩效具有一定的提升空间，因此，建议智慧城市在建设过程中：首先，加大资金和人力投入。采取提高资金和人力投入比例的方式，进一步加大对智慧城市建设的投入力度；充分利用所具备的资金和人力，提高对资源的利用率。第二，减少冗余和增加产出。建议绩效有待提升的智慧城市，管理者和相关部门可以尽可能减少投入冗余，或者对既有投入进行充分利用从而增加产出。

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The Performance Evaluation of Chinese Smart Cities Construction: Taking 15 Smart Cities in China for an Example

ZHANG Nan

（Business School of Guizhou Minzu University, Guiyang, Guizhou 550025, China）

This paper uses the data envelopment analysis (DEA-CCR) model to calculate the construction performance of 15 representative smart cities. The results show that the average efficiency value of smart city construction is 0.92, and there is an 8% improvement space. The comprehensive efficiency value of Shanghai, Guangzhou, Hangzhou, Chongqing, Xiamen, Tianjin, Shenyang and Jinan, which is 1. The comprehensive efficiency value of Beijing, Nanjing, Wuhan, Chengdu, Xi’ an, Harbin and Changchun is less than 1. It can increase funds, manpower investment, reduce redundancy and it can improve the output of smart cities construction, it is in order to improve the construction performance of smart cities.

smart cities; urban construction; performance evaluation; data envelopment analysis

2018-06-22

张南（1986-），女，贵州贵阳人，讲师，博士，主要从事城市管理研究

F 045.4

A

10.3969/j. issn. 2096-059X.2018.05.004

2096-059X(2018)05–0015–06

（责任编校：彭 萍）