第３２卷第６期 Ｖｏ１．３２，Ｎｏ．６ 滨州学院学报 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｂｉｎｚｈｏｕ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ２０１６年１２月 Ｄｅｃ．，２０１６ 山东省智慧城市发展指数测算与实证分析 李吉英，陈淑清 （滨州学院建筑工程学院，山东滨州２５６６０３） 摘 要：运用模型法定量分析智慧城市发展水平，能准确判断区域智慧城市的水平，为 制定今后的发展战略及相关提供参考。采用综合评价指数法和雷达图分析法，结合２ＯＯ６— ２０１４年山东省社会经济数据，综合测算了山东省城市智慧化发展水平。结果表明，２００８年以来 山东省智慧城市总体处于加速提升阶段；２００６－－２０１４年信息化基础设施发展最快，智慧城市发 展效果进展缓慢，智慧应用和环境支撑较为平稳。 关键词：智慧城市；指标体系；山东省；ＳＣＤＩ指数 中图分类号：Ｆ ２９９．２ 文献标识码：Ａ ＩＸ）Ｉ：１０．１３４８６／ｊ．ｃｎｋｉ．１６７３—２６１８．２０１６．Ｏ６．Ｏ１７ ０ 引言 关于智慧城市，目前业界并没有达成统一的认识，２００８年ＩＢＭ最早提出“智慧地球”理念，两年后又 提出“智慧城市”理念＿】］。比较公认的说法是：智慧城市是有机结合移动互联网、物联网、云计算等现代信 息技术与城市管理运营理念，为城市治理与运营提供高效、灵活的决策支持与行动工具，让现代城市运作 更安全、更高效、更便捷、更绿色 。智慧城市是城市信息化到高级阶段的产物。即智慧城市是以现代信 息基础设施、大数据平台为基础，使城市运行更流畅、城市管理更高效、城市生活更便捷的智能化发展 模式。 我国对智慧城市评价指标体系的研究比较滞后，而且起步较晚，研究较少。目前，对智慧城市评价主 要有两种方法，一种是借鉴欧盟维也纳理工的评价方法，根据模块不同将智慧城市系统划分为几个部分， 再分别进行评价；第二种则是将这个智慧城市看做一个完整的体系，进行整体评价，具体方法借鉴其他学 科的模型，引入智慧城市的评价体系中［３］。 ２０１２年，山东省东营市、威海市等８个城市入选国家首批智慧城市建设试点，智慧山东的建设也由此 开始。智慧城市建设的初衷就是为了解决各类城市发展中出现的问题，立足于城市发展、着眼于城市的治 理、服务于百姓生活，提升城市运行效率和发展效益 ］。但是，目前山东省智慧城市的建设还在摸索中 前进，现有的规划体系均为个别城市的具体方案，因此不适用于各个城市的智慧化建设。运用模型法定量 化的分析智慧城市发展水平，能准确判断区域智慧城市的类型，为制定今后的发展战略及相关提 供参考。 收稿日期：２０１６—１１—２８ 基金项目：山东省软科学研究计划项目（２０１６ＲＫＢ０１１２３），滨州市社会科学规划课题（１６一ＳＫＹＢ－１５，１６一ＳＫＹＢ－６），滨州 学院科研基金项目（ＢＺＸＹＬ１６０２），山东省国民经济与信息化软科学研究项目（２０１５Ｅ１０５７），山东省统计科研重点课题 （ＫＴ１５２２７），滨州学院“双服务”项目（ＢＺＸＹＨＺ２０１６１００３） 第一作者简介：李吉英（１９７９一），女，山东茌平人，讲师，硕士，主要从事ＧＩＳ应用与数字测图研究。 Ｅ—ｍａｉｌ：ｌｏｖｅｄｌｉｗａｎｇ＠１６３．ｃｏｒｎ ・ ９２ ・ 第６期 李吉英，陈淑清 山东省智慧城市发展指数测算与实证分析 １ 研究方法 １．１智慧城市发展指数原理 本文基于综合评价指数法对智慧城市发展水平进行测算。综合指数法是在确定一套合理的评价指标 体系的基础上，对各指标进行加权平均，计算出智慧城市发展水平［６］。其计算过程为 ＳＣＤＩ一∑Ｗ （∑Ｗ Ｐ ）（ ：１，２，３…， ）， ｌ＝１ 其中，ＳＣＤＩ为区域智慧城市发展水平值， 为评价指标体系的个数，ｍ为评价指标体系中第ｉ类指数的指 标个数，ｗ 为第ｉ类指数在发展水平值中的权重，且 ：Ｗ，一１；Ｐ 为第ｉ类指数的第Ｊ项指标进行预处理 后的无量纲值，ｗ＃为第ｉ项指标在第 类指数中的权重数，且 ：ｗ ＝１。 ｊ＝１ １．２ ＳＣＤＩ指标体系数据预处理 指标体系数据的预处理是对数据进行无量纲化。根据所选指标的特点和计算科学化，选择阈值法对原 始指标数据进行预处理。在构建智慧城市评价指标体系时，若各个指标数据的个数和分布较为灵活，可利 用本方法进行无量纲化处理，处理完的数据都会落在０～１的区间范围内，数据对比相对明显［７］。 根据各指标之间原始数据的差异情况，阈值法往往选取两种方法进行计算： 若指标体系中，各指标样本数值分布较为均匀，数据差异不大，则采用一般公式进行计算： ｚ 一 Ｘｉ －－Ｘｍｉｎ， 其中，ＺＩ为无量纲化预处理后的值，ｘ 。 为最小值，ｘ 为最大值，Ｘ为评价指标体系各指标原始数据。 若指标体系中各指标样本数值差异较大，可以用对数方法进行计算，以消除较大数据差异对最终值所 带来的影响，计算公式如下： Ｚ ＝ ｌｇＸ 一ｌｇＸ ｉ ｌｇＸ 一ｌｇＸ ｉ 。 １．３ 指标数据权重的计算 权重的计算采用变异系数法，即直接利用各个指标所包含的信息，经过计算得出该指标的权重值，此 方法是一种比较客观的赋权方法，并适用于数据值差异较大的指标体系计算 。 各指标的变异系数公式如下： 一一ｏ＇ｉ （ ：１，２，…， ）。 ．３３ 公式中 是第ｉ项指标的变异系数， 是第ｉ项指标的标准差； 是ｉ项指标的平均数。 各项指标的权重为 Ｗ 一＿： 。 ∑ ｉ １ １．４ 雷达图分析法 雷达图分析法是综合评价中常用的一种方法，它将评价指标体系中的指标放在同一环境中进行对比 分析，能够反映指标之间的差异和在时间序列中的变化情况。 雷达图分析法是一种多变量分析技术，由若干个同心圆组成与射线组成。在表征几个指标量在时间序 列中的变化情况时，射线代表相隔相同的年份，射线之间有相同的间距；同心圆表示具有可对比的几个指 标的量化大小，从而可以分析各指标在不同年份的发展情况和总体趋势。 ・ ９３ 。 滨州学院学报 第３２卷 ２ 实证分析 ２．１ 研究区概况 山东地处中国东部沿海，辖ｌ７个市、１４０个县（市、区），是我国经济最发达的省份之一。２ｏ１２年 在山东省确定了第一批智慧城市试点：东营市、威海市、德州市、新泰市、寿光市、昌邑市、肥城市、济南西 区，山东省的智慧城市建设开始了探索与初步实施阶段。２０１３年经批准，山东省又扩大了１３个市县 作为试点城市，并将智慧城市的建设升级为智慧县或智慧镇，智慧山东开始进入实质性实施阶段。到２０１４ 年底，山东省两个副省级城市，９Ｏ 的市和４５ 的县都提出了智慧城市建设的规划目标。２０１５年山东省 又发布了《山东省智慧城市体系规范和建设指南（试行）》，至此，智慧山东的建设有了基本的规范和 准则。 ２．２ 指标体系的构建 根据２０１４年８月２９日八部委联合印发的《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》，提出要在２０２０ 年全面建设智慧城市的目标和智慧城市的基本特征，就是网络宽带的广泛覆盖，智能化的信息应用与可持 续发展的城市管理模式ｌ１ ¨］。根据定义的智慧城市特点，本研究构建了山东省评价指标体系。 本体系有４个二级指标，二级指标下又分为１９个三级指标。二三级指标的构成为： （１）智慧环境支撑指数。智慧城市的建设是基于科技的投入量、区域经济发展水平（ＧＤＰ）、相关技术 人才等环境。因此，在构建智慧城市发展水平指标体系中，将智慧城市研发经费占地区生产总值比重、人 均产值、受过高等教育人口比重等几项指标作为智慧城市建设的环境分类指数。 （２）智慧城市基础设施指数。以互联网技术为代表的基础设施建设是区域智慧城市快速发展的基础 保障。本二级分类主要包括下列三级指标构：公共信息化投资占财政支出比重、每百户智能终端设备的拥 有数量、户均网络带宽数、公共无线局域网络覆盖数量。 （３）智慧应用指数。智慧城市建设的目标就是以城市的智能化运行，社区的智慧化生活与服务，企业 的智能型运营和智慧化管理为重点领域，渗透社会的各个领域与层面，全面提高区域社会经济的智慧 化水平。智慧化应用指数，就是智慧城市发展指数的核心部分。本二级指标中，又选取了６项三级指标： 网络购买商品或服务占家庭总消费支出比重、企事业单位的网站建站率、该区域电子商务销售额占商品销 售总额的比重、社会公共管理信息共享率、网站网络互动效率和区域智慧社区建成率。 （４）智慧城市建设效果指数。智慧城市的根本出发点就是实现智慧式城市的管理与运行，进而为区域 人民提供更加美好的生活，促进区域的和谐、可持续发展。本二级指标主要反映一定时间结点，该区域的 智慧城市效果，可通过以下几个三级指标来衡量：人均经济收入、人均信息化消费额、信息产业产值占地区 生产总值的比重、主要城市部门智能运行效率、居民安全感满意度、居民生活便利满意度。本类指标既体 现智慧化带来的经济效益，又反映居民对生活的满意程度。 依据山东省智慧城市发展的现状和问题，选取山东省２００６－－２０１４年的社会经济数据（数据来源为山 东省统计年鉴），确立城市发展各个方面的指标，进行统一分级，划分为几大模块，从而构建一套适用于本 市发展的指标体系，指导并评估智慧山东的建设与发展。 利用Ｅｘｃｅｌ对数据进行计算整理，针对各个指标和结果生成各类图表信息，使数据简洁明了地体现出 变化和发展趋势。 ２．３城市发展指数测算 （１）数据去量纲年化预处理。为了消除各三级指标原始数据的不同量纲所带来的影响，采用阈值法对 原始数据进行无量纲化处理。 （２）计算指标权重。指标权重的计算应当客观，尽量减少人为主观因素的影响，本研究采用了变异系 数法计算权重，此方法适用于计算数据差异比较大的指标体系。 ・ ９４ ・ 第６期 李吉英，陈淑清 山东省智慧城市发展指数测算与实证分析 （３）智慧城市发展综合指数测算。根据评价指标体系中的二级、三级指标，结合山东省统计年鉴２００６ —２０１４年数据，对山东省智慧城发展水平进行了测算评估（见表１）。 表１ ＳＣＤＩ总指数及分类指数测算结果 ＳＣＤＩ总指数０．０８２ ３０ ０．１２５ ２７ ０．１６２ ０５１ ０．２６８ ３０ ０．３０３ ９４ ０．３３４ ６２ ０．３５０ ８４ ０．３６６ ０９ ０．３８７ ５８ 环境支撑分类指数０．０１６ ７６ ０．０２３ １６２ ０．０３７ ８７２ ０．０６２ ５７６ ０．０６７ ００４ ０．０６６ ９１５ ０．０６９ ６７８ ０．０７１ ６７８ ０．０７６ ９０９ 基础设施分类指数０．０２２ ９９ ０．０５０ ９９２ ０．０５８ ８８７ ０．０８９ １１２ ０．０９９ １８８ ０．１０１ ８８４ ０．１０９ ８２９ ０．１２０ １５３ ０．１３３ ７５６ 智能应用分类指数０．０２６ ７１ ０．０３２ ７２９ ０．０４３ ９２８ ０．０６９ ６８４ ０．０８６ ８７６ ０．１０７ ０７３ ０．１１１ ６４９ ０．１１６ ８７５ ０．１１２ ４９８ 发展效果分类指数０．００５ ８４ ０．０１８ ３９１ ０．０２１ ３６４ ０．０４６ ９２６ ０．０５０ ８７２ ０．０５８ ７５２ ０．０５９ ６８５ ０．０５７ ３８６ ０．０６２ ３２ ２．４智慧城市发展评价指标雷达图 将环境支撑分类、基础设施分类、智能应用分 类和发展效果分类４个指标的测算数据制作雷达 图同心圆，２００６—２０１４年时间作为射线轴，评价智 慧城市产业发展趋势，雷达图如图１所示。 ２．５评价结果分析 ２００８ 山东省通过推行智慧城市试点建设、全面推进 智慧城市和进一步出台智慧城市建设标准，特别是 近年来全面深入地应用现代信息技术，已在网络基 ２０ ２Ｏ１１ ２０１０ 础设施、信息安全以及惠民便民、信息化转变经济 结构、数字化城市运行等应用领域取得较大进展， 智慧城市建设取得初步成效。山东省智慧城市发 展具有以下几个方面的特点。 ＋环境支撑分类指数十基础设施分数指数 ÷＿智能应用分类指数 发展效果分类指数 图１ 山东省智慧城市发展指标雷达图 （１）山东省智慧城市总体处于加速提升阶段。具体来看，ＳＣＤＩ总指数变化以２００８年为分水岭。２００６ 年总指数为０．０８，到２００８年增长为０．１６，平均每年增长约０．０４，反映出自２００８年以来，山东省智慧城市 的建设加速，发展水平逐年提升。 （２）基础设施发展最快，智慧城市发展效果进展缓慢，智慧应用和环境支撑平稳。①基础设施分类指 数是建设智慧城市所必需的网络化、信息化投资，也是智慧城市发挥作用的关键基础和保障。２００６－－２０１４ 年，智慧山东省的基础设施分类指数所有提升，尤其是从２０１１年，即“十二五”开局之年，基础设施分类指 数日益增长。②发展效果分类指数体现了智慧城市发展的最终目标，即通过城市的智慧化管理与运行，达 到城市的可持续发展。此类指标主要体现智慧城市对经济结构的促进作用和对居民生活所带来的便利程 度。智慧城市各指标发展雷达图结果显示，此类指标在２００６－－２０１４年的趋势是增长的，但始终处于最缓 慢的位置。③环境支撑分类指数是反映建设智慧城市所需要的科技投入、区域经济发展水平、智慧城市相 关人才等一系列相关指数的综合指标。２００６ ２０１４年，智慧山东省的环境支撑分类指数的发展速度相对 平稳。研发经费占地区生产总值比重变化相对稳定，即每年的研发经费投资增加的同时，地区生产总 值也在增加，这两者是伴随着增加的，因此研发经费占地区生产总值比重变化相对稳定，人均产值逐年增 加、小学学龄入学率基本保持不变。④智能应用分类指数是反映智慧城市在社区、交通、教育、城市管理等 领域的深入建设程度，是智慧城市评价指标体系的核心部分。２００６ ２０１４年，智能应用分类指数的提升 速度和变化趋势处于四个大类中的第二位，这反映了山东省智慧城市在十二五期间智慧应用增长较为 理想。 ・ ９５ ・ 滨州学院学报 第３２卷 ３ 结论 本文通过发展指数法测算山东省智慧城市的总体建设水平的发展趋势，并利用雷达图分析法将四个 指标类进行横向比较。评价结果基本与山东省智慧城市的发展现状相吻合，说明本方法能够对智慧城市 发展水平进行有效测算。山东省智慧城市的建设，从到信息行业都高度关注，基础设施建设进一步完 善，但智慧城市发展效果水平较低。智慧城市应当促进经济增长方式的转变，形成可持续的发展模式。今 后山东省智慧城市建设，应加快推进互联网、物联网和广电网的三网合一，以云计算技术为核心，加快打造 云信息平台，提高的公共服务能力，推进智慧城市与传统产业相结合，形成有区域特色的信息产业基 地，增强山东省的综合竞争力。 参 考 文 献： Ｅ１］ 陈铭，王乾晨，张晓海，等．智慧城市评价指标体系研究：以“智慧南京”建设为例ＥＪ］．城市发展研究， ２０１１，１８（５）：８４—８９． ［２］ 顾德道，乔雯．我国智慧城市评价指标体系的构建研究［Ｊ］．未来与发展，２０１２，３５（１０）：７９—８３． ［３］ 中国通信学会．智慧城市［Ｍ］．Ｉｓ．１．：Ｓ．ｎ．］，２０１２：５２—５３． Ｅ４３ 余红艺．智慧城市：愿景、规划与行动策略［Ｍ］．北京：北京邮电大学出版社，２０１２． ｆ５］ 侯远志，焦黎帆．国内外智慧城市建设研究综述［Ｊ］．产业与科技论坛，２０１４，１３（２４）：９４—９７．［６］ 李农．中国城市信息化发展与评估［Ｍ］．上海：上海交通大学出版社，２００９． ［７］ 张元好，曾珍香．城市信息化文献综述：从信息港、数字城市到智慧城市［Ｊ］．情报科学，２０１５（６）：１３１—１３７． ［８］ 李贤毅，邓晓宇．智慧城市评价指标体系研究［Ｊ］．电信网技术，２０１１（１０）：６１—６７． Ｆ９］ 中国城市发展网．２０１２智慧城市论坛《智慧城市评价指标体系２．０》发布［ｏＩ ］．（２０１３—０１—０９） ［２０１６—１０—１５］．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｈｉｎａｃｉｔｙ．ｏｒｇ．ｃｎ／ｃｓｐｈ／ｐｉｎｇｊｉａ／９９５８２．ｈｔｍ１． ［１０］ 邓贤峰．“智慧城市”评价指标体系研究［Ｊ］．发展研究，２０１０（１２）：１１１—１１６．［１１］ 杨京英，陈彦玲，侯小维，等．智慧城市发展指数研究：北京市智慧城市发展指数测算与实证分析 ［Ｊ］．调研世界，２０１３（１１）：８—１４． ［１２］ 王学民．统计分析方法及应用［Ｍ］．上海：上海财经大学出版社，２０１０．２０１４． ［１３］ 张明柱．基于智慧城市发展指数的我国智慧城市分类评价模型研究［Ｄ］．太原：太原科技大学，Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｎ ｔｈｅ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ｉｎｄｅｘ ｏｆ Ｓｍａｒｔ Ｃｉｔｙ ｉｎ Ｓｈａｎｄｏｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ ＬＩ ｊｉ—ｙｉｎｇ。ＣＨＥＮ Ｓｈｕ—ｑｉｎｇ （Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｂｉｎｚｈｏｕ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｉｎｚｈｏｕ ２５６６０３，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｍｏｄｅｌ ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｎ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｓｍａｒｔ ｃｉｔｙ，ｃａｎ ａｃｃｕｒａｔｅｌｙ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ ｔｈｅ ｌｅｖｅｌ ｏｆ ｒｅｇｉｏｎａｌ ｓｍａｒｔ ｃｉｔｙ ａｎｄ ｐｒｏｖｉｄｅ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｆｏｒ ｔｈｅ ｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔ ｔｏ ｓｅｔ ｆｕｔｕｒｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ ａｎｄ ｒｅｌａｔｅｄ ｐｏｌｉｃｉｅｓ．Ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｌｅｖｅｌ ｏｆ Ｓｈａｎｄｏｎｇ ｓｍａｒｔ ｃｉｔｙ ｉｓ ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ ｅ— ｖａｌｕａｔｉｏｎ ｉｎｄｅｘ ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ ｒａｄａｒ ｃｈａｒｔ ａｎａｌｙｓｉｓ ｍｅｔｈｏｄ，ａｌｏｎｇ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｓｏｃｉａｌ ａｎｄ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｄａｔａ ｏｆ Ｓｈａｎ— ｄｏｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｆｒｏｍ ２００６ ｔｏ ２０１４．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｓｍａｒｔ ｃｉｔｙ ｈａｓ ｂｅｅｎ ｉｎ ａｎ ｏｖｅｒａｌｌ ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｎｇ ｐｒｏｍｏｔｉｏｎ ｓｔａｇｅ ｉｎ Ｓｈａｎｄｏｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｓｉｎｃｅ ２ ００ ８．Ｔｈｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ ｆａｓｔｅｓｔ ｆｒｏｍ ２００６ ｔｏ ２０１４，ｂｕｔ ｔｈｅ ｐｒｏｇｒｅｓｓ ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｓｍａｒｔ ｃｉｔｙ ｗａｓ ｓｌｏｗ，ａｎｄ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ａｎｄ ｅｎｖｉｒｏｎ— ｍｅｎｔａｌ ｓｕｐｐｏｒｔ ｉｓ ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙ ｓｔａｂｌｅ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｓｍａｒｔ ｃｉｔｙ；ｉｎｄｅｘ ｓｙｓｔｅｍ；Ｓｈａｎｄｏｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ；ＳＣＤＩ ｉｎｄｅｘ （责任编辑：贾晶晶） ９６ ・ ・
