1 基于\"创新\"驱动的智慧城市建设理论模型-基于创新驱动的智慧城...
李宽 姜杰 孙博
[摘要]在探索城市可持续发展过程中,“智慧城市”作为一种新模式席卷全世界。为避免智慧城市建设失误、指导智慧城市未来建设方向,文章建立DPSIR模型,构建了一套由3个层次、5个维度、18个指标组成的智慧城市评价指标体系,动态地为相关部门提供建设依据;以营口市为实例进行实证研究,结合层次分析法(AHP)通过SWOT分析得出营口建设水平较为落后;通过构建区域战略发展四边形将其发展模式定义为“防御型战略”,并针对实际情况对“智慧营口”发展计划做出预测,提出建设对策。
[关键词]智慧城市;指标体系;发展预测;DPSIR模型;AHP-SWOT
[DOI]1013939/jcnkizgsc201730022
1引言
随着城市环境、能源、人口以及社会管理之间的矛盾日益凸显,城市发展相关问题再一次成为研究焦点。自“智慧城市”的概念被提出以来,全球各个城市纷纷将智慧城市建设列入城市发展战略。但如何依据实况建设智慧城市?如何评价一个城市的智慧化水平?用什么方法对智慧城市未来发展进行科学有效的预测?这些问题在当今社会仍没有统一的认识,本文正是基于此背景下一次有意义的尝试。
2智慧城市评价指标体系的构建
21模型的设计思路
此研究主要有指标选择、指标分类和指标体系架构建三方面内容。本文对现有的城市评价指标体系进行了系统的总结和归纳,通过模糊集思想选择指标,采用DPSIR模型构建体系架构,引入ANNs理论确定权重;利用SPSS平台对指标进行了分析和处理,对指标权重进行了计算,完成了信度效度检验,最后得到一套适合评价中国国内智慧城市建设水平的评价指标体系。
22模型的构建
DPSIR模型由五大维度组成:Driving(驱动力),Pressure (压力),State (状态),Impacts (影响)和 Responses (响应)。D(Driving缩写,下同)是指公共生活领域对环境施加的压力;P是指由此产生的对被调查对象的消极改变;S是指被调查对象的状态;I是指前三者对被调查对象的最终影响,如大气污染和热岛效应;R是指被调査对象的压力,如对被调查对象立法的社会响应。
221基于模糊集合思想的指标体系筛选
为保证获取广泛和及时的指标,论文搜集了21个智慧城市评价体系的一级指标并进行归类,论文避免了用主观性过强的凭经验选留指标,而是引用模糊集理论,通过构建隶属度函数来进行筛选。[1]
222指标标准化处理
指标库的指标可分为三类,为了统一比较,需采用不同的方法将它们标准化:①百分数型指标无须转化,直接将百分比作为该项分值;②绝对数据型指标需进行转化,如沈阳市的人均受教育年限是114年,营口是105年,则将沈阳的得分记为100,营口和沈阳相比百分数记为营口得分;③相对差异程度指标需利用差异性来进行合成,如用高低收入人群上网比例的差异性来解释互联网的公平性程度。
223指标信度检验
进行指标的信度检验是为了保证指标的有效性。本文对指标信度检验所采用的指标是主流的信度系数——克隆巴赫(Alpha)系数a(a> 09信度很高,07 ~ 09能够接受,a < 07不能接受)。[2]
224指标一致性检验
借助SPSS软件对总库指标进行一致性分析,算出一致性信度系数a值,用以判断各指标信度是否达标,指标能否保留。
225指标权重确定
本文采用ANNs算法来计算指标权重。经过ANNs训练,先明确隐含节点的数量m,再构建一个神经元模型,该模型由一个输出节点、n(n表示由以上四步骤得到的指标个数)个输入节点以及m个隐节点组成。计算输入向量xi到所有隐节点的权向量,权向量的绝对值之和|ωi |就是指标i对应的权向量 wi。即指标i的权重。[3]
ωi=rn-1ωin,wi=ωirn-1ωin,i=1,2,3,…,n
23指标体系的建立
经过上述操作,建立了由五大维度18个指标组成,并附有指标权重的智慧城市评价指标体系,如表1所示。
3智慧城市预测体系的构建(营口市案例研究)
传统SWOT分析存在很强主观性,而AHP具有定量和定性分析的特点,在SWOT分析中嵌套AHP可以极大增强模型的决策能力。
31营口市区域的基本状况
311地理位置概况
营口市地处辽东半岛中部,在渤海东岸,地理坐标E122°13′,N40°39′,隔海相望于葫芦岛和锦州,相邻于鞍山海城南侧,在岫岩、庄河东交界处,相接于大连瓦房店等地北侧。
312港口资源概况
作为东北地区第二大开放港口,营口市有着较高的港口吞吐量、丰富生物、矿产资源和旅游资源。2014年营口港吞吐量超过33亿吨,2017年预计实现43亿吨;营口市已发现39种矿产,乔木170多种,药材资源多达726种;营口市环境怡人,在历届旅游城市评选中多次上榜。
313社会经济概况
①第一产业。2015年营口市农渔业总产值1998亿元,比去年增长了54个百分点;②第二产业。营口市在印染、乐器、家纺等传统工业方面形成优势,在石油化工、新能源、科技创新领域也具规模;③第三产业。2015年营口社会消费总额为4165亿元,其中批发业占多数,比去年增长了94个百分点。
32因素統计及因素分析准备
首先对本文所列指标的进行初步筛选,列出影响营口市发展的各种SW(内部)和OT(外部)因素,找出影响营口市发展的S(优势)、W(劣势)、O(机遇)与T(威胁)以进行S分析、W分析、O分析、T分析和SW、OT交叉分析。
33建立S、W、O、T及组间成对比较矩阵endprint
对优势组、劣势组、机遇组及威胁组通过S分析、W分析、O分析、T分析以及SW、OT等六项交叉分析的结果,构造各组的成对比较矩阵,最后依次进行矩阵之间的一致性检验,确认这些矩阵是否需要调整。
34结果分析
将每组中优先权数最大的因素作为该组优先级因子,重组判断矩阵,最终得到组优先级如表2所示。
从表2得出的组间分析结果可以确定,影响营口可持续发展的四大因素按影响程度排布的顺序是劣势 > 威胁 > 优势 > 机遇。表2中组优先级权数的值代表了SWOT中四个方面因素对营口市智慧发展的影响程度,根据这些值构建营口市智慧发展战略四边形,根据运算法则[4],结合相关数据得出此四边形的重心坐标为P(-00605,-00071),即此战略四边形的中心位于坐标体系的第三象限,将营口市的发展战略定位为“防御型战略”,其目的是减小被破坏的风险,削弱外部因素产生影响。
35营口市未来发展预测
①加快港口开发步伐。结合国家相关政策,加大营口港海洋矿产资源的开发力度;②实行区域产业改革。充分利用政策机遇,加快营口区域内产业结构的改革,注重产业结构的合理配置,形成产业链;③注重资源合理配置。依托港口资源优势,发展少用地的港口加工产业和少耗水、少污染的物流产业;④合理运用环境资源,优化产业结构,重点开发营口旅游产业,创建旅游型营口。
4结论
论文构建了一套基于DPSIR模型、ANNs算法和模糊集合思想且适合我国的智慧城市评价指标体系,并且通过了指标的信度检验、效度检验,完成了指标可靠性检测。通过对营口市实证研究,结合AHP对“SWOT分析在智慧城市未来发展预测中的应用”进行了较全面的探讨,研究手段体现了多学科的交叉。本文研究成果能够为智慧城市研究提供理论基础,为智慧城市建设提供可操作的技术方法,这对指导智慧城市未来建设具有重要的现实意义。
参考文献:
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[2] 陈思,彭博,江林强 课堂教学质量评价
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[3] 刘敏,孙树栋 基于ANN的电子商务水平测度指标权重的确定方法[J]. 软科学,2006,20(4):136-139
[4] 孙剑萍,汤兆平,陈玉洁 我国生物燃料可持续发展研究——基于SWOT战略四边形[J]. 农机化研究,2012,34(6):179-183
[基金项目]辽宁科技大学大学生创新创业训练计划专项经费资助(项目编号:201710146000243)。
[作者簡介]李宽(1996—),男,汉族,河北邢台人,就读于辽宁科技大学,研究方向:建筑环境与能源应用。endprint
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