基于SOP-PSR模型的智慧城市和生态城市的耦合协调研究——以包头市为例

孙 斌，潘 杰

(内蒙古科技大学 经济与管理学院，内蒙古 包头 014010)

智慧城市的出现是需要一定的推动力来实现的，在智慧城市理念逐渐形成的过程中，其中一个主要原因就是现代化进程的加速使得技术创新带来了技术的飞速发展，迎来了新的信息技术的飞跃式革命，而另一个原因则是在城市人口增加、城市承载力受到挑战的背景下学术知识研究需要对新环境中城市的发展开展新的理论创新环境，这就体现出了社会经济发展过程中出现的社会创新层面的因素。然而在城市建设过程中，智慧城市并不是唯一的出路与解决办法，生态城市同时也是一种可以高效利用能源，解决污染，提高人民幸福感的城市建设方向。生态城市建设的速度与质量直接影响到居民的生活环境、幸福指数，对包头市生态城市建设的各个环节进行充分研究、梳理，才能从中找出关键线索，才能掌握包头市生态城市的发展现状，也能更好地对未来的发展趋势做出预测。

1 绪论

IBM在其2009年发布的商业价值研究报告《智慧的城市在中国》中认为，智慧城市体现在城市发展过程当中的某些需求和相关活动，例如城市充分利用信息通信技术，智慧感知、集成、分析和应对城市事务，包括在其所管辖的公共事务、城市服务、城市环境、本地产业发展中行使市场监管、经济调节、社会管理和公共服务等职能[1]。智慧城市的发展与研究使学者们对它产生了浓厚的兴趣和希望。辜胜阻(2012)从技术和产业的视角出发，指出智慧城市是以物联网为核心，以物联网和互联网的深度融合为具体表现，致力于信息技术创新和应用的产物[2]。宋刚(2012)等人基于对智慧城市的两个层面的解析，这两个层面分别为技术发展和经济社会发展两个层面的创新，指出智慧城市的重要性更多地体现在面向知识社会中的创新2.0的方法论的应用，是创新2.0时代以人为本的可持续创新城市[3]。张永民(2011)运用系统论的观点，指出智慧城市实质上是一个完整的系统，这个系统不是一系列功能的简单叠加，而是由一个个彼此联系而又相互影响的子系统形成的整体[4]。孙斌(2015)在大数据不断发展的前提下，大数据将成为智慧城市的支撑，为智慧城市提供技术支持[5]。因此，智慧城市是一个知识型城市，且其信息化应用取得良好效益，智慧城市必须以公众视角看待，不能以信息工程学的精确定义来简单界定。

城市化发展需要生态环境要素提供支撑，并对生态系统造成深刻的变化，可能导致生态城市质量的下降。其中，城市化引起的土地利用类型的变化被认为是生态城市质量下降的主要驱动因素，具有重大的生态风险[6]，如何提高城市化与生态城市协调发展是实现区域可持续发展的关键[7]。

包头市地处环渤海经济圈腹地与黄河上游资源富集交汇处，是国家呼包银榆经济带和内蒙古呼包鄂经济圈的重要组成部分。作为学术前沿，智慧城市群的相关内容仍比较匮乏。但其具有城市群与智慧城市共同的理论基础，可以借鉴到智慧城市群的理论研究中。孙斌(2019)采用基于粒子群算法的投影寻踪评价模型与耦合协调发展度模型，对呼包鄂榆城市群2012年-2017年的智慧城市群建设水平、区域经济发展水平以及二者间的耦合协调发展度进行评价。结果表明，观察期内呼包鄂榆城市群的智慧城市群建设水平、经济发展水平均有所提高，耦合协调趋于良性发展，但是仍有提升空间[8]。对于包头市城市发展研究也可借鉴其他城市的相关研究，通过分析、学习其他城市的研究办法、路径，也会对包头市的研究起到启发作用。王翔宇(2021)以山东省为例，利用有序聚类方法，从不同的行政级别、用地结构的尺度，运用脱钩指数模型，得出结论：脱钩状态与土地和经济政策息息相关，提高城市化水平，是优化用地与经济之间耦合关系的关键[9]。杨亮洁(2021)以成都、重庆城市群为研究对象，从经济、社会、生态和城乡协调4个子系统构建城镇化综合评价指标体系，将生态环境承载力和生态弹性结合构建生态环境综合评价指标体系，结果表明，研究期间，成渝城市群的城镇化质量呈现波动上升趋势[10]。唐志强(2020)通过借鉴国内外城镇化与生态环境耦合协调发展现有的研究成果，以2005年-2017年张掖市统计数据为依据，建立综合评价指标体系，得出结论：耦合协调程度总体上呈现出逐渐增强的态势，张掖市新型城镇化与生态安全的耦合发展仍处于新型城镇化发展强于生态安全的态势[11]。雒占福(2021)为了探究兰西城市群城市高质量发展与区域生态环境质量的相互关系问题，以兰州—西宁城市群为对象，基于多元数据与GIS空间分析方法，定量评价了兰西城市群城市发展质量与区域生态敏感性水平，及其二者的耦合协调关系[12]。罗旖璇(2020)为研究智慧城市建设与绿色发展的耦合关系机理，以宁夏银川市为例，评价2010年—2017年智慧城市建设与绿色发展的耦合协调状态[13]。

2 评价指标体系构建

2.1 数据标准化

一般来说，指标体系X=(x1，x2…xm)之间由于各自单位及量级(即计量指标xj的数量级)的不同而存在着不可公度性，这就为比较综合评价指标y值的大小带来了不便。因此，为了不违反实际情况中个数值的表征，避免由于各指标单位不同、数量级不同、数值悬殊差别使指标产生不合理的现象，并对指标带来不良影响，需要对评价指标做无量纲化处理。无量纲化也称为指标数据的标准化、规范化。它通过数学转换来消除原始数据指标单位的影响。

评价指标分为正向指标和负向指标两种类型，正向指标是指那些数值越大，评价结果越好的指标；负向指标则与正向指标恰恰相反，数值越小，评价结果反而会更好。

正向指标的标准化公式如公式(1)所示。

(1)

负向指标的标准化公式如公式(2)所示。

(2)

式中xij为第i年第j项指标的原始数据值；xij为标准化后的数据值，max{xj}为第j项指标原始数据值中的最大值；min{xj}为第j项指标原始数据值中的最小值。归一化后，数值均处于[0，1]范围内。

2.2 权重确定的步骤

评价指标相对于系统评价目的的重要性程度就是评价指标体系中的权重，他对系统评价起着重要的影响作用。一般的，即使是同一指标在不同的评价指标体系中其相对应的权重也有不同，这主要根据评价指标的评价目的来决定。熵值法作为一种客观的评价方法，不仅可以避免研究者的主观判断失误，并且可以解决指标与指标之间的信息重叠问题。到目前为止，熵值法已被广泛用于智慧城市评估和社会经济研究等诸多领域。因此本研究采用客观赋值法，即熵值法确定指标权重。熵表示的是不确定性的量度，值越小表示某项指标值变异程度越大，该指标提供的信息量越大，其权重越大，主要步骤如下(其中n是指标数，m表示年份)。

计算第j项第i年的指标Pij如公式(3)所示。

(3)

第j项指标的熵值ej如公式(4)所示。

(4)

第j项指标的冗余系数fj如公式(5)所示。

fj=1-ej

(5)

第j项指标的权重Wj如公式(6)所示。

(6)

2.3 基于SOP-PSR模型的指标评价

为了能够较为良好的反映包头市智慧城市和生态城市的耦合协调水平的客观现状，对智慧城市建设和生态城市建设所涉及的复杂系统指标进行相关分析、研究、计算，在构建评价指标体系时候就要遵循可行性、单义性、可计算性等原则建立评价指标体系和研究模型。智慧城市的发展状况和生态城市的发展状况之间是存在着复杂的相互作用关系的，既有积极作用又有消极事实存在。笔者基于SOP(主体—对象—过程)模型，选取包括了3项二级指标，即产业投入、产业支撑和产业产出，各二级指标又分别包含5项三级指标，通过对指标的筛选优化，最终确定各项数值进行数学运算。PSR模型在研究人类活动与生态环境之间的作用关系的过程中，使用“原因—效应—响应”的研究路线。该模型主要涉及3类指标，即压力、状态和响应。人类生产生活等社会活动对环境的影响被称为压力指标，例如大量树木被砍伐，温室气体排放；在一定时间段内环境所处情况和环境发生的变化情况所具有的特定特征被称作状态指标，一般是指生态系统的稳定程度和自然环境所处现状等；人类对环境的负面影响所采用的各种措施就是相应指标，一般有减少环境污染、恢复生态平衡等行为，总的目的是将人类对环境的破坏降到最低，为环境的良性发展采取补救措施。笔者依据SOP-PSR模型构建了包头市智慧城市建设和生态城市建设的指标评价体系，根据智慧城市与生态城市研究选取的指标并依次列举计算，基于不同系统选取响应指标类型。计算公式如公式(7)和公式(8)所示。

基础指标的综合发展水平Yij：

Yij=Wj×xij

(7)

一级指标的综合发展水平Yi：

(8)

2.4 评价指标体系构建过程和结果

在设计智慧城市群发展水平与生态城市发展水平评价指标体系的过程中，其评价指标体系主要需要体现两个方面：①尽可能完整的体现评价指标体系，将智慧城市的指标评价体系构建主要围绕投入、支撑、产出来建立，根据智慧城市群发展水平与生态城市发展水平各系统所具有的不同特点，分别设置两子系统不同的评价指标。②选取了既能体现智慧城市的发展水平，也能体现生态城市的发展水平的生态文明指标，让“人的智慧”充分体现在智慧城市与生态城市的发展当中，充分体现“以人为本”建设城市的人文情怀。

生态城市建设的指标选取，主要考虑应用压力、状态、响应框架，这一方法常被应用于生态环境的质量评估当中，该模型主要反映了人类生产生活与自然资源、环境生态状况之间的相互影响的情况，破坏环境造成的压力和对环境改造产生的响应直接的联系。在这一模型中，压力子系统表征人类对环境造成的不良影响出现了环境承载力超载，其主要来源就是人类生产生活中所产生的污染和对环境的破坏。人类通过实施补救的响应措施能否提高生态环境的承载能力、改善生态环境是这一模型的核心问题。

基于以上原因，根据文献参考总结选取出评价指标，如表1所示。

表1 初步构建智慧城市与生态城市耦合协调指标评价体系

3 耦合协调度模型

耦合度是对系统间关联程度的度量，只反映各系统间相互作用程度大小，不能反映各系统的水平。而耦合协调度既可以反映各系统是否具有较好的水平，又可以反映系统间的相互作用关系。可以体现出协调状况是否为优良情况的指标是协调度，主要反映了耦合关系中良性耦合的情况。

耦合协调度模型主要分为耦合度C值、协调指数T值、耦合协调度D值的指标运算，并且最终结合耦合协调度D值的大小，对照协调等级表，最终得出各系统的耦合协调程度。

在研究包头市智慧城市的建设水平和生态城市的建设水平的过程当中，数学模型的构建是不可缺少的研究工具，各系统之间是否相互独立抑或是存在相互作用关系，都可以通过构建模型进行测算，而耦合协调发展度模型在这个问题的解决上起到了决定性的作用，为研究的顺利进行提供了有效的理论科学基础与实践工具。包头市智慧城市和生态城市的两子系统间的耦合度模型如公式(9)所示。

(9)

其中，包头市智慧城市建设水平和生态城市建设水平的耦合度大小可以用C来进行表示；Y1表示包头市智慧城市的建设水平的评价值，Y2表示包头市生态城市建设水平。耦合度模型中要求子系统评价值需满足0≤Y1≤1、0≤Y2≤1，耦合度C的取值要满足数值计算结果在[0，1]的取值范围内。计算结果中C的值越小，则显示包头市智慧城市和生态城市两者的相关联程度越小，反之亦然。

在研究系统整体功效的过程中耦合度的大小并不能很好地反映系统与系统之间的具体协调情况，为了能更好地研究包头市智慧城市和生态城市两子系统的协调发展情况，不能简单地耦合度大小来作为唯一确定手段，需要进一步对模型进行优化，建立耦合协调度模型，公式如式(10)和(11)所示。

T=αY1+βY2

(10)

(11)

在式(11)中，T表示综合协调指数，α和β为待定参数(注：α+β=1)，两参数为影响智慧城市群建设水平与生态城市建设水平在评价模型中所占比重。对两系统在整个评价体系中所占重要程度经专家评价法打分，确定参数大小，最终确定均取0.5。Y1代表智慧城市建设水平，Y2代表生态城市建设水平，D表示耦合协调度指数，D的取值范围在[0，1]，其值越大，说明包头市智慧城市和生态城市的相关联程度越好，数值越小则程度越差。当D=1时说明两子系统处于最佳协调状态，实现智慧城市与生态城市的协调发展。耦合协调度等级划分标准如表2所示。

表2 耦合协调度等级划分

4 包头市智慧城市与生态城市耦合协调分析

4.1 数据来源

智慧城市与生态城市耦合协调评价指标数据主要涉及公共卫生情况、工业“三废”处理状况等数据。经过汇总整理，分析选取了部分主要指标进行计算，收集了包头市2013年—2019年相关样本数据，数据来源均为官方公开数据，真实可靠。

4.2 评价指标筛选与处理

在对包头市智慧城市群建设水平和生态城市建设水平的评价过程，由于使用的评价模型为SOP—PSR模型，在指标选取过程中选取的准则层、要素层和指标层的各个指标本身所蕴含的意义也各有不同，且测量单位不统一，对评价结果会产生积极影响还是负面影响存在着不确定因素。因此，在数据统计结束只需要对原始数据进行数学处理，即数据的标准化处理，将数据进行无量纲化处理，得到各数据的无量纲，使数据实现即使个数据具有不同表征仍然能表现出相同的测度。

使用离差标准化法，即通过式(1)和式(2)对原始数据进行线性变换，使具有不同单位的原始数据变为均在0到1之间常数。根据文献分析法，判断指标正、负方向。得到负指标有城镇登记失业率、城镇恩格尔系数、单位GDP电耗变化率、工业固体废物产生量、工业废水排放量、工业废气排放量、全年沙尘天数，采用负向指标的标准化算法；其余指标均为正向指标，采用正向指标标准化算法。

由于笔者采用的是熵值法求权重，在进行数据的标准化后得到的无量纲数值中会出现0和1的数值，而熵值法的计算需要用到取对数，0是无法进行取对数运算的，所以要把得到的无量纲数据进行平移处理，为了保证对平移对数据影响尽量小，所以文中无量纲平移采用的是无量纲加1的办法平移。再进行式(3)的计算，得到指标比重。接下来根据式(4)求出指标的熵值，由于文中选取的数据为2013年—2019年数据，所以式中m取值为7。接下来按照熵值法求出指标权重，如表3所示。

表3 智慧城市与生态城市耦合协调指标权重

4.3 包头市智慧城市、生态城市建设水平变迁

通过构造SOP—PSR模型来确定评价指标体系，通过熵值法求出权重后，可根据式(7)和式(8)计算得出综合发展水平。指标中的综合发展水平值加和为1，其中数值越大表示发展水平越高。

在包头市智慧城市建设水平的评价中，主要从产业投入、产业支撑、产业产出3个要素层来评价智慧城市建设水平。从搜集到的2013年—2019年的数据当中，包头市这3个要素层指标都逐年有所提高。如表4所示。

表4 包头市智慧城市综合发展水平变迁

在评价包头市生态城市发展水平的指标选取中，根据模型分为压力、状态、响应3个要素层来进行评价。从政府公开网站搜集到的数据进行计算分析。如表5所示。

表5 包头市生态城市综合发展水平变迁

综合包头市智慧城市的发展水平和包头市生态城市发展水平两个子系统，根据式(8)计算，可得出两系统发展水平随时间变化数据，结果如表6所示。

表6 包头市智慧城市与生态城市综合发展度

4.4 包头市智慧城市与生态城市的耦合协调分析

智慧城市的建设与生态城市的建设是一个复杂的系统工程，需要综合考虑到城市管理、产业结构、交通环境、资源利用、环境保护、“三废”处理等方方面面，确保城市各领域相互作用协调发展。将测算出的包头市的智慧城市发展水平与生态城市发展水平的数值导入耦合协调发展度模型，计算2013年—2019年包头市两子系统的耦合协调度与协调类型，并进行分析。

根据式(8)中计算得到的综合发展水平数值，代入到式(9)—式(11)中，得到包头市智慧城市与生态城市的耦合度C值、综合协调指数T值、耦合协调度D值，结果如表7所示。

表7 包头市智慧城市与生态城市的耦合度

耦合度是对系统间关联程度的度量，只反映各系统间相互作用程度大小，不能反映各系统的水平。根据耦合阶段类型划分标准，0

耦合协调度既可以反映各系统是否具有较好的水平，又可以反映系统间的相互作用关系。协调度是指相互作用中良性耦合程度的大小，体现了协调状况好坏，可以表征各功能之间是在高水平上相互促进还是低水平上相互制约。从包头市智慧城市与生态城市的耦合协调度D的计算结果来看，对照表2中耦合协调度的等级划分，耦合协调度D的数值从2013年的0.3097到2019年的0.3951，虽然协调度随时间变化逐年增大，但耦合协调度数值较小，2013年-2019年一直处于协调等级4。这个阶段一直处于轻度失调状态，这个过程在2013年-2016年间进展缓慢，但2017年和2019年上升明显。说明在经过2013年-2016年4年的发展，包头市智慧城市与生态城市的各子系统之间的相互作用没有起到良好的效果，各表征功能之间存在相互制约，但在2018年和2019年开始逐步改善，各要素的制约关系开始减小，同时开始有相互促进的迹象出现。

5 结论与建议

笔者对智慧城市的概念与内涵、智慧城市的评价方法，以及生态城市的内涵和特征、智慧城市的评价体系，耦合理论、耦合协调理论的相关概念与内容进行了阐释，并用耦合协调度模型对包头市智慧城市和生态城市的耦合协调度进行了计算，得到了包头市智慧城市和生态城市发展的耦合度、耦合协调度、综合协调水平相关数值，从时间角度分析了智慧城市发展和生态城市发展的变化过程。笔者基于已有的理论基础展开研究，根据相关计算结果，得出以下研究成果：①包头市智慧城市的发展进入相对成熟的新阶段，为生态城市建设营造了良好的政策环境与硬件基础。②从耦合度的计算结论来看，包头市的智慧城市和生态城市的耦合度在2013年-2019年间一直处于0.95以上，长期处于高水平耦合阶段。这也就表明两者之间存在着非常紧密的联系，协调好智慧城市和生态城市的关系，可以为未来城市的发展起到积极的作用，是未来的重要发展方向。③从耦合协调度的数值来看，包头市智慧城市和生态城市的耦合协调度虽然逐年升高，但经过多年发展耦合协调度依然处于轻度失调的状态。这也表明了包头市智慧城市和生态城市的发展的各子系统之间开始得到了一定的发展，相互作用、相互促进、协调发展的局面已经开始形成，但距离高度耦合水平还有一定距离，这也说明包头市的智慧城市和生态城市的建设还有很长的路要走。

结合以上结论，为了更好地增速包头市智慧城市的建设，使包头市逐渐成为给人民带来更多幸福感、更高生活品质的城市，基于这个愿景提出几点建议：①从包头市当前的实际情况出发，将产业与资源相结合，使之相互融合相互促进。基于包头市已有的军转民的技术能力，配合朝阳中发展的大数据技术，使之形成合力提升产业技术实力，加强产业灵活度，提升管理效率，加速城市发展。②利用好包头市在城市信息化建设中的优势，加速智慧城市建设稳中向好的步伐。加速生态城市建设速度，从而促进生态环境向更高质量发展。③提升包头市智慧城市和生态城市的协调水平，使得智慧城市发展与生态城市相互促进，共同为更好地城市发展、更高的经济效益、更加完善的城市治理能力提高有效支撑与可行抓手。