马芳菊,杨 回,师雅洁,梁 玥
(甘肃农业大学理学院,甘肃 兰州 730070)
随着信息技术、空间技术、互联网的快速发展,城市的概念也在逐渐发生着变化。自IBM 公司正式提出智慧城市发展理念之后,智慧城市的快速发展已经成为世界各国创新驱动发展的新模式[1]。从目前已有的文献可以看到,对智慧城市的评价研究是从多方面来进行的。如崔庆宏等[2]通过收集3 年的分析数据,用主成分分析法,综合分析了青岛5 个智慧新型城市数据;崔璐等[3]从生产要素到投入产出的5 个过程,构成了智慧城市评价指标;李志清[4]从科学技术、公民、生活、产业、治理等为5 个评价主要指标,建立了广州新的智慧城市指标体系;又如任亮等[5]通过收集利用的原始分析数据,用TOPSIS 计算模型进行计算,从而得到智慧城市驱动发展的新思路。但对于甘肃省新型智慧改造城市的基础研究仍然还处于早期起步阶段。因此,研究甘肃省智慧城市评价指标体系,缩小不同地域智慧发展水平差距,对甘肃省的智慧发展战略具有积极推动作用。
通过对甘肃省各指标数据以及其他相关数据文件的分析研究,可以发现智慧城市的评价指标极其复杂多样,甚至有些评价指标数据很难及时获取并且相互之间关联性较高,重复使用率较大。因此,依据《2016 中国智慧城市发展水平评估报告》,通过《甘肃省统计年鉴(2019)》提取出了符合甘肃省智慧城市评价指标体系。见表1。
表1 公共因子方差表
因子分析是一种将具有错综复杂关系的变量综合成数量较少的几个因子,以再现原始变量与因子之间的相互关系的一种多元统计分析方法[6]。
若一个线性观测者在其得到的每个不同线性公共随机变量上的公共线性附加载荷分别依赖于少数几个线性公共随机变量和一个公共线性因子附加的方差源即:
其中aij为第i 个线性随机变量在第j 个公共线性因子上的公共线性附加因子载荷。
对随机变量进行以下假定:
满足(1)式及以上假设的模型称之为因子模型。
聚类分析方法是对许多重要指标数据进行综合分类的一种方法。其基本原理为:按照目标样本本身所具有的一些基本属性,依据某些属性指标(如数的差异性、相似性)用一些数学分析方面的基本思想或者方法计算来分析确定目标样本之间的相互关系,并对此类相互关系指标进行聚类分析。
根据《甘肃统计年鉴(2019)》,收集了甘肃省14个市州的7 个一级指标和25 个二级指标的原始数据。
用SPSS 25 做因子分析,对甘肃省的14 个市州的各个指标数据进行处理,由公共因子累计方差贡献率大于85%为标准,计算得出前四个公共因子的累积方差贡献率为87.3%,可以更好的解释原始变量的信息,因此对这4 个公因子建立因子载荷矩阵,再对其使用恰当的方法进行旋转,最后,计算出14 个市州的综合得分,见表2。
表2 各因子得分及综合得分排序
为了对14 个市州指标进行综合评价数据分析,将14 个市州的一级评价指标进行综合评价得分情况作为评价原始数据,利用SPSS 25 使用系统聚类分析法,得到聚类分析的树状图(如图1 所示)。
图1 聚类分许谱系图
第一级:兰州市,在智慧经济中继续排名第一,智慧社会民生中继续排名第四,智慧移动通信中排名第五,总体排名第一,尤其是在发展智慧经济、智慧交通、智慧旅游、智慧邮电等多个方面也均领先于其他重点城市,这与兰州市作为甘肃省的政治、经济与社会文化中心的重要地位有很大的直接关联。兰州市在甘肃省的整体智慧城市建设中起着引领示范作用。
第二级:酒泉市、天水市的智慧城市综合发展能力水平在甘肃省属于第二级。其中酒泉市总排名第二,天水市排名为第三名。在智慧经济、智慧交通、智慧医疗、智慧教育、智慧邮电等各个方面均仅次于兰州市,因此在智慧改造城市工程建设中,这两个城市既要向兰州市目标靠拢,又必须要积极主动发展。
第三级:嘉峪关市、平凉市、庆阳市、白银市等7 个城市的智慧城市发展水平位于第三级。这7 座城市服务水平程度处于中等地位,因此,要根据各个城市的自身优势来建设属于城市自己特色的智慧城市。
第四级:定西市、陇南市、临夏州、甘南州这4座城市的智慧城市水平处于第四级。这4 个城市的智慧经济发展水平不足,第三产业占GDP 的比重低于其他城市;智慧民生建设比较落后,农村居民人均可支配收入和农村居民人均消费支出都比较低,与其他城市有一定的差距。
由于甘肃省各个城市的地理位置、环境条件和资源都不相同,所以智慧城市的建设存在一定的差异。要采用符合各个城市自身特色的智慧建设的方法和措施,建设符合甘肃特色智慧城市。
(1)由于地区不同的原因,甘肃省在基础设施方面存在不足,虽然近几年来甘肃省出台了完善基础设施的政策,但仍然存在一些问题。
(2)智慧城市建设的最终目的是改善和便捷人民的生活,为居民提供良好的、舒适的生活环境,因此加强智慧民生是加快智慧城市建设最有效的手段之一,尽快完善现有的教育、交通、医疗等领域的信息系统,使它们可以协同共享。
(3)人文素养在智慧城市中也扮演着非常重要的角色,决定了智慧城市未来发展的情况。人才决定智慧产业发展的高度,城市居民的受教育程度和文化素养较高关系较大,因此,城市居民是建设智慧城市的主力军。