（2020年江苏省通信学会“华苏杯”论文征集三等奖）江苏省智慧社区建设水平的测度研究——基于熵权TOPSIS法

王 欢 周 存

1.江苏中博通信有限公司；2.中通服咨询设计研究院有限公司

0 引言

随着第四次工业革命的进行，工业4.0如火如荼地开展，科学技术日新月异，大数据、互联网+、物联网、人工智能、5G等热门关键词一直出现在人们的视线中。城市化是社会发展文明成果的重要体现，但是随着城市化的不断进行，滋生了大量的问题，如人口膨胀、交通堵塞、环境恶化等，运用信息化的科技手段可以有效地解决城市化问题，为城市建设注入新的活力。自从2008年IBM公司提出“智慧城市”这一概念后，智慧城市建设的浪潮席卷国际，我国各地也在不断开展智慧城市的试点和推广，江苏省政府于2018年9月发布了《智慧江苏建设三年行动计划（2018-2020年）》，文件中表明了建设智慧社区与智能家居的重要性，为智慧社区的进一步建设明晰了方向。社区是城市系统中的一个个小的细胞单元，智慧化是“城市大脑”，也是社区的CPU，运用大数据、人工智能、云计算、移动互联网等技术手段构建一个信息化的社区系统，该系统能够实现社区内资源的最大化共享，有效解决和改善民生，为居民营造一个美满舒适的生活空间。

1 文献综述

在智慧社区建设如火如荼进行时，学术界也在不断进行智慧社区的研究。Wan X等以中国山东省为研究对象，分析其智慧社区信息化现状，发现智慧社区利用新一代信息技术，有效整合社区因素，提高社区治理水平和居民满意度。智慧社区理论研究为现实建设提供了参考，而智慧社区评价体系的建立则尤为重要，Yang J等基于层次分析法构建了智慧社区的评价体系，从不同的角度量化了智慧社区的建设方向。Gunawardena C N等构建了一个基于在线智慧社区的评价体系，这一体系分别从智慧社区发展、在线学习环境和知识创新与参与者支持三个维度出发，对智慧社区进行量化分析。与此同时，国内智慧社区研究也在进行，杨菁以街区化为背景，以便携化和智能化为智慧社区的发展目标，提出要大力创新智慧社区的治理模式，并阐述了新时代建设智慧社区是时代的必然需求。

朱群芳等从提升智慧社区居民生活环境质量的角度构建了环境友好型社区发展指标体系，分别从低碳、环保、便捷等方面对智慧社区居民生活环境质量进行评价分析。张森等采用层次分析法和模糊综合评价方法建立了一个评价模型，构建了一个智慧社区信息服务绩效评价指标体系，结果表明当前智慧社区信息服务发展良好，能够大幅满足社区居民智慧化的需求，符合国家智慧城市战略发展方向。随着新一代信息技术的发展，融合新兴研究方法的研究也越来越多，谭文安等利用大数据挖掘技术获取相关高频关键词，采用计量可视化分析技术从社区生态环境、基础建设、公共服务、节能减排四个方面构建了智慧社区的环境质量评价体系，为建设环境友好型智慧社区提供依据。刘妍晨等从全生命周期的角度建立智慧社区从建设到运营全过程评价标准体系，将大数据智慧平台引入智慧社区建设，推动了智慧社区的信息化发展。

综上所述，在智慧社区的定量研究方面，国内外学者现阶段一直在不断探索、发展和丰富中，不同学者从不同维度对智慧社区设计不同的指标体系，但是现有文献大多仅仅只建立了评价智慧社区的指标体系，没有进行进一步的量化分析，或者尝试进行了量化分析，但是采取的评价方法存在定性有余，定量不足的情况，获得的结论难以具有普遍适用性。本文基于学者们的研究成果，从具体的某地——江苏省的具体情况出发，构建了一套系统的指标体系，采用熵权TOPSIS法构建模型，能够有效弥补层次分析法的定量数据过少的缺点，获得更为可信的研究结论，拓展智慧社会的研究范围，为政府明确智慧社区建设现状及存在的问题提供现实依据，为政府进一步提出智慧社区实施意见提供参考意义。

2 模型及评价指标构建

2.1 智慧社区建设水平评价指标构建

参考2014年住建部颁布的《智慧社区建设指南（试行）》，结合江苏省智慧社区建设的实际情况，以及借鉴相关研究成果，依照可操作性、客观性、综合性、系统性的原则，设计了包含整体规划、基础设施、智慧应用、数据平台4个一级指标，19个二级指标的江苏省智慧社区建设水平综合评价指标体系，如表1所示。

表1 智慧社区建设水平综合评价指标

2.2 模型构建

熵权TOPSIS是基于优劣解距离法（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution，TOPSIS）改进的模型，用熵值法确定各评价指标所占的权重比，再运用TOPSIS对各方案与最优解进行排序的一种方法，该法能够减少内外部各种因素产生的影响效应，以求真实、客观、全面地反映评价对象。

（1）对变量进行标准化

首先运用极差法对指标进行标准化预先处理：

1）当该指标为正向指标时，用下列公式进行正向化：

2）当该指标为逆向指标时，标准化方法如下：

（2）计算信息熵

（3）确定指标权重

（4）计算加权矩阵

（5）确定最正理想解与最负理想解

（6）确定各方案与正负理想解之间的欧式距离

（7）计算综合评价指数Ci

其中，Ci∈[0，1]，Ci越向1靠拢，表明智慧社区的建设水平越高，Ci越向0倾斜，表明智慧社区的建设水平越低。

3 实证结果分析

3.1 综合评价与分类

选取江苏省七个地区，分别为苏南地区（南京市、苏州市、无锡市）、苏中地区（扬州市、南通市）、苏北地区（徐州市、淮安市），基于这七个地区2017~2019三年的数据，运用熵权TOPSIS模型，用matlab软件进行模型实现，测度得到的结果如表2所示。

表2 2017~2019年江苏省七市智慧社区建设水平（Ci）

3.2 研究结论

（1）智慧社区建设水平呈现“苏南-苏中-苏北”阶梯状递减的趋势。如表3所示。

将选取的七个市区按照苏南、苏中、苏北三部进行划分，将表2的数据进行进一步归类分析，可以得到表3。结合表2及表3，从空间上可以看出江苏省智慧社区的建设水平呈现区域性差异，苏南地区的智慧社区建设水平最高，其次苏中地区，苏北地区的智慧社区建设水平最低。

表3 2017~2019年江苏省三部智慧社区建设水平（Ci）

将选取的七个市区按照苏南、苏中、苏北三部进行划分，将表2的数据进行进一步归类分析，可以得到表3。结合表2及表3，从空间上可以看出江苏省智慧社区的建设水平呈现区域性差异，苏南地区的智慧社区建设水平最高，其次苏中地区，苏北地区的智慧社区建设水平最低。

（2）智慧社区建设水平呈现波动性上升的趋势

结合表2及表3可知，从时空上来看，2017~2019年三年间各个地区均整体稳定上升，扬州市综合评价指数的提升幅度最大，三年综合评价指数提高了28.93%，苏州市的综合评价指数一直位列第一，三年均值为0.635，淮安市的三年均值最低，三年平均综合得分为0.121。

（3）智慧社区建设水平还有较大的提升空间

从表1的数据可以看出，2017~2019年间，苏南地区的三市一直位居前列，其中2017年苏州市的智慧社区建设水平综合评价指数为0.648，该值比三年后很多市的评价指数还高，这三年间苏北、苏中的四市的Ci值位于0.1到0.3之间，远远低于苏州市、南京市等地的评价指数。这表明苏北、苏中地区各离全局平均水平还有一定的距离，要加强对这些地区的智慧社区建设力度。

4 政策建议

（1）统筹区域协调建设

江苏省苏南、苏北、苏中三部智慧社区建设水平区域差异巨大，针对这一情形，政府不要采用“一刀切”的方式，要分区域制定智慧社区建设政策，因地制宜，加大对这些区域的投入力度，利用信息技术的高效、快捷、海量、远程等特性克服因为经济、地理等因素造成的区域差异性过大，并且要避免“轻管理重建设”的发展误区，优化管理模式，精准帮扶，政策落地，除此之外，政府统筹各地智慧社区的建设，发挥政府的引导作用，整体规划设计，整合资源，合理布局，促进社区资源共享力度，构建智慧社区生态系统。

（2）提高智慧社区的设施覆盖率及技术水平

加强智慧社区的信息设施建设水平，提高智慧医疗、物业管理、便民服务等相应配套设施的完善程度及信息化水平，提高相关技术的成熟程度，完成对通讯网络、传感器、探测器等的布局规划，扩大物联网的覆盖率，并将信息化手段与传统行业相结合，比如将云计算、互联网+与医疗、养老相结合，有效促进数字化、智能化与社区服务的融合力度。

（3）提高市民参与度与幸福感

社区是为市民的生活而服务的，要从市民的实际生活出发，切实了解居民的需求，建立智慧社区实时反馈机制，根据需求的优先级进行排序，不断优化调整智慧社区建设以及运营服务模式，优化服务平台的IU界面及使用效果，实时更新APP的各项数据，竭力满足市民对美好生活的迫切愿望。

5 结束语

智慧社区是智慧城市的重要组成部分，本文从整体规划、基础设施、智慧应用、数据平台四个维度构建评价指标体系定性探索智慧社区建设水平，并运用熵权TOPSIS法通过matlab软件以量化的方式测度出江苏省智慧社区建设水平，直观地反映出江苏省地区间的差异化水平，有利于把社区治理中的问题纳入城市管理，为智慧社区标准化工作的推进提引与帮助，为解决城市治理“最后一公里”的问题、助力建设新型智慧城市建言献策。