粤港澳大湾区智慧城市建设网络空间结构及其优化策略分析

温 馨，高维新，朱金勋

（1.湖南农业大学 公共管理与法学学院，湖南 长沙 410128；2.广东海洋大学 经济管理学院，广东 湛江 524088）

0 引言

智慧城市缘起于国际商业机器公司（IBM）在2009 年提出的“智慧地球”理念，即“构建智慧地球，从城市开始”。这一理念充分体现了“技术性”与“人本性”引导下的未来城市发展模式。自2009 年起，世界各国纷纷利用云计算、物联网和大数据等信息技术开展智慧城市建设，智慧城市建设的集群辐射效应也在实践过程中持续扩大。第七版“IESE 城市动态指数2020”的数据显示，2020 年世界智慧城市建设水平排名前五的城市分别是伦敦、纽约、巴黎、东京和雷克雅未克。与此同时，中国也积极开展“智慧城市”试点建设。2015 年，智慧城市首次写入我国政府工作报告。经过初期的爆发式增长，环渤海、长三角、珠三角和中西部四大智慧城市群基本形成。截至2020 年，中国智慧城市试点数量已接近800个，超过欧洲、印度和美国之和。然而，在取得积极进展的同时，也暴露出数据融合不足、业务协同不够、发展水平不均等系列问题，亟需在实践中不断调整优化。在数字经济发展迈入高质量发展新阶段的背景下，如何提升智慧城市建设水平，破解智慧城市建设过程中的障碍，是推进我国城市治理现代化的关键。

回顾相关文献，国外对智慧城市的研究主要集中在动态监测和差异分析上，多以民生需求为分析角度，运用各类数理模型展开分析。例如，Janani 等认为智慧城市是依托新兴技术手段而创建的一种具有高效便捷性特征的城市服务综合系统，其智能应用场景可涵盖智能电网、智能道路、智能照明、智能公共交通、智能环境监测、智能停车和智能废物处理等多方面［1］；Georgios等研究发现利益相关者可通过建立战略伙伴关系，适应不同群体的需求，从而推动智慧城市建设行稳致远［2］；Wang 等研究认为，尽管智慧城市可以让城市变得更好，但也有可能加剧群体不平等［3］；Lee等采用关键词网络分析法，评估智慧城市道路发展状况，认为城市道路是支持智慧城市功能有效发挥的重要载体［4］。Padhy 等通过构建地面自由空间光学（FSO）模型，实时分析布巴内斯瓦尔智能城市建设中能见度与大气衰减之间的关系［5］；Csukás等运用案例研究法分析得出，参与式治理是提高智慧城市建设水平的关键［6］。相对而言，国内的学者则更关注政府在智慧城市建设中的功能与地位。区别于国外，我国智慧城市的智慧化建设首先体现在公共资源配置、基础设施建设与维护、医疗卫生服务等政府常规职能方面。有学者认为，基础设施是智慧城市信息交换共享的主要载体［7］；智慧城市建设本质上是国民经济信息化、环境维护自动化、生活服务便捷化和社会管理智能化的模式创新，对于高效整合城市内部碎片化的公共资源意义重 大［8］；也 有 学 者 运 用 能 力 成 熟 度［9］、多 时 点DID［10］、验证性因子分析［11］等 研究方法对智慧 城市建设水平展开测度。

总的来说，当前学术界对智慧城市建设的理论探讨较多，多以全球、全国和省市为尺度展开分析。然而，虽有学者考虑到智慧城市建设的区域差异，但并未对空间关联效应下智慧城市建设的时空发展差异展开更细致的分析，也没有全面考量智慧城市群不同于智慧城市单体的特征。基于此，本文运用综合测度模型、修正引力模型等，对粤港澳大湾区智慧城市之间的相互关系、演化特征和动力机制进行量化分析，以期丰富智慧城市群建设的理论研究及应用研究。

1 研究区域概况、指标体系与研究方法

1.1 研究区域概况

粤港澳大湾区是指由香港、澳门两个特别行政区和广东省的广州、深圳、珠海、佛山、东莞、江门、惠州、中山和肇庆9 市组成的“9 ＋2”城市群，总面积约5.6 万km2。2020 年末，总人口约7000 万人，经济总产值超过11 万亿元。在国家推进智慧城市建设背景下，粤港澳大湾区以港、澳、广、深四大中心城市作为重要支点，大力推进智慧城市建设，智慧城市建设后发增长优势逐步显现，孕育了腾讯、华为、格力等一批具有世界影响力的科技领军企业，与智慧城市相关的大数据、云计算、人工智能、传感器、通信等新兴技术大规模地应用于经济建设、政府治理和民生服务等领域。2019 年，《粤港澳大湾区发展规划纲要》布局试行新型智慧城市联网，先行支持广州、深圳、佛山、中山等试点开展智慧城市建设综合改革，建设智慧公路试点工程（广东）和新一代国家交通控制网，推进广深试点智能交通示范区建设，建设粤港澳大湾区国家生物信息中心节点和“互联网＋医疗健康”示范省，建立集社会治安一体化联动协作防控机制等，粤港澳大湾区智慧城市建设迎来利好。

1.2 指标体系

当前，对于智慧城市建设水平评价指标体系的构建，国际上比较具有代表性的有IBM、欧盟、西班牙等智慧城市评估标准。作为智慧城市理念的提出者，IBM认为智慧城市由功能互补的城市核心系统组成，其规划和实施需要考虑城市服务、市民、商业、交通、通信、水、能源等不同维度。欧盟将智慧城市看作是城市可持续发展的综合助推器，并从智慧经济、智慧出行、智慧环境、智慧公民、智慧生活、智慧治理6 个方面对智慧城市的发展做出了愿景式的评估。2018 年，西班牙IESE商学院发布全球智慧城市报告，重点从公共管理、社会凝聚力、科技、环境等方面分析全球165 个智慧城市建设水平。此外，也有学者结合智慧城市建设目标，从不同角度构建评价指标体系。例如，Antwi－ Afari 等采用模糊综合评价（FSE）技术，验证得出经济、环境、治理、人是智慧城市评价体系的重要组成部分［12］。Abu－ Rayash 等立足智慧城市可持续发展的目标，指出经济、环境、社会、治理、能源、基础设施、交通和流行病恢复能力是构成智慧城市弹性治理的关键［13］。杨凯瑞等认为智慧城市建设是一个投入和产出的过程，并以生产要素禀赋理论为依据，构建出包括人力、物力、财力等投入产出要素的智慧城市建设评价指标体系［14］。颜姜慧等指出智慧城市是一个人造的开放复杂巨系统，交通系统、安防系统、环境系统、经济系统是智慧城市的细胞［15］。任亮等认为智慧城市是新兴信息技术在城市规划、管理以及运行等领域的深度应用，可从智慧政府、智慧生产、智慧民生、创新驱动等方面评价其建设水平［16］。杜德林等提出智慧城市是城市可持续发展的高级形态，可从智慧经济、智慧交通、智慧医疗、智慧教育、智慧管理5 个方面展开评价［17］。

综上所述，大多数研究认为智慧城市建设主要体现在智慧经济、智慧生活、智慧设施、智慧管理4个方面。其中，智慧经济核心在于城市经济的升级优化；智慧生活强调智慧服务对人们生产生活的提质作用；智慧设施关注基础设施建设的智能化改造，增进经济效益和社会效益；智慧管理强调通过智能化运营实现政府组织结构和工作流程的重组与优化。为此，本文在已有研究基础上，基于科学性、系统性、合理性及数据可获取性等原则，从智慧经济、智慧生活、智慧技术、智慧治理4 个子系统构建粤港澳大湾区智慧城市建设水平评价指标体系（表1）。其中，智慧经济反映区域经济的增长潜力、产业结构合理性以及知识产权资源分布情况，包括人均GDP、二三产业占比、高新技术产业产值占GDP 比例、优势创新机构新兴技术产业占比、优势创新机构制造业占比5 个二级指标；智慧生活侧重城市生活智能化水平、居民生活的便捷度和智能民生项目的可使用性，包括每百户家庭计算机拥有量、常住人口数字化水平、电力消费量、移动电话用户数、互联网宽带接入户数5 个二级指标；智慧技术反映科学技术在不同时空资源整合优化使用情况，包括人均技术市场合同成交金额、专利申请量、R＆D 经费占GDP 的比重、财政支出中科学技术支出的比重4 个二级指标；智慧治理侧重通信网络普及程度、城市高品质管理程度及数字化政务服务程度，包括市政府政务公开网站、政府信息网上公开量、智慧城市相关发展纲要、百度搜索年均指数4 个二级指标。

表1 粤港澳大湾区智慧城市建设水平评价指标体系Table 1 Evaluation index system of smart city construction level in Guangdong－ Hong Kong－ Macao Greater Bay Area

本文研究时间节点为2010 年、2015 年和2019年。数据来源于对应年份的《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《广东统计年鉴》《香港统计年鉴》《澳门统计年鉴》《粤港澳大湾区数字经济与人才发展研究报告》等，缺失数据经插值法计算得到。

1.3 研究方法

综合测度模型：本文运用极差标准化法进行数据标准化处理，以消除指标间的性质、量纲差异和数量级的影响。然后采用熵值法赋权，加权求得粤港澳大湾区智慧城市建设水平。计算公式为：

式中：Ei为信息熵；Zi为指标标准化值；Wi为指标权重值；Mi为智慧城市建设水平。

修正引力模型：引力模型可用于分析和预测城市在一定空间范围内的联结状态。然而，在现有模型中城市质量的测度多以国内生产总值和总人口数的乘积来表征，未充分考量政治、经济、文化等诸多因素对城市建设水平的影响。此外，在城市群的扩容下，城市之间的边界效应被弱化，城市距离已不再仅仅简单取决于地理空间上的距离，而应综合考虑多重因素，将地理距离、时间距离、社会距离、文化距离进行融合，以此反映吸引力随距离衰减的情况。为此，本文在原有引力模型的基础上，参考王欣、刘建华、李艳等的研究［18－20］，引入综合维度相对引力常量修正引力模型：①智慧城市建设水平的修正。引入前文所述的“智慧城市”的概念和指标修正智慧城市建设水平，描述智慧城市在一定时期内关于智慧经济、智慧生活、智慧技术、智慧治理等领域的综合质量和发展潜力。②空间距离的修正。考虑到数据的可获性，引入“经济距离”的概念和统计方法对地理距离进行修正，即通过智慧城市之间的地理距离（Dij）比上智慧城市人均GDP 的差值（Di－Dj）修正最短直线距离，综合反映智慧城市之间的空间距离。③经验常数的修正。传统引力模型恒定经验常数为1，有学者认为经验常数应随着时代背景和战略导向的变迁而不断改变。为此，本文引用城市化率修正经验常数，以此表征智慧城市吸引力的方向和大小。经过以上推导，修正后引力模型计算公式为：

式中：Rij为智慧城市i 和j 间的联系强度；Kij为经验常数；Mi与Mj分别为智慧城市i 和j 综合建设质量；Dij为智慧城市i 和j 间的地理距离；Di－Dj为智慧城市i 和j 间的经济距离；Ti、Tj为智慧城市i和j 的城市化率；Ri为智慧城市i 与其他所有城市的联系强度的总和。

2 结果及分析

2.1 智慧城市建设空间分异演化

运用公式（1）—（3）计算求得2010、2015 和2019年粤港澳大湾区智慧城市建设水平得分，并应用自然间断点分级法将评分结果划分为5 级并进行地图表达，结果如图1 所示。

图1 2010、2015 和2019 年粤港澳大湾区智慧城市建设质量情况Figure 1 Quality of smart city construction in Guangdong－ Hong Kong－ Macao Greater Bay Area in 2010，2015 and 2019

从总体上看，在国家政策支持和现代化城市治理现实要求下，粤港澳大湾区智慧城市建设发展态势良好，稳中有升。2010 年，粤港澳大湾区智慧城市建设处于萌芽阶段，智慧城市建设水平平均值尚未达到300，平均水平较低；2015 年，依托高铁、城际铁路、普速铁路、干线铁路与高速公路、机场、港口无缝链接的立体交通网，粤港澳大湾区智慧城市正式进入筹备建设阶段，建设水平的平均值达到355；2019年，以高速光网、移动物联网、4K高清等新一代信息技术为标志的新业态、新产业不断涌现。粤港澳大湾区各城市的智慧建设水平进一步提升，有64%的城市智慧建设水平高于400。从城市层面来看，2010—2019 年，佛山、东莞、江门、中山等城市的智慧建设水平总体呈上升趋势，香港、澳门、深圳、珠海和肇庆等城市的智慧建设水平增长幅度不大。香港、深圳、广州和佛山等珠江东翼城市由于地理距离相近，人才、技术等创新资源交流频繁，发展成为粤港澳大湾区智慧城市建设的核心区。相较而言，珠海、肇庆、中山、江门等珠江西翼城市的创新发展环境建设较薄弱，是粤港澳大湾区智慧城市建设的边缘区。总体上，粤港澳大湾区智慧城市建设空间集聚明显，集聚强度呈现出由珠江东翼向珠江西翼发散的空间格局。相较于固化的珠江东西翼的空间结构，智慧城市之间的行政壁垒和边界属性在重大跨界交通工程开通的影响下逐步模糊化，这种关系空间的重塑将为粤港澳大湾区智慧城市协同发展带来新的机遇。

2.2 智慧城市建设网络结构特征

运用公式（4）—（5）计算求得粤港澳大湾区智慧城市联系强度，在此基础上利用Circos 弦图对其展开可视化分析，结果如图2 所示。从图2 可见，粤港澳大湾区智慧城市建设联系强度在研究期内逐渐增强，高值区主要集中在港深、广佛、澳珠3 个都市圈同城化区域。协同网络呈现出多核心、网络化、一体化的演变趋势。2010 年，粤港澳大湾区智慧城市整体联系较稀疏，仅有澳门与珠海、香港与深圳、广州与佛山的联系值在100 以上，其余城市间联系值均低于100，表明城市之间智慧化建设的联系非常微弱。这与当时经济发展水平较低、互联互通程度不足、标准化程度不高等原因相关；2015 年，智慧城市联结线数目增多，以香港与深圳、澳门与珠海、广州与佛山、珠海与中山为极点支撑的联系网络初步成型。这些极点城市处于粤港澳大湾区智慧城市建设网络中的核心位置，集聚了湾区内主要的核心科技资源。它们凭借着良好的产业基础、丰富的人才资源以及强大的科技创新能力，与邻近地区在云计算、大数据以及“互联网＋”等领域的合作交流频密，联系值普遍在200 以上。其他城市的智慧化联系强度逐年递增，但受限于交通物流水平、区域创新组织差异以及大数据与算法技术薄弱等空间制约条件，区位毗邻作用不突出；2019 年，随着粤港澳大湾区城市群发展规划政策的落实，大湾区的一体化优势开始凸显，智慧市政、智慧安防等领域逐渐进入成熟状态。澳门与珠海、广州与佛山的网络化发展渐至成熟，香港与深圳、珠海与中山、深圳与东莞的空间互动势头强劲。然而，随着城市间空间距离拉大，这些智慧城市之间联系量逐渐减少。智慧城市尚处于初级发展阶段，发展能力水平差异大，显现碎片化发展，合作基础不牢固、可持续运营能力较差等问题普遍存在。究其原因在于：一方面，从行政上看，粤港澳三地处于不同的行政管理体制内，城市管理部门缺乏协同、城市管理的数据及应用缺乏整合，智慧城市的整体效益难以发挥；另一方面，大湾区内部市际间发展不平衡，特别是珠江东西两翼经济发展差异大。这也是粤港澳大湾区智慧城市建设亟待破解的难题。

图2 2010、2015 和2019 年粤港澳大湾区智慧城市建设水平的网络结构特征Figure 2 Network structure characteristics of smart city construction in Guangdong－ Hong Kong－ Macao Greater Bay Area in 2010，2015 and 2019

2.3 智慧城市建设相互作用强度

从2010、2015 和2019 年粤港澳大湾区智慧城市建设水平的相互作用强度情况表（表2）可以看出，粤港澳大湾区智慧城市建设联系最为密切的区域集中在香港、澳门、广州、深圳、珠海和佛山等6 个城市，联系总量占全部地区的比例的80%以上。其次是东莞和中山，智慧城市建设联系总量分别占全部地区的4%和7%以上。这突出地反映出粤港澳大湾区的智慧城市建设相互作用强度存在空间分布不均衡的现实状况。

表2 2010、2015 和2019 年粤港澳大湾区智慧城市建设水平的相互作用强度情况表Table 2 Interaction intensity of smart city construction level in Guangdong－ Hong Kong－ Macao Greater Bay Area in 2010，2015 and 2019

从大湾区各个城市来看，广州作为国家中心城市、国家超算中心和综合性门户城市，电子政府、智能交通、智能港口、智能化城市管理等普遍应用，天河二号等一批智慧新设施、新产业快速布局发展。广佛同城之后，广佛智能化建设联动趋势显现，智慧城市建设联系强度值在420 以上，对粤港澳大湾区智慧城市建设起着辐射和带动作用。港澳是两个高度发达的国际大都市，在政府服务、金融、工商、交通、物流等方面大量采用新科技，彰显高度智能化，智慧城市建设联系强度值在290 以上。借助强大的科技创新能力，深圳和珠海在粤港澳大湾区智慧城市建设方面已经拥有明显的领先优势，取得的成绩已经得到了广泛的认可，智慧城市建设联系强度值在270 以上，成为粤港澳大湾区智慧城市建设的地方性集聚地和辐射中心。其余5 个城市是弱联系城市，是粤港澳大湾区智慧城市建设中必不可少的区域。可见，粤港澳大湾区智慧城市建设“一超多强”局面较为显著，未来发展的潜力巨大。虽然近年来粤港澳大湾区去边界化趋势明显，城市间流动性增强，但是智慧城市在空间上基本遵从“中心—外围”式分布。弱联系城市距离核心城市较远，主要分散于粤港澳大湾区的边缘地带。

3 结论与对策建议

本文从智慧经济、智慧生活、智慧技术、智慧治理4 个维度构建粤港澳大湾区智慧城市建设质量评价指标体系。综合利用网络分析、修正引力模型等理论与方法，集成空间分异演化、网络结构特征、相互作用强度等多源异构研究结果，综合反映粤港澳大湾区智慧城市建设之间一对一、一对多、多对多的关系。主要结论如下：①2010—2019 年，粤港澳大湾区智慧城市建设快速发展，空间集聚明显，以香港、深圳、广州和佛山等为珠江东翼城市枢纽，中山、肇庆、江门和珠海等珠江西翼城市为重要节点，构成粤港澳大湾区智慧城市建设空间特征。②粤港澳大湾区智慧城市建设联系强度逐渐增强，协同网络呈现出多核心、网络化、一体化的演变趋势。然而，受制于体制机制障碍，粤港澳大湾区智慧城市建设网络疏密程度不同，高值区主要集中在港深、广佛、澳珠3个都市圈同城化区域，其他城市的智慧化联系较不紧密。③粤港澳大湾区智慧城市建设水平的相互作用强度呈梯度分布特征，香港、澳门、广州、深圳、珠海和佛山的联系总量占全部地区的比例的80%以上。弱联系城市距离核心城市较远，主要分散于粤港澳大湾区的边缘地带。

针对当前粤港澳大湾区智慧城市建设发展不平衡、不充分的问题，提出以下建议：①建立粤港澳大湾区智慧城市建设合作统筹协调机制。在粤港澳大湾区建设领导小组框架下组建大湾区智慧城市发展委员会，赋予智慧城市发展规划职能，全面统筹制订大湾区智慧城市发展规划，协调三地智慧城市创新合作活动，不断深化智慧城市各领域合作。②规划引导粤港澳大湾区智慧城市发展。紧抓粤港澳大湾区和深圳中国特色社会主义先行示范区建设重大机遇，将智慧城市建设纳入到大湾区总体规划，统一规划部署基础设施、数据、业务、应用和服务互联互通。在民生、产业、环保、公共安全、城市服务等专项规划中侧重智慧建设的内容，因地制宜推进智慧城市的整体布局和分段发展。③搭建粤港澳大湾区智慧城市开放合作平台。以国家创新驱动发展战略为指导，充分利用大湾区沟通内外、辐射全球的独特优势，拓展多层次、宽领域、全方位的合作。一是注重信息公开和资源整合。建立完善大湾区智慧城市建设标准和政策法规，构建数据采集分析、决策支持、共享交换等一体化的大数据管理与服务平台，推进大湾区信息技术与城市建设技术、业务、数据融合；二是以大网络大系统大平台建设为导向，充分应用人工智能、大数据、物联网、云平台等新技术，推动各地区、各部门专用网络和信息系统整合融合，实现城市规划、建设、管理和服务智慧化；三是开发本土化核心技术。核心技术是助力智慧城市能级和品质双提升的重点。大湾区各地在智慧城市技术研究与应用、科技成果转化、人才培养方面各有千秋，本土化核心技术互补性较强，产学研用合作的空间很大。为此，应结合大湾区各地技术基础，在借鉴吸收国外先进科学技术的同时大力推动智慧城市核心技术的本土化发展，构建以人为中心、以多元技术融合为依托的一体化智能建设。④充分发挥港深、广佛、澳珠等核心城市发展能级的辐射带动作用，加强核心城市与周边城市分工协作、优势互补，提升大湾区智慧城市网络联系密度，促进大湾区智慧城市空间结构由简单的组团结构向复杂的网络结构特征演进。同时，结合各地发展历程、发展能力和发展方向，多措并举推进智慧交通、智慧能源、智慧市政、智慧社区建设，逐步形成顶层设计引导、城市层级衔接、差异化建设的新型智慧城市发展新格局。