互聯網支撐上海全球城市競爭生態優勢提升研究
——基于世界城市網絡模型

熊 勵，王 錕，許肇然

(上海大學 管理學院，上海 200444)

在互聯網技術快速發展的今天，大數據、云計算、物聯網等技術正逐漸廣泛運用在社會各行業，不斷支撐全球城市建設，提升城市競爭生態優勢。目前利用互聯網科技推動城市建設，已成為推動城市發展和能級提升的重要引擎。2017年9月17日的上海市市長國際企業家咨詢會議以“邁向卓越的全球城市”為主題，著眼于上海2016-2040年建設全球卓越城市的長遠規劃，并指出互聯網發展對上海未來建設卓越全球城市的促進作用。上海市委書記李強表示，上海的發展重在提升能級和核心競爭力，把功能做強，體現集聚輻射效應，邁向建設卓越全球城市的新征程。上海市市長應勇指出全球城市是世界城市網絡的核心節點，并強調其在世界經濟發展中的重要功能和作用，將深化上海市經濟、金融、貿易、航運等功能建設，同時在互聯網、信息技術創新基礎上加強智慧城市建設，提升城市競爭力。

目前信息技術創新日益升溫，以數字化、網絡化、智能化為基礎的信息技術不斷促進經濟發展，逐漸成為未來智慧城市發展的助推動力。早在2016年7月，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發《國家互聯網發展戰略綱要》，旨在以信息驅動現代化建設，運用互聯網發展的潛能建設網絡強國。以互聯網技術促進經濟、社會建設已成為必然趨勢。互聯網創新應用已經滲透到各行各業，改善原有創新環境，提升創新效率，助推技術創新、人才培養和經濟增長，逐漸發展成為城市創新發展的一條重要路徑。并且技術、資金和人才等創新要素逐漸從生產性要素轉變為城市競爭力提升的重要資源。上海作為我國重要的經濟、金融中心，對我國經濟發展起到重要的影響作用和重要作用，隨著全球化的深入，上海在全球的競爭力逐漸凸顯，這對我國的經濟發展和國際地位具有深遠影響。目前在互聯網技術的助推作用下，各要素的協同創新必然對上海城市競爭力具有重要的影響作用，因此有必要對互聯網對上海城市競爭力的影響機制進行分析，并分析上海在全球城市范圍內的競爭生態優勢變化。

一、理論基礎

(一)世界城市網絡及城市競爭力研究現狀

全球互聯網發展為各國城市競爭力提升提供了良好的發展空間，同時也面臨著前所未有的競爭壓力。如何在經濟、社會、科學技術以及相關產業快速發展的今天在全球環境下持續穩定地提升城市競爭力已成為理論和實踐中的熱點問題，國內外學者均對世界城市和城市競爭力進行了相關研究。

世界城市研究基于傳統的單一城市研究逐漸發展形成，近年通過將網絡模型和城市策略相結合，構建世界城市網絡模型，分析城市的中心性和控制力，以及城市間的關聯關系[1-2]。Friedmann通過分析世界城市案例，提出了世界城市假說，并隨后提出了城市網絡理論，為世界城市網絡的研究奠定了基礎[3]。Taylor 等為了判斷世界各國之間的聯系程度和對資源的控制程度，運用先進生產服務業的跨國企業信息構建世界城市網絡，分析城市之間的交互關系[4]。在網絡模型的基礎上，節點的中心性和控制力逐漸被重視，這是判斷城市的影響力和控制力的重要依據[5]。世界城市網絡是研究世界城市交互關系和影響力的重要方法，也是研究城市競爭生態優勢的基礎。

城市競爭力理論起源于微觀層面的競爭力理論，隨著經濟和社會的發展，逐漸運用到行業、地區甚至國家層面的管理決策和評估中。最初的競爭優勢理論由邁克爾·波特提出，即鉆石理論，闡述影響競爭力的要素，包括生產要素、需求條件、相關及支持產業和企業戰略、結構和同業競爭[6]。倪鵬飛教授曾對城市競爭力進行了定義，認為城市競爭力是指城市能吸引、控制、轉化資源，爭奪、占領、控制市場，并創造價值和為其居民提供福利的能力[7]。社會層面的各要素逐漸成為衡量城市競爭力的標準，衍生的城市競爭力理論模型也在強調經濟結構、人力資源、制度環境和區域稟賦協同作用[8]。隨著經濟的快速發展，社會多元化發展，城市競爭力研究的目標逐漸從單一的經濟層面延伸到多因素協同提升。Zanakis對主要國家的競爭力進行測度，發現在傳統的經濟、政策、科研等支持的城市競爭的關鍵要素，計算機的廣泛運用有助于驅動城市競爭力的提升[9]。郝壽義教授提出的城市競爭力理論模型中強調綜合經濟實力、資金實力、開放程度、人才及科技水平、管理水平和基礎設施和住宅等六要素驅動提升城市競爭力[10]。程玉鴻等通過以競合視角并運用主成分分析法測度珠江三角洲地區城市競爭力，從而判斷內生、外生競爭力對城市競爭力貢獻差異[11]。城市競爭力是城市快速發展的內生動力，是城市社會、經濟、環境等綜合發展的有力支撐。

綜上所述，基于世界城市網絡的城市影響力研究有一定的研究基礎，對于城市競爭力的研究多是基于靜態的歷史數據進行關鍵要素驅動作用分析，但將世界城市網絡模型和城市競爭力分析結合預測分析城市競爭力的提升機制的研究較少，因此有必要將二者相結合細化預測分析上海全球城市競爭生態優勢提升機制。

(二)互聯網支撐的城市競爭生態優勢提升研究現狀

計算機技術的發展和互聯網的普及使得互聯網的作用逐漸在經濟、社會及各行業運用中突顯。互聯網有助于人們充分利用信息技術、開發利用信息資源，促進信息交流和知識共享，提高經濟增長質量，推動社會發展轉型。目前互聯網正快速發展，在帶動城市經濟發展，人才儲備，技術創新，價值創造等方面充分發揮其先導作用，對城市競爭生態優勢的提升起到助推作用。Paul Schreyer在通過分析信息技術對生產率的作用，發現信息技術的應用導致了生產率增長，有助于社會經濟發展[12]。同時在微觀層面，Bryniolfsson強調了信息技術對企業競爭能力提升的重要性[13]。許晶華運用新古典計量模型測算中國經濟增長的動力，發現信息技術的投資加速，對經濟增長的貢獻率越大[14]。信息服務業是互聯網的重要組成部分，對驅動城市結構調整和經濟增長具有重要作用[15]。賀邵莉從資源配置、產業集聚和經濟發展方式分析信息服務進行分析，發現信息服務業有助于產業融合升級和經濟增長[16]。2017年11月在上海召開的全球城市信息化論壇以“智慧·創新·卓越”為主題強調互聯網在城市信息化建設中的重要性[17]。互聯網技術在城市經濟發展和創新中起到了重要的作用，特別是智慧城市建設[18]，是城市競爭生態優勢提升的有力支撐。

綜上所述，世界城市網絡研究具有一定理論基礎，且國外學者對城市競爭力的研究較為成熟，充分說明城市競爭力提升的重要性，同時強調多要素如經濟、科技、人才等協同促進城市競爭力提升。綜上所述，信息技術的快速發展為生產率的增加和經濟的發展起到助推作用，且隨著全球互聯網的發展趨勢和智慧城市建設的需求，互聯網在原始的城市競爭力要素基礎上驅動著城市各方面的發展，目前的對城市競爭力的研究多基于靜態分析，因此有必要對在目前的研究基礎上，對互聯網環境下城市競爭力的動態提升機制進行研究，從而分析互聯網水平的提升對上海在世界城市網絡中的全球競爭生態優勢的作用。

文章針對互聯網環境下上海在世界城市網絡中競爭生態優勢提升問題，構建互聯網支撐的世界城市競爭生態網絡計算城市中心性，分析上海的機遇與挑戰。并以上海城市競爭力提升為研究目的，選取創新要素指標和互聯網指標，建立相應的系統動力學模型，依據2010-2016年《上海統計年鑒的》數據對模型進行預測分析互聯網發展對上海城市競爭力的影響作用。將城市競爭力提升機制輻射至世界城市競爭生態網絡中，分析在互聯網支撐下上海全球競爭生態優勢提升機制。

二、互聯網支撐的世界城市競爭生態網絡構建及上海市機遇分析

(一)互聯網支撐的世界城市競爭生態網絡構建

世界城市研究相對于傳統的單一城市研究具有一定的綜合性和空間性，在經濟全球化的過程中，世界各國城市具有頻繁的經濟、貿易、文化往來。各個城市在全球化環境中都發揮著自身的影響作用和控制作用，可通過構建網絡結構發現和分析城市作用。目前，各城市在經濟、人才、互聯網的快速發展下不斷提升國際影響力，逐漸構成了充滿活力的競爭生態環境。因此構建世界城市競爭生態網絡是了解和分析城市的中心性和控制力以及競爭生態優勢的重要手段。文章通過UCINET平臺構建在互聯網、金融、人才視角下的世界城市競爭生態網絡模型，計算城市中心性，判斷世界城市的競爭優勢，分析互聯網支撐的上海市未來發展機遇。

在世界城市網絡模型中，中心度是判斷城市所在節點的中心性和控制力的重要指標。其中，中心性評價世界城市網絡節點地位，控制力主要指城市控制網絡中資源流動的能力。從中心性分析的結果可以在一定程度上判斷各個城市的地位和影響力，從而了解上海市在其中所處的位置，并判斷其未來的發展機遇和面臨的挑戰，為后續的上海市城市競爭力的提升機制奠定基礎。

通過運用UCINET軟件在構建好的世界城市競爭生態網絡基礎上計算出反映每個城市中心性的點度中心度指標，其表示與城市節點直接相連的點的個數和。設世界城市網絡G=(V,E)中共有N個節點和M條邊，則城市i的點度中心度為：

軟件計算出的中心度指標中包括絕對點度中心度(Degree)、相對點度中心度(NrmDegree)，從而綜合判斷各個城市的中心性和控制力。

(二)模型分析和上海市機遇判斷

考慮到城市之間的關系，以及數據的易獲取性和可靠性，文章選取《2017年科爾尼全球城市報告》中全球化排名前40的城市作為研究對象，從金融、互聯網、人才等視角發現世界城市之間的關聯關系進行世界城市競爭生態網絡構建。從金融機構、互聯網企業在全球城市分支機構設置情況，以及科技人才的分布和流動情況進行數據采集，并對節點之間關聯關系進行賦值，構建關聯矩陣。

其中，金融機構、互聯網企業網絡結構中節點關系賦值通過分支機構的級別確定，無分支機構時為0，一般分支機構時為1，總部職能機構時為2。科技人才網絡結構中節點關系賦值方式為：主要城市為3，次要城市為2，其余或未提及城市為1。將構建好的矩陣導入UCINET軟件中分別基于綜合視角和互聯網視角進行復雜網絡建模和中心性分析，基于綜合視角的世界城市競爭生態網絡模型如圖1所示：

從圖1中可看出，在結合金融、人才、互聯網的綜合視角下的世界城市競爭生態網絡中，數據可視化突出了影響力和控制力較強的城市，突顯了其全球競爭生態優勢。主要城市的中心性分析結果如表1所示：

表1 綜合視角下的世界城市競爭生態網絡中心性分析結果

從表1中可以看出，在金融、人才、互聯網的綜合視角下，絕對點度中心度和相對點度中心度排名靠前的城市主要是紐約、倫敦、北京、香港和巴黎，其中紐約和倫敦的絕對點度中心度分別為212和210，領先于其他城市，說明這兩個城市的中心性和控制力很強，突出其全球競爭生態優勢。上海在其中排名第八，其絕對點度中心度和相對點度中心度分別為165和52.885，在綜合的全球競爭生態優勢上和紐約、倫敦存在一定的差距。為細化分析，因此構建了基于互聯網視角的世界城市競爭生態網絡模型，如圖2所示。

網絡可視化分析結果顯示，在互聯網視角下，紐約、倫敦、東京、香港、北京等城市的競爭優勢較為明顯，城市中心性分析結果如表2所示。

從表2中可看出，在互聯網視角下，絕對點度中心度和相對點度中心度排名靠前的城市主要是倫敦、紐約、香港、東京和北京等城市，其中倫敦和紐約的絕對點度中心度分別為71和70，領先于其他城市，說明這兩個城市在互聯網發展水平方面的中心性和控制力很強。上海在其中排名第十，其絕對點度中心度和相對點度中心度分別為51和43.59，在全球競爭生態優勢上和其他國家還存在差距。

從基于不同視角的世界城市競爭生態網絡模型以及城市中心性分析結果發現，上海市的綜合競爭優勢雖然和發達國家城市存在差距，但自身有較強的影響力和控制力。在互聯網發展水平上，上海市的點度中心度排名下降了2名，雖然近年來上海市的互聯網程度和互聯網建設迅速加強，但和發達國家城市依舊存在差距，因此必須在經濟、人才、科技的大環境中對上海市的互聯網建設加以提升，強化上海市在國際上的綜合影響力。文章通過選取了經濟、人才、科技和互聯網相關數據進行上海市城市競爭力系統動力學建模，模擬互聯網環境下上海市城市競爭力提升機制。

圖2 互聯網視角下的世界城市競爭生態網絡圖

城市DegreeNrmDegreeshare倫敦7160.6840.044紐約7059.8290.043香港6353.8460.039東京6353.8460.039北京6152.1370.038巴黎5849.5730.036柏林5748.7180.035法蘭克福5547.0090.034慕尼黑5345.2990.033上海5143.590.032莫斯科4941.880.03巴塞羅那4538.4620.028

三、互聯網環境下上海市城市競爭力系統動力學模型構建

(一)系統動力學和城市創新系統理論概述

系統動力學最初于1956年由麻省理工學院的Forrester教授提出，運用系統仿真的方法分析和解決管理問題[19],并運用在經濟和企業管理中[20-21]。系統動力學對問題的理解是基于系統內部機制的緊密聯系和相互作用實現的，且依賴于相應的數學模型進行仿真分析，從而在環環相扣的緊密結構中得出客觀結論，發現蘊含規律[22-23]。隨著管理的重要性日益顯現，系統動力學也逐漸運用到各領域問題研究中。

目前系統動力學被廣泛運用到社會經濟問題研究中，通過系統構建和模擬仿真發掘經濟、社會的運行規律，為管理者提出更加可靠的政策建議，特別是城市發展問題。Forrester教授應用系統動力學從宏觀層面研究城市的興衰問題[24]，Alfeld在此基礎上對城市動力學模型進行了完善[25]。Moonseo以自給自足型城市為研究對象，構建基于服務、教育、企業、住宅、城市吸引力等因素進行城市系統動力學模型建模，分析城市發展動態[26]。基于系統理論，城市逐漸被看作是一個復雜、動態的非線性系統，各個子系統之間相互影響和依賴，我國學者趙黎明提出了城市創新系統理論[27]，并運用系統動力學方法進行城市的社會、經濟系統仿真，發掘城市創新能力和區域競爭優勢。文章針對城市競爭力的研究，運用系統動力學構建系統和模擬仿真，分析系統內因素之間的關系，同時預測城市競爭力未來的變化趨勢，具有動態性和時效性。模型由變量、參數和函數關系組成，可通過因果回饋圖和系統流程圖來分析因素之間的關系和動態的變化趨勢。

(二)互聯網環境下上海市城市競爭力指標體系構建

通過對城市競爭力相關文獻的分析，發現邁克爾·波特的競爭優勢理論中，影響競爭力的要素有生產要素、需求條件、相關及支持產業和企業戰略、結構和同業競爭。韋伯斯特提出了城市競爭力理論模型，強調經濟結構、人力資源、制度環境和區域稟賦協同作用從而提升城市競爭力。Zanakis對主要國家的競爭力進行測度，發現在傳統的經濟、政策、科研等支持的城市競爭的關鍵要素，計算機的廣泛運用有助于驅動城市競爭力的提升。

因此互聯網環境下影響上海城市競爭力的主要因素包括資金、人力、技術以及部分外部影響因素，因此在指標的選取上遵從前人的研究，選擇經濟條件、人力資源、科研水平和互聯網發展水平等為主要因素，并根據統計年鑒的相關統計數據項擴展二級、三級指標，構建互聯網環境下上海市城市競爭力指標體系，如表3所示。

根據一級指標共擴展了13個二級指標和26個三級指標，通過運用AHP法確定部分指標權重，通過一致性檢驗(CI<0.1)，主要方程如下：

A1經濟條件因子：包括生產總值和經濟政策因子2個二級指標，從上海市生產總值和經濟政策評估經濟發展水平，近年來上海經濟政策較好，生產總值提升明顯，因此等比例劃分變量系數。

A1=0.5B1+0.5B2

A2人力資源因子：包括人才政策因子、社會從業人數、人才素質等3個二級指標，通過分析人才政策對目前人力資源發展現狀進行判斷，從第三產業從業人數、人才素質綜合判斷目前的人力資源發展情況。

A2=0.1634B3+0.5396B4+0.297B5

A3科研水平因子：包括科研成果因子、科技活動人員、科研經費力度、科技政策因子等4個二級指標。由于科技發展是信息產業發展的重要支撐，互聯網發展需科技創新支撐，因此通過分析科研成果情況，并結合科技政策的影響，判斷科研水平的發展情況。

A3=0.4774B6+0.1283B7+0.2565B8+0.1378B9

(CI=0.0039<0.1)

A4互聯網發展因子：包括互聯網政策因子，信息傳輸、計算機服務和軟件業經濟基礎，網絡基礎設施建設水平和信息服務業發展情況等4個二級指標，可判斷出目前互聯網發展的經濟基礎、業務發展情況，綜合反映互聯網的發展水平。

A4=0.2225B10+0.2463B11+0.3241B12+0.2463B13

(CI=0.0171<0.1)

互聯網環境下城市競爭力評價系統將經濟、人力、科研和互聯網發展情況相結合，考慮到各因素均是上海市城市競爭力的重要組成部分，所以變量系數按等比例分：

城市競爭力=0.25A1+0.25A2+0.25A3+0.25A4

為了更加清晰地判斷指標之間的關系，因此運用Vensim PLE軟件建立互聯網環境下上海市城市競爭力系統因果關系模型，如圖3所示：

圖3 互聯網環境下上海市城市競爭力系統因果關系模型

因果關系模型中箭頭從前一個節點指向后一個節點，表示節點之間因果關系，箭頭上的“+”表示原因對結果有正向促進作用。反饋回路如下：

R1：經濟條件→+城市競爭力水平→+經濟政策因子→+生產總值→+經濟條件。城市的經濟發展水平有助于提升，在良好的社會環境下，有利于經濟政策的完善，并作用于經濟環境中，刺激經濟增長，促進生產總值的增加，提高經濟水平。

R2：人力資源因子→+城市競爭力水平→+人才政策因子→+社會從業人數→+人才素質→+人力資源因子。人力資源水平可提升城市競爭力，政府也會根據實際情況改善人才政策，刺激社會從業人數的增加，在公平競爭環境下不斷提高對人才素質的要求，從而提高人力資源綜合水平。

R3：互聯網發展因子→+生產總值→+信息傳輸，計算機服務和軟件業經濟基礎→+網絡基礎設施建設水平→+信息服務業發展情況→+互聯網發展因子。互聯網的快速發展有助于生產總值的增加，從而為信息傳輸、計算機服務業和軟件業提供良好的經濟基礎支持，有助于完善網絡基礎設施建設水平，為信息服務業的發展提供支持，促進互聯網發展。

R4：科研水平因子→+網絡基礎設施建設水平→+互聯網發展因子→+城市競爭力水平→+科技政策因子→+科研水平因子。科研水平可間接提高網絡基礎建設水平，促進互聯網的快速發展，提升城市競爭力水平，從而有必要出臺更加完善的科技政策，促進科研水平的提高。

R5：城市競爭力水平→+經濟政策水平→+人才政策因子→+社會從業人數→+人才素質→+信息服務業發展情況→+互聯網發展因子→+城市競爭力水平。城市競爭力水平有助于促進經濟政策的完善，在經濟發展的需求下刺激人才政策的完善，在良好的政策條件下吸引更多人就業，提高對人才素質的需求，提升信息服務業的發展水平，促進互聯網的發展，提高城市競爭力水平。

對指標間因果影響關系的分析是建立系統流量圖的基礎，因此根據指標間因果關系，建立系統流量圖。并且根據指標體系將系統分為經濟條件因子子系統，人力資源因子子系統，科研水平因子子系統和互聯網發展因子子系統。并分別將第三產業生產總值，第三產業從業人數，科研成果數量和信息傳輸、計算機服務、軟件業生產總值和城市競爭力水平設定為狀態變量，政策性指標、人才素質和技術因子等影響因子設定為常量，在既定的狀態變量基礎上，通過調整人才素質，技術因子，政策影響等因素分析互聯網發展水平變化趨勢和城市競爭力的促進作用。

(三)模型構建

文章運用Vensim PLE軟件建立互聯網環境下的上海市城市競爭力系統動力學流程圖，將指標運用到模型構建中，模擬時間設定為2011-2020年，形成如圖4所示的系統動力學流程圖，并假設系統內狀態變量暫無流失，采集并計算相關數據進行模型模擬。

指標數據一部分來源于2010-2016年的《上海統計年鑒》，保證數據的可靠性和預測結果的準確性，部分數據通過統計年鑒數據計算得出，如第三產業生產總值增長率，信息傳輸、計算機服務和軟件業生產總值增長率等。常數項指標通過專家打分法確定，指標的權重通過層次分析法計算得出，且通過一致性檢，通過對數據的輸入和方程式的編寫，完成互聯網環境下的上海市城市競爭力系統動力學模型變量和參數設定。

四、模型仿真模擬

(一)模擬場景設定

互聯網環境下上海市城市競爭力受經濟條件、人力資源、科研水平和互聯網發展情況的影響，在模型中人才素質和科研水平因子同時影響互聯網發展因子。因此，在調節互聯網發展水平涉及的指標時，通過調整人才素質和技術因子參數值來判斷其對城市競爭力的影響。并在此基礎上通過調整經濟、人才、科技、互聯網政策的參數值，觀察上海城市競爭力變化情況，模型中對各參數值調整的幅度均相等，分析其對上海市城市競爭力的影響。首先分析互聯網發展因子對上海市城市競爭力的影響，與無互聯網發展因子作用的情況對比分析如圖5所示：

圖4 互聯網環境下的上海市城市競爭力系統動力學流程圖

圖5 互聯網發展因子對上海市城市競爭力的影響

圖5中，在互聯網發展因子作用下，上海市城市競爭力水平有所提高，說明互聯網發展因子對上海市城市競爭力有積極正向作用，因此模擬場景在互聯網發展因子作用下進行，如表4所示：

(二)模擬結果分析

通過調整相關指標，共設定6個模擬場景分析對互聯網環境下上海市城市競爭力水平變化，前4個場景暫不考慮政策對各個因子的影響作用，主要針對人力資源因子、科研水平因子及受這兩個因素影響的互聯網發展因子，場景5、6考慮政策因素的作用，針對政策調控因素影響，觀察上海城市競爭力的變化情況。模擬結果如圖6所示：

表4 模擬場景設定

經濟條件因子在2011-2012年呈上升趨勢，2012年后增速下降，2014年后逐漸增加，說明上海的經濟環境良好，未來經濟水平會穩健提升。圖(a)中經濟條件因子在1～4場景下變化不大，在5～6場景下有所提升，說明政策調控有助于提升上海經濟水平，改善經濟環境。人力資源因子在2011-2013年呈上升趨勢，在2013年后下降，2015年后回升，逐漸趨于穩定。圖(b)中，在政策和人才素質的共同作用下，人力資源因子在原基礎上有一定提升，也是互聯網建設的關鍵，政策刺激有助于人力資源水平提升。數據顯示科研經費逐年增加，但近年上海的科研成果和科技人員增加不明顯，因此導致圖(c)中科研水平因子曲線趨于水平，但在人才素質、技術因子和政策的影響下有了一定提升，其中人才素質和技術因子對其影響較大。互聯網發展因子在圖(d)中在2011-2020年的模擬區間里穩定增長，其水平間接受人才素質和技術因子影響，二者共同作用可使互聯網發展因子提升，且互聯網政策輔助也能促使其提升。

圖6 各場景下影響因子變化情況

由于各場景變動的變量不同，上海市城市競爭力水平曲線呈現多種狀態，如圖7所示。場景1是原始曲線，場景5增加了政策因子，和場景1曲線對比不明顯。通過對比場景2和場景3曲線發現，單獨提升人才素質或技術因子使城市競爭力水平提升，技術因子對城市競爭力水平提升的促進作用更明顯。在政策作用下，場景6城市競爭力水平較場景4有一定提升，在技術因子和人才素質的協同作用下，科研水平因子和互聯網發展因子增加，間接使得城市競爭力水平有了顯著提升。模擬結果具體數據如表5所示。

圖7 各場景上海市城市競爭力水平模擬結果

從2011-2020年的模擬結果數據中分別截取了2011年、2014年、2018年和2020年的城市競爭力模擬結果數據，結合圖形進行分析。根據模擬結果發現，2011年-2020年，互聯網環境下的上海市城市競爭力水平逐漸提升，人才素質、技術因子和政策的提升均對其產生正向影響，其中技術因子和人才素質的影響較為明顯，2011年的上海市城市競爭力水平在這兩個因子的協同作用下從43.934單位提升至117.531單位，在預測的2018年末從58801.3單位提升至155150單位，政策因子的加強對上海市城市競爭力也有一定促進作用，說明互聯網環境下的上海市城市競爭力受人才素質、技術的影響較明顯，對于來自經濟、人力資源、科技、互聯網等方面的政策，有一定促進作用，但需要長時間的理論實踐和社會環境的多方面作用才能看到明顯成效。

表5 各場景上海市城市競爭力水平模擬結果數據

為判斷模型模擬的準確性，通過計算模擬結果的相對誤差和絕對誤差來，由于狀態變量在仿真時運用的數據為2010年-2014年的數據，因此將2015年的數據用來計算誤差，結果如表6所示。

表6 模型的準確性評估

四個狀態變量分別為第三產業生產總值、第三產業從業人數、科研成果數量、信息傳輸，計算機服務和軟件生產總值，其相對誤差分別為3.4%、8.8%、0.4%、6.2%，均小于10%，說明狀態變量的仿真結果具有一定可靠性。

除狀態變量外，模型的指標包括常數項和表函數，其中表函數由《上海統計年鑒》計算得出。上海城市競爭力由二、三級指標組成的方程式計算得出，指標權重通過一致性檢驗，計算結果具有一定可靠性。在此基礎上，通過對常數項指標變動調節相同幅度，進行模型敏感性分析，判斷模型的穩定性，分析結果如圖8所示。

圖8 敏感性分析結果

從圖8中可發現，在常數項指標中，除人才素質和科研成果因子外，其余的指標變動對城市競爭力水平的影響較小，說明模型具備一定的穩定性，但是互聯網環境下，人才素質和科研成果因子的敏感性較大，也說明這人才和科技對互聯網環境下上海市城市競爭力提升具有重要作用。

五、互聯網支撐上海全球城市競爭生態優勢提升

在互聯網環境的作用下，上海市城市競爭力具有一定的提升效果，可將其帶入世界城市競爭生態網絡模型中進行分析，計算上海市的城市點度中心度，從而分析互聯網支撐的上海全球城市競爭生態優勢提升機制。在上海市城市競爭力系統動力學模型中，科研水平因子分別促進人力資源因子和互聯網發展因子的提升，其中對互聯網發展因子提升的作用較大。

表6 2018年末的人力資源因子和互聯網發展因子

從表6可以看出，人力資源因子提升幅度為5.2%，而互聯網發展因子在科研水平因子的影響下，提升了55.7%。弗里德曼定義中心城市的作用為：能量積聚和能量輻射，因此將模擬的2018年末的人力資源因子和互聯網發展因子提升效果輻射到世界城市競爭生態網絡模型中。根據輻射斷裂點理論，輻射效果會隨城市間距增加而減弱，因此假設輻射效果只在 [0, 50%]區間，且上海與各城市間距不同，輻射效果會有差異，因此折中考慮，假設在不受其他因素影響下，在上海市城市競爭力提升的系統動力學模型基礎上，上海市城市競爭力影響因子提升對相關企業在全球的機構設置和影響程度具有提升幅度的30%的輻射率。因此在人才、互聯網的世界城市網絡模型中，將網絡矩陣中上海對各城市的關系值，即影響程度，分別乘以人力資源因子與互聯網發展因子提升幅度的30%，再將互聯網、人才、經濟三個網絡綜合在一起計算中心性，結果如圖9所示。

圖9中反映出互聯網水平提升后的世界城市生態競爭網絡分布，中心性計算數據如表7所示。

圖9 互聯網水平提升后世界城市競爭生態網絡(綜合視角)

城市DegreeNrmDegreeshare紐約212.38168.0710.04倫敦210.38167.4300.039北京18960.5770.035香港186.38159.7370.035巴黎181.38158.1350.034柏林177.36556.8480.033東京17154.8080.032上海168.37453.9660.032新加坡159.38151.0840.03慕尼黑15148.3970.028蘇黎世14546.4740.027日內瓦14245.5130.027

從表中可發現，排名靠前的依舊是紐約、倫敦等城市，上海市位列第八，但絕對點度中心度和相對點度中心度有了一定的提高。基于互聯網的視角構建互聯網水平提升后的世界城市生態競爭網絡模型，如圖10所示。

圖10中反映出互聯網水平提升后的基于互聯網視角的世界城市生態競爭網絡分布，上海依舊具有一定的影響力和控制力。具體的中心性計算數據如表8所示。

從表10中可發現，在互聯網發展水平上，排名靠前的是倫敦、紐約、香港、東京等城市，上海在互聯網水平提升后，排名從原來的第十名上升到第八名，絕對點度中心度和相對點度中心度有了一定的提高，分別為57.183和48.874。說明在人才、科技、互聯網發展水平提升的動力機制作用下，上海市在互聯網視角下的全球城市競爭生態優勢有所突顯。具體的分析結果如表9所示。

圖10 互聯網水平提升后世界城市競爭生態網絡(互聯網視角)

城市DegreeNrmDegreeshare倫敦71.33460.9690.044紐約70.33460.1150.043香港63.33454.1320.039東京63.33454.1320.039北京6152.1370.038巴黎58.33449.8580.036柏林57.33449.0040.035上海57.18348.8740.035法蘭克福5547.0090.034慕尼黑5345.2990.033莫斯科49.33442.1660.03馬德里48.16741.1680.03

表9 結果分析

通過運用系統動力學模型模擬上海市城市競爭力提升機制，并將提升機制輻射至世界城市競爭生態網絡中，發現上海市在世界城市網絡中的全球城市綜合競爭生態優勢和互聯網視角下的全球城市競爭生態優勢有了一定的提升，互聯網視角下其絕對中心度從51提升至57.183，綜合視角下其絕對中心度從165提升至168.374。說明互聯網的支持對上海在全球城市競爭生態優勢的提升具有促進作用。但上海市的互聯網發展水平以及在全球的競爭生態優勢和世界其他城市存在一定差距，需要不斷改善提升。在系統動力學模型中，通過對科技、人才、政策、互聯網發展水平進行模擬提升可有效促進上海市城市競爭力的提升。但將其提升機制輻射至世界城市生態競爭網絡中時，競爭力雖然有一定提高，互聯網發展的影響力和控制力有所提升，但由于人才、經濟等多種因素的影響，其全球城市競爭生態優勢和發達國家城市還存在一定差距，但對于上海未來的全球城市競爭生態優勢提升有一定參考和學習價值。

六、研究結論與對策建議

文章通過構建互聯網支撐的世界城市競爭生態網絡并進行城市中心性分析，分析上海的國際競爭生態優勢及其面臨的機遇與挑戰。以上海城市競爭力提升為研究目的，搜集互聯網環境下影響上海城市競爭力的主要指標因素進行分析，并建立了互聯網環境下的上海城市競爭力系統動力學模型，通過調整人才、技術、政策等因素進行城市競爭力提升機制仿真模擬預測。將提升機制輻射至世界城市競爭生態網絡中，分析在互聯網支撐上海全球城市競爭生態優勢提升機制，并得出以下結論：

第一，通過分別構建在綜合視角和互聯網視角下的世界城市生態競爭網絡，并對各城市進行中心性分析發現，在綜合視角下，上海的絕對點度中心度和相對點度中心度分別為165和52.885，排名第八，而在互聯網視角下，上海的絕對點度中心度和相對點度中心度分別為51和43.59，排名第十。說明上海在國際上具有一定競爭生態優勢，但在互聯網發展水平上和發達國家城市存在差距。上海在未來可在逐漸完善信息技術基礎設施的基礎上，加強對信息技術的創新，加大對互聯網發展的支持力度，使得互聯網發展促進其競爭力提升。

第二，在人力、資本、技術等創新要素的基礎上，通過對指標因素的采集和歸納發現，經濟條件、人力資源、科研水平和互聯網發展積極正向促進上海市城市競爭力的提升。且指標因素在系統動力學因果關系圖中存在相互影響和作用的關系，并形成閉環回路。子系統之間存在因果關系，系統內外部的指標因素之間也相互作用影響。上海市在未來的發展里，在建設智慧城市的趨勢里，需要更加深化的互聯網技術在各行業中的創新應用，需重視人才、科研、經濟、互聯網的作用，并結合智慧城市發展的目標以及國際經濟形勢統籌規劃，不斷提升上海市城市競爭力。上海城市競爭力水平是多因素相互作用的結果結合實際發展情況把握因素之間的實際作用關系，從細節因素抓起，并且做好相應規劃，為城市競爭力提升提供一個較為完善和穩定的社會大環境。

第三，互聯網發展因子有助于上海城市競爭力提升，在其作用下，對人才素質、技術因子和政策因子進行提升后，經濟條件、人力資源、科研水平和互聯網發展4個因子均有了一定的提升，并積極正向作用于上海城市競爭力，其中人才素質和技術因子的協同作用對上海競爭力提升作用明顯，政策因子的提升作用需要時間周期和社會環境等多方面因素共同作用才會有明顯效果。在實際情況中，人才、科技、互聯網直接作用于城市競爭力，在宏觀層面上，相關的經濟、科技等政策則起到相應的調控作用，需要一定的經濟周期運作，所以政府在鼓勵人才、科技、互聯網方面的建設，在提供政策支持的基礎上，應根據國際形勢和城市發展需求及時調整更新政策，關注長遠的發展目標，從根本上穩定提升上海市城市競爭力。

第四，在互聯網支撐的上海市城市競爭力提升機制基礎上，將提升機制以輻射至世界城市競爭生態網絡中，并計算城市中心性，發現在世界城市網絡中的綜合視角和互聯網視角下，上海全球城市競爭生態優勢有了一定的提升，互聯網視角下其絕對中心度從51提升至57.183，排名從第十提升至第八，綜合視角下其絕對中心度從165提升至168.374，排名為第八。說明互聯網發展水平的提升對上海在全球城市的競爭生態優勢具有促進作用，但是競爭生態優勢還取決于金融、科技、人才等諸多方面的作用。在互聯網視角下，上海在全球城市中競爭生態優勢有所突顯，但上海市的互聯網發展水平以及在綜合視角下的全球城市競爭生態優勢和世界其他城市存在一定差距，因此還需要分析發達國家的城市互聯網、經濟、政治建設和人才培養機制，在保證可持續發展的基礎上借鑒學習，逐步提升上海市互聯網建設水平，并考慮金融、人才、科技等多因素的協同作用，不斷改善提升以增強上海在國際上的競爭優勢。