數字科技與智慧城市耦合協調空間格局及演變特征研究

摘 要：在數字科技的快速發展下，通過智慧城市建設實現城市治理、經濟發展與社會服務的高效協同，以提升城市應對各種挑戰的能力變得尤為重要。以2011-2021年全國102個智慧城市的面板數據為研究對象，采用耦合協調模型、Dagum基尼系數、核密度等方法考察數字科技與智慧城市耦合協調發展的現狀及差異。研究結果顯示：東部、中部地區城市的耦合協調效果較好，西部地區相對較差；從全國范圍來看，數字科技與智慧城市耦合協調發展水平的總體差異呈下降趨勢，其中西部地區耦合協調水平差異較大；高協調度城市與低協調度城市之間的差距逐漸縮小，且西部地區耦合協調水平具有明顯的兩極分化趨勢。基于此，提出跨區域建立協同創新系統，完善數字科技與智慧城市耦合協調發展的檢測與評估體系，以期實現我國數字科技與智慧城市耦合協調發展，進而促進我國城市的數字化和可持續發展。

關鍵詞：數字科技；智慧城市；耦合度協調度模型

中圖分類號：F49；F299

文獻標識碼：A

DOIdoi：10.3969/j.issn.1672-2272.202404189

Research on the Spatial Pattern and Evolution Characteristics of Coupling and Coordination between Digital Technology and Smart Cities： Empirical Data from 102 Smart Cities in China

Zhang Lihua，Sun Yuxuan，Wu Meiqing

（School of Economics and Management， North China University of Science and Technology， Tangshan 063210， China）

Abstract：With the rapid development of digital technology， it has become particularly important to achieve efficient collaboration between urban governance， economic development， and social services through the construction of smart cities， in order to enhance the ability of cities to respond to various challenges. Taking the panel data of 102 smart cities in China from 2011-2021 as the research object， this paper uses the coupling coordination model， Dagum Gini coefficient， nuclear density and other methods to reveal the status quo and differences of the coupling and coordinated development of digital technology and smart cities. The research results show that the coupling and coordination effect of cities in the eastern and central regions is relatively good， while the western region is relatively poor; From a national perspective， the overall difference in the level of coordinated development between digital technology and smart cities is showing a downward trend， with significant differences in the level of coordinated development in the western region; The gap between high coordination cities and low coordination cities is gradually narrowing， and there is a clear polarization trend in the coupling and coordination level in the western region. Based on this， it is proposed to establish a cross regional collaborative innovation system， improve corresponding detection and evaluation mechanisms， in order to achieve the coordinated development of digital technology and smart cities in China， and promote the digitalization and sustainable development of Chinese cities.

Key Words：Digital Technology；Smart City；Coupling Degree Coordination Model

0 引言

“十四五”規劃明確指出，要加強數字社會、數字政府建設，提升城市服務、社會治理等數字化智能化水平。在此背景下，智慧城市作為連接數字政府與智能社會的核心環節，扮演著至關重要的角色。智慧城市在數字城市的基礎上，融合了云計算、物聯網等前沿技術，在城市規劃、建設、管理、服務等多個領域得到廣泛應用。自2013年以來，全國已有超過700個城市（含縣級市）投身于智慧城市的建設或規劃之中[1]，覆蓋了所有副省級及以上城市和九成以上的地級市。

2016年，“新型智慧城市”概念的提出，意味著我國智慧城市發展進入數字科技驅動的新發展階段[2]。數字科技作為智慧城市發展的有力工具，以數據流為核心，有效地將數據要素轉化為數據能力，并重塑組織流程，助力實現公共服務與社會治理的空間化。總體而言，我國智慧城市建設雖然取得了一定的成就，但仍面臨著發展不平衡和數據融合不足等問題。因此，充分利用數字科技賦能智慧城市，探索數字科技與智慧城市協同發展的道路，對推動城市可持續發展、便捷居民生活、保護生態環境具有重要意義。

1 文獻綜述

1.1 數字科技發展研究

黨的二十大報告提出“必須堅持科技是第一生產力、人才是第一資源、創新是第一動力”，將數字科技創新的戰略意義上升至新高度。大力提升科技創新能力，培育科技創新發展新動能，是關系我國發展全局的重大課題[3]。數字科技基于現有的產業基礎，以前沿技術為推動力，注重產業和科學技術的無邊界融合，促進產業的網絡化、數字化和智能化發展[4]。以數字科技為驅動的供應鏈變革，催生了各行各業對數智化技能的新需求[5]。在治理方面，譚海波等[6]提出，數字科技通過數據采集高效化、數據共享協同化、數據分析智能化、數據應用普惠化，賦能國家治理，成為實現國家精準化治理的有力工具。楊軻等[7]的研究表明，在數字化浪潮的推動及國家政策的引導下，數字科技與文創產業深度融合，賦能鄉村振興的作用日益顯著。在數字科技時代背景下，農村民生建設也離不開數字科技，肖志雄[8]認為，數字科技賦能農村民生建設是實現鄉村振興的重要途徑。在產業升級方面，劉釩等[9]指出，隨著數字科技的發展進步，信息經濟、知識經濟和數字經濟等新經濟形態不斷涌現，通過數字產業化和產業數字化的協同作用，提升全要素生產率，推動生產質量和效率的深刻變革。宋偉等[10]的研究表明，數字科技主要通過降低運營成本、提升運行效率、增強創新能力3條路徑作用于實體經濟，對實體經濟轉型升級具有顯著的驅動作用，且驅動作用存在產權性質與規模大小的異質性。

1.2 智慧城市發展研究

目前，關于智慧城市的研究主要從智慧城市的定義、運作、發展現狀、與環境的關系四方面展開。Bosch[11]認為，智慧城市最早出現在1992年的科技城現象中。關于智慧城市的定義，Yigitcanlar等[12]認為智慧城市是科技與城市融合發展的產物，它包含社區、技術、政策3種驅動因素，并通過這些因素的協同作用實現預期成果。智慧城市借助物聯網、傳感器、移動互聯等新一代信息通信技術，實現經濟社會的優化發展， 使得城市管理和運營更加快捷、智慧，這與我國轉變經濟發展方式和調整產業結構的要求高度契合[13]。李德仁等[14]認為，智慧城市以數字城市為架構，通過感知網絡將其與現實城市相連接，并根據分析與決策的結果，實現對各類設施的自動調控。牛文元[15]在對比國內外智慧城市的發展狀況后指出，當前智慧城市面臨的主要問題是頂層設計的全局性不足和信息化應用不夠充分。2012年智慧城市試點政策發布后，石大千等[16]研究認為，試點政策有助于智慧城市通過技術、配置和結構三方面的優化，有效地減少城市的環境污染。于文軒等[17]研究表明，中國的智慧城市與大氣污染之間存在顯著的負相關關系，同時城市人口密度與智慧城市的發展呈現倒U型關系。總體來看，智慧城市建設不僅可以顯著提升城市經濟的發展[18]，還能有效推動企業的高質量發展[19]。

1.3 數字科技與智慧城市耦合研究

目前，關于數字科技與智慧城市的研究主要從智慧城市試點政策和數字科技與智慧城市治理關系兩方面展開。與其他創新城市試點政策相比，智慧城市試點政策更加聚焦于數字創新，為城市的知識進步和流通提供了有利的土壤，從而催生出更多低碳環保的解決方案[20]。智慧城市試點政策推動了數字化和智能化技術在城市中的廣泛應用，促進了新興產業的培育和發展，其對經濟韌性、社會韌性和基礎設施韌性具有顯著的正向作用，對生態韌性的影響不顯著[21]。關于數字科技與智慧城市治理的關系，有學者將智慧城市視為技術性解決方案，認為數字科技在城市治理中起著決定性作用，科技通過精準匹配供需關系，提升了城市資源的使用效率和治理效能[22]。吳曉林[23]進一步指出，數字科技正推動傳統的科層組織向標準化、數字化方向演進。

綜上所述，國內關于數字科技與智慧城市關系的研究大多分析數字科技推動智慧城市發展的作用機制，而較少研究數字科技與智慧城市耦合關系。耦合協調度是衡量各系統在發展演變過程中協調一致并實現整體協同發展的重要指標[24]，體現了系統之間協同演化的歷時性演變[25]及未來發展趨勢。因此，本文基于2011-2021年全國102個智慧城市的面板數據，采用耦合協調模型、Dagum基尼系數、核密度等方法，考察數字科技與智慧城市耦合協調發展的現狀及差異，為兩者的協調發展與空間布局優化提供實證依據，進而為政府部門提供決策支持。

2 研究設計

2.1 研究對象及數據來源

當前，我國智慧城市的建設與發展已進入新的階段，在智能交通、智能家居、高效政務和智慧醫療等關鍵領域均取得了顯著進展，城市化進程與信息化技術實現深度融合。本文的研究對象來源于國家住建部及各省市公布的智慧城市名單，結合智慧城市發展狀況、研究需求及城市數據的可得性，最終選取102個智慧城市。為全面反映智慧城市的發展歷程和變化趨勢，所選樣本覆蓋的時間跨度為2011—2021年。各變量的原始數據來源于《中國城市統計年鑒》《中國電子信息產業統計年鑒》、EPS數據庫、各城市統計年鑒以及國民經濟與社會發展統計公報。

2.2 數字科技與智慧城市系統模型構建

2.2.1 數字科技與智慧城市耦合機理

數字科技的本質是數據，其主要特征是數字化和網絡化。數字科技的應用體現了數字化技術從物理世界向數字世界轉化，本文從數字科技創新、發展環境、投入要素三方面界定數字科技。智慧城市作為未來城市發展方向，通過物聯網、云計算等新一代數字技術，有效提高了城市的運行效率，優化了居民的生活體驗，本文從城市發展、管理、服務三方面界定智慧城市。

數字科技與智慧城市耦合機理分析如下：第一，數字科技創新表現為處理和計算大數據能力的提升、人工智能技術的成熟和普及以及對各類規劃和管理的優化。數字科技創新有助于實現資源的合理配置和有效利用，進而促進城市的可持續發展；提升數字產業的競爭力和創新能力，推動城市的經濟發展和轉型升級。第二，數字科技發展環境表現為涵蓋領域的廣泛化、信息的開放共享以及不同領域之間的融合與協同，進而推動數字科技的進一步發展。數字科技助力智慧城市實現實時監測和調度城市運行狀態，使城市運行更加高效、安全；提高城市收集、存儲和分析數據的能力，實現了數據驅動發展；促進智慧醫療系統、智慧交通系統等智慧系統的優化和普及，極大地便利了居民生活，提高了城市服務水平。第三，數字科技投入要素表現為數字技術設備對數字科技人才、研發和創新資金的投入，是數字科技發展的重要保障。數字科技投入要素直接影響智慧城市建設水平，是智慧城市發展的重要支撐；激發城市創新活力，推動城市創新和經濟發展；促進政府更快、更準確地獲取信息并做出決策，增強城市韌性和管理水平。然而，若政府和城市過度依賴數字科技，可能導致大量個人數據和公共數據被收集和處理，從而增加數據泄露和隱私侵犯風險，降低居民的生活幸福指數。另外，過度依賴數字科技還可能導致相關決策人員能力的退化、加大數字鴻溝、對環境產生負面影響等問題，進而抑制智慧城市的發展。總的來說，數字科技發展對智慧城市建設產生一定的影響和壓力，而智慧城市通過其內部機制對數字科技施加了一定的約束和限制，數字科技與智慧城市耦合機理如圖1所示。

2.2.2 耦合協調水平測度模型

本文借鑒物理學中的耦合模型，分析數字科技與智慧城市動態耦合度。為去除單位及量綱對測度結果的影響，本文采用極差標準化的方法，對每個指標值進行處理，公式如下：

正向指標X'ij=Xij-minXjmaxXj-min （Xj）（1）

負向指標X'ij=maxXj-XijmaxXj-min （Xj）（2）

其中Xij指全國第i年第j項指標值，X'ij為各地區各指標歸一化后的值。min（Xj）指第j項指標中最小值，max（Xj）則指第j項指標中最大值，為避免出現0的情況，在公式（1）、（2）的基礎上加上0.01。

數字科技與智慧城市耦合協調模型為：

Ct=2 St×MtSt+Mt2（3）

其中Mt為數字科技綜合得分，St為智慧城市水平綜合得分，t表示年份。Ct為數字科技與智慧城市靜態耦合度，介于0～1，Ct值越大，說明數字科技與智慧城市耦合度越高。進一步構建能夠反映兩者動態耦合的測度模型：

Dt= Ct×Zt（4）

Zt=αSt+βMt（5）

其中，Dt為數字科技與智慧城市的動態耦合度，Zt為兩個系統在第t年的整體協同效應綜合協調系數。α和β為待定系數，本文認為數字科技與智慧城市相互作用，處于同等重要地位，確定α和β的值均為0.5。

2.2.3 核密度估計法

采用核密度估計法分析我國數字科技與智慧城市的動態耦合度的空間分布特征，探究其絕對差異。

設D1，D2，D3，…，DN為第1至第N個城市的兩系統動態耦合度隨機變量，并且變量之間具備獨立相同分布狀態，f（x）為D的概率密度函數，則各個城市的兩系統耦合協調度核密度估計公式為：

f（x）=1Nh∑ni=1KDi-dh（6）

其中，N是樣本個數，d為平均值，h為窗寬，K為核函數，核函數的選取必須滿足下述條件：

limd→SymboleB@Kd·d=0Kd≥0∫+SymboleB@-SymboleB@Kddd=1supKd＜+SymboleB@∫+SymboleB@-SymboleB@K2ddd＜+SymboleB@

本文采用高斯核函數，其形式為：

K（d）=1 2πexp-d22（7）

窗寬h對核密度估計的影響較大，窗寬大，曲線比較光滑，但精確度較低；窗寬小，曲線不平滑，但精確度較高。

2.2.4 Dagum基尼系數

采用Dagum基尼系數，將區域間不均衡分為區域內不均衡、區域間不均衡和超變密度三部分，以考察兩系統及其耦合協調度的總體差異及來源。

根據研究內容，總體基尼系數G確定為：

G=∑kj=1∑kh=1∑nji=1∑nhr=1yji-yhr2n2η（8）

其中，k為劃分的區域數，n為城市數，j和h為區域，i和r為城市角標；yji（yhr）表示區域j（h）內城市i（r）數字科技與智慧城市的動態耦合度；η表示所有城市兩系統動態耦合度的平均值。

將總體基尼系數G分解為區域內差異Gw、區域間差異Gb和超變密度差異Gt。

區域內差異Gw的計算公式如下：

Gjj=12ηj∑nji=1∑nhr=1yji-yhrηj2（9）

Gw=∑kj=1Gjjpjsj（10）

區域j和區域h的基尼系數Gjh和區域間差異Gb的計算公式如下：

Gjh=∑nji=1∑nhr=1yji-yhrnjnhηj+ηh（11）

Gb=∑kj=2∑j=1h=1Gjhpjsh+phsjDjh（12）

區域間超變密度Gt的計算如式（13）所示：

Gt=∑kj=2∑j=1h=1Gjhpjsh+phsj1-Djh（13）

其中，pj=nj/n，sj=njηj/nη；Djh表示區域j和區域h的兩系統動態耦合度的相對影響；djh為區域間兩系統動態耦合度的差，pjh為超變一階矩，具體計算公式如下：

Djh=djh-pjhdjh+pjh（14）

djh=∫SymboleB@0dFjy∫y0y-xdFhx（15）

pjh=∫SymboleB@0dFhy∫y0y-xdFjx（16）

其中，Fj（Fh）為j（h）區域兩系統動態耦合度的累積密度分布函數。

2.3 評價指標體系構建

為研究數字科技與智慧城市耦合協調情況，分別構建數字科技與智慧城市的評價指標體系。由于數字科技與數字技術創新相輔相成，兩者關系緊密，本文參考孫勇等[26]的做法，從創新、發展環境、投入要素3個維度選取8個指標評價數字科技。當前學界對智慧城市尚未形成統一的界定，本文參考唐珺等[27]的研究，從城市發展、管理、服務3個維度選取10個指標評價智慧城市發展水平。考慮到各級指標貢獻度不同，采用R型因子分析法確定數字科技各項指標的權重，采用熵權法確定智慧城市各項指標的權重。數字科技與智慧城市的評價指標體系由系統層、子系統層和指標層構成，具體如表1所示。

3 實證分析

3.1 數字科技評價結果分析

3.1.1 數字科技發展狀況總體特征

采用R型因子分析法對我國102個城市各年度數字科技發展指數進行測算，描述性統計結果如表2所示。2011-2021年，我國城市數字科技發展指數平均值的年均增長率達到6.88%，表明數字科技發展態勢良好。研究期內，我國城市的數字科技發展標準差介于0.049 9～0.074 1，呈逐年上升趨勢，說明數字科技發展不均衡。

3.1.2 數字科技發展區域差異及分解

采用Dagum基尼系數法對2011—2021年我國城市數字科技發展水平的地區差異進行測算。如圖2所示，在全國范圍內，我國城市數字科技發展狀況的總體基尼系數在0.147～0.187波動，平均水平為0.156，表明我國城市在數字科技發展方面存在明顯的區域內差異。其中，西部地區的基尼系數為0.169，中部地區為0.138，東部地區為0.102，表明西部區域內數字技術發展差異最大，中部區域內中等，而東部區域內差異較小。在觀察期間，東、中、西3個區域的基尼系數普遍減小， 說明區域內數字科技發展不均衡狀況正在逐步改善。

3.2 智慧城市評價結果分析

3.2.1 智慧城市發展水平總體特征

采用熵權法測算我國102個城市各年度智慧城市發展水平，描述性統計結果如表3所示。

2011-2021年，我國智慧城市發展指數的最大值與最小值之比由2011年的24.253 5下降至2021年的12.823 5，表明我國智慧城市發展態勢平穩。智慧城市發展的標準差呈波動式上升，介于0.053 0～0.067 8，表明我國智慧城市發展水平分布不均衡，離散程度有所增加。

3.2.2 智慧城市發展區域差異及分解

采用Dagum基尼系數法對2011-2021年我國智慧城市發展水平的地區差異進行測算。如圖3所示，我國智慧城市總體基尼系數介于0.249～0.359，平均水平為

0.329，表明存在一定的區域差異性。從演化趨勢來看，智慧城市發展的總體基尼系數從2011年的0.359降低至2016年的0.328，2017年小幅上升后又逐漸降低至

2021年的0.294，可見在此階段，智慧城市發展的不平衡得到了一定程度的改善，但仍然存在較大區域差異。從東部、中部和西部3個地區來看，3個地區的智慧城市發展水平存在一定的區域內差異，其中，西部地區的基尼系數平均值為0.339，中部地區為0.302，東部地區為0.222。

3.3 數字科技與智慧城市耦合協調度總體特征

2011-2021年，全國數字科技與智慧城市耦合度、協調度發展水平及變化趨勢如表4所示。從耦合度來看，研究期內我國數字科技與智慧城市發展耦合度普遍處于高位，得分平均值均高于0.940，表明兩系統處于較高水平耦合階段。從協調度來看，研究期內全國數字科技與智慧城市發展協調度呈遞增趨勢，得分均值從2011年的0.089上升至2021年的0.147，年均增長率為2.55%，但總體協調水平不高。

3.4 數字科技與智慧城市耦合協調度區域差異分解

3.4.1 總體差異及區域內差異

圖4描述了全國及三大地區數字科技與智慧城市耦合協調度的基尼系數及其演化趨勢。在全國層面上，兩系統耦合協調度城鄉整體差異呈下降趨勢，基尼系數從2011年的0.126降至2021年的0.296，其中2011—2014年以遞增的趨勢遞減，年均下降率為4.71%，此后以遞減的趨勢遞減。在區域層面上，數字科技與智慧城市耦合協調度的基尼系數均呈現下降趨勢，其中西部（0.106）gt;中部（0.090）gt;東部（0.081），可見西部地區耦合協調水平不均衡情況較為突出。

3.4.2 區域間差異及演變趨勢

從表5可以看出， 3個地區間的數字科技與智慧城市耦合協調水平存在明顯差異。其中東部地區與西部地區、東部地區與中部地區基尼系數的平均值分別為0.112、0.106，而中部地區與西部地區基尼系數平均值為0.099。從演化趨勢來看， 3個地區的差距呈波狀遞減，中部地區與西部地區的差距減小最為明顯，平均降幅為2.94%。

3.4.3 差異來源及其貢獻

從表6可以看出，2011-2021年，我國數字科技與智慧城市耦合的差異主要來源于超變密度。區域內差異較為穩定，但存在小幅波動。區域間貢獻率最小值為29.361%，最大值為33.997%，與初期相比變化不大。2011-2016年，超變密度貢獻率呈現波動性增長，隨后交叉效應減弱。

3.5 數字科技與智慧城市耦合協調度時序演變

3.5.1 全國層面

圖5顯示了我國數字科技與智慧城市耦合協調度的分布演化趨勢。從分布位置來看，在2011-2021年，主峰位置不斷右移，由2011年的0.25左右移動到2021年的0.35左右，表明我國數字科技與智慧城市耦合協調水平正在不斷提升。從分布形態來看，主峰高度呈上升趨勢，寬度逐漸變窄，說明我國數字科技與智慧城市耦合協調水平差異正逐步縮小。從極化特性來看，全國核密度曲線由一個主峰和一個側峰組成，說明我國數字科技與智慧城市耦合協調水平存在兩極分化現象。從分布延展性來看，核密度曲線存在右拖尾現象，收斂趨勢較強，說明我國高耦合協調水平城市和低耦合協調水平城市間的差異正逐步縮小。

3.5.2 區域層面

我國東部、中部、西部地區數字科技與智慧城市耦合協調水平的核密度估計曲線如圖6所示。

從分布位置來看， 3個區域的耦合協調水平總體呈上升趨勢。其中，東部核密度曲線的峰值在0.3～0.4附近波動，表明其大部分城市處于輕度失調水平。中部地區和西部地區核密度曲線在2011年主峰位于0.25左右，2021年主峰移至0.35左右。整體來看，中部地區和西部地區城市由中度失調水平逐漸過渡到輕度失調水平，耦合協調水平有所改善。

從分布形態來看，中部地區耦合協調度差異呈縮小趨勢，東部、西部地區呈擴大趨勢。東部地區的主峰高度先上升后下降，寬度逐漸增加，說明東部地區耦合協調水平差異有增大趨勢。中部地區的主峰高度大幅上升后略有下降，寬度略有減小，說明中部地區耦合協調水平差異逐漸縮小。西部地區的主峰高度小幅上升后下降，寬度呈小幅增長，表明西部地區耦合協調度差異有擴大趨勢。

從極化特性來看，3個區域的耦合協調度分化趨勢存在明顯差異。東部地區的核密度曲線由雙峰逐漸轉變為單峰，說明東部地區兩極分化態勢得到改善。中部地區主峰和側峰差距較大，說明其區域內差異較大。西部地區核密度曲線的側峰較為顯著，說明西部地區兩極分化現象較為突出。

3.6 耦合協調度空間格局演變

3.6.1 耦合協調等級劃分標準

耦合協調等級劃分標準是評估系統間協調發展程度的標尺，有助于清晰界定系統協調發展所處的階段，對全面提升系統間的協調發展水平具有重要的指導意義。本文依據楊孟陽等[28]的研究方法，將數字科技與智慧城市耦合協調水平細分為10個等級，各等級的耦合協調度劃分區間如表7所示。

3.6.2 耦合協調度空間格局演變特征

為進一步探究我國數字科技與智慧城市耦合協調度的空間演化趨勢，對 2011年、2014年、2017年和2021年的兩系統耦合協調度進行分析。實證結果顯示，數字科技與智慧城市耦合協調高水平區和較高水平區主要分布在東部和中部地區，耦合協調低水平區主要集中于西部地區，但個別西部地區城市的耦合協調度較高（限于篇幅，此處不顯示所有結果）。其中，耦合協調度均值排名前五的城市依次為武漢市、南寧市、鄭州市、六盤水市、大同市，排名后五的城市依次為中衛市、雅安市、拉薩市、吳忠市、貴港市。由此可見，東部、中部地區的數字科技與智慧城市耦合協調效果較好，而西部地區相對較差。此外，我國數字科技與智慧城市耦合協調度呈現穩定上升趨勢。具體而言，勉強協調城市在4個時間點上的數量分別為 1、4、7、10 個，初級協調城市的數量分別為 0、1、4、5個，中級協調城市的數量分別為 0、0、0、1個，可見數字科技與智慧城市相互影響、相互促進，但耦合協調水平仍有待提高。

4 結論與啟示

4.1 研究結論

本文采用R型因子分析法、熵權法和耦合協調度模型，定量測度數字科技和智慧城市的發展水平及兩者的耦合協調度，并利用核密度估計、Dagum基尼系數考察數字科技與智慧城市耦合的空間分異性，并分析其時空演變規律和區域差異，得到以下結論：第一，我國數字科技與智慧城市發展水平均較低，且離散程度有增大趨勢，其中西部地區城市之間數字科技、智慧城市發展水平差異最大，東部地區差異最小。第二，2011-2021年，我國數字科技與智慧城市發展處于較高水平耦合階段，但總體協調水平不高。第三，從絕對差異來看，東部、西部地區耦合協調度的絕對差異呈擴大趨勢，中部地區呈縮小趨勢；從極化特性來看，西部地區側峰較為顯著，兩極分化趨勢明顯。第四，從空間格局來看，數字科技與智慧城市耦合協調高水平區和較高水平區主要分布在東部和中部地區，較低水平區大多分布在西部地區。

4.2 管理啟示

4.2.1 強化區域協調發展，縮小發展差距

政府應加大對西部地區的扶持力度，注重基礎設施建設，提高西部地區數字網絡覆蓋范圍和傳輸速率，縮小西部地區與東、中部地區的硬件差距，避免西部地區數字科技與智慧城市耦合發展出現兩極分化。作為國家的經濟中心，東部地區應當充分發揮引領作用，通過技術轉移、產業合作等多種方式帶動中部、西部地區的耦合發展，同時也要重視縮小東部地區內部的發展差異。

4.2.2 優化時空布局，實現均衡發展

東部和中部地區應充分發揮其在地理位置、資源稟賦等方面的優勢，打造一批具有示范作用的智慧城市， 以優化數字科技與智慧城市的耦合發展。針對西部地區發展滯后問題，政府應引導西部城市發揮自身優勢，加強西部與東部、中部的合作與交流，推動技術、人才、資金等資源要素的共享與互通，實現各區域共同發展和高質量發展。

4.2.3 加強政策引導與協調，完善監測與評估體系

政府應設立專項研發資金，重點扶持數字科技與智慧城市領域的核心技術和關鍵共性技術研發，鼓勵企業、高校和研究機構開展聯合研發，形成產學研用一體化的創新體系。同時，政府應激發市場活力，加強知識產權保護，鼓勵企業加大數字科技創新投入。政府還應建立完善的數字科技與智慧城市耦合發展監測評估體系，根據監測評估結果，及時調整和優化政策體系，確保政策的有效性。

參考文獻：

[1] 張萍，倪逸彬，陳帆.浙江省智慧城市效率測度與評價[J].科技創業月刊，2023，36（1）：10-16.

[2] 溫雅婷，余江.數字科技驅動的中國新型智慧城市：理論邏輯與作用機制分析[J].創新科技，2022，22（5）：1-8.

[3] 馮連世.改革開放40年中國體育科技發展與思考[J].體育文化導刊，2019（3）：6-10.

[4] 柴王軍，陳元欣，李國，等.“雙循環”新發展格局下體育產業阻滯表現、暢通機制與保障措施[J].體育學研究，2021，35（2）：20-28.

[5] 趙愛玲.數字科技為產業升級和生活方式變革提供“鏈引擎”[J].中國對外貿易，2023（12）：46-47.

[6] 譚海波，吳高鵬.“循數智治”：重大突發公共衛生事件下的數字科技賦能[J].信息技術與管理應用，2024，3（1）：26-33，45.

[7] 楊軻，楊琰.數字科技與文創產業深度融合賦能鄉村振興的路徑[J].中國農村科技，2024（2）：53-55.

[8] 肖志雄.鄉村振興背景下數字科技賦能農村民生建設的現狀分析與對策研究[J].農業與技術，2024，44（5）：148-151.

[9] 劉釩，余明月.數字科技驅動長江經濟帶城市轉型升級研究——基于長江經濟帶44個城市面板數據的分析[J].科技進步與對策，2021，38（24）：48-57.

[10] 宋偉，劉玲.數字科技驅動實體經濟轉型升級：理論機制與實證檢驗[J].經濟體制改革，2023（5）：112-120.

[11] BOSCH D V H.Humane by choice， smart by default： 39 building blocks for cities of the future[J].IET Smart Cities，2020，2（3）：111-121.

[12] YIGITCANLAR T，KAMRUZZAMAN M，BUYS L，et al.Understanding‘smart cities’： intertwining development drivers with desired outcomes in a multidimensional framework[J]. Cities， 2018， 81：145-160.

[13] 鄧雅君，張毅.智慧城市建設對促進中國轉變經濟發展方式的作用路徑[J].電子政務，2013（12）：2-8.

[14] 李德仁，姚遠，邵振峰.智慧城市中的大數據[J].武漢大學學報（信息科學版），2014，39（6）：631-640.

[15] 牛文元.智慧城市是新型城鎮化的動力標志[J].中國科學院院刊，2014（1）：34-41.

[16] 石大千，丁海，衛平，等.智慧城市建設能否降低環境污染[J].中國工業經濟，2018（6）：117-135.

[17] 于文軒，許成委.中國智慧城市建設的技術理性與政治理性——基于147個城市的實證分析[J].公共管理學報， 2016， 13 （4）： 127-138，159-160.

[18] 張治棟，趙必武.智慧城市建設對城市經濟高質量發展的影響——基于雙重差分法的實證分析[J].軟科學，2021，35（11）：65-70，129.

[19] 劉偉麗，劉宏楠.智慧城市建設推進企業高質量發展的機制與路徑[J].深圳大學學報（人文社會科學版），2022，39（1）：95-106.

[20] 王雅莉，侯林岐，朱金鶴.城市創新能否助力低碳經濟發展——創新型城市試點政策對碳強度的影響評估及機制分析[J].科技進步與對策，2022，39（18）：39-49.

[21] 付媛，岳由.智慧城市試點政策對城市韌性的影響：效應及機制[J].人文雜志，2024（3）：130-140.

[22] MOHAMED N，AL-JAROODI J，JAWHAR I，et al.Unmanned aerial vehicles applications in future smart cities[J].Technological Forecasting Social Change，2020，153（prepublish）：119293.

[23] 吳曉林.技術賦能與科層規制——技術治理中的政治邏輯[J].廣西師范大學學報（哲學社會科學版），2020，56（2）：73-81.

[24] 徐維祥，李露，周建平，等.鄉村振興與新型城鎮化耦合協調的動態演進及其驅動機制[J].自然資源學報，2020，35（9）：2044-2062.

[25] 趙磊，潘婷婷，方成，等.旅游業與新型城鎮化——基于系統耦合協調視角[J].旅游學刊，2020，35（1）：14-31.

[26] 孫勇，樊杰，劉漢初，等.長三角地區數字技術創新時空格局及其影響因素[J].經濟地理，2022，42（2）：124-133.

[27] 唐珺，高煜，李朋林.智慧城市能否通過智慧能源建設推動“雙碳”目標實現？——基于合成控制法的試驗證據[J].軟科學，2023，37（7）：90-96，133.

[28] 楊孟陽，唐曉彬.數字金融與經濟高質量發展的耦合協調度評價[J].統計與決策，2023，39（3）：126-130.

（責任編輯：張雙鈺）

基金項目：河北省科技廳軟科學研究專項“河北省數字科技賦能新型智慧城市：動態匹配機制、影響效應及對策研究”（23556105D）

作者簡介：張立華（1978-），女，華北理工大學經濟管理學院教授，研究方向：產業經濟學、生態經濟學；孫宇軒（2002-），女，華北理工大學經濟管理學院在讀生，研究方向：經濟統計學；吳美清（1999-），女，華北理工大學經濟管理學院碩士研究生，研究方向：產業經濟學。