2018中国智慧城市发展潜力研究报告新京报智慧城市研究系列 智创百城，势如破竹第 1 篇报告背景我国智慧城市建设 ， 已经从最初的概念探讨与理论研究 ， 走向实际的建设与运营之中 。 智慧城市是全球城市建设的未来趋势与重要方向 。 于我国而言 ， 同样如此 。中国自 2012年开展智慧城市建设试点工作以来 ， 已经在部分城市取得了不错的进展 。 从全球的角度上看 ， 虽然欧美国家的城镇化与城市治理具有先发优势 。 但近年来 ， 随着新一代数字技术的成熟与广泛应用 ， 中国智慧城市在大战略与技术的双重支持下 ， 产生了强大的发展动力 ， 也不断取得新的突破和进展 。 目前 ， 我国已然是全球智慧城市建设的最大实践地 。在此之时 ， 如何对中国智慧城市的建设进行适当的评估 ， 也就成为当前时刻的重要事情 。 基于数字技术在智慧城市建设中扮演的重要角色 ， 我们在此次的报告中 ， 将优先从数字技术层面对中国主要城市建设智慧城市的潜力进行评估 ， 同时也结合政策 、 人才 、 资本及基础设施 （ ICT采用 ） 等维度 ，对中国各城市建设智慧城市具备哪些优势 、 潜力如何进行初步的分析 。编制说明本次报告以 2018年百强经济市中排名前 50名的城市作为研究对象 ， 分别从城市的政策 、 人才 、 创新 、 企业 、 资本和 ICT采用等六个维度 ， 评估各个城市的智慧城市建设的优势与可获得的支持度 。 具体指标如右表所示 。本报告各项指标的数据量纲各不相同 ， 因此首先对所有数据进行无量纲化处理 。 本报告中主要通过对数据进行归一化处理 。 各城市相应指标依据其数据得到相应的分数值 ，最高值为 100， 其他据此产生相对应的分数值 。表：中国智慧城市发展潜力测算指标研究对象及数据说明1.本报告数据采集截止时间 ， 除特别说明外 ， 均截至 2018年 11月底 。2.创新空间是指由国家科技部火炬中心公布的国家级科技企业孵化器及众创空间 。3.数字技术主要是指人工智能 、 大数据 、 云计算 、 物联网和区块链等 5类技术 。4.企业数据：(1)在数字技术之人工智能企业中 ， 仅选取与 AI关联性较高的初创企业 ，不包括诸如智慧生活 、 智慧楼宇等宽泛领域的企业 。(2)互联网科技上市企业主要选取中国 A股企业 、 港股企业 、 中国在美上市企业 （ 下面均简称 “ 美股企业 ” ） 中的互联网科技企业 ， 即： a)A股企业中的 I64（ 互联网和相关服务 ） 企业 、 I65（ 软件和信息技术报备业 ） 企业；b)港股 企业中的软件服务 、 资讯科技器材类企业； c)美股企业中的信息技术类企业 。5.资本数据 :（ 1） 数字技术初创企业的融资数据： a)凡是涉及加减乘除等计算的 ， 仅统计有确切融资金额的数据； b)除非特别说明 ， 所有融资次数均仅统计有确切融资数据的次数； c)所有融资数据仅统计企业未上市前的融资数据；d)企业已上市 ， 其在上市前的融资仍计算在对应的年份或城市；互联网科技上市企业市值的计算说明： a)依据前述对互联网科技类企业的选择 ， 统计其一年期内 （ 2017.12-2018.11） 的平均市值 。 b)对于港股 、美股等涉及汇率换算的数据 ， 将依据统计期内各月份的汇率进行计算 。*本次报告研究对象为 2018年中国百强城市排行榜中的前 50名城市2018年中国百强城市排行榜前 50名城市名单排名 城市 评分1 北京 95.64 2 深圳 95.27 3 杭州 91.71 4 上海 89.44 5 广州 87.78 6 南京 85.85 7 成都 85.36 8 厦门 81.56 9 武汉 78.96 10 合肥 78.85 11 苏州 78.71 12 青岛 75.52 13 长沙 74.99 14 无锡 74.79 15 济南 74.00 中国 50城智慧城市发展潜力榜* 整体排名前 15城市榜单本次报告针对 50城进行测算 ， 结果显示 50城的平均得分为 65.76分 ， 有 26城低于该平均值 。 50城中得分最高为北京 ， 达到 95.64分 ， 最低为唐山 ， 为 39.18分 。在前五强中 ， 北京 、 上海两城主要在人才维度上得分弱于其他三个城市 ， 其他各维度得分均较高 。在第 6-10名中 ， 成都 、 厦门与合肥是值得关注的城市 。得益于在互联网 /数字经济领域的发力 ， 使得其在企业 、 资本与创新维度上均有较好的分值 。在第 11-15名中 ， 山东 “ 双星 ” 城市青岛与济南双双入围 ， 并且两者在各项得分上较为接近 ， 势均力敌 。长沙除近年来经济增速亮眼外 ， 在本次测算中 ， 其在企业维度的得分亦强于排名靠前的苏州 、 合肥等城市 。智慧城市发展潜力得分值2017年人均 GDP(万元 )智慧城市发展潜力与经济水平呈正相关50城的智慧城市建设的潜力与各城市的人均 GDP水平呈正相关关系 。 北京 、 深圳 、 杭州 、 上海等城市测得分数较好 。成都 、 合肥 、 厦门 、 济南等城市 ， 虽然人均财富相对不高 ，但测算整体得分亦不错 。50城智慧城市发展潜力与人均财富的相关性六维并进，物竞城择第 2 篇50城在资本、企业及创新维度上分化明显在六个测算维度中 ， 在资本 、 企业与创新维度中 ， 50城分化明显 ， 马太效应明显；在 ICT采用 、 政策及人才维度上 ， 差距较为微小 。各维度测得平均分为：政策 88.59分 ， ICT采用 87.87分 ， 人才 70.97分 ， 创新 69.61分 ， 企业 50.98分 ，资本 44.59分 。资本政策人才创新企业ICT采用50城政策维度总体得分较高，城市间差距较小50城在政策维度上平均得分为 88.59， 38座城市超过了平均分 ， 相互之间分差较小 。 其中 ， 深圳以99.44分位居第一；沈阳以黑马之姿 ， 位居第二名 。深圳、沈阳、杭州、北京、广州、重庆、苏州天津、上海、无锡、青岛、长沙、武汉、成都、厦门、南京、宁波、郑州、合肥、济南、石家庄、大连、南通潍坊、泉州、常州、长春、徐州、台州、扬州、南宁、嘉兴、绍兴、温州、昆明、金华、太原、烟台淄博 、 鄂尔多斯 、 贵阳 、 东莞 、 西安 、 福州 、 佛山 、 哈尔滨 、唐山 、 乌鲁木齐 、 呼和浩特 、 南昌98