《Applied Geochemistry》：The inequities of being smart: Uneven development and smart city technology adoption
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为探究智慧城市技术采纳是否在全球和地方层面复制了历史上的不均衡发展模式，研究人员考察了城市的相对财富是否解释了智慧城市技术采纳类型上的差异。为回答研究问题，研究人员构建了一个包含全球127个城市的新数据集，对规划文件和二手资料进行分析。研究人员将70种不同的智
为探究智慧城市技术采纳是否在全球和地方层面复制了历史上的不均衡发展模式，研究人员考察了城市的相对财富是否解释了智慧城市技术采纳类型上的差异。为回答研究问题，研究人员构建了一个包含全球127个城市的新数据集，对规划文件和二手资料进行分析。研究人员将70种不同的智慧城市政策选项归纳为六大类别，进而探究这些政策如何随城市财富水平而变化，城市收入通过世界银行（World Bank）和联合国人类发展指数（United Nations Human Development Index, UN HDI）的指标进行评估。研究发现城市收入水平与智慧城市技术采纳模式之间存在强关联，高收入城市实施的技术政策多于低收入城市，从而在很大程度上反映了全球不平等。然而，研究人员同时观察到高收入城市更倾向于采纳聚焦于公平（equity）、环境可持续性（environmental sustainability）和数据透明（data transparency）的政策，这些政策旨在减少城市内部差距。基于这些发现，研究人员推测——随着城市持续经济发展并提升其市政能力——它们可能会分配更多资源以应对地方不平等问题，从而与当前的高收入城市趋同。因此，研究人员认为智慧城市政策采纳在短期内增加了全球不均衡程度；然而，研究人员承认技术采纳具有在长期内减少地方和全球差距的潜力。
研究背景与问题缘起
现代城市景观正经历智慧城市技术（smart city technologies）扩散带来的深刻转型，从数据驱动的城市治理到自动化 waste collection 和智能交通系统（intelligent transport systems），这些创新正在重塑城市运行及其与市民互动的方式。尽管这一数字转变有望提升效率、环境可持续性和生活质量，却同时揭示了智慧城市倡议在全球背景及城市内部发展不均衡这一根本矛盾。不均衡发展（uneven development）指在资本主义生产模式下，区域内及区域间财富、基础设施和资源获取方面的空间与社会经济差异，其根源在于资本积累优先的全球资本主义动态，往往强化结构性不平等。技术乐观主义者认为智慧城市能通过改善服务获取、提升治理和促进经济包容性来解决城市不平等；而批判学者则指出，智慧城市技术并非在真空中部署，其受既有权力结构塑造，往往复制甚至加剧而非缓解不均衡发展。低收入社区的老年人、低收入群体和非正规经济从业者可能缺乏参与数字治理或从智慧服务中获益的设备、技能或途径；在国际层面，高收入国家设计的智慧城市平台可能不适合发展中国家城市的需求和约束，导致实施失败、对外国技术企业的依赖以及稀缺公共资源的错配，形成新的数字殖民主义（digital colonialism）。
在此背景下，研究人员开展研究以考察智慧城市实践而非理论层面是否复制了历史上的不均衡发展模式。研究人员将城市收入水平界定为居民收入总量，以人类发展指数（Human Development Index, HDI）作为生活质量的代理变量，提出两个核心问题：在全球尺度上，城市相对收入水平是否解释了智慧城市技术采纳地点和类型的差异？在地方尺度上，所选城市技术采纳是再现还是缓解城市内部不平等？
研究方法与数据来源
研究人员采用比较案例研究方法，样本来源于三大知名智慧城市指数——IMD智慧城市指数（2021）、IESE智慧城市动态指数（2021）和EDEN智慧城市政府50强（2021）——中至少出现过一次的127个城市，涵盖非洲（7个）、亚洲（41个）、大洋洲（8个）、欧洲（47个）、北美洲（18个）和南美洲（5个）。研究人员将70种智慧城市政策选项归纳为六大类别：互联城市（connected）、数据驱动城市（data-centric）、参与式城市（engaged）、安全城市（safe-secure）、移动城市（mobile）和创新城市（innovative）。城市收入水平采用两个指标衡量：世界银行（2022）调整后人均国民总收入（Adjusted Gross National Income per capita, GNI per capita，单位：美元）和联合国开发计划署（2024）人类发展指数（2022年数据，范围0.00-1.00，基于预期寿命、教育年限和购买力平价调整后的人均国民总收入）。收入水平的两种测量方式相关系数为0.839，呈现强正相关关系。研究人员于2022年9月至2023年8月期间，通过ProQuest和Google搜索系统性地识别一级政府来源（新闻发布、官方计划、网站）和二级来源（新闻文章、博客帖子），记录各城市已实施的政策，形成首个全球智慧城市政策实施现状的比较数据库。
研究结果
高收入城市显著采纳更多智慧城市政策。研究人员发现，整体上高收入城市实施的智慧城市政策显著多于低收入城市，支持了收入水平影响智慧城市政策不均衡发展的假设。具体而言，高收入与低收入城市之间差异最大的政策领域呈现四个主题：
促进公平（equity）是最为突出的主题。高收入城市更可能实施旨在增进公民参与和赋权的政策，包括设立专用在线公民参与平台、举办黑客马拉松（hackathons）、尝试众包决策（crowdsourced decision-making）；更有可能拥有讨论数字公平条款的网站或计划，以减少政府技术使用中的系统性偏见、降低对弱势群体的伤害；更可能实施提升全体居民互联网接入的政策，如数字包容计划（digital inclusion plan）、数字导航员项目（digital navigator program）、免费公共无线网络（free public wifi network）和市政运营宽带服务（municipal-run broadband service）。部分政策增强政府透明度，如直播市议会会议、在开放数据门户（Open Data portals）发布数据集、提供数据共享协议，这些措施使公平倡导组织更容易与政府保持联系并监督问责。
增进环境可持续性（environmental sustainability）方面，高收入城市普遍比低收入城市实施了更多限制环境影响的政策，尤其在出行领域差异显著，包括政府资助公共电动汽车充电站（公共使用EV充电站）和滑板车共享项目（scooter share program），自行车共享计划（bike-share program）的受欢迎程度也明显更高，尽管差距不如前两者。
提升数据透明度（data transparency）方面，高收入城市更可能实施绩效管理系统（Performance Management System）以跟踪数据，并通过在线仪表板（Online Dashboard）向公众开放；更可能使用地理信息系统（Geographic Information Systems, GIS）并使公众能够了解公共资产的位置和利用情况，包括免费公共互联网地图、街道清洁/除雪地图和树木地图。部分政策同时具有公平和环境影响。
实验性新技术（experimental technologies）方面，高收入城市更愿意投资，而低收入城市偏好已成为当代基础设施标准配置的成熟技术（如传感器）。例如，高收入城市更可能拥有用于规划的数字孪生（Digital Twins）和自动驾驶汽车试点项目（Autonomous vehicle pilot project）；各收入分位依次递增地更可能拥有自动化真空管废物收集系统（automated vacuum-tube waste collection system），尽管总体普及率仍低。这表明新型城市技术的创新更集中于高收入城市。
入门级智慧城市政策方面，研究人员识别出若干与城市收入水平无显著差异的政策，将其解释为成为智慧城市的普遍性入门级投资。这些政策呈现三个主题：改善物理基础设施，包括LED照明、运动传感器/控制系统、智能交通信号灯、闯红灯摄像头、光纤电缆网络和自动列车控制。这些技术提高能源效率，减少气候变化排放，在短期内即可回本，长期节省资金。扩大数字经济参与基础，包括市政府社交媒体账号、在线投票实验（e-voting experiments丽人实验）、为低收入家庭提供补贴互联网/设备、以及K-12学校的STEAM教育。安全优先方面，低收入城市与高收入城市同样甚至更倾向于优先采用安全技术，如闭路电视摄像头（CCTV cameras）、面部和/或虹膜识别（facial and/or iris recognition）、预测性警务（Predictive policing），引起研究人员对历史民主程度较低城市权力结构因素的关切。
讨论与结论
研究人员将发现置于更广泛的学术脉络中进行讨论。研究超越了单个案例研究和规划文件，提供了基于现实世界实施的比较分析，验证了不均衡发展理论在智慧城市领域的适用性。研究发现支持Cohen（2015）提出的智慧城市三阶段类型学：智慧城市1.0以技术驱动和企业主导为特征，公平关注有限；智慧城市2.0中市政府在技术融入政策框架方面发挥更积极作用；智慧城市3.0强调公民 engagement、参与和明确的公平关切。高收入城市更可能达到智慧城市2.0和3.0阶段，而低收入城市更多聚焦于基础设施（智慧城市1.0）。研究人员推测，若低收入城市继续增长并遵循与高收入城市相同的发展模式——这是一个很大的假设——它们可能随时间推移采纳更多以公平为重点的政策。
研究的主要学术贡献在于揭示了智慧城市技术采纳的双重动态：一方面，高收入城市对智能技术和公平政策的双重拥抱可能有助于减少地方不平等；另一方面，通过将投资和创新集中于高收入城市，智慧城市采纳风险加剧了领先城市与边缘角色城市之间的差距。这种地方公平努力与全球不均衡之间的张力，凸显了将地方公平努力置于更广泛全球政治经济视野中的重要性。
研究结论指出，不均衡性历来是经济发展模式的特征，而以技术驱动增长为中心的智慧城市运动构建于这一基础之上。收入水平不仅影响智慧城市政策的数量，还决定了城市优先考虑的类型。所有城市都实施扩大数字经济的财政负责政策，但高收入城市倾向于强调与公平、环境和数据透明相关的议题；低收入城市则更可能追求可能恶化地方不平等的政策，如安全、以汽车为中心的城市设计和经济发展。虽然较高收入城市的公平政策可能缓解智慧城市技术相关的部分地方风险，但它们对挑战更广泛的全球不均衡发展层级贡献甚微。全球智慧城市议程仍然偏向高收入城市环境，使较贫困城市更易受实验性部署和外部企业行为者依赖的影响。
未来研究应探索影响城市选择采纳特定智慧城市技术和政策的其他因素，如通过额外数据变量和统计方法的定量分析，或通过城市官员访谈的定性见解；应创建每项政策的定性量表，根据详细运营文件排名其质量，以探究政策部署的深度而非广度；最重要的是开展纵向研究，捕捉政策实施随时间的多次快照，以提供发展模式的深入见解。最终，"智慧城市"标签仅是抽象概念，代表城市可选择的各种选项，各城市根据自身独特需求和优先事项选择路径，为地方需求和挑战量身定制技术解决方案，才是最聪明的做法。
