智慧城市與城市數位基礎設施

執行摘要

到2030年，聯合國預計全球人口的60%——約50億人——將居住在城市地區。城市既是經濟增長的引擎（根據世界銀行的數據，城市貢獻了全球GDP的80%以上），也是治理挑戰的前線：交通擁堵、污染、住房負擔能力、公共安全和公平的服務提供。數位技術為應對這些挑戰提供了變革性工具，但「智慧城市」的概念仍然存在爭議，根本不同的願景正在競爭實施。

本政策簡報從平台經濟學和公共選擇理論的角度審視智慧城市治理。我們分析了三種不同的治理模式——新加坡的技術官僚優化模式、巴塞隆納的數位主權模式和首爾的參與式數據公共資源模式——並識別出決定城市數位基礎設施是服務於民主目標還是破壞民主目標的關鍵治理權衡。根據McKinsey的數據，全球智慧城市技術市場在2025年的估值為6,850億美元，年增長率為18%——這使得治理框架變得刻不容緩，而非僅僅是理想願景。

城市數據的平台動態

智慧城市的核心本質上是數據平台。嵌入基礎設施中的感測器——交通攝影機、空氣品質監測器、能源表、廢棄物管理系統、公共交通網絡——產生大量的城市數據。這些數據的匯集、分析和應用產生了智慧城市運營中的「智慧」：預測性交通管理、響應式能源網格、優化的廢棄物收集，以及有針對性的公共服務提供。

平台經濟學提供了一個理解治理影響的框架。城市數據平台展現出與商業平台相同的網絡效應、多邊性和贏者通吃的動態。城市平台收集的數據越多，其分析能力就越強；分析能力越強，能提供的服務就越多；提供的服務越多，與之互動的市民就越多，從而產生更多數據。這種正向回饋循環創造了強大的集中化趨勢，引發了關於誰控制城市數據以及為誰的利益而服務的根本性問題。

OECD的智慧城市治理計畫確定了城市數據平台的三個關鍵治理維度：存取（誰可以使用城市數據以及在什麼條件下使用）、控制（誰決定收集什麼數據以及如何處理）和問責（如何挑戰基於數據的決策以及由誰來挑戰）。對於這些問題的回答在我們審視的三種模式中有著截然不同的差異。

新加坡：技術官僚優化

新加坡的「智慧國家」計畫於2014年啟動，如今已進入第二個十年，代表了全球最全面的國家級智慧城市計畫。這個城市國家部署了一個整合感測器網絡，包含超過110,000個設備，橫跨交通、環境、建築和公共空間，數據匯入一個集中式的國家數位分身——虛擬新加坡——以三維方式模擬整個城市環境。

其治理模式是技術官僚式的：數據收集和分析由政府科技局（GovTech）集中管理，政策決策以分析為依據，但最終由在新加坡威權議會制體系中運作的任命官員做出。該模式優先考慮運營效率：交通優化使平均通勤時間減少了12%；公共基礎設施的預測性維護使維修成本降低了30%；環境監測使得針對性干預成為可能，在高密度地區改善了15%的空氣品質。

然而，效率的提升伴隨著治理成本。新加坡全面的監控基礎設施——包括人臉辨識攝影機、通過TraceTogether系統（最初為COVID-19接觸追蹤而部署）進行的行動追蹤，以及連結交通、醫療和金融記錄的整合資料庫——使人口監控達到了大多數民主社會無法接受的程度。缺乏全面的數據保護立法（新加坡的PDPA豁免政府機構）意味著對城市數據的使用方式幾乎沒有法律約束。

巴塞隆納：數位主權

巴塞隆納的智慧城市模式在《數位城市計畫》（2015–2023年）下發展而來，代表了對技術官僚監控的刻意反制模式。該城市的方法以「技術主權」概念為中心——即城市數據應由市民及其民主代表控制，而非由技術供應商或中央政府機構控制。

在實踐中，這轉化為幾項獨特的治理創新。巴塞隆納的DECODE專案開發了開源的隱私保護數據共享工具，使市民能夠在不透露身份的情況下共享特定的數據屬性（例如「我是該社區的居民」）。該城市的採購政策規定，智慧城市系統產生的數據必須歸市政府所有，防止供應商鎖定，確保城市數據是公共資產而非私有資產。Decidim平台實現了參與式預算和政策審議，超過400,000名註冊用戶參與決定城市數據的收集和使用方式。

主權模式有其局限性。由於優先考慮公民控制而非運營效率，巴塞隆納的智慧城市系統在技術整合方面不如新加坡。市政部門之間的數據共享受到與防止監控相同的隱私保護措施的約束，導致分析孤島，減少了跨領域優化的潛力。參與式治理機制雖然在民主意義上令人敬佩，但減緩了決策速度，並可能被有組織的利益團體所把持——這是公共選擇理論中有充分記錄的現象。

首爾：參與式數據公共資源

首爾的「數位市長辦公室」及其相關的智慧首爾平台代表了一種混合模式，試圖將新加坡的分析雄心與巴塞隆納的民主價值觀相結合。其核心是首爾開放數據廣場，公開提供超過8,400個數據集，以及市民參與平台（mVoting），自啟動以來已促進了超過7,000次政策諮詢。

首爾的獨特創新是「城市數據公共資源」的概念——一個將城市數據視為由公共資源管理原則治理的共享資源的框架。市民通過行動應用程式、環境感測器和服務回饋機制自願貢獻數據，對於貢獻數據的使用方式有明確的治理規則。數據公共資源由多方利害關係人委員會管理，成員包括市政官員、公民社會代表、學術研究人員和私營部門參與者，決策通過審議程序做出。

數據公共資源模式解決了新加坡和巴塞隆納方法的主要局限性。與新加坡不同，數據治理受到民主監督和同意的約束。與巴塞隆納不同，公共資源框架實現了數據整合和跨領域分析，因為管理存取和使用的是治理規則——而非技術孤島。首爾的方法表明，運營效率和民主正當性並非天生不可兼容，儘管實現兩者需要精密的制度設計。

監控與服務的權衡：一個偽命題？

將智慧城市治理傳統上框定為監控效率與民主隱私之間的二元選擇，我們認為過於簡單化。隱私增強技術（PETs）的進步——包括差分隱私、聯邦學習、安全多方計算和零知識證明——越來越能夠在不暴露個人層級資訊的情況下對城市數據進行分析。

例如，差分隱私能夠對匯總模式（交通流量、能源消耗、疾病發生率）進行統計分析，同時提供數學保證，確保個人記錄無法被逆向工程還原。Google在Chrome數據收集中部署差分隱私，以及Apple在iOS分析中使用該技術，證明了隱私保護分析在大規模商業應用中是可行的。

將PETs應用於智慧城市，可以實現新加坡級別的分析能力與巴塞隆納級別的隱私保護。然而，PET在城市治理中的採用仍處於萌芽階段：OECD報告指出，只有不到8%的智慧城市部署納入了隱私增強技術，主要原因是採購規格不要求這些技術，且市政IT團隊缺乏評估這些技術的專業知識。縮小這一採用差距是優先的治理干預措施。

治理建議

基於比較分析和新興的PET格局，我們為智慧城市數位基礎設施提出五項治理原則：

• 數據作為公共基礎設施：城市數據應被視為公共基礎設施——公有制、由透明規則治理、可供公共利益使用——而非作為服務提供的副產品被商業開發。
• 架構性隱私保護：智慧城市系統的設計應將隱私增強技術作為預設組件，而非可選附加功能，確保監控在架構上難以實現，而不僅僅是在法律上被禁止。
• 參與式治理：關於收集什麼數據、如何處理以及用於什麼目的的決策應涉及結構化的公民參與，借鑑首爾的數據公共資源模式。
• 互操作性和供應商獨立性：開放標準和數據可攜性要求應防止供應商鎖定，確保城市保留對其數位基礎設施的主權。
• 公平性審計：智慧城市部署應定期接受公平性審計，評估數位服務是否惠及所有社區，還是加劇了現有的空間和社會經濟不平等。

對GDEF科技與轉型工作小組的啟示

每年有6,850億美元流入智慧城市技術，今天採用的治理框架將在未來數十年塑造數十億人的城市生活。問題不在於城市是否會變得「智慧」，而在於如何變得智慧——以及為了誰。GDEF的科技與轉型工作小組將在其工作計畫中推進城市數位治理原則，特別關注隱私增強技術的採用和參與式數據治理框架。

參考文獻與來源

1. UN-Habitat, World Cities Report 2024: Urbanization and Climate Change. unhabitat.org/world-cities-report
2. OECD, Smart City Governance Programme: Framework and Case Studies. oecd.org/smart-cities
3. McKinsey Global Institute, Smart Cities: Digital Solutions for a More Livable Future, 2025 Update. mckinsey.com/mgi
4. ITU, Key Performance Indicators for Smart Sustainable Cities. itu.int/ssc
5. Government Technology Agency of Singapore, Smart Nation: The Way Forward. smartnation.gov.sg
6. Barcelona City Council, Barcelona Digital City Plan 2020–2023. ajuntament.barcelona.cat/digital
7. Seoul Metropolitan Government, Smart Seoul 2025 Master Plan. smart.seoul.go.kr
8. Ostrom, E. (1990). Governing the Commons. Cambridge University Press. doi.org/10.1017/CBO9780511807763
9. Dwork, C. (2006). "Differential Privacy." Proceedings of the 33rd International Colloquium on Automata, Languages and Programming. doi.org/10.1007/11787006_1