Easy Park

Smart-Cities-Index 2017


Die Nutzung innovativer Technologien macht unsere Städte effizient und lebenswerter, daran glauben wir von EasyPark. Denn, ein intelligent durchdachtes Transport- und Kommunikationsnetz spart Zeit, Energie und schlussendlich auch Geld. Die Digitalisierung wertet die Qualität von Städten auf und verbessert damit auch die Art und Weise wie wir in ihnen leben.

Die Herausforderungen und Aufgaben mit denen Städte und Kommunen konfrontiert werden, ändern sich permanent. Dabei sind diese heute nicht nur vielschichtiger, sondern auch für jede Stadt ganz unterschiedlich. Mit der Studie “Smart Cities Index 2018” blickt EasyPark, unter Verwendung neuer Kriterien und aktualisierten Daten, wiederholt auf die Verhaltensgewohnheiten und öffentlichen Investitionen in Städten auf der ganzen Welt. Von der Verbreitung von Ladestationen für E-Autos bis zur Häufigkeit durchgeführter Bitcoin-Transaktionen: Die von uns gewählten Kriterien sind sorgfältig zusammengestellt, um ein umfassendes und dabei nachvollziehbares Ergebnis möglich zu machen.

Sobald Innovationen auftauchen, die den Lebensstandard verbessern, entwickeln wir unsere Definition einer “Smart City” weiter. Vor diesem Hintergrund ergänzten wir auch in diesem Jahr neue Faktoren. Dazu gehören Smart Parking, E-Tankstellen und andere infrastrukturelle Fördermaßnahmen, Recyclingquoten und weitere Nachhaltigkeitsaspekte sowie die Anzahl von Blockchain-Startups und Cyber Security. Für uns zeichnen diese neuen Aspekte eine Smart City im Jahr 2018 aus.

Für die zweite Auflage dieser Studie wurden 500 Städte auf der ganzen Welt in 24 Faktoren analysiert. Anschließend wurde daraus ein Ranking aus den 100 smartesten Städten erstellt. Sie bilden die weltweiten besten Spots, die finanzielle Mittel und andere Ressourcen am wirksamsten verwalten.

"Wenn immer mehr Menschen in Städte ziehen – derzeit etwa drei Millionen Menschen wöchentlich – stellt dies eine Herausforderung dar, die nur durch Technologie bewältigt werden kann. Eine der Hauptursachen für Verkehrsstaus sind beispielsweise Menschen, die ständig im Kreis fahren, weil sie nach Parkplätzen suchen. Insofern erleichtern die intelligenten Parklösungen von EasyPark das urbane Leben", sagt Johan Birgersson, CEO von EasyPark.

Der Smart Cities Index 2018 zeigt all jene Städte, die Innovation und Technologie am cleversten einsetzen. Die Analyse ermöglicht einen Blick in die zahlreichen Indikatoren, die eine smarte Stadt zu eben jener machen. Neben Wlan-Hotspots und intelligentem Wohnen, gehört dazu eben auch innovatives Parken. Wir sehen, dass einige Städte weiterhin ganz vorn mitspielen. Gleichzeitig erkennen wir, dass andere Städte deutliche Schritte unternommen haben, um lebenswerter, sauberer und effizienter zu werden.

  •  Smart Parking
  •  Car Sharing Services
  •  Traffic
  •  Public Transport
  •  Clean Energy
  •  Smart Building
  •  Waste Disposal
  •  Environment Protection
  •  Citizen Participation
  •  Digitalization of Goverment
  •  Urban Planning
  •  Education
  •  Business Ecosystem
  •  4G LTE
  •  Internet Speed
  •  Wifi Hotspots
  •  Smartphone Penetration
  •  Living Standard
  •  How the City is Becoming Smarter
      Transport and mobility Sustainability Governance Innovation
Economy
Digitalization Cyber
Security
Living
Standard
Expert
Perception
 
# CITY
COUNTRY
Smart Parking
 Car sharing services
 Traffic
Public Transport
Clean Energy
Smart Building
Waste Disposal
Environment Protection
Sustainability Index
Citizen Participation
Digitalization of Goverment
Urban Planning
Education
Business ecosystem
Blockchain Ecosystem
4G LTE
Internet Speed
Wifi Hotspots
Smartphone Penetration
Cyber security
Living Standard How The City Is Becoming Smarter
RANK/
SCORE
1 Odense Denmark 4.75 2.80 9.48 2.88 8.47 6.78 8.18 6.55 8.58 9.38 8.35 4.53 9.33 6.48 1.31 7.90 7.23 1.60 9.70 7.15 8.50 6.46 6.49
2 Aalborg Denmark 2.58 2.05 8.73 2.88 8.47 6.78 8.18 6.33 8.58 9.23 5.95 7.08 8.58 7.38 1.31 8.20 7.83 1.83 9.70 7.15 7.98 6.46 6.25
3 Oulu Finland 7.23 2.13 8.73 6.70 7.86 3.63 5.24 3.33 9.33 4.31 5.05 7.08 8.50 8.13 7.05 7.45 6.40 2.80 8.87 8.73 7.00 3.00 6.20
4 Koge Denmark 3.10 2.95 10.00 2.88 8.47 6.78 8.18 6.85 8.58 9.69 7.08 2.05 9.70 7.23 1.31 6.70 5.73 1.45 9.70 7.15 7.45 3.00 6.18
5 Strasbourg France 3.25 6.10 6.33 5.65 3.82 8.35 6.29 9.25 6.55 4.62 7.68 7.08 8.05 4.98 7.05 8.28 9.10 2.58 3.65 6.70 5.20 6.46 6.15
6 Bordeaux France 3.70 6.03 4.60 5.65 3.82 8.35 6.29 9.33 6.55 4.46 8.80 9.55 8.88 5.73 7.05 4.53 4.38 1.08 3.65 6.70 5.28 3.00 5.93
7 Turku Finland 3.33 2.20 9.48 6.70 7.86 3.63 5.24 3.40 9.33 5.15 4.15 4.53 8.80 7.68 7.05 8.35 7.68 2.65 8.87 8.73 6.78 7.15 5.90
8 Nice France 4.15 3.63 5.73 5.65 3.82 8.35 6.29 9.03 6.55 4.38 5.65 2.28 6.78 8.50 7.05 7.98 8.88 3.18 3.65 6.70 4.53 3.00 5.80
9 Vantaa Finland 4.00 5.88 9.85 6.70 7.86 3.63 5.24 3.25 9.33 3.85 8.88 4.53 7.75 5.58 7.05 6.03 4.30 2.13 8.87 8.73 5.88 3.00 5.79
10 Joensuu Finland 4.98 2.73 8.73 6.70 7.86 3.63 5.24 4.00 9.33 3.92 6.93 4.53 9.63 6.25 7.05 4.98 3.48 1.68 8.87 8.73 6.70 6.46 5.79
11 Nantes France 2.35 4.23 7.53 5.65 3.82 8.35 6.29 9.10 6.55 4.77 8.43 5.50 7.45 6.63 7.05 6.33 6.55 1.00 3.65 6.70 5.05 3.00 5.78
12 Jyväskylä Finland 1.68 2.43 7.98 6.70 7.86 3.63 5.24 3.55 9.33 4.15 8.20 4.53 9.10 5.95 7.05 8.05 7.15 1.30 8.87 8.73 6.63 3.00 5.71
13 Lahti Finland 7.08 2.58 4.23 6.70 7.86 3.63 5.24 3.63 9.33 6.46 5.80 4.53 9.03 6.10 7.05 4.30 2.58 1.75 8.87 8.73 6.93 3.00 5.70
14 Hämeenlinna Finland 2.13 2.88 10.00 6.70 7.86 3.63 5.24 4.08 9.33 4.77 9.40 2.05 9.48 6.48 7.05 4.68 2.88 1.15 8.87 8.73 7.60 6.46 5.62
15 Verona Italy 3.78 1.90 9.48 2.28 6.87 7.38 7.20 8.13 4.30 7.23 7.30 7.08 7.38 3.25 7.05 7.68 7.30 3.03 4.63 3.93 4.23 3.38 5.58
16 Perugia Italy 3.93 2.28 9.48 2.28 6.87 7.38 7.20 8.28 4.30 7.38 3.10 4.53 8.65 1.98 7.05 5.58 4.75 2.43 4.63 3.93 4.75 1.00 5.20
17 Florence Italy 2.43 6.40 7.23 2.28 6.87 7.38 7.20 7.83 4.30 6.62 8.28 4.98 6.63 3.40 7.05 4.00 3.03 4.08 4.63 3.93 3.63 6.46 5.12
18 Bari Italy 2.28 1.83 6.63 2.28 6.87 7.38 7.20 7.98 4.30 6.85 5.28 2.13 7.60 4.08 7.05 8.43 8.58 1.53 4.63 3.93 4.45 3.00 5.11
19 Catania Italy 2.20 4.68 5.73 2.28 6.87 7.38 7.20 8.05 4.30 6.92 4.83 1.23 7.00 2.80 7.05 7.15 6.78 2.50 4.63 3.93 4.83 6.46 4.97
20 Ancona Italy 1.45 2.65 8.73 2.28 6.87 7.38 7.20 8.80 4.30 6.46 5.50 4.53 9.18 2.13 7.05 2.95 2.05 1.38 4.63 3.93 4.60 3.00 4.86
21 Genova Italy 3.48 3.40 7.98 2.28 6.87 7.38 7.20 7.68 4.30 5.77 5.43 2.50 4.83 1.53 7.05 4.23 3.40 2.88 4.63 3.93 4.30 1.08 4.64
22 Copenhagen Denmark 6.03 7.23 8.73 2.88 8.47 6.78 8.18 5.88 8.58 9.46 9.25 8.80 6.40 9.18 3.48 5.58 4.53 5.43 9.70 7.15 6.10 9.23 6.75
23 Singapore Singapore 7.00 6.85 3.78 9.93 1.46 6.40 9.09 3.93 1.98 10.00 3.25 3.33 1.15 8.88 7.67 9.93 10.00 9.85 9.77 10.00 8.35 10.00 6.13
24 Stockholm Sweden 6.85 7.90 6.33 4.60 8.93 5.05 8.71 9.70 10.00 9.23 10.00 7.45 5.05 5.80 3.33 6.78 7.00 6.18 8.03 7.75 7.75 10.00 6.95
25 Zurich Switzerland 3.18 7.53 4.60 8.43 8.93 7.53 8.94 9.55 8.13 2.00 8.58 4.83 7.68 8.95 4.10 8.88 8.95 5.13 7.73 7.98 9.63 6.46 6.67
26 Boston United States 6.93 8.43 6.33 6.85 2.45 9.03 5.76 2.58 4.83 3.77 4.98 4.68 7.90 10.00 9.69 5.35 8.35 6.18 6.97 6.18 8.88 9.23 6.81
27 Tokyo Japan 9.78 8.80 2.35 9.25 3.97 8.50 3.42 3.18 6.55 2.46 6.40 6.25 2.28 6.78 1.47 1.83 3.33 9.55 1.76 9.33 3.93 10.00 5.40
28 San Francisco United States 6.10 9.03 2.58 7.53 2.45 9.03 5.76 2.35 4.83 2.85 5.73 1.68 6.93 9.78 10.00 3.18 5.35 8.58 6.97 6.18 8.43 6.46 6.30
29 Amsterdam Netherlands 8.35 8.88 8.88 3.93 1.92 6.85 8.94 3.48 4.90 9.08 9.48 8.43 5.43 9.55 9.22 8.13 6.70 8.13 6.45 7.23 7.38 10.00 6.92
30 Geneva Switzerland 2.80 5.05 3.25 8.58 8.93 7.53 8.94 9.40 8.13 1.69 6.03 5.88 6.70 9.33 3.72 6.55 5.88 4.38 7.73 7.98 9.48 6.46 6.09
31 Melbourne Australia 8.58 6.55 4.23 9.70 2.75 6.33 4.18 1.08 3.18 9.85 3.93 6.40 2.73 2.65 3.64 6.03 2.13 5.95 4.93 9.63 6.40 6.46 5.21
32 Vancouver Canada 5.88 10.00 2.58 7.30 9.24 4.38 3.80 2.20 5.43 4.92 7.90 6.70 7.15 8.80 7.59 9.55 9.18 6.78 7.28 9.93 5.35 7.15 6.65
33 Sydney Australia 7.53 7.83 2.58 9.70 2.75 6.33 4.18 1.00 3.18 9.92 3.70 7.30 2.35 7.08 7.28 9.18 5.80 7.90 4.93 9.63 6.03 6.46 5.77
34 Berlin Germany 9.63 9.63 5.73 3.70 5.73 10.00 9.92 3.70 7.53 8.15 2.65 8.20 3.03 3.48 9.61 3.55 5.28 8.95 6.45 5.65 7.53 7.23 6.71
35 Hamburg Germany 8.80 8.73 4.23 3.70 5.73 10.00 9.92 4.23 7.53 6.77 3.25 8.58 4.23 8.20 9.30 2.20 3.10 5.28 6.45 5.65 7.08 7.15 6.52
36 Gothenburg Sweden 7.90 7.60 8.73 4.60 8.93 5.05 8.71 9.85 10.00 8.77 9.85 5.58 6.10 7.45 2.55 8.58 9.25 4.15 8.03 7.75 8.13 9.23 7.24
37 Montreal Canada 10.00 9.55 5.73 7.30 9.24 4.38 3.80 1.75 5.43 3.31 6.70 9.85 4.53 8.28 7.52 9.33 8.80 6.93 7.28 9.93 5.80 9.23 6.84
38 London United Kingdom 9.85 9.70 2.35 6.70 4.74 9.25 7.50 5.73 5.73 4.08 1.08 8.95 1.98 5.05 9.77 3.85 6.25 9.78 5.54 4.53 4.00 9.23 5.99
39 Tel Aviv Israel 2.05 6.70 3.48 4.83 1.53 5.88 2.74 4.30 2.35 3.23 7.83 8.88 6.85 8.73 3.95 2.05 3.70 7.30 6.45 2.35 2.65 10.00 4.43
40 Paris France 7.15 9.93 2.88 5.65 3.82 8.35 6.29 7.53 6.55 5.31 9.33 9.48 3.55 8.58 9.61 7.90 8.43 8.73 3.65 6.70 3.70 6.46 6.61
41 Toronto Canada 9.25 9.25 4.98 7.30 9.24 4.38 3.80 1.45 5.43 5.77 2.95 9.93 3.40 7.90 8.22 7.53 5.50 8.05 7.28 9.93 5.43 9.23 6.42
42 Seoul South Korea 6.33 9.78 2.35 9.25 1.38 5.28 8.71 2.43 6.78 6.23 3.85 5.28 1.60 6.33 1.00 7.60 7.45 9.03 7.58 4.68 3.25 9.23 5.30
43 Luxembourg Luxembourg 1.83 5.13 4.23 8.43 5.81 5.13 8.26 2.73 7.68 9.85 7.23 7.98 9.78 7.75 7.05 4.53 2.43 3.48 9.92 6.78 9.78 6.46 5.98
44 Helsinki Finland 6.48 5.50 7.23 6.70 7.86 3.63 5.24 3.85 9.33 5.38 9.55 2.80 5.20 7.15 8.14 8.65 7.90 5.73 8.87 8.73 5.65 9.23 6.21
45 New York United States 9.70 7.45 3.48 7.53 2.45 9.03 5.76 1.60 4.83 2.54 8.13 9.40 3.10 9.03 9.92 3.70 6.33 10.00 6.97 6.18 8.65 7.15 6.71
46 München (Munich) Germany 6.63 9.33 4.98 3.70 5.73 10.00 9.92 4.38 7.53 7.69 2.13 8.50 4.90 3.03 8.91 4.08 5.95 4.68 6.45 5.65 6.33 9.23 6.36
47 Düsseldorf Germany 5.35 7.75 7.98 3.70 5.73 10.00 9.92 5.05 7.53 8.00 1.75 1.38 7.30 7.00 7.05 7.00 9.33 4.30 6.45 5.65 7.83 6.46 6.63
48 Västerås Sweden 1.23 3.18 7.98 4.60 8.93 5.05 8.71 9.93 10.00 9.00 9.03 4.53 9.93 7.98 2.55 9.25 9.70 1.98 8.03 7.75 9.18 6.46 6.78
49 Washington, DC United States 6.25 8.58 5.73 1.00 2.45 9.03 5.76 2.58 4.83 3.62 9.70 9.78 8.28 9.85 9.38 3.55 6.03 9.10 6.97 6.18 8.80 6.46 6.86
50 Bayreuth Germany 1.08 1.68 7.23 3.70 5.73 10.00 9.92 4.83 7.53 7.69 7.75 2.58 5.95 7.30 7.05 2.13 2.65 1.23 6.45 5.65 9.25 3.38 5.67
51 Hannover Germany 2.95 7.15 5.73 3.70 5.73 10.00 9.92 5.20 7.53 7.15 7.53 6.10 8.35 4.83 7.05 4.53 6.85 2.95 6.45 5.65 8.20 3.00 6.48
52 Köln (Cologne) Germany 6.78 8.65 3.78 3.70 5.73 10.00 9.92 4.60 7.53 8.00 1.98 1.60 5.65 9.10 8.14 6.48 9.03 4.53 6.45 5.65 7.90 3.00 6.60
53 Vienna Austria 8.50 8.50 4.60 7.30 9.54 5.95 10.00 5.65 7.98 8.54 1.98 7.83 3.85 5.50 7.05 8.95 8.13 7.08 10.00 7.45 8.58 9.23 6.69
54 Frankfurt am Main Germany 5.20 8.05 6.33 3.70 5.73 10.00 9.92 4.75 7.53 8.38 1.60 5.35 6.55 8.43 8.99 3.18 4.60 5.50 6.45 5.65 6.85 9.23 6.46
55 Oslo Norway 9.10 7.08 4.98 7.90 9.92 1.75 8.18 5.80 9.70 8.15 7.38 7.38 5.58 2.43 3.87 9.85 9.48 5.05 9.17 9.10 9.55 9.23 6.84
56 Philadelphia United States 4.60 5.65 8.73 8.13 2.45 9.03 5.76 2.13 4.83 2.92 6.25 9.33 5.28 9.70 8.45 5.43 8.50 6.25 6.97 6.18 9.40 3.00 6.61
57 Chicago United States 9.48 4.98 7.23 9.03 2.45 9.03 5.76 1.90 4.83 3.46 5.20 10.00 4.15 9.40 9.46 4.83 7.60 9.63 6.97 6.18 9.33 3.00 6.95
58 Dubai United Arab Emirates 9.18 5.73 5.73 8.05 1.15 2.35 2.59 1.15 1.38 1.38 4.30 3.25 1.53 1.38 3.09 7.08 2.50 8.65 9.32 2.13 6.25 9.54 4.32
59 Trondheim Norway 6.18 4.30 9.48 7.90 9.92 1.75 8.18 6.25 9.70 7.54 8.73 4.53 9.25 3.78 1.78 9.40 8.05 2.35 9.17 9.10 9.70 3.00 6.70
60 Helsingborg Sweden 1.38 3.48 7.98 4.60 8.93 5.05 8.71 10.00 10.00 8.85 9.10 2.05 10.00 9.93 2.55 4.75 4.45 2.05 8.03 7.75 8.73 7.15 6.39
61 Ottawa Canada 9.55 5.20 6.33 7.30 9.24 4.38 3.80 1.98 5.43 7.00 6.18 9.70 5.13 6.55 3.17 7.00 4.90 4.98 7.28 9.93 5.58 9.54 6.25
62 Perth Australia 7.38 1.23 6.63 9.70 2.75 6.33 4.18 1.30 3.18 9.31 3.33 3.25 3.48 6.93 2.71 4.98 1.53 5.58 4.93 9.63 7.15 6.46 4.98
63 Dublin Ireland 5.50 5.95 1.60 5.05 4.81 6.03 7.20 3.85 8.20 5.23 1.15 4.60 6.48 8.65 8.14 2.80 4.68 6.33 9.92 7.38 8.28 6.69 5.45
64 Stavanger Norway 1.53 4.45 7.98 7.90 9.92 1.75 8.18 6.63 9.70 7.31 7.98 4.53 9.85 4.45 1.78 10.00 9.78 2.20 9.17 9.10 10.00 3.00 6.42
65 Manama Bahrain 1.00 2.35 9.48 2.28 1.00 1.00 2.13 2.05 1.08 6.31 7.60 4.53 8.73 1.75 1.00 1.30 1.38 3.85 7.58 1.00 6.55 0.00 3.47
66 Aarhus Denmark 2.65 3.33 8.73 2.88 8.47 6.78 8.18 6.10 8.58 9.62 6.70 2.28 7.83 7.60 1.31 6.10 5.05 3.25 9.70 7.15 7.23 6.46 5.93
67 Los Angeles United States 9.93 7.38 1.38 9.40 2.45 9.03 5.76 1.83 4.83 2.85 4.53 3.48 4.08 9.48 9.84 5.28 7.98 9.93 6.97 6.18 8.95 9.23 6.59
68 Stuttgart Germany 7.45 8.28 3.78 3.70 5.73 10.00 9.92 5.13 7.53 8.31 1.75 4.90 7.23 5.65 8.91 3.78 5.65 4.00 6.45 5.65 7.68 6.46 6.53
69 Auckland New Zealand 7.68 4.15 2.88 9.85 9.62 2.88 3.87 2.80 7.68 5.46 5.35 9.33 2.95 4.23 2.01 9.03 8.20 8.35 5.31 9.18 3.33 6.46 5.52
70 Bergen Norway 8.13 6.18 9.63 7.90 9.92 1.75 8.18 6.10 9.70 7.54 8.65 5.50 7.98 6.85 1.78 9.70 8.73 3.10 9.17 9.10 9.93 6.46 7.06
71 Espoo Finland 2.88 5.80 9.63 6.70 7.86 3.63 5.24 4.53 9.33 5.00 8.95 2.05 8.13 8.05 7.05 7.38 6.18 2.28 8.87 8.73 5.95 6.46 5.96
72 Madrid Spain 7.98 8.20 7.53 5.05 6.03 5.73 5.24 7.23 2.88 7.08 5.13 6.48 1.90 5.43 7.05 7.90 9.63 8.95 5.08 2.73 2.50 6.46 5.74
73 Osaka Japan 8.28 8.95 7.23 9.03 3.97 8.50 3.42 4.15 6.55 2.46 7.00 6.18 3.78 2.05 1.47 1.90 3.63 7.45 1.76 9.33 4.98 9.23 5.44
74 Barcelona Spain 5.65 6.93 4.60 5.05 6.03 5.73 5.24 7.30 2.88 6.62 4.53 1.15 2.13 5.35 8.91 2.35 3.18 6.03 5.08 2.73 2.05 10.00 4.60
75 Abu Dhabi United Arab Emirates 6.40 4.90 9.03 8.58 1.15 2.35 2.59 1.53 1.38 1.08 7.15 7.68 3.63 4.90 2.16 5.65 1.98 4.60 9.32 2.13 6.18 9.54 4.55
76 Birmingham United Kingdom 3.03 6.33 7.23 6.70 4.74 9.25 7.50 6.18 5.73 2.62 1.53 5.80 5.73 9.63 8.29 3.25 5.20 3.55 5.54 4.53 4.08 3.00 5.49
77 Bochum Germany 1.75 1.75 8.95 3.70 5.73 10.00 9.92 5.43 7.53 8.00 5.58 1.00 9.55 8.35 7.05 5.20 7.38 1.90 6.45 5.65 9.10 6.46 6.34
78 Taipei Taiwan 8.05 1.60 2.35 10.00 1.61 4.08 9.17 2.95 6.55 5.92 7.45 9.63 2.50 5.13 3.56 9.18 8.28 6.70 7.35 7.30 9.03 9.23 5.78
79 Doha Qatar 1.15 1.53 6.33 4.60 1.00 2.58 1.53 1.23 1.45 1.00 2.20 6.55 3.70 1.15 1.00 5.73 1.90 4.75 8.11 2.95 9.85 0.00 3.32
80 Lyon France 8.95 6.48 5.73 5.65 3.82 8.35 6.29 8.50 6.55 5.08 6.33 9.03 8.43 6.70 8.14 8.80 9.40 4.23 3.65 6.70 4.38 3.00 6.81
81 Milan Italy 6.55 8.13 4.98 2.28 6.87 7.83 7.20 7.15 4.30 5.62 1.83 6.63 4.68 2.35 7.05 7.30 6.93 7.53 4.63 3.93 3.48 9.23 5.41
82 Adelaide Australia 5.73 3.25 6.63 9.70 2.75 6.33 4.18 1.38 3.18 9.54 3.48 2.43 4.60 4.00 2.71 6.40 2.35 2.73 4.93 9.63 7.30 9.23 4.87
83 Brussels Belgium 4.68 7.00 2.88 4.68 4.20 5.88 9.02 4.90 5.05 8.92 1.00 9.18 4.30 4.75 7.05 8.58 7.08 7.68 5.16 4.23 5.50 6.69 5.34
84 Daejeon South Korea 4.30 7.98 8.73 9.85 1.38 5.28 8.71 2.88 6.78 6.08 3.03 1.08 4.38 2.50 1.00 9.48 9.85 7.75 7.58 4.68 3.85 6.46 5.38
85 Lisbon Portugal 5.80 5.58 3.25 4.00 7.94 1.45 2.97 9.78 3.48 2.31 6.55 3.40 7.53 6.18 7.05 3.18 4.15 4.90 3.72 4.83 2.43 6.46 4.76
86 Leeds United Kingdom 4.90 4.00 7.23 6.70 4.74 9.25 7.50 6.40 5.73 3.08 6.85 2.35 6.03 7.83 7.13 6.03 8.65 3.78 5.54 4.53 5.13 3.00 5.85
87 Ljubljana Slovenia 3.40 4.83 9.85 2.35 4.97 1.83 4.25 6.70 7.83 3.46 1.30 7.75 8.20 4.60 7.05 7.23 7.75 5.80 2.36 4.15 3.40 6.46 4.92
88 Tampere Finland 4.83 1.98 9.85 6.70 7.86 3.63 5.24 4.68 9.33 4.54 9.78 7.08 8.95 9.25 7.05 4.60 2.80 3.33 8.87 8.73 6.48 3.00 6.13
89 Hong Kong China 9.40 1.00 3.25 7.38 4.51 1.23 7.28 5.50 3.48 1.15 4.23 7.90 2.43 4.30 7.75 2.58 3.33 8.80 2.21 1.98 3.78 9.23 4.69
90 Turin Italy 1.90 5.35 7.53 2.28 6.87 7.83 7.20 7.45 4.30 6.08 2.05 7.53 5.50 4.68 7.05 5.13 4.00 4.45 4.63 3.93 4.68 7.15 4.99
91 Reykjavik Iceland 3.85 2.50 4.23 8.43 10.00 1.08 3.50 7.00 9.40 8.00 6.78 4.53 9.40 7.53 8.91 9.78 9.93 3.40 5.31 4.75 8.05 9.23 6.06
92 Rome Italy 8.73 8.35 2.35 2.28 6.87 7.83 7.20 6.93 4.30 5.92 1.38 9.10 2.65 5.20 7.05 2.58 1.68 7.60 4.63 3.93 3.55 1.00 5.13
93 Prague Czech Republic 7.83 6.78 6.33 5.65 1.84 2.80 2.82 3.10 5.80 1.85 3.85 7.68 4.45 5.28 3.25 6.18 3.85 8.50 3.12 4.90 2.80 6.46 4.56
94 Vilnius Lithuania 4.38 7.68 6.33 2.95 6.95 2.65 1.91 9.03 5.50 2.15 6.48 2.65 5.88 3.18 7.05 6.85 5.58 4.83 2.36 2.20 3.18 3.00 4.52
95 Marseille France 7.60 4.60 2.35 5.65 3.82 8.35 6.29 7.90 6.55 4.31 2.73 1.45 6.18 3.63 8.91 5.05 4.83 3.93 3.65 6.70 4.90 6.46 5.39
96 Riga Latvia 4.08 3.10 8.73 6.78 8.02 1.98 2.29 9.18 7.90 3.08 8.50 2.80 4.75 4.38 9.22 2.88 2.95 6.55 2.44 4.30 2.88 3.00 4.72
97 Tallinn Estonia 2.50 3.85 4.30 8.43 2.91 1.38 3.12 3.03 7.83 4.08 9.93 8.13 6.25 6.03 8.14 6.25 6.48 5.65 2.66 7.83 3.03 9.54 4.92
98 Moscow Russia 9.03 9.48 1.45 1.15 4.13 4.00 2.06 2.28 2.50 1.54 9.25 6.33 1.08 1.23 9.07 1.68 2.28 9.70 2.59 4.08 1.68 6.54 4.16
99 Panama City Panama 1.98 1.30 5.73 7.30 8.09 4.45 5.24 9.63 1.60 8.23 2.50 8.73 3.33 1.08 1.00 2.28 3.93 5.20 1.08 1.60 1.60 6.46 3.78
100 Budapest Hungary 8.20 7.30 8.88 3.93 1.76 2.13 3.42 8.43 2.73 3.77 4.08 8.35 2.80 2.88 1.54 9.63 9.55 7.98 1.98 3.10 2.58 9.23 4.82
101 Sao Paulo Brazil 8.43 5.43 4.98 1.15 9.39 5.58 1.53 8.20 2.65 8.62 3.63 6.03 1.23 2.20 7.36 1.38 1.30 8.43 1.38 1.53 1.38 3.38 4.47
102 Beijing China 8.65 9.40 1.30 9.03 4.51 5.43 1.83 5.35 3.48 1.00 2.80 5.28 1.75 3.93 8.37 3.63 4.98 9.25 2.21 1.98 1.00 3.00 4.69
103 Bratislava Slovakia 4.23 3.03 7.53 2.43 4.28 1.90 2.29 7.08 6.63 2.85 5.88 7.23 7.08 2.73 7.05 6.70 7.53 5.35 1.91 2.43 2.73 9.23 4.55
104 Naples Italy 1.30 1.45 4.23 2.28 6.87 7.83 7.20 7.38 4.30 5.54 4.75 1.30 5.35 1.90 7.05 5.80 5.13 3.70 4.63 3.93 4.15 3.38 4.38
105 Kuala Lumpur Malaysia 5.43 4.53 3.78 7.60 1.69 2.20 1.00 4.45 2.13 8.77 3.55 7.15 3.18 3.55 2.24 1.45 1.60 8.28 3.04 8.80 2.95 6.46 4.03
106 Shanghai China 8.88 9.85 1.90 9.10 4.51 5.43 1.61 5.28 3.48 1.00 2.43 5.28 1.38 5.88 7.21 2.65 3.55 8.20 2.21 1.98 1.08 9.23 4.60
107 Rio de Janeiro Brazil 5.28 4.38 1.15 2.28 9.39 5.58 1.53 8.58 2.65 6.69 4.90 5.95 1.68 1.30 3.41 1.53 1.75 9.18 1.38 1.53 1.30 6.46 3.94
108 Bucharest Romania 4.45 3.78 1.08 4.60 7.10 2.50 1.53 8.35 4.98 1.23 4.08 8.28 2.88 2.28 1.85 2.43 3.78 7.23 2.82 2.88 2.13 3.00 3.71
109 St Petersburg Russia 5.58 6.25 1.90 4.60 4.13 4.00 2.06 2.65 2.50 1.46 4.60 2.88 2.20 1.83 7.44 4.15 6.63 9.33 2.59 4.08 2.35 6.46 3.94
110 Warsaw Poland 7.30 6.63 3.03 3.78 2.83 3.85 3.42 4.98 5.13 2.31 1.53 8.65 3.93 3.85 3.79 3.93 6.10 6.85 3.04 3.03 2.20 3.38 4.26
111 New Delhi India 4.53 9.10 1.90 9.40 3.21 4.60 1.53 8.73 1.23 3.54 3.40 1.53 1.00 3.10 2.94 2.73 4.08 6.48 1.00 2.58 1.45 9.23 3.76
112 Athens Greece 6.70 4.75 3.03 2.88 4.89 2.50 2.89 6.78 2.20 4.92 1.23 2.95 5.80 1.60 7.05 3.40 1.23 9.48 2.89 1.30 3.10 6.46 3.95
113 Cape Town South Africa 5.95 5.28 3.48 4.83 1.38 1.30 2.44 5.58 1.00 6.23 4.38 3.10 6.33 3.33 2.32 1.00 1.08 6.40 1.23 1.08 1.15 9.23 3.46
114 Mumbai India 3.55 9.18 1.30 9.03 3.21 4.60 1.53 8.88 1.23 3.23 2.28 3.03 1.45 3.70 2.94 1.23 1.45 5.95 1.00 2.58 1.23 9.23 3.52
115 Sofia Bulgaria 5.05 3.70 5.73 2.28 3.29 1.15 1.00 6.48 2.35 2.08 8.13 8.05 4.00 4.53 8.91 8.80 5.43 7.00 1.45 2.80 1.75 3.00 4.24
116 Santiago Chile 3.63 3.93 1.60 4.60 7.03 2.05 1.08 7.75 1.83 1.62 2.35 5.65 1.83 4.15 4.03 1.83 2.73 6.63 2.74 2.28 1.98 6.46 3.27
117 Buenos Aires Argentina 1.60 3.55 1.68 8.05 5.88 3.78 2.44 5.95 1.90 8.46 9.63 5.05 2.58 2.58 3.02 1.15 1.15 7.15 1.83 1.38 2.28 6.46 3.60
118 Medellin Colombia 2.73 1.15 7.23 8.73 9.47 3.70 3.12 9.55 2.05 1.77 4.68 3.55 3.25 1.45 2.78 1.08 1.00 3.63 1.15 1.15 1.53 6.46 3.45
119 Monterrey Mexico 7.75 1.38 2.88 8.65 3.06 4.75 1.76 8.65 1.75 1.31 2.88 4.75 4.98 1.68 2.09 1.98 2.20 7.83 1.61 1.75 1.83 6.46 3.77
120 Riyadh Saudi Arabia 5.13 1.08 6.63 2.28 1.00 2.73 2.66 1.68 1.53 1.00 2.58 1.75 1.30 1.00 1.93 1.60 1.83 7.38 3.80 1.23 5.73 9.23 2.76
121 Mexico City Mexico 9.33 4.08 1.00 6.70 3.06 4.75 1.76 7.60 1.75 2.00 6.10 5.73 2.05 2.95 4.18 3.40 4.23 9.40 1.61 1.75 1.90 6.46 4.11

Methodik

Bei der Erstellung des Indexes haben wir zunächst 500 Städte in hoch bis durchschnittlich entwickelten Ländern weltweit analysiert, unter Berücksichtigung von Daten des Human Development Index (HDI). Zudem haben wir die Städte des Global City Report 2015 der City Prosperity Initiative (CPI) und des European Digital Cities Index untersucht. Anschließend haben wir diese 500 Städte anhand von 19 Kriterien intelligenter Städte beurteilt, um eine finale Liste von 100 Städten zu ermitteln, die viele Regionen abdeckt und, soweit möglich, vor allem Hauptstädte, Finanzzentren und andere Orte von allgemeinem Interesse beinhaltet. Neu angelegte Städte, die zwar laut Planung zu den intelligentesten der Welt zählen sollen, jedoch noch nicht vollständig fertiggestellt oder allgemein bekannt sind (z.B. Masdar), wurden aufgrund unzureichend verfügbarer Daten nicht berücksichtigt.

Jede Stadt, die im finalen Index aufgeführt wird, sollte für ihre Anstrengungen gelobt werden, da der Index nicht nur die Spitzenreiter intelligenter Stadtentwicklung darstellt, sondern auch solche Städte, die beachtliche Anstrengungen unternehmen, um eine digitale Infrastruktur zu schaffen. Daher sollten Städte am unteren Ende des Rankings nicht als “nicht intelligent”, sondern als aufstrebende Smart Cities mit Wachstumspotenzial interpretiert werden.

Wir haben jede Stadt anhand der folgenden Kategorien untersucht, um den finalen Index zu erstellen: Transport und Mobilität, Nachhaltigkeit, Verwaltung und Politik, Innovative Wirtschaft, Digitalisierung, Lebensqualität und Wahrnehmung der Experten.

Um die Gesamtpunktzahl zu ermitteln, haben wir die Rohdaten in absteigender Reihenfolge sortiert und eine standardisierte Punktzahl auf Grundlage des Rankings wie folgt vergeben:

Jedes Kriterium ist mit Punktzahlen von eins bis zehn bewertet, wobei zehn die höchste Punktzahl darstellt. Wie die einzelnen Kriterien untersucht wurden, wird in den anschließenden Erläuterungen deutlich.

Intelligentes Parken

  • Prozentsatz der Einwohner, die Autos besitzen. Quelle: Örtliche Statistiken, statistische Daten von Eurostat NUTS 2.
  • Anzahl der Parkplätze im Stadtzentrum pro km2.
  • Prozentsatz der Bevölkerung im Besitz eines Smartphones. Quellen: Örtliche Statistiken, Online-Datenbanken.
  • Verfügbarkeit von Park-Apps und Häufigkeit der Nutzung.


Car-Sharing

  • Geschätzte Größe der Car-Sharing-Branche (Anzahl Autos) in der jeweiligen Stadt im Verhältnis zur Bevölkerung. Quellen: Örtliche Berichte, Offizielle Webseiten von car2go, GoGet, Zipcar, DriveNow, Communauto, Car4away, Autonapůl, LetsGo, GreenMobility, Autolib’, GoCar, Enjoy, XXImo, Bluemove, Sunfleet, Mobility Carsharing und Flinkster. Bevölkerungsdaten von Google.


Verkehr

  • Grad des Verkehrsaufkommens. Quellen: TomTom Traffic Index, INRIX Traffic Scorecard (angepasst auf den TomTom-Index), Google Verkehrsdaten (angepasst auf den TomTom-Index).


Öffentliche Verkehrsmittel

  • Prozentsatz der Bevölkerung, die mit den öffentlichen Verkehrsmitteln zufrieden ist. Quellen: Örtliche Statistiken, Bericht der Europäischen Kommission.


Umweltfreundliche Energie

  • Anteil der Energie aus umweltfreundlicher Gewinnung. Quelle: Internationaler Report zur Energiestatistik.


Intelligente Gebäude

  • Forschungsstandorte: Investitionen in Forschung und Entwicklung, dargestellt als Prozentsatz des Bruttoinlandsprodukts (BIP). Quelle: Global Innovation Index 2017.
  • Effizienz von Gebäuden: BIP pro genutzte Energieeinheit. Quelle: Global Innovation Index 2017.


Abfallentsorgung

  • Anteil des Müllaufkommens, der auf Mülldeponien entsorgt wird. Quellen: Örtliche Berichte, Vereinte Nationen.


Umweltschutz

  • Treibhausgasemissionen pro Einwohner. Quelle: Vereinte Nationen.
  • CO2-Emissionen pro Einwohner. Quelle: Vereinte Nationen.

    (Angepasst auf die Bevölkerung anhand von Bevölkerungsdaten von Google)


Bürgerbeteiligung

  • Wahlbeteiligung bei der letzten Parlamentswahl in Prozent (im Fall von Hong Kong die letzten Lokalwahlen). Quelle: Internationales Institut für Demokratie und Wahlhilfe. (Wo kein Parlament existiert, die Wahlbeteiligung der letzten Lokalwahlen.)


Digitalisierung von staatlichen Institutionen

  • Ranking der digitalen Infrastruktur. Quelle: Digital City Index (unterstützt von der Europäischen Kommission).
  • Traffic auf örtlichen Regierungsseiten als Prozentsatz der Bevölkerung.


Urbane Stadtplanung

  • Ranking im Bezug auf die Prozentzahl der öffentlichen Grünflächen der Stadt. Quelle: Auswertungen der Städte und Satellitendaten (Google).


Bildung

  • PCs pro 1000 Einwohner. Quelle: Online-Datenbank und örtliche Statistiken.
  • Ranking im Information Technologies Development Index (Measuring the Information Society Report). Quelle: Internationale Fernmeldeunion (ITU).
  • Anzahl der Universitäten des Landes, die unter den Top-Universitäten gelistet sind. Quelle: World University Rankings 2016.
  • Anzahl der Universitäten der Stadt, die unter den Top-10 gelistet sind. Quelle: World University Rankings 2016.
  • Anzahl der Studenten von Top-3-Universitäten der Liste. Quelle: World University Rankings 2016.

    (Angepasst auf die Bevölkerung der jeweiligen Stadt oder des jeweiligen Landes anhand von Daten von Google.)


Ökosystem für Unternehmen

  • Ranking im Global Innovation Index. Quelle: Global Innovation Index.
  • Anzahl der Startups, die auf Angel.co registriert sind, im Verhältnis zur Bevölkerung (Google).


4G LTE

  • Mbs, Online Speed Test Global Index (mobil). Quelle: Online Speed Test Global Index.


Internetgeschwindigkeit

  • Download Mbs, Speed Test Global Index (feste Bandbreite). Quelle: Online Speed Test Global Index.
  • Download Mbs, Quelle: Ookla.
  • Download Mbs, Quelle: Öffentlich zugängliche Daten des Digital City Index.


WLAN-Hotspots

  • Frei verfügbare WLAN-Hotspots (Schätzung). Quellen: Online Wi-Fi-Datenbanken.
  • Angepasst auf die Fläche der Stadt (Daten von Google).


Smartphone-Nutzung

  • Smartphone-Nutzung (Land). Quelle: Örtliche Statistiken, Online-Datenbanken.


Lebensqualität

  • Durchschnittlicher Betrag, der für Fast-Food, Restaurants, Kleidung, Miete und Transport ausgegeben wird. Quelle: Expanistan.
  • Durchschnittliches Nettogehalt. Quelle: Umfragen zu Durchschnittsgehältern.

    (Angepasst auf das BIP pro Einwohner anhand von Daten der Weltbank.)


Wahrnehmung der Experten

  • 20.000 Journalisten aus den Bereichen Technologie und Stadtplanung wurden gebeten, die einzelnen Städte hinsichtlich intelligenter Stadtentwicklung zu bewerten. Quelle: Umfrage zu den Top-100-Städten.