基于TOPSIS方法的西南地區(qū)縣城市政公用設(shè)施水平綜合評(píng)價(jià)

趙盼欣（貴州大學(xué)公共管理學(xué)院，貴州貴陽(yáng)550025）

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基于TOPSIS方法的西南地區(qū)縣城市政公用設(shè)施水平綜合評(píng)價(jià)

趙盼欣
（貴州大學(xué)公共管理學(xué)院，貴州貴陽(yáng)550025）

[摘要]隨著城市化進(jìn)程的加快，縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展也愈來(lái)愈快。縣城作為廣義的城市，其管理者在提高居民生活質(zhì)量水平上有著重要的責(zé)任。市政公用設(shè)施水平是反映城市發(fā)展的一個(gè)重要指標(biāo)。本文基于TOPSIS法運(yùn)用多個(gè)指標(biāo)對(duì)我國(guó)西南地區(qū)2013年縣城市政公用設(shè)施水平進(jìn)行評(píng)價(jià)，以便提出相應(yīng)的決策，更好地提高人民生活水平。

[關(guān)鍵詞]TOPSIS；縣城市政公用設(shè)施水平；評(píng)價(jià)

綜合評(píng)價(jià)就是通過(guò)一定的數(shù)學(xué)模型,將多個(gè)評(píng)價(jià)因素或指標(biāo)轉(zhuǎn)化為能反映評(píng)價(jià)對(duì)象總體特征的信息。綜合評(píng)價(jià)方法較多,本文根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局年鑒數(shù)據(jù),采用TOPSIS法對(duì)西南地區(qū)五個(gè)省份（重慶、四川、貴州、云南、西藏）的縣城市政公共設(shè)施水平進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。縣城是當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要載體，雖然西南地區(qū)較之于東部沿海，發(fā)展相對(duì)緩慢，但是加大投入公共設(shè)施建設(shè)工作已經(jīng)成為縣城建設(shè)的一個(gè)重要部分。公共設(shè)施的使用也成為城市發(fā)揮其功能的必不可少的條件，它和城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平息息相關(guān)，是決定廣大市民生活水平和幸福指數(shù)的重要指標(biāo)，為進(jìn)一步改善民眾生活環(huán)境、提高生活質(zhì)量提供科學(xué)依據(jù)。

一、數(shù)據(jù)來(lái)源

本文統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的2014中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒。

評(píng)價(jià)方法概述及綜合評(píng)價(jià)過(guò)程

（一）關(guān)于TOPSIS法

TOPSIS，即逼近理想解排序法，由C.L.Hwang和K. Yoon于1981年首次提出。TOPSIS法根據(jù)有限個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象與理想化目標(biāo)的接近程度，在現(xiàn)有的對(duì)象中進(jìn)行相對(duì)優(yōu)劣的評(píng)價(jià)。

TOPSIS法是一種理想目標(biāo)相似性的順序選優(yōu)技術(shù),在多目標(biāo)決策分析中是一種非常有效的方法。它通過(guò)歸一化后的數(shù)據(jù)規(guī)范化矩陣，找出多個(gè)目標(biāo)中最優(yōu)目標(biāo)和最劣目標(biāo)(分別用理想解和反理想解表示),分別計(jì)算各評(píng)價(jià)目標(biāo)與理想解和反理想解的距離,獲得各目標(biāo)與理想解的貼近度,按理想解貼近度的大小排序,以此作為評(píng)價(jià)目標(biāo)優(yōu)劣的依據(jù)。貼近度取值在0～1之間,該值愈接近1,表示相應(yīng)的評(píng)價(jià)目標(biāo)越接近最優(yōu)水平；反之,該值愈接近0,表示評(píng)價(jià)目標(biāo)越接近最劣水平。目前，該方法已經(jīng)在土地利用規(guī)劃、物料選擇評(píng)估、項(xiàng)目投資、醫(yī)療衛(wèi)生等眾多領(lǐng)域得到成功的應(yīng)用，明顯提高了多目標(biāo)決策分析的科學(xué)性、準(zhǔn)確性和可操作性。

本文基于TOPSIS方法評(píng)價(jià)我國(guó)西南五省（市）的縣城市政公用設(shè)施水平。為方便評(píng)價(jià)，本文將中國(guó)全國(guó)和西南地區(qū)各省份進(jìn)行標(biāo)示，即中國(guó)(a)、重慶(b)、四川(c)、貴州(d)、云南(e)、西藏(f)。TOPSIS方法的綜合評(píng)價(jià)，首先必須確定評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系。對(duì)于縣城市政公用設(shè)施水平來(lái)講，主要有12項(xiàng)指標(biāo)。本文將各個(gè)指標(biāo)分別用字母代替：人口密度(X1)、人均日生活用水量(X2)、用水普及率(X3)、燃?xì)馄占奥?X4)、建成區(qū)供水管道密度(X5)、人均道路面積(X6)、建成區(qū)排水管道密度(X7)、污水處理率(X8)、人均公園綠地面積(X9)、建成區(qū)綠化覆蓋率(X10)、建成區(qū)綠地率(X11)、生活垃圾處理率(X12)。對(duì)于這些指標(biāo)，我們定義其權(quán)重為W=(0.2,0.05,0.1,0.1,0.05,0.05,0.05,0.1,0.05, 0.1,0.05,0.1）而對(duì)于2013年來(lái)講，我國(guó)西南地區(qū)各省份縣城市政公用設(shè)施水平統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)如表1。

（二）基于TOPSIS的綜合評(píng)價(jià)過(guò)程

首先，根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，形成評(píng)價(jià)矩陣A。然后進(jìn)行指標(biāo)同趨勢(shì)化處理：識(shí)別效益型（值越大越好）和成本型指標(biāo)（值越小越好），通過(guò)取倒數(shù)將成本型指標(biāo)轉(zhuǎn)化為效用性指標(biāo)。一般宜于將成本型指標(biāo)轉(zhuǎn)化為效益型指標(biāo)。我們可以看出，統(tǒng)計(jì)中的12個(gè)屬性指標(biāo)中，只有人口密度是成本型指標(biāo)。因此，對(duì)其進(jìn)行轉(zhuǎn)換，得出R。接著對(duì)指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理。由于綜合評(píng)價(jià)涉及到多屬性指標(biāo)，各個(gè)指標(biāo)之間的量綱及數(shù)量級(jí)都可能不同，如人口密度以人/平方公里為單位，人均日生活用水量以升為單位等，需要對(duì)決策矩陣進(jìn)行歸一化處理，否則無(wú)法進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算。最后形成的矩陣用R=[rij]mxn表示，得出R。然后根據(jù)V=R*W來(lái)構(gòu)造加權(quán)規(guī)范化矩陣。由于本文已有數(shù)據(jù)各屬性指標(biāo)的權(quán)重W，經(jīng)計(jì)算得出V。

其次，就是確定理想方案和負(fù)理想方案并計(jì)算每個(gè)不同的樣本到正理想解S+的距離，計(jì)算每個(gè)不同的樣本到負(fù)理想解S-的距離。當(dāng)屬性指標(biāo)為效益型指標(biāo)時(shí)，正理想方案為每列中的最大值，負(fù)理想方案為每列中的最小值；當(dāng)屬性指標(biāo)為成本型指標(biāo)時(shí)，正理想方案為每列中的最小值，負(fù)理想方案為每列中的最大值。由于在上述步驟中我們已將成本型指標(biāo)轉(zhuǎn)換為效益型指標(biāo)，正理想方案(S+)為每列中的最大值，負(fù)理想方案(S-)為每列中的最小值。根據(jù)數(shù)據(jù)得出：Da+至Df+，Da－至Df-。

最后，就是計(jì)算相對(duì)貼近度并進(jìn)行綜合排序：求出了樣本與正理想解的距離以及與負(fù)理想解的距離后，就可以計(jì)算相對(duì)貼近度Ci的值。根據(jù)D+D－得出C=：

Ca=0.491337；Cb=0.631299；Cc=0.497344；Cd=0.252 974；Ce=0.37423；Cf=0.378311；根據(jù)Ci的大小對(duì)各方案進(jìn)行排序，Ci的值越大，則樣本的排名越靠前。依據(jù)Ci的大小排序?yàn)椋篊b>Cc>Ca>Cf>Ce>Cd。

表1　全國(guó)及西南地區(qū)縣城市政公用設(shè)施水平(2013年)

二、分析與結(jié)論

1.依據(jù)C的排序，我們可以看出縣城市政公用設(shè)施水平：重慶>四川>全國(guó)>西藏>云南>貴州。

2.首先，西南地區(qū)和全國(guó)對(duì)比而言，西藏、云南、貴州三省份2013年縣城市政公用設(shè)施水平還不及全國(guó)平均水平高，而僅有重慶、四川則高于全國(guó)水平。重慶、四川雖位于西南，但卻有沿江的區(qū)位優(yōu)勢(shì)，重慶更是直轄市，有著更多的優(yōu)勢(shì)條件。近年來(lái)，隨著兩江新區(qū)的開(kāi)發(fā)、成渝高鐵的建設(shè)以及成渝城市群規(guī)劃的提出，這兩個(gè)西南省（市）有了極其良好的外部發(fā)展環(huán)境，而依托于四川大學(xué)、重慶大學(xué)等一流高等院校的優(yōu)勢(shì)教育資源，也為城市建設(shè)和發(fā)展提供了思想動(dòng)力和智力支持，城市建設(shè)開(kāi)展得如火如荼。因此，四川、重慶更應(yīng)該依托其明顯的區(qū)位優(yōu)勢(shì)和政策優(yōu)勢(shì)，加快發(fā)展中小城市，進(jìn)一步完善城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和市容建設(shè)，提高市政公用設(shè)施水平，實(shí)現(xiàn)市民生活水平和幸福指數(shù)的提升。

3.其余西南三省份的公用設(shè)施水平不及全國(guó)平均水平高，這也在一定層面上反映了西南地區(qū)發(fā)展的不平衡性。我們知道，政府進(jìn)行市政公用設(shè)施的建設(shè)需要大量的資金支持，而財(cái)政收入很大程度上取決于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，因此，這次評(píng)價(jià)也反映出了西南地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不平衡性。之所以西南三省份公用設(shè)施水平較低的一個(gè)重要原因，就是當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展緩慢，地方財(cái)力不足導(dǎo)致。

就貴州省而言，在西南五省份評(píng)價(jià)中居于末位。分析其原因，主要有以下幾點(diǎn)：第一，一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平直接影響當(dāng)?shù)氐某鞘薪ㄔO(shè)。貴州省深處西南內(nèi)陸，交通相對(duì)閉塞，發(fā)展緩慢，近年來(lái)雖有著政策的支持，但是基礎(chǔ)薄弱，再加上縣域之間和市域之間發(fā)展的不平衡性加劇，對(duì)于城市公用設(shè)施建設(shè)投入資金有限，因此，發(fā)展水平相對(duì)較低。第二，貴州省之所以會(huì)不及西藏，主要在于人口密度。西藏自治區(qū)地廣人稀，而貴州省卻是人口眾多。本次評(píng)價(jià)基于的指標(biāo)體系都是人均占有資源，因此，對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果有著很大的影響。第三，貴州省處于云貴高原，為喀斯特地貌，復(fù)雜的地理環(huán)境使得這一地區(qū)發(fā)展有限，地形的限制，尤其是在縣城這樣的縣域范圍發(fā)展空間較為有限，而基于地下的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)成本較高，修建難度大。以上種種原因都可能導(dǎo)致貴州省縣城公用設(shè)施水平居于西南地區(qū)之末。因此，就貴州省而言，要想提高本省縣域市政公用設(shè)施水平，首要的任務(wù)就是大力發(fā)展當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)，深化對(duì)外合作，為城市公用設(shè)施建設(shè)提供充足的物質(zhì)基礎(chǔ)；另一方面要根據(jù)省情、市情，合理使用建設(shè)資金，對(duì)城市發(fā)展和市政建設(shè)進(jìn)行合理規(guī)劃，建設(shè)有利于當(dāng)?shù)匕l(fā)展和人民生活水平提高的市政公用設(shè)施。當(dāng)前的大環(huán)境對(duì)西南地區(qū)是極其有利的，在“一帶一路”戰(zhàn)略實(shí)施大背景下，貴州等欠發(fā)達(dá)地區(qū)更應(yīng)該抓住機(jī)遇，依托自身的優(yōu)勢(shì)發(fā)展自己，縮小與川渝的差距，促進(jìn)區(qū)域的發(fā)展和城市特別是縣域城市的發(fā)展。

綜上所述，基于TOPSIS法評(píng)價(jià)西南地區(qū)縣城市政公用設(shè)施水平有一定的科學(xué)性和可操作性。當(dāng)然，此次綜合評(píng)價(jià)存在的一個(gè)問(wèn)題就是指標(biāo)的權(quán)重。對(duì)于指標(biāo)的權(quán)重的確定，主要是基于專家主觀賦權(quán)，因此有很大的主觀性和變動(dòng)性，這對(duì)結(jié)果也會(huì)有一定程度的影響。但從整體上來(lái)講，評(píng)價(jià)的結(jié)果也證明了縣域范圍內(nèi)市政公用設(shè)施水平與當(dāng)?shù)氐某鞘薪?jīng)濟(jì)發(fā)展水平相適應(yīng)。

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[財(cái)會(huì)與金融管理]

[中圖分類號(hào)]F207

[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A

[文章編號(hào)]1673-0046（2016）2-0026-02