現代宜居城市排名評價方法

劉永坤 宋朝煬 鮑雅蘭

本文圍繞城市宜居性的評價問題進行研究， 構建評價指標體系，建立了基于MIV神經網絡變量篩選模型、AHP層次分析法評價模型、sobol全局靈敏度分析法模型，評價各類因素對城市宜居性的影響，通過Matlat和SPSS求解出各個城市宜居性評價值。

一、問題的敘述

宜居性城市評價指標體系不同，宜居城市排名結果也會發生變化。一座宜居的城市不僅應具備物質豐足、生活便利等條件，而且應注重人們的切身感受。人們選擇留在某個城市，不單是為了生存，更是寄托了自己的夢想與希望。對很多人來說，衡量是否宜居或許就是八個字：衣、食、住、行、安、居、樂、業。

問題1：通過查閱資料，篩選評價宜居城市的主要指標，并闡述這些指標的合理性。根據所篩選的主要指標，建立評價宜居城市的數學模型。

問題2：構建的評價宜居城市的數學模型，對淮海經濟區內的8個城市（宿遷、連云港、宿州、商丘、濟寧、棗莊、徐州、淮北）進行合理性研究，給出宜居城市排名。

二、模型的建立與求解

1.問題1模型的建立與求解

（1）問題1模型的準備

①評價宜居城市指標的選取

為了建造一個合理而且實用性廣的評估宜居性城市模型，我們要對所有評估宜居性城市的指標做一個綜合性的概括。指標如圖1所示：

圖1 評價宜居城市的指標圖

②指標選取的合理性解釋

衡量是否宜居的八個字：衣食住行、安居樂業，表明醫療、娛樂等基礎設施也是其評價指標。經濟繁榮與就業又密不可分，人均GDP等也就成為評價宜居性城市的重要指標之一。追求繁榮需要發揮城市聚集效應，追求舒適需要城市分散，為了城市有效經營必須遵守城市經濟學原理——分散與聚集人口密度，土地面積自然而然也成了評價指標。

（2）問題1模型的建立

①基于MIV神經網絡變量篩選對指標預處理模型的建立

對影響城市宜居程度高低的7個關鍵指標是根據MIV值的絕對值排名決定的，結合實際情況，這些指標確實對城市宜居程度高低的評定有重要決定作用。

②AHP層次分析法確定權重模型的建立

Step two建立層次結構。將決策的目標、考慮的因素（決策準則）和決策對象按它們之間的相互關系分為中間層和最底層。這里的準則層是二級指標中的各類因素，目標層是城市宜居程度的評估值。

Step three兩兩比較7個指標的重要程度，根據satty 7級標度方法我們可以得到一致性。其中，我們將影響評價對象的指標作為一致性矩陣的行與列標題矩陣的每個元素，可以代表兩兩因素相比的重要程度。將矩陣的行標題比上列標題，重要程度如下表1，構造判斷矩陣。

表1 兩兩因素對照表

根據建立的判斷矩陣，使用Matlat程序進行計算各項權重

為了確認權重的合理性，我們進行了一致性檢驗。

計算層次單排序并作一致性檢驗。對比較矩陣計算最大特征值及其對應的特征向量，利用一致性指標

和一致性比率

Step four為了給出城市宜居程度的評估值，我們需要找一個評價標準。此處我們選定平均值為我們的評定指標。因為我們研究的是整個地區各個城市的宜居水平，既然這樣，我們便可以將整個地區的平均水平作為評定指標的最中等水平。以此平均水平向正負兩個方向等距延伸形成相應的評價等級，即高于平均水平為高或極高，低于平均水平為低或極低。

以醫療設施數量為例，首選我們查出給定的整個地區醫療設施的總數，計算出其對總人數的平均值。然后相應的根據每個城市的醫療設施總數為以及對應的人口總數，計算出其平均值，由此可用

作為第i個城市醫療設施對其宜居程度的影響。同樣的如果是成本型指標M，則可用

作為第i個城市的成本型指標對其宜居程度的影響。

Step five將各個指標的等級值乘上對應的權值，可得到某城市宜居程度值，數越大，就說明該城市宜居程度越高。

2.問題2模型的建立與求解

（1）基于MIV神經網絡變量篩選模型對指標的降維

通過查找影響城市宜居能力的指標，由于指標過多，計算時間耗費大，因此我們建立篩選模型對多個指標降維。

（2）AHP層次分析求權重法

兩兩比較7個指標的重要程度，根據satty7級標度方法我們可以得到一致性。其中，我們將影響評價對象的指標作為一致性矩陣的行與列標題矩陣的每個元素，可以代表兩兩因素相比的重要程度。構造判斷矩陣。

使用Matlab 程序進行計算各項權重，得

這里為了確認權重的合理性，我們進行了一致性檢驗。

和RI一致性指標

3.宜居評價值的求解

將各個指標的等級值乘上對應的權值，就可以得到各個城市宜居評價值W，W數越大，就越說明該城市宜居程度越高.得到排名由高到低，徐州、濟寧、棗莊、連云港、宿州、商丘、淮北。

三、模型的改進與推廣

1.模型的改進

針對多層次分析法存在的缺陷，我們可對指標與研究對象的關系進行真實值代入，減少主觀因素的影響，對于不能得出最優結果的問題，我們可以盡可能地羅列滿足研究對象的可能方案，擴大范圍，一步步優化，進行篩選，最終得到最優秀的方案。

2.模型的推廣

我們所用的模型，可以運用到描述指標或者兩個知道大量數據的變量之間的關系上，得出的關系式比較精確，值得信賴；多層次分析法，可以很好地處理研究對象以及研究對象的影響因素之間的關系，使之能夠迅速地建立研究對象的研究值與變量之間的關系。

四、結語

本文建立的多指標體系，邏輯清晰地說明了影響研究對象的多層指標，為沒有數據的問題提供了定性分析的思路，多層次分析法，可以通過確定指標系數與現實數據，將研究對象量化，從而進行定量分析。