毛铭桦

(江苏农牧科技职业学院基础部，江苏 泰州 225300)

基于TOPSIS法的宜居城市评价模型

毛铭桦

(江苏农牧科技职业学院基础部，江苏 泰州 225300)

宜居城市评价指标的选择是准确分析和判断城市宜居水平的关键，本文从环境优美性、生活便利性、经济繁荣性以及城市公共安全性四个角度建立宜居城市评价指标体系。考虑到数据采集的可获取，确定了25个对城市宜居有影响的四级指标。对于二级指标利用层次分析法确定权重，建立评价宜居城市的指标权重。最后利用TOPSIS法对8座城市的宜居性进行排名。

宜居城市；层次分析法；TOPSIS法；评价模型

1 问题背景

我国宜居城市的排名每年都是热门话题，不同机构对宜居城市的排名结果也不尽相同。宜居城市评价指标体系不同，也会使宜居城市排名结果发生变化。一座宜居的城市不仅应具备物质丰足、生活便利等条件，而且应注重民众的切身感受。对于很多人来说，衡量城市是否宜居或许就是八个字：衣食住行、安居乐业。本文利用构建的评价宜居城市的数学模型，对淮海经济区内的8座城市(宿迁、连云港、宿州、商丘、济宁、枣庄、徐州、淮北)进行合理性研究，并给出了宜居城市排名。

2 模型准备

宜居城市的核心是“人的居住”，建设宜居城市的目的就是要满足人类聚居的需要。人既是宜居城市的建设者，又是宜居城市的感受者，因此所选取的指标应体现人类居住、生活、工作、交流、文娱等有关要素, 反映居住者对宜居环境的感受与需求。构建评价指标时，选择指标应首先考虑数据的采集和获取必须合理准确。其次应能够量化，保证指标可定量计算，这是进行评价的关键。再次要保证所选取的指标清晰、意义明确。最后，选取的指标应简单，便于计算。基于上述因素并结合国内外关于宜居城市评价体系的研究成果[1-4]，从环境优美性、生活便利性、经济繁荣性以及城市公共安全性四个维度建立宜居城市评价指标体系。其中，环境优美性包括：生态环境和城市环境两个方面。生活便利性包括：城市交通、商业服务、市政建设、文化体育设施、医疗卫生五个方面。经济繁荣性包括：城市经济水平和居民收入两个角度。公共安全性包括：安全机制和公共安全两个方面。

3 模型的建立与求解

本研究给出的宜居城市评价指标体系，如表1所示。

利用层次分析法计算各二级指标的权重，对于四级指标采取平均分配的方法赋以权重。

首先通过查阅文献资料，确定二级指标的两两判断矩阵为：

表1 宜居城市评价指标Tab.1 Livable city evaluation index

表2 二级指标权重表Tab.2 Two-level indicators weight table

对于各项三级指标，通过查阅资料，确定A1A2相对于指标A的权重为：wA=(0.7 0.3)，三级指标B1B2B3B4B5相对于指标B的权重为：wB=(0.3 0.1 0.3 0.1 0.2),C1C2相对于指标C的权重为：wC=(0.4 0.6)，指标D1D2相对于指标D的权重为：wD=(0.5 0.5)。对于各四级指标，按照平均分配的原则赋予权重。经过运算，确定出25个四级指标相对于一级指标的权重向量，如表3所示。

通过查找官方统计数据[5-12]，计算出8座城市针对表1所建立的宜居城市评价体系25个四级评价指标的数据，具体数据如表4所示。

表3 四级指标权重表Tab.3 Four-level indicators weight table

由于评价指标涉及四个层次，有4个二级指标，11个三级指标，25个四级指标，这是一个多属性决策的问题，考虑利用TOPSIS法对这8座城市的宜居性进行排名。

第一步，规范化向量。原始决策矩阵记为X=(xij)25×8,其中xij表示第j个城市的第i个指标所对应的数据，规范后的矩阵记为Y=(yij)25×8，则：

第二步，构成加权规范矩阵Z。设各属性的权重向量为：weight= (w1,w2,…,w25)=(0.0504，0.0504，0.0504，0.0504，0.0432，0.0432，0.071595，0.071595，0.04773，0.04773，0.04773，0.04773，0.023865，0.023865，0.04773，，0.04773，0.02052，0.02052，0.02052，0.023085，0.023085，0.023085，0.023085，0.04045，0.04045)，则：

zij=wi·xij,i=1,2,…,25;j=1,2,…,8。

其中第3，第18，第19和第23个四级指标为成本性指标，其余21个四级指标都是效益型指标。

第五步，计算各方案的排队指标值为：

利用Matlab编程，计算出淮北、济宁、连云港、商丘、宿迁、徐州、宿州、枣庄的排队指标值分别为：0.50012，0.56548，0.48432，0.546，0.36682，0.48251，0.41756，0.50801。

表4 统计数据Tab.4 Statistical data

第六步，按照排队指标值由大到小的顺序排列，得到方案的优劣次序。这8座城市的宜居性顺序为：济宁、商丘、枣庄、淮北、连云港、徐州、宿州、宿迁。

由计算结果可以发现，济宁、商丘、枣庄的宜居性最好，淮北、连云港、徐州的宜居性次之，宿州、宿迁的宜居性最差。

4 模型结果讨论

本文所建立的评价体系，其中权重较大的二级指标分别是环境优美性A和生活便利性B，四级指标中权重最大的是A11，A12，A13，A14和B11，B12，因此，如果在这6个四级指标上面需要评价的城市对应的数据较优，则排名会比较靠前。

5 模型评价

模型中所使用的数据来源于各市统计局的官方网站，因此数据较为真实可靠。采用层次分析法确定各二级指标的权重，层次分析法中两两判断矩阵的确定主观性较大，对于评判结果有一定影响。考虑到数据采集的可操作性，本文所确定的评价指标并不是很全面，需要进一步考虑更多的评价指标，使模型结果更加合理。

[1] 胡伏湘，胡希军.滨海宜居城市评价指标体系研究[J].生态经济，2014，30(08):42-44.

[2] 王先鹏.国内宜居城市评价研究述评[J].住宅产业，2012，(09)：52-55.

[3] 李业锦，张文忠，田山川，等.宜居城市的理论基础和评价研究进展[J].地理科学进展， 2008，27(03):101-109.

[4] 张文忠.宜居城市建设的核心框架[J].地理研究，2016，35(02):205-213.

[5] 济宁市统计局.2016年济宁市国民经济和社会发展统计公报[EB/OL].http://m.jnnews.tv/news/201702/27/cms560770article. shtml.

[6] 商丘市统计局.2016年商丘市国民经济和社会发展统计公报[EB/OL].http://www.ha.stats.gov.cn/sitesources/hntj/page_pc/tjfw/tjgb/sxsgb/article9fa7718ea4ed40d68bed94d7a0db77d6.html.

[7] 宿州市统计局.2016年宿州市国民经济和社会发展统计公报[EB/OL].http://www.ha.stats.gov.cn/sitesources/hntj/page_pc/tjfw/tjgb/sxsgb/article9fa7718ea4ed40d68bed94d7a0db77d6.html.

[8] 连云港市统计局.2016年连云港市国民经济和社会发展统计公报[EB/OL].http://www.lyg.gov.cn/zglygzfmhwz/tjgb/content/07c416fc-169c-4409-a436-ce089d9ded0b.html.

[9] 宿迁市统计局.2016年宿迁市国民经济和社会发展统计公报[EB/OL].http://www.cnstats.org/tjgb/201704/jssqs-2016-ded.html.

[10] 淮北市统计局.2016年淮北市国民经济和社会发展统计公报[EB/OL].http://www.cnstats.org/tjgb/201704/ahhbs-2016-jcv.html.

[11] 徐州市统计局.2016年徐州市国民经济和社会发展统计公报[EB/OL].http://www.zgjssw.gov.cn/shixianchuanzhen/xuzhou/201603/t2722025.shtml.

[12] 枣庄统计局.2016年枣庄市国民经济和社会发展统计公报[EB/OL].http://bbs.dzwww.com/thread-55581405-1-1.html.

LivablecityevaluationmodelbasedonTOPSISmethod

MAO Ming-hua

(Department of Basic Science, Jiangsu Agriculture and Animal Husbandry Science and Technology Vocational College, Taizhou 225300, China)

The selection of livable city evaluation index is the key to accurately analyze and judge the livable city level. This paper establishes livable city evaluation index system from the four aspects of environmental grace, living convenience, economic prosperity and urban public safety. Taking the accessibility of data acquisition into account, 25 four-level indicators that have an impact on the livability of cities has been identified. Using analytic hierarchy process to determine the weight for second-level indicators, and the indicators to evaluate livable city weight were established. Finally, the TOPSIS method is used to rank the livability of eight cities.

Livable city; AHP; TOPSIS method; Evaluation model

TU984.12

A

1674-8646(2017)20-0017-03

2017-08-17

毛铭桦(1983-)，女，硕士研究生，讲师。