劉 艷，朱家明

（1.安徽財經(jīng)大學(xué) 國際經(jīng)濟貿(mào)易學(xué)院；2.安徽財經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院，安徽 蚌埠 233030）

基于模糊綜合法對城市精明增長的評價與灰色預(yù)測

劉 艷1，朱家明2

（1.安徽財經(jīng)大學(xué) 國際經(jīng)濟貿(mào)易學(xué)院；2.安徽財經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院，安徽 蚌埠 233030）

針對城市精明增長的評價以及增長計劃的制定.首先按“三E原則”構(gòu)建城市精明增長評價指標體系，在此基礎(chǔ)上，使用模糊綜合分析、熵值法對選定的指標建立精明增長評價模型，對指定城市進行評價.其次，使用灰色理論和logistic回歸等方法對預(yù)測，分別建立精明增長評價、指標預(yù)測、指標潛能評價等模型，運用MATLAB、SAS等軟件，分別對所選城市精明目標城市進行評估.得出門多薩不符合精明增長，而圣路易斯奧比斯波基本符合精明增長.

精明增長；模糊綜合評價；灰色預(yù)測；熵值法；logistic回歸；MATLAB；SAS

“精明增長[1,2]”源于1990年的城市規(guī)劃理論.其目的是幫助每個城鎮(zhèn)成為經(jīng)濟繁榮（Economically prosperous）、社會公平（socially equitable）、環(huán)境可持續(xù)發(fā)展(environmentally sustainable)的居住場所（簡稱“三E原則”）.到2050年,世界上66%的人口將進入城市化，預(yù)期將導(dǎo)致25億人添加到城市人口.因此,城市規(guī)劃越來越重要，以確保人們獲得公平和可持續(xù)的住房、資源和就業(yè)機會.齊紅倩[3]從理性均衡的視角，論證“精明增長”的生態(tài)均衡邏輯與實現(xiàn)路徑，分別從短期和長期均衡視角分析精明增長的生態(tài)補償和調(diào)整邏輯.曹彥鵬[4]等構(gòu)建低碳經(jīng)濟發(fā)展和城市土地集約利用的綜合評價指標體系及其耦合協(xié)調(diào)度模型，探究兩大系統(tǒng)的耦合互動關(guān)系及其耦合協(xié)調(diào)度發(fā)展趨勢，分析石家莊市精明增長理念下土地集約利用的發(fā)展動向.孫群郎[5]以美國馬里蘭州精明增長政策為例，分析美國大都市區(qū)空間蔓延的危害及其治理的方法，得出馬里蘭州精明增長計劃最主要特征是成功運用激勵機制.閆彥[6]等在精明增長視角下構(gòu)建指標體系,對中部六省會城市進行對比,通過對各城市建設(shè)中土地的利用.城市化發(fā)展,自然資源與環(huán)境狀況,公共交通發(fā)展及住房現(xiàn)狀等問題的研究,發(fā)現(xiàn)各省會城市發(fā)展中普遍存在的問題.

1 數(shù)據(jù)來源與模型假設(shè)

數(shù)據(jù)來源2017年美國數(shù)據(jù)建模大賽E題.為便于解決問題，提出以下幾條假設(shè)：⑴我們所選擇的各項指標可以直接反映城市的可持續(xù)經(jīng)濟繁榮、社會公平、環(huán)境可持續(xù)性；⑵所有相關(guān)的收入因素之間的弱相關(guān)性不產(chǎn)生顯著影響的預(yù)測結(jié)果；⑶假設(shè)社區(qū)和利益相關(guān)者，鼓勵合作和有吸引力的社區(qū)發(fā)展決策的影響不大；⑷所有數(shù)據(jù)均為原始數(shù)據(jù)，源碼真實可靠.

2 符合“三E原則”城市精明增長評價指標體系的構(gòu)建

衡量城市精明增長的成功需要考慮三“E”的可持續(xù)性原則.根據(jù)定義的指標，使用精明增長原則，為所選城市制定今后數(shù)年的增長計劃.首先，根據(jù)“三E原則”建立精明增長評價指標；第二，根據(jù)精明增長評價指標建立精明增長評價模型，并對待評估城市進行評價；第三，使用灰色預(yù)測、logistic回歸對增長計劃預(yù)測，并根據(jù)精明增長評價模型對增長計劃進行評估.

根據(jù)三“E”和持續(xù)發(fā)展的原則，選取8個指標來衡量城市精明增長是否成功.這些指標包含了影響人們生活和發(fā)展的因素.分別是：失業(yè)率、人均收入水平、GDP增長率、教育建設(shè)分布密度，公共交通網(wǎng)密度，人均居住面積，綠地覆蓋率，人均碳排放.具體指標體系如圖1所示.

圖1 符合可持續(xù)發(fā)展三“E”原則的指標體系

3 基于模糊綜合分析及熵值法構(gòu)建精明增長的評價方案

3.1 研究思路

選擇六個已經(jīng)實施了精明增長計劃的中等城市作為參考，分別是：塔拉哈西、西雅圖、韋恩、坦帕、支持勞德代爾，和奧蘭多，我們用大寫字母來代替市.根據(jù)三個“E”的目標，我們選擇了八個指標作為衡量指標.此外，我們使用六個城市的八個指標的平均值作為理想值.所選的八個指標包括：失業(yè)率、人均收入、GDP增長率、學(xué)校分布密度、公共交通網(wǎng)絡(luò)密度、人均居住面積、綠化覆蓋率、人均碳排放.我們用大寫字母代替.根據(jù)主題要求，挑選了兩個滿足要求（城市的人口在10萬到50萬人之間）的城市，分別是圣路易斯奧比斯波和門多薩.每個城市的詳細數(shù)據(jù)詳見表1.

表1 精明增長城市評價方案

在八個指標中，受益指標包括人均收入、GDP增長率、教育機構(gòu)分布密度、就業(yè)機會、綠化覆蓋率.成本指標包括失業(yè)率、人均生活空間和人均排放.通過收集數(shù)據(jù)和相關(guān)評價，我們發(fā)現(xiàn)六個中等城市，符合“精明增長”模式.

3.2 研究方法

把八個城市的平均指數(shù)作為基準，選擇兩個城市作為研究對象.通過基準值與八個目標城市的指標值比較.如果數(shù)值高于基準值，意味著選擇的試驗城市沒有通過測驗.相反，如果目標城市的數(shù)值低于基準值，則可以稱之為精明增長模式[7].如果選擇的數(shù)值城市高于基準值.同時，它低于六個城市的最高值之一，我們稱此結(jié)果為一般符合基準.通過采取相關(guān)措施，這個城市會變得更加“精明”.上述八項評價指標中，人均收入、GDP增長率、教育資源分配密度、就業(yè)機會、綠化覆蓋率是效益型指標，而失業(yè)率、人均住房面積、人均二氧化碳排放量為成本型指標.

將選取的六個城市看作六條方案，求出這六個城市各項指標的均值[8]，作為一條基準方案，再將選取的兩個城市作為兩條方案.

第二步：建立相對偏差模糊矩陣R.相對偏差模糊矩陣R為：R=(rij)9×85,6,7,8，則可得

第三步：熵值法確定權(quán)重

⑴根據(jù)熵值法建立各評價指標的權(quán)重 wj(j=1, 2,3,4,5,6,7,8)，將各指標同度量化，計算指標比重矩陣.

⑵計算第j項指標的熵值ej

⑶計算第j項指標的差異性系數(shù)gj

對于給定的j，若xij的差異性越小，則ej越大；若xij的差異性越大，則ej越??；若xij全部相等，ej=maxej=1，此時對方案的比較，指標xij毫無作用，所以取差異性系數(shù)：gj=1-ej.

則 g1=0.0252，g2=0.0452，g3=0.0149，g4=0.019，g5=0.013，g6=0.0199，g7=0.011，g8=0.0088.

⑷對差異性系數(shù)進行歸一化

歸一化可得各指標的權(quán)重分別為：w1=0.161，w2=0.288，w3=0.095，w4=0.121，w5=0.083，w6=0.127，w7=0.070，w8=0.056.

第四步：建立綜合評價模型

第五步：評價目標城市是否符合精明增長

將目標城市方案與基準方案以及其他六個方案進行綜合評價，即將F8、F9、F7和F1(i=1,2,3…6)進行比較，從而確定目標城市是否符合精明增長原則，判斷原則為：

因此城市F8（即圣路易斯奧比斯波）幾乎或接近符合精明增長，因此城市F9（即門多薩）不符合精明增長計劃.門多薩市位于庫約地區(qū)的心臟，其釀酒業(yè)著名.加工工業(yè)離不開當?shù)鼐G洲農(nóng)業(yè).飲料和食品加工，石油開采和釀酒工業(yè)是這里的傳統(tǒng)工業(yè).地理位置優(yōu)越，是阿根廷交通樞紐的西部門戶，公路可以通過該國的主要城市和港口，為交通系統(tǒng)的發(fā)展打下基礎(chǔ).地理上，門多薩周圍有許多雪山，冬天，氣候溫和的門多薩可以吸引很多游客，其中很大一部分是以滑雪場為目的地.門多薩旅游業(yè)的前景廣闊，經(jīng)濟能夠迅速發(fā)展.

3.3 結(jié)果分析

基于精明增長的原則，我們詳細分析了門多薩的地理位置，預(yù)期增長率和經(jīng)濟機會的基礎(chǔ)上的細節(jié)[9,10].為了便于研究，我們開發(fā)了精明增長計劃針對第一個問題，基于這些要求，并遵循精明增長計劃，我們開發(fā)了一系列的下列分布密度的計劃，交通系統(tǒng)的多樣性和便利性，經(jīng)濟的發(fā)展，人們的收入，生活區(qū)，綠化覆蓋率，碳排放.

⑴門多薩：歷年的人均收入數(shù)據(jù)：

圖3 綠化覆蓋率

圖4 人均碳排放

通過對綠化覆蓋率、人均居住面積數(shù)據(jù)的變化分析，這不符合“智慧增長城市”和“三個E”的原則，所以我們按照“精明”原則，控制人均碳排放、綠色覆蓋、人均居住面積.

⑵圣路易斯奧比斯波：通過綠色覆蓋我們發(fā)現(xiàn)，人均碳排放量，人均收入數(shù)據(jù)：

圖5 綠化覆蓋率

圖6 人均碳排放

通過圖表分析，人均二氧化碳排放量可以從門多薩的快速增長中走出，可以得出結(jié)論，綠地面積沒有明顯增加.我們用精明增長計劃控制碳排放和增加綠地面積.

4 基于灰色理論及l(fā)ogistic回歸對各項指標的預(yù)測

4.1 研究思路

精明增長計劃分以下幾步處理.⑴由于當?shù)刈匀伙L(fēng)景的獨特環(huán)境，可以大力發(fā)展旅游業(yè)，增加就業(yè)崗位，提高收入.⑵增加門多薩政府的宏觀調(diào)控策略，引進適合當?shù)氐母玫慕?jīng)濟發(fā)展機會，從而帶動當?shù)氐娜司杖胪ㄟ^精明增長計劃我們預(yù)期人均收入的增長率達到6%，通過我們的檢驗，我們發(fā)現(xiàn)精明增長計劃中，我們選取的指標人均收入和GDP很符合灰色預(yù)測模型.

4.2 研究方法

灰色理論認為對既含有已知信息又含有未知或非確定信息的系統(tǒng)進行預(yù)測，就是對在一定范圍內(nèi)變化的、與時間有關(guān)的灰色過程的預(yù)測.盡管過程中所顯示的現(xiàn)象是隨機的、雜亂無章的，但畢竟是有序的、有界的，因此這一數(shù)據(jù)集合具備潛在的規(guī)律.灰色預(yù)測就是利用這種規(guī)律建立灰色模型，對灰色系統(tǒng)進行預(yù)測.

灰色預(yù)測最常用的是GM(1,1)預(yù)測模型，模型的建模過程是將原始數(shù)據(jù)序列用作解微分方程，通過對那些可以近似地滿足微分模型構(gòu)成條件的序列，建立近似地微分方程模型.GM(1,2)模型的發(fā)展分為三個階段：初級、發(fā)展、高級階段.

4.3 結(jié)果的分析

把上述模型的預(yù)測結(jié)果運用MATLAB畫圖，從中可以看到未來人均收入（如圖7所示）和未來GDP增長率（如圖7所示）.

圖7 未來GDP增長率預(yù)測

根據(jù)精明增長，預(yù)計GDP的增長速率為5.425%.

5 結(jié)束語

利用EXCEL對數(shù)據(jù)進行處理并繪出各種平面圖，簡便，直觀，快捷，同時利用了MATLAB軟件，對模型進行求解，使計算結(jié)果更加準確.模型與實際緊密聯(lián)系，充分考慮各指標的不同階段，根據(jù)精明增長計劃選取了適合各計劃的預(yù)測模型，進行了更加準確的預(yù)測.針對各種數(shù)據(jù)進行綜合評價，計算指標的權(quán)重進行排名，從不同的指標分別進行考慮，具有現(xiàn)實意義.

〔1〕張景奇,孫萍,孫蕊.從“蔓延控制”到“蔓延治理”——美國城市蔓延應(yīng)對策略轉(zhuǎn)變及內(nèi)因剖析[J].城市規(guī)劃,2015,39 (3):74-80.

〔2〕唐相龍.“精明增長”研究綜述[J].城市問題,2009(8):98-102.

〔3〕齊紅倩,王志濤,黃寶敏.理性均衡視角下“精明增長”的生態(tài)邏輯與啟示[J].中國地質(zhì)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2015, 15(3):9-18+139.

〔4〕曹彥鵬,馮忠江.精明增長理念下低碳經(jīng)濟發(fā)展與城市土地集約利用動態(tài)耦合研究——以石家莊市為例[J].水土保持通報,2015,35(1):242-248.

〔5〕孫群郎.美國馬里蘭州的精明增長政策[J].世界歷史,2015 (2):4-14+158.

〔6〕閆彥,王國梁.基于“精明增長理論”的中部六省會城市發(fā)展的比較[J].山西師范大學(xué)學(xué)報（自然學(xué)科版），2013,27 (4):102-108.

〔7〕曹新宇.社區(qū)建成環(huán)境和交通行為研究回顧與展望:以美國為鑒[J].國際城市規(guī)劃,2015,30(4):46-52.

〔8〕王振坡,游斌,王麗艷.基于精明增長的城市新區(qū)空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究——以天津市濱海新區(qū)為例[J].地域研究與開發(fā),2014,33(4):90-95.

TU984

A

1673-260X（2017）08-0029-04

2017-04-22

國家自然科學(xué)項目（11601001）

朱家明（1973-），男，安徽宿州人，安徽財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院副教授，碩士，研究方向：應(yīng)用數(shù)學(xué)