李雪曼 馮愛芬 林莉 丁真真 萬凡 王辰辰

摘要：智慧城市建設(shè)是全球城市建設(shè)的新趨勢。本文首先查閱相關(guān)資料構(gòu)建了一套評價(jià)指標(biāo)，接著用離差最大化給出了各個(gè)指標(biāo)的相關(guān)權(quán)重。然后用TOPSIS綜合評價(jià)模型對30個(gè)城市進(jìn)行了智慧度排名。最后用百分比劃分法進(jìn)行評價(jià)，根據(jù)智慧特點(diǎn)劃分為5個(gè)等級，分析其中的問題并給出了相關(guān)性建議。構(gòu)建了一套能夠很好地對城市智慧度進(jìn)行評價(jià)的體系，具有實(shí)際意義。

Abstract： The construction of smart city is a new trend in global urban construction. This paper firstly consults relevant data to construct a set of evaluation indicators， and then gives the relevant weights of each indicator with the maximization dispersion. Then， the TOPSIS comprehensive evaluation model is used to rank the wisdom of 30 cities. Finally， the percentage division method is used for evaluation. According to the characteristics of wisdom， it is divided into five grades， and the problems are analyzed and relevant suggestions are given. A system that can well evaluate the wisdom of the city is constructed and has practical significance.

關(guān)鍵詞：智慧城市;離差最大化方法;TOPSIS綜合評價(jià)法;百分比劃分法

Key words： smart city;method of maximization dispersion;TOPSIS comprehensive evaluation method;percentage division method

中圖分類號：F299.2? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1006-4311（2018）36-0252-03

0? 引言

智慧城市評價(jià)體系是一套檢驗(yàn)智慧城市建設(shè)程度的最直觀體現(xiàn)，也是引導(dǎo)城市進(jìn)行智慧化建設(shè)的索引。近年，有很多學(xué)者對這個(gè)課題進(jìn)行了研究，如基于灰色關(guān)聯(lián)理論和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[1]、運(yùn)用投影追蹤評價(jià)法[2]、基于離差最大化的決策者權(quán)重的確定方法[3]。目前有很多方法用來計(jì)算權(quán)重，如專家打分、熵權(quán)法等。其中，離差最大化計(jì)算權(quán)重的方法取得了廣泛的共識。本文將采用離差最大化-TOPSIS評價(jià)法構(gòu)建一套科學(xué)的智慧城市評價(jià)體系。

1? 問題分析

評估智慧城市水平的因素模糊性較強(qiáng)，在選取過程中易受主觀因素影響。通過研究調(diào)查發(fā)現(xiàn)，評價(jià)智慧城市的指標(biāo)體系包括四個(gè)方面：智慧人民、智慧設(shè)施、智慧經(jīng)濟(jì)、智慧環(huán)境，每個(gè)方面又有其子因素指標(biāo)構(gòu)成。本文利用離差最大化，用數(shù)據(jù)本身的信息量來確定指標(biāo)的權(quán)重，有較強(qiáng)的數(shù)學(xué)理論依據(jù)。TOPSIS法是一種接近理想目標(biāo)的順序優(yōu)選技術(shù)，它通過計(jì)算出各目標(biāo)的貼近度，并按貼近度大小進(jìn)行排序，作為評價(jià)各目標(biāo)優(yōu)劣的依據(jù)。因此該文選用離差最大化-TOPSIS綜合評價(jià)法對智慧城市評價(jià)體系進(jìn)行研究。

2? 樣本選取與數(shù)據(jù)收集

根據(jù)2017年最新的城市商業(yè)魅力排行榜名單，本文選擇了新二線代表城市廈門、福州等30個(gè)城市作為研究對象。本文的數(shù)據(jù)主要來源于各城市《2016年國民經(jīng)濟(jì)與社會發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》、《環(huán)境狀況公報(bào)》、《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒2016》等官方文件。

3? 構(gòu)建評價(jià)指標(biāo)體系

通過查閱相關(guān)文獻(xiàn)，選取了能突出城市智慧化的22個(gè)指標(biāo)。其中一級指標(biāo)有四個(gè)：智慧人民、智慧設(shè)施、智慧經(jīng)濟(jì)、智慧環(huán)境。屬于一級指標(biāo)的二級指標(biāo)有：智慧人民：每萬人口醫(yī)生數(shù)、醫(yī)療保險(xiǎn)覆蓋率、每萬人擁有大學(xué)生數(shù)、年末城鎮(zhèn)登記失業(yè)率、每萬人專利申請授權(quán)數(shù);智慧設(shè)施：互聯(lián)網(wǎng)用戶普及率、移動電話普及率、萬人擁有公共交通車輛、人均公園綠地面積、公共圖書館數(shù);智慧經(jīng)濟(jì)：人均GDP、GDP中第三產(chǎn)業(yè)貢獻(xiàn)率、年人均可支配收入、人均公園綠地面積、公共圖書館數(shù);智慧環(huán)境：二氧化氮年日平均值、二氧化硫年日平均值、市區(qū)空氣質(zhì)量優(yōu)良天數(shù)、工業(yè)固體廢棄物綜合利用率、污水集中處理率、生活垃圾無害化處理率、森林覆蓋率。

4? 基于離差最大化-TOPSIS的慧城市發(fā)展水平綜合評價(jià)模型

4.1 基于離差最大化-TOPSIS的評價(jià)步驟

將評價(jià)城市記為m個(gè)，三級指標(biāo)記為n個(gè)，uij表示第i個(gè)被評價(jià)城市在第j個(gè)三級指標(biāo)上的原始數(shù)值（其中i=1，2，…，m;j=1，2，…，n），建立初始矩陣U=（uij）m×n。

4.1.1 原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理

評價(jià)體系的二級指標(biāo)包含：效益型指標(biāo)、成本型指標(biāo)、居中型指標(biāo)。因?yàn)橹笜?biāo)含義不同，所以具有不同的量綱。首先進(jìn)行無量綱化。對于第一、二類指標(biāo)分別通過最大最小原則進(jìn)行消除量綱化處理，對于第三類指標(biāo)先將其化為正向指標(biāo)，再用進(jìn)行無量綱化，得到規(guī)范化矩陣X=（xij）m×n第i個(gè)被評價(jià)城市在第j個(gè)指標(biāo)上的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值用xij表示。

4.1.2 基于離差最大化確定指標(biāo)權(quán)重

如果各城市在二級指標(biāo)uj的值差異越小，說明該二級指標(biāo)對城市智慧程度排序的貢獻(xiàn)越小;反之說明貢獻(xiàn)越大，對其賦予的權(quán)重值也就越大。

4.2 基于離差最大化-TOPSIS模型的評價(jià)結(jié)果計(jì)算

4.2.1 計(jì)算離差最大化確定指標(biāo)權(quán)重

將30個(gè)城市21個(gè)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)按照上述綜合評價(jià)模型運(yùn)用MATLAB計(jì)算處理得到21個(gè)指標(biāo)的歸一后的權(quán)重，如表1所示。

4.2.2 運(yùn)用TOPSIS進(jìn)行綜合評價(jià)

得到30個(gè)城市的智慧程度排名從高到低為如圖1從左至右。

將每個(gè)二級指標(biāo)所對應(yīng)的三級指標(biāo)到最優(yōu)解、最劣解的距離分別求和，算出每個(gè)城市二級指標(biāo)的Ci值，用Excel繪制折線圖，如圖1，定義二級指標(biāo)的Ci表示二級指標(biāo)的智慧度。

從圖1可以看出，泉州的智慧程度排名低于長春的智慧程度排名，但其智慧環(huán)境的智慧度比長春的高，廈門的智慧程度排名比紹興市的高，但其智慧人民的水平比紹興市的低。這說明，單獨(dú)依據(jù)智慧程度的排名高低對城市進(jìn)行智慧評價(jià)是不合理的，下面采用百分比劃分法對30個(gè)城市進(jìn)行智慧程度的評價(jià)。

4.3 百分比劃分法

先將30個(gè)城市依據(jù)其每個(gè)二級指標(biāo)的智慧度進(jìn)行排名，挑選出排名前20%的城市和后20%的城市，如表2。

將有不少于兩項(xiàng)二級指標(biāo)的智慧度在前20%且沒有二級指標(biāo)的智慧度在后20%的城市定位智慧度為一級的城市;有不少于兩項(xiàng)二級指標(biāo)的智慧度在前20%且有二級指標(biāo)的智慧度在后20%的城市定位智慧度為二級的城市;有一項(xiàng)二級指標(biāo)的智慧度在前20%且沒有二級指標(biāo)的智慧度在后20%的城市定義為三級城市;有一項(xiàng)二級指標(biāo)的智慧度在前20%且有不超過一項(xiàng)二級指標(biāo)的智慧度在后20%的城市和沒有二級指標(biāo)的智慧度在前20%的城市和后20%的城市定義為四級城市;有一項(xiàng)二級指標(biāo)的智慧度在前20%且有超過一項(xiàng)二級指標(biāo)的智慧度在后20%的城市和沒有二級指標(biāo)的智慧度在前20%但有在后20%的城市定義為五級城市。

劃分后的各等級城市為：一級城市：珠海、廈門;二級城市：中山、烏魯木齊、佛山;三級城市：長春、無錫、?？?、昆明、貴陽、溫州、金華;四級城市：紹興、濟(jì)南、惠州、金華、煙臺、嘉興、南昌;五級城市：太原、泉州、常州、福州、徐州、石家莊、南通、南寧、臺州、合肥、蘭州。

各城市政府可以依據(jù)城市等級給出評價(jià)等級，結(jié)合表3中的二級指標(biāo)智慧度的區(qū)間，有針對性的制定發(fā)展策略。如紹興市，屬于四級城市，智慧人民程度較高，但是智慧設(shè)施程度較差，可以優(yōu)先制定提高智慧設(shè)施的發(fā)展策略，如增加綠地面積，新建公共圖書館等。

5? 結(jié)束語

本文從一套完善的智慧城市綜合性指標(biāo)評價(jià)體系的建立，是伴隨國內(nèi)外城市建設(shè)的總體進(jìn)程不斷改進(jìn)的過程。本文采用離差最大化-TOPSIS模型對不同城市的智慧水平進(jìn)行準(zhǔn)確可靠的評估，為今后智慧城市的建設(shè)提供了參考和意見。

參考文獻(xiàn)：

[1]包明林.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智慧城市發(fā)展?jié)摿υu價(jià)研究[D].湘潭大學(xué)，2016.

[2]廖胭脂，樓文高.智慧城市的投影尋蹤評價(jià)模型與實(shí)證研究[J].中國發(fā)展，2017（2）：55-61.

[3]馬永紅，周榮喜，李振光.基于離差最大化的決策者權(quán)重的確定方法[J].北京化工大學(xué)學(xué)報(bào)，2007（2）：177-180.

[4]李寬，姜杰，孫博.基于數(shù)學(xué)模型的智慧城市評價(jià)體系構(gòu)建與未來發(fā)展預(yù)測——以營口市為例[J].中國市場，2017（30）：22-23，33.

[5]龔炳錚.智慧城市評價(jià)指標(biāo)和評估方法的探討[J].中國信息界，2014（11）：65-72.

[6]閔麗.國內(nèi)外智慧城市的現(xiàn)狀與發(fā)展[J].上海電氣技術(shù)，2016（2）：68-70.