基于模糊綜合法對城市精明增長的評價與灰色預測

劉 艷，朱家明

（1.安徽財經大學 國際經濟貿易學院；2.安徽財經大學 統計與應用數學學院，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測

劉 艷1，朱家明2

（1.安徽財經大學 國際經濟貿易學院；2.安徽財經大學 統計與應用數學學院，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”構建城市精明增長評價指標體系，在此基礎上，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回歸等方法對預測，分別建立精明增長評價、指標預測、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；灰色預測；熵值法；logistic回歸；MATLAB；SAS

“精明增長[1,2]”源于1990年的城市規劃理論.其目的是幫助每個城鎮成為經濟繁榮（Economically prosperous）、社會公平（socially equitable）、環境可持續發展(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，預期將導致25億人添加到城市人口.因此,城市規劃越來越重要，以確保人們獲得公平和可持續的住房、資源和就業機會.齊紅倩[3]從理性均衡的視角，論證“精明增長”的生態均衡邏輯與實現路徑，分別從短期和長期均衡視角分析精明增長的生態補償和調整邏輯.曹彥鵬[4]等構建低碳經濟發展和城市土地集約利用的綜合評價指標體系及其耦合協調度模型，探究兩大系統的耦合互動關系及其耦合協調度發展趨勢，分析石家莊市精明增長理念下土地集約利用的發展動向.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,通過對各城市建設中土地的利用.城市化發展,自然資源與環境狀況,公共交通發展及住房現狀等問題的研究,發現各省會城市發展中普遍存在的問題.

1 數據來源與模型假設

數據來源2017年美國數據建模大賽E題.為便于解決問題，提出以下幾條假設：⑴我們所選擇的各項指標可以直接反映城市的可持續經濟繁榮、社會公平、環境可持續性；⑵所有相關的收入因素之間的弱相關性不產生顯著影響的預測結果；⑶假設社區和利益相關者，鼓勵合作和有吸引力的社區發展決策的影響不大；⑷所有數據均為原始數據，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建

衡量城市精明增長的成功需要考慮三“E”的可持續性原則.根據定義的指標，使用精明增長原則，為所選城市制定今后數年的增長計劃.首先，根據“三E原則”建立精明增長評價指標；第二，根據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，使用灰色預測、logistic回歸對增長計劃預測，并根據精明增長評價模型對增長計劃進行評估.

根據三“E”和持續發展的原則，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展的因素.分別是：失業率、人均收入水平、GDP增長率、教育建設分布密度，公共交通網密度，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 符合可持續發展三“E”原則的指標體系

3 基于模糊綜合分析及熵值法構建精明增長的評價方案

3.1 研究思路

選擇六個已經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：失業率、人均收入、GDP增長率、學校分布密度、公共交通網絡密度、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.每個城市的詳細數據詳見表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、教育機構分布密度、就業機會、綠化覆蓋率.成本指標包括失業率、人均生活空間和人均排放.通過收集數據和相關評價，我們發現六個中等城市，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，我們稱此結果為一般符合基準.通過采取相關措施，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、就業機會、綠化覆蓋率是效益型指標，而失業率、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：熵值法確定權重

⑴根據熵值法建立各評價指標的權重 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越小；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：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對差異性系數進行歸一化

歸一化可得各指標的權重分別為：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的心臟，其釀酒業著名.加工工業離不開當地綠洲農業.飲料和食品加工，石油開采和釀酒工業是這里的傳統工業.地理位置優越，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，為交通系統的發展打下基礎.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.門多薩旅游業的前景廣闊，經濟能夠迅速發展.

3.3 結果分析

基于精明增長的原則，我們詳細分析了門多薩的地理位置，預期增長率和經濟機會的基礎上的細節[9,10].為了便于研究，我們開發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，我們開發了一系列的下列分布密度的計劃，交通系統的多樣性和便利性，經濟的發展，人們的收入，生活區，綠化覆蓋率，碳排放.

⑴門多薩：歷年的人均收入數據：

圖3 綠化覆蓋率

圖4 人均碳排放

通過對綠化覆蓋率、人均居住面積數據的變化分析，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現，人均碳排放量，人均收入數據：

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logistic回歸對各項指標的預測

4.1 研究思路

精明增長計劃分以下幾步處理.⑴由于當地自然風景的獨特環境，可以大力發展旅游業，增加就業崗位，提高收入.⑵增加門多薩政府的宏觀調控策略，引進適合當地的更好的經濟發展機會，從而帶動當地的人均收入通過精明增長計劃我們預期人均收入的增長率達到6%，通過我們的檢驗，我們發現精明增長計劃中，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進行預測，就是對在一定范圍內變化的、與時間有關的灰色過程的預測.盡管過程中所顯示的現象是隨機的、雜亂無章的，但畢竟是有序的、有界的，因此這一數據集合具備潛在的規律.灰色預測就是利用這種規律建立灰色模型，對灰色系統進行預測.

灰色預測最常用的是GM(1,1)預測模型，模型的建模過程是將原始數據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成條件的序列，建立近似地微分方程模型.GM(1,2)模型的發展分為三個階段：初級、發展、高級階段.

4.3 結果的分析

把上述模型的預測結果運用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增長率預測

根據精明增長，預計GDP的增長速率為5.425%.

5 結束語

利用EXCEL對數據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，使計算結果更加準確.模型與實際緊密聯系，充分考慮各指標的不同階段，根據精明增長計劃選取了適合各計劃的預測模型，進行了更加準確的預測.針對各種數據進行綜合評價，計算指標的權重進行排名，從不同的指標分別進行考慮，具有現實意義.

〔1〕張景奇,孫萍,孫蕊.從“蔓延控制”到“蔓延治理”——美國城市蔓延應對策略轉變及內因剖析[J].城市規劃,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”的生態邏輯與啟示[J].中國地質大學學報(社會科學版),2015, 15(3):9-18+139.

〔4〕曹彥鵬,馮忠江.精明增長理念下低碳經濟發展與城市土地集約利用動態耦合研究——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展的比較[J].山西師范大學學報（自然學科版），2013,27 (4):102-108.

〔7〕曹新宇.社區建成環境和交通行為研究回顧與展望:以美國為鑒[J].國際城市規劃,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空間結構優化研究——以天津市濱海新區為例[J].地域研究與開發,2014,33(4):90-95.

TU984

A

1673-260X（2017）08-0029-04

2017-04-22

國家自然科學項目（11601001）

朱家明（1973-），男，安徽宿州人，安徽財經大學統計與應用數學學院副教授，碩士，研究方向：應用數學