基于因子分析法对皖江城市群宜居度评估

张正威　朱金涛　祝雨豪　武玲玲

摘要：“宜居城市”是一个由自然物质环境和社会人文环境构成的复杂巨系统，本文基于因子分析法，通过13个二级指标提取出三大主因子构成评价模型对城市进行宜居度评估，从而得出皖江城市群所包含的合肥、芜湖、马鞍山、安庆、滁州、池州、铜陵、宣城这8个地级市的宜居度得分及排名情况，同时对建设“宜居城市”提出建设性意见及对策。

关键词：宜居城市;因子分析法;皖江城市群;生态文明

随着人们生活水平的提高，对所定居的环境要求也日益提高。中华人民共和国建设部于2006年决定将《宜居城市科学评价指标体系研究》列为年度软科学科技计划项目，“宜居城市标准”也由此而来。生态宜居城市的提出是对生态和宜居理念的融合，将二者进行互补，扬长避短，进而推动城市沿着健康、和谐的道路实现可持续发展。

目前，在皖江城市带结构的生态化和功能人性化的规划下，皖江地区经济已经进入绿色生态、快速发展的新阶段，此时进行生态宜居城市评价，可以更好的贯彻和落实我国“大力推进生态文明建设”的战略决策部署，同时推进“十三五”时期经济与资源、环境的协调发展和共同进步，对创造更优化的产业体系、生态环境、社会结构及人居环境和增强皖江地区在新一轮发展中的竞争力均具有重要的战略意义。

一、评价指标的确立

评价指标的确立是评价宜居城市的极其关键的一步，指标的选取即要反映出一个城市的宜居综合得分，还要结合所评价地区的实际，才能确保所评价城市宜居度的真实性。

通过查阅相关论文资料[1]、同具有专业经验的指导老师讨论，结合皖江城市群的地理位置、经济发展重心等因素，综合选取以下13个宜居城市评价指标：生产总值指数（x1）、人均地区生产总值（x2）、人均城市道路面积（x3）、城市绿化覆盖率（x4）、城镇居民可支配收入（x5）、城市人均受教育年限（x6）、每万人拥有的体育馆数量（x7）、每万人拥有的图书数量（x8）、人均住房建筑面积（x9）、人均水资源量（x10）、每十万人口受高等教育数（x11）、空气质量达到及好于二级天数比例（x12）、城镇化率（x13），以此建立皖江地区的宜居城市科学评价体系。在翻阅《安徽统计年鉴——2019》和检索EPS中的中国城市数据库、安徽统计局官网后，收集并记录安徽省16个地级市的所需指标数据。

二、所获数据的处理

（一）相关性检验

在获取数据后，第一步要确定数据的可用性。运用专业的数据处理软件SPSS25.0进行 KMO和Bartlett检验，所得结果见表1，该实验可以比较观测到的原始变量间的相关系数和偏相关系数的大小，当KOM值越大或显著性越小时，说明变量间的相关关系越强，所得结果越符合实际。本文的KOM值为0.568、显著性<0.005，表明数据满足做因子分析的要求。

（二）公因子方差

在spss软件中采取主成分分析法进行数据分析，所生成的公因子方差见表2，该表格体现了所提取的因子代表原始数据的解释率，解释率越高，则代表提取的信息度越好。本文的因子提取率均大于0.6，说明所提取因子的贡献率较大，即显著程度较高。

（三）总方差解释和碎石图

在进行因子提取时，设置提取的特征值大于1，以确保提取数据的可靠性，所得的总方差解释表见表3、碎石图见图1，由表3中的旋转载荷平方和可知，表中第一个成分可表达整体信息的36.644%、第二个成分可表达整体信息的29.669%、第三个成分可表达整体信息的18.530%，前三个成分对总方差的累计贡献率达到了84.843%，已经代表了原始数据的绝大部分信息。再结合碎石图进行判断，从第四个特征值点开始，所代表的特征值均小于1且碎石图走向趋于平稳，说明前三项成分可解释原始数据的大部分信息，所得结论与总方差解释一致。综合以上，说明全部的因子指标提取三个主因子最为适宜。

上文可知应提取三个主因子，采用最大方差法进行旋转，根据旋转后的成分矩阵，将因子贡献率低于0.5的删除，所留下的指标进行归类至三大主因子中，格式为：因子名称（序号，主因子分类，因子贡献率绝对值），具体结果如下：

人均地区生产总值（x2，F1，0.953）、城镇居民可支配收入（x5，F1，0.882）、城市人均受教育年限（x6，F1，0.884）、人均住房建筑面积（x9，F1，0.631）、每十万人口受高等教育数（x11，F1，0.927）、城镇化率（x13，F1，0.868）这六个指标归为第一个主因子，对应宜居度评价体系中的经济发展与教育水平部分;每万人拥有的体育馆数量（x7，F2，0.955）、每万人拥有的图书数量（x8，F2，0.937）、人均水资源量（x10，F2，0.938）、空气质量达到及好于二级天数比例（x12，F2，0.865）这四个指标归为第二个主因子，对应宜居度评价体系中的文化资源与自然环境部分;生产总值指数（x1，F3，0.953）、人均城市道路面积（x3，F3，0.782）、城市绿化覆盖率（x4，F3，0.768）这三个指标归为第三个主因子，对应宜居度评价体系中的发展潜力与居住舒适部分。

最后提取的三大主因子为：经济发展与教育水平（F1）、文化资源与自然环境（F2）、发展潜力与居住舒適部分（F3）。

四、建立得分模型

Spss25.0软件自带计算各因子得分功能，勾选因子得分保存为变量后，根据生成各成分得分系数矩阵点击并拖拽以移动乘以各因子数值点击并拖拽以移动进行运算，会自行生成的各因子得分并保存，其计算公式为：点击并拖拽以移动。在表3中的旋转载荷平方和中可知各主因子对总方差的贡献率，设第i个主因子贡献率为点击并拖拽以移动、主因子总的贡献率为点击并拖拽以移动，建立主因子权重为点击并拖拽以移动，为使结果明显，将最后的分数乘以100。综上，点击并拖拽以移动[2]。

五、各城市综合得分及排名

根据上述所建立的得分模型，借助spss25.0软件进行计算，得出安徽全部城市的得分情况，单独提取皖江城市群所包含的合肥、芜湖、马鞍山、安庆、滁州、池州、铜陵、宣城这8个地级市，各城市得分及排名情况见表4。

六、提升城市宜居度的发展建议

根据所得皖江城市群城市宜居度的排名和得分情况进行分析，宜居度这个概念所包含的条件是全面的，不能一味的追求经济的发展，更应该关心居民的所需所求[3]，同时要积极响应“绿水青山就是金山银山”的号召，走经济可持续化发展道路，为居民打造绿色、生态的居住环境。综上所述，就提升城市宜居度所提建议如下：

（1）建设更多具有文化内涵的娱乐设施：建立例如主题公园等公共设施，将当地独有的文化融入其中，并开展相应的文化活动，让居民参入其中，丰富人们日常精神生活。加强文化建设，让居民从家中走出来，解决邻里之间互不相识的情况，让居民更加有归属感。

（2）提升小区居民生活舒适度：可以定期开展问卷调查，从根本上了解城市居民的居住问题并解决。加强居民基础生活设施的建设，例如建立更加完善的地下水处理系统以防止城市内涝产生、加强小区环境建设以解决脏乱差等一系列问题。

（3）优化城市及城镇交通水平：良好的交通环境，是一个城市保持运转的基本条件，是实现城市与乡镇人力与资源沟通，推动城市发展的必要条件。政府应积极规划与建设城市及城镇交通，并为居民提供方便，快捷，绿色的交通方式（例如：新能源公交，地铁）。

七、总结

国内外对于城市宜居度的判断方法有很多种，例如熵值法、主成分分析法等。熵值法其主要原理是通过得到各个指标的信息熵，根据信息熵的大小确定指标的权重[4]。主成分分析法则是通过正交变换将各项指标间可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，从而得到影响宜居城市评价所占权重较大的相关指标[5]。本文基于因子分析法通过生产总值指数、城市绿化覆盖率、人均住房面积等13个相关的指标，综合计算得出了皖江城市群中八个地级市的城市宜居度。因子分析方法其目的是在变量群中提取公共变量因素，将具有共同本质的因子归为一个主因子，进而克服了主观随意性，可以更加准确的反映各个地级市的城市宜居度。

参考文献

[1]李丽萍，郭宝华.关于宜居城市的几个基本问题[J].重庆工商大学学报，2006，16（3）：54-58.

[2]王宇璇，朱家明.基于因子分析法对城市宜居度的综合评价[J].安徽科技学院学报，2018，32（1）：111-116.

[3]董晓峰，杨保军.宜居城市研究进展[J].地球科学进展，2008，23（3）：323-326.

[4]武玲玲，纪洁.基于熵值法的安徽省生态宜居度评价研究[J].广西师范学院院报，2018，35（3）：87-91.

[5]梁文钊，候典安.宜居城市的主成分分析的評价[J].兰州大学学报，2008，44（4）：51-54.

项目一：201911306077《基于多方法联合的皖江城市带宜居度评价》安徽省大学生创新创业项目

项目二：2018XSJJD03池州学院池州市国土资源规划勘测院实践教育基地