中心城市宜居水平评价与分析
2020-08-15崔媛黑静林晓晴戴志辉
崔媛 黑静 林晓晴 戴志辉
摘 要:城市宜居水平是衡量经济发展质量重要标志。本文将环境污染作为投入指标,从经济发展,生活压力、基础设施、教育医疗四个维度构建了相对全面的城市宜居水平综合评价指标体系。以我国9个中心城市为例展开实证分析,旨在完善城市宜居水平评价考核体系,为DEA方法在城市宜居水平综合评价提供发展思路,具有一定的参考价值。
关键词:宜居城市 数据包络分析 指标体系
中图分类号:C912.81 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2020)06(b)-0236-03
宜居城市是城市发展的高级阶段,建立科学的城市宜居评价指标体系对指导城市规划实践有重要的现实意义。而DEA方法在选取指标数据方面有显著的优越性,不容易受到主观因素影响,对于研究当前我国城市发展影响因素具有较强的解释能力[1-2]。
21世纪开始,“宜居城市”的概念陆续出现在城市的发展规划中。我国学者开始了对城市的评价研究。方创琳[3]采用DEA方法评价城市群的发展效率和分布特征。周海霞[4]在探讨宜居城市理论的基础上,运用传统DEA模型对天津市宜居建设能力做评价。秦青,仝俊杰[5]创造性地运用交叉DEA方法,对我国31个三线城市进行实证研究,探索新型城镇化的评价体系。
目前我国学者对于城市宜居水平的研究已较为深入,但也存在不足,大多只关注社会经济效益,忽视了环境污染方面的负产出。本文在选取指标时将环境污染看作为投入,基本思想是以最小环境代价获得最高的宜居水平。
1 DEA方法
1.1 CCR模型
CCR模型假定规模收益不变(CRS),也称为经典DEA模型,评价n个区域,设投入变量为m种,产出变量s种,是第j个区域的第i种投入,Yn是第j个区域的第r种产出[6]。
第j个投入为
产出为
投入X的系数
产出Y的系数U=(U1,U2,...,Us)
目标函数是最大产出水平,当函数值为1时,DEA有效,非DEA有效的决策单元函数值小于1。
1.2 DEA交叉模型
当实际应用出现多个区域都达到了DEA有效,此时无法有效的辨别优劣。为此,建立交叉DEA模型。传统的CCR模型是选择最有利于自身的权重。而交叉DEA模型是应用自评的权重去评价其他单元的效率。所以n个区域,会产生n-1组他评体系。Sexton等定义交叉效率为[7]:
自评值位于交叉矩阵的主对角线,非对角线上的元素是他评值。使用每列平均值衡量效率值高低,值越大说明效率越高[8]。
2 城市宜居水平评价指标体系
综合考虑和借鉴国内外常用的城市宜居水平指标体系研究成果,遵循各项指标体系构建科学原则。本文认同李丽萍[9]等人对宜居城市的定义,构建了宜居城市评价指标体系。
数据来源于《中国城市统计年鉴》和各地市统计公报。选取我国数据较为齐全的247个城市,各指标统计口径基本一致,能够保证数据的真实与客观性。
3 宜居水平分析
對国家发改委提出的9大中心城市的宜居水平进行评价。并且分别以环境污染作为投入,得到城市输出指标四个维度的评价值。
从总体特征来看,中心城市宜居水平差异明显。北京、西安、成都宜居水平较高,其余城市的宜居水平低于中心城市平均值。下面按照城市评价结果将中心城市分为5类。
(1)生活压力:北京。
北京的宜居水平在全国城市中排名第6(0.771),中心城市排名第2,城市规模仅次于重庆。单位废水排放量在中心城市中最少,三产比重、工资、存款余额以及高校数在排名最高,经济、教育医疗、基础设施表现位列第一。但生活压力突出,房价是平均值的2.17倍,导致城市综合宜居水平的下降。
由于北京城市建筑过度集中于城区,房价居高不下也给环境保护、社会管理带来一系列问题。因此,提高北京城市宜居水平关键是减少高房价带来的居民生活压力。
(2)城市规模:重庆。
重庆的宜居水平在全国城市中排名第38(0.375),在中心城市里排名第7,城市规模最大。房价在中心城市中最低,为平均房价的45.87%。生活压力较小。重庆人口最多而GDP仅为上海的57.91%。人均GDP最低。基础设施与经济发展表现较差。
重庆在城市建设的过程中应充分发挥人口与城市集群优势,制定符合实际,体现重庆城市特色的目标,完善城市基础设施建设以满足城市发展需要,打造精品城市。
(3)环境污染:广州、天津和上海。
广州宜居水平在全国城市中排名第20(0.481),在中心城市里排名第4。经济发展、教育医疗以及生活压力表现优秀,人均GDP、社会消费以及教师医生数在中心城市中最高。环境代价导致城市宜居水平的下降。
天津的宜居水平在全国城市中排名第56(0.283),在中心城市里排名第8,综合规模排名第5。经济发展表现较好,但氮氧化物排放量最高。
上海宜居水平在全国城市中排名第67(0.234),在中心城市里排名第9,综合规模排名第3。上海的地铁密度最高,职工工资也位于前列,但废水排放量是平均值的2.10倍。
此类城市经济实力领先,但环境污染很大程度上影响了城市的可持续发展能力,因此,此类城市可以依托经济优势,应着眼改善城市生态环境质量,落实生态环境保护的责任,优化调整城市管理方式,补足基础设施短板。
(4)基础设施建设:武汉和郑州。
武汉、郑州宜居水平分别在全国城市中排名第33(0.390)、第37(0.381),在中心城市里排名第5、第6。在经济发展、生活压力和环境保护方面排名位于15%~30%之间。教育医疗方面表现突出,分别在全国城市中排名第4、第5。但基础设施建设低于中心城市均值。因此,武汉和郑州此类城市在城市建设过程中应关注基础设施建设。借鉴其他城市发展中的先进经验,加强区域内各城市之间的合作。
(5)宜居城市:西安和成都。
西安、成都的宜居水平分别在全国城市中排名第4(0.849)、第9(0.661),在中心城市里排名第1、第3。较小的环境代价,导致城市宜居水平显著提升。因此,此类城市在城市建设中应继续保持资源节约和环境保护的发展路径,完善城市教育医疗、基础设施和社会保障等方面的能力,创造更加稳定舒适的生活环境。
4 结语
以上基于交叉DEA模型的城市宜居水平评价方法,对2017年城市宜居水平进行测量,对我国中心城市进行具体分析。发现我国宜居水平较高的城市是西安和成都。由此看来城市规模与宜居水平并没有直接的相关关系,经济发展也并不一定促进城市宜居发展。
本文也存在一定的局限性,在今后研究中可引入国外城市进行对比。利用不同阶段的城市数据可以了解发展变化情况,从而更全面地评价城市宜居水平。
参考文献
[1] 马占新,马生昀,包斯琴高娃.数据包络分析及其应用案例[M].北京:科学出版社,2013.
[5] 吴昊,侯景新.基于DEA模型的中国城市创新效率及其影响因素分析——以副省级及以上城市为例[J].开发研究,2019(1):99-107.
[3] 方创琳,关兴良.中国城市群投入产出效率的综合测度与空间分异[J].地理学报,2011,66(8):1011-1022.
[4] 周海霞. 基于DEA方法的天津市生态宜居城市建设能力评价研究[D].天津大学,2012.
[5] 秦青,仝俊杰.基于DEA交叉评价的中国三线城市新型城镇化水平研究[J].工业技术经济,2015,34(2):151-160.
[6] 刘金培,杨宏伟,陈华友,等.基于交叉效率DEA与群体共识的区间乘性语言偏好关系群决策[J].中国管理科学,2020,28(2):190-198.
[7] 孙加森. 数据包络分析(DEA)的交叉效率理论方法与应用研究[D].中国科学技术大学,2014.
[8] 李宵寒,李坦,姚佐文.基于交叉DEA模型的安徽省农业循环经济效率评价[J].云南农业大学学报:社會科学,2019,13(5):60-64.
[9] 李丽萍,郭宝华.关于宜居城市的理论探讨[J].城市发展研究,2006(2):76-80.
基金项目:国家自然科学基金“学习效应嵌入下动态决策单元DEA效率评价与管理目标设定的研究及应用”(项目编号:71771126);江苏省社会科学基金“新常态下江苏循环经济效率评价与结构优化研究”(项目编号:17GLB013);国家社科基金重大项目“大数据时代大气污染物排放的优化管控研究”(项目编号:18ZDA052);南京邮电大学创新训练项目; 基于DEA交叉模型 的我国宜居城市评价方法研究(项目编号:SZDG2019036)。
作者简介:崔媛(1999,8—),女,汉族,河北秦皇岛人,本科,研究方向:系统评价与优化。