基于數(shù)學(xué)模型的智慧城市評(píng)價(jià)體系構(gòu)建與未來(lái)發(fā)展預(yù)測(cè)

李寬 姜杰 孫博

[摘要]在探索城市可持續(xù)發(fā)展過(guò)程中，“智慧城市”作為一種新模式席卷全世界。為避免智慧城市建設(shè)失誤、指導(dǎo)智慧城市未來(lái)建設(shè)方向，文章建立DPSIR模型，構(gòu)建了一套由3個(gè)層次、5個(gè)維度、18個(gè)指標(biāo)組成的智慧城市評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，動(dòng)態(tài)地為相關(guān)部門提供建設(shè)依據(jù)；以營(yíng)口市為實(shí)例進(jìn)行實(shí)證研究，結(jié)合層次分析法（AHP）通過(guò)SWOT分析得出營(yíng)口建設(shè)水平較為落后；通過(guò)構(gòu)建區(qū)域戰(zhàn)略發(fā)展四邊形將其發(fā)展模式定義為“防御型戰(zhàn)略”，并針對(duì)實(shí)際情況對(duì)“智慧營(yíng)口”發(fā)展計(jì)劃做出預(yù)測(cè)，提出建設(shè)對(duì)策。

[關(guān)鍵詞]智慧城市；指標(biāo)體系；發(fā)展預(yù)測(cè)；DPSIR模型；AHP-SWOT

[DOI]1013939/jcnkizgsc201730022

1引言

隨著城市環(huán)境、能源、人口以及社會(huì)管理之間的矛盾日益凸顯，城市發(fā)展相關(guān)問(wèn)題再一次成為研究焦點(diǎn)。自“智慧城市”的概念被提出以來(lái)，全球各個(gè)城市紛紛將智慧城市建設(shè)列入城市發(fā)展戰(zhàn)略。但如何依據(jù)實(shí)況建設(shè)智慧城市？如何評(píng)價(jià)一個(gè)城市的智慧化水平？用什么方法對(duì)智慧城市未來(lái)發(fā)展進(jìn)行科學(xué)有效的預(yù)測(cè)？這些問(wèn)題在當(dāng)今社會(huì)仍沒(méi)有統(tǒng)一的認(rèn)識(shí)，本文正是基于此背景下一次有意義的嘗試。

2智慧城市評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

21模型的設(shè)計(jì)思路

此研究主要有指標(biāo)選擇、指標(biāo)分類和指標(biāo)體系架構(gòu)建三方面內(nèi)容。本文對(duì)現(xiàn)有的城市評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行了系統(tǒng)的總結(jié)和歸納，通過(guò)模糊集思想選擇指標(biāo)，采用DPSIR模型構(gòu)建體系架構(gòu)，引入ANNs理論確定權(quán)重；利用SPSS平臺(tái)對(duì)指標(biāo)進(jìn)行了分析和處理，對(duì)指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行了計(jì)算，完成了信度效度檢驗(yàn)，最后得到一套適合評(píng)價(jià)中國(guó)國(guó)內(nèi)智慧城市建設(shè)水平的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

22模型的構(gòu)建

DPSIR模型由五大維度組成：Driving（驅(qū)動(dòng)力），Pressure （壓力），State （狀態(tài)），Impacts （影響）和 Responses （響應(yīng)）。D（Driving縮寫，下同）是指公共生活領(lǐng)域?qū)Νh(huán)境施加的壓力；P是指由此產(chǎn)生的對(duì)被調(diào)查對(duì)象的消極改變；S是指被調(diào)查對(duì)象的狀態(tài)；I是指前三者對(duì)被調(diào)查對(duì)象的最終影響，如大氣污染和熱島效應(yīng)；R是指被調(diào)査對(duì)象的壓力，如對(duì)被調(diào)查對(duì)象立法的社會(huì)響應(yīng)。

221基于模糊集合思想的指標(biāo)體系篩選

為保證獲取廣泛和及時(shí)的指標(biāo)，論文搜集了21個(gè)智慧城市評(píng)價(jià)體系的一級(jí)指標(biāo)并進(jìn)行歸類，論文避免了用主觀性過(guò)強(qiáng)的憑經(jīng)驗(yàn)選留指標(biāo)，而是引用模糊集理論，通過(guò)構(gòu)建隸屬度函數(shù)來(lái)進(jìn)行篩選。[1]

222指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化處理

指標(biāo)庫(kù)的指標(biāo)可分為三類，為了統(tǒng)一比較，需采用不同的方法將它們標(biāo)準(zhǔn)化：①百分?jǐn)?shù)型指標(biāo)無(wú)須轉(zhuǎn)化，直接將百分比作為該項(xiàng)分值；②絕對(duì)數(shù)據(jù)型指標(biāo)需進(jìn)行轉(zhuǎn)化，如沈陽(yáng)市的人均受教育年限是114年，營(yíng)口是105年，則將沈陽(yáng)的得分記為100，營(yíng)口和沈陽(yáng)相比百分?jǐn)?shù)記為營(yíng)口得分；③相對(duì)差異程度指標(biāo)需利用差異性來(lái)進(jìn)行合成，如用高低收入人群上網(wǎng)比例的差異性來(lái)解釋互聯(lián)網(wǎng)的公平性程度。

223指標(biāo)信度檢驗(yàn)

進(jìn)行指標(biāo)的信度檢驗(yàn)是為了保證指標(biāo)的有效性。本文對(duì)指標(biāo)信度檢驗(yàn)所采用的指標(biāo)是主流的信度系數(shù)——克隆巴赫（Alpha）系數(shù)a（a> 09信度很高，07 ～ 09能夠接受，a < 07不能接受）。[2]

224指標(biāo)一致性檢驗(yàn)

借助SPSS軟件對(duì)總庫(kù)指標(biāo)進(jìn)行一致性分析，算出一致性信度系數(shù)a值，用以判斷各指標(biāo)信度是否達(dá)標(biāo)，指標(biāo)能否保留。

225指標(biāo)權(quán)重確定

本文采用ANNs算法來(lái)計(jì)算指標(biāo)權(quán)重。經(jīng)過(guò)ANNs訓(xùn)練，先明確隱含節(jié)點(diǎn)的數(shù)量m，再構(gòu)建一個(gè)神經(jīng)元模型，該模型由一個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)、n（n表示由以上四步驟得到的指標(biāo)個(gè)數(shù)）個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)以及m個(gè)隱節(jié)點(diǎn)組成。計(jì)算輸入向量xi到所有隱節(jié)點(diǎn)的權(quán)向量，權(quán)向量的絕對(duì)值之和|ωi |就是指標(biāo)i對(duì)應(yīng)的權(quán)向量 wi。即指標(biāo)i的權(quán)重。[3]

ωi=rn-1ωin，wi=ωirn-1ωin，i=1，2，3，…，n

23指標(biāo)體系的建立

經(jīng)過(guò)上述操作，建立了由五大維度18個(gè)指標(biāo)組成，并附有指標(biāo)權(quán)重的智慧城市評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如表1所示。

3智慧城市預(yù)測(cè)體系的構(gòu)建（營(yíng)口市案例研究）

傳統(tǒng)SWOT分析存在很強(qiáng)主觀性，而AHP具有定量和定性分析的特點(diǎn)，在SWOT分析中嵌套AHP可以極大增強(qiáng)模型的決策能力。

31營(yíng)口市區(qū)域的基本狀況

311地理位置概況

營(yíng)口市地處遼東半島中部，在渤海東岸，地理坐標(biāo)E122°13′，N40°39′，隔海相望于葫蘆島和錦州，相鄰于鞍山海城南側(cè)，在岫巖、莊河?xùn)|交界處，相接于大連瓦房店等地北側(cè)。

312港口資源概況

作為東北地區(qū)第二大開(kāi)放港口，營(yíng)口市有著較高的港口吞吐量、豐富生物、礦產(chǎn)資源和旅游資源。2014年?duì)I口港吞吐量超過(guò)33億噸，2017年預(yù)計(jì)實(shí)現(xiàn)43億噸；營(yíng)口市已發(fā)現(xiàn)39種礦產(chǎn)，喬木170多種，藥材資源多達(dá)726種；營(yíng)口市環(huán)境怡人，在歷屆旅游城市評(píng)選中多次上榜。

313社會(huì)經(jīng)濟(jì)概況

①第一產(chǎn)業(yè)。2015年?duì)I口市農(nóng)漁業(yè)總產(chǎn)值1998億元，比去年增長(zhǎng)了54個(gè)百分點(diǎn)；②第二產(chǎn)業(yè)。營(yíng)口市在印染、樂(lè)器、家紡等傳統(tǒng)工業(yè)方面形成優(yōu)勢(shì)，在石油化工、新能源、科技創(chuàng)新領(lǐng)域也具規(guī)模；③第三產(chǎn)業(yè)。2015年?duì)I口社會(huì)消費(fèi)總額為4165億元，其中批發(fā)業(yè)占多數(shù)，比去年增長(zhǎng)了94個(gè)百分點(diǎn)。

32因素統(tǒng)計(jì)及因素分析準(zhǔn)備

首先對(duì)本文所列指標(biāo)的進(jìn)行初步篩選，列出影響營(yíng)口市發(fā)展的各種SW（內(nèi)部）和OT（外部）因素，找出影響營(yíng)口市發(fā)展的S（優(yōu)勢(shì)）、W（劣勢(shì)）、O（機(jī)遇）與T（威脅）以進(jìn)行S分析、W分析、O分析、T分析和SW、OT交叉分析。

33建立S、W、O、T及組間成對(duì)比較矩陣endprint

對(duì)優(yōu)勢(shì)組、劣勢(shì)組、機(jī)遇組及威脅組通過(guò)S分析、W分析、O分析、T分析以及SW、OT等六項(xiàng)交叉分析的結(jié)果，構(gòu)造各組的成對(duì)比較矩陣，最后依次進(jìn)行矩陣之間的一致性檢驗(yàn)，確認(rèn)這些矩陣是否需要調(diào)整。

34結(jié)果分析

將每組中優(yōu)先權(quán)數(shù)最大的因素作為該組優(yōu)先級(jí)因子，重組判斷矩陣，最終得到組優(yōu)先級(jí)如表2所示。

從表2得出的組間分析結(jié)果可以確定，影響營(yíng)口可持續(xù)發(fā)展的四大因素按影響程度排布的順序是劣勢(shì) > 威脅 > 優(yōu)勢(shì) > 機(jī)遇。表2中組優(yōu)先級(jí)權(quán)數(shù)的值代表了SWOT中四個(gè)方面因素對(duì)營(yíng)口市智慧發(fā)展的影響程度，根據(jù)這些值構(gòu)建營(yíng)口市智慧發(fā)展戰(zhàn)略四邊形，根據(jù)運(yùn)算法則[4]，結(jié)合相關(guān)數(shù)據(jù)得出此四邊形的重心坐標(biāo)為P（-00605，-00071），即此戰(zhàn)略四邊形的中心位于坐標(biāo)體系的第三象限，將營(yíng)口市的發(fā)展戰(zhàn)略定位為“防御型戰(zhàn)略”，其目的是減小被破壞的風(fēng)險(xiǎn)，削弱外部因素產(chǎn)生影響。

35營(yíng)口市未來(lái)發(fā)展預(yù)測(cè)

①加快港口開(kāi)發(fā)步伐。結(jié)合國(guó)家相關(guān)政策，加大營(yíng)口港海洋礦產(chǎn)資源的開(kāi)發(fā)力度；②實(shí)行區(qū)域產(chǎn)業(yè)改革。充分利用政策機(jī)遇，加快營(yíng)口區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的改革，注重產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的合理配置，形成產(chǎn)業(yè)鏈；③注重資源合理配置。依托港口資源優(yōu)勢(shì)，發(fā)展少用地的港口加工產(chǎn)業(yè)和少耗水、少污染的物流產(chǎn)業(yè)；④合理運(yùn)用環(huán)境資源，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，重點(diǎn)開(kāi)發(fā)營(yíng)口旅游產(chǎn)業(yè)，創(chuàng)建旅游型營(yíng)口。

4結(jié)論

論文構(gòu)建了一套基于DPSIR模型、ANNs算法和模糊集合思想且適合我國(guó)的智慧城市評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并且通過(guò)了指標(biāo)的信度檢驗(yàn)、效度檢驗(yàn)，完成了指標(biāo)可靠性檢測(cè)。通過(guò)對(duì)營(yíng)口市實(shí)證研究，結(jié)合AHP對(duì)“SWOT分析在智慧城市未來(lái)發(fā)展預(yù)測(cè)中的應(yīng)用”進(jìn)行了較全面的探討，研究手段體現(xiàn)了多學(xué)科的交叉。本文研究成果能夠?yàn)橹腔鄢鞘醒芯刻峁├碚摶A(chǔ)，為智慧城市建設(shè)提供可操作的技術(shù)方法，這對(duì)指導(dǎo)智慧城市未來(lái)建設(shè)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

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[基金項(xiàng)目]遼寧科技大學(xué)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)資助（項(xiàng)目編號(hào)：201710146000243）。

[作者簡(jiǎn)介]李寬（1996—），男，漢族，河北邢臺(tái)人，就讀于遼寧科技大學(xué)，研究方向：建筑環(huán)境與能源應(yīng)用。endprint