基于EWM和AHP的成都高新區(qū)產(chǎn)城融合度測評

向奇韜，徐可以，溫泉兒，甘 露

(四川農(nóng)業(yè)大學(xué) 建筑與城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)院，四川 成都 611830)

城市化導(dǎo)致我國絕大部分城市出現(xiàn)生態(tài)環(huán)境惡化、資源消耗較大、城鄉(xiāng)發(fā)展不平衡等問題[1]，產(chǎn)業(yè)化則引起同類型產(chǎn)業(yè)分布區(qū)域化，引發(fā)發(fā)展不平衡。因此，產(chǎn)城融合作為產(chǎn)業(yè)化與城市化有機(jī)融合發(fā)展的新理念，成為新時代城市規(guī)劃的最佳選擇[2]。四川省作為我國西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)領(lǐng)頭省份，省會成都是我國先進(jìn)城市的中流砥柱，且成都近4年GDP整體變化率為142%，居全國主要城市首位[3]。其中，成都市高新區(qū)2019年生產(chǎn)總值達(dá)到2 285.56億元，與2018年相比，漲幅高達(dá)21.7%，高新區(qū)生產(chǎn)總值高居成都市及下屬區(qū)縣榜首，占成都市總體GDP的12.2%以上[4]，對成都市整體發(fā)展具有重大的帶動意義。

1 文獻(xiàn)綜述

HOWARD[5]于田園城市理論中最先涉及產(chǎn)城融合理念,認(rèn)為在大城市周邊建設(shè)的新城應(yīng)先具有完整的產(chǎn)業(yè)體系，再依據(jù)產(chǎn)業(yè)的自身發(fā)展進(jìn)一步擴(kuò)大城市規(guī)模，即產(chǎn)業(yè)化和城市化發(fā)展的先后順序問題。近代學(xué)者對該理論逐步改進(jìn)，認(rèn)為產(chǎn)城融合是產(chǎn)業(yè)發(fā)展和城市發(fā)展二者共同改變的結(jié)果，發(fā)展的關(guān)鍵在于正確處理如何發(fā)展和發(fā)展的偏重性問題。如HENDERSON等[6]認(rèn)為城市的發(fā)展動力源于產(chǎn)業(yè)的發(fā)展及其動態(tài)的轉(zhuǎn)移。MOHAMOD等[7]認(rèn)為工業(yè)化與城市化的聯(lián)動是產(chǎn)城融合的關(guān)鍵著力點(diǎn)。然而，國外學(xué)者結(jié)合工業(yè)化與動態(tài)規(guī)劃來考慮產(chǎn)城融合與國家經(jīng)濟(jì)與工業(yè)發(fā)展的相關(guān)性，卻忽略了產(chǎn)城融合理論與其他產(chǎn)業(yè)的相關(guān)性。為此，我國學(xué)者加入了評價的研究方式，認(rèn)為城市化與多元素的產(chǎn)業(yè)化需要雙向融合，實(shí)現(xiàn)空間與功能上的多方位良性發(fā)展。如孫紅軍等[8-9]對新型的城市結(jié)構(gòu)進(jìn)行多因素的理論分析。姜玉硯等[10-12]從工業(yè)化與城鎮(zhèn)化兩者之間的協(xié)調(diào)互動關(guān)系間接估測產(chǎn)城融合度。

準(zhǔn)確評價產(chǎn)城融合度，需從以下方面改進(jìn)：①綜合性?；贑itespace對CNKI中2011年至今關(guān)鍵詞為“產(chǎn)城融合”的文獻(xiàn)可發(fā)現(xiàn)，學(xué)者研究時偏向于評價產(chǎn)業(yè)化或城市化中的一方，其研究重心由字體大小可判斷出偏向于城市化的發(fā)展，如圖1所示。②數(shù)理論證。大多學(xué)者分門別類地針對產(chǎn)城融合的理念進(jìn)行理論論述，并利用專家的評價建立模型進(jìn)行多維度分析，常用方法包括AHP和TOPSIS等，期待研究區(qū)域的決策優(yōu)化能達(dá)到理論的利潤最大值[13]。③準(zhǔn)確性。成都市高新區(qū)區(qū)域?qū)掗?，產(chǎn)業(yè)種類豐富，然而高新區(qū)下屬三個片區(qū)(高新東區(qū)、高新南區(qū)和高新西區(qū))區(qū)域特色差異較大，這與研究單個區(qū)域的思維不相同，且在產(chǎn)城融合的各指標(biāo)測評決策上也會有所差異[14]。然而在多目標(biāo)決策中，決策者的認(rèn)知程度和偏好在一定程度上受其自身影響，最終導(dǎo)致決策方案或結(jié)果不具有科學(xué)性和嚴(yán)謹(jǐn)性。

圖1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖

綜上，對于各指標(biāo)權(quán)重值的測定，筆者在層次分析法直觀性的基礎(chǔ)上，結(jié)合熵值法，利用現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)得到客觀權(quán)重，建立更具科學(xué)性的權(quán)重計(jì)算模型。對于評價值的測定，首先利用猶豫模糊集綜合專家評價意見，在特定的屬性約束下將專家的評價意見控制在一個合理的取值范圍內(nèi)，科學(xué)計(jì)算出專家關(guān)于成都市高新區(qū)產(chǎn)城融合的主觀評價，以提高研究的準(zhǔn)確性；然后，運(yùn)用模糊層次評價法，借助居民的意見調(diào)查消除專家主觀評價的偏差，最終得到較為準(zhǔn)確的評價結(jié)果。

2 評價模型

2.1 評價指標(biāo)的選取

產(chǎn)城融合指標(biāo)的選取應(yīng)遵循準(zhǔn)確性、全面性和科學(xué)性的原則。在此基礎(chǔ)上，將文獻(xiàn)整理后建立成都市高新區(qū)產(chǎn)城融合的指標(biāo)體系，包括產(chǎn)業(yè)發(fā)展、地區(qū)建設(shè)、人文教育和生態(tài)環(huán)境4個準(zhǔn)則層，共21個指標(biāo)，如圖2所示。

圖2 成都市產(chǎn)城融合發(fā)展指標(biāo)體系

(1)產(chǎn)業(yè)發(fā)展B1是指產(chǎn)業(yè)化的存在及其發(fā)展相關(guān)的指標(biāo)。相關(guān)地區(qū)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力評價從兩個角度考慮：①根據(jù)地區(qū)內(nèi)部的產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況及特色，選取地區(qū)GDP增長速率、高新技術(shù)企業(yè)數(shù)量、專利申請數(shù)量、第二產(chǎn)業(yè)GDP和第三產(chǎn)業(yè)GDP 5個代表性指標(biāo)。②從地區(qū)與外部的聯(lián)動發(fā)展的角度，選取實(shí)際利用外資總額、出口總額和利潤總額3個具有針對性的指標(biāo)。

(2)地區(qū)建設(shè)B2是指關(guān)于城市化建設(shè)及張力的體現(xiàn)。在地區(qū)建設(shè)中，城市建設(shè)的能力和張力主要體現(xiàn)在項(xiàng)目建設(shè)投資和項(xiàng)目建設(shè)數(shù)量上。具體而言，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資總額包括公共設(shè)施和便民設(shè)施等，而地區(qū)醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)量、地區(qū)道路面積和地區(qū)建筑面積能夠表現(xiàn)地區(qū)建設(shè)的能力和分布情況。因此，筆者選取地區(qū)醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)量、地區(qū)道路面積、地區(qū)建筑面積和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資總額4個指標(biāo)作為該準(zhǔn)則層指標(biāo)。

(3)人文教育B3。人本指標(biāo)是產(chǎn)城融合的根本。在篩選指標(biāo)時，筆者從居民與城市的聯(lián)動角度探索，從生存、需求和實(shí)際數(shù)據(jù)3個方面構(gòu)建指標(biāo)體系。①生存指標(biāo)：城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、消費(fèi)價格指數(shù)(CPI)、社保參保率；②需求指標(biāo)：地區(qū)就業(yè)率、高等教育入學(xué)率；③數(shù)據(jù)指標(biāo)：地區(qū)實(shí)際居住人數(shù)、地區(qū)扶貧投資額。

(4)生態(tài)環(huán)境B4。環(huán)境既是科學(xué)發(fā)展觀的基礎(chǔ)要求，又是我國強(qiáng)調(diào)可持續(xù)發(fā)展觀點(diǎn)的表現(xiàn)指標(biāo)，筆者從局部和整體考慮分別選取地區(qū)整體綠化率和環(huán)境質(zhì)量2個指標(biāo)作為評價對象。

2.2 評價模型的構(gòu)建

2.2.1 E-FCE計(jì)算模型

層次分析法(AHP)由美國學(xué)者SAATY[15]提出，該方法能在多目標(biāo)決策中優(yōu)化單因素動態(tài)規(guī)劃的特殊性，并快速求得最優(yōu)決策的綜合評價[16]。AHP的思想理念為：首先將指標(biāo)分離；然后通過專家對各指標(biāo)間相互的重要性做出評價；最后得到指標(biāo)的權(quán)重及排序，具備一定的主觀性。AHP的主要步驟包括：①建立判斷矩陣；②檢驗(yàn)一致性；③計(jì)算權(quán)重。

熵值法(EWM)主要用于處理模型中信息性質(zhì)不同問題，熵值與信息量成反比，即熵值越大，信息量越小，同時不確定性與離散程度也越大。因此，筆者以指標(biāo)離散程度為判斷依據(jù)， 通過熵值計(jì)算來修正各指標(biāo)權(quán)重對于綜合評價的影響。EWM的主要步驟為：①歸一化處理；②計(jì)算權(quán)重。

筆者以綜合評價指標(biāo)體系為研究基礎(chǔ)，結(jié)合熵值法與層次分析法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重，建立 E-FCE(entropy-fuzzy comprehensive evaluation)綜合計(jì)算模型。

2.2.2 猶豫模糊集的相關(guān)系數(shù)

美國學(xué)者ZADEH[17]針對多目標(biāo)決策中決策者的決策不確定性提出了模糊集理論。同時,由于決策者通常難以用精準(zhǔn)的語言術(shù)語全面地表達(dá)其想法，構(gòu)建了猶豫模糊集的通用模型并定義了猶豫模糊集[18]。在猶豫模糊集的應(yīng)用中，由于評價者的評價通常具有猶豫性，所以方法僅要求評價者給出合理的評價范圍，通過研究者的計(jì)算可得到準(zhǔn)確的評價值。文獻(xiàn)[19]提出了猶豫模糊集相關(guān)系數(shù)的計(jì)算模型，然而該模型忽略了對約束范圍的限制，可能計(jì)算出的相關(guān)系數(shù)差異較大，最終導(dǎo)致計(jì)算出的相關(guān)系數(shù)不盡準(zhǔn)確。據(jù)此，筆者改進(jìn)了約束范圍關(guān)于方差、協(xié)方差的定義，改進(jìn)后的模型能夠更加準(zhǔn)確地表達(dá)評價結(jié)果。改進(jìn)后的計(jì)算步驟如下：

(1)指標(biāo)xi在指標(biāo)集X={xi|i=1,2,…,m}內(nèi)，屬性ek在屬性集E={ek|k=1,2,…,n}內(nèi)，定義h(xi,ek)={α1,α2,…,αj}為一個猶豫模糊元。α為基于屬性ek下指標(biāo)xi的評價值，j為猶豫模糊元中所含的元素個數(shù)。定義猶豫模糊元的平均值為：

(1)

其中，lj為猶豫模糊元中隸屬度的個數(shù)。同時，限制猶豫模糊元的跨度為：

(2)

(2)X在屬性集ek下的猶豫模糊集Mk為:

Mk={[X,hMk(X)]}

(3)

設(shè)Mk的集合M為一個猶豫模糊軟集的整體，即：

M=[M1,M2,…,Mm]T=[h(xi,ek)]m×n

(4)

(4)設(shè)定Q1=[hQ1(xi,ek)]m×n為一個在n個屬性下的集合X的猶豫模糊集，則方差為：

(5)

設(shè)Q2=[hQ2(xi,ek)]m×n為另一個在n個屬性下的集合X的猶豫模糊集，則Q1與Q2的協(xié)方差為：

(6)

(5)猶豫模糊集Q1與Q2的相關(guān)系數(shù)定義如式(7)所示。

2.2.3 模糊綜合評價法

模糊綜合評價法(fuzzy comprehensive evaluation method, FCEM)是以層次分析法的排序理論為基礎(chǔ)，并在層次分析法的基礎(chǔ)上進(jìn)行精度化改良后的算法。該方法根據(jù)模糊數(shù)學(xué)的隸屬度理論把定性評價轉(zhuǎn)化為定量評價，即用模糊數(shù)學(xué)對受到多種因素制約的事物或?qū)ο笞龀鲆粋€總體的評價。主要按照模糊綜合評價指標(biāo)、權(quán)重向量、評價矩陣的構(gòu)建以及評價矩陣和權(quán)重的合成等步驟展開。利用模糊綜合評價法能夠較客觀地反映對產(chǎn)城融合發(fā)展現(xiàn)狀的理性認(rèn)知，能夠協(xié)助定量評價成都市高新區(qū)產(chǎn)城融合發(fā)展現(xiàn)狀。

3 應(yīng)用實(shí)例

針對上述產(chǎn)城融合發(fā)展指標(biāo)體系，筆者設(shè)計(jì)了合理的調(diào)查問卷和評價表格，并于2019年5月2日向成都市高新區(qū)專家隨機(jī)發(fā)放層次分析法的評價表格和各指標(biāo)猶豫評價表格，共發(fā)放表格 10份，回收有效表格8份。此外，針對模糊綜合評價法設(shè)立成都市高新區(qū)市民對產(chǎn)城融合的認(rèn)知程度問卷，共發(fā)放134份電子問卷，回收有效問卷126份。同時，計(jì)算測得問卷標(biāo)準(zhǔn)化Cronbach′sα系數(shù)為0.928，大于0.9，表明研究數(shù)據(jù)信度質(zhì)量較好。問卷中各指標(biāo)評價水平按照李克特五級量表，分為“差、較差、一般、較好、好”5個等級，并賦予相應(yīng)的分值“50，60，70，80，90”，如若居民判定高新區(qū)地區(qū)就業(yè)率發(fā)展水平為一般，則在該份問卷中，該指標(biāo)的隸屬值為70分，依此類推。

3.1 模糊綜合評價

3.1.1 計(jì)算綜合權(quán)重

通過對《成都市高新技術(shù)區(qū)2019年年鑒》和成都市高新區(qū)統(tǒng)計(jì)局的調(diào)研，得到各指標(biāo)的詳細(xì)數(shù)據(jù)。通過對所得數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理后，得到基于熵值法的客觀權(quán)重?；趯＜以u分表格的數(shù)據(jù)，計(jì)算得到基于AHP法的主觀權(quán)重。最后通過修正公式，得到綜合性的權(quán)重?cái)?shù)據(jù)。計(jì)算熵值法時，分別令各準(zhǔn)則層權(quán)重值相等，即產(chǎn)業(yè)發(fā)展B1、地區(qū)建設(shè)B2、人文教育B3和生態(tài)環(huán)境B4的權(quán)重均為0.25；采用層次分析法，由專家評分的結(jié)果得到產(chǎn)業(yè)發(fā)展B1、地區(qū)建設(shè)B2、人文教育B3和生態(tài)環(huán)境B4的權(quán)重分別為0.449、0.259、0.120和0.171，具體權(quán)重?cái)?shù)據(jù)分別如表1～表4所示。

表1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展權(quán)重

表2 地區(qū)建設(shè)權(quán)重

表3 人文教育權(quán)重

表4 生態(tài)環(huán)境權(quán)重

3.1.2 開展模糊評價法

首先，根據(jù)專家評分的數(shù)據(jù)和權(quán)重結(jié)果，得到以下模糊關(guān)系矩陣:

(8)

其次，依據(jù)建立的模糊關(guān)系矩陣ri和各隸屬度的權(quán)重Wij，得到各指標(biāo)在各隸屬度下的權(quán)重Bij，最后計(jì)算得到各指標(biāo)的模糊評價值Sij。因此，依次可以得到產(chǎn)業(yè)發(fā)展B1、地區(qū)建設(shè)B2、人文教育B3、生態(tài)環(huán)境B4的模糊綜合評價向量，由上述B1、B2、B3、B4的綜合評價組成準(zhǔn)則層的評價矩陣R1：

(9)

于是，可以得到高新區(qū)產(chǎn)城融合發(fā)展程度A各隸屬度的權(quán)重為：

A=W×R1=

[0.025，0.078，0.286，0.394，0.247]

(10)

則產(chǎn)城融合度綜合評價分值為：

S=A·CT=79.70

(11)

其中，C=[50，60，70，80，90]。

成都市高新區(qū)產(chǎn)城融合的綜合評價值為S=79.70，為一般發(fā)展程度。各指標(biāo)的模糊綜合評價值如表5所示。

表5 模糊綜合評價值

綜上可知：①成都市高新區(qū)地區(qū)建設(shè)和其余3個準(zhǔn)則層指標(biāo)發(fā)展水平差距較大，極差超過12%；②成都市高新區(qū)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展下屬指標(biāo)評價值偏低且區(qū)分度不高，評價值整體偏低；③人本類和環(huán)境類指標(biāo)評價值較高，且分布集中度較高。

3.2 計(jì)算猶豫模糊集的相關(guān)系數(shù)

若僅大力度開發(fā)產(chǎn)業(yè)的復(fù)雜性和多樣性，必然會帶來產(chǎn)業(yè)泛濫；同理，若僅增加城市建設(shè)的力度，勢必會導(dǎo)致空城等現(xiàn)象。因此，如何有效地在有限的資源下最大化成都市整體的發(fā)展水平成為當(dāng)下最難的問題。解決這個問題的關(guān)鍵在于優(yōu)化資源配置，發(fā)現(xiàn)投入的關(guān)鍵對象。

根據(jù)專家訪談和文獻(xiàn)探究，發(fā)現(xiàn)在評估指標(biāo)時應(yīng)當(dāng)考慮以下3個主要影響因素：①社會資源利用程度(S1);②公民的支持能力(S2);③社會優(yōu)化可能性(S3)。評估對象為4個準(zhǔn)則層共21個指標(biāo)，并根據(jù)3個因素從成都市高新區(qū)的年鑒中挑選近6年數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)支撐，挑選發(fā)展歷史、發(fā)展現(xiàn)狀和發(fā)展?jié)摿ψ鳛樵u價的依據(jù)。根據(jù)專家討論，專家組定義的對比樣本如表6所示。

表6 評估樣本

表7 猶豫模糊集的相關(guān)系數(shù)

由表7可看出：①產(chǎn)業(yè)發(fā)展因素的相關(guān)系數(shù)最大，為0.94，且與其他因素差距超過0.5，應(yīng)當(dāng)將資源分配偏重于其下屬指標(biāo)；②生態(tài)環(huán)境因素的相關(guān)系數(shù)相對較低，說明考慮成都市高新區(qū)的產(chǎn)城融合發(fā)展問題時，環(huán)境因素暫時沒被優(yōu)先考慮；③人文教育類指標(biāo)和地區(qū)建設(shè)類指標(biāo)分布較散，且二者下屬指標(biāo)的相關(guān)度相差較大。

4 結(jié)論

在追求產(chǎn)業(yè)化和城市化融合發(fā)展成果最優(yōu)化時，首先應(yīng)考慮各產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，兼顧考慮其生態(tài)環(huán)境因素。研究結(jié)果表明案例區(qū)域內(nèi)部產(chǎn)業(yè)化與城市化協(xié)調(diào)程度不理想。針對目前存在的問題，筆者提出以下建議：

(1)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新性，改善地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。高新區(qū)產(chǎn)業(yè)相關(guān)指標(biāo)的評價值均為一般水平，普遍偏低，而其相關(guān)指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)普遍偏高，說明高新區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和創(chuàng)新性仍存在不足，需適當(dāng)分配區(qū)域資源用于改良第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

(2)提高地區(qū)就業(yè)率，改善人才管理政策。提高研究區(qū)域的人文建設(shè)，以改善高新區(qū)的就業(yè)率和人均可支配收入。

(3)強(qiáng)化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，應(yīng)當(dāng)增加道路的連通性，拓寬主要道路的面積，轉(zhuǎn)移基礎(chǔ)建設(shè)資源，降低城市建設(shè)速率。

筆者選取成都市高新區(qū)作為實(shí)證研究對象，雖然在一定程度上驗(yàn)證了模型的合理性與科學(xué)性，但基于研究區(qū)域存在諸多大型公共項(xiàng)目再建的情況，適用性問題仍有待考量，未來應(yīng)當(dāng)在上述大型項(xiàng)目建成階段進(jìn)一步深化研究。