智慧城市建设与城市宜居度——基于智慧城市试点的准自然实验

基于2005—2019年全国地级市面板数据,利用多时点DID方法对智慧城市建设提升城市宜居度的因果关系进行识别。研究发现:智慧城市建设可以显著提升城市宜居度,在经过安慰剂检验和PSM匹配的稳健性检验后,核心结论依然成立;机制检验表明,智慧城市建设可以通过资源配置效应、创新驱动效应和创业促进效应来促进城市宜居度的提升;异质性检验显示,城市区位、地理特征、人口规模和发展模式对政策反应有显著区别,东部城市、沿海城市、人口规模更大城市和非资源型城市受政策影响的效果更为显著。研究结论证实了智慧城市建设能够改善城市居民生活质量,提高城市宜居度。因此,加大创业创新人才的培养力度、推进新型基础设施建设、促进区域平衡发展,是提高人民生活品质、推动现代化城市建设和完善数字中国体系的现实有效路径。

城市安全宜居度变化多智能体仿真模型

城市宜居度是影响现代城市建设决策的重要因素,据此提出运用多智能体建模理论创建城市宜居度变化模型,以分析复杂城市系统中城市宜居度状况及其变化趋势。以安全性为例,给出了治安、消防、交通、应急和居住五项环境指标和政策影响下居民的决策行为与城市安全宜居度间的交互动态反馈机理,实现了城市安全宜居度变化的居民决策仿真。实例结果证明了多智能体建模方法对于分析城市安全宜居度的有效性,可为城市发展规划提供决策支持。

苏州市生态宜居度调查评价与提升对策——基于居民满意度视角

文章构建了生态宜居城市的评价指标体系,从居民满意度的视角对苏州城市生态宜居度进行了调查、统计和模糊评价。结果显示:苏州在基础设施建设,人文科教环境等方面发展较好,而在人居经济和政府决策等方面表现相对较弱,在此基础上,有针对性地提出了提升苏州城市生态宜居度的政策建议。

基于个体视角的南通市宜居度差异分析

通过问卷调查,借助SPSS和MapInfo软件,从生活便捷度、自然环境舒适度、人文环境舒适度、健康度、安全度和出行便利度6个方面出发,分析了南通市居民对居住环境的感知和态度的差异。结果表明:南通市总体居住环境的宜居度为一般,尤其是健康度没有达到合格的标准,体现新形势下居民对健康环境的渴望和关注;城市从中心到外围,宜居度先增大后减小,呈"Ⅰ地区>核心区>Ⅱ地区"的圈层波动变化趋势,但各方向上并不均衡。这种差异与居民的属性、居住小区属性和城市发展政策有较大关系。

区域生态宜居度评价及其影响因素分析——以西安市为例

生态宜居度是目前我国政府和人民密切关注的话题。论文通过归纳经济富裕度、环境优美度、安全保障度及生活便利度4个维度的25个基础指标,构建生态宜居度预测评价指标体系,运用灰色预测方法、时间序列分析方法预测得到2016-2020年西安市各区县生态宜居度指数数据,用熵权法对西安市各区县生态宜居度进行了评价,并分析了其时空特征。得到下列结论:(1)西安市各区县生态宜居度基本保持稳定,2016-2020年,西安市市区生态宜居度略有下降,而周边区县的生态宜居度略有上升,不同区县之间的生态宜居度差距略有扩大趋势;(2)西安市各区县生态宜居度目前在空间上形成“核心高,四周低”的分布格局,在2016-2020年内有从未央区向长安区连线发展并向两翼辐射的趋势,空间分布布局上逐渐向“中间高,两翼低”演化;(3)通过建立回归模型发现,影响西安市各区县生态宜居度最主要的因素是经济因素。

长三角中心城市宜居度分级及空间差异

以长三角25座中心城市为研究对象，利用熵值法从生活便宜度、环境优美度、社会发展度、经济富裕度四个层面构建综合指标体系作出评价，得出：第一，长三角25座城市宜居度可划分为I～Ⅳ级；第二，宜居度排名具有等级性、经济发展水平相关性以及城市品牌及知名度重合性等特征。在宜居度分级的基础上，利用地理加权回归对宜居度进行空间差异解释和分析，结果显示：（1）GDP参数贡献呈现“南高北低”的格局；（2）房地产投资（REI）和市容环境卫生维护支出（EOES）的参数贡献呈现“北高南低”的格局；（3）城区面积（UA）的参数贡献呈“东高西低”的格局。

控制性详细规划中建设环境宜居度控制研究——以北京中心城为例

从分析控制性详细规划现行指标中存在的问题入手,将绿地率、空地率和容积率进行关联性研究,提出在控制性详细规划中采用建设环境宜居度指标,并详细阐述了这一指标在控制性详细规划中的编制和管理办法,为控制性详细规划编制方法的更新提供新的思路。

城区环境宜居度评价系统动力学模型

以系统动力学理论为依据,综合利用系统分析方法,通过研究分析城区宜居环境评价指标体系影响因子间的定量关系,构建了城区环境宜居度评价系统动力学模型;基于效用函数理论,分析了确定模型变量之间的定量关系,给出了宜居度效用函数参数估计算法;利用系统统计方法对所构建的模型进行了有效性检验,检验结果证明了模型的有效性,为确定城区环境宜居度评价仿真算法和开发仿真系统打下了较好的理论基础.

昆明市人居环境宜居度评价

在分析城市人居环境适宜度的内涵的基础上,从自然、经济、人文三个层面构建了评价指标体系,综合运用熵值法、多目标线性加权函数法和协调发展度模型,建立了城市人居环境的定量化评价框架。对昆明市自2001～2010年十年的人居环境宜居度进行了定量分析,结果显示:昆明市人居环境宜居度呈现上升趋势,其中,经济宜居度增长最快。探讨了人居环境与经济和人居环境与人文环境的协调发展度。

基于因子分析的广东区域城市宜居度实证研究

通过构建因子分析的区域城市宜居度评价模型,将广东省珠三角和粤东北17个地市2018年的相关数据代入,找出了城市宜居度的主要影响因素,并计算了其得分,用实际数据客观评价了广东省17个地市的宜居度。结果表明:宜居度高的城市主要集中在该区域经济发达的地市,大力发展经济、注重生态环境保护和优化城市基础交通是提升城市宜居度的重要途径。

新疆五家渠市宜居度评价与分析

文章使用1 85份五家渠市宜居度调查问卷,利用因子分析和约翰象限图对五家渠市宜居度状况进行评价和分析。结果表明,五家渠市宜居度综合评价得分为2.836574,处于中等水平。在所选取的19个宜居度评价指标中,创业投资的环境、政府公共部门的办事效率、来自政府的补贴、公共道路畅通状况、对城市绿化满意情况、空气质量对城市宜居度评价的影响较大,但目前居民对这些指标满意度普遍较低,需要政府进行优先改进。

湖南省生态宜居度时空分异及影响因素研究

生态宜居是城市建设发展的重要内容,对城市生态宜居进行科学评价有利于城市的健康可持续发展.基于湖南省14个地级市(州)2008年、2013年和2018年的面板数据,从经济支撑、环境建设、社会发展和生活便利水平等4方面选取24个评价指标,运用熵权-AHP模型对数据进行量化处理并得出生态宜居度评价值,使用GIS空间分析方法进行时空演进、空间相关性研究,并引入影响因素诊断模型进行影响因素分析.研究结果表明:1)湖南省生态宜居度逐年上升,不同时期发展状况不一,地区之间差距呈现进一步扩大趋势,并出现明显分层现象;2)地区间生态宜居度差异较大,形成“东部高,中西部低”的空间分布格局;3)2008年、2013年和2018年莫兰指数值分别为0.350、0.375和0.397,表明生态宜居度存在正空间相关性,且有进一步增强趋势;4)主要影响因素的二级指标为全社会产出和固定资产投资总量,一级指标为经济支撑水平,经济因素是影响湖南省生态宜居度的主要因素.

城市人居环境宜居度评价——对比分析江苏省13个城市

人居环境是人类生存和发展的基础,也是衡量人类社会进步与文化发展的重要标识。在分析了人居环境宜居度内涵的基础上,从自然、经济、人文社会三个层面构造评价二级指标,综合运用熵权法和多目标线性加权函数法对2014年江苏省13个城市的城市宜居度进行了定量评价。结果显示,苏州市在城市人居环境总宜居度、自然环境宜居度、经济环境宜居度上得分均最高,在人文社会环境宜居度上得分也接近最高水平;南京市在人文社会宜居度上得分最高,在城市人居环境总宜居度和经济环境宜居度上得分居于第二位,但苏州和南京在人居环境协调度上得分均不高。此外,协调度得分较高的城市大多存在总体宜居度和各项宜居度水平较低的现象,这主要是由于其各项指标水平都处于均衡的低水平。

居住区规划控制指标宜居度的灰色聚类评价

通过对居住区规划控制指标生成过程的分析,指出对人均指标的忽视及经验赋值法是造成目前"以人为本"理念的实现无法得到保证的两个主要原因。采用灰色系统理论方法,分析指标体系的灰度,提出能体现居住区人居物质环境质量的"宜居度"指标,并对其展开定量评价。并经实证研究表明,该方法具有计算简便、分辨率高和原有指标信息利用率高等特点,能降低经验取值的主观性,使其更加有效地指导规划设计工作。

基于因子与聚类分析的江浙皖40城宜居度研究

近年来,经济高速发展所带来的城市问题层出不穷,影响了城市的可持续发展和城市居民的生活质量。以江浙皖40个城市为例,选取社会建设,空气质量,居住空间,环境绿化四项指标构建城市宜居度评价体系,运用因子分析法得出综合排名,并利用K-means聚类分析将江浙皖40个城市划分为宜居度较好、宜居度一般、宜居度较差的三类城市,并根据城市的宜居度发展现状分别提出未来的发展思路与建议。

文峪河流域景观宜居度评价及景观动态预测

以中西部典型小流域文峪河流域为研究对象,基于GIS、ENVI等技术平台,选择地形、气候等多个影响因子,运用层次分析法进行多因子加权叠加,对2000—2018年文峪河流域宜居度进行评价,利用数据拟合分析研究宜居度格局的驱动机制;基于CA-Markov模型对流域景观进行预测,得出2020—2040年景观预测图像,分析文峪河流域未来20年景观格局结构、转移及动态特征。结果显示:①流域整体宜居面积增加,不同宜居等级存在复杂转化;宜居度与人口密度呈显著正相关关系;宜居度存在较高的空间自相关性;不同驱动因子对宜居度的驱动作用大小不同。②未来20年流域不同景观类型结构、转移及速度变化各有其特征;至2040年流域景观规则度无显著变化,景观破碎化程度增加,景观连通性下降,景观多样性、均匀度增加,核心面积趋于稳定。流域宜居面积发展已饱和,流域景观动态变化复杂,应加强对流域景观的规划与调控。

基于AHP法的城市宜居度评价

通过分析影响城市宜居度的的因素．确定了城市宜居度的指标。以此指标为基础，应用层次分析法（AHP）构建的综合评价方法，建立了城市宜居度综合评价模型．为城市宜居度的定量综合评价提供了新方法。

基于层次分析法的淮海经济区城市宜居度研究

城市宜居度一直以来都是政府与城市居民密切关注的焦点,本文旨在运用数学建模的方法来计算宜居度指数,从而对一个城市的宜居度进行评价。我们选取了淮海经济区内的八个城市(枣庄、淮北、济宁、连云港、商丘、宿迁、宿州、徐州)作为研究对象,首先运用PCA主成分分析法进行指标降维,然后运用AHP层次分析法计算得到各个指标的对应权重,最终代入城市数据分别计算出各个城市的城市宜居度指数,从而比较不同城市之间的宜居性。

城市人居环境宜居度评价——以武汉市为例

从经济富裕度、环境优美度、资源承载度、生活便利度和社会安全度五个方面构建了评价武汉市城市宜居性的指标体系。基于主成分分析法,对武汉市城市宜居性进行了实证分析,并针对武汉市目前存在的不宜居性的主要问题,提出了大力发展经济、加强城市人居环境建设与保护、加大基础设施建设、完善社会保障体系和提高居住水平等对策。

透视城市运营:电力大数据视角下的小区宜居度研究

长沙作为湖南省会城市,实施“三高四新”战略的担当,要在高质量发展上闯出新路子,城市发展质量的高低与好坏最直接的评价标准就是市民的归属感与获得感,这与其日常生活的小区空间环境、设施服务、交通可达、就业机会息息相关。人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾是当前社会最主要的矛盾,高质量发展是解决主要矛盾的根本所在,制定城市高质量发展目标,必需要关注城市最基本的生活单元小区的宜居程度。以长沙高新区为例,从城市运营现实出发,借助电力行业大数据分析高新区72个居住小区入住率,一定程度上反映出了小区的宜居度,通过入住率排名发现不宜居问题,结合调研及问卷构建居住小区宜居度评价指标体系,综合评价高新区各居住小区宜居度,发现评价结果与入住率存在较大的正相关,这也说明电力大数据或行业大数据能客观反映城市体征信息,可以成为规划设计决策的重要手段,为城市体检工作提供技术支撑。