CN104462823A - 基于数据包络分析的城市可持续发展能力评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于数据包络分析的城市可持续发展能力评估方法，步骤1：按照城市产业发展特点将不同城市划分为工业型城市、服务型城市和综合型城市；步骤2：采集整理不同类型城市的基本情况数据，并量化形成城市可持续发展能力评估指标体系；步骤3：对进行评估，即基于数据包络分析对城市可持续发展能力的相对效率进行排序，得到城市可持续发展能力的排序结果；本发明采用“多投入、多产出”系统分析思路评估城市可持续发展能力；基于科学性、客观性和可获取性原则建立了可持续发展能力评估指标体系，包括“输入”类和“输出”类指标，应用数据包括分析（DEA）方法建立评估模型；采用DEA-VRS和DEA-CRS两种模型进行计算，得到各城市可持续发展能力排序。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于数据包络分析的城市可持续发展能力评估方法，属于城市规划领域，具体涉及一种城市规划部门或相关学者对城市可持续发展水平进行评估的方法。
背景技术
任何城市都是在特定地域条件下形成和发展的，不同类型、不同地域的城市，其可持续发展所面临的问题不同，在进行具体评价时，除了考虑共同性的指标外，还要选择部分有针对性的指标，并赋以不同的权重。从1992年联合国召开环境与发展大会以来，可持续发展战略在世界各国得到确立。各个国家、国际组织以及学者从不同角度、不同尺度和不同国情出发相继开展了可持续发展评价指标体系的研究，提出了各种类型的指数。联合国可持续发展委员会、联合国环境规划署、联合国统计局、环境问题科学委员会、世界银行、欧盟委员会等组织建立的可持续发展评价指标体系就是其中的杰出代表。我国地域广阔、经济发展水平差异巨大，尚未构建起能适用于不同区域、发展水平的可持续发展能力评估模型，也缺乏对于城市可持续能力提升具有重大影响的关键问题的辨识与分析支持系统。基于此，有必要提出一种标准化的城市可持续发展能力评估方法，科学地评估城市可持续发展水平，为城市提高可持续发展水平、促进社会、经济和自然和谐发展提供科学支撑。
城市可持续发展能力评估是一个多指标的评估问题，涉及能源、土地资源和水资源等输入指标，又涉及健康、教育、社会公平和环境质量等输出指标；城市可持续发展能力评估也是一个多目标的评估问题，既要降低自然资源消耗，又要保障生态系统健康和提高居民生活质量。因此，比较不同类型城市的可持续发展能力需要建立客观、科学的评估模型和方法。
数据包括分析（DEA）是一种评估具有相同类型投入和产出系统相对效率的非参数评估方法。它不要求评估指标具有一致的计量单位和性质，也无需确定各评估指标的权重。因此，与其他评价方法比较，DEA方法具有客观、简单、便捷的特点，能很好地满足城市可持续发展能力评估的需求。
因此，有必要设计一种基于数据包括分析的城市可持续发展能力评估方法。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种基于数据包络分析的城市可持续发展能力评估方法，该方法能够将同类城市按照可持续发展能力进行排序。
发明的技术解决方案如下：
1. 一种基于数据包络分析的城市可持续发展能力评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：按照城市产业发展特点将不同城市划分为工业型城市、服务型城市和综合型城市；
步骤2：采集整理不同类型城市的基本情况数据，并量化形成城市可持续发展能力评估指标体系；
步骤3：对进行评估，即基于数据包络分析对城市可持续发展能力的相对效率进行排序，得到城市可持续发展能力的排序结果；
所述的步骤1中不同类型城市的划分方法如下：
（1）首先，收集城市不同产业增加值数据，将第二产业增加值占地区生产总值（GDP）比重超过55%的划为工业型城市；
（2）然后，将非工业型城市中第三产业增加值比重占地区GDP比重超过40%的划为服务型城市，
（3）最后，将其余的划为综合型城市；
所述的步骤2中涉及的评估指标如下：
“输入”类指标，
（1）人均城市用水量x1，单位为吨每人；
（2）人均化石能源消费量x2，依据《综合能耗计算通则》GB/T 2589-2008汇总计算，单位为千克标准煤每人；
（3）人均建设用地面积x3，单位为平方米每人；
（4）人均污水排放量x4，单位为吨每人；
“输出”类指标，
（6）人均教育财政支出y2，元每人；
（7）人均居住用地面积y3，单位为平方米每人；
（8）恩格尔系数y4，无量纲；
（9）GDP外部贡献率y5，用人均GDP减去人均可支配收入来表示，单位为元；
（10）人均绿地面积y6，单位为平方米每人；
（11）空气质量优良天数y7，单位为天。
2. 根据权利要求1所述的基于数据包络分析的城市可持续发展能力评估方法，其特征在于，步骤3包括以下步骤：
（1）构建模型：
采用具有非阿基米德无穷小量ε的DEA-VRS模型，该模型的规划方程为（图1）：
式中，
θ为待评估城市（决策单元）基于数据包络线（生产前沿面）的相对效率指数，ε为非阿基米德无穷小量，s-为m项输入指标的剩余变量，s+为s项输出指标的剩余变量，n为决策单位的数量，为模型最优解（权系数）；
（2）城市可持续发展能力DEA有效性的判断
求解上述规划方程，得到待评估决策单元j0的最优解θ0，s-，s+，：
若θ0＝1，则决策单元j0为DEA有效；若θ0＜1，则决策单元j0为DEA无效；
（3）城市可持续发展能力有效性排序
首先，将所有城市按照DEA有效和无效分成2部分，DEA有效的放在DEA无效的前面；然后，将DEA无效的根据其相对效率值θ0排序；最后，将DEA有效的根据理想决策单元法计算结果排序，包括以下步骤：
a. 构造理想决策单元，取DEA有效决策单元各输入指标的最小值xmin和各输出指标的最大值ymax，组成新的决策单元DUM*；
b. 将DUM*与DEA有效的决策单元组合形成新的决策单元集，建立DEA-CRS模型（图2）：
式中，
θ为理想决策单元DUM*的相对效率指数，ε为非阿基米德无穷小量，s-为m项输入的剩余变量，s+为s项输出的剩余变量，n为决策单位的数量，为模型最优解（权系数）；
c. 求解上述规划方程，得到待评估决策单元j0的最优解θ0，s-，s+，：
d. 依据相对效率指数对各DEA有效的决策单元进行排序。
有益效果：
本发明提出了一种城市规划部门或相关学者对城市可持续发展能力的多指标、全方位评估新方法。依据本方法，城市规划部门或相关学者可对同类型城市的可持续发展能力进行比较、分析和排序，掌握城市可持续发展的程度、水平及其分布情况，从而促进城市生态环境保护，实现社会-经济-自然复合生态系统的可持续发展。
附图说明
图1为DEA-VRS模型。
图2为DEA-CRS模型。
图3为城市可持续发展能力评估流程图。
具体实施方式
以下将结合附图和具体实施案例对本发明做进一步详细说明：
如图3所示，本发明的技术方案包括以下步骤：
步骤1：按照城市产业发展特点将不同城市划分为工业型城市、服务型城市和综合型城市；
步骤2：采集整理不同类型城市的基本情况数据，并量化形成城市可持续发展能力评估指标体系；
步骤3：对进行评估，即基于数据包络分析对城市可持续发展能力的相对效率进行排序，得到城市可持续发展能力的排序结果；
所述的步骤1中不同类型城市的划分方法如下：
（1）首先，收集城市不同产业增加值数据，将第二产业增加值占地区生产总值（GDP）比重超过55%的划为工业型城市；
（2）然后，将非工业型城市中第三产业增加值比重占地区GDP比重超过40%的划为服务型城市，
（3）最后，将其余的划为综合型城市；
所述的步骤2中涉及的评估指标如下：
“输入”类指标，
（1）人均城市用水量x1，单位为吨每人；
（2）人均化石能源消费量x2，依据《综合能耗计算通则》GB/T 2589-2008汇总计算，单位为千克标准煤每人；
（3）人均建设用地面积x3，单位为平方米每人；
（4）人均污水排放量x4，单位为吨每人；
“输出”类指标，
（5）平均预期寿命y1，单位为岁；
（6）人均教育财政支出y2，元每人；
（7）人均居住用地面积y3，单位为平方米每人；
（8）恩格尔系数y4，无量纲；
（9）GDP外部贡献率y5，用人均GDP减去人均可支配收入来表示，单位为元；
（10）人均绿地面积y6，单位为平方米每人；
（11）空气质量优良天数y7，单位为天。
2. 根据权利要求1所述的基于数据包络分析的城市可持续发展能力评估方法，其特征在于，步骤3包括以下步骤：
（1）构建模型：
采用具有非阿基米德无穷小量ε的DEA-VRS模型，该模型的规划方程为（图1）：
θ为待评估城市（决策单元）基于数据包络线（生产前沿面）的相对效率指数，ε为非阿基米德无穷小量，s-为m项输入指标的剩余变量，s+为s项输出指标的剩余变量，n为决策单位的数量，为模型最优解（权系数）；
（2）城市可持续发展能力DEA有效性的判断
求解上述规划方程，得到待评估决策单元j0的最优解θ0，s-，s+，：
若θ0＝1，则决策单元j0为DEA有效；若θ0＜1，则决策单元j0为DEA无效；
（3）城市可持续发展能力有效性排序
首先，将所有城市按照DEA有效和无效分成2个部分，DEA有效的放在DEA无效的前面；然后，将DEA无效的根据其相对效率值θ0排序；最后，将DEA有效的根据理想决策单元法计算结果排序，包括以下步骤：
a. 构造理想决策单元，取DEA有效决策单元各输入指标的最小值xmin和各输出指标的最大值ymax，组成新的决策单元DUM*；
b. 将DUM*与DEA有效的决策单元组合形成新的决策单元集，建立新的DEA-CRS模型（图2）：
式中，
θ为理想决策单元DUM*的相对效率指数，ε为非阿基米德无穷小量，s-为m项输入的剩余变量，s+为s项输出的剩余变量，n为决策单位的数量，为模型最优解（权系数）；
c. 求解上述规划方程，得到待评估决策单元j0的最优解θ0，s-，s+，。
应用本发明，针对2011年中国地级以上288个城市进行城市可持续发展能力评估，实施步骤如下：
城市分类。本案例按照城市产业发展特点将城市划分为工业型城市（102个）、服务型城市（62个）和综合型城市（124个）。以服务型城市为例，采集整理该组62个城市的基本情况数据，并量化形成城市可持续发展能力评估指标体系。由于部分城市数据不完整，本案例最终确定并分析了47个城市。结合考虑评估要求和各城市基础数据的可获得性，选取人均城市用水量（吨每人）、人均化石能源消费量（千克标准煤每人）、人均建设用地面积（平方米每人）、人均污水排放量（吨每人）、平均预期寿命（岁）、人均教育财政支出（元每人）、人均居住用地面积（平方米每人）、恩格尔系数（无量纲）、GDP外部贡献率（元）、人均绿地面积（平方米每人）、空气质量优良天数（天）作为评价指标。其中，人均城市用水量x1、人均化石能源消费量x2、人均建设用地面积x3和人均污水排放量x4作为DEA模型中的输入指标；平均预期寿命y1、人均教育财政支出y2、人均居住用地面积y3、恩格尔系数y4、GDP外部贡献率y5、人均绿地面积y6和空气质量优良天数y7作为DEA模型中的输出指标。表1为收集整理的服务型城市组各城市各项评估指标的基础数据：
表1 服务型城市组各城市各项评估指标的基础数据
| 城市 | x1 | x2 | x3 | x4 | y1 | y2 | y3 | y4 | y5 | y6 | y7 |
| 北京市 | 130.4 | 2082.9 | 115.9 | 0.7 | 80.2 | 3028.2 | 32.6 | 67.9 | 43463.1 | 52.5 | 286.0 |
| 海口市 | 90.5 | 741.1 | 58.0 | 0.3 | 76.3 | 774.2 | 22.8 | 67.7 | 33990.5 | 22.8 | 364.0 |
| 三亚市 | 135.1 | 564.1 | 95.5 | 4.6 | 76.3 | 1065.5 | 18.0 | 55.2 | 7339.6 | 22.4 | 364.0 |
| 拉萨市 | 116.4 | 28675.8 | 43.3 | 9.6 | 68.2 | 2171.4 | 30.7 | 49.9 | 5283.5 | 95.0 | 363.0 |
| 广州市 | 284.1 | 3615.7 | 69.1 | 3.6 | 76.5 | 1497.8 | 24.4 | 61.9 | 61559.0 | 190.1 | 357.0 |
| 张家界市 | 39.9 | 487.3 | 56.4 | 0.2 | 74.7 | 553.2 | 16.0 | 63.5 | 5677.0 | 25.9 | 338.0 |
| 呼和浩特市 | 107.0 | 912.3 | 130.8 | 4.1 | 74.4 | 1215.7 | 35.4 | 69.9 | 53897.8 | 22.3 | 349.0 |
| 上海市 | 257.3 | 2083.9 | 65.3 | 2.5 | 80.3 | 2548.5 | 26.0 | 66.5 | 49156.9 | 87.8 | 336.0 |
| 乌鲁木齐市 | 129.8 | 6377.9 | 147.8 | 1.2 | 72.3 | 947.6 | 42.7 | 63.8 | 25580.2 | 66.3 | 266.0 |
| 深圳市 | 169.8 | 1648.1 | 90.2 | 12.3 | 76.5 | 1545.5 | 85.8 | 63.5 | 68874.2 | 391.8 | 356.0 |
| 济南市 | 79.5 | 1061.8 | 87.3 | 0.2 | 76.5 | 718.8 | 24.7 | 67.9 | 40552.2 | 31.5 | 307.0 |
| 贵阳市 | 97.5 | 1104.4 | 77.7 | 0.3 | 71.1 | 899.0 | 18.3 | 61.9 | 7752.0 | 26.3 | 343.0 |
| 太原市 | 96.2 | 1306.4 | 74.2 | 7.0 | 74.9 | 809.0 | 16.5 | 68.8 | 37838.3 | 27.0 | 304.0 |
| 南京市 | 200.0 | 5516.0 | 114.2 | 2.0 | 76.6 | 1075.1 | 31.0 | 63.5 | 47432.7 | 141.5 | 302.0 |
| 西安市 | 68.6 | 808.9 | 66.3 | 1.9 | 74.7 | 538.2 | 21.7 | 62.9 | 20099.8 | 21.5 | 304.0 |
| 哈尔滨市 | 82.6 | 713.6 | 72.6 | 10.4 | 76.0 | 865.4 | 21.9 | 55.2 | 8120.5 | 25.7 | 317.0 |
| 成都市 | 118.5 | 1308.0 | 81.1 | 39.6 | 74.8 | 775.5 | 28.8 | 67.7 | 2307.3 | 31.0 | 316.0 |
| 武汉市 | 189.7 | 1263.6 | 93.3 | 2.6 | 74.9 | 938.4 | 25.2 | 61.3 | 46698.6 | 29.6 | 284.0 |
| 兰州市 | 130.6 | 1978.6 | 87.5 | 2.5 | 72.2 | 901.2 | 20.9 | 62.6 | 22753.4 | 20.8 | 223.0 |
| 南宁市 | 134.0 | 924.6 | 71.6 | 4.1 | 75.1 | 680.6 | 23.6 | 61.9 | 24526.1 | 130.8 | 349.0 |
| 昆明市 | 98.6 | 1137.7 | 124.2 | 5.6 | 69.5 | 419.4 | 84.7 | 58.5 | 20526.5 | 40.1 | 361.0 |
| 厦门市 | 168.0 | 1708.1 | 89.5 | 2.4 | 75.8 | 2151.5 | 22.6 | 60.7 | 47156.7 | 80.8 | 355.0 |
| 固原市 | 11.7 | 180.2 | 64.0 | 1.8 | 73.4 | 719.8 | 20.4 | 60.5 | 3666.9 | 20.5 | 326.0 |
| 青岛市 | 121.4 | 1503.8 | 47.1 | 1.6 | 76.5 | 1423.4 | 33.4 | 67.9 | 81142.2 | 58.1 | 331.0 |
| 秦皇岛市 | 107.9 | 1188.7 | 96.2 | 4.0 | 75.0 | 917.2 | 24.2 | 67.7 | 5299.4 | 50.0 | 319.0 |
| 天津市 | 87.9 | 1228.1 | 82.9 | 2.8 | 78.9 | 1980.5 | 23.0 | 64.1 | 57800.4 | 21.6 | 308.0 |
| 福州市 | 130.1 | 1491.4 | 173.3 | 5.3 | 75.8 | 1051.8 | 30.4 | 64.9 | 80686.0 | 40.7 | 352.0 |
| 温州市 | 173.1 | 2151.6 | 29.1 | 1.8 | 77.7 | 1521.0 | 22.8 | 57.4 | 33974.0 | 23.6 | 314.0 |
| 舟山市 | 58.1 | 1215.5 | 64.6 | 3.5 | 77.7 | 1153.7 | 25.8 | 57.4 | 13669.9 | 25.9 | 314.0 |
| 沈阳市 | 111.5 | 616.6 | 77.4 | 1.8 | 76.4 | 1028.2 | 24.8 | 64.9 | 44847.4 | 50.8 | 331.0 |
| 无锡市 | 165.9 | 1770.8 | 85.4 | 20.6 | 76.6 | 1592.4 | 25.6 | 63.5 | 70704.3 | 69.5 | 302.0 |
| 定西市 | 10.8 | 43.3 | 38.6 | 4.3 | 72.2 | 597.5 | 8.6 | 63.5 | 17841.2 | 14.1 | 223.0 |
| 大同市 | 84.1 | 520.5 | 70.2 | 5.7 | 74.9 | 1152.0 | 21.3 | 64.9 | 102004.2 | 25.4 | 304.0 |
| 西宁市 | 99.6 | 1209.1 | 43.3 | 0.8 | 70.0 | 255.3 | 30.7 | 60.6 | 17509.0 | 11.9 | 311.0 |
| 珠海市 | 163.7 | 1108.3 | 101.0 | 0.3 | 74.7 | 802.7 | 24.9 | 63.5 | 21345.6 | 34.5 | 338.0 |
| 台州市 | 81.3 | 1335.9 | 35.2 | 7.9 | 77.7 | 953.6 | 22.8 | 57.4 | 12073.5 | 33.3 | 314.0 |
| 遵义市 | 57.6 | 992.3 | 63.8 | 0.1 | 71.1 | 545.4 | 24.6 | 60.1 | 19513.8 | 27.9 | 343.0 |
| 常州市 | 144.9 | 1435.4 | 303.2 | 0.5 | 76.6 | 1080.4 | 17.6 | 62.0 | 12926.7 | 29.9 | 302.0 |
| 银川市 | 113.4 | 2139.0 | 127.6 | 4.0 | 73.4 | 874.1 | 40.5 | 66.8 | 21310.5 | 56.7 | 326.0 |
| 鞍山市 | 326.2 | 1370.3 | 104.6 | 0.2 | 76.4 | 898.9 | 23.8 | 64.9 | 40275.3 | 38.0 | 331.0 |
| 黄山市 | 62.4 | 643.1 | 238.7 | 6.4 | 75.1 | 532.8 | 25.7 | 62.0 | 737.7 | 265.2 | 310.0 |
| 茂名市 | 46.5 | 1548.6 | 47.8 | 0.1 | 76.5 | 580.6 | 17.6 | 63.5 | 748.1 | 21.6 | 357.0 |
| 清远市 | 149.3 | 1106.8 | 374.9 | 0.3 | 76.5 | 1175.6 | 96.3 | 63.5 | 11839.8 | 31.3 | 357.0 |
| 徐州市 | 102.5 | 983.8 | 78.2 | 3.5 | 76.6 | 894.3 | 25.2 | 63.5 | 22300.6 | 56.0 | 302.0 |
| 长春市 | 83.8 | 892.7 | 102.3 | 37.3 | 76.2 | 799.7 | 29.3 | 67.7 | 28347.7 | 31.9 | 345.0 |
| 石家庄市 | 99.3 | 799.4 | 82.3 | 23.1 | 75.0 | 1014.2 | 23.5 | 67.7 | 27825.6 | 33.9 | 319.0 |
| 临沂市 | 55.6 | 1336.6 | 18.1 | 0.2 | 76.5 | 778.2 | 21.6 | 67.9 | 4651.4 | 42.3 | 307.0 |
采用MaxDEA 6.3软件，计算得到各城市可持续发展相对效率值θ以及各项投入指标的松弛变量s-（表2）：
表2 各城市可持续发展相对效率值
| 城市DMU | 相对效率值θ | 松弛变量（x1） | 松弛变量（x2） | 松弛变量（x3） | 松弛变量（x4） |
| 鞍山市 | 1.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 北京市 | 1.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 长春市 | 1.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 大同市 | 1.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 定西市 | 1.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 福州市 | 1.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 固原市 | 1.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 广州市 | 1.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 海口市 | 1.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 呼和浩特市 | 1.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 黄山市 | 1.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 济南市 | 1.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 昆明市 | 1.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 拉萨市 | 1.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 临沂市 | 1.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 茂名市 | 1.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 南京市 | 1.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 青岛市 | 1.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 清远市 | 1.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 三亚市 | 1.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 上海市 | 1.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 深圳市 | 1.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 沈阳市 | 1.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 台州市 | 1.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 天津市 | 1.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 温州市 | 1.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 西宁市 | 1.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 厦门市 | 1.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 张家界市 | 1.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 舟山市 | 1.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 遵义市 | 1.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 石家庄市 | 0.987 | -9.006 | 0.000 | 0.000 | -20.433 |
| 太原市 | 0.986 | -6.638 | -119.741 | 0.000 | -4.738 |
| 南宁市 | 0.937 | -37.168 | 0.000 | 0.000 | -0.052 |
| 哈尔滨市 | 0.914 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | -8.295 |
| 徐州市 | 0.870 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | -0.086 |
| 珠海市 | 0.870 | -20.384 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 乌鲁木齐市 | 0.835 | 0.000 | -3490.082 | 0.000 | 0.000 |
| 贵阳市 | 0.798 | -3.903 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 西安市 | 0.770 | -4.365 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 秦皇岛市 | 0.762 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | -0.165 |
| 银川市 | 0.746 | 0.000 | -372.181 | -11.690 | -0.628 |
| 成都市 | 0.746 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | -27.768 |
| 无锡市 | 0.732 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | -11.627 |
| 常州市 | 0.649 | -7.713 | 0.000 | -131.416 | 0.000 |
| 武汉市 | 0.623 | -39.996 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 兰州市 | 0.472 | -6.973 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
由表2可知，鞍山市、北京市和长春市等31个城市的可持续发展效率为DEA有效（θ=1），其余的16个城市的可持续发展效率为DEA无效（θ<1）；DEA有效的城市其各项投入指标的松弛变量为0；DEA无效的城市的松弛变量为负数，说明该项输入指标数量应当减少，各项投入指标（x）减少的目标值为x0×θ+s-。
将DEA无效的城市根据其相对效率值进行排序。
针对DEA有效的城市采用理想单元法进行排序，其步骤如下：
首先，构建理想DMU*，其“输入”指标为各DEA有效城市中指标的最小值，其“输出”指标为各DEA有效城市中指标的最大值，即：人均城市用水量为10.8吨每人、人均化石能源消费量为43.3千克标准煤每人、人均建设用地面积为18.1平方米每人、人均污水排放量为0.1吨每人、平均预期寿命为80.3岁、人均教育财政支出为3028.2元每人、人均居住用地面积为96.3平方米每人、恩格尔系数为69.9、GDP外部贡献率为102004.2元、人均绿地面积为391.8平方米每人、空气质量优良天数为364.0天。
采用MaxDEA 6.3软件，将理想DMU*和DEA有效的城市基本数据代入软件，计算得到各DEA有效决策单元的相对有效性排序结果（表3）。
根据上述相对效率计算结果对DEA有效的城市进行排序。
将所有城市按照DEA有效和无效分成2个部分，DEA有效的放在DEA无效的前面。
表3 服务型城市组各城市可持续发展能力效率评价结果排序
| 排序 | 城市DMU | 相对效率值θ | DEA是否有效 |
| 1 | 临沂市 | 0.972 | 有效 |
| 2 | 遵义市 | 0.942 | 有效 |
| 3 | 定西市 | 0.909 | 有效 |
| 4 | 固原市 | 0.841 | 有效 |
| 5 | 温州市 | 0.603 | 有效 |
| 6 | 台州市 | 0.498 | 有效 |
| 7 | 茂名市 | 0.434 | 有效 |
| 8 | 拉萨市 | 0.418 | 有效 |
| 9 | 青岛市 | 0.374 | 有效 |
| 10 | 西宁市 | 0.365 | 有效 |
| 11 | 海口市 | 0.313 | 有效 |
| 12 | 张家界市 | 0.299 | 有效 |
| 13 | 鞍山市 | 0.289 | 有效 |
| 14 | 上海市 | 0.278 | 有效 |
| 15 | 舟山市 | 0.272 | 有效 |
| 16 | 大同市 | 0.258 | 有效 |
| 17 | 广州市 | 0.257 | 有效 |
| 18 | 沈阳市 | 0.223 | 有效 |
| 19 | 天津市 | 0.215 | 有效 |
| 20 | 济南市 | 0.202 | 有效 |
| 21 | 深圳市 | 0.201 | 有效 |
| 22 | 厦门市 | 0.197 | 有效 |
| 23 | 三亚市 | 0.190 | 有效 |
| 24 | 长春市 | 0.172 | 有效 |
| 25 | 清远市 | 0.171 | 有效 |
| 26 | 黄山市 | 0.162 | 有效 |
| 27 | 北京市 | 0.156 | 有效 |
| 28 | 南京市 | 0.152 | 有效 |
| 29 | 昆明市 | 0.145 | 有效 |
| 30 | 呼和浩特市 | 0.139 | 有效 |
| 31 | 福州市 | 0.101 | 有效 |
| 32 | 石家庄市 | 0.987 | 无效 |
| 33 | 太原市 | 0.986 | 无效 |
| 34 | 南宁市 | 0.937 | 无效 |
| 35 | 哈尔滨市 | 0.914 | 无效 |
| 36 | 徐州市 | 0.870 | 无效 |
| 37 | 珠海市 | 0.870 | 无效 |
| 38 | 乌鲁木齐市 | 0.835 | 无效 |
| 39 | 贵阳市 | 0.798 | 无效 |
| 40 | 西安市 | 0.770 | 无效 |
| 41 | 秦皇岛市 | 0.762 | 无效 |
| 42 | 银川市 | 0.746 | 无效 |
| 43 | 成都市 | 0.746 | 无效 |
| 44 | 无锡市 | 0.732 | 无效 |
| 45 | 常州市 | 0.649 | 无效 |
| 46 | 武汉市 | 0.623 | 无效 |
| 47 | 兰州市 | 0.472 | 无效 |
结果分析：
（1）在47个服务型城市中有31个城市达到了DEA有效，说明这些城市的可持续发展能力达到了同类型中的最高水平。其中，临沂市在31家个DEA有效的城市中的可持续发展能力最高；
（2）在47个服务型城市中有16个城市为DEA无效，比例仅占34.0%，说明大部分的城市达到了同类型中的最高水平。
Claims (2)
1.一种基于数据包络分析的城市可持续发展能力评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：按照城市产业发展特点将不同城市划分为工业型城市、服务型城市和综合型城市；
步骤2：采集整理不同类型城市的基本情况数据，并量化形成城市可持续发展能力评估指标体系；
步骤3：对进行评估，即基于数据包络分析对城市可持续发展能力的相对效率进行排序，得到城市可持续发展能力的排序结果；
所述的步骤1中不同类型城市的划分方法如下：
（1）首先，收集城市不同产业增加值数据，将第二产业增加值占地区生产总值（GDP）比重超过55%的划为工业型城市；
（2）然后，将非工业型城市中第三产业增加值比重占地区GDP比重超过40%的划为服务型城市，
（3）最后，将其余的划为综合型城市；
所述的步骤2中涉及的评估指标如下：
“输入”类指标，
（1）人均城市用水量x1，单位为吨每人；
（2）人均化石能源消费量x2，依据《综合能耗计算通则》GB/T 2589-2008汇总计算，单位为千克标准煤每人；
（3）人均建设用地面积x3，单位为平方米每人；
（4）人均污水排放量x4，单位为吨每人；
“输出”类指标，
（5）平均预期寿命y1，单位为岁；
（6）人均教育财政支出y2，元每人；
（7）人均居住用地面积y3，单位为平方米每人；
（8）恩格尔系数y4，无量纲；
（9）GDP外部贡献率y5，用人均GDP减去人均可支配收入来表示，单位为元；
（10）人均绿地面积y6，单位为平方米每人；
（11）空气质量优良天数y7，单位为天。
2.根据权利要求1所述的基于数据包络分析的城市可持续发展能力评估方法，其特征在于，步骤3包括以下步骤：
（1）构建模型：
采用具有非阿基米德无穷小量ε的DEA-VRS模型，该模型的规划方程为：
式中，
θ为待评估城市（决策单元）基于数据包络线（生产前沿面）的相对效率指数，ε为非阿基米德无穷小量，s-为m项输入指标的剩余变量，s+为s项输出指标的剩余变量，n为决策单位的数量，为模型最优解（权系数）；
（2）城市可持续发展能力DEA有效性的判断
求解上述规划方程，得到待评估决策单元j0的最优解θ0，s-，s+，：
若θ0＝1，则决策单元j0为DEA有效；若θ0＜1，则决策单元j0为DEA无效；
（3）城市可持续发展能力有效性排序
首先，将所有城市按照DEA有效和无效分成2部分，DEA有效的放在DEA无效的前面；然后，将DEA无效的根据其相对效率值θ0排序；最后，将DEA有效的根据理想决策单元法计算结果排序，包括以下步骤：
a. 构造理想决策单元，取DEA有效决策单元各输入指标的最小值xmin和各输出指标的最大值ymax，组成新的决策单元DUM*；
b. 将DUM*与DEA有效的决策单元组合形成新的决策单元集，建立DEA-CRS模型如下式：
式中，
θ为理想决策单元DUM*的相对效率指数，ε为非阿基米德无穷小量，s-为m项输入的剩余变量，s+为s项输出的剩余变量，n为决策单位的数量，为模型最优解（权系数）；
c. 求解上述规划方程，得到待评估决策单元j0的最优解θ0，s-，s+，：
d. 依据相对效率指数θ对各DEA有效的决策单元进行排序。
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|---|---|
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Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108564245A (zh) * | 2018-02-27 | 2018-09-21 | 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 | 一种基于dea分析的配网投资效率评价方法 |
| CN110633890A (zh) * | 2019-08-06 | 2019-12-31 | 广东晟腾地信科技有限公司 | 一种土地利用效率判断方法和系统 |
| CN110705820A (zh) * | 2019-08-23 | 2020-01-17 | 上海市研发公共服务平台管理中心 | 科技创新能力诊断报告生成方法及装置、存储介质和终端 |
| CN111401610A (zh) * | 2020-03-05 | 2020-07-10 | 中南林业科技大学 | 一种整合pls-dea的林地土壤质量评价方法 |
| CN113887809A (zh) * | 2021-10-11 | 2022-01-04 | 国网新疆电力有限公司巴州供电公司 | 双碳目标下配电网供需平衡方法、系统、介质及计算设备 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102831563A (zh) * | 2012-09-04 | 2012-12-19 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 一种城市产业结构纵横优化组合诊断的技术方法 |
| CN103455727A (zh) * | 2013-09-12 | 2013-12-18 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 一种城市群投入产出效率综合测度技术方法 |
-
2014
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Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102831563A (zh) * | 2012-09-04 | 2012-12-19 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 一种城市产业结构纵横优化组合诊断的技术方法 |
| CN103455727A (zh) * | 2013-09-12 | 2013-12-18 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 一种城市群投入产出效率综合测度技术方法 |
Non-Patent Citations (5)
| Title |
|---|
| 曹继萍: "基于数据包络分析的资源型城市可持续发展评价研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库经济与管理科学辑（月刊）》 * |
| 李广文: ""双三角洲"城市可持续发展能力研究"", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库经济与管理科学辑（月刊）》 * |
| 李广文: "城市可持续发展衡量、调控和预警", 《市场周刊 理论研究》 * |
| 赵景柱，等: "可持续发展概念的系统分析", 《生态学报》 * |
| 黄艳波: "利用DEA模型评价江苏省城市的可持续发展", 《市场周刊理论研究》 * |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108564245A (zh) * | 2018-02-27 | 2018-09-21 | 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 | 一种基于dea分析的配网投资效率评价方法 |
| CN110633890A (zh) * | 2019-08-06 | 2019-12-31 | 广东晟腾地信科技有限公司 | 一种土地利用效率判断方法和系统 |
| CN110705820A (zh) * | 2019-08-23 | 2020-01-17 | 上海市研发公共服务平台管理中心 | 科技创新能力诊断报告生成方法及装置、存储介质和终端 |
| CN111401610A (zh) * | 2020-03-05 | 2020-07-10 | 中南林业科技大学 | 一种整合pls-dea的林地土壤质量评价方法 |
| CN111401610B (zh) * | 2020-03-05 | 2023-05-16 | 中南林业科技大学 | 一种整合偏最小二乘法与数据包络模型pls-dea的林地土壤质量评价方法 |
| CN113887809A (zh) * | 2021-10-11 | 2022-01-04 | 国网新疆电力有限公司巴州供电公司 | 双碳目标下配电网供需平衡方法、系统、介质及计算设备 |
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