基于多层次灰色评价的住宅产业化基地选址研究

摘要：住宅产业化基地的选址优劣对住宅产业化的健康发展起到关键性作用。产业化基地选址受到多方面指标影响，是一项极为复杂的系统工程。为了解决住宅产业化基地选址决策的指标不够客观、全面的问题，基于国内外住宅产业化基地发展的背景，从产业基础、社会政治、区域交通、经济环境、自然条件等方面构建住宅产业化基地选址评价指标体系。利用多层次灰色评价方法，以厦门市选址为例，用综合量化评价模型对备选方案进行考核，为不同选址方案评价提供可行实用的方法，有助于其他城市住宅产业化基地选址的决策提供参考。

Abstract： The site selection of housing industrialization base plays a key role in promoting the healthy development of the housing industrialization. As a complicated systems engineering， the locations of base are affected by many indicators constraints. In order to avoid subjectivity and one-sidedness of the location decision making of housing industry base， the main influencing factors on locating bases are analyzed to establish an index system involving industrial foundation， sociopolitical climate， traffic transport， economic environment and natural conditions in the view of the construction of housing industrialization base throughout the world. By applying the multi-level grey approach， the paper takes Xiamen City as a case study. A comprehensive evaluation model is employed quantitatively and qualitatively to put forward a feasible and useful way for evaluation of different location options.

关键词：住宅产业化基地；选址；多层次灰色评价；指标

Key words： housing industrialization base；the site selection；the multi-level grey approach；index

中图分类号：TU711 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2017）20-0001-05

0 引言

住宅产业化（Housing Industrialization）的概念最早于1968年由日本通产省提出，其含义是采用工业化生产的方式生产住宅，在提高劳动生产率、降低成本的同时提升住宅的质量与品质，最终实现住宅产业的可持续发展[1][2]。但近二十年它的进一步发展仍有很多限制，其中重要的原因是产业化基地与住宅需求不匹配，不能满足规模化生产的条件。《中共中央国务院关于进一步加强城市规划建设管理工作的若干意见》提出，力争用10年时间使装配式建筑占新建建筑的比例达到30%，《关于大力发展装配式建筑的指导意见》明确了大力发展装配式建筑的总体要求及重点任务。未来十年对产业化住宅的需求将不断增加，建设与之匹配的建筑产业现代化基地尤为紧迫。只有合理建立集成生产的住宅产业基地才能够有效解决工业化大规模生产与住宅多样性、个性化矛盾的问题[3]。所以对住宅产业化基地的选址方法研究具有重要的现实意义。

选址问题的评价包括评价体系和评价方法两部分内容。目前对于住宅产业化基地选址问题的研究很少，大多集中于物流中心选址、大学园区选址、配送中心选址等，并针对不同项目特点、特性提出适用于研究对象的评价指标体系。在现行的综合评价方法中，模糊综合评价法、层次分析法、灰色关联方法等都有涉及。如Hodder J E.运用数学规划方法建立了配送中心选址问题[4]；Taniguchi E运用遗传算法求解配送中心的规划和选址模型[5]；关志民提出基于自然语言变量的模糊多指标方法，借助于三角模糊数把定量和定性同时加以定量化[6]；熊源等通过价值工程理论、层次分析法、德尔菲法等理论对主题公园的备选方案进行功能分析[7]；张得志等运用改进灰色关联分析法评价物流园区选址模型，最后用实例分析该方法的科学性和有效性[8]。考虑到住宅产业化基地选址受到多方面因素影响，是一项极为复杂的系统工程。同时，在评价过程中未必能准确获取所有数据，存在着信息不完备、样本量小的问题，而解决该问题的有效途径是使用灰色系统理论[9]与层次分析法[10]结合进行处理。因此，本文在住宅产业化基地选址评价上使用多层次灰色评价法，以厦门市为实证研究，为基地选址问题构建提供参考。

1 住宅产业化基地选址评价指标体系的建立

现有研究中关于住宅产业化基地选址的内容较少，没有系统、科学、定量的评价指标体系，但建立全面客观的指标体系是关系到基地选址决策的关键因素。根据国内产业园区与住宅产业化基地的创建情况，国内学者对于产业园区选址有类似的创建思路，只是对于部分指标有所取舍。叶奉阳在分析国内产业园区选址的一般性影响因素和沈阳铁西现代建筑产业园选址的特殊性基础上，从产业环境、经济因素、社会因素和基础设施等4个维度总结了园区选址的影响因素[11]；杨铁梁等从社会环境、经济环境、自然环境构建住宅产业化基地选址评价指标体系，解决住宅产业化基地选址研究中指标因素定性分析的不足并提供了科学有效的理论支持[12]。已有的评价体系为选址指标体系研究提供了重要参考，在综合考虑各种影响因素的基础上，遵循政策导向、需求集聚、便捷交通、符合城市規划、经济效益最大化、土地可拓展性的原则，将住宅产业化基地选址的影响因素分为产业环境因素、社会政治因素、区域交通因素、经济环境因素、自然条件因素五类。

①产业环境因素：政策法规，指地方政府对行业发展的激励措施、税收情况、用地政策等；产业基础指住宅产业化在当地的发展现状，当地已建设园区、发展产业化转型的企业能给基地的建设带来正面影响；基础设施由生产生活配套设施、道路设施和信息基础设施衡量，有充足的供电、水、热、燃气的能力能确保基地日常的生产任务，且基地周围要有污水、固体废物处理能力；创新研发能力，住宅产业化对创新技术有一定要求，所以基地应对创新型企业具有吸引能力，使其在基地中孕育研究成果并转化。

②社会政治因素：政府支持度，主要是指政府对建立产业化基地的重视程度和支持力度；当地经济发展水平，住宅产业化的推广需要举当地之力，因此基地的建立需当地有一定经济基础及相关产业作为支撑；符合城市发展规划，基地选址應符合城市未来发展规划的要求，与产业发展规划契合；劳动力水平，不同区域劳动力水平和成本不同，数量充足和素质较高的劳动力条件是产业化基地选址考虑的因素之一；环境与人的接纳程度，产业化基地的选址对周边居民、环境、交通造成一定影响，特别是生产作业产生的噪音、粉尘、废水及废弃物是否在环境与人的可接纳范围内，基地选址不能距离居民区太近。

③区域交通因素：交通运输条件，产业化基地必须具备便捷的交通运输条件，最好靠近交通枢纽进行布局，要有两种以上运输方式相连接，甚至能与临近港口建立运输通道；离需求市场距离，基地不能离需求市场太远，以运费占销售额8%估算的合理运输半径约较为合理[12]。

④经济环境因素：土地成本主要指选址地点的土地价格，包括征地拆迁安置成本等，地价的高低对布局规划有重要影响；生产运营成本，指基地建成投产后在日常生产经营中产生的成本费用，如生产能源成本、管理成本等；需求分布情况，需统筹了解当地的产业化住宅市场及需求集聚分布，进而确定基地产能、规模大小和具体选址。

⑤自然条件因素：地形地质条件，构件生产、养护、仓储、转运需要占据面积大且地势平坦的场地以方便大型工具转移运输，选址区域应避免不良地质带，如果基地地面以下存在着淤泥层、流砂层、松土层等不良地质条件，会在受压地段造成沉陷、翻浆等严重后果；水文气象条件，选址过程中充分考虑温度、风力、水量等；土地储备，指选址周边的土地储备满足扩建需要，基地一般占地面积较大，周围还需留有足够的发展空间；原材料获取情况，指基地在生产作业中所需的原材料（如水泥、沙子等）的可得性。[13]

综合上面分析最终构建一个包含5个层次18个指标的指标体系，具体如表1所示。

2 基于多层次灰色评价方法的选址模型

多层次灰色评价方法[14][15]在相关文献中已有较多的介绍，本文不赘述。概括地说，住宅产业化基地选址的多层次灰色评价主要包括以下步骤：

①确定住宅产业化基地选址的主要因素，在此基础上构建多层次评价指标体系，并制定各评价指标的等级标准，再利用层次分析法计算出各评价指标的权重。

②根据灰色评价方法，确定评价样本矩阵和评价灰类，求得灰色评价权向量，计算出各评价对象的综合评价值。具体流程如图1所示。

2.1 建立评价指标集和评分等级标准[16]

根据表1，设U为评价指标集，其中一级指标的集合为Ui=（U1，U2，…，Ui），i=1，2，…，n，n为准则层的数量，二级指标Uij=（Ui1，Ui2，…，Uij），j=1，2，…，n，j为第i个一级指标下属的二级指标个数。评价指标Uij是主观指标，通过制定评价指标评分等级标准将定性转化为定量评价。

根据标准划分确定Uij不同等级，评价值为4、3、2、1，分别表示基地选址方案的优秀、中等、及格和差，当指标等级介于两相邻等级之间，相应评分为3.5，2.5，1.5。

2.2 确定评价指标的权重

采取专家征询方式确定评价因子重要性的比较，根据层次分析法基本原理，确定评价指标权重。依据专家对指标间相对重要性的原始数据构造出各层次的判断矩阵，运用MATLAB软件计算出各层次判断矩阵的最大特征值及其所对应的权向量，并通过一致性检验，最终确定一级准则层和二级指标层的权重，具体结果见表一。

2.3 构建评价样本矩阵

设有S位专家为Uijk打分，根据评价指标体系建立评价矩阵D。

者对评价指标Uijk的评分。

2.4 确定评价灰类

根据等级评价标准，每个等级代表一种评价灰类。设评价灰类的序列号为e，e={1，2，3，4}，表示评价值，相应的灰数和白化权函数如表2所示。

2.5 计算灰色评价系数

对评价指标Uij，第H个指标属于第e个评价灰类的灰色评价系数可记为。

2.6 计算灰色权向量及权矩阵[17]

所有评价专家就评价指标Uij，主张第e个灰类的灰色评价记为rije，若e=k，则rijk=xijkxij（k=1，2，3，4），便得到评价指标Uij对于各灰类的灰色评价权向量rij，rij=（rij1，rij2，rij3，rij4）。从而得到灰色评价权矩阵Ri，Ri=（ri1，ri2，…ris）T。

2.7 对Ui、Uij作综合评价

利用Zi=Bi·Ri对Uij作综合评价，Z=（Z1，Z2，…Zi）T。利用S=B·Z对Ui作综合评价。

2.8 计算综合评价值，进行星级评价

评价灰类等级值化向量C=（4，3，2，1），因此计算综合评价值，记为W，W=S×CT。同时如下设置各专家评价指标等级标准，若全体评价专家给Uij的评分为2，即基地选址差，则W=2.7689，所以受评对象的合格值为2.7689；若全体评价专家评分为2.5，对应W=2.9431，即及格的临界值。若W≤2.9431，则基地选址不符合基本条件，即不合格。根据相应区间划分可对应以下等级如表3所示。

3 应用实例

2014年9月，厦门市成为福建省第一、全国第七个“国家建筑产业现代化综合试点城市”。厦门市加强政策体系建设，以建筑产业现代化示范园区为依托积极开展试点示范。近几年来，厦门市颁布《厦门市绿色建筑行动实施方案》（厦府办[2014]11号）、《厦门市新型建筑工业化实施方案》（厦府办[2014]152号），建立技术标准体系，建设全预制试点项目和商品房项目推广装配式建筑。厦门市已经形成了以中建钢构、十八重工、新长诚钢构为龙头的钢结构加工基地，吸引周边预制混凝土结构骨干企业形成产业集聚。

厦门市尚未拥有国家住宅产业化基地，规划的海沧建筑产业现代化园区还未形成产业集聚。周边仅有福建建超建设集团有限公司为国家住宅产业化基地，但该基地区位于长泰县，距离厦门市大约50km，设计产能为240万平方米，对厦门市的辐射作用有限。因此在厦门市培育建设近郊住宅产业化基地尤为重要。

对众多候选地进行初步考察与筛选的基础上，考虑交通条件、自然条件等一般因素，确定3个备选方案，将海沧区新阳附近、集美区近灌口附近、翔安区刘五店附近三个地块记为A区域、B区域、C区域，通过多层次灰色评价方法进行选址的科学判断，鸟瞰图如图2所示。

A区域（海沧区新阳附近）：位于厦门市西面，依附于建筑产业现代化示范园区建设，拥有良好的产业基础和土地储备，毗邻漳州，与岛内和集美区联系紧密，需求市场潜力较大，辐射范围广，省道、国道、高速公路运输条件优越。但该区地价增速较快。

B区域（集美区近灌口附近）：位于厦门市西北角，紧邻高速公路，自然环境良好，人口多，该区发展成熟度较高，土地周边配套市政、管道较完善，但该区发展定位为人文科教，与其发展目标并不太一致，且地价过高。

C区域（翔安区刘五店附近）：位于厦门市东北角，土地平坦且可拓展性强，临近港口，利于海运降低成本，离高速公路距离近，可便捷运送至岛内、泉州等需求地。且翔安拥有火炬园高新区，与高时预制构件厂相距不远。但该区开发程度不高，且人口较少。

通过AHP来确定评价指标的权重，准则层Ui、目标层U1j、U2j、U3j、U4j、U5j的权重具体见表1。

评价灰类为4种，六位专家分别给三个地块的评价指标打分，得到样本矩阵：

根据各灰类的白化权函数，计算地块A的灰色系数，对U11，x11e的计算如表4所示。

对于U11，r11e表示专家主张第e个灰类的灰色评价权，计算结果如表4所示。

由指标层对应的评价权向量，可得到相对于一级指标权矩阵

R1=0.4925 0.4179 0.0896 00.5172 0.4138 0.0690 00.3677 0.4387 0.1935 00.2830 0.3774 0.3396 0

进而对一级指标U1进行综合评价，得到评价权矩阵

Z=0.4693 0.4161 0.1146 00.4270 0.4255 0.1475 00.3804 0.4278 0.1919 00.3583 0.4293 0.2124 00.4091 0.4271 0.1637 0

所以对于地块A的综合评价结果为

SA=B·Z=（0.4266，0.4230，0.1502，0）。

按照前述方法得到C=（4，3，2，1），由此可计算地块A综合评价值：WA=S×CT=3.2761。同理，地块B和地块C的综合评价值可以通过相同步骤求得，分别为WB=S×CT=3.0590和WC=S×CT=3.1510。综合评价值最高地块为最优选址方案，将W按大小排序得到WA>WC>WB，最优方案为A地块。评价结果与厦门市正在规划中的住宅产业化基地选址相吻合，得以验证该方法的可行性。

4 结论

合理建立住宅产业基地能够有效解决工业化住宅规模化、标准化的问题，住宅产业化基地的选址优劣对住宅产业化的健康发展起到关键性作用。本文提出了住宅产业化基地选址评价指标体系构建的思路和研究方法，确定了以产业环境、社会政治、区域交通、经济环境、自然环境为准则层，18个因素为指标层的评价指标体系。利用多层次灰色评价方法对基地选址方案进行评价，最终选取最优地块，将定性问题定量化，克服了样本少、信息不完备的缺点，评价结果符合实际，能够为住宅产业化基地建设提供可靠的考评基础。但是，由于国内外对产业化基地的研究较少，现实中影响基地选址的因素复杂众多，基地选址的评价指标体系很难兼顾全面性和准确性，专家在确定权重和打分中依然存在主观性，因此如何使评价的结果更加科学、客观，仍然值得进一步思考和探究。

参考文献：

[1]韩琦.中国住宅产业化存在的问题及对策研究[D].华中师范大学，2007.

[2]王玲，刘美霞.住宅产业化进程中的政府行为研究[J].建筑经济，2008（1）：73-76.

[3]李忠富，张蕊.面向大规模定制的住宅产业敏捷生产体系[J].土木工程学报，2004，37（10）：78-82.

[4]Hodder J E， Dincer M C. A multifactor model for international plant location and financing under uncertainty[J]. Computers & Operations Research， 1986， 13（5）：601-609.

[5]Taniguchi E， Noritake M， Yamada T， et al. Optimal size and location planning of public logistics terminals[J]. Transportation Research Part E Logistics & Transportation Review， 1999， 35（3）：207-222.

[6]关志民，周宏波，马钦海.基于模糊多指标评价方法的配送中心选址优化决策[J].东北大学学报：自然科学版，2005，26（8）：801-804.

[7]熊源晨，韋金凤，何清华，等.基于价值工程的主题公园项目选址决策模型研究[J].工程管理学报，2012（5）：28-33.

[8]张得志，谢如鹤，李双艳.组合评价法在物流园区选址中的应用[J].武汉理工大学学报：交通科学与工程版，2005，29（5）：762-765.

[9]邓聚龙.灰色系统基本方法[M].华中工学院出版社，1987：78-135.

[10]许树柏.层次分析分析法原理[M].天津：天津大学出版社，1988：54-83.

[11]叶奉阳.建筑产业园区选址研究——以重庆市为例[D].重庆大学，2014.

[12]住房和城乡建设部住宅产业化促进中心，文林峰，中国.大力推广装配式建筑必读：技术·标准·成本与效益[M].中国建筑工业出版社，2016.

[13]杨铁梁，袁永博，张明媛.基于Fuzzy-AHP的住宅产业化基地选址研究[J].工程管理学报，2015（2）：43-48.

[14]胡笙煌.主观指标评价的多层次灰色评价法[J].系统工程理论与实践，1996，16（1）：12-20.

[15]汪侠，黄贤金，甄峰，等.城市地下空间资源开发潜力的多层次灰色评价[J].同济大学学报：自然科学版，2009，37（8）：1122-1127.

[16]冯小平，邹昀，陈颖龄，等.大学生创新训练计划项目多层次灰色评价[J].西南师范大学学报：自然科学版，2015（11）：198-203.

[17]刘斌，赵红.基于灰色评价方法的高新区品牌竞争力实证研究——以重庆高新区为例[J].数学的实践与认识，2012，42（8）：36-43.