三标度层次分析法下的智慧城市指标体系裁剪方法

韩慧妍,侯德建,熊风光

(1.中北大学 计算机科学与技术学院,山西 太原 030051;2.机器视觉与虚拟现实山西省重点实验室,山西 太原 030051;3.山西省视觉信息处理及智能机器人工程研究中心,山西 太原 030051)

0 引 言

“智慧城市”概念于2008年被提出[1],旨在解决城市所面临的挑战,以信息技术和数据管理有效整合的方式进行解决[2]。在智慧城市成为城市建设发展的浪潮之后,虽然国内对智慧城市的研究相对于国外起步较晚且研究成果滞后,但国内利用“后发优势”,在智慧城市方面实现了快速发展。据住建部的数据显示,截至2020年4月地,国内已经启动了749个智慧城市试点项目[3]。然而,由于缺乏因地制宜的建设措施,大多城市在其建设过程中患上了“千城一面”“重复建设”“贪大求全”等通病[4]。如何引导和规范、监督和监管、探索和推进各地智慧城市系统性建设,成为现阶段必须回答的问题。为此,国内外研究机构对智慧城市评价工作进行广泛探索,并取得了显著的成果。

在国外,IBM于2008年制定了一套智慧城市评估指标体系,其指标体系测评的重点主要放在技术和建设层面。该指标体系主要衡量城市服务的质量和效率,市民的需求和利益,商业的发展和创新,以及交通、通讯、水电气等方面的设施状况。不过,该框架缺乏对公民主观体验方面的评估[5]。《信息技术 智慧城市信息通讯技术评价指标》是由国际标准化组织制定,用于评估城市信息通信技术建设水平和质量。该标准使用57个二级指标分项来评估城市信息通信建设的6个一级指标和19个细化的二级指标。该标准可帮助城市制定和实施信息化建设计划,提高城市的数字化水平和智慧化程度[6]。另外,2019年EasyPark公司发布了智慧城市指数排名,对全球119个城市进行评估,综合考量了交通、可持续、治理、经济、居民的生活质量水平等方面。与以往不同的是,此次评估特别考虑了区块链生态圈以及政府数字化,总共涉及24个因素[7]。自2012年以来,国内的学者和相关研究机构一直在积极探索智慧城市评价策略方法,以帮助城市发现问题并制定相应发展战略。例如,崔璐等人以智慧城市建设效率为研究出发点,将投入和产出要素转换效率作为考核标准。为此,将城市建设3个投入要素和4个产出要素进行组合,确定出7个一级指标,同时进一步将其细化为26个二级指标和175个三级指标,形成了一个包含多个测评细则指标的智慧城市建设效率评估指标体系[8]。2018年,国家发展改革委在2016版评价指标体系的基础上做出了调整、替换、删除以及调整权重等操作,制定了《新型智慧城市评价指标(2018)》。与2016版相比,其一级指标数量基本不变,仍为8项,二级指标由21项增加至24项,同时对冗余的三级指标进行了调整,由55项减少至52项,针对“网络安全”指标,调整为扣分项而非权重占比的评分项制度[9]。2022年,中国电子技术标准化研究院牵头联合多家研究所和高校,共同制定了《新型智慧城市评价指标(2022)》标准,该标准也是在2016版基础上进行的调整和优化。该新型智慧城市评价指标体系可用于开展市级以上城市的测评工作。经过修订后,该指标体系的一级指标的数量从先前的8个增加到9个,二级指标从21个增加到29个,三级指标从55个增加到62个。指标数量的增加意味着测评覆盖范围更广,测评内容更加细致全面。除此之外,还提供了可供县级市测评参考的标准,以填补中小城市测评参考依据的空缺[10]。

通过以上研究可以发现,这些模型从不同角度对城市进行了衡量,其测评结果于城市的发展具有一定的参考意义。然而,以上研究均使用统一标准进行城市评分或排名,部分城市为了满足评估要求,通常采用“模板式”建设方式,导致城市发展陷入“模式化”的僵局,使得城市在发展规划中难以突出自身特点[11]。此外,就评估城市未来的发展前景而言,其测评结果往往无法突出城市特色,例如人文、旅游、教育等方面,以致无法科学诠释城市真实智慧程度,进而导致决策者无法针对城市优势或短板,制定贴近城市需求的未来规划。该文立足于突出城市发展特色和充分利用现有评价体系研究和实践成果,提出一种面向主题的指标体系裁剪方法:通过单继承的方式构建主题评价体系的初步框架,并将框架中各指标视为独立组件,利用以三标度层次分析法为核心的指标裁剪算法,增大与主题相关的指标权重,同时对于主题关联程度过低的指标进行去除,从而灵活构建贴近城市发展以及凸显城市特色的主题指标体系。

1 面向主题的指标体系裁剪方法

在现有指标体系研究成果的基础上,结合测评城市自身发展特色和建设目标,进行主题指标体系[12]的构建。一方面,可将原有分层分类的智慧城市评价指标体系应用于其他场景的评估,从而增加其灵活性与可调整性。另一方面,主题指标体系的测评结果能够同时考虑城市共性和差异性,准确反映出城市的特色和优劣势。这些数据和信息可以为各级地方政府提供定量支撑,制定针对性更强、可操作性更强的新型智慧城市发展战略和规划,以便更好地促进城市向集约、高效、可持续方向发展,实现经济、社会、环境等多重目标的协同推进。其具体构建方法如图1所示。

图1 主题指标体系构建方法

首先,汇总各种指标,建立指标总库,依靠指标项管理工具实现对各级以及各类指标项的全生命周期的动态管理;其次,在指标体系编辑器中采用松耦合、组件化的分析框架与集成技术对指标体系进行图形化管理,以达到动态反馈与持续更新的效果;然后,根据地方政策和现有智慧城市评价指标体系,通过指标裁剪工具以单继承的方式构建主题评价体系的初步框架;最后,使用以三标度为核心的指标裁剪算法对主题评价体系进行固化操作,在确定出各级指标权重的同时,根据设定的裁剪系数去除与主题无关的指标,从而形成主题评价指标体系。

1.1 指标项管理

智慧城市评价指标体系是否科学全面,这往往取决于指标的设定策略及其涵盖领域。因智慧城市建设所处的阶段不同,造成智慧城市评价模型所要表达的内容具有差异性,其评价指标内涵也发生了改变或延伸。然而这决定了指标除了具有科学性和特色性以外,还必须具备时效性和动态性。参考国内外智慧城市评价研究成果,通过指标管理工具,将具有可借鉴意义的指标汇总到指标总库中并分级分类。此外,通过增、删、改、查等操作,实现指标在指标总库中全生命周期的动态管理,为指标配置和指标体系的生成提供基础。

1.2 指标体系构建

针对传统文本信息管理方式呈现指标关系不清晰、体系全貌不明了的问题,提出了基于图形化的指标体系管理方法。该方法采用松耦合、组件化的分析框架技术,将指标体系进行图形化渲染,从而实现对指标体系的层次化、组件化、树状化管理,以及动态反馈与持续更新。具体而言,该方法通过可视化手段清晰地展示指标之间的关系,以帮助工作人员更加直观地理解和使用指标体系,此外,该方法还支持组件化操作指标体系,并允许在指标总库中搜索和利用指标,从而对指标体系进行动态操作,以满足不同领域和应用场景的评估需求。

该文使用AntV G6图引擎[13]实现指标体系编辑器,旨在为用户提供可视化管理的功能,主要包括三个步骤:数据转换、视觉映射和视图。这些步骤将评价模型数据库中的源数据转换为图数据,并将视觉属性与数据特性建立映射关系,以提升关系图的信息传达效果并降低用户认知成本。具体实现流程如下:首先,服务器发出查询请求并将数据转化为JSON格式。在页面获取到数据后开始进行页面初始化操作并创建container容器。然后,使用注册的生态树布局算法计算指标节点的分布位置,并将位置数据与属性数据进行匹配合并,并装配到保存节点信息的数组中。边的连接信息则独立装配到保存边信息的数组中。使用G6的Graph类的render方法进行指标节点和边的渲染,并呈现在用户界面中。对于用户对评价模型可视化后进行的交互操作,则是将交互操作的多元数组中的数据回传给服务器,并通过保存指令将数据保存到评价模型库中,以实现评价模型的交互操作。

指标体系编辑器工具根据指标体系的ID对评价模型库中的数据进行汇聚、转换和集成,以拓扑图的形式展示指标体系。除了展示功能外,该工具还可设置指标权重、完善指标属性、查找、删除单个指标或指标体系、修改指标节点属性,以及新建指标体系。实现分析模型可视化动态管理,有助于提升智慧城市评价指标体系的灵活性和可操作性,甚至对指标体系更替演变有着重要意义。其指标体系编辑器主页面和指标体系编辑页面如图2所示。

图2 指标编辑器编辑页面

1.3 构建主题评价体系的初步框架

使用统一的评价指标体系去评估城市的建设进程,可能会忽略城市独特的发展特点[14]。因此,结合城市的实际情况,该文采用了指标裁剪工具对原有指标系统进行精简和优化,以构建一个更符合实际情况的主题指标体系。这种方法不仅解决了“一成不变”的评价标准在所有城市中的适用问题,还具有普遍适用性,可应用于其他评估场景。同时,它也提高了原有指标的灵活性和可调整性,从而避免了“单一标准”在评价过程中的影响。在指标裁剪工具中点击创建按钮,随后,在产生的对话框中根据新建主题的立意,录入指标体系名称,选择所要继承评价指标体系,并对主题细节进行描述。完成以上操作,即可完成主题指标体系的创建。

1.4 三标度层次分析法下的指标体系裁剪方法

层次分析法(AHP)作为解决多目标决策问题的一个重要方法,不但实现了定性与定量相结合,而且将问题划分为多层次结构以获取决策方案[15]。三标度层次分析法与传统的九标度层次分析法相比,就标度而言,三标度层次分析法使用0～2这3个标度来刻画因素之间的重要性程度,从而避免了因传统九标度层次分析法标度太过于细化导致专家决策难与决策结果主观性太强的问题。同时利用拟优一致矩阵省去了传统九标度层次分析法一致性检验的繁琐步骤。因此,采用三标度层次分析法对面向城市特点的主题指标体系进行裁剪具有极大的可行性和科学性。以下是基于三标度层次分析法对主题指标体系裁剪的具体步骤。

(1)建立层次结构模型。

在初始阶段,根据主题指标体系的评价目标建立层次结构的决策树。其决策树大致可划分为三个层次,层次结构如图3所示。

图3 决策树结构

该文对主题指标体系初步框架进行裁剪时,使用分群组的方式建立决策树,将一级指标构建为一个决策树,二级指标按照与一级指标的子属关系构建决策树,三级指标按照与二级指标的子属关系构建决策树。然后根据不同的决策树,分别对其构建判断矩阵。

(2)两两比较,构造三标度判断矩阵A。

根据构建的决策树并立足于决策目标,专家进行研讨,将同一级别的指标相互比较,以确定它们相对于父指标的重要性,并使用这些量化数值构建判断矩阵。通俗来讲,对同层指标进行两两比较就是确定各子指标对其父指标影响占比。对任意两个指标因素ci和cj,用aij代表ci比cj对其父指标谁更重要,aij使用0,1,2三个值进行刻化,刻化标准参照式1。最终构造出的判断矩阵A如式2所示。

(1)

(2)

(3)判断矩阵转换。

(3)

(4)构造反对称矩阵C。

基于上述判断矩阵B,根据式4求出反对称矩阵C,其中bij表示判断矩阵B中的元素值。

cij=lgbij,i,j=1,2,…,n

(4)

(5)构造最优传递矩阵D。

基于上述反对称矩阵C,使用式5求出最优传递矩阵D,其中cik和cjk为反对称矩阵C中的元素值。

(5)

(6)构造拟优一致性矩阵E。

基于上述最优传递矩阵D,根据式6计算出拟优一致性矩阵E中的各元素值,其中dij为最优传递矩阵D的值。

eij=10dij

(6)

(7)指标裁剪。

(i)根据矩阵E,计算出权重w,并以升序的规则进行排列,将其记为wι。

通过以上步骤,借助三标度层次分析法,在确定指标权重的同时,进一步完成了对主题指标体系的裁剪。但需要特别注意的是,在应用裁剪算法对指标进行裁剪时,需留意若其父级指标已被裁剪,则该指标与其子指标将不予参与计算。

2 案例应用与验证

2.1 数据来源

“新型智慧城市数据采集分析与评价服务平台”为本课题组承担的科技部重点研发项目,所需数据均来自政府提供的资料,大大提高了实例验证部分的可靠性和科学性。同时为确保指标权重的可靠性,邀请了政府、高校和企业三位专家对指标的重要性进行评判。这些专家在智慧城市建设管理或规划管理方面有丰富的经验和知识,对智慧城市的内涵有深入理解。他们的参与使得指标权重的评定更加可靠和准确。

2.2 文明城市主题评价案例

以《新型智慧城市评价指标(2016)》指标体系[16]为基础,建立文明城市主题评价体系初步框架,如图4所示。借助以三标度层次分析法为核心的指标裁剪算法,对主题评价体系进行固化处理,并将确定下来的主题指标体系应用到具体城市测评当中,来验证该算法的可行性。

图4 文明城市主题评价指标体系初步框架

文明城市建设的内涵不仅包括精神文明和生态文明,还包括政治文明和物质文明[17]。其中,精神文明是城市发展的灵魂,需强化公民教育、文化素质和道德水平,创造和谐、守法、文明的社会环境;生态文明是城市发展的可持续性保障,需加强环境保护和推广绿色可持续发展理念;政治文明是城市稳定发展的保障,需健全法律体系、完善民主制度、保障公民权利自由并提高城市治理效能;物质文明是城市发展的基础,需完善基础设施、促进经济发展和提高物质生活水平。根据文明城市建设主题评价指标体系的初步层次结构,三位专家们经过商榷,确定出指标裁剪系数为0.04,并根据主题立意构建各层次的初始判断矩阵,以确定每个指标的权重。对于八个一级指标进行重要性标度,如式7所示。

待专家确定完判断矩阵后,利用幂法对判断矩阵A1进行计算,并得到其对应的指标权重,详见表1。

(7)

表1 一级指标的权重

待计算完成后,执行步骤(7)中的指标裁剪方法,裁剪后的结果可能会发生变化。一级指标均大于设定的裁剪系数,无需进行裁剪。按照一级指标与二级指标的子属关系构建决策树,进行指标裁剪。在裁剪过程中,发现惠民服务下的社保服务和帮扶服务指标权重小于阈值0.04,被裁剪出文明城市主题指标体系,其权重按比例分配给同层未被裁剪掉的指标。最终生成的指标体系为文明城市主题指标体系(简称“文明城市”),详见表2。

表2 文明城市主题指标体系及其各级指标权重系数

随后,将该主题指标体系应用于中部6个省会城市的文明城市建设测评中,并将测评结果与《新型智慧城市评价指标(2016)》指标体系的原始测评结果进行对比,以表3的形式呈现各城市在智慧城市和文明城市指标体系下的评价得分情况。

表3 中部6省会城市在智慧城市及文明城市指标体系下的评价得分

根据表3所示,可以观察到武汉、合肥和南昌的文明城市排名与智慧城市排名顺序相同,然而,这些城市在文明城市评价方面得分稍高于智慧城市评价方面,这表明它们在推进智慧城市建设的同时,也注重城市文明方面的发展,充分彰显了各自的特色。独占鳌头的武汉不但依托独特的自然资源和文化历史资源禀赋,而且凭借“一廊两翼为核心,三区四带为支撑”的全域发展空间布局才能在智慧城市和文明城市建设中脱颖而出,成为中部城市的翘楚。然而,郑州、太原和长沙的文明城市排名与智慧城市排名顺序发生了明显的变化。虽然太原市在智慧城市评价排名中处于最后一名,但其在文明城市评价中成绩不但得到提升而且排名也超过了在智慧城市评价排名中处于它前面的郑州与长沙。

究其原因在于:首先,太原是一座历史悠久、文化精深的城市,被誉为“四塞之要,五原之冠”,其悠久的历史和丰富的文化积淀已经有2500多年,为文明城市建设提供了宝贵的精神支撑和文化资源;第二,太原地处中部,属暖温带大陆性季风气候,再加上三面环山、一水中分和九河环绕的地势特点形成了山光凝翠、川容如画的景象,为城市的文明建设提供了良好的环境基础;此外,近年来太原市政府一直努力推进资源转型升级、城市基础建设、加强生态保护和城市管理,致力于改革创新,因此太原的生态宜居和改革创新分数较为突出,也使其文明城市特色较于郑州和长沙更为明显。

2.3 三标度层次分析法的可行性及实证

为了验证在智慧城市评价环节中采用三标度层次分析法计算权重的可行性,现将其与九标度层次分析法进行比较。分别使用这两种方法计算文明城市案例中一级指标的权重,并将计算结果进行比较,结果如表4所示。从中可以看出,除精准治理指标的相对误差较大外,其余各指标权重的相对误差均在10%以下,还可以发现三层次分析法和九层次分析法所计算的权重重要性排序顺序相同,这也进一步证实了其方法的可行性。

表4 九标度与三标度层次分析法权重对照

3 结束语

为打破“千城一面”的评价弊端,该文提出一种基于三标度层次分析法的指标裁剪算法,旨在根据城市特征动态对指标体系库中的体系进行裁剪,以实现更加精准的指标评估。首先,为指标体系的生成提供基础,利用指标项管理工具进行指标全生命周期的动态管理;其次,通过指标体系编辑器动态反馈功能,对指标体系进行管理,为指标裁剪提供多样性的体系选择;然后,利用指标裁剪工具,建立起树状化主题指标体系初步框架,以帮助更好地理解该指标体系;最后,基于三标度层次分析法实现指标裁剪算法,以用于构建突出城市特点的主题指标体系。在2016版新型智慧城市评价体系裁剪出文明城市建设主题指标体系,并应用于中部6省会城市的评价中,实验结果表明,对于主题特色鲜明的城市,其评价得分或排名相较于原始评价结果有一定幅度的提升,体现出城市的特色及真实发展水平。因此,利用该方法裁剪后的指标体系应用于城市测评工作中,可为城市发展提供量化的数据,较为贴切地展现出城市发展的真实水平,为各级地方政府设计新型智慧城市的发展战略和规划提供有力支撑。