基于主成分分析的成都市宜居环境评价研究

基于主成分分析的成都市宜居环境 评价 LEC评价法下载LEC评价法下载评价量规免费下载学院评价表文档下载学院评价表文档下载 研究摘要：随着社会与经济的不断发展，人们对城市的居住环境要求也越来越高。本文运用主成分分析法，选取承载人数、经济环境、自然环境、城市发展环境、生活便利性、治安环境、创新环境7个一级指标和26个分指标，建立城市宜居性综合评价体系，通过运用SPSS软件对成都市2005-2013年9年的数据进行主成分分析，得出各年的分值进行纵向的对比分析。再选取上海、杭州、深圳等宜居城市2013年的数据进行横向比较，最终得出成都整个城市现存的问题，并探寻较为合理的宜居城市优化策略，促进城市的科学建设。关键词：城市宜居性；评价；主成分分析；成都；协调发展BasedonprincipalcomponentanalysisofChengducitylivableenvironmentevaluationresearchAbstract:Withthecontinuousdevelopmentofsocialandeconomic,peoplehashigherrequirementonlivingenvironmentofcity.Thispaperusesprincipalcomponentanalysis(pca),bearingthenumber,theeconomicenvironment,naturalenvironment,urbandevelopment,thelifeconvenience,security,innovationenvironment7first-levelindicatorsand26pointsindicators,establishacomprehensiveevaluationsystemofcitylivability,byusingspasssoftwarefornineyearsofdatafrom2005to2013ofChengduprincipalcomponentanalysis,itisconcludedthatthescoreofthelongitudinalcomparisonanalysisoftheyear.ThenselectlivablecitiessuchasShanghai,Hangzhou,Shenzhen2013datatransversecomparison,finallyitisconcludedthattheproblemsthatexistthroughoutthecityofChengdu,andlivablecitiestoexplorethereasonableoptimizationstrategy,promotethescientificconstructionofthecity.Keywords:Urbanlivability;Evaluation;Principalcomponentanalysis;Chengdu;Thecoordinateddevelopment一、绪论（一）研究背景城市是人们居住、生活、工作的基本场所，一个城市的居住适宜性是衡量国家及地区经济发展、人民物质文化水平的重要标志。只有实现居住环境的不断进步，人们才会有更充沛的体力和精力投入到现代化的生产活动中，从而进一步促进社会经济的发展以及科学技术的进步。宜居性是城市发展与城市生态环境协调发展关系的度量,反映城市生态系统满足城市人口生存和发展需要的潜在能力和现实水平。城市居住环境的进步是城市经济持续发展的重要基础。提高城市环境质量，实现城市宜居性与经济发展的协调发展，是城市化进程的目标。如何营造一个安全、健康、生活方便、出行便利、居住舒适的环境，以及实现宜人的自然生态环境与和谐社会、人文环境有机结合的城市也是人们所共同关心的问题。（二）研究意义一个宜居城市，应该是指经济环境、自然环境、城市发展环境均良好，能够满足居民对于物质与精神层面的需求，适宜人类工作、生活和居住的城市。宜居城市强调营建一个人文与自然环境协调、稳定的人居环境，即是要建设人文环境与自然环境协调，经济持续繁荣，社会和谐稳定，人工环境优美，治安环境良好，设施舒适齐备，适于人类工作、生活和居住的城市。它是一个综合性的目标，需要多领域、多角度、多层面共同推进。城市建设过程中的主体是政府及城市公众，在目前我国城市建设体制下，政府主导城市建设的方方面面，因此往往将城市居民这一主体忽略。在国内外各个学者的研究成果上，在无数宜居城市的建设先例中，成都应该吸取好的经验，少走一些弯路。（三）研究内容及方法1、研究内容成都市宜居性评价研究内容为：第一，依据成都市统计年鉴上内容的完备程度，选用适合的评价指标，构建在当前情况下成都市在2005年-2013年的城市宜居性评价体系，运用SPSS软件进行主成分分析，确定特征根大于1的主成分后，输出公式，计算每一年的综合得分，进行纵向比较。第二，以城市宜居性评价为理论基础，构建宜居城市评价指标体系，采用定性和定量相结合的评价方法，对成都2013年的各项指标与上海、杭州、深圳三个城市2013年的各项指标进行横向比较，分析成都市各方面的优劣。第三，综合评价分析成都市经济环境、自然环境、城市发展环境、生活便利性、治安环境、创新环境六个方面的指标，根据评价结果，对成都市现存的宜居障碍提出相关对策和建议，进而为成都市接下来的城市建设与规划提供科学依据。2、研究方法（1）数据 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 化 本文采用下列公式对所收集的数据进行标准化处理：式中:Yij为标准化的数据;Cij为第j个指标历年的原始数据;Cij为第j个指标在所选时间段的平均值;Sj为第j个指标的标准差，其中（2）数据的输入对原始数据进行标准化处理后，就可以得到标准化后的评价指标数据，将数据输入到SPSS软件中。（3）因子分析对标准化后的数据进行“因子分析”，输出相关系数矩阵 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf ，内容包括：各分量的方差贡献率、积累方差贡献率、成分矩阵以及成分得分系数矩阵。主成分个数提取原则为主成分对应的特征值大于1的前m个主成分。注：特征值在某种程度上可以被看成是表示主成分影响力度大小的指标，如果特征值小于1，说明该主成分的解释力度还不如直接引入一个原变量的平均解释力度大，因此一般可以用特征值大于1作为纳入标准。（4）得出主成分表达式结合成分矩阵，将标准化后的指标代入下列式子中，就可以求出各个主成分。表达式为式中:Y1、Y2、…、Yn分别为标准化的指标;Zm1、Zm2、…、Zmn分别为第m个主成分的因子系数;Fm为第m个主成分的因子得分函数。然后，结合各分量的方差贡献率以及各主分量的因子得分函数，利用下方的公式便可求出成都市人居环境综合评价指数为式中:Wm为第m个主分量方差贡献率;Fim为第i年的第m个主分量得分函数;Fi为第i个指标综合评价指数。（5）综合排序根据综合主成分值进行排序，即可对各地区进行综合评价比较。二、研究区概况成都，被誉为“天府之国”,有龙泉山脉,西临邓崃,东西最大横距约192千米,南北最大纵距约166千米，幅员面积约1.26万平方千米。成都属亚热带湿润季风气候区,四季分明、气候温和、雨量充沛。基本上没有极端天气状况出现。地处四川盆地核心地区,受都江堪大型水利 工程 路基工程安全技术交底工程项目施工成本控制工程量增项单年度零星工程技术标正投影法基本原理 的裨益,其丰富的水资源不仅解决了城市人口的用水问题,也为此地的农业灌概带来深远的影响,由此也使得成都的农产品物产丰富。拥有良好的绿化环境与生态资源，然而由于成都地处盆地地区,其特殊的地理环境使得成都地区的空气略显得流通不足,湿度较大,一年中雾霾天气所占比重较高。成都称“蓉”，别称“蓉城”，是中国十大城市之一，西部地区经济核心增长级，内陆地区最具投资及就业吸引力城市。2006中国最佳商务城市，2011中国内陆投资标杆城市，2010年十大经济活力城市，2012年最具幸福感城市，亚洲首个国际“美食之都”，与杭州、大连并称中国最佳旅游城市。成都市人民政府将成都定位为把成都建设成为中西部地区创业环境最优、人居环境最佳、综合竞争力最强的现代特大中心城市。现在的成都致力于构建中国中西部的金融中心，执中西部总部经济之牛耳。作为现代特大中心城市，成都综合竞争力将领先中西部城市，成为创业环境最优、人居环境最佳、综合竞争力最强的西部地区，现代服务业、高新技术产业和战略性新兴产业，将成为成都的支柱产业，科技创新成为经济增长主动力。而成都作为有名的宜居城市，它的空气质量却一直受到诟病，在全国空气质量排行中，居于后位，民众对成都的雾天，堵车等状况也抱怨已久。本文需要探讨一直鼓励外来居民来蓉定居，大力宣传自己是宜居城市的成都，究竟有没有作为宜居城市的环境，它现今存在着什么问题，又应该通过什么途径解决。三、基于主成分分析的成都市2005-2013年城市宜居性纵向评价分析（一）评价指标体系构建根据牟玲玲,邢圣永等人以环首都经济圈为例建立的城市群宜居性满意度评价指标体系,张志斌,巨继龙等人以兰州市为例建立的兰州市宜居性评价指标体系,陈静尹,卫红等人以北京市为例建立的居住适应性评价指标,胡伏湘,胡希军建立的城市宜居性评价指标体系。本文本着全面性、以人为本、可量化、地域性四大原则，选取承载人数、经济环境、自然环境、城市发展环境、生活便利性、治安环境、创新环境7个一级指标和26个分指标，建立城市宜居性综合评价体系建立了指标体系。表1城市宜居性综合评价体系一级指标编号二级指标一级指标编号二级指标承载人数X1人数（万）城市环境X14生活垃圾处理率(%)经济环境X2城市居民人均可支配收入（元）生活便利X15人均道路面积(m2)X3GDP（亿元）X16人均公共交通工具拥有数(辆）X4地方财政收入（亿元）X17普通中学数（所）X5CPI指数X18公厕数（所）X6第三产业产值比重X19城市燃气普及率（%）自然环境X7全年平均气温（℃）X20卫生机构床位数（万张）X8人均公共绿地面积治安环境X21火灾事故发生数（起）X9建成区绿地率X22年每十万人重大刑事犯罪率X10日照时数X23治安案件查处率城市环境X11人均居住面积创新环境X24研发投入占GDP比例X12房价收入比X25每万人大学生数X13城市污水处理率(%)X26研究与实验发展人员（人）（二）数据资源来源本文的数据资料主要来源于：2005-2014年《成都市统计年鉴》、2005-2014年《四川省统计年鉴》以及四川省、成都市各级统计局发布的统计公报、月报。（三）基于主成分分析的成都市2005-2013年的宜居性评价1、数据的录入将成都市2005年到2013年的26个指标的数据，录入SPSS分析软件进行主成分分析。2、数据标准化处理根据公式对数据进行标准化，得到标准化后的结果，输出公因子方差表。表2公因子方差表公因子方差公因子方差初始提取初始提取X110.997X1410.968X211X1510.998X311X1610.991X410.995X1710.959X510.99X1810.993X610.996X1910.995X710.99X2010.998X810.996X2110.97X910.983X2210.983X1010.929X2310.952X1110.984X2410.969X1210.991X2510.991X1310.997X2610.998如上表所示，公因子对所有变量都几乎为1，表明模型解释了每一个变量的全部方差，而不需要特殊因子，即特殊因子的方差看作0。3、主成分的提取表3解释的总方差初始特征值提取平方和载入成份合计方差的%累积%合计方差的%累积 %116.82864.72264.72216.82864.72264.72224.26316.39881.124.26316.39881.1231.5335.89887.0171.5335.89887.01741.4715.65992.6771.4715.65992.67750.8183.14595.8220.8183.14595.82260.7012.69598.5170.7012.69598.51770.2310.88999.40680.1550.59410099.75E-163.75E-15100106.17E-162.38E-15100115.38E-162.07E-15100124.12E-161.59E-15100132.98E-161.15E-15100142.46E-169.45E-16100152.14E-168.25E-16100161.13E-164.35E-16100173.52E-171.35E-1610018-3.01E-18-1.16E-1710019-3.85E-17-1.48E-1610020-1.32E-16-5.09E-1610021-1.87E-16-7.18E-1610022-2.58E-16-9.93E-1610023-3.98E-16-1.53E-1510024-4.24E-16-1.63E-1510025-4.94E-16-1.90E-1510026-1.08E-15-4.17E-15100输出总方差解释表，如表3中所示，变量相关性有四个较大特征根，即16.828、4.263、1.533、1.471，第一主成分、第二主成分、第三主成分和第四主成分的累积方差率分别为64.722%、81.12%、87.017%和92.677%，它们一起解释总方差的92.677%（累计贡献率），基于过程内取特征根大于1的原则，抽取四个主成分。输出碎石图，如图1所示。第一主成分、第二主成分、第三主成分、第四主成分的特征根大于1，而其他主成分的特征根小于1，可认为前四个主成分能概括绝大部分信息。图1碎石图4、主成分中各指标的载荷表4成分矩阵成分1234年末常住人口0.9850.0750.0120.143城市居民人均可支配收入0.9840.1610.610.042GDP0.9740.2030.101-0.006地方财政收入0.9720.0210.1510.146CPI指数0.095-0.0020.8660.375第三产业产值比0.573-0.15-0.188-0.496全年平均气温-0.3410.537-0.5840.488人均公共绿地面0.9760.158-0.056-0.099建成区绿地率0.9590.077-0.0770.056日照时数-0.1370.805-0.1280.333人均居住面积0.9630.0620.0010.196房价收入比-0.1210.748-0.114-0.403污水处理率0.929-0.3420.0370.077垃圾处理率0.858-0.381-0.1460.118人均道路面积0.978-0.102-0.132-0.074人均公共交通工0.955-0.121-0.1330.135普通中学数-0.8320.4890.1260.021公厕数0.962-0.162-0.163-0.035城市燃气普及率0.990.0660.007-0.047卫生机构床位数0.9380.3250.081-0.048火灾事故发生数0.2690.88-0.1580.29年每十万人重大-0.1070.7290.417-0.11治安案件查处率0.92-0.1670.0030.225研发投入占GDP-0.43-0.604-0.0590.502每万人大学生数0.9780.0910.097-0.123研究与实验发展0.830.5190.115-0.119第一主成分中：年末常住人口（X1)、城市居民人均可支配收入（X2）、GDP(X3)、地方财政收入（X4）、第三产业产值比重（X6)、人均公共绿地面积（X8）、建成区绿地率（X9）、人均居住面积（X11)、污水处理率（X13）、垃圾处理率（X14)、人均道路面积（X15）、人均公共交通工具拥有数（X16）、公厕数（X18)、城市燃气普及率（X19)、卫生机构床位数（X20）、治安案件查处率（X23）、每万人大学生数（X25）这些指标有较高载荷。人口表现的是一个城市目前承载的基数，人均可支配收入、GDP、地方财政收入、第三产业比重均属于经济指标，人均公共绿地面积、建成区绿地率、人均居住面积、污水处理率、垃圾处理率均属于城市环境指标，而人均公共交通拥有数、公厕数、燃气普及率、卫生机构床位数等指标属于生活便利指标。如果将第一主成分主成分看作变量F1，那么F1代表的是成都市经济、城市环境、基础服务条件。第二主成分中：全年平均气温（X7）、日照时数（X10）、房价收入比（X12）、普通中学数（X17）、火灾事故发生数（X21）、年每十万人重大刑事犯罪率（X22）这些指标有较高载荷。全年平均气温、日照时数均反映的是城市的自然环境，而房价收入比与普通中学数则反映的是城市对于新生家庭的容纳程度，火灾事故的发生数与重大刑事犯罪率则反映的是一个城市的治安状况。同理，将第二主成分看作变量F2，那么F2代表的是成都的自然环境，对新生家庭的容纳程度与城市的治安状况。第三主成分中：CPI指数（X5）有较高载荷。CPI即居民消费价格指数，是一个反映居民家庭一般所购买的消费商品和服务价格水平变动情况的宏观经济指标。同理，将第三主成分看作变量F3，那么F3代表成都市的物价水平。第四主成分中：研发投入占GDP比例（X24）有较高载荷。这反映的是城市对于科学研发的重视。同理，将第四主成分看做F4，那么F4代表成都市的科研环境。综上所述，构成成都市宜居环境的成分主要有:经济、城市环境及基础服务（F1）、自然环境与城市治安状况（F2）、成都市消费水平（F3）、成都市科研环境（F4）。5、主成分表达式表5主成分相关系数表F1F2F3F4年末常住人口0.2400.0360.0100.118城市居民人均可支配收入0.2400.0780.4930.035GDP0.2370.0980.082-0.005地方财政收入0.2370.0100.1220.120CPI指数0.023-0.0010.6990.309第三产业产值比重0.140-0.073-0.152-0.409全年平均气温-0.0830.260-0.4720.402人均公共绿地面积0.2380.077-0.045-0.082建成区绿地率0.2340.037-0.0620.046日照时数-0.0330.390-0.1030.275人均居住面积0.2350.0300.0010.162房价收入比-0.0290.362-0.092-0.332污水处理率0.226-0.1660.0300.063垃圾处理率0.209-0.185-0.1180.097人均道路面积0.238-0.049-0.107-0.061人均公共交通工具拥有数0.233-0.059-0.1070.111普通中学数-0.2030.2370.1020.017公厕数0.235-0.078-0.132-0.029城市燃气普及率0.2410.0320.006-0.039卫生机构床位数0.2290.1570.065-0.040火灾事故发生数0.0660.426-0.1280.239年每十万人重大刑事犯罪率-0.0260.3530.337-0.091治安案件查处率0.224-0.0810.0020.186研发投入占GDP比重-0.105-0.293-0.0480.414每万人大学生数0.2380.0440.078-0.101研究与实验发展0.2020.2510.093-0.098所以提取四个主成分是可以基本反映全部指标的信息。这时决定用四个新变量来代替原来的二十六个变量。但这四个新变量的表达还不能从输出窗口中直接得到，因为“ComponentMatrix”是指初始因子载荷矩阵，每一个载荷量表示主成分与对应变量的相关系数。用主成分载荷矩阵中的数据除以主成分相对应的特征值开平方根便得到四个主成分中每个指标所对应的系数，最终结果如表5所示：那么，可以得到以下的主成分表达式：F1=0.240*X1+0.240*X2+0.237*X3+0.237*X4+0.023*X5+0.140*X6-0.083*X7+0.238*X8+0.234*X9-0.033*X10+0.235*X11-0.029*X12+0.226*X13+0.209*X14+0.238*X15+0.233*X16-0.203*X17+0.235*X18+0.241*X19+0.229*X20+0.066*X21-0.026*X22+0.224*X23-0.105*X24+0.238*X25+0.202*X26F2=0.036*X1+0.078*X2+0.098*X3+0.010*X4-0.010*X5-0.073*X6+0.260*X7+0.077*X8+0.037*X9+0.390*X10+0.030*X11+0.362*X12-0.166*X13-0.185*X14-0.049*X15-0.059*X16+0.237*X17-0.078*X18+0.032*X19+0.157*X20+0.426*X21+0.353*X22-0.081*X23-0.105*X24-0.293*X25+0.044*X26F3=0.010*X1+0.493*X2+0.082*X3+0.122*X4+0.699*X5-0.152*X6-0.472*X7-0.045*X8-0.062*X9-0.103*X10+0.001*X11-0.092*X12+0.030*X13-0.118*X14-0.107*X15-0.107*X16+0.102*X17-0.132*X18+0.006*X19+0.065*X20-0.128*X21+0.337*X22+0.002*X23-0.048*X24+0.078*X25+0.093*X26F4=0.118*X1+0.035*X2-0.005*X3+0.120*X4+0.309*X5-0.409*X6+0.402*X7-0.082*X8+0.046*X9+0.275*X10+0.162*X11-0.332*X12+0.063*X13+0.097*X14-0.061*X15+0.111*X16+0.017*X17-0.029*X18-0.039*X19-0.040*X20+0.239*X21-0.091*X22+0.186*X23+0.414*X24-0.101*X25-0.098*X266、结果计算表6各主成分分值与排名情况年份F1F1排名F2F2排名F3F3排名F4F4排名F综合得分综合排名2005-5.2990.974-0.477-2.219-3.6992006-4.8882.692-1.0080.066-2.9982007-3.8471.0630.8731.991-2.3272008-1.496-0.916-0.1060.503-1.18620090.565-1.908-2.7190.264-0.10520101.684-2.3490.3740.2150.80420112.863-1.4771.8210.0471.86320124.862-0.8251.282-1.4783.24220135.5412.711-0.0650.6324.391（四）成都市2005-2013年的宜居性结果分析利用上述四个主成分表达式可以计算出成都市宜居性各主成分的取值以及综合评价指标，计算结果如表6所示。图2成都市2005-2013年F1值变化轨迹2005年-2013年的F1排名与总排名一致，呈逐年增长趋势。经济、城市环境、基础服务作为第一主成分，是影响成都市宜居性的主要因素。2005—2013年9年间，成都市的经济、城市环境、基础服务条件都是呈逐年发展趋势。其中，2005-2009年经济发展较2010-2013四年稍缓，城市居民人均可支配收入从11359元增加到18569元,而2010-2013年城市居民人均可支配收入从20835元增加至29968，2005-2009年GDP由2370.76增加到4502.6亿元，2010-2013年GDP由5551.33亿元增加至9108.89亿元，2005-2009年地方财政收入由196.29亿元增加至1279.37亿元，2010-2013年GDP由2022.3亿元增加至2809.82亿元，2005-2010年成都第三产业产值比重依然保持在占GDP的50%左右，在GDP快速增长的情况下，说明成都市第三产业也呈快速增长趋势；公共绿地、建成区绿地率以及污水、垃圾处理率，促进了成都市居住环境与处理废弃物水平的提升，其中，人均公共绿地面积由2005年的10.23m2增加到2013年的16.04m2，建成区绿地率由2005年的37.92%增加到2013年的40.17%，城市污水处理率由77.36%增加到89.01%，垃圾处理率从2007年的98.25%后每年均保持在100%；基础服务条件方面，成都2005-2013年间，人均居住面积由原本的22.18m2增加值35.56m2,人均道路面积由2005年的12.23m2增加至2009年的15.04m2后，2010-2011均呈下降趋势，2012年达9年最高值，为16.24m2，人均公共交通工具拥有数由2005年的13.84部增加至25.70部，公厕数由1328个增加至2066个，城市燃气普及率由2005年的91.12%增加至97.29%，卫生机构床位数由2005年的4.58万张增加至2013年的9.37万张。而成都市的治安案件查处率，2005-2010年呈稳步上升趋势，而2011-2013年查处率均下降。成都市每万人大学生数稳步上升中，由2005年的486.12人增至589.67人。图3成都市2005-2013年F2值变化轨迹F2的排名，2013年仍处于第一位，第二、三、四位为2006、2007、2005年，居于第五的为2012年，六、七、八位分别为2008、2011、2009年，2010年F2的评分最低，与综合评分的排名大相径庭。第二主成分中，体现的是成都的自然环境，对新兴家庭的容纳程度与城市的治安状况。成都的自然环境基本稳定，9年间的平均气温基本稳定在16度，9年日照时数最低为789小时，最高为1128.8小时。购房是每个新生家庭的头等大事，在成都居民的房价收入比由2005年的3.96，持续下跌至2007年的3.17,2008年房价比回温至3.64，紧接着2009-2010快速下跌，达到最低谷的2.64，2011-2013年逐年增加，在2013年达到9年的最高值，为3.97，成都市普通中学数由2005年的524所，在经过逐年的教育改革后，变为了2013年的498所。而第二主成分中依然体现了成都的治安状况，火灾事故发生数由2005年的2604起后，在2006-2007年激增，至4053起，2008年得到了控制，下降为2002起，2009-2012年都控制在差不多的数量内，而在2013年却激增至7100起，成都市每十万人重大刑事犯罪率基本控制在3%左右。图4成都市2005-2013年F3值变化轨迹F3的排名，处于第一名的为2011年，第二、三、四位为2012、2007、2010年，居于第五的为2010年，六、七、八位分别为2008、2005、2006年，2009年评分最低。也与综合评分排名不一致。第三主成分中，主要体现的是成都市的CPI指数，反映居民家庭一般所购买的消费商品和服务价格水平变动情况的宏观经济指标，同人民群众的生活密切相关，同时在整个国民经济价格体系中也具有重要的地位，物价全面地、持续地上涨就被可以认为发生了通货膨胀。成都2005年-2006年的CPI指数比较稳定，而2007-2008年CPI指数狂增，达到了105.2，2009年得到有效控制，回到100.3后，2010-2013年基本都处于103左右的标准。图5成都市2005-2013年F4值变化轨迹F4的排名，2007年位于第一名，第二、三、四位为2013、2008、2009年，居于第五的为2010年，六、七、八位分别为2006、2011、2012年，2005年评分最低。第四主成分中，主要体现的是成都市整体的科研环境。成都市研究与试验发展人员从2005年的10104人，逐年递增，在2013年达到了30334人。可以看出成都整个科研环境在2005-2007年迅速发展着，而在2007-2012年间呈不断下滑的趋势，2012-2013年呈回温趋势。图6成都市2005-2013年F值总体变化轨迹图6显示每个主成分的排名情况及综合得分排名反应了成都市九年来的总体情况，总分从高到低依次为：2013年>2012年>2011年>2010年>2009年>2008年>2007年>2006年>2005年。根据总体得分情况，我们可以将9年归为3个阶段：2005年～2008年成都宜居环境处在初级协调发展阶段，在2009年进入了中级协调发展阶段，且于2010年进入了良好发展阶段。在2010年到2013年间成都宜居环境协调发展的发展水平有较大提高。如上图所示，在2005-2013年整个呈逐年上升趋势的大环境下,在细细比较两者F1、F2、F3、F4的得分后，只有F1的增长趋势与综合得分一致，F2、F3、F4的增长趋势均不一致。成都的经济、城市环境、基础服务，它们是成都整个城市宜居环境的主要决定因素，这几个指标以逐年递增的趋势不断发展着，也体现出成都的整体大环境是良性的，是朝好的方面变化的。F1得分由2005年的-5.29增加到2013年的5.54、从变化趋势图上可以清晰的看到，2005-2008年，F综合得分是超过F1得分的，在2008-2009年期间，两条线相交，F1得分超过了F综合得分，说明在2009-2013年期间，成都经济、城市环境、基础服务的发展态势是良好的，但有其他的因素减缓了成都市整体宜居环境的发展速度。F2得分由成都的自然环境，对新兴家庭的容纳程度与城市的治安状况来决定。由上图可知，2005-2006年呈一个上升趋势后，在2006达到一个9年间的高值，为2.69，紧接着2006-2010都属于一个下降趋势，在2011才重新增长，直至2013年达到最大值2.71。F3的得分主要由CPI指数决定。通过上图可以看出，成都市的CPI指数的变化是非常大的，以2009年为最低值-2.71，2005-2009年呈一个驼峰，于2007年得到最高0.87的评分值，2009-2013年呈一个驼峰，于2012年得到最高值1.82的评分值。F4的得分主要由城市的科研环境决定。通过上图可看出，2005-2007年呈快速增长趋势，而2007-2012年开始，都呈逐步下滑趋势，2012-2013年才呈回升趋势。而且在2007年得到最大值为1.99，2013年排第二，数据仅为0.63。四、基于主成分分析的成都、上海、杭州、深圳2013年宜居性评价分析（一）数据资源来源与横向比较对象的选取1、数据来源 2014年《上海统计年鉴》、2014年《杭州统计年鉴》、2014年《浙江省统计年鉴》、2014年《深圳统计年鉴》、2014年《广东统计年鉴》、各大城市统计局发布的统计公报、统计月报等。2、横向比较对象的选取由中国社会科学院在2014年发布的一份研究 报告 软件系统测试报告下载sgs报告如何下载关于路面塌陷情况报告535n,sgs报告怎么下载竣工报告下载 显示，在中国城市宜居程度排名中，珠海、香港、海口、三亚、厦门、深圳、舟山、无锡、杭州和上海为前十强。而上海、杭州、深圳作为经济环境、城市环境均优良的宜居城市代表，我认为，将这几个城市作为对比对象，是科学并有意义的。(二)基于主成分分析的四大城市2013年宜居性评价1、沿用纵向比较指标的原因上海、杭州、深圳，都是中国有名的宜居城市，但是它们的城市发展是快速的，居民的生活节奏是非常快的。而成都，作为“少不入川，老不出蜀”的四川省省会城市，这个城市的生活节奏相对于其他三个城市，是较为慢的，居民也是较为闲散的。近年来，成都一直致力于加快城市发展节奏，在保留成都的历史特性的同时，也为年轻人打造一个适合他们发展未来的，不逊于沿海发达城市的城市环境。在用一个评价指标评价成都自身9年的变化后，再用同样的指标体系来横向比较成都与这三个城市，这样横纵向交叉对比出的结果，才能更好地更全面地反映成都目前存在的问题。成都在2005-2013年9年间哪些方面存在倒退或者停滞不前的状况，这些问题，可能在成都与其他三个城市作对比的时候显示不出来。而在哪些方面比不上其他三个城市，但是在2005-2013年间，自身是有显著进步的。这些只有通过横纵向的对比，才能更好更全面地分析出来。2、数据的处理将成都、上海、杭州、深圳4个城市2013年26个指标的数据，录入SPSS分析软件进行主成分分析。根据公式对数据进行标准化，得到标准化后的结果，输出公因子方差表。最后得出结果，公因子对所有变量都几乎为1，表明模型解释了每一个变量的全部方差，而不需要特殊因子，即特殊因子的方差看作0。3、主成分的提取表7解释的总方差初始特征值提取平方和载入成份合计方差的%累积%合计方差的%累积%113.39251.50751.50713.39251.50751.50728.45732.52784.0358.45732.52784.03534.15115.9651004.15115.96510046.87E-162.64E-1510055.87E-162.26E-1510064.89E-161.88E-1510074.57E-161.76E-1510084.22E-161.62E-1510093.87E-161.49E-15100102.89E-161.11E-15100112.63E-161.01E-15100122.09E-168.05E-16100131.35E-165.21E-16100147.95E-173.06E-16100152.67E-171.03E-16100165.01E-181.93E-1710017-7.50E-17-2.89E-1610018-1.18E-16-4.55E-1610019-1.88E-16-7.22E-1610020-2.13E-16-8.18E-1610021-3.02E-16-1.16E-1510022-3.62E-16-1.39E-1510023-3.85E-16-1.48E-1510024-4.63E-16-1.78E-1510025-5.09E-16-1.96E-1510026-6.44E-16-2.48E-15100提取方法：主成份分析。输出总方差解释表，如表3中可知，变量相关性有三个较大特征根，即13.392、8.457、4.151，第一主成分、第二主成分、第三主成分累积方差率分别为51.507%、84.035%、87.017%和100%，它们一起解释总方差的100%（累计贡献率），基于过程内取特征根大于1的原则，抽取三个主成分。4、主成分中各指标的载荷表8成分矩阵成份成份123123年末常住人口0.8780.4410.188垃圾处理率-0.0130.91-0.414城市居民人均可支配收入0.747-0.639-0.185人均道路面积0.3110.784-0.537GDP0.96500.262人均公共交通工具拥有数-0.7670.4120.491地方财政收入0.6720.6920.265普通中学数0.7560.620.208CPI指数-0.8130.1390.566公厕数0.8980.4060.17第三产业产值比重0.952-0.3060.029城市燃气普及率0.6640.016-0.748全年平均气温0.068-0.960.271卫生机构床位数0.4020.8990.171人均公共绿地面积-0.711-0.383-0.59火灾事故发生数0.6790.3630.638建成区绿地率-0.9530.109-0.283年每十万人重大刑事犯罪率-0.532-0.6860.497日照时数-0.0920.717-0.691治安案件查处率-0.7090.7040.049人均居住面积-0.9110.0640.407研发投入占GDP比例0.813-0.581-0.041房价收入比-0.7320.4760.487每万人大学生数-0.8580.446-0.254污水处理率-0.358-0.86-0.365研究与实验发展人员0.941-0.3060.145同上述分析，可以得到以下结论。F1：年末常住人口、人均可支配收入、GDP、第三产业产值比重、普通中学数、公厕数、城市燃气普及率、火灾事故发生数、研发投入占GDP比例、研发与实验发展人员。即表示，第一主成分中主要体现城市的经济环境、城市的便利程度、创新环境这些指标。F2：地方财政收入、建成区绿地率、日照时数、人均居住面积、垃圾处理率、人均道路面积、卫生机构床位数、治安案件查处率、每万人大学生数。即表示，第二主成分中主要体现的是城市的自然环境、生活环境、治安环境，以是否居住得舒适为关注重点。F3：CPI指数、全年平均气温、人均居住面积、房价收入比、人均公共交通工具拥有数、年每十万人重大刑事犯罪率。即表示，第三主成分中主要体现一个城市的消费水平、是否买得起房、公共交通是否发达、刑事案件是否频发，这些其实都是想要入住该城市的人需要考虑的问题，因此，将F3认为是城市的容纳性。5、主成分表达式用主成分载荷矩阵中的数据除以主成分相对应的特征值开平方根便得到四个主成分中每个指标所对应的系数，得到以下的主成分表达式：F1=0.240*X1+0.2*X2+0.26*X3+0.18*X4+-0.22*X5+0.26*X6-0.02*X7-0.19*X8-0.26*X9-0.03*X10=0.25*X11-0.2*X12-0.1*X13+0*X14+0.08*X15-0.21*X16+0.21*X17+0.25*X18+0.18*X19+0.11*X20+0.19*X21-0.15*X22-0.19*X23+0.22*X24-0.23*X25+0.26*X26F2=0.15*X1-0.22*X2+0*X3+0.24*X4-0.05*X5-0.11*X6-0.33*X7-0.13*X8+0.04*X9+0.25*X10+0.02*X11+0.16*X12-0.3*X13+0.31*X14+0.27*X15+0.14*X16+0.21*X17+0.14*X18+0.01*X19+0.31*X20+0.12*X21-0.24*X22-+0.24*X23-0.2*X24-0.15*X25-0.11*X26F3=0.09*X1-0.09*X2+0.13*X3+0.13*X4+0.28*X5+0.01*X6+0.13*X7-0.29*X8-0.14*X9-0.34*X10+0.2*X11+0.24*X12-0.18*X13-0.2*X14-0.26*X15+0.24*X16+0.10*X17+0.08*X18-0.37*X19+0.08*X20+0.31*X21+0.24*X22+0.02*X23-0.02*X24-0.12*X25+0.07*X266、结果计算同理，通过对成都、上海、杭州、深圳2013年的数据进行处理后，得到三个主成分，通过相同方式的计算，得到下列各城市的各项比分：图7四大城市得分对比图（三）四大城市2013年宜居性评价结果分析通过与上海、杭州、深圳三个城市的对比，还是可以清晰地看出，成都目前的城市宜居环境依然存在很大的进步空间，在四个城市中，成都的综合排名在第二位，但可以看出，F1的评分，成都是排位第四，F2与F3分值均排位第一。如果对四个城市2013年具体的数据进行比较，我们可以首先看出，四个城市均为特大城市，人口最少的也为将近九百万的人口。在城市居民人均可支配收入方面，成都属于内陆城市，是四个城市中金额最少的，仅为29968元，最高的为深圳，44653万元。成都的GDP为9108.89亿元，比杭州的GDP8343.52亿元高，却比上海21602.12亿元低很多。而在这样的GDP收入的前提下，成都的财政收入仅次于上海，位居四个城市第二。第三产业比重，成都位于四个城市最末位，仅为0.5。经济方面，可以看出，成都是个经济发展较快的城市，居民的收入、城市整体的GDP价值，财政收入都是可以跟其余沿海大城市比肩的，但是，成都的第三产业产值逐年处于0.5的水准，没有特别明显的提高。成都自古有”天府之国”之城，自然环境是有目共睹的，全年基本都保持着适宜居住的气候，成都2013年的人均公共绿地面积为16.04，位于四座城市第三，唯有上海以13.38居于成都之下，上海的行政区划面积为6,340.5平方公里，成都的行政区划为11939平方公里，可以说，成都的行政区划几乎为上海的两倍大小，而人均绿地面积却只能勉强超过上海不到3平方米，并且是在上海常住人口超成都常住人口一倍的前提下。而建成区绿地率成都仅以0.06%的微小差距居于杭州之后，并且成都也拥有适宜人类居住与生产生活的超一千小时日照。城市环境方面，成都的人均居住面积是四个城市里最大的，为35.56平方米，基本是房价全国数一数二的上海的人均居住面积的两倍，成都房价收入之比的数值也是最高的，为3.97,上海的仅为1.63，杭州与深圳基本为2，可以看出，成都的居民还是可以较其他大城市轻松地购房。而在污水处理率方面，成都仅为89.01%，居于上海之前，杭州与深圳之后。生活垃圾处理率，几个城市基本为完全处理。一个城市的住房问题，干净整洁问题，是居民能否在这个城市安家落户、安心生活的重要前提。基础服务方面，成都的人均道路面积、城市燃气普及率、公厕数量都是不落于其他几个宜居城市之后的。而与居民的生活息息相关的，公共交通拥有数，即居民能否快速通过公共交通完成出行要求的指标，成都位于四个城市的首位。普通中学数、卫生床位数，成都仅居于上海之后。治安环境方面，成都的火灾事故由原本2005年的2604起激增至2013年的7100起，上海2013年的火灾事故则为9623起，杭州仅为3423起，深圳为6423起。可以看出，大城市的火灾事故是多发的，而且每每造成的巨额的经济损失。而老旧的线路，是除人为失误外的第二大火灾原因，因此，城市，尤其是特大的城市，更需要政府投资，定期检查线路，防止此类火灾的多发。而成都年每十万人重大刑事犯罪率仅次于深圳，居于第二。深圳是个打工人口基数庞大的城市，同样是打工人口基数庞大的上海市，重大刑事犯罪率却仅为1.32%，可以看出，上海市的治安是很好的，值得其他城市学习它的管理方式。治安案件查处率，成都居于四个城市之首，为0.68。创新环境方面，成都的研发投入占GDP比例是以极大的劣势居于四个城市之末的，说明成都对科研方面还不够重视，研究与实验发展人员也仅为3.03万人，上海、杭州、深圳的研究实验发展人员分别为22.68、6.88、17.25万人。而成都境内的高校是很多的，每万人大学生数是四个城市中人数最多的，为589.67人。在有如此良好的前提下，因对创新环境的重视不够，不论是投入，还是研发的人员人数，成都需要在科研方面下的功夫，还有很多很多。五、成都市宜居性问题剖析及改善措施（一）现存问题1、经济方面成都的经济整体呈快速发展的态势，但CPI指数依然呈波动趋势，不能稳定在一个值上。并且，成都的第三产业比重几乎固定在50%左右，与上海、杭州、深圳等城市对比后，成都整个的经济转型速度有待提高。2、自然环境成都是有名的宜居城市，但按照国家环境空气质量新标准评价，成都的达标天数却不到50%，PM2.5超标现象严重，这是因为成都在很多空气质量排名落后的大城市都在倡导公共交通时，依然没有出台鼓励公共交通的相关政策，居民出行不便首先考虑的是购车，机动车的尾气加剧了空气污染。而成都市的公共绿地面积也需要更多的资金投入。3、基础服务成都的基础服务还是维持在一个较高的水准的，但是在成都拥有很高的人均公共交通工具数的前提下，仍然鼓励居民购置私家车。在成都人均道路面积仅为15.85平方米的情况下，堵车的交通状况越来越严重。4、治安环境成都的火灾事故，由2005年的2604起激增至2013年的7100起，其中，人为失误是导致这个结果的最大因素，但由于电路老化造成的火灾，也是火灾事故频发的重要原因。而成都的重大刑事犯罪率也是在几个宜居城市中较高的，说明，成都还需要通过增加警力等手段在防止刑事事件频发上下功夫。5、创新环境通过对比成都2005-2013年创新类的几个数据后可以看出，成都在研发投入上，2005-2010年都呈快速增长的趋势，体现出这六年里，成都对科研方面还是较重视的，而2010-2013年四年间，研发投入比重逐年减少，研发与实验发展人员，在2005-2010年间基本只有百人间的变化，2010-2013年才有人数上大的增长。但是，对科研的重视并不只是相关人员的增长就可以说明的。尤其与上海、杭州、深圳三个城市对比后，可以看出，这三个宜居城市对于科研是十分重视的，上海、深圳在GDP与成都超出很多的情况下，依然能保证每年3%的研发投入，且研发人员数量是22.68万、17.25万人，杭州在GDP与成都基本持平的情况下，保证了自己每年1.72%的研发投入。（二）建议1、经济方面成都CPI指数在9年间时高时低，而CPI指数作为确定居民生活和确定工资政策的依据，是用来反映通货膨胀程度的指标。因此，政府应该更及时掌握居民消费状况，研究和制定居民消费价格政策。成都第三产业的发展速度，在几年间并没有大的突破。加快推进产业结构调整是转变经济发展的重要任务，更是成都在建设宜居性城市需要面对的突出问题。因为第三产业在助推经济发展的同时，承担着推进各项社会事业全面发展和进步的职责，它涵盖了：科技、文化、卫生、教育、体育、社会保障、社会福利、公共设施、居民服务及水利、环境、公共设施管理等事业的建设和发展，因此，加快第三产业发展，是主动适应经济发展潮流的必然抉择。2、自然环境任何以牺牲自然环境为代价的经济发展都是畸形的，成都作为一个空气环境质量并不算理想的城市，更应该大力鼓励居民通过使用公共交通出行，限制污染型工业的入驻，并且有意识地对市内此类企业进行集中搬迁。3、基础服务基础服务设施是社会赖以生存发展的一般物质条件，不仅包括公路、铁路、机场、通讯、水电煤气等基础公共设施，亦要建设更加完善的包括教育、科技、医疗卫生、体育及文化等社会事业即“社会性服务基础设施”。4、治安环境成都需要投入资金，定期地高质量地对居民区的电路进行检修，避免因电路老化造成火灾事故的发生。而且，也应该在社会治安方面，投入更多的精力与财力，避开重大刑事案件的发生，也要确保在案件已经发生的情况下，更加切实有效地进行侦破。5、创新环境成都应该加大对研发的投入，与各大高校进行资源与项目的合作，引进更多的研发人材，创造一个良好的科研环境。六、结论针对成都现存的问题提出的建议中，最有可行性的部分，是在公共交通这一方面。因为它不仅与城市环境有关，更是与基础服务息息相关。在政府投入大量财力、物力来建设公共交通的时候，却不鼓励居民绿色出行，反而为了城市的经济因素，依然鼓励居民购置私家车代步。这不仅造成了城市的交通越发堵塞，车辆排出的大量尾气更是让城市的环境受到更多的污染。政府接下来要做的事情还有很多，如限制车辆上牌照，实行公共交通优惠政策，通过对居民普及环保知识等做法，切实解决城市的交通问题。建设一个适合居住的城市不是一朝一夕，一蹴而就的，它是一个循序渐进的过程。在一个宜居城市的建设中，首先需要政府对于整个过程有一个宏观的规划、预想。本文中简历的评价指标涵盖了经济、交通、自然环境、城市环境、基础服务、治安环境、基础服务的内容，是一个相对较为全面的评价指标体系。在成都今后的城市建设中，对于影响宜居城市的主要因素要重点发展，次要的因素也应该做出更多的努力，更加注重城市规划的建设，为建设真正的宜居城市做出努力。PAGE30