《新型城镇化质量评价指标体系构建及权重的计算案例综述》2300字

新型城镇化质量评价指标体系构建及权重的计算案例综述目录TOC\o"1-3"\h\u20729新型城镇化质量评价指标体系构建及权重的计算案例综述 112557（一）新型城镇化质量评价指标体系的构建 1293201.构建原则 1268502.研究数据及来源 2301173.指标体系选取 2244094.指标体系建立 35109（二）新型城镇化质量测度及权重确定 4317161.熵值法基本原理 4250882.权重确定 4（一）新型城镇化质量评价指标体系的构建1.构建原则（1）系统性原则新型城镇化是一个具有综合性的指标，指标之间的关系是相互关联的。为了更加客观、全面地反映新型城镇化的质量水平，建立相对完整的指标体系，在选取指标的过程中，必须将指标体系视为一个整体系统。在理解新型城镇化内涵和特征的基础上，从各个方面对其进行分析和评价，从而客观、真实地评价研究区域。（2）合理性原则指标的选取必须符合城镇化发展规律，要具有真实性、可靠性，具有现实的研究意义。同时，指标的数据要有可收集型，能够量化。确保来源真实，用科学的方法处理数据。（3）层次性原则新型城镇化内涵丰富，是一个动态变化的过程，。指标体系的建立需要有一定的层次，确保的宏观与微观的层面都能分析影响因素。（4）可比性原则可比性是建立指标体系最基本的原则之一。保证选取的指标在同一系统内，从时间维度和空间维度，从多个角度，维度分析，确保结果的具体性与客观性。（5）可得性原则本研究致力于构建科学、可比、全面的指标体系，尽量全面地反映评价主体的信息，然而由于一些城市的统计数据不连贯，统计口径不一，还有个别年份出现遗漏，从而使某些指标不能被纳入到指标体系中，所以在必要的情况下，也要根据可得的原则作出选择和放弃。2.研究数据及来源本文新型城镇化质量评价采用2016-2020年珠三角城市群９个地级以上城市数据进行分析，数据来源于《广东省统计年鉴（2021）》、《广州市统计年鉴（2021）》、《深圳市统计年鉴（2021）》、《珠海市统计年鉴（2021）》、《佛山市统计年鉴（2021）》、《惠州市统计年鉴（2021）》、《东莞市统计年鉴（2021）》、《江门市统计年鉴（2021）》、《中山市统计年鉴（2021）》、《肇庆市统计年鉴（2021）》、以及各城市2021年统计公报等。3.指标体系选取为达到全面评价新型城镇化质量的目的，本文通过对现有的新型城镇化质量评价体系研究成果进行分析，在一定的原则基础之上，选择了六个维度进行评价和分析。首先，经济发展对新型城镇化具有重要的支持作用，要重视区域的经济发展水平和效率。其次，新型城市化是“以人为本”的城镇化，要重视实现人口质量结构的优化，实现公共卫生和设施服务的全面覆盖。第三，城乡一体化是实现新型城镇化突破的关键，它既要协调人地发展，又要努力缩小城乡之间的差距。第四，要发展新型城镇化，必须以可持续发展为前提。一方面，要注重生态环境的改善，实现绿色、低碳的可持续发展。同时，要强化科技创新，注重人才的培养，实现社会、经济、生态的良性发展。本文的构建的新型城镇化质量评价体系模型将从人口发展、经济发展、公共卫生、资源环境、创新发展、城乡统筹六个方面表征新型城镇化质量水平。4.指标体系建立在借鉴前人研究与相关核心期刊的基础上，通过观察、对比、修正后，最终建立了六个一级指标、二十四个指标，其中四个负向指标，二十个正向指标，见表3-1。表3-1新型城镇化质量评价指标体系准则层指标层指标层属性人口发展常住人口城镇化率/%正向人口密度(人/平方公里)负向普通高校在校学生数/人正向经济发展人均地区生产总值/元正向地方一般公共预算收入/万元正向地方一般公共预算支出/万元正向第三产业比值占GDP比重%正向电力消费量（亿千瓦小时）负向公共卫生卫生技术人员数/人正向医疗卫生床位/张正向医院、卫生院数/个正向城乡统筹农业投资比重%正向农村与城镇居民人均可支配收入之比负向农村城镇居民人均消费水平之比负向资源环境邮电业务总量正向城市公共交通车辆标准运营数（标台）正向亿元生产总值生产安全事故死亡率%正向公路通车里程（千米）正向文化、文物事业机构数（个）正向城市人均公园绿地面积（平方米）正向生活污水处理率%正向创新发展教育支出（亿元）正向工业企业研究与试验发展人员（人）正向工业企业研究与试验发展经费（亿元）正向（二）新型城镇化质量测度及权重确定1.熵值法基本原理熵原是一种热力学概念，被用于度量数据的无序度。被广泛应用于城镇化质量评价研究。熵值反映了指标的离散程度，指标的离散程度越大，则该指标的权重越大，其对综合评价的影响就越大。熵值法在权重确定时，可以减少和避免人为因素以及某些客观局限对权重的干扰，从而保证评价结果的客观性和可信度。该方法具有反映数据信息完整性的优点，并且能有效解决指标间信息重叠的问题。2.权重确定（1）选取样本选取n个样本，m个指标，Xij则为第i个样本的第j个指标数值（i=1、2、3…n;j=1、2、3…m）（2）数据标准化处理对所选择的指标数据进行无量纲化处理，以消除因量纲和单位而产生的差异。在不同的属性指标中，其无量纲化的处理方法是不一样的。本文所用方法如下：正向指标：X负向指标：X评价指标数值经过无量纲化处理后，数值介于0.0001-1.0001之间，数值越大，指标的状态越好，反之，数值越小，指标的状态越差。（3）计算