表3.7列出了总体宜居性的“假设”模拟结果,表3.8至3.12分别列出五大类别的模拟结果。读者在解读模拟后的排名和得分时应格外慎重。在3.2部分中已提及,“假设”模拟是静态模拟。因此,各城市的“模拟后排名”是在假设该城市改善其最差的20%指标,使其达到100个城市的平均水平,而其他城市水平保持不变的基础上做出的。
这项模拟研究不仅能揭示城市在大力改善宜居性标准方面的潜力,还能对改善宜居性标准的措施提供建设性反馈,即针对性地改善实际排名中最差的20%指标。因为受到人力物力的限制,各城市政府必须最有效地利用资源。
表3.7: 100个大中华城总体宜居性“假设”模拟分析
经济体 |
排名 |
得分 |
||
模拟前 |
模拟后 |
模拟前 |
模拟后 |
|
澳门 |
1 |
1 |
4.5544 |
5.0213 |
威海 |
2 |
2 |
2.8669 |
3.1049 |
香港 |
3 |
2 |
2.6151 |
3.5392 |
烟台 |
4 |
4 |
1.4956 |
1.7807 |
厦门 |
5 |
4 |
1.4660 |
1.7515 |
台北 |
6 |
4 |
1.2570 |
2.1959 |
潍坊 |
7 |
5 |
1.1977 |
1.4833 |
南通 |
8 |
6 |
1.1226 |
1.4132 |
常州 |
9 |
6 |
1.1189 |
1.3420 |
南京 |
10 |
7 |
0.9566 |
1.2300 |
杭州 |
11 |
6 |
0.9288 |
1.3730 |
东营 |
12 |
6 |
0.9179 |
1.2707 |
滨州 |
13 |
7 |
0.9114 |
1.2031 |
青岛 |
14 |
10 |
0.8720 |
1.0786 |
无锡 |
15 |
7 |
0.8692 |
1.1974 |
扬州 |
16 |
10 |
0.7496 |
1.0183 |
泰安 |
17 |
10 |
0.6799 |
0.9791 |
江苏泰州 |
18 |
11 |
0.6702 |
0.9395 |
拉萨 |
19 |
4 |
0.6567 |
2.3168 |
宁波 |
20 |
8 |
0.6419 |
1.1170 |
淄博 |
21 |
13 |
0.5474 |
0.9091 |
临沂 |
22 |
14 |
0.5303 |
0.8722 |
中山 |
23 |
15 |
0.4917 |
0.8658 |
株洲 |
24 |
16 |
0.4833 |
0.8496 |
高雄 |
25 |
6 |
0.4754 |
1.4274 |
芜湖 |
26 |
14 |
0.4711 |
0.8772 |
嘉兴 |
27 |
14 |
0.4634 |
0.8711 |
苏州 |
28 |
16 |
0.4566 |
0.8594 |
福州 |
29 |
17 |
0.4326 |
0.7155 |
海口 |
30 |
10 |
0.3937 |
1.0544 |
上海 |
31 |
10 |
0.3816 |
1.0699 |
济南 |
32 |
16 |
0.3788 |
0.7701 |
合肥 |
33 |
17 |
0.3755 |
0.7114 |
常德 |
34 |
16 |
0.3612 |
0.8181 |
深圳 |
35 |
8 |
0.3581 |
1.1602 |
大连 |
36 |
17 |
0.3493 |
0.7286 |
漳州 |
37 |
17 |
0.3358 |
0.7203 |
许昌 |
38 |
17 |
0.3064 |
0.7200 |
浙江台州 |
39 |
16 |
0.2930 |
0.7788 |
绍兴 |
40 |
17 |
0.2884 |
0.7143 |
金华 |
41 |
17 |
0.2681 |
0.6998 |
南宁 |
42 |
21 |
0.2576 |
0.5942 |
德州 |
43 |
21 |
0.2239 |
0.5970 |
北京 |
44 |
10 |
0.1923 |
1.0686 |
济宁 |
45 |
22 |
0.1773 |
0.5365 |
鄂尔多斯 |
46 |
8 |
0.1726 |
1.1427 |
台中 |
47 |
8 |
0.1509 |
1.1384 |
镇江 |
48 |
23 |
0.1226 |
0.4886 |
岳阳 |
49 |
21 |
0.1118 |
0.5617 |
宜昌 |
50 |
29 |
0.1079 |
0.4421 |
泉州 |
51 |
25 |
0.1071 |
0.4775 |
银川 |
52 |
16 |
0.0331 |
0.8136 |
盐城 |
53 |
37 |
0.0209 |
0.3417 |
淮安 |
54 |
25 |
-0.0186 |
0.4773 |
徐州 |
55 |
42 |
-0.0376 |
0.2572 |
成都 |
56 |
29 |
-0.0436 |
0.4406 |
洛阳 |
57 |
30 |
-0.0775 |
0.3958 |
聊城 |
58 |
39 |
-0.0990 |
0.2924 |
重庆 |
59 |
43 |
-0.1045 |
0.2318 |
包头 |
60 |
20 |
-0.1111 |
0.6358 |
贵阳 |
61 |
22 |
-0.1636 |
0.5231 |
柳州 |
62 |
44 |
-0.1664 |
0.2151 |
昆明 |
63 |
38 |
-0.1864 |
0.3052 |
吉林市 |
64 |
30 |
-0.2495 |
0.3854 |
大庆 |
65 |
16 |
-0.3105 |
0.8358 |
长沙 |
66 |
44 |
-0.3362 |
0.1951 |
广州 |
67 |
21 |
-0.3644 |
0.6247 |
菏泽 |
68 |
52 |
-0.3884 |
0.0539 |
枣庄 |
69 |
52 |
-0.4790 |
0.0959 |
南昌 |
70 |
52 |
-0.5132 |
0.0991 |
天津 |
71 |
49 |
-0.5437 |
0.1145 |
江门 |
72 |
53 |
-0.5908 |
0.0249 |
沧州 |
73 |
55 |
-0.6035 |
-0.0395 |
沈阳 |
74 |
52 |
-0.6379 |
0.0811 |
西安 |
75 |
54 |
-0.6422 |
0.0085 |
惠州 |
76 |
47 |
-0.6674 |
0.1425 |
太原 |
77 |
48 |
-0.7039 |
0.1264 |
襄阳 |
78 |
65 |
-0.8188 |
-0.2790 |
西宁 |
79 |
52 |
-0.8678 |
0.0238 |
长春 |
80 |
54 |
-0.8895 |
0.0095 |
廊坊 |
81 |
66 |
-0.8937 |
-0.3168 |
温州 |
82 |
52 |
-0.8969 |
0.0484 |
鞍山 |
83 |
60 |
-0.9228 |
-0.1139 |
东莞 |
84 |
23 |
-0.9275 |
0.4920 |
郑州 |
85 |
65 |
-0.9370 |
-0.2831 |
佛山 |
86 |
53 |
-0.9714 |
0.0193 |
武汉 |
87 |
54 |
-1.0222 |
-0.0243 |
石家庄 |
88 |
67 |
-1.1436 |
-0.3714 |
唐山 |
89 |
66 |
-1.1747 |
-0.3325 |
乌鲁木齐 |
90 |
54 |
-1.1809 |
-0.0198 |
邯郸 |
91 |
68 |
-1.2396 |
-0.3942 |
衡阳 |
92 |
72 |
-1.2587 |
-0.5984 |
哈尔滨 |
93 |
71 |
-1.4460 |
-0.5367 |
榆林 |
94 |
74 |
-1.4473 |
-0.6281 |
保定 |
95 |
76 |
-1.4487 |
-0.6691 |
南阳 |
96 |
70 |
-1.4494 |
-0.5106 |
湛江 |
97 |
64 |
-1.5535 |
-0.2118 |
呼尔浩特 |
98 |
70 |
-1.6465 |
-0.5116 |
兰州 |
99 |
80 |
-2.1154 |
-0.9089 |
茂名 |
100 |
72 |
-2.3776 |
-0.5992 |
“假设”模拟结果显示大中华城市在大幅度提高宜居性方面的潜力。例如,经过模拟,上海的排名从目前第31位提升到第10位,提高了21个名次。北京的排名从目前第44位提升到第10位。
通过重点改善最差的20%指标,本研究中的100个城市可以平均提高19.81个名次。对于在大中华宜居城市指数排名后半部分的城市而言,改进更为明显。经过模拟,排在第51至100位的城市可以平均提高25.84个名次。
表3.8: 100个大中华城市经济活力与竞争力“假设”模拟分析
经济体 |
排名 |
得分 |
||
模拟前 |
模拟后 |
模拟前 |
模拟后 |
|
澳门 |
1 |
1 |
5.0241 |
5.8823 |
香港 |
2 |
2 |
3.6907 |
4.4687 |
台北 |
3 |
3 |
2.1473 |
3.0994 |
深圳 |
4 |
4 |
1.6962 |
1.9773 |
厦门 |
5 |
5 |
1.3250 |
1.5078 |
北京 |
6 |
4 |
1.2923 |
1.7821 |
南京 |
7 |
7 |
1.2249 |
1.2450 |
广州 |
8 |
5 |
1.1940 |
1.4110 |
杭州 |
9 |
7 |
1.1665 |
1.2639 |
海口 |
10 |
4 |
1.1567 |
1.7104 |
台中 |
11 |
4 |
1.1295 |
2.0345 |
高雄 |
12 |
3 |
1.0843 |
2.1740 |
苏州 |
13 |
8 |
1.0678 |
1.2169 |
威海 |
14 |
11 |
0.9551 |
1.1451 |
青岛 |
15 |
15 |
0.8406 |
0.8727 |
上海 |
16 |
5 |
0.8164 |
1.3841 |
大连 |
17 |
14 |
0.7899 |
0.9938 |
成都 |
18 |
18 |
0.6611 |
0.7582 |
无锡 |
19 |
17 |
0.6413 |
0.7986 |
贵阳 |
20 |
16 |
0.6372 |
0.8255 |
常州 |
21 |
18 |
0.6321 |
0.6865 |
宁波 |
22 |
15 |
0.6225 |
0.8458 |
东莞 |
23 |
14 |
0.5876 |
1.0429 |
东营 |
24 |
14 |
0.5366 |
0.9608 |
拉萨 |
25 |
6 |
0.5261 |
1.2528 |
福州 |
26 |
23 |
0.4609 |
0.5905 |
长沙 |
27 |
25 |
0.3722 |
0.5290 |
中山 |
28 |
23 |
0.3590 |
0.6096 |
西安 |
29 |
27 |
0.3310 |
0.4357 |
武汉 |
30 |
27 |
0.2877 |
0.4219 |
镇江 |
31 |
26 |
0.2723 |
0.4748 |
天津 |
32 |
29 |
0.2409 |
0.3491 |
南通 |
33 |
30 |
0.2395 |
0.3232 |
昆明 |
34 |
27 |
0.2130 |
0.4049 |
烟台 |
35 |
23 |
0.1924 |
0.6020 |
济南 |
36 |
27 |
0.1666 |
0.3990 |
嘉兴 |
37 |
29 |
0.1527 |
0.3453 |
绍兴 |
38 |
30 |
0.1201 |
0.3087 |
扬州 |
39 |
36 |
0.1133 |
0.1791 |
金华 |
40 |
27 |
0.1014 |
0.3845 |
沈阳 |
41 |
41 |
0.0962 |
0.0962 |
惠州 |
42 |
42 |
0.0868 |
0.0868 |
合肥 |
43 |
27 |
0.0639 |
0.3880 |
潍坊 |
44 |
27 |
0.0541 |
0.4356 |
泉州 |
45 |
27 |
0.0495 |
0.3830 |
温州 |
46 |
39 |
-0.0150 |
0.1162 |
临沂 |
47 |
30 |
-0.0626 |
0.3202 |
郑州 |
48 |
47 |
-0.0855 |
-0.0206 |
漳州 |
49 |
42 |
-0.0906 |
0.0939 |
银川 |
50 |
26 |
-0.0919 |
0.4731 |
淄博 |
51 |
30 |
-0.1083 |
0.3146 |
浙江台州 |
52 |
30 |
-0.1330 |
0.3007 |
南宁 |
53 |
34 |
-0.1339 |
0.2109 |
株洲 |
54 |
31 |
-0.1631 |
0.2799 |
太原 |
55 |
34 |
-0.1816 |
0.2123 |
芜湖 |
56 |
27 |
-0.1912 |
0.3718 |
重庆 |
57 |
43 |
-0.1948 |
0.0760 |
徐州 |
58 |
48 |
-0.1992 |
-0.0852 |
江苏泰州 |
59 |
54 |
-0.2330 |
-0.1525 |
乌鲁木齐 |
60 |
32 |
-0.2723 |
0.2511 |
廊坊 |
61 |
52 |
-0.2802 |
-0.1161 |
淮安 |
62 |
38 |
-0.2822 |
0.1184 |
泰安 |
63 |
46 |
-0.3348 |
0.0031 |
佛山 |
64 |
33 |
-0.3527 |
0.2369 |
南昌 |
65 |
56 |
-0.3854 |
-0.1912 |
盐城 |
66 |
53 |
-0.3920 |
-0.1363 |
宜昌 |
67 |
40 |
-0.4121 |
0.0983 |
滨州 |
68 |
46 |
-0.4242 |
0.0258 |
兰州 |
69 |
46 |
-0.4307 |
-0.0036 |
江门 |
70 |
46 |
-0.4590 |
-0.0081 |
鄂尔多斯 |
71 |
26 |
-0.5435 |
0.4647 |
枣庄 |
72 |
47 |
-0.5851 |
-0.0645 |
包头 |
73 |
31 |
-0.5878 |
0.2740 |
长春 |
74 |
59 |
-0.5923 |
-0.2328 |
德州 |
75 |
46 |
-0.6171 |
-0.0113 |
济宁 |
76 |
48 |
-0.6332 |
-0.0794 |
洛阳 |
77 |
56 |
-0.6973 |
-0.1895 |
柳州 |
78 |
40 |
-0.7034 |
0.1026 |
岳阳 |
79 |
47 |
-0.7166 |
-0.0703 |
呼尔浩特 |
80 |
77 |
-0.7688 |
-0.6647 |
聊城 |
81 |
54 |
-0.8155 |
-0.1504 |
榆林 |
82 |
71 |
-0.8183 |
-0.4859 |
鞍山 |
83 |
60 |
-0.8726 |
-0.2466 |
常德 |
84 |
51 |
-0.8990 |
-0.1097 |
吉林市 |
85 |
70 |
-0.9286 |
-0.4571 |
西宁 |
86 |
70 |
-0.9347 |
-0.4549 |
沧州 |
87 |
79 |
-0.9788 |
-0.7189 |
襄阳 |
88 |
63 |
-1.0126 |
-0.3058 |
菏泽 |
89 |
63 |
-1.0749 |
-0.3293 |
衡阳 |
90 |
77 |
-1.1001 |
-0.6560 |
哈尔滨 |
91 |
70 |
-1.1455 |
-0.4495 |
大庆 |
92 |
32 |
-1.1471 |
0.2430 |
石家庄 |
93 |
70 |
-1.1617 |
-0.4584 |
湛江 |
94 |
89 |
-1.2089 |
-1.0639 |
许昌 |
95 |
63 |
-1.2196 |
-0.3391 |
唐山 |
96 |
67 |
-1.2698 |
-0.4146 |
保定 |
97 |
80 |
-1.4784 |
-0.7644 |
邯郸 |
98 |
84 |
-1.5864 |
-0.8810 |
南阳 |
99 |
76 |
-1.6293 |
-0.6444 |
茂名 |
100 |
87 |
-1.7836 |
-0.9792 |
表3.9: 100个大中华城市环保与可持续性“假设”模拟分析
经济体 |
排名 |
得分 |
||
模拟前 |
模拟后 |
模拟前 |
模拟后 |
|
香港 |
1 |
1 |
3.2376 |
3.4687 |
澳门 |
2 |
2 |
2.5713 |
2.7512 |
海口 |
3 |
3 |
2.2278 |
2.2278 |
拉萨 |
4 |
1 |
2.0998 |
3.8644 |
台北 |
5 |
4 |
1.8164 |
2.0979 |
威海 |
6 |
4 |
1.7664 |
2.1234 |
厦门 |
7 |
6 |
1.4677 |
1.7657 |
南宁 |
8 |
8 |
1.2668 |
1.4042 |
深圳 |
9 |
7 |
1.2458 |
1.5731 |
中山 |
10 |
8 |
1.2256 |
1.4141 |
吉林市 |
11 |
11 |
1.2009 |
1.2009 |
鄂尔多斯 |
12 |
6 |
1.1899 |
1.7447 |
高雄 |
13 |
8 |
1.1473 |
1.3469 |
柳州 |
14 |
14 |
0.8907 |
0.8907 |
湛江 |
15 |
15 |
0.8860 |
0.8860 |
泉州 |
16 |
14 |
0.8308 |
0.9763 |
常德 |
17 |
17 |
0.8265 |
0.8265 |
岳阳 |
18 |
18 |
0.7976 |
0.7976 |
漳州 |
19 |
14 |
0.7713 |
1.0504 |
昆明 |
20 |
14 |
0.7496 |
1.0065 |
烟台 |
21 |
14 |
0.7186 |
1.0871 |
福州 |
22 |
13 |
0.6552 |
1.1506 |
扬州 |
23 |
14 |
0.6175 |
1.0878 |
江门 |
24 |
22 |
0.6034 |
0.7122 |
株洲 |
25 |
25 |
0.5965 |
0.5965 |
重庆 |
26 |
26 |
0.5654 |
0.5654 |
大连 |
27 |
14 |
0.5498 |
0.9260 |
常州 |
28 |
14 |
0.5101 |
0.8918 |
台中 |
29 |
13 |
0.5066 |
1.1580 |
青岛 |
30 |
15 |
0.4700 |
0.8841 |
芜湖 |
31 |
22 |
0.4687 |
0.6571 |
苏州 |
32 |
18 |
0.3900 |
0.8095 |
潍坊 |
33 |
22 |
0.3831 |
0.7017 |
泰安 |
34 |
22 |
0.3444 |
0.6867 |
无锡 |
35 |
14 |
0.3441 |
0.9569 |
南昌 |
36 |
32 |
0.3244 |
0.4563 |
合肥 |
37 |
29 |
0.3163 |
0.5052 |
包头 |
38 |
17 |
0.2504 |
0.8189 |
惠州 |
39 |
28 |
0.2442 |
0.5248 |
贵阳 |
40 |
14 |
0.2400 |
1.0907 |
滨州 |
41 |
32 |
0.2309 |
0.4631 |
南通 |
42 |
22 |
0.1390 |
0.6741 |
临沂 |
43 |
32 |
0.1132 |
0.4041 |
杭州 |
44 |
19 |
0.0921 |
0.7726 |
绍兴 |
45 |
30 |
0.0556 |
0.4702 |
江苏泰州 |
46 |
32 |
0.0089 |
0.3928 |
许昌 |
47 |
44 |
-0.0084 |
0.1011 |
长沙 |
48 |
44 |
-0.0122 |
0.1069 |
徐州 |
49 |
34 |
-0.0138 |
0.3702 |
德州 |
50 |
43 |
-0.0400 |
0.1241 |
浙江台州 |
51 |
28 |
-0.0521 |
0.5314 |
东营 |
52 |
37 |
-0.0533 |
0.3190 |
宜昌 |
53 |
37 |
-0.0643 |
0.3181 |
佛山 |
54 |
38 |
-0.0702 |
0.2600 |
嘉兴 |
55 |
32 |
-0.0756 |
0.4467 |
宁波 |
56 |
30 |
-0.1039 |
0.4713 |
镇江 |
57 |
30 |
-0.1215 |
0.4822 |
聊城 |
58 |
46 |
-0.1354 |
0.0287 |
襄阳 |
59 |
51 |
-0.1571 |
-0.0475 |
成都 |
60 |
25 |
-0.1574 |
0.5912 |
淄博 |
61 |
30 |
-0.1761 |
0.4916 |
南京 |
62 |
25 |
-0.1803 |
0.5924 |
盐城 |
63 |
42 |
-0.1846 |
0.1996 |
金华 |
64 |
36 |
-0.2264 |
0.3236 |
上海 |
65 |
38 |
-0.2518 |
0.2709 |
沈阳 |
66 |
42 |
-0.3351 |
0.2009 |
银川 |
67 |
16 |
-0.3897 |
0.8549 |
西宁 |
68 |
14 |
-0.3927 |
0.9167 |
广州 |
69 |
28 |
-0.4003 |
0.5352 |
济宁 |
70 |
55 |
-0.4875 |
-0.0763 |
北京 |
71 |
16 |
-0.5020 |
0.8380 |
洛阳 |
72 |
42 |
-0.5279 |
0.1427 |
长春 |
73 |
47 |
-0.5369 |
-0.0122 |
菏泽 |
74 |
70 |
-0.5705 |
-0.4066 |
东莞 |
75 |
34 |
-0.6033 |
0.3752 |
衡阳 |
76 |
51 |
-0.6840 |
-0.0530 |
鞍山 |
77 |
64 |
-0.7426 |
-0.1910 |
济南 |
78 |
42 |
-0.8132 |
0.2048 |
廊坊 |
79 |
59 |
-0.8380 |
-0.1513 |
西安 |
80 |
67 |
-0.8538 |
-0.3437 |
茂名 |
81 |
66 |
-0.8557 |
-0.3253 |
呼尔浩特 |
82 |
68 |
-0.8898 |
-0.4127 |
榆林 |
83 |
66 |
-0.9047 |
-0.2790 |
天津 |
84 |
42 |
-0.9079 |
0.1630 |
太原 |
85 |
38 |
-0.9359 |
0.2889 |
淮安 |
86 |
43 |
-0.9557 |
0.1109 |
哈尔滨 |
87 |
87 |
-0.9673 |
-0.9673 |
沧州 |
88 |
66 |
-1.2092 |
-0.2720 |
温州 |
89 |
43 |
-1.2459 |
0.1213 |
唐山 |
90 |
50 |
-1.2676 |
-0.0319 |
邯郸 |
91 |
32 |
-1.3226 |
0.3961 |
大庆 |
92 |
22 |
-1.3886 |
0.6939 |
石家庄 |
93 |
46 |
-1.4200 |
0.0454 |
武汉 |
94 |
70 |
-1.4227 |
-0.4934 |
枣庄 |
95 |
64 |
-1.4683 |
-0.2327 |
保定 |
96 |
69 |
-1.5873 |
-0.4194 |
郑州 |
97 |
73 |
-1.7535 |
-0.5557 |
乌鲁木齐 |
98 |
59 |
-2.0731 |
-0.1862 |
南阳 |
99 |
72 |
-2.1676 |
-0.5498 |
兰州 |
100 |
83 |
-2.4488 |
-0.9457 |
表3.10: 100个大中华城市地区安全与稳定性“假设”模拟分析
经济体 |
排名 |
得分 |
||
模拟前 |
模拟后 |
模拟前 |
模拟后 |
|
威海 |
1 |
1 |
3.2564 |
3.2564 |
烟台 |
2 |
2 |
1.8019 |
1.8019 |
许昌 |
3 |
3 |
1.7400 |
1.7400 |
潍坊 |
4 |
4 |
1.7313 |
1.7313 |
滨州 |
5 |
5 |
1.6971 |
1.6971 |
澳门 |
6 |
3 |
1.6873 |
1.7729 |
南通 |
7 |
3 |
1.6802 |
1.7573 |
泰安 |
8 |
8 |
1.4537 |
1.4537 |
临沂 |
9 |
9 |
1.2506 |
1.2506 |
扬州 |
10 |
9 |
1.1900 |
1.2682 |
淄博 |
11 |
11 |
1.1715 |
1.1715 |
德州 |
12 |
12 |
1.1676 |
1.1676 |
江苏泰州 |
13 |
10 |
1.1308 |
1.2090 |
洛阳 |
14 |
14 |
1.1108 |
1.1108 |
济南 |
15 |
15 |
1.0833 |
1.0833 |
常州 |
16 |
13 |
1.0570 |
1.1355 |
菏泽 |
17 |
17 |
1.0336 |
1.0336 |
济宁 |
18 |
18 |
0.9933 |
0.9933 |
青岛 |
19 |
19 |
0.9404 |
0.9404 |
聊城 |
20 |
20 |
0.9034 |
0.9034 |
淮安 |
21 |
21 |
0.8898 |
0.8898 |
常德 |
22 |
22 |
0.8854 |
0.8854 |
南京 |
23 |
20 |
0.8330 |
0.9119 |
宜昌 |
24 |
24 |
0.7958 |
0.7958 |
株洲 |
25 |
23 |
0.7650 |
0.8559 |
无锡 |
26 |
24 |
0.6659 |
0.8029 |
东营 |
27 |
25 |
0.5903 |
0.7718 |
南宁 |
28 |
28 |
0.5891 |
0.5891 |
芜湖 |
29 |
20 |
0.5709 |
0.9340 |
枣庄 |
30 |
30 |
0.5532 |
0.5532 |
漳州 |
31 |
26 |
0.5439 |
0.6709 |
盐城 |
32 |
32 |
0.5284 |
0.5284 |
厦门 |
33 |
24 |
0.5166 |
0.8177 |
岳阳 |
34 |
34 |
0.4899 |
0.4899 |
重庆 |
35 |
35 |
0.3869 |
0.3869 |
南阳 |
36 |
36 |
0.3517 |
0.3517 |
金华 |
37 |
26 |
0.3471 |
0.6638 |
沧州 |
38 |
35 |
0.2678 |
0.3863 |
浙江台州 |
39 |
29 |
0.2565 |
0.5735 |
嘉兴 |
40 |
27 |
0.2093 |
0.6424 |
徐州 |
41 |
38 |
0.1911 |
0.2701 |
镇江 |
42 |
39 |
0.1771 |
0.2564 |
柳州 |
43 |
38 |
0.1718 |
0.3219 |
福州 |
44 |
38 |
0.1466 |
0.3156 |
大庆 |
45 |
19 |
0.1342 |
0.9656 |
郑州 |
46 |
46 |
0.0826 |
0.0826 |
合肥 |
47 |
35 |
0.0607 |
0.4552 |
大连 |
48 |
36 |
0.0451 |
0.3558 |
邯郸 |
49 |
49 |
0.0296 |
0.0296 |
宁波 |
50 |
26 |
0.0194 |
0.7061 |
海口 |
51 |
40 |
-0.0379 |
0.2339 |
杭州 |
52 |
26 |
-0.0412 |
0.6678 |
上海 |
53 |
27 |
-0.0817 |
0.6116 |
吉林市 |
54 |
35 |
-0.0858 |
0.3875 |
银川 |
55 |
28 |
-0.1376 |
0.5879 |
中山 |
56 |
51 |
-0.1390 |
-0.0238 |
保定 |
57 |
45 |
-0.1800 |
0.1359 |
苏州 |
58 |
41 |
-0.1922 |
0.1974 |
成都 |
59 |
43 |
-0.2273 |
0.1730 |
襄阳 |
60 |
48 |
-0.2301 |
0.0557 |
拉萨 |
61 |
10 |
-0.2382 |
1.2167 |
绍兴 |
62 |
38 |
-0.2518 |
0.3276 |
泉州 |
63 |
57 |
-0.2738 |
-0.1462 |
廊坊 |
64 |
64 |
-0.3064 |
-0.3064 |
鞍山 |
65 |
51 |
-0.3200 |
0.0026 |
石家庄 |
66 |
57 |
-0.3287 |
-0.1757 |
贵阳 |
67 |
39 |
-0.3651 |
0.2550 |
江门 |
68 |
57 |
-0.4006 |
-0.1705 |
衡阳 |
69 |
57 |
-0.4747 |
-0.1680 |
昆明 |
70 |
65 |
-0.5216 |
-0.3205 |
北京 |
71 |
55 |
-0.5636 |
-0.1231 |
长春 |
72 |
54 |
-0.6024 |
-0.0877 |
唐山 |
73 |
59 |
-0.6081 |
-0.1997 |
包头 |
74 |
34 |
-0.6373 |
0.4935 |
天津 |
75 |
69 |
-0.7985 |
-0.4574 |
沈阳 |
76 |
69 |
-0.8193 |
-0.4187 |
哈尔滨 |
77 |
68 |
-0.8997 |
-0.4052 |
鄂尔多斯 |
78 |
19 |
-0.9134 |
0.9413 |
香港 |
79 |
30 |
-0.9182 |
0.5791 |
长沙 |
80 |
49 |
-0.9297 |
0.0361 |
太原 |
81 |
64 |
-0.9885 |
-0.2958 |
温州 |
82 |
46 |
-1.0447 |
0.1059 |
南昌 |
83 |
51 |
-1.0777 |
0.0051 |
台北 |
84 |
40 |
-1.0938 |
0.2101 |
惠州 |
85 |
38 |
-1.0995 |
0.2841 |
西宁 |
86 |
71 |
-1.1150 |
-0.5367 |
深圳 |
87 |
49 |
-1.1364 |
0.0267 |
西安 |
88 |
69 |
-1.1548 |
-0.4378 |
广州 |
89 |
59 |
-1.2039 |
-0.2044 |
高雄 |
90 |
46 |
-1.2501 |
0.1197 |
佛山 |
91 |
48 |
-1.2605 |
0.0386 |
武汉 |
92 |
51 |
-1.3298 |
-0.0447 |
台中 |
93 |
49 |
-1.3763 |
0.0238 |
湛江 |
94 |
35 |
-1.4668 |
0.4266 |
乌鲁木齐 |
95 |
55 |
-1.6914 |
-0.1411 |
东莞 |
96 |
40 |
-1.6982 |
0.2189 |
兰州 |
97 |
94 |
-1.7441 |
-1.3985 |
榆林 |
98 |
75 |
-1.7861 |
-0.7200 |
茂名 |
99 |
35 |
-1.9131 |
0.3840 |
呼尔浩特 |
100 |
48 |
-2.2197 |
0.0292 |
表3.11: 100个大中华城市社会文化状况“假设”模拟分析
经济体 |
排名 |
得分 |
||
模拟前 |
模拟后 |
模拟前 |
模拟后 |
|
澳门 |
1 |
1 |
4.6760 |
4.8914 |
威海 |
2 |
2 |
2.5388 |
2.9189 |
香港 |
3 |
2 |
2.4144 |
3.2861 |
台北 |
4 |
2 |
2.0554 |
2.9652 |
杭州 |
5 |
5 |
1.6061 |
1.8700 |
厦门 |
6 |
5 |
1.4502 |
1.7968 |
烟台 |
7 |
5 |
1.3054 |
1.6145 |
东营 |
8 |
6 |
1.1840 |
1.5037 |
南京 |
9 |
7 |
1.1431 |
1.3499 |
潍坊 |
10 |
6 |
1.0998 |
1.5283 |
无锡 |
11 |
7 |
0.9724 |
1.3540 |
常州 |
12 |
7 |
0.9589 |
1.3225 |
北京 |
13 |
5 |
0.8992 |
1.9073 |
宁波 |
14 |
8 |
0.8971 |
1.2785 |
南通 |
15 |
7 |
0.8616 |
1.3122 |
鄂尔多斯 |
16 |
8 |
0.8605 |
1.2419 |
滨州 |
17 |
7 |
0.8457 |
1.3132 |
大庆 |
18 |
11 |
0.8388 |
1.0331 |
台中 |
19 |
7 |
0.7825 |
1.3482 |
高雄 |
20 |
6 |
0.6862 |
1.4601 |
银川 |
21 |
11 |
0.5804 |
1.0113 |
江苏泰州 |
22 |
11 |
0.5605 |
1.0745 |
扬州 |
23 |
11 |
0.5503 |
0.9893 |
青岛 |
24 |
17 |
0.5327 |
0.8512 |
绍兴 |
25 |
11 |
0.5092 |
0.9943 |
济南 |
26 |
19 |
0.4939 |
0.7811 |
淄博 |
27 |
20 |
0.4851 |
0.7573 |
嘉兴 |
28 |
13 |
0.4614 |
0.9117 |
合肥 |
29 |
19 |
0.4599 |
0.7947 |
包头 |
30 |
20 |
0.4576 |
0.7487 |
大连 |
31 |
20 |
0.3859 |
0.6903 |
芜湖 |
32 |
20 |
0.3658 |
0.7703 |
福州 |
33 |
21 |
0.3043 |
0.5923 |
许昌 |
34 |
19 |
0.2977 |
0.8269 |
株洲 |
35 |
15 |
0.2557 |
0.8620 |
浙江台州 |
36 |
19 |
0.2220 |
0.7914 |
中山 |
37 |
9 |
0.2170 |
1.1276 |
上海 |
38 |
10 |
0.2081 |
1.1254 |
常德 |
39 |
11 |
0.1984 |
0.9644 |
临沂 |
40 |
15 |
0.1823 |
0.8499 |
苏州 |
41 |
19 |
0.1691 |
0.7900 |
西安 |
42 |
28 |
0.1663 |
0.4695 |
泰安 |
43 |
22 |
0.1636 |
0.5738 |
宜昌 |
44 |
24 |
0.1271 |
0.5422 |
太原 |
45 |
20 |
0.1192 |
0.7640 |
镇江 |
46 |
22 |
0.1087 |
0.5667 |
金华 |
47 |
21 |
0.1061 |
0.6472 |
济宁 |
48 |
28 |
0.0341 |
0.4770 |
盐城 |
49 |
21 |
0.0304 |
0.6449 |
成都 |
50 |
31 |
0.0201 |
0.4059 |
天津 |
51 |
25 |
0.0142 |
0.5061 |
吉林市 |
52 |
22 |
0.0023 |
0.5712 |
沈阳 |
53 |
28 |
-0.0514 |
0.4737 |
洛阳 |
54 |
28 |
-0.1081 |
0.4602 |
岳阳 |
55 |
21 |
-0.1294 |
0.6729 |
乌鲁木齐 |
56 |
35 |
-0.1474 |
0.2646 |
淮安 |
57 |
35 |
-0.1920 |
0.2837 |
德州 |
58 |
28 |
-0.2304 |
0.4621 |
深圳 |
59 |
13 |
-0.2311 |
0.9318 |
漳州 |
60 |
21 |
-0.2368 |
0.6788 |
长春 |
61 |
31 |
-0.2452 |
0.4425 |
广州 |
62 |
11 |
-0.2530 |
1.0185 |
鞍山 |
63 |
44 |
-0.2978 |
0.1464 |
徐州 |
64 |
35 |
-0.2993 |
0.2768 |
枣庄 |
65 |
40 |
-0.3057 |
0.1865 |
西宁 |
66 |
19 |
-0.3211 |
0.7977 |
聊城 |
67 |
36 |
-0.3946 |
0.2357 |
昆明 |
68 |
31 |
-0.4079 |
0.4282 |
长沙 |
69 |
35 |
-0.4089 |
0.2638 |
南宁 |
70 |
40 |
-0.5317 |
0.1841 |
泉州 |
71 |
33 |
-0.5404 |
0.3029 |
沧州 |
72 |
38 |
-0.5554 |
0.2116 |
柳州 |
73 |
54 |
-0.6350 |
-0.0986 |
海口 |
74 |
35 |
-0.6505 |
0.2470 |
南昌 |
75 |
37 |
-0.7036 |
0.2115 |
唐山 |
76 |
56 |
-0.7109 |
-0.1513 |
武汉 |
77 |
31 |
-0.7145 |
0.3920 |
贵阳 |
78 |
36 |
-0.7872 |
0.2410 |
拉萨 |
79 |
7 |
-0.8375 |
1.2561 |
郑州 |
80 |
57 |
-0.8683 |
-0.1592 |
襄阳 |
81 |
73 |
-0.9208 |
-0.5676 |
石家庄 |
82 |
70 |
-0.9522 |
-0.4450 |
东莞 |
83 |
22 |
-0.9575 |
0.5677 |
榆林 |
84 |
57 |
-0.9662 |
-0.1869 |
菏泽 |
85 |
56 |
-0.9695 |
-0.1488 |
重庆 |
86 |
54 |
-0.9964 |
-0.1088 |
温州 |
87 |
54 |
-1.0138 |
-0.0803 |
呼尔浩特 |
88 |
55 |
-1.0467 |
-0.1187 |
哈尔滨 |
89 |
58 |
-1.0605 |
-0.2023 |
惠州 |
90 |
41 |
-1.0817 |
0.1664 |
廊坊 |
91 |
68 |
-1.1616 |
-0.4174 |
江门 |
92 |
58 |
-1.1954 |
-0.2138 |
邯郸 |
93 |
73 |
-1.2897 |
-0.6353 |
保定 |
94 |
81 |
-1.3070 |
-0.9001 |
佛山 |
95 |
48 |
-1.3844 |
0.0355 |
南阳 |
96 |
66 |
-1.3907 |
-0.3209 |
兰州 |
97 |
86 |
-1.5580 |
-0.9976 |
衡阳 |
98 |
80 |
-1.6020 |
-0.8641 |
湛江 |
99 |
90 |
-2.1076 |
-1.1173 |
茂名 |
100 |
87 |
-2.1092 |
-1.0303 |
表3.12: 100个大中华城市政治管理“假设”模拟分析
经济体 |
排名 |
得分 |
||
模拟前 |
模拟后 |
模拟前 |
模拟后 |
|
澳门 |
1 |
1 |
3.8518 |
4.4814 |
威海 |
2 |
2 |
2.6946 |
2.7380 |
烟台 |
3 |
3 |
1.8306 |
1.8760 |
香港 |
4 |
3 |
1.8021 |
2.2620 |
南通 |
5 |
5 |
1.4700 |
1.4700 |
潍坊 |
6 |
6 |
1.4153 |
1.4153 |
东营 |
7 |
6 |
1.3320 |
1.4216 |
常州 |
8 |
8 |
1.2175 |
1.2175 |
滨州 |
9 |
9 |
1.2146 |
1.2146 |
江苏泰州 |
10 |
10 |
1.1537 |
1.1537 |
宁波 |
11 |
11 |
1.0751 |
1.0751 |
嘉兴 |
12 |
12 |
1.0646 |
1.0646 |
泰安 |
13 |
11 |
1.0321 |
1.1179 |
拉萨 |
14 |
5 |
1.0179 |
1.5515 |
厦门 |
15 |
15 |
0.9733 |
0.9733 |
浙江台州 |
16 |
16 |
0.8525 |
0.8525 |
杭州 |
17 |
17 |
0.8089 |
0.8089 |
上海 |
18 |
18 |
0.8015 |
0.8015 |
济宁 |
19 |
19 |
0.7866 |
0.7866 |
无锡 |
20 |
20 |
0.7755 |
0.7755 |
淄博 |
21 |
17 |
0.7686 |
0.8272 |
金华 |
22 |
22 |
0.7205 |
0.7205 |
南京 |
23 |
23 |
0.7202 |
0.7202 |
绍兴 |
24 |
24 |
0.6948 |
0.6948 |
芜湖 |
25 |
24 |
0.6283 |
0.7013 |
青岛 |
26 |
25 |
0.6264 |
0.6733 |
德州 |
27 |
27 |
0.5956 |
0.5956 |
临沂 |
28 |
28 |
0.5901 |
0.5901 |
合肥 |
29 |
25 |
0.5676 |
0.6408 |
济南 |
30 |
30 |
0.5507 |
0.5507 |
淮安 |
31 |
31 |
0.4671 |
0.4671 |
扬州 |
32 |
32 |
0.4603 |
0.4603 |
株洲 |
33 |
22 |
0.4359 |
0.7316 |
常德 |
34 |
25 |
0.4014 |
0.6388 |
许昌 |
35 |
31 |
0.3884 |
0.4938 |
泉州 |
36 |
36 |
0.3527 |
0.3527 |
苏州 |
37 |
37 |
0.3507 |
0.3507 |
大庆 |
38 |
38 |
0.3486 |
0.3486 |
漳州 |
39 |
39 |
0.3252 |
0.3252 |
中山 |
40 |
40 |
0.2603 |
0.2603 |
高雄 |
41 |
31 |
0.1914 |
0.5090 |
徐州 |
42 |
42 |
0.1742 |
0.1742 |
银川 |
43 |
41 |
0.1681 |
0.2585 |
福州 |
44 |
44 |
0.1246 |
0.1504 |
沧州 |
45 |
41 |
0.1155 |
0.2384 |
盐城 |
46 |
46 |
0.0996 |
0.0996 |
包头 |
47 |
44 |
0.0827 |
0.1522 |
鄂尔多斯 |
48 |
48 |
0.0816 |
0.0816 |
菏泽 |
49 |
49 |
0.0623 |
0.0623 |
聊城 |
50 |
44 |
0.0550 |
0.1274 |
镇江 |
51 |
44 |
0.0430 |
0.1313 |
岳阳 |
52 |
40 |
-0.0041 |
0.3090 |
台北 |
53 |
40 |
-0.0098 |
0.2717 |
宜昌 |
54 |
54 |
-0.0245 |
-0.0245 |
枣庄 |
55 |
55 |
-0.0672 |
-0.0672 |
洛阳 |
56 |
52 |
-0.0805 |
0.0252 |
南昌 |
57 |
57 |
-0.1647 |
-0.0940 |
重庆 |
58 |
53 |
-0.1696 |
-0.0120 |
深圳 |
59 |
51 |
-0.1742 |
0.0502 |
南宁 |
60 |
55 |
-0.1829 |
-0.0612 |
温州 |
61 |
56 |
-0.1881 |
-0.0740 |
长沙 |
62 |
59 |
-0.3360 |
-0.1726 |
贵阳 |
63 |
63 |
-0.3646 |
-0.3646 |
北京 |
64 |
62 |
-0.3741 |
-0.2237 |
柳州 |
65 |
65 |
-0.3748 |
-0.3748 |
大连 |
66 |
57 |
-0.4046 |
-0.1140 |
乌鲁木齐 |
67 |
62 |
-0.4338 |
-0.2654 |
台中 |
68 |
57 |
-0.4521 |
-0.0972 |
成都 |
69 |
62 |
-0.4670 |
-0.2045 |
石家庄 |
70 |
67 |
-0.6095 |
-0.4174 |
西宁 |
71 |
71 |
-0.6300 |
-0.6300 |
天津 |
72 |
57 |
-0.6751 |
-0.1133 |
邯郸 |
73 |
68 |
-0.6785 |
-0.4489 |
佛山 |
74 |
70 |
-0.7313 |
-0.4957 |
唐山 |
75 |
70 |
-0.7376 |
-0.5007 |
惠州 |
76 |
70 |
-0.7599 |
-0.5044 |
广州 |
77 |
62 |
-0.7617 |
-0.3132 |
昆明 |
78 |
62 |
-0.7622 |
-0.3248 |
太原 |
79 |
70 |
-0.7659 |
-0.4751 |
武汉 |
80 |
63 |
-0.8182 |
-0.3707 |
南阳 |
81 |
81 |
-0.8320 |
-0.8320 |
江门 |
82 |
62 |
-0.8586 |
-0.2222 |
襄阳 |
83 |
62 |
-0.8814 |
-0.2254 |
廊坊 |
84 |
62 |
-0.9086 |
-0.2472 |
东莞 |
85 |
62 |
-0.9557 |
-0.2785 |
西安 |
86 |
57 |
-1.0002 |
-0.0906 |
郑州 |
87 |
68 |
-1.0397 |
-0.4551 |
衡阳 |
88 |
70 |
-1.0615 |
-0.5943 |
保定 |
89 |
72 |
-1.1127 |
-0.6634 |
海口 |
90 |
62 |
-1.1564 |
-0.2741 |
吉林市 |
91 |
60 |
-1.1646 |
-0.1914 |
榆林 |
92 |
80 |
-1.1846 |
-0.7745 |
鞍山 |
93 |
57 |
-1.3760 |
-0.1565 |
沈阳 |
94 |
54 |
-1.3849 |
-0.0346 |
长春 |
95 |
55 |
-1.5016 |
-0.0726 |
呼尔浩特 |
96 |
80 |
-1.5137 |
-0.8260 |
哈尔滨 |
97 |
55 |
-1.5818 |
-0.0698 |
兰州 |
98 |
57 |
-2.0908 |
-0.1857 |
湛江 |
99 |
50 |
-2.1781 |
0.0400 |
茂名 |
100 |
63 |
-2.6363 |
-0.3744 |
五大类别的“假设”模拟结果显示,城市通过改善最弱指标,可以极大改善宜居水平。一方面,市政府需加大努力,优先采取措施改善最弱指标的领域。另一方面,中央政府则需要给予财政和政策支持,使改善宜居水平的措施得以长期实施。从中央层面来协调各城市的努力,有助于构建全国宜居性工作的总体趋势和蓝图。通过这个方式,各城市可以相互学习借鉴成功经验,取长补短。