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 |
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