基于智能增长理论的区域经济增长研究

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1、基于智能增长理论的区域经济增长研究　　　　摘要：智能增长是最早起源于美国的城市规划理论，智能增长的重点是建设可持续发展的城市-经济繁荣、社会公平、环境可持续。首先考虑智能增长的十大原则，从城市增长率，城市增长强度，城市增长效率和城市增长周期着手，构建一个衡量智能增长成功率的指标体系。然后使用层次分析法来确定各个指标的权重，计算城市的综合得分，最后我们选取波特兰市作为标准，研究蚌埠市各项发展指标与智能增长成功的差距，并据此制定未来30年蚌埠市的经济增长计划。下载论文网/3/　　关键词：智能增长；层次分析法；城市总体增长　　一

2、、引言　　近年来，蚌埠市在城市发展的过程中存在着交通优势相对丧失、工业化进程滞后、粗放型经济增长模式尚未改变等诸多问题。目前蚌埠市正处于实业经济疲软发展期，只依靠龙子湖区房地产开发拉动地方经济。为此，蚌埠市领导提出了重返安徽省第一方阵的目标。蚌埠市的经济发展对带动皖北经济发展和促进皖北皖南协调发展具有重要意义，是安徽省实现经济腾飞必不可少的要素。但在发展的过程中，也要注意遵循经济发展规律，优化资源配置，实现城市的可持续发展。本文通过智能增长理论来研究蚌埠市的经济发展是否符合智能增长的要求，运用智能增长的相关原则对未来蚌埠市

3、的发展提出建议。　　二、构建智能增长成功率指标体系　　目前世界上许多城市都正在实施智能增长举措，以求得城市的长期可持续发展。根据国际城市管理组织（ICM）的定义，智慧增长是实现城市经济更加繁荣，社会公平，环境可持续发展的统一。国家发展委员会将智慧增长视为“服务于城市，郊区和农村的一种增长方式，鼓励当地经济增长，同时保护环境，改善人民的生活质量”。核心内容是要利用城市的空间，减少盲目扩张，加强对现有社区的重建，重新开发被污染的工业用地，以节约基础设施和公共服务成本。智能增长的原则是：混合土地用途，紧凑的建筑设计，一系列住房机

4、会和选择，可步行的社区，保留开放空间，多种多样的交通选择，独特且具有吸引力的社区，城市和社区协调发展。在充分考虑智能增长的十大原则和八大要素（即密度、集中度、紧凑性、混合性、中心性、连续性、凝聚性和邻近性）后，我们建立了评价城市智能增长的三级指标体系。以智能增长成功率为第一级指标，城市总体增长，城市增长强度，城市发展周期，城市增长效率为第二级指标，城市扩张系数，居民人均收入等9个因素为第三级指标。智能增长的指标体系具体见表1。　　三、建立综合评估模型　　根据建立的指标体系，我们通过层次分析法来建立综合评估模型。　　1.建立

5、递阶层次结构　　层次分析法首先要把决策问题层次化，即根据要达成的目标，把问题分解为不同的组成因素，并按各因素之间的隶属关系和关联程度分组，形成一个不相交的层次。智能增长成功率为目标层，城市增长总额、城市增长强度等为准则层，城市扩张系数、人均居民收入等为子准则层。某一具体城市为方案层。　　2.构造判断矩阵　　几乎所有的系统分析都是基于一定的信息，信息的基础是判断，是各层要素相对重要性的判断。对指标体系中低层次的因子?M行相互比较，确定其相对重要性，形成一个判断矩阵。为了量化判断矩阵中的每个因素，有必要使用统一的标准度量，一般

6、使用萨蒂的“1-9”比较尺度法。　　3.单准则下的排序及一致性检验　　判断矩阵建立后，需要进行量化计算，求出最大特征值和权重。计算权重的方法有许多种，其中特征根方法是AHP中比较成熟并且得到广泛应用的方法。将判断矩阵的列向量归一化，按行求几何平均，最后再进行归一化处理，可以得到各要素的排序向量。在排序后，需要进行一致性检验。若一致性比例小于，则说明通过了一致性检验。　　4.层次总排序　　我们分别计算出子准则层相对于准则层和准则层相对于目标层的排序向量，然后再根据两者的乘积可以得到每个元素相对于总目标的排序向量。此时，尽管每

7、一层所用比较尺度基本一致，但各层之间可能有所差异，这种差异随着层次总排序的逐渐计算累加起来，因此有必要从模型的总体上来检验这种差异程度的累计是否显著。　　我们利用构造的判断矩阵，可求得准则层相对于目标层的排序向量为：　　子准则层相对于总目标的排序向量：　　通过计算，我们发现层次单排序及总排序的一致性比例均小于，每一层中所用的比较尺度基本一致。　　类似的，我们分别计算下一级权重指标，结果汇总在表1中。　　智能增长指标体系得分为：R=UW，U为子标准层标准化数据乘以其各自权重的和，W为标准层标准化后的数据乘以标准层权重之和。　

8、　四、制定蚌埠市经济发展计划　　在建立的综合评估模型之后，首先我们需要找到参考指标来判断一个城市的发展是否符合智能增长的要求。查阅相关文献之后我们发现美国波特兰市是世界上最早实行智能增长政策的城市，它也是智能增长最成功的城市。我们以波特兰市为标准，确定蚌埠市的发展是否符合智能增长原则。通过SPSS软件对