全球城市宜居性评价及发展趋势预测－以上海市为例

韩骥; 袁坤; 黄鲁霞; 孟醒

doi:10.3969/j.issn.1000-5641.2017.01.010

全球城市宜居性评价及发展趋势预测－以上海市为例

doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2017.01.010

韩骥^1,2,,
袁坤^1,2,
黄鲁霞^1,2,
孟醒^1,3

1.
华东师范大学上海市城市化生态过程与生态恢复重点实验室, 上海
2.
华东师范大学生态与环境科学学院, 上海 200241
3.
华东师范大学地理科学学院, 上海 200241

基金项目:

上海市哲学社科规划课题 2014BCK001

教育部人文社科规划基金 14YJAZH028

上海市教育委员会科研创新项目 14ZS053

上海市政府决策咨询研究项目 2014-A-55-B

详细信息

作者简介:
韩骥, 男, 副教授, 硕士生导师, 研究方向为城市生态与区域可持续发展评价. E-mail:jhan@re.ecnu.edu.cn

中图分类号: K901
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出版历程
- 收稿日期: 2016-03-18
- 刊出日期: 2017-01-25

Evaluation and forecast of livability for the global city: A case study of Shanghai

HAN Ji^{1,2
,},
YUAN Kun^1,2,
HUANG Lu-xia^1,2,
MENG Xing^1,3

1.
Shanghai Key Lab for Urban Ecological Processes and Eco-Restoration, East China Normal Univeristy, Shanghai 200241
2.
School of Ecological and Environmental Sciences, East China Normal University, Shanghai 200241
3.
School of Geographic Sciences, Shanghai, East China Normal University Shanghai 200241, China

摘要

摘要: 全球城市是世界城市化发展的一个必然现象，作为城市发展的高级形态, 在社会、经济、文化和政治层面直接影响着全球事务.上海作为中国现代化的引领者, 提高宜居性是其建设全球城市的重要目标之一.参考已有的全球城市宜居性评价指标体系, 根据现代城市发展特点对指标进行了修正, 并以上海市为典型案例, 结合全球城市纽约和东京的发展历程, 验证了全球城市宜居性发展的N型曲线假说：即随着城市人均收入的增长, 城市宜居性经历了"上升-下降-上升"的发展阶段.通过因素分解方法分析了不同发展阶段城市宜居性的主要影响因子, 同时采用指数平滑法和Logistic增长模型对上海市未来30年宜居性进行了四种情景预测.以东京为参照, 得出了未来30年上海能达到最高宜居性的结论, 可为上海全球城市的宜居环境建设提供方向.
- 城市 /
- 宜居性 /
- 上海 /
- N型曲线 /
- 情景分析
Abstract: Global city is an inevitable form in the development of urban city, which influences global affairs directly in all aspects including sociology, economics, culture and politics. As a leader in modernization in China, improving livability is one of the most important tasks in the construction of global city for Shanghai. Based on the existing evaluation index system of global city's livability, modifications in indexes are made according to the characteristics in the development of modern cities. By comparison of New York, Tokyo and Shanghai, we propose and verify the "N-curve hypothesis" of livability in global cities: livability experiences "up-down-up" process with rising per capita income. Decomposition analysis is used for identifying main factors of livability during different development stages. Moreover, four scenarios based on Exponential Smoothing method and Logistic model are set to predict the development of livability of Shanghai in next 30 years. Result shows that vision according to development of Tokyo while keeping Shanghai's own advantages can achieve the best livability, which can be helpful for construction of livable Shanghai.
- city /
- livability /
- Shanghai /
- N-curve hypothesis /
- scenario

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图 1 纽约、东京、上海宜居性历史发展

Fig. 1 Historical livability development of New York, Tokyo and Shanghai

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图 2 纽约、东京、上海宜居性不同发展阶段的要因分解

Fig. 2 Decomposition analysis for identifying main factors of livability in different stages in New York, Tokyo and Shanghai

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图 3 未来30年上海宜居性在不同情景下的预测

Fig. 3 Forecast of Shanghai's livability in the next 30 years in different scenarios

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表 1 传统宜居城市评价指标体系

Tab. 1 Traditional evaluation system for urban livability

一级指标	二级指标	权重
稳定性	每十万人犯罪案/件	0.1
	每万人交通事故数/起	0.1
医疗	每万人医院床位数/个	0.2
教育	每十万人中小学数/所	0.1
环境	人均公园面积/m²	0.15
	SO₂浓度/(mg⋅m^-3)	0.1
基础设施	道路密度/(km⋅km^-2)	0.15
	人均居住面积/m²	0.1

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表 2 未来30年全球性宜居城市评价指标体系

Tab. 2 Evaluation system for urban livability in next 30 years

一级指标	二级指标	权重
稳定性	每十万人犯罪案/件	0.1
	每万人交通事故数/起	0.1
医疗	每万人医院床位数/个	0.2
教育	每十万人中小学数/所	0.1
环境	人均公园面积/m²	0.15
	SO₂浓度/(mg⋅m^-3)	0.05
	CO₂排放量/1000t	0.05
基础设施	网络用户普及率	0.05
	道路密度/(km⋅km^-2)	0.1
	人均居住面积/m²	0.1

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表 3 未来30年上海市宜居性发展的四种情景设定

Tab. 3 Four scenarios of livability development for the next 30 years in Shanghai

情景描述	指标变化
情景1:基于历史发展轨迹外推对上海历史发展数据进行时间序列分析, 推测各个指标未来的发展趋势	SO $_{2}$ 浓度、CO $_{2}$ 排放及人均居住面积根据收入发展趋势进行指数/对数拟合, 其他指标利用二次指数平滑方法进行预测
情景2:基于现有规划发展模式	假定未来30年上海市将延续上海"十二五"规划中关于经济、医疗床位、SO $_{2}$ 排放及网络建设的发展趋势, 道路网密度达到2015年上海市中心城区的密度, 人均学校和人均公园面积分别达到2012年纽约和东京的发展水平, 犯罪率、交通事故率和人均住房面积保持2012年水平不变
情景3:以一线全球城市(东京) 为目标的发展模式	犯罪率、交通事故率、人均居住面积和网络建设保持不变, 其他指标在2050年达到东京2012年的发展水平
情景4:愿景目标发展模式以东京为参照, 结合上海自身发展优势和未来发展潜力	教育、公园和道路密度以东京目前的水平作为发展目标, 医疗、SO $_{2}$ 浓度、CO $_{2}$ 排放及网络建设坚持"十二五规划", 继续保持稳步的发展速率; 犯罪率、交通事故率和人均居住面积在良好发展现状基础上有小幅改善

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