基于多源大数据的评估和小城镇可持续发展障碍分析:对中国782个顶级小城镇的案例研究

科学领域:

• 城市和区域规划 城市和区域规划
• 可持续发展研究 可持续发展研究
• 社会经济地理学 社会经济地理学

背景情况:

• 评估小城镇的可持续性对于中国的城市化和农村振兴至关重要,符合联合国可持续发展目标11 (SDG11).
• 传统的评估方法 (AHP,TOPSIS) 与多维数据和系统非线性作斗争,限制了对复杂的可持续性相互作用的洞察力.
• 需要一种新的方法来准确评估小城镇的可持续性,并确定关键的发展障碍.

研究的目的:

• 开发和应用一个先进的评估模型来评估中国小城镇的可持续发展水平.
• 确定和分析阻碍这些小城镇可持续发展的主要障碍因素.
• 为制定政策提供数据驱动的见解,以加强小城镇的可持续性和区域发展.

主要方法:

• 建立了基于联合国SDG11和中国背景的小城镇可持续发展的理论框架和评估指数系统,通过重-灰色相关模型纳入县级影响.
• 利用综合性评估模型,结合主要组件分析 (PCA) 和灾难进展方法 (CPM),评估782个顶级小镇的可持续性水平.
• 采用了改进的诊断模型,以精确确定影响可持续发展的具体障碍因素.

主要成果:

• 超过一半 (52.69%) 的评估小城镇实现了超过0.7255的可持续性得分,这表明发展水平中等至高.
• 在小城镇发展中观察到显著的区域和类型差异,受到县级因素的强烈影响.
• 经济和社会因素成为主要障碍,其影响从东部升级到中部,西部和东北地区.

结论:

• 与传统方法相比,PCA-CPM模型可以更准确,更可靠地评估小城镇的可持续性.
• 县级影响在塑造区域发展模式和小城镇的可持续性成果方面发挥着关键作用.
• 解决经济和社会障碍的有针对性的政策干预对于推动中国小城镇的可持续发展至关重要,特别是在较不发达地区.