如果不提出建设性意见，那么宜居城市指数排名就和选美比赛没有区别了。为了使宜居城市指数不止步于简单排名，亚洲竞争力研究所宜居性框架有一个著名的创新，即“假设”模拟，使政策制定者能够通过“假设”来发掘城市在改善宜居性方面的潜力。在第3章第3.2节已解释了，“假设”模拟基于以下两个假设：
第一个假设是每个城市都愿意改善其排名落后的领域。这些领域是每个城市最弱的（表现最差的）20%指标。最弱指标从全部指标中选出，不管该指标归于哪一个类别。因为资源有限，同时改善所有领域难以实施，所以选出最差的20%指标将作为重点领域加以关注。
第二个假设是在找出最差的20%指标之后，我们会人为提高这些指标得分，使其更接近所有城市该项指标的平均得分（使用原始数据计算）。
表5.15展示2016全球宜居城市指数的“假设”模拟结果。在解读模拟后的排名和得分时必须格外慎重。“假设”模拟是静态模拟，排名计算是在假设一次只有某个特定城市得分提高，而其他城市得分保持不变的基础上进行的。
这项模拟研究不仅能揭示城市在改善宜居性水平方面的潜力，还能针对模拟过程中发现的最差20%指标，对如何改善宜居性提供建设性反馈。因为受到人力物力的限制，各城市当局必须最有效地利用资源。建议读者参考第4章第4.3节的指标水平分析例子。
表5.15: 2016全球宜居城市指数的“假设”模拟结果
|
经济体 |
排名 |
得分 |
||
|
前 |
后 |
前 |
后 |
|
|
日内瓦 |
1 |
1 |
1.7642 |
1.8789 |
|
苏黎世 |
2 |
1 |
1.7550 |
1.8598 |
|
卢森堡 |
3 |
3 |
1.5020 |
1.6403 |
|
赫尔辛基 |
4 |
3 |
1.4940 |
1.7192 |
|
斯德哥尔摩 |
5 |
3 |
1.3851 |
1.5420 |
|
香港 |
6 |
3 |
1.3594 |
1.5672 |
|
新加坡 |
7 |
3 |
1.3183 |
1.5353 |
|
奥克兰 |
8 |
3 |
1.2613 |
1.5349 |
|
哥本哈根 |
9 |
5 |
1.2410 |
1.4574 |
|
阿姆斯特丹 |
10 |
5 |
1.2021 |
1.4332 |
|
柏林 |
11 |
6 |
1.1512 |
1.3752 |
|
温哥华 |
12 |
8 |
1.1282 |
1.2928 |
|
墨尔本 |
13 |
10 |
1.0403 |
1.2130 |
|
悉尼 |
14 |
10 |
1.0362 |
1.2126 |
|
伦敦 |
15 |
10 |
0.9919 |
1.1973 |
|
横滨 |
16 |
13 |
0.7434 |
1.0935 |
|
巴黎 |
17 |
15 |
0.7416 |
0.9848 |
|
东京 |
18 |
13 |
0.7320 |
1.0682 |
|
台北 |
19 |
16 |
0.6897 |
0.8845 |
|
大阪 - 神户 |
20 |
13 |
0.6878 |
1.0425 |
|
阿布扎比 |
21 |
13 |
0.5756 |
1.0697 |
|
华盛顿 |
22 |
16 |
0.4713 |
0.8645 |
|
波士顿 |
23 |
16 |
0.4525 |
0.8624 |
|
纽约 |
24 |
16 |
0.4371 |
0.8639 |
|
洛杉矶 |
25 |
16 |
0.4279 |
0.8586 |
|
费城 |
26 |
16 |
0.4233 |
0.8331 |
|
芝加哥 |
27 |
16 |
0.4204 |
0.8368 |
|
马德里 |
28 |
16 |
0.3051 |
0.7552 |
|
巴塞罗那 |
29 |
16 |
0.3001 |
0.7632 |
|
布拉格 |
30 |
21 |
0.2622 |
0.6454 |
|
首尔 |
31 |
22 |
0.1942 |
0.5567 |
|
仁川 |
32 |
22 |
0.1630 |
0.5284 |
|
罗马 |
33 |
22 |
0.1063 |
0.5330 |
|
吉隆坡 |
34 |
25 |
0.0960 |
0.4285 |
|
耶路撒冷 |
35 |
28 |
-0.2059 |
0.4067 |
|
利雅得 |
36 |
35 |
-0.4743 |
0.0408 |
|
圣保罗 |
37 |
35 |
-0.5208 |
0.0649 |
|
深圳 |
38 |
36 |
-0.6739 |
-0.2226 |
|
伊斯坦布尔 |
39 |
36 |
-0.6870 |
-0.2482 |
|
广州 |
40 |
36 |
-0.6952 |
-0.2441 |
|
布宜诺斯艾利斯 |
41 |
35 |
-0.7100 |
-0.0775 |
|
胡志明市 |
42 |
35 |
-0.7165 |
-0.1852 |
|
北京 |
43 |
36 |
-0.7167 |
-0.2667 |
|
南京 |
44 |
36 |
-0.7244 |
-0.2858 |
|
天津 |
45 |
36 |
-0.7255 |
-0.2756 |
|
曼谷 |
46 |
35 |
-0.7404 |
-0.2132 |
|
上海 |
47 |
36 |
-0.7649 |
-0.3085 |
|
河内 |
48 |
36 |
-0.7750 |
-0.2436 |
|
重庆 |
49 |
36 |
-0.7866 |
-0.3369 |
|
安曼 |
50 |
35 |
-0.7906 |
-0.1247 |
|
墨西哥城 |
51 |
36 |
-0.8902 |
-0.2440 |
|
雅加达 |
52 |
36 |
-0.9063 |
-0.4650 |
|
马尼拉 |
53 |
36 |
-1.0223 |
-0.4596 |
|
金边 |
54 |
36 |
-1.0911 |
-0.3609 |
|
金奈 |
55 |
41 |
-1.2514 |
-0.7121 |
|
艾哈迈达巴德 |
56 |
40 |
-1.2529 |
-0.7101 |
|
莫斯科 |
57 |
37 |
-1.2931 |
-0.5350 |
|
浦那 |
58 |
46 |
-1.2940 |
-0.7446 |
|
德里 |
59 |
42 |
-1.3101 |
-0.7283 |
|
班加罗尔 |
60 |
47 |
-1.3180 |
-0.7594 |
|
孟买 |
61 |
47 |
-1.3609 |
-0.7590 |
|
开罗 |
62 |
51 |
-1.7049 |
-0.8791 |
|
卡拉奇 |
63 |
55 |
-2.4571 |
-1.2260 |
以下的关键内容是通过“假设”模拟结果观察到的：
首先，日内瓦和苏黎世的宜居性水平比其他城市领先很多。即使在模拟之后，第3到第8位的城市，即卢森堡、赫尔辛基、斯德哥尔摩、香港、新加坡和奥克兰也只能提高到第3位。这意味着这两个瑞士城市宜居性水平与其他排名靠前的城市有巨大差距，其他城市难以赶上。
其次，各城市都基本展现出极大的改善空间。模拟之后，每个城市的宜居性排名平均提高了8个名次，说明如果针对性改善各城市的最弱指标，其宜居水平可得到极大提高。
第三，排名在末端的城市改善宜居性水平的潜力更大。例如，模拟之后，开罗从第62名提高到第51名，提高了11名。德里从第59名提高到第42名，提高了17名。而莫斯科从第57名提高到第37名，提高了20名。
排名在末端的城市确实需要大力提高排名，但它们通常缺乏必要的资源。因此，政策优先性十分关键，也需要世界银行、联合国人居署等国际机构的支持，特别是资金和能力建设的支持至关重要。
宜居城市可吸引海外人才移民、成功的企业家和外商直接投资。强化人力资源、企业家精神和金融资本，才能使政府可有更好的财政状况为城市居民提供公共服务，形成提升宜居性的良性循环。
