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基于格蘭杰因果實證的城市綠地與經濟發展互動機制研究

2020-09-17 00:01:10洪順發郭青海何志超徐凌星HabimanaSimbiClaudien
生態學報 2020年15期
關鍵詞:經濟發展

洪順發,郭青海,何志超,劉 勇,徐凌星,Habimana Simbi Claudien,6

1 中國海洋大學國際事務與公共管理學院, 青島 266100 2 浙江理工大學建筑工程學院, 杭州 310018 3 中國科學院城市環境研究所, 廈門 361021 4 哈雷-維滕貝格馬丁路德大學, 德國哈雷 60120 5 四川大學經濟學院, 成都 610064 6 中國科學院大學, 北京 100049

快速城鎮化與經濟發展帶來了城市景觀的深刻變化[1]。作為城市景觀的重要類別,城市綠地是指以自然植被和人工植被為主要存在形態的城市利用地[2],是高密度人口聚集的城市中的自然本底,為人類城市生活提供支持、供給、調節和文化等方面的生態系統服務,已成為衡量人地關系和諧狀況[3]和居民生活質量的重要方面?!熬G水青山就是金山銀山”這一論斷是對中國生態文明建設的深刻闡釋,生態環境與財富積累并非“零和”博弈、非此即彼的關系,而是協同共存、相互促進的關系。城市綠地與經濟發展水平的互動機制研究是生態環境與社會財富積累關系研究的一個方面,開展這方面的研究將深化社會-經濟-自然復合生態系統研究,以及充實生態文明建設理論的實踐基礎。

城市綠地的經濟效應研究主要集中于評估城市綠地的使用價值[4]。條件估值法[5]、享樂價格法[6-7]是城市綠地生態系統服務價值貨幣化研究的常用方法。有學者將城市綠地的蒸騰降溫功能與空調降溫功能類比,計算其經濟價值[8]。此類城市綠地的經濟效應評價是用貨幣方式評價城市綠地價值,是對城市綠地這一公共物品所創造的公共福利的衡量,但并不直接體現城市綠地與經濟發展的互動關系。城市綠地的房地產增值效應則直接反映城市綠地與經濟發展的關系。一部分學者運用特征價值模型[9]、半對數特征價格模型[10]和地理加權回歸[11]探討城市綠地與房地產價格的關系,研究發現城市綠地能夠顯著提升住宅價格[12,13]。城市綠地的房地產增值效應從側面證實了城市綠地與經濟發展存在相關關系。然而,房地產市場只是城市經濟的組成成分之一,城市經濟發展與城市綠地存在何種關系需要在宏觀層面進行細致探討。

宏觀層面上,李雪銘等[14]定性分析了城市綠地系統促進經濟發展的機制,并以大連市為例構建多元線性回歸模型分析城市綠地對經濟增長的促進作用。類似的研究還有吳彤和倪紹祥[15]運用多元線性回歸的方法,發現南京市城市綠地與經濟發展水平存在顯著相關關系。Li等[16]利用2014年中國283個城市的截面數據,通過空間回歸模型分析經濟發展對城市綠化的促進作用,結果顯示人均GDP對城市綠地率具有正向影響。

總體而言,宏觀層面上的研究多采用回歸分析,結果多數只做到了揭示城市綠地與經濟發展存在相關關系。而城市綠地與經濟發展是否存在因果關系,因果關系究竟是經濟發展影響城市綠地,還是城市綠地影響經濟發展,抑或是雙向因果關系,這些都需要進一步探討。格蘭杰因果關系檢驗是從統計上探討兩個變量是否存在相互影響的因果關系以及這種因果關系的方向的統計方法[17]格蘭杰因果關系檢驗在城鎮化[18]、經濟增長[19]、植被與氣候[20]等領域的因果關系的識別與驗證具有廣泛的應用,是城市綠地與經濟發展因果關系識別的有力工具。

基于此,本研究綜合運用“格蘭杰因果關系檢驗”方法,檢驗城市綠地與經濟發展的因果互動關系,構建面板數據模型探討城市綠地與經濟發展交互影響的方向與程度。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源

“建成區綠地率”是城市綠化水平的表征值,人均GDP是反映城市富裕程度的重要指標,本研究選取2000—2016年中國地級市市轄區的人均GDP和市轄區建成區綠地率作為研究基礎數據,剔除了數據缺失的樣本,最終獲得了2000—2016年17期237個截面的面板數據,共4039個觀測值。人均GDP數據來源于《中國城市統計年鑒》(2000—2016),城市建成區綠地率來自于《中國城市建設統計年鑒》(2000—2016)。分析軟件采用Eviews8.0和Stata16。

1.2 研究方法

采用面板格蘭杰(Granger)因果關系檢驗[21]探討城市綠地與經濟發展水平的因果關系,在此基礎上采用面板數據回歸量化分析城市綠地與經濟發展的交互影響大小。面板格蘭杰因果關系檢驗方法見下:

(1)

(2)

式中,AGDP代表人均地區生產總值,UGR代表城市建成區綠地率,i為城市個體數量編號,本研究中取值為1—237,t為時期編號,本研究中取值為1—17;滯后階數P根據“AIC-赤池信息準則”(Akaike′s information criterion)和“SC-斯瓦茨準則”(Schwarz criterion)確定,滯后階數理論上取AIC與SC值最低值,然而滯后階數越大,數據損失就越多,當階數為達3時,繼續增加滯后階數AIC和SC值變動較小,因此本研究中選擇滯后階數P值為3;式1中,檢驗原假設為“H0:β1=β2=…=βm=0”,即城市建成區綠地率不是經濟發展水平的格蘭杰原因;式2中,檢驗原假設為“H0:α1=α2=…=αm=0”,即經濟發展水平不是城市建成區綠地率的格蘭杰原因。

面板數據回歸模型:

ln(AGDPit)=αiln(UGRit)+ui+εit

(3)

ln(UGRit)=βiln(AGDPit)+ui+εit

(4)

式中,u為反映個體異質性的截距項,ε為隨時間和個體而改變的擾動項。彈性的概念可以應用在具有因果關系的概念中。α為“經濟-綠地彈性”系數,用來描述人均GDP隨建成區綠地率變動的情況,即當建成區綠地率變化1%,人均GDP變動α%。β為“綠地-經濟彈性”系數,用來描述建成區綠地率隨人均GDP變動的情況,即當人均GDP變動1%,城市綠地率變動β%。

2 研究結果

2.1 面板單位根檢驗

只有數據是平穩的(stationary),回歸分析及其相關檢驗才可信[17]。含有時間序列的數據,如果表現出一致的變化趨勢(非平穩),即使它們之間沒有任何經濟關系,往往也表現出較高的可決系數,即出現虛假回歸(spuriousregression)或偽回歸[17]。為了防止因共同的時間趨勢出現“偽回歸”現象,本研究對AGDP和UGR及其對數形式進行面板單位根檢驗。Harris and Tzavalis檢驗(HT檢驗)和Im-Pesaran-Skin檢驗(IPS檢驗)是適用于短面板,用以檢驗面板數據是否存在單位根,即變量是否平穩的統計方法。由于本數據時間維度遠小于截面數,屬于“短面板”,根據面板單位根檢驗的特征[21],開展HT檢驗和IPS檢驗,計算工具為Stata軟件。檢驗結果如表1所示。

表1 面板單位根檢驗結果

面板單位根檢驗結果發現:IPS檢驗中,全國、東部、中部和西部區域人均GDP均為非平穩序列;而ln(AGDP)、UGR和ln(UGR)均在1%顯著性水平下拒絕存在面板單位根的假設,即為平穩序列。在HT檢驗中,所有變量均在1%顯著性水平下拒絕存在面板單位根,即為平穩序列。在該面板數據中變量ln(AGDP)和ln(UGR)均在1%顯著性水平下通過了HT和IPS變量平穩性檢驗,均為平穩序列,不容易出現偽回歸現象,因而開展格蘭杰因果關系檢驗和面板數據回歸分析及相關檢驗有效。

2.2 格蘭杰因果關系分析

運用Eviews 8.0軟件開展格蘭杰因果關系檢驗,檢驗結果如表2所示。從面板數據格蘭杰因果關系檢驗結果(表2)可以發現全國尺度上城市建成區綠地率與人均GDP存在互為因果關系,但存在明顯的區域差異。全國尺度上,城市建成區綠地率與人均GDP呈現極顯著的雙向格蘭杰因果關系,人均GDP影響建成區綠地率增長,同時建成區綠地率影響人均GDP增加。在東部地區,城市建成區綠地率是人均GDP的格蘭杰原因假設未通過顯著性檢驗,人均GDP是城市建成區綠地率的格蘭杰原因通過了1%的顯著性檢驗,表明城市建成區綠地率與人均GDP呈現單向的因果關系,人均GDP影響建成區綠地率增長。在中部和西部地區,城市建成區綠地率與人均GDP呈現顯著的雙向格蘭杰因果關系。總的來說,4個研究區域中,人均GDP顯著影響城市建成區綠地率增長,而在東部地區城市建成區綠地率與人均GDP因果關系不顯著,表明城市建成區綠地率增長對人均GDP影響較弱。

表2 城市建成區綠地率與經濟發展水平的格蘭杰因果關系檢驗結果

2.3 面板數據回歸分析

格蘭杰因果關系檢驗發現城市綠地與經濟發展互為因果、相互影響,但是不能確定這種關系是正向影響還是負向影響,以及影響程度。本文應用面板數據回歸方法分析影響類型和程度,對全國、東部、中部和西部的城市面板數據進行綜合F檢驗和豪斯曼檢驗。Stata在固定效應回歸(“xtreg,fe”)時輸出的全國:F(236,3791)=11.84,P=0.000;東部:F(89, 1439)=10.57,P=0.000;中部:F(93, 1503)=9.17,P=0.000;西部:F(52, 847)=14.09,P=0.000。結果顯示固定效應回歸優于混合回歸,豪斯曼檢驗的結果為全國:P=0.8040;東部:P=0.9959;中部:P=0.8375;西部:P=0.6185;表明隨機效應回歸優于固定效應回歸。因此,本研究適合采用面板隨機效應對模型進行回歸分析。

面板數據回歸結果(表3)均為大于零,表明城市建成區綠地率與人均GDP增長具有相互促進,存在“正向循環反饋”的互動關系,即城市綠地水平的提高能夠推動城市經濟發展,而經濟發展能夠拉動城市綠地建設。

表3 面板模型估計結果

城市建成區綠地率對人均GDP具有正向推動作用。在全國尺度、中部和西部地區存在城市綠地率增長率是經濟發展的格蘭杰原因,綠地能夠促進當地經濟發展,而東部地區不存在綠地率對人均GDP的正向促進作用。在全國尺度上,城市建成區綠地率每增長1%,能夠帶動人均GDP增長0.217%。西部地區的“經濟-綠地彈性”系數為0.306,表明西部地區城市綠地對經濟的推動作用高于全國平均水平0.217。而中部地區“經濟-綠地彈性”系數為0.205,略低于全國平均水平的0.217。

經濟發展水平能夠拉動城市綠地建設。全國、東、中和西部地區人均GDP都是城市建成區綠地率增長的格蘭杰原因。全國尺度上人均GDP每提升1%,城市建成區綠地率提升1.44%。經濟發展水平對城市綠地建設的拉動作用是西部地區>東部地區>中部地區,人均GDP每增長1%,西部地區城市建成區綠地率增長1.53%,東部地區1.42%,中部地區1.36%。西部地區“綠地-經濟彈性”系數最高為1.53,表明西部地區經濟發展水平對城市綠地建設的拉動作用最大。從“經濟-綠地彈性”系數來看,西部地區建成區綠地率每提升1%,人均GDP提升0.3%,即西部地區城市綠地對經濟的拉動作用較高。

3 討論與結論

3.1 討論

本研究結果顯示城市建成區綠地率與人均GDP互為正向因果關系,即城市經濟發展能夠促進城市綠地建設,城市綠地建設水平的提高能夠反過來提升城市經濟發展水平。而劉志強和邢琳琳[22]的研究認為,城市綠地水平與各區域的經濟社會發展未表現出明顯的正相關關系。一方面是因為研究中存在的尺度效應,劉志強和邢琳琳[22]的研究分析的是區域間(東、中、西、東北)城市綠地與經濟社會發展之間并未出現明顯的相關關系,城市尺度的城市綠地與經濟社會之間的關系在區域尺度上被掩蓋了。另一方面是在研究方法上,相比可視化及簡單統計分析,本研究運用“格蘭杰因果關系檢驗”的計量分析方法在因果關系實證研究更具效率。有學者研究認為,城市綠地具有房產增值效應[13,23-24],城市綠地具有的生態、休閑等功能會影響消費者購買房屋和開發商拿地,從而提高住宅價格[9]。城市綠地對房地產增值效應的研究有力地支撐了本文城市綠地對經濟發展水平具有正向推動作用的研究結論,城市綠地推動經濟發展水平的研究結果符合經濟事實。

東部地區城市建成區綠地率并不是人均GDP增長的格蘭杰原因,城市綠地未明顯表現出對經濟發展的帶動作用,其原因可能是東部地區城市經濟較為發達,城市建成區綠地率已達到較高水平,遠高于其他地區。邊際效用遞減,是指在一定時間內,在其他商品的消費數量保持不變的條件下,當一個人連續消費某種物品時,隨著所消費的該物品的數量增加,物品的邊際效用有遞減的趨勢[25]。城市綠地的“消費”中遵循著這種邊際效用遞減規律,當城市建成區綠地率已經達到較高的水平,再提高建成區綠地率對“消費者”而言所增加的“滿足感”較低,因而城市建成區綠地率對經濟的吸引作用也相對較弱。西部地區城市建成區綠地率最低,西部地區城市綠地對經濟的拉動作用高于中部地區,在一定程度上也符合邊際效用遞減規律的解釋結果。

基于城市綠地與城市經濟發展的“正向循環反饋”關系,可以將其概括為“綠磁效應”和“需求效應”。城市綠地具有的生態、休閑功能能夠吸引居民和企業入駐,尤其是對城市綠地需求較高的第三產業[26]。城市綠地吸引游客和投資者入駐[27],間接促進地方旅游業和相關產業的發展。有學者將城市綠地在社區種族間交往中的“吸引”作用概括為“綠磁”(Green Magnet)[28]。本研究借鑒這一概念,將其從社交層面拓展到經濟層面,將城市綠地對經濟的推動效應,即綠地本身所具有的生態系統服務對個人和企業的“吸引”概括為“綠磁效應”(Green Magnet Effect)。除少數私家園林外,城市綠地是典型的公共物品,具有非排他性和非競爭性。城市綠地的規劃與建設主體主要是政府部門運用公共財政資金投資建設。城市經濟發展水平使當地政府擁有更多可供支配的資金支撐城市綠地的供給和維護[17]。需求是消費者愿意而且能夠購買的商品總和。城市經濟發展水平越高,政府財政收入越高,城市綠地的需求也就相應地提高。因而,將城市經濟發展對城市綠地建設的促進作用概括為“需求效應”(Green Demand Effect),經濟發展、生活水平的提高對城市綠地面積增加和質量提升的需求持續增長。

自然地理條件對人口分布、交通、經濟發展等人口活動具有基礎性的影響。城市綠地是城市生態系統中最主要的自然要素,除了受經濟條件的影響外,也受城市自然地理條件的制約。有學者研究發現,海拔、地形、溫度、濕度等自然地理條件會對城市綠地建設具有顯著的影響[29]。在現有研究的基礎上,在一篇文章中同時開展自然、經濟對城市綠地率的互動機制研究較難,因篇幅限制本文僅探討城市經濟發展與城市建成區綠地率之間的存在因果關系,未關注自然要素對城市綠地率的制約。未來可進一步研究自然地理環境、經濟發展等因素如何影響城市綠地的規劃與建設,“自然地理環境-經濟發展-城市綠地建設”之間存在何種因果互動機制。

3.2 結論與建議

本文基于城市面板數據,運用格蘭杰因果關系檢驗和面板數據回歸模型分析城市綠地與經濟發展水平的關系。研究證實了城市綠地與經濟發展水平存在雙向因果關系,即存在“正向循環反饋”的互動關系。從全國尺度上看,經濟發展水平能夠促進城市綠地建設,城市綠地建設亦能促進經濟發展(圖1)。

圖1 城市綠地與經濟發展正向循環反饋概念框架

東部地區經濟發展水平是城市綠地建設的格蘭杰原因,而城市綠地并不是經濟發展水平的格蘭杰原因。西部地區經濟發展水平與城市綠地交互影響強度最大。鑒于城市綠地與經濟發展存在因果互動關系,未來的城市規劃中應從自然-經濟互動的視角出發,在環境宜居與經濟發展中尋找平衡點,實現環境與經濟互相促進的良性互動格局。東部地區運用城市綠地率的提升來拉動經濟發展的空間比較小,應著眼于提高城市綠地質量,實現城市綠地的體系化,創造高品質的城市綠色空間。中、西部應在兼顧城市綠地質量的基礎上,在新增城鎮建設用地中合理增加城市綠色空間,在存量城市建設用地中開展土地整理,盤活存量,見縫插綠,合理拓展城市綠色空間。

以往的多元線性回歸僅證實了城市綠地與經濟發展存在相關關系,本研究運用因果關系分析方法證實了其因果關系的存在。對城市綠地的“綠磁效應”和經濟發展的“需求效應”的高度概括對城市綠地與經濟發展的關系研究和城市規劃具有借鑒意義。限于篇幅,并未對兩種效應進行分解研究,未來研究可將“綠磁效應”和“需求效應”分解,開展更加細致的探討。

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