關于城市綠地面積的計量分析

李晟雯

（南華大學管理學院，湖南衡陽421001）

1 探究目的

在城鎮(zhèn)化進程穩(wěn)步前進的今天，城市里高樓林立，一個接一個小區(qū)拔地而起。但城鎮(zhèn)化也隨之帶來了一些環(huán)境問題——霧霾嚴重、城市熱島效應過強、水質達不到飲用標準等等。人們在物質水平穩(wěn)步提高的同時，也越來越關注自然環(huán)境。

從1990年到2015年的25年間，建筑業(yè)的國內生產總值翻了54倍，房屋建筑竣工面積翻了21.5倍，而城市綠地面積卻只翻了5.6倍。在增長速度上的巨大落差反映出，人均房屋面積增加太快，但人均綠地面積卻跟不上。想象一下，越來越多的城市居民，可能每人都能住上一間大居室，但卻要好幾個人才能共用一塊小綠地。正所謂“綠水青山就是金山銀山”，在加大城市建筑業(yè)投入的同時，政府及建筑商，更應考慮短期利潤較小，但長期福利巨大的環(huán)境綠化投入。

據猜測，影響城市綠地面積的主要代表因素可能有：①建筑業(yè)國內生產總值是對城市綠地再投入的重要資金源泉；②房屋建筑竣工面積中所包括的居民區(qū)公共綠化面積是城市綠地面積的重要組成部分；③財政支出中所包括的對公園、動物園等的投入是城市綠地面積的重要影響因素；④城市自身的規(guī)模與性質，是否以發(fā)展觀光旅游為導向也對城市綠地面積有重要影響。

所以，為了探究城市綠地面積的主要影響因素及其影響程度，提出加快城市綠地面積增長的對策，需要建立計量經濟模型，做出計量分析。

2 數據搜集與模型建立

2.1 數據搜集

通過《中國統(tǒng)計年鑒》，本文搜集到了1990-2015年間的時間序列數據如下表1。

2.2 模型假定

根據以上數據，假定城市綠地面積為被解釋變量Y，以建筑業(yè)國內生產總值為解釋變量X1，以房屋建筑竣工面積為解釋變量X2，以財政支出為解釋變量X3，將城市自身等其他影響因素和誤差因素歸入隨機擾動項μ。

利用EViews軟件進行模型的估計及以下所有分析。首先導入數據，隨后選定 Y、X1、X2、X3做出線形圖可知：城市綠地面積及影響因素間差異明顯，且變動方向相同，相互間可能具有一定的關系，試將模型設定為線性回歸模型形式如下，并令其為式（1）：

2.3 模型假定的調整

為對比是否有更合適的關于X的形式，使得模型的擬合優(yōu)度更佳，將取平方后的X1數據命名為REX1并作散點圖進行觀察?？梢奩與X12的趨勢較為符合二次函數關系，繼續(xù)對比調整前后的回歸分析結果。

由于Y與X1的擬合優(yōu)度為0.930454，而Y與REX1(X12)的擬合優(yōu)度為0.779675，可見將X1取平方后，Y與X1的擬合優(yōu)度不升反降，于是將X12與X2兩個解釋變量對被解釋變量進行聯(lián)合分析。將Y與X1、X2進行二元回歸分析后，得到擬合優(yōu)度為0.981664，而Y與REX1（X12）、X2二元回歸后，得到擬合優(yōu)度為0.987251，所以X12對Y的擬合優(yōu)度不如X1，但X12與X2對Y的擬合優(yōu)度比X1與X2對Y的擬合優(yōu)度大，故模型調整為式（2）：

3 模型估計

對式（2）進行多元回歸分析，模型估計的結果為：

4 模型檢驗

4.1 經濟意義檢驗

模型估計結果說明，在假定其他變量不變的情況下，房屋建筑竣工面積每增長1000000平方米，城市綠地面積將平均增加0.035萬公頃；財政支出每增長100億元，城市綠地面積將平均增加0.149萬公頃。這與理論分析相一致。具體來看，房屋建筑竣工面積中，居民區(qū)綠化面積對城市綠地面積的增長做出了貢獻；財政支出中的改造公共環(huán)境，如建立公園、動物園等，也對城市綠地面積增長做出了貢獻。

對于建筑業(yè)國內生產總值，它與城市綠地面積存在開口向下的二次函數關系，即建筑業(yè)國內生產總值對城市綠地面積的影響，隨著建筑業(yè)國內生產總值的不同值的變化，有不同的影響。

4.2 統(tǒng)計檢驗

①擬合優(yōu)度檢驗。從多元回歸結果可見，R2=0.993447，故本模型擬合程度高。

②方程顯著性檢驗（F檢驗）。假設 H0：β1=β2=β3=0，給定顯著性水平 α=0.05，查表得臨界值 F0.05（3，22）=3.05，得 F=1111.681，由于 F=1111.681＞F0.05（3，22）=3.05，應拒絕原假設H0，說明回歸方程顯著。即“建筑業(yè)國內生產總值”、“房屋建筑竣工面積”、“財政支出”三個變量聯(lián)合起來對“城市綠地面積”有顯著影響。

③參數顯著性檢驗（t檢驗）。假設 H0：βj=0（j=1,2,3），給定顯著性水平α=0.05，查表得臨界值t0.025（22）=2.074。由上可得，β1 的 t統(tǒng)計量為-6.518885，β2 的 t統(tǒng)計量為 4.552760，β3的 t統(tǒng)計量為 4.560471，其絕對值均大于 t0.025（22）=2.074，說明在顯著性水平α=0.05下，分別都應當拒絕原假設H0。即當其他條件不變的情況下，解釋變量“建筑業(yè)國內生產總值的平方”（X12）、“房屋建筑竣工面積”（X2）、“財政支出”（X3） 均對被解釋變量“城市綠地面積”（Y）有顯著影響。

5 異方差

運用懷特檢驗法對式（2）進行檢驗，可得出無交叉項的懷特檢驗中，Prob.F(3,22)值為0.3883，有交叉項的懷特檢驗中，Prob.P(9,16)值為0.3118?？梢?，給定顯著性水平為0.05，在其他條件不變的情況下，有無交叉項的P值均＞0.05，故不存在異方差。

6 多重共線性

6.1 多重共線性的檢驗

運用簡單相關系數檢驗法計算解釋變量間的相關系數，可求得X12與X2的相關系數為0.930457，X12與X3的相關系數為0.975863，X2與X3的相關系數為0.983384?？梢姡鹘忉屪兞块g的相關系數較高，均大于0.8，存在一定的多重共線性。

6.2 多重共線性的修正

為修正多重共線性，運用逐步回歸法篩選并剔除引起多重共線性的變量。

令Y分別對X12、X2、X3做一元回歸分析，并按R2大小排列為：X2、X3、X12，故以 X2為基礎，順序加入其他變量逐步回歸。

①首先加入X3的二元回歸結果為：

臨界值為t0.005（23）=2.807，可見X3的引入未通過t檢驗。剔除該變量。

②其次加入X12的二元回歸結果為：

可見X12的引入通過了t檢驗，并改進了擬合優(yōu)度，所以該變量應保留。

③最后綜合兩次逐步回歸，模型修正為式（3）時最佳：

對式（3）作多元回歸分析得出：

7 自相關

D.W.檢驗法。運用杜賓-沃森檢驗法，根據式（3）的多元回歸分析結果可知，D.W.統(tǒng)計量的值為1.684。在給定顯著性水平為0.05時，樣本容量為26，解釋變量個數為2，查表得dL和dU 分別為 1.224 和 1.553，由于 1.553＜1.684＜4-dU=2.447，即dU＜1.684＜4-dU，所以推測模型不存在自相關。

8 結論

8.1 模型結論

首先，在其他條件不變的情況下，建筑業(yè)國內生產總值與城市綠地面積存在開口向下的二次函數關系，即在一定的建筑業(yè)國內生產總值之下，與城市綠地面積正相關，但超過一定的總值，與城市綠地面積變?yōu)樨撓嚓P。[1]表明一定程度內，建筑業(yè)國內生產總值能夠對城市綠地面積再投入，但超過合理程度后，說明建筑業(yè)發(fā)展規(guī)模過大，導致擠占城市綠地資源，使得土地使用結構趨于不合理。所以建筑業(yè)國內生產總值要控制合理增幅，拒絕一味求多求快，延長其對城市綠地面積的再投入福利期限。其次，在其他條件不變的情況下，房屋建筑竣工面積與城市綠地面積正相關。表明房屋建筑中，如居民區(qū)綠化的建設，對城市綠地面積確實有貢獻。所以對于房屋建筑的設計趨勢，應注重配套綠化帶、自然景觀的設置，以改善城市空氣質量。[2]

8.2 實踐啟示

在本次在模型設定中，可嘗試對解釋變量運用更多種形式進行分析，以求更接近觀測值的真實變化規(guī)律。同時，解釋變量的選取應當考慮到更多因素，如城市自身的規(guī)模、發(fā)展方向、全國不同省份人口分布、氣候等因素，以提高多元分析的科學性。