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    關于城市綠地面積的計量分析

    2018-11-06 09:19:10李晟雯
    中小企業(yè)管理與科技 2018年12期
    關鍵詞:模型

    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。

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