京津冀城市群生态绩效水平测度及影响因素

发布时间：2020-10-25 02:46

　　 基于循环经济视角,采用SBM超效率模型测度2003—2015年京津冀城市群13个城市的生态绩效水平及其时空差异特征,并运用面板Tobit模型和随机效应模型(RE)进行生态绩效影响因素回归分析。结果表明:①沧州市和唐山市在研究期内始终保持在生产前沿面以上,北京市和石家庄市远远低于生产前沿面,城市生态绩效水平提升空间较大。②绝对差异变化和相对差异波动幅度大,变化趋势基本一致,阶段变化特征明显,近两年差异呈扩大趋势;京津冀城市群生态绩效水平较高的地区主要贴近沿海地区分布,区域差异较明显。③影响因素回归分析结果:低碳潜能、空气质量和地区经济发展状况对生态绩效水平产生正向影响;对外开放水平的估计系数为负且较显著;人口压力是阻碍生态绩效水平提高的潜在性因素。
【部分图文】：

由图1标准差系数（绝对差异）和变异系数（相对差异）结果可知，在研究期内绝对差异变化和相对差异波动幅度大，阶段变化特征明显，变化趋势基本一致。2007和2012年为高峰结点，其中2007年绝对差异达0.396，相对差异达0.542;2012年绝对差异达0.374，相对差异达0.555;2013年为研究期的最低值结点，绝对差异达0.314，相对差异达0.398，近两年整体呈上升趋势。说明京津冀各城市生态绩效水平随时间变化差异明显，近两年差异呈扩大趋势。2.3 京津冀城市群生态绩效空间分异特征

由于城市生态绩效的影响因素涉及较为广泛，考虑到数据可获得性，借鉴已有相关研究[24-25]，本文通过构建面板Tobit模型选取可能影响城市生态绩效的影响因素构建回归模型，将京津冀城市群生态绩效结果作为因变量，自变量分别从人口压力、低碳潜能、政府执行力、对外开放水平、空气质量和地区经济发展状况六个方面选取具体代表指标见表3。回归过程中加入年份随机效应进行回归分析得出结果（表3),Likelihood-ratio检验的Chibar 2(1）统计值为-26.0897，检验结果显示P值为0.000，且通过Hausman检验。同时将该模型加入随机效应模型（RE）检验，对影响因素的可靠性进行进一步的探讨。加入年份随机效应的Tobit模型对京津冀城市群生态绩效影响因素进行识别，模型构建如下：式中：因变量EP为城市生态绩效结果；i表示地区；t表示年份；β0表示常数项；β1、β2、β3、β4、β5、β6为自变量的待估参数；δ为误差项；ε为时间随机效应。利用Stata 13.0软件对各参数估计结果见表3。
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本文编号：2855340