基于回归分析法的天津市交通及土地利用对环境的影响研究

李 立，李 欣，章静敏

（河北工业大学 经济管理学院，天津 300401）

基于回归分析法的天津市交通及土地利用对环境的影响研究

李 立，李 欣，章静敏

（河北工业大学 经济管理学院，天津 300401）

试图通过软件分析，将2006到2015年天津市交通及土地利用对环境的影响量化。取天津市SO2、NO2、PM10近10年的平均浓度数据作为因变量，私人汽车拥有量、天津市地区生产总值和人均绿地面积为自变量，并用Eviews软件进行回归分析。结果显示，天津市机动车尾气仍是影响空气污染的主要因素，而绿地系统并未起到自净作用，因此应该大力发展公共交通和绿地建设，并借鉴西方国家精明增长战略，合理规划土地布局，从根本上减少机动车出行，降低环境污染。

交通及土地利用；回归分析；环境污染；Eviews

城市的交通规划与土地开发模式影响了这个城市的社区模式，导致了居民不同的出行行为，从而对经济、社会和环境产生影响。因此，如何协调交通、土地利用和环境三者的关系，是一个城市实现可持续发展的关键。国内的研究主要倾向于两两之间的关系，多侧重于定性研究，定量研究较少[1]。国外学者在三者关系的定量研究已经趋于成熟，建立了微观仿真模拟模型、计量经济学模型、空气质量模型等表示交通、土地利用以及环境相互关系的模型[2]。这些模型的变量居多，数据量大，对数据精度的要求较高，计算复杂。此外，目前天津虽然已有相关的环境评价体系，但是有关评价其环境与交通、土地利用方面的研究较少，且相关的数据不够新。因此，本文选取代表交通和土地利用因素的相关变量，以天津市为例，建立多元线性回归模型模拟天津市空气污染物的影响因素分布情况，将交通、土地利用对环境的影响进行量化实现，并做出分析总结。

一、国内外研究现状

交通、土地利用和环境，是城市空间的关键构成要素，它们相互作用，相互影响，研究三者之间的共生互动关系，对城市可持续发展有着重要的意义。国内外学者对三者之间的关系做出了大量的研究。

来自哥伦比亚省维多利亚市的维多利亚运输政策研究院分析师Todd Litman分析了交通规划在经济、社会和环境方面分别对土地利用产生的直接和间接影响，认为分散的、边缘化发展和依靠汽车代步的城市交通规划会导致蔓延，并对社会、经济和环境产生坏的影响，紧凑、填入式和多模式的交通规划会支持精明增长，对社会、经济和环境产生好的影响[3]。大城市交通委员会通过交通和土地利用相联系方面采取举措来控制湾区温室气体排放量，提出从提高汽车和燃料效率、关注精明增长、改变人们的交通出行行为等措施[4]。Youngkook Kim通过分析空气污染的时空模式，针对城市空气污染建立面板空气质量模型，分析了机动车出行距离、土地利用和气象因素对五类污染物浓度的影响，为污染减排政策和计划的评估提供了决策依据[5]。

王建蓉在新型城镇化的背景下，针对交通拥堵，交通环境等问题，对协调交通和土地利用，创造生态型交通规划方法，从而达到满足可持续发展要求的目的[6]。赵荣钦等人研究了土地利用方式、结构、规模和强度对区域碳循环的影响机理，提出政策框架和实施策略[7]。闫小培、毛蒋兴针对产生的严重的交通与土地利用问题，通过全面分析广州市土地利用模式特征，并考虑政策、能源及环境等影响因素，得出了广州城市交通系统的发展的影响作用规律[8]。刀谞等人对社会经济技术及政策行为和城市环境污染状况等交通LUCC驱动因子进行模型分析，认为北京市交通LUCC的驱动因子分别是社会经济技术及政策行为、城市环境污染状况、其他类型土地利用状况和城市生态承载力[9]。

二、模型建立

（一）研究区概况

天津市作为一个老工业城市，是北方重要的先进制造业基地，2006年3月22日，国务院常务会议将天津完整定位为“环渤海地区经济中心，国际港口城市，北方经济中心，生态城市”，更加奠定了天津市的经济增长地位。2015年末，全市常住人口1 547万人，GDP比去年增长9.3%，全市民用汽车拥有量为283.05万辆。本文以天津市为例，通过建立多元线性回归模型，研究天津市交通、土地利用因素对环境的影响。

（二）变量指标甄选

1.分析对象

鉴于2012年后，我国部分省市才将PM2.5作为新增指标，因此，本研究只对SO2，NO2，PM10的年平均浓度值作为研究数据。

2.自变量的选取

交通和土地利用是影响空气污染物浓度的两大因素。其中交通因素是污染物浓度的促进因素。刘浏通过对统计年鉴中有关交通部分的分析，认为代表交通促进因素的有年度客货运周转量、公路里程和民用机动车拥有量三类指标，而前两项指标不能体现城市机动车保有量及交通水平，私人汽车保有量基本涵盖了城市中尾气污染的主要人群[10]。因此，本文选取私人汽车保有量作为促进空气污染物浓度的交通因素进行分析。

土地利用与产业布局有着密不可分的关系。城市的绿化系统中的绿色植物能够吸收并同化部分有害气体，并通过对空气产生降温、滞尘等生态功能参与城市废弃物代谢和能量循环过程[11]。因此，绿地面积在一定程度上代表了城市的自净能力，属于污染物浓度的削减因素。此外，工业经济的发达必定伴随着环境的污染，地区生产总值体现了城市工业发展的规模，属于工业促进因素。因此，本文选取人均绿地面积和天津市地区工业产值分别代表土地利用因素进行分析。

综上，本文选取代表交通影响因素的私人汽车拥有量、代表土地利用影响因素的天津市地区生产总值和人均绿地面积作为自变量。

3.数据的收集

本研究中各大气污染物年平均浓度数据和人均绿地面积均来自天津市各年环境状况公报，地区生产总值数据来自国家数据库，私人汽车拥有量数据来自中国统计数据库。

三、模拟回归

（一）回归分析数据

为了定量的研究各影响因素对环境污染物的影响关系程度，本文采用建立回归方程的方式进行分析。根据上文分析，本文将2006-2015年城市的主要污染物SO2、NO2、PM10平均浓度数据作为因变量，并选取代表交通影响因素的私人汽车拥有量、代表土地利用影响因素的天津市地区生产总值和人均绿地面积作为自变量，其2006-2015年数据见表1。

表1 大气污染物回归分析数据

（二）模型的检验

本文建立多元线性回归方程：y=c+c（1）*x1+ c（2）*x2+c（3）*x3，并用Eviews软件逐一进行分析，采用简化形式执行，并针对模拟结果进行模型的检验，检验结果如下：

1.拟合优度检验（R2检验）

为了检验描述各大气污染物的多元线性回归方程与数据的拟合程度，我们采取拟合优度检验方法进行说明，方程与数据的拟合程度由统计量R2表示。

根据模拟结果，二氧化硫回归方程的决定系数R2=0.816 297，二氧化氮回归方程的决定系数R2= 0.735 738，可吸入颗粒物的决定系数R2=0.935 637，由决定系数来看三个回归方程均比较显著。

2.方程显著性检验（F检验）

F检验解释了自变量与污染物浓度之间的线性关系。我们通过计算统计量F值来说明被解释变量与所有解释变量之间总体线性关系是否显著。

通过对二氧化硫进行模拟回归的F检验结果显示，F=8.887 114，P值=0.012 590＜0.05，表明这三个自变量对因变量y产生显著线性影响的判断所犯错误的概率为0.012 590，拒绝零假设，说明x1，x2，x3整体上对y呈显著性线性影响，因此回归模型通过了F检验。

通过对二氧化氮进行模拟回归的F检验结果显示，F=5.568 258，P值=0.036 130＜0.05，表明这三个自变量对因变量y产生显著线性影响的判断所犯错误的概率为0.036 130，拒绝零假设，说明x1，x2，x3整体上对y线性影响显著，因此回归模型通过了F检验。

通过对可吸入颗粒物进行模拟回归的F检验结果显示，F=29.073 74，P值=0.000 569＜0.05，表明这三个自变量对因变量y产生显著线性影响的判断所犯错误的概率为0.000 569，拒绝零假设，说明x1，x2，x3整体上对y呈显著性线性影响，因此回归模型通过了F检验。

3.变量显著性检验（t检验）

t检验可以看出每个自变量对因变量的影响，如果某个自变量的影响不显著，应该将它从线性回归方程中剔除。

通过对二氧化硫进行模拟回归的t检验结果显示，在显著性水平α=0.05时，常数项和x1的Prob（收尾概率）小于0.05，通过了显著性检验。

通过对二氧化氮进行模拟回归的t检验结果显示，在显著性水平α=0.05时，只有x3的Prob（收尾概率）大于0.05，没有通过显著性检验，常数项和其他变量均通过t检验。

通过对可吸入颗粒物进行模拟回归的t检验结果显示，在显著性水平α=0.05时，常数项所有变量的Prob（收尾概率）均小于0.05，均通过了显著性检验。

4.自相关性检验（DW检验）

为了判断数据之间是否存在自相关性，故通过DW统计量进行自相关检验。当DW值显著的接近于0或4时，则存在自相关性，而接近于2时，则不存在自相关性。经分析，三个线性回归方程中DW值接近于2，不存在自相关，因此回归模型有效。

（三）多重共线性分析

1.多重共线性的识别

通过Eviews软件计算解释变量之间的简单相关系数，得出相关系数矩阵，根据相关系数的模拟结果，各自变量之间的相关度均达到0.9以上，解释变量之间存在高度线性相关性，表明模型确实存在严重的多重共线性。

2.多重共线性消除

本文采用向后逐步回归法，利用Eviews软件对二氧化硫回归模型中变量之间存在的多重共线性进行消除[12]，经过变量筛选得到的最优方程中包含了变量x1、x2，方程整体上显著；常数c和变量x1、x2分别对方程的线性影响显著；DW值接近于2，不存在自相关，此时，关于二氧化硫污染物影响的线性回归方程为：y=0.076 862-1.88E-6 x1。

对二氧化氮回归模型中变量之间的多重共线性进行消除的由回归结果显示，经过变量筛选得到的最优方程中包含了变量x1、x2，方程整体上显著；常数c和变量x1、x2分别对方程的线性影响显著，且不存在自相关，此时，关于二氧化氮污染物影响的线性回归方程为：y=0.095 946-1.65E-05x1+ 0.000 891x2。

对可吸入颗粒物回归模型中变量之间的多重共线性进行消除的回归结果显示，经过变量筛选得到的最优方程中包含了变量x1、x2、x3，方程整体上显著；常数c和变量x1、x2、x3分别对方程的线性影响显著，且不存在自相关，此时，关于可吸入颗粒物浓度影响的线性回归方程为：y=0.055 103-0.000 647x1+1.00E-05x2。

四、结论

（一）模型回归结果

根据模型的回归结果，天津市人均绿地面积对二氧化硫、二氧化氮的浓度均没有影响，却能够降低可吸入颗粒物的浓度，天津市人均拥有绿地面积每增加1平方米，将会使可吸入颗粒物浓度降低0.010 845mg/m3。而地区工业产值与二氧化碳、二氧化硫和可吸入颗粒物的浓度有密切的关系，天津市每增加1亿元工业总产值，将使二氧化硫、二氧化氮和可吸入颗粒物的浓度分别减少0.000 016 5mg/m3、0.000 647mg/m3和0.000 031 2mg/m3。私人汽车拥有量与二氧化硫浓度的变化不相关，但却是引起市区内二氧化氮和可吸入颗粒物浓度发生变化的主要因素，天津市每增加1万台私人汽车，将带来0.000 891 mg/m3的二氧化硫浓度、0.000 01mg/m3的二氧化氮浓度和0.002 375mg/m3的可吸入颗粒物浓度的增加。

（二）城市工业作用的探讨

上述三个回归模型中的地区工业总产值增加，相应污染物的浓度却减少，这与“工业污染废气导致城市空气污染程度增加”这个常识相悖。笔者认为出现这一问题的原因主要有两方面：（1）国家治理环境的措施力度逐年加大，许多工业厂房纷纷向天津市周围的县市进行转移，市区内环境逐年变好；（2）2008年1月国家颁发了《国家酸雨和二氧化硫污染防治“十一五”规划》的通知后，天津市加大产业结构调整力度，严格按照国家关于淘汰落后产能的政策要求，优化了产业结构，并加强了对火电、冶金、建材、化工等重点行业的二氧化硫等污染物排放的控制。上述两个原因可能是促使天津市大气污染得到控制的主要原因。

（三）城市机动车作用的探讨

私人汽车拥有量与二氧化硫、二氧化氮和可吸入颗粒物正相关，私人汽车拥有量越高，这三类污染物浓度就越高，表明人们出行仍然过度依赖私家车，机动车尾气仍然是大气污染加重的主要原因。

（四）城市绿地作用的探讨

城市绿地系统好比一个城市的“肺”，它具有吸收大量的二氧化碳，并放出大量的氧气，同时可以阻挡灰尘的传播，以及吸收和同化大气污染物等优点，然而在上述三个回归方程中，代表城市绿地系统的人均绿地面积与二氧化硫、二氧化氮的浓度均不相关，却与可吸入颗粒物浓度呈现负相关的状态，由此可以说明，城市绿地系统中绿色植物可以通过其粗糙、多毛的枝叶可以吸附大气中的粉尘，并通过雨水的冲刷，将粉尘冲洗到土壤，降低空气中可吸入颗粒物的浓度，而绿色植物的自净能力对二氧化硫和二氧化氮污染物浓度的影响不大。

综合上面的研究结果，笔者可以得出以下结论：

第一，将市区内的工业基地转移到附近的周边地区对市区内的环境状况确实有所好转，市区内大气污染物浓度基本不受工业产值的影响。

第二，大气中的主要环境污染已经从二氧化硫转变为可吸入颗粒物，即PM10污染，天津市区内的可吸入颗粒物的污染程度远高于其他两项污染指标，天津市的空气污染正由氮硫氧化物向颗粒物污染转移。

第三，天津市私人汽车拥有量的增加严重影响着天津市空气中的二氧化硫、二氧化氮和可吸入颗粒物的浓度，而城市的绿地系统对降低可吸入颗粒物的浓度有显著的作用，与二氧化硫和二氧化氮浓度却没有明显的因果关系，可见要想降低空气中污染物浓度，仅靠绿地建设是远远不够的，而应该从造成二氧化硫、二氧化氮污染的机动车尾气找寻原因。交通对环境有明显的影响，城市机动车尾气能够带来严重的环境污染，当前的限行、限号措施仍然发挥不了明显的作用，因此应该大力发展公共交通，借鉴西方国家精明增长战略，合理规划土地布局，建立密集、紧凑、混合型社区，从而在根本上减少机动车出行，大力发展城市绿化建设，使绿地发展不仅是为了市容美观，还能达到提高城市的空气净化能力，降低大气污染物浓度的效果。

[1]杨励雅，邵春福.城市交通、土地利用及环境协调关系的灰色模型研究[C].北京：中国铁道出版社，2005：287-291.

[2]Habib M A.Microsimulating Residential Mobility and Location Choice Processes within an Integrated Land Use and Transportation Modelling System[D].Toronto：University of Toronto，2009：1-68.

[3]Litman T.Land use impactcostsof transportation[J].World Transport Policy&Practice，1999，1（4）：9-16.

[4]Metropolitan Transportation Commission.Transportation，Land Use and Greenhouse Gases—A Bay Area Resource Guide[R].Oakland：MTC，2009：1-112.

[5]Kim Y.Impactsof Transportation，Land Uses，and Meteorology on Ur－ban Air Quality [D].Columbo，Ohio：The Ohio State University，2010：1-275.

[6]王建蓉.新型城镇化背景下生态交通规划方法研究 [J].森林工程，2015，31（4）：147-151.

[7]赵荣钦，黄贤金，刘英，等.区域系统碳循环的土地调控机理及政策框架研究[J].中国人口·资源与环境，2014，24（5）：51-56.

[8]阎小培，毛蒋兴.高密度开发城市的交通与土地利用互动关系：以广州为例[J].地理学报，2004，59（5）：643-652.

[9]刀谞，周丰，郭怀成.北京市交通土地利用/覆盖变化驱动因子研究[J].环境科学研究，2008，21（5）：207-213.

[10]刘浏.我国城市空气质量与影响因子分析[J].苏州科技学院学报（工程技术版），2011，24（1）：10-14.

[11]钟珂，亢燕铭，王翠萍，等.城市绿化对街道空气污染物扩散的影响[J].中国环境科学，2005（S1）：6-9.

[12]赵红平.Eviews6软件的逐步回归分析模块在多重共线性教学中的应用[J].贵州教育学院学报，2009，20（12）：31-34.

Im pactsof Traffic and Land Useon the Environment in Tianjin Based on Regression Analysis

LILi,LIXin,ZHANG Jing-m in
（SchoolofEconomicsand Management,HebeiUniversity of Technology,Tianjin 300401,China）

Thisstudy quantifies the impactof traffic and land use on the environmentin Tianjin from 2005 to 2014.Taking the average concentration data of SO2,NO2and PM10 in Tianjin as the dependent variable,private car ownership,GDPof Tianjin and green area per capita as the independent variables,regression analysiswas carried outwith Eviews.Results show that the automobile exhaust is still the important factor affecting air pollution,and the green space system does not play the role of self-purification.Therefore,this study suggests that public transportation and green space construction should be vigorously developed;advanced strategies should be drawn from Western countries and the land use should be reasonably planned,thusdecreasing thenumberof themotorvehiclesand lowering theenvironmentpollution.

transportation and land use;regression analysis;environmentalpollution;Eviews

F572.88

A

1674-7356（2017）-01-0053-05

10.14081/j.cnki.cn13-1396/g4.2017.01.010

2015-10-20

李 立（1968-），女，天津人，教授，博士，研究方向：项目评估及系统分析。

时间：2017-01-10

http：//www.cnki.net/kcms/detail/13.1396.G4.20170110.1639.004.htm l