中国城市建成区绿地率增长驱动力的时空差异分析

王俊帝， 刘志强

（1.苏州科技大学 建筑与城市规划学院，江苏 苏州215011；2.苏州科技大学 天平学院，江苏 苏州215011）

中国城市建成区绿地率增长驱动力的时空差异分析

王俊帝1，2， 刘志强1

（1.苏州科技大学 建筑与城市规划学院，江苏 苏州215011；2.苏州科技大学 天平学院，江苏 苏州215011）

探明我国城市绿地建设水平演变的规律及内在机制，可为指导城市绿地合理发展提供重要理论支撑。以建成区绿地率作为表征城市绿地建设水平的主要指标，采用1988-2013年我国省际面板数据，基于时间和空间两个维度，运用计量分析方法剖析了城市建成区绿地率增长与各驱动力间的关系。

建成区绿地率；驱动力；计量分析；时空差异；中国

城市绿地关乎经济社会可持续发展及人民福祉，其建设水平在我国经济高速增长与快速城镇化的背景下迅速提高，且由于其演变的驱动力也在改变，故面临前所未有的发展契机。从1990年至2013年，我国建成区绿地率由16.93%上升到35.78%，增长到2倍以上，驱动其增长的经济、土地、人口等因素及其作用力度也发生较大改变[1]。面对上述发展态势，研究且把握城市绿地建设水平演变驱动力的时空差异，对指导未来我国城市绿地建设具有重要理论价值与现实意义。

近年来，国内外针对城市绿地建设驱动机制的研究均已成为热点[2-3]。国外相关研究多采用主成分分析、回归分析等方法，对表征城市绿地建设水平与相关影响因素的指标进行处理分析。Daniel R.Richards等[4]分析了东南亚地区城市的面积、人口密度、人均GDP对绿化覆盖率及人均绿地面积演变的作用机理。Richard G.Davies等[5]研究了谢菲尔德市地形及土地使用对城市绿地面积扩张的影响。Dave Kendal等[6]发现市民受教育水平和绿地政策对巴拉腊特市植物覆盖面积演变影响最大。

国内赵娟娟等[7]采用回归分析及分级划分方法测度了不同城市化指标对绿化覆盖率演变的影响。杨军等[8]基于最大信息非参数估计，对我国30个主要城市的建成区绿化覆盖率的动态演变及影响因素进行分析。韩旭等[9]对全国各省进行聚类分析，研究表明城市绿地建设主要受地形、资金、发展理念的影响。伍伯妍等[10]利用我国2007年的统计资料，对地级及以上城市进行研究，发现城市绿地建设水平与建成区面积、地区生产总值、人口呈正相关，且受建成区面积影响最大。叶骏骅[11]利用我国2011年的统计数据，通过Spearman秩相关检验，确定城市绿地建设水平的驱动因素为城市规模、经济水平、建成区面积和政府经济行为。刘志强等[12]对我国城市绿地建设水平总体差异及构成进行分解，定性分析城市绿地建设水平是建成区规模、经济发展水平、人口、政策、自然条件等综合作用造成的。前人针对此课题的研究已取得重要进展，然而在此基础上仍存在继续深入的空间：（1）可利用面板数据进行研究，不仅能探明全时段及各阶段不同驱动力的作用强度，也可分析各驱动力的演变情况及发展趋势；（2）可多层面、分区域进行研究，剖析不同地区驱动力的特点及相互差异。

因此，文章将研究时间跨度定为1988-2013年，研究区域包含全国及各大地区的两级空间单元，从相关年鉴上筛选表征性更强的驱动力变量，采用计量分析方法及软件EViews7.0，按照理论分析、单位根及协整检验、回归分析的思路展开研究。由于反映城市绿地建设水平的指标较多，有城市建成区绿地率、人均公园绿地面积、建成区绿化覆盖率、建成区绿地面积等，而其中城市建成区绿地率是衡量城市绿地空间规模与建成区空间规模之间关系和刻画城市绿地建设水平的最重要、最准确的指标之一，其公式为：建成区绿地面积/建成区面积×100%，不仅能展现绿地规模占建成区规模的比重，而且作为相对指标更适合用于各地区间比较[13]，故文章选取建成区绿地率作为研究指标，剖析其驱动力的时空差异。

1 建成区绿地率增长驱动因素分析

驱动建成区绿地率增长的因素必然与建成区绿地面积或建成区面积的演变存在密切联系。驱动因素主要可分为地理环境资源与社会经济政策两大类，前者包括气候、水文、地形地貌等因素，既是建成区绿地与建成区扩张的根本保障，也对两者起到限制作用，然而此类因素在较长时期内变动不大且难以人为控制与定量化研究。后者主要包括城市用地规模、经济发展水平、人口规模、基础设施水平、建设投资规模与政策制度等因素，与建成区绿地及建成区的联系更直接，不仅是建成区绿地率在短期内演变的主导动力，且自身在不同时空中变化较大，其中，政策制度亦是根据社会经济因素的实际影响效益而进行设定的。综上所述，探明影响建成区绿地及建成区演变的社会经济因素的时空差异，对研究如何促进我国建成区绿地率增长更有价值。

对于建成区绿地与建成区而言，城市用地是载体，且其规模限制两者扩张，然而在不同时空内其规模必有差异，故其在不同时间段内对不同地区建成区绿地率增长的驱动力度均显著但不一致；经济是重要支撑，其发展水平可预示两者扩张潜能，由于其发展是动态过程且各地区差异较大，故对不同时空内建成区绿地率增长存在不同的作用力度；城市人口是主要需求动力，其规模增加促使两者面积增长，但随不同地区人口数量的变化，各地区建成区绿地率的需求动力也发生改变；基础设施建设与两者相辅相成，在不同时空中均互相促进，其建设水平可促使两者建设质量及配比的优化；建设投资是直接推力，其规模大小与两者建设力度成正比，其中针对建成区绿地的投资更直接驱动建成区绿地率增长。除此之外，尽管仍存在其他驱动力，但以上驱动力的代表性最强且作用力度最显著。

2 变量选取、数据基础及时空单元

2.1 变量选取

研究采用计量模型进行分析，首先需对变量进行选取。结合前文分析且考虑到建成区绿地率（GBD）增长驱动力的复杂性、数据的可获得性及质量，文中选取以下5个指标作为解释变量，分别表征城市用地规模、经济发展水平、人口规模、基础设施水平和绿地建设投资规模①重庆于1997年被设为直辖市，其1988-1996年的指标数据采用四川省重庆市的相应指标数据，而1988-1996年四川指标采用剔除重庆市后的数值。北京缺2010年建成区面积的指标，上海缺2008、2009年建成区面积的指标，故均采用其前后两年指标数据的平均值替代。：

（1）建成区面积（DIS），单位为hm2，表征城市用地规模。其含义是城市行政区内成片开发建设、市政公用及公共设施基本具备的区域[1]。由于其既能较好反映城市建设用地空间规模又与被解释变量GBD关系密切，故选此指标。

（2）第二、第三产业总值②对第二、第三产业总值进行调整以消除价格因素的影响，具体方法：实际变量=名义变量×100/国内生产总值指数（根据中国统计年鉴，以1978年=100）。（INV），单位为亿元，表征城市经济发展水平。各地区国内生产总值反映经济总体状况，而建成区内部的经济产出较少涉及第一产业，故选第二、第三产业值之和作为表征指标。

（3）城市非农人口（NAP），单位为人，表征城市人口规模。该指标选择城区常住人口更具科学性，但其统计口径发生过变化，故选统计口径一致且数据连续性强的城市非农人口作为替代。

（4）城市人均道路面积（RSP），单位为m2，表征城市基础设施水平。城市道路由车行道和人行道等组成，作为市政公用设施，反映城市基础建设状况。

（5）城市园林绿化固定资产投资（LCN），单位为万元，表征城市绿地建设投资规模。该指标指城市园林绿化固定资产再生产活动，包括改建、扩建、新建园林绿化等活动。

2.2 数据来源及处理

GBD、DIS、RSP、LCN 来自《中国城市建设统计年鉴（报）》，INV 来自《中国城市统计年鉴》，NAP来自《中国人口和就业统计年鉴》（《中国人口统计年鉴》）。为尽可能消除异方差影响，故对除GBD外的变量采取对数化处理[14]，处理后各变量的名称为 ln DIS、ln INV、ln NAP、ln RSP、ln LCN。

2.3 时空单元划分

在空间上，考虑到各地区城市发展水平的差异，故根据《中国城市建设统计年鉴》中按区域经济带划分地区的方式，将我国划分为东、中、西三大地区①地区划分依据《中国城市建设统计年鉴2013》城市统计分组中第二类划分方式，将全国分为东部、中部、西部三大地区。东部：北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南、辽宁；中部：山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南、吉林、黑龙江；西部：内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆。。在时间上，考虑到我国总体发展进程及城市建设时代特点，故根据我国城镇化发展的不同阶段，将1988-2013年划分为三个时间段：1988-1995年处于经济体制重大变革时期，市场化对城市绿地建设的推动作用越发明显；1996-2000年城镇化进程加快，城市绿地建设的驱动力及其作用力不断增加；2001-2013年为城镇化高速发展阶段，城市绿地建设各项驱动力的联系更加紧密[15]。

3 建成区绿地率增长驱动力时空差异的实证分析

3.1 单位根检验及协整检验

在进行回归分析前，需检验各指标的数据是否平稳或是否存在长期均衡关系。由表1可见，就全国1988-2013年面板数据的检验结果而言，除lnINV仅在Fisher-PP检验下不通过外，其余指标均在1%的显著性水平下接受LLC、Im-Pesaran-Skin、Fisher-ADF、Fisher-PP检验通过，说明各驱动力变量均为一阶单整序列，且变量间可能存在协整关系，故有必要进行协整检验[16]。

表1 全国面板数据单位根检验

由于Pedroni检验允许存在较大程度的个体差异，故选此方法进行检验。由表2可知，Panel ADFStatistic、Group PP-Statistic、Group ADF-Statistic 均通过 5%显著性水平检验。由于样本数量较小，故参照Panel ADF-Statistic和Group ADF-Statistic的检验结果判断出变量间存在协整关系，故可进行回归分析[17]。

表2 全国面板数据协整检验结果

该研究针对全国不同时间段及三大地区的面板数据均进行了检验，但因篇幅限制仅呈现1988-2013年全国面板数据的检验结果。

3.2 面板数据计量模型设定

对面板数据进行F检验及Hausman检验，发现全国及三大地区均拒绝常截距模型与随机效应模型，故选用固定效应模型进行研究，考察各驱动力对建成区绿地率增长的作用大小，计量模型建立如下

式中，C 为常数项，β1-β5为回归系数，GBDit、DISit、INVit、NAPit、RSPit、LCNit分别代表第 i个省份第 t年的建成区绿地率、建成区面积、第二三产业总值、非农人口、人均道路面积和园林绿化固定资产投资。

3.3 建成区绿地率增长驱动力的空间尺度分析

对全国及三大地区的建成区绿地率增长驱动力均进行回归分析，得到回归结果（见表3）。在4个模型中，全国各驱动力的T值均显著，且显著性增强；三大地区由于各自特点，其内部少数驱动力的T值不显著，进而分别针对不同地区内T值显著的驱动力再次做了回归分析[18]。模型调整后的R2均在0.80以上，F值在1%水平上显著，表明各模型拟合度均较好，可见基于全国及三大地区，DIS、INV、NAP、RSP、LCN对GBD增长的解释力很强。

表3 1988-2013年全国及三大地区建成区绿地率驱动力回归结果

3.3.1 全国NAP驱动力度最强，LCN驱动力度最弱 从全国层面看，NAP增长最大程度的促进GBD增加，回归系数为0.037 2，表示NAP每增长10%，GBD增长0.37%。由于NAP不包含城市暂住人口，结果可能低估了城市人口增加对建成区绿地率增长的驱动力度。按驱动力度大小排在第2、3位的是RSP和INV，回归系数为0.034 7和0.033 2，两者较接近且均略小于NAP。DIS、LCN的驱动力度较小，回归系数是0.015 5和0.014 2。上述结果表明，在全国层面上，建成区绿地率增长受城市人口增加、基础设施水平提高、经济发展、用地规模扩张与绿地建设投资增加的驱动，其中，人口增加的驱动力度最大，而绿地建设投资的驱动力度最小。造成上述现象的原因主要有：（1）城市人口增加是城市化水平提高最为重要的表现之一，其背后是社会经济各方面的共同发展。自1990年以来，随着我国城市化水平迅速提高，城市人口持续快速膨胀，对各时期建成区绿地率增长均有极大的需求动力；（2）我国经济体制改革不断深入，城市经济发展及基础设施水平快速提高，对建成区绿地率增长的促进作用不断增强；（3）城市用地扩张不均衡，整体上在部分时间段内过度扩张，而在部分时间段内由于受到各方面限制发展缓慢，且驱动效果具有滞后性；（4）园林绿化固定资产投资中有一部分用于更新、改造原有建设，仅一部分作为新增投资，故其对建成区绿地率增长的驱动力度相对较小。

3.3.2 东部除DIS外，各驱动力作用强度接近 从东部尺度看，各驱动力对GBD增加的作用力度相当，NAP驱动力度最大，INV、RSP的驱动力度排在第2、3位，LCN驱动力度较小，DIS的驱动效果不显著。上述结果表明，在东部地区，对建成区绿地率增长作用力度由大到小的驱动力依次为城市人口、经济发展水平、基础设施水平和绿地建设投资规模，且四者的驱动力度接近，而城市用地扩张的驱动效果不明显。造成上述现象的主要原因是：（1）东部社会经济发展已达到较高水平，各驱动力之间的联系较紧密且作用力度相对平衡；（2）由于大量外来人口涌入，东部城市人口持续较快增加，对建成区绿地率增长的需求动力较大且持续时间较长；（3）由于受到耕地红线、自身发展条件等制约，东部城市用地扩张状况在2010年前后具有较大差异，从快速扩张转变为低速扩展且持续扩张潜能大幅降低。

3.3.3 中部NAP驱动力度最强，RSP与LCN驱动效果不显著 从中部尺度看，各驱动力对GBD增长的作用力度差异较大，NAP驱动力度最大，INV与DIS驱动力度较小，而RSP与LCN的作用效果不显著。上述结果可见，在中部地区，城市人口增加是建成区绿地率增长最主要的驱动力，经济发展与用地扩张也较大程度促进了建成区绿地率的增长，而基础设施水平提高与绿地建设投资对建成区绿地率的驱动效果不显著。造成此现象的原因主要有：（1）中部城市人口增速平稳且增长较快，为建成区绿地率快速增长提供了稳定且强大的需求动力；（2）中部城市用地规模与经济发展水平均处于快速增长阶段，且发展潜力大，不仅为建成区绿地率的增长提供了坚实基础，且随时间推移，驱动力度不断增强；（3）中部大多城市基础设施水平与绿地建设投资水平较低，提高较慢，无法有力促进建成区绿地率的快速增长。

3.3.4 西部RSP与DIS驱动力度最强，NAP驱动效果不显著 在西部地区，各驱动力对GBD增加的作用力度从大到小排序依次是RSP、DIS、INV、LCN，而NAP的驱动效果不显著。上述结果表明，西部地区建成区绿地率增长主要依靠城市基础设施水平提高及用地规模扩张，其次依靠经济发展与绿地建设投资，而城市人口增加对其驱动效果不明显。造成此现象的原因主要是：（1）随着我国西部大开发等相关政策措施的实施，西部城市基础设施水平得到较快提升，城市用地也快速扩张，均对建成区绿地率增长起到较大驱动作用；（2）西部大部分城市经济发展水平仍较低，提升速度较慢，对建成区绿地率增长的促进作用相对较小；（3）西部城市化水平较低，城市人口增加相对较慢，对建成区绿地率增长的需求动力相对较小，故作用效果不显著。

3.4 建成区绿地率增长驱动力的时间尺度分析

文章在基于空间尺度分析的基础上，也从时间尺度考察了不同时间段全国驱动力的差异及变化情况。由于缺乏1991-1995年建成区绿地率的相关数据，故对1988-1990年、1996-2000年、2001-2013年三个时间段分别进行回归分析，得到回归结果（见表4）。模型调整后R2均在0.88以上，F统计量均在1%水平显著，表明模型整体拟合均较好，即在不同时间段均有较多驱动力对GBD增长具有很强的解释力。

表4 中国1988-2013年建成区绿地率驱动力的时间尺度回归结果

3.4.1 1988-1990年驱动力较少，NAP驱动力度最大 该阶段模型调整后R2为0.987 0，说明模型中解释变量可解释GBD总变异的98%以上，即在此期间的主要驱动力为NAP与INV。NAP驱动力度最大，回归系数是0.064 3，表示NAP每增加10%，GBD增长0.64%；INV驱动力度较小，但T值高达7.110 8，表明其驱动效果十分显著。以上结果表明，在1990年代初期，我国建成区绿地率增长的驱动力较少，主要为城市人口增加与经济发展水平提高，前者是最主要的驱动力而后者的作用效果越发显著。造成上述现象的原因主要有：（1）在此时期内，我国经济体制处于深刻变革当中，城镇化也刚迈入快速发展阶段，整体经济及城市建设水平不高，导致建成区绿地率增长驱动力较少且联系不紧密；（2）随着城镇化水平提高，城市人口增加最快，成为此时期内最主要的需求动力，而城市经济发展水平不断提升，驱动效果变得逐渐显著。

3.4.2 1996-2000年驱动力增多，驱动力作用强度差异较大 该时期模型调整后R2为0.981 8，说明解释变量可较全面的解释GBD总体变异情况。在解释变量中，NAP驱动力度最大，RSP与INV的驱动力度排第2、3位，LCN驱动力度较小，而DIS驱动效果不显著。以上结果表明，建成区绿地率增长驱动力在此时期内明显增多，其中，城市人口增加的驱动力度仍最大，基础设施与经济发展水平提高的作用力度较大，且相比前一阶段明显增强，绿地建设投资作用力度较小，而城市用地扩张的影响不显著。造成上述现象的原因主要有：（1）在此时期内，我国城镇化进程明显加快，经济发展水平快速提高，致使促进建成区绿地率增长的驱动力显著增多，且驱动力度不断加强；（2）城镇化进程加快，城市人口快速增加，成为作用力度最强的驱动力，城市经济发展与基础设施水平的提高也十分迅速；（3）城市用地虽作为建成区绿地增加的重要依托且处于快速扩张阶段，但其驱动效果具有一定的滞后性，从而在该阶段的驱动效果不显著。

3.4.3 2001-2013年各驱动力作用强度接近，DIS驱动力度最大 在此时段内，各驱动力的T值均较大，即对GBD增长均有显著影响。除LCN驱动力度较小外，其余驱动力的作用强度较大且接近，其中，DIS驱动力度最强，INV、RSP、NAP驱动力度均较强，LCN驱动力度较弱。上述结果表明，在此时期内，建成区绿地率增长驱动力更丰富，相对大小变化明显，其之间的作用力度已较为平衡；城市用地扩张驱动力度最强，经济发展与基础设施水平提高驱动力度较强且较接近，人口增加的驱动力度较上一阶段相对减弱，绿地建设投资的驱动力度相对较小，但较上一时间段有所增强。造成上述现象的原因主要有：（1）在此时期内，我国经济建设与城镇化均达到较高水平，促使建成区绿地率增长的驱动力已较全面的显现，且驱动力之间达到相对平衡状态；（2）城市用地作为建成区绿地的载体，在快速城镇化的背景下，对建成区绿地率增长的驱动效果不断增强，在城市人口增加驱动力度相对下降的同时，成为了建成区绿地率增长最主要的驱动力。

4 结论与讨论

4.1 结论

（1）城市用地规模、经济发展水平、人口规模、基础设施水平与绿地建设投资规模可较全面的解释我国及各地区建成区绿地率变异的总体状况，是我国建成区绿地率增长的主要驱动力，且在不同时空内，各驱动力及其作用力度差异较大。

（2）在空间尺度上，全国及三大地区建成区绿地率增长的驱动力既有共性又存在差异，针对不同空间单元，大多数驱动力的作用效果均显著、解释力强，但由于各地区自身发展状况的特殊性，其内部驱动力及其作用强度、相对大小均不相同。就各驱动力而言，城市人口增加在全国层面及除西部以外的其他地区均为最主要的驱动力，而在西部的驱动效果不显著；城市基础设施水平提高在西部驱动力度最强，在全国及东部按驱动强度排名也十分靠前，而在中部的驱动效果不显著；城市经济发展水平提高在东部及中部的驱动强度排在第2位，而在全国及西部排在第3位；城市用地扩张在西部的驱动强度排在第2位，而在东部的驱动效果不显著；城市绿地建设投资在全国及各地区的驱动力度均较小。

（3）在时间尺度上，我国建成区绿地率增长驱动力及其作用力度在社会经济发展的不同阶段均存在较大差异，但就总体而言，随着时间的推移，驱动力变得更为丰富且其之间的作用力度相对平衡。就各驱动力而言，城市用地规模扩张的驱动力度不断增强，已成为现阶段最主要的驱动力；城市人口增加从1990年代至今，随着城镇化进程的加快与放缓，其作用力度的增长也经历加快与减速的过程，驱动强度排名从第1位下降到第3位；城市经济发展与基础设施水平提高的驱动力度均较大且略有增加，各时期均排在靠前位置；城市绿地建设投资的作用力度相比其余驱动力虽较小，但呈现不断增长趋势。

4.2 讨论

（1）就全国层面而言，面对“十三五”期间城镇化速度放缓的趋势[19]，应把握各驱动力的区域差异及演变规律，制定面向当下及未来的促进建成区绿地率增长的相应政策措施。针对建成区绿地率较低的地区，既应大力发挥其内部作用力度较强的驱动力，也要积极扶持作用力度弱及作用效果不显著的驱动力；针对建成区绿地率较高的地区，不仅应保持各驱动力的作用强度，而且为防止部分驱动力不可避免性的减弱，需开发更多新的驱动力。从城市用地规模来看，其对建成区绿地率增长的驱动力度虽在增加，但由于受到耕地红线等条件限制，其未来驱动力度必然会减小，需快速找寻可替代其的驱动力；以城市人口规模来看，随着城镇化进程放缓，其对建成区绿地率的驱动力度也会降低，故应制定相关政策稳定其驱动力度。

（2）就三大地区而言，不同地区应认真研究各自内部城镇化发展现状及驱动力状况，确保本地区建成区绿地率稳定增长。从东部来看，由于土地、政策等限制，城市用地扩张的驱动效果已不再明显，故应增强城市基础设施建设与绿地建设投资力度，使本地区建成区绿地率总体驱动力度稳定加强；从中部来看，城市绿地建设投资规模增加及基础设施水平提高的驱动效果不显著，故本地区应重视以上驱动力的巨大潜力，为今后依靠其驱动建成区绿地率持续快速增长做准备；从西部来看，由于政策支持，城市基础设施建设水平快速提高的驱动力度最大，故应保持此驱动力的作用强度且使其持续稳步增强，而城市人口增加的驱动效果不显著，故应把握好城镇化快速发展的契机，制定相关政策措施保证本地区城市人口稳定、快速增加，从而为建成区绿地率增长注入强劲需求动力。

参考文献：

[1]中华人民共和国住房和城乡建设部.中国城市建设统计年鉴（2013年）[G].北京：中国统计出版社，2014.

[2]JAMES P,TZOULAS K,ADAMSM D,et al.Towards an integrated understanding of green space in the European built environment[J].Urban Forestry&Urban Greening，2009，8（2）：65-75.

[3]NADJA KABISCH,DAGMAR HAASE.Green justice or just green?Provision of urban green spaces in Berlin,Germany[J].Landscape and Urban Planning，2014，122（2）：129-139.

[4]RICHARDSD R,PASSY P,OH R Y.Impacts of population density and wealth on the quantity and structure of urban green space in tropical Southeast Asia[J].Landscape and Urban Planning，2017，157（1）：553-560.

[5]RICHARD G DAVIES,OLGA BARBOSA,RICHARD A FULLER,et al.City-wide relationships between green spaces,urban land use and topography[J].Urban Ecosyst，2008，11（3）：269-287.

[6]DAVE KENDAL,NICHOLASSGWILLIAMS,KATHRYN JHWILLIAMS.Drivers of diversity and tree cover in gardens,parks and streetscapes in an Australian city[J].Urban Forestry&Urban Greening，2012，11（3）：257-265.

[7]ZHAO J J,CHEN SB,JIANG B,et al.Temporal trend of green space coverage in China and its relationship with urbanization over the last two decades[J].Science of The Total Environment，2013，442（1）：455-465.

[8]YANGU,HUANG CH,ZHANG Z Y,et al.The temporal trend of urban green coverage in major Chinese cities between 1990 and 2010[J].Urban Forestry&Urban Greening，2014，13（1）：19-27.

[9]韩旭，唐永琼，陈烈.我国城市绿地建设水平的区域差异研究[J].规划师，2008，24（7）：96-101.

[10]伍伯妍，钟全林，程栋梁，等.中国城市绿地空间分布特征及其影响因素研究[J].沈阳大学学报（社会科学版），2012，14（2）：13-16.

[11]叶骏骅.我国城市绿化建设水平的区域差异及影响因素研究[J].生产力研究，2013（6）：94-96.

[12]刘志强，王俊帝.基于锡尔系数的中国城市绿地建设水平地区差异实证分析[J].中国园林，2015，31（3）：81-85.

[13]邢琳琳，刘志强.我国城市建成区绿地率与人均公园绿地面积失调特征及差异[J].规划师，2015，31（6）：108-113.

[14]朱孔来，李静静，乐菲菲.中国城镇化进程与经济增长关系的实证研究[J].统计研究，2011，28（9）：80-87.

[15]李浩，王婷琳.新中国城镇化发展的历史分期问题研究[J].城市规划学刊，2012（6）：4-13.

[16]高铁梅.计量经济分析方法与建模：EViews应用及实例[M].北京：清华大学出版社，2006.

[17]达摩达尔·N·古扎拉蒂.计量经济学基础[M].4版.北京：中国人民大学出版社，2005.

[18]赵可，张安录，徐卫涛.中国城市建设用地扩张驱动力的时空差异分析[J].资源科学，2011，33（5）：935-941.

[19]仇保兴.深度城镇化——“十三五”期间增强我国经济活力和可持续发展能力的重要策略[J].城市发展研究，2015，22（7）：1-7.

Analysis on the spatial-temporal differences of driving forces of the green rate of urban built districtgrowth in China

WANG Jundi1，2， LIU Zhiqiang1
（1.School of Architecture and Urban Planning,SUST,Suzhou 215011,China;2.Tianping College,SUST,Suzhou 215011,China）

Under the background of rapid urbanization in China,the grasp of the spatial-temporal differences of driving forces of the urban green space construction can provide an important theoretical support for the development of the urban green space.Taking the green rate of the built district to characterize the construction of urban green,and using the econometric method and spatial-temporal dimensions,this paper analyzes the relationship between green rate of urban built district and the driving forces with 31 provincial panel data from 1988 to 2013.

green rate of built district;driving force;econometric analysis;spatial-temporal difference;China

TU986

：A

：2096-3270（2017）03-0030-07

（责任编辑：卢文君）

2017-03-17

国家自然科学基金项目（51778389；51408390）；江苏省高校自然科学研究面上项目（14KJD220001；15KJB560011）；苏州科技学院“风景园林学”江苏省“十二五”重点（培育）学科项目

王俊帝（1990-），江苏南通人，硕士，助教。

刘志强（1975-），男，副教授，硕士，从事风景园林规划设计与理论的研究，Email：l_zhiqiang@163.com。