高鐵開通的資源空間配置效應(yīng)研究
發(fā)布時(shí)間:2021-04-06 01:31
新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的興起使得經(jīng)濟(jì)學(xué)研究開始重視交通發(fā)展對(duì)于資源空間配置的影響。高速鐵路是交通基礎(chǔ)設(shè)施投資的重要表現(xiàn)形式,高鐵加速了勞動(dòng)、資本等生產(chǎn)要素的流動(dòng),重塑了中國(guó)的經(jīng)濟(jì)空間布局。因此,探討和研究高鐵開通對(duì)生產(chǎn)要素空間重塑過(guò)程中的配置效率的影響就顯得格外的重要和迫切。本文嘗試從人口、信息以及投入要素配置效率這三個(gè)角度來(lái)分析高速鐵路對(duì)于資源空間重塑中的配置效應(yīng)的影響,進(jìn)而加深我們對(duì)于高鐵的認(rèn)知和理解,對(duì)高速鐵路建設(shè)的規(guī)劃提出政策建議,以供有關(guān)決策者參考。本文首先分別從資源空間配置的影響因素以及高速鐵路對(duì)人口空間流動(dòng)、信息空間流動(dòng)以及城市資源配置的影響這四個(gè)角度梳理了既有的學(xué)術(shù)研究,總結(jié)了現(xiàn)有文獻(xiàn)的主要研究方向與尚有的不足之處。然后,分析了與高速鐵路相關(guān)的一些基本事實(shí)并提出了本文的主要研究假說(shuō)。最后,利用雙重差分法及系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)進(jìn)行實(shí)證回歸分析。本文的實(shí)證研究主要從以下三個(gè)方面展開:第一,高鐵開通不僅重塑了區(qū)際之間的生產(chǎn)要素的空間配置,而且也影響了城市內(nèi)部的要素分布。以城市蔓延為衡量指標(biāo),測(cè)度城市內(nèi)部低密度擴(kuò)張式的人口空間分布;谶B續(xù)時(shí)間雙重差分法研究發(fā)現(xiàn),高鐵開通加劇了沿線站點(diǎn)城市的蔓...
【文章來(lái)源】:華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:163 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【部分圖文】:
傾向得分值概率分布密度函數(shù)圖
隨機(jī)處理后的分布
115華中科技大學(xué)博士學(xué)位論文的特征。為此,我們首先使用Logit回歸得到城市屬于控制組或者處理組的概率,回歸方程如下:(=1)=(,,,,,)(6.5)上式中,我們選取的協(xié)變量與式(6.2)保持一致,式(6.5)的回歸結(jié)果見表6.4第二列。依據(jù)式(6.5)得到各個(gè)城市的傾向得分,我們使用核匹配得到與實(shí)驗(yàn)組相對(duì)應(yīng)的控制組樣本;谄ヅ浜蟮臉颖荆覀冞M(jìn)行了平衡性檢驗(yàn),平衡性檢驗(yàn)結(jié)果詳見表6.4后五列。由表6.4可知,在進(jìn)行匹配之前,實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的其他特征存在著顯著性的差異,而在匹配之后,除人口規(guī)模(Lnpop)這個(gè)變量之外,控制組和實(shí)驗(yàn)組之間所有觀測(cè)特征均拒絕了存在顯著性差異的原假說(shuō),這證明PSM較好地通過(guò)了平衡性檢驗(yàn),即匹配之后的樣本的個(gè)體特征不存在顯著性的差異,同時(shí)也說(shuō)明了我們的匹配方法的選取是合適的。進(jìn)一步地,我們得到了匹配前后控制組和處理組的核密度概率分布圖(見圖6.1),從圖中可以看出,經(jīng)過(guò)PSM匹配之后,控制組和實(shí)驗(yàn)組的傾向得分值分布更加接近,匹配后的樣本能夠更好地解決樣本的自選擇問(wèn)題,從而保證了匹配后的控制組和實(shí)驗(yàn)組樣本基本具有相似的特征,使得雙重差分法的基本前提得以滿足,從而降低了估計(jì)的偏誤。(1)匹配前(2)匹配后圖6.1傾向得分值概率分布密度函數(shù)圖
本文編號(hào):3120489
【文章來(lái)源】:華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:163 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【部分圖文】:
傾向得分值概率分布密度函數(shù)圖
隨機(jī)處理后的分布
115華中科技大學(xué)博士學(xué)位論文的特征。為此,我們首先使用Logit回歸得到城市屬于控制組或者處理組的概率,回歸方程如下:(=1)=(,,,,,)(6.5)上式中,我們選取的協(xié)變量與式(6.2)保持一致,式(6.5)的回歸結(jié)果見表6.4第二列。依據(jù)式(6.5)得到各個(gè)城市的傾向得分,我們使用核匹配得到與實(shí)驗(yàn)組相對(duì)應(yīng)的控制組樣本;谄ヅ浜蟮臉颖荆覀冞M(jìn)行了平衡性檢驗(yàn),平衡性檢驗(yàn)結(jié)果詳見表6.4后五列。由表6.4可知,在進(jìn)行匹配之前,實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的其他特征存在著顯著性的差異,而在匹配之后,除人口規(guī)模(Lnpop)這個(gè)變量之外,控制組和實(shí)驗(yàn)組之間所有觀測(cè)特征均拒絕了存在顯著性差異的原假說(shuō),這證明PSM較好地通過(guò)了平衡性檢驗(yàn),即匹配之后的樣本的個(gè)體特征不存在顯著性的差異,同時(shí)也說(shuō)明了我們的匹配方法的選取是合適的。進(jìn)一步地,我們得到了匹配前后控制組和處理組的核密度概率分布圖(見圖6.1),從圖中可以看出,經(jīng)過(guò)PSM匹配之后,控制組和實(shí)驗(yàn)組的傾向得分值分布更加接近,匹配后的樣本能夠更好地解決樣本的自選擇問(wèn)題,從而保證了匹配后的控制組和實(shí)驗(yàn)組樣本基本具有相似的特征,使得雙重差分法的基本前提得以滿足,從而降低了估計(jì)的偏誤。(1)匹配前(2)匹配后圖6.1傾向得分值概率分布密度函數(shù)圖
本文編號(hào):3120489
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