地理科学 ›› 2015, Vol. 35 ›› Issue (8): 969-975.doi: 10.13249/j.cnki.sgs.2015.08.969
收稿日期:
2014-01-20
修回日期:
2014-07-25
出版日期:
2015-08-20
发布日期:
2015-08-20
作者简介:
作者简介:杨林(1969-),女,山东烟台人,博士,教授,主要从事海洋经济研究。E-mail:
基金资助:
Lin YANG1(), Ke-ji HAN2, Zi-yang CHEN3
Received:
2014-01-20
Revised:
2014-07-25
Online:
2015-08-20
Published:
2015-08-20
摘要:
随着海洋开发利用的纵深发展,海洋灾害成为影响中国海洋经济持续健康发展的因素。通过构建海洋灾害损失指数,评估1989~2011年中国沿海地区海洋灾害损失情况,利用格兰杰因果检验与VAR模型分析海洋灾害损失与沿海地区经济增长的动态关系。实证分析结果表明,海洋灾害虽然对沿海地区的发展带来直接的经济损失,但并不是影响沿海地区经济增长的主要因素;而沿海地区经济增长是导致海洋灾害损失的格兰杰原因,且具有持久性影响。鉴于此,沿海地区在提高海洋灾害应急管理能力的同时,科学发展海洋经济成为降低海洋灾害损失的正确选择。
中图分类号:
杨林, 韩科技, 陈子扬. 沿海地区经济增长与海洋灾害损失的动态关系研究:1989~2011年[J]. 地理科学, 2015, 35(8): 969-975.
Lin YANG, Ke-ji HAN, Zi-yang CHEN. Dynamic Relationship Between Economic Growth in Coastal and Marine Disaster Losses: 1989-2011[J]. SCIENTIA GEOGRAPHICA SINICA, 2015, 35(8): 969-975.
表2
1989~2011年中国海洋灾害损失指数"
年份 | 中国海洋灾害损失指数 | 排名 |
---|---|---|
1989 | 0.813 | 2 |
1990 | 0.722 | 5 |
1991 | 0.625 | 8 |
1992 | 0.772 | 3 |
1993 | 0.634 | 7 |
1994 | 0.961 | 1 |
1995 | 0.648 | 6 |
1996 | 0.757 | 4 |
1997 | 0.481 | 10 |
1998 | 0.300 | 16 |
1999 | 0.415 | 11 |
2000 | 0.315 | 15 |
2001 | 0.346 | 13 |
2002 | 0.231 | 18 |
2003 | 0.293 | 17 |
2004 | 0.340 | 14 |
2005 | 0.560 | 9 |
2006 | 0.402 | 12 |
2007 | 0.068 | 23 |
2008 | 0.202 | 20 |
2009 | 0.216 | 19 |
2010 | 0.192 | 21 |
2011 | 0.128 | 22 |
表3
沿海地区经济增长与海洋灾害损失的格兰杰因果检验结果"
因果关系假定 | 滞后期数 | F值 | P值 | 结论 |
---|---|---|---|---|
P 不是DLNGDP的格兰杰原因 | 1 | 0.28 | 0.604 | 接受 |
DLNGDP不是P的格兰杰原因 | 1 | 4.22 | 0.054 | 接受 |
P不是DLNGDP的格兰杰原因 | 2 | 2.10 | 0.155 | 接受 |
DLNGDP不是P的格兰杰原因 | 2 | 6.20 | 0.010 | 拒绝 |
P 不是DLNGDP的格兰杰原因 | 3 | 0.70 | 0.567 | 接受 |
DLNGDP不是P的格兰杰原因 | 3 | 4.29 | 0.026 | 拒绝 |
P 不是DLNGDP的格兰杰原因 | 4 | 0.42 | 0.792 | 接受 |
DLNGDP不是P的格兰杰原因 | 4 | 5.22 | 0.016 | 拒绝 |
P不是DLNGDP的格兰杰原因 | 5 | 0.10 | 0.989 | 接受 |
DLNGDP不是P的格兰杰原因 | 5 | 3.77 | 0.056 | 接受 |
表4
沿海地区经济增长与海洋灾害损失的VAR模型滞后阶选择检验"
LL | LR | FPE | AIC | HQIC | SBIC | |
---|---|---|---|---|---|---|
0 | 27.16943 | 0.000242 | -2.64941 | -2.63259 | -2.55 | |
1 | 41.68801 | 24.45234* | 0.0000805 | -3.75663 | -3.70616 | -3.458389* |
2 | 45.51969 | 5.646683 | 0.0000836 | -3.73891 | -3.65479 | -3.24184 |
3 | 50.82356 | 6.699633 | 0.0000764 | -3.87616 | -3.75839 | -3.18026 |
4 | 56.51739 | 5.993505 | 0.0000701* | -4.054462* | -3.903038* | -3.15973 |
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