长江三角洲(简称长三角)区域一体化始于1982年, 至今已走过了将近40年的历程。从1982年最初设想的上海、南京、宁波、苏州与杭州这一范围逐渐扩容为当前江浙沪皖“三省一市”全域, 一体化的发展取得了显著成绩, 从基础设施和旅游开始, 已逐渐拓展至产业、社会、环保、文化等诸多领域。目前, 关于长三角一体化的研究在长三角一体化发展水平或趋势的测度^[1-3]、长三角一体化的动力机制与制约因素^[4-7]、长三角一体化的国际经验借鉴^[8-10]、长三角一体化的发展思路^[11]、长三角一体化的制度建设^[12-14]、长三角一体化领域发展的措施建议^[15-16]等方面积累了丰富的成果。

另一方面, 长江三角洲濒临黄海与东海, 海洋资源丰富, 海洋经济发达。长三角的一体化不仅只是陆域的一体化, 还应包括海域的一体化。目前, 这方面的研究主要集中在海洋经济一体化发展与海洋资源环境合作治理两个方面。其中, 海洋经济一体化发展相关研究成果较全面^[17-20]。关于海洋资源环境治理这一长三角区域海洋一体化的关键组成部分^[21]的研究则主要探讨了治理机制构建、完善与制度安排等方面的问题^[22-24], 而对于治理领域的选择, 特别是重点治理领域的确定等影响最终治理效果的其他重要因素的研究较少涉及。

海洋治理是各主体共同管理人类对其开发利用实践活动的过程^[25]。因此对长三角海洋资源环境一体化治理的实质应是对该区域开发利用海洋资源环境的人类实践活动的一体化治理。另外, 生态系统服务是人类维持所依存的自然环境条件^[26-27], 因此可以说作为其在海洋领域具体解释的海洋生态系统服务^[28]的价值就是利用统一标准对与人类息息相关的海洋资源环境情况的反映。基于此, 本文利用2009—2018年长三角各沿海城市的面板数据, 在核算各城市的海洋生态系统服务价值基础上, 通过静态面板与动态面板的综合分析, 研究人类的行为活动对区域海洋生态系统服务价值的影响, 得出人类的行为对长三角海洋资源环境的具体作用情况, 据此提出长三角海洋资源环境一体化治理的相关政策建议。试图回答影响长三角海洋资源环境状况的主要因素是什么、一体化治理的首选领域是什么等问题。文章成果可以丰富长三角一体化发展的理论研究, 同时为促进区域一体化更高层次的发展^[29]提供参考借鉴。

1 研究区概况、指标与研究方法、数据来源 1.1 区域概况与研究范围

长江三角洲是长江入海之前的冲积平原, 具有活跃的经济发展态势、高程度的对外开放水平及强有力的创新能力。依据国家《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》(2019), 一体化规划范围包括上海市、江苏省、浙江省、安徽省的全部区域, 共35.8万平方公里。区域内, 沿海城市有上海市, 江苏省连云港市、盐城市、南通市, 浙江省嘉兴市、宁波市、舟山市、台州市、温州市等9个城市¹。

¹地理上, 浙江省杭州市与绍兴市也是沿海城市, 但因为其没有管辖海域, 因此本文未将这两座城市纳入研究范围。进一步地, 研究范围内的9个城市很多实际上只是某些区(或县)为沿海区域, 并非整个城市。但考虑到我国海洋产业起步较晚, 涉海统计方面存在的不足之处, 以县域(或以下)为研究单元很大程度上将会受制于数据的不可获取等无法克服的研究瓶颈问题, 因此本文的研究单元设定为地级及以上城市。

1.2 海洋生态系统服务价值核算指标与方法

目前, 包括我国学者在内的很多学者已对生态系统服务进行了系统的分类^[30-34], 其中引用最多的、较权威的是联合国的千年生态系统评估(the millennium ecosystem assessment, MA)中的分类体系, 其将生态系统服务分为供给、调节、文化和支持4大类, 同时每一类中又包含有不同的小项^[35-36]。这一分类方式被广泛认可, 包括涉及海洋生态系统服务在内的绝大部分研究均以上述4大类为基本依据对各种服务进行划分, 只是对相关定义和具体分类有一些调整。如在由联合国环境规划署(UNEP)主持的生态系统与生物多样性经济学(the economics of ecosystems and biodiversity, TEEB)研究中, De Groot等^[37]认为支持服务应属于一种生态过程, 因此其使用生境(有些文献翻译成“栖息地”)服务进行替代, 从而构成了新的生态系统服务分类体系。Böhnke- Henrichs等^[38]遵照TEEB的分类, 基于选取的一定指标, 划分了海洋生态系统服务的具体种类。我国学者陈尚等^[39]对海洋生态系统服务的分类也沿用了MA的划分方式。

鉴于此, 并参考相关研究成果, 针对研究区的范围², 同时考虑基础资料可获取性等实际情况, 本文将长三角地区海洋生态系统的服务划分为供给、调节、文化和支持等4大类13小项, 并整合市场法、成果参照法、替代成本法、影子工程法、费用支出法、效益转移法等方法对其价值进行核算。具体如表 1所示。

²当前, 我国各沿海地区管辖的海洋区域均是根据当地海洋开发利用的实际需要从陆地向海逐渐扩展确定的^[40], 而这种扩展还尚未超出渤海、黄海、东海、南海等近海区域^[41]范围, 因此本文是以近海为研究的区域范围界定。

1.3 海洋生态系统服务价值影响分析指标与方法 1.3.1 指标选取

在海洋资源环境开发利用过程中, 人类污染和破坏了海洋生态环境。而由于这种污染与破坏具有极端的外部性特征^[52], 这部分损失就由其他社会成员共同分摊。从经济学角度分析, 这是海洋生态环境问题产生的根源^[53]。因此, 为了达到维护海洋生态平衡、实现海洋可持续开发这一海洋治理的第一目标^[54], 应该将解决海洋生态环境的污染和破坏作为首要问题。基于全永波等^[55]对海洋生态环境污染和破坏原因的分析, 参考已有对海洋资源环境影响评价的研究中关于人类行为活动的指标设定, 结合长三角区域主要海洋产业情况^[17], 从能够反映对海洋资源环境造成直接影响的人类行为活动角度, 依据科学性、目标导向性等基本原则, 考虑数据的可获得性, 本文选取海洋生态系统服务价值影响的评价指标如表 2所示。

1.3.2 模型建构

目前, 关于生态系统服务价值影响分析所采用的方法主要有敏感性指数^[56-57]、Pearson分析^[58-59]、灰色关联分析^[60]等。考虑本文的数据为面板数据, 因此参考何爱平等^[61]的研究成果, 设立面板静态方程与动态方程如下。

$ \begin{array}{l} {{\mathop{\rm OESV}\nolimits} _{iy}} = {\alpha _0} + {{\mathit{\boldsymbol{\beta }}}_1}{\rm{W}}{{\rm{D}}_{iy}} + {{\mathit{\boldsymbol{\beta }}}_2}{\rm{I}}{{\rm{E}}_{iy}} + {{\mathit{\boldsymbol{\beta }}}_3}{\rm{WWDD}}{{\rm{O}}_{iy}} + {{\mathit{\boldsymbol{\beta }}}_4}{\rm{SW}}{{\rm{D}}_{iy}} + \\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;{{\mathit{\boldsymbol{\beta }}}_5}{\rm{M}}{{\rm{Y}}_{iy}} + {{\mathit{\boldsymbol{\beta }}}_6}{\rm{M}}{{\rm{A}}_{iy}} + {{\mathit{\boldsymbol{\beta }}}_7}{\rm{C}}{{\rm{O}}_{iy}} + {{\mathit{\boldsymbol{\beta }}}_8}{\rm{R}}{{\rm{A}}_{iy}} + {\varepsilon _{iy}}, \end{array} $

(1)

$ \begin{aligned} \mathrm{OESV}_{i y}=& \alpha_{0}+\delta_{1} \mathrm{OESV}_{i, y-1}+\boldsymbol{\beta}_{1} \mathrm{WD}_{i y}+\boldsymbol{\beta}_{2} \mathrm{IE}_{i y}+\\ & \boldsymbol{\beta}_{3} \mathrm{WWDDO}_{i y}+\boldsymbol{\beta}_{4} \mathrm{SWD}_{i y}+\boldsymbol{\beta}_{5} \mathrm{MY}_{i y} \\ & \boldsymbol{\beta}_{6} \mathrm{MA}_{i y}+\boldsymbol{\beta}_{7} \mathrm{CO}_{i y}+\boldsymbol{\beta}_{8} \mathrm{R} \mathrm{A}_{i y}+\varepsilon_{i y} \end{aligned} $

(2)

上述公式中, OESV表示海洋生态系统服务价值, OESV_{i, y–1}为其1阶滞后项, δ为滞后项系数。WD表示废水排放量, IE表示工业废气排放量, WWDDO表示废水直排入海量, SWD表示固体废物倾倒丢弃量, MY表示海水养殖产量, MA表示海水养殖面积, CO表示海洋捕捞量, RA表示围填海面积, i和y分别表示具体的城市和年份。β为系数矩阵, ε_iy表示随机扰动项。

1.4 数据来源

对近海海域初级生产力的确定, 考虑基于初级生产力垂向归纳模型(VGPM)的算法反演, 同时由于具有长时间序列和较强普适性已被大量用于相关方面的研究^[62], 因此本文采用遥感数据产品Ocean Productivity(www.science.oregonstate.edu/ocean. productivity/)得出。

其他指标的数据来源于《中国统计年鉴》、《中国海洋经济统计公报》、《中国海洋年鉴》、《中国海洋统计年鉴》、《中国海洋环境公报》、《中国海洋灾害公报》、《中国海洋生态环境状况公报》、《中国渔业年鉴》、《中国渔业统计年鉴》、《中国近岸海域环境质量公报》、《上海统计年鉴》、《江苏统计年鉴》、《浙江统计年鉴》、《上海市海洋环境质量公报》、《浙江省海洋环境公报》、《浙江省渔业水域环境质量公报》、《江苏省近岸海域水环境质量公报》及各沿海城市的统计年鉴等公开信息, 样本区间为2009—2018年, 采样频率为次/a。同时, 对于海洋捕捞量, 基于研究范围的界定, 剔除了远洋捕捞的数值。

2 结果和分析 2.1 海洋生态系统服务价值 2.1.1 各城市海洋生态系统服务的价值均呈增加状态

由图 1可知, 研究期内, 长三角各沿海城市的海洋生态系统服务价值均呈上升态势, 但不是一直增加, 均存在某一年份低于之前年份的个例。

进一步地, 运用指数调整法, 以2009年为基期, 消除货币通货膨胀的影响后³, 得到的最终结果(图 2)也呈现出基本一致的态势。这充分反映出在研究期内各城市整体上对海洋资源环境的利用程度增加, 说明海洋资源环境对长三角区域的重要性显著增强。

³考虑海洋生态系统服务价值的计算方法, 气候调节、气体调节、废弃物处理、科学研究等服务不用进行通货膨胀影响的消除。考虑2009—2018年人民币对美元的汇率变化幅度不大, 参考黎鹤仙等^[43]的计算方法, 可认为基因资源供给、干扰调节、生物控制、精神文化、物种多样性维持、营养物质循环等服务的计算方式与前述四种类别的计算方式相同, 因此, 未对其进行通货膨胀影响的消除。综上所述, 本文只考虑了通货膨胀对食品供给、原材料供给、旅游娱乐等服务的影响。

2.1.2 各城市相同类别海洋生态系统服务的价值变化情况相近

基于图 1的结果, 绘制各城市的海洋生态系统服务价值组成变化态势图(图 3)。据此, 分类别看, 各城市海洋生态系统的调节服务价值均呈现明显的波动, 体现长三角区域海域初级生产力不稳定, 进而反映区域整体海洋生态环境不平稳。其他类别的价值均增加, 特别是文化服务价值一直为上升态势, 体现出各城市对海洋生态系统文化服务的重视, 特别大力发展旅游娱乐的成效及游客对长三角区域的认可与向往。

2.1.3 各城市海洋生态系统服务价值的比值相对稳定

由图 1可知, 上海市、舟山市的海洋生态系统服务价值始终明显高于其他城市, 在区域内占有较大比例。连云港市、嘉兴市始终位列后几名, 这与其海域面积较小(表 3)、食品供给服务价值的数值较低(图 3)等有关。但嘉兴市的旅游娱乐的增长幅度较大(图 3、图 4), 使其总值增长。而连云港市的数值最终增加幅度较小, 比值降低。其他城市的排名变化不明显。

2.1.4 各城市相同类别海洋生态系统服务的价值占比情况不同

由图 3可知, 除上海市、嘉兴市、舟山市、台州市外, 其他城市中调节服务的价值在总价值中占比一直为最大。对于上海市, 文化服务所占比例一直是最大, 其次才是调节服务。上海市的文化服务中, 旅游娱乐贡献了主要部分(图 5)。嘉兴市、舟山市的调节服务价值开始占有最大比例, 最后被文化服务价值反超。与这两个城市不同, 台州市的变化主要是由供给服务价值引起的。这说明对不同城市, 海洋资源环境发挥的具体作用不同, 同时还可能变化。因此各城市应在注重海洋资源环境这一基本性原则的基础上, 结合其发挥的不同作用及城市未来发展的政策与方向有所选择地进行重点关注。

2.2 海洋生态系统服务价值影响因素 2.2.1 静态面板回归结果

为了分析表 2中各指标对长三角区域海洋生态系统服务价值的影响, 本文采用最小二乘法(OLS)和面板模型等计量方法进行定量评估。

表 4为OLS和面板模型的回归结果, 其中一共包含5种模型。模型1调整之后的拟合优度为0.685 000, 说明模型的整体拟合效果较好。WD在1%的水平上高度显著, 说明废水排放量是影响海洋生态系统服务价值的一个关键因素。IE、WWDDO的系数值分别为–0.008 000、0.023 800, 但在统计意义上不显著, 说明工业废气排放量、废水直排入海量并不是影响海洋生态系统服务价值的关键因素。SWD的系数值为–0.159 000, 在1%的水平上高度显著, 说明总体而言, 固体废物倾倒丢弃量每增加一个单位, 会使得海洋生态系统服务价值减少0.159 000个单位。MY、RA的系数值分别为–0.001 390、–0.077 700, 均在1%的水平上高度显著, 说明海水养殖产量、围填海面积的提高也会显著降低海洋生态系统服务价值。MA、CO的系数值分别为0.003 470、0.000 722, 也均在1%的水平上高度显著, 说明海水养殖面积、海洋捕捞量的增加会显著增加海洋生态系统服务价值。

但是, 由于本文的数据是面板数据格式, 只采用OLS估计可能会导致遗漏变量问题, 因此模型2和模型3分别为控制个体因素的固定效应模型和随机效应模型的回归结果。依据调整之后的R²值, 模型2为0.462 000, 要低于模型3的0.713 000, 说明随机效应模型的拟合优度要显著高于固定效应模型。然而, 模型2和模型3之间的豪斯曼检验为118.850 0, 且在1%水平上高度显著, 说明固定效应模型要比随机效应模型更好。综合对比之后, 本文采用固定效应模型即模型2来进行分析。WD的系数值为–0.003 600, 但只是在5%的水平上显著, 说明废水排放量虽然仍是影响海洋生态系统服务价值的一个因素, 但其重要性有所降低。IE的系数符号虽然与OLS模型的结果不一致, 同时数值也有一定出入, 但同样为不显著因素。WWDDO的系数值为0.030 100, 虽然数值等级与符号同OLS模型的结果一致, 但其为5%的水平上显著, 说明废水直排入海量是影响海洋生态系统服务价值的一个较重要因素。与此相反, SWD变为了不显著因素, 这与各城市的固体废物倾倒丢弃量从2011、2012年左右就减为0相一致。MY的系数虽然数值等级同OLS模型的结果一致, 但其符号变为正向, 同时显著性水平也降为5%。MA的显著性虽然与OLS模型的结果保持了高度的统一性, 但其系数符号变为负值。CO的系数虽然数值等级与符号同OLS模型的结果一致, 但是显著性水平降为5%。RA的系数符号、显著性水平虽然没有变化, 但其数值有一定出入。

另一方面, 考虑到存在一些随着时间变化而不对个体变化的遗漏变量因素, 我们在模型2和模型3的基础之上进一步考虑年份固定效应, 即采用双向固定模型来检验。模型4和模型5分别为相应的估计结果。同理, 首先依据调整之后的R²值, 模型4为0.578 000, 模型5为0.834 000, 但模型4和模型5之间的豪斯曼检验为57.560 000, 且在1%水平上高度显著, 说明固定效应模型要比随机效应模型更好, 这和模型2、模型3得出的结论是一致的。但是模型4的回归结果显示, 只有废水直排入海量与围填海面积为显著相关因素, 同时大部分自变量的系数绝对值要低于模型2的结果, 此外前者的调整R²值只是略高于后者, 因此本文认为模型2的拟合优度更好。

综上所述, 模型2是经过对比之后遴选出的最适宜模型, 从它的回归结果来看, 废水排放量、废水直排入海量、海水养殖产量、海洋捕捞量为对海洋生态系统服务价值产生影响的较关键指标, 海水养殖面积、围填海面积为对海洋生态系统服务价值产生影响的关键指标。其中, 废水排放量、海水养殖面积、围填海面积对海洋生态系统服务价值起到抑制作用。

2.2.2 动态面板回归结果

理论上, 之前的海洋生态系统服务情况会影响当期的海洋生态系统服务水平。因此, 为了深度检验各因素与海洋生态系统服务价值之间的影响关系, 本文加入了滞后项作为工具变量, 并选择GMM动态面板模型。具体而言, 本文使用海洋生态系统服务价值OESV的滞后一期值作为工具变量, 同时选择差分GMM(DiffGMM)和系统GMM(SyseGMM)作为模型表达。表 5表明, 四个模型的有效性检验结果均显示工具变量不存在过度识别问题, 同时AR检验结果均显示扰动项无自相关问题, 模型效果较好。

从海洋生态系统服务价值的视角看, 滞后一期即为正的高显著水平, 表示上一期的海洋生态系统服务价值对本期具有明显的促进作用。该结果意味着上一期价值的情况较令人满意, 决定了在本期相关行为将持续发生, 以维持类似的状态。这一情况也促使了长三角各城市的海洋生态系统服务价值均呈现出上升的态势。

另一方面, 由于模型3、4是在模型1、2基础之上考虑了年份固定效应, 因此模型3、4更加合理。此外, 模型3、4之间还互为稳健性检验。

综合静态分析与动态分析的结果, 可以判断废水排放量、废水直排入海量、海水养殖产量、海水养殖面积、海洋捕捞量、围填海面积都是能够对海洋生态系统服务价值产生影响的显著指标。其中, 废水排放量、海水养殖面积、围填海面积对海洋生态系统服务价值起到抑制作用。同时, 工业废气排放量也有一定影响。究其原因, 废水排放量主要反映的是陆地上的废水排放情况, 而这些废水通过江、河、湖等最终汇入海洋, 对海水的影响是大范围且普遍的, 所以其通过对供给服务、文化服务等的负向影响最终导致对海洋生态系统服务价值产生抑制作用, 但由于各类别价值比例的关系, 其系数的绝对值不是很高。考虑调节服务(特别是废弃物处理、气候调节)价值的计算方法(表 1)与调节服务所占的比例情况(图 3), 废水直排入海量必然会对海洋生态系统服务价值产生较大的正向影响。同理, 也可说明工业废气排放量的影响情况。由于海水养殖产量与海洋捕捞量对供给服务的数值变化造成明显的促进, 因此这两个指标对海洋生态系统服务价值呈现的是正向影响, 但由于供给服务所占的比例总体上不高, 所以其系数不大。围填海活动会显著减少海域面积, 因此其对海洋生态系统服务价值会呈现较显著的负向影响。而对于海水养殖面积这一指标, 可能由于区域内海水养殖占用了大面积的海域, 限制了废水等的直排入海活动, 同时养殖面积与养殖产量间不存在必然的正向联系, 再结合调节服务的占比情况(图 3), 因此其对海洋生态系统服务价值产生了较大的负向影响。

另一方面, 考虑供给服务、调节服务价值的计算方法带来的问题⁴, 总体结果也反映出长三角地区海洋资源环境的整体状况仍需改进。考虑指标的种类, 这与韩婕妤^[63]的研究结论基本一致。

⁴考虑供给服务(特别是食品供给)、调节服务(特别是废弃物处理、气候调节)价值的计算方法, 海洋捕捞量、废水直排入海量、工业废气排放量等指标的正向结果实际上还包含了其对海洋资源环境的不利影响。

3 结论和政策建议

本文计算了2009—2018年长三角各沿海城市海洋生态系统服务价值, 运用面板模型, 分析了区域海洋生态系统服务价值的影响因素, 结果发现: 1) 各城市海洋生态系统服务价值均有增加, 同时相同类别的海洋生态系统服务的价值变化情况相近; 2) 各城市海洋生态系统服务价值的比值相对稳定, 但不同城市相同类别海洋生态系统服务的价值占比不同; 3) 长三角地区海洋资源环境的整体状况仍需改进; 4) 废水直排入海、工业废气排放、海水养殖、围填海等活动对区域海洋生态系统服务价值有较大影响, 特别是废水直排入海、海水养殖、围填海等活动影响显著; 5) 不同人类活动对区域海洋资源环境的影响机制不同, 同时作用方向也不相同。

基于上述结果, 本文提出以下政策建议:

第一, 依靠科技进步提升海洋生态系统服务价值水平, 同时注重海洋生态系统文化服务的作用。对于各城市而言, 海域面积制约了海洋生态系统服务价值的进一步增长。因此, 要大幅度增加海洋生态系统服务价值, 只能依赖于技术进步等非自然的要素进行效率的提升与新服务种类的认知和开发^[28]。对此, 各沿海城市应完善相关政策, 进一步加大投入, 并通过组建产学研用联盟等方式, 进行海洋资源环境开发利用方面的相关技术特别是绿色技术的突破, 提升海洋科技水平。同时, 完善成果交易平台、产业孵化器等成果转移转化体系建设, 并大力实施成果的推广应用等工作, 加强现有海洋科技成果的转化。此外, 要推动海洋科技人才发展体制机制创新。首先, 要继续重视海洋科技人才的培育和引进工作。其次, 完善并创新海洋科技人才的激励机制, 使其在海洋科技创新、推动海洋产业发展等方面发挥更加显著的作用。

另一方面, 海洋生态系统文化服务的作用发挥受海域面积大小的影响较轻, 因此应进一步注重该服务, 特别是其中的旅游娱乐的发展。这对于连云港市、嘉兴市等海域面积较小、海洋生态系统服务价值在区域中所占比例不高的城市尤为重要。只有这样, 才可以增强在长三角海洋一体化发展中的地位, 更好地参与区域共同发展。

第二, 精准做好区域海洋资源环境的整体改善工作。废水排放、废水直排入海、工业废气排放、海洋捕捞、围填海等是影响长三角区域海洋资源环境状况的主要因素, 特别是废水直排入海与围填海的影响尤其显著。因此, 区域对海洋资源环境的共保共治等一体化治理应着重关注这些领域, 并加强海洋生态环境的稳定性。同时, 考虑海洋的流动性、开发性等特点, 在现行体制下, 海洋资源环境问题的有效解决往往需要跨部门、跨区域共同合作, 因此各城市内部要构建良好的涉海部门沟通协调机制(如海洋综合管理联席会制度), 以形成一个自上而下、长期有效的制度安排; 此外, 还要注重陆海统筹, 加强陆、海不同管理部门间的沟通协作; 另一方面, 要在充分考虑各城市正当利益诉求的前提下, 建立完善的横向沟通协调与合作机制并深化实施, 以实现区域内部的良好协同效应。

第三, 实施差异化治理措施。已有研究表明, 一体化的实现需要考虑内部各区域的差异性^[64-65], 否则简单的同一政策措施会导致超载、同质化和自然资源环境的损失等问题的出现^[66], 从而使得一体化的效果大打折扣。因此, 不同城市, 在区域海洋资源环境整体保护、改善的基本前提下, 应结合城市未来发展、产业结构、海洋生态系统服务价值的重要类别判定等, 进一步选择重点治理领域与对象, 同时根据各地的治理水平、能力等具体情况, 采用合适的手段, 以更好地达到区域海洋一体化目标。

本文存在一定的研究局限性: 1) 资料所限, 本文只采用10年的数据分析, 时间相对较短; 2) 本文对海洋生态系统服务价值计算的模型公式较为简单, 考虑的因素较少(如对于非使用价值基本没有考虑), 同时考虑同一种生态系统服务在不同的社会和经济环境中会表现出不同的价值, 所以最终计算出的结果不能反映其全部真实价值水平; 3) 对海洋生态系统服务价值的影响分析只考虑了人类行为对各城市自身的影响, 没有考虑对其他城市(特别是相邻城市)的交互影响, 结果难以反映全部情况。这些都是以后研究中需要进一步解决的问题。