2000-2015年中國城市土地利用效率的時空演化

朱孟玨, 莊大昌, 張慧霞

(廣東財經大學 公共管理學院, 廣東 廣州 510320)

近年來，中國工業化和城鎮化快速推進。城市人口的增加、產業的發展客觀上加大了用地需求，僅2000—2015年全國城市建設用地面積就增加了29 470.44 km2，城市擴展系數(用地增長率/人口增長率)更是達到2.27∶1，遠超國際上1.12∶1的理想系數，城市用地呈現蔓延發展態勢。城市土地作為城市經濟社會發展和環境建設的空間載體，其利用效率狀況對于政府宏觀調控政策的制定，以及城市規劃、建設與管理的實施都具有重大意義。

國外土地利用效率研究起源于20世紀20年代的生態區位理論研究，20世紀90年代以來的研究領域包括：一是環境約束和土地碳排放效率研究，如運用環境生產技術構建土地利用模型[1]；運用Super-DEA模型評估土地利用碳排放效率[2-3]。二是土地利用效率的影響因素研究，如研究社會、政治和政策因素對土地利用效率的影響[4]。三是土地利用效率的管理政策研究，如探討社會環境政策[5]、土地激勵政策[6]對土地利用效率的關聯性。國內研究起步較晚，研究視角包括：一是土地利用效率的模型測度研究，如DEA模型[7-8]、SBM-Undersirable模型[9]、熵值法和協調度模型[10]、土地稅法模型[11]、脫鉤模型[12]、Malmquist指數[13]等對土地利用效率的測度。二是土地利用類型的效率研究，如宋吉濤等[14]探討了不同土地利用類型對土地利用效率的影響。三是土地利用的管控策略研究，如對增量供給、存量挖潛、門檻約束、市場交易機制等的探討[15]。四是土地利用效率與城鎮化的協調性研究，如張明斗等[16]研究了城鎮化與土地利用效益的協調度；周來友等[17]采用隨機前沿生產函數探討了老齡化與土地利用效率的關系。

綜合來看，國外研究偏重土地利用的碳排放效率以及環境政策管理領域，國內研究注重土地利用效率的模型測度與評估。但相關研究對于全國地級城市尺度，尤其是時間序列上的空間演化特征研究相對較少。鑒于此，本文擬以2000—2015年地級以上城市為樣本，構建土地利用“投入—產出”的經濟評價體系，通過VRS-DEA模型探討土地利用效率的時空演化特征，并分析其影響因素。以期為中國資源優化布局和土地利用效率研究提供參考。

1 材料與方法

1.1 指標體系構建

論文以2000,2005,2010和2015年地級以上城市為研究對象(不含港澳臺)。基于城市樣本的一致性和可對比性，以2015年295個地級以上城市為基礎進行歷史追溯，剔除無法獲得歷史數據的城市，最終確定282個城市作為研究樣本(表1)。

土地利用效率的指標體系從投入指標和產出指標2方面構建。投入指標考慮勞動力、土地和資本的因素，選取第二產業從業人員數(萬人)(x1)、第三產業從業人員數(萬人)(x2)、建成區面積(km2)(x3)、固定資產投資額(非農戶)(億元)(x4)4個指標；產出指標考慮經濟效益，選取第二產業增加值(億元)(y1)、第三產業增加值(億元)(y2)2個指標。數據來源于《中國城市統計年鑒》《中國城市建設統計年鑒》，均以市轄區為統計范圍。同時，為了統一口徑和消除價格因素，固定資產投資額(非農戶)(億元)(x4)、第二產業增加值(億元)(y1)、第三產業增加值(億元)(y2)3個指標均換算成2000年不變價。

1.2 研究方法

論文主要采用基于VRS(variable returns to sale，規模效益可變)的DEA模型(data envelopment analysis，數據包絡分析)。VRS-DEA模型以生產函數理論為基礎，是一種基于被評價對象間相對比較的非參數技術效率分析方法。該模型假設有n個決策單元DMUj(j=1,2,…,n)，每個DMU單元都有p個投入要素xi(i=1，2，…,p)，q個產出要素yr(r=1，2，…,q)，當前要評價的單元記為DMUk，則計算模型為：

(1)

(j=1,2,…,n；i=1,2,…,p；r=1,2,…,q)

VRS-DEA模型可以進一步將土地利用效率細分為規模效率和純技術效率。規模效率反映了被評價單元由于對投入要素的大規模增加或減少，從而帶來了土地利用效率變化；純技術效率反映了被評價單元由于生產技術和管理理念的變化，投入要素結構發生了優化調整，從而帶來土地利用效率變化。一般來說，土地利用的規模收益要先后經歷規模報酬遞增(IRS)、規模報酬不變(CRS)、規模報酬遞減(DRS)這3個階段。其中，規模報酬遞增表示在其他條件不變的情況下，當投入要素增加的比例小于產量增加的比例，產生規模經濟；規模報酬不變、遞減分別表示生產要素增加的比例等于、大于產量增加的比例。土地利用效率、規模效率、純技術效率的關系，以及規模報酬情形的判定公式如下：

θ=θT×θS

(2)

式中：θ——土地利用效率；θT——純技術效率；θS——規模效率；若設k=∑λj/θ，當k=1，該DMU單元規模效益不變，規模效率值達最優；當k<1或k>1，則該DMU單元分別處于規模效益遞增或遞減階段。

2 結果與分析

2.1 土地利用效率的演化特征

2000—2015年4個年份城市土地利用效率均值依次為0.418，0.429，0.447，0.464，說明土地利用實際狀況只占最理想狀況的41%～46%，處于中低水平；年均增長率僅為0.70%，結構調整與效率提升速度緩慢，土地利用仍存在較大提升空間。

2.1.1 空間演化差異 土地利用效率值的空間特征表明(圖1)： ①2000年，東中西三大地帶的效率值依次為0.438，0.405，0.401，到2015年調整為0.532，0.392，0.430，說明東部地區效率值明顯高于中西部；中部效率值逐年降低，西部效率值緩慢提升，2005年后西部效率值高于中部。②基于效率值可將城市分為高效率(0.80～1.00)、中高效率(0.60～0.80)、中等效率(0.40～0.60)、中低效率(0.20～0.40)、低效率(0.20以下)5個層次。2000年，5個層次的城市數量占比依次為4.61%，8.51%，32.98%，49.29%和4.61%。其中，高效率和中高效率城市以小城市為主(除福州、東莞、大連外)；其他大部分城市(包括北京、上海等特大城市)處于中等效率以下。2005和2010年，高效率城市主要分布在東部(廣東、上海、江蘇)，其次是西部(內蒙古、新疆)，沒有中部城市。2015年，5個層次的城市數量依次占7.10%，11.35%，39.72%，40.43%和1.42%，高效率和中高效率城市增多，但中等和中低效率城市仍超過80%。高效率和中高效率城市集中在長三角、京津冀、珠三角、長江中游、呼包鄂以及大慶、拉薩等零星城市。可能的解釋是，在發展初期，北京、上海、廣州等經濟發達和高等級城市的要素投入較多，超過自身消化能力，效率值普遍低于中、小城市；發展后期，區域經濟水平、城市規模對土地利用效率的聚集效應顯現，東部高等級城市以及城市群的土地利用效率顯著高于其他城市。

2.1.2 規模等級差異 不同城市規模的土地利用效率特征表明(表2)：①2015年超大、特大、大、中和小城市的效率值依次為0.824，0.780，0.558，0.428，0.419，增長率依次為2.87%，3.17%，0.98%，0.31%和0.18%，說明效率值和增值率都具有規模等級遞增效應，城市規模越大，整合城市產業資源的能力也越強，促使土地利用效率越高，效率增速也越快。例外的是，超大城市增速略低于特大城市，主要由于重慶市的個案造成。重慶市在4個年份的土地利用效率分別為0.558，0.313，0.338，0.295(其他超大城市在2015年均為1.00)，一直處于中低效率水平。重慶市1997年設直轄市，2009年確定為“國家統籌城鄉綜合配套改革試驗區”，2010年設立了國家級新區—兩江新區，發展速度很快，國家投入了大量資源進行重點開發，固定資產投資額年均增長30.38%，建成區面積年均增長11.80%，呈現土地粗放式擴張特征，屬于要素驅動型，造成土地利用效率低下。②超大和特大城市效率值依“東—中—西”遞減，大城市效率值在2000—2005和2010—2015分別按“東—中—西”和“東—西—中”遞減，中等城市和小城市的效率值則按“東—西—中”遞減，與土地利用效率的整體空間演化差異特征相一致。

圖1 2000-2015年中國城市土地利用效率的時空演化

表2 2000-2015年中國城市土地利用效率的規模等級差異

2.2 土地利用效率的指標分解

土地利用效率能大致反映土地利用的整體時空演化，但較難解析其演化原因。VRS-DEA模型可將土地利用效率分解為純技術效率和規模效率，純技術效率體現生產技術與城市管理對土地利用效率的貢獻，規模效率體現投入要素配置結構對土地利用效率的影響。

2.2.1 純技術效率的時空演化差異 2000—2015年4個年份的純技術效率依次為0.458，0.466，0.486，0.497，雖略大于土地利用效率且呈現不斷增長態勢，但仍處中低水平。從區域空間分布來看，東部純技術效率最高，西部居次，中部最低，效率值差距逐年拉大。從城市規模等級來看，2015年超大、特大、大、中、小城市的純技術效率值依次為0.935，0.907，0.578，0.446，0.466(圖2)。其中，超大和特大城市屬于純技術高效率區；大城市處于純技術中等效率區；中小城市效率值較低。純技術效率大致符合城市規模遞增效應，說明高等級城市在先進生產技術和管理方法的獲取、現有資源的整合能力上具有明顯優勢，能夠在投入規模不變基礎上實現最大產出。

圖2 2000-2015年中國城市土地利用效率與分解效率的演化

2.2.2 規模效率的時空演化差異 2000年全國城市處于規模報酬遞增、遞減和不變的比例分別占47.52%，42.55%和9.93%，到2015年調整為77.30%，15.96%和6.74%，規模報酬遞增的城市數量顯著上升，遞減的城市數量出現下降(表3)。從區域空間分布來看，大部分城市都處于規模報酬遞增狀態，但中部地區城市比重最高，西部地區居次，東部地區略小于全國平均水平，說明基于規模效率的考慮，應適當控制東部城市的規模，大力發展中部城市的規模，因地制宜適時調整西部城市的規模。從城市規模等級來看，超大和特大城市主要處于規模報酬不變或者遞減態勢；大城市規模報酬遞增和遞減的都占有較大比重；中等城市和小城市主要處于規模報酬遞增階段。說明基于規模效率的考慮，應嚴格控制超大和特大城市的規模，適當調整大城市規模，積極發展中小城市規模。

2.2.3 純技術效率和規模效率的影響比較 計算土地利用效率(θ)與純技術效率(θT)、規模效率(θS)的相關系數，系數越高，分解效率對土地利用效率的解釋度越強。

結果表明：2000—2015年4個年份，θT與θ的相關系數依次為0.734，0.899，0.884，0.943，θS與θ的相關系數依次為0.252，0.144，0.042，0.053，說明純技術效率對土地利用效率的影響力較大且不斷攀升；規模效率對土地利用效率的影響較低且不斷下滑；純技術效率的影響力遠大于規模效率，說明規模效率并不是影響土地利用效率的決定性因素，土地利用效率不高很大程度上受到純技術效率低下的影響；要提高土地利用效率必須要優化調整土地利用的結構，加強提升生產技術與城市管理，而不是一味加強規模性投入。

表3 2000-2015年中國城市規模效率的時空演化 %

2.3 土地利用效率的影響因子

通過土地利用效率及指標分解分析，中國城市土地利用的效率整體不高，且具有明顯的地域差異性和規模差異性，但造成此變化的原因很大程度上是投入要素的無效和產出要素的不足。基于VRS-DEA模型的松弛變量，可以分析產出/投入不變狀態下指標的冗余情況，得出造成效率差異的影響因素，旨在為土地利用的優化配置路徑提供思路。

保持產出不變，分析投入要素的冗余度，結果表明(表4，圖3a—3d)：①2000年，若及時調整投入要素結構，全國可節約第二產業從業人員數(x1)693萬人、第三產業從業人員數(x2)1 158萬人、建成區面積(x3)2 271 km2，固定資產投資額(x4)35億元。其中，第二產業從業人員數以東部城市投入無效為主；第三產業從人人員數以東部城市、特大和大城市投入無效為主；建成區面積以東、西部城市，大城市和中等城市投入無效為主；固定資產投資額只有少量冗余。②2005和2010年，固定資產投資額冗余度升高明顯，其余前指標略有降低。③到2015年，固定資產投資額冗余度最高(21 219億元)，全國城市普遍投入無效，高等級城市尤為明顯，冗余度超過500億元的如超大城市重慶，特大城市武漢，大城市石家莊、長沙、哈爾濱、西安、沈陽、青島等；第二產業從業人員數冗余度也較高(1 069萬元)，尤以東部大中城市較明顯，如超大城市重慶，大城市東莞、南通，中等城市紹興、揚州等；第三產業從業人員數和建成區面積主要是部分城市投入無效，如特大城市重慶在第三產業從業人員數、建成區面積上冗余過多，長春、東莞、伊春在建成區面積上冗余過多。以重慶為例，各項指標都出現冗余，調整投入結構可節約第二產業從業人員數263萬人、第三產業從業人員數267萬人、建成區面積331 km2，固定資產投資額3 793億元。

以上特征的可能解釋是：2000年以來，城市間人口遷移加劇，開發區、城市新區的建設使得建成區面積急劇擴張，要素投入過多超過了當時城市自身的消化能力，土地轉化能力減弱，冗余量增多；隨著管理方法、生產技術等純技術效率的提升，冗余量減少；同時，純技術效率提升也使勞動密集型產業投入過量，第二產業從業人數、固定資產投資額投入無效的情形。

表4 2000-2015年中國城市產出不變情況下投入指標的冗余度分析

注：a—d冗余度表示產出不變情況可節約的要素； e—f冗余度表示投入不變情況可增加的產出。冗余為0即投入/產出有效。

保持投入不變，分析產出要素的冗余度，結果表明(表5，圖3e—3f)：2000年，若加強生產技術，全國可增加第二產業增加值(y1)905億元、第三產業增加值(y2)267億元。到2015年，第二產業增加值的冗余度較高(21 157億元)，全國城市普遍產出效益不足，冗余量超過500億元的包括福州、貴陽、杭州、濟南、南寧、廈門、青島、無錫和太原等大城市。相對來說，第三產業增加值冗余度(產出不足)不高，主要集中在重慶、四川和陜西。基于對投入產出要素的冗余度分析，不同區域、不同規模等級的土地利用效率具有不同的影響因子，應制定差異化路徑提振土地利用效率。在投入層面上，應適當調整對東部地區城市，超大、特大和大城市的固定資產投資額傾斜政策，加強對中、西部地區城市和中小城市的投入力度；調整東、西部地區城市和大、中城市的第二產業從業人員數的投入，裁撤冗余；適度控制東北和西部地區建設用地面積，西南地區超大城市、小城市的第三產業從業人員數。從產出層面上，應提升東部地區大城市的第二產業生產效率，加強西部地區城市第三產業科技含量，提高產出轉換能力。

表5 2000-2015年投入不變情況下產出指標的冗余度分析

3 結 論

論文采用VRS-DEA模型，分析了2000—2015年中國城市土地利用效率的時空演化特征，并探討了效率的影響因素。研究表明： ①2000—2015年中國城市的土地利用效率整體較低，全國實際投入產出狀況只占到最理想前沿面的41%～46%，超過80%的城市仍處于中等和中低效率水平，土地利用存在不經濟現象，有較大提升空間。高效率的城市主要集中在長三角、京津冀、珠三角、長江中游、呼包鄂等區域。②土地利用效率水平由純技術效率和規模效率共同作用影響。純技術效率貢獻作用大于規模效率，高等級城市具有純技術效率優勢且普遍處于規模報酬不變或遞減階段，低等級城市大多處于規模報酬遞增階段。③要素投入無效和產出不足是造成土地利用效率持續不高的重要原因。在投入方面，影響因素從建成區面積、第三產業從業人員數的投入無效為主，過渡到固定資產投資額、第二產業從業人員數投入無效為主。在產出方面，第二產業增加值產出不足的影響顯著大于第三產業。不同區域、不同規模等級土地利用效率的影響因子各有差異。

基于土地利用效率的分析，需要采用差異化的路徑來提升土地利用效率。超大、特大城市具有純技術效率高的優勢和規模報酬不變或遞減的不足，應嚴格控制其城市規模；大城市具有規模報酬遞增和遞減參半的特征，應采取有針對性的控制措施；中小城市具有規模報酬遞增優勢和純技術效率不高劣勢，應適當增大規模并加強生產管理技術等純技術要素的投入。具體而言，在投入層面上，應適當調整對東部地區城市超大、特大和大城市的固定資產投資額傾斜政策，加強對中、西部地區城市和中小城市的投入力度；調整東、西部地區城市和大、中城市的第二產業從業人員數的投入，裁撤冗余；適度控制東北和西部地區建設用地面積，西南地區超大城市、小城市的第三產業從業人員數。從產出層面上，應提升東部地區大城市的第二產業生產效率，加強西部地區城市第三產業科技含量，提高產出轉換能力。

需要指出的是，VRS-DEA模型采用最優解方案確定了投入要素間的權重，有效規避了主觀因素的影響，對于土地利用效率評價具有獨特優勢。但是不足的是，不同城市具有不同的性質與職能，用有限的指標、相同的理想前沿面來衡量所有城市的土地投入產出有效性具有一定局限性，有待今后從指標構建、土地利用類型等方面進行優化完善。