2000-2015年中国城市土地利用效率的时空演化

朱孟珏, 庄大昌, 张慧霞

(广东财经大学 公共管理学院, 广东 广州 510320)

近年来，中国工业化和城镇化快速推进。城市人口的增加、产业的发展客观上加大了用地需求，仅2000—2015年全国城市建设用地面积就增加了29 470.44 km2，城市扩展系数(用地增长率/人口增长率)更是达到2.27∶1，远超国际上1.12∶1的理想系数，城市用地呈现蔓延发展态势。城市土地作为城市经济社会发展和环境建设的空间载体，其利用效率状况对于政府宏观调控政策的制定，以及城市规划、建设与管理的实施都具有重大意义。

国外土地利用效率研究起源于20世纪20年代的生态区位理论研究，20世纪90年代以来的研究领域包括：一是环境约束和土地碳排放效率研究，如运用环境生产技术构建土地利用模型[1]；运用Super-DEA模型评估土地利用碳排放效率[2-3]。二是土地利用效率的影响因素研究，如研究社会、政治和政策因素对土地利用效率的影响[4]。三是土地利用效率的管理政策研究，如探讨社会环境政策[5]、土地激励政策[6]对土地利用效率的关联性。国内研究起步较晚，研究视角包括：一是土地利用效率的模型测度研究，如DEA模型[7-8]、SBM-Undersirable模型[9]、熵值法和协调度模型[10]、土地税法模型[11]、脱钩模型[12]、Malmquist指数[13]等对土地利用效率的测度。二是土地利用类型的效率研究，如宋吉涛等[14]探讨了不同土地利用类型对土地利用效率的影响。三是土地利用的管控策略研究，如对增量供给、存量挖潜、门槛约束、市场交易机制等的探讨[15]。四是土地利用效率与城镇化的协调性研究，如张明斗等[16]研究了城镇化与土地利用效益的协调度；周来友等[17]采用随机前沿生产函数探讨了老龄化与土地利用效率的关系。

综合来看，国外研究偏重土地利用的碳排放效率以及环境政策管理领域，国内研究注重土地利用效率的模型测度与评估。但相关研究对于全国地级城市尺度，尤其是时间序列上的空间演化特征研究相对较少。鉴于此，本文拟以2000—2015年地级以上城市为样本，构建土地利用“投入—产出”的经济评价体系，通过VRS-DEA模型探讨土地利用效率的时空演化特征，并分析其影响因素。以期为中国资源优化布局和土地利用效率研究提供参考。

1 材料与方法

1.1 指标体系构建

论文以2000,2005,2010和2015年地级以上城市为研究对象(不含港澳台)。基于城市样本的一致性和可对比性，以2015年295个地级以上城市为基础进行历史追溯，剔除无法获得历史数据的城市，最终确定282个城市作为研究样本(表1)。

土地利用效率的指标体系从投入指标和产出指标2方面构建。投入指标考虑劳动力、土地和资本的因素，选取第二产业从业人员数(万人)(x1)、第三产业从业人员数(万人)(x2)、建成区面积(km2)(x3)、固定资产投资额(非农户)(亿元)(x4)4个指标；产出指标考虑经济效益，选取第二产业增加值(亿元)(y1)、第三产业增加值(亿元)(y2)2个指标。数据来源于《中国城市统计年鉴》《中国城市建设统计年鉴》，均以市辖区为统计范围。同时，为了统一口径和消除价格因素，固定资产投资额(非农户)(亿元)(x4)、第二产业增加值(亿元)(y1)、第三产业增加值(亿元)(y2)3个指标均换算成2000年不变价。

1.2 研究方法

论文主要采用基于VRS(variable returns to sale，规模效益可变)的DEA模型(data envelopment analysis，数据包络分析)。VRS-DEA模型以生产函数理论为基础，是一种基于被评价对象间相对比较的非参数技术效率分析方法。该模型假设有n个决策单元DMUj(j=1,2,…,n)，每个DMU单元都有p个投入要素xi(i=1，2，…,p)，q个产出要素yr(r=1，2，…,q)，当前要评价的单元记为DMUk，则计算模型为：

(1)

(j=1,2,…,n；i=1,2,…,p；r=1,2,…,q)

VRS-DEA模型可以进一步将土地利用效率细分为规模效率和纯技术效率。规模效率反映了被评价单元由于对投入要素的大规模增加或减少，从而带来了土地利用效率变化；纯技术效率反映了被评价单元由于生产技术和管理理念的变化，投入要素结构发生了优化调整，从而带来土地利用效率变化。一般来说，土地利用的规模收益要先后经历规模报酬递增(IRS)、规模报酬不变(CRS)、规模报酬递减(DRS)这3个阶段。其中，规模报酬递增表示在其他条件不变的情况下，当投入要素增加的比例小于产量增加的比例，产生规模经济；规模报酬不变、递减分别表示生产要素增加的比例等于、大于产量增加的比例。土地利用效率、规模效率、纯技术效率的关系，以及规模报酬情形的判定公式如下：

θ=θT×θS

(2)

式中：θ——土地利用效率；θT——纯技术效率；θS——规模效率；若设k=∑λj/θ，当k=1，该DMU单元规模效益不变，规模效率值达最优；当k<1或k>1，则该DMU单元分别处于规模效益递增或递减阶段。

2 结果与分析

2.1 土地利用效率的演化特征

2000—2015年4个年份城市土地利用效率均值依次为0.418，0.429，0.447，0.464，说明土地利用实际状况只占最理想状况的41%～46%，处于中低水平；年均增长率仅为0.70%，结构调整与效率提升速度缓慢，土地利用仍存在较大提升空间。

2.1.1 空间演化差异 土地利用效率值的空间特征表明(图1)： ①2000年，东中西三大地带的效率值依次为0.438，0.405，0.401，到2015年调整为0.532，0.392，0.430，说明东部地区效率值明显高于中西部；中部效率值逐年降低，西部效率值缓慢提升，2005年后西部效率值高于中部。②基于效率值可将城市分为高效率(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个层次。2000年，5个层次的城市数量占比依次为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为主(除福州、东莞、大连外)；其他大部分城市(包括北京、上海等特大城市)处于中等效率以下。2005和2010年，高效率城市主要分布在东部(广东、上海、江苏)，其次是西部(内蒙古、新疆)，没有中部城市。2015年，5个层次的城市数量依次占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过80%。高效率和中高效率城市集中在长三角、京津冀、珠三角、长江中游、呼包鄂以及大庆、拉萨等零星城市。可能的解释是，在发展初期，北京、上海、广州等经济发达和高等级城市的要素投入较多，超过自身消化能力，效率值普遍低于中、小城市；发展后期，区域经济水平、城市规模对土地利用效率的聚集效应显现，东部高等级城市以及城市群的土地利用效率显著高于其他城市。

2.1.2 规模等级差异 不同城市规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为0.824，0.780，0.558，0.428，0.419，增长率依次为2.87%，3.17%，0.98%，0.31%和0.18%，说明效率值和增值率都具有规模等级递增效应，城市规模越大，整合城市产业资源的能力也越强，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，主要由于重庆市的个案造成。重庆市在4个年份的土地利用效率分别为0.558，0.313，0.338，0.295(其他超大城市在2015年均为1.00)，一直处于中低效率水平。重庆市1997年设直辖市，2009年确定为“国家统筹城乡综合配套改革试验区”，2010年设立了国家级新区—两江新区，发展速度很快，国家投入了大量资源进行重点开发，固定资产投资额年均增长30.38%，建成区面积年均增长11.80%，呈现土地粗放式扩张特征，属于要素驱动型，造成土地利用效率低下。②超大和特大城市效率值依“东—中—西”递减，大城市效率值在2000—2005和2010—2015分别按“东—中—西”和“东—西—中”递减，中等城市和小城市的效率值则按“东—西—中”递减，与土地利用效率的整体空间演化差异特征相一致。

图1 2000-2015年中国城市土地利用效率的时空演化

表2 2000-2015年中国城市土地利用效率的规模等级差异

2.2 土地利用效率的指标分解

土地利用效率能大致反映土地利用的整体时空演化，但较难解析其演化原因。VRS-DEA模型可将土地利用效率分解为纯技术效率和规模效率，纯技术效率体现生产技术与城市管理对土地利用效率的贡献，规模效率体现投入要素配置结构对土地利用效率的影响。

2.2.1 纯技术效率的时空演化差异 2000—2015年4个年份的纯技术效率依次为0.458，0.466，0.486，0.497，虽略大于土地利用效率且呈现不断增长态势，但仍处中低水平。从区域空间分布来看，东部纯技术效率最高，西部居次，中部最低，效率值差距逐年拉大。从城市规模等级来看，2015年超大、特大、大、中、小城市的纯技术效率值依次为0.935，0.907，0.578，0.446，0.466(图2)。其中，超大和特大城市属于纯技术高效率区；大城市处于纯技术中等效率区；中小城市效率值较低。纯技术效率大致符合城市规模递增效应，说明高等级城市在先进生产技术和管理方法的获取、现有资源的整合能力上具有明显优势，能够在投入规模不变基础上实现最大产出。

图2 2000-2015年中国城市土地利用效率与分解效率的演化

2.2.2 规模效率的时空演化差异 2000年全国城市处于规模报酬递增、递减和不变的比例分别占47.52%，42.55%和9.93%，到2015年调整为77.30%，15.96%和6.74%，规模报酬递增的城市数量显著上升，递减的城市数量出现下降(表3)。从区域空间分布来看，大部分城市都处于规模报酬递增状态，但中部地区城市比重最高，西部地区居次，东部地区略小于全国平均水平，说明基于规模效率的考虑，应适当控制东部城市的规模，大力发展中部城市的规模，因地制宜适时调整西部城市的规模。从城市规模等级来看，超大和特大城市主要处于规模报酬不变或者递减态势；大城市规模报酬递增和递减的都占有较大比重；中等城市和小城市主要处于规模报酬递增阶段。说明基于规模效率的考虑，应严格控制超大和特大城市的规模，适当调整大城市规模，积极发展中小城市规模。

2.2.3 纯技术效率和规模效率的影响比较 计算土地利用效率(θ)与纯技术效率(θT)、规模效率(θS)的相关系数，系数越高，分解效率对土地利用效率的解释度越强。

结果表明：2000—2015年4个年份，θT与θ的相关系数依次为0.734，0.899，0.884，0.943，θS与θ的相关系数依次为0.252，0.144，0.042，0.053，说明纯技术效率对土地利用效率的影响力较大且不断攀升；规模效率对土地利用效率的影响较低且不断下滑；纯技术效率的影响力远大于规模效率，说明规模效率并不是影响土地利用效率的决定性因素，土地利用效率不高很大程度上受到纯技术效率低下的影响；要提高土地利用效率必须要优化调整土地利用的结构，加强提升生产技术与城市管理，而不是一味加强规模性投入。

表3 2000-2015年中国城市规模效率的时空演化 %

2.3 土地利用效率的影响因子

通过土地利用效率及指标分解分析，中国城市土地利用的效率整体不高，且具有明显的地域差异性和规模差异性，但造成此变化的原因很大程度上是投入要素的无效和产出要素的不足。基于VRS-DEA模型的松弛变量，可以分析产出/投入不变状态下指标的冗余情况，得出造成效率差异的影响因素，旨在为土地利用的优化配置路径提供思路。

保持产出不变，分析投入要素的冗余度，结果表明(表4，图3a—3d)：①2000年，若及时调整投入要素结构，全国可节约第二产业从业人员数(x1)693万人、第三产业从业人员数(x2)1 158万人、建成区面积(x3)2 271 km2，固定资产投资额(x4)35亿元。其中，第二产业从业人员数以东部城市投入无效为主；第三产业从人人员数以东部城市、特大和大城市投入无效为主；建成区面积以东、西部城市，大城市和中等城市投入无效为主；固定资产投资额只有少量冗余。②2005和2010年，固定资产投资额冗余度升高明显，其余前指标略有降低。③到2015年，固定资产投资额冗余度最高(21 219亿元)，全国城市普遍投入无效，高等级城市尤为明显，冗余度超过500亿元的如超大城市重庆，特大城市武汉，大城市石家庄、长沙、哈尔滨、西安、沈阳、青岛等；第二产业从业人员数冗余度也较高(1 069万元)，尤以东部大中城市较明显，如超大城市重庆，大城市东莞、南通，中等城市绍兴、扬州等；第三产业从业人员数和建成区面积主要是部分城市投入无效，如特大城市重庆在第三产业从业人员数、建成区面积上冗余过多，长春、东莞、伊春在建成区面积上冗余过多。以重庆为例，各项指标都出现冗余，调整投入结构可节约第二产业从业人员数263万人、第三产业从业人员数267万人、建成区面积331 km2，固定资产投资额3 793亿元。

以上特征的可能解释是：2000年以来，城市间人口迁移加剧，开发区、城市新区的建设使得建成区面积急剧扩张，要素投入过多超过了当时城市自身的消化能力，土地转化能力减弱，冗余量增多；随着管理方法、生产技术等纯技术效率的提升，冗余量减少；同时，纯技术效率提升也使劳动密集型产业投入过量，第二产业从业人数、固定资产投资额投入无效的情形。

表4 2000-2015年中国城市产出不变情况下投入指标的冗余度分析

注：a—d冗余度表示产出不变情况可节约的要素； e—f冗余度表示投入不变情况可增加的产出。冗余为0即投入/产出有效。

保持投入不变，分析产出要素的冗余度，结果表明(表5，图3e—3f)：2000年，若加强生产技术，全国可增加第二产业增加值(y1)905亿元、第三产业增加值(y2)267亿元。到2015年，第二产业增加值的冗余度较高(21 157亿元)，全国城市普遍产出效益不足，冗余量超过500亿元的包括福州、贵阳、杭州、济南、南宁、厦门、青岛、无锡和太原等大城市。相对来说，第三产业增加值冗余度(产出不足)不高，主要集中在重庆、四川和陕西。基于对投入产出要素的冗余度分析，不同区域、不同规模等级的土地利用效率具有不同的影响因子，应制定差异化路径提振土地利用效率。在投入层面上，应适当调整对东部地区城市，超大、特大和大城市的固定资产投资额倾斜政策，加强对中、西部地区城市和中小城市的投入力度；调整东、西部地区城市和大、中城市的第二产业从业人员数的投入，裁撤冗余；适度控制东北和西部地区建设用地面积，西南地区超大城市、小城市的第三产业从业人员数。从产出层面上，应提升东部地区大城市的第二产业生产效率，加强西部地区城市第三产业科技含量，提高产出转换能力。

表5 2000-2015年投入不变情况下产出指标的冗余度分析

3 结 论

论文采用VRS-DEA模型，分析了2000—2015年中国城市土地利用效率的时空演化特征，并探讨了效率的影响因素。研究表明： ①2000—2015年中国城市的土地利用效率整体较低，全国实际投入产出状况只占到最理想前沿面的41%～46%，超过80%的城市仍处于中等和中低效率水平，土地利用存在不经济现象，有较大提升空间。高效率的城市主要集中在长三角、京津冀、珠三角、长江中游、呼包鄂等区域。②土地利用效率水平由纯技术效率和规模效率共同作用影响。纯技术效率贡献作用大于规模效率，高等级城市具有纯技术效率优势且普遍处于规模报酬不变或递减阶段，低等级城市大多处于规模报酬递增阶段。③要素投入无效和产出不足是造成土地利用效率持续不高的重要原因。在投入方面，影响因素从建成区面积、第三产业从业人员数的投入无效为主，过渡到固定资产投资额、第二产业从业人员数投入无效为主。在产出方面，第二产业增加值产出不足的影响显著大于第三产业。不同区域、不同规模等级土地利用效率的影响因子各有差异。

基于土地利用效率的分析，需要采用差异化的路径来提升土地利用效率。超大、特大城市具有纯技术效率高的优势和规模报酬不变或递减的不足，应严格控制其城市规模；大城市具有规模报酬递增和递减参半的特征，应采取有针对性的控制措施；中小城市具有规模报酬递增优势和纯技术效率不高劣势，应适当增大规模并加强生产管理技术等纯技术要素的投入。具体而言，在投入层面上，应适当调整对东部地区城市超大、特大和大城市的固定资产投资额倾斜政策，加强对中、西部地区城市和中小城市的投入力度；调整东、西部地区城市和大、中城市的第二产业从业人员数的投入，裁撤冗余；适度控制东北和西部地区建设用地面积，西南地区超大城市、小城市的第三产业从业人员数。从产出层面上，应提升东部地区大城市的第二产业生产效率，加强西部地区城市第三产业科技含量，提高产出转换能力。

需要指出的是，VRS-DEA模型采用最优解方案确定了投入要素间的权重，有效规避了主观因素的影响，对于土地利用效率评价具有独特优势。但是不足的是，不同城市具有不同的性质与职能，用有限的指标、相同的理想前沿面来衡量所有城市的土地投入产出有效性具有一定局限性，有待今后从指标构建、土地利用类型等方面进行优化完善。