不同利用類型土地投入產出效率的比較分析

摘要 以1990-2005年江蘇省耕地和工業用地數據為基礎，運用C-D生產函數和概率優勢模型，對比分析不同利用類型土地的投入產出效率關系。結果表明，在資本和技術投入既定的條件下，不同利用類型土地的投入產出效率存在明顯差異，耕地數量每增長1%，耕地產出增長0.297%；工業用地數量每增長1%，工業用地產出增長0.392%。但土地產出效率的差異 ，主要是由單位土地上資本投入以及技術進步的差異引起，并且某一利用類型土地產出效率的優勢也只是一定條件下的比較優勢，意味著工業用地產出的增長并不能單純地以耕地減少為代價。因此，保持不同類型土地數量的平衡，以資本和技術投入代替土地數量投入，有利于促進土地資源的可持續利用。

關鍵詞 土地類型；效率；耕地；工業用地；江蘇省

中圖分類號 F301.21 文獻標識碼 A 文章編號 1002-2104(2008)05-0174-05

資本、勞動力、土地和技術是影響農業和工業生產的主要因素。但資源的總量總是有限的，生產要素在不同生產部門之間的配置不可避免地存在競爭性和替代性。耕地作為重要的稀缺資源，是促進社會經濟發展的重要土地利用類型，既是發展種植業、林牧漁各業的基礎，也是承載工業生產擴張的空間載體。但耕地和建設用地產出存在明顯差異，相關研究表明［1］，1991年江蘇省和安徽省單位建設用地產出效益與耕地產出效益之比分別為14.18和7.21 ，2001年該比值變為26.74和17.27。由于土地利用的競爭性和比較利益，耕地總是有被用于 非農用途的愿望。然而，以1990-2005年期間江蘇省為例，隨著耕地面積的減少，耕地（即種植業）產出卻逐年增加。如果僅以簡單的線性回歸方法進行分析，似乎可以得出耕地面積與耕地產出之間存在負相關關系的結論，這顯然與土地利用產出的一般規律相悖，無法揭示不同利用類型土地產出與投入之間的數量關系。另一方面，盡管土地是一種重要的生產要素，但土地要素對經濟增長的貢獻率也非常有限，李明月等測定的土地市場化配置對經濟增長的貢獻為4.74%［2］；陳江龍等測算的江蘇省建設用地對GDP增長的貢獻為10.96% ，而陜西省則僅為3.79%［3］。由此可見，土地資源投入與經濟發展在理論和統計上表現出的 高度相關性，并不意味著土地投入對經濟發展的貢獻份額同樣會很高。更進一步看，不同用途土地之間的產出和投入關系會因為土地屬性的差異而缺乏可比性。畢竟，相對于工業用地能夠容納的技術進步和存量資本積累而言，耕地對技術進步和資本的容納能力顯得極為有限。為全面認識不同利用類型土地在投入和產出方面的差異，這就需要做進一步的研究。因此，本研究以江蘇省1990-2005年期間耕地和工業用地投入產出數據為基礎，試圖回答以下兩個問題：一是不同生產要素在提高不同利用類型土地（以耕地和工業用地為例）產出效率中的作用如何；二是在不同利用類型土地之間，某一利用類型的土地在產出效率和生產成本方面是否均具有明顯的優勢。

1 研究方法、模型與數據

1.1 研究方法與模型

1.1.1 柯布-道格拉斯生產函數（C-D生產函數）

柯布—道格拉斯生產函數（C-D生產函數）是研究生 ① FSD的計算步驟較多，限于篇幅，這里不作詳細介紹，具體的算法參見：耿紅莉，王秀清.北京市養豬業生產成本變動的概率比較優勢分析［A］.見：秦富等主編.WTO與中國農業 和農村發展［C］.北京：中國農業出版社，2002.167～169。 ② 存量資本的計算很復雜，這里僅作簡單的表示，具體算法參見文獻［4］。 ③具體辦法是1996年凈減少的耕地數量直接取當年耕地減少的數量，從而獲取1996年末耕地面積的理論值，然后用1996年的實際值減去理論值，得到平移數值為629.60×103hm²。 產過程中投入—產出關系的重要手段，可以揭示各因素對不同利用類型土地產出效率的影響大小，其函數形式為：

Yt=Aoeβ0TKtβ1Ltβ2Stβ3e μt（1）

其中，Yt表示t時期的產出，用增加值表示；Kt表示資本投入量，Lt表示 勞動投入量，St表示土地投入量；A0是初始的技術水平，T表示時間，T=0，1，2，……，n；β0表示的是非物化的外生技術進步比率，β1、β2、β3表示相應投入因素的產出彈性，e μt為誤差項。

為便于進行數學估計，對函數式（1）取自然對數，得到：

1.1.2 概率優勢模型

概率優勢分析是以期望效用模型為基礎，根據累計概率分布，分析決策行為主體在面臨某些不確定風險時，如何在兩個方案之間進行選擇的一種分析方法。運用這種方法，可以揭示不同利用類型土地在產出效率以及生產成本方面的優勢。本文通過計算不同利用類型土地產出效益以及生產成本的一級概率優勢（First Degree Stochastic Dominance，FSD）①，對不同利用類型土地的產出效益以及生產成本進行比較分析。對于不同利用類型土地的產出效益指標，FSD值越大，優勢越明顯；對于生產成本指標，FSD值越小，優勢越明顯。

1.2 數據處理

在C-D生產函數中的產出需用增加值表示，資本和勞動需用存量值表示［4］。由于各變量的數據不能直接收集到，需要對數據作相應的處理，所有數據折算成1990年可比價。

（1）產出效率指標（Yt）。耕地產出的增加值是根據農業增加值來推 算，具體辦法是根據相應年份農業總產值中耕地（即種植業）總產值所占比例乘以農業增加值；工業用地增加值直接取相應年份的工業增加值。所有數據來源于《江蘇統計年鑒2006》。

（2）資本（Kt）。存量資本采用永續盤存法②，計算公式為：K1990 =I1990/(α+)，Kt=(1-α)Kt-1+It，其中，α為固定資產投資折舊率，統一取5%；為1990年-2005年農業(或工業)增加值的平均增長率；K1990為初始年的資本存量，I1990為初始年的固定資本形成額；Kt為第t年的資本存量，It為第t年的固定資本形成額。對于耕地，It=農業固定資本形成額×（耕地固定資產投資額/農業固定資產投資額）；對于工業用地，It=第二產業固定資本形成額×（工業固定資產投資額/第二產業固 定資產投資額）。固定資本形成額數據來源于《江蘇統計年鑒2006》，其它數據來源于1990-2006年《江蘇統計年鑒》。

（3）勞動（Lt）。耕地的勞動投入采用相應年份農業勞動力數量，工業用地的勞動投入采用工業從業人員數。所有數據來源于《江蘇統計年鑒2006》。

（4）土地（St）。耕地數量直接采用統計年鑒的耕地面積，1996年前后統計口 徑的差異采用數據序列平移的方法解決③；工業用地數量在統計年鑒中沒有單獨統計，根據《江蘇省城市建設統計年報（2004）》，全省城市工業用地占城市建設用地總量的27%，因此本文的工業用地數量統一按當年居民點工礦用地面積的30% 計算。耕地數據來源于《江蘇統計年鑒2006》，工業用地面積結合《江蘇統計年鑒2006》以及《江蘇省2005年國土資源綜合統計分析報告》推算得到。

龍開勝等：不同利用類型土地投入產出效率的比較分析中國人口#8226;資源與環境 2008年 第5期2 不同利用類型土地產出效率的比較分析：以耕地和工業用地為例2.1 以ln(Y)為因變量的估計結果分析

以1990-2005年江蘇省數據為基礎，對式（2）進行OLS估計。由于變量之間可能存在多重共線性，為避免其帶來無意義結果，將采用嶺回歸（Ridge Regression，即RR）對估計結果進行修正［5］。估計結果見表1。

進步促進了耕地產出的理論分析結果也相符合。同時，勞 動投入和土地投入對耕地產出影響的OLS估計結果并不顯著，且對ln(S)的兩次估計結果符號相反，意味著在綜合考慮資本、勞動、土地和技術對耕地產出影響的情況下，不能簡單地認為耕地數量與產出之間存在明顯的負相關關系。 從工業用地的OLS估計結果看，資本投入對工業用地產出有顯著影響，但其他因素的影響并不顯著，并且土地投入的產出彈性偏大，技術投入產出彈性偏小，存在異常值的可能。經過RR修正后，土地的產出彈性減小，而技術進步的產出彈性增加，估計量接近真實值的可能性較大?；貧w分析結果表明，資本、土地以及技術進步均對工業用地產出產生明顯的影響。但耕地和工業用地的產出受勞動投入量的影響并不明顯，說明在農業及工業生產部門均存在一定程度的勞動力剩余。

2.2 以ln(Y/S)為因變量的估計結果分析

以ln(Y)為因變量的估計結果表示的是各因素對總產出的影響，不能說明其對單位面 積土地產出的影響。為進一步分析各投入因素對產出的影響，下面以ln(Y/S)為因變量（即式（3））進行OLS估計和RR估計，估計結果見表2。

估計結果表明，兩種估計方法得到的調整后的R2值[CM)]

和F統計檢驗均十分顯著，說明投入和 產出之間存在線性 關系。但VIF均大于10，意味著存在明顯的多重共線性。從OLS估計結果來看，單位面積土地的資本投入對耕地和工業用地的產出均有顯著的影響。通過RR估計消除多重共線性后，單位面積土地的資本投入以及技術進步對耕地和工業用地的產出彈性均較大。這說明，單位面積土地的資本投入增長以及技術進步是耕地和工業用地產出增長的主要影響因素，并且資本投入增長和技術進步抵消了耕地數量減少對耕地產出的消極影響。但單位面積土地的勞動投入對產出的影響并不明顯，進一步證明了剩余勞動力的存在。

2.3 耕地與工業用地投入產出彈性的比較分析

表1和表2對耕地和工業用地的投入產出因素進行了估計，分析了耕地和工業用地產出不斷增長的原因，下面將探討各因素對產出的彈性大小，即投入的增長，將如何影響產出的增長。

從對式（3）的推導過程可知，β3=1-β2-β1，即土地投入的產出彈性（β 3）=1-資本投入的產出彈性（β1）-勞動投入的產出彈性（β2），由此可以推導出式（3）下的土地投入產 出彈性。從表1、表2的估計結果看，OLS估計結果具有明顯多重共線性，盡管RR估計存在 一定的偏差，但其估計量接近真實值的可能性較大。因此，綜合表1和表2的RR估計結果，取式（2）、式（3）估計結果的平均值，得到耕地與工業用地投入產出的彈性系數見表3。

分析表明，資本對耕地和工業用地的產出彈性系數大致相當，但土地和技術進步的彈性系數相差較大。在資本和技術投入既定的條件下，耕地的產出彈性為0.297，即耕地數量每增長 1%，耕地產出增長0.297%；同時，工業用地每增長1%，工業用地產出增長0.392%，高于耕 地的產出彈性。而技術進步對耕地產出的彈性系數為0.309，對工業用地產出的彈性系數為0 .366。彈性系數的比較分析結果表明，在綜合考慮資本、勞動、土地和技術對耕地產出影響的情況下，耕地數量與耕地產出之間存在正相關關系。因此，在資本投入不足和技術進步緩慢的情況下，必須要保有一定的耕地數量才能確保農業產出的穩步增長。而對于工業用地而言，土地投入的產出彈性大于技術進步的產出彈性，意味著當前工業產出的增長仍然是粗放擴張型，技術進步對工業發展的作用有待進一步挖掘。

2.4 耕地與工業用地產出及生產成本變動的概率優勢分析

耕地與工業用地產出的巨大差異是客觀存在的，但這與不同用途土地的生產能力差異和對不同生產要素的承載能力有關。表4表明，1990年江蘇省單位面積工業用地的產出是耕地的47 .95倍，但資本投入是耕地的303.71倍，勞動投入是耕地的10.18倍；到2005年，江蘇省耕 地產出幾乎翻了一倍，但江蘇省單位面積工業用地的產出是耕地的173.68倍，資本投入是耕 地的914.17倍，勞動投入是耕地的14.25倍。以江蘇省為例的分析表明，工業用地產出相對 于耕地的高產出，實際上是以高投入為代價的。

下面運用概率優勢模型，進一步揭示耕地與工業用地產出及生產成本變動之間的比較優勢，結果見表5。表5表明，每公頃耕地的產出FSD值為1.034，小于工業用地的1.128，說明工業用地產出相對于耕地來說具有明顯的優勢。但工業用地資本投入的FSD值為1.117，大于耕 地的1.092；工業用地勞動投入的FSD值為0.988，大于耕地的0.964，說明工業用地上的資 本和勞動投入相對于耕地來說并不具有明顯的優勢。因此，工業用地相對于耕地的優 勢，只是不同用途土地在一定條件下的比較優勢。實際上，工業用地在生產成本變動上并不具有優勢。

3 研究結論與政策啟示

本研究通過運用C-D生產函數和概率優勢模型，以1990-2005年江蘇省數據為基礎，對比分析了不同利用類型土地（以耕地與工業用地為例）的產出效率關系。研究表明，在資本和技術投入既定的條件下，耕地的產出彈性為0.297，即耕地數量每增長1%，耕地產出增長0 .297%；同時，工業用地每增長1%，工業用地產出增長0.392%，高于耕地的產出彈性，這意味著不同利用類型土地的產出效率存在明顯的差異。但不同利用類型土地產出效率之間的差異，主要是源于單位面積土地上的資本投入以及技術進步的差異，不同的資本和技術積累速率是不同利用類型土地的產出效率差異的主要原因。特別地，對于耕地，資本投入增長以及技術進步可以抵消耕地數量減少對耕地產出帶來的消極影響。研究還表明，在不同土地利用類型之間，單位面積工業用地的產出遠遠高于耕地的產出，并且工業用地產出的增長速度較之耕地也有明顯的優勢。但工業用地上投入的成本遠高于耕地，在生產成本變動上，工業用地并不具有明顯的優勢。這說明工業用地的產出優勢實際上是以大量的生產成本投入為代價的。[KG)]本研究以江蘇省耕地和工業用地為例對土地投入產出效率關系的對比分析表明，某一利用類型土地的產出效率優勢只是相對的。工業用地相對于耕地的優勢，只是不同用途土地在一定條件下的比較優勢。當資本和技術等投入不足時，單純的工業用地數量擴張并不能帶來工業產出的增長，也就意味著工業用地產出的增長并不能單純地以耕地投入為代價。因此，保持不同類型土地數量的平衡，以資本投入和技術投入代替土地投入，對于提高不同利用類型土地的產出，促進土地資源的可持續利用，保證社會經濟的健康持續發展均具有積極意義。(編輯：田 紅)

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