沈陽市城市土地利用效率評價及影響因素分析

王麗娜, 李世平

(西北農林科技大學 經濟管理學院, 陜西 楊凌 712100)

沈陽市城市土地利用效率評價及影響因素分析

王麗娜, 李世平

(西北農林科技大學 經濟管理學院, 陜西 楊凌 712100)

以沈陽市13個區縣的城市土地為研究對象，運用超效率DEA測算了各區縣2004—2010年城市土地利用靜態效率并利用Malmquist模型進行了動態對比評價，最后以基于面板數據的Tobit模型探討效率的影響因素。結果表明：(1) 沈陽市各區縣的城市土地整體上均達到高效利用；(2) 全要素土地利用效率主要受技術進步指數的影響；(3) 城鎮化率、非農產業比重及地均固定資產投資對城市土地利用效率影響顯著，且均為正相關。

城市土地利用效率; 超效率DEA; Malmquist指數; Tobit回歸

沈陽市作為我國重要的重工業基地，城市化水平穩居全國前列。近年來，在經濟全球化、東北亞經濟圈形成及國家振興東北老工業基地戰略實施等一系列機遇的推動下，沈陽市城市化水平進一步提升。同時城市化快速發展對土地資源的需求與耕地保護之間的矛盾日趨突出。提高城市土地利用效率，實現土地集約高效利用是化解矛盾的必然選擇。從對已有文獻分析來看：(1) 眾多學者在評價城市土地利用效率時選取的指標不盡相同，但多采用選擇DEA模型[1-3]。這一方法的主要缺陷是當有效決策單元較多時，DEA模型無法對這些有效決策單元排序；(2) 研究多局限于省級領域[4-5]，少有分析縣區級城鎮土地利用效率；(3) 研究大多只涉及城市土地利用效率的評價[6-8]，深入分析影響因素的研究較少且為定性分析[9-10]。本文利用超效率DEA模型評價沈陽市各區縣城市土地利用效率，彌補了普通DEA模型不能對有效決策單元排序的問題；再運用Tobit模型對沈陽市各區縣土地利用效率影響因素進行定量分析。

1 研究方法

1.1 效率評價模型

數據包絡分析(DEA)是1987年由Charnes等人提出的一種效率測評方法，通過構建一個非參數逐段線性的前沿面，將數據包絡起來，再比較決策單元(DMU)的生產曲面與最佳前沿面的偏離程度來衡量決策單元的相對有效性。

CCR模型為最早的同時也是最經典的DEA模型。CCR模型假設規模報酬不變。然而當多個DMU均處于效率前沿面，即效率得分均為1時，CCR模型不能進一步對這些有效DMU的相對效率水平進行排序。針對這種情況，Anderson和Petersen提出將有效DMU從參考效率前沿面中排除出去，在CCR模型的基礎上構建超效率DEA模型。超效率CCR模型的數學表達式為：

(1)

對于(1)式來說，無效DMU的效率值與普通CCR模型一致；有效DMU可在保持其效率不變的情況下，使投入按比例增加，而增加的比例值即為其超效率評價值。

1.2 Malmquist模型

Malmquist指數是用來專門測評全要素生產率變化的指數。在規模報酬可變(VRS)的假設條件下，全要素生產率(TFP)可分解為技術變化(TECH)、規模效率變化(SECH)和純技術效率變化(PECH)。根據Fare的研究，從t期到t+1期的Malmquist指數可分解為下式：

上式第一項代表規模效率變化，第二項代表純技術效率變化，第三項代表技術變化。SECH大于1，則表示改變投入要素提升了規模效率；PECH大于1，則表示改善管理提升了效率；TECH大于1，則表示技術在相應的年份實現了跨越，實現了技術進步；若TFP大于1，則表明生產力有所改進。反之，上述指標小于1時，則表示相應效率值有所退步。

1.3 Tobit模型

Tobit模型是被解釋變量取值存在限制、有選擇行為的一類模型，最早是由Tobin提出用于研究人們對于耐用消費品的需求。本文中，由于超效率DEA模型的限制，效率值為截尾數據，故建立效率值同影響因素的Tobit回歸模型：

2 沈陽市城市土地利用效率評價

2.1 指標選取及數據來源

2.1.1 指標選取 依據指標選取的目的性、全面性、多樣性、代表性、精簡性原則，綜合考慮數據的可得性，結合已有文獻研究[11-12]，本文從土地、資本及勞動力三個方面，選取沈陽市各區縣的非農建設用地面積、固定資產投資總額、財政支出及第二、三產業從業人員數作為投入指標；為實現土地利用的經濟效益、社會效益及生態效益，考慮到沈陽作為東北老工業基地核心城市，工業較為發達，故選取財政收入、第二三產業產值、城鎮在崗職工工資總額、工業廢水排放達標率作為產出指標。

2.1.2 數據來源 本文所選各項指標數據均來源于2006—2011年《沈陽市統計年鑒》、《遼寧統計年鑒》以及相關網站信息。

2.2 效率評價

2.2.1 靜態超效率評價 選擇基于投入導向的CCR模型，利用EMS軟件對樣本年度內沈陽市13個區縣的城市土地利用效率進行測度，結果見表1。

由表1可知，樣本年度內沈陽市13區縣的城市土地利用效率均值都大于1，各區縣城市土地實現集約高效利用，基本達到經濟持續、社會和諧及環境友好。平均來看，這些區縣的城市土地利用效率算數平均值為1.631，超效率值達到均值以上的僅有3個區縣，占樣本總數的23%，分別為沈河區、鐵西區、于洪區；其余都在均值以下。說明各區縣的土地利用效率存在較為明顯的差異。橫向來看，沈河區的城市土地利用效率均值最大，為2.745，這與該區的實際情況相符，沈河區是全國城區中第一個國家級可持續發展實驗區。自2005年沈河區行政區劃調整以來，該區人口和地域面積相對平均，更為合理。且其金融商貿開發區內繁華商業圈規模大、數量多，產業聚集效益凸顯，其東北區域金融中心的影響力及知名度持續提升。2010年東陵區及大東區部分區域劃歸至沈河區，行政區劃的改變，城區面積的擴張將進一步促進經濟發展及城市結構優化。蘇家屯區的城市土地利用效率均值最小，為1.234，蘇家屯區經濟發展以農業為主，其資源開發尚處于無序狀態，利用方式較為粗放，尤其是第三產業并未形成集聚發展優勢，土地利用結構不合理。大東區和皇姑區雖屬于沈陽市5個中心城區，但土地利用效率整體排名靠后，分列第10，11位。大東區為沈陽民族工業的發祥地，更在東北老工業基地振興進程中打造了汽車產業基地，但因其產業結構單一，且沒有實現土地的科學調控，土地利用效率較其他區縣略低。皇姑區為沈陽市行政文化辦公中心，但其二、三產業發展較為落后，制約其整體經濟發展，影響其土地利用效率。遼中縣的土地利用效率在四個市轄縣中排名第一且整體排名靠前，位列第四。遼中縣位于沈陽市一小時經濟圈內，具備極佳區位優勢。2006年，遼中縣的3個鄉鎮劃入新興的細河經濟區，輻射帶動了遼中縣的二、三產業發展，故2007年其土地利用投入產出效率達到樣本年度內的最大值，為2.294。

表1 2004-2010年間各區縣城市土地利用超效率值及排名

縱向來看，2007年新民市、2010年蘇家屯區和新民市的城市土地利用DEA無效，說明其土地利用投入產出不合理。在設定產出水平不變的情況下分析土地投入水平。2007年新民市的非農建設用地面積、財政支出及第三產業從業人數的冗余值為零，但其固定資產投資額及第二產業從業人數有一定的冗余額。2010年，蘇家屯區固定資產投資額、財政支出及第二產業從業人數的冗余值為零，但非農建設用地面積及第三產業從業人數有一定的冗余額；新民市的非農建設用地面積、財政支出及第二產業從業人數的冗余值為零，但其固定資產投資額及第三產業從業人數有一定的冗余額。

2.2.2 Malmquist動態效率評價 采用DEAP 2.1軟件，利用投入導向的CRS模型得出2004—2010年間，沈陽市13個區縣的Malmquist全要素生產率指數的分解平均值，如表2所示。

表2 2004-2010年間各區縣的全要素生產率指數及分解平均值

整體來看，2004—2010年間，沈陽市各城區的平均規模效率保持相對平穩，雖然純技術效率呈0.2%的負增長，但沈陽市13個城區的平均全要素土地利用效率Malmquist指數為1.035，呈年均3.5%的上升態勢。分解來看，沈陽市各城區的全要素土地利用效率存有較大差異。其中和平區、沈河區、大東區、鐵西區、東陵區、沈北新區、于洪區及法庫縣的全要素土地利用效率呈現增長趨勢，增長率在3%～16.1%之間；皇姑區、蘇家屯區、遼中縣、康平縣、新民市的全要素土地利用效率呈下降趨勢，增長率在-7%～-0.3%之間。于洪區的全要素土地利用效率漲幅為16.1%，與技術進步漲幅相同，為13個區縣之最，反映出作為沈陽市“西拓”和“北進”重要承載空間的于洪區，為實現工業化及城市化，在對土地需求增長的同時，更注重土地的節約集約利用；且于洪區位于東北最大交通樞紐的最近輻射圈內，有沈大高速公路、京沈高速公路及秦沈鐵路貫穿其中，于洪區交通技術的進步，促進了其土地利用效率的提升。沈陽市的3個市轄縣——遼中縣、康平縣、新民市全要素土地利用效率呈下降狀態。其中新民市的技術進步效率、純技術效率及規模效率全部呈負增長，這與新民市工業化欠發達密切相關；新民市交通發達，公路鐵路運輸為沈陽市13個區縣之首，卻未能為其創造發展平臺，全要素土地利用效率有較大提升空間。且新民市的全要素土地利用效率Malmquist指數為0.900，在13個區縣中排名最低，這是由于其技術進步效率較低(0.930)造成的。

由表3可以看出，研究期內沈陽市全要素土地利用效率Malmquist指數基本呈上升態勢，且全要素土地利用效率的變化趨勢與技術進步的變化趨勢基本一致，2009—2010年沈陽市全要素土地利用效率增幅最大，達到21.2%；2004—2007年全要素土地利用效率均呈下降趨勢；2008—2010年技術進步效率呈上升趨勢，而2004—2008年技術進步效率均為負增長，表明技術進步是影響城市土地利用效率的主要因素。同時也應注意到，2006—2007年及2009—2010年，由于純技術效率和規模效率的退步，導致技術效率滯后，束縛了沈陽市全要素土地利用效率的增長。因此，在重視城市土地利用技術水平的同時，協調發展城市土地利用與城市經濟建設及城市規模擴張，實現城市土地的集約高效利用。

表3 2004-2010年間各區縣的全要素生產率指數及分解結果

3 沈陽市城市土地利用效率影響因素

目前國內學者對城市土地利用效率影響因素的研究多限于定性分析。本文利用2004—2010年沈陽市13個區縣的面板數據，在綜合考慮本文研究對象、已有文獻及前文效率分析的基礎上，選取以下5個影響因素：(1) 城鎮化率：各地區城市人口占總人口比重；(2) 產業結構：非農產業比重；(3) 經濟發展水平：人均GDP；(4) 人口利用強度：人口密度；(5) 經濟利用強度：地均固定資產投資。以超效率得分為被解釋變量，建立如下回歸方程：

y=β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+β5x5+μ

應用Eviews 6.0進行Tobit回歸，結果如表4所示。

在1%的置信水平下，產生顯著影響的變量有城鎮化率及非農產業比重；在5%的置信水平下，產生顯著影響的變量有地均固定資產投資。而人均GDP及人口密度對沈陽市城市土地利用效率的影響不顯著。

表4 沈陽市城市土地利用效率影響因素分析結果

城鎮化率每提高1個百分點，可使沈陽市土地利用效率提高1個百分點，影響顯著。據此，科學合理的推進城市化進程，統籌城鄉土地利用有利于提升城市土地利用效率。非農產業比重與城市土地利用效率呈正相關，隨著國家振興東北老工業基地戰略的實施，沈陽市政府注重產業結構升級，優化第二產業、發展第三產業，而主導產業的生產部門在信息、技術、資本等方面具有優勢，這會不斷提高生產效率，進而提高城市土地利用效率。地均固定資產投資對城市土地利用效率產生正向影響，地均固定資產投資某種程度上反映單位土地面積上的資本密集程度，而資本是社會生產必不可少的要素之一，城市土地利用的一大特點即高投入、高產出，因此，較大的地均固定資產能帶來較大的土地產出。

用人均GDP表征的經濟發展水平對沈陽城市土地利用效率的影響不顯著。可能因為經濟發展水平的高低短期內并不能直接作用于土地利用，因而對城市土地利用效率的影響不大。人口密度表征的人口利用強度與沈陽城市土地利用效率的相關性不高，說明人口密度對城市土地利用效率的影響不大，但其系數為負值，可能的解釋為短期內人口密度快速提高，城市規模的盲目擴大，造成土地利用效率較低。

4 結論及政策建議

本文基于2004—2010年沈陽市13個區縣的面積數據，利用超效率DEA及Malmquist指數評價沈陽市13個區縣的城市土地利用效率；并運用Tobit回歸模型分析其影響因素，得出以下結論：

(1) 沈陽市各區縣的城市土地整體上均達到高效利用，效率均值達到1.631，但區縣間利用效率差別較大。效率值達均值以上的3個區縣多為實現工業規模效益的地區或享受國家優惠政策的地區。因此，應以老工業產業為重點，以工業園區為突破，從統籌城鄉發展的角度，整合區位、職能及發展目標相近的區域，達到資源共享，使城市空間合理有序的發展。

(2) 通過對13個區縣的Malmquist指數動態效率評價，可以發現相應區域和年份的全要素土地利用效率較低主要是由其技術進步指數較低造成的，故提高土地利用效率的關鍵是促進技術進步，加大科研投入，從而改變城市土地利用的深度和廣度，提高土地利用的集約化水平。

(3) 運用Tobit進行影響因素回歸，發現城鎮化率、非農產業比重及地均固定資產投資對城市土地利用效率影響顯著。故應繼續科學加快城鎮化進程，優化產業結構，加大地均固定資產投資實現城市土地的高效利用。

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EvaluationontheEfficiencyoftheUrbanLandUtilizationandItsInfluencingFactorsinShenyangCity

WANG Li-na, LI Shi-ping

(CollegeofEconomyandManagement,NorthwestA&FUniversity,Yangling,Shaanxi712100,China)

The target in this paper is the urban land of thirteen counties in Shenyang City. The super-DEA was used to evaluate the static efficiency of the urban land utilization of the counties from 2004 to 2010. What's more, Malmquist index was calculated to appraise the dynamic efficiency and Tobit regression model based on panel data was applied to discuss the influencing factors of the efficiency. The results showed that the urban land of the counties in Shenyang City had achieved overall efficient use. The total factor efficiency of land use was mainly affected by the technological progress index. The urbanization rate, the proportion of non-agricultural industries and the average investment in fixed assets significantly affected the efficiency of the urban land utilization, and all of them caused the positive impact.

urban land utilization efficiency; super-DEA; Malmquist index; Tobit regression

2013-08-24

：2013-12-05

王麗娜(1989—),女,遼寧沈陽人,碩士研究生,研究方向:土地經濟與管理。E-mail:wln890128@163.com

李世平(1963—),男,甘肅武威人,教授,博士生導師,研究方向:土地經濟與管理。E-mail:lishiping68@126.com

F301

：A

：1005-3409(2014)05-0311-05