城市工業用地效率區域差異及影響因素研究

郭貫成， 熊 強

（南京農業大學公共管理學院， 江蘇 南京 210095）

1 引言

中國正處于工業化、城鎮化加速發展時期，工業用地量快速增長，國外城市中心區的工業用地比例一般不超過城市面積的10%，而中國達到了21.79%[1]。工業用地使用粗放，閑置浪費嚴重，用地比例也不合理，用地效率十分低下。工業用地作為建設用地的重要組成部分，工業用地的節約集約利用直接影響建設用地特別是城市土地利用和管理的效果?？梢?，研究工業用地效率及其影響因素對加快工業經濟轉型升級，提高土地利用效率具有重要的理論和現實意義。目前學術界對工業用地集約利用研究較為關注[2-4]，在工業用地效率上也有一些研究。黃大全等運用全要素生產率方法測算了土地集約度和要素的利用效率[5]。朱明峰等從投入產出角度設計了7項指標研究工業項目投入產出效率[6]。汪群芳等從產出角度構建城市工業用地效率指標體系，對杭州市區城市工業用地效率進行評價[7]。Yuan Meng等用綜合指標評價法分析了北京順義區不同產業用地效率狀況[8]。龍開勝等運用C-D生產函數測算了工業用地的投入產出效率[9]。

但以上研究多是構建指標體系或設定具體的函數對工業用地效率進行評價。對評價指標權重的確定常帶有一定的主觀性，函數模型也需要預先設定，影響了評價結果的客觀性。數據包絡分析法（DEA）采用最優化方法內生確定各投入要素的權重，不需要預先估計參數，對投入、產出變量沒有相關性要求，避免了投入產出關系的具體函數形式表達和各指標權重確定所帶來的主觀性，是一種理想的多目標決策方法適合城市工業用地這個復雜綜合體的效率評價。同時工業用地效率受到諸多因素影響，目前研究文獻較少，有待深入研究。

本文在現有研究的基礎上，首先采用DEA模型測度中國各省市及區域城市工業用地效率。然后構建面板數據模型對城市工業用地效率的影響因素進行實證分析，并提出相關建議。

2 研究方法與數據處理

2.1 DEA方法

Charnes等發展出一個基于規模報酬不變（以下簡稱CRS）的DEA模型，之后Banker等擴展了CRS模型中關于規模報酬不變的假設，提出了基于可變規模報酬（VRS）的DEA[10]。

DEA模型以線性規劃法構建出一條非參數的包絡前沿線，然后衡量每一決策單位（DMU）的相對效率。凡落在生產前沿上的DMU，即為具有最優效率之投入產出組合的DMU，其效率值為1；而其他未落在生產前沿上的DMU，則稱為無效率的DMU，其效率值介于0和1之間。DEA模型的公式如下：

當δ = 0時，為CCR模型，當δ = 1時，為BCC模型。式1中，θ為評價單元DMU的相對效率衡量指標，介于0與1之間，其值越大，表示決策單元越有效。λj為根據DMUj重新構造一個有效DMU組合時第j個決策單元的組合比例。 s-與s+分別表示投入和輸出的松弛變量。此外，本文關注的是投入要素，因此本文將采用CRS假設下基于投入法的DEA模型。

2.2 工業用地效率

圖1是一個CRS假設下基于投入的DEA模型。SS′為單位化的等產量曲線，投入要素為工業用地以及其他要素（包括資本和人力），Q′為有效率點，而點P在包絡線上方，意味著同樣的產出需要耗用更多的資源，也就是存在效率損失，Q為技術有效，Q′為經濟有效。從P到Q可以到達技術的前沿，但是Q′為生產的帕累托最優點。若以Q′點作為最有效率點，P點的工業用地投入無效損失包括兩部分：一部分是由于技術無效率而導致的所有投入資源過量PQ，其中工業用地要素過度投入量為PP′，另一部分是由于配置不恰當所導致的松弛量QQ′，因此PQ′ = PP′+P′Q′，即點P為達到目標點Q′所需要調整的工業用地要素數量，若PQ′越大，也就意味著在生產中“浪費”的土地越多，用地也就越低效，若土地要素投入不需要調整（PQ′ = 0），則意味著該經濟體的土地要素投入已經處于“最優生產邊界”上，此時工業用地效率為1。

根據上述分析，工業用地效率定義為：

式2中，i為第i個?。ㄖ陛犑?、自治區），t為時間，IIE（Industrial Land Use Efficiency）為工業用地效率，AII（Actual Industrial Land Use Input）為實際的工業用地投入數量，LII（Loss Industrial Land Use Input）為損失的工業用地投入數量，TII（Target Industrial Land Use Input）為目標工業用地投入，也就是在當前生產技術水平下，為實現一定產出所需要的最優（最少）的工業用地投入數量。

2.3 數據處理

本文以2005—2010年間中國29個省級地區城市工業用地面積、城市工業企業年平均從業人員數和城市工業固定資本形成總額作為投入要素，選擇各省城市工業總產值作為產出指標來進行城市工業用地效率分析。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2005年可比價。

城市工業用地面積（km2）：來自于《中國城市建設統計年鑒》。上海在2003年后城市工業用地面積統計缺失，因此本文研究的地區不包括上海。北京2005和2010年的城市工業用地面積缺失采用內插法估計得到。

城市工業企業年平均從業人員數（104人）：來自于《中國城市統計年鑒》，采用的是限額以上城市工業企業年平均從業人員數作為統計數據。西藏缺乏城市工業企業年平均從業人員數和固定資產投資價格指數，因此未納入研究。

城市工業固定資本形成額（108元）：根據易綱等的分析，采用資本存量指標會使得閑置的資本被統計在其中，但這部分資本是沒有參與生產過程的，并且新實物資本和舊實物資本的使用效率也是不一樣的，新實物資本的效率要高一些[11]?；谏鲜鲈颍趯嵶C分析時投入中的資本指標采用各個地區的固定資本形成總額代表資本的服務流量。由于城市工業固定資本形成額并不能直接獲取，運用城市工業固定資本形成總額=固定資本形成總額×（城市工業固定資產投資/全社會固定資產投資）公式估算。固定資本形成總額和固定資產投資數據來自于中國國家統計局數據庫。

(3)加強反濾排水措施。設置適當級配的砂反濾層，用以截留壩體中的細顆粒，保證不流出壩體，減少流土和管涌風險。當出現管涌時，具體措施有設置反濾圍井、反濾層壓蓋、透水壓滲平臺、蓄水反壓方式。

圖1 基于投入導向的CRS DEA模型Fig.1 CRS DEA Model by the aspect of input

城市工業總產值（104元）：來自于《中國城市統計年鑒》，采用限額以上城市工業總產值。

3 實證結果

根據DEAP 2.1軟件包，計算得到中國29個省在2005—2010年間的城市工業用地效率（表1）。

表1 中國各省城市工業用地效率Tab.1 The urban industrial land use effi ciency in provinces of China

通過表1發現，全國城市工業用地效率最高的省份是北京和天津，在2005—2010年均處于前沿線上，浙江和廣東也有若干年位于前沿曲線上，城市工業用地效率最低的3個省份分別是江西、廣西、貴州，在考察年份城市工業用地效率均未超過0.5。從大的區域看，東部地區城市工業用地效率最高，考察年份均值達到0.852，其次為中部0.478，最后為西部0.471。中西部地區城市工業用地效率嚴重滯后于東部地區。從城市工業用地效率變化的趨勢上看，全國絕大部分省份城市工業用地效率都呈現下降趨勢。僅有如北京、天津、江蘇、浙江、廣東等地處于或接近前沿面波動不大。從大的區域來看，東中西部地區城市工業用地效率均在下降，只是東部地區下降不明顯，而中西部地區顯著。分析表明，各個省份或地區之間的變異系數呈現擴大的趨勢，不具有趨同性，地區城市工業用地效率差異并沒有縮小。

4 影響因素分析

4.1 指標選擇與數據處理

分析結果表明，各省之間的城市工業用地效率差異很大。根據已有文獻，結合數據的可獲性，從地區工業行業自身整體入手，考慮以下城市工業用地效率的影響因素：工業行業規模、工業行業產權結構、土地市場化水平、工業行業對外開放程度、工業行業集聚程度、工業行業技術水平和工業行業結構。工業行業規模（SCALE）：以各地區城市工業總產值與城市工業用地面積的比值表示（104元/ km2），工業行業的規?；潭仍礁?，其用地的集約利用水平可能越高，但隨著企業規模的擴大也可能導致各種成本支出增加，在一定程度上會導致用地效益的下降[12]；工業行業產權結構（OS）：以各地區國有及國有控股工業企業總產值占全部國有及規模以上非國有企業總產值的比重表示，孫早等發現，規模以上國有企業比重的變化與產業績效之間呈現出負相關關系，而規模以上民營企業比重的變化對整個工業行業績效具有顯著的正效應，因此工業行業國有企業比重越大可能會導致地區工業整體績效偏低，從而降低用地效率[12]；土地市場化水平（LM）：以各地區招拍掛出讓土地宗數/（出讓土地宗數+劃撥土地宗數）表示，土地市場化水平對建設用地集約度的提高具有明顯的促進作用，從而提高用地效率[13]；工業行業對外開放程度（FO）：以各地區規模以上工業企業出口交貨值與銷售收入的比值表示，對外開放能夠推動生產要素的國際流動，促進資源最優配置，有利于提升土地效率；工業行業集聚程度（LA）：以各地區工業生產總值與全國工業生產總值的比重表示，較高的集中度可以提高產業利潤率和全要素生產率，從而提高用地效率，保持適當的集中度對于促進產業良性發展是必要的[12]；工業行業技術水平（TEC）：以各地區大中型工業企業R&D經費占主營業務收入的比重衡量。工業行業結構（LS）：這里的工業行業結構不是按照《國民經濟行業分類》來劃分的不同產業或行業結構，而僅強調各地區高新技術產業總產值占工業行業總產值比重刻畫的高新技術產業在一地工業行業結構的比重。這里工業行業技術水平和工業行業結構都強調了科技水平的重要性，科學技術是第一生產力，工業行業轉型升級，實現集約型增長方式以及國土資源優化配置無不與科技水平息息相關。

最終的面板數據集包含了29個截面單元在6年內的時間序列數據。基本數據主要來源于《中國統計年鑒》、《中國科技統計年鑒》、《中國工業經濟統計年鑒》、《中國國土資源統計年鑒》以及中國統計局數據庫。所有數據折算到2005年可比價。

4.2 平穩性檢驗

由于宏觀數據的非平穩性，有必要在估計面板數據模型之前對數據進行單位根檢驗，從而避免偽回歸，本文采用相同根LLC（Levin-Lin-Chu）檢驗和不同根檢驗方法Fisher-ADF檢驗。檢驗結果如下：

檢驗結果顯示，所有變量均為非平穩序列，經一階差分之后為平穩序列，即為一階單整，體現出了一定的平穩性，可以進行回歸分析。

表2 面板數據單位根檢驗結果Tab.2 The result of panel unit roots test

4.3 模型選擇與結果分析

工業行業用地規模是決定工業用地效率的一個重要因素，工業用地的使用同其他要素一樣存在著規模收益特征，工業用地規模的擴大，有助于工業行業集約化生產，提高用地效率，但工業行業的規模并非越大越好，隨著用地規模的擴大，內部結構的復雜性增強，資源配置失衡，反倒抵消規模擴大帶來的用地效率的提升，使工業行業用地效率大大降低，甚至出現規模不經濟。本文在回顧模型中加入了用地規模的二次項，考察工業用地規模和工業用地效率之間是否存在非線性關系。結果表明，工業用地規模在固定效應模型中都在1%水平上顯著為正，但其二次項卻顯著為負，這表明工業行業用地效率隨著其規模的擴大呈現出先上升后下降的倒“U”型特征，這可能是由于規模報酬遞減規模發生了作用。中國各地區工業行業規模迅速擴大的同時，其他資源要素的投入與土地資源并不協調，同時管理水平也沒同時提高，相當部分的工業用地存在閑置浪費的情況，從而導致工業用地低效。

產權結構在4個模型中都沒有通過顯著性檢驗，說明其不是影響工業用地效率的顯著因素。國有企業一般用地規模較大更能發揮規模效應，但產權安排并不是影響用地效率的主要因素。

土地市場化水平在4個模型中全在1%水平上顯著性且系數為正，說明土地市場化水平是影響工業用地效率的主要因素之一。市場是資源配置的基礎手段和有效方式，土地市場通過顯化土地價值，提高資源配置效率促進經濟增長，從而提高用地效率。所以加大土地市場的招拍掛比例，提高土地要素市場化程度不僅能合理引導土地資源的市場需求，還能提高土地資源利用效率，尤其是工業用地利用效率。

表3 面板數據模型估計結果Tab.3 Estimated results of panel cointegration

工業行業開放化程度系數在固定效應模型中都在5%水平上顯著且系數為正。加大地區工業行業開放化程度，讓地區工業經濟加入國際性市場競爭，有利于工業行業的優勝劣汰，迫使工業行業轉變發展方式，尤其是摒棄以前粗放的用地模式，加快調整用地結構，更加關注單位土地產值，更加節約集約用地，提高工業用地效率。

工業行業集聚程度在4個模型中的系數都是顯著的且系數為正，說明工業行業的集聚程度越高越能提高工業用地效率。通過工業行業在空間上的集聚不僅能減少企業之間溝通、運輸等成本，還能實現信息共享，提高其競爭力，而且也有助于強化分工協作，提高生產效率，延伸產業鏈條。在給定土地供給的情況下，產業的集聚會有效的帶動產業升級，實現工業用地效率的提升。

工業行業科技水平和工業行業結構（高技術產業產值比重）在混合模型中系數顯著且符號為正，但在固定效應模型中卻都沒有通過顯著性檢驗。這說明當前的工業行業的科技投入和高技術產業比重的提升對工業用地效率的影響作用遠比想象的復雜。科技水平的高低是衡量工業行業發展水平的重要條件之一，也是企業自主創新能力的體現。一般來說，通過科技創新能夠提升企業對資源利用水平，尤其是寶貴的土地資源，同時工業行業的轉型升級也離不開科技的發展。但以上的實證分析并不能強有力的證明科技或高技術產業比重的提升對用地效率的提升具有顯著的促進作用，可能的原因是：當前國內進行研發的主體是政府機構，技術研發往往同市場應用脫鉤，而且當前中國的自主研發相對較少，更多的是對國外技術的引進和吸收[10]。

5 結論及啟示

本文利用DEA方法測算了2005—2010年中國城市工業用地效率，并利用面板數據探討了影響效率變化的因素。主要得出以下幾點啟示和結論。

（1）城市工業用地效率差異大且呈現下降的趨勢。從省際層面來看，城市工業用地效率較高的地區是北京、天津、浙江和廣東，效率最低的是江西、廣西和貴州。從區域層面來看，東部地區城市工業用地效率遠遠大于中西部地區。中西部地區2005—2010年年平均城市工業用地效率不到50%，用地效率極其低下，今后因更加關注中西部地區的城市工業用地效率，嚴格工業項目用地，提高準入門檻，不能走外延式擴張的老路子，應該響應國家號召，向內涵式挖潛、節約集約用地模式轉變。從歷年來城市工業用地效率變化情況來看，城市工業用地效率呈現下降趨勢，且各省的城市工業用地效率變異系數呈現擴大趨勢。

（2）影響城市工業用地效率的主要因素是工業行業規模、土地市場化水平、工業行業對外開放程度、工業行業集聚程度。工業行業產權結構對城市工業用地效率并不具有顯著影響，而工業行業技術水平和工業行業結構對城市工業用地效率的影響只在混合估計模型中通過顯著水平且系數為正，他們對城市工業用地效率的影響還需檢驗。因此，政府部門管理者應提高地區土地市場化水平，加大招拍掛用地比重；科學合理規劃工業園區或開發區，提高工業行業集聚水平；同時應加快地方工業經濟的對外開放程度；有針對性的加大對工業行業的科技扶持，培養其自主創新能力，提高自主研發力度；合理控制工業行業規模，避免出現規模不經濟現象。

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