基于DEA-Tobit 模型的我國副省級以上城市建設用地利用效率研究

吳振林，李青賢，田 婧，解 威

（1. 天津市經(jīng)濟發(fā)展研究院，天津 300202； 2. 天津外國語大學人事處，天津 300202）

建設用地是人類經(jīng)濟社會活動的重要載體。當前時期我國仍處在快速城鎮(zhèn)化和工業(yè)化的階段，人地矛盾仍比較突出[1]。隨著生態(tài)文明建設深入推進，在永久基本農(nóng)田保護紅線、生態(tài)保護紅線和城市開發(fā)邊界三條紅線日趨束緊的情況下，如何提高大城市建設用地利用效率，優(yōu)化大城市土地資源配置，成為學者們關(guān)注的熱點[2-3]。尤其是近期，習近平總書記在上海考察時提出，要著力提升城市能級和核心競爭力，不斷提高社會主義現(xiàn)代化國際大都市治理能力和治理水平。如何提高我國國際化大都市城市建設用地利用效率，推進治理能力和治理水平現(xiàn)代化，需要學者們給予更多的審視和研究。

國內(nèi)外對于城市建設用地利用效率已有不少研究。國外學者多結(jié)合經(jīng)濟學視角評價城市建設用地利用效率和優(yōu)化配置情況，如：通過土地經(jīng)濟學、城市經(jīng)濟學、土地利用規(guī)劃政策等方法評價城市建設用地利用效率[4-5]，認為城市群比單個城市的建設用地利用效率更高[6-8]，研究城市用地擴張與經(jīng)濟增長間的關(guān)系以及對經(jīng)濟增長的貢獻[9-12]，認為資本、勞動力和土地是經(jīng)濟增長的基礎要素[13]。國內(nèi)來看，城市建設用地效率研究主要方向集中在效率評價的內(nèi)涵、尺度、測度方法、區(qū)域差異以及影響因素探究等方面。在評價內(nèi)涵上，城市建設用地效率內(nèi)涵進一步豐富，考慮生態(tài)環(huán)境在建設用地利用方面的投入，評價了建設用地環(huán)境效率情況，或者將建設用地細分，進一步評價分產(chǎn)業(yè)的建設用地效率。如生態(tài)文明視角下資源型城市建設用地環(huán)境效率評價[14]、中國工業(yè)用地利用效率評價[15]。在評價尺度上，已有文獻多是從區(qū)域城市群或者省域尺度來開展的研究，如對長江中游地區(qū)41 座城市建設用地利用效率及驅(qū)動因素和機理進行的研究[16]、對湖北省建設用地績效進行的評價[17]、長三角地區(qū)城市建設用地經(jīng)濟效率及其影響因素的分析[18]。對于全國性大城市，尤其是大城市本身即市轄區(qū)不含所轄市縣這一尺度研究較少，而我國國際化大城市建設的重點和發(fā)展的外延是所轄區(qū)范圍，評價該區(qū)域效率對優(yōu)化土地利用更有針對性。在測度方法上，主要采用改進的計量經(jīng)濟模型、構(gòu)建建設用地利用效率評價指標體系、數(shù)據(jù)包絡分析法（DEA）和Tobit 回歸等方法，如運用改進的經(jīng)濟模型分析經(jīng)濟增長質(zhì)量對城市用地擴張的影響[19]、構(gòu)建指標評價體系對城市建設用地綜合效益和集約度進行評價[20-21]、采用DEA 和Tobit 回歸對中國建設用地環(huán)境效率和影響因子進行研究[22]。但是建設用地利用效率評價指標體系各指標權(quán)重受主觀影響較大，一定程度影響評價結(jié)果合理性[23]。在影響因素探究上，已有的文獻多從城市規(guī)模[24]、土地市場交易類型[25]、城鎮(zhèn)化程度[14]、經(jīng)濟發(fā)展水平等方面進行研究，鮮有從社會活力水平和對外開放程度方面進行考量。而土地作為重要的生產(chǎn)要素，市場化配置后其利用效率才能夠充分發(fā)揮[15]，社會活力水平則在一定程度上反映了社會主義市場經(jīng)濟程度。對外開放程度越高，越能夠吸收先進技術(shù)和管理經(jīng)驗，可以促進建設用地效率提高。因此有必要將社會活力水平和對外開放程度納入城市建設用地效率影響因素的探究。

綜上所述，為提升我國國際化大都市城市建設用地利用效率，推進治理能力和治理水平現(xiàn)代化，本文對2015 年至2017 年全國4 個直轄市的市轄區(qū)和15 個副省級城市市轄區(qū)范圍內(nèi)城市建設用地利用效率進行評價。采用的數(shù)據(jù)包絡分析法（DEA）能夠客觀確定權(quán)重，從科學和系統(tǒng)角度評價建設用地效率，同時運用Malmquist 指數(shù)模型動態(tài)分析效率年度變化情況。以此為基礎，使用Tobit 回歸模型，加入社會活力水平、國際化水平等因子綜合探究影響建設用地利用效率的因素，以期為優(yōu)化我國國際化大都市土地利用提供實證依據(jù)。

1 方法和數(shù)據(jù)來源

1.1 方法

（1）數(shù)據(jù)包絡分析法

數(shù)據(jù)包絡分析方法（data envelopment analysis, DEA）借助于數(shù)學規(guī)劃和統(tǒng)計數(shù)據(jù)確定相對有效的生產(chǎn)前沿面，將各個決策單元投影到DEA 的生產(chǎn)前沿面上，并通過比較決策單元偏離DEA 前沿面的程度來評價它們的相對有效性。其數(shù)學形式如下：

（2）Malmquist 指數(shù)

Malmquist 全要素指數(shù)是一種非遍歷性指數(shù)，用于測度評價決策單元動態(tài)效率變化情況，其最初由Sten Malmquist提出，由Fare 等人改進和完善，數(shù)學模型如下：

式中，Dt(xt,yt)、Ds(xt,yt)分別表示t、s 時期技術(shù)條件下評價決策單元DMU 的投入距離函數(shù)。TFP 為Malmquist全要素指數(shù)，表示評價決策單元DMU 從s 到t 時期的效率變化程度。

TFP可分為綜合技術(shù)效率變化（EC）和技術(shù)進步（TC），EC 還可細分為純技術(shù)效率（PE）和規(guī)模效率（SE）。TC表示技術(shù)進步的程度，PE 表示管理效率變動，SE 表示規(guī)模適宜程度。各類效率值均為不同時期的比值，大于1 表示效率提升，反之則降低。各類效率值間有如下數(shù)學關(guān)系：

（3）Tobit 回歸

Tobit 回歸是一種因變量受限的回歸模型。本文以各評價決策單元DEA 效率值為因變量，構(gòu)建指標評價指標體系作為自變量，采用Tobit 回歸探究影響建設用地效率的影響因素。Tobit 模型為：Yi=α+βiXi+ε。

其中：Yi是各評價決策單元DMU 的DEA 效率值作為因變量，Xi是各影響因素作為自變量，βi是各影響因素的參數(shù)向量，α 是截距向量，ε 是服從正態(tài)分布的誤差向量。

1.2 變量選取和數(shù)據(jù)來源

建設用地利用效率的內(nèi)涵是盡可能以低的資源和要素投入來獲取高的價值產(chǎn)出。本文參照已有文獻研究成果[27-30]，考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，圍繞經(jīng)濟活動的土地、資金、勞動力三個方面的基礎要素構(gòu)建投入指標，具體為城市建設用地面積（km2）、固定資產(chǎn)投資（不含農(nóng)戶，億元）、第二三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員（萬人）。因城市建設用地不涉及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動，并且公共財政收入一定程度上反映經(jīng)濟活動效益，故采取第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值（億元）和公共財政收入（億元）作為產(chǎn)出指標。投入產(chǎn)出指標均為19 個副省級以上城市市轄區(qū)數(shù)據(jù)，其中貨幣類數(shù)據(jù)除去物價指數(shù)影響，統(tǒng)一研究基期比較。指標選取情況見表1。本文主要數(shù)據(jù)來源于2016-2018 年的《中國城市統(tǒng)計年鑒》與《中國城市建設統(tǒng)計年鑒》。19 個副省級以上城市2015-2017 年各指標所取的57 個觀測值的描述性統(tǒng)計見表2。

3．高校校園文化制度建設不夠完善。良好的制度環(huán)境不僅是高校優(yōu)秀校園文化建設的重要保障，而且對師生形成積極向上的精神風貌、健康文明的行為習慣、高尚雅趣的道德情操起到關(guān)鍵性作用。但是，部分高校現(xiàn)行的組織機構(gòu)和辦事制度不僅沒有提高工作效率，而且浪費了寶貴的時間與精力資源，使高校內(nèi)部文化制度生態(tài)鏈出現(xiàn)了“失態(tài)”。比如一件簡單的事情需要經(jīng)過層層領(lǐng)導的簽字，需要經(jīng)過多個部門的商量等等。特別要指出的是，在當前市場經(jīng)濟的繁榮時代，因經(jīng)濟主體追求利益最大化、利潤最大值的本質(zhì)，且部分高校沒有形成規(guī)范有效的學術(shù)體制，導致出現(xiàn)學術(shù)腐敗、急功近利的現(xiàn)象，削弱了校園文化的群體教育價值觀念。

表1 建設用地效率評價指標Table 1 The efficiency index of construction land

表2 各指標簡單描述性統(tǒng)計Table 2 The simple descriptive statistics of each index

2 結(jié)果與分析

2.1 靜態(tài)效率分析

本文采用DEAP2.1 軟件，以2017 年19 個副省級以上城市的投入產(chǎn)出截面數(shù)據(jù)測算了建設用地利用效率，具體結(jié)果見表3。

2017 年副省級以上城市的平均綜合效率值為0.805，位于較高水平。東南沿海副省級以上城市綜合效率值普遍高于內(nèi)陸城市。對綜合效率值采取自然斷點分級法（Natural Breaks）分為高中低三個水平。高水平城市建設用地利用效率介于0.868-1 之間，包含10 個城市，分別為北京市、天津市、沈陽市、大連市、上海市、寧波市、青島市、武漢市、廣州市和深圳市。其中大連市、上海市、寧波市、青島市、廣州市和深圳市這6 個城市效率值為1，表明DEA 有效，各要素投入和產(chǎn)出達到相對最優(yōu)配置。中水平城市建設用地利用效率介于0.686-0.821 之間，包含4 個城市，分別為重慶市、南京市、杭州市、濟南市。低水平城市建設用地利用效率介于0.414-0.631 之間，包含5 個城市，分別為長春市、哈爾濱市、廈門市、成都市、西安市。

表3 2017年副省級以上城市建設用地效率測算結(jié)果Table 3 Calculation of construction land use efficiency of cities above sub provincial level in 2017

分析13 個城市未達到DEA 有效的具體原因，可以從綜合效率指標的分解以及松弛和剩余變量的角度來考量。從效率分解看：第一類包含北京市和天津市，其技術(shù)效率達到最優(yōu)，但規(guī)模效率還較低，表明生產(chǎn)規(guī)模不適宜，影響了綜合效率；第二類包含其余11 個副省級以上城市，其技術(shù)效率和規(guī)模效率均未達到最優(yōu)，表明經(jīng)濟活動生產(chǎn)技術(shù)和生產(chǎn)規(guī)模還有待優(yōu)化。從松弛和剩余變量來看：第一類包含北京市和天津市，其處于規(guī)模報酬遞減階段，松弛和剩余變量也就是投入和產(chǎn)出各指標均為0，表明影響DEA 有效的原因是投入和生產(chǎn)的規(guī)模偏大，投入和產(chǎn)出應按比例降低；第二類包含沈陽市、濟南市、長春市、哈爾濱市、廈門市、西安市等6 個城市，其處于規(guī)模報酬遞增階段，但存在結(jié)構(gòu)性投入冗余和產(chǎn)出不足的情況。以沈陽市為例，其土地要素需減少投入532.474 km2，第二、三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員需減少25.081 萬人，固定資產(chǎn)投資維持不變，產(chǎn)出方面第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和公共財政收入需增加197.93億元和1.347 億元后，其效率才可達到相對最優(yōu)；第三類包含武漢市、重慶市和杭州市，處于規(guī)模報酬遞減階段，僅存在投入冗余的情況；第四類包含南京市和成都市，處于規(guī)模報酬遞減階段，同時存在投入冗余和產(chǎn)出不足的情況。

2.2 動態(tài)效率分析

為進一步探究19 個副省級以上城市2015 年至2017 年間建設用地利用效率的動態(tài)變化情況，本文運用DEAP2.1軟件以2015-2017 年投入產(chǎn)出面板數(shù)據(jù)計算了各城市的Malmquist 指數(shù)及其分解值，具體結(jié)果見表4。

表4 2015-2017年副省級以上城市年均Malmquist指數(shù)及其分解值Table 4 Cities above sub provincial level annual mean of Malmquist index and decomposition during 2015-2017

2015-2017 年副省級以上城市年均全要素生產(chǎn)率TFP為1.122，增長率為12.2%，增長態(tài)勢顯著。從指標分解情況看，綜合技術(shù)效率EC 增長了1.5%，技術(shù)進步TC 增長了10.6%，純技術(shù)效率PE 降低了-0.7%，規(guī)模效率SE 增長了2.2%，技術(shù)進步TC 是支撐全要素生產(chǎn)率TFP 提高的最主要因素，純技術(shù)效率PE 則微弱降低了全要素生產(chǎn)率TFP，規(guī)模效率SE 對全要素生產(chǎn)率TFP 提高發(fā)揮了較小的支撐作用。表明2015-2017 年間副省級以上城市的科技創(chuàng)新研發(fā)和技術(shù)傳播效果明顯，產(chǎn)生了更多的經(jīng)濟價值，是我國創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略和推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的實踐結(jié)果。而純技術(shù)效率PE 較低表明經(jīng)濟活動的管理水平還有待提高，優(yōu)化配置各類資源要素的能力要進一步加強，要推動社會主義市場經(jīng)濟體制目標建設，推進“放管服”改革，充分發(fā)揮市場配置資源的決定性作用。規(guī)模效率SE 增長率較低表明城市產(chǎn)生要素和規(guī)模還未充分匹配。

分城市看，增長率最高的是大連市67.5%，增長率最低的是成都市-1.3%。按照綜合技術(shù)效率EC 和技術(shù)進步TC 可以將19 個副省級以上城市分為4 類。第一類綜合技術(shù)效率EC 小于等于1、技術(shù)進步TC 大于1，技術(shù)進步支撐了建設用地效率提高，包含北京市、天津市、上海市、杭州市、廈門市、武漢市、成都市、哈爾濱市、寧波市、青島市和廣州市等11 個城市。第二類綜合技術(shù)效率EC 大于1、技術(shù)進步TC 大于1，綜合技術(shù)效率和技術(shù)進步共同支撐了建設用地效率提高，包括沈陽市、大連市、長春市、南京市、濟南市、重慶市和西安市等7 個城市。第三類綜合技術(shù)效率EC 等于1、技術(shù)進步TC 小于1，技術(shù)進步因素降低了建設用地效率，包括深圳市。結(jié)合深圳市DEA 效率值，一個可能的解釋是由于深圳市建設用地利用效率已經(jīng)趨于最高，各要素資源配置趨于最優(yōu)，效率增長的空間變小，技術(shù)進步尤其是原始技術(shù)創(chuàng)新難度越來越大，導致TFP 微弱降低。成都市TFP 小于1 主要是純技術(shù)效率PE和規(guī)模效率SE 均較小，經(jīng)濟管理水平和產(chǎn)生規(guī)模還有待提高和優(yōu)化。

分年份看，2015-2017 年TFP 連續(xù)快速增長，增長率均超過12%，其中技術(shù)進步TC 發(fā)揮主要支撐作用，而且2016-2017 年TC 增長率為14.1%，超過前一年的7.2%，表明在建設用地利用效率提高過程中技術(shù)進步的影響越來越突出。

2.3 Tobit 模型下的效率影響因素分析

探究影響建設用地利用效率的深層次因素對針對性提高利用效率，完善土地可持續(xù)發(fā)展政策有重要意義。本文綜合已有的文獻研究成果，客觀分析土地要素參與經(jīng)濟活動的機理，聚焦副省級以上城市的發(fā)展特征，考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，選取經(jīng)濟發(fā)展水平、人口因素、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、政府科技投入、社會活力水平和國際化水平等6 方面影響因素作為自變量，以2015-2017 年各城市綜合效率值作為因變量，使用Stata12.0 計算Tobit 回歸結(jié)果。數(shù)據(jù)來源為2016-2018 年《中國城市建設統(tǒng)計年鑒》。指標選取情況見表5。其中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)情況用產(chǎn)業(yè)升級指數(shù)表示[31]，計算公式為：。

式中，λi為第i 產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占總GDP 的比重，第一產(chǎn)業(yè)比重越大x 越接近1，第三產(chǎn)業(yè)比重越大x 越接近3。為方便影響因素間影響程度的比較，各指標數(shù)據(jù)均作歸一化處理。

Tobit 回歸結(jié)果中Pseudo R2 = 1.5900，Prob＞chi2=0.0000回歸模型通過了多重共線性檢驗，不存在異方差、序列相關(guān)，模型解釋程度較好。由表6 可知，人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及私營和個體從業(yè)人員占比這3 個指標對建設用地利用效率產(chǎn)生了顯著的正向影響，其中人均GDP 指標影響程度最大。人口密度對建設用地利用效率產(chǎn)生了顯著的負面影響，財政科技支出和使用外資對建設用地利用效率影響不顯著。人均GDP 系數(shù)為0.410,并且在1%的水平下顯著，表明在當前發(fā)展階段，對于19 個副省級以上城市來看，經(jīng)濟發(fā)展水平還是決定建設用地利用效率的最重要因素。經(jīng)濟發(fā)展水平越高，土地利用越充分和集約，能夠有效提升土地產(chǎn)出。人口密度系數(shù)為-0.129，在10%的水平下顯著，表明部分副省級以上城市人口規(guī)模偏大，人口聚集帶來的紅利小于人口超負荷產(chǎn)生的壓力。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)為0.216,并且在10%的水平下顯著，表明提升第三產(chǎn)業(yè)占比能夠提升建設用地利用效率，要推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級向產(chǎn)業(yè)鏈研發(fā)設計端延伸，提升產(chǎn)品附加值，提高土地價值產(chǎn)出。財政科技支出對建設用地利用效率影響不顯著，可能是由于科學技術(shù)雖然已經(jīng)是經(jīng)濟發(fā)展的重要驅(qū)動力，但科技研發(fā)投入主要為社會和企業(yè)投入，政府投入所發(fā)揮的引導和支持作用有限。私營和個體從業(yè)人員占比系數(shù)為0.330,并且在1%的水平下顯著，表明充分釋放社會活力能夠有力的提升建設用地利用效率，因此要引導鼓勵民營經(jīng)濟發(fā)展，持續(xù)釋放社會活力。使用外資對建設用地利用效率影響不顯著，可能是由于雖然利用外資一定程度上能夠引進先進技術(shù)和管理經(jīng)驗，但我國大部分副省級以上城市主要還是立足于區(qū)域和國內(nèi)市場。另外使用外資指標容易產(chǎn)生波動，對外開放程度對效率的影響研究還需探索其他指標予以表征。

表5 Tobit回歸分析影響因素指標選取情況Table 5 The influence index description of the Tobit regression analysis

表6 Tobit回歸分析結(jié)果Table 6 The results of Tobit regression analysis

3 結(jié)論和建議

3.1 結(jié)論

針對提高建設用地利用效率，促進我國副省級以上大城市治理能力和治理水平現(xiàn)代化這一目標，本文以2015-2017 年副省級以上城市土地、人口、經(jīng)濟等方面數(shù)據(jù)，使用DEA 模型測算了2017 年副省級以上城市的建設用地效率情況，運用Malmquist 指數(shù)動態(tài)分析了各城市效率變化情況，并通過Tobit 回歸模型分析了建設用地利用效率的影響因素。形成如下結(jié)論：

（1）2017 年副省級以上城市平均綜合效率值為0.805，東南沿海效率高于內(nèi)陸城市。將綜合效率值分為高中低三個水平，高水平城市包括北京、天津、沈陽、大連、上海、寧波、青島、武漢、廣州、深圳等10 個城市，中水平城市包括重慶、南京、杭州、濟南等4 個城市，低水平城市包括長春、哈爾濱、廈門、成都、西安等5 個城市。副省級以上城市中有大連、上海、寧波、青島、廣州、深圳6 個達到DEA 有效，北京、天津未達到DEA 有效原因為投入和生產(chǎn)的規(guī)模偏大，其余城市則是因為規(guī)模不適宜、投入冗余和產(chǎn)出不足。

（2）2015-2017 年副省級以上城市年均TFP 指數(shù)增長12.2%，增長態(tài)勢顯著。技術(shù)進步是支撐TFP 指數(shù)提高的最主要因素，純技術(shù)效率則微弱降低了TFP 指數(shù)，規(guī)模效率小幅提升了TFP 指數(shù)。19 個副省級以上城市中TFP 指數(shù)小于1 的僅有成都市和深圳市。深圳市可能是由于建設用地利用效率已經(jīng)趨于最高，各要素資源配置趨于最優(yōu)，技術(shù)進步難度變大，導致TFP 指數(shù)微弱降低；成都市TFP指數(shù)小于1 主要是經(jīng)濟管理水平有待提高，產(chǎn)生規(guī)模還需優(yōu)化。

（3）Tobit 回歸結(jié)果顯示，人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及私營和個體從業(yè)人員占比這3 個指標對建設用地利用效率產(chǎn)生了顯著的正向影響，表明經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)升級程度和社會活力能有力提升建設用地利用效率，提升系數(shù)分別是0.410、0.216、0.330。人口密度對建設用地利用效率產(chǎn)生了顯著的負面影響，表明副省級以上大城市人口規(guī)模偏大，人口紅利小于人口壓力。使用外資對建設用地利用效率影響不顯著，這可能是由于我國大部分副省級以上城市主要還是立足于區(qū)域和國內(nèi)市場。另外使用外資這一指標容易產(chǎn)生波動，對外開放程度對效率的影響研究還需探索其他指標予以表征。

3.2 建議

（1）合理調(diào)控城市規(guī)模。要完善積分落戶制度，嚴控超大型城市人口規(guī)模，引導各類要素和公共服務向中小城市流動，縮小不同城市發(fā)展差距，促進人口合理分布。要加快劃定永久基本農(nóng)田保護紅線、生態(tài)保護紅線和城市開發(fā)邊界這三條紅線，抑制城市用地盲目擴張，倒逼低效城市建設用地再開發(fā)。

（2）積極推動技術(shù)進步。科學技術(shù)是第一生產(chǎn)力，也是城市建設用地效率提高的核心要素。要落實創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，加強科技體制改革，建立產(chǎn)學研一體化的技術(shù)創(chuàng)新體系，鼓勵企業(yè)和高校開展核心技術(shù)攻關(guān)，促進科技成果轉(zhuǎn)化，培育技術(shù)創(chuàng)新平臺。用足用好宏觀調(diào)控政策，土地利用低效行業(yè)逐步收緊土地供應，倒逼產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，對高技術(shù)和戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)加大用地保障和政策扶持。

（3）持續(xù)釋放社會活力。一方面要激活土地二級市場，促進建設用地使用權(quán)轉(zhuǎn)讓、出租、抵押，更加突出土地要素市場化配置。另一方面要落實大眾創(chuàng)業(yè)萬眾創(chuàng)新精神，為民營經(jīng)濟發(fā)展營造良好的用地環(huán)境，探索租讓結(jié)合、先租后讓等彈性用地機制，降低企業(yè)用地成本，支持企業(yè)提高土地資源利用效率。