錢泉花

摘要：遼寧省是我國重要的傳統(tǒng)工業(yè)基地，提升工業(yè)用地利用效率對于振興地方經(jīng)濟(jì)具有重要意義。本文采用土地、固定資產(chǎn)、從業(yè)人員等3類投入指標(biāo)和產(chǎn)值、利潤、污染物等產(chǎn)出指標(biāo)，使用Super-SBM模型對遼寧省14個地級市的工業(yè)用地效率進(jìn)行測算。結(jié)果表明，遼寧省各地級市的工業(yè)用地效率大部分為完全協(xié)調(diào)，效率值差異較大，效率的變異系數(shù)大，兩極分化現(xiàn)象明顯;并在空間分布上表現(xiàn)出由西向東遞減，由外圍向內(nèi)遞減的態(tài)勢。

Abstract： Liaoning Province is an important traditional industrial base in China. Enhancing the utilization efficiency of industrial land is of great significance for revitalizing the local economy. This paper adopts three types of input indicators such as land， fixed assets and employees， output indicators such as output value， profit and pollutants， and uses Super-SBM model to measure the industrial land efficiency of 14 prefecture-level cities in Liaoning Province. The results show that the industrial land efficiency of all levels of Liaoning Province is mostly coordinated， the efficiency value is different， the coefficient of variation of efficiency is large， and the polarization is obvious; and the spatial distribution shows a decrease from west to east， from the periphery inward.

關(guān)鍵詞：用地效率;Super-SBM模型;工業(yè)用地;遼寧省

Key words： land use efficiency;Super-SBM model;industrial land;Liaoning Province

中圖分類號：F207 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：1006-4311（2019）27-0085-04

0 ?引言

城市土地作為城市經(jīng)濟(jì)、社會和環(huán)境的空間載體，它的利用效率直接關(guān)系到城市社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展及其人居環(huán)境[1]。提升城市工業(yè)用地效率，將工業(yè)用地的集約利用是加快城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要方式。為促進(jìn)開發(fā)區(qū)土地供給質(zhì)量，自然資源部已開始推進(jìn)針對國家級開發(fā)區(qū)的進(jìn)行全面評價工作。中國城市工業(yè)用地效率的研究也已成為學(xué)界關(guān)注的熱點(diǎn)問題。代表性的實(shí)證研究包括多個方面。從時間序列演化的角度有利用面板數(shù)據(jù)分析特定地區(qū)不同時間截面的發(fā)展情況，例如對2006-2015年長江中下游城市[2]和2005-2014年長三角16個城市[3]的工業(yè)用地效率變化研究。在多個空間尺度上，對全國各省的工業(yè)用地效率的時空差異進(jìn)行總結(jié)[4]。比較分析江蘇省的耕地和工業(yè)用地效率，從而得出土地功能類型的平衡有助于促進(jìn)土地資源的可持續(xù)利用[5]。對鞍山高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)進(jìn)行土地集約利用潛力測算[6]，對北京高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)區(qū)土地利用績效進(jìn)行評價[7]，以及通過土地交易成交案例數(shù)據(jù)對產(chǎn)業(yè)用地效率進(jìn)行分析等[8]。在用地效率的評價研究方面，關(guān)鍵的是構(gòu)建科學(xué)合理的評價指標(biāo)體系[9、10]，其大多從投入和產(chǎn)出的視角進(jìn)行分析。

本文針對遼寧省土地利用程度高，但是土地利用強(qiáng)度和用地效率處于全國較低水平的情況，選取省內(nèi)各地級市為研究對象，研究遼寧省工業(yè)用地利用效率問題，通過工業(yè)用地面板數(shù)據(jù)，利用Super-SBM模型開展實(shí)證分析。

1 ?測度方法與指標(biāo)選取

1.1 Super-SBM模型

城市土地利用效率研究常見的傳統(tǒng)分析方法是DEA分析法，這一分析方法的缺點(diǎn)在于分析決策單元的相對效率不考慮單元輸入元素的松弛變量，不能處理非期望值產(chǎn)出的問題。因此Tone K.提出了SBM（Slack Based Measure）模型[11]，這個模型可以同時從投入和產(chǎn)出兩個角度對無效率狀況進(jìn)行測量，不但解決了松弛變量和問題，還將非期望值產(chǎn)出直接納入產(chǎn)出[12]。Super-SBM模型就是將超效率和SBM模型結(jié)合起來的一種模型，它是超效率DEA模型的一種。因此，考慮加入非期望產(chǎn)出的SBM模型為遼寧省各地級市的工業(yè)用地效率的分析提供了為詳盡的工具。

1.2 指標(biāo)選取

本文的土地利用測度所指是是遼寧省工業(yè)用地集約利用。由于DEA模型構(gòu)建需要通過投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)來衡量，其中產(chǎn)出數(shù)據(jù)又可分為期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出。因此，在參考以往文獻(xiàn)的評價指標(biāo)，數(shù)據(jù)可得性和產(chǎn)出投入要素數(shù)量的限制要求，在排除高度相關(guān)的指標(biāo)后，將工業(yè)用地面積，工業(yè)固定資產(chǎn)的投入和工業(yè)從業(yè)人員作為投入指標(biāo);將規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值和規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)利潤總額作為期望產(chǎn)出要素;將工業(yè)二氧化硫，工業(yè)廢水和工業(yè)煙粉塵排放量作為非期望產(chǎn)出指標(biāo)。

其中，投入指標(biāo)的選取考慮資本，勞動力和土地要素，將工業(yè)固定資產(chǎn)投資作為資本要素，工業(yè)從業(yè)人員作為勞動力要素，將工業(yè)用地面積作為土地要素。產(chǎn)出指標(biāo)從工業(yè)增加值和工業(yè)企業(yè)利潤總額方面考慮。工業(yè)總產(chǎn)值體現(xiàn)的是一定時期內(nèi)貨幣形式的工業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)品的總量，包括工業(yè)產(chǎn)品的價值，是工業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)累加價值，不能確切體現(xiàn)當(dāng)年工業(yè)用地的利用的產(chǎn)出。而工業(yè)增加值是工業(yè)企業(yè)一定時期內(nèi)貨幣形式的工業(yè)生產(chǎn)活動的最終成果，體現(xiàn)了當(dāng)年一個地區(qū)工業(yè)發(fā)展水平，是可以合理反映工業(yè)用地利用期望產(chǎn)出的指標(biāo)。關(guān)于非期望產(chǎn)出將工業(yè)的三廢排放作為負(fù)效益的產(chǎn)出指標(biāo)。由于DEA無需考慮指標(biāo)量綱的差異，因此，無需考慮工業(yè)從業(yè)總?cè)丝谂c單位工業(yè)用地從業(yè)人口的差異。

2 ?研究對象

本文以遼寧省各地級市為實(shí)證對象，評價現(xiàn)狀工業(yè)用地的效率。假設(shè)規(guī)模效益可變，分析投入的無效率程度和產(chǎn)出的無效率程度，確定投入產(chǎn)出的理想值，得出投入產(chǎn)出的改進(jìn)值。最后從面板數(shù)據(jù)角度分析遼寧省各個地級市SBM效率值的變化走勢和特點(diǎn)，以尋求其現(xiàn)象發(fā)生的原因。

2.1 研究區(qū)域

遼寧省工業(yè)門類較為齊全，有14個地級市和17個縣級市，8個國家級高新區(qū)和7個省級高新區(qū)，各個地級市的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)類別鮮明。如沈陽高新區(qū)以信息技術(shù)，智能制造和生物醫(yī)藥為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，大連以軟件和服務(wù)外包為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)等。將遼寧省作為研究對象的原因是：城市的快速發(fā)展遺留了部分的工業(yè)用地，清理保護(hù)和轉(zhuǎn)換成為了這些工業(yè)用地效率評價的方式。在供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革背景下，遼寧省研究提出支持產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一地區(qū)轉(zhuǎn)型方案，出臺推進(jìn) 鋼鐵、煤炭等產(chǎn)業(yè)有序退出的實(shí)施方案。為加快產(chǎn)業(yè)升級轉(zhuǎn)型，形成新的集聚效應(yīng)，將轉(zhuǎn)型區(qū)域作為新的經(jīng)濟(jì)增長動力，遼寧省早在2004年就成立了“遼寧省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展促進(jìn)會”，2017年編制《遼寧省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)發(fā)展規(guī)劃（2017-2020年）》。但是城市的快速發(fā)展過程中也出現(xiàn)工業(yè)用地使用效果不佳等現(xiàn)實(shí)情況。

2.2 數(shù)據(jù)來源與統(tǒng)計描述

本文所選取的工業(yè)從業(yè)人員數(shù)據(jù)來源于《中國城市建設(shè)統(tǒng)計年鑒》，規(guī)模以上工業(yè)固定資產(chǎn)投資，工業(yè)用地面積等數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》。工業(yè)產(chǎn)業(yè)增加值，工業(yè)企業(yè)利潤，工業(yè)SO2、工業(yè)廢水和煙粉塵排放量等數(shù)據(jù)來源于《遼寧統(tǒng)計年鑒》，各地級市統(tǒng)計年鑒和部分環(huán)境質(zhì)量報告與環(huán)境年鑒。所有涉及到價格的數(shù)據(jù)，均以2000年不變價格為基準(zhǔn)。工業(yè)用地效率的測算通過MAX DEA 8進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。工業(yè)用地效率評價指標(biāo)統(tǒng)計描述如表1所示。

3 ?工業(yè)用地效率現(xiàn)狀分析

基于Max DEA 7 ?Ultra 軟件得出用地效率得分可以對各個地級市的工業(yè)用地效率所存在的問題和規(guī)律進(jìn)行闡述。為了使得效率值更加清晰，借鑒已有文獻(xiàn)對其進(jìn)行類型劃分的方法，當(dāng)效率值大于等于1，為完全協(xié)調(diào)，即該地級市的經(jīng)濟(jì)社會和環(huán)境的產(chǎn)出相對而言處于最佳水平，當(dāng)0.9？燮ρ<1，為高度有效率;當(dāng)0.6？燮ρ<0.9，為中度有效率;當(dāng)0.3？燮ρ<0.6，為低度無效率;當(dāng)0？燮ρ<0.3，為重度無效率。綜上，在Super-SBM模型下，2016年遼寧省各個地級市工業(yè)用地效率如表2所示。根據(jù)SBM用地效率的均值和變異系數(shù)，可以看出大部分的地級市用地效率為完全協(xié)調(diào)，其具體特征為：

①遼寧目前各個地級市的高新產(chǎn)業(yè)用地效率整體水平處于完全協(xié)調(diào)狀態(tài)。遼寧省各地級市平均值為1.11（≥1），有11個城市效率完全協(xié)調(diào)，占總數(shù)的（78.57%）。

②各地級市之間工業(yè)用地效率值差異較大。其中鞍山的效率值最低，僅有0.23，已經(jīng)淪為重度無效率。鐵嶺市效率值最高（2.00），緊隨其后的是阜新和丹東，效率值下降坡度陡峭。后三位城市中分別是營口和鞍山效率值為重度無效率（0.32和0.23），本溪為中度有效率（0.65）。效率的變異系數(shù)大也說明了這一點(diǎn)。

③從空間上看，呈現(xiàn)空間分布上表現(xiàn)出由西向東遞減，由外圍向內(nèi)遞減的態(tài)勢。沿海城市中只有大連和丹東位于前半?yún)^(qū)，內(nèi)陸城市中只有遼陽，本溪和鞍山分別位于第9、11和第14位。

4 ?工業(yè)用地效率演化分析

將遼寧省各地級市在2011年至2016年的工業(yè)用地效率值進(jìn)行整理，作出反映演化過程的用地效率變化圖（圖1），以及工業(yè)用地效率的均值和變異系數(shù)變化圖（圖2）、低均值效率的地級市的用地效率變化圖（圖3）。各城市的工業(yè)用地效率均值在2014年達(dá)到峰值而后呈現(xiàn)下降趨勢（圖2），且效率均值的變異系數(shù)呈現(xiàn)類似波動，各個城市的工業(yè)用地的協(xié)調(diào)性差異大。各地級市工業(yè)用地效率動態(tài)變化特征可以概括為：

①在遼寧省各地級市工業(yè)用地效率的投入-產(chǎn)出差異較為顯著。鐵嶺，葫蘆島，沈陽和朝陽處于完全協(xié)調(diào)的優(yōu)勢區(qū)，表明這些地級市在土地，勞動力和資金的投入方面取得了較為顯著的成效;阜新，遼陽，盤錦，丹東，本溪，錦州和營口處于中度均值效率區(qū)，表明這些城市投入產(chǎn)出的比例改進(jìn)等方面協(xié)調(diào);大連，撫順和鞍山處于低均值效率區(qū)，表明其環(huán)境和社會經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)出方面和對應(yīng)的投入比例較為不協(xié)調(diào)。

②部分城市在工業(yè)用地效率完全協(xié)調(diào)與非協(xié)調(diào)之間轉(zhuǎn)化。在研究期內(nèi)，錦州發(fā)生了由處于完全協(xié)調(diào)向低度無效率的轉(zhuǎn)變，阜新和鐵嶺則由中度完全協(xié)調(diào)變化為完全協(xié)調(diào)。

③少數(shù)城市的用地效率演化表現(xiàn)出強(qiáng)烈的波動。效率值變化幅度較大的有鞍山，撫順和鐵嶺，其中鐵嶺的變異系數(shù)最大為0.52，它反映的是效率離散程度的絕對值。鞍山自2012年以后基本一直處于波動式中度無效率階段，其可能原因是投入和產(chǎn)出的不足或產(chǎn)出負(fù)效益。

5 ?研究結(jié)論

采用SBM模型研究用地效率是主要趨勢，本文基于利用考慮非期望產(chǎn)出的Super-SBM模型，分析了2011-2016年遼寧省各個地級市工業(yè)用地評價效率，用地效率的動態(tài)和靜態(tài)特征的分析以及就生產(chǎn)前沿面的投影表現(xiàn)，進(jìn)行相關(guān)指數(shù)的測算。研究發(fā)現(xiàn)，通過靜態(tài)數(shù)據(jù)和動態(tài)特征的分析得出遼寧省工業(yè)用地用地效率大部分為完全協(xié)調(diào)。然而效率值差異較大，最高的鐵嶺和最低的鞍山相差9倍，效率的變異系數(shù)大，兩極分化現(xiàn)象明顯。在空間上的效率水平，表現(xiàn)出由西向東遞減，由外圍向內(nèi)遞減的態(tài)勢。同時，從投入和產(chǎn)出的無效率角度研究，發(fā)現(xiàn)工業(yè)用地?zé)o效率地區(qū)，普遍存在投入冗余，環(huán)境污染嚴(yán)重的問題，各要素的投入和產(chǎn)出比例不合理，導(dǎo)致資源的無效率利用;且非期望產(chǎn)出與期望產(chǎn)出不協(xié)調(diào)，也導(dǎo)致了地級市的產(chǎn)出的無效率。

參考文獻(xiàn)：

[1]David M， Eligius M T.A framework to study nearly optimal solutions of linear programming models developed for agricultural land use exploration[J].Ecological Modeling，2000，131（5）：65-77.

[2]蔣海舲.基于 SBM 模型的工業(yè)用地利用效率研究——以長江中游城市群為例[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)，2017，6（17）：20-21.

[3]梁皓，黃健元，賀斌.差別環(huán)境響應(yīng)下的城市工業(yè)用地效率——基于長三角城市群的實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)與管理研究，2017，38（10）：26-33.

[4]熊強(qiáng)，郭貫成.中國各省區(qū)城市工業(yè)用地生產(chǎn)效率差異研究[J].資源科學(xué)，2013，35（5）：910-917.

[5]龍開勝，陳利根，占小林.不同利用類型土地投入產(chǎn)出效率的比較分析——以江蘇省耕地和工業(yè)用地為例[J].中國人口·資源環(huán)境，2008（5）：174-178.

[6]城市開發(fā)區(qū)土地集約利用潛力測算實(shí)證研究——以鞍山高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)為例[J].綠色科技，2016（10）：203-209.

[7]班茂盛，方創(chuàng)琳，劉曉麗，劉海燕.北京高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)區(qū)土地利用績效綜合評價[J].地理學(xué)報，2008，63（2）：175-184.

[8]張耀宇，洪方.區(qū)域發(fā)展競爭與產(chǎn)業(yè)用地效率分析———基于江蘇省 13 個地級市微觀數(shù)據(jù)的檢驗[J].南京郵電大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2018，20（6）：40-47.

[9]黃大全，洪麗璇，梁進(jìn)社.福建省工業(yè)用地效率分析與集約利用評價[J].地理學(xué)報，2009（4）：479-486.

[10]莊紅衛(wèi)，李紅.湖南省不同區(qū)域開發(fā)區(qū)工業(yè)用地利用效率評價研究[J].經(jīng)濟(jì)地理，2011，12（12）：2100-2104.

[11]Tone K. A slacks-based measure of efficiency in data envelopment analysis[J]. European Journal of Operational Research， 2001， 130（3）： 498-509.

[12]成剛.數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法與Max DEA軟件[M].北京：知識產(chǎn)權(quán)出版社，2014.

[13]Tone K. A slacks- based measure of super- efficiency in data envelopment analysis[J].European Journal of Operational Research，2002，143（1）：32-41.

[14]Hong Li，Kuangnan Fang，Wei Yang，Di Wang，Xiaoxin Hong.Regional Environmental Efficiency Evaluation in China：Analysis Based on the Super- SBM Model with Undesirable Outputs[J]. Mathematical and Computer Modelling，2013，58：1018-1031.

[15]李文君，汪景寬.基于人口規(guī)模和城市化水平測算的城鄉(xiāng)建設(shè)用地需求預(yù)測研究——以遼東鳳城市為例[J].價值工程，2011，30（18）：292.