（青岛农业大学资源与环境学院）

【摘要】基于Bootstrap-DEA方法，测算了2010年全国622个城市的土地利用效率，并分析其相关影响因素。结果表明：城市土地效率均值仅为0.371，整体偏低，内涵挖潜空间较大；土地利用效率在不同区域存在显著差异，东部最高，西部次之，中部最低；土地利用效率具有显著的规模递减效应，城市规模等级越高，利用效率越低； “土地招商”和“卖地财政”对土地利用效率有显著的负面影响。废除地方政府对土地资源配置的垄断，充分发挥土地市场功能，盘活存量土地，是破除城市化面临的土地约束的现实途径。

关键词  城市土地  数据包络分析  土地财政  Bootstrap方法

中图分类号  F301.2    文献标识码  A    JEL分类号  R14

Study of Chinese Urban Land Use Efficiency

Abstract: Based on Bootstrap-DEA method, this paper measures the land use efficiency of 622 cities across China in 2010, and analyses its affecting factors. The results show that: The average urban land use efficiency is only 0.371, which is low, suggesting much room for improvement; The land use efficiency is significantly different in different regions, the eastern China is the highest followed respectively by the western and central part of China; The land use efficiency shows a significant scale-decreasing effect, the higher level of city scales, the lower of land use efficiency; Attracting investment by land policy and land fiscal has a significant negative impact on land use efficiency. Therefore, abolishing local government’s monopoly on the allocation of land resources, taking advantage of the functions of land market, and redeveloping the existing land stock are practical ways to break the land constraints in the process of China’s urbanization.

Key words: Urban land; Data Envelopment Analysis; Land Fiscal;

Bootstrap Method

引    言

在土地资源约束日趋紧张的背景之下，大力提高土地利用效率，成为中国城市化急需解决的关键问题。因此，开展城市土地利用效率评价及其相关影响因素的分析，具有极其重要的现实意义。

对于土地利用效率评价问题，国内外的研究主要是利用多指标综合评价方法评价土地利用集约度（朱天明等，2009；赵小风等，2010）。但是，多指标综合评价方法存在城市土地集约利用内涵界定不清、评价指标权重主观性强、难以确定集约度的理想值等问题（王爱民，2010；陈百明和张凤荣2011），影响了评价结果的合理性。

近年来，利用数据包络分析方法（DEA）来评价土地利用效率得到广泛应用。DEA方法不仅克服了多指标评价方法的不足，而且更加符合土地利用是一种投入产出关系的本质特性。目前利用DEA方法评价土地利用效率的研究具有以下特点：第一，把分类土地面积或土地使用总面积与资本、劳动力作为投入变量，将GDP、财政收入、工业产值等当作产出变量，来评价不同地理尺度的土地利用效率；第二，评价对象以城市土地利用为主（宋吉涛等，2006；王家庭和季凯文，2009；吴得文等，2011；许建伟等，2013），只有少数文献对工业用地效率（熊强和郭贯成，2013）、开发区土地利用效率（吴熙铭，2011）和农地利用效率（周晓林等，2009）进行评价；第三，绝大多数文献采用DEA方法的CCR模型和BCC模型同时评价决策单元的技术效率和规模效率，也有少数文献利用超效率DEA模型、DEA交叉模型（杨晶淇等，2012；李恒吉等，2012）评价决策单元的效率。

总体来看，现有研究存在以下不足。首先，现有绝大多数研究把评价单元的整体生产效率等同于土地利用效率。整体生产效率只考虑径向调整量（Radial Adjustment），没有考虑松弛调整量（Slack Adjustment），只有土地要素的松弛调整量为零时，决策单元的整体生产效率才等于土地利用效率，否则，整体生产效率会大于土地利用效率。因此，大多数文献所测算的土地利用效率是偏高的。更合理的应是全要素土地利用效率[2]。其次，现有研究没有考虑对DEA效率得分的偏差进行纠正，所得结果并不稳健（Simar和Wilson， 2008；Daraio和Simar，2007）。再次，现有研究没有考虑离群值和规模报酬设定不同对效率得分的影响，会导致一些评价单元技术效率值的偏误估计（Peter Bogetoft和Lars Otto，2011）。最后，选取投入产出评价指标时，通常将土地面积、固定资本和劳动力作为投入变量，而把经济指标作为产出变量。忽视研究对象同时也是一个社会、生态环境复合系统，所得评价结果不全面。