基于数据包络分析法的吉林省土地利用生态效率时空演化规律研究

谢曼曼, 李秀霞

(吉林师范大学 旅游与地理科学学院, 吉林 四平 136000)



基于数据包络分析法的吉林省土地利用生态效率时空演化规律研究

谢曼曼, 李秀霞

(吉林师范大学 旅游与地理科学学院, 吉林 四平 136000)

摘要：[目的] 分析吉林省土地利用生态效率时空演化规律, 提出土地利用优化方案。 [方法] 利用数据包络分析(DEA)的CCR-I模型,对2002—2011年吉林省9个地市(州)的土地利用生态效率进行评价。 [结果] (1) 2002—2011年吉林省松原、白城、延边3个地市(州)土地利用生态效率均为DEA有效;而长春、吉林、四平、辽源、通化、白山这6个地市的土地生态效率呈波动式变化; (2) 吉林省的土地利用生态效率呈现中部低而东、西部高的空间分布规律. [结论] 氨氮、COD、二氧化硫、废水、烟尘等排放量是影响土地利用生态效率低下的主要因素。

关键词：土地利用生态效率; 数据包络分析(DEA); 时空演化; 吉林省

土地资源是人类一切能够利用的资源中最宝贵的资源。随着中国经济发展和城市化进程加快，土地在创造巨大经济财富的同时，资源快速消耗和环境急剧退化，制约了社会经济持续发展，因此，土地利用生态效率成为人们研究的重点。

国外生态效率研究起步较早，1992年就提出生态效率一词，认为生态效率(Eco-efficiency)的核心思想是提供最大化价值的同时最小化消耗与污染[1]。之后生态效率评价成为人们研究的重点，Huppes等[2]探讨了研究生态效率的必要性, Ehrenfeld[3]构建生态效率评价的指标体系，Barba-Gutierrez等应用包络模型(DEA)对生态效率进行评价，欧洲环境署(EEA)采用“生态危险度”以及“资源使用率”等指标,定量评价土地利用生成效率[4]，Reith，Guidry[5]对位于路易斯安那的农业可持续联合体实验区进行土地生态效率评价，Sorvari Antikainen等[6]对土地修复生态效率进行研究，Cheng Bihai等[7]利用生态足迹对湖北省耕地生态效率进行测算。

国内土地利用效率评价研究起步相对较晚，彭建等[8]通过构建生态、社会、经济与环境四方面的土地利用效益评价指标体系，利用层次分析法对南京江宁区的土地利用进行了综合评价。王棚宇等[9]运用功效系数法对武汉市的城市土地利用效益进行了评价。王筱明[10]将熵权法与综合评价法有机结合，对济南市土地利用综合效益进行了评价。张凤伟[11]等利用BP人工神经网络模型对辽阳市城市土地利用效益进行评价。另有一些研究应用数据包络分析方法(DEA)对城市(镇)土地利用的经济效率及综合效率进行了评价[12-18]。

综上所述，目前土地生态效率评价尚处于初期阶段，尚未形成体系，尤其从时空演化视角进行研究相对薄弱。因此，本文利用数据包络分析(DEA)的CCR-I模型，对2002—2011年吉林省9个地市(州)的土地利用生态效率进行评价，探讨其时空变化规律，提出优化设计方案，旨在为提高吉林省土地利用生态效率提供技术支撑。

1研究区域概况

吉林省位于40°52′—46°18′N,121°38′—131°19′E，处于俄罗斯、日本、韩国、朝鲜、蒙古与中国东北部组成的东北亚几何中心地带，是中国重要的老工业基地和商品粮基地。面积1.87×105km2，占全国2%，地形地貌形态差异明显，地势由东南向西北倾斜，呈现明显的东南高、西北低的特征；以中部大黑山为界，可分为东部山地和中西部平原两大地貌区。截至到2013年年末，总人口为2.75×107人，地区生产总值(GDP)1.30×1012元，一、二、三产业结构比为11.6:52.8:35.6，对经济增长的贡献率分别为5.0%，57.5%和37.5%[19]。吉林省现辖长春、吉林、四平、通化、白山、辽源、白城、松原8个地级市和延边朝鲜族自治州。

随着中国社会经济的发展，吉林省社会经济处于快速发展和转型时期，经济结构非农化程度在逐步提高，社会资金投入持续加大，城市扩张加剧，不断蚕食农田，使土地城市化远远快于人口城市化，土地集约利用率低下，土地环境受到严重污染。

2研究方法及数据来源

2.1　DEA模型的选择

数据包络分析方法(data envelopment analysis，DEA)，是由著名的运筹学家A.Charnes 和W. W. Cooper等在“相对效率评价”概念基础上发展起来一种系统分析方法。本研究选择DEA的CCR-I模型作为土地利用生态效率评价的基础平台。CCR模型是利用投入与产出的比例来评估效率，借用包络的概念将所有的决策单元(DMU)的投入和产出投射到超平面中，寻找产出最高或者投入最少的“有效前沿面”。凡是落在有效前沿面的DMU称DEA有效，落在有效前沿面以内的DMU称DEA无效，同时用投影方法指出非DEA有效和弱DEA有效的原因及其改进的方向和程度[20]。式(1)对hp的计算给出土地利用生态效率值的大小，式(2)则可以计算土地生态效率非有效地区的松弛变量与剩余变量，所得结果为实现DEA优化服务。

假设将对n个地区的土地利用效率进行评价，每个DMUP通过投入Xip生产出Yjp，则第p个DMU的效率值如下：

(1)

(2)

Uj≥ε>0(∀j,j=1,2,3,…,s)

Vi≥ε>0(∀i,i=1,2,3,…,m)

式中：Xik——第k个DMU第i项投入； Yjk——第k个DMU第j项产出； Vi——第i项投入权重； Uj——第j项产出权重； hp——第p个DMU的效率值(相对效率)； ε——非阿基米德无穷小量。

将式(1)转为线性方程式，并根据线性规划对偶理论，进一步获得对偶方程见式(5)。

(3)

(4)

(5)

θk≥0,k=1,2,3,…,n

2.2　评价指标及数据选取

土地利用投入与产出指标是土地利用生态效率评价的基础，在确定了需要评价的9个DMU之后，需要提供能够基于DMU同类型的投入产出指标。本文结合吉林省地域特点，借鉴游和远等[21]的土地利用生态效率评价指标体系，将地均劳动力投入、地均能源投入、地均供水投入、地均资金投入作为DMU的土地利用投入；将地区生产总值(GDP)代表土地利用的期望产出，将COD排放量、SO2排放量、氨氮排放量、废水排放量、烟尘排放量为确定为土地利用的非期望产出。由于CCR-I模型要求产出指标必须与投入指标正相关，所以视土地利用非期望产出为期望产出的伴随量，最终确定土地利用生态效率评价产出指标为COD-GDP负荷、SO2-GDP负荷、氨氮-GDP负荷、废水-GDP负荷、烟尘-GDP负荷(见表1)。

表1　土地利用生态效率评价投入产出指标

数据中各项指标数据均来自2003—2012年《吉林省统计年鉴》《四平市统计年鉴》《白城市统计年鉴》《松原市统计年鉴》《吉林市统计年鉴》《长春市统计年鉴》《辽源市统计年鉴》《白山市统计年鉴》《通化市统计年鉴》《延边州统计年鉴》。

3结果与分析

3.1　土地利用生态效率的测算

以数据包络分析软件Deap2.1为计算平台，选择CCR-I模型对收集的数据进行计算，得到吉林省9个地级市(州)2002—2011年的土地利用生态效率及各年的平均值(表2)。

3.2　土地利用生态效率时间演化规律

根据表2可以看出，松原、白城、延边3个地市(州)在10年间土地生态效率均为DEA有效，表明在这3个地区实现了二氧化碳-GDP负荷等5个指标现有产出水平下最小化了地均劳动力投入等4个投入，而其他非生态效率有效地区则需要通过改变投入与产出量，以达到土地利用生态效率的DEA有效。

表2　2002-2011年吉林省各区域生态效率

长春、吉林、四平、辽源、通化、白山这6个城市的土地生态效率在0.4～1，呈波动式变化。其中，长春、辽源分别在0.805~0.466和0.732～0.49，呈现波动式下降；吉林在0.673～0.721，呈现波动式小幅上升；四平在0.815～0.754，在2005—2008年间连续4 a达到了DEA有效，以此为中心基本成对称分布，呈现“倒U”型的变化规律。通化、白山在0.725～0.717和1～0.447~1，先降后升，基本呈现“U”型。总之，吉林省9个地市(州)在2002—2012年这10年间整体变化不大，各年平均值约为0.783。

3.3　土地利用生态效率空间演化规律

为了了解吉林省9个地市(州)的土地利用生态效率空间的分布规律，对其进行分区定等。分区标准如下：[1.00,0.8)为土地利用生态高效区；[0.80,0.6)为土地利用生态效率中高效区；[0.6,0.4)为土地利用生态效率中低效区；0.4以下为土地利用生态效率低效区。根据表2利用ArcGIS软件制作2002年、2007年、2011年的吉林省土地利用生态效率空间分布图(图1)。

图1　2002,2007,2011年吉林省土地利用生态效率空间分布

从图1可以看出2002年吉林省松原市、白城市、延边市、长春市、四平市、白山市为土地利用生态效率高效区，而吉林、辽源、通化则在土地利用生态效率中亚高效区；2007年吉林省松原、白城、延边、四平这4个市为土地利用生态效率高效区，吉林、白山为亚高效区，长春为土地利用中效区，辽源和通化为土地利用生态效率低效区；2011年吉林省松原、白城、延边、白山为土地利用生态效率高效区，吉林、通化、四平3市为土地利用生态效率亚高效区，长春市，辽源市为土地利用生态效率中效区。

总之，吉林省土地利用生态效率空间存在差异性，中部的长春市、吉林市、四平市、辽源市土地利用生态效率明显低于东部的延边朝族自治州、白山市、通化市以及西部的白城市、松原市，呈现出中部低而东、西部高之势。主要是吉林省东西部经济相对落后，土地利用的强度、规模和技术都要相对于落后其中部地区，地均劳动力、能源和资金相对投入也少；而吉林省中部相对经济比较发达，经济发展主要是高投入，高产出所导致的土地利用低效，今后要向“低消耗、低污染、高效益”的集约型经济增长模式转变，使其可以实现土地利用健康有序的发展。

3.2.3土地利用生态效率优化设计土地利用生态效率优化将按照下面3条原则进行：(1) DMU落在效率前缘面上是DEA有效的充分必要条件；(2) 土地利用生态效率优化优先考虑污染物的排放控制与减少，在优化中将固定部分次要指标因子进行改善；(3) 在实现 DEA有效中，资源约束条件不纳入考虑，即现实的客观条件不约束土地利用过程中的投入产出与实现DEA有效的投入产出改变，在文中指所涉及的表1中的投入产出指标。

废水-GDP负荷、SO2-GDP负荷、氨氮-GDP负荷、COD-GDP负荷、烟尘-GDP负荷的增加实现可以通过提高GDP产出来实现，也可以通过COD、废水、SO2、氨氮、烟尘等的排放量减少实现。土地利用生态效率的核心思想是做到土地GDP产出最大化的同时实现资源消耗和污染物排放量最小。因此，对表3进行分析，计算得到实现DEA有效条件下，废水、SO2、氨氮、COD、烟尘的排放最小量：长春市最应控制COD、SO2、氨氮的排放量，其次是吉林市、四平市、辽源、通化市，可以看出这与城市的土地利用强度呈明显的正相关，说明其经济增长是高投入、高能耗、高产出的外延式增长模式。因此，今后优化土地利用结构，提高土地利用率，优化产业结构，减少对资本和资源的依赖和污染物的排放，转变经济增长方式，坚持把科技创新作为推动经济发展的根本动力，走“科技创新型和资本、资源集约型”道路。

表3　2011年5个城市的土地利用生态效率优化设计

4结论与建议

4.1　结 论

(1) 从时间上看，2002—2011年吉林省的松原、白城、延边3个地市(州)土地利用生态效率均为DEA有效；而长春、吉林、四平、辽源、通化、白山这6个城市的土地利用生态效率在0.4～1，呈波动式变化，但整体变化不大，各年平均值约为0.783。

(2) 从空间上看，吉林省的土地利用生态效率存在空间差异性，位于中部的长春、吉林、四平、辽源这4市土地利用生态效率明显低于东部的延边、白山、通化以及西部的白城、松原，呈现出中部低而东、西部高之势。

(3) 从优化设计上看，工业生产以及城市生活中的氨氮、COD、二氧化硫、废水、烟尘排放量是影响长春、吉林、四平、辽源、通化土地利用生态效率低下的主要因素，今后应控制COD、SO2、氨氮的排放量，减少地均劳动力投入量、地均能源投入量、地均供水投入量、地均资金投入量。

4.2　建 议

(1) 松原、白城、延边、白山应在原有经济发展基础上，加快经济发展速度，提高经济发展效率，加大技术投入，调整产业结构，培育壮大战略性新兴产业，发展现代服务业，加快发展精品旅游产业，将资源优势转化为经济发展动力，走“资本集约型和劳动力集约型”道路。

(2) 长春、吉林、四平、辽源、通化今后应优化产业结构，提高土地利用效率，减少对资本和资源的依赖以及污染物的排放，转变经济增长方式，坚持把科技创新作为推动经济发展的根本动力，走“科技创新型和资本、资源集约型”道路。

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Research on Spatiotemporal Evolution Regulation of Eco-efficiency of Land Utilization in Jilin Province Based on Data Envelopment Analysis

XIE Manman, LI Xiuxia

(FacultyofTourismandGeographicalSciences,JilinNormalUniversity,Siping,Jilin13600,China)

Abstract：[Objective] To analyze the spatiotemporal evolution regulation of eco-efficiency of land utilization in order to put forward an optimization scheme on land utilization in Jilin Province. [Methods] The eco-efficiency of land utilization of the nine cities and areas in Jilin Province during 2002 to 2011 were evaluated based on the CCR-1 model of the data envelopment analysis(DEA). [Results] (1) In terms of DEA, the eco-efficiency of land utilization in Songyuan, Baicheng, Yanbian of Jilin Province are all effective, while the data in Changchun, Siping, Jilin, Liaoyuan, Tonghua and Baishan cities of Jilin Province were fluctuant. (2) The eco-efficiency of land utilization in the center area of Jilin Province is low while the efficiency in the east and west area is relatively high. [Conclusion] The emissions of ammonia nitrogen, COD, sulfur dioxide, waste water and dust are the main influencing factors related to the eco-efficiency of land utilization.

Keywords:eco-efficiency of land utilization; data envelopment analysis(DEA); spatiotemporal evolution; Jilin Province

文献标识码：

文章编号：1000-288X(2015)03-0225-06

中图分类号：F301.24

通信作者：李秀霞(1964—),女(汉族),博士,教授,硕士生导师,房地产估价师,土地估价师,主要从事土地利用与开发研究。E-mail:jykxzz@163.com。

收稿日期：2014-07-20修回日期：2014-09-02

资助项目：吉林省科技厅项目“吉林省西部土地生态安全与土地资源利用优化研究”(201115086); 吉林省科技发展计划项目(20120691); 吉林省科技厅项目(201201080)

第一作者：谢曼曼(1990—),女(汉族),河南省焦作市人,硕士,研究方向为自然资源保护与利用。E-mail:xieman0214@sina.com。