APP下载

基于DEA模型的土地集约利用效率研究

2015-10-28赵东卉刘秀华

湖北农业科学 2015年19期
关键词:DEA模型功能区

赵东卉 刘秀华

摘要:以重庆市新划分的5大功能区为例,基于DEA模型计算其土地集约利用效率,从而探寻功能区土地利用效率的优化路径,对促进5大功能区土地资源的合理配置具有重要指导意义。结果表明,重庆市5大功能区土地集约利用效率总体较高,平均值为0.945,但相对效率差异明显。其中都市功能核心区和城市发展新区为DEA有效区,其他的为非DEA有效功能区。在非DEA有效功能区中,土地和固定资产投入要素需要调整的幅度相对显著。土地投入要素需要调整较大,固定资本投入次之,决策层可以根据调整方向,进一步提到土地系统集约利用效率。

关键词:DEA模型;功能区;土地集约利用效率

中图分类号:F301 文献标识码:A 文章编号:0439-8114(2015)19-4698-04

DOI:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2015.19.010

Abstract: This paper takes Chongqing new division of the five major functional areas as an example, the efficiency of intensive land use function area calculation based on DEA model, so as to explore the optimal path of land use efficiency function area, to promote the rational allocation of land resources in the future of the five major functional areas, which has important guiding significance. The results show that(1) The higher the overall efficiency of land intensive utilization in Chongqing City five major functional areas, the average value is 0.945, but the relative differences in the efficiency of. The core area of the city features and city development zone is DEA effective, other non DEA effective. (2) In the functional area of the non DEA effective, land and fixed assets investment elements need to adjust the magnitude of the relative significant. Land inputs need to be adjusted greatly, the fixed capital investment, decision-making can be adjusted according to the direction, further mention of land intensive utilization efficiency system.

Key words: DEA model; functional areas; intensive land use efficiency

2013年9月,重庆市委提出了5大功能区的发展战略,不仅进一步细化了“一圈两翼”的区域发展战略,更是在综合考虑人口、资源、环境、经济、社会、文化等因素的基础上对各区县功能进行的明确定位[1]。建立功能区是发展区域经济的一种创新性制度安排,它发挥着生产要素集中、产业集聚的重要作用,影响并带动周边区域的经济发展,具有强烈的辐射带动作用。但功能区也是工业化和城镇化过程中的一种空间单元,因此功能区的土地利用水平在一定程度上影响着城市经济的发展,如何提高各功能区的土地集约利用效率已成为重庆市目前亟待研究解决的重要问题。

目前,关于土地利用集约效率的评价方法很多,主要有单项指标方法[2]、综合评判方法[3]和数据包络分析方法(DEA)[4]。其中,DEA模型可以有效避免因函数形式错误而造成的效率测度不准确[5],国内学者利用DEA模型评价城市土地利用效率的研究逐渐增多[6-8],但很多学者对DEA方法的研究只是简单的数据描述,不能揭示土地利用效率变化的源泉,也没有提出城市土地利用效率优化路径[9]。因此本研究利用2012年的重庆市统计数据,采用数据包络分析方法(DEA),选取重庆市5大功能区内区县的土地利用效率作为研究对象,不仅系统分析了所选功能区的土地投入产出有效性,还提出了土地集约利用效率的优化路径,为制定重庆市土地利用效益政策和评价土地集约与节约利用水平提供一定的科学依据。

1 研究区域概况

重庆是中国人口最多、面积最大的直辖市,具有中等省的规模,区域间、城乡间自然条件、资源禀赋、发展现状和发展潜力等差异很大。近年来,在“一圈两翼”区域发展战略基础上,进一步科学地划分了功能区域,因此本研究选取新划分的5大功能区作为研究单元,主要包括有都市功能核心区、都市功能拓展区、城市发展新区、渝东北生态涵养发展区和渝东南生态保护发展区。

其中,都市功能核心区包括渝中区全域和大渡口区、沙坪坝区、江北区、九龙坡区、南岸区中处于内环以内的区域,将要建成高端要素集聚、辐射功能强大、具全国性影响的大都市中心区。都市功能拓展区则包括主城9区除都市功能核心区外的区域,是全市的科教中心、物流枢纽和对外开放的重要门户,也是主城的生态屏障区和未来新增人口的宜居区。城市发展新区包括涪陵区、南川区、合川区、江津区、永川区、綦江区、长寿区、大足区、荣昌县、铜梁县、潼南县、璧山县和万盛、双桥经开区,是全市未来新增产业和人口的重要集聚地,也是解决大城市病的主要区域。渝东北生态涵养发展区包括万州区、丰都县、云阳县、垫江县、忠县、梁平县、开县、城口县、奉节县、巫山县、巫溪县等区县,是国家重点生态功能区、长江流域生态屏障和长江上游特色经济走廊。渝东南生态保护区包括武隆县、黔江区、秀山县、酉阳县、石柱县、彭水县等区县(自治县),是国家重点生态功能区和重要生物多样性保护区,也是武陵山绿色经济发展区、生态民俗文化旅游带和扶贫开发示范区。

5大功能区的划分将有利于重庆在更高水平上统筹区域城乡协调发展,促进各区域发挥比较优势,做到全市一体化、区域发展差异化、资源利用最优化和整体功能最大化;有利于进一步提升重庆核心竞争力、加快建设国家中心城市[10]。

2 研究方法

2.1 DEA模型

数据包络分析法是由美国著名的运筹学家A.Charnes和W.Cooper等学者在“相对效率评价”概念的基础上发展的一种新的系统分析方法[11]。1988年魏权龄将DEA模型引入中国后,该方法在国内逐渐得到了广泛的应用。数据包络分析法是在数学线性规划的基础上,利用有效的样本数据对决策单元(DMU)进行投入和产出的相对有效性分析[12,13]。

为测度重庆市5大功能区的土地利用效率,把每个功能区视为独立的生产决策单元(DMU)。运用由Fare改造的方法构造生产最佳前沿面,将每一个功能区的生产同前沿面进行比较,从而测度土地集约利用效率。落在生产最佳前沿面上的效率值为1,其他则为无效的DMU,效率值介于0~1。DEA模型分为CRS模型和VRS模型,二者的主要区别在于前者是假设规模报酬不变,得到的是综合技术效率;后者则去掉了这个基本假设,得到的是规模报酬可变条件下的纯技术效率[9]。因此,本研究采用的是DEA模型中的应用较广泛的CRS模型来测度功能区的土地集约利用效率。

2.2 DEA模型的数学原理

2.3 DEA模型的经济学含义

相对有效性判断准则:当θ=1、S+=S-=0时,该DMU在投入产出上获得最优;当θ=1、S+≠0或S-≠0时,该DMU为DEA弱有效;当θ<1时,该DMU为无效。利用 DEA模型进行“投影”分析,可以找出非DEA有效的决策单元的投入或产出距离理想值的差距,为土地系统效率的提高提供决策依据[14]。

2.4 指标选取

应用DEA模型,首先将重庆市5大功能区的土地利用系统划分为输入系统和输出系统。根据DEA确定输入、输出指标的定理,评定土地利用水平是在经济、社会及生态环境等方面的基础上,考虑到指标的量化及 DEA评价系统相对效率的方法特点,并参考已有学者研究[15-17]的基础上,输入指标选取了土地、资本和劳动力。由此,根据经济学原理,选择固定资产投资、从业人口和建成区面积作为3个输入指标,分别代表资本、劳动力和土地投入,来反映土地利用的投入情况。此外, 地区生产总值反映了各地区在一定时期内生产活动的最终成果,因此产出指标选取了地区生产总值。最后考虑到资料的可获取性和可靠性,选用了2012年重庆市5大功能区的截面数据作为建立DEA模型的基础数据,各项指标的原始数据主要来源于2012年《重庆市统计年鉴》。

3 结果与分析

3.1 模型结果

重庆市5大功能区2012年土地利用效率DEA模型的分析数据,如表1所示。

利用数据包络分析软件包DEAP 2.1软件求解,分析结果如表2所示。

3.2 土地集约利用相对有效性评价

根据表2的求解结果对重庆市5大功能区的土地集约利用效率进行分析,得出结论。2012年5大功能区土地利用效率平均值为0.945,表明城市土地利用实际产出占理想产出的比例只有94.5%。根据土地集约利用相对效率的判定标准,将5大功能区分为两类:

1)高效率地区(相对效率值为1,松弛变量为0):DEA有效区为都市功能核心区和都市发展新区,所占比例为40%;表明在土地经济系统中,决策单元的生产要素投入适当,产出最大化,土地资源配置合理,利用集约化程度较高,具有较好的经济效益,达到规模有效的状态。

2)低效率地区(相对效率值不为1,松弛变量有不为0的):非DEA有效区为渝东北生态涵养发展区、渝东南生态保护区和都市功能拓展区,比例为60%;

存在非DEA有效区主要是投入因素配置不合理问题,不存在产出不足的问题,其改进路径可以通过原来投入x0降低θ倍而保持原产出y0不变来实现。从调整对象来看,渝东北生态涵养发展区相对于土地经济产出而言,其土地投入过多,说明此功能区的土地规模偏大,属于粗放用地,但是劳动投入和资金投入冗余额为0,说明劳动力的配置还算合理且资金利用率较高。渝东南生态保护区相对于土地经济产出而言,其不仅土地规模大,而且劳动投入也过多,但是资金的投入冗余为0,说明土地和劳动力配置不合理是影响土地利用效率的原因。

3.3 效率优化路径分析

对非DEA有效性路径优化,可以从单项要素的目标变化和每个决策单元的要素配置2方面进行分析,借助于C2R模型的投影分析,结果见表3。

由表3可知:①从整体来看,重庆市5大功能区的规模效率处于中上等水平。各功能区土地系统投入要素调整的幅度相对性变化明显。土地投入需要调整的幅度相对最大,渝东南生态保护区为80.20%,渝东北生态涵养发展区为67.90%,都市功能拓展区为1.11%;劳动力投入要素无太大变化;资金投入要素需要调整的是渝东南生态保护区,为21.80%。②从生产无效的原因来分析,要素间的配置比例不合理是技术无效的原因,而在配置比例合理情况下,存在生产无效的时候,那就可能存在要素投入规模过大或者偏小,所以,据此推断渝东北生态涵养发展区和渝东南生态保护区的土地集约利用无效是由于规模过大所引起。

4 小结与讨论

本研究借助DEA模型,研究功能区的土地集约利用效率,探讨功能区土地利用效率的优化路径,并以重庆市新划分的5大功能区为例进行实证检验,主要得出以下结论:

1)重庆市各功能区的土地利用相对效率的变化存在明显的地域差异特征。达到最优化的有都市功能核心区和城市发展新区,反之,相对效率最低的是都市功能拓展区,其综合规模技术评价值是0.832,土地利用的相对效率差异比较明显。因此,要合理配置资源,必须针对不同地区的不同特点,才能提高土地集约利用效率。对于相对效率较高的都市功能核心区,应该进一步完善结构调整和功能优化,提升现代都市形象,精细化城市管理。城市发展新区把发展工业经济作为首要任务,建设组团式大产业集聚区和现代山水田园城市集群。而相对效率较低的都市功能拓展区在优化结构调整时,应加强与都市核心功能区和城市发展新区之间的凝聚。

2)通过投入要素合理配置可以确保在土地产出既定条件下实现最小化的要素投入,消除投入冗余问题,最终使非DEA有效的功能区达到投入产出最佳状态。对于没有达到土地集约利用效率最优化的功能区,需要调整的投入要素主要是土地投入和资金要素的配置。对于渝东北生态涵养发展区和渝东南生态保护区可以适当减少土地要素的投入,而渝东南生态保护区可以合理配置投资资金,突出保护生态的首要任务,引导人口相对聚集,建设生产空间集约高效的美好家园。

参考文献:

[1] 赵 臻,欧书阳.五大功能区划分促进重庆城乡一体化发展研究[J].安徽农业科学,2014(2):628-630.

[2] 邵 挺,崔 凡,范 英,等.土地利用效率、省际差异与异地占补平衡[J].经济学,2011,10(3):1087-1104.

[3] 刘传明,李 红,贺巧宁.湖南省土地利用效率空间差异及优化对策[J].经济地理,2010(11):1890-1896.

[4] 谢奉军,黄新建.基于DEA模型的江西工业园区投入产出效率评价[J].企业经济,2006(3):120-122.

[5] 冯晓红,周宝同,陈昀暄.基于DEA方法的耕地利用效率分析——以重庆市丰都县为例[J].中国农学通报,2011(26):249-253.

[6] 陈彦晖.基于DEA模型的我国区域工业可持续发展有效性测量与评价[D].南京:南京航空航天大学,2009.

[7] 仇兵奎,胡 玲.基于DEA模型的城市政府土地储备决策绩效分析[J].中国土地科学,2013(7):28-33.

[8] 李 娟,李建强,吉中贵,等.基于超DEA模型的成都市城市土地利用效率评价[J].资源与产业,2010(2):40-45.

[9] 梁流涛,赵庆良,陈 聪.中国城市土地利用效率空间分异特征及优化路径分析——基于287个地级以上城市的实证研究[J].中国土地科学,2013(7):48-54.

[10] 杨庆育.我国主体功能区战略实施的地方样本:一个直辖市例证[J].改革,2013(12):76-86.

[11] 严高剑,马添翼.关于DEA方法[J].科学管理研究,2005(2):54-56.

[12] 韩利娜.关于DEA模型中若干问题的研究[D].重庆:西南大学,2008.

[13] 杨 敏.基于DEA理论的固定产出DMU评价与满意度分摊方法研究[D].合肥:中国科学技术大学,2014.

[14] 魏权龄.输入和输出DEA模型中弱DEA有效与弱Pareto之间的等价性[J].系统工程理论与实践,2002(10): 72-80.

[15] 李春华,李 宁,吴立潮,等.基于DEA的长沙市土地集约利用效率评价及路径优化[J].中国农学通报,2011(1):313-317.

[16] 余小玲,张安明.基于DEA模型的重庆市建设用地利用效率时空分析[J].中国农学通报,2011(32):118-123.

[17] 张 伟,朱金艳.基于循环经济DEA模型的黑龙江省资源型城市综合评价[J].资源与产业,2012(1):1-7.

猜你喜欢

DEA模型功能区
产业功能区人才发展现状与探索
烧结混合机各功能区的研究与优化
衡水市不同功能区土壤营养元素的比较
我国商业银行经营效率的实证分析
农业保险效率的评估指标体系研究
钢铁产业产能过剩现状、原因及化解对策
商业银行规模与效率关系的实证分析
基于DEA模型的山东省环境治理投资效率测度
安徽省淮河流域水资源利用效率评价
水功能区纳污能力计算及污染物总量控制