析武汉城市圈城市建设用地经济效率

肖旦 郑佳丽

摘要：通过运用面板三阶段DEA模型，在剔除了外部环境变量和随机因素后，对武汉城市圈2003-2013年的城市建设用地经济效率进行分析，结果表明：2003-2013年，武汉城市圈城市建设用地经济效率呈现“上升-下降-上升”的趋势，以2007年为最低拐点，2007年之后，城市圈城市建设用地经济效率逐年上升；武汉城市圈中，黄石市城市建设用地经济效率最高，潜江和天门市的城市建设用地经济效率较低，处于低度有效水平；外部环境和随机因素对武汉城市圈城市建设用地经济效率存在显著影响，城市交通基础设施状况、科技环境和对外开放水平对城市圈建设用地经济效率起负向作用。

关键词：经济效率，城市建设用地，DEA模型，武汉城市圈

中图分类号：F301.24 文献标识码：A

文章编号：1001-9138-（2016）07-0013-22 收稿日期：2016-05-16

1 引言

中国目前正处于工业化和城镇化快速发展的阶段，2014年中国人均GDP超过7000美元，表明我国开始进入工业化中期。城镇化和工业化的快速发展引致大量的建設用地需求，农地非农化现象越来越严重，城市建设用地利用也存在粗放、低效等问题。我国城乡建设用地总量已突破33.4×104km2，居世界第一。2009年，城市人均建设用地达133m2，远高于发达国家人均82.4m2和发展中国家人均83.3m2的水平。我国城市土地40%以上低效利用，5%处于闲置状态，城市建设用地利用效率还有很大的提升空间。国内学者对城市土地利用经济效率也做了很多研究。陈伟等运用DEA方法、GIS空间分析和面板数据模型对1996-2008年长三角地区城市建设用地经济效率的区域差异和变化特征进行了系统分析；张良悦等运用DEA-BC2模型和超效率DEA模型对我国247个地级市城市土地利用效率进行了测度。本文以全国“两型社会”综合配套改革试验区——武汉城市圈作为研究对象，在总结前人运用DEA方法对城市土地进行经济效率评价的基础上，提出面板三阶段DEA模型，剔除了外部环境因素和随机因素对投入产出值的影响，从而得到更为客观的建设用地经济效率值，为武汉城市圈各个城市集约节约利用土地提供借鉴。

2 研究方法及数据说明

2.1 三阶段DEA模型

三阶段DEA模型是Fried等在2002年提出的一种更好地衡量决策单元（DMU）效率的方法，相较于传统的DEA方法，它解决了决策单元之间的异质性问题。但是三阶段DEA模型主要适用于横截面上的决策单元，因此，本文对三阶段DEA模型在Fried（2002）的基础上进行改进，提出面板三阶段DEA模型，其主要包括三个阶段。

第一阶段：传统的DEA模型（BC2模型）。忽略环境因素和随机误差的影响，直接对所有DMU在评价投入产出模式下进行相对有效性评价。由于我国的城市建设用地资源十分紧张，为了集约节约利用有限的土地资源，在社会经济产出既定的情况下力求使城市建设用地的投入量尽可能小，且经济产出显现为规模报酬可变，所以本文采用投入导向型的DEA-BC2模型。该模型在原来的C2R模型基础上，将技术效率（TE）分解出纯技术效率（PTE）和规模效率（SE），其中，技术效率（TE）=纯技术效率（PTE）×规模效率（SE）。其表达式为：

式（1）

式（1）中，i=1，2，…，n；j=1，2，…，m；r=1，2，…，s；n为决策单元的个数；m和s分别为输入与输出变量的个数；xij（j=1，2，…，m）为第i个决策单元的第j个投入要素；yir（r=1，2，…，s）为第i个决策单元的第s个产出要素；θ为决策单元DMU0的有效值。

第二阶段：构建城市建设用地经济效率的SFA模型。Fried等（2002）认为，第一阶段分析得出的投入（或产出）松弛变量受外部环境因素、随机因素和管理效率三部分的影响。第一阶段DEA模型所得到的效率值不可避免地受到这些因素的影响，为剥离这些影响效率值的因素，需要利用SFA模型。通过模型，可以分别测度出上述三个因素的影响，从中剔除外部环境因素和随机因素，从而得出仅由管理无效率造成的DMU投入冗余。在这一阶段，需要根据第一阶段的测算结果，建立各决策单元投入松弛变量的SFA模型。松弛变量表达式为：

Sij=xij-xij* （i=1，2，…，n；j=1，2，…，m）

式（2）

式（2）中，Sij≥0，为松弛变量。xij为第i个决策单元的第j项投入要素实际值，xij*为第i个决策单元的第j项投入要素理想值。松弛变量Sij可由第一阶段DEA模型得到，以此作为因变量，环境解释因素zi为自变量，构建以投入为导向的SFA回归方程：

（i=1，2，…，n；j=1，2，…，m） 式（3）

其中，表示k个可观测的环境变量，β为环境变量zi的回归系数，表示环境变量对松弛变量Sij的影响方式，一般。是复合误差项，反映随机误差，且服从正态分布；反映管理的无效率，且服从正态分布，和独立不相关。对式（3）进行极大似然估计，可以得到模型的回归结果，求出等参数。当趋近于1时，管理因素是主要影响因素；当趋近于0时，随机误差是主要影响因素。再根据式（4）对初始投入变量的值进行调整：

式（4）

式（4）中，和分别为调整后和调整前的决策单元投入值。这一步调整，是为了在第三阶段对武汉城市圈城市建设用地经济效率进行测算时，使每个地区都面对相同的外部环境和运气。第三阶段：调整后的DEA模型。将第二阶段调整后得到的投入数据代替原始投入数据，产出数据仍为原始产出数据，再次运用DEA-BC2模型进行效率估算，最终得到剔除了外部环境因素和随机因素影响的各决策单元的效率值。

2.2 数据说明

2.2.1 投入产出指标的选取

指标选取的代表性和信息完整性对后续的分析结果有着重要的影响，因此，本文根据武汉城市圈城市建设用地利用现状以及参考相关文献，在兼顾评价指标可获得性、可量化性和可靠性的原则下，分别提取投入指标和产出指标来反映武汉城市圈城市建设用地利用现状。投入项与产出项之间必须符合“同向性”假设，即当投入量增加时，产出量不能减少。

本文着重从经济角度考量城市建设用地利用效率，故以单位土地经济效益的变化来反映土地利用效率的变化（见表1）。投入要素方面，主要从土地投入、劳动力投入和资本投入这三个方面来考量。产出要素方面，主要从经济产出来反映城市建设用地利用效率。

2.2.2 外部环境变量的选取

外部环境变量主要从城市基础设施完善程度、科技水平和对外开放水平这三个方面来考虑样本客观不可控因素。以交通基础设施来衡量地区基础设施的完善程度，以科技环境的优劣来衡量地区的科技发展水平状况，以实际利用外资金额来衡量地区对外开放水平。

本文评价指标数据均来自《中国城市统计年鉴》《中国城市建设统计年鉴》和《湖北省统计年鉴》，选取武汉城市圈9个城市2003-2013年的面板数据作为以下实证分析的原始数据。同时，本文所指武汉城市圈9个城市的统计数据仅为市辖区数据，不包括所辖县（市）。

3 实证结果分析

3.1 第一阶段DEA-BC2模型

由于我国的城市建设用地资源十分紧张，为了集约节约利用有限的土地资源，在社会经济产出既定的情况下力求使城市建设用地的投入量尽可能小，且经济产出显现为规模报酬可变，所以本文采用投入导向型的DEA-BC2模型。第一阶段DEA-BC2模型使用原始的投入与产出指标数据进行分析，在不考虑外部环境变量和随机因素影响的条件下，对武汉城市圈2003-2013年的城市建设用地经济效率在统一前沿面下同时进行评估，借助于Deap2.1软件，测算出武汉城市圈2003-2013年城市建设用地的综合效率值、纯技术效率值和规模效率值，并得到了武汉城市圈各个城市规模报酬所处的状态。限于篇幅，本文仅列出武汉城市圈2003-2013年城市建设用地的综合效率值（见表2）。

测算结果显示，2003-2013年武汉城市圈城市建設用地综合效率的平均水平为0.934，纯技术效率的平均值为0.988，规模效率的平均值为0.945，整体效率水平很高。从空间尺度上来看，武汉城市圈9个城市中，除了潜江、天门外，其余大部分城市综合效率的平均值在0.9以上，接近最优效率值1，表明从总体上看，武汉城市圈城市建设用地利用效率较高。在武汉城市圈9个城市中，咸宁市的综合效率值最高，达到了0.978；黄冈市、潜江市、天门市的综合效率值要低于城市圈的平均综合效率值0.934。从时间尺度上来看，武汉城市圈2003-2013年的综合效率平均值为0.934，城市圈综合效率值的变化总体上呈现出先下降后上升、再下降再上升的趋势，其中，2005-2007年、2009-2010年的综合效率值均要低于平均值，在2010年综合效率值下降到了最低点。

3.2 第二阶段面板SFA回归分析

武汉城市圈内部各个城市的社会经济发展水平非常不均衡，不同决策单元面临的外部环境差异较大，上文第一阶段DEA分析所得到的效率值实际上是包含了外部环境和随机因素对产出的影响的。为了消除外部环境和随机因素对效率值所造成的干扰，需要在这一阶段进行SFA回归分析。将由第一阶段得到的各个决策单元投入变量的松弛变量作为因变量，将交通基础设施状况、对外开放水平和科技环境这三个外部环境变量作为自变量，然后将这些指标数据代入SFA方程中进行求解。通过运用Frontier4.1软件，对各变量进行极大似然估计。利用SFA回归分解外部环境变量和随机因素对投入差值的影响，使城市圈9个城市都面对相同的外部环境和运气，从而更为客观的分析武汉城市圈城市建设用地经济效率（见表3、表4）。

由于外部环境变量是对各个投入松弛变量的回归，所以当回归系数为负时，表示增加外部环境变量值有利于减少投入松弛量，即有利于减少各投入项的浪费和产出值的增长；反之，当回归系数为正时，则表示增加外部环境变量将会增加投入松弛量，从而导致各投入变量的浪费或者不利于产出值的增长。

3.2.1 人均道路面积

以人均道路面积来反映城市交通基础设施对松弛变量的影响。其中，城市建设用地面积和二三产业从业人员数量对人均道路面积的影响不显著，都未能通过显著性检验；人均道路面积对城市建设用地面积和二三产业从业人员数量的影响很小。城镇固定资产投资在1%的显著性水平上显著，与人均道路面积呈正相关，人均道路面积的提高对城镇固定资产投资的增加有很大的正向作用。因而，从整体上看，交通基础设施的改善会显著地推升城镇固定资产投资的过度投入，造成投入的冗余。在武汉城市圈的固定资产投资中，房地产投资占有较大比重，而房地产的过度投资会引起囤地、圈地，造成土地的闲置，从而不利于城市圈城市建设用地经济效率的提高。

3.2.2 科技环境

以科技支出占地方公共财政支出比例来反映城市圈的科技环境。其中，二三产业从业人员数量对科技环境的影响不显著，没有通过显著性检验；科技环境对二三产业从业人员数量的影响也很小。城市建设用地面积和城镇固定资产投资分别在5%、1%水平，与科技环境均呈正相关。科技投入的增加和科技环境的改善会造成城市建设用地和城镇固定资产投资的冗余，不利于城市圈城市建设用地经济效率的提高。这有可能是由于科技支出投向不合理、科技投资策略出现偏差造成的，不仅未能提高城市建设用地经济效率，反而造成人力财力的浪费。

3.2.3 对外开放水平

以实际利用外资金额来反映城市圈的对外开放水平。城市建设用地面积、二三产业从业人员数量和城镇固定资产投资均在1%水平上显著，与对外开放水平呈正相关。武汉城市圈作为内陆地区，外商来此进行投资主要是看中城市圈地区比较低廉的土地成本和人力成本。地方政府为了发展本地经济，通常以较低的土地价格作为优惠条件吸引外资来本地进行投资，造成了土地的过度供给，从而导致土地利用效率低下。城市建设用地和二三产业从业人员投入的冗余，造成了土地资源和人力资源的浪费，不利于城市圈城市建设用地经济效率的提高。

3.3 第三阶段投入调整后的DEA实证分析

根据式（4）对投入变量进行调整，将调整后的投入变量和原始产出值代入DEA-BC2模型进行分析，得到第三阶段各个决策单元的综合效率值、纯技术效率值和规模效率值，以及所处的规模报酬状态。限于篇幅，本文仅列出武汉城市圈2003-2013年9个城市的建设用地综合效率值。

第三阶段DEA-BC2模型测算结果显示，2003-2013年城市圈城市建设用地综合效率的平均值为0.770，纯技术效率的平均值为0.998，规模效率的平均值为0.772（见表5）。第三阶段DEA分析在剔除了外部环境变量和随机因素的影响后，效率值均发生了较大变化，因此可以看出，进行第三阶段DEA分析是非常有必要的，从而能够得到更为准确客观的效率值。相较于第一阶段DEA，第三阶段DEA的综合效率值和规模效率值均出现了较大幅度的下降，综合效率均值由原来的0.934下降到0.770，规模效率均值由原来的0.945下降到0.772，综合效率均值的大幅下降主要是因为规模效率均值的下降；纯技术效率均值则有小幅增长，由原来的0.988增长到0.998。从整体上看，调整后的武汉城市圈城市建设用地经济效率并不高，可提升空间很大。进一步来看，调整后的纯技术效率均值为0.998，基本达到了纯技术有效，表明城市圈对城市建设用地的管理水平较高，各项土地政策、土地利用规划及城市规划得到了很好的贯彻。而调整后的规模效率均值为0.772，规模效率较低，说明城市圈各个城市经济发展规模不合理，应当适度提升其发展规模。

从空间尺度上来看，城市圈9个城市中，没有一个城市处于技术效率前沿面，综合效率均值仅有黄石市达到了0.902，其他城市都要低于0.9的水平，表明在武汉城市圈中，黄石市城市建设用地经济效率较高；武汉、咸宁、鄂州市的综合效率均值分别为0.86、0.869和0.881，表明这几个城市的城市建设用地经济效率处于相对有效的状态；黄冈、孝感、仙桃市的综合效率均值分别为0.774、0.784和0.733，表明这几个城市的城市建设用地经济效率处于中度有效的水平；潜江和天门市的综合效率均值最低，分别为0.524和0.607，表明它们的城市建设用地经济效率较低。

从时间尺度上看，2003-2013年武汉城市圈综合效率的平均值为0.770，城市圈综合效率均值呈现“上升-下降-上升”的趋势。具体来看，2003-2006年城市圈综合效率均值呈现小幅上升，增长了4.2%；2006-2007年综合效率均值出现较大幅度下降，下降了22.06%；2007-2013年综合效率均值逐年上升，年均增长10.63%。其中，2007年城市圈的综合效率均值降到最低点，主要原因可能是由于美国金融危机对我国经济造成的冲击，城市圈经济发展也必然会受到其影响，造成经济发展规模下降，规模效率值也降到最低点，从而影响到综合效率值。2007-2013年城市圈综合效率均值逐年上升，主要得益于“全国资源节约型和环境友好型社会建设综合配套改革试验区”的正式建立。

3.4 三階段的比较分析

根据第一阶段和第三阶段的分析结果，分别列出这两个阶段的综合效率值（TE）、纯技术效率值（PTE）和规模效率值（SE），并对第一、第三阶段城市圈各个城市的效率值做一个比较分析（见表6）。

通过表6可以看出，经过第二阶段的调整后，城市圈各个城市的综合效率值、纯技术效率值和规模效率值均发生了较大变化，但变化方向和大小不一。相比较于第一阶段的测算结果，城市圈9个城市中，黄石、黄冈、鄂州市的综合效率值出现了不同程度的上升，其中尤以黄石市综合效率值排名上升最多，由原来的第六位上升到现在的第一位，说明黄石市处于较差的外部环境和随机因素中。而武汉、咸宁、仙桃、潜江市的综合效率值出现了不同程度的下降，说明它们处于较好的外部环境和随机因素中。只有孝感市的综合效率值排名没有出现变化。

相比较于第一阶段的纯技术效率值，城市圈9个城市中，孝感市和潜江市的纯技术效率值为1，达到了纯技术有效；其他7个城市的纯技术效率值也比较高，表明总体上城市圈各市对城市建设用地的管理水平较高。

相较于第一阶段的规模效率值，城市圈9个城市的规模效率值均出现了不同程度的下降，咸宁市的规模效率值由原来的第一位下降到现在的第三位，而黄石市规模效率值由原来的第三位上升到现在的第一位。综合效率值处于第一位的黄石市，规模效率值也是处于第一位，可见规模效率对于提升一个城市的城市建设用地综合效率有着很大的影响。因此，城市圈各个城市应该结合各自区域特点，调整经济发展结构，适度提升经济发展规模。

4 结论

本文通过运用面板三阶段DEA模型对武汉城市圈2003-2013年的城市建设用地经济效率进行了分析，主要结论如下。

第一，外部环境和随机因素对武汉城市圈城市建设用地经济效率存在显著影响。从反映城市交通基础设施情况的人均道路面积对城市圈城市建设用地经济效率的影响来看，城市交通基础设施的完善不利于城市建设用地经济效率的提高，主要是因为城市交通基础的完善带来了城镇固定资产投资的过度投入，造成了城市土地的闲置和浪费，这表明城市圈内部各个城市要控制城市的外延式发展，实施内涵式发展，改变投资驱动型的经济发展方式，优化投资结构，减少对房地产投资的依赖。另外，科技环境和对外开放水平也对城市建设用地经济效率的提高起到反面的负向作用，这主要与一定阶段内科技支出投向不合理、科技投资策略出现偏差以及吸引外资的政策方式不合理有关。一些地方政府为了吸引外资来本地进行投资，竞相压低地价，甚至对一些投资商实施“零地价”，诱使投资商进行大规模圈地，造成土地利用效率的低下。为了解决投资商对土地圈而不用的状况，政府部门在为投资商提供土地时候，应该对单位土地投资强度予以规定，提高土地利用效率。

第二，经过三阶段调整后的武汉城市圈城市建设用地综合效率均值为0.77，处于较低的土地利用水平，理论上尚有23%的土地节约潜力，土地集约节约利用潜力较大；从城市圈内部城市细分来看，天门和潜江这两个县级市的城市建设用地综合效率最低，分别为0.607、0.524，表明天门市和潜江市存在土地利用粗放的问题。城市圈纯技术效率均值为0.998，基本达到了纯技术有效，表明城市圈内各城市对城市建设用地的管理水平较高，各项土地政策、土地利用规划及城市规划得到了很好的贯彻。调整后的规模效率均值为0.772，规模效率较低，其中又以天门市和潜江市的规模效率值最低，分别为0.607、0.524。而天门和潜江市的纯技术效率值分别为0.999、1。可以看出，造成天门市和潜江市建设用地综合效率低的主要原因是规模效率值低，因此，天门和潜江要扩大其经济发展规模，优化经济结构。

第三，从空间尺度来看，武汉城市圈中，黄石市城市建设用地经济效率最高；武汉、咸宁、鄂州市城市建设用地经济效率处于相对有效的水平；黄冈、孝感、仙桃市的城市建设用地经济效率处于中度有效水平；潜江和天门市的城市建设用地经济效率较低，处于低度有效水平。从时间尺度来看，2003-2013年，武汉城市圈城市建设用地经济效率呈现“上升-下降-上升”的趋势，以2007年为最低拐点，2007年之后，城市圈城市建设用地经济效率逐年上升，呈不断上升的趋势。

参考文献：

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4.刘东伟 张文秀等.四川省城市土地利用经济效率分析.资源与产业.2011.1

5.Fried，Lovell，Schmidt，et al.Accounting for Environmental Effect and Statistical Noise in Date Envelopment Analysis.Journal of Productivity Analysis.2002.17

作者简介：

肖旦，华中师范大学经济与工商管理学院硕士研究生，研究方向为不动产经营与管理。

郑佳丽，就职于九江市国土资源局，研究方向为土地利用规划。