土地资源生态效率时空差异及影响因素研究

洪开荣，李博

（中南大学商学院，湖南 长沙 410083）

·经济论坛

土地资源生态效率时空差异及影响因素研究

洪开荣，李博

（中南大学商学院，湖南 长沙 410083）

当前土地资源利用效率不尽理想，对其效率评价亦不能很好地揭示土地生态系统的内部特征。故基于系统理论视角，将中国土地资源生态系统解构为三个子系统：经济子系统、社会子系统和环境子系统。在此基础上，构建基于矩阵型结构的网络DEA模型，对2006—2013年中国各省市土地资源生态利用状况进行效率评估，并进行收敛性检验和影响因素分析。研究发现：当前，中国土地资源生态效率处于较低水平且呈现出总体下降的趋势，环境子系统效率低下是制约土地生态效率提升的瓶颈；土地资源生态效率和社会子系统效率具有收敛趋势，经济子系统呈现发散态势，环境子系统较为稳定；土地资源生态效率与城镇化水平、人均绿地和市场化进程呈正相关关系，与经济规模呈负相关关系，区位因素影响明显，土地执法水平影响不显著。结合实证结果，提出了相应的政策建议。

土地资源；生态效率；时空差异

一、引言

土地资源作为经济发展投入的宝贵要素［1］（p1-p4），正在快速被消耗，人地矛盾日益突出，严重制约人类可持续发展。推行土地资源循环高效利用，提升土地资源生态效率对于我国的生态文明建设乃至经济社会的可持续发展具有重要的意义。生态效率能够以最少的投入与非期望产出创造最大化价值［2］，是评价循环经济发展水平的主要参考指标［3］（p5-p10）。在这一背景下，重新评价土地生态效率，协调土地系统内在耦合关系的重要性不言而喻。

学者对于土地效率的研究较为丰富。其中，非参数的数据包络分析法（DEA）由于其可操作性强、不必事先主观设定参数、可处理多投入—多产出等特点，在测算土地资源利用效率时具有独特的优势［4］（p159-p166），因而得到广泛使用。早期研究大多只关注土地利用的经济效率。例如，宋国军，彭艳坤［5］（p40-p41），王筱明、闫弘文［6］（p573-p576），冯达等［7］（p51-p54），宋戈、高楠［8］（p185-p188）等在运用DEA-CCR模型研究中国的土地资源利用效率时，选取为土地使用面积、资本、劳动力等作为投入指标，而在产出指标的选取上，仅考虑经济产出，忽略了土地利用过程中的环境问题。土地资源是经济、社会、环境等多种因素相互耦合的生态统一体［9］（p42-p48），只评价土地利用的经济效率而忽视其中的社会环境效益问题，将会造成土地效率的估计有偏，关注生态效率才更合乎情理。鉴于此，学者将能够描述社会和环境的生态指标纳入土地资源的效率评价系统。国外，Reith Guidry对农业可持续实验区进行土地生态效率评价。［10］（p219-p229）Sorvari等对芬兰污染土地修复的生态效率进行研究。［11］（p1715-p1727）国内，游和远等（2011）［12］（p309-p315）和谢曼曼、李秀霞（2015）［13］（p225-p230）、王建良等［14］（p121-p128）将社会和环境指标纳入DEA模型，对中国的土地资源生态效率进行了研究，并试图在呈现土地资源生态效率现状及成因。这些研究不但追求经济效益最大化，同时也追求环境绩效最优，这样的能源效率评价就会显得更加科学。

从现有文献来看，土地资源生态效率的评价研究并未深入，方法上也只是将土地资源当作一个“黑箱”，采用传统的DEA模型进行效率评估，忽视了内部各个子系统之间的相互作用关系，因而不能很好地揭示土地生态系统的内部特征。为克服该缺陷，本文将土地生态系统解构为三个子系统：经济子系统、社会子系统和环境子系统。在此基础上考虑非合意产出，构建可以“打开黑箱”［15］（p184-p195）的网络DEA模型，基于2006—2013年中国省级面板数据，对中国土地生态效率进行测算和分析。试图在呈现中国土地生态效率的基础上，揭示其中的关键影响因素，为土地资源可持续开发利用政策方针的制定提供有效的理论依据。

二、研究方法

（一）土地资源生态系统构建。

本文结合已有研究，［16］（p1657-p1661）［17］（p41-p44，p56）［18］（p160-p166）［19］（p153-p160）20］（p160-p171）从经济、社会和环境三个维度构建土地生态系统，如图1所示。为便于理解，本文进一步从经济、社会、环境三大子系统对所选取的投入产出指标情况及数据来源进行描述。

图1 土地资源生态循环系统示意图

本文采用省际面板数据，样本的时间区间为2006—2013年，区域跨度为中国内陆30个省、市、自治区（西藏、台湾省、香港、澳门除外），并按照国家统计局所发布的东部11个省市，中部8个省市，西部11个省市为标准划分区域。

1.经济子系统。该子系统投入指标包括土地投入、固定资产投入以及劳动投入。其中经济子系统中的土地投入指标用土地征收面积、土地划拨面积来衡量，环境子系统的土地投入用土地整理面积衡量，这三项数据均来自于《中国国土资源年鉴》。固定资产投入通过全社会固定资产投资额（亿元）表示。劳动投入指标通过各地区从业人员数（万人）数量来衡量，数据来源于各地区的统计年鉴及其附录。产出指标包括经济增加量以及污染物排放。其中经济发展速度用各地区产值（亿元）和住房总面积（亿平方米）来衡量，以上数据来源于《中国统计年鉴》和各省市统计年鉴。污染物排放指标用工业废水（亿吨）、工业废气（亿立方米）和固体废物产生量（万吨）来衡量，数据来源于《中国环境统计年鉴》。考虑到DEA方法要求尽可能多的决策单元个数和尽可能少的投入产出指标，因此本文选用改进的熵值法将工业废水、废气和废固综合成一个指标，具体算法可参考文献。［21］（p3362-p3376）［22］（p322-p330）

2.社会子系统。土地经济系统给社会子系统的投入以住房面积（亿平方米）为衡量依据，数据来源于各省市统计年鉴；环境系统给其投入主要通过绿地面积（公顷）来衡量，额外的经济投入为税收投入（亿元），指标均来源于《中国统计年鉴》。产出指标包括社会福利水平，文化传播水平以及生活污染物排放。社会福利水平，文化传播水平分别用各地用于社会保障和文化支出数目（亿元）来衡量，以上数据分别来源于各地区统计年鉴、《中国统计年鉴》；而生活污染物排放利用熵值法将各地区城市污水排放量（亿吨）、生活垃圾清运量（万吨）、生活废气（生活二氧化硫排放量（万吨）+生活烟尘排放量（万吨））等3个污染物排放指标综合成一个综合指标，数据来源于《中国环境年鉴》和《中国环境统计年鉴》。

3.环境子系统。该子系统承载着生态净化的职能，接受着另外两个子系统非期望产出，即工业污染物排放、生活污染物排放，这两项指标与前文一致。投入指标还包括环境污染治理，用投资额环境污染治理投资总额（亿元）衡量，数据来源于《中国环境统计年鉴》。产出指标有对两个系统污染物的处理，包括废水处理情况、废气处理情况、工业固体废物综合利用、生活垃圾无害化处理。产出的各项指标分别以城镇污水处理量、主要城市空气质量达到二级及以上水平天数、工业固体废物综合利用量、生活垃圾无害化处理量来衡量，同时，采用改进的熵值法将废水、废气、废固等综合成一个指标；各项指标的数据来源于《中国环境统计年鉴》、《中国统计年鉴》。除此之外，环境子系统还给社会提供绿地面积，有利于人民生活质量提高，以绿地面积（公顷）衡量；给经济系统提供土地整理面积，使其进行再次经济生产，以土地整理面积（公顷）衡量，这两项指标来自于各地区统计年鉴和《中国国土资源年鉴》。

（二）考虑非期望产出的网络生产可能集。

上节完成了土地生态系统构建工作，接下来考虑构造该网络系统的生产可能集。沿袭文献［19-20］的思路，用S1、S2、S3分别表示经济、社会和环境三个子系统。假定有K个决策单元；P（x）为网络生产可能集和分别为系统Sl的外部投入和产出表示第k个决策单元子系统Si的产出进一步作为系统Sl的投入的含义同理可得。

由图1不难发现，经济子系统和社会子系统的产出指标既包含地区总产值GDP等期望产出，还包含环境污染物等非期望产出，例如经济系统产生了工业三废，社会子系统则产生了生活污水等。人们总是希望得到尽可能多地期望产出，非期望产出越少越好。为对这两种性质完全不同的产出加以区别，设。其中表示第k个决策单元子系统Si的期望产出进一步作为子系统Sl的投入则表示第k个决策单元子系统Si的期望产出进一步作为系统Sl的投入。当非期望满足可自由处置性时，即如果（y，v，w）∈P（x）且w′＜w，那么有（y，v，w′）∈P（x）。Chen和Delmas（2012）［23］（p1-39）指出，在这一情景中企业可在生产过程中排放环境污染物而不用付出代价。此时，生态循环系统的网络生产可能集可以表示为：

然而，当非期望产出具有弱可处置性时，w满足约束：如果（x，y，v，w）∈P（x）并且0≤θ≤1，那么有（θy，θv，θw）∈P（x）。这一约束条件表明，每一单位环境污染物的减排将引起期望产出的等比例的减少。［24］这一约束条件成功刻画了经济子系统和社会子系统为实现污染物减排所付出的努力，并将其有效地反映在系统的“成本”中。因为，不付出代价是不可能去除非期望产出（比如废水、废气等），代价便转换成相应的期望产出损失，环境治理所要求非期望产出的处置就是这样的代价。［25］在这一情景下，生态系统的网络生产可能集可以表示为：

对比公式（1）和（2）不难发现，生产可能集P（x）f与P（x）h的差别在于：P（x）f中关于的约束条件为，而P（x）f中这一相应的约束条件变为。这两个约束条件分别表征系统Sl中非合意产出的可自由处置性和弱可处置性。需要说明的是具有可自由处置性是因为它是子系统的非合意产出，其作为一种投入进入到子系统Sl内部，对子系统Sl来说它是可自由处置的。

（三）基于方向距离函数的网络DEA模型。

事实上，已有研究在构建生态系统时大多未能较好地解决系统中的非合意产出问题，如将非期望产出的权重设定为负数。显然，这一做法没有很好地契合最大化期望产出同时最小化非合意产出这一内在诉求。鉴于此，本文通过引入方向距离函数来达到同时最大化期望产出和最小化非期望产出的目的。基于方向距离函数的网络DEA模型可以表述如下：

其中，β1表示子系统Sl期望产出增长和非期望产出缩减的比率；β为整个循环系统的效率期望产出增长和非期望产出缩减的比率；δ1表示各子系统对整体复合系统的权重，且有。张煊等［19］（p153-p160）、陈翔和肖序［20］（p160-p171）、程昀和杨印生［26］（p103-p109）的思路是将每个子系统的外部投入占外部总投入的比重作为其权重。然而，结合图1，我们发现经济、社会和环境三个子系统并不存在共同的、可比的外部投入。因而，将各子系统的外部投入占外部总投入的比重作为其权重的做法在此不可行。在经济、社会和环境同等重要的假设下，本文设定权重δ=（1/3，1/3，1/3）。

最后，借鉴Chung等（1997）［27］（p229-p240）的思路，定义各子系统和生态系统的效率为：

三、实证结果与分析

本文基于投入导向的规模报酬不变模型，设定权重均为1，分别对模型（3）、（4）进行求解，得出土地利用的经济、社会、环境和整体的效率值，具体分析如下。

（一）三大子系统效率结果与分析。

土地生态效率是由经济、社会、环境三大子系统同权重组成，本文根据三大子系统对整体效率的贡献程度以及2006-2013年子系统效率变化量进行分析。

图2 三大子系统效率趋势图

在对30个省市2006—2013年的研究可得出，除2013年外，经济子系统所占整体效率的比例均最大，但呈明显下降趋势；社会子系统所占整体效率比例次之，从2010年起，比例逐渐增大，2013年所占比例超过经济系统；环境系统占整体效率比例最小，在2008—2012年一直在缓慢上升，2013年急速下降。图2右侧是三大子系统所占整体效率比例变化趋势图，用各个子系统所占比例变化量表示。经济子系统在2007—2011、2013年对整体效率出现负向拉动作用，这是因为经济子系统过度利用土地，使得土地利用规模效益下降。社会子系统对整体效率总体具有正向推动作用，这是因为在土地产出具有一定经济基础的前提下，国家愈发重视人民的生活质量和幸福程度，对社会福利的保障和公共服务的提供使得社会效率提升。总体上环境子系统占整体效率逐渐变少，尽管人们已认识到环境形势的严峻，并切实做出相应努力，由于经济发展沿袭过久先污染后治理的模式，对土地生态破坏一时无法扭转，这也是制约土地资源生态效率提升的瓶颈。

（二）区域效率结果与分析。

表1给出了我国三大区域土地生态整体效率及各子系统效率值。从整体效率值的相对大小来看，东部地区整体效率值为0.7913，位与首位，其次是中部和西部地区。

表1 各区域效率分布表

对于经济子系统来说，中部地区效率排名第一，中部崛起战略效果显著和东部经济辐射等原因使中部土地进入高效利用的状态。东部地区经济高速发展会带来相应的环境污染，目前以产业转型和提升环境质量为重点，西部地区身居内陆，缺少经济起飞的基础，资金、技术、劳动力等要素不如东中部先进，土地经济效率均值较东中部落后；就各地区社会效率而言，东部和中部地区平均土地利用效率不尽如人意，出现与经济系统排序相反的情况。很明显，市场化程度较大的东部，也不能配置好非市场的社会产品。［28］（p134-p149）东部城市多人口带来一系列问题使城市系统超负荷运行，超出城市基础设施和资源环境容量，降低土地社会产出效率。西部地区地多人少，土地带来的社会发展总体还处于规模递增状态，同时国家多项优惠政策也为西部的社会效率提高一个档次。环境效率对整体效率贡献最少，区域差异最大。根据表1能发现，经济发达的东部其环境效率也高；西部遭受众多条件限制，不能提高土地利用经济效率，亦不能在污染物排放之后作妥善处理，导致其环境效率低下。

（三）省际效率结果与分析。

如下为省际土地资源生态系统效率排序图。总体而言，我国土地生态整体效率值较低，无一省达到完全效率。东部地区在前3名中，海南、北京占两席位，天津、河北、辽宁、山东均值却排到20名开外，原因来自于工业大省的综合评价遭到环境组成部分效率低下的影响。对于位于中部地区的河南、江西、湖南的土地利用整体效率较高，同位于中部地区的山西省整体效率却最差。查找原始数据发现，山西省土地投资量较大，但是废物处理量与环境治理投入、废物排放量比例远小于其他省份，可见资源高投入，低利用的方式严重制约着土地生态效率的提高。对于西部地区，四川作为西部大省，人口密集，旅游资源丰富，土地单位产值较高，而陕西、宁夏、新疆等地区则经济水平和资源利用水平较低，土地环境效率过于低下，导致排名靠后，也影响了土地整体生态系统水平。

由测算结果可知，各省份整体效率低下主要是因为对于生态环境的保护力度不够，土地利用环境效率低下，这也是加剧区域间效率差异化的重要因素。目前东部地区由“高投入、高污染、低效益”的粗放生产方式逐步转变成“低能耗、低排放、高利用”集约型生产方式，土地利用的经济效率和环境效率齐头并进，中西部地区需要尽快向东部学习，跟进土地生态高效利用节奏，实现可持续发展的绿色道路。

（四）土地资源生态效率的收敛性检验。

由上表分析可知，不同区域之间各个子系统和整体的效率都存在显著的差异。那么，随着时间的推移，同一区域不同省市生态效率的离散程度如何，下面将用σ收敛检验进一步验证结果。

图3 2006—2013年省际土地资源生态系统效率值

图4 2006-2013年土地生态效率收敛检验结果

式中，Rm（t）表示第m个省市在t时期的效率值；N表示该区域的省市数量。当σt+1＜σt时，表示该区域不同省市的效率呈现收敛状态，反之则呈现发散状态。

由图4a可知2006-2013年我国经济子系统效率值的标准差基本不变，即全国不同省市之间的差异在2013年之前呈现相对稳定状态。对比三大区域可知，东部差异性基本稳定；中部经过两年较小趋势收敛之后，又开始逐渐反弹；西部一直处于波动之中，无σ收敛之势。由图4b可知，2006-2013年我国社会子系统效率具有逐渐收敛之势，即全国省市之间的差异逐渐减小。对于东部地区，2006-2011年之中各省市的差异性逐渐变小，而2011年之后则变大，发散程度高于中西部地区，发散状态显著；中部地区在2007年之后，各省市的社会效率差异开始在减小；西部地区社会子系统效率敛散状态的变动趋势基本与全国敛散状态相似，这八年间呈现波动收敛趋势，差异性逐渐变小。由图4c可知，2006-2013年我国环境子系统效率值的标准差大体上不变，即全国不同省市之间的差异很稳定。横向对比三大区域可知，东部和西部地区相似，均在2009年之后区域内发展程度差异性变小；而中部地区内部差异性原本小于其他区域，而2013年突然向上波动使得中部内部差异性最大。从这三个系统看来，西部地区差异程度整体比东中部地区大，这与西部地区经济发展过程中存在轻重之分有关，使得“马太效应”日益明显。［29］（p121-p126）由图4d可知，东部区域整体发展平稳，省市差异变化很小；中部地区明显处于发散状态，区域内部土地利用效率差异大；西部地区是最具有收敛性的区域，内部发展差异程度逐步变小。

四、土地资源生态效率影响因素分析

我国土地资源生态效率受到众多因素的影响，找出哪些因素对于有效提升和正确把握土地生态利用有重要意义。本文以基于方向距离函数的网络DEA模型测算出来的土地资源生态效率作为因变量，以各种影响因素为自变量，分别在全国范围和三大区域建立回归模型进行分析。

（一）变量选择和研究方法。

在综合考察了土地资源生态效率的现实情况，本文参照张军涛［30］（p54-p63）、王良健［14］（p121-p128）、王丽娜［31］（p311-p315）等人的研究选取如下关键影响因素：

1.经济规模。一般而言，经济水平较高的地区，有资金和技术作为基础条件去发展集约型经济，对于土地利用效率有正向作用；但是经济发展水平较高的地区往往存在城市拥挤，污染严重，土地超负荷运行等等不良状态，反而降低了土地利用效率水平。这两种情况在此进行验证。

2.城镇化率。城镇化使产业向城市集中，产生集聚效益。而经济活动的集聚有利于创新和产业结构的优化，提高土地产出水平。所以一般认为城镇化率对于土地利用效率有促进作用。

3.人均绿地。在人类过分追求土地经济效益时，往往会目光短浅，忽视人类生活环境和生态效益，破坏土地绿化附着物，影响到整个生态系统。将人均绿地面积引入其中，能恰当地衡量生态环境对土地利用率的影响。本文假设人均绿地对土地利用效率有正向影响。

4.违法执法率。土地管理部门对于土地违法处理率越大，一方面对土地违法行为会得到抑制；另一方面说明土地违法量过多，使土地不能正常发挥其该有的产出效率。因此，土地违法的执法率对于土地利用效率暂时未知。

5.市场化进程。市场化进程表示市场经济的自由程度，利用市场机制配置经济要素是一种较为高效的做法，而我国土地市场化综合水平不高导致其利用效率低。［32］（p25-p32）所以在此假设，市场化程度越大，土地利用率越高。

表2 影响因素的变量说明

由于利用DEA方法测算出来的土地效率数据被截断，处于0—1之间，本文采取因变量受到限制的Tobit分析模型对截断数据进行回归，避免使用普通最小二乘法可能会导致参数估计存在偏差。建立Tobit模型如下：

其中LIF表示土地利用效率；βi（i=l，2，…，5为待定系数），ζ为随机误差项。

（二）实证结果分析。

本次利用stata12.0软件，采用2006—2013年数据作为回归区间，为对方程（6）进行tobit模型回归，结果见表3。

1.经济发展水平（β1）对于全国及三大地区的土地利用效率具有反向作用，东部地区在1%的水平高度显著，中西部地区不显著。这说明由经济发展带来的负面因素降低了土地利用效率，东部地区经济发展水平最高，反向作用最为明显，幅度大于全国平均水平。

2.城镇化率（β2）与土地利用效率正相关，在全国范围和东部地区在1%水平上高度显著。城镇人口增加使城市形成更强的集聚经济效益和规模经济效益，土地利用效率相应提高。对中部和西部地区5%显著水平上起负向作用，中西部地区城镇化水平远不如东部地区，城镇化水平对土地利用效率的区域差异显著。

3.人均绿地（β3）的提高对全国及东部、中部地区提升土地效率均有积极作用，且在1%的显著性水平上高度显著，西部地区暂时还不显著。这表明在大力发展经济时一定要把环境纳入体系之内，从而达到经济—社会—环境协调发展的目标。

4.从全国范围来看，土地违法执法率（β4）对土地利用效率有反向影响（系数为-0.0224），系数检验不显著，但是在东部和中部地区均在10%的显著性水平上显著。表明其对土地效率确实存在负面影响，但影响力度并不强，这并不能说明土地执法没有取得很好成效，而是因为过多土地非法投入的事实存在，抑制土地违法利用的执法率只是“亡羊补牢”的手段，必须从源头减少违法面积才是最好做法。

5.假设5的论断成立。市场化进程（β5）在全国范围及三大地区对于土地利用效率具有正向作用成立，且高度显著。表明土地如果在市场上能够更好的流通，将会避免计划机制带来的低效问题，加快市场化进程将会对土地利用效率有较高的提升作用。

表3 全国、东、中、西tobit模型回归结果

五、结论与政策建议

本文构建基于方向距离函数的网络DEA模型，对中国2006—2013年30个省市土地生态效率进行测算和分析。研究发现：（一）中国土地资源生态效率处于较低水平，并呈现出空间差异化特征，东部最高，其次是中部和西部。环境子系统低效是阻碍整体效率提升的瓶颈，也是区域差异的关键；（二）从σ收敛模型结果来看，虽然各地区间土地资源生态效率的差异性正逐步缩小，但内部各子系统的敛散性不尽相同。社会子系统效率具有收敛趋势，经济子系统呈现发散态势，环境子系统较为稳定；（三）Tobit回归结果表明，土地资源生态效率与城镇化水平、人均绿地和市场化进程呈正相关关系，与经济规模呈负相关关系，土地执法水平影响不显著，几大因素区域差异大。

为进一步提高中国土地资源生态效率，建设资源节约型社会，本文提出以下三点政策建议：（一）必须重视土地生态循环发展新方式。我国政府需制定相应土地生态利用规划，应以生态环保的土地用途，节约、集约的用地机制，将经济—社会—环境三大子系统融为一体，向土地生态循环利用方式转变，从而提高土地生态效率；（二）提高中西部地区土地利用效率。根据“木桶原理”，要提高土地整体利用效率，必须中西部省市作为重点对象。当前中西部地区在经济建设过程中缺乏有效的产业支撑是造成土地利用效率低下的主要原因，中西部地区应当合理配置生产要素，增强区域产业实力，推动土地集约化利用，实现土地利用效率生态化；（三）加快土地市场化进程。在我国人地矛盾突出的现有状况下，提高土地利用率，就必须从源头上采用市场化的方式对土地资源进行优化配置，促使资源向高效区流动。目前我国土地供求大多属于国家调控，故需要通过不断创新土地市场政策，使土地在市场上体现自身真正价值，提高土地利用效率。

［1］刘彦随，邓旭升，甘红.我国城市土地利用态势及优化对策［J］.重庆建筑大学学报，2005，27，（03）.

［2］WBCSD.Eco-efficiency；creating more value with less impact［EB/OL］.http：//www.wbcsd.org/Doc-Root/Bug Wjalu0wHL0IMoiYDr/eco-efficiency creating more value，2008-11-01.

［3］诸大建，邱寿丰.生态效率是循环经济的合适测度［C］.中国人口·资源与环境，2006，（05）.

［4］张炳，毕军，黄和平，刘蓓蓓，袁婕.基于DEA的企业生态效率评价：以杭州湾精细化工园区企业为例［J］.系统工程理论与实践，2008，（04）.

［5］宋国军，彭艳坤.基于成都市小城镇土地利用效率的实证分析［J］.统计与决策，2005，（20）.

［6］王筱明，闫弘文.城市土地利用效率的DEA评价［J］.山东农业大学学报（自然科学版），2005，36（04）.

［7］冯达，黄华明，张毅，等.湖南省城市土地利用效率DEA分析［J］.国土资源科技管理，2007，24，（01）.

［8］宋戈，高楠.基于DEA方法的城市土地利用经济效益分析——以哈尔滨市为例［J］.地理科学，2008，28，（02）.

［9］梁红梅，刘卫东，刘会平，等.土地利用社会经济效益与生态环境效益的耦合关系——以深圳市和宁波市为例［J］.中国土地科学，2008，22，（02）.

［10］Reith C C，Guidry M J.Eco-efficiency analysis of an agricultural research complex［J］.Journal of Environmental Management，2003（68）.

［11］Sorvari J，Antikainen R，Eco-efficiency in contaminated land management in Finland-barriers and development needs［J］.Journal of Environmental Management，2009，90，（05）.

［12］游和远，吴次芳，林宁，等.基于数据包络分析的土地利用生态效率评价［J］.农业工程学报，2011，27，（03）.

［13］谢曼曼，李秀霞.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［J］.水土保持通报.2015，（03）.

［14］王良健，韩向华，李辉.等.土地供应绩效评估及影响因素的实证研究［J］.中国人口.资源与环境. 2014，24（10）.

［15］魏权龄.论“打开黑箱评价”的网络DEA模型［J］.数学的实践与认识.2012，42（24）.

［16］齐锡晶，戴子龙，邓李杰，等.沈阳城市土地供应效率的评价与优化［J］.东北大学学报（自然科学版），2009，（11）.

［17］萨仁高娃，宋戈.城市土地供应配置绩效评价研究——以湖北省武汉市为例［J］.中国国土资源经济，2010，（03）.

［18］李宏芸，杨庆媛，牟廉明，藏波.基于DEA模型的重庆市土地供应经济效率分析［J］.西南师范大学学报（自然科学版），2012，（06）.

［19］张煊，王国顺，王一苇.生态经济效率评价及时空差异研究［J］.经济地理，2014，（12）.

［20］陈翔，肖序.中国工业产业循环经济效率区域差异动态演化研究与影响因素分析——来自造纸及纸制品业的实证研究［J］.中国软科学，2015，（01）.

［21］Wang ZH，Feng C.The impact and economic costs of environmental regulation on energy utilization in China［J］.Applied economics，2014（46）.

［22］Wang ZH，Feng C，Zhang B.An empirical analysis of China’s energy efficiency from both static and dynamic perspectives［J］.Energy，2014（74）.

［23］Chen CM，Delmas MA.Measuring Eco-Inefficiency：A New Frontier Approach［J］.Operations Research，2012（5）.

［24］Fare R，Grosskopf S，Lovell CAK，Pasurka C. Multilateral Productivity Comparisons When Some Outputs are Undesirable：A Nonparametric Approach［J］.The Review of Economics and Statistics，1989（71）.

［25］陈诗一.中国的绿色工业革命：基于环境全要素生产率视角的解释（1980-2008）［J］.经济研究，2010，（11）.

［26］程昀，杨印生.矩阵型网络DEA模型及其实证检验［J］.中国管理科学，2013，（05）.

［27］Chung YH，Fare R，Grosskopf S.Productivity and undesirable outputs：Adirectional distance function Approach［J］.Journal of Environmental Management，1997（3）.

［28］张志辉.中国城市土地利用效率研究［J］.数量经济技术经济研究，2014，（07）.

［29］吉新峰，安树伟.西部大开发以来我国西部地区经济格局变动研究［J］.西南大学学报（社会科学版），2010，36（1）.

［30］张军涛，孙振华，张明斗.中国城市土地利用效率的动态测度及影响因素——基于DEA-Tobit两步法的分析［J］.数学的实践与认识，2014，（11）.

［31］王丽娜，李世平.沈阳市城市土地利用效率评价及影响因素分析［J］.水土保持研究，2014，（05）.

［32］胡亦琴.农地市场的制度缺失与政府规制研究［J］.宏观经济研究，2008，（11）.

责任编辑 郁之行

F301.24

A

1003-8477（2016）10-0074-08

洪开荣（1964—），中南大学商学院教授、博士生导师；李博（1993—），中南大学商学院硕士研究生。

国家自然科学基金“房地产征用补偿极端争议的组合性均衡评价及其实验研究”（71671187）；国家社会科学基金“产能过剩矛盾突出的行业发展趋势和调整化解对策研究”（13&ZD024）。