基于容积率指数和单要素DEA方法的工业用地利用效率区域差异研究

引用本文

陈伟, 彭建超, 吴群. .基于容积率指数和单要素DEA方法的工业用地利用效率区域差异研究.自然资源学报, 2015,30(6): 903-916
CHEN Wei, PENG Jian-chao, WU Qun. .Regional Differences of Industrial Land Use Efficiency Based On Volume Rate Index and Sub-Factor DEA Method.Journal of Natural Resources,2015,30(6): 903-916 复制到剪切板

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基于容积率指数和单要素DEA方法的工业用地利用效率区域差异研究

陈伟^1,², 彭建超², 吴群^2*

1. 西北农林科技大学经济管理学院,陕西杨凌 712100

2. 南京农业大学中国土地问题研究中心,南京 210095

第一作者简介：陈伟（1986- ）,男,山东博兴人,讲师,博士,主要从事土地经济与评价方面研究。E-mail: chen_wei@nwsuaf.edu.cn

*通信作者简介：吴群（1964- ）,男,江苏兴化人,教授,博士生导师,主要从事土地经济与管理、不动产评估与管理等方面研究。E-mail: wuqun@njau.edu.cn

收稿日期:2014-04-24 网络出版日期:2015-06-20

基金:国家自然科学基金重点项目（71233004）,江苏省普通高校研究生科研创新计划项目（CXLX13_299）

摘要

从土地利用无差异比较的角度出发,在阐释土地利用差异性比较的思路后,构建容积率指数（ VRI）分析了不同区域工业用地利用强度变化,并消除工业产业结构对不同区域工业用地面积的影响,在此基础上利用单要素DEA方法分析了全国不同区域工业用地利用效率的特征及变化趋势。研究结果表明： VRI高的区域多分布在东南沿海地区, VRI低的区域多分布在中西部地区,并且东部地区 VRI呈下降趋势;工业用地面积修正后,工业用地利用效率增大的区域多集中在中西部地区,工业用地利用效率下降的区域主要出现在东南沿海地区;以长江三角洲和珠江三角洲为主的东南沿海经济发达地区工业用地利用效率明显高于中西部地区;变异系数反映出区域间工业用地利用效率的差异程度正在逐渐缩小,工业产出的不均衡程度大于工业用地配置的不均衡程度。

关键词: 容积率指数; 工业用地利用效率; 区域差异; 单要素DEA方法

中图分类号:F293.2 文献标志码:A 文章编号:1000-3037(2015)06-0903-14

Regional Differences of Industrial Land Use Efficiency Based On Volume Rate Index and Sub-Factor DEA Method

CHEN Wei^1,², PENG Jian-chao², WU Qun²

1. College of Economics and Management, Northwest A & F University, Yangling 712100, China

2. China Land Problem Research Center, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, China

Abstract

The aims of this paper are to illustrate the meaning and method of comparing industrial land use efficiency in different regions by eliminating the industrial land area differences caused by industrial structures, thus to improve the level of industrial land use efficiency assessment. We select the land use intensity as an effective tool to eliminate the effect of industrial land area differences, and explain method of comparing industrial land use efficiency under the situation of no intensity differences. Then we build a “Volume rate index”( VRI) to reflect the land use intensity differences characterized by industrial output, and use it to calculate the comparable areas of industrial land in different regions, achieving the industrial land comparison with no intensity differences. Finally, in order to grasp the full extents of industrial land use in different regions, we make 30 provinces as macro DMUs to measure the industrial land use efficiency using sub-factor DEA method. The data used includes industrial input and output from 2001 to 2011. The results indicate that industrial land in many provinces has not been fully utilized, and there is a massive waste of industrial land area. The areas which have higher VRI distribute in southeast coastal region, and lower VRI areas generally locate in midwest region. After correction of industrial land area, the provinces whose industrial land use efficiency increase are mainly in the midwest region, and the provinces whose industrial land use efficiency decrease are mainly in the southeast coastal region. The changes of industrial land use efficiency and VRI have a negative correlation. China’s industrial development has a significant regional gradient difference, that the industrial land use efficiency in the Yangtze River Delta and Pearl River Delta are significantly higher than that in the central and western regions. The coefficient of variation reflects that the imbalance of industrial output is greater than the imbalance of industrial land configuration among regions, while at the same time it reflects that regional gap of land use efficiency is gradually narrowing.

Keyword: volume rate index; industrial land use efficiency; regional differences; sub-factor DEA

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中国改革开放30余年的高速工业化进程, 取得了令世人瞩目的成就, 实现了由农业大国向工业大国的转变, 工业化极大地带动了我国社会经济的快速发展, 但长期以来支撑我国工业化发展的却是低廉的工业用地价格和粗放的用地方式。我国工业用地利用效率较低, 工业用地项目容积率只有0.3~0.6, 而发达国家一般是1.0^[1]。2011年341个国家级开发区工业用地综合容积率仅为0.83, 其中, 51个开发区工业用地综合容积率在0.5以下^[2]。工业化水平领先的上海市, 2009年工业用地产出强度仅为30.77× 10⁸元/km², 与新加坡（2007年, 23.29× 10⁸美元/km²）、伦敦（2005年, 工商业用地, 38.64× 10⁸美元/km²）、东京（2007年, 2 489× 10⁸日元/km²）^{[3, 4]}等发达国家大城市相比, 上海市工业用地产出效益只有它们的几分之一或十几分之一。然而, 我国的快速城镇化和工业化进程还将持续较长一段时期, 据预测, 到2020年我国城镇化率将达58%, 建设用地供需矛盾的严峻形势在短期内将难以改变^[5], 而工业用地仍将是推动城镇化和工业化发展的车轮, 不断提升工业用地利用效率, 能为我国经济持续发展提供源源不断的动力, 是解决“ 保障发展与保护资源” 两难问题、实践科学发展观的重要举措。

目前, 对工业用地利用效率的研究尚没有相对一致的方法, 现有研究多从工业用地地均产出^[6]、建设控制指标比较^[7]、规模扩张特征^{[8, 9]}等方面进行量化, 或采用集约利用评价方法^{[10, 11]}间接反映工业用地利用的效率特征。尽管也有学者采用DEA方法从不同尺度对工业用地利用效率进行研究^{[12, 13]}, 但本质上分析的是区域工业生产系统的效率, 不能有针对性地反映工业用地的利用程度。此外, 国内外学者也深入探讨了工业用地规划^[14]、出让方式与产权差异^[15]、政府治理^{[16, 17]}、土地市场^[18]等因素对工业用地利用效率的影响。通常产业园区内的工业用地更有效率^[19], 但国内很多开发区并未表现出较高的工业用地利用效率^[20]。虽然学术界普遍认为不同区域因经济发展水平和产业结构不同, 土地利用水平的比较研究是应该存在差异的, 但目前少有人去关注土地利用的差异性比较问题。李双异等^[21]考虑到区域自然条件、经济发展水平和土地利用水平存在一定的差异, 在研究中对评价因子标准值和权重在不同地区采用了不同的标准。顾湘^[22]认为自然条件和经济发展造成的地区差异性是在土地利用评价中不可不考虑的问题, 在研究中按照各地经济社会发展水平和土地利用水平对研究区域进行了划分。李昌峰等^[23]对长江三角洲地区土地利用水平与经济发展的空间相关性研究也表明两系统存在显著的相关性。陈伟等^[24]在评价工业用地利用水平时提出了产业差异修正的基本思路。鉴于此, 本文在前人研究的基础上, 首先解释了土地利用比较的区域差异性问题, 通过构建容积率指数来反映区域间工业用地利用强度的差异, 消除工业产业结构对不同区域工业用地面积的影响, 然后利用单要素DEA方法进行工业用地利用效率的测度和分析。在促进工业用地区域间优化配置和利用效率提高的同时, 对完善土地利用比较研究的内涵和方法也有重要意义。

1 理论与研究方法

1.1 理论阐释

严格来说, 土地利用行为的比较研究可以分为两类：一类是不考虑地区或工业行业间土地利用强度差异进行的比较研究, 可以称为有差异研究, 另一类是考虑地区或工业行业间土地利用强度差异并进行差异消除的比较研究, 可以称为无差异研究。有差异视角下的土地利用比较研究有助于掌握不同地区、不同工业行业真实的土地利用水平, 能够为不同地区制定有利于节约用地、提高用地效率的产业发展政策和土地利用政策提供理论依据。无差异视角下的土地利用比较研究有助于掌握不同地区或不同行业现状可比的土地利用水平, 能够为不同地区加强现状工业用地的管理提供理论依据。

当前多数学者在进行土地利用行为的比较研究时往往没有明确界定可比性的问题, 多是基于有差异的比较基础展开, 就土地利用的表象进行评价比较。如在比较土地利用规模和结构相似但产业结构和经济发展水平存在差异的A、B两地时（如图1, 土地利用有差异比较Ⅰ ）, 在不考虑经济发展和产业结构等条件差异影响的情况下, 一般可以预期得到经济发展好的地区土地利用效果较好的结果。就地方工业经济的发展来说, 受资源禀赋、经济区位、社会历史等多方面条件的影响, 地方工业产业的选择并不是完全自主的。产业结构的差异也反映出不同地区在接受产业转移过程中, 所处的产业梯度层次不同, 经济发展好的地区产业层次相对较高, 主导产业主要以高新技术、装备制造、新兴产业等为主, 这些产业具有较高的土地产出能力; 而经济发展较差地区产业层次相对较低, 主导产业主要以纺织、食品、化工等传统行业为主, 土地产出能力相对较低, 但是并不能否认经济发展较差地区实现了与产业结构相匹配的较优的土地利用状态。也就是说, 不同工业行业的土地利用行为是存在差异的, 土地利用行为的差异一定程度上导致了工业用地利用效率的观测差异。

在区域间土地利用行为进行无差异比较时, 应具备可比的外部条件, 即相同的资源禀赋状况、经济发展水平和产业结构水平。从土地利用投入的角度来说, 地区经济发展水平和资源禀赋状况的差异是影响土地利用行为不可比的根本原因, 而因产业结构差异的存在导致不同工业行业土地利用强度不同是土地利用行为不可比的直接原因, 由于不同工业行业生产工艺、生产流程及生产设备的差异, 在相同产出条件下必要用地量是不同的, 产业结构差异的存在必然导致不同地区土地利用行为的效果不同, 如产出相同的情况下, 通信电子行业的必要用地量显然低于石油化工、机械制造等行业, 进而有较好的土地利用效果。对不同工业行业土地利用强度进行平等考量和修正处理, 应是对不同区域或不同行业进行土地利用行为无差异比较的重要前提。如在进行A、B两地土地利用行为比较时, 应对产业结构等因素进行差异修正, 使其达到可比条件（如图1, 土地利用无差异比较Ⅱ ）。

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	图1 区域间土地利用行为比较理论示意Fig. 1 Theory diagram of land uses in different regions

1.2 研究方法

1.2.1 容积率指数构建

基于上述理论分析, 本文曾试图从工业行业角度, 消除土地利用强度的行业间差异, 但在省域层面缺乏分行业的工业用地统计数据, 这一无差异比较研究的思路尚不可行。因此, 本文尝试构建容积率指数（Volume Rate Index, VRI）来实现区域间工业用地利用强度的整体可比, 并利用其将各省份工业用地实际面积换算为标准用地面积。构建容积率指数的一个重要假设是各省份的工业产出与工业用地具有匹配和对应关系, 即工业产出的总量变化与工业用地的规模变化是一致的, 并且区域内不同工业行业的产出规模与承载其进行工业生产的工业用地规模的变化也是相一致的。在构建容积率指数时, 主要借助2008年国土资源部发布的《工业项目建设用地控制指标》, 确定不同工业行业的容积率控制标准, 由于各省份经济发展水平及工业生产技术存在差异, 工业用地容积率控制标准应该是有区别的, 但《工业项目建设用地控制指标》中没有给出容积率控制标准的区域差异修正系数, 且本文较难获取到相关数据修正同一工业行业在不同区域产出能力及用地强度的差异, 故所尝试建立的容积率指数未能纳入这些因素导致的土地利用强度差异影响。

1）容积率换算系数确定

首先依据《工业项目建设用地控制指标》中容积率控制标准的下限值来编制工业行业的容积率换算系数, 容积率换算系数反映了不同工业行业单位土地利用面积的相对比例。利用不同工业行业与容积率控制标准之间的对应关系, 可以建立工业行业间的容积率换算系数RH_ik, 计算公式为：

$\begin{matrix} R H_{ik} = R L_{i} / R L_{k} \end{matrix}$ （1）

式中：RL_i为行业i的容积率控制值, RL_k为行业k的容积率控制值。通过计算可分别获得30个制造业大类行业间的容积率换算系数矩阵, 通过该矩阵可以以任意大类行业为基准行业, 比较得到其他行业的单位用地面积相对值。

2）容积率指数公式表达

用ZC_nti表示地区n第t年制造业大类行业i的工业生产总值（或工业增加值）, 用m表示地区n涉及的制造业行业大类数量（本文计算中, 各省份m均等于30）, 则地区n第t年的容积率指数VRI_nt可以表示为：

$\begin{matrix} VR I_{nt} = \frac{\overset{m}{\sum_{i = 1}} Z C_{nti} \times R H_{ik}}{\overset{m}{\sum_{i = 1}} Z C_{nti}} \end{matrix}$ （2）

从公式（2）可以看出, 本文构建的容积率指数反映了不同地区以工业产出表征的土地利用强度差异。由于基准行业k的选择不同, 容积率换算系数的差异将直接影响容积率指数的大小。选择容积率控制标准较低的基准行业得到的容积率指数将大于选择容积率控制标准较高的基准行业得到的容积率指数。

《工业项目建设用地控制指标》中的容积率控制标准下限值介于0.5~1.0之间, 当选择下限最大值为1.0的行业作为基准行业时, VRI∈ [0, 1], 当选择下限最大值为0.5的行业作为基准行业时, VRI∈ [0, 2]。无论选择容积率控制标准高的行业还是控制标准低的行业, VRI越小, 说明该地区工业结构整体上更偏重于土地利用强度低的行业; VRI越大, 说明该地区工业结构整体上更偏重于土地利用强度高的行业。并且, 当VRI变大时说明该地区工业结构正在向土地利用强度高的行业转变。

当然, 容积率指数主要依赖《工业项目建设用地控制指标》中确定的全国不同工业行业的容积率控制标准计算得到, 而容积率控制标准仅在一段时期内起到约束作用, 伴随区域社会经济的发展和生产技术的进步, 容积率控制标准是逐渐提高的, 容积率指数也就会随之发生变动。因此, 利用本方法计算得到容积率指数不是恒定的, 使用不同时期的容积率控制标准将会得到不同的容积率指数, 但这并不影响容积率指数对区域工业用地利用强度的反映。

3）区域标准用地计算

标准用地面积是将各地区的实际工业用地面积根据容积率指数折合后的用地面积, 是一种衡量各地区工业用地总量的可同度量的标准单位, 折合后的标准用地面积消除了土地利用强度差异, 可以实现不同地区工业用地的总量比较。在得到各地区VRI的基础上, 地区n第t年的工业标准用地面积BD_nt即可表示为：

$\begin{matrix} B D_{nt} = S D_{nt} \times VR I_{nt} \end{matrix}$ （3）

式中：SD_nt即为地区n第t年的工业用地实际面积。

1.2.2 单要素DEA测度模型

传统的规模报酬可变（VRS）和规模报酬不变（CRS）的DEA模型可以从厂商（企业或农户等）角度对生产技术效率进行测度, 基本原理是生产者的实际生产点偏离了生产可能性边界, 从而出现效率损失。生产技术的无效率一般归结为管理无效率, 而管理无效率又涉及生产投入的多种要素管理, 对不同生产要素管理目标的不同将导致不同要素效率出现差异, 但从生产者技术无效率的观点出发并不能判断决定技术无效率的关键因素来自哪种生产要素的管理无效率^[25]。本文研究的工业用地利用效率是在保持产出和其他生产投入要素不变的情况下, 分析工业用地利用的充分程度, 因此, 借鉴Speelman等^[26]进行灌溉用水效率的研究方法, 利用单要素DEA测度方法有针对性地分析工业用地利用效率。

将每个省份看作是一个工业生产的决策单元, 各省份使用相同种类的投入生产得到相同种类的产出。假设有N个决策单元, 每个决策单元有K种投入和M种产出, 对于决策单元i来说, 用列向量x_i和y_i分别表示投入和产出。对于所有N个决策单元, X表示K× N阶投入矩阵, Y表示M× N阶产出矩阵, $\begin{matrix} λ \end{matrix}$ 表示一个 $\begin{matrix} N \times 1 \end{matrix}$ 的常数向量, N(1)表示元素为1的 $\begin{matrix} N \times 1 \end{matrix}$ 阶向量。用 $\begin{matrix} θ_{i}^{g} \end{matrix}$ 表示第i个省份的工业用地利用效率（GE）的得分变量, 可通过求解下列线性规划模型得到：

$\begin{matrix} G E_{i} = \min_{θ, λ} θ_{i}^{g} \\ \begin{matrix} s.t. & - y_{i} \end{matrix} + Yλ \geq 0 \\ \begin{matrix} \end{matrix} θ_{i}^{g} x_{i}^{g} - X^{g} λ \geq 0 \\ \begin{matrix} \end{matrix} x_{i}^{n - g} - X^{n - g} λ \geq 0 \\ \begin{matrix} \end{matrix} N (1 \overset{′}{)} λ = 1 \\ \begin{matrix} \end{matrix} λ \geq 0 \end{matrix}$ （4）

公式（4）中：第一个约束条件限制决策单元i的产出不大于生产前沿面上的决策单元; 第二个约束条件中, 矩阵 $\begin{matrix} x_{i}^{g} \end{matrix}$ 和 $\begin{matrix} X^{g} \end{matrix}$ 仅指土地资源投入; 第三个约束条件中, 矩阵 $\begin{matrix} x_{i}^{n - g} \end{matrix}$ 和 $\begin{matrix} X^{n - g} \end{matrix}$ 是指除土地资源之外其他工业生产投入要素; 第四个约束条件是一个凸约束限制, 表明该模型是规模收益可变（VRS）的, 如果没有这个凸约束限制, 则该模型是规模收益不变（CRS）的。第二、第三个约束条件表达了在保持现有技术水平下, 控制产出及其他投入要素数量不变, 求取土地资源单一生产要素的效率。 $\begin{matrix} θ_{i}^{g} \end{matrix}$ 无量纲, 且0< $\begin{matrix} θ_{i}^{g} \end{matrix}$ ≤ 1, 当 $\begin{matrix} θ_{i}^{g} \end{matrix}$ =1时, 表示第i个省份处于生产前沿面上, 是生产有效点, 在不减少产出的情况下不能够减少土地资源投入数量; 当 $\begin{matrix} θ_{i}^{g} \end{matrix}$ ≠ 1时, 表示第i个省份不在生产前沿面上, 土地资源利用无效率, 理论上存在节省土地资源的可能。

2 数据来源与处理

为了使测算与分析结果更具现实意义和研究参考价值, 基于工业生产的地区差异性分别将中国30个省份（不包括港澳台、西藏）抽象化为具有相同投入产出指标体系的工业生产单元。在变量选取方面, 选择土地面积（G）、劳动力规模（L）和固定资本存量（C）作为工业生产投入变量, 选择工业总产值（Y）作为产出变量。

2.1 数据来源

全国各省份工业总产值、从业人数、固定资本存量、工业用地等数据主要来源于《中国城市统计年鉴》（2002— 2012年）、《中国城市建设统计年鉴》（2001— 2011年）。全国各省份分行业工业总产值数据主要来源于各省份《统计年鉴》（2002— 2012年）。其他相关数据来源于《中国统计年鉴》（2002— 2012年）、《中国区域经济统计年鉴》（2002— 2012年）等。

2.2 数据处理

全国各省份工业总产值、从业人数、固定资本存量、工业用地等数据以2001年全国地级以上城市为基础汇总得到, 未包含2002— 2011年新设立的地级城市, 由于部分城市数据缺失或异常, 剔除了广东省深圳、阳江、东莞、揭阳、云浮5市和四川省宜宾市。此外, 由于西藏设市城市仅有拉萨市, 且数据缺失严重, 本文在相关研究中未将西藏包含在内。因此, 本文数据共涉及261个地级以上城市。其中：① 城市工业用地面积核算了全国地级以上城市市辖区工业用地面积, 并汇总形成省级行政区工业用地面积。② 工业劳动力核算了地级以上城市市辖区工业年从业人员平均数, 并汇总形成省级行政区工业劳动力数量, 由于难以获得各城市劳动力教育水平等数据, 故此数据没有包含劳动力质量上的差异。③ 固定资本存量数据参考张海洋^[27]、姚志毅等^[28]的方法, 核算了地级以上城市市辖区工业资本净现值情况, 并汇总形成省级行政区工业固定资本存量。由于难以获取到市辖区层面的工业固定资产投资价格指数, 采用《中国统计年鉴》（2002— 2012年）中的各省份固定资产投资价格指数, 近似替代工业固定资产投资价格指数, 将历年各省份工业固定资本存量统一换算到2001年价格水平。④ 工业总产值核算了地级以上城市市辖区工业总产值情况, 并汇总形成省级行政区工业总产值。由于较难获取统一的工业总产值指数来构建工业总产值价格平减指数, 采用《中国区域经济统计年鉴》（2002— 2012年）以及历年各省份《统计年鉴》中的各省份及各地级以上城市历年工业增加值及工业增加值指数构建工业增加值价格平减指数, 近似替代工业总产值价格平减指数, 将历年各省份工业总产值统一换算到2001年价格水平。

3 结果与分析

3.1 容积率指数区域差异分析

本文分别设定容积率控制标准相对较低的石油加工、炼焦及核燃料加工业（容积率≥ 0.5）和容积率控制标准较高的通信设备、计算机及其他电子设备制造业（容积率≥ 1）作为基准行业, 使用30个省份2001— 2011年各工业大类行业的工业总产值, 并结合各工业大类行业与两个基准行业的容积率换算系数, 分别计算得到各省份2001— 2011年的容积率指数（VRIⅠ 和VRIⅡ ）。

在图2中, 比较了2011年全国30个省份的容积率指数, 可以看出, VRIⅠ 整体介于1.2~2.0之间, VRIⅡ 整体介于0.6~1.0之间。2011年, VRIⅠ 均值为1.491, VRIⅡ 均值为0.746, 其中, 黑龙江（VRIⅠ =1.935, VRIⅡ =0.968）在全国处于领先地位, 工业产业结构中土地利用强度高的行业占比最大, 山西（VRIⅠ =1.283, VRIⅡ =0.642）工业产业结构中土地利用强度高的行业占比最小。整体来看, VRI高的省份更多地分布在我国的东南沿海地区, VRI低的省份更多地分布在我国的中西部地区, 与区域经济发展水平和产业层次差异存在正相关, 并且反映出我国东南沿海地区工业产业结构中土地利用强度高的行业占比整体高于中西部地区。

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	图2 2011年全国各省份容积率指数比较Fig. 2 VRI of each province in 2011

图3显示了全国不同区域¹( 东部地区包括北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南10省（市）; 中部地区包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南6省; 西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆11省（市、区）; 东北地区包括辽宁、吉林和黑龙江3省。)2001— 2011年容积率指数（VRIⅠ ）的变化情况。可以明显发现, 2004年之前, 东部地区VRI高于其他三个区域, 2004年之后东北地区VRI超过东部地区。东部地区近些年来VRI整体表现出下降趋势, 说明东部地区工业结构中土地利用强度低的行业规模占比正在逐渐增加。中部和西部地区VRI变化趋势相近, 整体上呈“ U” 型变化, 其中, 中部地区2001— 2004年处于下降状态, 2004— 2008年相对稳定, 2008年后呈上升趋势; 西部地区2001— 2006年处于下降状态, 2006— 2008年相对稳定, 2008年后呈上升趋势。而东北地区自2001年开始, 基本处于稳步上升状态, 地区工业结构中土地利用强度高的行业规模占比在逐渐增加。

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	图3 2001— 2011年全国不同区域容积率指数变化（VRIⅠ ）Fig. 3 Trends of VRI in different regions from 2001 to 2011

3.2 城市工业用地利用效率区域差异分析

在进行工业用地利用效率测度之前, 首先将各省份实际工业用地面积依据公式（3）并结合3.1节得到的VRIⅠ 和VRIⅡ , 计算各省份标准用地面积Ⅰ 和标准用地面积Ⅱ 。然后, 分别采用工业用地实际面积、标准用地面积Ⅰ 和标准用地面积Ⅱ , 通过编写程序代码在GAMS 22.0软件中实现单要素DEA方法工业用地利用效率的测算。本文将DEA-CRS、DEA-VRS模型的测度结果与单要素SFA方法测度结果采用Pearson相关系数、配对样本t检验等方法进行综合比较分析后, 发现DEA-CRS所得结果能够更准确地反映本文研究目的, 限于篇幅, 具体过程不再赘述。故下文选择DEA-CRS模型的测度结果进行分析。

1）面积修正前后工业用地利用效率比较

在表1中显示了分别以工业用地实际面积、标准用地面积Ⅰ 和标准用地面积Ⅱ 测算的工业用地利用效率, 及面积修正前后的效率变化情况。可以发现, 容积率指数基准行业的选择不会对工业用地利用效率测度产生影响, 主要因为本文构建的容积率指数在选择不同基准行业时, 仅反映了容积率控制指标之间的比例关系。

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	图4 工业用地利用效率变化幅度区域分布Fig. 4 Regional distribution of industrial land use efficiency change

从表1可以看出, 全国各省份工业用地利用都不充分, 均不同程度地存在工业用地过度投入情况。采用标准用地面积并未导致工业用地利用效率发生剧烈变化, 这也反映出在土地利用强度之外还有众多因素能够决定和影响工业用地利用效率。整体来看, 采用标准用地面积后工业用地利用效率增大了0.018, 但不同省份间表现出相异的变化规律, 25个省份工业用地利用效率增大, 5个省份工业用地利用效率下降。甘肃、新疆、山西、辽宁等省份工业用地利用效率相对提高较大, 黑龙江工业用地利用效率相对下降最大。将表1中各地区工业用地利用效率按变化幅度分成四组并标示在图4中, 各组划分标准为：效率增加大（0.035~0.066）, 效率增加较大（0.011~0.028）, 效率增加较小（0.005~0.010）和效率下降（-0.052~-0.001）。从图4中可以看出, 工业用地利用效率增加大和较大的省份在我国中西部地区分布较为集中, 而工业用地利用效率下降的省份主要出现在东南沿海地区, 结合图2中各省份容积率指数分布可以发现, 工业用地利用效率增加的地区恰恰多为VRI较小的地区, 而工业用地利用效率下降的地区多为VRI较大的地区, 由此可说明, 不同地区工业用地利用强度差异确实影响了区域间工业用地利用效率的比较, 并且工业用地利用效率的无差异比较方法能够在一定程度上剔除工业用地利用强度差异导致的影响, 从而反映区域间相对可比的工业用地利用水平。

表1 2001— 2011年全国各省份工业用地利用效率均值 Table 1 The average industrial land use efficiency of different provinces

2）工业用地利用效率聚类分区分析

我国自东向西, 工业用地利用效率存在较明显的区域梯度变化, 并且同一区域不同省份之间也存在较大差异, 为进一步了解省份间的差异特征, 采用系统聚类方法, 将使用标准用地面积测算得到工业用地利用效率进行区域划分。利用统计软件SPSS 20.0实现系统聚类分析, 计算个体距离运用平方欧式距离方法, 类间距采用组间平均连锁距离方法来反映个体与小类间的亲疏程度。

根据聚类分析结果, 将30个省份划分为3个效率区, 按工业用地利用效率的高低依次是工业用地利用高效区、工业用地利用中效区和工业用地利用低效区（表2）。从测度结果的均值情况来看, 三类区域的效率范围是：0.996（广东）~0.757（江苏）, 0.664（山东）~0.550（云南）, 0.499（新疆）~0.218（贵州）。在表2中, 同时列出了2001— 2011年工业用地单要素生产率²（单要素生产率计算公式为：工业用地单要素生产率=工业总产值/工业用地面积（10⁸元/km²）。）均值的系统聚类分析结果, 三个效率区的工业用地生产率范围分别是：56.48（天津）~34.72（山东）, 30.44（辽宁）~22.20（湖北）, 20.05（新疆）~11.02（宁夏）。

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	图5 工业用地利用效率与生产率聚类分区Fig. 5 Clustering results of industrial land use efficiency and productivity

通过比较两个评价指标的聚类结果可以看出, 两者之间既具有整体的相似性, 也表现出一定差异, 整体来看, 东南沿海经济发达省份无论是工业用地利用效率还是工业用地生产率都明显领先中西部地区, 中西部地区多数省份都位于工业用地利用低效区。对于工业用地来说, 单要素生产率仅仅衡量了土地投入与工业产出之间的比例关系, 并没有考虑其他生产要素的配合影响, 不能体现技术效率的真实变化, 在土地要素投入不变的情况下, 工业用地生产率的提高往往是由资本、劳动等生产要素的投入变化引起的。工业用地利用效率则是在考虑全部生产要素的条件下, 控制资本、劳动等生产要素及产出数量后, 考察工业生产技术有效时工业用地的目标投入面积与实际投入面积之间的关系, 在方法上更能反映土地要素本身的利用特征。以山东省为例, 本地劳动力资源丰富, 重工业基础雄厚, 工业用地规模大, 在众多生产要素的共同投入下, 工业用地生产率聚类结果显示其位于利用高效区, 但工业用地利用效率的聚类结果显示其位于利用中效区, 说明在现有工业产出水平下, 与工业用地利用效率高的地区相比, 土地资源存在过度投入, 利用效率较低。而海南省的聚类结果则显示出其工业用地单要素生产率仅处于利用中效区, 但在现有的资本、劳动等其他要素的投入水平下, 工业用地利用充分, 达到了较高的利用效率。

表2 工业用地利用效率与生产率聚类分区结果比较 Table 2 Clustering results of industrial land use efficiency and productivity

图5显示了各省份工业用地利用效率和生产率的聚类分区情况, 从图中不难看出, 工业用地利用高效区均位于东部及东南部沿海地区, 尤其以长江三角洲和珠江三角洲地区为主, 出现这一结果是不难理解的, 这些省份工业经济发达程度明显高于中西部地区, 可以说这些省份处在我国工业产业梯度的最高层次, 装备制造、电子通信、医药、新能源等高附加值、高技术产业发展迅速, 外商投资、港澳台投资密集, 工业生产技术和管理水平都非常高。此外, 这些省份建设用地开发程度较高, 土地资源供需矛盾尖锐, 工业用地市场化水平较高。众多因素共同促使这些省份工业用地利用强度大、产出能力强, 投入产出效率高。从工业用地利用效率来看, 利用中效区主要包括了辽宁、山东、北京以及云南四省市, 其中, 辽宁、山东两省均为我国传统工业基地, 工业用地规模大, 重工业水平高, 与长江三角洲、珠江三角洲地区的省份相比, 工业用地利用效率略显不足; 北京作为我国首都, 也具备较强的工业基础, 近年来产业转型迅速, 随着第三产业的快速发展, 工业规模占比逐渐缩小, 但工业用地利用效率需要进一步提升; 云南省是中西部地区唯一进入工业用地利用中效区的省份, 尽管工业化水平较落后, 但国有企业、大中型企业占比较高, 在当前投入水平下, 工业用地得到较充分利用。工业用地利用低效区包括了我国中西部地区的绝大多数省份, 及河北、吉林、黑龙江等东部和东北地区省份。

3）工业用地利用效率区域差异分析

图6(a)和(b)分别显示了不同分区方法下2001— 2011年我国工业用地利用效率的变化趋势。从传统分区来看, 东部地区工业用地利用效率明显高于其他三个区域, 东北地区次之, 中西部地区趋于一致, 效率水平整体相对最低。2001— 2011年各区域工业用地利用效率波幅较小, 东部地区均值围绕0.8上下波动, 多数年份在0.8以下, 2005年效率最高, 达到0.874; 东北地区主要在0.4~0.5之间上下波动, 2003年效率最高, 达到0.521; 中西部地区集中分布在0.3~0.4之间, 区别较小, 其波动趋势与东北地区较一致, 历年均值显示西部地区略高于中部地区。从聚类分区来看, 历年三个效率区的效率平均值没有交叉, 具有明显的梯度差异, 且离散程度较稳定。由于利用高效区与东部地区、利用低效区与中西部地区省份重合度较大, 导致相关曲线表现出较一致的特征。2001— 2011年各区域工业用地利用效率波幅较小, 利用高效区效率均值围绕0.9上下波动, 多数年份在0.9以下, 2004年效率最高, 达到0.979; 利用中效区效率均值围绕0.6上下波动, 2009年效率最高, 达到0.700; 利用低效区效率均值集中分布在0.3~0.4之间, 波动较小, 2003年效率最高, 达到0.372。

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	图6 2001— 2011年工业用地利用效率变化趋势Fig. 6 Trend of industrial land use efficiency by different zoning methods

为了客观反映各区域工业用地利用效率的差异水平, 分别以各省份工业用地面积和工业总产值作为权重, 计算各区域2001— 2011年工业用地利用效率加权变异系数CV_land和CV_output。变异系数以相关区域各省份工业用地利用效率的平均值作为标准, 反映相对于这个标准加权偏差的平均程度, 变异系数越大, 表明各省份之间效率的平均差异程度越高。由图7可见, 各区域的CV_land和CV_output具有相同的变化趋势, 由于利用低效区包含省份较多, 导致其内部效率平均差异程度明显高于利用高效区和中效区, 整体表现出差异程度不断缩小的趋势。利用高效区内部平均差异波幅较大, 分别以2004和2008年为波谷和波峰振荡变化。利用中效区内部效率平均差异较小, 稳定中有小幅增长。比较CV_land和CV_output同样可以看出, 利用高效区和利用低效区CV_output值整体高于CV_land值, 说明工业产出的不均衡程度大于工业用地配置的不均衡。

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	图7 2001— 2011年聚类分区工业用地利用效率变异系数变化趋势Fig. 7 Trend of the coefficient of variation for each cluster

4 结论与讨论

本文基于土地利用水平差异性比较的思想, 在对差异性比较思路进行探讨后, 通过构建容积率指数来反映区域间工业用地利用强度的差异, 并消除工业产业结构对不同区域工业用地面积的影响。在此基础上, 借助单要素DEA方法测度和分析了全国不同区域工业用地利用效率。主要得到以下结论：

1）容积率指数能够客观反映不同地区以工业产出表征的土地利用强度差异, VRI高的省份多分布在我国的东南沿海地区, VRI低的省份多分布在我国的中西部地区, 其中, 黑龙江VRI最高, 山西VRI最低。

2）以2004年为界, 之前东部地区VRI最高, 之后东北地区VRI最高; 近年来东部地区VRI整体表现出下降趋势, 而中西部及东北地区VRI表现出不同程度的上升趋势。

3）对工业用地实际面积进行修正后, 工业用地利用效率增大的省份多集中在中西部地区, 工业用地利用效率下降的省份主要出现在东南沿海地区, 与VRI的高低呈负相关关系, 说明VRI能够在一定程度上剔除工业用地利用强度差异对利用效率的影响。

4）以长江三角洲和珠江三角洲为主的东南沿海经济发达地区工业用地利用效率明显高于中西部地区。工业用地利用效率聚类分区与传统分区结果的一致性较高, 反映出目前我国区域间工业发展具有较明显的梯度差异, 自东向西工业发展水平逐渐降低。变异系数反映出区域间的差异程度正在逐渐缩小, 工业产出的不均衡程度大于工业用地配置的不均衡。

本文利用容积率指数和单要素DEA方法对我国工业用地利用效率的区域差异进行了分析, 所构建的容积率指数考虑了工业行业间土地利用强度差异对区域工业用地利用比较的影响, 弥补了当前工业用地研究的不足, 所使用的单要素DEA方法能够更加准确地反映土地要素的利用程度, 所得结论将为促进工业用地区域间优化配置和利用效率提高提供重要科学参考。但所提概念及构建的研究方法仅能初步消除因土地利用强度差异导致的工业用地面积差别, 并限于数据可得性等原因, 未能充分考虑区域间经济发展水平、资源禀赋等的差异。土地利用无差异比较研究需要建立更全面的研究思路和方法, 本文尚不能涵盖土地利用强度差异影响的所有方面, 研究思路和方法均需进一步完善, 建立完整的工业用地利用无差异比较方法, 将有助于客观评价不同区域的工业用地利用水平。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

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[1]	车娜. 差别化管理推进工业节约集约用地 [N]. 中国国土资源报, 201210-30. [CHE Na. Differentiated management to promote industrial land saving and intensive. China Land and Resources News , 201210-30. ] [本文引用:1]
[2]	郑凌志, 周建春, 唐健. 中国土地政策蓝皮书(2013) [M]. 北京: 中国社会科学出版社, 2013: 404-415. [ZHENG Ling-zhi, ZHOU Jian-chun, TANG Jian. Blue Book of China's Land Policy(2013). Beijing: China Social Sciences Press, 2013: 404-415. ] [本文引用:1]
[3]	石忆邵, 范胤翡, 范华, 等. 产业用地的国际国内比较分析 [M]. 北京: 中国建筑工业出版社, 2010. [SHI Yi-shao, FAN Yin-fei, FAN Hua, et al. Comparative Analysis of International and Domestic Industrial Land . Beijing: China Building Industry Press, 2010. ] [本文引用:1]
[4]	石忆邵, 彭志宏, 陈永鉴, 等. 国际大都市建设用地规模与结构比较研究 [M]. 北京: 中国建筑工业出版社, 2010. [SHI Yi-shao, PENG Zhi-hong, CHEN Yong-jian, et al. Comparative Study of Construction Scale and Structure of International Metropolitan Land . Beijing: China Building Industry Press, 2010. ] [本文引用:1]
[5]	陈立定. 工业用地供需矛盾及解决途径研究[J]. 改革与战略, 2013, 29(6): 86-89. [CHEN Li-ding. On the supply and demand of industrial land and the solution. Reformation & Strategy, 2013, 29(6): 86-89. ] [本文引用:1]
[6]	汪群芳, 李植斌. 杭州市土地利用结构与效率研究[J]. 国土资源科技管理, 2005, 22(4): 5-9. [WANG Qun-fang, LI Zhi-bin. A study of structure and efficiency of urban land use in Hangzhou city. Scientific and Technological Management of Land and Resources, 2005, 22(4): 5-9. ] [本文引用:1] [CJCR: 0.433]
[7]	黄大全, 林坚, 毛娟, 等. 北京经济技术开发区工业用地指标研究[J]. 地理与地理信息科学, 2005, 21(5): 99-102. [HUANG Da-quan, LIN Jian, MAO Juan, et al. Research on the index system of industrial land in Beijing development areas. Geography and Geo-Information Science, 2005, 21(5): 99-102. ] [本文引用:1] [CJCR: 0.972]
[8]	刘盛和, 吴传钧, 沈洪泉. 基于GIS的北京城市土地利用扩展模式[J]. 地理学报, 2000, 55(4): 407-416. [LIU Sheng-he, WU Chuan-jun, SHEN Hong-quan. A GIS based model of urban land use growth in Beijing. Acta Geographica Sinica, 2000, 55(4): 407-416. ] [本文引用:1] [CJCR: 3.304]
[9]	张宇辰, 孙宇杰. 城市工业用地扩张及其边际效率研究[J]. 江西农业学报, 2012, 24(7): 160-163. [ZHANG Yu-chen, SUN Yu-jie. Study on urban industrial land expansion and its marginal efficiency. Acta Agriculturae Jiangxi, 2012, 24(7): 160-163. ] [本文引用:1] [CJCR: 0.663]
[10]	陈昱, 陈银蓉, 马文博. 湖北省工业用地集约利用综合评价——基于365家典型工业企业的问卷调查[J]. 自然资源学报, 2013, 28(1): 73-80. [CHEN Yu, CHEN Yin-rong, MA Wen-bo. Colligation evaluation of industrial land intensive use in Hubei province: Based on 365 valid questionnaires of typical industrial enterprises. Journal of Natural Resources, 2013, 28(1): 73-80. ] [本文引用:1] [CJCR: 1.841]
[11]	赵小风, 黄贤金, 李衡, 等. 基于RAGA-AHP的工业行业土地集约利用评价——以江苏省为例[J]. 自然资源学报, 2011, 26(8): 1269-1277. [ZHAO Xiao-feng, HUANG Xiang-jin, LI Heng, et al. Evaluation of industrial trades land intensive use with RAGA-AHP: A case study of Jiangsu Province. Journal of Natural Resources, 2011, 26(8): 1269-1277. ] [本文引用:1] [CJCR: 1.841]
[12]	施秧秧. DEA方法与Tobit模型相结合的工业用地效率研究 [D]. 杭州: 浙江大学, 2009. [SHI Yang-yang. On Industrial Land Efficiency Based on DEA Method and Tobit Model. Hangzhou: Zhejiang University, 2009. ] [本文引用:1]
[13]	熊强, 郭贯成. 中国各省区城市工业用地生产效率差异研究[J]. 资源科学, 2013, 35(5): 910-917. [XIONG Qiang, GUO Guan-cheng. Productive efficiency of regional urban industrial land in China. Resources Science, 2013, 35(5): 910-917. ] [本文引用:1] [CJCR: 2.068]
[14]	Meng Y, Zhang F R, An P L, et al. Industrial land -use efficiency and planning in Shunyi, Beijing[J]. Land scape and Urban Planning , 2008, 85: 40-48. [本文引用:1] [JCR: 2.606]
[15]	王克强, 熊振兴, 高魏. 工业用地使用权交易方式与开发区企业土地要素产出弹性研究[J]. 中国土地科学, 2013, 27(8): 4-9. [WANG Ke-qiang, XIONG Zhen-xing, GAO Wei. Research on the relationship between the conveyance mode of industrial land use rights and the output elasticity of land in the development zones. China Land Sciences, 2013, 27(8): 4-9. ] [本文引用:1] [CJCR: 1.142]
[16]	张倩, 王海卉. 工业用地扩张和低效利用机理剖析——以南京市为例[C]//2013中国城市规划年会论文集. 2013. [ZHANG Qian, WANG Hai-hui. Inefficient use of industrial land expansion and dissection: A case study of Nanjing// 2013 China Urban Planning Annual Conference. 2013. ] [本文引用:1]
[17]	张源, 周丽亚. 低效工业用地成因解析及改造策略研究——以深圳为例[M]. 哈尔滨: 黑龙江科学技术出版社, 2007. [ZHANG Yuan, ZHOU Li-ya. Cause Analysis and Transformation Strategy of Inefficient Industrial Land : A Case Study of Shenzhen. Harbin: Heilongjiang Science and Technology Press, 2007. ] [本文引用:1]
[18]	赵欣. 国外工业用地管理模式对我国借鉴研究[J]. 鄂州大学学报, 2008, 15(2): 41-44. [ZHAO Xin. Learn from foreign management mode of land for industrial purpose. Journal of Ezhou University, 2008, 15(2): 41-44. ] [本文引用:1] [CJCR: 0.3]
[19]	Cainelli G. Spatial agglomeration, technological innovations, and firm productivity: Evidence from Italian industry districts[J]. Growth and Change, 2008, 39(3): 414-435. [本文引用:1]
[20]	庄红卫, 李红. 湖南省不同区域开发区工业用地利用效率评价研究[J]. 经济地理, 2011, 31(12): 2100-2104. [ZHUANG Hong-wei, LI Hong. The evaluation research of industrial land use efficiency of different regions development zone in Hunan. Economic Geography, 2011, 31(12): 2100-2104. ] [本文引用:1]
[21]	李双异, 邵永东, 张晓东, 等. 辽宁省工业开发区土地集约利用评价指标体系研究[J]. 国土资源科技管理, 2008, 25(5): 43-46. [LI Shuang-yi, SHAO Yong-dong, ZHANG Xiao-dong, et al. A study of indicator system for intensive land use assessment in industrial development zone of Liaoning Province. Scientific and Technological Management of Land and Resources, 2008, 25(5): 43-46. ] [本文引用:1] [CJCR: 0.433]
[22]	顾湘. 基于地区差异性的江苏沿海发达地区土地集约利用评价研究[J]. 江苏农业科学, 2011, 39(5): 562-565. [GU Xiang. Evaluation of intensive land use in Jiangsu coastal areas based on regional differences. Jiangsu Agricultural Sciences, 2011, 39(5): 562-565. ] [本文引用:1] [CJCR: 0.574]
[23]	李昌峰, 武清华, 张落成. 土地集约利用与经济发展的空间差异研究——以长江三角洲地区为例[J]. 经济地理, 2011, 31(2): 294-299. [LI Chang-feng, WU Qing-hua, ZHANG Luo-cheng. Spatial difference between land intensive use and economic development: Case of the Yangtze River Delta. Economic Geography, 2011, 31(2): 294-299. ] [本文引用:1]
[24]	陈伟, 李阳, 吴群, 等. 基于产业差异修正的工业行业土地集约利用评价研究: 以江苏省为例[J]. 资源科学, 2012, 34(12): 2256-2264. [CHEN Wei, LI Yang, WU Qun, et al. Evaluation of intensive industrial land use based on modification of industrial differences in Jiangsu Province. Resources Science, 2012, 34(12): 2256-2264. ] [本文引用:1] [CJCR: 2.068]
[25]	李新春, 李胜文, 张书军. 高技术与非高技术产业创新的单要素效率[J]. 中国工业经济, 2010(5): 68-77. [LI Xin-chun, LI Sheng-wen, ZHANG Shu-jun. Single factor efficiency analysis in high-tech and non-high-tech industry innovative activities. China Industrial Economics, 2010(5): 68-77. ] [本文引用:1] [CJCR: 3.108]
[26]	Speelman S, D’Haese M, Buysse J, et al. A measure for the efficiency of water use and its determinants: A case study of small-scale irrigation schemes in North-West Province, South Africa[J]. Agricultural Systems, 2008, 98(1): 31-39. [本文引用:1] [JCR: 2.453]
[27]	张海洋. R&D两面性、外资活动与中国工业生产率增长[J]. 经济研究, 2005(5): 107-117. [ZHANG Hai-yang. Two faces of R&D, activity of FDI and the growth of productivity of domestic manufacturing in China. Economic Research Journal, 2005(5): 107-117. ] [本文引用:1] [CJCR: 6.972]
[28]	姚志毅, 张亚斌, 李德阳. 参与国际分工对中国技术进步和技术效率的长期均衡效应[J]. 数量经济与技术经济研究, 2010(6): 72-83. [YAO Zhi-yi, ZHANG Ya-bin, LI De-yang. To participate the international division of labor to Chinese long-term balanced effect of technology advancement and the technical efficiency. The Journal of Quantitative & Technical Economics, 2010(6): 72-83. ] [本文引用:1]

2012

0.0

... 0^[1] ...

2013

0.0

... 5以下^[2] ...

2010

0.0

... 10⁸日元/km²）^[3,4]等发达国家大城市相比,上海市工业用地产出效益只有它们的几分之一或十几分之一 ...

2010

0.0

... 10⁸日元/km²）^[3,4]等发达国家大城市相比,上海市工业用地产出效益只有它们的几分之一或十几分之一 ...

2013

0.0

陈立定. 工业用地供需矛盾及解决途径研究[J]. 改革与战略, 2013, 29(6): 86-89.

[CHEN

Li-ding.

On the supply and demand of industrial land and the solution.

Reformation & Strategy, 2013, 29(6): 86-89. ]

快速工业化进程中工业用地供需矛盾日益突出与粗放低效利用、投机性需求膨胀并存问题,是保障科学发展与保护耕地红线的重大难题.文章认为,从引起工业用地供需矛盾的主客观原因分析,以工业用地总量动态平衡为目标取向,推进工业用地集约利用,是解决问题的根本途径.当前国家土地调控政策应当重视对工业用地供应及开发利用模式的改革,引入工业房地产发展模式和推进标准厂房租赁制是政策创新的重点方向.

... 然而,我国的快速城镇化和工业化进程还将持续较长一段时期,据预测,到2020年我国城镇化率将达58%,建设用地供需矛盾的严峻形势在短期内将难以改变^[5],而工业用地仍将是推动城镇化和工业化发展的车轮,不断提升工业用地利用效率,能为我国经济持续发展提供源源不断的动力,是解决#cod#x0201c ...

2005

0.0

0.433

汪群芳, 李植斌. 杭州市土地利用结构与效率研究[J]. 国土资源科技管理, 2005, 22(4): 5-9.

[WANG

Qun-fang

, LI

Zhi-bin.

A study of structure and efficiency of urban land use in Hangzhou city.

Scientific and Technological Management of Land and Resources, 2005, 22(4): 5-9. ]

土地是一种不可再生资源,杭州市人多地少,经济发达,土地的供需矛盾突出.目前,杭州城市土地最突出的问题是供应紧张与工业利用效率低下并存.比较杭州与国内外主要城市的土地利用状况,从宏观上分析杭州城市土地利用结构;从微观层面分析城市工业用地效率;提出了优化城市土地利用结构和提高土地利用效率的对策建议.

... 目前,对工业用地利用效率的研究尚没有相对一致的方法,现有研究多从工业用地地均产出^[6]、建设控制指标比较^[7]、规模扩张特征^[8,9]等方面进行量化,或采用集约利用评价方法^[10,11]间接反映工业用地利用的效率特征 ...

2005

0.0

0.972

黄大全, 林坚, 毛娟, 等. 北京经济技术开发区工业用地指标研究[J]. 地理与地理信息科学, 2005, 21(5): 99-102.

[HUANG

Da-quan

, LIN

Jian

, MAO

Juan

, et al.

Research on the index system of industrial land in Beijing development areas.

Geography and Geo-Information Science, 2005, 21(5): 99-102. ]

发展工业是各级政府财税的主要来源,而工业用地的供应主要以协议出让为主.地方政府往往通过地价的优惠来吸引投资,导致工业用地效率低、土地闲置浪费现象严重等问题.研究工业项目用地控制指标,侧重从行政管理的角度为用地审批、管理和考核提供依据和标准,以提高土地使用效率.针对开发区土地利用特点,以北京经济技术开发区为例,采用统计分析和比较的方法,从分行业、类型和规模的角度研究工业项目的用地效率,对工业用地项目的投资强度、产出强度、绿地率、容积率、建筑系数提出控制标准.

2000

0.0

3.304

刘盛和, 吴传钧, 沈洪泉. 基于GIS的北京城市土地利用扩展模式[J]. 地理学报, 2000, 55(4): 407-416.

[LIU

Sheng-he

, WU

Chuan-jun

, SHEN

Hong-quan.

A GIS based model of urban land use growth in Beijing.

Acta Geographica Sinica, 2000, 55(4): 407-416. ]

Based on the land use maps of Beijing in 1982, 1992 and 1997, its spatial and temporal process of urban land use growth was analyzed through spatial clustering and historical morphological approaches. The growth intensity index （GII）, was employed instead of growth speed to describe the spatial differentiation of urban land use growth. Assisted by spatial analysis techniques of GIS, the average GIIs per year （AGIIPY） of 155 communes or towns during 1982～1992 and 1992～1997 were calculated and then classified through the Natural Breaks method, and the spatial differentiation maps of urban land use growth in Beijing during 1982～1992 and 1992～1997 were made. This paper found: （1） Industrial land is the most important element of urban land use growth in Beijing, and its contribution rate is on the increase, which is different from the general Western urban growth model driven by residential expansion. Since 1982, the industrial land had been keeping expanded at the average rate of 24～25 km 2 per year. It is extraordinary high especially during the 1992～1997 period, while that of residential land and urban land use dropped by 59% and 24%, to 3 4 km 2 per year and 29 8 km 2 per year respectively. Thus, the contribution rate of industrial land to urban land use growth increased from 64 91% in 1982～1992 to 80 67% in 1992～1997. （2） The spatial pattern of urban land use growth in Beijing was in distinct concentric sprawl. With the growth centers’ gradual shift from the inner to outside, the new added urban land use were increased in distinct concentric zones and continually encroached upon the green spaces among the central mass and those “dispersed constellations”. The total area of green spaces for isolating built up areas in General Plan of Beijing, was 314 km 2 in 1958, reduced to 260 km 2 in 1983 and 160 km 2 in 1993. The concentric sprawl pattern seriously destroyed the spatial structure of “dispersed constellations” designed by the General Plan of Beijing, and also badly worsened the regional ecological environment. （3） The growth axes of urban land use in the southern and eastern part of Beijing had stepped into their decline period. The southern and eastern part of Beijing is located in the North China Plain and have advantages in urban development space, economic and transport communication, etc., so that they are determined as the main urban development areas and direction by the latest General Plan （1991～2010）. But this paper found, the two major growth axes of urban land use along the Beijing Tian Jin and Beijing Shen Zhen highways in the southern and eastern part of Beijing, had stepped into their decline period during 1992～1997. Their AGIIPY decreased from 1 63 and 1 58 during 1982～1992 to 0 86 and 0 67 respectively, and the spatial growth pattern have also switched from vigorous axial expansion to fill in among axes.

采用GIS空间分析技术,对1982～1997年期间北京城市土地利用扩展的时空过程进行空间聚类和历史形态分析。证实工业用地的高速外向扩展是北京城市土地利用规模“超常膨胀”的主要原因。

2012

0.0

0.663

张宇辰, 孙宇杰. 城市工业用地扩张及其边际效率研究[J]. 江西农业学报, 2012, 24(7): 160-163.

[ZHANG

Yu-chen

, SUN

Yu-jie.

Study on urban industrial land expansion and its marginal efficiency.

Acta Agriculturae Jiangxi, 2012, 24(7): 160-163. ]

首先分析了我国各区域城市工业用地扩张的基本特征,并把扩张类型划分为快变型(Ⅰ类)、缓变型(Ⅱ类)和平稳型(Ⅲ类).然后运用经济学中的边际理论,构建了城市工业用地与城市工业总产值关系的计量模型,并通过1999～ 2008年的数据进行验证,发现3类地区边际城市工业用地量逐步减少.其中Ⅰ类地区的MLU值较高,说明现阶段快变型地区的城市工业用地利用效率较低,其工业经济的增长还是主要依赖于工业用地的增加,属于粗放型增长.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类地区MLU达到极小值的年份分别为2024、2016和2026年,此时各区域单位工业产值的城市工业用地量达到最佳状态.

2013

0.0

1.841

陈昱, 陈银蓉, 马文博. 湖北省工业用地集约利用综合评价——基于365家典型工业企业的问卷调查[J]. 自然资源学报, 2013, 28(1): 73-80.

[CHEN

, CHEN

Yin-rong

, MA

Wen-bo.

Colligation evaluation of industrial land intensive use in Hubei province: Based on 365 valid questionnaires of typical industrial enterprises.

Journal of Natural Resources, 2013, 28(1): 73-80. ]

Industrial land is the main type of construction land and an important part of urban land, the intensive degree directly related to the urban land use status. With the quickening of the process of industrialization in Hubei Province, the restriction of land to economic development will be more obvious, heavy industry guidance model demanded more land. In order to realize the further development of the industry and the rational allocation of resources, using land intensively will be the inevitable choice. This article established an intensive land use evaluation system for industrial land, composed of four objective layers(which are land use construction, land use intensity, land investment and land productivity) and nine element layers(which are plant and related land rate, outdoor yard and operation field land rate, volume rate, building density, land idle rate, fixed assets investment intensity, labor input intensity, and so on). The land intensive use degrees of 365 typical industrial enterprises are discriminated using Bayes discriminant method. Based on the discriminant results, this paper used geometric mean algorithm to evaluate intensive land use potentiality of moderate and less intensive use enterprises. Results showed that: among the 365 enterprises, 82 will use land intensively, accounting for 22.47% of the total samples; 215 will use land moderately and less intensively, accounting for 58.90% of the total samples. The larger proportions of intensive use are metal smelting and rolling processing industry, communication equipment, computer and other electronic equipment manufacturing. The larger proportions of moderate use and low use are special equipment manufacturing industry, pharmaceutical manufacturing industry and chemical raw materials and chemical industry. There is approximately 865.70 hm 2 potential land, accounting for 42.83% of current land, indicating a huge potentiality. In order to improve the industrial land intensive use degrees and mine enterprise potential, we should work out a perfect economic policy, technical specifications and administrative legal policy system, establish reasonable industrial sector land use standards and improve the market proportion of industrial land supply.

1. College of Economics and Management, Zhengzhou University of Light Industry, Zhengzhou 45000; 2. College of Land Management, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China; 3. College of Economics and Management, Northwest University of Agricultural and Forestry, Yangling 712100, China

通过构建由用地结构、用地强度、土地投入和土地产出4个子目标层、9个因素层组成的工业企业土地集约利用评价指标体系,采用Bayes判别法,对湖北省9个工业行业的365家典型工业企业土地集约度进行判别分析,并对中度和低度利用企业可挖掘潜力进行了测算。结果显示:365家企业中,集约利用企业共82家,占企业总数的22.47%,中度和低度利用企业共215家,占企业总数的58.90%;集约利用企业比例较大的是金属冶炼及压延加工业和通信设备、计算机及其他电子设备制造业,中度和低度利用企业比例较大的是专用设备制造业、医药制造业和化学原料及化学品制造业。中度和低度企业集约利用潜力总面积为865.70 hm 2 ,占企业批准用地总面积的42.83%,土地集约利用潜力巨大。

2011

0.0

1.841

赵小风, 黄贤金, 李衡, 等. 基于RAGA-AHP的工业行业土地集约利用评价——以江苏省为例[J]. 自然资源学报, 2011, 26(8): 1269-1277.

[ZHAO

Xiao-feng

, HUANG

Xiang-jin

, LI

Heng

, et al.

Evaluation of industrial trades land intensive use with RAGA-AHP: A case study of Jiangsu Province.

Journal of Natural Resources, 2011, 26(8): 1269-1277. ]

As an important part of construction land, industrial trades land intensive use has effect on the management of urban land. Evaluation of land intensive use from industrial trades was made for explaining the current state and differences between various industrial trades land intensive use, which can provide some references for establishing the control standard of industrial trades land intensive use. Some typical enterprises were measured with the questionnaire for industrial land intensive use in Jiangsu Province. We got 1020 validated from 1047 questionnaires with answering rate of 97.42%, and got some industrial enterprise information about land use behavior, input-output, personnel composing and resource consumption by questionnaire survey. We established the index system which includes land use structure, land use intensity, land use input and land use output with four sub-goals and 11 indexes, in order to evaluate the industrial trades land intensive use. An analytic hierarchy process (AHP) evaluation method based on real coding based accelerating genetic algorithm (RAGA) is integrated. The results indicate that high weight precision and global convergence can be acquired with RAGA-AHP. The industrial trades land intensive use is low as a whole in Jiangsu Province. As for various industrial trades land, the intensity of communication and electron manufacture is 76.74, the highest of all trades, while the intensity of beverage manufacture is 13.42. In the 29 industrial trades, only three trades of land use intensity, which are electronic and telecommunications equipment, rubber products and leather products are more than 60. The difference of land use intensity between industrial trades which attached to the same kinds of industry is little, while that attached to the different kinds of industry is remarkable. The land use intensity from high to low is electron industry, chemical industry, mechanical industry, metallurgy industry, weaving industry, medical industry, agricultural products rough processing. Because the differences of industry specialty, production features between the same or similar trade are not significant. Accordingly, there are similar land use structure and land use intensity. So the characteristics of industry specialty, production features between different industries are the most important reason for their diversity of land intensive use.

1. School of Government, Nanjing University, Nanjing 210093, China; 2. China Department of Land Resources and Tourism Sciences, Nanjing University, Nanjing 210093, China; 3. Jiangsu Land Surveying and Planning, Nanjing 210024, China; 4. Land Resource Bureau, Wuxi 214000, China

作为建设用地的重要组成部分,工业用地的节约集约利用直接影响到建设用地特别是城市土地利用和管理的效果。基于行业视角的工业行业土地集约利用评价能分析工业行业土地集约利用现状,揭示不同工业行业土地集约利用的差异,为制定工业行业土地集约利用控制标准提供参考。论文通过构建包含用地结构、用地强度、用地投入和用地产出在内的4个子目标、11个指标的工业行业土地集约利用评价指标体系,采用RAGA-AHP方法实现了江苏省工业行业土地集约利用评价。研究结果表明,实码加速遗传算法与层次分析法的集成,能获得高精度的权数并能保证全局收敛性;江苏省工业行业总体的土地集约利用水平较低。通信设备、计算机及其他电子设备制造业的集约度最高,为76.74;饮料制造业的土地集约度最低,仅13.42。不同行业的土地集约利用水平存在差异,且归属于同一类别的不同行业之间的土地集约利用水平差异不大,归属于不同类别的行业之间的土地集约利用水平差异显著。

2009

0.0

... 尽管也有学者采用DEA方法从不同尺度对工业用地利用效率进行研究^[12,13],但本质上分析的是区域工业生产系统的效率,不能有针对性地反映工业用地的利用程度 ...

2013

0.0

2.068

熊强, 郭贯成. 中国各省区城市工业用地生产效率差异研究[J]. 资源科学, 2013, 35(5): 910-917.

[XIONG

Qiang

, GUO

Guan-cheng.

Productive efficiency of regional urban industrial land in China.

Resources Science, 2013, 35(5): 910-917. ]

本文选取城市工业用地面积、城市工业资本投入、城市工业从业员工人数和城市工业总产值为评价指标,运用DEA模型和Malmquist指数分解法,对比分析了2003年-2009年期间,中国29个省际城市工业用地生产效率差异以及全要素生产率的变化.研究发现:①东中西部城市工业用地生产效率水平总体较低,而中西部地区历年来又都低于全国平均水平；②城市工业用地纯技术效率较低,是影响综合效率的主要因素；③城市工业周地普遍存在规模效率递减的趋势；④城市工业用地普遍存在较高的投入冗余率的情况；⑤全国大部分地区的全要素生产率指数都呈现上升趋势,西部地区上升速度较显著.加快产业转型升级,加大科技投入,贯彻集约利用土地政策,促进企业用地规模最优化是实现工业用地效率提升的必由之路.

2008

2.606

0.0

... 此外,国内外学者也深入探讨了工业用地规划^[14]、出让方式与产权差异^[15]、政府治理^[16,17]、土地市场^[18]等因素对工业用地利用效率的影响 ...

2013

0.0

1.142

王克强, 熊振兴, 高魏. 工业用地使用权交易方式与开发区企业土地要素产出弹性研究[J]. 中国土地科学, 2013, 27(8): 4-9.

[WANG

Ke-qiang

, XIONG

Zhen-xing

, GAO

Wei.

Research on the relationship between the conveyance mode of industrial land use rights and the output elasticity of land in the development zones.

China Land Sciences, 2013, 27(8): 4-9. ]

The purposes of the study are to compare the difference of land output elasticity among different conveyance modes, such as tender, auction or listing, and to evaluate the efficiency of tender, auction or listing on resource allocation in order to promote the land transaction policy reform. Method of Cobb-Douglass production function including land factor is employed. The result indicates that tender, auction or listing institute has higher output elasticity and higher efficiency than other modes. It is concluded that the policy of land tender, auction or listing leads to the intensive use of land resources. The incentive effect on intensive land use has already been verified since 2008.

研究目的：比较通过招标拍卖挂牌方式和其他方式取得土地的企业其土地要素产出弹性的差别，考察招标拍卖挂牌制度安排的资源配置效率，推动土地出让制度改革。研究方法：利用工业园开发区企业微观面板数据，将土地要素引入Cobb-Dauglas生产函数，按取得土地的时间和取得的方式分别分组比较土地要素产出弹性。研究结果：招标拍卖挂牌土地的产出弹性较其他的方式高，其他方式取得土地的企业存在一定程度的规模报酬递减；2008年及以后取得土地的企业较之前的企业的土地要素的产出弹性高。研究结论：划拨交易导致土地资源粗放利用，出让交易方式有助于提高土地集约利用水平；2008年以来的土地使用制度激励企业土地集约利用的效果已经显现。

... 此外,国内外学者也深入探讨了工业用地规划^[14]、出让方式与产权差异^[15]、政府治理^[16,17]、土地市场^[18]等因素对工业用地利用效率的影响 ...

2013

0.0

... 此外,国内外学者也深入探讨了工业用地规划^[14]、出让方式与产权差异^[15]、政府治理^[16,17]、土地市场^[18]等因素对工业用地利用效率的影响 ...

2007

0.0

... 此外,国内外学者也深入探讨了工业用地规划^[14]、出让方式与产权差异^[15]、政府治理^[16,17]、土地市场^[18]等因素对工业用地利用效率的影响 ...

2008

0.0

0.3

赵欣. 国外工业用地管理模式对我国借鉴研究[J]. 鄂州大学学报, 2008, 15(2): 41-44.

[ZHAO

Xin.

Learn from foreign management mode of land for industrial purpose.

Journal of Ezhou University, 2008, 15(2): 41-44. ]

针对目前国内工业用地管理存在的若干问题,以国外工业用地管理模式为借鉴(主要是日本、韩国、美国和加拿大),以期为合理规范我国工业用地管理提供参考.

... 此外,国内外学者也深入探讨了工业用地规划^[14]、出让方式与产权差异^[15]、政府治理^[16,17]、土地市场^[18]等因素对工业用地利用效率的影响 ...

2008

0.0

... 通常产业园区内的工业用地更有效率^[19],但国内很多开发区并未表现出较高的工业用地利用效率^[20] ...

2011

0.0

庄红卫, 李红. 湖南省不同区域开发区工业用地利用效率评价研究[J]. 经济地理, 2011, 31(12): 2100-2104.

[ZHUANG

Hong-wei

, LI

Hong.

The evaluation research of industrial land use efficiency of different regions development zone in Hunan.

Economic Geography, 2011, 31(12): 2100-2104. ]

The weighted average method and analytic hierarchy process （AHP） are used to make a comprehensive evaluation assessment of industrial land use efficiency in four different regions of Hunan＇s development zone. Results show that：（1）The development of industrial land use efficiency is not high, the whole area exists obvious differences in the space,（2） Changsha-Zhuzhou-Xiangtan comprehensive efficiency of industrial land has obvious comparative advantage, but the land use structure to be improved efficiency. The cities of Ring the Dongting Lake＇s development zone in the level of input, output level is insufficient; and in southern of Hunan and Xiangxi input level, output level needs to be raised, and the Xiangxi in the structure benefit is relatively good performance. Finally, the paper puts forward some countermeasures and suggestions to optimize the spatial difference of industrial land use efficiency according to the character of land use in different regions.

运用加权平均法和层次分析法，就湖南省四大不同区域的14个市州开发区工业用地利用效率进行了综合评价分析。结果表明：①全省开发区工业用地利用效率整体不高，各区域存在明显的空间差异；②长株潭地区开发区工业用地综合效率有明显的比较优势，但在用地结构效益方面有待改善；环洞庭湖3市在开发区投入水平、产出水平上仍显不足；湘中南和大湘西区投入水平、产出水平都有待提高，其中大湘西区结构效益方面表现相对较好。最后，结合各区域开发区工业用地利用特点提出针对性优化对策和建议。

... 通常产业园区内的工业用地更有效率^[19],但国内很多开发区并未表现出较高的工业用地利用效率^[20] ...

2008

0.0

0.433

李双异, 邵永东, 张晓东, 等. 辽宁省工业开发区土地集约利用评价指标体系研究[J]. 国土资源科技管理, 2008, 25(5): 43-46.

[LI

Shuang-yi

, SHAO

Yong-dong

, ZHANG

Xiao-dong

, et al.

A study of indicator system for intensive land use assessment in industrial development zone of Liaoning Province.

Scientific and Technological Management of Land and Resources, 2008, 25(5): 43-46. ]

根据辽宁省工业开发区的特点,制定了一套科学可行的并且符合辽宁省实际的开发区土地集约利用评价指标体系,对全省的省级和省级以上工业开发区进行评价,为决策者进行开发区土地管理提供理论依据.

... 李双异等^[21]考虑到区域自然条件、经济发展水平和土地利用水平存在一定的差异,在研究中对评价因子标准值和权重在不同地区采用了不同的标准 ...

2011

0.0

0.574

顾湘. 基于地区差异性的江苏沿海发达地区土地集约利用评价研究[J]. 江苏农业科学, 2011, 39(5): 562-565.

[GU

Xiang.

Evaluation of intensive land use in Jiangsu coastal areas based on regional differences.

Jiangsu Agricultural Sciences, 2011, 39(5): 562-565. ]

评价要具有可比性,自然条件和经济发展造成的地区差异性是在土地集约利用评价中不可不考虑的问题,构建基于地区差异性的土地集约利用评价指标体系,结合江苏省实际情况,按照一定标准,将全省65个县级单位的土地利用水平分为4类,提出用地政策的制定应注意区别性指导的原则,不同类型地区土地集约利用水平的提升应遵循客观规律,不能一刀切,促进社会和谐发展.

... 顾湘^[22]认为自然条件和经济发展造成的地区差异性是在土地利用评价中不可不考虑的问题,在研究中按照各地经济社会发展水平和土地利用水平对研究区域进行了划分 ...

2011

0.0

... 李昌峰等^[23]对长江三角洲地区土地利用水平与经济发展的空间相关性研究也表明两系统存在显著的相关性 ...

2012

0.0

2.068

... 陈伟等^[24]在评价工业用地利用水平时提出了产业差异修正的基本思路 ...

0.0

3.108

李新春, 李胜文, 张书军. 高技术与非高技术产业创新的单要素效率[J]. 中国工业经济, 2010(5): 68-77.

[LI

Xin-chun

, LI

Sheng-wen

, ZHANG

Shu-jun.

Single factor efficiency analysis in high-tech and non-high-tech industry innovative activities. China Industrial Economics, 2010(5): 68-77. ]

本文在共同前沿生产函数的基础上分别估算中国1998—2007年高技术与非高技术产业创新投入中资金和劳动的单要素效率,结果显示：资金效率远低于劳动效率,这是创新效率不高的主要原因,说明劳动效率对创新效率的贡献比资金效率大。从劳动效率来看,东部高于中西部,高技术产业高于非高技术产业,但对资金效率而言却恰恰相反,创新投入尤其是资金投入存在较大的浪费。目前提高创新产出的关键不是扩大资金投入,而是提高劳动投入和改善资金效率。

... 生产技术的无效率一般归结为管理无效率,而管理无效率又涉及生产投入的多种要素管理,对不同生产要素管理目标的不同将导致不同要素效率出现差异,但从生产者技术无效率的观点出发并不能判断决定技术无效率的关键因素来自哪种生产要素的管理无效率^[25] ...

2008

2.453

0.0

... 本文研究的工业用地利用效率是在保持产出和其他生产投入要素不变的情况下,分析工业用地利用的充分程度,因此,借鉴Speelman等^[26]进行灌溉用水效率的研究方法,利用单要素DEA测度方法有针对性地分析工业用地利用效率 ...

2005

0.0

6.972

... ③ 固定资本存量数据参考张海洋^[27]、姚志毅等^[28]的方法,核算了地级以上城市市辖区工业资本净现值情况,并汇总形成省级行政区工业固定资本存量 ...

0.0

姚志毅, 张亚斌, 李德阳. 参与国际分工对中国技术进步和技术效率的长期均衡效应[J]. 数量经济与技术经济研究, 2010(6): 72-83.

[YAO

Zhi-yi

, ZHANG

Ya-bin

, LI

De-yang.

To participate the international division of labor to Chinese long-term balanced effect of technology advancement and the technical efficiency. The Journal of Quantitative & Technical Economics, 2010(6): 72-83. ]

中国参与国际分工的方式主要是 FDI、对外贸易和国际外包,这三种方式对中国的技术进步和技术效率的贡献如何?本文在采用随机前沿方法(SAF)分析中国技术效率和技术进步情况的基础上,使用面板数据协整分析FDI、内资、国际外包对我国技术效率和技术进步的贡献。结果表明,外商投资和国内投资促进了中国技术进步,提高了企业的技术效率。国际外包中来料加工对技术效率产生负的影响,进料加工对技术进步和技术效率也均产生负的影响。