徐 國 鑫，金 曉 斌，周 寅 康

基于DEA和空間自相關的我國土地市場化程度分析

徐 國 鑫，金 曉 斌＊，周 寅 康

（南京大學地理與海洋科學學院，江蘇 南京 210093）

運用數據包絡分析（DEA）方法、空間自相關方法對我國土地市場化程度及其空間分布格局進行研究。結果表明，2003年以來我國土地市場化進程大致可劃分為兩個階段：一是2004－2006年的波動發(fā)展階段，二是2006年以來的迅猛發(fā)展階段;對應的市場化程度值由2004年的0.65升至2008年的0.88，市場化程度不斷提高?？臻g自相關分析表明市場化程度高值集聚區(qū)主要位于江蘇、浙江、廣東、江西4省，這些地區(qū)土地市場化改革實施較早，區(qū)域間交流聯系緊密，市場化程度普遍較高;低值集聚區(qū)位于新疆、青海，這兩省（區(qū)）受區(qū)位、資源等條件限制，經濟社會發(fā)展水平落后，土地市場化發(fā)育不夠完善，而周圍省份同樣處于中西部欠發(fā)達地區(qū)，土地市場化程度普遍較低。對于土地市場化程度評價而言，不僅要考慮出讓方式，出讓價格也是重要因素;同時，土地市場化程度不僅取決于各地區(qū)自身經濟社會發(fā)展水平，還受相鄰地區(qū)市場化發(fā)展程度的影響。

DEA;空間自相關;市場化程度

改革開放以來，我國土地供應方式經歷了由以劃撥為主到以有償出讓為主的轉變，土地市場建設取得了顯著成效［1］。2003年6月，《協議出讓國有土地使用權規(guī)定》（國土資發(fā)［2003］21號）發(fā)布，明確了協議出讓國有土地使用權的范圍，規(guī)定了各地協議出讓最低價標準，標志著以“招標、拍賣、掛牌”為主，協議出讓為輔的國有土地出讓方式基本確立。但至2008年，全國協議出讓土地面積仍占總出讓面積的16.06%，其中北京、天津兩市這一比例分別達52.42%、30.90%。理論上，如果土地市場化程度較高，那么協議地價與招標、拍賣等方式下形成的地價都是由市場競爭機制所決定，兩者也將近似相等［2］。也就是說可能部分?。ㄊ校┯捎跉v史原因有大量土地以協議方式出讓，但其出讓價格與招、拍、掛方式出讓價格相差無幾。在這一背景下，如何科學合理評價我國土地市場化程度成為學者們研究的熱點。目前相關研究［3－5］大都使用各交易方式的宗數或面積的結構比例來測算土地市場化程度，總體上得出了我國市場化程度的發(fā)展態(tài)勢及特征。但這些研究較少考慮土地價格因素，不能很好地反映作為市場指示器的價格，評價結果出現一些與經濟發(fā)展規(guī)律不協調的現象。本文在借鑒前人研究的基礎上，嘗試將土地價格引入市場化程度測算指標體系中，運用數據包絡分析方法（DEA）［6］對全國31省（市）2004－2008年土地市場化程度進行評價，在此基礎上進行空間自相關分析，以期更準確地反映我國各地土地市場化程度，并對我國土地市場化程度空間集聚格局進行初步研究。

1 研究方法

1.1 數據包絡分析（DEA）

DEA是以相對效率概念為基礎，以數學規(guī)劃為主要工具，以優(yōu)化為主要方法，根據多指標投入和多指標產出數據對相同類型的部門或企業(yè)（稱為決策單元，簡記DMU）進行相對有效性或效益評價的數理經濟學和運籌學方法。從技術上講，它描述的是用非參數的線性規(guī)劃技術方法構造經驗上的生產前沿面，并且評估每個決策單元的相對有效性［7］。其應用最廣泛的C2R模型的分式規(guī)劃如下：式（2）的最優(yōu)解θ＊即為各決策單元相對效率評價值。

上述C2R模型只能將決策單元評價為有效或無效兩類，實踐中會出現多個決策單元都有效的狀況，從而無法按效率值高低對各決策單元進行排序。而超效率模型（SE-DEA）可以測算出各項投入指標在同時按多大比例增加的情況下，決策單元仍能保持DEA有效，其投入增加比例即其超效率評價值θ＊，并以此來區(qū)分原來均為相對有效單元的效率。

在一定土地出讓面積下，招標、拍賣、掛牌等出讓面積越大，土地出讓價格越高，市場化程度就越高。這與DEA方法評價決策單元在一定投入狀況下產出的高低一致，因此本文選擇建立DEA模型評價土地出讓市場化程度，相對效率評價值θ＊即為土地市場化程度評價值;同時由于DEA模型處理結果反映的是決策單元在整個參考集中相對效率的高低，所以本文評價結果所反映的是我國各地區(qū)土地市場化程度的相對高低，并不是絕對的市場化程度值。

1.2 空間自相關分析

空間自相關分析是檢驗空間某目標的觀測值與其相鄰目標值是否存在相關性的一種分析方法［9］，它可以用來發(fā)現空間的異質性和集聚性。目前已廣泛應用于生態(tài)學、生物學、土壤學、區(qū)域經濟等方面的研究［10］，包括全局空間自相關和局部空間自相關。全局空間自相關表征指標為Moran′s I指數，其值介于－1～1，大于零表明空間要素存在正相關，呈集聚分布;小于零表明空間要素存在負相關，呈離散分布;等于零則表明空間要素不存在相關性。I值越大空間要素相關性越大［11］。局部空間自相關表征指標為Local Moran′s I（LISA）指數，其可更準確的表征空間要素異質性特征［12］。

地理要素間總是表現出一定的空間關聯性。如Tobler在“地理學第一定律”所指出“空間上分布的事物是相互聯系的，但距離近的事物之間的相似性大于距離較遠的事物之間的相似性”［13］。土地市場化進程也不例外，因此本文在對土地市場化程度進行測算的基礎上，采用空間自相關分析方法，對其空間分布格局進行研究。

2 基于DEA的土地市場化程度測算

2.1 指標選取及數據來源

在DEA分析中，一般將收益型的指標作為產出指標來處理，這類指標的特點是指標值越大越好;將成本型指標作為投入指標來處理，此類指標的特點是指標值越小越好。本文選取全國土地出讓總面積作為投入指標，將招標出讓面積、拍賣出讓面積、掛牌出讓面積以及土地出讓總價款作為產出指標。對我國31?。ㄊ校┠晖恋厥袌龌潭冗M行評價，數據均來源于2005－2009年《中國國土資源統計年鑒》。

2.2 測算結果與分析

運用Max DEA軟件對上述投入產出指標進行C2R模型求解，得到市場化程度測算結果（表1、圖1）。由表1和圖1可知，2003年以來我國土地市場化進程大致可劃分為兩個階段：一是2004－2006年的波動發(fā)展階段;二是2006年以來的迅猛發(fā)展階段。對應的市場化程度值由2004年的0.65升至2008年的0.88，年均增速為7%。而2007年、2008年的增幅分別達到11%和21%?！秶鴦赵宏P于加強土地調控有關問題的通知》（國發(fā)［2006］31號）中，首次明確要求工業(yè)用地必須采用招標拍賣掛牌方式出讓，即市場化配置;而《關于發(fā)布實施＜全國工業(yè)用地出讓最低價標準＞的通知》（國土資發(fā)［2006］307號）則規(guī)定了工業(yè)用地出讓的最低價格。這兩個政策規(guī)定分別從出讓方式和價格兩方面規(guī)范了我國工業(yè)用地出讓市場，進而影響到整個土地市場化進程，可能是2006年以來我國土地市場化迅猛發(fā)展的主要原因。東部、中部、西部三大區(qū)域土地市場化發(fā)展趨勢與全國基本一致，東部、中部地區(qū)為波動發(fā)展態(tài)勢，西部地區(qū)為穩(wěn)定增長態(tài)勢。

表1 2004－2008年全國及各?。ㄊ校┩恋厥袌龌潭葴y算結果Table 1 The level of land marketization in China from 2004 to 2008

圖1 2004－2008年我國土地市場化程度狀況Fig.1 China′s land marketization from 2004 to 2008

從2008年評價結果看，北京、上海、浙江、湖南、海南、四川、云南、江西、安徽9?。ㄊ校┦袌龌潭认鄬π试u價值為1，表明這9個?。ㄊ校┩恋厥袌龌潭仍谌珖秶鷥认鄬^高，土地交易的投入產出效率相對最優(yōu);其余22?。ㄊ校﹦t未達到DEA有效，說明在土地出讓總面積不變的情況下，可以有更多的土地能以市場化方式進行配置，土地市場化程度需進一步提升。

運用超效率分析得出2008年各省（市）市場化程度相對高低值（表2），并將其劃分為三組：θ＊≥1的為高市場化水平;0.7≤θ＊＜1的為較高市場化水平;θ＊＜0.7的為低市場化水平。高市場化水平的?。ㄊ校樗拇?、北京、上海、云南、江西、浙江、海南、安徽、湖南;較高市場化水平的?。ㄊ校┯懈＝?、湖北、重慶、江蘇、廣西、內蒙古、寧夏、山東、陜西、廣東、黑龍江、遼寧、新疆、貴州、山西、河南、天津、河北;低市場化水平的?。ㄊ校﹦t包括吉林、甘肅、西藏、青海?？傮w分布上呈現“兩頭小，中間大”的格局。

表2 2008年各?。ㄊ校┩恋厥袌龌潭瘸史治鼋Y果Table 2 The results of super-efficiency analysis of land marketization in 2008

3 市場化程度空間自相關分析

3.1 全局空間自相關分析

將計算出的市場化程度作為變量，選取基于距離的權重矩陣，利用GeoDa軟件計算出2004－2008年我國土地市場化程度的Moran′s I指數值均值為0.17（計算結果均通過顯著性水平為0.05的Z值檢驗）。正的全局Moran′s I指數值表明我國土地市場化程度具有空間正相關性，并且具有空間集聚特征;也就是說市場化程度較高的地區(qū)與市場化程度較高的地區(qū)相鄰接，市場化程度較低的地區(qū)與市場化程度較低的地區(qū)相鄰接。雖然全局Moran′s I指數為正值，但其值比較小，空間正相關性并不是十分顯著，這說明我國土地市場化程度總體上集聚性不強，空間分布具有一定的異質性。

3.2 局部空間自相關分析

局部空間自相關分析通常采用Moran散點圖和LISA聚類圖來揭示研究要素的空間關聯特性。Moran散點圖中橫坐標為各地區(qū)市場化程度的標準化值，縱坐標為空間權重矩陣確定的相鄰地區(qū)屬性值標準化后的平均值。它的4個象限分別表示空間要素與其周圍要素的四種空間關系類型。LISA聚類圖是進一步衡量空間要素與其周圍要素相關性程度的指標。本文利用GeoDa軟件計算2008年31?。ㄊ校┩恋厥袌龌潭萀ISA值，繪制Moran散點圖（圖2）和LISA聚類圖（顯著性水平為5%，圖3）。

圖2 2008年全國31省（市）土地市場化程度Moran散點圖Fig.2 Moran scatter plot of level of land marketization in all provinces in 2008

從圖2看出，各地區(qū)樣本主要分布在第一象限，其次分別是第四象限、第二象限和第三象限，樣點分布并不十分集中，說明各地區(qū)土地市場化程度存在一定的相關性，但并不是非常顯著，具有一定的異質性。從圖3看出，我國土地市場化程度表現出一定的空間分異格局：“高－高”聚集類型地區(qū)位于江蘇、浙江、廣東、江西4省，這些省份處于長三角、珠三角等我國東部沿海經濟發(fā)達區(qū)域，土地市場化改革實施較早，區(qū)域間交流聯系緊密，市場化程度普遍較高，因而形成了局部高值集聚區(qū)域?！暗停汀奔垲愋偷貐^(qū)位于新疆和青海，其受區(qū)位、資源等條件限制，經濟社會發(fā)展水平落后，土地市場化發(fā)育不夠完善，而周圍省份同樣處于中西部欠發(fā)達地區(qū)，土地市場化程度普遍較低，因此形成了局部低值集聚區(qū)域?！暗停摺奔垲愋偷貐^(qū)為貴州省、海南省，表明這兩省市場化程度相對于周圍省份較低，因而形成了局部低值離群格局。“高－低”集聚類型地區(qū)分布在四川、內蒙古，這兩省（區(qū)）雖然位于我國西部地區(qū)，但均具有一定的區(qū)位與資源優(yōu)勢，經濟基礎較好，土地出讓市場化程度較高，因此形成了局部高值離群分布格局;隨著成渝經濟區(qū)發(fā)展等一系列區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略的制定，這些局部高值地區(qū)將有效帶動整個西部省區(qū)的土地市場化進程。

圖3 2008年全國31省（市）土地市場化程度LISA聚類圖Fig.3 LISA cluster map of level of land marketization in all provinces in 2008

4 結論

本文將土地價格引入市場化程度評價指標體系中，采用DEA方法對2004－2008年我國土地市場化程度進行評價，評價結果總體上與傳統評價方法結果相一致。而對于協議出讓土地占有較大比重的北京、天津等經濟發(fā)達城市，僅從土地出讓方式角度得出評價值較低［3］，但考慮土地出讓價格后，其市場化評價值仍然較高，與經濟社會發(fā)展狀況相吻合，表明土地市場化程度評價不僅要考慮出讓方式，出讓價格也是重要因素。運用空間自相關進一步分析得出，區(qū)域經濟社會發(fā)展狀況對于土地市場化程度空間集聚分布具有較大影響，高值聚集?。ㄊ校┪挥陂L三角、珠三角等區(qū)域一體化發(fā)展地區(qū)，低值聚集省份則位于西部欠發(fā)達地區(qū)，說明市場化程度可能不僅取決于各地區(qū)自身經濟社會發(fā)展水平，還受相鄰地區(qū)市場化發(fā)展程度的影響。為提高我國整體土地市場化水平，各省（市）除進一步擴大市場化方式配置土地比例、提高土地出讓價格之外，還應加強區(qū)域合作交流，建立統一土地市場。本文僅從省級層面進行分析，后期可從市（縣）級層面進一步研究。

［1］譚丹，黃賢金，陳志剛，等.中國土地市場化程度及其影響因素分析［J］.城市問題，2008（1）：14－18.

［2］戴衛(wèi)平，顧海英.協議地價和土地市場化進程［J］.價格理論與實踐，2005（1）：49－50.

［3］王青，陳志剛，葉依廣，等.中國土地市場化進程的時空特征分析［J］.資源科學，2007，29（1）：43－47.

［4］宋鴻，陳曉玲.中國土地市場化進程的空間自相關分析［J］.華中師范大學學報（自然科學版），2008，42（1）：132－135.

［5］曲福田，馮淑怡，諸培新，等.制度安排、價格機制與農地非農化研究［J］.經濟學，2004（4）：229－248.

［6］CHARNES A，COOPER W W，RHODES E.Measuring the efficiency of decision making units［J］.European Journal of Operations Research，1978，2（6）：429－444.

［7］姜琳.我國各地土地出讓市場化程度評估［J］.經濟與管理研究，2009（6）：94－96.

［8］CHARNES A，COOPER W W.Programming with linear fractional［J］.Naval Research Logistics Quarterly，1962，9：181－185.

［9］CLIFF A D，ORD J K.Spatial Processes：Modelsand Applications［M］.London：Pion，1981.55－57.

［10］梅志熊，黃亮.房地產價格分布的空間自相關分析——以東莞為例［J］.中國土地科學，2008，22（2）：49－51.

［11］王春菊，湯小華.基于GIS的福建省人口數據空間化［J］.地理與地理信息科學，2004，20（4）：71－74.

［12］HAINING R.Spatial Data Analysis：Theory and Practice［M］.Cambridge：Cambridge University Press，2003.34－36.

［13］TOBLER W R.A computer movie simulating urban growth in the Detroit region［J］.Economic Geography，1970，46（2）：234－240.

Analysis of Land Marketization in China Based on DEA and Spatial Autocorrelation

XU Guo－xin，JIN Xiao－bin，ZHOU Yin－kang
（SchoolofGeographicandOceanographicSciences，NanjingUniversity，Nanjing210093，China）

The purpose of this paper is to analyze the level of land marketization and the spatial distribution pattern.Method employed is DEA and spatial autocorrelation.The results show that land marketization progress in China can be divided into two stages including wave developments and rapid developments.The level of land marketization develops constantly，which is 0.65 in 2004 and 0.88 in 2008.Land marketization in China have spatial autocorrelation characteristics，high value concentration areas are located in Jiangsu Province，Zhejiang Province，Guangdong Province and Jiangxi Province，low value concentration areas are located in Xinjiang and Qinghai Province.For the evaluation of land marketization，not only to consider the transfer mode，transfer pricing is an important factor.Also，the level of land marketization not only depends on the region′s own economic and social development，but also by the degree of development of adjacent areas.

DEA;spatial autocorrelation;land marketization

F301

A

1672－0504（2011）05－0064－05

2011－06- 22;

2011－08－12

徐國鑫（1988－），男，碩士研究生，主要研究方向為土地資源管理。＊通訊作者E－mail：jinxb＠nju.edu.cn