徐慧敏，胡守庚，李 熙

1.武漢東湖學(xué)院經(jīng)濟學(xué)院，武漢430212

2.中國地質(zhì)大學(xué)（武漢）公共管理學(xué)院，武漢430080

3.武漢大學(xué)測繪遙感信息工程國家重點實驗室，武漢430079

建設(shè)用地是工業(yè)化、城鎮(zhèn)化等人類活動的空間載體.近20年來，中國建設(shè)用地呈現(xiàn)快速擴張態(tài)勢，由此所引發(fā)的農(nóng)業(yè)用地被過度占用，以及土地環(huán)境污染問題日益凸顯.隨著生態(tài)文明建設(shè)的不斷深入推進，建設(shè)用地投入產(chǎn)出、低效用地再開發(fā)、碳排放效率等擴張過程中所引發(fā)的其他生態(tài)環(huán)境問題備受社會各界關(guān)注[1-3].

建設(shè)用地利用效率是區(qū)域建設(shè)用地利用狀況和配置水平的反映，當(dāng)前研究主要集中在探討城市建設(shè)用地利用效率的特征、差異以及功能等，如文獻[4]對2000—2012年長江中游地區(qū)41 個城市建設(shè)用地利用效率的總體特征和區(qū)域差異進行分析，并從城鎮(zhèn)化水平、政府干預(yù)程度和外商投資水平等方面探究了建設(shè)用地利用效率的驅(qū)動.文獻[5]采用熵權(quán)法績效評價模型和改進協(xié)調(diào)度模型評價了湖北省城市建設(shè)用地五維功能績效.更加值得關(guān)注的是，近年來不少學(xué)者已開始重視環(huán)境效率的測度.環(huán)境效率這一述語最早是在1992年世界可持續(xù)發(fā)展工商理事會提出并推廣的，它是測度經(jīng)濟發(fā)展所產(chǎn)生環(huán)境影響的復(fù)雜指標(biāo)體系.環(huán)境效率的基本概念包括經(jīng)濟產(chǎn)品或服務(wù)與環(huán)境資源消耗的比例等，相關(guān)學(xué)者圍繞這一內(nèi)涵對中國區(qū)域環(huán)境效率和行業(yè)環(huán)境效率進行了深入分析.文獻[6]在對區(qū)域環(huán)境效率測定的基礎(chǔ)上，以區(qū)域環(huán)境效率為因變量，以資源稟賦為自變量，定量分析出自然資源稟賦對中國區(qū)域環(huán)境效率的影響程度.文獻[7]針對中國省際能源環(huán)境效率構(gòu)建了收斂模型并探討收斂機制.文獻[8]運用社會網(wǎng)絡(luò)分析法揭示了中國能源環(huán)境效率的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)特征，發(fā)現(xiàn)省際能源環(huán)境呈顯著空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，且東部和西部省份分別位于凈溢出和凈收益板塊.文獻[9]采用動態(tài)面板系統(tǒng)GMM 和門限模型，驗證了農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的動態(tài)依賴路徑，并發(fā)現(xiàn)所存在的低水平均衡增長效應(yīng)較為明顯.文獻[10]針對煤炭產(chǎn)業(yè)構(gòu)建了環(huán)境效率評價體系，并通過分析發(fā)現(xiàn)研發(fā)強度和外資利用水平對其有顯著提高作用.文獻[11]以電信業(yè)為例，對中國服務(wù)業(yè)的環(huán)境效率無效是目前所有省份面臨的共同問題，指出其環(huán)境效率無效是該行業(yè)技術(shù)無效的主要原因.針對建設(shè)用地環(huán)境效率評價，尚未見全國尺度的系統(tǒng)研究成果報道，文獻[12-13]運用不同方法分別對江滬浙和武漢城市圈的城市建設(shè)用地環(huán)境效率進行了測度評估.顯然研究建設(shè)用地環(huán)境效率仍具有現(xiàn)實意義，原因如下：1）建設(shè)用地環(huán)境效率評價指標(biāo)對能源消耗以及城市居民生活和企業(yè)經(jīng)濟活動等方面的污染考慮較少；2）針對不同省份及主要經(jīng)濟區(qū)的建設(shè)用地環(huán)境效率差異比較的研究還應(yīng)加強；3）大多數(shù)學(xué)者直接用混合Tobit 或者隨機效應(yīng)Tobit 方法分析環(huán)境效率影響因素，往往忽視了面板數(shù)據(jù)的固定效應(yīng)特征.

綜上所述，為了觀測全國以及區(qū)域尺度建設(shè)用地環(huán)境效率的差異，探究不同區(qū)域的演化特征及其主要影響因素，本文采用超效率數(shù)據(jù)包絡(luò)法(data envelopment analysis,DEA)模型對中國各區(qū)域建設(shè)用地環(huán)境效率進行測度評價，并運用Malmquist 指數(shù)模型進行動態(tài)分析，從而揭示中國建設(shè)用地與經(jīng)濟發(fā)展、生態(tài)環(huán)境的內(nèi)在關(guān)系及其演化規(guī)律；繼而運用Alan 等提出的半?yún)?shù)估計方法進行面板固定效應(yīng)的Tobit 回歸分析，并在此基礎(chǔ)之上提出了促進中國建設(shè)用地利用過程中經(jīng)濟效益與生態(tài)效益協(xié)調(diào)發(fā)展的相關(guān)建議.

1 建設(shè)用地環(huán)境效率的測度

1.1 測度方法

1.1.1 超效率數(shù)據(jù)包絡(luò)法模型

CCR-DEA 模型是一種非參數(shù)方法，在環(huán)境效率的測度中廣泛應(yīng)用，它能夠利用線性規(guī)劃方法評價多投入多產(chǎn)出模式下一組決策單元之間的相對效率.在這種傳統(tǒng)的CCR-DEA 模型中，通常存在多個效率值為1 的有效決策單元，這樣便無法進一步區(qū)分有效率單元之間的差異.Nersen 等學(xué)者改進了CCR-DEA 模型，從而提出了超效率DEA 模型.該模型的數(shù)學(xué)形式如下：

式中，Xk=(x1k,x2k,··· ,xak),Yk=(y1k,y2k,··· ,ybk),λi為每個決策單元的權(quán)重，最優(yōu)解θ為第k個決策單元的效率值.當(dāng)決策單元的效率值小于1 時，該決策單元無效；當(dāng)決策單元的效率值大于1 時，該決策單元有效.

1.1.2 Malmquist 指數(shù)

Malmquist 全要素生產(chǎn)率指數(shù)是一種非遍歷性指數(shù)，可用于測度決策單元全要素生產(chǎn)率的變化，它是由Sten Malmquist 提出，并由Fare、Grosskopf、Lindgren 、Roos 加以改進得到，其具體公式[14]如下：

式中，Dt(xt,yt)表示以t期技術(shù)為參考的決策單元的投入距離函數(shù)；Ds(xt,yt)表示以s期技術(shù)為參考的決策單元的投入距離函數(shù).Mst表示從s到t期的全要素生產(chǎn)率的變化程度，其值大于1 表明全要素生產(chǎn)率在此期間得以提高，其值小于1表明全要素生產(chǎn)率在此期間有所降低.其中全要素生產(chǎn)率的變化可以分成技術(shù)變化TTechch和技術(shù)效率變化EEffch兩部分.其中技術(shù)變化是計算兩個時期生產(chǎn)前沿面的移動幅度，其值大于1 表示技術(shù)得以改進；技術(shù)效率變化是計算實際產(chǎn)出與特定生產(chǎn)前沿面距離的變化，其值大于1 表明技術(shù)管理效率得以提高.技術(shù)效率又可以進一步分解為純技術(shù)效率PPech和規(guī)模效率SSech，前者是決策單位的管理效率，而后者則是對其規(guī)模適宜度的評價.

1.2 投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)

環(huán)境效率的基本思想在于最大化產(chǎn)出價值的同時最小化資源消耗和環(huán)境污染，換句話說是以最小的資源投入和環(huán)境污染代價獲得最大的價值.鑒于數(shù)據(jù)的可比性、可得性以及指標(biāo)選取的科學(xué)性，本文選自勞動力、土地、資本和能源投入作為投入指標(biāo)，分別用第二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)、建設(shè)用地面積、全社會固定資產(chǎn)投入總額以及扣除第一產(chǎn)業(yè)的能源消費量來表示；本文將用二氧化硫、二氧化碳排放量和PM2.5含量來表示建設(shè)用地利用過程中的環(huán)境代價，并將其作為投入指標(biāo)納入模型.產(chǎn)出指標(biāo)分為經(jīng)濟效益和環(huán)境效益，分別用第二、三產(chǎn)業(yè)增加值和建成區(qū)綠化覆蓋面積來表示.值得注意的是，本文認為在對建設(shè)用地環(huán)境效率進行測度評估時所涉及相關(guān)指標(biāo)的統(tǒng)計范圍應(yīng)包括建設(shè)用地作為其載體的非農(nóng)產(chǎn)業(yè)活動和居民生活活動，因此二氧化碳、二氧化硫和PM2.5數(shù)據(jù)應(yīng)以此為界限.

香港、澳門、臺灣、西藏的部分數(shù)據(jù)缺失，故本文選取了2006—2016年中國大陸30 個省、自治區(qū)、直轄市的數(shù)據(jù)作為研究對象，采用靜態(tài)和動態(tài)結(jié)合的方法測度并分析了中國省際區(qū)域建設(shè)用地環(huán)境效率.本文中土地指標(biāo)數(shù)據(jù)、經(jīng)濟指標(biāo)、勞動力指標(biāo)數(shù)據(jù)、能源消費數(shù)據(jù)均來源于EPS 數(shù)據(jù)庫、《中國統(tǒng)計年鑒》以及各省統(tǒng)計年鑒.二氧化硫數(shù)據(jù)來源于《中國環(huán)境年鑒》，地面PM2.5數(shù)據(jù)是結(jié)合大氣氣溶膠厚度（aerosol optical depth,AOD）數(shù)據(jù)，并運用地理加權(quán)回歸方法根據(jù)全球PM2.5站點觀測值數(shù)據(jù)進行校準后獲得的0.1?×0.1?的PM2.5濃度數(shù)據(jù)，進而運用Arc GIS 軟件計算并獲取中國各省每年P(guān)M2.5的平均濃度.建設(shè)用地的碳排放主要通過煤、石油、天然氣的消耗來間接反映，因此二氧化碳數(shù)據(jù)是根據(jù)2006年聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會（Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC）發(fā)布的國家溫室氣體清單指南中的相應(yīng)能源二氧化碳排放系數(shù)，以及各省每年主要的能源消耗即煤炭、原油、天然氣、焦炭的消耗量加權(quán)計算得到的，其中每噸煤炭對應(yīng)CO2為2.69 t,每噸原油對應(yīng)CO2為2.76 t，每立方千米天然氣對應(yīng)CO2為2.09 t.

1.3 效率測度的實證結(jié)果分析

本文采用靜態(tài)與動態(tài)相結(jié)合的方法，運用EMS1.3 和DEAP2.1 軟件以環(huán)境效率的超效率值和Malmquist 值分別測度中國30 個省建設(shè)用地.

1.3.1 建設(shè)用地環(huán)境效率的超效率表現(xiàn)

為了綜合分析不同省份建設(shè)用地環(huán)境效率，本文首先運用EMS1.3 計算各個省份的超效率值和各經(jīng)濟區(qū)的效率均值.其中經(jīng)濟區(qū)的劃分是根據(jù)“十三·五”規(guī)劃中為了適應(yīng)新的發(fā)展形勢，將過去慣用的東中西及東北四大區(qū)域板塊劃分替代為各個經(jīng)濟帶或經(jīng)濟區(qū)概念來進行的，具體劃分如表1所示.從區(qū)域?qū)用鎭砜?，北部沿海?jīng)濟區(qū)、東部沿海經(jīng)濟區(qū)整體效率均值均高于同時期其他區(qū)域整體效率均值，且差距較大.南部沿海經(jīng)濟區(qū)2008年之前的效率均值較高，而其后的效率均值處于無效狀態(tài).西南經(jīng)濟區(qū)、黃河中游及長江中游經(jīng)濟區(qū)內(nèi)部各省份效率值普遍偏低，因此該區(qū)域的平均效率值也相對低于其他經(jīng)濟區(qū).

結(jié)合表1和圖1可知，各大經(jīng)濟區(qū)內(nèi)部省份之間的效率值分布不太均衡.在北部沿海區(qū)域中，北京和天津的相對效率始終處于較高水平，即高于同期全國效率均值.北京的建設(shè)用地環(huán)境效率在研究期間內(nèi)一直處于有效狀態(tài)，并從2009年開始在全國范圍內(nèi)保持最高，且持續(xù)上升，其可能原因是：2008年北京舉辦奧運會，為響應(yīng)綠色奧運的口號，北京開始有針對性地著手治理環(huán)境污染問題.然而，該區(qū)域中山東省的經(jīng)濟發(fā)展能力和環(huán)境水平則不太協(xié)調(diào)，應(yīng)注重環(huán)境保護和經(jīng)濟投入的平衡點.河北省因地緣因素，受到京津區(qū)域中一些高能耗、高排放企業(yè)的影響，因此京津冀在未來的協(xié)同發(fā)展過程中應(yīng)該進一步關(guān)注環(huán)境的協(xié)同治理問題，提升河北

省環(huán)境效率.在東部沿海經(jīng)濟區(qū)中，上海在研究期間內(nèi)一直處于有效狀態(tài)，且2009年以前的效率值在全國范圍內(nèi)最高.經(jīng)過長期的改革開放，這個沿海城市的建設(shè)用地利用的經(jīng)濟效益和環(huán)境效益始終保持較高的協(xié)調(diào)發(fā)展?fàn)顟B(tài).除上海之外，江蘇的建設(shè)用地環(huán)境效率有上升趨勢，且在近3年均超過全國效率均值.總體而言，浙江建設(shè)用地利用效率一直不高.在南部沿海經(jīng)濟區(qū)中，海南在2006年和2007年處于有效狀態(tài)，這也可能與這一時期大力發(fā)展旅游產(chǎn)業(yè)的政策實施有關(guān).此外，廣東一直處于有效狀態(tài)，該省作為外向型經(jīng)濟發(fā)展的重要基地，在吸收外資、推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級甚至提高建設(shè)用地利用效率方面具有重要優(yōu)勢，但近2年有所下滑.在黃河中游區(qū)域中，內(nèi)蒙古建設(shè)用地的環(huán)境效率在研究期間內(nèi)持續(xù)5年處于有效狀態(tài)，總體而言其建設(shè)用地環(huán)境效率有先增后減的趨勢.西北地區(qū)寧夏和新疆憑借其有限的資源和市場較好地實現(xiàn)了建設(shè)用地的經(jīng)濟效益和環(huán)境效益的平衡，其中寧夏在研究期間也有5年處于有效狀態(tài).長江中游和西南地區(qū)省份建設(shè)用地利用仍有較大提升空間，尤其是前者需要利用地理區(qū)域和國家政策優(yōu)勢，大力調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，積極發(fā)展綠色產(chǎn)業(yè).

表1 2006—2016 各地區(qū)建設(shè)用地超效率值Table1 Regional super efficiency for construction land during 2006—2016

圖1 2006年、2011年、2016年建設(shè)用地環(huán)境效率空間分布Figure1 Spatial distribution of environmental efficiency of construction land in 2006，2011 and 2016

1.3.2 建設(shè)用地環(huán)境效率變化趨勢

為了更好地分析中國建設(shè)用地環(huán)境效率的變化趨勢，本文運用中國30 省11年的面板數(shù)據(jù)，根據(jù)投入導(dǎo)向型的Malmquist 指數(shù)模型計算效率變動值.

由表2可知：全國平均全要素生產(chǎn)率指數(shù)為1.034，技術(shù)變化指標(biāo)提高了4.6%，技術(shù)效率指標(biāo)下降了1.2%.在省際層面上，黑龍江、廣東、海南、湖北和甘肅這5 個省份的全要素生產(chǎn)率指數(shù)均不超過1，即建設(shè)用地環(huán)境效率在研究期間有所降低，其中黑龍江和廣東省主要是因為技術(shù)效率和技術(shù)進步指數(shù)稍有下降，其他3 個省份則主要是因為技術(shù)效率的降低，而技術(shù)效率的降低又是純技術(shù)效率和規(guī)模效率的共同降低所致.事實上，在全要素生產(chǎn)率有所增長的省份中，部分省份也存在技術(shù)效率降低的情況，包括河北、山西、安徽、福建、江西、湖南、貴州、云南、山東.其中山東省技術(shù)效率的降低是由于規(guī)模效率的下降，也就是說，在現(xiàn)有技術(shù)和管理水平條件下，可能出現(xiàn)建設(shè)用地利用投入過?；蛭廴具@種負產(chǎn)出過多的情況.其他各省技術(shù)效率的下降均是由于純技術(shù)效率降低，也就是說，在現(xiàn)有技術(shù)水平和規(guī)模條件下，管理水平?jīng)]有同步提高，故不能充分挖掘資源潛力.從八大經(jīng)濟區(qū)來看，東部、北部經(jīng)濟區(qū)以及黃河中游經(jīng)濟區(qū)的增長較快，其他經(jīng)濟區(qū)增長速率都較為緩慢，而南部沿海區(qū)域在總體上建設(shè)用地環(huán)境效率幾乎沒有增長.

表2 2006—2016年各地區(qū)年均Malmquist 指數(shù)及其分解值Table2 Regional annual mean of Malmquist index and decomposition during 2006—2016

由表3可知：自2007年以來，除了在2008年有小幅波動外，其余時間的建設(shè)用地環(huán)境效率的綜合增長指數(shù)均大于1，這表明建設(shè)用地環(huán)境效率總體來說呈上升趨勢，也表明在2008年進入危機后中國建設(shè)用地開發(fā)逐漸向集約模式轉(zhuǎn)變，建設(shè)用地環(huán)境效率從穩(wěn)步提升階段開始轉(zhuǎn)向經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境保護的并重階段.可以發(fā)現(xiàn)：從2009年起建設(shè)用地環(huán)境效率的增長呈正弦增長態(tài)勢，從2009—2010年的4.3%，到2010—2011年的7.9%，2011年以后從7.9%一直下降到2015年的2.7%，2016年又上升至9%.從影響建設(shè)用地環(huán)境效率增長的因素來看，技術(shù)進步是其增長的主導(dǎo)因素，而技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率是制約其增長的主要因素，其增長率均值均小于1.

表3 2006—2016年全國建設(shè)用地分年度Malmquist 指數(shù)及其分解Table3 Annual mean of Malmquist index and decomposition of construction land in China during 2006—2016

2 建設(shè)用地環(huán)境效率的影響因素分析

2.1 Tobit 方法

在統(tǒng)計學(xué)中，截尾數(shù)據(jù)表現(xiàn)為處于某個區(qū)間的數(shù)據(jù).傳統(tǒng)DEA 模型的效率值在0～1 之間，因此是截尾數(shù)據(jù).盡管在超效率DEA 模型中，效率值可以大于1，但效率評價值有最低界限值0，因此仍然是截尾數(shù)據(jù).如果采用最小二乘法估計具有截尾特征的因變量，估計結(jié)果將是有偏差且不一致的；而Tobit 回歸是一種受限因變量模型，它能夠通過極大似然估計方法有效控制這種類型的數(shù)據(jù).

假設(shè)t期間的m個決策單元的面板數(shù)據(jù)，則面板Tobit 模型的表達式[15]為

式中，i表示決策單元，t為時期，xit為自變量，yit為因變量，α為常數(shù)向量，β為系數(shù)向量，e為正態(tài)分布的誤差項.目前，使用較多的是隨機效應(yīng)的Tobit 模型.對于固定效應(yīng)的面板數(shù)據(jù)，許多文獻直接用混合Tobit 回歸模型進行估計，這樣容易使估計量出現(xiàn)偏差.Alan 提出了采用修剪的最小絕對偏差和最小二乘估計量的半?yún)?shù)固定效應(yīng)估計方法來估計固定效應(yīng)的Tobit 模型，并且該方法不必假設(shè)殘差的具體形式，即使截面?zhèn)€體存在異方差也能夠得到一致的估計量.本文將進行面板隨機效應(yīng)的Tobit 回歸，同時借鑒Alan 方法的面板固定效應(yīng)Tobit回歸，最后根據(jù)Hausman 檢驗結(jié)果從這兩種回歸估計方法中進行選擇[16].

2.2 影響因素的指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)

為了探究中國不同省份建設(shè)用地環(huán)境效率更深層次的影響因素及程度，本文將用Tobit模型對不同省份建設(shè)用地環(huán)境效率的外部影響因素進行分析.影響區(qū)域建設(shè)用地環(huán)境效率的因素很多，本文參考已有研究考慮了以下5 個影響因素：一是經(jīng)濟發(fā)展水平XPGDP，用人均GDP 表示.二是人口密度XPD，人口密度增加所造成的生態(tài)壓力會直接影響到環(huán)境效率中的污染物產(chǎn)出水平.三是科技研發(fā)投入XRD，以研究與試驗發(fā)展經(jīng)費內(nèi)部支出占GDP 比例表示.四是環(huán)境治理投入XEI，環(huán)境治理投入對于產(chǎn)出角度綠化覆蓋面積和污染物排放的預(yù)防及減少會有直接影響，可以環(huán)境治理投資占GDP 比例表示.五是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)XISU，用產(chǎn)業(yè)升級指數(shù)表示，這里該指數(shù)的計算參考產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級指數(shù)的計算方法[17]，即采用不同產(chǎn)業(yè)增加值占比數(shù)據(jù)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級指數(shù)的計算公式為

式中，Pj為第j產(chǎn)業(yè)增加值占GDP 的比例，取值范圍為1≤XISU≤3.當(dāng)XISU為1 時，意味著國民經(jīng)濟只有農(nóng)業(yè)；當(dāng)XISU為3 時，表示國民經(jīng)濟只有服務(wù)業(yè)，越趨近于3 表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中服務(wù)化程度越高.回歸模型如下：

式中，α0為常數(shù)項，α1～α5為各變量的系數(shù)，Yit表示建設(shè)用地環(huán)境效率的超效率值，i表示省份，t表示年份.為消除異方差，且不改變數(shù)據(jù)的關(guān)系，對PGDP 和PD 數(shù)據(jù)取自然對數(shù).

2.3 影響因素的實證結(jié)果分析

本文以建設(shè)用地環(huán)境效率為因變量進行回歸分析，分別用面板固定效應(yīng)Tobit 模型、面板混合效應(yīng)Tobit、面板隨機效應(yīng)Tobit 模型進行估計，所得結(jié)果見表4.Hausman 檢驗拒絕了面板固定效應(yīng)模型和隨機效應(yīng)模型無差異的假設(shè)，拒絕面板隨機效應(yīng)Tobit 模型，因此應(yīng)選擇面板固定效應(yīng)Tobit 模型.F檢驗拒絕了面板固定效應(yīng)模型和混合效應(yīng)模型無差異假設(shè)，因此選擇面板固定效應(yīng)Tobit 模型.

由表4可知：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級指數(shù)對于中國省際建設(shè)用地環(huán)境效率有顯著正向影響，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級指數(shù)每提高1%，建議用地環(huán)境效率便會提高1.274%.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指數(shù)的提高意味著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越來越向低污染、高附加值和資源集約型的服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)傾斜[18]，這種結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變模式不僅有利于提高生態(tài)環(huán)境質(zhì)量，而且能為生態(tài)環(huán)境建設(shè)提供投資領(lǐng)域，還能通過產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)并依靠經(jīng)濟增長產(chǎn)生能動性，從而給中國經(jīng)濟的增長帶來新一輪動力.因此，必須不斷探索產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的有效路徑，采取源頭治理，才能促進建設(shè)用地環(huán)境效率的全面提升.

科技研發(fā)投入對建設(shè)用地環(huán)境效率呈顯著正面影響.從回歸結(jié)果來看，研發(fā)投資規(guī)模每增加1%，建設(shè)用地環(huán)境效率便提高0.300 6%.首先，科技研發(fā)投入的增加能夠通過技術(shù)進步與技術(shù)創(chuàng)新的實現(xiàn)來推動中國經(jīng)濟的增長[19],；其次科技研發(fā)還涉及到土地整治以及緩解國土資源承載壓力[20]；最后科技研發(fā)投入及其能力的提高不但影響二氧化硫、二氧化碳以及PM2.5的排放強度和總量，而且還能影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，從而改善經(jīng)濟發(fā)展過程中環(huán)境污染拐點的位置[21].

人口密度對建設(shè)用地環(huán)境效率有負面影響并不顯著.從理論上說，一方面人口密度的增加導(dǎo)致生態(tài)壓力隨之增加，從而降低環(huán)境效率；另一方面由于勞動力池效應(yīng)，人口密度的增加也可能在一定程度上對于建設(shè)用地的利用以及城市的發(fā)展有正面影響.環(huán)境治理投資對建設(shè)用地環(huán)境效率存在正面影響，但結(jié)果仍然不顯著，這可能與環(huán)境治理對于綠色經(jīng)濟效率的提高存在時滯性有關(guān)[22].

表4 環(huán)境效率的各影響因素面板Tobit 模型回歸結(jié)果Table4 Panel Tobit estimation results for various factors of environmental efficiency

經(jīng)濟發(fā)展對建設(shè)用地環(huán)境效率也有顯著影響.從回歸結(jié)果來看，人均GDP 的對數(shù)值每增加1%，建設(shè)用地的環(huán)境效率就減少0.239%.這表明在現(xiàn)有條件下經(jīng)濟發(fā)展水平對建設(shè)用地的利用存在負激勵效應(yīng)，也就是說在一定條件下，經(jīng)濟發(fā)展水平越高，相關(guān)主體掌握的可供開發(fā)利用的資本就越多[23].然而，在此階段仍然采用粗放利用的模式，就會導(dǎo)致建設(shè)用地利用的浪費以及隨之產(chǎn)生的污染問題，繼而使建設(shè)用地的環(huán)境效率在整體上有所降低[24-25].

根據(jù)環(huán)境庫茲涅茨理論，環(huán)境首先隨著社會收入的增加而惡化，然而當(dāng)經(jīng)濟發(fā)展到某一較高水平時，環(huán)境則會隨之改善.為了探究中國不同省份建設(shè)用地環(huán)境效率和經(jīng)濟發(fā)展之間的關(guān)系，本文以人均GDP 的自然對數(shù)和人均GDP 自然對數(shù)的平方為自變量，以建設(shè)用地環(huán)境效率值為因變量，構(gòu)建模型如下：

本文分別使用面板固定效應(yīng)Tobit 模型、面板混合效應(yīng)Tobit 和面板隨機效應(yīng)Tobit 模型進行估計，所得結(jié)果如表5所示.Hausman 檢驗拒絕了面板固定效應(yīng)模型和隨機效應(yīng)模型無差異的假設(shè)，拒絕面板隨機效應(yīng)Tobit 模型，因此應(yīng)選擇面板固定效應(yīng)Tobit 模型.F檢驗拒絕了面板固定效應(yīng)模型和混合效應(yīng)模型無差異假設(shè)，因此這里應(yīng)選擇面板固定效應(yīng)模型進行回歸分析.且由表5可知：建設(shè)用地環(huán)境效率和人均GDP 呈U 型關(guān)系，因為人均GDP 的相關(guān)系數(shù)為負，而其平方的相關(guān)系數(shù)為正.這表明建設(shè)用地環(huán)境效率先隨人均GDP 的增長而下降，但當(dāng)人均GDP 達到某一閾值時建設(shè)用地環(huán)境效率便會隨之增長.從全國總體上來說，此拐點在23 740 元，除了東部沿海、南部沿海、北部沿海以及東北經(jīng)濟區(qū)以外，其他區(qū)域的人均DGP 大多是從2010年開始才高于此拐點的.從表5中可以看出，中國建設(shè)用地環(huán)境效率是從2010年開始穩(wěn)步提高的.

表5 建設(shè)用地環(huán)境效率的經(jīng)濟發(fā)展因素面板Tobit 回歸結(jié)果Table5 Panel Tobit estimation results for economic factor of environmental efficiency of construction land

3 結(jié) 論

本文基于2006—2016年中國30 個省建設(shè)用地利用的面板數(shù)據(jù)，運用超效率DEA 方法測度各省及八大經(jīng)濟區(qū)的建設(shè)用地環(huán)境效率，分析30 個省份平均Malmquist 指數(shù)及其分解指數(shù)，總結(jié)中國區(qū)域建設(shè)用地環(huán)境效率動態(tài)發(fā)展趨勢，并基于面板Tobit 模型分析建設(shè)用地環(huán)境效率的外部影響因素，主要得出了以下結(jié)論：

1）中國建設(shè)用地環(huán)境效率整體上較低，并且呈現(xiàn)明顯的區(qū)域差異.東部和北部沿海經(jīng)濟區(qū)的效率均值最高，北京和上海一直處于建設(shè)用地環(huán)境效率有效狀態(tài)，廣東省在2015年之前也一直處于有效狀態(tài).西南部和長江中游經(jīng)濟區(qū)最低，其研究期間均無有效狀態(tài)省份，甚至該區(qū)域各省歷年都不曾突破全國同期的平均效率水平.從歷年效率值超過平均水平的省份數(shù)量和效率均值來看，呈現(xiàn)出東部沿海>南部沿海>東北>北部>西北>中部的空間格局.

2）從各省研究期間的平均Malmquist 指數(shù)的分解以及全國各年的變化情況可以發(fā)現(xiàn)，北京、上海、江蘇及陜西TFP 指數(shù)增長較快，黑龍江、甘肅、湖北和海南有所下降.按經(jīng)濟區(qū)劃分，東部、北部沿海經(jīng)濟區(qū)增長較快，而南部沿海和長江中游增長速率最為緩慢，其中TFP指數(shù)的提升主要依靠技術(shù)進步的推動，而大多TFP 指數(shù)降低的區(qū)域和年份則與規(guī)模效率和純技術(shù)效率的下降有關(guān).對于這些區(qū)域，如果不積極采取干預(yù)措施，必將阻礙建設(shè)用地的可持續(xù)利用，進一步加劇區(qū)域發(fā)展不平衡性.

3）經(jīng)濟發(fā)展與區(qū)域建設(shè)用地環(huán)境效率呈反比，這表明目前從整體上來說，中國在建設(shè)用地的利用方面，在追求經(jīng)濟發(fā)展過程中尚未處理好經(jīng)濟發(fā)展和環(huán)境污染的矛盾問題，以致很多區(qū)域在實現(xiàn)人均GDP 不斷增長的同時，其建設(shè)用地利用的環(huán)境效率處于無效狀態(tài).此外，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和科技研發(fā)投入也是提高區(qū)域建設(shè)用地環(huán)境效率的重要因素.

鑒于此，本文認為應(yīng)重視以下幾方面工作：

1）需要對區(qū)域建設(shè)用地利用中的資金和建設(shè)用地審批進行嚴格把關(guān)，優(yōu)化建設(shè)用地投入的資源配置，避免投入冗余，提高規(guī)模效率，同時注重生態(tài)環(huán)境的治理制度和管理水平的提升，提高純技術(shù)效率.

2）加大科技研發(fā)投入，同時拓寬科研經(jīng)費的資源來源.鼓勵企業(yè)積極開展低碳生態(tài)技術(shù)，并且采取積極措施推動相關(guān)技術(shù)在產(chǎn)業(yè)內(nèi)、產(chǎn)業(yè)間、區(qū)域內(nèi)以及區(qū)域之間的擴散，從而在獲得預(yù)期經(jīng)濟效益的同時產(chǎn)生可觀的環(huán)境效益，并最終實現(xiàn)經(jīng)濟與環(huán)境間、區(qū)域間的協(xié)調(diào)發(fā)展.

3）大力扶持高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)特別是低碳技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，同時加快服務(wù)業(yè)創(chuàng)新的步伐，通過各種舉措促使各經(jīng)濟區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的高級化轉(zhuǎn)型，從而全面提升中國建設(shè)用地環(huán)境效率.

毫無疑問，建設(shè)用地的大肆擴張在一定程度上嚴重威脅到了區(qū)域生態(tài)環(huán)境安全和社會經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展，如何緩解城市擴張給生態(tài)環(huán)境帶來的負面影響已經(jīng)引起學(xué)界的廣泛關(guān)注.相較以往的研究，本文著重關(guān)注建設(shè)用地的環(huán)境效率分析，從建設(shè)用地利用過程中的能源消耗，從二氧化碳、二氧化硫、PM2.5濃度等指標(biāo)測度建設(shè)用地利用的環(huán)境效率，并選取經(jīng)濟發(fā)展水平、人口密度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科技研發(fā)投資水平、環(huán)境治理投入等指標(biāo)從更深層次分析建設(shè)用地環(huán)境效率的影響因素及影響程度.然而，實際建設(shè)用地的環(huán)境效率還包括其他方面的污染指標(biāo)和影響因素，但目前相關(guān)數(shù)據(jù)的獲取較為困難，因此建設(shè)用地環(huán)境效率影響機制等還有待繼續(xù)深入研究.