黃和平,李亞麗,王智鵬

江西財(cái)經(jīng)大學(xué)生態(tài)經(jīng)濟(jì)研究院, 南昌 330013

工業(yè)用地是城市經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的基本生產(chǎn)要素,是驅(qū)動(dòng)中國(guó)城市化和工業(yè)化進(jìn)程的車輪[1]。改革開放40年來(lái),中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得巨大的成就,2016年工業(yè)總產(chǎn)值達(dá)到1755.2億元,為國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值貢獻(xiàn)33.31%。城市工業(yè)用地面積穩(wěn)步增長(zhǎng),2016年中國(guó)城市工業(yè)用地面積達(dá)到10250.60km2,比2000年增加5409.06km2,占城市建設(shè)用地面積的19.43%,明顯高于發(fā)達(dá)國(guó)家平均10%左右的水平[2]。與此同時(shí),中國(guó)城市工業(yè)用地普遍存在利用無(wú)序、閑置浪費(fèi)、容積率低等造成的產(chǎn)出效率低下等問(wèn)題。據(jù)預(yù)測(cè),到2030年城鎮(zhèn)化水平將達(dá)到70%左右且將全面實(shí)現(xiàn)工業(yè)化,屆時(shí)中國(guó)城市工業(yè)用地需求將日趨緊張,人地矛盾將更為突顯。當(dāng)前,如何有效地實(shí)現(xiàn)工業(yè)用地節(jié)約集約利用,提升城市工業(yè)用地效率成為政府和學(xué)界亟需解決的重點(diǎn)課題[3]。因此,如何盤活城市工業(yè)用地存量,轉(zhuǎn)變土地由外延粗放式擴(kuò)張向內(nèi)涵集約式發(fā)展,逐步提高工業(yè)用地利用效率,實(shí)現(xiàn)工業(yè)用地節(jié)約集約利用,促進(jìn)工業(yè)經(jīng)濟(jì)由規(guī)模速度型向質(zhì)量效益型轉(zhuǎn)變具有重要的意義[4]。

目前對(duì)城市工業(yè)用地生態(tài)效率的定義還沒(méi)有統(tǒng)一界定,城市工業(yè)用地生態(tài)效率是在城市工業(yè)用地利用效率基礎(chǔ)上考慮環(huán)境因素影響演變而來(lái),傳統(tǒng)意義上的城市工業(yè)用地利用效率是指在一定經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出約束下,城市工業(yè)用地開發(fā)利用的充分程度[5]。相似地,城市工業(yè)用地生態(tài)效率可定義為在一定社會(huì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出和資源環(huán)境代價(jià)約束下,城市工業(yè)用地可持續(xù)開發(fā)利用的充分程度。近年來(lái),國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)工業(yè)用地的研究主要集中在工業(yè)產(chǎn)業(yè)效率[6-8]、工業(yè)用地價(jià)格[9-12]、工業(yè)用地政策[13-15]、工業(yè)土地集約利用[16-19]等方面,工業(yè)用地生態(tài)效率的相關(guān)研究則相對(duì)較少。城市工業(yè)用地利用效率的研究主要包括以下幾個(gè)方面：(1) 在研究尺度上,主要集中在宏、中觀尺度[20- 26],也有學(xué)者嘗試從微觀尺度對(duì)企業(yè)的工業(yè)用地利用效率進(jìn)行了研究[27]；(2) 在指標(biāo)選取上,絕大部分學(xué)者將工業(yè)總產(chǎn)值作為產(chǎn)出指標(biāo),工業(yè)用地面積、工業(yè)企業(yè)從業(yè)人員、工業(yè)固定資產(chǎn)投資等作為投入指標(biāo)[2, 5,20]；(3) 在研究方法上,可將城市工業(yè)用地利用效率測(cè)度方法歸為三類：一類是引入相關(guān)計(jì)量分析模型[18],常用的模型有層次分析法、主成分分析法等,該方法的優(yōu)勢(shì)在于理論與觀察資料相結(jié)合,賦予理論以經(jīng)驗(yàn)的內(nèi)容,但存在個(gè)人主觀性較強(qiáng)的不足；一類是構(gòu)建參數(shù)評(píng)價(jià)模型[2],常用的模型有C-D生產(chǎn)函數(shù)、全要素生產(chǎn)率等,該方法的優(yōu)勢(shì)在于描述前沿面的前沿生產(chǎn)函數(shù)構(gòu)造,能預(yù)測(cè)和控制投入產(chǎn)出,穩(wěn)定性強(qiáng),也存在個(gè)人主觀性較強(qiáng)的不足；還有一類是建立非參數(shù)評(píng)價(jià)模型,常用的模型有DEA、Malmquist指數(shù)和SBM模型[20, 23]等,該方法的優(yōu)勢(shì)在于不需要對(duì)總體參數(shù)進(jìn)行假定,能有效避免主觀性因素的影響,有廣泛的適用性,結(jié)果穩(wěn)定性較好。

城市工業(yè)用地利用效率影響因素的研究主要分為兩個(gè)方面：一是城市工業(yè)用地利用效率影響因素的指標(biāo)選取[28-30],可分為直接影響因素和間接影響因素,直接影響因素包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、土地市場(chǎng)化水平、工業(yè)行業(yè)產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)、土地使用成本等,間接因素則包括地方政府干預(yù)、土地結(jié)構(gòu)改變、新型城鎮(zhèn)化等；二是城市工業(yè)用地利用效率影響因素的研究方法,常用的研究方法包括系統(tǒng)GMM方法[19]、Tobit模型[21,28]、面板數(shù)據(jù)模型[29-30]等。城市工業(yè)用地利用效率影響因素研究無(wú)論是直接影響因素還是間接影響因素均可以運(yùn)用面板數(shù)據(jù)模型和Tobit模型進(jìn)行回歸分析,區(qū)別在于Tobit模型適用于效率值介于0到1之間的情形,而面板數(shù)據(jù)運(yùn)用更加廣泛且對(duì)效率值類型無(wú)要求。

綜上所述,目前國(guó)內(nèi)對(duì)城市工業(yè)用地生態(tài)效率的研究,還可以從以下幾個(gè)方面進(jìn)一步深化和拓展：(1) 已有的文獻(xiàn)主要是對(duì)城市工業(yè)用地的利用效率進(jìn)行研究,將資源環(huán)境代價(jià)影響納入城市工業(yè)用地的生態(tài)效率研究相對(duì)較少；(2) 對(duì)城市工業(yè)用地生態(tài)效率區(qū)域差異的定量研究和環(huán)境因素對(duì)城市工業(yè)用地利用效率的影響分析還有待于進(jìn)一步深化。鑒于此,本文將資源消耗、環(huán)境污染和生態(tài)改善納入城市工業(yè)用地生態(tài)效率測(cè)算指標(biāo)體系,運(yùn)用Super-SBM模型測(cè)算中國(guó)30個(gè)省(市、區(qū))城市工業(yè)用地生態(tài)效率并分析其時(shí)空演變特征,在此基礎(chǔ)上利用面板數(shù)據(jù)模型分析城市工業(yè)用地生態(tài)效率的影響因素,以期為城市工業(yè)用地的高質(zhì)量可持續(xù)發(fā)展提供參考。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究方法

1.1.1Super-SBM模型

DEA模型是由Charnes和Cooper在“相對(duì)效率評(píng)價(jià)”概念基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的一種評(píng)價(jià)具有相同類型投入和產(chǎn)出的若干決策單元相對(duì)有效方法,適用于多投入、多產(chǎn)出的邊界生產(chǎn)函數(shù)的研究[31]。傳統(tǒng)DEA模型最大的不足,在于模型產(chǎn)出指標(biāo)一般為經(jīng)濟(jì)社會(huì)類期望產(chǎn)出指標(biāo),對(duì)于非期望產(chǎn)出指標(biāo)卻不適用。處理存在非期望產(chǎn)出情況下的效率評(píng)價(jià)方法包括投入產(chǎn)出轉(zhuǎn)置法、正向?qū)傩赞D(zhuǎn)換法和方向性距離函數(shù)法,這3種方法雖然解決了非期望產(chǎn)出問(wèn)題,卻忽視了投入和產(chǎn)出變量的松弛性問(wèn)題[32]。Tone[33]提出了一種基于松弛變量測(cè)度的非徑向非角度的DEA分析方法,即SBM模型,測(cè)算的效率值隨著投入和產(chǎn)出松弛程度的變化而嚴(yán)格單調(diào)遞減,但是會(huì)出現(xiàn)多個(gè)決策單元同為完全有效的情況,以及無(wú)法對(duì)這些決策單元進(jìn)行有效的評(píng)價(jià)與排序。鑒于此,Tone[34]基于修正松弛變量進(jìn)一步提出了Super-SBM模型,該模型有效解決了SBM模型對(duì)有效單元無(wú)法繼續(xù)進(jìn)行評(píng)價(jià)和排序的缺陷。

那么考慮松弛變量的Super-SBM模型,具體形式見公式(1)：

(1)

式中,ρ為目標(biāo)效率值,即生態(tài)效率值；x、yg和yb分別為投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出；m、s1和s2分別為投入、期望產(chǎn)出指標(biāo)和非期望產(chǎn)出指標(biāo)個(gè)數(shù)；向量S-、Sg和Sb分別為投入松弛量、期望產(chǎn)出的松弛量和非期望產(chǎn)出的松弛量；λ為權(quán)重向量。當(dāng)ρ≥1時(shí),被評(píng)價(jià)的決策單元相對(duì)有效；當(dāng)ρ<1時(shí),被評(píng)價(jià)的決策單元相對(duì)無(wú)效。

1.1.2變異系數(shù)

運(yùn)用變異系數(shù)來(lái)反映中國(guó)城市工業(yè)用地生態(tài)效率的變動(dòng)差異程度[32],其計(jì)算方法見公式(2)：

(2)

式中,CV為變異系數(shù)值；Ai為中國(guó)各區(qū)域城市工業(yè)用地生態(tài)效率樣本值(分為華東、華北、華中、華南、西南、西北、東北七大區(qū)域,即n=7)；μ為中國(guó)城市工業(yè)用地生態(tài)效率平均值,σ為標(biāo)準(zhǔn)差。CV值越大,表示中國(guó)各地區(qū)城市工業(yè)用地生態(tài)效率的差異越大,均衡性越差；CV值越小,表示各地區(qū)城市工業(yè)用地生態(tài)效率差異越小,均衡性越好。

1.1.3面板數(shù)據(jù)模型

本文研究對(duì)象為中國(guó)30個(gè)省(市、區(qū)),基于Super-SBM模型測(cè)算得到的生態(tài)效率值,運(yùn)用面板數(shù)據(jù)模型對(duì)其影響因素進(jìn)行實(shí)證分析[35],面板數(shù)據(jù)模型的一般形式見公式(3)：

(3)

式中,i=1, 2,..., 30,表示30個(gè)區(qū)域；t=1, 2,..., 17,表示17個(gè)時(shí)期；k表示解釋變量個(gè)數(shù)；yit為被解釋變量,表示第i個(gè)個(gè)體在時(shí)期t的觀測(cè)值；xkit是解釋變量,表示第k個(gè)解釋變量對(duì)于個(gè)體i在時(shí)期t的觀測(cè)值；βki是待估參數(shù)；uit是隨機(jī)干擾項(xiàng)。

1.2 指標(biāo)選取

1.2.1生態(tài)效率指標(biāo)體系構(gòu)建

為使城市工業(yè)用地生態(tài)效率的分析結(jié)果更加科學(xué)合理,本文基于科學(xué)性、全面性和可操作性等原則選取相互獨(dú)立的投入-產(chǎn)出指標(biāo)。投入指標(biāo)從土地、勞動(dòng)力和資本3個(gè)方面分別選取了城市工業(yè)用地面積、單位面積城市工業(yè)企業(yè)年均從業(yè)人員和單位面積城市工業(yè)固定資產(chǎn)投資3個(gè)指標(biāo)；期望產(chǎn)出指標(biāo)從經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和生態(tài)3個(gè)方面分別選取了單位面積的工業(yè)生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)工業(yè)從業(yè)人員年平均工資和城市綠地面積3個(gè)指標(biāo)；非期望產(chǎn)出指標(biāo)從環(huán)境污染方面選取了單位面積的工業(yè)廢水排放量、單位面積的工業(yè)廢氣排放量和單位面積的工業(yè)固廢排放量3個(gè)指標(biāo)。本文構(gòu)建的城市工業(yè)用地生態(tài)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表1所示。

表1 城市工業(yè)用地生態(tài)效率投入產(chǎn)出指標(biāo)體系

單位面積指的是單位城市工業(yè)用地面積

1.2.2影響因素指標(biāo)體系構(gòu)建

借鑒已有研究成果[36],結(jié)合各地區(qū)城市工業(yè)用地的特點(diǎn),從經(jīng)濟(jì)發(fā)展、環(huán)境管制、工業(yè)能源結(jié)構(gòu)、工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、工業(yè)政策等方面來(lái)選取影響城市工業(yè)用地生態(tài)效率的因素進(jìn)行分析,如表2。

表2 城市工業(yè)用地生態(tài)效率影響指標(biāo)變量與說(shuō)明

1.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文的數(shù)據(jù)涉及17年、30個(gè)省(市、區(qū))城市的相關(guān)經(jīng)濟(jì)社會(huì)、生態(tài)環(huán)境面板數(shù)據(jù),其中城市工業(yè)用地面積、工業(yè)生產(chǎn)總值、地區(qū)工業(yè)能源消費(fèi)總量、城市綠地面積、城鎮(zhèn)工業(yè)從業(yè)人員工資、人均GDP、地區(qū)工業(yè)污染治理投資、地區(qū)工業(yè)煤炭消費(fèi)總量、地區(qū)工業(yè)生產(chǎn)總值、地區(qū)生產(chǎn)總值和全國(guó)工業(yè)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2001—2017年)；城市工業(yè)企業(yè)年均從業(yè)人員數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》(2001—2017年)；工業(yè)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》(2001—2017年)；城市工業(yè)固定資本投資數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)固定資本投資統(tǒng)計(jì)年鑒》(2001—2017年)；工業(yè)廢水排放量、工業(yè)廢氣排放量和工業(yè)固體廢棄物排放量數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》(2001—2017年)；土地市場(chǎng)化水平和工業(yè)土地使用成本數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)國(guó)土資源年鑒》(2001—2017年)；工業(yè)對(duì)外開放水平和工業(yè)行業(yè)產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2001—2017年)。因西藏自治區(qū)多個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)缺失,故本文研究對(duì)象為除西藏自治區(qū)以外的30個(gè)省(市、區(qū))。2000—2005年的部分城市工業(yè)用地面積缺失,本文采用歸納法利用城市工業(yè)用地面積占城市建設(shè)用地面積比值的變化趨勢(shì)來(lái)獲得；城鎮(zhèn)工業(yè)從業(yè)人員工資根據(jù)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資和城鎮(zhèn)私營(yíng)單位就業(yè)人員平均工資中采礦業(yè)、制造業(yè)、電力、熱水、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)、建筑業(yè)的加權(quán)平均值獲得。此外,為了真實(shí)反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展動(dòng)態(tài),消除價(jià)格變動(dòng)的因素,將人均GDP、工業(yè)生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)工業(yè)從業(yè)人員工資和城市工業(yè)固定資產(chǎn)投資分別根據(jù)相應(yīng)的價(jià)格指數(shù)換算成2000年不變價(jià)格。

2 實(shí)證分析

2.1 城市工業(yè)用地生態(tài)效率實(shí)證分析

2.1.1城市工業(yè)用地生態(tài)效率時(shí)間序列分析

根據(jù)公式(1),計(jì)算得到全國(guó)30個(gè)省(市、區(qū))歷年工業(yè)用地生態(tài)效率值,如表3所示。由表3可知,2000—2016年中國(guó)城市工業(yè)用地生態(tài)效率總體呈下降趨勢(shì),總體下降5.81%,年均下降0.35%；其中,2000—2016年中國(guó)城市工業(yè)用地生態(tài)效率變化呈現(xiàn)“先下降后上升”的兩階段趨勢(shì)。從各城市總體變化趨勢(shì)來(lái)看,除天津、遼寧、吉林、黑龍江、上海、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、湖北、廣東、重慶、四川和云南的工業(yè)用地生態(tài)效率總體呈下降趨勢(shì),其余城市工業(yè)用地生態(tài)效率總體呈上升趨勢(shì)。

根據(jù)Super-SBM模型原理,當(dāng)生態(tài)效率值大于或等于1時(shí),被評(píng)價(jià)的決策單元相對(duì)有效；生態(tài)效率值小于1時(shí),被評(píng)價(jià)的決策單元相對(duì)無(wú)效。由表3可知,2000—2016中國(guó)城市工業(yè)用地生態(tài)效率均值大于或等于1的省(市、區(qū))有9個(gè),生態(tài)效率均值小于1的省(市、區(qū))有21個(gè),相對(duì)無(wú)效率城市是相對(duì)有效率城市的2.3倍。其中,東部12省(市、區(qū))中生態(tài)效率相對(duì)有效的城市有6個(gè),西部10省(市、區(qū))中生態(tài)效率相對(duì)有效的城市有3個(gè),而中部9省的工業(yè)用地生態(tài)效率全部相對(duì)無(wú)效。生態(tài)效率相對(duì)有效的省(市、區(qū))主要集中在東部地區(qū)和西北地區(qū),生態(tài)效率相對(duì)無(wú)效的省(市、區(qū))主要集中在中部和西南地區(qū)。東部沿海地區(qū)是中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為發(fā)達(dá)的地區(qū),城市工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速,在工業(yè)土地規(guī)劃、管理與利用方面更為高效。西部地區(qū)工業(yè)用地生態(tài)效率相對(duì)有效的城市主要分布在西北地區(qū)的省(市、區(qū)),受國(guó)家西部大開發(fā)戰(zhàn)略重點(diǎn)扶持的政策影響顯著,工業(yè)用地生態(tài)效率相對(duì)較高。

表3 2000—2016年中國(guó)30個(gè)省(市、區(qū))城市工業(yè)用地生態(tài)效率值

從工業(yè)用地生態(tài)效率均值排序情況來(lái)看,其大小排序依次為海南>北京>上海>廣東>天津>江蘇>寧夏>青海>新疆>浙江>山東>福建>內(nèi)蒙古>黑龍江>貴州>廣西>安徽>云南>河北>吉林>陜西>湖南>遼寧>河南>湖北>重慶>甘肅>四川>江西>山西。可以發(fā)現(xiàn),北京市、上海市和天津市的城市工業(yè)用地生態(tài)效率在全國(guó)分別排名第二、三、五,都位于東部地區(qū)。其中,北京市、上海市和天津市分別是我國(guó)的政治中心、經(jīng)濟(jì)中心、首批沿海開放城市,經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá),工業(yè)企業(yè)用地面積有限,工業(yè)發(fā)展主要依靠資本和技術(shù)的投入,具有很高的工業(yè)生產(chǎn)總值,工人工資水平位于全國(guó)前列,國(guó)家領(lǐng)導(dǎo)人重視當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)又重視環(huán)境的保護(hù),對(duì)工業(yè)企業(yè)環(huán)境管制嚴(yán)格,因此其城市工業(yè)用地生態(tài)效率水平高。重慶市城市工業(yè)用地生態(tài)效率全國(guó)排名第26,處于較低水平。雖然重慶也是我國(guó)四大直轄市之一,是西南地區(qū)最大的工商業(yè)城市,但是其城市工業(yè)用地面積相對(duì)較大,因其地理位置因素,大量的人才向東部轉(zhuǎn)移,工業(yè)生產(chǎn)主要依靠資源的投入；近年來(lái),重慶逐漸發(fā)展為全國(guó)著名的旅游城市,當(dāng)?shù)卣匾暛h(huán)境的保護(hù),工業(yè)“三廢”排放較少,但是經(jīng)濟(jì)、社會(huì)產(chǎn)出不高,導(dǎo)致其城市工業(yè)用地生態(tài)效率水平較低。

由表3數(shù)據(jù)顯示可知,海南省大部分年份的城市工業(yè)用地生態(tài)效率都處于較高水平,這些年份投入冗余較少,產(chǎn)出達(dá)到最優(yōu)水平；通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),海南生態(tài)效率最高的年份,單位面積工業(yè)生產(chǎn)總值都處于最高水平,工業(yè)三廢排放量處于很低水平,單位面積工業(yè)企業(yè)工人投入數(shù)處于較高水平,單位面積固定資產(chǎn)投資處于很低水平,城市工業(yè)用地投入處于中間水平。而山西省大部分年份的城市工業(yè)用地生態(tài)效率處于較低水平,大部分年份存在投入冗余和產(chǎn)出不足的情況；通過(guò)原始數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),山西省存在著單位面積工業(yè)企業(yè)從業(yè)人員投入相對(duì)較高,單位面積固定資產(chǎn)投資相對(duì)較低,單位面積工業(yè)總產(chǎn)值產(chǎn)出相對(duì)較低,工人工資偏低,工業(yè)三廢排放相對(duì)偏高,城市綠地面積偏低的現(xiàn)象。通過(guò)以上分析可以發(fā)現(xiàn),不同的地區(qū)城市工業(yè)用地利用應(yīng)因地制宜,如海南省是旅游城市,重視環(huán)境保護(hù)和綠化,工業(yè)不發(fā)達(dá),可以采用勞動(dòng)密集型的工業(yè)生產(chǎn)方式。山西是煤礦大省,有較為良好的工業(yè)發(fā)展條件,但工人投入較多,固定資產(chǎn)投入較少,對(duì)環(huán)境重視程度不夠,導(dǎo)致城市工業(yè)用地生態(tài)效率低下,適于采用資本密集型的工業(yè)生產(chǎn)方式。

2.1.2城市工業(yè)用地生態(tài)效率時(shí)空演變分析

為對(duì)中國(guó)30個(gè)省(市、區(qū))工業(yè)用地生態(tài)效率值空間分布有更加直觀的了解,根據(jù)決策單元是否有效,按照等間距法繪制了2000、2008、2016年城市工業(yè)用地生態(tài)效率值有效性空間分布圖(圖1)。從圖1中可以看出,2000年決策單元有效的省(市、區(qū))主要集中在東部地區(qū)、西北、東北地區(qū),決策單元無(wú)效的省(市、區(qū))主要集中中部地區(qū)；決策單元有效的省(市、區(qū))有17個(gè),其中中部9省(市、區(qū))生態(tài)效率值有效的省(市、區(qū))1個(gè),西部10省(市、區(qū))生態(tài)效率值有效的省(市、區(qū))5個(gè),東部12省(市、區(qū))生態(tài)效率值有效的省(市、區(qū))11個(gè)。2008年決策單元有效的省(市、區(qū))個(gè)數(shù)大幅度減少,主要集中在西北、東部沿海地區(qū),決策單元無(wú)效的省(市、區(qū))個(gè)數(shù)增多,在中、東、西部都有分布；決策單元有效的省(市、區(qū))有9個(gè),其中中部9省(市、區(qū))生態(tài)效率值有效的省(市、區(qū))為0個(gè),西部10省(市、區(qū))生態(tài)效率值有效的省(市、區(qū))有3個(gè),東部12省(市、區(qū))生態(tài)效率值有效的省(市、區(qū))有6個(gè)。2016年決策單元有效的省(市、區(qū))個(gè)數(shù)較2008年有所上升,主要集中在東南地區(qū)、東北經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)沿海地區(qū)、西北地區(qū)、華北地區(qū),決策單元無(wú)效的省(市、區(qū))個(gè)數(shù)較2008年有所下降,主要分布在西南、中部、東部地區(qū)；決策單元有效的省(市、區(qū))有13個(gè),其中中部9省(市、區(qū))生態(tài)效率值有效的省(市、區(qū))有4個(gè),西部10省(市、區(qū))生態(tài)效率值有效的省(市、區(qū))有4個(gè),東部12省(市、區(qū))生態(tài)效率值有效的省(市、區(qū))有5個(gè)。綜上所述,2000—2016年生態(tài)效率值有效的省(市、區(qū))個(gè)數(shù)呈現(xiàn)先大幅減少后小幅增多的趨勢(shì),有效區(qū)域由東部地區(qū)、西北、東北地區(qū)向東南地區(qū)、東北經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)沿海地區(qū)、西北地區(qū)、華北地區(qū)轉(zhuǎn)移。通過(guò)原始數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),2000—2016年雖然我國(guó)城市經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和生態(tài)產(chǎn)出都呈大幅度提升趨勢(shì),工業(yè)三廢排放量都呈減少趨勢(shì),但是城市工業(yè)用地生態(tài)效率有效的省(市、區(qū))數(shù)量卻在減小,可能原因是部分省(市、區(qū))城市工業(yè)用地面積存在擴(kuò)張過(guò)度和單位面積固定資產(chǎn)投資過(guò)剩情況,易造成資源浪費(fèi),從而導(dǎo)致生態(tài)效率反而降低。

圖1 2000—2016年中國(guó)城市工業(yè)用地生態(tài)效率有效性空間分布圖Fig.1 Spatial distribution of ecological efficiency of urban industrial land in China between 2000—2016

2.1.3城市工業(yè)用地生態(tài)效率區(qū)域差異分析

堅(jiān)持綜合防治、達(dá)標(biāo)防治的原則，在農(nóng)業(yè)、生物、物理防治的基礎(chǔ)上，加強(qiáng)病蟲害的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)，嚴(yán)格科學(xué)地使用農(nóng)藥，大力推廣高效、低毒、低殘留農(nóng)藥，杜絕使用高毒高殘留農(nóng)藥，同時(shí)選準(zhǔn)對(duì)路藥劑，把握防治適期，正確使用施藥方法，執(zhí)行安全間隔期，才能確保好的防治效果。

分別計(jì)算得到2000—2016年中國(guó)城市工業(yè)用地生態(tài)效率變異系數(shù)以及華東、華北、華中、華南、西南、西北、東北七大區(qū)域城市工業(yè)用地生態(tài)效率的均值(由中國(guó)社科院出版的全國(guó)及七大區(qū)域地圖可以看出,內(nèi)蒙古大部分地區(qū)屬于華北地區(qū),因此本文把內(nèi)蒙古自治區(qū)歸屬于華北地區(qū)),進(jìn)一步從區(qū)域差異來(lái)解析城市工業(yè)用地生態(tài)效率的空間格局演變特征(圖2)。從圖2中可以看出,華南地區(qū)生態(tài)效率均值都在全國(guó)平均水平以上；西北、華東和華北地區(qū)生態(tài)效率均值大部分年份在平均水平以上,且西北和華北地區(qū)更為接近全國(guó)平均水平；西南、華中地區(qū)生態(tài)效率值低于平均水平；東北地區(qū)生態(tài)效率均值大部分年份在全國(guó)平均水平以下。經(jīng)濟(jì)水平較高的華東地區(qū)城市工業(yè)用地生態(tài)效率接近全國(guó)平均水平,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平處于中間的華中地區(qū)城市工業(yè)用地生態(tài)效率最為低下,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最低的西北地區(qū)城市工業(yè)用地生態(tài)效率與中國(guó)城市工業(yè)用地生態(tài)效率平均水平較為接近,說(shuō)明城市工業(yè)用地生態(tài)效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平并不一致,西北地區(qū)的城市工業(yè)用地較華中、西南地區(qū)更為合理。全國(guó)區(qū)域變異系數(shù)在2000—2016年總體呈增長(zhǎng)趨勢(shì),年均增長(zhǎng)率為4.26%,表明中國(guó)七大區(qū)域城市工業(yè)用地生態(tài)效率存在較為明顯的差異,且這種差異隨著城市工業(yè)的發(fā)展呈增大趨勢(shì)。

圖2 2000—2016年中國(guó)七大區(qū)域城市工業(yè)用地生態(tài)效率變化情況Fig.2 Industrial land eco-efficiency in seven major regional cities of China from 2000 to 2016

2.2 城市工業(yè)用地生態(tài)效率影響因素實(shí)證分析

城市工業(yè)用地生態(tài)效率是衡量城市工業(yè)用地利用效果的重要標(biāo)準(zhǔn),是多種因素綜合驅(qū)動(dòng)的結(jié)果。中國(guó)城市工業(yè)用地生態(tài)效率總體處于上升的發(fā)展趨勢(shì),但其時(shí)空演變過(guò)程中區(qū)域差異性顯著,因此在城鎮(zhèn)化和工業(yè)化快速推進(jìn)的背景下,進(jìn)一步有效識(shí)別各種因素的作用力度與方法,對(duì)于提高城市工業(yè)用地生態(tài)效率具有積極的意義。由于土地市場(chǎng)化水平、工業(yè)對(duì)外開放水平和工業(yè)土地使用成本指標(biāo)數(shù)據(jù)在2000—2004年大量缺失,西藏地區(qū)的工業(yè)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)和工業(yè)土地使用成本指標(biāo)數(shù)據(jù)在2000—2016年全部缺失,因此本文僅對(duì)2005—2016年中國(guó)30個(gè)省(市、區(qū))(除西藏自治區(qū)外)城市工業(yè)用地生態(tài)效率的影響因素做實(shí)證分析。

2.2.1數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

為避免宏觀數(shù)據(jù)非平穩(wěn)性造成的偽回歸,采用相同根檢驗(yàn)方法LLC (Levin-Lin-Chu)和不同根檢驗(yàn)方法Fisher-PP對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn),結(jié)果如表4所示。

由表4可知,9個(gè)解釋變量中生態(tài)效率、工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、工業(yè)行業(yè)集聚程度、工業(yè)對(duì)外開放水平和土地使用成本為非平穩(wěn)序列,經(jīng)一階差分和二階差分后,均呈現(xiàn)出一定的平穩(wěn)性,可以進(jìn)行下一步回歸分析。

表4 面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)結(jié)果

LLC: 相同根檢驗(yàn)方法; PP: 不同根檢驗(yàn)方法

2.2.2模型選擇與結(jié)果分析

運(yùn)用Eviews 8.0對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)方差分析檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)該模型適用于混合回歸模型、個(gè)體固定效應(yīng)回歸模型和個(gè)體隨機(jī)回歸模型,且回歸結(jié)果顯示該模型整體擬合優(yōu)度較好,具體見表5。從回歸結(jié)果可以看出,3種模型回歸結(jié)果大體一致,模型擬合優(yōu)度R2為0.9713,說(shuō)明模型整體擬合優(yōu)度較好。9個(gè)解釋變量中7個(gè)都顯著影響城市工業(yè)用地生態(tài)效率,其中經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、土地市場(chǎng)化水平、工業(yè)行業(yè)產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)、土地使用成本對(duì)城市工業(yè)用地生態(tài)效率起著負(fù)向阻礙作用,環(huán)境管制力度、工業(yè)行業(yè)集聚程度、工業(yè)對(duì)外開放水平對(duì)城市工業(yè)用地生態(tài)效率起著正向促進(jìn)作用,工業(yè)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)城市工業(yè)用地生態(tài)效率影響作用不大。各解釋變量具體分析結(jié)果見表5。

表5 面板數(shù)據(jù)模型回歸結(jié)果

**表示5%的顯著性水平,***表示1%的顯著性水平

環(huán)境管制力度的系數(shù)為正,在5%的水平上顯著,說(shuō)明環(huán)境管制力度對(duì)城市工業(yè)用地生態(tài)效率起到顯著正向作用。當(dāng)?shù)卣凸I(yè)企業(yè)重視環(huán)境,對(duì)環(huán)境治理投資力度大,工業(yè)“三廢”排放量就相對(duì)減少很多,城市工業(yè)用地的非期望產(chǎn)出減少,生態(tài)效率相對(duì)提高。因此,加大環(huán)境保護(hù)力度可以一定程度改善當(dāng)?shù)氐某鞘泄I(yè)用地生態(tài)效率。

工業(yè)行業(yè)集聚程度系數(shù)為正,在1%的水平上顯著,說(shuō)明工業(yè)行業(yè)集聚程度對(duì)城市工業(yè)用地生態(tài)效率起到顯著正向作用。一般而言,工業(yè)行業(yè)集聚能夠降低企業(yè)運(yùn)輸成本,實(shí)現(xiàn)信息共享,提高城市工業(yè)用地的效率,易實(shí)現(xiàn)工業(yè)規(guī)?；б妗?/p>

土地市場(chǎng)化水平系數(shù)為負(fù),在1%的水平上顯著,說(shuō)明當(dāng)?shù)氐耐恋厥袌?chǎng)化水平對(duì)城市工業(yè)用地生態(tài)效率起到顯著負(fù)向作用。市場(chǎng)是實(shí)現(xiàn)資源配置的有效手段,土地市場(chǎng)通過(guò)顯化土地價(jià)值,可以提高土地資源的利用效率,市場(chǎng)有自主調(diào)控手段,人為過(guò)度干涉,可能會(huì)造成資源分布不均,資源閑置浪費(fèi)等現(xiàn)象。因此,應(yīng)該適度放開政府“有形”的手,充分發(fā)揮市場(chǎng)“無(wú)形”的手。

工業(yè)對(duì)外開放水平系數(shù)為正,在1%的水平上顯著,說(shuō)明工業(yè)對(duì)外開放水平對(duì)城市工業(yè)用地生態(tài)效率起到顯著正向作用。當(dāng)?shù)貙?duì)外開放水平越高,有更多的產(chǎn)品用于出口或進(jìn)口,提高同行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)壓力,實(shí)現(xiàn)工業(yè)行業(yè)的優(yōu)勝劣汰,提高工業(yè)用地利用程度。

工業(yè)行業(yè)產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)系數(shù)為負(fù),在1%的水平上顯著,說(shuō)明工業(yè)行業(yè)產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)對(duì)城市工業(yè)用地生態(tài)效率起到顯著負(fù)向作用。各地區(qū)國(guó)有及國(guó)有控股工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)占全國(guó)國(guó)有及規(guī)模以上非國(guó)有工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)比例越大,市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)壓力越小,可能存在著土地資源浪費(fèi),工業(yè)企業(yè)工人人數(shù)過(guò)多,固定資產(chǎn)投入過(guò)多等現(xiàn)象,反而降低了當(dāng)?shù)爻鞘泄I(yè)用地生態(tài)效率水平。

土地使用成本系數(shù)為負(fù),在1%的水平上顯著,說(shuō)明土地使用成本對(duì)城市工業(yè)用地生態(tài)效率起到負(fù)向作用。一般而言,工業(yè)用地地價(jià)越高,持用工業(yè)用地的面積相對(duì)減少,工業(yè)用地的效率會(huì)相對(duì)提升,但是也有可能隨著工業(yè)用地地價(jià)的提高,企業(yè)成本增加,更少的人愿意投資工業(yè)企業(yè),反而造成工業(yè)用地效率的下降。

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

本文基于Super-SBM模型,考慮環(huán)境對(duì)城市工業(yè)用地的影響,測(cè)算了2000—2016年中國(guó)30個(gè)省(市、區(qū))城市工業(yè)用地生態(tài)效率,并進(jìn)行時(shí)空演變特征分析,最后運(yùn)用面板數(shù)據(jù)模型對(duì)城市工業(yè)用地生態(tài)效率進(jìn)行影響因素實(shí)證分析,得出以下結(jié)論：

(1)時(shí)序變化方面,2000—2016年中國(guó)城市工業(yè)用地生態(tài)效率總體呈下降趨勢(shì),總體下降5.81%,年均下降0.35%,過(guò)程中呈現(xiàn)“先下降后上升”兩階段變化趨勢(shì)；2000—2016年城市工業(yè)用地生態(tài)效率均值相對(duì)無(wú)效率城市是相對(duì)有效率城市的2.3倍；按照生態(tài)效率均值的大小排序：海南>北京>上海>廣東>天津>江蘇>寧夏>青海>新疆>浙江>山東>福建>內(nèi)蒙古>黑龍江>貴州>廣西>安徽>云南>河北>吉林>陜西>湖南>遼寧>河南>湖北>重慶>甘肅>四川>江西>山西。

(2)空間演變方面,2000—2016年生態(tài)效率值有效的省(市、區(qū))個(gè)數(shù)呈現(xiàn)先大幅度減少后小幅度增多的趨勢(shì),有效區(qū)域由東部地區(qū)、西北、東北地區(qū)向東南地區(qū)、東北經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)沿海地區(qū)、西北地區(qū)、華北地區(qū)轉(zhuǎn)移；其中,低水平區(qū)域由中西部逐漸向中部集聚,較低水平區(qū)域由中西部向東、中、西部數(shù)量較為均衡方向發(fā)展。

(3)區(qū)域差異方面,區(qū)域城市工業(yè)用地生態(tài)效率均值從大到小依次為華南地區(qū)、華北地區(qū)、華東地區(qū)、西北地區(qū)、東北地區(qū)、西南地區(qū)和華中地區(qū),且七大區(qū)域間城市工業(yè)用地生態(tài)效率存在較為顯著的差異,隨著城市工業(yè)的發(fā)展區(qū)域差異呈增大趨勢(shì)。

(4)影響因素方面,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、土地市場(chǎng)化水平、工業(yè)行業(yè)產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)、土地使用成本對(duì)城市工業(yè)用地生態(tài)效率起著顯著負(fù)向阻礙作用,環(huán)境管制力度、工業(yè)行業(yè)集聚程度、工業(yè)對(duì)外開放水平對(duì)城市工業(yè)用地生態(tài)效率起著顯著正向促進(jìn)作用,工業(yè)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)城市工業(yè)用地生態(tài)效率影響作用不大。

3.2 討論

通過(guò)對(duì)中國(guó)30個(gè)省(市、區(qū))城市工業(yè)用地的生態(tài)效率時(shí)空演變特征及影響因素分析,為城市工業(yè)用地的集約與節(jié)約利用提供一定的參考。同時(shí),本文也存在一些不足和可供探討之處：

一是研究尺度較大,本文基于省級(jí)面板數(shù)據(jù)從省域尺度對(duì)城市工業(yè)用地生態(tài)效率進(jìn)行了分析,反映出省域整體情況,但各省內(nèi)部情況差異明顯,只是從省域尺度來(lái)研究各城市的工業(yè)用地生態(tài)效率特征分析稍顯粗放,因此進(jìn)一步從地市尺度對(duì)各城市工業(yè)用地生態(tài)效率特征及影響因素進(jìn)行研究將是下一步開展的重點(diǎn)。

二是數(shù)據(jù)獲取的局限性,導(dǎo)致部分年份或部分城市數(shù)據(jù)缺失,通過(guò)趨勢(shì)平滑法、替代法獲得的數(shù)據(jù)一定程度上會(huì)對(duì)研究結(jié)果產(chǎn)生影響,如部分年份的城市工業(yè)用地面積、城鎮(zhèn)從業(yè)人員年均工資等是通過(guò)相應(yīng)數(shù)據(jù)處理方法來(lái)獲得,難免對(duì)結(jié)果產(chǎn)生影響。

三是部分指標(biāo)選取可能存在一定爭(zhēng)議,如生態(tài)效益指標(biāo)用城市綠地面積來(lái)表征, 本文認(rèn)為城市綠地的起源是人類為了緩解城市工業(yè)污染而興起的,隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,城市綠地逐漸發(fā)揮了城市居民休閑、娛樂(lè)、陶冶情操的作用,但是在一定程度上,城市綠地為緩解城市工業(yè)污染方面仍然起著不可代替的作用。

四是城市工業(yè)用地投入-產(chǎn)出指標(biāo)與影響因素指標(biāo)選擇可能存在一定相似關(guān)聯(lián)性,可能對(duì)結(jié)論存在一定影響,但本文的指標(biāo)體系構(gòu)建基于已有研究成果和對(duì)生態(tài)效率內(nèi)涵理解的基礎(chǔ)上,數(shù)據(jù)來(lái)源于公開統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù),一定程度上也具有較強(qiáng)的可靠性。因此,豐富對(duì)地市尺度的研究、完善指標(biāo)體系選取以及突破數(shù)據(jù)局限性尤為重要。