吳振林，李青賢，田 婧，解 威

（1. 天津市經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究院，天津 300202； 2. 天津外國(guó)語(yǔ)大學(xué)人事處，天津 300202）

建設(shè)用地是人類(lèi)經(jīng)濟(jì)社會(huì)活動(dòng)的重要載體。當(dāng)前時(shí)期我國(guó)仍處在快速城鎮(zhèn)化和工業(yè)化的階段，人地矛盾仍比較突出[1]。隨著生態(tài)文明建設(shè)深入推進(jìn)，在永久基本農(nóng)田保護(hù)紅線(xiàn)、生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)和城市開(kāi)發(fā)邊界三條紅線(xiàn)日趨束緊的情況下，如何提高大城市建設(shè)用地利用效率，優(yōu)化大城市土地資源配置，成為學(xué)者們關(guān)注的熱點(diǎn)[2-3]。尤其是近期，習(xí)近平總書(shū)記在上?？疾鞎r(shí)提出，要著力提升城市能級(jí)和核心競(jìng)爭(zhēng)力，不斷提高社會(huì)主義現(xiàn)代化國(guó)際大都市治理能力和治理水平。如何提高我國(guó)國(guó)際化大都市城市建設(shè)用地利用效率，推進(jìn)治理能力和治理水平現(xiàn)代化，需要學(xué)者們給予更多的審視和研究。

國(guó)內(nèi)外對(duì)于城市建設(shè)用地利用效率已有不少研究。國(guó)外學(xué)者多結(jié)合經(jīng)濟(jì)學(xué)視角評(píng)價(jià)城市建設(shè)用地利用效率和優(yōu)化配置情況，如：通過(guò)土地經(jīng)濟(jì)學(xué)、城市經(jīng)濟(jì)學(xué)、土地利用規(guī)劃政策等方法評(píng)價(jià)城市建設(shè)用地利用效率[4-5]，認(rèn)為城市群比單個(gè)城市的建設(shè)用地利用效率更高[6-8]，研究城市用地?cái)U(kuò)張與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)間的關(guān)系以及對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)[9-12]，認(rèn)為資本、勞動(dòng)力和土地是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的基礎(chǔ)要素[13]。國(guó)內(nèi)來(lái)看，城市建設(shè)用地效率研究主要方向集中在效率評(píng)價(jià)的內(nèi)涵、尺度、測(cè)度方法、區(qū)域差異以及影響因素探究等方面。在評(píng)價(jià)內(nèi)涵上，城市建設(shè)用地效率內(nèi)涵進(jìn)一步豐富，考慮生態(tài)環(huán)境在建設(shè)用地利用方面的投入，評(píng)價(jià)了建設(shè)用地環(huán)境效率情況，或者將建設(shè)用地細(xì)分，進(jìn)一步評(píng)價(jià)分產(chǎn)業(yè)的建設(shè)用地效率。如生態(tài)文明視角下資源型城市建設(shè)用地環(huán)境效率評(píng)價(jià)[14]、中國(guó)工業(yè)用地利用效率評(píng)價(jià)[15]。在評(píng)價(jià)尺度上，已有文獻(xiàn)多是從區(qū)域城市群或者省域尺度來(lái)開(kāi)展的研究，如對(duì)長(zhǎng)江中游地區(qū)41 座城市建設(shè)用地利用效率及驅(qū)動(dòng)因素和機(jī)理進(jìn)行的研究[16]、對(duì)湖北省建設(shè)用地績(jī)效進(jìn)行的評(píng)價(jià)[17]、長(zhǎng)三角地區(qū)城市建設(shè)用地經(jīng)濟(jì)效率及其影響因素的分析[18]。對(duì)于全國(guó)性大城市，尤其是大城市本身即市轄區(qū)不含所轄市縣這一尺度研究較少，而我國(guó)國(guó)際化大城市建設(shè)的重點(diǎn)和發(fā)展的外延是所轄區(qū)范圍，評(píng)價(jià)該區(qū)域效率對(duì)優(yōu)化土地利用更有針對(duì)性。在測(cè)度方法上，主要采用改進(jìn)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型、構(gòu)建建設(shè)用地利用效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）和Tobit 回歸等方法，如運(yùn)用改進(jìn)的經(jīng)濟(jì)模型分析經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量對(duì)城市用地?cái)U(kuò)張的影響[19]、構(gòu)建指標(biāo)評(píng)價(jià)體系對(duì)城市建設(shè)用地綜合效益和集約度進(jìn)行評(píng)價(jià)[20-21]、采用DEA 和Tobit 回歸對(duì)中國(guó)建設(shè)用地環(huán)境效率和影響因子進(jìn)行研究[22]。但是建設(shè)用地利用效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系各指標(biāo)權(quán)重受主觀影響較大，一定程度影響評(píng)價(jià)結(jié)果合理性[23]。在影響因素探究上，已有的文獻(xiàn)多從城市規(guī)模[24]、土地市場(chǎng)交易類(lèi)型[25]、城鎮(zhèn)化程度[14]、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等方面進(jìn)行研究，鮮有從社會(huì)活力水平和對(duì)外開(kāi)放程度方面進(jìn)行考量。而土地作為重要的生產(chǎn)要素，市場(chǎng)化配置后其利用效率才能夠充分發(fā)揮[15]，社會(huì)活力水平則在一定程度上反映了社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)程度。對(duì)外開(kāi)放程度越高，越能夠吸收先進(jìn)技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)，可以促進(jìn)建設(shè)用地效率提高。因此有必要將社會(huì)活力水平和對(duì)外開(kāi)放程度納入城市建設(shè)用地效率影響因素的探究。

綜上所述，為提升我國(guó)國(guó)際化大都市城市建設(shè)用地利用效率，推進(jìn)治理能力和治理水平現(xiàn)代化，本文對(duì)2015 年至2017 年全國(guó)4 個(gè)直轄市的市轄區(qū)和15 個(gè)副省級(jí)城市市轄區(qū)范圍內(nèi)城市建設(shè)用地利用效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。采用的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）能夠客觀確定權(quán)重，從科學(xué)和系統(tǒng)角度評(píng)價(jià)建設(shè)用地效率，同時(shí)運(yùn)用Malmquist 指數(shù)模型動(dòng)態(tài)分析效率年度變化情況。以此為基礎(chǔ)，使用Tobit 回歸模型，加入社會(huì)活力水平、國(guó)際化水平等因子綜合探究影響建設(shè)用地利用效率的因素，以期為優(yōu)化我國(guó)國(guó)際化大都市土地利用提供實(shí)證依據(jù)。

1 方法和數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 方法

（1）數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（data envelopment analysis, DEA）借助于數(shù)學(xué)規(guī)劃和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)確定相對(duì)有效的生產(chǎn)前沿面，將各個(gè)決策單元投影到DEA 的生產(chǎn)前沿面上，并通過(guò)比較決策單元偏離DEA 前沿面的程度來(lái)評(píng)價(jià)它們的相對(duì)有效性。其數(shù)學(xué)形式如下：

（2）Malmquist 指數(shù)

Malmquist 全要素指數(shù)是一種非遍歷性指數(shù)，用于測(cè)度評(píng)價(jià)決策單元?jiǎng)討B(tài)效率變化情況，其最初由Sten Malmquist提出，由Fare 等人改進(jìn)和完善，數(shù)學(xué)模型如下：

式中，Dt(xt,yt)、Ds(xt,yt)分別表示t、s 時(shí)期技術(shù)條件下評(píng)價(jià)決策單元DMU 的投入距離函數(shù)。TFP 為Malmquist全要素指數(shù)，表示評(píng)價(jià)決策單元DMU 從s 到t 時(shí)期的效率變化程度。

TFP可分為綜合技術(shù)效率變化（EC）和技術(shù)進(jìn)步（TC），EC 還可細(xì)分為純技術(shù)效率（PE）和規(guī)模效率（SE）。TC表示技術(shù)進(jìn)步的程度，PE 表示管理效率變動(dòng)，SE 表示規(guī)模適宜程度。各類(lèi)效率值均為不同時(shí)期的比值，大于1 表示效率提升，反之則降低。各類(lèi)效率值間有如下數(shù)學(xué)關(guān)系：

（3）Tobit 回歸

Tobit 回歸是一種因變量受限的回歸模型。本文以各評(píng)價(jià)決策單元DEA 效率值為因變量，構(gòu)建指標(biāo)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系作為自變量，采用Tobit 回歸探究影響建設(shè)用地效率的影響因素。Tobit 模型為：Yi=α+βiXi+ε。

其中：Yi是各評(píng)價(jià)決策單元DMU 的DEA 效率值作為因變量，Xi是各影響因素作為自變量，βi是各影響因素的參數(shù)向量，α 是截距向量，ε 是服從正態(tài)分布的誤差向量。

1.2 變量選取和數(shù)據(jù)來(lái)源

建設(shè)用地利用效率的內(nèi)涵是盡可能以低的資源和要素投入來(lái)獲取高的價(jià)值產(chǎn)出。本文參照已有文獻(xiàn)研究成果[27-30]，考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，圍繞經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的土地、資金、勞動(dòng)力三個(gè)方面的基礎(chǔ)要素構(gòu)建投入指標(biāo)，具體為城市建設(shè)用地面積（km2）、固定資產(chǎn)投資（不含農(nóng)戶(hù)，億元）、第二三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員（萬(wàn)人）。因城市建設(shè)用地不涉及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)，并且公共財(cái)政收入一定程度上反映經(jīng)濟(jì)活動(dòng)效益，故采取第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值（億元）和公共財(cái)政收入（億元）作為產(chǎn)出指標(biāo)。投入產(chǎn)出指標(biāo)均為19 個(gè)副省級(jí)以上城市市轄區(qū)數(shù)據(jù)，其中貨幣類(lèi)數(shù)據(jù)除去物價(jià)指數(shù)影響，統(tǒng)一研究基期比較。指標(biāo)選取情況見(jiàn)表1。本文主要數(shù)據(jù)來(lái)源于2016-2018 年的《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》與《中國(guó)城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。19 個(gè)副省級(jí)以上城市2015-2017 年各指標(biāo)所取的57 個(gè)觀測(cè)值的描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表2。

3．高校校園文化制度建設(shè)不夠完善。良好的制度環(huán)境不僅是高校優(yōu)秀校園文化建設(shè)的重要保障，而且對(duì)師生形成積極向上的精神風(fēng)貌、健康文明的行為習(xí)慣、高尚雅趣的道德情操起到關(guān)鍵性作用。但是，部分高?，F(xiàn)行的組織機(jī)構(gòu)和辦事制度不僅沒(méi)有提高工作效率，而且浪費(fèi)了寶貴的時(shí)間與精力資源，使高校內(nèi)部文化制度生態(tài)鏈出現(xiàn)了“失態(tài)”。比如一件簡(jiǎn)單的事情需要經(jīng)過(guò)層層領(lǐng)導(dǎo)的簽字，需要經(jīng)過(guò)多個(gè)部門(mén)的商量等等。特別要指出的是，在當(dāng)前市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的繁榮時(shí)代，因經(jīng)濟(jì)主體追求利益最大化、利潤(rùn)最大值的本質(zhì)，且部分高校沒(méi)有形成規(guī)范有效的學(xué)術(shù)體制，導(dǎo)致出現(xiàn)學(xué)術(shù)腐敗、急功近利的現(xiàn)象，削弱了校園文化的群體教育價(jià)值觀念。

表1 建設(shè)用地效率評(píng)價(jià)指標(biāo)Table 1 The efficiency index of construction land

表2 各指標(biāo)簡(jiǎn)單描述性統(tǒng)計(jì)Table 2 The simple descriptive statistics of each index

2 結(jié)果與分析

2.1 靜態(tài)效率分析

本文采用DEAP2.1 軟件，以2017 年19 個(gè)副省級(jí)以上城市的投入產(chǎn)出截面數(shù)據(jù)測(cè)算了建設(shè)用地利用效率，具體結(jié)果見(jiàn)表3。

2017 年副省級(jí)以上城市的平均綜合效率值為0.805，位于較高水平。東南沿海副省級(jí)以上城市綜合效率值普遍高于內(nèi)陸城市。對(duì)綜合效率值采取自然斷點(diǎn)分級(jí)法（Natural Breaks）分為高中低三個(gè)水平。高水平城市建設(shè)用地利用效率介于0.868-1 之間，包含10 個(gè)城市，分別為北京市、天津市、沈陽(yáng)市、大連市、上海市、寧波市、青島市、武漢市、廣州市和深圳市。其中大連市、上海市、寧波市、青島市、廣州市和深圳市這6 個(gè)城市效率值為1，表明DEA 有效，各要素投入和產(chǎn)出達(dá)到相對(duì)最優(yōu)配置。中水平城市建設(shè)用地利用效率介于0.686-0.821 之間，包含4 個(gè)城市，分別為重慶市、南京市、杭州市、濟(jì)南市。低水平城市建設(shè)用地利用效率介于0.414-0.631 之間，包含5 個(gè)城市，分別為長(zhǎng)春市、哈爾濱市、廈門(mén)市、成都市、西安市。

表3 2017年副省級(jí)以上城市建設(shè)用地效率測(cè)算結(jié)果Table 3 Calculation of construction land use efficiency of cities above sub provincial level in 2017

分析13 個(gè)城市未達(dá)到DEA 有效的具體原因，可以從綜合效率指標(biāo)的分解以及松弛和剩余變量的角度來(lái)考量。從效率分解看：第一類(lèi)包含北京市和天津市，其技術(shù)效率達(dá)到最優(yōu)，但規(guī)模效率還較低，表明生產(chǎn)規(guī)模不適宜，影響了綜合效率；第二類(lèi)包含其余11 個(gè)副省級(jí)以上城市，其技術(shù)效率和規(guī)模效率均未達(dá)到最優(yōu)，表明經(jīng)濟(jì)活動(dòng)生產(chǎn)技術(shù)和生產(chǎn)規(guī)模還有待優(yōu)化。從松弛和剩余變量來(lái)看：第一類(lèi)包含北京市和天津市，其處于規(guī)模報(bào)酬遞減階段，松弛和剩余變量也就是投入和產(chǎn)出各指標(biāo)均為0，表明影響DEA 有效的原因是投入和生產(chǎn)的規(guī)模偏大，投入和產(chǎn)出應(yīng)按比例降低；第二類(lèi)包含沈陽(yáng)市、濟(jì)南市、長(zhǎng)春市、哈爾濱市、廈門(mén)市、西安市等6 個(gè)城市，其處于規(guī)模報(bào)酬遞增階段，但存在結(jié)構(gòu)性投入冗余和產(chǎn)出不足的情況。以沈陽(yáng)市為例，其土地要素需減少投入532.474 km2，第二、三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員需減少25.081 萬(wàn)人，固定資產(chǎn)投資維持不變，產(chǎn)出方面第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和公共財(cái)政收入需增加197.93億元和1.347 億元后，其效率才可達(dá)到相對(duì)最優(yōu)；第三類(lèi)包含武漢市、重慶市和杭州市，處于規(guī)模報(bào)酬遞減階段，僅存在投入冗余的情況；第四類(lèi)包含南京市和成都市，處于規(guī)模報(bào)酬遞減階段，同時(shí)存在投入冗余和產(chǎn)出不足的情況。

2.2 動(dòng)態(tài)效率分析

為進(jìn)一步探究19 個(gè)副省級(jí)以上城市2015 年至2017 年間建設(shè)用地利用效率的動(dòng)態(tài)變化情況，本文運(yùn)用DEAP2.1軟件以2015-2017 年投入產(chǎn)出面板數(shù)據(jù)計(jì)算了各城市的Malmquist 指數(shù)及其分解值，具體結(jié)果見(jiàn)表4。

表4 2015-2017年副省級(jí)以上城市年均Malmquist指數(shù)及其分解值Table 4 Cities above sub provincial level annual mean of Malmquist index and decomposition during 2015-2017

2015-2017 年副省級(jí)以上城市年均全要素生產(chǎn)率TFP為1.122，增長(zhǎng)率為12.2%，增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)顯著。從指標(biāo)分解情況看，綜合技術(shù)效率EC 增長(zhǎng)了1.5%，技術(shù)進(jìn)步TC 增長(zhǎng)了10.6%，純技術(shù)效率PE 降低了-0.7%，規(guī)模效率SE 增長(zhǎng)了2.2%，技術(shù)進(jìn)步TC 是支撐全要素生產(chǎn)率TFP 提高的最主要因素，純技術(shù)效率PE 則微弱降低了全要素生產(chǎn)率TFP，規(guī)模效率SE 對(duì)全要素生產(chǎn)率TFP 提高發(fā)揮了較小的支撐作用。表明2015-2017 年間副省級(jí)以上城市的科技創(chuàng)新研發(fā)和技術(shù)傳播效果明顯，產(chǎn)生了更多的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，是我國(guó)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略和推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的實(shí)踐結(jié)果。而純技術(shù)效率PE 較低表明經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的管理水平還有待提高，優(yōu)化配置各類(lèi)資源要素的能力要進(jìn)一步加強(qiáng)，要推動(dòng)社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制目標(biāo)建設(shè)，推進(jìn)“放管服”改革，充分發(fā)揮市場(chǎng)配置資源的決定性作用。規(guī)模效率SE 增長(zhǎng)率較低表明城市產(chǎn)生要素和規(guī)模還未充分匹配。

分城市看，增長(zhǎng)率最高的是大連市67.5%，增長(zhǎng)率最低的是成都市-1.3%。按照綜合技術(shù)效率EC 和技術(shù)進(jìn)步TC 可以將19 個(gè)副省級(jí)以上城市分為4 類(lèi)。第一類(lèi)綜合技術(shù)效率EC 小于等于1、技術(shù)進(jìn)步TC 大于1，技術(shù)進(jìn)步支撐了建設(shè)用地效率提高，包含北京市、天津市、上海市、杭州市、廈門(mén)市、武漢市、成都市、哈爾濱市、寧波市、青島市和廣州市等11 個(gè)城市。第二類(lèi)綜合技術(shù)效率EC 大于1、技術(shù)進(jìn)步TC 大于1，綜合技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步共同支撐了建設(shè)用地效率提高，包括沈陽(yáng)市、大連市、長(zhǎng)春市、南京市、濟(jì)南市、重慶市和西安市等7 個(gè)城市。第三類(lèi)綜合技術(shù)效率EC 等于1、技術(shù)進(jìn)步TC 小于1，技術(shù)進(jìn)步因素降低了建設(shè)用地效率，包括深圳市。結(jié)合深圳市DEA 效率值，一個(gè)可能的解釋是由于深圳市建設(shè)用地利用效率已經(jīng)趨于最高，各要素資源配置趨于最優(yōu)，效率增長(zhǎng)的空間變小，技術(shù)進(jìn)步尤其是原始技術(shù)創(chuàng)新難度越來(lái)越大，導(dǎo)致TFP 微弱降低。成都市TFP 小于1 主要是純技術(shù)效率PE和規(guī)模效率SE 均較小，經(jīng)濟(jì)管理水平和產(chǎn)生規(guī)模還有待提高和優(yōu)化。

分年份看，2015-2017 年TFP 連續(xù)快速增長(zhǎng)，增長(zhǎng)率均超過(guò)12%，其中技術(shù)進(jìn)步TC 發(fā)揮主要支撐作用，而且2016-2017 年TC 增長(zhǎng)率為14.1%，超過(guò)前一年的7.2%，表明在建設(shè)用地利用效率提高過(guò)程中技術(shù)進(jìn)步的影響越來(lái)越突出。

2.3 Tobit 模型下的效率影響因素分析

探究影響建設(shè)用地利用效率的深層次因素對(duì)針對(duì)性提高利用效率，完善土地可持續(xù)發(fā)展政策有重要意義。本文綜合已有的文獻(xiàn)研究成果，客觀分析土地要素參與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的機(jī)理，聚焦副省級(jí)以上城市的發(fā)展特征，考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，選取經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口因素、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、政府科技投入、社會(huì)活力水平和國(guó)際化水平等6 方面影響因素作為自變量，以2015-2017 年各城市綜合效率值作為因變量，使用Stata12.0 計(jì)算Tobit 回歸結(jié)果。數(shù)據(jù)來(lái)源為2016-2018 年《中國(guó)城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。指標(biāo)選取情況見(jiàn)表5。其中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)情況用產(chǎn)業(yè)升級(jí)指數(shù)表示[31]，計(jì)算公式為：。

式中，λi為第i 產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占總GDP 的比重，第一產(chǎn)業(yè)比重越大x 越接近1，第三產(chǎn)業(yè)比重越大x 越接近3。為方便影響因素間影響程度的比較，各指標(biāo)數(shù)據(jù)均作歸一化處理。

Tobit 回歸結(jié)果中Pseudo R2 = 1.5900，Prob＞chi2=0.0000回歸模型通過(guò)了多重共線(xiàn)性檢驗(yàn)，不存在異方差、序列相關(guān)，模型解釋程度較好。由表6 可知，人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及私營(yíng)和個(gè)體從業(yè)人員占比這3 個(gè)指標(biāo)對(duì)建設(shè)用地利用效率產(chǎn)生了顯著的正向影響，其中人均GDP 指標(biāo)影響程度最大。人口密度對(duì)建設(shè)用地利用效率產(chǎn)生了顯著的負(fù)面影響，財(cái)政科技支出和使用外資對(duì)建設(shè)用地利用效率影響不顯著。人均GDP 系數(shù)為0.410,并且在1%的水平下顯著，表明在當(dāng)前發(fā)展階段，對(duì)于19 個(gè)副省級(jí)以上城市來(lái)看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平還是決定建設(shè)用地利用效率的最重要因素。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，土地利用越充分和集約，能夠有效提升土地產(chǎn)出。人口密度系數(shù)為-0.129，在10%的水平下顯著，表明部分副省級(jí)以上城市人口規(guī)模偏大，人口聚集帶來(lái)的紅利小于人口超負(fù)荷產(chǎn)生的壓力。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)為0.216,并且在10%的水平下顯著，表明提升第三產(chǎn)業(yè)占比能夠提升建設(shè)用地利用效率，要推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)向產(chǎn)業(yè)鏈研發(fā)設(shè)計(jì)端延伸，提升產(chǎn)品附加值，提高土地價(jià)值產(chǎn)出。財(cái)政科技支出對(duì)建設(shè)用地利用效率影響不顯著，可能是由于科學(xué)技術(shù)雖然已經(jīng)是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力，但科技研發(fā)投入主要為社會(huì)和企業(yè)投入，政府投入所發(fā)揮的引導(dǎo)和支持作用有限。私營(yíng)和個(gè)體從業(yè)人員占比系數(shù)為0.330,并且在1%的水平下顯著，表明充分釋放社會(huì)活力能夠有力的提升建設(shè)用地利用效率，因此要引導(dǎo)鼓勵(lì)民營(yíng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，持續(xù)釋放社會(huì)活力。使用外資對(duì)建設(shè)用地利用效率影響不顯著，可能是由于雖然利用外資一定程度上能夠引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)，但我國(guó)大部分副省級(jí)以上城市主要還是立足于區(qū)域和國(guó)內(nèi)市場(chǎng)。另外使用外資指標(biāo)容易產(chǎn)生波動(dòng)，對(duì)外開(kāi)放程度對(duì)效率的影響研究還需探索其他指標(biāo)予以表征。

表5 Tobit回歸分析影響因素指標(biāo)選取情況Table 5 The influence index description of the Tobit regression analysis

表6 Tobit回歸分析結(jié)果Table 6 The results of Tobit regression analysis

3 結(jié)論和建議

3.1 結(jié)論

針對(duì)提高建設(shè)用地利用效率，促進(jìn)我國(guó)副省級(jí)以上大城市治理能力和治理水平現(xiàn)代化這一目標(biāo)，本文以2015-2017 年副省級(jí)以上城市土地、人口、經(jīng)濟(jì)等方面數(shù)據(jù)，使用DEA 模型測(cè)算了2017 年副省級(jí)以上城市的建設(shè)用地效率情況，運(yùn)用Malmquist 指數(shù)動(dòng)態(tài)分析了各城市效率變化情況，并通過(guò)Tobit 回歸模型分析了建設(shè)用地利用效率的影響因素。形成如下結(jié)論：

（1）2017 年副省級(jí)以上城市平均綜合效率值為0.805，東南沿海效率高于內(nèi)陸城市。將綜合效率值分為高中低三個(gè)水平，高水平城市包括北京、天津、沈陽(yáng)、大連、上海、寧波、青島、武漢、廣州、深圳等10 個(gè)城市，中水平城市包括重慶、南京、杭州、濟(jì)南等4 個(gè)城市，低水平城市包括長(zhǎng)春、哈爾濱、廈門(mén)、成都、西安等5 個(gè)城市。副省級(jí)以上城市中有大連、上海、寧波、青島、廣州、深圳6 個(gè)達(dá)到DEA 有效，北京、天津未達(dá)到DEA 有效原因?yàn)橥度牒蜕a(chǎn)的規(guī)模偏大，其余城市則是因?yàn)橐?guī)模不適宜、投入冗余和產(chǎn)出不足。

（2）2015-2017 年副省級(jí)以上城市年均TFP 指數(shù)增長(zhǎng)12.2%，增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)顯著。技術(shù)進(jìn)步是支撐TFP 指數(shù)提高的最主要因素，純技術(shù)效率則微弱降低了TFP 指數(shù)，規(guī)模效率小幅提升了TFP 指數(shù)。19 個(gè)副省級(jí)以上城市中TFP 指數(shù)小于1 的僅有成都市和深圳市。深圳市可能是由于建設(shè)用地利用效率已經(jīng)趨于最高，各要素資源配置趨于最優(yōu)，技術(shù)進(jìn)步難度變大，導(dǎo)致TFP 指數(shù)微弱降低；成都市TFP指數(shù)小于1 主要是經(jīng)濟(jì)管理水平有待提高，產(chǎn)生規(guī)模還需優(yōu)化。

（3）Tobit 回歸結(jié)果顯示，人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及私營(yíng)和個(gè)體從業(yè)人員占比這3 個(gè)指標(biāo)對(duì)建設(shè)用地利用效率產(chǎn)生了顯著的正向影響，表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)升級(jí)程度和社會(huì)活力能有力提升建設(shè)用地利用效率，提升系數(shù)分別是0.410、0.216、0.330。人口密度對(duì)建設(shè)用地利用效率產(chǎn)生了顯著的負(fù)面影響，表明副省級(jí)以上大城市人口規(guī)模偏大，人口紅利小于人口壓力。使用外資對(duì)建設(shè)用地利用效率影響不顯著，這可能是由于我國(guó)大部分副省級(jí)以上城市主要還是立足于區(qū)域和國(guó)內(nèi)市場(chǎng)。另外使用外資這一指標(biāo)容易產(chǎn)生波動(dòng)，對(duì)外開(kāi)放程度對(duì)效率的影響研究還需探索其他指標(biāo)予以表征。

3.2 建議

（1）合理調(diào)控城市規(guī)模。要完善積分落戶(hù)制度，嚴(yán)控超大型城市人口規(guī)模，引導(dǎo)各類(lèi)要素和公共服務(wù)向中小城市流動(dòng)，縮小不同城市發(fā)展差距，促進(jìn)人口合理分布。要加快劃定永久基本農(nóng)田保護(hù)紅線(xiàn)、生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)和城市開(kāi)發(fā)邊界這三條紅線(xiàn)，抑制城市用地盲目擴(kuò)張，倒逼低效城市建設(shè)用地再開(kāi)發(fā)。

（2）積極推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步?？茖W(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力，也是城市建設(shè)用地效率提高的核心要素。要落實(shí)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，加強(qiáng)科技體制改革，建立產(chǎn)學(xué)研一體化的技術(shù)創(chuàng)新體系，鼓勵(lì)企業(yè)和高校開(kāi)展核心技術(shù)攻關(guān)，促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)化，培育技術(shù)創(chuàng)新平臺(tái)。用足用好宏觀調(diào)控政策，土地利用低效行業(yè)逐步收緊土地供應(yīng)，倒逼產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，對(duì)高技術(shù)和戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)加大用地保障和政策扶持。

（3）持續(xù)釋放社會(huì)活力。一方面要激活土地二級(jí)市場(chǎng)，促進(jìn)建設(shè)用地使用權(quán)轉(zhuǎn)讓、出租、抵押，更加突出土地要素市場(chǎng)化配置。另一方面要落實(shí)大眾創(chuàng)業(yè)萬(wàn)眾創(chuàng)新精神，為民營(yíng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)I造良好的用地環(huán)境，探索租讓結(jié)合、先租后讓等彈性用地機(jī)制，降低企業(yè)用地成本，支持企業(yè)提高土地資源利用效率。