王巧玲 彭潔

摘要：考慮環(huán)境約束，將工業(yè)三廢指標(biāo)作為非期望產(chǎn)出，運(yùn)用SBM-Undesirable模型對(duì)江西省11個(gè)設(shè)區(qū)市城鎮(zhèn)建設(shè)用地利用效率進(jìn)行分析。結(jié)果表明，江西省建設(shè)用地利用效率總體處于中等水平，2013年后各地市的城鎮(zhèn)建設(shè)用地效率逐漸回升，從贛南到贛北呈現(xiàn)出效率逐漸降低的趨勢(shì);數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）無(wú)效地區(qū)普遍存在投入過(guò)量和非期望產(chǎn)出過(guò)剩的情況，投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)不合理，且地區(qū)間差異較大，但經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效率普遍較好。在未來(lái)土地利用過(guò)程中，地方政府需要因地制宜優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)和投資、調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，減少非期望產(chǎn)出，優(yōu)化土地資源配置，推動(dòng)綠色發(fā)展。

關(guān)鍵詞：建設(shè)用地;土地利用效率;非期望產(chǎn)出;SBM-Undesirable模型

中圖分類號(hào)：F293.2;F323.211文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

文章編號(hào)：1002-1302（2021）05-0226-06

城市建設(shè)用地在助力城市發(fā)展方面起到了非常重要的作用，隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)由高速增長(zhǎng)向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)變，高效利用土地是實(shí)現(xiàn)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展的必然要求。根據(jù)2019年國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)[1]，截至2019年底，全國(guó)常住人口的城鎮(zhèn)化率達(dá)到了60.60%，較1978年末增長(zhǎng)了42.70%，年均增長(zhǎng)約1.02%。城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快的同時(shí)，建設(shè)用地的數(shù)量和空間規(guī)模都在不斷地增長(zhǎng)。某些地方政府官員為了地方的GDP目標(biāo)，甚至不惜以環(huán)境犧牲代價(jià)引進(jìn)一些高耗能、高污染、高排放的企業(yè)，對(duì)節(jié)能減排帶來(lái)較大的壓力[2]。某些地區(qū)由于城市建設(shè)用地的瘋狂擴(kuò)張，對(duì)耕地、草地、林地等綠色空間進(jìn)行入侵，也帶來(lái)了一系列的環(huán)境污染和溫室氣體排放問(wèn)題，土地利用和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)未取得協(xié)調(diào)發(fā)展[3]。在當(dāng)前生態(tài)文明背景和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的現(xiàn)實(shí)需求下，如何在節(jié)能減排的目標(biāo)下提高城鎮(zhèn)建設(shè)用地的效率是亟待解決的問(wèn)題。因此，對(duì)城鎮(zhèn)建設(shè)用地的利用效率進(jìn)行科學(xué)、合理的評(píng)價(jià)對(duì)于促進(jìn)節(jié)約集約用地和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有至關(guān)重要的意義。

當(dāng)前學(xué)術(shù)界從不同的內(nèi)容、方法、尺度等方面對(duì)土地利用效率進(jìn)行了研究。內(nèi)容上大多關(guān)注城市土地、建設(shè)用地、耕地、工業(yè)用地等的利用效率，并深化為探討土地利用對(duì)城市化的影響;研究尺度上有省級(jí)層面、地區(qū)層面（如長(zhǎng)三角、珠三角城市群等）、市級(jí)、開(kāi)發(fā)區(qū)層面。李國(guó)煜等利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）和面板數(shù)據(jù)模型對(duì)碳約束下福建省城鎮(zhèn)建設(shè)用地利用效率的動(dòng)態(tài)變化及影響因素進(jìn)行研究[7];劉世超等采用SBM-Undesirable模型對(duì)珠三角等8個(gè)城市群的土地利用效率進(jìn)行了研究，并結(jié)合要素冗余度對(duì)效率優(yōu)化路徑進(jìn)行了分析[8];張浩等將河北省地級(jí)市的耕地劃分為3個(gè)層次并用可行廣義最小二乘（FGLS）法分析3個(gè)層次的影響因素[9]。在研究方法上，主要包括協(xié)調(diào)度模型、加權(quán)法和主成分分析法、模糊綜合評(píng)價(jià)法、層次分析法（AHP）、DEA及系統(tǒng)分析等，其中利用DEA模型對(duì)土地利用效率進(jìn)行評(píng)價(jià)最為廣泛，例如張立新等對(duì)城市建設(shè)用地利用效率的空間格局演化進(jìn)行分析，并探討了其影響因素[17]。

上述研究為建設(shè)用地利用效率的評(píng)價(jià)提供了一定的參考，但仍存在一定的改進(jìn)空間：（1）現(xiàn)有研究大多是考慮投入產(chǎn)出等經(jīng)濟(jì)和社會(huì)因素，土地利用過(guò)程中對(duì)環(huán)境帶來(lái)的負(fù)面效應(yīng)理應(yīng)加以重視，使得評(píng)價(jià)結(jié)果更具科學(xué)性;（2）國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)界對(duì)土地利用效率的研究首要應(yīng)用基于規(guī)模收益可變的DEA（VRS-DEA）模型，較少考慮非期望產(chǎn)出（如污染物排放、碳排放等）因素對(duì)土地利用效率的負(fù)效應(yīng)，評(píng)價(jià)結(jié)果缺乏指導(dǎo)性。研究江西省城市建設(shè)用地的利用效率及其時(shí)空演化特征不僅為地方政府的土地利用政策提供決策依據(jù)，也有助于未來(lái)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，進(jìn)一步促進(jìn)綠色低碳發(fā)展，從而促進(jìn)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)的協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

江西省位于中國(guó)的東南部，長(zhǎng)江中下游南岸，為長(zhǎng)江三角洲、海峽西岸和珠江三角洲三大經(jīng)濟(jì)區(qū)的中心腹地，全省土地總面積有16.69萬(wàn)km2，占國(guó)土總面積的1.7%，共有11個(gè)設(shè)區(qū)市。近年來(lái)，江西省相繼被列為國(guó)家首批生態(tài)文明試驗(yàn)區(qū)和長(zhǎng)江中游城市群、長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶等重要發(fā)展規(guī)劃中。在當(dāng)前高質(zhì)量發(fā)展的要求下，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，推動(dòng)綠色低碳發(fā)展，以最少的土地資源消耗支撐經(jīng)濟(jì)社會(huì)持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要，其關(guān)鍵在于提升城市土地的利用效率[9]。因此，對(duì)江西省城市建設(shè)用地利用效率的時(shí)空演化進(jìn)行研究，將為進(jìn)一步討論土地利用、經(jīng)濟(jì)發(fā)展及環(huán)境保護(hù)之間協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展提供決策支持。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

研究數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《江西統(tǒng)計(jì)年鑒》。此外，考慮到通貨膨脹等外部?jī)r(jià)格因素的影響，將固定資產(chǎn)投資額及GDP折算為以2010年為基準(zhǔn)的不變價(jià)，消除了外部?jī)r(jià)格因素對(duì)數(shù)據(jù)的影響。

1.3 研究方法

1.3.1 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法 DEA是一種基于被評(píng)價(jià)對(duì)象間相對(duì)比較的非參數(shù)技術(shù)效率分析方法，運(yùn)用數(shù)學(xué)線性規(guī)劃評(píng)價(jià)多投入多產(chǎn)出模式下決策單元（decision making unit，簡(jiǎn)稱DMU）間的相對(duì)有效性[18]。2001年，SBM（slack based model）模型和加入非期望產(chǎn)出的SBM-Undesirable模型被提出[18]，不僅解決了傳統(tǒng)模型中無(wú)法避免的投入產(chǎn)出變量松弛問(wèn)題，而且能夠更準(zhǔn)確測(cè)算出環(huán)境約束下的效率分析。假設(shè)有n個(gè)DMU，每個(gè)DMU有m種投入（x∈Rm ）、s1種期望產(chǎn)出（yg∈Rs1）和s2種非期望產(chǎn)出（yb∈Rs2）。定義矩陣：

X=（xij）∈Rm*n，Yg=（ygij）∈Rs1*n，Yb=（ybij）∈Rs2*n，X>0，Yg>0，Yb>0。

以及其可能的生產(chǎn)集P：

P={（x，yg，yb）/x≥Xλ，yg≥Ygλ，yb≥Ybλ，λ≥0}。（1）

式中，xij表示第j個(gè)DMU的第i種投入;X表示投入矩陣;ygij、ybij分別表示第j個(gè)DMU的第i種期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出;Yg、Yb 分別表示期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出矩陣;λ表示各投入產(chǎn)出的權(quán)重向量。

考慮非期望產(chǎn)出的SBM-Undesirable 模型：

ρ*=min1-1m∑mi=1S-i/Xi01+1s1+s2（∑s1r=1Sgr/ygr0+∑s2r=1Sbr/ybr0）;（2）

s.t.X0=Xλ+S-

yg0=Ygλ-Sg

yb0=Ybλ+Sb

S-≥0，Sg≥0，Sb≥0，λ≥0。（3）

式中，ρ*為目標(biāo)函數(shù);X0、yg0 、yb0分別表示DMU的投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出指標(biāo)的值，S-、Sg 、Sb 分別表示投入冗余量、期望產(chǎn)出不足量和非期望產(chǎn)出超出量;Xi0、ygr0、ybr0分別表示DMU的第i種投入、第r種期望產(chǎn)出和第r種非期望產(chǎn)出指標(biāo)的值;S-i、Sgr、Sbr分別表示第i種投入冗余量、第r種期望產(chǎn)出不足量和非期望產(chǎn)出超出量;ρ*的取值范圍為0≤ρ*≤1 。當(dāng)且僅當(dāng)S-=0 、Sg=0、Sb=0時(shí)，ρ*=1，才為DEA有效;而S-≠0或Sg≠0或Sb≠0時(shí)，處于DEA無(wú)效狀態(tài)，存在效率改進(jìn)的空間。

SBM-Undesirable模型同時(shí)從產(chǎn)出和投入對(duì)非DEA有效情況進(jìn)行測(cè)算，排除了角度及徑向?qū)?shù)據(jù)造成的影響，不僅能夠很好地區(qū)分效率值的差異，且能對(duì)城鎮(zhèn)建設(shè)用地的利用效率進(jìn)行更精確的測(cè)算，更貼合實(shí)際。利用松弛變量可分析投入冗余或期望產(chǎn)出不足、非期望產(chǎn)出過(guò)高的情況，另外也可分析規(guī)模效率或純技術(shù)效率較低導(dǎo)致的DEA無(wú)效，從而為進(jìn)一步提升利用效率提供支持。

1.3.2 指標(biāo)體系 評(píng)價(jià)土地利用效率不僅要注重其社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益，還應(yīng)考慮土地利用過(guò)程中對(duì)生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生的負(fù)效應(yīng)。構(gòu)建的投入產(chǎn)出指標(biāo)體系見(jiàn)表1。

投入指標(biāo)：將土地、資本和勞動(dòng)力作為各設(shè)區(qū)市的投入指標(biāo)，依次用城市建設(shè)用地面積、固定資產(chǎn)投資額以及第二、三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)表示。

期望產(chǎn)出指標(biāo)：主要考慮經(jīng)濟(jì)效益，選取各地級(jí)市的地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）來(lái)表示，可以直接反映出土地利用的正向產(chǎn)出情況。

非期望產(chǎn)出指標(biāo)：本研究將工業(yè)三廢的排放量作為非期望產(chǎn)出指標(biāo)，體現(xiàn)了城市土地利用活動(dòng)中由于不合理的利用方式對(duì)生態(tài)環(huán)境所產(chǎn)生的負(fù)效應(yīng)，其中將工業(yè)廢氣排放總量細(xì)化為工業(yè)二氧化硫、氮氧化物以及工業(yè)煙粉塵排放量。鑒于指標(biāo)數(shù)據(jù)的適宜性，將工業(yè)廢水排放量、工業(yè)二氧化硫排放量、工業(yè)氮氧化物排放量、工業(yè)煙粉塵排放量以及一般工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量，運(yùn)用變異系數(shù)法來(lái)確定權(quán)重，利用綜合加權(quán)法最終得到工業(yè)三廢綜合加權(quán)值作為土地利用對(duì)環(huán)境產(chǎn)生的負(fù)效應(yīng)。

2 研究結(jié)果與分析

2.1 江西省城鎮(zhèn)建設(shè)用地利用效率時(shí)空演化特征分析

2.1.1 城鎮(zhèn)建設(shè)用地總體利用效率 利用Excel對(duì)原始的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)處理，應(yīng)用DEA Solver pro 50對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算，先利用BCC模型得到11個(gè)設(shè)區(qū)市不含非期望產(chǎn)出的總體效率，再用SBM-Undesirable模型得到各設(shè)區(qū)市建設(shè)用地的總體利用效率，并將二者結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，同時(shí)計(jì)算出歷年間建設(shè)用地利用效率的變異系數(shù)，結(jié)果見(jiàn)圖1。

由圖1可知，若不考慮非期望產(chǎn)出，建設(shè)用地的利用效率值要高于考慮非期望產(chǎn)出的效率值，整體平均增幅達(dá)到了7.20%，最大增幅達(dá)到了9.33%，這說(shuō)明非期望產(chǎn)出對(duì)土地的利用效率存在一定程度的負(fù)效應(yīng)?？傮w上，江西省建設(shè)用地的利用效率處于中等水平，2011—2017年間大致分為2個(gè)階段：第一階段為2011—2013年利用效率略有下降，而變異系數(shù)基本持平，在此期間，江西省各設(shè)區(qū)市對(duì)建設(shè)用地的利用大部分集中在建成區(qū)周邊的閑置用地，以中心圓向外擴(kuò)散的模式對(duì)城市周邊閑置用地進(jìn)行占用，造成土地利用低效狀況明顯;第二階段為2013年后，利用效率回升至一定水平并帶有小幅度波動(dòng)，在2016年達(dá)到峰值，而變異系數(shù)也在2016年達(dá)到下限，說(shuō)明2016年各地市間的效率差距最小，其主要原因是在城市發(fā)展過(guò)程中，土地短缺問(wèn)題逐漸顯露出來(lái)，加強(qiáng)了對(duì)土地綜合整治、節(jié)約集約利用的強(qiáng)度，使土地利用的無(wú)效狀態(tài)得到了極大改善。

2011—2017年間江西省各設(shè)區(qū)市城市建設(shè)用地利用效率見(jiàn)表2，空間分布見(jiàn)圖2。研究期內(nèi)江西省各設(shè)區(qū)市城鎮(zhèn)建設(shè)用地利用效率的平均值為0866，在11個(gè)設(shè)區(qū)市中只有4個(gè)市（南昌市、吉安市、贛州市、鷹潭市）在7年間均達(dá)到了DEA有效，其他大部分城市都處在非DEA有效的狀態(tài)，且地區(qū)間利用效率的整體差異程度比較顯著，其中景德鎮(zhèn)市效率最低，利用效率均值只有0.537，其次是萍鄉(xiāng)、九江。其中南昌市是江西的省會(huì)城市，處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的中心區(qū)域，服務(wù)業(yè)較發(fā)達(dá)，高新技術(shù)企業(yè)占比較高，產(chǎn)業(yè)集聚化程度高，因此總體建設(shè)用地利用效率最高。而贛州市近幾年由于國(guó)家贛南蘇區(qū)政策傾斜，發(fā)展勢(shì)頭較好，建設(shè)用地利用效率次高。九江市在歷史上就是長(zhǎng)江上的交通要道、重要港口，是江西的重要的工業(yè)發(fā)展基地，研究期內(nèi)GDP一直位于江西省內(nèi)第三，但由于工業(yè)較其他地方發(fā)達(dá)，因而產(chǎn)生的工業(yè)三廢等非期望產(chǎn)出也較高，帶來(lái)的生態(tài)環(huán)境負(fù)效應(yīng)影響最大，因此總體利用效率偏低;而景德鎮(zhèn)以傳統(tǒng)的陶瓷、航空業(yè)等為支撐，科技創(chuàng)新型的新興產(chǎn)業(yè)較少，產(chǎn)業(yè)集聚化程度較低，建設(shè)用地利用效率最低。總體上，整個(gè)江西省的城鎮(zhèn)建設(shè)用地利用效率從贛南到贛北呈現(xiàn)從效率最優(yōu)到無(wú)效利用的遞減趨勢(shì)。而萍鄉(xiāng)市除2017年外，每年利用效率都未達(dá)到平均水平，這是由于萍鄉(xiāng)過(guò)于依賴煤炭資源的能源結(jié)構(gòu)，近年來(lái)由于大力發(fā)展采礦業(yè)，導(dǎo)致許多土地被開(kāi)采挖毀，而礦山修復(fù)的工作又非常漫長(zhǎng)，導(dǎo)致土地利用效率持續(xù)走低。

2.1.2 城鎮(zhèn)建設(shè)用地利用效率的分解 對(duì)江西省11個(gè)設(shè)區(qū)市建設(shè)用地利用總體效率的時(shí)空變化作了分析，但未揭示出效率變化的影響機(jī)制和DEA無(wú)效潛在的原因。將研究期內(nèi)城鎮(zhèn)建設(shè)用地利用的技術(shù)效率（TE）分解為規(guī)模效率（SE）和純技術(shù)效率（PTE），結(jié)果見(jiàn)表3。

表3的結(jié)果表明， 各地區(qū)城鎮(zhèn)建設(shè)用地的綜合技術(shù)效率均值在2011年、2014年、2017年分別為0.866、0.837、0.821，達(dá)到最優(yōu)水平的82%～86%，2011年、2014年、2017年分別有7個(gè)、6個(gè)、6個(gè)達(dá)到了綜合技術(shù)效率的DEA有效，分別占11個(gè)設(shè)區(qū)市的63.6%、54.5%、54.5%;達(dá)到有效性0.6～079的分別占18.1%、7.2%、36.4%;有效性0.6以下的分別占18.1%、18.1%、9.1%。由此得到，2011—2017年江西省城鎮(zhèn)建設(shè)用地平均技術(shù)效率處于中等偏上水平，并未達(dá)到理想狀態(tài)。除2014年，研究期間內(nèi)純技術(shù)效率的DEA有效數(shù)與技術(shù)效率的DEA有效數(shù)基本持平，分別占總數(shù)的63.6%、54.4%，而2014年有8個(gè)，占總數(shù)的72.7%，比2011年增長(zhǎng)了9.1%。

研究期內(nèi)江西省城鎮(zhèn)建設(shè)用地利用效率的分解變化見(jiàn)圖3，其中純技術(shù)效率均值為0.875，規(guī)模效率均值為0.961，整體上規(guī)模效率優(yōu)于純技術(shù)效率，說(shuō)明江西省各地的經(jīng)濟(jì)發(fā)展主要依賴于投入的規(guī)模效應(yīng)。

2.2 江西省建設(shè)用地利用效率改善途徑

對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行投入及產(chǎn)出量的松弛性分析，從而探尋江西省城鎮(zhèn)建設(shè)用地利用效率處于DEA無(wú)效的緣由，并得出各地市投入產(chǎn)出可能的改善途徑及潛力。對(duì)2017年的測(cè)算結(jié)果進(jìn)行分析，得到各地市建設(shè)用地利用效率無(wú)效緣由和待改善情況見(jiàn)表4。

由表4可見(jiàn)，在江西省城鎮(zhèn)建設(shè)用地利用效率非DEA有效的地市中，不同地市的投入產(chǎn)出待改善程度差異較為明顯。其中，景德鎮(zhèn)市和撫州市建設(shè)用地、固定資產(chǎn)投資、二三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)投入均有冗余，同時(shí)非期望產(chǎn)出過(guò)量，特別是2017年景德鎮(zhèn)建設(shè)用地面積的投入冗余高達(dá)28.175 km2;新余地區(qū)固定資產(chǎn)投資和二、三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)投入有冗余，非期望產(chǎn)出過(guò)量，特別是第二、三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員的投入冗余值達(dá)到了112.127萬(wàn)人。總之，綜合利用效率非DEA有效地區(qū)普遍存在投入規(guī)模和結(jié)構(gòu)不合理的現(xiàn)象，投入冗余并伴隨著工業(yè)三廢非期望產(chǎn)出的排放過(guò)量、生態(tài)環(huán)境污染嚴(yán)重，但各地改善途徑有所不同。

另外，各地區(qū)的期望產(chǎn)出未出現(xiàn)產(chǎn)出不足的情況，由此可見(jiàn)江西省各地市的經(jīng)濟(jì)效率較優(yōu)。因此，各地市提高建設(shè)用地利用效率的有效途徑就是進(jìn)一步優(yōu)化資源配置，優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，盡量降低工業(yè)三廢等環(huán)境負(fù)效應(yīng)產(chǎn)物的產(chǎn)出，進(jìn)一步提升生態(tài)效益。

2.3 政策建議

通過(guò)國(guó)土空間規(guī)劃等方式對(duì)現(xiàn)有的存量建設(shè)用地合理利用，利用產(chǎn)業(yè)集聚和合理的產(chǎn)業(yè)規(guī)劃引導(dǎo)土地的集約化利用;各地應(yīng)因地制宜制定土地利用政策，對(duì)于土地利用效率低下的地區(qū)應(yīng)繼續(xù)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，提高資源利用效率，優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，加大新型綠色能源（如風(fēng)能、太陽(yáng)能）的投入比例，降低化石能源的消耗，減少對(duì)環(huán)境產(chǎn)生負(fù)效應(yīng)，同時(shí)引導(dǎo)固定資產(chǎn)投資和外商投資向高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)投資;鼓勵(lì)企業(yè)進(jìn)行科技創(chuàng)新，加大和高校﹑科研機(jī)構(gòu)的合作，促進(jìn)科技成果的轉(zhuǎn)化，加大研發(fā)力度，發(fā)揮技術(shù)要素的作用，激勵(lì)企業(yè)實(shí)現(xiàn)綠色低碳發(fā)展，另一方面利用排污權(quán)交易和碳交易﹑碳稅等環(huán)境政策工具激勵(lì)企業(yè)積極進(jìn)行清潔生產(chǎn)，從而提高土地利用效率，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、生態(tài)的協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展。

3 結(jié)論與討論

考慮非期望產(chǎn)出對(duì)環(huán)境的影響，構(gòu)建了SBM-Undesirable模型，分析了江西省11個(gè)設(shè)區(qū)市的城鎮(zhèn)建設(shè)用地利用效率的時(shí)空演化特征及部分地區(qū)建設(shè)用地利用效率無(wú)效的原因，得到以下結(jié)論：

（1）不將非期望產(chǎn)出納入評(píng)價(jià)體系所測(cè)算的城鎮(zhèn)建設(shè)用地利用效率值可能會(huì)高于其真實(shí)的效率值，忽視了土地利用中相應(yīng)帶來(lái)的負(fù)面影響，不夠科學(xué)。

（2）江西省11個(gè)設(shè)區(qū)市的城市建設(shè)用地利用效率總體水平處于中等略偏上的水平，在空間上呈現(xiàn)出非均勻分布的特征。其中南昌市、贛州市、上饒市（除2015年外）、吉安市以及鷹潭市均處于DEA有效狀態(tài)，整體利用效率較高的地區(qū)集中分布在贛南和贛中地區(qū);而景德鎮(zhèn)市和九江市在2011—2017年間均處于DEA無(wú)效狀態(tài)，集中分布在贛北地區(qū);整個(gè)江西省的城市建設(shè)用地利用效率從贛南到贛北呈現(xiàn)出由效率最優(yōu)到無(wú)效利用的遞減趨勢(shì)。

（3）通過(guò)對(duì)城市建設(shè)用地利用效率松弛變量分析發(fā)現(xiàn)，研究期內(nèi)11個(gè)設(shè)區(qū)市的經(jīng)濟(jì)效益都不存在產(chǎn)出不足的情況，說(shuō)明各地區(qū)均“以經(jīng)濟(jì)建設(shè)為中心”。DEA無(wú)效的各地市均存在投入冗余、環(huán)境負(fù)效應(yīng)產(chǎn)出過(guò)量的現(xiàn)象，通過(guò)SBM-Undesirable模型對(duì)投入產(chǎn)出進(jìn)行松弛性分析而得到定量的改善程度。根據(jù)2017年的投入產(chǎn)出定量分析，景德鎮(zhèn)市和撫州市除GDP外全部都要調(diào)整，新余市的生態(tài)環(huán)境負(fù)效應(yīng)最大，需要加大生態(tài)環(huán)境整治力度，降低對(duì)環(huán)境帶來(lái)的負(fù)效應(yīng)。

（4）從效率分解的角度，研究期內(nèi)江西省各個(gè)設(shè)區(qū)市的建設(shè)用地利用效率處于中等偏上水平，整體上呈現(xiàn)出規(guī)模效率>純技術(shù)效率>技術(shù)效率的特征，依然主要依賴于投入的規(guī)模效應(yīng)。

隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加速，對(duì)建設(shè)用地利用時(shí)必須系統(tǒng)化地統(tǒng)籌考慮各要素間的協(xié)調(diào)，提高建設(shè)用地利用效率是實(shí)現(xiàn)土地資源可持續(xù)利用和堅(jiān)守十八億畝耕地紅線的必然。面對(duì)現(xiàn)實(shí)中區(qū)域發(fā)展不協(xié)調(diào)不平衡的現(xiàn)實(shí)，一方面要科學(xué)、合理地對(duì)現(xiàn)有土地資源合理分配，另一方面要協(xié)調(diào)好土地開(kāi)發(fā)利用和保護(hù)生態(tài)環(huán)境之間的關(guān)系，全面促進(jìn)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)可持續(xù)發(fā)展。本研究在評(píng)價(jià)城鎮(zhèn)建設(shè)用地利用效率指標(biāo)體系中加入了部分非期望產(chǎn)出指標(biāo)，對(duì)江西省城市建設(shè)用地利用效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，并對(duì)其時(shí)空演化特征進(jìn)行分析，以便為未來(lái)因地制宜制定土地利用政策，促進(jìn)土地利用和經(jīng)濟(jì)發(fā)展協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展提供決策支持。但本研究只選取2011—2017年的數(shù)據(jù)，時(shí)間跨度不是很大，非期望產(chǎn)出只選取工業(yè)三廢的相關(guān)數(shù)據(jù)，未考慮碳排放帶來(lái)的影響，因此分析評(píng)價(jià)具有一定的局限性，有待進(jìn)一步完善和研究。

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