杜亞敏，張川

（1. 國土資源部土地整治中心，北京，100035；2. 云南農(nóng)業(yè)大學，云南昆明，650201）

京津冀城市建設(shè)用地效率研究
——基于DEA-Tobit兩步法

杜亞敏1，張川2

（1. 國土資源部土地整治中心，北京，100035；2. 云南農(nóng)業(yè)大學，云南昆明，650201）

本文應(yīng)用DEA-Tobit兩步法對京津冀城市建設(shè)用地效率進行了實證研究，首先運用DEA方法，選擇固定資產(chǎn)投資額、城市建設(shè)用地面積作為投入項，選擇城市年末就業(yè)總?cè)藬?shù)、城市國內(nèi)生產(chǎn)總值作為產(chǎn)出項，對2005-2013年京津冀13個城市的建設(shè)用地效率進行了測算，然后用Malmquist指數(shù)對9年間的城市建設(shè)用地效率進行了動態(tài)分析，最后用Tobit模型對建設(shè)用地效率的影響因素進行了回歸分析。結(jié)果表明，京津冀城市建設(shè)用地效率差異顯著，其中北京表現(xiàn)最優(yōu)，河北其次，天津表現(xiàn)較差；從動態(tài)分析結(jié)果看，“技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)”大于“趕超效應(yīng)”。在影響因素方面，建設(shè)用地開發(fā)利用率對建設(shè)用地效率呈顯著正相關(guān)，吸收就業(yè)程度、工業(yè)化水平和土地需求者參與程度對建設(shè)用地效率呈顯著負相關(guān)?；谝陨蠈嵶C分析，本文提出了提高建設(shè)用地利用效率、大力發(fā)展土地節(jié)約集約型產(chǎn)業(yè)、適當引導減退建設(shè)用地投資特別是房地產(chǎn)投資熱情、進一步強化技術(shù)創(chuàng)新、加快推進京津冀一體化進程等建議。

京津冀協(xié)同發(fā)展；建設(shè)用地效率；DEA-Tobit兩步法；Malmquist指數(shù)

一、引言

我國政府明確指出將京津冀協(xié)同發(fā)展提升為重大國家戰(zhàn)略?！熬┙蚣絽f(xié)同發(fā)展”是統(tǒng)籌協(xié)調(diào)跨省綜合經(jīng)濟區(qū)、大都市經(jīng)濟圈和城市群經(jīng)濟社會和生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)科學發(fā)展的戰(zhàn)略性問題［1］。土地作為重要的生產(chǎn)要素，其資源配置對京津冀協(xié)同發(fā)展有著舉足輕重的影響。

目前，在建設(shè)用地效率的研究方面，絕大多數(shù)都應(yīng)用的是經(jīng)濟學的方法。方先知［2］針對土地利用類型、土地利用效率的特點等構(gòu)建了土地利用效率的評價指標體系；陳子雄［3］以帕累托效率與一般均衡理論為基礎(chǔ)，分析了城市土地資源市場化配置效率的損失原理，認為政府介入可以彌補城市土地資源配置的市場失靈問題；王曉青、李建強［4］用Jeffry模型測算了我國31個省份的建設(shè)用地配置效率，并用逐步回歸法分析了其影響因素；杜官印、蔡運龍等運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）法計算了全要素產(chǎn)率的Malmquist指數(shù)［5］；許建偉、許新宇［6］等運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法對長三角城市群16個城市2000-2010年土地利用效率及其分類進行了分析，認為規(guī)模效率起決定作用，技術(shù)變化是影響效率的重要因素；吳得文、毛漢英等［7］運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法對全國655個城市土地投入產(chǎn)出效率進行了分析，發(fā)現(xiàn)中國城市土地投入產(chǎn)出效率普遍較低；宋戈等［8］用DEA方法對哈爾濱市土地利用經(jīng)濟效率進行了分析。

綜合以上對土地利用效率的研究，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法運用較為廣泛，但對效率影響因素的分析則較少，且采用的是一般回歸方法，本研究用DEA-Tobit兩步法，研究京津冀城市建設(shè)用地效率及其影響因素，以期對京津冀協(xié)同發(fā)展的資源配置提供政策建議。

二、研究方法

目前測度效率的方法主要采用前沿分析法，分為參數(shù)法和非參數(shù)法兩種。非參數(shù)法因其無需事先設(shè)定函數(shù)形式，且其可以較好地測度技術(shù)效率、配置效率、規(guī)模效率和純技術(shù)效率，比較全面地反映效率現(xiàn)狀，因此非參數(shù)法更受研究者歡迎。非參數(shù)法中又以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（Data Envelope Analysis，簡稱DEA）較為常用。

本研究中的效率分類是根據(jù)Farrell［9］（1999）的分類方法，他認為效率由技術(shù)效率和配置效率兩部分組成。由于測算配置效率須給定各種投入的價格，這對于城市建設(shè)用地而言，各種投入價格的數(shù)據(jù)難以獲取。而建設(shè)用地技術(shù)有效是經(jīng)濟有效與配置有效的必要條件，因此本研究選擇研究城市建設(shè)用地的技術(shù)效率。

1. DEA模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法由Charnes等［10］（1978）提出。它通過線性規(guī)劃構(gòu)建非參數(shù)前沿，用于衡量多投入多產(chǎn)出的決策單元（Decision Making Unit，簡稱DMU）的相對效率。原理在于以線性規(guī)劃方法計算出達到最優(yōu)效率的DMU相對效率值，以“前沿”方法進行包絡(luò)，形成經(jīng)濟學意義上的最佳投入產(chǎn)出邊界，即效率前沿（efficiency frontier）。假如DMU達到生產(chǎn)最優(yōu)，即效率值為1，此時生產(chǎn)效率最高，若沒有達到生產(chǎn)最優(yōu)，其相對生產(chǎn)效率將小于1，則投入面與產(chǎn)出面均有改善的空間?；A(chǔ)DEA模型包括CCR模型和BCC模型，CCR模型（見式1）是基于規(guī)模報酬不變的假設(shè)，主要用于測算技術(shù)效率（TE）。

其中，Xj，Yj分別為第j個決策單元DMUj的投入向量和產(chǎn)出向量；λj為賦予各DMU的乘數(shù)。

求得的最有值θ即為D M Uj 0的技術(shù)效率。若θ＜1說明DMUj0無效率，要素投入有浪費，需按比例減少投入量，減少的比例為1-θ；若θ=1則說明DMUj0有效率。當求得全部DMUj的θ值時，便可以得出DMU技術(shù)效率的總體情況。

規(guī)模報酬不變的情況在實際中并不常見。Banker等［11］（1984）放開了規(guī)模報酬不變的假設(shè)，對CCR模型進行了改進，即增加權(quán)重λj的凸性約束，形成了BCC模型，用來測算純技術(shù)效率（PTE）和規(guī)模效率（SE）：

模型（2）求解所得的σ值即DMU的純技術(shù)效率值，它剔除了DMU自身規(guī)模對其技術(shù)效率的影響。規(guī)模效率值。

2. Malmquist指數(shù)

Malmquist指數(shù)（又稱為全要素生產(chǎn)力變動指數(shù)）模型基于DEA模型，其目標函數(shù)是t+1期與t期效率的比值，更趨向于動態(tài)分析。Malmquist指數(shù)可分解為“趕超效應(yīng)”（Catching-up Effect，簡稱CE）與“前沿面移動效應(yīng)”（Frontier-shift Effect，簡稱FE，國內(nèi)常稱為“技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)”）的乘積?！摆s超效應(yīng)”表示兩個時期內(nèi)的相對技術(shù)效率變化，也稱“趕超效應(yīng)”；“技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)”表示兩個時期內(nèi)生產(chǎn)前沿面的移動，也稱“技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)”。具體模型如下：

CE＞1時，表示t+1期與t期相比技術(shù)效率有所提高，反之，則表示降低；

FE＞1時，表示t+1期與t期相比有技術(shù)進步，反之，則表示退步。

3. 確定效率影響因素的Tobit模型

Tobit模型是為了測度DEA評估出的效率值受哪些因素的影響以及影響的程度。在DEA模型評估出的效率值基礎(chǔ)上，用效率值（被解釋變量）對各種環(huán)境因素（解釋變量）做回歸，并由解釋變量的系數(shù)判斷其對效率值的影響方向與影響強度。由于效率值 （被解釋變量）有一個最低界限0，數(shù)據(jù)被截斷，無法用普通最小二乘法直接回歸，Tobin（1958）提出解決該類問題的計量經(jīng)濟學模型，即Tobit模型。

三、實證分析

1. 效率分析

因此本研究選擇京津冀三省市市轄區(qū)固定資產(chǎn)投資額、城市建設(shè)用地面積作為投入項，選擇城市年末就業(yè)總?cè)藬?shù)、城市國內(nèi)生產(chǎn)總值作為產(chǎn)出項。研究跨度為2005-2013年，數(shù)據(jù)來源于2006-2014年各省市的統(tǒng)計年鑒、中國城市統(tǒng)計年鑒。本研究中城市是指地級及以上城市。河北省包括石家莊市、唐山市、秦皇島市、邯鄲市、邢臺市、保定市、張家口市、承德市、滄州市、廊坊市、衡水市。地區(qū)生產(chǎn)總值按當年價格計算。

1.1靜態(tài)分析

以13市2005-2013年的時間序列數(shù)據(jù)為樣本數(shù)據(jù)，用DEAP軟件求解BCC模型，得到各市歷年的建設(shè)用地效率（本研究用2005-2013年的平均值體現(xiàn)），計算結(jié)果見表1、2，表中drs表示規(guī)模報酬遞減，irs表示規(guī)模報酬遞增。

表1　2005-2013年各市建設(shè)用地效率平均值

接表1

表2　2005-2013年各市建設(shè)用地規(guī)模報酬情況表

從表2結(jié)果可以看出，2005-2013年間，北京、滄州的建設(shè)用地效率表現(xiàn)最優(yōu)且最穩(wěn)健，均為1；其次是唐山、保定處在0.9以上，而且從表2的規(guī)模報酬情況來看，兩市的規(guī)模報酬已漸趨穩(wěn)定，說明兩市的用地已基本達到最優(yōu)規(guī)模。建設(shè)用地效率相對較差的是石家莊和天津，不僅平均效率值低（分別為0.681、0.770），且規(guī)模報酬在9年間均呈現(xiàn)遞減的狀態(tài)，雖然兩市年末就業(yè)總?cè)藬?shù)和國內(nèi)生產(chǎn)總值均呈現(xiàn)增長趨勢，但未達到相應(yīng)的最優(yōu)規(guī)模效應(yīng)，擴大城市建設(shè)用地規(guī)模會造成土地資源浪費。其余各市的建設(shè)用地效率值雖未達到1，但從規(guī)模報酬情況看，基本上都處在規(guī)模報酬遞增的區(qū)間，說明擴大建設(shè)用地規(guī)?？梢蕴岣呓ㄔO(shè)用地效率。從全部平均水平來看，效率值僅有0.84，沒有達到最優(yōu)。

純技術(shù)效率最優(yōu)的城市數(shù)量（5個）高于技術(shù)效率和規(guī)模效率最優(yōu)的城市儲量（2個）。天津市、唐山市、衡水市的純技術(shù)效率為1，技術(shù)效率卻偏低，最低的天津僅為0.770，這說明這3市提高建設(shè)用地效率的主要途徑應(yīng)為調(diào)整現(xiàn)有的要素投入結(jié)構(gòu)，優(yōu)化要素搭配。

1.2動態(tài)分析——Malmquist指數(shù)分析

仍以13市2005-2013年的時間序列數(shù)據(jù)為樣本數(shù)據(jù)，用D E A P軟件求解D E AMalmquist模型，得到全部城市建設(shè)用地全要素生產(chǎn)力變動指數(shù)年度平均值及分市城市建設(shè)用地的9年全要素生產(chǎn)力變動指數(shù)平均值，為更直觀的表達趨勢，前者用圖1表示，后者用表3表示。

圖1　京津冀全部城市建設(shè)用地Malmquist指數(shù)年度平均值趨勢圖

表3　各市城市建設(shè)用地Malmquist指數(shù)平均值

從圖1可以看出：京津冀城市建設(shè)用地2005-2013年的全要素生產(chǎn)力變動指數(shù)呈波動性增長趨勢，其中，2008-2009年最低，2010-2011年出現(xiàn)峰值后，又有一些回落。從趨勢來看，全要素生產(chǎn)力變動指數(shù)的變化和技術(shù)進步率的變化基本一致，且技術(shù)效率變化率基本趨于1，根據(jù)三者邏輯關(guān)系（M=CE×FE），說明影響M值的因素主要來自于技術(shù)進步，及技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)。但技術(shù)進步率基本小于1，說明技術(shù)進步仍未達到最優(yōu)增長速度。

從表3可以看出：13個城市的全要素生產(chǎn)力變動指數(shù)除衡水市大于1以外，其余城市均在1以下。從分解指數(shù)來看，各市技術(shù)效率變化和技術(shù)進步的不同，使得各市全要素生產(chǎn)力變動指數(shù)增長存在差異。北京市、唐山市、承德市和滄州市的全要素生產(chǎn)力變動指數(shù)與技術(shù)進步率呈正相關(guān)，但技術(shù)進步率均低于1；石家莊、邯鄲、邢臺、保定、廊坊和衡水市的全要素生產(chǎn)力變動指數(shù)與技術(shù)效率變化呈正相關(guān)，天津、秦皇島和張家口市受技術(shù)進步和技術(shù)效率的雙重影響。

從分解指標看，衡水、廊坊、承德、邢臺的規(guī)模效率變化率排名靠前，且從表2可以看出，這四個城市的規(guī)模報酬基本處在遞增區(qū)間，說明增加城市建設(shè)用地規(guī)?？墒乖撍膫€城市的規(guī)模效率提高。而純技術(shù)效率的變化率均處在1上下，說明9年間各城市建設(shè)用地管理并未得到顯著改善，現(xiàn)有城市建設(shè)用地未得到充分利用。

2. 效率影響因素分析

2.1模型變量設(shè)定

以上通過DEA 模型得到的建設(shè)用地效率值，除這些投入產(chǎn)出因素外，還受到如政府政策、所處地區(qū)等因素的影響。為了測度建設(shè)用地效率值受哪些環(huán)境因素影響及其受影響程度，就需要進行Two-Stage Method的第二步，將效率值作為被解釋變量，將環(huán)境因素作為解釋變量，進行Tobit回歸分析。這一步的解釋變量不能與第一步的投入產(chǎn)出指標相同。

本研究根據(jù)數(shù)據(jù)的獲取程度，從社會經(jīng)濟角度對影響城市建設(shè)用地效率的因素提出如下5種假說。

假設(shè)一：城市吸收就業(yè)程度越高，城市建設(shè)用地效率越高。

城市就業(yè)率是城市經(jīng)濟發(fā)展的重要指標，吸收就業(yè)程度越高，表明城市經(jīng)濟建設(shè)良好，城市建設(shè)用地效率也就越高。本研究用二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)占比來表示，模型中設(shè)為X1。

假設(shè)二：城市人口密度越高，城市建設(shè)用地效率越高。

隨著城市建設(shè)用地擴張和城市發(fā)展，人口越來越向城市流動，人口密度提高，單位城市建設(shè)用地面積人口越多，說明建設(shè)用地集約利用程度越高。模型中設(shè)為X2。

假設(shè)三：工業(yè)化水平越高，城市建設(shè)用地效率越高。

城市建設(shè)用地的主要產(chǎn)出項為二、三產(chǎn)業(yè)，其中第二產(chǎn)業(yè)的用地量尤為顯著。工業(yè)化水平越高，單位建設(shè)用地工業(yè)產(chǎn)值越高，城市建設(shè)用地效率也就越高。本研究用第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占全市國民生產(chǎn)總值的比例來表示，模型中設(shè)為X3。

假設(shè)四：建設(shè)用地開發(fā)利用率越高，城市建設(shè)用地效率越高。

建設(shè)用地開發(fā)利用率越高，表明建設(shè)用地注重內(nèi)部挖潛，而非平面擴張，進而提高了效率。本研究用單位建設(shè)用地的國民生產(chǎn)總值來表示，模型中設(shè)為X4。

假設(shè)五：土地需求者參與程度越高，城市建設(shè)用地效率越高。

土地需求者積極參與建設(shè)用地投資、交易等，在市場競爭和政府引導下，參與程度越高，越能提高建設(shè)用地效率。本研究用單位建設(shè)用地的固定資產(chǎn)投資額來表示，模型中設(shè)為X5。

2.2模型設(shè)定

根據(jù)以上假設(shè)，設(shè)2005-2013年京津冀13個市城市建設(shè)用地效率 為因變量，城市吸收就業(yè)程度（X1）、人口密度（X2）、工業(yè)化水平（X3）、建設(shè)用地開發(fā)利用率（X4）以及土地需求者參與程度（X5）為自變量，建立城市建設(shè)用地效率的多元線性回歸模型：（4）

TEi，t=β0+β1Xi，t+β2Xi，t+β3Xi，t+β4Xi，t+ε

其中，β0為常數(shù)項，β1、β2、β3、β4為四個自變量的回歸系數(shù)；i為決策單元數(shù)，i=1，2，…，13；t為期間數(shù)，i=1，2，…，9；ε為殘差項。

2.3實證結(jié)果分析

運用Eviews5.0，對13個城市的全部樣本點的合并數(shù)據(jù)用Tobit方法進行回歸，結(jié)果如表4所示。

表4　京津冀13市城市建設(shè)用地效率影響因素的Tobit回歸結(jié)果

從表4可以看出，X2對建設(shè)用地效率影響不顯著，X1、X3、X4、X5對建設(shè)用地效率有不同程度的影響。

（1）吸收就業(yè)程度對城市建設(shè)用地效率呈顯著的負相關(guān)。京津冀三省市的城市由于社會經(jīng)濟發(fā)展因素的影響，不斷吸引來自全國各地的人員就業(yè)，但多數(shù)城市已出現(xiàn)就業(yè)難的現(xiàn)象，與城市發(fā)展速度不相吻合。

（2）人口密度對城市建設(shè)用地效率呈現(xiàn)不顯著的正相關(guān)。說明京津冀三省市的城市人口較為集聚，一定程度上體現(xiàn)了節(jié)約集約用地，但兩者相關(guān)性并不明顯。

（3）工業(yè)化水平對城市建設(shè)用地效率呈顯著的負相關(guān)關(guān)系，這與前述假設(shè)相反。這是因為與第三產(chǎn)業(yè)相比，第二產(chǎn)業(yè)土地利用效率相對較低，尤其是一些工業(yè)園區(qū)等，“攤大餅”式地擴張，降低了建設(shè)用地的效率。

（4）建設(shè)用地開發(fā)利用率對建設(shè)用地效率呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，這與前述假設(shè)一致。建設(shè)用地開發(fā)利用率的倒數(shù)即單位GDP消耗建設(shè)用地量是衡量節(jié)約集約用地水平的一項重要指標，開發(fā)利用率越高，即單位GDP消耗建設(shè)用地越低，建設(shè)用地效率越高。

（5）土地需求者參與程度對建設(shè)用地效率呈顯著的負相關(guān)關(guān)系，這與前述假設(shè)不一致。說明單位建設(shè)用地的固定資產(chǎn)投資額已超過目前建設(shè)用地的需求，已經(jīng)出現(xiàn)規(guī)模不經(jīng)濟現(xiàn)象。

四、結(jié)論與建議

1. 結(jié)論

本研究通過研究發(fā)現(xiàn)，京津冀三省市的城市建設(shè)用地效率差異顯著，其中北京表現(xiàn)最優(yōu)，河北其次，天津表現(xiàn)較差；從動態(tài)分析結(jié)果看，“技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)”大于“趕超效應(yīng)”，說明技術(shù)進步對城市建設(shè)用地效率有積極影響。在影響因素方面，建設(shè)用地開發(fā)利用率對建設(shè)用地效率呈顯著正相關(guān)，吸收就業(yè)程度、工業(yè)化水平和土地需求者參與程度對建設(shè)用地效率呈顯著負相關(guān)，人口密度對建設(shè)用地效率影響不顯著。

2. 建議

根據(jù)Tobit回歸結(jié)果，本研究提出以下建議：

第一，降低單位GDP建設(shè)用地消耗，提高建設(shè)用地利用效率。一方面通過合理規(guī)劃，調(diào)整用地結(jié)構(gòu)，優(yōu)化用地布局；同時，應(yīng)繼續(xù)強化對閑置土地的管理，例如征收土地閑置費、強制收回土地使用權(quán)等［12］，提高建設(shè)用地節(jié)約集約水平。

第二，適度發(fā)展工業(yè)，大力發(fā)展土地節(jié)約集約型產(chǎn)業(yè)。利用Tobit模型回歸分析發(fā)現(xiàn)，工業(yè)化水平和城市建設(shè)用地效率呈顯著負相關(guān)。目前京津冀工業(yè)化規(guī)模已超出建設(shè)用地的承載力，應(yīng)適度發(fā)展工業(yè)，變“平面擴張”到“內(nèi)部挖潛”。同時，大力發(fā)展更加節(jié)約集約用地的第三產(chǎn)業(yè)，提高建設(shè)用地效率。

第三，政府應(yīng)適當引導減退建設(shè)用地投資特別是房地產(chǎn)投資熱情。城市經(jīng)濟增長對高投資的依賴程度較高，高投資中有一半以上在基礎(chǔ)設(shè)施、房地產(chǎn)等，也就是建設(shè)用地投資。本研究實證研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)土地需求者參與程度已與京津冀城市建設(shè)用地效率呈顯著負相關(guān)，說明單位建設(shè)用地投資已明顯出現(xiàn)規(guī)模不經(jīng)濟現(xiàn)象，應(yīng)適當壓縮投資規(guī)模，引導其投向規(guī)模經(jīng)濟明顯的其他產(chǎn)業(yè)，以優(yōu)化資源配置。

第四，進一步強化技術(shù)創(chuàng)新。積極發(fā)展智慧型、創(chuàng)新型城市，加快城市和企業(yè)的轉(zhuǎn)型，引進高進技術(shù)產(chǎn)業(yè)，加快技術(shù)創(chuàng)新步伐，實現(xiàn)城市建設(shè)用地規(guī)模理性增長，提高建設(shè)用地效益，從而優(yōu)化城市建設(shè)用地配置。

第五，加快推進京津冀一體化進程。隨著京津冀一體化的不斷推進，可實現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展，通過市場調(diào)節(jié)和政府導向來進行產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、經(jīng)濟對接，實現(xiàn)地區(qū)間融合互動，資源共享，優(yōu)勢互補，從而提高城市建設(shè)用地效率。

本研究方法對所研究城市做了同一化處理，未能綜合考慮其城市職能、人文歷史因素、城市規(guī)劃等因素對建設(shè)用地效率的影響。這是本研究的局限之處，也是繼續(xù)深入開展研究的重要內(nèi)容。

［1］許文建. 關(guān)于“京津冀協(xié)同發(fā)展”重大國家戰(zhàn)略的若干理論思考——京津冀協(xié)同發(fā)展上升為重大國家戰(zhàn)略的解讀［J］.中共石家莊市委黨校學報.2014，（4）：14-19.

［2］方先知.土地利用效率測度的指標體系與方法研究［J］.系統(tǒng)工程.2004，（12）：22-26.

［3］陳子雄.城市土地資源配置效率的經(jīng)濟學分析［J］.市場經(jīng)濟.2004，（3）：38-40.

［4］王曉青，李建強.建設(shè)用地配置效率及其影響因素研究——以31個省份為例［J］.資源與產(chǎn)業(yè).2010，（4）：24-28.

［5］杜官印，蔡運龍，廖蓉.中國1997-2007年包含建設(shè)用地投入的全要素生產(chǎn)率分析［J］.中國土地科學.2010，（7）：60-65.

［6］許建偉，許新宇.基于數(shù)據(jù)包括分析的長三角城市群土地利用效率及其變化研究［J］.世界地理研究.2013，（3）：121-129.

［7］吳得文，毛漢英，張小雷，黃金川.中國城市土地利用效率評價［J］.地理學報.2011，（8）：1111-1121.

［8］宋戈，高楠.基于DEA方法的城市土地利用經(jīng)濟效益分析-以哈爾濱市為例［J］.地理科學.2008，（4）：185-188.

［9］Farrell，M.J.， the Measurement of Productive. Journal of the Royal Statistical Society.1957，A（120）37：253-281.

［10］Charnes A.，Cooper W.W.，Rhodes E. Measuring efficiency of decision making units［J］.European Journal of Operational Research.1978，（2）：429-444.

［11］Banker， R. D.， A. Charnes， and W. W. Cooper ， Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis［J］. Management Science. 1984，（30）：1078-1092.

［12］關(guān)濤.土地資源結(jié)構(gòu)優(yōu)化配置研究——以南京市為例［J］.中國集體經(jīng)濟.2015，（4）：41-42.

杜亞敏（1985-），女，漢族，山西潞城市人，工程師，經(jīng)濟學碩士。研究方向：區(qū)域經(jīng)濟、土地規(guī)劃。

E-mail： duyamin@lcrc.org.cn

Study on Urban Construction Land Effciency of Beijing， Tianjin and Hebei Province -Based on DEA-Tobit Method

Yamin Du1， Chuan Zhang2
（1. Land Consolidation and Rehabilitation Center， MLR， Beijing， 100035， China；2. Yunnan Agricultural University， Kunming， Yunan， 650201， China）

This article applies DEA-Tobit method to measure urban construction land efficiency of Beijing， Tianjin and Hebei province. Firstly， it chooses fixed assets investment volume， urban land construction area as inputs， and total employment of the year end， urban GDP as outputs to measure urban construction land efficiency of 13 cities of Jingjinji from year 2005 to 2013 via DEA method. Secondly，it takes dynamic analysis on urban construction land efficiency via Malmquist Index. Lastly， it carries out regression analysis through Tobit Model. The results show that urban construction land efficiency varies between cities of Beijing， Tianjin and Hebei， of which Beijing ranks first， Hebei follows， and Tianjin performances poor， frontier-shift effect exceeds catching-up effect from dynamic analysis results. Of these influence factors， construction land exploitation and utilization ratio poses significant positive correlation to urban construction land efficiency， while employment absorption level， industrialization level and land demanders investment degree pose significant negative correlation to urban construction land efficiency. Finally， this article put forward some suggestions such as increasing construction land exploitation and utilization ratio， developing land-saving industries， letting down urban construction land investment willingness， enhancing technology innovations and speeding up the integration of the Beijing-Tianjin-Hebei region.

Coordinated Development of Beijing-Tianjin-Hebei； Construction Land Efficiency； DEA-Tobit Method； Malmquist Index

F061.5

A

2095-7866 （2016） 04-445-10

工業(yè)經(jīng)濟論壇 URL： http//www.iereview.com.cn 10.11970/j.issn.2095-7866.2016.04.012