賈玉杰 ，杜震洪 ，張豐 ，劉仁義

（1.浙江大學(xué)浙江省資源與環(huán)境信息系統(tǒng)重點實驗室，浙江杭州310028；2.浙江大學(xué)地理信息科學(xué)研究所，浙江 杭州310027）

0 引 言

隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，以土地粗放低效利用換取經(jīng)濟快速增長的模式在各地屢見不鮮，土地利用效率不斷降低[1-2]。因此，為實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，提高土地利用效率，如何評價當(dāng)前土地利用的綜合績效，即評價土地資源配置的合理性、土地利用效益的普遍性、土地資源的可持續(xù)性成為當(dāng)前學(xué)界關(guān)注的重要問題[2-3]。在土地資源日益稀缺的大背景下，我國先后出臺了一系列土地整治與保護(hù)政策，這些政策側(cè)重于對具有較明顯區(qū)域?qū)傩缘耐恋刭Y源進(jìn)行統(tǒng)籌協(xié)調(diào)。因此，探究區(qū)域土地利用績效的空間特征，尤其是空間差異特征，有助于提高區(qū)域政策的針對性和有效性，應(yīng)該成為土地利用績效評價研究中的關(guān)注點。

基于土地資源多層次性、稟賦差異性、區(qū)域多元性等特征，如何運用一種綜合評價機制來評估績效值，已成為土地利用績效評價的重要課題。為此，國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了廣泛而深入的研究，這些研究成果大多以 FAO（food and agriculture organization）的《可持續(xù)土地利用管理評價大綱》（FESLM）為理論基礎(chǔ)[4]，以班茂盛等[5]采用的“構(gòu)建評價指標(biāo)體系-確定指標(biāo)權(quán)重-進(jìn)行綜合評價”為研究框架，從土地利用可持續(xù)性[6]，土地利用新陳代謝[7]等視角進(jìn)行了研究。在建立評價指標(biāo)體系方面，較典型的框架有PSR（pressure state response）[8]，“4E”（經(jīng)濟 + 效益+效率+公平）[9]及其他概念框架[10-11]。建立指標(biāo)體系后，多采用Delphi[5]、AHP（analytic hierarchy process）[12-13]等主觀賦權(quán)法或變異系數(shù)法[9]、熵權(quán)法[2,14-15]等客觀賦權(quán)法確定評價指標(biāo)權(quán)重，然后基于模糊綜合評價[13]、矢量評價[5]、TOPSIS（technique for order preference by similarity to an ideal solution）[2,15]等模型測度績效值。在此基礎(chǔ)上，對土地利用績效的障礙因子[13]，關(guān)聯(lián)度[15]、耦合度[16]、空間演變特征及分異格局[17]等進(jìn)行分析。

上述研究成果在推動土地利用績效理論深入研究和方法改進(jìn)上進(jìn)行了積極有益的探索，但在確定指標(biāo)權(quán)重方面，已有研究主要采用單一賦權(quán)法，主觀賦權(quán)法受主觀因素影響較大，客觀賦權(quán)法過于依賴數(shù)據(jù)，均存在一定的局限性[18]。因此，使用綜合主客觀賦權(quán)法可以使綜合評價結(jié)果既能反映研究者的關(guān)注點，又能充分利用數(shù)據(jù)的客觀信息。另外，在土地利用績效差異研究方面，已有研究主要集中于分析研究區(qū)域內(nèi)土地利用績效的時空分異特征[2,12,14]，在定量化分析區(qū)域內(nèi)及區(qū)域間差異對總土地利用績效差異的貢獻(xiàn)度方面的研究相對較少。綜上所述，本文以2011—2015年31個省域為研究單元，首先構(gòu)建土地利用績效評價指標(biāo)體系，然后采用綜合主客觀賦權(quán)的屬性權(quán)重優(yōu)化算法確定指標(biāo)權(quán)重，運用改進(jìn)的TOPSIS模型測度綜合績效值，最后基于泰爾指數(shù)組間分解法按三大地帶、六大常規(guī)分類、九大土地利用分區(qū)3種分組方式定量分析各組組內(nèi)和組間差異對總體土地利用績效差異的貢獻(xiàn)度。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究方法

1.1.1 屬性權(quán)重優(yōu)化算法

土地利用績效評價中不同參評因子對評價結(jié)果的影響差異較大，權(quán)重的確定一直是定量化土地利用績效評價研究的重點。主觀賦權(quán)法解釋性較強，結(jié)果依賴于研究者的經(jīng)驗和知識，具有一定主觀性?？陀^賦權(quán)法具有客觀性，但過于依賴數(shù)據(jù)，未能充分考慮研究者的主觀導(dǎo)向。因此，兼顧主觀偏好和客觀信息的綜合賦權(quán)法可在一定程度上克服單一賦權(quán)法的不足。本文引入綜合主客觀賦權(quán)的屬性權(quán)重優(yōu)化算法[18]，該算法不但反映了主客觀權(quán)重自身，而且體現(xiàn)了主客觀權(quán)重之間的差異，既能充分利用數(shù)據(jù)的客觀信息，又能兼顧研究中重點關(guān)注但信息熵較低的指標(biāo)，使得評價結(jié)果能更真實地反映土地利用績效的情況。鑒于AHP對決策分析類問題具有較廣泛的實用性，熵權(quán)法能增強指標(biāo)的分辨意義和差異性，本文基于AHP和熵權(quán)法計算綜合權(quán)重，計算步驟如下：

（1）由AHP計算得到主觀權(quán)重向量W′，由熵權(quán)法計算得到客觀權(quán)重向量W″。

（2）構(gòu)造等權(quán)線性加權(quán)最優(yōu)化模型MaxZ：

（3）運用Lagrange函數(shù)求得α,β的值：

式中，m表示數(shù)據(jù)個數(shù)，n表示屬性（指標(biāo)）個數(shù)，α,β分別為W′和W″的系數(shù)，表示第i個數(shù)據(jù)的第j個屬性，表示第j個屬性的主觀權(quán)重，′表示第j個屬性的客觀權(quán)重。

1.1.2 改進(jìn)的TOPSIS模型

土地利用是一個多目標(biāo)的復(fù)合系統(tǒng)，不同階段土地利用特質(zhì)具有動態(tài)性，最佳的土地利用形態(tài)一定是在當(dāng)時的資源配置格局下，最接近土地利用最優(yōu)狀態(tài)，同時遠(yuǎn)離土地利用的最差狀態(tài)。而基于多目標(biāo)決策分析的TOPSIS模型適用于在土地利用績效空間中測量每個績效靠近正理想解和遠(yuǎn)離負(fù)理想解的程度。與傳統(tǒng)的TOPSIS模型相比，改進(jìn)的TOPSIS模型主要對評價對象與正理想解和負(fù)理想解的評價公式進(jìn)行了改進(jìn)。應(yīng)用改進(jìn)的TOPSIS模型進(jìn)行土地利用績效評價時，對指標(biāo)數(shù)量、數(shù)據(jù)分布、樣本容量無嚴(yán)格限制，既可用于不同區(qū)域的對比，也可用于不同年份的分析，具有真實、可靠、直觀等優(yōu)點[19]，具體計算步驟如下：

（1）將適度指標(biāo)轉(zhuǎn)換為正向指標(biāo)或逆向指標(biāo)后[20]采用極值法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)矩陣

（2）通過屬性權(quán)重優(yōu)化算法確定權(quán)重，將矩陣R的每一行與其相應(yīng)的權(quán)重wj相乘得到加權(quán)規(guī)范化決策矩陣

（3）確定正負(fù)理想解V+和V-，其中，

（4）計算每個數(shù)據(jù)到正理想解的距離和每個數(shù)據(jù)到負(fù)理想解的距離。其中，

1.1.3 廣義熵指數(shù)及其分解

對土地利用績效差異的探討不僅需要了解差異的分布特征，更需要深入分析各區(qū)域內(nèi)部以及各區(qū)域之間的土地利用績效差異情況對總績效差異的影響小。在對差異和公平性的研究中，形成了很多衡量差異的指標(biāo)，例如：變異系數(shù)、基尼系數(shù)、泰爾指數(shù)等。由于基尼系數(shù)按區(qū)域分組分解后組內(nèi)差異和組間差異互不獨立，產(chǎn)生的交叉項無法精確解釋[21]，因此，本文使用另一個被廣泛應(yīng)用且易于分解的衡量績效差距的指標(biāo)，即SHORROCKS等提出的廣義熵指數(shù)族（GE指數(shù)），其計算公式為

其中，n是分組個數(shù)，yi是第i組的土地利用績效值，μ是績效的平均值，s(yi)是第i組的省域個數(shù)占總省域個數(shù)的比重。當(dāng)c等于0或1時，廣義熵指數(shù)就是泰爾指數(shù)。特別當(dāng)c=0時，組內(nèi)差異和組間差異相互獨立，可以將總的差異完全分解到組內(nèi)和組間，清晰、準(zhǔn)確地得到組內(nèi)和組間差異對總差異的貢獻(xiàn)率[21]。如果將所有樣本分為M組，那么泰爾指數(shù)就可用以下方法來分解總體土地利用績效的差異：

其中，右邊第1項代表組內(nèi)差異，表示各個區(qū)域內(nèi)部對總體差異的貢獻(xiàn)；第2項代表組間差異，表示各個區(qū)域之間對總體差異的貢獻(xiàn)。I(yi)是第i組組內(nèi)的泰爾指數(shù)，可以利用上式中c=0的公式計算；v(yi)是第i組的績效值占總績效值的比重[21]。

1.2 數(shù)據(jù)來源

土地利用面積數(shù)據(jù)來源于《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》（2011—2016），土地利用分類標(biāo)準(zhǔn)采用2007年《土地利用現(xiàn)狀分類標(biāo)準(zhǔn)》（GB/T21010—2007）。社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》（2011—2016）及各省統(tǒng)計年鑒。生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》（2011—2016）和《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》（2011—2016）。地圖矢量底圖數(shù)據(jù)來源于自然資源部標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)（http：//bzdt.ch.mnr.gov.cn/)。

1.3 區(qū)域劃分

由于香港、澳門、臺灣的部分統(tǒng)計數(shù)據(jù)缺失，本文將研究對象限定為中國大陸的31個省、直轄市、自治區(qū)（簡稱為省級區(qū)域或省域）。

根據(jù)國家統(tǒng)計局的區(qū)域劃分標(biāo)準(zhǔn)，首先將31個省級區(qū)域按照三大地帶、六大常規(guī)分類進(jìn)行劃分；其次，根據(jù)國土資源部《全國土地利用總體規(guī)劃綱要(2006—2020)年》的劃分標(biāo)準(zhǔn)，再將31個省級區(qū)域按照九大土地利用分區(qū)進(jìn)行分組，最終共組成3種區(qū)域劃分方式，具體如表1所示。

表1 區(qū)域劃分及區(qū)域內(nèi)所含省份Table 1 Regional division and province contained within the region

2 土地利用績效評價

2.1 構(gòu)建評價指標(biāo)體系

構(gòu)建科學(xué)合理的評價指標(biāo)體系是土地利用績效評價研究的重要前提。論文在參考其他學(xué)者建立的指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上[2-3,5,9,12-15,17]，結(jié)合“生態(tài)文明建設(shè)”“城鄉(xiāng)一體化”等背景，構(gòu)建如表2所示的土地利用績效評價指標(biāo)體系。指標(biāo)體系以土地利用績效為目標(biāo)層，從土地利用結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟社會效益和生態(tài)可持續(xù)性三方面組建準(zhǔn)則層，選取18個評價指標(biāo)組成指標(biāo)層，來綜合評價當(dāng)前土地資源配置的合理性、土地利用效益的普遍性、土地資源的可持續(xù)性。具體設(shè)計思路如下：

表2 土地利用績效評價指標(biāo)體系及指標(biāo)權(quán)重Table 2 Land use performance evaluation index system and indicator weight

（1）土地利用結(jié)構(gòu)：反映一定時期內(nèi)的土地資源配置情況，既是土地自然屬性的呈現(xiàn)，也是人類與自然綜合作用的表征。選取墾殖指數(shù)、容積率、土地利用程度指數(shù)、土地利用多樣性指數(shù)4個指標(biāo)綜合衡量人與自然對土地的一體化作用。其中，土地利用程度指數(shù)、土地利用多樣性指數(shù)的計算公式參考文獻(xiàn)[22]中提出的計算方法。

（2）經(jīng)濟社會效益：反映土地利用的綜合價值及土地利用的投入產(chǎn)出情況，追求以減量化土地投入水平獲取最大的效益及其在社會群體中的公平分配。選取地均GDP、地均固定資產(chǎn)投資、地均房地產(chǎn)開發(fā)投資額、地均社會消費品零售額、地均就業(yè)人數(shù)、居民最低生活保障人數(shù)比例、城農(nóng)人均可支配收入比（農(nóng)村=1）7個指標(biāo)衡量土地利用的經(jīng)濟效益和社會效益。其中，城農(nóng)人均可支配收入比（農(nóng)村=1）的理想標(biāo)準(zhǔn)為1，即實現(xiàn)城鄉(xiāng)一體化。

（3）生態(tài)可持續(xù)性：根據(jù)建設(shè)環(huán)境友好型和資源節(jié)約型社會的理念，主要反映污染治理能力及生態(tài)綠地的建設(shè)情況，在參考原環(huán)保部關(guān)于印發(fā)《生態(tài)縣、生態(tài)市、生態(tài)省建設(shè)指標(biāo)（修訂稿）》的通知（環(huán)發(fā)[2007]195號）的基礎(chǔ)上，選取廢水排放總量、廢氣排放總量、工業(yè)固體廢棄物產(chǎn)生量、生活垃圾無害化處理量、地均環(huán)境污染治理投資、生態(tài)用地比例、公園綠地面積7個指標(biāo)。其中，生態(tài)用地比例由耕地、林地、草地、園地、水庫、坑塘、溝渠、設(shè)施農(nóng)用地占土地調(diào)查總面積的比例計算得到。

2.2 土地利用績效評價結(jié)果

基于上述土地利用績效評價指標(biāo)體系，獲取統(tǒng)計數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理是實現(xiàn)土地利用績效分析的基礎(chǔ)。具體處理步驟如下：

（1）根據(jù)指標(biāo)體系中指標(biāo)計算方法計算統(tǒng)計值，得到18個指標(biāo)的統(tǒng)計值X=(xij)155×18。

（2）將適度指標(biāo)轉(zhuǎn)換為正向指標(biāo)或逆向指標(biāo)，然后使用極值法分別針對正向指標(biāo)和逆向指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)R=(rij)155×18。

（3）基于yaahp 10.0（層次分析法軟件）獲得主觀權(quán)重W′，運用熵權(quán)法獲得客觀權(quán)重W″，然后通過屬性權(quán)重優(yōu)化算法計算獲得綜合權(quán)重W=[w1,w2,…,w18]（見表2）。

（4）運用改進(jìn)的TOPSIS模型計算土地利用績效值，并計算其統(tǒng)計值（見表 3）?？冃е翟?～1之間。當(dāng)i=0時，土地利用處于高度無序混亂狀態(tài)；當(dāng)i=1時，土地利用績效達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)。

3 土地利用績效分解分析

為了解各省域間土地利用績效差異如何影響總土地利用績效，采用泰爾指數(shù)及其組間分解法，按三大地帶、六大常規(guī)分類、九大土地利用分區(qū)3種劃分方式測度績效的差異情況，并基于Stata/MP14.0計算得到各區(qū)域的組內(nèi)和組間土地利用績效泰爾指數(shù)及其對總體績效差異的貢獻(xiàn)度。

3.1 按三大地帶分組分解

按三大地帶進(jìn)行分解時（見表 4和圖 1），從空間維度出發(fā)，以2015年為例，東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)的區(qū)域間差異對總土地利用績效差異的貢獻(xiàn)率為35.38%，區(qū)域內(nèi)差異的貢獻(xiàn)率為64.62%，表明盡管東部、中部、西部地區(qū)的土地利用績效之間存在一定的差異，但同一地區(qū)內(nèi)部的土地利用績效差異更大。東部地區(qū)內(nèi)部貢獻(xiàn)率高達(dá)48.29%，反映出東部地區(qū)11個省級區(qū)域間的土地利用績效差異較大。西部地區(qū)內(nèi)部貢獻(xiàn)率為11.80%，中部地區(qū)為4.53%，說明中西部地區(qū)內(nèi)部也存在一定的差異，且西部地區(qū)內(nèi)部差異大于中部地區(qū)。從時間維度出發(fā)，根據(jù)圖1，5 a間東部地區(qū)的平均貢獻(xiàn)率為47.73%，位居第一，西部地區(qū)的平均貢獻(xiàn)率為11.86%，中部地區(qū)為4.18%。2011—2015年各分組內(nèi)及組間對總績效差異的貢獻(xiàn)率基本相同，僅有小幅波動，說明東西部區(qū)域發(fā)展不協(xié)調(diào)，地區(qū)差異顯著，各分組間的差異格局長期且穩(wěn)定存在。

圖1 2011-2015三大地帶組內(nèi)平均貢獻(xiàn)率Fig.1 The average contribution rate of the three major groups from 2011 to 2015

表3 2011-2015年土地利用績效及其統(tǒng)計值Table 3 Land use performance and it's statistics valus from 2011 to 2015

表4 2011—2015三大地帶組內(nèi)及組間貢獻(xiàn)率Table 4 Contribution rate within and between the three major groups from 2011 to 2015

3.2 按六大常規(guī)分類分解

由于按三大地帶進(jìn)行劃分尺度較大，不能準(zhǔn)確反映中尺度相鄰區(qū)域間的差異情況，因此，再按六大常規(guī)分類的方式對土地利用績效的空間差異進(jìn)行分解（見表5）。根據(jù)2011—2015年的平均貢獻(xiàn)率（圖2），各分組的區(qū)域間差異對總土地利用績效差異的貢獻(xiàn)率為12.18%，而區(qū)域內(nèi)差異的貢獻(xiàn)率為87.82%，表明盡管區(qū)域之間的土地利用績效之間存在一定差異，但同一地區(qū)內(nèi)部的土地利用績效差異更大，尤其是華北地區(qū)貢獻(xiàn)率高達(dá)43.65%，約占了區(qū)域內(nèi)部差異的二分之一，說明北京、天津與河北、山西及內(nèi)蒙古的土地利用績效差異異常顯著，華東地區(qū)的貢獻(xiàn)率也高達(dá)26.71%，幾乎占區(qū)域內(nèi)部差異的四分之一，表明與華北地區(qū)相比，華東地區(qū)內(nèi)部雖發(fā)展相對平衡，但其內(nèi)部差異仍然不容小覷，其貢獻(xiàn)率遠(yuǎn)大于東北地區(qū)（0.95%）、中南地區(qū)（4.03%）、西北地區(qū)（4.28%）、西南地區(qū)（8.20%）內(nèi)部差異貢獻(xiàn)率的總和（17.46%）。

圖2 2011—2015六大常規(guī)分類組內(nèi)平均貢獻(xiàn)率Fig.2 The average contribution rate within the six general categories from 2011 to 2015

圖3 2011—2015九大土地利用分區(qū)組內(nèi)平均貢獻(xiàn)率Fig.3 The average contribution rate of the nine major land-use zoning groups from 2011 to 2015

表5 2011—2015六大常規(guī)分類組內(nèi)及組間貢獻(xiàn)率Table 5 Contribution rate among the six general categories and between groups from 2011 to 2015

3.3 按九大土地利用分區(qū)分解

為從土地利用分區(qū)角度了解各地區(qū)間績效差異的分布規(guī)律，再按九大土地利用分區(qū)對績效進(jìn)行分解，見表6。根據(jù)表 6，2011—2015年，九大土地利用區(qū)域的區(qū)域間差異對總績效差異的貢獻(xiàn)率一直穩(wěn)居第一，各分組間的差異即地區(qū)間的績效差異成為總績效差異的主要貢獻(xiàn)項，而東北區(qū)、青藏區(qū)對總績效差異的貢獻(xiàn)率不足2%，尤其是青藏區(qū)的貢獻(xiàn)率，約等于0，說明黑龍江、吉林、西藏、青海等績效較低的省域?qū)偛町惖挠绊戄^小。根據(jù)2011—2015年的平均貢獻(xiàn)率（見圖3），各分組的區(qū)域間差異對總土地利用績效差距的貢獻(xiàn)率為27.32%，相較于六大常規(guī)分類，九大土地利用分區(qū)的組間貢獻(xiàn)率提高了15.14%，各分組區(qū)域內(nèi)差異的貢獻(xiàn)率為72.68%，其中，京津冀魯區(qū)（22.39%）、蘇浙滬區(qū)（26.81%）組內(nèi)的差異較大，2個分組對總績效差異的貢獻(xiàn)率達(dá)50%左右。而青藏區(qū)（0.0062%）組間的差異最小，貢獻(xiàn)率約等于0，東北區(qū)（1.207%）、閩粵瓊區(qū)（1.921%）、湘 鄂 皖 贛 區(qū)（2.360%）、晉 豫 區(qū)（4.736%）、西北區(qū)（4.834%）、西南區(qū)（7.79%）的貢獻(xiàn)率均小于8%，各區(qū)域內(nèi)部差異依然異常顯著。另外，2011—2015年各區(qū)域內(nèi)及區(qū)域間的泰爾指數(shù)及其對總績效差異的貢獻(xiàn)率僅有小幅波動，說明各區(qū)域內(nèi)及區(qū)域間的績效差異格局長期穩(wěn)定存在。

總體上看，在空間維度上，省域土地利用績效與其對組內(nèi)績效總差異的貢獻(xiàn)率呈正相關(guān)，即績效越高的省級區(qū)域?qū)τ诮M內(nèi)績效差異的貢獻(xiàn)率越高，績效越低的省級區(qū)域?qū)τ诮M內(nèi)績效差異的貢獻(xiàn)率越低，空間績效存在顯著的異質(zhì)性。當(dāng)按以上3種方式分組時，北京、天津、山東、上海、江蘇、浙江、廣東等績效較高的省域所在的分組組內(nèi)貢獻(xiàn)率對總績效差異的貢獻(xiàn)率均較高，新疆、西藏、青海、內(nèi)蒙古、黑龍江、吉林等績效較低的省域所在的分組組內(nèi)貢獻(xiàn)率對總績效差異的貢獻(xiàn)率均較低，各區(qū)域內(nèi)部的差異是限制土地資源合理配置的主要矛盾。時間維度上，2011—2015年各區(qū)域內(nèi)及區(qū)域間的貢獻(xiàn)率分配基本相同，僅有小幅波動，說明各區(qū)域內(nèi)及區(qū)域間的差異格局長期存在。因此，根據(jù)各地區(qū)資源條件、土地利用現(xiàn)狀、經(jīng)濟社會發(fā)展階段和區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略定位的差異，科學(xué)劃分土地利用區(qū)、明確區(qū)域土地利用方向、促進(jìn)形成統(tǒng)籌協(xié)調(diào)的土地利用格局、實施差別化的土地利用政策具有重要意義。

表6 2011—2015九大土地利用分區(qū)組內(nèi)及組間貢獻(xiàn)率Table 6 Nine large land use zoning group and the contribution rate between groups from 2011 to 2015

4 結(jié) 論

為了解土地利用績效的現(xiàn)狀，探究區(qū)域間績效的時空差異特征，筆者從土地利用結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟社會效益和生態(tài)可持續(xù)性3個角度選取18個指標(biāo)構(gòu)建績效評價指標(biāo)體系，采用綜合主客觀賦權(quán)的屬性權(quán)重優(yōu)化算法確定指標(biāo)權(quán)重，運用改進(jìn)的TOPSIS模型測度了2011—2015年全國31個省域的績效值。此外，使用泰爾指數(shù)組間分解法按3種分組方式定量分析了區(qū)域內(nèi)和區(qū)域間差異對總績效差異的貢獻(xiàn)率。結(jié)果表明：

4.1 按三大地帶分組分解時，東部地區(qū)（48.29%）差異對總體差異貢獻(xiàn)最大，西部地區(qū)（11.80%）次之，中部地區(qū)（4.53%）最小，地區(qū)間差異對總體的貢獻(xiàn)率為35.38%。

4.2 按六大常規(guī)分類分組時，華北地區(qū)（43.65%）、華東地區(qū)（26.71%）對總體差異貢獻(xiàn)較大，東北地區(qū)（0.95%）、中南地區(qū)（4.03%）、西北地區(qū)（4.28%）、西南地區(qū)（8.20%）貢獻(xiàn)較小，地區(qū)間差異對總體的貢獻(xiàn)率為12.18%。

4.3 按九大土地利用分類分組時，京津冀魯區(qū)（22.39%）、蘇浙滬區(qū)（26.81%）貢獻(xiàn)較大，青藏區(qū)（0.0062%）、東北區(qū)（1.207%）、閩粵瓊區(qū)（1.921%）、湘鄂皖贛區(qū)（2.360%）、晉豫區(qū)（4.736%）、西北區(qū)（4.834%）、西南區(qū)（7.79%）貢獻(xiàn)較小，地區(qū)間差異對總體的貢獻(xiàn)率為27.32%。

4.4 空間維度上，績效越高的省級區(qū)域?qū)M內(nèi)績效差異的貢獻(xiàn)率越高，績效越低的省級區(qū)域?qū)M內(nèi)差異的貢獻(xiàn)率越低。時間維度上，2011—2015年各區(qū)域內(nèi)及區(qū)域間的貢獻(xiàn)率基本相同，僅有小幅波動，各區(qū)域內(nèi)及區(qū)域間的差異格局長期存在。

通過分析2011—2015年全國各區(qū)域間土地利用績效的差異特征，以期為制定宏觀調(diào)控政策提供參考。與此同時，也存在一定的不足，論文僅著眼于大尺度上的績效差異分析，后續(xù)研究中，可將此績效差異分析方法應(yīng)用于中小尺度。