摘要：基于数据包络分析、核密度估计和区域差异分解模型，探究2003-2017年江苏省城市土地利用效率的时序变化分析和地区差异。研究发现：①从总体上看，研究期间江苏省城市土地利用效率在研究期内呈下降态势。②核密度的估计结果表明，江苏省城市土地利用效率的区域差异不断缩小，但这一过程均伴随着不同程度的地区极化现象。③区域差异分解模型的结果表明，不同经济发展阶段下江苏省苏北、苏中和苏南地区间的城市土地利用效率差异的组成结构与来源不同。 　　关键词：城市土地利用效率;时序变化;区域差异;江苏省 　　中图分类号：F293.2 文献标识码：A 　　文章编号：1001-9138-（2019）09-0058-64 收稿日期：2019-06-30 　　1引言 　　區域土地利用效率差异是城市土地利用系统与城市空间结构系统的多维组合关系在区域网络上的反映，它的形成既与各城市的发展模式、发育程度密切相关。又受到土地利用强度、方式和结构三者间作用力与反作用力的制约。随着“土地利用效率差异”研究逐步成为一个独立的科学分支，学术界对不同空间尺度下土地利用效率存在异质性上也形成共识。常用的主流方法包括标准差、变异系数、泰尔指数、基尼系数等统计指标以及SBM-Undesirable、空间探索性分析、分层线性模型等。面对复杂的土地利用过程，相关研究多指出了其效率存在差异，但并没有对这种差异程度进行测度。 　　江苏省作为皖江城市带接轨长江经济带的重要依托和东部辐射效应的动力源，正处于土地利用矛盾升级的瓶颈时期，城市间发展较不均衡，进一步制约苏北、苏中及苏南经济一体化走廊的建设。本文通过构建区域差异模型，将区域差异分解为区域内差距、区域间差距和剩余项3个方面，对江苏省城市土地利用效率的地区差异进行分解和探究，能够有效弥补泰尔指数的局限性，并揭示区域差异的来源问题，为政府协调各城市发展提供决策参考。 　　2研究方法与数据来源 　　2.1城市土地利用效率测度模型 　　数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）是当前测度城市土地利用效率较具代表性的方法，其基本原理是： 　　假定将对n个地区（DMU）的城市土地利用效率进行测度，每个地区都有m种投入变量和s种产出变量，xij表示第j个地区第i种投入的总量，Yrj表示第j个地区第r种产出的总量。这样，第j个地区的投入可表示为x1=（Xij，x2j，…，xmj）T，产出可表示为Yj=（y1j，y2j，…，ysj）T。令V为投入向量X的权系数向量，U为产出向量Y的权系数向量，以射个地区的效率评价为目标函数，以全部单元的效率指数为约束，得到最优化C2R模型： 　　式中，θ表示由模型测算出的相对效率值，即城市土地利用效率综合指数;xj和yj分别表示j个DMU的输入向量与输出向量;λ表示决策单元线性组合的系数;s+为剩余变量;S-为松弛变量。当存在最优解θ*=1且S+*=S-*=0时，则称第j个地区的城市土地利用效率为DEA有效，即它在原投入基础上获得的产出已达到最优;当θ*=1且S+*、S-*存在非0值时，则称第，个地区的城市土地利用效率为DEA弱有效，即对于原投入可以减少S-*而保持原产出不变，或是在投入不变的情况下可以提高S+*产出;当θ*<1时，则称第j个地区的城市土地利用效率为DEA无效，即对于原投入可以按θ比例减少而保持原产出不变。 　　基于上述模型，结合已有的研究成果，我们选取建成区面积、固定资产投资总额和二三产业从业人员总数分别作为土地投入、资本投入和人力投入的表征变量，人均GDP、人均拥有道路面积和建成区绿化覆盖率分别作为经济产出、社会产出和生态产出表征变量。 　　2.2核密度估计 　　核密度估计（Kernel Density Estimation）是概率论中的一种非参数检验方法，其基本原理为： 　　假设x1，x2，…，xN为同分布的随机变量，其数据集密度函数f（x）未知，则可通过经验分布函数得到密度函数的估计值，随机变量的经验分布函数表示为： 　　Kernel密度函数可以分为高斯核（Gaussian）、Epanechnikov、三角核（Triangular）和四次核（Quartic）等多种表达形式。为了准确获取变量分布的位置、形态、走势和持续性等方面的信息，本研究以Eviews7.2为技术平台，选用高斯核的Kemel密度函数对江苏省城市土地利用效率动态时序变化进行估计，并根据公式（5）得到密度估计图。 　　2.3地区差异分解模型 　　借鉴Mookherjee和Shorroeks等学者在研究英国地区收入空间非均衡时所采用的研究方法，结合城市土地利用效率测算的基本思想对其运用的区域差异分解模型赋予新的计量意义： 　　假定区域C由n个个体（区间）构成，且该区域的城市土地利用平均效率为u，某个体（区间）f的城市土地利用效率为yi，Nk为第七组个体总集的子集，该子集内个体nK的城市土地利用平均效率为uk，则总体基尼系数可表示为： 　　式（9）中，前两分项分别表示区域内差异之和和区域外差异之和。R为“交错项”，反映各子集间交互和重叠情况。基于此，将λk定义为第七子集城市土地利用平均效率与区域整体平均效率的比重，测算城市土地利用效率的区域差异水平。 　　2.4数据来源 　　本研究数据来源于《中国城市统计年鉴（2004-2018）》和《中国城市建筑统计年鉴（2003-2017）》。部分缺漏年份数据以前后两年数据平均值代替。 　　3结果分析 　　3.1城市土地利用效率的描述性分析根据DEA模型测算原理得到2003-2017年江苏省各城市土地利用效率值，并借助AreGIS 10.2对其进行可视化，如图1所示。从总体上看，江苏省城市土地利用效率在研究期内呈下降态势。2009年前，城市土地利用平均效率表现出“倒N型”变化特征，之后沿“倒u型”轨迹运行。谷值出现在2012年，在此之前，城市土地利用效率均值波动下降，其均值由0.8522减少为0.7717，年均减少值为0.0101。此后，土地利用效率均值由0.7717升高到0.8999，在2014年达到顶峰后下降到2017年的0.7218。从各区域来看，研究期内江苏省内土地利用效率存在显著差异，苏中地区的城市土地利用效率均值最高，其次为苏中地区，最后是苏北地区。2002年之前，苏北地区城市平均土地利用效率分别比苏中和苏南地区高出0.0416 0.0309，而苏中和苏南地区的城市土地利用效率均值分别于2007和2005年首次超过苏北，在2008年后，地区间差距呈显著加剧之势，这种差距在2010年达到峰顶，随后开始缩减，但三大地区城市土地利用效率均值差異仍然存在。从各城市来看，城市土地利用效率波动下降是其空间格局变化的主要形式。与研究初期相比，仅徐州和连云港市土地利用效率水平有所提高。2003年，0.801-0.900和0.901-1.000的效率值成为江苏省城市土地利用水平格局图上的主要组成部分，其城市数量均占样本总量的46.2%，效率值范围为0.601-0.700的城市仅徐州市一个城市。2017年，土地利用效率范围在0.601-0.700的城市占整个江苏省的40.14%，各效率范围分布较为分散。 　　3.2城市土地利用效率的时序变化 　　图2为2003、2007、2012和2017年江苏省城市平均土地利用效率时序变化的Kernel密度图。从位置上来看，考察期间函数曲线中心左移趋势显著，且2017年相较于2010年移动区间跨度最大，说明城市土地利用效率不断下降，这种下降趋势在2017年表现尤为明显。 　　从时序变化来看，2007年，Kernel曲线中心整体左移，波峰所对应的区间面积骤减，峰值明显提升，表明该时期城市土地利用效率有较大幅度增加，但地区差异愈加显化;相较2007年，2012年密度函数中心小范围向左移动，除主峰外，出现较多次峰。波峰趋于平缓且区间跨度更大，表明这一阶段绝大多数城市的土地利用效率水平呈下降趋势，但两级分化现象得到缓解;2017年与2012年相比，密度函数中心继续向左移动，主峰峰值大幅增加，Kernel密度曲线次峰逐渐消失，主峰更加凸显，波峰涉及区间减少，进一步表明这一阶段江苏省城市土地利用效率有较大幅度上升，但区域差距却呈增加之势。 　　3.3城市土地利用效率的地区差异 　　根据区域差异分解模型的基本原理，测算得到苏北、苏中、苏南地区城市土地利用效率的基尼系数分解值及其演变趋势图如表1、图3所示。从江苏省及苏北、苏中和苏南三大地区的基尼系数来看，江苏及各地区土地利用效率均沿反复上升和下降的锯齿状轨迹运行，但各区域差距有所缩减，并最终呈收敛态势。其中，江苏省城市土地利用效率整体差异在2011年达到最大，基尼系数为0.0975，苏北、苏中和苏南地区则分别在2004、2008和2005年取得极值，且苏北和苏南基尼系数在研究区间内交替超过，但均高于苏中地区。从全省及各区域基尼系数均值来看，苏北地区城市土地利用效率差异程度最深，基尼系数均值为0.0679，苏南次之。苏中地区的土地利用效率均化程度最高。 　　从基尼系数分解值贡献率变化趋势图来看，如图4所示，三大地区城市土地利用效率组间差距呈波动下降趋势，而其组内差距和剩余项则表现为震荡上升之势。两者的基尼系数均值分别为0.0203和0.0223。但两者上升和下降的幅度不一致。总体上，在考察期间，剩余项和组内差异的变动态势始终保持同步，并与剩余项的变化方向相反。剩余项平均贡献率最高（0.4724），组内和组间差距的平均贡献率分别为0.2866、0.2409。表明地区内差距对差异性的城市土地利用效率的变化具有主导作用。具体来看，可以将江苏省土地利用效率的变化过程分解为3个阶段：①2009年前，组内差距是造成区域土地利用效率异质性的主要来源，但这种影响并非稳定。同时，该时间段全省土地利用效率水平差异表现为逐步缩减态势，说明剩余项和组内差距的合力作用大于组间差距对效率值降低的贡献。②2009-2012年间，组内差距沿“u型”轨迹运行，而组间差距则符合“倒u型”分布，剩余项的变化较为平稳。表明这一时期造成省内土地利用效率差异程度加大的主要因素为地区内差异。③2012年后，三大分解值的演变趋势同2003-2009年保持一致，但整体上组内、组间和剩余项的波动范围变小，贡献率表现的更为稳定。 　　4结论与政策建议 　　其一，江苏省城市土地利用效率总体呈波动下降之势，且各区域城市土地利用效率差异显著。随着城镇化的加速推进，重经济福利，而忽视社会和生态福利的政府选择偏好越发凸显，导致社会和环境的损失合力作用大于经济福利的提升作用，进而降低了土地利用的整体效益。且由于土地的自然和经济属性的复杂性和多维性，城市土地综合利用效率的变化方向表现为其经济、社会和生态要素的矢量之和，各地区土地系统内物质流、能量流和信息流的作用强度、速度及方向存在异质性，内部要素和外部能量交汇融合效应强弱有别，最终形成城市土地利用效率的空间差异格局。GIS可视化结果表明，江苏省城市土地利用效率波动性下降，平均城市土地利用效率值由2003年的0.8522下降到2017年的0.7218，但内部差异明显，基本呈现苏南>苏中>苏北的空间分布特征，且三地区在城市土地利用效率的变化方向、幅度和速率上也存在明显差异。 　　其二，在省级层面，城市土地利用效率地区差距不断减小。当前江苏省正处城市化和跨区域一体化发展的关键时期，各区域供需机制不断调整，城市质量标准趋于多元，城市经济社会系统和土地自然系统的组合协调效应不断完善。尤其是“创新区域协调发展体制机制”及“可持续利用”等理念的提出，联接不同定位组团的高效土地利用城市。通过土地数量和空间组合结构的优化，调整土地利用方式，扩大其空间溢出和辐射效应，带动省级土地利用效率的总体提升。从Kernel密度估计图中看出，主要年份中，Kernel曲线中心整体左移，波峰所对应的区间面积骤减，省域内城市土地利用效率差距不断缩小，但这一过程均伴随着不同程度的地区极化现象。 　　其三，在三大地区层面，苏北、苏中和苏南地区城市土地利用效率的差距不断减小，且不同阶段差异的组成结构与来源不同。传统路径下的土地利用主要围绕单个城市发展展开，而不是以区域为主体的经济、社会和生态资源的竞争，因此为了推动产业由要素驱动向创新驱动转变，新时期土地利用系统融入了更多当前无法预见和测度的因素，导致不同经济发展时期区域内资源融合和要素交换的途径、方式大有不同。差异分解模型结果表明，江苏省及各地区城市土地利用效率的基尼系数值呈波动下降之势，从苏北、苏中、苏南3个地区来看，苏北地区差距最大，其次为苏南地区，最后为苏中地区。从基尼系数分解值可以看出，2003-2017年间组内、组间和剩余项的贡献率均不稳定，但组内差距仍是造成江苏省城市土地利用效益区域差异的主要来源。 　　其四，城市土地利用效率是一个具有动态性、复杂性的耗散系统。首先，我们应该充分挖掘江苏省城市土地利用潜力，着力释放存量建设用地空间，提高存量建设用地在土地供应总量中的比重。同时，建立健全低效用地再开发激励约束机制，推进城乡存量建设用地挖潜利用和高效配置。其次，由于江苏省内各地区城市土地利用效率存在显著差异，一方面，我们要聚焦于通过强化产业发展规划与土地利用总体规划的协调衔接，统筹各业各类用地，重点保障与区域资源环境和发展条件相适应的主导产业用地等方式提高苏北地区的城市土地利用效率。同时，加大节地技术和节地模式的配套政策支持力度，在用地取得、供地方式、土地价格等方面，制定鼓励政策，形成节约集约用地的激励机制。另一方面，苏南地区要重点推广应用节地技术和模式，形成可复刻的土地利用模式和特色，逐步缩小苏南，苏中和苏北地区的土地利用效率差异，最终实现江苏省城市土地利用效率的协同提升。