中国主要经济区城市工业用地效率的时空差异和收敛性分析_谢花林.pdf

地 理 学 报 ACTA GEOGRAPHICA SINICA 第70卷 第8期 2015年8月 Vol 70 No 8 August 2015 中国主要经济区城市工业用地效率的时空差异 和收敛性分析 谢花林 1 王 伟 1 姚冠荣 1 刘志飞 2 1 江西财经大学鄱阳湖生态经济研究院 南昌 330013 2 江西农业大学经济管理学院 南昌 330045 摘要 基于SBM模型分析了2002 2012年中国6个主要经济区城市工业用地利用效率的空间 差异 然后用Malmquist指数揭示工业用地全要素生产率 Total factor productivity TFP 的动态 变化 并对其做收敛性分析 结果发现 珠三角和长三角经济区城市工业用地利用效率较高 但TFP却出现衰退趋势 京津冀 成渝 关中 天水和中原经济区城市工业用地利用效率较低 但TFP却出现增长趋势 各经济区都存在工业用地粗放利用 工业劳动力过剩以及工业经济 产出不足的情况 工业用地TFP的收敛性分析表明仅有长三角经济区存在俱乐部收敛现象 各经济区都存在条件收敛 影响变量的估计结果表明 为提高工业用地TFP 长三角经济区需 要适当减小工业劳动力和工业产值占总体劳动力和经济产值的比重 珠三角经济区需要提高 城市化率 京津冀经济区需要适当提高工业产业层次并积极引导转移工业剩余劳动力 成渝经 济区需要适当减小工业劳动力比重 所有经济区都需提高工业用地利用强度 关键词 工业用地 经济区 效率 收敛性 SBM模型 城市 中国 DOI 10 11821 dlxb201508011 1 引言 随着中国逐渐进入城市化的快速发展阶段 工业已经成为中国经济水平提高的重要 推动力 改革开放以来 中国工业发展迅速 2013年中国工业产值高达21 07亿元 占 GDP比重为37 1 与此同时 工业用地面积也在稳步增长 2012年中国城市工业用地 面积达到 8712 44 km2 跟 2002 年相比增长了 2943 5 km2 占城市建设用地总面积的 19 04 在各项生产用地中比重最高 2 而在一些发达国家的城市中心区 工业用地面 积比重一般不会超过10 且几乎都有下降的趋势 2007年纽约 东京和香港工业用地 面积占建设用地的比例比重都低于8 相比之下 中国大多数城市的这一比重都明显偏 高 2012年中国一些发达城市如上海 苏州和东莞这一比例分别高达25 05 30 26 和 32 83 2 中国目前畸形的土地利用格局明显不利于城市长期发展 因此提高城市工业 用地效率对有效利用城市有限土地 从而实现城市可持续发展有着重要的意义 西方古典经济学派最早研究土地的集约利用问题 对城市土地利用的研究也多集中 收稿日期 2014 08 26 修订日期 2015 01 28 基金项目 国家自然科学基金项目 41361111 霍英东青年教师基金项目 141084 江西省自然科学基金项目 20143ACB21023 20142BAB203028 江西省社会科学规划项目 13GL05 江西省教育厅科技项目 KJLD14033 GJJ14346 Foundation National Natural Science Foundation of China No 41361111 Fok Ying Tung Foundation No 141084 Social Science Foundation of Jiangxi Province No 13GL05 Technology Foundation of Jiangxi Education Department No KJLD14033 No GJJ14346 作者简介 谢花林 1979 男 江西莲花县人 教授 博士生导师 中国地理学会会员 S110007953M 主要研究方向为 土地利用与管理 E mail xiehl 2000 1327 1338页 地区 地 理 学 报70卷 在效率空间分布情况的考察和城市土地规划模型与方法的探讨 3 5 近年来随着中国工业 用地方面问题对工业经济和城镇化长远发展的影响越来越大 很多学者开始关注中国工 业用地效率研究 其中大多数都是运用适当的经济学模型结合特定区域的实际情况进行 分析 主要包括集约利用效率和全要素生产率 Total factor productivity TFP 两个方 面 工业用地集约利用效率评价方法主要有主成分分析法 特尔菲法 数据包络分析法 等等 其中特尔菲法由于参数权重选择是通过主观打分来设定 6 8 降低了分析结果的科 学性 主成分分析法是通过提取有代表性并相互独立的的少数指标来代替所有指标信息 的评价方法 9 11 这种方法主要优势在于降维 但是因为主成分指标压缩了原始数据的信 息 因此分析结果也不能够反映实际情况 数据包络分析法 Data envelopment analysis DEA 是一种用来评价包含多种输入输出指标的生产系统效率的方法 优点在于不经设 定具体的函数形式和参数权重就可以得到科学清晰的效率评价 被越来越多的学者应用 到实证分析中 13 14 但是DEA只能做特定年份的静态效率评价而不能做跨期动态分析 而Malmquist全要素生产率指数方法能够进行时间序列数据分析 很好地弥补了这一缺 陷 而且Malmquist指数具有全面而科学的分解能力 因此被许多学者应用于各行业的效 率动态评价 15 16 由于工业发展具有明显的区域集聚效应 研究中国经济区工业用地效率 对了解中国工业发展情况 寻找提高工业发展水平途径有着很强的现实意义 鉴于中国 城市工业用地效率分析大多是以省份或地级市为研究对象 17 18 而且分析工业用地生产率 动态演变的文献较少 本文将基于SBM模型和Malmquist指数分析法研究中国6个主要 经济区的城市工业用地效率和TFP动态演变及区域差异的收敛情况 2 研究区概况 研究方法与数据来源 2 1 研究区概况 本文研究对象包括长三角 珠三角 京津冀 成渝 关中 天水和中原6个经济 区 根据国家最新的经济区规划 各经济区的地域分布和概况如下 表1 2 2 研究方法 2 2 1 SBM模型传统的数据包络分析法 DEA 在评价决策单元相对效率时由于不考 表12012年中国6大经济区概况 Tab 1 General situation of China s six major economic zones in 2012 经济区 长三角经济区 京津冀经济区 珠三角经济区 成渝经济区 关中 天水经济区 中原经济区 GDP 万亿 11 96 5 2 4 78 3 33 0 96 4 52 人口 万人 15765 8 7492 3 3078 6 10908 6 2944 8 17942 9 包含地级以上城市 上海市 江苏省全部 浙江省全部和安徽省的合肥市 马鞍山市 芜 湖市 滁州市 淮南市 北京市 天津市 石家庄市 秦皇岛市 唐山市 廊坊市 保定市 沧州市 张家口市 承德市 广州市 深圳市 珠海市 佛山市 江门市 东莞市 中山市 惠州 市和肇庆市 重庆市 成都市 德阳市 绵阳市 眉山市 资阳市 遂宁市 乐山 市 雅安市 自贡市 泸州市 内江市 南充市 宜宾市 达州市 广安市 西安市 宝鸡市 咸阳市 天水市 铜川市 渭南市 商洛市 河南省全部 聊城市 菏泽市 邢台市 邯郸市 淮北市 宿州市 蚌埠市 亳州市 阜阳市 运城市 晋城市 长治市 注 因为数据获取方面的原因 本文将重庆全市归入成渝经济区 其他经济区也把全部地级市都归入各自经济区 1328 8期谢花林 等 中国主要经济区城市工业用地效率的时空差异和收敛性分析 虑决策单元投入要素的松弛变量直接进行效率分析 容易产生有偏误的结果 针对这一 问题 Tone 提出了基于松弛变量测度的非径向 非角度的 SBM 模型 Slacks Based Measure SBM 同时考虑投入和产出要素的松弛变量来估计决策单元的相对效率 很 好地解决了上述问题 19 具体规划模型如下 假设有n个决策单元 DMU 每个决策单元有M个投入向量和J个产出向量 可以 用如下向量表示 x R M y RJ 这样定义如下矩阵 X x11 xMn R M n Y y 11 yJn R J n X 0 Y 0 这样生产可能集T x 可以定义如下 T x x y x可以生产 y x X y Y 0 1 这里生产可能集T可以被认为满足生产函数理论 20 考虑到规模报酬不变模型满足 所有生产技术假设 而且比规模报酬可变模型有更强的辨别能力 21 因此本文选择规模 报酬不变模型 规划形式如下 min 1 1 M m 1 M s x m0 xm0 1 1 J j 1 J s y j0 yj0 S T x0 X s x 0 y0 Y s y 0 0 s x 0 0 s y 0 0 2 式中 m和j分别代表DMU0的投入和产出 s x m0 s y j0分别代表DMU0投入和产出的松弛变 量 即投入的冗余量和产出的不足量 代表被评价的 DMU0的效率值 满足 0 1 且关于s x m0 s y j0严格单调递减 当 1 并且s x m0 s y j0都等于0时 DMU0是强 有效的 当 1 并且s x m0 s y j0不都等于0时 DMU0是弱有效的 当 1则T x 处于 规模报酬非递减的情况 当 1则T x 处于规模报酬非递增的情况 这样SBM模型就 解决存在了非期望产出情况下效率评价和投入产出松弛变量的问题 还能根据投入产出 的冗余不足比例 分析区域生态效率的改善方向 投入冗余比例即投入要素可缩减比率 X 1 M m 1 M sx m0 xm0 3 产出不足比例即产出可扩大比率 Y 1 J j 1 J s y j0 yj0 4 2 2 2 Malmquist指数由于每个时期的生产前沿面都会各不相同 SBM模型的效率分析 只能对DMU某一个年份的静态技术效率进行评价 因此这种评价结果只能在同一时期内 将各决策单元做横向比较 而不能在时间上做纵向比较 而以距离函数为基础的 Malmquist生产率指数可以做时间上的动态分析 因此Caves将Malmquist生产率指数和 数据包络分析法结合 22 广泛应用于各行业的生产率测算 因此本文引入Malmquist生产 率指数来研究决策单元在各年份的工业用地利用效率变化和技术进步情况 根据Fare等 人构建的改进模型 23 DMUi的Malmquist生产率指数分解形式如下 1329 地 理 学 报70卷 Mi y t 1 xt 1 yt xt D t i x t 1 yt 1 D t i x t yt D t 1 i x t 1 yt 1 D t 1 i x t yt D t 1 i x t 1 yt 1 D t i x t yt D t i x t 1 yt 1 D t 1 i x t 1 yt 1 D t i x t yt D t 1 i x t yt TECHCHi EFFCHi 5 式中 xt xt 1分别是 t 和 t 1 期的投入向量 yt yt 1分别是 t 和 t 1 期的产出向量 D t i x t yt D t i x t 1 yt 1 分别是以 t 期技术前沿为参考下的 t 期和 t 1 期的距离函数 D t 1 i x t yt D t 1 i x t 1 yt 1 分别是以t 1期技术前沿为参考下的t期和t 1期的距离函数 如果Mi大于1 说明DMUi的TFP指数比上期有增长 如果Mi小于1 说明DMUi的TFP 指数比上期有所衰退 TECHCHi和EFFCHi分别是DMUi的技术效率指数和技术进步指 数 TECHCHi大于1表示技术比前一期有所进步 等于1和小于1分别表示技术前沿保 持不变和出现衰退 EFFCHi大于1表示DMUi的技术效率提高 即在t 1期跟t 1期的技 术前沿面的距离比在t期跟t期的技术前沿面的距离要近 EFFCHi等于1和小于1分别表 示技术效率不变和下降 2 3 指标选择和数据来源 为了使数据包络分析法和Malmquist生产率指数法的分析结果更加科学合理 本文尽 量选择互相独立的投入产出指标 考虑到数据可得性并在参考其他文献评价指标体系之 后 本文选取工业产值 104元 为产出变量 选取工业用地面积 km2 工业固定资产 投资 104元 和工业劳动力 104人 为投入指标 其中工业产值和工业固定资资产投 资分别以GDP平减指数和固定资产价格指数以2002年为基期进行折算 数据来自2003 2013年的 中国统计年鉴 中国城市统计年鉴 和 中国城市建设统计年鉴 3 结果分析 3 1 工业用地效率分析 由于用SBM模型计算的工业用地利用效率只是各年份的横向静态分析 不能进行跨 年份比较 因此本文用各城市在2002 2012年工业用地效率均值进行研究期内的总体比较 分析 表2 从表2可以看出 6大经济区大部分城市的工业用地利用效率都不高 效率均值仅为 0 528 有效率的城市只有5个 仅占城市总量的5 1 可见城市工业用地利用效率普遍 偏低 存在较大改善空间 在各经济区中珠三角经济区效率最高 均值为0 675 其中东 莞和佛山在整个研究期内都是有效率的 长三角经济区均值为0 592 仅次于珠三角经济 区 成渝 中原和京津冀经济区的效率均值分别为0 534 0 473和0 458 这三个经济区 很少有城市的工业用地利用是有效率的 关中 天水经济区除商洛效率为1以外 其他5 个城市效率值都在0 5以下 可见关中 天水经济区城市间工业用地效率差异较大 根据 投入产出松弛变量和相关公式 可以得到投入要素冗余率和工业经济产出不足率 来探 索工业用地利用效率的优化方向 表3 从表3可以看出 6大经济区都存在投入要素冗余和工业经济产出不足 整体来看 在投入要素方面 工业用地面积和工业劳动力的冗余率较高 分别为50 95 和49 92 工业固定资产投资的冗余率较低 为9 77 说明为达到同样的工业产值 6大经济区整 体上平均每年可以减少1450 km2工业用地 882 39万工业从业人员和6723 3亿元的工业 1330 8期谢花林 等 中国主要经济区城市工业用地效率的时空差异和收敛性分析 固定资产投资 产出不足比例为46 81 说明使用相等的投入每年可以增加3 18万亿元 的工业经济产出 从各经济区情况来看 工业用地面积和工业劳动力的冗余率都超过 30 可见各经济区都存在工业用地资源都粗放式利用和工业劳动力过剩情况 工业产 值不足率差异较大 珠三角 长三角和京津冀经济区工业产值不足率较低 分别为 9 18 21 和24 43 成渝 中原和关中 天水经济区工业产值不足率较高 分别为 53 79 58 96 和113 51 可见珠三角等东部经济区相对于成渝等西部经济区有明显 的经济产出优势 考虑到效率评价是一种静态分析 不能做跨期动态比较 因此本文用Malmquist指数 来分析城市工业用地利用生产率的动态变化 表4 表5 从表4可知 2002 2012年工业用地TFP指数均值为1 008 表明城市工业用地TFP年 均增长率为0 8 可见城市工业用地TFP整体上存在上升趋势 效率改进指数为1 024 表22002 2012年中国6大经济区各城市工业用地效率 Tab 2 Urban industrial land efficiency in China s six major economic zones during 2002 2012 经济区 长三角 经济区 京津冀 经济区 珠三角 经济区 成渝 经济区 关中 天 水经济区 中原 经济区 效率均值 0 592 0 473 0 675 0 534 0 436 0 458 各城市效率 苏州市 1 丽水市 1 泰州市 0 862 无锡市 0 837 绍兴市 0 802 常州市 0 775 舟山市 0 699 台州市 0 692 杭州市 0 675 南通市 0 671 盐城市 0 66 扬州市 0 641 金华市 0 635 宿迁市 0 6 温州市 0 559 宁波市 0 548 滁州市 0 529 湖 州市 0 528 徐州市 0 516 镇江市 0 497 芜湖市 0 479 南京市 0 455 嘉兴市 0 455 淮安市 0 452 合肥市 0 42 连云港市 0 389 衢州市 0 382 马鞍山市 0 297 淮南市 0 124 廊坊市 0 765 沧州市 0 693 天津市 0 565 石家庄市 0 552 保定市 0 437 承德市 0 416 北京市 0 386 唐山市 0 378 秦皇岛市 0 323 张家口市 0 215 佛山市 1 东莞市 1 中山市 0 971 广州市 0 55 惠州市 0 53 江门市 0 501 肇庆 市 0 441 珠海市 0 406 资阳市 0 96 广安市 0 874 南充市 0 804 内江市 0 636 宜宾市 0 597 自贡市 0 545 达州市 0 533 眉山市 0 524 遂宁市 0 49 德阳市 0 481 泸州市 0 414 绵 阳市 0 389 雅安市 0 369 乐山市 0 328 成都市 0 32 重庆市 0 275 商洛市 1 天水市 0 463 宝鸡市 0 358 渭南市 0 288 铜川市 0 257 西安市 0 247 漯河市 0 795 三门峡市 0 697 周口市 0 695 许昌市 0 644 菏泽市 0 628 聊城市 0 603 焦作市 0 49 安阳市 0 48 驻马店市 0 48 濮阳市 0 478 商丘市 0 463 郑州市 0 455 运城市 0 449 邢台市 0 448 信阳市 0 445 邯郸市 0 441 毫州市 0 44 鹤壁市 0 436 南阳市 0 418 开封市 0 412 新乡市 0 403 洛阳市 0 392 阜阳市 0 369 蚌埠市 0 366 宿州市 0 322 平顶山市 0 312 长治市 0 288 晋城市 0 241 淮北市 0 183 注 括号 中的数字表示各城市的工业用地效率 表3中国6大经济区工业用地利用效率优化 Tab 3 Optimization of industrial land use efficiency in China s six major economic zones 经济区 长三角经济区 京津冀经济区 珠三角经济区 成渝经济区 关中 天水经济区 中原经济区 均值 投入过多 工业用地面积 46 86 63 60 32 24 63 13 56 44 43 43 50 95 工业劳动力 36 54 51 44 49 60 54 92 60 69 46 31 49 92 工业固定资产投资 5 03 26 50 6 44 12 62 1 89 6 16 9 77 产出不足 工业产值 21 00 24 43 9 18 53 79 113 51 58 96 46 81 1331 地 理 学 报70卷 说明工业用地利用效率年均增长率为2 4 而技术进步指数为0 985 说明技术进步指数 出现了年均1 5 的下降 可见工业用地TFP的增长主要源自工业用地利用效率的提高 相反工业技术进步相对不足给工业用地TFP增长带来负面影响 因此各经济区在工业经 济发展中要重视提高工业生产技术水平的提高 从表5可知 2002 2012年长三角和珠三角经济区TFP均值分别为0 985和0 958 表 明长三角和珠三角经济区的城市工业用地TFP的年均衰退幅度分别为1 5 和4 2 京津 冀 成渝 关中和中原经济区的TFP均值分别为1 015 1 033 1 021和1 03 表明这4个 经济区的城市工业用地TFP的年均上升幅度分别为1 5 3 3 2 1 和3 从TFP分 解指数来看 长三角和珠三角经济区效率改进指数分别为1和0 977 说明长三角经济区 工业用地利用效率保持不变 而珠三角经济区出现下降 其他4个经济区的效率改进指 数都大于1 说明其他4个经济区的工业用地利用效率都有不同程度的进步 由于长三角 和珠三角经济区工业用地利用效率均值高于其他4个经济区 可见长三角和珠三角经济 区工业用地利用效率的领先优势正在不断减小 考虑到中国工业正处于从劳动密集型向 技术密集型转型阶段 工业劳动力过剩可能是影响工业生产技术水平和工业用地利用效 率的提高的重要原因 从图1可以看出 2002 2012年珠三角和长三角经济区工业从业人 数占从业总数比重相对较高 且有逐年上升的趋势 而其他4个经济区的比重都有下降 趋势 1 可见珠三角和长三角经济区的工业从业人数比重相对过大 已经妨碍了工业生产 技术水平和工业用地利用效率的提高 此外 从工业用地资源丰裕程度和供地政策来 看 长三角和珠三角经济区的工业用地资源占6大经济区总量的一半以上 工业用地出让价 格却相对较低 2012年上海 苏州和广州的工业用地出让均价分别为500元 m2 684元 m2和 表42002 2012年Malmquist指数分解 Tab 4 Decomposition of Malmquist indexes during 2002 2012 年份 2002 2003 2003 2004 2004 2005 2005 2006 2006 2007 2007 2008 2008 2009 2009 2010 2010 2011 2011 2012 均值 全要素生产率指数 1 195 1 106 1 006 0 974 0 99 0 99 0 834 1 04 0 864 1 134 1 008 效率改进指数 0 998 1 132 1 008 0 929 1 089 0 996 0 976 1 001 0 929 1 213 1 024 技术进步指数 1 198 0 977 0 997 1 048 0 91 0 995 0 855 1 039 0 93 0 935 0 985 纯技术效率指数 0 97 1 062 1 009 0 942 1 039 0 995 1 005 0 997 1 043 1 024 1 008 规模效率指数 1 029 1 066 1 0 987 1 048 1 001 0 97 1 004 0 891 1 185 1 016 表5中国六大经济区城市工业用地Malmquist指数及分解 Tab 5 Decomposition of Malmquist index of urban industrial land efficiency in China s six major economic zones 地区 长三角经济区 京津冀经济区 珠三角经济区 成渝经济区 关中 天水经济区 中原经济区 全要素生产率指数 0 985 1 015 0 958 1 033 1 021 1 030 效率改进指数 1 1 025 0 977 1 047 1 050 1 045 技术进步指数 0 985 0 990 0 981 0 986 0 972 0 985 1332 8期谢花林 等 中国主要经济区城市工业用地效率的时空差异和收敛性分析 674元 m2 而北京的工业用地出让均 价高达984 75元 m2 可见长三角和 珠三角经济区工业用地资源相对丰裕 而价格较低 缺乏提高工业用地利用 效率的动力 因此适当提高工业用地 出让价格有利于提高工业用地利用 效率 从技术进步指数来看 所有经济 区的技术进步指数都小于1 说明所 有经济区的生产技术都出现不同程度 的衰退 因此各经济区在工业经济发 展中要重视提高工业生产技术水平的 提高 3 2 TFP的收敛性分析 由前文分析可知 6大经济区之间的工业用地TFP演变趋势存在较大的差异 那么各 经济区之间的差异是否会随着时间推移而缩小 是否具有相同的收敛模式 本文将对各 经济区的城市工业用地TFP增长进行收敛性分析 首先对城市工业用地TFP做截面数据 的绝对收敛检验 分析各经济区的城市工业用地TFP差异是否会随着时间推移自动消 失 然后做条件收敛检验 分析各经济区的城市工业用地TFP是否会根据各自特定条件 而收敛 具体检验方法包括 收敛 绝对 收敛和条件 收敛 收敛是根据城市工业用地 TFP标准差的演变趋势来判断是否收敛 如果标准差随着时间推移有下降的趋势则存在 收敛 绝对 收敛是指各经济区城市工业用地TFP会收敛于相同的增长速度和增长水平 条件 收敛是指各经济区城市工业用地TFP会收敛于各自不同的稳态水平 收敛是 收敛 的充分不必要条件 22 3种收敛的方程形式依次如下 收敛 t i 1 n lnYi t 1 n i 1 n lnYi t 2 n 6 绝对 收敛 1 T ln Yi t T Yi 0 0 0lnYi 0 i t 7 条件 收敛 1 T ln Yi t 1 Yi t 1 1lnYi t j 1 J jx j i t i t 8 式中 0 1是常数项 i 1 2 n代表城市 lnYi 0是第i个城市初始年份工业用地 TFP对数值 lnYi t是第t期第i个城市工业用地TFP对数值 x j i t是第t期第i个城市的第j 个控制变量 it是误差项 T是研究期年份数 因此式 7 中 0显著为负则表明存在绝 对 收敛 式 8 中 1显著为负则表明存在条件 收敛 3 2 1 收敛检验从图2可知 只有长三角经济区城市工业用地TFP标准差存在 收敛 其他经济区不存在 收敛 说明只有长三角经济区城市工业用地TFP差异会自动消失 其 他经济区城市工业用地TFP差异将会继续存在 从各经济区TFP标准差横向比较来看 cn news 2014 01 24 4646141 html 图12002 2012年中国各经济区工业从业人数比重 Fig 1 Percentage of industrial labor force to the total labor force in China s major economic zones during 2002 2012 1333 地 理 学 报70卷 成渝经济区标准差最大 均值为 0 19 珠三角 关中 京津冀 中原 经济区紧随其后 均值分别为0 17 0 16 0 15和0 15 长三角经济区标准 差最低 均值为0 1 可见成渝经济区 城市间工业用地TFP差异最大 长三 角经济区城市工业用地TFP的分布则 相对均衡 3 2 2 绝对 收敛分析根据式 7 可以得到各经济区城市工业用地TFP 绝对 收敛的横截面数据估计结果 表6 长三角 京津冀和关中经济 区的拟合度较好 3个经济区的 值都 为负数而且统计显著 因此可以认为 这3个经济区城市工业用地TFP存在 绝对 收敛 可见这3个经济区城市工业用地TFP差异会随着时间推移自动消失 由于长 三角经济区存在 收敛 可以认为长三角经济区存在俱乐部收敛现象 中原经济区虽然 值为负数而且统计显著 但是由于拟合值过低导致模型解释力不强 珠三角和成渝经济 区的 值都不显著而且模型拟合值过低 因此可以认为这3个经济区城市工业用地TFP不 存在绝对 收敛 由于这3个地区也不存在 收敛 可以判断这3个地区城市工业用地TFP 不存在绝对收敛 即城市工业用地TFP差异不会自动消失 3 2 3 条件 收敛本文在绝对收敛检验的基础上 进一步采用2002 2012年各经济区城市 面板数据和式 8 来检验城市工业用地TFP的条件 收敛情况 验证条件收敛存在的可 能性 并选择以下5个变量作为影响变量代入模型分析外界变量对工业用地TFP的影响 机制 1 城市化率 UBR 以市辖区人口占总城市总人口比重表示 城市化率越高 社 会经济发展和科技的水平也会越高 因此可能会有利于工业用地TFP的增加 2 人均GDP PGDP 代表地区经济实力 但因为不确定经济发展模式是粗放还 是集约 因此对工业用地TFP的影响也不确定 3 工业从业人数比重 LP3 以工业从业人数占总从业人数比中表示 4 工业化程度 IND 以工业产值占GDP比重表示 根据产业结构理论中的配 第 克拉克定理 随着经济发展 劳动力和产业分布重心会从第一产业转移到第二产业 再转移到第三产业 23 考虑到中国已经进入工业化中后期的事实 24 工业从业人数比重 图2中国各经济区工业用地TFP标准差演变趋势 Fig 2 Trends of TFP s standard deviations in China s six major economic zones 表6中国城市工业用地TFP的绝对 收敛检验 Tab 6 Absolute convergence test of urban industrial land s TFPin China 常数项 lnYi 0 Ajusted R2 长三角经济区 0 001 0 376 0 121 10 106 0 783 京津冀经济区 0 001 0 131 0 114 5 77 0 782 珠三角经济区 0 026 2 516 0 05 1 165 0 048 成渝经济区 0 04 3 487 0 013 0 33 0 063 关中 天水经济区 0 008 1 432 0 136 4 704 0 809 中原经济区 0 006 0 791 0 076 2 224 0 123 注 1 分别表示估计系数在10 5 1 水平下显著 括号中的为t值 2 lnYi 0代表初始年份第i个城 市工业用地TFP对数值 1334 8期谢花林 等 中国主要经济区城市工业用地效率的时空差异和收敛性分析 和工业化程度应与工业用地利用效率负相关 5 工业用地利用强度 USE 以单位面积的工业产值来表示 强度越高表示工业 用地集约利用度越高 因此应与工业用地TFP呈正相关 因此根据公式 8 可以构建如 下回归方程 1 T ln Yi t 1 Yi t 1lnYi t j1UBR j2PGDP j3LP3 j4IND j5USE i t 9 由于面板数据的Hausman检验结果P值小于显著性水平 说明固定效应模型要优于 随机效应模型 本文选取固定效应模型做条件 收敛检验 结果见表7 从表7可知 各经济区 系数都显著为负 说明各经济区城市工业用地TFP都存在显 著的条件收敛 各经济区城市工业用地TFP会随着时间的推移收敛到各自的稳态水平 城市化率在京津冀经济区显著为负 在珠三角经济区显著为正 其他经济区不显著 有 数据显示 2012 年北京和天津城市化率分别高达 94 和 81 8 而珠三角经济区只有 68 5 此外 从京津冀经济区同时存在较高的工业劳动力剩余和较低的工业劳动力比重 来看 京津冀经济区经济发展重心不在工业而且工业发展层次较低 因此京津冀经济区 需要在适当提高工业产业层次的同时积极引导工业剩余劳动力 珠三角经济区需要提高 城市化率来壮大工业发展规模 人均GDP系数在长三角 珠三角和京津冀经济区显著为 负 这可能是因为这几个经济区普遍存在片面追求工业经济产值而忽视改善工业经济发 展质量 所以人均GDP增加反而不利于改善城市工业用地TFP 工业从业人数比重在长 三角和成渝经济区显著为负 在其他经济区不显著 说明长三角和成渝经济区工业从业 人数比重过高 出现较大的劳动力剩余 不利于工业发展模式向技术密集型转移 对改 善城市工业用地TFP产生负面影响 这与假设相同 工业化程度仅在长三角经济区显著 为正 说明长三角经济区工业经济发展规模需要进一步提高 工业用地利用强度在除关 中 天水经济区外的所有经济区都显著为正 说明提高工业用地利用强度有利于增加城 市工业用地TFP 这与假设相同 表7中国工业用地TFP的条件 收敛检验 Tab 7 Conditional convergence test of industrial land s TFPin China 常数项 lnYi t UBR PGDP LP3 IND USE Ajusted R2 长三角经济区 0 102 1 889 1 017 21 21 0 015 0 466 9 1E 07 2 446 0 112 1 918 0 002 1 846 1 74E 08 2 017 0 771 京津冀经济区 0 108 0 963 1 382 15 256 0 377 2 39 5 61E 06 2 391 0 419 1 368 0 003 0 999 3 09E 8 1 814 0 737 珠三角经济区 0 178 1 456 1 149 11 035 0 28 2 491 3 8E 06 2 252 0 266 1 478 0 003 1 004 5 23E 08 2 089 0 731 成渝经济区 0 036 0 198 1 221 12 924 0 241 0 306 2 28E 06 0 669 0 546 2 042 0 001 0 138 8 05E 08 4 687 0 579 关中 天水经济区 0 022 0 126 1 095 7 904 0 061 0 432 4 99E 06 1 462 0 002 0 003 0 0002 0 034 8 24E 08 1 293 0 644 中原经济区 0 055 1 018 1 211 19 419 0 024 0 271 3 74E 07 0 293 0 041 0 434 0 0005 0 377 5 53E 08 9 711 0 712 注 1 分别表示估计系数在10 5 1 水平下显著 括号中的为t值 2 lnYi t代表第t期第i个城市 工业用地TFP对数值 UBR代表城市化率 PGDP代表人均GDP LP3代表工业从业人数比重 IND代表工业化程 度 USE代表工业用地利用强度 1335 地 理 学 报70卷 4 结论 本文基于SBM模型分析了2002 2012年中国6个主要经济区城市工业用地利用效率 时空差异 然后用Malmquist指数分析了工业用地TFP的动态变化 并对其做收敛性分 析 结果发现 1 珠三角和长三角经济区城市工业用地利用效率较高 均值分别为 0 675 和 0 592 京津冀 成渝 关中 天水和中原经济区城市工业用地利用效率较低 分别为 0 473 0 534 0 436和0 458 工业用地利用效率优化结果显示 各经济区工业用地面积 和工业劳动力的冗余率都超过30 可见各经济区都存在工业用地资源都粗放式利用和 劳动力过剩情况 工业产值不足率差异较大 珠三角 长三角和京津冀3个东部地区的 经济区工业产值不足率较低 而位于中国中西部地区的成渝 中原和关中 天水经济区 工业产值不足率较高 2 城市工业用地TFP均值为1 008 说明城市工业用地TFP以每年0 8 的速度增 加 城市工业用地TFP增长主要源自于效率改进 各经济区的生产技术水平都出现不同 程度的退步 与城市工业用地利用效率情况相反 珠三角和长三角经济区城市工业用地 TFP出现衰退趋势 京津冀 成渝 关中 天水和中原4个经济区城市工业用地TFP出现 增长趋势 这可能是珠三角和长三角经济区相对较高的工业从业人数占从业总数比重和 工业用地价格相对较低造成的 3 工业用地TFP的收敛性分析表明只有长三角经济区存在 收敛和绝对 收敛 因 此可以认为长三角经济区存在俱乐部收敛现象 京津冀和关中 天水经济区存在绝对 收 敛 成渝 珠三角和中原经济区不存在 收敛和绝对 收敛 说明这3个经济区的城市工 业用地TFP差异不会自动消失 各经济区都存在条件收敛 说明各经济区城市工业用地 TFP会随着时间的推移收敛到各自的稳态水平 而正是由于各经济区存在不同稳态水平 才导致城市工业用地TFP增长出现差异 从影响变量的估计结果来看 为提高工业用地 TFP 长三角经济区需要适当减小工业劳动力和工业产值占总体劳动力和经济产值的比 重 珠三角经济区需要提高城市化率 而京津冀经济区需要在适当提高工业产业层次的 同时积极引导工业剩余劳动力 成渝经济区需要适当减小工业劳动力比重 此外所有的 经济区都需要提高工业用地利用强度 参考文献 References 1 National Bureau of Statistics China Statistical Yearbook Beijing China Statistics Press 2002 2014 国家统计局 中国 统计年鉴 北京 中国统计出版社 2002 2014 2 Ministry of Housing and Urban Rural Development China City Construction Statistical Yearbook Beijing Chinese Planning Press 2002 2013 中华人民共和国住房和城乡建设部 中国城市建设统计年鉴 北京 中国计划出版社 2002 2013 3 Ricardo D The Principles of Political Economy and Taxation Beijing Huaxia Publishing House 2009 30 32 大卫 李 嘉图 政治经济学及赋税原理 北京 华夏出版社 2009 30 32 4 Fujita M Kashiwadani M Testing the efficiency of urban spatial growth A case study of Tokyo Journal of Urban Economics 1989 25 2 156 192 5 Mattthews K B Combining deliberative and computer based methods for multi objective land use planning Agricultural Systems 2006 87 1 18 37 6 Hu Yueming Xiao Li Jiang Hua et al Application of analytic hierarchy process in study on landuse measures Journal of North