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1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）

1.本课题的意义、国内外研究概况、应用前景

1.1研究意义

改革开放的四十年中，中国城镇化率由1978年的17.9提高到了2017年的58.5。随着城镇化的高速发展，城镇人口的快速集聚，这必将导致城镇建设用地需求规模不断扩大。而土地资源供给的有限性，难以满足城镇化对土地快速增长的需求，一定程度上使得城镇土地供需矛盾趋于紧张。

城市土地作为城市经济、社会和环境的空间载体，其利用效率的高低关系将直接联系着城市发展水平和潜力的挖潜提升。一方面，研究城市土地利用效率不仅对城市用地规模的优化、城市功能的完善和城市品质的提升具有一定的理论和实践意义，城市土地效率发展变化的研究更进一步影响着城市土地的供需关系，影响到城市土地利用市场；另一方面，研究结果可作为提高城市土地利用效率的科学指导依据，为建设集约型社会提供参考，实现土地的可持续利用，保障城市化高质量发展。

1.2 国内外研究概况

19世纪初期，国外学者就进行了一系列城市土地利用的研究，早期研究主要集中于理论探讨。上世纪90年代以来，城市土地利用效率逐渐引起了国内研究人员的关注，这些研究集中于城市土地利用效率评价领域，以实现土地资源结构的优化、配置和集约利用，下面将从城市土地利用效率的研究尺度、研究方法等方面进行简要的介绍。

1.2.1 研究尺度

1.2.1.1国家及城市群等宏观层面

赵丹丹^[23]测度我国285个地级市的城市土地利用效率，分析研究城市土地利用效率与城市化水平的耦合关系；周游^[28]测算全国30个省份土地利用效率，研究地方政府竞争对其影响；吴振华^[12]通过研究江浙沪地区25个城市的土地利用经济效率，揭示江浙沪地区城市土地利用的空间格局及经济效率特征；梅林^[39]考察我国各高铁重要站点城市的土地利用效率，将其与高铁网络下城市的通达性进行关联分析；岳立^[24]测度北京、天津等15个典型省份（自治区、直辖市）城市土地利用效率整体特征及其区域差异，探讨提升各省份的城市土地利用效率改革方案；熊建华^[31]测算珠三角城市群的土地利用效率，提出有效提高利用效率的建议与对策；聂雷、郭忠兴^[26]根据中国238个地级市近14年的面板数据研究，制定差别化的城市土地管理方案；王文刚^[13]对京津翼地区地级以上城市的土地利用效率及全要素生产率进行测度，对土地管理问题进行研究；陈恩^[44]分析了长江经济带105个地级市土地利用效率的空间分布差异；李长健^[40]测算长江中游城市群土地利用效率，分析时空分异与现实机理；杜丹宁^[21]研究了中国31个省、自治区的城市土地利用效率的空间分异等。

1.2.1.2省域等中观层面

李菁^[33]以江苏省各地的城市土地利用效率为数据基础，厘清差异背后的核心驱动因素；马文亚^[18]分析甘肃省各城市土地利用效益水平现状及空间差异；蔚霖^[32]以河南省土地利用效率为例，分析效率结构变化；吴贤良^[36]通过研究湖南省土地利用全要素生产率，确定其影响因素；贾爱华^[42]测算河南省18个地级市的城市土地利用效率，构建城市土地利用效率评价指标体系；李淑莹^[14]用三阶段 DEA 模型测算河南省各市土地利用综合效率并与传统BCC模型算法比较；李福柱^[15]利用山东17地市投入面板数据对城市土地利用效率进行研究。

1.2.1.3市域及区域等微观层面

田柳^[22]以南京市为例，测度了城市空间结构紧凑度和城市土地利用效率，探讨二者的关系；范丽娟^[38]构建城市土地集约利用评价指标体系后，对银川市城市土地集约利用水平进行综合评价；任惠^[41]分析评价了沈阳经济区及内部8个城市的土地利用效率；卢新海^[45]以武汉城市群为例，研究区域一体化对城市土地利用效率的影响；

1.2.2 指标体系

1.2.2.1常用指标

进行城市土地利用效率研究的关键一步便是建立一套正确详尽的评价指标体系。城市土地利用效率主要从投入、产出两大要素进行出发，一级指标分别为土地投入、资本投入、劳动力投入以及经济产出、社会产出、环境产出^{[1 2 6 8 13 15 16 17 19 20 25 2731 34 37 38 40 42]}，如下表：

表1-1 土地利用效率研究常用指标

1.2.2.2其他指标

并不是所有评价体系均采用上述指标，用什么指标衡量城市土地利用效率，主要取决于研究目的、数据可得性和研究目标的特点^[09]。

在投入指标方面，王安辉^[04]在土地投入指标中考虑到规模投入与结构投入的不同，在指标中增加居住用地面积、公共设施用地面积、道路广场面积、绿地面积作为结构投入；在资本投入中考虑到除了固定资产投资总额外还有供水总量以及全年用电量作为物质资本；在劳动力投入中除就业人数的考量，还将每十万人口拥有大专以上教育程度人口作为劳动者技能指标加入评价体系。

在产出指标方面，首先已有研究对土地利用的环境效益考虑较少。蔚霖^[32]和李菁^[33]提出产出指标还应考虑非期望产出，即环境负效应，将工业废水排放量、工业废气排放量、工业固体废物产生量作为其二级指标。同样考虑到非期望产出还有岳立^[24]将其作为减排潜力指标，评价分析城市土地利用过程中各省份的城市污染物排放情况；也有研究采用工业SO2排放量以及生活垃圾无害化处理率表示非期望产出^{[10 26 43]}。此外，由于研究尺度的不同，有些微观研究选择其他的二级指标来间接表示相关产出。如任惠^[41]运用城市建设维护资金，杜丹宁^[21]运用恩格尔系数和人均住房面积表示社会产出。因区域经济发展水平是影响当地土地利用效率最大的环境因素，运用第二、三产业占GDP比重^[12]、公路线路里程、科技活动人员情况以及外贸占区域生产总值的比例^[14]作为环境产出指标。曹飞^[43]增加城乡一体化作为产出因素之一，通过农民居民点人均用地面积和农村地均固定资产投资来表示，这一举措是便于研究城市土地利用效率与城市化的耦合关系。

然而，有些研究尽可能将城市土地投入与产出信息都表现出来，但未考虑到指标间的相关性，有待商榷^[40]。

1.2.2.3 数据来源

目前的研究数据主要来源为国家或地市《统计年鉴》，按照指标需要，再进行相应计算。如^[04]城市非农业人口主要是根据《南京统计年鉴》中的年末常住总人口与农村人口相减计算得出；城市建设用地面积来自国土资源部门土地调查数据中的城镇工矿建设用地与农村居民点用地相减得出，由于2009年前后统计口径的差别，2009年以前的数据由2009~2014年年均增长率推算得出。

1.2.3研究方法

城市土地利用效率是用来测度城市用地水平的指标，部分学者从单位城市用地产出衡量城市土地利用效率，由于城市作为地域功能的综合体，简单的土地投入并不能带来社会经济以及环境效益，因此城市土地利用效率表征包括土地要素在内的投入产出效率。我国对于土地利用效率的研究方法可分为计量分析法和空间分析法两大类。

1.2.3.1计量分析法

1.2.3.1.1传统DEA方法

数据包络分析法（DEA）是目前研究城市土地利用效率最常用的方法。在多输入多输出数据处理方面，DEA所具有的优势：（1）传统方法的本质是平均，即从大量的样本数据概括到整体，DEA的本质是最优，即从大量样本数据中选取相对有效的个体。（2）客观性强，DEA是以决策单元的输入输出权重为变量，模型采用最优化方法来内定权重，从最有利于决策单元的角度进行评价，从而避免了确定各指标的权重所带来的主观性。（3）对于非有效决策单元，DEA不仅能指出有关指标调整的方向,而且能给出具体的调整量。并且DEA无需事先确定函数关系、非主观赋权以及可分析决策单元无效因素，如今采用DEA方法评价决策单元的技术效率和规模效率已成为主流。

1.2.3.1.2改进DEA方法

在上述基础模型之上，学者运用超效率DEA模型，分解综合效率，既单一考虑生产效率、技术效率、综合效率变化，又通过“综合—技术”效率等进行分析分解效率对综合效率的影响，确定影响综合效率的主要因素^[41]。还有研究采用三阶段DEA模型，第一步，运用传统 DEA 方法将技术效率分解为纯技术效率和规模效率；第二步，运用 SFA 模型剔除外部环境因素和随机误差的影响，得到新的投入变量；第三步，将新的投入变量和原始产出变量重新代入传统 DEA 模型，得到更加准确的效率值^{[12 14]}。

1.2.3.1.3其他方法

DEA方法的CCR和BCC模型也存在一定缺陷，对不同时间点的数据难以比较。因而有研究采用Malmquist指数弥补缺陷，对数据进行纵向分析。同样^[31]，由于DEA难以对某一地区的时空序列变化进行分析，有研究采用随机前沿法（SFA）建立生产函数模型，既可以减少遗漏某些投入指标带来的估计偏差，弥补DEA无统计特性的缺陷；有又可以在要素报酬不变的假设下，从单位城市建设用地面积投入产出效率的角度考察城市土地利用效率^[22]。除此之外，很多研究没有考虑径向模型计算中的松弛变量问题。因此，采用Bootstrap程序能进行纠正偏离，以确保用准确的模型得到稳定的估计结果。并且，现有研究忽视非期望产出，SBM-undesirable模型能够同时解决上述两个缺陷对成熟时土地利用效率进行评价，提高土地利用效率评价的准确性，避免传统DEA模型径向角度带来的缺陷^[26]。当SBM模型和DEA模型一样，同时出现多个决策单元效率值为1时，采用super-SBM模型，再次排名并且不影响非有效决策单元的效率评价^[16]。

由于数据的可获得性、研究目的侧重不同，不同学者采用不同的模型或将基础模型进行综合使用测算土地利用效率。

1.2.3.2空间分析法

城市土地利用效率评价和空间分异研究中，广泛应用的空间分析法是比较法。对中国省域、地级市、县级市或某区域内的城市土地利用效率进行比较并对空间上的驱动因素进行差异分析。另一种方法是空间计量模型法。如张荣天^[46]选用ESDA空间模型来分析长江经济带城市土地利用效率的空间格局。Global Man’s 指数不能描述长江经济带城市间空间联系模式，不能表征城市空间集聚强度，因而再利用Local Man’s 指数探讨城市土地利用效率局部集聚特征，揭示相邻空间参考单元属性特征值之间的相似性或相关性。这种方法既可以识别空间集聚和空间孤立，也能揭示出单元的空间异质性^[9]。此外，收敛模型也能够识别城市土地利用效率和效率增长率的空间趋同，此方法也被用于探索产生空间异质性或一致性的原因。

尽管越来越多的学者开始关注城市土地利用效率的研究，但还存在些许不足：首先，研究尺度上，研究人员主要关注宏观尺度，缺乏对微观尺度的研究。其次，研究内容上，现有研究缺乏对于城市土地利用效率的机理、过程和效应的探讨，多聚焦于各层次区域的效率评价。第三，研究方法上，学者们主要采用计量分析方法（DEA），对空间计量分析方法运用较少。针对以上薄弱环节，本研究将进行针对性探讨，以江西省为研究区域，采用DEA评价中的CCR模型和BBC模型，对其下辖11市进行城市土地利用效率评价，重点探讨评价单元（DMU）投入与产出要素的因果关系及因果关系的滞后性，并用ArcGIS软件将评价结果予以空间呈现，及进一步的分析。本次研究以期推动城市土地利用效率评价体系的完善及城市土地利用效率时空演变的相关研究。

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1.3 应用前景

根据城市土地利用效率的测算结果，深入研究细化效率结果，探究其影响因素，进而提出提高土地利用效率，完善土地功能，优化土地利用规模的建议，以便作为政策参考。

2. 研究的基本内容和问题

2.本课题研究的目标、内容和拟解决的问题

2.1研究目标

以江西省为研究区域，通过格兰杰因果分析筛选并确立城市土地利用效率评价指标体系，采用DEA评价方法分析1998—2016年江西省的城市土地利用效率，揭示近十五年来江西省各城市土地利用效率的时空演变特征，以期为进一步的城市土地利用的工作提供可靠的理论依据和实证支持。

2.2研究内容

（1）构建城市土地利用效率评价体系

在参考已有评估体系的前提下，以江西省1998—2016年数据为基础，通过相关性分析和格兰杰因果检验确定城市土地投入产出因素的因果关系，明确评价单元（DMU）投入与产出要素的因果关系及因果关系的滞后性，从而构建相对完善的评价指标体系，如下：

（2）江西省（2003—2016）各城市土地利用效率评估

以江西省各城市为评估单元（DMU），采用DEA评价中CCR和BBC模型，评估2003—2016年江西省城市土地利用效率，揭示研究时段内江西省各城市土地利用效率的时空动态变化。

（3）时空特征分析

在ArcGIS软件辅助下，进行江西省研究时段内城市土地利用效率的空间相关分析。对评价结果进行整理，总结其时空演变特征，确定其影响机制，针对投入过剩或产出不足的情况，提出变量的改进方向，以期能作为政府政策参考。

2.3拟解决的关键问题

一是明确DMU投入指标与产出指标间的因果关系及因果关系的滞后性，完善指标体系；二是以江西省为研究区域，采用DEA评价中的CCR模型和BBC模型，对其下辖11市进行城市土地利用效率评价，并用ArcGIS软件将评价结果予以空间呈现，及进一步的分析。

3. 研究的方法与方案

3.研究方法、技术路线、实验方案及可行性分析

3.1研究方法

3.1.1相关性分析

相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度的方法。本研究采用该方法及e-views7.2软件进行相关性分析，以筛选dea评价所需的投入产出指标。

3.1.3格兰杰因果检验

格兰杰因果检验是是一种假设检定的统计方法，检验一组时间序列x是否为另一组时间序列y的原因。本研究运用e-views7.2软件进行格兰杰因果检验明确投入与产出指标的因果关系及因果关系的滞后性。

3.1.4 dea模型

dea模型是通过保持决策单元的输入或者输入不变，借助于数学规划和统计数据确定相对有效的生产前沿面，将各个决策单元投影到dea的生产前沿面上，并通过比较决策单元偏离dea前沿面的程度来评价它们的相对有效性。根据构建的评价指标体系，采用deap2.0软件实现该方法，进行土地利用效率评估。

4. 研究创新点

4.特色或创新之处

已有研究大多数城市土地利用效率的评价指标体系未进行因果关系验证，且概念相近的指标入选过多。因此，在本次研究中拟增加相关性分析，进一步筛选指标。根据DMU的定义，考虑到产出相对于投入的滞后性，拟通过格兰杰因果检验，确定指标之间的因果关系及因果关系的滞后年限，使方法的运用更为严谨。

5. 研究计划与进展

5.研究计划及预期进展

5.1研究计划

2018.04-2018.06：完成文献综述；

2018.07-2018.08：搜集相关样本数据，初步数据分析；

2018.09-2018.12：对样本数据进行相关性分析与格兰杰因果检验；