基于環(huán)境約束的中國(guó)礦業(yè)城市工業(yè)用地效率評(píng)價(jià)

朱孟玨，莊大昌，李 濤

（1.廣東財(cái)經(jīng)大學(xué)公共管理學(xué)院，廣東 廣州 510320； 2.陜西師范大學(xué)西北國(guó)土資源研究中心，陜西 西安 710119）

1 引言

礦業(yè)城市是因礦產(chǎn)資源開采、加工而興起，并長(zhǎng)期占據(jù)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)地位的城市。中國(guó)礦業(yè)城市數(shù)量眾多，分布廣泛，新中國(guó)成立以來累計(jì)生產(chǎn)原煤529億t、原油55億t、鐵礦石58億t，為健全現(xiàn)代工業(yè)體系，促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展，保障能源資源戰(zhàn)略安全發(fā)揮了重要作用[1]。然而，諸多礦業(yè)城市近年來相繼出現(xiàn)資源枯竭、產(chǎn)能過剩、生態(tài)惡化等問題，城市可持續(xù)發(fā)展面臨挑戰(zhàn)。因此，提升礦業(yè)城市工業(yè)用地效率，加強(qiáng)轉(zhuǎn)型內(nèi)生動(dòng)力，對(duì)有效利用城市有限土地，建立高效、集約、協(xié)調(diào)的資源可持續(xù)開發(fā)模式具有重要意義。

國(guó)外相關(guān)研究起源于20世紀(jì)初的生態(tài)學(xué)派，研究主題多關(guān)注土地資源保護(hù)、土地利用的生態(tài)影響效應(yīng)等，如VERBUGR[2]利用GTAP和綜合評(píng)估模型討論環(huán)境政策對(duì)歐洲城市土地效率的影響性，LANGPAP[3]等利用流域健康指標(biāo)模型探討了土地利用效率與政府土地激勵(lì)政策的關(guān)聯(lián)性， DEILMAN和RINANTI利用SFA或超效率模型等評(píng)價(jià)土地碳排放效率等[4-5]。在工業(yè)用地效率研究方面，國(guó)外學(xué)者也深入探討了工業(yè)用地規(guī)劃[6]、產(chǎn)業(yè)園區(qū)工業(yè)用地效率[7]的相關(guān)問題，但總體上對(duì)于工業(yè)用地效率針對(duì)性研究不多。國(guó)內(nèi)工業(yè)用地效率的相關(guān)研究起步較晚，但近年來研究成果較多，主要研究視角包括：一是工業(yè)用地效率時(shí)空差異的測(cè)度研究。如眾多學(xué)者采用C-D生產(chǎn)函數(shù)[8]、特爾菲法[9]、主成分分析法[10]、全要素生產(chǎn)率指數(shù)[11]、容積率指數(shù)[12]、隨機(jī)前沿法與工業(yè)用地?fù)p失測(cè)度[13]、DEA模型[14-15]等對(duì)全國(guó)主要經(jīng)濟(jì)區(qū)或區(qū)域的工業(yè)用地效率進(jìn)行評(píng)價(jià)分析。二是工業(yè)用地的環(huán)境/生態(tài)效率研究。如荊肇睿[16]等從建設(shè)用地控制指標(biāo)的視角探討了工業(yè)分行業(yè)用地的碳排放效率及其優(yōu)化；王佑輝等[17]研究了基于環(huán)境約束的京津冀工業(yè)用地效率。三是工業(yè)用地效率的影響因素研究。如梁皓等[18]認(rèn)為企業(yè)對(duì)不同環(huán)境約束做出的響應(yīng)會(huì)對(duì)工業(yè)用地效率產(chǎn)生影響；羅能生等[19]分析了地方政府競(jìng)爭(zhēng)對(duì)工業(yè)用地效率的影響；張琳等[20]從微觀企業(yè)視角分析了土地投入、企業(yè)特性、外部環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施、企業(yè)盈利能力及區(qū)位優(yōu)勢(shì)等對(duì)工業(yè)用地效率的影響。四是土地利用效率與人口城鎮(zhèn)化等的耦合度/協(xié)調(diào)性研究。如郭貫成等[21]研究新型城鎮(zhèn)化與工業(yè)用地效率的關(guān)聯(lián)性。

總體來看，國(guó)外研究偏重生態(tài)保護(hù)政策與管理機(jī)制，國(guó)內(nèi)研究偏重工業(yè)用地效率的評(píng)價(jià)測(cè)度，模型方法相對(duì)成熟，但研究尺度以省域或經(jīng)濟(jì)區(qū)為主，研究對(duì)象相對(duì)宏觀，對(duì)于礦業(yè)城市這一特殊類型城市的工業(yè)用地效率，尤其是基于全國(guó)空間尺度和環(huán)境約束視角，分析不同類型礦業(yè)城市的工業(yè)用地效率的研究相對(duì)較少。有鑒于此，本文以2000—2015年地級(jí)以上110個(gè)礦業(yè)城市為樣本，采用Malmquist-Luenberger模型，探討其在環(huán)境約束視角下的工業(yè)用地效率，并分析影響因素及優(yōu)化路徑。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 研究樣本與指標(biāo)構(gòu)建

《中國(guó)資源型城市可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃（2013—2020年）》確定了礦業(yè)和森工兩類262個(gè)資源型城市。其中，地級(jí)以上礦業(yè)城市110個(gè)?；跇颖具B續(xù)性，以2000年、2005年、2010年和2015年4個(gè)年份110個(gè)地級(jí)以上礦業(yè)城市作為城市樣本，所有城市根據(jù)礦業(yè)職能劃分為煤炭型、油氣型、黑色金屬型、有色金屬型、非金屬型和綜合型6類（表1）①根據(jù)煤炭開采和洗選業(yè)、石油和天然氣開采業(yè)、有色金屬礦采選業(yè)、非金屬礦采選業(yè)、開采輔助活動(dòng)與其他采礦業(yè)、石油加工、煉焦和核燃料加工業(yè)、非金屬礦物制品業(yè)、黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)、有色金屬冶煉和壓延加工業(yè)產(chǎn)值占采礦業(yè)產(chǎn)值比重確定職能，當(dāng)某一產(chǎn)業(yè)占比超過50%確定為城市的礦業(yè)職能，均未超過50%確定為綜合型職能。數(shù)據(jù)源于第三次經(jīng)濟(jì)普查。。

在指標(biāo)構(gòu)建上，考慮投入和產(chǎn)出兩方面（表2）。投入指標(biāo)采用地均工業(yè)從業(yè)人員數(shù)（x1）、地均工業(yè)固定資產(chǎn)總額（x2）。產(chǎn)出分為期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出，期望產(chǎn)出采用地均全部工業(yè)增加值（y1）、地均規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)利稅總額（y2）；非期望產(chǎn)出采用地均工業(yè)廢水排放量（b1）、地均工業(yè)二氧化硫排放量（b2）、地均工業(yè)煙粉塵排放量（b3）。數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》及各省統(tǒng)計(jì)年鑒。相關(guān)數(shù)據(jù)作以下處理：（1）全部指標(biāo)均以全市為統(tǒng)計(jì)范圍。（2）《中國(guó)城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》中僅有市轄區(qū)工業(yè)用地面積，需要進(jìn)行修正。本文根據(jù)全市和市轄區(qū)的工業(yè)總產(chǎn)值比值對(duì)工業(yè)用地面積進(jìn)行等比例修正，將市轄區(qū)工業(yè)用地面積換算成全市工業(yè)用地面積。（3）采用價(jià)格指數(shù)對(duì)x2、y1、y2三個(gè)指標(biāo)換算成2000年可比價(jià)，消除價(jià)格因素。

2.2 研究方法

本文主要采用Malmquist-Luenberger模型，即包含非期望產(chǎn)出的方向距離函數(shù)（DDF）和Malmquist指數(shù)模型相結(jié)合的組合運(yùn)算模型。

（1）方向距離函數(shù)（Directional Distance Function，DDF）：環(huán)境約束性指標(biāo)是礦業(yè)城市用地效率評(píng)價(jià)體系中不可忽略的重要衡量指標(biāo)，但環(huán)境指標(biāo)往往屬于非期望產(chǎn)出（Undesirable Outputs）。相對(duì)于傳統(tǒng)的DEA模型無法有效解決非期望產(chǎn)出問題，方向距離函數(shù)可以在指標(biāo)體系中同時(shí)構(gòu)建投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出三類指標(biāo)，DDF計(jì)算模型為[22]：

表1 礦業(yè)城市的樣本統(tǒng)計(jì)Tab.1 Sample cities statistics

表2 工業(yè)用地效率評(píng)價(jià)指標(biāo)Tab.2 Industrial land use ef fi ciency evaluation index

式（1）中：β計(jì)算取得的最優(yōu)解β*即為效率值，0≤β*≤1；s.t.為限制性條件；λ為權(quán)重向量；投入記為X，期望產(chǎn)出記為Y，非期望產(chǎn)出記為B；gx、gy、gb分別為投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出向量，且gx≥0、gy≥0、gb≤0；xk、yk和bk為當(dāng)前正測(cè)量的決策單元。

（2）Malmquist指數(shù)模型：該方法可有效刻畫土地效率動(dòng)態(tài)變化，并對(duì)管理經(jīng)營(yíng)和技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)行評(píng)價(jià)，利于有針對(duì)性地提出效率提升優(yōu)化路徑[22]，模型如下：

式（2）中：MI為全要素生產(chǎn)率，MI＞1、MI=1或MI＜1分別表示生產(chǎn)效率提升、不變或衰退；EC為效率改進(jìn)指數(shù)，EC＞1、EC=1或EC＜1分別表示企業(yè)管理制度和決策改善，不變或惡化；TC為技術(shù)進(jìn)步指數(shù)，TC＞1、TC= 1或TC＜1分別表示生產(chǎn)技術(shù)（創(chuàng)新）進(jìn)步，不變或衰退；x，y，b分別為投入向量，期望產(chǎn)出向量和非期望產(chǎn)出向量；Et（xt，yt，bt）、Et+1（xt+1，yt+1，bt+1）分別為時(shí)間t和時(shí)間t+1同前沿面技術(shù)相比較的投入距離函數(shù)；Et（xt+1，yt+1，bt+1）、Et+1（xt，yt，bt）分別是根據(jù)生產(chǎn)點(diǎn)在混合期同前沿面技術(shù)相比較得到的投入距離函數(shù)。

3 礦業(yè)城市工業(yè)用地效率的時(shí)空特征

2000年、2005年、2010年和2015年110個(gè)礦業(yè)城市的工業(yè)用地效率依次為0.676、0.592、0.614和0.573，說明環(huán)境約束下，礦業(yè)城市工業(yè)用地效率處于中等效率水平；年均增長(zhǎng)率為-0.10%，呈現(xiàn)波動(dòng)下降態(tài)勢(shì)，礦業(yè)城市的土地利用存在改善空間。

3.1 用地效率的空間演化差異

分析礦業(yè)城市的工業(yè)用地效率空間演化，結(jié)果表明（表3）：（1）從東部、中部、西部和東北4大地區(qū)看，2000年效率值分別為0.756、0.735、0.578和0.681，東部＞中部＞東北＞西部；隨后，中部效率值持續(xù)降低，東北地區(qū)波動(dòng)下降，東、西部效率值先降后升，至2015年，4大地區(qū)效率值調(diào)整為0.672、0.512、0.612和0.548，東部＞西部＞東北＞中部。（2）將城市按效率值劃分為絕對(duì)高效（值為1.000）、高效［0.800，1.000）、中高效［0.600，0.800）、中低效［0.400，0.600）和低效［0.000，0.400）5類。2000年，絕對(duì)高效和高效城市分布在山西、山東、蘇浙皖地區(qū)以及克拉瑪依和大慶兩個(gè)城市，中高效城市分布在福建、江西、四川。2005年和2010年，60%的城市處于中低效水平，高效以上城市集中在山西、陜西及周邊地區(qū)。2015年，絕對(duì)高效城市包括克拉瑪依、東營(yíng)、慶陽、鄂爾多斯、大慶和南充；高效和中高效城市分布在東部沿海以及陜西、四川、內(nèi)蒙古；低效城市集中在山西、黑龍江東部、甘肅西部和云貴地區(qū)。相關(guān)的特征解釋是：礦業(yè)城市工業(yè)用地效率差異與其發(fā)展階段密切相關(guān)。2000—2015年，東部地區(qū)唐山、徐州、宿遷、淄博、臨沂等礦業(yè)城市經(jīng)歷了由衰退型向再生型轉(zhuǎn)變，基本擺脫了資源依賴，實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，用地效率先降后升；西部礦業(yè)城市以成長(zhǎng)型為主，隨著新資源發(fā)現(xiàn)以及技術(shù)提升，生產(chǎn)效率顯著上升，如絕對(duì)高效城市慶陽、鄂爾多斯和南充；東北地區(qū)阜新、鶴崗、雙鴨山、七臺(tái)河等出現(xiàn)資源枯竭，用地效率波動(dòng)式下降；中部地區(qū)淮北、萍鄉(xiāng)、焦作、新余、銅陵、黃石等因?yàn)橘Y源枯竭而效率下降。同時(shí)，受國(guó)際煤炭?jī)r(jià)格和航運(yùn)費(fèi)下降影響，國(guó)內(nèi)煤炭產(chǎn)能過剩，中部地區(qū)煤炭型城市用地效率快速下降。

表3 2000—2015年分規(guī)模等級(jí)的礦業(yè)城市工業(yè)用地效率差異Tab.3 Evolution of of mining cities’ industrial land use ef fi ciency based on city-size from 2000 to 2015

3.2 用地效率的規(guī)模等級(jí)差異

基于分區(qū)域分規(guī)模分析工業(yè)用地效率，結(jié)果表明（表3）：（1）大、中、小城市效率值由2000年的0.728、0.723、0.660調(diào)整到2015年的0.626、0.585、0.552，說明礦業(yè)城市規(guī)模越大，資源整合能力更高效，符合規(guī)模遞增原則，年均增長(zhǎng)率依次為-1.00%、-1.40%和-1.18%，大城市降幅最小，小城市居次，中等城市降幅最大；（2）2000年東部地區(qū)各級(jí)城市、中部地區(qū)中小城市、東北地區(qū)大城市效率值較高，到2015年，西部大城市效率值及增幅最高，西部中等城市、東部各級(jí)城市、東北大城市等效率較高，中部各級(jí)城市、東北中小城市效率值較低。

3.3 用地效率的礦業(yè)職能差異

基于職能類型不同，礦業(yè)城市工業(yè)用地效率存在顯著差異性（表4）：（1）油氣型城市維持在0.800以上的高效率水平，如大慶、克拉瑪依、東營(yíng)、慶陽；（2）非金屬型城市基本處于中高效水平，如宿遷、南充、自貢等；（3）煤炭型城市在2000—2010年處于中高值（0.650左右），2010年后受產(chǎn)能過剩影響快速下降；（4）黑色金屬型、有色金屬型和綜合型城市經(jīng)歷了快速下降到緩慢上升的過程，處于中等效率水平。到2015年，礦業(yè)城市工業(yè)用地效率由高到低依次為油氣型、非金屬型、綜合型、黑色金屬型、煤炭型和有色金屬型。

4 礦業(yè)城市用地效率影響因子及優(yōu)化路徑

用地綜合效率能反映礦業(yè)城市的整體演化，但較難解析其演化原因。Malmquist指數(shù)和松弛變量可以分析礦業(yè)城市用地效率的影響因子，并從中提出優(yōu)化路徑。

4.1 Malmquist指數(shù)及指標(biāo)分解

Malmquist指數(shù)（MI，全要素生產(chǎn)率）可以較好地刻畫相對(duì)生產(chǎn)效率的動(dòng)態(tài)變化，并通過效率改進(jìn)指數(shù)（EC）和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（TC）兩個(gè)分解指標(biāo)探討礦業(yè)城市企業(yè)管理方法的優(yōu)劣，以及技術(shù)進(jìn)步或創(chuàng)新的程度。結(jié)果表明（表5）：（1）MI指數(shù)在2000—2005年、2005—2010年、2010—2015年分別為1.047、1.270和1.004，全部大于1，保持了年均增長(zhǎng)10.1%的上升趨勢(shì)。（2）指標(biāo)分解來看，效率改進(jìn)指數(shù)（EC）僅在2005—2010年大于1，其他階段小于1，年均增長(zhǎng)-5.4%；技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（TC）各階段均大于1，年均增長(zhǎng)16.4%。說明2005—2010年礦業(yè)城市生產(chǎn)率的改善同時(shí)源于效率改進(jìn)和技術(shù)進(jìn)步，即一方面加強(qiáng)自身管理水平，完善內(nèi)部管理制度，另一方面積極改進(jìn)工業(yè)生產(chǎn)技術(shù)，加大科技投入；在2000—2005年和2010—2015年，MI指數(shù)雖然上升，但技術(shù)進(jìn)步成為最大動(dòng)力，工業(yè)企業(yè)管理方法有待改善。（3）油氣型MI指數(shù)最高（1.438），得益于科技投入和技術(shù)創(chuàng)新水平（TC達(dá)1.465）；有色金屬型MI指數(shù)最低（1.042），在管理制度和技術(shù)進(jìn)步方面均有待改善；煤炭型偏重技術(shù)進(jìn)步，非金屬型、綜合型和黑色金屬型偏重效率（管理制度）改進(jìn)。在分區(qū)域分規(guī)模上，MI年均指數(shù)符合“東部城市＞西部城市＞中部城市＞東北城市”和“大城市＞中等城市＞小城市”的特征。這一特征同樣與東部地區(qū)以再生型和成熟型礦業(yè)城市為主，中部地區(qū)以成熟型和衰退型礦業(yè)城市為主，西部地區(qū)以成長(zhǎng)型礦業(yè)城市為主，東北地區(qū)衰退型礦業(yè)城市較多的空間分布特征密切相關(guān)。同時(shí)，城市規(guī)模越大，科技投入越大，技術(shù)創(chuàng)新能力也越強(qiáng)，有利于全要素生產(chǎn)率長(zhǎng)期保持較快增長(zhǎng)水平。

表4 2000—2015年分職能類型的礦業(yè)城市工業(yè)用地效率差異Tab.4 Evolution of mining cities’ industrial land use ef fi ciency based on functional categories from 2000 to 2015

表5 2000—2015年礦業(yè)城市Malmquist指數(shù)及分解Tab.5 Decomposition of Malmquist index of mining cities from 2000 to 2015

4.2 基于松弛變量的影響因子分析

松弛變量（冗余度）可刻畫礦業(yè)城市在投入、期望產(chǎn)出、非期望產(chǎn)出（環(huán)境約束）中的有效/過量/不足狀態(tài)，為礦業(yè)城市的土地優(yōu)化配置提供思路。

保持產(chǎn)出不變，分析投入過量情況，結(jié)果表明（圖1（a）、圖1（b））：（1）及時(shí)調(diào)整投入結(jié)構(gòu)，全國(guó)在2015年可節(jié)省189.08萬人和6 932.00億元；（2）工業(yè)從業(yè)人員數(shù)在東部和中部大城市，煤炭型和黑色金屬型城市投入過量；（3）工業(yè)固定資產(chǎn)投資總額在煤炭型城市、東中部小型城市最為顯著。投入情況體現(xiàn)了兩個(gè)特征：煤炭和黑色金屬型（鋼鐵）產(chǎn)業(yè)受國(guó)際需求下降和航運(yùn)費(fèi)下調(diào)影響，產(chǎn)能過剩；受國(guó)內(nèi)人口遷移格局影響，東部地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員投入過量。

保持投入量不變，分析期望產(chǎn)出的不足情況，結(jié)果表明（圖1（c）、圖1（d））：（1）若加強(qiáng)生產(chǎn)技術(shù)，全國(guó)到2015年，可增加全部工業(yè)增加值272.60億元、利稅5 184.57億元；（2）大部分礦業(yè)城市工業(yè)增加值產(chǎn)出充足，僅有宿遷、滁州例外；（3）東中部煤炭型、黑色金屬型和綜合型城市利稅總額產(chǎn)出嚴(yán)重不足，說明煤炭、鋼鐵行業(yè)產(chǎn)能過剩，以唐山（煤炭+鋼鐵）冗余度最高（1 158.80億元），其他典型城市如包頭、鞍山、晉城、淮北、臨汾、朔州等。

保持投入不變，分析非期望產(chǎn)出的過量情況，結(jié)果表明（圖1（e）、圖1（g））：（1）若加強(qiáng)生產(chǎn)技術(shù)，全國(guó)到2015年，可減少工業(yè)廢水排放量1 743.42百萬t，二氧化硫排放量97.56萬t，煙粉塵排放量266.00萬t；（2）工業(yè)廢水排放量在中小城市，煤炭型、有色金屬型和綜合型城市存在冗余，如云貴川、閩粵湘贛、蘇魯豫地區(qū)；（3）工業(yè)二氧化硫排放量持續(xù)降低，尤以東部和東北城市減排明顯，但在中部和西部地區(qū)中小城市，煤炭型、有色金屬型城市仍有冗余，如甘肅、山西、遼寧及云貴川地區(qū)；（4）工業(yè)煙粉塵排放量冗余源于小型城市，并以煤炭型（如榆林、長(zhǎng)治、呂梁）、黑色金屬型（如本溪、萊蕪）和綜合型城市（如唐山、呼倫貝爾）最為典型?？傮w來看，受礦業(yè)發(fā)展的影響，全國(guó)已出現(xiàn)了多個(gè)生態(tài)環(huán)境脆弱地區(qū)，包括甘肅祁連山有色金屬型（金昌—白銀—張掖）、閩粵湘贛有色金屬型（贛州—三明—郴州）、山西煤炭型（呂梁—長(zhǎng)治—忻州—陽泉）、云貴川煤炭型（曲靖—畢節(jié)—六盤水—攀枝花）、遼寧綜合型（葫蘆島—鞍山—盤錦—撫順—阜新）等。

4.3 優(yōu)化路徑建議

不同職能、不同區(qū)域規(guī)模的礦業(yè)城市具有不同影響因子，應(yīng)采取差異化的效率改善路徑。

（1）投入方面，針對(duì)工業(yè)從業(yè)人數(shù)和工業(yè)固定資產(chǎn)投資的冗余情況，應(yīng)改造提升傳統(tǒng)型礦業(yè)產(chǎn)業(yè)，扶持培育接續(xù)替代產(chǎn)業(yè)，降低山東、河北、豫南等地區(qū)礦業(yè)城市的工業(yè)從業(yè)人員投入；調(diào)整原先工業(yè)投資額向東部城市傾斜的政策，加強(qiáng)西部城市和資源衰竭型城市在經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型、生態(tài)環(huán)境治理方面的資金政策支持，推動(dòng)由資源導(dǎo)向型向多元發(fā)展型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)變。

（2）期望產(chǎn)出方面，針對(duì)工業(yè)增加值和利稅總額的冗余情況，應(yīng)重點(diǎn)對(duì)河北鋼鐵產(chǎn)業(yè)、晉陜蒙地區(qū)部分過剩及落后的煤炭型產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)去產(chǎn)能；加強(qiáng)礦業(yè)企業(yè)管理制度建設(shè)，創(chuàng)造條件推動(dòng)礦業(yè)企業(yè)兼并重組，做好人員安置工作，實(shí)現(xiàn)工業(yè)利稅的持續(xù)增長(zhǎng)。

（3）環(huán)境約束（非期望產(chǎn)出）方面，嚴(yán)格控制煤炭、有色金屬產(chǎn)業(yè)的準(zhǔn)入條件；引導(dǎo)中、小城市有序關(guān)閉高污染、高排放的小微礦業(yè)企業(yè)；強(qiáng)調(diào)資源規(guī)模化開發(fā)和集約化發(fā)展，提升生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新；重點(diǎn)加強(qiáng)甘肅祁連山和閩粵湘贛地區(qū)有色金屬型城市在SO2排放、云貴川地區(qū)在工業(yè)廢水和SO2排放、山西煤炭型城市在煙粉塵排放的生態(tài)環(huán)境治理。

5 結(jié)論與討論

本文采用Malmquist-Luenberger模型，分析了2000—2015年中國(guó)礦業(yè)城市工業(yè)用地效率的時(shí)空演化特征，并探討其影響因素及優(yōu)化路徑，研究表明：

圖1 2015年礦業(yè)城市土地利用效率的投入產(chǎn)出冗余度Fig.1 Redundancy of mining cities land use ef fi ciency in 2015

（1）2000—2015年中國(guó)礦業(yè)城市工業(yè)用地效率處于中等效率水平，且呈現(xiàn)波動(dòng)下滑態(tài)勢(shì)。高效率礦業(yè)城市集中在蘇魯浙皖、蒙陜地區(qū)，低效率礦業(yè)城市集中在山西、甘肅西部、云貴及東北地區(qū)。類型上，東西部高等級(jí)城市尤其油氣型、非金屬型城市用地效率相對(duì)較高。

（2）礦業(yè)城市全要素生產(chǎn)率受到效率改進(jìn)和技術(shù)進(jìn)步兩方面影響。其中，油氣型城市全要素生產(chǎn)率最高，在效率改進(jìn)和技術(shù)進(jìn)步同具優(yōu)勢(shì)；煤炭型偏重技術(shù)進(jìn)步；非金屬型、黑色金屬型和綜合型偏重管理效率改進(jìn)，有色金屬型生產(chǎn)率最低。

（3）要素投入無效、期望產(chǎn)出不足、環(huán)境指標(biāo)過量是造成用地效率不高的重要原因。不同類型礦業(yè)城市應(yīng)采取差異化的效率改善路徑。應(yīng)積極改造提升傳統(tǒng)型礦業(yè)產(chǎn)業(yè)，扶持培育接續(xù)替代產(chǎn)業(yè)，降低東中部人員投入，加強(qiáng)西部城市資產(chǎn)投入；重點(diǎn)實(shí)現(xiàn)黑色金屬型、煤炭型產(chǎn)業(yè)的去產(chǎn)能，增利稅；重點(diǎn)加強(qiáng)甘肅祁連山、閩粵湘贛、云貴川地區(qū)的生態(tài)環(huán)境治理。

需要指出的是，礦業(yè)城市類型多樣，且經(jīng)歷“成長(zhǎng)—成熟—衰退—再生”的演化過程，用有限的指標(biāo)、相同的理想前沿面來衡量所有礦業(yè)城市的土地投入產(chǎn)出有效性具有一定局限性，有待今后從指標(biāo)構(gòu)建、土地利用類型等方面進(jìn)行優(yōu)化完善。