農(nóng)地非農(nóng)化配置效率及影響因素研究*
——基于湖北省的調(diào)查分析

張 雄，趙梓羽

(中南民族大學(xué) 公共管理學(xué)院，湖北 武漢 430074)

農(nóng)用地作為重要的農(nóng)業(yè)資源，隨著中國城鎮(zhèn)化的快速發(fā)展，越來越凸顯其稀缺性。《2017中國土地礦產(chǎn)海洋資源統(tǒng)計公報》顯示：2017年末全國因建設(shè)占用、災(zāi)毀、生態(tài)退耕、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整等減少耕地面積32.04萬公頃，年內(nèi)凈減少耕地面積6.09萬公頃[1]。早在2014年原國土資源部就頒布實施了《節(jié)約集約利用土地規(guī)定》(國土資源部令第61號)，下發(fā)了《關(guān)于推進土地節(jié)約集約利用的指導(dǎo)意見》(國土資發(fā)[2014]119號)。由此可見，在土地資源的稀缺性“魔咒”未能有效破除條件下，提升土地資源利用效率勢必成為我國當(dāng)前社會經(jīng)濟發(fā)展過程中的重要一環(huán)。隨著武漢城市圈“兩型”社會建設(shè)，湖北省城鎮(zhèn)化進程快速推進，湖北省各個城市的高速城鎮(zhèn)化發(fā)展誘發(fā)農(nóng)地非農(nóng)化的快速增長。農(nóng)地非農(nóng)化過程為湖北省的城鎮(zhèn)化建設(shè)提供了必要的土地資源要素投入支撐，但也造成農(nóng)用地資源的大量流失與過度浪費，土地資源在農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)部門之間的配置矛盾顯得尤為突出。隨著武漢城市圈“兩型”社會建設(shè)的全面鋪開，如何提高湖北省城鎮(zhèn)化建設(shè)過程中農(nóng)地非農(nóng)化配置效率已迫在眉睫。目前國內(nèi)有關(guān)農(nóng)地非農(nóng)化效率的研究文獻(xiàn)還比較少[2-3]。陳江龍基于C-D生產(chǎn)函數(shù)理論測算了農(nóng)地非農(nóng)化對區(qū)域經(jīng)濟增長貢獻(xiàn)的差異，進一步分析了土地資源空間配置效率及與區(qū)域土地資源可持續(xù)利用的關(guān)系[4]。諸培新基于“帕累托”效率補償原則，提出農(nóng)地非農(nóng)化后產(chǎn)生的社會經(jīng)濟收益能夠彌補由農(nóng)地非農(nóng)化引致的全部福利受損者的經(jīng)濟損失，即可認(rèn)為實現(xiàn)了土地資源配置效率[5]。譚榮通過梳理經(jīng)濟學(xué)范疇對效率界定，構(gòu)建了包含“資源配置”“治理結(jié)構(gòu)”和“制度環(huán)境”三層次的效率分析框架，從經(jīng)濟學(xué)范疇探討了農(nóng)地非農(nóng)化效率概念的理論邏輯[6]。也有學(xué)者借助數(shù)學(xué)方法、統(tǒng)計學(xué)工具研究農(nóng)地非農(nóng)化效率問題，如趙雲(yún)泰等基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(DEA)和Malmquist TFP指數(shù)模型法研究省域農(nóng)地非農(nóng)化效率及其時間序列上變化趨勢[7]；黃珂等運用三階段DEA模型和Tobit模型分析中國城市群的農(nóng)地城市流轉(zhuǎn)效率及效率影響因素[8]；張友祥等基于生產(chǎn)前沿面理論構(gòu)建超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)模型(SFA)分析了農(nóng)地非農(nóng)化過程中土地資源投入對區(qū)域經(jīng)濟增長的貢獻(xiàn)程度[9]。本文在參考已有研究的基礎(chǔ)上，收集湖北省各個城市2013年到2017年五年的面板數(shù)據(jù)，運用三階段DEA模型剔除環(huán)境因素和隨機誤差影響，基于C-D生產(chǎn)函數(shù)理論分析湖北省各個城市農(nóng)地非農(nóng)化配置效率及效率影響因素。

一、湖北省各城市農(nóng)地非農(nóng)化配置效率測算方法

湖北省介于北緯29°05′至33°20′，東經(jīng)108°21′至116°07′，國土總面積18.59萬平方公里，占全國總面積的1.94%。湖北省作為中部地區(qū)重要省份，下設(shè)12個省轄市、1個自治州和3個省直管縣級市。近年來，隨著國家《促進中部地區(qū)崛起規(guī)劃》的加快實施，湖北省各地區(qū)步入了城鎮(zhèn)化發(fā)展的快車道，根據(jù)《湖北統(tǒng)計年鑒》統(tǒng)計數(shù)據(jù)計算得出，城鎮(zhèn)化率由2013年的54.51%增長為2017年的59.3%，年均增長0.96%；同時，快速的城鎮(zhèn)化發(fā)展導(dǎo)致區(qū)域農(nóng)地非農(nóng)化規(guī)模總體上呈逐年增長的趨勢。本文選取湖北省12個省轄市、1個自治州、3個省直管縣級市共16個區(qū)域作為研究對象。

目前，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(DEA)和隨機前沿分析方法(SFA)被學(xué)者們廣泛運用于效率相關(guān)問題的研究[11-13]，但兩種方法在實際運用過程中都存在一定的缺陷。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(DEA)作為非參數(shù)方法，忽略了環(huán)境變量和隨機變量對計算結(jié)果的影響；而隨機前沿分析方法(SFA)作為參數(shù)方法，也依賴于生產(chǎn)函數(shù)模型選取的科學(xué)性及參數(shù)估計的有效性。因此，F(xiàn)ried等結(jié)合兩種效率測度方法的優(yōu)缺點，經(jīng)過改進提出了三階段DEA方法[14]，使效率測算結(jié)果更加能夠真實地反映決策單元的相對水平及效率的主要影響因素。本文選取三階段DEA方法來分析湖北省各個城市的農(nóng)地非農(nóng)化配置效率。

第一階段基于投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取，構(gòu)建農(nóng)地非農(nóng)化的配置效率DEA-BC2模型，測算湖北省各城市農(nóng)地非農(nóng)化配置效率的初始值。城鎮(zhèn)化發(fā)展過程中，經(jīng)過農(nóng)地非農(nóng)化過程的土地資源作為投入要素參與社會經(jīng)濟活動中，土地資源的稀缺性決定了實現(xiàn)既定社會經(jīng)濟產(chǎn)出追求土地資源的最小化投入。由于湖北省各個城市之間差異性，農(nóng)地非農(nóng)化帶來的社會經(jīng)濟產(chǎn)出具有規(guī)模報酬可變性，因此，這里選擇投入導(dǎo)向型DEA的BC2模型進行測算。設(shè)湖北省K個城市作為農(nóng)地非農(nóng)化配置效率決策單元，每個城市對應(yīng)的有m個投入要素和n個產(chǎn)出，yjk表示第k個城市的第j個產(chǎn)出，xik表示第k個城市的第i個投入要素值，λk表示投入產(chǎn)出要素的權(quán)重。初始的農(nóng)地非農(nóng)化配置效率DEA-BC2模型[15]為：

(1)

第二階段運用隨機前沿分析方法(SFA)剔除環(huán)境因素和隨機誤差的影響。前面一步測算的農(nóng)地非農(nóng)化配置效率的初始值沒有考慮環(huán)境因素和隨機誤差的影響，第二步通過構(gòu)建SFA模型分解第一步計算所得的投入要素的松弛變量。以湖北省k個城市的m項投入要素的松弛量作為應(yīng)變量，以選取的H項環(huán)境因素變量作為解釋變量，對每一項投入要素的松弛量建立SFA回歸方程模型，第m個回歸方程為：

smk=fm(zk;βm)+vmk+umk；

k=1,2,…,K

(2)

(3)

(4)

(5)

式中，em是誤差項，φ(γem)、Φ(γem)分別是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的密度函數(shù)和分布函數(shù)。

第三階段將調(diào)整后的各個城市的投入要素和原始的產(chǎn)出數(shù)據(jù)重新用DEA模型運算，測算剔除環(huán)境因素和隨機變量誤差后湖北省各個城市農(nóng)地非農(nóng)化配置效率值。

二、農(nóng)地非農(nóng)化配置效率評價指標(biāo)分類

(一)投入產(chǎn)出指標(biāo)選取

基于C-D生產(chǎn)函數(shù)理論，測算湖北省各個城市在城鎮(zhèn)化過程中的農(nóng)地非農(nóng)化配置效率。考慮到農(nóng)地非農(nóng)化后主要用于城鎮(zhèn)二三產(chǎn)業(yè)的建設(shè)用地，所以產(chǎn)出指標(biāo)選取區(qū)域第二、第三產(chǎn)業(yè)GDP來替代；資本、勞動力和土地投入要素分別選取區(qū)域社會固定資產(chǎn)投資總額、第二、第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)勞動力人數(shù)和審批建設(shè)占用農(nóng)用地面積指標(biāo)表示(由于數(shù)據(jù)無法獲取，這里忽略土地資源的非法或隱形交易數(shù)量)，詳見表1。

(二)環(huán)境變量的選擇及說明

環(huán)境變量的選取用來解釋原始模型變量之外對農(nóng)地非農(nóng)化配置效率值存在影響的主要因素，這些因素往往具有決策單元主觀不可控性。湖北省16個不同級別的城市之間城鎮(zhèn)化發(fā)展差異性較大，這里主要從間接影響城鎮(zhèn)化發(fā)展過程中農(nóng)地非農(nóng)化配置效率的區(qū)域人口變動、資源稟賦、經(jīng)濟發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級等幾個方面選取環(huán)境變量指標(biāo)。其中，區(qū)域人口變動選取區(qū)域人口年均增長額指標(biāo)來表示，隨著區(qū)域人口增長必然引致區(qū)域用地需求的增加，區(qū)域人口增長額一定程度上反映了區(qū)域用地需求的增加；區(qū)域資源稟賦選取人均建設(shè)用地和人均農(nóng)用地面積兩個指標(biāo)來表示，區(qū)域人均建設(shè)用地和人均農(nóng)用地面積直接反映了區(qū)域土地資源的稀缺程度；區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平選用區(qū)域人均GDP和城鎮(zhèn)化率來表示；區(qū)域土地資源配置狀況選用農(nóng)地非農(nóng)化的土地利用比較效益指標(biāo)來表示；區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級選用區(qū)域第二、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比來表示，區(qū)域第二、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比反映區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的特征。

(三)農(nóng)地非農(nóng)化配置效率影響因素的概述

湖北省各個城市的指標(biāo)選取都是區(qū)域年度均值。其中，指標(biāo)全社會固定資產(chǎn)投資額和城鎮(zhèn)化率直接來自2013—2017年的《湖北統(tǒng)計年鑒》；指標(biāo)人口增長額由區(qū)域后一年的人口總數(shù)減去前一年人口總數(shù)計算得到；第二第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)勞動力、第二第三產(chǎn)業(yè)GDP、人均GDP和第二第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比指標(biāo)數(shù)據(jù)均由歷年《湖北統(tǒng)計年鑒》中相應(yīng)數(shù)據(jù)計算所得；人均建設(shè)用地和人均農(nóng)用地指標(biāo)分別由歷年湖北省各個城市的土地利用變更調(diào)查數(shù)據(jù)中的建設(shè)用地和農(nóng)用地面積與區(qū)域總?cè)丝诒戎涤嬎闼?；審批建設(shè)占用農(nóng)用地面積指標(biāo)來源于湖北省國土資源廳分地區(qū)統(tǒng)計數(shù)據(jù)；土地利用比較效益是由區(qū)域農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與農(nóng)用地總面積的比值除以區(qū)域第二第三產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值與建設(shè)用地總面積的比值計算得到。各指標(biāo)的描述性統(tǒng)計見表1所示。

表1 指標(biāo)選取與指標(biāo)描述性統(tǒng)計

三、湖北省各城市農(nóng)地非農(nóng)化配置效率測算結(jié)果

(一)第一階段DEA模型測算結(jié)果分析

利用MaxDEA5.0軟件對2013年至2017年湖北省16個地區(qū)的農(nóng)地非農(nóng)化配置效率進行測算，計算結(jié)果如表2所示。在不排除環(huán)境因素和隨機誤差對區(qū)域農(nóng)地非農(nóng)化配置效率影響的條件下，從計算結(jié)果中可以看出，時間序列上湖北省總體農(nóng)地非農(nóng)化效率下降趨勢較顯著，綜合效率均值由2013年的0.940 5下降為2017年的0.596 2；2013年湖北省各個城市中有8個城市達(dá)到農(nóng)地非農(nóng)化效率DEA有效，到2017年下降為只有一個城市的農(nóng)地非農(nóng)化效率是DEA有效的。分地區(qū)來看，宜昌市和襄陽市在2013年到2016年四年間的綜合效率值是逐年上升的，到2017年綜合效率值下降非常明顯；其它14個城市五年間綜合效率值都呈逐年下降趨勢，綜合效率值下降幅度最大的是黃岡市和天門市，都超過了0.5。單從農(nóng)地非農(nóng)化的數(shù)量來看，綜合效率值年度下降幅度越大對應(yīng)的土地資源要素投入冗余率就越大，2017年恩施州的土地冗余率達(dá)到了59.2%。再者，從測算結(jié)果來看，綜合效率值的大小和城市總體規(guī)模沒有直接關(guān)系，仙桃、潛江和天門等幾個縣級市的綜合效率值變化和其他城市綜合效率值的變化沒有顯著的差異。由于本模型中沒有考慮環(huán)境因素和隨機誤差對農(nóng)地非農(nóng)化配置效率的影響，所以無法分析各個城市綜合效率值下降的原因。

(二)第二階段SFA模型結(jié)果分析

將第一階段計算得到的湖北省各個城市的投入要素冗余量作為應(yīng)變量，基于不同層面選取的七個環(huán)境變量作為自變量，用Frontier4.1軟件運算得出SFA模型的回歸結(jié)果(見表3)。

從運算結(jié)果可看出三個投入要素的SFA回歸模型都通過了顯著性檢驗，說明環(huán)境因素和隨機誤差對三個投入要素的冗余值有影響。從γ值來看，資本要素投入冗余量的85.48%是由于受環(huán)境因素影響造成，其中人均建設(shè)用地、人均農(nóng)用地、人均GDP和土地利用比較效益四個指標(biāo)在1%水平上顯著；勞動力投入要素冗余量的87.69%是由環(huán)境因素影響導(dǎo)致，其中指標(biāo)人口增長額、人均建設(shè)用地和城鎮(zhèn)化率在1%水平上顯著，指標(biāo)第二第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比在5%水平上顯著。從土地要素投入冗余量的回歸結(jié)果來看，87.3%的過度農(nóng)地非農(nóng)化的數(shù)量是由環(huán)境因素造成，其中指標(biāo)人口增長額、人均建設(shè)用地和城鎮(zhèn)化率在1%水平上顯著，人均GDP在5%水平上顯著；其中指標(biāo)人口增長額、人均GDP和城鎮(zhèn)化率與土地要素投入冗余量成反向關(guān)系，回歸系數(shù)顯示指標(biāo)人均GDP和城鎮(zhèn)化率的系數(shù)比指標(biāo)人口增長額高出一個數(shù)量級，在區(qū)域內(nèi)提升人均GDP和城市化率能夠顯著降低農(nóng)地非農(nóng)化過程的土地資源要素投入的冗余量；指標(biāo)人均建設(shè)用地與土地資源要素投入的冗余量成正向關(guān)系，回歸系數(shù)比其它指標(biāo)都大，在一定程度上減少人均建設(shè)用地面積可以有效控制農(nóng)地非農(nóng)化過程的土地資源要素投入的冗余量。

表2 第一階段DEA模型測算結(jié)果

表3 投入要素冗余量的SFA模型運算結(jié)果

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%水平上顯著。

(三)第三階段投入要素調(diào)整后的DEA計算結(jié)果

根據(jù)前面SFA模型分析結(jié)果，調(diào)整湖北省各城市的各個投入要素規(guī)模，剔除環(huán)境因素和隨機誤差對測算效率值的影響，并將調(diào)整后的各城市的投入要素值和原產(chǎn)出值輸入DEA模型進行運算，計算得到第三階段湖北省各個城市的農(nóng)地非農(nóng)化配置效率值及農(nóng)地非農(nóng)化數(shù)量的冗余量(見表4)。

表4 投入要素調(diào)整后的DEA模型測算結(jié)果

對比第一階段和第三階段DEA模型運算結(jié)果，總體來看，在剔除了環(huán)境因素和隨機誤差影響后，湖北省的農(nóng)地非農(nóng)化配置效率均值的下降趨勢明顯減緩，五年間湖北省總體效率均值下降幅度變小，由原來五年間下降幅度0.344 3變?yōu)檎{(diào)整后的0.054 8，測算的效率均值下降幅度縮減非常顯著；這說明測算的湖北省總體上農(nóng)地非農(nóng)化配置效率主要受環(huán)境因素和隨機誤差的影響，剔除環(huán)境因素和隨機誤差的影響，湖北省五年間農(nóng)地非農(nóng)化配置效率均值差異性不大。從土地要素投入的冗余量來看，相比較兩次計算結(jié)果，湖北省總體調(diào)整后的土地要素冗余率均值有所下降，尤其是2016年和2017年土地要素冗余率均值下降較為明顯，分別由19.36%下降為5.46%和40.38%下降為18.02%；說明環(huán)境因素影響是導(dǎo)致農(nóng)地非農(nóng)化過度的重要原因。

分地區(qū)來看，剔除環(huán)境因素和隨機誤差的影響之后，五年間湖北省大部分地區(qū)測算的農(nóng)地非農(nóng)化配置效率值下降趨勢變的不太顯著，如測算的鄂州市的效率值由2013年的1.0下降為2017年0.975 7，隨州市的效率值由2013年的0.985 1下降為2017年0.961 9；同時，也有部分地區(qū)效率值的下降趨勢發(fā)生逆轉(zhuǎn)，如咸寧市、孝感市、荊州市和恩施州的五年間效率值由原來下降趨勢變?yōu)樯仙厔?，測算的效率值分別由2013年的0.884 1、0.954 4、0.833 6和0.883 0上升為2017年的0.949 8、0.991 5、0.948 5和0.904 6；從地區(qū)層面也說明受環(huán)境因素不同程度的影響作用導(dǎo)致的湖北省各個城市之間農(nóng)地非農(nóng)化配置效率差異性顯著。分年度來看，環(huán)境變量對各個決策單元的效率值的影響作用不同。對比剔除環(huán)境因素和隨機誤差影響前后測算的湖北省各個城市的農(nóng)地非農(nóng)化效率值，可以發(fā)現(xiàn)大多數(shù)地區(qū)在剔除環(huán)境因素和隨機誤差影響后，測算的農(nóng)地非農(nóng)化配置效率值有明顯的提升；相對應(yīng)的也有部分地區(qū)在剔除環(huán)境因素影響后效率值出現(xiàn)明顯下降，例如2013年有咸寧市、孝感市和荊州市，2014年有咸寧市和黃石市，2015年最多有9個地區(qū)(包括鄂州市、咸寧市、黃石市、孝感市、潛江市、隨州市、荊門市、宜昌市和十堰市)，2016年的隨州市和2017年的兩個城市(黃石市和十堰市)；這說明環(huán)境因素對地區(qū)的農(nóng)地非農(nóng)化配置效率具有雙面影響作用，科學(xué)合理的改善地區(qū)農(nóng)地非農(nóng)化的環(huán)境因素能夠提升地區(qū)農(nóng)地非農(nóng)化配置效率，反之，失控的區(qū)域環(huán)境因素變化必然引致區(qū)域過度的農(nóng)地非農(nóng)化。

四、結(jié)論

本文基于2013—2017年湖北省各個城市面板數(shù)據(jù)，運用三階段DEA模型方法分析了湖北省各城市農(nóng)地非農(nóng)化的配置效率及其影響因素，得到以下研究結(jié)論：

第一，不考慮區(qū)域環(huán)境因素和隨機誤差對農(nóng)地非農(nóng)化配置效率影響，測算的湖北省各城市農(nóng)地非農(nóng)化配置效率在時間序列上和城市之間差異性顯著；從數(shù)據(jù)上看，計算的效率值越低對應(yīng)的土地投入要素的冗余率越大，這也說明湖北省各城市過度農(nóng)地非農(nóng)化導(dǎo)致農(nóng)地非農(nóng)化配置效率低下。

第二，通過引入環(huán)境變量對影響農(nóng)地非農(nóng)化配置效率的環(huán)境因素進行分析表明，環(huán)境因素對區(qū)域農(nóng)地非農(nóng)化的配置效率有顯著的影響。文中從5個方面引入模型的7個不同的變量中，分別有人口增長額、人均建設(shè)用地面積、人均GDP和城市化率4個變量，對區(qū)域農(nóng)地非農(nóng)化過程中土地資源要素投入的冗余量影響顯著，尤其是降低區(qū)域人均建設(shè)用地面積和提高區(qū)域城市化率對于區(qū)域農(nóng)地非農(nóng)化配置效率提升具有重要作用。同時，也發(fā)現(xiàn)環(huán)境變量對不同的投入要素的影響顯著性和影響程度不同；例如湖北省各城市的人均建設(shè)用地指標(biāo)與資本和勞動力投入要素是負(fù)向影響關(guān)系，但和土地要素投入是正向影響關(guān)系。

第三，剔除環(huán)境因素和隨機誤差對農(nóng)地非農(nóng)化配置效率的影響，發(fā)現(xiàn)測算的湖北省各城市的效率值在時間序列上以及城市間的差異性不是非常顯著；農(nóng)地非農(nóng)化過程中土地資源要素投入冗余率明顯變小，測算的效率值的波動幅度明顯變小。剔除環(huán)境變量影響前后對比分析，發(fā)現(xiàn)測算的大多數(shù)地區(qū)效率值有大幅提升，但也有部分地區(qū)的效率值出現(xiàn)下降；可見，有利的環(huán)境因素促進區(qū)域農(nóng)地非農(nóng)化配置效率的提升，不利的環(huán)境因素造成區(qū)域農(nóng)地非農(nóng)化配置效率下降。因此，通過合理調(diào)控區(qū)域農(nóng)地非農(nóng)化過程中的環(huán)境變量可以有效地提升區(qū)域農(nóng)地非農(nóng)化配置效率。