城市土地绿色利用效率测度及其空间分异特征
——基于284个地级以上城市的实证研究
梁流涛1,2，雍雅君2，袁晨光2
（1.河南大学黄河中下游数字地理技术教育部重点实验室，河南 开封 475004；2.河南大学环境与规划学院，河南 开封 475004 ）
摘要： 研究目的：探寻城市土地利用效率的内涵，揭示城市土地利用效率值的空间分异特征。研究方法：SBM模型、泰尔指数、探索性空间数据分析方法。研究结果：2016年全国城市土地绿色利用效率整体偏低，优化提升空间较大；城市土地绿色利用效率值表现出明显的空间分异特征：由东部沿海地区向西北内陆地区递减，其差异主要由省内差异引起；城市土地绿色利用存在显著的空间正相关，空间集聚状态可以分为4种：高值集聚区（东部沿海地区）、高值异质区域（晋蒙、京津冀和东北地区）、低值异质区域（湘鄂以及两广地区）、低值集聚区（陕甘云川贵和中部地区）。研究结论：应将绿色发展理念贯彻到土地利用当中，实现城市土地利用的“经济—生态—社会”的耦合，并因地制宜的采取差别化的管理措施，促进不同区域的城市协同发展。
关键词： 土地利用；城市土地；土地利用效率；绿色发展；空间分异
1 引言
现阶段中国正在大力推进转变经济发展模式的新战略，国家提出了“创新、协调、绿色、开放、共享”5大发展理念。其中“绿色”主要强调“绿色发展”的重要性。绿色发展的目标是在打造“两型”社会（“资源节约”与“环境友好”）的基础上，实现经济、社会和生态环境的协调发展[1]。土地作为人类进行生产生活和社会经济活动的重要物质载体，在土地利用过程中要将人与自然和谐共处、永续发展的绿色发展理念贯穿其中，实现土地利用的经济效益、社会效益和生态效益的统一，可以将此过程界定为土地绿色利用。
2018年中国城市化水平达到了59.98%，城市发展取得了长足进步，但此过程中也产生了较为严重的问题：一是城市空间的过度扩张导致大量的农用地转化为非农建设用地，同时城市内部的土地利用效率低下[2]，不仅对耕地保护和国家粮食安全造成了威胁，对城市经济增长的约束也逐步显现[3]；二是产生了越来越重的环境污染问题，已经危及经济社会的可持续发展[4]。在这样的背景下，实现城市发展、土地利用与环境保护三者和谐发展的关键是遵循绿色发展的理念，推行城市土地绿色利用。城市土地绿色利用既是土地利用过程（将绿色发展理念引入到土地利用过程之中），也是土地利用目标（最大幅度增加土地经济产出和社会福祉，同时最大可能的降低环境污染）。合理测度城市土地绿色利用效率对于城市土地绿色利用的实现和相关政策的制定具有重要的理论和现实意义。
多年来，集团公司成品油销售业务因不同时期战略的变化错失了低成本发展机遇，加之新建加油站成本大幅提高、大面积租赁站退租等因素，加油站基本维持在两万座左右，并且相当比例加油站位置偏远、纯枪量小、效益低下。零售能力仅8000万吨左右，每年有2000 万吨成品油需在国内市场批发销售，形成巨额亏损。随着国内加油站价格战硝烟四起，目前的零售业务盈利能力也直线下滑。
国外学者对城市土地利用效率的研究历史较长，研究重点已经由早期的理论探究转向实证研究。如DAVID等对土地利用效率评价方法进行了创新[5]；HALLEUX等在实证的基础上探讨了欧洲三国（荷兰、波兰和比利时）城市土地利用效率的影响因素[6]；VERGURG等从生态环境和社会环境的变化研究城市土地利用效率的影响[7]；X LI等从社会、经济角度对城市土地利用效率进行评价[8]；ELENA等通过计量经济模型探寻环境、政策与城市土地利用效率之间的关系[9]。国内学者也就城市土地利用效率问题展开了大量的实证研究，测度方法主要包括两类：一是利用数据包络分析（DEA）方法，在产出指标中只考虑了城市土地利用“正常”产出（比如实物产出或经济产出），对城市土地利用经济效率进行测度和分析[10-13]。二是利用方向距离函数方法，在产出指标中既考虑了城市土地利用“正常”产出，也包含了“非合意”产出（比如环境污染），测度城市土地利用环境效率[14-16]。可见，国内外学者在城市土地效率测度方法创新、城市土地利用效率的影响因素、土地资源优化配置等方面取得了丰富的研究成果。但伴随着经济社会发展理念的转变，城市土地利用效率的内涵也逐步扩展。在绿色发展理念下，土地利用效率应遵循经济效益、社会效益和生态效应协调统一的基本原则，将“社会维度”的内容纳入其测度框架内，目前鲜有文献在此方面展开研究。基于此，本文拟在考虑经济产出指标、“非合意”产出指标（环境污染）的基础上，将社会维度产出指标纳入土地利用效率测度框架，利用2016年全国地级以上城市数据测度城市土地绿色利用效率。
2 城市土地绿色利用效率的概念与内涵
绿色发展是中国发展的必然选择和突破发展瓶颈的重要路径, 也日益成为引领新时代中国经济社会发展全局的一面旗帜。按照十九大报告的阐释，绿色发展的本质是在产出不降低的前提下减少资源投入和污染排放，同时增加公共物品的有效供给，加强环境治理和保护，极力满足居民对环境品质和生活质量的需求，增加城市居民的福祉水平，实现经济、社会、生态环境全面协调可持续发展[17]。绿色发展的理念得到了广泛应用，有学者依据绿色发展理念提出了水资源绿色效率[18]，并测度长江经济带水资源绿色效率[19]。本文拟借鉴这个思路，将绿色发展理念应用到土地利用效率测度领域。
钻头附加高频扭转冲击后钻进的岩石模型里同时存在拉应力和压应力，其作用影响部位交替产生，而正常钻进是以压应力为主要作用力。岩石强度相对于抗拉更擅长于抗压，拉压应力钻进的扭转冲击状态会很大程度上加快钻头钻进速度。
一般定植20～30 d后待植株扎根土壤，4～6对叶展开后，摘去上位1对叶，留2～3对叶，促使侧茎萌发，提高产量。
结合绿色发展理念，本文将“城市土地绿色利用效率”的概念界定为：在一定生产技术条件下土地利用系统的投入要素（土地及其他要素）和土地利用产出（包括经济、社会和生态环境三个维度）的比值。可见，城市土地绿色利用效率强调“经济—社会—生态环境”三大子系统的耦合，其内涵应包括三层次：（1）经济内涵，即在既定的生产技术条件和要素投入水平下，在城市土地利用中尽可能多的获得经济收益；（2）社会内涵，以最大程度满足城市居民对提高生活质量（包括物质和精神产品消费以及公共产品供给等方面）的需求为目标，同时全面提高城市居民的福祉水平；（3）生态环境内涵，即要求城市土地利用要注重生态环境保护和建设，并最大程度减少土地利用中的“非合意”产出（环境污染和生态破坏），不断满足城市居民对环境质量和生态产品的需求。
3.1.1 城市土地绿色利用效率测度方法：SBM模型
3 研究方法与数据处理
3.1 研究方法
城市土地绿色利用效率与另外两个概念（城市土地利用经济效率和城市土地利用环境效率）是有区别的，主要体现在城市土地利用目标方面。在既定的生产技术条件和投入要素水平下，城市土地利用经济效率主要偏重经济方面的产出，并将收益最大化作为土地利用目标；城市土地利用环境效率既考虑“合意”产出（比如经济收益），又考虑“非合意”产出（比如环境污染和生态破坏），其目标是实现经济收益的最大化和环境污染的最小化。城市土地绿色利用效率则是以经济收益和社会维度产出为“合意”产出，以环境污染为“非合意”产出，其目标是实现经济收益和社会维度产出（如社会服务）的最大化以及环境污染的最小化。同时三者之间也存在一定的关联性。城市土地利用环境效率是在继承城市土地利用经济效率精髓的基础上加入了“环境因素”的约束，这是在生态环境方面进步与发展的结果；城市土地利用绿色效率是在继承城市土地利用环境效率精髓的基础上加入了“社会产出因素”，这是在社会发展方面进步的结果。三者的关系主要体现在研究内容上的不断扩充和丰富，从经济领域逐步扩充到生态环境领域再到社会发展领域。总之，三者之间是继承与发展的关系，是城市居民对生活质量和环境质量的需求不断得到满足的体现。
为了解决DEA模型无法进行包含“非合意”产出的经济效率测度问题，有学者提出了方向性距离函数[20]，并得到了广泛应用[21-22]。但该方法也存在一定的缺陷，生产系统中如果存在投入产出松弛变量，就会出现效率值偏高的情况。为弥补这方面的不足，TONE提出了SBM模型[23]，该模型可以将松弛变量放入目标函数，能够避免除松弛变量和角度选择造成的误差。因此，本文拟采用SBM方法测度城市土地绿色利用效率。
将每个地级以上城市的土地利用系统视为一个生产决策单元（DMU），假设包含N 个DMU（n = 1，2，…，N ），每个DMU包括m 种投入（x ∈RM ）、s 1种期望产出（yg ∈RS1 ）和s 2种非期望产出（yb ∈RS2 ），则城市土地绿色利用效率（ρ ）可表达为：
式（1）中：s -代表投入的冗余，sb 表示“非合意”产出的冗余，而s g表示“合意”产出的不足；r 表示第r 个生产决策单元（DMU），r 0表示待求的生产决策单元（DMU），λ 是权重向量。
式（2）中：n 表示样本总数（本文取值284）；ti 表示地市i 的城市土地绿色利用效率；μ 为全部样本的平均值；TW 、TB 分别表示城市土地绿色利用效率的区内差异和区间差异部分，两个指标与TI 的比值则分别表示区内、区间差异对总体差异的贡献度。
泰尔指数可以用于测度特定地理现象的差异[24]。假设所有城市的土地绿色利用效率值组成集合，将之分成组，每组相应的城市土地绿色利用效率向量为tk ，均值为μk ，城市个数为nk ，占总样本的比重为vk=nk/n ，令tk 表示μk 代替tk 中每一分量得到的城市土地绿色利用效率向量，则泰尔指数计算公式为：
3.1.2 泰尔指数
3.1.3 探索性空间数据分析
（1）Global Moran's I指数。用来反映空间邻近单元属性值的总体相似程度，基本计算公式为：
综合运用Global Moran's I和Local Moran's I两种探测性空间数据分析（ESDA）方法测算中国地级以上城市土地绿色利用效率的全局和局域空间相关指数。
式（3）中：xi 、xj 分别表示区域i 和j 的属性值；x 是各地区属性值的平均值；wij 为空间位置权重矩阵；σ 2表示属性值的方差；n 为空间单元总数。给定显著性水平时，若Moran's I显著为正，表示城市土地绿色利用效率较高（低）的区域在空间上呈集聚态势；若Moran's I显著为负，表示相邻区域城市土地绿色利用效率存在较大差异，空间格局比较分散。
（2） Local Moran's I指数。又称LISA （ Local indicators of spatial association），用来度量特定空间单元与其邻近区域城市土地绿色利用效率在空间上的差异程度及其显著性，基本形式为：
式（4）中：Zi 和Zj 分别表示空间单元属性值的标准化形式。通过局部Moran's I指数测算，可以得到Moran散点图和LSIA地区聚集图，其中，Moran散点图包括4种不同的空间差异类型（第I象限：High-High，简称HH；第II象限：Low-High，简称LH；第III象限：Low-Low，简称LL；第V象限：High-Low，简称HL）。
3.2 指标选择与数据处理
根据系统性、可比性、经济性的原则，结合本文对城市土地绿色利用效率内涵的界定，确定城市土地绿色利用效率测度的投入指标和产出指标（表1）。
表1 城市土地绿色利用效率测度的投入—产出指标
Tab.1 Input-output indicators for measuring urban land green use ef ficiency
（1）投入指标。主要考虑资本、土地、劳动力三个方面[25]，分别用城市固定资产投资额、建成区面积、市辖区的当年就业人员总数作为表征指标。
（2）“合意”产出指标。对于经济产出，选取城市市辖区的地区生产总值（万元）作为经济产出指标。对于社会维度“合意”产出，社会发展指数（SDI）可以反映出地区经济社会发展和民生改善情况，这与本文界定的社会维度产出的内涵一致，因此利用社会发展指数来表征社会维度产出是合适的[26]。在遵循社会发展规律和以人为本的基础上，参考相关研究成果[27-28]，同时考虑到数据可获性，构建社会发展指数的评价指标体系（表2），并对各个指标进行归一化处理。最后根据标准化数据和相应的权重计算社会发展综合指数，权重利用德尔菲方法予以确定。
（3）“非合意”产出。结合城市土地利用产生环境污染的特征，主要选择工业废水排放量、二氧化硫排放量和工业烟尘排放量作为“非合意”产出指标。
由于个别城市数据缺失，最终以284个地级以上城市为研究对象，选取地级以上城市占全国总数的97.6%，具有良好的代表性。本文计算所需数据主要来源于2017年《中国城市统计年鉴》、《中国城市建设统计年鉴》和《中国环境统计年鉴》。
4 结果分析
4.1 城市土地绿色利用效率整体概况
运用SBM模型分析法计算出2016年284个地级以上城市的土地绿色利用效率，其平均值为0.598。根据城市土地绿色利用效率值的分布特征，将之分为5个等级：（1）低效率（0～0.3）的城市数量有4个，占总数据的1.41%；（2）较低效率（0.3～0.5）的城市数量有84个，所占比例为29.58%；（3）中等效率（0.5～0.7）的城市数量有122个，所占比例为42.96%；（4）较高效率（0.7～0.9）的城市数量有54个，所占比例为19.01%；（5）高效率（0.9～1.0）的城市数量有20个，所占比例为7.04%。总体来说，中国大部分城市的土地绿色利用效率主要集中在中等效率区间，所占的比例接近45%；城市土地绿色利用效率较低效率的城市数量也较多，所占的比重接近30%；较高效率和高效率的城市数量较少，所占比重仅为四分之一。由此可知，中国城市土地绿色利用效率处于高效率等级的城市数量较少，超过75%的城市处在中等和低效率的水平，提升空间很大。
表2 社会维度的指标体系
Tab.2 Index system of social dimension
表3 各省城市土地绿色利用效率差异
Tab.3 Inter provincial differences of urban land green use ef ficiency
4.2 城市土地绿色利用效率的差异分析
4.2.1 省内与省际城市土地绿色利用效率差异分析
2.严格要求。对学生而言，许多良好的行为习惯的养成需要一个由被动到主动的转化过程，而在这个转化过程中，严格要求是完全必要的。在作业方面我努力从以下两方面来体现这种充满爱意的严格要求：
通过汇总的方式计算出2016年各省（市）城市土地绿色利用效率平均值，按照上文的分类标准可以将各个省份的城市土地绿色利用效率划分为4个等级：（1）较低效率省份（0.3～0.5）：海南、河南、湖北、吉林、西藏、甘肃；（2）中等效率省份（0.5～0.7）：河北、山东、浙江、福建、辽宁、广西、山西、安徽、江西、湖南、黑龙江、四川、贵州、云南、陕西、宁夏、青海、新疆；（3）较高效率省份（0.7～0.9）：北京、天津、江苏、广东、内蒙古；④高效率省份（0.9～1.0）：上海和重庆。由此可见，中国省际城市土地绿色利用效率存在着较大的差异，大部分省份集中在中等效率等级，这也进一步反映了中国城市土地绿色利用效率偏低。
利用上文方法计算出各个省份的泰尔指数，用来揭示省内城市土地绿色利用效率差异（表3）。从泰尔指数大小来看，2016年全国各省份的城市土地绿色利用效率的内部差异较大，利用自然断点法将之分为5个等级：（1）差异大的省份（泰尔指数大于0.05）：山西省、黑龙江省、湖北省、贵州省和甘肃省；（2）差异较大的省份（泰尔指数处在0.03～0.05之间）：四川省、陕西省、福建省、广东省和云南省；（3）差异中等水平的省份（处在0.02～0.03）：河北省、吉林省、江苏省、湖南省和宁夏省；（4）差异较小的省份（处于0.01～0.02之间）：江西省、内蒙古、河南省、广西省、山东省、新疆、浙江省和安徽省；（5）差异小的省份（处在0.01以下）：辽宁省、青海省和海南省。由此可见，城市土地绿色利用效率省内差异较大的省份多分布于东北、中部和西部地区，而差异较小省份多分布在东部地区。
通过式（3）计算出中国城市土地绿色利用效率总体泰尔指数为0.077。为进一步分析引起城市土地绿色利用效率差异的原因是省内差异还是省际差异，利用式（3）对之进行分解，省内泰尔指数和省际泰尔指数分别为：0.064和0.013。省内泰尔指数均大于省际泰尔指数，这表明城市土地绿色利用效率的的差异主要是由省内差异引起的。从区内和区间泰尔指数的贡献率来看，省内差异是造成城市土地绿色利用效率差异的主要原因，平均贡献率达到了83.49%，省际差异对总体的平均贡献率仅为16.51%。
4.2.2 城市土地绿色利用效率空间分异特征
经过一系列教学实践改革活动，学校的数学建模教学活动获得很大发展，学生对数学建模课程的学习兴趣有了较大的提高，参加大学生数学建模竞赛成绩优异．相关教师积极做好教学研究改革工作，编写相关教学单元，将数学建模渗透到各门数学课程的教学中去．编写了适合民办本科院校的《微积分》[5]、《线性代数》[6]、《概率统计》[7]、《数学建模》[8]等教材，申报了5项相关省级、校级教学改革项目，教师发表相关教学科研论文20多篇[9-12]，为民办本科院校数学建模教学活动探索出一条行之有效的道路，为数学建模课程的进一步教学改革和发展奠定了良好的基础．
通过Geoda软件对全国284个地级以上城市的土地绿色利用效率数据计算Moran's I指数（图1），其数值为 0.238 6，且在1%的显著水平下通过检验。这表明城市土地绿色利用效率呈现显著的空间正相关，相邻城市之间相互影响，空间相似值呈现空间聚集的状态。其空间关联特征是：土地绿色利用效率高值城市趋于和高值城市相邻，低值城市趋于和低值城市相邻。
改革开放以来，国家教育部门针对学生的运动技能评价标准及要求多次发布重要文件，力求在政策上引领教师认真教学，学生努力学习。[1]从2007年到2016年，国家连续发布了四个政策性文件，文件中明确提到了让学生掌握一至两项运动技能，这说明了青少年技能掌握与其健康成长效益之间关系密切，同时也表明“技能掌握”目标的艰难。体育界知名学者毛振明教授曾撰文指出：学生熟练掌握一项以上体育运动技能已经是“百年困境”[2]。
从三大经济地带（东部、中部地带和西部地带）的角度分析城市土地绿色利用效率的差异。东部地区平均值为0.679，中部地区平均值为0.581，西部地区的平均值为0.564。再结合城市层面和省市层面效率值的空间分布情况，可以总结出城市土地绿色利用效率的空间分异特征：从东部沿海向西北内陆地区逐渐递减的特点。主要原因是：中国东部沿海地区经济发达，城市在“硬件”建设（基础设施、公共服务设施等）和“软件”建设（制度环境和公共服务水平等）方面具有绝对优势[29]，对投资的吸引力较大，这能够进一步促进城市更快发展；城市产业结构与布局较为合理，集聚效应较为明显，能够大幅度降低成本和节约空间；同时产业结构优化和技术进步的“减污效应”开始显现[30]。这几个方面都有利于城市土地绿色利用效率的提升。而中西部地区经济发展相对较慢，区位环境和投资环境明显不具备东部地区的优势，城市基础设施不足，技术进步水平还比较低,产业结构不合理，且不足以产生集聚效应来降低成本，这也不利于单位产值污染排放量的降低，最终导致城市土地绿色利用效率低下。
4.3 空间格局分析
4.3.1 全局空间自相关分析
统一战线是一些不同的阶级、阶层、政党、集团、民族、国家等社会政治力量在共同利益的基础上为实现共同目标而结成的联盟［2］。《中国共产党统一战线工作条例（试行）》（以下简称《条例》）规定，统一战线是指中国共产党领导的、以工农联盟为基础的，包括全体社会主义劳动者、社会主义事业建设者、拥护社会主义爱国者、拥护祖国统一和致力于中华民族伟大复兴爱国者的联盟［3］。统一战线历经多个阶段的发展，坚持处理一致性与多样性关系，在围绕中心、服务大局和凝聚人心、汇聚力量中维护党和国家安全。
图1 Moran散点图
Fig.1 Moran scatter
4.3.2 局部空间自相关分析
本文所指的新生代农民主要是指出生于20世纪80年代与90年代，年龄在16岁以上，在异地以非农就业为主的农业户籍人口。
基于式（3）的计算方法，得出中国地级以上城市土地绿色利用效率的局域Moran's I值，可以分为4种类型。
3)课程内容定位为“4G移动通信设备开通+4G网络优化”，具体选取目前运营商广泛采用的DBS3900基站设备作为设备开通实操，鼎立公司研发的商用网络优化软件为组织教学内容的载体。且始终与行业企业发展同步，持续更新并调整教学任务。
（1）高值集聚区（H-H关联型）。主要分布在东部沿海地区，在广东、浙江、江苏、福建等省份分布较多。该类地区城市和其周边区域的城市的土地绿色利用效率都较高。在较高的经济发展水平、强劲的社会综合发展能力、完善的环境管理制度和规范的土地管理政策等多种因素的共同作用下[31]，该区域的城市土地绿色利用效率处于较高水平，且对周边城市具有较强的正向带动作用，空间溢出效应显著。
（2）高值异质区域（H-L关联型）。在空间上集中分布在晋蒙、京津冀和东北地区。该区域城市土地绿色利用效率远高于其周边区域的土地绿色利用效率。这些城市具有明显的资源禀赋优势，带动了经济的快速增长，社会发展水平也随之提高，在城市土地利用中形成了经济产出、社会维度产出与投入相匹配的局面，这导致城市土地绿色利用效率较高，但这类城市对周边城市的带动和辐射作用不强。
3.1 个体化系统管理模式降低了新生儿出生缺陷率 本研究在孕前及孕早期开展了健康生活方式的教育[5-6]，生殖遗传咨询门诊，建立了新生儿缺陷的三级预防体系[7]。结果显示，观察组新生儿出生缺陷(4.95‰)明显低于对照组(12.53‰)，说明在孕前开展个体化的优生优育知识健康教育工作的必要性，观察组建立孕前—围产期档案、计划妊娠管理，从年龄、营养、遗传和环境因素进行孕前风险评估，做好优生优育的科普教育，减少遗传性畸形的出生。孕早期及时补充叶酸及少量维生素，开展实验室筛查、羊水检测等物理诊断，充分做好三级预防体系，将孕期保健时间节点前移，为孕产妇提供一体化的延伸服务措施。
（3）低值异质区域（L-H关联型）。在空间上主要分布在湘鄂和两广地区的部分城市。该区域土地绿色利用效率远低于其周边城市的土地绿色利用效率。该区域虽然分布在城市土地绿色利用效率较高的扩散效应区周围，但自身接受扩散效应区的能力有限，导致土地利用的经济—生态—社会的耦合效应并不强，城市土地绿色利用效率水平还有较大的提升空间。
（4）低值集聚区（L-L关联型）。主要集中分布在陕甘地区、云川贵地区、中部地区的部分城市。该类区域的城市土地绿色利用效率和其周边区域的土地绿色利用效率都较低。该类地区的城市借助西部大开发和中部崛起战略的政策优势，再加上相对宽松的环境管制政策，一些重化工业及高耗能、高污染制造业从东部沿海地区向这些中西部城市大量转移，虽然经济发展水平和社会发展能力得到了一定的提升，但环境污染和生态破坏问题日益凸显[32]，导致城市土地绿色利用效率较低。
于是我就把它抓在手里，有的孩子让我把鸟儿给他玩，有的孩子说把它拿回家喂猫……我摇摇头，对孩子们说，你们看，它在我手里颤抖着，它已经害怕你们的想法啦，这只鸟儿和你们小的时候一样，面临困境时你们也会害怕的。我继续教育孩子们，要保护益鸟，鸟儿是我们的朋友，如果谁伤害了它，公安局是要抓你们的，让我把它拿回家，为它接骨疗伤吧，再给它吃点药。孩子们都知道我是医生，都不声不响地离开了。
5 结论与讨论
本文在对城市土地利用效率的内涵界定的基础上，综合考虑经济产出、社会维度产出和“非合意”产出，利用284个地级以上城市截面数据和SBM模型方法对城市土地绿色利用效率进行测度，并探讨其空间分异特征，主要结论如下。
（1）2016年全国城市土地绿色利用效率的平均值是0.598，超过75%的城市处于中低水平，优化提升空间很大。提升城市土地绿色利用效率的关键是城市的发展应由注重经济导向转变为以人为本的价值导向，树立底线思维，严守土地、人口、环境三条底线，实现内涵发展和弹性适应，并注重人口控制、科教发展，加强高素质人力资本储备，重视社会服务水平的提升。
（2）城市的土地绿色利用效率值表现出明显的空间分异特征：由东部沿海地区向西北内陆地区递减，总体来说东部高于中部，中部高于西部。因此，不同区域应因地制宜的采取差别化的管理措施，东部沿海地区应加快新兴科技产业和第三产业的发展，加快技术先进、附加值高、资源利用效率高的现代工业体系建设，大力发展清洁生产；发展多样化的创新空间和高效可达、网络化的公共空间，营造激发创新活力的制度环境和宜居的生活环境。中部和西部地区应充分发挥后发优势，加强城市基础设施建设和公共服务设施建设以满足城市居民的需求，提高城市居民的幸福感；积极地引进先进的生产技术和高端人才，促进产业优化升级，增加城市的产业集群效应；注重城市生态建设和环境污染治理，建立“产前—产中—产后”的生产全过程环境污染防控体系。
（3）城市土地绿色利用呈现空间正相关，效率高值的地市趋于和效率高值的地市相邻，效率低值的地市趋于和效率低值的地市相邻。其空间集聚状态可以分为4种：高值集聚区（H-H关联型）主要分布在东部沿海地区；高值异质区域（H-L关联型）零星分布在晋蒙、京津冀和东北地区；低值异质区域（L-H关联型）主要集中分布在湘鄂地区以及两广地区的部分城市；低值集聚区（L-L关联型）主要集中分布在陕甘、云川贵和中部地区的部分城市。该结论为城市之间协同发展提供理论依据。
（4）本文将绿色发展的理念引入到土地利用系统，扩展和丰富了土地利用效率的内涵，对后续深入开展土地利用效率研究具有一定的借鉴意义。在进行城市土地绿色利用效率测度时，受获取数据的限制，社会发展指数仅考虑了5个指标，虽然也能够在一定的程度上反映出社会发展状况，但后续的研究尚需进一步扩展和深化评价指标，可以从经济发展与效益、社会发展、生活质量、基础设施及环保和社会秩序等方面进行考虑。另外，本文只测度2016年的中国地级以上城市土地绿色利用效率，在此基础上分析了其空间分异特征，后续的研究还需要选取长时间序列分析城市土地绿色利用效率的空间格局演化规律及驱动因素。
在存贷利差被压缩的情况下为了稳定甚至增加利润，考虑从中间业务和表外业务入手，主动改善收入结构，增加非利息收入比重，如积极进行代收代付、代客理财、基金托管、咨询顾问。利率市场化提高了对商业银行的要求，如何开发中间业务和表外业务，协调利息收入和非利息收入的关系成为商业银行面对的新难题。客户对商业银行的要求也趋于严格，传统的经营模式已经无法满足客户日新月异的需求，不仅要应对不同客户提出的各式各样的要求，还要促进综合业务成长，逐渐向综合化经营转变。
参考文献（References）：
［1］ 胡鞍钢，周绍杰. 绿色发展：功能界定、机制分析与发展战略［J］ .中国人口·资源与环境，2014，2（41）：14-20.
［2］ 吴得文，毛汉英，张小雷，等. 中国城市土地利用效率评价［J］ .地理学报，2011，6（68）：1111-1121.
［3］ 王良健，李辉，石川. 中国城市土地利用效率及其溢出效应与影响因素［J］ .地理学报，2015，7（011）：1788-1799.
［4］ 陈丹玲，卢新海，匡兵.长江中游城市群城市土地利用效率的动态演进及空间收敛［J］.中国人口·资源与环境，2018，2（812）：106-114.
［5］ DAVID M, ELIGIUS MT, MARTIN K, et al. A framework to study nearly optimal solutions of linear programming models developed for agricultural land use exploration［J］ .Ecological Modeling, 2000,13（11）： 65-77.
［6］ HALLEUX J M , MARCINCZAK S , KRABBEN E V D .The adaptive efficiency of land use planning measured by the control of urban sprawl. The cases of the Netherlands,Belgium and Poland［J］ . Land Use Policy, 2012, 29（4）：887-898.
［7］ VERBURG P H, BERKEL D B V , DOORN A M V , et al.Trajectories of land use change in Europe： a model-base exploration of coral futures［J］ . Landscape Ecology, 2010, 25（2）： 217-232.
［8］ LI X, ZHANG Q. AHP-based resources and environment efficiency evaluation index system construction about the west side of Taiwan Straits［J］ . Annals of Operations Research, 2015, 22（81）： 97-111.
［9］ IRWIN E. New directions for urban economic models of land use change：incorporating spatial dynamics and heterogeneity［J］ . Journal of Regional Science, 2010, 5（01）： 65-91.
［10］ 李佳佳，罗能生.城镇化进程对城市土地利用效率影响的双门槛效应分析［J］ .经济地理，2015，35（7）：156 -162.
［11］ 张立新，朱道林， 杜挺，等.基于DEA模型的城市建设用地利用效率时空格局演变及驱动因素［J］ .资源科学，2017，3（93）：418-429.
［12］ 梁流涛，赵庆良，陈聪. 中国城市土地利用效率空间分异特征及优化路径分析［J］ .中国土地科学，2013， 2（77）：48 -54.
［13］ 王建林，赵佳佳，宋马林. 基于内生方向距离函数的中国城市土地利用效率分析［J］ .地理研究，2017， 3（67）：1386-1398.
［14］ 岳立，李文波.环境约束下的中国典型城市土地利用效率——基于DDF-Global Malmquist-Luenberger指数方法的分析［J］ .资源科学，2017，3（94）：597-607.
［15］ 杨清可，段学军，叶磊，等. 基于SBM-Undesirable模型的城市土地利用效率评价——以长三角地区16城市为例［J］ .资源科学， 2014，3（64）：712-721.
［16］ 李菁，胡碧霞，匡兵，等. 中国城市土地利用效率测度及其动态演进特征［J］ .经济地理，2017，3（78）：162-167.
［17］ 马建堂. 2012年中国绿色发展指数报告［M］ .北京：北京师范大学出版社，2012：2-4.
［18］ 孙才志，姜坤，赵良仕.中国水资源绿色效率测度及空间格局研究［J］ .自然资源学报，2017，32（12）：1999 -2011.
［19］ 杨高升，谢秋皓.长江经济带绿色水资源效率时空分异研究——基于SE-SBM与ML指数法［J］ .长江流域资源与环境，2019，2（82）：349-358.
［20］ CHUNG Y H, FRE 
R, GROSSKOPF S. Productivity and undesirable outputs： a directional distance function approach［J］ . Journal of Environmental Management, 1995, 51（3）：229-240.
［21］ FARE
R, GROSSKOPF S, NOH D W, et al. Characteristics of a polluting technology： theory and practice［J］ . Journal of Econometrics, 2005, 126（2）： 469-492.
［22］ FUKUYAMA H, WEBER W L. A directional slacks-based measure of technical inefficiency［J］ . Socio-Economic Planning Sciences, 2009, 43（4）： 274-287.
［23］ TONE K. A slacks-based measure of efficiency in data envelopment analysis［J］ . European Journal of Operational Research, 2001, 130（3）： 498-509.
［24］ 李国平，王春杨. 我国省域创新产出的空间特征和时空演化——基于探索性空间数据分析的实证［J］ .地理研究，2012，31（1）：95-106.
［25］ 聂雷，郭忠兴，彭冲. 基于SBM-Undesirable和Metafrontier模型的城市建设用地利用效率研究［J］ . 资源科学， 2017，39（5）：836-845.
［26］ 孙才志，马奇飞，赵良仕.中国东、中、西三大地区水资源绿色效率时空演变特征与收敛性分析［J］ . 地理科学进展，2018，37（7）：901-911.
［27］ 朱庆芳. 衡量城市经济社会发展的新指标体系［J］ .中国经贸导刊，2001(13)：10.
［28］ 沈建国，沈佳坤，杨赐. 社会发展指数评价指标体系的构建研究［J］ .前沿，2015，（5）：126-130.
［29］ 尹向来，黄彩虹.基础设施与城市化水平耦合协调关系演变——基于285个地级市的实证研究［J］ . 世界地理研究， 2018， 27（6）：77-87.
［30］ 梁流涛.经济增长与环境质量关系研究——以江苏省为例［J］ .南京农业大学学报（社科版）， 2008，8（1）：20-25.
［31］ 芦惠， 欧向军， 李想，等. 中国区域经济差异与极化的时空分析［J］ . 经济地理， 2013， 33（6）：15-21.
［32］ 姜磊， 周海峰， 柏玲， 等.中国城市空气质量指数（AQI）的动态变化特征［J］ . 经济地理， 2018，38（9）：87-95.
Measurement of Urban Land Green Use Ef ficiency and Its Spatial Differentiation Characteristics: An Empirical Study based on 284 Cities
LIANG Liutao1,2, YONG Yajun2, YUAN Chenguang2
（1. Key Laboratory of Geospatial Technology for Middle and Lower Yellow River Regions, Ministry of Education, Henan University, Kaifeng 475004, China；2. College of Environment and Planning, Henan University, Kaifeng 475004, China）
Abstract: The purpose of the paper is to explore the connotation of urban land use efficiency, and to reveal spatial differentiation of urban land use efficiency values. The research methods include SBM model, Theil index and exploratory spatial data analysis . The research results show that the concept and connotation of urban land green use efficiency are defined from the perspective of “economic-ecological-social” coupling, and the green utilization efficiency of urban land in 284 cities are measured. More specifically, the average value of urban land green use efficiency in 2016 is 0.598.More than 70% of cities are at medium and low efficiency levels, with greater room for improvement.The overall Theil index of urban land green use efficiency is 0.077. The difference in urban land green use efficiency is mainly caused by the difference in the province. The average contribution rate of provincial differences to urban land green use efficiency is 83.49%. The value of urban land green use efficiency shows obvious spatial differentiation characteristics, that is,declining from the eastern coastal region to the northwest inland region, mainly caused inner provincial differences. There is a significant spatial positive correlation of urban land green utilization, which demonstrates that the green utilization of urban land has produced a clear spatial agglomeration, the mutual influence between cities is strong, and there is a huge difference in the spatial agglomeration state among different provinces. In conclusion, the idea of green development should be integrated into land use to realize the coordination among economy, society and ecology in urban land use； and differentiated management measures should be taken in accordance with the context-specific conditions to facilitate the coordinated development of cities in different regions.
Key words: land use； urban land； land use efficiency； green development； spatial differentiation
中图分类号： F301.24
文献标志码： A
文章编号： 1001-8158（2019）06-0080-08
doi： 10.11994/zgtdkx.20190613.141215
收稿日期： 2019-01-08；
修稿日期： 2019-06-14
基金项目： 国家自然科学基金项目（41771565）；河南省高校科技创新人才（人文社科类）支持计划（2019-cx-014）。
第一作者： 梁流涛（1981-），男，河南开封人，博士，副教授。主要研究方向为资源经济与环境管理。E-mail： liangliutao@126.com
（本文责编：仲济香）
标签：土地利用论文; 城市土地论文; 土地利用效率论文; 绿色发展论文; 空间分异论文; 河南大学黄河中下游数字地理技术教育部重点实验室论文; 河南大学环境与规划学院论文;