基于DEA模型的宁波市工业产业用地效率评价与优化

黄善林¹， 樊文静¹， 张亚琴²

(1.东北农业大学 公共管理与法学院，黑龙江 哈尔滨 150030；2.浙江财经大学 公共管理学院，浙江 杭州 310018)

摘 要： 通过DEA模型测算了宁波市工业产业各行业用地效率，并根据测算结果提出了优化各行业工业产业用地效率的路径，为提高各行业工业产业用地效率、促进工业产业高效发展提供理论和实践参考。研究结果显示：综合效率、技术效率和规模效率DEA有效的行业分别有4个、6个和4个；综合效率非DEA有效行业与占地面积、建筑面积、累计固定资产投入以及土地产出率有关，技术效率非DEA有效行业与占地面积、建筑面积投入以及土地产出率有关；对于非DEA有效的行业，其优化路径主要表现为占地面积、建筑面积和土地产出率的调整。因此，未来发展要注意不同行业用地的投入与产出差异，政府供地应注意供需匹配，创造企业与政府共同努力提高产业用地效率的有效格局。

关键词： 工业产业；土地评价；效率；DEA；宁波市

党的十九大报告对产业发展提出了新要求，即推动产业发展迈向中高端、培育世界级先进制造业集群。土地作为产业发展的基础，产业结构的调整会反映在土地结构的变化上，土地供应结构的变动也会影响产业发展的结构^[1]。宁波作为我国华东地区重要的工商业城市，其工商业发展水平位居全国前列，不同行业的用地需求和用地效率也存在很大差异，如何从整体布局上提高工业产业用地效率，从而推动工业产业的持续发展值得深入研究。

初期的工业用地利用效率研究，主要借鉴土地集约利用评价的方法来进行^[2-3]。随着土地利用效率研究的逐渐深入，基于不同研究尺度及不同研究视角工业用地利用效率研究成果不断出现，其中包括对全国不同地域^[4]、省^[5]、城市^[6]以及部分重要的经济区^[7]工业用地利用效率的研究，当然也不乏对单个省份工业用地利用效率研究^[8]，或是工业产业开发园区的研究^[9-10]，以及基于微观视角对工业企业进行样点调查来实施工业用地利用效率的评价^[11]。有研究发现工业用地结构效率要低于农业用地结构效率^[12]。而工业用地利用效率并不受时间、空间以及区位优劣等因素的影响，但与国家对工业用地的管控、投资结构有显著关联，节约集约度高、产业结构完善的地区其效率值往往高于粗放经营、产业结构散乱的地区^[13]。除此之外，工业用地利用效率还受市场改革的影响^[14]。随着工业用地市场化改革的展开，工业用地的利用效率有所提高，但这种正向影响效应并不普遍一致，且因地区经济发展水平的不同而存在显著差异。这与新型城镇化对其的影响效应^[15]相似。

纵观现有研究可以发现，当前有关工业用地效率的研究均是通过指标选取等对整个工业产业这一大类的用地效率测算，鲜有研究能够细化到工业产业各个行业的用地效率及其差异，且尚未有研究在效率测算结果的基础上提出优化路径，为提高产业用地效率与优化产业发展成效提供有效参考。因此，本文以宁波市为研究区域，通过构建工业产业用地效率DEA模型，对宁波市工业产业各行业的用地效率进行测算，并提出相应的优化路径，研究结果不仅可为提高宁波市工业产业用地效率提供参考，还可以为土地供给侧结构性改革提供理论依据。

一 数据来源与方法

(一)数据来源与描述统计

本文所用指标数据为2015年宁波市中心六区(鄞州区、海曙区、江东区、江北区、镇海区、北仑区)的工业产业用地现状数据，数据主要来源于宁波市国土局。按照国民经济行业分类，选择大类一级的工业产业中的40个主要行业，并对各行业的用地效率展开计算。

原始数据显示，占地面积和建筑面积最大的行业均为通用设备制造业，最小的行业则为零售业；累计固定资产投入最多的行业为计算机、通信和其他电子设备制造业，最少的行业为土木工程建筑业；产值最高的行业为石油加工、炼焦和核燃料加工业，最低的行业为零售业；土地产出率最高的行业为电气机械和器材制造业，最低的行业为酒、饮料和精制茶制造业。因篇幅有限，分行业的数据统计描述尚未列出，表1仅展示了数据整体的描述统计。

(2)分别有17%、42%、75%、64%的行业，综合效率非DEA有效与占地面积、建筑面积、累计固定资产投入冗余以及土地产出率不足有关；分别有33%、48%、73%的技术效率非DEA有效行业与占地面积、建筑面积投入冗余以及土地产出率不足有关。

表1 指标数据描述统计

(二)模型构建

从综合效率的运算结果来看，仅有电气机械和器材制造业、燃气生产和供应业、土木工程建筑业、零售业的综合效率值为1，且其松弛变量均为0，即在宁波市工业产业发展中这4个行业达到了相对较优水平。这是因为宁波是长三角地区重要的制造业基地，电气机械和器材制造业一直是宁波工业产业发展的优势。随着近年来南方冬季气温的不断下降，与之增加的天然气需求刺激了燃气生产和供应业效率的提高。而且近年来宁波市商贸发展也较为迅速，因此带动了零售业的发展。其他36个行业的综合效率值均为非DEA有效，且其中有大约42%的行业投入要素松弛变量大于0，即资本市场服务与机动车、电子产品和日用产品修理业非DEA有效与建筑面积投入过剩有关；17%的行业大于0，即占地面积投入过剩引致了该行业非DEA有效；有75%的行业非DEA有效受影响，即大于0，表明这些行业的非DEA有效受累计固定资产投入过剩影响，是现代化科技不断投入所造成的直接影响。由于科学技术水平有限，对于行业发展递增式的投入尚未发挥出对行业产出的正向促进作用，相反造成了投入冗余；有64%的行业非DEA有效是受影响，即大于0，表明这些行业的非DEA有效与土地产出率不足有着很大关系，此类行业要达到DEA有效得先让土地产出率保持较佳水平。

在内容主题分布上，基础考点众多，分布取舍上有偏重，历年重点考查“极限与连续性”、“矩阵及其变换”、“概率与统计”这几个主题，并强化对“导数微分积分”、“计数原理”的考查，弱化对“多项式”、“行列式”、“欧氏空间”等的考查.对大学数学专业知识与高中数学知识的联系关注不足，缺乏对知识点贯通度的考查，部分命题有模式化的趋势.

本研究表明，急诊bsICH患者，CT平扫检查后，UHG速度的计算，“黑洞征”及“混杂征”的观察，对血肿是否存在增大风险的预测均具有重要意义，进而指导患者治疗方案的选择。

CCR模型是DEA模型中最基本、最重要的一个模型，目前DEA方法中的很多模型都是在CCR模型的基础上发展而来^[17]。BCC模型在CCR模型的基础上考虑到了可变规模报酬，可评价决策单元的相对技术效率。规模效率只需要在综合效率的基础上剔除技术效率即可^[18-19]。各决策单元效率结果的评价依据及作用机理见图1。

(1)从综合效率的运算结果来看，仅有电气机械和器材制造业、燃气生产和供应业、土木工程建筑业、零售业的综合效率值为1；从技术效率的运算结果来看，仅有色金属冶炼和压延加工业、电气机械和器材制造业、燃气生产和供应业、土木工程建筑业、零售业、石油加工、炼焦和核燃料加工业等6个行业的技术效率值为1；从规模效率的运算结果来看，仅有电气机械和器材制造业、燃气生产和供应业、土木工程建筑业、零售业等4个行业的规模效率值为1。

余秋雨先生曾经给文化下了一个可谓全世界最简短的定义：“文化，是一种包含精神价值和生活方式的生态共同体。它通过积累和引导，创建集体人格。”剖析余秋雨先生的文化定义，对比“看客文化”，实在为“看客”竟然能够成为一种“文化”而悲哀。

图1 决策单元的效率评价依据及作用机理

(三)投入产出指标的选取

DEA模型的评价结果直接依赖于输入、输出指标的选取^[5]。因此，在评价宁波市工业产业各行业的用地效率时，首先需要构建相对合理可靠的投入、产出指标体系。为了充分考虑土地因素的作用，投入指标在考虑经济投入之外，主要考虑土地投入状况。此外，为实现通过用地效率测算结果为提高土地利用效率与优化工业产业发展成效提供参考的目标，产出指标不仅考虑了工业产业各行业的产值，重点关注土地产出状况。具体可见表2。

表2 宁波市工业产业用地效率评价指标体系

二 实证分析

(一)宁波市工业产业用地效率评价

从技术效率的运算结果来看，仅有色金属冶炼和压延加工业、电气机械和器材制造业、燃气生产和供应业、土木工程建筑业、零售业、石油加工、炼焦和核燃料加工业等6个行业的技术效率值为1，表明这些行业的技术效率相对较为高效。而技术效率值介于0.5～1的行业占了全部行业的20%，小于0.5的行业更是高达65%。在技术效率非1的行业中，仅有2.5%的行业单纯是由于松弛变量大于0，表明其技术效率非DEA有效仅仅是由累计固定资产投入冗余造成的；有33%的行业技术效率欠优与占地面积有关，即松弛变量大于0；还有48%的行业松弛变量大于0，其技术效率欠优受建筑面积的投入冗余影响；松弛变量大于0的行业所占比重高达73%，即有73%的行业技术效率欠优与土地产出率不足有关。因此，大部分工业行业中技术效率非有效的主要原因是土地资源投入过剩或产出不足(表4)。

DEA方法可以基于输入与输出指标，对各决策单元的相对有效性进行评价^[16]。本文采用DEA方法中的CCR模型和BCC模型对宁波市工业产业用地投入产出的综合效率、技术效率进行测算，进而测算其规模效率。

通过DEA-SOLVER Pro5对宁波市工业产业用地效率进行测算，其中CCR模型运算得到综合效率，BCC模型运算得到技术效率，综合效率和技术效率之比得到规模效率(表3)。

目前，很多电视新闻节目存在模式化严重的问题。由于缺乏对新知识、新理念的更新，电视新闻节目在内容编排上数年如一日，始终保持政府领导相关新闻内容占据节目大部分板块；新闻报道形式大同小异；采访角度千篇一律；官方语言生硬老旧的固定模式，不仅没有能够吸引受众的亮点，反而会引发受众的厌烦心理，自然会导致受众流失。

从规模效率的运算结果来看，仅有电气机械和器材制造业、燃气生产和供应业、土木工程建筑业、零售业等4个行业的规模效率值为1，说明这4个行业的规模效率相比其他行业较高。其他行业的规模效率值均介于0.5～1，此区间行业数量占总行业的90%。其中，规模效率值最低的行业为商务服务业，这与宁波市商业发展中个体户经营比例较大有着一定关系(表3)。

表3 宁波市工业产业用地效率值

表4 各决策单元松弛变量值

(二)宁波市工业产业用地效率优化分析

对于非DEA有效的行业，表4通过CCR模型的投影分析功能给出了相应原因。除了原因分析外，CCR模型的投影功能还能对非DEA有效行业提供优化路径。一般而言，不属于DEA有效的决策单元往往表现为两种形式，一种是弱DEA有效，另一种则是非DEA有效。弱DEA有效与DEA有效的差距小于非DEA有效与DEA有效的差距，也就是说非DEA有效相比较弱DEA有效的优化路径更为复杂。具体来说，针对弱DEA有效的工业行业，可以通过投入要素的减少或投入要素的优化配置来实现优化，而对于非DEA有效的行业则需要通过CCR模型的投影功能来改善各个投入要素以实现优化目标。本文所涉决策单元中不属于DEA有效的决策单元均为非DEA有效，因此我们采用CCR模型的投影功能对决策单元的要素配置进行了详细分析，以实现宁波市工业产业各行业的用地效率优化，具体见表5。

表5 非DEA有效单元的改进

续表5

从表5可以看出，非DEA有效的行业在投入方面均需要进行调整，这与陈伟等人^[7]提出的观点相似。就本文结果具体来看，各行业占地面积、建筑面积和累计固定资产投入各自平均需要减少56.19%、57.11%和66.81%。其中占地面积需要调整的幅度最大的行业为酒、饮料和精制茶制造业，需要减少原占地面积的90.91%；而需要调整的幅度最小的行业则为有色金属冶炼和压延加工业，只需减少原占地面积的6.88%。建筑面积需要调整的幅度最大的行业为酒、饮料和精制茶制造业，需要减少原建筑面积的87.84%；而需要调整幅度最小的行业则为有色金属冶炼和压延加工业，只需要减少原建筑面积的6.88%。累计固定资产投入需要调整的幅度最大的行业为仪器仪表制造业，需要减少原累计固定资产投入的98.06%；而需要调整幅度最小的行业为有色金属冶炼和压延加工业，只需要减少原累计固定资产投入的28.75%。总的来看，宁波市工业产业各行业的土地投入冗余现象极为明显，特别是酒、饮料和精制茶制造业，其占地面积、建筑面积需要调整的幅度为所有行业中最大。

在土地产出率方面，各行业土地产出率平均需提升至目前产出率的5倍。其中有38%的行业土地产出率需提升至现在土地产出率的10倍以上，这说明土地产出率的严重不足。另外，从产出效果来看，技术效率和规模效率也是影响宁波市工业产业各行业用地效率的重要因素，因此除了解决土地、资产等要素的投入冗余之外，也需要提高企业的科技水平，注重企业内部科学管理，合理布置生产规模。

三 结论与建议

(一)研究结论

以宁波市为研究对象，通过DEA模型对工业产业各行业用地效率进行了测算，并在此基础上构建了宁波市工业产业用地效率的优化路径。具体研究结果如下：

分别以期望值与最低要求值为参考点，确定决策人员的主观感知价值与然后借助决策人员权重，确定群体主观感知价值(ppvmn)4×4与(npvmn)4×4，如表7所示。由(npvmn)4×4可知，应急方案ep4在指标c1的群体主观感知价值为负值，即该方案的时效性并不能满足应对该突发事件的基本要求，应将其剔除，对应急方案{ep1,ep2,ep3}进一步择优。

由表1可知，后腿中蛋白质含量较前腿和里脊含量高，但差异不显著(p<0.05)；前腿中脂肪含量为2.34%，显著高于里脊和后腿脂肪含量(p<0.05)，但是成年牛肉的脂肪含量为12.04%，要显著高于犊牛肉中脂肪含量，主要是因为犊牛生长还未达到体脂贮存的生理年龄就被屠宰，肌间脂肪不可能沉积，与林莉(2009)[7]的描述一致。

(3)对于非DEA有效的行业，其优化路径都表现为在现有投入量的基础上，减少建筑面积、占地面积与累计固定资产的投入，以及提高土地产出率。其中仅有14%的行业占地面积与建筑面积需要的调整幅度在50%以下，且酒、饮料和精制茶制造业是占地面积与建筑面积需要调整幅度最大的，38%的行业土地产出率需提升至现在土地产出率的10倍以上。

(二)对策建议

综合以上研究结果，为了提高宁波市的工业用地效率，本文提出如下几点相关对策及建议：

(1)由于占地面积、建筑面积、累计固定资产投入冗余或土地产出率不足造成用地效率欠佳的行业，可通过减少占地面积、建筑面积、累计固定资产的投入或增加土地产出率来提高行业用地效率。

(2)已经投入使用的工业产业各行业用地，可通过产业转型的方式提升产出水平，从而实现用地效率的提高。

(3)政府供地除强调区域、产业和管理的差别化之外，工业产业各行业供地也应该注重差别化。各行业供地方案的设计应注意供需匹配，且以各行业用地效率为参考的实际需求为主，构建较为合理、高效的工业产业各行业用地供给结构。

(4)针对用地效率较低的行业项目，应该制定较为科学合理的用地效率标准，并写入供地合同中，从而规范企业的用地行为，形成企业与政府共同努力提高工业产业各行业用地效率的有效格局。

社会经济在发展，推动了建筑的转型，尤其是在建筑的外观和造型方面，呈现出了多种样式的构型方式。人们开始越来越看重建筑物的美观性，这在建筑和美学及社会学领域中引起了较大关注。这就给建筑设计领域带来了巨大的机遇和挑战。建筑要体现的不仅仅有科学性，还应该有艺术性，建筑的设计要跟随时代的脚步，要与环境相适应，这样的建筑外观构形设计才是优秀的，是受人们所喜爱的。所以，这就表明研究建筑外观的设计和构成的构形分析十分重要。不仅有利于建筑行业的与时俱进，还显现出积极的现实意义。

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Evaluation and Optimization of Industrial Land Use Efficiency in Ningbo Based on DEA Model

HUANG Shan -lin ¹，FAN Wen -jing ¹，ZHANG Ya -qin ²

(1.College of Public Administration and Law,Northeast Agricultural University，Harbin 150030，China; 2.College of Public Administration，Zhejiang University of Finance & Economics，Hangzhou 310018，China)

Abstract :This paper measures and calculates the land use efficiency of various industrial sectors in Ningbo by DEA model，and proposes a path to optimize the efficiency of industrial industry land in various industries according to the calculation results，providing theoretical and practical reference for improving the efficiency of industrial industry land use in various industries and promoting the efficient development of industrial industries.The results indicate as follows:(1) there are 4，6 and 4 DEA effective industries with comprehensive efficiency，technical efficiency and scale efficiency;(2) comprehensive efficiency of non-DEA effective industry is related to floor area，building area，accumulated fixed assets input and land output rate while the technical efficiency of non-DEA effective industry is related to floor area，building area input and land output rate;(3) the optimization path of non-DEA effective industries is mainly manifested as the adjustment of floor area，building area and land output rate.Therefore，the difference between input and output of land in different industries should be paid attention in the future development and the balance of supply and demand should be focused by the government in order to create an effective pattern in which enterprises and the government work together to improve the efficiency of industrial land.

Key words :industrial industry;land evaluation;efficiency;DEA model;Ningbo

中图分类号： K902；F293.2

文献标志码： A

文章编号： 1009-4210-(2019)04-056-10

doi: 10.3969/j.issn.1009-4210.2019.04.006

收稿日期： 2019-04-13

基金项目： 国家自然科学基金青年基金项目(41301148)；黑龙江省普通本科高等学校青年创新人才培养计划(UNPYSCT-2016014)

作者简介： 黄善林(1983—)，男，副教授，博士，从事土地经济、土地管理研究。E-mail：hslneau@126.com

通信作者： 樊文静(1994—)，女，从事土地经济、土地管理研究。E-mail：463992704@qq.com

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