地理学报 ›› 2019, Vol. 74 ›› Issue (9): 1853-1865.doi: 10.11821/dlxb201909011
收稿日期:
2018-11-26
修回日期:
2019-07-22
出版日期:
2019-09-25
发布日期:
2019-09-25
作者简介:
王向东(1986-), 男, 河南登封人, 博士, 副教授, 硕士生导师, 研究方向为土地利用与空间规划、土地管理与公共政策、区域治理与可持续发展。E-mail: wangxiangdong@lzu.edu.cn
基金资助:
WANG Xiangdong1,2,3,LIU Xiaoqian4,PEI Tao3(),WANG Zhenbo3
Received:
2018-11-26
Revised:
2019-07-22
Published:
2019-09-25
Online:
2019-09-25
Supported by:
摘要:
现有城市土地集约利用潜力评价研究主要采用多指标综合评价方法,存在依据不充分、结果不可比、难反映动态变化等缺陷。针对此,基于集约潜力和技术效率的概念联系,把城市土地集约利用潜力定义为是城市土地利用技术效率的潜在提升所可能带来的土地节约量或产出增加量,构建了城市土地集约利用土地节约潜力和产出增长潜力定量评价模型,测算和分析了京津冀2006-2015年城市土地集约利用土地节约潜力和产出增长潜力的规模与占比情况。结果表明:① 京津冀城市土地集约利用潜力规模巨大且持续增加,土地节约潜力规模10年均值为709.80 km 2、净增量达543.96 km 2,产出增长潜力规模(2005年不变价)10年均值为4207.57亿元、净增量达3428.55亿元;② 京津冀城市土地集约利用潜力占比很高且持续提升,土地节约潜力占比10年均值为21.80%、净提高10.56个百分点,产出增长潜力占比10年均值为26.12%、净提高14.73个百分点;③ 京津冀13个城市土地集约利用潜力排名很稳定,且差距在扩大,显示出越发达城市集约挖潜越困难、越落后城市集约挖潜越容易的一般规律,以及集约挖潜容易者更加容易、困难者更加困难的马太效应。研究能够为城市土地集约利用实践与管理提供科学指导,有利于推进集约评价和效率测算研究之间的对话与交流。
王向东, 刘小茜, 裴韬, 王振波. 基于技术效率测算的京津冀城市土地集约利用潜力评价[J]. 地理学报, 2019, 74(9): 1853-1865.
WANG Xiangdong, LIU Xiaoqian, PEI Tao, WANG Zhenbo. Potential evaluation of urban land intensive use in Beijing-Tianjin-Hebei region based on measurement of technical efficiency[J]. Acta Geographica Sinica, 2019, 74(9): 1853-1865.
表1
各变量描述性统计
统计量 | 二三产业增加值(当年价,亿元) | 二三产业增加值(2005年不变价,亿元) | 二三产业就业人员数 (万人) | 固定资产投资额(当年价,亿元) | 固定资产投资额 (2005年不变价,亿元) | 城市建设用地面积(km2) | 二三产业用电量(亿kW·h) |
---|---|---|---|---|---|---|---|
平均 | 2435.74 | 1222.26 | 147.19 | 1295.68 | 1117.34 | 247.19 | 167.88 |
标准误差 | 413.17 | 200.20 | 27.50 | 190.53 | 163.12 | 32.94 | 18.96 |
中位数 | 511.24 | 281.69 | 31.00 | 369.78 | 305.25 | 90.63 | 58.85 |
标准差 | 4710.82 | 2282.60 | 313.59 | 2172.35 | 1859.91 | 375.55 | 216.21 |
峰度 | 6.28 | 5.02 | 9.97 | 7.94 | 7.21 | 4.72 | 0.87 |
偏度 | 2.63 | 2.46 | 3.16 | 2.66 | 2.57 | 2.41 | 1.53 |
最小值 | 106.82 | 93.98 | 12.87 | 47.77 | 45.25 | 36.03 | 13.35 |
最大值 | 22874.20 | 9392.66 | 1720.41 | 13048.00 | 10937.49 | 1586.39 | 773.21 |
置信度(95.0%) | 817.46 | 396.09 | 54.42 | 376.96 | 322.75 | 65.17 | 37.52 |
表2
不同随机前沿生产函数模型的估计结果
统计量 | 模型a1 | 模型a2 | 模型a3 | 模型a4 |
---|---|---|---|---|
β0 | 0.2030 | 3.8165(13.2759)*** | -2.3527 | 3.5386(10.5114)*** |
β1 | 0.0230 | 0.2657(4.8379)*** | 0.6998 | 0.2746(4.8371)*** |
β2 | 1.0841 | 0.1556(3.5419)*** | 1.6930*** | 0.1756(3.8196)*** |
β3 | 0.6660 | 0.1976(5.6903)*** | 0.6266 | 0.2070(5.8971)*** |
βt | 0.0579 | - | - | -0.0203(-1.9579)* |
β11 | 0.3404* | - | 0.1841 | - |
β22 | 0.0880 | - | -0.0289 | - |
β33 | 0.0943 | - | 0.0119 | - |
βtt | -0.0023 | - | - | - |
β12 | -0.1844 | - | -0.2376** | - |
β13 | 0.0377 | - | 0.0616 | - |
β23 | -0.1788* | - | -0.1240 | - |
β1t | -0.0112 | - | - | - |
β2t | -0.0068 | - | - | - |
β3t | 0.0039 | - | - | - |
σ2 | 0.1880 | 0.2182(7.5254)*** | 0.1339*** | 0.1268(2.0601)** |
γ | 0.9589*** | 0.9591(85.1103)*** | 0.9412*** | 0.9297(26.3224)*** |
μ | 0.4538* | 0.9148(6.4439)*** | 0.7099*** | 0.6824(3.0519)*** |
η | -0.0607* | -0.0645(-6.6665)*** | -0.0744*** | -0.0568(-4.8483)*** |
似然函数对数值 | 102.7969 | 93.2352 | 99.7146 | 94.4763 |
似然比单边误差检验值 | 130.3760*** | 225.4325*** | 213.3727*** | 147.1552*** |
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