地理学报 2015 , 70 (11): 1788-1799 https://doi.org/10.11821/dlxb201511008

Orginal Article

中国城市土地利用效率及其溢出效应与影响因素

王良健, 李辉, 石川

湖南大学经济与贸易学院,长沙 401079

Urban land-use efficiency, spatial spillover, and determinants in China

WANG Liangjian, LI Hui, SHI Chuan

College of Economics and Trade, Hunan University, Changsha 410079, China

收稿日期: 2015-01-27

修回日期: 2015-05-28

网络出版日期: 2015-11-20

基金资助: 国家自然科学基金项目(41371184)湖南省国土资源厅软科学研究计划项目(2014-15)

作者简介:

作者简介：王良健(1964-), 男, 教授, 博士生导师, 主要从事区域经济与土地经济研究工作。E-mail:wangliangjian1234@126.com

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摘要

基于C-D函数剔除城市经济非期望产出构建随机生产函数模型,以地均投入产出技术效率表征城市土地利用效率,采用2003-2012年282个地级以上市面板数据测算了中国城市土地利用效率,并建立空间滞后计量模型分析了城市土地利用效率的溢出效应与影响因素的区域差异。结果表明：① 中国城市土地利用效率有所提升,且存在明显的空间特征与区域差异。空间特征显示,效率较高的城市主要集中在珠三角、湖南、湖北、河南南部、安徽东部、山东与江苏交界处。区域差异显示,中部地区城市土地利用效率最高而东北地区最低,西北地区城市土地利用效率增速最快而西南地区较低且增速最慢;② 中国城市土地利用效率存在显著为正的溢出效应,其中在中部、东北、西北地区较高,而在西南地区最低;③ 影响因素在各区域对城市土地利用效率的作用存在明显差异,有必要采取具有区域针对性的措施提升城市土地利用效率。

关键词： 城市土地利用效率 ; 溢出效应 ; 随机前沿生产函数 ; 空间滞后模型 ; 中国

Abstract

The paper estimates urban land-use efficiency, investigates its spillover effect, and analyses its determinants based on stochastic frontier production function and spatial lag model, by using city-level panel data of 282 cities during 2003-2012. The empirical results support that: first, there exists an obvious spatial and temporal variation in land-use efficiency among the 282 cities from 2003-2012. For example, the land-use efficiency indices in most of the cities were below 0.8 in 2003. However, these indices rose up to 0.8 in 2012. The cities with high land-use efficiency are concentrated in the Pearl River Delta, Hunan province, Hubei province, southern Henan province, eastern Anhui province and the junction between Shandong and Jiangsu provinces. Cities located in central China are most efficient in land use, while northeastern cities are most inefficient ones. The land-use efficiency in northwestern cities grows fastest while that in southwest cities slowest. Second, the spillover effect of land-use efficiency is significantly positive, which is higher in central, northeastern and northwestern than in southeastern cities. The spatial spillovers might originate from the demonstration effect of land-use efficiency through technological diffusion and industrial transfer. Third, there exist similarities and differences in determinants of urban land-use efficiency across cities and regions. Overall, transportation infrastructure, information technology, saving level positively affect urban land-use efficiency, while foreign direct investment, or loans do not significantly increase the urban land-use efficiency. The population density affects land-use efficiency convexly in eastern and southwestern cities and concavely in northeastern cities. Fiscal expenditure exerts significant positive influence on land-use efficiency in eastern, northeastern, northwestern, and southwestern cities. The ratio of college students to population positively influences urban land-use efficiency in eastern cities, while negatively in other ones. The medical care affects urban land-use efficiency negatively over the whole country but not in northwest China. Land marketization is conducive to urban land-use efficiency in eastern, central and southwestern China. The influence of land type on land-use efficiency varies across different regions and cities.

Keywords： urban land-use efficiency ; spatial spillovers ; stochastic frontier function ; spatial lag model ; China

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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]. , 2015, 70(11): 1788-1799 https://doi.org/10.11821/dlxb201511008

WANG Liangjian, LI Hui, SHI Chuan. Urban land-use efficiency, spatial spillover, and determinants in China[J]. 地理学报, 2015, 70(11): 1788-1799 https://doi.org/10.11821/dlxb201511008

1 引言

1978年以来中国经济迅速增长推动城市建设用地规模快速扩张^[1-2],使得大量农地非农化。为了保障中国粮食安全与生态安全,中国出台了最严格的耕地保护政策,并积极推进土地节约集约利用,在一定程度上控制了中国城市建设用地粗放式扩张。随着城市建设用地资源日益趋紧,土地资源对城市经济增长的约束已经逐步显现,尤其城镇密集的东部沿海地区由于土地资源趋紧已经显著阻碍了城市经济增长^[3]。因此,提升城市建设用地效率成为解决城市经济增长与土地资源紧缺矛盾的关键。

城市土地利用效率研究中,部分学者以单位城市用地产出衡量城市土地利用效率^[4-6]。而多数学者则更认可土地利用效率是包含土地要素在内的投入产出效率,并采用数据包络分析法测算了中国城市土地利用效率^[7-11]。同时,考虑到城市土地利用存在包括污染在内的非期望产出,因此剔除非期望产出之后能够更准确的测算城市土地利用效率^[10]。但是,投入指标中包含土地的投入产出效率实质上是全要素生产率,并不能确切的反映土地利用效率,而地均投入产出效率更能准确反映土地利用效率^[12-13],并且数据包络分析法测算相对效率对投入指标选择缺乏严谨的检验,由于投入产出指标的选择不同容易导致测算结果偏差较大。随机前沿生产函数能够检验投入指标的显著性,更有利于严谨的选择投入指标。因此,本文将从单位土地面积投入产出效率角度考察土地利用效率,并构建随机前沿生产函数模型对其进行测算。另外,已有研究集中在测算城市土地利用效率,而对于土地利用效率的影响因素只有少数研究涉及^{[4, 11]},且研究中忽略了土地利用效率可能存在空间溢出效应。所以,本文将建立面板数据空间计量模型,探讨城市土地利用效率的溢出效应与影响因素的区域差异。

2 研究方法与数据

本文借鉴已有研究,认为土地利用效率是包含土地、资本、劳动力等要素的投入产出效率^[7-11]。为了避免由于投入产出指标选取差异带来的估计结果偏差,本文参考叶浩、王良健等采用随机前沿生产函数模型估计耕地利用效率的方法^[12-13],建立估计城市建设用地利用效率的随机前沿生产函数模型。这样,一方面由于生产函数中常数项的存在,能够减小遗漏某些投入指标带来的估计偏差;另一方面,在资本、劳动力、土地要素规模报酬不变的假设下,能够从单位城市建设用地面积投入产出效率的角度考察城市土地利用效率。

2.1 城市土地利用效率的随机前沿生产函数模型

Aigner等建立了随机前沿生产函数模型^[14],Battes等则进一步对随机前沿生产函数模型的面板数据估计进行了研究^[15]。本文借鉴Battese等的面板数据随机前沿函数模型建立城市土地利用效率随机前沿生产函数模型如下^[15]：

$\begin{matrix} Y_{it} - P_{it} = A K_{it}^{α} N_{it}^{β} L_{it}^{γ} e^{V_{it} - U_{it}} \end{matrix}$ （1）

式中： $\begin{matrix} Y \end{matrix}$ 表示城市经济产出（10⁴元）; $\begin{matrix} P \end{matrix}$ 表示非期望产出（10⁴元）; A为常数项; K为资本存量（10⁴元）; N为劳动力（10⁴人）; L为城市建设用地面积（km²）;V_it为随机扰动项,服从均值为0,方差为 $\begin{matrix} δ_{V}^{2} \end{matrix}$ 的正态分布;U_it为技术无效率项, $\begin{matrix} U_{it} = U_{i} \exp (- η (t - T)) \end{matrix}$ ,而U_i服从均值为 $\begin{matrix} μ \end{matrix}$ 、方差为 $\begin{matrix} δ_{U}^{2} \end{matrix}$ 的单侧非负正态分布;η为待估参数; t为时期;T为总时期;α、β、γ分别为资本、劳动力、土地的产出弹性系数;i、t分别表示地区与时期。再令 $\begin{matrix} γ = \frac{δ_{U}^{2}}{(δ_{V}^{2} + δ_{U}^{2})} \end{matrix}$ ,可知0<γ<1,当γ较大且显著时,认为技术无效率项的引入是必要的。

再假定资本、劳动力、土地三要素的规模报酬不变,则有α+β+γ=1。然后在式1两边同时除以 $\begin{matrix} L \end{matrix}$ ,最后得到单位城市建设用地面积下的随机前沿生产函数模型：

$\begin{matrix} y_{it} - p_{it} = A k_{it}^{α} n_{it}^{β} e^{V_{it} - U_{it}} \end{matrix}$ （2）

式中： y为单位城市建设用地经济产出（10⁴元/km²）; p为单位城市建设用地非期望产出（10⁴元/km²）; k为单位城市建设用地面积资本存量（10⁴元/km²）; n为单位城市建设用地面积劳动力（10⁴人/km²）。

最后,两边取对数,得到随机前沿生产函数双对数面板模型：

$\begin{matrix} \ln (y_{it} - p_{it}) = lnA + αln k_{it} + βln n_{it} - U_{it} + V_{it} \end{matrix}$ （3）

通过式3,可以采用计量经济学方法估计扣除非期望产出后单位城市建设用地下的投入产出效率,并以此作为土地利用效率,其中土地利用效率为^[12]：

$\begin{matrix} T E_{it} = \exp (- U_{it}) \end{matrix}$ （4）

2.2 建设用地负外部性测算方法

建设用地投入到经济活动中将带来以工业污染为主的非期望产出。因此,本文主要以工业污染排放测算建设用地的非期望产出,并通过工业污染治理投资及污染治理率等相关指标将建设用地负外部性价值货币化,测算方法如下：

$\begin{matrix} p_{it} = \frac{(\frac{D_{it}}{d_{it}} + \frac{S_{it}}{s_{it}} + \frac{G_{it}}{g_{it}})}{L_{it}} \end{matrix}$ （5）

式中： p为单位面积城市建设用地非期望产出（10⁴元/km²）;D、S、G分别为工业废气、工业废水、工业固体废物的污染治理投资额（10⁴元）;d、s、g分别为工业废水排放达标率、工业废气环保处理率、工业固体废物环保处理率; L为城市建设用地面积（km²）;i、t分别为城市和时期。工业废气环保处理率用工业粉尘去除率和工业烟尘去除率的均值,其中工业粉尘去除率为工业粉尘去除量占工业粉尘去除量与工业粉尘排放量之和的比,工业烟尘去除率为工业烟尘去除量占工业烟尘去除量与工业烟尘排放量之和的比;工业固体废物环保处理率用工业固体废物利用量与处置量之和除以工业固体废物产生量。

2.3 城市土地利用效率影响因素研究方法

城市土地利用效率影响因素复杂,已有的研究表明受教育水平^[4]、城市人口密度^{[4, 11]}、财政支出^{[4, 11]}、土地出让方式^[16]等对城市土地利用效率有影响。本文定义的土地利用效率为单位建设用地下的投入产出效率,这意味着城市经济技术效率的影响因素也会影响到土地利用效率。已有学者的研究表明外商直接投资^[17-19]、交通基础设施^[20-21]、信息化^[22]等对技术效率有影响。

因此,本文选取的城市土地利用效率影响因素指标体系包括：① 人口密度：已有研究表明人口密度对城市土地利用效率的影响在不同区域和不同城市规模中存在差异^{[4, 11]}。造成研究结果不同的原因可能是由于当人口密度较小时,人口密度提高可能提升城市规模经济和需求水平从而提高城市土地利用效率,而当人口密度过高时,人口密度增大会增加城市的拥堵成本等给城市经济带来负面影响,从而降低了城市土地利用效率。因此,将检验人口密度对城市土地利用效率是否存在“倒U型”影响;② 人力资本：由于城市一级数据缺乏准确衡量城市人力资本的指标,选取城市每万人大学生数侧面反应人力资本。需要指出的是,当城市大学生能够较好的就地转化人力资本时,可能对该城市土地利用效率有正影响。否则,可能会对城市土地利用效率产生负影响;③ 交通基础设施：选取了城市人均道路面积、每万人拥有公共汽车辆数、货运总量综合考察交通基础设施对城市土地利用效率的影响;④ 信息化水平：选择每万人移动电话户数和每万人互联网户数反映城市信息化水平;⑤ 公共服务设施：用每万人医院床位数衡量城市公共服务水平。公共服务水平一方面可能提高城市土地利用效率,另一方面如果公共服务设施相对集中在大城市,会导致周边中小城市人口流动至大城市共享公共服务而增加大城市的拥堵成本、建设用地面积等而导致降低土地利用效率;⑥ 外商直接投资：以劳均外商直接投资额表示外商直接投资水平;⑦ 财政支出：采用人均政府财政支出水平考察政府财政支出对城市土地利用效率的影响;⑧ 金融规模：用人均年末存款余额和人均年末贷款余额同时考察金融规模对城市土地利用效率的影响;⑨ 土地出让市场化程度：以土地出让中招拍挂面积占比衡量土地出让市场化程度;⑩ 城市建设用地类型：主要采用居住用地、公共设施用地、工业用地、仓储用地、对外交通用地、道路广场用地、市政公用设施用地占城市建设用地面积比例来考察上述类型建设用地对城市土地利用效率的影响。

2.4 城市土地利用效率空间溢出效应研究方法

经济增长的空间溢出效应是指一些区域的经济增长对其它区域经济增长的影响^[23-24]。借鉴该定义,本文所界定的城市土地利用效率空间溢出效应是指一些城市的土地利用效率对其它城市土地利用效率的影响。这种影响主要来自城市土地高效利用的示范效应。此外,土地利用效率高的城市通过技术扩散以及产业转移等途径带动周边城市土地利用效率提升。本文将引入城市土地利用效率的空间滞后变量构建空间滞后模型检验城市土地利用效率的空间溢出效应。考虑到本文的土地利用效率是采用随机前沿生产函数的技术效率进行测度,而技术效率在空间上存在扩散效应,且这种扩散效应会随着距离而减小^{[20, 25]}。因此,采用地理距离设定空间权重矩阵,与城市土地利用效率矩阵相乘得到土地利用效率的空间滞后变量。土地利用效率空间滞后变量的构建方法借鉴柯善咨的研究^[26]：以球面距离作为两市的地理距离 $\begin{matrix} d_{ij} = R \times \arccos (\cos (α_{i} - α_{j}) \cos β_{i} \end{matrix} \begin{matrix} \cos β_{j} + \sin β_{i} \sin β_{j}) \end{matrix}$ ,R其中为地球赤道半径,取6378 km; $\begin{matrix} α_{i} \end{matrix}$ 、 $\begin{matrix} α_{j} \end{matrix}$ 、 $\begin{matrix} β_{i} \end{matrix}$ 、 $\begin{matrix} β_{j} \end{matrix}$ 分别为i、j两市市政府的经度与纬度;然后,设定空间权重矩阵元素w_ij取值,其中两市之间距离500 km以内为地理距离平方的倒数,500 km以外则取0;本市与本市的空间权重元素取值为0。以空间权重矩阵乘以土地利用效率矩阵得到空间滞后变量矩阵： $\begin{matrix} W \times TE = WTE \end{matrix}$ 。

因此,构建中国城市土地利用效率的溢出效应与影响因素空间滞后模型为：

$\begin{matrix} lnT E_{it} = λ_{0} + ρlnWT E_{it} + φ_{1} lnpo p_{it}^{2} + φ_{2} lnpo p_{it} + \sum_{m}^{=} λ_{m} \ln x_{m, it} + ε_{it} \end{matrix}$ （6）

式中：WTE为城市土地利用效率的空间滞后变量;ρ为检验500 km以内的其它城市土地利用效率对该城市土地利用效率的溢出效应;pop为城市人口密度（人/km²）,采用每km²建成区年末人口;x₁至x₁₂分别为每万人高等学校在校人数、人均道路面积（km²/人）、每万人拥有公共汽车辆数、货运总量（10⁴t）、每万人移动电话户数、每万人互联网户数、每万人医院床位数、劳均外资（元/人）、人均财政支出（元/人）、人均年末存款余额（元/人）、人均年末贷款余额（元/人）、招拍挂土地出让面积占土地出让总面积的比例;x₁₃至x₁₉分别表示居住用地、公共设施用地、工业用地、仓储用地、对外交通用地、道路广场用地、市政公用设施用地占城市建设用地面积的比例;ρ、λ、φ均为待估系数;ε为残差。

2.5 研究数据

为分析中国城市土地利用效率的时空变化规律及其影响因素的区域差异,选择了2003-2012年282个地级以上城市为样本,行政区划以2012年为准。由于数据缺失较为严重,本文样本不包括删三沙、拉萨、同仁、毕节、普洱、陇南、中卫市。除了货运总量以全市数据测度以外,其他变量均以市辖区数据测度。土地出让面积数据来源于各年《中国国土资源年鉴》;各类型城市建设用地面积数据来自各年《中国城市建设统计年鉴》;2003-2010工业污染排放及治理相关数据来源于各年《中国统计年鉴》。由于工业污染及治理投资无法搜集到地市一级数据,本文采用各省的单位建设用地面积非期望产出作为其省域内城市的非期望产出。2011-2012年的年鉴中未统计本文所需的工业污染排放指标,本文采用平均增长率方法补齐相关数据;2003-2009年各城市资本存量数据来源于柯善咨等的研究成果^[27],并沿用该方法求得各城市2010-2012年的资本存量;其余变量数据来自于各年《中国城市统计年鉴》。

3 中国城市土地利用效率估计结果

中国各区域之间经济发展存在较大差异,一般情况下将中国划分为东部、中部、西部、东北4个区域进行区域差异分析。但是已有研究表明西北与西南地区在基础设施建设^[13]、技术扩散^[28]、经济溢出效应^[29]、城镇化进程^[30]等方面都存在明显差异,而这些差异可能导致城市土地利用效率及其溢出效应与影响因素的区域差异。因此,将中国划分为东部、中部、东北、西北、西南5个区域进行区域比较分析。其中东部地区样本包括北京、河北、天津、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东、海南等省市的87个城市;中部地区样本包括山西、河南、湖北、湖南、江西、安徽等6省的80个城市;东北地区包括黑龙江、吉林、辽宁3省的34个城市;西北地区样本包括内蒙古、陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆、西藏等省或自治区的37个城市;西南地区样本包括广西、贵州、云南、重庆、四川等省（市、区）的44个城市。

本文采用Frontier 4.1对式3分区域估计（表1）,可以看出 $\begin{matrix} γ \end{matrix}$ 值均显著大于0,单边似然比的值都非常大,说明有必要引入技术无效率项进行估计。表1的估计结果显示各区域的单位城市面积资本和劳动力产出弹性存在显著差异,这意味着分区域对随机前沿生产函数进行估计是有必要的。东部、东北、西南地区的单位城市面积资本产出弹性相对较高;东部、中部的劳动力产出弹性相对较高。

表1 2003-2012年全国各区域随机前沿生产函数方程估计结果

Tab. 1 Estimates of stochastic frontier production function in each region of China from 2003 to 2012

	东部	中部	东北	西北	西南
$\begin{matrix} lnA \end{matrix}$	1.138^***	1.717^***	1.352^***	0.164^***	0.147^***
$\begin{matrix} lnA \end{matrix}$	(5.251)	(6.951)	(3.963)	(3.582)	(6.664)
$\begin{matrix} α \end{matrix}$	0.691^***	0.611^***	0.700^***	0.634	0.678^***
$\begin{matrix} α \end{matrix}$	(19.335)	(13.614)	(11.131)	(8.340)	(16.960)
$\begin{matrix} β \end{matrix}$	0.269^***	0.280^***	0.160^***	0.162^**	0.207^***
$\begin{matrix} β \end{matrix}$	(5.874)	(4.873)	(2.241)	(2.044)	(4.220)
$\begin{matrix} μ \end{matrix}$	0.178^***	0.107^***	0.241^***	0.179^***	0.230^***
$\begin{matrix} μ \end{matrix}$	(7.605)	(4.510)	(7.300)	(2.828)	(4.920)
$\begin{matrix} δ^{2} \end{matrix}$	0.022^***	0.024^***	0.018^***	0.022^***	0.025^***
$\begin{matrix} δ^{2} \end{matrix}$	(8.671)	(9.063)	(4.681)	(6.278)	(5.840)
$\begin{matrix} η \end{matrix}$	0.007	0.050^***	0.022^*	0.071^***	0.002
$\begin{matrix} η \end{matrix}$	(0.572)	(2.528)	(1.782)	(5.394)	(0.191)
$\begin{matrix} γ \end{matrix}$	0.362^***	0.118^*	0.781^***	0.360^***	0.540^***
$\begin{matrix} γ \end{matrix}$	(5.858)	(1.742)	(27.535)	(3.867)	(7.280)
$\begin{matrix} one - sided LR \end{matrix}$	226.88	79.69	249.91	203.53	192.65

注：非括号内值为参数估计值,括号内值为 $t$ 检验值;*,**,***分别表示在10%、5%、1%水平下显著; $δ 2 = δ v 2 + δ u 2$ 。

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最后,根据式4得到中国282个地级以上城市2003-2012年的城市土地利用效率。列出2003年、2012年中国城市土地利用效率分别如图1至图2所示,进而分析中国城市土地利用效率的空间特征;并列出全国、东部、中部、东北、西北、西南5大区域2003-2012年各年城市土地利用效率均值（图3）,进而分析城市土地利用效率的区域差异。

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图1 2003年中国城市土地利用效率

Fig. 1 Urban land-use efficiency of China in 2003

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图2 2012年中国城市土地利用效率

Fig. 2 Urban land-use efficiency of China in 2012

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图3 2003-2012年中国各区域各年城市土地利用效率均值

Fig. 3 The mean value of urban land use efficiency in every region of China from 2003 to 2012

通过图1、图2可知：土地利用效率较高的城市主要集中在珠三角、湖南、湖北、河南南部、安徽东部、山东与江苏交界处,城市土地利用效率相对较低的城市主要集中在东北、西南地区,以及东部的河北和西北的陕西等;城市土地利用效率不仅存在显著的省际差异,也存在显著的省内差异,如内蒙古自治区的呼和浩特、鄂尔多斯、呼伦贝尔市具有较高的城市土地利用效率,而乌兰察布和包头城市土地利用效率却较低;从城市土地利用效率的时间变化来看,中国城市土地利用效率得到显著提升。2003年中国大部分城市的土地利用效率在0.8以下,至2012年中国大部分城市达到了0.8以上,尤其是土地利用效率在0.9以上的城市明显增多。然而需要指出的是,至2012年中国大部分城市的土地利用效率依然在0.9以下,尤其是西南、东北、西北等地区还有诸多城市的土地利用效率在0.8以下。

图3显示中部地区城市土地利用效率最高,2005年后均值在0.85以上,其次是东部地区,均值在0.83以上。同时,中部地区和东部地区的城市土地利用效率均值也全国平均水平之上。2008年以前,城市土地利用效率平均水平相对较低的是东北、西北,但是由于西北地区城市土地利用效率迅速提升,2008年之后超过了西南地区,至2012年,西北地区城市土地利用效率均值基本与东部地区和全国平均水平相当,达到了0.84以上。需要指出的是,这与已有研究表明东部城市土地利用效率最高的结论不同^{[5, 7, 9, 11]},原因是：首先,本文采用地均投入产出技术效率表征城市土地利用效率,与采用地均二、三产业产值^[5]和包含资本、劳动力、城市土地等投入指标在内的全要素生产率表征城市土地利用效率^{[7, 9, 11]}的测算方法存在较大差异;其次,本文的地均产出扣除了非期望产出,由于东部地区污染排放总量较大,所以地均非期望产出相对较高。从各区域城市土地利用效率均值的增速分析,西北地区增速最快,其次是中部和东北地区,增长最慢的是东部地区和西南地区。

4 中国城市土地利用效率的溢出效应与影响因素的区域差异

公式6为城市土地利用效率影响因素空间计量模型。公式6中引入的空间滞后变量来自于被解释变量,因此方程存在内生性问题,采用普通最小二乘法估计是有偏的^{[25, 31]}。在无法寻找到更好的工具变量的情况下,采用空间滞后变量的滞后一期作为工具变量。同时,考虑到模型存在的固定效应和可能存在异方差,首先对公式6进行离差处理,最后采用稳健标准差两阶段最小二乘法的固定效应估计结果（表2）。

表2 中国各区域城市土地利用效率的溢出效应与影响因素2SLS估计结果

Tab. 2 2SLS estimates of the spatial spillovers and influencing factors of urban land-use efficiency in each region of China

	东部	中部	东北	西北	西南
空间滞后变量	0.2816^***	0.6875^***	0.6615^***	0.6245^***	0.0472^***
空间滞后变量	(17.29)	(14.95)	(7.64)	(5.07)	(4.55)
人口密度平方	0.0002^***	-0.0003	-0.0016^**	0.0043	0.0003^***
人口密度平方	(2.95)	(-0.62)	(-2.25)	(1.19)	(3.80)
人口密度	-0.0028^***	0.0020	0.0167^**	-0.0545	-0.0036^***
人口密度	(-2.79)	(0.4)	(2.19)	(1.24)	(-4.09)
每万人大学生数	0.0005^***	-0.0018^***	-0.0007^***	-0.0011^**	-0.0001^*
每万人大学生数	(4.04)	(-3.37)	(-3.85)	(-2.44)	(-1.86)
人均道路面积	0.0015^***	0.0060^***	-0.0024	-0.0098	0.0002
人均道路面积	(3.93)	(3.77)	(-1.36)	(-1.00)	(1.19)
每万人公交车数	0.0010^***	0.0008	0.0048^**	0.0149^*	0.0001
每万人公交车数	(3.41)	(0.62)	(2.10)	(1.83)	(0.44)
货运总量	0.0005^**	0.0030^***	0.0028^*	0.0040	0.0004^***
货运总量	(2.51)	(3.59)	(1.73)	(0.64)	(4.41)
每万人移动电话户数	0.0001	0.0015	0.0027^**	0.0175^***	0.0005^***
每万人移动电话户数	(0.31)	(1.49)	(2.37)	(3.78)	(3.08)
每万人互联网户数	0.0002^*	0.0024^**	-0.0002	-0.0034	0.0001^*
每万人互联网户数	(1.79)	(2.37)	(-0.35)	(-0.79)	(1.71)
每万人医院床位数	-0.0013^***	-0.0026^*	-0.0118^***	-0.0012	-0.0009^***
每万人医院床位数	(2.95)	(-1.68)	(-4.86)	(-0.13)	(-4.19)
劳均外商直接投资	-0.0006^***	0.0002	-0.0001	-0.0006	-0.0000
劳均外商直接投资	(-5.04)	(1.09)	(-0.61)	(-1.52)	(-1.36)
人均财政支出	0.0007^***	0.0015	0.0092^***	0.0231^***	0.0005^***
人均财政支出	(2.77)	(1.53)	(4.48)	(3.78)	(3.92)
人均年末存款余额	0.0011^***	0.0035^**	0.0132^***	0.0053	0.0005^**
人均年末存款余额	(2.83)	(2.21)	(4.92)	(0.55)	(1.99)
人均年末贷款余额	-0.0001	-0.0041^***	-0.0080^***	-0.0059	-0.0004^***
人均年末贷款余额	(-0.55)	(-3.83)	(-4.50)	(-0.76)	(-2.93)
招拍挂土地出让面积占总出让面积比	0.0003^***	0.0019^**	-0.0002	0.0003	0.0003^***
招拍挂土地出让面积占总出让面积比	(2.73)	(2.27)	(-0.30)	(0.11)	(4.02)
居住用地占比	0.0001	0.0038^**	0.0021	0.0034	-0.0004^*
居住用地占比	(0.7)	(2.28)	(0.78)	(1.34)	(-1.74)
公共设施用地占比	0.0000	-0.0013^**	-0.0030^***	0.0017	-0.0001
公共设施用地占比	(0.08)	(-1.99)	(-2.65)	(0.50)	(-0.60)
工业用地占比	-0.0003^**	0.0003	0.0001	0.0021	0.0000
工业用地占比	(-2.25)	(0.43)	(0.05)	(0.68)	(0.04)
仓储用地占比	-0.0004^***	-0.0022^***	0.0001	0.0014	-0.0002^**
仓储用地占比	(-3.09)	(-3.73)	(0.14)	(0.56)	(-2.20)
对外交通用地占比	-0.0000	-0.0012^*	-0.0005	0.0066^***	0.0000
对外交通用地占比	(-0.07)	(-1.74)	(-0.53)	(2.68)	(0.36)
道路广场用地占比	-0.0001	0.0013^***	0.0005	0.0036^*	-0.0002^*
道路广场用地占比	(-1.11)	(2.82)	(-0.55)	(1.66)	(-1.77)
$\begin{matrix} K - P rk LM 值 \end{matrix}$	81.61	144.26	66.76	76.18	19.50
$\begin{matrix} Centered R^{2} \end{matrix}$	0.8496	0.8596	0.9251	0.8317	0.7724

注：非括号内值为参数估计值,括号内值为 $t$ 检验值;*,**,***分别表示在10%、5%、1%水平下显著。由于本文首先对公式6进行了离差处理,再采用稳健标准差的2SLS固定效应模型,故而公式6中的常数项已经消除,但是并不影响系数估计结果。

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各区域各变量的系数及其显著性都存在明显差异,这意味着本文分区域对公式6进行估计较合理。基于表2给出的城市土地利用效率的溢出效应与影响因素估计结果,首先分区域进行分析,然后总结各区域的共性与个性,以便为中国提升城市土地利用效率提供针对性的参考依据。

东部地区：城市土地利用效率受显著为正的空间溢出效应;人口密度对城市土地利用效率的影响与预期的倒“U”型恰好相反,呈现正“U”型的关系;交通基础设施、每万人互联网户数、每万人大学生数、人均年末存款余额、土地招拍挂面积占比等几个变量对城市土地利用效率具有正影响;每万人大学生数对东部城市土地利用效率具有正影响,这一点与其它区域形成鲜明对比,可能原因是由于东部地区经济较为发达,大学生毕业之后留在东部地区工作的较多,对提升城市土地利用效率起到了一定作用;每万人医院床位数、劳均外商直接投资、工业用地占比、仓储用地占比都对城市土地利用效率具有负影响;外商直接投资对东部城市土地利用效率具有显著负影响,对其它区域的城市建设用地利用效率也没有产生显著正影响,可能的原因是“土地招商”降低城市土地利用效率^[11],且外资企业投入产出效率并不高^[32-33]。

中部地区：从空间滞后变量系数为0.6875可以看出,中部城市土地利用效率受到较强的溢出效应,为各区域中最高;对中部城市具有显著正影响的因素包括人均道路面积、货运总量、每万人互联网户数、人均存款余额、招拍挂面积占比、居住用地面积占比、道路广场用地面积占比;对中部地区城市土地利用效率具有显著负影响的因素是每万人大学生数、每万人医院床位数、人均年末贷款余额、公共设施用地占比、仓储用地占比、对外交通用地占比;在中部、东北、西北、西南地区,每万人大学生数对城市土地利用效率均为负影响,主要是这些地区城市多数大学生毕业之后选择到东部就业,从而未能提升城市土地利用效率;建设用地类型中,对城市土地利用效率具有负影响。

东北地区：城市土地利用效率受到显著为正的空间溢出效应;人口密度对城市土地利用效率的影响呈现倒“U”型。每万人公交车数、每万人移动电话户数、人均财政支出、人均年末存款余额对城市土地利用效率具有显著正影响。每万人大学生数、每万人医院床位数、人均年末贷款余额、公共设施用地面积占比则显著降低了城市土地利用效率。其中,每万人医院床位数在东北地区对城市土地利用效率的负影响最强且最显著,可能的原因是医院主要集中在中心城市造成了较大的拥堵成本,从而降低了城市土地利用效率。

西北地区：城市土地利用效率受到显著为正的空间溢出效应,其系数与中部、东北地区相当。每万人公交车数、每万人移动电话户数、人均财政支出、对外交通用地占比、道路广场用地占比对城市土地利用效率具有显著正影响。显著为负的影响因素是每万人大学生数。

西南地区：城市土地利用效率受到显著为正的空间溢出效应,但是溢出效应最小,主要原因可能是西南地区城市之间经济关联性较小。而人口密度对城市土地利用效率的影响与东部一样,呈现正“U”型。货运总量、每万人移动电话户数、每万人互联网户数、人均财政支出、人均年末存款余额、招拍挂出让面积占比均对城市土地利用效率具有显著正影响,而每万人大学生数、每万人医院床位数、人均年末贷款余额、居住用地占比、仓储用地占比、道路广场用地占比均具有显著负影响。

其次,分析中国各区域城市土地利用效率的溢出效应与影响因素的共性与个性：① 中国各区域城市土地利用效率均受到显著为正的空间溢出效应,这种溢出效应在中部、东北、西北地区较大,而西南地区最小;② 人口密度对城市土地利用效率的影响在各区域存在显著差异,仅在东北地区呈现预期的倒“U”型影响,而在东部和西南地区呈现正“U”型影响,在中部和西北地区则不存在显著影响;③ 每万人大学生数在东部地区对城市土地利用效率具有正影响,而在其它区域具有负影响;④ 反映交通基础设施的三个指标和反映信息化水平的两个指标在不同区域对城市土地利用效率影响不尽相同,但是总体而言,交通基础设施和信息化水平对提升城市土地利用效率具有显著正影响;⑤ 每万人医院床位数在西北地区对城市土地利用效率没有显著影响,而在其它区域具有显著负影响;⑥ 外商直接投资并没有显著提升城市土地利用效率;⑦ 财政支出对中部地区城市土地利用效率没有显著影响,而在其它区域具有显著正影响,其中在西南地区的提升作用最大;⑧ 总体而言,储蓄存款显著提升了城市土地利用效率,而贷款规模扩大并没有显著提升城市土地利用效率,这或许表明土地利用在吸收贷款资金方面并没有发挥其提升土地利用效率的作用;⑨ 东部、中部、西南地区的土地市场化程度显著提升了城市土地利用效率,而当前东北和西北地区土地市场化程度并没有对城市土地利用效率产生显著影响;⑩ 各类城市建设用地占比在不同区域对城市土地利用效率的影响存在显著差异。

5 结论与建议

本文剔除非期望产出构建地均投入产出随机前沿生产函数模型以其技术效率测算了中国城市土地利用效率,并建立空间滞后模型研究了中国城市土地利用效率的溢出效应和影响因素的区域差异。这对中国城市土地利用效率研究是有意义的补充,并得出了部分与已有研究不同的结论。

5.1 结论

（1）中国城市土地利用效率的研究结果表明：① 2003-2012年间中国城市土地利用效率有所提升,2003年全国大多数城市土地利用效率在0.8以下,而2012年大多数城市土地利用效率达到了0.8以上;② 城市土地利用效率的空间特征显示,较高的城市主要集中在珠三角、湖南、湖北、河南南部、安徽东部、山东与江苏交界处;③ 城市土地利用效率的区域差异显示,中部城市土地利用效率最高,东北地区最低,西北地区增速最快,而西南地区不仅效率较低且增速最慢。

（2）城市土地利用效率的溢出效应与影响因素的区域差异研究结果表明：① 中国城市土地利用效率存在显著为正的溢出效应,这种溢出效应在中部、东北、西北地区较高,而在西南地区最低;② 各影响因素在不同区域对城市土地利用效率的作用存在明显差异。

基于城市土地利用效率及其空间溢出效应与影响因素区域差异的研究结果,认为中国城市土地利用效率依然具有较大的提升空间,通过提升城市土地利用效率促进经济增长具有较大潜力。

5.2 建议

基于本文研究结果,提出以下提升中国城市土地利用效率的相关建议。① 从全国层面来看：增强中心城市的辐射带动作用,实现城市之间的协同发展,从而增强城市土地利用效率扩散效应,促进城市土地利用效率联动提升;统筹布局建设学校、医疗卫生机构,尤其是完善中、小城市教育、医疗公共服务体系,缓解教育、医疗等公共服务过度集中在中心大城市对其带来的压力;完善中国物流运输网络,建设综合货运枢纽,增强城市物流货运能力;充分发挥价格等市场机制在提升城市土地利用效率中的基础作用,鼓励各城市积极探索建设用地节约和集约利用技术和模式,建立和完善闲置低效用地的退出机制。② 东部地区：通过新型城镇化有序推进中、小城市农业转移人口市民化;增强公共交通服务能力;加强互联网基础设施建设;完善土地供给市场机制,发挥市场机制对土地利用的激励与约束作用;加大工业行业的转型升级力度,提升东部地区工业用地和仓储用地的土地利用效率。③ 中部地区：发挥城市道路、互联网等基础设施对城市土地利用效率的提升作用;着重提升公共设施用地和仓储用地的土地利用效率。④ 东北地区：严格控制特大城市的人口规模,积极推进中小城市农业转移人口市民化;提升公共交通服务能力;增加政府财政支出;加强通讯基础设施建设;着重提升公共设施用地的土地利用效率。⑤ 西北地区：城市内部大力提升城市公共交通服务能力;城市之间加大交通基础设施网络建设;改善通讯条件,提升信息化水平;增加政府财政支出。⑥ 西南地区：着重发挥成渝城市群、滇中城市群、黔中城市群的辐射带动作用,加强城市间协作,增强城市土地利用效率的扩散效应;以新型城镇化为契机积极引导农村人口向城市转移;改善信息基础设施提升信息化水平;着重提升居住用地土地利用效率。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

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[1]	Lichtenberg E, Ding Chengri. Local officials as land developers: Urban spatial expansion in China. Journal of Urban Economics, 2009, 66(1): 57-64. https://doi.org/10.1016/j.jue.2009.03.002 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要 <h2 class="secHeading" id="section_abstract">Abstract</h2><p id="">We investigate conceptually and empirically the role of economic incentives in the primary land allocation in China in the recent years. A theoretical analysis demonstrates how recent fiscal and governance reforms give rise to land conversion decisions and long run urban spatial sizes that respond to economic incentives even though the allocation of land between urban and rural uses is determined administratively. An econometric investigation of China’s coastal provinces finds that changes in urban area are increasing in the value of urban land and budgetary government revenues and decreasing in the value of agricultural land, results consistent with the theoretical analysis.</p>
[2]	Deng Xiangzheng, Huang Jikun, Rozelle Scott, et al. Economic growth and the expansion of urban land in China. Urban Studies, 2010, 47(4): 813-843. https://doi.org/10.1177/0042098009349770 URL [本文引用: 1] 摘要 This paper aims to demonstrate the relationship between economic growth and the urban core area in order to help urban planners reach a better understanding of the pressures that are leading to changes in land use. Using a unique panel dataset with measures of China’s land use, it is shown that, during the late 1980s and 1990s, China’s urban land area rose significantly. Descriptive statistics and multivariate analysis are then used to identify the determinants of urban land use change. In addition to using more standard regression approaches such as ordinary least squares, the analysis is augmented with spatial statistical analysis. The analysis demonstrates the overwhelming importance of economic growth in the determination of urban land use. Overall, it is found that urban land expands by 3 per cent when the economy, measured by gross domestic product, grows by 10 per cent. It is also shown that the expansion of the urban core is associated with changes in China’s economic structure. If urban planners have access to forecasts of economic growth, using these results they should be able to have a better basis for planning the expansion of the built-up area in the urban core.
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[4]	Lu Ming. Inter-regional reallocation of construction land use right: The new momentum of China's economic growth. World Economy, 2011, 71(1): 107-125. URL [本文引用: 5] 摘要本文基于1990—2006年的城市统计数据研究了地理与城市土地利用效率的关系。本文发现，在1990—2006年，总体上来说，对中国城市土地利用效率，到大港口（香港、上海和天津）的距离越远，其负面作用越大。在2006年，距离大港口 500公里左右的城市土地利用效率要比大港口附近地区低大约50％。在距离大港口450公里以内的范围，城市建成区面积的扩张促进土地利用效率的提高，而在更远的内地，城市建成区面积的扩张有降低平均土地利用效率的作用。本文的政策含义是，放松政策管制，实现建设用地使用权的跨区域再配置，能够为中国经济的下一轮增长提供新的动力。而限制建设用地使用权的跨区域再配置有可能在中长期导致效率和平衡兼失的局面。 [陆铭. 建设用地使用权跨区域再配置:中国经济增长的新动力 . 世界经济,2011, 71(1): 107-125.] URL [本文引用: 5] 摘要本文基于1990—2006年的城市统计数据研究了地理与城市土地利用效率的关系。本文发现，在1990—2006年，总体上来说，对中国城市土地利用效率，到大港口（香港、上海和天津）的距离越远，其负面作用越大。在2006年，距离大港口 500公里左右的城市土地利用效率要比大港口附近地区低大约50％。在距离大港口450公里以内的范围，城市建成区面积的扩张促进土地利用效率的提高，而在更远的内地，城市建成区面积的扩张有降低平均土地利用效率的作用。本文的政策含义是，放松政策管制，实现建设用地使用权的跨区域再配置，能够为中国经济的下一轮增长提供新的动力。而限制建设用地使用权的跨区域再配置有可能在中长期导致效率和平衡兼失的局面。
[5]	Shao Ting, Cui fan, Fan Ying, et al. Land use efficiency, regional disparities and the requisition-compensation balance among regions. China Economic Quarterly, 2011, 10(3): 1087-1104. URL [本文引用: 2] 摘要本文运用1998—2008年全国211个地级市的面板数据,发现东部地区建设用地的边际生产率要远远高于中、西部地区,各地级市间的土地利用效率差异主要来自于省间差距,而不是省内差距,2006年以后省间和省内差异都进一步扩大。因此,我们认为目前禁止耕地跨省"占补平衡"的政策已经造成了全国范围内土地利用效率的巨大损失,将来需要建立一个基于不对称补偿的耕地占补平衡指标交易市场,实现土地空间效率提高和耕地保护的双重目标。 [邵挺, 崔凡, 范英, 等. 土地利用效率、省际差异与异地占补平衡 . 经济学(季刊), 2011, 10(3): 1087-1104.] URL [本文引用: 2] 摘要本文运用1998—2008年全国211个地级市的面板数据,发现东部地区建设用地的边际生产率要远远高于中、西部地区,各地级市间的土地利用效率差异主要来自于省间差距,而不是省内差距,2006年以后省间和省内差异都进一步扩大。因此,我们认为目前禁止耕地跨省"占补平衡"的政策已经造成了全国范围内土地利用效率的巨大损失,将来需要建立一个基于不对称补偿的耕地占补平衡指标交易市场,实现土地空间效率提高和耕地保护的双重目标。
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[9]	Wu Dewen, Mao Hanying, Zhang Xiaolei, et al. Assessment of urban land use efficiency in China. Acta Geographica Sinica, 2011, 66(8): 1111-1121. URL Magsci [本文引用: 2] 摘要城市土地利用效率状况直接影响城市的社会经济发展和人居环境建设。基于数据包络法对全国655 个城市土地投入产出效率和规模效率进行了分析,结果发现：① 目前中国城市土地投入产出效率普遍较低,呈现出东部地区高、中西部低的空间分布格局;存在规模等级递增效应,但小城市表现出明显的特殊性。② 影响中国城市土地投入产出效率较低的因素较多,其中,第二、三产业从业人员投入过多尤为突出,固定资产投资和建设用地也存在一定冗余,环境产出效益相对不足。③ 中国大部分城市土地规模效率处于递增状态;城市土地规模效率空间分布亦呈现出东部地区高、中西部低的格局,且存在规模等级递减效应。对不同空间尺度和不同规模等级城市土地利用效率评价及其影响因子分析,对各级政府制定城市发展政策具有重要的现实意义。 [吴得文, 毛汉英, 张小雷, 等. 中国城市土地利用效率评价 . 地理学报, 2011, 66(8): 1111-1121.] URL Magsci [本文引用: 2] 摘要城市土地利用效率状况直接影响城市的社会经济发展和人居环境建设。基于数据包络法对全国655 个城市土地投入产出效率和规模效率进行了分析,结果发现：① 目前中国城市土地投入产出效率普遍较低,呈现出东部地区高、中西部低的空间分布格局;存在规模等级递增效应,但小城市表现出明显的特殊性。② 影响中国城市土地投入产出效率较低的因素较多,其中,第二、三产业从业人员投入过多尤为突出,固定资产投资和建设用地也存在一定冗余,环境产出效益相对不足。③ 中国大部分城市土地规模效率处于递增状态;城市土地规模效率空间分布亦呈现出东部地区高、中西部低的格局,且存在规模等级递减效应。对不同空间尺度和不同规模等级城市土地利用效率评价及其影响因子分析,对各级政府制定城市发展政策具有重要的现实意义。
[10]	Yang Qingke, Duan Xuejun, Ye Lei, et al. Efficiency evaluation of city land utilization in the Yangtze River Delta using a SBM-undesirable model. Resources Science, 2014, 36(4): 712-721. URL [本文引用: 1] 摘要针对已有对城市土地利用的投入产出分析中忽视其使用过程中产生的环境外部负效应这一问题,本文构建了非期望产出模型SBM-undesirable,并选择长三角地区16城市作为研究对象,对其土地利用效率进行评价, 并在此基础上对城市土地利用投入产出要素进行定量调整.研究结果表明:①在城市土地利用存在非期望产出的情况下,采用SBM-undesirable模型对其进行效率评价,能够避免传统DEA模型径向角度选择所带来的缺陷,提高效率评价的准确性,比传统模型更具有清晰的刻画功能.在研究期内,长三角地区土地利用效率水平偏低,平均效率呈“凹”字形波动趋势,环境污染等非期望产出的存在对城市土地利用效率的提高有一定的负面影响,而各市土地利用效率差异在研究期内也呈现不断扩大的趋势;②从效率分解变化看,土地利用的纯技术效率的变化是导致技术效率演变趋势的主要原因,而且土地利用效率普遍偏低且具有明显变动幅度,整体上利用的规模效率＞纯技术效率＞技术效率;③长三角地区城市土地利用效率空间分布除2006年外均呈现不均衡特征,沪宁杭等区域中心城市的土地利用效率长期保持较高水平,而苏中的南通、泰州及浙北的舟山、台州等市效率偏低,整体上呈现“大集中-小分散”的分异特征,效率空间分布格局非均衡化特征明显;④通过对研究时期内土地利用非DEA有效城市的分析,发现各市普遍存在要素投入冗余、效益产出不足和环境负外部效应产出过多等情况,优化要素配置能力、减少负外部效应产出和增加单位土地有效产出是改善利用效率的现实路径. [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 . 资源科学, 2014, 36(4): 712-721.] URL [本文引用: 1] 摘要针对已有对城市土地利用的投入产出分析中忽视其使用过程中产生的环境外部负效应这一问题,本文构建了非期望产出模型SBM-undesirable,并选择长三角地区16城市作为研究对象,对其土地利用效率进行评价, 并在此基础上对城市土地利用投入产出要素进行定量调整.研究结果表明:①在城市土地利用存在非期望产出的情况下,采用SBM-undesirable模型对其进行效率评价,能够避免传统DEA模型径向角度选择所带来的缺陷,提高效率评价的准确性,比传统模型更具有清晰的刻画功能.在研究期内,长三角地区土地利用效率水平偏低,平均效率呈“凹”字形波动趋势,环境污染等非期望产出的存在对城市土地利用效率的提高有一定的负面影响,而各市土地利用效率差异在研究期内也呈现不断扩大的趋势;②从效率分解变化看,土地利用的纯技术效率的变化是导致技术效率演变趋势的主要原因,而且土地利用效率普遍偏低且具有明显变动幅度,整体上利用的规模效率＞纯技术效率＞技术效率;③长三角地区城市土地利用效率空间分布除2006年外均呈现不均衡特征,沪宁杭等区域中心城市的土地利用效率长期保持较高水平,而苏中的南通、泰州及浙北的舟山、台州等市效率偏低,整体上呈现“大集中-小分散”的分异特征,效率空间分布格局非均衡化特征明显;④通过对研究时期内土地利用非DEA有效城市的分析,发现各市普遍存在要素投入冗余、效益产出不足和环境负外部效应产出过多等情况,优化要素配置能力、减少负外部效应产出和增加单位土地有效产出是改善利用效率的现实路径.
[11]	Zhang Zhihui. Study of Chinese urban land use efficiency. The Journal of Quantitative & Technical Economics, 2014, 31(7): 134-149. URL [本文引用: 8] 摘要基于Bootstrap- DEA方法,测算2010年全国622个城市的土地利用效率,并分析其相关影响因素。结果表明:城市土地效率均值仅为0.371,整体偏低,内涵挖潜空间较大;土地利用效率在不同区域存在显著差异,东部最高,西部次之,中部最低;土地利用效率具有显著的规模递减效应,城市规模等级越高,利用效率越低;"土地招商"和"卖地财政"对土地利用效率有显著的负面影响。废除地方政府对土地资源配置的垄断,充分发挥土地市场功能,盘活存量土地,是破除城市化面临的土地约束的现实途径。 [张志辉. 中国城市土地利用效率研究 . 数量经济技术经济研究, 2014, 31(7): 134-149.] URL [本文引用: 8] 摘要基于Bootstrap- DEA方法,测算2010年全国622个城市的土地利用效率,并分析其相关影响因素。结果表明:城市土地效率均值仅为0.371,整体偏低,内涵挖潜空间较大;土地利用效率在不同区域存在显著差异,东部最高,西部次之,中部最低;土地利用效率具有显著的规模递减效应,城市规模等级越高,利用效率越低;"土地招商"和"卖地财政"对土地利用效率有显著的负面影响。废除地方政府对土地资源配置的垄断,充分发挥土地市场功能,盘活存量土地,是破除城市化面临的土地约束的现实途径。
[12]	Ye Hao, Pu Lijie. Study on the cultivated land use efficiency between different regions of China and its convergence. Journal of Natural Resources, 2011, 26(9): 1467-1474. https://doi.org/10.11849/zrzyxb.2011.09.002 URL Magsci [本文引用: 3] 摘要基于地均种植业产值、地均劳动力及各种农业生产物质的投入情况,以耕地利用效率为主要研究对象,运用随机前沿生产函数方法计算了1990—2008年间中国各省区的耕地利用效率并对其时空变化规律进行了分析。研究表明:现阶段我国耕地利用仍以物资成本的投入为主,我国耕地产出的提高主要依赖于化肥使用量的增加,机械化程度的提高对其影响不大;我国耕地利用效率的整体水平不高,大部分地区耕地的实际产出与现有投入水平下的潜在产出之间存在较大差距,说明现阶段我国农业生产中存在着物质投入的严重浪费;近20 a来,我国耕地利用效率虽然逐渐提高,但提高的速率有着下降的趋势;省际间耕地利用效率有着明显的差异,而且表现出东、中、西部聚集的特征,与地区间经济发展差异不同的是,东部地区耕地平均效率最高,西部次之,中部地区的耕地利用效率最低;最后,在中国过去的近20 a里,全国范围内耕地利用效率虽有收敛的迹象,全域性的<em>β</em>-收敛特征并不显著,但中国的东、中、西三大地带内部却表现出较强的<em>β</em>-收敛特征。从区域收敛的稳态值看,东、西部地区的结果非常接近,而且均显示东部地带高于西部地带、西部地带高于中部地带的基本特征,这意味着随着时间的推移,中国的三大经济带将各自收敛于一个更高的耕地利用效率上。 [叶浩, 濮励杰. 我国耕地利用效率的区域差异及其收敛性研究 . 自然资源学报, 2011, 26(9):1467-1474.] https://doi.org/10.11849/zrzyxb.2011.09.002 URL Magsci [本文引用: 3] 摘要基于地均种植业产值、地均劳动力及各种农业生产物质的投入情况,以耕地利用效率为主要研究对象,运用随机前沿生产函数方法计算了1990—2008年间中国各省区的耕地利用效率并对其时空变化规律进行了分析。研究表明:现阶段我国耕地利用仍以物资成本的投入为主,我国耕地产出的提高主要依赖于化肥使用量的增加,机械化程度的提高对其影响不大;我国耕地利用效率的整体水平不高,大部分地区耕地的实际产出与现有投入水平下的潜在产出之间存在较大差距,说明现阶段我国农业生产中存在着物质投入的严重浪费;近20 a来,我国耕地利用效率虽然逐渐提高,但提高的速率有着下降的趋势;省际间耕地利用效率有着明显的差异,而且表现出东、中、西部聚集的特征,与地区间经济发展差异不同的是,东部地区耕地平均效率最高,西部次之,中部地区的耕地利用效率最低;最后,在中国过去的近20 a里,全国范围内耕地利用效率虽有收敛的迹象,全域性的<em>β</em>-收敛特征并不显著,但中国的东、中、西三大地带内部却表现出较强的<em>β</em>-收敛特征。从区域收敛的稳态值看,东、西部地区的结果非常接近,而且均显示东部地带高于西部地带、西部地带高于中部地带的基本特征,这意味着随着时间的推移,中国的三大经济带将各自收敛于一个更高的耕地利用效率上。
[13]	Wang Liangjian, Li Hui. Cultivated land use efficiency and the regional characteristics of its influencing factors in China. Geographical Research, 2014, 33(11): 1995-2004. https://doi.org/10.11821/dlyj201411001 URL [本文引用: 3] 摘要以耕地地均投入产出关系建立随机前沿生产函数模型,采用281个地级以上市的面板数据,研究了中国2001-2011年耕地利用效率及其影响因素区域差异。结果表明:2001年以来中国耕地利用效率稳步提升,但普遍较低。耕地利用效率按照东部、中部、东北、西北、西南的顺序递减,其中东北地区耕地利用效率增长最快。各区域耕地利用效率显著影响因素差异明显:信息化程度、农业贷款规模和免征农业税对五大区域有显著正影响,而作用程度存在差别;有效灌溉面积占比对中部、西北、西南地区有正影响;粮食种植面积占比对东部、中部有正影响,而对西南地区有显著负影响;劳均耕地规模对中部、西南地区正作用最大;交通条件对东部、中部、东北、西北地区有显著正影响。 [王良健, 李辉. 中国耕地利用效率及其影响因素的区域差异: 基于281个市的面板数据与随机前沿生产函数方法 . 地理研究, 2014, 33(11): 1995-2004.] https://doi.org/10.11821/dlyj201411001 URL [本文引用: 3] 摘要以耕地地均投入产出关系建立随机前沿生产函数模型,采用281个地级以上市的面板数据,研究了中国2001-2011年耕地利用效率及其影响因素区域差异。结果表明:2001年以来中国耕地利用效率稳步提升,但普遍较低。耕地利用效率按照东部、中部、东北、西北、西南的顺序递减,其中东北地区耕地利用效率增长最快。各区域耕地利用效率显著影响因素差异明显:信息化程度、农业贷款规模和免征农业税对五大区域有显著正影响,而作用程度存在差别;有效灌溉面积占比对中部、西北、西南地区有正影响;粮食种植面积占比对东部、中部有正影响,而对西南地区有显著负影响;劳均耕地规模对中部、西南地区正作用最大;交通条件对东部、中部、东北、西北地区有显著正影响。
[14]	Aigner D J, Lovell C K, Schmidt P. Formulation and estimation of stochastic frontier production function model. Journal of Econometrics, 1977, 6(1): 21-37. https://doi.org/10.1111/j.1539-6975.2011.01437.x URL [本文引用: 1] 摘要 Abstract A vast majority of insurers are regulated by each state in which they conduct business; however, a small subset of specialized firms, risk retention groups (RRGs), are largely exempt from most aspects of duplicative regulation no matter how many states they operate. This article analyzes the differences between RRGs and standard insurers specializing in commercial liability insurance to determine the cost of duplicative regulation. The costs associated with multi‐state regulation are significantly higher than those for single‐entity regulation. These high regulatory compliance costs reduce the technical efficiency of firms, deter firms from operating in additional states, and increase the price of insurance.
[15]	Battese G E, Coelli T J. Frontier production functions, technical efficiency and panel data: With application to paddy farmers in India. Journal of Productivity Analysis, 1992, 3(2): 153-169. https://doi.org/10.1007/978-94-017-1923-0_10 URL [本文引用: 2] 摘要 Frontier production functions are important for the prediction of technical efficiencies of individual firms in an industry. A stochastic frontier production function model for panel data is presented, for which the firm effects are an exponential function of time. The best predictor for the technical efficiency of an individual firm at a particular time period is presented for this time-varying model. An empirical example is presented using agricultural data for paddy farmers in a village in India.
[16]	Yang Qijing, Zhuo pin, Yang Jidong. Industrial land transfer and the bottom line competition to attract investment. Management World, 2014, 30(11): 24-34. URL [本文引用: 1] 摘要基于2007～2011年中国地级市工业用地出让的面板数据,实证研究发现:地方政府增加工业用地的出让面积,可显著地拉动当地非房地产城镇固定资产投资、工业增加值、GDP和财政收入;但是,若地方政府以协议出让工业用地的方式来吸引投资,则将会显著地抑制上述拉动作用.这暗示,协议出让工业用地所引来的项目质量较差.结合其他现有研究成果,我们认为地方政府在土地引资的竞争中不仅存在着竞相增加土地出让面积和降低地价的底线竞争行为,还存在着竞相降低引资质量的底线竞争行为. [杨其静, 卓品, 杨继东. 工业用地出让与引资质量底线竞争: 基于2007-2011年中国地级市面板数据的经验研究 . 管理世界, 2014, 30(11): 24-34.] URL [本文引用: 1] 摘要基于2007～2011年中国地级市工业用地出让的面板数据,实证研究发现:地方政府增加工业用地的出让面积,可显著地拉动当地非房地产城镇固定资产投资、工业增加值、GDP和财政收入;但是,若地方政府以协议出让工业用地的方式来吸引投资,则将会显著地抑制上述拉动作用.这暗示,协议出让工业用地所引来的项目质量较差.结合其他现有研究成果,我们认为地方政府在土地引资的竞争中不仅存在着竞相增加土地出让面积和降低地价的底线竞争行为,还存在着竞相降低引资质量的底线竞争行为.
[17]	Feinberg S E, Majumdar S K. Technology spillovers from foreign direct investment in the Indian pharmaceutical industry. Journal of International Business Studies, 2001, 32(3): 421-437. https://doi.org/10.1057/palgrave.jibs.8490975 URL [本文引用: 1] 摘要 We examine whether knowledge spillovers from MNCs' local R&D activities benefit domestic firms in the Indian pharmaceutical industry from 1980-1994. In a policy environment that restricted FDI and provided weak intellectual property protection, we find that the only significant R&D spillovers in the Indian pharmaceutical sector were between MNCs and each other. We explore the implications of our findings in light of India's economic and industrial policy goals and implementation.08 2001 JIBS. Journal of International Business Studies (2001) 32, 421–437
[18]	Cheung K Y, Lin Ping. Spillover effects of FDI on innovation in China: Evidence from the provincial data. China Economic Review, 2004, 15(1): 25-44. https://doi.org/10.1016/S1043-951X(03)00027-0 URL Magsci 摘要 <h2 class="secHeading" id="section_abstract">Abstract</h2><p id="">Foreign direct investment (FDI) can benefit innovation activity in the host country via spillover channels such as reverse engineering, skilled labor turnovers, demonstration effects, and supplier–customer relationships. Using provincial data from 1995 to 2000, we find positive effects of FDI on the number of domestic patent applications in China. This finding is robust under both pooled time-series and cross-section data estimation and panel data analysis and for different types of patent applications (invention, utility model, and external design). The spillover effect is the strongest for minor innovation such as external design patent, highlighting a “demonstration effect” of FDI.</p>
[19]	Wang Hongling, Li Daokui, Feng Junxin. Does FDI facilitate or dampen indigenous R&D. Economic Research Journal, 2006, 52(2): 44-56. URL [本文引用: 1] 摘要 FDI的进入，究竟是刺激了内资企业自主创新的能力，还是使得本国企业过分依赖外国的技术，从而丧失了自主研发的能力？这在发展经济学和跨国公司理论的研究过程中始终是一个有争议的问题。有的学者看到了一些内资企业在外资的强大压力下被淘汰出局的事实。从而得出了“抑制论”的结论；主张FDI会提高内资企业自主研发能力的“促进论”认为，当FDI与当地公司在同一市场相互竞争时，当地公司为了在竞争中不处于劣势，必然增加研发经费，以提高企业的技术水平。本文收集了我国科技开放与FDI方面行业层面的面板数据，通过回归分析考察了FDI对我国民族企业自主创新能力的影响。我们的发现支持了“促进论”的观点。 [王红领, 李稻葵, 冯俊新. FDI与自主研发: 基于行业数据的经验研究 . 经济研究, 2006, 52(2): 44-56.] URL [本文引用: 1] 摘要 FDI的进入，究竟是刺激了内资企业自主创新的能力，还是使得本国企业过分依赖外国的技术，从而丧失了自主研发的能力？这在发展经济学和跨国公司理论的研究过程中始终是一个有争议的问题。有的学者看到了一些内资企业在外资的强大压力下被淘汰出局的事实。从而得出了“抑制论”的结论；主张FDI会提高内资企业自主研发能力的“促进论”认为，当FDI与当地公司在同一市场相互竞争时，当地公司为了在竞争中不处于劣势，必然增加研发经费，以提高企业的技术水平。本文收集了我国科技开放与FDI方面行业层面的面板数据，通过回归分析考察了FDI对我国民族企业自主创新能力的影响。我们的发现支持了“促进论”的观点。
[20]	Ansenlin L. Spatial externalities, spatial multipliers, and spatial econometrics. International Regional Science Review, 2003, 26(2): 153-166. https://doi.org/10.1177/0160017602250972 URL [本文引用: 2] 摘要 This article outlines a taxonomy of spatial econometric model specifications that incorporate spatial externalities in various ways. The point of departure is a reduced form in which local or global spillovers are expressed as spatial multipliers. From this, a range of familiar and less familiar specifications is derived for the structural form of a spatial regression.
[21]	Liu Binglian, Wu Peng, Liu Yuhai. Transportation infrastructure and the increase of TFP in China. China Industrial Economics, 2010, 28(3): 54-64. URL [本文引用: 1] 摘要本文运用空间面板计量方法研究了中国的交通基础设施与全要素生产率增长之间的关系。实证研究的结果表明：中国地区间的全要素生产率在1997--2007年具有明显的空间相关性；交通基础设施对中国的全要素生产率有着显著的正向影响．2001— 2007年铁路和公路基础设施存量的增加共带动中国全要素生产率增长了11．075％．占TFP整体增幅的59．100％，其中，高速公路和二级公路基础设施的带动作用最为明显：在上述贡献中，来自直接效应的部分较小，仅占25．700％，而来自空间外溢效应的部分则高达74．300％；就分时段的估计结果来看，2001--2007年铁路基础设施对全要素生产率有着持续显著的正向影响，1997--2000年高速公路基础设施对全要素生产率有着持续显著的正向影响，而其他等级公路基础设施的影响则没有显示出这种持续的显著性。 [刘秉镰, 武鹏, 刘玉海. 交通基础设施与中国全要素生产率增长: 基于省域数据的空间面板计量分析 . 中国工业经济, 2010, 28(3): 54-64.] URL [本文引用: 1] 摘要本文运用空间面板计量方法研究了中国的交通基础设施与全要素生产率增长之间的关系。实证研究的结果表明：中国地区间的全要素生产率在1997--2007年具有明显的空间相关性；交通基础设施对中国的全要素生产率有着显著的正向影响．2001— 2007年铁路和公路基础设施存量的增加共带动中国全要素生产率增长了11．075％．占TFP整体增幅的59．100％，其中，高速公路和二级公路基础设施的带动作用最为明显：在上述贡献中，来自直接效应的部分较小，仅占25．700％，而来自空间外溢效应的部分则高达74．300％；就分时段的估计结果来看，2001--2007年铁路基础设施对全要素生产率有着持续显著的正向影响，1997--2000年高速公路基础设施对全要素生产率有着持续显著的正向影响，而其他等级公路基础设施的影响则没有显示出这种持续的显著性。
[22]	Yang Qingqing, Su Qin, Yin Linlin. Service industry's productivity and its factors in China. The Journal of Quantitative & Technical Economics, 2009, 26(12): 46-58. URL [本文引用: 1] 摘要本文在服务业生产率及其影响因素的分析中，引入社会资本因素，采用信任、交互、互助和社团测量我国各省市的社会资本水平。运用随机前沿生产函数模型（SFA），根据1993-2007年数据，研究了人力资本、信息化、市场化和社会资本对我国服务业技术效率的影响作用。结果表明，人力资本、信息化和市场化对我国服务业的技术效率具有重要的作用；互助和社团对服务业技术效率具有显著的正向作用，而信任和交互对服务业的技术效率没有显著的影响。 [杨青青, 苏秦, 尹琳琳. 我国服务业生产率及其影响因素分析: 基于随机前沿生产函数的实证研究 . 数量经济技术经济研究, 2009, 26(12): 46-58.] URL [本文引用: 1] 摘要本文在服务业生产率及其影响因素的分析中，引入社会资本因素，采用信任、交互、互助和社团测量我国各省市的社会资本水平。运用随机前沿生产函数模型（SFA），根据1993-2007年数据，研究了人力资本、信息化、市场化和社会资本对我国服务业技术效率的影响作用。结果表明，人力资本、信息化和市场化对我国服务业的技术效率具有重要的作用；互助和社团对服务业技术效率具有显著的正向作用，而信任和交互对服务业的技术效率没有显著的影响。
[23]	Ying L G. Understanding China's recent growth experience: a spatial econometric perspective. Annals of Regional Science, 2003, 37(4):613-628. https://doi.org/10.1007/s00168-003-0129-x URL Magsci [本文引用: 1] 摘要 <a name="Abs1"></a>This study reconsiders the question of China<img src="/content/00UR5K4BHYX8ART1/xxlarge8217.gif" alt="rsquo" align="BASELINE" border="0">s recent growth experience from a spatial econometric perspective. An empirical model of Chinese output growth using cross provincial data over the 1978–1998 period is specified, but a spatial econometric analysis of the specification reveals strong evidence of misspecification due to ignored spatial lag dependence. The subsequent estimating using Anselin<img src="/content/00UR5K4BHYX8ART1/xxlarge8217.gif" alt="rsquo" align="BASELINE" border="0">s spatial lag model determines the important sources of growth to be the growth of non-farm labor force, manufactured products, capital stock, and realized direct foreign investment. On the other hand, the estimated coefficient for the spatial lag variable suggests a polarizing process undergoing within the Chinese spatial economy, and the resulting change in the estimates of causal factors implies that as marketization progresses, a variety of spillover effects due to factor mobility, transfer payments and technological diffusion become operational, which actually improve the marginal productivity of factor inputs for labor (G<sub>L</sub>) and capital (G<sub>K</sub>, G<sub>DFI</sub>) and bring national output closer to its frontier of the Chinese economy.
[24]	Pan Wenqing. Regional linkage and the spatial spillover effects on regional economic growth in China. Economic Research Journal, 2012, 58(1): 54-65. https://doi.org/10.3969/j.issn.1009-9972.2014.17.029 URL [本文引用: 1] 摘要本文使用探索性空间数据分析工具研究了1988-2009年间中国各省区人均GDP的空间分布格局与特征,结果显示：一方面,存在着全域范围的正的空间自相关性,并且这种相关性随着时间的推移在增大;另一方面,局域相关也显示出中国局域性的空间集聚特征越来越明显。以一个表征市场潜能对地区经济发展影响的新经济地理学模型为基础,本文通过计量分析进一步考察了中国区域经济发展的空间溢出效应。经验分析表明,空间溢出效应是中国地区经济发展不可忽视的重要影响因素,市场潜能每增长1%,地区人均GDP增长率将提高0.47%,超过了地区固定资产投资增长的弹性值。当然,实证分析也发现这种空间溢出效应会随着地区间距离间隔的增加而减少。 [潘文卿. 中国的区域关联与经济增长的空间溢出效应 . 经济研究, 2012, 58(1): 54-65.] https://doi.org/10.3969/j.issn.1009-9972.2014.17.029 URL [本文引用: 1] 摘要本文使用探索性空间数据分析工具研究了1988-2009年间中国各省区人均GDP的空间分布格局与特征,结果显示：一方面,存在着全域范围的正的空间自相关性,并且这种相关性随着时间的推移在增大;另一方面,局域相关也显示出中国局域性的空间集聚特征越来越明显。以一个表征市场潜能对地区经济发展影响的新经济地理学模型为基础,本文通过计量分析进一步考察了中国区域经济发展的空间溢出效应。经验分析表明,空间溢出效应是中国地区经济发展不可忽视的重要影响因素,市场潜能每增长1%,地区人均GDP增长率将提高0.47%,超过了地区固定资产投资增长的弹性值。当然,实证分析也发现这种空间溢出效应会随着地区间距离间隔的增加而减少。
[25]	Shu Yuan, Cai Guowei. An analysis on technology progress and spatial diffusion among China's provinces: 1980-2004. Economic Research Journal, 2007, 53(6): 106-118. URL [本文引用: 2] 摘要本文区分了国有企业和非国有企业就业对经济增长的贡献,并在增强省际数据横向可比性的基础上,应用DEA方法测算了1980—2004年各省区的TFP、技术效率和技术进步指数。我们发现,我国的TFP总体上是增长的,主要是由于技术进步引起的。接着,我们应用非线性广义最小二乘法,探讨了省际技术进步的空间扩散问题,结果证实我国存在着从北京、上海、广东向其他省区的技术扩散,而且这种扩散依赖于空间距离;技术扩散地区的人力资本投资、产业结构调整和专业化不仅能够带动自身的技术进步,而且能够促进其他省区的技术进步。 [舒元, 才国伟. 我国省际技术进步及其空间扩散分析 . 经济研究,2007, 53(6): 106-118.] URL [本文引用: 2] 摘要本文区分了国有企业和非国有企业就业对经济增长的贡献,并在增强省际数据横向可比性的基础上,应用DEA方法测算了1980—2004年各省区的TFP、技术效率和技术进步指数。我们发现,我国的TFP总体上是增长的,主要是由于技术进步引起的。接着,我们应用非线性广义最小二乘法,探讨了省际技术进步的空间扩散问题,结果证实我国存在着从北京、上海、广东向其他省区的技术扩散,而且这种扩散依赖于空间距离;技术扩散地区的人力资本投资、产业结构调整和专业化不仅能够带动自身的技术进步,而且能够促进其他省区的技术进步。
[26]	Ke Shanzi. Spread-backwash and market area effects of urban and regional growth in China. Economic Research Journal, 2009, 55(8): 85-98. [本文引用: 1] [柯善咨. 中国城市与区域经济增长的扩散回流与市场区效应 . 经济研究, 2009, 55(8): 85-98.] [本文引用: 1]
[27]	Ke Shanzi, Xiang Juan. Estimation of the fixed capital stocks in Chinese cities for 1996-2009. Statistical Research, 2012,29(7): 19-24. URL [本文引用: 1] 摘要本文在系统回顾国内外文献和我国实际的基础上确定了永续盘存法所依赖的四个关键参数—固定资产投资建设周期、固定资产价格加权指数、加权折旧年限和初始资本存量，根据各城市行政区变化调整了统计数据，估算了1996-2009年中国286个地级及以上等级城市资本存量。根据不同折旧年限计算得到的两组资本存量序列数据可以作为我国城市资本存量数据的上下限。通过比较本文与文献中资本-产出比和估计生产函数可确认本文估算的资本存量数据是比较可靠的。本文估计的城市资本存量数据为后续应用研究奠定了初步的数据基础。 [柯善咨, 向娟. 1996-2009年中国城市固定资本存量估算 . 统计研究, 2012, 29(7): 19-24.] URL [本文引用: 1] 摘要本文在系统回顾国内外文献和我国实际的基础上确定了永续盘存法所依赖的四个关键参数—固定资产投资建设周期、固定资产价格加权指数、加权折旧年限和初始资本存量，根据各城市行政区变化调整了统计数据，估算了1996-2009年中国286个地级及以上等级城市资本存量。根据不同折旧年限计算得到的两组资本存量序列数据可以作为我国城市资本存量数据的上下限。通过比较本文与文献中资本-产出比和估计生产函数可确认本文估算的资本存量数据是比较可靠的。本文估计的城市资本存量数据为后续应用研究奠定了初步的数据基础。
[28]	Yin Xingmin. Technological diffusion in regional industrialization. Fudan Journal (Social Sciences), 2012, 49(1): 34-46. https://doi.org/10.3969/j.issn.0257-0289.2007.01.006 URL [本文引用: 1] 摘要中国经济增长已经进入了一个新的时期,本文认为有三个显著的特征:一是制造业结构中的技术因素不断增加,对经济结构调整的推动力度越来越大。二是区域技术产业的不同增长率造成了经济发展水平的差异,而区域制造业结构越趋于技术化,区域经济持续增长的可能性越大。三是新兴技术产业的兴起和扩大将加快区域工业化的速度。本文提出:区域实现工业化的战略是如何选择新技术产业来提升重化工业化的内涵,而不是讨论是否要发展技术产业和走重化工业化道路的问题。 [殷醒民. 区域工业化进程中的技术扩散因素 . 复旦学报(社会科学版), 2012, 49(1): 34-46.] https://doi.org/10.3969/j.issn.0257-0289.2007.01.006 URL [本文引用: 1] 摘要中国经济增长已经进入了一个新的时期,本文认为有三个显著的特征:一是制造业结构中的技术因素不断增加,对经济结构调整的推动力度越来越大。二是区域技术产业的不同增长率造成了经济发展水平的差异,而区域制造业结构越趋于技术化,区域经济持续增长的可能性越大。三是新兴技术产业的兴起和扩大将加快区域工业化的速度。本文提出:区域实现工业化的战略是如何选择新技术产业来提升重化工业化的内涵,而不是讨论是否要发展技术产业和走重化工业化道路的问题。
[29]	Pan Wenqing, Li Zinai. Spillover effects of the three growth poles on the inland regions of China. Economic Research Journal, 2008, 54(6): 85-94. URL [本文引用: 1] 摘要本文通过多区域投入产出模型技术，从最终产品对总产品生产的影响角度分析了环渤海、长三角、珠三角这三大增长极对中国内陆经济发展的外溢效应。区域间的后向关联系数的测度表明，三大增长极对中国内陆地区的外溢效应只有10．9％，而且主要集中在对中部地区的外溢效应上，对东北地区、西北地区与西南地区的外溢效应则十分有限。从三大增长极最终产品生产的实际影响力看，也呈现同样的特征。就三大增长极对内陆地区外溢效应的比较来看，长三角最大，其次分别是珠三角与环渤海；对东北与西北地区的影响，环渤海最大，而珠三角对西南地区的影响力居三者之首。产业层面的分析揭示出对中国内陆外溢性影响排在前5位的产业在三大增长极中表现出较高的一致性，它们占到了三大增长极对内陆地区总外溢效应的40％左右，这些产业的发展无疑对内陆地区有着举足轻重的带动作用。 [潘文卿, 李子奈. 三大增长极对中国内陆地区经济的外溢性影响研究 . 经济研究, 2008, 54(6): 85-94.] URL [本文引用: 1] 摘要本文通过多区域投入产出模型技术，从最终产品对总产品生产的影响角度分析了环渤海、长三角、珠三角这三大增长极对中国内陆经济发展的外溢效应。区域间的后向关联系数的测度表明，三大增长极对中国内陆地区的外溢效应只有10．9％，而且主要集中在对中部地区的外溢效应上，对东北地区、西北地区与西南地区的外溢效应则十分有限。从三大增长极最终产品生产的实际影响力看，也呈现同样的特征。就三大增长极对内陆地区外溢效应的比较来看，长三角最大，其次分别是珠三角与环渤海；对东北与西北地区的影响，环渤海最大，而珠三角对西南地区的影响力居三者之首。产业层面的分析揭示出对中国内陆外溢性影响排在前5位的产业在三大增长极中表现出较高的一致性，它们占到了三大增长极对内陆地区总外溢效应的40％左右，这些产业的发展无疑对内陆地区有着举足轻重的带动作用。
[30]	Liu Yu, Feng Jian. Development situation and strategy choice of regional urbanization in China. Geographical Research, 2008, 27(1): 45-54. URL Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>沿海地区多元且互补性强的城镇化动力使其长期保持较好的发展势头。城镇人口比重较高且增长速度较快,城乡一体化程度较高,城市规模齐全,但相对于区域人口,城市数量仍存在着一定的增长空间,部分省份城乡差距较大不利于城镇化持续发展。未来城镇化战略重点应放在完善现代城市体系、提升城市群发展水平和加速城乡融合等方面;中部地区城镇化水平偏低但近年城镇人口相对于总人口的增长速度较快,城市空间分布较密但相对于区域人口的城市数量并不算多,人口向最大城市集中程度较高,城乡居民生活水平差距显著。未来城镇化战略重点应加快产业培育,增强本地城市,尤其是中小城市对农村劳动力转移的吸纳能力,缩小城乡发展差距;西部地区城镇化水平低,城市空间分布稀疏,但人均拥有城市数量与其他区域差距并不大,城市规模偏小,城乡发展差距大,西南地区和西北地区城镇化发展特征差异明显。未来城镇化战略重点应进一步促进城市集聚发展,培育重点与特色产业,强化城乡经济支撑体系;东北地区城镇化水平最高但近年城镇人口相对于总人口的增长速度最慢,人均拥有城市数量非常高,城乡居民生活水平差距较小。未来城镇化战略重点应放在重塑城镇化发展动力,优化城市网络结构和提升城市发展质量等方面。</p> [刘玉, 冯健. 中国区域城镇化发展态势及战略选择 . 地理研究, 2008, 27(1): 45-54.] URL Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>沿海地区多元且互补性强的城镇化动力使其长期保持较好的发展势头。城镇人口比重较高且增长速度较快,城乡一体化程度较高,城市规模齐全,但相对于区域人口,城市数量仍存在着一定的增长空间,部分省份城乡差距较大不利于城镇化持续发展。未来城镇化战略重点应放在完善现代城市体系、提升城市群发展水平和加速城乡融合等方面;中部地区城镇化水平偏低但近年城镇人口相对于总人口的增长速度较快,城市空间分布较密但相对于区域人口的城市数量并不算多,人口向最大城市集中程度较高,城乡居民生活水平差距显著。未来城镇化战略重点应加快产业培育,增强本地城市,尤其是中小城市对农村劳动力转移的吸纳能力,缩小城乡发展差距;西部地区城镇化水平低,城市空间分布稀疏,但人均拥有城市数量与其他区域差距并不大,城市规模偏小,城乡发展差距大,西南地区和西北地区城镇化发展特征差异明显。未来城镇化战略重点应进一步促进城市集聚发展,培育重点与特色产业,强化城乡经济支撑体系;东北地区城镇化水平最高但近年城镇人口相对于总人口的增长速度最慢,人均拥有城市数量非常高,城乡居民生活水平差距较小。未来城镇化战略重点应放在重塑城镇化发展动力,优化城市网络结构和提升城市发展质量等方面。</p>
[31]	Kelejian H, Prucha R. A generalized spatial two-stage least squats procedure for estimating a spatial autoregressive model with autoregressive disturbance. The Journal of Real Estate Finance and Economics, 1998, 17(1): 99-121. [本文引用: 1]
[32]	Gao Tiemei, Kang Shulong. Dynamic analysis of the impacts of FDI on Chinese economy. World Economy, 2006, 66(4):22-31. URL [本文引用: 1] 摘要本文基于状态空间模型和卡尔曼滤波建立了变参数模型和误差修正模型,从总需求的角度出发,动态地研究了外商直接投资对中国经济增长的影响。本文主要探讨了在中国市场化转轨过程中外商直接投资的作用,得出了以下结论:外商直接投资促进了中国经济的增长,但低于国内投资对经济增长的贡献率;外商直接投资在1999年以前挤出了国内投资,其后对国内投资产生了拉动作用;外商投资企业的出口推动了中国对外贸易的飞速发展,是中国贸易顺差的主要来源。本文针对上述结论给出了相应的政策建议。 [高铁梅, 康书隆. 外商直接投资对中国经济影响的动态分析 . 世界经济, 2006, 66(4): 22-31.] URL [本文引用: 1] 摘要本文基于状态空间模型和卡尔曼滤波建立了变参数模型和误差修正模型,从总需求的角度出发,动态地研究了外商直接投资对中国经济增长的影响。本文主要探讨了在中国市场化转轨过程中外商直接投资的作用,得出了以下结论:外商直接投资促进了中国经济的增长,但低于国内投资对经济增长的贡献率;外商直接投资在1999年以前挤出了国内投资,其后对国内投资产生了拉动作用;外商投资企业的出口推动了中国对外贸易的飞速发展,是中国贸易顺差的主要来源。本文针对上述结论给出了相应的政策建议。
[33]	Jin Xiangyu, Ma Li. DEA method and foreign direct investment efficiency analysis: Industrial perspectives. Nankai Economic Studies, 2007, 23(5): 77-90. https://doi.org/10.3969/j.issn.1001-4691.2007.05.006 URL [本文引用: 1] 摘要本文利用数据包络分析法（DEA）对中国2000-2005年“三资”行业的效率进行总体分析和评价，并且在此基础上对山东、北京、广东、上海四个地区“三资”企业的行业效率进行比较分析和评价。研究结果表明，中国“三资”企业行业DEA效率普遍比较低，且平均规模效率（SE）呈现明显的递减趋势，各行业的平均纯技术效率（PTE）年度变化不大。因此，2000-2005年期间的“三资”企业各行业的平均技术效率值递减主要是由于平均规模效率递减导致的；同时四个地区“三资”企业行业在总体效率、纯技术效率与规模效率方面存在地区差异。 [金相郁, 马丽. DEA模型与外商直接投资的行业效率分析 . 南开经济研究, 2007, 23(5): 77-90.] https://doi.org/10.3969/j.issn.1001-4691.2007.05.006 URL [本文引用: 1] 摘要本文利用数据包络分析法（DEA）对中国2000-2005年“三资”行业的效率进行总体分析和评价，并且在此基础上对山东、北京、广东、上海四个地区“三资”企业的行业效率进行比较分析和评价。研究结果表明，中国“三资”企业行业DEA效率普遍比较低，且平均规模效率（SE）呈现明显的递减趋势，各行业的平均纯技术效率（PTE）年度变化不大。因此，2000-2005年期间的“三资”企业各行业的平均技术效率值递减主要是由于平均规模效率递减导致的；同时四个地区“三资”企业行业在总体效率、纯技术效率与规模效率方面存在地区差异。

Local officials as land developers: Urban spatial expansion in China.

2009

... 1978年以来中国经济迅速增长推动城市建设用地规模快速扩张^[1-2],使得大量农地非农化.为了保障中国粮食安全与生态安全,中国出台了最严格的耕地保护政策,并积极推进土地节约集约利用,在一定程度上控制了中国城市建设用地粗放式扩张.随着城市建设用地资源日益趋紧,土地资源对城市经济增长的约束已经逐步显现,尤其城镇密集的东部沿海地区由于土地资源趋紧已经显著阻碍了城市经济增长^[3].因此,提升城市建设用地效率成为解决城市经济增长与土地资源紧缺矛盾的关键. ...

Economic growth and the expansion of urban land in China.

2010

Land and urban economic growth in China.

2011

建设用地使用权跨区域再配置:中国经济增长的新动力

2011

... 城市土地利用效率研究中,部分学者以单位城市用地产出衡量城市土地利用效率^[4-6].而多数学者则更认可土地利用效率是包含土地要素在内的投入产出效率,并采用数据包络分析法测算了中国城市土地利用效率^[7-11].同时,考虑到城市土地利用存在包括污染在内的非期望产出,因此剔除非期望产出之后能够更准确的测算城市土地利用效率^[10].但是,投入指标中包含土地的投入产出效率实质上是全要素生产率,并不能确切的反映土地利用效率,而地均投入产出效率更能准确反映土地利用效率^[12-13],并且数据包络分析法测算相对效率对投入指标选择缺乏严谨的检验,由于投入产出指标的选择不同容易导致测算结果偏差较大.随机前沿生产函数能够检验投入指标的显著性,更有利于严谨的选择投入指标.因此,本文将从单位土地面积投入产出效率角度考察土地利用效率,并构建随机前沿生产函数模型对其进行测算.另外,已有研究集中在测算城市土地利用效率,而对于土地利用效率的影响因素只有少数研究涉及^{[4, 11]},且研究中忽略了土地利用效率可能存在空间溢出效应.所以,本文将建立面板数据空间计量模型,探讨城市土地利用效率的溢出效应与影响因素的区域差异. ...

... [4, 11],且研究中忽略了土地利用效率可能存在空间溢出效应.所以,本文将建立面板数据空间计量模型,探讨城市土地利用效率的溢出效应与影响因素的区域差异. ...

... 城市土地利用效率影响因素复杂,已有的研究表明受教育水平^[4]、城市人口密度^{[4, 11]}、财政支出^{[4, 11]}、土地出让方式^[16]等对城市土地利用效率有影响.本文定义的土地利用效率为单位建设用地下的投入产出效率,这意味着城市经济技术效率的影响因素也会影响到土地利用效率.已有学者的研究表明外商直接投资^[17-19]、交通基础设施^[20-21]、信息化^[22]等对技术效率有影响. ...

... [4, 11]、财政支出^{[4, 11]}、土地出让方式^[16]等对城市土地利用效率有影响.本文定义的土地利用效率为单位建设用地下的投入产出效率,这意味着城市经济技术效率的影响因素也会影响到土地利用效率.已有学者的研究表明外商直接投资^[17-19]、交通基础设施^[20-21]、信息化^[22]等对技术效率有影响. ...

... [4, 11]、土地出让方式^[16]等对城市土地利用效率有影响.本文定义的土地利用效率为单位建设用地下的投入产出效率,这意味着城市经济技术效率的影响因素也会影响到土地利用效率.已有学者的研究表明外商直接投资^[17-19]、交通基础设施^[20-21]、信息化^[22]等对技术效率有影响. ...

建设用地使用权跨区域再配置:中国经济增长的新动力

2011

土地利用效率、省际差异与异地占补平衡

2011

... 图3显示中部地区城市土地利用效率最高,2005年后均值在0.85以上,其次是东部地区,均值在0.83以上.同时,中部地区和东部地区的城市土地利用效率均值也全国平均水平之上.2008年以前,城市土地利用效率平均水平相对较低的是东北、西北,但是由于西北地区城市土地利用效率迅速提升,2008年之后超过了西南地区,至2012年,西北地区城市土地利用效率均值基本与东部地区和全国平均水平相当,达到了0.84以上.需要指出的是,这与已有研究表明东部城市土地利用效率最高的结论不同^{[5, 7, 9, 11]},原因是：首先,本文采用地均投入产出技术效率表征城市土地利用效率,与采用地均二、三产业产值^[5]和包含资本、劳动力、城市土地等投入指标在内的全要素生产率表征城市土地利用效率^{[7, 9, 11]}的测算方法存在较大差异;其次,本文的地均产出扣除了非期望产出,由于东部地区污染排放总量较大,所以地均非期望产出相对较高.从各区域城市土地利用效率均值的增速分析,西北地区增速最快,其次是中部和东北地区,增长最慢的是东部地区和西南地区. ...

... [5]和包含资本、劳动力、城市土地等投入指标在内的全要素生产率表征城市土地利用效率^{[7, 9, 11]}的测算方法存在较大差异;其次,本文的地均产出扣除了非期望产出,由于东部地区污染排放总量较大,所以地均非期望产出相对较高.从各区域城市土地利用效率均值的增速分析,西北地区增速最快,其次是中部和东北地区,增长最慢的是东部地区和西南地区. ...

土地利用效率、省际差异与异地占补平衡

2011

城市土地利用效率的综合评价

2009

城市土地利用效率的综合评价

2009

中国城市土地利用效率空间分异特征及优化路径分析: 基于287个地级以上城市的实证研究

2013

... 本文借鉴已有研究,认为土地利用效率是包含土地、资本、劳动力等要素的投入产出效率^[7-11].为了避免由于投入产出指标选取差异带来的估计结果偏差,本文参考叶浩、王良健等采用随机前沿生产函数模型估计耕地利用效率的方法^[12-13],建立估计城市建设用地利用效率的随机前沿生产函数模型.这样,一方面由于生产函数中常数项的存在,能够减小遗漏某些投入指标带来的估计偏差;另一方面,在资本、劳动力、土地要素规模报酬不变的假设下,能够从单位城市建设用地面积投入产出效率的角度考察城市土地利用效率. ...

... [7, 9, 11]的测算方法存在较大差异;其次,本文的地均产出扣除了非期望产出,由于东部地区污染排放总量较大,所以地均非期望产出相对较高.从各区域城市土地利用效率均值的增速分析,西北地区增速最快,其次是中部和东北地区,增长最慢的是东部地区和西南地区. ...

中国城市土地利用效率空间分异特征及优化路径分析: 基于287个地级以上城市的实证研究

2013

中国城市土地利用效率的区域差异: 对地级以上城市的DEA分析

2009

中国城市土地利用效率的区域差异: 对地级以上城市的DEA分析

2009

中国城市土地利用效率评价

2011

... , 9, 11]的测算方法存在较大差异;其次,本文的地均产出扣除了非期望产出,由于东部地区污染排放总量较大,所以地均非期望产出相对较高.从各区域城市土地利用效率均值的增速分析,西北地区增速最快,其次是中部和东北地区,增长最慢的是东部地区和西南地区. ...

中国城市土地利用效率评价

2011

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

2014

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

2014

中国城市土地利用效率研究

2014

... , 11],且研究中忽略了土地利用效率可能存在空间溢出效应.所以,本文将建立面板数据空间计量模型,探讨城市土地利用效率的溢出效应与影响因素的区域差异. ...

... , 11]、土地出让方式^[16]等对城市土地利用效率有影响.本文定义的土地利用效率为单位建设用地下的投入产出效率,这意味着城市经济技术效率的影响因素也会影响到土地利用效率.已有学者的研究表明外商直接投资^[17-19]、交通基础设施^[20-21]、信息化^[22]等对技术效率有影响. ...

... , 11]的测算方法存在较大差异;其次,本文的地均产出扣除了非期望产出,由于东部地区污染排放总量较大,所以地均非期望产出相对较高.从各区域城市土地利用效率均值的增速分析,西北地区增速最快,其次是中部和东北地区,增长最慢的是东部地区和西南地区. ...

... 东部地区：城市土地利用效率受显著为正的空间溢出效应;人口密度对城市土地利用效率的影响与预期的倒“U”型恰好相反,呈现正“U”型的关系;交通基础设施、每万人互联网户数、每万人大学生数、人均年末存款余额、土地招拍挂面积占比等几个变量对城市土地利用效率具有正影响;每万人大学生数对东部城市土地利用效率具有正影响,这一点与其它区域形成鲜明对比,可能原因是由于东部地区经济较为发达,大学生毕业之后留在东部地区工作的较多,对提升城市土地利用效率起到了一定作用;每万人医院床位数、劳均外商直接投资、工业用地占比、仓储用地占比都对城市土地利用效率具有负影响;外商直接投资对东部城市土地利用效率具有显著负影响,对其它区域的城市建设用地利用效率也没有产生显著正影响,可能的原因是“土地招商”降低城市土地利用效率^[11],且外资企业投入产出效率并不高^[32-33]. ...

中国城市土地利用效率研究

2014

我国耕地利用效率的区域差异及其收敛性研究

2011

... 通过式3,可以采用计量经济学方法估计扣除非期望产出后单位城市建设用地下的投入产出效率,并以此作为土地利用效率,其中土地利用效率为^[12]： ...

我国耕地利用效率的区域差异及其收敛性研究

2011

... 通过式3,可以采用计量经济学方法估计扣除非期望产出后单位城市建设用地下的投入产出效率,并以此作为土地利用效率,其中土地利用效率为^[12]： ...

中国耕地利用效率及其影响因素的区域差异: 基于281个市的面板数据与随机前沿生产函数方法

2014

... 中国各区域之间经济发展存在较大差异,一般情况下将中国划分为东部、中部、西部、东北4个区域进行区域差异分析.但是已有研究表明西北与西南地区在基础设施建设^[13]、技术扩散^[28]、经济溢出效应^[29]、城镇化进程^[30]等方面都存在明显差异,而这些差异可能导致城市土地利用效率及其溢出效应与影响因素的区域差异.因此,将中国划分为东部、中部、东北、西北、西南5个区域进行区域比较分析.其中东部地区样本包括北京、河北、天津、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东、海南等省市的87个城市;中部地区样本包括山西、河南、湖北、湖南、江西、安徽等6省的80个城市;东北地区包括黑龙江、吉林、辽宁3省的34个城市;西北地区样本包括内蒙古、陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆、西藏等省或自治区的37个城市;西南地区样本包括广西、贵州、云南、重庆、四川等省（市、区）的44个城市. ...

中国耕地利用效率及其影响因素的区域差异: 基于281个市的面板数据与随机前沿生产函数方法

2014

Formulation and estimation of stochastic frontier production function model.

1977

... Aigner等建立了随机前沿生产函数模型^[14],Battes等则进一步对随机前沿生产函数模型的面板数据估计进行了研究^[15].本文借鉴Battese等的面板数据随机前沿函数模型建立城市土地利用效率随机前沿生产函数模型如下^[15]： ...

Frontier production functions, technical efficiency and panel data: With application to paddy farmers in India.

1992

... [15]： ...

工业用地出让与引资质量底线竞争: 基于2007-2011年中国地级市面板数据的经验研究

2014

工业用地出让与引资质量底线竞争: 基于2007-2011年中国地级市面板数据的经验研究

2014

Technology spillovers from foreign direct investment in the Indian pharmaceutical industry.

2001

Spillover effects of FDI on innovation in China: Evidence from the provincial data.

2004

FDI与自主研发: 基于行业数据的经验研究

2006

FDI与自主研发: 基于行业数据的经验研究

2006

Spatial externalities, spatial multipliers, and spatial econometrics.

2003

... 经济增长的空间溢出效应是指一些区域的经济增长对其它区域经济增长的影响^[23-24].借鉴该定义,本文所界定的城市土地利用效率空间溢出效应是指一些城市的土地利用效率对其它城市土地利用效率的影响.这种影响主要来自城市土地高效利用的示范效应.此外,土地利用效率高的城市通过技术扩散以及产业转移等途径带动周边城市土地利用效率提升.本文将引入城市土地利用效率的空间滞后变量构建空间滞后模型检验城市土地利用效率的空间溢出效应.考虑到本文的土地利用效率是采用随机前沿生产函数的技术效率进行测度,而技术效率在空间上存在扩散效应,且这种扩散效应会随着距离而减小^{[20, 25]}.因此,采用地理距离设定空间权重矩阵,与城市土地利用效率矩阵相乘得到土地利用效率的空间滞后变量.土地利用效率空间滞后变量的构建方法借鉴柯善咨的研究^[26]：以球面距离作为两市的地理距离

\begin{matrix} d_{ij} = R \times \arccos (\cos (α_{i} - α_{j}) \cos β_{i} \end{matrix} \begin{matrix} \cos β_{j} + \sin β_{i} \sin β_{j}) \end{matrix}

,R其中为地球赤道半径,取6378 km;

\begin{matrix} α_{i} \end{matrix}

、

\begin{matrix} α_{j} \end{matrix}

、

\begin{matrix} β_{i} \end{matrix}

、

\begin{matrix} β_{j} \end{matrix}

分别为i、j两市市政府的经度与纬度;然后,设定空间权重矩阵元素w_ij取值,其中两市之间距离500 km以内为地理距离平方的倒数,500 km以外则取0;本市与本市的空间权重元素取值为0.以空间权重矩阵乘以土地利用效率矩阵得到空间滞后变量矩阵：

\begin{matrix} W \times TE = WTE \end{matrix}

. ...

交通基础设施与中国全要素生产率增长: 基于省域数据的空间面板计量分析

2010

交通基础设施与中国全要素生产率增长: 基于省域数据的空间面板计量分析

2010

我国服务业生产率及其影响因素分析: 基于随机前沿生产函数的实证研究

2009

我国服务业生产率及其影响因素分析: 基于随机前沿生产函数的实证研究

2009

Understanding China's recent growth experience: a spatial econometric perspective.

2003

\begin{matrix} d_{ij} = R \times \arccos (\cos (α_{i} - α_{j}) \cos β_{i} \end{matrix} \begin{matrix} \cos β_{j} + \sin β_{i} \sin β_{j}) \end{matrix}

,R其中为地球赤道半径,取6378 km;

\begin{matrix} α_{i} \end{matrix}

、

\begin{matrix} α_{j} \end{matrix}

、

\begin{matrix} β_{i} \end{matrix}

、

\begin{matrix} β_{j} \end{matrix}

\begin{matrix} W \times TE = WTE \end{matrix}

. ...

中国的区域关联与经济增长的空间溢出效应

2012

\begin{matrix} d_{ij} = R \times \arccos (\cos (α_{i} - α_{j}) \cos β_{i} \end{matrix} \begin{matrix} \cos β_{j} + \sin β_{i} \sin β_{j}) \end{matrix}

,R其中为地球赤道半径,取6378 km;

\begin{matrix} α_{i} \end{matrix}

、

\begin{matrix} α_{j} \end{matrix}

、

\begin{matrix} β_{i} \end{matrix}

、

\begin{matrix} β_{j} \end{matrix}

\begin{matrix} W \times TE = WTE \end{matrix}

. ...

中国的区域关联与经济增长的空间溢出效应

2012

\begin{matrix} d_{ij} = R \times \arccos (\cos (α_{i} - α_{j}) \cos β_{i} \end{matrix} \begin{matrix} \cos β_{j} + \sin β_{i} \sin β_{j}) \end{matrix}

,R其中为地球赤道半径,取6378 km;

\begin{matrix} α_{i} \end{matrix}

、

\begin{matrix} α_{j} \end{matrix}

、

\begin{matrix} β_{i} \end{matrix}

、

\begin{matrix} β_{j} \end{matrix}

\begin{matrix} W \times TE = WTE \end{matrix}

. ...

我国省际技术进步及其空间扩散分析

2007

\begin{matrix} d_{ij} = R \times \arccos (\cos (α_{i} - α_{j}) \cos β_{i} \end{matrix} \begin{matrix} \cos β_{j} + \sin β_{i} \sin β_{j}) \end{matrix}

,R其中为地球赤道半径,取6378 km;

\begin{matrix} α_{i} \end{matrix}

、

\begin{matrix} α_{j} \end{matrix}

、

\begin{matrix} β_{i} \end{matrix}

、

\begin{matrix} β_{j} \end{matrix}

\begin{matrix} W \times TE = WTE \end{matrix}

. ...

... 公式6为城市土地利用效率影响因素空间计量模型.公式6中引入的空间滞后变量来自于被解释变量,因此方程存在内生性问题,采用普通最小二乘法估计是有偏的^{[25, 31]}.在无法寻找到更好的工具变量的情况下,采用空间滞后变量的滞后一期作为工具变量.同时,考虑到模型存在的固定效应和可能存在异方差,首先对公式6进行离差处理,最后采用稳健标准差两阶段最小二乘法的固定效应估计结果（表2）. ...

我国省际技术进步及其空间扩散分析

2007

\begin{matrix} d_{ij} = R \times \arccos (\cos (α_{i} - α_{j}) \cos β_{i} \end{matrix} \begin{matrix} \cos β_{j} + \sin β_{i} \sin β_{j}) \end{matrix}

,R其中为地球赤道半径,取6378 km;

\begin{matrix} α_{i} \end{matrix}

、

\begin{matrix} α_{j} \end{matrix}

、

\begin{matrix} β_{i} \end{matrix}

、

\begin{matrix} β_{j} \end{matrix}

\begin{matrix} W \times TE = WTE \end{matrix}

. ...

中国城市与区域经济增长的扩散回流与市场区效应

2009

\begin{matrix} d_{ij} = R \times \arccos (\cos (α_{i} - α_{j}) \cos β_{i} \end{matrix} \begin{matrix} \cos β_{j} + \sin β_{i} \sin β_{j}) \end{matrix}

,R其中为地球赤道半径,取6378 km;

\begin{matrix} α_{i} \end{matrix}

、

\begin{matrix} α_{j} \end{matrix}

、

\begin{matrix} β_{i} \end{matrix}

、

\begin{matrix} β_{j} \end{matrix}

\begin{matrix} W \times TE = WTE \end{matrix}

. ...

中国城市与区域经济增长的扩散回流与市场区效应

2009

\begin{matrix} d_{ij} = R \times \arccos (\cos (α_{i} - α_{j}) \cos β_{i} \end{matrix} \begin{matrix} \cos β_{j} + \sin β_{i} \sin β_{j}) \end{matrix}

,R其中为地球赤道半径,取6378 km;

\begin{matrix} α_{i} \end{matrix}

、

\begin{matrix} α_{j} \end{matrix}

、

\begin{matrix} β_{i} \end{matrix}

、

\begin{matrix} β_{j} \end{matrix}

\begin{matrix} W \times TE = WTE \end{matrix}

. ...

1996-2009年中国城市固定资本存量估算

2012

... 为分析中国城市土地利用效率的时空变化规律及其影响因素的区域差异,选择了2003-2012年282个地级以上城市为样本,行政区划以2012年为准.由于数据缺失较为严重,本文样本不包括删三沙、拉萨、同仁、毕节、普洱、陇南、中卫市.除了货运总量以全市数据测度以外,其他变量均以市辖区数据测度.土地出让面积数据来源于各年《中国国土资源年鉴》;各类型城市建设用地面积数据来自各年《中国城市建设统计年鉴》;2003-2010工业污染排放及治理相关数据来源于各年《中国统计年鉴》.由于工业污染及治理投资无法搜集到地市一级数据,本文采用各省的单位建设用地面积非期望产出作为其省域内城市的非期望产出.2011-2012年的年鉴中未统计本文所需的工业污染排放指标,本文采用平均增长率方法补齐相关数据;2003-2009年各城市资本存量数据来源于柯善咨等的研究成果^[27],并沿用该方法求得各城市2010-2012年的资本存量;其余变量数据来自于各年《中国城市统计年鉴》. ...

1996-2009年中国城市固定资本存量估算

2012

区域工业化进程中的技术扩散因素

2012

区域工业化进程中的技术扩散因素

2012

三大增长极对中国内陆地区经济的外溢性影响研究

2008

三大增长极对中国内陆地区经济的外溢性影响研究

2008

中国区域城镇化发展态势及战略选择

2008

中国区域城镇化发展态势及战略选择

2008

A generalized spatial two-stage least squats procedure for estimating a spatial autoregressive model with autoregressive disturbance.

1998

外商直接投资对中国经济影响的动态分析

2006

外商直接投资对中国经济影响的动态分析

2006

DEA模型与外商直接投资的行业效率分析

2007

DEA模型与外商直接投资的行业效率分析

2007

〈

〉

中国城市土地利用效率及其溢出效应与影响因素

Urban land-use efficiency, spatial spillover, and determinants in China

1 引言

2 研究方法与数据

2.1 城市土地利用效率的随机前沿生产函数模型

2.2 建设用地负外部性测算方法

2.3 城市土地利用效率影响因素研究方法

2.4 城市土地利用效率空间溢出效应研究方法

2.5 研究数据

3 中国城市土地利用效率估计结果

4 中国城市土地利用效率的溢出效应与影响因素的区域差异

5 结论与建议

5.1 结论

5.2 建议

参考文献 文献选项 原文顺序 文献年度倒序 文中引用次数倒序 被引期刊影响因子

参考文献

原文顺序

文献年度倒序

文中引用次数倒序

被引期刊影响因子