摘要 探寻空间差异视角下中国城市建设用地利用效率的基本特征及其内在机制对于创新城市建设用地高效配置路径、实现区域协调发展具有重要的现实意义。本文以中国大陆31个省（直辖市、自治区）2001—2014年数据为研究样本，在构建城市建设用地利用效率评价指标体系的基础上，采用数据包络分析方法测度中国城市建设用地利用效率综合指数，并根据Mookheriee & Shorrocks提出的基尼系数分解方法，结合面板数据模型对中国城市建设用地利用效率的空间非均衡程度及其影响因素进行了定量刻画。结果表明：①中国城市建设用地利用效率表现出明显的空间非均衡特征，基本呈现出东部地区>西部地区>中部地区的地理格局，且从数据包络分析结果来看，中国城市建设用地利用效率总体上呈下降趋势，平均效率指数从2001年的0.750 1下降至2014年的0.694 8；②在全国层面和区域层面，城市建设用地利用效率的空间非均衡程度均不断加剧，基尼系数表现出“稳定上升——逐渐下降——趋于稳定”的变化路径，且从东、中、西部地区基尼系数平均值来看，东部地区城市建设用地利用效率的空间非均衡程度低于中部和西部地区；③三大区域分组设定的情况下，组内差异增加是中国城市建设用地利用效率空间非均衡程度加剧的主要来源，但其贡献率表现出逐渐缩小的趋势；④政策因素、发展因素、规模因素和结构因素是导致城市建设用地利用效率空间非均衡的主要原因，但是从面板数据模型回归结果来看，仅在西部地区，所有变量都通过了显著性检验，在全国和东、中部地区，各变量的显著性结果存在差异。
关键词 城市建设用地；利用效率；空间非均衡；影响因素
中图分类号 F293.2 文献标识码 A
文章编号 1002-2104（2016）11-0045-08 doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2016.11.006
城市建设用地是世界各国城市化稳步发展的重要载体和基本保障[1-2]，《中国城市建设统计年鉴》资料显示，2001—2014年，中国每年约有802.51 km2耕地转化为城市建设用地，14年间城市建设累计占用耕地面积为10 432.64 km2，相当于2014年北京市建成区面积的7.53倍，上海市建成区面积的10.45倍。
伴随着城市建设用地规模的持续增加，城市建设用地系统内部各功能性用地之间、系统整体与外部环境之间的能量交换机制及作用路径等都受到了不同程度的冲击，区域建设用地结构调整频繁[3]。同时，由于很长一段时间内都没有形成全国统一的生产要素市场，中国各地区在自然资源丰裕程度、资本和人力吸附力度、生产要素相对稀缺程度、经济发展水平和变化幅度等方面均存在巨大差异[4]，由此导致不同区域城市化发展进程中城市建设用地的需求量和供应能力、城市建设用地利用系统运动的最终表现形式——城市建设用地利用效率也截然不同，“不同空间尺度城市建设用地利用效率的地區差异”也成为理论界和实践界关注的重要议题。赵伟等[5]以中国大陆2003—2012年相关资料为基础，认为研究期内中国城市建设用地利用效率整体偏低，且呈现出“东部高、西部次之、中部最低”的空间格局，强真[6]、孙平军[7]、钟成林[8]等也都从不同视角对区域发展不平衡背景下城市建设用地利用效率的区域差异进行了系统阐释，而且随着研究的不断深入，学者们逐渐从“对这种差异现象的简单描述”发展到“利用科学方法进行实证分析”，王昱等[9]从工业化和城镇化两个方面出发，利用极差、极差倍数、离散系数等指标揭示了中国城市建设用地利用效率的区域差异及空间特征，其他学者则利用标准差[10]、变异系数[11]、空间自相关[12]等方法对这种差异格局进行了思考，对于指导区域城市建设用地配置及与社会经济的动态协调具有重要意义。与定性描述相比这些定量分析手段能够更直观、更科学地反映出城市建设用地利用效率的地区差异格局，但是却无法准确度量出地区差距程度，无法对各地区城市建设用地利用效率的差距进行分解，也无法找出城市建设用地利用效率地区差距的构成与来源，李永乐等[13]在对相关主题进行研究时，所利用的泰尔指数能够在一定程度上解决这一问题，但是泰尔指数也有其自身的约束条件和缺陷[14]。基于此，本文首先利用数据包络分析方法对中国城市建设利用效率水平进行测度，并借鉴相关研究成果建立城市建设用地利用效率空间非均衡程度的测算模型和面板数据模型，探讨中国城市建设用地利用效率的总体格局、空间非均衡程度及形成机制，可以为制定差异化、针对性的城市建设用地管控策略提供参考与支持。
1 研究方法与数据来源
1.1 城市建设用地利用效率测度模型
数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）是美国运筹学家Charnes、Cooper和Rhodes[15]在Farell[16]有关生产效率评价的研究成果上发展起来的一种系统分析方法，是数理经济学、运筹学和管理科学等学科交叉研究的一个新兴领域[17]。该方法无需设定投入、产出变量的权重和生产函数形式，主要利用线性规划方法，根据观察到的有效样本数据，将每一个被评价单位（地区、部门或年份）作为一个决策单元（Decision Making Units，DMU），将各个DMU投影到DEA的生产前沿面上，通过比较DMU偏离前沿面的程度，反映各DMU之间的相对效率。
DEA模型主要包括投入导向（InputBased Efficiency）和产出导向（OutputBased Efficiency）两种，前者是假定产出要素不变时，尽可能减少各类要素的投入比例，实现效率的最大化；后者则是假定投入要素不变时，努力增加产出要素数量，实现效率最大化。本文将城市建设用地利用过程视为类似“企业”的生产过程，由于在城市建设用地利用过程中，满足社会经济发展各部门用地需求的用地产出是既定的，因此，城市建设用地利用效率的优化主要考虑如何从投入角度进行资源精明利用及智慧配置，主要选取投入导向的CCR模型对城市建设用地利用效率进行研究。在具体指标选择上，参照现有研究成果[18]，选取土地、资本和劳动力作为投入指标，分别对应城市建成区面积、固定资产投资和第二、三产业从业人员数，在产出指标方面主要考虑城市建设用地利用所产生的社会、经济及生态效应，分别对应第二、三产业增加值、城镇单位就业人员平均工资和人均公园绿地面积。
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