朱孟珏，庄大昌，李 涛

（1.广东财经大学公共管理学院，广东 广州 510320； 2.陕西师范大学西北国土资源研究中心，陕西 西安 710119）

1 引言

矿业城市是因矿产资源开采、加工而兴起，并长期占据主导产业地位的城市。中国矿业城市数量众多，分布广泛，新中国成立以来累计生产原煤529亿t、原油55亿t、铁矿石58亿t，为健全现代工业体系，促进国民经济发展，保障能源资源战略安全发挥了重要作用[1]。然而，诸多矿业城市近年来相继出现资源枯竭、产能过剩、生态恶化等问题，城市可持续发展面临挑战。因此，提升矿业城市工业用地效率，加强转型内生动力，对有效利用城市有限土地，建立高效、集约、协调的资源可持续开发模式具有重要意义。

国外相关研究起源于20世纪初的生态学派，研究主题多关注土地资源保护、土地利用的生态影响效应等，如VERBUGR[2]利用GTAP和综合评估模型讨论环境政策对欧洲城市土地效率的影响性，LANGPAP[3]等利用流域健康指标模型探讨了土地利用效率与政府土地激励政策的关联性， DEILMAN和RINANTI利用SFA或超效率模型等评价土地碳排放效率等[4-5]。在工业用地效率研究方面，国外学者也深入探讨了工业用地规划[6]、产业园区工业用地效率[7]的相关问题，但总体上对于工业用地效率针对性研究不多。国内工业用地效率的相关研究起步较晚，但近年来研究成果较多，主要研究视角包括：一是工业用地效率时空差异的测度研究。如众多学者采用C-D生产函数[8]、特尔菲法[9]、主成分分析法[10]、全要素生产率指数[11]、容积率指数[12]、随机前沿法与工业用地损失测度[13]、DEA模型[14-15]等对全国主要经济区或区域的工业用地效率进行评价分析。二是工业用地的环境/生态效率研究。如荆肇睿[16]等从建设用地控制指标的视角探讨了工业分行业用地的碳排放效率及其优化；王佑辉等[17]研究了基于环境约束的京津冀工业用地效率。三是工业用地效率的影响因素研究。如梁皓等[18]认为企业对不同环境约束做出的响应会对工业用地效率产生影响；罗能生等[19]分析了地方政府竞争对工业用地效率的影响；张琳等[20]从微观企业视角分析了土地投入、企业特性、外部环境、基础设施、企业盈利能力及区位优势等对工业用地效率的影响。四是土地利用效率与人口城镇化等的耦合度/协调性研究。如郭贯成等[21]研究新型城镇化与工业用地效率的关联性。

总体来看，国外研究偏重生态保护政策与管理机制，国内研究偏重工业用地效率的评价测度，模型方法相对成熟，但研究尺度以省域或经济区为主，研究对象相对宏观，对于矿业城市这一特殊类型城市的工业用地效率，尤其是基于全国空间尺度和环境约束视角，分析不同类型矿业城市的工业用地效率的研究相对较少。有鉴于此，本文以2000—2015年地级以上110个矿业城市为样本，采用Malmquist-Luenberger模型，探讨其在环境约束视角下的工业用地效率，并分析影响因素及优化路径。

2 研究设计

2.1 研究样本与指标构建

《中国资源型城市可持续发展规划（2013—2020年）》确定了矿业和森工两类262个资源型城市。其中，地级以上矿业城市110个。基于样本连续性，以2000年、2005年、2010年和2015年4个年份110个地级以上矿业城市作为城市样本，所有城市根据矿业职能划分为煤炭型、油气型、黑色金属型、有色金属型、非金属型和综合型6类（表1）①根据煤炭开采和洗选业、石油和天然气开采业、有色金属矿采选业、非金属矿采选业、开采辅助活动与其他采矿业、石油加工、炼焦和核燃料加工业、非金属矿物制品业、黑色金属冶炼和压延加工业、有色金属冶炼和压延加工业产值占采矿业产值比重确定职能，当某一产业占比超过50%确定为城市的矿业职能，均未超过50%确定为综合型职能。数据源于第三次经济普查。。

在指标构建上，考虑投入和产出两方面（表2）。投入指标采用地均工业从业人员数（x1）、地均工业固定资产总额（x2）。产出分为期望产出和非期望产出，期望产出采用地均全部工业增加值（y1）、地均规模以上工业企业利税总额（y2）；非期望产出采用地均工业废水排放量（b1）、地均工业二氧化硫排放量（b2）、地均工业烟粉尘排放量（b3）。数据来源于《中国城市统计年鉴》《中国城市建设统计年鉴》及各省统计年鉴。相关数据作以下处理：（1）全部指标均以全市为统计范围。（2）《中国城市建设统计年鉴》中仅有市辖区工业用地面积，需要进行修正。本文根据全市和市辖区的工业总产值比值对工业用地面积进行等比例修正，将市辖区工业用地面积换算成全市工业用地面积。（3）采用价格指数对x2、y1、y2三个指标换算成2000年可比价，消除价格因素。

2.2 研究方法

本文主要采用Malmquist-Luenberger模型，即包含非期望产出的方向距离函数（DDF）和Malmquist指数模型相结合的组合运算模型。

（1）方向距离函数（Directional Distance Function，DDF）：环境约束性指标是矿业城市用地效率评价体系中不可忽略的重要衡量指标，但环境指标往往属于非期望产出（Undesirable Outputs）。相对于传统的DEA模型无法有效解决非期望产出问题，方向距离函数可以在指标体系中同时构建投入、期望产出和非期望产出三类指标，DDF计算模型为[22]：

表1 矿业城市的样本统计Tab.1 Sample cities statistics

表2 工业用地效率评价指标Tab.2 Industrial land use ef fi ciency evaluation index

式（1）中：β计算取得的最优解β*即为效率值，0≤β*≤1；s.t.为限制性条件；λ为权重向量；投入记为X，期望产出记为Y，非期望产出记为B；gx、gy、gb分别为投入、期望产出和非期望产出向量，且gx≥0、gy≥0、gb≤0；xk、yk和bk为当前正测量的决策单元。

（2）Malmquist指数模型：该方法可有效刻画土地效率动态变化，并对管理经营和技术创新进行评价，利于有针对性地提出效率提升优化路径[22]，模型如下：

式（2）中：MI为全要素生产率，MI＞1、MI=1或MI＜1分别表示生产效率提升、不变或衰退；EC为效率改进指数，EC＞1、EC=1或EC＜1分别表示企业管理制度和决策改善，不变或恶化；TC为技术进步指数，TC＞1、TC= 1或TC＜1分别表示生产技术（创新）进步，不变或衰退；x，y，b分别为投入向量，期望产出向量和非期望产出向量；Et（xt，yt，bt）、Et+1（xt+1，yt+1，bt+1）分别为时间t和时间t+1同前沿面技术相比较的投入距离函数；Et（xt+1，yt+1，bt+1）、Et+1（xt，yt，bt）分别是根据生产点在混合期同前沿面技术相比较得到的投入距离函数。

3 矿业城市工业用地效率的时空特征

2000年、2005年、2010年和2015年110个矿业城市的工业用地效率依次为0.676、0.592、0.614和0.573，说明环境约束下，矿业城市工业用地效率处于中等效率水平；年均增长率为-0.10%，呈现波动下降态势，矿业城市的土地利用存在改善空间。

3.1 用地效率的空间演化差异

分析矿业城市的工业用地效率空间演化，结果表明（表3）：（1）从东部、中部、西部和东北4大地区看，2000年效率值分别为0.756、0.735、0.578和0.681，东部＞中部＞东北＞西部；随后，中部效率值持续降低，东北地区波动下降，东、西部效率值先降后升，至2015年，4大地区效率值调整为0.672、0.512、0.612和0.548，东部＞西部＞东北＞中部。（2）将城市按效率值划分为绝对高效（值为1.000）、高效［0.800，1.000）、中高效［0.600，0.800）、中低效［0.400，0.600）和低效［0.000，0.400）5类。2000年，绝对高效和高效城市分布在山西、山东、苏浙皖地区以及克拉玛依和大庆两个城市，中高效城市分布在福建、江西、四川。2005年和2010年，60%的城市处于中低效水平，高效以上城市集中在山西、陕西及周边地区。2015年，绝对高效城市包括克拉玛依、东营、庆阳、鄂尔多斯、大庆和南充；高效和中高效城市分布在东部沿海以及陕西、四川、内蒙古；低效城市集中在山西、黑龙江东部、甘肃西部和云贵地区。相关的特征解释是：矿业城市工业用地效率差异与其发展阶段密切相关。2000—2015年，东部地区唐山、徐州、宿迁、淄博、临沂等矿业城市经历了由衰退型向再生型转变，基本摆脱了资源依赖，实现了产业转型，用地效率先降后升；西部矿业城市以成长型为主，随着新资源发现以及技术提升，生产效率显著上升，如绝对高效城市庆阳、鄂尔多斯和南充；东北地区阜新、鹤岗、双鸭山、七台河等出现资源枯竭，用地效率波动式下降；中部地区淮北、萍乡、焦作、新余、铜陵、黄石等因为资源枯竭而效率下降。同时，受国际煤炭价格和航运费下降影响，国内煤炭产能过剩，中部地区煤炭型城市用地效率快速下降。

表3 2000—2015年分规模等级的矿业城市工业用地效率差异Tab.3 Evolution of of mining cities’ industrial land use ef fi ciency based on city-size from 2000 to 2015

3.2 用地效率的规模等级差异

基于分区域分规模分析工业用地效率，结果表明（表3）：（1）大、中、小城市效率值由2000年的0.728、0.723、0.660调整到2015年的0.626、0.585、0.552，说明矿业城市规模越大，资源整合能力更高效，符合规模递增原则，年均增长率依次为-1.00%、-1.40%和-1.18%，大城市降幅最小，小城市居次，中等城市降幅最大；（2）2000年东部地区各级城市、中部地区中小城市、东北地区大城市效率值较高，到2015年，西部大城市效率值及增幅最高，西部中等城市、东部各级城市、东北大城市等效率较高，中部各级城市、东北中小城市效率值较低。

3.3 用地效率的矿业职能差异

基于职能类型不同，矿业城市工业用地效率存在显著差异性（表4）：（1）油气型城市维持在0.800以上的高效率水平，如大庆、克拉玛依、东营、庆阳；（2）非金属型城市基本处于中高效水平，如宿迁、南充、自贡等；（3）煤炭型城市在2000—2010年处于中高值（0.650左右），2010年后受产能过剩影响快速下降；（4）黑色金属型、有色金属型和综合型城市经历了快速下降到缓慢上升的过程，处于中等效率水平。到2015年，矿业城市工业用地效率由高到低依次为油气型、非金属型、综合型、黑色金属型、煤炭型和有色金属型。

4 矿业城市用地效率影响因子及优化路径

用地综合效率能反映矿业城市的整体演化，但较难解析其演化原因。Malmquist指数和松弛变量可以分析矿业城市用地效率的影响因子，并从中提出优化路径。

4.1 Malmquist指数及指标分解

Malmquist指数（MI，全要素生产率）可以较好地刻画相对生产效率的动态变化，并通过效率改进指数（EC）和技术进步指数（TC）两个分解指标探讨矿业城市企业管理方法的优劣，以及技术进步或创新的程度。结果表明（表5）：（1）MI指数在2000—2005年、2005—2010年、2010—2015年分别为1.047、1.270和1.004，全部大于1，保持了年均增长10.1%的上升趋势。（2）指标分解来看，效率改进指数（EC）仅在2005—2010年大于1，其他阶段小于1，年均增长-5.4%；技术进步指数（TC）各阶段均大于1，年均增长16.4%。说明2005—2010年矿业城市生产率的改善同时源于效率改进和技术进步，即一方面加强自身管理水平，完善内部管理制度，另一方面积极改进工业生产技术，加大科技投入；在2000—2005年和2010—2015年，MI指数虽然上升，但技术进步成为最大动力，工业企业管理方法有待改善。（3）油气型MI指数最高（1.438），得益于科技投入和技术创新水平（TC达1.465）；有色金属型MI指数最低（1.042），在管理制度和技术进步方面均有待改善；煤炭型偏重技术进步，非金属型、综合型和黑色金属型偏重效率（管理制度）改进。在分区域分规模上，MI年均指数符合“东部城市＞西部城市＞中部城市＞东北城市”和“大城市＞中等城市＞小城市”的特征。这一特征同样与东部地区以再生型和成熟型矿业城市为主，中部地区以成熟型和衰退型矿业城市为主，西部地区以成长型矿业城市为主，东北地区衰退型矿业城市较多的空间分布特征密切相关。同时，城市规模越大，科技投入越大，技术创新能力也越强，有利于全要素生产率长期保持较快增长水平。

表4 2000—2015年分职能类型的矿业城市工业用地效率差异Tab.4 Evolution of mining cities’ industrial land use ef fi ciency based on functional categories from 2000 to 2015

表5 2000—2015年矿业城市Malmquist指数及分解Tab.5 Decomposition of Malmquist index of mining cities from 2000 to 2015

4.2 基于松弛变量的影响因子分析

松弛变量（冗余度）可刻画矿业城市在投入、期望产出、非期望产出（环境约束）中的有效/过量/不足状态，为矿业城市的土地优化配置提供思路。

保持产出不变，分析投入过量情况，结果表明（图1（a）、图1（b））：（1）及时调整投入结构，全国在2015年可节省189.08万人和6 932.00亿元；（2）工业从业人员数在东部和中部大城市，煤炭型和黑色金属型城市投入过量；（3）工业固定资产投资总额在煤炭型城市、东中部小型城市最为显著。投入情况体现了两个特征：煤炭和黑色金属型（钢铁）产业受国际需求下降和航运费下调影响，产能过剩；受国内人口迁移格局影响，东部地区第二产业从业人员投入过量。

保持投入量不变，分析期望产出的不足情况，结果表明（图1（c）、图1（d））：（1）若加强生产技术，全国到2015年，可增加全部工业增加值272.60亿元、利税5 184.57亿元；（2）大部分矿业城市工业增加值产出充足，仅有宿迁、滁州例外；（3）东中部煤炭型、黑色金属型和综合型城市利税总额产出严重不足，说明煤炭、钢铁行业产能过剩，以唐山（煤炭+钢铁）冗余度最高（1 158.80亿元），其他典型城市如包头、鞍山、晋城、淮北、临汾、朔州等。

保持投入不变，分析非期望产出的过量情况，结果表明（图1（e）、图1（g））：（1）若加强生产技术，全国到2015年，可减少工业废水排放量1 743.42百万t，二氧化硫排放量97.56万t，烟粉尘排放量266.00万t；（2）工业废水排放量在中小城市，煤炭型、有色金属型和综合型城市存在冗余，如云贵川、闽粤湘赣、苏鲁豫地区；（3）工业二氧化硫排放量持续降低，尤以东部和东北城市减排明显，但在中部和西部地区中小城市，煤炭型、有色金属型城市仍有冗余，如甘肃、山西、辽宁及云贵川地区；（4）工业烟粉尘排放量冗余源于小型城市，并以煤炭型（如榆林、长治、吕梁）、黑色金属型（如本溪、莱芜）和综合型城市（如唐山、呼伦贝尔）最为典型。总体来看，受矿业发展的影响，全国已出现了多个生态环境脆弱地区，包括甘肃祁连山有色金属型（金昌—白银—张掖）、闽粤湘赣有色金属型（赣州—三明—郴州）、山西煤炭型（吕梁—长治—忻州—阳泉）、云贵川煤炭型（曲靖—毕节—六盘水—攀枝花）、辽宁综合型（葫芦岛—鞍山—盘锦—抚顺—阜新）等。

4.3 优化路径建议

不同职能、不同区域规模的矿业城市具有不同影响因子，应采取差异化的效率改善路径。

（1）投入方面，针对工业从业人数和工业固定资产投资的冗余情况，应改造提升传统型矿业产业，扶持培育接续替代产业，降低山东、河北、豫南等地区矿业城市的工业从业人员投入；调整原先工业投资额向东部城市倾斜的政策，加强西部城市和资源衰竭型城市在经济结构转型、生态环境治理方面的资金政策支持，推动由资源导向型向多元发展型产业转变。

（2）期望产出方面，针对工业增加值和利税总额的冗余情况，应重点对河北钢铁产业、晋陕蒙地区部分过剩及落后的煤炭型产业实现去产能；加强矿业企业管理制度建设，创造条件推动矿业企业兼并重组，做好人员安置工作，实现工业利税的持续增长。

（3）环境约束（非期望产出）方面，严格控制煤炭、有色金属产业的准入条件；引导中、小城市有序关闭高污染、高排放的小微矿业企业；强调资源规模化开发和集约化发展，提升生产技术创新；重点加强甘肃祁连山和闽粤湘赣地区有色金属型城市在SO2排放、云贵川地区在工业废水和SO2排放、山西煤炭型城市在烟粉尘排放的生态环境治理。

5 结论与讨论

本文采用Malmquist-Luenberger模型，分析了2000—2015年中国矿业城市工业用地效率的时空演化特征，并探讨其影响因素及优化路径，研究表明：

图1 2015年矿业城市土地利用效率的投入产出冗余度Fig.1 Redundancy of mining cities land use ef fi ciency in 2015

（1）2000—2015年中国矿业城市工业用地效率处于中等效率水平，且呈现波动下滑态势。高效率矿业城市集中在苏鲁浙皖、蒙陕地区，低效率矿业城市集中在山西、甘肃西部、云贵及东北地区。类型上，东西部高等级城市尤其油气型、非金属型城市用地效率相对较高。

（2）矿业城市全要素生产率受到效率改进和技术进步两方面影响。其中，油气型城市全要素生产率最高，在效率改进和技术进步同具优势；煤炭型偏重技术进步；非金属型、黑色金属型和综合型偏重管理效率改进，有色金属型生产率最低。

（3）要素投入无效、期望产出不足、环境指标过量是造成用地效率不高的重要原因。不同类型矿业城市应采取差异化的效率改善路径。应积极改造提升传统型矿业产业，扶持培育接续替代产业，降低东中部人员投入，加强西部城市资产投入；重点实现黑色金属型、煤炭型产业的去产能，增利税；重点加强甘肃祁连山、闽粤湘赣、云贵川地区的生态环境治理。

需要指出的是，矿业城市类型多样，且经历“成长—成熟—衰退—再生”的演化过程，用有限的指标、相同的理想前沿面来衡量所有矿业城市的土地投入产出有效性具有一定局限性，有待今后从指标构建、土地利用类型等方面进行优化完善。