基于DEA模型的城市政府土地储备决策绩效分析

仇兵奎， 胡 玲

（华中科技大学公共管理学院， 湖北 武汉 430074）

基于DEA模型的城市政府土地储备决策绩效分析

仇兵奎， 胡 玲

（华中科技大学公共管理学院， 湖北 武汉 430074）

研究目的：对不同城市政府间土地储备决策绩效进行定量分析，为政府合理做出土地储备决策提供参考。研究方法：数据包络分析（DEA）。研究结果：（1）2003年的城市政府土地储备决策绩效较2009、2011年好；（2）2011年大部分城市政府土地储备决策绩效较低；（3）造成DEA无效的指标主要是协议出让面积、招拍挂出让面积和增量土地面积。研究结论：政府在土地储备过程中，应合理定位其角色，综合考虑当地的经济发展状况和土地市场发育程度，建立合理的土地储备供应计划，维护土地市场稳定，促进土地集约利用。

土地管理；城市政府；土地储备决策；DEA；绩效

1 引言

自1996年上海成立第一家土地收购储备机构以来，中国各地相继建立了各种土地储备制度和机构[1]。多数观点认为土地储备经营有利于充分发挥政府的宏观调控作用，优化城市土地资源配置；有利于合理利用城市土地、保证城市规划的实施；有利于盘活存量土地资产，防止土地资源浪费、减少违法侵占耕地；有利于显化土地资产价值，增加政府土地收益；有利于搞好城市土地开发与整理工作，落实城市总体规划；有利于保障土地资产的发展权，促进社会经济的可持续发展等[2-4]。但一些学者从分析土地储备风险的角度质疑土地储备的绩效[5-8]。

一些学者通过对国外土地储备的理论与实践的研究[9-10]，结合中国土地管理实际，对中国的土地储备制度、土地储备量、土地储备融资、土地储备绩效、土地储备风险等方面展开了研究[11-12]。只是这类研究较多集中于对土地储备制度运行效果和运行风险的评价上，鲜有从城市政府的决策视角来考查土地储备制度的绩效。值得注意的是，政府作为土地储备的责任主体，在土地储备的过程中扮演主导者、决策者、管理者的重要角色，对于土地储备的成败有着非常重要的影响。因此，客观评价政策决策视角下的土地储备绩效，对于土地储备工作的政府管理和政府决策具有重要意义。鉴于此，本文以中国35个大中城市政府为决策单元，运用数据包络分析法，对2003年、2009年和2011年不同城市政府土地储备决策绩效进行比较研究。

2 研究方法

数据包络分析（DEA）是运筹学家A.Charnes和W.W.Cooper提出的效率评价方法[13-14]，根据输入数据和输出数据来评价决策单元的优劣，即评价部门（或单位）间的相对有效性。

本文结合选取的指标以及研究目的选取C2R模型,其模型公式如下：

（1）当θ＜1时，表示该决策单元非DEA有效。可以通过调整投入来达到使其θ值发生变化的目的。

（2）当θ=1，s-、s+都大于0时，为弱DEA有效。在这种情况下，可以通过调整投入或产出量到其决策单元达到DEA有效。

（3）当θ=1，s-、s+都等于0时，为DEA有效。在这种情况下，投入与产出之间达到适当比例。

3 模型实证

3.1 确定决策单元和指标体系

利用DEA模型评估土地储备决策绩效，首先须明确模型的决策单元。多个决策单元的选定必须满足以下三个要求：具有相同的目标和任务；具有相同的工作环境；具有相同的投入和产出指标[15-16]。本文从空间维度方面选取中国35个大中城市政府，把第i个城市政府看作该模型的决策单元DMU—ji。

遵循指标设计的科学性、客观性、同质可比性、可获取性、合目的性等原则选取输入输出指标。土地储备是政府主导的，作为公共利益代表者，政府在出让土地的过程中还要考虑对社会经济的贡献，因此拟选取输入指标包括：划拨面积（X1，hm2）、协议出让面积（X2，hm2）、招拍挂出让面积（X3，hm2）、增量土地面积（X4，hm2）、固定资产投资（X5，108元）。

政府的储备决策的目标是合理配置城市土地资源，达到土地市场的稳定以及经济的增长，因此拟选取输出指标包括：地区生产总值（Y1，108元）、经济增长率（Y2，%）、地价稳定度（Y3）、房价稳定度（Y4）、城市土地集约利用度（Y5，104元/hm2）、土地出让收益（Y6，108元）。其中，土地集约利用度指标用单位城市建成区面积GDP表示；地价稳定度=1/（各季度地价指数和-各季度房租价指数和）；房价稳定度=1/ （各季度房价指数和-各季度房租价指数和）。

3.2 数据来源

本文以2003、2009、2011年全国35个大中城市政府为研究对象，数据来源于：（1）土地市场数据来源于各年《中国国土资源年鉴》；（2）固定资产投资、地区生产总值来源于各年《中国城市统计年鉴》；（3）房地产价格指数来源于各年《70个大中城市房地产价格指数》；（4）房地产开发本年购置土地面积来源于各年《中国统计年鉴》。

3.3 指标相关分析及线性检验

对上述指标变量进行Pearson相关分析，指标变量的Pearson相关系数显示，X1、X2、X3、X4、X5分别与Y2、Y3、Y4之间的相关性不太显著（Pearson相关系数低于0.3），其他变量之间相关性较好，因此剔除输出指标中的Y2、Y3、Y4，选取剩余变量进行指标之间线性关系的检验。

运用数据包络分析方法有一个重要的前提,就是指标之间必须呈线性关系。引用柯布—道格拉斯生产函数，简称为C—D生产函数，检验输入、输出指标之间是否具有线性关系[17]，该生产函数的一般形式为：Y=ALαKβ，其中：Y为产出，L和K分别为劳动和资本的投入，α和β分别为劳动和资本的系数，A为一个常数。两边取对数，得lnY=lnA+αlnL+βln K 。本文以划拨面积（X1，hm2）、协议出让面积（X2，hm2）、招拍挂出让面积（X3，hm2）、增量土地面积（X4，hm2）、固定资产投资（X5，108元）作为投入选项，以地区生产总值（Y1，108元）、城市土地集约利用度（Y5，104元/hm2）、土地出让收益（Y6，108元）之和作为产出项。

将变量数据代入后，建立方程如下：

式2中，R2=0.746，F=17.032，Sig=0.000。参数估计结果表明，该回归方程拟合效果较好。因此，上述各投入项与产出项（Y1、Y5、Y6之和）满足线性规划关系。因此，本文DEA分析的指标为Y1、 Y5、 Y6， X1、 X2、 X3、 X4、 X5。

4 土地储备决策绩效分析

4.1 年度比较

根据上述分析选取的划拨面积（X1）、协议出让面积（X2）、招拍挂出让面积（X3）、增量土地面积（X4）、固定资产投资（X5），地区生产总值（Y1）、城市土地集约利用度（Y5）、土地出让收益（Y6）等指标2003年、2009年和2011年的数据分别输入DEAP，根据CCR原理得到2003年、2009年和2011年全国35个大中城市政府土地储备决策效率评价的综合效率（TE），主要运算结果见表1。

效率值在0—1之间变化，数值越接近1表明土地储备决策效率越高，土地储备决策的风险就越低。相反，数值越接近0，说明在土地储备决策方面存在问题，决策需要改善。根据计算结果2003年DEA计算的平均值为0.839， 2009年、2011年的分别为0.677、0.709，且2003年DEA有效率达到49%，2009年、2011年的DEA有效率分别只有29%、31%，相对而言，2003年各政府土地储备决策绩效较好，可能原因是土地储备制度建立时间不久，很多城市是相继建立此项制度的，在开始阶段制度受到重视，发挥效果较好。

表1 2003、2009、2011年DEA评价结果的TE值Tab.1 The TE values of DEA evaluation of year 2003, 2009 and 2011

由表1可知，只有北京、呼和浩特、厦门、深圳、海口、西宁6个城市政府在3年同时为土地储备决策DEA有效。对比2003年，上海、杭州、宁波、长沙2009年的土地储备决策效率相比2003年高，且前3个城市政府在2009年为土地储备决策DEA有效；其中有24个城市2009年的效率比2003年低，并且沈阳、长春、哈尔滨、南京、南昌、郑州、武汉、南宁、重庆、成都、贵阳、昆明这12个城市2009年的TE值均低于0.5（占34%），天津、石家庄、太原、大连、合肥、济南、青岛、西安和银川这9个城市的TE值介于0.5—0.7（占26%），表明整体而言2009年大部分城市政府的土地储备决策绩效不理想。

2011年与2009年相比，2011年的城市政府的土地储备决策绩效有轻微的好转，但整体情况差不多，表现在由2009年DEA无效的石家庄、乌鲁木齐变为2011年的DEA有效，由2009年DEA有效的广州变为2011年的DEA无效；2011年DEA无效的城市中，有7个城市的TE值相对2009年有轻微的减少，有17个城市的TE值相对2009年有轻微的增加；整体而言，2011年的政府的土地储备决策绩效仍不理想。

4.2 2011年土地储备决策绩效分析

表1可知2011年政府的土地储备决策绩效不理想，DEA有效的城市只有11个，单独选取上述的低效率（TE值低于1）的24个城市，根据CCR、VRS原理得到2011年综合效率（TE）、规模效率（SE）、纯技术效率（PTE）、规模报酬状态（RTS）、松弛变量值（s+，s-）（计算结果见表2）。发现造成DEA无效的原因各不相同，输出指标产出不足主要表现在城市土地集约利用程度，输入指标投入冗余主要表现为协议出让面积、招标挂出让面积和增量土地面积。

2011年DEA有效的城市有北京、石家庄、呼和浩特、上海、杭州、宁波、厦门、深圳、海口、西宁、乌鲁木齐，可见这些城市政府在配置城市土地资源过程中比较合理。对于TE＜1的城市，说明其土地储备决策的产出不充分，直接影响其整体的绩效水平，这既可能是决策不科学，也可能是制度设计不合理。

规模效率SE：所有城市的SE＜1，表明在其规模效益不变的情况下，即投入和产出没有达到饱和状态；对于SE＜1，且处于规模报酬递减状态的DMU，表明其投入不合理，需要改善其规模和投入的匹配程度；对于其他SE＜1的DMU，其规模收益递增，表明其投入和产出有加强的可能，说明在土地市场巨大的利益过程中，政府在决策输入、输出的控制方面还存在欠缺，没有以最小的投入获得最大的产出，形成对土地资源的浪费。

表2 2011年土地储备决策效率DEA分析Tab.2 The DEA evaluation of land reserve decision ef fi ciency in 2011

纯技术效率PTE：青岛的PTE=1，SE＜1，且投入冗余松弛变量均为0，说明对于青岛本身的技术效率而言没有投入需要减少、没有产出需要增加，其综合效率（TE）没有达到有效（即1），是因为其规模和投入产出不相匹配，需要增加规模或减少规模。其余城市政府的PTE均小于1，其平均值为0.622，说明大部分城市政府决策的纯技术效率不高，即划拨面积、协议出让面积、招拍挂出让面积、增量土地面积、固定资产投资的使用效率较低，投入冗余和产出不足的现象显著。主要原因是政府受土地财政的激励，存在盲目批地的行为。

松弛变量的分析：造成DEA无效的原因各不相同，输出指标产出不足主要表现在城市土地集约利用度上，因此土地储备对于城市土地集约利用作用不明显；只有个别城市（合肥、重庆、昆明）同时在地区生产总值、土地集约利用度方面存在产出不足，说明这几个城市政府土地储备决策过程中没有发挥其最佳作用；只有少数城市表现为地区生产总值及土地出让收入的产出不足，说明大部分城市政府土地储备决策在提高地区经济水平以及政府收益方面效果最佳。

从投入情况看，主要表现为协议出让面积、招拍挂出让面积和增量土地面积的不合理配置。投入过剩的情况在天津、太原、沈阳、大连、长春、哈尔滨、合肥、南昌、济南、武汉、长沙、广州、重庆、贵阳、昆明、兰州、银川等城市表现尤为明显，从计算结果可以看出，银川的划拨面积投入过剩率达到64%，长沙的协议出让面积投入过剩率达到60%，大连、长沙的招拍挂出让土地面积投入过剩率分别达到48%和57%，太原、合肥、西安、银川的增量土地面积过剩率分别达到50%、58%、48%和57%。表明大部分城市政府在土地储备中并没有合理配置土地资源，过分追求量的最大化，忽略了市场的需求，协议或者划拨面积过多，且过度追求招拍挂带来的土地收益，倾向于低成本获取土地转而高价出让，或者为了实现政绩大量招商引资低价出让土地，造成土地资源的浪费以及土地收益的流失。

5 结论和建议

总体而言，中国城市政府土地储备决策绩效不很理想，很多城市政府土地储备决策DEA无效。由于划拨出让和协议出让土地过多，造成土地储备对市场的控制力不足，同时政府过于追求土地收益，导致土地市场过度供应，从而造成土地出让面积过剩，城市土地利用粗放经营。

实行土地储备制度后，土地储备机构成为土地供应的惟一渠道，土地供应量完全由政府垄断，因此如何合理定位政府在土地储备过程中的角色，成为有效发挥土地储备作用的重要因素。

规范政府责任，明确土地储备制度的功能定位。政府作为“看不见的手”在土地市场发挥重要作用，应根据土地利用总体规划、城市规划和土地市场发展状况，通过制定土地储备计划、完善土地储备法制建设和加大对储备机构监督等手段，提高土地储备参与宏观调控的能力，实现土地储备制度的本质功能。

加强土地储备和出让管理。进一步优化土地市场秩序，有计划、有目的的储备和投放土地，重点把握好用地总量和用地结构的储备和出让，实现城市用地模式的内涵式挖潜、建设用地供应从增量土地供应为主转变为以存量土地为主，土地利用方式从粗放利用转变到集约利用的轨道上来。规范土地出让方式，采用市场方式出让土地。招拍挂出让要兼顾社会、经济、生态效益各个方面。

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（本文责编：戴晴）

Study on the Performance of Land Reserve Decision by City Government Based on DEA Model

QIU Bing-kui，HU Ling
（College of Public Administration，Huazhong University of Science and Technology，Wuhan 430074，China）

The purpose of this paper is to assess the performance of land reserve decision among different city governments, which further could be a reference for governmental decisions. The model of data envelopment analysis (DEA) was adopted. The results show that 1) in contract with year of 2009 and 2011, the performance of land reserve decision of city government was better in the year 2003; 2) most city governments were in low performance in 2011; 3) indicators that caused DEA invalid mainly included the land area transferred via negotiation, the land area transferred via bidding, auction and listing, and further the land area of newly converted as construction land. The paper concludes that government should appropriately play its role in the process of land reserves, considering local economic development and the degree of development of the land market, establishing a reasonable supply plan of land reserves, maintaining the stability of the land market, and promoting the intensive use of land.

land administration; city government; land reserve decision; DEA; performance

F301.2

A

1001-8158（2013）07-0028-06

2013-01-04

2013-05-28

仇兵奎（1973-），男，山西太原人，博士研究生。主要研究方向为土地利用、公共政策。E-mail: qbk123@sina.com