湖北省农地城市流转效率及其影响因素

张 雄 张安录 闵 敏

(华中农业大学土地管理学院，湖北武汉430070)

湖北省各城市工业化、城市化的快速发展引致城镇建设用地需求量不断增长;随着湖北省城乡统筹、新农村建设以及区域一体化发展战略的逐步实施将进一步拉动湖北省各城市城镇建设用地需求。据统计2006年到2010年五年间湖北省城镇建设用地增加了12 985.8 hm2，占2010年湖北省城镇建设用地总额的8.32%［1］。土地作为支撑国民经济社会发展不可或缺的自然资源，在农业和非农业部门不同用途之间转换对一个国家或区域社会经济发展起着至关重要的作用。农地城市流转作为土地用途转换主要方式之一，是区域社会经济发展在土地资源配置方面的必然表现。张安录教授将农地城市流转的涵义界定为:在城市发展过程中，随着城市规模的扩大，城市土地需求量增加，城市土地需求者通过经济手段或者行政手段将城市附近农村农用地转变为城市建设用地，以满足城市发展土地需求的过程［2－3］。从资源利用视角看，农地城市流转是土地资源在农业用途与非农用途之间的重新配置过程;从产业角度看，农地城市流转是土地从第一产业用地流转到非农产业即第二、第三产业用地过程［4］。在此基础上本文将农地城市流转效率界定为在政策制度环境各因素不变的条件下，在社会经济发展过程中农地城市流转总产出与总投入的比值，即农地资源在农业用途与非农城市建设用途之间重新配置的效率。由于农地资源的有限性及农地城市流转的不可逆性，农地资源的大量流失促使各级政府越来越重视农地资源的保护，在总体上逐步加大土地用途管制力度，完善农用地转用规划审批制度，规范农地城市流转法定程序，实施耕地总量动态平衡。但是农地城市流转产生巨大的经济利益，同时为区域社会经济持续稳定的发展提供必要的土地要素投入支撑，这又驱使地方政府努力实施农地城市流转以促进区域社会经济快速发展。面对“一要吃饭，二要建设”的两难选择，研究农地城市流转效率以最小的农地资源损失量获取最大限度的区域社会经济发展显得尤为重要。

目前国内有关农地城市流转效率研究的文献还比较少。陈江龙在效率原则配置土地资源是实现土地资源可持续利用的重要手段的前提下，从比较优势的角度在理论上分析了土地资源空间配置效率与土地可持续利用的关系，运用C－D生产函数测算了我国不同区域1989－2001年农地非农化对区域经济增长的贡献率［5］。诸培新认为农地非农化的效率以帕累托补偿原则为主，即农地资源配置效率提高必须是农地非农化后的社会经济收益增加量大于包含失地农民在内的福利受损者的经济损失，即资源配置后的净社会经济收益是正的［6］。谭荣在梳理和总结经济学范畴效率概念的基础上，从效率概念的前提假设和理论逻辑的角度进行判断，进而引申出经济学范畴农地非农化效率的本质并建立了一个包含“资源配置”、“治理结构”和“制度环境”三层次的农地非农化效率分析框架，探讨了各层次在研究农地非农化效率上的逻辑关系［7］。赵云泰基于DEA和Malmquist TFP指数模型方法，选取省际资本存量、从业人数和农地非农化数量为投入要素及历年二三产业GDP增加值表示产出要素，研究分析2000－2008年我国省域和区域层面农地非农化效率及其变化［8］。赵可在构建计量经济学模型分析的基础上，通过对区域经济增长质量的研究间接考量农地城市流转的效率，并对二者之间相互作用关系进行了深入透彻的分析［4，9］。上述研究成果从定性和定量角度对农地非农化及农地城市流转效率进行了研究，但在研究效率同时缺乏对效率影响因素的考虑。本文在参考已有研究的基础上，运用随机前沿分析方法(SFA)研究湖北省各城市农地城市流转效率及其影响因素。通过研究湖北省各城市农地城市流转效率变化趋势及影响因素的显著性，进而指出湖北省农地城市流转效率改进措施。

1 研究区域概况

湖北省简称鄂，位于长江中游、洞庭湖之北。湖北省现有武汉市、鄂州市、黄石市、孝感市、黄冈市、咸宁市、随州市、荆门市、宜昌市、荆州市、襄阳市、十堰市12个省辖市;恩施州1个自治州;仙桃市、天门市、潜江市3个省直管县级市①由于研究数据难于获取原因，神龙架林区未纳入研究区域。。湖北省土地总面积18.59万km2，占全国土地总面积的1.94%，其中农用地总面积14.81万km2，占全省土地总面积的79.66%，建设用地总面积1.43万km2，占全省土地总面积的7.71%;2010年湖北省总人口6 175.97万人，占全国总人口 4.61%;地区生产总值12 961.10亿元，占全国3.9%;全社会固定资产投资总额8 211.85亿元，占全国 3.7%［1］。

2 研究方法

2.1 随机前沿分析方法(SFA)及模型选择

随机前沿分析方法(SFA)最早是由Aigner，Lovell和Schmidt以及Van den Broeck提出的一种测度效率的参数方法［10－11］。该方法假定随机误差项和无效率项的共同作用导致样本点的效率水平偏离效率前沿面，其效率测度的原理是根据样本点与最优前沿面的距离来确定该样本点的效率，即通过计算前沿生产函数中的无效率项来确定样本点的效率。随机前沿分析方法是一种经济计量方法，具有统计特征，可以对模型本身和参数估计进行检验来确定分析模型的有效性;另外该方法由于可以建立随机前沿模型，使得前沿面可以随样本点的不同而变化，使前沿面本身具有随机性，并且还区分了随机误差项与无效率项，可以很好地避免不可控因素对无效率项产生影响。随机前沿分析方法基本模型为:

在运用随机前沿分析方法(SFA)测算农地城市流转效率之前，首先要设定生产函数的形式。现有文献对生产函数的设定基本可以归纳为柯布－道格拉斯和超越对数生产函数两种形式［12］。相比较而言，超越对数生产函数允许要素间替代弹性可变，使其理论上具有一定的优越性，因此本文选择超越对数生产函数模型研究农地城市流转效率。基于1995年Battese提出的模型［13］，本文模型构建为:

表1 湖北省及各城市相关指标的描述性统计Tab.1 The Descriptive statistics of the correlative indices of Hubei province and each city

式(5)为超越对数生产函数模型。Y为区域农地城市流转的产出(亿元)，这里用第二、三产业的GDP来衡量(亿元);β0...β9为弹性系数(待估参数);K 为全社会国定资产投资(亿元);L为对应的第二、三产业从业劳动力(万人);LA为审批城镇建设占用农用地面积(hm2)。K和L为传统投入变量，LA是为测算农地城市流转效率加入的资源投入变量。式(6)是农地城市流转非效率影响因素的分析，将影响效率的非效率因素进一步分解研究。从驱动农地城市流转的人口增长因素、用地需求因素和经济发展因素考虑，分别选取指标区域年均人口增长额(CP)、人均城镇建设用地面积(LP)和人均GDP(GP)来进行测算。δ0...δ3为待估参数，εit为随机扰动项。

2.2 变量说明及数据描述

数据来源的真实可靠是湖北省各城市农地城市流转效率研究的关键。本文所选用的产出指标为第二、三产业GDP，投入指标为全社会固定资产投资、第二三产业从业劳动力，以及非效率影响因素指标区域年均人口增长额、人均城镇建设用地面积、人均GDP都来源于2006－2010年《湖北省统计年鉴》，投入指标审批城镇建设占用农用地面积数据来源于2006－2010年湖北省国土资源厅规划处编制的《湖北省国土资源管理基础数据手册》，样本描述性统计见表1。

由于随机前沿分析方法(SFA)是通过构造效率前沿面来比较样本点的有效性，所以对投入产出变量的单位没有要求。因此，SFA模型中所用投入变量和产出变量均为原始数据。

3 评价结果与分析

基于SFA模型，将整理的数据输入计量分析软件Frontier4.1，对公式(5)－(6)所构造的超越对数生产函数模型及非效率影响因素模型进行估计，得到各参数估计值(见表2)、各地区的效率值及效率均值(见表3)。

3.1 湖北省各市农地城市流转效率模型显著性及影响因素显著性分析

表2 SFA模型的参数估计值及效率影响因素参数的估计值Tab.2 The parameter estimates of the SFA model and the estimates for the impaction on the efficiency

3.2 湖北省各市农地城市流转效率变化趋势分析

由表3可以看出，纵向上2006－2010年整体上湖北省农地城市流转效率呈现先上升后下降的趋势，效率值由2006年0.939 2上升到2008年的峰值0.998 2后开始呈现下降趋势。其中，武汉市、宜昌市、襄阳市、荆门市、孝感市和咸宁市的农地城市流转效率值与湖北省整体效率值变动趋势趋同，呈现出先上升后下降的趋势。武汉市农地城市流转效率值由2006年的0.852 0上升到2008年峰值0.982 2后开始下降。宜昌市、襄阳市和孝感市农地城市流转效率值峰值年是2007年，荆门市是2008年。其余各市农地城市流转效率值2006－2010年成逐年下降趋势。2006－2010年农地城市流转效率值变动幅度较大的有黄石市、襄阳市、荆州市、黄冈市、仙桃市和天门市，其中效率值变动幅度最大的孝感市为0.514 8，最小的是恩施自治州为 0.082 7。

横向上来看，2006年湖北省农地城市流转效率值高于0.9的有黄石市、十堰市、宜昌市、孝感市和仙桃市5个市，介于0.8－0.9之间的有武汉市、荆门市、荆州市和随州市4个市，低于0.6的仅有恩施自治州。随着湖北省整体农地城市流转效率值的变动，到2010年农地城市流转效率值已经没有高于0.9的，介于0.8－0.9之间的也仅有武汉市和襄阳市2个市，低于0.6的多达11个市。从2006－2010年湖北省农地城市流转效率值均值来看，效率值均值高于0.9的只有武汉市;介于0.8－0.9之间的有黄石市、十堰市、宜昌市、襄阳市和荆门市;低于0.6的有鄂州市、恩施自治州和天门市。由此说明不仅湖北省整体上农地城市流转效率呈现下降趋势，同时湖北省不同区域之间的农地城市流转效率值差异也极其明显。

农地城市流转效率影响因素分析表明区域年均人口增长额和人均城镇建设用地面积指标是影响区域农地城市流转效率的主要因素，区域年均人口增长额逐步增加和人均城镇建设用地面积的增长导致湖北省及各城市农地城市流转效率的总体下降;由于湖北省及各城市年均人口增长额和人均城镇建设用地面积指标增长幅度受区域社会、经济和政策等各方面条件的制约，致使湖北省及各城市农地城市流转效率变化趋势各异。

表3 2006－2010年湖北省及各市农地城市流转效率值Tab.3 The efficiency of Hubei province and each city from 2006 to 2010

图1 2006－2010年湖北省及各市农地城市流转效率变化情况Fig.1 2006 － 2010 rural-urban land conversion efficiency changes of Hubei Province and each City

4 研究结论与讨论

4.1 研究结论

本文基于随机前沿分析方法(SFA)，构造超越对数生产函数模型研究了2006－2010年湖北省各市农地城市流转效率及其影响因素，模型将湖北省各市农地城市流转效率影响因素分为随机误差变量和非效率变量。结果表明非效率变量是造成湖北省各市农地城市流转效率偏离效率前沿面的主要原因。通过进一步的分解分析，发现区域年均人口增长额和人均城镇建设用地面积指标对农地城市流转效率影响显著且影响水平相当。

通过测算湖北省各市农地城市流转效率值，发现2006－2010年湖北省各市农地城市流转效率值整体上呈现下降趋势，大部分城市效率值下降趋势非常显著，部分城市农地城市流转效率值极其低下，效率值甚至低于0.6，效率影响因素分析表明湖北省农地城市流转总体效率变化的主要原因是历年人口的增长和城镇建设用地规模的无序扩张。横向上看，湖北省区域之间农地城市流转效率值的差异也非常显著，效率值在区间0.3－1之间都有分布。效率值测算结果表明湖北省各市农地城市流转过程中存在着显著的效率损失，区域农地城市流转效率提升空间巨大。因此，首先在城市化过程中加大力度控制人口增长;其次采取规划限制、政策引导、经济鼓励等一系列措施严格控制城市建设用地规模，通过旧城改造、“城中村”改造等提高城市土地利用率;再者在时间上、空间上科学合理地安排农地城市流转数量，实行“开源节流”的城市土地利用方式;进而实现以最少的农地城市流转投入获取最大的区域社会经济发展产出。

4.2 讨论

由于农地城市流转过程的复杂性，至今学术界就农地城市流转效率评价没有一个确定的标准。目前来看，国内研究农地城市流转效率文献不多，且多数是定性或是间接性的考量农地城市流转效率，缺乏对农地城市流转效率影响因素的研究。本文通过农地城市流转效率影响因素的研究有助于发掘农地城市流转效率低下深层次的原因所在，为作出准确的土地利用调控措施的后续研究提供依据。本文的不足之处在于模型各指标的选取，由于部分数据获取的困难性，本文基于假设湖北省及各城市社会经济系统运行的二三产业各要素投入、产出不受原有投入、产出的影响，现有投入、产出即为当期的投入、产出增量;同时假设忽略其他次要投入产出要素的影响;另外，对湖北省各城市农地城市流转效率差异以及城市之间效率变化趋势差异的原因没有深入研究，有待进一步研究解决这些问题。

(编辑:王爱萍 )

References)

［1］湖北省统计局.湖北省统计年鉴2010［M］.北京:中国统计出版社，2011.［Hubei Statistical Bureau.Hubei Statistical Yearbook(2010)［M］.Beijing:China Statistics Press，2011.］

［2］张安录.城乡生态经济交错区土地资源可持续利用与管理研究［D］.武汉:华中农业大学，2000:55－56.［Zhang Anlu.Research on the Land Resource Sustainable Use and Management at the Urbanrural Eco-economic Fringe［D］.Wuhan:Huazhong Agricultural University，2000:55 －56.］

［3］张安录.城乡生态经济交错区农地城市流转与土地价值增值研究［J］.华中农业大学学报:社会科学版，1999，34(4):4 －6.［Zhang Anlu.Study on Urban and Rural Ecological Economic Crisscross area Rural-urban Land Conversion and land value appreciation［J］.Journal of Huazhong Agriculture University:Social Science Edition，1999，34(4):4 －6.］

［4］赵可.农地城市流转与经济增长质量研究［D］.武汉:华中农业大学，2011:16 －17.［Zhao Ke.Study on Rural-urban Land Conversion and Quality of Economic Growth［D］.Wuhan:Huazhong Agricultural University，2011:16 －17.］

［5］陈江龙，曲福田，等.农地非农化效率的空间差异及其对土地利用政策调整的启示［J］.管理世界，2004，(8):37－42.［Chen Jianglong，Qu Futian，et al.The Dissimilarity in Space of the Nonagricultural Efficiency of Farmland and Its Inspiration to the Policy Adjustment of Use of Land［J］.Management World，2004，(8):37 －42.］

［6］诸培新.农地非农化配置:公平、效率与公共福利:基于江苏省南京市的实证分析［D］.南京:南京农业大学，2005:20－23.［Zhu Peixin. Farmland Conversion:Equity， Efficiency， andPublic Welfare:A Case Study of Nanjing，Jiangsu Province［D］.Nanjing Agricultural University，2005:20 －23.］

［7］谭荣.农地非农化的效率:资源配置、治理结构和制度环境［D］.南京:南京农业大学，2008:31－35.［Tan Rong.Understanding the Efficiency of Farmland Conversion:Resource Allocation，Governance Structure and Institutional Environment［D］.Nanjing Agricultural University，2008:31 －35.］

［8］赵云泰，黄贤金，等.基于DEA的中国农地非农化效率及其变化［J］.长江流域资源与环境，2011，20(10):1228 －1234.［Zhao Yuntai，Huang Xianjin，et al.Farmland Conversion Efficiency and Their Changes in China Based on DEA Model［J］.Resources and Environment in the Yangtze Basin，2011，20(10):1228 －1234.］

［9］赵可，张安录，等.经济增长质量对城市建设用地扩张的影响分析:基于全要素生产率视角［J］.华中农业大学学报:社会科学版，2012，98(2):53 － 57.［Zhao Ke，Zhang Anlu，et al.Impact on Quality of Economic Growth on Expansion of Land Use for Urban Construction:Perspective from Total Factor Productive［J］.Journal of Huazhong Agriculture University:Social Science Edition，2012，98(2):53－57.］

［10］Aigner D，Lovell C A K，Schmidt P.Formulation and Estimation of Stochastic Frontier Production Function Models［J］.Journal of Econometrics，1977，6:21 －38.

［11］Meeusen W，Van den Broeck J.Efficiency Estimation from Cobb-Douglas Production Function with Composed Error［J］.International Economic Review，1977，18(2):435－444.

［12］白斌.基于SFA和RFA的信托公司效率评价及影响因素分析［D］.天津:天津大学，2010:22 －27.［Bai Bin.The Efficiency Evaluation and Influence Factors Analysis of Trust Company Based on SFA and RFA［D］.Tianjin:Tiajin University，2010:22 －27.］

［13］Battese G.E，Coelli T J.A Model for Technical Inefficiency Effects in a Stochastic Frontier Production Function for Panel Data［J］.Empirical Economics，1995，(20):325 －332.