《碳排放视角下的江苏省土地利用转型生态效率研究——基于混合方向性距离函数-杨皓然.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《碳排放视角下的江苏省土地利用转型生态效率研究——基于混合方向性距离函数-杨皓然.pdf（13页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、自然资源学报，2017，32(10)：17181730Journal of Natura】Resourceshttp：lwwwjrtraccrlDOI：1 01 1 849zrzyxb20 1 60906碳排放视角下的江苏省土地利用转型生态效率研究基于混合方向性距离函数杨皓然，吴群+(南京农业大学公共管理学院，南京210095)摘要：生态效率关乎经济与生态之间的双重问题，要保证在实现社会经济正常发展的同时将环境影响控制到最小程度。CO：等温室气体的排放作为造成全球气候变暖的主要产物，成为改善全球环境问题的焦点。土地利用转型在一定程度上影响着土地生态，并从土地的投入和产出方面影响土地生态效应，分
2、析其影响机理将有助于最小化土地利用成本，最大化土地生态价值。论文运用混合方向性距离函数模型和Global MalmquistLuenberger(GML)指数，将c02排放量作为生态效率的非期望产出指标，构建土地利用转型投入和产出指标体系，测算2006_-2014年江苏省13个城市在土地利用转型背景下的生态效率及环境全要素生产率增长状况，并对全要素生产率变动进行分解，以期缓解经济快速增进带来的生态环境问题。研究结果表明：COz过度排放以及能源过度消耗，使得很多城市普遍存在生态低效率；2006-2014年江苏省总体平均生态效率值为o827，若能够充分利用当前技术水平，资源强度和污染排放强度在平均
3、意义上可以提高17；江苏省生态效率变化区域差异明显，生态效率存在空间关联性和集聚效应：环境全要素生产率增长呈现地域不均衡性，纯技术进步是影响环境全要素生产率增长变动的重要影响因素；技术规模变化的区域差异幅度最大，是构成环境全要素生产率增长差异的重要因素。关键词：碳排放；土地利用转型；生态效率；混合方向性距离函数；GML指数中图分类号：F205；F30124 文献标志码：A 文章编号：1000-3037(2017)10-171813生态效率的界定首先在1990年由Schaltegger和Sturm提出，世界可持续发展商业理事会(WBCSD)将其定义为，提供能满足人类需要和提高生活水平的有价格竞争
4、优势的产物，并对生态环境和资源消耗的影响逐渐减少到和预估的地球承载水平相同的程度，并同时达到环境与社会协调发展的目标u，。由于自然气候变化和人为活动的影响，温室气体的大量排放引起了全球气候变暖，尤其以人为活动释放为主”1，其中COz排放占63。近40 a来CO：增加80，且其排放速率仍在增加，因此减少CO：的排放量依旧是在保证经济增长目标下，尽可能走绿色发展之路的重要课题。土地利用转型最早由英国学者Grainger提出川，龙花楼首次将这一研究方向引入国内并拓展了相关研究p61，随后国内学者结合中国社会经济特点的土地利用转型相关研究成果大量涌现p。91。土地利用转型，指在社会经济革新变化的过程中
5、，一段时间内与社会经济发展水平转型对应的区域土地由一种形态转变为另一种形态的过程4，。土地利用形态受社会经济的影响，同时社会经济发展也制约着土地利用形态，正是由于经济发展和土地利用形态的相互作用，才导致土地收稿日期：2016-082l；修订日期：2016-10-27。基金项目：国家自然科学基金重点项目(71233004)。fFoundation item：National Natural Science Foundation ofChina，No7123304】第一作者简介：杨皓然(1990一)，女，山东兰陵人，博士研究生，主要研究方向为土地经济与管理。Email：yanghr26126com
6、+通信作者简介：吴群(1964一)，男，江苏兴化人，教授，博士生导师，主要从事土地经济与管理、不动产评估与管理等方面研究。Email：wuqunnjau。edu，cn万方数据10期 杨皓然等：碳排放视角下的江苏省土地利用转型生态效率研究利用的转型。土地利用转型有助于促进土地资源的合理使用以及地区社会经济的可持续发展，但随之而来会带来一些生态问题。目前，有关土地生态效率的文章数量不多。多半关于生态效率的运用主要集中在行业和地域范围，近几年国内学者在外国学者的相关概念和理论基础上，得出一些符合中国国情的理论方法，且一般将生态效率运用于区域循环经济建设中。国内相关领域的学者对生态效率与循环经济的耦合
7、关系进行了研究，诸大建等将生态效率的指标因素纳人评价体系中，完善了循环经济的评价体系n伽；张妍等在对中国宏观经济的生态效率进行情景分析的过程中，得到了适用于中国的循环发展模式1；顾晓薇等把生态效率和生态足迹法相结合，将其生态效率定义为该区域每单位生态足迹所产生的经济效益，对辽宁省各市的生态足迹与经济发展的互动关系作对比研究u2，；郭海涛等提出城市物质代谢生态效率的测度方法，计算区域水、能量、废物代谓通量的效率水平”。国外的学者将生态效率与农业生产、土地管理效率和可持续相结合，指出改善土地利用管理生态效率的复合型的生产体系。Sorvari等认为，财政津贴、相关法令和产品价值等相关政策以及农业生产
8、对应成分均有助于改善土地生态效率”叼；Reith等以土地修复生态效率作为研究内容，分析了4个不同地区土地修复过程中生态效率的特点“51；Wilkins通过测算傅路易斯安那可持续农业联合体实验园生态效率，指出土地利用的多样性是研究生态效率的根据“61；Kortelainen对生态效率的研究，考虑在不需要污染物相关信息的同时，充分考虑了不同环境压力的可替代性，其模型的实质是将污染物纳入投入指标进行处理，这样处理违背了物料守恒定律，与生产的实际过程不相符u71。将基于环境生产技术的方向性距离函数作为生态效率测算的有效方法，其优势在于可以掌握资源投入带来的经济产出和污染物产出。最近的研究中，部分学者通
9、过利用径向方向性距离函数将环境因素考虑到对中国经济效率和生产率的实证分析中。涂正革利用方向性距离函数对地区生态与工业和谐发展问题进行研究”，王兵等运用非径向距离函数和Luenberger生产率指数测算中国30个省份的环境效率和环境要素生产率增长的因素分析”91，Tone构建混合DEA模型，避免径向和非径向方向性距离函数的缺陷口叭。本文将基于碳排放视角的土地利用转型生态效率定义为，在经济社会变化和革新的驱动下，一段时期内与经济和社会发展阶段转型相对应的区域土地利用形态由一种转变为另一种的过程中，以最少的CO：排放量最大化其投入产出。根据以往研究，对于土地利用生态效率的研究还未形成完整的体系，鲜有
10、对土地利用转型生态效率进行研究。且以往关于生态效率的研究，尤其是对隐性形态的土地利用转型进行研究旺11，产出指标多侧重期望产出，生态效率值相较于现实稍有偏离。本文以江苏省13个城市作为研究区，加人碳排放作为非期望产出指标，利用混合方向性距离函数模型和Global Malmquist-Luenberger(GML)指数，测算基于碳排放视角的200仁2014年江苏省13个地市在土地利用转型背景下的生态效率及全要素生产率增长并将其分解成4个因素，分析江苏省不同城市生态效率及环境全要素生产率增长的变化特征与差异。以期为改善江苏省生态环境与区域经济发展的矛盾问题提供一定的参考。1研究区与研究方法11研究
11、区概况江苏省位于30。45 735。20 7N、116。18121。57 7E，地处长三角地区，东濒黄海，西连万方数据1720 自然资源学报 32卷安徽，北接山东，是中国大陆东部沿海中心。面积1072104 km2，占全国总面积的11。江苏地处江淮平原，地势平缓，河湖较多，平原和水体面积较大，低山丘陵集中在北部和西南部。截至2014年年末，总人El 7 96006x104人，地区生产总值650910“元，第一、二、三产业结构比例为56：474：470，对经济增长的贡献率分别为36、504、46(江苏统计年鉴2015)。江苏省现辖无锡、徐州、常州、苏州、南通、连云港、淮安、盐城、扬州、镇江、泰州
12、和宿迁12个地级市和南京1个副省级城市。近10 a来，江苏省土地利用转型区域呈现局部集中的特点，以南京城郊一苏州一无锡一常州为轴线呈现大范围集中，其中苏州市变化范围最广；苏北地区也出现了小范围集中。转型类型多为耕地与城乡建设用地之间的转移及耕地的转入转出。其中耕地转为建设用地的转型作为主要的土地利用变化方式，所占比重最大；林地作为耕地主要的补充来源，出现了耕地和林地之问的相互转型，同时存在水域和未利用地占用耕地的趋势。总体而言，耕地数量受到严重威胁，补充量远小于占用量。江苏省社会经济正处于飞速发展和转型阶段，作为中国最发达省份之一，经济结构非农化水平不断增加，人口的城市化不足以跟进土地的城市化
13、。随着社会成本的不断投入，江苏省发展面临土地后备资源不足的困境，随着GDP的迅速增长，城市用地范围不断蔓延，耕地、牧草地数量的变化伴随着土地利用方式的变化，碳排放量逐渐增长，严重影响城市生态环境。江苏省积极实施环境治理投资工作，截至2014年底，老工业污染源投资治理项目完成投资4851亿元，废弃治理环保投资达6552亿元，固体废物治理环保投资达1149亿元，绿化及生态环保投资达1285亿元。12研究方法121混合方向性距离函数方向性距离函数被广泛运用于处理考虑非期望产出情况的效率评价中，表达形式如下：瓦(x，Y，b；g)=maxfl：(y，b)+flgEP(x)，其中，g=(y，一功为产出水平
14、扩张的方向向量，为方向性距离函数值。以设定的方向向量为权数，求得期望产出(Y)的最大值和非期望产出(b)的最小值。如果运用径向的、产出角度的DEA来计算方向性距离函数，当投入和产出存在非零松弛时，效率测算值会高于评价对象的实际效率，产出角度的DEA测算效率无法反映产出一定时，投入的可缩减程度；如果运用非径向、非角度的SBM方向性距离函数，它是通过最大化所有投入、产出的平均松弛得到非效率得分，当投人或产出同比例变化时，这种方法可能会低于评估对象的实际效率值。因此，本研究借鉴Tone201的研究，将径向和非径向方向性距离函数结合成混合方向性距离函数以规避其研究缺陷。将投入矩阵分解为径向部分X月R：
15、。和非径向部分x肌R：2(m。+m：=m，即，月、x=f z二l。将期望产出矩阵P分解为径向部分】，捌尺：和非径向部分】，删R：0。+&=同理，将非期望产出矩阵P划分为径向部分Y肌R：和非径向部分y胁R气hi+h2=h)，即】，”=(嚣)。方向向量分解为6个向量，鼠。)。最后将其扩展为混合方向性距离函数，其表达式为：瓦f石，yd,Y“；g)=max w1侈92蟾xajgjgjgyM”jgyn万方数据10期 杨皓然等：碳排放视角下的江苏省土地利用转型生态效率研究stx“Ax“+。diag(g。)XN92xNR+。diag(g。)Y删五少胀+，。diag(g。)，yNRdAy舰。+，。diag(g
16、。)，Y肋A=Y“+矿。diagI g，。Y黜A=y“啊“+、，。diag(g，。)828sgn(Ig)。0式中：W表示径向投人、非径向投入、径向期望产出、非径向期望产出、径向非期望产出、非径向非期望产出对应的标准化的权重向量；A表示彳投入、y产出的权重。122 GML指数模型基于DEA方法的Malmquist指数和MalmquistLuenberger(ML)指数是测算生态效率增长非参数生产前沿面的有效方法。传统的Malmquist指数基于产出距离函数进行计算，无法适用于具有非期望产出的情况。而ML指数是修正的Malmquist指数，它基于方向性距离函数进行计算，增进期望产出，削减非期望产出
17、，这是产出距离函数无法达到的。同时运用几何平均法计算下的ML指数由于其无法循环累乘的特点，只能比较邻近时间段短期变动的生产效率值，无法呈现生产效率的长期增长趋势。而基于全局生产技术集构造的GML指数，在应对多投入产出的同时，可规避线性规划无解的情况。连续生产前沿面规避了生产前沿面向内偏移的发生，即规避技术倒退的发生，也就规避了生产效率的被动提高。对于全要素生产率的分解，以往的研究都是将生产率的增长分解为技术进步、纯效率变化和规模效率变化，Ray等是以规模报酬不变为前提进行的分解(2”，而Grifellratj6等是以规模报酬可变为前提分解的p31。仍有部分学者觉得前者虽然对生产率增长的测算相对
18、准确，但是分解并不十分准确；而后者却是对生产率的分解较为准确，对生产率增长的计算并不精确脚1。因此，本研究结合两种方法，将生产率增长在规模报酬不变的情况下，分解为技术规模变化、规模效率变化、纯效率变化和纯技术进步4个因素：GML+1=GPEC+1GPTC+1GSTC+1GSEC+1 (2)式中：GML”1表示决策单元向最佳生产前沿面移动；GSTC”1表示技术规模变动，测算技术进步的规模效应，数值1表示技术偏离规模报酬不变；GSEC”1表示规模效率变动，指由于效率值的变动而引起的规模效率变动，数值1表示规模效率增加；GPEC表示纯技术效率变动，数值1表明在时期f与什l之间，决策单元向效率前沿面移
19、动，生产活动效率得到改善；GPTC”1表示纯技术进步，数值1表示什1期的生产技术比f期生产技术更接近全局生产技术，表示技术进步。技术规模提高、规模效率提高、纯技术效率改进、技术进步都促进全要素生产率的提高。2指标选取与数据来源21指标选取提升生态效率的重心是在保证经济发展最大化的情况下，不过度消耗环境和资源，万方数据1722 自然资源学报 32卷城镇化率城市绿化覆盖率投入指标 地均水资源投入(m3,hm 2)第三产业产值占GDP比重地均房地产资金投入(万元hm2)期望产出指标 GDP非期望产出指标 CO：排放量城镇常住人口常住总人口城市绿化覆盖面积土地面积水资源总量土地面积第三产业产值GDP房
20、地产资金投入量土地面积地区生产总值土地利用变化引起的CO：排放量否否否否否是否以最小的资源消耗和环境污染，得到最大的经济收益。为此，从数据资料的可获得性以及指标选取的科学性考虑，结合我国统计数据的实际情况，最后确定投入产出指标(表1)。211投入指标测算土地利用转型生态效率，不仅从“数”的层面即数量和空问结构变化进行研究，同时侧重从“质”的层面即土地质量、产权、经营方式、投人和产出变化综合导致土地利用系统功能的变化进行研究。生态效率的投入指标应该从土地利用转型过程中资源消耗水平、城镇发展水平、产业结构发展、生活福利水平和住房消费水平5个方面考虑。最终将投入指标确定为地均水资源投入、城镇化率、第
21、三产业产值占GDP比重、城市绿化覆盖率和地均房地产资金投入。资源消耗水平由地均水资源投入进行衡量；城镇化水平是区域经济发展程度的表征，反映人口向城市集聚的程度，本研究中城镇发展水平由城镇化率进行衡量；经济规模的不断扩大，对资源环境造成的压力逐渐加重，产业结构的调整逐渐成为我国经济发展的主线，亟需经济产业结构的转型，而这一转型有赖于第三产业的支持，因此本研究中产业结构发展由第三产业产值占GDP比重进行衡量；绿地率以及绿化覆盖率等指标可以体现区域的“肺活量”，数值越大，抵消污染的能力越强，是衡量区域环境及居民生活福利状况的重要指标，因此本研究中生活福利水平由城市绿化覆盖率进行衡量；房地产业的发展既
22、影响固定资产的投资，又关系到居民住房消费状况，也可以反映建设用地的使用情况，本研究中住房消费水平由地均房地产投资进行衡量。212产出指标生态效率的产出指标主要反映区域经济发展中提供的产品以及服务价值，为体现土地利用转型过程中的生态效率，需要将土地利用转型中的投入和环境等新型增长要素和传统的经济要素一并纳人生产函数中，且生产可能性集不仅要包括期望产出(GDP)，也要考虑非期望产出(CO：排放量)。由于获得数据的局限性，将GDP作为土地利用转型过程中的期望产出；由于CO：排放是引起全球气候变暖的主要诱因，且土地利用转型过程中同时也排放了CO：，因此，将CO：排放量作为土地利用转型过程中的非期望产出
23、。CO：排放量基于土地利用转型中土地利用形态的转变，作为江苏省各地市的土地利用变化的计算依据，采用间接估算法和直接碳排放系数法进行计算。参照土地利用分类体系，本文研究的土地利用类型包括农用地、建设用地和未利用地。农用地包括耕地、园地、林地、牧草地和其他未利用地；建设用地分为城乡建设用地、交通水利用地和其他建设用地；未利用地包括水域、滩涂万方数据10期 杨皓然等：碳排放视角下的江苏省土地利用转型生态效率研究和自然保留地。由于江苏省湿地生态资源的不合理利用，生态环境严重退化，滩涂和沼泽面积不断减少，加上数据获取困难，本文对于未利用地的研究只包括水域和自然保留地。测算农用地碳排放量，采用间接估算法，
24、主要分为农药化肥的施用、农业机械消耗和农业灌溉造成的碳排放；测算建设用地碳排放量，根据开发过程中的化石燃料使用的碳排放系数进行间接估计；其他土地利用类型碳吸收量的测算，利用直接碳排放系数法。将各土地利用类型的碳排放量和碳吸收量估算值作差后得到CO：净排放量作为本研究中CO：排放量的最终值。22数据来源与处理基础数据来源于江苏省国民经济和社会发展统计公报、江苏省统计年鉴、中国城市建设统计年鉴、中国城市统计年鉴、中国城市竞争力统计年鉴，以及各市统计年鉴。部分指标数据由原始数据整理得到，文章中不做详细解释。3实证分析31生态效率的测算结果运用混合方向性距离函数以及江苏省20062014年13个城市的
25、相关数据，在规模报酬不变以及投入产出双导向的情况下，构造生态效率的最优生产前沿面，计算200旺2014年13个城市的土地利用转型生态效率得分，并对数据进行平均，同时求出运用径向方向性距离函数和非径向方向性距离函数的生态效率得分(表2)。表2还测算出了径向方向性距离函数和非径向方向性距离函数的计算结果。从表2中可知，由于同时存在径向指标和非径向指标，混合方向性距离函数的计算结果介于径向方向性函数和非径向方向性距离函数之间。从效率水平值来讲，从表2中不难看出，在考虑CO：排放作为非期望产出计算基于混合方向性距离函数的生态效率值时，江苏省各地市普遍存在生态低效率，且每个地级市的变化起伏波动较大。20
26、06年位于最有效技术前沿面上的城市为南京、徐州、苏州、连云港和盐城，几个城市的经济水平在逐步提升，资源消耗和环境污染还在可控制范围内，并未造成严重的社会经济负反馈；而在2010年位于最有效技术前沿面的城市却仅有苏州，南京和大部分苏北城市处在积累国民生产总值、加快经济增长速度的时期，加大对物质资本要素的投入，资源消耗严重，有害气体排放增加，环境随着经济的飞速发展呈现“u”型变化规律，生态效率降低，生态环境逐渐恶化；2014年位于最有效技术前沿面的城市为徐州、苏州和淮安。达到相对生态有效的城市，苏州市在发展经济的同时十分注重环境的保护；徐州市和淮安市在经济发展的同时，加大了对环保项目的投入力度，通
27、过科技进步提高治理污染效果，以此减少物质要素投入带来的环境污染负反馈，兼顾了资源可持续利用和环境保护，基本实现了以最小污染获得最大经济发展的目标。从区域划分为苏南(苏州、无锡、常州、南京和镇江)、苏北(徐州、宿迁、连云港、淮安和盐城)和苏中(扬州、泰州和南通)三大地区的生态效率得分来看，200旺2014年苏北、苏南、苏中地区的生态效率均呈现起伏变动，苏南地区和苏北地区的平均生态效率分别为0903和0732，其效率变化率分别为-179和-19O，生态效率均呈现下降趋势，尤其苏北地区下降趋势较大，成为全省的“污染避难所”，由于自身经济发展不足，技术落后，只能通过发展资本密集型产业，以此拉动当地经济
28、发展，从而通过降万方数据自然资源学报 32卷表2 2006-2014年江苏省不同城市基于混合、径向、非径向方向性距离函数的生态效率Table 2 The ecological efficiency ofdifferent cities in Jiangsu Province during 2006 to 2014based on the mixedradial and nonradial direction distance functions注：限于版面，表2只罗列出首末年份和中间年份效率值。低污染管制来换取资金流入；苏中地区平均生态效率为0784，其效率变化率为14。94，苏中地区经济相对
29、发达，人力资本水平和科技水平相对较高，进而带动当地生产技术水平的提升和工艺的改进，提高了资源利用率，从而提高了当地的生态效率水平。整体来说，200仁2014年，江苏省13个城市的平均生态效率为o827，说明在保持现有资源消耗水平不变的前提下，以共同实现经济发展和节能减排为目标，污染物最优排放强度应为实际污染排放强度的173。在变化趋势上，生态效率平均值的变化出现了4个拐点，在2007年略有下降之后，2008年达到峰值，随后在2010年出现大幅度下降并在后3 a维持当前水平，直到2012年再次上升。32生态效率空间分布以2006-2014年土地利用转型生态效率值作为数据基础，利用江苏省行政区划矢
30、量图，绘制20062014年江苏省各城市的生态效率变化趋势空间分布柱状图(图1)。碳排放视角下的环境全要素生产率增长呈现地域不均衡性，生态效率水平较高的城市是苏州、无锡、南京和南通；这几个城市都位于江苏省南部地区；生态效率相对较弱的城市有宿迁、连云港和淮安，位于江苏省北部地区。从图1可以看出，生态效率变化的区域差异明显，但高生态效率区和低生态效率区的地理位置相邻，呈现出高一高和低一低的连片分布局势，江苏省生态效率可能具有空间关联性和聚集效应。从全局生态效率增速来看，只有苏州生态效率达到生产前沿面，与经济发展水平相符的优势是土地利用技术、规模及强度都高于生态低效率地区。多数城市生态效率是恶万方数
31、据10期 杨皓然等：碳排放视角下的江苏省土地利用转型生态效率研究化的，原本位于生产前沿面的城市生态效率变得低效，有几个城市生态效率持续低效，说明这些城市在实现可持续发展上仍旧存在资源浪费和污染物排放过量的问题。全局生态效率改善的城市有南通、淮安、扬州、镇江和泰州。说明这几个城市已经意识到资源环境的重要性，只有减少资本过量投入和能源过度消耗，创新和研发绿色节能的技术手段，提高组织生产效率，才能提高生态效率。环境效率恶化程度变化较大的城市主要有连云港、盐城、宿迁。这些城市都是相对经济不发达的城市，对于它们而言，经济快速发展是首要任图l 20062014年江苏省各城市生态效率变化空间分布Fig1 S
32、patial distribution of urban ecological efficiencyin Jiangsu Province during 200620 1 4务，但城市在经济发展过程中，全要素生产率所反映的情况与城市自身的经济增长水平以及资源环境等条件不相符，无法充分利用最佳实践技术。根据“环境库兹涅茨曲线”的规律，只有在低碳发展和效率改进的前提下，才能改善生态效率，促进经济的可持续发展。虽然经济增长需要依靠能源消耗和资本投入，但在产生期望产出的同时也产生了很多非期望产出。如果不重视CO：等温室气体的排放或不减少能源消耗，无法真正从根本上提高生态效率。33 GML指数分析本研究
33、利用GML指数对2006-2014年江苏省13个城市的数据进行分析，在考虑非期望产出CO：排放量情况下，得到每年的GML指数及其分解值(表3、表4)。2006-2014年江苏省13个城市的GML指数均值，分为高(O8GML指数1)、中(07GML指数08)、低(GML指数07)3类。高类主要分布在江苏省东南和西北，如苏州、无锡和徐州，苏州和无锡位于以上海为中心的长三角区域，对外开放程度高、经济发达，而徐州经济相对较为落后，这表明GML指数似乎与其经济发展水平没有绝对必然的关系；中类主要分布在江苏省省界周边的盐城、南通、南京和宿迁；低类主要分布在江苏省中部和东北方向的扬州、镇江、泰州、常州、连云
34、港和淮安。江苏省生态全要素生产率增长分布表现出极大的区域不平衡性，高、中、低类分布存在空间关联特征。为进一步研究环境全要素生产率增长的驱动因素，本文对存在非期望产出情况的GML指数进行分解。表4中的GML指数、纯效率变化、纯技术进步、技术规模变化和规模效率变化均为2006-2014年均值，反映了近10 a来江苏省环境全要素生产率、技术效率、技术进步、规模效率和技术规模的变动情况。从时间序列分析(图2)，江苏省环境全要素生产率增长呈现波动变化，在2008、2010和2013年出现波峰，在2009年出现波谷。200(卜-2009年，GML指数出现了较大的不利波动，产生这种不利波动可能与江苏省经济转
35、型增长瓶颈期有一定关系。首先，经万方数据自然资源学报 32卷表3考虑非期望产出(CO：排放量)的2006-2014年江苏省各城市GML指数Table 3 GML index considering nonexpected output(C02)in different cities ofJiangsu from 2006 to 2014表4 2006-2014年江苏省各城市GML指数分解均值Table 4 GML index and its decomposition factor in different cities ofJiangsu from 2006 to 2014济飞速发展带来效率
36、改进，城市其他产业改革未能有效跟进，规模效率也随即降低，从上一期的119l下降到0915。并且2009年不断深化农村土地制度改革，创新和完善农业经济体制机制，并初步建立水污染排放指标有偿使用和交易试点，这一系列举措对整个经济体系的有效运行产生了不利影响，导致规模效率下降。2010年GML指数逐渐增长，达到波峰，纯效率变化、纯技术进步、技术规模变化增长趋势与GML指数相同。尤其纯技术进步增长迅速，从上一期的073 1增加到1238，增速达到695，但是规模效率递减程度却持续加剧，并在20lO年达到最低点。这一年江苏省顺应长江三角洲地区发展战略万方数据0期l_3I2I11O基09颦08O70605
37、04定位，以市场为导向，提高高新技术产业产值，纯技术进步得到迅速提升，这也是全要素生产率增长的主要动力。201l一2012年，GML指数增长恢复平稳趋势，基本保持在1以上，这一时期环境全要素生产率增长主要源于江苏省不失时机地进行大规模经济结构调整，通过对优势地区和企业进行低成本扩张和资源要素的整合重组，淘汰高耗能、高污染和低效益的产品和企业。同时，进行大规模技术更新和改造，将先进技术作为先导，因此，纯技术进步指数也在20112012年有所提升。20132014年，环境全要素生产率增长开始减缓，江苏省处于增长速度换挡期，将优化需求结构、扩大内需作为战略基点，同时更大力度推进环境治理和生态保护，坚
38、持绿色发展、低碳发展，加强生态文明建设。这些政策改革可能是导致技术规模变动迅速增长的原因，其增长率达到8335。虽然技术规模增加，规模报酬递减的程度有所减少，但不足以弥补纯技术进步和规模效率变动的下降，导致这一时期江苏省环境全要素生产率下降。4结论与讨论土地资源稀缺、利用低效以及污染物排放加剧了区域经济可持续发展与空间发展失衡、生态环境保护以及人地和谐发展之间的矛盾，合理有效地评价区域生态效率对城市经济社会转型具有重要意义。方向性距离函数可以按照给定的方向，同比例增加产出和减少污染，被广泛运用于测算区域生态效率。径向方向性距离函数容易忽略可能存在的变量松弛，非径向方向性距离函数在同比例增减投入
39、或产出时容易低估生态效率值。因此，本文利用混合方向性距离函数模型和GML指数，测算基于碳排放视角的20062014年江苏省各城市在土地利用转型中的生态效率及全要素生产率增长，同时将GML指数分解成4个因素。研究表明：1)CO：过度排放以及能源消耗使得江苏省很多城市普遍存在环境低效率。平均生态效率由2006年的0868降低到2014年的o838，降低了346。13个城市中，只有苏州达到最有效技术前沿面上，其他几个城市的生态效率在这几年内起伏变化。苏南和苏北地区的生态效率在200旺2014年间呈下降趋势，苏中地区生态效率水平呈上升趋势。说明生态效率的高低与经济发展水平并无直接关联。2)200仁20
40、14年江苏省总体平均生态效率值为O827，说明在保持现有资源消耗水平的前提下，污染最优排放强度应为实际污染排放强度的173。如果能够充分利用当前技术水平，资源强度和污染排放强度在平均意义上可以提高17。万方数据自然资源学报 32卷3)江苏省生态效率变化区域差异明显，但高生态效率区和低生态效率区地理位置相邻，呈现出高一高、低一低的分布格局，生态效率存在空间关联性和集聚效应。4)GML指数均值较高的区域分布在江苏的东南和西北方向，城市有苏州、无锡和徐州；均值中等的区域分布较为分散，有盐城、南通、南京和宿迁；均值低的区域主要分布在江苏省中部和东北方向的扬州、镇江、泰州、常州、连云港和淮安。5)碳排放
41、视角下的环境全要素生产率增长呈现地域不均衡性，技术规模变动呈现明显改善趋势，但纯技术进步的变动呈现下降趋势，同时也造成了规模报酬递减的状态，纯技术进步是影响环境全要素生产率增长变动的重要影响因素；技术规模变化的区域差异程度最大，是造成环境全要素生产率增长差异的主要因素。6)经济的快速发展造成稀缺资源的消耗甚至枯竭，带来社会生态负效应及社会经济的变革，推动了土地利用转型的出现。江苏省耕地数量存在减少的趋势，需要土地资源管理相关部门利用经济管理手段调节和引导合理的土地利用显性转型，如通过调节耕地相关的税率控制非农建设开发占用耕地资源；同时政府通过加大金融扶持力度刺激对土地的投资，增加土地集约利用度
42、；并通过技术进步实施土地整治，优化土地利用结构，提高土地利用产出率，最终实现土地利用隐|生转型。7)本文在生态效率影响因素的选取上，由于资料和时间的缺乏有待在后续研究中做进一步探讨。生态效率评价在方法上可以进一步创新，可考虑运用随机前沿函数测算生态效率。还可以对其影响因素进行分析，分析内容可扩展至产权结构变革、生活水平提高、技术创新开展FDI引进等方面。参考文献(References)：1WBCSDEco-efficient Leadership for Improved Economic and Environmental Performance【M】Geneva：WBCSD，1996：3-
43、162刘华波，杨海真，顾国维基于生态效率建立我国循环经济评价指标体系的思考J四川环境，2006，25(2)：78-81LIU H B，YANG H Z，GU G WThoughts on the establishment of evaluation indicator system of circular economy inChina based on eco-efficiencySichuan Environment，2006，25(2)：788 1【3】GRAINGER ANational land use morphology：Patterns and possibilities【J
44、Geography,1995，800)：235-2454龙花楼土地利用转型土地利用覆被变化综合研究的新途径【J地理与地理信息科学，2003，19(1)：87-90LONG H LLand use transition：A new integrated approach of land usecover change studyGeography and GeoInfor-mation Science，2003，19(1)：87905】龙花楼论土地利用转型与乡村转型发展J地理科学进展，2012，3l(2)：131-138，LONGH LLand usetransitionand rural tr
45、ansformation developmentProgress in Geography,2012，3l(2)：131-1386】龙花楼国内土地利用转型研究的前沿探索C2016中国新时期土地资源科学与新常态创新发展战略研讨会暨中国自然资源学会土地资源研究专业委员会30周年纪念会论文集沈阳：东北大学出版社，2016：1829LONG HLResearch onthefrontier ofland usetransitioninChina2016ChinaSNewEra ofLandResource Science andlnnovation Development Strategy Semin
46、ar&the 30 Anniversary Conference of the Chinese Society of Natural Resourcesand the Research ofLand ResourcesShenyang：Northeastern University Press，2016：18297吕立刚，周生路，周兵兵，等区域发展过程中土地利用转型及其生态环境响应研究以江苏省为例J】地理科学，2013，33(12)：14421449LU L G，ZHOU S L，ZHOU B BLand use transformation and its ecoenvironmental
47、re-sponse in process of the regional development：A case study of Jiangsu ProvinceScientia Geographica Sinica，2013，33(12)：144214498游和远，吴次芳土地利用的碳排放效率及其低碳优化基于能源消耗的视角J自然资源学报，2010，25(11)：1 8751 886YOU H Y WU C E Carbon emission efficiency and low carbon optimization of land use：Based on the per-spective
48、ofenergy consumptionJournal ofNatural Resources，2010，25(1 1)：18751886】万方数据10期 杨皓然等：碳排放视角下的江苏省土地利用转型生态效率研究 17299【1012】13f1415】16】17】【1819】【20【21】【2223】【24张晓娣生态效率变动的产业及要素推动：基于投入产出和系统优化模型f1自然资源学报，2015，30(5)：748760ZHANG X DIndustry and factors driving the change of eco efficiency：Based on input output and system optimizationmodelJournal ofNatural Resources，2015，30(5)：748760】诸大建，邱寿丰作为我国循环经济测度的生态效率指标及其实证研究【J长江流域资源与环境，2008，17(1)：1-5ZHU D J，QIu S FEcoefficiency indicators and their demonstration as the