近年来，随着我国城市化进程的加快，城市土地利用效率直接影响着城市发展水平高低和人民生活质量的好坏，其研究为提高城市土地利用效率的科学发展提供依据，为可持续利用土地、城市化高质量发展提供了现实意义。本研究以江西省为例，实证检验了评价指标间的因果关系及滞后年限，构建了更为完善的评价体系；利用DEA方法的CCR模型和BBC模型，分别从综合效率、技术效率和规模效率对各城市2005年、2010年、2016年三个时段进行城市土地利用效率评价，以进一步分析城市土地利用效率的空间差异，并提出提高城市土地利用效率的有效建议，为政府提供政策参考。
目录
摘要 1
关键词 1
Abstract 1
Keywords 1
引言 1
一、研究进展 2
（一）实证研究尺度 2
（二）评价方法 3
（三）评价指标体系 3
二、DEA方法概述 4
三、研究区域与数据来源 4
（一）研究区域 4
（二）数据来源与数据处理 5
四、城市土地利用效率评价 5
（一）决策单元及评价指标确定 5
1．决策单元界定 5
2．筛选投入产出指标 5
（二）DEA模型计算结果 10
（三）城市土地利用效率结果分析 11
1．综合效率分析 11
2．技术与规模效率分析 12
3．松弛变量分析 12
（四）城市土地利用效率动态分析 14
五、结论 16
致谢 17
参考文献 18
基于DEA的江西省城市土地利用效率研究
引言
引言：改革开放的四十年中，中国城镇化率由1978年的17.9%提高到了2017年的58.5%。随着城镇化的高速发展，城镇人口的快速集聚，这必将导致城镇建设用地需求规模不断扩大。而土地资源供给的有限性很难满足城市化的急速增长对土地的需求，在一定程度上，将导致城镇土地供需矛盾趋于紧张。
城市土地作为城市经济、社会和环境的空间载体，其利用效率将直接影响着城市发展水平和城市发展潜力 *景先生毕设|www.jxszl.com +Q: ^351916072# 
。一方面，研究城市土地利用效率不仅对城市用地规模的优化、城市功能的完善和城市品质的提升具有一定的理论和实践意义，城市土地效率发展变化的研究更进一步影响着城市土地的供需关系；另一方面，研究结果可作为提高城市土地利用效率的科学指导依据，实现土地的可持续利用，保障城市化高质量发展，为建设集约型社会提供参考。
一、研究进展
近年来，越来越多国内学者着眼于城市土地利用效率的研究，并取得了丰富的研究成果。国内相关研究方向多集中于城市土地利用效率的实证研究尺度、评价方法及评价指标体系的建立3个方面。
（一）实证研究尺度
国家及城市群等宏观尺度，赵丹丹[01]测度我国285个地级市的城市土地利用效率，分析研究城市土地利用效率与城市化水平的耦合关系，；周游[02]测算全国30个省份土地利用效率，研究地方政府竞争对其影响；吴振华[03]通过研究江浙沪地区25个城市的土地利用经济效率，揭示江浙沪地区城市土地利用的空间格局及经济效率特征；梅林[04]考察我国各高铁重要站点城市的土地利用效率，将其与高铁网络下城市的通达性进行关联分析；岳立[05]测度北京、天津等15个典型省份（自治区、直辖市）城市土地利用效率整体特征及其区域差异，探讨提升各省份的城市土地利用效率改革方案；熊建华[06]测算珠三角城市群的土地利用效率，提出有效提高利用效率的建议与对策；聂雷、郭忠兴[07]根据中国238个地级市近14年的面板数据研究，制定差别化的城市土地管理方案；王文刚[08]对京津翼地区地级以上城市的土地利用效率及全要素生产率进行测度，对土地管理问题进行研究；陈恩[09]分析了长江经济带105个地级市土地利用效率的空间分布差异；李长健[10]测算长江中游城市群土地利用效率，分析时空分异与现实机理；杜丹宁[11]研究了中国31个省、自治区的城市土地利用效率的空间分异等。省域等中观尺度，李菁[12]以江苏省各地的城市土地利用效率为数据基础，厘清差异背后的核心驱动因素；马文亚[13]分析甘肃省各城市土地利用效益水平现状及空间差异；蔚霖[14]以河南省土地利用效率为例，分析效率结构变化；吴贤良[15]通过研究湖南省土地利用全要素生产率，确定其影响因素；贾爱华[16]测算河南省18个地级市的城市土地利用效率，构建城市土地利用效率评价指标体系；李淑莹[17]用三阶段DEA 模型测算河南省各市土地利用综合效率并与传统BCC模型算法比较；李福柱[18]利用山东17地市投入面板数据对城市土地利用效率进行研究。市域及区域等微观尺度田柳[19]以南京市为例，测度了城市空间结构紧凑度和城市土地利用效率，探讨二者的关系；范丽娟[20]对银川市城市土地集约利用水平进行评价；任惠[21]分析评价了沈阳经济区及内部8个城市的土地利用效率；卢新海[22]以武汉城市群为例，研究区域一体化对城市土地利用效率的影响；
（二）评价方法
评价方法方面，早先国内学者多采用综合评价法进行效率评价，但在确定指标权重时，往往具有一定的主观性；近年来，国内学者纷纷使用更为客观的数据包络分析法（Data Envelopment Analysis，以下简称DEA），在多输入多输出数据处理方面，DEA所具有的优势：（1）传统方法的本质是平均，即从大量的样本数据概括到整体，DEA的本质是最优，即从大量样本数据中选取相对有效的个体。（2）客观性强，DEA是以决策单元的输入输出权重为变量，模型采用最优化方法来内定权重，从最有利于决策单元的角度进行评价，从而避免了确定各指标的权重所带来的主观性。（3）DEA不但能指出非有效决策单元的有关指标调整的方向,还能给出具体的调整量。而且DEA无需事先确定函数关系、非主观赋权以及可分析决策单元无效因素。
（三）评价指标体系

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