效率空間范文10篇

社會發展的歷史告訴我們，在農業社會向工業社會轉變的過程中，沒有農業的支持，工業革命是不可能出現的（注：吳于廑：《歷史上農耕世界對于工業世界的孕育》，《世界歷史》1987年2期。）。農業的重要作用的主要表現為一個農民能否養活一個以上的非農業人口，促使社會從農業社會向工業社會轉變。而農業勞動生產率的提高也就是“效率空間”的存在，最終將農業勞動力從土地上轉移出去，同時農業在一個社會經濟生活中的貢獻份額逐漸降低。

本文從宏觀的角度，認為主要有三種因素制約“效率空間”的形成，它們分別是農業內部結構、生活方式和繼承制度等。這里就中國傳統農業的“效率空間”及相關問題，進行宏觀的分析。

一、中西方原始農業：不同的地理環境和農業文明類型

如果把歷史的視野指向遙遠的古代的話，就會發現，中國和歐洲的農業文明的一個顯著的區別是，中國的農業是一種原生型農業文明，即是一種在本地土生土長的農業文明，它既是起源地，同時又是農業繁榮地；歐洲的農業文明則是一種外來型、傳播型農業文明，它的農業文明是由西亞地區傳播而來的（注：徐旺生：《農耕的起源和傳播對中西早期文明發展的比較研究》，《農業考古》1997年1期。）。這兩種不同的起源方式以及相應的自然條件，決定了中國和西方農業的完全不同的格局。

歐洲的農耕文化——新石器文化的出現與西亞的農耕的擴展有著密切聯系，這一點已為考古發現所證實。西亞農業向北傳播中，由于歐洲既適合于畜牧又適合農耕，因此農業傳播出現了先傳播馴養畜牧技術后傳播種植技術的前后兩次傳播過程（注：徐旺生：《農耕的起源和傳播對中西早期文明發展的比較研究》，《農業考古》1997年1期。）。

歐洲文明的基礎產業——農業的特征是在發展馴養和畜牧的基礎上逐漸發展種植業，并且種植業首先是由滿足牲畜飼料而發展起來的，由于主營畜牧業的習慣，因此農耕的擴展并非一下子就從西亞迅速傳遍全歐洲，而是緩慢傳播。根據研究者的測算，歐洲早期農耕推進的速率是每年1.08公里，每代人擴展的平均速率為25公里，農耕向歐洲腹地傳播持續了大約3000年之久（注：（英）A、阿默漫等著，黃其煦譯：《歐洲早期農耕擴展速率的測量》，《農業考古》1987年1期。）。

【正文】

社會發展的歷史告訴我們，在農業社會向工業社會轉變的過程中，沒有農業的支持，工業革命是不可能出現的（注：吳于廑：《歷史上農耕世界對于工業世界的孕育》，《世界歷史》1987年2期。）。農業的重要作用的主要表現為一個農民能否養活一個以上的非農業人口，促使社會從農業社會向工業社會轉變。而農業勞動生產率的提高也就是“效率空間”的存在，最終將農業勞動力從土地上轉移出去，同時農業在一個社會經濟生活中的貢獻份額逐漸降低。

本文從宏觀的角度，認為主要有三種因素制約“效率空間”的形成，它們分別是農業內部結構、生活方式和繼承制度等。這里就中國傳統農業的“效率空間”及相關問題，進行宏觀的分析。

一、中西方原始農業：不同的地理環境和農業文明類型

如果把歷史的視野指向遙遠的古代的話，就會發現，中國和歐洲的農業文明的一個顯著的區別是，中國的農業是一種原生型農業文明，即是一種在本地土生土長的農業文明，它既是起源地，同時又是農業繁榮地；歐洲的農業文明則是一種外來型、傳播型農業文明，它的農業文明是由西亞地區傳播而來的（注：徐旺生：《農耕的起源和傳播對中西早期文明發展的比較研究》，《農業考古》1997年1期。）。這兩種不同的起源方式以及相應的自然條件，決定了中國和西方農業的完全不同的格局。

歐洲的農耕文化——新石器文化的出現與西亞的農耕的擴展有著密切聯系，這一點已為考古發現所證實。西亞農業向北傳播中，由于歐洲既適合于畜牧又適合農耕，因此農業傳播出現了先傳播馴養畜牧技術后傳播種植技術的前后兩次傳播過程（注：徐旺生：《農耕的起源和傳播對中西早期文明發展的比較研究》，《農業考古》1997年1期。）。

【正文】

社會發展的歷史告訴我們，在農業社會向工業社會轉變的過程中，沒有農業的支持，工業革命是不可能出現的（注：吳于廑：《歷史上農耕世界對于工業世界的孕育》，《世界歷史》1987年2期。）。農業的重要作用的主要表現為一個農民能否養活一個以上的非農業人口，促使社會從農業社會向工業社會轉變。而農業勞動生產率的提高也就是“效率空間”的存在，最終將農業勞動力從土地上轉移出去，同時農業在一個社會經濟生活中的貢獻份額逐漸降低。

本文從宏觀的角度，認為主要有三種因素制約“效率空間”的形成，它們分別是農業內部結構、生活方式和繼承制度等。這里就中國傳統農業的“效率空間”及相關問題，進行宏觀的分析。

一、中西方原始農業：不同的地理環境和農業文明類型

如果把歷史的視野指向遙遠的古代的話，就會發現，中國和歐洲的農業文明的一個顯著的區別是，中國的農業是一種原生型農業文明，即是一種在本地土生土長的農業文明，它既是起源地，同時又是農業繁榮地；歐洲的農業文明則是一種外來型、傳播型農業文明，它的農業文明是由西亞地區傳播而來的（注：徐旺生：《農耕的起源和傳播對中西早期文明發展的比較研究》，《農業考古》1997年1期。）。這兩種不同的起源方式以及相應的自然條件，決定了中國和西方農業的完全不同的格局。

歐洲的農耕文化——新石器文化的出現與西亞的農耕的擴展有著密切聯系，這一點已為考古發現所證實。西亞農業向北傳播中，由于歐洲既適合于畜牧又適合農耕，因此農業傳播出現了先傳播馴養畜牧技術后傳播種植技術的前后兩次傳播過程（注：徐旺生：《農耕的起源和傳播對中西早期文明發展的比較研究》，《農業考古》1997年1期。）。

社會發展的歷史告訴我們，在農業社會向工業社會轉變的過程中，沒有農業的支持，工業革命是不可能出現的（注：吳于廑：《歷史上農耕世界對于工業世界的孕育》，《世界歷史》1987年2期。）。農業的重要作用的主要表現為一個農民能否養活一個以上的非農業人口，促使社會從農業社會向工業社會轉變。而農業勞動生產率的提高也就是“效率空間”的存在，最終將農業勞動力從土地上轉移出去，同時農業在一個社會經濟生活中的貢獻份額逐漸降低。

本文從宏觀的角度，認為主要有三種因素制約“效率空間”的形成，它們分別是農業內部結構、生活方式和繼承制度等。這里就中國傳統農業的“效率空間”及相關問題，進行宏觀的分析。

一、中西方原始農業：不同的地理環境和農業文明類型

如果把歷史的視野指向遙遠的古代的話，就會發現，中國和歐洲的農業文明的一個顯著的區別是，中國的農業是一種原生型農業文明，即是一種在本地土生土長的農業文明，它既是起源地，同時又是農業繁榮地；歐洲的農業文明則是一種外來型、傳播型農業文明，它的農業文明是由西亞地區傳播而來的（注：徐旺生：《農耕的起源和傳播對中西早期文明發展的比較研究》，《農業考古》1997年1期。）。這兩種不同的起源方式以及相應的自然條件，決定了中國和西方農業的完全不同的格局。

歐洲的農耕文化——新石器文化的出現與西亞的農耕的擴展有著密切聯系，這一點已為考古發現所證實。西亞農業向北傳播中，由于歐洲既適合于畜牧又適合農耕，因此農業傳播出現了先傳播馴養畜牧技術后傳播種植技術的前后兩次傳播過程（注：徐旺生：《農耕的起源和傳播對中西早期文明發展的比較研究》，《農業考古》1997年1期。）。

歐洲文明的基礎產業——農業的特征是在發展馴養和畜牧的基礎上逐漸發展種植業，并且種植業首先是由滿足牲畜飼料而發展起來的，由于主營畜牧業的習慣，因此農耕的擴展并非一下子就從西亞迅速傳遍全歐洲，而是緩慢傳播。根據研究者的測算，歐洲早期農耕推進的速率是每年1.08公里，每代人擴展的平均速率為25公里，農耕向歐洲腹地傳播持續了大約3000年之久（注：（英）A、阿默漫等著，黃其煦譯：《歐洲早期農耕擴展速率的測量》，《農業考古》1987年1期。）。

摘要：文章以2008—2018年長江經濟帶124個地級市為樣本，采用超效率SBM模型測算各地級市農業綠色生產效率，基于普通面板回歸模型、單區制和兩區制空間面板回歸模型，探究了城鎮化發展對農業綠色生產效率的影響及其空間效應。研究發現：長江經濟帶地級市間城鎮化發展狀況存在空間集聚現象；城鎮化發展對農業綠色生產效率具有顯著正向影響，相鄰地級市城鎮化發展對本市農業綠色生產效率具有正向溢出效應；省域外的相鄰地級市的城鎮化發展對農業綠色生產效率的空間溢出效應均高于省域內相鄰地級市。

關鍵詞：城鎮化；空間溢出效應；綠色生產效率；兩區制；長江經濟帶

隨著我國農業發展進程的加快，過度追求產量的農業粗放式生產造成了土壤肥力下降與耕地資源破壞，農業綠色發展遭受巨大挑戰[1]。工業化和城鎮化產生的污染物逐步向農村轉移，農業面源污染和農村生活污染逐步加劇，農村環境質量進一步惡化。同時，與農業技術發達的國家相比，我國農業生產水平不高，農業面源污染正通過大氣、水和農產品等途徑擴散至勞動力和耕地，導致生產要素的邊際收益率持續下降[2,3]。面對資源枯竭和環境容量約束的農業可持續發展障礙，進一步提高我國農業綠色生產效率是實現我國農業綠色發展和保障糧食安全的關鍵之所在。國內外學者從不同角度對農業綠色生產效率的影響因素進行了探索，主要有：農村教育、農業保險、要素稟賦結構升級和異質性人力資本等[2—4]。也有部分文獻開始關注城鎮化對農業綠色生產效率的影響。但是，由于研究方法、數據來源及樣本年限存在差異，城鎮化對農業綠色生產效率的影響尚未得出一致結論[5,6]。本文基于長江經濟帶2008—2017年124個地級市的面板數據，采用空間計量模型實證檢驗城鎮化對農業綠色生產效率的影響，同時采用兩區制模型檢驗省域內外的城鎮化對農業綠色生產效率的非對稱效應，深入分析由于地級市所處省域的異質性造成的城鎮化溢出效應的差異。

1理論分析與研究假設

城鎮的就業崗位缺口和優越的生存環境吸引農村地區人口不斷向城鎮聚集，大量農業勞動力轉移至非農部門，其身份也由農產品生產者逐漸轉變成農產品消費者[7]，這部分群體衍生出的高質農產品需求會誘導農戶改變傳統粗放式經營方式向農業綠色生產方式轉型，進而推動區域農業綠色發展[8]。此外，城鎮化發展對土地資源的需求不斷提高，城市建設用地不斷擠壓農業用地，造成農村可用耕地面積持續減少，但也推動著大量城鎮資本逐步回流至農村，改善了農業生產的基礎條件，促進農業向集約化生產轉型，進而降低農業生產成本，減少資源浪費，提升了農業綠色生產效率[9]。假設1：城鎮化發展對農業綠色生產效率具有顯著正向影響。城鎮化是工業和服務業集聚的空間載體，不僅能夠吸引周邊地區人口、資本等要素向城市集聚，城鎮化發展成果也會通過回波效應向相鄰地區溢出，推動相鄰地區的發展。根據新經濟地理學的基本理論，地區之間存在空間相關性，且由相關性引致的溢出效應和外部性對經濟增長具有促進作用[10]。一方面，城鎮化發展進程中，勞動人口的流動深化了城鄉間信息、知識和資本的轉移和傳播，會顯著推動相鄰地區間農業生產知識的交流，革新地區農業生產觀念，激發農業技術創新，將先進的農業技術和專業生產信息嵌入生產環節，最終顯著提高農業綠色生產效率[11]。另一方面，隨著中央環保政策實施力度的加強，城鎮化發展速度較快的地區環境治理意識會逐步增強，且中央政府將環境因素納入官員考核體系中，出于相鄰地區間官員考核競爭機制的壓力，城鎮化發展較快的地區會出臺較嚴的環境治理條例，不僅會促進本地區農業產業結構升級，也會對鄰近地區的農業產業結構升級產生正向空間溢出效應，從而促進地區間農業綠色生產效率的提高[12]。假設2：城鎮化發展具有顯著的空間相關性，對相鄰地區的農業綠色生產效率存在明顯的空間溢出效應。由于地區基礎和發展條件不同，我國不同地級市間城鎮化發展程度具有顯著差異，因此城鎮化發展水平對農業綠色生產效率的影響在不同地區也會有所不同[13]。假設3：城鎮化對農業綠色生產效率的空間溢出效應在不同地區存在異質性，即地區間非對稱效應顯著存在。

2研究設計

內容摘要：本文基于2003-2018年我國30個省市區數據樣本，運用Super-SBM方法測算了物流產業技術效率并分析其時空演化特征，在此基礎上，構建空間滯后模型對技術效率的影響因素進行分析。結果表明，研究期內物流產業技術效率差異明顯，局部呈現空間集聚特征；經濟發展與市場化水平與物流產業效率負相關，而政府支持、科技水平和基礎設施對物流產業效率具有正向促進作用，其中科技水平的貢獻最為顯著。

關鍵詞：物流產業；技術效率；空間關聯；影響因素；空間經濟學

我國物流產業近年來呈現快速發展態勢，2018年，全社會物流總額達到283.1萬億元，按可比價格計算，同比增長6.4%，與2011年相比增長78.7%；物流業實現增加值10.1萬億元，占GDP比重達到10.99%，分別比2011年3.2萬億元和6.8%增長顯著。總量指標快速增長的同時，可以看到，近三年，我國社會物流總費用占GDP的比重達到14.7%左右，這一比例是發達國家的2倍，高于全球平均水平約6.5個百分點。可見，物流產業總產出的增長依然以高消耗、高投入為代價，產業發展效率不高。當前我國物流產業效率分布狀況如何？是否具有空間關聯性？有哪些因素能夠促進物流業效率的提升？這些問題對于保持物流產業高效發展具有現實意義。目前，有關物流產業省際關聯性及效率影響因素的代表性研究體現在以下幾個方面：其一，空間集聚性及影響因素研究。謝逢潔等（2019）應用錫爾系數等三個指標對我國西部12省物流產業空間集聚性進行分析，并總結了分布差異性的成因，提出發展措施；鐘祖昌（2011）對我國物流產業集聚效應及其影響因素進行研究，在明確省域之間存在較強的空間相關性后，選取區域經濟發展水平等五個影響因素納入空間計量模型中，得出結論并提出促進區域物流業發展的對策。李倩倩等（2020）以長三角26個城市物流產業為研究對象，在測算區位熵及空間相關性檢驗的基礎上，構建了空間杜賓模型對物流產業集聚性的影響因素進行分析。其二，綠色全要素生產率研究。李健等（2020）測算了我國八大區域物流業綠色全要素生產率，在2007-2017年研究期內，分析了效率值的時間演變和空間相關性，并探討了空間收斂性。其三，物流產業集聚對經濟增長的促進研究。徐秋艷等（2018）將物流產業集聚水平作為區域經濟增長的影響因素，構建了空間計量經濟模型，實證檢驗了我國省際物流產業集聚對經濟增長的溢出效應及空間特征。其四，物流產業集聚與全要素生產率關聯性研究。舒輝等（2014）利用空間面板計量方法對我國物流產業集聚與全要素生產率的關系進行分析，認為物流產業集聚既能夠促進TFP增長，也帶動了相鄰地區TFP的增長。綜上，學者們較多關注物流產業集聚性的空間關聯及影響因素分析，較少圍繞物流產業效率，探討其空間效應及影響因素。本文以2003-2018年我國30個省市區為研究對象（西藏及港澳臺地區除外），在測算其技術效率基礎上，構建空間計量模型，對技術效率的影響因素進行分析，為提升我國物流產業技術效率提出對策建議。

研究方法

（一）Super-SBM模型相對于傳統DEA模型效率測度可能存在偏誤的問題，Super-SBM模型將松弛變量考慮其中使測算結果更加準確，同時也避免了多個決策單元效率值同為1時無法區分差異性的弊端。式中，ρ*是目標決策單元相對效率值，m與s分別為投入變量個數與產出變量個數，xi為第i項投入，yr為第r項產出，x_與y_分別代表投入與產出松弛變量。

（二）空間計量模型

摘要：產業結構優化是實現長江經濟帶綠色發展的重要途徑。在采用SBM－DEA模型測算2004—2017年長江經濟帶108個地級市綠色效率值的基礎上，進一步選取空間誤差模型從產業結構高度化與合理化兩個維度分析產業結構優化對綠色效率的影響，研究發現：綠色效率存在空間相關性，產業結構高度化未對綠色效率值產生顯著作用，產業結構合理化則有助于長江經濟帶綠色效率值的提升。

關鍵詞：產業結構優化；綠色效率；空間計量模型

長江經濟帶發展是新時期我國經濟發展的重大戰略，為提高長江經濟帶的生態效益和經濟發展質量，使其成為我國富有影響力的綠色經濟示范帶，以生態優先、綠色發展為目標導向，加快產業結構優化是緊要任務。在推動長江經濟帶發展座談會上指出“要把修復長江生態環境擺在壓倒性位置”并要求“自覺推動綠色循環低碳發展，有條件的地區率先形成節約資源和保護環境的產業結構”，此舉進一步凸顯出長江經濟帶走綠色發展道路的重要性及產業結構優化的關鍵性。當前，長江經濟帶產業結構的“偏重偏化”特征明顯，生態環境形勢依舊險峻，探究如何通過產業結構優化實現綠色經濟發展尤為必要。

1研究方法與變量說明

1．1研究方法

1．1．1綠色效率測算模型文章采用綠色效率值來表示各地級市的綠色發展水平，綠色效率值的測算方法主要有傳統的數據包絡分析法（DEA）和Tone提出的非徑向、非角度的SBM－DEA模型。由于后者考慮了松弛測度對測算結果的影響，測量結果更為準確與有效。為此，本文選取SBM－DEA模型測算綠色效率值。1．1．2空間計量模型為探究產業結構優化與綠色發展間的相關關系，本文采用空間誤差模型進行分析，該模型設定如下：GREit＝θi＋ρt＋β·HSit＋α2Xitεit，εit＝λW·εit＋υit式中，GRE為綠色效率值，HS為產業結構優化，Xit為第i個地區第j年的各種影響因素變量，包括外資利用水平、政府干預、技術投入、經濟發展水平、教育程度。此外，θi為空間固定效應，ρt為時間固定效應，α、β、λ為未知參數，ε為隨機誤差項，υ為隨機擾動項，W為權重矩陣。

一、各省低碳農業效率測度

考慮到數據的可獲得性和一致性，本文研究樣本選取了中國30個省（區、市），研究對象不包括西藏、香港、澳門、臺灣。基礎數據來源于歷年《中國農村統計年鑒》以及各省（區、市）統計年鑒。根據MaxDEA軟件測度中國30個省（區、市）2008耀2018年的低碳農業效率，MaxDEA通過全部樣本確定最優效率前沿面，從而測算出30個省（區、市）相對于效率前沿面的效率值，效率區間分為超高效率區間（>1）、高效率區間（0.7耀1）、中效率區間（0.4耀0.7）、無效率區間（0.1耀0.4）。從全國層面來看，我國低碳農業效率水平整體偏低，歷年的低碳農業效率均低于0.6，在2006耀2015年間低碳農業效率變化趨勢呈現上升、下降波動的M型。從省域層面來看，我國30個省（區、市）中，低碳農業效率最大值為1.142（上海），最小值為0.185（寧夏）。低碳農業效率呈現超高效率的省份均位于我國東部地區，分別為上海（1.142）、北京（1.062）、江蘇（1.055）、浙江（1.005），這部分省（區、市）能夠較好地運用低碳農業生產技術，將有限的投入資源最大限度轉換為“期望產出”，投入要素的冗余度較低。我國主要糧食主產省份的效率水平排序如下：江蘇（1.055）、湖南（0.854）、山東（0.709）、湖北（0.629）、河南（0.581）、河北（0.578）、遼寧（0.540）、吉林（0.537）、安徽（0.442）、黑龍江（0.425）、江西（0.411），除江蘇、湖南、山東、湖北外的其他省份效率值均低于全國均值水平，反映出糧食大省在農業生產中投入要素存在較大的冗余以及過量的“非期望產出”現象，因此效率水平偏離于最優效率水平。江蘇省作為我國糧食主產區之一，其低碳農業效率水平表現為超高效率，原因與江蘇省積極推廣采用低碳節能生產技術有關。

二、空間視角下科研投資對低碳農業影響實證分析

本文選取政府農業科研投資強度、農民受教育水平作為影響我國低碳農業效率的主要解釋變量，將農業經濟發展水平、農業開放水平作為控制變量。變量說明如下：政府農業科研投資強度（R&D）：農業科研機構經常費用支出與農業總產值之比，單位為%；農民受教育水平（edu）：高中及以上教育程度農民人數與農業就業人數比單位為%；農業經濟發展水平（edl）：以可比價的農業總產值與農業就業人數之比，單位為萬元/人；農業開放水平（open）：農業進口值與農業生產總值之比，其中農業進口值依據當年對美元匯率進行折算，單位為%。為保證模型的穩健性，本文分別構建空間面板固定效應杜賓模型（1）、空間面板時間固定效應杜賓模型（2）和空間面板空間時間固定效應杜賓模型（3）的，構建好模型之后借助于Stata12.0估計變量的參數值，結果如表1所示。（表1）從表1各影響因子的參數估計結果發現，三種空間面板杜賓模型的估計結果較為一致，從模型的整體估算來看，模型（1）R2達到0.65，模型（1）和模型（3）的擬合程度達到0.8以上，模型的穩定性較高，模型的擬合程度較高。農業發展水平與低碳農業效率是負相關的，農業發展水平在一定程度上助推了農業碳排放的增長，不利于低碳農業效率的改善，但影響效果并不顯著，結論與龐麗研究一致。政府農業科研投資強度、農業開放水平、農民受教育水平的回歸系數均顯著為正，系數值均通過T檢驗。可見，低碳農業效率水平受到政府農業科研投資強度、農業開放水平、農民受教育水平正向推進作用。空間杜賓模型中的直接效應指的是研究對象的自變量變動會影響其本身的平均程度；溢出效應指的是研究對象的自變量變動對其他對象的平均影響。政府農業科研投資強度對低碳農業效率直接效應和溢出效應分別為1.481和0.066，經濟含義為當提升政府農業科研投資強度一個百分點，對本省和毗鄰省份的低碳農業效率的貢獻度分別是1.481和0.066個百分點。政府農業科研投資強度能夠體現各省（區、市）對農業科研的支持力度，能夠為農業技術提供保障，為低碳農業的發展提供財力支撐，從而在生產源頭控制碳排放。農業開放水平對低碳農業效率直接效應和溢出效應分別為0.405和0.018，經濟含義為當提升政府農業開放水平一個百分點，對本省和毗鄰省份的低碳農業效率的貢獻度分別是0.405和0.018個百分點。農民受教育水平對低碳農業效率影響的直接效應和間接效應分別為0.752和0.033，經濟含義為當提升農業教育水平一個百分點時，對本省和毗鄰省份的低碳農業效率的貢獻度分別是0.752和0.033個百分點。

三、結論

本文考察了2008耀2018年中國30個省（區、市）低碳農業效率的特征，并以空間溢出效應為切入點，從空間維度出發構建空間杜賓模型展開農業經濟發展、農業開放度、科研投資、農民受教育程度因素對我國低碳農業效率的影響研究，主要結論有：（一）2008耀2018年我國低碳農業效率整體水平偏低，省域低碳農業效率水平存在明顯的異質性，東部省份的低碳農業效率較高，中西部省份低碳農業效率雖然處于低水平，但是卻具有改進空間和碳減排潛力，有能力承接東部省份的輻射作用。（二）農業科研投資強度、農民受教育水平是促進我國省域低碳農業效率的重要因素，農業開放度在一定程度能夠帶動農業低碳轉型，但是作用效果較微弱。（三）對毗鄰省份低碳農業效率的作用效果而言，農業科研投資強度的拉動作用最強，農民受教育水平也發揮正向的空間溢出效應，農業開放度對毗鄰省份低碳農業發展的拉動效果較小。總體而言，我國省域間低碳農業效率存在較強的空間關聯性和溢出效應，省域間低碳農業發展存在相互輻射帶動效果。

一、引言

城鎮化是新時期“四化”建設的重要組成部分，黨的十八大報告中多次提及城鎮化，并將城鎮化作為全面建設小康社會的核心內容，作為破解經濟結構性矛盾、實現經濟可持續發展的重要推動力。這主要是由于城鎮化不僅本身與工業化、農業現代化具有顯著的聯動性，而且城鎮化帶來的結構調整和內需釋放對處于經濟轉型期的中國有著非同尋常的意義。自改革開放以來，中國的城鎮化取得了一定的成績，大量的農村人口涌入城市，城市的地理面積也在不斷擴張。但中國的城鎮化進程存在諸多矛盾和不足，一個突出表現是人口城鎮化速度明顯滯后于空間城鎮化速度，即伴隨著城鎮建成區大規模擴展，大量農村土地被占用，城鎮空間外延迅速擴張，而城鎮人口增長速度卻沒有隨之同步提高。許多學者指出這并不是真正意義上的城鎮化，而是一種扭曲的城鎮化。實際上城鎮化進程中出現的扭曲現象是由中國的宏觀現實造成的，特別是對于中國這樣一個轉型經濟體而言，空間城鎮化凌駕于人口城鎮化的現象，本質上與財政金融政策偏向空間城鎮化而輕視人口城鎮化有關。本文從測度財政金融政策支持城鎮化的效率入手，分析其中不足和問題根源，并提出優化財政金融政策推進城鎮化健康有序發展的政策建議。

二、財政金融政策支持城鎮化的效率分析

在中國的城鎮化推進過程中，財政金融政策是重要的支持政策。本文基于DEA的Malmquist指數方法，采用中國的省際面板數據，測度財政金融政策支持城鎮化的效率，分析其中不足和問題根源。

(一)測度方法

采用基于數據包絡分析(DEA)的Malmquist指數法對財政金融政策支持城鎮化的效率進行測度。DEA方法由Charnes等(1978)提出［1］，該方法利用數學規劃和統計數據確定最優的生產前沿，并通過比較決策單元(DMU，DecisionMakingU-nits)偏離生產前沿的程度來評價它們的相對有效性。基于DEA的Malmquist指數可作為效率指數(Caves等，1982)［2］，用來表示從t期到t+1期的整體生產效率變動情況。若Malmquist指數大于1，則說明生產效率呈現上升的趨勢，若Malmquist指數小于1，則說明生產效率呈現下降的趨勢，Malmquist指數等于1，則說明生產效率沒有變化。作為非參數方法，基于DEA的Malmquist指數法測度效率具有以下幾個優點:(1)不需要假設具體的生產函數形式，避免由于錯誤的模型假設而導致實證結論出現偏差;(2)可以用來評價多投入和多產出的綜合效率問題，避免了指標的單一性;(3)不需要對投入和產出的指標變量進行單位變換處理，決策單元的最優效率指標與投入指標值及產出指標值的量綱選取無關;(4)無須任何權重假設，而以決策單元輸入輸出的實際數據求得最優權重，具有較強的客觀性。DEA方法有多種形式，但總的來說，根據對規模報酬是否可變的假設，可以分為CCR模型和BCC模型兩大類:前者假設規模報酬不變，而后者假設規模報酬可變。另外，DEA分為投入導向模型和產出導向模型。投入導向模型要求在不增加產出的情況下，使得投入最小化;而產出導向模型則是計算在投入不變的情況下，如何使產出最大化。在規模報酬不變的情況下，二者計算出來的技術效率值是相同的，而在規模報酬可變的情況下，二者計算出的效率值一般不相同。考慮到本文研究的是財政金融政策在推進城鎮化方面的效率，其目標是在財政金融政策資金總量一定的情況下，盡可能協調資金分配并提高資金使用效率來推進城鎮化，因此本文使用產出導向型的DEA模型。同時考慮到規模報酬不變的假定十分苛刻，本文使用產出導向的BCC模型作為基本的DEA模型。基于BCC模型的Malmquist指數法，不僅能夠對同一時期的效率進行分析，而且能夠分析不同時期之間，決策單元的效率變化情況。

摘要：文章以安徽省金寨縣公安局江店派出所及交管指揮中心項目為例，從環境回應、空間效率、資源集約、安全健康四個層面，探索了一種既尊重自然、綠色舒適，又兼顧經濟效益和社會效益的鄰山地區低成本綠色建筑設計方法，以期為當下國內鄰山地區的低成本綠色建筑設計提供借鑒和參考。

關鍵詞：鄰山地區；低成本；綠色策略；建筑與環境

綠色策略，是近年來國家對新、改、擴建建筑的普遍要求，它兼顧諸多方面。探討低成本的設計策略，是為解決偏遠地區、經濟相對落后地區兼顧綠色建筑的要求的一種現實途徑。金寨縣，隸屬于安徽省六安市，位于皖西邊陲、大別山腹地，地處三省七縣二區結合部。項目選址金寨縣城區的西南部，除東側道路連至縣中心區外，幾乎被山圍繞。在一個近山地區的小縣城，如何兼顧業主意圖，并以低成本的方法考慮建筑與環境的關系及建筑自身的綠色策略，成為本案的出發點。本案中，低成本的綠色建筑探索，從如何以建筑布局及形態回應氣候環境；如何提升空間使用效率，降低不必要能耗；如何通過技術方法實現土地等資源集約；以及如何創造安全健康的微環境展開（見圖1）。

1環境回應

充分利用與回應場地自然環境條件，是有效的低成本策略之一。本項目地處山巒平、低之處，回應因山體所導致的氣候問題，成為建筑布局考慮之首。場地西側緊鄰山體，東側則隔道路與一山體相望（見圖2）。場地內部則相對平坦。山，作為場地的主要環境影響，在建筑布局與造型上主要考慮對山的回應，以獲得最有利的通風與采光，同時也獲得較好的景觀。建筑主體被拆解為兩個部分，一高一低分居南北，主入口位于東側道路。為獲得東西向連通的景觀視野與主入口形象，建筑東側入口被設計成為連續柱廊式的灰空間形象。灰空間同時提供了東西向的風廊，使得建筑擁有一個自然通風的內庭，并通過架空空間有效帶走部分地面濕氣。同時，北高南低的建筑布局，最大利用南北向的穿堂風，并形成拔風系統（見圖3）。

2空間效率