張 琳, 劉 冰 潔, 郭 雨 娜
(大連理工大學(xué) 管理與經(jīng)濟學(xué)部, 遼寧 大連 116024)
?
工業(yè)化進程中企業(yè)土地集約利用的影響因素研究
——基于區(qū)域比較分析
張 琳,劉 冰 潔,郭 雨 娜
(大連理工大學(xué) 管理與經(jīng)濟學(xué)部, 遼寧 大連 116024)
摘要:在我國工業(yè)用地供需矛盾突顯的背景下,針對不同工業(yè)發(fā)展階段的地區(qū),研究土地集約利用的影響因素,可以為土地的宏觀調(diào)控提供有益參考?;诖?,文章選取廣東、江蘇、遼寧、四川、河南五個代表性省份作為研究區(qū)域,結(jié)合工業(yè)企業(yè)用地調(diào)研數(shù)據(jù)進行實證研究。結(jié)果表明:不同工業(yè)化階段的工業(yè)企業(yè)土地集約利用水平的影響因素存在較大差異;企業(yè)屬性對處于老工業(yè)基地復(fù)興階段的遼寧和工業(yè)化發(fā)展階段的四川、河南影響較為顯著;投入因素和經(jīng)濟環(huán)境因素對土地集約利用的影響相較于區(qū)位和企業(yè)屬性因素更為顯著;區(qū)位因素更多地影響工業(yè)化階段相對成熟的廣東省和江蘇省。
關(guān)鍵詞:工業(yè);土地;集約;影響因素;地區(qū)
一、引言
土地是人類生產(chǎn)生活的基本資料之一,然而在有限的土地資源和耕地紅線的背景下,工業(yè)用地供給稀缺,供需矛盾加劇,因此,要求企業(yè)在土地使用過程中達到效用最大化。隨著我國工業(yè)化進程的推進,工業(yè)企業(yè)的土地資源集約利用問題也逐漸成為了政府關(guān)注的焦點,也是學(xué)術(shù)界研究的熱點。
近年來,隨著土地資源稀缺性壓力增大,國家相繼出臺了關(guān)于城市、開發(fā)區(qū)和工業(yè)用地集約利用的政策以及控制性指標,力圖提高土地集約利用度,緩解土地閑置和低效利用問題[1]。學(xué)術(shù)界對土地資源集約利用的概念、研究方法、評價指標、潛力預(yù)測、政策建議和實現(xiàn)途徑等方面進行了探討[2]。基于研究區(qū)域大小梳理研究成果,最小的是對特定行業(yè)土地集約利用的研究,例如養(yǎng)殖用地集約利用評價研究——以重慶巫山縣祖代種豬場為例[3],江陰市電力行業(yè)用地集約利用水平[4];大一點的是針對開發(fā)區(qū)進行探討,主要有針對昆山開發(fā)區(qū)[5],廣州花都經(jīng)濟開發(fā)區(qū)土地集約利用程度評價[6],以青海高新技術(shù)開發(fā)區(qū)、蕪湖開發(fā)區(qū)、武漢經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)等為例的研究[7][8][9][10]。開發(fā)區(qū)作為現(xiàn)代工業(yè)的聚集地,在土地集約利用的推進過程中起到了舉足輕重的作用,但其發(fā)展過程中也存在一定的問題,很多學(xué)者針對開發(fā)區(qū)土地集約利用現(xiàn)狀進行剖析,提出了建設(shè)性建議;更大的是基于某個城市、省份或者區(qū)域進行探究,這類研究主要有以武漢為例的城市土地集約利用潛力挖掘和政策分析[11],湖北省工業(yè)用地集約利用綜合評價[2],包頭市、長三角區(qū)域工業(yè)用地土地集約利用評價研究[12][13],思路一般是以一定地區(qū)的數(shù)據(jù)為依據(jù),選取相應(yīng)的評價指標,建立分析模型[14][15][16][17],并得出結(jié)果和提出政策建議。
整體而言,關(guān)于土地集約利用的探討已經(jīng)深入到區(qū)域、省、市、縣、開發(fā)區(qū)和部分行業(yè),這些成果對土地集約利用研究都有很好的推動作用。但是,由于微觀數(shù)據(jù)難以收集,以往的研究大多集中于宏觀、中觀層面,僅有個別利用微觀企業(yè)調(diào)研數(shù)據(jù)對部分地區(qū)來研究[2][6],較大范圍的微觀企業(yè)工業(yè)用地研究目前尚未發(fā)現(xiàn)。然而,數(shù)據(jù)不深入到企業(yè)層面,就會限制研究的精度,導(dǎo)致目前的研究無法深入到工業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)層面進行比較分析。同時,我國關(guān)于工業(yè)企業(yè)土地資源集約利用問題的研究起步較晚,鮮有對全國范圍內(nèi)工業(yè)集約用地的整體探討,而且缺少針對中東西部三個區(qū)域處于不同工業(yè)發(fā)展階段的企業(yè)土地資源集約利用影響因素的比較研究。然而地區(qū)差異明顯是我國的現(xiàn)實情況,在進行土地集約利用研究時缺少對比容易導(dǎo)致結(jié)果以偏概全,這不利于提出有針對性的政策。有必要重視不同地區(qū)工業(yè)企業(yè)土地集約利用的比較研究,為提出因地制宜的區(qū)域性工業(yè)用地政策提供理論依據(jù)。
在此背景下,本文基于《中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫》(以下簡稱《數(shù)據(jù)庫》),補充收集了廣東、江蘇、遼寧、四川、河南五個代表性省份的工業(yè)企業(yè)用地等微觀數(shù)據(jù)。從企業(yè)屬性、投入因素、區(qū)位因素和經(jīng)濟環(huán)境四個方面進行五省份工業(yè)企業(yè)集約用地的影響因素研究,以期更準確地揭示我國處于不同工業(yè)化進程地區(qū)工業(yè)企業(yè)土地集約利用的特征和驅(qū)動因素,并提出促進集約利用的相應(yīng)對策。
二、指標及數(shù)據(jù)
1.被解釋變量
本文被解釋變量為工業(yè)企業(yè)集約用地水平。參考已有文獻,衡量土地集約利用水平的方法主要分有兩類:一類是考慮土地的投入或產(chǎn)出水平的單一指標法;另一類是從投入產(chǎn)出等多方面進行系統(tǒng)計算測定的綜合指標體系。為了避免多重共線性,本文采取單一指標法。當(dāng)前中國衡量工業(yè)土地利用的主要方法是考慮其產(chǎn)出,這也是工業(yè)企業(yè)最終的創(chuàng)造目的,提高單位土地面積上的工業(yè)產(chǎn)出是提高工業(yè)企業(yè)土地集約利用水平的重要方式。因此,本文選擇工業(yè)產(chǎn)出作為衡量工業(yè)用地集約利用水平的標準。
據(jù)此,工業(yè)企業(yè)集約用地水平的計算公式如下:
ILU=GIP/S
其中,ILU為企業(yè)工業(yè)用地集約利用水平;GIP為企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值;S為企業(yè)生產(chǎn)占地面積。
2.解釋變量
首先,本文從理論上對可能的影響因素進行識別,主要從以下四個方面分析。
(1)企業(yè)屬性。在我國的土地制度背景下,不同類型的企業(yè)獲取土地的難易程度和價格不盡相同,不同類型的企業(yè)經(jīng)營方式也有很大不同,這些直接影響到土地利用方式。早期,國有企業(yè)通常由國家劃撥獲得土地,土地成本相對較低,粗放利用現(xiàn)象明顯;近年來土地市場化改革,很多私企通過市場方式獲得土地,導(dǎo)致不同類型企業(yè)間土地成本相差較大,并在一定程度上影響了用地集約度。理論上講,土地獲取成本高會促使企業(yè)更加集約地利用土地。而輕、重工業(yè)和企業(yè)規(guī)模對工業(yè)用地集約度的影響也不容忽視,這點筆者前期研究中已經(jīng)驗證[18][19]。
(2)投入因素。從概念上講,集約用地是指土地使用者用資本、勞動、科技等要素投入來替代土地要素投入以提高產(chǎn)出,即在單位土地面積上投入更多的生產(chǎn)要素以提高地均產(chǎn)值的過程。從生產(chǎn)理論分析來看,在邊際報酬遞減階段之前,持續(xù)增加要素投入可以提高產(chǎn)出水平,促進土地集約利用水平的提高。具體包括資本投入、勞動力投入、科研投入和政府補貼投入。
(3)區(qū)位因素。區(qū)位理論是區(qū)域經(jīng)濟學(xué)的核心理論,區(qū)位因素也是影響企業(yè)布局和經(jīng)營的重要因素。隨著工業(yè)化進程的推進,產(chǎn)業(yè)逐步集聚,體現(xiàn)出一定的區(qū)位傾向性,研究區(qū)位因素與企業(yè)用地之間的關(guān)系,對產(chǎn)業(yè)布局引導(dǎo)具有較強的參考價值。在全球化趨勢和國際貿(mào)易主流方式為海運的情況下,企業(yè)所處區(qū)位與土地利用效率息息相關(guān)。
(4)經(jīng)濟環(huán)境。土地作為一種重要的生產(chǎn)要素,其價格和利用方式與所在區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展緊密相連。理論上講,區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平高的地區(qū),一方面,資本、技術(shù)、勞動力等要素相對豐沛,管理水平先進;另一方面,土地要素價格相對較高。這兩方面都會對土地集約利用有正向促進作用。區(qū)域人均生產(chǎn)總值、城市規(guī)模、二產(chǎn)占比和地價水平等指標很大程度上可以體現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平。
本文在理論分析和數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,結(jié)合使用頻率和統(tǒng)計分析建立了指標體系。使用頻率是梳理相關(guān)研究成果,選取使用頻率較高的指標作為參考;統(tǒng)計分析是在對整體數(shù)據(jù)把握的基礎(chǔ)上,選取與影響工業(yè)企業(yè)土地集約利用水平聯(lián)系更密切的指標,剔除了相關(guān)性比較弱的指標?;谏鲜龇椒ǎ疚慕⒘酥笜梭w系,具體如表1所示。
表1 指標說明
3.數(shù)據(jù)說明
本文的研究區(qū)域為廣東、江蘇、河南、四川和遼寧五個省份。依據(jù)國家統(tǒng)計局 2011 年提出的劃分辦法,五省分布包括了東部、中部、西部及東北四大經(jīng)濟板塊,其中,廣東、江蘇兩省可分別作為珠三角和長三角兩大區(qū)域的代表。五省均為我國工業(yè)經(jīng)濟發(fā)展較好的省份,可以代表我國目前工業(yè)經(jīng)濟的幾個主要發(fā)展階段及類型,且五省數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和企業(yè)樣本相對豐富,可以滿足研究需要。本文的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為《中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫》(1999~2009),該數(shù)據(jù)庫是目前較為全面的企業(yè)層面數(shù)據(jù)庫,其數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局進行的“規(guī)模以上工業(yè)統(tǒng)計報表”的統(tǒng)計資料。截止2009年(國家統(tǒng)計局目前官方公布至2009年),共收錄了中國43萬多家工業(yè)企業(yè),占中國工業(yè)總產(chǎn)值的90%左右,能夠很好地代表我國當(dāng)前工業(yè)企業(yè)。進行工業(yè)企業(yè)樣本選取、數(shù)據(jù)補充調(diào)研及剔除整理的具體過程如下。
樣本選取。首先把廣東、江蘇、河南、四川和遼寧五個省份1999~2009年各年度的企業(yè)均從《數(shù)據(jù)庫》中篩選出來,之后把五省基礎(chǔ)樣本中11年間一直存在的企業(yè)按照法人代碼進行匹配。
數(shù)據(jù)補充調(diào)研?!稊?shù)據(jù)庫》中收集了工業(yè)企業(yè)概況、財務(wù)等相關(guān)經(jīng)濟指標近120個,但缺乏土地、地理區(qū)位及社會經(jīng)濟等指標,本文在《數(shù)據(jù)庫》基礎(chǔ)上進一步數(shù)據(jù)收集。第一,土地數(shù)據(jù)補充。以網(wǎng)絡(luò)調(diào)查和電話調(diào)研的形式進行企業(yè)用地數(shù)據(jù)補錄。第二,區(qū)位數(shù)據(jù)補充。主要包括企業(yè)所在地距離區(qū)域最大港口距離,與城市基準地價最高處的距離等,方法是利用Google地圖實驗室中的距離測量工具進行距離測量補錄。第三,經(jīng)濟環(huán)境數(shù)據(jù)。細化到企業(yè)所在地級市的人均GDP,二產(chǎn)占比等數(shù)據(jù)。方法是通過各個省份的統(tǒng)計數(shù)據(jù)收集、計算和補錄。數(shù)據(jù)主要來源于《廣東省統(tǒng)計年鑒》、《江蘇省統(tǒng)計年鑒》、《河南省統(tǒng)計年鑒》、《四川省統(tǒng)計年鑒》和《遼寧省統(tǒng)計年鑒》。其中,工業(yè)用地價格數(shù)據(jù)來自于“中國城市地價監(jiān)測網(wǎng)”。為了剔除價格變化的影響,以上數(shù)據(jù)均進行了必要的指數(shù)平減處理。
樣本剔除整理。樣本調(diào)查中剔除了電力、煤炭、礦業(yè)及天然氣等工業(yè)企業(yè),因為這些企業(yè)調(diào)研的數(shù)據(jù)是服務(wù)所轄地區(qū)的面積,而不是廠房、生產(chǎn)用地面積。此外,還剔除了11年間占地面積多次變更的企業(yè)、個別調(diào)研數(shù)據(jù)依據(jù)常規(guī)判斷不真實及數(shù)據(jù)庫中重要指標缺失的企業(yè)。經(jīng)過剔除整理,最終數(shù)據(jù)量為廣東6152個,江蘇4992個,遼寧1391個,四川746個,河南1473個。
三、五省份工業(yè)企業(yè)土地集約利用現(xiàn)狀分析
為了研究五個省份工業(yè)企業(yè)集約用地差異,本文首先對樣本數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計性分析,比較不同地區(qū)工業(yè)企業(yè)的用地基本情況。
本文分別將數(shù)據(jù)量較多的2007、2008、2009年作為截面進行數(shù)據(jù)分析,為了使結(jié)果更加準確,對數(shù)據(jù)進行了離群值的篩選和剔除。三個年份的結(jié)果趨勢一致,為簡化版面,選取異常值較少的2008年的統(tǒng)計性數(shù)據(jù)結(jié)果進行比較,如表2、表3所示。
表2 五省份工業(yè)企業(yè)占地面積統(tǒng)計描述
表3 五省份工業(yè)企業(yè)土地集約利用度統(tǒng)計描述
由表2可以看出,廣東、江蘇工業(yè)企業(yè)平均占地面積呈現(xiàn)出低于其余三個省份的結(jié)果,進一步比較表3,顯示廣東、江蘇兩省的土地利用集約度明顯高于其余三個省份。由此可見,工業(yè)發(fā)展階段較為成熟、經(jīng)濟相對發(fā)達的地區(qū)、工業(yè)企業(yè)集約用地水平也更高。再深入對比來看,江蘇省工業(yè)企業(yè)平均產(chǎn)值和集約度要高于廣東省,原因在于江蘇省重工業(yè)和大型企業(yè)的比例高于廣東省,這和筆者基于工業(yè)企業(yè)規(guī)模和類型的比較中的研究結(jié)果吻合。以上對比表明,隨著工業(yè)化進程的推進和經(jīng)濟發(fā)展,土地的集約利用程度也隨之提高,加快推進工業(yè)化地區(qū)的工業(yè)發(fā)展進程是促進我國工業(yè)企業(yè)土地集約利用的一條途徑。
四、五省份工業(yè)企業(yè)影響因素比較分析
1.計量模型與方法
本文所研究的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),常用的計量模型包括面板數(shù)據(jù)分析與混合截面數(shù)據(jù)分析。因數(shù)據(jù)所限,部分企業(yè)數(shù)據(jù)有個別年份和個別指標的缺失,因此,本文采用混合截面數(shù)據(jù)回歸。所構(gòu)建的實證檢驗?zāi)P腿缦?
ILU=αi+βiIi+γiSi+ρiLi+φiQi+μi
其中ILU代表被解釋變量,即工業(yè)企業(yè)的土地產(chǎn)出效率;Ii、Si、Li和Qi分別表示解釋四組解釋變量,即企業(yè)屬性、投入因素、區(qū)位因素和經(jīng)濟環(huán)境;βi、γi、ρi和φi為相應(yīng)的變量系數(shù),μi為隨機干擾項,αi為常數(shù)項。
2.計量結(jié)果及分析
由于本研究截面數(shù)據(jù)量較大,基于混合截面數(shù)據(jù)進行OLS回歸可能會產(chǎn)生異方差問題,而White穩(wěn)健性估計在假定估計方程的殘差不存在序列相關(guān)的前提下,推導(dǎo)出一個異方差一致協(xié)方差矩陣,用于重新校準變量的T值和標準誤差。因此,本文采用White穩(wěn)健性估計對混合截面數(shù)據(jù)進行回歸,結(jié)果如表4所示。
從表4可以看出,不同區(qū)域的工業(yè)企業(yè)土地集約利用水平的影響因素存在較大差異。企業(yè)屬性對處于工業(yè)化發(fā)展階段的遼寧、四川、河南影響較為顯著;投入因素和社會經(jīng)濟因素對五省份土地集約利用影響相較于區(qū)位和企業(yè)屬性因素更為顯著;區(qū)位因素對工業(yè)化階段相對成熟的廣東、江蘇影響更加顯著。
(1)在企業(yè)屬性方面,工業(yè)化相對成熟的廣東、江蘇、遼寧受企業(yè)所有制影響較為顯著。而企業(yè)屬性對四川省土地集約利用影響都不顯著,對于河南省,企業(yè)規(guī)模、所有制、工業(yè)類型影響均顯著。這和各個省份的工業(yè)化階段以及政策因素、地理位置因素有關(guān),廣東省私企發(fā)展勢頭較好,而遼寧省外資企業(yè)發(fā)展較好,河南作為中原交通樞紐,正在積極推進工業(yè)化進程,受到的影響因素較多。
表4 混合截面回歸結(jié)果
注:括號內(nèi)為t統(tǒng)計量;***、**、*分別在1%、5%、10%水平,顯著;c.dis1#c~1表示距離的平方項,下同。
(2)總體來說,單位土地上的投入越多,土地利用效率越高。但是四個因素對企業(yè)用地效率的產(chǎn)出影響彈性差別較大,同一因素對不同地區(qū)產(chǎn)出效率的促進水平也相差很多。勞動投入對廣東省的影響最大(產(chǎn)出彈性為1.065),對江蘇省、河南省、四川省的土地集約利用影響也比較明顯,但是對遼寧省的影響不顯著。這是因為遼寧省處于東北老工業(yè)基地,多數(shù)企業(yè)屬于資本密集型行業(yè),勞動的投入對于遼寧省的企業(yè)來說影響不大;資本的投入對江蘇、遼寧影響較大,但是對于廣東影響較小。對于四川和河南來說,資本投入影響不顯著。這是因為四川和河南的工業(yè)發(fā)展水平相對較低,如河南是一個農(nóng)業(yè)大省,工業(yè)化水平低,基礎(chǔ)設(shè)施不完善,資本的投入并不能很快轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)能力,企業(yè)成長緩慢;研發(fā)和補貼對工業(yè)化水平相對低的遼寧省、河南省、四川省影響較大,其中研發(fā)對遼寧省、河南省的土地產(chǎn)出效率促進作用相對明顯,而補貼對四川省的土地產(chǎn)出效用促進相對明顯。值得注意的是,補貼對廣東來說,系數(shù)很小且顯著為負,可能的原因是在工業(yè)化和市場化相對成熟的廣東省,政府補貼的企業(yè)大多是政策支持產(chǎn)業(yè),這些產(chǎn)業(yè)相對于國計民生比較重要,卻不一定能在當(dāng)?shù)厥袌龈偁幹辛⒆?,因而其集約利用水平可能不高。
(3)區(qū)位因素對于廣東、江蘇的土地集約利用水平影響相對顯著,這和我國改革開放三十年來的經(jīng)濟政策密切相關(guān)。長三角和珠三角的優(yōu)先發(fā)展,推動了這些地區(qū)土地集約利用的進程。分析系數(shù)中的顯著項,對于廣東省,與最大港口的距離和與最高地價的距離回歸結(jié)果都表現(xiàn)出一次項顯著為負,二次項顯著為正的結(jié)果,表明土地集約利用水平與到區(qū)域大港口的距離和距基準地價最高點有倒U型關(guān)系。而對于河南省,距離區(qū)域最大港口距離一次項顯著為正,二次項顯著為負,這符合新經(jīng)濟地理學(xué)的“中心—外圍”理論。據(jù)該理論,距離中心經(jīng)濟體越遠,生產(chǎn)率越低,但是,在市場容量足夠大的情況下,可能在一定距離之外,形成一個“次中心”,從而呈現(xiàn)“∽”型形狀[20],這也與陸銘等的研究結(jié)果一致[21]。而沿海港口城市因素對廣東、江蘇影響顯著為負,內(nèi)陸港口城市對廣州影響顯著為負,而對江蘇顯著為正。由于四川、河南沒有港口城市,對于這兩個省份,沒有把港口城市因素加入模型。
(4)社會經(jīng)濟因素對五個省份的影響迥異,充分表明了不同工業(yè)化階段土地集約利用效率影響因素相差較大的情況。基準地價因素對廣東省顯著為正,對其他省份顯著為負或者不顯著。這和廣東省地價市場化水平較高有關(guān),基準地價在廣東省體現(xiàn)出符合預(yù)期的結(jié)果,集約度高的企業(yè)才能在基準地價高的地區(qū)存活。而對于江蘇和遼寧來說,基準地價高的地區(qū)大多是遺留下來的老企業(yè),集約水平不一定很高,更具有競爭力和集約度高的企業(yè)傾向于在基準地價更低的郊區(qū)或者集聚的工業(yè)園區(qū)選址。就河南和四川而言,由于招商引資的需要,很多企業(yè)在土地獲取過程中得到當(dāng)?shù)卣膬?yōu)惠對待,不能體現(xiàn)基準地價;城市規(guī)模的系數(shù)顯著為負,和林雄斌等基于珠三角的研究結(jié)果一致[22],表明在城市拓展過程中,土地集約利用水平降低。這是因為在城市化快速發(fā)展的過程中,土地的外向擴張和土地資源有限性等問題逐漸制約了土地集約利用。而一些超大城市,人口過度增加導(dǎo)致占用大量資源,與其帶來的就業(yè)、經(jīng)濟發(fā)展不匹配,導(dǎo)致了規(guī)模不經(jīng)濟;人均GDP對工業(yè)化階段成熟的廣東、江蘇的土地集約利用水平有很好的促進作用,表現(xiàn)出土地資源和經(jīng)濟產(chǎn)出間的良性循環(huán)狀態(tài)。而其余三個省份則系數(shù)為負,表明在經(jīng)濟總量的增加過程中付出了高昂的土地代價。相比較而言,社會經(jīng)濟因素對廣東、江蘇影響更為顯著,這表明經(jīng)濟環(huán)境與工業(yè)化所處階段密切聯(lián)系,相互促進。
(5)比較五個省份的R2項,所選的影響因素能很好的解釋工業(yè)化成熟階段的廣東省和江蘇省,但是對于其余三個省份解釋度較低,還有其他影響因素有待發(fā)掘,這也驗證了不同工業(yè)化階段,工業(yè)企業(yè)影響因素存在較大差異。
五、結(jié)論及建議
本文通過對五個省份數(shù)據(jù)的分析,初步比較了不同地區(qū)工業(yè)企業(yè)土地集約利用影響因素,結(jié)合相關(guān)理論分析,得出以下結(jié)論。
(1)不同區(qū)域的工業(yè)企業(yè)土地集約利用水平的影響因素存在較大差異,這與我國東、中、西部工業(yè)化水平差異顯著的國情吻合。因此在制定土地方面的政策時,要差別對待,因地制宜。
(2)投入因素和社會經(jīng)濟因素對五省份土地集約利用影響相較于區(qū)位和企業(yè)屬性因素更為顯著。就共性的因素來講,增加投入因素對土地資源集約利用有促進作用,所以增加勞動、資本、研發(fā)的投入對于促進土地資源的集約利用具有普適的作用,政府也可以加強補貼力度,以推動土地資源的集約利用。近年來,我國也推出了一系列有利于土地資源集約利用的措施,例如,設(shè)定工業(yè)用地的準入門檻,2008年,我國頒布了《工業(yè)項目建設(shè)用地控制指標》,規(guī)定工業(yè)用地地均投資強度不低于300萬/畝。結(jié)合本文結(jié)論,這是符合實際需要的。保證其切實實施,將促進我國工業(yè)用地集約利用水平的提高。在提高工業(yè)用地投資門檻之外,提高地均的勞動、研發(fā)、補貼力度同樣有利于工業(yè)企業(yè)土地集約利用。就社會經(jīng)濟因素而言,對地價、城市規(guī)模的調(diào)控以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的合理轉(zhuǎn)變也有利于促進土地集約利用度。
(3)區(qū)位因素對工業(yè)化階段相對成熟的廣東、江蘇影響更加顯著,可以引導(dǎo)企業(yè)更好的利用區(qū)位優(yōu)勢,同時發(fā)揮產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng);企業(yè)屬性對處于工業(yè)化發(fā)展階段的遼寧、四川、河南影響較為顯著,切實推進中西部地區(qū)的工業(yè)化進程,積極引導(dǎo)企業(yè)改制將能發(fā)揮較大作用。
目前,中國經(jīng)濟已進入一個與過去30多年高速增長期不同的新常態(tài)階段,從高速增長轉(zhuǎn)為中高速增長,工業(yè)化進程也將經(jīng)歷從高速到中高速的轉(zhuǎn)變。但是經(jīng)濟結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級,會促進工業(yè)化推進從要素驅(qū)動、投資驅(qū)動轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動,有利于工業(yè)企業(yè)土地集約水平的提升。
參考文獻:
[1] 趙小鳳,黃賢金,李衡,等. 基于RAGA-AHP的工業(yè)行業(yè)土地集約利用評價[J]. 自然資源學(xué)報,2011,26(8):1269-1277.
[2] 陳昱,陳銀蓉,馬文博. 湖北省工業(yè)用地集約利用綜合評價——基于 365家典型工業(yè)企業(yè)的問卷調(diào)查[J]. 自然資源學(xué)報,2013,28(1):74-78.
[3] 張?zhí)?廖和平,潘卓,等. 養(yǎng)殖用地集約利用評價研究——以重慶市巫山縣祖代種豬場為例[J]. 中國農(nóng)學(xué)通報,2013,29(35):42-46.
[4] 徐慧,黃賢金,姚麗,等. 江陰市電力行業(yè)用地集約利用評價[J]. 中國土地科學(xué),2010,24(1):43-49.
[5] 王梅,曲福田. 昆山開發(fā)區(qū)企業(yè)土地集約利用評價指標構(gòu)建于應(yīng)用研究[J]. 中國土地科學(xué),2004,18(6):22-27.
[6] 黃翠婷,楊志才,胡月明,等. 廣州花都經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)土地集約利用程度評價[J]. 價值工程,2014,18:176-179.
[7] 安蔚軍,于書倫. 開發(fā)區(qū)土地集約利用評價與潛力測算研究——以青海高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)為例[J]. 河南科學(xué),2014,32(6):1109-1114.
[8] 魯帆,程久苗,費羅成,等. 開發(fā)區(qū)土地集約利用與產(chǎn)業(yè)專業(yè)耦合協(xié)調(diào)度分析[J]. 安徽農(nóng)業(yè)學(xué)報,2014,42(27):9570-9572.
[9] 王昆,陳銀蓉. 開發(fā)區(qū)土地集約利用評價研究——以武漢經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)為例[J]. 國土資源科技管理,2008,25(6):22-26.
[10] 范穎超,聶宜民,陳紅艷,等. 基于GIS空間模型的開發(fā)區(qū)工業(yè)企業(yè)土地集約利用潛力評價[J]. 安徽農(nóng)業(yè)學(xué)報,2014,42(6):1836-1839.
[11] 陳昱. 城市土地集約利用潛力分析與政策研究——以武漢市為例[D]. 武漢:華中農(nóng)業(yè)大學(xué),2012.
[12] 甄江紅,成舜,郭永昌,等. 包頭市工業(yè)用地土地集約利用潛力評價初步研究[J]. 經(jīng)濟地理,2004,24(2):250-253.
[13] 朱天明,楊桂山,蘇偉忠,等. 長三角地區(qū)城市土地集約利用與經(jīng)濟社會發(fā)展協(xié)調(diào)評價[J]. 資源科學(xué),2009,31(7):1109-1116.
[14] 陳昱,陳銀蓉,馬文博. 基于Bayes判別的工業(yè)用地集約利用評價與潛力挖掘分析——以湖北省典型企業(yè)為例[J]. 資源科學(xué),2012,34(3):433-441.
[15] 王賀封,石憶邵,尹昌應(yīng). 基于DEA模型和Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的上海市開發(fā)區(qū)用地效率及其變化[J]. 地理研究,2014,33(9):1636-1646.
[16] 李進濤,譚術(shù)魁,汪文雄. 基于DPSIR模型的城市土地集約利用時空差異的實證研究——以湖北省為例[J]. 中國土地科學(xué),2009,23(3):49-65.
[17] 張琳,王亞輝,李影. 全要素生產(chǎn)率視角下的城市工業(yè)用地生產(chǎn)效率研究——基于Malmquist指數(shù)的分析[J]. 大連理工大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2015,36(1):57-62.
[18] 張琳,郭雨娜,王亞輝. 中國輕、重工業(yè)企業(yè)集約用地影響因素研究[J]. 工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟,2015,8(262):50-58.
[19] 張琳,王亞輝. 微觀企業(yè)視角下工業(yè)用地產(chǎn)出效率的影響因素研究-基于2088家工業(yè)企業(yè)樣本的實證分析[J]. 華東經(jīng)濟管理,2014,28(9):43-48.
[20] 安虎森. 新經(jīng)濟地理學(xué)原理[M]. 北京:經(jīng)濟科學(xué)出版社,2009.92-123.
[21] 陸銘. 建設(shè)用地使用權(quán)跨區(qū)域再配置——中國經(jīng)濟增長的新動力[J]. 世界經(jīng)濟,2011,11(1):107-126.
[22] 林雄斌,馬學(xué)廣. 城市—區(qū)域土地集約利用評價與影響因素研究——以珠江三角洲為例[J]. 國土資源科技管理,2015,32(1):13-21.
收稿日期:2015-07-18;修回日期:2015-10-16
基金項目:國家自然科學(xué)基金項目:“微觀視角下工業(yè)企業(yè)集約用地的動力機制和政策優(yōu)化”(71403038)
作者簡介:張琳(1978-),女,黑龍江雞西人,副教授,博士,主要從事土地經(jīng)濟學(xué)研究,E-mail:zhanglintg@126.com;劉冰潔(1992-),女,河南開封人,大連理工大學(xué)管理與經(jīng)濟學(xué)部碩士研究生,研究方向為土地經(jīng)濟學(xué);郭雨娜(1992-),女,內(nèi)蒙古赤峰人,大連理工大學(xué)管理與經(jīng)濟學(xué)部碩士研究生,研究方向為土地經(jīng)濟學(xué)。
中圖分類號:F424.1
文獻標識碼:A
文章編號:1008-407X(2016)03-0034-07
Research on the Influencing Factors of Intensive Land Use in Industrialization:on the Basis of Regional Comparative Study
ZHANG Lin,LIU Bingjie,GUO Yuna
( Faculty of Management and Economics, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China )
Abstract:Under the background of contradiction between industrial land supply and demand, study of the influencing factors of intensive land use among different regions and industrialization stages can provide helpful reference for macro-economic policy. Descriptive statistics analysis and econometric analysis were used based on industrial enterprise data of Guangdong, Jiangsu, Liaoning, Sichuan and Henan province. Results show that there are large differences between different industrialization stages in the influencing factors of intensive land use . Enterprise properties are more significant in the old industrial base, Liaoning province and the provinces of developing industrialization stage, Sichuan and Henan. Input and socioeconomic factors are more significant than regional and corporate properties on each stage of industrialization. Locational factors are of greater importance in provinces of relatively mature industrialized stage, Guangdong and Jiangsu.
Key words:industry; land; intensive; influencing factor; region