地方政府土地出讓互動(dòng)干預(yù)對(duì)工業(yè)用地利用效率的影響
——基于262個(gè)城市的空間計(jì)量模型檢驗(yàn)

王 博，楊秀云，張耀宇，王譽(yù)霖，4

（1.南京農(nóng)業(yè)大學(xué)公共管理學(xué)院，江蘇 南京 210095；2.廈門大學(xué)公共事務(wù)學(xué)院，福建 廈門 361005；3.南京郵電大學(xué)人口研究院，江蘇 南京 210042；4.南京市測(cè)繪勘察研究院，江蘇 南京 210019）

1 引言

改革開放40年來，中國(guó)經(jīng)濟(jì)水平得到長(zhǎng)足提高，工業(yè)發(fā)展取得顯著成就，中國(guó)已然成為工業(yè)大國(guó)、世界工廠，開始從工業(yè)大國(guó)向工業(yè)強(qiáng)國(guó)邁進(jìn)。中共十九大報(bào)告提出“我國(guó)經(jīng)濟(jì)已由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段”，效率提升成為新階段經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心。但與高質(zhì)量發(fā)展相悖的是，中國(guó)工業(yè)發(fā)展中土地要素長(zhǎng)期存在著無(wú)序、粗放、低效的利用狀態(tài)[1]。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2015年中國(guó)的城市工業(yè)用地占比超過20%，遠(yuǎn)高于發(fā)達(dá)國(guó)家平均10%的水準(zhǔn)[2]。與此同時(shí)，中國(guó)工業(yè)用地項(xiàng)目容積率只有0.3～0.6，明顯低于發(fā)達(dá)國(guó)家1.0以上的水平[3]。低效的工業(yè)用地造成資源浪費(fèi)和環(huán)境破壞，嚴(yán)重阻礙中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展。

中國(guó)工業(yè)用地利用效率問題一直是學(xué)術(shù)界關(guān)注的重點(diǎn)。相關(guān)學(xué)者普遍認(rèn)為發(fā)展階段、產(chǎn)業(yè)集聚、區(qū)位條件等因素對(duì)工業(yè)用地利用效率存在較大影響[4-5]。除此之外，也有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，諸如產(chǎn)權(quán)制度、環(huán)境規(guī)制等政府行為也會(huì)顯著影響區(qū)域的工業(yè)用地利用效率[6-7]。隨著理論研究的深入，愈來愈多的學(xué)者發(fā)現(xiàn)，在財(cái)政分權(quán)與晉升錦標(biāo)賽的“雙重激勵(lì)”下[8]，地方政府會(huì)憑借其在土地出讓中的壟斷地位大肆干預(yù)工業(yè)用地出讓，進(jìn)而制約區(qū)域的工業(yè)用地有效利用。WADE發(fā)現(xiàn)20世紀(jì)60年代中國(guó)臺(tái)灣地區(qū)政府通過干預(yù)土地出讓，低價(jià)供應(yīng)工業(yè)用地建立工業(yè)園區(qū)達(dá)到產(chǎn)業(yè)聚集的目的[9]；王慶日等發(fā)現(xiàn)地方政府會(huì)基于引資需求干預(yù)工業(yè)用地出讓，造成工業(yè)用地容積率和工業(yè)土地配置效率低下[10]。在現(xiàn)實(shí)中表現(xiàn)為工業(yè)區(qū)、工業(yè)園區(qū)的盲目擴(kuò)建和大面積閑置[11]。對(duì)此，部分學(xué)者從土地出讓視角出發(fā)，建議通過加強(qiáng)土地出讓市場(chǎng)化改革力度，改變地方政府過度采用行政手段干擾出讓市場(chǎng)的情況[12]，或是建議培育更加廣泛的土地一級(jí)市場(chǎng)主體，通過競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制消減工業(yè)用地的價(jià)格扭曲，以此提高土地資源利用效率[13]；還有學(xué)者認(rèn)為有必要從財(cái)政稅收政策、官員晉升制度入手，例如建議通過調(diào)整稅收分成比例，開辟新財(cái)源來弱化地方政府參與土地財(cái)政競(jìng)爭(zhēng)的激勵(lì)[14]；或是建議中央加快干部考核方案的完善工作，加入經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率等方面的考核維度，從而在政治激勵(lì)上優(yōu)化地方政府土地出讓行為，提高土地利用效率[15]。

上述文獻(xiàn)在一定程度上解釋了政府干預(yù)土地出讓對(duì)區(qū)域工業(yè)用地利用效率的影響作用，但仍需要在以下兩個(gè)方面進(jìn)行加強(qiáng)：第一，已有研究多從城市獨(dú)立個(gè)體進(jìn)行分析，尤其是土地出讓干預(yù)對(duì)區(qū)域工業(yè)用地利用效率的影響，鮮有考量城市間政府土地出讓干預(yù)實(shí)質(zhì)存在空間互動(dòng)的情形。如果忽略了這種空間相關(guān)性，傳統(tǒng)的計(jì)量回歸方法可能造成政府土地出讓干預(yù)對(duì)用地效率的系數(shù)估計(jì)值有偏，甚至無(wú)效。第二，已有研究對(duì)于地方政府土地出讓行為刻畫的準(zhǔn)確性不足。已有研究的土地出讓數(shù)據(jù)多取自于《中國(guó)國(guó)土資源年鑒》，該年鑒雖然提供了不同供應(yīng)方式的數(shù)據(jù)，但是沒有進(jìn)一步細(xì)分各出讓方式中的各類土地用途分類，即各出讓方式的數(shù)據(jù)實(shí)際包含了商服、住宅、工業(yè)等所有土地用途。因而，當(dāng)前以協(xié)議出讓數(shù)據(jù)作為工業(yè)用地出讓代理變量的做法存在明顯的局限性。

鑒于此，本文從中國(guó)土地市場(chǎng)網(wǎng)搜集2007—2017年期間的30多萬(wàn)宗工業(yè)用地出讓數(shù)據(jù)，篩選整理形成262個(gè)城市層面的土地出讓面板數(shù)據(jù)，以此更為準(zhǔn)確地刻畫地方政府的工業(yè)用地出讓行為。在此基礎(chǔ)上，應(yīng)用2007—2017年262個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)，基于區(qū)域間存在的空間互動(dòng)效應(yīng)，通過構(gòu)建空間計(jì)量模型，分別從全國(guó)與三大區(qū)域?qū)用?，以地理位置與經(jīng)濟(jì)水平為兩類空間權(quán)重，綜合分析地方政府工業(yè)用地出讓互動(dòng)干預(yù)對(duì)工業(yè)用地利用效率的影響，以期對(duì)理解政府土地出讓行為、優(yōu)化土地配置效率、促進(jìn)區(qū)域間協(xié)調(diào)發(fā)展等提供參考。

2 機(jī)制分析

2.1 政府間空間互動(dòng)與土地出讓

區(qū)域間的空間互動(dòng)影響是一個(gè)普遍存在的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象。國(guó)外學(xué)者較早就發(fā)現(xiàn)，地方政府為爭(zhēng)取稅基，會(huì)依據(jù)臨近政府的稅率調(diào)整自身稅率，驗(yàn)證了地方政府的稅收策略存在空間互動(dòng)效應(yīng)[16]；在財(cái)政支出方面，地方政府的行為同樣存在空間互動(dòng)效應(yīng)，尤其是對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越接近的地方政府，相互間競(jìng)爭(zhēng)攀比的概率更高[17]。部分學(xué)者還以中國(guó)為案例，論證了中國(guó)各地方政府在稅收政策[18]、財(cái)政政策[19]、環(huán)境政策[20]等方面也存在類似的空間互動(dòng)行為。

近年來，隨著理論研究的逐步深入，學(xué)者們進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)中國(guó)地方政府的土地出讓干預(yù)也存在顯著的空間互動(dòng)效應(yīng)。羅必良基于省級(jí)數(shù)據(jù)的空間面板計(jì)量模型估計(jì)發(fā)現(xiàn)，各省份土地出讓策略存在顯著的空間模仿效應(yīng)，并且在行為上存在跨期影響[21]。李郇等也實(shí)證檢驗(yàn)了土地出讓收入存在橫向競(jìng)爭(zhēng)模仿的策略互動(dòng)和慣性依賴特征[22]。在此基礎(chǔ)上，還有些學(xué)者分別以出讓土地類型[23]、土地出讓方式[24]、政府行政地位[25]為依據(jù)進(jìn)行細(xì)化，進(jìn)一步驗(yàn)證了不同的政府土地出讓行為的空間互動(dòng)效應(yīng)。

2.2 出讓干預(yù)“逐底競(jìng)爭(zhēng)”與效率損失

依照標(biāo)準(zhǔn)的經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，要素投入扭曲會(huì)影響資源配置效率[26]。在中國(guó)當(dāng)前的現(xiàn)實(shí)背景下，基于財(cái)政分權(quán)與晉升錦標(biāo)賽的“雙重激勵(lì)”，地方政府憑借其在土地出讓中的壟斷地位，會(huì)通過擴(kuò)大規(guī)模、壓低價(jià)格等方式干預(yù)工業(yè)用地出讓，屆時(shí)工業(yè)用地要素投入就會(huì)出現(xiàn)扭曲，即偏離區(qū)域土地要素的有效供給，進(jìn)而影響區(qū)域的工業(yè)用地利用效率。

更為關(guān)鍵的是，上述政府間的空間互動(dòng)又會(huì)使得政府的干預(yù)行為傳遞到周邊地區(qū)。根據(jù)空間溢出理論[27]，在競(jìng)爭(zhēng)區(qū)域性與信息溢出性的作用下，地方政府干預(yù)土地出讓爭(zhēng)取外資投入的行為，很容易引致臨近政府類似行動(dòng)的反饋。在這種背景下，地方政府想要保持本地區(qū)經(jīng)濟(jì)相對(duì)于臨近地區(qū)的更快增長(zhǎng)，并在財(cái)政乃至政治晉升中脫穎而出，必然會(huì)競(jìng)相加大對(duì)于工業(yè)用地出讓的干預(yù)，造成土地出讓的“逐底競(jìng)爭(zhēng)”。例如，競(jìng)相擴(kuò)大土地出讓規(guī)模、競(jìng)相壓低土地出讓價(jià)格、競(jìng)相放松企業(yè)用地考核標(biāo)準(zhǔn)等，以此降低工業(yè)企業(yè)的進(jìn)入門檻，爭(zhēng)取工業(yè)企業(yè)的落地投入。但與此伴隨的是工業(yè)用地進(jìn)一步過量投入、引資質(zhì)量日益降低等問題顯現(xiàn)，極大阻礙區(qū)域工業(yè)用地的合理利用。隨著政府間這種互動(dòng)干預(yù)行為在空間上的溢出擴(kuò)散，最終導(dǎo)致各地區(qū)陷入土地出讓“逐底競(jìng)爭(zhēng)”的惡性循環(huán)，進(jìn)一步加劇區(qū)域的用地供應(yīng)失序和工業(yè)用地利用低效。

綜合上述梳理分析，地方政府土地出讓互動(dòng)干預(yù)對(duì)工業(yè)用地利用效率的影響機(jī)制可以通過圖1來示意，據(jù)此提出本文的研究假設(shè)。假設(shè)一：地方政府對(duì)于工業(yè)用地的出讓干預(yù)會(huì)降低區(qū)域的工業(yè)用地利用效率；假設(shè)二：出讓干預(yù)在相鄰城市之間存在競(jìng)爭(zhēng)互動(dòng)效應(yīng)，會(huì)加劇政府干預(yù)對(duì)區(qū)域工業(yè)用地利用效率的負(fù)向影響。

圖1 地方政府土地出讓互動(dòng)干預(yù)對(duì)工業(yè)用地利用效率的影響示意圖Fig.1 The impact of local government’s land conveyance interactive intervention on industrial land-use efficiency

3 數(shù)據(jù)來源、模型設(shè)計(jì)與變量說明

3.1 數(shù)據(jù)來源

本文研究對(duì)象是依據(jù)《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》內(nèi)的地級(jí)以上城市樣本，在剔除數(shù)據(jù)不連續(xù)樣本、依據(jù)行政區(qū)調(diào)整進(jìn)行修正后，最終選定262個(gè)地級(jí)以上城市作為研究樣本。研究時(shí)段為2007—2017年共11個(gè)年度。本文使用的數(shù)據(jù)中，第二產(chǎn)業(yè)GDP、地區(qū)GDP、第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)等均來源于歷年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，對(duì)于極少數(shù)缺失的數(shù)據(jù)利用插值法平滑處理，涉及的價(jià)值數(shù)據(jù)按2007年可比價(jià)定基處理。工業(yè)用地面積數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》，通過行政區(qū)更名、合并、刪除等方式，調(diào)整為與《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》相同的城市樣本。同時(shí)，本文以自然資源部下屬的中國(guó)土地市場(chǎng)網(wǎng)為數(shù)據(jù)來源，收集整理該網(wǎng)站上提供的2007—2017年每一宗工業(yè)用地出讓結(jié)果信息（包括出讓方式、出讓面積、所屬行業(yè)等），整理形成262個(gè)城市的地方政府工業(yè)用地出讓面板數(shù)據(jù)。

3.2 模型設(shè)計(jì)

3.2.1 空間相關(guān)性檢驗(yàn)

考慮到地方政府工業(yè)用地出讓干預(yù)行為可能存在空間相關(guān)性，本文首先采用Moran’sI進(jìn)行全域空間相關(guān)性檢驗(yàn)，為后續(xù)計(jì)量模型的選擇提供依據(jù)，全局Moran’sI計(jì)算公式如下：

3.2.2 空間計(jì)量模型構(gòu)建

根據(jù)“地理學(xué)第一定律”：所有事物都與其他事物相關(guān)聯(lián)，但較近的事物比較遠(yuǎn)的事物更關(guān)聯(lián)[28]。因而，識(shí)別這種地區(qū)間的相互關(guān)聯(lián)影響需要采用空間計(jì)量模型?，F(xiàn)有的空間計(jì)量模型主要有空間自回歸模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）和空間杜賓模型（SDM）。本文后續(xù)將基于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和檢驗(yàn)結(jié)果對(duì)模型進(jìn)行篩選，基本模型設(shè)定如下：

式（2）中：i、j表示城市；t表示年份；W表示空間權(quán)重；Y表示被解釋變量，WY表示被解釋變量的空間滯后項(xiàng)；X表示解釋變量，WX表示解釋變量的空間滯后項(xiàng)；Z表示控制變量，WZ表示控制變量的空間滯后項(xiàng)；α表示常數(shù)項(xiàng)；ρ表示被解釋變量的空間回歸系數(shù)；β表示解釋變量的回歸系數(shù)；θ表示解釋變量的空間回歸系數(shù)；η表示控制變量的回歸系數(shù)；δ表示控制變量的空間回歸系數(shù)；λ表示空間誤差回歸系數(shù)；ε、μ表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

本文中，β表示本城市的工業(yè)用地出讓干預(yù)行為對(duì)本城市用地效率的影響，θ表示臨近城市的工業(yè)用地出讓干預(yù)行為對(duì)本城市用地效率的影響，兩者綜合反映地方政府工業(yè)用地出讓互動(dòng)干預(yù)對(duì)區(qū)域工業(yè)用地利用效率的影響。當(dāng)β、θ都顯著為負(fù)時(shí)，表明地方政府對(duì)于工業(yè)用地的出讓干預(yù)會(huì)降低區(qū)域的工業(yè)用地利用效率，并且，這種出讓干預(yù)在相鄰城市之間存在空間互動(dòng)效應(yīng)，會(huì)進(jìn)一步加劇政府干預(yù)對(duì)區(qū)域工業(yè)用地利用效率的負(fù)向影響，驗(yàn)證前述理論分析。

3.3 變量說明

本模型的被解釋變量Y為區(qū)域工業(yè)用地利用效率。本文借鑒羅能生的研究成果[29]，采用區(qū)域第二產(chǎn)業(yè)GDP與工業(yè)用地面積之比，反映區(qū)域的工業(yè)用地利用效率，并做對(duì)數(shù)化處理。

解釋變量X為地方政府工業(yè)用地的出讓干預(yù)行為。已有研究表明，相對(duì)于市場(chǎng)化的“招拍掛”出讓，協(xié)議出讓方式可以讓地方政府絕對(duì)控制用地對(duì)象和出讓價(jià)格，具有高度的決策靈活，因而最能反映出地方政府在土地出讓方面的干預(yù)傾向[30]。此外，由于現(xiàn)實(shí)中政府常通過出讓金先交后返等方式補(bǔ)貼企業(yè)，因而，工業(yè)用地的出讓價(jià)格并不能反映企業(yè)的真實(shí)用地成本[31]。故借鑒已有研究成果[32]，采用年度工業(yè)用地協(xié)議出讓面積（或宗數(shù)）與年度工業(yè)用地出讓總面積（或宗數(shù)）之比，表征地方政府的工業(yè)用地出讓干預(yù)行為。

空間權(quán)重矩陣W的設(shè)定是空間計(jì)量模型的關(guān)鍵，其體現(xiàn)了區(qū)域間空間互動(dòng)效應(yīng)的權(quán)重因素。故本文分別以地理位置、經(jīng)濟(jì)水平為參考設(shè)計(jì)兩類權(quán)重矩陣進(jìn)行考察。（1）地理空間權(quán)重矩陣Wa，ij。以城市i、j是否相鄰為標(biāo)準(zhǔn)，若相鄰則將矩陣Wa，ij中的元素wij賦值為1，不相鄰則賦值為0。（2）經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重矩陣We，ij。由于空間系統(tǒng)內(nèi)區(qū)域的相對(duì)和絕對(duì)位置并不是決定空間相關(guān)性的唯一因素，區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)也會(huì)對(duì)空間單位產(chǎn)生影響[33]，對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相近但地理間隔較遠(yuǎn)的區(qū)域之間也可能存在空間互動(dòng)關(guān)系。因此，以城市i、j人均GDP差值絕對(duì)數(shù)的倒數(shù)對(duì)We，ij中的元素wij進(jìn)行賦值，即wij=1/|GDPi-GDPj|，其中，GDPi、GDPj分別表示城市i和城市j歷年人均GDP的平均值，用于反映區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

借鑒已有研究[34-35]，本文的控制變量Z包含：（1）地均勞動(dòng)力投入（人/m2），以第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)與工業(yè)用地面積的比值表示；（2）地均資本投入（元/m2），由于數(shù)據(jù)可獲性因素，故采用（固定資產(chǎn)投資-房地產(chǎn)開發(fā)投資）/建成區(qū)面積，衡量地區(qū)的資本投入；（3）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（%），由于本文著重考察工業(yè)用地類型，故采用第二產(chǎn)業(yè)GDP占地區(qū)GDP的比重進(jìn)行分析；（4）外商直接投資（%），采用（實(shí)際利用外資金額/地區(qū)GDP）進(jìn)行表征；（5）金融規(guī)模（%），充足的資金保障是企業(yè)擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模、優(yōu)化生產(chǎn)技術(shù)的關(guān)鍵，故采用人均金融機(jī)構(gòu)存款余額占地區(qū)GDP比重表示；（6）科技服務(wù)水平（%），采用（科技支出+教育支出）/地區(qū)GDP進(jìn)行衡量；（7）基礎(chǔ)設(shè)施水平（%），采用衡量基礎(chǔ)設(shè)施水平的指標(biāo)不盡相同，鑒于數(shù)據(jù)可獲性，采用城市道路面積比重表示。其中，地均勞動(dòng)力投入、地均資本投入做對(duì)數(shù)化處理。

4 實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果分析

4.1 空間相關(guān)性檢驗(yàn)

首先采用Moran’s I對(duì)2007—2017年全國(guó)262個(gè)城市的地方政府工業(yè)用地出讓干預(yù)行為（即協(xié)議出讓面積占比與協(xié)議出讓宗數(shù)占比）進(jìn)行全域空間相關(guān)性檢驗(yàn)。結(jié)果如表1所示，2007—2017年中國(guó)地方政府土地出讓干預(yù)行為的Moran’sI值基本為正，且大部分觀測(cè)值在顯著性10%水平上通過了空間相關(guān)性檢驗(yàn)，說明中國(guó)各城市的政府土地出讓干預(yù)存在顯著且穩(wěn)健的正向空間依賴性，在一定程度上也顯現(xiàn)出各城市競(jìng)相干預(yù)出讓工業(yè)用地的特征。因而，有必要在后續(xù)的實(shí)證分析中引入空間因素。

4.2 基本回歸分析

在計(jì)量回歸之前，借鑒ELHORST建立的研究范式[36]，首先對(duì)模型進(jìn)行LM檢驗(yàn)，結(jié)果顯示本文模型存在顯著的空間相關(guān)性，應(yīng)建立空間面板模型。其次，通過構(gòu)建Wald統(tǒng)計(jì)量和LR統(tǒng)計(jì)量，對(duì)空間模型的形式進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果顯示本文更適宜于采用空間杜賓模型（SDM）①以協(xié)議出讓面積占比為解釋變量的地理空間權(quán)重模型Wald test（SAR）、LR test（SAR）、Wald test（SEM）、LR test（SEM）4個(gè)檢驗(yàn)值分別為124.36、202.37、249.94、130.60，經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重模型4個(gè)檢驗(yàn)值分別為：35.64、34.89、20.01、47.17；以協(xié)議出讓宗數(shù)占比為解釋變量的地理空間權(quán)重模型的4個(gè)檢驗(yàn)值分別為108.28、186.77、214.04、118.75，經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重模型4個(gè)檢驗(yàn)值分別為：32.16、30.61、18.74、41.59。上述所有檢驗(yàn)值均通過1%的顯著性水平檢驗(yàn)，因而，依照模型判定標(biāo)準(zhǔn)，相對(duì)于空間自回歸模型（SAR）與空間誤差模型（SEM），本文更適宜于采用空間杜賓模型（SDM）。。在此基礎(chǔ)上，通過Hausman檢驗(yàn)，表明模型應(yīng)采用固定效應(yīng)回歸結(jié)果。與此同時(shí)，考慮到普通最小二乘法會(huì)導(dǎo)致本文空間模型的估計(jì)結(jié)果有偏，故借鑒ELHORST的理論方法[36]，采用擬極大似然法（QMLE）進(jìn)行系數(shù)估計(jì)，結(jié)果如表2所示。

表1 2007—2017年中國(guó)地方政府工業(yè)用地出讓干預(yù)行為Moran’s I值Tab.1 Moran’s I of land conveyance intervention from local government in China between 2007 and 2017

4.3 偏微分效應(yīng)分解結(jié)果分析

根據(jù)前述可知，由于式（2）中存在空間滯后項(xiàng)，WX、WZ估計(jì)系數(shù)的大小并不具有直接的解釋力。故此，采用LESAGE偏微分效應(yīng)分解模型[37]，通過分解直接效應(yīng)、間接效應(yīng)與總效應(yīng)，分析自變量對(duì)區(qū)域工業(yè)用地利用效率的空間溢出影響。結(jié)果如表3所示。

就本文核心的政府土地出讓干預(yù)變量來看，在地理位置和經(jīng)濟(jì)水平兩種權(quán)重的全國(guó)層面估計(jì)結(jié)果中，無(wú)論是采用協(xié)議出讓面積占比指標(biāo)（模型1、模型3），還是協(xié)議出讓宗數(shù)占比指標(biāo)（模型2、模型4）進(jìn)行回歸，政府土地出讓干預(yù)的直接效應(yīng)估計(jì)系數(shù)都顯著為負(fù)，表明地方政府對(duì)于工業(yè)用地的出讓干預(yù)會(huì)降低區(qū)域的工業(yè)用地利用效率，符合研究假設(shè)一。更為重要的是，政府土地出讓干預(yù)的間接效應(yīng)估計(jì)系數(shù)也顯著為負(fù)，說明城市間土地出讓存在互動(dòng)干預(yù)，并且會(huì)進(jìn)一步降低區(qū)域的工業(yè)用地利用效率，與研究假設(shè)二相符。值得注意的是，相對(duì)于經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重估計(jì)結(jié)果，在地理空間權(quán)重的估計(jì)結(jié)果中，土地出讓干預(yù)變量的間接效應(yīng)估計(jì)系數(shù)（絕對(duì)值）都接近甚至大于其直接效應(yīng)估計(jì)系數(shù)（絕對(duì)值）。說明從全國(guó)層面來看，政府土地出讓干預(yù)對(duì)區(qū)域工業(yè)用地利用效率的影響，在“地理意義”相鄰的城市層面上存在著更強(qiáng)烈的負(fù)向反饋效果，即本城市加大對(duì)工業(yè)用地出讓的干預(yù)，會(huì)導(dǎo)致相鄰城市更大程度干預(yù)的負(fù)向反饋，導(dǎo)致更為嚴(yán)重的工業(yè)用地利用效率損耗。這主要是因?yàn)榈乩砦恢孟噜彽某鞘兄g，在資源稟賦、交通區(qū)位、基礎(chǔ)設(shè)施等工業(yè)企業(yè)選址考量的基本條件上更加趨同。因而，為了在引資競(jìng)爭(zhēng)中取勝，彼此之間會(huì)更加競(jìng)相干預(yù)工業(yè)用地的出讓，更易陷入土地引資“逐底競(jìng)爭(zhēng)”的惡性循環(huán)，致使土地投入不斷扭曲、招商引資質(zhì)量持續(xù)下降而形成負(fù)外部性效應(yīng)，最終導(dǎo)致區(qū)域更加嚴(yán)重的工業(yè)用地利用效率減損。

表2 空間模型估計(jì)結(jié)果Tab.2 Estimation results of the SDM model

表3 偏微分效應(yīng)分解結(jié)果Tab.3 Estimation results of the spatially partitioned effects model

對(duì)于控制變量而言。綜合地理空間權(quán)重與經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重的估計(jì)結(jié)果可以看出，地均勞動(dòng)力、地均資本、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、金融規(guī)模、科技服務(wù)水平、基礎(chǔ)設(shè)施水平6類指標(biāo)的回歸系數(shù)基本都通過顯著性水平檢驗(yàn)。具體而言，在4個(gè)模型中，地均勞動(dòng)力的直接效應(yīng)回歸系數(shù)顯著為正，地均資本投入的直接效應(yīng)與間接效應(yīng)回歸系數(shù)顯著為正。作為基本的生產(chǎn)要素，勞動(dòng)力、資本的投入是經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的基本條件。從空間角度來看，諸如地均資本投入等生產(chǎn)要素的投入表現(xiàn)出空間正向相關(guān)性，在一定程度上反映為要素的集聚效應(yīng)。已有研究已經(jīng)證明，這種集聚效應(yīng)會(huì)通過改進(jìn)生產(chǎn)效率來促進(jìn)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的增長(zhǎng)[38]，因而，結(jié)果符合現(xiàn)實(shí)情形。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的各回歸系數(shù)都顯著為正，說明以工業(yè)為主的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)仍然是提高中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率的重要推力，與已有研究結(jié)論相符[39]。金融規(guī)模的總效應(yīng)系數(shù)顯著為負(fù)，這應(yīng)與現(xiàn)實(shí)中工業(yè)企業(yè)存在“脫實(shí)向虛”的情形相關(guān)。近年來，中國(guó)經(jīng)濟(jì)“脫實(shí)向虛”情形凸顯，不僅金融行業(yè)在持續(xù)擴(kuò)張，作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)支柱的制造業(yè)，其資產(chǎn)結(jié)構(gòu)也呈現(xiàn)出明顯的金融化態(tài)勢(shì)[40]。在現(xiàn)實(shí)中，雖然地方的金融規(guī)模有所增加，但是金融資金并沒有注入到制造業(yè)或是注入到制造業(yè)企業(yè)的資金又流向金融業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)等虛擬經(jīng)濟(jì)，由此不僅削弱了實(shí)體經(jīng)濟(jì)的社會(huì)產(chǎn)品供給能力，也影響了制造業(yè)行業(yè)的產(chǎn)能產(chǎn)值，在一定程度上就反映為工業(yè)用地利用效率的減損。此外，科技服務(wù)水平與基礎(chǔ)設(shè)施水平的總效應(yīng)回歸系數(shù)顯著為正，符合理論預(yù)期。這主要是因?yàn)榭萍挤?wù)的提高與基礎(chǔ)設(shè)施的完善，可以有效促進(jìn)要素資源的流動(dòng)性[41]，提升工業(yè)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，進(jìn)而提高工業(yè)行業(yè)的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，故兩個(gè)指標(biāo)對(duì)區(qū)域工業(yè)用地利用效率都表現(xiàn)為顯著的正向作用。

表4 三大區(qū)域政府互動(dòng)干預(yù)影響的偏微分效應(yīng)分解結(jié)果Tab.4 Estimation results of the spatially partitioned effects model in three regions

4.4 區(qū)域異質(zhì)性分析

中國(guó)幅員遼闊、區(qū)域差異顯著，不同區(qū)域的地方政府，其土地出讓互動(dòng)干預(yù)對(duì)用地效率的影響可能不同。因此，本文依照國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的分類標(biāo)準(zhǔn)，將各城市樣本歸類于東部、中部、西部三大區(qū)域，并依照前述全國(guó)層面的分析范式，構(gòu)建相應(yīng)的空間計(jì)量模型，進(jìn)一步深化分析政府土地出讓互動(dòng)干預(yù)對(duì)工業(yè)用地利用效率的影響。限于篇幅，表4主要列出了三大區(qū)域政府互動(dòng)干預(yù)對(duì)用地效率影響的偏微分效應(yīng)分解結(jié)果。

從三大區(qū)域的模型結(jié)果來看，無(wú)論是以地理位置還是以經(jīng)濟(jì)水平為空間權(quán)重，東、中、西部三大區(qū)域，其政府出讓互動(dòng)干預(yù)對(duì)工業(yè)用地利用效率呈現(xiàn)出愈來愈強(qiáng)的負(fù)向影響，其中，西部區(qū)域的負(fù)向影響幾乎是東部區(qū)域影響的兩倍（總體效應(yīng)的系數(shù)絕對(duì)值相比）。這主要是因?yàn)樵诂F(xiàn)實(shí)環(huán)境下，中國(guó)自東向西，城市的區(qū)位條件、發(fā)展水平等要素呈現(xiàn)出逐級(jí)變差的空間特征。特別是西部區(qū)域，其多數(shù)城市現(xiàn)階段的經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍較為落后，工業(yè)化進(jìn)程還處于工業(yè)化中期快速發(fā)展階段[42]，并且大部分地區(qū)處于內(nèi)陸邊緣地帶，區(qū)位優(yōu)勢(shì)不明顯，基礎(chǔ)設(shè)施不完善，勞動(dòng)力素質(zhì)較低，產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)較為薄弱。因而，土地出讓成為此類城市地方政府為數(shù)不多可以吸引外來資本的有效手段。故相較于東部、中部區(qū)域，西部區(qū)域城市間的土地引資競(jìng)爭(zhēng)更加激烈，政府間競(jìng)相干預(yù)工業(yè)用地出讓的力度更大，致使土地要素投入的扭曲程度更深，進(jìn)而反映于工業(yè)用地利用效率上的負(fù)向影響也更為嚴(yán)重。

5 結(jié)論與討論

5.1 結(jié)論

本文應(yīng)用2007—2017年262個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)，首先通過Moran’s I指數(shù)檢驗(yàn)地方政府工業(yè)用地出讓行為的空間相關(guān)性。在此基礎(chǔ)上，通過構(gòu)建空間計(jì)量模型，并結(jié)合偏微分效應(yīng)分解模型，分別從全國(guó)與三大區(qū)域?qū)用?，以地理位置與經(jīng)濟(jì)水平設(shè)定兩類空間權(quán)重，綜合分析地方政府工業(yè)用地出讓互動(dòng)干預(yù)對(duì)工業(yè)用地利用效率的影響。研究發(fā)現(xiàn)：（1）空間相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果表明，中國(guó)各城市的政府土地出讓干預(yù)存在顯著且穩(wěn)健的正向空間依賴性，并且表現(xiàn)出空間上的非均質(zhì)性，因而有必要將空間因素納入分析；（2）空間回歸模型結(jié)果表明，無(wú)論是地理位置相鄰還是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相近的城市，彼此間的工業(yè)用地出讓互動(dòng)干預(yù)都會(huì)進(jìn)一步降低區(qū)域的工業(yè)用地利用效率。并且，從全國(guó)層面來看，相對(duì)于“經(jīng)濟(jì)意義”相鄰的城市，“地理意義”相鄰的城市，其互動(dòng)干預(yù)對(duì)用地效率呈現(xiàn)出更強(qiáng)烈的負(fù)向反饋效果；（3）區(qū)域異質(zhì)性分析結(jié)果表明，東、中、西部三大區(qū)域，其政府出讓互動(dòng)干預(yù)對(duì)工業(yè)用地利用效率呈現(xiàn)出愈來愈強(qiáng)的負(fù)向影響，其中，西部區(qū)域的影響效果幾乎是東部區(qū)域效果的兩倍。

5.2 討論

在中國(guó)當(dāng)前特殊的政治經(jīng)濟(jì)體制下，地方政府的工業(yè)用地出讓存在顯著的互動(dòng)干預(yù)特征。這種空間互動(dòng)干預(yù)不僅會(huì)造成地方政府競(jìng)相擴(kuò)大工業(yè)用地出讓面積和降低出讓價(jià)格的“底線競(jìng)爭(zhēng)”，還導(dǎo)致地方競(jìng)相降低引資質(zhì)量、過度發(fā)展高消耗高污染產(chǎn)業(yè)的“區(qū)域競(jìng)次”，嚴(yán)重影響區(qū)域土地資源等要素的合理配置。因此，有必要對(duì)官員晉升制度、土地制度和財(cái)稅制度進(jìn)行更深入的改革。（1）深化工業(yè)用地出讓制度與財(cái)政稅收制度改革，加速土地要素市場(chǎng)化配置，提高工業(yè)用地出讓的公開、透明程度，構(gòu)建更具持續(xù)性的稅收收入結(jié)構(gòu)，淡化地方政府利用土地來獲取財(cái)政收入的動(dòng)機(jī)。（2）積極結(jié)合《重大行政決策程序暫行條例》和《干部選拔任用工作監(jiān)督檢查和責(zé)任追究辦法》，設(shè)置相應(yīng)的追責(zé)機(jī)制、預(yù)防機(jī)制，防止地方領(lǐng)導(dǎo)扭曲地價(jià)服務(wù)招商引資的意圖。（3）依據(jù)最新的政策文件如《中共中央國(guó)務(wù)院關(guān)于建立更加有效的區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展新機(jī)制的意見》和《國(guó)家發(fā)展改革委關(guān)于實(shí)施 2018年推進(jìn)新型城鎮(zhèn)化建設(shè)重點(diǎn)任務(wù)的通知》，從城市間關(guān)系協(xié)調(diào)著手，將經(jīng)濟(jì)上緊密相連的城市納入到一個(gè)分析框架下進(jìn)行政策調(diào)控。第一，推進(jìn)城市間的聯(lián)席會(huì)議、合議表決等相關(guān)制度建設(shè)，以此為制度依托合理協(xié)調(diào)城市間的分工合作、有序競(jìng)爭(zhēng)。第二，繼續(xù)推動(dòng)以城市群、都市圈為依托的區(qū)域規(guī)劃，深化、強(qiáng)化城市群和都市圈所具有的協(xié)調(diào)功能，構(gòu)建區(qū)域間收益分享機(jī)制，推動(dòng)各類指標(biāo)（如建設(shè)用地指標(biāo)）調(diào)劑交易的平臺(tái)建設(shè)，促進(jìn)要素的跨區(qū)域合理流動(dòng)。第三，明確區(qū)域錯(cuò)位發(fā)展、產(chǎn)業(yè)差異化的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，更加重視地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展中資源消耗、社會(huì)公平及人的發(fā)展等問題，強(qiáng)調(diào)區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)的全面、協(xié)調(diào)與可持續(xù)發(fā)展。