財(cái)政分權(quán)與市場(chǎng)整合對(duì)工業(yè)用地利用效率影響的異質(zhì)性研究

朱于珂，黃 毅

（1.中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，武漢 430073；2.湖南工程學(xué)院 管理學(xué)院，湖南 湘潭 411104）

工業(yè)用地是工業(yè)發(fā)展的載體，工業(yè)用地利用效率不僅在一定程度上會(huì)影響未來(lái)工業(yè)發(fā)展的彈性與空間，且對(duì)區(qū)域生態(tài)環(huán)境影響巨大。在全面建成小康的決勝階段，城鎮(zhèn)化、工業(yè)化加速發(fā)展，必須合理有效地提高工業(yè)用地利用效率，促進(jìn)工業(yè)用地集約化，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)步增長(zhǎng)。在供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的背景下，提升工業(yè)用地利用效率對(duì)推動(dòng)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、促進(jìn)工業(yè)經(jīng)濟(jì)由規(guī)模速度型向質(zhì)量效益型轉(zhuǎn)變、加快發(fā)展生態(tài)工業(yè)意義重大。2016 年7 月，中華人民共和國(guó)工業(yè)和信息化部發(fā)布的《工業(yè)綠色發(fā)展規(guī)劃（2016—2020 年）》明確指出：“工業(yè)領(lǐng)域堅(jiān)持把發(fā)展資源節(jié)約型、環(huán)境友好型工業(yè)作為轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要著力點(diǎn)”，而提高工業(yè)用地利用效率正是促進(jìn)工業(yè)綠色發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。

財(cái)政分權(quán)關(guān)乎各地區(qū)政府的經(jīng)濟(jì)自主權(quán)，作為經(jīng)濟(jì)分權(quán)的重要組成部分，財(cái)政分權(quán)對(duì)工業(yè)用地利用效率乃至工業(yè)發(fā)展的作用不言而喻。與此同時(shí)，財(cái)政分權(quán)背景下，各地政府自主決策度加強(qiáng)，市場(chǎng)一體化建設(shè)步伐加速。市場(chǎng)整合直接影響區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)發(fā)展［1］，而工業(yè)用地效率受區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響顯著［2］，因此，市場(chǎng)整合必然會(huì)對(duì)區(qū)域工業(yè)用地利用效率產(chǎn)生影響。然而，在工業(yè)用地利用效率不同的地區(qū)，財(cái)政分權(quán)與市場(chǎng)整合對(duì)工業(yè)用地利用效率的影響程度必然不同。本文的主要貢獻(xiàn)在于：構(gòu)建面板分位數(shù)回歸模型，創(chuàng)新性地探索了在不同分位數(shù)水平上財(cái)政分權(quán)與市場(chǎng)整合對(duì)工業(yè)用地利用效率及其增長(zhǎng)率的異質(zhì)影響；對(duì)工業(yè)用地利用效率影響機(jī)制進(jìn)行更加系統(tǒng)全面的研究；針對(duì)本文得出的研究結(jié)論，因地制宜，為提高工業(yè)用地效率提出有效的政策建議。

一、文獻(xiàn)回顧

（一）財(cái)政分權(quán)對(duì)工業(yè)用地利用效率的影響機(jī)制分析

目前，國(guó)內(nèi)外已有許多學(xué)者探索了地方政府競(jìng)爭(zhēng)對(duì)工業(yè)用地利用效率的影響機(jī)制。羅能生和彭郁［3］認(rèn)為，政府競(jìng)爭(zhēng)會(huì)直接影響工業(yè)資本從而影響工業(yè)用地利用效率，通過(guò)實(shí)證得出，政府競(jìng)爭(zhēng)對(duì)促進(jìn)工業(yè)用地利用效率效果顯著。財(cái)政分權(quán)代表一個(gè)政府的財(cái)政自主度，是政府競(jìng)爭(zhēng)的重要體現(xiàn)。財(cái)政分權(quán)程度越高，地方政府發(fā)展本地經(jīng)濟(jì)的財(cái)政激勵(lì)越強(qiáng)。財(cái)政分權(quán)很大程度上影響了各級(jí)政府乃至不同地區(qū)的財(cái)政支出效率與結(jié)構(gòu)［4］。陶然等［5］認(rèn)為：財(cái)政分權(quán)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的地區(qū)可能會(huì)導(dǎo)致政府間開(kāi)展低水平競(jìng)爭(zhēng)，從而阻礙技術(shù)進(jìn)步，降低生產(chǎn)要素的利用效率。同時(shí)由于財(cái)政自主度較高，地區(qū)間為爭(zhēng)奪流動(dòng)性稅基而開(kāi)展的“土地引資競(jìng)爭(zhēng)”就越激烈，工業(yè)地價(jià)扭曲，導(dǎo)致工業(yè)用地不合理擴(kuò)張，工業(yè)用地利用效率損失也越嚴(yán)重。因而有學(xué)者認(rèn)為財(cái)政分權(quán)會(huì)對(duì)工業(yè)用地利用效率產(chǎn)生負(fù)面影響［6］。但也有學(xué)者存在不同的觀點(diǎn)，例如，姜海和曲福田［7］認(rèn)為：財(cái)政分權(quán)有利于政府通過(guò)促進(jìn)當(dāng)?shù)乜萍歼M(jìn)步，從而提高工業(yè)用地利用效率；嚴(yán)思齊和彭建超［2］通過(guò)門檻回歸分析得出，在不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度地區(qū)，財(cái)政分權(quán)對(duì)工業(yè)用地利用效率具有差異化影響：在經(jīng)濟(jì)發(fā)展發(fā)展水平較低的地區(qū)，財(cái)政分權(quán)對(duì)工業(yè)用地利用效率具有顯著負(fù)向影響；但是在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)，財(cái)政分權(quán)對(duì)工業(yè)用地利用效率具有顯著正向影響。然而，上述研究忽略了在工業(yè)用地利用效率不同的地區(qū)，地方政府根據(jù)實(shí)際情況與不同發(fā)展水平的動(dòng)態(tài)變化，財(cái)政分權(quán)或者政府競(jìng)爭(zhēng)對(duì)工業(yè)用地利用效率的影響必然會(huì)存在差異。因此，財(cái)政分權(quán)對(duì)工業(yè)用地利用效率的影響機(jī)理需要進(jìn)行更系統(tǒng)、更全面的動(dòng)態(tài)化研究。

（二）市場(chǎng)整合對(duì)工業(yè)用地利用效率的影響機(jī)制分析

市場(chǎng)整合，通常也被稱為市場(chǎng)一體化，是指在地理空間中分散的兩個(gè)或兩個(gè)以上獨(dú)立市場(chǎng)通過(guò)某種方法組成單個(gè)的統(tǒng)一市場(chǎng)，是指各區(qū)域、各產(chǎn)業(yè)之間產(chǎn)品和生產(chǎn)要素自由流動(dòng)、規(guī)則一致，最終表現(xiàn)為價(jià)格合理、資源配置的高效利用。張友國(guó)［8］認(rèn)為，市場(chǎng)一體化指的是各地區(qū)商品和生產(chǎn)要素在市場(chǎng)機(jī)制的作用下，按照市場(chǎng)規(guī)律在各地區(qū)間流動(dòng)。市場(chǎng)整合直接影響區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)發(fā)展［1］，一方面市場(chǎng)整合有利促進(jìn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)的出現(xiàn)，并提高生產(chǎn)力［9］；另一方面市場(chǎng)整合在加速區(qū)域競(jìng)爭(zhēng)的同時(shí)，也刺激了科學(xué)技術(shù)更新與傳播［10］。由于工業(yè)用地效率受區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展與科技水平的影響顯著［2］，所以市場(chǎng)整合必然會(huì)對(duì)工業(yè)用地利用效率產(chǎn)生影響。目前，市場(chǎng)整合是市場(chǎng)化改革的重要舉措。有學(xué)者從實(shí)證的角度上，研究了市場(chǎng)化改革對(duì)土地利用效率的影響，例如，Du 等［11］通過(guò)實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)城市土地市場(chǎng)化改革對(duì)土地利用效率具有正向影響；趙愛(ài)棟等［12］通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，在中西部地區(qū)，工業(yè)用地市場(chǎng)化改革顯著地促進(jìn)了工業(yè)用地利用效率的提高；而在東部地區(qū)，工業(yè)用地市場(chǎng)化改革卻對(duì)工業(yè)用地利用效率產(chǎn)生了負(fù)向影響。然而由于市場(chǎng)化改革的概念太過(guò)寬泛，市場(chǎng)化改革對(duì)工業(yè)用地利用效率的影響研究大多停留在宏觀層面，鮮有學(xué)者對(duì)市場(chǎng)整合與工業(yè)用地利用效率之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系進(jìn)行深入研究。

綜上，財(cái)政分權(quán)與市場(chǎng)整合對(duì)工業(yè)用地利用效率的影響機(jī)制如圖1 所示。目前大多數(shù)學(xué)者在研究財(cái)政分權(quán)對(duì)工業(yè)用地利用效率的影響時(shí)，僅考慮了兩者之間的單一線性關(guān)系；目前關(guān)于財(cái)政分權(quán)與市場(chǎng)整合對(duì)工業(yè)用地利用效率的影響還沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的定論；此外，大多數(shù)學(xué)者對(duì)于市場(chǎng)化改革與工業(yè)用地利用效率之間關(guān)系的研究?jī)H停留在宏觀層面，將市場(chǎng)化改革這一概念細(xì)化，并集中研究市場(chǎng)整合對(duì)工業(yè)用地利用效率影響的文獻(xiàn)較少，更是鮮有研究考慮到財(cái)政分權(quán)與市場(chǎng)整合對(duì)工業(yè)用地利用效率的共同作用與影響；在工業(yè)用地利用效率不同的地區(qū)，財(cái)政分權(quán)與市場(chǎng)整合對(duì)工業(yè)用地利用效率的影響是否會(huì)存在異質(zhì)性？因此，本文構(gòu)建面板分位數(shù)回歸模型，分析在不同分位數(shù)水平上財(cái)政分權(quán)與市場(chǎng)整合對(duì)工業(yè)用地利用效率的影響差異，對(duì)工業(yè)用地利用效率影響機(jī)制進(jìn)行更加系統(tǒng)、全面的動(dòng)態(tài)化研究。

圖1 財(cái)政分權(quán)、市場(chǎng)整合對(duì)工業(yè)用地利用效率的影響機(jī)制

二、研究方法

（一）市場(chǎng)整合的測(cè)度

關(guān)于市場(chǎng)整合的測(cè)度，本文參考桂琦寒等［13］的方法——相對(duì)價(jià)格法進(jìn)行測(cè)度。在該方法中，市場(chǎng)整合劃分為消除了地理距離因素的市場(chǎng)整合與未消除地理距離因素的市場(chǎng)整合。

本文利用一個(gè)3 維（t×m×k）的面板數(shù)據(jù)來(lái)計(jì)算市場(chǎng)中各類商品的價(jià)格方差。三維數(shù)據(jù)中，t代表時(shí)間，m代表地區(qū)，k代表商品。在時(shí)間上，選取2005—2017 年期間的數(shù)據(jù)；在地區(qū)上，選取除西藏、海南、重慶與港澳臺(tái)地區(qū)外的28 個(gè)省份進(jìn)行研究；在商品種類上，選取文化體育用品、服裝鞋帽、鮮菜、書報(bào)雜志、糧食、中西藥品、燃料、日用品以及飲料煙酒這9 類商品的零售價(jià)格指數(shù)。測(cè)算市場(chǎng)整合的數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，其中時(shí)間t為13 年，地區(qū)m為28 個(gè)，商品k為9 類，由此可以構(gòu)建一個(gè)所需要的13×28×9 三維面板數(shù)據(jù)。

然后，本文將時(shí)間t與地區(qū)i、j固定，從而可以計(jì)算出t×m×（m-1）/2 個(gè)9 類商品之間價(jià)格變動(dòng)的平均值的方差通過(guò)對(duì)這些方差的對(duì)數(shù)進(jìn)行差分，可以得出本文需要的相對(duì)價(jià)格，即根據(jù)對(duì)數(shù)函數(shù)的性質(zhì)，可以進(jìn)一步用式（1）來(lái)計(jì)算

作為分割的對(duì)應(yīng)指標(biāo)，可以用式（3）來(lái)定義各省市的市場(chǎng)整合程度（MIntit）：

（二）財(cái)政分權(quán)與工業(yè)用地利用效率測(cè)度

關(guān)于財(cái)政分權(quán)的測(cè)度，本文參考嚴(yán)思齊和彭建超［2］的方法，使用“財(cái)政自主度型”指標(biāo)來(lái)進(jìn)行測(cè)度，該指標(biāo)分母與分子均存在跨地區(qū)以及跨時(shí)期變化，更加適用于面板數(shù)據(jù)。具體如下：

其中：fdit表示i省份第t年的財(cái)政分權(quán)程度；frit與feit分別代表i省份第t年省本級(jí)預(yù)算內(nèi)財(cái)政收入與財(cái)政支出。財(cái)政分權(quán)程度越大，表示該地區(qū)財(cái)政自主程度越高。

DEA 模型可以用于測(cè)算各行業(yè)效率值，目前已被國(guó)內(nèi)外學(xué)者廣泛使用［14］。關(guān)于工業(yè)用地利用效率的測(cè)度，由于先前大部分學(xué)者在研究工業(yè)用地利用效率時(shí)，未考慮到環(huán)境約束，即沒(méi)有考慮對(duì)環(huán)境帶來(lái)負(fù)向影響的非期望產(chǎn)出變量［15］，因此，本文采用SBM-DEA 模型進(jìn)行測(cè)度，計(jì)算出考慮環(huán)境約束的工業(yè)用地利用效率。本文將各省的工業(yè)企業(yè)年平均從業(yè)人員數(shù)量、工業(yè)企業(yè)固定資產(chǎn)凈值余額以及工業(yè)用地面積作為工業(yè)用地生產(chǎn)過(guò)程中的勞動(dòng)力、資本以及土地的具體投入變量，以各省份第二產(chǎn)業(yè)增加值作為期望產(chǎn)出變量，以各省份一般工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量作為非期望產(chǎn)出，具體如下：

其中：IE是指工業(yè)用地利用效率；X代表投入，具體指生產(chǎn)過(guò)程中所投入的勞動(dòng)力、資本以及土地，在本文分別以從業(yè)人員數(shù)量、工業(yè)企業(yè)固定資產(chǎn)凈值余額以及工業(yè)用地面積指代；Yg與Yb分別表示期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出，具體用第二產(chǎn)業(yè)增加值以及一般工業(yè)固體廢物生產(chǎn)量指代；λj是第j個(gè)DMU 的權(quán)重，s-、sg、sb分別代表投入、期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出的松弛變量。當(dāng)各松弛變量都為0 時(shí)，IE=1，此時(shí)決策單元有效。

（三）面板分位數(shù)回歸模型

本文構(gòu)建具有固定效應(yīng)的面板分位數(shù)回歸模型，研究財(cái)政分權(quán)與市場(chǎng)整合對(duì)工業(yè)用地利用效率的影響。研究財(cái)政分權(quán)與市場(chǎng)整合對(duì)工業(yè)用地利用效率的影響，對(duì)于幫助政府政策制定者制定提高工業(yè)用地利用效率的政策具有重要意義。分位數(shù)回歸在不同分位點(diǎn)水平，均可得到不同分位數(shù)函數(shù)。在先前的研究中，絕大多數(shù)學(xué)者僅采用了均值回歸來(lái)財(cái)政分權(quán)與市場(chǎng)整合對(duì)工業(yè)用地利用效率的影響，然而傳統(tǒng)的均值回歸可能會(huì)遺漏掉一些重要信息［16］，使得回歸系數(shù)的估計(jì)結(jié)果不準(zhǔn)確，甚至無(wú)法檢測(cè)到變量之間的真實(shí)關(guān)系［17］。相對(duì)于OLS 方法，分位數(shù)回歸可以研究各影響因素所帶來(lái)的異質(zhì)性影響［18］，且分位數(shù)回歸更加穩(wěn)?。?9-20］。分位數(shù)回歸方法結(jié)合應(yīng)用了回歸分析與條件分位數(shù)，可應(yīng)用于估計(jì)解釋變量X與被解釋變量Y分位數(shù)之間的關(guān)系，并反映解釋變量在不同分位數(shù)水平上對(duì)被解釋變量的影響差異［21-23］。構(gòu)建固定效應(yīng)的面板分位數(shù)回歸模型可以深入探究財(cái)政分權(quán)與市場(chǎng)整合對(duì)工業(yè)用地利用效率的異質(zhì)效應(yīng)，從而幫助政策制定者因地制宜，制定更加科學(xué)合理的政策。為了將分位數(shù)回歸應(yīng)用于面板數(shù)據(jù)，許多學(xué)者［24-27］集中對(duì)相關(guān)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論進(jìn)行了研究。具有固定效應(yīng)的面板分位數(shù)回歸模型具體如下：

固定效應(yīng)面板分位數(shù)回歸的主要問(wèn)題在于它包含有大量的固定效應(yīng)（αi），且易受到附帶參數(shù)的影響［28］。當(dāng)個(gè)體數(shù)量增加到無(wú)窮大時(shí)，估計(jì)量是不一致的，而每個(gè)橫截面的觀測(cè)量是固定的。在分位數(shù)回歸中，使用標(biāo)準(zhǔn)方法去除未觀察到的固定效應(yīng)是不可行的。因?yàn)檫@取決于這樣一個(gè)事實(shí)：期望是線性算子，條件分位數(shù)不能滿足這一要求［27］。為了解決這一問(wèn)題，Koenker［24］提出了“收縮法”。在最小化中引入懲罰項(xiàng)來(lái)解決估計(jì)大量參數(shù)的計(jì)算問(wèn)題是這種方法的獨(dú)特之處。參數(shù)估計(jì)具體如下：

其中：i表示省份數(shù)量（N）；t表示年分?jǐn)?shù)（T）；k表示分位數(shù)指數(shù)（如kth分位點(diǎn)）；yit與xit分別表示被解釋變量與解釋變量；ρτk表示估計(jì)量的損失函數(shù)；ωk表示kth分位點(diǎn)對(duì)應(yīng)的權(quán)重，本文使用加權(quán)分位數(shù)，令ωk=1/k［29］；λ是調(diào)諧參數(shù)（tuning parameter），它可以將個(gè)體效應(yīng)降低到0，從而提高系數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確度。如果懲罰項(xiàng)的系數(shù)λ為0，懲罰項(xiàng)就消失了，我們便可以得到通常的固定效應(yīng)估計(jì)量；如果λ趨于無(wú)窮大，我們將得到一個(gè)沒(méi)有個(gè)體效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果。本文參考Damette 和Delacote［30］，設(shè)定λ=1。

根據(jù)工業(yè)用地利用效率影響機(jī)制分析，構(gòu)建相應(yīng)的面板分位數(shù)回歸模型，研究財(cái)政分權(quán)與市場(chǎng)整合在不同分位點(diǎn)上對(duì)工業(yè)用地利用效率的影響差異，具體模型如下。分別表示i省份第t年的工業(yè)用地利用效率以及工業(yè)用地利用效率增長(zhǎng)率；fdit表示i省份第t年的財(cái)政分權(quán)程度

其中：被解釋變量為IEit與分別代表i省份第t年消除了地理距離因素的市場(chǎng)整合與未消除地理距離因素的市場(chǎng)整合表示財(cái)政分權(quán)與市場(chǎng)整合的交互項(xiàng)；Xit表示各個(gè)地區(qū)不同年份的控制變量，模型1～模型8 中控制變量包括：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（pcgdpit）、外資投入（openit）、科研投入水平（resiit）以及城市化水平（cityit）；τ是各分位數(shù)，本文對(duì)工業(yè)用地利用效率由低到高的10th、20th、30th、40th、50th、60th、70th、80th以及90th（10%、20%、30%、…、90%）這9 個(gè)分位數(shù)上進(jìn)行回歸分析，而γ(τ)是指τ分位數(shù)上影響工業(yè)用地利用效率的回歸系數(shù)。

三、變量選取與數(shù)據(jù)說(shuō)明

根據(jù)前文的工業(yè)用地影響機(jī)制分析，本文選取被解釋變量、核心解釋變量以及控制變量如下。

（1）被解釋變量。本文通過(guò)構(gòu)建SBM-DEA 模型，測(cè)算出中30 個(gè)省份（西藏與港澳臺(tái)地區(qū)因數(shù)據(jù)缺失而剔除）2005—2017 年間工業(yè)用地利用效率IEit，以此為模型1～模型4 的被解釋變量，具體見(jiàn)表1。同時(shí)計(jì)算出30個(gè)省份2006—2017 年間工業(yè)用地利用效率增長(zhǎng)率，以此為模型5～模型8 的被解釋變量。

（2）核心解釋變量。本文選取的核心解釋變量為財(cái)政分權(quán)程度（fdit）；市場(chǎng)整合程度，包括除去了地理距離因素的市場(chǎng)整合與未除去地理距離因素的市場(chǎng)整合；財(cái)政分權(quán)與市場(chǎng)整合的交叉項(xiàng)（fdit×

（3）控制變量。根據(jù)先前學(xué)者關(guān)于工業(yè)用地利用效率影響因素的研究，本文選取地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（pcgdpit）、外資投入（openit）、科研投入水平（resiit）以及城市化水平（cityit）為控制變量。地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平采用各省份人均GDP 進(jìn)行表示（以2005 年價(jià)為基準(zhǔn)）；外資投入采用各省份外商固定資產(chǎn)投入比上各省份GDP；科研投入水平采用各省份科研固定資產(chǎn)投入比上各省份GDP；城市化水平采用城市化率衡量，即城鎮(zhèn)人口比重。

以上數(shù)據(jù)中，被解釋變量工業(yè)用地利用效率IEit、核心解釋變量財(cái)政分權(quán)程度（fdit）以及市場(chǎng)整合程度MIntit（市場(chǎng)整合程度MIntit缺乏重慶、海南、西藏與港澳臺(tái)地區(qū)的數(shù)據(jù)）所需的計(jì)算數(shù)據(jù)均來(lái)自《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒2006—2018》《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒2006—2018》以及《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2006—2018》；其余控制變量數(shù)據(jù)均來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2006—2018》。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）工業(yè)用地利用效率測(cè)算結(jié)果

通過(guò)SBM-DEA 模型，可測(cè)算出中國(guó)30 省份（除西藏以及港澳臺(tái)地區(qū)）2005—2017 年工業(yè)工業(yè)用地利用效率，具體見(jiàn)表1。本文根據(jù)各省份2005—2017 年平均工業(yè)用地利用效率繪制成圖2，以便對(duì)各省份平均工業(yè)用地利用效率進(jìn)行區(qū)域?qū)Ρ确治觥榱烁又庇^地觀察各省份在2005—2017 年間工業(yè)用地利用效率的變化趨勢(shì)，本文根據(jù)2005—2017 年間各省份每年的工業(yè)用地利用效率值，繪制成折線圖，如圖3 所示。

表1 各省份2005—2017 年工業(yè)用地利用效率

不難發(fā)現(xiàn)：東部沿海地區(qū)的工業(yè)用地利用效率要高于中部地區(qū)，最低的則是西部地區(qū)；同時(shí)，工業(yè)用地效率較高的地區(qū)，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平同樣較高；最后，根據(jù)各省份各年工業(yè)用地利用效率可得，各省份工業(yè)用地利用效率的變化趨勢(shì)是隨時(shí)間呈波動(dòng)狀變化。

圖2 財(cái)政分權(quán)對(duì)工業(yè)用地利用效率的影響

圖3 市場(chǎng)整合對(duì)工業(yè)用地利用效率的影響

（二）面板單位根檢驗(yàn)與協(xié)整檢驗(yàn)

在估計(jì)參數(shù)之前，需要對(duì)面板數(shù)據(jù)的變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。面板單位根檢驗(yàn)的結(jié)果見(jiàn)表2。本文采用LLC 檢驗(yàn)、IPS 檢驗(yàn)以及Breitung 檢驗(yàn)3 種檢驗(yàn)方法，對(duì)各變量進(jìn)行面板單位根檢驗(yàn)。通過(guò)表2 可以發(fā)現(xiàn)，所有的變量在一階差分下都是平穩(wěn)的，所有變量的一階滯后項(xiàng)都在10%的顯著水平上拒絕“存在單位根”的原假設(shè)。隨后，本文需要進(jìn)行面板協(xié)整檢驗(yàn)，進(jìn)而研究變量之間是否存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。面板協(xié)整檢驗(yàn)的主要檢驗(yàn)方法是Kao residual 協(xié)整檢驗(yàn)，上述8 個(gè)模型的面板協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表3。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，在模型1～模型3中ADF 統(tǒng)計(jì)量均在5%的顯著水平上顯著，模型4 中ADF 統(tǒng)計(jì)量在10%的顯著水平上顯著，而在模型5～模型8 中，ADF 統(tǒng)計(jì)量均在1%的顯著水平上顯著。由此說(shuō)明，在樣本期內(nèi)，這些變量存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。

（三）面板分位數(shù)回歸結(jié)果分析

本文利用面板分位數(shù)回歸可以研究當(dāng)工業(yè)用地利用效率與工業(yè)用地利用效率增長(zhǎng)率處于不同分位點(diǎn)時(shí)，財(cái)政分權(quán)與市場(chǎng)整合對(duì)工業(yè)用地利用效率與工業(yè)用地利用效率增長(zhǎng)率的異質(zhì)影響。本文選用2005—2017 年的數(shù)據(jù)，將工業(yè)用地利用效率與工業(yè)用地利用效率增長(zhǎng)率分成9 個(gè)分位點(diǎn)（τ=0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9），構(gòu)建面板分位數(shù)回歸模型，模型1～模型8 的回歸結(jié)果見(jiàn)表4～表11。為了更加直觀地反映比較各影響因素在不同分位點(diǎn)水平上對(duì)工業(yè)用地利用效率與工業(yè)用地利用效率增長(zhǎng)率的影響差異，并總結(jié)規(guī)律，將各財(cái)政分權(quán)、市場(chǎng)整合以及兩者的交叉項(xiàng)在不同分位點(diǎn)水平上的估計(jì)系數(shù)制作成折線圖，具體如圖2～圖6 所示。通過(guò)計(jì)算結(jié)果，本文得出以下結(jié)論。

1.財(cái)政分權(quán)與市場(chǎng)整合對(duì)工業(yè)用地利用效率的異質(zhì)性影響

首先，就模型1～模型4 而言，當(dāng)工業(yè)用地利用效率較低時(shí)（τ=0.1、0.2 與0.3），財(cái)政分權(quán)（fdit）的回歸系數(shù)大部分為負(fù)數(shù)（系數(shù)為-0.6402～-0.1998），且除模型3中0.2 分位點(diǎn)外，在其他分位點(diǎn)上都通過(guò)了10%的顯著性水平檢驗(yàn)。這說(shuō)明，當(dāng)工業(yè)用地效率較低時(shí)，財(cái)政分權(quán)對(duì)工業(yè)用地利用效率具有顯著的負(fù)向影響；而當(dāng)工業(yè)用地利用效率處于中上水平時(shí)（τ≥0.4），財(cái)政分權(quán)的回歸系數(shù)都為正（系數(shù)為0.2301～0.7150），同時(shí)隨著分位點(diǎn)的上升，各分位點(diǎn)處的估計(jì)系數(shù)變化逐漸趨于平穩(wěn)，且大部分都在10%的顯著水平下顯著，說(shuō)明當(dāng)工業(yè)用地利用效率處于高分位點(diǎn)時(shí)，財(cái)政分權(quán)對(duì)工業(yè)用地利用效率具有正向的促進(jìn)作用，且這種正向促進(jìn)作用會(huì)隨著分位點(diǎn)的上升而逐漸平穩(wěn)（具體如圖2 所示）。當(dāng)工業(yè)用地利用效率較低時(shí)，政府財(cái)政自主度的增加可能會(huì)導(dǎo)致政府間產(chǎn)生惡性競(jìng)爭(zhēng)，造成生產(chǎn)要素與土地資源的不合理利用，從而降低工業(yè)用地利用效率；而在工業(yè)用地利用效率較高的地區(qū)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，管理技術(shù)經(jīng)驗(yàn)豐富，財(cái)政分權(quán)有利于推動(dòng)地方政府增加科技支出，實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步與科學(xué)化管理，從而提升工業(yè)用地利用效率。

表2 面板單位根檢驗(yàn)結(jié)果

表3 面板協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

表4 模型1 估計(jì)結(jié)果

表5 模型2 估計(jì)結(jié)果

表6 模型3 估計(jì)結(jié)果

表7 模型4 估計(jì)結(jié)果

最后，就其他控制變量而言，地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（pcgdpit）在各個(gè)分位點(diǎn)的系數(shù)均為正，且大部分都在5%的顯著水平下顯著，說(shuō)明地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)工業(yè)用地利用效率具有顯著的促進(jìn)作用；而城市化水平（cityit）在各個(gè)分位點(diǎn)均為負(fù)，且大部分都通過(guò)了10%的顯著水平檢驗(yàn)，說(shuō)明隨著城市化水平的提高，城市擴(kuò)張與城鎮(zhèn)人口比重增加，會(huì)對(duì)工業(yè)用地利用效率產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響；科研投入（resiit）的回歸系數(shù)在大多數(shù)分位點(diǎn)處不顯著，原因在于本文選取的科研投入指標(biāo)包括社會(huì)各個(gè)行業(yè)的總科研投入比例，在某中程度上不能代表對(duì)工業(yè)發(fā)展的科研投入水平，同時(shí)也可以說(shuō)明，國(guó)家目前對(duì)提升工業(yè)用地利用效率的科研投入力度不夠，科研投入效果不明顯；外資投入大致上對(duì)工業(yè)用地利用效率具有正向影響。

圖4 財(cái)政分權(quán)與市場(chǎng)整合的交互項(xiàng)對(duì)工業(yè)用地利用效率及其增長(zhǎng)率的影響

2.財(cái)政分權(quán)與市場(chǎng)整合對(duì)工業(yè)用地利用效率增長(zhǎng)率的異質(zhì)性影響

首先，從圖5 可以看出，財(cái)政分權(quán)對(duì)工業(yè)用地利用效率增長(zhǎng)率的影響大致呈倒“U”型變化趨勢(shì)，即兩端低中間高的變化趨勢(shì)。值得注意的是在兩端的分位點(diǎn)，也就是當(dāng)工業(yè)用地利用效率處于較低或較高水平時(shí)（τ=0.1、τ=0.2 以及τ=0.6～0.9），財(cái)政分權(quán)對(duì)工業(yè)用地利用效率增長(zhǎng)率具有負(fù)向影響，且大部分系數(shù)都通過(guò)了10%的顯著性水平檢驗(yàn)；當(dāng)工業(yè)用地利用效率處于中等水平（τ=0.3～0.5）時(shí)，財(cái)政分權(quán)的回歸系數(shù)都為正，此時(shí)財(cái)政分權(quán)對(duì)工業(yè)用地利用效率增長(zhǎng)率具有顯著的促進(jìn)作用。同時(shí)，根據(jù)圖5 也不難發(fā)現(xiàn)，財(cái)政分權(quán)的回歸系數(shù)在0.3～0.5 分位點(diǎn)處上升趨勢(shì)明顯，在0.6～0.9 分位點(diǎn)處上升且逐漸趨于平緩，這同樣說(shuō)明財(cái)政分權(quán)對(duì)工業(yè)用地利用效率增長(zhǎng)率的促進(jìn)作用隨著分位點(diǎn)的上升會(huì)逐漸減弱，甚至在高分位點(diǎn)處（τ=0.6～0.9），財(cái)政分權(quán)對(duì)工業(yè)用地利用效率增長(zhǎng)率會(huì)產(chǎn)生負(fù)向影響。

第二，就市場(chǎng)整合而言，根據(jù)表8～表11 可以得出，在模型5 中在0.8 分位數(shù)的回歸系數(shù)估計(jì)值為-0.0206；在模型7 中在0.8 分位數(shù)的回歸系數(shù)估計(jì)值為-0.9993；在模型8 中在0.7 與0.8 分 位數(shù)的回歸系數(shù)估計(jì)值分別為-0.3403 與-1.0080。然而這些系數(shù)均為不顯著。除此之外，市場(chǎng)整合（與）的回歸系數(shù)在其余各個(gè)分位點(diǎn)處的估計(jì)值均為正，說(shuō)明市場(chǎng)整合通常情況下，對(duì)工業(yè)用地利用效率增長(zhǎng)率存在正向影響。再根據(jù)圖6 可以看出，市場(chǎng)整合的回歸系數(shù)大致呈下降趨勢(shì)，且變化較為明顯。說(shuō)明市場(chǎng)整合對(duì)工業(yè)用地利用效率增長(zhǎng)率的正向促進(jìn)作用會(huì)隨著分位點(diǎn)上升而逐漸減弱，市場(chǎng)整合對(duì)工業(yè)用地利用效率增長(zhǎng)率的正向影響在低分位點(diǎn)處作用較強(qiáng)，而在高分位點(diǎn)處作用較弱。

第三，模型7 中，財(cái)政分權(quán)與市場(chǎng)整合交互項(xiàng)fdit×在0.2 分位點(diǎn)處的回歸系數(shù)估計(jì)值為-0.2635，且在1%的顯著水平下顯著；財(cái)政分權(quán)與市場(chǎng)整合交互項(xiàng)fdit×在0.2 分位點(diǎn)處的回歸系數(shù)估計(jì)值為-0.2838，且在1%的顯著水平下顯著。說(shuō)明當(dāng)工業(yè)用地利用效率增長(zhǎng)率較低時(shí)，財(cái)政分權(quán)與市場(chǎng)整合的共同作用對(duì)工業(yè)用地利用效率增長(zhǎng)率具有負(fù)向影響。模型7 中，的fdit×在0.3、0.5、0.8 以及0.9 分位數(shù)的回歸系數(shù)估計(jì)值分別為0.3430、1.1496、0.2027 以及0.2004，且都通過(guò)了10%的顯著水平檢驗(yàn)；模型8 中，fdit×在0.3、0.8 以及0.9 分位數(shù)的回歸系數(shù)估計(jì)值分別為0.3541、0.2323 與0.8357，且同樣都通過(guò)了10%的顯著水平檢驗(yàn)。這說(shuō)明隨著分位點(diǎn)的上升，財(cái)政分權(quán)與市場(chǎng)整合的共同作用對(duì)工業(yè)用地利用效率增長(zhǎng)率逐漸產(chǎn)生正向影響。此外，如圖4 所示，隨著分位點(diǎn)的提高，財(cái)政分權(quán)與市場(chǎng)整合的共同作用對(duì)工業(yè)用地利用效率增長(zhǎng)率的影響相較于其對(duì)工業(yè)用地利用效率的影響，變化更為顯著。

表8 模型5 估計(jì)結(jié)果

表9 模型6 估計(jì)結(jié)果

表10 模型7 估計(jì)結(jié)果

表11 模型8 估計(jì)結(jié)果

圖5 財(cái)政分權(quán)對(duì)工業(yè)用地利用效率增長(zhǎng)率的影響

圖6 市場(chǎng)整合對(duì)工業(yè)用地利用效率增長(zhǎng)率的影響

五、結(jié)論與啟示

本文選用2005—2017 年數(shù)據(jù)，將工業(yè)用地利用效率分成9 個(gè)分位點(diǎn)（τ=0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9），構(gòu)建面板分位數(shù)回歸模型，研究了在不同分位數(shù)水平上財(cái)政分權(quán)與市場(chǎng)整合對(duì)工業(yè)用地利用效率及其增長(zhǎng)率的異質(zhì)性影響。主要研究結(jié)論如下：

（1）當(dāng)工業(yè)用地利用效率較低時(shí)，財(cái)政分權(quán)對(duì)工業(yè)用地利用效率具有顯著的負(fù)向影響，在0.1～0.3 分位點(diǎn)處，財(cái)政分權(quán)對(duì)工業(yè)用地利用效率的影響系數(shù)為-0.6402～-0.1998。而當(dāng)工業(yè)用地利用效率處于高分位點(diǎn)時(shí)，財(cái)政分權(quán)對(duì)工業(yè)用地利用效率具有正向促進(jìn)作用，在0.4～0.9 分位點(diǎn)處，財(cái)政分權(quán)的影響系數(shù)為0.2301～0.7150；財(cái)政分權(quán)對(duì)工業(yè)用地利用效率增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)會(huì)隨著分位點(diǎn)的上升而逐漸增大，財(cái)政分權(quán)對(duì)工業(yè)用地利用效率增長(zhǎng)率的影響隨分位點(diǎn)的提高大致呈倒“U”型變化趨勢(shì)。

（2）市場(chǎng)整合程度的提高可以有效地促進(jìn)工業(yè)用地利用效率提升，隨著分位點(diǎn)的提高，市場(chǎng)整合對(duì)工業(yè)用地利用效率增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)趨于平穩(wěn)；市場(chǎng)整合對(duì)工業(yè)用地利用效率增長(zhǎng)率的正向促進(jìn)作用會(huì)隨著分為點(diǎn)上升而逐漸減弱，市場(chǎng)整合對(duì)工業(yè)用地利用效率增長(zhǎng)率的正向影響在低分位點(diǎn)處作用較強(qiáng)，而在高分位點(diǎn)處作用較弱。

（3）在低分位點(diǎn)處，財(cái)政分權(quán)與市場(chǎng)整合的共同作用對(duì)工業(yè)用地利用效率及其增長(zhǎng)率具有負(fù)向影響（對(duì)工業(yè)用地利用效率的影響系數(shù)為-0.0294～-0.0088；對(duì)工業(yè)用地利用效率增長(zhǎng)率的影響系數(shù)為-0.2635～-0.2838）。隨著分位點(diǎn)的上升，在高分位點(diǎn)處，財(cái)政分權(quán)與市場(chǎng)整合的共同作用對(duì)工業(yè)用地利用效率及其增長(zhǎng)率會(huì)逐漸產(chǎn)生正向促進(jìn)作用（對(duì)工業(yè)用地利用效率的影響系數(shù)為0.0042～0.0540；對(duì)工業(yè)用地利用效率增長(zhǎng)率的影響系數(shù)為0.2004～1.1496）。隨著分位點(diǎn)的提高，財(cái)政分權(quán)與市場(chǎng)整合的共同作用對(duì)工業(yè)用地利用效率增長(zhǎng)率的影響相較于其對(duì)工業(yè)用地利用效率的影響，變化更為顯著。

綜上，由于各地區(qū)工業(yè)用地利用效率存在差異，政策制定者需因地制宜，制定與各地區(qū)發(fā)展相適應(yīng)政策：在工業(yè)用地利用效率較低且其增長(zhǎng)速度較慢的地區(qū)應(yīng)適當(dāng)降低地方政府財(cái)政分權(quán)程度，加大監(jiān)管力度；在工業(yè)用地利用效率較高的地區(qū)應(yīng)適當(dāng)提升地方政府財(cái)政分權(quán)程度，簡(jiǎn)政放權(quán)，增加財(cái)政自主度，促進(jìn)地方政府間良性競(jìng)爭(zhēng)；同時(shí)應(yīng)注重推動(dòng)市場(chǎng)一體化建設(shè)，促進(jìn)資源合理配置，推動(dòng)科技進(jìn)步與技術(shù)傳播，從而有效提升工業(yè)用地利用效率。