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武汉城市圈城市用地扩张的配置效率测度与分析

2019-01-11周琰夏娟汪志红梅焕龚琦

湖北农业科学 2019年23期
关键词:两型社会试验区

周琰 夏娟 汪志红 梅焕 龚琦

摘要:運用Jeffrey模型,利用武汉城市圈“两型社会”试验区设置前后(2000—2006年和2007—2015年)的面板数据测算城市用地扩张配置效率,并分析影响因素,为提升城市用地扩张效益提供参考。结果显示,武汉城市圈各市城市用地扩张的配置效率较低且呈现差异化分布,仅武汉市城市用地扩张的配置效率(0.167)高于湖北省平均水平(0.151),各县区城市用地扩张配置效率与产业布局关系密切,2007年以后各市城市用地扩张配置效率均有大幅升高。研究发现,政府需要利用差异化城市用地扩张政策、借鉴“两型社会”试验区成立后的有效措施来巩固、提高城市用地扩张配置效率,要协调非国有经济发展,大力保护耕地,发展工业,引进优质外资,活跃土地市场,加大政府税收投入。

关键词:武汉城市圈;“两型社会”试验区;城市用地扩张;配置效率;Jeffrey模型

中图分类号:F293.2         文献标识码:A

文章编号:0439-8114(2019)23-0241-07

DOI:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2019.23.059           开放科学(资源服务)标识码(OSID):

Measure and analysis on allocative efficiency of urban land expansion in Wuhan metropolitan area:Comparison before and after the “Resource-economical and Environment-friendly Society” experimental zone establishment

ZHOU Yan,XIA Juan,WANG Zhi-hong,MEI Huan,GONG Qi

(Wuhan Academy of Agricultural Sciences,Rural Development Institute,Wuhan 430065,China)

Abstract: Using the Jeffrey model, the panel data of the “Resource-economical and Environment-friendly Society” experimental area in Wuhan metropolitan area before and after setting(2000—2006 and 2007—2015) are used to measure the efficiency of urban land expansion allocation and analyze the influencing factors, to provide reference for improving the efficiency of urban land expansion. The results show that the allocation efficiency of urban land expansion in Wuhan metropolitan area is low and presents a differential distribution. The allocation efficiency of urban land expansion in Wuhan alone (0.167) is higher than the average level of Hubei province(0.151). The efficiency is closely related to the industrial layout. After 2007, the efficiency of urban land expansion and allocation in each city has increased significantly. The study found that the government needs to use the differentiated urban land expansion policy and learn from the effective measures after the establishment of the “Resource-economical and Environment-friendly Society” pilot zone to consolidate and improve the efficiency of urban land expansion and allocation, coordinate the development of non-state-owned economy, vigorously protect cultivated land, and develop industry, introduce high-quality foreign capital, activate the land market, and increase government tax revenue.

Key words: Wuhan metropolitan area; “Resource-economical and Environment-friendly Society” experimental zone; urban land expansion; allocative efficiency; Jeffrey model

中国经济发展与农用地布局在空间分布上是高度重合的,而在实际经济发展过程中,建设用地的扩张与农用地急剧减少是同步的,相较于中国基本国情,这是对粮食安全的一大威胁和挑战[1]。习近平总书记在十九大报告中提出全面实施乡村振兴战略,并深化农村土地制度改革,完善承包地三权分置制度,表明了政府对“三农”问题的重视,由此农村土地转化去向之一——新增建设用地的优化利用值得深入探究。

提升城市新增建设用地的使用效益是农村土地盘活高效利用的一种解决途径,提高新增建设用地的配置效率,使经济发展与资源保护协调进行是中国经济发展需要重视的问题。此前,众学者运用C-D生产函数[2]分析发现中国不同省份存在空间异质性,并通过构建DEA模型[3-6]以及计算扩张效率指数[7]发现土地的配置效率随时间及区域变化呈现差异性,2008年中国各省土地要素效率为0.500 9,处于偏低态势,且呈现自东向西土地要素效率递减的情况[8]。而影响建设用地配置效率的因素主要有宏观环境与微观要素两方面[9],以城市化进程的动态性建立城镇建设用地效率的评价体系[10],发现中国城镇化进程中建设用地效率呈粗放低效增长[11]。研究发现,可以通过对土地资源配置效率的损失值进行测算和分析[12],引入市场机制的调节和控制[13],进而找到最佳的优化配置途径。

武汉城市圈位于中国中部地区,具有较强的区域代表性及资源特色,其土地配置对该城市群的经济发展具有重要影响,对其进行城市用地扩张的配置研究可以为更大范围或者其他区域的经济政治状况提供一定的参考。利用武汉城市圈2000—2015年数据,测算城市用地扩张的配置效率,并分析影响城市用地扩张配置效率的因素,探索在武汉城市圈“两型社会”试验区设置前后城市用地扩张的配置效率及其影响因素的差异,为进一步优化配置武汉城市圈城市用地扩张提供数据支撑和政策建议。

1  研究方法与数据说明

1.1  城市用地扩张配置效率测算方法

套用Jeffrey模型,利用以下公式进行面板数据的变截距变系数回归[14]。

式中,i表示区域(i=1,…,N);t表示时间(t=1,…,T);S表示城市用地扩张的投入量,以建设用地增量表示;GDP是以基期为准的实际GDP;ηi是弹性指标,?着i是第t年内城市用地扩张对产出变化的弹性水平,即土地配置效率;?琢i表示各区域的个体影响,不受时间影响。

1.2  城市用地扩张配置效率影响因素分析方法

中国土地资源的配置按照政府宏观调控和市场调节双方面进行。武汉城市圈区域比较集中,政府管理稳定,城市土地进入配置环节需要政府的管理,而政府管理方面在经济角度以及量化上主要体现为政府税收,土地配置效率高,则政府从土地配置以及相关产业所得税收就高,因此存在正相关的理论推断。从社会经济宏观环境及土地市场两个方面入手,选取其中与土地配置效率最相关的8个因素假说,另外专门加入政治要素——政府管理1项因素假说,共9个因素假说进行实证分析。

假说一:非国有经济发展水平与城市用地扩张配置效率正相关。

假说二:工业化水平与城市用地扩张配置效率正相关。

假说三:城镇化水平与城市用地扩张配置效率正相关。

假说四:外来投资水平与城市用地扩张配置效率正相关。

假说五:人均耕地占有量与城市用地扩张配置效率负相关。

假说六:土地需求者参与程度与城市用地扩张配置效率正相关。

假说七:土地市场交易程度与城市用地扩张配置效率正相关。

假说八:其他要素市场发育程度与城市用地扩张配置效率正相关。

假说九:政府税收与城市用地扩张配置效率正相关。

根据上述假说,建立以下因素分析模型:

η=α+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7+β8X8+β9X9  (2)

式中,被解释变量η是城市用地扩张配置效率,解释变量依次是非国有经济发展水平(X1)、工业化水平(X2)、城镇化水平(X3)、外来投资水平(X4)、人均耕地占有量(X5)、土地需求者参与程度(X6)、土地市场交易程度(X7)、其他要素市场发育程度(X8)和政府税收(X9)。

其中,非国有经济发展水平用非国有经济产值占总产值比例表示;工业化水平用第二产业产值占国民生产总值的比重表示;城镇化水平由城镇人口占总人口的比例表示;外来投资水平以实际外商直接投资额占总投资额比例表示;人均耕地占有量即人均耕地面积;土地需求者参与程度以单位建设用地上的固定资产投入额衡量,是以2000年为基期进行折算后的整体值;土地市场交易程度用土地市场交易率衡量,即国有土地二级市场交易宗地数占土地市场上供应、交易总宗地数的比例;其他要素市场发育程度2000—2007年数据直接查询《中国市场化指数:各地区市场化进程2009年度报告》,2008—2015年数据依据《中国市场化指数:各地区市场化进程2009年度报告》计算。

1.3  数据来源及处理

基于数据的可获性,利用武汉城市圈2000—2015年建设用地数量进行变量的搜集和说明。所用的基础数据均来自2000—2016年《湖北省统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《国土资源统计年鉴》、武汉城市圈各市的统计年鉴资料,城市用地扩张所用建设用地数据查询自湖北省土地利用变更数据统计资料。GDP数值按照以2000年为基期进行折算。

2  结果与分析

2.1  城市用地扩张配置效率测算

将武汉城市圈9个城市及湖北省2000—2015年数据进行基本处理后代入公式(1)所示的變截距变系数模型,利用Stata 12.0软件对数据进行广义加权最小二乘法运算,回归结果即2000—2015年武汉城市圈各市的城市用地扩张配置效率(表1)。根据表1计算可得,R2=0.642,F=41.013,D-W=1.419,拟合效果好,没有序列相关。

从表1可以看到,2000—2015年湖北省城市用地扩张配置效率为0.151,为对比分析武汉城市圈“两型社会”试验区成立前后的差异,测算了2000—2006年及2007—2015年两个时间段内城市用地扩张的配置效率,同比2000—2007年中东西3个地区各省市的建设用地配置效率[15],湖北省整体的城市用地扩张配置效率处于偏低水平。

如表1所示,武汉城市圈各市城市用地扩张的配置效率差异化分布,主要原因在于武汉城市圈2004年才最终确立下来,政策扶持力度较弱、发展历程较短,圈内各市经济发展水平参差不齐,资源优势差异化分布,且各自产业结构差异较大。以2015年来看,武汉市以第二、第三产业为主,第一产业所占比重仅3.30%,其中农、林、牧、渔业比例逐年改变,形成特色较鲜明的都市农业,重工业发展迅速,行业集中程度较高,新兴服务业较发达,传统行业较稳定。这些产业结构特点使得武汉市城市用地扩张主要应用于产值较高的产业,如重工业和新兴服务业,其配置效率也较高,高于湖北省平均值。孝感、咸宁和黄石城市用地扩张配置效率稍低于湖北省平均值,孝感和黄石的产业结构也是以第二、第三产业为主,孝感以其轻工业在服装和食品行业发展良好,黄石以其能源优势以及原材料工业在武汉城市圈为经济发展排位前列城市,而咸宁市以其盛产木材、楠竹、苎麻的资源优势一直以来在造纸、建材、纺织行业发展良好,生态环境优良,是武汉城市圈生态经济发展良好的城市,其城市用地扩张数量最少,综合上述产业特点,咸宁市城市用地扩张对于经济发展的配置效率自然较高。

武汉城市圈9个城市中,仅武汉市城市用地扩张的配置效率(0.167)高于湖北省平均水平(0.151),孝感(0.141)、咸宁(0.139)、黄石(0.134)稍低于湖北省平均值,其余各市均处于较低水平。为了进一步研究城市用地扩张配置效率的区域差异,将武汉城市圈各市具体到县区进行城市用地扩张配置效率测算,测算结果见表2。

从表2可以看到,城市用地扩张配置效率与产业布局关系密切。以武汉市为例,工业集中区域如汉阳区(0.173)、青山区(0.174),由于其产业特色使得城市用地扩张配置效率高于整体水平(武汉市,0.167),而商务企业集中区域如东西湖区(0.169)、江岸区(0.171)、江汉区(0.175)及硚口区(0.175),由于拥有企业产值高,商业发达,区域内土地价值本身较高,城市用地扩张配置效率较高。其他各市情况也基本与该地区的产业特点相对应。分县(区)测算发现,即使同一城市内各县(区)的城市用地扩张配置效率也差异巨大,反映出武汉城市圈经济发展的不均衡性,而城市用地扩张后的用途与所在区域的资源及产业特色是决定城市用地扩张配置效率高低的关键所在。

2.2  城市用地扩张配置效率影响因素分析

产业特色与资源优势影响城市用地扩张配置效率,但不方便量化,因此对前文设定的9个因素数据进行基础处理换算后,利用Stata 12.0软件对解释变量验证相关性,发现非国有经济发展水平(X1)、城镇化水平(X3)、外来投资水平(X4)、人均耕地占有量(X5)、土地需求者参与程度(X6)、其他要素市场发育程度(X8)的相关系数为0.78,城镇化水平(X3)和土地需求者参与程度(X6)相关系数为0.86,外来投资水平(X4)与土地需求者参与程度(X6)的相关系数为0.80。为了规避解释变量出现多重共线性,将易引起多重共线性的2个要素土地需求者参与程度(X6)和其他要素市场发育程度(X8)剔除,进行逐步回归,将变量代入进行分析。预设的9个变量,通过检验的有7个,最终结果见表3。

回归后的方程为η=-0.312X1+1.564X2+0.585 X3+0.505X4-0.704X5+0.637X7+0.421X9。可见,单一因素可变的情况下,工业化水平(X2)、城镇化水平(X3)、外来投资水平(X4)、土地市场交易程度(X7)、政府税收(X9)每提高1单位,可引起城市用地扩张配置效率分别提高1.564、0.585、0.505、0.637、0.421;非国有经济发展水平(X1)和人均耕地占有量(X5)每提高1单位,可引起城市用地扩张配置效率分别降低0.312和0.704。

1)非国有经济发展水平与城市用地扩张配置效率负相关,与预设相关方向相反。中国经济发展仍以国有经济为主导,且城市用地扩张这一经济发展要素被国家控制在国有经济体制内,武汉城市圈也不例外。武汉城市圈是中部地区的代表性区域,经济发展相对东部沿海地区要落后,经济体制也以国有经济为主导,非国有经济虽然具有高效、灵活的特点,但在国家政策对城市用地扩张的导向下,对城市用地扩张配置效率具有阻碍影响。

2)工业化水平与城市用地扩张配置效率正相关,与预设相关方向相同。产业结构决定了经济发展形势,工业是产值较高的产业,土地在工业运作中发挥着承载作用,其配置效率与工业产值密切相关。武汉城市圈是中部地区代表性城市群,在国家发展中部的政策扶持和宏观调控下,工业化水平对城市经济发展具有产业架构和布局的支撑作用,具体到对资源利用的效率提升上,对城市用地扩张的配置效率具有至关重要的推进力。

3)城镇化水平与城市用地扩张配置效率正相关,与预设相关方向相同。城镇化水平与耕地面积减少呈现倒“U”形曲线关系[16],随着城市人口增多,城市对土地的需求量也越发增加,在人口转移至城镇发展初期,城市用地扩张的配置效率随着所需数量的增多与城镇化水平正相关,达到一定程度的城镇化后,土地利用尤其是建设用地开始集约高效,此阶段的城市用地扩张配置效率依然随着城镇化水平正相关上升。武汉城市圈城镇化发展阶段还属于早期,即使城镇化水平上涨到一定程度,此论断也是成立的。

4)外来投资水平与城市用地扩张配置效率正相关,与预设相关方向相同。外來投资主要用于产业合作,涉及对土地的利用,外来投资直接与最终产值挂钩,从经济学上投入产出分析,投资越大,产出相应越高,城市用地扩张配置效率也越大。武汉城市圈作为中部地区迫切需要发展的区域,近年来外来投资水平越发提升,有利于带动提升城市用地扩张配置效率。

3  结论与讨论

根据以上测算结果,可以得出如下结论。

1)武汉城市圈各市城市用地扩张配置效率处于较低水平,由于武汉城市圈各市经济发展程度各异,要从各市区域及资源差异入手,从不同产业结构出发,制定差异化城市用地扩张政策,以提高城市用地扩张配置效率。

2)武汉城市圈“两型社会”试验区的正式设立大大提高了城市用地扩张的配置效率,但其配置效率还有较大提升空间,政府可借助试验区成立后所实施的有效措施及政策支持,巩固并提高城市用地扩张配置效率。

3)从影响城市用地扩张配置效率的抑制因素入手,武汉城市圈应在发展非国有经济与开展耕地保护工作的同时,尽力协调非国有经济体制对城市用地扩张的利用,在政策上引导非国有经济对城市用地扩张的高效利用,提高城市用地扩张配置效率。

4)从影响城市用地扩张配置效率的促进因素入手,武汉城市圈应大力发展工业,稳步提高城镇化水平,引进更多外来投资稳固产业优势,尽可能活跃土地市场,包括最初的土地供应以及土地二三级市场,并加大政府税收投入以大力扶持城市用地扩张相关事项。

依据配置效率的定义,配置效率是一个具有比较性的指标,而本文计算出的配置效率更像是一种相关系数,没有体现出生产和消费两个环节的比较和均衡关系。所以,对武汉城市圈城市用地扩张的供给和利用还需要更进一步的分析和研究,需要在以后的研究中改进。

本文选取的测算方法是Jeffrey模型运用最小二乘法进行回归,而已有学者发现此方法的弊端和改进措施[18],鉴于研究区域较小、时间序列较短且数据搜集困难,没有采用改进的面板数据方法进行回归。在后续研究尤其是分行业计算城市用地扩张配置效率的研究中,可以将测算方法进行改进,以达到测算结果更佳。

对影响城市用地扩张配置效率的因素分析中,按照社会经济学中的观点进行相关性假设并进行了验证,但是城市用地扩张本身是由政府决策进行的农用地转化,所以“人”的作用不可小视,本文由于缺乏量化的数据而没有考量。已经分析的影响因素是假定在一个理想的环境,一切决定判断都是理性的,但事实并不一定如此。在以后的研究中可以将这部分影响因素进行合理地量化和处理。

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