(天津城建大学 经济与管理学院，天津 300384)

1 引言

改革开放以来,土地要素在我国经济增长过程中发挥着不可估量的作用。自2003年起,土地参与宏观调控使土地与货币成为政府调控经济发展的两大利器,地根、银根与经济增长之间的关系日益密切复杂。《国家新型城镇化规划(2014—2020)》提出,要建立城镇用地规模结构调控机制,有效控制特大城市新增建设用地规模,适度增加发展潜力大的城市建设用地供给。“十三五”规划提出把推进供给结构性改革作为主线,当前我国已进入供给侧改革的重要发展时期，我国的土地公有制使土地供给侧改革成为我国供给侧改革的重要组成部分,并具有特有的制度优势。土地供给包括总量和结构两个方面,随着我国经济发展方式的转型,未来土地供应政策将更关注结构调整。土地供给侧改革的关键在于土地供应结构优化，土地供应结构主要表现为建设用地在空间上的布局。由于空间布局的差异,必然会导致各种生产要素聚集的差异和产业分布的差异,从而对城市和区域的空间形态与经济发展产生影响,但目前对建设用地供给的空间结构与区域经济增长的关系并未十分明确。

关于城市空间结构的研究已形成了不少成果,城市空间结构的三大古典模式——同心圆模式[1]、扇形模式[2]、多中心模式[3]和城市空间结构的现代模式[4]——三地带模式、理想城市模式、殖民化城市模式、区域城市模式、大都市结构模式等的研究均从城市空间角度对土地利用结构进行了刻画[5]。土地利用结构对城市空间扩展模式有着重要的影响[6,7]。在土地供给对区域经济增长的研究中,大量文献从土地供给总量角度进行了研究,侧重基于土地生产要素的特点构建生产函数进行探究[8-10];也有一些研究指出土地供给结构的优化调整会深刻影响产业的布局,进而影响到城市经济的整体运行[11-16],但很少对空间结构与区域经济增长关系进行深入剖析[17-20]。

近年来已有众多学者结合计量经济学、空间计量经济学的相关方法,采用GPS、RS与GIS相结合的数据处理方式极为精细地刻画了土地利用的时空变化特征,并结合城市经济增长的阶段特点进行了分析,但关于建设用地供给的空间变化态势与经济之间的内在关系仍缺乏定量研究[21-23]。本研究试图通过对天津市滨海新区2000—2015年土地利用遥感影像进行解译,通过分析不同空间维度的土地利用变化特征深入挖掘土地供给(用建设用地供给指标反映)结构变化对经济增长的影响,并结合理论模型进行拟合。

2 理论模型构建

本文基于索洛模型,分析了土地供应结构。由于不同空间分布的土地在经济增长的作用并不完全相同,因此可将土地供给总量R分为多个维度的土地供应以反映土地供应结构,则经济增长模型为:

(1)

式中,A为常数项;K、L、R分别代表资本、劳动力与土地生产要素的投入状况;λ为技术进步率;α、β、γ分别代表各个要素的经济弹性系数;误差项为eu;R1、R2…Rn代表不同空间维度的土地供应量,即依据研究状况及划分标准划定的地理研究单元上的土地供应情况;γ1、γ2…γn代表各空间维度的经济弹性系数;n为自然数。

对式(1)两边取对数,得到以下计算式:

lnY=lnA+λt+αlnK+βlnL+γ1lnR1+γ2lnR2+…+γnlnRn

(2)

为了反映出随时间变化各要素对经济增长的贡献率,对式(2)两边的t求导,公式为:

(3)

由于本研究目的是探究建设用地供给空间结构对经济增长的影响,因此可将式(3)中K、L视为常数,λ代表技术进步对经济的影响,而各空间维度的土地对经济的影响可用γ表示,模型表现形式为:

(4)

为了便于计量模型的构建,还原式(4),得到研究的最终模型:

lnY=Ct+γ1lnR1+γ2lnR2+…+γnlnRn+ut

(5)

根据式(5),可以很直接地反映出各个维度(距离研究中心的范围、研究方位等)的建设用地对经济总量的影响。如果γi值不同,说明在不同维度的土地供应差异对经济的影响存在不同效果;而不同维度土地供应量的影响大小通过γ值大小来判断,即γ值越大，则该空间维度的建设用地供给对经济的贡献率越大。

3 实证研究

一般而言,由于城市发展往往呈现由中心向外围扩展的趋势,同时城市与周边区域的关系不同在建设用地的扩展上也表现差异。因此,本研究基于上述理论模型,将建设用地供给量结构化,结合GIS平台从圈层结构和方位结构两个层面对滨海新区建设用地供给结构与经济增长之间的关系进行实证研究,拟合两者相关关系。其中,GIS平台采用ArcGIS 10.2软件,计量分析利用Eviews 8.0软件。

考虑到在滨海新区天津经济技术开发区(简称“泰达”)的经济贡献最大,研究以泰达为研究区域中心。为方便研究和从总体角度呈现建设用地供给在空间上对经济的影响,本文建设用地的研究范畴包含所有类别的建设用地。

3.1 数据来源与处理

为了分析建设用地供给的时空变化和空间结构特征,选取2000—2015年的时间序列数据进行分析。研究变量主要是建设用地总量和国内生产总值,其中建设用地总量由遥感影像解译获得,影像数据来自地理空间数据平台(http://www.gscloud.cn/)的Landsat TM和ETM+,滨海新区历年国内生产总值来源于相关年份的《天津市滨海新区统计年鉴》。

首先,根据统计资料建立区域的解译标志,通过图像处理软件和人机交互方法对2000—2015年的航空遥感影像进行解译。其次,在GIS平台中统计各年份建设用地数据并绘制滨海新区的建设用地矢量图,通过空间叠加分析得到滨海新区建设用地变化的动态信息。第三,对滨海新区建设用地供给结构进行以泰达为核心的空间分维分析,在建设用地供给结构的确定上作出以下处理:①按照距离其7km等间距(基于多次测试,选择7km拟合结果最显著)划分滨海新区的建设用地,最终形成9个建设用地分析圈层(图1)。②为了从滨海新区的空间视域探讨建设用地供给结构对经济的影响,并甄别这种影响在空间上的强弱态势,以滨海新区正东方向为出发点,将滨海新区区域内的建设用地分成东北、东南、西南、西北四个方向(图2)。

图1 2000—2015年滨海新区建设用地圈层分布

图2 2000—2015年滨海新区建设用地空间方位结构

回归系数T值Prob．拟合度F值常数项-14．763-5．9160．001log(x1) 0．954 3．6360．011log(x2) 0．221 3．3320．016log(x3) 0．084 0．6430．544log(x4) 1．166 4．7980．003log(x5)-0．186-0．4480．670log(x6) 1．071 2．0440．087log(x7)-0．952-1．7020．140log(x8) 0．152 0．9790．365log(x9)-0．083-0．9690．3700．999937．429

3.2 计量结果分析

建设用地供给圈层结构层面:图1显示,建设用地供给主要集聚在第一、二圈层与第四、五圈层,说明滨海新区的整体城区发展呈现出以泰达为中心的跳跃式组团发展模式。为了揭示建设用地供给与经济之间的关系,研究采用多元回归的分析方法对两者之间的关系进行圈层分析。其中,GDP为因变量y,各圈层建设用地供给量为自变量x,按照距离泰达由近及远分别为x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7、x8、x9,研究对两者之间的关系进行了拟合,结果见表1。

表1的回归结果表明,各圈层建设用地供给与经济之间的关系拟合程度很高,相关系数达到了0.999。但结合参数的F值和伴随概率,只有7km、14km、28km圈层内的建设用地与经济之间关系显著。采用逐步回归的方法剔除不显著变量,最终回归结果为:

R2=0.998，F=1530.875，D.W=1.542

(6)

最终结果表明,模型的拟合程度较高。滨海新区建设用地供给各圈层对其经济总量的影响程度从回归结果来看,7km、14km、28km、35km圈层范围内较显著,其他圈层并不显著,而影响较显著的圈层中按照建设用地供给对滨海新区总体经济的提升程度依次为28km、14km、35km、7km圈层。这种结果表明滨海新区建设用地供给在以泰达为中心的布局上,呈现出跳跃性发展的态势。在经济增长的要素投入过程中,土地要素的投入重心主要是这四个圈层范围内的建设用地供给。结合卫星遥感影像分析,出现这种态势的原因在于:①由于经济发展的集聚效应,导致泰达周边区域的土地利用与经济发展具有较强的正相关关系。②跳跃发展在部分区域建设了一批后发优势较强的项目,如7km范围内的亿利国际生态旅游岛与于家堡站、14km范围内的方特欢乐世界、28km范围内的滨海北站。滨海新区的旅游区、工业区和中部新城建设,将通过土地供给带来较强的经济提升效应。③距离中心较远的区域,呈现出对经济增长带动作用不显著的特点,说明滨海新区仍然处于单中心发展趋势。同时,由于土地建设的周期性,理论上滨海新区的建设用地供给总量对其经济影响具有滞后性,因此本研究将土地供应的滞后项与经济增长进行回归分析(对滞后1年、2年、3年分别进行回归分析,最后选择最显著和拟合度较高的),最终分析结果为:

R2=0.998，F=1424.241，D.W=1.754

(7)

上述结果表明,滨海新区各圈层建设用地的供给对经济的总体影响在滞后期为1年时的滞后性相对更为显著，但拟合度与式(6)相比并未提升,对经济产生影响的建设用地范围也出现减少情况。可见,各圈层建设用地供给对经济的提升作用更多的表现为对当年的直接作用,其重要的原因可能是土地供应带来的市场良好预期在当期能够较好的消化。

在建设用地供给方位结构层面:根据空间分维情况,对各个方向上的建设用地总量进行统计。不难看出,各个方向的建设用地供给量在研究期内总体呈现出增长趋势,供给量由大到小依次为西南方向、东北方向、西北方向、东南方向。结合遥感卫星图分析表明,造成东南方向建设用地供给量较少的原因主要是该方向邻近海域,城市建设发展空间相对较小。我们将上述数据纳入回归模型分析,其中GDP总量为因变量y,各个方位的建设用地为自变量m,按照东北、东南、西南、西北的方位分别设为m1、m2、m3、m4。为消除量纲的影响,对各个变量取对数处理,回归结果见表2。

表2 2000—2015年滨海新区建设用地供给结构与经济增长之间的拟合关系

结合表2中的F值和伴随概率,数据之间可能存在多重共线性,导致某些方向的分析存在不确定性。通过多重共线性检验,得到最终结果:

R2=0.997，F=1471.301，D.W=2.150

(8)

由各方位建设用地供应的回归系数可知,东北方向的建设用地(m1)对GDP的影响不显著。结合遥感影像图表明,该区域的建设用地分布较零碎且主要用于发展生态、旅游,经济发展的集聚程度较低，其他三个方位建设用地对GDP提升程度依次为西南方向、西北方向、东南方向。西南方向主要发展工业,有四通八达的路网交通,建设用地供给对经济的提升作用最高;西北方向主要用于住宅和工业,交通便捷,建设用地效率次之;东南方向主要发展海港物流,邻近海域、建设用地发展潜力较小,这几个方向上的差异也正好反映出基础设施条件和产业基础良好的地区建设用地增加对经济增长的带动效果更为显著。结合遥感影像看整个区域,未来建设用地供给总量有限,可供给的新增建设用地逐渐减少,存量建设用地具有较大开发潜力。

为了检验滨海新区各个方向建设用地供给对经济的影响是否存在滞后性,研究对方程进行了滞后性回归,滞后期分别为1年、2年、3年。研究表明回归效果最佳的滞后期为1年,拟合结果为:

R2=0.993，F=835.05，D.W=2.256

(9)

回归结果的拟合优度R2达到了0.993,且通过了5%水平下的显著性检验。分析结果的拟合程度显示,滨海新区建设用地供给的滞后效应显著,这可能与其开放的建设周期有关。对比式(8)的回归结果,拟合优度并未得到提升,建设用地供给对经济的提升作用在方位上也出现了减少情况。这主要是由于滨海新区建设用地供给的空间结构产生的经济效益在时间上更倾向于当年的直接影响。具体到某一方位,其滞后效应也存在差异。东南方向(m1)、东北方向(m2)滞后效应均较小以致并未显示在回归结果中,西南方位(m3)滞后作用明显落后于西北方向(m4),这可能是由于基础设施条件不同和产业基础差异导致的。

4 结论与讨论

4.1 结论

通过上述分析可见,土地供应结构对经济发展的影响是十分显著的。主要表现在:①基于圈层划分研究土地供应结构表明,随着距离滨海新区泰达距离的逐步增长,滨海新区土地供给对经济增长的影响并未呈现出传统影响力圈层递减的情况,而是表现为一种跳跃式的发展态势,其中7km、14km、28km、35km圈层范围内的建设用地供给对经济增长的影响程度显著,这主要是这些圈层中开发建设的重大项目拉动所引起的。②基于方位划分研究土地供应结构可以看出,对经济提升作用是否显著主要与这些供应的建设用地所在区域的自然资源要素禀赋和产业基础状况有关。其中,临海的东南区域对其经济的提升作用相对较弱,而靠近内陆的西南区域、西北区域对经济增长的作用相对较强,工业发展水平和基础设施完备的西南区域尤为显著。③无论从圈层结构角度还是方位结构角度,当期和滞后1年的土地供给对经济的提升作用均十分显著,且在不同空间维度上存在差异。一方面，说明土地供给的市场预期在当期能较快地反映在市场中,同时由于土地开发速度较快,这些土地能在较短的时间内对经济增长产生明显的带动作用;另一方面，也说明不同空间维度条件不同,其时滞特点并不完全相同。如由于区位基础设施条件和产业基础相对薄弱,东南方向建设用地供给对经济的拉动作用在当期作用弱,滞后1年影响甚微。

4.2 讨论

通过对土地供给的圈层和方位两个层面的分析,可以清晰看出滨海新区土地供给的空间结构对经济增长起着十分重要的作用。为了更好地提升土地供给对经济增长的带动效应,今后滨海新区土地供给应注重以下方面:①重视土地供给经济带动效应的滞后性和区位差异性。在对滨海新区建设用地圈层结构和方位结构进行研究后,发现滨海新区的经济增长明显受到其区域建设用地总量和空间结构的影响,且这种影响具有时滞性。由于滨海新区建设用地供给对其经济的影响具有滞后性,在制定区域的相关规划时需注意已供给建设用地的经济效益可能还未完全凸显的问题,把握好整体建设用地供给的经济效率。把握好这种滞后性,不仅关系到建设用地供给对经济增长影响的时效性测度,还能为区域土地利用规划提供科学指导。②土地供应要重点突出存量建设用地的再开发。研究发现土地供给空间结构的影响显著,不同方位或不同圈层的土地供给对经济增长的带动作用与其区位条件、产业基础有关,基础条件好的区域土地供给对经济增长的影响往往更大。然而,这些区域不乏存量建设用地,如果这些土地都能被充分开发,那么对经济发展的带动作用将愈发显著。

结合滨海新区发展特点来看,随着城镇化进程的推进,耕地保护、生态保护与建设用地供给之间的矛盾愈来愈严重,优势区域可供给建设用地的潜力呈逐步降低趋势。通过实地调研发现,这些区域的建设用地由于建设周期长、产业更替或历史遗留问题而引起的低效闲置土地现象较普遍。因此,未来滨海新区应积极调整城市发展思路,采取各种措施盘活存量建设用地,这比增加新增建设用地数量对经济增长的拉动作用可能更有效率。

[1]Park R E,Burgess E W,McKengie R D.The City[M].Chicago:University of Press,1967.

[2]Hoyt H.The Structure and Growth of Residential Neighbourhoods in American Cities[M].Washington D C:Federal Housing Administration,1939.

[3]Harris C D,Ullman E L.The Nature of Cities[Z].Annals of the American Academy of Plitical Science,1945∶243.

[4]顾朝林,甄峰,张京祥.集聚与扩散：城市空间结构新论[M].南京：东南大学出版社,2000.

[5]郑长德,钟海燕.现代西方城市经济理论[M].北京：经济日报出版社,2007.

[6]杨荣南,张雪莲.城市空间扩展的机制与模式研究[J].地域研究与开发,1997,16(2)∶2-4.

[7]张晓娟,周启刚,国洪磊.基于GIS和DEA的城镇建设用地扩展经济效益评价——以重庆市南岸区为例[J].资源开发与市场,2017,33(1)∶14-19.

[8]Nicholes D A.Land and Economic Growth[J].American Economic Reviews,1970,60(3)∶332-340.

[9]Rhee C Y.Dynamic Inefficiency in an Economy with Land[J].Review of Economic Studies,1991,58(4)∶791-797.

[10]Zhang Junxi.Market Restrictions and Economic Growth[J].Canadian Journal of Economics,1998,31(2)∶385-394.

[11]郗磊,韩跃,赵鲁全,等.北京市土地集约利用空间差异研究[J].建筑经济,2012,(12)∶85-88.

[12]Zhang Xiaorui,Fang Chuanglin,Wang,etal.Urban Construction Land Suitability Evaluation Based on Improved Multi-criteria Evaluation Based on GIS (MCE-GIS)：Case of New Hefei City, China[J].Chinese Geographical Science,2013,23(6)∶740-753.

[13]Zheng S Q,Sun W Z,Wang R.Land Supply and Capitalization of Public Goods in Housing Prices：Evidence from Beijing[J].Journal of Regional Science,2014,54(4)∶550-568.

[14]谢冬水.土地供给的城乡收入分配效应——基于城市化不平衡发展的视角[J].南开经济研究,2017,(2)∶76-95.

[15]刁琳琳,严正明.论中国土地政策参与宏观调控的传导机制：一个基于修正的IS-LM模型的理论诠证[J].中国土地科学,2012,26(12)∶48-56.

[16]邵学峰,梁志元.城市外延性扩张与区域经济增长——基于东北三省老工业基地的实证研究[J].软科学,2016,30(9)∶41-45.

[17]Krugman P,Venables A J.Globalization and the Inequality of Nations[J].Quarterly Journal of Economics,1995,(34)∶857-880.

[18]Fujita M,Thisse J F.Economics of Agglomeration[J].Journal of the Japanese and International Economics,1996,(10)∶339-378.

[19]史利江,王圣云,姚晓军,等.1994—2006年上海市土地利用时空变化特征及驱动力分析[J].长江流域资源与环境,2012,21(12)∶1468-1478.

[20]陈江龙,高金龙,徐梦月,等.南京大都市区建设用地扩张特征与机理[J].地理研究,2014,33(3)∶427-438.

[21]林炳耀.城市空间形态的计量方法及评价[J].城市规划汇刊,1998,(3)∶42-45.

[22]韦亚平,张晨,张宗彝,等.一种测度城市建设用地碎化的指数方法[J].城市规划,2011,35(6)∶41-49.

[23]韩会然，杨成凤，宋金平.北京市土地利用变化特征及驱动机制[J].经济地理,2015,35(5)∶148-197.