上海市工业园区土地利用相对绩效实证研究

李 伦，郝前进

（复旦大学国土资源经济研究中心，上海 200433）

上海市工业园区土地利用相对绩效实证研究

李 伦，郝前进

（复旦大学国土资源经济研究中心，上海 200433）

研究目的：通过土地相对绩效更合理地衡量工业土地利用效率。研究方法：利用索洛残差法将上海市工业园区土地绩效中受地理和政策差异影响的部分剔除，得到更具可比性的相对绩效产出指标。研究结果：相对绩效排名和绝对绩效排名具有较大的差异，区位好的工业园区土地利用效率通常被高估，而区位差的工业园区土地利用效率被低估。研究结论：相对绩效能更好地反映工业园区对土地生产潜力的实现情况，以达到土地绩效评估的真正目的。

土地利用；工业土地；相对绩效；区位差异；上海市

1 引言

在土地资源日益紧张的背景下，为识别低效利用土地，提高土地利用效率，2008年国土资源部提出开展土地集约节约利用的绩效评价工作。现行的评价方法中，主要以评价指标绝对值的高低来衡量工业园区土地利用绩效的优劣，例如班茂盛等[1]选用单位用地产出总量和单位用地税费等绝对指标来反映工业园区土地利用效率，对北京高新技术产业区土地利用绩效进行评价；Tan和Huang[2]也以地均产值的高低对江苏省三个城市的电子机械设备制造业土地集约利用水平进行评价。然而，这种无视土地区位、政策差异，“一刀切”式的衡量方法是否能够真正达到土地利用绩效评价目的是值得商榷的。直接选取绝对产出指标作为土地利用效率衡量指标，相当于认为所有工业土地，不论位于哪里、何种级别，都应该具有相同的产出潜力，但土地单位产出必然受到包括地理位置、政策条件等在内的工业园区自身属性的影响，地理位置好、政策优惠的工业园区更容易吸引优秀企业，土地生产潜力更高。从机会成本的角度看，区位条件好的工业园区也应该有更高的产出。因此，由绝对指标所体现的“绝对绩效”并不能说明工业园区是否完全挖掘了其土地利用潜力，绝对单位产出较低并不能说明土地潜力的挖掘程度不足，也不能说明土地集约节约利用水平一定很低。只有剔除空间差异、政策差异等因素后的“相对产出”，才能让所有工业园区处于同一起跑线，真正反映出实际由技术水平、集聚经济和园区管理等因素带来的生产效率提高，这才是体现土地潜力挖掘程度的决定因素，也是土地绩效评估工作的真正目的。

2 研究方法

2.1 索洛残差法

实现土地利用绩效绝对指标向相对指标转化，可借鉴经济增长理论中估算全要素生产率的索洛残差法[3]（总产出是资本投入、劳动力投入和全要素生产率的共同作用的结果，以总产出为因变量，资本投入和劳动力投入为自变量建立回归方程，该方程的残差即为总产出中剔除了劳动力和资本影响的全要素生产率增长），这里的全要素生产率衡量的是经济发展过程中劳动者知识、技能的提高，管理水平的升级，制度创新等广义技术进步带来的生产效率增加。这与土地绩效评估中剔除区位差异后，追求技术水平、集聚经济和园区管理所带来的土地利用效率提高具有相似的内涵[4]。将索洛残差的相关理论应用于工业土地利用绩效的区位差异剔除中主要有三步：首先以土地利用绩效指标为因变量，各需要剔除的区位影响因素为自变量，拟合得到回归方程；再将给定自变量套入模型，得出指标的预测值；最后以实际数值与预测数值之差作为相对指标进行比较。

2.2 土地利用绩效剔除因素的选取

工业土地利用绩效中需要被剔除的空间差异因素，主要包括地理因素和政策因素两方面：地理位置好的工业园区，能更好地依托城市功能发展，享受城市服务功能，在招商引资上有绝对的优势；级别高、政策好的工业园区拥有更完善的基础设施，更优惠的财税政策，也更有利于生产效率的提高。

2.2.1 地理因素与土地利用绩效 地理因素与工业园区土地利用绩效的关系，可以通过解释地理因素对工业园区内部企业的影响来实现。根据阿隆索的竞标地租理论[5]，在市场作用下，厂商选址所考虑的各种地理因素的优劣都以土地租金的形式体现了出来，租金随着地理位置的变好而升高。只有生产效率高，利润高的企业才有能力支付较高的租金，因而地理位置好的工业园区有更多生产率高的企业聚集。更准确地对土地绩效进行评估需要对其中地理因素的影响进行剔除。地理位置优劣对企业生产的影响，可以在企业的选址策略中得以体现，包括交通条件和到市中心距离两个方面。（1）企业倾向于将厂址选在靠近高速公路，临近港口、火车站、机场等运输节点的区域，因为靠近运输节点能给工业企业带来包括降低运输成本和劳动力通勤成本在内的双重好处[6]。Guimarães等[7]在研究波多黎各工厂选址时发现厂商更倾向于选择靠近高速公路的区位；Zheng等[8]通过对中国35个主要城市的数据研究，发现企业选择区位时显著倾向于靠近有港口的城市。（2）企业希望将工厂设立在靠近市中心的位置，其最直接的优势是能够减少运输距离，降低运输成本。此外，到市中心距离对企业劳动力的影响也非常大，一方面市中心集聚更高质量的劳动力，另一方面靠近市中心能够降低劳动力通勤成本。Figueiredo等[9]的研究发现，靠近市中心能获得商业集聚效应对厂商是很有吸引力的。Henderson和Kuncoro[10]对印度尼西亚非食品工厂的研究发现更多的工厂选址于靠近市中心的地区以降低运输成本。

2.2.2 政策因素与土地利用绩效 政策条件，如税收优惠、土地优惠、进出口管制、产业鼓励以及人才引入等，同样影响着工业园区的土地利用绩效。越高级别工业园区享受着更多的优惠政策和更完善的基础设施，在一定程度上降低了企业的生产成本，提高了企业的生产效率。高等级的工业园区有着很多得天独厚的基础条件，对企业有很大的吸引力，但是它们一般有着更高的准入门槛，只有优秀企业可以进入，这也是高级别工业园区绝对生产效率更高的原因之一。刘重力等[11]在测算东部沿海开发区全要素生产率的研究中，也发现国家级工业园区自身的发展速度较快，但是高级别工业园区的政策优势是政府大力投入的结果，其对生产效率的正向拉动并不能直接包括在工业园区实际土地利用绩效的提高中，需要对其进行剔除。

3 实证研究

3.1 数据描述

本次研究以上海市29个市级以上（包含市级）工业园区为例，收集了各工业园区从2005—2011年的数据①数据源自《上海开发区统计年鉴》，原数据收录了29个市级以上（包含市级）工业园区2005—2011年共7年内的188个数据。，选取变量包括园区单位土地产出、园区距离市中心距离、园区距离高速公路距离、园区是否临水、园区是否在外环以内、园区是否国家级园区。

表1 特征变量定义Tab.1 Variable defnition

3.2 理论模型

本研究模型以土地利用绩效指标中的单位土地产出为被解释变量，自变量为工业园区的地理区位变量和政策条件变量，用函数表达式可表达为：

式1中，O为单位土地产出，Xi为地理条件特征，Ym为政策因素特征，u1为影响单位土地产出的其他特征，f（·）为待定的具体函数形式。

本文使用半对数的函数模式，结合实际回归变量，得到具体函数形式为：

模型拟合获得各系数后，将各工业园区区位因素变量代入模型，得到预测值：

以单位土地产出的实际值与预测值之差（实际为模型回归残差）作为剔除了区位因素影响之后的相对值：

3.3 回归结果

表2 模型回归结果Tab.2 Regression results

（1）工业园区单位土地产出受到区位因素的影响，呈现随到市中心距离增加的负向梯度分布形态。从回归结果来看，在其他条件不变的情况下，工业园区每远离市中心1 km，单位土地产出平均下降2.05%，与阿隆索竞租理论相契合。越靠近市中心的土地租金和劳动力成本相对较高，只有生产效率高的企业才能承担起高昂的成本。一般高新技术等资本密集型产业对劳动力质量要求很高，而高质量的劳动力更倾向于靠近市中心生活，导致靠近市区的工业园区多被资本密集型产业占据，生产效率更高。

（2）交通可达性对工业园区单位土地产出有显著的影响。在其他条件不变的情况下，工业园区到高速公路距离每增加1 km，单位土地平均产出下降9.51%。此外，越靠近港口的工业园区，海洋运输越便利，单位土地的产出也越高，这与韦伯工业区位理论相一致。

（3）国家级工业园区单位土地产出明显高于市级工业园区，主要是因为：第一，国家级工业园区与其他园区的准入条件不同，门槛较高，本身可过滤一部分生产效率较低的企业；第二，国家级园区内的基础设施更为完善，为园区内企业提供了便利，降低了生产成本；第三，国家级园区的鼓励政策更多，其中包括各类减免政策，人才政策和贷款政策等，一定程度上提高了企业生产效率。

3.4 工业园区相对绩效与绝对绩效的对比

借鉴索洛残差法，本文对2011年工业园区单位土地产出中区位因素影响进行剔除，得到单位土地相对产出，对其大小排序得到新排名，并与原排名（单位土地绝对产出排名）比较获得排名变化幅度，将变化幅度中上升和下降前5名的工业园区列于表3。

从单位土地相对产出是否大于0可以看出工业园区对土地的真实利用情况：相对产出大于0表示在剔除了区位因素后，工业园区通过内部企业的自身进步及管理提高，有效促进了生产率的发展，实现对土地的有效利用；而相对产出小于0则表明，该工业园区土地的生产潜力实际上仍存在可发掘的空间。剔除区位因素前后的新旧排名的变化幅度情况可以说明工业园区实际土地利用绩效在绝对值评估方法下的偏离程度：排名降低越多表示该工业园区绩效越被明显高估；排名增加越多表示该工业园区绩效越被明显低估；变化幅度在0或0附近表示相对绩效与绝对绩效排名变化不大。

表3 上海工业园区绝对绩效和相对绩效排名（2011年）Tab.3 Relative ranking of land productivity (year of 2011)

根据比较结果，被过度高估的前5个工业园区依次是：外高桥保税区、金桥出口加工区、张江高科技园区、闵行经济技术开发区和月杨工业园区，新排名分别下降23至8名不等。分析剔除区位影响因素后的相对排名下降原因，发现这些工业园区普遍地理位置优越、交通条件便利，到市中心和高速公路的距离都远低于平均水平；其中4个为国家级工业园区，拥有更多的政策优惠，在这些区位优势下应该有更高的土地利用效率。再将5个工业园区根据原排名细分，有3个工业园区原排名在前5名，表明这3个工业园区只是因绝对绩效高而被政府重视，实际上其相对绩效并不高，政府在工业园区土地集约节约评价时应指出其不足，给予更高的生产目标；另两个工业园区原排名不高，但仍存在较大程度的高估，表明该园区在招商引资、企业管理方面都没有利用好土地区位的优势，单位土地产出还有较高的提高空间。

被过度低估的前5个工业园区依次是：崇明工业园区、枫泾工业园区、富盛开发区、金山工业园区、星火开发区，新排名分别上升12至6名不等。这些工业园区距离市中心均在35 km以上，位于崇明岛的崇明工业园区和富盛开发区地理劣势更为明显；这些工业园区只是市级园区，获得的政策支持也不多。虽然它们实际单位土地产出较低，但是在考虑区位劣势的情况下，土地生产潜力挖掘相对充分（土地集约节约利用水平较高）。从绝对绩效上看，星火开发区和枫泾工业园区排名居中，在绝对绩效评价方法中通常并不引起重视，但其通过自身各方面的努力，克服了区位条件上的不足，土地利用效率相对较高；其他3个工业园区原排名均在倒数5名内，相对绩效排名提高明显，表明园区尝试以更好的企业技术和园区管理对其区位劣势进行弥补，但相对生产率仍略低于0的结果也说明其土地生产潜力仍有部分挖掘空间。

4 结论与讨论

传统以单位土地绝对产出衡量工业土地利用效率的评价方法，忽略了工业园区之间的区位差异和政策差异，不能准确评价土地产出潜力的挖掘程度和土地集约节约利用水平。本文借鉴索洛残差法，用剔除区位差异、政策差异后的相对产出来评价工业土地的绩效，可以更好地展现工业园区内部通过技术提高、产业集聚和管理升级所带来的土地产出增加，也可以更好地反映土地生产潜力的实现情况。

本文的研究结论对于政府土地管理具有一定政策含义。对于不同的工业园区，政府综合区位差异、政策差异等多种因素，制定不同的绩效目标。对于区位优势明显的工业园区，不能因其高产出而缺乏绩效提升动力，相关部门应继续鞭策，为其制定更高的生产目标；对于综合区位条件不好的工业园区，不能将其绝对产出较低就视为土地利用效率较低，其相对绩效可能已经较高，应进行适当鼓励。

（References）：

［1］班茂盛，方创琳，刘晓丽，等. 北京高新技术产业区土地利用绩效综合评价［J］. 地理学报，2008，63(2)：175 - 184.

［2］Tan D, Huang X J. Influencing factors of the levels of intensive use of typical industrial land［J］. China Population, Resources and Environment, 2008, 18(3): 54 - 57.

［3］Solow R M. Technical change and the aggregate production function［J］. The Review of Economics and Statistics, 1957, 39(3): 312 -320.

［4］覃阳，吕靖. 新古典经济增长理论中技术进步的研究综述［J］. 华商，2008，(15)：22.

［5］Alonso W, et al. Location and land use. Toward a general theory of land rent［J］. Location and land use. Toward a general theory of land rent［M］. Cambridge: Harvard University Press, 1964.

［6］Weber A, Friedrich C J. Theory of the location of industries［M］. Chicago: University of Chicago, 1971.

［7］Guimares P, Figueiredo O, Woodward D. Agglomeration and the location of foreign direct investment in Portugal［J］. Journal of Urban Economics, 2000, 47(1): 115 - 135.

［8］Zheng S Q, Kahn M E, Liu H Y. Towards a system of open cities in China: Home prices, FDI flows and air quality in 35 major cities［J］. Regional Science and Urban Economics, 2010, 40(1): 1 - 10.

［9］Figueiredo O, Guimares P, Woodward D. Home - field advantage: location decisions of Portuguese entrepreneurs［J］. Journal of Urban Economics, 2002, 52(2): 341 - 361.

［10］Henderson J V, Kuncoro A. Industrial centralization in Indonesia［J］. The World Bank Economic Review, 1996, 10(3): 513 - 540.

［11］刘重力，付斌，李慰. 我国东部沿海城市国家级开发区间全要素生产率比较研究——基于数据包络方法的分析［J］.中国城市经济，2010，（10）：64 - 65.

（本文责编：仲济香）

Empirical Study on the Relative Effciency of Industrial Land Use in Shanghai City

LI Lun, HAO Qian-jin
(Center for Land and Resources Economic Studies, Fudan University, Shanghai 200433, China)

The purpose of the paper is to measure the industrial land use efficiency more properly by using relative index. Residual Methods created by Solow is used in the case of Shanghai to get comparable relative output index by dislodging the influence from the differences of location and policy. The results indicate that there is a large difference between relative output ranking and absolute output ranking. Industrial areas with location advantage are often overestimated in their land use efficiency, while those with location disadvantage are underestimated. The paper concludes that relative efficiency, which can truly reflect the effort from industrial parks on realizing their potential of production, is much closer to the real purpose of land use efficiency evaluation.

land use; industrial land; relative efficiency; location difference; Shanghai City

F301.2

A

1001-8158（2014）02-0053-06

2013-03-05

2014-01-10

教育部人文社科重点研究基地重大项目“新时期中国城市发展的投融资模式创新研究” （12JJD790049）；上海市科委课题“工业用地地质环境风险与土地利用绩效综合评价关键技术研究”（11231200700）；复旦大学“985工程”三期整体推进社会科学研究项目（2011SHKXZD019）。

李伦（1988-），男，广东珠海人，硕士研究生。主要研究方向为土地经济和管理。E-mail:11210740031@fudan.edu.cn

郝前进（1980-），男，河南武陟人，博士，副教授。主要研究方向为不动产经济、环境经济。E-mail:haoqianjin@fudan.edu.cn