基于面板数据的省域建设用地扩张驱动机制分析

陈伊翔，朱红梅，朱永霞，李扬（湖南农业大学资源环境学院，湖南长沙410128）

基于面板数据的省域建设用地扩张驱动机制分析

陈伊翔，朱红梅*，朱永霞，李扬
（湖南农业大学资源环境学院，湖南长沙410128）

为探明我国及东、中和西部地区建设用地扩张驱动因素作用机制，本文利用我国的29个省份1999-2013年数据，运用空间计量模型方法对建设用地扩张与驱动因素间的关系进行了研究。结果表明：①整体上看，人口、经济增长和固定资产投资与建设用地扩张体现为趋同效应，而产业结构调整有利于减少建设用地投入，反映地区差异政策的虚拟变量有利于促进建设用地扩张；②分区域来看，人口、经济增长和固定资产投资的作用均为正向，产业结构调整有利于东部地区减少建设用地投入，而对于中部和西部地区将促进建设用地扩张，反映政策变迁的虚拟变量对中部地区建设用地的扩张产生正向显著影响。最后，提出了东、中、西部地区差异化的对策建议为合理引导建设用地扩张提供参考。

建设用地扩张；驱动力；面板数据；三大经济带；空间计量模型

引言

在投资驱动型的发展模式下，建设用地扩张有力地促进了区域经济的快速增长，也成为当前土地利用变化的重要特征［1，2］。与此同时，建设用地扩张与农地资源匮乏带来的粮食危机和生态恶化之间的矛盾日益突出，必须制定科学的政策，严控建设用地扩张，从而保证社会经济持续健康发展。因此，开展建设用地扩张驱动力研究，厘清其扩张作用机制成为土地科学亟需解决的课题。当前，目前众多学者认为社会经济因素（人口增长［1-15］、经济发展［1-15］、城市化水平［2，4，6，12，13，15］、产业结构变化［1，8，12］、投资额［6，13，15］、科技水平［9］）、自然地理环境（地形地貌［5，14］、交通条件［9，14］）和政策制度因素（城市规划［3，8，14］、户籍制度［7］）三大因素是建设用地扩张的影响因素，其中社会经济和政策制度因素在短时期内是主要因素。多数研究倾向于采用普通回归模型以省域［1］、市域［3，8，14］、县域［13］、流域［6］或城市群［7］为研究对象开展实证分析，但却忽视了邻近地区社会经济因素对本地区的相互影响，事实上，2003年Overmars等学者［16］已认识到土地利用变化中可能存在空间自相关。此后，有学者开展了相关研究，引入空间效应对传统的回归模型进行修正［2，17］，空间计量模型成为分析这类问题的有效方法。然而，现有的研究往往忽视政策制度作为主要驱动因素的角色，即便设定了模拟政策的虚拟变量，但将其和社会经济因素同时纳入空间计量模型的研究仍不多见。

本文在总结之前学者的研究成果及不足的基础上，基于面板数据，运用空间计量模型，借助Eviews8.0 和Matlab7.11.0软件平台，探究中国省域建设用地扩张的社会经济和政策制度驱动因素的作用机制，以期在理论上深化对建设用地扩张内在机理的科学认识，在实践中为抑制建设用地的外延式扩张提供建议参考。

1　变量设定、数据来源及处理

1.1变量设定

采用中国1999-2013年的省际面板统计数据，考虑到数据的可得性、完整性及质量，研究区域不包含中国港澳台地区以及海南省（无法定义其地理邻居）和上海市，共29个省、自治区和直辖市。由于自然地理环境在短期内对建设用地扩张的作用效果不明显，本研究不作考虑，因此设定以下变量（表1）。

1.2数据来源与处理

城市建设用地面积、人口、经济增长、产业结构调整和固定资产投资额均从历年的《中国城市建设统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》、《中国统计年鉴》以及各、省（直辖市、自治区）统计年鉴中提取或计算得到。北京市2005年和2010年的建设用地面积数据缺失，观测缺失年份的前后一年的数据发现差距较小，故取二者的均值代替缺失值，相比采用线性插值得到的估计值效果更为理想；上海市建设用地面积数据由于官方统计原因缺失较多，故将其剔除。GDP数据将当年值调整为以1999年为基期的实际值以消除价格波动的影响；固定资产投资用投资价格指数将当年值以1999年为基期进行修正，对于少量缺失的投资价格指数，根据张军等学者［18］提出的方法计算投资隐含平减指数代替。为消除异方差的影响，除虚拟变量外对上述变量进行对数化处理。

表1　驱动变量及主要含义

2　研究方法

现实中观测值与地理区位之间常表现出一致性，即空间依赖性，这意味着观测值由于某种空间作用在地理空间上集聚［19］。传统的回归方法假定空间上的观测值无关联性或是均质的，忽略空间效应的普通最小二乘法对模型进行估计时是存在偏差的，而空间计量模型能够很好地解决这个问题。

空间计量模型主要包括空间滞后模型（Spatial Lag Model，SLM）和空间误差模型（Spatial Error Model，SEM）两类。SLM侧重反映观测变量在一个区域对邻近区域的溢出效应，SEM的空间依赖作用存在于扰动误差项中，侧重反映邻近区域关于观测变量的误差冲击对本区域观测值的影响程度。通用表达形式为：

式中，i表示省份，t表示年份；Y表示被解释变量；Xi表示具有空间相关性的解释变量；βj表示参数向量；W1、W2表示空间权值矩阵；ρ、λ分别为空间滞后项W1Y和空间误差项W2ε的系数；ε、μ为扰动误差项，均服从正态分布；α、νt分别表示个体效应和时间效应。若ρ≠0且λ=0，模型为空间滞后模型；若ρ=0且λ≠0，模型为空间误差模型。

采用拉格朗日乘数（Lagrange Multiplier，LM）形式的LM-Lag、LM-Err和RobustLM-Lag、RobustLM-Err检验哪种模型能够更合理地拟合样本数据的特征。若LM-Lag（或者LM-Err）显著而LM-Err（或者LM-Lag）不显著，则选择SLM（或者SEM）模型；若LM-Lag和LM-Err统计量均显著，则比较RobustLM-Lag和RobustLM-Err，RobustLM-Lag（或者RobustLM-Err）的统计量更显著，则SLM（或者SEM）模型更为合适。

3　建设用地扩张驱动机制实证分析

3.1模型检验

借助Matlab7.11.0进行LM-Lag、LM-Err和RobustLM-Lag、RobustLM-Err检验（表2）。结果表明，LM-Lag、LM-Err的统计量均为显著，而相比RobustLM-Err，RobustLM-Lag的统计量更为显著，故应建立SLM模型。通过Eviews8.0的LR检验发现，个体固定效应的统计值高于时间固定效应的统计值，且更为显著。因此空间滞后个体固定模型更适合本文的样本数据的特征。

3.2全国建设用地扩张驱动机制分析

采用空间滞后个体固定模型，借助Matlab7.11.0 的spatial econometric工具包对我国及中东西三大经济带建设用地扩张驱动力进行估计（表3）。

注：***、**、*分别表示在1％、5％、10％的显著性水平下通过检验。

从全国整体上看，人口、经济增长、固定资产投资、反映地区差异政策的虚拟变量（P1）的系数均为正，而产业结构调整的系数为负。人口增长带来城市居住用地、基础设施、交通运输用地等需求的增加。随着经济发展和生活水平的提高，人们的消费观念由生存型为主转向发展型和享受型为主，对于住房、休闲设施等要求的提高，也导致人均占用建设用地量增加，城市规模扩大［8］。固定资产投资对于建设用地扩张也表现出正向的作用，但并不十分显著，可能的原因是：一个地区靠投资拉动经济增长后会产生“溢出效应”，从而激励周边地区的投资行为，但投资行为也依赖于地理区位优势和产业发展环境，对于“先天条件不足”的区域，这种效果就不那么明显了。产业结构调整一般被认为是第一产业向第二、三产业的转型升级，从而改变用地结构，推动建设用地扩张［1，2，8］，而本文的估计结果却正好相反，认为其有利于减少建设用地的投入，可能的原因是：在考虑空间效应后，在节能减排的大背景下，各地政府所引进的并非都是粗放、扩张型的企业，更多地是将高新科技、低碳集约型企业纳入招商范围［20］，“退二进三”的产业调整政策的实施，导致工业用地减少，而被商业、居住用地取代，建设用地指标更多的是“内部转化”而非外延扩张。引入反映地区差异政策的虚拟变量（P1）对于建设用地扩张的作用效应是比较明显的，说明实施差别化的用地管理对于引导城市建设用地合理扩张起到了积极的作用。

表3　全国及三大经济带建设用地扩张驱动力的估计结果

3.3东、中、西部地区扩张驱动机制分析

为进一步探明建设用地扩张驱动因素作用机制的空间差异性，对我国东、中、西三大经济带做进一步分析，可以发现：

从东部地区看，人口数量增长和经济增长对建设用地的扩张有正向的影响，但这种影响并不显著，可能的原因是：东部地区建设用地的供应指标较为紧张，应该走内涵挖潜式的节约集约型发展之路。每年众多外来务工人口涌入沿海发达地区，但由于户籍政策的影响，这些新增人员并未能够享受与市民同等的居住条件和基础设施服务，居住、商业和基础设施用地增幅不大。同时，由于招商政策和科技水平的提高，高新产业、集约型企业成为产业发展的主力，拉动了经济增长，提高了单位建设用地的地区生产总值。东部地区经济发展基础好，率先推进产业结构优化升级，第三产业用地更多是取代污染严重，效益较低的工业用地，并未新增过多的建设用地，因此产业结构优化升级有利于减少建设用地的投入，对其扩张的作用方向为负向。

从中部地区看，人口数量增长对于建设用地扩张的作用非常显著，表明城市化对中部地区的拉动效果很好。近年来，中部地区一些省份采取相关政策努力提高居民的收入水平，一定程度上刺激了居民消费，提高了商服业等休闲型产业用地需求。较之于东部地区，中部地区要实现产业结构升级，发展第三产业主要还是靠新增建设用地，这部分用地指标主要来源于耕地资源的转化，但这种效果并不显著，原因是出于粮食和生态安全，政策上有所限制，中部地区有很多闲置和低效用地有待进一步开发整理，存量土地需要优先“消化”。投资对建设用地扩张的作用效应也是正向的，但不如东部地区显著。模型中含有反映政策变迁的虚拟变量（P2），其显著性的结果表明中央实施“中部地区崛起”对区域城市建设用地扩张起到正向的影响，以武汉城市圈、长株潭城市群、中原城市群等为核心的重点区域正是在战略实施过程中得以率先崛起，在中央财政的大力支持下着力区域性中心城市建设，有力地促进了建设用地扩张。

从西部地区看，城市人口数量增长对建设用地扩张的拉动略低于中部地区，且在统计上也不如中部地区显著，主要原因是西部地区城市化水平较低。西部地区在经济基础相对薄弱的情况下，产业转型所需的建设用地只能依靠农地占用，因此西部产业结构调整对于建设用地扩张的作用效果较中部地区大。另外，由于基础设施建设和自然地理条件等投资硬环境和法治建设、市场开放等投资软环境都还不够完善，即便自上世纪90年代末，中央就已经实施“西部大开发”战略加之近年来的投资力度也有所加大，但在短时间内难以缩小经济发展上的差异。

4　结论与建议

4.1结论

4.1.1从全国整体上看，人口数量、经济增长和固定资产投资与建设用地扩张在空间上体现为趋同效应，而产业结构调整有利于减少建设用地的投入，反映地区差异政策的虚拟变量（P1）对于建设用地扩张的作用效应是正向的且比较显著，说明实施差别化的用地管理对于引导城市建设用地合理扩张起到了积极的作用。

4.1.2分区域来看，城市人口数量增长、经济发展与固定资产投资对建设用地扩张的影响是正向的，但分区域上作用强度和显著效果不同。产业结构调整有利于东部地区减少建设用地的投入，实现节约集约，而对于中部和西部地区将促进建设用地的扩张。反映政策变迁的虚拟变量（P2）对中部地区建设用地的扩张产生正向的影响，且作用效果是显著的。

4.2建议

4.2.1东部地区人口承载能力有限，应严格控制人口规模，同时要改革户籍制度，通过居住证等方式将外来务工人口市民化，确保其享有同等的住房条件和基本社会服务。在编制土地利用总体规划、城市总体规划等相关规划时，要考虑流动人口对居住、商业和基础设施用地的刚性需求，设置建设用地弹性指标。

4.2.2中部地区要加快产业优化升级，应提高科技成果转化率，引进先进技术，集中力量扶持优势产业，同时要大力发展高新技术产业和低碳集约型产业，充分发挥开发园区的聚集优势，要合理引导产业结构的转型，发展现代服务业。在吸引外资的过程中，应合理设置投资门槛，控制以地招商的倾向。

4.2.3西部地区应重视引进人才技术，加大投入提高耕地资源质量，显化耕地保护的重要地位，加大对违法占用耕地的惩治力度，建立自下而上的监督体系。通过厘清市场与政府在土地治理中的边界，抑制建设用地盲目扩张。通过政策倾斜，改善西部地区基础设施建设等投资硬环境和法治建设、人文关怀等投资软环境，缩小其与东、中部地区的经济差距。

［1］赵可，张安录，李平.城市建设用地扩张的驱动力—基于省际面板数据的分析［J］.自然资源学报，2011，26（8）：1323-1332.

［2］王静.中国建设用地与区域经济发展的空间面板计量分析［J］.中国土地科学，2013，27（8）：52-58.

［3］刘瑞，朱道林，朱战强，等.基于Logistic回归模型的德州市城市建设用地扩张驱动力分析［J］.资源科学，2009，31（11）：1919-1926.

［4］邓胜华，梅昀，陈曲，等.基于对应分析的城市建设用地扩张研究—以武汉市为例［J］.资源科学，2010，32（9）：1746-1751.

［5］张利，雷军，李雪梅，等.1997-2007年中国城市用地扩张特征及其影响因素分析［J］.地理科学进展，2011，30（5）：607-614.

［6］Karen C Seto，Robert K Kaufmann.Modeling the drivers of urban land use change in the pearl river delta，China:Integrating remote sensing with socioeconomic data［J］.Land Economics，2003，79（1）: 106-121.

［7］Tan Ming-hong，Li Xiu-bin，Xie hui，et al.Urban land expansion and arable land loss in China-A case study of Beijing-Tianjin-Hebei region［J］.Land Use Policy，2005（22）:187-196.

［8］孙雁，刘志强，王秋兵，等.百年沈阳城市土地利用空间扩展及其驱动力分析［J］.资源科学，2011，33（11）：2022-2029.

［9］吕蕾，周生路，任奎.城市边缘区建设用地扩张空间特征及影响因素定量研究—以南京市江宁区为例［J］.地域研究与开发，2008，27（3）：103-107.

［10］鲍丽萍，王景岗.中国大陆城市建设用地扩展动因浅析［J］.中国土地科学，2009，23（8）：68-72.

［11］赵可，张安录.城市建设用地扩张驱动力实证研究—基于辽宁省14市市辖区数据［J］.资源科学，2011，30（5）：928-934.

［12］谢汀，刘爱宁，高雪松.基于信息熵和灰色关联的成都市建设用地结构时空变化及驱动力分析［J］.农业现代化研究，2015，36（1）：119-125.

［13］朱家彪，杨伟平，粟卫民.基于多元逐步回归与通径分析的临澧县建设用地驱动力研究［J］.经济地理，2008，28（3）：488-507.

［14］王晓峰，傅伯杰，苏常红，等.西安市城乡建设用地时空扩展及驱动因素［J］.生态学报，2015，35（21）：1-11.

［15］曹银贵，周伟，乔陆印，等.青海省2000-2008年间城镇建设用地变化及驱动力分析［J］.干旱区资源与环境，2013，27（1）：40-46.

［16］Overmars K P，De Koning G H J，Veldkamp A.Spatial autocorrelationinmulti-scalelandusemodels［J］.Ecological Modelling，2003，164（2）:257-270.

［17］叶浩，张鹏，濮励杰.中国建设用地与区域经济发展关系的空间计量研究［J］.地理科学，2012，32（2）：149-155.

［18］张军，吴桂英，张吉鹏.中国省际物质资本存量估算：1952-2000［J］.经济研究，2004（10）：35-44.

［19］王雪瑞，葛斌华.我国生产性服务业空间效应研究—基于SLM、SEM模型的实证［J］.中央财经大学学报，2012（4）：68-72.

［20］许恒周，吴冠岑，郭玉燕.耕地非农化与中国经济增长质量的库兹涅茨曲线假说及验证—基于空间计量经济模型的实证［J］.中国土地科学，2014，28（1）：75-81.

（2016-02-25收稿刘晓佳编辑）

Driving Mechanism Analysis of Provincial Construction Land Expansion Based on Panel Data

CHEN Yi-xiang et al
（College of Resources and Environment，Hunan Agricultural University，Hunan Changsha 410128，China）

In order to explore the mechanism of impacts of driving forces on construction land expansion of China and its three economic zones，this paper analyzed the relationship between construction land expansion and its driving forces based on the panel data of 29 provinces，autonomous regions，municipalities in China during the period of 1999-2013 by the method of spatial econometric model.The results showed that:①Overall，the growth of population，economy and fixed assets investment was in accord with construction land expansion，while industrial structure adjustment was conducive to reducing construction land，virtual variable reflecting policy difference prompted construction land expansion；②From the regional perspective，population，economic growth and fixed assets investment had positive effect，industrial structure adjustment helped reduce construction land in eastern region and helped increase construction land in middle and west region，virtual variable reflecting policy change had positive and significant effect on construction land expansion in middle region.Finally， this paper put forward differentiated countermeasures and suggestions for three economic zones hoping to give some reference to reasonably guide expansion of construction land in practice.

construction land expansion；driving forces；panel data；three economic zones；spatial econometric model

F301.24

A

1003-7853（2016）02-0017-04

湖南省国土资源厅科研项目（湘财建指［2014］405号）；湖南省研究生科技创新项目（54040113026）

陈伊翔（1990-），男，浙江金华人，硕士研究生。主要研究方向为土地利用、GIS技术与应用。

朱红梅（1967-），女，湖南慈利人，教授，硕士生导师。主要研究方向为土地利用经济。