新型城镇化对工业用地利用效率的影响：理论框架与实证检验

郭贯成，丁晨曦，王雨蓉

（南京农业大学公共管理学院，江苏 南京 210095）

新型城镇化对工业用地利用效率的影响：理论框架与实证检验

郭贯成，丁晨曦，王雨蓉

（南京农业大学公共管理学院，江苏 南京 210095）

研究目的：构建一般化的理论框架，探讨新型城镇化对工业用地利用效率的影响机制。研究方法：数据包络分析方法、全局主成分分析方法、个体固定效应模型。研究结果：（1）土地市场化供给程度、非国有工业企业占比及高科技产业企业占比越高，越有利于提高工业用地利用效率；（2）工业发展规模遵循着规模经济的规律，在一定技术水平的条件下，规模并非越大越好；（3）从短期来看，工业研发投入未能有效促进工业用地利用效率的增加。研究结论：新型城镇化对工业用地利用效率具有显著的正向促进作用，并且中西部地区新型城镇化更能刺激工业用地利用效率的提升。

土地评价；工业用地；利用效率；新型城镇化；个体固定效应模型

1 引言

改革开放以来城镇化和工业化的发展使中国经济发展速度迅速提升，在享受经济增长的“红利”同时，土地使用方式粗放、用地比例不合理等所导致的经济、社会、生态问题也接踵而来。已有研究数据表明，国外城市中心区的工业用地比例一般不超过城市面积的10%，而中国远远超出了国际平均水平，比例为21.79%［1］；同时，为得到全国40.1%的工业GDP却消耗了全国67.9%的能源［2］。据预测，到2020年中国城镇化率将达到60%，工业化率将达到70%［3］，工业用地不仅是支撑国民经济发展最重要的资源要素，而且是推动城镇化和工业化发展的车轮。在国家推进新型城镇化的战略任务下，如何提高工业用地利用效率是亟待理清和解决的问题。因此，重新审视新型城镇化对工业用地利用效率的影响因素及机制对于提升工业用地利用效率具有重要意义。

近年来对工业用地利用效率的研究多集中于构建指标体系或运用具体的函数对工业用地利用效率进行评价［4-5］；或者将工业用地利用效率作为一种工具，借以分析其他内容，比如行业调整目标和产业结构发展方向［6-7］；或者有些学者虽然未直接提及工业用地利用效率，但是研究开发区闲置土地、新区建设等与工业用地联系紧密的相关问题［8-9］。关于城镇化对土地利用效率的影响研究则主要集中在对耕地的影响［10-12］，或直接从计量关系上给出城镇化进程对土地利用效率的影响，其中包括了工业用地利用效率［13-16］；或研究城镇化和工业化的耦合关系［17-18］。尚未见到专门针对新型城镇化影响工业用地利用效率的研究，新型城镇化对工业用地利用效率的影响机制并没有从理论上给出一个完善合理的解释。基于此，本文试图构建一般化的理论框架，阐述新型城镇化对工业用地利用效率的影响，并开展实证检验。

2 理论框架

新型城镇化从微观和宏观两个层面影响工业用地利用效率。从微观角度看，城镇化促进要素集聚、提高要素质量、降低投入成本、提高产出收益，从而影响工业用地的要素投入情况；从宏观角度看，城镇化促进工业用地的重新配置，改变工业用地的利用环境，从而移动工业用地的报酬曲线，并且这两种层面的影响并不相互独立，而是相互影响、相互支撑。因此，本文将构建基于新型城镇化、要素投入改变、报酬曲线移动3个方面的理论框架，以阐述城镇化对工业用地利用效率的影响机制。

2.1 新型城镇化、要素投入改变与工业用地利用效率

新古典经济学认为劳动力、资本、土地和企业家才能是生产四要素。对于一定工业用地的利用而言，要素投入包括劳动力、资本和企业家才能，在工业用地报酬曲线上升范围内尽可能追加劳动、资本等要素的投入以及投入要素的质量，如图1所示，在产出曲线Q1上，要素投入由X1增加到X2，产出也将随之由Y1增加到Y2，通过提升工业用地利用强度提高工业用地的利用效率。

新型城镇化通过4种方式促进要素集聚、提高要素质量、降低投入成本、提高产出收益，从而影响工业用地效率。一是人口集聚，城镇人口的增多为工业企业提供了更多的劳动力，若人口质量随着人口数量一并提高，那么劳动者素质提高有助于将自身劳动力转化为现实生产力，从而增加工业企业产出，提高单位工业用地利用效率；二是产业集聚，产业集聚不仅能够通过交易成本降低、劳动力市场经济、技术外溢等途径降低要素投入成本，而且可以通过各种不同产业的共同作用分享投入、分享劳动力市场、扩展上下游相互关联的产业链等途径提高产出收益，从而提高工业用地利用效率；三是外商投资，外商投资主要投资于高效率的工业企业，为其带来大量的资本，同时也会带来先进的生产力和技术水平、优秀的人才、创新的管理理念和模式、较高的薪资标准等有助于提高劳动力素质和企业家才能的途径，促进工业用地利用效率的提高；四是技术创新与人才归类，一方面技术创新具有的正外部性促进其他生产要素质量的提高，另一方面人才归类可以提高企业家才能，两者都能够使得让同样条件下的生产资源的组合能够生产出更多数量、更好质量的产品，对于工业用地利用效率的提高具有正向的驱动作用。

图1 工业用地要素投入与报酬曲线关系图Fig.1 Relationship between factor inputs and land return curve of industrial land

2.2 新型城镇化、报酬曲线移动与工业用地利用效率

工业用地的报酬曲线移动可以通过城市规模扩大、产业结构升级、工业生产设备更新和生产技术改善等途径实现，同样的数量和质量的要素投入可以获得更多的产出，并且扩大其报酬递增区间，如图1所示，产出曲线由最初的Q1上升到Q2，相同水平的要素投入X3由于报酬曲线的移动，产出由Y3增加到Y4，能够获得更多的产出，从而提高工业用地利用效率。新型城镇化通过3种方式促进工业用地的重新配置，改变工业用地的利用环境，从而移动工业用地的报酬曲线。一是城市规模的扩大，城市规模扩大造成的市场选择效应会使得该地区工业用地利用效率低的企业逐渐被拥有更高用地效率的企业取代，使得工业用地报酬曲线向上移动，从而提升工业用地利用效率；二是产业结构升级，从低级向高级产业结构升级的过程中会使得工业用地配置到知识密集型和技术密集型等拥有更高用地效率的工业企业中，推动工业用地报酬曲线的上移，促进工业用地效率的提高；三是基本公共服务投资，基本公共服务投资的扩张能够使市政公用设施和公共服务设施建设得以加强，提升基本公共服务水平，增强人口集聚能力，提升社会承载力和社会环境，改善企业生产的外部环境，推动工业用地报酬曲线向上移动，导致工业用地利用效率的提高。

综上所述，新型城镇化影响工业用地利用效率的基本框架可以概括为图2。图2表明，在新型城镇化的一系列制度安排和影响因素的作用下，不同因素按照不同路径调整工业用地的要素投入和报酬曲线，这两种调整最终导致工业用地利用效率的改变。由此形成“影响因素—要素投入改变—工业用地利用效率”和“影响因素—报酬曲线移动—工业用地利用效率”两条作用路径。

3 实证检验

3.1 变量的选择与数据来源

3.1.1 变量的选择

（1）被解释变量。被解释变量为城市工业用地利用效率（I）。本文借鉴Speelman等进行灌溉用水效率的研究方法［19］，以及郭贯成、陈伟等在工业用地效率方面的已有研究［20-21］，从单要素DEA（数据包络分析方法）角度形成本研究工业用地利用效率的研究方法。基于DEA建立工业用地利用效率测度模型，对全国及各省的城市工业用地利用效率进行测算。

图2 新型城镇化对工业用地利用效率影响的框架图Fig.2 The framework of the impacts of new-type urbanization on industrial land use efficiency

（2）核心解释变量。核心解释变量为新型城镇化水平（P）。新型城镇化是以人为核心的城镇化，其基本特征包括城乡统筹、产业互动、节约集约、生态宜居、和谐发展等方面。根据新型城镇化的内涵，本文选取了城镇化率（即城镇人口占常住人口比重）、城镇人口密度等17个指标，以2006—2013年8个时期考察全国及省级行政区域，建构综合评价新型城镇化水平指标体系，采用全局主成分分析方法，提取5个主成分，对全国及各省级行政区的新型城镇化水平进行了得分评价。限于篇幅，本文略去了具体的测算过程。

（3）控制变量，本文主要考虑了5方面因素。

其一，土地市场化水平：

①土地市场化供应程度（LMS）：学者们已有研究通常都认为中国二级土地市场近乎于完全竞争市场，所以，本文主要考虑一级土地市场。综合已有的研究成果，采用以下公式来测度土地市场化供应：

式（1）中，k表示出让土地使用权的方式（包括划拨、协议、招标、挂牌、拍卖、租赁、其他）；qk表示通过k方式出让土地的宗数；fk表示各种交易方式的权重。由于划拨是一种典型的行政配置方式且基本是无偿的，可以将权重取为0，其他出让方式的权重参考李建强等的研究［22］，招标、拍卖、挂牌出让方式的权重均为1，协议、租赁、其他供给方式出让的权重为0.2。一般来说，随着市场化改革的深入，土地价值的显化驱使投资者和经营者使用相对便宜的其他生产因素来替代土地［23］，从而促进土地集约利用，提高土地利用效率。

②土地市场化规范程度（LMG）：土地市场规范程度用来表示地方政府对土地市场监管能力和监管水平，从理论上讲，如果当地的土地违法现象较为频繁，土地市场秩序混乱，就可能会对工业用地利用效率产生负面的影响［22］，本文选择地区当年土地违法案件涉及的土地面积占该地区行政区域面积的比重来衡量土地市场的规范化程度，该数值越小，说明地区土地违法现象越少，土地市场一般来讲就越规范。

其二，工业发展规模（Scale）：

工业行业的发展规模是决定工业用地利用效率的一项重要因素，受规模经济等的影响，工业发展规模越高，其用地的集约水平也越高，但随着规模的扩大，各种成本开支增加，在一定的程度上规模也可能会导致用地效率下降［20］，本文以各地区城市工业总产值与城市工业用地面积的比值来反应工业行业的发展规模。

其三，工业研发投入（T）：

随着当前工业产业的发展，工业行业对于科技水平的要求越来越高，特别是如光伏、新能源、新材料等先进工业产业，越来越多的依赖于基础研究的发展，依赖于前沿科学的突破。通过增加研发投入、研发人员能够不断提高工业行业的核心竞争力，提高产品附加价值，提高产出水平，从而提高工业用地的利用效率。本文选择大中型工业企业R&D经费支出占主营业务收入的比重来表示工业研发投入。

其四，工业的所有制结构：

①国有企业占比（State）：国有企业由国家投资建设，涉及工业内部各行业门类。国有企业的问题在于，其工业用地取得方式较为复杂，多以划拨用地为主，且一般占地面积较大，用地相对宽松，缺乏一定的土地节约利用意识；但同时，国有企业的经营规模一般较大，产出能力强，且经营较为稳定，因此其对于工业用地利用效率影响尚需要进一步的数据验证。

②外资企业占比（For）：外商投资及港澳台商投资企业一般来说，相对于内地企业具有较高的管理水平与薪资标准，并且也多为较先进的工业行业，能够较好的利用资本投入，更高效地调动企业员工的热情、积极性与潜力，从而对工业用地利用效率的提高具有积极作用。

其五，地区工业的市场结构：

①大中型工业企业占比（BMP）：一般来说，规模越大的工业企业，其部门的完善度越高，生产分工越细致，管理水平与员工素质也越高，有利用提高工业用地的利用效率；但同时，由于规模较大的工业企业能为地方提供较多的就业机会与税收来源，带动地区经济发展与产业发展，获得土地相对较为容易，政策上也更为优惠，因此节约集约利用意识更为缺乏，而中小企业由于成本、资金的限制，往往在集约利用土地方面更为热衷，从而对提高工业用地利用效率起到正面作用。

②高技术产业占比（HTP）：理论上，高技术产业意味着所雇佣的劳动力有着更高的受教育水平，高级科技与管理人才有着更高的比例，工业基础设施也更加完善，产出上附带的科学与技术水平更高，因此在相同面积的工业用地上，高技术产业势必较一般工业产业有更高价值的产出，进而有着更高的工业用地利用效率。本文用高技术产业当年生产经营总产值比上该地区工业总产值来表示该指标。

3.1.2 数据来源

（1）被解释变量方面的数据。将中国大陆29个省级行政区域（上海、西藏数据缺失较为严重，故本文暂不包括这两个地区）抽象化为具有相同投入产出指标体系的工业生产单元。在对省级行政区工业用地利用效率进行测度时，本部分采用2006—2013年中国大陆省级行政区面板数据，工业产出、劳动力投入、资本投入数据来自《中国城市统计年鉴》；土地投入数据来自《中国城市建设统计年鉴》；技术投入数据来源于《中国科技统计年鉴》。

（2）核心解释变量方面的数据。全国各省份就业人数、建成区面积、非农业GDP、人口密度、工业从业人员数及工业企业数量等数据主要来自《中国城市建设统计年鉴》及《中国城市统计年鉴》，其他相关统计数据来源于历年《各省（市）、自治区统计年鉴》及《中国统计年鉴》等。所有货币为单位的数据运用相应的GDP平减指数、CPI指数进行了消胀处理（以2006年数据为基年数据）。

（3）控制变量方面的数据。土地市场化供应数据、土地市场监管数据主要源自《中国国土资源统计年鉴》，工业发展规模数据主要源自《中国城市统计年鉴》与《中国城市建设统计年鉴》，工业研发投入数据主要源自《中国科技统计年鉴》，工业所有制结构与工业市场结构数据主要源自《中国统计年鉴》、《中国工业统计年鉴》、《中国工业经济统计年鉴》，其他相关统计数据源自历年《各省（市）、自治区统计年鉴》等。

3.2 模型构建与数据分析

3.2.1 模型构建 为了研究新型城镇化与工业用地利用效率的关系，检验前文中的理论框架，建立了以下不可观测效应面板数据模型：

式（1）中，i和t（t = 2006，…，2013）分别代表第i个省份和第t年。模型中的被解释变量I是i省份t年的工业用地利用效率，核心解释变量U为新型城镇化水平，根据理论框架，预测该变量对工业用地利用效率的影响为正。X为一组控制变量，控制省份土地市场化水平、工业发展规模、工业研发投入、工业所有制结构、工业产业结构等因素对工业用地利用效率的影响，其中k表示控制变量的个数，γj是控制变量的估计系数。最后，每个省都有一些特有的并且不随时间变化的因素同样会影响工业用地利用效率，比如文化，而这些因素无法观测，所以用不可观测效应u来控制。εit为随机扰动项。

3.2.2 模型选择 根据不同假设，不可观测效应面板数据模型的估计可以有两种处理方法，即固定效应（FE）和随机效应（RE）。在本文中，基于以下两个方面的考虑选择模型：（1）选择固定效应还是随机效应模型时，Hausman检验结果显示，在对全国模型和中西部地区模型的检验中，卡方统计量相应的P值小于0.005（表1），故拒绝原假设“不可观测效应u与解释变量之间不存在相关关系”，认为应该使用固定效应模型，而随机效应估计量会得到非一致的估计。（2）在选择个体固定效应模型还是时间固定效应模型时，一方面从经验及其他相关研究的做法来看，由于样本数据的时间跨度较短，只有2006—2013年8年的数据，而截面数量较多，共29个省份，并且各个省份区域差异明显；另一方面从计量的结果来看，个体固定效应模型估计的城镇化影响工业用地利用效率的系数为正值，而时间固定效应模型估计出的系数为负值，个体固定效应模型所得结果更符合实际状况。因此，本文选取个体固定效应模型。

3.2.3 模型结果分析 表2报告了模型的计量经济分析结果，总体来看，模型总体拟合优度良好。由于新型城镇化对工业用地利用效率的影响是本文研究重点，因此首先对该指标进行重点分析。由表2全国样本的估计结果，新型城镇化的系数显著为正，表示新型城镇化的确有助于提升工业用地利用效率，这也较好地验证了前文的理论框架。由模型1和模型2的估计结果，当加入研发投入后，新型城镇化对工业用地利用效率的促进作用有了一定程度的下降，系数从0.2333下降到了0.1834，说明新型城镇化与代表技术进步的研发投入之间可能存在着一定程度的替代，但新型城镇化对工业用地利用效率的正向影响仍然是显著的。

为了从更微观的视角来考察新型城镇化对工业用地利用效率的影响存在的区域差异，同时由于样本量的限制，且研究中发现，新型城镇化综合评价与工业用地利用效率的分析结果均表明，中部与西部省份有着很高的相似度，因此将回归样本分为东部、中西部两大经济带进行考察，两个子样本的回归结果如表3中模型3—模型6所示。可以看出，分区后新型城镇化对于工业用地利用效率的提高同样起到了重要的作用，且在引入研发投入后，新型城镇化的影响均有不同程度的下降，由此也验证了上文中全国估计结果，同时新型城镇化的正向影响仍然显著，体现了模型设定的稳健性与合理性。

表1 Hausman检验结果Tab.1 The result of Hausman test

表2 新型城镇化对工业用地利用效率影响的回归结果Tab.2 Estimated results about the impact of new-type urbanization on industrial land use efficiency

值得注意的是，尽管新型城镇化对工业用地利用效率的提高总体上具有显著的促进作用，但中西部地区的新型城镇化对工业用地利用效率的提升作用比东部地区更强。究其原因，可以归为如下几点：首先，东部地区的技术更新速度更快，研发投入带来的技术革新、技术改进在空间上的扩散幅度与力度更大，导致技术进步与新型城镇化之间的替代性更高，进而导致了东部地区新型城镇化的提升作用偏低，相比较来说，中西部地区资源性城市更多，城镇化主要依赖于劳动、资本等初始禀赋的投入，而技术革新与改进更多的是一种补充，新型城镇化与技术进步之间的互补性大于替代性，因此，新型城镇化对工业用地利用效率的提升作用在中西部地区表现得更为显著；其次，中西部地区工业用地利用效率处于较低水平，提升空间较大，而东部地区的工业用地利用效率已经达到较高水平，再有所提升难度更大，因此东部地区新型城镇化对工业用地利用效率的促进作用低于中西部。

就控制变量来说，不同的变量表现出不同的结果：

（1）土地市场化水平的两个变量基本符合预期假设，如模型1、模型2所示，土地市场化供应程度都显著为正，表示土地市场化供给能够影响工业用地利用效率。市场是资源配置的有效方式和重要手段，工业用地资源市场化配置能够使土地价值得到显化，从而提高了工业用地资源的配置效率和利用效率；但土地市场化规范程度未通过显著性检验。再来看分区域的估计结果，东部地区土地市场化供应在5%的水平上显著为正，而中西部地区市场化供应显著性不明显。这表明，东部地区土地市场化供应对土地利用效率的提升效果更佳，中西部地区土地市场化供应程度未通过显著性检验的原因，可能是由于西部地区的经济发展水平不高，工业用地资源较为充裕，工业用地出让价格整体较低，市场化与非市场化出让方式形成的工业用地价格差异也不大，例如2013年，西部地区工业用地协议出让平均价格为106.5元/m2，而“招拍挂”平均价格也仅为149.06元/m2，因此不会对企业节约集约用地行为产生明显的引导作用，从而使得土地市场化供应程度不显著。

（2）工业研发投入虽然通过了显著性检验，但表现出了对工业用地利用效率的负向影响，与理论分析相悖。这其中的原因可能是中国工业企业当前的研发规模较小，研发成果未能有效地转化为实际的产出能力；经常出现的情况是：有新产品需求时，企业才会增加研发投入。所以，长远来看，建立和完善从研发投入到产出增长的长效机制很有必要。

（3）关于工业发展规模对工业用地利用效率的影响，模型分析的结果也正验证了前文的理论分析，规模的一次项在1%的水平上显著为正，二次项在1%的水平上显著为负，表明随着工业发展规模的扩大，工业用地利用效率会表现出先上升、后下降的“倒U型”特征。东部地区的管理水平可能相对中西部地区较高，因此规模扩大带来的负面效果不明显。

（4）所有制结构方面，国有企业占比仅东部地区通过了5%的显著性检验，其影响系数为正，而全国范围的系数为负，说明当前部分地区国有工业企业的用地存在着粗放行为，未能发挥出国有企业经营规模大，产出能力强的规模优势，中西部地区没有通过显著性检验。外资企业占比在几个模型中同样没有通过显著性检验。因此，从全国层面来看，所有制结构不是影响工业用地利用效率的因素。

（5）关于市场结构的表现，大中型工业企业占比对东部地区的工业用地利用效率具有负影响，可以判定，规模较大的企业不利于东部地区的工业用地利用效率的提升，东部地区土地普遍更为稀缺，而小企业的节约集约利用土地意识更强；高技术企业占比的估计系数通过了显著性检验，该因素对工业用地利用效率的提高具有正面作用，高技术产业具有较高的管理水平和科技水平，在市场中所占的比例越高，越有助于工业土地利用效率的提高。

4 结论

本文分析了新型城镇化对工业用地利用效率的影响机制，构建了一般化的理论框架，利用各个省份数据，采用计量经济方法（个体固定效应模型）验证了新型城镇化水平、土地市场化水平、工业发展规模、工业研发投入、工业所有制结构、工业产业结构等因素对工业用地利用效率的影响。研究结果表明：新型城镇化能够促进工业用地利用效率的改善，并且在中西部地区表现得更为强劲；土地市场化水平、工业发展规模、工业研发投入、工业产业结构也对工业利用效率有不同程度影响。从全国层面来看，土地市场化供给程度、非国有工业企业占比及高科技产业企业占比越高，越有利于提高工业用地利用效率；工业发展规模遵循着规模经济的规律，在一定技术水平的条件下，规模并非越大越好；工业研发投入在短期来看，未能有效促进工业用地利用效率的改善。从区域层面来看，东部地区工业用地利用效率的提高更依赖于土地市场化供给程度、小微企业和高新企业占比的提高；而中西部地区工业用地利用效率的提升需要更加关注市场的规范化程度和增加高新企业的数量。

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（本文责编：王庆日）

The Impact of New-type Urbanization on Industrial Land Use Efficiency: A Theoretical Framework and Empirical Test

GUO Guan-cheng， DING Chen-xi， WANG Yu-rong
（College of Public Administration， Nanjing Agricultural University， Nanjing 210095， China）

The purpose of this study is to set up a generalized theoretical framework for exploring impact mechanism of new-type urbanization on industrial land use efficiency. Research methods include data envelopment analysis， global principal component analysis， and individual fixed effect model. The results indicate that: 1）The higher of land market supply level， the proportion of non-state-owned industrial enterprises and high-tech industrial enterprises are， the more the utilization efficiency of industrial land is to be improved. 2）Industrial-scale development follows the law of economies of scale， and the larger scale is not always better under the conditions of a certain level of technology. 3）In the short term，industrial research and development investment failed to effectively promote the industrial land use efficiency. It is concluded that the new-type urbanization has a significant positive impact on promoting industrial land use efficiency，and the effect is more significant in middle and west part of China.

land evaluation； industrial land； use efficiency； new-type urbanization； individual fixed effect model

F301.2

A

1001-8158（2016）08-0081-09

10.11994/zgtdkx.20160921.144532

2016-06-12；

2016-07-25

国家自然科学基金重点项目“我国土地资源效率提升能力与系统建设研究”（71233004）。

郭贯成（1977-），男，江苏涟水人，博士，教授。主要研究方向为土地经济与制度。E-mail: ggc@njau.edu.cn