土地要素空间配置对区域经济发展的影响：基于建设用地指标跨省域调剂政策的分析

张 莉 黄 伟

一、引言

资源配置是理解中国经济增长的关键视角。经过近四十年的改革探索，我国资本和劳动力的市场化程度已得到极大提高，要素配置效率明显改善。然而，相比于资本和劳动，土地要素的配置过程中仍存在诸多扭曲因素，严重制约了经济发展。政府垄断土地一级市场的现实背景以及土地要素的空间不可流动性决定了土地配置效率的提升需要更多的顶层设计。如果将资本和劳动配置效率的提升理解为市场在资源配置中起决定性作用，从而降低制度性成本的结果，那么土地要素市场的优化则更多依赖于在我国既定土地制度框架下用好政府“看得见的手”。具体而言，尽管现行的土地配置方式不能获得帕累托最优的结果，但通过优化政府规制，可以一定程度上缓解土地要素配置中的扭曲。探索建设用地指标的跨省域调剂即是其中的重要举措之一，本文以该政策为切入点分析土地要素空间配置对区域经济发展的影响，进而为建设全国统一的要素市场提供政策参考。

一直以来，中国的土地出让市场由政府主导。中央政府在土地利用总体规划、年度土地利用计划以及基本农田保护这一约束体系下实施建设用地供给的计划指标管理，中央政府下达的建设用地指标再经各级地方政府层层分解，从而形成了中国建设用地的空间配置格局。由于存在信息不对称、激励扭曲、计划的时滞等，指标供给并不能保证土地要素得到有效配置。已有大量学者指出中国经济中存在土地资源错配(Brandt等，2013[1]；李力行等，2016[2]；陆铭，2015[3]；张莉等，2022[4])。特别是自2003年后，建设用地指标的分配表现出明显的地区偏向。具体来说，东部沿海省份具有生产率优势，但没有得到相应的建设用地指标数量；相反，中西部欠发达省份被配置了过多的建设用地。土地空间配置上的扭曲降低了全国层面的全要素生产率，进而阻碍了经济增长(陆铭和向宽虎，2014[5])。在上述背景下，若能以现实中土地空间供需为依据实行跨区域甚至全国范围内的建设用地指标再配置，将极大缓解土地空间错配带来的效率损失。2022年4月《中共中央国务院关于加快建设全国统一大市场的意见》强调了构建全国统一大市场对提升经济增长动能的决定性作用，其中建成统一、规范的土地要素市场至关重要。这进一步表明，促进建设用地指标在全国范围内流转是顺应我国经济发展客观规律的必然要求。

事实上，在党的十九大以前，中央及各级政府已经在稳步推进相关政策，出台了一系列促进建设用地指标跨区域流转的举措，旨在优化土地空间配置，为经济高质量发展注入新动力。城乡建设用地增减挂钩结余指标流转就是其中的典范，2016年以来集中连片的特困地区、国家级贫困县以及省级贫困县被允许将其增减挂钩节余指标在省域范围内流转使用，这一定程度上提高了省域范围内的土地利用效率。然而，仅仅依靠省域内的建设用地指标流转并不能有效地解决我国土地和住房的空间供需错配问题，其原因是跨省域的人口流动仍然规模巨大。根据2020年第七次全国人口普查数据推算，我国流动人口总数约为3.76亿，其中跨省流动人口数约为1.25亿，占全部流动人口数的比例为33%(1)流动人口数据由第七次全国人口普查资料中长表7-1及相关假设推算得到，因缺乏微观层面的人口流动数据，该数据与准确结果相比可能存在一定偏误。。只有突破省域边界，推动全国范围内建设用地指标流转，才能真正实现“以人定地、地随人走”并最终提高土地要素的整体利用效率。因此，将增减挂钩结余指标由省域内流转扩围至跨省域流转，是实现我国高水平和高质量城市化的客观需要。2018年3月，国务院办公厅印发《城乡建设用地增减挂钩节余指标跨省域调剂管理办法》，对深度贫困地区与对口帮扶省份间建设用地指标的跨省调剂作出了明确部署。通俗地讲，跨省域土地指标调剂，即将贫困地区多余的建设用地指标，分流给建设用地不足的东部省份，具体的操作过程可用图1来简述。其主要特征是中央政府统筹操作，内涵是通过土地指标在空间上的重新配置让指标调入和调出省份同时获得与其经济发展实际需要相匹配的建设用地数量，从而提高土地资源的整体利用效率。

图1 建设用地指标跨省域调剂示意图

和大多数经济政策的推进过程一样，建设用地指标跨省域流转首先在部分地区进行了试点，意图通过评价其前期成效为政策的进一步推广提供经验支撑。本文主要考察2018—2020年时间段内在东部八省(广东、浙江、江苏、天津、山东、福建、上海、北京)和西部三区三州地区(西藏自治区、青川滇甘四省藏区、南疆四地州、四川凉山州、云南怒江州、甘肃临夏州)之间进行的建设用地指标跨省域调剂试点。理论上讲，将土地指标从三区三州地区调剂至东部发达省份，至少能产生两方面的积极作用：第一，建设用地指标的调入大大缓解了东部高生产率地区的土地资源约束，有利于其进一步发挥区位优势和集聚效应，扩大经济规模。第二，土地指标的调剂并不是无偿的，而是中央政府统筹管理下的指标交易。具体而言，三区三州地区在调剂出本省建设用地指标的同时，也获得了东部省份支付的调剂资金。考虑到该调剂资金的主要用途是帮扶深度贫困地区脱贫和农村基础设施建设，对于三区三州地区而言，跨省域建设用地指标调剂可能在降低其农村贫困发生率的同时促进当地经济增长。

本文将建设用地指标跨省域调剂试点作为外生的政策冲击，使用双重差分(DID)模型考察其对区域经济发展的影响。首先，我们利用地级市面板数据估计了该政策对东部八省和三区三州省份的经济增长效应。其次，基于省级层面的贫困发生率数据，我们也考察了该政策对三区三州省份的减贫效应。实证研究发现，跨省域的建设用地指标调剂使得三区三州省份的人均GDP提高了约8.2%，而对于东部八省的人均GDP则有微弱的提振作用。由此可见，土地要素的空间再配置具有显著的经济增长效应，并且对于土地指标调入和调出省份具有“双赢”的政策效果。关于减贫效应的实证结果则显示，跨省域建设用地指标调剂使得三区三州地区的农村贫困发生率显著降低，这意味着该政策起到了较好的扶贫作用。

本文的主要贡献表现在两个方面：(1)土地资源的空间配置是区域经济学领域的重要话题，对于中国建设用地指标跨省域调剂政策的研究，已有文献大多局限于观点阐述和描述性工作，而相关的实证研究则较为缺乏。本文的政策评估提供了跨省域土地指标调剂能助力区域经济发展和减贫的经验证据，对这些研究作出了补充。(2)本文的研究结论表明，政府可以通过合理有效的机制设计弥补土地要素市场化程度的不足，实现土地空间配置的优化。这为进一步深化跨省域建设用地指标流转提供了理论依据，具有较强的政策参考价值。(3)本文的研究与共同富裕有关，跨省域土地指标调剂可视为一种特定的转移支付，提供了一种缩小收入差距的新途径。

后文安排如下：第二部分介绍我国建设用地指标管理体制的演变历程以及跨省域建设用地指标调剂政策出台的背景；第三部分回顾和评述相关文献并提出本文的研究假说；第四部分是本文的研究设计以及核心变量的定义；第五部分呈现回归结果并对其进行简要分析；第六部分是结论与政策启示。

二、政策背景

本部分将系统梳理我国建设用地指标管理体系的发展演变过程，并具体介绍建设用地指标跨省域流转政策的相关背景。

(一)我国城乡建设用地指标管理沿革

二十多年来，随着工业化和城市化发展，控制建设用地的规模和确保耕地红线成为我国建设用地指标管理的主基调，整体上经历了从项目管理到区域管理的转变。

项目管理，即由中央部门对特定项目所需占用额定土地的面积进行管理和审批，由于实践上的低效率，以及各地区、各项目的独特差异，从项目层面控制建设用地指标在后期变得难以为继。2008年，国务院明确了对各个地区新增建设用地指标实行“统一分配、层层分解、指令性管理”的方法。一方面，中央每年对各地新增建设项目用地指标进行总量管控；另一方面，严格农转用程序报中央审批。于是，以各级政府为主体，以总量控制为核心的建设用地指标管理体系初步形成。首先，根据《全国土地利用总体规划纲要(2006—2020年)》及调整方案，该管理体系确定了各省份在规划期内的建设用地总规模、耕地保有量及基本农田保护面积，各省再向下分解至市及区县；其次，各地方政府先根据土地利用总体规划，对一定时期内的建设用地总规模进行控制，之后每一年通过土地利用年度计划进行管理；最后，在每一年的实际工作中，县以上地方政府对本地建设用地总规模进行动态管理。尽管目前有少部分地区进行了用地审批权下放的试点(2)2020年3月12号，国务院颁布了《关于授权和委托用地审批权的决定》，将永久基本农田以外的农用地转为建设用地审批事项授权省一级地方政府批准，同时试点将永久的基本农田转化为建设用地和国务院批准土地征收审批事项委托部分省级政府批准。首批进入试点的地区有北京、天津、上海、江苏、浙江、安徽、广东和重庆。，但总的来说，建设用地指标的区域管理特征没有发生实质性变化。

在区域管理体制下，目前破解建设用地指标困境的主要手段包括增量与存量两大类。就增量(即常规的新增建设用地计划指标)而言，由于土地本身属于存量资源，新增建设用地一般意味着其他用地向建设用地的转换。而根据《中华人民共和国土地管理法(2014年修正)》， 我国对耕地实行特殊保护；因此，若新增建设用地涉及农用地中的耕地，则需考虑占补平衡制度。在此背景下，盘活城乡存量建设用地成为解决城镇和工业园区建设用地不足的另一重要手段。通过逐步推进城乡建设用地增减挂钩、工矿废弃地复垦利用和城镇低效用地再开发可以有效破解建设用地指标限制。城乡建设用地增减挂钩，即在拆旧地块将农村建设用地进行拆除及复垦，增加的建设用地指标定向用于建新地块使用。例如，A地使用了一定面积建设性用地，具有对口关系的B地就垦复增加等面积耕地；这样一来，增减挂钩使得建设性用地的总增量是零，形成一个平衡。

2005年，为了缓解城市用地供需矛盾，原国土资源部按照《国务院关于深化改革土地管理的决定》有关要求，启动了增减挂钩的试点工作，并严格限定在县域范围内实施。2015年自然资源部(原国土资源部)又出台了《关于用好用活增减挂钩政策积极支持扶贫开发及异地扶贫搬迁工作的通知》，允许集中连片的特困地区、国家扶贫开发工作重点的县将增减挂钩结余指标在省域内流转使用。尽管这些尝试一定程度上缓解了用地供需矛盾，但由于我国建设用地需求和耕地后备资源数量的空间不均衡性更多地体现在东、中、西部这一较大地理尺度间，因此跨省域的建设用地增减挂钩节余指标调剂显得更为紧迫。

(二)城乡建设用地增减挂钩结余指标跨省域流转

在经济集聚效应较强的东部地区，耕地保护与保障建设用地之间的矛盾导致重大项目落地难，经济发展受到制约。相反，土地资源富集的中西部地区，可补充的耕地后备资源充足，但经济上的欠发达使得土地价值难以实现。基于此，中央政府从2017年开始逐步放开耕地占补平衡条件，并推行城乡建设用地增减挂钩节余指标跨省域调剂的试点，探索建立全国性建设用地指标跨区域交易的机制。2018年，增减挂钩政策进一步拓展，国务院办公厅印发《城乡建设用地增减挂钩节余指标跨省域调剂管理办法》(国办[2018]16号)以探索“三区三州”及深度贫困县增减挂钩结余指标在东西部扶贫协作和对口支援框架内开展交易。调出节余指标的地区限定在“三区三州”，即西藏自治区、青川滇甘四省藏区、南疆四地州和四川凉山州、云南怒江州、甘肃临夏州。根据经济承担能力，调入节余指标的主要帮扶省份确定为广东、浙江、江苏、天津、山东、福建、上海和北京东部八省市。至此，增减挂钩结余指标的跨省流转和交易得到了制度保障。

按照指导文件，城乡建设用地增减挂钩节余指标必须由国家统筹跨省域调剂使用。其中，自然资源部会同财政部、国家发改委和农业部等相关部门确定调剂规模、激励措施和监管要求。财政部会同自然资源部等相关部门制定资金使用管理办法，统一资金收取和支出。根据近年来中西部地区节余指标省域内流转的平均成交价格(每亩24万元)，确定跨省域指标调出价格。具体标准为：复垦为一般耕地和其他农用地的，每亩为30万元；对部分有条件复垦为高标准农田的，适当提高价格标准，每亩为40万元，可以满足中西部地区拆旧复垦安置的需求且有结余。节余指标调入价格根据地区差异相应确定，北京、上海每亩70万元，天津、江苏、浙江、广东每亩50万元，福建、山东等其他省份每亩30万元；附加规划建设用地规模的，每亩再增加50万元。总而言之，本轮建设用地指标跨省域调剂试点的核心特征是中央政府统一下达调剂任务，统一实施调剂价格，统一资金收取和支出，进而实现东西部地区间增减挂钩数量和调剂资金的整体平衡。

由于东西部地区之间存在资金要素和土地要素上的互补优势，经过国家统筹调剂后，一方面，人均城市建设用地水平偏低、规划建设用地规模不足的东部省份，可以使用跨省域调剂节余指标少量增加规划建设用地规模，并在新一轮土地利用总体规划编制时予以调整。这一定程度上缓解了东部地区面临的土地资源约束，有助于其更好发挥区位优势和利用集聚外部性。另一方面，输出用地指标的西部欠发达省份所得调剂资金收益，除一部分给承担补充耕地任务的省份优先用于补充耕地外，其余全部用于脱贫攻坚和乡村振兴。因此，跨省域建设用地指标流转成为解决脱贫攻坚资金难题的重要渠道，为实现区域均衡发展和共同富裕目标创造了又一重要的制度条件。

三、文献回顾与理论假说

接下来，我们将对与本文联系较为紧密的相关文献进行回顾和评述，并在此基础上提出本文的研究假说。

建设用地指标的跨省域调剂以土地存量在空间上的非均匀分布特征为起点，通过土地要素的空间再配置实现全国层面的土地利用效率最大化。因此，本文的研究丰富了土地配置如何影响经济增长的相关文献。对比资本和劳动这两种要素，关于土地配置的研究相对较少，且研究对象主要聚焦于农业用地(Restuccia和Rogerson，2013[6]；Adamopoulos等，2014[7])。有关建设用地配置的文献则主要关注城市间或城市内的土地错配(陆铭，2011[8]；陈晓光，2017[9])。Duranton等(2015)[10]基于印度的研究认为，土地资源的错配给印度经济带来了效率上的损失，并且城市内土地错配和城市间土地错配具有不同的成因，因此纠正这些错配需要不同的政策建议。陆铭等(2015)[11]探究了建设用地指标分配对于不同城市居住成本的影响，认为差异化的土地供应政策导致受到土地供应限制的东部城市房价和工资上涨，进而对中国经济效率和竞争力产生了负面影响。在中国的城市内部，同样存在大量土地错配(黄忠华和杜雪君，2014[12])，体现在不同用途间、不同行业间、企业间等多个层面。李力行等(2016)[2]认为，中国各地大规模的开发区建设,导致大量稀缺的土地资源被低效利用,在降低企业进入门槛的同时,也产生了严重的生产效率损失。

就我国实际情况而言，土地资源禀赋和经济效率的不均衡更多地体现在不同省份之间，这就决定了土地供需错配也会更多地发生在省份之间。陆铭(2011)[14]指出，建设用地指标在2003年后更多配置给中西部地区，导致了土地利用效率降低。邵挺等(2011)[13]则发现东部地区建设用地的边际生产率要远远高于中西部地区，各地级市间的土地利用效率差异主要来自省间差距，这意味着跨省区的土地错配严重。在方法上，Fang等(2021)[14]利用空间一般均衡模型量化了地区间建设用地指标错配对中国经济增长的影响，结论是该错配使得全国层面的生产率和总产出分别降低了7.3%和2.4%，这与赵扶扬和陈斌开(2021)[15]的研究结论类似。在中国的土地制度下，政府作为建设土地指标的供给者和管理者，主导土地资源配置(蒋省三等，2007[16])。因此，如何利用好“政府之手”，通过合理有效的机制设计促进土地要素在空间上的再配置，是提升土地利用效率的关键途径。

土地作为一种稀缺资源，其达到帕累托有效配置的条件是土地要素的边际产出在各省份间相等。而目前的情形是高生产率的东部地区建设用地供给严重不足，土地边际产出较高；相反，生产率较低的中西部地区被配置了过多的建设用地，导致土地边际产出较低。这明显偏离了理论上的土地最优配置。跨省域建设用地指标调剂打破了土地要素的空间不可流动性，通过等量增加(减少)东部地区(西部地区)的建设用地指标数量来实现不同省份土地边际产出的趋同。无论对于指标调入还是调出地区，更好地供需匹配和更高的土地利用效率将促进其经济发展。基于以上分析，我们提出本文的第一个假说：

假说1：跨省域建设用地指标调剂可以同时促进指标调入和调出省份的经济增长。

除了带来可能的经济增长效应外，建设用地指标跨省域调剂的政策定位更多的是解决西部深度贫困地区的脱贫攻坚难题、促进区域均衡发展，是共同富裕目标在土地政策领域的具体表现。欠发达地区在流转出建设用地指标的同时也获得了用于脱贫的资金，事实上，我们可以将其理解为一种特殊形式的转移支付。关于转移支付是否能有效减贫，大部分学者持肯定观点。雷根强等(2015)[17]利用地理断点回归法发现转移支付有效促进了区域均衡发展。卢盛峰等(2018)[18]探讨了转移支付在缩小居民收入不平等中的效果，其结论是中国现行转移支付体系对市场收入不平等具有正向的调节作用。解垩和李敏(2020)[19]的研究发现政府公共转移支付有利于降低相对贫困，且转移支付再分配效应大于社保缴费和个税的再分配效应。徐爱燕等(2021)[20]基于微观家庭数据实证研究了转移支付对西藏农牧民的减贫效应，发现转移支付能促进农牧民进行非农就业进而间接减贫。刘明慧和章润兰(2021)[21]认为财政转移支付对相对贫困的影响存在规模效应，地方财政民生性支出占比的提高有助于减缓相对贫困。李丹等(2019)[22]则指出转移支付可以有效提升相对贫困地区的“造血”能力，对极度贫困地区则更多地体现“输血”。上述研究的考察对象都是通常意义下的政府转移支付，而关于跨省域建设用地指标调剂资金，目前鲜有文献对其减贫效应进行评价。

土地不仅是农业生产的基础，还是城市建设发展的重要资源。正是由于土地的特殊重要性和空间不可流动性，现实中土地资源存量高的欠发达地区缺少发展资金，同时发达地区旺盛的土地需求得不到满足，即“地多的少钱、钱多的少地”。虽然东西部之间存在巨大的土地价差，但缺乏助力西部贫困农村发展的有效机制。允许建设用地指标跨省域调剂，正是从制度上为乡村振兴和农村脱贫攻坚筹集资金创造了条件。对建设用地相对充裕的贫困地区而言，这一举措可以让土地产生更大效益，换取急需的扶贫资金。理论上讲，把土地流转半径从省内扩大到跨省域，在更大空间范围对土地要素进行配置，这不仅直接拓宽了扶贫资金的来源渠道，而且会增加支持贫困农村地区的资金总量，对增加农村人均收入具有重要意义。此外，由于中央政府明确规定了调剂资金的大部分用于深度贫困地区的脱贫工作，因而相比于一般意义的财政转移支付，其资金的使用效率可能更高，扶贫效果也可能更为直接。综上所述，我们提出本文的第二个假说：

假说2：跨省域建设用地指标调剂有助于缓解指标调出地区的农村贫困。

四、研究设计与变量定义

2018年3月，国务院办公厅印发《城乡建设用地增减挂钩节余指标跨省域调剂管理办法》(国办[2018]16号)，正式对跨省域建设用地指标调剂展开试点。为了推进相关工作顺利实施，同年7月财政部制订、印发《城乡建设用地增减挂钩节余指标跨省域调剂资金收支管理办法》。本次试点期限为3年(有效期截止到2020年年底)，其中，调出节余指标的地区限定在“三区三州”，即西藏自治区、青川滇甘四省藏区、南疆四地州和四川凉山州、云南怒江州、甘肃临夏州，调入节余指标的主要帮扶省份为广东、浙江、江苏、天津、山东、福建、上海和北京东部八省市。这一政策背景为我们评估跨省域建设用地指标调剂的经济影响提供了一个合适的准自然实验。具体而言，我们可以将该政策视为一次外生冲击，进而使用双重差分法(DID)来分别估计政策的经济增长效应和扶贫效应。

(一)计量模型

为了识别跨省域建设用地指标调剂对指标调入和调出地区经济增长的影响，我们选取未受试点政策影响的其他省份的地级市作为对照组，而分别将东部八省和三区三州所在省份的地级市作为实验组。具体的计量模型如下：

per_gdpi,t=β0+β1treati×postt+β2Xi,t+ui+vt+εi,t

(1)

其中，下标i和t分别代表地级市和年份。被解释变量per_gdpi,t是地级市层面的人均GDP；treati是代表实验组别的虚拟变量，若某一地级市属于东部八省(或三区三州所在省份)，取值为1，否则取0。postt是代表政策实施年份的虚拟变量，2018年及之后取值为1(由于2020年数据难以获得，本文的研究区间皆为2010—2019年)，否则为0。交互项treati×postt即是该双重差分模型的核心解释变量，其系数β1反映了跨省域建设用地指标调剂对指标调入(调出)地区的经济增长效应。Xi,t是一系列地级市层面的控制变量，ui和vt分别代表地级市固定效应和年份固定效应，εi,t是随机扰动项。各变量的具体定义和描述性统计将在后文介绍。

为了识别跨省域建设用地指标调剂对指标调出地区的扶贫效果，我们将未受试点政策影响的其他省份作为对照组，而将三区三州所在省份作为实验组。具体的计量模型如下：

poverty_hapi,t=γ0+γ1treati×postt+γ2Xi,t+ui+vt+εi,t

(2)

由于只能获得被解释变量的省级层面数据，因此方程(2)中的下标i代表省份。被解释变量poverty_hapi,t是省级层面的贫困发生率。treati是代表实验组别的虚拟变量，若某一省份位于三区三州所在省，取值为1，否则取0。除了变量层级不同外，其他变量的定义方式与方程(1)中类似。系数γ1捕捉的是跨省域建设用地指标调剂对指标调出地区的扶贫效应。各变量的具体定义和描述性统计见后文。

(二)变量定义

1.被解释变量。

计量模型(1)中，被解释变量per_gdp为地级市人均GDP，具体定义为地级市当年的国民生产总值与年末总人口的比值再取对数。数据来自《城市统计年鉴》，时间区间为2010—2019年。计量模型(2)中，被解释变量为某一省份当年的农村贫困发生率poverty_hap。具体定义分别是poverty_hap=(贫困线以下的农村人口数)/(农村总人口)，该数据的来源为国家统计局农村住户调查和住户收支与生活状况调查，时间区间为2010—2019年。

2.核心解释变量。

计量模型(1)中，核心解释变量treati×postt中treati取值为1的条件是某一地级市属于东部八省(或三区三州所在省份)。计量模型(2)中，treati取值为1的条件是某一省份位于三区三州所在省。postt的定义在这两组分析中相同且与前文保持一致。

3.控制变量。

为了缓解可能存在的遗漏变量问题，在考察试点政策的经济增长效应时，我们在回归模型中加入了地级市层面的控制变量，数据来自2010—2019年《城市统计年鉴》。具体来说，参考郑世林等(2014)[23]、李世刚和尹恒(2017)[24]，我们分别加入了以下变量：城市规模city_size(年末总人口取对数)、第二产业占比industry2、第三产业占比industry3、高等院校数量high_edu、取对数后的财政总收入gov_income和年度财政支出gov_exp。在考察试点政策的扶贫效应时，我们加入了省级层面的上述控制变量，数据来自2010—2019年《中国统计年鉴》和各省统计局。此外，在模型(1)和(2)的估计中，我们分别控制了(城市固定效应+年份固定效应)以及(省份固定效应+年份固定效应)。

为了排除样本极端值的影响，本文对除虚拟变量外的所有变量进行了左右1%缩尾(Winsor)处理，变量的描述性统计见表1。

表1 计量模型(1)对应的描述性统计

表2 计量模型(2)对应的描述性统计

五、实证结果

本文第三部分的分析认为，建设用地指标跨省域流转一方面能促进指标调出省份和调入省份的经济增长，另一方面也能缓解指标调出地区的农村贫困。本部分将为上述观点提供经验证据。

(一)建设用地指标跨省域流转的经济增长效应

1.基准结果。

我们利用回归方程(1)～(2)列和(3)估计了建设用地指标跨省域流转对东部八省和三区三州的经济增长效应，结果分别如表3中列(1)、列(4)所示。

表3 建设用地指标跨省域流转的经济增长效应

列(1)中政策变量的估计系数显著为正，但列(2)在加入城市层面的控制变量后交互项的系数大幅下降且统计上不显著。这意味着建设用地指标跨省域流转对东部八省经济增长的提振作用是有限的。结合现实来看，虽然理论上东部发达地区可以通过建设用地指标跨省域调剂缓解土地资源约束，但由于现阶段调剂规模和范围都偏小，因此该政策对东部地区经济增长的提升幅度不明显。这也间接说明，如果要通过土地要素的再配置给发达地区注入增长动力，需要在更大规模和范围内实现建设用地指标流转。列(3)的回归结果显示，在不加入控制变量时政策变量的系数显著为正且在1%的统计水平上显著，即建设用地指标跨省域流转促进了指标调出地区(三区三州)的经济增长。在控制了城市层面的特征变量后，核心解释变量的系数值变化幅度不大且仍在1%的水平上显著，如列(4)所示。以列(4)的结果为基准，平均而言该政策使三区三州地级市的人均GDP增长了约8.2%，这在经济意义上也是不小的幅度。综上所述，跨省域建设用地指标调剂能够通过优化土地资源的空间配置同时促进指标调出省份和指标调入省份的经济增长，即本文的假说1得到验证。此外，从估计系数的大小来看，该政策对指标调出省份经济增长的影响更显著；考虑到跨省域建设用地指标调剂的扶贫政策定位，这一结果与现实是相符的。

2.稳健性分析。

(1)平行趋势检验。

为了增强上述回归结果的可靠性，参照大多数使用双重差分法的实证研究，我们对回归方程(1)进行了平行趋势的检验。具体做法是先定义各个年份的虚拟变量，然后将其与实验组别虚拟变量treati相乘得到一组政策变量交互项，用这些交互项替换模型(1)中的核心解释变量后重新估计即可得到政策的动态效应(将政策发生的前一年设定为基期)。估计结果如图2所示，2018年之前，政策变量的估计系数在统计上均不显著，平行趋势假设得到满足。2018年之后，政策试点地区的人均GDP得到明显提升；与此同时，对比图2(左)和图2(右)，不难发现跨省域建设用地指标调剂试点对指标调出地区的经济增长具有更强的促进作用。

图2 建设用地指标跨省域流转的经济增长效应：平行趋势检验

(2)核心变量的其他度量方法

基准回归中，我们将地级市的人均GDP作为衡量经济发展水平的指标。为了检验实证结果的稳健性，我们使用地级市单位建设用地面积的产值gdp_land作为被解释变量重新估计模型(1)。地均GDP除了衡量经济发展水平外，一定程度上还反映了土地要素的利用效率，因此在本文的背景下是一个合理的被解释变量替换指标。此外，考虑到政策试点效果可能存在的时滞，我们将被解释变量提前一期(t+1期)后重新估计模型(1)。表4的回归结果显示，采用以上两种方式更换被解释变量后试点政策的经济增长效应仍然存在。

表4 建设用地指标跨省域流转的经济增长效应：替换被解释变量

(3)控制地区时变特征

在前文的分析中，尽管我们已经控制了一系列城市层面的特征变量，但仍可能面临遗漏变量问题。具体来说，地区层面存在某些不可观测的特征，且这些特征是动态变化的，若不加以考虑可能会对我们的实证结果造成干扰。为了缓解上述担忧，我们参考Vig(2013)[25]的做法，在计量模型(1)中加入省乘以年份的交互项来控制省级层面的时变特征，尽可能地排除遗漏变量问题，估计结果如表5所示。控制省份时变特征后，政策变量的系数仍显著异于零，这进一步验证了前文结论的稳健性。

表5 建设用地指标跨省域流转的经济增长效应：控制地区时变特征

(二)建设用地指标跨省域流转的扶贫效应

1.一些案例。

建设用地增减挂钩节余指标跨省域调剂政策是为支持脱贫攻坚而建立的新的制度机制。2018年中央1号文件明确“建立城乡建设用地增减挂钩节余指标跨省域调剂机制，将所得收益全部用于巩固脱贫攻坚成果和支持实施乡村振兴战略……”，中央政府旨在通过以城带乡、以工补农的方式支持深度贫困地区的脱贫工作，促进区域均衡发展。2019年国务院批准调剂资金由中央对地方一般性转移支付调整为专项转移支付，进一步保障了调剂资金全部用于脱贫攻坚。

政策试点以来，已有不少贫困地区通过调剂出富余的建设用地指标而获得了助力本地农村脱贫的资金要素。例如，2017年年底四川马边彝族自治县与浙江绍兴市越城区签订全国首个城乡建设用地增减挂钩节余指标流转协议，此次签约流转节余指标共计7 000 亩，总金额达50.4亿元，资金量相当于马边县当年财政总收入的12倍。2018年1月13日，浙江嘉善与四川木里藏族自治县签订框架协议，嘉善拟在3年内以每亩72万元价格向木里购买增减挂钩节余指标3 000亩，且协议签订后嘉善将在1个月内向木里支付5 000万元前期工作经费。截至2020年10月，建设用地增减挂钩节余指标跨省域调剂政策已为深度贫困地区筹集资金超过1 800亿元(3)该数据由2020国家扶贫日系列论坛扶贫用地政策分论坛公布。(图3对比了该调剂资金总量与各指标调出省份2017—2019年的财政收入总和)，在国家财政转移支付之外为脱贫攻坚开辟了新的资金来源。

图3 截至2020年10月的建设用地增减挂钩节余指标跨省域调剂资金总量

2.计量分析。

以上案例说明建设用地指标的跨省域调剂有效增加了指标调出地区的扶贫资金，从而解决了农村脱贫攻坚面临的首要问题。接下来我们将实证检验该政策的扶贫效果，在呈现正式的回归结果之前，我们绘制了三区三州省份(实验组)和未受政策影响的其他中部省份(对照组)的平均农村贫困程度变化趋势，如图4所示。图4的纵轴变量是不同组别的平均农村贫困发生率，其定义如本文第四部分所述。首先，我们可以发现2010—2019年期间无论中部省份还是三区三州所在省份，平均农村贫困程度都逐年下降，这说明随着我国经济的发展和扶贫政策的深化，农村贫困问题得到了一定的缓解。其次，位于西部的三区三州省份，其农村贫困程度明显高于中部省份，这也是政府将一系列帮扶政策(包括本文讨论的建设用地指标的跨省域调剂)向西部地区倾斜的原因。

图4 不同地区农村贫困程度的变化趋势

建设用地指标的跨省域调剂是否以及多大程度缓解了指标调出省份的农村贫困问题？为了提供定量证据，我们利用计量模型(2)估计了试点政策对三区三州所在省份的扶贫效应，表6报告了回归结果。列(1)、列(2)中被解释变量为省份层面的农村贫困发生率，无论是否加入控制变量，政策交互项的系数都显著为负且在5%的统计水平上显著，这表明建设用地指标的跨省域调剂确实起到了扶贫作用。以列(2)的估计结果来计算，平均而言该政策使得指标调出省份的农村贫困发生率降低了5个百分点。基于以上估计结果，我们认为跨省域的建设用地指标调剂通过为贫困地区提供脱贫攻坚急需的“真金白银”，大幅降低了其农村贫困程度，也即本文的假说2得到验证。

表6 建设用地指标跨省域流转的扶贫效应

3.稳健性测试。

(1)平行趋势检验。

采用与前文经济增长效应研究中类似的方法，我们对模型(2)对应的平行趋势假设进行了检验。图5的结果显示，在政策实施之前的年份处理组省份并不存在事前趋势，且扶贫效应在政策实施后的第二年更加显著。

图5 建设用地指标跨省域流转的扶贫效应：平行趋势检验

(2)排除其他扶贫政策的干扰。

作为我国扶贫工作的重点对象和脱贫攻坚的“硬骨头”，三区三州所在省份往往受到来自中央层面的不同政策(包括直接转移支付和教育扶贫项目等)帮扶。如果在本文所考察的政策试点时间窗口附近同时存在其他的扶贫政策，那么我们得到的处理效应将是不准确的。由于无法精确地控制某一项具体扶贫政策的影响，为了一定程度上排除这些政策对本文结论的干扰，我们进行了以下的安慰剂检验。首先，我们保持处理组和控制组的组别定义方式不变，但假定政策冲击分别发生在t-2期、t-3期和t-4期，如果此时政策变量的估计系数不再显著，则说明并不是某项事前的扶贫政策导致了前文的估计结果。其次，我们从样本中随机选择处理组和控制组来估计本文的双重差分模型(2)，图6描绘了经过500次随机抽样的估计系数值分布。结合表7和图6的结果可以看出，前文估计得到的扶贫效应并不是由某项其他扶贫政策引起，从而增强了本文结论的稳健性。

图6 安慰剂检验

表7建设用地指标跨省域流转的扶贫效应：排除其他政策的干扰

(三)进一步分析：跨省域建设用地指标调剂能否抑制东部发达地区房价上涨？

改革开放以来，我国的工业化和城市化进程表现出明显的区域不平衡特征。相比于中西部地区，东部沿海城市依靠先天区位优势和部分政策红利吸引了大量生产要素向该地流动，其中以劳动力从中西部向东部集聚的过程最为突出。伴随该过程的一个现实是东部地区(特别是一线城市)的房价增速也远高于其他地区(韩立彬和陆铭，2018[26])。理论上，在劳动力流入引致住房需求上升后，若同步增加东部城市的土地供给数量，一定程度上可以起到降或稳房价的作用。但现实中东部城市的土地供给并不与其高涨的需求相匹配，已有学者指出中国东部城市房价高速上涨的根本原因是其土地供给更加缺乏弹性(刘修岩等，2019[27]；刘学良，2014[28])。

在本次试点政策框架下，东部经济发达城市可以从西部欠发达地区调入建设用地指标从而放松本地土地资源约束，从供给端减缓房价上涨压力。因此一个很自然的问题是：建设用地指标的跨省域调剂能否抑制东部城市房价上涨？为了回答这一问题，我们将地级市的年度平均房价h_price作为被解释变量，利用本文第四部分的计量方程(1)估计了该政策对东部地区房价的影响。其中实验组是东部八省份的地级市，对照组是除三区三州地区以外其他省份的地级市，回归结果如表8所示。列(1)、列(2)中的样本包括所有实验组和对照组的地级市，列(3)、列(4)剔除了“北上广深”这四个一线城市，列(5)、列(6)则同时剔除了“北上广深”和东部八省的省会城市。表8的实证结果显示，尽管政策变量的系数估计值为负，但在统计意义上均不显著，这表明该政策并不能有效地降低房价。一个可能的原因是目前跨省域建设用地的调剂数量相比于各地方政府每年的土地出让总量仍然偏少，因而对房价的抑制作用有限。基于这一解释，要使得该政策除了扶贫外还能有效降低东部城市房价，接下来的政策方向是进一步扩大跨省域建设用地指标调剂的范围和数量。

表8 建设用地指标跨省域流转的房价抑制效应？

到目前为止，我们的实证分析表明，对贫困地区而言，建设用地指标的跨省域调剂既可以加快其脱贫进程又能推动其经济增长，即同时具备“输血”和“造血”功能。对东部发达省份而言，由于放松了土地资源约束，该政策对其经济发展也具备一定的提振作用。此外，我们也注意到该政策对东部地区的房价并不能起到明显的抑制作用。

六、结论与政策启示

提升资源配置效率是实现我国经济高质量发展的重要突破口。当前，我国土地要素利用效率仍然不高，地区间的错配为主要表现之一。土地作为一种空间上不可流动的要素，其配置效率的提升很大程度上有赖于政府的政策设计。建设用地指标跨区域流转是一项制度创新，突破了土地要素空间不可流动性，提高其配置效率。政策的核心目标一方面是帮扶调出建设用地指标的西部省份，助力其实现脱贫。另一方面是为东部发达地区解决计划指标紧、项目落地难的问题，进而为其提供更大的发展空间。本文以2018年在三区三州和东部八省之间试点的城乡建设用地增减挂钩结余指标跨省域调剂为自然实验，利用双重差分法评估了该政策的经济增长效应和扶贫效应。实证结果显示，该政策同时促进了指标调出和指标调入省份的人均GDP增长，且对指标调出省份的经济发展具有更强的推动作用。与此同时，该政策有效减缓了指标调出地区的农村贫困程度，扶贫效果明显。本文的结论能为我们提供以下政策启示。

第一，在我国要素配置市场化改革的进程中，政策制定者要思考和理顺政府与市场的关系。具体地，政府与市场的边界并不是一成不变的，二者也并不对立，而是相辅相成。价格机制可以充分发挥调节作用的领域，应该由市场来配置资源。当价格机制无法引导要素流动时，则需要政府适度干预以弥补市场功能的缺失。本文考察的土地指标跨省域调剂就是政府适度干预进而优化资源配置的典型案例。因此，提升我国生产要素的配置效率，需要同时用好市场主导和政府协调这“两只手”。

第二，尽管目前跨省域的建设用地指标调剂数量有限，但已经显示出丰厚的政策红利。就经济整体而言，该政策优化了区域、城乡的用地结构和布局，实现了土地要素和资金要素的双向流动和优势互补，促进了区域协调发展，可谓“一举多得”。这意味着，实现更大范围和更大规模的建设用地流转，可以充分释放要素配置效率改善的潜能。考虑到我国特殊的土地制度和土地利用现状，提升土地要素的配置效率将是下一阶段提振中国经济的有效途径之一。

第三，当前的建设用地指标跨省域调剂仍然存在着不可忽视的问题，例如，指标交易数量受到严格限制从而不能反映市场供求，指标流入地区占用的耕地质量与流出地区复垦的耕地质量无法准确对应，增减挂钩节余指标的收益分配不合理，等等。政府如何在政策制定过程中充分考虑各方主体的利益诉求？这需要更深入的理论研究和更完善的机制设计。

要补齐当前土地指标跨区域流转制度的短板，总体的改革方向是进一步提高土地指标跨区域流转的市场化程度。具体到政策措施上，可以从以下三个方面发力。首先，中央政府要转变指标分配者角色，避免对土地指标流转价格和数量的过度干预。在政府制定价格范围和数量范围之后，由交易双方自主商议交易价格和交易数量，自行完成节余指标跨省交易。其次，政府要充当“监管者”的角色，在指标分配、流转、审批过程中做到监管到位，做好建新和复垦工作的跟踪监管。与此同时，扩大跨省土地流转的交易范围，逐步从“三州三区”和深度贫困县向其他地市推行跨省交易，乃至统筹做好农村集体经营性建设用地入市与增减挂钩节余指标跨省流转工作。最后，搭建全国性的节余指标交易平台，下放市场交易主体。一方面，要发展和完善用地指标跨地区交易的市场机制，实现用地指标在区域间有效的二次分配。另一方面，适当下放交易主体，增强交易自主性。市级人民政府在获得指标复垦成本、农用地质量、指标紧张程度等信息方面具有优势，方便控制复垦规模和质量，可以成为跨省流转的主体。