城乡建设用地指标纵向配置逻辑与执行偏差研究

王晨跃，叶裕民，田 莉，陈浩邦

（1.清华大学建筑学院，北京 100084；2.自然资源部智慧人居环境与空间规划治理技术创新中心，北京 100084；3.中国人民大学公共管理学院，北京 100872；4.清华大学经济管理学院，北京 100084）

改革开放以来，地方政府以地谋发展的模式推动了中国经济的高速增长，然而，该行为也造成了耕地占用、土地粗放利用、城市蔓延等负面影响。在人多地少的国情下，建设用地扩张与耕地保护的矛盾显得尤为突出。对此，中央政府设计了自上而下、逐级分解的城乡建设用地指标（以下简称“指标”）政策来保护耕地。然而《土地利用总体规划（2006—2020年）》（以下简称“第三轮土总规”）中的城乡建设用地指标出现普遍执行偏差[1]，对耕地保护构成严峻挑战。当前国土空间规划保留了“城乡建设用地规模”指标及其逐级下达的管理体制。反思“第三轮土总规”指标执行偏差的成因，对当下各层级国土空间规划的编制与实施具有重要的现实意义。

对于指标政策出现执行偏差的原因，一部分文献认为与指标政策本身及其执行的制度环境有关。比如土地利用规划体系科学性和预见性不强导致的有效性与权威性低下[2]，土地利用规划其确保平衡发展并满足多重目标任务的工具属性[3]、政策本身的漏洞与重复的政策手段、监控的技术缺陷[4]、宽松的执行环境[5]、规划之间的冲突与协调难题[6]等，然而，这部分研究的讨论过于零散而缺乏聚焦点。另一部分文献则将原因归咎于委托代理关系下的央地政府在土地管理上的利益目标不一致。中央在多重治理目标下遵循集权式的严控逻辑，地方政府遵循单一的经济发展逻辑[7]，财政分权与政治集权带来的土地财政与土地引资对地方政府形成了城市建设用地扩张的强大利益激励[8]，而在本辖区土地的发展上，地方拥有比中央更强的影响力[9]。因此，在央地博弈过程中，地方政府基于自主利益对中央政策精神的违背是已有研究对指标执行偏差的一致性解释。这奠定了笔者对执行偏差问题的基本判断，但其中的局限性在于：一是指标配置与地方发展诉求不匹配带来的效率损失广为学界所诟病[10-11]，但学界很少考虑指标配置这一关键因素对执行偏差的影响；二是已有研究基本从中央制定、地方偏离的央地对立二分关系看待执行偏差问题，但在央地委托代理关系中，省级政府作为中间政府的管理者角色与承上启下作用，对执行偏差产生什么影响，在中央—省—市的三分框架下，央地关系是否存在从对立走向协调的可能，这些研究空白都值得进一步探讨。

基于此，本文以第三轮土总规为研究对象，考察中央往省、省往市的城乡建设用地指标纵向配置对不同层级指标执行偏差的影响，以揭示指标执行偏差产生的重要原因，并进一步探寻指标管控过程中的央地互动关系，进而提出相应的政策建议。

1 理论分析

1.1 中央—省—市政府在指标管理中的角色分析

行政层级是中国土地利用体制中政策表达和执行的框架，而层级间的矛盾使得土地管理愈发复杂[12]。在土地开发问题上，中国是一个自我冲突的制度集合体，国家制定的土地开发规则被不同层级的地方政府谈判与操作[13]。中国政府层级在委托代理框架下展现为中央政府（委托方）、中间政府（管理方）、基层政府（代理方）[14]。根据指标政策的特点，本文将中央政府视为委托方，省级政府视为管理方，地市政府视为代理方。

作为委托方的中央政府。中央是政策的最终制定者，其目标在于通过治理获得最大的民众支持。改革开放后这种绩效合法性主要来源于经济方面[15]。分税制改革逐渐形成经营城市的土地城市化[16]，该模式助推中国经济实现高速增长[17]，因此，中央出于经济发展的考虑默许了“以地谋发展”的行为。但在另一方面，土地城市化下峻急的征地拆迁行为带来了众多社会问题，并威胁到粮食安全这一基本国策，出于防范社会风险的需要，中央严控建设用地扩张。可见，指标政策肩负着经济发展与社会稳定的双重任务属性。虽然中央也会通过惩处土地违法、土地督察等手段使得代理方行为与自身目标保持一致，但由于目标的模糊性，对土地违法的运动式纠偏往往呈现出不确定的摇摆状态[18]。

作为管理方的省级政府。省级是政策的中间执行者，其目标是基于治理绩效的政治晋升。在下管一级的体制下，省级官员的人事控制权掌握在中央手中，人事晋升不是只考虑经济绩效，而是有一套复杂全面的评价体系[19]，这构成省级不敢违背中央意志的前提，省级也因此被赋予监督市级政策执行的权力与动机。同时，省域层面的治理绩效离不开各地市良好的绩效表现，这构成了省级与地市级联结的利益基础。在中央对指标政策态度模糊的情形下，同时完成指标执行任务与经济发展任务是省级的最优策略。

作为代理方的地市级政府。地市级是落地指标的政策执行者，目标演化为在基于经济增长的晋升竞赛中取胜，与省级的不同之处在于委托与代理方的目标不一致程度更高。地市在既有的激励结构与制度框架下实现自身利益的最大化——通过土地财政模式实现经济增长，进而参与晋升锦标赛[20]。因此，围绕指标的竞争成为地市行动的核心要义[21]，在无法获得更多指标的情形下甚至不惜铤而走险突破指标，“以地谋发展”求晋升，从而形成指标执行偏差。

1.2 中央—省—市的指标配置逻辑及其对执行偏差的影响分析

中央往省的指标配置旨在通过区域均衡配置实现效率与公平的平衡。指标配置没有明确的准则与依据[22]，正如上文所述，在土地管理目标上，中央面临经济增长与耕地保护、区域均衡、社会稳定等多重目标[7]，只有缺乏效率但兼顾公平的配置方案才能在行政上得以操作[10]。从指标配置的结果看，受“西部大开发”等区域均衡发展战略的影响，中国建设用地指标配置的空间中心向中西部移动[23]。这引致了发达地区指标不够，欠发达地区指标过剩的指标错配现象[24]。需要指出的是，尽管指标配置需要考虑多重目标，但与经济发展需求相匹配仍然是指标配置的理想方式，这正是“以地谋发展”模式之下“地根经济”的体现[17]，反之，与经济发展需求不匹配则是指标错配。在指标错配与制度约束软化的情况下，省级有可能按照自身发展节奏使用指标，从而造成指标执行进度过快，并可能在规划期末突破指标。

省往市的指标配置逻辑基本遵循策略性分配的原则。现有的指标管理体制赋予省级政府在其辖区内分配指标的权力。这是因为省与中央相比更具有本地信息优势，与市相比又直接受到中央制约。省级的指标配置形式成为其实现承上启下管理职能的关键。所谓策略性分配，是指省级在面临中央的指标硬性约束条件下，通过将指标策略性地分配给具有相应经济发展诉求的地市，既完成中央交代的指标任务，又满足地市的发展诉求，是一种在刚性约束框架下的弹性能动行为。在这个过程中，由于地市会夸大自身指标需要[21]，省级只能依靠自身判断来识别并预见地市经济发展的真实指标需求，实现指标配置的效率最大化，这格外考验省级合理分配指标的规划治理能力。倘若省级缺乏这种能力，则会出现指标与市级经济发展错配，从而造成市级执行进度过快的局面。

上述分析呈现了三个层级政府的两次指标配置过程（图1）。首先，在经济发展与社会稳定的目标导向下，中央基于区域均衡的偏好向省分配指标，由此产生的指标错配会加剧省级执行偏差；其次，在治理绩效与政治晋升的目标导向下，省级按策略性分配的原则向地市分配指标，这种与经济体量匹配的指标配置策略会降低省级执行偏差，而与策略性分配相反的省级指标错配，会加剧市级执行偏差；最后，市级在经济增长和晋升竞赛导向下加剧执行偏差的行为已被现有研究所证实[8-10]，因此作为竞争性假说成为本文的控制变量。据此，本文提出三个可供实证检验的假说。

图1 指标纵向配置逻辑与执行偏差的理论分析框架Fig.1 Theoretical analysis framework of vertical allocation logic and implementation gap of quotas

假说1：中央政府指标错配程度越高，省级政府执行偏差越大。

假说2：省政府的策略性分配能力越强，省级政府执行偏差越小。

假说3：省级政府指标错配程度越高，市级政府执行偏差越大。

2 研究设计

2.1 模型设定

在省级层面，为检验中央指标错配、省级策略性分配对指标执行偏差的影响，构建以下计量模型：

式（1）中：Y代表指标执行偏差；ZYCP表示中央指标下达的错配程度，来反映中央指标下达与省级经济发展的匹配程度；CLFP表示省级的策略性分配能力，来反映省级向地市的指标分配与地市经济发展的匹配程度；X为一组控制变量，包括土地财政、土地引资、土地执法等本文研究问题的竞争性假说，以及经济与人口变量；β0为常数项；β1与β2表示解释变量对被解释变量的影响；β3表示控制变量对被解释变量的影响；η为省份固定效应；μ为时间固定效应；ε为误差项；下标i和t分别表示省份与时间。

在市级层面，为检验省级指标错配对指标执行偏差的影响，构建以下计量模型：

式（2）中：Y代表指标执行偏差；SJCP表示省级指标下达的错配程度，来反映省级指标下达与其辖区内各地市经济发展的匹配程度；X为一组控制变量，包括土地财政、土地引资、土地执法等本文研究问题的竞争性假说，以及经济与人口变量；β0为常数项；β1表示解释变量对被解释变量的影响；β2表示控制变量对被解释变量的影响；η为省份固定效应；μ为时间固定效应；ε为误差项；下标j表示属于i省的j市；i和t分别表示省份与时间。

2.2 变量选择与数据说明

鉴于数据可得性，本文以《土地利用总体规划（2006—2020年）》中“城乡建设用地规模”为研究对象，对指标的纵向配置逻辑与执行偏差展开研究，并采用省与市两套面板数据进行分析。前者是2010—2016年中国24个省（不包括4个直辖市和海南、西藏、青海及港澳台地区）的面板数据；后者是2010—2016年中国92个城市的面板数据（指土总规需要报国务院审批的城市，不包括大连、青岛、宁波、厦门、深圳5个计划单列市），这些城市受到上级控制与约束的效应更强，同时由省级政府下达指标。统一采取2010—2016年的样本周期，一是因为2009年完成的全国第二次土地调查，与第一次土地调查的统计口径有所不同，这段周期的数据衔接性较好，二是因为2016年进行规划指标的调整，之后的指标执行受到调整后规划指标的约束。所涉及的变量选择及数据来源说明如下。

（1）被解释变量：指标执行偏差，以“实际增量/指标总增量”来表示。尽管从执行进度的角度来考察指标执行偏差并不能反映整个规划期的实际执行偏差，但进度越快，在规划期末出现执行偏差的可能性越大。首先，“实际增量”是指城乡建设用地，即每一年土地利用现状汇总数据中的“城市、建制镇、村庄、采矿用地”，相较于上一年的汇总增量，“指标总增量”是指第三轮土总规中2020年“城乡建设用地规模”规划指标减去2005年“城乡建设用地规模”现状面积，这两类数据可以衔接与直接对比；其次，“实际增量”是土地利用年度计划指标执行评估考核的重要依据①《土地利用年度计划管理办法》（2006年修订）指出“年度评估和考核，以土地利用变更调查和监测数据为依据”；《实际耕地与新增建设用地面积确定办法》指出“实际新增建设用地面积的确定以土地变更调查数据为依据……作为年度计划指标执行考核的重要依据”。，因此它对地方政府具有实际的执行参照意义；最后，尽管增减挂钩于2009年以来成为地方建设用地指标的重要来源，但大部分指标的流转范围都在市域内，小部分扶贫的跨省流转指标数量有限，在市级及其以上层级基本不涉及城乡建设用地总规模的变化，因此，合法的增减挂钩项目在数据统计上并不会对本文的指标执行偏差产生影响。但增减挂钩政策的实施通过对存量用地的潜力挖掘仍可能减轻指标执行偏差，下文将其作为控制变量加以考虑以排除对理论假说的干扰。

（2）核心解释变量：指标错配与策略性分配。“指标总增量”通过土地利用年度计划来进行时序分解与落实，其总体配置对地方执行偏差产生最终约束与影响。根据资源错配理论，通过将土地从生产力低的部门重新配置到高的部门能增加总产出[25]。指标错配与土地边际产出效益密切相关[26]，而GDP则是土地边际产出效益的直观反映，可见，指标错配是指土地资源配置与相应的GDP体量不匹配。参考文献[27]，中央对i省的指标错配程度可表示为：

i省对j市的指标错配程度表示为：错配程度越高，说明上级政府对下级政府的指标配置与该下级政府的实际经济发展情况越不匹配。

相应地，策略性分配则是省级向地市的指标配置与地市经济发展的匹配程度，对于i省，其策略性分配能力表示为：

该省内各地市指标错配程度的均值越高，则说明该省的策略性分配能力越低。

（3）控制变量：对本文研究问题构成竞争性解释的主要是地方政府的土地财政与土地引资行为[28]，此外，内部的经济社会因素与外部的管制因素也会影响地方政府的指标执行行为。因此，笔者选取土地财政依赖度、土地引资力度、土地督察压力、土地执法力度、增减挂钩实施、GDP增速、城市人口密度、城镇化率为控制变量。根据文献[29]，采用“土地出让金收入/预算内财政收入”来衡量土地财政依赖度。土地引资力度借鉴杨其静等[30]的思路，以上一年国有建设用地供应面积与当年固定资产投资的比值来测度。参考相关研究[31]，以“辖区内受例行督察的面积/本省行政辖区面积”来测度土地督察压力，该比重越高，对该省形成的土地督察压力越大。土地执法力度以本年立案中历年隐漏案件数量的占比来衡量，调查历年隐漏案件是当年执法力度的体现[28]。对于增减挂钩实施，按照当年是否在辖区内实施对相应省、市进行“0—1”变量的赋值。

以上数据中的“城乡建设用地实际增量”来源于自然资源部官网的历年各省市土地利用现状汇总表②参见自然资源部网站，https://gtdc.mnr.gov.cn/Share#/secondSurvey。，“城乡建设用地规模规划指标总增量”来源于全国、各省的《土地利用总体规划（2006—2020年）》，其余控制变量相关数据来源于历年《中国国土资源统计年鉴》、《中国城乡建设统计年鉴》、《中国统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》、《国家土地督察公告》和CEIC中国经济数据库。除比值以外的数据均取自然对数。

省级变量与市级变量的描述性统计结果分别如表1与表2所示。就被解释变量而言，按照规划期15年的理想情况推算，各省、市每年的指标执行偏差均值应为0.067。由上述两表可知，在2010—2016年，各省每年指标执行偏差的均值是0.160，各市则为0.164，均远超出理想均值，可见，各省、各市存在普遍的指标执行偏差，且很可能在规划期末突破指标约束。就解释变量而言，中央指标错配、省级指标错配与省级策略性分配的均值分别为-0.060、0.115与0.371，均较低，可见，不管是中央往省，还是省往市的指标分配，基本受经济发展需求驱动[32]，而更细致的指标配置逻辑有待进一步分析。

表1 省级变量的描述性统计结果Tab.1 Results of descriptive statistics of provincial variables

表2 市级变量的描述性统计结果Tab.2 Results of descriptive statistics of municipal variables

3 实证结果与分析讨论

3.1 中央—省—市的指标配置逻辑

根据第三轮土总规，中央层面有283.63万hm2的指标增量。从绝对配置看，西部＞东部＞中部＞东北（图2），呈现出偏向中西部的情况。但从相对配置看，则是东部＞中部＞东北＞西部，东部以10%的国土面积分配到了33%的指标增量，占国土面积71%的西部分配到36%的指标增量，呈现出东部偏向的空间分布特征。指标配置的空间偏向性并不明显。根据笔者对中央层面相关编制人员的访谈调研，中央往省的指标分配主要服从于中部崛起、东北振兴、西部大开发等国家均衡发展战略，在此基础上考虑各个省的剩余耕地的可占用空间，并没有一个明确的依据。可见，中央往省的指标配置基本呈现为区域均衡发展的偏好特征。

图2 中央—区域—省的“城乡建设用地”指标增量配置Fig.2 Central-regional-provincial allocation of incremental quotas of urban-rural construction land

现有研究认为GDP、人口规模、固定资产投资是建设用地规模增长的主要影响因素[33-34]。那么对于省往市的指标配置是否同样如此呢？笔者在实地调研中了解到，除了以上三个因素，当地的耕地保有量也是指标配置的考量因素。对此，下文构建多元线性回归模型：

式（6）中：C为常数项；β1—β4为各变量回归系数；被解释变量Yji为i省j市指标配置增量占其所在省份i的比重；GDPji、POPji、LANDji、FAIji分别表示指标分配的规划基准年（2005年）i省j市GDP、城区常住人口、耕地保有量、固定资产投资占其所在省份i的比重；ηi为省份固定效应，其他纳入残差εji。以上数据源于《中国城市统计年鉴》与《中国城乡建设统计年鉴》。

表3的逐步回归分析结果表明，各市GDP、耕地保有量、固定资产投资在其省的比重与省往市的指标分配比重呈现强正相关关系，在模型（4）中其回归系数分别为0.436、0.180、0.303。然而，城区常住人口比重的系数为-0.005，且在统计检验中不显著，说明同时考虑以上4个因素时，城区常住人口在指标分配中并没有那么重要。笔者在实地调研中发现，指标配置中的“以人定地”的直接依据是预测的城区人口而非现状人口。虽然预测数据是根据现状推演出的，但最终还是要根据地方领导的要求来调整预测人口数据以达到期望的指标配置格局。

表3 省往市指标配置偏好的回归分析结果Tab.3 Results of regression analysis of quota allocation preferences from provincial to municipal levels

此外，据笔者整理统计，中央层面并未预留城乡建设用地指标，省级层面也仅有9个省预留了城乡建设用地指标，各省预留指标占总指标数的0.84%。可见，对于“城乡建设用地”指标而言，预留指标对指标配置及其执行偏差的影响不大。此外，根据调研，对于“新增建设用地”指标而言，不管是中央往省，还是省往市的指标配置中，上级政府都预留了一部分机动指标，用于国家级或省级重大项目建设，但这点同样与经济发展需求相关。

3.2 指标配置对执行偏差的影响

3.2.1 省级面板数据回归结果分析

表4的模型（1）—模型（3）报告了省级执行偏差的回归结果。需要指出的是：在样本期内，除新疆外的所有省份均已实施增减挂钩，因此增减挂钩实施与省份固定效应具有完全共线性，不需要将其纳入控制变量。模型（1）显示，土地财政与土地引资行为确实对指标执行偏差具有显著的正向影响，另外，土地执法力度越大，执行偏差越小，这与已有研究结果相符。在此基础上，模型（2）加入本文提出的中央指标错配与省级策略性分配变量，结果显示，省级策略性分配对执行偏差的影响是正向显著的，即省级策略性分配能力越强，其执行偏差越小。然而，中央指标错配对省级执行偏差的影响不显著。

表4 省级执行偏差的回归结果及其稳健性检验Tab.4 Regression results and robustness tests of provincial implementation gap

表4的模型（4）—模型（5）报告了稳健性检验的结果。其中模型（4）采取了更换被解释变量的方式。上文的执行进度是通过执行快慢来间接反映执行偏差，并没有现状总量与规划总量对比来的直接[28]。因此，采用“城乡建设用地现状面积-规划期末指标”的方式重新衡量指标执行偏差，该度量值越大，执行偏差越严重。模型（5）采取更换模型的方式。由于本文被解释变量数据都大于零，为减少这种数据分布特征对结果的影响，采取Tobit模型进行稳健型检验。结果显示，省级策略性分配对执行偏差的影响依然是正向显著的。

回归结果显示，中央的指标错配对省级执行偏差影响不显著，省级策略性分配对省级执行偏差影响显著，可见，假说1未得到验证，假说2得到验证。这种结果恰恰从侧面印证了中央往省采取区域均衡配置的原因，尽管区域均衡发展容易造成指标与经济发展需求错配，但这种错配形成的制度约束倒逼省级通过策略性分配消弭指标执行偏差。因此，中央是通过指标资源的区域均衡配置，将执行压力传导至省级由其灵活处理，这一点可以被2020年中央将用地审批权下放至省级所佐证①参见《国务院关于授权和委托用地审批权的决定》（2020年）。。

3.2.2 市级面板数据回归结果分析

表5的模型（1）—模型（3）报告了市级执行偏差的回归结果。模型（1）显示，市级层面的土地财政与土地引资行为并未加剧指标执行偏差。模型（2）在控制变量的基础上加上省级指标错配，回归结果显示省级指标的错配程度越大，市级指标执行偏差越大，在模型（3）中，这一结论同样成立。

与省级面板数据分析保持一致，表5的模型（4）—模型（5）分别采用替换被解释变量以及更换模型的方式进行稳健性检验，结果显示，省级指标错配对市级执行偏差的正向影响依然成立。

为进一步减少内生性对结果的影响，采用Heckman两阶段的方式[35]对固定效应模型进行重新估计。本文将统计核算偏差作为省级指标错配的工具变量。统计核算偏差指的是规划编制参考的GDP由于人为因素、统计技术等原因形成的与真实GDP之间的差距。随着统计核算技术的进步和制度的规范，修正后的GDP数据更接近真实的地区经济发展水平。本文以各城市2005年GDP数据在2006年与2020年统计年鉴中的差值作为统计核算偏差的测度。第一，统计核算偏差作为一种事后的测度，不会直接影响执行偏差，满足外生性要求。第二，统计核算偏差可能会对省级指标错配产生影响，由于规划编制需要参考当时的GDP数据，因此GDP高估的城市可能分配到更多指标，反之亦然。以统计核算偏差与年度虚拟变量的交乘项作为工具变量，控制可能存在的内生性问题后，结果表明，省级指标错配对市级执行偏差有显著的正向影响（表6）。

表6 市级执行偏差的Heckman两阶段回归结果Tab.6 Heckman two-stage estimation of the effect of municipal implementation gap

综上所述，省级指标错配对市级执行偏差影响显著，验证了假说3。与中央往省的指标配置不同，省往市的指标配置面临更小的容错空间，因此，实行指标与经济发展需求相匹配的策略性分配是更好的选择。根据笔者实地调研，省级策略性分配具有多种实践表现形式，比如在规划编制阶段通过因素分解法来构建策略性分配的科学性，再如将预留的机动指标分配给经济发展水平高的地市，还如通过年中指标调剂机制将指标从有指标节余的欠发达地市调剂到有指标需求缺口的发达地市等。

3.3 结果与讨论

实证结果表明，中央政府向省的指标配置对省级执行偏差的影响并不显著，而策略性分配能减轻省级执行偏差，相应地，省往市的指标错配会加剧市级执行偏差。这一结果显示了省级在央地关系中承上启下的中间政府作用，表明中央的指标配置还能通过省级的能动执行来减轻偏差——这也是中央在指标配置中坚持区域均衡原则的原因，但省级的错配行为则面临着更少的容错空间。可见，面对中央的控制性指标，省级不是通过对上违背，而是通过对下合作来实现自身利益。

省级策略性分配是在土地开发领域的正式制度框架下，调和央地治理矛盾的关键。权威体制与有效治理一直是央地治理的深刻矛盾[36]，这对矛盾在指标政策上体现为完成自上而下的指标配置任务以坚守耕地保护，满足自下而上的指标需求以推动经济发展。策略性分配是在正式制度框架下，基于信息预测促成指标的供需匹配，寻求这一矛盾的平衡。尽管以往研究也发现地市通过土地整理、指标漂移和废弃用地开发创造建设用地，在满足自身发展需求的同时回应上级的土地指标政策[37]，但这些行为更多地起源于正式制度之外的非正式属性，策略性分配则从正式制度框架下的省级层面，对调和央地治理矛盾的地方政府行为作出了补充解释。

显然，省级策略性分配跳出了中央制定—地方落实，中央控制—地方违背的简单二分框架，这是否意味着地方不再遵循谋求自身利益最大化的行动逻辑？已有研究发现地方在多重目标下不再单一的追求利益最大化[38]。策略性分配行为表明，地方政府仍然是在既定的制度环境下寻求利益最大化，其利他行为仍是出于利己动机，而各方目标的相容性是互利合作的基石。

4 结论与政策建议

城乡建设用地指标政策是通过限制建设用地扩张从而保护耕地，然而，该政策出现普遍的执行偏差，这种偏差不仅仅受地方政府“以地谋发展”行为的驱动，同样与不合理的指标配置相关。本文从中央—省—市关系切入，分析中央往省、省往市的纵向指标配置对政策执行偏差的影响，进而选取2010—2016年24个省的面板数据与92个城市的面板数据对相关命题进行验证。主要结论如下：（1）中央往省基于区域均衡原则的指标配置对省级执行偏差的影响不显著；（2）省往市的策略性分配能够减轻省级执行偏差，但与经济体量不相符的指标错配会加剧市级执行偏差。尽管不影响基本结论，但由于数据获取的局限性，本文对于指标执行偏差的测度不够精准。若能获得土地利用年度计划中的“新增建设用地占用耕地规模”指标与每年土地变更调查中的“耕地转为建设用地”的数据，可以对指标配置与执行偏差进行更为准确的测度。此外，本文显示，指标配置与执行偏差背后反映的央地关系是国土空间治理的重要内容，对于何种程度的中央“约束性配置压力”才能最大化地激发省级的“策略性分配能力”，以及策略性分配能力在省级与市级政府实践中如何展开，都值得进一步深入研究以强化对央地协作推动整体性国土空间治理的理论贡献。

上述结论表明，省级政府的指标配置策略对执行偏差具有重要影响，因此，在指标总量既定的情况下，如何合理地配置指标对其执行尤为关键。对于当前国土空间规划的指标配置与执行，本文提出的具体政策建议包括：（1）中央保持区域均衡发展的指标配置取向。跨省增减挂钩指标的扶贫性质展现出中央赋予了土地指标类似于财政资金的转移支付属性①参见自然资源部关于印发《城乡建设用地增减挂钩节余指标跨省域调剂实施办法》的通知。，指标配置可以通过“以地谋发展”的模式与地区间交易的形式帮助欠发达地区获取发达地区的“转移支付”。（2）强化省级政府的策略性分配能力。策略性分配需要发挥省级政府的本地信息优势，首先，强化土地调查与国土空间基础信息平台的科学性、客观性与权威性，对于省内各地市，研判其经济发展进程，统计其真实有效的项目落地信息，评估其存量土地利用情况；其次，在指标分配过程中发挥国土空间规划编制工作领导小组的平台性作用，通过沟通协商充分了解各市县政府的相关诉求；最后，在指标执行阶段，通过增存挂钩、机动指标、指标调剂以及省域内指标交易机制的构建来实现资源高效配置。（3）对省进行制度化分权。分权有助于省级政府在辖区内因地制宜地实施政策，从而提高指标的利用效率，2020年中央对省的用地审批权下放已经展现出这种分权趋向。在各层级国土空间规划编制中，城乡建设用地指标应更多强调基于生态与耕地等反向约束要素的总量规模与空间边界刚性管控，在规划实施过程中，应改革土地利用计划指标年度下达的模式，在时序上根据重大保障性项目运作周期或地方政府任职周期采取指标滚动下达的方式，实现指标使用在一定周期内的预支与结转，并基于“投入—产出”效率建立指标使用的考核机制，从而赋予省级在指标使用上更大的灵活性与约束性。