划拨土地与土地财政联动绩效省际差异及提升路径

王玉波

（东北大学文法学院，辽宁 沈阳 110169）

“无偿或低偿划拨”和“有偿出让”是国有建设用地供应最主要、并行的两种方式。《中国国土资源统计年鉴》数据显示，2003—2019年31省（区、市）国有建设用地供应总面积为8 132.7万hm2，其中，划拨、出让方式面积占比分别为46.4%和51.8%；与出让土地相关联的土地财政收入为62.8万亿元，对地方财政贡献率约为45.7%。划拨土地作为国有土地市场机制的补充，对公共公益事业发展、工业化和城镇化、国计民生重大项目提供不可或缺的土地资源支撑，划拨土地和出让土地及土地财政收入之间是互相促进、相伴相生的联动关系。但是，源于作为“绿叶”的划拨土地没能像作为“红花”的出让土地那样产生丰厚土地财政收入，因此，现有研究对划拨土地关注较少，更多关注的是出让土地所带来的土地财政收入及其产生的负效应和转型对策。

划拨土地承载公共公益事业或国家重点工程及国计民生项目，因此，在划拨土地的供应（配置）过程中政府居于主导地位[1]，引导和优化产业结构[2]。目前，关于划拨土地的研究较少，主要集中在划拨土地使用权内涵阐释[3]、使用权人利益保障措施[4]、转让合同认定规则[5]、国企改革中资产处置[6-7]以及入市增值计算方法[8-9]等方面。而对土地财政及其与经济社会发展的关系有着系统、深入的研究。一是关于土地财政的构成，已有研究明确土地财政包括招拍挂与协议方式出让土地面积及资金收入等要素[10-11]，其中，土地财政收入中出让金是最重要来源，辅之以土地税费收入，属于混合性质的公共收入[12-13]。二是关于土地财政对供地策略的影响，研究认为在土地财政激励下，地方政府更倾向于选择增加商服住宅用地供应面积，但总体来看，售地冲动会受到建设用地指标不足的约束[14-15]。三是土地财政效应方面，正效应表现为土地财政供给承载工业化和城镇化空间拓展所需的土地资源与基建资金[16]；负效应表现为地方政府偏向于增加商业用地供应，特别是第二三产业基础较弱的地区短期逐利现象更加明显，形成“去工业化”和商业开发过热现象[17]。四是土地财政地域差异方面，研究表明纵向财政不平衡使中、西部地区和非省会及副省级城市更依赖土地财政[18]，土地财政对服务业结构升级的负向效应在中、西部地区更明显[19]。可见，已有研究更多将土地财政直接指向出让土地，忽略了划拨土地对出让土地及土地财政的影响。实际上，不同的供地方式承担着不同的功能，共同支撑着经济社会发展。划拨土地对出让土地具有引导、支撑和辅助作用，是城镇建成区土地资产价值提升及土地财政收入实现的主要原因之一。然而，现有研究尚缺少关于划拨土地与出让土地及其财政收入关联关系的理论阐释，也缺少划拨土地与土地财政联动绩效的评判及空间差异的分析。

综上，本文通过剖析划拨土地与土地财政联动机理，阐释二者联动绩效内涵，构建联动绩效指标体系，采用2004—2020年《中国国土资源统计年鉴》和《中国统计年鉴》数据，研究31省（区、市）联动绩效水平的地域规律，分析各省（区、市）联动绩效中的障碍因素。在此基础上，提出划拨土地及国有经营性建设用地资产高效配置、化解划拨土地与土地财政联动绩效障碍因素的对策建议。以期为提升存量及经营性划拨土地利用效果、充分实现国有经营性建设用地资产的财政收入、提升划拨土地与土地财政联动绩效提供参考。

1 划拨土地与土地财政联动机理及规模变化趋势

1.1 划拨土地与土地财政模式运行联动机理

1994年国家实施分税制改革，明确了土地出让金及房地产业、土地相关税收是地方政府可以独享的，使得土地涉及的相关租、税、费收入成为地方财政的主要来源；同时，国家施以经济增长为主要指标的政绩考评体系，激励地方政府推动辖区内的经济增长。城镇化与工业化是经济增长的主要载体，城镇化与工业化进程中地方政府发挥主导作用，运作方式是地方政府采用“无偿或低偿划拨”与“有偿出让”的双轨制，同步或者超前供应城镇化与工业化所需土地资源，普遍形成“农地征收→抵押融资→投资划拨土地基建→出让建成区土地→土地财政收入→偿还银行贷款→农地征收”往复循环的融资、供地模式，从而推动城镇及工业园区空间拓展及承载能力提升和投资环境优化，吸引人口、资金、技术、产业等要素集聚。据此，剖析划拨土地与土地财政联动机理（图1）。

图1 划拨土地与土地财政联动机理Fig.1 Linkage mechanism between allocated land and land finance

（1）划拨土地提升出让土地资产价值及财政收入。划拨土地以政府行政计划方式无偿或低偿供应（配置），承载城市基础设施与公益事业、国家机关用地和军事、能源交通水利等设施。通过划拨土地发展经济和改善民生、增强城市功能是地方政府理性选择，划拨土地对出让土地发挥引导、支撑和辅助作用，能有效推动城镇及工业园区承载功能的完善与提升，优化城镇及工业园区出让土地的投资和居住环境；同时，在各类规划引导和控制约束下，划拨土地能够有效引导产业空间布局，进一步提升城镇及工业园区出让土地资产的价值及价格，为地方政府获取丰厚的土地财政收入奠定坚实基础。

（2）土地财政供给划拨土地征收和开发的建设资金。地方政府以协议方式低价出让工矿仓储企业用地促进就业、获取长期企业税收，以招拍挂方式高价出让商服和住宅用地获取巨额土地出让金及土地房产税收收入，租赁和作价入股供应经营性用地获取租金和股权收入。随着区域经济社会发展及土地财政的繁荣会进一步增加对划拨土地的需求，由土地财政收入支撑地方政府支付划拨土地的征收资金和 “N通一平”的开发资金，支撑划拨土地承载的公共公益基础设施建设的财政投资，实现城镇及工业园区公共公益承载功能。

（3）划拨土地与土地财政之间存在正向互馈关系。地方政府通过划拨土地承载公共公益基础设施来优化城镇及工业园区投资环境和提升承载能力，进一步提升承载工业、商业、服务业及商品房产土地的出让价格，使地方政府获取更高的土地财政收入，地方政府再以土地财政收入“反馈”投向公共公益基础设施建设，继续优化投资环境和提升承载能力，如此不断往复相互回馈，驱动划拨土地和土地财政向优化状态移动。

1.2 划拨土地与土地财政构成要素规模变化趋势

依据图1中的联动机理框架，统计分析国家层面的划拨土地与土地财政构成要素规模及占比情况，描述和分析划拨土地与土地财政构成要素规模绝对数值和各要素占比的相对数值变化趋势（图2）。

图2 划拨土地与土地财政构成要素规模及占比情况Fig.2 Scale and proportions of allocated land and land finance components

（1）绝对值变化趋势。首先，划拨土地面积2003—2008年整体呈现平稳趋势，2009年陡然增长后波动增长至2017年的最高点。出让土地面积2003—2013年呈现波动增长趋势，2014年开始下降则是经济新常态的有效印证。但是，地方政府以划拨土地引导增加出让土地面积、提升出让土地价格的策略并未停止，使2014—2019年划拨土地面积显著多于出让土地面积。其次，2003—2013年招拍挂方式出让土地面积呈现显著上升趋势，2014年开始下降；协议出让土地面积在2018年后保持平稳趋势。最后，招拍挂方式土地出让金规模呈现显著上升趋势。土地房产税收（城镇土地使用税、土地增值税、耕地占用税、房产税、契税）规模也呈现上升趋势，从2007年超过协议方式土地出让金规模。租赁及其他方式国有建设用地供应面积和产生的财政收入很少，如图2（a）和图2（b）。

（2）相对值变化趋势。首先，划拨土地面积占国有建设用地供应总面积的比重呈现明显上升趋势，出让土地面积与之相反（图2（c）），原因是地方政府主导城镇化，先期以划拨方式供应承载公共公益设施土地，集聚人口、资本、产业等要素来提升出让土地资产价值，获取更多的财政收入；其次，土地出让金占土地财政收入比重呈现缓慢下降趋势，土地房产税收占比呈现缓慢上升趋势（图2（c））；最后，招拍挂方式土地出让金（面积）占土地出让金总规模（总面积）比重从2009年都保持在90.0%以上，协议方式出让土地面积占比越来越小，招拍挂和协议方式出让土地价格都呈现上涨趋势（图2（d））。

（3）划拨土地和土地财政是相互联动、互相促进的关系。受世界及国内经济环境及宏观调控政策影响，土地财政构成要素变化趋势更显著，例如2006年试行的《协议出让国有土地使用权规范》使2007年协议方式出让土地面积迅速下降；2014年经济新常态使出让土地面积及财政收入下降。划拨土地面积受地方行政影响较大，受土地市场及宏观调控政策影响相对较小，例如，2014—2019年划拨土地面积显著低于出让土地面积的减少趋势。时间序列上，国家层面划拨土地和土地财政数量关系整体呈现上涨趋势，但并不是“同频共振”的线性联动关系，同理，31省（区、市）二者数量关系及联动绩效必然存在显著差异。基于此，测算联动绩效省际差异规律，探寻障碍因素，为提升二者联动绩效提供参考依据。

2 划拨土地与土地财政联动绩效涵义及指标体系构建

2.1 划拨土地与土地财政联动绩效涵义阐释

划拨土地与土地财政联动是指二者相互作用、优化要素组合及时空匹配的动态关系，即当一个系统内要素发生变化后，驱动本系统及另一个系统内其他要素变化，之后又反作用于该系统要素。划拨土地与土地财政联动绩效是指通过划拨土地承载公共公益基础设施，优化城镇及工业园区投资环境和提升承载能力，“反馈”到提高商服及商品房产的出让土地资产价值价格，从而，地方政府再以获取的土地财政收入“反馈”投向城镇及工业园区公共公益基础设施建设，继续优化城镇及工业园区投资环境和提升承载能力。联动绩效指标除具备可考察的“绝对数值”之外，更加注重“相对数值”效果。划拨土地与土地财政联动绩效越高、二者系统功能内在提升动力越强。

2.2 划拨土地与土地财政联动绩效指标选取

从划拨土地和土地财政二者自身及其直接承载的经济社会发展因素用地情况来反映联动绩效。选取的指标要可量化，既能有效反映出划拨土地对于土地财政的助推功效，也能有效反映出土地财政对于划拨土地基础设施投资建设及规模的增长的带动作用，据此构建联动绩效指标体系（表1）。

表1 划拨土地系统与土地财政系统联动绩效指标体系Tab.1 Performance index system of performance linkage between land allocation system and land finance system

2.3 联动绩效指标值省际差异的地域规律

2003—2019年31省（区、市）出让和划拨土地面积及土地财政资金规模，按照“土地财政资金规模”数值降序排列（图3），3项指标绝对数值反映划拨土地和土地财政最基本情况。

图3 2003—2019年31省（区、市）出让和划拨土地面积及土地财政资金规模Fig.3 Land convey and land allocation areas and land finance scales in 31 provinces (regions and cities) from 2003 to 2019

图3显示出让和划拨土地面积、土地财政资金规模等“绝对指标”数值的大小与经济社会发展水平（GDP）高低呈现相趋同的地域规律：越是欠发达的省（区）划拨土地面积越是多于出让土地面积，如新疆、甘肃、青海、西藏划拨土地面积是出让土地面积的1.7倍、1.3倍、2.9倍、1.7倍。可能原因是欠发达省（区）虽然完成公共公益性划拨土地供应，但是，第二三产业弱质性及相对较慢的人口城镇化速度，对城镇及工业园区土地需求不足，使得出让土地面积少于划拨土地面积；经济发达省（市）用地需求旺盛，在划拨土地先导作用下，城镇商服住宅及工业园区用地快速出让。与图3中指标“绝对数值”大小地域规律类似，按照31省（区、市）济社会发展水平（GDP）降序排列，表2中联动绩效指标数值的“相对数值”大小也存在基本地域规律。

表2 31省（区、市）划拨土地与土地财政联动绩效指标值Tab.2 Performance index values of performance linkage between allocated land and land finance in 31 provinces (regions and cities)

表2中，Hb1、Hb2指标值大小呈现与经济社会发展水平（GDP）高低相反的地域规律，Hb3、Hb4指标值没有明显的地域规律，上海、北京、重庆、广东等发达城市的Hb5指标值较小，根源在于经济发达及人口高度聚集，内蒙古、山东、江苏该值较大；Tc1、Tc3、Tc5、Tc6指标值大小呈现与经济社会发展水平（GDP）高低相趋同的地域规律，Tc2、Tc7指标值大小呈现与经济社会发展水平（GDP）高低相反的地域规律，Tc4指标值大小没有明显地域规律。

3 划拨土地与土地财政联动绩效类型测算方法

3.1 联动绩效指标权重计算

熵值法是一种客观赋权法，根据指标值所提供信息确定其权重。核心思想是有m个待评方案、n项评价指标，原始指标矩阵X= （xij）m×n，对于某项指标xj，指标值xij的差距越大，该指标在综合评价中所起的作用越大；如果某项指标值全部相等，该指标在综合评价中不起作用。计算过程如下：

障碍因素无量纲标准化（）：

无量纲标准化后的占比（Rij）：

式（1）—式（4）中：xij为指标原始数值；i为第i个省（区，市），i= 1，2，…，31；j为第j项指标（j= 5，7），即划拨土地、土地财政内部依次有5项、7项联动绩效指标；= 0时，Rij= 0，Rij×lnRij= 0。依据式（1）—式（4）计算出各项障碍因素的权重（表3）。

表3 划拨土地与土地财政联动绩效指标权重Tab.3 Weights of performance indexes of performance linkage between allocated land and land finance

3.2 联动绩效评判方法阐释

“理想解相似排序法”是系统工程中对多目标决策分析技术，根据有限个数测评对象与理想化目标的接近程度进行排序的方法。测算31省（区、市）12项联动绩效指标加权标准值与“正”“负”理想解相近程度，确定相对优劣排序。加权决策矩阵及“正”“负”理想解计算过程如下：

式（5）中：CHbij和CTcij为各项联动绩效指标无量纲标准化数值与权重乘积，即加权标准值；i= 1，2，…，31；j= 1，2，…，5或j= 1，2，…，7。

从联动绩效指标加权标准值中确定正负理想解，本文中“正”理想解是指联动绩效最高方案；“负”理想解是指联动绩效最低方案。

式（6）中：C+为联动绩效最高方案（正理想解）；C-为联动绩效最低方案（负理想解）。

计算每个省（区、市）加权标准值到“正”“负”理想解距离：

式（7）中：Di+、Di-为每个省（区、市）加权标准值到“正”“负”理想解的距离。

测算联动绩效与最高联动绩效值贴近程度：

式（8）中：LD为与最高联动绩效值贴近度（综合联动绩效），取值范围为［0，1］，越接近1时综合联动绩效越高。依据式（5）—式（8）计算31省（区、市）划拨土地系统和土地财政系统综合联动绩效（LD）；同理，计算31省（区、市）的划拨土地绩效（JH）、土地财政绩效（JT），然后，按照综合联动绩效（LD）数值降序排列（表4）。

表4 31省（区、市）划拨土地与土地财政联动绩类型划分Tab.4 Types of performance linkage between allocated land and land finance in 31 provinces (regions and cities)

结合31省（区、市）地理区位及经济社会发达程度，将表4中LD数值划分4个区间：0.280 0≤LD＜0.460 0为低度；0.460 0≤LD＜0.520 0为中度；0.520 0≤LD＜0.567 0为中高度；0.567 0≤LD≤0.700 0为高度。比较划拨土地绩效（JH）和土地财政绩效（JT）数值大小，LD值高度类型中的北京、广东、上海和LD值低度类型中的西藏是JH＞JT，其他省（区、市）都是JH＜JT。总体而言，LD数值大小呈现与经济社会发展水平（GDP）高低相趋同的地域规律。

3.3 两系统耦合协调度测算

耦合度就是描述系统或要素相互影响的程度。耦合作用及其协调程度标志系统在达到临界区域时走向，显示系统由一种状态走向另一种状态的趋势。划拨土地系统和土地财政系统之间存在耦合协调联动关系，要素变化相互影响即为两个系统间耦合作用的表现。耦合度模型如下：

式（9）中：U为耦合度；A为划拨土地系统综合指数；B为土地财政系统综合指数；i为第i个省（区、市），i=1，2，…，31。

采用系统A与B关联因素现实数值，评判两系统耦合度。耦合度U∈［0，1］，当U= 1时耦合度最大，系统A对B的关联（驱动）作用越强；当U= 0时，耦合度极小，两系统关联性极弱。

为区分耦合过程中良性和破坏性，采用协调度表示划拨土地系统与土地财政系统耦合的良性作用程度强弱。耦合协调度模型如下：

式（10）中：X为耦合协调度，X∈［0，1］；λ、μ为系统A与系统B权重，λ+μ= 1，系统A与系统B同等重要，所以，λ=μ= 0.5。计算U及X具体数值（表5）。

表5 31省（区、市）划拨土地与土地财政联动耦合协调度类型划分Tab.5 Coupling coordination types of allocated land and land finance in 31 provinces (regions and cities)

U值对应耦合阶段：0.0＜U≤0.3为低水平，0.3＜U≤0.5为中水平，0.5＜U≤0.8为中高水平，0.8＜U≤1.0为高水平；X值对应耦合协调度状态：0.0＜X≤0.4为低度，0.4＜X≤0.5为勉强，0.5＜X≤0.7为中度，0.7＜X≤1.0为高度。表5中U值都在0.950 0以上，X值除青海都在0.560 0以上，即31省（区、市）系统A与B总体是高度耦合、中高度协调的状态，印证二者存在相互依存、互相促进、相伴相生的联动关系。表5中X值大小同样呈现与经济社会发展水平（GDP）高低相趋同的地域规律。结合31省（区、市）地理区位及经济社会发达程度，将X值对应耦合协调度状态进一步调整为：0.490 0≤X＜0.670 0为低度，0.670 0≤X＜0.763 0为中度，0.763 0≤X≤0.900 0为高度。由此，综合联动绩效（LD）为“高度”与耦合协调度（X）为“高度”的省（市）是重合的；综合联动绩效（LD）为“中高度”、“中度”、“低度”省（区、市）与耦合协调度（X）为“中度”、“低度”的省（区、市）也重合，印证联动绩效4种类型划分的合理性。

4 划拨土地与土地财政联动绩效分类及障碍因素分析

依据式（5）得到各省联动绩效指标加权标准值大小（表6），确定省（区、市）2个系统内倒数后3项为拉低联动绩效的障碍因素。表6显示Hb3和Tc5指标除在北京、西藏外，是其余29个省（区、市）联动绩效障碍因素。表2显示北京、上海、西藏Hb3值排在前3名，其他省（区、市）没有超过11.5×103元/人；北京、上海Tc5值排在前2名，远高于其他省（区、市），使得Tc5指标对北京、上海联动绩效障碍作用相对较小。分析4种联动绩效类型区域及各省（区、市）除Hb3和Tc5指标障碍因素。

表6 31省（区、市）联动绩效指标加权标准值Tab.6 Weighted standard values of performance linkage indexes of 31 provinces (regions and cities)

（1）高度类型：北京、广东、重庆、上海联动绩效最高，相对而言，划拨土地系统中Hb1、Hb3、Hb5是主要障碍因素；土地财政系统Tc4、Tc6、Tc7是障碍因素，例如，北京、上海、广东Tc4依次为38.7%、58.4%、65.5%，全国该值平均数为77.5%，同时，源于发达的二三产业及税收体系，Tc6值相对较低；北京和上海Tc7依次为2.1和2.4，虽然是最高人均可支配收入，但由于昂贵房地产价格，其值在31省（区、市）最低。该类型中除重庆外，都是JH＞JT，国有建设用地利用集约程度最高。

（2）中高度类型：划拨土地系统中Hb4和Hb5是5个省（市）共同障碍因素，反映了土地财政模式在地方政府主导的城镇化和工业化进程中是主要动力源泉，是增加城市经济性公共品（Hb5）、减少非经济性公共品（Hb4）供给的重要原因[20-21]。土地财政系统中Tc3是天津除外其他省份的障碍因素，Tc5是山东除外其他省（市）的障碍因素，说明出让土地承载工商企业Tc3较低，JH＜JT，即土地财政繁荣，房地产价格较高，Tc7较低。

（3）中度类型：划拨土地系统中Hb1是河南等5省份障碍因素，Hb4、Hb5是江西等8省份主要障碍因素，反映了该类型省（区）划拨土地面积占比较大，对城市经济性公共品（Hb5）供给较充足，对非经济性公共品（Hb4）供给较少。土地财政系统中Tc1是贵州等6省份共同障碍因素，Tc3是该类型所有省（区）障碍因素，Tc6仅是宁夏障碍因素，Tc7是福建等4省份障碍因素，反映了国有建设用地供应以有偿出让方式的面积占比较低，出让土地承载工商企业的Tc3较低。土地财政资金对宁夏财政贡献率较低，福建、海南等省份城镇人均收入房价比值（Tc7）较低。

（4）低度类型：划拨土地系统中Hb1、Hb4是甘肃、辽宁等5省（区）障碍因素，Hb2、Hb5是内蒙古、山西等6省（区）障碍因素，例如，青海Hb1值为73.5%，吉林Hb2值为397.0 m2/人，辽宁Hb4值为12.0 m2/人，新疆Hb5值为23.7 m2/人，反映了划拨土地面积占比较高，城镇人口增速放缓背景下Hb2较大，但绿地公园等非经济性公共品供给较少。土地财政系统中Tc1是甘肃等6省（区）障碍因素，Tc2是吉林等3省份障碍因素，Tc3是11省（区）障碍因素，Tc6是西藏、山西障碍因素。反映了国有建设用地供应以有偿出让方式的面积占比较低，出让土地承载工商企业的Tc3较低，这11省（区）土地财政规模少且对地方财政贡献率低。

5 划拨土地与土地财政联动绩效提升路径

（1）降低地方财政对土地财政的依赖度。基于承担事权平衡中央与各级地方政府财政税收关系，促进中央和地方财政收入同步增长；调节和优化各地域财力分配，通过中央财政对地方税收返还及转移支付，扶持经济欠发达地区发展及老工业基地改造；落实《关于改进推动高质量发展的政绩考核的通知》，将推动高质量发展作为政绩考核内容，把人民群众获得感、幸福感、安全感作为评判地方政府推动高质量发展政绩标准；以空间规划及“三区三线”严格城市拓展及征地边界，界定公益用地范围，提升非公益性及城市经济性公共品占地征收补偿标准，抑制地方政府征地、获取土地财政的冲动。

（2）缩小划拨土地适用范畴及占比。缩小划拨土地适用范畴，降低其在国有建设用地供应中的占比，凸显公共公益性特征，使划拨土地逐渐退出经营性用地领域；确保经营性划拨土地零增长或者负增长，通过转让、出租、变更、收回、入股等方式逐步消化划拨土地存量中的经营性用地；在确保划拨土地公共公益性特征的前提下，强化政府“有形的手”在划拨方式上发挥主导的作用[22]；分行业制定体现划拨土地集约利用的基础设施、公益事业、党政机关等用地标准，以科学可计量的划拨土地用途管控和引导体系提高集约利用水平。

（3）提升招拍挂方式出让国有建设用地的面积及占比。明确划拨、招拍挂和协议方式出让的边界，在国土空间规划明确用途前提下，市场机制（招拍挂方式）在经营性建设用地出让中起主导作用；以国土空间规划及自然资源部门信息平台，向社会实时展示需要招拍挂方式市场化供应的土地要素信息，接受公众监督；国有土地供应中招拍挂出让面积占比（提升）纳入政绩考评体系；完善地价形成机制和评估制度，明确协议方式出让用地项目及最低限价，约束地方政府以廉价土地换取和吸引投资行为策略，提升国有土地招拍挂方式出让的市场化程度。

（4）通过空间规划引导和约束土地与人口同步城镇化。以科学详尽的空间规划引导和约束土地、人口及产业在时间序列上协同城镇化，空间规划实施的城市更新及社区重建要基于人地关系为依据，例如，对于（东北）人口收缩的城镇及工业园区注重“土地减量”规划，减少地方经济发展对土地财政的依赖[23]；定期评估城镇及工业园区用地的整体绩效，将该成果列入政绩考评指标体系，例如，作为“非经济性公共品”的城市人均公园绿地面积提升和作为“经济性公共品”的城市人均道路面积降低情况。规划公布实施后应严格调整及修改程序，约束地方政府为获取土地财政或经济发展而随意修改规划的行为。

（5）发挥划拨土地对出让土地市场的引导和助推功能。依据企业及公众对公共服务设施的需求，科学配置划拨用地，进而提升城市土地的整体资产价值。例如，以交通设施引导商业向新开发区中心集聚，均衡布局教育、医疗设施及公园绿地，促进区域房地产价格平稳，使居民享受均等公共服务；以划拨土地科学配置助推市场机制在经营性建设用地配置中发挥决定性作用；结合划拨与出让供应土地方式，从要素供给端推动国有建设用地供应结构优化，带动产业高质量发展[24]；推动划拨土地面积占比下降与出让土地面积占比及价值提升，逐步形成内生性“此消彼长”态势。

（6）提升存量及经营性划拨土地利用绩效。评估区域划拨土地承载能力及预测未来公共公益事业用地需求，分区域和行业制定集约用地标准，对于超标的不再供地；存量划拨土地注重减量规划，形成“不增地、多增效”，或 “地减量、效增加”的效果[25]；对于非公共品生产的一般竞争性国有企业，划拨土地转化为出让或租赁市场化处置方式；对于进行准公共品生产的国有（电、气、油、通信等）企业，划拨土地采取折价入股市场化处置方式。