劉永健++耿弘 孫文華 李傳武

摘要中國城市建設(shè)用地規(guī)模隨著工業(yè)化、城鎮(zhèn)化的不斷發(fā)展而日益劇增。受經(jīng)濟(jì)、社會等諸多驅(qū)動因素影響，各地建設(shè)用地擴(kuò)張在時間維度、空間維度都存在明顯的區(qū)域差異，對上述問題進(jìn)行全面考察，有助于理清建設(shè)用地擴(kuò)張的機(jī)理，促進(jìn)土地集約、節(jié)約利用。將城市建設(shè)用地擴(kuò)張的影響因素分為政府推動和市場拉動兩個方面，采用基尼系數(shù)及基于半對數(shù)回歸方程的Shapley值分解方法，考察了2006—2015年中國大陸31個省（市、自治區(qū)）城市建設(shè)用地擴(kuò)張的區(qū)域差異及其驅(qū)動因素的貢獻(xiàn)程度。結(jié)果表明：①2006—2015年，中國城市建設(shè)用地擴(kuò)張的區(qū)域差異比較明顯，衡量差異程度的基尼系數(shù)先升后降，最后穩(wěn)定于0.3左右；②財政赤字率、經(jīng)濟(jì)政策執(zhí)行力、經(jīng)濟(jì)增長、人口城鎮(zhèn)化等因素對建設(shè)用地擴(kuò)張具有正向驅(qū)動作用，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、建設(shè)用地利用效率等因素對建設(shè)用地擴(kuò)張具有負(fù)向驅(qū)動作用；③經(jīng)濟(jì)增長、財政赤字率、經(jīng)濟(jì)政策執(zhí)行力等三個因素對建設(shè)用地擴(kuò)張區(qū)域差異的貢獻(xiàn)最大；④影響我國東、中、西三個區(qū)域建設(shè)用地擴(kuò)張的主導(dǎo)因素不盡相同。為此，應(yīng)從促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)平衡發(fā)展、拓寬政府融資渠道、加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、提高建設(shè)用地利用效率等多方面入手，破解城市建設(shè)用地過度擴(kuò)張的困局。

關(guān)鍵詞建設(shè)用地擴(kuò)張；區(qū)域差異；基尼系數(shù)；Shapley值分解方法

中圖分類號C931；F3

文獻(xiàn)標(biāo)識碼A文章編號1002-2104（2017）08-0122-06DOI：10.12062/cpre.20170420

隨著工業(yè)化、城鎮(zhèn)化的不斷發(fā)展，城市建設(shè)用地規(guī)模日益擴(kuò)大。2015年，中國城市建設(shè)用地規(guī)模已達(dá)3.853×107 hm2，年內(nèi)新增建設(shè)用地5.066×105 hm2，同比增長2%左右[1]。中國城市建設(shè)用地增量主要來源于城市郊區(qū)的農(nóng)業(yè)用地，2006—2015年，中國年均征用農(nóng)業(yè)用地面積均保持在1.5×105 hm2以上[2]。而與大規(guī)模征用農(nóng)業(yè)用地形成鮮明對比的是，城市建設(shè)用地普遍存在利用效率低下等問題。中國正處于建設(shè)用地持續(xù)擴(kuò)張、農(nóng)業(yè)用地大量流失的土地資源粗放利用時期，土地資源保護(hù)、節(jié)約集約利用形勢不容樂觀。為此，《國家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃（2014—2020）》[3]明確指出，“十三五”期間國家將嚴(yán)格限制城市建設(shè)用地的供給。

近年來，針對城市建設(shè)用地擴(kuò)張的研究正逐漸成為學(xué)者關(guān)注的焦點。在驅(qū)動因素研究方面，一些學(xué)者認(rèn)為城市建設(shè)用地擴(kuò)張主要受經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人口規(guī)模等因素的影響[4-5]，而有學(xué)者認(rèn)為城市建設(shè)用地擴(kuò)張是財政分權(quán)導(dǎo)致公共財政入不敷出、政府招商引資以增加稅收的必然結(jié)果[6-7]；研究方法方面，目前主要采用定量計算輔助定性分析的方法，如異速增長方程[4]、STIRPAT模型[5]、固定效應(yīng)模型[6]、格蘭杰因果檢驗[7]及結(jié)構(gòu)方程模型[8]等?？梢园l(fā)現(xiàn)：①既有文獻(xiàn)大多從統(tǒng)計數(shù)據(jù)上表明建設(shè)用地擴(kuò)張存在區(qū)域差異，但缺乏科學(xué)的測度指標(biāo)和定量的測度方法；②既有文獻(xiàn)或是從經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人口增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整等市場發(fā)展層面入手，或是從政府稅收、土地財政等政府推動層面入手，鮮有將二者結(jié)合起來綜合考察，所得出的結(jié)論難免偏頗；③既有文獻(xiàn)選用的研究方法未能定量測算出各驅(qū)動因素對整體區(qū)域差異的貢獻(xiàn)率大小，進(jìn)而錯失諸多有用信息。為此，本文主要從以下三個方面進(jìn)行嘗試：①借鑒基尼系數(shù)測度建設(shè)用地擴(kuò)張的區(qū)域差異；②將城市建設(shè)用地擴(kuò)張的驅(qū)動因素分為政府推動和市場拉動兩個方面，并將兩者結(jié)合起來綜合考察；③利用基于半對數(shù)回歸方程的Shapley值分解方法定量測算各項驅(qū)動因素對區(qū)域差異的貢獻(xiàn)程度，并按照貢獻(xiàn)率大小將這些驅(qū)動因素排序，進(jìn)而為地方政府制定土地利用規(guī)劃、集約節(jié)約利用土地資源提供參考。

1變量選擇、研究方法及數(shù)據(jù)來源

1.1變量選擇

城市建設(shè)用地擴(kuò)張及其區(qū)域差異受諸多驅(qū)動因素的影響和制約，結(jié)合既有文獻(xiàn)的研究成果[4-9]，本文將這些驅(qū)動因素概括為政府推動及市場拉動兩個方面，并將二者結(jié)合起來綜合考察，以期探究其在城市建設(shè)用地擴(kuò)張中所發(fā)揮的作用。具體變量選擇見表1。

1.3基于半對數(shù)回歸方程的Shapley值分解方法

參考SHORROCKS A F & WAN G H[11] 、萬廣華等[12]的研究，半對數(shù)回歸模型是進(jìn)行Shapley值分解時最可被接受的模型。本文亦采用該模型來研究建設(shè)用地擴(kuò)張與其驅(qū)動因素之間的關(guān)系。模型的具體形式如下：

ln（LANDti）=α+β1TDCZti+β2ZXLti+β3GDPti+β4RKti+β5CYJGti+β6ln（LYXVti）+di+eti

式中：t表示時期，i表示地區(qū)，α表示模型的截距，β1，β2，…，β6分別表示各驅(qū)動因素的影響系數(shù)；di表示各地區(qū)個體特征的截面虛擬變量；eti表示t時期i地區(qū)的隨機(jī)擾動。

基于回歸方程的Shapley值分解方法是由SHORROCKS A F[13]在合作博弈的理論基礎(chǔ)上提出來的，該方法主要被用來研究各影響因素對整體差異的貢獻(xiàn)率。參考已有文獻(xiàn)的研究成果[14-16]并結(jié)合本文的研究內(nèi)容，概括出該分解方法的具體思路如下：

假設(shè)導(dǎo)致建設(shè)用地擴(kuò)張的自變量集合為N={X1，X2，…，Xn}（n為自變量個數(shù)），根據(jù)合作博弈理論，將自變量Xi（i=1，2，…，n）視為建設(shè)用地擴(kuò)張區(qū)域差異博弈的局中人，S（SN）為N的一個博弈聯(lián)盟，|S|為博弈聯(lián)盟中包含的局中人個數(shù)。衡量區(qū)域差異的指標(biāo)，即基尼系數(shù)，是博弈聯(lián)盟的特征函數(shù)，記為G，則G（Xi）表示自變量Xi取實際值時所造成的區(qū)域差異，而G′（Xi）表示自變量Xi取均值時所造成的區(qū)域差異，即：與G（Xi）相比較，G′（Xi）已經(jīng)從總體差異中剔除了Xi的影響。需要指出的是，當(dāng)自變量Xi取均值時，其它自變量既可以取實際值，也可以取均值。記自變量Xi的Shapley值為φi，則φi由下式?jīng)Q定：

φi=∑SN（|S|-1）！（n-|S|）！n！[G（Xi）-G′（Xi）]，i=1，2，…，n

式中：（|S|-1）！（n-|S|）！n！為每個博弈聯(lián)盟的加權(quán)因子，[G（Xi）-G′（Xi）]為自變量Xi在每個博弈聯(lián)盟中對總體差異的邊際貢獻(xiàn)，φi/G（Xi）即為自變量Xi對區(qū)域差異的貢獻(xiàn)率。

1.4數(shù)據(jù)來源及說明

本文選擇中國大陸31個?。ㄊ?、自治區(qū)）為研究對象，上文表1中各變量數(shù)據(jù)均來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國國土資源統(tǒng)計年鑒》。其中，部分缺失的數(shù)據(jù)參照各?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）統(tǒng)計年鑒予以補充。

地區(qū)經(jīng)濟(jì)、社會發(fā)展水平不同，其城市建設(shè)用地擴(kuò)張所受的主要驅(qū)動因素可能不盡相同。為考察不同地區(qū)之間的區(qū)別，本文參照國家統(tǒng)計局的劃分方法[2]，并結(jié)合各地經(jīng)濟(jì)、社會發(fā)展的具體情況，將中國大陸劃分為東、中、西三個區(qū)域，并分別對這三個區(qū)域進(jìn)行研究。其中，東部區(qū)域包括：北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南等11個?。ㄊ校?，中部區(qū)域包括：山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南等8個省，西部區(qū)域包括：內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆等12個?。ㄊ?、自治區(qū)）。

2實證結(jié)果及分析

2.1城市建設(shè)用地擴(kuò)張的區(qū)域差異程度

采用上文1.2中的計算方法，得到31個?。ㄊ?、自治區(qū)）2006—2015年城市建設(shè)用地擴(kuò)張區(qū)域差異的基尼系數(shù)（見表2）。

由表2可以發(fā)現(xiàn)，2006—2015年，基尼系數(shù)總體上呈現(xiàn)出先上升后下降并逐漸趨于穩(wěn)定的態(tài)勢。其中，2008—2010年，基尼系數(shù)上升幅度較大，表明該時間段內(nèi)，政府的巨額投資計劃使得許多地方政府加大了基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，新增建設(shè)用地較多，但各地增速差別明顯；2011年以后，隨著土地供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的實施，各地建設(shè)用地擴(kuò)張趨于理性，區(qū)域差異的基尼系數(shù)亦逐步降低并趨于穩(wěn)定，基本維持在0.3左右。

2.2半對數(shù)模型的回歸結(jié)果

為避免出現(xiàn)偽回歸，對表1中各變量進(jìn)行單位根檢驗，結(jié)果顯示各變量的原始數(shù)列平穩(wěn)性良好。同時，為克服面板數(shù)據(jù)可能存在的異方差性及自相關(guān)性，選擇廣義最小二乘法（GLS）進(jìn)行估計[14]?；貧w結(jié)果詳見表3。限于篇幅，表3沒有報告反映各地區(qū)個體特征的截面虛擬變量的回歸結(jié)果。

由表3可以發(fā)現(xiàn)：

（1）財政赤字率（TDCZ）、經(jīng)濟(jì)政策執(zhí)行力（ZXL）、經(jīng)濟(jì)增長（GDP）、人口城鎮(zhèn)化（RK）等四個自變量的系數(shù)符號為正，表明這些變量對城市建設(shè)用地擴(kuò)張起正向驅(qū)動作用。可能的原因是：①城鎮(zhèn)化發(fā)展需要政府支付巨額的基礎(chǔ)設(shè)施成本及公共服務(wù)成本，而分稅制改革下，許多地方政府財力有限，資金往往捉襟見肘?，F(xiàn)行土地制度下，建設(shè)用地使用權(quán)出讓金已成為地方政府的一項重要收入來源[17]。不難理解，若地方政府財政赤字率高企，則推行土地財政的動力愈加強烈。②促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、構(gòu)建普惠社會是地方政府的一項重要任務(wù)。在工業(yè)用地方面，目前許多地方政府開辟工業(yè)園區(qū)，以較低的工業(yè)用地價格吸引投資[7]，以此增加稅收、帶動就業(yè)，因此固定資產(chǎn)投資增加將帶來建設(shè)用地持續(xù)擴(kuò)張。③工業(yè)化背景下，經(jīng)濟(jì)發(fā)展主要依靠第二、三產(chǎn)業(yè)推動，土地作為一項重要的生產(chǎn)資料，其使用量也隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展而日益增加。④城鎮(zhèn)化發(fā)展包括土地城鎮(zhèn)化和人口城鎮(zhèn)化，盡管目前兩者發(fā)展并不協(xié)調(diào)[18]，人口城鎮(zhèn)化相對滯后，但城鎮(zhèn)人口增加所帶來的建設(shè)用地尤其是住宅用地擴(kuò)張卻不容小覷。

（2）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整（CYJG）、建設(shè)用地利用效率的對數(shù)（ln（LYXV））等兩個變量的系數(shù)符號為負(fù)，表明這些變量對城市建設(shè)用地擴(kuò)張起負(fù)向驅(qū)動作用?？赡艿脑蚴牵孩匐S著經(jīng)濟(jì)發(fā)展步入“新常態(tài)”，中國正全面實行供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級，以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整帶動土地利用結(jié)構(gòu)優(yōu)化，以土地利用規(guī)劃倒逼產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，兩者之間相輔相成。本文認(rèn)為，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級有助于土地節(jié)約利用。②提高建設(shè)用地利用效率，有利于盤活土地存量，遏制建設(shè)用地?zé)o序擴(kuò)張勢頭。值得注意的是，建設(shè)用地利用效率的影響卻并不顯著，表明該項因素對建設(shè)用地擴(kuò)張的影響十分有限，土地粗放利用的現(xiàn)象依然存在。

（3）分區(qū)域考察。①東部地區(qū)。經(jīng)濟(jì)政策執(zhí)行力變量的影響不顯著，表明東部地區(qū)已擺脫靠“低價供地”吸引投資進(jìn)而誘發(fā)建設(shè)用地持續(xù)擴(kuò)張的老路，以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級、土地利用提質(zhì)增效等方式帶動建設(shè)用地節(jié)約集約利用在東部地區(qū)已見成效；但財政赤字率變量的影響顯著，說明東部地區(qū)依然存在土地財政現(xiàn)象，政府財政收入結(jié)構(gòu)尚需優(yōu)化。②中部地區(qū)。各變量的影響均顯著，表明各驅(qū)動因素對中部地區(qū)建設(shè)用地擴(kuò)張均有一定的推動作用。③西部地區(qū)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、建設(shè)用地利用效率等兩個變量的影響不顯著，表明西部地區(qū)在承接?xùn)|部地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的同時，建設(shè)用地利用方式卻相對粗放；但經(jīng)濟(jì)增長、人口城鎮(zhèn)化等變量的影響顯著，表明西部大開發(fā)戰(zhàn)略對該地區(qū)建設(shè)用地擴(kuò)張的帶動效應(yīng)明顯。

2.3驅(qū)動因素貢獻(xiàn)率的分解結(jié)果

半對數(shù)回歸模型中的截距項α對建設(shè)用地擴(kuò)張的區(qū)域差異不會產(chǎn)生影響，所以用于分解的回歸方程中不必包含截距項α[15]。而反映各地區(qū)個體特征的截面虛擬變量，可以看作是考察期內(nèi)各地區(qū)的固定差異（如資源稟賦、地理區(qū)位、政策與歷史因素等），因此利用上文2.2得到的各地區(qū)的截面虛擬變量值構(gòu)造一個新的變量d，并將其影響系數(shù)設(shè)定為1，用來表示各地區(qū)的固定差異[15]。顯然，表3中的回歸方程均為半對數(shù)回歸方程，因變量為ln（LAND），還有一個自變量為ln（LYXV），而本文是對建設(shè)用地擴(kuò)張的驅(qū)動因素進(jìn)行貢獻(xiàn)率分解，并非其對數(shù)形式，因此分解前應(yīng)將上述方程進(jìn)行指數(shù)還原[14]。根據(jù)表3的回歸結(jié)果，排除對城市建設(shè)用地擴(kuò)張影響不顯著的變量，僅對影響顯著的變量進(jìn)行貢獻(xiàn)率分解[14]。總體維度及地區(qū)分組維度的分解結(jié)果詳見表4。

由表4可以發(fā)現(xiàn)：

（1）整體來看：①在影響城市建設(shè)用地擴(kuò)張區(qū)域差異的諸多因素中，政府推動因素（包括財政赤字率、經(jīng)濟(jì)政策執(zhí)行力、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整）在考察期內(nèi)的總體貢獻(xiàn)率為45.78%，而市場拉動因素（包括經(jīng)濟(jì)增長速度、人口城鎮(zhèn)化速度）在考察期內(nèi)的總體貢獻(xiàn)率為47.29%，略高于政府效應(yīng)，表明目前城市建設(shè)用地擴(kuò)張的區(qū)域差異中，政府

推動因素和市場拉動因素的貢獻(xiàn)程度相差不多。②從各分項因素來看，經(jīng)濟(jì)增長速度的貢獻(xiàn)率最高，表明經(jīng)濟(jì)增長是引起城市建設(shè)用地擴(kuò)張區(qū)域差異的主導(dǎo)因素；財政赤字率、經(jīng)濟(jì)政策執(zhí)行力等兩個因素的貢獻(xiàn)率次之，表明土地財政、固定資產(chǎn)投資、政府政績等因素對各地建設(shè)用地擴(kuò)張的推動作用差別較大；人口增長速度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整等兩個因素的貢獻(xiàn)率較小，從側(cè)面反映出目前人口城鎮(zhèn)化和土地城鎮(zhèn)化不相匹配，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整緩慢。

（2）地區(qū)分組來看：①東部地區(qū)。政府推動因素的貢獻(xiàn)率（29.64%）明顯小于市場拉動因素的貢獻(xiàn)率（67.19%），說明東部地區(qū)建設(shè)用地擴(kuò)張的區(qū)域差異主要受市場拉動因素影響，其中經(jīng)濟(jì)增長速度、人口增長速度等因素對區(qū)域差異的貢獻(xiàn)程度最高，但產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、土地利用效率等因素的貢獻(xiàn)程度相對較小，未來仍有提升空間；②中部地區(qū)。政府推動因素的貢獻(xiàn)率（42.30%）同樣小于市場拉動因素的貢獻(xiàn)率（54.13%），但兩者的差距較東部地區(qū)已顯著縮小，表明財政赤字率所引起的土地財政、政府政績所引起的固定資產(chǎn)投資對建設(shè)用地擴(kuò)張區(qū)域差異的貢獻(xiàn)程度大幅提升；③西部地區(qū)。政府推動因素的貢獻(xiàn)率（61.26%）明顯大于市場拉動因素的貢獻(xiàn)率（32.71%），表明西部地區(qū)建設(shè)用地擴(kuò)張的地區(qū)差異主要受政府推動因素影響。其中財政赤字率、經(jīng)濟(jì)政策執(zhí)行力、經(jīng)濟(jì)增長速度的貢獻(xiàn)程度最高，反映出西部地區(qū)土地粗放式擴(kuò)張現(xiàn)象較為嚴(yán)重。以上結(jié)果同時表明，在不同的發(fā)展區(qū)域內(nèi)，造成城市建設(shè)用地擴(kuò)張區(qū)域差異的原因各異，政府在制定土地政策及土地利用規(guī)劃時應(yīng)根據(jù)不同區(qū)域的實際情況加以區(qū)別。

3結(jié)論與啟示

本文依據(jù)中國大陸31個省（市、自治區(qū)）的面板數(shù)據(jù)資料，首先利用基尼系數(shù)測算了2006—2015年建設(shè)用地擴(kuò)張區(qū)域差異的程度，然后將影響建設(shè)用地擴(kuò)張的驅(qū)動因素分為政府推動和市場拉動兩個方面，并采用半對數(shù)回歸模型考察了它們之間的定量關(guān)系，最后利用基于回歸方程的Shapley值分解方法，分解出各項驅(qū)動因素對建設(shè)用地擴(kuò)張區(qū)域差異的貢獻(xiàn)率。研究發(fā)現(xiàn)：①考察期內(nèi)，城市建設(shè)用地擴(kuò)張區(qū)域差異的基尼系數(shù)在2008—2010年有較大幅度上升，隨后逐漸下降，并穩(wěn)定于0.3左右；②土地財政、經(jīng)濟(jì)政策執(zhí)行力、經(jīng)濟(jì)增長、人口城鎮(zhèn)化等四個因素對城市建設(shè)用地擴(kuò)張起正向驅(qū)動作用；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、建設(shè)用地利用效率等兩個因素對城市建設(shè)用地擴(kuò)張起負(fù)向驅(qū)動作用，但建設(shè)用地利用效率的影響并不顯著；③經(jīng)濟(jì)政策執(zhí)行力變量對東部地區(qū)城市建設(shè)用地擴(kuò)張的影響不顯著；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、建設(shè)用地利用效率等兩個變量對西部地區(qū)城市建設(shè)用地擴(kuò)張的影響不顯著；④考察期內(nèi)，市場拉動因素對建設(shè)用地擴(kuò)張區(qū)域差異的貢獻(xiàn)程度略大于政府推動因素的貢獻(xiàn)程度，但在不同的發(fā)展區(qū)域內(nèi)，造成城市建設(shè)用地擴(kuò)張區(qū)域差異的原因各異。

以上研究結(jié)論具有一定的啟示意義：①建設(shè)用地擴(kuò)張代表著一個地區(qū)的城鎮(zhèn)化發(fā)展速度，而建設(shè)用地擴(kuò)張的區(qū)域差異則反映了各地區(qū)之間城鎮(zhèn)化發(fā)展的均衡程度。城鎮(zhèn)化進(jìn)程中，各地區(qū)建設(shè)用地的擴(kuò)張規(guī)模要依據(jù)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)、人口、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)現(xiàn)狀等具體條件穩(wěn)步推進(jìn)；②城市建設(shè)用地擴(kuò)張中，應(yīng)著力轉(zhuǎn)變政府職能，更加注重發(fā)揮市場因素的帶動效應(yīng)，逐步摒棄土地財政、“唯GDP論”的政績觀，著力發(fā)揮土地利用規(guī)劃與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級之間的互動效應(yīng)，以此帶動土地利用提質(zhì)增效；③對東部地區(qū)而言，受土地資源的瓶頸約束，建設(shè)用地利用效率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整已初見成效，未來應(yīng)著力拓寬政府融資渠道、優(yōu)化財政收入結(jié)構(gòu)；對中西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)而言，在抓住發(fā)展的戰(zhàn)略機(jī)遇期、積極促進(jìn)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)社會發(fā)展的同時，應(yīng)更加注重克服土地財政、盲目追求投資所帶來的建設(shè)用地過度擴(kuò)張及非集約化利用。另外，在全國主體功能區(qū)規(guī)劃中，西部地區(qū)有相當(dāng)一部分位于限制開發(fā)區(qū)及禁止開發(fā)區(qū)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理布局、提高土地利用效率同樣顯得尤為必要。

（編輯：劉照勝）

參考文獻(xiàn)（References）

[1]國土資源部. 2015中國國土資源公報[Z].2016. [Ministry of Land and Resources of the P.R.C. China land and resources bulletin 2015[Z]. 2016.]

[2]國家統(tǒng)計局.中國統(tǒng)計年鑒-2016[M].北京：中國統(tǒng)計出版社，2016.[National Bureau of Statistics. Statistical yearbook of China-2016[M]. Beijing： China Statistics Press，2016.]

[3]國務(wù)院.國家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃（2014—2020）[Z].2014.[The State Council of P.R.C. The national guidelines for developing a new type of urbanization（2014—2020）[Z]. 2014.]

[4]趙可，張安錄.城市建設(shè)用地擴(kuò)張驅(qū)動力實證研究：基于遼寧省14市市轄區(qū)數(shù)據(jù)[J].資源科學(xué)，2013，35（5）：928-934.[ZHAO Ke， ZHANG Anlu. Driving forces behind urban land expansion based on panel data for 14 cities in Liaoning[J]. Resources science， 2013，35（5）：928-934.]

[5]溫陽陽，高建華，梁迪.河南省建設(shè)用地擴(kuò)展的社會經(jīng)濟(jì)驅(qū)動力分析：基于STIRPAT模型[J].地域研究與開發(fā)，2016，35（2）：121-126.[WEN Yangyang， GAO Jianhua， LIANG Di. Social and economic driving factors for the expansion of construction land in Henan Province： based on SPIRPAT model[J]. Areal research and development， 2016， 35（2）：121-126.]

[6]張耀宇，陳利根，宋璐怡.中國城市用地擴(kuò)張驅(qū)動機(jī)制的差異性研究[J].資源科學(xué)，2016，38（1）：30-40.[ZHANG Yaoyu， CHEN Ligen， SONG Luyi. Differences in drivingforce mechanisms in urban land expansion in China[J]. Resources science， 2016， 38（1）：30-40.]

[7]王健，汪應(yīng)宏，彭山桂.中國城市用地擴(kuò)張的誘因[J].城市問題，2016（1）：7-16.[WANG Jian， WANG Yinghong， PENG Shangui. The causes of the urban land expansion in China[J]. Urban problems， 2016（1）：7-16.]

[8]石敏俊，范憲偉，鄭丹.土地開發(fā)對城市經(jīng)濟(jì)增長的作用機(jī)制和傳導(dǎo)路徑：基于結(jié)構(gòu)方程模型的實證檢驗[J].中國人口·資源與環(huán)境，2017，27（1）：1-9.[SHI Minjun， FAN Xianwei， ZHENG Dan. How does the ‘landbased dependent model work on urban economic growth[J]. China population， resources and environment， 2017， 27 （1）：1-9.]

[9]盧新海，匡兵，周敏.城市建設(shè)用地利用效率的空間非均衡及影響因素[J].中國人口·資源與環(huán)境，2016，26（11）：45-52.[LU Xinhai， KUANG Bing， ZHOU Min. Spatial inequality and influencing factors of utilization efficiency of urban construction land [J]. China population， resources and environment， 2016， 26（11）：45-52.]

[10]劉志偉.收入分配不公平程度測度方法綜述[J].統(tǒng)計與信息論壇，2003，18（9）：28-32.[LIU Zhiwei. A survey on the measurement methods of the unfair income distribution[J]. Statistics and information forum， 2003，18（9）：64-69.]

[11]SHORROCKS A F， WAN G H. The spatial decomposition of inequality[J]. Journal of economic geography， 2005，5（1）：59-81.

[12]萬廣華，周章躍，陸遷.中國農(nóng)村收入不平等：運用農(nóng)戶數(shù)據(jù)的回歸分解[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2005（5）：4-11.[WAN Guanghua， ZHOU Zhangyue， LU Qian. Income inequality in rural China： regression analysis using household data[J]. Chinese rural economic， 2005（5）： 4-11.]

[13]SHORROCKS A F. Decomposition procedures for distributional analysis：a unified framework based on the Shapley Value[J]. The journal of economic inequality， 2013，11（1）：99-126.

[14]萬廣華.解釋中國農(nóng)村區(qū)域間的收入不平等：一種基于回歸方程的分解方法[J].經(jīng)濟(jì)研究，2004（8）：117-127.[WAN Guanghua. Accounting for income inequality in rural of China[J]. Economic research journal， 2004（8）：117-127.]

[15]李敬，冉光和，萬廣華.中國區(qū)域金融發(fā)展差異的解釋：基于勞動分工理論與Shapley值分解方法[J].經(jīng)濟(jì)研究，2007（5）：42-54.[LI Jing， RAN Guanghe， WAN Guanghua. Study on the disparities of regional financial development in China： based on the theory of division of labor and decomposition method of Shapley Value[J]. Economic research journal， 2007（5）：42-54.]

[16]陳艷瑩，鮑宗客.行業(yè)效應(yīng)還是企業(yè)效應(yīng)：中國生產(chǎn)性服務(wù)企業(yè)利潤率差異來源分解[J].管理世界，2013（10）：81-94.[CHEN Yanying， BAO Zongke. Industry effect or enterprise effect： the source decomposition of the profit rate difference of Chinas producer service enterprise[J]. The world of management， 2013（10）：81-94.]

[17]鄒秀清.中國土地財政區(qū)域差異的測度及成因分析：基于287個地級市的面板數(shù)據(jù)[J].經(jīng)濟(jì)地理，2016，36（1）：18-26.[ZOU Xiuqing. Measurement and contributing factors of regional disparities of Chinas land finance： based on panel data of 287 prefecturelevel cities[J]. Economic geography， 2016， 36（1）： 18-26.]

[18]周艷，黃賢金，徐國良，等. 長三角城市土地擴(kuò)張與人口增長耦合態(tài)勢及其驅(qū)動機(jī)制[J]. 地理研究，2016，35（2）：313-324.[ZHOU Yan， HUANG Xianjin， XU Guoliang， et al. The coupling and driving forces between urban land expansion and population growth in Yangtze River Delta[J]. Geographical research， 2016，35（2）：313-324.]

Analysis on the regional differences and driving factors of

urban construction land expansion

LIU Yongjian1，2GENG Hong1SUN Wenhua3LI Chuanwu2CHU Xiaoxiao1

（1.College of Economics and Management， Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，Nanjing Jiangsu 211106， China；

2.College of City and Planning， Yancheng Teachers University， Yancheng Jiangsu 224051， China；

3.Department of Economics， Party School of the Jiangsu Provincial Committee of CPC，Nanjing Jiangsu 210009， China）

AbstractWith the development of industrialization and urbanization， the scale of urban construction land had been increasing rapidly. Affected by the economic， social and other driving factors， there were significant regional differences of the urban construction land expansion in the time and space dimensions. By conducting a comprehensive study on the above problems， it would be helpful for understanding the mechanism and promoting effective utilization of the urban construction land. First of all， the driving factors of urban construction land expansion were divided into two aspects as government push and market pull， then we used Gini coefficient and Shapley value decomposition method based on semi logarithmic regression equation to investigate its effects and contribution rates to the regional differences of urban construction land expansion in 31 provinces of China from 2006 to 2015. The results showed that： ①from 2006 to 2015， the regional differences of urban construction land expansion in China were obvious， the Gini coefficient increased firstly， then decreased， and finally stabilized at 0.3.②The fiscal deficit rate， economic policies execution， economic growth and population urbanization etc. had a positive driving effect on the construction land expansion. In contrast， adjustment of the industrial structure， the utilization efficiency of the construction land etc. had a negative driving effect.③Economic growth， fiscal deficit rate， economic policies execution etc. had the most contribution rates to the regional differences of the urban construction land expansion.④The main factors that affected the urban construction land expansion in different regions were different. Therefore， in order to solve the problem of the excessive expansion of the construction land， strategies such as promoting the balanced development of regional economy， broadening the channels of government finance， speeding up the adjustment of industrial structure and enhancing the utilization efficiency of the construction land etc. should be taken into consideration.

Key wordsconstruction land expansion； regional difference； Gini coefficient； Shapley value decomposition method