嚴(yán)思齊　彭建超　吳群

摘要：近年來，在自然條件和規(guī)劃管制約束性增強(qiáng)、土地市場化改革持續(xù)推進(jìn)的背景下，中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中土地要素的稀缺性日益顯現(xiàn)，節(jié)約集約利用土地的激勵逐漸增強(qiáng)，為土地節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步的產(chǎn)生創(chuàng)造了條件。然而，既往關(guān)于有偏技術(shù)進(jìn)步的研究通常只考慮資本、勞動力等生產(chǎn)要素，較少將土地要素納入實證分析框架中。有鑒于此，本文將土地要素納入全要素分析框架中，通過Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的測算和分解得到投入偏向指數(shù)，在此基礎(chǔ)上考察了中國大陸各省級行政區(qū)2011—2016年間的工業(yè)技術(shù)進(jìn)步偏向，并采用Probit模型分析了土地節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步的影響因素。研究結(jié)果顯示，樣本期內(nèi)絕大多數(shù)省級行政區(qū)的全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)了增長。與技術(shù)效率提高相比，技術(shù)進(jìn)步對全要素生產(chǎn)率增長的貢獻(xiàn)更大，而所有省區(qū)的技術(shù)進(jìn)步均具有偏向性。大部分省區(qū)的技術(shù)進(jìn)步在土地與勞動力、土地與資本這兩種要素組合中至少有一種情形是偏向節(jié)約土地的。其中，針對土地與勞動力組合，技術(shù)進(jìn)步在7個省區(qū)偏向節(jié)約土地，在22個省區(qū)偏向節(jié)約勞動力；針對土地與資本組合，技術(shù)進(jìn)步在18個省區(qū)偏向節(jié)約土地，在11個省區(qū)偏向節(jié)約資本。Probit模型的估計結(jié)果表明，要素相對價格變化、土地資源稟賦、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)占比、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等因素對土地節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步的產(chǎn)生具有顯著影響。為促進(jìn)工業(yè)用地集約高效利用，應(yīng)繼續(xù)深化工業(yè)用地市場化改革、完善工業(yè)用地價格的形成機(jī)制；將新增建設(shè)用地指標(biāo)向高技術(shù)產(chǎn)業(yè)傾斜，減少向高耗地產(chǎn)業(yè)供地；及時修訂和嚴(yán)格執(zhí)行工業(yè)項目土地使用標(biāo)準(zhǔn)，鼓勵企業(yè)提高地均投資強(qiáng)度和產(chǎn)出水平。

關(guān)鍵詞 ： 土地節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步；影響因素；Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)；Probit模型

中圖分類號 F301.2 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 1002-2104（2018）12-0098-08 DOI：10.12062/cpre.20180924

根據(jù)主流的經(jīng)濟(jì)增長理論，要素積累、技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率提高是經(jīng)濟(jì)增長的重要源泉。隨著中國經(jīng)濟(jì)增長方式由規(guī)模速度型向質(zhì)量效益型轉(zhuǎn)變，以及創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的提出，技術(shù)進(jìn)步對于中國經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用日益凸顯。值得注意的是，技術(shù)進(jìn)步可能改變生產(chǎn)要素之間的邊際技術(shù)替代率，出現(xiàn)更加節(jié)約使用某類要素的有偏技術(shù)進(jìn)步[1]。近年來，在要素稟賦約束和規(guī)劃管制、市場規(guī)制的影響下，中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中土地要素的稀缺性日益顯現(xiàn)，節(jié)約集約利用土地的激勵逐漸增強(qiáng)。增量工業(yè)用地方面，國家出臺的一系列政策提高了工業(yè)用地市場的競爭性和透明度，扭轉(zhuǎn)了劃撥和協(xié)議出讓長期主導(dǎo)工業(yè)用地資源配置的局面，使得土地價格扭曲得到糾正、資源價值顯化程度得以提升[2-3]。存量工業(yè)用地方面，各級政府通過實行工業(yè)項目土地使用標(biāo)準(zhǔn)控制、開展開發(fā)區(qū)土地節(jié)約集約利用評價，強(qiáng)化了集約利用土地的激勵和約束[4]。在土地要素稀缺性日趨顯現(xiàn)、工業(yè)地價上漲的背景下，中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中是否出現(xiàn)了土地節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步？土地節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步呈現(xiàn)出怎樣的空間分布特征？研究這些問題對于推動工業(yè)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量與效率的提高具有重要意義。另一方面，既往關(guān)于有偏技術(shù)進(jìn)步的研究通常只考慮資本、勞動力等生產(chǎn)要素，而較少將土地要素納入實證分析框架中，可能影響了研究結(jié)果的準(zhǔn)確性。有鑒于此，本文將土地要素納入全要素分析框架中，基于投入偏向指數(shù)考察中國大陸各省級行政區(qū)的工業(yè)技術(shù)進(jìn)步偏向（主要關(guān)注是否出現(xiàn)了土地節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步），并采用Probit模型分析土地節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步的影響因素。

1 文獻(xiàn)綜述

有關(guān)中國技術(shù)進(jìn)步的研究主要圍繞技術(shù)進(jìn)步的速度和偏向這兩個主題展開，而較早期的研究主要關(guān)注技術(shù)進(jìn)步的速度。例如，顏鵬飛和王兵[5]基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Analysis，DEA）方法測度了1978—2001年間中國各省級行政區(qū)的技術(shù)進(jìn)步、技術(shù)效率變化及全要素生產(chǎn)率增長率，發(fā)現(xiàn)1997年之后全要素生產(chǎn)率增長的放緩可以歸因于技術(shù)進(jìn)步的減慢。郭慶旺和賈俊雪[6]基于多種方法測度了中國1979—2004年間的全要素生產(chǎn)率增長率并對其進(jìn)行了分解，亦發(fā)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步速度偏低是全要素生產(chǎn)率增速較慢的重要原因。

近年來，研究者們開始關(guān)注中國技術(shù)進(jìn)步的偏向，最初采用的大多為基于計量模型估計的參數(shù)方法。例如，戴天仕和徐現(xiàn)祥[7]以及陳曉玲和連玉君[8]基于CES生產(chǎn)函數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)化供給面系統(tǒng)方法，估計了要素替代彈性并分析了技術(shù)進(jìn)步偏向；陸雪琴和章上峰[1]采用Kmenta級數(shù)展開法估計了標(biāo)準(zhǔn)化CES生產(chǎn)函數(shù)，進(jìn)而得到要素替代彈性估計值并判定了技術(shù)進(jìn)步偏向。然而，郝楓[9]和封永剛等[10]指出，目前要素替代彈性的估計方法仍存在著缺陷和爭議，影響了參數(shù)方法判定技術(shù)進(jìn)步偏向的準(zhǔn)確性。正因如此，許多學(xué)者轉(zhuǎn)而采用基于投入偏向指數(shù)的非參數(shù)方法開展研究。該方法無須對生產(chǎn)函數(shù)形式做出任何假設(shè)，也不需要對要素替代彈性進(jìn)行估計，從而避免了較強(qiáng)的理論約束。該方法已被廣泛應(yīng)用于對工業(yè)技術(shù)進(jìn)步偏向的研究[11-15]。例如，Chen和Yu[13]測算了99個OECD和非OECD國家的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)，并基于對該指數(shù)的分解得到投入偏向指數(shù)，進(jìn)而分析了技術(shù)進(jìn)步在資本、勞動力等要素之間的偏向；Fare等[14]基于非參數(shù)方法研究了臺灣地區(qū)制造業(yè)的技術(shù)進(jìn)步偏向；王班班和齊紹洲[15]采用非參數(shù)方法分析了中國大陸工業(yè)行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步偏向。

通過對既有研究的梳理發(fā)現(xiàn)，學(xué)者們主要關(guān)注技術(shù)進(jìn)步在資本、勞動力等要素之間的偏向，而較少有研究將土地要素納入實證分析框架中。但在土地稀缺性日益顯現(xiàn)、土地市場發(fā)育程度不斷提高的背景下，土地要素的重要性顯然不容忽視。另一方面，雖然已有研究對有偏技術(shù)進(jìn)步的誘因進(jìn)行了理論分析，但該領(lǐng)域的實證分析和檢驗仍然相對較少。

2 研究方法與數(shù)據(jù)說明

2.1 研究方法

2.1.1 有偏技術(shù)進(jìn)步

本文采用實證研究中應(yīng)用廣泛的Hicks定義來界定有偏技術(shù)進(jìn)步[11-16]。具體來說，令x1，…，xN分別表示N種生產(chǎn)要素的投入量，xj和xk表示其中任意2種要素的投入量。給定要素投入比例xk/xj不變，若技術(shù)進(jìn)步之后要素j和要素k之間的邊際技術(shù)替代率不變，則認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步是中性的；若邊際技術(shù)替代率發(fā)生了變化，則認(rèn)為存在有偏技術(shù)進(jìn)步。有偏技術(shù)進(jìn)步的判定條件可以表示為：

其中，MRTS表示要素j和要素k之間的邊際技術(shù)替代率，t表示時間，F(xiàn)tj和Ftk分別表示要素j和要素k的邊際產(chǎn)出。當(dāng)存在有偏技術(shù)進(jìn)步時，還可進(jìn)一步考察技術(shù)進(jìn)步更加促進(jìn)何種要素的節(jié)約使用（即技術(shù)進(jìn)步偏向）：若技術(shù)進(jìn)步之后式（1）中邊際技術(shù)替代率上升，則為要素k節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步（或稱技術(shù)進(jìn)步是偏向節(jié)約要素k的）；若邊際技術(shù)替代率下降，則為要素j節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步（或稱技術(shù)進(jìn)步是偏向節(jié)約要素j的）。由于現(xiàn)實中要素投入比例是動態(tài)變化的，因而在判定技術(shù)進(jìn)步偏向的實證研究中，研究者均放寬了Hicks定義中要素投入比例不變的假設(shè)[11-15]。

2.2 變量選擇和數(shù)據(jù)來源

2.2.1 工業(yè)投入產(chǎn)出指標(biāo)選擇和數(shù)據(jù)來源

本文以2011—2016年為研究期，以中國大陸除青海、西藏外（受數(shù)據(jù)可得性的限制）的29個省級行政區(qū)作為數(shù)據(jù)觀測單元。本研究時間區(qū)間的確定主要是基于數(shù)據(jù)可得性的考慮。由于分析土地節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步的影響因素需要利用工業(yè)用地價格數(shù)據(jù)，而2011年之前的工業(yè)用地價格數(shù)據(jù)存在缺失，因而將研究期的起點設(shè)定為2011年，而非更早期的某個年份。采用工業(yè)總產(chǎn)值度量工業(yè)產(chǎn)出水平，分別利用工業(yè)行業(yè)城鎮(zhèn)單位從業(yè)人員數(shù)和工業(yè)用地面積衡量勞動力投入水平（L）和土地投入水平（IL）。參考張海洋[20]和姚志毅等[21]的方法，采用工業(yè)部門固定資產(chǎn)凈值度量資本投入水平（即工業(yè)行業(yè)資本存量，K）。分別采用分地區(qū)工業(yè)生產(chǎn)者出廠價格指數(shù)和固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)將工業(yè)總產(chǎn)值和工業(yè)部門固定資產(chǎn)凈值折算為2011年不變價。工業(yè)總產(chǎn)值、工業(yè)行業(yè)城鎮(zhèn)單位從業(yè)人員數(shù)和工業(yè)部門固定資產(chǎn)凈值數(shù)據(jù)來源于歷年的《中國城市統(tǒng)計年鑒》，工業(yè)用地面積數(shù)據(jù)來源于歷年的《中國城市建設(shè)統(tǒng)計年鑒》，分地區(qū)工業(yè)生產(chǎn)者出廠價格指數(shù)和固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)來源于歷年的《中國統(tǒng)計年鑒》。

2.2.2 Probit模型的解釋變量選擇和數(shù)據(jù)來源

依據(jù)誘致性技術(shù)進(jìn)步理論[12-13，16]，本文采用要素相對價格變化率作為研究土地節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步影響因素的Probit模型的核心解釋變量。預(yù)期土地價格相對于其他要素價格上漲的越快，土地節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步的發(fā)生概率越高。具體來說，在針對土地與勞動力這一要素組合的Probit模型中，核心解釋變量為土地與勞動力的相對價格的變化率（rprice1），其計算公式為：

其中，下標(biāo)2011和2016分別表示相應(yīng)的年份；landp、laborp分別表示工業(yè)用地價格（以工業(yè)用地出讓成交均價來表示）和勞動力價格（以工業(yè)行業(yè)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資來表示）；Δlandp和Δlaborp分別表示2011—2016年間工業(yè)用地價格和勞動力價格的變化率。式（10）的推導(dǎo)表明，土地與勞動力的相對價格的變化率等價于土地價格變化率與勞動力價格變化率之比。工業(yè)用地出讓成交均價數(shù)據(jù)來源于國家信息中心主辦國信房地產(chǎn)信息網(wǎng)的土地市場數(shù)據(jù)庫，工業(yè)行業(yè)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資數(shù)據(jù)來源于歷年的《中國統(tǒng)計年鑒》。在針對土地與資本這一要素組合的Probit模型中，核心解釋變量為土地與資本的相對價格的變化率（rprice2），其計算公式為：

其中， capitalp表示資本價格，Δcapitalp表示2011—2016年間資本價格的變化率（參考既有研究，由固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)來度量），其他符號的含義與式（10）相同。

除核心解釋變量外，考慮其他因素，本文還選取了如下解釋變量：①以人均耕地面積表征的土地資源稟賦（pccland）。土地資源稟賦條件越好，工業(yè)用地后備資源越充裕，工業(yè)用地集約利用的激勵程度可能反而越低[2]，而土地節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步的發(fā)生概率可能也越低。②高技術(shù)產(chǎn)業(yè)占比（htratio，用高技術(shù)產(chǎn)業(yè)主營業(yè)務(wù)收入占地區(qū)工業(yè)企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入的比重來表示）。陳偉等[22]指出，高技術(shù)企業(yè)具有技術(shù)和資本密集度高、土地集約利用程度高的特征。因而可以預(yù)期土地節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步更有可能發(fā)生在高技術(shù)產(chǎn)業(yè)占比高的地區(qū)。③外資（含港澳臺資）企業(yè)產(chǎn)值占比（fratio，用外資企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值占地區(qū)工業(yè)總產(chǎn)值的比重來表示）。外資企業(yè)通常具有較高的技術(shù)和管理水平、工業(yè)用地利用效率往往也較高[22-23]，因而可以預(yù)期土地節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步更有可能發(fā)生在外資企業(yè)產(chǎn)值占比高的地區(qū)。④地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（pcgdp，用人均地區(qū)生產(chǎn)總值來度量）。地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，土地集約利用程度通常也越高[23]。因而可以預(yù)期土地節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步更有可能發(fā)生在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的地區(qū)。⑤土地市場秩序（llegal，用土地違法案件涉及土地面積占行政轄區(qū)面積的比重來逆向反映）。土地違法現(xiàn)象越多、土地市場秩序越混亂，越不利于通過市場機(jī)制提高土地資源的配置和利用效率[2，23]，而土地節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步的發(fā)生概率可能也越低。由于研究期包含多個年份，因而pccland、htratio、fratio、pcgdp和llegal的取值為相應(yīng)指標(biāo)在研究期內(nèi)的年平均值。相關(guān)數(shù)據(jù)來源于歷年的《中國統(tǒng)計年鑒》《中國國土資源統(tǒng)計年鑒》《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》和《中國城市統(tǒng)計年鑒》。

3 實證結(jié)果與分析

3.1 Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的測算與分解

由于在較長時間內(nèi)能更清楚地觀察到技術(shù)和生產(chǎn)率的整體變動趨勢，因而參考既有研究[13-15]，本文測算研究期內(nèi)（2011—2016年間）的累積Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)（由相應(yīng)的年度指數(shù)按次序相乘得到[14]）并對其分解（結(jié)果見表1第2～5列），在此基礎(chǔ)上考察技術(shù)進(jìn)步偏向。除遼寧、黑龍江和海南外，其他省級行政區(qū)的累積Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)均大于1，表明絕大多數(shù)省區(qū)的全要素生產(chǎn)率在2011—2016年間出現(xiàn)了增長。此外，與既有研究的結(jié)果一致[24-25]，中、西部地區(qū)的全要素生產(chǎn)率增長整體上快于東部地區(qū)，表明存在著地區(qū)間生產(chǎn)率增長的收斂。在技術(shù)效率變化方面，天津和廣東在2011年、2016年均位于生產(chǎn)前沿面上，沒有發(fā)生技術(shù)效率變化（EFFCH=1）。其余27個省級行政區(qū)中有16個在研究期內(nèi)技術(shù)效率提高（EFFCH>1），而有11個技術(shù)效率降低（EFFCH<1）。與此形成對比的是，所有省級行政區(qū)在研究期內(nèi)均出現(xiàn)了技術(shù)進(jìn)步（TECH>1），且大多數(shù)省區(qū)的技術(shù)變化指數(shù)（TECH）大于技術(shù)效率變化指數(shù)（EFFCH），表明技術(shù)進(jìn)步是研究期內(nèi)全要素生產(chǎn)率增長的主要源泉。對于本文重點關(guān)注的投入偏向指數(shù)（IBTECH），主要有兩點發(fā)現(xiàn)。一是該指數(shù)在所有省級行政區(qū)均不等于1，表明所有省區(qū)的技術(shù)進(jìn)步均具有偏向性；二是該指數(shù)在大多數(shù)省級行政區(qū)大于1，表明有偏技術(shù)進(jìn)步在總體上對全要素生產(chǎn)率增長起到了促進(jìn)作用。

3.2 技術(shù)進(jìn)步偏向的判定

接下來根據(jù)研究期內(nèi)要素投入比例的變動（參見表1第6～7列）和投入偏向指數(shù)的大小，來判定技術(shù)進(jìn)步偏向（結(jié)果見表1第8～9列）。首先考察技術(shù)進(jìn)步在土地與勞動力之間的偏向。技術(shù)進(jìn)步在北京、上海、江蘇、河南、廣東、海南、重慶等7個省級行政區(qū)偏向節(jié)約土地，而在其余22個省區(qū)偏向節(jié)約勞動力。當(dāng)考察技術(shù)進(jìn)步在土地和資本之間的偏向時，則發(fā)現(xiàn)呈現(xiàn)節(jié)約土地偏向的省區(qū)明顯增多。具體來說，技術(shù)進(jìn)步在北京、天津、河北、山西、內(nèi)蒙古、黑龍江、上海、江蘇、浙江、安徽、福建、山東、廣東、重慶、四川、貴州、甘肅、新疆等18個省級行政區(qū)偏向節(jié)約土地，而在遼寧、吉林、江西、河南、湖北、湖南、廣西、海南、云南、陜西、寧夏等11個省區(qū)偏向節(jié)約資本。事實上，近年來的研究也表明，中國許多地區(qū)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中存在著資本深化、資本密集度不斷提高，而更加節(jié)約使用其他生產(chǎn)要素的現(xiàn)象[1，9-10]。總體來說，大部分省區(qū)的技術(shù)進(jìn)步在土地與勞動力、土地與資本這兩種要素組合中至少有一種情形是偏向節(jié)約土地的。在5個省級行政區(qū)（北京、上海、江蘇、廣東、重慶），技術(shù)進(jìn)步在上述兩種要素組合中均是偏向節(jié)約土地的；在15個省區(qū)（天津、河北、山西、內(nèi)蒙古、黑龍江、浙江、安徽、福建、山東、河南、海南、四川、貴州、甘肅、新疆），技術(shù)進(jìn)步在上述兩種要素組合中有一種情形是偏向節(jié)約土地的；而在其余9個省區(qū)（遼寧、吉林、 江西、湖北、湖南、廣西、云南、陜西、寧夏），技術(shù)進(jìn)步在兩種要素組合中均不是偏向節(jié)約土地的。通過進(jìn)一步的分析可以發(fā)現(xiàn)，土地節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步的發(fā)生概率與要素相對價格的變化具有較為明顯的聯(lián)系。在大多數(shù)省級行政區(qū)，土地價格相對于資本價格上漲得更快（參見表1第11列）；而僅在部分省區(qū)，土地價格相對于勞動力價格上漲得更快（參見表1第10列）。與此相對應(yīng)

的是，當(dāng)考慮土地與資本這一要素組合時，許多省區(qū)的技術(shù)進(jìn)步偏向節(jié)約土地（且這些地區(qū)均是土地與資本的相對價格上漲幅度較大的省區(qū)）；而當(dāng)考慮土地與勞動力這一要素組合時，僅有部分省區(qū)的技術(shù)進(jìn)步偏向節(jié)約土地。

3.3 土地節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步的影響因素

本文分別針對土地與勞動力、土地與資本這2種要素組合構(gòu)建Probit模型，研究土地節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步的影響因素?？紤]到可能存在的異方差問題，模型估計中使用了穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤，估計結(jié)果如表2和表3所示。在兩個模型中，要素相對價格變化變量的系數(shù)均為正且在1%或5%的統(tǒng)計水平上顯著，表明土地價格相對于其他要素價格上漲得越快，土地節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步的發(fā)生概率越高。根據(jù)Wooldridge提供的方法計算[19]，在針對土地與勞動力組合的Probit模型中，要素相對價格變化的平均邊際效應(yīng)為1.29（土地與勞動力的相對價格每上漲1%，會引起土地節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步的發(fā)生概率提高1.29%）；在針對土地與資本組合的Probit模型中，要素相對價格變化的平均邊際效應(yīng)為2.48（對于非線性模型而言，邊際效應(yīng)并非常數(shù)，而是隨著解釋變量的變化而變化。參照既有研究的慣例[19]，本文測算解釋變量的平均邊際效應(yīng)，即先分別計算在每個樣本觀測值上的邊際效應(yīng)，然后進(jìn)行簡單算術(shù)平均）。自原國土資源部和監(jiān)察部發(fā)布《關(guān)于落實工業(yè)用地招標(biāo)拍賣掛牌出讓制度有關(guān)問題的通知》（國土資發(fā)[2007]78號）以來，在一系列國家政策的作用下，招標(biāo)拍賣掛牌逐漸取代劃撥和協(xié)議成為工業(yè)用地出讓的主要方式，工業(yè)用地市場的競爭性和透明度也不斷提高。在資源價值顯化程度加深的背景下，工業(yè)地價上漲對土地節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步的產(chǎn)生起到了促進(jìn)作用。土地資源稟賦變量的系數(shù)為負(fù)且在5%的統(tǒng)計水平上顯著，表明土地資源稟賦條件越好，工業(yè)用地集約利用的激勵程度、土地節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步的發(fā)生概率反而越低。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)占比變量的系數(shù)為正且在1%或5%的統(tǒng)計水平上顯著，表明土地節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步更有可能發(fā)生在高技術(shù)產(chǎn)業(yè)占比高的地區(qū)。因而通過優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、提高科技貢獻(xiàn)率，可以有效促進(jìn)土地的節(jié)約集約利用。外資企業(yè)產(chǎn)值占比變量的系數(shù)雖然符合預(yù)期，但在統(tǒng)計上不顯著。其原因可能在于，近年來內(nèi)資與外資企業(yè)在技術(shù)和管理水平、工業(yè)用地利用效率方面的差距在縮小，因而投資來源結(jié)構(gòu)并不是影響土地節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生的主要因素。地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平變量的系數(shù)為正且在5%的統(tǒng)計水平上顯著，表明土地節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步更有可能發(fā)生在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的地區(qū)。土地市場秩序變量的系數(shù)雖然符合預(yù)期，但在統(tǒng)計上不顯著，表明該變量并非影響土地節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生的主要因素。

4 結(jié)論與啟示

本文通過測算Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)并對其分解得到投入偏向指數(shù)，在此基礎(chǔ)上考察了中國大陸各省級行政區(qū)2011—2016年間的工業(yè)技術(shù)進(jìn)步偏向，并采用Probit模型分析了土地節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步的影響因素。研究結(jié)果顯示，樣本期內(nèi)絕大多數(shù)省級行政區(qū)的全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)了增長。與技術(shù)效率提高相比，技術(shù)進(jìn)步對全要素生產(chǎn)率增長的貢獻(xiàn)更大，而所有省區(qū)的技術(shù)進(jìn)步均具有偏向性。大部分省區(qū)的技術(shù)進(jìn)步在土地與勞動力、土地與資本這兩種要素組合中至少有一種情形是偏向節(jié)約土地的。其中，針對土地與勞動力組合，技術(shù)進(jìn)步在7個省區(qū)偏向節(jié)約土地，在22個省區(qū)偏向節(jié)約勞動力；針對土地與資本組合，技術(shù)進(jìn)步在18個省區(qū)偏向節(jié)約土地，在11個省區(qū)偏向節(jié)約資本。Probit模型的估計結(jié)果表明，要素相對價格變化、土地資源稟賦、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)占比、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等因素對土地節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步的產(chǎn)生具有顯著影響。

本文的分析結(jié)果對于有偏技術(shù)進(jìn)步的相關(guān)研究具有一定的啟示，并可在此基礎(chǔ)上總結(jié)出今后研究的方向。

（1）在自然條件和規(guī)劃管制約束性增強(qiáng)、土地市場化改革持續(xù)推進(jìn)的背景下，土地要素在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的作用日益凸顯，技術(shù)進(jìn)步過程中土地與其他要素之間的邊際技術(shù)替代率也發(fā)生了變化，出現(xiàn)了土地節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步。因而，既往關(guān)于有偏技術(shù)進(jìn)步的研究中僅考慮資本、勞動力等要素，而忽略土地要素的做法，并不能全面、準(zhǔn)確地反映技術(shù)進(jìn)步的實現(xiàn)路徑和偏向特征。今后可以考慮將更多要素（如能源等）納入分析框架中，進(jìn)一步考察技術(shù)進(jìn)步在土地與其他要素之間的偏向。

（2）要素相對價格變化，而非絕對價格變化是有偏技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生的主要原因。本文的研究表明，當(dāng)土地價格變化率一定時，由于資本價格變化率與勞動力價格變化率有所不同，使得土地與資本的相對價格的變化率不同于土地與勞動力的相對價格的變化率，進(jìn)而造成土地與資本組合中的技術(shù)進(jìn)步偏向情況顯著區(qū)別于土地與勞動力組合中的技術(shù)進(jìn)步偏向情況。因而，在關(guān)于有偏技術(shù)進(jìn)步影響因素的研究中，應(yīng)更多關(guān)注要素的相對價格變化。

（3）本文研究的是一定時期內(nèi)工業(yè)經(jīng)濟(jì)整體的技術(shù)進(jìn)步偏向情況。今后的研究可以對不同時期的工業(yè)技術(shù)進(jìn)步偏向情況進(jìn)行對比分析，在此基礎(chǔ)上探明工業(yè)技術(shù)進(jìn)步偏向的動態(tài)演進(jìn)規(guī)律。此外，可以進(jìn)一步分析各工業(yè)行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步偏向，考察土地節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步的行業(yè)間差異。

最后，根據(jù)本文的實證分析結(jié)果，可以提出一些促進(jìn)工業(yè)用地集約高效利用的建議：一是應(yīng)繼續(xù)深化工業(yè)用地市場化改革、完善工業(yè)用地價格的形成機(jī)制。具體來說，要進(jìn)一步推動工業(yè)用地“招拍掛”出讓的公開化和規(guī)范化，防止地方政府采用定向出讓、減免出讓金等方式對工業(yè)用地市場進(jìn)行不當(dāng)干預(yù)。二是應(yīng)將新增建設(shè)用地指標(biāo)向高技術(shù)產(chǎn)業(yè)傾斜，減少向高耗地產(chǎn)業(yè)供地，以促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和供地結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。三是應(yīng)及時修訂和嚴(yán)格執(zhí)行工業(yè)項目土地使用標(biāo)準(zhǔn)，鼓勵企業(yè)提高地均投資強(qiáng)度和產(chǎn)出水平，提升存量工業(yè)用地的集約利用水平。

（編輯：王愛萍）

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Abstract In recent years， the constraints of natural conditions and planning regulations on land supply have been tightened in China， and further progress has been made in land marketization reform. In this context， there has been increasing land scarcity during the development of Chinas industrial economy， and the incentives for intensive land use has increased gradually， and this has paved the way for the emergence of landsaving technical progress. However， existing studies concerning biased technical progress generally only considered capital， labor and some other production factors， and relatively few studies have incorporated land into the empirical analytical framework. Given this background， this paper incorporates land into the analytical framework of total factor productivity， and obtains inputbiased technical change index based on the computation and decomposition of Malmquist productivity index. It then measures the bias of technical progress for industrial sector of various provinciallevel administrative divisions in mainland China for the period 2011-2016， and examines the factors affecting the probability of landsaving technical progress. The results suggest that there was an increase in total factor productivity during the sample period. Technical progress contributed more to the growth of total factor productivity than the increase in technical efficiency， and technical progress was biased in all provinciallevel administrative divisions. In most provinciallevel administrative divisions， technical progress is biased towards saving land in at least one case of the landlabor and landcapital combinations. When considering the landlabor combination， technical progress is biased towards saving land in 7 provinciallevel administrative divisions， and is biased towards saving labor in other 22 provinciallevel administrative divisions. When considering the landcapital combination， technical progress is biased towards saving land in 18 provinciallevel administrative divisions， and is biased towards saving capital in other 11 provinciallevel administrative divisions. The estimation results for the Probit model suggest that changes in relative factor prices， land resource endowments， the share of hightechnology industries in the industrial sector and the level of economic development has significant effects on the probability of landsaving technical progress. In order to promote the intensive use of industrial land， efforts should be made to deepen the marketization reform of industrial land， improve the formation mechanism of industrial land prices. More construction land quota should be allocated to hightechnology industries， and less construction land quota should be allocated to industries in which land use efficiency is relatively low. Timely revision of the criteria for evaluating industrial land use efficiency should be made and the criteria should be enforced strictly. Enterprises should be encouraged to increase investment intensity per land area and output level per land area.

Key words landsaving technical progress； influencing factor； Malmquist productivity index； Probit model