李學增　郭貫成

摘要：基于中國286個地市級2007—2018年面板數據，構建空間面板模型，分析轉型期工業(yè)用地對工業(yè)經濟的作用。研究發(fā)現(xiàn)：轉型期工業(yè)用地對工業(yè)經濟產生負面效應，空間溢出效應也顯著為負;區(qū)域分析表明工業(yè)用地對工業(yè)經濟的負效應主要體現(xiàn)在東部和西部地區(qū);“以地謀發(fā)展”模式已經難以拉動工業(yè)經濟增長，證明降低工業(yè)用地供應比重的策略是正確的;工業(yè)資本和工業(yè)勞動力對工業(yè)經濟促進作用顯著，但企業(yè)科技水平不高制約了資本利用率和工業(yè)利潤率的提高。

關鍵詞：工業(yè)用地;工業(yè)經濟增長;要素投入;空間溢出效應;資源配置效率

文獻標識碼：A

文章編號：1002-2848-2021（02）-0123-12

一、問題的提出

工業(yè)是實體經濟的主體，是推動經濟高速增長的基石。改革開放后，中國依靠獨特的土地制度和工業(yè)用地配置方式實現(xiàn)了高速工業(yè)化，使中國成為世界工廠[1]。土地在中國過去的工業(yè)化發(fā)展中發(fā)揮了非常重要的作用，學術界也廣泛認可土地對工業(yè)經濟的促進作用[2-4]，但隨著工業(yè)化的不斷發(fā)展，土地作為中國特色的政策工具，也帶來了資源配置效率下降[5]、土地尋租行為增加[6]、用地結構錯配[7]、生態(tài)環(huán)境質量下降[8]等問題。趙崔莉等[9]根據不同階段工業(yè)化特征認為，當前中國處于創(chuàng)新型工業(yè)化時期，土地肩負著調控和引導工業(yè)化科學發(fā)展的雙重責任，過去依靠工業(yè)用地的寬供應和制度扭曲帶來的低成本供應促進工業(yè)經濟發(fā)展的模式已經不再適應當前的工業(yè)經濟現(xiàn)狀。劉守英等[10-11]認為，土地對經濟的作用可能出現(xiàn)階段性變化，上一輪進程中土地是促增長的，但在經濟發(fā)展階段轉換后，土地卻在一定程度上產生阻礙作用;實證分析也證明了中國經濟發(fā)展進入轉型期后，“以地謀發(fā)展”模式對地方經濟和工業(yè)化的拉動作用已經衰竭，部分地區(qū)由于風險增加，過度投放土地反而抑制經濟增長和工業(yè)化發(fā)展。周詠馨等[12]研究發(fā)現(xiàn)，工業(yè)用地對工業(yè)經濟的貢獻存在區(qū)域差異，工業(yè)用地投入對京津冀和長三角地區(qū)的工業(yè)產出有推動作用，而對珠三角地區(qū)則產生了負面效應。

上一階段土地投入促進了工業(yè)經濟的發(fā)展，而其副作用也正影響著下一階段的工業(yè)經濟發(fā)展。近年來，中國政府開始關注土地對工業(yè)經濟的影響。2006年，為抑制地方政府低價甚至零地價出讓工業(yè)用地引起惡性競爭，進而造成土地閑置或浪費，國務院發(fā)布《關于加強土地調控有關問題的通知》（國發(fā)〔2006〕31號），規(guī)定工業(yè)用地必須采用招標拍賣掛牌方式出讓，其出讓價格不得低于公布的最低價標準，此后全國工業(yè)用地供應比例逐年降低（見圖1），從2006年的50.4%降至2017年的20.19%①。同時，這一政策的出臺也成為中國工業(yè)用地出讓市場化發(fā)展的關鍵節(jié)點，此后中國工業(yè)經濟發(fā)展進入轉型期。需要指出的是，盡管工業(yè)用地供應比例逐漸下降，但目前中國工業(yè)用地比重仍顯著高于主要市場經濟國家的當期水平，而且也高于這些國家在高速工業(yè)化階段的工業(yè)用地水平[13]。

在中國工業(yè)經濟發(fā)展的特殊模式下，本文試圖探討以下幾個核心問題：轉型期土地要素投入是否促進了工業(yè)經濟的增長？土地要素對工業(yè)經濟的作用是否存在區(qū)域差異？近年來中國降低工業(yè)用地供應比重的策略是否正確？現(xiàn)有研究分析轉型期工業(yè)用地對工業(yè)經濟的貢獻缺乏足夠的時間序列，且采用普通面板模型[3-4]，假定各城市之間是相互獨立的，然而地方政府工業(yè)用地出讓存在相互競爭和模仿行為[14]，不同地區(qū)工業(yè)用地效率存在明顯的空間相關性[15]，忽略地區(qū)之間的空間相關性，可能會造成有偏估計。鑒于此，本文擬利用全國286個地級市2007—2018年的面板數據，基于包含工業(yè)用地的擴展柯布-道格拉斯生產函數構建空間面板模型，分析轉型期工業(yè)用地對工業(yè)經濟的影響以及區(qū)域差異。這一問題的研究對轉型期的中國工業(yè)經濟發(fā)展具有一定借鑒意義，也可為土地參與宏觀調控提供參考依據。

二、理論分析

以亞當·斯密和大衛(wèi)·李嘉圖為代表的古典經濟學派認為土地作為重要的生產要素，是“財富之母”，他們也強調由于邊際報酬遞減規(guī)律的作用，供給總量固定的土地是制約經濟增長的關鍵因素。以索洛和斯旺為代表的新古典經濟學派認為資本和技術進步是經濟增長的關鍵，土地可以為資本所替代，且技術進步足以抵消土地要素對經濟增長的制約[16-17]。Rhee等[18-19]在新古典經濟增長模型的框架下研究認為，土地資源在平衡增長路徑下是動態(tài)無效率的，不過他們的研究將土地要素視為一個固定不變的量。從古典經濟學到新古典經濟學，土地要素在經濟學理論中的作用明顯下降，這與土地要素相關的經濟學理論誕生的時代環(huán)境是契合的。一方面，從以土地生產為主的農業(yè)社會過渡到以機器生產為主的工業(yè)社會，土地要素的作用下降;另一方面，新古典經濟學理論誕生時，西方國家大部分完成了城市化、工業(yè)化，經濟社會結構穩(wěn)定，土地利用結構變化較小，土地供給總量基本固定。近年來，隨著新增長理論的發(fā)展和新經濟地理學的誕生，土地和空間要素被置于較高位置，以Romer[20]和Lucas[21]為代表的新增長理論學者將土地要素重新納入內生模型，克魯格曼則重新審視了空間因素，開創(chuàng)了新經濟地理學。Harvey等[22]也提出土地與勞動一樣是國民經濟增長的要素，認為土地在長期經濟增長的不同階段均起到十分重要的作用。

經濟學的主流觀點多誕生在西方國家，由于經濟社會發(fā)展階段的差異和國情差別的存在，導致經濟學理論并不完全符合中國實際。主要體現(xiàn)在：

（1）中國的城市化和工業(yè)化還在進行，土地供給總量并不固定。據國家統(tǒng)計局統(tǒng)計，全國建設用地面積和工業(yè)用地面積分別由2007年的36351.65 km2和7446.02 km2增長到2018年的56075.9 km2和11026.77 km2，年均增長率分別為4.02%和3.63%;

（2）中國實行土地公有制，地方政府壟斷土地一級市場導致土地市場發(fā)育不夠成熟，地方政府為了發(fā)展本地經濟往往對土地市場進行干預，比如低價出讓土地招商引資，此外，地方政府可以控制土地進入市場的時機和規(guī)模，實現(xiàn)土地宏觀調控[3]，這些都增強了土地要素的重要性;

（3）中國區(qū)域發(fā)展不平衡，加之土地特有的區(qū)位特性難以被技術進步所代替，使得土地要素能夠主導區(qū)域間要素流動，影響資源配置效率，進而對經濟產生影響。因此，在研究中國工業(yè)經濟增長問題時，有必要將土地與資本和勞動一起納入經濟增長模型。

工業(yè)用地增長對工業(yè)經濟發(fā)展可能存在正、負兩種效應。市場經濟條件下，土地要素投入遵循邊際收益遞減規(guī)律。在非完全競爭（壟斷競爭）條件下，產品銷量與價格成反比，在需求彈性大于1，即銷量增加的百分比快于價格下降的百分比時，邊際收益為正，工業(yè)用地的增長會帶來工業(yè)產出的增加，總收益隨銷量的增加而增加，此時，工業(yè)用地增長對工業(yè)經濟發(fā)展產生正效應。隨著產量的增加，當需求彈性小于1，即價格下降的百分比快于銷量增加的百分比時，邊際收益為負，總收益隨銷量的增加而減少，此時增加工業(yè)用地投入對工業(yè)經濟發(fā)展產生負效應。結合中國實際來看，一方面，過去40年，中國獨特的“以地謀發(fā)展”模式一定程度上適應中國國情。地方政府低價出讓工業(yè)用地吸引投資，結合開放政策和人口紅利，促進了資本和勞動要素的同向增長，對工業(yè)經濟發(fā)展產生了正效應。另一方面，政府對工業(yè)用地出讓的干預阻礙了土地市場化發(fā)展，多年低價工業(yè)用地的大規(guī)模出讓，導致重復性落后產能堆積和大量工業(yè)用地閑置，降低了資源配置效率，對工業(yè)經濟發(fā)展產生負效應。

本文借助擴展柯布-道格拉斯生產函數分析土地要素對中國工業(yè)經濟的影響，根據傳統(tǒng)柯布-道格拉斯生產函數的一般原理及上述理論分析，假設：（1）土地與資本、勞動和技術進步相互獨立;（2）土地與資本、勞動一樣是可變且外生的

下文將通過多重共線性檢驗和穩(wěn)健性檢驗來驗證上述假設的合理性。。引入土地要素后的擴展柯布-道格拉斯生產函數為：

（三）空間權重的設定

空間權重矩陣用于反映各地區(qū)變量之間的相互影響程度，設置空間權重矩陣是空間計量分析中的關鍵環(huán)節(jié)。本文首先根據各城市中心之間的地理距離構造地理距離矩陣[WTHX]wij，各城市中心距離根據經緯度計算得到，[WTHX]wij為城市i和城市j中心之間距離平方的倒數。由于空間模型對空間權重矩陣的設定較為敏感，且通常情況下，距離并不是決定地區(qū)之間相互依賴關系的唯一因素，考慮到城市之間發(fā)展水平存在差異，采用各城市經濟水平對地理距離矩陣進行加權，構建經濟-地理綜合權重矩陣[WTHX]Wij，從而得出穩(wěn)健結論。具體做法是先利用各城市歷年GDP的平均值占全國GDP總平均值的比重構建對角矩陣，則經濟-地理綜合權重矩陣可以表示為地理距離矩陣[WTHX]wij與該對角矩陣的乘積。為了簡化模型，通常將空間權重矩陣“行標準化”，行標準化后的矩陣分別記為[WTHX]w′[KG-*3]ij和[WTHX]W′[KG-*3]ij。兩種空間權重矩陣的定義如下：

（四）變量與數據說明

根據上文分析，國務院2006年發(fā)布《關于加強土地調控有關問題的通知》（國發(fā)〔2006〕31號），規(guī)定工業(yè)用地必須采用招拍掛方式出讓后，中國工業(yè)經濟發(fā)展進入轉型期。剔除政策發(fā)布當年影響后，采用全國286個地級市2007—2018年共12年的面板數據進行分析。因變量工業(yè)經濟選擇規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)總產值（output）、應繳增值稅（vat）和利潤總額（profit）來衡量。工業(yè)總產值、應繳增值稅和利潤總額是從不同角度反映工業(yè)企業(yè)生產經營成果的重要經濟指標，工業(yè)總產值反映企業(yè)生產能力大小和水平高低，主要與產量和價格有關;應繳增值稅反映企業(yè)創(chuàng)造的新增價值和商品附加值大小，在抵扣稅額和稅率不變的情況下，主要與銷售收入有關，與產量和利潤無直接關系;利潤總額反映企業(yè)的生存能力和盈利能力，主要與企業(yè)產品的成本、質量和銷量有關。自變量根據上文理論分析包括工業(yè)用地、工業(yè)資本和工業(yè)勞動力，其中，工業(yè)用地（area）用地區(qū)工業(yè)用地總面積衡量，工業(yè)資本（cap）用地區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)固定資產凈值年均余額衡量，工業(yè)勞動力（labor）用工業(yè)從業(yè)人數衡量。為增加模型的有效性，考慮數據可獲取性并借鑒相關研究[4]，在模型中加入控制變量，包括：

（1）人口規(guī)模（pop）：用年末總人口衡量，人口規(guī)模越大，市場消費能力越強，也可以為工業(yè)生產提供更多高素質的勞動力，對工業(yè)經濟產生正效應;

（2）用地規(guī)模（build）：用建設用地面積衡量，用地規(guī)模也可以表征市場大小，一定程度上，用地規(guī)模越大，容納的工業(yè)企業(yè)越多，有利于產生規(guī)模效應，促進工業(yè)經濟發(fā)展;

（3）科技投入（tech）：用科技支出占地方公共財政支出的比重衡量，增加科技投入有利于加強科技成果轉化和推廣，提高企業(yè)生產力水平，助推工業(yè)經濟提質增效;

（4）工業(yè)水平（sec）：用第二產業(yè)產值占GDP的比重衡量，地區(qū)工業(yè)化水平越高，成本越低，勞動生產率越高，對企業(yè)的吸引力越強，更有利于發(fā)揮規(guī)模效應。本文數據來源主要為2007—2019年《中國城市建設統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》以及各省市經濟社會發(fā)展統(tǒng)計公報，對個別缺失值進行了線性處理。數據描述性統(tǒng)計見表1。為減少面板數據中價格指數變動的影響，以2007年為基期，采用相應平減指數予以修正。除利潤總額因包含負值而采用水平

值外，其余數值型變量均取對數進入模型。需要說明的是，《中國城市統(tǒng)計年鑒》從2017年開始不再提供規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)總產值數據，因此，以工業(yè)總產值為因變量的面板數據時間序列為2007—2016年，以應繳增值稅和利潤總額為因變量的面板數據時間序列為2007—2018年。

四、實證檢驗與結果分析

（一）空間相關性分析

首先檢驗各主要變量是否存在空間相關性。圖2為2007—2018年主要變量的全局

Morans I變化情況。利潤總額采用水平值，因而相比其他變量

Morans I較高且波動較大，不同年份在0.504～0.908之間變動，其他變量的

Morans I在0.296～0.487之間變動，不同年份變化比較平穩(wěn)。所有變量的

Morans I均在1%的水平下顯著，表明中國各城市工業(yè)總產值、應繳增值稅、利潤總額和工業(yè)用地面積均存在極顯著的空間正相關，需要將地區(qū)空間特性引入模型，才能在工業(yè)用地對工業(yè)經濟影響的實證分析中得出更加符合實際的結論。

其次需要區(qū)分空間相關性的形式，Anselin[23]認為空間相關性主要有三種形式，分別通過因變量的空間滯后系數、誤差項的空間自相關系數和空間滯后自變量的系數來反映，不同的空間相關性形式對應不同的空間回歸模型。本文用拉格朗日乘數（LMlag、LMerr）及其穩(wěn)健形式（R-LMlag、R-LMerr）檢驗空間相關性，選擇合適的空間計量模型

該檢驗是針對截面模型提出的，需改進后運用于面板模型的檢驗。本文借鑒何江等[24]的做法，構建分塊對角矩陣

[WTHX]C=[WTHX]It[WTHX]W（其中It為t×t的單位矩陣）代替原空間權重矩陣[WTHX]W，即可進行面板拉格朗日乘數檢驗。。此外，通過

Hausman檢驗確定應選擇固定效應模型還是隨機效應模型。表2是兩種空間權重矩陣下

LM檢驗與

Hausman檢驗結果，LMerr和LMlag統(tǒng)計量均顯著，除地理距離矩陣下應繳增值稅R-LMerr檢驗不顯著外，其他情況下R-LMerr統(tǒng)計量均顯著，考慮到兩種空間相關性可能同時存在，根據

LeSage等[25]的觀點，在不能忽略空間滯后因變量的情況下，空間杜賓模型將是更好的選擇，故選擇空間杜賓模型。

Hausman檢驗表明應選擇固定效應模型。

（二）基準回歸結果

在回歸之前檢驗模型中的變量是否滿足擴展柯布-道格拉斯生產函數中各變量獨立的假設條件，同時為確保模型估計的穩(wěn)定性和準確性，需對所有變量進行多重共線性檢驗。結果表明，各變量的方差膨脹因子（VIF）最大值為4.36，低于5，可以進行估計

因變量為工業(yè)總產值時，各變量VIF最大值為4.36，平均值為2.99;因變量為應繳增值稅和利潤總額時，各變量VIF最大值為4.31，平均值為2.91。。首先采用地理距離矩陣進行估計，表3同時列出了三種模型估計結果，一定程度上可檢驗結果的穩(wěn)健性?？梢钥闯觯煌Ｐ凸烙嫿Y果基本一致，系數符號和顯著性比較接近，區(qū)別僅在于第（5）列，采用空間誤差模型時，工業(yè)用地面積對應繳增值稅影響不顯著而其他模型顯著。所有模型的空間相關系數（ρ/λ）均在1%的水平上顯著，表明地區(qū)間工業(yè)經濟發(fā)展有顯著的空間依賴性，將空間效應納入模型是必要的。

具體來看，工業(yè)用地面積對工業(yè)經濟三個衡量指標的影響均顯著為負，其中，對工業(yè)總產值和應繳增值稅的影響在5%和10%的水平上顯著為負，對利潤總額的影響在1%的水平上顯著為負，表明工業(yè)用地增長對工業(yè)經濟的發(fā)展產生負效應，這一結論從工業(yè)用地角度證明了靠土地發(fā)動經濟的效力在減退[10]，也表明現(xiàn)階段通過土地招商引資、低成本供地的“以地謀發(fā)展”模式已經難以拉動工業(yè)經濟增長，應該加快產業(yè)升級，注重“內涵式發(fā)展”[12]。此外，土地是工業(yè)生產的重要投入要素之一，但工業(yè)經濟增長與工業(yè)用地投入卻不一定成正比。一方面，企業(yè)只有在同時投入資本、勞動力等其他要素時才能發(fā)揮生產效益，閑置土地并不能推動工業(yè)經濟的發(fā)展，甚至因為土地資源的浪費而對工業(yè)經濟發(fā)展產生阻礙效應。以開發(fā)區(qū)的發(fā)展為例來看，設立開發(fā)區(qū)是地方政府的重要發(fā)展政策之一，已有研究已經證明了設立開發(fā)區(qū)對國內生產總值、外商直接投資有積極影響[26-27]，但也導致了大量的低效用地和閑置用地。原國土資源部2003年調查發(fā)現(xiàn)，全國6866個開發(fā)區(qū)中大約70%的土地處于閑置狀態(tài)[28]。另一方面，激烈的引資競爭和過量的低價工業(yè)用地出讓導致落后產能集聚、產能過剩和產業(yè)雷同等問題，土地低效利用也會抑制工業(yè)經濟的增長[11]。中國工業(yè)用地比重居高不下，但與此同時中國工業(yè)經濟增速卻顯著下行[12]，反映出地區(qū)競爭背景下，各地區(qū)對工業(yè)用地利用效率不夠重視。

工業(yè)資本對工業(yè)總產值和應繳增值稅有極顯著的促進作用，對利潤總額影響不顯著。中國制造業(yè)還存在大量落后產能，企業(yè)凈資產的增加并不必然導致利潤增加，利潤驅動可能來自資本投入，但如果資本投入是粗放式的，利潤效率可能越來越低。工業(yè)總產值和應繳增值稅主要對應企業(yè)生產和銷售環(huán)節(jié)，價格穩(wěn)定和正常銷售情況下，增加資本投入無疑會帶來總產值和應繳增值稅的增長?？萍紕?chuàng)新是引領發(fā)展的第一驅動力，提高資本利用率和企業(yè)利潤率，還是要依靠科技進步和技術創(chuàng)新。工業(yè)勞動力對工業(yè)總產值、應繳增值稅和利潤總額均有極顯著促進作用，表明當前工業(yè)經濟整體自動化、智能化水平仍然不高，勞動力對工業(yè)經濟發(fā)展仍發(fā)揮著重要作用。

從控制變量來看，城市人口規(guī)模、用地規(guī)模、科技投入和工業(yè)發(fā)展水平對工業(yè)經濟發(fā)展均有顯著的正向影響，符合預期。城市人口規(guī)模和用地規(guī)模是構成市場的主要因素，市場越大要素集聚程度越高，越有利于實現(xiàn)企業(yè)的規(guī)模化。增加科技投入能夠提高企業(yè)生產效率，促進工業(yè)經濟發(fā)展。工業(yè)水平決定了地區(qū)市場發(fā)達程度，工業(yè)化水平越高越能發(fā)揮企業(yè)規(guī)模效應。

空間權重矩陣的選擇對空間模型至關重要，本文進一步采用經濟-地理綜合權重矩陣檢驗研究結果穩(wěn)健性，同樣列出了三種模型的估計結果，見表4。經濟-地理綜合權重矩陣既考慮了空間上的地理距離，又通過GDP加權考慮了經濟發(fā)展水平的影響，能夠更真實地反映地區(qū)間的相互影響程度，相比地理距離矩陣而言更為合理。一方面，城市之間的地理距離無差別地衡量兩個經濟發(fā)展水平不同的城市，而實際上經濟發(fā)展水平高的城市和經濟發(fā)展水平低的城市之間的輻射帶動作用并不對等，比如北京對保定的輻射作用和保定對北京的輻射作用不可同日而語;另一方面，GDP加權將各城市的經濟發(fā)展水平量化，把城市間經濟水平差距考慮在內，也更加符合實際，比如上海對常州的輻射作用和南京對常州的輻射作用也不相同。加權后的經濟-地理綜合權重矩陣回歸結果與基準回歸保持一致，只是系數大小略有變化，表明本文研究結果比較穩(wěn)健，研究結論可信。

（三）穩(wěn)健性檢驗

本文還做了兩方面工作來對上文結果進行進一步的穩(wěn)健性檢驗。首先，工業(yè)生產是一個連續(xù)的過程，上期的工業(yè)產出和利潤可能會影響當期產出和利潤，此外，盡管本文控制了一些可能影響工業(yè)經濟的變量，但仍可能存在遺漏變量而影響估計結果的穩(wěn)定性，因此將滯后一期因變量引入模型，構建動態(tài)空間滯后模型和動態(tài)空間杜賓模型，以控制動態(tài)時滯和遺漏變量對模型的影響，并以此檢驗估計結果是否穩(wěn)定，估計結果見表5第（1）（2）（4）（5）（7）（8）列。其次，工業(yè)用地和工業(yè)經濟可能互為因果，并由此導致模型出現(xiàn)內生性問題。本文采用系統(tǒng)矩估計（System-GMM）對模型重新估計，結果見表5第（3）（6）（9）列。AB（1）檢驗的P值均小于0.1，拒絕殘差不存在一階序列相關的原假設，AB（2）檢驗的P值均大于0.1，不能拒絕殘差不存在二階序列相關的原假設，同時，Hansen檢驗的P值均不顯著，表明所選的工具變量具有一定合理性。與上文估計結果相比，動態(tài)空間回歸和系統(tǒng)矩估計結果的主要變量系數符號和顯著性沒有發(fā)生明顯變化，說明本文的估計結果穩(wěn)健

穩(wěn)健性檢驗和基準回歸結果一致，表明滿足土地與資本、勞動均外生的模型假設。。

（四）空間效應分解

空間杜賓模型包含了自變量的空間滯后項，模型的回歸系數不能直接反映自變量對因變量的具體影響程度，LeSage等[25]根據空間效應作用范圍和對象的不同，將空間計量模型中自變量對因變量的影響分為直接效應、間接效應和總效應。直接效應反映自變量x對本區(qū)域y的平均影響，間接效應反映x對其它區(qū)域y的平均影響，也即空間溢出效應，總效應反映x對全部區(qū)域y的平均影響。空間杜賓模型提供了各自變量對因變量的影響效應分解，從表6的結果可以看出，工業(yè)用地對工業(yè)總產值和利潤總額不僅具有顯著的直接負效應，其所引致的空間溢出效應對鄰近地區(qū)工業(yè)總產值和利潤也具有顯著的負向影響，且間接效應大于直接效應。這可能是因為相鄰地區(qū)的工業(yè)發(fā)展模式往往具有相似性，地區(qū)之間存在相互依賴性，同時，城市之間存在引資競爭，有擴大工業(yè)用地面積的動機，“低門檻”出讓工業(yè)用地，導致利用粗放，效率不高。工業(yè)用地對應繳增值稅的直接效應顯著為負，間接效應和總效應為負但均不顯著，原因可能是工業(yè)用地增加導致本地產品供大于求，銷量下降。工業(yè)資本對工業(yè)總產值和應繳增值稅的直接效應、間接效應和總效應均顯著為正，

[FL（18，22K1]

而對利潤總額的三種效應均不顯著。工業(yè)資本能顯著提高本地區(qū)和鄰近地區(qū)工業(yè)總產值和應繳增值稅而對利潤總額影響不顯著，說明當前工業(yè)產品附加值還不高，科技驅動技術進步有待提高。工業(yè)勞動力對工業(yè)總產值的影響主要表現(xiàn)為對本地區(qū)的直接影響，間接效應不顯著，而對應繳增值稅和利潤總額則三種效應均顯著為正。原因可能是普通勞動力多選擇當地就業(yè)，而高質量的勞動力要素在地區(qū)間的流動會帶來技術進步和生產力的提高，對應繳增值稅和利潤產生明顯的溢出效應。

（五）區(qū)域異質性分析

中國地域廣闊，不同區(qū)域工業(yè)經濟發(fā)展水平存在較大差異，為進一步分析中國不同區(qū)域各要素投入對工業(yè)經濟影響的差異性，按照中國經濟區(qū)域分類標準，將各城市根據所屬省份劃分為東部、中部和西部三個區(qū)域

東部省份包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南;中部省份包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南;西部省份包括廣西、四川、重慶、內蒙古、貴州、云南、陜西、西藏、甘肅、青海、寧夏、新疆。，進行區(qū)域回歸分析。上文分析表明，經濟-地理綜合權重矩陣相比地理距離矩陣更符合現(xiàn)實情況，因此區(qū)域回歸均采用相應的經濟-地理綜合權重矩陣，同時，根據表7的LM檢驗和Hausman檢驗結果，選擇合適的空間模型。

表8為區(qū)域異質性回歸結果?？梢钥闯觯瑬|部和中部地區(qū)工業(yè)用地對工業(yè)總產值影響不顯著，表明當前東部和中部地區(qū)工業(yè)用地對工業(yè)總產值的促進作用不明顯。西部地區(qū)工業(yè)用地對工業(yè)總產值有顯著的負向影響。原因可能是多方面的：第一，西部地區(qū)市場發(fā)育不完善、基礎設施落后、前期投入要素完備率低等都會導致西部地區(qū)相對東部和中部地區(qū)有較高的工業(yè)用地閑置率。第二，資源錯配使得稀缺的土地資源被低效利用，從而降低企業(yè)的生產效率[29]。西部地區(qū)工業(yè)發(fā)展水平低，仿效東部地區(qū)開展大規(guī)模的工業(yè)園區(qū)建設以吸引投資，卻引資效果不佳，反而造成資源浪費和土地利用效率下降。第三，工業(yè)用地價格會基于選擇效應影響工業(yè)用地效率[30]，西部地區(qū)以相對更低的工業(yè)用地價格承接東部和中部地區(qū)轉移的產業(yè)，會帶來更高的低效率企業(yè)進入比例和更低的低效率企業(yè)淘汰風險。三大區(qū)域工業(yè)用地對應繳增值稅影響均不顯著，表明工業(yè)用地面積的增加也不能帶來企業(yè)應繳增值稅的增長。從利潤來看，東部地區(qū)工業(yè)用地面積增加對利潤總額帶來了顯著的負效應，中西部地區(qū)效應不顯著。原因可能是東部地區(qū)相比中西部地區(qū)土地市場化水平較高，用地成本增加，另外，隨著國家生態(tài)環(huán)境保護力度加強，倒逼企業(yè)轉型升級，傳統(tǒng)高污染、高能耗企業(yè)向中西部轉移，也會導致東部地區(qū)企業(yè)利潤下降。

三大區(qū)域工業(yè)資本對工業(yè)總產值和應繳增值稅的影響均顯著為正，工業(yè)資本對中部地區(qū)利潤總額影響顯著為正，而對東部和西部地區(qū)影響不顯著。工業(yè)資本增長有助于企業(yè)擴大生產規(guī)模，可以帶來總產值和應繳增值稅的增長，但企業(yè)利潤增長更依賴科技進步，現(xiàn)階段中部地區(qū)承接大量東部地區(qū)轉移產業(yè)，短期內利潤有所增長，但長期來看仍應重視技術進步與產業(yè)升級。東部地區(qū)工業(yè)勞動力對工業(yè)總產值和應繳增值稅的影響顯著為正，對利潤總額影響不顯著，表明東部地區(qū)企業(yè)自動化、智能化水平較高，逐漸由勞動密集型向資本密集型轉變。中西部地區(qū)工業(yè)勞動力對工業(yè)經濟三項指標均顯著為正，表明勞動力對中西部地區(qū)工業(yè)經濟量和質的提高均有促進作用。整體來看，現(xiàn)階段工業(yè)資本和工業(yè)勞動力對工業(yè)經濟的發(fā)展仍有顯著的推動作用，但企業(yè)科技含量不足，制約了資本利用率和企業(yè)利潤率的提高，應根據地區(qū)發(fā)展特征提高要素配置效率。

從控制變量來看，人口規(guī)模對東部地區(qū)利潤總額影響顯著為正，對中部地區(qū)工業(yè)總產值和利潤總額影響顯著為正，對西部地區(qū)三個指標影響均顯著為正，表明人口紅利對當前工業(yè)經濟發(fā)展仍有促進作用，這種促進作用自西向東遞減。用地規(guī)模對東部地區(qū)工業(yè)總產值和中部地區(qū)應繳增值稅影響顯著為正，其余情況影響不顯著。科技投入對東部地區(qū)三個指標影響均顯著為正，對中部地區(qū)利潤總額影響顯著為正，對西部地區(qū)影響均不顯著，原因在于東部地區(qū)競爭激烈，企業(yè)更加注重自身的科技含量，以技術進步帶動企業(yè)生產效率的增長，這也反映出中西部地區(qū)技術水平較低，科技投入對生產效率的拉動作用不足。工業(yè)化水平對三大區(qū)域工業(yè)經濟均有顯著的正向影響，與全國層面結果一致。

五、結論與啟示

本文基于空間相關性分析，構建空間計量模型，采用全國286個地級市2007—2018年面板數據，分析了轉型期工業(yè)用地和其他要素投入對工業(yè)經濟的影響。主要結論如下：

（1）工業(yè)經濟要素投入和產出指標均表現(xiàn)出明顯的空間相關性，采用空間計量分析是合理且必要的。

（2）全國層面，工業(yè)用地增長對工業(yè)經濟發(fā)展產生負面效應，土地發(fā)動工業(yè)經濟的效力在減退，現(xiàn)階段“以地謀發(fā)展”模式難以拉動工業(yè)經濟增長。引資競爭導致的“低門檻”工業(yè)用地出讓還通過空間溢出效應對鄰近地區(qū)工業(yè)經濟產生負作用，這一結論證明了近年來降低工業(yè)用地供應比重的策略是正確的。工業(yè)資本對工業(yè)總產值和應繳增值稅有顯著的直接效應和空間溢出效應，對利潤增長的直接效應和空間溢出效應卻不顯著，企業(yè)科技水平不高是制約當前資本利用率和工業(yè)利潤率提高的關鍵因素。工業(yè)勞動力對工業(yè)總產值、應繳增值稅和利潤總額均有顯著的促進作用，其所引致的空間溢出效應還會帶來鄰近地區(qū)應繳增值稅和利潤總額的增長。

（3）區(qū)域層面，三大區(qū)域工業(yè)用地增加均不能拉動工業(yè)經濟增長，工業(yè)用地對西部地區(qū)工業(yè)總產值有顯著的負效應，對東部地區(qū)利潤總額有顯著的負效應。工業(yè)資本和工業(yè)勞動力對三大區(qū)域工業(yè)總產值和應繳增值稅均有顯著促進作用，工業(yè)資本對中部地區(qū)利潤總額有顯著促進作用，對東部和西部地區(qū)作用不顯著，企業(yè)科技含量不高的制約作用在東部和西部地區(qū)更加明顯。工業(yè)勞動力對中部和西部地區(qū)利潤總額有顯著促進作用，對東部地區(qū)作用不顯著，體現(xiàn)出勞動力對東部地區(qū)工業(yè)經濟發(fā)展質的提升作用弱化。

根據以上結論，得出以下啟示：

（1）繼續(xù)降低工業(yè)用地供應比例，鼓勵節(jié)地挖潛。多年的工業(yè)用地寬供應和低成本供應保障了中國工業(yè)化的快速推進，但也造成了工業(yè)用地的低效利用。當前增加工業(yè)用地已不能促進工業(yè)經濟的發(fā)展，應當盤活存量工業(yè)用地，重視要素協(xié)同發(fā)展和內涵式發(fā)展。西部地區(qū)存在引資效果不佳、土地投機、土地利用率低等問題，應限制西部地區(qū)工業(yè)園區(qū)大規(guī)模擴張，對西部地區(qū)工業(yè)園區(qū)建設進行科學評估，整改甚至關閉一些效益低下的工業(yè)園區(qū)。

（2）創(chuàng)新工業(yè)用地出讓方式，提高工業(yè)用地效率。現(xiàn)行工業(yè)用地供應一般按照最高年限出讓，土地出讓年限與企業(yè)生命周期不匹配是造成土地資源緊張和土地低效利用的重要原因。應當積極探索更加靈活的工業(yè)用地出讓方式（如彈性出讓、先租后讓等），避免“一刀切”式的工業(yè)用地出讓。開展試點研究，盡快上升到國家層面，制定相關出讓政策。同時建立工業(yè)用地績效評估制度，對效益低下或不達標企業(yè)實行土地回收，督促用地企業(yè)提高用地效率。

（3）加快產業(yè)轉型升級，增強企業(yè)科技創(chuàng)新驅動力。在降低工業(yè)用地供應比例的基礎上，優(yōu)先保障新產業(yè)新業(yè)態(tài)發(fā)展用地，扶持高新技術產業(yè)和環(huán)境友好型企業(yè)，促進產業(yè)結構升級。同時，營造科技創(chuàng)新環(huán)境，激發(fā)企業(yè)科技創(chuàng)新內生動力，增強企業(yè)科技含量，提高產品附加值和利潤率，提升企業(yè)在全球產業(yè)鏈和價值鏈中的位置。

參考文獻：

[1] 劉守英. 中國土地制度改革： 上半程及下半程 [J]. 國際經濟評論， 2017（5）： 29-56.

[2] 饒映雪， 戴德藝. 工業(yè)用地供給對工業(yè)經濟增長的影響研究 [J]. 管理世界， 2016（2）： 172-173.

[3] 高輝娜. 工業(yè)用地對中國城市工業(yè)經濟增長的貢獻 [J]. 城市發(fā)展研究， 2015（3）： 86-92.

[4] 高輝娜， 郭琪， 賀燦飛. 工業(yè)用地增長與工業(yè)經濟增長的關系 [J]. 城市問題， 2014（7）： 53-61.

[5] 閆昊生， 孫久文， 蘇璽鑒. 土地要素： 一個中國特色的政策工具 [J]. 經濟學家， 2019（5）： 104-112.

[6] 沈坤榮， 趙倩. 土地功能異化與我國經濟增長的可持續(xù)性 [J]. 經濟學家， 2019（5）： 94-103.

[7] 余吉祥， 沈坤榮. 城市建設用地指標的配置邏輯及其對住房市場的影響 [J]. 經濟研究， 2019（4）： 116-132.

[8] 王鏑， 唐茂鋼. 土地城市化如何影響生態(tài)環(huán)境質量： 基于動態(tài)最優(yōu)化和空間自適應半參數模型的分析 [J]. 經濟研究， 2019（3）： 72-85.

[9] 趙崔莉， 劉新衛(wèi). 淺析中國工業(yè)化不同時期的土地管理政策 [J]. 資源科學， 2012（9）： 1698-1704.

[10]劉守英. 土地制度變革與中國經濟發(fā)展 [J]. 新金融， 2017（6）： 9-14.

[11]劉守英， 王志鋒， 張維凡， 等. “以地謀發(fā)展”模式的衰竭： 基于門檻回歸模型的實證研究 [J]. 管理世界， 2020（6）： 80-92.

[12]周詠馨， 田鵬許， 林陵娜， 等. 工業(yè)用地經濟貢獻率的解析 [J]. 城市發(fā)展研究， 2018（9）： 133-136.

[13]劉守英. 直面中國土地問題 [M]. 北京： 中國發(fā)展出版社， 2014： 36-40.

[14]楊其靜， 卓品， 楊繼東. 工業(yè)用地出讓與引資質量底線競爭： 基于2007—2011年中國地級市面板數據的經驗研究 [J]. 管理世界， 2014（11）： 24-34.

[15]陳偉， 彭建超， 吳群. 中國省域工業(yè)用地利用效率時空差異及影響因素研究 [J]. 資源科學， 2014（10）： 2046-2056.

[16]COBB C W， DOUGLAS P H. A theory of production [J]. American Economic Review， 1928， 18（1）： 139-165.

[17]SOLOW R M. Intergenerational equity and exhaustible resources [J]. The Review of Economic Studies， 1974， 41： 29-45.

[18]RHEE C. Dynamic inefficiency in an economy with land [J]. The Review of Economic Studies， 1991， 58（4）： 791-797.

[19]HOMBURG S. Interest and growth in an economy with land [J]. Canadian Journal of Economics， 1991： 450-459.

[20]ROMER P M. Increasing returns and long-run growth [J]. Journal of Political Economy， 1986， 94（5）： 1002-1037.

[21]LUCAS R E J. Making a miracle [J]. Econometrica， 1993， 61： 251-272.

[22]HARVEY J， JOWSEY E. Urban land economics [M]. London： Palgrave Macmillan， 2004： 27-31.

[23]ANSELIN L， SERGE R. Properties of tests for spatial dependence in linear regression models [J]. Geographical Analysis， 1991， 23（2）： 112-131.

[24]何江， 張馨之. 中國區(qū)域經濟增長及其收斂性： 空間面板數據分析 [J]. 南方經濟， 2006（5）： 44-52.

[25]LESAGE J L， PACE R K. Introduction to spatial econometrics [M]. Virginia： Chapman and Hall/CRC， 2009： 38-40.

[26]WANG J. The economic impact of special economic zones： Evidence from Chinese municipalities [J]. Journal of Development Economics， 2013， 101： 133-147.

[27]ALDER S， SHAO L， ZILIBOTTI F. The effect of economic reform and industrial policy in a panel of Chinese cities [R]. Center for Institutions， Policy and Culture in the Development Process， Working Paper， 2013： 207.

[28]DU J， PEISER R B. Land supply， pricing and local governments land hoarding in China [J]. Regional Science and Urban Economics， 2014， 48： 180-189.

[29]李力行， 黃佩媛， 馬光榮. 土地資源錯配與中國工業(yè)企業(yè)生產率差異 [J]. 管理世界， 2016（8）： 86-96.

[30]席強敏， 梅林. 工業(yè)用地價格、選擇效應與工業(yè)效率 [J]. 經濟研究， 2019（2）： 102-118.

責任編輯、校對： 李再揚

Abstract： Based on the panel data of 286 prefecture-level cities in China from 2007 to 2018， this paper builds a spatial econometric panel model to analyze the impact of industrial land on the industrial economy during the transitional period. The research results show that： during the transitional period， industrial land has a negative effect on the industrial economy， and the spatial spillover effect is also significantly negative. Regional analysis shows that the negative effect of industrial land on industrial economy is mainly reflected in the eastern and western regions. The “l(fā)and-driven development” model has been difficult to stimulate industrial economic growth， which proves that the strategy of reducing the proportion of industrial land supply in recent years was correct. Industrial capital and industrial labor play a significant role in promoting the industrial economy， but the low level of enterprise technology restricts the increase in capital utilization and industrial profitability.

Keywords： industrial land; industrial economic growth; factor input; spatial spillover effect; resource allocation efficiency