賴艷娟 薛睿 趙映慧

摘要：基于2006—2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各?。ㄊ校┑目傉魇胀恋孛娣e、GDP、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資、地方財(cái)政收入、城鎮(zhèn)人口等經(jīng)濟(jì)社會(huì)數(shù)據(jù)，構(gòu)建土地征收效益評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用層次分析法、熵權(quán)法定量測(cè)算長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶土地征收社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益，并利用GIS進(jìn)行空間分析。結(jié)果表明，2006—2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各?。ㄊ校┩恋卣魇招б娌▌?dòng)變化明顯，2006—2009年波動(dòng)較大，2010—2019年波動(dòng)較小。整體而言，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶土地征收效益較低，低和較低效益的?。ㄊ校?shù)量多。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶土地征收效益空間差異變化大，不僅帶內(nèi)東中西3個(gè)區(qū)域之間變化差異較大，而且3個(gè)區(qū)域內(nèi)部也存在較大差異，并沒(méi)有出現(xiàn)俱樂(lè)部趨同現(xiàn)象。

關(guān)鍵詞：土地征收；社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益；長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶

中圖分類號(hào)：F301.2? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：0439-8114（2023）12-0252-06

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2023.12.043 開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

Evaluation of social and economic benefits of land expropriation in the Yangtze River Economic Belt

LAI Yan-juan， XUE Rui， ZHAO Ying-hui

（School of Public Administration and Law， Northeast Agricultural University， Harbin? 150030， China）

Abstract： Based on the economic and social data of the total expropriated land area， GDP， total social fixed asset investment， local fiscal revenue， and urban population of the provinces （cities） of the Yangtze River Economic Belt from 2006 to 2019， the evaluation index system of land expropriation benefits was built， the social and economic benefits of land expropriation of the Yangtze River Economic Belt were calculated by hierarchical analysis and entropy right method， and the spatial analysis was conducted by GIS. The results showed that the land expropriation benefits of provinces （cities） in the Yangtze River Economic Belt from 2006 to 2019 fluctuated significantly. From 2006 to 2009， the land expropriation benefits fluctuated greatly， and from 2010 to 2019， the land expropriation benefits fluctuated slightly. On the whole， the land expropriation benefits in the Yangtze River Economic Belt were relatively low， and the number of provinces （cities） with low and relatively low benefits was large. The spatial differences of land expropriation benefits in the Yangtze River Economic Belt were great， not only among the three regions of the east， middle and west， but also within the three regions， and there was no convergence phenomenon of clubs.

Key words： land expropriation； social and economic benefits； Yangtze River Economic Belt

改革開(kāi)放以來(lái)，中國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得令人舉世矚目的成就，從經(jīng)濟(jì)特區(qū)到沿海沿邊開(kāi)放，從西部大開(kāi)發(fā)、東北振興、中部崛起到長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展、粵港澳大灣區(qū)建設(shè)、黃河流域生態(tài)文明保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展，中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展競(jìng)相生輝。2014年《關(guān)于依托黃金水道推動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》發(fā)布，確定長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶為國(guó)家戰(zhàn)略，經(jīng)過(guò)6年多建設(shè)，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶已經(jīng)成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)力最強(qiáng)的區(qū)域。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展離不開(kāi)土地的貢獻(xiàn)，學(xué)者們從土地利用效率、土地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值等方面對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶城市土地進(jìn)行了多視角多維度研究。從城市土地利用效率看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶具有“條塊狀”分布特征［1］，整體而言，帶內(nèi)城市土地利用效率較低［2，3］，但呈穩(wěn)定上升趨勢(shì)［4］；土地利用效率區(qū)域差異明顯，帶內(nèi)東中西地區(qū)具有俱樂(lè)部趨同現(xiàn)象［5］。土地綠色利用效率與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值呈上升態(tài)勢(shì)［6，7］，土地生態(tài)安全明顯上升［8］，同時(shí)，城市土地綜合承載力上升［9］。

“十四五”規(guī)劃提出，全面推動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展，將進(jìn)一步激發(fā)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展活力。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，建設(shè)用地的投入具有促進(jìn)作用［10］，而建設(shè)用地的投入需要持續(xù)的土地征收。土地征收是中國(guó)城鎮(zhèn)化快速推進(jìn)過(guò)程中一個(gè)顯著的現(xiàn)象，伴隨而來(lái)的是征收土地過(guò)程中引發(fā)一系列社會(huì)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，成為學(xué)術(shù)界最為關(guān)心的問(wèn)題。法學(xué)、管理學(xué)、社會(huì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等學(xué)科從不同角度對(duì)土地征收進(jìn)行了深入研究，既有對(duì)土地征收制度的研究，提出了土地征收制度改革路徑［11-13］；又有土地征收程序改革建議［14，15］，更多的研究關(guān)注土地征收補(bǔ)償與失地農(nóng)民權(quán)益保障［16-18］，相對(duì)而言，從地理視角研究較少，已有研究從側(cè)面反映了土地征收的時(shí)空格局［19］。土地征收引發(fā)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題僅是一方面，另一方面也應(yīng)該清晰地認(rèn)識(shí)到土地征收能夠促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，帶動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益提升，然而，學(xué)者們對(duì)土地征收的社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益研究較少，導(dǎo)致對(duì)土地征收效益認(rèn)識(shí)不全面。本研究選擇中國(guó)重要的長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶，建立土地征收的社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，定量評(píng)價(jià)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各?。ㄊ校┖蜕现邢掠蔚貐^(qū)的土地征收效益，以期為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶高質(zhì)量發(fā)展與土地征收科學(xué)推進(jìn)提供理論參考。

1 研究區(qū)概況

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶以長(zhǎng)江為紐帶，跨中國(guó)東中西三大區(qū)域和三大階梯，覆蓋四川、云南、重慶、貴州、湖北、湖南、安徽、江西、江蘇、浙江、上海11個(gè)省（市），總面積約為205.23萬(wàn)km2，占全國(guó)的21.4%（圖1）。2017年，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶承載全國(guó)42.8%的人口，貢獻(xiàn)全國(guó)45.2%的生產(chǎn)總值，是中國(guó)戰(zhàn)略作用最強(qiáng)的區(qū)域之一，從東到西包含長(zhǎng)三角城市群、長(zhǎng)江中游城市群和成渝城市群。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

2.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系與數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究建立兩級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（表1），一級(jí)指標(biāo)包括經(jīng)濟(jì)效益與社會(huì)效益，二級(jí)指標(biāo)包括征地拉動(dòng)GDP強(qiáng)度、征地推動(dòng)城鎮(zhèn)化進(jìn)度等6個(gè)指標(biāo)。由于總征收土地是將原來(lái)土地利用類型轉(zhuǎn)為城市建設(shè)用地，推動(dòng)了社會(huì)、經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和城鎮(zhèn)化發(fā)展，相對(duì)城市建設(shè)用地而言，總征收土地是一個(gè)增量，因此社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)也選用增量，然后與總征收土地相比，得到6個(gè)表示征收土地效益的社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。

總征收土地促使建設(shè)用地增加，進(jìn)而拉動(dòng)GDP增長(zhǎng)，而“GDP增量/總征收土地”很大程度上能夠反映征收土地的拉動(dòng)貢獻(xiàn)。建設(shè)用地的增加吸引更多的企業(yè)進(jìn)行投資建設(shè)，“固定資產(chǎn)投資增量/總征收土地”能夠體現(xiàn)征地對(duì)投資的拉動(dòng)力度。征收土地轉(zhuǎn)為建設(shè)用地的過(guò)程中對(duì)財(cái)政收入的增加具有明顯帶動(dòng)作用，可通過(guò)“地方財(cái)政收入增量/總征收土地”直觀表示。土地征收加速城鎮(zhèn)化，“城鎮(zhèn)人口增量/總征收土地”能反映對(duì)城鎮(zhèn)化的推進(jìn)。此外，土地征收意味著社會(huì)經(jīng)濟(jì)向前發(fā)展，居民生活水平提升，通過(guò)“居民消費(fèi)支出增量/總征收土地”以及“居民儲(chǔ)蓄存款增量/總征收土地”反映土地征收對(duì)居民消費(fèi)和收入的影響，從而體現(xiàn)土地征收帶來(lái)的社會(huì)效益。征收土地必然轉(zhuǎn)換為建設(shè)用地，帶來(lái)更多的產(chǎn)業(yè)和人口聚集，增加經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益，因此從這兩方面選擇指標(biāo)對(duì)土地征收效益進(jìn)行評(píng)價(jià)。

原始數(shù)據(jù)包括總征收土地面積、城鎮(zhèn)人口、GDP、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資、地方財(cái)政收入、居民消費(fèi)支出、城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄存款余額，來(lái)源于高校財(cái)經(jīng)資訊數(shù)據(jù)庫(kù)以及《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)國(guó)土資源年鑒》。

2.2 熵權(quán)法與指標(biāo)權(quán)重確定

利用熵權(quán)法確定各指標(biāo)權(quán)重，最終測(cè)算土地征收效益的綜合得分，定量評(píng)價(jià)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶土地征收效益。以統(tǒng)計(jì)年鑒實(shí)際數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，根據(jù)信息熵的原理，用熵值反映某個(gè)指標(biāo)的離散程度，熵值越小，指標(biāo)相對(duì)變化程度越大，即該指標(biāo)對(duì)綜合評(píng)價(jià)的作用（即權(quán)重）越大；相反，熵值越大，指標(biāo)的變異程度越小，指標(biāo)對(duì)整體貢獻(xiàn)作用就越小?？陀^賦值的方法在一定程度上消除了主觀賦值的缺陷，可信度更高，具體步驟如下。

1）標(biāo)準(zhǔn)化處理。

為消除不同量綱對(duì)結(jié)果的影響，采用極差法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化處理，公式如下：

式中，Xij表示第i個(gè)?。ㄊ校┑趈個(gè)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)；[X′ij]表示Xij的標(biāo)準(zhǔn)化值；maxXij和minXij分別表示原始數(shù)據(jù)中同一指標(biāo)下的最大值和最小值。

2）熵值計(jì)算。

為保證熵值正常運(yùn)算，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行平移，公式如下：

[Yij=X′ij+1] ? ?（2）

式中，Yij表示[X′ij]平移后的數(shù)值。

式中，Ki表示熵值；Tij表示第i個(gè)?。ㄊ校┑趈個(gè)指標(biāo)所占比重；n表示評(píng)價(jià)樣本數(shù)，n=11。

3）指標(biāo)權(quán)重計(jì)算。

式中，Pi表示第i個(gè)指標(biāo)所占權(quán)重；m表示指標(biāo)的個(gè)數(shù)。

4）效益評(píng)價(jià)。

式中，Li表示土地征收效益評(píng)價(jià)得分。

3 結(jié)果與分析

3.1 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省（市）土地征收效益分析

由表2可知，2006—2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)?。ㄊ校┑耐恋卣魇招б娌▌?dòng)變化明顯。14年內(nèi)上海市的土地征收效益在11個(gè)?。ㄊ校┲杏?2年都位居第一，其他?。ㄊ校┡c其差距明顯，特別是2010—2013年，上海市的土地征收效益得分都高于0.90，遙遙領(lǐng)先其他省（市）。2006年上海市土地征收效益得分低于江蘇省、浙江省，主要是2006年上海市總土地征收規(guī)模遠(yuǎn)高于其他年份，而相應(yīng)的GDP、人口、投資等增量并不是最高。

2006—2008年重慶市、江蘇省、浙江省的土地征收效益得分變化較大，重慶市快速上升，而浙江省和江蘇省分別表現(xiàn)為急速式下降和穩(wěn)步式下降；2009—2017年，三地征收效益比較穩(wěn)定，波動(dòng)較小。2018年后，上海市、重慶市、江蘇省、浙江省的土地征收效益得分均呈逐年降低的趨勢(shì)。

2006—2019年四川省、安徽省、江西省、湖北省和湖南省的土地征收效益得分呈升-降-升-降的變化趨勢(shì)，不斷反復(fù)。安徽?。?007年）、江西?。?008年）和四川省（2009年）都在2010年之前出現(xiàn)最大值，2012年之后，江西?。?013年）、四川?。?014年）和安徽省（2016年）征收效益得分出現(xiàn)最小值。湖南省的最小值和最大值與其不同，2009年最小，而2019年最大。湖北省則獨(dú)具特色，最大值和最小值年份都在2012年之后，2015后土地征收效益波動(dòng)最為劇烈。研究期間云南省、貴州省和江西省的土地征收效益得分較低，波動(dòng)變化不大，其中云南省在2012年得分很低，幾乎為0；而貴州省在2006年因?yàn)楦黜?xiàng)指標(biāo)在11個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象中都?jí)|底，與其他省（市）相比而言，土地征收效益得分為0；貴州省在2018年土地征收面積大幅減少，導(dǎo)致其土地征收效益得分達(dá)到峰值。

2009年四川省的土地征收效益得分明顯突變，達(dá)到最大值，主要是因?yàn)?009年的固定資產(chǎn)投資增量在研究期間最大，而總土地征收規(guī)模較2008年減少。研究期間，浙江省、江蘇省、重慶市、湖北省、湖南省、江西省、云南省土地征收效益得分最大值的年份，總土地征收規(guī)模均最小，由于經(jīng)濟(jì)、社會(huì)一直保持平穩(wěn)快速發(fā)展，所征收的土地能夠?qū)崿F(xiàn)高價(jià)值，體現(xiàn)出最高效益?？梢?jiàn)，總土地征收規(guī)模在很大程度上影響區(qū)域土地征收效益。

3.2 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶整體土地征收效益分析

從測(cè)算結(jié)果看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶土地征收效益整體偏低，然而上海市卻較高，云南、貴州、江西3省相對(duì)處于最低水平。上海市是中國(guó)的經(jīng)濟(jì)、貿(mào)易、金融中心和國(guó)際化的大都市，聚集了大量的人口和企業(yè)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在全國(guó)領(lǐng)先，經(jīng)濟(jì)發(fā)展增速較大，所征收的土地能夠更好地助力經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展，也能夠?qū)崿F(xiàn)土地征收的高效益。2006—2019年云南、貴州、江西3省，無(wú)論是GDP、財(cái)政收入、固定資產(chǎn)投資、城鎮(zhèn)總?cè)丝?、居民消費(fèi)水平、居民儲(chǔ)蓄存款的總量還是增量，在11個(gè)省（市）中均處于較低水平，經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展速度較慢，但是土地征收規(guī)模卻較大，并沒(méi)有帶動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)方面的相應(yīng)增量，土地征收規(guī)模與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不匹配，造成了持續(xù)性的土地征收效益偏低現(xiàn)象。

根據(jù)等距分級(jí)，將2006—2019年11個(gè)?。ㄊ校┑耐恋卣魇招б娴梅郑↙）分為5個(gè)等級(jí)，高效益（0.8

3.3 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶省（市）土地征收效益空間變化

2010年和2015年都是多數(shù)?。ㄊ校┩恋卣魇招б孓D(zhuǎn)折變化較大的年份，因此選擇2006年（期初年）、2010年、2015年和2019年（期末年）4個(gè)年份分析空間格局（圖2）。

2006年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的西部地區(qū)土地征收效益存在差異，只有四川省屬于中等效益，重慶市屬于較低效益，云南省和貴州省都屬于低效益，特別是貴州省，由于全部評(píng)價(jià)指標(biāo)在11個(gè)省（市）中都處于末位，因此計(jì)算后的理論值為0，當(dāng)然實(shí)際上極低，并不為0。中部地區(qū)安徽省、江西省、湖北省、湖南省的效益相當(dāng)，差別較小，都處于較低等級(jí)。東部地區(qū)的江蘇省、浙江省和上海市也存在較小差異，3個(gè)?。ㄊ校┓謱俑?、較高、中3個(gè)等級(jí)，實(shí)際看上海市與浙江省相差小。2006年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)東中西3個(gè)地區(qū)之間存在差異，而且東部和西部的內(nèi)部也存在較大差異，只有中部地區(qū)的一致性高，差異小。

2010年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶西部征地效益格局與2006年相比變化較大，2010年中西部地區(qū)除云南省、貴州省外，其余?。ㄊ校┑耐恋卣魇招б婢陆?，成為低效益?。ㄊ校?，西部和中部保持高度一致性，其中四川省下降幅度最大。2010年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)東部征地效益的變化最大，江蘇省和浙江省的征地效益大幅下降，掉入較低等級(jí)；而上海市的效益上升，進(jìn)入最高等級(jí)?？傊?，與2006年相比，2010年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶征地效益格局變化較大。

2010—2015年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶征地效益格局變化較小，各省（市）的土地征收效益均呈現(xiàn)小幅度波動(dòng)，整體較為平穩(wěn)。與2010年相比，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中西部的重慶市和湖北省的土地征收效益有所提升，其余?。ㄊ校┤跃鶠榈托б?。東部不僅與中部、西部不一致，其內(nèi)部也不一致，江蘇省和浙江省相當(dāng)，都為較低效益省份；上海市則是征地效益較高市，由于2013年上海市征地效益的評(píng)價(jià)指標(biāo)中有4個(gè)在11個(gè)?。ㄊ校┲卸甲罡?，因此上海市征地效益評(píng)價(jià)得分最高。

2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶征地效益出現(xiàn)新格局，土地征收效益最高的不再是上海市，而是位于中部地區(qū)的湖南省，西部與東部整體上差異減小，西部地區(qū)的四川省和云南省等級(jí)不變，而重慶市等級(jí)下降，貴州省等級(jí)提升。中部地區(qū)存在3個(gè)等級(jí)差異，湖南省土地征收效益大幅提高，為較高效益，湖北省為較低效益，安徽省和江西省屬于低效益。東部地區(qū)的土地征收效益均降低，江蘇省和浙江省降為低效益，上海市降為中等效益。

4 小結(jié)與討論

土地利用效益的研究很多，但土地征收的效益研究缺乏，相關(guān)評(píng)價(jià)指標(biāo)更是很少，本研究從土地征收對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的帶動(dòng)視角出發(fā)，探索性地建立了評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，期望能夠?yàn)橥恋卣魇招б娴脑u(píng)價(jià)提供理論參考。選取反映社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的人口、GDP等的增量與總征收土地規(guī)模之比，構(gòu)建土地征收社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用熵權(quán)法確定權(quán)重，定量評(píng)價(jià)了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各?。ㄊ校┑耐恋卣魇招б妫贸隽艘恍┡c以往研究不同的結(jié)論。主要結(jié)論如下：①2006—2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各?。ㄊ校┩恋卣魇招б娌▌?dòng)變化明顯，特別是2006—2009年多數(shù)省（市）土地征收效益波動(dòng)較大，且大多數(shù)?。ㄊ校┩恋卣魇招б娉什▌?dòng)下降趨勢(shì)，2010—2019年多數(shù)?。ㄊ校┎▌?dòng)較小。②長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶整體土地征收效益較低，低和較低效益的省（市）數(shù)量多。③整體上看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶土地征收效益空間變化差異大，不僅帶內(nèi)東中西3個(gè)區(qū)域之間等級(jí)差異變化較大，而且3個(gè)區(qū)域內(nèi)部也存在較大差異，并沒(méi)有出現(xiàn)俱樂(lè)部趨同現(xiàn)象。

根據(jù)研究結(jié)果，2006年以來(lái)，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)多數(shù)?。ㄊ校┰诮?jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展過(guò)程中存在建設(shè)用地盲目擴(kuò)張現(xiàn)象，造成征地規(guī)模較大，而相應(yīng)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益并沒(méi)有跟上，從而造成較多土地資源低效利用。只有當(dāng)征收土地面積與固定資產(chǎn)投資、財(cái)政收入、人口增長(zhǎng)等經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展各項(xiàng)指標(biāo)的增長(zhǎng)相匹配的情況下，土地征收效益和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展才能相輔相成。土地征收規(guī)模過(guò)大容易形成土地資源浪費(fèi)，而土地征收規(guī)模較小，則會(huì)限制地區(qū)內(nèi)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的上海市已經(jīng)在2017年提出“規(guī)劃建設(shè)用地規(guī)模負(fù)增長(zhǎng)”，存量土地更新開(kāi)發(fā)成為主要方式；長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的其余10個(gè)?。ㄊ校?yīng)當(dāng)向上海市學(xué)習(xí)，推進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展轉(zhuǎn)型，推進(jìn)增量規(guī)劃向存量規(guī)劃轉(zhuǎn)變，積極盤活存量用地，促進(jìn)建設(shè)用地節(jié)約集約利用，最大程度減少征地規(guī)模，提升土地征收的社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益，響應(yīng)高質(zhì)量發(fā)展。

由于數(shù)據(jù)獲取困難，未能評(píng)價(jià)最近一年（2020年）長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶土地征收的社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益；由于統(tǒng)計(jì)口徑變化等影響，也未能獲取2006年之前的土地征收數(shù)據(jù)，未來(lái)需要整合數(shù)據(jù)，保持一致性，研究土地征收制度實(shí)施以來(lái)的征地效益。此外，本研究以省和直轄市為研究單元，盡管宏觀上能夠明晰土地征收效益格局，但不能在縣市單元反映，未來(lái)需要更小尺度的研究。由于可供參考的土地征收效益評(píng)價(jià)指標(biāo)很少，雖然構(gòu)建了評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，但使用的評(píng)價(jià)指標(biāo)較少，很難充分科學(xué)地體現(xiàn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)的土地征收效益，未來(lái)還需要多視角多維度選取評(píng)價(jià)指標(biāo)，建立更全面更科學(xué)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

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