彭山桂++程道平++張勇

摘要本文以山東省設(shè)區(qū)市地方政府土地出讓行為作為研究對(duì)象，通過(guò)構(gòu)建空間面板模型，從價(jià)格和數(shù)量?jī)蓚€(gè)維度，全面檢驗(yàn)了地方政府商服、住宅、工業(yè)用地出讓的策略互動(dòng)行為，并利用空間計(jì)量工具，分析了地方政府土地出讓策略互動(dòng)行為的影響。研究發(fā)現(xiàn)：①山東省內(nèi)地方政府商服、住宅、工業(yè)用地出讓價(jià)格以及工業(yè)用地出讓量存在顯著的策略互動(dòng)，地方政府的商服、住宅、工業(yè)用地出讓價(jià)格以及工業(yè)用地出讓量，不僅會(huì)受城市自身情況的約束，還會(huì)受鄰近地區(qū)地方政府土地出讓行為的影響，外在表現(xiàn)為你漲我跌、你增我減的反向變動(dòng)格局；②由于未考慮策略互動(dòng)，傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)非空間面板模型對(duì)地方政府土地出讓行為影響因素的估計(jì)普遍存在偏誤。對(duì)于商服用地出讓價(jià)格，第三產(chǎn)業(yè)比重、人口密度的影響分別被低估了33.33%、13.08%；對(duì)于住宅用地出讓價(jià)格，人口城鎮(zhèn)化率、人均可支配收入的影響分別被低估了20.00%、9.98%，人口密度的影響被高估了32.34%；對(duì)于工業(yè)用地出讓價(jià)格，人均外商直接投資的影響被高估了3.68%；對(duì)于工業(yè)用地出讓量，第二產(chǎn)業(yè)比重、地均工業(yè)產(chǎn)值的影響分別被高估了13.95%、31.36%；③地方政府土地出讓行為的影響因素普遍存在明顯的空間溢出效應(yīng)。對(duì)于商服用地出讓價(jià)格，具有空間溢出效應(yīng)的影響因素為人口密度；對(duì)于住宅用地出讓價(jià)格，具有空間溢出效應(yīng)的影響因素為人口城鎮(zhèn)化率、人口密度、人均可支配收入；對(duì)于工業(yè)用地出讓價(jià)格，具有空間溢出效應(yīng)的影響因素為人均外商直接投資、地均固定資產(chǎn)投資；對(duì)于工業(yè)用地出讓量，具有空間溢出效應(yīng)的影響因素為第二產(chǎn)業(yè)比重、地均固定資產(chǎn)投資。

關(guān)鍵詞地方政府；土地出讓；策略互動(dòng)；影響分析；空間計(jì)量模型

中圖分類號(hào)F301.4文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A文章編號(hào)1002-2104（2017）07-0111-09DOI：10.12062/cpre.20170405

政府行為模式的形成總是與制度環(huán)境密切相關(guān)。要理解我國(guó)地方政府的土地出讓行為模式需要從制度環(huán)境產(chǎn)生的政治和財(cái)稅激勵(lì)兩方面入手。在政治激勵(lì)方面，我國(guó)實(shí)行的是單一的、高度集中的行政管理體系，地方政府以政績(jī)考核指標(biāo)為依據(jù)，運(yùn)用相關(guān)資源實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的目標(biāo)。在我國(guó)，地方官員的政績(jī)考核方式是一種基于經(jīng)濟(jì)績(jī)效的標(biāo)尺競(jìng)爭(zhēng)。因此，為取得良好的政績(jī)考核結(jié)果，獲得職位晉升，地方官員一方面需要促進(jìn)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，另一方面還需要利用各種手段進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)，限制其他地區(qū)的發(fā)展。在財(cái)稅激勵(lì)方面，20世紀(jì)90年代中期的分稅制改革后，地方政府普遍面臨著事權(quán)—財(cái)權(quán)不對(duì)等的局面，地方政府為保障財(cái)政收支的可持續(xù)性，必須盡量追求財(cái)政增收[1]。在這種政治、財(cái)稅雙重激勵(lì)下，地方政府必須使用一切工具，實(shí)現(xiàn)自身經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和財(cái)政增收的最大化，同時(shí)最大限度地限制其他地區(qū)獲取經(jīng)濟(jì)資源的可能。由于20世紀(jì)90年代中期以后分稅制和金融改革的開展，我國(guó)地方政府失去了對(duì)資本要素的控制。同時(shí)，在貨幣政策外生給定，勞動(dòng)力配置日益由市場(chǎng)決定的情況下，土地出讓政策成為了地方政府為數(shù)不多的影響地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要手段，地方政府有運(yùn)用土地出讓行為影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主觀意愿。同時(shí)，由于我國(guó)土地制度的特殊性，我國(guó)地方政府控制著土地一級(jí)市場(chǎng)的供應(yīng)權(quán)，地方政府有運(yùn)用土地出讓行為影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展的客觀條件。因此，土地出讓行為成為地方政府用于影響地區(qū)經(jīng)濟(jì)的自然選擇。在我國(guó)特殊的地方政府官員政績(jī)考核制度、財(cái)稅制度、土地制度的作用下，地方政府一方面憑借自身在土地一級(jí)市場(chǎng)的壟斷地位，選擇商、住用地非飽和供給模式，使商、住用地保持供不應(yīng)求狀態(tài)，高價(jià)供給商、住用地，獲得土地出讓收入，彌補(bǔ)財(cái)權(quán)事權(quán)的不對(duì)等[2]；另一方面通過(guò)協(xié)議出讓，設(shè)置前置性條件的招、拍、掛出讓等手段低價(jià)供給工業(yè)用地，以爭(zhēng)取投資，在做大本地GDP的同時(shí)限制其他城市獲得投資的機(jī)會(huì)，進(jìn)而形成了特殊的價(jià)格差別化的土地供給策略。總體而言，現(xiàn)有研究對(duì)于地方政府在財(cái)稅和政治激勵(lì)下，如何運(yùn)用土地出讓工具應(yīng)對(duì)財(cái)稅競(jìng)爭(zhēng)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)競(jìng)爭(zhēng)壓力進(jìn)行了深入的研究，在不同用途土地出讓價(jià)格分化的形成原因上形成了普遍的共識(shí)。值得注意的是，在我國(guó)地方政府間激烈的標(biāo)尺競(jìng)爭(zhēng)的背景下，城市政府的土地出讓行為自然不應(yīng)只考慮地區(qū)的自身情況，還應(yīng)考慮相關(guān)城市土地出讓行為的影響。鑒于此，在單一主體層面地方政府土地出讓行為研究已經(jīng)形成共識(shí)的基礎(chǔ)上，有必要將研究視角從單一地方政府層面上升到地方政府間層面，探討兩個(gè)問(wèn)題：一是地方政府土地出讓是否存在策略互動(dòng)行為？二是地方政府土地出讓策略互動(dòng)行為具有怎樣的影響？通過(guò)對(duì)上述兩個(gè)問(wèn)題的研究，更為全面地理解中國(guó)地方政府的土地出讓行為。

1相關(guān)研究回顧

地方政府策略互動(dòng)（strategic interaction）行為研究發(fā)源于公共經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域。Brueckner和 Saavedra[3]、Revelli[4]利用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型研究發(fā)現(xiàn)，地方政府在稅收競(jìng)爭(zhēng)方面存在策略互動(dòng)，為爭(zhēng)取稅基，地方政府會(huì)根據(jù)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的稅率，對(duì)自身的稅率進(jìn)行必要的調(diào)整。Brueckner的研究[5]發(fā)現(xiàn)，地方政府在財(cái)政支出方面存在策略互動(dòng)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越接近的地區(qū)，他們之間產(chǎn)生競(jìng)爭(zhēng)和攀比的可能性越大。目前，在地方政府土地出讓策略互動(dòng)行為方面，相關(guān)的研究并不多見：王賀嘉等[6]利用282個(gè)地市級(jí)土地出讓價(jià)格數(shù)據(jù)構(gòu)建空間面板模型，估計(jì)了工業(yè)用地價(jià)格反應(yīng)方程，實(shí)證研究表明地市級(jí)政府間的工業(yè)用地價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)不存在明顯的策略互動(dòng)。但是，更多的研究表明地方政府土地出讓存在策略互動(dòng)行為。汪沖[7]同樣利用282 個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)，采用動(dòng)態(tài)空間計(jì)量模型研究發(fā)現(xiàn)，土地出讓純收益存在明顯的策略互動(dòng)影響，城市之間圍繞土地出讓份額的爭(zhēng)奪是一個(gè)典型的策略互動(dòng)形成機(jī)制。龍奮杰等[8]基于空間面板計(jì)量模型估計(jì)結(jié)果指出，地方政府的土地出讓結(jié)構(gòu)存在明顯的策略互動(dòng)，經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)越接近這種影響越明顯，呈現(xiàn)出“模仿”的特征。羅必良等[9]基于省級(jí)數(shù)據(jù)的空間面板計(jì)量模型估計(jì)結(jié)果指出，各省土地出讓政策存在明顯的策略互動(dòng)行為，并且在行為上存在跨期影響?？梢园l(fā)現(xiàn)，對(duì)于地方政府土地出讓是否存在策略互動(dòng)行為，相關(guān)研究結(jié)論存在分歧。分歧的存在表明這一領(lǐng)域的研究存在一些問(wèn)題：①分析存在片面性?，F(xiàn)有研究沒有完整、系統(tǒng)地區(qū)分土地用途、出讓價(jià)格、出讓數(shù)量，地方政府在商服、住宅、工業(yè)用地出讓行為中目標(biāo)函數(shù)的差異顯而易見，必須區(qū)分用途、價(jià)格和數(shù)量，全面考察商服、住宅、工業(yè)用地出讓行為的策略互動(dòng)，才能保證研究的完整性。②數(shù)據(jù)處理存在偏差。現(xiàn)有研究的數(shù)據(jù)均來(lái)源于《中國(guó)國(guó)土資源統(tǒng)計(jì)年鑒》、《城市統(tǒng)計(jì)年鑒》等統(tǒng)計(jì)資料。但是，在這些統(tǒng)計(jì)資料中并沒有連續(xù)系統(tǒng)的分用途的土地出讓價(jià)格、面積記錄。因此，相關(guān)研究均是以協(xié)議出讓近似工業(yè)用地出讓數(shù)據(jù)、以“招、拍、掛”出讓近似商服和住宅用地出讓數(shù)據(jù)等方式獲取研究數(shù)據(jù)，這會(huì)使研究結(jié)論存在相當(dāng)程度的不準(zhǔn)確性。③空間計(jì)量模型選擇的隨意性。部分研究只考慮了被解釋變量的策略互動(dòng)，采用空間自回歸（SAR）模型分析地方政府土地出讓的策略互動(dòng)行為，但是沒有考慮解釋變量可能存在的策略互動(dòng)，因此估計(jì)結(jié)果可能存在偏誤。④缺少對(duì)地方政府土地出讓策略互動(dòng)行為影響的分析。檢驗(yàn)地方政府土地出讓是否存在策略互動(dòng)行為只是一個(gè)起點(diǎn)，一個(gè)隨之而來(lái)的問(wèn)題就是這種策略互動(dòng)行為的存在具有怎樣的影響？但是，目前的研究成果無(wú)法回答這一問(wèn)題。針對(duì)上述問(wèn)題，我們利用收集的第一手的土地出讓記錄，構(gòu)建空間計(jì)量模型，從價(jià)格和數(shù)量?jī)蓚€(gè)維度，全面檢驗(yàn)地方政府商服、住宅、工業(yè)用地出讓的策略互動(dòng)行為，進(jìn)而分析其存在的影響。

2地方政府土地出讓策略互動(dòng)行為的檢驗(yàn)

區(qū)域一體化程度較高的區(qū)域，地區(qū)間土地市場(chǎng)聯(lián)系更為緊密，能夠較好地反映地方政府土地出讓中的策略互動(dòng)行為。山東半島城市群作為中國(guó)重要的城市群之一，其所處的山東省區(qū)域一體化程度較高，適合作為研究區(qū)域。同時(shí)，綜合考慮土地出讓自主性和統(tǒng)計(jì)資料完整性兩方面因素，將“地方政府”設(shè)定為山東省的17個(gè)設(shè)區(qū)市政府；將地方政府土地出讓行為界定為數(shù)量維度的出讓量以及價(jià)格維度的出讓價(jià)格。

2.1空間計(jì)量模型的設(shè)定

根據(jù)LeSage等[10]的研究，對(duì)于一般的空間計(jì)量分析，有足夠的理由選擇空間杜賓模型（SDM）。據(jù)此，設(shè)定如下一個(gè)空間面板計(jì)量模型：

式（1）中，Y為被解釋變量，分別為商服、住宅、工業(yè)用地出讓價(jià)格和數(shù)量；W為空間權(quán)重矩陣；X為n×k維矩陣，為一組控制變量，即影響商服、住宅、工業(yè)用地出讓價(jià)格和數(shù)量的相關(guān)因素。為避免控制變量與被解釋變量之間可能存在的雙向因果關(guān)系，同時(shí)，捕捉控制變量可能存在的滯后影響，控制變量以一階滯后項(xiàng)的形式進(jìn)入模型；ρ1、ρ2、ρ3為待估系數(shù)；ε為殘差項(xiàng)；i、t分別為地區(qū)和時(shí)間。對(duì)于空間計(jì)量分析中空間權(quán)重矩陣的設(shè)置，參考Elhorst[11]的研究，引入基于經(jīng)緯度球面距離的地理空間權(quán)重矩陣。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)式（1）模型中系數(shù)ρ1是否顯著的t檢驗(yàn)結(jié)果，檢驗(yàn)地方政府在商服、住宅、工業(yè)用地出讓價(jià)格、數(shù)量維度是否存在策略互動(dòng)行為。如果ρ1顯著，說(shuō)明地方政府的土地出讓受其他地方政府行為的影響，存在策略互動(dòng)；如果ρ1不顯著，說(shuō)明地方政府的土地出讓不受其他地方政府行為的影響，不存在策略互動(dòng)。

2.2數(shù)據(jù)的收集和整理

（1）土地出讓價(jià)格、數(shù)量數(shù)據(jù)。在現(xiàn)有的土地資源統(tǒng)計(jì)資料中缺乏市級(jí)層面連續(xù)、系統(tǒng)的土地出讓價(jià)格、面積的記錄，無(wú)法準(zhǔn)確反映地方政府的土地出讓行為。對(duì)此，為獲得第一手的土地出讓數(shù)據(jù)，本文利用國(guó)土資源部搭建的全國(guó)建設(shè)用地交易信息發(fā)布平臺(tái)——中國(guó)土地市場(chǎng)網(wǎng)的土地交易數(shù)據(jù)庫(kù)作為數(shù)據(jù)收集工具。由于數(shù)據(jù)庫(kù)中山東省大部分市（縣）的出讓記錄始于2007年，因此將數(shù)據(jù)收集時(shí)間范圍設(shè)定為2007—2015年，共收集了山東17個(gè)設(shè)區(qū)市19 545宗商服用地、33 535宗住宅用地、42 378宗工業(yè)用地的交易記錄。在此基礎(chǔ)上，通過(guò)經(jīng)驗(yàn)判斷的方法，剔除明顯錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，進(jìn)一步整理得出各設(shè)區(qū)市商服、住宅、工業(yè)用地歷年的出讓均價(jià)和面積。同時(shí)，為保證歷年出讓均價(jià)的可比性，我們采用GDP平減指數(shù)，對(duì)出讓價(jià)格進(jìn)行了平減處理，剔除了價(jià)格因素的影響。

（2）空間權(quán)重矩陣數(shù)據(jù)。利用國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心下載的山東省行政區(qū)劃圖，提取各設(shè)區(qū)市政府駐地的經(jīng)緯度，進(jìn)而形成基于經(jīng)緯度球面距離的地理空間權(quán)重矩陣。

（3）控制變量數(shù)據(jù)。式（1）模型中控制變量為影響地方政府商服、住宅、工業(yè)用地出讓價(jià)格和數(shù)量的相關(guān)因素。一般而言，影響土地出讓價(jià)格和數(shù)量的因素包括宏觀因素、中觀因素、微觀因素。其中，宏觀因素主要影響城市整體的土地出讓價(jià)格和數(shù)量；中觀和微觀因素則主要對(duì)城市內(nèi)部區(qū)域及宗地層面的土地出讓價(jià)格和數(shù)量產(chǎn)生影響[12]。本文以地方政府的土地出讓行為作為研究對(duì)象，涉及的是設(shè)區(qū)市整體的土地出讓價(jià)格和數(shù)量。因此，我們從宏觀因素入手，選擇相關(guān)因素作為式（1）模型的控制變量。同時(shí)，為避免變量過(guò)多導(dǎo)致的多重共線性，基于宜精不宜多的原則，盡量選擇主要的影響因素作為控制變量。在借鑒相關(guān)研究[12-13]的基礎(chǔ)上，對(duì)式（1）模型中的控制變量選擇如下：①商服用地出讓價(jià)格和數(shù)量的控制變量包括：第三產(chǎn)業(yè)比重（TI）、人口城鎮(zhèn)化率（URB）、人均消費(fèi)品零售額（PCC）、人口密度（PD）；②住宅用地出讓價(jià)格和數(shù)量的控制變量包括：人口城鎮(zhèn)化率（URB）、城鎮(zhèn)居民可支配收入（IC）、人口密度（PD）、人均基礎(chǔ)設(shè)施投資額（PII）；③工業(yè)用地出讓價(jià)格和數(shù)量的控制變量包括：第二產(chǎn)業(yè)比重（SI）、人均外商直接投資（FDI）、地均固定資產(chǎn)投資（FAI）、地均工業(yè)產(chǎn)值（IOV）。空間計(jì)量分析相關(guān)變量的構(gòu)造過(guò)程及其描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

2.3空間計(jì)量分析結(jié)果

空間計(jì)量分析借鑒Anselin等[17]、Elhorst[18]建立的研究范式，按照空間相關(guān)性檢驗(yàn)、空間模型設(shè)定檢驗(yàn)、固定與隨機(jī)效應(yīng)檢驗(yàn)、參數(shù)估計(jì)的順序進(jìn)行。首先，按照式（1）模型，利用非空間面板模型構(gòu)建LM 和穩(wěn)?。╮obust）LM統(tǒng)計(jì)量，進(jìn)行空間自相關(guān)性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)的原假設(shè)是模型為非空間面板模型；備選假設(shè)是模型為SAR或SEM模型。如果在4種檢驗(yàn)中，均接受原假設(shè)，則認(rèn)為式（1）模型為非空間面板模型；否則，認(rèn)為式（1）模型中被解釋變量（或解釋變量、誤差項(xiàng)）存在空間相關(guān)性，模型為空間面板模型。利用MATLAB空間計(jì)量工具包編程進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示。

從表2結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn)，6個(gè)模型中沒有任何一個(gè)在4種檢驗(yàn)中均接受原假設(shè)，說(shuō)明6個(gè)模型中都存在空間相關(guān)性，應(yīng)建立空間面板模型。在此基礎(chǔ)上，我們進(jìn)一步進(jìn)行空間模型設(shè)定檢驗(yàn)，考察式（1）模型應(yīng)為SDM模型，或是能簡(jiǎn)化為SAR、SEM模型。對(duì)此，我們通過(guò)構(gòu)建Wald統(tǒng)計(jì)量和LR統(tǒng)計(jì)量，對(duì)空間模型的形式進(jìn)行檢驗(yàn)。檢驗(yàn)的兩個(gè)原假設(shè)分別為H10∶ρ3=0和H20：ρ3+ρ1ρ2=0，如果兩個(gè)原假設(shè)均被拒絕，應(yīng)選擇建立SDM模型；如果原假設(shè)H10∶ρ3=0不能被拒絕，應(yīng)選擇建立SAR模型；如果原假設(shè)H20：ρ3+ρ1ρ2=0不能被拒絕，應(yīng)選擇建立SEM模型。利用MATLAB空間計(jì)量工具包編程進(jìn)行空間模型設(shè)定檢驗(yàn)，結(jié)果如表3所示。

從表3結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn)，除模型3接受原假設(shè)H10外，其余模型均在1%、5%的顯著性水平上拒絕H10和H20兩個(gè)原假設(shè)。說(shuō)明除模型3應(yīng)設(shè)定為SAR面板模型外，其余模型均應(yīng)設(shè)定為SDM面板模型。進(jìn)一步，我們對(duì)相關(guān)模型的固定與隨機(jī)效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)。根據(jù)Elhorst[18]的研究，可基于空間隨機(jī)效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)模型的估計(jì)結(jié)果，利用該模型與雙向固定效應(yīng)模型的參數(shù)估計(jì)值及漸近協(xié)方差矩陣構(gòu)建Hausman檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，實(shí)現(xiàn)固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)的檢驗(yàn)。對(duì)此，利用MATLAB空間計(jì)量工具包編程進(jìn)行Hausman 檢驗(yàn)，結(jié)果如表3所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，模型1、模型2、模型3、模型5均在5%的顯著性水平上拒絕原假設(shè)，說(shuō)明對(duì)于這些模型，空間和時(shí)間雙向固定效應(yīng)模型更適合于數(shù)據(jù)特征的刻畫；對(duì)于模型4、模型6，空間隨機(jī)和時(shí)間固定效應(yīng)模型更適合于數(shù)據(jù)特征的刻畫。按照上述模型形式設(shè)定和Hausman檢驗(yàn)的結(jié)果，我們可以構(gòu)建合適形式的空間面板模型。對(duì)于模型的參數(shù)估計(jì)，現(xiàn)有研究一般采用基于原始數(shù)據(jù)中心化的極大似然估計(jì)法。根據(jù)Lee和Yu的研究，對(duì)于空間面板模型，基于原始數(shù)據(jù)中心化的極大似然估計(jì)結(jié)果可能存在偏誤[19]。對(duì)此，我們依據(jù)Elhorst[11]的轉(zhuǎn)換估計(jì)法對(duì)極大似然法的估計(jì)結(jié)果進(jìn)行糾偏，并據(jù)此對(duì)6個(gè)模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，結(jié)果如表4所示。

通過(guò)對(duì)表4中空間面板模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果的分析，可以得出兩點(diǎn)結(jié)論：

（1）某些地方政府土地出讓行為存在顯著的策略互動(dòng)。表4中，地方政府土地出讓行為的策略互動(dòng)項(xiàng)，即被解釋變量空間滯后項(xiàng)（W·lnPit、W·lnQit）的系數(shù)，在模型2和模型4中未在10%的顯著水平上通過(guò)t檢驗(yàn)，這說(shuō)明山東省區(qū)域內(nèi)地方政府的商服、住宅用地出讓量并不存在明顯的策略互動(dòng)，地方政府商服、住宅用地的出讓量并不受其他地方政府出讓量的影響。但是，模型1、模型3、模型5、模型6中被解釋變量空間滯后項(xiàng)的系數(shù)，分別在1%、5%、1%、5%的顯著性水平上通過(guò)了t檢驗(yàn)，這說(shuō)明山東省區(qū)域內(nèi)地方政府的商服、住宅、工業(yè)用地出讓價(jià)格以及工業(yè)用地出讓量存在顯著的相互影響，是典型的策略互動(dòng)形成機(jī)制。地方政府的商服、住宅、工業(yè)用地出讓價(jià)格以及工業(yè)用地出讓量，不僅會(huì)受城市自身情況的約束，還會(huì)受鄰近地區(qū)地方政府土地出讓行為的影響。

（2）地方政府土地出讓的策略互動(dòng)表現(xiàn)為反向變動(dòng)的格局形式。表4中，模型1、模型3、模型5、模型6中被解釋變量空間滯后項(xiàng)的系數(shù)均為負(fù)值。這說(shuō)明山東省區(qū)域內(nèi)相鄰地區(qū)的商服、住宅、工業(yè)用地出讓價(jià)格以及工業(yè)用地出讓量的策略互動(dòng)表現(xiàn)為你漲我跌、你增我減的反向變動(dòng)的格局形式。

3地方政府土地出讓策略互動(dòng)行為的影響分析

3.1地方政府土地出讓策略互動(dòng)行為影響分析模型的設(shè)定

根據(jù)Behrens和Thisse的研究[20]可以推測(cè)，只要地方政府之間在土地出讓過(guò)程中存在策略互動(dòng)行為，那么某一地方政府土地出讓行為影響因素的變化會(huì)潛在地導(dǎo)致其他地方政府土地出讓行為發(fā)生改變。在這種情況下，地方政府土地出讓行為影響因素變化對(duì)自身及其他地方政府的影響就不能再用傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)假設(shè)個(gè)體相互獨(dú)立的模型來(lái)描述，而需要使用空間計(jì)量工具進(jìn)行分析。對(duì)于SAR模型，影響的路徑是：某項(xiàng)影響地方政府i土地出讓價(jià)格、數(shù)量的因素發(fā)生變化，導(dǎo)致地方政府i出讓價(jià)格、數(shù)量發(fā)生變化，由于被解釋變量（土地出讓價(jià)格、數(shù)量）策略互動(dòng)的存在，將會(huì)間接地導(dǎo)致其他地方政府出讓價(jià)格、數(shù)量的變化。對(duì)于SDM模型，影響包括兩條路徑：除SAR的影響路徑外，另一條路徑為：某種影響地方政府i土地出讓價(jià)格、數(shù)量的因素發(fā)生變化，由于解釋變量（土地出讓價(jià)格、數(shù)量的影響因素）策略互動(dòng)的存在，會(huì)導(dǎo)致其他地方政府同種因素發(fā)生變動(dòng)，進(jìn)而間接地影響其他地方政府土地出讓的價(jià)格、數(shù)量。對(duì)于這些策略互動(dòng)行為的影響，我們借鑒LeSage和Pace[21]提出的空間權(quán)重矩陣分析方法進(jìn)行測(cè)度。具體而言，式（1）模型中，地方政府i土地出讓價(jià)格、數(shù)量的調(diào)整可用下面一個(gè)過(guò)程表示：

式（2）中，被解釋變量（Y）、解釋變量（X）、空間權(quán)重矩陣（W）與式（1）相同；Sr（W）=V（W）（Inρr2+Wρr3）；V（W）=（In-ρ1W）-1=In+ρ1W+ρ21W2+ρ31W3+…；In為一個(gè)n×n的單位陣；其余均為系數(shù)。上述結(jié)果以矩陣的形式，直觀表現(xiàn)為：

在這種情況下，地方政府i（i=1，2，…，n）第r（r=1，2，…，k）個(gè)因素（xir）變動(dòng)對(duì)自身土地出讓價(jià)格、數(shù)量的影響，就不能再用假設(shè)變量間相互獨(dú)立的最小二乘法的回歸系數(shù)ρr2表示了，而需要用這一偏導(dǎo)數(shù)表示：yixir=Sr（W）ii，這個(gè)表達(dá)式測(cè)度了地方政府i第r個(gè)因素變動(dòng)，導(dǎo)致的自身土地出讓價(jià)格、數(shù)量的變動(dòng)，包括在本地區(qū)內(nèi)的局部影響和其他地區(qū)策略互動(dòng)的反饋效應(yīng)，將其稱為“直接效應(yīng)”。此外，地方政府j（j=1，2，…，n）第r（r=1，2，…，k）個(gè)因素（xjr）變化，對(duì)地方政府i土地出讓的價(jià)格、數(shù)量的影響也不再為0，其影響用這一偏導(dǎo)數(shù)表示：yixjr=Sr（W）ij，將其稱為“間接效應(yīng)”或“空間溢出效應(yīng)”。進(jìn)一步，通過(guò)對(duì)矩陣Sr（W）求行（列）均值，可以測(cè)度因素r變動(dòng)導(dǎo)致的區(qū)域內(nèi)地方政府土地出讓價(jià)格、數(shù)量的平均總變動(dòng)；對(duì)矩陣Sr（W）求對(duì)角線均值，可以測(cè)度因素r變動(dòng)導(dǎo)致的“平均直接效應(yīng)”，即因素r變動(dòng)對(duì)所在地區(qū)地方政府自身土地出讓價(jià)格、數(shù)量的平均影響；用平均總變動(dòng)扣除“平均直接效應(yīng)”可以測(cè)度因素r變動(dòng)導(dǎo)致的“平均間接效應(yīng)”，即因素r變動(dòng)在區(qū)域內(nèi)產(chǎn)生的空間溢出效應(yīng)（對(duì)區(qū)域內(nèi)其他地區(qū)地方政府土地出讓價(jià)格、數(shù)量的平均影響）。

3.2地方政府土地出讓策略互動(dòng)行為影響的實(shí)證分析結(jié)果

根據(jù)第二部分的研究可知，山東省區(qū)域內(nèi)地方政府的商服、住宅、工業(yè)用地出讓價(jià)格以及工業(yè)用地出讓量屬于典型的策略互動(dòng)形成機(jī)制。對(duì)此，我們針對(duì)表4中的模型1、模型3、模型5、模型6，估計(jì)相關(guān)解釋變量（土地出讓價(jià)格、數(shù)量的影響因素）的平均直接效應(yīng)和平均間接效應(yīng)。在估計(jì)過(guò)程中，直接效應(yīng)和間接效應(yīng)的估計(jì)值根據(jù)4個(gè)模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果及空間權(quán)重矩陣的設(shè)定易于獲取。但是，直接效應(yīng)和間接效應(yīng)估計(jì)值的顯著性卻難以檢驗(yàn)，因?yàn)橥茢嘀苯有?yīng)和間接效應(yīng)的統(tǒng)計(jì)顯著性，須綜合測(cè)度直接效應(yīng)和間接效應(yīng)的分布狀態(tài)。對(duì)此，依據(jù)LeSage和Pace研究[21]，我們利用數(shù)值模擬的方法，使用極大似然估計(jì)隱含的方差協(xié)方差矩陣模擬直接效應(yīng)和間接效應(yīng)的分布，進(jìn)行1 000次參數(shù)聯(lián)合抽樣，將平均直接效應(yīng)和平均間接效應(yīng)用1 000次抽樣的均值近似，判斷顯著性水平的t統(tǒng)計(jì)量則由均值除以相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)差獲取。對(duì)于估計(jì)程序的設(shè)計(jì)，我們以Elhorst[22]的程序?yàn)榛A(chǔ)，并根據(jù)本文研究模型對(duì)其進(jìn)行改寫，用于估計(jì)模型1、模型3、模型5、模型6的平均直接效應(yīng)和平均間接效應(yīng)。同時(shí)，我們還估計(jì)了相關(guān)模型的非空間面板形式，結(jié)果如表5所示。

通過(guò)對(duì)表5中4個(gè)空間面板模型直接、間接效應(yīng)估計(jì)結(jié)果的分析，可以得出以下一些結(jié)論：

（1）對(duì)于以商服用地出讓價(jià)格為被解釋變量的空間面板模型，模型1的估計(jì)結(jié)果顯示，第三產(chǎn)業(yè)比重（TI）、人口密度（lnPD）的平均直接效應(yīng)分別在1%、5%的顯著性水平上通過(guò)了t檢驗(yàn)。由于平均直接效應(yīng)表示了空間面板模型中第三產(chǎn)業(yè)比重、人口密度變化對(duì)商服用地出讓價(jià)格的邊際影響，那么通過(guò)對(duì)比平均直接效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果與非空間面板模型相關(guān)變量系數(shù)的估計(jì)結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)非空間面板模型系數(shù)存在的高估或低估。具體而言，空間面板模型中第三產(chǎn)業(yè)比重、人口密度的平均直接效應(yīng)估計(jì)值分別為0.042、0.428，這意味著非空間面板模型中第三產(chǎn)業(yè)比重的影響（0.028）被低估了33.33%，人口密度的影響（0.372）被低估了13.08%。而目前影響因素的計(jì)量分析通常使用的是傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的非空間計(jì)量模型，可以發(fā)現(xiàn)，由于沒考慮策略互動(dòng)，相關(guān)變量影響的估計(jì)存在明顯的偏誤。另外，模型1的估計(jì)結(jié)果顯示，人口密度的平均間接效應(yīng)在5%的顯著性水平上通過(guò)了t檢驗(yàn)，表明人口密度存在顯著的空間溢出效應(yīng)。其平均間接效應(yīng)估計(jì)值為-0.197，為負(fù)值，說(shuō)明一個(gè)地區(qū)人口密度的變化對(duì)該地區(qū)的局部影響與周邊區(qū)域的影響呈現(xiàn)反向變動(dòng)趨勢(shì)。這意味著，山東省區(qū)域內(nèi)一個(gè)地區(qū)人口密度的增加不僅會(huì)導(dǎo)致該地區(qū)地方政府商服用地出讓價(jià)格的上漲，與此同時(shí)，還會(huì)導(dǎo)致鄰近地區(qū)地方政府商服用地出讓價(jià)格的下降。上漲和下降的比例，可以通過(guò)測(cè)度人口密度的平均直接效應(yīng)與平均間接效應(yīng)的絕對(duì)值之比0.428∶0.197得出，為1∶0.460（下文解釋變量空間溢出的分析過(guò)程與此相同）。而常用的非空間計(jì)量模型認(rèn)為樣本個(gè)體間相互獨(dú)立，不存在空間面板模型中的間接效應(yīng)，這并沒有真實(shí)反映人口密度對(duì)其他地方政府商服用地出讓價(jià)格空間溢出效應(yīng)的影響。

（2）對(duì)于以住宅用地出讓價(jià)格為被解釋變量的空間面板模型，模型3的估計(jì)結(jié)果顯示，人口城鎮(zhèn)化率（URB）、人均可支配收入（lnIC）、人口密度（lnPD）的平均直接效應(yīng)均在5%的顯著性水平上通過(guò)了t檢驗(yàn)，平均直接效應(yīng)的估計(jì)值分別為0.030、1.302、0.402。通過(guò)對(duì)比，可以發(fā)現(xiàn)非空間面板模型相關(guān)變量系數(shù)的估計(jì)值，由于未考慮策略互動(dòng)，存在明顯偏誤。其中，人口城鎮(zhèn)化率的影響（0.024）被低估了20.00%，人均可支配收入的影響（1.172）被低估了9.98%，人口密度的系數(shù)（0.532）被高估了32.34%。同時(shí)，模型3的估計(jì)結(jié)果顯示，人口城鎮(zhèn)化率、人均可支配收入、人口密度的平均間接效應(yīng)均在5%的顯著性水平上通過(guò)了t檢驗(yàn)，其估計(jì)值分別為-0.011、0.392、-0.120，三者存在明顯的空間溢出效應(yīng)。具體而言，山東省區(qū)域內(nèi)一個(gè)地區(qū)城鎮(zhèn)化率、人口密度的提升不僅會(huì)導(dǎo)致該地區(qū)地方政府住宅用地出讓價(jià)格的上漲，還會(huì)導(dǎo)致鄰近地區(qū)地方政府住宅用地出讓價(jià)格的下降，兩者導(dǎo)致的上漲和下降的比例分別為：1∶0.367和1∶0.298。而人均可支配收入的增加不僅會(huì)導(dǎo)致該地區(qū)地方政府住宅用地出讓價(jià)格的上漲，還會(huì)導(dǎo)致鄰近地區(qū)地方政府住宅用地出讓價(jià)格的上漲，本地和鄰近地區(qū)住宅用地出讓價(jià)格上漲的比例為：1∶0.301。

（3）對(duì)于以工業(yè)用地出讓價(jià)格為被解釋變量的空間面板模型，模型5的估計(jì)結(jié)果顯示，人均外商直接投資（lnFDI）的平均直接效應(yīng)在5%的顯著性水平上通過(guò)了t檢驗(yàn)，平均直接效應(yīng)的估計(jì)值為0.543，而非空間面板模型中人均外商直接投資偏回歸系數(shù)估計(jì)值為0.563，由于未考慮策略互動(dòng)，存在明顯偏誤，影響被高估3.68%。同時(shí)，模型5的估計(jì)結(jié)果顯示，人均外商直接投資和地均固定資產(chǎn)投資（lnFAI）的平均間接效應(yīng)均在5%的顯著性水平上通過(guò)了t檢驗(yàn)，其估計(jì)值分別為0.120、0.012，表明二者存在明顯的空間溢出效應(yīng)。山東省區(qū)域內(nèi)一個(gè)地區(qū)人均外商直接投資、地均固定資產(chǎn)投資的提升，不僅會(huì)導(dǎo)致該地區(qū)地方政府工業(yè)用地出讓價(jià)格的上漲，還會(huì)導(dǎo)致鄰近地區(qū)地方政府工業(yè)用地出讓價(jià)格的上漲，兩者導(dǎo)致的本地和鄰近地區(qū)工業(yè)用地出讓價(jià)格上漲的比例為：1∶0.221和1∶0.750。

（4）對(duì)于以工業(yè)用地出讓量為被解釋變量的空間面板模型，模型6的估計(jì)結(jié)果顯示，第二產(chǎn)業(yè)比重（SI）、地均工業(yè)產(chǎn)值（lnIOV）的平均直接效應(yīng)在5%的顯著性水平上通過(guò)了t檢驗(yàn)，平均直接效應(yīng)的估計(jì)值分別為0.043、0.778，非空間面板模型中二者的偏回歸系數(shù)估計(jì)值分別為0.049、1.022，由于未考慮策略互動(dòng)，存在明顯偏誤，其影響分別被高估了13.95%、31.36%。同時(shí)，模型6的估計(jì)結(jié)果顯示，第二產(chǎn)業(yè)比重和地均固定資產(chǎn)投資強(qiáng)度的平均間接效應(yīng)均在5%的顯著性水平上通過(guò)了t檢驗(yàn)，其估計(jì)值分別為0.016、0.015，表明二者存在明顯的空間溢出效應(yīng)，山東省區(qū)域內(nèi)一個(gè)地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)比重、地均固定資產(chǎn)投資的提升，不僅會(huì)導(dǎo)致該地區(qū)地方政府工業(yè)用地出讓量的增長(zhǎng)，還會(huì)導(dǎo)致鄰近地區(qū)地方政府工業(yè)用地出讓量的增長(zhǎng)，兩者導(dǎo)致的本地和鄰近地區(qū)住宅用地出讓量增長(zhǎng)的比例為：1∶0.372和1∶0.193。

4研究結(jié)論及啟示

本文以山東省設(shè)區(qū)市地方政府作為研究對(duì)象，通過(guò)構(gòu)建空間面板模型，從價(jià)格和數(shù)量?jī)蓚€(gè)維度，全面檢驗(yàn)了地方政府商服、住宅、工業(yè)用地出讓的策略互動(dòng)行為，并利用空間計(jì)量工具，分析了地方政府土地出讓策略互動(dòng)行為的影響。研究發(fā)現(xiàn)：

（1）山東省區(qū)域內(nèi)地方政府商服、住宅、工業(yè)用地出讓價(jià)格以及工業(yè)用地出讓量存在顯著的策略互動(dòng)，相鄰地區(qū)的商服、住宅、工業(yè)用地出讓價(jià)格以及工業(yè)用地出讓量的策略互動(dòng)表現(xiàn)為你漲我跌、你增我減的反向變動(dòng)的格局形式。

（2）常用的非空間計(jì)量模型中地方政府土地出讓行為影響因素的估計(jì)，由于未考慮策略互動(dòng)，普遍存在偏誤。對(duì)于商服用地出讓價(jià)格，第三產(chǎn)業(yè)比重、人口密度的影響分別被低估了33.33%、13.08%；對(duì)于住宅用地出讓價(jià)格，人口城鎮(zhèn)化率、人均可支配收入的影響分別被低估了20.00%、9.98%，人口密度的影響被高估了32.34%；對(duì)于工業(yè)用地出讓價(jià)格，人均外商直接投資的影響被高估3.68%；對(duì)于工業(yè)用地出讓量，第二產(chǎn)業(yè)比重、地均工業(yè)產(chǎn)值的影響分別被高估了13.95%、31.36%。

（3）地方政府土地出讓行為的影響因素普遍存在明顯的空間溢出效應(yīng)。對(duì)于商服用地出讓價(jià)格，具有空間溢出效應(yīng)的影響因素為人口密度；對(duì)于住宅用地出讓價(jià)格，具有空間溢出效應(yīng)的影響因素為人口城鎮(zhèn)化率、人口密度、人均可支配收入；對(duì)于工業(yè)用地出讓價(jià)格；具有空間溢出效應(yīng)的影響因素為人均外商直接投資、地均固定資產(chǎn)投資；對(duì)于工業(yè)用地出讓量，具有空間溢出效應(yīng)的影響因素為第二產(chǎn)業(yè)比重、地均固定資產(chǎn)投資。

基于上述結(jié)論，我們可以得出下面兩方面的啟示：

（1）正確估計(jì)地方政府出讓行為影響因素的影響強(qiáng)度。如果地方政府土地出讓行為存在策略互動(dòng)，而分析模型未引入適當(dāng)?shù)目臻g權(quán)重矩陣，則無(wú)法合理把握相關(guān)因素對(duì)地方政府出讓行為的影響強(qiáng)度。只有在進(jìn)行地方政府土地出讓策略互動(dòng)行為檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，合理構(gòu)建空間或非空間計(jì)量模型，才能正確估計(jì)地方政府出讓行為影響因素的影響強(qiáng)度，進(jìn)而才能保證政策措施強(qiáng)度的合理性。

（2）合理利用地方政府土地出讓行為影響因素的空間溢出效應(yīng)。以住宅用地出讓價(jià)格為例，若希望一個(gè)地區(qū)的住宅用地出讓價(jià)格上升，而鄰近地區(qū)住宅用地出讓價(jià)格下降，那么提升該地區(qū)的人口城鎮(zhèn)化率、人口密度，發(fā)揮二者負(fù)向的空間溢出效應(yīng)影響是一個(gè)可行的政策選擇。與此類似，在充分認(rèn)識(shí)地方政府土地出讓行為影響因素空間溢出效應(yīng)的基礎(chǔ)上，合理利用空間溢出效應(yīng)對(duì)鄰近地區(qū)的影響，能夠更有針對(duì)性地實(shí)現(xiàn)相關(guān)的政策目標(biāo)。

（編輯：劉呈慶）

參考文獻(xiàn)（References）

[1]TSUI K Y， WANG Y Q. Between separate stoves and a single menu： fiscal decentralization in China[J].The China quarterly，2004， 177（3）：71-90.

[2]王玉波，唐瑩.中國(guó)土地財(cái)政地域差異與轉(zhuǎn)型研究[J]. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2013，23（10）： 151-159.[WANG Yubo， TANG Ying. Discrepancy of land finance in different areas and its transformation in China[J]. China population， resources and environment， 2013， 23（10）：151-159.]

[3]BRUECKNER J K， SAAVEDRA L A. Do local governments engage in strategic tax competition？[J]. National tax journal，2001（54）：203-230.

[4]REVELLI F. On spatial public finance empiric[J]. International tax and public finance，2005（12）：475-492.

[5]BRUECKNER J K. Strategic interaction among governments： an overview of empirical studies[J]. International regional science review，2003（26）：175-188.

[6]王賀嘉， 宗慶慶， 陶佶. 競(jìng)次到底：地市級(jí)政府工業(yè)用地出讓策略研究[J].南方經(jīng)濟(jì)， 2013（9）： 37-51. [WANG Hejia， ZONG Qinqin， TAO Ji. Race to the bottom： the manufacturing land leasing strategy of municipal governments in China[J]. South China journal of economics，2013（9）：37-51.]

[7]汪沖. 寡頭型一級(jí)土地供應(yīng)、策略互動(dòng)影響與財(cái)政調(diào)整——基于 282 個(gè)城市面板數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)空間計(jì)量[J].財(cái)經(jīng)論叢，2011（5）：32-37.[WANG Chong. Oligopolistic granting of stateowned land， strategic interaction and fiscal adjustment： based on a dynamic spatial econometric model with urban panel data[J]. Collected essays on finance and economics，2011（5）：32-37.]

[8]龍奮杰，王蕭濛，鄒迪.基于標(biāo)尺競(jìng)爭(zhēng)的地方政府土地出讓行為互動(dòng)[J].清華大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2015，55（9）：971-976.[LONG Fenjie， WANG Xiaomeng， ZOU Di. Effect of local governments land leasing behavior based on yardstick competition[J]. Journal of Tsinghua University（science & technology），2015，55（9）：971-976.]

[9]羅必良，李尚蒲. 地方政府間競(jìng)爭(zhēng)：土地出讓及其策略選擇——來(lái)自中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù) （1993—2009年）的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].學(xué)術(shù)研究，2014（1）：67-78.[LUO Biliang， LI Shangpu. The competition among local governments： land leasing and strategy choices with empirical evidences from provincial panel data in China（1993-2009）[J].Academic research，2014（1）：67-78.]

[10]LESAGE J P， FISCHER M M， SCHERNGELL T. Knowledge spillovers across Europe， evidence from a Poisson spatial model with spatial effects[J].Regional science， 2007，86（3）：393-421.

[11]ELHORST J P. Spatial econometrics： from crosssectional data to spatial panels[M]. Dordrecht： Springer， 2014： 97-105.

[12]宋佳楠，金曉斌，唐健，等. 中國(guó)城市地價(jià)水平及變化影響因素分析[J].地理學(xué)報(bào)，2011，66（8）：1045-1054.[SONG Jianan， JIN Xiaobin， TANG Jian， et al. Analysis of influencing factors for urban land price and its changing trend in China in recent years[J]. Acta geographica sinica， 2011， 66（8）： 1045-1054.]

[13]華文，范黎，吳群，等. 城市地價(jià)水平影響因素的相關(guān)分析——以江蘇省為例[J].經(jīng)濟(jì)地理，2005，25（2）：202-206. [HUA Wen， FAN Li， WU Qun， et al. Regression analysis of urban land value influencing factors： for Jiangsu Province[J].Economic geography，2005，25（2）：202-206.]

[14]山東省統(tǒng)計(jì)局. 山東省統(tǒng)計(jì)年鑒（2008—2016）[J]. 北京：中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社，2008—2016. [Bureau of Statistics of Shandong Province. Statistical yearbook of Shandong Province（2008-2016）[J]. Beijing：China Statistics Press，2008-2016.]

[15]山東省住房和城鄉(xiāng)建設(shè)廳， 山東省統(tǒng)計(jì)局. 山東省城鎮(zhèn)化發(fā)展報(bào)告（2008—2016）[J]. 濟(jì)南：黃河出版社，2008—2016. [Housing and UrbanRural Development Department of Shandong Province， Bureau of Statistics of Shandong Province. Urbanization development report of Shandong Province（2008- 2016）[J]. Jinan：The Yellow River Press，2008-2016.]

[16]山東省住房和城鄉(xiāng)建設(shè)廳. 山東省城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年報(bào)（2007—2015）[J]. 北京：中國(guó)建筑工業(yè)出版社，2007—2015.[Housing and Urbanrural Development Department of Shandong Province. Shandong provincial urban construction statistics annual report（2007-2015）[J]. Beijing：China Building Industry Press，2007-2015.]

[17]ANSELIN L， BERA A K， FLORAX R， YOON M J. Simple diagnostic tests for spatial dependence[J]. Regional science and urban economics，1996， 26（1）：77-104.

[18]ELHORST J P. Applied spatial econometrics： raising the bar[J]. Spatial economics annals，2010，5（1）：9-28.

[19]LEE L F， YU J. Spatial panels： random components versus fixed effect[J]. International economic review， 2012， 53（7）：1369-1388.

[20]BEHRENS K， THISSE J F. Regional economics： a new economic geography perspective[J]. Regional science and urban economics， 2007， 37（4）：457-465.

[21]LESAGE J P， PACE P K. Introduction to spatial econometrics[M]. Boca Raton： Press Taylor and Francis Group， 2009： 66-71.

[22]ELHORST J P. Matlab software for spatial panels[J]. International regional science review，2012， 37（3）：389-405.

[23]李萬(wàn)新.對(duì)央地土地博弈的制度分析[J].中國(guó)地質(zhì)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2017（1）：135-148. [LI Wanxin. Can the central government control local land use without public participation？ [J]. Journal of China University of Geosciences （social sciences edition）， 2017（1）：135-148.]

[24]PENG K L， BAI X M. Welfare effects of ruralurban land conversion on different aged landlost farmers： exemplified in Wuhan City[J]. Chinese journal of population， resources and environment， 2016， 14（1）： 45-52. http：//dx.doi.org/10.1080/10042857.2015.1113650.

[25]黃金升，陳利銀，趙愛棟. 經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異下縣域土地引資競(jìng)爭(zhēng)研究[J].中國(guó)地質(zhì)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2017（3）：163-172. [HUANG Jinsheng， CHEN Liyin， ZHAO Aidong. Competition of county land investment at different stage of economic development [J].Journal of China University of Geosciences （social sciences edition）， 2017（3）：163-172.]

[26]鐘國(guó)輝. 我國(guó)城市建設(shè)用地價(jià)格扭曲研究[J]. 經(jīng)濟(jì)與管理評(píng)論，2016（3）：41-46. [ZHONG Guohui. A study of price distortions of urban construction land in China[J]. Review of economy and management， 2016（3）： 41-46.]