王 健，彭山桂，2，王 鵬，吳 群，3

（1.南京農(nóng)業(yè)大學(xué)公共管理學(xué)院，江蘇 南京 210095； 2.山東師范大學(xué)商學(xué)院，山東 濟(jì)南 250014；3.南京農(nóng)業(yè)大學(xué)不動(dòng)產(chǎn)研究中心，江蘇 南京 210095）

關(guān)鍵字：土地利用；新增建設(shè)用地；地方政府；策略互動(dòng)；空間計(jì)量

1 引言

2013年，全國(guó)建設(shè)用地現(xiàn)狀總面積為3 745.6萬(wàn)hm2，已經(jīng)超出2020年規(guī)劃控制指標(biāo)21.6萬(wàn)hm2①2016年原國(guó)土資源部對(duì)《全國(guó)土地利用總體規(guī)劃綱要（2006—2020年）》進(jìn)行調(diào)整，本文采用的土地利用規(guī)劃指標(biāo)數(shù)據(jù)均為調(diào)整之前的數(shù)據(jù)。。2014年3月21日發(fā)布的《國(guó)家土地督察公告》揭露2013年某些省份的建設(shè)用地規(guī)模已突破2020年的規(guī)劃指標(biāo)的事實(shí)。雖然規(guī)劃本就存在多種不確定因素，但是原規(guī)劃15年的用地量?jī)H在幾年內(nèi)即消耗完則是非常值得關(guān)注的問(wèn)題。由于存量建設(shè)用地的利用不增加建設(shè)用地總規(guī)模，建設(shè)用地規(guī)劃指標(biāo)被突破主要是新增建設(shè)用地?cái)U(kuò)張所導(dǎo)致。2013年12月中央城鎮(zhèn)化工作會(huì)議首次強(qiáng)調(diào)，新型城鎮(zhèn)化要“嚴(yán)控增量，盤(pán)活存量”。隨后，全國(guó)國(guó)土資源工作會(huì)議多次提出建設(shè)用地需要“嚴(yán)控增量，盤(pán)活存量”。國(guó)家一系列政策均明確向存量土地要發(fā)展的思路。然而，中國(guó)土地市場(chǎng)網(wǎng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，2010—2013年出讓的新增建設(shè)用地面積占全部建設(shè)用地的比例均值為82.79%，而2014—2016年該比例達(dá)到84.13%。在新增建設(shè)用地?cái)U(kuò)張嚴(yán)峻，甚至突破規(guī)劃的現(xiàn)實(shí)背景下，國(guó)家宏觀政策多次強(qiáng)調(diào)嚴(yán)控增量土地，新增建設(shè)用地?cái)U(kuò)張卻不降反增，因此，有必要深入探索地方政府為何如此傾向擴(kuò)張新增建設(shè)用地。

近年來(lái)，探索城市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張?jiān)蛞恢笔茄芯繜狳c(diǎn)。相關(guān)研究從經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人口規(guī)模、工業(yè)化、城鎮(zhèn)化等社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素方面揭示其原因[1-3]，也有研究從財(cái)政分權(quán)、官員晉升考核、土地制度、政府制度等體制方面探索其機(jī)制[4-5]。但這些研究均集中在單一地方政府層面，隨著研究的深入，有學(xué)者注意到地方政府之間存在利用建設(shè)用地開(kāi)展策略互動(dòng)的行為，爭(zhēng)相出讓建設(shè)用地[6]。例如，DENG研究表明相鄰城市爭(zhēng)相擴(kuò)大城市用地規(guī)模來(lái)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展[7]；HUANG等研究發(fā)現(xiàn)地方政府為吸引資本爭(zhēng)相低價(jià)出讓更多工業(yè)用地[8-9]；羅必良和黃凌翔等研究表明地方政府之間的土地出讓政策存在策略互動(dòng)影響[10-11]；較多研究通過(guò)實(shí)證檢驗(yàn)均得出類似結(jié)論[12-14]，說(shuō)明地方政府出讓建設(shè)用地存在策略互動(dòng)影響的觀點(diǎn)得到較多學(xué)者認(rèn)可。因此，探索宏觀層面城市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張驅(qū)動(dòng)因素，不能局限在社會(huì)經(jīng)濟(jì)、體制制度等因素，也不能僅局限在單一政府層面，還需要考慮地方政府之間的策略互動(dòng)。

然而，已有研究存在以下不足：（1）就城市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的研究主題而言，已有研究主要集中在探索全部建設(shè)用地?cái)U(kuò)張，缺乏區(qū)分存量用地探索城市新增建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的原因；（2）就研究城市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的視角而言，已有研究均集中在單一地方政府視角，雖然對(duì)地方政府之間土地出讓策略互動(dòng)的研究逐漸增多，但是基于策略互動(dòng)視角分析城市新增建設(shè)用地?cái)U(kuò)張鳳毛麟角；（3）就地方政府之間策略互動(dòng)的工具而言，已有關(guān)于建設(shè)用地策略互動(dòng)的研究，均未區(qū)分新增建設(shè)用地與存量建設(shè)用地，尤其缺乏對(duì)新增建設(shè)用地?cái)?shù)量維度的分析，由于存量建設(shè)用地開(kāi)發(fā)成本高、周期長(zhǎng)等因素，地方政府在數(shù)量上偏好新增建設(shè)用地明顯，因此有必要對(duì)地方政府在新增建設(shè)用地?cái)?shù)量維度的策略互動(dòng)展開(kāi)分析。

本文基于地方政府之間利用新增建設(shè)用地策略互動(dòng)的視角分析中國(guó)城市新增建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的原因，彌補(bǔ)上述研究不足，并利用中國(guó)土地市場(chǎng)網(wǎng)232個(gè)地級(jí)市2007—2016年的城市新增建設(shè)用地?cái)?shù)據(jù)，借助空間計(jì)量分析工具開(kāi)展實(shí)證分析。

2 分析框架

構(gòu)建分析框架之前，需界定“策略互動(dòng)”內(nèi)涵。地方政府策略互動(dòng)行為研究發(fā)源于公共經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，西方一些學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)地方政府在稅收競(jìng)爭(zhēng)方面存在策略互動(dòng)，即為爭(zhēng)取稅基，地方政府會(huì)根據(jù)周邊地區(qū)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[15-17]。在此基礎(chǔ)上，策略互動(dòng)逐漸被歸納為本地區(qū)地方政府會(huì)隨著相鄰地區(qū)的行為變化而做出與其相同或相反的策略選擇，因此，本文策略互動(dòng)是指地方政府的土地出讓行為會(huì)根據(jù)相鄰地方政府的土地出讓行為變化而進(jìn)行策略調(diào)整。

地方政府策略互動(dòng)理論主要有三個(gè)假說(shuō)。第一，BRUECKNER提出地方政府實(shí)施的政策可以對(duì)相鄰地方政府產(chǎn)生影響[15]。中國(guó)地方政府增加建設(shè)用地吸引投資、促進(jìn)發(fā)展的行為決策會(huì)使相鄰地方政府產(chǎn)生模仿或搭便車(chē)的空間互動(dòng)效應(yīng)[7]。第二，TIEBOUT提出資源流動(dòng)假說(shuō)[16]，認(rèn)為地方政府為吸引流動(dòng)資源展開(kāi)競(jìng)爭(zhēng)。由于流動(dòng)資源的逐利性、有限性，中國(guó)地方政府之間需要為吸引更多資源與資本到本轄區(qū)而競(jìng)爭(zhēng)[5]。第三，BESLEY和CASE提出標(biāo)尺競(jìng)爭(zhēng)假說(shuō)[17]，認(rèn)為投票者利用相鄰地區(qū)實(shí)施的政策作為一個(gè)標(biāo)尺衡量本地政府的表現(xiàn)。雖然中國(guó)不存在居民投票來(lái)評(píng)價(jià)政府好壞，但由中央政府依據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)好壞評(píng)價(jià)、提拔地方政府官員的機(jī)制，足以導(dǎo)致地方政府經(jīng)濟(jì)行為并非獨(dú)立決策，即其會(huì)密切關(guān)注競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的經(jīng)濟(jì)績(jī)效[6]，為避免落后于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，不可避免為更多財(cái)政收入、更好的經(jīng)濟(jì)發(fā)展而展開(kāi)競(jìng)爭(zhēng)[5]。

中國(guó)地方政府之間策略互動(dòng)的目的是為吸引資本到本轄區(qū)，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和財(cái)政增收。由于地方政府控制城市土地一級(jí)市場(chǎng)的土地供應(yīng)權(quán)，出讓建設(shè)用地是地方政府引入資本的重要政策工具。無(wú)論地方政府是自身利益最大化的理性經(jīng)濟(jì)人假說(shuō)或是提供最優(yōu)公共服務(wù)的社會(huì)福利最大化者的假說(shuō)，地方政府都存在足夠的動(dòng)機(jī)出讓較多數(shù)量的建設(shè)用地來(lái)吸引資本。工業(yè)用地?cái)?shù)量直接影響企業(yè)是否進(jìn)駐轄區(qū)及其用地成本，從而間接影響到企業(yè)的利潤(rùn)、職工工資和人口流動(dòng)；商住用地?cái)?shù)量可以直接影響房地產(chǎn)價(jià)格、居住成本，進(jìn)而影響財(cái)政收入以及公共服務(wù)質(zhì)量。由于建設(shè)用地供給影響上述眾多與資本息息相關(guān)的因素，根據(jù)資本流動(dòng)的利差決定論，資本的流動(dòng)必然受到影響[16]，并且資本是有限的、是逐利的，競(jìng)爭(zhēng)的存在導(dǎo)致地方政府出讓建設(shè)用地的行為會(huì)根據(jù)相鄰地方政府的土地出讓行為變化而做出策略調(diào)整。

中國(guó)地方政府之間進(jìn)行策略互動(dòng)，與一些西方國(guó)家利用稅收為工具不一致，出讓建設(shè)用地是其重要手段。在新增和存量建設(shè)用地選擇過(guò)程中，具有經(jīng)濟(jì)人特性的地方政府更偏好新增建設(shè)用地。主要原因是：首先，從成本角度看，新增建設(shè)用地成本低，而實(shí)施城市更新利用存量建設(shè)用地成本高。任何不確定因素，如既有土地使用人不同意拆遷等，都可能影響存量土地利用時(shí)序，導(dǎo)致成本進(jìn)一步增加。其次，從利益均衡機(jī)制看，存量土地涉及利益面廣、利益關(guān)系復(fù)雜。存量土地使用權(quán)往往分散在土地使用者和開(kāi)發(fā)商，話語(yǔ)權(quán)和決定權(quán)不僅僅掌握在地方政府手中，地方政府偏好的行為受到較多約束。如圖1所示，單價(jià)上，存量建設(shè)用地單價(jià)與新增建設(shè)用地單價(jià)之間差距有逐漸增大的趨勢(shì)；數(shù)量上，新增建設(shè)用地占全部建設(shè)用地面積的比例大于80%，地方政府的新增建設(shè)用地偏好十分明顯。

基于上述分析，本文認(rèn)為，地方政府之間存在策略互動(dòng)行為，而城市新增建設(shè)用地是地方政府開(kāi)展策略互動(dòng)的重要工具；并且地方政府之間為吸引更多資本到本轄區(qū)，實(shí)現(xiàn)更好的經(jīng)濟(jì)發(fā)展、財(cái)政增收，表現(xiàn)出爭(zhēng)相出讓更多數(shù)量新增建設(shè)用地的正向策略互動(dòng)，不可避免導(dǎo)致城市新增建設(shè)用地規(guī)模擴(kuò)張。

圖1 新增與存量建設(shè)用地單價(jià)及新增建設(shè)用地面積占比①與下文一致，統(tǒng)計(jì)城市的個(gè)數(shù)為232個(gè)地級(jí)市。Fig.1 The unit prices of the newly-added and extant construction land and the proportion of the area of newlyadded construction land

3 方法與數(shù)據(jù)

3.1 實(shí)證方法

本文基于策略互動(dòng)視角分析城市新增建設(shè)用地?cái)U(kuò)張，實(shí)證策略與步驟如下：第一步，識(shí)別地方政府出讓新增建設(shè)用地策略互動(dòng)行為是否存在；根據(jù)已有研究[6，8-10]，地方政府出讓建設(shè)用地策略互動(dòng)行為，可以用空間計(jì)量模型識(shí)別。第二步，對(duì)策略互動(dòng)與新增建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的關(guān)系進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)分析；莫蘭指數(shù)可以識(shí)別哪些地區(qū)策略互動(dòng)程度強(qiáng)，哪些地區(qū)弱，通過(guò)對(duì)比分析強(qiáng)弱地區(qū)的新增建設(shè)用地?cái)U(kuò)張數(shù)據(jù)，一定程度可以反映策略互動(dòng)與城市新增建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的關(guān)系。

由于空間滯后模型（SLM）和空間誤差模型（SEM）均可由空間杜賓模型（SDM）簡(jiǎn)化而得[18]，因此，構(gòu)建一個(gè)SDM來(lái)闡述空間計(jì)量模型如何識(shí)別策略互動(dòng)：

式（1）中：Y是被解釋變量；W是空間權(quán)重矩陣是被解釋變量的空間滯后項(xiàng)，表示地區(qū)i和地區(qū)j的被解釋變量的交互影響；ρ是空間自回歸系數(shù)，是本文關(guān)注的重點(diǎn)，若ρ大于零，則存在正向策略互動(dòng)影響，若ρ小于零，則存在負(fù)向策略互動(dòng)影響；β是解釋變量回歸系數(shù)；X表示解釋變量矩陣為解釋變量空間滯后項(xiàng)；θ是解釋變量的空間相關(guān)系數(shù)；λ和μ表示個(gè)體和時(shí)間固定效應(yīng)；ε是誤差項(xiàng)。

本文選取相鄰權(quán)重矩陣作為空間權(quán)重矩陣[18]，即如果城市相鄰（城市i和城市j共享一個(gè)邊界或者頂點(diǎn)）則權(quán)重賦值為1，否則為0。原因是，較多相關(guān)研究均采用該空間權(quán)重矩陣[7-9，14]，而且由于相鄰城市稟賦比較相似，地方政府為引資，往往是在相鄰城市之間展開(kāi)競(jìng)爭(zhēng)，相鄰城市的空間互動(dòng)策略更明顯。由于省行政區(qū)劃的存在，可能省際之間相鄰城市的互動(dòng)影響與省內(nèi)城市之間互動(dòng)影響存在差異，因此，設(shè)置兩種矩陣，一個(gè)是忽略省邊界的空間權(quán)重矩陣（Wno），只要城市相鄰即賦值為1；另一個(gè)是考慮省邊界的空間權(quán)重矩陣（Wyes），省內(nèi)相鄰城市賦值為1，不同省份的城市即使相鄰也賦值為0。本文對(duì)空間權(quán)重矩陣按照行進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，因?yàn)闃?biāo)準(zhǔn)化之后可以解釋平均空間溢出效應(yīng)。

3.2 變量與數(shù)據(jù)

空間計(jì)量模型中的被解釋變量是地方政府出讓城市新增建設(shè)用地?cái)?shù)量，用城市新增全部建設(shè)用地?cái)?shù)量表示（NCL，單位：hm2）。根據(jù)現(xiàn)有研究[5，19-21]，為減少遺漏變量帶來(lái)的偏誤，基于宜精不宜多的原則，解釋變量主要包括制度因素和城市發(fā)展特征因素兩大方面。

制度因素主要包括：（1）財(cái)政激勵(lì)（FI，單位：億元），用財(cái)政赤字規(guī)模表示，赤字規(guī)模越大，激勵(lì)程度越大，吳群等研究表明財(cái)政激勵(lì)是地方政府依賴出讓建設(shè)用地的重要原因[5]。（2）晉升激勵(lì)（PI，單位：年），主要是來(lái)源于以GDP為導(dǎo)向的晉升考核機(jī)制，用黨委書(shū)記任期來(lái)衡量，任期越短，晉升空間越大，受到的激勵(lì)越大，出讓新增建設(shè)用地?cái)?shù)量越多[19]。（3）土地錯(cuò)配（Misall），考慮該變量是因?yàn)橹醒胝趨^(qū)域均衡的角度，2003年以后建設(shè)用地配置在空間上實(shí)行傾向中西部城市或者中小城市的政策[20-21]，這種供給行為傾向?qū)е陆ㄔO(shè)用地供給數(shù)量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展不匹配，形成錯(cuò)配，可能造成新增建設(shè)用地?cái)U(kuò)張；土地錯(cuò)配衡量方式為：Misall=（本城市新增建設(shè)用地/全部樣本城市新增建設(shè)用地之和）/（本城市GDP/全部樣本城市GDP之和）。

城市發(fā)展特征因素主要包括：（1）經(jīng)濟(jì)發(fā)展（GDP，單位：億元），用地區(qū)生產(chǎn)總值表示；（2）人口數(shù)量（POP，單位：萬(wàn)人），用年末常住非農(nóng)人口數(shù)量表示；（3）基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)（ROAD，單位：萬(wàn)m2），用市轄區(qū)道路面積表示，由于道路面積只能獲取市轄區(qū)數(shù)據(jù)，因此該變量數(shù)據(jù)為市轄區(qū)層面。這些因素均反映一個(gè)城市發(fā)展的特征，是影響建設(shè)用地出讓數(shù)量的基本且重要的因素[5，19-20]。

本文選取2007—2016年232個(gè)地級(jí)市進(jìn)行實(shí)證分析。首先，由于本文分析新增建設(shè)用地?cái)U(kuò)張，考察其突破規(guī)劃指標(biāo)的現(xiàn)狀；從293個(gè)地級(jí)市規(guī)劃、國(guó)土等部門(mén)的官方網(wǎng)站，只能下載到232份包括新增建設(shè)用地指標(biāo)的地級(jí)市土地利用總體規(guī)劃（2006—2020年）。其次，城市新增建設(shè)用地?cái)?shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)土地市場(chǎng)網(wǎng)，其涵蓋各個(gè)城市2007年以來(lái)出讓的新增與存量建設(shè)用地。實(shí)證樣本收集中國(guó)土地市場(chǎng)網(wǎng)全部建設(shè)用地1 213 414條，其中新增建設(shè)用地651 552條。財(cái)政收支、GDP、人口、基礎(chǔ)設(shè)施等數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。黨委書(shū)記任期數(shù)據(jù)來(lái)源于人民網(wǎng)、政府官方網(wǎng)站、百度百科等網(wǎng)站，由筆者收集整理而得，共整理660位地級(jí)市黨委書(shū)記簡(jiǎn)歷，覆蓋2007—2016年232個(gè)地級(jí)市。限于篇幅，變量統(tǒng)計(jì)描述省略。

4 結(jié)果分析

4.1 城市新增建設(shè)用地策略互動(dòng)識(shí)別

首先，進(jìn)行LM和LR統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)，結(jié)果顯示應(yīng)該采用雙固定效應(yīng)的空間計(jì)量模型進(jìn)行估計(jì)①限于篇幅，該結(jié)果未列出，若需要可向筆者索取。。其次，進(jìn)行Wald和LR統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)來(lái)確定哪種空間計(jì)量模型（SAR、SEM和SDM）更合適。表1列（1）—（3）報(bào)告了三種空間面板模型的估計(jì)結(jié)果，這些模型的估計(jì)均采用雙固定效應(yīng)，并且都是用最大似然估計(jì)進(jìn)行的；表1列（3）的Wald和LR統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)結(jié)果顯示，SDM更合適。最后，進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)來(lái)確定固定效應(yīng)或隨機(jī)效應(yīng)，結(jié)果顯示隨機(jī)效應(yīng)在1%的顯著水平下被拒絕（估計(jì)值為1 389.270 7，自由度為13，P＜0.01），意味著固定效應(yīng)模型更合適。ELHORST研究表明，當(dāng)采用包含雙固定效應(yīng)的SDM進(jìn)行面板數(shù)據(jù)分析時(shí)需要進(jìn)行參數(shù)偏差矯正[22]。偏差矯正后的SDM回歸結(jié)果報(bào)告在表1列（4），與列（3）結(jié)果基本一致，一定程度上說(shuō)明回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

表1列（4）的第一行報(bào)告了空間自相關(guān)系數(shù)ρ等于0.191 7，在1%水平上顯著。由于對(duì)空間權(quán)重矩陣進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化，所以該系數(shù)表明相鄰城市新增建設(shè)用地?cái)?shù)量平均變化1%將會(huì)引起本地城市新增建設(shè)用地?cái)?shù)量0.191 7%的同向改變，即地方政府出讓新增建設(shè)用地的正向策略互動(dòng)行為顯著?；诳紤]省邊界空間權(quán)重矩陣（Wyes）的SDM回歸結(jié)果顯示空間自相關(guān)系數(shù)ρ等于0.179 9，進(jìn)行偏誤矯正后ρ等于0.183 4，二者均在1%水平上顯著②限于篇幅，基于考慮省邊界空間權(quán)重矩陣（Wyes）的回歸結(jié)果未列出，若需要可向筆者索取。；一方面，該結(jié)果進(jìn)一步證實(shí)地方政府出讓新增建設(shè)用地的正向策略互動(dòng)行為顯著存在；另一方面，利用Wyes回歸結(jié)果的空間自相關(guān)系數(shù)（0.183 4）顯著小于利用Wno的回歸結(jié)果（0.191 7），可能的原因是，考慮省邊界的空間權(quán)重矩陣割裂了省際的城市之間可能存在的策略互動(dòng)網(wǎng)，導(dǎo)致空間自相關(guān)系數(shù)偏小，不能全面反映出城市之間的策略互動(dòng)，因此，下文均分析采用Wno的回歸結(jié)果，即表1的結(jié)果。

由于存在空間自相關(guān)，SDM估計(jì)出的解釋變量回歸系數(shù)不能表示邊際影響[18]。根據(jù)ELHORST的研究[18]，可以估計(jì)直接效應(yīng)來(lái)量化解釋變量對(duì)被解釋變量的影響。直接效應(yīng)的結(jié)果如表1列（7）所示，可以看出，財(cái)政激勵(lì)（FI）的回歸系數(shù)顯著為正，表明財(cái)政壓力越大，城市新增建設(shè)用地?cái)U(kuò)張?jiān)蕉?，這與現(xiàn)有研究基本一致[5，9]。晉升激勵(lì)（PI）的回歸系數(shù)不顯著；外商直接投資在已有研究中常用來(lái)衡量晉升激勵(lì)，引資越多競(jìng)爭(zhēng)越激烈[5]，用外商直接投資（FDI）代替黨委書(shū)記任期變量衡量晉升激勵(lì)，SDM回歸結(jié)果和直接效應(yīng)如表1列（5）、（6）和（8）所示，可以發(fā)現(xiàn)晉升激勵(lì)不顯著，而其他變量系數(shù)與列（3）、（4）和（7）基本一致。土地錯(cuò)配（Misall）對(duì)新增建設(shè)用地（NCL）有顯著正向影響，表明中央政府配置建設(shè)用地在空間上的偏好是新增建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的一個(gè)重要原因。經(jīng)濟(jì)發(fā)展（GDP）對(duì)新增建設(shè)用地（NCL）有顯著正向影響，并且經(jīng)濟(jì)發(fā)展的回歸系數(shù)最大，表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展是城市新增建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的主要原因。這與現(xiàn)有研究基本一致[5-6，13，21]，也符合客觀現(xiàn)實(shí)，即經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展對(duì)新增建設(shè)用地需求較大。

4.2 策略互動(dòng)與城市新增建設(shè)用地?cái)U(kuò)張

上節(jié)實(shí)證結(jié)果顯示地方政府出讓新增建設(shè)用地在數(shù)量上存在顯著正向策略互動(dòng)，爭(zhēng)相出讓更多數(shù)量新增建設(shè)用地的直接結(jié)果就是新增建設(shè)用地快速擴(kuò)張，換言之，上文SDM的回歸結(jié)果已經(jīng)可以說(shuō)明策略互動(dòng)是城市新增建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的一個(gè)重要原因；為進(jìn)一步給策略互動(dòng)與城市新增建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的關(guān)系提供更直接的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，本文借助莫蘭指數(shù)散點(diǎn)圖進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

表1 空間面板模型回歸結(jié)果Tab.1 Estimation results of spatial panel data models

首先，統(tǒng)計(jì)分析哪些城市存在比較顯著的正向策略互動(dòng)。莫蘭指數(shù)散點(diǎn)圖是一個(gè)可視化工具，可以直觀顯示空間自相關(guān)情況[22]，其4個(gè)象限代表4種空間自相關(guān)：第一象限是高—高集聚，第二象限是低—高集聚，第三象限是低—低集聚，第四象限是高—低集聚[22]。（1）使用GeoDA軟件，得出2007—2016年間“新增建設(shè)用地?cái)?shù)量（NCL）”均值的全局莫蘭指數(shù)散點(diǎn)圖（圖2），莫蘭指數(shù)為0.210 3，序列經(jīng)驗(yàn)方法檢驗(yàn)結(jié)果顯示其在1%的水平上顯著，說(shuō)明新增建設(shè)用地出讓行為具有顯著的正向空間自相關(guān)，驗(yàn)證了空間計(jì)量結(jié)果的穩(wěn)健性。（2）位于莫蘭指數(shù)散點(diǎn)圖（圖2）第一象限和第三象限的城市數(shù)量分別為90和69；位于第二和第四象限的城市數(shù)量之和為73①限于篇幅，莫蘭散點(diǎn)圖的空間分布圖未列出，若需要可向筆者索取。。90個(gè)高—高集聚的城市主要集中在東部沿海和經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)較快的中部地區(qū)，最明顯的是長(zhǎng)江中下游的省市，這些地區(qū)地方政府出讓新增建設(shè)用地競(jìng)爭(zhēng)較為激烈，即策略互動(dòng)程度較強(qiáng)。69個(gè)低—低集聚主要集中在黑龍江、遼寧與吉林接壤地區(qū)、關(guān)中—天水經(jīng)濟(jì)區(qū)、成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)、廣西北部灣經(jīng)濟(jì)區(qū)等中西部城市，這些地區(qū)是國(guó)家近年實(shí)施西部大開(kāi)發(fā)、振興東北等國(guó)家級(jí)戰(zhàn)略的重點(diǎn)規(guī)劃區(qū)，在高層戰(zhàn)略的激勵(lì)下地方政府存在策略互動(dòng)，但這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平略低于東部沿海和長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶，其互動(dòng)程度相對(duì)較弱；73個(gè)低—高（高—低）集聚主要集中在黑龍江與吉林接壤地區(qū)、山西、河南、廣西中部地區(qū)等中西部地區(qū)，這些城市新增建設(shè)用地空間相關(guān)性不顯著，可能由于這些地區(qū)是農(nóng)業(yè)主產(chǎn)區(qū)或是能源資源存儲(chǔ)大省，新增建設(shè)用地的增加受到較多約束。上述分析結(jié)合空間計(jì)量結(jié)果中的經(jīng)濟(jì)發(fā)展（GDP）對(duì)新增建設(shè)用地（NCL）影響的回歸系數(shù)最大，可以說(shuō)明經(jīng)濟(jì)發(fā)展越好的地區(qū)正向策略互動(dòng)越明顯。

圖2 莫蘭指數(shù)散點(diǎn)圖Fig.2 The Moran’s scatter plot

圖3 策略互動(dòng)與城市新增建設(shè)用地?cái)U(kuò)張程度Fig.3 Strategic interaction and the scale of newly-added urban construction land expansion

其次，分析策略互動(dòng)與新增建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的關(guān)系。將位于第一象限的城市，賦值為1，即這些城市存在顯著正向策略互動(dòng)，否則賦值為0。整理232個(gè)城市2006—2016年新增建設(shè)用地面積累計(jì)值②2006年新增建設(shè)用地?cái)?shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)國(guó)土資源統(tǒng)計(jì)年鑒》，其余年份數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)土地市場(chǎng)網(wǎng)。，繪制圖3（策略互動(dòng)與否的圖例是“柱狀”，城市數(shù)量多導(dǎo)致其顯示為“線狀”）?？梢灾庇^看出，存在顯著正向策略互動(dòng)的城市，新增建設(shè)用地現(xiàn)狀規(guī)模普遍較大。統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)，存在顯著正向策略互動(dòng)的城市2006—2016年平均每個(gè)城市增加新增建設(shè)用地19 672.37 hm2，而策略互動(dòng)不顯著的城市2006—2016年平均每個(gè)城市增加新增建設(shè)用地12 239.40 hm2，前者比后者高出60.73%。結(jié)合前文空間杜賓模型證實(shí)正向策略互動(dòng)顯著存在的結(jié)果，該統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以說(shuō)明新增建設(shè)用地正向策略互動(dòng)是導(dǎo)致新增建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的重要原因。

最后，基于新增建設(shè)用地突破規(guī)劃現(xiàn)狀的數(shù)據(jù)考察新增建設(shè)用地?cái)U(kuò)張程度。圖3可以直觀地發(fā)現(xiàn)，2006—2016年累計(jì)新增建設(shè)用地現(xiàn)狀值大于2020年規(guī)劃新增建設(shè)用地指標(biāo)的城市，策略互動(dòng)“值”多數(shù)均為1，說(shuō)明新增建設(shè)用地現(xiàn)狀突破規(guī)劃的城市基本都存在顯著正向策略互動(dòng)。統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)，存在顯著正向策略互動(dòng)的城市中47.78%的城市截止到2016年累計(jì)新增建設(shè)用地已經(jīng)突破2020年規(guī)劃控制指標(biāo)，如果把即將突破規(guī)劃的城市（現(xiàn)狀與規(guī)劃的比值大于0.8）統(tǒng)計(jì)在內(nèi)，該比例達(dá)到70%。上述結(jié)果顯示新增建設(shè)用地?cái)U(kuò)張形勢(shì)嚴(yán)峻，甚至突破規(guī)劃，一定程度上說(shuō)明土地利用規(guī)劃在調(diào)控新增建設(shè)用地?cái)U(kuò)張方面缺乏科學(xué)性與法律約束力。

5 結(jié)論與政策建議

本文基于地方政府策略互動(dòng)理論構(gòu)建地方政府新增建設(shè)用地?cái)U(kuò)張分析框架，利用2007—2016年232個(gè)地級(jí)市數(shù)據(jù)，采用空間計(jì)量模型對(duì)地方政府新增建設(shè)用地策略互動(dòng)實(shí)證分析，進(jìn)而結(jié)合土地利用總體規(guī)劃（2006—2020年）中新增建設(shè)用地控制指標(biāo)數(shù)據(jù)，對(duì)城市新增建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的現(xiàn)狀及其與策略互動(dòng)的關(guān)系進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。主要研究結(jié)論如下：（1）地方政府在新增建設(shè)用地?cái)?shù)量上的正向策略互動(dòng)行為顯著存在，即地方政府出讓新增建設(shè)用地的數(shù)量不僅受到城市自身狀況影響，而且會(huì)隨著相鄰地區(qū)地方政府新增建設(shè)用地?cái)?shù)量變化表現(xiàn)出同向變化；（2）地方政府之間存在顯著正向策略互動(dòng)的城市新增建設(shè)用地?cái)U(kuò)張明顯，其擴(kuò)張規(guī)模比策略互動(dòng)不顯著的城市高60.73%，并且存在顯著正向策略互動(dòng)的城市中，47.78%的城市截止到2016年新增建設(shè)用地已經(jīng)突破2020年規(guī)劃控制指標(biāo)；（3）財(cái)政激勵(lì)對(duì)城市新增建設(shè)用地?cái)U(kuò)張有顯著正向促進(jìn)作用，土地錯(cuò)配加劇城市新增建設(shè)用地?cái)U(kuò)張；（4）經(jīng)濟(jì)發(fā)展好的區(qū)域正向策略互動(dòng)更明顯，城市新增建設(shè)用地?cái)U(kuò)張也越嚴(yán)重。

基于上述研究結(jié)論，在控制城市新增建設(shè)用地?cái)U(kuò)張方面，得到如下政策啟示：

（1）針對(duì)新增建設(shè)用地?cái)U(kuò)張現(xiàn)狀而言，地方政府之間存在正向策略互動(dòng)的城市新增建設(shè)用地?cái)U(kuò)張形勢(shì)嚴(yán)峻，甚至突破規(guī)劃控制指標(biāo)，亟需加強(qiáng)土地利用總體規(guī)劃的科學(xué)性與法律約束力。2019年5月23日，國(guó)務(wù)院發(fā)布《中共中央國(guó)務(wù)院關(guān)于建立國(guó)土空間規(guī)劃體系并監(jiān)督實(shí)施的若干意見(jiàn)》，如果國(guó)土空間規(guī)劃的編制、審批、實(shí)施、監(jiān)管能夠真正實(shí)現(xiàn)國(guó)家意志，建立起權(quán)威、法定、科學(xué)的規(guī)劃體系，那么國(guó)土空間規(guī)劃對(duì)城市新增建設(shè)用地?cái)U(kuò)張將具有顯著的控制約束作用。

（2）針對(duì)地方政府策略互動(dòng)的工具而言，地方政府可以利用新增建設(shè)用地為工具開(kāi)展策略互動(dòng)得益于當(dāng)前的土地制度。長(zhǎng)期來(lái)看，2019年8月26日審議通過(guò)的《中華人民共和國(guó)土地管理法》修正案，在集體經(jīng)營(yíng)性建設(shè)用地入市和征地制度改革等方面有重大突破，一定程度可以削弱地方政府對(duì)土地一級(jí)市場(chǎng)絕對(duì)控制權(quán)，減弱地方政府利用新增建設(shè)用地為工具開(kāi)展策略互動(dòng)，但短期內(nèi)較難起到立竿見(jiàn)影的效果，并且依賴中央、地方及其相關(guān)部門(mén)制定、完善《土地管理法實(shí)施條例》等相關(guān)配套法律規(guī)章，來(lái)確保新法律制度正確有效實(shí)施。短期來(lái)看，可以考慮建立激勵(lì)機(jī)制，加大力度鼓勵(lì)并支持開(kāi)發(fā)利用存量建設(shè)用地。

（3）針對(duì)部分影響城市新增建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的因素而言，需要減弱地方政府面臨的財(cái)政激勵(lì)，可以考慮在新一輪財(cái)稅體制改革過(guò)程中，賦予地方政府更多財(cái)權(quán)。另外，需要糾正土地錯(cuò)配，使建設(shè)用地指標(biāo)在區(qū)域間、城市間的分配更加科學(xué)、合理。

（4）針對(duì)地方政府之間存在策略互動(dòng)行為而言，調(diào)控新增建設(shè)用地?cái)U(kuò)張，不可忽視地方政府間的策略互動(dòng)。鑒于經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好的城市之間策略互動(dòng)更明顯，可以優(yōu)先調(diào)控區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好的城市，借助其策略互動(dòng)關(guān)系網(wǎng)達(dá)到事半功倍的調(diào)控效果。

限于文章篇幅，本文有兩個(gè)內(nèi)容未能深入展開(kāi)，即存在兩個(gè)研究不足①非常感謝外審專家提出此兩點(diǎn)研究不足，為后續(xù)研究指明了方向。：一是缺乏對(duì)不同用途建設(shè)用地展開(kāi)分析；二是對(duì)于哪些因素導(dǎo)致地方政府策略互動(dòng)行為產(chǎn)生，缺乏深入的挖掘與實(shí)證探索。以上兩點(diǎn)是繼續(xù)本研究的可行方向。