程開明，于靜涵

（浙江工商大學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)學(xué)院，浙江 杭州 310018）

1 引言

土地是經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的基本要素之一，為城市發(fā)展提供了物質(zhì)載體。歐美國家以土地私有制為主，土地市場較為發(fā)達(dá)[1-2]，但依然存在土地資源的使用管制、空間錯(cuò)配等問題[3]。隨著中國城鎮(zhèn)化快速推進(jìn)，城市建設(shè)用地急速增加，但由于人口基數(shù)龐大，我國城市人均建設(shè)用地面積仍低于歐美發(fā)達(dá)國家[4]。在中國政府主導(dǎo)土地資源配置體制下，土地所發(fā)揮的功能和施加的約束尤為明顯，土地資源配置問題更為突出[5-6]。土地資源錯(cuò)配引發(fā)城市房價(jià)差異懸殊[7]、土地粗放利用[8]、產(chǎn)業(yè)升級困難[9]等問題，成為阻礙城市全要素生產(chǎn)率（Total Factor Productivity）提升的重要因素[10]。

2020年，中共中央國務(wù)院發(fā)布《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機(jī)制的意見》提出，要深化要素市場化配置改革，提高要素配置效率，提升全要素生產(chǎn)率。在以人為核心的新型城鎮(zhèn)化背景下，單純依靠土地要素的寬供給來帶動(dòng)城市經(jīng)濟(jì)增長的發(fā)展模式已難以為繼[11-13]，故而考察城市土地資源的錯(cuò)配程度，明晰土地錯(cuò)配對全要素生產(chǎn)率的影響機(jī)制及效應(yīng)，對于提高土地資源配置效率、推進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

土地資源的配置問題可歸結(jié)為兩個(gè)方面：土地供給配置和土地結(jié)構(gòu)配置。土地資源供給首先在農(nóng)業(yè)用地與建設(shè)用地之間相權(quán)衡，整體上對城市土地開發(fā)形成制約；其次是不同城市之間建設(shè)用地指標(biāo)的配置，政府主導(dǎo)的土地供給直接影響城市土地供給的充裕度。土地結(jié)構(gòu)配置是指城市內(nèi)部存量建設(shè)用地在不同行業(yè)和不同用途的配置，對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、行業(yè)發(fā)展以及全要素生產(chǎn)率等產(chǎn)生影響[14-15]?，F(xiàn)有的土地錯(cuò)配研究主要集中于土地結(jié)構(gòu)錯(cuò)配方面，以低地價(jià)、協(xié)議方式大量出讓工業(yè)用地是土地結(jié)構(gòu)錯(cuò)配的突出問題，若以協(xié)議方式出讓的建設(shè)用地比例測度土地錯(cuò)配程度，一個(gè)城市土地錯(cuò)配程度越高，工業(yè)企業(yè)的資源配置效率越低，尤其是土地依賴程度高的行業(yè)更為顯著[16]。地方政府的土地財(cái)政擴(kuò)張，通常以抬高商服住宅用地價(jià)格來“橫向補(bǔ)貼”工業(yè)用地低價(jià)，不僅引起城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)[17]、產(chǎn)業(yè)集聚[18]、經(jīng)濟(jì)波動(dòng)[19]和環(huán)境污染[20]等多方面的問題，還顯著影響城市全要素生產(chǎn)率的提升[21-22]。

事實(shí)上，城市土地總體供給是內(nèi)部結(jié)構(gòu)配置的前提，土地總體上供給過度或不足對城市內(nèi)部土地用途的配置具有直接影響[15,23]。2003年后中國大量建設(shè)用地指標(biāo)向人口流出的中西部和中小城市傾斜[24]，人口流入的東部地區(qū)和大城市的用地指標(biāo)相對被收緊，導(dǎo)致城市土地供給錯(cuò)配現(xiàn)象凸顯。同樣，在城市人均建設(shè)用地較高的歐美等國家，城市土地供給錯(cuò)配也對城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展造成嚴(yán)重影響[2-3]。土地供給錯(cuò)配成為房價(jià)上漲的一個(gè)重要根源[25-26]，而高房價(jià)通過拉高房地產(chǎn)投資收益，擠占企業(yè)研發(fā)部門的資源投入，進(jìn)而抑制企業(yè)全要素生產(chǎn)率的改善[27]。已有文獻(xiàn)在土地供給的制度特征[28-29]、土地供給對房價(jià)[30]和區(qū)域發(fā)展的影響[31]等方面取得一些重要進(jìn)展，但鮮有對城市間土地供給錯(cuò)配程度進(jìn)行量化測度的研究，也很少考察城市土地供給錯(cuò)配對全要素生產(chǎn)率影響效應(yīng)的異質(zhì)性及具體路徑。而明晰城市土地錯(cuò)配對全要素生產(chǎn)率影響的機(jī)制、路徑及效應(yīng)，可為優(yōu)化城市土地資源配置提供依據(jù)，以推動(dòng)城市緊湊、集約和高質(zhì)量發(fā)展。

基于此，本文聚焦中國城市間建設(shè)用地的供給配置，通過空間一般均衡框架構(gòu)建城市土地供給錯(cuò)配指數(shù)，考察經(jīng)濟(jì)效率視角下城市間土地供給錯(cuò)配特征，利用計(jì)量模型探析城市土地供給錯(cuò)配對全要素生產(chǎn)率的影響效應(yīng)及路徑，以期為提升土地配置效率、優(yōu)化國土空間格局提供決策參考。

2 理論框架

中國城市建設(shè)用地指標(biāo)從中央政府到基層政府的配置過程可概括為“總量指標(biāo)的地區(qū)配置”和“區(qū)縣指標(biāo)的用途配置”兩個(gè)階段。在《全國土地利用總體規(guī)劃綱要（2006—2020年）》執(zhí)行期間，建設(shè)用地指標(biāo)供給并未實(shí)現(xiàn)預(yù)期政策效果[29]，城市間建設(shè)用地指標(biāo)供給存在明顯錯(cuò)配。城市土地供給錯(cuò)配問題涉及土地供給不足與供給過度兩種情況，主要通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)發(fā)展兩條渠道對城市全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響。全要素生產(chǎn)率是指剔除資本、勞動(dòng)、土地等投入要素貢獻(xiàn)后的綜合效率[32]，也稱“技術(shù)進(jìn)步”，包括生產(chǎn)型技術(shù)進(jìn)步、創(chuàng)新型技術(shù)進(jìn)步和管理型技術(shù)進(jìn)步等[33]。土地供給錯(cuò)配一方面通過抑制城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化影響生產(chǎn)型和管理型技術(shù)進(jìn)步，另一方面通過抑制城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)發(fā)展影響創(chuàng)新型技術(shù)進(jìn)步，具體影響機(jī)制及路徑見圖1所示。

圖1 城市土地供給錯(cuò)配對全要素生產(chǎn)率的影響機(jī)制與路徑Fig.1 Impact mechanism and path of urban land supply misallocation on total factor productivity

一是土地供給錯(cuò)配通過城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化作用于全要素生產(chǎn)率。土地供給不足導(dǎo)致城市商服用地供給相對減少而引發(fā)地價(jià)房價(jià)上漲，城市生活成本增加直接阻礙勞動(dòng)力流入[27,30]。城市房價(jià)的快速上漲導(dǎo)致房租成本的上升，也間接推高人力成本。由于服務(wù)對象的空間集聚性和服務(wù)產(chǎn)品的不可儲(chǔ)存性，即使面臨房價(jià)上漲、人力成本上升帶來經(jīng)營成本的快速增長，服務(wù)業(yè)企業(yè)也無法像工業(yè)企業(yè)那樣轉(zhuǎn)移到外圍地區(qū)[34]。因此，城市土地供給不足引發(fā)的企業(yè)成本上升和勞動(dòng)力流入減少阻礙服務(wù)業(yè)發(fā)展。同時(shí)，生活成本上漲還影響到城市勞動(dòng)力供給，“倒逼”人員工資上升，迫使企業(yè)經(jīng)營者加速資本對勞動(dòng)力的替代；財(cái)政資金也被用以補(bǔ)貼資本對勞動(dòng)的替代，部分城市產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)“過度的資本深化”[24]，偏離具有比較優(yōu)勢的產(chǎn)業(yè)，抑制生產(chǎn)型技術(shù)進(jìn)步，損害城市效率和經(jīng)濟(jì)競爭力。

對于土地供給過度的城市，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級受到地方政府投資偏好的影響。首先，服務(wù)業(yè)具有無形性、不易統(tǒng)計(jì)等特征，對經(jīng)濟(jì)增長的拉動(dòng)作用往往被低估，地方政府強(qiáng)烈偏好于發(fā)展制造業(yè)[16]。其次，自2003年以來，土地要素逐漸成為地方政府招商引資、增加財(cái)政收入的籌碼[14]。地方政府大量開展土地融資，以土地作為資產(chǎn)擔(dān)保借款打造工業(yè)園區(qū)，降低工業(yè)用地價(jià)格和產(chǎn)業(yè)準(zhǔn)入門檻以招商引資，導(dǎo)致低端制造業(yè)大規(guī)模集聚，擠占了高端制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展空間。此外，土地供給過度還帶來土地粗放式利用，工業(yè)用地大量過剩閑置造成嚴(yán)重資源浪費(fèi)和資金占用而無法推動(dòng)新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展，進(jìn)而抑制城市管理型技術(shù)進(jìn)步。

二是土地供給錯(cuò)配通過城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)發(fā)展作用于全要素生產(chǎn)率。城市商服用地供給不足的直接后果是房地產(chǎn)價(jià)格上漲，企業(yè)要素使用成本提高使得小微企業(yè)和初創(chuàng)企業(yè)只能靠壓縮其他成本的方式保持生存，必然擠壓企業(yè)技術(shù)研發(fā)投入，嚴(yán)重影響企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展[35]。房價(jià)快速上漲還增強(qiáng)了房產(chǎn)的投資屬性，使房產(chǎn)成為多數(shù)企業(yè)和家庭的財(cái)富投資對象，對個(gè)人創(chuàng)業(yè)投資行為產(chǎn)生替代作用，投資風(fēng)險(xiǎn)高、研發(fā)周期長的企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)資金被擠占，引發(fā)資本“脫實(shí)向虛”[17]，導(dǎo)致城市創(chuàng)新型技術(shù)進(jìn)步受損，嚴(yán)重影響經(jīng)濟(jì)效率和高質(zhì)量發(fā)展。另一方面，土地供給不足能夠抑制城市空間的無序蔓延，強(qiáng)化城市集聚效應(yīng)，有利于促進(jìn)新思想、新技術(shù)等隱性知識(shí)溢出，增強(qiáng)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)者之間的互動(dòng)交流、學(xué)習(xí)與合作，一定程度上對城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)發(fā)展起到促進(jìn)作用。

“以地融資”作為地方政府進(jìn)行抵押與擔(dān)保融資的重要籌碼，土地供給過度的城市更易面臨工業(yè)園區(qū)、開發(fā)區(qū)的土地低效利用等問題，導(dǎo)致地方政府債務(wù)償還能力不足，不得不從銀行借貸融資以“借新還舊”。而銀行信貸是創(chuàng)業(yè)發(fā)展和企業(yè)推進(jìn)創(chuàng)新研發(fā)活動(dòng)的重要資金渠道，地方債務(wù)對信貸資金的擠占制約了創(chuàng)業(yè)、創(chuàng)新資金投入，影響新企業(yè)發(fā)展和企業(yè)研發(fā)投入[35]。同時(shí)，土地供給過度帶動(dòng)大量城市邊緣地帶的工業(yè)園區(qū)、開發(fā)區(qū)和新城建設(shè)，往往加劇城市空間蔓延，拉大人們的通勤距離，不利于面對面交流和隱性知識(shí)溢出[31]。而對于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)者而言，集聚所帶來的互動(dòng)交流和學(xué)習(xí)便利性是新思想、新知識(shí)的重要來源，土地供給過度導(dǎo)致空間集聚效應(yīng)被稀釋，不利于城市經(jīng)濟(jì)效率提升。

3 中國城市土地供給錯(cuò)配指數(shù)測算及特征

3.1 土地供給錯(cuò)配程度測算模型

與AOKI[36]利用“扭曲稅”來表征資源錯(cuò)配水平的做法相類似，本文將土地資源納入理論分析框架，拓展得到包含要素價(jià)格扭曲的競爭性空間一般均衡模型，測度城市間土地供給錯(cuò)配指數(shù)。該方法的優(yōu)勢在于不僅能測度城市土地資源錯(cuò)配程度，而且能夠直觀反映城市土地配置過度或不足的情況；同時(shí)，分析框架兼容性強(qiáng)，無需假設(shè)特定形式的偏好或生產(chǎn)函數(shù)，對于我國政府主導(dǎo)土地資源配置的體制下準(zhǔn)確測算城市間土地供給錯(cuò)配程度具有較強(qiáng)的適用性。

假設(shè)經(jīng)濟(jì)體中包含N個(gè)城市，城市i代表性企業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)為規(guī)模報(bào)酬不變的C-D生產(chǎn)函數(shù)，一個(gè)城市內(nèi)所有企業(yè)生產(chǎn)函數(shù)相同：

式（1）中：Yit為城市實(shí)際產(chǎn)出；Kit、Lit和Rit分別為資本、勞動(dòng)和土地投入；Ait為技術(shù)進(jìn)步或全要素生產(chǎn)率；α、β和γ分別為資本、勞動(dòng)和土地彈性，且規(guī)模報(bào)酬不變即α+β+γ= 1。

將資本、勞動(dòng)和土地在城市間的錯(cuò)配程度以要素價(jià)格扭曲的形式表示，代表性企業(yè)利潤最大化的目標(biāo)函數(shù)為：

式（2）中：θKit、θLit和θRit分別為資本、勞動(dòng)和土地三種要素的價(jià)格“扭曲稅”；PKt、PLt和PRt為競爭性的要素價(jià)格，Pit為產(chǎn)品價(jià)格。

假設(shè)資本、勞動(dòng)和土地生產(chǎn)要素總量外生給定，經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出Y由各城市產(chǎn)量共同決定：

城市i的產(chǎn)出占經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出的份額為Sit=PitYit/Yt。為使企業(yè)利潤最大化，對R求導(dǎo)，得到競爭均衡下帶有要素扭曲的土地實(shí)際配置數(shù)量：

當(dāng)城市i不存在土地供給錯(cuò)配時(shí)，θRit=0，得到資源配置無障礙條件下城市投入的土地?cái)?shù)量為：

當(dāng)城市土地資源實(shí)際使用比例超過有效配置時(shí)的理論比例，此時(shí)錯(cuò)配程度λit＞1，表示該城市土地供給過度；反之，當(dāng)土地錯(cuò)配程度λit＜1，表示城市i實(shí)際使用土地比例小于資源有效分配時(shí)的理論比例，土地資源在i城市供給不足。

由于土地供給錯(cuò)配存在配置不足和配置過度兩種情況，為使下文回歸系數(shù)的方向一致，對λit做進(jìn)一步處理，得到城市土地供給錯(cuò)配指數(shù)：

當(dāng)τit= 0時(shí)，城市不存在土地供給錯(cuò)配；但τit＞0時(shí)，數(shù)值越大表示城市土地供給錯(cuò)配程度越嚴(yán)重。

3.2 數(shù)據(jù)說明

城市土地供給錯(cuò)配指數(shù)的測算主要涉及以下變量：資本投入、勞動(dòng)投入、土地投入、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出和各投入要素的產(chǎn)出彈性。

（1）資本投入。城市資本存量利用永續(xù)盤存法（PIM）進(jìn)行估算?？紤]到各省份的固定資產(chǎn)投入的結(jié)構(gòu)差異，將建筑和設(shè)備使用期限分別設(shè)定為38年和16年，折舊率為8.12%和17.08%[37]，其他費(fèi)用折舊率為12.1%，估算各省的異質(zhì)化資本折舊率，進(jìn)而測算得到城市資本存量。（2）勞動(dòng)投入。以各城市就業(yè)人口數(shù)乘以人均受教育年限得到有效勞動(dòng)投入，城市就業(yè)人口數(shù)（萬人）為城鎮(zhèn)單位從業(yè)人員與私營和個(gè)體期末人數(shù)之和；人均受教育年限為受教育年限折算值的加權(quán)平均值，以不同受教育程度構(gòu)成人數(shù)占比為權(quán)重。（3）土地投入。以城市人均建設(shè)用地面積（km2/人）代表城市的土地投入，以城市市區(qū)建設(shè)用地面積除以市區(qū)常住人口數(shù)得到。（4）經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出。以地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）代表，各城市GDP按2003年不變價(jià)格進(jìn)行平減處理。（5）各投入要素的產(chǎn)出彈性。利用以上投入、產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)，根據(jù)式（1）估計(jì)得到各要素的產(chǎn)出彈性。

市區(qū)常住人口來源于《中國建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》，市區(qū)常住人口=市區(qū)人口+市區(qū)暫住人口；固定資產(chǎn)投資總額、城鎮(zhèn)單位從業(yè)人員期末人數(shù)、城鎮(zhèn)私營和個(gè)體從業(yè)人員、城市建設(shè)用地面積和地區(qū)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑均為市轄區(qū)，來源于歷年《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，少量缺失數(shù)據(jù)采用插補(bǔ)法補(bǔ)齊。固定資產(chǎn)投入結(jié)構(gòu)、價(jià)格平減指數(shù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站；就業(yè)人口平均受教育年限數(shù)據(jù)來自歷年《中國勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

考慮到行政區(qū)劃變動(dòng)等因素，數(shù)據(jù)缺失較嚴(yán)重的部分城市未納入研究對象，最終選取中國279個(gè)地級以上城市為研究樣本。同時(shí)，考慮到土地配置政策在2003年出現(xiàn)拐點(diǎn)[24]，研究時(shí)段確定為2003—2018年。

3.3 中國城市土地供給錯(cuò)配的典型特征

為直觀反映城市土地供給錯(cuò)配的地區(qū)差異，圖2展示了2003—2018年城市土地平均錯(cuò)配程度的空間分布格局。以秦嶺—淮河線作為南方和北方的基本分界線，我國城市土地配置呈現(xiàn)“南少、北多”的空間格局。2003—2018年128個(gè)北方城市中年均77個(gè)城市土地供給過度，城市數(shù)量占比達(dá)60.25%；151個(gè)南方城市中年均79個(gè)城市土地供給不足，城市數(shù)量占比為53.52%。

圖2 2003—2018年中國城市土地供給錯(cuò)配指數(shù)均值Fig.2 Average misallocation index of urban land supply in China from 2003 to 2018

3.3.1 不同地區(qū)城市土地供給錯(cuò)配特征

按照國家統(tǒng)計(jì)局2011年發(fā)布《東西中部和東北地區(qū)劃分方法》，將全國分成4大地區(qū)來看，東北地區(qū)城市土地供給過度特征最為明顯，土地供給過度城市數(shù)量年均占比達(dá)77.94%；西部地區(qū)城市土地供給過度也較為突出，配置過度的城市數(shù)量年均占比為70.31%，且近年來城市土地配置過度有上升趨勢；中部地區(qū)城市整體土地錯(cuò)配程度有輕微波動(dòng)，土地供給不足城市數(shù)量年均占比50.48%；東部地區(qū)城市土地供給不足特征顯著，2003年以來土地配置不足的程度雖有所減緩，但土地供給不足城市數(shù)量占比仍高達(dá)71.05%?？傮w來看，我國城市土地配置東北和西部城市供給過度、東部城市供給不足的特征突出（圖3）。

圖3 不同地區(qū)土地供給不足的城市數(shù)量占比Fig.3 Proportion of cities with land undersupply in different regions

3.3.2 不同規(guī)模城市土地供給錯(cuò)配特征

不同規(guī)模城市的土地供給錯(cuò)配程度總體呈“階梯遞減”特征，小城市和中等城市土地供給配置過度，而大城市和特大超大城市土地供給配置不足。根據(jù)2014年國務(wù)院發(fā)布的《關(guān)于調(diào)整城市規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)的通知》，以城區(qū)常住人口為標(biāo)準(zhǔn)，將279個(gè)地級以上城市劃分為小城市、中等城市、大城市、特大超大城市共4種規(guī)模類型。2003—2018年17個(gè)特大超大城市土地配置均供給不足（圖4），其中杭州、北京、上海、天津、青島、廣州、成都和重慶土地供給配置嚴(yán)重不足，且錯(cuò)配程度呈逐年加劇趨勢；78個(gè)大城市中土地供給配置不足的城市數(shù)量占比過半，年均占比為58.25%；近年來中等城市土地資源配置過度趨于明顯，2018年土地供給配置過度的城市數(shù)量占比為56.48%；76個(gè)小城市中僅有23.68%的城市土地供給配置不足，76.32%的城市土地供給配置過度。

圖4 不同規(guī)模城市土地供給不足的城市數(shù)量占比Fig.4 Proportion of cities with land undersupply in different city sizes

3.3.3 不同人口流動(dòng)類型城市土地供給錯(cuò)配特征

279個(gè)樣本城市中214個(gè)人口凈流入，城市常住人口不斷增加；65個(gè)城市人口凈流出，常住人口持續(xù)減少。其中，人口凈流入城市的土地配置呈現(xiàn)供給不足特征，2003—2018年土地供給不足的城市數(shù)量均過半，平均占比為53.42%，土地供給不足的程度呈波動(dòng)下降趨勢（圖5）。人口凈流出城市的土地供給配置過度特征明顯，2018年土地配置過度的城市數(shù)量占比高達(dá)80.00%。可見，人口凈流入城市的土地配置多呈供給不足特征，而人口凈流出城市的土地配置多呈供給過度特征。

圖5 不同人口流向土地供給不足與過度城市數(shù)量占比Fig.5 Proportion of land undersupply and oversupply in different population fl ows

4 城市土地供給錯(cuò)配對全要素生產(chǎn)率的影響效應(yīng)

4.1 計(jì)量模型設(shè)定

為準(zhǔn)確捕捉城市土地供給錯(cuò)配對全要素生產(chǎn)率的影響效應(yīng)，防止模型設(shè)定偏誤和解決變量內(nèi)生性問題，在計(jì)量模型中加入因變量的時(shí)期滯后項(xiàng)作為解釋變量，構(gòu)建動(dòng)態(tài)面板模型：

式（8）中：i和t分別為城市和年份；TFPit為城市全要素生產(chǎn)率；a為常數(shù)項(xiàng)；b為被解釋變量的一階滯后項(xiàng)回歸系數(shù)；τit為城市土地供給錯(cuò)配指數(shù)，其系數(shù)c衡量城市土地供給錯(cuò)配對全要素生產(chǎn)率的影響程度；controlit為影響城市全要素生產(chǎn)率的控制變量；dj為控制變量的系數(shù)；J為控制變量的個(gè)數(shù)；εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

4.2 變量選擇與數(shù)據(jù)來源

城市全要素生產(chǎn)率（TFPSBM）采用基于SBM方向性距離函數(shù)方法測算，將城市資本存量、城市勞動(dòng)投入和城市人均建設(shè)用地面積作為投入指標(biāo)，不變價(jià)城市生產(chǎn)總值作為產(chǎn)出指標(biāo)。同時(shí)，利用索羅余值法測算的城市全要素生產(chǎn)率（TFPSolow）作為替代指標(biāo)開展穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

核心解釋變量為城市土地供給錯(cuò)配指數(shù)（τit），通過上文的測算模型計(jì)算得到?？刂谱兞烤唧w包括：（1）城鎮(zhèn)化水平（urbit），以城鎮(zhèn)常住人口占全部常住人口的比重來衡量；（2）經(jīng)濟(jì)開放水平（openit），外商實(shí)際投資額與GDP比值衡量；（3）政府財(cái)政支出規(guī)模（govit），利用地方一般公共預(yù)算支出與GDP比值衡量；（4）金融發(fā)展水平（finit），利用金融機(jī)構(gòu)年末貸款余額與GDP比值衡量。

城鎮(zhèn)常住人口數(shù)、城市常住人口數(shù)和居民價(jià)格消費(fèi)指數(shù)的數(shù)據(jù)來源于各城市《統(tǒng)計(jì)年鑒》與《國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》。人民幣兌美元的年平均匯率來源于中國人民銀行網(wǎng)站。其余指標(biāo)數(shù)據(jù)均來源于歷年《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，部分缺失數(shù)據(jù)采用線性插值法補(bǔ)齊。地區(qū)生產(chǎn)總值、外商實(shí)際投資額、地方一般公共預(yù)算支出以及金融機(jī)構(gòu)年末貸款余額數(shù)據(jù)為市轄區(qū)統(tǒng)計(jì)口徑，并利用居民價(jià)格消費(fèi)指數(shù)對以上價(jià)值變量以2003年為基期進(jìn)行平減處理。為了保持?jǐn)?shù)據(jù)平穩(wěn)性和可比性、避免出現(xiàn)異方差問題，各變量均取自然對數(shù)。

4.3 實(shí)證結(jié)果分析

4.3.1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

分別采用混合最小二乘法（OLS）、固定效應(yīng)模型（FE）和兩步系統(tǒng)廣義矩估計(jì)（SYS-GMM）三種方法進(jìn)行估計(jì)，SYS-GMM估計(jì)可以緩解內(nèi)生性問題，因此以模型（3）為主來解釋估計(jì)結(jié)果。從表1的估計(jì)結(jié)果可知，SYS-GMM估計(jì)得到的AR（1）在1%水平上通過顯著性檢驗(yàn)，AR（2）未通過顯著性檢驗(yàn)，說明模型殘差無自相關(guān)性；對應(yīng)的Hansen檢驗(yàn)值不顯著，表明選取的工具變量和滯后階數(shù)合理，模型估計(jì)結(jié)果較為可靠。

表1 基準(zhǔn)模型的估計(jì)結(jié)果Tab.1 Estimation results of benchmark model

由模型中τit的系數(shù)知，城市土地供給錯(cuò)配對全要素生產(chǎn)率具有顯著的負(fù)向影響，即城市土地供給錯(cuò)配引致全要素生產(chǎn)率損失。模型（3）估計(jì)值與混合模型及固定效應(yīng)模型的估計(jì)結(jié)果相近，表明系統(tǒng)廣義矩估計(jì)法的估計(jì)結(jié)果并未因工具變量的選擇而產(chǎn)生偏誤。被解釋變量滯后一期的系數(shù)在1%水平上均顯著為正，表明前期城市全要素生產(chǎn)率對當(dāng)期值產(chǎn)生正向影響，在時(shí)間上存在較強(qiáng)的慣性。模型（4）和模型（8）城市土地供給錯(cuò)配滯后一期的回歸系數(shù)在5%水平上顯著為負(fù)，表明城市土地供給錯(cuò)配對全要素生產(chǎn)率的負(fù)向作用具有滯后性。總體來看，城市土地供給錯(cuò)配及其滯后一期的估計(jì)系數(shù)均顯著為負(fù)，表明城市土地供給配置失衡阻礙了城市經(jīng)濟(jì)效率的提升。

控制變量方面，城鎮(zhèn)化水平和財(cái)政支出規(guī)模對城市全要素生產(chǎn)率具有正向作用，與預(yù)期一致。城鎮(zhèn)化帶來的人口集聚產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)，促進(jìn)城市經(jīng)濟(jì)效率提升；地方財(cái)政支出推動(dòng)城市技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，帶動(dòng)全要素生產(chǎn)率提高。金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)開放水平對城市全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生負(fù)向作用，與預(yù)期相反。原因在于城市土地供給錯(cuò)配引發(fā)房價(jià)攀升，資本進(jìn)入房地產(chǎn)領(lǐng)域進(jìn)行套利，引起資金“脫實(shí)向虛”，不利于提高城市經(jīng)濟(jì)效率；外商直接投資大多側(cè)重于技術(shù)含量不高的勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)，帶來的技術(shù)鎖定效應(yīng)不利于城市經(jīng)濟(jì)效率提升。

4.3.2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

分別采用更換估計(jì)方法、添加滯后項(xiàng)和替換被解釋變量三種方法來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ凸烙?jì)結(jié)果的穩(wěn)健性。第一，OLS、FE和SYS-GMM三種估計(jì)方法下，模型（1）—模型（3）中核心解釋變量“城市土地供給錯(cuò)配指數(shù)”的估計(jì)系數(shù)均在1%水平上顯著為負(fù)，較為穩(wěn)健。第二，將被解釋變量滯后項(xiàng)納入構(gòu)建動(dòng)態(tài)面板回歸模型，一定程度上緩解了土地供給錯(cuò)配對城市全要素生產(chǎn)率影響可能存在的內(nèi)生性問題，模型（4）和模型（8）中城市土地供給錯(cuò)配指數(shù)滯后一期的估計(jì)系數(shù)在5%水平上均顯著為負(fù)，表明城市土地供給錯(cuò)配對全要素生產(chǎn)率的負(fù)向影響具有穩(wěn)健性。第三，替換被解釋變量的測度指標(biāo)，以索羅余值法測算的城市全要素生產(chǎn)率（TFPSolow）作為被解釋變量，模型（5）—模型（8）中城市土地供給錯(cuò)配對全要素生產(chǎn)率的影響依然在5%水平上顯著為負(fù)。綜上，模型的估計(jì)結(jié)果具有較強(qiáng)的穩(wěn)健性，城市土地供給錯(cuò)配確實(shí)會(huì)造成全要素生產(chǎn)率的損失。

4.4 多角度的異質(zhì)性分析

考慮到各個(gè)城市資源稟賦和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差異，不同地區(qū)、不同規(guī)模和不同人口流動(dòng)類型的城市土地供給錯(cuò)配對全要素生產(chǎn)率的影響效應(yīng)可能存在明顯差異，接下來考察城市土地供給錯(cuò)配影響全要素生產(chǎn)率的異質(zhì)性。

4.4.1 不同地區(qū)城市的異質(zhì)性

4大地區(qū)的城市土地供給錯(cuò)配對全要素生產(chǎn)率均造成顯著的負(fù)向影響。值得注意的是，東北和西部城市土地供應(yīng)過度造成的經(jīng)濟(jì)效率損失高于東部和中部城市土地供應(yīng)不足造成的效率損失。自2000年起，國家相繼實(shí)施西部大開發(fā)戰(zhàn)略（2000年）和振興東北戰(zhàn)略（2004年），建設(shè)用地指標(biāo)逐步向這兩個(gè)地區(qū)傾斜。2003年東北和西部地區(qū)新增建設(shè)用地面積比重占全國總量的15.75%，2017年增長到34.63%；其中，協(xié)議出讓面積占比增長更為迅速，東北和西部地區(qū)2003年新增協(xié)議土地出讓面積占比為8.45%，2017年上升到49.67%①數(shù)據(jù)來源于歷年《中國國土資源年鑒》，經(jīng)筆者整理。。但是伴隨著人口不斷流出，東北和西部城市土地供給相對過度，出現(xiàn)大量開發(fā)區(qū)和工業(yè)園閑置、住房庫存積壓、地方政府債務(wù)高企等問題[14]，影響了整體資源配置效率。中央政府在供地政策上向東北和西部地區(qū)傾斜，意在支持欠發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，但土地資源配置過度卻引發(fā)一系列問題，對城市全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生明顯的負(fù)向影響。

4.4.2 不同規(guī)模城市的異質(zhì)性

不同規(guī)模城市的土地供給錯(cuò)配對全要素生產(chǎn)率的影響具有顯著差異（表2）。從系數(shù)大小來看，土地供給錯(cuò)配對中等城市、小城市經(jīng)濟(jì)效率的負(fù)向影響效

表2 不同地區(qū)、規(guī)模及人口流動(dòng)類型城市的估計(jì)結(jié)果Tab.2 Estimation results of different regions, sizes and migration type cities

應(yīng)較大，這表明偏向于中小城市的土地供給帶來的供給過度并沒有提升其全要素生產(chǎn)率，反而造成經(jīng)濟(jì)效率損失。大城市土地供給錯(cuò)配對全要素生產(chǎn)率的影響效應(yīng)為負(fù)、特大超大城市土地供給錯(cuò)配對全要素生產(chǎn)率的影響效應(yīng)為正，但均不顯著。原因可能在于大城市和特大超大城市的土地供給不足使得集聚經(jīng)濟(jì)更為突出，而且城市規(guī)模越大集聚效應(yīng)越明顯，這一正外部性部分抵消了由土地供應(yīng)不足引發(fā)的房價(jià)地價(jià)快速上漲、抑制勞動(dòng)力流入和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化等對城市全要素生產(chǎn)率的負(fù)向影響，使得綜合影響效應(yīng)不顯著。

4.4.3 不同人口流動(dòng)類型城市的異質(zhì)性

土地供給錯(cuò)配對人口流入型城市全要素生產(chǎn)率的影響顯著為負(fù)，對人口流出型城市全要素生產(chǎn)率的負(fù)向影響效應(yīng)更大，且在5%水平上通過顯著性檢驗(yàn)。雖然人口流入型城市土地供給相對不足，但這些城市通常具有發(fā)展制造業(yè)和服務(wù)業(yè)的比較優(yōu)勢，勞動(dòng)生產(chǎn)率本身較高，人口集聚帶來的規(guī)模效應(yīng)對土地供給錯(cuò)配帶來的效率損失有所減緩。人口流出型城市的土地供給過度，而人口不斷流出導(dǎo)致人口密度持續(xù)下降，不利于經(jīng)濟(jì)效率提升。自2006年開始中國城市進(jìn)入新城建設(shè)高潮，由于城市實(shí)際人口增長速度難以追趕上新城建設(shè)步伐，人口流出型城市出現(xiàn)大量的“空城”與荒涼的工業(yè)園區(qū)[31]，較多的建設(shè)用地指標(biāo)反而導(dǎo)致粗放式土地利用局面，加劇了地方政府的債務(wù)負(fù)擔(dān)，對城市經(jīng)濟(jì)效率產(chǎn)生明顯的負(fù)面影響。

4.5 影響路徑的進(jìn)一步檢驗(yàn)

結(jié)合理論機(jī)制解析，借鑒董嘉昌等的做法[35]，構(gòu)建如下中介效應(yīng)模型，進(jìn)一步識(shí)別城市土地供給錯(cuò)配影響全要素生產(chǎn)率的具體路徑：

式（9）—（11）中：IS和TEC為中介變量，分別為城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)發(fā)展。借鑒黃天能等[38]的思路，根據(jù)三次產(chǎn)業(yè)比例向量與對應(yīng)坐標(biāo)軸的夾角會(huì)隨著產(chǎn)業(yè)比例變化而增大或縮小的原理，構(gòu)造產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化指數(shù)來衡量城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化（IS）程度，數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)發(fā)展（TEC）則以城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)衡量，數(shù)據(jù)來源于北京大學(xué)企業(yè)大數(shù)據(jù)研究中心發(fā)布的《中國區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)2018》。為了避免解釋變量、中介變量和被解釋變量之間的反向因果關(guān)系，將解釋變量、中介變量和控制變量均采取滯后一期的形式。利用式（9）和式（10）從城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)發(fā)展兩條渠道開展檢驗(yàn)，進(jìn)一步考察城市土地供給過度和供給不足影響全要素生產(chǎn)率的實(shí)際路徑，并利用Bootstrap方法對中介效應(yīng)所對應(yīng)的系數(shù)乘積進(jìn)行檢驗(yàn)。

表3中模型（19）—模型（21）中介效應(yīng)的回歸結(jié)果表明，城市土地錯(cuò)配通過城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)發(fā)展兩條中介渠道對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響，表4的 Bootstrap方法檢驗(yàn)結(jié)果確定中介效應(yīng)顯著存在。

表3 影響路徑模型的估計(jì)結(jié)果Tab.3 Estimation results of in fl uence path model

表4 Bootstrap 方法中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果Tab.4 Mediation effect test results of Bootstrap method

城市土地供給過度對城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的負(fù)向影響相較于土地供給不足的負(fù)向影響更為突出。地方政府注重經(jīng)濟(jì)增長而偏好于發(fā)展制造業(yè)，尤其是土地供給過度的城市，政府存在擴(kuò)大轄區(qū)內(nèi)工業(yè)用地供應(yīng)規(guī)模的強(qiáng)烈沖動(dòng)，通過競相降低工業(yè)用地價(jià)格和產(chǎn)業(yè)準(zhǔn)入門檻招商引資，一方面導(dǎo)致低端制造業(yè)大規(guī)模集聚，不利于生產(chǎn)效率的提升；另一方面城市土地供給過度導(dǎo)致的工業(yè)用地過?；蜷e置，造成資源浪費(fèi)和資金占用，擠占了新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間。因此，雙重負(fù)向效應(yīng)使得城市土地供給過度對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的抑制作用加劇。

城市土地供給過度對城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)發(fā)展的負(fù)向影響較為顯著，而土地供給不足對城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)發(fā)展的影響為正但不顯著。土地供給過度往往導(dǎo)致城市空間形態(tài)的低密度、分散化蔓延，拉大人們的通勤距離，不利于面對面交流、知識(shí)溢出及技術(shù)擴(kuò)散，進(jìn)而抑制城市的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動(dòng)及其質(zhì)量。從城市規(guī)?？矗覈恋毓┙o不足的城市主要為特大超大城市和大城市，這些城市土地供給不足抑制了城市空間的無序蔓延，強(qiáng)化集聚效應(yīng)，有利于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)者互動(dòng)交流、學(xué)習(xí)與合作的便利性，促進(jìn)新思想、新知識(shí)等隱性知識(shí)溢出，為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)發(fā)展提供了優(yōu)越的外部環(huán)境。另一方面，城市土地供給不足導(dǎo)致商服用地出讓價(jià)格不斷攀升，引發(fā)短期套利和投機(jī)需求，企業(yè)資金過多投向房地產(chǎn)行業(yè)，擠占投資風(fēng)險(xiǎn)高、投資規(guī)模大、研發(fā)周期長的企業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動(dòng)所需的資金，必然不利于企業(yè)進(jìn)行新產(chǎn)品開發(fā)和技術(shù)創(chuàng)新。因此，正、負(fù)雙重影響使得城市土地供給不足度對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生不顯著的正向效應(yīng)，這驗(yàn)證了上文特大超大城市和大城市土地供給錯(cuò)配對全要素生產(chǎn)率的負(fù)向影響不顯著的結(jié)論。

5 主要結(jié)論與政策啟示

著眼于中國建設(shè)用地指標(biāo)配置的現(xiàn)實(shí)背景，本文從城市土地供給不足與供給過度雙重視角解析其影響全要素生產(chǎn)率的內(nèi)在機(jī)制，測算279個(gè)地級以上城市的土地供給錯(cuò)配程度，考察城市土地供給錯(cuò)配的典型特征，利用面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析和中介效應(yīng)檢驗(yàn)。研究結(jié)果表明：（1）不同城市的土地供給錯(cuò)配程度差異明顯：從4大地區(qū)看呈“東少西多”特征，按城市規(guī)?？闯省半A梯遞減”特征，從人口流動(dòng)方向看呈“逆向配置”特征。（2）城市土地供給錯(cuò)配對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響，造成明顯的效率損失。城市土地供給錯(cuò)配對全要素生產(chǎn)率的影響效應(yīng)在不同地區(qū)、不同規(guī)模和不同人口流動(dòng)類型的城市存在異質(zhì)性，其中西部和東北城市、中等城市和小城市以及人口流出型城市的負(fù)向影響更為突出；城市土地供給過度對全要素生產(chǎn)率的負(fù)向作用高于城市土地供給不足帶來的負(fù)向影響。（3）城市土地供給不足主要通過影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化進(jìn)而抑制全要素生產(chǎn)率提升，而通過創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)發(fā)展這一路徑的負(fù)向影響不顯著；城市土地供給過度通過創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化雙重路徑對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生負(fù)向影響。

上述結(jié)論對于進(jìn)一步優(yōu)化國土空間布局、發(fā)揮建設(shè)用地指標(biāo)調(diào)控實(shí)效、提升資源配置效率和經(jīng)濟(jì)效率具有政策啟示意義。其一，警惕土地配置過度的“經(jīng)濟(jì)效率”陷阱。建設(shè)用地指標(biāo)向東北和西部、中小城市的傾斜并未達(dá)到促進(jìn)區(qū)域均衡發(fā)展的預(yù)期目標(biāo)，“東少西多”的土地供給錯(cuò)配不僅扭曲了東部城市的健康發(fā)展，而且抑制了東北和西部、中小城市的全要素生產(chǎn)率提升。因此，城市要警惕土地配置過度的“經(jīng)濟(jì)效率”陷阱，通過市場競爭機(jī)制消除工業(yè)用地與商服用地供給結(jié)構(gòu)與價(jià)格的扭曲，避免土地供給過度抑制產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)發(fā)展，以提升土地資源配置效率。其二，建設(shè)用地指標(biāo)分配應(yīng)強(qiáng)化人地掛鉤機(jī)制。城市土地供給錯(cuò)配的根本在于建設(shè)用地與常住人口數(shù)量之間的矛盾，未來隨著城鎮(zhèn)化的持續(xù)推進(jìn)，大城市常住人口與建設(shè)用地的供需矛盾將持續(xù)加劇。中央提出“建立城鎮(zhèn)建設(shè)用地增加規(guī)模與吸納農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口落戶數(shù)量掛鉤機(jī)制”，因此要落實(shí)“人地掛鉤”政策，切實(shí)將用地指標(biāo)投放與城市常住人口及增長潛力掛鉤，把人口流動(dòng)方向作為城市建設(shè)用地分配的參考標(biāo)準(zhǔn)，對于人口流入規(guī)模較大和增長較快的城市適當(dāng)增加建設(shè)用地供給，對于常住人口負(fù)增長或人口較穩(wěn)定的城市謹(jǐn)慎增加供地指標(biāo)。其三，因城施策提升土地資源配置效率。我國不同城市的土地供給錯(cuò)配程度差異明顯，城市土地資源空間分布也極不均衡，不同規(guī)模和人口流動(dòng)方向城市的土地錯(cuò)配特征截然不同。因此，城市土地資源配置應(yīng)結(jié)合所在地區(qū)、城市規(guī)模、人口流動(dòng)等實(shí)際情況，因地因城施策，避免“一刀切”的做法，以減輕城市土地供給錯(cuò)配程度，提高土地資源配置效率。