劉文華

一、引 言

第七次全國(guó)人口普查數(shù)據(jù)表明，2020 年中國(guó)居住在城鎮(zhèn)地區(qū)的人口規(guī)模超過(guò)9 億，城鎮(zhèn)化率超過(guò)63.89%，相較于2010 年增加14.21 個(gè)百分點(diǎn)①數(shù)據(jù)來(lái)源：《第七次全國(guó)人口普查主要數(shù)據(jù)情況》。。將時(shí)間拉長(zhǎng)后可以發(fā)現(xiàn)，從1978 年到2020 年我國(guó)城鎮(zhèn)人口的年增長(zhǎng)率約為4.2%②數(shù)據(jù)來(lái)源：世界銀行，網(wǎng)址：https://data.worldbank.org/indicator/SP.URB.GROW?locations=CN，這一速度低于其他發(fā)展中國(guó)家在經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)時(shí)期通常經(jīng)歷的5%-6%的增速（Henderson，2009；馬曉河，2021）。國(guó)家發(fā)展改革委印發(fā)《“十四五”新型城鎮(zhèn)化實(shí)施方案》明確中國(guó)城鎮(zhèn)化質(zhì)量有待提升，且國(guó)家仍處于城鎮(zhèn)化快速發(fā)展期。按照“十四五”規(guī)劃的要求，中國(guó)的城鎮(zhèn)化水平力爭(zhēng)在“十四五”期末從現(xiàn)有的60%多提升到65%③數(shù)據(jù)來(lái)源：《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035 年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》。，也就是說(shuō)每年還要保持接近1%的增速。大城市的集聚效應(yīng)被認(rèn)為是促進(jìn)城市化發(fā)展的重要力量（Duranton and Puga，2004；Au and Henderson，2006；Combes et al.，2012；肖偉等，2023），因此，制約大城市發(fā)展的相關(guān)政策勢(shì)必影響到城鎮(zhèn)化進(jìn)程。本文聚焦土地要素市場(chǎng)，嘗試以區(qū)域偏向性土地政策為切入點(diǎn)，分析土地要素的空間配置如何影響城鎮(zhèn)化速度。這對(duì)于推進(jìn)土地要素的市場(chǎng)一體化進(jìn)程、進(jìn)一步挖掘城鎮(zhèn)化發(fā)展?jié)摿哂兄匾默F(xiàn)實(shí)意義。

事實(shí)上，推進(jìn)城市化不可避免地需要更多的土地作為投入要素承載企業(yè)和新市民（汪暉和陶然，2009；李穎，2013；Fang and Tian，2020；Wang et al.，2020；張莉等，2019；李江濤等，2020；田文佳等，2022；劉文華等，2022；張超等，2023）。我國(guó)經(jīng)歷了歷史上規(guī)模最大的農(nóng)村向城市的人口遷移，這為本文分析土地要素在推進(jìn)城鎮(zhèn)化發(fā)展過(guò)程中的作用提供了自然實(shí)驗(yàn)。具體來(lái)講，本文以2000 年到2010 年為研究區(qū)間，以這一階段東部地區(qū)土地供應(yīng)收緊為政策背景，分析了城市土地在不同區(qū)域之間的配置對(duì)當(dāng)?shù)爻擎?zhèn)化發(fā)展的影響。本文使用第五次和第六次人口普查數(shù)據(jù)中的城鎮(zhèn)常住人口來(lái)測(cè)度當(dāng)?shù)氐恼鎸?shí)城鎮(zhèn)化水平，并選取東部五省與非東部省份①東部五省包括山東、江蘇、浙江、福建和廣東，非東部地區(qū)包括河南、安徽、江西、湖南和廣西。邊界兩側(cè)的縣（市、區(qū)）為分析樣本構(gòu)建了地理斷點(diǎn)模型。這樣做有兩方面的優(yōu)勢(shì)，一是最大程度緩解土地供應(yīng)在不同發(fā)展階段城市的內(nèi)生性問(wèn)題，二是盡可能避免了直接比較東部和非東部城市發(fā)展差異而忽略空間因素所造成的估計(jì)偏誤。研究發(fā)現(xiàn)，邊界兩側(cè)50 千米之內(nèi)的縣（市、區(qū)）在2000 年以前具有相似的經(jīng)濟(jì)發(fā)展特征、初始城鎮(zhèn)化水平和地理特征，在邊界東部地區(qū)土地供應(yīng)收緊后當(dāng)?shù)氐某擎?zhèn)化速度大約下降了30.3%。

城市的“拉力”是加快農(nóng)業(yè)人口向城市地區(qū)遷移的重要因素（Diamond，2016；劉學(xué)良等，2022；肖偉等，2023）。陸銘等（2015）、趙扶揚(yáng)和陳斌開(kāi)（2021）從城市生活成本的角度分析發(fā)現(xiàn)，偏向中西部地區(qū)的土地供應(yīng)推高了東部地區(qū)的房?jī)r(jià)。事實(shí)上，來(lái)自農(nóng)村地區(qū)的移民選擇進(jìn)入城市，不僅考慮當(dāng)?shù)氐纳畛杀?，更重要的是?dāng)?shù)仄髽I(yè)能否提供就業(yè)機(jī)會(huì)。因此，本文在機(jī)制分析部分重點(diǎn)從勞動(dòng)力需求側(cè)展開(kāi)，主要是從企業(yè)生產(chǎn)成本的角度來(lái)研究東部地區(qū)土地供應(yīng)收緊對(duì)于當(dāng)?shù)毓I(yè)部門(mén)的影響，這是本文的貢獻(xiàn)之一。進(jìn)一步，我們結(jié)合工業(yè)用地交易數(shù)據(jù)和固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，研究發(fā)現(xiàn)，在生產(chǎn)效率高的地區(qū)收緊土地供應(yīng)將提高企業(yè)的購(gòu)地成本同時(shí)降低當(dāng)?shù)氐墓潭ㄙY產(chǎn)投資速度，這增加了農(nóng)村勞動(dòng)力到城市地區(qū)的遷移摩擦，客觀上阻止了農(nóng)業(yè)剩余勞動(dòng)力向高生產(chǎn)率城市部門(mén)的轉(zhuǎn)移，導(dǎo)致城鎮(zhèn)化速度放緩。

與本文密切相關(guān)的文獻(xiàn)是關(guān)于城市土地利用對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)影響的討論。其中，陸銘等（2015）、金媛和王世堯（2016）、趙扶揚(yáng)和陳斌開(kāi)（2021）、Fu et al.（2021）、Glaeser et al.（2005）和Hsieh and Moretti（2019）分別以中國(guó)和美國(guó)為例分析了土地要素空間配置的經(jīng)濟(jì)結(jié)果。研究發(fā)現(xiàn)，不論在發(fā)展中國(guó)家還是發(fā)達(dá)國(guó)家，土地利用的限制降低了住房供應(yīng)彈性，提高了人口遷移成本，尤其是阻礙了高生產(chǎn)率工人在城市間的自由流動(dòng)，造成社會(huì)整體的福利損失。與陸銘等（2015）和Hsieh and Moretti（2019）不同的是，本文沒(méi)有關(guān)注土地管制對(duì)于城市間勞動(dòng)生產(chǎn)率差異的影響，而是將研究重點(diǎn)聚焦在城鎮(zhèn)化速度這一指標(biāo)上，因?yàn)樵诎l(fā)展中國(guó)家，將農(nóng)業(yè)部門(mén)的剩余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移到城市工業(yè)部門(mén)，對(duì)于提高整體經(jīng)濟(jì)效率、加快結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型更具緊迫性。

本文強(qiáng)調(diào)了城市土地的區(qū)域分配對(duì)城鎮(zhèn)化速度的作用，這對(duì)理解如何加快城鎮(zhèn)化發(fā)展提供了新的視角。以往文獻(xiàn)（李穎，2013；蔡昉，2017；周穎剛等，2019；張吉鵬等，2020；張莉等，2020；馬曉河，2021；劉守英，2022）重點(diǎn)關(guān)注了戶籍制度、城市房?jī)r(jià)和農(nóng)村土地制度對(duì)城鎮(zhèn)化的影響。鐘粵俊等（2020）、魏東霞和陸銘（2021）、孫三百和洪俊杰（2022）以及肖偉等（2023）強(qiáng)調(diào)了城市的集聚效應(yīng)對(duì)加快城鎮(zhèn)化發(fā)展的作用。本文研究表明，土地要素的空間分配政策是人力資本再配置的重要摩擦來(lái)源，這對(duì)發(fā)展中國(guó)家加快城鎮(zhèn)化進(jìn)程具有啟示意義。

后文的安排如下：第二部分介紹了關(guān)于我國(guó)城市土地區(qū)域配置和城鎮(zhèn)化的基本事實(shí)，并以文獻(xiàn)為基礎(chǔ)從理論上分析了土地要素的空間配置對(duì)城鎮(zhèn)化的影響。第三部分介紹了本文的研究設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)。實(shí)證結(jié)果、穩(wěn)健性檢驗(yàn)以及機(jī)制分析分別在第四和第五部分。第六部分是本文的結(jié)論和政策啟示。

二、基本事實(shí)和理論分析

（一）城市土地的空間配置

在我國(guó)，土地兼具生產(chǎn)要素和政策工具雙重屬性（汪暉和陶然，2009；張琳等，2016；李江濤等，2020；張莉等，2019）。作為生產(chǎn)要素，土地是社會(huì)生產(chǎn)生活的基礎(chǔ)資源和重要載體；作為政策工具，地方政府利用土地支持制造企業(yè)和房地產(chǎn)企業(yè)的擴(kuò)張與發(fā)展，土地作為政府發(fā)展地方產(chǎn)業(yè)、獲得財(cái)政收入的重要來(lái)源之一，其作用不可忽視。

為了保護(hù)農(nóng)田，中央政府自20 世紀(jì)90 年代以來(lái)出臺(tái)了一系列法規(guī)和相應(yīng)的管理工具，例如，基本農(nóng)田保護(hù)條例、耕地占補(bǔ)平衡以及建設(shè)用地指標(biāo)等（汪暉和陶然，2009；李穎，2013；Wu et al., 2019；Fang and Tian, 2020；Wang et al., 2020；Fu et al., 2021；劉文華，2022）。其中，基本農(nóng)田保護(hù)條例規(guī)定各轄區(qū)80%以上的耕地為基本農(nóng)田，未經(jīng)中央政府批準(zhǔn)，不得轉(zhuǎn)為建設(shè)用地。占補(bǔ)平衡政策要求在進(jìn)行農(nóng)田改造時(shí)，需要從空置或建設(shè)用地上收回相同數(shù)量的農(nóng)田。建設(shè)用地指標(biāo)限制了一個(gè)規(guī)劃期內(nèi)（通常為5 年、10 年或15 年）的用地存量和流量，即總的最大建設(shè)用地?cái)?shù)量、最大建設(shè)用地?cái)U(kuò)張數(shù)量和最大耕地非農(nóng)化數(shù)量。中央政府將這些“土地配額”分配給每個(gè)省級(jí)單位，各省份再將配額分配給各城市。從農(nóng)業(yè)發(fā)展和糧食安全的角度看，土地利用的管理有利于保護(hù)耕地，從城市增長(zhǎng)的角度看，土地配額限制了城市的增長(zhǎng)邊界和當(dāng)?shù)剌爡^(qū)的整體開(kāi)發(fā)。

為了推動(dòng)中西部地區(qū)發(fā)展，2000 年后中央政府收緊了東部地區(qū)的土地供應(yīng)，將更多的土地指標(biāo)分配給中西部地區(qū)，這一指標(biāo)主要是指由農(nóng)用地轉(zhuǎn)為建設(shè)用地的指標(biāo)（陸銘等，2015；張琳等，2016；Fang et al.，2021；張超等，2023）。這一政策本質(zhì)上是將土地要素從生產(chǎn)率較高的地區(qū)向生產(chǎn)率較低的中西部地區(qū)重新分配，期望實(shí)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的平衡發(fā)展，其結(jié)果是中西部地區(qū)出現(xiàn)城市蔓延，與此同時(shí)東部地區(qū)的城市增長(zhǎng)受到空間約束。圖1 中可以看到，政策發(fā)布之前的1999 年?yáng)|部地區(qū)和非東部地區(qū)的新增審批建設(shè)用地所占比重大致相同，十年后的2010 年，東部地區(qū)的新增建設(shè)用地占比由53.48%減少到14.68%，大約下降了38 個(gè)百分點(diǎn)。

（二）我國(guó)的城鎮(zhèn)化進(jìn)程

我們國(guó)家的城市化是人類歷史上規(guī)模最大的城市化過(guò)程，第七次全國(guó)人口普查數(shù)據(jù)表明，2020年我國(guó)居住在城鎮(zhèn)地區(qū)的人口規(guī)模超過(guò)9 億。改革開(kāi)放后我國(guó)的城鎮(zhèn)化開(kāi)始加速發(fā)展，1996 年達(dá)到30%，2011 年超過(guò)50%，2019 年超過(guò)60%。世界銀行的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，1978 年到2020 年我國(guó)城鎮(zhèn)人口的年增長(zhǎng)率約為4.2%，城鎮(zhèn)化率每年平均增加1.03 個(gè)百分點(diǎn)（魏后凱等，2020）。但是，通過(guò)橫向?qū)Ρ瓤梢园l(fā)現(xiàn)，這一速度低于其他發(fā)展中國(guó)家在經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)時(shí)期通常經(jīng)歷的5%-6%的城鎮(zhèn)化速度（Henderson，2009）。例如，在進(jìn)入高收入階段之前，1960 年—1990 年韓國(guó)的城鎮(zhèn)化率由27.71%上升到75.84%，大約平均每年提高1.6 個(gè)百分點(diǎn)；日本和美國(guó)表現(xiàn)出同樣的階段性加速發(fā)展特征。此外，根據(jù)世界銀行的收入類型劃分標(biāo)準(zhǔn)，2000 年我國(guó)36.22%的城鎮(zhèn)化率要高于同類型國(guó)家32.88%的城鎮(zhèn)化水平，但是，在2010 年我國(guó)49.95%的城鎮(zhèn)化率反而低于同類型國(guó)家9.75個(gè)百分點(diǎn)（馬曉河，2021）。

（三）理論分析

土地作為基礎(chǔ)性生產(chǎn)要素在不同區(qū)域的配置將對(duì)勞動(dòng)力的空間流動(dòng)產(chǎn)生重要影響。地區(qū)間勞動(dòng)力的分配效率取決于高生產(chǎn)率城市土地供應(yīng)的彈性。土地供應(yīng)滿足城市生產(chǎn)率增長(zhǎng)，當(dāng)?shù)鼐蜆I(yè)就會(huì)增加，反之，如果城市的土地供應(yīng)受到限制，那么勞動(dòng)力流動(dòng)和工作的再分配就會(huì)受到限制，在發(fā)展中國(guó)家主要表現(xiàn)為城鎮(zhèn)化速度減緩。

具有同質(zhì)和自由流動(dòng)特征的農(nóng)村勞動(dòng)力遷移到城市，潛在的工作機(jī)會(huì)和生活成本決定了其最終目的地的選擇（Diamond，2016）。土地的空間配置如何影響人口遷移成本是理論分析的焦點(diǎn)（汪暉和陶然，2009；李穎，2013；張琳等，2016；Wu et al., 2019；Fang and Tian, 2020；Wang et al.,2020；Fu et al., 2021）。新古典主義經(jīng)濟(jì)學(xué)理論認(rèn)為，在其他條件相同的情況下，土地的空間配置對(duì)城鎮(zhèn)化速度的解釋力取決于不同區(qū)域的土地供應(yīng)彈性對(duì)需求的反應(yīng)程度。事實(shí)上，大量文獻(xiàn)提供的證據(jù)表明，在地理受限和監(jiān)管更強(qiáng)的地區(qū)，土地供應(yīng)更缺乏彈性（Ihlanfeldt，2007；Saiz，2010；Jackson，2018），從而企業(yè)和房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)商的生產(chǎn)成本更高。例如，在美國(guó)，Glaeser and Ward（2009）、Turner et al.（2014）和Jackson（2018）研究發(fā)現(xiàn)土地利用限制減少了當(dāng)?shù)氐姆课莨┙o，提高了房屋價(jià)格，造成全社會(huì)的福利損失。Koster et al.（2012）在荷蘭的研究發(fā)現(xiàn)，更嚴(yán)格的用地政策導(dǎo)致當(dāng)?shù)氐耐恋匦枨鬁p少。陸銘等（2015）和Fu et al.（2021）認(rèn)為，在發(fā)展中國(guó)家，收緊高生產(chǎn)率地區(qū)的土地供應(yīng)將增加遷移摩擦，提高城鎮(zhèn)化的成本，降低社會(huì)的整體福利水平。

綜上所述，本文構(gòu)建了一個(gè)簡(jiǎn)單的理論框架來(lái)刻畫(huà)我們的分析邏輯，并以此指導(dǎo)后文的實(shí)證分析。如圖2 所示，2000 年后中央政府將土地指標(biāo)在東部和中西部地區(qū)進(jìn)行了重新分配，收緊東部地區(qū)的用地指標(biāo)，同時(shí)將更多的新增建設(shè)用地指標(biāo)分配給中西部地區(qū)以支持欠發(fā)達(dá)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。本文認(rèn)為在城鎮(zhèn)化的快速發(fā)展階段，收緊高生產(chǎn)率地區(qū)的土地指標(biāo)將導(dǎo)致當(dāng)?shù)氐耐恋毓?yīng)缺乏彈性，土地價(jià)格升高，從而企業(yè)用地成本上漲，擴(kuò)大再生產(chǎn)的速度下降，就業(yè)機(jī)會(huì)減少，客觀上將增加農(nóng)業(yè)人口到東部地區(qū)的遷移摩擦，最終減緩當(dāng)?shù)氐某擎?zhèn)化發(fā)展速度。

圖2 邏輯框架

三、研究設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)

（一）研究設(shè)計(jì)

由于東部地區(qū)和其他地區(qū)的特征差異較大，尤其是存在隨時(shí)間變化的不可觀測(cè)特征對(duì)關(guān)注結(jié)果的干擾，例如，以深圳市為代表的眾多東部沿海城市是各項(xiàng)政策的試驗(yàn)場(chǎng)，因此，直接比較不同地區(qū)的城鎮(zhèn)化進(jìn)程會(huì)面臨嚴(yán)重的估計(jì)偏誤。為了最大程度找到可比較的樣本，本文利用了東部與非東部地區(qū)行政邊界構(gòu)造的前置分組和土地供給在邊界兩側(cè)的不連續(xù)變化，通過(guò)構(gòu)建類似于Ambrus et al.（2020）的地理斷點(diǎn)回歸模型來(lái)分析土地要素的空間配置對(duì)城鎮(zhèn)化速度的影響：

首先，我使用地理信息處理軟件（ArcGIS）將行政邊界的矢量地圖等距地分成4 段；其次，根據(jù)公式（2）計(jì)算得到被解釋變量，它表示段邊界附近的縣（市、區(qū)）c在2000-2010 年的城鎮(zhèn)化速度①2000-2010 年的城鎮(zhèn)化速度計(jì)算公式如下：。是一個(gè)二值變量，如果縣（市、區(qū)）位于邊界線東側(cè)，則為1，反之為0。的估計(jì)系數(shù)β表示東部地區(qū)土地供應(yīng)相應(yīng)減少對(duì)當(dāng)?shù)爻擎?zhèn)化速度的局部平均處理效應(yīng)（Local Average Treatment Effect，LATE），這是本文關(guān)注的重點(diǎn)。是一維的驅(qū)動(dòng)變量，表示段邊界附近的縣（市、區(qū)）c到邊界的最短距離，邊界東側(cè)為正值，邊界西側(cè)為負(fù)值，距離為0 的點(diǎn)是分界線。f()是驅(qū)動(dòng)變量的多項(xiàng)式函數(shù)，用以吸收不可觀測(cè)因素對(duì)結(jié)果變量的影響。表示邊界固定效應(yīng)。其中，邊界分段固定效應(yīng)確保了方程（1）是在同一分段邊界兩側(cè)進(jìn)行對(duì)比，緩解了較長(zhǎng)邊界導(dǎo)致的樣本異質(zhì)性問(wèn)題。是控制變量，包括縣（市、區(qū)）c是否為市轄區(qū)、平均坡度和海拔等變量。是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)?；貧w系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤聚類到縣（市、區(qū)）層面。

斷點(diǎn)回歸分析方法對(duì)于帶寬h 的選擇和多項(xiàng)式的函數(shù)形式十分敏感（Gelman and Imbens，2019）。當(dāng)帶寬過(guò)窄時(shí)邊界兩側(cè)的樣本量較少，如果使用高階多項(xiàng)式容易出現(xiàn)過(guò)度擬合，造成估計(jì)偏誤。當(dāng)帶寬過(guò)寬時(shí)雖然可以增加樣本量，但是處理組和對(duì)照組的可比性降低。因此，本文通過(guò)調(diào)整帶寬和驅(qū)動(dòng)變量的多項(xiàng)式函數(shù)的形式來(lái)獲得穩(wěn)健一致的參數(shù)回歸結(jié)果。

Imbens and Lemieux（2008）指出，當(dāng)邊界兩側(cè)存在大量觀測(cè)值時(shí)使用非參數(shù)方法可以獲得更有效的估計(jì)結(jié)果。由于邊界兩側(cè)的縣市行政單元是給定的，地理斷點(diǎn)的設(shè)定通常無(wú)法滿足非參數(shù)估計(jì)對(duì)數(shù)據(jù)樣本量的要求。在這種情況下，更靈活的模型設(shè)定不一定得到更可靠的估計(jì)。因此，本文主要采用局部線性和全局非線性的參數(shù)估計(jì)方法。具體地，本文考慮了距離邊界35 千米到100 千米的緩沖區(qū)范圍內(nèi)的樣本縣市，在后文的實(shí)證分析部分本文同時(shí)匯報(bào)了局部線性回歸和二項(xiàng)式的結(jié)果，并以邊界左右兩側(cè)50 千米內(nèi)202 個(gè)縣市的局部線性回歸作為后文分析的基準(zhǔn)結(jié)果。當(dāng)采用局部線性回歸時(shí)我們?cè)试S兩側(cè)的斜率不同，因此，方程（1）中的。

（二）數(shù)據(jù)

1. 平衡性檢驗(yàn)

實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的前定特征在邊界兩側(cè)不存在顯著差異是使用斷點(diǎn)回歸進(jìn)行實(shí)證分析的必要前提。為了驗(yàn)證這一假設(shè)在本文設(shè)定中是否成立，我們分析了邊界兩側(cè)50 千米范圍內(nèi)縣市區(qū)的潛在重要人口特征、經(jīng)濟(jì)特征和地理特征，包括2000 年總?cè)丝凇?000 年城鎮(zhèn)常住人口、以城鎮(zhèn)常住人口測(cè)度的2000 年城鎮(zhèn)化率、少數(shù)民族人口規(guī)模、與最近省會(huì)城市的距離、取對(duì)數(shù)的2000 年地區(qū)生產(chǎn)總值、2000 年地區(qū)燈光亮度均值、1990 年—2000 年城鎮(zhèn)人口增長(zhǎng)率、地區(qū)平均坡度和平均海拔。具體來(lái)說(shuō)，我將以上變量作為因變量，使用方程（1）對(duì)其平衡性進(jìn)行檢驗(yàn)。

表1 匯報(bào)了相關(guān)結(jié)果與相應(yīng)的變量均值。Panel A 中的第1、2 和3 列可以看到，邊界兩側(cè)的縣（市、區(qū)）在2000 年（基期）的總?cè)丝谝?guī)模、城鎮(zhèn)常住人口規(guī)模和城鎮(zhèn)化率等人口特征均不存在顯著差異，平均來(lái)講，樣本縣的總?cè)丝诩s為52 萬(wàn)，城鎮(zhèn)常住人口為15 萬(wàn)，2000 年城鎮(zhèn)化率為36.02%，按照諾瑟姆提出的城市化S 形曲線，城鎮(zhèn)化率在30%到60%是城市化加速發(fā)展階段（Northam，1979）。第4 列進(jìn)一步對(duì)比了兩組地區(qū)在1990-2000 年的城鎮(zhèn)化速度，結(jié)果顯示邊界兩側(cè)的城鎮(zhèn)化速度具有相同的發(fā)展趨勢(shì)。少數(shù)民族人口規(guī)模也不存在顯著差異。以上分析表明，政策發(fā)布前的實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組具有相似的城鎮(zhèn)化規(guī)模和發(fā)展進(jìn)程。在Panel B 中我進(jìn)一步考慮了可能影響當(dāng)?shù)爻擎?zhèn)化發(fā)展的基期經(jīng)濟(jì)規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和地理特征等因素，可以看到邊界兩側(cè)有相似的初始經(jīng)濟(jì)狀況，這與Guo and Minier（2021）提供的證據(jù)一致。此外，邊界兩側(cè)的差值與相應(yīng)變量的樣本均值相比，經(jīng)濟(jì)意義上的差異也比較微小。

表1 平衡性檢驗(yàn)

與回歸結(jié)果一致的是，圖3 展示了主要特征變量在邊界上的平滑程度。其中，橫軸為區(qū)縣矢量地圖質(zhì)心與邊界的最近距離。負(fù)值表示對(duì)照組，即邊界西側(cè)的區(qū)縣級(jí)單位。正值表示實(shí)驗(yàn)組，即邊界附近位于東部地區(qū)的區(qū)縣級(jí)單位。在50 千米帶寬下，本文生成了20 個(gè)箱體（bin）并將其平均分布在邊界兩側(cè)，實(shí)心點(diǎn)表示每個(gè)箱體內(nèi)各縣市相應(yīng)變量的均值，灰色區(qū)域?yàn)?5%置信區(qū)間。

圖3 平衡性檢驗(yàn)

圖3 平衡性檢驗(yàn)（續(xù)）

2. 數(shù)據(jù)描述

本文綜合使用五部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，表2 報(bào)告了帶寬為50 千米時(shí)相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。可以看到，邊界兩側(cè)均有101 個(gè)縣市區(qū)行政單元樣本，各占樣本量的50%。斷點(diǎn)回歸方法有效的一個(gè)重要前提是排除個(gè)體對(duì)驅(qū)動(dòng)變量的精確操控，本文根據(jù)McCrary（2008）提供的辦法檢驗(yàn)了邊界兩側(cè)50 千米內(nèi)樣本分布的平滑性。從圖4 中可以看到，驅(qū)動(dòng)變量（樣本縣市與邊界的地理距離）的密度函數(shù)曲線95%的置信區(qū)間在斷點(diǎn)處重疊，沒(méi)有明顯的跳躍。事實(shí)上，每個(gè)縣市的空間位置是給定的，因此在邊界斷點(diǎn)設(shè)定中驅(qū)動(dòng)變量（即與邊界的地理距離）大概率不存在個(gè)體操縱問(wèn)題。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)

圖4 平滑性檢驗(yàn)

本文關(guān)注的被解釋變量為每個(gè)縣市的城鎮(zhèn)化速度，我使用2000 年和2010 年的人口普查分縣資料結(jié)合方程（2）計(jì)算出各縣市城鎮(zhèn)總?cè)丝谝约霸?000 年到2010 年的城鎮(zhèn)化速度。平均來(lái)講，樣本縣市十年間的城鎮(zhèn)化水平增長(zhǎng)了50%，大約增加了18 個(gè)百分點(diǎn)（2000 年的初始城鎮(zhèn)化水平均值為36.02%）。此外，本文在模型中控制了邊界的固定效應(yīng)。可以看到，不同邊界兩側(cè)的樣本占比大約為25%。由于不同區(qū)域類型的人口集聚能力不同，因此回歸中還控制了樣本的區(qū)劃類型，即縣、市和市轄區(qū)。市轄區(qū)和非市轄的縣市樣本占比分別為31%和69%。

在穩(wěn)健性檢驗(yàn)和機(jī)制分析部分本文使用了夜間燈光數(shù)據(jù)、2010 年的中國(guó)土地市場(chǎng)網(wǎng)的土地交易數(shù)據(jù)以及2000 年和2010 年的縣域統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)。其中，我使用夜間燈光數(shù)據(jù)來(lái)捕捉并刻畫(huà)縣（市、區(qū)）的建成區(qū)面積，以此來(lái)表示縣市區(qū)層面的新增建設(shè)用地規(guī)模。以工業(yè)用地出讓價(jià)格表示當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的用地成本，以固定資產(chǎn)投資完成額來(lái)測(cè)度每個(gè)縣市十年間的擴(kuò)大再生產(chǎn)速度。以上變量將在后文的實(shí)證分析部分進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）基準(zhǔn)結(jié)果

表3 匯報(bào)了根據(jù)模型（1）進(jìn)行回歸的具體結(jié)果。其中，第1—4 列中平滑函數(shù)形式采用局部線性式，當(dāng)帶寬限定在35 千米時(shí)，核心變量的系數(shù)為負(fù)但統(tǒng)計(jì)上不顯著異于0，可能的原因是35 千米的帶寬內(nèi)樣本量較少導(dǎo)致點(diǎn)估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤較大，估計(jì)效率降低。將帶寬擴(kuò)大到邊界兩側(cè)的80 千米到100 千米后樣本量隨之?dāng)U大，這允許我們將第5 和6 列中的平滑函數(shù)設(shè)定為二次項(xiàng)式進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。可以看到，不同帶寬和不同設(shè)定下核心變量的點(diǎn)估計(jì)保持穩(wěn)定，并且在5%水平以上顯著異于0。以第2 列50 千米帶寬下的結(jié)果為例，2000 年后東部地區(qū)城市土地供應(yīng)收緊導(dǎo)致當(dāng)?shù)爻擎?zhèn)化速度降低了30.3%，平均每年減少約3 個(gè)百分點(diǎn)。

表3 基準(zhǔn)結(jié)果

我們結(jié)合第五次和第六次人口普查數(shù)據(jù)進(jìn)一步理解其經(jīng)濟(jì)意義。2000 年到2010 年樣本地區(qū)的城鎮(zhèn)化率由36.03%上升到46.26%，各縣市區(qū)居住在城鎮(zhèn)地區(qū)的人口規(guī)模由15.53 萬(wàn)人上升到23.81萬(wàn)人。如果放松對(duì)東部地區(qū)的土地供應(yīng)量，那么城鎮(zhèn)化速度將由46%提高到65%［=46%÷（1-30.3%）］，這與馬曉河（2021）根據(jù)世界不同收入類型的國(guó)家推算中國(guó)在2010 年應(yīng)該達(dá)到的城鎮(zhèn)化率相似。

圖5 分別展示了表3 第2 列和第6 列的結(jié)果。其中，橫軸為區(qū)縣矢量地圖質(zhì)心與東部和中部地區(qū)邊界的最近距離，負(fù)值表示對(duì)照組，即邊界附近位于中部地區(qū)的區(qū)縣級(jí)單位。正值表示實(shí)驗(yàn)組，即邊界附近位于東部地區(qū)的區(qū)縣級(jí)單位，實(shí)心點(diǎn)表示每個(gè)箱體內(nèi)各縣市城鎮(zhèn)化水平變化的均值。在50 千米帶寬和100 千米帶寬下采用局部線性和二項(xiàng)式的平滑函數(shù)設(shè)定，可以看到邊界兩側(cè)的城鎮(zhèn)化速度出現(xiàn)明顯的跳躍。

圖5 邊界兩側(cè)結(jié)果變量的均值差異

（二）穩(wěn)健性分析

為了驗(yàn)證基準(zhǔn)結(jié)果的可靠性，本文從兩個(gè)角度進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。一是檢查基準(zhǔn)結(jié)果是否受遺漏變量問(wèn)題的影響；二是使用二維驅(qū)動(dòng)變量構(gòu)建平滑函數(shù)，確?；鶞?zhǔn)結(jié)果在不同模型設(shè)定中的穩(wěn)健性。

1. 考慮遺漏變量問(wèn)題

雖然我們?cè)诨鶞?zhǔn)模型（1）中控制了距離的多項(xiàng)式用以吸收不可觀測(cè)因素對(duì)結(jié)果變量的影響，但是仍然有必要檢驗(yàn)遺漏變量對(duì)回歸結(jié)果的影響。具體來(lái)說(shuō)，一個(gè)可能的擔(dān)憂是邊界兩側(cè)在2000年到2010 年這十年間城鎮(zhèn)化速度的變化可能是由土地制度之外的城市層面的其他制度等遺漏變量導(dǎo)致的。對(duì)此，本文從兩個(gè)角度進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。一是使用雙重差分模型來(lái)控制縣（市、區(qū)）所屬地級(jí)市的固定效應(yīng)，從而剝離城市層面不隨時(shí)間變化的影響因素；二是逐一刪除邊界兩側(cè)的樣本或某一省份的樣本，如果新的回歸結(jié)果與基準(zhǔn)結(jié)果不一致，說(shuō)明基準(zhǔn)結(jié)果是由被刪除的樣本所驅(qū)動(dòng)，從而合理推斷基準(zhǔn)結(jié)果可能存在遺漏變量問(wèn)題，反之，如果刪除樣本后結(jié)果保持穩(wěn)健，說(shuō)明基準(zhǔn)結(jié)果中的遺漏變量問(wèn)題并不嚴(yán)重。

首先，我使用1990 年、2000 年和2010 年的人口普查數(shù)據(jù)與邊界兩側(cè)50 千米內(nèi)的縣（市、區(qū)）構(gòu)建了兩期的雙重差分模型。

其中，1990-2000 年為政策前，2000-2010 年為政策后，相應(yīng)的t分別取值為0 和1。被解釋變量與基準(zhǔn)方程保持一致，即位于邊界側(cè)c縣（市、區(qū)）在第t期的城鎮(zhèn)化發(fā)展速度。是表示分組的二值變量，如果縣（市、區(qū)）位于邊界線東側(cè)，則為1，反之為0。是表示時(shí)間的二值變量，政策后Postt為1，反之為0。估計(jì)系數(shù)β表示2000 年后當(dāng)?shù)爻擎?zhèn)化速度的平均變化。模型（3）利用了縣（市、區(qū)）在時(shí)間和空間上的變化，這允許在方程（3）中加入其所在城市的固定效應(yīng)，從而控制城市層面的不可觀測(cè)特征等遺漏變量（例如歷史制度、地理特征等不變因素）。由于城市固定效應(yīng)的層級(jí)大于東西區(qū)域?qū)蛹?jí)，因此控制城市固定效應(yīng)可以吸收個(gè)體固定效應(yīng)。方程中的、、與基準(zhǔn)設(shè)定保持一致，μt是時(shí)間固定效應(yīng)，回歸中的標(biāo)準(zhǔn)誤聚類到縣（市、區(qū)）層面。

表4 匯報(bào)了相應(yīng)的回歸結(jié)果。第1 列中加入了控制變量、邊界固定效應(yīng)以及時(shí)間和個(gè)體（縣、市、區(qū)）的固定效應(yīng)，第2 列中將個(gè)體固定效應(yīng)調(diào)整為城市固定效應(yīng)，從而控制不同城市特征對(duì)回歸結(jié)果的影響?？梢钥吹?，第1 列和第2 列的回歸系數(shù)一致，只在標(biāo)準(zhǔn)誤出現(xiàn)細(xì)微差別，這表明本文設(shè)定中城市層面的異質(zhì)性影響非常小，即基準(zhǔn)結(jié)果并非由城市層面的未觀測(cè)到的其他制度因素所驅(qū)動(dòng)。由于本節(jié)使用的是兩期差分模型，因此不能通過(guò)事件研究法檢驗(yàn)兩組地區(qū)的事前趨勢(shì)。值得注意的是，表1 中平衡性檢驗(yàn)的結(jié)果表明，政策發(fā)布前兩組樣本的潛在重要人口特征、經(jīng)濟(jì)特征和地理特征沒(méi)有顯著差異。

其次，我通過(guò)刪除某一段邊界兩側(cè)的樣本或某一省份的樣本，來(lái)檢驗(yàn)是否存在除土地制度外的其他因素對(duì)結(jié)果的影響。其邏輯是，如果不同邊界（省份）存在顯著的異質(zhì)性，當(dāng)我們逐一地刪除每一段邊界（每一個(gè)省份）及其附近的樣本后，結(jié)果應(yīng)該發(fā)生顯著的變化。圖6 中的A、B 展示了分別刪除四段邊界附近樣本（每個(gè)省份樣本）后的估計(jì)結(jié)果及95%置信區(qū)間，可以看到估計(jì)結(jié)果基本保持不變。以上結(jié)果表明基準(zhǔn)結(jié)果并非由不可觀測(cè)的遺漏變量所驅(qū)動(dòng)。

2. 更改驅(qū)動(dòng)變量形式

本文在基準(zhǔn)回歸中使用了每個(gè)縣市到邊界的最近距離作為驅(qū)動(dòng)變量進(jìn)行分析。作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)，我參考 Dell（2010）的方法構(gòu)建了方程（4）并使用每個(gè)縣市地圖質(zhì)心的經(jīng)緯度作為二維驅(qū)動(dòng)變量進(jìn)行回歸分析。具體來(lái)說(shuō)，本文以x 表示經(jīng)度，y 表示緯度，因此將平滑函數(shù)的線性式和二項(xiàng)式分別設(shè)定為x + y 和x+y+x2+y2+xy。同時(shí)其他變量與方程（1）保持一致。相比以一維的距離作為驅(qū)動(dòng)變量，以經(jīng)緯度作為驅(qū)動(dòng)變量也可以進(jìn)一步控制空間位置的異質(zhì)性帶來(lái)的遺漏變量問(wèn)題。

在表5 匯報(bào)的方程（4）的回歸結(jié)果中可以看到，不同帶寬和不同平滑函數(shù)設(shè)定中核心變量的回歸系數(shù)與基準(zhǔn)結(jié)果保持一致并且在1%水平以上顯著異于0。以第2 列50 千米帶寬下的結(jié)果為例，2000 年后東部地區(qū)城市土地供應(yīng)收緊導(dǎo)致當(dāng)?shù)爻擎?zhèn)化速度降低了30.2%，平均每年減少約3 個(gè)百分點(diǎn)。

表5 以經(jīng)緯度為驅(qū)動(dòng)變量

五、機(jī)制分析

本節(jié)以前文的理論分析為基礎(chǔ)，主要從企業(yè)生產(chǎn)成本的角度來(lái)理解東部地區(qū)土地供給收緊后當(dāng)?shù)爻擎?zhèn)化速度減緩的潛在機(jī)制。事實(shí)上，土地要素的空間配置對(duì)城市發(fā)展的影響存在很多渠道，本文將分析重點(diǎn)放在企業(yè)角度，因?yàn)槠髽I(yè)能否擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模對(duì)于提供就業(yè)崗位的作用是直接的。

具體來(lái)講，我首先檢驗(yàn)了以夜間燈光識(shí)別的建成區(qū)面積表示的新增建設(shè)用地供給的變化。其次，以方程（1）為基準(zhǔn)，使用兩個(gè)層面的數(shù)據(jù)來(lái)檢驗(yàn)東部地區(qū)土地供應(yīng)收緊對(duì)當(dāng)?shù)仄髽I(yè)擴(kuò)大再生產(chǎn)的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，收緊土地供給后，當(dāng)?shù)氐墓I(yè)用地的價(jià)格更高，而且從宏觀層面看，當(dāng)?shù)氐墓潭ㄙY產(chǎn)投資增速也顯著下降。

（一）土地供給

建成區(qū)面積擴(kuò)張是城市新增建設(shè)用地的直接體現(xiàn)。由于缺乏縣、市、區(qū)層面可靠的土地供給統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，因此本文使用由美國(guó)空軍國(guó)防氣象衛(wèi)星計(jì)劃（DMSP）①數(shù)據(jù)來(lái)源：https://ngdc.noaa.gov/eog/dmsp/downloadV4composites.html提供的夜間燈光數(shù)據(jù)來(lái)刻畫(huà)每個(gè)縣市的建成區(qū)面積①土地?cái)?shù)據(jù)來(lái)源主要包括兩個(gè)，一是《中國(guó)國(guó)土資源年鑒》，二是中國(guó)土地市場(chǎng)網(wǎng)(www.chinaland.com)。其中，《中國(guó)國(guó)土資源年鑒》只提供了分地區(qū)的年度數(shù)據(jù)，沒(méi)有提供省級(jí)以下行政單位的詳細(xì)土地利用數(shù)據(jù)。中國(guó)土地市場(chǎng)網(wǎng)雖然記錄了單位土地交易數(shù)據(jù)，但是比較完整的土地交易記錄是從2007 年后開(kāi)始的，缺乏2007 年以前的可靠數(shù)據(jù)。。具體來(lái)說(shuō)，我們分別加總計(jì)算出2000 年和2010 年每個(gè)行政單元燈光亮度大于0 的柵格面積（每個(gè)柵格約為1km×1km），并根據(jù)方程（5）計(jì)算得到每個(gè)縣市十年之間的城市擴(kuò)張速度，即土地供應(yīng)情況。然后依據(jù)方程（1）進(jìn)行回歸分析。

表6 匯報(bào)了根據(jù)方程（1）進(jìn)行回歸的結(jié)果，其中，被解釋變量是根據(jù)方程（5）計(jì)算得到的2000 年到2010 年的建成區(qū)擴(kuò)張速度。回歸結(jié)果與基準(zhǔn)結(jié)果表現(xiàn)出一致的特征，即東部地區(qū)在2000年后當(dāng)?shù)乜h市的建成區(qū)面積擴(kuò)張呈現(xiàn)減速的趨勢(shì)。通過(guò)對(duì)比不同帶寬下點(diǎn)估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤，可以發(fā)現(xiàn)，隨著樣本量的擴(kuò)大，估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)誤在下降，因此樣本量的局限性可能是導(dǎo)致第2 列帶寬50 千米時(shí)核心變量系數(shù)不顯著的一個(gè)因素，但是估計(jì)系數(shù)的方向與基準(zhǔn)結(jié)果保持一致。圖7 展示了表6 第2 列的結(jié)果。其中，橫軸為區(qū)縣矢量地圖質(zhì)心與邊界的最近距離，負(fù)值表示對(duì)照組，正值表示實(shí)驗(yàn)組。實(shí)心點(diǎn)表示每個(gè)箱體內(nèi)各縣市城市建成區(qū)面積增長(zhǎng)率的均值?？梢钥吹?，邊界兩側(cè)的城市擴(kuò)張速度出現(xiàn)跳躍。

表6 城市空間擴(kuò)張的差異

圖7 建成區(qū)面積增速的均值差異

（二）土地價(jià)格

土地供應(yīng)收緊不僅體現(xiàn)在建成區(qū)的擴(kuò)張方面，而且會(huì)推高土地市場(chǎng)上的均衡價(jià)格。基于此，本文從中國(guó)土地市場(chǎng)網(wǎng)收集整理了2010 年邊界兩側(cè)各縣市區(qū)的工業(yè)用地的交易記錄。我將原始單筆交易數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，計(jì)算出每塊出讓土地單位面積的交易價(jià)格，并根據(jù)行政代碼將地塊信息與樣本縣（市、區(qū)）進(jìn)行匹配，然后將其作為被解釋變量，在地塊層面進(jìn)行分析。具體來(lái)說(shuō)，本文在兩個(gè)層面進(jìn)行回歸分析，一是微觀地塊層面的土地價(jià)格彈性，二是加總到縣市層面的土地價(jià)格水平差異。

表7 匯報(bào)了根據(jù)方程（1）進(jìn)行回歸的相關(guān)結(jié)果，為了與基準(zhǔn)設(shè)定保持一致，本文同時(shí)匯報(bào)了線性式和二項(xiàng)式平滑函數(shù)下不同帶寬的回歸結(jié)果?？傮w來(lái)看，結(jié)果保持穩(wěn)健。其中，被解釋變量是2010 年每個(gè)工業(yè)用地單位面積的交易價(jià)格，核心變量的系數(shù)基本保持一致。以第2 列的50千米帶寬為例，平均來(lái)講，邊界東側(cè)地區(qū)地塊的出讓價(jià)格比西側(cè)地價(jià)高58%，且在1%水平上顯著異于0。結(jié)合前文的理論分析和表2 的描述性統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可知，樣本地區(qū)每公頃工業(yè)用地價(jià)格均值為142.6 萬(wàn)元，土地收緊后東部地區(qū)的土地供應(yīng)缺乏彈性，表現(xiàn)為邊界東部企業(yè)的購(gòu)地成本比西側(cè)企業(yè)的購(gòu)地成本高82 萬(wàn)元左右（=142.6×58%）。圖8 中的A 圖展示了地塊層面和縣市層面的土地價(jià)格在不同區(qū)域的差異及95%的置信區(qū)間，可以看到邊界東側(cè)的土地價(jià)格顯著高于邊界西側(cè)。

表7 工業(yè)用地價(jià)格的差異

圖8 工業(yè)用地交易價(jià)格的均值差異

在Panel B 中，被解釋變量是2010 年每個(gè)縣（市、區(qū)）的工業(yè)用地平均價(jià)格水平。結(jié)果表明，土地供應(yīng)收緊的東部地區(qū)每公頃工業(yè)用地價(jià)格高于對(duì)照組地區(qū)，在5%水平上顯著異于0。樣本地區(qū)每公頃工業(yè)用地價(jià)格均值為84.42 萬(wàn)元，土地收緊后邊界東部企業(yè)的平均購(gòu)地價(jià)格比西側(cè)企業(yè)的購(gòu)地價(jià)格高50%。圖8 中的B 圖與表7 中Panel B 第2 列的結(jié)果保持一致。

（三）固定資產(chǎn)投資

本文進(jìn)一步提供了宏觀層面的證據(jù)。具體來(lái)說(shuō)，我收集整理了2000 年和2010 年的縣域統(tǒng)計(jì)年鑒中固定資產(chǎn)投資的數(shù)據(jù)，并根據(jù)方程（6）計(jì)算得到每個(gè)縣市十年之間的當(dāng)?shù)財(cái)U(kuò)大再生產(chǎn)速度。

表8 匯報(bào)了根據(jù)方程（1）進(jìn)行回歸的結(jié)果，其中，被解釋變量是根據(jù)方程（6）計(jì)算得到的2000 年到2010 年當(dāng)?shù)氐墓潭ㄙY產(chǎn)投資增長(zhǎng)率?？梢钥吹?，東部地區(qū)土地供應(yīng)收緊后當(dāng)?shù)氐墓潭ㄙY產(chǎn)投資的增速顯著下降了50%-80%左右。圖9 中可以看到，邊界東側(cè)縣市的固定資產(chǎn)投資增速表現(xiàn)出明顯的下降，這與表8 中帶寬為50 千米時(shí)的回歸結(jié)果一致。

表8 固定資產(chǎn)投資

圖9 固定資產(chǎn)投資增速的均值差異

六、結(jié)論和啟示

土地要素的空間配置對(duì)于協(xié)調(diào)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要意義。通過(guò)在生產(chǎn)效率不同的地區(qū)重新調(diào)整土地的空間配置，以土地要素支持欠發(fā)達(dá)地區(qū)的發(fā)展是政策制定者的初衷，但是這一政策無(wú)形中增加了高生產(chǎn)效率地區(qū)面臨的空間發(fā)展約束，減緩了當(dāng)?shù)氐某擎?zhèn)化發(fā)展速度。本文通過(guò)構(gòu)建地理斷點(diǎn)模型研究發(fā)現(xiàn)，在初始經(jīng)濟(jì)條件和自然稟賦沒(méi)有顯著差異的地區(qū)，收緊邊界一側(cè)的城市土地供應(yīng)將提高當(dāng)?shù)仄髽I(yè)擴(kuò)大再生產(chǎn)的用地成本，降低固定資產(chǎn)投資，減緩當(dāng)?shù)氐某鞘谢l(fā)展進(jìn)程。

本文的研究結(jié)論具有以下政策含義：實(shí)施以土地為核心的要素配置改革，改變以行政指標(biāo)來(lái)配置土地的方式，推進(jìn)土地要素的統(tǒng)一大市場(chǎng)建設(shè)，暢通土地要素跨區(qū)域配置，這將有助于加快城鎮(zhèn)化發(fā)展。具體來(lái)說(shuō)，政府應(yīng)積極推進(jìn)以都市圈為尺度的土地功能的空間配置，讓土地要素流向需求緊缺的地區(qū)，從而企業(yè)可以享受大城市集聚經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的便利，同時(shí)可以緩解土地成本增加帶來(lái)的擴(kuò)大再生產(chǎn)的約束。