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      土地要素的空間配置與城鎮(zhèn)化提速
      ——基于邊界斷點的實證研究

      2023-10-20 11:27:36劉文華
      產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟評論 2023年5期
      關(guān)鍵詞:邊界城鎮(zhèn)化變量

      劉文華

      一、引 言

      第七次全國人口普查數(shù)據(jù)表明,2020 年中國居住在城鎮(zhèn)地區(qū)的人口規(guī)模超過9 億,城鎮(zhèn)化率超過63.89%,相較于2010 年增加14.21 個百分點①數(shù)據(jù)來源:《第七次全國人口普查主要數(shù)據(jù)情況》。。將時間拉長后可以發(fā)現(xiàn),從1978 年到2020 年我國城鎮(zhèn)人口的年增長率約為4.2%②數(shù)據(jù)來源: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)展中國家在經(jīng)濟快速增長時期通常經(jīng)歷的5%-6%的增速(Henderson,2009;馬曉河,2021)。國家發(fā)展改革委印發(fā)《“十四五”新型城鎮(zhèn)化實施方案》明確中國城鎮(zhèn)化質(zhì)量有待提升,且國家仍處于城鎮(zhèn)化快速發(fā)展期。按照“十四五”規(guī)劃的要求,中國的城鎮(zhèn)化水平力爭在“十四五”期末從現(xiàn)有的60%多提升到65%③數(shù)據(jù)來源:《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035 年遠景目標綱要》。,也就是說每年還要保持接近1%的增速。大城市的集聚效應(yīng)被認為是促進城市化發(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)政策勢必影響到城鎮(zhèn)化進程。本文聚焦土地要素市場,嘗試以區(qū)域偏向性土地政策為切入點,分析土地要素的空間配置如何影響城鎮(zhèn)化速度。這對于推進土地要素的市場一體化進程、進一步挖掘城鎮(zhèn)化發(fā)展?jié)摿哂兄匾默F(xiàn)實意義。

      事實上,推進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城鎮(zhèn)化發(fā)展過程中的作用提供了自然實驗。具體來講,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)域之間的配置對當?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)常住人口來測度當?shù)氐恼鎸嵆擎?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)建了地理斷點模型。這樣做有兩方面的優(yōu)勢,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?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;劉學良等,2022;肖偉等,2023)。陸銘等(2015)、趙扶揚和陳斌開(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)的房價。事實上,來自農(nóng)村地區(qū)的移民選擇進入城市,不僅考慮當?shù)氐纳畛杀?,更重要的是當?shù)仄髽I(yè)能否提供就業(yè)機會。因此,本文在機制分析部分重點從勞動力需求側(cè)展開,主要是從企業(yè)生產(chǎn)成本的角度來研究東部地區(qū)土地供應(yīng)收緊對于當?shù)毓I(yè)部門的影響,這是本文的貢獻之一。進一步,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)進行了實證檢驗,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)的購地成本同時降低當?shù)氐墓潭ㄙY產(chǎn)投資速度,這增加了農(nóng)村勞動力到城市地區(qū)的遷移摩擦,客觀上阻止了農(nóng)業(yè)剩余勞動力向高生產(chǎn)率城市部門的轉(zhuǎn)移,導致城鎮(zhèn)化速度放緩。

      與本文密切相關(guān)的文獻是關(guān)于城市土地利用對經(jīng)濟活動影響的討論。其中,陸銘等(2015)、金媛和王世堯(2016)、趙扶揚和陳斌開(2021)、Fu et al.(2021)、Glaeser et al.(2005)和Hsieh and Moretti(2019)分別以中國和美國為例分析了土地要素空間配置的經(jīng)濟結(jié)果。研究發(fā)現(xiàn),不論在發(fā)展中國家還是發(fā)達國家,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,造成社會整體的福利損失。與陸銘等(2015)和Hsieh and Moretti(2019)不同的是,本文沒有關(guān)注土地管制對于城市間勞動生產(chǎn)率差異的影響,而是將研究重點聚焦在城鎮(zhèn)化速度這一指標上,因為在發(fā)展中國家,將農(nóng)業(yè)部門的剩余勞動力轉(zhuǎn)移到城市工業(yè)部門,對于提高整體經(jīng)濟效率、加快結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型更具緊迫性。

      本文強調(diào)了城市土地的區(qū)域分配對城鎮(zhèn)化速度的作用,這對理解如何加快城鎮(zhèn)化發(fā)展提供了新的視角。以往文獻(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)重點關(guān)注了戶籍制度、城市房價和農(nóng)村土地制度對城鎮(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)強調(diào)了城市的集聚效應(yīng)對加快城鎮(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源,這對發(fā)展中國家加快城鎮(zhèn)化進程具有啟示意義。

      后文的安排如下:第二部分介紹了關(guān)于我國城市土地區(qū)域配置和城鎮(zhèn)化的基本事實,并以文獻為基礎(chǔ)從理論上分析了土地要素的空間配置對城鎮(zhèn)化的影響。第三部分介紹了本文的研究設(shè)計和數(shù)據(jù)。實證結(jié)果、穩(wěn)健性檢驗以及機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、基本事實和理論分析

      (一)城市土地的空間配置

      在我國,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)的擴張與發(fā)展,土地作為政府發(fā)展地方產(chǎn)業(yè)、獲得財政收入的重要來源之一,其作用不可忽視。

      為了保護農(nóng)田,中央政府自20 世紀90 年代以來出臺了一系列法規(guī)和相應(yīng)的管理工具,例如,基本農(nóng)田保護條例、耕地占補平衡以及建設(shè)用地指標等(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,不得轉(zhuǎn)為建設(shè)用地。占補平衡政策要求在進行農(nóng)田改造時,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)用地指標限制了一個規(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)用地數(shù)量、最大建設(shè)用地擴張數(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”分配給每個省級單位,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耕地,從城市增長的角度看,土地配額限制了城市的增長邊界和當?shù)剌爡^(qū)的整體開發(fā)。

      為了推動中西部地區(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),將更多的土地指標分配給中西部地區(qū),這一指標主要是指由農(nóng)用地轉(zhuǎn)為建設(shè)用地的指標(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,期望實現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟的平衡發(fā)展,其結(jié)果是中西部地區(qū)出現(xiàn)城市蔓延,與此同時東部地區(qū)的城市增長受到空間約束。圖1 中可以看到,政策發(fā)布之前的1999 年東部地區(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 個百分點。

      (二)我國的城鎮(zhèn)化進程

      我們國家的城市化是人類歷史上規(guī)模最大的城市化過程,第七次全國人口普查數(shù)據(jù)表明,2020年我國居住在城鎮(zhèn)地區(qū)的人口規(guī)模超過9 億。改革開放后我國的城鎮(zhèn)化開始加速發(fā)展,1996 年達到30%,2011 年超過50%,2019 年超過60%。世界銀行的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,1978 年到2020 年我國城鎮(zhèn)人口的年增長率約為4.2%,城鎮(zhèn)化率每年平均增加1.03 個百分點(魏后凱等,2020)。但是,通過橫向?qū)Ρ瓤梢园l(fā)現(xiàn),這一速度低于其他發(fā)展中國家在經(jīng)濟快速增長時期通常經(jīng)歷的5%-6%的城鎮(zhèn)化速度(Henderson,2009)。例如,在進入高收入階段之前,1960 年—1990 年韓國的城鎮(zhèn)化率由27.71%上升到75.84%,大約平均每年提高1.6 個百分點;日本和美國表現(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準,2000 年我國36.22%的城鎮(zhèn)化率要高于同類型國家32.88%的城鎮(zhèn)化水平,但是,在2010 年我國49.95%的城鎮(zhèn)化率反而低于同類型國家9.75個百分點(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)域的配置將對勞動力的空間流動產(chǎn)生重要影響。地區(qū)間勞動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,當?shù)鼐蜆I(yè)就會增加,反之,如果城市的土地供應(yīng)受到限制,那么勞動力流動和工作的再分配就會受到限制,在發(fā)展中國家主要表現(xiàn)為城鎮(zhèn)化速度減緩。

      具有同質(zhì)和自由流動特征的農(nóng)村勞動力遷移到城市,潛在的工作機會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(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)濟學理論認為,在其他條件相同的情況下,土地的空間配置對城鎮(zhèn)化速度的解釋力取決于不同區(qū)域的土地供應(yīng)彈性對需求的反應(yīng)程度。事實上,大量文獻提供的證據(jù)表明,在地理受限和監(jiān)管更強的地區(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)開發(fā)商的生產(chǎn)成本更高。例如,在美國,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?shù)氐姆课莨┙o,提高了房屋價格,造成全社會的福利損失。Koster et al.(2012)在荷蘭的研究發(fā)現(xiàn),更嚴格的用地政策導致當?shù)氐耐恋匦枨鬁p少。陸銘等(2015)和Fu et al.(2021)認為,在發(fā)展中國家,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,降低社會的整體福利水平。

      綜上所述,本文構(gòu)建了一個簡單的理論框架來刻畫我們的分析邏輯,并以此指導后文的實證分析。如圖2 所示,2000 年后中央政府將土地指標在東部和中西部地區(qū)進行了重新分配,收緊東部地區(qū)的用地指標,同時將更多的新增建設(shè)用地指標分配給中西部地區(qū)以支持欠發(fā)達地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展。本文認為在城鎮(zhèn)化的快速發(fā)展階段,收緊高生產(chǎn)率地區(qū)的土地指標將導致當?shù)氐耐恋毓?yīng)缺乏彈性,土地價格升高,從而企業(yè)用地成本上漲,擴大再生產(chǎn)的速度下降,就業(yè)機會減少,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?shù)氐某擎?zhèn)化發(fā)展速度。

      圖2 邏輯框架

      三、研究設(shè)計和數(shù)據(jù)

      (一)研究設(shè)計

      由于東部地區(qū)和其他地區(qū)的特征差異較大,尤其是存在隨時間變化的不可觀測特征對關(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政策的試驗場,因此,直接比較不同地區(qū)的城鎮(zhèn)化進程會面臨嚴重的估計偏誤。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,通過構(gòu)建類似于Ambrus et al.(2020)的地理斷點回歸模型來分析土地要素的空間配置對城鎮(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)化速度計算公式如下:。是一個二值變量,如果縣(市、區(qū))位于邊界線東側(cè),則為1,反之為0。的估計系數(shù)β表示東部地區(qū)土地供應(yīng)相應(yīng)減少對當?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。是一維的驅(qū)動變量,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)為負值,距離為0 的點是分界線。f()是驅(qū)動變量的多項式函數(shù),用以吸收不可觀測因素對結(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)進行對比,緩解了較長邊界導致的樣本異質(zhì)性問題。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。是隨機擾動項?;貧w系數(shù)的標準誤聚類到縣(市、區(qū))層面。

      斷點回歸分析方法對于帶寬h 的選擇和多項式的函數(shù)形式十分敏感(Gelman and Imbens,2019)。當帶寬過窄時邊界兩側(cè)的樣本量較少,如果使用高階多項式容易出現(xiàn)過度擬合,造成估計偏誤。當帶寬過寬時雖然可以增加樣本量,但是處理組和對照組的可比性降低。因此,本文通過調(diào)整帶寬和驅(qū)動變量的多項式函數(shù)的形式來獲得穩(wěn)健一致的參數(shù)回歸結(jié)果。

      Imbens and Lemieux(2008)指出,當邊界兩側(cè)存在大量觀測值時使用非參數(shù)方法可以獲得更有效的估計結(jié)果。由于邊界兩側(cè)的縣市行政單元是給定的,地理斷點的設(shè)定通常無法滿足非參數(shù)估計對數(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。因此,本文主要采用局部線性和全局非線性的參數(shù)估計方法。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,在后文的實證分析部分本文同時匯報了局部線性回歸和二項式的結(jié)果,并以邊界左右兩側(cè)50 千米內(nèi)202 個縣市的局部線性回歸作為后文分析的基準結(jié)果。當采用局部線性回歸時我們允許兩側(cè)的斜率不同,因此,方程(1)中的。

      (二)數(shù)據(jù)

      1. 平衡性檢驗

      實驗組和對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回歸進行實證分析的必要前提。為了驗證這一假設(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)常住人口測度的2000 年城鎮(zhèn)化率、少數(shù)民族人口規(guī)模、與最近省會城市的距離、取對數(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)人口增長率、地區(qū)平均坡度和平均海拔。具體來說,我將以上變量作為因變量,使用方程(1)對其平衡性進行檢驗。

      表1 匯報了相關(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,平均來講,樣本縣的總?cè)丝诩s為52 萬,城鎮(zhèn)常住人口為15 萬,2000 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 列進一步對比了兩組地區(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。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)布前的實驗組和對照組具有相似的城鎮(zhèn)化規(guī)模和發(fā)展進程。在Panel B 中我進一步考慮了可能影響當?shù)爻擎?zhèn)化發(fā)展的基期經(jīng)濟規(guī)模、經(jīng)濟發(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)濟意義上的差異也比較微小。

      表1 平衡性檢驗

      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。負值表示對照組,即邊界西側(cè)的區(qū)縣級單位。正值表示實驗組,即邊界附近位于東部地區(qū)的區(qū)縣級單位。在50 千米帶寬下,本文生成了20 個箱體(bin)并將其平均分布在邊界兩側(cè),實心點表示每個箱體內(nèi)各縣市相應(yīng)變量的均值,灰色區(qū)域為95%置信區(qū)間。

      圖3 平衡性檢驗

      圖3 平衡性檢驗(續(xù))

      2. 數(shù)據(jù)描述

      本文綜合使用五部分數(shù)據(jù)進行實證分析,表2 報告了帶寬為50 千米時相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果??梢钥吹?,邊界兩側(cè)均有101 個縣市區(qū)行政單元樣本,各占樣本量的50%。斷點回歸方法有效的一個重要前提是排除個體對驅(qū)動變量的精確操控,本文根據(jù)McCrary(2008)提供的辦法檢驗了邊界兩側(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)間在斷點處重疊,沒有明顯的跳躍。事實上,每個縣市的空間位置是給定的,因此在邊界斷點設(shè)定中驅(qū)動變量(即與邊界的地理距離)大概率不存在個體操縱問題。

      表2 變量描述性統(tǒng)計

      圖4 平滑性檢驗

      本文關(guān)注的被解釋變量為每個縣市的城鎮(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。平均來講,樣本縣市十年間的城鎮(zhèn)化水平增長了50%,大約增加了18 個百分點(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)健性檢驗和機制分析部分本文使用了夜間燈光數(shù)據(jù)、2010 年的中國土地市場網(wǎng)的土地交易數(shù)據(jù)以及2000 年和2010 年的縣域統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)。其中,我使用夜間燈光數(shù)據(jù)來捕捉并刻畫縣(市、區(qū))的建成區(qū)面積,以此來表示縣市區(qū)層面的新增建設(shè)用地規(guī)模。以工業(yè)用地出讓價格表示當?shù)仄髽I(yè)的用地成本,以固定資產(chǎn)投資完成額來測度每個縣市十年間的擴大再生產(chǎn)速度。以上變量將在后文的實證分析部分進行詳細說明。

      四、實證結(jié)果與分析

      (一)基準結(jié)果

      表3 匯報了根據(jù)模型(1)進行回歸的具體結(jié)果。其中,第1—4 列中平滑函數(shù)形式采用局部線性式,當帶寬限定在35 千米時,核心變量的系數(shù)為負但統(tǒng)計上不顯著異于0,可能的原因是35 千米的帶寬內(nèi)樣本量較少導致點估計的標準誤較大,估計效率降低。將帶寬擴大到邊界兩側(cè)的80 千米到100 千米后樣本量隨之擴大,這允許我們將第5 和6 列中的平滑函數(shù)設(shè)定為二次項式進行穩(wěn)健性檢驗。可以看到,不同帶寬和不同設(shè)定下核心變量的點估計保持穩(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)收緊導致當?shù)爻擎?zhèn)化速度降低了30.3%,平均每年減少約3 個百分點。

      表3 基準結(jié)果

      我們結(jié)合第五次和第六次人口普查數(shù)據(jù)進一步理解其經(jīng)濟意義。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 萬人上升到23.81萬人。如果放松對東部地區(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家推算中國在2010 年應(yīng)該達到的城鎮(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,負值表示對照組,即邊界附近位于中部地區(qū)的區(qū)縣級單位。正值表示實驗組,即邊界附近位于東部地區(qū)的區(qū)縣級單位,實心點表示每個箱體內(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

      為了驗證基準結(jié)果的可靠性,本文從兩個角度進行了穩(wěn)健性檢驗。一是檢查基準結(jié)果是否受遺漏變量問題的影響;二是使用二維驅(qū)動變量構(gòu)建平滑函數(shù),確?;鶞式Y(jié)果在不同模型設(shè)定中的穩(wěn)健性。

      1. 考慮遺漏變量問題

      雖然我們在基準模型(1)中控制了距離的多項式用以吸收不可觀測因素對結(jié)果變量的影響,但是仍然有必要檢驗遺漏變量對回歸結(jié)果的影響。具體來說,一個可能的擔憂是邊界兩側(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致的。對此,本文從兩個角度進行了穩(wěn)健性檢驗。一是使用雙重差分模型來控制縣(市、區(qū))所屬地級市的固定效應(yīng),從而剝離城市層面不隨時間變化的影響因素;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)果與基準結(jié)果不一致,說明基準結(jié)果是由被刪除的樣本所驅(qū)動,從而合理推斷基準結(jié)果可能存在遺漏變量問題,反之,如果刪除樣本后結(jié)果保持穩(wěn)健,說明基準結(jié)果中的遺漏變量問題并不嚴重。

      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。是表示時間的二值變量,政策后Postt為1,反之為0。估計系數(shù)β表示2000 年后當?shù)爻擎?zhèn)化速度的平均變化。模型(3)利用了縣(市、區(qū))在時間和空間上的變化,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)的層級大于東西區(qū)域?qū)蛹?,因此控制城市固定效?yīng)可以吸收個體固定效應(yīng)。方程中的、、與基準設(shè)定保持一致,μt是時間固定效應(yīng),回歸中的標準誤聚類到縣(市、區(qū))層面。

      表4 匯報了相應(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)以及時間和個體(縣、市、區(qū))的固定效應(yīng),第2 列中將個體固定效應(yīng)調(diào)整為城市固定效應(yīng),從而控制不同城市特征對回歸結(jié)果的影響??梢钥吹剑? 列和第2 列的回歸系數(shù)一致,只在標準誤出現(xiàn)細微差別,這表明本文設(shè)定中城市層面的異質(zhì)性影響非常小,即基準結(jié)果并非由城市層面的未觀測到的其他制度因素所驅(qū)動。由于本節(jié)使用的是兩期差分模型,因此不能通過事件研究法檢驗兩組地區(qū)的事前趨勢。值得注意的是,表1 中平衡性檢驗的結(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)濟特征和地理特征沒有顯著差異。

      其次,我通過刪除某一段邊界兩側(cè)的樣本或某一省份的樣本,來檢驗是否存在除土地制度外的其他因素對結(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,當我們逐一地刪除每一段邊界(每一個省份)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(每個省份樣本)后的估計結(jié)果及95%置信區(qū)間,可以看到估計結(jié)果基本保持不變。以上結(jié)果表明基準結(jié)果并非由不可觀測的遺漏變量所驅(qū)動。

      2. 更改驅(qū)動變量形式

      本文在基準回歸中使用了每個縣市到邊界的最近距離作為驅(qū)動變量進行分析。作為穩(wěn)健性檢驗,我參考 Dell(2010)的方法構(gòu)建了方程(4)并使用每個縣市地圖質(zhì)心的經(jīng)緯度作為二維驅(qū)動變量進行回歸分析。具體來說,本文以x 表示經(jīng)度,y 表示緯度,因此將平滑函數(shù)的線性式和二項式分別設(shè)定為x + y 和x+y+x2+y2+xy。同時其他變量與方程(1)保持一致。相比以一維的距離作為驅(qū)動變量,以經(jīng)緯度作為驅(qū)動變量也可以進一步控制空間位置的異質(zhì)性帶來的遺漏變量問題。

      在表5 匯報的方程(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)收緊導致當?shù)爻擎?zhèn)化速度降低了30.2%,平均每年減少約3 個百分點。

      表5 以經(jīng)緯度為驅(qū)動變量

      五、機制分析

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

      具體來講,我首先檢驗了以夜間燈光識別的建成區(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,使用兩個層面的數(shù)據(jù)來檢驗東部地區(qū)土地供應(yīng)收緊對當?shù)仄髽I(yè)擴大再生產(chǎn)的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn),收緊土地供給后,當?shù)氐墓I(yè)用地的價格更高,而且從宏觀層面看,當?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)計數(shù)據(jù),因此本文使用由美國空軍國防氣象衛(wèi)星計劃(DMSP)①數(shù)據(jù)來源:https://ngdc.noaa.gov/eog/dmsp/downloadV4composites.html提供的夜間燈光數(shù)據(jù)來刻畫每個縣市的建成區(qū)面積①土地數(shù)據(jù)來源主要包括兩個,一是《中國國土資源年鑒》,二是中國土地市場網(wǎng)(www.chinaland.com)。其中,《中國國土資源年鑒》只提供了分地區(qū)的年度數(shù)據(jù),沒有提供省級以下行政單位的詳細土地利用數(shù)據(jù)。中國土地市場網(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 年后開始的,缺乏2007 年以前的可靠數(shù)據(jù)。。具體來說,我們分別加總計算出2000 年和2010 年每個行政單元燈光亮度大于0 的柵格面積(每個柵格約為1km×1km),并根據(jù)方程(5)計算得到每個縣市十年之間的城市擴張速度,即土地供應(yīng)情況。然后依據(jù)方程(1)進行回歸分析。

      表6 匯報了根據(jù)方程(1)進行回歸的結(jié)果,其中,被解釋變量是根據(jù)方程(5)計算得到的2000 年到2010 年的建成區(qū)擴張速度?;貧w結(jié)果與基準結(jié)果表現(xiàn)出一致的特征,即東部地區(qū)在2000年后當?shù)乜h市的建成區(qū)面積擴張呈現(xiàn)減速的趨勢。通過對比不同帶寬下點估計的標準誤,可以發(fā)現(xiàn),隨著樣本量的擴大,估計值的標準誤在下降,因此樣本量的局限性可能是導致第2 列帶寬50 千米時核心變量系數(shù)不顯著的一個因素,但是估計系數(shù)的方向與基準結(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,負值表示對照組,正值表示實驗組。實心點表示每個箱體內(nèi)各縣市城市建成區(qū)面積增長率的均值??梢钥吹?,邊界兩側(cè)的城市擴張速度出現(xiàn)跳躍。

      表6 城市空間擴張的差異

      圖7 建成區(qū)面積增速的均值差異

      (二)土地價格

      土地供應(yīng)收緊不僅體現(xiàn)在建成區(qū)的擴張方面,而且會推高土地市場上的均衡價格?;诖耍疚膹闹袊恋厥袌鼍W(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)進行清理,計算出每塊出讓土地單位面積的交易價格,并根據(jù)行政代碼將地塊信息與樣本縣(市、區(qū))進行匹配,然后將其作為被解釋變量,在地塊層面進行分析。具體來說,本文在兩個層面進行回歸分析,一是微觀地塊層面的土地價格彈性,二是加總到縣市層面的土地價格水平差異。

      表7 匯報了根據(jù)方程(1)進行回歸的相關(guān)結(jié)果,為了與基準設(shè)定保持一致,本文同時匯報了線性式和二項式平滑函數(shù)下不同帶寬的回歸結(jié)果??傮w來看,結(jié)果保持穩(wěn)健。其中,被解釋變量是2010 年每個工業(yè)用地單位面積的交易價格,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,平均來講,邊界東側(cè)地區(qū)地塊的出讓價格比西側(cè)地價高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)計數(shù)據(jù)可知,樣本地區(qū)每公頃工業(yè)用地價格均值為142.6 萬元,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)的購地成本比西側(cè)企業(yè)的購地成本高82 萬元左右(=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)的土地價格顯著高于邊界西側(cè)。

      表7 工業(yè)用地價格的差異

      圖8 工業(yè)用地交易價格的均值差異

      在Panel B 中,被解釋變量是2010 年每個縣(市、區(qū))的工業(yè)用地平均價格水平。結(jié)果表明,土地供應(yīng)收緊的東部地區(qū)每公頃工業(yè)用地價格高于對照組地區(qū),在5%水平上顯著異于0。樣本地區(qū)每公頃工業(yè)用地價格均值為84.42 萬元,土地收緊后邊界東部企業(yè)的平均購地價格比西側(cè)企業(yè)的購地價格高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

      本文進一步提供了宏觀層面的證據(jù)。具體來說,我收集整理了2000 年和2010 年的縣域統(tǒng)計年鑒中固定資產(chǎn)投資的數(shù)據(jù),并根據(jù)方程(6)計算得到每個縣市十年之間的當?shù)財U大再生產(chǎn)速度。

      表8 匯報了根據(jù)方程(1)進行回歸的結(jié)果,其中,被解釋變量是根據(jù)方程(6)計算得到的2000 年到2010 年當?shù)氐墓潭ㄙY產(chǎn)投資增長率??梢钥吹?,東部地區(qū)土地供應(yīng)收緊后當?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于協(xié)調(diào)區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展具有重要意義。通過在生產(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)達地區(qū)的發(fā)展是政策制定者的初衷,但是這一政策無形中增加了高生產(chǎn)效率地區(qū)面臨的空間發(fā)展約束,減緩了當?shù)氐某擎?zhèn)化發(fā)展速度。本文通過構(gòu)建地理斷點模型研究發(fā)現(xiàn),在初始經(jīng)濟條件和自然稟賦沒有顯著差異的地區(qū),收緊邊界一側(cè)的城市土地供應(yīng)將提高當?shù)仄髽I(yè)擴大再生產(chǎn)的用地成本,降低固定資產(chǎn)投資,減緩當?shù)氐某鞘谢l(fā)展進程。

      本文的研究結(jié)論具有以下政策含義:實施以土地為核心的要素配置改革,改變以行政指標來配置土地的方式,推進土地要素的統(tǒng)一大市場建設(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。具體來說,政府應(yīng)積極推進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)濟帶來的便利,同時可以緩解土地成本增加帶來的擴大再生產(chǎn)的約束。

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