中国城镇建设用地经济密度的区位差异及影响因素3——基于273个地级及以上城市的分析

曹广忠 白 晓,2

(1.北京大学城市与环境学院,北京100871;2.北京大学深圳研究生院环境与城市学院,广东深圳518055)

中国城镇建设用地经济密度的区位差异及影响因素3
——基于273个地级及以上城市的分析

曹广忠1白 晓1,2

(1.北京大学城市与环境学院,北京100871;2.北京大学深圳研究生院环境与城市学院,广东深圳518055)

以全国地级及以上城市中的273个样本城市为研究对象,分别从全国、沿海地区、内陆地区三个层次考察了样本城市城镇建设用地经济密度的区位差异。根据柯布-道格拉斯生产函数的理论与分析方法建立模型,分析了资本、劳动力、土地三大投入要素和城市全要素生产率等对城镇建设用地的影响,并在控制以上变量的条件下侧重考察了城市区位差异的影响。发现我国城镇建设用地经济密度的区位差异明显,具有区位优势的城市土地效益平均高于缺乏区位优势的城市;沿海水陆口岸的区位优势十分显著,建设用地经济密度相对较高,而内陆地区水陆口岸的区位优势有待发掘;航空口岸对提高城镇建设用地经济密度未发挥积极作用。分析结果表明,生产要素投入、科技水平、市场环境和城市发展阶段是影响土地效益的主要因素,但不同区位条件下城镇建设用地经济密度的影响因素有所不同,为提高城镇建设用地经济密度,不同区位条件的城市着力点应各有侧重。

城镇建设用地;经济密度;区位差异;影响因素;地级市

城镇建设用地是各类用地中开发强度最大、利用程度最高的土地类型,对城镇建设用地经济密度的研究是城市土地集约利用研究的重要部分。目前,相关研究的地理尺度大多只涉及到省区层面,从较微观层面对地级市城镇建设用地的探讨很少。而且,在城镇建设用地经济密度的研究中较少考虑区位差异及其影响,事实上,区位条件是影响城镇经济发展和土地利用模式的重要因素之一。本文首先通过对城镇建设用地经济密度发展的经济学理论思考,从柯布-道格拉斯生产函数出发,并推广到土地经济密度的分析上,确定其影响因素。在此基础上,希望通过建立回归模型,以全国地级及以上城市中的273个样本城市为研究对象进行实证分析,重点探讨资本、劳动力、土地三大投入要素和城市全要素生产率等对城镇建设用地经济密度的影响,进而从全国、沿海地区、内陆地区三个层次揭示城镇建设用地经济密度的区位差异。

1 文献综述

城市土地集约利用是国内地理学、经济学与城市规划领域研究的热点[1]。计划经济时期,我国实行土地无偿使用政策,忽略了土地资源的稀缺性和商品属性[2,3],给城市土地利用留下隐患。改革开放后,工业化和城镇化进程加快,城市用地需求急剧膨胀,庞大的需求压力下,城市土地粗放低效利用的问题并未缓解反而加重,主要表现在城市用地失控,占用大量耕地[4-6];城市用地结构不合理[5,7],城市土地产出偏低[8-11]等。提高城市土地集约利用程度成为我国建设节约型社会和实现经济良性发展的迫切要求[12,13]。

对于“城市土地集约利用”概念的内涵,不同的研究视角有不同的侧重点。比较一致的观点是通过各种有效的投入,不断提高土地的经济利用效率和经济效益[14]。直接衡量城市土地的经济效益在实际中仍具有一定的困难,而地价作为直接反应城市土地价值的指标,在数据获取上存在困难,不同城市之间数据缺乏可比性[14]。因此,许多文献都把土地经济密度(或称地均经济产出)作为衡量城市土地利用效率的指标之一[1,6,15]。

国内关于城市土地经济密度的研究中,除作为评价指标外,也对其空间差异及影响因素进行了探讨。如对中国省级面板数据的分析发现土地经济密度与人口规模、城市化水平交通区位等存在正相关关系,与产业结构比例呈负相关[16];对2004年中国区县单元数据的分析表明我国城乡建设用地经济密度总体水平由东向西递减,核心——边缘效应显著[13];1996和2004年单位城镇用地产出量指标显示了省区层面上城镇土地集约利用水平的空间差异[17]。这类研究大多只涉及到省区尺度,而土地集约利用水平在更微观的地级市单元存在明显的差异[11],且在该尺度上区位因素对城市土地利用的影响更加显著。

区位条件对城市发展具有不可忽视的影响。开放条件下,沿海、沿边、沿江是能够反映重要发展优势的空间区位因素,但缺乏基础设施支撑的区位因素难以转化为发展优势。因此具有交通优势的水陆、航空口岸是能够对城市发展产生影响力的区位要素。城市土地利用是一个伴随城市发展而不断深化的动态过程,区位条件作为城市发展的基础条件之一,对土地产出效益有重要影响。本文在该假设的基础上,选择城镇建设用地为分析对象,以我国地级及其以上级别城市作为研究地域单元,考察城镇建设用地经济密度的区位差异及影响因素,特别是区位因素的影响作用。

2 研究方法与数据

2.1 柯布-道格拉斯生产函数模型

关于城市土地经济密度的影响因素,目前已有不少统计描述和回归分析[16,17],但对影响因素指标的选择并不一致,而且大多未给出足够的经济学原理支撑。事实上,在新古典城市经济增长理论框架下,资本、劳动力、技术进步和土地投入等要素对城市经济产出与增长的作用一直是城市经济学的研究焦点之一[18,19]。城市经济学侧重对土地要素投入的考察,而在一定的技术条件下,土地、资本和劳动力作为三大生产投入要素具有可替代性。因此,在实证计量分析中,柯布-道格拉斯生产函数形式被广泛应用,具体如下:

式中,Q为城市经济产出,K为资本要素投入,L为劳动力要素投入,P为土地要素投入,α,β,γ分别是资本、劳动力和土地投入产出的弹性系数,A为全要素生产率,主要代表技术进步以及其他影响生产率的因素的影响。根据新古典经济增长理论规模经济不变的假设,式(1)中有一个约束假设α+β+γ=1,此时两边除以 P便得到城镇建设用地经济密度与各要素的关系式:

从式(2)的推导可以查看出,城镇建设用地经济密度不仅与城镇建设用地面积上的资本投入和劳动力投入等有紧密联系,还与技术水平和其他影响社会生产率的因素密切相关。基于上述理论分析,本文建立以下实证模型:

式中,Y=Q/P,为城镇建设用地经济密度,Q取城市第二、三产业增加值之和,P为城镇建设用地总和;K0为单位面积固定资产投资总额,反映资本投入;L0为第二、三产业从业人员之和。此外,可测量的影响全要素生产率水平A的因素包括了5个因子,分别是4个结构性因子向量Φi(i=1,…,4)和区位因子向量θ,而A0则代表城市其他无法度量的影响生产率水平的因素的综合作用。α,β,γ,πi(i=1,…,4)为各种要素投入产出的弹性系数。

城市要素生产率的影响因素主要包括技术水平、市场环境、城市开放程度和城市发展水平等四方面。具体指标的含义和选择参见表1。其中,技术水平利用当年地方财政在科学、教育方面的一般预算内支出之和来测量;市场环境则通过市场经济度指标[20]来反映,一般市场经济度越高的城市市场环境越宽松;而城市开放程度选取了客运人口比例(全市客运总量/总人口,体现城市人口流动的频繁程度)和当年实际使用外资金额,分别反映城市与外界的联系以及对投资的吸引力;城市发展水平则选取产业结构和反映区域人口集聚程度的二元差异度(市辖区人口密度/全市人口密度)指标来衡量城市发展阶段和城镇均衡发展程度和对社会生产率的影响。

除上述四个社会经济影响因素以外,区位因素作为一个综合指标对要素生产率的影响主要包括三个层次,分别是(1)对全国层面的考察,在计量分析中加入地带性差异和航空区位差异变量进行分析;(2)对沿海地区内部的考察,加入沿海城市区位差异和航空区位差异变量;(3)对内陆地区内部的考察,加入内陆城市区位差异和航空区位差异变量。其中,沿海城市和内陆城市是指该城市处在沿海省区和内陆省区。依据我国建立的多级口岸体系,本文只选取最能体现区位条件和区位特征的一类水陆、航空口岸进行研究(表2)。

对式(3)两边取对数,并代入全要素生产率指标,得到用于线型回归模型的表达式为:

2.2 指标界定和数据来源

文章所研究的城镇建设用地经济密度是指单位面积城镇建设用地上的城市经济产出,计量单位为万元/km2。其中城镇建设用地是指国土资源部2001年颁布的《全国土地分类(过渡期间适用)》标准中城市用地、建制镇用地和独立工矿用地三类用地的集合。用地数据来源于国土资源部2004年土地变更调查数据。城市经济产出采用2004年各地级及其以上城市第二、三产业增加值统计数,数据源于《中国城市统计年鉴2005》。

经济社会数据主要来源于《中国城市统计年鉴2005》中“中国地级及其以上城市”的相关统计资料。剔除数据不全的贵港、吕梁、巴中、思茅、兰州、嘉峪关、金昌、天水、平凉、陇南、固原、克拉玛依、韶关等城市,以273个样本城市为分析对象。

区位因素通过虚拟变量来表示,利用Arcgis软件对中国地级市域图和中国港口、河流、航空港、海域等矢量地图进行叠加查询,得到目标城市的区位变量值。

2.3 城镇建设用地经济密度区位差异描述性分析

通过均值和方差分析可以发现,无论是在全国层面上,还是在沿海地区内部或者在内陆地区内部,各地级市的城镇建设用地经济密度在不同区位上存在十分显著的差别(表3)。

表1 社会经济解释变量Tab.1 The socio-economic indicates and description

表2 区位虚拟变量Tab.2 Dummy variablesof urban location

表3 城镇建设用地经济密度的区位差异统计描述Tab.3 The statistical description of local distinction of urban construction land economic density

2.3.1 城镇建设用地面积和经济密度在全国层面上的梯度差异

在全国层面,地带性差异在城镇建设用地面积、城市第二、第三产业增加值和城镇建设用地经济密度上都十分明显,沿海地区的二、三产业产出是内陆地区的3倍以上,而建设用地经济密度则是内陆地区的约1.5倍。而航空区位差异的影响也十分显著,均在0.001的显著性水平上显著,在45个具有一类航空口岸的城市中,其城镇建设用地面积高达446 km2,经济产出达到1 329亿元,是无空港城市的3.7倍,而建设用地经济密度则也是1.5倍左右。

2.3.2 城镇建设用地经济密度在沿海地区内部不同区位类型城市间的差异

在沿海地区内部,口岸城市和空港城市建设用地经济密度明显高于其他城市。沿海口岸城市与沿海非口岸城市均为50个,建设用地面积在均值上相差不大,但是经济产出相差约1倍,因此造成沿海具有一类水陆口岸城市的城镇建设用地经济密度比非口岸城市要高超过1/3。而沿海具有一类航空港的城市比非空港城市的城镇建设用地面积大约1倍,第二、三产业增加值超过2倍,则城镇建设用地经济密度约为非空港城市的1.5倍。

2.3.3 城镇建设用地经济密度在内陆地区不同区位类型城市间的差异

在内陆地区,空港城市的经济密度有较明显的优势。内陆口岸城市与非口岸城市虽然在城镇建设用地面积上存在较为显著的差异(在95%的显著性水平上),但是在城镇建设用地经济密度上的显著性水平只有72%,并不显著。而内陆空港城市与非空港城市之间在城镇建设用地、经济产出和建设用地经济密度上均存在差异,空港城市的城镇建设用地面积和经济密度都明显高于非空港城市。

3 城镇建设用地经济密度影响因素分析

城镇建设用地经济密度的影响因素中,区位因素是本文考察的重点,因此分别构建两个模型,其中模型1单纯考察社会经济因素的影响,模型2将社会经济指标作为控制变量,同时引进区位变量。通过比较分析两个模型的统计结果,综合分析区位和社会经济因素对城镇建设用地经济密度的影响。回归模型分析结果见表4。

3.1 总体样本分析

首先利用所有城市样本进行回归建模。估算结果表明,加入区位虚拟变量后,模型R2由0.804增加到0.809,模型的拟合程度得到提高,说明在控制了投入要素和其他社会经济变量后,区位因素仍然对城镇建设用地经济密度的空间差异具备显著影响,反映了区位条件是制约或促进城镇建设用地的经济效益提高的重要因素。

表4 模型回归结果Tab.4 The estimated resultsof OLSmodel

模型2中,地带性和航空港差异的影响系数均在0.10显著性水平上显著。其中,沿海和内陆的地带性差异具有显著正效应(p=0.054),说明沿海地区城市的建设用地开发强度和利用程度较高。沿海地区是具有相对优势的区位条件,能够为城市吸引更多的资本、劳动力等要素,城市在有限的土地资源条件下倾向于高强度的土地开发利用方式。而航空口岸反而呈显著负效应(p=0.095),在城镇建设用地利用效益方面并不发挥积极的作用。

比较两个模型发现,其他社会经济因素的影响无论在显著性水平还是方向上的变化都不大,说明其影响稳定,模型的信度和效度较高。要素投入方面,资本和劳动力投入均在0.001显著性水平上呈正相关关系,说明城市的投资和劳动力规模能够明显影响建设用地的经济产出。但在考虑区位因素前后,资本和劳动力投入对土地经济产出的贡献程度有所变化。

社会经济因素方面,科技发展水平具有强烈的正效应(p=0.000),反映出科技水平已成为现代经济中提高城市土地效益的关键因素之一。市场经济度具有显著的正效应,反映了在公证、宽松的市场环境下,城镇建设用地的资本价值表现得更彻底。外资呈显著正效应,说明对外开放程度高的城市,投资者和经营者更倾向于用资本、技术投入等代替土地消耗,提高土地的集约利用程度。产业结构的系数显著为正(p=0.000),体现出城市的工业化发展阶段越成熟,土地的利用越趋于集约和高效。人口集聚二元差异度与土地经济密度呈明显的负相关关系,说明城乡人口密度的差距越大,土地的经济密度越低,城乡二元结构的存在影响了城市土地的经济效益。

3.2 沿海地区城市样本分析

从全国尺度的分析可看出地带性和航空口岸区位差异对城镇建设用地经济密度的影响十分显著。为考察微观区位因素的作用-以及不同地带城市土地效益的影响因素差别,下面对具有地带性差异的两类城市分别讨论。

对沿海地区样本城市的回归计算结果显示,在两个区位因素的影响中,航空口岸依然为负效应,但并不显著,表明航空区位对沿海地区的影响作用不如全国明显。而沿海城市中具有一类水陆口岸对土地高效利用的积极影响十分显著,这说明在沿海地区具有水陆口岸比具有航空口岸更能对城镇建设用地经济产出和集约利用程度产生积极作用。

比较全国和沿海两个尺度生产投入要素的影响,发现资本要素和劳动力要素投入的影响都呈强正效应,说明资本和劳动要素对城镇土地经济密度的影响十分稳定,要素投入对提高城镇建设用地的经济产出效益有显著效果。

此外,沿海地区其他有显著影响的指标主要包括:城市科技水平、市场经济度和城市产业结构。科技水平和产业结构仍然是沿海城市提高土地效益的重要促进因素,实现这种促进作用的关键在于优化二、三产业的结构,将先进的技术水平转化为生产力,作为经济要素投入城市生产。市场经济度的作用显著,反映了市场的发育程度以及政府干预、行业垄断等可能造成市场不灵活的因素,会对土地的经济密度产生影响。

与全国样本相比,沿海地区受外商投资的影响变得不显著,反映了沿海地区城市已形成整体上相对宽松的市场和投资环境,土地效益对外资的依赖性降低。人口集聚二元差异度与全国相比作用减弱,可能的解释是,沿海地区有大量经济快速发展的县级城市,这类人口集聚区的土地利用实际上已是城市用地属性,其经济产出也具有了相当的规模,促使这些地区人口二元差异对土地效益的影响弱化。

3.3 内陆地区城市样本分析

内陆地区城市的资本要素和劳动力要素投入影响依然呈显著正效应,进一步说明目前要素投入在促进我国城市经济发展中的重要作用。

其他影响显著因素包括科技水平、市场经济度、外商投资、产业结构和人口集聚差异度。其中,人口集聚二元差异的负面影响很大,从统计数据来看,内陆城市这一指标普遍较高,说明内陆城市具有较高的人口中心集中度,内陆地区大量的中小城市普遍存在除中心区外,其他县市缺乏产业支撑,无法吸引人口集聚的问题,土地经济效益的提高受制于区域整体的发展水平和区域内经济发展的协调性。外商投资的影响较大,说明内地城镇建设用地效益的提高对外来资本的依赖较大。而由于我国预算内财政收支体系较为统一,所以在市场经济度指标的影响方面,沿海和内地没有体现出的明显差异。

区位因素方面,航空口岸依然表现为负效应,但与全国相比变得不明显。内地城市水陆口岸区位的影响并不显著,呈现微弱的正效应,结合内陆城市社会经济属性的影响,可认为目前对于内陆地区城镇建设用地经济密度提高影响最为显著的因素不是对外沟通联系的区位因素,而在于提高城市的生产效率,从而增强区域对外来资本的吸引力,进而带动城市的工业化。

4 结论和讨论

城镇建设用地效益在不同区位条件的城市之间存在明显差异。在全国层面,具有地带性和空港区位差异的城市,建设用地经济密度相差1/2左右。沿海地区具有水陆口岸城市的建设用地经济密度高出非口岸城市1/3;空港城市约为非空港城市的1.5倍。内陆城市的区位差异相对较小。在土地效益的区位差异如此明显的基础上,城镇土地利用的引导策略与管理措施的制定应与城市的具体条件和发展阶段相适应。

沿海水陆口岸的区位影响显著;而内陆地区水陆口岸的区位优势有待发掘。全国层面,城镇建设用地经济密度的地带性差异明显,沿海地区区位条件为显著正影响;沿海地区一类口岸城镇在沿海地区中具有显著的优势。内陆城市沿边、沿江甚至沿海口岸(如广西)的区位条件效果不明显,内陆城镇建设用地经济密度仍有很大的上升空间,这与我国经济发展的空间差异相一致。沿海口岸城市区位优势对城市经济发展的促进作用同样提高了城镇建设用地经济密度。相比之下,内陆沿边城市的外部市场条件和自身发展环境都不优越,导致口岸的区位优势尚未充分发挥。

航空口岸对提高城镇建设用地经济密度的作用有待提高。具有一类航空口岸的城市,其口岸优势作用不明显,这体现出我国当前产业升级仍未能壮大高科技和现代服务业产业体系,使得我国的航空口岸当前仍处于低级的客运和有限的货运服务层次,未能发挥出对经济的大幅带动作用。

生产要素投入、科技水平、市场环境是影响土地效益的主要因素。主要影响因素归纳起来反映的是城市的经济发展状况,这与我国大部分城市仍处于快速工业化和城镇化阶段是一致的。现阶段增加资本和劳动力投入对提高土地的经济效益有促进作用。提高科技水平对提高我国城市,尤其是沿海地区城市的土地效益有非常重要的作用,而优化产业结构是我国所有城市共同面临的任务。宽松的市场环境也是实现城市土地高效利用的重要保证。

不同区位条件下,城镇建设用地经济密度受各因素影响的程度有所不同,外商投资和人口集聚二元差异度对沿海地区的影响较不明显,而内陆城镇仍然受其深刻影响。这反映了城市发展阶段的差异:沿海地区的城市普遍已度过经济发展的启动阶段;而内陆城市的发展后劲尚未完全激发,城镇建设用地的潜力有待挖掘。因此,提高土地的经济密度,不同区位的城市着力点应各有侧重,内陆城市着重吸引经济要素的投入,启动经济发展引擎;沿海地区强调在巩固市场规模的同时,进一步优化产业结构和经济效益,提高单位土地的经济承载能力。

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On the Location Difference and Influencing Factors of the Econom ic Density of Urban Construction Land in China:Evidence from 273 Prefecture2level Cities

CAO Guang2zhong1BAIXiao1,2
(1.College of Urban and Environmental Sciences,Peking University,Beijing 100871,China;2.College of Environmental and Urban Sciences,Shenzhen Graduate School,Peking University,Shenzhen Guangdong 518055,China)

Based on the analysisof 273 prefecture2level sample cities in China,this article focuseson the location disparitiesof the economic density of urban construction land among three levels:nationwide,coastal and inland area.Using and extending the theory and modeling framework of Cobb2Douglas production function,two OLS(Ordinary least squares)regression models is established,one of which investigates the influenceof control variables,such as capital,labor and other socio2economic factors,and theotherofwhich adds the location variables to the basemodel.Comparing twomodels,inputof productive components,science and technology level,market environment and the developing stage of cities are still the principal factors affecting land2use efficiency.Moreover,the impactsof location variables show that:1)there are obvious location differencesof the economic density of urban construction land among Chinese prefecture2level cities,especially,which with location advantages possess higher land efficiency.(2)The coastal citieswith land orwater ports have significantly higher economic density,while the location advantagesof inland ports need to be exploited for further development.(3)Airports do not exert a positive impact on enhancing the economic density of urban construction land.At last,we argue that factors influencing the economic density vary from citieswith different location conditions,which suggests that cities should adopt appropriate land2use policies according to their location conditions to enhance the economic density of urban construction land.

economic density;urban construction land;location difference;influencing factors;prefecture2level cities

F301.23

A

1002-2104(2010)02-0012-07

10.3969/j.issn.1002-2104.2010.02.003

2009-09-27

曹广忠,博士,副教授,主要研究方向为城市地理、城市与区域规划。

3国家自然科学基金项目(编号:40871075)资助。

(编辑:刘呈庆)