近十年中国建设用地扩张空间特征——基于与固定资本和二三产业就业人数的比较分析

姜 海，王 博，李成瑞，曲福田

（南京农业大学中国土地问题研究中心，江苏 南京 210095）

对于正处于城市化、工业化快速发展时期的中国，资本、劳动力、土地都是经济增长不可或缺的基本生产要素[1]。一些学者已将土地（建设用地）纳入到中国经济增长研究。李明月等研究发现3种要素对上海市经济增长的贡献率由大到小依次为土地、资本、劳动力[2]。李奇旆认为开发区近84%的经济增长可以由土地、资本和劳动力的投入来解释[3]。姜海等发现随着经济发展阶段演进，建设用地扩张对经济增长的贡献逐渐减弱[4]。喻燕等应用索洛增长模型测出武汉市建设用地利用处于报酬递减阶段[5]。张占录等指出，资本、劳动力和土地的匹配协调是影响经济产出的重要因素，土地粗放利用有可能破坏生产和谐性，降低产出量[6]。可见，持续的经济发展需要不同生产要素在空间、结构上合理组合，研究资本、劳动力和土地在空间配置上的关系有助于理解中国经济发展的区域差异。但是，目前鲜有研究3种生产要素在大尺度空间配置格局上的相似性（或差异），多集中于单要素或小区域的探讨[7-9]。作为近年中国经济增长的主要源泉，土地（尤其是建设用地）空间配置格局与区域发展、生态环境保护等具有重要关系，并且具有相对特殊的配置机制。揭示建设用地扩张的空间特征、成因及影响，对于完善土地资源配置机制，促进经济发展具有重要意义。鉴于此，本文应用1999—2008年分省（市、区）经济社会和土地统计数据，比较近十年中国固定资本、二三产业就业人数、建设用地3种基本生产要素增长率的空间自相关性，研究建设用地扩张的空间特征，解释其产生的原因及影响，为完善土地发展权配置机制提供参考。

1 数据与方法

1.1 数据来源

研究范围为中国大陆31个省（市、区）。以历年统计数据为基础，计算整理得到1999—2008年分省（市、区）二三产业GDP、固定资本存量、二三产业就业人数和建设用地的增长率。建设用地面积根据历年《国土资源综合统计年报》、《中国国土资源年鉴》整理而来。从经济增长与土地利用关系出发，研究考察的建设用地包括城镇村建设用地、工矿用地和交通用地①根据2001年《全国土地分类（试行）》，2001年以后农村道路不再统计为建设用地，需要对1999—2001年交通用地统计数据进行修正，以消除研究时期内建设用地面积统计口径变化带来的影响。本研究采用以下步骤修正以上数据：首先，假设2002年交通用地（不含农村道路）增长率等于2002—2005年平均增长率，结合2002年末交通用地（不含农村道路）面积，估计得到2001年末交通用地（不含农村道路）面积；其次，结合2001年交通用地（包含农村道路）面积统计数据，估计2001年农村道路面积；最后，假设1999—2001年历年农村道路增长率与当年交通用地（含农村道路）增长率相等，估算出历年农村道路和交通用地（不含农村道路）面积。。二三产业GDP、二三产业就业人数、当年固定资本形成总额等数据来自历年《中国统计年鉴》。固定资本存量（1998年可比价）采用永续盘存法估算[10]。

1.2 分析方法

1.2.1 空间自相关分析 Anselin等学者指出经济增长研究应采用改进后的统计分析方法来考虑与地理位置相关的空间数据关联和依赖性的影响[11]。本文应用Geoda软件，采用全局空间自相关检验和局部空间自相关检验对不同地区固定资本、二三产业就业人数、建设用地的增长率进行空间自相关性分析。

（1）全局空间自相关检验。全局Moran’s I指数反映空间邻接或邻近的区域单元属性值的相似程度。

式1中，xi为区域i的属性值（如建设用地增长率）；n为区域总数；Wij为空间权重矩阵，代表空间单元i和j之间的影响程度。

（2）局部空间自相关检验。全局Moran’s I指数对空间自相关的全局评估忽略了空间过程的潜在不稳定性，有必要进行局部空间自相关分析。本文采用LISA中的局部Moran’s I指数和Moran’s I散点图检验各地区固定资本、二三产业就业人数、土地（建设用地）3种要素增长率的局部空间自相关性。局部Moran’s I指数定义为：

Ii值为正，表示该区域单元周围聚集相似值（高值或低值），Ii值为负则表示周围聚集非相似值。Moran’s I散点图是对局部Moran’s I指数的标准化检验统计量Z和WZ数据可视化的二维图示，4个象限分别对应区域单元与其相邻单元的局部空间联系形式：第I象限——高值区域单元被高值区域所包围 （高—高）；第II象限——低值区域单元被高值区域所包围 （低—高）；第III象限——低值区域单元被低值区域所包围 （低—低）；第IV象限——高值区域单元被低值区域所包围 （高—低）。I、III象限为正的空间自相关，II、IV象限为负的空间自相关。

1.2.2 空间计量经济模型

（1）基础模型设定。结合相关经济理论与参考文献[12-13]，将建设用地作为独立要素引入柯布—道格拉斯（Cobb-Douglas）生产函数：

式4中，A是常数项，Q、K、L、CL分别表示二三产业GDP、固定资本存量、二三产业就业人数和建设用地的面积率，α1、α2、 α3分别表示固定资本、二三产业就业人数和建设用地的产出弹性系数。式4两边取对数，得到：

（2）空间计量经济学模型。采用空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）。空间滞后模型主要应用于研究相邻主体或地区行为对系统内其他主体或地区行为存在影响的情形，其表达式为：

式6中，y为因变量；X为n×k阶的外生解释变量矩阵；W为n×n阶的空间权重矩阵；ρ为空间自回归系数，反映了样本观测值中的空间依赖作用；α为X的参数向量；m为白噪声。

空间误差模型通过误差项来体现机构或地区间的相互关系。数学表达式为：

式7—8中，ε为随机误差向量；λ为n×1的截面因变量向量的空间误差系数，衡量样本观察值中的空间依赖作用；u为正态分布的随机误差向量；参数β反映了自变量X对因变量y的影响。

1.2.3 聚类分析 本文依据固定资本、二三产业就业人数、建设用地2000—2008年增长率，采用K-Means聚类算法对各省（市、区）进行聚类分析，并与空间自相关分析结果进行比较，以验证空间分析结果。

2 生产要素增长率的空间相关性分析

2.1 全局空间自相关性检验

采用全局Moran’s I指数分别对2000—2008年31个省（市、区）3类生产要素的增长率进行全局空间自相关性检验（表1）①由于海南省与广东省相邻，空间自相关分析时将其与广东省作为一个样本。下同。。

2000—2008年固定资本增长率全局Moran’s I指数为负，不显著。2000—2001年、2008年表现出较强的正空间自相关，2004—2005年表现出较强的负空间自相关，其他年份不存在显著空间自相关性。说明固定资本增长率的空间自相关性随时间推移波动较大，没有明显的空间集聚或空间分散状态。

2000—2008年二三产业就业人数增长率全局Moran’s I指数为正，在5%的水平上通过显著性检验，说明总体上趋于空间聚集。但研究时期内近1/2的年份二三产业就业人数的空间自相关检验不显著，正、负全局Moran’s I指数交替出现，说明二三产业就业人数空间集聚状态并不十分明显。

2000—2008年建设用地增长率的全局Moran’s I指数为正，在1%的水平上通过显著性检验。除了2003年，其他年份均表现出显著的空间自相关性，且2004年以来全局Moran’s I指数逐渐增大。与固定资本、二三产业就业人数比较，建设用地扩张呈现明显的空间集群状态，表现出不同的空间动态发展特征。

表1 2000—2008年不同生产要素增长率全局Moran’s I指数Tab.1 Global Moran’s I of growth rates of different production factors from 2000 to 2008

2.2 局部空间自相关性检验

空间自相关的全局评估会掩盖反常的局部状况或小范围的局部不稳定性，本文采用局部Moran’s I指数和Moran’s I散点图来探测局部的空间聚集程度。总体上来看，2000—2008年不同生产要素Moran’s I散点图表现出与全局Moran’s I指数相同的特征。省（市、区）固定资本增长率的观测值主要分布在II、IV象限，说明以不同类型观测值之间的空间关联为主（高—低、低—高）；二三产业就业人数和建设用地增长率的观测值主要分布在I、III象限，说明以相似观测值之间的空间关联为主（高—高、低—低），表现出一定的空间集聚特征（图1）。

同时，分别计算2000年、2002年、2004年、2006年、2008年、2000—2008年建设用地增长率局部Moran’s I指数，绘制相应的Moran’s I空间分布图，进一步分析建设用地增长率局部空间聚集程度（图2）。

图1 2000—2008年不同生产要素增长率Moran’s I散点图Fig.1 Scatter diagram of Moran’s I of growth rates of different production factors from 2000 to 2008

图2 建设用地增长率Moran’s I空间分布图Fig.2 Spatial distribution diagram of Moran’s I of growth rate of construction land from 2000 to 2008

结果显示，2000年建设用地增长率存在由内蒙古自治区、山西省、陕西省、宁夏回族自治区、青海省组成的低—低集群，由江苏省、浙江省、福建省组成的高—高集群。2002年东部地区建设用地增长率保持高—高集群特征（统计上不显著），同时出现了由新疆维吾尔自治区、西藏自治区组成的高—高集群，而内蒙古自治区、山西省、陕西省等仍表现出低—低集群特征。2004年建设用地增长率全局Moran’s I指数减弱，以山西省、河南省、湖北省组成的低—低集群为主，但东部地区仍表现出高—高集群特征（统计上不显著）。2006年，建设用地增长率高—高集群省份有所增加，北部地区处于低—低集群状态。2008年建设用地增长率高—高集群的范围缩小，低—低集群的范围有所扩大。可见，除西藏自治区以外，北部、中部、西部大部分地区建设用地增长率长期处于低—低空间自相关集群，东部沿海大部分地区处于高—高集群，建设用地增长率的东西差别十分显著，东部沿海地区和西部地区建设用地规模差异呈持续扩大趋势。

2.3 空间计量经济模型估计与分析

空间自相关检验分析表明建设用地扩张在空间上存在自相关性。因此，以样点独立假设为基本出发点的经济增长和建设用地扩张关系传统分析模型存在一定缺陷，需要引入空间变量对经典的线性模型进行修正，消除样本数据在空间维度上存在的相关性和异质性。本文应用2000—2008年分省二三产业GDP、固定资本存量、二三产业就业人数和建设用地数据，通过普通最小二乘法（OLS）对基本模型进行估计，其后通过空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）进行修正，分析建设用地扩张与经济增长的关系。

比较3个模型的对数似然函数值发现，SLM和SEM的Log-likelihood值均大于OLS，说明SLM、SEM模型优于OLS模型（表2）。从系数上看，OLS的估计结果中二三产业就业人数变量L的系数没有通过显著性检验，经过模型修正后，各变量系数均通过显著性检验，其中，空间系数ρ和λ通过10%水平的显著性检验，说明各省（市、区）建设用地扩张在空间上存在溢出效应，也验证了地区之间建设用地扩张存在相互关系，需要引入空间差异性和空间依赖性对传统OLS线性模型进行修正。

表2 建设用地扩张与经济增长关系模型估计结果Tab.2 Regression results of relationship between construction land expansion and economic growth

3 不同区域生产要素增长率聚类分析结果

聚类分析结果表明，2000—2008年中国大部分省（市、区）固定资本增长率处于220.79%—305.93%之间，西南地区和东北地区部分省（市、区）固定资本增长率较高，其中内蒙古自治区、重庆市固定资本增长率分别达到571.35%和568.91%，固定资本增长在空间上未表现出明显的集聚现象（图3）。2000—2008年二三产业就业人数增长率呈现较为明显的南北分异特征，北部地区增长率普遍较低，但空间上未出现高增长率集群地区。与固定资本、二三产业就业人数空间格局变化比较，建设用地增长率呈现出较明显的“东西高、中北低”的空间集聚特征，东部沿海地区和西藏自治区、新疆维吾尔自治区建设用地增长率明显高于中部和北部地区。

图3 2000—2008年不同生产要素增长率聚类分析结果Fig.3 Cluster analysis diagram of growth rates of different production factors from 2000 to 2008

对各省（市、区）建设用地增长率进行比较发现，2000—2008年全国建设用地平均增长率为10.84%。其中，中部和北部地区16个省（市、区）建设用地增长率较低，在2%—11%之间。京津地区和江浙地区建设用地扩张速度最快，平均增长率达到25%。此外，西部的西藏自治区、新疆维吾尔族自治区和东部沿海地区其他省份（包括福建省、广东省、上海市、山东省、广西壮族自治区等）建设用地扩张速度也较快，平均增长率达到15%。

4 建设用地扩张空间集聚特征的成因及风险

近十年中国建设用地扩张存在显著的空间自相关性，表现为中部、北部地区低—低集群和东部沿海地区高—高集群，区域间建设用地规模差异持续扩大。导致建设用地扩张空间特征与固定资本、二三产业就业人数出现偏离的因素可能包括：（1）不同区域土地利用比较优势差异；（2）土地要素的不可流动性；（3）土地发展权国家计划配置方式。比较不同省（市、区）2000年土地利用比较优势与2000—2008年建设用地增长率，发现二者的相关系数达到0.7298。根据经济学原理，按照比较优势来配置土地，可以从总体上提高土地利用总福利[14]；其次，由于土地要素本身缺乏流动性，在东部地区建设用地的经济效益显著高于中西部地区的情形下[15]，无论是在市场机制还是计划体系下，东部地区都会获取更多的建设用地指标[16]。所以，不同地区土地利用比较优势差异和土地要素自身的不可流动性是中国建设用地扩张空间集聚特征的主要影响因素。同时，为了加强对地方政府土地配置行为的引导与控制，国家实行土地发展权计划管理。长期以来，土地利用计划指标分配的主要依据是经济总量、增长速度和基于中长期管理的土地利用总体规划，具有明显的路径依赖特征[17]。因此，即使近年固定资本和二三产业就业人数的空间配置格局已经开始发生变化，在改革开放初期获取较多建设用地指标的东部沿海地区仍旧能够保持在土地发展权竞争上的优势，最终导致建设用地扩张的空间格局与固定资本和二三产业就业人数出现分化①违法用地行为也可能影响建设用地扩张的空间格局。但历年《国土资源综合统计年报》、《中国国土资源年鉴》违法案件统计数据显示，违法用地（包括未经批准占地、非法批地）面积占建设用地增量的比例低于10%，且地区之间不存在显著差异，违法用地行为对建设用地扩张空间规律的影响较小。。

由于土地利用与经济增长、生态环境保护的关系，建设用地扩张继续向东部沿海地区集聚可能引发以下问题：一是进一步拉大中西部地区与东部地区经济发展水平的差距，使地区间公平问题更加突出；二是东部沿海地区建设用地继续高速扩张，造成局部地区生态环境压力过大，破坏地区可持续发展的资源与环境基础，出现区域性生态危机。

5 结论与讨论

通过对2000—2008年不同生产要素增长率进行全局空间空间自相关和局部空间自相关检验发现，与固定资本和二三产业就业人数比较，近十年建设用地扩张表现出明显的空间集聚特征，东部沿海地区出现高—高集群，中部和北部地区表现为低—低集群，建设用地总量的区域差异仍在持续扩大。该现象产生的原因可以追溯至不同地区土地利用比较优势差异和土地的不可流动性，而土地利用计划管理则进一步强化并延续了建设用地扩张的空间集聚程度。由于建设用地扩张持续向东部沿海地区集聚可能进一步拉大地区间发展差距，导致局部地区土地开发强度过高而出现生态危机，需要反思现行土地发展权区域配置机制，发展更加合理的建设用地总量控制手段，或对现有管理工具进行改进。例如，结合主体功能区规划，改革建设用地指标增量管理模式，实行区域建设用地总量控制下的动态监管等。同时，研究结果还表明分析中国建设用地扩张时空规律及其与经济增长的关系时，需要考虑建设用地扩张的空间集聚特征，改进分析方法和模型。

本研究重点从不同生产要素空间配置格局动态变化趋势的相似性（或差异）出发，分析中国建设用地扩张的空间特征及其影响。受国家土地统计资料限制，研究时期主要集中于近十年。如果能够对2000年以前建设用地扩张和固定资本、二三产业就业人数增长的空间特征进行对比分析，可进一步增强研究结论的可靠性。

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