城市基础设施建设对土地产出率的影响及其地区差异

柯善咨，赵玉奇，王 莉

（湖南大学经济与贸易学院，湖南 长沙 410079）

城市基础设施建设对土地产出率的影响及其地区差异

柯善咨，赵玉奇，王 莉

（湖南大学经济与贸易学院，湖南 长沙 410079）

研究目的：研究基础设施建设对城市土地产出率的影响及其地区间的差异。研究方法：根据集聚经济原理构建城市土地产出率模型，利用全国城市面板数据检验基础设施对土地产出率的贡献。研究结果：控制了实物资本和劳动投入密度等土地产出率的基本决定因素后，基础设施资本密度是土地产出率的重要贡献因素，各项基础设施都有独立的贡献；基础设施资本存量在西部地区的增长对城市土地产出率作用最大，在东部次之，在中部地区的影响不显著。研究结论：各地应根据自身基础设施的完善程度和边际收益有选择地推进基础设施建设，达到节约土地和促进增长的综合目的。

土地利用；城市土地产出率；固定效应模型；基础设施；资本存量；地区差异

1 前言

伴随着城市化进程和基础设施投资规模扩大，城市建设对土地资源产生了旺盛需求。据《中国城市统计年鉴》数据，中国城市建成区面积由2000年的22439 km2扩大到2011年的43603 km2，10年间增长94%。城市建设用地面积的扩大必然征收近郊良田，各地政府对土地财政的依赖更加剧了城市用地和农业用地的矛盾。经济发展是一个资源配置优化的过程，在有限的土地资源条件下，合理发展城市基础设施是优化资源配置、提高土地资源使用效率的一条重要途径。城市基础设施是城市生产生活的必要条件，良好的基础设施带来更多的投资、就业与其他机会，基础设施不足将制约城市经济的发展，但是，基础设施本身占用土地，并且引导城市的空间扩张。基础设施还占用大量公共资本，过度的基础设施建设易造成基础设施闲置和资源的浪费、降低城市土地利用效率。城市基础设施建设与土地产出率间存在着错综复杂的关系，因此，研究城市基础设施和土地利用效率的关系是解决人地矛盾、实现城市经济和土地可持续发展的需要。

国际学者较早关注基础设施对经济增长的作用。Aschauer[1]、Munnell[2]和Motrison、Schawartz[3]等分别检验了公共资本对美国不同地区或产业生产率的影响，都确认了基础设施投入对生产率的积极作用，其中Munnell[2]估计公共资本产出弹性总体为0.10。Canning 和 Fay[4]检验了公路、铁路、电话等设施对104个国家经济增长的影响，发现基础设施的投资回报开始时发生缓慢，但最终会很大，基础设施是经济高速增长的条件，但是也有个别研究[5-6]发现基础设施对经济发展影响并不显著。中国学者也在这一领域进行了实证研究。郭庆旺、贾俊雪的初步研究表明基础设施总投资、交通运输、仓储、邮电通信以及电力煤气和水生产对产出具有较大和持久的影响，其中电力煤气及水生产对产出的提升作用更大[7]。其他研究者各自用不同的计量方法和数据检验基础设施对经济增长的影响，普遍发现交通设施对经济效率有显著影响[8-10]。一些实证研究还表明基础设施的地区差异是影响区域发展不平衡的重要因素（如魏后凯[11]和刘伦武[12]等）。现有研究勾勒出基础设施影响经济发展的两条路径：首先，基础设施本身是一种投入要素，其投入水平直接影响城市产出；另一方面，城市基础设施作为普通生产要素的互补条件，有助于提高其他要素的效率。但是，以往的文献并未研究基础设施投入是否在促进经济增长的同时提高了城市土地利用率。相反，有的研究发现基础设施用地在城市建设用地中占有很大比重，对耕地保护压力很大[13]。因此，在中国特定条件下，基础设施建设是否提高了城市土地产出率是具有现实意义的课题。

土地利用效率的一个综合测度是城市土地产出率。本文的目的是定量分析城市基础设施投入对土地产出率的综合影响及其地区间差异。本文构建城市土地产出率方程，控制城市资本与劳动密度、用地结构和产业结构的差异，以全国所有地级及以上城市2003—2011年面板数据为样本，检验基础设施资本存量和基础设施实物的空间密度对城市土地产出率的影响。研究结果揭示了中国城市基础设施建设与土地产出率间的总体关系和地区间差异，有助于对近年来的土地利用和基础设施建设效益做出客观评价，为制定相关政策提供依据。

2 计量模型设置和变量选取

2.1 计量模型设置

Ciccone 和 Hall[14]的集聚经济模型在该研究领域产生了广泛的影响，本文借鉴并拓展该模型，构建中国城市土地产出率影响因素的计量模型。Ciccone和Hall从理论上证明集聚经济来自高密度的经济活动，其结构方程的解是广义C-D函数形式的简约方程：

式1中，qi是城市i单位面积的产出，用每单位面积土地上的增加值表示；Gi为城市全要素生产率，也代表希克斯中性技术进步；ni、Hi和Ki分别是单位土地面积上的平均就业、平均人力资本和物质资本投入。中括号内参数βi（i= 1,2）是相应要素的贡献率，0≤βi≤1。中括号外的参数α是单位面积资本与劳动的规模报酬，0＜α≤1表示边际生产率递减，因为经济密度过高可能产生“拥挤效应”。Qi和Ai是总产出和总面积，Qi/Ai是产出密度，λ＞1时，集聚经济具有正外部性，反之，集聚密度对城市空间生产率产生不利的作用。

将资本投入Ki细分为生产性资本ki和基础设施资本si。同时，基础设施还作为厂商生产的外部技术环境影响城市全要素生产率Gi。因此，生产函数(式1)变为：

式3中的Zi包含若干不可忽视的城市经济因素，如城市产业结构、城市规模、城市土地市场化水平以及城市各类用地结构等。虽然这些变量并非本文的主要研究内容，但是计量分析中必须对其加以控制。用产业结构R、建设用地面积A、土地市场化水平M和土地利用结构L表示希克斯效率函数中的变量Z，代入广义C-D函数G(s, Z)= sα1Rα2Aα3Mα4Lα5，取对数整理后得：

式4使用统一的变量参数，易于发现式4与式3参数的对应关系，例如参数γ1= β21αλ 是资本密度ki对土地产出率的贡献，γ3= α2是产业结构的影响，等等。其中lns的参数γ5= α1+ β22αλ 反映了基础设施的综合效应，是本文的关键参数。自然条件、地理区位和经济体制等也影响全要素生产率，设这些因素在短期内不变，其影响可以在面板数据模型中用固定效应予以控制。

2.2 变量的选取

方程（式4）的被解释变量是城市土地产出率（104元/km2），是按2000年不变价格计算的城市二、三产业增加值除以建成区面积。物质资本和劳动力以及人力资本等是城市土地产出率的主要决定因素，且往往与城市基础设施水平相关，必须予以控制。城市就业密度由城市市区单位非农就业人数与城镇个体就业人数之和除以城市建成区面积得到（Empdensity，人/km2）。城市单位面积资本投入用每平方公里建成区面积的全社会固定资本存量表示。与国内资本相比，国际资本往往同时带来比较先进的技术，并且进入收益较高的部门，因此本文将全社会固定资本存量分为国内资本存量（Kdensity，104元/km2）和FDI存量（FDIdensity，104元/km2）。单位面积物质资本投入等于全社会固定资本减去基础设施资本。其中，资本存量数据最难构建，工作量最大。本文借鉴文献[15]，用各年投资和永续盘存法计算资本存量式中Ki,t是资本存量；δ是年折旧率，表示去年的固定资产Ki,t-1今年的价值为（1-δ）Ki,t-1，借鉴以往研究，设折旧率δ为5%；It-1是实际投资，考虑资本的建设周期，使用一年的滞后期，di,t-1采用各省的累计资本价格指数。FDI存量也用类似方法估算。人力资本E受教育水平和医疗卫生条件影响，本文用高校教师数（Cteacher，人）和医院病床数（Hospitalbed，张）表示。

影响希克斯效率Gi的各变量必须在模型中予以控制。第一组变量是表示城市经济结构的制造业份额和生产性服务业份额，分别用两个行业就业份额表示。为了构建生产性服务业变量，本文根据《中国2007年投入产出表》，从14个服务业部门中选取制造业对其消耗系数较高的交通运输、仓储及邮政业，批发和零售业，金融业，租赁和商务服务业，住宿和餐饮业，科学研究技术服务和地质勘查业，信息传输计算机服务和软件业7个行业，将7个行业就业份额合并。第二组变量与城市土地有关：土地市场化水平M用招拍挂出让面积占土地出让的比例表示（Landmarket， %），城市用地面积即建成区面积（Urbanland， km2），土地利用结构则以居住、公共设施、工业、仓储、对外交通、城市道路广场、市政设施、绿地和特殊用地9类各占建成区用地份额表示，其中市政用地作为参照，从方程中略去。

本文构建的城市基础设施资本存量数据库包含城市供水、燃气、集中供热、公共交通、道路桥梁、排水、防洪等等所有单项投资，用永续盘存法和各年投资数据以及累计固定资产投资价格指数计算，得到以2000年不变价计算的各年基础设施资本存量，再除以建成区面积得到城市基础设施资本密度si（I_Kdensity， 104元/km2）。城市道路对经济发展有重要影响，下水道是城市各功能区建设的先行项目，而路灯的装修则意味着基础设施的基本完成，因此本文使用城市道路密度（Roaddensity， km/km2）、下水道密度（Sewdensity， km/km2）和路灯密度（Streetlightdensity， 盏/km2）表示基础设施实物密度。中国城市居民日常工作对公交有一定的依赖性，方程中还增加了公交车辆密度（Busdensity， 辆/km2）。

3 数据说明

本研究的数据主要来源于《中国城市统计年鉴》、《中国城市建设统计年鉴》和《中国国土资源统计年鉴》。表1是2003—2011年的描述统计量。

4 城市基础设施对土地产出率影响的固定效应模型估计结果

4.1 全国城市土地产出率方程估计

本文利用Hausman检验确定方程设置，其零假设是解释变量与随机误差无关，随机效应模型是无偏和有效的。检验结果拒绝了零假设，表明必须用固定效应模型控制随机误差中相关的城市因素才能获得一致性估计。因为每个城市多年数据存在时间相关性，一般固定效应回归会低估参数的标准误差，夸大统计显著性，本文采用按城市分组簇团—稳健（Cluster-robust）方法获得有效性估计。表2第一列报告全国城市方程参数估计结果，其经济意义是各变量的产出弹性。估计表明，国内固定资本、外商资本和就业空间密度都对城市土地产出率有重要贡献，生产性服务业和制造业就业以及高等教育也对城市土地产出率有显著的影响。然而，这些变量仅仅是本文的控制变量。

本文的重点是考察基础设施对城市土地产出率的影响。基础设施资本存量、城市道路、路灯、城市建成区排水管道和公交车等设施的密度都有显著的正参数估计。利用产出弹性(β)和边际产出率（dq/dx）的关系以及要素投入(x)和产出(q)的城市样本均值计算三类资本存量密度边际产出率。以国内资本为例，β是k的参数。由于式4是线性对数函数，对k的一阶导是dq/dk = βq/k。根据产出弹性的定义，β = (dq/dk)/(q/k)。利用参数估计（β = 0.3825）、产出和资本的样本均值（q = 35769，k = 86860）可算出被研究期间国内资本的边际产出率为dq/dk = βq/k = 0.1575，即每平方公里面积上增加1×104元国内资本存量每年可增加0.1575×104元的单位面积产出。虽然回归参数显示基础设施资本产出弹性（0.0557）仅略大于城市固定资本产出弹性的1/7，但是全国平均每平方公里城市用地上基础设施资本投入（8181×104元/km2）不足生产性投入（86860×104元/km2）的1/10，由此推算，基础设施资本产出边际效率是一般性资本边际效率的1.5倍。城市基础设施的实物测度，包括地面的道路和路灯密度、地下的排水管道密度，都对城市土地产出率有显著贡献。值得说明的是路灯密度代表的是道路设施水平，而不仅是照明的作用。通常不引人注意的排水管道占用的建设用地微不足道，却是城市高效运行的保障，排水不畅的城市则会在暴雨期遭受重大经济损失。公交车密度对城市土地产出率也有显著影响，其弹性系数0.0657。最后值得注意的是，基础设施投入对中国城市土地产出率的作用是上述资本存量和实物两者的叠加。

计量模型中的最后一组变量是土地市场和城市用地结构。城市土地市场化水平回归系数不显著，意味着全国总体上已经基本完成了城市土地市场化，微小的差别对城市土地配置效率已无显著影响。建成区规模对土地产出率有正向影响，似乎表明规模较大的城市产出率较高。表示城市用地结构的各类用地份额中，市政用地是参照类型，其他用地的参数估计结果表明与市政用地相比，该类用地份额每增加1%，城市土地产出率相应的百分数变化。其中，居住用地、仓储用地、城市道路和特殊用地对产出率的作用比较显著，其他变量没有通过显著性检验。估计结果表明中国许多城市的工业用地和市政公用设施用地的经济效率不仅低于物流和城市道路用地，而且低于居住用地，反映了中国特有的现象：一些城市工业园区和市政用地占用大量土地却没有产生很高的经济效益，也反映了被研究期间中国城市房地产市场普遍过热的现象，一路攀升的房价、地价使新增居住用地在短期内产生了较高的经济效益。

表1 2003—2011年地级及以上城市变量的描述统计量Tab.1 Descriptive statistics of variables for prefecture cities from 2003 to 2011

表2 2003—2011年地级及以上城市土地产出率方程的固定效应估计Tab.2 FE estimates of land productivity in prefecture or higher level cities from 2003 to 2011

表2续

4.2 东、中、西部地区城市土地产出率方程的估计

为了检验基础设施对东、中、西部地区城市土地产出率的差异化影响，本文分别估计三大地区城市方程。同样根据Hausman检验结果确定了固定效应模型，并用稳健方法获得参数估计的标准差进行统计检验。表2内右三组参数报告各地区方程参数。虽然存在地区间差异，但是主要要素投入的空间密度，包括国内外资本和劳动，以及生产性行业就业结构和高等教育都对各地区城市的土地产出率有显著的影响，而医疗卫生条件则没有明显作用。

分地区模型估计显示，基础设施资本存量密度参数估计在西部地区最大最显著，东部地区其次，在中部地区未通过统计检验。计量估计结果意味着城市基础设施投入在欠发达地区对土地产出率的贡献比在发达地区更大,表明国家在西部开发中对城市基础设施的投入具有合理性和有效性。所估计的弹性系数表明，就每个地区平均而言，西部地区城市的基础设施资本每增加一个百分点，城市土地产出率就可能增加0.14个百分点，东部基础设施资本增加一个百分点得到的产出率只有0.05个百分点，在中部城市则完全不确定。在不同地区的方程中有不尽相同的基础设施实物参数估计通过了显著性检验：三个在东部、两个在中部、三个在西部。其中，增加城市道路密度在西部城市提高了土地产出率，但是在东、中部却没有显著的作用；代表道路设施水平的路灯密度在三个地区的城市都有显著作用；增加排水管道建设有利于提高东中部城市土地生产率；公交车辆密度则在东部和西部都促进了土地利用效率。这组估计结果表明，各地应根据自身基础设施的完善程度和边际收益有选择地推进基础设施建设，达到节约土地和促进增长的综合目的。

城市用地规模和用地结构对城市土地产出率的影响也存在地区差异。在东部和中部地区，建成区面积大小与土地产出率之间没有显著的关系，但是在西部地区，建成区越大的城市，土地产出率越高，表明西部地区一些城市建成区过小，必要的经济活动难以开展，已有的生产活动效率偏低。与市政用地相比，不同类型的城市用地对东部地区城市土地产出率没有明显不同，但是公共设施、仓储用地和城市道路用地在中部地区对城市土地产出率的作用比市政用地更大，仓储用地在西部城市对土地产出率也有显著贡献。

5 结论与政策启示

本文构建城市土地产出率模型，利用2003—2011年全国地级及以上城市面板数据检验城市基础设施建设与土地产出率的关系。固定效应模型估计结果表明：控制了各项要素投入、城市就业结构和用地结构，城市基础设施资本密度和各项基础设施实物密度是城市土地产出率的重要影响因素。其中，西部城市的基础设施资本对土地产出率的贡献最大，东部其次，中部地区城市的基础设施资本存量的变化对土地产出率没有很显著的影响。研究还发现，物质资本投入仍然是城市土地产出率的决定性因素；现代生产性服务业和制造业就业份额提高了城市土地产出率；城市建成区面积大小和城市土地市场化程度对土地产出率没有明显影响；与市政用地相比，居住用地、仓储用地、城市道路和特殊用地对城市土地产出率的作用比较显著。

上述研究结果提供了若干政策启示：（1）基础设施建设可以节约城市土地或在给定的用地范围内创造出更多的财富，从而缓和人地矛盾、实现城市经济可持续发展。但是，基础设施建设的经济效果有明显的区域差异，增加西部地区的基础设施资本投入对土地产出率的增长效果最为明显，在东部发达城市次之，在中部地区的投入收益率较低。国家应继续通过主导西部公共基础设施建设吸引民间生产性要素和其他经济活动向西部转移，同时评价中部地区城市的投资效益、加强投资可行性分析、调整各项基础设施的投资结构。（2）各类基础设施都具有生产性作用。城市道路密度具有收益递减的趋势，在西部城市增加城市路网密度较易获得明显的经济效果，东西部城市地面路网已经较密，需另辟他径提高城市土地生产率。如果路灯密度的确代表了城市道路设施的水平，道路设施水平在各地区（尤其是东部地区）城市对土地产出率有很大的促进作用。（3）中国城市居住用地效益比工业用地效益更高，有悖经济学常识，实则反映了房地产价格高昂，在现有财税制度下房地产开发为城市带来的是短期收益，不利于城市的可持续发展。农村和城市土地市场一体化和城市财税改革能促使城市财政摆脱对房地产开发的过度依赖，改善土地配置和生产效率。

（References）：

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（本文责编：仲济香）

The Effect of Urban Infrastructure Construction on Land Productivity and the Regional Disparities

KE Shan-zi, ZHAO Yu-qi, WANG Li
（The College of Economics and Trade, Hunan University, Changsha 410079, China)

The purpose of this paper is to investigate the effects of infrastructure development on urban land productivity and the regional variations. Research method include urban land productivity model based on the principle of agglomeration economies, and to use the panel data of China’s cities to examine the contribution of infrastructure to land productivity. Research findings shows that 1) controlling for the densities of capital and labor, the infrastructure capital density was an important contributor to urban land productivity and each type of infrastructure contributed individually to the urban land productivity; 2) the stock of infrastructure capital had the largest impact on land productivity in the western region cities than in the eastern cities, and the impact was insignificant in the central region cities. The paper concludes that each city should improve its infrastructure selectively according to the marginal return to reach the integrated goal of land conservation and economic growth.

land use; urban land productivity; fixed effects model; infrastructure; capital stock; regional disparities

F301.24

A

1001-8158（2014）02-0059-09

2012-12-25

2013-12-12

柯善咨（1951-）, 男，浙江台州人，博士，教授，博士生导师。主要研究方向为城市经济学、区域经济学。E-mail:shanzike@hnu.edu.cn