工业园区土地产出水平影响因素研究——基于上海市58个工业园区横截面数据的实证分析

文/楼江 李敬

工业园区土地产出水平影响因素研究
——基于上海市58个工业园区横截面数据的实证分析

文/楼江 李敬

一、 引言

上海市统计年鉴的数据显示，截至2016年底，依照生产总值计算的上海市三大产业结构的比重分别为0.4:29.1:70.5，但依然要意识到工业是服务业的骨架，支撑着服务业的发展。上海市工业园区是上海产业发展的主要平台和区域经济增长的重要载体，根据上海市经济与信息化委员会的数据，截至2015年底，全市工业园区的工业总产值为2.6万亿元，占全市工业总产值的80%。

土地利用水平是土地管理和城市发展、区域经济发展的重点，而工业园区的土地利用水平也备受各地政府关注。自2008年起，国土资源部为促进开发区土地节约集约利用，提高开发区土地管理水平，开展了土地集约利用评级工作。从土地经济水平来看，根据2016年度全国国家级开发区土地集约利用评价情况通报，若按地均税收排名，上海市浦东机场综合保税区为全国工业主导型开发区的第4名，税收指标为4055.71万元/公顷。

经济效益是土地集约利用的一项重要的评价指标，关乎工业园区的发展态势和增长前景。本文重点关注工业园区的单位土地产出水平，从外因和内因两方面探讨其影响因素。内因之中又从生产要素的投入进行分析，生产要素主要包括劳动力、土地、资本、企业家才能、技术信息等五种因素。本文的被解释变量为单位土地产出水平，且企业家才能和技术信息的数据较难获取，因此本文主要探究劳动力和资本这两种因素。

二、文献综述及研究新意

关于城镇土地利用效率的影响因素，有学者将资本、劳动力和土地投入作为影响变量进行研究，李刚认为城镇土地效率主要受固定资产投资总额、建成区面积和第三产业从业人数影响，也说明资本、劳动力和土地的重要影响。王良健则详细地在人口密度、人力资本、交通基础设施、信息化水平、公共服务设施、外商直接投资、财政支出、金融规模、土地出让市场化程度等方面更全面地研究城市土地利用效率，还有一些较新的研究表明城镇化进程、地理距离、市场与技术外溢等均有影响作用。

此外，国内对城市土地利用绩效的研究较多，评价体系方面，主要从经济效益、社会效益、生态效益这三个方面进行综合评价，或者在土地投入强度、土地利用结构、土地利用程度和土地利用效益等方面进行评价。近年来，利用数据包络分析方法（DEA）评价土地利用效率被广泛应用，也有学者在此基础上对模型进行改进。此外，还有一些新的方法，如利用SBM-Undesirable模型进行评价。

在工业用地的土地利用效率的影响因素研究方面，刘蕾对山西省11个地市工业用地利用效率进行研究，发现人口规模、人均GDP、工业企业出口交货值的影响作用最大。邹伟重点研究土地保有税对工业用地利用效率的影响。陈伟分析区域与行业差异的影响。郭贯成分析了新型城镇化对工业用地利用效率的影响。杨其静就土地出让方式进行探讨。

具体到工业用地产出效率的影响，张琳提出要素投入、基础设施、企业营利能力及区位优势等均促进工业用地产出效率，而年龄与国有企业的性质有抑制作用。许明强得出全要素生产率的影响较大，对工业用地产出率增长的贡献达85.7%，城市工业用地投资强度其次（21.3%），就业密度却有负作用（-7%）。

综合来看，近年来国内对城镇土地利用效率的讨论较为热烈，主要集中在影响因素和评价方法的研究上，而在具体的工业用地土地产出方面的研究还比较少。本文从上海市的工业园区进行分析，从微观的角度探讨单位土地产出水平的影响因素，并且创新地考虑资产、资本结构的影响。

三、实证分析

（一）变量选择

本文以单位土地面积上的工业总产值作为衡量土地产出水平的指标，并且从内因、外因两个角度分析上海市工业园区土地产出水平的影响因素。外因基于市场对产品的需求，所选的工业园区都位于上海市，主要的市场环境和经济背景相似，因此重点关注对外贸易对工业园区土地产出水平的影响，本文定义了对外贸易度，对外贸易度=出口交货值/销售产值。内因重点关注生产要素的提供，着重分析了单位面积从业人员、单位面积资产、流动资产周转率和资本结构等四个影响因素，其中单位面积从业人员=从业人员平均人数/土地面积，单位面积资产=资产总计/土地面积，流动资产周转率=主营业务收入/流动资产总计，资本结构=负债总计/资产总计。

（二）样本与数据

本文原始数据来源于上海市开发区协会编写的《开发区统计手册》，经过影响因素构建后，数据的描述性统计如表1所示。

表1 变量描述性统计——上海市58个工业园区

（三）实证模型

1.模型基本理论。含有多个解释变量的的线性回归模型为多元回归模型，该模型有k个解释变量，每个解释变量有一个变量回归系数，最后还要加上常数项和误差项，误差项体现了被解释变量的变化中没有被解释变量所解释的部分。

古典线性回归模型还要求解释变量和被解释变量之间不相关，即不存在多重共线性。在古典线性回归模型的基本假设条件下，利用OLS估计量得到的系数估计量是最优线性估计量，满足线性、无偏性和有效性的特征。无偏性表明参数估计量的数学期望等于参数估计量的真值，有效性则是参数估计量的方差在所有线性无偏估计量中最小。

2.模型构建。本文构建横截面多元回归模型，其中被解释变量为单位面积工业总产值，解释变量为对外贸易度、单位面积从业人员、单位面积资产、流动资产周转率和资本机构。用符号进行表示：DWCZ代表单位面积工业总产值，DWMY代表对外贸易度，DWCY代表单位面积从业人员，DWZC代表单位面积资产，LDZCZZ代表流动资产周转率，ZBJG代表资本结构，b1、b2……b5表示变量回归系数，u为误差项。利用Eviews7进行回归分析。横截面数据往往存在异方差性，因此先采用White检验方法，检验结果显示，F统计值为22.2，P值为0.000，结果说明模型存在异方差，故对其进行异方差消除，重新构建多元回归方程，结果如表2所示。

表2 模型结果

（四）结果分析

根据上述实证结果分析，R系数和调整后的R系数分别为0.897和0.887，这说明模型的拟合度较高。五个影响因素均在1%的显著水平上对工业园区土地产出效益有影响，且所有的回归系数为正。

从外因来看，在所选取的数据中，不同园区间的对外贸易度差距极大，从3%-99%不等，对外贸易度的回归系数为0.14，影响程度较大。因此，不能忽视对外贸易对工业园区的影响，上海市的工业园区应该要充分利用上海港口资源和空港优势，加强对外贸易，利用国外市场来化解部分产能过剩。

从内因来看，首先关注两个基于常理就能假设出来的结论，即单位面积从业人员和单位面积资产都对单位土地产出率有正向影响。实证结论也证实了这一点，单位面积从业人员的影响系数为797.6，目前58个工业园区的平均单位面积从业人员仅为0.012，最高也不超过0.038。单位面积资产的影响系数为0.335，影响幅度较大。对于特定的企业而言，单位面积从业人员和单位面积资产投入与企业生产力密切相关，企业需要在现有的水平上，减少厂房闲置，增加生产力和资产投入，从而带动更多的就业，提升土地产出效率水平。

另外，流动资产周转率的影响系数为6.97，目前58个工业园区的流动资产周转率在0.644-3.444之间，且只有16个园区高于1.5，这说明上海市工业园区还有极大的潜力。企业要加强内部管理，充分有效地利用流动资产，如降低成本、调动暂时闲置的货币资金用于短期投资，创造收益。

资本结构影响企业融资成本和自有资金收益率，2015年上海市这58个工业园区的资本结构在20.7%-73.9%之间，差距明显。实证研究结果表明，资本结构的影响系数为0.312，说明部分园区还应该充分发挥财务杠杆的作用，然而负债比例较高的园区，则不能忽视金融风险的存在。总的来说，负债比例较低的园区可以通过资本结构的优化而获得单位土地产出水平的提高。

四、结论与建议

本文从内外两个角度考虑工业园区单位土地产出水平的影响因素，结果表明，提高对外贸易水平以及增加劳动力、资产投入对产出水平都有积极影响，同时还应关注的是，资本、资产的结构也有较大的影响。工业园区在增加单位土地内生产要素的投入外，还要优化调整企业资本、资产结构，从而发挥单位土地要素内产生的经济效益。

在模型创建过程中，笔者也曾探讨容积率的影响，但是该因素不能很好地进行拟合，这也说明了由于工业生产的特殊性，不能一味地通过提高容积率来提高产出，政府在进行规划或者容积率调整的过程中，要关注产业类型，适宜提高容积率的要提高，如生产配套用房和一些轻工业厂房等。

笔者没有选用时间序列数据或者面板数据，只是选取了一年的截面数据进行研究，考虑到58个园区所处的政治、经济和社会环境相似，故没有把其他受时间影响的变量纳入模型中。今后可以从时间发展角度选取更多的变量，进一步提高拟合程度，为工业园区土地产出水平的提高提出更好的建议。

(作者单位: 同济大学)