绿色政绩考核对城市土地配置的影响研究——基于改进政绩考核的准自然实验

何 芳，胡意翕，范 华，2

（1.同济大学经济与管理学院，上海200092；2.上海市地质调查研究院，上海200072）

1 引言

土地是社会经济发展的基本要素，其配置效果对现阶段我国经济增长质量和结构转型具有重要影响。长期以来，区域经济发展速度被视为地方政府及其官员考核的重要指标，为了追求最大政绩，地方政府通过低价征收和高价出让土地的方式实现了辖区经济的快速增长[1]。然而地方政府这种“以地谋发展”的模式，在创造经济增长奇迹的同时，也造成了国民经济运行、财富增长与分配对土地的过度依赖，以及土地资源在不同行业和用途间错配等问题[2-3]。中共十八大以后中国经济发展进入“新常态”，经济发展方式和发展动力发生转变的同时，政府行动目标和地方官员考核标准也随之出现调整[4]。2013年12月，中央组织部发布《关于改进地方党政领导班子和领导干部政绩考核工作的通知》（以下简称《通知》），明确提出官员考核不再简单以GDP论英雄，须深入贯彻落实科学发展观，树立经济发展与环境保护并举的“绿色政绩考核”新导向。在中央集权制的政治运行体系中，上级政府制定的政绩考核标准往往直接决定了下级政府的行动目标及行动框架[5]，所以当中央调整政绩考核导向后，势必会影响到地方政府的土地配置策略。因此，在当前高质量发展日益迫切和资源错配不断加剧的背景下，探究绿色政绩考核能否通过影响地方政府土地配置策略，来改善城市土地资源错配局面，是亟需回答的现实问题。

学界关于地方政府的土地配置行为研究较为丰富，且主要围绕“财政激励”和“晋升激励”两个假说展开。“财政激励”假说认为，地方政府倾向于通过土地配置获取土地出让金和财税收入，以减轻分税制对地方财政的压力[6-7]。而更多支持“晋升激励”假说的研究则认为，在中国干部政绩考核体制下，地方政府更倾向于通过土地配置进行招商引资，拉动经济增长和财税收入，进而创造官员的政绩和升迁资本[8-11]。已有不少研究证实，地方政府在晋升激励下对发展地区经济和增加财税收入富有巨大热情，一边扩大工业用地规模，压低工业用地价格吸引企业落户，扩大税基并拉动地区经济增长；另一边压缩商服用地比例，提高商服用地价格增加土地出让收入，维持财政稳定并提升区域土地预期价值[11-12]，逐渐形成了大规模低价供应工业用地、限量高价供应商服用地的“两手”供地策略[9,13]。

另外，随着中央对地方环境绩效考核标准的逐步提高，陆续有学者开始关注绿色政绩考核对政府行为与地方发展的影响。林婷等[14]研究发现，绿色政绩考核会促使地方政府实行更严格的环境规制，并加大对清洁生产型行业的扶持力度。CHEN等[15]发现，中央将污染减排目标纳入官员考核体系能够显著降低城市的二氧化硫排放量，但同时也降低了GDP增长率。但目前关于绿色政绩考核的影响效应研究还相对较少，且多集中在绿色考核如何影响地区环境治理这一基本层面。

既有研究已较为完善地揭示了晋升激励下地方政府的土地配置逻辑，并初步论证了绿色政绩考核确实会影响地方政府行为策略，但目前鲜有学者关注绿色政绩考核与城市土地配置之间的影响关系。此外，现有城市土地配置相关研究还存在两点不足：第一，多数文献仅关注土地出让规模或出让价格，鲜有从规模和价格两方面展开的关联研究；第二，虽然已有相关研究使用土地市场网或中国指数研究院的地块出让数据，但多将其处理为城市层面的量价数据，尚未深入到产业及行业层面。

鉴于此，本文沿袭“晋升激励”假说的思路，从二三产业和细分行业两个层面，以及规模和价格两个维度，探究绿色政绩考核对城市土地配置的影响效果及其异质性。本文旨在为理解城市土地配置提供一个新视角，从更一般意义上强调政绩考核这种行政手段作为资源配置方式的经济学意义，有助于更好地理解中国经济增长和结构转变轨迹背后的制度诱因，为未来晋升激励体制完善和土地合理配置提供理论与实证参考。

2 理论分析与研究假设

2013年中央组织部发布《通知》，要求强化约束性指标考核，加大资源消耗、环境保护等指标的权重，实质确定了环境绩效指标的重要性，树立了绿色政绩考核新导向，使得中国地方官员政绩考核标准发生根本性转变[16]。随后，2016年国家发展改革委印发了《绿色发展指标体系》和《生态文明建设考核目标体系》两个配套指标体系。从这两套考核指标的分值及权重设定来看，增长质量、资源利用和生态环境是地方政府绿色政绩考核的核心①《生态文明建设考核目标体系》重点强调对资源利用(子目标分值30）和生态环境保护（子目标分值40）方面的考核，而《绿色发展指标体系》明确提出了考核指标及其权重，具体包括资源利用（权数 = 29.3%）、环境治理（权数 = 16.5%）、环境质量（权数 = 19.3%）、生态保护（权数 = 16.5%）、增长质量（权数 =9.2%）和绿色生活（权数 = 9.2%）。。

晋升激励下，地方政府为满足以上三个方面的考核要求而改变土地配置策略，最终影响到城市土地规模与价格（图1）。为促进增长质量提升，地方政府逐渐将“招商引资”的重心从劳动、资源密集型产业转移至资金、技术密集型产业，增加商服行业用地供应量，以吸引更多服务型企业进入当地市场，以推进产业结构转型升级[17]。城市商服用地供应比例逐渐提高，使其供应价格相应下降。为加强资源集约利用，地方政府发挥“选择效应”，通过提高工业用地价格增加企业用地成本，筛选地价支付能力更强的高效企业进驻[18]。伴随工业用地价格提高，出让规模将逐步下降。在强化生态环境保护背景下，地方政府加强环境规制，通过提高排污与能耗等行业准入标准，限制或淘汰污染密集型企业，提高清洁生产型企业进驻优势，促使污染密集型行业用地规模逐渐减少，清洁生产型行业用地规模相对增加。同时，地方政府还将直接收紧对污染密集型行业的土地供应，造成污染密集型行业用地价格提升。而清洁生产型行业用地价格可能会随着其用地规模的增加而下降，也可能顺应工业供地价格整体趋势而上升。

图1 绿色政绩考核对城市土地配置的影响逻辑图Fig.1 The logic of the impact of green performance evaluation on urban land allocation

由此，提出假设1：绿色政绩考核下，城市商服用地出让规模提高，出让价格下降；工业用地出让规模下降，出让价格提升；污染密集型行业用地出让规模下降，价格提升，清洁生产型行业用地出让规模提高，价格升降不确定。整体来看，绿色政绩考核新导向有助于缓解城市土地错配问题，缩小土地在工业和服务业之间配置的规模和价格差异。

受经济发展水平与产业梯度转移规律影响，绿色政绩考核对城市土地配置的影响会因城市行政级别、产业结构及所属区域的不同而存在差异。从行政级别来看，高行政级别城市在政府补贴、人才与融资、税收优惠等方面更具优势，有利于降低企业成本提高企业全要素生产率[19]，城市土地配置相对集约。加之高行政级别城市地方官员的高质量发展理念和绿色领导①绿色领导是低碳经济的引导力，其本质内涵在于，以领导者的绿色素质引导社会的绿色生态，进而凭借社会的绿色生态恢复自然界的绿色生态，从而为人类赢得可持续生存与发展的和谐状态。意识通常较强，辖区内经济发展质量和生态环保水平也相对越高。在现有优势的基础上，高行政级别城市的地方官员面对政绩考核标准绿色化转变时压力相对较小[20]，故绿色政绩考核对其城市土地配置影响明显弱于低行政级别城市。从产业结构来看，服务业占比高的城市其产业发展相对高级[21]，土地要素利用率和土地资源利用状况相对更优。并且服务业比重越高，意味着城市经济发展质量越高，产业能耗和污染排放水平越低。因此，服务业主导型城市的地方官员的绿色政绩考核压力要小于工业主导型城市，其城市土地配置受绿色政绩考核的影响会明显小于工业主导型城市。从所属区域来看，相比于中、西部地区，中国东部地区经济发达、科技领先、要素市场活跃，且土地市场化供给程度较高，故其经济高质量发展和土地资源集约利用基础更好[22]。加之东部地区环境规制力度较为严格，环境保护监管机制更为健全[23]，使得东部城市生态环保治理水平也较高。因此，绿色政绩考核下，东部城市的地方政府压力相对中、西部城市的要小，东部城市土地配置所受影响亦会小于中、西部城市。

由此，提出假设2：绿色政绩考核对城市土地配置的影响具有异质性。在行政级别上，高行政级别城市土地配置所受影响小于低行政级别城市；在产业结构上，服务业主导型城市土地配置所受影响小于工业主导型城市；在所属区域上，东部城市土地配置所受影响小于中、西部城市。

3 研究设计

3.1 计量模型与变量选择

《通知》虽是一项覆盖全国范围的政绩评价改革，但其具有分地区逐步推进的特点，且不同地区制定的绿色政绩考核具体标准不同，使得各城市考核压力存在较大差异。这就为本文以改进政绩考核的《通知》为“自然实验”、运用双重差分模型来估计中央绿色政绩考核对城市土地配置的影响提供了基础，本文模型设定如下：

式（1）中：α为常数项；β和ω为待估参数；Yit为被解释变量，即第i个城市t期的土地配置情况；Post为政策冲击变量；Treat为处理变量，参考文献［24］的做法，不将处理变量设定为0～1虚拟变量，而采用地方政府环境治理压力指数这一连续变量来表示（具体测算方法见下文），这样的处理方式和传统的双重差分方法类似，区别仅在于不以虚拟变量明确区分实验组和对照组，而是考虑政策的连续变化，且避免人为分组可能带来的误设偏差；Xit为控制变量；μi和γt分别表示个体固定效应和时间固定效应，用于控制不随时间变化的城市固有特征和不随城市变化的时变宏观环境；εit为误差项。

充分参考既有文献[1,24-25]，本文对回归分析所涉及的变量做如下界定（表1）。（1）选取多个变量作为核心解释变量。三次产业层面，采用土地配置价格差异指数和土地配置规模差异指数，来表示城市土地在工业与服务业间配置的价格与规模差异；细分行业层面，直接采用各类型行业用地出让均价和面积数据。（2）处理变量采用事前地方政府环境治理压力指数来表示，具体度量方式为2007—2013年地方政府环境治理压力指数均值。基于国家发展改革委印发的《绿色发展指标体系》和数据的可得性，选取二氧化硫排放减少量、污水集中处理率、固体综合废物利用率及生活垃圾无害化处理率4项指标综合考察地方政府的环境治理压力。将以上指标与城市所在省份均值进行比较以构建地方政府环境治理压力指数①具体构建方法为：首先，将样本城市分为普通地级城市、副省级城市和直辖市三类；其次，对于普通地级城市，将以上4项指标分别与所在省份城市的平均数进行比较，副省级城市与15个副省级城市的平均数相比，直辖市则与4个直辖市的平均数相比，各项指标小于当年均值赋值为1，否则为0；最后，将4项得分相加得到地方政府环境治理压力指数。，该指数取值范围为［0，4］，且数值越大地方政府的环境治理压力越大。这样处理的核心逻辑在于：环境治理压力越大的城市，其地方官员的土地配置策略受绿色政绩考核的影响越强，考核标准改革的作用效果亦越明显。同时，为了避免内生性的影响，本文将4项指标都滞后了一期，构建的压力指数也自然滞后一阶，这也正符合官员考评的一般规则。（3）冲击变量采用虚拟变量来表示。（4）选取代表性城市特征变量作为控制变量。

表1 变量定义Tab.1 Variable definitions

3.2 数据来源与典型事实分析

本文选取2007—2019年中国285个地级及以上城市作为研究样本②需要说明的是，样本仍包括原地级市莱芜市（2019年1月正式撤销），但不包括巢湖市、拉萨市、山南市、铜仁市、毕节市、海东市、吐鲁番市和哈密市等相关经济数据严重缺失的城市。。为了准确描述出让土地的实际用途，精准刻画不同类型行业间的用地配置，本文参考相关学者[26]整理的行业分类标准，基于中国土地市场网270余万条供地结果信息，结合出让地块的用途和受让方行业分类等信息整理出本文所需土地配置数据。其他数据的主要来源为历年《中国城市统计年鉴》和《中国环境统计年鉴》。

为证实地方政府环境治理压力指数作为处理变量的合理性，本文依据事前地方政府环境治理压力指数，将中位数以上的城市归类为实验组，中位数及以下城市归类为对照组（下文实证中并不做此区分）。图2描绘了分组城市环境治理压力的逐年变化趋势。容易看出，两组城市的政府环境治理压力指数呈现出明显的收敛态势，具体表现为：对照组城市在《通知》出台前后无明显变化，而实验组城市在出台后具有明显的下降趋势。这一典型事实充分说明，地方政府环境治理压力越大，城市受绿色政绩考核的影响就越强，处理变量选取是合理的。

图2 地方政府环境治理压力指数的分组时变趋势Fig.2 Time-varying trend of the pressure index of local government environmental governance

表2汇报了本文主要变量的描述性统计结果①为避免异常值对估计结果可能造成的干扰，对所有连续变量进行前后各1%水平的缩尾（Winsorize）处理。。可以发现，相对于地方政府环境治理压力指数低的城市（对照组），地方政府环境治理压力指数高的城市（实验组）具有更小的城市土地配置价格差异及规模差异，同时人均GDP、财政自给率、金融深化程度、实际利用外资、人均道路拥有面积和实际固定资产投资普遍更低，而GDP增速、二产比重、财政干预度和人口密度则更高。且所有变量的组间均值差异或中位数差异都为显著，表明实验组城市和对照组城市的城市土地配置数据和大部分城市特征变量均存在显著差异，说明研究在计量模型中纳入这些变量加以控制是必要的。

表2 主要变量描述性统计Tab.2 Descriptive statistics

图3刻画了两组城市土地配置价格差异指数和规模差异指数的变化趋势。不难发现，2007—2013年，无论是土地配置价格差异指数，还是配置规模差异指数，实验组和对照组间的差距随时间推移产生的变化并不明显。这就表明，两组城市的土地配置价格和规模差异指数在《通知》出台之前呈现出共同变动趋势。据此可以推测，假定《通知》在2013年底未出台并实施，两组城市的土地配置规模和价格在2014年之后理应继续保持平行趋势。但实际上2014年以后，实验组城市的土地配置价格差异指数和规模差异指数均较对照组城市有明显下降，尤其是在土地出让规模差异方面。至此，图3不仅证实了两组城市的土地配置价格和规模差异指数满足平行趋势假定，符合双重差分方法的应用前提，而且为本文理论推断提供了初步的经验证据。

图3 土地配置价格及规模差异指数的分组时变趋势Fig.3 Time-varying trend of land allocation price and scale difference index

4 实证结果分析

4.1 基准回归结果

（1）三次产业层面。表3汇报了绿色政绩考核对城市土地在工业和服务业之间配置的价格和规模差异的影响。为说明估计结果具有良好的稳健性，本文将控制变量逐步纳入计量模型。可以发现，交互项的估计系数在所有回归方程均显著为负，这说明《通知》文件的出台的确能缩小城市土地在工业和服务业之间配置的规模和价格差异。并且，事前地方政府环境治理压力指数越高，城市土地配置价格和规模差异指数在《通知》出台之后越小，这表明城市环境治理压力越大，其地方政府的绿色政绩考核压力也越大，考核标准改革的作用效果越明显。

表3 绿色政绩考核对城市土地产业间配置的影响Tab.3 The impact of green performance evaluation on the inter-industry land allocation

在政策评估的研究中，回归结果除了要满足统计学意义上的显著性外，经济意义上的显著性更值得关注。结合本文的研究，在控制其他因素的影响后，绿色政绩考核标准实施在缩小土地配置的价格差异和规模差异方面，分别起到6.00%（=0.525×0.706/6.174）和11.27%（=0.940×0.706/5.886）的积极效果。可见，政绩考核导向调整对缩小城市土地配置价格和规模差异上均具有良好的统计与经济显著性，且绿色政绩考核在土地规模差异方面的改善效果更为明显。

（2）细分行业层面。表4汇报了政绩考核标准绿色化对各类行业用地配置的影响。第（1）—（4）列为绿色政绩考核对商服行业用地和工业行业用地配置规模和价格的影响。第（1）—（2）列结果表明，绿色政绩考核并不能显著降低商服行业用地出让均价，但却能明显增加该类行业用地的出让面积。工业行业则恰恰相反，由第（3）—（4）列结果可知，绿色政绩考核显著提高了工业行业用地的出让均价，但对出让面积的影响并不明显。这样的结果说明，政绩考核标准的绿色化转变，的确可以激励地方政府增加商服行业用地规模、提高工业行业用地的出让价格水平，但却不能有效制约商服行业用地出让价格上涨和工业行业用地出让规模的进一步扩大，影响具有局限性。原因可能在于，商服行业用地出让更加市场化，出让价格大多由市场供求关系决定，所以尽管行业用地供应面积有所提升，但鉴于市场需求的不稳定性，用地价格并没有受到显著影响；而工业行业用地市场化程度较低，且地方政府基于扩大财政、解决社会就业等考虑并不会严格控制工业行业用地规模，用地出让面积所受影响不明显。

表4 绿色政绩考核对各类行业用地配置的影响Tab.4 The impact of green performance evaluation on land allocation in various industries

第（5）—（8）列为绿色政绩考核对污染密集型行业和清洁生产型行业用地配置规模和价格的影响。第（5）列交互项系数在1%的置信水平上显著为正，第（6）列的系数不显著，第（7）—（8）列交互项系数分别在10%和5%的置信水平上显著为正。以上结果表明，绿色政绩考核作用下，污染密集型行业用地价格明显提高，但用地规模所受影响不大，而清洁生产型行业用地价格和用地规模均显著提升。这说明，一方面，绿色政绩考核下地方政府通过提高工业用地价格发挥“选择效应”时，同时推升了污染密集型和清洁生产型行业的用地价格。其中，由于污染密集型行业准入门槛更高，其用地价格增幅也相应更大。另一方面，地方政府基于考核压力提高环境规制强度和行业准入标准，的确促使清洁生产型行业用地规模得到明显提升，但却无法有效控制污染密集型行业的用地规模，原因与前文工业行业用地类似。至此，本文的假设1得到基本验证。

4.2 稳健性检验

（1）动态效应分析。满足平行趋势假设是应用双重差分方法的重要前提，除了图3提供的初步经验证据之外，还需要提供更加严谨的计量检验。本文采用事件研究法进行平行趋势检验，并进一步确认《通知》发挥作用的时点。图4汇报了逐年交互项的估计系数及90%置信区间。容易看出，交互项的估计系数在政策实施前5年均不显著异于0，但在政策实施后有显著为负的情况。由此可见，在《通知》出台之前，实验组和对照组的城市土地配置价格和规模差异指数均不存在显著变化，再次证实了平行趋势假设。且《通知》于发布一年后年才开始真正发挥作用，且对缩小城市土地配置规模差异指数的效果更为明显和持续，该结果与基准回归结果一致。

图4 动态效应分析Fig.4 Dynamic effect analysis

（2）排除其他政策影响。在2007—2019年，可能存在某些政策冲击同样会影响城市土地配置。2013年11月，国务院印发《全国资源型城市可持续发展规划（2013—2020年）》，对全国262个资源型城市（其中地级行政区126个）的可持续发展目标及行动做出了具体部署。该规划很可能会影响资源型城市的土地配置。为了排除这一可能性的解释，本文剔除样本中所有资源型城市的观测值，再次进行回归。2016年3月，国务院常务会议决定，自2016年5月1日起将建筑业、房地产业、金融业、生活服务业全部纳入营改增试点，全面实行“营改增”。由于税收分成变化会对城市工业用地和商住用地规模配置产生差异化影响[1]，财税政策对城市土地配置的影响是不容忽视的。为排除这一影响的可能性，本文构建了全面实行“营改增”的虚拟变量Post2015，并将其与处理变量Treat的交互项纳入计量模型进行再估计。如表5所示，以上结果与基准回归均保持一致。

（3）其他稳健性测试。为检验处理变量的定义方式是否会影响基准回归结果，构建了另一处理变量，具体做法为：利用2007—2013年城市地方政府环境治理压指数均值的中位数将全样本城市归类为对照组和实验组，采用虚拟变量进行刻画。为检验回归样本的敏感性，本文调整了研究样本，仅保留《通知》出台前后3年即2011—2016年的样本观测值。如表5所示，以上结果仍与基准回归结果一致。

表5 稳健性结果Tab.5 Robustness test results

5 异质性结果分析

（1）行政级别异质性分析。为检验绿色政绩考核对不同行政级别城市的异质性影响效果，将总样本划分为中心城市与非中心城市两组分样本进行剖析。其中，中心城市包括省会城市、副省级城市与直辖市等高行政级别城市，其余普通地级市界定为非中心城市。

表6回归结果显示，非中心城市的交互项系数均显著，且系数符号与基准回归结果一致；而中心城市，仅有土地配置规模差异指数和商住用地出让面积两项分别在10%和5%的置信区间显著，其他交互项系数估计结果均为不显著。由此表明，政绩考核标准绿色化对低行政级别城市的影响是非常显著的，确实会提高工业行业（尤其是污染密集型行业）用地的出让价格，提升商服行业用地供应比重，缩小工业和服务业之间的土地配置差异，有效缓解城市土地错配问题。然而，对于省会、副省级与直辖市等具有较高行政级别的城市而言，绿色政绩考核的影响作用十分微弱，且几乎不能对土地出让价格产生影响。这就意味着，低行政级别城市的土地配置优化尚可依赖于中央考核标准的进一步深化改革，但在增长质量、资源利用和生态环保等方面已具有良好基础的高行政级别城市，其土地错配问题难以单靠行政手段解决，亟待完善要素市场化配置体制机制，充分发挥市场在土地资源配置中的决定作用。

（2）产业结构异质性分析。为检验绿色政绩考核对不同产业结构城市的异质性影响效果，根据三产比重和二产比重的比值将总样本划分为两组进行比较。其中，比值大于1的视为服务业主导型城市，比值小于等于1的视为工业主导型城市①考虑到前文研究已经发现中心城市土地配置受绿色政绩考核影响较小，为了剔除行政级别差异对区域异质性研究的干扰，该处仅采用非中心城市样本进行回归，所属区域异质性分析中也类似处理，下文不再赘述。。

表6回归结果显示，无论是服务业主导型城市还是工业主导型城市，其各列交互项系数均显著且符号与基准回归结果一致，这说明绿色政绩考核下，无论城市的主导产业是工业还是服务业，其土地配置均会受到显著影响。并且除第（6）—（7）列外，服务业主导型城市各列回归系数的绝对值均明显小于工业主导型城市，土地配置价格差异指数和规模差异指数所受影响程度比工业主导型城市分别小28.0%和9.7%，这说明服务业主导型城市受绿色政绩考核的影响较小。因此，想要进一步提高服务业主导型城市的土地配置优化效果，政府干预和市场调节并举是下一阶段工作的关键。

（3）所属区域异质性分析。为检验绿色政绩考核对不同区域城市的异质性影响效果，按照国家地理区域划分标准将总样本分为东部城市和中西部城市。由表6估计结果可知，绿色政绩考核对东部和中西部城市影响方向一致而影响程度不同。具体地，东部城市在土地出让价格方面所受影响要小于中西部地区（见第（1）、（4）、（5）和（6）列），而在土地出让规模方面受到的影响要大于中西部城市（见第（2）、（3）和（7）列），该结果与前文假设存在部分出入。

原因可能在于，东部城市土地市场化供给程度相对较高，地方政府难以直接对土地出让价格形成干预，且在市场需求量和地价水平本身相对偏高的情况下，即使调整供地规模也无法对地价产生明显影响，因此，只能通过积极调节土地在不同产业、行业间的规模配置来实现绿色政绩要求。然而，中西部地区土地市场化程度较低，政府干预地价的能力强、效果好，反之，由于地区要素市场活跃度相对较低且土地市场需求量小，地方政府在城市建设用地指标充足的情况下并没有大幅调整土地供应规模的积极性。至此，本文的假设2也得到了部分验证。

6 结论与启示

本文基于2007—2019年中国285个地级及以上城市数据，将《通知》发布视为一项准自然实验，采用双重差分模型检验了绿色政绩考核对城市土地配置的影响。结论如下：绿色政绩考核能够缩小城市土地在工业和服务业之间配置的价格和规模差异，但其影响具有时间上的滞后性，对土地配置规模差异的改善效果更为突出且持续；绿色政绩考核可以促使商服行业用地出让规模增加、工业行业用地的出让价格提升，但无法降低商服行业的用地价格和工业行业的用地规模；污染密集型行业和清洁生产型行业之间，前者的用地价格所受影响更大，均价明显提升，而后者用地面积显著提升。绿色政绩考核对城市土地配置的影响具有异质性，其中，高行政级别城市土地配置受影响较小，且价格方面几乎不受影响；工业主导型和服务业主导型城市均受到影响，但前者影响程度大于后者；各区域城市亦均会受到影响，在土地出让规模方面，东部城市受影响更大，在出让价格方面，中西部城市受影响更大。

基于本文的研究结论，笔者认为不断完善和改进绿色政绩考核方法、评价指标和城市土地配置方式，仍是当前及未来制度改革的重心。第一，在绿色政绩考核标准设计时，要考虑其对地方政府行为影响。坚持绿色政绩考核观念不动摇，从地方政府土地资源配置的角度出发，因地制宜地调整地区绿色政绩考核标准，并加强对科技创新、教育文化、社会保障等方面的考核，激励地方政府从“以地谋发展”旧模式向人才引领、科技支撑和创新驱动的高质量发展新模式转型。第二，平衡政府管控和市场机制在土地配置中的作用效果。在不断推动新旧动能转换的过程中，中央和地方应结合实际，对产业用地准入标准进行科学设定，确定土地市场配置的基础和边界，发挥有为政府的管控作用。同时，加快建设高标准土地市场体系，完善建设用地使用权转让、出租、抵押二级市场，在理顺供求关系的基础上，着重利用市场手段解决土地错配问题，提升土地资源利用效率。

另外，本文虽然在理论部分阐述了绿色政绩考核对地方政府土地配置策略的作用逻辑，但并没有直接检验这些作用途径。并且研究尚未从地方政府博弈的角度，通过分析绿色政绩考核下各地方政府供地策略的互动影响关系，探究绿色政绩考核土地配置效果的空间溢出效应，这是未来值得继续研究的两个方向。