黄河流域城市土地利用效率与土地财政、经济增长影响研究——基于面板联立方程和门槛模型

薛建春，张安录，孙 斌

（1.内蒙古科技大学 经济与管理学院，内蒙古 包头 014010；2.华中农业大学 公共管理学院，湖北 武汉 430070）

0 引言

随着我国城镇化发展，各地政府为了达到预期经济目标，通过土地管理制度控制土地供给结构，以价格“剪刀差”实现土地财政。一方面，低价甚至无偿提供工业用地，利用价格优势和税收优惠招商引资建成工业园区，引入朝阳产业或者优势产业，推进本市工业化进程；另一方面，缩减商住用地供给，利用土地垄断地位抬高商、服用地价格［1］。土地财政为地方政府进行城市基础设施建设提供了重要保障，吸引农村人口向城市转移，新流入的人口对商住用地和产业建设的需求促使政府进一步采取价格“剪刀差”形式实现土地财政。在这种循环过程中，土地财政与经济增长如何影响土地利用效率，土地财政与经济增长之间是否会因土地利用效率的不同呈现非线性变化，这是本文研究的重点。同时，土地财政模式对城市经济增长的最终影响效应如何，经济增长与土地财政会不会存在互相促进的关系也一并研究揭示。

1 理论基础与文献综述

新中国成立以来共经历了4 次土地政策调整，最后一次是1978 年改革开放以后实行的家庭联产承包责任制。这些政策的基本目的是调动广大人民的积极性，依赖制度保障和辛勤耕作提高土地利用效率。后期，随着城镇化建设的加快，土地作为一种重要资本参与社会发展和经济建设。国内外学者关于土地利用效率的研究侧重点不同，国外学者注重从微观视角分析土地利用效率与区位竞争、土地产权、土地结构、土地优化配置的结合。Benabdallah等［2］总结，城市设置多层次的土地结构有助于提高城市土地利用效率；Mills［3］通过分析大都市的土地结构，提出优化城市土地资源配置可以提高城市土地利用效率。国内学者大都致力于土地利用效率的测度和影响因素研究，测度模型主要有综合评价法［4］、地理分析工具［5］和数据包络法［6］等，研究区域也从单个城市、省域、城市群到全国层面。影响因素研究方面主要以土地利用效率投入要素和产出要素为主，但土地财政、经济增长与城市土地利用效率之间也存在相互传递的影响机制。

1.1 土地财政与城市土地利用效率

1.2 经济增长与城市土地利用效率

经济增长与城市土地利用效率间关系一直是学者们关注的焦点。其一，大部分关于城市土地利用效率的定义都与城市经济效益直接相关；其二，经济增长通过土地的“规模效应”提升土地利用效率，但受土地数量和质量的限制，这种“规模效应”不能长期存在，甚至可能存在“拐点”。部分学者基于耦合理论，选择经济增长指标和土地利用效率指标进行耦合协调关系研究，证明两者之间的耦合关系存在区域 差异性［10，11］。梁 宇 哲 等［12］以 广 东 省21 个 地 级城市为样本，利用象限图法分析了土地利用效率与经济发展的配置一致性、均衡一致性和偏移一致性，证明广东省经济重心与土地利用重心存在62.5%的一致性；梁流涛等［13］分析我国的经济增长主要是由资本推动，所以资本密度对土地利用效率具有推动作用；匡兵等［14］以湖北12 个地级城市为样本研究，发现经济发展与城市土地利用效率之间存在“U”型的库兹涅茨曲线效应；卢新海等［15］、张立新等［16］则分析了城市建设用地利用效率的空间非均衡性。上述研究表明，经济增长与城市土地利用效率之间存在密切的影响关系。

1.3 土地财政与经济增长

2009年我国土地成交价款总额达到1.43 万亿元，2018 年则突破6.5 万亿元，10 年间翻了4.5 倍，土地出让收入约占地方财政预算的66.48%。在我国官员晋升的考核机制下，地方政府将土地财政收入主要用于城市基础建设，短期内可以促进城市的GDP增长［17］。土地财政不但可以直接促进经济高质量发展，而且通过产业结构升级效应和城镇化效应间接提升经济增长质量［18］。然而，由于土地资源的稀缺性和我国耕地资源的保护政策，依靠土地财政发展经济是不可持续的，且商业土地开发价格虚高、房价泡沫、实体经济空心化等问题也将阻碍城市经济高质量发展和土地利用效率提升。张少辉等［19］认为土地财政对经济增长的影响具有不确定性和负面影响；王小斌等［20］认为土地财政与发展经济的城镇化建设存在双向联动关系；吕炜等［21］分析了土地财政的经济影响，得出土地财政具有财富再分配的扭曲效应，通过市场经济资源配置和产业结构发展的扭曲效应，长此以往土地财政会阻碍经济可持续发展。因此，土地财政与经济增长之间的关系目前还没有形成统一定论。

城市内土地财政、经济增长和城市土地利用效率之间的影响机制如图1 描述，但是这种影响机制存在区域差异性。国内学者对于其中任何两者之间的关系研究目前集中在长江经济带和珠江经济带内，较少关注生态较脆弱的黄河流域内城市，三者之间的递进影响机制研究也鲜少见到。且现有研究尚存在改进的空间，缺乏从效率提升视角探索土地财政和经济增长对城市土地利用效率的直接与间接影响。本文运用包含非期望产出的三阶段DEA 模型测算城市土地利用效率，去除人口、水域环境变量对城市土地利用效率的影响，以2009—2020 年黄河流域69 个城市为样本，采用联立方程模型探讨土地财政、经济增长对城市土地利用效率的递进影响，期望从实证的角度补充相关研究。

图1 土地财政、经济增长与城市土地利用效率的影响机制Figure 1 Influence mechanism of land finance，economic growth and urban land use efficiency

2 模型构建与数据来源

2.1 研究区概况

黄河流域地处我国西北部，包含9 省区69 个地级市。突出的黄土地貌和干旱半干旱气候使整个流域水土流失严重，“水少沙多、水沙异源”特征明显，对黄河沿途城市的生态治理、经济发展和土地利用提出了更高的要求。黄河流域土地面积为218.3 万km2，占我国国土总面积的22.74%。2020 年，黄河流域经济总量为133754 亿元，约占我国经济总量的13.3%，以22.74%的土地面积实现的经济总量占比却不足15%，地均GDP 水平偏低。因此，土地利用效率高投入、低产出成为制约黄河流域经济高质量发展的主要瓶颈。

2.2 模型构建

由于城市土地利用效率与土地财政、经济增长之间存在紧密的关联性，也可能存在双向因果关系，因此借助联立方程模型构建三者之间的方程组，分析彼此之间的反馈机制。同时，为了检验结果的稳健性，分别采用似无相关回归模型（SUR）和三阶段最小二乘（3SLS）进行统计估计。选用似无相关回归模型是考虑联立方程组内数据都来自同一个城市，所以各方程的扰动项之间可能存在同期相关。采用数据的变系数形式进行检验后，拒绝各方程的扰动项无同期相关的原假设，说明采用SUR 模型合理。选用3SLS方法估计，一是因为它是最常见的系统估计方法；二是因为方程中包含了内生解释变量，如果方程属于过度识别，广义最小二乘法会造成参数有偏估计，而3SLS方法是2SLS和FGLS两种方法的结合，考虑了联立方程的相关性，提高了样本估计的有效性。基于以上考虑，本文构建面板联立方程组模型如下：

公式（1）和（2）中分别加入了土地利用效率和土地财政的滞后一项，以反映上一期土地利用效率/土地财政对当期的颖响。式中：lnte、land、bgdp 分别表示城市土地利用效率的自然对数、土地财政、经济增长3 个内生变量；build、revenue、urb、density、prop分别表示各城市蹬建设用地占比、地均财政收入、城镇化率、人口密度和产业结构；L.lnte 和L. land 分别表示滞后一期城市土地利用效率对数值和滞后一期土地财政对数值，一共7 个先决变量；εit、μit、σit分别表示3 个方程的结构误差项；i 表示黄河流域内不同城市；t 表示不同年份。

2.3 数据来源

本文采用2009—2020 年黄河流域69 个地级市的面板数据作为研究样本。各变量数据来自于Wind数据库、EPS 数据库和《中国城市统计年鉴》、《中国国土资源统计年鉴》（2009—2020），部分缺失数据通过查看政府报告或者使用插值法获得。各变量及其说明如下：

城市土地利用效率自然对数值（lnte）：这里的城市范围是指城市的行政区划范围，采用三阶段非径向Super SBM—SFA模型测度城市土地利用效率。该方法不仅可以破解径向DEA 方法的局限，还可以进一步区别效率前沿面上为1 的效率值大小，其中，SFA模型可剔除环境因素和随机噪声对效率值的影响。各指标说明见表1。

表1 城市土地利用效率投入—产出指标Table 1 Input- output index of urban land use efficiency

在城市土地利用效率的测算指标中，经济效益和社会效益指标均为期望产出，而生态效益指标——土地利用碳排放量是非期望产出指标。借鉴《2006 年IPCC 国家温室气体清单指南》中提出的“管理土地被用作借以确定人为源排放和汇清除的替代物”，根据指南中的理念，结合黄河流域各地级市的社会经济数据，选取各地级市能源消费量计算建设用地的碳排放量。其中，每吨标准煤的碳排放系数根据不同能源类型当年的消费量比重取综合值得出［22］；其他地类的碳排放量计算采用赵荣钦等［23］、孙赫等［24］学者的研究成果对不同地类的碳排放系数计算（表2）。

党的十九大报告强调：“党的基层组织是确保党的路线方针政策和决策部署贯彻落实的基础。新时代医院党支部工作创新离不开“互联网+”的运用，医院党支部工作从完善制度体制、加强顶层设计、搭建“互联网+”党建平台，培养人才等方面来利用“互联网+”，进一步发挥基层党支部的战斗堡垒作用。

表2 不同土地利用类型碳排放（吸收）系数Table 2 Carbon emission（absorption）coefficient of different land use types

按照以上模型选用MaxDEA 软件，设置规模报酬不变，窗口宽度12，利用环境变量调整投入变量的松弛值后得到各城市2009—2020 年的土地利用效率值。结果显示，随着时间的推进，流域内各城市土地利用效率呈现逐年递增趋势（图2）。从各年平均值分析，土地利用效率均值小于0.5 的城市有55个，但银川、西安、郑州、太原、济南这些省会城市的土地利用效率均值均大于0.5，且高于省内其他城市，四川省的2 个自治州、青海省的6 个城市的土地利用效率均值都大于0.5，是流域内土地利用效率均值最高的两个省份，因此流域内各城市土地利用效率值存在区域差异性。

图2 2009—2020 年黄河流域城市土地利用效率均值变化Figure 2 Average change of urban land use efficiency in the Yellow River Basin，2009—2020

将黄河流域划分为上、中、下游继续分析不同流域内土地利用效率（表3）。其中，上游城市的土地利用效率均值最高（0.4735），其次是下游（0.4577）、中游（0.4350）。从前面的效率测度指标分析，上游的青海省、四川省和甘肃省部分城市的土地利用碳排放量是负值，而中、下游城市的土地利用碳排放量为正值。事实上，作为黄河流域的上游，为了保证水源的涵养能力，留存较多的生态用地，这类用地虽然不能产生经济收益，促进财政收入，但是可以形成碳汇，减少土地利用效率的非期望产出，直接促进土地利用效率提升。因此，作为水土流失严重的中游地区城市可以合理借鉴，在发展经济同时合理保护生态，以提升土地利用效率。而下游城市土地利用效率高于中游主要是因为建设用地面积增多导致。下游地区18 个城市12 年间共增加了3925.61km2建设用地面积，平均每个城市增加了约218.09km2，远高于上游地区（134.86km2）和中游地区（146.93km2）。投入增多，将直接促进土地利用效率值提升。

表3 黄河流域上中下游划分及土地特征Table 3 Division and land characteristics of the upper，middle and lower reaches of the Yellow River Basin

进一步分析黄河流域城市土地利用效率是否出现两极分化现象，本文分别绘制了2009 年、2012 年、2016年、2020 年黄河流域各城市土地利用效率均值的核密度图（图3）。从图3 可见，随着时间推进，主峰值持续下降，主峰宽度逐年递增，说明黄河流域城市土地利用效率绝对差距先大幅扩大后趋于稳定，且“单峰”形态也说明黄河流域城市土地利用效率存在唯一的收敛均衡点。

图3 2009—2020 年黄河流域城市土地利用效率核密度Figure 3 Kernel density of urban land use efficiency in the Yellow River Basin，2009—2020

土地财政（land）：现有研究大部分使用土地出让收入或者土地出让收入占GDP 的比重来表示土地财政。本文研究聚焦于土地利用，且研究对象多为西部城市，这些城市的土地出让收入缺失数据较多，故选用“城镇土地使用税＋土地增值税＋耕地占用税＋房产税＋契税”总和占公共财政税收收入的比重来表示。

经济增长（bgdp）：由于地区生产总值是带有资源禀赋的，因此本文选用地均生产总值代表城市的经济增长水平。一方面，剔除了城市资源禀赋的影响［15］；另一方面，又充分体现了经济与土地之间的关联性。

影响城市土地利用效率、土地财政、经济增长三者的外生变量。根据被解释变量的相关性和数据的科学性、可获得性，选取下列变量作为本文研究的外生变量：①土地利用结构，采用建设用地占比（build）表示土地利用结构对3 个内生变量的控制影响。考虑到本文研究对象的城市范围较平常以建成区面积代表的城市有所不同，这里采用“城镇村及工矿用地＋交通运输用地”总和占全市行政区域面积的比重代表整个城市建设用地占比，与前面计算城市土地利用效率时采用的指标相呼应。②政府规模，采用地均财政收入（revenue）表示政府规模。该控制变量理论上与3 个内生变量都具有相关性。③产业结构，采用第二、三产业产值占的GDP 比重（prop）表示城市中产业结构的合理性。④人口规模，采用人口密度（density）表示。⑤城镇化水平，采用城市非农人口占常住人口的比重表示城镇化率，代表城镇化水平。为了让各经济变量具有可比性，对所有的经济变量按照2009 年不变价进行平减。为了消除异方差，采用半对数化结构进行回归分析，对城市土地利用效率取自然对数，其他变量保持不变。各变量的描述性统计见表4。

表4 变量描述性统计Table 4 Descriptive statistics of variables

3 结果及分析

3.1 平稳性检验

使用非平稳面板数据进行计算可能会出现伪回归的问题，所以首先要对变量进行单位根检验，检验方法采用LLC 检验和Fisher - ADF 检验。根据AIC信息准则选择最优滞后阶数，检验结果如表5 所示。从表5 可见，所有变量的检验均在截距项和趋势项时显著拒绝存在单位根的原假设，且最优滞后阶数为1，体现了研究变量的数据平稳性，可以直接进行回归分析。

表5 主要变量面板单位根检验Table 5 Panel unit root test for major variables

3.2 面板联立方程实证结果及分析

判断联立方程模型识别的阶条件和矩条件，发现3 个方程都是过度识别，且矩条件也满足。如前所述，本文采用加入截面固定效应的SUR 模型和3SLS模型对黄河流域进行实证估计分析，城市土地利用效率与土地财政、经济增长之间的关联分析结果见表6。

表6 黄河流域城市土地利用效率、土地财政和经济增长联立方程估计结果Table 6 Estimation results of simultaneous equations of urban land use efficiency，land finance and economic growth in the YellowRiver Basin

表6 显示，无论是SUR 模型还是3SLS 模型，滞后一期的土地利用效率和滞后一期的土地财政对当期土地利用效率和当期土地财政均具有显著的促进作用。黄河流域内各城市的土地财政和经济增长对土地利用效率均在5%水平上影响显著，但经济增长为正向影响，而土地财政为负向影响，这与黄振雄等［7］分时间段回归的结果相同。根据3SLS 回归系数解释，土地财政每增加1 个单位，城市土地利用效率将减小0.1%，地均GDP每增加1 个单位，城市土地利用效率将增加0.03%，土地财政的负向作用系数显著大于经济增长的正向作用。两种模型都显示，虽然经济增长显著正向影响土地财政，但是土地财政对经济增长却没有显著影响。这说明，政府通过价格“剪刀差”形式获得的财政收入虽然可以缓解政府对城市公共基础设施的支出，但是却不能有效促进经济增长，而且还将抑制城市土地利用效率的进一步提升。

控制变量中，土地利用结构和政府规模显著影响城市土地利用效率，且建设用地占比和地均财政收入负向作用于城市土地利用效率。3SLS 模型下，土地利用结构的影响效果要弱于政府规模的影响效果。同时，土地利用结构显著正向作用于经济增长，但是反向影响土地财政，人口规模对土地财政不存在显著影响，政府规模和产业结构也在1%水平上显著正向作用经济增长。从系数分析，第二、三产业产值占比较地均财政收入更能有效促进经济增长，因此城市提升产业发展水平，增加生产总值依然是发展的重点；城镇化率虽然对土地财政和经济增长均无显著影响，但是城镇化率正向作用于土地财政，负向作用于经济增长，这也恰好证实土地财政的实现主要依赖于人口城镇化获得。虽然大量的农业人口转为城镇人口，对城区就业和居住产生刚性需求，政府通过出让土地引进企业、提供商品房等增加地区土地财政，但是伴随区域经济高质量发展和生态文明建设的推进，增长的土地财政并不能有效提高土地利用效率。同时，流域内的生态保护工程与生态建设示范基地等对经济发展模式提出更高要求，部分高能耗、非环保产能被减值，因此并未促进经济增长。为了了解土地财政、经济增长对城市土地利用效率的影响作用是否存在区域差异性，本文继续采用3SLS模型对黄河流域上、中、下游的城市分别进行了估计。各流域检验估计结果见表7。

表7 黄河流域上、中、下游城市土地利用效率联立方程估计结果Table 7 Simultaneous Equation Estimation of urban land use efficiency in the upper，middle and lower reaches of the Yellow River Basin

（续表7）

上游城市中经济增长和土地财政对土地利用效率无显著影响，中、下游内城市土地财政抑制土地利用效率，经济增长促进土地利用效率，影响效果与黄河流域全域内相同。中、下游城市土地财政每提升1个单位，土地利用效率将将分别降低0.10%和0.12%；经济增长每提升1 个单位，土地利用效率将将分别提高0.03%和0.01%，与黄河流域全域的影响效果相当。土地财政与经济增长之间的双向关系也存在区域差异性，上、下游内的经济增长对土地财政的直接影响和其他变量通过经济增长对土地财政的间接影响总是显著促进，上游的促进效果明显高于下游。同时，上、下游土地财政对经济增长也显著促进，上、下游土地财政每增加1%，经济增长将分别提高1.3293 万元/km2和19.7854 万元/km2，但中游城市土地财政与经济增长不存在显著影响关系。这种区域间的差异影响效果暗示土地财政与经济增长间可能存在非线性影响效果，随后验证。

控制变量中土地利用结构对城市土地利用效率依旧显示反向作用，但政府规模在中下游内显著促进城市土地利用效率，上游影响效果虽然不显著，但是也呈现促进作用。人口规模和土地利用结构仅在上、中游对土地财政显著影响，且人口规模呈现抑制效用，土地利用结构呈现促进效用，下游内这种影响效果不显著。说明研究期间内上、中游城市的土地财政主要源于出让土地用于建设用地投入，改变了城市的土地利用结构，上、中游地区经济发展相对落后，各项基础配套设施也不完善，地方政府只能依靠出让土地获取财政收入支持城市建设。政府规模在上、下游显著抑制土地财政，促进经济增长，说明财政收入越高的城市对土地财政的依赖性越弱，发展经济的能力越强，而“以地生财”的发展模式并不能有效提升地区经济高质量发展。此外，城镇化在上、中游正向作用于经济增长，产业结构却在下游显著促进流域内城市的经济增长。

3.3 土地财政与经济增长之间的门槛效应

考虑到土地财政与经济增长之间可能存在非线性影响关系，因此本文选用面板门槛模型采用前述模型（3），将土地利用效率作为门槛值进行回归分析，发现土地财政对经济增长影响中存在土地利用效率的双门槛效应。回归结果如表8 所示。城市土地利用效率低于第一个门槛值（0.3917）时，土地财政对经济增长显示负向影响；当土地利用效率跨过第一个门槛值小于第二个门槛值（0.8342）时，土地财政对经济增长呈现正向影响，影响系数1.4499；当土地利用效率持续增长跨越第二个门槛值后，土地财政对经济增长的正向影响效果更强烈。这恰好证实了黄河流域全域及上、中、下游内土地财政对经济增长的正向作用，因为黄河流域内的土地利用效率均值都大于0.3917。为了验证非线性结果的稳健性，本文采用人均GDP代替地均GDP表示经济增长，继续采用门槛模型检验，结果依旧显示存在双门槛效应，检验结果稳健。

表8 黄河流域土地财政与经济增长之前的门槛效应分析Table 8 Threshold effect of land finance and economic growth in the Yellow River Basin

（续表8）

3.4 稳健性检验

为了增强实证结果的可靠性，采用替换被解释变量的方式进行稳健性检验，分别用土地相关税收占财政总收入比重和占总GDP 比重代替之前的土地财政变量，其他数据及联立方程模型保持不变，采用3SLS模型进行稳健性估计，结果如表9 所示。从表9 可见，两个回归中土地财政抑制土地利用效率提升，经济增长促进土地利用效率提升，且土地财政的影响效果更大，这与前面的分析结果完全一致。此外，经济增长可以通过土地财政显著影响土地利用效率，但土地财政并不能通过经济增长显著影响土地利用效率，控制变量中土地利用结构与政府规模均显著抑制土地利用效率的增长，稳健性检验结果与前面结论相同，说明研究结果可靠。

表9 黄河流域联立方程估计结果：稳健性检验Table 9 Estimation results of simultaneous equations in the Yellow River Basin：robustness test

4 结论与建议

4.1 结论

本文使用三阶段Super SBM - SFA 模型测度了黄河流域9 省区69 个城市2009—2020 年城市土地利用效率，分析了土地财政、经济增长对城市土地利用效率的影响机制，并以黄河流域城市为研究对象，采用联立方程模型研究土地财政、经济增长对城市土地利用效率的影响效应。主要结论如下：①分税制改革背景下，黄河流域内各城市的土地财政和经济增长对城市土地利用效率产生显著影响效果，土地财政抑制城市土地利用效率增长，经济增长却产生促进作用，且土地财政的影响系数大于经济增长的影响系数。②经济增长不但可以直接影响城市土地利用效率的提升，而且还可以通过土地财政间接影响土地利用效率，但土地财政却不能通过经济增长影响土地利用效率。③土地财政对经济增长和经济增长对土地财政的影响存在区域差异性，黄河上、下游内经济增长与土地财政显示互相促进的影响效果，但中游土地财政与经济增长之间的影响效果不显著，采用双门槛模型验证后，证明土地财政影响经济增长时存在土地利用效率的双门槛效应。当效率值低于第一个门槛值（0.3917）时，土地财政抑制经济增长；当土地利用效率值迈过第一个门槛值后，土地财政转而促进经济增长，且土地利用效率值越高，土地财政对经济增长的影响效果越显著。

4.2 建议

根据上述研究结论，针对黄河流域城市土地利用和城市土地财政提出以下建议：①目前黄河流域各城市的土地利用效率水平还较低，通过发展经济和减少土地财政可有效提高城市土地利用效率。地方政府通过价格“剪刀差”方式获得土地财政不能有效促进地区经济增长，但经济增长却能有效促进土地财政。因此，发展经济和优化产业结构是提升土地利用效率的最有效途径。黄河流域69 个地级市中35 个是资源型城市，且主要分布在中游地区，经济产业以能源消耗类的工业为主，土地利用碳排放量总体水平较高（资源型城市11255.64 万t，非资源型城市726.50 万t）。为了提高土地利用效率，这些地区应积极开发未利用土地，严格保护耕地和林草地，围绕工业副产品发展第三产业，保证产业结构合理化与高级化来促进土地利用效率有效提升。且资源型城市由于能源消费相对较高导致土地利用的碳排放量偏高，拉低了城市土地利用效率，倒逼资源型城市实施减排技术革新，碳封存技术或者增加碳汇土地面积，也可以提升流域内城市的土地利用效率。②改革土地市场，优化土地资源配置，让土地要素流入高产值企业。借助市场手段实现土地要素对经济增长的促进作用，避免政府为了获取土地财政增加工业用地投入，导致不合理的土地利用结构与过多的土地财政对城市土地利用效率的抑制。同时，为了促进黄河流域生态保护与高质量发展，流域内各城市在土地资源配置时，要适度多增设生态保障用地，一方面促进黄河流域上游的水源涵养，改善中游的水土保持功能，使整个流域土地利用实现整体功能分区；另一方面可以促进生态产出效益，提升城市土地利用效率。③目前黄河流域上、下游城市的土地财政不但促进了经济增长，而且经济增长也促进了土地财政，但在中游这种影响关系不显著。说明中游城市尽管通过出让土地获得财政收入，但并未对地区经济建设发展起到积极促进作用。从门槛回归模型分析，中游城市的土地财政对经济增长没有显著促进作用，这是因为中游城市的土地利用效率值较低。因此，中游地区政府应提高认识，及时认清土地财政的负面影响，盘活现有已出让企业对占用土地的低效利用，新增具有产业优势和高效低耗土地利用企业，建立以生态文明为主的土地财政模式，积极探索土地混合利用、立体利用和多功能利用，拓展现代土地利用创新理念，全面提高城市土地利用效率。