土地要素与宏观经济关系定量研究——以江西省为例

周雅雯,黎 钰,江 振

(1. 江西省自然资源政策调查评估中心,330025,南昌; 2. 江西省国土空间调查规划研究院,330025,南昌)

0 引言

土地是民生之本、发展之基、财富之母,对支撑经济社会发展,维护粮食安全、资源安全、生态安全等均发挥着重要作用。党的十九大提出“高质量发展”后,各地纷纷探索经济高质量发展的路径,自然资源与经济相关形势的分析也不断深入,土地资源作为支撑经济活动的基本投入要素,与宏观经济发展之间的关系也备受研究学者的广泛关注。Denise等[1]曾利用三部门模型分析要素市场与区域经济之间的互动关系。近年来,国内一些学者以不同的研究实例、研究角度、研究方法,在土地与宏观经济关系量化方面有着不断尝试。王爱民等[2]采用定量分析的方法分析深圳市土地供给与经济增长之间的关系,结果表明经济增长与土地供给呈现一致波动,并表现出滞后性,土地投入对经济增长具有“隐性贡献”。楼江等[3]定量分析了上海市土地供给与经济增长的关联度和对经济增长的贡献度,结果表明土地供给与经济增长密切相关,对拉动经济增长发挥重要贡献。张小雪等[4]利用综合指数法探究了张家口市土地利用环境功能与经济发展的耦合协调关系。侯宪东等[5]以新疆为例对建设用地供给与社会经济发展进行相关性分析,发现外商投资对建设用地供给具有重要作用。孟繁瑜等[6]着重研究土地出让收入与地区生产总值、固定资产投资之间的数量关系,结果表明土地供给对宏观经济运行有着比较重要的影响,土地出让收入通过房地产市场和财政收入等途径影响宏观经济指标。黄晓宇等[7]以理论分析与实证检验相结合的研究方法,验证了土地市场的发展和宏观经济的增长互为因果关系,地区生产总值与土地供应量及地价呈正相关,当期土地市场对经济的影响大于前期土地市场之影响。丛沛桐等[8]采用非线性正交回归模型,以地区生产总值、固定资产投资等为主要影响因子,预测了天津的建设用地和土地供应量。孙世宏等[9]认为经济增长是土地供给、固定资产投资和劳动力共同作用的结果,分析了宁波市建设用地利用概况。纵观已有研究可以发现,较多学者是从供给总量与经济主要指标的角度进行研究,以一线城市和全国尺度居多,但对中部地区的研究较少,对供给前端和供给结构之间的探讨也不多。中部地区地理位置优越,承东启西,自“中部崛起战略”实施以来,逐渐成为承接东部产业转移和资源要素流动的重点地区,江西省作为中部地区的重要组成部分,探讨其土地要素与经济数据之间的关系具有重要意义。

本文以江西省2018—2022年土地与经济主要指标数据为例,侧重分析土地要素与宏观经济之间关系,为江西省自然资源管理决策提供依据。

1 数据来源与处理

本文研究数据主要来源于江西省自然资源年报、江西省国民经济和社会发展统计公报,部分数据来源于江西省自然资源厅公布的房地产等用地供应情况和江西省统计局发布的主要经济指标统计数据。采集了近年来江西省11个设区市的土地和经济主要指标数据,研究变量包括建设用地审批量、土地供应量、地区生产总值、固定资产投资和一般公共预算收入等。

研究首先对数据进行预处理,对各项指标数据进行取自然对数的变换处理,在不影响原数列协整关系的基础上,缓解可能出现的异方差现象及极端值的影响,进而消除量纲的影响。然后利用SPSS软件,分析土地主要数据与当年主要经济指标数据的关联性,并进一步分析土地主要数据对经济运行的影响。最后运用回归分析法预测2023年土地相关数据指标情况。

2 土地主要数据与当年经济指标数据的关联性分析

计算2018—2022年各设区市的建设用地审批量、土地供应量等与当年地区生产总值、固定资产投资和一般公共预算收入的相关系数,再检查是否通过显著性检验,可得以下结论。

与当年地区生产总值相关性最强的是土地供应量,尤其住宅用地供应量。2018—2022年土地供应量与地区生产总值的Pearson相关系数分别为0.805、0.869、0.814、0.849和0.895,均在0.01水平上显著相关。尤其住宅用地供应量,2018—2022年住宅用地供应量与地区生产总值的Pearson相关系数分别为0.839、0.817、0.816、0.838和0.751,且均在0.01水平上显著相关。

建设用地审批量与当年地区生产总值存在强相关,见表1。在除2022年外的4个年份与地区生产总值均在0.01水平上显著相关。房地产用地供应量在4个年份与地区生产总值相关性强,工矿仓储、交通运输及公共管理服务等其他用地供应量在3个年份与地区生产总值相关性强,商服用地供应量与当年地区生产总值之间相关性不强。

表1 各土地主要数据与当年地区生产总值的相关系数

与当年固定资产投资相关性最强的是土地供应量,尤其交通运输及公共管理服务等其他用地供应量,见表2。土地供应量与固定资产投资存在强相关,在除2020年外的4个年份与固定资产投资均在0.01水平上显著相关。尤其交通运输及公共管理服务等其他用地供应量在2019、2021、2022年与固定资产投资的相关性强,表明固定资产投资对土地供应特别是交通公共设施的影响大。建设用地审批量在2018、2021年与固定资产投资的相关性较强,在0.01水平上显著相关。工矿仓储、商服、住宅、房地产用地供应量与当年固定资产投资之间的相关性较弱。

表2 各土地主要数据与当年固定资产投资的相关系数

与当年一般公共预算收入相关性最强的是土地供应量,尤其住宅和交通运输及公共管理服务等其他用地供应量。2018—2022年土地供应量与一般公共预算收入的Pearson相关系数分别为0.843、0.857、0.824、0.829和0.899;且均在0.01水平上显著相关。住宅、交通运输及公共管理服务等其他用地供应量在5个年份均与一般公共预算收入相关性强。房地产用地供应量在4个年份与一般公共预算收入相关性较强,见表3。

表3 各土地主要数据与当年一般公共预算收入的相关系数

建设用地审批量与当年一般公共预算收入存在强相关。在除2022年外的4个年份与一般公共预算收入均在0.01水平上显著相关。工矿仓储、商服用地供应量在2个年份与一般公共预算收入较强,其余年份与一般公共预算收入之间相关性较弱。

住宅用地>房地产用地>商服用地供应量与当年地区生产总值、固定资产投资和一般公共预算收入的相关性。房地产用地较住宅用地供应量数据与3种经济数据的关联性没有更强。具体如下:1)与地区生产总值的相关性由强到弱分别为住宅用地、房地产用地、其他用地、工矿仓储用地,商服用地与地区生产总值相关性最弱。2)与固定资产投资的相关性由强到弱分别为其他用地、住宅用地、房地产用地、工矿仓储用地,商服用地与固定资产投资相关性最弱。3)与一般公共预算收入的相关性由强到弱分别为住宅用地、其他用地、房地产用地、工矿仓储用地,商服用地与一般公共预算收入相关性最弱。

3 土地主要数据对经济运行的影响性分析

分别计算2015—2022年区间土地主要数据与上一年、当年、后一年、后两年、后三年经济数据的相关系数,再检查是否通过显著性检验,可得结论见表4。

表4 5种情形下土地与经济主要数据的相关系数

土地主要数据对经济运行的影响存在一定滞后性。对比与上一年、当年、后一年3种情形下各土地主要数据与经济数据的相关系数,发现建设用地审批量、工矿仓储、房地产(商服、住宅)用地供应量均与后一年的经济数据的相关性更强,与当年的经济数据的相关性次之,与上一年的经济数据的相关性更弱。土地供应量与后一年的地区生产总值相关性更强,与当年的固定资产投资、一般公共预算收入更强。交通运输及公共管理服务等其他用地供应量与当年的经济数据相关性更强。

建设用地审批量对经济运行的影响在一定时期内持续增强。对比与后一年、后两年和后三年3种情形下建设用地审批量与经济数据的相关系数,发现其与地区生产总值、固定资产投资、一般公共预算收入的相关系数呈增长态势,表明三年内建设用地审批量对经济运行的影响是不断增强的。

土地供应量对经济运行的影响在一定时期内没有减弱。对比与后一年、后两年和后三年3种情形下土地供应量与经济数据的相关系数,发现其与地区生产总值的相关系数仍呈增长态势,与固定资产投资和一般公共预算收入的相关系数亦没有下降态势。工矿仓储、房地产开发(商服、住宅)、交通运输及公共管理服务等其他用地供应量与地区生产总值、固定资产投资、一般公共预算收入的相关系数均随时间趋近于0.7～0.8的数值区间,进一步表明3年内土地供应量仍对经济运行有较强影响。

经济运行情况一定程度影响后期土地主要数据指标。对比与上一年、当年情形下各土地主要数据与经济数据的相关系数,发现与上一年的并没有明显低于与当年经济数据的各相关系数,一定程度表明土地与经济主要指标数据是互为影响的关系。经济指标数据影响后期土地主要数据,土地主要数据又对经济运行带来较长期影响。

4 2023年度建设用地审批量、土地供应量预测

依据政府工作报告,2023年江西省预期相关经济目标为GDP增长7%左右,固定资产投资增长8%以上,一般公共预算收入同口径增长6.5%左右,先据此预算三项经济数据值,再依据回归公式测算各土地主要数据量,结果如下。

预测2023年建设用地审批量在25～27万亩区间。依上文可知,建设用地审批量与当年地区生产总值、固定资产投资、一般公共预算收入都存在相关性,且与一般公共预算收入的相关性最强。

1)方法一:选取地区生产总值、固定资产投资和一般公共预算收入三者作为自变量,据此建立建设用地审批量与地区生产总值、固定资产投资、一般公共预算收入的多元一次回归公式。

1nP=2.494 1nFGBR-0.790 1nFAI-0.543 1nGDP+7.021(P为建设用地审批量,FGBR为一般公共预算收入/亿元,FAI为固定资产投资/亿元,GDP为地区生产总值/亿元),R2=0.732,R2指相关系数,其值越接近,则试验数据与拟合函数之间的吻合程度越高。可测算2023年建设用地审批量约27万亩。

2)方法二:选取与建设用地审批量相关性最强的一般公共预算收入作为自变量,比较多种曲线估计模型后,建立一元二次回归公式。

1nP=11.617 1nFGBR-1.009(1nFGBR)2-23.027(P为建设用地审批量,FGBR为一般公共预算收入/亿元),R2=0.805。可得2023年建设用地审批量约25万亩。

预测2023年土地供应量在38～41万亩区间。依上文可知,土地供应量与当年地区生产总值、固定资产投资、一般公共预算收入都存在相关性,且与一般公共预算收入的相关性最强。

1)方法一:选取地区生产总值、固定资产投资和一般公共预算收入三者作为自变量,据此建立土地供应量与地区生产总值、固定资产投资、一般公共预算收入的多元一次回归公式。

1nG=1.408 1nFGBR-0.588 1nFAI+0.153 1nGDP+6.433(G为土地供应量,FGBR为一般公共预算收入/亿元,FAI为固定资产投资/亿元,GDP为地区生产总值/亿元),R2=0.725。可测算2023年土地供应量约38万亩。

2)方法二:选取与土地供应量相关性最强的一般公共预算收入作为自变量,比较多种曲线估计模型后,建立一元二次回归公式。

1nP=10.824 1nFGBR-0.945(1nFGBR)2-20.092 (G为土地供应量,FGBR为一般公共预算收入/亿元),R2=0.849。可得2023年土地供应量约41万亩。

5 结论及建议

1)建设用地审批量、土地供应量等土地主要数据指标与主要经济数据指标具有较强的相关性;土地与经济主要指标数据互为影响;土地主要数据指标对经济运行的影响存在一定滞后性,对经济运行的影响力在一定年份内呈增强态势。

2)以2023年江西省GDP增长7%左右,固定资产投资增长8%以上,一般公共预算收入同口径增长6.5%左右的预期值,依据回归公式测算该经济目标下2023年建设用地审批量在25～27万亩区间,土地供应量在38～41万亩区间。

3)以预测建设用地审批量为基数,实施新增建设用地计划指标预支政策,进一步加快新增建设用地计划指标执行进度。

4)以预测建设用地审批量与土地供应量差值为基数,加大省级统筹力度,促进批而未供、闲置土地利用,实施城镇低效用地盘活,用“存量”换“增量”,充分挖掘释放资源潜力。

致谢 本文开题得到了江西省自然资源厅党组成员、副厅长涂迎九的指导,撰写得到了江西省自然资源厅综合处陈国维处长、袁晓文副处长等的支持与帮助,在此一并感谢!