第34卷 第11期2020年11月
Vol.34 No.11
China Land Science
1 引言
随着中国经济由“高速度”步入“高质量”发展阶段，城镇化率也由1978年的17.9%上升到2019年的60.6%。然而，土地作为城市空间的主要载体，其利用效率却未伴随城镇化的快速推进而明显提高。另外，在“守住18亿亩耕地红线”的约束条件下，政府建设用地指标逐年减少，从而对土地利用效率提出了更高的要求。对于如何提升土地利用效率，学术界开展了大量研究，主要形成了如下几类观点：其一，聚焦于土地利用效率的影响因素。大多数研究认为，城镇化[1-2]、交通设施[3-4]、产业结构[5-6]、资源环境[7-8]等因素是影响土地利用效率的内在原因。其二，从城市规划视角探讨土地利用模式。例如，苏红建等提出了集约式发展理念，即在划定的城市区域内进行可持续开发，以实现土地集约利用[9]。其三，从行为主体视角分析土地的开发方式。张少辉等指出培育更广泛的土地一级市场主体[10]；张莉等则从财政激励和官员晋升的视角，提出将土地的开发和利用纳入地方政府考核内容[11]。上述研究深化了对土地利用的研究，但仍 存在以下不足：（1）关于产业结构和土地利用效率之间的直接效应已有较多研究，但对两者之间的非线性关系及空间效应的研究关注不多，尚未形成统一的理论分析框架；（2）多数研究集中于对省会或特大城市的具体分析，缺乏针对全国地级市层面的综合分析；（3）中国城镇化进程是一个动态发展的过程，理应对两者之间的长期和短期、直接与间接效应进行更为深入的实证检验。 本文的边际贡献：一是，在理论机制上系统考察产业结构调整对土地利用效率的影响及溢出效应；二是，在实证分析上，以2003—2017年中国281个地级及以上城市为研究样本，运用杜宾模型和门槛回归对理论机制进行检验，并进行稳健性和内生性处理，以保证研究结论的可靠性。
2 理论分析框架
产业结构调整与土地利用效率之间的关系集中表现为产业结构调整的合理化、高度化和服务化对土地利用效率所产生的直接效应和间接（空间溢出）效应（图1）。
doi: 10.11994/zgtdkx.20201030.141639
产业结构调整对土地利用效率的影响及溢出效应研究——基于PSDM模型和PTR模型的实证分析
于斌斌，苏宜梅
（浙江工商大学经济学院，浙江 杭州 310018）
摘要：研究目的：分析并揭示产业结构调整与土地利用效率之间的影响及溢出效应。研究方法：杜宾模型和门槛回归。研究结果：（1）产业结构调整的合理化、高度化和服务化对土地利用效率均具有明显的促进作用及溢出效应，且间接效应较直接效应更为显著；（2）在引入城镇化的扩张效应、规模效应和迁移效应后，产业结构合理化、服务化和高度化分别呈现出“倒U型”、“正U型”和“梯度式”增强的特征。研究结论： 在推动土地集约利用的过程中，既要充分依据产业结构调整模式来加强土地规划的配套体系建设，又要注重区域之间的空间溢出。
关键词：土地利用；门槛效应；空间计量；产业结构调整
中图分类号：F301.24 文献标志码：A 文章编号：1001-8158（2020）11-0057-10收稿日期：2020-07-18；修稿日期：2020-09-09
基金项目：国家自然科学基金项目（72073122，71703153）；浙江工商大学研究生科研创新基金项目（19020020045）。
第一作者：于斌斌（1986-），男，山东沂水人，副教授，硕士生导师。主要研究方向为产业结构与土地利用。E-mail:**************通讯作者：苏宜梅（1997-），女，江苏无锡人，硕士研究生。主要研究方向为土地利用与管理。E-mail:*****************
中国土地科学 2020年11月 第11期
582.1 产业结构合理化与土地利用效率：挤出效应和替代效应
产业结构合理化是衡量要素投入—产出结构耦合程度的重要指标[12]，其作用路径可从土地要素和非土地要素两个视角进行分析。首先，在土地供给非弹性的情况下，地方政府为实现土地合理分配，通过引入市场机制对土地购买者进行筛选。由于土地市场化出让整体提高了建设用地价格，一些用地粗放、附加值较低的传统产业则会被挤出本地市场，周边地区通过承接本地转移的产业而与本地市场形成互动。这一过程不仅使得区位优势较好的土地分配到边际产出较高的行业，而且周边地区还会受到本地知识技术溢出影响而加速产业结构调整，产业结构合理化趋势愈发明显，有助于土地集约利用[13]
。其次，要素替代效应是产业结构合理化提升土地利用效率的关键途径。在用地成本趋紧和利润增长的驱动下，企业会调整要素投入比例，谋求资本、人力、技术等要素对土地的替代，从而降低对土地的依赖[14-15]。最后，在城镇化背景下，交通设施的逐步完善将极大降低交易成本，拓宽资本、劳动等要素的空间流动范围。这既有利于要素替代效应的发挥，还能加剧先进知识和信息的扩散，强化区域间的技术溢出对城市土地效率的提升[16]。
2.2 产业结构高度化与土地利用效率：选择效应与引致效应
产业结构高度化是生产资源向更高梯度的产业再配置和社会主导产业的升级，主要表现为各产业比例关系的演进和生产效率的提高[17]。其通过改造传统产业、淘汰落后产业、培育新兴产业等途径完成产
业置换，以此实现产业结构优化升级[18]。由此形成的新产业空间格局将催生新的用地需求，从而导致土地数量变化、功能转换、空间重构等用地结构的不断升级，提升了土地利用效率[19]。
其一，在城镇化进程中，市场的直接和间接需求会推动各个利益主体对资源的竞争性使用，这势必会造成要素价格过快上涨，致使生产成本上升。此时，产业结构调整的“选择效应”将用地粗放、生产低效的企业淘汰，并阻止集约化程度低的企业进入市场，进而使得区域整体生产效率提升。另外，由于行政区划的存在，地方政府出于对财政绩效考量会选择性扶持本地企业以加速本地产业结构调整，由
此产生的地方保护主义对企业生产效率提升的空间外溢效应存在负向外部性。特别是当某地方政府实施的经济政策行之有效时，邻近地区会加以学习模仿，以谋求新一轮产业结构调整带来的结构红利。其二，引致效应是产业结构高度化提升土地利用效率的重要途径。产业结构高度化可以引致要素向投资回报率高的生产领域集聚，减少不利的重复建设，优化了城市用地结构。需要指出的是，与因信息不完全导致的“潮涌现象”不同，产业结构高度化调整引致的投资可以优化生产要素向更高梯度的产业再配置，实现土地利用效率的提升。这很大程度上受益于现代信息技术的发展，使得空间距离对产业的影响逐渐降低，空间摩擦系数的缩小为产业调整的空间外溢提供条件[20]。2.3 产业结构服务化与土地利用效率：嵌入效应和增值效应
产业结构服务化的典型特征是经济服务化，
其表
图1 产业结构调整对土地利用效率的作用机制
Fig.1 The influencing mechanism of industrial structure adjustment on land use efficiency
探秘古墓
59
于斌斌等：产业结构调整对土地利用效率的影响及溢出效应研究——基于PSDM 模型和PTR 模型的实
证分析现形式是服务业尤其是生产性服务业比重的上升。从产业链的视角看，生产性服务业通过提供中间投入品向制造业输入智力和服务支持，促进了区域间优势资源的有效整合，延伸了产业链条和企业“生产步长”。这既能发挥产业链中各个企业的比较优势，又深化了产业间的分工，提高了土地产出效益[21]。另外，市场规模的限制决定了生产性服务业不只会提供本地化服务，还会为开拓市场而寻求远距离服务制造业企业，进而产生空间外溢效应。值得注意的是高端生产性服务业主要分布在以省会城市为主的发达城市，由于核心城市具有健全的基础设施条件，往往会吸引邻近地区劳动力、资本流入本地，加速本地区产业结构调整，而资源的流出势必会引起周边地区经济波动。
从价值链的视角看，产业结构服务化可以通过价值链上、中和下游的升级来实现产品增值，进而促进投入要素的有效供给并更好适应需求结构的变化，最终实现土地增值。在价值链上游，完善的研发创新体系、高效的企业组织和充裕的人力资本能够实现生产工艺的不断升级，从而催生出新产品和新行业。无论是在价值链中游通过规模经济和范围经济等促进生产技术持续升级，还是在价值链下游通过差异化的产品策略、物流运输和售后服务来引导传统制造业实现转型升级，都能因实现产品的综合性功能和多样化供给而加速社会形成新的供求关系，由此实现了土地的高效利用[22]。但由于上述服务产品在交易之前无法对其进行质量检验，事后很难对其服务进行评估，因而多数服务产品属于“信任品”的范畴。再加上社会信用体系尚未健全，导致交易过程中存在很大的信任成本，即在相同的贸易条件下，生产性服务业更倾向于为本地以及熟悉的企业服务，这对空间外溢效应存在负向影响。
3 模型、变量与数据
3.1 实证模型
LESAGE 和PACE 构建了包含自变量和因变量空间滞后项的空间杜宾模型（SDM ），在空间效应考察方面具有独特优势[23]。因此，本文采用空间杜宾模型（SDM ）分析产业结构调整对土地利用效率的影响作用及空间溢出效应，具体模型如下：
ln ln ln ln ln ln ln ln ln Lande a W Lande StruH StruG StruF X W StruH W StruG W StruF W X v 4it ij it it it it it ij iti ij it ij it ij it i t it
123123t b b b c i i i i n f =+++
北京市朝阳区环保局+++++++++ （1）
式（1）中：i 、j 均表示城市，t 表示年份；X 表示控制变量；
W 为281×281阶的空间权重矩阵；ρ为空间滞后项系数；
Lande 表示土地利用效率，StruH 、StruG 和StruF 分别表示产业结构合理化、产业结构高度化和产业结构服务化；
β1、β2、β3、γ分别表示产业结构合理化、产业结构高度化、产业结构服务化、控制变量的回归系数；
θ1、θ2、θ3、θ4分别表示产业结构合理化、产业结构高度化、产业结构服务化、控制变量空间滞后项的回归系数；
α为常数；μi 为空间固定效应；v t 为时间固定效应；ε为随机误差项。3.2 变量说明3.2.1 被解释变量
土地利用效率（Lande ）。由于数据包络分析方法（DEA ）克服了多指标评价方法的不足，更加符合土地投入—产出的本质特征。本文将土地利用效率定义为以获取最高经济产出为目标，最大化利用土地程度，故将模型确定为以产出为导向。另外，在规模报酬的选择上，学者们尚没有达成共识，考虑到规模报酬可变较规模报酬不变对企业生产经营决策更加具有现实意义，本文选择规模报酬可变假设下以产出为导向的非径向超效率模型（Super-SBM-O-V ）来计算土地利用效率[24]，
其数学表达式为：/,(,)(,)|,,
,min s y y subject to x x y y x x y y p x y x y x x y y y 110000
*r r r s j j j n j j j n j j j n j j j n 0
111000011=H G G G H H G H H d d m m m m m m ==
=======Z [\]]]]]]]]
]]]]]]]]Z [\
]]]]]]///// （2）式（2）中：δ*表示以产出为导向计算的土地利用效率；δ表示超效率值，（x 0，y 0）表示在原来生产前沿面上效率值为1的决策单元，
南宁职业技术学院学报(,)x y 表示排除（x 0，y 0）后重新生成生产前沿面上的决策单元，
λ表示非负向量，s 表示产出变量个数，基于DEA Solver 5.0软件测得。
借鉴已有研究[25-28]，
本文将从要素投入和产出两个维度来构建土地利用效率的指标体系。其中，固定资产折旧率借鉴单豪杰的计算结果设定为10.96%[29]，结果如表1。3.2.2 解释变量
（1）产业结构合理化（StruH ）。该指标反映了产
中国土地科学 2020年11月 第11期
60业之间协调能力、关联水平不断提高的动态过程。本文借鉴于斌斌的处理方法，采用重新定义后的
泰尔指数倒数来测度产业结构合理化程度[30]，其计算公式为：
[]ln(/)StruH TL Y Y L Y L Y 1
1
,,,,,,,,,,i t i t i m t
i m t i m t i t i t m 1
3
#==
=/ （3）
式（3）中：TL 表示为泰尔指数；Y i ,m ,t 表示i 地区第m 产业t 时期市辖区生产总值增加值；L i ,m ,t 表示i 地区第m 产业t 时期市辖区就业人数。
（2）产业结构高度化（StruG ）。该指标考察了各产业在“量”上比例关系和在“质”上劳动生产率的双重变化。本文参考刘伟等[31]、孙晓华等[32]的做法，将产业结构高度化界定为产业之间的比例关系与
信息共享劳动生产率的乘积加权值，其计算公式为：
[][]
ln()ln(/)StruG Y
Y P P Y Y L Y L Y ,,,,,,,,,,,,,,,,i t i t i m t
m t i m t
m i t i m t i m t i m t m t m t m 1
3
1
3
##=
===// （4）
式（4）中：P i ,m ,t 表示i 地区第m 产业t 时期市辖区劳动生产率。
（3）产业结构服务化（StruF ）。本文将第三产业产值与第二产业产值的比例作为衡量产业结构服务化的指标，其计算公式为：
StruF Y Y ,,,,,i t i t i t
23=
（5）
3.2.3 空间权重矩阵设置
本文参考洪国志等[33]和HAN 等[34]的处理方法，基于引力模型思想来构建空间权重矩阵。此矩阵的优点在于可以较好地反映出变量随地理距离连续衰减的作用规律。
3.3 数据来源与描述性分析
本文选择2003—2017年中国281个地级及以上城市的面板数据作为研究样本，其数据均来自于《中国城市统计年鉴》和《中国经济区域统计年鉴》；对部分缺失的数据通过查阅各城市统计年鉴或用插值法进行了填补，并对个别数据缺失严重的城市予以剔
除。变量的定性描述见表2。
4 实证结果分析
4.1 初步统计观察
在进行实证检验之前，有必要对经验数据进行初步统计分析，以便更准确把握产业结构调整与土地利用效率之间的关系。为此，本文采用全局Moran ’s I 指数度量被解释变量和解释变量的空间自相关性。从表3中可以看出，土地利用效率、产业结构调整的Moran ’s I 指数在大多数年份均通过了显著性检验。这说明土地利用效率、产业结构调整具有明显的空间依赖特征，因而有必要采用空间杜宾模型进一步考察产业结构调整与土地利用效率的关系。同时，本文分
表1 土地利用效率的指标体系
Tab.1 Index system of land use efficiency
指标类型
指标释义指标构成
投入指标
土地
城市建设用地面积/km 2资本 社会固定资产投资额/万元劳动力 二、三产业从业人员数/万人产出指标
经济效益
二、三产业增加值/万元环境效益绿地面积/km 2
社会效益
财政一般预算内收入/万元
表2 变量的定性描述
Tab.2 Qualitative description of variables
分类定义符号计算方法
被解释变量
土地利用效率Lande 通过Super-SBM-O-V 模型计算解释变量
产业结构合理化
StruH 泰尔指数的倒数
产业结构高度化StruG 产业之间的比例关系与各产业劳动生产率的乘积加权值产业结构服务化StruF 第三产业与第二产业的比值
控制变量
人口规模ps 年末总人口与行政区域面积的比值/（万人/km 2）
土地资源禀赋
land /land x sp =其中，x 表示建成区面积，s 表示行政区域土地面积，p 表示年末总人口
地方财政压力gov 地方政府一般预算内支出与一般预算内收入的比值
对外开放程度open 实际使用外资金额（按历年人民币汇率的平均价格折算）与地区生产总值的比值人均工资水平wage 城镇职工人均年实际工资/元交通设施水平
成功之路的动物traff
人均城市道路面积/m 2
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于斌斌等：产业结构调整对土地利用效率的影响及溢出效应研究——基于PSDM 模型和PTR 模型的实证分析
表3 Moran ’s I 值的检验结果
Tab.3 The test result of Moran ’s I
宋嘉宝
年份ln StruH ln StruG ln StruF ln Lande 2003年0.101***0.256***0.0060.148***2004年0.103***0.262***-0.0110.138***2005年0.082***0.235***-0.0030.118***2006年0.085***0.198***-0.0250.132***2007年0.088***0.190***-0.0350.138***2008年0.086***0.205***-0.037*0.131***2009年0.140***0.140***0.0090.121***2010年0.136***0.187***0.035*0.113***2011年0.093***0.173***0.029*0.114***2012年0.091***0.176***0.031*
0.090***2013年0.084***0.158***0.047**0.127***2014年0.065***0.147***0.068***0.130***2015年0.056***0.175***0.086***0.150***2016年0.061***0.149***0.093***0.152***2017年
0.121***
0.160***
0.032*
0.172***
注：*p ＜0.1，**p ＜0.05，***p ＜0.01。
应可能会存在误差。另外，Hausman 检验在1%的置信水平下显著拒绝原假设。综上，本文选择固定效应下的空间杜宾模型。
本文参考LESAGE 和PACE 的偏微分法，分析产业结构调整对土地利用效率的影响效应[23]。表5模型（1）的估计结果显示，ln StruH 、ln StruG 和ln StruF 对土地利用效率的直接效应和间接效应均有显著正向影响，且间接效应较直接效应更为显著。产业结构调整对土地利用效率的影响存在显著的空间溢出效应，可能存在以下两个方面的原因：第一，本地区产业结构
表4 空间计量模型的检验结果
Tab.4 Test results of spatial econometric models
检验
统计量LM （lag ）test 22.790***Robust LM （lag ）test 0.539***LM （error ）test 48.511***Robust LM （error ）test 26.260Hausman test
640.440***
注：***p ＜0.01。
别以产业结构合理化、高度化、服务化数据作为x 轴，以土地利用效率作为y 轴，绘制产业结构调整与土地利用效率的关系散点图（图2）。从图中可以看出，产业结构调整与土地利用效率之间总体呈现较为明显的正相关关系；而且，在土地利用效率值为［0.5，1.0］区间，出现了明显的分层迹象，这表明产业结构调整不仅能提升土地利用效率，还有“跳跃式”增强的迹象，呈现出较为显著的门槛特征。4.2 空间计量结果分析
为了确定空间计量模型的具体形式，本文分别进行了LM 检验、LR 检验和Hausman 检验。表4中的检验结果显示，LM 拒绝原假设，LM （Robust ）检验没有拒绝原假设，LR 统计量在1%水平下显著拒绝原假设，这表明单纯使用空间误差模型和空间滞后模型考察产业结构调整对土地利用效率的影响及空间溢出效
图2 产业结构调整与土地利用效率的散点图
Fig.2 Scatter plot of industrial structure adjustment and
land use efficiency
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