近十年中國建設用地擴張空間特征——基于與固定資本和二三產業就業人數的比較分析

姜 海，王 博，李成瑞，曲福田

（南京農業大學中國土地問題研究中心，江蘇 南京 210095）

對于正處于城市化、工業化快速發展時期的中國，資本、勞動力、土地都是經濟增長不可或缺的基本生產要素[1]。一些學者已將土地（建設用地）納入到中國經濟增長研究。李明月等研究發現3種要素對上海市經濟增長的貢獻率由大到小依次為土地、資本、勞動力[2]。李奇旆認為開發區近84%的經濟增長可以由土地、資本和勞動力的投入來解釋[3]。姜海等發現隨著經濟發展階段演進，建設用地擴張對經濟增長的貢獻逐漸減弱[4]。喻燕等應用索洛增長模型測出武漢市建設用地利用處于報酬遞減階段[5]。張占錄等指出，資本、勞動力和土地的匹配協調是影響經濟產出的重要因素，土地粗放利用有可能破壞生產和諧性，降低產出量[6]。可見，持續的經濟發展需要不同生產要素在空間、結構上合理組合，研究資本、勞動力和土地在空間配置上的關系有助于理解中國經濟發展的區域差異。但是，目前鮮有研究3種生產要素在大尺度空間配置格局上的相似性（或差異），多集中于單要素或小區域的探討[7-9]。作為近年中國經濟增長的主要源泉，土地（尤其是建設用地）空間配置格局與區域發展、生態環境保護等具有重要關系，并且具有相對特殊的配置機制。揭示建設用地擴張的空間特征、成因及影響，對于完善土地資源配置機制，促進經濟發展具有重要意義。鑒于此，本文應用1999—2008年分?。ㄊ?、區）經濟社會和土地統計數據，比較近十年中國固定資本、二三產業就業人數、建設用地3種基本生產要素增長率的空間自相關性，研究建設用地擴張的空間特征，解釋其產生的原因及影響，為完善土地發展權配置機制提供參考。

1 數據與方法

1.1 數據來源

研究范圍為中國大陸31個?。ㄊ?、區）。以歷年統計數據為基礎，計算整理得到1999—2008年分?。ㄊ?、區）二三產業GDP、固定資本存量、二三產業就業人數和建設用地的增長率。建設用地面積根據歷年《國土資源綜合統計年報》、《中國國土資源年鑒》整理而來。從經濟增長與土地利用關系出發，研究考察的建設用地包括城鎮村建設用地、工礦用地和交通用地①根據2001年《全國土地分類（試行）》，2001年以后農村道路不再統計為建設用地，需要對1999—2001年交通用地統計數據進行修正，以消除研究時期內建設用地面積統計口徑變化帶來的影響。本研究采用以下步驟修正以上數據：首先，假設2002年交通用地（不含農村道路）增長率等于2002—2005年平均增長率，結合2002年末交通用地（不含農村道路）面積，估計得到2001年末交通用地（不含農村道路）面積；其次，結合2001年交通用地（包含農村道路）面積統計數據，估計2001年農村道路面積；最后，假設1999—2001年歷年農村道路增長率與當年交通用地（含農村道路）增長率相等，估算出歷年農村道路和交通用地（不含農村道路）面積。。二三產業GDP、二三產業就業人數、當年固定資本形成總額等數據來自歷年《中國統計年鑒》。固定資本存量（1998年可比價）采用永續盤存法估算[10]。

1.2 分析方法

1.2.1 空間自相關分析 Anselin等學者指出經濟增長研究應采用改進后的統計分析方法來考慮與地理位置相關的空間數據關聯和依賴性的影響[11]。本文應用Geoda軟件，采用全局空間自相關檢驗和局部空間自相關檢驗對不同地區固定資本、二三產業就業人數、建設用地的增長率進行空間自相關性分析。

（1）全局空間自相關檢驗。全局Moran’s I指數反映空間鄰接或鄰近的區域單元屬性值的相似程度。

式1中，xi為區域i的屬性值（如建設用地增長率）；n為區域總數；Wij為空間權重矩陣，代表空間單元i和j之間的影響程度。

（2）局部空間自相關檢驗。全局Moran’s I指數對空間自相關的全局評估忽略了空間過程的潛在不穩定性，有必要進行局部空間自相關分析。本文采用LISA中的局部Moran’s I指數和Moran’s I散點圖檢驗各地區固定資本、二三產業就業人數、土地（建設用地）3種要素增長率的局部空間自相關性。局部Moran’s I指數定義為：

Ii值為正，表示該區域單元周圍聚集相似值（高值或低值），Ii值為負則表示周圍聚集非相似值。Moran’s I散點圖是對局部Moran’s I指數的標準化檢驗統計量Z和WZ數據可視化的二維圖示，4個象限分別對應區域單元與其相鄰單元的局部空間聯系形式：第I象限——高值區域單元被高值區域所包圍 （高—高）；第II象限——低值區域單元被高值區域所包圍 （低—高）；第III象限——低值區域單元被低值區域所包圍 （低—低）；第IV象限——高值區域單元被低值區域所包圍 （高—低）。I、III象限為正的空間自相關，II、IV象限為負的空間自相關。

1.2.2 空間計量經濟模型

（1）基礎模型設定。結合相關經濟理論與參考文獻[12-13]，將建設用地作為獨立要素引入柯布—道格拉斯（Cobb-Douglas）生產函數：

式4中，A是常數項，Q、K、L、CL分別表示二三產業GDP、固定資本存量、二三產業就業人數和建設用地的面積率，α1、α2、 α3分別表示固定資本、二三產業就業人數和建設用地的產出彈性系數。式4兩邊取對數，得到：

（2）空間計量經濟學模型。采用空間滯后模型（SLM）和空間誤差模型（SEM）?？臻g滯后模型主要應用于研究相鄰主體或地區行為對系統內其他主體或地區行為存在影響的情形，其表達式為：

式6中，y為因變量；X為n×k階的外生解釋變量矩陣；W為n×n階的空間權重矩陣；ρ為空間自回歸系數，反映了樣本觀測值中的空間依賴作用；α為X的參數向量；m為白噪聲。

空間誤差模型通過誤差項來體現機構或地區間的相互關系。數學表達式為：

式7—8中，ε為隨機誤差向量；λ為n×1的截面因變量向量的空間誤差系數，衡量樣本觀察值中的空間依賴作用；u為正態分布的隨機誤差向量；參數β反映了自變量X對因變量y的影響。

1.2.3 聚類分析 本文依據固定資本、二三產業就業人數、建設用地2000—2008年增長率，采用K-Means聚類算法對各省（市、區）進行聚類分析，并與空間自相關分析結果進行比較，以驗證空間分析結果。

2 生產要素增長率的空間相關性分析

2.1 全局空間自相關性檢驗

采用全局Moran’s I指數分別對2000—2008年31個省（市、區）3類生產要素的增長率進行全局空間自相關性檢驗（表1）①由于海南省與廣東省相鄰，空間自相關分析時將其與廣東省作為一個樣本。下同。。

2000—2008年固定資本增長率全局Moran’s I指數為負，不顯著。2000—2001年、2008年表現出較強的正空間自相關，2004—2005年表現出較強的負空間自相關，其他年份不存在顯著空間自相關性。說明固定資本增長率的空間自相關性隨時間推移波動較大，沒有明顯的空間集聚或空間分散狀態。

2000—2008年二三產業就業人數增長率全局Moran’s I指數為正，在5%的水平上通過顯著性檢驗，說明總體上趨于空間聚集。但研究時期內近1/2的年份二三產業就業人數的空間自相關檢驗不顯著，正、負全局Moran’s I指數交替出現，說明二三產業就業人數空間集聚狀態并不十分明顯。

2000—2008年建設用地增長率的全局Moran’s I指數為正，在1%的水平上通過顯著性檢驗。除了2003年，其他年份均表現出顯著的空間自相關性，且2004年以來全局Moran’s I指數逐漸增大。與固定資本、二三產業就業人數比較，建設用地擴張呈現明顯的空間集群狀態，表現出不同的空間動態發展特征。

表1 2000—2008年不同生產要素增長率全局Moran’s I指數Tab.1 Global Moran’s I of growth rates of different production factors from 2000 to 2008

2.2 局部空間自相關性檢驗

空間自相關的全局評估會掩蓋反常的局部狀況或小范圍的局部不穩定性，本文采用局部Moran’s I指數和Moran’s I散點圖來探測局部的空間聚集程度?？傮w上來看，2000—2008年不同生產要素Moran’s I散點圖表現出與全局Moran’s I指數相同的特征。省（市、區）固定資本增長率的觀測值主要分布在II、IV象限，說明以不同類型觀測值之間的空間關聯為主（高—低、低—高）；二三產業就業人數和建設用地增長率的觀測值主要分布在I、III象限，說明以相似觀測值之間的空間關聯為主（高—高、低—低），表現出一定的空間集聚特征（圖1）。

同時，分別計算2000年、2002年、2004年、2006年、2008年、2000—2008年建設用地增長率局部Moran’s I指數，繪制相應的Moran’s I空間分布圖，進一步分析建設用地增長率局部空間聚集程度（圖2）。

圖1 2000—2008年不同生產要素增長率Moran’s I散點圖Fig.1 Scatter diagram of Moran’s I of growth rates of different production factors from 2000 to 2008

圖2 建設用地增長率Moran’s I空間分布圖Fig.2 Spatial distribution diagram of Moran’s I of growth rate of construction land from 2000 to 2008

結果顯示，2000年建設用地增長率存在由內蒙古自治區、山西省、陜西省、寧夏回族自治區、青海省組成的低—低集群，由江蘇省、浙江省、福建省組成的高—高集群。2002年東部地區建設用地增長率保持高—高集群特征（統計上不顯著），同時出現了由新疆維吾爾自治區、西藏自治區組成的高—高集群，而內蒙古自治區、山西省、陜西省等仍表現出低—低集群特征。2004年建設用地增長率全局Moran’s I指數減弱，以山西省、河南省、湖北省組成的低—低集群為主，但東部地區仍表現出高—高集群特征（統計上不顯著）。2006年，建設用地增長率高—高集群省份有所增加，北部地區處于低—低集群狀態。2008年建設用地增長率高—高集群的范圍縮小，低—低集群的范圍有所擴大?？梢姡鞑刈灾螀^以外，北部、中部、西部大部分地區建設用地增長率長期處于低—低空間自相關集群，東部沿海大部分地區處于高—高集群，建設用地增長率的東西差別十分顯著，東部沿海地區和西部地區建設用地規模差異呈持續擴大趨勢。

2.3 空間計量經濟模型估計與分析

空間自相關檢驗分析表明建設用地擴張在空間上存在自相關性。因此，以樣點獨立假設為基本出發點的經濟增長和建設用地擴張關系傳統分析模型存在一定缺陷，需要引入空間變量對經典的線性模型進行修正，消除樣本數據在空間維度上存在的相關性和異質性。本文應用2000—2008年分省二三產業GDP、固定資本存量、二三產業就業人數和建設用地數據，通過普通最小二乘法（OLS）對基本模型進行估計，其后通過空間滯后模型（SLM）和空間誤差模型（SEM）進行修正，分析建設用地擴張與經濟增長的關系。

比較3個模型的對數似然函數值發現，SLM和SEM的Log-likelihood值均大于OLS，說明SLM、SEM模型優于OLS模型（表2）。從系數上看，OLS的估計結果中二三產業就業人數變量L的系數沒有通過顯著性檢驗，經過模型修正后，各變量系數均通過顯著性檢驗，其中，空間系數ρ和λ通過10%水平的顯著性檢驗，說明各省（市、區）建設用地擴張在空間上存在溢出效應，也驗證了地區之間建設用地擴張存在相互關系，需要引入空間差異性和空間依賴性對傳統OLS線性模型進行修正。

表2 建設用地擴張與經濟增長關系模型估計結果Tab.2 Regression results of relationship between construction land expansion and economic growth

3 不同區域生產要素增長率聚類分析結果

聚類分析結果表明，2000—2008年中國大部分省（市、區）固定資本增長率處于220.79%—305.93%之間，西南地區和東北地區部分省（市、區）固定資本增長率較高，其中內蒙古自治區、重慶市固定資本增長率分別達到571.35%和568.91%，固定資本增長在空間上未表現出明顯的集聚現象（圖3）。2000—2008年二三產業就業人數增長率呈現較為明顯的南北分異特征，北部地區增長率普遍較低，但空間上未出現高增長率集群地區。與固定資本、二三產業就業人數空間格局變化比較，建設用地增長率呈現出較明顯的“東西高、中北低”的空間集聚特征，東部沿海地區和西藏自治區、新疆維吾爾自治區建設用地增長率明顯高于中部和北部地區。

圖3 2000—2008年不同生產要素增長率聚類分析結果Fig.3 Cluster analysis diagram of growth rates of different production factors from 2000 to 2008

對各?。ㄊ?、區）建設用地增長率進行比較發現，2000—2008年全國建設用地平均增長率為10.84%。其中，中部和北部地區16個省（市、區）建設用地增長率較低，在2%—11%之間。京津地區和江浙地區建設用地擴張速度最快，平均增長率達到25%。此外，西部的西藏自治區、新疆維吾爾族自治區和東部沿海地區其他省份（包括福建省、廣東省、上海市、山東省、廣西壯族自治區等）建設用地擴張速度也較快，平均增長率達到15%。

4 建設用地擴張空間集聚特征的成因及風險

近十年中國建設用地擴張存在顯著的空間自相關性，表現為中部、北部地區低—低集群和東部沿海地區高—高集群，區域間建設用地規模差異持續擴大。導致建設用地擴張空間特征與固定資本、二三產業就業人數出現偏離的因素可能包括：（1）不同區域土地利用比較優勢差異；（2）土地要素的不可流動性；（3）土地發展權國家計劃配置方式。比較不同?。ㄊ?、區）2000年土地利用比較優勢與2000—2008年建設用地增長率，發現二者的相關系數達到0.7298。根據經濟學原理，按照比較優勢來配置土地，可以從總體上提高土地利用總福利[14]；其次，由于土地要素本身缺乏流動性，在東部地區建設用地的經濟效益顯著高于中西部地區的情形下[15]，無論是在市場機制還是計劃體系下，東部地區都會獲取更多的建設用地指標[16]。所以，不同地區土地利用比較優勢差異和土地要素自身的不可流動性是中國建設用地擴張空間集聚特征的主要影響因素。同時，為了加強對地方政府土地配置行為的引導與控制，國家實行土地發展權計劃管理。長期以來，土地利用計劃指標分配的主要依據是經濟總量、增長速度和基于中長期管理的土地利用總體規劃，具有明顯的路徑依賴特征[17]。因此，即使近年固定資本和二三產業就業人數的空間配置格局已經開始發生變化，在改革開放初期獲取較多建設用地指標的東部沿海地區仍舊能夠保持在土地發展權競爭上的優勢，最終導致建設用地擴張的空間格局與固定資本和二三產業就業人數出現分化①違法用地行為也可能影響建設用地擴張的空間格局。但歷年《國土資源綜合統計年報》、《中國國土資源年鑒》違法案件統計數據顯示，違法用地（包括未經批準占地、非法批地）面積占建設用地增量的比例低于10%，且地區之間不存在顯著差異，違法用地行為對建設用地擴張空間規律的影響較小。。

由于土地利用與經濟增長、生態環境保護的關系，建設用地擴張繼續向東部沿海地區集聚可能引發以下問題：一是進一步拉大中西部地區與東部地區經濟發展水平的差距，使地區間公平問題更加突出；二是東部沿海地區建設用地繼續高速擴張，造成局部地區生態環境壓力過大，破壞地區可持續發展的資源與環境基礎，出現區域性生態危機。

5 結論與討論

通過對2000—2008年不同生產要素增長率進行全局空間空間自相關和局部空間自相關檢驗發現，與固定資本和二三產業就業人數比較，近十年建設用地擴張表現出明顯的空間集聚特征，東部沿海地區出現高—高集群，中部和北部地區表現為低—低集群，建設用地總量的區域差異仍在持續擴大。該現象產生的原因可以追溯至不同地區土地利用比較優勢差異和土地的不可流動性，而土地利用計劃管理則進一步強化并延續了建設用地擴張的空間集聚程度。由于建設用地擴張持續向東部沿海地區集聚可能進一步拉大地區間發展差距，導致局部地區土地開發強度過高而出現生態危機，需要反思現行土地發展權區域配置機制，發展更加合理的建設用地總量控制手段，或對現有管理工具進行改進。例如，結合主體功能區規劃，改革建設用地指標增量管理模式，實行區域建設用地總量控制下的動態監管等。同時，研究結果還表明分析中國建設用地擴張時空規律及其與經濟增長的關系時，需要考慮建設用地擴張的空間集聚特征，改進分析方法和模型。

本研究重點從不同生產要素空間配置格局動態變化趨勢的相似性（或差異）出發，分析中國建設用地擴張的空間特征及其影響。受國家土地統計資料限制，研究時期主要集中于近十年。如果能夠對2000年以前建設用地擴張和固定資本、二三產業就業人數增長的空間特征進行對比分析，可進一步增強研究結論的可靠性。

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