城市用地結構對固定資產投資的影響研究
——以安徽省為例

曹 澤，張翊婷

(安徽建筑大學 經濟與管理學院，合肥 230000)

0 引言

土地供給總量與結構對城市增長的速度及模式都會產生影響，合理的土地供給結構對社會經濟的發展具有積極作用，而且運作良好的土地市場有利于城市的可持續發展。

王愛民、劉加林、尹向東較早地提出了土地供給對社會經濟有“隱性貢獻”的特點，并對土地供給和經濟發展之間的關系進行了定量分析[1]。龍奮杰、郭明以2000-2006年中國293個城市的相關數據建立計量經濟學模型，實證檢驗了城市產業用地供給對城市GDP增長有明顯的作用[2]。黃凌翔認為城市土地供給數量、結構、方式都會對社會經濟造成影響[3]。馬克星等認為土地供給應在考慮產業發展的基礎上有差別地進行配置[4]。匡兵等認為城市增長與土地供給的類型有關[5]。陳治國、李成友、劉志有認為土地供給對城市房地產影響很大，不合理的土地供給政策會對社會經濟帶來負面影響[6]。高金龍、陳雯認為產業結構影響了經濟增長，因此在研究中應根據產業結構與土地供給的關系對用地類型進行分類[7]。

“一書兩證”政策是我國城市規劃的基本制度，其中的“一書”是指建設項目選址意見書，“兩證”是指建設用地規劃許可證和工程規劃許可證。安徽省政府響應國家有關政策，積極探索社會經濟發展與城市建設之間的關系，其中土地供給特征研究是安徽省“一書兩證”政策研究項目中的重要內容，尤其是在安徽省經濟飛速發展、固定資產投資穩步上升的階段，為保證政策的準確性和指導性，需要通過相關研究，尋找政策與經濟發展的相關性，以期對城市規劃管理產生導向性作用。本文在安徽省“一書兩證”相關政策背景下，對土地供給特征進行分析，研究各類型用地面積對于固定資產投資額產生的影響，并從土地規劃角度提出政策建議。

1 數據來源與數據處理

固定資產投資是社會進行生產的基礎，投資額是GDP的重要組成部分，對社會經濟起到促進作用，因此選取安徽省各地市的固定資產投資額為被解釋變量，選取對經濟發展影響較大的5種類型用地面積，即住宅面積(R)、商服面積(B)、廠房面積(M)、倉儲面積(W)、公共設施面積(A)、市政設施面積(U)為解釋變量，探討用地結構對固定資產投資額的影響。

統計年鑒中的固定資產投資額一般按現價計量，各年之間不具有可比性，需要通過平減處理將其轉化為可比較的實際固定資產投資額。具體方法如下：選取統計年鑒中安徽省16個地市2012-2016年的固定資產投資額即現價，以及1978年為基期的生產總值指數。通過換算得到以2012年為基期的各年的生產總值指數，將指數分別與2012年的固定資產投資額相乘計算出各年的不變價投資額，由平減指數=現價投資額/不變價投資額，將各年的現價與當年的不變價投資額相除，可計算出各年的平減指數。2012年的實際固定資產投資額=2012年的現價投資額，將上一年的實際固定資產投資額與各年平減指數相乘，得出2013-2016年間可比較的實際固定資產投資額。數據來源選擇2012-2016這一時間段，是由于本文考察的內容在安徽省各地市“一書兩證”項目背景下進行，該項目中所能提供的土地批復時間最早始于2012年，而固定資產投資的數據目前只能獲取至2016年。

對各變量進行相關性分析(見表1)，在表1中商服面積(B)與廠房面積(M)之間的相關性為0.850 552，說明商服用地面積與廠房用地面積之間的相關性非常大，變量B與變量M高度相關，可合并為一項。

公共設施是指為市民提供公共服務產品的各種公共性、服務性設施，具體可分為教育、醫療、文娛、交通、科研、辦公等，公共設施的建立會對該地域的居民生活、政治、社會經濟以及生產活動產生較大影響。市政設施通常是由政府、法人或公民出資并進行建造，是城市發展的基礎，包括城市水電、燃氣供給網、通信工程、城市道路、垃圾處理站、污水處理站等[8]。由于公共設施面積(A)與市政設施面積(U)具有高度重合性，一般都是指市政基礎設施建設面積，區分于投資方式的不同，故將變量A與U合并。

綜上所述，6項指標可合并為4項，即R，BM，W，AU，將其作為解釋變量，固定資產投資額(Y)作為被解釋變量，建立普通面板數據模型，分析R，BM，W，AU對Y的影響。

表1 基于規劃工程項目的供地面積相關分析

2 模型構建

2.1 模型選擇

面板數據模型一般表示為：yit=αi+xitβi+μit，i=1，…n，t=1，…T。該模型區分于橫截面上的個體影響，滿足以下條件：①αi=αj，βi=βj；②αi≠αj，βi=βj；③αi≠αj，βi≠βj。當模型的系數與截距項都不發生變化，即α與β值為常系數，此時的回歸模型為混合效應模型；當模型滿足條件②時，說明該模型僅在截距項上有差異，此時的回歸模型為固定影響或隨機影響變截距模型；滿足條件③時，說明該模型在個體與結構方面的影響程度都不同，此時的回歸模型為固定影響或隨機影響變系數模型。

確定模型類型使用的檢驗方法為Hausman檢驗及F檢驗。Hausman檢驗主要用于檢驗模型為固定影響模型還是隨機影響模型，具體步驟如下：原假設H0為個體，與回歸變量無關，建立隨機影響模型，假設H1為建立固定影響模型，檢驗時如果Hausman統計量較大，P值遠小于0.05時，則說明模型拒絕原假設H0，滿足假設H1，即建立固定影響模型。利用Eviews8進行Hausman檢驗，結果如圖1所示，由此可知，Hausman統計量較大，且P值為0，遠小于0.05，因此該模型在5%的顯著性水平下拒絕原假設H0，接受假設H1，因此建立固定影響模型。

圖1 Hausman檢驗結果

F檢驗用于檢驗模型是否存在個體影響或結構影響，以此判斷模型建立采用變截距模型還是變系數模型，具體步驟如下：檢驗以下兩個假設

H1：yit=αi+xitβi+μit；

H2：yit=α+xitβi+μit。

先檢驗假設H2，若接受假設H2，則不再檢驗假設H1，模型選用混合效應模型。若拒絕假設H2，則檢驗假設H1，若接受假設H1，則斜率都相等，即建立變截距模型；若拒絕假設H1，則建立變系數模型。F統計量的計算方法如下：普通最小二乘估計中，變系數模型的殘差平方和為S1，變截距模型的殘差平方和為S2，混合效應模型的殘差平方和為S3，S1，S3滿足：

(1)S1/σμ2～x2[n(T-K-1)]；

(2)假設H2條件下，S3/σμ2～x2[nT-(K+1)]和(S3-S1)/σμ2～x2[(n-1)(K+1)]；

(3)(S3-S1)/σμ2與S1/σμ2獨立。

計算F2的值：

通過查表可得F的臨界值，S1，S2滿足：

(1)假設H1條件下，S2/σμ2～x2[n(T-1)-K]，(S2-S1)/σμ2～x2[(n-1)K]；

(2)(S2-S1)/σμ2與S1/σμ2獨立。

其中，n表示地區數；K表示變量個數；T表示時期數。

由eviews8可得S1，S2，S3的值，協方差分析結果拒絕假設H2，接受假設H1，因此建立變截距模型。

通過Hausman檢驗及F檢驗可建立固定影響變截距模型，分析解釋變量住宅面積(R)、商服及廠房面積(BM)、倉儲面積(W)、公共設施及市政設施面積(AU)對固定資產投資額(Y)的影響。除用地面積之外，社會經濟因素對固定資產投資也具有較大影響，這些因素體現在不同的截距上，固定影響變截距回歸模型如下：

Yit=β0+β1Rit+β2Bit+β3Mit+β4Wit+β5Ait+β6Uit+μit。

其中，i表示各地市；t表示各年。

2.2 平穩性的單位根檢驗

某些非平穩的時間序列本身沒有聯系，會出現虛假回歸的現象，因此需要對面板數據進行平穩性檢驗[9]。平穩性的單位根檢驗包括LLC檢驗、Hadri檢驗、IPS檢驗、ADF-Fisher檢驗和PP-Fisher檢驗，除Hadri檢驗外，其余的原假設都存在單位根。若經過檢驗，拒絕原假設，則說明序列具有平穩性，否則不平穩。通過Eviews軟件對R，BM，W，AU4個變量分別進行單位根檢驗，結果如表2所示。從表2中可知，變量R，W都未通過檢驗，不拒絕原假設。變量BM，AU通過檢驗，證明BM，AU序列是平穩的。而且通過一階差分結果可得，變量d(R)，d(BM)，d(W)，d(AU)的序列都是平穩的。

2.3 協整檢驗

通過2.2單位根檢驗可知變量序列符合一階單整，在序列平穩的前提下進行協整分析，檢驗固定資產投資額(Y)與住宅面積(R)、商服及廠房面積(BM)、倉儲面積(W)、公共設施及市政設施面積(AU)之間是否存在長期協整關系。通過Pedroni檢驗進行面板數據協整分析。圖2為Pedroni檢驗結果，通過檢驗結果可以看出，Panel v-Statistic與Panel rho-Statistic的P值檢驗結果較差，本文主要考慮以Panel ADF-Statistic與Group ADF-Statistic統計量為依據，Panel PP-Statistic與Group rho-Statistic，Panel ADF-Statistic與Group ADF-Statistic的P值較小，在顯著性水平5%下通過檢驗，即說明固定資產投資額(Y)與住宅面積(R)、商服及廠房面積(BM)、倉儲面積(W)、公共設施及市政設施面積(AU)之間存在長期協整關系。

圖11給出了質量流率=3g/s時，熱流密度和微通道分支數n 對最大形變γ的影響。從圖11中可知，n相同的情況下，γ隨著-的增大近似呈線性增長。n 分別為3、4、6、8時，=55W/cm2時的最大形變分別為=5W/cm2時最大形變的5.94倍、5.93倍、5.79倍、5.80倍，增大了2.13、2.04、1.85、1.81μm。即當熱流密度增大11倍時，各熱沉的最大形變增大5.79倍以上，增大顯著。

表2 面板數據單位根檢驗結果

注：***，**，*表示在1%，5%，10%的顯著性水平下參數是顯著的；d( )表示一階差分。

圖2 Pedroni檢驗結果

2.4 回歸分析

據2012-2016年間安徽省16個地市面板數據，經過檢驗，采用變截距的固定影響面板回歸模型進行分析。為消除異方差性帶來的偏誤，分析中使用了截面加權的方法，結果如圖3所示。

圖3 回歸分析結果

由上述分析，可得到固定資產投資額與不同類型工程規劃用地間的回歸模型為：

Yit=909.7+0.03Rit+0.05BMit+0.69Wit+0.02AUit+2 714.11D1+686.4D2-139.35D3……-300.03D16。

(1)調整后的判別系數R2=0.990 9，方程整體擬合效果非常好，解釋能力很強。

(2)10%顯著性水平情況下，各參數T統計顯著，5%顯著性水平下，商服及廠房面積對投資額的影響顯著性水平稍弱。總體來說模型中各解釋變量對固定資產投資額具有較顯著的解釋能力。模型不存在異方差與自相關性。

由上述回歸模型得，不同類型供地面積對固定資產投資額影響顯著，且差異較大。住宅面積R的系數為0.032，表明住宅面積每增加1萬平方米的供給，可引起固定資產投資額增加320萬元；BM的系數0.054，表明商服及廠房面積每增加1萬平方米的供給，可引起固定資產投資額增加540萬元；W的系數0.69，表明每增加1萬平方米的倉儲面積供給，可引起固定資產投資額增加6 900萬元；AU的系數0.024，表明增加1萬平方米的公共設施及市政設施面積供給，將引起固定資產投資額增加240萬元。截距項反映了除土地面積以外的因素對固定資產投資額的影響，變截距模型表明，不同城市除土地之外社會經濟因素對投資的影響差異巨大且顯著。

3 研究結果

我國1992年提出建立社會主義市場經濟體制，主要通過宏觀調控的手段進行市場調控。但完全市場經濟會帶來許多問題，就城市土地管理而言，完全市場經濟帶來的生產過剩等現象會直接影響城市土地供給，因此政府調控在城市土地管理中扮演十分重要的角色。政府在考慮社會經濟的發展走向前提下，通過對土地的規劃、控制，實行有償使用制度，使得我國城市土地利用率呈上升趨勢。從上述研究結果中可以看出，安徽省的土地供給與城市固定資產投資額之間的關系十分密切，其影響程度逐漸增強并趨于平穩。

(1)早期住宅用地對固定資產投資額的影響作用明顯，商服及廠房用地對固定資產投資額也有較大影響，但隨著經濟的發展，住宅面積、商服及廠房用地面積對固定資產投資額的影響逐漸趨于平穩。房地產業、商業、工業的發展與社會經濟息息相關，政府、企業、公民都十分關注其發展狀況，為保持產業發展的均衡，在城市規劃管理中，政府應重視土地供給結構平衡，根據地區的產業發展情況進行合理配置。

(2)公共設施與市政設施用地對固定資產投資額的影響程度較小。公用設施一般是保障居民日常生活的基礎設施，大多是非盈利的，但基礎設施的存在也與商業、房地產業相互影響，起到促進經濟發展的作用，因此，在土地規劃中應合理使用土地，以保障必需的基礎設施。

(3)倉儲用地對固定資產投資額的影響最大，說明安徽省的物流行業呈現持續增長的良好趨勢，其影響程度持續增長。未來應更加重視物流倉儲相關土地供給，同時注意物流倉儲的布局，以確保物流運輸的效率，使得社會經濟與物流行業相互促進，協調發展。

總之，土地資源是有限的，提高土地的利用效率、堅持可持續發展是土地管理的政策方向。政府應發揮合理的主導作用，推進土地市場的發展。由于各地區的規劃管理水平與利益訴求有差異，需要依據其發展情況制定合適的城市規劃以及管理辦法，因地制宜，與時俱進，協調發展。

參考文獻：

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