地方政府住宅用地出讓價格跨區域聯動模式研究

彭山桂，王 健，景霖霖，吳 群

（1.山東師范大學商學院，山東 濟南 250014；2.南京農業大學公共管理博士后流動站，江蘇 南京210095；3.南京農業大學不動產研究中心，江蘇 南京 210095）

1 引言

進入21世紀以來，伴隨著城市住房價格快速上漲與居民購房困難，作為城市住房價格的重要組成部分，地方政府住宅用地出讓價格的形成機制成為了政府與學術界共同關注的熱點問題。一般而言，住宅用地出讓價格的形成與城市經濟基本面密切相關。但是，值得注意的是，在中國，城市土地市場與城市經濟基本面之間不存在穩定的關系[1]。直觀的表現是：2008年以來，全國住宅用地市場存在的頻繁的價格波動現象，而各種影響城市經濟基本面的因素，如收入、人口等并未出現頻繁的波動[2]。顯然，中國地方政府住宅用地出讓價格的變動已經不能簡單地基于經濟基本面的變化作解釋。特別是，部分研究注意到中國各區域土地市場顯示出非常相似的變化模式，地方政府住宅用地出讓價格的變動似乎存在跨區域聯動影響，從一個城市傳導到另一個城市[1]。如果地方政府住宅用地出讓價格跨區域聯動確實存在，自然有助于理解全國住宅用地市場價格波動的規律。那么，如何分析地方政府住宅用地出讓價格的跨區域聯動？這需要對地方政府住宅用地出讓價格跨區域聯動系統提供足夠深入的洞見。但是，如何刻畫這一系統？這一復雜系統具有怎樣的特性？這些基本問題尚無明確答案。鑒于此，有必要基于合理的思路和工具，刻畫、解構地方政府住宅用地出讓價格跨區域聯動系統，進而在把握地方政府住宅用地出讓價格跨區域聯動規律的基礎上，深化跨區域聯動對地方政府住宅用地出讓價格形成機制影響的認識，從而提出相應的政策啟示，更有針對性地促進相關政策目標的實現。

目前，部分學者針對地方政府住宅用地出讓價格跨區域聯動這一主題，開展了一些有益的探索：如DENG等[3]的研究發現，地方政府的土地出讓行為具有溢出效應，會對鄰近城市的土地出讓產生影響，地方政府之間會圍繞土地出讓純收益展開競爭并產生相互影響，TAO等[4]、汪沖[5]、HE等[6]的研究也得出了類似的結論。HUANG等[7]的研究進一步明確，在價格維度上，地方政府的土地出讓行為存在顯著的相互影響，是典型的聯動影響機制。羅必良等[8]、 陳建軍等[9]的研究進一步確認了這種聯動影響的特點：在經濟表現接近的地區之間，土地出讓價格的跨區影響呈現出“模仿”的特征。綜上研究發現，地方政府住宅用地出讓價格跨區域聯動現象是客觀存在的，這些實證研究為該研究主題提供了有益的經驗證據。然而，需要指出的是，現有研究僅檢驗了地方政府住宅用地出讓價格跨區域聯動的存在，但缺少對這種聯動模式的分析，無法刻畫、分析這種跨區域聯動的具體表現形式。鑒于此，本文在理論分析的基礎上，以全國35個大中城市作為實證研究對象，創新性地引入全局向量自回歸（GVAR）模型與網絡分析工具，刻畫、解構地方政府住宅用地出讓價格跨區域聯動系統，以期從跨區域聯動視角，深化對地方政府住宅用地出讓價格形成機制的認識。

2 理論分析框架

本文從空間均衡、地方政府競爭兩個維度構建理論框架，分析地方政府住宅用地出讓價格跨區域聯動的發生機制。其中，基于空間均衡的分析框架建立在要素自由流動的狀況下，具有典型的市場經濟色彩?；诘胤秸偁幍姆治隹蚣埽⒃跇顺吒偁幍恼兛己酥贫认?，能夠反映中國特色，具有典型的政治經濟學色彩。上述兩種機理相互補充并綜合作用，有助于明確地方政府住宅用地出讓價格跨區域聯動的發生機制。

2.1 基于空間均衡的理論分析框架

根據ROBACK[10]和GLAESER等[11]提出的城市間人口流動的經典法則：工資+城市公共產品-居住成本=保留效用，人口由保留效用低的地區向保留效用高的地區流動。基于此理論分析框架，地方政府住宅用地出讓價格可能通過兩條途徑影響居民效用：其一，地方政府住宅用地出讓價格會通過住房價格，影響城市居民的居住成本，進而改變居民的效用水平，這一影響途徑非常明確。其二，考慮到在中國地方政府財權—事權不對等的制度環境下，地方政府住宅用地出讓還肩負為地方公共物品支出籌資的功能。因此，地方政府住宅用地出讓價格可能通過城市公共物品的供給，影響居民的效用水平。但是，需要指出的是，在中國地方政府公共支出重基本建設、輕人力資本投資和公共服務的導向下，地方政府財政支出生產性偏向非常明顯，用于改善居民效用水平的公共服務長期供給不足[12]。據此，本文的分析聚焦于第一條影響途徑。很明顯，地方政府住宅用地出讓價格的提升，會增加居住成本，進而降低居民效用水平。那么，為了維持居民效用水平基本穩定，較高的住宅用地出讓價格必然要求較高的工資水平作為補償。但是，工資水平的提高，必然增加企業的經營成本。當經營成本增加到一定程度，無法得到勞動生產率持續提升作為補償，會侵蝕企業利潤。在這種情況下企業會選擇遷移，進而帶動居民發生遷移。企業、居民的這種基于利潤水平、效用水平的遷移，會使得不同城市之間企業經營的邊際成本、居民的效用水平基本保持一致，從而達到一種空間均衡狀態。按照空間均衡的理論分析框架，一個地方政府住宅用地出讓價格變動的沖擊，會打破舊有的空間均衡，并通過企業與人口的流入、流出所產生的需求變化，對其他城市政府的住宅用地出讓價格產生影響，導致地方政府住宅用地出讓價格跨區域聯動的發生。

2.2 基于地方政府競爭的理論分析框架

中國存在著上級政府依據下級政府經濟表現相對好壞評價其施政效果的標尺競爭機制。在貨幣政策外生給定，勞動力配置日益由市場決定的制度環境下，土地出讓策略成為地方政府標尺競爭的主要工具。由于財政增收與經濟增長是地方政府經濟表現的重要組成部分，因此，為取得良好的政績考核結果，地方政府需要競爭獲取最大化的經濟增長與財政增收。那么，標尺競爭機制的存在足以導致地方政府住宅用地出讓價格產生聯動影響。其具體機理有二：其一，在財政增收方面，中國以地方政府住宅用地出讓收入為標志的“土地財政”是名副其實的第二財政。因此，無論是基于應對財政壓力，保證財政收支可持續性的考慮，還是基于獲得理想的財政增收排名的考慮，在理性預期及策略博弈的作用下，地方政府都會根據競爭對手的住宅用地出讓價格，對自身的出讓價格做出必要調整，從而推動土地順利出讓，最大化住宅用地出讓收入。其二，在經濟增長方面，在財政支出生產性偏向行為模式下，地方政府住宅用地出讓收入主要用于基礎設施建設與招商引資的各種補貼，進而改善城市經濟增長態勢。那么，出于抑制競爭對手獲取資源，爭取良好經濟增速位次的考慮，地方政府也會以對手為參照，對自身的住宅用地出讓價格進行調整。綜上，在標尺競爭之下，會產生住宅用地出讓價格的跨區域聯動。上述兩個維度的理論分析框架如圖1。

3 地方政府住宅用地出讓價格跨區域聯動模式研究模型的構建與統計檢驗

3.1 全局向量自回歸（GVAR）模型的構建

圖1 地方政府住宅用地出讓價格跨區域聯動的理論分析框架Fig.1 The theoretical analytical framework for trans-regional interaction of local government residential land leasing prices

采用全局向量自回歸（GVAR）模型分析地方政府住宅用地出讓價格的跨區域聯動。GVAR模型最初由PESARAN等[13]提出，并由DEES等[14]進一步完善形成。GVAR模型構建的初衷是用于刻畫復雜的高維系統（如全球經濟）中經濟變量的相互作用。由于其在處理變量相互作用中的獨特優勢，很快被廣泛應用于分析經濟增長、勞動力市場、金融市場、財政政策、貨幣政策沖擊的跨地區溢出效應，并被國際貨幣基金組織、歐洲央行等國際機構普遍采用[15]，將GVAR模型運用于地方政府住宅用地出讓價格跨區域聯動的研究尚無先例。

本文使用GVAR模型的用途在于，基于模型的廣義脈沖響應分析，刻畫地方政府住宅用地出讓價格變動的沖擊對另一個地方政府住宅用地出讓價格的長期影響。GVAR模型中跨區域聯動的實現路徑分為以下3條：一是各城市的內生變量依賴于其他城市的當期和滯后值，即受“鄰居”的當期和滯后影響；二是各城市內生變量受全局共同變量的影響；三是體現在誤差協方差矩陣中的當期沖擊的相互影響。模型具體構建流程為：

首先，構建各城市的VARX*模型，該模型界定的是地方政府住宅用地出讓價格跨區域聯動的第一、第三條實現路徑，即地方政府住宅用地出讓價格受“鄰居”的當期與滯后影響，以及誤差協方差矩陣體現的當期沖擊的相互影響，如式（1）：

式（1）中：Xit為內生變量，為地方政府住宅用地出讓價格，以及影響地方政府住宅用地出讓價格的控制變量。對于控制變量的選取，結合前文理論分析，基于空間均衡分析框架，選擇常住人口數量、居民工資水平控制要素流動對住宅用地出讓價格的影響；基于地方政府競爭分析框架，選擇地方主官任期控制標尺競爭對住宅用地出讓價格的影響。對應地表示除城市i之外，其他地方政府住宅用地出讓價格及其控制變量構成的向量，被稱為星標變量；其構建方式為空間權重矩陣wij采用的是人均GDP差距經濟空間權重矩陣[5]。εit為各地區自主沖擊的向量，被設定為無序列相關且均值為零，即εit～i.i.d（0，∑it）。可見，式（1）中的分別體現的就是“鄰居”的當期與滯后影響，而誤差協方差矩陣體現的當期沖擊的相互影響包含在εit中。Xit與的階數分別為ki和其余參數均為待估系數矩陣。

其次，加入對地方政府住宅用地出讓價格具有全局影響的共同變量，界定的是地方政府住宅用地出讓價格跨區域聯動的第二條實現路徑，即地方政府住宅用地出讓價格受全局外生變量的共同影響?？紤]到國家層面利率政策對土地市場具有重要的全局性影響，本文引入實際利率作為全局共同變量，控制實際利率對地方政府住宅用地出讓價格的全局影響，進而將式（1）調整為式（2）：

式（2）中：dt表示全局共同變量，為實際利率；星標變量和全局共同變量dt要求滿足弱外生性。

再次，對權重矩陣wij進行列標準化處理形成矩陣W，將內生變量與星標變量結合，將式（2）擴展為式（3）：式（3）中

最后，基于協整關系構建相應的VECMX*模型，協整關系存在于內生變量、星標變量、全局共同變量之間。式（3）的誤差修正形式為：

式（4）兩邊同乘以G-1，得到GVAR模型的標準形式，如式（5）。采用PESARAN等[13]與DEES等[14]提出的算法可以求解GVAR模型，并進行廣義脈沖響應分析。

3.2 GVAR模型的統計檢驗

（1）研究對象選擇?；趦煞矫娴脑颍x擇全國35個大中城市作為研究對象：一是此類城市由直轄市、省會城市以及計劃單列市構成，經濟發展狀況較好，住宅用地出讓價格受到較多關注，具有良好的代表性；二是這些城市都是各區域的標桿城市，承擔著引領區域發展，應對區域競爭的任務，相互之間競爭激烈，有助于本文得出有意義的結論。

（2）數據來源及處理。地方政府住宅用地出讓價格基于中國土地市場網交易數據庫整理而得，匯總35個城市的出讓價格和面積，將其換算成單價。整理過程需要說明兩點：一是基于數據完整性的考慮，將數據收集的時間范圍確定為2007—2018年，共收集104147宗住宅用地的出讓成交記錄，以季度為單位整理數據。二是采用市本級的住宅用地出讓數據，對應的空間范圍為城市的市轄區，為突出重點——城市市轄區的住宅用地價格才是社會關注的重點。常住人口數量、居民工資水平、地方主官任期等控制變量數據整理中需要說明三點：一是涉及價格因素的居民工資水平做消脹處理，調整為2007年可比價。二是為與住宅用地出讓價格數據空間范圍保持一致，使用的控制變量數據的統計口徑均為市轄區口徑。三是相關變量僅能獲得年度數據，年內各季度數據均相同。全局共同變量實際利率采用一年期基準貸款利率扣除居民消費價格指數而得，以季度為單位整理數據。對于季度中發生利率調整的特殊情況，本文采用不同利率對應的天數計算季度的加權平均值。具體而言，上述變量的整理過程及其描述性統計結果如表1。

（3）統計檢驗結果。在獲取相關數據后，為滿足GVAR模型求解的前提，需要對變量數據進行必要的統計檢驗，包括平穩性檢驗、協整檢驗、弱外生性檢驗①檢驗模型采用包含非限制性截距項和線性確定性趨勢的形式，滯后階數由AIC法則確定。其中，平穩性檢驗中35個城市的內生變量、星標變量、全局共同變量水平值的ADF檢驗量均大于5%的臨界值，而一階差分變量的ADF檢驗量均小于5%的臨界值，表明3個變量均為I（1）序列。協整檢驗中35個城市的內生變量、星標變量、全局共同變量的Johansen協整檢驗LR檢驗量均在99%的置信水平上拒絕不存在協整關系的原假設，表明3個變量之間至少包含一組以上的協整關系。弱外生性檢驗模型中3個變量為滯后一階的內生變量、星標變量及全局共同變量，檢驗結果表明35個城市的星標變量與全局共同變量的F檢驗量均低于5%水平的臨界值，說明星標變量與全局共同變量均為弱外生變量，換言之，這2個變量對協整模型中的其他變量會產生長期影響，但不會受到其他變量的長期反饋影響。：首先，ADF檢驗表明內生變量、星標變量與全局共同變量均為I（1）序列。對此，本文利用變量的水平值進行協整檢驗，并采用變量一階差分形式估計誤差修正模型。其次，進行Johansen協整檢驗，結果表明各城市內生變量、星標變量與全局共同變量均包含一組協整關系，可以基于協整關系對GVAR模型進行求解。再次，在求解GVAR模型時，一個重要假定是星標變量和全局共同變量dt要求滿足弱外生性。對此，本文采用PESARAN等[16]推薦的方法，構建一個輔助的一階差分方程，并基于誤差修正項的顯著性進行檢驗。檢驗結果表明各城市協整模型中的星標變量和全局共同變量dt，在5%的顯著性水平下均為弱外生變量。

表1 相關變量描述性統計分析結果Tab.1 Descriptive statistical analysis of variables in GVAR model

4 地方政府住宅用地出讓價格跨區域聯動模式的分析結果

4.1 總體層面的地方政府住宅用地出讓價格跨區域聯動模式

在完成統計檢驗的基礎上，本文采用基于MATLAB的GVAR工具箱（GVAR Toolbox 2.0）求解GVAR模型，進行廣義脈沖響應分析，測度廣義脈沖響應的水平及其顯著性，反映沖擊的動態影響?？紤]到參與分析的包括全國35個大中城市，難以通過逐一梳理廣義脈沖響應分析結果的方式，探究地方政府住宅用地出讓價格跨區域聯動這一復雜系統的總體狀況。鑒于此，嘗試借助網絡分析工具，刻畫、解構地方政府住宅用地出讓價格跨區域聯動這一復雜系統，從總體層面更好地把握地方政府住宅用地出讓價格跨區域聯動的特性。對此，引入網絡分析中常用的數學表示方式，利用鄰接矩陣表示、刻畫地方政府住宅用地出讓價格跨區域聯動網絡：

式（6）中：關系矩陣為一個35×35矩陣。其中，對角線元素均為0，其他矩陣元素定義如下：如果廣義脈沖響應分析的結果表明，地方政府j住宅用地出讓價格的沖擊對地方政府i住宅用地出讓價格具有顯著的長期影響，那么矩陣元素xij為沖擊的長期反應數值。反之，若不存在顯著的長期影響，則xij=0。

基于構建的鄰接矩陣，利用網絡分析的標準算法，從兩個維度解構地方政府住宅用地出讓價格跨區域聯動的特性：一是分析網絡總體屬性，發現地方政府住宅用地出讓價格跨區域聯動系統的基本特性；二是分析網絡節點的角色，發現地方政府住宅用地出讓價格跨區域聯動系統中各城市所處的地位。

（1）總體屬性分析。首先，測度地方政府住宅用地出讓價格跨區域聯動網絡的聚類系數與平均路徑長度，分別為3.848和1.299。其次，與等規模、密度的完全隨機網絡對比，完全隨機網絡的聚類系數與平均路徑長度分別為0.676和1.133?？梢园l現，地方政府住宅用地出讓價格跨區域聯動網絡的平均路徑長度略大于完全隨機網絡，但聚類系數明顯大于完全隨機網絡，符合WATTS提出的高聚類、短路徑的“小世界網絡”特性[17]。更直觀的表現是，地方政府住宅用地出讓價格跨區域聯動網絡中節點距離為1的占70.10%，距離為2的占29.90%。換言之，全國35個大中城市住宅用地出讓價格的跨區域聯動影響最多通過1個中間城市的過渡便可達。

（2）網絡節點角色分析。塊模型是網絡科學中角色和地位分析的主要工具，利用其分析住宅用地出讓價格跨區域聯動系統中各地方政府的角色和地位。首先，采用迭代相關收斂法，將各地方政府劃分到不同板塊中；其次，根據板塊間聯動影響的發送和接收關系，明確各城市的角色。按照上述思路，本文基于DOREIAN提出的CONCOR算法[18]，按照最大分割深度2，收斂標準0.2，迭代次數30次，利用UCINET軟件進行板塊劃分，結果如表2所示。

表2 板塊分布結果Tab.2 The distributional result of plates

可見，迭代相關收斂法將35個地方政府分為了3個板塊。進一步，基于WASERMAN等[19]的研究，通過計算各板塊內、外跨區域聯動的發送和接收關系（表3），辨識各板塊的角色，具體過程為：

（1）在實際內部關系比例大于期望內部關系比例的情形下，如果板塊外的接收關系數明顯大于發送關系數，則該板塊為“領導人”角色。可見，板塊1符合這一標準，表明板塊1內的地方政府在住宅用地出讓價格跨區域聯動系統中發揮著引領的作用，是住宅用地出讓價格跨區域聯動的發動者。

表3 板塊聯動關系表Tab.3 The interactive in fl uence of plates

（2）在實際內部關系比例小于期望內部關系比例的情形下，如果板塊外的接收關系數與發送關系數相差不大，則該板塊為“經紀人”角色?？梢?，板塊2符合這一標準，表明板塊2內的地方政府在住宅用地出讓價格跨區域聯動系統中發揮著中介的作用，是住宅用地出讓價格跨區域聯動的傳遞者。

（3）在實際內部關系比例小于期望內部關系比例的情形下，如果板塊外的接收關系數明顯小于發送關系數，則該板塊為“諂媚人”角色。可見，板塊3符合這一標準，表明板塊3內的地方政府在住宅用地出讓價格跨區域聯動系統中發揮著跟隨的作用，是住宅用地出讓價格跨區域聯動的承接者。總體而言，辨識結果表明，地方政府住宅用地出讓價格跨區域聯動系統具有明顯的層次性，位于不同位置的地方政府在聯動系統中的作用差異明顯。

4.2 個體層面的地方政府住宅用地出讓價格跨區域聯動模式

考慮到總體層面的分析結果，難以反映城市的個體差異，尤其是注意到“領導人”板塊內的城市在住宅用地出讓價格跨區域聯動中的引領作用，有必要對這些典型城市的個體影響進行分析。鑒于此，在圖2中報告了“領導人”板塊內9個城市住宅用地出讓價格的廣義脈沖響應分析結果，即一個標準差大小的正向沖擊對其他地方政府住宅用地出讓價格的動態影響。通過對圖2結果的分析，可以得出兩方面的結論：

（1）在全局層面上，典型城市住宅用地出讓價格沖擊的全局影響具有非均質性。其余34個城市住宅用地出讓價格對深圳、上海、北京、廣州、杭州、天津、重慶、南京、武漢9個城市住宅用地出讓價格沖擊的長期反應均值分別為2.32%、2.48%、2.35%、2.08%、1.96%、1.46%、1.98%、1.58%和2.01%，影響大小按照上海＞北京＞深圳＞廣州＞武漢＞重慶＞杭州＞南京＞天津的規律遞減?？傮w而言，典型城市住宅用地出讓價格的正向沖擊對全國其他地方政府住宅用地出讓價格呈現整體正向的動態影響。這一結果與前文理論分析相一致，即地方政府住宅用地出讓價格的提升，會通過促使要素流動及地方政府標尺競爭的途徑，導致相近區域的地方政府住宅用地出讓價格產生聯動反應，并通過多輪聯動反應漸次擴散到其他區域。此外，可以發現，一線城市住宅用地出讓價格的跨區域聯動影響高于二線城市。根據空間均衡機制，可以簡單地解釋這種差異化的聯動影響的產生機理：出于控制一線城市人口規模的考慮，中央政府偏向性的建設用地指標分配政策，導致一線城市建設用地指標日益緊張稀缺，土地供給缺乏彈性[20]。在這種情況下，一線城市住宅用地出讓價格的上漲，很難通過土地供給的增加來平抑，從而對居民生活成本、企業經營成本產生了直接而明顯的影響，進而對企業、人口遷移產生了顯著的影響，從而導致了顯著的跨區域聯動影響。與此形成對照的是，二線城市土地供給彈性相對較大，住宅用地出讓價格的上漲可以通過增加供給在本地加以部分消化，相較之下，產生的跨區域聯動影響便較小。

（2）在局部層面上，典型城市住宅用地出讓價格沖擊對不同區域的影響具有空間異質性。對東部地區的影響大小，按照北京＞上海＞深圳＞廣州＞杭州＞南京＞武漢＞天津＞重慶的規律遞減；對中部地區的影響大小，按照武漢＞深圳＞上海＞廣州＞杭州＞北京＞天津＞南京＞重慶的規律遞減；對西部地區的影響大小，按照重慶＞深圳＞南京＞上海＞武漢＞杭州＞廣州＞天津＞北京的規律遞減；對東北地區的影響大小，按照上海＞北京＞天津＞廣州＞武漢＞深圳＞杭州＞南京＞重慶的規律遞減?？傮w而言，從地區橫向比較視角觀察，相比其他地區，典型城市對自身所在地區的影響更大（東北地區無典型城市，除外）。與理論分析框架相對應，本文認為這種規律的產生，主要有兩方面的原因：一是資本、人口等要素流動的成本差異所致。相對地區間的要素流動，地區內的要素流動成本較低。因此，典型城市住宅用地出讓價格變動通過要素流動產生聯動影響在地區內部體現得更為明顯。二是標尺競爭的范圍界限所致。相對其他地區，地區內的城市之間經濟發展的稟賦條件差異相對較小，容易互為對標城市，進而通過標尺競爭產生住宅用地出讓價格聯動影響更為明顯。

5 研究結論與政策啟示

本文在理論分析的基礎上，以全國35個大中城市為研究對象，利用全局向量自回歸（GVAR）模型與網絡分析工具，對地方政府住宅用地出讓價格跨區域聯動系統進行了刻畫和解構。

（1）網絡分析的結果表明，地方政府住宅用地出讓價格跨區域聯動系統呈現出高聚類、短路徑的“小世界網絡”特性。地方政府住宅用地出讓價格跨區域聯動網絡分為3個板塊，板塊1為“領導人”角色，是住宅用地出讓價格跨區域聯動的發動者；板塊2為“經紀人”角色，是住宅用地出讓價格跨區域聯動的傳遞者；板塊3為“諂媚人”角色，是住宅用地出讓價格跨區域聯動的承接者。

（2）地方政府住宅用地出讓價格跨區域聯動表現出明顯的空間異質性：在全局層面上，典型城市政府對其他地方政府住宅用地出讓價格的長期影響存在明顯差距。在局部層面上，典型城市政府住宅用地出讓價格的沖擊對不同區域的影響差異明顯。

基于上述研究結論，可以得出兩點政策啟示：

（1）考慮到地方政府住宅用地出讓價格跨區域聯動的客觀存在和模式的可識別性，建議進一步深化對地方政府住宅用地出讓價格形成機制的認識，從跨區域聯動視角，關注并有效預防地方政府住宅用地出讓價格變動導致的不利的跨區域影響。尤其是，可以分清主次，通過對領導人板塊等關鍵少數地方政府的住宅用地出讓行為的有效管理，充分利用其跨區域聯動影響，更好地促進相關政策目標的實現。

（2）考慮到一線城市住宅用地出讓價格的跨區域聯動影響高于二線城市的現象，以及導致這種現象產生的偏向性的建設用地指標分配政策，有必要認真反思目前的建設用地指標分配政策?，F有研究普遍指出中國建設用地要素配置存在著空間錯配的問題[20]，即建設用地配置方向，與資本、人口流入的方向存在偏差。在一線城市因規模經濟導致的集聚力仍大于因擁擠、污染、犯罪導致的離散力的情況下，通過行政手段嚴控一線城市的建設用地指標，進而促使資本、人口的流出，可能導致全國總體層面經濟效率的損失，有必要引起重視。