2004—2019年上海新增工業用地時空分布與成因分析

羅智豐 宋小冬 LUO Zhifeng, SONG Xiaodong

1 研究背景

自黨的十一屆三中全會以來，從中央到地方政府，通過嘗試推行各種政策、調整管理制度，國家實現了經濟騰飛，獲得世界矚目。其中，出讓工業用地招商引資是非常重要的舉措，有極大的正面效應；然而，建設用地（特別是工業用地）增長過快，也帶來負面效應。進入21世紀，中央政府的多項政策都在收緊新增建設用地，尤其是黨的十九大之后，節約土地資源、實現高質量發展被提至特別重要的地位，成為新時代國土空間規劃進一步改革的核心。

上海作為全國最大的工業城市，較早意識到節約土地資源的重要性，市區兩級政府不斷探索在發展工業經濟的同時節省建設用地的途徑。本文以此為背景，對上海近16年（2004—2019年）出讓的工業用地進行統計分析，描述其變化過程，并分析成因，為上海及其他城市優化工業用地布局、提高土地資源的利用效率提供參考。

2 數據來源和處理方法

2.1 基礎數據來源

自然資源部（原國土資源部）下屬中國土地市場網（www.landchina.com）有土地供應結果公告，包括出讓土地所在行政轄區、建設項目名稱、位置、面積、用途、成交價格、合同簽訂日期等。據此，筆者下載了2004—2019年在上海出讓的所有工業用地記錄，定義為近16年上海的新增工業用地，作為本文的基礎資料。同時收集了上海市第二次土地利用現狀調查數據（2009年）、上海市鄉鎮（街道）行政邊界數據（2010年）作為輔助資料。

2.2 數據落地和定位

土地供應結果公告中沒有具體坐標，只有所在鄉鎮（街道）、街坊、丘號，有學者將這類文字描述信息通過計算機軟件轉換成經緯度[1]，本文也做了類似嘗試，發現某些地塊的識別結果有明顯誤差，再憑經驗進行人工糾正，后續工作量較大。因此，本文分兩個步驟，將出讓地塊與鄉鎮（街道）行政單元建立聯系：首先，對于大多數登記有鄉鎮（街道）名稱的地塊，直接用鄉鎮（街道）名稱作為關鍵字段，建立與所在行政單元的對應關系；對于少量出讓地塊所在的行政單元信息缺失的情況，則通過網絡檢索出讓公告中包含的其他位置信息以確定所在的行政單元。其次，研究發現行政單元形心與工業用地分布形心的空間位置差異較大，筆者將每幅用地定位在對應鄉鎮（街道）已有工業用地的形心。該形心坐標是通過下一層次空間單元——村（居）委已有工業用地按面積與該村（居）委形心的經緯度坐標加權，再除以該鄉鎮（街道）工業用地總面積求得。上述兩個步驟，雖然還有誤差，但是確保其定位在鄉鎮（街道）邊界之內，而且比直接按鄉鎮（街道）形心定位的精度要高，對于研究上海市域的工業用地分布，這類誤差對分析結果不會有太大影響，總體優于用計算機軟件自動識別的結果。

因上海幾乎沒有采礦業，倉儲用地在出讓用途中單列，對某些年份按工礦倉儲用地分類的記錄，可較容易地識別出其工業用途。2004年以來，上海市曾有行政區劃調整，尤其是鄉鎮（街道），對此統一到2010年第六次人口普查時的鄉鎮（街道）行政單元。

崇明區三島和上海的其他區有長江相隔，地理位置、環境保護、經濟建設的要求都很特殊，本文暫不納入。

經上述處理后，新增工業用地分布在13個區的128個鄉鎮（街道），因涉及的鄉、街道極少，后文將鄉、鎮、街道統一簡稱為鎮。

2.3 時段劃分

本文除了按年對出讓的工業用地數據進行累計和歸納，還將基礎數據分為3個時段：2004—2006年（3年），2007—2014年（8年），2015—2019年（5年），其理由為：2007年1月1日起，《全國工業用地出讓最低價標準》開始實施，這是中央政府做出的一項節約土地資源的重要政策；2008年，上海市城鄉規劃和國土資源管理機構合并，市政府對節約土地資源也提出了更高的要求。2014年，上海市在全國率先提出建設用地邁向負增長的目標，土地緊約束變得更嚴格。

2.4 集中度的統計

以區、鎮行政單元匯總新增工業用地面積占全市新增工業用地總量的百分比從大到小排序，按區前4位稱為區4集中度，按鎮前8位稱為鎮8集中度。這兩個指標用于度量新增工業用地空間集中程度。

2.5 空間自相關

集中度指標只能量度新增工業用地在全市域范圍的集中程度，不能測度相鄰空間是否具有集聚特征，而空間自相關可以通過空間相鄰的定義進行度量。莫蘭指數（Moran's I）在空間自相關統計中用得較為普遍，也是基礎性的統計量，其統計結果I值在-1—+1之間。I值為負，表示要素的空間分布負相關，呈離散分布；I值接近0，表示要素的空間分布隨機；I值為正，表示要素的空間分布正相關；I值越接近-1或+1，表明空間自相關特征越明顯。與一般統計相似，從概率的意義上，還需要通過顯著性檢驗，一般用莫蘭指數I的抽樣方差標準化后的莫蘭指數Z值衡量。用Z值與標準正態分布對應的概率比較，可表示要素在空間中的集聚是否具有統計置信度的顯著性。

地理要素的相互影響、相互聯系受到空間關系和距離的影響。要素之間如果相鄰或者距離較近，相互影響、聯系就會強一些；如果不相鄰或者距離較遠，相互影響、聯系就會弱一些。針對相鄰、不相鄰，出現了增量空間自相關方法。該方法讓用戶在一定范圍內，自動調整相鄰距離，計算相應的空間自相關統計量，以及對應的顯著性指標Z，然后用戶憑經驗確定距離值，再使用其他指標觀察統計結果。一般來說選擇顯著性最強的（Z值最大）值，稱為峰值距離。

2.6 標準差橢圓

對一組點要素的坐標計算標準差，產生橢圓。橢圓中心表示要素分布重心，橢圓面積可衡量要素分布的離散程度，多個橢圓可以相互比較：面積較大的，點要素分布相對離散；面積較小的，點要素分布相對集聚。橢圓長軸可表示要素分布的主導方向，橢圓扁率表示方向性是否明顯。有較多學者曾使用該方法描述產業空間分布特征[2-4]。

在使用上述統計方法時，可將新增工業用地面積作為基本屬性或權重。

3 新增工業用地的變化趨勢

2004—2019年的16年間，上海（不包括崇明）共新增工業用地8 307宗，累計228.55 km2，年均新增519宗、14.28 km2（見表1）。

3.1 總體趨勢

經過對16年間出讓的工業用地做描述性統計（見表1，圖1），可以看出：

（1）出讓的總面積和宗地數明顯下降（2006年有一次突變，2011—2012年有小幅上揚）。年均出讓面積由2004—2006年間的40.21 km2 降低到2007—2014年間的11.69 km2 ，2015—2019年更是低至2.88 km2 。2015—2019年年均宗地數量（66.8宗）是2004—2006年年均宗地數量（1 629.3宗）的1/24.4。2004年出讓的總面積（28.99 km2）是2019年（2.82 km2）的10.3倍，2004年出讓的宗地數（1 022宗）是2019年（75宗）的13.6倍。

（2）出讓價格明顯上升。從平均單價（與住宅、商辦拍賣出讓不同，對于工業用地出讓價格，政府的主導性較強）來看，2004年（3.5萬元/畝）是2019年（144.9萬元/畝）的1/41.4，價格上升速度明顯快于總面積的下降速度（2015—2016年還有突變）。

（3）宗地的平均面積增大，但是有大有小，變化不穩定，從宗地面積的變異系數看，2017—2019年地塊面積差異有逐步擴大的趨勢（見圖2）。

（4）空間分布熱點持續變動

上海新增工業用地主要發生在郊區（見圖3）。按區匯總，以各區占當期全市工業用地規模衡量，除了浦東，排名前3的區在不同時段有變化：第1時段為嘉定、松江、青浦，第2時段為奉賢、金山、嘉定，第3時段為松江、青浦、奉賢。從集中度看，分時段的區4集中度、鎮8集中度均高于全時段集中度（見表1）。這表明上海新增工業用地的空間分布熱點區域在持續變化，并沒有出現向主要鎮（或園區）持續集聚的趨勢。

3.2 空間集聚趨勢

采用增量空間自相關方法，以出讓地塊面積為權重，得到莫蘭I值、Z值和距離定義的空間相鄰權重的關系。按全時段、3個分時段分別統計，主要有3個特征（見圖4）：

（1）總體而言，新增工業用地有集聚趨勢，全時段置信度均大于99%（Z值在2.82—6.75之間波動），峰值距離為21.7 km。

（2）新增工業用地第1、第2時段集聚顯著，第3時段沒有集聚特征（Z值低于1.68，置信度小于90%）。

（3）工業用地集聚的空間尺度在增加。第1、第2時段莫蘭I值及Z值均呈交叉，第1時段在工業用地之間的距離為13 km以下時集聚程度更高，而在17 km以上時集聚程度更低，第3時段空間自相關特征不顯著；3個時段的峰值距離分別為21.7 km，21.7 km，24.3 km，鎮和鎮之間近鄰相聚的態勢變弱。

3.3 空間分布重心和方向

筆者對2004—2019年新增工業用地所在鎮的工業用地重心，以地塊面積為權重，計算產生標準差橢圓（見圖5），得出3個特征：

（1）從標準差橢圓的面積來看（見表2），第1時段的工業用地分布較集中，第2、第3時段的分布相對分散。這和莫蘭指數的置信度一致。

（2）新增工業用地的分布重心持續向南偏東方向移動，總趨勢是離開市中心人民廣場越來越遠，圖3和圖5所反映的趨勢一致。

表1 分時段上海新增工業用地主要信息Tab.1 Main information of newly increased industrial land in Shanghai by year

圖1 2004—2019年上海新增工業用地基本趨勢Fig.1 Trend of newly-increased industrial land in Shanghai 2004-2019

圖2 上海新增工業用地地塊平均規模和變異系數Fig.2 Average scale and C.V. of newly-increased industrial land in Shanghai

圖3 不同時段上海各區新增工業用地規模占比Fig.3 Proportion of newly-increased industrial land for each district in Shanghai in different years

圖4 增量空間自相關結果圖Fig.4 Incremental spatial autocorrelation results

（3）從標準差橢圓的長軸方向來看，有西北—東南向的趨勢，呈臨港—嘉定、青浦、松江方向分布，扁率在增大，表明新增工業用地的分布方向日益明顯。這也和圖3所反映的趨勢一致。

3.4 空間分布特征小結

（1）新增工業用地總面積大幅下降、單幅土地面積呈上升趨勢，土地出讓價格大幅上升，且價格的上升速度快于工業用地總面積的下降速度。

（2）空間分布重心朝東南、遠離市中心的方向偏移，方向分布呈西北—東南向，且方向性特征日益明顯。

（3）空間分布熱點持續變動，向主要園區、主要地區持續集聚的特征不明顯。

（4）近鄰相聚的態勢減弱，集聚空間尺度在增加，到了第3時段（2015—2019年），近鄰集聚特征已經很弱。

4 新增工業用地分布特征的成因分析

4.1 建設用地總量受控明顯

上級政府對建設用地總量的控制是新增工業用地總面積下降最主要的原因，尤其是在2014年，上海市政府提出建設用地負增長的目標，包括增減掛鉤、以減定增等。

4.2 土地經濟

越靠近市中心，土地價格越高。位于市區的區政府，只會將極少的土地投向特殊工業；近郊區政府，也會優先滿足商業、辦公、住宅，工業用地被放在相對次要的地位。以2013年上海基準地價為例，全市域住宅用地分為10級，工業用地分為9級，以人民廣場為中心往外，二者地價均呈現從高到低的圈層結構。住宅一級（中心城區）樓面地價為25 840元/m2，若按照2.0容積率計算，地價約為3 442萬元/畝，而工業用地為867萬元/畝，僅為住宅的1/4；遠郊住宅用地最便宜價格約278萬元/畝，對應工業地價為20萬元/畝，約為住宅的1/14；工業用地向遠郊擴散，符合土地經濟規律，同時也對工業用地如何集聚提出挑戰。

4.3 需求對供給的被動響應

交易理論表明，價格降低需求量上升；反之，價格（代價、成本）上升，需求量會降低（見圖6）?！度珖I用地出讓最低價標準》于2007年1月1日實施，上海工業用地土地等別和最低價標準高于長三角其他城市，更高于中西部地區，市場對上海工業用地的需求曲線會變得陡峭，需求曲線由圖6中D1變動到D2；從供給側看，上海建設用地總量鎖定，土地指標增減掛鉤、以減定增，原則上區一級項目土地指標均需要通過減量化獲?、佟蛾P于加強上海市工業用地出讓管理的若干規定（試行）》（滬府辦〔2014〕26號），自2014年上海市全面實施新增建設用地計劃與“減量化”掛鉤制度，2015年2月正式出臺《關于本市推進實施“198”區域減量化的指導意見》，明確了以增減掛鉤政策為主，市級下達的年度新增建設用地指標重點用于全區性基礎設施建設等公益性項目，工業用地和6類經營性用地指標主要依靠區域減量化自求平衡（國土資源部土地制度創新專題調研組，2015）；按照“以減定增”的原則，區級項目所需用地指標均與減量化工作掛鉤，由各區安排落實《關于本市全面推進土地資源高質量利用的若干意見》（滬府規〔2018〕21號）。。相比新增土地指標，減量化獲取土地指標的成本大幅度上升，因而供給曲線也變得更為陡峭，由圖6中的S1變動到S2。在我國，工業用地價格偏低是公認的事實，在土地指標稀缺的條件下，市場成交的工業用地價格并不能反映企業獲取工業用地付出的全部代價，企業需要支付除了土地成交價格之外的其他成本，如獲取土地指標的時間延長，或被要求提高單位土地的投資密度、產出密度與稅收密度，亦或采用新設備新工藝降低能耗。無論從哪點看，均會實質性提高企業獲取土地的代價（企業支付的全部代價為P2），實際成交從圖6中的Q2減少到Q3，遠低于前一個階段的工業用地出讓規模Q1。這就解釋了2004年以來上海新增工業用地出讓規模為何迅速降低。

出讓數據證實了這一機制：2007年工業用地最低價標準實施，由于預期價格將大幅度提升②上海工業用地價格從2006年的均價3.88萬元/畝上升到2007年均價21.4萬元/畝。，2006年上海工業用地的出讓用地規模是2005年的近3倍、2007年的近4倍， 2006年10—12月共出讓2 024宗，占當年總出讓宗數的69.70%，而其他15年同期平均占比才25.89%，2006年12月31日更是集中簽約438宗，占當年總出讓宗數的15.08%，一天的簽約數超過了2007年以后的絕大部分年份的總出讓宗數；2015年上海正式實施增減掛鉤、以減定增、先減后增的用地政策，調整工業用地出讓年限，工業用地價格由2014年的50.98萬元/畝上升至2015年的123.93萬元/畝，出讓數量從2014年的219宗直降到2015年的49宗。

表2 標準差橢圓基本參數Tab.2 The basic parameters of standard deviation ellipse

圖5 新增工業用地重心和標準差橢圓Fig.5 The standard deviational ellipse of newlyincreased industrial land

圖6 供給和需求變動與土地成交量變動關系圖解Fig.6 The relationship between supply and demand changes and land volume

4.4 區位和發展階段差異

離市區較近的區，區位條件較好，商業、辦公、住宅、工業開發往往齊頭并進，較快地將規劃建設用地指標用完（第1時段的嘉定、松江、青浦）。建設用地負增長政策出臺后，項目落地不僅需要年度土地指標，還要滿足規劃的建設用地總規模不突破[5]，因而土地緊約束帶來的制約作用更強，工業用地落地難度更大。遠郊區因市場熱度低于近郊，規劃用地指標的消耗相對較慢，規劃期限內，建設用地指標有少量富余[6]，因此新增工業用地會出現后來居上的勢態（第2時段的金山、奉賢）。

4.5 行政分割和政績考核

管理權限下放、分稅制、政績考核，均調動了基層政府招商引資、發展經濟的積極性[7-8]。在上海，鎮級政府的經濟管理權限和外省的縣政府相似，這就造成了郊區每個鎮至少有一個工業區（或工業園）的局面，每個鎮政府都希望通過工業來快速發展經濟。第1時段土地管制相對松散，因而新增工業用地因區位、設施共享等原因，在近鄰空間集聚。推行土地緊約束政策后，先期發展得好的工業園區，園內用地接近飽和，受規劃指標與年度供地指標的制約，新增項目要落地，要走增減掛鉤之路，代價提高，土地指標對工業項目落地于何處的約束性增強，區位條件對企業選址的影響減弱，客觀上也使得新增工業用地的空間分布趨于分散。從2015—2019年期間全市情況來看，新增工業用地規模已經缺乏近鄰集聚的特征。

4.6 上級政府的政策影響

中央政府提出的發展戰略和政策傳導至地方政府，會改變新增工業用地的空間分布。比如，2013年成立中國（上海）自由貿易試驗區，上海市政府單列建設用地指標，向浦東新區、臨港新城傾斜，導致其新增工業用地的占比躍升（見圖3），空間分布的重心、標準差橢圓的長軸偏向東南，即臨港新城方向（見圖4）。又如G60科創走廊于2016年提出，2018年上升為長三角區域戰略，促進了沿線項目落地，青浦有約1 km2用地供華為建設研發中心（2019年1月簽約）?？梢?，區域發展戰略是第3階段松江、青浦重新進入上海工業用地出讓前4的重要原因。

5 若干建議和討論

集聚是經濟活動最突出的地理特征[9]，企業空間集聚可共享基礎設施，降低交易成本，優化人力資源，促進創新活動等[10-11]。工業用地增量放緩，有限的土地應該更加集聚，方可優化相對緊缺的資源，實現高質量發展。本文觀察到，上海新增工業用地的總量下降明顯，但是空間集聚卻不明顯。按目前的制度，國土空間規劃與土地指標均由地方政府直接控制，有關政策和制度有待優化。應利用政策工具，促進空間集聚，激勵產業創新[12-13]，從而有利于高新技術、戰略性新興產業的發展，對此筆者提出建議并作如下討論。

（1）近郊工業用地保持一定比重。雅克布斯的外部經濟理論（或稱為跨行業集聚經濟、城市化經濟）表明，不同行業的空間集聚有助于新思想的形成，從而促進創新[14]，中心城區是科研機構、人才、生產性服務業高度多樣化的復合區域，對創新有引擎帶動作用。新增工業用地分布重心持續遠離中心城區，表明存在經濟效率的損失。制造業科技創新是上海建設全球科創中心的重要支撐，是面向產品的科技研發，還是有科技含量的產品制造，兩者已難以區分，規劃可淡化科技園區和科技型工業區的差別。這類產業園區、工業區，可靠近中心城區集中布置，在避免過度商業性開發的同時，適當提高容積率，從而有利于產業集聚，也節省土地資源。

（2）新冠肺炎疫情過后，全球產業鏈有區域重構的趨勢。隨著長三角一體化國家戰略的深入實施，上?？稍谂c江蘇、浙江交通聯系較便利的方向，戰略性地布置工業區，從而和長三角區域的產業相互融合。

（3）新增工業園區不一定要依托既有產業。存量工業園區要面向戰略性新興產業，整體轉型難度大，新增項目的產業與既有產業可平行交互，培育新產業，使既有工業園區出現新老交替，實現漸進式轉型。

（4）當前考核規模以上企業指標使得地方政府熱衷于“招大商”，出讓地塊平均規模在擴大，這就壓縮了中小微企業的發展空間。對此，可要求各個園區建設一定比例的標準化廠房，為中小微企業提供低成本成長空間，有利于創新與新產業集群的形成。

（5）新增建設用地指標趨緊，存量再開發將成主要方式，應提高存量土地使用權、用途調整的靈活性，對控制性詳細規劃中的存量地塊進行細分與合并，容積率、建筑高度的調整可采用通則式控制，簡化管理程序，降低交易成本。

（6）鎮和鎮過度競爭導致進退兩難（在上海，鎮級政府相當于外省的縣級），從改革開放的歷史來看，縣域競爭是中國經濟奇跡的制度解釋[15]，政績考核與行政分隔又使得有限的建設用地指標固化、分散使用而難以集聚。如何優化考核機制來激發鎮的動力，同時又能促進土地要素市場流動，將是下一步制度改進面臨的挑戰。