土地指標交易對區域產業結構優化的影響
——以重慶為例證

姚樹榮 陳鍇民 陳春艷 左 靈

一、引言

改革開放以來我國經濟快速增長。1978-2020年，國內地區生產總值年均增長率高達14.32%。與之相對應，我國產業發展迅速，第一、第二、第三產業產值年均增長率分別為10.87%、13.68%和16.51%，產業結構呈現出向以第三產業為主演變的趨勢，產業結構和就業結構數據表明我國已經完成了由傳統結構向現代結構的轉化〔1〕。但與發達國家同時期相比，我國產業結構升級明顯滯后。從人均GDP來看，2020年我國為72447元，第三產業產值比例為54.53%，未達到應有水平〔2〕；且近10年來服務業在我國就業和附加值中的占比相較于發達國家同時期低10個以上百分點〔3〕?？梢?，加快產業結構升級已成為推動我國高質量發展的重要著力點〔4-5〕。

生產要素錯配是阻礙產業結構升級的一個重要因素〔6〕。特別是在城鄉二元土地制度下，土地要素錯配問題尤為突出，成為阻礙各產業部門提高生產效率的重要原因〔7〕。從供地結構看，“以地謀發展”的經濟增長模式已不再適用，政府低價寬供給工業用地、高價限制性供給商業住宅用地的供地策略在經濟轉型時期將對產業結構升級產生抑制作用。一方面，工業用地過度供應使得工業產能過剩、低端制造業得以維系，造成產業結構“過度工業化”、制造業升級緩慢。另一方面，商業、住宅用地限制性供應使服務業發展受到抑制，有效需求難以滿足。從城鄉土地配置看，城鄉建設用地配置不合理問題突出，以土地要素為代表的生產要素錯配抑制了產業結構優化升級。城市在新增建設用地指標調控下，用地需求與日俱增，發展空間愈發不足；而在農村，比較經濟利益的驅動下，農村人口不斷涌入城市，使得大量農村住宅閑置，宅基地等集體建設用地未得到充分利用。

為促進土地集約高效利用、優化城鄉建設用地布局，2004年，國務院發文鼓勵開展城鄉建設用地增減掛鉤。2007年，重慶市成為全國統籌城鄉綜合配套改革試驗區之一，以此為契機探索建立了土地指標交易制度(俗稱“地票”)。本文以重慶市為例，從城鄉融合發展的角度，系統闡述土地指標交易通過土地、資本和勞動力的流動，促進生產要素在產業間的優化配置，從而推動區域產業結構優化的機理和效果，并有針對性地提出促進和規范土地指標交易的政策建議。

二、文獻綜述

城市化使大量農村人口向城市流動，這一方面增加了城市居住、工業、公共設施等用地需求，城市建設用地在總量指標管制下成為一種“稀缺性資源”，最終導致城市土地價格攀升；另一方面導致農村大量住房空置、宅基地閑置〔8〕。由于城鄉建設用地“短缺”與“過剩”矛盾，隱性的集體建設用地市場得以形成。自2008年重慶市開展土地指標交易以來，國內關于土地指標交易的研究逐漸豐富。重慶的“地票”制度實質上就是土地指標交易，“地票”產生于農村建設用地復墾整理過程，被用于增加城鎮建設用地，是在國家剛性建設用地指標之外的彈性指標〔9-10〕。

關于土地指標交易的政策影響，學術界進行了廣泛討論，褒貶不一，但總體來看，討論的焦點集中于對“三農”的影響，如賀雪峰教授就是反對土地指標交易和增減掛鉤政策的代表性學者，他認為增減掛鉤政策通過“拆舊”形成的建設用地指標僅是一種財富轉移，造成了資源浪費，應用公共政策取代增減掛鉤政策轉移資源的功能〔11〕。但也有一些學者注意到了土地指標交易的宏觀經濟效應。如顧漢龍等就認為，土地指標交易過程中，指標流入區獲得建設用地指標以及勞動力要素，從而拉動該區域產業發展；指標流出區則獲得了指標交易價款，從而拉動該區域的投資消費。因此，對于土地指標流入和流出區域，參與土地指標交易都會對該區域經濟增長帶來正面影響〔12〕。米旭明和代單把重慶“地票”交易看作一場準自然實驗，實證分析了“地票”交易作用于重慶產業結構調整的結果，發現“地票”交易通過作用于社會消費、農民職業發展，顯著促進了重慶產業結構調整。其實，土地指標交易也是一種地權交易的形式，從地權交易角度理解，其政策效應不只是財富轉移〔13〕。龍登高通過對明清時期的地權交易研究認為：一方面，地權交易可作為資金融通工具，幫助農戶調節跨期收益；另一方面，地權交易可促進資本、勞動力、土地之間的動態組合，提高生產效率〔14〕。

經過文獻梳理發現，目前有關土地要素配置與產業結構優化的研究，主要集中在城市土地要素配置對產業結構優化的影響上，鮮有論及城鄉間土地要素配置對產業結構優化的影響；而且，現有土地指標交易對區域經濟增長作用的研究多為定性分析，定量分析有待深化拓展。有鑒于此，本文將城市和鄉村結合起來，從要素城鄉流動角度，對土地指標交易對產業結構優化的影響進行理論與實證分析，以期為城鄉高質量融合發展提供理論支撐。

三、土地指標交易對產業結構優化的影響機理

土地指標交易的目的是推進城鄉統籌發展，標的是土地發展權，本質是城鄉土地要素流動。如圖1所示，土地指標交易過程中伴隨著土地、勞動力和資本在城鄉間的流動。集體建設用地復墾產生的土地指標通過交易流入城市，農村獲得相應建設資本，同時在土地指標交易中復墾宅基地且選擇貨幣化安置的農民能夠獲得市民化的資本。土地指標交易引起要素在城鄉間的流動，流向不同的產業部門，進而影響產業結構。

圖1 土地指標交易中要素流動情況

如圖2所示，土地指標交易過程中，不僅將農村集體建設用地開發建設的權利向城市轉移，增加了城市建設用地規模、農村農用地規模，也增加了農村的資本積累，同時還促進了勞動力向城市轉移。實質上以土地、資本、勞動力的流動優化了要素與產業的配置，使各產業部門之間的要素投入與產出關系更為協調，促進區域產業結構優化升級。

圖2 土地指標交易對產業結構優化的影響機制

第一，土地發展權轉移對產業結構優化的影響。土地指標交易中，閑置集體建設用地復墾還耕產生土地指標，再通過土地交易所交易后落地到建設用地稀缺的城市使用，為城市第二、第三產業發展提供土地要素保障，使土地要素在城鄉配置更為合理。對于農村區域，特別是遠離城市的偏遠農村，集體建設用地閑置使其財產價值難以實現；而對于城市區域，特別是經濟發展快、人口密度高的中心城市區域，土地要素投入不足使產業發展受到限制。通過土地指標交易，集體建設用地開發、建設的權利向城市區域轉移，在土地發展權轉移的過程中，集體建設用地財產價值得以實現，城市區域建設用地需求得以滿足。由此可見，通過土地發展權轉移為規劃失靈、土地用途配置不合理提供了一種糾偏和優化機制，使建設用地在城鄉之間、各產業部門之間的配置更加合理，建設用地向第二、第三產業部門流動、農用地向農業部門回歸，促進了不同類型土地要素在產業部門間的優化配置，有利于產業結構優化。

第二，資本流向農村對產業結構優化的影響。對于土地指標流出區而言，土地指標交易的目的在于獲取資本，吸引外部要素。在大部分傳統農區，特別是偏遠農村，資本匱乏是阻礙農民生產與生活條件改善的“攔路虎”。一方面，傳統農業發展模式下農民自身積累有限；另一方面，社會資本缺乏進入傳統農村的動力。通過土地指標交易，農村作為土地指標流出區以土地發展權換資本，可用于改善農民的生產與生活條件。

第三，農民市民化對產業結構優化的影響。通過土地指標交易獲得資本，一定程度上降低了對農民的束縛，有利于推動農業人口非農化，促進勞動力要素在不同產業部門間的流動。農民市民化面臨著成本約束，農民若不能完全市民化，農村勞動力城鎮就業的不穩定因素就會增多，也會造成勞動力要素在產業部門間的錯配。通過土地指標交易，農民獲得的資本可以作為其市民化資本，進而加快農民市民化的進程。農民市民化可為城市第二、第三產業帶來穩定的勞動力資源，也能推動農業規?；洜I。由此可見，土地指標交易帶來的農民市民化，可能會促進農村剩余勞動力向非農產業轉移，使三次產業間勞動力投入與產出關系更為協調，有利于促進產業結構優化。

四、土地指標交易對產業結構優化影響的實證分析

1.研究設計與模型

合成控制法(SCM)是一種用于評估區域性政策效果的方法，該方法用大量觀測值加權平均生成一個反事實對照組，來模擬實驗組在不實施特定政策時的結果，通過對比對照組與實驗組的差異，來反映政策效果。該方法與雙重差分法(DID)邏輯相似，但與后者相比，合成控制法的對照組是根據大量觀測值合成而來，避免了選擇的主觀性和隨機性及由于研究對象異質性導致的評估結果偏差〔15〕。本文使用合成控制法評估土地指標交易對區域產業結構的影響，用若干未實施土地指標交易城市的線性組合擬合出一個在土地指標交易實施(2008年)前與重慶類似的對照組，對比實施土地指標交易的重慶市(2008年后)產業結構的變化，得出土地指標交易政策的實施效果。

將實施土地指標交易的重慶市作為實驗組，其他未實施土地指標交易的城市作為對照組。由于土地指標首次交易時間為2008年12月，所以從2008年開始觀察政策效果。政策效果評估方程如下：

(1)

可得如下方程：

(2)

式(2)為產業結構優化的決定方程。其中，Zk表示控制變量，θt表示控制變量的估計參數，δt、φt、uk、εkt分別表示時間趨勢、共同因子、地區固定和暫時沖擊。為評估土地指標交易的政策效果，用對照組加權合成重慶。設k維權重向量W=(ω2，…，ωk+1)'，ωk≥0，ω2+…+ωk+1=1，ωk用以衡量對照組在合成實驗組中的權重。具體結果如式(3)所示：

(3)

(4)

同時，

(5)

(6)

(7)

由此可見，用合成控制法評估土地指標交易政策效果，需找到在土地指標交易實施前合成重慶市的最優線性組合，然后對比土地指標交易后合成重慶市與真實重慶市之間的差異即政策效果。

2.變量設定與數據來源

(1)被解釋變量。本文的被解釋變量為產業結構優化，對于產業結構優化的衡量，由于結構偏離度指數使用絕對值不便于計算，同時該指數未反映不同產業在產值中的重要程度，借鑒干春暉等(2011)，以泰爾指數來衡量，表示為ris：

(8)

式(8)中L表示地區就業總人數，L1、L2、L3分別表示第一、第二、第三產業就業人數；Y表示地區生產總值，Y1、Y2、Y3分別表示第一、第二、第三產業產值。ris=0則處于均衡狀態，ris越偏離0則說明產業結構越不合理。

由于指數ris較小，為觀察兩個指數的變化，參考樊綱等〔16〕對指數進行標準化處理：以指數ris為例，將樣本中指數最小值rismin設為0，最大值rismax設為10，其他指數則分布在0～10之間，第i個指數經標準化處理后，可表示為：

(9)

(2)控制變量。除了土地要素外，本文借鑒韓永輝等〔17〕、袁航等〔18〕的研究，從影響產業結構優化的需求、供給和其他因素三個方面考慮控制變量。

從需求方面看，需求結構變化是產業結構優化的推動力，需求結構也會隨著國民收入水平的增長而變化，從而帶來產業結構優化升級。因此，用人均GDP的對數(lnrgdp)來衡量經濟發展水平。

從供給方面看，除土地要素外，影響因素還包括資本、勞動力、技術進步等生產要素投入。首先，勞動力要素的質和量均會影響產業結構，本文用高等教育在校生人數占總人口比例(humi)表示人力資源稟賦。其次，技術進步是產業結構變化的重要因素，用各城市每年專利申請量的自然對數(lntech)衡量技術進步程度。最后，資本供應也會影響產業結構的變動，用全社會固定資產投資占GDP比例(tifa)衡量固定資產投入水平，用年末金融機構存款余額占GDP比例(finan)表示金融發展情況。

從其他方面看，在經濟全球化背景下，各國深度參與國際分工，貿易和投資全球化對一國或地區的需求、供給結構均會帶來影響，最終影響產業結構，用實際利用外資額占GDP比例(fdi)衡量對外開放水平。政府干預、城市化等因素也會影響到產業結構，用公共財政支出占GDP比例(gov)表示政府投入水平，用人口城鎮化率(urban)和人均道路面積(road)來衡量城市化情況。

此外，考慮到產業結構優化受到的影響因素復雜，加之各地區實施的改革政策試點很多，可能會影響合成重慶市與重慶市進行比較的客觀性。為控制這一影響，本文在運用合成控制法進行實證分析的基礎上，進一步選擇合成重慶市中權重分布較大，以及東、中、西部地區經濟發展水平相近的樣本城市進行安慰劑檢驗，來驗證結果的有效性和穩健性。

(3)數據來源?？紤]到樣本間的可比性，本文首先基于經濟體量選取包括重慶在內的35個大、中城市(1)35個城市分別是北京、天津、石家莊、呼和浩特、太原、沈陽、大連、長春、哈爾濱、上海、南京、杭州、寧波、合肥、福州、廈門、南昌、濟南、青島、鄭州、武漢、長沙、廣州、深圳、南寧、?？凇①F陽、昆明、西安、蘭州、西寧、銀川、烏魯木齊、成都、重慶。作為研究對象。其次，成都市作為另一個全國統籌城鄉綜合配套改革試驗區，與重慶市基本同期開展了建設用地指標交易，建設用地指標交易在本質上與土地指標交易相同，因而從研究樣本中予以剔除。再次，余下的33個研究樣本雖有實施增減掛鉤政策，與重慶的土地指標交易本質相似，但在三個方面存在顯著差別：一是交易范圍不同。增減掛鉤指標根據“封閉運行”的原則，一般只能在縣域內使用；而重慶土地指標可在市域范圍內進行交易，即土地指標可“落地”于重慶市全域范圍內符合規劃的有條件建設區。交易范圍的擴大，更加有利于生產要素在主城區、近郊區和偏遠地區之間的優化配置，滿足經濟發展快、區位優勢明顯區域的發展需求，促進產業向優勢地區集聚，形成集聚經濟效應。二是交易規模不同。重慶市2008-2018年土地指標交易超過28.45萬畝，年均交易量約2.59萬畝。全國2006-2010年產生的增減掛鉤節余指標為34.5萬畝〔19〕，而重慶市2008-2010年土地指標交易量為3.57萬畝，超過全國總量的十分之一。一般而言，政策實施的影響與交易規模正相關，交易規模越大，政策實施的影響越大，反之亦然。與重慶土地指標的交易規模相比，其他地區的增減掛鉤指標交易量較小，其政策實施的影響也較小。三是交易機制不同。其他地區的增減掛鉤項目通常由政府投資實施，拆舊區與建新區的設置及指標調劑價格由政府采取行政的方式決定，重慶土地指標則是在增減掛鉤基礎上進行的一項市場化導向的制度創新，整理項目允許農民集體、農戶及企業投資實施，拆舊區與建新區的選址采取市場方式確定，土地指標交易價格通過政府搭建的農村土地交易所根據市場供求狀況決定。相比于增減掛鉤的行政方式，重慶土地指標的市場交易方式對要素配置與產業結構的扭曲程度更小。

基于上述三個顯著差別，其余33個城市可作為對照組反映重慶市未實施土地指標交易的狀態。此外，我國第一批增減掛鉤試點始于2006年，僅天津等五省(直轄市)獲得一定試點權限，大多數省市被授權增減掛鉤試點是在2008年之后，重慶市也是2008年正式啟動土地指標交易試點?？紤]到時滯問題，一般增減掛鉤項目從立項到驗收需要2-3年，建新區完成征收、供地和投產也需要3-5年。因此，政策實施對產業結構產生影響的時間不少于5年，即重慶土地指標交易的政策影響可能發生在2013年之后。囿于干預前后數據的可獲得性，本文整理獲得重慶市和其余33個城市2000-2018年的面板數據，雖存在干預前后期數較短的不足，但可以客觀反映土地指標交易對重慶市產業結構優化的影響。如無特別說明，本文相關數據來自全國及各地城市統計年鑒、區域經濟和城市建設統計年鑒。

3.合成控制法評估結果

如表1所示，使用合成控制法，利用stata14進行計算，得出在土地指標交易實施前(2008年)合成重慶最優權重結果，包括南昌、長沙、昆明、長春、鄭州五個城市，其中，南昌市權重最大，為0.4820。如表2所示，在土地指標交易前，重慶市與合成重慶市的經濟發展水平、對外開放水平、固定資產投入等主要控制變量擬合度相似，說明用此方法估計土地指標交易對產業結構優化的影響是有效的。

表1 合成重慶市最優城市權重

表2 控制變量的擬合與對比

圖3是重慶市與合成重慶市2000-2018年產業結構優化指數對比情況，結合圖4可知，在2008年以前，重慶市擬合誤差值(RMSPE)為0.0348，與合成重慶市產業結構優化指數擬合情況較好，均呈現下降趨勢，真實重慶市與合成重慶市產業結構優化指數平均差距為0.2780。2008年后，重慶市產業結構優化指數加速下降，2009-2018年真實重慶市與合成重慶市之間的差距逐漸增大，指數平均差距為-1.2492。由此可見，土地指標交易對重慶市產業結構優化有正向促進作用。

圖3 重慶市與合成重慶市產業結構優化指數對比情況 圖4 重慶市與合成重慶市產業結構優化指數差距情況

4.有效性檢驗

為檢驗實證結果的有效性，采用隨機控制單元的排列檢驗進行分析。檢驗基本思路是：隨機選擇對照組內的地區，假設該地與重慶市同時開展土地指標交易，再利用前文的合成控制法進行檢驗。如果該地區在2008年后產業結構優化指數的變化與重慶市存在明顯差異，則說明上述實證方法是客觀合理的，反之則說明評估結果可能無效。另外，如果一個地區在土地指標交易實施前擬合誤差值較大，則說明該地的合成效果較差，最終的評估效果也較弱。為保證擬合效果，刪除土地指標交易實施前擬合誤差值大于重慶市10倍的地區，最終運用24個地區進行分析，排列檢驗結果如圖5所示，實線為重慶市，虛線為其他地區。由圖5可知，重慶市在2008年后產業結構優化指數與預測值之間差距迅速增大，2010-2018年顯著低于其他地區，這可能是由于土地指標交易影響產業結構具有一定的滯后性。由此可見，土地指標交易實施后，其他地區與重慶市產業結構優化指數變化情況相同的概率很小，表明上述實證評估結果有效，即土地指標交易能夠促進產業結構優化。

圖5 重慶市與其他地區預測誤差分布情況

5.安慰劑檢驗

使用安慰劑檢驗結果穩健性，基本思路為：選擇某個沒有實施土地指標交易的對照組城市，用重慶市以外的其他地區合成該城市，得出該城市2000-2018年產業結構優化實際狀態與合成狀態，觀察是否會出現與重慶市相同的評估結果。如果評估結果與重慶市相同或類似，則說明上述實證分析存在問題，反之則說明上文對重慶市的評估結果有效。

首先，根據合成重慶市的權重分布，選擇權重較大的南昌、長沙兩地進行安慰劑檢驗。圖6是南昌市與合成南昌市ris指數對比圖，2008年前南昌市實際情況與合成情況類似，RMSPE值為0.0768，平均預測誤差為0.0297，且兩者ris指數均處于上升狀態。2008年后，真實南昌市與合成南昌市ris指數均下降，但南昌市2009-2010年下降較為平緩。圖7是南昌市與剔除RMSPE值較大的地區后剩余23個城市預測誤差分布圖，南昌市與重慶市產業結構優化評估結果明顯不同。

圖6 南昌市與合成南昌市產業結構優化指數對比情況 圖7 南昌市與其他地區預測誤差分布情況

圖8是長沙市與合成長沙市ris指數對比圖，結合圖9可知，長沙市與合成長沙市2008年前RMSPE值0.2728，擬合效果一般。2008年后ris平穩下降，趨勢與合成長沙市類似，不同于重慶市情形。

圖8 長沙市與合成長沙市產業結構優化指數對比情況 圖9 長沙市與其他地區預測誤差分布情況

其次，為增強檢驗結果的說服力，考慮各城市經濟發展情況，從東、中、西部分別選取天津市、武漢市和西安市進行安慰劑檢驗。仍然通過變換實驗組的方式進行安慰劑檢驗。圖10是天津市與合成天津市ris指數對比圖。2008年前，天津市RMSPE值為0.0554，與合成天津市產業結構優化水平相似，2008年后，兩者ris指數均呈下降趨勢。根據圖11可知，天津市與其他23個城市預測誤差分布圖類似，不存在顯著差異，不同于重慶市情形。

圖10 天津市與合成天津市產業結構優化指數對比情況 圖11 天津市與其他地區預測誤差分布情況

圖12是武漢市與合成武漢市ris指數對比圖。2008年前，武漢市RMSPE值為0.0802，ris指數與合成武漢市類似。2008年后，兩者ris指數呈下降趨勢，武漢市ris數值低于合成武漢市，但差距不大。同時，根據圖13，武漢市預測誤差分布與其他23個城市不存在顯著差異。因此，武漢市與重慶市情形不同。

圖12 武漢市與合成武漢市產業結構優化指數對比情況 圖13 武漢市與其他地區預測誤差分布情況

圖14是西安市與合成西安市產業結構優化指數對比圖。2008年前，西安市RMSPE值為0.0368，ris指數呈下降趨勢，與合成西安市類似。2008年后，西安市與合成西安市ris指數繼續下降，兩者間差異不大。根據圖15，西安市與其他23個城市預測誤差分布不存在顯著差異，不同于重慶市情形。

圖14 西安市與合成西安市產業結構優化指數對比情況 圖15 西安市與其他地區預測誤差分布情況

綜上，運用南昌、長沙、天津、武漢、西安五市進行安慰劑檢驗，結果表明，以上城市產業結構優化指數評估結果與重慶市顯著不同，表明實證結果有效，土地指標交易對產業結構優化有正向影響。

五、結論與政策建議

受我國長期實行的城鄉二元體制束縛，土地要素流動受阻，造成城市土地稀缺、農村集體建設用地閑置的問題。在城鄉融合發展的視角下，土地指標交易把閑置集體建設用地向城市轉移，引起土地、資本、勞動力要素在城鄉之間的優化配置。本文基于重慶市的土地指標交易實踐，運用合成控制法選取33個大、中城市作為對照組，使用2000-2018年數據，實證分析了土地指標交易對區域產業結構優化的影響。研究發現：土地指標交易促進了重慶市產業結構優化。在開展土地指標交易后，重慶市產業結構優化指數顯著小于合成重慶市，排列檢驗中重慶市產業結構優化指數預測誤差與其他地區的明顯區別驗證了實證結果的有效性，同時采用南昌、長沙、天津、武漢、西安五市進行安慰劑檢驗不能獲得與重慶市相同的結果也證明了實證結果的穩健性。這表明，2008-2018年間土地指標交易對重慶產業結構優化產生了正面影響。

基于土地指標交易通過影響要素流動從而作用于產業結構的邏輯，為推動區域產業結構優化升級，實現經濟高質量發展，應進一步創新和完善土地指標交易制度，發揮其積極作用，避免其負面影響，促進生產要素在城鄉之間、各產業部門之間的自由流動、優化組合。建議：一是加快推進要素市場化改革，暢通生產要素在城鄉之間、各產業部門之間的流動渠道；二是健全土地指標交易風險防范機制，包括復墾耕地監管機制、市場信息披露機制、市場價格調節機制和農民權益維護機制；三是有序推進農民市民化進程，通過戶籍、社保、住房、教育、醫療等制度聯動改革，不僅應向農民工平等開放城市權利，而且要降低農民市民化的成本，提高農民市民化的能力。

本文嘗試突破土地指標交易定性研究的局限，運用合成控制法定量研究土地指標交易對產業結構優化的影響。合成控制法的優勢在于選出的控制組相對客觀，并且相對于DID方法一般只能選擇一個控制組，合成控制法可以同時識別多個控制組，解決了主觀誤差。但其局限性是存在內生性問題，即實驗組可能受多種政策影響，特別是針對較長時期的研究，不同地區受不同政策的影響，可能會遺漏解釋變量，導致內生性問題。本文囿于數據資料的可獲得性，選取政策干預前后的期數較短，且沒有獲得其他地區增減掛鉤指標交易的具體范圍、規模和價格等資料，在控制地區的選擇上可能存在偏誤。這些問題和不足，需要在今后的研究中進一步解決。