山东省工业用地规模合理性及扩张驱动力分析

doi:10.18402/resci.2016.02.05

资源科学 ›› 2016, Vol. 38 ›› Issue (2): 228-238.doi: 10.18402/resci.2016.02.05

山东省工业用地规模合理性及扩张驱动力分析

彭山桂^1,²(), 汪应宏^1,²(), 陈晨³, 王健^1,², 雷刚⁴, 吴先华⁴

1. 中国矿业大学环境与测绘学院,徐州 221116
2. 中国矿业大学江苏省资源环境信息工程重点实验室,徐州 221116
3. 济南铁路局土地管理局,济南 250001
4. 山东省建设发展研究院,济南 250001

收稿日期:2015-03-24 修回日期:2015-05-04 出版日期:2016-02-01 发布日期:2016-02-01
作者简介:
作者简介：彭山桂,男,四川蓬安人,博士生,主要研究方向为土地经济。E-mail： pengshangui@163.com
基金资助:
国家自然科学基金项目（41171118）.江苏省普通高校研究生科研创新计划项目（KYZZ15_0379）.江苏高校优势学科建设工程项目（SZBF2011-6-B35）

Rationality evaluation and driving force of industrial land expansion in Shandong Province

PENG Shangui^1,²(), WANG Yinghong^1,²(), CHEN Chen³, WANG Jian^1,², LEI Gang⁴, WU Xianhua⁴

1. School of Environment and Spatial Informatics, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China
2. Jiangsu Key Laboratory of Resources and Environmental Information Engineering, China University of Mining and Technology,Xuzhou 221116, China
3. Ji’nan Railway Bureau, Land Administration Bureau, Ji’nan 250001, China
4. Shandong Construction Development Research Institute, Ji’nan 250001, China

Received:2015-03-24 Revised:2015-05-04 Online:2016-02-01 Published:2016-02-01

摘要/Abstract

摘要：

为界定工业用地合理规模,明确合理、不合理工业用地规模扩张的驱动力,科学管控工业用地供给,本文从地方政府工业用地供给追求经济增长的现实目标出发,对工业用地规模扩张进行考察,采用2001-2012年山东省地级市层面的数据,利用门限回归模型对各地级市工业用地规模的合理性进行了分析。同时,对合理、不合理的工业用地规模扩张的驱动力进行了分类实证研究。研究结果表明：①山东省不合理的工业用地规模总体呈下降的趋势,由2001年的212.03 km²下降至2012年的100.74 km²;不合理工业用地规模占工业用地规模总量的比重由2001年的46.49%下降至2012年的9.19%;不合理工用地主要集中在山东省西部和南部地区;②合理的工业用地规模扩张主要源于经济、人口因素的驱动,不合理的工业用地扩张主要源于财税制度、地方官员政绩考核体系等制度因素的驱动;③ 调控工业用地规模应保证土地—资本配置关系处于合理区间,以财政及官员晋升考核制度改革为基础手段。

关键词: 土地经济, 工业用地规模, 合理性, 扩张驱动力, 门限回归, 面板数据, 山东省

Abstract:

This paper investigated the scale of industrial land from the view of local government behavior in land supply and adopted panel data for all cities in Shandong, China from 2001 to 2012. We used threshold regression modeling to analyze the reasonable scale of industrial land for all cities in Shandong and studied the classification and research of driving forces of rational and irrational industrial land. The results reveal that according to the different ways of per land area industrial capital stock on industrial economic output, the scale of industrial land can be divided into rational and irrational types. There is a positive effect on industrial economy while per land area industrial capital stock is greater than 40.791 billion/km² in Shandong, and it can be called a reasonable scale while the scale of industrial land is in this interval; otherwise it is known as an unreasonable scale. From 2001 to 2012, the scale of irrational industrial land of Shandong decreased from 212.03 km² to 100.74 km², while irrational industrial land accounts for the proportion of the total amount of industrial land that decreased from 46.49% to 9.19%; the scale of irrational industrial land was mainly concentrated in western and southern Shandong province. Rational industrial land expansion mainly was the result of economic and demographic factors, while irrational industrial land expansion was mainly driven by institutional factors such as tax system and performance evaluation system of local officials, and other systems. Regulation and control of industrial land expansion should ensure land-capital allocation relation within a reasonable range, by means of reform in financial and official promotion appraisal system to constrain local government’s irrational land supply behavior and prevent its impact on industrial land expansion.

Key words: land economics, scale of industrial land, rationality, driving force, threshold estimation, panel data, shandong Province

彭山桂, 汪应宏, 陈晨, 王健, 雷刚, 吴先华. 山东省工业用地规模合理性及扩张驱动力分析[J]. 资源科学, 2016, 38(2): 228-238.

PENG Shangui,WANG Yinghong,CHEN Chen,WANG Jian,LEI Gang,WU Xianhua. Rationality evaluation and driving force of industrial land expansion in Shandong Province[J]. Resources Science, 2016, 38(2): 228-238.

图/表 7

图1

表1

门限回归模型检验"

模型假设			门限变量（ $K it / L U it$ ）
原假设		备选假设	F值	5%临界值	P值
线性模型	单门限模型		65.087	33.282	0.010
单门限模型	双门限模型		24.945	22.792	0.041
双门限模型	三门限模型		7.779	8.845	0.112

表1

表2

门限值估计结果"

估计值		95%置信区间
$τ 1$	40.791	[38.243,47.888]
$τ 2$	79.910	[76.877,91.814]

表2

表3

双门限模型回归分析结果"

解释变量	系数	标准误差	t统计量	P值	VIF
C	-1.678	1.065	-1.576	0.117	-
$K it / L U it (K it / L U it ≤ 40.791)$	0.306	0.043	2.279	0.126	4.939
$K it / L U it （ 40.791 < K it / L U it ≤ 79.910 ）$	0.376	0.032	10.553	0.000	6.693
$K it / L U it K it / L U it > 79.910$	0.310	0.021	14.705	0.000	2.404
$L it / L U it$	4.747	1.478	3.212	0.001	2.349
$t$	0.412	0.119	3.454	0.001	2.932
R^r = 0.973; D.W统计值=2.040; F值=313.938; P(F)=0.000

表3

表4

2001-2012年山东省各地级市不合理工业用地规模的动态变化"

城市	2001年			2004年		2006年			2008年			2010年			2012年
城市	$L U it ue$		$RL U it ue$		$L U it ue$	$RL U it ue$		$L U it ue$		$RL U it ue$	$L U it ue$	$RL U it ue$	$L U it ue$	$RL U it ue$	$L U it ue$	$RL U it ue$
济南	23.96	49.81		25.41	44.13	40.82	50.53		32.11	37.75		14.83	17.19		7.73	9.30
青岛	11.18	21.71		23.99	29.71	25.39	25.94		17.88	16.81		4.02	3.21		0.00	0.00
淄博	19.03	43.61		21.44	37.88	15.58	24.42		11.49	15.89		0.00	0.00		0.00	0.00
枣庄	13.27	67.17		20.35	67.78	17.77	54.88		23.86	53.92		0.00	0.00		0.00	0.00
东营	0.15	0.91		5.02	19.07	0.00	0.00		0.00	0.00		0.00	0.00		0.00	0.00
烟台	15.25	36.80		41.55	52.34	17.45	24.38		13.37	15.80		2.51	2.45		0.00	0.00
潍坊	16.99	44.72		40.82	54.51	36.08	42.82		32.65	34.73		8.46	8.90		0.00	0.00
济宁	12.57	41.50		9.63	26.44	6.04	13.27		8.92	15.21		0.00	0.00		0.00	0.00
泰安	8.60	46.95		14.55	48.09	18.56	45.17		8.87	21.06		0.00	0.00		0.00	0.00
威海	9.31	42.83		7.22	24.59	11.97	28.11		15.26	26.41		15.20	23.91		9.94	15.19
日照	5.40	56.59		9.28	58.04	9.58	47.03		2.79	12.60		0.00	0.00		0.00	0.00
莱芜	1.23	19.77		2.42	21.79	0.00	0.00		0.00	0.00		0.00	0.00		0.00	0.00
临沂	21.28	67.48		36.31	67.92	31.89	56.41		30.80	49.28		27.39	38.16		15.25	20.58
德州	19.31	69.01		34.61	71.60	35.72	58.87		38.97	54.30		40.60	48.76		42.91	44.02
滨州	4.95	40.11		11.20	41.69	15.43	37.27		11.46	25.09		0.00	0.00		0.00	0.00
聊城	14.40	66.83		16.09	55.92	15.69	44.35		14.60	29.49		8.67	15.94		8.19	12.96
菏泽	15.18	82.72		32.96	87.91	42.07	84.57		37.52	72.30		37.95	63.44		16.72	32.27
山东	212.03	46.49		352.85	48.76	340.02	39.26		300.54	30.33		159.62	15.02		100.74	9.19

表4

表5

表6

面板数据回归分析结果"

公式（6）				公式（7）
变量	系数	标准误差	t（P）	变量	系数	标准误差	t（P）
c	-3.223	0.103	-31.255（0.000）	c₁	-29.641	49.223	-0.602（0.548）
lnY_it	0.142	0.055	2.591（0.011）	FD_it	140.869	107.492	1.310（0.192）
lnL_it	0.143	0.029	4.728（0.000）	COM_it	0.033	0.181	0.184（0.854）
lnINV_it	0.732	0.052	13.998（0.000）	-	-	-	-
$R ? 2$ =0.962		F值=167.095		$R ? 2$ =0.569		F值=13.552
D.W.统计值=2.152		P（F）=0.000		D.W.统计值=0.000		P（F）=1.699
公式（8）				公式（9）
变量	系数	标准误差	t（P）	变量	系数	标准误差	t（P）
c₂	14.444	1.469	9.827（0.000）	c₃	2.078	7.741	0.268（0.789）
lnY_it	-0.005	0.003	-1.786（0.075）	FD_it	59.463	17.381	3.421（0.001）
lnL_it	0.328	0.063	5.169（0.000）	COM_it	0.934	0.152	6.124（0.000）
lnINV_it	-0.001	0.005	-0.234（0.815）	-	-	-	-
$R ? 2$ =0.126		F值=9.625		$R ? 2$ =0.829		F值=42.498
D.W.统计值=1.834		P（F）=0.000		D.W.统计值=1.851		P（F）=0.000

表6

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	检验方法	检验假设	统计量名	统计量值（P值）
公式（6）	Kao检验	H₀：ρ = 1H₁：(ρ_i = ρ)<1	ADF-Statistic	-5.234（0.000）
	Pedroni检验		Panel PP-Statistic	-5.988（0.000）
	Pedroni检验		Panel ADF-Statistic	-7.321（0.000）
公式（7）	Kao检验		ADF-Statistic	-4.531（0.000）
	Pedroni检验		Panel PP-Statistic	-5.365（0.000）
	Pedroni检验		Panel ADF-Statistic	-5.986（0.000）
公式（8）	Kao检验		ADF-Statistic	-2.393（0.008）
	Pedroni检验		Panel PP-Statistic	-4.244（0.000）
	Pedroni检验	Panel ADF-Statistic	-5.161（0.000）
公式（9）	Kao检验	ADF-Statistic	-4.988（0.000）
	Pedroni检验	Panel PP-Statistic	-5.193（0.001）
	Pedroni检验	Panel ADF-Statistic	-5.679（0.000）

山东省工业用地规模合理性及扩张驱动力分析

Rationality evaluation and driving force of industrial land expansion in Shandong Province

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