地方政府新增建设用地出让互动影响及区域差异

doi:10.18402/resci.2019.11.04

Abstract

Abstract:

Local government land transfer behavior plays an important role in China’s economic development, and its negative impact is also widely criticized. Therefore, it has attracted much attention of scholars and the research focus has gradually changed from individual local government level to the effects of interaction among local governments. This study distinguished the stock construction land, examined the interaction effect of local government transferring newly-increased construction land, and analyzed its regional differences and usage differences in order to comprehensively understand and form targeted regulations of newly-increased construction land transfer behavior. The empirical analysis of the data of 279 prefecture-level cities from 2007 to 2016 based on the spatial econometric model generated the following conclusions: (1) Local governments transferring newly-increased construction land exist significant interaction influence; (2) Regionally, the interaction effect of local government transferring newly-increased construction land is particularly obvious in the eastern region; (3) With regard to land-use types, the interaction effect of local government transferring newly-increased construction land is more obvious in commercial and industrial land; (4) Based on the traditional method of regional division, dividing the eastern, central, western, and northeast regions to analyze the interaction effect of local government transferring newly-increased construction land in different regions, respectively, will result in the interaction coefficient of each region being smaller than the national average. This article provides a more precise policy implication for the central government to regulate the expansion of construction land, which should focus on the following key areas: (1) newly-increased construction land; (2) eastern region; (3) commercial and industrial land. This study provides some important reference for future research on the interaction effect of local government transferring construction land and its regional differences.

Key words: newly-increased construction land, land transfer behavior, strategic interaction, spatial econometric model, regional difference, usage difference, land economy

WANG Jian, WANG Peng, PENG Shangui, ZHANG Yong, WU Qun. Interaction effect of local government transferring newly-increased construction land and its regional difference[J].Resources Science, 2019, 41(11): 1997-2007.

Figures/Tables 7

Figure 1

Table 1

Variable definition and description"

类型	变量	数据来源	变量名称,构造、说明
被解释变量	NCL	中国土地市场网	新增全部建设用地数量/hm²,取自然对数。
	NCCL	中国土地市场网	新增商服建设用地数量/hm²,取自然对数。
	NRCL	中国土地市场网	新增住宅建设用地数量/hm²,取自然对数。
	NICL	中国土地市场网	新增工业建设用地数量/hm²,取自然对数。
	NOCL	中国土地市场网	新增其他用途建设用地数量/hm²,取自然对数。其他用途主要包括交通用地、公共设施用地、科教文卫用地、公园与绿地、风景名胜用地等用途用地数量之和。
制度因素	FI	中国城市统计年鉴	财政激励,用财政赤字与年末总人口之比（万元/人）表示,财政压力越大表示受到的财政激励程度越大^[21,22],取自然对数。
制度因素	Misal	中国城市统计年鉴中国土地市场网	土地错配,参照已有研究^[23,24],Misal=（城市i的新增建设用地面积/其余城市新增建设用地面积之和）/（城市i的GDP/其余城市GDP之和）,即中央政府配置给城市i地方政府的新增建设用地数量与其经济发展水平的匹配程度;考虑该控制变量是因为中央政府基于区域均衡的角度,2003年以后建设用地供给在空间上实行倾向中西部城市或者中小城市的政策^[23,24],这种供给行为倾向导致中央政府配置给地方政府的建设用地数量与其经济发展水平不匹配,形成错配。Misal的值越大说明城市i被中央政府配置的新增建设用地越多,越有利于城市i新增建设用地增加。
城市发展特征因素	LM	中国土地市场网	土地市场化程度,用土地一级市场上每种出让方式出让金的加权平均法来计算,参照王青等^[25],划拨权重为0,协议出让的权重为0.2,而招标、拍卖、挂牌出让的权重为1。
	GDP	中国城市统计年鉴	经济发展,用人均地区生产总值（万元/人）表示,取自然对数。
	INDS	中国城市统计年鉴	产业结构,用第三产业生产总值与第二产业生产总值的比值表示^[26]。
	FAI	中国城市统计年鉴	固定资产投资,用人均固定资产投资额（万元/人）表示,取自然对数。
	POP	中国城市统计年鉴	人口密度,用年末总人口数量与辖区土地总面积之比（万人/km²）表示^[15],取自然对数。
	ROAD	中国城市统计年鉴	基础设施建设,用人均市辖区道路面积（m²/人）表示,由于道路面积只能获取市辖区数据,因此该变量采用市辖区层面,取自然对数。

Table 1

Table 2

Table 3

Table 4

Table 5

Table 6

References 29

[1]	Wu Q, Li Y L, Yan S Q . The incentives of China’s urban land finance[J]. Land Use Policy, 2015,42:432-442.
[2]	李永乐, 胡晓波, 魏后凯 . “三维”政府竞争: 以地方政府土地出让为例[J]. 政治学研究, 2018, ( 1):47-58.
	[ Li Y L, Hu X B, Wei H K . Three-dimensional government competition: A case of local land transfers[J]. Cass Journal of Political Science, 2018, ( 1):47-58.]
[3]	张绍阳, 刘琼, 欧名豪 . 地区间策略互动与建设用地指标管控失灵[J]. 资源科学, 2019,41(2):268-276. doi: 10.18402/resci.2019.02.06
	[ Zhang S Y, Liu Q, Ou M H . Inter-regional tactical interaction and construction land index control failure[J]. Resources Science, 2019,41(2):268-276.] doi: 10.18402/resci.2019.02.06
[4]	张莉, 李舒雯, 杨轶轲 . 新中国70年城市化与土地制度变迁[J]. 宏观质量研究, 2019,7(2):80-102.
	[ Zhang L, Li S W, Yang Y K . 70 years of urbanization and land policy changes in the People’s Republic of China[J]. Journal of Macro-quality Research, 2019,7(2):80-102.]
[5]	Chen W Y, Hu F Z Y, Li X , et al. Strategic interaction in municipal governments’ provision of public green spaces: A dynamic spatial panel data analysis in transitional China[J]. Cities, 2017,71:1-10.
[6]	Deng X, Huang J, Rozelle S , et al. Economic growth and the expansion of urban land in China[J]. Urban Studies, 2010,47(4):813-843.
[7]	Huang Z H, Du X J . Strategic interaction in local governments’ industrial land supply: Evidence from China[J]. Urban Studies, 2016,54(6):1328-1346.
[8]	Huang Z J, He C F, Li H . Local government intervention, firm-government connection, and industrial land expansion in China[J]. Journal of Urban Affairs, 2017, ( 4):1-17.
[9]	He C F, Huang Z J, Wang R . Land use change and economic growth in urban China: A structural equation analysis[J]. Urban Studies, 2014,51(13):2880-2898.
[10]	唐鹏, 石晓平, 曲福田 . 地方政府竞争与土地财政策略选择[J]. 资源科学, 2014,36(4):702-711.
	[ Tang P, Shi X P, Qu F T . Local government competition and land financial strategies[J]. Resources Science, 2014,36(4):702-711.]
[11]	汪冲 . 寡头型一级土地供应、策略互动影响与财政调整: 基于282个城市面板数据的动态空间计量[J]. 财经论丛, 2011, ( 5):32-37.
	[ Wang C . Oligopolistic granting of state-owned land, strategic interaction and fiscal adjustment: Based on a dynamic spatial econometric model with urban panel data[J]. Collected Essays on Finance and Economics, 2011, ( 5):32-37.]
[12]	龙奋杰, 王萧濛, 邹迪 . 基于标尺竞争的地方政府土地出让行为互动[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2015,55(9):971-976.
	[ Long F J, Wang X M, Zou D . Effect of local governments’ land leasing behavior based on yardstick competition[J]. Journal of Tsinghua University(Science＆Technology), 2015,55(9):971-976.]
[13]	罗必良, 李尚蒲 . 地方政府间竞争: 土地出让及其策略选择: 来自中国省级面板数据(1993-2009年)的经验证据[J]. 学术研究, 2014, ( 1):67-78.
	[ Luo B L, Li S P . The competition among local governments: Land leasing and strategy choices with empirical evidences from provincial panel data in China(1993-2009)[J]. Academic Research, 2014, ( 1):67-78.]
[14]	彭山桂, 景霖霖, 张苗 , 等. 地方政府土地出让互动影响模式及其溢出效应研究[J]. 中国人口·资源与环境, 2019,29(8):156-167.
	[ Peng S G, Jing L L, Zhang M , et al. Study on the mode and spillover effect of interaction influence of local government land transfer[J]. China Population, Resources and Environment, 2019,29(8):156-167.]
[15]	彭山桂, 程道平, 张勇 . 地方政府土地出让策略互动行为的检验及其影响分析[J]. 中国人口·资源与环境, 2017,27(7):111-119.
	[ Peng S G, Cheng D P, Zhang Y . Test and influence analysis of local government land leasing strategic interaction[J]. China Population, Resources and Environment, 2017,27(7):111-119.]
[16]	Brueckner J K . Strategic interaction among governments: An overview of empirical studies[J]. International Regional Science Review, 2003,26(2):175-188.
[17]	Tiebout C M . A pure theory of local expenditures[J]. Journal of Political Economics, 1956,64(5):416-424.
[18]	Besley T, Case A . Incumbent behavior: Vote seeking, tax setting and yardstick competition[J]. American Economic Review, 1995,85(1):25-45.
[19]	欧名豪 . 改进建设用地管理才能有效保护耕地[J]. 中国土地, 2017, ( 3):8-9.
	[ Ou M H . Only by improving the management of construction land can arable land be effectively protected[J]. China Land, 2017, ( 3):8-9.]
[20]	Lesage J, Pace R K. Introduction to Spatial Econometrics[M]. New York: CRC Press, 2009.
[21]	刘永健, 耿弘, 孙文华 , 等. 城市建设用地扩张的区域差异及其驱动因素[J]. 中国人口·资源与环境, 2017,27(8):122-127.
	[ Liu Y J, Geng H, Sun W H , et al. Analysis on the regional differences and driving factors of urban construction land expansion[J]. China Population, Resources and Environment, 2017,27(8):122-127.]
[22]	Zhu X H, Wei Y G, Lai Y N , et al. Empirical analysis of the driving factors of China’s ‘land finance’ mechanism using soft budget constraint theory and the PLS-SEM model[J]. Sustainability, 2019,11(3):742-763.
[23]	文乐, 彭代彦 . 土地供给错配、房价上涨与半城镇化研究[J]. 中国土地科学, 2016,30(12):18-27.
	[ Wen L, Peng D Y . Research on misallocation of land supply, rising housing prices and peri-urbanization[J]. China Land Science, 2016,30(12):18-27.]
[24]	陆铭, 张航, 梁文泉 . 偏向中西部的土地供应如何推升了东部的工资[J]. 中国社会科学, 2015, ( 5):59-83.
	[ Lu M, Zhang H, Liang W Q . How the bias toward central/western land supplies boosts wages in the east[J]. Social Sciences in China, 2015, ( 5):59-83.]
[25]	王青, 陈志刚, 叶依广 , 等. 中国土地市场化进程的时空特征分析[J]. 资源科学, 2007,29(1):43-47. doi: 10.3321/j.issn:1007-7588.2007.01.007
	[ Wang Q, Chen Z G, Ye Y G , et al. Spatio-temporal pattern of land marketization in China[J]. Resources Science, 2007,29(1):43-47.] doi: 10.3321/j.issn:1007-7588.2007.01.007
[26]	高燕语, 钟太洋 . 土地市场对城市建设用地扩张的影响: 基于285个城市面板数据的分析[J]. 资源科学, 2016,38(11):2024-2036. doi: 10.18402/resci.2016.11.02
	[ Gao Y Y, Zhong T Y . Impacts of land market development on urban expansion: An empirical analysis based on panel data for 285 cities in China[J]. Resources Science, 2016,38(11):2024-2036.] doi: 10.18402/resci.2016.11.02
[27]	周敏, 王腾, 严良 , 等. 财政分权、经济竞争对中国能源生态效率影响异质性研究[J]. 资源科学, 2019,41(3):532-545. doi: 10.18402/resci.2019.03.11
	[ Zhou M, Wang T, Yan L , et al. Heterogeneity in the influence of fiscal decentralization and economic competition on China’s energy ecological efficiency[J]. Resources Science, 2019,41(3):532-545.] doi: 10.18402/resci.2019.03.11
[28]	邹秀清 . 中国土地财政区域差异的测度及成因分析: 基于287个地级市的面板数据[J]. 经济地理, 2016,36(1):18-26.
	[ Zou X Q . Measurement and contributing factors of regional disparities of China’s land finance: Based on panel data of 287 Prefecture-level cities[J]. Economic Geography, 2016,36(1):18-26.]
[29]	林毅夫 . 潮涌现象与发展中国家宏观经济理论的重新构建[J]. 经济研究, 2007, ( 1):126-131.
	[ Lin Y F . Wave phenomenon and the reconstruction of macroeconomic theories for developing countries[J]. Economic Research Journal, 2007, ( 1):126-131.]

地区	省份	城市数量
东部地区	河北、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南	84
东北地区	辽宁、吉林和黑龙江	34
中部地区	山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南	80
西部地区	内蒙古、广西、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏	81

区域	变量	样本量	平均值	标准误	最小值	最大值
全国	NCL	2790	1302.482	1243.963	0.144	13991.400
	NCCL	2790	78.996	101.323	0.020	1415.690
	NRCL	2790	224.069	255.387	0.010	3069.250
	NICL	2790	374.677	383.882	0.200	5511.980
	NOCL	2790	621.048	864.559	0.050	12774.470
东部地区	NCL	840	1483.847	1119.933	6.667	8714.950
	NCCL	840	97.786	112.988	0.160	1415.690
	NRCL	840	296.408	296.959	0.030	3069.250
	NICL	840	478.950	379.535	0.200	2816.780
	NOCL	840	607.004	704.723	0.330	8132.000
东北地区	NCL	340	1036.983	1195.209	5.121	8923.410
	NCCL	340	51.319	79.226	0.120	777.620
	NRCL	340	190.343	267.743	1.170	1828.730
	NICL	340	297.043	390.955	3.880	2438.520
	NOCL	340	498.343	765.020	0.050	6384.860
中部地区	NCL	800	1383.400	1288.725	66.682	13991.400
	NCCL	800	80.028	87.771	0.730	1373.130
	NRCL	800	230.918	229.028	5.060	2440.890
	NICL	800	389.419	341.655	2.590	3527.920
	NOCL	800	683.044	962.459	2.180	12774.470
西部地区	NCL	810	1145.925	1303.963	0.144	11905.775
	NCCL	810	70.110	105.574	0.020	1111.580
	NRCL	810	156.442	202.525	0.010	1891.450
	NICL	810	284.570	396.419	0.810	5511.980
	NOCL	810	625.889	944.098	0.050	11739.810

地区	新增全部建设用地		新增商服建设用地		新增住宅建设用地		新增工业建设用地		新增其他建设用地
地区	（1）		（2）		（3）		（4）		（5）
全国	0.142*** （3.859）		0.194*** （5.227）		0.269*** （7.207）		0.298*** （7.981）		0.103*** （2.829）
东部地区	0.218*** （3.062）		0.335*** （4.603）		0.314*** （4.360）		0.359*** （5.003）		0.200*** （2.811）
东北地区	0.189** （2.069）		0.062 （0.865）		0.187** （2.043）		0.223*** （2.384）		0.096 （1.201）
中部地区	0.016 （0.417）		-0.082 （-1.007）		0.121** （1.962）		0.188*** （3.006）		0.068 （1.172）
西部地区	0.035		0.032		0.111**		0.205***		-0.019
西部地区	（0.609）	（0.574）		（1.593）		（2.781）		（-0.081）

地区	指标	新增全部建设用地	新增商服建设用地	新增住宅建设用地	新增工业建设用地	新增其他建设用地
地区	指标	（1）	（2）	（3）	（4）	（5）
全国	ρ	0.212*** (0.027)	0.260*** (0.026)	0.173*** (0.032)	0.192** (0.037)	0.190*** (0.020)
	控制变量	是	是	是	是	是
	W*控制变量	是	是	是	是	是
	σ²	0.353	0.795	0.501	0.506	0.983
	R²	0.318	0.270	0.188	0.148	0.197
	Log like	-2522.230	-3661.684	-3002.412	-3021.789	-3944.405
	Sample	2790	2790	2790	2790	2790
东部地区	ρ	0.121** (0.053)	0.063 (0.047)	0.105** (0.049)	0.140*** (0.054)	0.145*** (0.034)
	控制变量	是	是	是	是	是
	W*控制变量	是	是	是	是	是
	σ²	0.221	0.669	0.385	0.398	0.730
	R²	0.372	0.229	0.033	0.262	0.318
	Log like	-559.628	-1023.852	-790.850	-807.649	-1061.589
	Sample	840	840	840	840	840
东北部地区	ρ	-0.113 (0.053)	0.172*** (0.055)	0.164*** (0.063)	0.059 (0.059)	-0.021 (0.072)
	控制变量	是	是	是	是	是
	W*控制变量	是	是	是	是	是
	σ²	0.484	1.021	0.527	0.662	1.240
	R²	0.123	0.145	0.489	0.110	0.141
	Log like	-359.842	-487.019	-374.667	-412.471	-519.118
	Sample	340	340	340	340	340
中部地区	ρ	-0.001 (0.049)	0.050 (0.048)	-0.019 (0.047)	0.103** (0.043)	0.017 (0.050)
	控制变量	是	是	是	是	是
	W*控制变量	是	是	是	是	是
	σ²	0.082	0.519	0.274	0.237	0.464
	R²	0.565	0.103	0.236	0.124	0.229
	Log like	-134.758	-873.347	-618.086	-560.164	-828.119
	Sample	800	800	800	800	800
西部地区	ρ	0.083 (0.051)	0.166*** (0.036)	0.060 (0.056)	0.069 (0.059)	0.092** (0.045)
	控制变量	是	是	是	是	是
	W*控制变量	是	是	是	是	是
	σ²	0.447	0.868	0.683	0.656	1.128
	R²	0.486	0.430	0.319	0.308	0.223
	Log like	-823.330	-1091.970	-995.061	-978.894	-1198.265
	Sample	810	810	810	810	810

地区	指标	新增全部建设用地	新增商服建设用地	新增住宅建设用地	新增工业建设用地	新增其他建设用地
地区	指标	（1）	（2）	（3）	（4）	（5）
东中部地区	ρ	0.146*** (0.041)	0.087** (0.037)	0.126*** (0.035)	0.148*** (0.037)	0.144*** (0.031)
	控制变量	是	是	是	是	是
	W*控制变量	是	是	是	是	是
	σ²	0.161	0.612	0.346	0.330	0.619
	R²	0.457	0.212	0.206	0.168	0.166
	Log like	-835.080	-1926.611	-1458.577	-1422.096	-1937.644
	Sample	1640	1640	1640	1640	1640
中西部地区	ρ	0.180*** (0.034)	0.240*** (0.031)	0.082** (0.040)	0.176*** (0.050)	0.138*** (0.031)
	控制变量	是	是	是	是	是
	W*控制变量	是	是	是	是	是
	σ²	0.346	0.746	0.519	0.494	0.954
	R²	0.368	0.323	0.215	0.172	0.115
	Log like	-1434.161	-2057.493	-1759.237	-1722.809	-2249.641
	Sample	1610	1610	1610	1610	1610
长江经济带	ρ	0.172*** (0.038)	0.244*** (0.038)	0.085** (0.042)	0.075 (0.064)	0.145*** (0.029)
	控制变量	是	是	是	是	是
	W*控制变量	是	是	是	是	是
	σ²	0.267	0.627	0.466	0.380	0.857
	R²	0.386	0.300	0.242	0.131	0.355
	Log like	-808.566	-1268.652	-1101.076	-992.704	-1426.814
	Sample	1060	1060	1060	1060	1060

Interaction effect of local government transferring newly-increased construction land and its regional difference

RichHTML

PDF (PC)

Like

Knowledge

Abstract

Cite this article

share this article

Figures/Tables 7

References 29

Related Articles 15

Metrics

Comments

Recommended 0

[1]	ZHAO Yanyun, LI Qian. Regional difference and industrial effects of wind power feed-in-tariff policy [J]. Resources Science, 2021, 43(1): 12-22.
[2]	LI Jiangsu, SUN Wei, YU Jianhui. Change and regional differences of production-living-ecological space in the Yellow River Basin: Based on comparative analysis of resource-based and non-resource-based cities [J]. Resources Science, 2020, 42(12): 2285-2299.
[3]	YANG Hua, RUI Yang, LI Julin, LI Tongsheng. Spatiotemporal characteristics of agricultural modernization level and obstacles in Shaanxi Province [J]. Resources Science, 2020, 42(1): 172-183.
[4]	Fuxia YANG,Fan ZHENG,Mian YANG. Dynamic evolution mechanism of regional disparity in labor productivity of planting [J]. Resources Science, 2019, 41(8): 1563-1575.
[5]	XIANG Jingwei, LIAO Xiaoli, SONG Xiaoqing, XIONG Jinhui, MA Weirui, HUANG Jingmeng. Regional convergence of cultivated land multifunctions in China [J]. Resources Science, 2019, 41(11): 1959-1971.
[6]	CAI Bingbing,ZHAO Wei,LI Zhengyang,YANG Hui. Spatial spillover effects of export-oriented economic development in the Yangtze River Economic Belt [J]. Resources Science, 2019, 41(10): 1871-1885.
[7]	Siqi YAN, Jianchao PENG, Qun WU. The convergence characteristics of industrial land use efficiency in China [J]. Resources Science, 2018, 40(6): 1163-1174.
[8]	Jianping ZHA, Xingbao QIAN, Qianqian ZHAO, Haoyu SHU. Estimation and decomposition of total factors productivity of China’s tourism [J]. Resources Science, 2018, 40(12): 2461-2474.
[9]	Zhen CHEN, Jie GUO, Minghao OU. Characterization of the differences between farmers' intentionfor farmland transfer and their circulation behavior [J]. Resources Science, 2018, 40(10): 2039-2047.
[10]	Xingxing HU, Qingwen MIN, Geying LAI, Qing WU, Taojin CHEN, Siyi PAN. Regional differences in the willingness to pay for non-use value of agriculture heritage：Chongyi Hakka Terrace system in Jiangxi [J]. Resources Science, 2017, 39(4): 737-751.
[11]	ZHAO Jianan,ZHENG Zongqiang,CAO Zhi,YAO Jianhua. Spatial and causal analysis of discrepancies in CO₂emission factors for cement production among provinces in China [J]. Resources Science, 2016, 38(9): 1791-1800.
[12]	SU Qun,WANG Feifei,CHEN Jie. Rural-household differentiation and land transfer behavior [J]. Resources Science, 2016, 38(3): 377-386.
[13]	LI Yanmei,ZHANG Hongli. Regional differences in the impact of urbanization on household carbon dioxide emissions based on panel data for 30 provinces in China [J]. Resources Science, 2016, 38(3): 545-.
[14]	GU Mengchen,WANG Limao. Petroleum terminal utilization carbon emissions in China based on regional differences [J]. Resources Science, 2016, 38(2): 255-264.
[15]	GAO Yanyu,ZHONG Taiyang. Impacts of land market development on urban expansion：an empirical analysis based on panel data for 285 cities in China [J]. Resources Science, 2016, 38(11): 2024-2036.