我国土地相对稀缺对区域经济增长的阻滞效应研究_经济增长论文

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      随着中国工业化和城镇化的快速推进，一方面，对土地资源的需要越来越大①；另一方面，土地污染、浪费等问题日益突出。在这两方面的共同作用下，土地供需矛盾日趋紧张。虽然土地资源的供给和利用对中国来说显得尤为重要，但是针对中国土地资源贫乏的研究尚处于初始阶段。目前，这方面的研究大多集中在如下几个方面：(1)土地贫乏对城市化的约束与限制。蒋南平、曾伟(2012)探讨了土地资源与中国城市化发展之间的关系。[1]王平、肖文(2011)构建了一个包含城市化、二次城市化和城市土地开发的模型，指出当人口在城市落户的成本较高时，提高二次城市化水平和城市用地面积会显著降低经济增长率；[2](2)土地贫乏与区域经济发展方式选择的关系。马刚、曹玉书(2012)从历史发展的视角认为土地资源利用政策变化是区域经济发展方式转变重要的决定性因素；[3]孙康、张洪(2011)认为土地资源富裕度与区域经济发展互为因果关系，土地资源贫乏对区域经济发展方式的选择既有正向影响，也有一定的反向影响[4]；(3)土地资源对经济增长的影响。薛俊波等(2004)[5]、崔云(2007)[6]、王家庭(2010)[7]、谢书玲(2005)[8]等学者对土地资源短缺与经济增长的关系进行了研究，他们一致认为土地资源贫乏对经济增长造成了较大的负面影响。

      上述文献对于我们了解和认识中国土地资源与经济发展之间的关系有着重要的作用，但是这些文献大多论述了其中的某一方面，没有给出一个完整的分析思路。本文的写作目的就是试图弥补这一缺憾。本文的主要贡献主要体现在两个方面：一是提出土地资源相对贫乏指数(Land Poverty Index，LPI)概念，结合Weave组合指数，构建LPI-LES模型，用以测度中国土地资源贫乏指数和划分土地贫乏驱动类型；二是把土地资源引入新古典经济增长模型，计算土地资源贫乏对中国区域经济增长的阻滞效应。

      一 中国土地资源相对贫乏指数测度

      1.研究方法与数据来源

      (1)研究方法

      LPI是用来评价一个国家或地区土地资源相对贫乏程度的一组包括土地资源禀赋、土地利用能力、土地利用效率和土地利用环境等4个子系统的综合性指标，每个子系统内部又分别设置了若干评价指标。在4个子系统之间运用变异系数法进行加权，可以测度一个国家或地区的土地资源LPI。计算公式如下：

      

      式(1)中：LPI代表土地资源贫困评价得分矩阵；R、C、U或E分别指土地资源禀赋、土地利用能力、土地利用效率和土地利用环境等4个子系统；

指利用变异系数法所求的对应子系统的权重。

      变异系数法是直接利用各项指标所包含的信息，通过计算得到指标的权重，是一种客观赋权的方法。基本做法是：首先，考虑m个相同类型的样本，根据每个样本在n个因素方面的状态值进行排序，确定评价矩阵；其次，对n个因素中的逆指标进行同向化处理，使之转换为正指标；第三，对评价矩阵进行无纲量化处理，将其化为标准化矩阵；第四，依据标准化矩阵，计算出指标的均值和标准差，利用变异系数公式：

(其中

是第i项指标的变异系数、也称为标准差系数；

是第i项指标的标准差；

是第i项指标的平均数。)，求出变异系数；最后确定各指标的权重：

      

      我们利用变异系数法求得的权重，仿照孙才志、王雪妮和邹玮[9]的思路，利用式(1)对各子系统内的指标进行加权：

      

      式(3)中：

代表第个子系统得分矩阵；

代表第i个子系统中的第j个指标，j=1，2，…，

代表第i子系统的指标个数；其他指标含义同式(1)。

      (2)Weaver组合指数

      Weaver组合指数，也被称为最小方差法，通过比较要素的实际组合比例与理论组合比例之间的一致性，找出二者之间的最小偏差值，即最小方差，以此来建立一个能反映要素最优组合的比例关系。[10]由于影响土地资源的各因素在重要性和贡献度上也存在一定的比例关系，因而土地资源利用影响要素之间的组合关系也可以用Weave组合指数来分析。计算公式为：

      

      式中：

代表方差；

代表样本数据；

代表样本的平均值；n为样本数。

      当实际观测分布的百分比和特定假设分布的百分比完全吻合时，观测值和假设值之差的平方和应该为0，说明用这种假设分布来近似实际观测分布是最理想的。但是从土地资源相对贫乏程度的评价得分来看，这种理想状态并不总是出现。为了消除这种缺陷，只要将现实分布与假设分布作比较，方差最小者就是最佳拟合。

      确定LPI指标系统中每个子系统得分占多大比例才算是土地资源贫乏的主要驱动因素的思路是：首先求出一个地区加权后的土地资源贫乏子系统贡献率，并按子系统贡献率大小顺序依次排列。其次，利用方差公式依次求出主要驱动因素数量由1至4时的方差，数值最小时的子系统个数就是土地资源贫乏主要驱动因素个数。[9]本文据此可将土地资源贫乏驱动类型分为单因素驱动型、双因素驱动型、三因素驱动型和四因素驱动型。

      (3)数据来源

      本文所构建的土地资源贫乏指标体系共包含37个具体指标，评价区域覆盖了中国大陆31个省(直辖市、自治区)，所用数据均来自于2013年《中国统计年鉴》、2013年《中国土地年鉴》、2013年《中国土地资源年鉴》以及中国国土资源部和各省级国土资源厅网站。

      2.中国土地资源相对贫乏指数测度及驱动类型的划分

      (1)指标体系构建及权重

      LPI指标体系包括土地资源状况、土地资源利用能力、土地资源使用效率及环境状况等4个子系统。4个子系统又分别包含一系列子指标。受到孙才志、王雪妮(2011)[11]所建立的WPI评价体系的启发，我们构建一套土地资源贫乏评价指标体系，并利用变异系数法求得各子系统内部和子系统之间的权重系数。具体见表1。

      

      (2)土地资源贫乏指数测度及驱动类型

      依据土地资源贫乏评价指标体系和测度方法，对中国大陆31个省(市、自治区)的土地资源贫乏指数及其驱动类型进行测算，得出各省(市、自治区)的土地资源贫乏指数和土地资源贫乏的驱动类型。具体计算结果见表2。

      依据计算结果可知，2012年中国各省(直辖市、自治区)LPI最低的是吉林省，仅为0.1，最高的是天津市，指数高达0.79。LPI越高，说明该地区土地资源越贫乏；LPI越低，说明该地区土地资源相对贫乏程度较轻。LPI指数位居前10名的均为东部沿海和西部地区的省(市、区)，其中宁夏、甘肃和重庆地处西部，其余的为东部省区。而位居后10名的省市区分布较为零散，东部有河北，中部有山西、湖北和江西，西部有新疆、广西、陕西和云南，东北有吉林和黑龙江。从这一结果看，造成中国土地资源较为贫乏的主要原因是经济发展水平和自然生态环境。

      

      运用Weave组合指数(LES)考察各省(市、区)的土地资源禀赋、土地资源调控和利用能力，以及影响土地资源的生态环境，可以发现土地贫乏由双因素驱动的有7个省区。其中宁夏、西藏、新疆、青海、甘肃、内蒙古等是由土地资源禀赋较差和生态环境较差共同驱动；福建是由土地资源禀赋较差和利用能力共同驱动的。土地贫乏由三因素驱动的有14个地区，其中，山西、陕西、贵州、云南等地区是由环境、土地资源禀赋和调控能力等因素共同驱动；广东、山东、北京、天津、上海等地区是由土地资源禀赋、调控能力、土地利用效率等因素驱动；重庆、黑龙江、吉林、辽宁、广西等地区是由调控能力、土地利用效率和土地利用环境三因素驱动。余下的江苏、安徽、河南、湖南、湖北、河北、江西、浙江、海南、四川等10个地区土地贫乏是由四因素共同驱动的。

      二 土地资源贫乏对中国区域经济增长阻滞效应测度

      对于经济增长而言，不仅需要有足够的资本、劳动、土地等有形要素，而且还需要企业家精神和制度等无形要素的投入，任何一种投入要素不足，都会影响经济增长。对当下的中国而言，土地资源是最为贫乏的资源。把土地资源引入新古典经济增长模型，可以测度土地资源贫乏对中国区域经济增长的阻滞效应。

      1.理论模型构建

      在索罗(1956)和斯旺(1956)的开创性研究之后，新古典模型就成了增长分析的主导方法，[12]但是新古典模型假定在生产过程中除了资本、劳动和知识以外的投入品都处于相对次要地位，忽视了土地和其他自然资源的重要性。[13]因此，本文拟在新古典模型的基础上，把土地资源作为变量引入到生产函数中，分析土地资源的贫乏对经济增长的阻滞作用。

       考察一个运用资本K、劳动L、知识或劳动有效性A和土地资源T，生产单一产品Y的经济。总量生产函数可以表示为：

      Y(t)=F(K(t)，T(t)，A(t)L(t)) (5)

      为了便于分析我们采用柯布-道格拉斯生产函数来表示总量生产函数，于是生产函数可以写成：

      

      式中α、β、1-α-β分别表示资本、土地资源和有效劳动的产出弹性。如果考虑资本、土地资源、劳动、知识或劳动的有效性随时间的变化，且土地、劳动和知识增长率λ、t、g是外生给定的，则：T=λT(t)，L=tL(t)，A=gA(t)；再假设储蓄倾向和现存资本折旧率分别表示为s和δ，则资本的变化表达式为：K=sY(t)-δK(t)。

      2.土地资源对经济增长“阻滞效应”的测度

      我们对式(5)式两边取对数得：

      lnY(t)=αlnK(t)+BlnT(t)+(1-α-β)(lnA(t)+lnL(t)) (7)

      在式(7)两边对时间求导数，得到经济增长方程：

      

      其中，

分别表示产出、资本、土地资源、劳动和知识增长率。在平衡增长路径上由于

，所以我们把土地资源、知识和劳动增长率λ、g和t代入式(8)，可以求得平衡增长路径上的产出增长率

和人均产出增长率

：

      

      从式(10)可知，如果可利用的土地资源的增长率与人口增长率不一致时，就会对人均产出增长率产生影响，特别是当土地资源的增长率λ小于人口增长率t时，会降低人均产出增长率。如果土地资源的增长率λ等于人口增长率t，则不会对人均产出增长率产生影响。此时的人均产出增长率为：

      

      3.实证结果及相关分析

      在对统计数据进行单位根检验和协整检验后发现，尽管LnY、LnK、LnL和LnT均是不平稳时间序列，但是他们之间存在着各种协整关系，因此，可以进行回归分析。在对式(7)进行回归分析时发现存在自相关的问题。通过采用广义差分对变量数据进行处理，消除数据自相关问题。依据回归结果得出资本的产出弹性土地资源产出弹性α、β，再根据公式

来计算人口增长率。按照同样的方法可以得出土地资源的增长率λ。把α、β、λ、t、g代入式(12)可以求出1978-2012年间土地资源对中国各省(市、自治区)经济增长的阻滞效应。结果见表3。

      

      从表3可以看出，土地阻滞效应最强的是广东，数值为3.29，这意味着每年土地资源的约束造成经济增长率下降3.29%。最低的为黑龙江，仅为0.13。土地贫乏对经济增长的阻滞效应在1.5%以上的地区有10个，主要分布在东部地区和西部地区。其中位于西部地区有新疆、青海、西藏、贵州等4个地区，其余的6个是北京、天津、浙江、上海、广东和福建。土地资源对经济增长的阻滞效应在0.5%以下的地区只有4个，分别是黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古。这些数据说明中国土地贫乏对经济增长阻滞效应较强。

      三 结论与政策建议

      在提出土地资源贫乏指数(LPI)基础上，结合Weave组合指数，构建了LPI-LES模型，通过设计评价土地资源贫乏的指标体系，对中国2012年31个省(市、区)土地贫乏指数和土地贫乏驱动类型分别进行了测算和分类，并测度了土地资源贫乏对各地区经济增长阻滞效应，得出如下结论：第一，LPI指数位居前10名的均为东部沿海和西部地区的省(市、区)，位居后10名的省市区分布较为零散。从这一结果看，造成中国土地资源相对贫乏的主要原因是经济发展水平(如东部沿海地区)和自然生态环境(如生态环境较差的宁夏和甘肃等地区)。第二，运用Weave组合指数(LES)考察各省(市、区)的土地资源禀赋、土地资源调控和利用能力，以及影响土地资源的生态环境，可以将土地贫乏分为双因素驱动、三因素驱动和四因素共同驱动等三种类型。第三，将土地要素引入经济增长模型，构建测算土地资源对经济增长阻滞效应计算公式，测算结果显示：土地相对贫乏对经济增长阻滞效应较强的地区主要分布在东部沿海和西部，这说明人地矛盾紧张、人均资源拥有量相对不足、生态环境脆弱等是土地资源约束经济增长的主要因素。

      为了消除或减缓因土地资源贫乏对经济形成较强的阻滞效应，应该做到以下几点。第一，提倡土地集约使用，提高土地利用效率。按照“产业集聚、布局集中、用地集约”的原则。运用价值规律和市场机制，合理配置土地资源，优化土地利用结构，提高土地效益，达到集约用地、促进经济发展的目的。第二，减少污染，加强土地资源保护。在利用土地的同时，要减少农业、工业生产活动中的污染土地的行为，大力构建土地保护共同责任机制，实现土地“面积不减少、用途不改变、质量有提高”目标。第三，科学编制土地规划，减少利用土地的盲目性。在规划过程中，要进一步明晰农民土地权利，广泛建立听证质询制度和规划信息公示制度，实行土地整治“阳光操作”，引导农民和城市市民全程参与，减少用地盲目性，提高用地科学性。

      ①中国国土资源网.“十二五”建设用地需求总量约4659万亩.http://www.clr.cn/front/read/read.asp?ID=241571.

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