土地要素对中国城市经济增长的贡献分析

发布时间：2020-06-28 21:03

【摘要】：在经济快速发展与城市化进程不断推进的背景下,将土地要素纳入经济增长模型,研究城市建设用地对二三产业增长的贡献,探索城市土地要素的产出弹性是否具有空间相关性及空间溢出效应具有较强的现实意义。鉴于已有研究大多利用省级面板数据,本文基于C-D生产函数,构建中国285个地级市2003-2012年的空间面板数据模型,分析城市建设用地投入对全国以及东、中、西三大区域经济增长的贡献。研究表明:1土地要素投入与城市经济增长具有显著的空间相关性,显著的Moran指数说明二者在空间上呈现集聚状态,空间计量模型估计结果显示土地要素不仅对本地区经济增长起到促进作用,而且不同程度地影响周边城市的经济发展,即存在一定的空间溢出效应。2土地要素对我国城市的经济增长具有促进作用,但贡献程度小于劳动力与资本,贡献率分别为3.46%、58.07%和11.39%,说明我国城市的经济增长较多依赖劳动力和资本投资,土地要素虽具有不可取代之处但贡献程度相对较小;3由于我国不同区域处在不同经济发展阶段,土地要素对区域经济增长的贡献程度也不同,表现在中部地区最高(10.79%),西部次之(4.28%),东部最低(2.17%)。此外,土地要素贡献的溢出效应随着区域不同而相异,全国范围以及东部地区和西部地区表现为正向溢出,中部地区表示为负向溢出。鉴于土地要素对不同区域的贡献程度及溢出效应不同,提出具有针对性的对策建议使城市建设用地对我国不同类型城市经济增长的贡献达到最佳效果。
【图文】：

lin的观点，空间相关性来源于三个方面，即被解释变量滞后因子、解释变量滞后因子与随机干扰项滞后因子，不同的滞后因子对应不同的空间回归模型。对于选取何种模型才能更好体现实际情况，Anselin提出了相关的检验方法，即拉格朗日乘数(LM)及其稳健(Ｒ-LM)。表2给出了不同滞后因子的检验统计量及相应的概率。从表中可以看出，滞后项与误差项的统计量相差不多，且都在1%显著性水平上通过检验，说明空间滞后项与空间误差项对被解释变量都存在不同程度的影响。考虑到两种空间相关性可能同时存在，根据Lesage和pace的观点，图12003－2012年GDP与土地要素Moran’sI的演变Fig．1MoranItimingdiagramofGDPandlandelementfrom2003to2012在不能忽略空间滞后因变量的情况下，空间杜宾模型·12·中国人口·资源与环境2015年第8期

【参考文献】

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