開發區土地要素對經濟增長的貢獻——基于江蘇省面板數據的估計與測算

陳 偉，嚴長清，吳 群，李永樂

(1.南京農業大學 土地管理學院，南京 210095;2.江蘇省土地勘測規劃院，南京 210024)

0 引言

土地是促進經濟增長的重要生產要素之一。在經濟發展的不同階段，隨著資源稀缺性的變化，土地資源利用會呈現出不同的特征，土地與其他生產要素之間的數量配置關系與土地利用效益持續發生變化。古典經濟學派認為，土地是重要的生產要素，而且由于邊際報酬遞減規律的作用，供給總量固定的土地是制約經濟增長的關鍵因素;而新古典經濟學派認為資本和技術進步是經濟增長的關鍵，土地不僅可以被資本所替代，而且技術進步足以抵消固定不變的土地要素對經濟增長的制約作用。正是因為如此，土地要素常被包含于資本要素中進行研究，忽視了土地本身作為一種生產要素，有其自身的利用特點。

在土地經濟研究領域，一般認為土地利用集約度指單位面積土地上勞動力、資金、技術、物質等投入的密集程度［1］。而土地集約利用可以理解為通過在土地上合理增加資本與勞動力的投入，提高土地利用效益的經營方式。從粗放利用土地轉向集約利用土地的過程，在經濟上是一種要素替代的過程，即土地要素不斷被資本和勞動力要素替代的過程。隨著區域產業結構的不斷調整和工業化水平的逐漸提高，土地與資本替代率則在逐漸降低，在產業結構調整過程中，資本對土地的替代作用越來越強，經濟發展的內在規律能夠使得土地資源的集約利用得以實現［2］。

不可否認，開發區已經成為中國各地經濟增長的重要源泉。雖然已有的研究對開發區土地利用存在低效問題提出了質疑，但是開發區土地利用對經濟增長的貢獻不可忽視。土地要素對我國經濟增長的貢獻是顯著的［3］，隨著我國城市化進程的變化，土地要素對經濟增長的貢獻率將逐漸降低［4］。已有的研究多從建設用地總量的角度測算土地對經濟增長的貢獻，有的學者得出土地要素的產出彈性最大［5－7］，而且短期內不會被其他要素替代，有的學者得出勞動力要素產出彈性最大［8］，且現有研究多是以省份建成區面積或建設用地規模為研究對象，不能分離出建成區或整個建設用地規模內部較為復雜的用地類型。本研究以開發區為研究對象，很好地解決了這一問題，因為開發區的用地結構類型相對單一，與土地上承載的非農產業可以一一對應。此外，采用面板數據模型進行分析，面板數據兼有時間序列數據和截面數據的特點，可以增強模型的解釋力，解決了單純使用時間序列數據和截面數據的缺陷。

本研究以2006—2008年江蘇省96家省級以上開發區為研究對象，以 C-D生產函數為研究方法，利用Eviews 6.0分析軟件，采用面板數據模型估計和測算了土地要素對開發區經濟增長的彈性和貢獻率及相互替代關系，并對蘇南、蘇中、蘇北三大地區進行了比較研究。

1 理論模型

柯布－道格拉斯生產函數是經濟學中使用最為廣泛的生產函數，是由美國數學家柯布(C.W.Cobb)和經濟學家道格拉斯(P.H.Douglas)根據1899—1922年間美國制造業部門的有關數據構造出來的。基于本研究的研究目的是測度土地要素對江蘇省開發區發展的貢獻，作出以下2個假設:(1)生產函數包含資本、勞動、土地和技術4個要素;(2)土地要素是可變的，并且與技術、勞動、資本一樣是外生的。因此，引入土地要素后C-D生產函數的一般形式為

對式(1)取自然對數后變為

式中:Y表示產量;K表示投入的資本量;L表示投入的勞動量;S表示投入的土地面積;α，β，γ是常數，分別表示資本、勞動力和土地要素產出彈性;A是廣義技術進步技術水平的反映，且有α＞0，β ＞0，γ＞0，A≠0。對式(2)兩邊同時對時間t求導數得

2 模型設定與估計結果

2.1 變量選取及模型建立

采用面板數據進行分析，面板數據(panel data)又稱為平行數據，指在時間序列上取多個截面，在這些截面上同時選取樣本觀測值所構成的樣本數據。面板數據計量經濟學模型是近20年來計量經濟學理論方法的重要發展之一，具有很好的數據分析效果和應用價值，較時間序列數據和橫截面數據能更好地研究經濟行為變化的動態性。

本研究建立以下面板數據模型

式中:lnGDPit為第i個開發區t年的國內生產總值①國內生產總值采用居民消費價格指數和商品交易價格指數的幾何平均數折算為2006年不變價格數值。的自然對數值，指標量化該開發區的國民經濟的真實產出，在本研究中lnGDPit為唯一被解釋變量，其余變量均為解釋變量;lnKit為第i個開發區t年的全社會固定資產投資的自然對數值，指標量化該地區的資本要素投入量，資本數據一般采用資本存量的方式進行量化，本研究采用了永續盤存法［9］進行計算;lnLit為第i個開發區t年期末從業人數的自然對數值，指標量化該地區的勞動力要素的投入;lnSit為第i個開發區t年累積已開發面積的自然對數值，指標量化該地區土地要素的投入;μit為隨機誤差項。

2.2 數據來源與描述統計

數據來源于2006—2008年江蘇省開發區建設發展情況年報表和2008年江蘇省開發區土地集約利用評價相關數據，除去數據不完整的開發區及出口加工區、保稅區、旅游度假區等非工業產業類開發區，共選取96家。數據描述統計見表1。

表1 數據描述統計② 本研究采用2000年以后的三大區域劃分方法，即蘇南包括:蘇州、無錫、常州、南京、鎮江;蘇中包括:南通、揚州、泰州;蘇北包括:徐州、淮安、鹽城、連云港、宿遷。Tab.1 Descriptive statistics for variables

2.3 面板數據模型設定檢驗

在對面板數據模型進行估計時，使用的樣本數據包含了個體、指標、時間3個方向上的信息。如果模型形式設定不正確，估計結果將與所要模擬的經濟現實偏離甚遠。因此，在估計模型參數之前，需要檢驗被解釋變量的參數是否對所有個體截面都是一樣的，從而避免模型設定的偏差，改進參數估計的有效性［10］。利用協方差檢驗與Hausman檢驗［11］判斷面板數據模型形式。模型設定檢驗結果見表2。

表2 面板數據模型設定檢驗結果Tab.2 Specification test results of panel data model

從表2中可以看出，4個模型的F2統計量均大于相應置信度下臨界值，即拒絕假設H2，繼續檢驗假設H1;從F1統計量看，均小于相應置信度下臨界值，即接受假設H1，從而得到4個模型均應該選擇變截距模型。另外，由Hausman檢驗值的伴隨概率可以看出，在5%的顯著水平下，全省、蘇南、蘇北模型均拒絕原假設，即應建立固定影響模型。蘇中模型在5%的顯著水平下，接受原假設。所以，全省、蘇南、蘇北需建立固定影響變截距模型，蘇中需建立隨機影響變截距模型。

2.4 模型估計結果

根據上述理論分析和對面板數據模型的檢驗結果，利用2006—2008年江蘇省96家開發區投入產出的面板數據，分別建立固定影響變截距模型和隨機影響變截距模型，利用Eviews 6.0軟件，采用普通最小二乘法對模型進行估計，得到變量系數及相關檢驗結果(表3)。

表3 面板數據模型分析結果① 由于研究的是江蘇省開發區總量生產函數和三大生產要素的總體產出彈性，因此，在此處沒有報告常數項的回歸結果。Tab.3 Results of panel data model

從表3中可以看出，對江蘇省全省的開發區來說，資本、勞動力、土地的彈性系數分別是 0.62，0.13，0.39，且α，β在5%的顯著性水平下通過t檢驗，β在10%的顯著性水平下通過t檢驗，可以看出，三大生產要素對江蘇省開發區總量生產函數都有顯著的影響。方程的F檢驗值為68.46，在5%的顯著性水平下通過檢驗，表明模型整體擬合效果較好，并且回歸模型的可決系數R2值為0.97，調整R2值為0.96，表明建立的固定影響變截距模型與數據的擬合效果較好，面板數據的回歸結果能夠分析出土地等要素投入對開發區經濟發展的影響。蘇南、蘇北地區模型的回歸結果也通過了相應的檢驗，模型的擬合效果很好。蘇中地區模型回歸結果中，勞動力要素的系數在10%的顯著性水平下未通過檢驗，影響不顯著。

2.5 模型回歸結果分析

江蘇全省開發區土地要素的產出彈性是0.39、資本要素的產出彈性是0.62、勞動力要素的產出彈性是0.13。各要素產出彈性之和α+β+γ=1.14，由Wald檢驗得，可以在10%的顯著性水平下拒絕α+β+γ=1的原假設，說明江蘇省開發區從規模效應來看處于規模報酬遞增的發展階段。從要素投入對經濟增長的影響來看，江蘇省開發區土地要素、資本要素、勞動力要素各增加1%的投入，分別帶來開發區經濟0.39%，0.62%和0.13%的增長。可以看出，江蘇省開發區發展對資本的投入最為敏感，其次是土地和勞動力。

蘇南地區各要素產出彈性之和α+β+γ=0.98，由Wald檢驗得，可以在10%的顯著性水平下接受α+β+γ=1的原假設，說明蘇南地區開發區從規模效應來看處于規模報酬不變的發展階段。從要素投入對經濟增長的影響來看，蘇南開發區土地要素、資本要素、勞動力要素各增加1%的投入，分別帶來開發區經濟0.29%，0.57%和0.12%的增長，說明蘇南地區開發區發展對資本同樣最敏感。

蘇中地區土地要素的產出彈性是0.53、資本要素的產出彈性是0.51，勞動力要素影響不顯著。各要素產出彈性之和α+β+γ=1.24，由Wald檢驗得，可以在10%的顯著性水平下拒絕α+β+γ=1的原假設，說明蘇中地區開發區從規模效應來看處于規模報酬遞增的發展階段。蘇中開發區土地要素、資本要素各增加1%的投入，分別帶來開發區經濟0.53%，0.51%的增長。可以看出，蘇中開發區發展對土地要素的敏感性要略高于資本。

蘇北地區各要素產出彈性之和α+β+γ=1.33，由Wald檢驗得，可以在10%的顯著性水平下拒絕α+β+γ=1的原假設，說明蘇北地區開發區從規模效應來看處于規模報酬遞增的發展階段。蘇北開發區土地要素、資本要素、勞動力要素各增加1%的投入，分別帶來開發區經濟0.42%，0.66%，0.25%的增長，蘇北開發區發展同樣對資本要素最敏感。

3 要素對經濟增長的貢獻及替代率

根據上述模型得到的估計結果及理論分析，計算得到2006—2008年江蘇省開發區土地要素、資本要素和勞動力要素對該省開發區經濟發展的平均貢獻率(表4)及要素間的替代率(表5)。

2006—2008年江蘇省開發區經濟增長的平均速度為28.74%，從要素投入對經濟增長的貢獻率來看，土地要素對經濟增長的貢獻率平均為24.69%，資本要素對經濟增長的貢獻率平均為76.71%。勞動力要素對經濟增長的貢獻率平均為9.25%。可以看出，在目前江蘇省開發區所處的發展階段，資本要素對經濟增長的貢獻率要遠大于土地和勞動力要素，資本要素替代率是0.85，可見，資本要素難以被其他要素替代，但卻能容易大量替代土地要素。此外，由于江蘇省開發區產業層次相對較高，在一定程度上，資本要素也替代了大量勞動力。從全省來看土地要素替代率是1.92，較易被資本和勞動力要素替代。

比較三大區域可以看出，根據經濟發展水平的不同，即按蘇北、蘇中、蘇南經濟水平遞增的次序來看，土地要素對開發區發展的貢獻率有下降的趨勢，土地要素對蘇南開發區發展的貢獻率最低。資本要素對開發區發展的貢獻率有遞增的趨勢，對蘇南開發區發展的推動作用要大于蘇中和蘇北地區。勞動力要素對開發區發展的貢獻率有遞減的趨勢，即在經濟越發達的地區，勞動力就越容易被資本替代，降低在經濟發展中的作用。

在經濟發展的過程中，土地要素的稀缺性得到最先體現，因而在開發區的發展中，將有大量的資本、勞動力要素替代土地要素，土地要素的作用逐漸降低，土地集約利用程度逐漸提高。比較表4、表5可知，三大區域中，蘇南地區土地要素貢獻率最低，為14.87%，替代率為2.39，蘇中地區土地要素貢獻率最高，為28.94%，替代率是1.36。可以發現，土地要素貢獻率越低的區域，土地要素越容易被其他要素替代，而這一區域往往有較高的土地集約利用水平。

表5中，勞動力要素最容易被其他要素替代，資本要素是最難被其他要素替代的。這一結果正說明目前江蘇省開發區，整體上處于規模報酬遞增階段，資本要素對經濟增長的推動作用明顯。筆者認為，此處勞動力要素容易被其他要素替代，對開發區經濟增長推動效果不太明顯的原因在于江蘇省勞動力素質平均水平較高，人力資本對經濟增長的作用要超過勞動力數量的作用。

表4 江蘇省開發區要素投入對經濟增長的平均貢獻率Tab.4 Average contribution rates of elements to economy growth in development zones in Jiangsu Province

表5 江蘇省開發區要素間替代率統計Tab.5 Elements of statistics between the replacement rate in development zones in Jiangsu Province

4 結論與討論

(1)江蘇省開發區整體上處于規模報酬遞增的發展階段，其中，蘇南處于規模報酬不變的發展階段，蘇中、蘇北處于規模報酬遞增的發展階段。

(2)土地要素對江蘇省開發區的經濟發展具有正向的推動作用，除蘇中外，全省、蘇南、蘇北開發區經濟增長對資本要素的投入更敏感。

(3)江蘇省開發區土地要素投入在研究期間容易被其他要素替代，尤其是被資本要素替代。土地要素貢獻率越低的區域，土地要素越容易被其他要素替代，而這一區域往往有較高的土地集約利用水平。

(4)資本要素投入對江蘇省開發區經濟增長的貢獻最大，固定資產投資仍是開發區經濟增長的主要推動力，擴大投資可以加快經濟的增長。

從以上結論不難看出，對于江蘇省開發區來說，在將來一段時間內，土地要素對經濟增長的貢獻會不斷削弱，資本要素仍將會起到重要的作用。江蘇省人力資源相對豐富，可能由于筆者選用期末從業人數來代替勞動力，忽視了人力資本、實際工作時間等，沒有考量勞動力質量，導致勞動力要素的作用沒有充分體現。此外，由于數據時序短，沒有考慮技術進步對經濟增長的貢獻，筆者認為對于多數工業用地來說，短期內技術進步可以通過資本投入、完善更新生產設備來體現，即通過固定資產投資的增加提高技術水平。上述問題將作為進一步研究的方向。

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