黃河流域城市土地利用效率與土地財政、經濟增長影響研究
——基于面板聯立方程和門檻模型

薛建春，張安錄，孫 斌

（1.內蒙古科技大學 經濟與管理學院，內蒙古 包頭 014010；2.華中農業大學 公共管理學院，湖北 武漢 430070）

0 引言

隨著我國城鎮化發展，各地政府為了達到預期經濟目標，通過土地管理制度控制土地供給結構，以價格“剪刀差”實現土地財政。一方面，低價甚至無償提供工業用地，利用價格優勢和稅收優惠招商引資建成工業園區，引入朝陽產業或者優勢產業，推進本市工業化進程；另一方面，縮減商住用地供給，利用土地壟斷地位抬高商、服用地價格［1］。土地財政為地方政府進行城市基礎設施建設提供了重要保障，吸引農村人口向城市轉移，新流入的人口對商住用地和產業建設的需求促使政府進一步采取價格“剪刀差”形式實現土地財政。在這種循環過程中，土地財政與經濟增長如何影響土地利用效率，土地財政與經濟增長之間是否會因土地利用效率的不同呈現非線性變化，這是本文研究的重點。同時，土地財政模式對城市經濟增長的最終影響效應如何，經濟增長與土地財政會不會存在互相促進的關系也一并研究揭示。

1 理論基礎與文獻綜述

新中國成立以來共經歷了4 次土地政策調整，最后一次是1978 年改革開放以后實行的家庭聯產承包責任制。這些政策的基本目的是調動廣大人民的積極性，依賴制度保障和辛勤耕作提高土地利用效率。后期，隨著城鎮化建設的加快，土地作為一種重要資本參與社會發展和經濟建設。國內外學者關于土地利用效率的研究側重點不同，國外學者注重從微觀視角分析土地利用效率與區位競爭、土地產權、土地結構、土地優化配置的結合。Benabdallah等［2］總結，城市設置多層次的土地結構有助于提高城市土地利用效率；Mills［3］通過分析大都市的土地結構，提出優化城市土地資源配置可以提高城市土地利用效率。國內學者大都致力于土地利用效率的測度和影響因素研究，測度模型主要有綜合評價法［4］、地理分析工具［5］和數據包絡法［6］等，研究區域也從單個城市、省域、城市群到全國層面。影響因素研究方面主要以土地利用效率投入要素和產出要素為主，但土地財政、經濟增長與城市土地利用效率之間也存在相互傳遞的影響機制。

1.1 土地財政與城市土地利用效率

1.2 經濟增長與城市土地利用效率

經濟增長與城市土地利用效率間關系一直是學者們關注的焦點。其一，大部分關于城市土地利用效率的定義都與城市經濟效益直接相關；其二，經濟增長通過土地的“規模效應”提升土地利用效率，但受土地數量和質量的限制，這種“規模效應”不能長期存在，甚至可能存在“拐點”。部分學者基于耦合理論，選擇經濟增長指標和土地利用效率指標進行耦合協調關系研究，證明兩者之間的耦合關系存在區域 差異性［10，11］。梁 宇 哲 等［12］以 廣 東 省21 個 地 級城市為樣本，利用象限圖法分析了土地利用效率與經濟發展的配置一致性、均衡一致性和偏移一致性，證明廣東省經濟重心與土地利用重心存在62.5%的一致性；梁流濤等［13］分析我國的經濟增長主要是由資本推動，所以資本密度對土地利用效率具有推動作用；匡兵等［14］以湖北12 個地級城市為樣本研究，發現經濟發展與城市土地利用效率之間存在“U”型的庫茲涅茨曲線效應；盧新海等［15］、張立新等［16］則分析了城市建設用地利用效率的空間非均衡性。上述研究表明，經濟增長與城市土地利用效率之間存在密切的影響關系。

1.3 土地財政與經濟增長

2009年我國土地成交價款總額達到1.43 萬億元，2018 年則突破6.5 萬億元，10 年間翻了4.5 倍，土地出讓收入約占地方財政預算的66.48%。在我國官員晉升的考核機制下，地方政府將土地財政收入主要用于城市基礎建設，短期內可以促進城市的GDP增長［17］。土地財政不但可以直接促進經濟高質量發展，而且通過產業結構升級效應和城鎮化效應間接提升經濟增長質量［18］。然而，由于土地資源的稀缺性和我國耕地資源的保護政策，依靠土地財政發展經濟是不可持續的，且商業土地開發價格虛高、房價泡沫、實體經濟空心化等問題也將阻礙城市經濟高質量發展和土地利用效率提升。張少輝等［19］認為土地財政對經濟增長的影響具有不確定性和負面影響；王小斌等［20］認為土地財政與發展經濟的城鎮化建設存在雙向聯動關系；呂煒等［21］分析了土地財政的經濟影響，得出土地財政具有財富再分配的扭曲效應，通過市場經濟資源配置和產業結構發展的扭曲效應，長此以往土地財政會阻礙經濟可持續發展。因此，土地財政與經濟增長之間的關系目前還沒有形成統一定論。

城市內土地財政、經濟增長和城市土地利用效率之間的影響機制如圖1 描述，但是這種影響機制存在區域差異性。國內學者對于其中任何兩者之間的關系研究目前集中在長江經濟帶和珠江經濟帶內，較少關注生態較脆弱的黃河流域內城市，三者之間的遞進影響機制研究也鮮少見到。且現有研究尚存在改進的空間，缺乏從效率提升視角探索土地財政和經濟增長對城市土地利用效率的直接與間接影響。本文運用包含非期望產出的三階段DEA 模型測算城市土地利用效率，去除人口、水域環境變量對城市土地利用效率的影響，以2009—2020 年黃河流域69 個城市為樣本，采用聯立方程模型探討土地財政、經濟增長對城市土地利用效率的遞進影響，期望從實證的角度補充相關研究。

圖1 土地財政、經濟增長與城市土地利用效率的影響機制Figure 1 Influence mechanism of land finance，economic growth and urban land use efficiency

2 模型構建與數據來源

2.1 研究區概況

黃河流域地處我國西北部，包含9 省區69 個地級市。突出的黃土地貌和干旱半干旱氣候使整個流域水土流失嚴重，“水少沙多、水沙異源”特征明顯，對黃河沿途城市的生態治理、經濟發展和土地利用提出了更高的要求。黃河流域土地面積為218.3 萬km2，占我國國土總面積的22.74%。2020 年，黃河流域經濟總量為133754 億元，約占我國經濟總量的13.3%，以22.74%的土地面積實現的經濟總量占比卻不足15%，地均GDP 水平偏低。因此，土地利用效率高投入、低產出成為制約黃河流域經濟高質量發展的主要瓶頸。

2.2 模型構建

由于城市土地利用效率與土地財政、經濟增長之間存在緊密的關聯性，也可能存在雙向因果關系，因此借助聯立方程模型構建三者之間的方程組，分析彼此之間的反饋機制。同時，為了檢驗結果的穩健性，分別采用似無相關回歸模型（SUR）和三階段最小二乘（3SLS）進行統計估計。選用似無相關回歸模型是考慮聯立方程組內數據都來自同一個城市，所以各方程的擾動項之間可能存在同期相關。采用數據的變系數形式進行檢驗后，拒絕各方程的擾動項無同期相關的原假設，說明采用SUR 模型合理。選用3SLS方法估計，一是因為它是最常見的系統估計方法；二是因為方程中包含了內生解釋變量，如果方程屬于過度識別，廣義最小二乘法會造成參數有偏估計，而3SLS方法是2SLS和FGLS兩種方法的結合，考慮了聯立方程的相關性，提高了樣本估計的有效性。基于以上考慮，本文構建面板聯立方程組模型如下：

公式（1）和（2）中分別加入了土地利用效率和土地財政的滯后一項，以反映上一期土地利用效率/土地財政對當期的穎響。式中：lnte、land、bgdp 分別表示城市土地利用效率的自然對數、土地財政、經濟增長3 個內生變量；build、revenue、urb、density、prop分別表示各城市蹬建設用地占比、地均財政收入、城鎮化率、人口密度和產業結構；L.lnte 和L. land 分別表示滯后一期城市土地利用效率對數值和滯后一期土地財政對數值，一共7 個先決變量；εit、μit、σit分別表示3 個方程的結構誤差項；i 表示黃河流域內不同城市；t 表示不同年份。

2.3 數據來源

本文采用2009—2020 年黃河流域69 個地級市的面板數據作為研究樣本。各變量數據來自于Wind數據庫、EPS 數據庫和《中國城市統計年鑒》、《中國國土資源統計年鑒》（2009—2020），部分缺失數據通過查看政府報告或者使用插值法獲得。各變量及其說明如下：

城市土地利用效率自然對數值（lnte）：這里的城市范圍是指城市的行政區劃范圍，采用三階段非徑向Super SBM—SFA模型測度城市土地利用效率。該方法不僅可以破解徑向DEA 方法的局限，還可以進一步區別效率前沿面上為1 的效率值大小，其中，SFA模型可剔除環境因素和隨機噪聲對效率值的影響。各指標說明見表1。

表1 城市土地利用效率投入—產出指標Table 1 Input- output index of urban land use efficiency

在城市土地利用效率的測算指標中，經濟效益和社會效益指標均為期望產出，而生態效益指標——土地利用碳排放量是非期望產出指標。借鑒《2006 年IPCC 國家溫室氣體清單指南》中提出的“管理土地被用作借以確定人為源排放和匯清除的替代物”，根據指南中的理念，結合黃河流域各地級市的社會經濟數據，選取各地級市能源消費量計算建設用地的碳排放量。其中，每噸標準煤的碳排放系數根據不同能源類型當年的消費量比重取綜合值得出［22］；其他地類的碳排放量計算采用趙榮欽等［23］、孫赫等［24］學者的研究成果對不同地類的碳排放系數計算（表2）。

黨的十九大報告強調：“黨的基層組織是確保黨的路線方針政策和決策部署貫徹落實的基礎。新時代醫院黨支部工作創新離不開“互聯網+”的運用，醫院黨支部工作從完善制度體制、加強頂層設計、搭建“互聯網+”黨建平臺，培養人才等方面來利用“互聯網+”，進一步發揮基層黨支部的戰斗堡壘作用。

表2 不同土地利用類型碳排放（吸收）系數Table 2 Carbon emission（absorption）coefficient of different land use types

按照以上模型選用MaxDEA 軟件，設置規模報酬不變，窗口寬度12，利用環境變量調整投入變量的松弛值后得到各城市2009—2020 年的土地利用效率值。結果顯示，隨著時間的推進，流域內各城市土地利用效率呈現逐年遞增趨勢（圖2）。從各年平均值分析，土地利用效率均值小于0.5 的城市有55個，但銀川、西安、鄭州、太原、濟南這些省會城市的土地利用效率均值均大于0.5，且高于省內其他城市，四川省的2 個自治州、青海省的6 個城市的土地利用效率均值都大于0.5，是流域內土地利用效率均值最高的兩個省份，因此流域內各城市土地利用效率值存在區域差異性。

圖2 2009—2020 年黃河流域城市土地利用效率均值變化Figure 2 Average change of urban land use efficiency in the Yellow River Basin，2009—2020

將黃河流域劃分為上、中、下游繼續分析不同流域內土地利用效率（表3）。其中，上游城市的土地利用效率均值最高（0.4735），其次是下游（0.4577）、中游（0.4350）。從前面的效率測度指標分析，上游的青海省、四川省和甘肅省部分城市的土地利用碳排放量是負值，而中、下游城市的土地利用碳排放量為正值。事實上，作為黃河流域的上游，為了保證水源的涵養能力，留存較多的生態用地，這類用地雖然不能產生經濟收益，促進財政收入，但是可以形成碳匯，減少土地利用效率的非期望產出，直接促進土地利用效率提升。因此，作為水土流失嚴重的中游地區城市可以合理借鑒，在發展經濟同時合理保護生態，以提升土地利用效率。而下游城市土地利用效率高于中游主要是因為建設用地面積增多導致。下游地區18 個城市12 年間共增加了3925.61km2建設用地面積，平均每個城市增加了約218.09km2，遠高于上游地區（134.86km2）和中游地區（146.93km2）。投入增多，將直接促進土地利用效率值提升。

表3 黃河流域上中下游劃分及土地特征Table 3 Division and land characteristics of the upper，middle and lower reaches of the Yellow River Basin

進一步分析黃河流域城市土地利用效率是否出現兩極分化現象，本文分別繪制了2009 年、2012 年、2016年、2020 年黃河流域各城市土地利用效率均值的核密度圖（圖3）。從圖3 可見，隨著時間推進，主峰值持續下降，主峰寬度逐年遞增，說明黃河流域城市土地利用效率絕對差距先大幅擴大后趨于穩定，且“單峰”形態也說明黃河流域城市土地利用效率存在唯一的收斂均衡點。

圖3 2009—2020 年黃河流域城市土地利用效率核密度Figure 3 Kernel density of urban land use efficiency in the Yellow River Basin，2009—2020

土地財政（land）：現有研究大部分使用土地出讓收入或者土地出讓收入占GDP 的比重來表示土地財政。本文研究聚焦于土地利用，且研究對象多為西部城市，這些城市的土地出讓收入缺失數據較多，故選用“城鎮土地使用稅＋土地增值稅＋耕地占用稅＋房產稅＋契稅”總和占公共財政稅收收入的比重來表示。

經濟增長（bgdp）：由于地區生產總值是帶有資源稟賦的，因此本文選用地均生產總值代表城市的經濟增長水平。一方面，剔除了城市資源稟賦的影響［15］；另一方面，又充分體現了經濟與土地之間的關聯性。

影響城市土地利用效率、土地財政、經濟增長三者的外生變量。根據被解釋變量的相關性和數據的科學性、可獲得性，選取下列變量作為本文研究的外生變量：①土地利用結構，采用建設用地占比（build）表示土地利用結構對3 個內生變量的控制影響。考慮到本文研究對象的城市范圍較平常以建成區面積代表的城市有所不同，這里采用“城鎮村及工礦用地＋交通運輸用地”總和占全市行政區域面積的比重代表整個城市建設用地占比，與前面計算城市土地利用效率時采用的指標相呼應。②政府規模，采用地均財政收入（revenue）表示政府規模。該控制變量理論上與3 個內生變量都具有相關性。③產業結構，采用第二、三產業產值占的GDP 比重（prop）表示城市中產業結構的合理性。④人口規模，采用人口密度（density）表示。⑤城鎮化水平，采用城市非農人口占常住人口的比重表示城鎮化率，代表城鎮化水平。為了讓各經濟變量具有可比性，對所有的經濟變量按照2009 年不變價進行平減。為了消除異方差，采用半對數化結構進行回歸分析，對城市土地利用效率取自然對數，其他變量保持不變。各變量的描述性統計見表4。

表4 變量描述性統計Table 4 Descriptive statistics of variables

3 結果及分析

3.1 平穩性檢驗

使用非平穩面板數據進行計算可能會出現偽回歸的問題，所以首先要對變量進行單位根檢驗，檢驗方法采用LLC 檢驗和Fisher - ADF 檢驗。根據AIC信息準則選擇最優滯后階數，檢驗結果如表5 所示。從表5 可見，所有變量的檢驗均在截距項和趨勢項時顯著拒絕存在單位根的原假設，且最優滯后階數為1，體現了研究變量的數據平穩性，可以直接進行回歸分析。

表5 主要變量面板單位根檢驗Table 5 Panel unit root test for major variables

3.2 面板聯立方程實證結果及分析

判斷聯立方程模型識別的階條件和矩條件，發現3 個方程都是過度識別，且矩條件也滿足。如前所述，本文采用加入截面固定效應的SUR 模型和3SLS模型對黃河流域進行實證估計分析，城市土地利用效率與土地財政、經濟增長之間的關聯分析結果見表6。

表6 黃河流域城市土地利用效率、土地財政和經濟增長聯立方程估計結果Table 6 Estimation results of simultaneous equations of urban land use efficiency，land finance and economic growth in the YellowRiver Basin

表6 顯示，無論是SUR 模型還是3SLS 模型，滯后一期的土地利用效率和滯后一期的土地財政對當期土地利用效率和當期土地財政均具有顯著的促進作用。黃河流域內各城市的土地財政和經濟增長對土地利用效率均在5%水平上影響顯著，但經濟增長為正向影響，而土地財政為負向影響，這與黃振雄等［7］分時間段回歸的結果相同。根據3SLS 回歸系數解釋，土地財政每增加1 個單位，城市土地利用效率將減小0.1%，地均GDP每增加1 個單位，城市土地利用效率將增加0.03%，土地財政的負向作用系數顯著大于經濟增長的正向作用。兩種模型都顯示，雖然經濟增長顯著正向影響土地財政，但是土地財政對經濟增長卻沒有顯著影響。這說明，政府通過價格“剪刀差”形式獲得的財政收入雖然可以緩解政府對城市公共基礎設施的支出，但是卻不能有效促進經濟增長，而且還將抑制城市土地利用效率的進一步提升。

控制變量中，土地利用結構和政府規模顯著影響城市土地利用效率，且建設用地占比和地均財政收入負向作用于城市土地利用效率。3SLS 模型下，土地利用結構的影響效果要弱于政府規模的影響效果。同時，土地利用結構顯著正向作用于經濟增長，但是反向影響土地財政，人口規模對土地財政不存在顯著影響，政府規模和產業結構也在1%水平上顯著正向作用經濟增長。從系數分析，第二、三產業產值占比較地均財政收入更能有效促進經濟增長，因此城市提升產業發展水平，增加生產總值依然是發展的重點；城鎮化率雖然對土地財政和經濟增長均無顯著影響，但是城鎮化率正向作用于土地財政，負向作用于經濟增長，這也恰好證實土地財政的實現主要依賴于人口城鎮化獲得。雖然大量的農業人口轉為城鎮人口，對城區就業和居住產生剛性需求，政府通過出讓土地引進企業、提供商品房等增加地區土地財政，但是伴隨區域經濟高質量發展和生態文明建設的推進，增長的土地財政并不能有效提高土地利用效率。同時，流域內的生態保護工程與生態建設示范基地等對經濟發展模式提出更高要求，部分高能耗、非環保產能被減值，因此并未促進經濟增長。為了了解土地財政、經濟增長對城市土地利用效率的影響作用是否存在區域差異性，本文繼續采用3SLS模型對黃河流域上、中、下游的城市分別進行了估計。各流域檢驗估計結果見表7。

表7 黃河流域上、中、下游城市土地利用效率聯立方程估計結果Table 7 Simultaneous Equation Estimation of urban land use efficiency in the upper，middle and lower reaches of the Yellow River Basin

（續表7）

上游城市中經濟增長和土地財政對土地利用效率無顯著影響，中、下游內城市土地財政抑制土地利用效率，經濟增長促進土地利用效率，影響效果與黃河流域全域內相同。中、下游城市土地財政每提升1個單位，土地利用效率將將分別降低0.10%和0.12%；經濟增長每提升1 個單位，土地利用效率將將分別提高0.03%和0.01%，與黃河流域全域的影響效果相當。土地財政與經濟增長之間的雙向關系也存在區域差異性，上、下游內的經濟增長對土地財政的直接影響和其他變量通過經濟增長對土地財政的間接影響總是顯著促進，上游的促進效果明顯高于下游。同時，上、下游土地財政對經濟增長也顯著促進，上、下游土地財政每增加1%，經濟增長將分別提高1.3293 萬元/km2和19.7854 萬元/km2，但中游城市土地財政與經濟增長不存在顯著影響關系。這種區域間的差異影響效果暗示土地財政與經濟增長間可能存在非線性影響效果，隨后驗證。

控制變量中土地利用結構對城市土地利用效率依舊顯示反向作用，但政府規模在中下游內顯著促進城市土地利用效率，上游影響效果雖然不顯著，但是也呈現促進作用。人口規模和土地利用結構僅在上、中游對土地財政顯著影響，且人口規模呈現抑制效用，土地利用結構呈現促進效用，下游內這種影響效果不顯著。說明研究期間內上、中游城市的土地財政主要源于出讓土地用于建設用地投入，改變了城市的土地利用結構，上、中游地區經濟發展相對落后，各項基礎配套設施也不完善，地方政府只能依靠出讓土地獲取財政收入支持城市建設。政府規模在上、下游顯著抑制土地財政，促進經濟增長，說明財政收入越高的城市對土地財政的依賴性越弱，發展經濟的能力越強，而“以地生財”的發展模式并不能有效提升地區經濟高質量發展。此外，城鎮化在上、中游正向作用于經濟增長，產業結構卻在下游顯著促進流域內城市的經濟增長。

3.3 土地財政與經濟增長之間的門檻效應

考慮到土地財政與經濟增長之間可能存在非線性影響關系，因此本文選用面板門檻模型采用前述模型（3），將土地利用效率作為門檻值進行回歸分析，發現土地財政對經濟增長影響中存在土地利用效率的雙門檻效應。回歸結果如表8 所示。城市土地利用效率低于第一個門檻值（0.3917）時，土地財政對經濟增長顯示負向影響；當土地利用效率跨過第一個門檻值小于第二個門檻值（0.8342）時，土地財政對經濟增長呈現正向影響，影響系數1.4499；當土地利用效率持續增長跨越第二個門檻值后，土地財政對經濟增長的正向影響效果更強烈。這恰好證實了黃河流域全域及上、中、下游內土地財政對經濟增長的正向作用，因為黃河流域內的土地利用效率均值都大于0.3917。為了驗證非線性結果的穩健性，本文采用人均GDP代替地均GDP表示經濟增長，繼續采用門檻模型檢驗，結果依舊顯示存在雙門檻效應，檢驗結果穩健。

表8 黃河流域土地財政與經濟增長之前的門檻效應分析Table 8 Threshold effect of land finance and economic growth in the Yellow River Basin

（續表8）

3.4 穩健性檢驗

為了增強實證結果的可靠性，采用替換被解釋變量的方式進行穩健性檢驗，分別用土地相關稅收占財政總收入比重和占總GDP 比重代替之前的土地財政變量，其他數據及聯立方程模型保持不變，采用3SLS模型進行穩健性估計，結果如表9 所示。從表9 可見，兩個回歸中土地財政抑制土地利用效率提升，經濟增長促進土地利用效率提升，且土地財政的影響效果更大，這與前面的分析結果完全一致。此外，經濟增長可以通過土地財政顯著影響土地利用效率，但土地財政并不能通過經濟增長顯著影響土地利用效率，控制變量中土地利用結構與政府規模均顯著抑制土地利用效率的增長，穩健性檢驗結果與前面結論相同，說明研究結果可靠。

表9 黃河流域聯立方程估計結果：穩健性檢驗Table 9 Estimation results of simultaneous equations in the Yellow River Basin：robustness test

4 結論與建議

4.1 結論

本文使用三階段Super SBM - SFA 模型測度了黃河流域9 省區69 個城市2009—2020 年城市土地利用效率，分析了土地財政、經濟增長對城市土地利用效率的影響機制，并以黃河流域城市為研究對象，采用聯立方程模型研究土地財政、經濟增長對城市土地利用效率的影響效應。主要結論如下：①分稅制改革背景下，黃河流域內各城市的土地財政和經濟增長對城市土地利用效率產生顯著影響效果，土地財政抑制城市土地利用效率增長，經濟增長卻產生促進作用，且土地財政的影響系數大于經濟增長的影響系數。②經濟增長不但可以直接影響城市土地利用效率的提升，而且還可以通過土地財政間接影響土地利用效率，但土地財政卻不能通過經濟增長影響土地利用效率。③土地財政對經濟增長和經濟增長對土地財政的影響存在區域差異性，黃河上、下游內經濟增長與土地財政顯示互相促進的影響效果，但中游土地財政與經濟增長之間的影響效果不顯著，采用雙門檻模型驗證后，證明土地財政影響經濟增長時存在土地利用效率的雙門檻效應。當效率值低于第一個門檻值（0.3917）時，土地財政抑制經濟增長；當土地利用效率值邁過第一個門檻值后，土地財政轉而促進經濟增長，且土地利用效率值越高，土地財政對經濟增長的影響效果越顯著。

4.2 建議

根據上述研究結論，針對黃河流域城市土地利用和城市土地財政提出以下建議：①目前黃河流域各城市的土地利用效率水平還較低，通過發展經濟和減少土地財政可有效提高城市土地利用效率。地方政府通過價格“剪刀差”方式獲得土地財政不能有效促進地區經濟增長，但經濟增長卻能有效促進土地財政。因此，發展經濟和優化產業結構是提升土地利用效率的最有效途徑。黃河流域69 個地級市中35 個是資源型城市，且主要分布在中游地區，經濟產業以能源消耗類的工業為主，土地利用碳排放量總體水平較高（資源型城市11255.64 萬t，非資源型城市726.50 萬t）。為了提高土地利用效率，這些地區應積極開發未利用土地，嚴格保護耕地和林草地，圍繞工業副產品發展第三產業，保證產業結構合理化與高級化來促進土地利用效率有效提升。且資源型城市由于能源消費相對較高導致土地利用的碳排放量偏高，拉低了城市土地利用效率，倒逼資源型城市實施減排技術革新，碳封存技術或者增加碳匯土地面積，也可以提升流域內城市的土地利用效率。②改革土地市場，優化土地資源配置，讓土地要素流入高產值企業。借助市場手段實現土地要素對經濟增長的促進作用，避免政府為了獲取土地財政增加工業用地投入，導致不合理的土地利用結構與過多的土地財政對城市土地利用效率的抑制。同時，為了促進黃河流域生態保護與高質量發展，流域內各城市在土地資源配置時，要適度多增設生態保障用地，一方面促進黃河流域上游的水源涵養，改善中游的水土保持功能，使整個流域土地利用實現整體功能分區；另一方面可以促進生態產出效益，提升城市土地利用效率。③目前黃河流域上、下游城市的土地財政不但促進了經濟增長，而且經濟增長也促進了土地財政，但在中游這種影響關系不顯著。說明中游城市盡管通過出讓土地獲得財政收入，但并未對地區經濟建設發展起到積極促進作用。從門檻回歸模型分析，中游城市的土地財政對經濟增長沒有顯著促進作用，這是因為中游城市的土地利用效率值較低。因此，中游地區政府應提高認識，及時認清土地財政的負面影響，盤活現有已出讓企業對占用土地的低效利用，新增具有產業優勢和高效低耗土地利用企業，建立以生態文明為主的土地財政模式，積極探索土地混合利用、立體利用和多功能利用，拓展現代土地利用創新理念，全面提高城市土地利用效率。