2006—2020年中国土地出让时空格局及影响因素分析

崔 硕，张全景，孙丕苓，辛 媛

（曲阜师范大学地理与旅游学院，山东 日照 276826）

土地出让是指国家将国有土地使用权通过协议、招标、拍卖以及挂牌的方式，在一定年限内让与土地使用者使用，且土地使用者向国家支付土地出让金的行为，一般委托地方政府组织实施。自1990年土地有偿使用制度建立以来，我国土地资源配置不断优化，土地使用效率有所提升，土地出让成为实现土地价值的主要途径[1]。在城市化进程中，土地出让面积增加迅速，尤其是近年来，我国经济发展进入“新常态”，全国土地出让的时空格局也呈现出新的特征。土地的有序出让对推动国家存量和增量建设用地的高效利用具有重要意义。

国外学者对于土地出让的研究开始较早，主要是从土地市场理论、土地出让价格、土地市场的空间演变，以及土地出让影响因素等方面开展研究[2-5]。相比之下，国内学者对于土地出让的研究主要集中在以下几个方面：首先，对土地出让过程中政府及官员行为的研究。例如，王小斌等探究了地方政府热衷于土地出让的内在机理与影响因素，认为地方官员在财政激励及晋升激励的双重影响下，选择利用土地出让的方式增加财政收入[6]；
彭山桂等对地方政府土地出让行为中官员个人效应进行研究，认为官员学历、任期时间，以及国土系统工作经历对政府土地出让行为具有全局影响[7]。这方面的研究主要揭示了近年来地方政府热衷于土地出让行为背后的政策原因，即分税制改革造成中央与地方政府事权与财权不对称，地方政府迫于财政压力以及晋升需求，通过土地出让来弥补财政缺口[8-9]。其次，对土地出让时空格局演变的研究，张小东等认为中国土地出让时空动态演变呈现出“点、线、面”的特征，形成了多核心、层级分明的圈层空间结构[1]；
王彦博等研究发现，我国工业用地土地出让呈现出“东南重、西北轻”的格局[10]。最后，关于土地出让影响因素研究方面，刘润等认为，土地出让是环境因素、政策因素、市场因素共同作用的结果[11]；
杨兴柱等认为，自然条件、人口经济发展水平、政策制度、城镇化建设、交通设施、旅游发展对土地出让区位选择具有重要的影响作用[12]。而且，学者们普遍认为，人均生产总值、经济社会发展状况、交通情况、地理区位、社会基础设施建设等因素对土地出让行为具有积极的促进作用[13-15]；
对于工业用地而言，政府行为可能对土地出让价格起到负向影响[16]。另外，在研究方法方面，现有研究多采用核密度分析法、标准差椭圆、反距离权重插值法来比较直观地反映土地出让的时空变化特征；
运用基尼系数、泰尔指数等来衡量土地出让在地区间的差异；
通过构建普通最小二乘法（ordinary least squares，OLS）、地理加权回归（geographically weighted regression，GWR），以及层次分析法（analytic hierarchy process，AHP）等回归模型来分析具体的影响因素。

本研究在现有文献的基础上，基于土地市场网所获取的土地出让动态数据，探究分析全国以及不同经济分区之间土地出让格局的时空动态变化、分布格局特征及影响因素，对全国范围内合理配置土地资源，优化土地出让布局，推进区域协调发展具有重要意义，以期对国家土地政策的调整提供科学的对策启示。

1.1 数据来源

本文所用土地出让数据主要来源于中国土地市场网，选取2006—2020年30 个省级行政区共2320665宗统计数据。剔除部分缺失的数据条目之后，将“协议”“招标”“拍卖”“挂牌”4 种形式的土地出让数据共1805327 宗作为数据源。实证研究所采用的城市层面数据主要来源于《中国城市统计年鉴》（2006—2020年），本文依据年份及省份进行了加总处理。由于数据获取困难，本研究未包括西藏自治区、台湾省、香港特别行政区、澳门特别行政区。

1.2 研究方法

1.2.1 核密度分析

利用ArcGIS10.2.2 绘制出2009年、2013年、2016年及2019年4 个年份的全国土地出让面积核密度图，其公式如下：

式中，xi为特定要素点，每个xi点的中心密度最高，h为搜索半径，K为核函数，n为以点x为中心，带宽h为半径的圆域内所包含的要素个数。

1.2.2 泰尔指数

泰尔指数广泛应用于发展差异研究中，本文运用泰尔系数测度土地出让的区域差异情况，计算公式为：

式中，N为省份个数，yi代表第i省份的土地出让面积，μ为土地出让均值。

1.2.3 基于OLS 模型的要素综合分析

本文基于土地出让驱动因素数据的可获取性，以及相关文献[16、17-18]的变量设置，将土地出让面积作为因变量，从人口特征、经济水平、财政状况，以及公路交通通达度4 个维度，选取人口城镇化水平、人口密度、第二产业增加值、人均国内生产总值（gross domestic product，GDP）、土地出让均价、固定资产投资、财政压力、公路路网密度为自变量构建模型，具体如下：

式中，Squ表示土地出让面积，Urb表示城镇化率，PDen表示人口密度，Ind表示第二产业增加值，AGDP表示人均GDP，Pri表示平均土地出让价格，Inv代表固定资产投资，Dep表示财政压力，Roads表示公路路网密度。

2.1 土地出让的时间变化特征

本文依据我国现行的四大经济区域划分标准，将全国30 个省份分为东部、中部、西部、东北部4个区域，各区域土地出让面积情况如图1所示。

图1 2006—2020年全国四大经济区土地出让面积情况

本 文将全国土地出让面积变化趋势分为4 个阶段（图1），分别为2006—2009年快速增长阶段、2010—2013年波动阶段、2014—2016年持续减少阶段、2017—2020年缓慢增长阶段。

（1）2006—2009年，全国土地出让面积由1192.67 km2增加到3868.04 km2，年均增长率高达78.02%，土地出让整体处于快速增长阶段。2008年爆发全球性金融危机，为保证我国经济健康发展，国土资源部从宏观上调整了土地供给的相关政策，给予工业用地适当的优惠，降低企业生产成本，全国范围内土地出让呈现出快速增长的趋势。这一阶段中部、西部、东北部 地区土地出让面积年均增长率分别为30.06%、154.83%、58.80%，而东部地区的土地出让面积年均增长率仅为20.26%。这主要是因为东部沿海地区的外向型经济受金融危机影响严重，一 方面，大量企业为降低成本，不得不由东部地区向地价相对低廉的中、西、东北部地区转移；
另一方面，国家大力支持将重工业向中、西、东北部地区转移，促进区域协调发展，所以，此阶段中、西、东北部土地出让年均增长率高于东部地区。

（2）2010—2013年，全 国土地出让面积由3230.06 km2增长至3848.12 km2，年均增长率仅为6%，全国土地出让波动较小，整体呈现出平稳增长的趋势。2010年，国土资源部印发《关于编报2010年土地利用计划（草案）的通知》，要求地方政府在此基础上，合理确定新增建设用地占用农用地计划指标。中央和地方政府实行较为严格的土地出让政策。在此期间全国范围内土地出让整体增幅不大，且自2010年起，四大经济区土地出让的波动趋势与全国基本相似。

（3）2014—2016年，全国土地出让面积由2847.58 km2减至2099.22 km2，我国土地出让面积进入持续减少阶段。在 此期间国家处于新型城镇化转型时期，提出要推进“以人为核心”的新型城镇化建设，扭转人口城镇化滞后于土地城镇化的格局，促进土地城镇化向人口城镇化转变，地方政府对于土地收购和出让行为都有所收敛。2014—2016年全国土地出让速度有所放缓，出让面积持续下降。

（4）2017—2020年，全国土地出让面积由2221.96 km2增长至3217.21 km2，年均增长率为13.13%，处于缓慢增长阶段。国 土资源“十三五”规划纲要中提出一系列土地政策以及宏观调控手段，地方政府土地政策较为宽松，积极地向社会供地。随着经济的发展，城市建设用地需求持续增加。自2017年以后，全国土地出让面积连年增加，再次呈现增长的趋势，但同时要符合生态文明建设的要求，保证土地的节约集约利用，所以总体增长趋势较于平缓。

结 合上述4 个阶段土地出让的变化特征，与2006—2020年中国所发生的相关事件，制定的相关政策，发现土地出让不同阶段变化特征的形成与国家政策，以及国家发展形势密不可分。从宏观层面来讲，国家持续推动区域协调发展，不断激发区域发展潜能，激励各产业向中、西、东北部地区转移，这使中、西、东北部地区土地需求旺盛，与东部地区土地出让差距逐渐减小。国家宏观政策引导着中国土地出让时空分布格局的演变。

2.2 土地出让的空间分布特征

2.2.1 土地出让的空间差异分析

利用泰尔指数测度2006—2020年土地出让变化的区域差异，得到中国土地出让的区域差异分析结果。结果显示，全国各区域土地出让差异程度呈现出大幅度下降—大幅度上升—下降—平稳上升的变化态势，整体呈现出下降的趋势（表1）。

表1 2006—2020年土地出让泰尔指数及分解结果

2006—2020年，全国土地出让泰尔指数均值为0.256，在2006年处于峰值，即0.4667。2006—2010年，泰尔指数呈现出较大的起伏。2011年开始，全国土地出让泰尔指数开始平稳上升，但总体上升幅度较小，相较于2010年之前，2011—2020年土地出让泰尔指数整体呈现出下降趋势，说明相较于2010年之前，2011—2020年全国土地出让规模区域差异有所减小。

分地区看，2006—2020年，东部地区土地出让泰尔指数均值为0.308，其变动趋势与全国变动趋势基本保持一致，整体表现为下降态势，变化趋势较为平缓；
中部地区土地出让泰尔指数均值最低，为0.071，2006年处于峰值，即0.1324，此后便一直保持下降趋势，整体变化不大；
西部地区和东北地区土地出让泰尔指数均值分别为0.200、0.103，且均于2009年达到峰值，即0.8398、0.3799，此后便进入波动下降的趋势。

从组间差异和组间贡献率来看，四大经济区组间差异在2006—2009年呈现急速下降趋势，2010年以后开始平缓上升，至2018年开始出现幅度较大的下降趋势。东部、中部、西部、东北部地区区域间差异贡献占比自2006年开始急速下降，2010年之后便开始呈现出振动下降的趋势。从四大经济区组内差异和组内贡献率来看，组内差异在2009年达到峰值，即0.4420，在此之后经历了剧烈下降并自2010年开始趋于平缓；
组内贡献率自2006年起一直保持在60%以上，说明四大经济区内部各省份间差异影响力始终大于区域间差异，其值自2010年后一直处于缓慢波动下降，总体变动不大。

2.2.2 土地出让的空间格局演变

本文选取2009年、2013年、2016年、2019年4年的土地出让数据，其中2009年111737 宗，2013年168934 宗，2016年99078 宗，2019年135291 宗。借助ArcGIS10.2.2 进行核密度分析，采用自然断裂点分级方式对核密度值进行划分，具体分为9 个灰度等级。本文将前4 个等级涵盖区域作为土地出让主要热点区，对不同年份区域土地出让面积差异进行对比分析，结果如下：

（1）2009—2013年，全国范围内土地出让热点区域有所增加。2009年，出让热点区域主要集中于北京、天津、长江三角洲、珠江三角洲地区、辽中南工业基地、四川省东北部，以及武汉周边城市。至2013年，上述地区仍然为土地出让热点，且出让密度有大幅度的提升，在此基础上，增加了鲁中西、河南北部、以省会城市为核心的湖南、广西、云南，以及成渝地区新的土地出让热点区域。对比四大区域土地出让核密度值，东部地区与其他三大经济区差距较大，但核密度热点区域逐渐向中部、西部地区转移，并出现了新的土地出让热点。

（2）2016年，全国土地出让密度各区域之间差异有所减小。东部地区高密度区主要聚集于山东、江苏等地，低密度区向北京、天津、长三角、珠三角等地区转移；
中西部地区土地出让热点范围扩大，出让密度明显提高，在宁夏、甘肃等地区出现了新的出让热点，新疆地区的出让密度也有所提高；
东北部地区三个省份的土地出让密度变化不大。

（3）2019年，全国土地出让规模区域差异有所减小。东部、中部、西部、东北部地区出让密度较2016年有所降低，尤其是东部地区核密度值降低最为显著；
热点区域基本上与2016年相似，总体上保持“东部高，中部、东北部平，西部低”的势态。

2.3 影响土地出让的驱动因素分析

本文于“2.1 土地出让的时间变化特征”部分探究了影响全国四大经济区域土地出让的宏观政策因素，而政策调控和经济驱动都是导致土地利用变化及其时空差异的主要原因[19]，因此本部分主要从经济水平、人口特征、财政压力、公路交通通达度四个方面探究影响土地出让的驱动因素。

本文利用多元线性回归模型，对影响土地出让的驱动因素进行探究。将 各省份每年的土地出让面积进行加总，得到2006—2020年中国30 个省份的土地出让总面积。由于部分变量数据缺失，本研究获得全国数据样本共420 个，其中东部地区140 个，中部地区84 个，西部地区154 个，东北部地区42 个，在此基础上进行分析，分析结果如表2所示。

表2 全国及四大经济区的样本估计结果

续表

（1）人口特征，主要用人口城镇化水平和人口密度进行衡量。城镇化率无论是在全国还是在四大经济区内，其回归系数都显著为正。人口密度只有在东部地区和中部地区显著为正。城镇化水平对土地出让的影响程度地区差异明显，全国以及东部、中部地区城镇化水平在1%的水平上显著为正，城镇化水平的提高增加了对土地的需求；
而西部、东北地区城镇化发展水平相对较低，对土地出让行为的驱动效应相对较弱。人口密度在东部、中部地区分别在5%、10%的水平上，显著为正，东部、中部地区属于我国人口密度较高的地区，人口密度高，人们对城市建设用地的需求相应提高，所以，较高的人口密度对土地出让具有积极的促进作用。

（2）经济水平，主要用第二产业增加值、人均GDP、平均出让价格，以及固定资产投资进行衡量。第二产业增加值在全国、东部地区，以及中部地区显著为正。我国第二产业增加值由2006年的104359 亿元上升到2020年的384255 亿元，总体上增长了两倍多。随着东部地区经济发展、地价上涨，多数企业纷纷迁到中部地区，所以，中部地区第二产业增加值的促进效果明显高于全国以及东部地区。人均GDP 和土地出让价格对土地出让的影响均显著为正，固定资产投资对东部、中部、东北部地区均在10%的水平上，显著为正。说明经济越发达，土地价格越高、社会基础设施越完善的地区，土地出让行为就越活跃。相较于东部和中部地区，西部和东北部地区人均GDP 和土地出让价格的显著性有所减小，这可能与地方政府的土地引资行为有关。为吸引企业投资建厂，有的地方政府不重视土地价格，向其提供廉价的工业建设用地，以期带动经济发展。

（3）财政状况，主要以政府财政压力进行衡量。财政压力在全国表现为在1%的水平上，显著为正，在中部、西部、东北部地区均为10%的水平上，显著为正，对东部地区不具显著影响，这与东部地区自身的经济发展程度密不可分，东部地区作为我国经济最发达的地区，地方政府获得财政收入及税收来源广泛，而不仅仅依赖于土地出让金的收入。中部、西部、东北部经济比较落后的地区，能够带动经济发展、提高人民收入的产业有限，直接影响政府的财政收入和税收。土地资源作为一个地区的自然资源禀赋，具有获取成本低，出让价格高的特点，迫于财政压力，从而成为地方政府获取财政收入的主要方式之一。

（4）公路交通通达度，以公路路网密度进行衡量。路网密度对全国及各大经济区均具有正向影响，说明良好的交通条件对土地出让有积极的促进作用。

本文基于2006—2020年中国土地出让数据，综合运用核密度分析法、泰尔系数、多元线性回归的方法，分析了全国，以及四大经济区土地出让的时空分布特征及影响因素，主要结论如下：

（1）2006—2020年，全国土地出让面积呈现出波动上升的趋势，具体表现为：2006—2009年快速增长阶段，2010—2013年波动阶段，2014—2016年持续减少阶段，以及2017—2020年缓慢增长阶段。

（2）2011—2020年，全国、东部、中部、西部，以及东北部地区土地出让泰尔指数较2010年之前，整体出现下降趋势，说明2010年后，各区域之间的土地出让规模差异有所减小。

（3）我国土地出让空间分布不均，土地出让核密度值总体表现为东部高，中部、东北部平，西部低的态势，具有多个土地出让热点地区并存的特征。中部、西部地区近年来土地出让热点地区有所增加，东部及东北部地区则相对稳定，区域间差距逐渐缩小。

（4）当前中国土地出让的时空分布格局与国家政策变动密切相关，国家政策对于各区域的土地出让具有宏观导向作用。经济水平、人口特征、财政状况，以及公路交通通达度对土地出让行为具有显著的正向影响。

本文采用定性与定量相结合的方法，从宏观尺度对全国及四大经济区土地出让格局及其可能的影响因素进行探究性分析，为更好地优化土地出让布局，合理配置土地资源具有积极意义。但研究缺乏对土地出让的用地类型、价格变化等方面的分析，仅从宏观尺度对土地出让格局及其影响因素进行探究性分析，对于更深层次的驱动机制需要进一步进行探索。

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