中国工业用地出让价格空间格局及影响因素

doi:10.12082/dqxxkx.2020.190502

地球信息科学学报 ›› 2020, Vol. 22 ›› Issue (6): 1189-1201.doi: 10.12082/dqxxkx.2020.190502

中国工业用地出让价格空间格局及影响因素

高菠阳¹, 罗会琳¹, 黄志基^2,^*(), 徐凡雅¹, 刘柏宏³

1. 中央财经大学管理科学与工程学院,北京 100081
2. 中央财经大学政府管理学院,北京 100081
3. 香港浸会大学社会科学院,香港 999077

收稿日期:2019-09-08 修回日期:2020-02-29 出版日期:2020-06-25 发布日期:2020-08-25
通讯作者: 黄志基 E-mail:huangzhiji@cufe.edu.cn
作者简介:高菠阳（1984— ）,女,吉林长春人,副教授,主要从事产业经济与区域发展研究。E-mail: cufegaoboyang@163.com
基金资助:
国家自然科学基金青年项目(41601126)

Research on the Spatial Layout of and Factors Affecting the Price of Industrial Land in China

GAO Boyang¹, LUO Huilin¹, HUANG Zhiji^2,^*(), XU Fanya¹, LIU Baihong³

1. School of Management Science and Engineering, Central University of Finance and Economics, Beijing 100081, China
2. School of Government, Central University of Finance and Economics, Beijing 100081, China
3. Faculty of Social Sciences,Hong Kong Baptist University, Hong Kong 999077, China

Received:2019-09-08 Revised:2020-02-29 Online:2020-06-25 Published:2020-08-25
Contact: HUANG Zhiji E-mail:huangzhiji@cufe.edu.cn
Supported by:
Youth Program of National Natural Science Foundation of China(41601126)

摘要/Abstract

摘要：

在财政分权和地方竞争的制度背景下,地方政府为了吸引更多企业投资,往往采取过量供应工业用地、压低工业用地价格的手段,直接导致了中国工业用地利用效率低下,甚至资源严重浪费等问题。合理调控工业用地供应规模及价格,发挥市场机制对工业用地出让价格的主导作用,是促进工业用地集约高效利用的重要途径。本文以工业用地出让价格为研究对象,利用2009、2011、2013、2015、2017年全国工业用地出让数据,采用分层模型,结合宏观和微观尺度,实证分析了中国工业用地出让价格的空间格局及关键影响因素。实证研究发现：① 我国不同区域的工业地价差异较大,政府的干预能力显著影响城市工业用地的出让价格,在控制其他影响因素下,干预能力越强,工业用地出让价格越低;② 宗地层面的因素中,距离城市中心或水源越近、交通通达度越好,工业用地的出让价格越高;③ 城市层面的因素中,人口数量越多,经济发展水平越高,工业用地的出让价格越高。本研究首次将分层模型引入实证计量方法,同时验证了影响工业用地出让价格的宏观与微观因素,是对现有工业用地出让价格研究文献的补充与延伸。

关键词: 工业地价, 时空分布, 政府干预, 区位条件, 分层模型, 分税制, 地方竞争, 开发区

Abstract:

In the context of fiscal decentralization and local competition, local government in China usually adopts means of supplying excessive industrial land and lowering the transfer price of industrial land, in order to attract more investment from enterprises. These measures could directly lead to lots of problems, such as inefficient use of industrial land and even serious waste. Regulating the scale of industrial land supply and giving play to the market's guiding role in the transfer price of industrial land are important ways to promote the intensive and efficient use of industrial land. This paper takes the transfer price of industrial land as the research object, and uses the national industrial land transfer data in 2009, 2011, 2013, 2015, and 2017. Considering that the sample contains both macro and micro level information, this paper uses a hierarchical regression model to empirically analyze the spatial pattern of the transfer price of industrial land and its key affecting factors. The empirical research finds that: (1) Industrial land price in different regions of China have large differences and the government's ability to intervene can significantly affect the transfer price of urban industrial land. By controlling other factors, the stronger the local government's intervention ability, the lower the transfer price of industrial land in the region; (2) At the parcel level, the closer the industrial land is to the city center, the more developed the transport on this plot, or the closer the industrial land is to the water source, the higher the transfer price of the industrial land tends to be; (3) At the city level, the larger population of the city where the industrial land is located often means a higher level of economic development. Thus, the transfer price of the industrial land tends to be higher. This study introduces a layered model into the econometric model for the first time, and uses the premium rate of industrial land transfer (that is, the comparison of the price of industrial land transfer with the "lowest price standard") to characterize the behavior of local government industrial land transfer. At the same time, this article verifies the macro and micro factors that affect the price of industrial land transfer at the national level rather than at the city or province level. Therefore, this study supplements and extends the existing literature from multiple aspects.

Key words: industrial land price, spatio-temporal distribution, governmental intervention, location conditions, hierarchical model, revenue-sharing system, local competition, development zones

高菠阳, 罗会琳, 黄志基, 徐凡雅, 刘柏宏. 中国工业用地出让价格空间格局及影响因素[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(6): 1189-1201.DOI:10.12082/dqxxkx.2020.190502

GAO Boyang, LUO Huilin, HUANG Zhiji, XU Fanya, LIU Baihong. Research on the Spatial Layout of and Factors Affecting the Price of Industrial Land in China[J]. Journal of Geo-information Science, 2020, 22(6): 1189-1201.DOI:10.12082/dqxxkx.2020.190502

图/表 9

表1

图1

图2

图3

图4

表2

表3

表4

表5

参考文献 49

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变量类别	变量符号	变量名称	变量含义及测算方法	数据来源
因变量	Price	工业用地出让单价	工业用地出让价格/工业用地出让面积	土地市场交易数据^[34]
宗地变量	DZX	城市中心影响度	宗地与地方政府所在地的距离	GIS实测
	DHCZ	火车站	宗地与火车站的最近距离	GIS实测
	DJC	机场	宗地与机场的最近距离	GIS实测
	DGL	主要公路	宗地与主要公路的最近距离	GIS实测
	DSY	水源	宗地与河流、湖泊的最近距离	GIS实测
城市变量	GH_P	政府行为（价格）	（政策要求当年工业地价最低标准—城市当年工业平均地价）/政策要求当年工业地价最低标准	本文计算
	GH_K	政府行为（开发区）	宗地在工业园内部=1,否则为其他	虚拟变量
	T₁*GH_P	2010年政府行为（价格）	T₁=1,宗地在2011年出让;T₁*GH,政府在2010年对工业用地出让采取的行为（价格）	本文计算
	T₂*GH_P	2012年政府行为（价格）	T₂=1,宗地在2013年出让;T₂*GH,政府在2012年对工业用地出让采取的行为（价格）	本文计算
	T₃*GH_P	2014年政府行为（价格）	T₃=1,宗地在2015年出让;T₃*GH,政府在2014年对工业用地出让采取的行为（价格）	本文计算
	T₄*GH_P	2016年政府行为（价格）	T₄=1,宗地在2017年出让;T₄*GH,政府在2016年对工业用地出让采取的行为（价格）	本文计算
	perGDP	人均生产总值	各地区人均地区生产总值	《中国城市统计年鉴》^[35]
	SEC	产业结构	第二产业占GDP的比重	《中国城市统计年鉴》^[35]
	PP	人口数量	各地区年末总人口数量	《中国城市统计年鉴》^[35]
	W	城市区位	W=1,城市属于西部地区,否则为其他	虚拟变量
	E	城市区位	E=1,城市属于东部地区,否则为其他	虚拟变量

变量	机场	主要公路	火车站	水源	市中心	政府行为（价格）	政府行为（开发区）	人均生产总值	产业结构	人口数量
机场	1
主要公路	-0.05	1
火车站	0.30	-0.03	1
水源	0.24	-0.05	0.09	1
市中心	0.25	-0.04	0.36	0.15	1
政府行为（价格）	0.11	0.01	0.02	0.00	0.10	1
政府行为（开发区）	0.01	0.05	-0.01	-0.02	0.02	0.06	1
人均生产总值	-0.21	0.07	-0.03	-0.23	-0.04	-0.23	-0.05	1
产业结构	0.00	-0.01	0.01	0.00	0.01	0.00	0.00	-0.02	1
人口数量	-0.21	-0.01	-0.07	-0.08	-0.01	-0.06	0.02	0.17	0.00	1

变量		工业地价（1）	工业地价（2）	工业地价（3）	工业地价（4）
宗地层面	机场			-0.012^***	-1.161^***
	主要公路			0.117^***	11.430^***
	火车站			-0.030^***	-2.995^***
	水源			-0.018^***	-1.714^***
	市中心			-0.013^***	-1.300^***
城市层面	政府行为（价格）	-0.285^***	-0.260^***	-0.251^***	-0.160^***
	政府行为（园区）	-0.068^***	-0.065^***	0.025^***	0.024^***
	2010年政府行为（价格）		-0.072^***	-0.001	-0.073
	2012年政府行为（价格）		-0.111^***	0.023^***	-0.180^***
	2014年政府行为（价格）		-0.023^**	-0.015	-0.054
	2016年政府行为（价格）		0.006	-0.048^***	-0.019
	人均生产总值				0.005^***
	产业结构				0.003
	人口数量				0.073^***
	西部				-0.211^***
	东部				0.238^***
	Constant	5.198^***	5.185^***	5.125^***	5.112^***
	观测值	164 361	164 361	164 361	164 361

变量		2009年地价	2011年地价	2013年地价	2015年地价	2017年地价
宗地层面	机场	-1.168^***	-1.109^***	-1.269^***	-1.387^***	-0.756^***
	主要公路	15.830^***	19.248^***	16.605^***	-6.288^*	5.286
	火车站	-4.618^***	-2.614^***	-2.570^***	-3.108^***	-2.762^***
	水源	-0.688^*	-1.865^***	-1.695^***	-2.592^***	-1.655^***
	市中心	-1.501^***	-1.741^***	-1.252^***	-0.932^***	-1.084^***
城市层面	政府行为（价格）	-0.270^***	-0.258^***	-0.375^***	-0.188^***	-0.154^***
	政府行为（园区）	0.073^***	0.052^***	0.028^***	-0.014^*	-0.027^***
	人均生产总值	0.026^***	0.014^**	0.003	-0.000	-0.002
	产业结构	-30.490	0.005	-0.129	-22.912	-6.603
	人口数量	0.068^***	0.075^***	0.073^***	0.071^***	0.061^***
	西部	-0.166^**	-0.210^***	-0.217^***	-0.221^***	-0.216^***
	东部	0.196^***	0.187^***	0.271^***	0.270^***	0.296^***
	Constant	4.909^***	4.896^***	4.919^***	5.264^***	5.186^***
	观测值	24 860	40 377	43 089	29 899	26 136

变量	东部	中部	西部
机场	-1.303^***	-0.246^***	-0.910^***
主要公路	3.532^*	28.143^***	-1.141
火车站	-2.402^***	-2.869^***	-1.738^***
水源	-0.986^***	-0.947^***	-3.315^***
市中心	-3.696^***	-2.683^***	-0.400^***
政府行为（价格）	-0.141^**	-0.080*	-0.420^***
政府行为（园区）	0.039^***	0.038^***	-0.073^***
2010年政府行为（价格）	0.028	-0.198^***	0.018
2012年政府行为（价格）	-0.092	-0.236^***	-0.077
2014年政府行为（价格）	0.048	-0.328^***	-0.032
2016年政府行为（价格）	0.061	-0.323^***	-0.060
人均生产总值	0.032^***	-0.001	-0.009^***
产业结构	-75.600^***	0.004	21.340
人口数量	0.044^***	0.105^***	0.033^***
Constant	5.699^***	5.008^***	4.696^***
观测值	91587	49324	23450

中国工业用地出让价格空间格局及影响因素

Research on the Spatial Layout of and Factors Affecting the Price of Industrial Land in China

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