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[摘 要]土地供给政策参与宏观调控已近十年，如何识别基于宏观调控视角下土地供给经济系统的时空变化特征，评价土地供给政策调控绩效，是未来提高政策调控精准性的重要前提。运用神经网络模型计算土地供给经济系统的特征值，并分析该系统时空变化的特点。利用空间计量分析方法，研究土地供给总量、结构、方式等对土地供给经济系统的影响以及地理上的外溢特征。结果表明，土地供给经济系统表现出强的空间自相关，聚集区域空间不平衡;目前土地供给政策调控绩效中土地供应总量影响最显著，土地供应方式影响不稳定，土地供应结构影响不显著。未来土地供给政策调控的重点应放在土地供应的差异性， 特别是需要采用差别化的土地政策促进区域协调发展，要充分利用发达地区土地供给政策的溢出效应。
[关键词]土地供给经济系统;时空变化;宏观调控;绩效评价
[中图分类号]F127;F293.2 [文献标识码]A [文章编号]1673-0461（2015）04-0074-05
一、引 言
自2003年我国明确提出运用土地政策参与宏观调控以来，土地供给政策成为调控国民经济发展的重要工具，在抑制经济过快增长、应对金融危机等重要挑战面前相机抉择，扮]了重要的角色。
许多学者对于土地供给政策调控的绩效展开了研究。其中主流的研究思路是探索土地要素和经济增长这两个变量的关系，如丰雷等（2008）构建引入土地要素后的索洛模型[1]，叶建平等（2011）年利用1989～2009年全国空间面板数据和生产函数[2]，分析土地要素对我国宏观经济增长的贡献，龙奋杰、郭 明（2009）[3]，杨志荣等（2009）[4]，曾少华（2011）[5]，张红霞、谭术魁（2012）[6]等利用计量模型分析土地供给要素在城市层面对经济增长的关系，这些研究采取的土地供给度量指标主要是土地供给总量（建设用地面积）。
这种针对土地供给量与经济增长单一变量的研究具有明确性和直观性的优点，不过由于土地供给政策宏观调控的目标并非单一的经济增长，还对经济结构、投资、房地产市场等方面发挥综合调控作用，而这些目标的综合表现并非简单的线性组合。
同时已有研究中关于区域间经济联系对经济系统的促进作用研究不多，土地供给调控绩效是否存在空间差异性和溢出效应，也是政策设计应该充分考虑的[7]。
鉴于此，本文拟采用中国31个省域数据，试图构建反映土地供给经济系统的综合指数，并分析该系统时空变化的特点，同时研究土地供给政策（包括供给总量、结构、方式）对土地供给经济系统的影响，并在空间计量模型的支持下，检验土地供给经济系统的水平提升在地理上是否表现出空间溢出效应。
二、基于宏观调控的土地供给经济系统分析的理论框架
（一）土地供给经济系统构建
土地供给政策参与宏观调控的目标既包括调控的一般内容，即促进经济总量的增长和经济结构的优化[8-9]，同时还结合土地市场和房地产市场的特点，调控房地产市场和土地收入等方面的内容。
基于理论分析、数据可得性和政策可操作性特点，本文选择以下指标来反映土地供给经济系统的特点。①经济总量方面：选择GDP、固定资产投资两个指标;②经济结构方面：选择第二产业比重和第三产业比重两个指标;③土地收入方面：选择土地出让成交价款和财政收入两个指标;④房地产市场方面：选择房地产投资和房地产销售价格两个指标。
（二）系统测度方法选择
由于这些指标之间存在很显著的相关性，如何测度土地供给经济系统的综合情况是一个重要问题。
传统的通过构造变量之间的函数估计方法存在两方面不足：一是土地供给经济系统中的各个指标之间全部缺乏明显的公式关系。如果所有的函数方程都要通过仿真、预测、相关性分析，这会降低系统的量化准确度。二是众多变量之间相互影响，具有多重反馈环，每个变量都与整个系统之间相互互动[10]。一个因素的变化往往是影响整个土地供给经济系统，再由系统将影响传导到其他因素上的。因此，耗散结构理论与最大流理论的量化分析方法很适合研究此类复杂系统问题。
耗散结构是指一个远离平衡态的开放系统，不断与外界交换物质与能量，系统经过不断变化可以由原来的混乱状态转变为有序状态[11]。根据最大流原理，一个远离平衡态的复杂开放系统，即耗散结构系统，总是寻找一种优化过程使得系统在给定的约束或代价下从外界所获得的广义流最大。最优化情况下的特征值即为系统特征值。不同时期系统特征值的变化能反映出该系统的变化情况。
系统特征值变量？孜k可通过计算机的人工神经网络SOM算法求解。SOM模型中每个神经元代表了输入层各元素的一种权重组合形式，相当于土地供给经济系统中各个变量以多种方式组合而形成的不同系统结构。神经网络系统吸收输入的信号，通过竞争最终某个组元胜出。胜出的神经元所连接的各元素组合就是土地供给经济系统稳定时的各变量的组合形式，即系统特征值？孜k。
三、土地供给经济系统的时序变化特点
（一）数据来源
基于数据的可得性，本文仅分析2001～2011年各省域的系统特征值变化情况。其中全国和各省域土地出让成交价款数据来源于2002～2013年《中国国土资源统计年鉴》，全国其他指标数据来源于2002～2013年《中国统计年鉴》;各省域其他指标数据来源于《中国经济统计数据库》、2002～2013年《中国统计年鉴》和各省域相关年份统计年鉴。
首先对所有数据进行标准化，标准化公式如下：
X'i=■ （1） 其中，xi表示第i年的数据，（xi）min和（xi）max表示一个指标2001～2012年12个数据中的最小值和最大值。
（二）全国土地供给经济系统特征值计算结果分析
在Matlab中进行SOM神经网络模拟编程，计算全国土地供给经济系统特征值如表1所示。
可以看出，全国的土地供给经济系统特征值2001年以来持续增长。随着年份的增加，土地供给市场越来越成熟。土地供给与投资的市场行为越来越活跃，各个主体间交流互动增多，土地供给经济系统的结构也越来越复杂。同时经过多年的调控，系统内部各项指标之间的联系更为密切，系统内部结构更趋稳定。
四、我国土地供给经济系统空间变化特征
（一）整体聚集程度特点
空间变化特点主要分析我国不同省域土地供给经济系统的变化是否具有相似性，可通过测算不同省域历年的土地供给经济系统特征值并分析其空间自相关性，以判断不同区位土地供给经济系统变化是否存在聚集效益。
首先依照上文方法，计算得出我国31个省域2001～2011年的土地供给经济系统特征值，随后利用空间计量软件geoda计算全局Moran's I以识别不同年份下各省域土地供给经济系统变化是否存在空间相似性。
从表2可以看出，2001以来，各省域土地供给经济系统呈现明显的正相关性，Moran's I指数均呈现置信度为99%以上的显著性。这说明土地供给经济系统的变化空间随机分布的假设被拒绝，土地供给经济系统的变化在空间分布上呈现出一种集群的趋向：相对水平较高的省域倾向于与其他土地供给经济系统具有较高水平的省域相邻近，而土地供给经济系统水平较低的省域倾向于与其他水平较低的省域相邻。这可能与经济活动主体在空间上的区位竞争相关，即土地供给经济系统水平高的区位由于竞争激烈，会使得部分区位需求转移至周边省域从而带动周边区位的经济系统水平提升。
（二）不同省域的变化特点
为进一步揭示我国土地供给经济系统变化的空间格局和分布模式，本文对2001～2011年各省域土地供给经济系统特征值进行空间自相关关联局域指标LISA分析，各年份四种类型符合显著性要求的省域分布如表3所示。
可以看出2001年以来全国范围内聚集特征比较明显的表现在长三角地区和广东省，北京和天津在部分年度也表现地比较明显，其中长三角地区和京津地区表现为高的土地供给经济系统水平，与其临近省域存在正相关的关系。广东省自身经济系统水平远比周边省域要高，且这种态势一直未能改变。说明我国31个省域的土地供给经济系统活动确实呈现出了一种持续的空间非均衡态势，表现为长三角、珠三角和京津地区三个经济圈域的核心——边缘空间结构，省域之间的差距没有表现出趋同的迹象。其原因可能为土地投资活动的邻近效应的存在。经济系统水平高的省域由于经济总量大、产业结构水平高，有利于聚集更多的资本、人才、技术、创新思想等，形成良好的外部性，从而带动周边省域的要素流动与聚集，形成土地投资经济活动的集群格局，相反经济系统水平低的省域由于经济总量较小，各种资本、人才、技术的缺乏，使得与周边省域的联系较少，很难形成土地投资聚集的格局。
同时，尚未出现省域在四类空间相关关系的跃迁，说明各个省域要脱离原有的集群存在一定的困难，土地供给经济系统的发展具有严重的路径依赖性。
五、土地供给的影响分析
（一）土地供应政策对全国土地供给经济系统特征值的整体影响
为深入分析土地供给对经济系统的影响，本文试图从土地供给总量、土地供应结构、土地供应方式等三个方面构建变量，分析其对系统特征值的贡献程度。
具体变量选择为：①土地供给总量方面：选择建设用地供应总量指标;②土地供应方式方面：选择有偿使用率（考虑到出让是有偿使用的最主要方式，出租和其他有偿方式比例较小，此处采用出让土地占建设用地供应总量的比例进行计算）和招拍挂率（出让土地中招拍挂方式所占的比例）两个指标;③土地供应结构方面：选择工矿仓储用地比例（工矿仓储用地占建设用地供应总量的比例）和房地产开发用地比例（房地产开发用地占建设用地供应总量的比例）两个指标。
限于数据的可得性，以及2002年以后政府要求所有经营性用地必须进行招拍挂方式出让，本文选择2004～2012年的土地出让数据进行OLS回归分析。
经过回归拟合，剔除不显著变量之后，最后回归结果如表4所示。即土地供应总量和供应招拍挂实现情况对于经济系统影响十分显著，整体解释率达到98.34%，其中尤为突出的是土地供应总量的影响，说明土地供应调控政策的经济影响是十分明显的。
（二）土地供应政策对土地供给经济系统的空间回归分析
从上文可以看出，空间自相关特征比较突出，即空间因素必须考虑，为此本文分别构建空间滞后模型和空间残差模型进行分析，并与OLS分析进行比较，从统计上判断空间上某省域的土地供给经济系统是否明显地受到周边省域的影响，从而证明土地供应政策空间的差异化具有重要作用。
通过GeoDa软件对2004～2011年每年各省特征值与土地供应总量、土地供应结构及土地供应方式（三者选用指标与上同）构建OLS回归模型、空间滞后模型、空间残差模型进行分析，结果显示不同年份显著的变量不尽相同，如表5所示。
表5中最优模型是根据分析中空间滞后参数ρ和空间残差参数λ的t统计量的显著性、模型拟合系数及AIC、SC统计量等综合得出。
从表5中可以看出以下几点：①从2004～2011年所有年份ρ或λ的t统计量非常显著，表示用空间回归取代OLS回归是十分必要的。从自变量的回归系数的正负和显著性水平看，空间回归分析与OLS回归是一致的。②基本上所有年份中空间滞后参数均显著，表示整体上土地供给经济系统水平溢出效应明显，部分年份空间残差参数显著，说明这些年份中还有一些未纳为解释变量的变量（进入残差部分）存在空间自相关性。③从自变量数量上看，2004～2011年中除了建设用地供应总量能成为解释变量，招拍挂率在2005年和2008年，以及有偿使用率在2010年和2011年能显著影响经济系统特征值，其余指标（工矿仓储用地比例和房地产用地比例）均未表现出明显的影响。这说明目前土地供应方式对土地供给经济系统的影响是不稳定的，而土地供应结构对于土地供给经济系统的运行还未起到调控的效果，未能与经济结构的变化显著相关。影响经济系统的变量主要是建设用地供应总量，其影响是正相关的。 六、结论与讨论
（一）结论
第一，总体变化上，土地供给宏观调控政策比较有效，经济系统特征值稳步上升。结合全国总体分析和31个省域的空间回归分析，土地供给政策方面主要是土地供应总量影响最突出，土地供应方式影响不稳定，土地供应结构目前影响不显著。
第二，从空间变化看，全国总体上表现出强的空间正相关性，从具体聚集区域看，主要反映在长三角区域高值—高值聚集明显，京津地区存在高值—高值聚集特征但影响不稳定，珠三角区域对周边省域带动作用不明显，持续存在高值—低值聚集特征。
第三，从土地供给政策的调控绩效看，目前土地供应总量的影响是明显的;土地供应方式的影响在全国范围内较显著，但针对31个省域运用空间回归模型分析，考虑空间相互关系时则表现不显著;土地供应结构无论是在全国土地经济系统影响因素分析，还是在31个省域间进行空间回归分析时均不显著。
（二）政策讨论
从前文分析，本文认为未来土地供给政策调控的重点应放在土地供应的差异性，特别是需要采用差别化的土地政策促进区域协调发展。但这种地区经济协调的实现不是去扭转由经济力量导致的经济集聚，而是应该通过调整欠发达地区的经济结构和加强各地区的经济联系，充分利用发达地区土地供给政策的溢出效应，从而发挥区域之间的交互作用，推进地区间的竞争合作，实现协调发展。主要表现在以下两方面：
一是既要注重利用土地供给总量的调节推动区域经济的发展，更要注重科学的土地供应结构调节，结合经济杠杆措施，配合和引导产业结构的升级。土地供应结构政策需要进一步细化，不同产业的土地供应计划需要进一步科学化，需要在产业结构升级优化的指导下进行，
二是空间上对落后地区的土地供应不能仅从自身经济水平和特点考虑，更要考虑与周边（特别是发达省域）的合作，要充分发挥长三角、京津地区、珠三角地区的集聚带动作用。如可以考虑大区域内部的土地供应计划的平衡，允许大区域内部土地指标流转通过市场方式实现等。
三是鉴于数据的可获取性，本研究以31个省域为分析单元，探索了土地供给政策的绩效及差异化的调控思路，未来的研究还需进一步丰富土地供给政策指标（如丰富土地供应结构指标），细化研究区域（如以市单位），则更精细化地确定调控政策。
[参考文献]
[1] 丰雷，魏丽，蒋妍.论土地要素对中国经济增长的贡献[J].中国土地科学，2008（12）：4-10.
[2] 叶剑平，马长发，张庆红.土地要素对经济增长贡献分析——基于空间面板模型[J]. 财贸经济，2011（4）：111-116，124.
[3] 龙奋杰，郭明.土地供给对中国城市增长的影响研究[J] .城市发展研究，2009（6）：83-87.
[4] 杨志荣.土地供给政策参与宏观调控的理论与实证研究：基于风险控制的视角[M].成都：电子科技大学出版社，2009.
[5] 曾少华.土地供给与经济增长关系的实证研究——以广州市为例[J].经济论坛，2011（3）：87-92.
[6] 张红霞，谭术魁. 城市土地供给总量调控的绩效评价——基于14 个城市的数据[J]. 中国房地产（学术版）， 2012（11）：40-48.
[7] 黄凌翔.土地政策参与宏观调控研究综述[J]. 城市问题，2010（3）：76-80，86.
[8] 范恒山.关于中国土地政策改革的思考[J] .理论视野，2006（4）：11-12 .
[9] 卢为民.土地政策促进产业结构调整的路径分析[J]. 上海经济研究，2008（3）：43-46，71.
[10] 陈苏锦.城市土地供给制度绩效评价问题研究[J].辽宁大学学报（自然科学版），2012（2）：183-187.
[11] 李成，周青.虚拟经济动态]化机理——耗散结构理论视角[J].财经科学，2009（10）：51-58.
[关键词]土地供给经济系统;时空变化;宏观调控;绩效评价
[中图分类号]F127;F293.2 [文献标识码]A [文章编号]1673-0461（2015）04-0074-05
一、引 言
自2003年我国明确提出运用土地政策参与宏观调控以来，土地供给政策成为调控国民经济发展的重要工具，在抑制经济过快增长、应对金融危机等重要挑战面前相机抉择，扮]了重要的角色。
许多学者对于土地供给政策调控的绩效展开了研究。其中主流的研究思路是探索土地要素和经济增长这两个变量的关系，如丰雷等（2008）构建引入土地要素后的索洛模型[1]，叶建平等（2011）年利用1989～2009年全国空间面板数据和生产函数[2]，分析土地要素对我国宏观经济增长的贡献，龙奋杰、郭 明（2009）[3]，杨志荣等（2009）[4]，曾少华（2011）[5]，张红霞、谭术魁（2012）[6]等利用计量模型分析土地供给要素在城市层面对经济增长的关系，这些研究采取的土地供给度量指标主要是土地供给总量（建设用地面积）。
这种针对土地供给量与经济增长单一变量的研究具有明确性和直观性的优点，不过由于土地供给政策宏观调控的目标并非单一的经济增长，还对经济结构、投资、房地产市场等方面发挥综合调控作用，而这些目标的综合表现并非简单的线性组合。
同时已有研究中关于区域间经济联系对经济系统的促进作用研究不多，土地供给调控绩效是否存在空间差异性和溢出效应，也是政策设计应该充分考虑的[7]。
鉴于此，本文拟采用中国31个省域数据，试图构建反映土地供给经济系统的综合指数，并分析该系统时空变化的特点，同时研究土地供给政策（包括供给总量、结构、方式）对土地供给经济系统的影响，并在空间计量模型的支持下，检验土地供给经济系统的水平提升在地理上是否表现出空间溢出效应。
二、基于宏观调控的土地供给经济系统分析的理论框架
（一）土地供给经济系统构建
土地供给政策参与宏观调控的目标既包括调控的一般内容，即促进经济总量的增长和经济结构的优化[8-9]，同时还结合土地市场和房地产市场的特点，调控房地产市场和土地收入等方面的内容。
基于理论分析、数据可得性和政策可操作性特点，本文选择以下指标来反映土地供给经济系统的特点。①经济总量方面：选择GDP、固定资产投资两个指标;②经济结构方面：选择第二产业比重和第三产业比重两个指标;③土地收入方面：选择土地出让成交价款和财政收入两个指标;④房地产市场方面：选择房地产投资和房地产销售价格两个指标。
（二）系统测度方法选择
由于这些指标之间存在很显著的相关性，如何测度土地供给经济系统的综合情况是一个重要问题。
传统的通过构造变量之间的函数估计方法存在两方面不足：一是土地供给经济系统中的各个指标之间全部缺乏明显的公式关系。如果所有的函数方程都要通过仿真、预测、相关性分析，这会降低系统的量化准确度。二是众多变量之间相互影响，具有多重反馈环，每个变量都与整个系统之间相互互动[10]。一个因素的变化往往是影响整个土地供给经济系统，再由系统将影响传导到其他因素上的。因此，耗散结构理论与最大流理论的量化分析方法很适合研究此类复杂系统问题。
耗散结构是指一个远离平衡态的开放系统，不断与外界交换物质与能量，系统经过不断变化可以由原来的混乱状态转变为有序状态[11]。根据最大流原理，一个远离平衡态的复杂开放系统，即耗散结构系统，总是寻找一种优化过程使得系统在给定的约束或代价下从外界所获得的广义流最大。最优化情况下的特征值即为系统特征值。不同时期系统特征值的变化能反映出该系统的变化情况。
系统特征值变量？孜k可通过计算机的人工神经网络SOM算法求解。SOM模型中每个神经元代表了输入层各元素的一种权重组合形式，相当于土地供给经济系统中各个变量以多种方式组合而形成的不同系统结构。神经网络系统吸收输入的信号，通过竞争最终某个组元胜出。胜出的神经元所连接的各元素组合就是土地供给经济系统稳定时的各变量的组合形式，即系统特征值？孜k。
三、土地供给经济系统的时序变化特点
（一）数据来源
基于数据的可得性，本文仅分析2001～2011年各省域的系统特征值变化情况。其中全国和各省域土地出让成交价款数据来源于2002～2013年《中国国土资源统计年鉴》，全国其他指标数据来源于2002～2013年《中国统计年鉴》;各省域其他指标数据来源于《中国经济统计数据库》、2002～2013年《中国统计年鉴》和各省域相关年份统计年鉴。
首先对所有数据进行标准化，标准化公式如下：
X'i=■ （1） 其中，xi表示第i年的数据，（xi）min和（xi）max表示一个指标2001～2012年12个数据中的最小值和最大值。
（二）全国土地供给经济系统特征值计算结果分析
在Matlab中进行SOM神经网络模拟编程，计算全国土地供给经济系统特征值如表1所示。
可以看出，全国的土地供给经济系统特征值2001年以来持续增长。随着年份的增加，土地供给市场越来越成熟。土地供给与投资的市场行为越来越活跃，各个主体间交流互动增多，土地供给经济系统的结构也越来越复杂。同时经过多年的调控，系统内部各项指标之间的联系更为密切，系统内部结构更趋稳定。
四、我国土地供给经济系统空间变化特征
（一）整体聚集程度特点
空间变化特点主要分析我国不同省域土地供给经济系统的变化是否具有相似性，可通过测算不同省域历年的土地供给经济系统特征值并分析其空间自相关性，以判断不同区位土地供给经济系统变化是否存在聚集效益。
首先依照上文方法，计算得出我国31个省域2001～2011年的土地供给经济系统特征值，随后利用空间计量软件geoda计算全局Moran's I以识别不同年份下各省域土地供给经济系统变化是否存在空间相似性。
从表2可以看出，2001以来，各省域土地供给经济系统呈现明显的正相关性，Moran's I指数均呈现置信度为99%以上的显著性。这说明土地供给经济系统的变化空间随机分布的假设被拒绝，土地供给经济系统的变化在空间分布上呈现出一种集群的趋向：相对水平较高的省域倾向于与其他土地供给经济系统具有较高水平的省域相邻近，而土地供给经济系统水平较低的省域倾向于与其他水平较低的省域相邻。这可能与经济活动主体在空间上的区位竞争相关，即土地供给经济系统水平高的区位由于竞争激烈，会使得部分区位需求转移至周边省域从而带动周边区位的经济系统水平提升。
（二）不同省域的变化特点
为进一步揭示我国土地供给经济系统变化的空间格局和分布模式，本文对2001～2011年各省域土地供给经济系统特征值进行空间自相关关联局域指标LISA分析，各年份四种类型符合显著性要求的省域分布如表3所示。
可以看出2001年以来全国范围内聚集特征比较明显的表现在长三角地区和广东省，北京和天津在部分年度也表现地比较明显，其中长三角地区和京津地区表现为高的土地供给经济系统水平，与其临近省域存在正相关的关系。广东省自身经济系统水平远比周边省域要高，且这种态势一直未能改变。说明我国31个省域的土地供给经济系统活动确实呈现出了一种持续的空间非均衡态势，表现为长三角、珠三角和京津地区三个经济圈域的核心——边缘空间结构，省域之间的差距没有表现出趋同的迹象。其原因可能为土地投资活动的邻近效应的存在。经济系统水平高的省域由于经济总量大、产业结构水平高，有利于聚集更多的资本、人才、技术、创新思想等，形成良好的外部性，从而带动周边省域的要素流动与聚集，形成土地投资经济活动的集群格局，相反经济系统水平低的省域由于经济总量较小，各种资本、人才、技术的缺乏，使得与周边省域的联系较少，很难形成土地投资聚集的格局。
同时，尚未出现省域在四类空间相关关系的跃迁，说明各个省域要脱离原有的集群存在一定的困难，土地供给经济系统的发展具有严重的路径依赖性。
五、土地供给的影响分析
（一）土地供应政策对全国土地供给经济系统特征值的整体影响
为深入分析土地供给对经济系统的影响，本文试图从土地供给总量、土地供应结构、土地供应方式等三个方面构建变量，分析其对系统特征值的贡献程度。
具体变量选择为：①土地供给总量方面：选择建设用地供应总量指标;②土地供应方式方面：选择有偿使用率（考虑到出让是有偿使用的最主要方式，出租和其他有偿方式比例较小，此处采用出让土地占建设用地供应总量的比例进行计算）和招拍挂率（出让土地中招拍挂方式所占的比例）两个指标;③土地供应结构方面：选择工矿仓储用地比例（工矿仓储用地占建设用地供应总量的比例）和房地产开发用地比例（房地产开发用地占建设用地供应总量的比例）两个指标。
限于数据的可得性，以及2002年以后政府要求所有经营性用地必须进行招拍挂方式出让，本文选择2004～2012年的土地出让数据进行OLS回归分析。
经过回归拟合，剔除不显著变量之后，最后回归结果如表4所示。即土地供应总量和供应招拍挂实现情况对于经济系统影响十分显著，整体解释率达到98.34%，其中尤为突出的是土地供应总量的影响，说明土地供应调控政策的经济影响是十分明显的。
（二）土地供应政策对土地供给经济系统的空间回归分析
从上文可以看出，空间自相关特征比较突出，即空间因素必须考虑，为此本文分别构建空间滞后模型和空间残差模型进行分析，并与OLS分析进行比较，从统计上判断空间上某省域的土地供给经济系统是否明显地受到周边省域的影响，从而证明土地供应政策空间的差异化具有重要作用。
通过GeoDa软件对2004～2011年每年各省特征值与土地供应总量、土地供应结构及土地供应方式（三者选用指标与上同）构建OLS回归模型、空间滞后模型、空间残差模型进行分析，结果显示不同年份显著的变量不尽相同，如表5所示。
表5中最优模型是根据分析中空间滞后参数ρ和空间残差参数λ的t统计量的显著性、模型拟合系数及AIC、SC统计量等综合得出。
从表5中可以看出以下几点：①从2004～2011年所有年份ρ或λ的t统计量非常显著，表示用空间回归取代OLS回归是十分必要的。从自变量的回归系数的正负和显著性水平看，空间回归分析与OLS回归是一致的。②基本上所有年份中空间滞后参数均显著，表示整体上土地供给经济系统水平溢出效应明显，部分年份空间残差参数显著，说明这些年份中还有一些未纳为解释变量的变量（进入残差部分）存在空间自相关性。③从自变量数量上看，2004～2011年中除了建设用地供应总量能成为解释变量，招拍挂率在2005年和2008年，以及有偿使用率在2010年和2011年能显著影响经济系统特征值，其余指标（工矿仓储用地比例和房地产用地比例）均未表现出明显的影响。这说明目前土地供应方式对土地供给经济系统的影响是不稳定的，而土地供应结构对于土地供给经济系统的运行还未起到调控的效果，未能与经济结构的变化显著相关。影响经济系统的变量主要是建设用地供应总量，其影响是正相关的。 六、结论与讨论
（一）结论
第一，总体变化上，土地供给宏观调控政策比较有效，经济系统特征值稳步上升。结合全国总体分析和31个省域的空间回归分析，土地供给政策方面主要是土地供应总量影响最突出，土地供应方式影响不稳定，土地供应结构目前影响不显著。
第二，从空间变化看，全国总体上表现出强的空间正相关性，从具体聚集区域看，主要反映在长三角区域高值—高值聚集明显，京津地区存在高值—高值聚集特征但影响不稳定，珠三角区域对周边省域带动作用不明显，持续存在高值—低值聚集特征。
第三，从土地供给政策的调控绩效看，目前土地供应总量的影响是明显的;土地供应方式的影响在全国范围内较显著，但针对31个省域运用空间回归模型分析，考虑空间相互关系时则表现不显著;土地供应结构无论是在全国土地经济系统影响因素分析，还是在31个省域间进行空间回归分析时均不显著。
（二）政策讨论
从前文分析，本文认为未来土地供给政策调控的重点应放在土地供应的差异性，特别是需要采用差别化的土地政策促进区域协调发展。但这种地区经济协调的实现不是去扭转由经济力量导致的经济集聚，而是应该通过调整欠发达地区的经济结构和加强各地区的经济联系，充分利用发达地区土地供给政策的溢出效应，从而发挥区域之间的交互作用，推进地区间的竞争合作，实现协调发展。主要表现在以下两方面：
一是既要注重利用土地供给总量的调节推动区域经济的发展，更要注重科学的土地供应结构调节，结合经济杠杆措施，配合和引导产业结构的升级。土地供应结构政策需要进一步细化，不同产业的土地供应计划需要进一步科学化，需要在产业结构升级优化的指导下进行，
二是空间上对落后地区的土地供应不能仅从自身经济水平和特点考虑，更要考虑与周边（特别是发达省域）的合作，要充分发挥长三角、京津地区、珠三角地区的集聚带动作用。如可以考虑大区域内部的土地供应计划的平衡，允许大区域内部土地指标流转通过市场方式实现等。
三是鉴于数据的可获取性，本研究以31个省域为分析单元，探索了土地供给政策的绩效及差异化的调控思路，未来的研究还需进一步丰富土地供给政策指标（如丰富土地供应结构指标），细化研究区域（如以市单位），则更精细化地确定调控政策。
[参考文献]
[1] 丰雷，魏丽，蒋妍.论土地要素对中国经济增长的贡献[J].中国土地科学，2008（12）：4-10.
[2] 叶剑平，马长发，张庆红.土地要素对经济增长贡献分析——基于空间面板模型[J]. 财贸经济，2011（4）：111-116，124.
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