第37卷 第9期2023年9月Vol.37 No.9Sep.,2023
中国土地科学China Land Science 随着高质量发展成为我国工业发展布局的战略指引，绿发展理念开始逐步贯穿于工业生产全过程全领域，工业绿发展成为实现新型工业化和制造业强国的必然选择[1]。在中国高速工业化和经济发展进程中，大规模的工业用地供应为其提供了基础要素支撑，但由于忽略发展质量也积累了“三高两低（高消耗、高污染、高危险、低产出、低效益）”等结构性问 题[2]，与工业绿发展的基本原则相悖。“十四五”工业绿发展规划强调坚持有效市场和有为政府相结合，发挥市场配置资源的作用引导工业绿发展。长三角地区作为我国生态绿一体化发展示范区，其部分城市探索行业差别化价格供地，试图通过优化土地要素
配置改善土地粗放利用带来的资源环境问题，进而推动工业实现绿低碳转型。因此，深入探讨和把握差别化价格供地对工业绿发展的影响机理与规律，对于后续相关政策绩效评估和政策完善具有重要意义。
在经济高速发展阶段，地方政府通过大规模低价供应工业用地无差别地吸引了大量资本流入本辖区，虽然对地方经济规模扩张具有显著促进作用，但是一部分效率低下、污染严重的企业得以存活，其绿发展水平较低，甚至主动寻租并要求降低环保门槛[3-4]；同时这些低质、重复企业会挤占新能源、绿低碳型高端企业的发展空间，生产要素难以流向高效率部门而阻碍绿发展[5]。随着我国经济进入高质量发展阶
收稿日期：2023-05-31；修稿日期：2023-08-07
基金项目：国家自然科学基金面上项目（42071247）；国家自然科学基金青年项目（42301297）；教育部人文社会科学研究青年基金项目
（22YJC630132）；江苏省自然科学基金青年项目（BK20221026）；江苏省教育厅高校哲学社会科学基金项目（2021SJA0063）；中国人民大学教育基
金会林增杰土地科学发展基金优秀学术论文资助项目（2023）。
第一作者：杨一鸣（1998-），男，河南栾川人，硕士研究生。主要研究方向为土地经济与管理。E-mail:***************.edu 通讯作者：王健（1989-），男，河北玉田人，博士，博士后。主要研究方向为土地经济与管理。E-mail:****************
doi: 10.11994/zgtdkx.20230825.154848
长三角地区地方政府差别化价格供地对工业绿
发展的影响研究
——基于全局和局部双重视角
杨一鸣1，吴 1，2
，王 健1
（1.南京农业大学公共管理学院，江苏 南京 210095；2.南京农业大学中国资源环境与发展研究院，
江苏 南京 210095）
摘要：研究目的：从全局和局部双重视角探究长三角地区地方政府差别化价格供地对工业绿发展的影响效果和作用机制。研究方法：Super-SBM 模型，面板Tobit 回归模型，时空地理加权回归模型。研究结果：（1）2007—2019年长三角地区工业绿发展效率呈稳步上升的态势，其空间分布格局由“中心低、四周高”演变为“东北高、西南低”。江浙沪工业绿发展效率的线性变化趋势均为上升，且江苏的增幅要高于其他省份。（2）全局视角上，地方政府差别化价格供地对工业绿发展具有正向促进作用，主要通过引导工业用地资源流向高技术绿企业，实现选择优质企业、优化工业结构、优化制度环境，来推动工业绿发展。（3）局部视角上，地方政府差别化价格供地对工业绿发展的影响在苏中、浙西南、皖南表现正向作用，与全局视角一致；在苏北、皖北、皖中表现出Ⅰ型负向作用，这源于非预期的挡板效应；在苏南、浙东北、沪表现出Ⅱ型负向作用，这源于工业政策优惠弱化效应。研究结论：虽然全局视角显示整体影响效果为正，但是局部视角显示部分区域存在抑制作用，可通过改进地方产业发
展导向来引导差别化价格供地政策进一步释放积极影响。
关键词：长三角地区；差别化价格供地；工业绿发展；Tobit 模型；时空地理加权模型中图分类号：F301.3
文献标志码：A
文章编号：1001-8158（2023）09-0051-11
中国土地科学 2023年9月 第9期52
段，地方政府逐步改变以地引资策略，对入驻的产业项目实施差别化价格供地，更注重企业的发展质量以及与本地产业发展的契合度[6]，以求推动包含绿发展在内的工业高质量发展模式。已有研究表明，差别化价格供地通过优化工业用地资源配置引导工业结构优化并促进城市创新[7]，而产业优化升级与技术进步有利于提高资源利用效率、减少生产污染排放，推动工业实现绿低碳转型[8]，这些研究为本文奠定了理论基础，但现有研究尚未直接关注到差别化价格供地对工业绿发展可能带来的积极影响。从全局与局部视角来看，土地资源配置与绿发展的研究多从全局的角度出发，如从中国城市层面探讨工业用地错配对区域绿发展的总体影响[9]，对于局部研究主要聚焦于不同城市间土地资源错配对绿发展效率的影响差异[10]，鲜有研究关注土地资源优化配置因空间分异而对工业绿发展可能产生的局部
影响。鉴于此，本文从全局和局部两个视角出发，在测算长三角地区工业绿发展效率的基础上，深入探究地方政府差别化价格供地对工业绿发展的影响效果及作用路径，以期为土地要素配置制度改革与工业绿发展提供经验借鉴。
与已有研究相比，本文可能的边际贡献：第一，关注到了地方政府供地策略的转变，从微观层面基于土地市场交易数据构建差别化价格供地程度变量，对差别化价格供地进行有效识别；第二，从资源配置角度出发，总结差别化价格供地前、中、后期的有效措施，并在全局视角上阐释差别化价格供地对工业绿发展的总体效应及影响路径；第三，考虑到地区间经济地理结构不同，差别化价格供地对工业绿发展的影响效应存在空间非平稳性，本文对局部正负效应及其影响机制进行了归纳与区分。
1 特征事实与理论分析
1.1 差别化价格供地的特征事实
差别化价格供地指地方政府按照当地产业发展导向通过调控价格机制差别化供应建设用地[11-12]。长三角各地均就此开展了有益探索，江苏省推进工业用地提质增效并对战略性新型产业用地实施差别化的地价政策，浙江省根据“亩均论英雄、集约促转型”的核心发展理念实行差别化供地政策，安徽省运用差别化政策正向激励用地效益提升，上海市以高质量发展为指引推进工业用地地价和产业绩效相挂钩。地
方政府差别化供地策略是以问题为导向的基层探索，目的是促进土地资源优化配置，推动土地要素由低质量企业流向高质量企业。差别化价格供地的特征在供地前期、过程和后期均有所体现。
在供地前期，差别化价格供地依靠设置出让前置条件，通过“选择效应”[7]筛选优质绿、高技术企业。地方政府结合本地产业发展导向限定工业用地主体，与用地企业事先约定亩均税收、能耗与排放等控制性指标及惩戒措施，从而激发市场主体活力，促进工业生产与生态保护相协调。在供地过程中，差别化价格供地的梯度定价机制有益于高质量工业企业减少生产成本和投资风险。地方政府对不同类型企业施行差别化价格供地，甚至对高技术产业采用“一地一议”的方式让渡利益，形成了实质的地租优惠，同时使企业节约时间和制度性交易等隐形成本，有利于更多资源投入到研发生产与环境保护中。在供地后期，差别化价格供地通过“事后严监管”的达产复核验收制度，倒逼企业积极生产和绿转型发展。差别化价格供地的动态监督机制是在工业项目建成投产后动态开展效益评估，对于未达标的工业项目用地进行或土地使用权收回，该举措有助于加强用地企业的危机意识和竞争意识，激励其推动工业发展提质增效。
无论是供地前期的筛选机制还是供地后期的达产复核制度，以及供地过程中的差别化价格机制都是在为“优质企业地价优惠”服务，因此本文从价格维度开展研究。为直观呈现长三角地区差别化价格供地现象，将苏北、苏中、苏南、浙东北、浙西南、沪、皖北、皖中、皖南9个区域的差别化价格供地程度图示化（图1，测度方法见后文）。图中绿表示该年度该地区存在差别化价格供地现象，且颜越深表
明差别
图1 长三角各地区差别化价格供地程度
Fig.1 The degree of differentiated land price supply in
the Yangtze River Delta
53杨一鸣等：长三角地区地方政府差别化价格供地对工业绿发展的影响研究——基于全局和局部双重视角
化价格供地程度越深，红表示该年度该地区没有在事实上形成差别化价格供地，由图1可见2007—2019年长三角地区9个区域在建设用地配置上存在明显的行业差别化价格供应特征。
1.2 理论分析
从全局视角上看，差别化价格供地能够更好地保障土地资源在工业企业间高效配置和利用，帮助地区工业发展形成事实上的“库兹涅茨化”效应，进而推动工业发展由“逐底竞争”转向“逐顶竞争”，提升高质量工业企业的多重组合效益。同时，差别化价格供地有利于工业企业实现技术密集、降低资源消耗和减轻环境污染，并有助于工业产业发展由要素驱动迈向创新驱动，最终推动高能耗、高污染、高排放的工业发展模式转向绿低碳的新发展模式。具体而言，差别化价格供地主要通过三重效应促进工业绿发展：（1）优质企业选择效应。差别化价格供地政策设置有环保准入门槛，对附加值低、污染严重、发展落后的工业企业不予供应土地，从根源上限制非绿工业企业发展。另外，差别化价格供地通过地区产业发展导向筛选用地主体，有利于促进工业产业集聚和横向关联[13]，从而构成企业合作并降低生产、运输中的能耗及污染。（2）产业结构优化效应。一方面，差别化价格供地能够促进要素禀赋的动态转化，土地资源的优先和有效配置有利于高技术工业企业的快速发展，而这些企业具备资源利用率高、清洁生产水平高以及污染排放水平低等绿发展特征。另一方面，差别化价格供地的梯度价格机制对“三高”企业形成了价格阻隔[14]，而对绿工业企业产生实质补贴，并帮助其生产成本缩减及经营风险外部化，进一步扩大绿发展空间。（3）制度环境优化效应。差别化价格供地能够减少“三高”企业的用地支持并迫使其被逐步淘汰，这有利于引导工业企业摆脱对要素红利的过度依赖，遏制其寻租行为，为工业绿发展塑造公平竞争的外部制度环境[15]。此外，事后严监管的制度设计能够直接约束工业企业的高能耗、高排放与高污染行为，有助于减少环境污染等工业非期望产出。总之，在全局视角上差别化价格供地通过优质企业选择、产业结构优化、制度环境优化三重效应促进工业绿发展。
从局部视角上看，根据空间非平稳性定律，若地区间经济地理结构不同，差别化价格供地对工业绿发展的影响效果和影响机制可能呈现空间异质性，即部分区域产生不同于全局视角的负向作用，同时其影响路径会发生一定程度的偏离。在一部分工业欠发达地区，当地不完全具备雄厚的人才基础、完善的基础设施、优越的营商环境等优质工业企业青睐的比较优势，因此，地方政府实施严格的差别化价格供地策略可能会对部分绿工业企业形成非预期的挡板效应，另外，如果地方政府不切实际，仅为难以引进的战略性新兴产业、高端制造业提供土地优惠政策，则会令本地工业产业发展滞后以及工业绿发展后劲不足。在一部分工业发达地区，当地已有良好工业发展基础，但由于产业结构转型升级的需要，其先导产业发展倾向于信息技术、研发设计等高技术服务业，逐渐进入后工业经济发展阶段[16-17]，因此，差别化价格供地对工业企业发展的政策优惠落地空间有限，这会导致工业规模发展速度相对滞后，进而减弱工业绿发展水平的提升效果（图2）。
2 研究设计
2.1 分析模型构建
2.1.1 全局影响分析模型构建
差别化价格供地对工业绿发展的全局影响采用面板Tobit回归模型[18]识别。由于工业绿发展效率测算值均大于0，属于左侧受限的截堵变量，采用普通面板线性回归容易造成估计结果偏差，
又因为固定
图2 理论框架
Fig.2 Theoretical framework
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效应Tobit 模型无法进行条件最大似然估计[19]
，故采用因变量受限的面板Tobit 随机模型进行回归分析，其公式为：
,00,0
y y x y y *
01it it k it it t n it *it *==++a b f =Z [\
]]]]]]/ （1）式（1）中：y it 为城市i 第t 年的被解释变量；x it 为解释变量；
α0为常数项；k b 为解释变量回归系数的向量；εit 为随机误差项。
2.1.2 局部影响分析模型构建
差别化价格供地对工业绿发展的局部影响运用基于面板数据的时空地理加权回归（GTWR ）模型识别。地理加权回归（GWR ）模型能够对空间非平稳性数据进行较好估计，展示回归系数的空间异质性，但其不足是只能进行截面回归。GTWR 模型在GWR 模型的基础上引入时间维度，进而求解局部样本点的参数，该模型能够有效处理时间非平稳性[20]，提高参数估计的准确性，其公式为：
,,,,y u v t u v t x 01
i i i i k k m i i i ik i ++=b b f =^^h h /
（2）
式
（2）中：y i 为第i 个样本点的被解释变量；0b 为常数项；（u ，v ，t ）是时空坐标，u 、v 、t 分别为经度、纬度、时间；k b 为第k 个解释变量的回归系数；x k 为第k 个解释变量；
εi 为误差项。2.2 变量选取与数据来源2.2.1 变量选取
（1）被解释变量为工业绿发展效率（IGDE ）。工业绿发展是指将绿发展理念融入工业生产全过程，旨在提高资源利用效率、削减工业污染物排放量，从而调和工业发展与资源环境容量有限性间矛盾的工业发展模式，一般采用工业绿发展效率衡 量
[21-22]
。IGDE 采用数据包络分析法中Super-SBM 模
型测算。传统的数据包络分析模型未能有效区分非期望产出，并且容易忽视投入、产出变量的松弛变动问题而高估效率，虽然TONE 基于松弛变量测度提出的非径向、非角度的SBM 模型
[23]
可以解决上述问题，
但可能会产生多个决策单元效率值为1而无法比较的问题。为此，TONE 又提出了Super-SBM 模型[24]以解决决策单元效率值的横向对比问题，其模型表达为：
min 11s s y y y y m x x
12111sk
g g s s qk
b
b q s
ik
i m
1
江浙沪是指哪些地方2
=++t ===e o
/// （3）
表1 工业绿发展效率评价指标体系
Tab.1 The index system of industrial green development
efficiency evaluation
指标类型
一级指标
二级指标及单位投入指标
资源投入
工业从业人数/万人
工业固定资本存量/万元工业用地面积/km 2
工业用电量/（万kW ·h ）
期望产出指标工业效益工业总产值/万元非期望产出指标
环境污染
工业废水排放量/t 工业二氧化硫排放量/t 工业烟粉尘排放量/t
<
;1,2,,x x i m
1,ij j jk
n
g =m !=/
;1,2,,y y s s 1,1
g
jk
n
sj g
j g =m !=/ ;1,2,,y y q s 1,2
b
qj b
j jk
n
g =m !
=/ ;;;01,2,,;0
x x y y y y jn j k g k g b k b j g !=m 式（3）中：ρ为工业绿发展效率评价值；m 、s 1、s 2分别为投入、期望产出和非期望产出变量的个数；n 为决策单元数量，每个决策单元由m 项投入、
s 1项期望产出和s 2项非期望产出构成；x ik 、y sk g 、y qk b
分别为第k 个
决策单元的第i 种投入、第s 种期望产出和第q 种非期望产出变量的数值；x 、y g 、y b 分别为投入、期望产出、非期望产出的松弛变量；j 表示第j 个决策单元；m 表示所对应的投入或产出变量的权重。
工业绿发展期望在现有资源环境条件约束下以最小的资源投入和最少的环境污染产出最多的工业效益[25]。因此本文在构建工业绿发展效率评价指标体系时将投入指标确定为资源投入指标，而产出指标分为期望产出的工业效益指标和非期望产出的环境污染指标。其中资源投入可进一步分为劳动力、资本、土地投入和能源消耗，劳动力投入以工业从业人数表示，资本投入以工业固定资本存量表示，土地投入以工业用地面积表示，能源消耗以工业用电量表示；工业效益指标以工业总产值表示，环境污染指标以工业废水排放量、工业二氧化硫排放量和工业烟粉尘排放量表示（表1）。
（2）核心解释变量为差别化价格供地程度（DLPS ）。差别化价格供地的核心制度设计在于针对不同类型的产业项目实施差别化的出让地价，这会使同质区域内高技术产业用地与非高技术产业用地间
＞≤≤≥
≥≥≥≥≤
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杨一鸣等：长三角地区地方政府差别化价格供地对工业绿发展的影响研究——基于全局和局部双重视角形成地价差，这个差值便是衡量差别化价格供地的关键，其值越大表明差别化价格供地程度越高。首先，在不同地段上不同土地等级的土地出让价格存在显著差异，故在衡量差别化价格供地程度时需要区分土地等级。其次，高技术工业行业可根据国家统计局印发的《高技术产业分类》确定，以高端制造业为主。最后，地价水平与当地的经济发展程度密切相关，因此在初步测算出差别化价格供地程度后需要消除经济因素的波动。差别化价格供地程度的计算公式为：
DLPS ED NHT
HT it
it
ijpt
ijqt =
-^h
/ （4）
式（4）中：DLPS it 为城市i 第t 年的差别化价格供地程度；NHT 为非高技术工业行业的土地出让价格，其中j 表示第j 土地等级、
p 表示非高技术工业行业p ；HT 为高技术工业行业的土地出让价格，其中q 表示高技术工业行业q ；ED it 为城市i 第t 年经济发展程度，用地区生产总值代为表示。
（3）控制变量。①工业化水平（IL ），工业化水平高可为工业绿转型发展提供变革基础和动力，另一方面，工业水平越高也可能意味消耗更多的资源，不利于工业绿水平提升[26]，
IL 以工业总产值与地区生产总值的比值衡量。②城镇化水平（UI ），劳动力等资源会向城镇化水平高的地区集聚，这能够为工业绿发展提供支撑，也可能随着城镇化推进工业快速无序发展并造成严重工业污染[25]，
UI 通过城区土地面积占城市土地面积比重反映。③环境规制强度（ER ），环境规制倒逼工业企业节能减排、减污降碳[27]，但过度的环境规制会阻碍工业企业的正常经营和绿低碳转型，
ER 采用一般工业固体废物综合利用率表示。④经济开放程度（EO ），经济开放能够加强与国外资本合作，可能带来绿技术外溢形成“污染光环”效应，也可能招致污染密集型工业造成“污染天堂”现象[28]，
EO 以当年实际使用外资金额与固定资产投资总额的比值表示。⑤财政压力（FP ），财政压力过大的地
方政府可能优先发展高税收行业，而暂时减少对工业绿发展的支持力度，
FP 通过地方预算内支出与地方预算内收入的比值表征，各变量的描述性统计见表2。2.2.2 数据来源
本文以长三角地区41个城市作为基础研究单元，并将其划分为苏北、苏中、苏南、浙东北、浙西南、沪、皖北、皖中、皖南9个区域，研究时期为2007—2019年。土地出让数据来自中国土地市场网，剔除内容缺失等异常数据，共计爬取工业相关用地数据131 157条，并根据国家统计局印发的《高技术产业分类》从行业大类区分高技术工业行业和非高技术工业行业。工业绿发展效率评价所需数据和控制变量所需数据来源于《中国城市统计年鉴》 《中国城市建设统计年鉴》，并以相关省市的统计年鉴和国民经济与社会发展统计公报作为补充。
3 结果与分析
3.1 长三角地区工业绿发展效率时空演变3.1.1 工业绿发展效率的时间演化分析
总体上看，长三角地区工业绿发展效率除在2015年和2017年有明显下降外，其余年份均呈现增长态势，整体线性变化趋势为上升，其值由初期的0.333增长至末期的1.056，增幅217.12%，反映了长三角地区工业绿发展效率实现了稳步提升（图3），这与既有研究的结论相似[29-30]。按省份来看，为防止信息冗余，图中仅展示了江浙沪皖工业绿发展效率的线性变化趋势，除安徽省线性趋势为下降外，
其他三省的线性趋势均为上升，且江苏省的增长幅度要高于其他省份。另外，安徽省工业绿发展效率虽有下降，但整体水平高于其他省份，而上海市整体水平最低（图4）。
表2 变量的描述性统计
Tab.2 Descriptive statistics of variables
变量组变量名称均值标准差最小值最大值样本量VIF 被解释变量IGDE 0.456 0.312 0.085 3.502 533—核心解释变量DLPS 0.487 0.537 -0.615 3.558 533 1.119控制变量
IL 1.717 0.517 0.413 3.227 533 1.261UI 9.658 8.050 0.500 49.500 533 1.305ER 91.856 9.593 32.810 100.000 533 1.023EO 0.047 0.037 0.004 0.230 533 1.334FP
1.852
1.011
0.857
14.577
533
1.395
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