
国土空间用途管制对中国经济高质量发展的影响研究——基于强度和效度视角
The effect of territorial and spatial use regulation on China's high-quality economic development: Based on the perspective of intensity and validity
基于地理探测器等方法,使用2010—2021年省级面板数据,从强度和效度视角研究国土空间用途管制对中国经济高质量发展的影响。得出以下研究结果:(1)国土空间用途管制强度对经济高质量发展有显著影响,因子影响力为0.089;(2)国土空间用途管制效度对经济高质量发展具有显著影响,因子影响力为0.406;(3)全国、东部、中部、西部和东北地区的国土空间用途管制强度位于6.29~7.46、7.14~8.66、6.22~6.94、7.72~9.11和3.59~4.29区间时,经济高质量发展均值最高。研究认为科学实施国土空间用途管制,可以推动中国经济高质量发展,提出了保持国土空间用途管制最优强度区间与完善补偿机制、提升国土空间用途管制效度、有针对性地拟定各地区经济高质量发展实施方案的建议。
Territorial and spatial use regulation can correct market failure, but its policy externality may widen the development gap between regions and affect the overall high-quality development of China's economy. It is of vital significance to clarify and validate the practical effects of territorial and spatial use regulation on high-quality economic development and the underlying theoretical logic. Marginal analysis and geographical detector methods were adopted in this study. Based on provincial panel data from 2010 to 2021, this paper analyzes and verifies the effects of territorial and spatial use regulation on high-quality economic development in China from two dimensions: regulation intensity and regulation validity. Research findings: (1) From a national perspective, the influencing factors of high-quality economic development are opening-up, technology investment, validity of territorial and spatial use regulation, capital stock, human capital, and intensity of territorial and spatial use regulation. (2) There is regional heterogeneity in the impact of human capital and technology investment on high-quality economic development. (3) There is an inverted U-shaped curve relationship between the intensity of territorial and spatial use regulation and the level of high-quality economic development. With the increase in the intensity of territorial and spatial use regulation, the level of high-quality development of regional economy first increases and then decreases. (4) The validity of territorial and spatial use regulation is significantly and positively correlated with the level of high-quality economic development. The factor contribution of the validity of territorial and spatial use regulation to high-quality economic development is 0.406. The following conclusions can be drawn: Scientific implementation of territorial and spatial use regulation can promote high-quality economic development in China. The study proposes suggestions and enlightenments on promoting high-quality development of the China's economy, such as maintaining the optimal range of territorial and spatial use regulation intensity, improving the compensation mechanism, enhancing the validity of territorial and spatial use regulation, and formulating targeted implementation plans for high-quality economic development in different regions.
地理探测器 / 国土空间用途管制 / 经济高质量发展 {{custom_keyword}} /
geographical detector / territorial and spatial use regulation / high-quality economic development {{custom_keyword}} /
表1 指标数据来源Table 1 Source of indicator data |
分类 | 子系统 | 指标/单位 | 数据来源 |
---|---|---|---|
经济高质 量发展 | 美好生活 | 城镇居民人均可支配收入/元 | 《中国统计年鉴》 |
农村居民人均纯收入/元 | 《中国统计年鉴》 | ||
不安定指数(CPI+失业率)/% | 《中国统计年鉴》 | ||
平衡发展 | 居民人均可支配收入与人均GDP之比/% | 《中国统计年鉴》 | |
城乡居民人均可支配收入比/% | 《中国统计年鉴》 | ||
城镇化率/% | 《中国统计年鉴》 | ||
充分发展 | 人均GDP/元 | 《中国统计年鉴》 | |
发明专利授权数/件 | 《中国统计年鉴》 | ||
规模以上工业企业利润总额/万元 | 《中国统计年鉴》 | ||
规模以上工业企业新产品销售收入占主营 业务收入比例/% | 中国及各省统计年鉴 | ||
国土空间用途管制强度 | 管制强度 | 人均城市化空间面积/(hm2/人) | 国土调查成果共享应用服务平台 |
国土空间用途管制效度 | 开发强度 | 开发强度/% | 国土调查成果共享应用服务平台 |
资源环境承载力 | 人均耕地面积/(hm2/人) | 《中国统计年鉴》 | |
建成区绿化覆盖率/% | 国家统计局数据库 | ||
人均水资源拥有量/(104 m3/人) | 《中国统计年鉴》 | ||
人均能源生产总量/(tce/人) | 各省统计年鉴 | ||
万元GDP化学需氧量排放量/(t/万元) | 国家统计局数据库 | ||
万元GDP二氧化硫排放量/(t/万元) | 国家统计局数据库 | ||
万元GDP工业固体废物产生量/(t/万元) | 国家统计局数据库 | ||
万元GDP耗水量/(m3/万元) | 《中国统计年鉴》 | ||
万元GDP能源消费总量/(tce/万元) | 《中国能源统计年鉴》 | ||
工业固体废物综合利用率/% | 《中国统计年鉴》 | ||
生活垃圾无害化处理率/% | 《中国统计年鉴》 | ||
工业污染治理投资占GDP比例/% | 《中国统计年鉴》 | ||
控制变量 | 教育投入 | 财政教育支出占地方一般公共预算支出比例/% | 《中国统计年鉴》 |
人力资本 | 平均受教育年限/年 | 《中国统计年鉴》 | |
科技投入 | 财政科学技术支出总额占地方一般公共预算 支出比例/% | 《中国统计年鉴》 | |
资本投入 | 资本存量/亿元 | 《中国统计年鉴》 《固定资产投资统计年鉴》 | |
对外开放 | 外商投资总额/亿美元 | 《中国统计年鉴》 |
表2 变量描述性统计Table 2 Descriptive statistics of main variables |
变量 | 单位 | 均值 | 标准差 |
---|---|---|---|
经济高质量发展水平(Y) | — | 0.278 | 0.214 |
国土空间用途管制强度(INT) | hm2/人 | 0.013 | 0.012 |
国土空间用途管制效度(VAL) | — | 0.557 | 0.153 |
教育投入(EDU) | % | 16.325 | 2.589 |
人力资本(HUM) | 年 | 9.355 | 0.889 |
科技投入(TEC) | % | 2.113 | 1.491 |
资本投入(CAP) | 亿元 | 94937.760 | 71906.800 |
对外开放(FDI) | 亿美元 | 2237.276 | 4268.176 |
表3 中国经济高质量发展水平及类型划分Table 3 Evaluation value and classification of China's high-quality development |
区域 | 2010年 | 2015年 | 2021年 | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
分值 | 质量类型 | 分值 | 质量类型 | 分值 | 质量类型 | ||
东部 | 北京 | 0.336 | 中等质量 | 0.673 | 较高质量 | 1.254 | 高质量 |
天津 | 0.194 | 较低质量 | 0.315 | 中等质量 | 0.411 | 中等质量 | |
河北 | 0.099 | 低质量 | 0.203 | 较低质量 | 0.340 | 中等质量 | |
上海 | 0.301 | 中等质量 | 0.504 | 较高质量 | 0.805 | 高质量 | |
江苏 | 0.261 | 较低质量 | 0.686 | 较高质量 | 1.134 | 高质量 | |
浙江 | 0.253 | 较低质量 | 0.553 | 较高质量 | 1.046 | 高质量 | |
福建 | 0.133 | 低质量 | 0.254 | 较低质量 | 0.453 | 较高质量 | |
山东 | 0.205 | 较低质量 | 0.430 | 中等质量 | 0.696 | 较高质量 | |
广东 | 0.330 | 中等质量 | 0.626 | 较高质量 | 1.466 | 高质量 | |
海南 | 0.074 | 低质量 | 0.161 | 较低质量 | 0.231 | 较低质量 | |
中部 | 山西 | 0.082 | 低质量 | 0.153 | 低质量 | 0.274 | 中等质量 |
安徽 | 0.105 | 低质量 | 0.286 | 中等质量 | 0.537 | 较高质量 | |
江西 | 0.088 | 低质量 | 0.174 | 较低质量 | 0.347 | 中等质量 | |
河南 | 0.114 | 低质量 | 0.243 | 较低质量 | 0.378 | 中等质量 | |
湖北 | 0.126 | 低质量 | 0.269 | 较低质量 | 0.533 | 较高质量 | |
湖南 | 0.119 | 低质量 | 0.246 | 较低质量 | 0.416 | 中等质量 | |
西部 | 内蒙古 | 0.093 | 低质量 | 0.158 | 低质量 | 0.268 | 较低质量 |
广西 | 0.085 | 低质量 | 0.182 | 较低质量 | 0.272 | 中等质量 | |
重庆 | 0.129 | 低质量 | 0.223 | 较低质量 | 0.385 | 中等质量 | |
四川 | 0.101 | 低质量 | 0.237 | 较低质量 | 0.455 | 较高质量 | |
贵州 | 0.058 | 低质量 | 0.118 | 低质量 | 0.211 | 较低质量 | |
云南 | 0.054 | 低质量 | 0.124 | 低质量 | 0.226 | 较低质量 | |
陕西 | 0.090 | 低质量 | 0.203 | 较低质量 | 0.388 | 中等质量 | |
甘肃 | 0.048 | 低质量 | 0.117 | 低质量 | 0.181 | 较低质量 | |
青海 | 0.037 | 低质量 | 0.095 | 低质量 | 0.193 | 较低质量 | |
宁夏 | 0.060 | 低质量 | 0.129 | 低质量 | 0.198 | 较低质量 | |
新疆 | 0.065 | 低质量 | 0.144 | 低质量 | 0.222 | 较低质量 | |
东北 | 辽宁 吉林 黑龙江 | 0.142 0.112 0.107 | 低质量 低质量 低质量 | 0.244 0.177 0.118 | 较低质量 较低质量 较低质量 | 0.354 0.298 0.283 | 中等质量 中等质量 中等质量 |
表4 四大地区高质量发展水平空间异质性分析Table 4 Heterogeneity analysis of high-quality development in four regions of China |
区域 | 2010年 | 2015年 | 2021年 | ||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
均值 | 中位数 | 标准差 | 均值 | 中位数 | 标准差 | 均值 | 中位数 | 标准差 | |||
东部 | 0.219 | 0.229 | 0.094 | 0.441 | 0.467 | 0.197 | 0.784 | 0.751 | 0.426 | ||
中部 | 0.105 | 0.110 | 0.018 | 0.229 | 0.244 | 0.053 | 0.414 | 0.397 | 0.105 | ||
西部 | 0.074 | 0.065 | 0.027 | 0.157 | 0.144 | 0.048 | 0.273 | 0.226 | 0.094 | ||
东北 | 0.120 | 0.112 | 0.019 | 0.180 | 0.177 | 0.063 | 0.312 | 0.298 | 0.038 |
表5 经济高质量发展的因子探测结果Table 5 Detection values of high-quality development |
驱动因子 | 时间段/年 | q | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
全国 | 东部 | 中部 | 西部 | 东北 | ||
国土空间用途管制强度 | 2010—2021 | 0.089*** | 0.055* | 0.128** | 0.054* | 0.352** |
2016—2021 | 0.105*** | 0.226*** | 0.290** | 0.274*** | 0.501* | |
2010—2015 | 0.094*** | 0.137* | 0.004 | 0.037 | 0.421* | |
国土空间用途管制效度 | 2010—2021 | 0.406*** | 0.267*** | 0.450*** | 0.398*** | 0.471*** |
2016—2021 | 0.412*** | 0.274*** | 0.557*** | 0.314*** | 0.629** | |
2010—2015 | 0.490*** | 0.433*** | 0.364** | 0.363*** | 0.705** | |
教育投入 | 2010—2021 | 0.018 | 0.011 | 0.096 | 0.075 | 0.275 |
2016—2021 | 0.043 | 0.013 | 0.038 | 0.235 | 0.187 | |
2010—2015 | 0.051 | 0.130 | 0.078 | 0.008 | 0.181 | |
人力资本 | 2010—2021 | 0.256*** | 0.109** | 0.098 | 0.246*** | 0.678*** |
2016—2021 | 0.177*** | 0.144* | 0.035 | 0.243*** | 0.762*** | |
2010—2015 | 0.261*** | 0.362*** | 0.044 | 0.252*** | 0.815*** | |
科技投入 | 2010—2021 | 0.547*** | 0.491*** | 0.517*** | 0.226** | 0.009 |
2016—2021 | 0.620*** | 0.757*** | 0.621*** | 0.239*** | 0.311 | |
2010—2015 | 0.588*** | 0.605*** | 0.140 | 0.197** | 0.412 | |
资本投入 | 2010—2021 | 0.272*** | 0.183*** | 0.740*** | 0.564*** | 0.627*** |
2016—2021 | 0.214*** | 0.102* | 0.599*** | 0.576*** | 0.676** | |
2010—2015 | 0.255*** | 0.108* | 0.655*** | 0.563*** | 0.779*** | |
对外开放 | 2010—2021 | 0.603*** | 0.574*** | 0.712*** | 0.663*** | 0.621*** |
2016—2021 | 0.651*** | 0.498*** | 0.598*** | 0.703*** | 0.811*** | |
2010—2015 | 0.659*** | 0.584*** | 0.493*** | 0.671*** | 0.721*** |
注:***、**、*分别表示变量在1%、5%、10%的水平上显著,下同。 |
表6 因子探测稳健性检验:提前1期Table 6 Factor detection robust test: Advance by one period |
驱动因子 | q | ||||
---|---|---|---|---|---|
全国 | 东部 | 中部 | 西部 | 东北 | |
国土空间用途管制强度 | 0.138*** | 0.087* | 0.144* | 0.074* | 0.335* |
国土空间用途管制效度 | 0.463*** | 0.289*** | 0.447*** | 0.418*** | 0.517*** |
教育投入 | 0.021 | 0.016 | 0.167 | 0.090* | 0.309 |
人力资本 | 0.236*** | 0.215*** | 0.108 | 0.269*** | 0.654*** |
科技投入 | 0.598*** | 0.527*** | 0.570*** | 0.206*** | 0.047 |
资本投入 | 0.291*** | 0.223*** | 0.703*** | 0.559*** | 0.679*** |
对外开放 | 0.674*** | 0.615*** | 0.708*** | 0.640*** | 0.689*** |
表7 风险探测稳健性检验:提前1期Table 7 Risk detection robust test: Advance by one period |
变量 | 区域 | 国土空间用途管制强度 | 国土空间用途管制效度 | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 1 | 2 | 3 | 4 | |||
经济高 质量发 展均值 | 全国 | 0.184 | 0.307 | 0.423 | 0.237 | 0.130 | 0.211 | 0.405 | 0.529 | |
东部 | 0.318 | 0.429 | 0.580 | 0.481 | 0.225 | 0.511 | 0.573 | 0.591 | ||
中部 | 0.239 | 0.306 | 0.249 | 0.200 | 0.149 | 0.228 | 0.234 | 0.326 | ||
西部 | 0.147 | 0.168 | 0.203 | 0.162 | 0.124 | 0.133 | 0.176 | 0.248 | ||
东北 | 0.226 | 0.257 | 0.191 | 0.170 | 0.174 | 0.182 | 0.217 | 0.278 |
注:使用地理探测器,自变量应为类型量,表中横轴1~4为对核心解释变量离散化处理后得到的有序分类变量编码,下同。 |
表8 因子探测稳健性检验:替换变量Table 8 Factor detection robust test: Substitution variable |
驱动因子 | q | ||||
---|---|---|---|---|---|
全国 | 东部 | 中部 | 西部 | 东北 | |
国土空间用途管制强度 | 0.060*** | 0.490*** | 0.120* | 0.274*** | 0.510*** |
国土空间用途管制效度 | 0.424*** | 0.396*** | 0.372* | 0.316*** | 0.659*** |
教育投入 | 0.012 | 0.238*** | 0.108 | 0.228*** | 0.416 |
人力资本 | 0.299*** | 0.578*** | 0.046 | 0.063* | 0.691*** |
科技投入 | 0.489*** | 0.533*** | 0.189* | 0.078* | 0.236 |
资本投入 | 0.152*** | 0.188*** | 0.458*** | 0.368*** | 0.778*** |
对外开放 | 0.606*** | 0.397*** | 0.517*** | 0.549*** | 0.779*** |
表9 风险探测稳健性检验:替换变量Table 9 Risk detection robust test: Substitution variable |
变量 | 区域 | 国土空间用途管制强度 | 国土空间用途管制效度 | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 1 | 2 | 3 | 4 | |||
全要素 生产率 均值 | 全国 | 0.451 | 0.477 | 0.578 | 0.510 | 0.358 | 0.419 | 0.555 | 0.684 | |
东部 | 0.519 | 0.572 | 0.896 | 0.774 | 0.505 | 0.661 | 0.700 | 0.843 | ||
中部 | 0.420 | 0.433 | 0.472 | 0.424 | 0.359 | 0.407 | 0.447 | 0.460 | ||
西部 | 0.281 | 0.392 | 0.451 | 0.439 | 0.296 | 0.338 | 0.368 | 0.513 | ||
东北 | 0.513 | 0.554 | 0.489 | 0.412 | 0.451 | 0.459 | 0.500 | 0.594 |
注:表中横轴1~4为对各自变量离散化处理后得到的有序分类变量编码。 |
[1] |
曲福田, 诸培新. 土地经济学(第四版). 北京: 中国农业出版社, 2021: 86-136.
[
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[2] |
王万茂. 土地用途管制的实施及其效益的理性分析. 中国土地科学, 1999, 13(3): 10-13.
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[3] |
单卫东, 黄贤金, 曹小曙, 等. 保障发展与安全的国土空间功能组织创新研究. 自然资源学报, 2023, 38(11): 2792-2805.
国土空间功能组织是国土空间治理现代化的核心竞争力所在。当前亟需开展国土空间功能组织创新研究,落实国家统筹发展和安全战略的实施要求,探索构建面向人与自然和谐共生的新时期国土空间功能组织模式。研究发现:(1)国土空间功能组织是通过统筹协调国土空间开发、利用与保护活动,以处理有限的国土空间供给与多样的国家发展需求矛盾的过程。(2)当前中国面临国土空间供给不足和空间发展不平衡、不充分等人地失调问题,难以为高质量发展提供国土空间基础保障,亟需构建以自然分异为基础,以功能分区为导向,以空间开发、利用、整治、保护和营造为手段的新时期国土空间功能组织模式。(3)构建了以“功能区划—地域分工—地域协同—空间营造—规划实施”为主线的国土空间功能组织创新路径,以期有助于防范和化解影响中国现代化进程的国土空间风险,保障人与自然和谐共生的中国式现代化。
[
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[4] |
林坚, 武婷, 张叶笑, 等. 统一国土空间用途管制制度的思考. 自然资源学报, 2019, 34(10): 2200-2208.
近年来,统一国土空间用途管制,已提升到前所未有的国家战略部署层面,是一项带有全局意义的极其重要的改革任务。在系统梳理1949年以来国土空间用途管制制度演变的基础上,重点总结中国以往国土空间用途管制的主要特点,结果发现:贯彻落实用途管制制度,关键是把握好规划编制、实施许可、监督管理三大环节,统筹陆域、海域两类国土空间,差别化管理建设与非建设两种活动。结合制度建设的前提,提出构建统一国土空间用途管制制度的建议:(1)建立统一的国土空间用途管制控制线体系;(2)构建丰富有效的国土空间用途管制手段体系;(3)确立统一明晰的国土空间用途管制监管体系;(4)完善国土空间用途管制的相关法律法规体系。
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In recent years, the unification of territorial space use regulations has been upgraded to an unprecedented level of national strategic deployment, which is an extremely important reform task with overall significance. Based on the systematical review on the institutional evolution of territorial space use regulation since 1949, this paper puts an emphasis on summarizing the major features of previous territorial space use regulations in China. In general, we conclude that the key to implement territorial space use regulations is to control the three important aspects which consist of planning, licensing and supervision, to coordinate the utilization of continental space and ocean space and to discriminate the management of construction and non-construction purposes. On the premise of system construction, we propose four suggestions to institution on how to unify the territorial space use regulations: (1) Establishing a unified control line system for territorial space use regulations at the planning level; (2) Building an abundant and effective measure system for territorial space use regulations; (3) Constructing a unified and explicit regulatory system for territorial space use regulations at the supervision level; (4) Improving the legal system to help territorial space use governance at the support level. {{custom_citation.content}}
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[5] |
吴次芳, 谭永忠, 郑红玉. 国土空间用途管制. 北京: 地质出版社, 2020: 19-23.
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[6] |
周天肖. 国有自然资源资产的央地分工治理研究: 基于国家治理的视角. 自然资源学报, 2023, 38(9): 2345-2359.
国有自然资源资产所有权的委托代理,本质上属于央地事权划分问题。从国家治理的视角,分析国有自然资源资产治理的央地分工原则,揭示中央集权和地方分权的选择逻辑。以国有农用地的治理变迁为例,验证央地在垦区管理上的事权划分和动态调整过程。研究发现:从治民是否分离、治官是否分离、治事是否战略需要三个维度,国有自然资源资产治理可以分为中央直管、央地共管、地方属地化管理;国有自然资源资产的治理模式会随维度变化而动态调整。央地分工治理,归结为中央政府对效率和风险冲突的权衡。研究将增进国家治理理论在自然资源领域的拓展,对形成国有自然资源资产治理的央地分工理论,实现所有权委托代理机制落地具有重要的理论和实践意义。
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[7] |
张全景, 欧名豪, 王万茂. 中国土地用途管制制度的耕地保护绩效及其区域差异研究. 中国土地科学, 2008, 22(9): 8-13.
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[8] |
蔡银莺, 余元. 基本农田规划管制下农民的土地发展权受限分析: 以江夏区五里界镇为实证. 中国人口·资源与环境, 2012, 22(9): 76-82.
[
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[9] |
王文刚, 庞笑笑, 宋玉祥. 土地用途管制的外部性、内部性问题及制度改进探讨. 软科学, 2012, 26(11): 33-37, 42.
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[10] |
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[11] |
薄文广, 安虎森, 李杰. 主体功能区建设与区域协调发展: 促进亦或冒进. 中国人口·资源与环境, 2011, 21(10): 121-128.
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[12] |
The article analyses the link between autarchic land-use policies adopted by local governments in California and the substantial redistribution of its population during the decade of the 1990s. Changes in population growth by racial and ethnic group in California cities are related to measures of the extent to which locally adopted policy favours expansion of the single-family housing stock. Controlling for the initial conditions of housing and labour markets by relying upon census measures for 1990, the paper accounts for the potential endogeneity of contemporaneous land-use policies by relying upon exogenous measures of the 'exclusivity' and 'pro-growth' propensities of the local public sector recorded by a state-wide survey in the early 1990s.
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[13] |
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陆铭. 建设用地使用权跨区域再配置: 中国经济增长的新动力. 世界经济, 2011, (1): 107-125.
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曹瑞芬, 张安录. 土地发展非均衡度测算及其敏感性分析: 基于农地非农发展受限视角. 自然资源学报, 2017, 32(5): 715-726.
论文以农地非农发展受限为研究对象,分别基于用地结构和土地财事权视角构建土地发展非均衡度模型,并在此基础上依据二者对经济发展的贡献度确定权重,进行加权求和,求算土地综合非均衡度。基于我国2009—2013年省级面板数据的实证研究结果表明:总体上,我国的土地发展非均衡度较高,但逐年下降;省级层面上,我国土地发展非均衡度的空间差异显著,且非均衡度呈“东部沿海发达地区—中部地区—西南地区或东北、西北地区”逐级递增趋势。此外,论文就土地发展非均衡度对财政转移支付的敏感性进行分析,为我国财政转移制度改革奠定理论依据。结果表明,财政转移制度有助于减缓土地发展非均衡度,且四大分区的土地发展非均衡度对财政转移支付的敏感性存在显著差异。研究尝试直接量化土地发展非均衡程度,为缓解土地非均衡发展、均衡区域发展奠定理论基础。
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朱兰兰, 蔡银莺. 土地用途管制下基本农田发展权受限的区域差异及经济补偿: 以湖北省武汉、荆门、黄冈等地区为实证. 自然资源学报, 2015, 30(5): 736-747.
以湖北省武汉、荆门、黄冈等地区为实证,分析重点开发区、农产品主产区及生态功能区农民收入及土地利用行为受土地用途管制的影响,测算基本农田发展受限下农民的福利损失及空间异质性。结果表明:① 农民收入及土地利用行为具有显著的空间差异,农产品主产区农业收入较重点开发区农业收入高30 929.29 元/(户·a),生态功能区农民倾向于种植经济作物,江汉平原农产品主产区农民更愿意种植粮食作物,农地经营意愿也最强烈,而重点开发区及生态功能区农民转入农地、扩大农业经营规模的意愿较弱;② 土地用途管制对农业收入较高、农地投入较大、农地经营意愿较低、单纯种植粮食作物和兼营粮食作物与经济作物农民的影响较大;③ 土地用途管制强度及其给农民福利带来的损失具有显著空间差异,重点开发区的管制程度最强,生态功能区的管制程度最弱,其中重点开发区农民的福利损失最大[23 839.34 元/(hm<sup>2</sup>·a)],其次为生态功能区[22 266.71 元/(hm<sup>2</sup>·a)],农产品主产区最低[14 445.58 元/(hm<sup>2</sup>·a)]。
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余亮亮, 蔡银莺. 国土空间规划管制、地方政府竞争与区域经济发展: 来自湖北省县(市、区)域的经验研究. 中国土地科学, 2018, 32(5): 54-61.
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黄文彬, 王曦. 政府土地管制、城市间劳动力配置效率与经济增长. 世界经济, 2021, (8): 131-153.
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周贵鹏, 龙花楼. 土地利用转型机理与国土空间格局优化: 基于土地利用效益空间函数视角的分析. 自然资源学报, 2023, 38(10): 2447-2463.
土地利用转型是追求用地效益最大化的过程。运用理论分析、文献研究和案例实证法,从土地利用效益空间函数视角,探讨土地利用及其转型机理、土地利用形态的“协调—冲突—协调”交替演化模式和用地转型对国土空间格局优化的作用等。结论如下:(1)土地利用效益空间函数反映区域各地类的效益产出格局,并决定各地类的效益相对优势区。(2)区域土地利用转型的机理可概括为“三维原始动力—隐性形态变化—效益函数变化—空间冲突协调—显性形态变化”。土地利用转型追求区域用地隐性形态和“自然环境—经济社会—管理体制”的最佳耦合,以及用地显性形态和土地利用效益空间函数的最佳耦合,将各地类在空间上的强冲突化为弱冲突,并趋近实现最大效益总量。(3)土地利用形态“协调—冲突—协调”交替演化的上游和驱使环节是土地利用效益空间函数的变化,其下游响应是土地利用的最终效益产出,土地利用转型是上述交替演化的长期结果。区域土地利用形态的效益产出量是特定土地利用形态与特定经济社会发展阶段相对应、挂钩的纽带。(4)土地利用转型在较小区域与尺度上对国土空间格局优化具有服务优势,且需与更大尺度的国土空间规划交互衔接进而协同实现优化效应。
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张军扩, 侯永志, 刘培林, 等. 高质量发展的目标要求和战略路径. 管理世界, 2019, 35(7): 1-7.
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吴初国, 何贤杰, 盛昌明, 等. 能源安全综合评价方法探讨. 自然资源学报, 2011, 26(6): 964-970.
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"Energy security" refers to capability and state that a country or a region may obtain stable, sufficient and clean energy supply to meet the requirements of ensuring prudent operation and sustainable and balanced development of its economy and society. For the evaluation of China's energy security situation, the technical key is how to quantitatively analyze the guarantee degree of energy supply under the multivariate energy structures, such as petroleum, gas, coal, civil nuclear and so on.We firstly design an evaluating system of energy security by ten factors from five aspects, according to three levels of "Composite Index-Essential Indicators-Key Factor". The five aspects are: 1) domestic energy supporting capability, 2) domestic production capacity, 3) ability of international market energy acquisition, 4) national emergency control ability, and 5) environmental safety control ability. And the ten factors include: 1) reserves-production ratio, 2) reserve replacement ratio, 3) production share, 4) self-sufficiency ratio, 5) import shares, 6) price, 7) reserves level, 8) energy consumption intensity, 9) carbon emissions, and 10) the proportion of clean energy. Then, we use the weighted aggregative model to make an integrated index of "energy security degree". Finally, the general state of energy security can be characterized and described by the integrated index.We choose 1 and 0 as the maximum and minimum of the value range of the integrated index, the higher the index, the safer the energy situation. Based on successive decrease of step width of 0.2, energy security degree is divided into five grades: safe, basically safe, unsafe, seriously unsafe and in crisis state, which correspond to five colors for early warning, they are in the order of green, blue, yellow, orange and red.Study indicates that currently the degree of China's energy security is 0.7125 averagely, being "basically safe". With proper future development programs and powerful measures, the degree of China's energy security will reach 0.8411 and 0.8477 respectively in 2020 and 2030, entering the "safe" interval. In case our country is implemented the energy blockade internationally, the indicator maybe decrease to 0.5520 of the state of "unsafe".To solve China's energy security, the key is to not only increase its strategic reserves, diversify the energy supply, strengthen geological exploration, develop alternative energy and raise energy efficiency, but also place energy diplomacy in a prominent position.
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李金昌, 史龙梅, 徐蔼婷. 高质量发展评价指标体系探讨. 统计研究, 2019, 36(1): 4-14.
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何明俊. 国土空间用途管制的特征、模式与制度体系. 规划师, 2020, 36(11): 5-10.
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余亮亮. 国土空间规划管制与区域经济协调发展研究: 以湖北省为实证. 武汉: 华中农业大学, 2017.
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陆铭, 张航, 梁文泉. 偏向中西部的土地供应如何推升了东部的工资. 中国社会科学, 2015, (5): 59-83, 204-205.
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王淑佳, 孔伟, 任亮, 等. 国内耦合协调度模型的误区及修正. 自然资源学报, 2021, 36(3): 793-810.
随着对科学发展观认识的深入,耦合协调度模型成为研究区域整体均衡发展程度的有效评价与研究工具。但在该模型使用中,存在书写错误、丢失系数、错用权重和模型不成立四类误区,已经显著影响到学术研究的科学性。因此首先明确传统耦合协调度模型的规范公式,在探讨该传统模型在社会科学领域研究中效度问题基础上,进一步提出耦合度的修正模型。此外耦合协调度模型还存在指标构建的主观性、耦合结果的波动性和无可比性的信度问题。以京津冀生态与经济系统为例,验证修正后的耦合协调度模型具有较好的效度,研究对象的时空变化会显著影响耦合协调度模型的信度。
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任保平, 文丰安. 新时代中国高质量发展的判断标准、决定因素与实现途径. 改革, 2018, (4): 5-16.
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茹少峰, 魏博阳, 刘家旗. 以效率变革为核心的我国经济高质量发展的实现路径. 陕西师范大学学报: 哲学社会科学版, 2018, 47(3): 114-125.
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徐现祥, 周吉梅, 舒元. 中国省区三次产业资本存量估计. 统计研究, 2007, 24(5): 6-13.
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宗振利, 廖直东. 中国省际三次产业资本存量再估算: 1978—2011. 贵州财经大学学报, 2014, (3): 8-16.
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单豪杰. 中国资本存量K的再估算: 1952—2006年. 数量经济技术经济研究, 2008, 25(10): 17-31.
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王劲峰, 徐成东. 地理探测器: 原理与展望. 地理学报, 2017, 72(1): 116-134.
空间分异是自然和社会经济过程的空间表现,也是自亚里士多德以来人类认识自然的重要途径。地理探测器是探测空间分异性,以及揭示其背后驱动因子的一种新的统计学方法,此方法无线性假设,具有优雅的形式和明确的物理含义。基本思想是:假设研究区分为若干子区域,如果子区域的方差之和小于区域总方差,则存在空间分异性;如果两变量的空间分布趋于一致,则两者存在统计关联性。地理探测器q统计量,可用以度量空间分异性、探测解释因子、分析变量之间交互关系,已经在自然和社会科学多领域应用。本文阐述地理探测器的原理,并对其特点及应用进行了归纳总结,以利于读者方便灵活地使用地理探测器来认识、挖掘和利用空间分异性。
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Spatial stratified heterogeneity is the spatial expression of natural and socio-economic process, which is an important approach for human to recognize nature since Aristotle. Geodetector is a new statistical method to detect spatial stratified heterogeneity and reveal the driving factors behind it. This method with no linear hypothesis has elegant form and definite physical meaning. Here is the basic idea behind Geodetector: assuming that the study area is divided into several subareas. The study area is characterized by spatial stratified heterogeneity if the sum of the variance of subareas is less than the regional total variance; and if the spatial distribution of the two variables tends to be consistent, there is statistical correlation between them. Q-statistic in Geodetector has already been applied in many fields of natural and social sciences which can be used to measure spatial stratified heterogeneity, detect explanatory factors and analyze the interactive relationship between variables. In this paper, the authors will illustrate the principle of Geodetector and summarize the characteristics and applications in order to facilitate the using of Geodetector and help readers to recognize, mine and utilize spatial stratified heterogeneity. {{custom_citation.content}}
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王启超, 孙广生. 强化实体经济高质量发展人力资本支撑, https://www.cssn.cn/glx/glx_llsy/202210/t20221027_5556259.shtml, 2022-10-28.
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肖宏伟. 新时代我国经济高质量发展动力变革研究, https://www.ndrc.gov.cn/xxgk/jd/wsdwhfz/202101/t20210118_1265122.html, 2021-01-18.
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肖挺, 刘华, 叶芃. 制造业企业服务创新的影响因素研究. 管理学报, 2014, 11(4): 591-598.
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