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2024 , Vol. 39 >Issue 3: 508 - 527

DOI: https://doi.org/10.31497/zrzyxb.20240302

新时期自然资源利用与管理

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

  • 张扬
展开
  • 大连民族大学经济管理学院，大连 116600

张扬（1980- ），男，吉林磐石人，博士，副教授，研究方向为国土空间治理、高质量发展。E-mail:

收稿日期: 2023-08-07

  修回日期: 2023-12-08

  网络出版日期: 2024-03-12

基金资助

辽宁省社会科学规划基金项目(L20BJY043)

辽宁省教育厅科学研究经费项目(2020jy012)

辽宁省社会科学规划基金项目(L22BJY019)

收起

The effect of territorial and spatial use regulation on China's high-quality economic development: Based on the perspective of intensity and validity

  • ZHANG Yang
Expand
  • School of Economics and Management, Dalian Minzu University, Dalian 116600, Liaoning, China

Received date: 2023-08-07

  Revised date: 2023-12-08

  Online published: 2024-03-12

Fold

摘要

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。

关键词： 地理探测器; 国土空间用途管制; 经济高质量发展

本文引用格式

张扬 . 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[J]. 自然资源学报, 2024 , 39(3) : 508 -527 . DOI: 10.31497/zrzyxb.20240302

Abstract

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.

Key words： geographical detector; territorial and spatial use regulation; high-quality economic development

在确保粮食安全和生态安全的前提下实现土地利用经济效益的最大化，是在建设以高质量发展为首要任务的社会主义现代化国家进程中必须着力解决的重大问题。自1978年改革开放40多年来，大规模国土空间开发建设为中国经济长期高速增长提供了强大动力和支撑，创造了举世瞩目的经济发展奇迹。但由于市场失灵原因，耕地面积锐减、土地利用粗放低效等问题日益突出，威胁国家整体粮食、生态安全和经济高质量发展。为此，1997年中共中央、国务院印发《关于进一步加强土地管理切实保护耕地的通知》，确立土地用途管制制度。此后，将管制范围拓展到“自然生态空间”，最终覆盖“所有国土空间”。党的“十八届三中全会”通过的《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》指出，“使市场在资源配置中起决定性作用和更好发挥政府作用。”《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》（以下简称“《十四五规划纲要》”）提出强化国土空间规划和用途管控。那么，在现行政策条件下，国土空间用途管制对经济发展质量产生何种影响?其作用原理是什么?如何更好地利用国土空间用途管制助推中国经济高质量发展?回答这些问题，对于理清并检验国土空间用途管制影响经济高质量发展的理论逻辑和实践效果，具有重要的理论和现实意义。
关于国土空间用途管制影响经济高质量发展的研究，学者主要围绕两个方面展开。（1）理论研究方面。学者尚未达成一致观点：① 正向效应。部分文献认为国土空间用途管制对经济高质量发展产生积极影响，主要源于纠正市场失灵、提高国土空间价值、提升社会福利，以及保障经济的可持续发展[1⇓⇓-4]。② 负向效应。部分研究认为国土空间用途管制对经济高质量发展产生消极影响，其源于管制政策失灵[5]，原因在于由信息不对称产生的内部性，以及管制强度空间差异带来的土地发展权/财产权差异[6,7]和公共效益空间溢出[8,9]，最终会拉大区域间发展差距[10,11]。（2）实证检验方面。现有文献主要是针对国土空间用途管制对经济发展的消极影响进行实证检验。Quigley等[12]、Eichman等[13]、Burnett[14]发现强化管制会减少就业增长，增加人口流出，阻碍经济发展。陆铭[15]指出放松政策管制，实现建设用地使用权的跨区域再配置，能够为中国经济的下一轮增长提供新的动力。曹瑞芬等[16]、朱兰兰等[17]、余亮亮等[18]、黄文彬等[19]也得出了国土空间用途管制强度与区域经济发展水平负相关的结论。
综上，既有文献从不同视角探讨国土空间用途管制对经济高质量发展的影响，为本文奠定了坚实的研究基础，但也存在以下不足：（1）学界尚未在一个框架内运用经济学原理与方法对国土空间用途管制影响经济高质量发展的机理进行解释，导致对国土空间用途管制抑制还是促进经济高质量发展存在理论争议。（2）学者尚未开展国土空间用途管制对经济高质量发展正向效应的实证检验。（3）中国区域差异明显，但鲜有研究结合区域异质性检验国土空间用途管制对经济高质量发展的影响。与以往相比，本文尝试从以下三个方面做出改进：（1）使用边际分析法开展机理分析，从管制强度和效度两个维度对国土空间用途管制影响经济高质量发展的机理给出明确阐释；（2）使用地理探测器进行驱动因素识别，从管制强度和效度两视角分别构造测度指标，实证检验国土空间用途管制对经济高质量发展的影响；（3）将全国样本分为东部、中部、西部和东北地区四组，分别检验国土空间用途管制对经济高质量发展影响的区域异质性。

1 研究方法与数据来源

1.1 机理分析与研究假设

要达到国土空间资源在农业和非农业部门的最优配置，关键就是使得国土空间在两部门配置的边际收益相等。图1a中，未实施国土空间用途管制时，MRc和MRa分别为国土空间配置在非农业部门（建设用地）和农业部门（农业用地）的边际收益。国土空间利用具有外部性，农业用地具有涵养水源、保持水土、调节气候、改善大气质量、维持生物多样性等生态功能，以及提供粮食安全保障、社会保障等社会功能[1]。由于农业用地所提供的粮食安全和生态安全保障的产权边界难以界定，社会价值和生态价值无法进行市场交换，因此市场机制下土地用途转换时难以考虑社会成本和生态成本。如图1a所示，当仅考虑经济价值时，MRc和MRa相交于A点，此时在市场机制下建设用地配置面积为Q1Q0。综合考虑经济、社会和生态价值时，令国土空间配置在农业部门的边际收益为MRa′。按照经济社会生态相统一的要求，以及国土空间在两部门边际收益相等的原则进行国土空间配置，MRc和MRa′相交于E点，对应的最优建设用地配置面积为Q1Q*。进一步地，可以用由边际收益曲线与分区界限Q围成的四边形区域代表国土空间配置收益，进而比较两种国土空间配置机制下的收益差异。在市场机制下建设用地配置面积Q1Q0时，区域总收益为建设用地收益 S M 1 Q 1 Q 0 A与农业用地收益 S M 2 Q 2 Q 0 F之和；在政府管制下建设用地配置面积为Q1Q*时，区域总收益为建设用地收益 S M 1 Q 1 Q * E与农业用地收益 S M 2 Q 2 Q * E之和，区域总收益增量为SAEF。
图1 国土空间用途管制的高质量发展效益分析

Fig. 1 Benefits analysis of territorial and spatial use regulation

本文将国土空间用途管制强度定义为使用人改变农用空间和生态空间用途或提高其利用程度的权利受到限制的程度。提升国土空间用途管制强度后，建设用地过度占用耕地的行为受到限制，前文分析表明如果国土空间用途管制按照经济社会生态相统一的要求，以及国土空间在两部门边际收益相等的原则进行配置，将会提升区域经济高质量发展水平。
但是，当国土空间用途管制强度超过一定阈值后，将会对区域经济发展质量造成负面影响。如图1a所示，当配置的建设用地面积少于最优面积Q1Q*，如将建设用地配置面积设置为Q1Q′，将会使该区域社会总收益减少SDEC。过高的国土空间用途管制强度对区域经济发展质量的负面影响源于两方面：（1）土地发展权受限造成效率损失。① 资产收益损失。管制会影响到不同国土空间的资源资产价值，受到管制的国土空间，选择性急剧下降，活力和价值都会受到影响[18]。如农用或生态用地转变为建设用地被限制，自然减少了土地增值收益或自然资源资产增值收益。② 产业效率损失。相对于第一产业，第二和第三产业有着更高的生产率水平及增速，产业结构优化升级会促进生产率提升，进而推动经济增长。国土空间用途管制使得农业向非农产业的转型升级受到一定限制，由此损失部分“结构红利”。（2）公共物品外部性引致利益损失。如前文所述，农业用地产生的社会效益和生态效益具有非竞争性和非排他性，具有公共物品属性，存在效益外溢。国土空间用途管制强度提升后，区域获取建设用地指标的数量越少，其内部农业空间和生态空间的数量越多，区域土地利用的生态效益与社会效益溢出越大，成为净输出区域[9]。根据上述分析，本文提出以下假设：
H1：国土空间用途管制强度与区域经济高质量发展水平间呈现倒“U”型曲线关系。
实施国土空间用途管制，匹配区域国土空间开发强度与资源环境承载力，还可以提升建设用地利用边际收益。基于以下原因：（1）依据资源环境承载力，对区域开发极限、速度、强度和边界进行强制性规定和管控，可以降低国土空间开发对资源环境水平的胁迫程度，减缓资源消耗、减少污染物排放、避免过度开发造成的社会成本和生态成本，提升土地利用边际净收益；（2）依据资源环境承载力，按照“宜水则水、宜山则山，宜粮则粮、宜农则农，宜工则工、宜商则商”原则，实行国土空间分区设计与用途差别管制，使得国土空间开发活动适合区域自身的基础条件和能力，有利于发挥比较优势，提升土地开发效率[20]；（3）国土空间用途管制影响区域土地供需关系及价格，有利于倒逼土地集约利用，提升建设用地边际收益。用途管制实施后，土地供给在一定时期恒定于一定水平上，当需求量增加，土地价格会高于未实施用途管制时[2]。从新古典经济学角度看，土地用途转移实质是不同用途对同一土地竞争的结果。竞争胜负决定因素是收益大小，遵循最优利用原则。在供小于求的状态下，土地供给价格和地租水平成上升态势，收益较差的行业将退出竞争，在这一区位收益最好的行业将支配该土地用途[1]。
本文将国土空间用途管制效度定义为：通过国土空间用途管制，匹配区域国土空间开发强度与资源环境承载力的有效性，其对于经济高质量发展的核心作用在于提高区域建设用地利用边际收益。在图1b中，在提升国土空间用途管制效度后，MRc′为国土空间配置在非农业部门的边际收益，MRa′为综合考虑经济、社会和生态价值时，国土空间配置在农业部门的边际收益。按照经济社会生态相统一的要求，以及国土空间在两部门配置的边际收益相等的原则，MRc′和MRa′相交于B点，对应的最优建设用地配置面积为Q1Q3，此时区域总收益为建设用地收益 S M 1 Q 1 Q 3 B与农业用地收益 S M 2 Q 2 Q 3 B之和， S M 1 B E为提升国土空间用途管制效度所带来的社会总收益的增量。综上，国土空间用途管制通过匹配区域国土空间开发强度与资源环境承载力，实现了外部效应的内部化和资源配置效率的提高，增进社会总收益。根据上述分析，本文提出以下假设：
H2：国土空间用途管制效度与区域经济高质量发展水平正相关。

1.2 变量与数据

1.2.1 变量选取

（1）被解释变量
本文的被解释变量为经济高质量发展。经济高质量发展是以满足人民日益增长的美好生活需要为目标的高效率、公平和绿色可持续的发展[21]。高质量发展的提出以中国社会主要矛盾发生重大变化为背景，其重点由满足人们的物质文化需要升华为满足人们的美好生活需要，由解决落后的社会生产问题提升为解决不平衡不充分发展问题[22]。因此，经济高质量发展评价指标体系必须涵盖“美好生活”和“平衡充分发展”两个方面。在美好生活维度，经济社会发展的最终目标就是要解决人的生存以及生活问题，收入和安居乐业是人民群众最关切的核心问题，也最能反映美好生活状况。在平衡充分发展方面，可从平衡发展与充分发展两个维度阐释。① 平衡发展维度，经济高质量发展必须保持国民经济重大比例关系协调和国土空间上均衡发展，是收入分配结构合理、城乡之间生活水平大体均等、人口和经济活动在国土空间上高效配置的发展，解决好城乡发展和收入分配差距较大的问题。② 充分发展维度，经济高质量发展是以创新为基础的高效率发展，科技创新对国民经济发展贡献越大，发展质量也就越高。由此，本文在三大维度构建经济高质量发展综合指标体系，借鉴权威部门、专家学者提出的高频指标，选取城镇居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入、不安定指数表征美好生活水平；选取居民人均可支配收入与人均GDP之比、城乡居民人均可支配收入比、城镇化率表征平衡发展水平；选取人均GDP、发明专利授权数、规模以上工业企业利润总额、规模以上工业企业新产品销售收入占主营业务收入比例表征充分发展水平。在此基础上，使用熵权法计算出经济高质量发展指数。
在对各单项指标进行极差标准化处理后，使用熵权法计算各指标权重（wj），通过加权求和得到样本的综合评价值（Y），用以测度经济高质量发展水平。鉴于计算熵值时需要对数据取对数，在此采用标准化法对数据平移一个单位，以防止在计算熵权时出现某些数据没有意义的情况，经过平移后变为xij，并组成规范化矩阵，参考已有算法[23]，采用如下公式计算：
x i j = x ' i j + 1
式中： x ' i j 为标准化后i地区j指标的数值；xij为平移后i地区j指标的数值。
令 p i j为指标值 j在该指标总和中的占比，进而计算j指标的熵值，计算公式为：
p i j = x i j ∑ i = 1 m x i j ;       e j = - 1 l n m ∑ i = 1 m p i j l n p i j
最后，计算出各指标的权重wj，通过加权求和得到样本的综合评价值Y：
w j = 1 - e j n - ∑ j = 1 n e j ;       Y = ∑ i = 1 m p i j × w j × 100
（2）核心解释变量
本文的核心解释变量为国土空间用途管制强度和国土空间用途管制效度。
① 国土空间用途管制强度（INT）。用途管制从静态角度定义为“通过国家强制力划定土地用途类型，规范土地使用者使用土地的权利和义务”。从动态角度定义为“用途管制是将未来的发展目标，或者是将未来导向的规划转化为现实的行动”[24]。国土空间用途管制强度可以理解为使用人改变农用空间和生态空间用途或提高其利用程度的权利受到限制的程度。余亮亮[25]认为，只有人均意义上的土地利用管制强度才能真实地表征区域的国土空间被开发利用状况。因为当前中国人口流动现象极其普遍，人口和产业持续向大城市集聚，理应供给更多的建设用地，如简单地采用城市化空间占比来判断国土空间被管制强度，由于大城市城市化空间的比例较高，就会误以为这类区域的国土空间承受了较弱的规划管制强度，不应该再给其供应建设用地。然而，陆铭等[26]认为，这些地区仍在不断地集聚人口和产业，如果违背经济规律未按照人口与产业的流动方向供给土地，将导致该类地区的地价高昂，房价高企，影响经济发展和竞争力。因此，本文借鉴余亮亮[25]的方法，采用人均城市化空间面积度量国土空间用途管制强度INT，具体测算方法为：
I N T i = c i t y a r e a i / p o p u l a t i o n i
式中：cityarea为城市化空间面积（hm2）；population为常住人口数（人）。指标数值越小，表明该地区土地发展权所受的限制越大，国土空间用途管制强度越高。
② 国土空间用途管制效度（VAL）。国土空间用途管制效度体现为实现区域国土空间开发强度（DEV）与资源环境承载力（CAP）匹配的程度，是提升土地利用边际收益、推动经济高质量发展的核心解释变量。为系统分析国土空间开发强度与资源环境承载力之间彼此影响、相互作用、和谐匹配的程度，引入耦合协调度模型，测度国土空间用途管制效度。本文参考已有算法[27]，计算公式如下：
V A L = L × T
L = 2 D E V × C A P D E V + C A P ； T = α × D E V + β × C A P
式中：VAL为国土空间开发强度与资源环境承载力的耦合度，用来表征国土空间用途管制效度，VAL∈ [0,1]，VAL越大，区域开发强度与资源环境承载力之间的匹配程度越高，国土空间用途管制效度越好；L和T分别表示要素间耦合度值和各要素组合形成的总水平；DEV和CAP分别为区域国土空间开发强度（%）和资源环境承载力指数；α和β为待定系数，考虑两者同等重要，取α=β=0.5。
本文借鉴相关研究成果，选取区域建设用地面积占土地总面积比例测度区域开发强度DEV。从资源环境支撑力、资源环境压力和资源环境抗压力三方面测评区域资源环境承载力CAP。资源环境支撑力是指区域在现行技术和制度条件下，推动人口和经济持续发展过程中能够获取的自然资源支持；资源环境压力是指区域中人类生产生活对自然资源的消耗，及其废弃物对水、土、大气环境的挤压；资源环境抗压力是指区域中人类循环利用废弃物、治理环境污染的能力。其中，选取人均耕地面积、建成区绿化覆盖率、人均水资源拥有量和人均能源生产总量表征资源环境支撑力；选取万元GDP化学需氧量排放量、万元GDP二氧化硫排放量、万元GDP工业固体废物产生量、万元GDP耗水量和万元GDP能源消费总量表征资源环境压力；选取工业固体废物综合利用率、生活垃圾无害化处理率和工业污染治理投资占GDP比例表征资源环境抗压力。使用德尔菲法确定指标权重，计算样本综合评价得分衡量区域资源环境承载力（CAP）。
（3）控制变量
任保平等[28]认为决定中国高质量发展的因素包括人口的质量与结构、资源环境的质量、资本积累的质量、技术创新的质量、对外开放的质量和制度安排的有效性。茹少峰等[29]认为主要因素包括要素配置、产业结构、对外开放、研发投入、教育和人力资本五大要素。综合上述观点，经济高质量发展的影响因素主要包括教育投入、人力资本、研发投入、资本投入、对外开放。结合数据可得性，本文选取的控制变量如下：① 教育投入（EDU），使用地方财政教育支出占地方一般公共预算支出总额比例表征；② 人力资本（HUM），使用平均受教育年限测度；③ 科技投入（TEC），使用地方财政科学技术支出总额占地方一般公共预算支出总额比例衡量；④ 资本投入（CAP），使用资本存量衡量；⑤ 对外开放（FDI），使用外商投资总额反映。

1.2.2 数据来源

本文涉及的国土空间利用状况相关数据来源于国土调查成果共享应用服务平台（https://gtdc.mnr.gov.cn/Share#/），依据数据的可得性，选取2010—2021年为数据分析时间尺度，以中国30个省、自治区和直辖市为研究对象①(①由于数据的可得性，面板数据中未包含西藏自治区及中国台湾、香港和澳门特别行政区的数据。)。本文指标选取依据和数据来源见表1，表中涉及的GDP数值按2010年不变价折算；建设用地面积，参照中国统计年鉴，将居民点及工矿用地、交通运输用地、水利设施用地加总，计算建设用地面积；能源消费总量Et=∑Eti×δi，式中，Et为t年能源消费总量（tce），Eti为t年第i种主要能源消费量（t），δi为第i种能源折标准煤系数（tce/t），采用中国能源统计年鉴中提供的各种能源折标准煤参考系数计算；城市化空间面积，借鉴相关学者研究成果[25]，将城市用地、建制镇用地、采矿用地、铁路用地、公路用地、机场用地、港口码头用地、管道运输用地加以归总，衡量区域城市化空间面积，使用线性趋势法填补缺失值；平均受教育年限=(文盲人数×1+小学学历人数×6+初中学历人数×9+高中和中专学历人数×12+大专及本科以上学历人数×16)/6岁以上人口总数；资本存量，使用缩减指数构造方法[30]计算价格平减指数，借鉴文献提供的省际折旧率[31]和基期资本存量估算方法[32]，根据永续盘存法得出分省三次产业资本存量，进行加总得到分省资本存量。
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》

1.3 研究方法

1.3.1 自然间断点法

本文使用自然间断点法进行经济发展质量分类，用以分析各省、自治区和直辖市经济高质量发展水平的时空分异情况。该方法将所有的样本数据进行排序，基于统计学方法寻找样本的自然“断点”，然后通过对比类别之间和类别内部的误差来优化分类，达到科学的分类目的。其原理是使数据与类内平均值的平均差最小，与类间平均值的平均差值最大，即类内差异最小化且类间差异最大化，计算公式如下[33]：
G V F = 1 - S D C M S D A M
式中：GVF∈ [0,1]，0表示效果最差，1表示效果最好；SDCM为类内均值平方差之和；SDAM为数据集均值平方差之和。不断重复迭代过程，直至GVF最大时停止。

1.3.2 地理探测器

地理探测器由中科院地理所王劲峰教授团队开发，地理探测器基于如下假设，“如果某个自变量对某个因变量有重要影响，那么自变量和因变量的空间分布也应该具有相似性”[34]。地理探测器适用于：（1）当因变量和自变量均为数值量，对自变量离散化转换为类型量，运用地理探测器建立的因变量和自变量之间的关系将比经典回归更加可靠，尤其当样本量低于30时。地理探测器的自变量为类型量，同类相似，因此样本单元的代表性增加了，或者说地理探测器可以用少于30的样本量达到更大样本量其他模型才能达到的统计精度。（2）地理探测器原理保证了其对多自变量共线性免疫。在检验国土空间用途管制对经济高质量发展影响的地区异质性分析时，考虑到东北地区样本量较少，所以本文选择地理探测器测度影响因子对经济高质量发展水平的解释程度。参考已有算法[34]，计算公式为：
q = 1 - 1 N σ 2 ∑ i = 1 m N i σ i 2
t i j = Y i - Y j σ i 2 / n i - σ j 2 / n j
式中：q为因子探测结果，表明影响因子对高质量发展水平的影响力，范围为 [0,1]，数值越大表明解释变量对经济高质量发展水平的影响力越强；N和σ2分别为样本量（个）和方差；Ni和 σ i 2为层样本量（个）和方差；tij是风险探测t检验值；Yi和Yj分别为属性i和j的高质量发展水平均值； σ i 2和 σ j 2分别是属性i和j的高质量发展水平方差；ni和nj为两个属性的样本量（个）。

2 结果分析

2.1 描述性统计及共线性检验

各变量描述性统计分析结果如表2所示。运用方差膨胀因子对全样本进行共线性诊断，结果显示各项容差均大于0.1，VIF均小于5，说明变量间不存在严重多重共线性问题，可以对变量间关系进行进一步分析。
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

2.2 经济高质量发展水平变化的时空特征分析

根据《中共中央、国务院关于促进中部地区崛起的若干意见》《国务院发布关于西部大开发若干政策措施的实施意见》以及党的“十六大”报告的精神，将中国的经济区域划分为东部、中部、西部和东北四大地区。根据自然断裂法分类原则，将2010—2021年不同地区经济高质量发展水平分值通过迭代比较每个分组和分组中元素的均值与观测值之间的平方差之和，来确定高质量发展水平分值在分组中的最佳排列。计算出来的最佳分类，可确定各省高质量发展水平分值在有序分布中的中断点，以最大程度地减少组内平方差之和。最终划分为5种类型：[0.030,0.160] 为低质量、(0.160, 0.270] 为较低质量、(0.270, 0.445] 为中等质量、(0.445, 0.750] 为较高质量、(0.750, 1.500] 为高质量。
表3反映了2010年、2015年和2021年中国30个省（市、自治区）发展质量水平的演变情况。2010—2021年，中国30个省（市、自治区）的经济高质量发展水平综合评价得分均实现了提升。与2010年相比，2021年中国经济高质量发展水平五种类型中，低质量类型消失，较高质量和高质量类型占比均由0提升至16.67%。其中，福建、山东、安徽、湖北和四川5个省属于较高质量类型，北京、上海、江苏、浙江和广东5个省（市）属于高质量类型。
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
从表4可以看出，2010—2021年，四大地区经济高质量发展水平表现出以下特征：（1）四大地区经济高质量发展水平全部呈现上升趋势。（2）东部整体的经济发展质量最高，中部次之，东北和西部发展质量水平相近。（3）近年来，东部经济发展质量优势愈发凸显，且东部、中部、西部地区内部经济发展质量的差距有扩大趋势。
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

2.3 地理探测结果分析

2.3.1 因子探测结果

表5为经济高质量发展因子探测结果。从全国30个省（市、自治区）范围看，国土空间用途管制强度、国土空间用途管制效度、人力资本、科技投入、资本投入和对外开放六项指标通过了显著性检验。但教育投入未通过显著性检验，一方面可能在于教育是长期投资，起效较慢，教育投入对经济高质量发展从长期看才有显著正向影响；另一方面，中国教育投入偏重于基础教育，高等教育经费投入占教育经费总投入的比例不高，教育投资结构不能较好地满足经济高质量发展要求。分区域看：（1）主导东部地区经济高质量发展的核心因子依次是对外开放、科技投入、国土空间用途管制效度和资本投入；（2）主导中部地区经济高质量发展的核心因子依次是资本投入、对外开放、科技投入和国土空间用途管制效度；（3）主导西部地区经济高质量发展的核心因子依次是对外开放、资本投入、国土空间用途管制效度和人力资本；（4）主导东北地区经济高质量发展的核心因子依次是人力资本、资本投入、对外开放和国土空间用途管制效度。
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。

国土空间用途管制强度影响区域建设用地供给和产业结构，进而影响区域经济发展质量。由表5可知，2010—2021年国土空间用途管制强度对中国经济高质量发展有显著影响，其因子影响力为0.089，说明在全国范围内国土空间用途管制强度解释了0.089的经济高质量发展水平空间分异。从时间维度上看，全国及四大地区国土空间用途管制强度的影响力系数呈增长态势，说明随着国家不断强化国土空间规划和用途管控，国土空间用途管制强度对经济高质量发展的影响作用逐渐凸显。2010—2021年，中部和东北地区国土空间用途管制强度对经济高质量发展水平的影响力高于全国平均水平，其中，东北地区国土空间用途管制强度的因子影响力最高。原因可能在于东北地区虽是全国工业化城市化水平较高的地区，但人口城市化慢于土地城市化，土地要素配置与人口流动趋势明显背离，建设用地利用粗放低效等问题突出，且松嫩平原、辽河平原和三江平原作为国家粮食安全“压舱石”，农业资源条件极为优越，国土空间要素配置距图1a中两部门边际收益相等位置偏离较远，国土空间用途管制强度的单位变化对经济高质量发展有较强影响力。相对而言，2010—2021年东部和西部地区国土空间用途管制强度对经济高质量发展水平的影响力低于全国平均水平。可能由于，东部地区因人口密集导致国土空间用途管制强度较高，一方面部分省份通过“折抵指标有偿调剂”“基本农田易地有偿代保”和“耕地易地有偿补充”等创新，推进耕地资源匮乏地区工业化和城镇化的快速发展[5]；另一方面，人口及产业向东部地区集聚的过程中，集聚效应促进了劳动生产率的提高。西部限制开发区和禁止开发区占比高，中央明确规定实施差别化用地政策，新增建设用地指标进一步向西部地区倾斜，国土空间要素配置逐步优化。这些措施有效缓解了较高国土空间用途管制强度对东部和西部地区经济高质量发展的影响。
提升国土空间用途管制效度，有利于规避过度开发造成的社会成本和生态成本，发挥土地资源的比较优势，倒逼土地集约利用，提升土地利用边际净收益，从而影响经济高质量发展。在全国范围内，国土空间用途管制效度对经济高质量发展具有显著影响，且从时间维度看因子影响力均排在前列，其因子影响力为0.406，说明在全国范围内国土空间用途管制效度解释了0.406的经济高质量发展水平空间分异。2010—2021年，中部和东北地区国土空间用途管制效度对经济高质量发展水平的影响力高于全国平均水平。可能由于中部和东北地区内部各省份管制效度差异较大，国土空间用途管制效度差异对中部和东北地区经济高质量发展的影响格外明显。相对而言，东部和西部地区国土空间用途管制效度对经济高质量发展水平的影响力低于全国平均水平。可能由于东部地区国土空间用途管制效度较高，但随着开发强度的提升，产生“拥挤效应”，包括交通拥挤、土地和劳动力价格上升等，削弱国土空间用途管制效度对经济高质量发展水平的影响力[15]。西部地区国土空间用途管制效度较低，生态环境压力增大，部分自然禀赋较好的地区开发不足，二三产业发展滞后，国土空间用途管制效度对经济高质量发展的影响较弱。
人力资本体现在知识技能、文化技术水平等与劳动者不可分割的资本，是经济高质量发展的重要影响因素。因子探测结果显示，人力资本对经济高质量发展的影响有待提升，可能与中国人力资本配置的“离实体经济”倾向有关[35,36]。人力资本对中部地区经济高质量发展的作用不显著，可能原因为人力资本倾向于流动到经济发展水平更高的邻近区域，中部地区紧邻发达的东部地区，这导致其人力资本容易流失。并且中部地区创新资源及产业条件存在薄弱环节，产业低端化、产品初级化特征明显，缺少支撑人力资本从事创新活动的外部环境。
在创新驱动发展战略实施进程中，科技经费投入对经济高质量发展有重要影响。因子探测结果显示，科技投入对中国经济高质量发展具有显著影响，其因子影响力达到0.547，说明在全国范围内科技经费投入解释了0.547的经济高质量发展水平空间分异。东北地区科技投入对经济高质量发展的影响不显著，其原因可能源于东北地区的科技投入差异很小，且东北地区内生动力不足，存在科技与产业融合不够深入及新兴产业发展偏慢等问题。进入新时代，伴随党中央继续突出创新在中国现代化建设全局中的核心地位，在全国范围内科技投入对中国经济高质量发展的影响力可能进一步增强。
资本是决定生产的主要因素之一，2010年以来中国经济增长的要素动力主要源于资本快速积累[36]。因子探测结果显示，资本投入对中国经济高质量发展有显著影响，因子影响力为0.272，且其在东部对经济高质量发展的影响力大幅低于其他地区。一方面，东部地区经济发展质量较高，在此阶段资本要素边际产出减弱；另一方面，受成本压力影响和国家政策引导，东部地区劳动和资本密集型产业向中西部和东北地区转移，有效推进了中西部和东北地区产业结构调整，推动产业和经济高质量发展。
对外开放对启动和推动中国经济发展起到举足轻重的作用。因子探测结果显示，对外开放对中国经济高质量发展具有显著影响，其因子影响力达到0.603，说明在全国范围内对外开放解释了0.603的经济高质量发展水平空间分异。1978年改革开放之初，东部地区依靠加工贸易实现率先发展。现阶段通过对接国际最高标准经贸规则，以更高水平的对外开放促进高质量发展。共建“一带一路”倡议提出十年来，中西部和东北地区借助陆海新通道、中蒙俄经济走廊、中欧班列、自由贸易试验区建设，不断提高开放水平，对外开放对中西部和东北地区经济高质量发展的影响开始凸显。因此，未来对外开放对中国经济高质量发展的影响力将有可能保持在较高水平。
综上，各影响因素在不同地区对经济高质量发展影响力的变化表现出特定的一致性和差异性。对外开放、资本投入、国土空间用途管制效度在各地区都是经济高质量发展的重要驱动因素；科技投入和人力资本在不同地区对经济高质量发展的决定力差异较大。

2.3.2 风险探测结果

因子探测模型未能阐明各影响因素对经济高质量发展的作用方向及形态，因此有必要采用风险探测模型作进一步分析。
国土空间用途管制强度的风险探测结果显示（图2），全国、东部、中部、西部和东北地区的国土空间用途管制强度分别位于6.29~7.46、7.14~8.66、6.22~6.94、7.72~9.11和3.59~4.29区间，对应的人均城市化区域面积分别为0.13~0.16亩/人（1亩≈667 m2）、0.11~0.14亩/人、0.14~0.16亩/人、0.11~0.13亩/人和0.23~0.28亩/人，此时经济高质量发展均值最高，为国土空间用途管制强度最优区间。风险探测表明，随着国土空间用途管制强度的提升，经济高质量发展水平先提高后降低，验证了本文提出的研究假设。原因在于适度的国土空间用途管制强度可以纠正市场失灵，保障国家整体粮食安全和生态安全，实现区域可持续发展和经济社会生态相统一的战略目标，将会有效提升区域经济高质量发展水平。然而，当国土空间用途管制强度超过一定阈值后，本应配置为建设用地的国土空间无法变更其用地性质，因土地发展权限受限、产业效率损失和公共物品外部性引致利益损失，将会给区域经济高质量发展水平带来不利影响。
图2 经济高质量发展水平的风险探测结果

Fig. 2 Risk detection results of high-quality development level

全国及四大地区国土空间用途管制效度风险探测结果显示，随着国土空间用途管制效度的提升，区域经济高质量发展水平也呈现增长状态。这一结果与前文理论分析以及中国经济发展的基本经验相吻合。国土空间用途管制效度越高，区域国土空间开发强度与资源环境承载力越匹配。一方面，其通过规避过度开发造成的社会成本和生态成本、发挥土地资源的比较优势、倒逼土地集约利用，提升土地利用边际净收益，提升经济发展质量；另一方面，保证国家经济发展的持续性和稳定性。这样就能避免生态恶化、粮食危机对经济发展造成剧烈冲击。提升国土空间用途管制效度已成为国家推进空间治理体系和治理能力现代化的一项重要内容，对促进国家经济可持续和高质量发展将起到重要作用。
控制变量的风险探测结果显示，除中部地区的人力资本因子和东北地区的科技投入因子与经济高质量发展水平不相关之外，人力资本、科技投入、资本投入和对外开放四个驱动因子均与全国及四大地区经济高质量发展水平正相关，即随着人力资本、科技投入、资本投入和对外开放水平的提升，经济高质量发展水平也随之增长，这与其他学者的研究结果相一致。

2.4 稳健性检验

2.4.1 内生性处理

为了克服内生性问题，本文借鉴肖挺等[37]的方法，考虑到核心解释变量和控制变量对经济高质量发展的滞后影响，采用核心解释变量以及控制变量为被解释变量提前1期的数据进行实证分析，结果如表6和表7所示。
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。

对照表5和图2的因子探测结果不难发现，使用提前1期数据进行重新探测，核心解释变量因子影响力的显著性、作用方向与基准探测相一致。

2.4.2 替换变量

为了确保探测结果的稳健性，本文选取表征现代经济增长效率的全要素生产率作为衡量被解释变量经济高质量发展的代理指标，对模型进行再探测。
表8和表9显示以全要素生产率作为经济高质量发展代理指标的探测结果，国土空间用途管制强度和国土空间用途管制效度的系数显著性，对经济高质量发展的作用方向均与基准探测相一致。
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。

使用解释变量提前1期数据和以全要素生产率作为经济高质量发展代理指标的因子探测稳健性检验结果表明，国土空间用途管制强度和国土空间用途管制效度对中国及分区域经济高质量发展有显著影响，能够有效解释中国及分区域经济高质量发展水平的空间分异；使用解释变量提前1期数据和以全要素生产率作为经济高质量发展代理指标的风险探测稳健性检验结果表明，中国及分区域经济高质量发展水平均值随着国土空间用途管制强度的增大先提升后降低。中国及分区域经济高质量发展水平均值随着国土空间用途管制效度的增大不断提升。由此，实证结果佐证了基准探测结果的稳健性。

3 结论与讨论

3.1 结论

本文从美好生活、平衡发展和充分发展三个维度构建经济高质量发展评价指标体系，测度了中国30个省（市、自治区）的经济高质量发展水平，采用地理探测器模型分析国土空间用途管制强度、国土空间用途管制效度、教育投入、人力资本、科技投入、资本投入、对外开放等因素对经济高质量发展水平的影响。主要研究结论如下：（1）中国经济发展质量水平显著提升。东部整体的经济发展质量最高，中部次之，东北和西部发展质量较低且水平相近。近年来，东部经济发展质量优势愈发凸显，且东、中、西部地区内部经济发展质量的差距有扩大趋势。（2）国土空间用途管制强度显著影响中国及分区域经济高质量发展，且随着国土空间用途管制强度的提升，中国及分区域经济高质量发展水平均值先提升后下降，国土空间用途管制强度与经济高质量发展呈倒“U”型曲线关系。（3）国土空间用途管制效度显著影响中国及分区域经济高质量发展，随着国土空间用途管制效度的提升，中国及分区域经济高质量发展水平呈增长状态，国土空间用途管制效度与经济高质量发展水平正相关。（4）人力资本、科技投入、资本投入和对外开放与中国及分区域经济高质量发展水平显著正相关。（5）各影响因素在不同区域对经济高质量发展影响力的变化表现出特定的一致性和差异性。对外开放、资本投入、国土空间用途管制效度在各区域都是经济高质量发展的重要驱动因素，科技投入和人力资本在不同区域对经济高质量发展的影响力存在异质性。
本文研究结论对于推动中国经济高质量发展的现实启示如下：
（1）进行空间治理创新，保持国土空间用途管制最优强度区间并完善补偿机制。一是要科学准确地寻找各地区国土空间配置的最优解，在此基础上通过增加城市化空间面积或引导人口有效集疏以调整国土空间用途管制强度，使其保持在推进经济高质量发展的最优强度区间。二是在限制开发区域和禁止开发区域，将财政转移支付力度与国土空间用途管制强度挂钩，实施有差别化的财政补贴和补偿政策。三是建立区际补偿机制，协调区域间利益关系。扩大生态系统服务价值核算范围，建立横向财政转移支付制度。
（2）按资源环境承载力配置建设用地，提升国土空间用途管制效度。当前，中国国土空间开发过度和开发不足现象并存。对于国土开发强度接近或超出资源环境承载力的地区，可缩紧建设用地指标配置，将重点放在以下两点，一是提高开发效率，建立健全城镇低效用地再开发激励，对增量和存量土地使用差异化政策，引导盘活存量土地；二是采取强化资源环境利用技术创新、加大环保投入力度等措施，增强区域资源环境承载力，带动全国经济效率整体提升。对于中西部一些资源环境禀赋较好的地区，可适当增加建设用地指标配置，以点带面，提升经济发展质量，推动区域协调发展。
（3）充分考虑主导因素差异，有针对性地拟定各地区经济高质量发展实施方案。东部地区要打造国际一流营商环境，对标全面与进步跨太平洋伙伴关系协定（CPTPP）标准，进一步缩减外资准入负面清单，推进贸易和投资自由化便利化，提升外资质量。要加大科学研究财政投入力度、优化支出结构，鼓励社会多渠道投入，形成持续稳定投入机制。完善技术创新市场导向机制，形成以企业为主体、市场为导向、产学研用深度融合的技术创新体系。中部和西部地区要以推动共建“一带一路”高质量发展为契机，延伸发展轴带至边境地区，联通国际贸易通道，适度调整部分区域国土空间用途，增加资源环境承载力较强区域的建设用地指标，以点带面将中西部打造成对外开放前沿。进一步加大对中西部信息网络等新型基础设施建设支持力度，引导支持社会资本加大相关领域投入。东北要积极承接东部劳动密集型外贸产业，提升利用外资的能力。依托中蒙俄经济走廊、中欧班列，打造面向东北亚其他国家和地区开放的重要窗口。通过改革域内户籍制度破解人口流动障碍，引导人口向重点开发区域流动并借由人口有序迁移带来人力资本的增值，推动东北地区经济高质量发展。

3.2 讨论

国土空间用途管制已成为国家推进空间治理体系和治理能力现代化的一项基本制度。然而，学界未对国土空间用途管制抑制还是促进经济高质量发展达成一致意见，原因在于尚未对国土空间用途管制作用于经济高质量发展的影响机理给出全面分析和清晰阐释。为解决这一问题，本文运用边际分析法，紧扣国家实施国土空间规划和用途管制的基本原则，在一个框架内从强度和效度维度研究国土空间用途管制影响经济高质量发展的作用原理。
合理度量国土空间用途管制效度是本文研究的难点。《全国国土规划纲要（2016—2030年）》提出，要坚持国土开发与资源环境承载能力相匹配。《十四五规划纲要》指出，立足资源环境承载能力，发挥各地区比较优势，促进各类要素合理流动和高效集聚，推动形成主体功能明显、优势互补、高质量发展的国土空间开发保护新格局。为此，本文在明确界定国土空间用途管制效度的基础上，引入耦合协调度模型衡量开发强度与资源环境承载力之间和谐匹配的程度，以其测度区域国土空间用途管制效度。
本文的不足之处在于：在测算国土空间用途管制强度时，仅使用人均城市化空间面积衡量国土空间用途管制强度。在后续研究中，可根据城市化空间、农业空间和生态空间的比例关系进一步细化，寻求突破。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[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.

[ QU F T, ZHU P X. Land Economics (Fourth Edition). Beijing: China Agriculture Press, 2021: 86-136.]

[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.

[ WANG W M. Rational analysis of the implementation and benefits of land use control. China Land Science, 1999, 13(3): 10-13.]

[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.

DOI

[ SHAN W D, HUANG X J, CAO X S, et al. Innovation research on the organization of territorial space functions for ensuring both development and security. Journal of Natural Resources, 2023, 38(11): 2792-2805.]

DOI

[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.

DOI

[ LIN J, WU T, ZHANG Y X, et al. Thoughts on unifying the regulation of territorial space use. Journal of Natural Resources, 2019, 34(10): 2200-2208.]

DOI

[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.

[ WU C F, TAN Y Z, ZHENG H Y. Territorial and Spatial Use Regulation. Beijing: Geological Publishing House, 2020: 19-23.]

[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.

DOI

[ ZHOU T X. Research on central-local division in governing the state-owned natural resources assets: Based on the perspective of state governance. Journal of Natural Resources, 2023, 38(9): 2345-2359.]

DOI

[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.

[ ZHANG Q J, OU M H, WANG W M. Study on cultivated land preservation performance of land use control system and its regional differences in China. China Land Science, 2008, 22(9): 8-13.]

[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.

[ CAI Y Y, YU Y. The restriction of farmers' land development rights under prime farmland planning control: A case study of Wulijie town in Wuhan city. China Population, Resources and Environment, 2012, 22(9): 76-82.]

[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.

[ WANG W G, PANG X X, SONG Y X. Study on the externalities and internalities of land-use control and the system improvements. Soft Science, 2012, 26(11): 33-37, 42.]

[10]
GARDNER B D. The Economics of agricultural land preservation. American Journal of Agricultural Economics, 1977, 59(5): 1027-1036.

DOI

[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.

[ BO W G, AN H S, LI J. Construction of major functional zones and Chinese regional coordinated development: Promotive or aggressive. China Population, Resources and Environment, 2011, 21(10): 121-128.]

[12]
QUIGLEY J M, RAPHAEL S, ROSENTHAL L A. Local land use controls and demographic outcomes in a booming economy. Urban Studies, 2004, 41(2): 389-421.

DOI

[13]
EICHMAN H, HUNT G L, KERKVLIET J, et al. Local employment growth, migration, and public land policy: Evidence from the Northwest forest plan. Journal of Agricultural and Resource Economics, 2010, 35(2): 316-333.

[14]
BURNETT P. Land use regulations and regional economic development. Land Economics, 2016, 92(2): 237-255.

DOI

[15]
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.

[ LU M. Cross regional reallocation of construction land use rights: New driving force for China's economic growth. The Journal of World Economy, 2011, (1): 107-125.]

[16]
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.

DOI

[ CAO R F, ZHANG A L. Measurement and sensitivity analysis of unbalance degree of land development: From the perspective of farmland development restriction. Journal of Natural Resources, 2017, 32(5): 715-726.]

[17]
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.

DOI

[ ZHU L L, CAI Y Y. Regional differences of restriction on farmland development rights under land-use regulation and the economic compensation: Cases in Wuhan, Jingmen and Huanggang, Hubei province. Journal of Natural Resources, 2015, 30(5): 736-747.]

[18]
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.

[ YU L L, CAI Y Y. Spatial regulation of land use planning, local government competition and regional economic development: Empirical evidence from the counties (cities, districts) of Hubei province. China Land Science, 2018, 32(5): 54-61.]

[19]
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.

[ HUANG W B, WANG X. Government land control, labour allocation efficiency among cities and economic growth. The Journal of World Economy, 2021, (8): 131-153.]

[20]
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.

DOI

[ ZHOU G P, LONG H L. The mechanism of land use transition and optimization of territorial spatial development patterns: Analysis based on the spatial functions of land use benefits. Journal of Natural Resources, 2023, 38(10): 2447-2463.]

DOI

[21]
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.

[ ZHANG J K, HOU Y Z, LIU P L, et al. Goal requirements and strategic path for high-quality development. Journal of Management World, 2019, 35(7): 1-7.]

[22]
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.

[ WU C G, HE X J, SHENG C M, et al. Comprehensive method for evaluating energy security. Journal of Natural Resources, 2011, 26(6): 964-970.]

DOI

[23]
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.

[ LI J C, SHI L M, XU A T. Probe into the assessment indicator system on high-quality development. Statistical Research, 2019, 36(1): 4-14.]

[24]
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.

[ HE M J. The character, model, and institution system of land use regulation. Planners, 2020, 36(11): 5-10.]

[25]
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.

[ YU L L. The coordinated development of regional economy under the spatial regulation of land use planning: Evidence from Hubei province. Wuhan: Huazhong Agricultural University, 2017.]

[26]
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.

[ LU M, ZHANG H, LIANG W Q. How the bias toward central/western land supplies boosts wages in the east. Social Science in China, 2015, (5): 59-83, 204-205.]

[27]
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.

DOI

[ WANG S J, KONG W, REN L, et al. Research on misuses and modification of coupling coordination degree model in China. Journal of Natural Resources, 2021, 36(3): 793-810.]

DOI

[28]
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.

[ REN B P, WEN F A. The criteria, determinants and ways to achieve high quality development in China in the New Era. Reform, 2018, (4): 5-16.]

[29]
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.

[ RU S F, WEI B Y, LIU J Q. The realization path of the high quality development of China's economy with efficiency reform as the core. Journal of Shaanxi Normal University: Philosophy and Social Sciences Edition, 2018, 47(3): 114-125.]

[30]
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.

[ XU X X, ZHOU J M, SHU Y. Estimates of fixed capital stock by sector and region. Statistical Research, 2007, 24(5): 6-13.]

[31]
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.

[ ZONG Z L, LIAO Z D. Estimates of fixed capital stock by sector and region: 1978-2011. Journal of Guizhou University of Finance and Economics, 2014, (3): 8-16.]

[32]
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.

[ SHAN H J. Re-estimating the capital stock of China: 1952-2006. The Journal of Quantitative & Technical Economics, 2008, 25(10): 17-31.]

[33]
GEORGE F J. The data model concept in statistical mapping. International Yearbook of Cartography, 1967, 7(1): 186-190.

[34]
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.

DOI

[ WANG J F, XU C D. Geodetector: Principle and prospective. Acta Geographica Sinica, 2017, 72(1): 116-134.]

DOI

[35]
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.

[ WANG Q C, SUN G S. Strengthening the support of human capital for high quality development of the real economy, https://www.cssn.cn/glx/glx_llsy/202210/t20221027_5556259.shtml, 2022-10-28.]

[36]
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.

[ XIAO H W. Research on the power transformation of high quality economic development in China in the New Era, https://www.ndrc.gov.cn/xxgk/jd/wsdwhfz/202101/t20210118_1265122.html, 2021-01-18.]

[37]
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.

[ XIAO T, LIU H, YE P. Influencing factor for service innovation in manufacturing firms. Chinese Journal of Management, 2014, 11(4): 591-598.]

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