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自然资源学报 >

2025 , Vol. 40 >Issue 7: 1880 - 1899

DOI: https://doi.org/10.31497/zrzyxb.20250709

其他研究论文

城市群规划对土地资源承载力的影响及溢出效应——来自长江经济带的证据

  • 余亮亮 , 1 ,
  • 廖东明 1 ,
  • 陈丹玲 2 ,
  • 蔡银莺 2
展开
  • 1.华南理工大学公共管理学院，广州 510641
  • 2.华中农业大学公共管理学院，武汉 430070

余亮亮（1989- ），男，河南汝南人，博士，副教授，研究方向为土地科学和自然资源管理。E-mail:

收稿日期: 2024-10-28

  修回日期: 2025-04-16

  网络出版日期: 2025-06-20

基金资助

国家自然科学基金项目(42301290)

国家自然科学基金项目(72374080)

收起

The impact and spillover effect of urban agglomeration planning on the carrying capacity of land resources: Evidence from the Yangtze River Economic Belt

  • YU Liang-liang , 1 ,
  • LIAO Dong-ming 1 ,
  • CHEN Dan-ling 2 ,
  • CAI Yin-ying 2
Expand
  • 1. School of Public Administration, South China University of Technology, Guangzhou 510641, China
  • 2. College of Public Administration, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China

Received date: 2024-10-28

  Revised date: 2025-04-16

  Online published: 2025-06-20

Fold

摘要

为提升区域集聚和承载功能，中华人民共和国国务院和各省级政府相继批复了多个城市群规划，然而，城市群规划能否提高土地资源承载力还有待实证检验。基于2005—2022年长江经济带五大城市群规划内外117个城市的面板数据，采用多期双重差分模型和中介效应模型实证分析了城市群规划对土地资源承载力的影响、作用机制以及空间溢出效应。研究发现：（1）城市群规划总体上能有效提升城市群内城市的土地资源承载力，但对土地资源承载力的各个子系统具有不同的影响，具体来看，城市群规划能显著提高城市群内城市的土地经济承载力，但对土地生态承载力则有显著的负向影响；（2）城市群规划通过提升城市创新力、地方政府竞争力和公共服务供给能力来提高城市群内城市的土地资源承载力；（3）城市群规划对邻近城市的土地资源承载力具有显著的正向溢出效应，但这种积极的涓滴效应主要集中在发育程度较为成熟的城市群。在高质量发展背景下，研究结果可为完善城市群规划政策和提升土地资源承载力提供理论支撑和经验证据。

关键词： 土地资源承载力; 城市群规划; 空间溢出效应; 多期双重差分模型; 长江经济带

本文引用格式

余亮亮 , 廖东明 , 陈丹玲 , 蔡银莺 . 城市群规划对土地资源承载力的影响及溢出效应——来自长江经济带的证据[J]. 自然资源学报, 2025 , 40(7) : 1880 -1899 . DOI: 10.31497/zrzyxb.20250709

Abstract

To enhance regional agglomeration and carrying capacity, the State Council and provincial governments have successively approved several urban agglomeration plans. However, the impact of urban agglomeration planning on land resource carrying capacity needs to be tested. Therefore, based on panel data from 117 cities both within and outside the planning scope of the five major urban agglomerations in the Yangtze River Economic Belt during the period of 2005-2022, this paper employs multi-period difference-in-differences model and mediation effect model to empirically explore the effect and mechanism of urban agglomeration planning on land resource carrying capacity, and analyzes spatial spillover effect through the spatial Durbin model. The main findings are as follows: (1) Urban agglomeration planning can effectively enhance the land resource carrying capacity, but it has different impacts on its subsystems. The results indicate that urban agglomeration planning significantly enhances the land economic carrying capacity, but it has a significant negative effect on the land ecological carrying capacity. (2) Urban agglomeration planning will enhance the land resource carrying capacity of cities within the urban agglomeration by enhancing urban innovativeness, government competitiveness, and public service supply capacity. (3) Urban agglomeration planning has a significant positive spillover effect on the land resource carrying capacity of neighboring cities, but this effect is spatially confined to the urban agglomerations, which are more mature in terms of development. These findings provide theoretical support and empirical evidence for improving urban agglomeration planning policies and enhancing land resource carrying capacity within the context of high-quality development.

Key words： land resource carrying capacity; urban agglomeration planning; spatial spillover effect; multi-period difference-in-differences model; Yangtze River Economic Belt

土地资源承载力是审视城市群规划建设过程及结果的重要绩效指标。土地资源作为人与自然交互耦合的综合体，是城市社会经济活动的空间载体，提升土地资源承载力是推动城市高质量发展的重要保障[1]。2021年3月，中国“十四五”规划提出要有针对性地优化提升、发展壮大和培育发展19个城市群，且要以城市群为发展重点，增强经济和人口承载能力，强化其对区域发展的辐射带动作用。2022年10月，党的“二十大”也强调要以城市群为依托，通过基础设施的互联互通，提升城市群的集聚和引领功能，构建大中小城市协调发展格局。城市群规划作为提高区域承载能力的重要抓手，为增强城市群的集聚和承载功能，中华人民共和国国务院和各省级政府相继批复了多个城市群规划。然而，这些城市群规划能否有效提升土地资源承载力，已成为近年来政策界和学术界关心的重大问题。基于此，本文将聚焦以下问题：城市群规划能否有效提升土地资源承载力?城市群规划影响土地资源承载力的作用机制是什么?城市群规划对土地资源承载力的影响是否具有空间溢出效应?通过实证研究科学回答上述问题，对今后完善城市群规划政策和提升土地资源承载力都将具有重要的理论和现实意义。
与本文密切相关的文献为城市群规划影响效应和土地资源承载力的研究。以城市群为主体形态，构建大中小城市和小城镇协调发展的城镇格局，是中国在党的“十九大”就已经确立的城市化发展道路。多年来，中华人民共和国国务院和各省级政府相继批复了多个级别的城市群规划，城市群规划及其实施所带来的社会经济影响日益受到学者的广泛关注，因此，有大量文献聚焦城市群规划及其实施的影响效应，将城市群规划视为一个准自然实验，利用各种因果推断方法，从不同视角实证分析了城市群规划的经济增长效应、协调发展效应、要素配置效应、环境改善效应等多方面的影响效应。在经济增长效应方面，原倩[2]基于中国地市级面板数据，实证发现城市群规划对城市经济增长具有显著的推动作用；张茂榆等[3]基于中国四大国家级城市群，进一步发现城市群政策主要通过区域一体化、绿色发展等作用路径提升区域经济发展水平。在区域协调发展效应方面，理论上，城市群规划通过大中小城市之间的分工协作，可以有效推动城市群形成优势互补的区域经济协调发展格局[4]。实证上，钟章奇等[5]基于中国283个地级市的面板数据，研究发现城市群规划的实施，显著缩小了中心城市与非中心城市之间的经济发展差距；尚虎平等[6]也发现城市群规划显著促进了非中心城市的经济增长。此外，城市群规划对省界毗邻县整体上呈现溢出效应大于虹吸效应的积极影响，促进了省界毗邻县的经济发展[7]。城市群规划的批复与实施缓和了地方政府间的土地出让价格竞争[8]，同时，城市群内的城市无需通过税负的逐底竞争来吸引流动资本的进入，因而也降低了税收竞争的参与力度[9]。在要素配置效应方面，城市群规划政策促进了人才、技术和资本等生产要素的跨区域流动和高效集聚[10-12]，既提升了区域金融发展质量和城市间创新合作水平[13,14]，也显著提高了城市群土地利用效率[15]。在环境改善效应方面，城市群规划的实施显著降低了城市群城市AQI、PM10和PM2.5浓度，内在作用机制在于城市群规划通过产业集聚路径改善了空气质量[16]。
已有关于土地资源承载力的文献主要集中在土地资源承载力测度、时空分异特征及其影响因素等方面。土地资源承载力的测算指标经历了由单一“人粮关系”向多系统多指标的转变过程[17,18]，对土地资源承载力的测度方法主要包括熵权法[19]、多因素综合评价法[20]、生态足迹法[21]等，研究尺度覆盖了乡村、县域、市域、省域、城市群等多个空间维度[22-24]。现有文献通过实证研究发现部分地区在发展过程中存在土地资源承载力超载或下降现象，只有在综合考虑本地区资源禀赋和社会经济条件差异的前提下，作好区域规划才能稳步提升土地资源承载力。程小于等[25]发现重庆市江津区土地资源承载力在2007—2016年间整体呈上升趋势，但上升幅度较小，在空间格局上呈现出南高北低的分布状态。影响土地资源承载力的因素可以分为自然因素和人类活动两方面，自然因素包括坡度、平均海拔、人均耕地面积和区域农作物种植类型等，人类活动则包括经济发展水平、科技水平、城镇化率和产业结构等。在乡村尺度上，影响土地资源承载力的最大因素是地貌条件；而在市域尺度上，影响土地资源承载力的主要因素为经济发展水平和城镇化率[26,27]。
目前学术界对城市群规划与土地资源承载力之间关系的研究较少。与本文最密切相关的文献是Shen等[28]研究了珠三角城市群规划对土地资源承载力的影响，该文对本研究具有重要的启发意义，但是该文在以下方面有可以进一步提升的空间：第一，利用三个单一指标分别衡量土地资源承载力，缺乏系统性，并未直接研究城市群规划对土地资源承载力的总体影响；第二，采用双重差分模型分析城市群规划对土地资源承载力的影响，并没有考虑城市群规划可能存在的溢出效应；第三，没有分析城市群规划影响土地资源承载力的作用机制。为丰富已有研究成果，本文在对城市群规划影响土地资源承载力进行理论分析的基础上，基于2005—2022年长江经济带五大城市群规划内外117个地市级的面板数据，从经济、社会和生态三个子系统维度构建指标体系，运用熵值法测度城市的土地资源承载力，通过构建多期双重差分模型实证检验城市群规划对土地资源承载力及其各子系统的影响，利用中介效应模型实证检验城市群规划影响土地资源承载力的具体作用机制；考虑到城市群规划可能产生的空间溢出影响，实证检验了城市群规划对土地资源承载力的空间溢出效应。因此，本文可能的边际贡献在于：第一，考虑空间因素对城市群规划实施效应的影响，利用空间双重差分模型满足了计量模型的独立性假设，研究方法更科学；第二，将土地资源承载力分为经济、社会和生态三个子系统，深入剖析城市群规划对土地资源承载力各个子系统的影响，更加科学全面地认识了城市群规划对土地资源承载力的影响；第三，揭示了城市群规划影响土地资源承载力的具体作用机制。

1 理论分析与研究假说

1.1 城市群规划与土地资源承载力

在传统研究视域下，土地资源承载力的核心内涵主要聚焦于“人粮关系”，即通过土地资源所能支撑的粮食生产能力来衡量其可承载的人口规模[21]。然而，随着社会经济的快速发展，土地资源承载力内涵逐渐呈现出多维属性特征，其研究范畴不再局限于土地的粮食生产功能，而是逐步向经济、社会发展以及生态功能等领域拓展[26]。此外，对土地资源承载对象的研究也不再仅仅局限于人口数量，而是在此基础上拓展到涵盖人类各种社会经济活动。基于此，本文认为，土地资源承载力是一个综合性的概念，涉及经济、社会和生态的诸多方面，其内涵可以界定为：在一定时期内，基于一定的经济、社会与生态条件，特定区域的土地资源能够支撑的最大人口数量、经济活动规模和生态系统承载阈值。
城市群规划是指导城市群内各城市协同发展的高层级发展规划蓝图，旨在明确城市群未来的发展方向、空间布局结构以及区域融合路径。通过促进要素流动、优化区域分工、加强府际合作等直接作用机制，城市群规划能够有效增强城市群的集聚效应和承载能力[29]，从而显著提升城市群内各城市的土地资源承载力。城市群规划通过消除行政边界对市场的分割，促进了生产要素的自由流动，加速了区域市场一体化进程，降低了生产要素在城市群内流动的制度性壁垒和交易成本[11]。同时，城市群规划通过推动交通及其他基础设施网络的一体化建设，显著提升了基础设施的互联互通水平，为信息、技术等要素的高效流动创造了条件[30]。此外，城市群规划的制定与实施表明该区域将成为未来社会经济发展的核心区域，人口和企业等微观经济主体将基于区域未来发展前景进行区位选择。因此，城市群规划不仅能够优化城市群内部生产要素的配置效率，还能够吸引外部人口、资本等生产要素的集聚，从而显著增强城市群的土地资源承载力。
基于城市群规划的顶层设计框架，城市群内各城市依托其资源禀赋和发展基础，明确各自功能定位与发展方向，通过优化区域分工与协作，有助于充分发挥比较优势，实现差异化与协同发展，从而提升城市群的整体竞争力，吸引更多流动性资源集聚，进一步增强土地资源承载力。在缺乏城市群规划约束的情境下，以地谋发展的经济增长模式可能诱发地方政府间的逐底竞争，导致土地资源错配与利用效率低下[31]。城市群规划通过约束地方政府行为，明确各城市发展定位，并与统一的国土空间规划相协调，能够有效优化土地资源配置，进而显著提升城市群的土地承载能力。在统一的未来发展蓝图指导下，城市群内各地方政府将从传统的竞争关系转向竞合关系，依据各自功能定位与责任分工，强化府际合作。这种协同发展模式能够有效减少在产业发展、招商引资等领域的无序竞争，从而优化城市群的整体营商环境，增强对生产要素的吸引力。同时，各城市基于城市群规划在教育、环境、医疗卫生等民生领域的协同发展，有助于提升城市群的生活宜居性，进而吸引更多高素质人才集聚，进一步增强城市群的土地资源承载力。
结合上述分析，提出研究假说1：城市群规划能显著提升城市群内城市的土地资源承载力。

1.2 城市群规划影响土地资源承载力的作用机制

根据熊彼特[32]的内生增长理论可知，创新是社会经济结构转型的内在动力，是提高资源利用效率的关键所在，因此，城市群规划会通过提升城市创新力机制进而提高城市群内城市的土地资源承载力。理论机理在于，一方面，城市群规划的颁布及实施，表明城市群将是未来社会经济发展的重点区域，各级政府会相继出台涉及产业、税收以及人才引进等诸多优惠政策，大量高素质人才和高新技术企业会积极响应这些优惠政策，选择进驻到城市群内以谋求更好的发展，人才和企业的集聚提升了城市群的创新活力，城市创新力的提升进而又提高了城市群的土地承载能力。另一方面，城市群创新活力的提高，能通过新技术和新管理方法的采纳优化土地利用方式，进而深入挖掘土地利用潜力，最终提升土地资源所能承受的人类活动强度阈值[33]。实证上，裴梦迪等[34]发现城市群规划通过推动市场一体化进程和产业协作化发展，有效拓展了市场潜力，加速了生产要素的跨区域流动，促进了产业结构的优化升级，并优化了城市空间利用模式，从而显著提升了城市群的创新活力。
在中国政治集权、经济分权的制度背景下，地方政府为增长而竞争[35]，在晋升激励和财政激励刺激下，地方政府往往会在税收优惠、产业政策、土地价格等领域开展逐底竞争，以吸引更多的流动性资源入驻本辖区，进而在地区间竞争中呈现出更好的发展业绩[36]。城市群规划的出台会伴随众多的产业、税收等优惠政策，城市群内的城市无需通过逐底竞争的方式就能享受这些特殊政策，无序竞争的减少既能提升地方政府发展的专注度，又能减少财政资金的无效损耗[37]，因此，城市群的整体竞争力会得到显著提升。地方政府竞争力的提升，促使城市群有更大优势吸引外商资本等流动资金进入，资金、产业等生产要素的高度集聚使得土地资源潜力得以深入挖掘，进而提高了土地资源承载力。通过以上分析可以看出，城市群规划会通过提升地方政府竞争力作用机制，进而提高城市群内城市的土地资源承载力。
城市群规划的实施通过影响地方政府的税收竞争程度和财政收入水平进而影响到城市群内城市的公共服务供给能力。一方面，城市群规划的实施可以有效减少城市群内城市的税收竞争程度，税收竞争程度的减弱能够显著缓解地方政府的财政压力。另一方面，城市群作为重点发展区域，在各种优惠政策的吸引下，资金、企业等各类生产要素依据效率原则会自发集聚到城市群内，集聚效应产生的集聚租金会显著提高地方政府的财政收入，地方政府财力的增长进而对其公共服务供给能力的提高产生积极影响[38]。凭借稳定的财政收入，地方政府通过加大在民生服务、基础设施、医疗卫生等公共服务领域的财政投入力度，完善城市群内城市的营商环境和宜居舒适性，能够有效吸引人才、企业等各类生产要素在城市群的快速集聚[39]，进而提升了城市群的土地资源承载力。综上所述，城市群规划通过增强地方政府的公共服务供给能力，进而提升城市群内城市的土地资源承载力。
结合上述分析，提出研究假说2：城市群规划通过提升城市创新力、地方政府竞争力和公共服务供给能力三个作用机制，进而提高城市群内城市的土地资源承载力。

1.3 城市群规划的空间溢出效应

城市群规划不仅对城市群内城市的土地资源承载力产生直接影响，还对城市群外部区域的土地资源承载力产生间接空间溢出效应。这种空间溢出效应呈现出显著的方向性特征，其具体表现为正向促进或负向抑制的双重可能性，而这种效应的性质与强度主要取决于城市群的发育程度。城市群发育程度反映了城市群内部经济、社会、空间等要素的整合水平与发展成熟度，而这一发育程度本质上是由城市群既有的资源禀赋（如自然资源、人力资源、资本积累等）和发展基础（如基础设施、产业体系、制度环境等）共同决定的。在城市群发育程度较低阶段，随着利好城市群发展的各项优惠政策的密集出台，城市群的资源集聚效应会逐步增强，由于城市群自身仍处于快速发展阶段，城市群规划会对城市群外邻近城市的生产要素产生虹吸效应，人才、资本和企业等流动要素会向城市群内集聚，导致邻近城市的生产要素流失和土地资源承载力下降，而城市群的辐射能力和承载能力则会显著增强，这是一个极化效应过程。在城市群发育程度较高阶段，随着城市群整体竞争力和资源集聚能力的显著提升，可能会吸引更多的人才、资本以及企业等流动性资源的流入。根据中心—外围理论可知，当城市群承载能力无法完全吸纳这些生产要素时，生产要素将遵循空间扩散规律向周边区域溢出，城市群外围邻近城市凭借地理邻近性优势，优先承接来自城市群内的外溢资源，进而提升其土地资源承载力，这是一个涓滴效应过程。由此可见，城市群规划对邻近城市的土地资源承载力具有异质性的空间溢出效应。当城市群发育程度较低时，城市群规划对邻近城市的土地资源承载力产生消极的极化效应；而在城市群发育程度较高时，城市群规划则对邻近城市的土地资源承载力产生积极的涓滴效应。
结合上述分析，提出研究假说3：城市群规划对土地资源承载力具有空间溢出效应，而溢出效应的方向则取决于城市群的发育程度。
综上所述，构建本文的理论分析框架图，如图1所示。
图1 理论分析框架

Fig. 1 Theoretical analysis framework

2 研究方法与数据来源

2.1 模型设定

城市群规划是指在一定地域范围内，对由一个或多个核心城市及其周边城市组成的区域，进行系统性、综合性的空间布局和功能协调，旨在促进区域经济、社会、环境的可持续发展，进而提升区域发展承载能力和竞争力。城市群规划是由中央政府或省级政府这一外部因素推动的，而非由城市群内部的经济或社会条件直接决定，而且城市群规划出台与实施不受城市土地资源承载力的影响，因此，可以将城市群规划看成是一个准自然实验，城市群规划内的城市为实验组，城市群规划外的城市为控制组。双重差分模型是评估城市群规划实施效应常用的计量模型，由于各城市群规划批复时间不一致，因此，本文采用多期双重差分法检验城市群规划对土地资源承载力的影响，实证模型设定如下：
Y i t = α 0 + α 1 d i d i t + γ 1 X i t + u i + v t + ε i t
式中：下标i和t分别代表城市和年份；被解释变量 Y i t为城市i在t年的土地资源承载力； d i d i t为双重差分项，当i城市在t年为城市群规划对象且规划政策生效，则 d i d i t=1，反之 d i d i t=0； X i t为一系列控制变量； α 1、 γ 1为待估计系数； α 0、 u i、 v t和 ε i t分别为常数项、城市个体固定效应、时间固定效应和随机误差项。 α 1表征城市群规划对土地资源承载力的影响效应，是本文最感兴趣的回归系数，预期其为正数。
为探讨城市群规划对土地资源承载力的影响路径，本文借鉴温忠麟等[40]的研究，采用中介效应模型分析城市群规划影响土地资源承载力的具体作用机制。在构建双重差分模型的基础上，设定中介效应模型如下：
M i t = α 0 + b 1 d i d i t + h 1 X i t + u i + v t + ε i t
Y i t = α 0 + c 1 d i d i t + β 1 M i t + l 1 X i t + u i + v t + ε i t
式中： M i t为中介变量； b 1、 h 1、 c 1、 β 1、 l 1均为待估计系数。

2.2 数据与变量

本文具体以长江经济带所包含的五大城市群规划为研究对象，采用准自然实验的方法实证分析城市群规划对土地资源承载力的影响，研究单元既要包括五大城市群规划内的实验组城市，也要把长江经济带上五大城市群规划外的其他城市作为控制组纳入进来。因此，在剔除部分数据严重缺失的城市后，实证研究单元共包含117个地级市，研究时间段为2005—2022年。长江经济带横跨中国东中西三大板块，覆盖11个省（直辖市），国土面积约205.23万km2，占全国的21.4%。推动长江经济带高质量发展，是以习近平同志为核心的党中央作出的重大决策，属于国家重大发展战略，2023年长江经济带GDP总量占全国GDP总量的46.7%，已然成为中国综合经济实力最强的区域之一。长江经济带包含长江三角洲城市群、长江中游城市群、成渝城市群、滇中城市群、黔中城市群五大城市群。根据中国“十四五”规划可知，长江三角洲城市群属于要打造的世界级城市群，长江中游城市群和成渝城市群属于优化提升序列，滇中城市群和黔中城市群属于培育发展序列。由此可见，长江经济带囊括了中国不同类型发展水平的城市群，以长江经济带为实证区域，研究城市群规划对土地资源承载力的影响，研究成果兼具代表性与全面性，可以为其他区域不同类型城市群规划的差异化定位与优化调控提供科学的理论支撑和实践参考。
被解释变量：土地资源承载力（lrcc）。土地资源承载力概念涉及城市经济、社会和生态等维度的多重属性，其不仅受限于自然条件的变化，还会随着人类技术进步和生产方式的变化而变化。本文结合已有土地资源承载力相关研究结果，基于数据可获得性原则，从土地经济承载力（ecolrcc）、土地社会承载力（shlrcc）和土地生态承载力（stlrcc）三个维度选取相关指标来衡量土地资源承载力，具体指标见表1。为避免指标权重设定的主观性，具体采用熵值法来测度土地资源承载力。
表1 土地资源承载力指标体系

Table 1 Evaluation index system of land resource carrying capacity

目标层 准则层 指标层 单位
土地资源承载力 土地经济承载力
 地均财政收入 亿元/km2
地均固定资产投资 亿元/km2
城镇常住居民人均可支配收入 元/人
第三产业占比 %
地均GDP 亿元/km2
人均社会消费品零售总额 元/人
土地社会承载力 人口密度 人/km2
人口自然增长率 ‰
粮食单产水平 kg/hm2
地均就业人口 人/km2
人均城市建设用地面积 m2/人
人均居住面积 m2/人
土地生态承载力 人均公园绿地面积 m2/人
污水处理率 %
生活垃圾无害化处理率 %
地均工业废水排放量 t/km2
地均工业二氧化硫排放量 t/km2
一般工业固体废物综合利用率 %
核心解释变量：城市群规划虚拟变量（did）。将长江经济带内的地级市划分为城市群内的城市和城市群外的城市，分别定义为实验组和控制组，实验组在城市群规划出台之前定义为0，在城市群规划出台当年及以后年份定义为1，控制组在研究时间内均定义为0。
中介变量：根据前文的理论分析，从城市创新力（patent）、地方政府竞争力（inv）和公共服务供给能力（fisd）维度探讨城市群规划对城市群内城市土地资源承载力的影响路径。参考已有文献的测度方式，分别采用每万人专利授权量、实际使用外资额和地均财政支出作为城市创新力、地方政府竞争力和公共服务供给能力的代理变量。
控制变量：参考已有文献，本文选取城镇化率（urb）、农业机械总动力（lnpower）、人均建成区面积（lnarea）、人均道路面积（lnroad）和人力资本水平（lnhum）作为稳健性控制变量。其中，城镇化率用城镇常住人口占城市全部常住人口的比率来表示。城镇化对土地资源承载力具有正反两方面的影响，一方面可以促进土地资源节约集约利用，提升土地经济和社会承载力，另一方面城市扩张导致生态空间减少也会降低土地生态承载力。农业机械总动力是指用于农、林、牧、渔业的各种动力机械的动力总和，农业机械总动力在一定程度上代表着农业现代化水平的发展程度，农业是基础性产业，显著影响区域土地资源承载能力，具体采用农业机械总动力的对数值表示。人均建成区面积和人均道路面积分别用城市建成区面积和道路面积除以城市常住人口数量予以表征，建成区面积和道路面积从侧面反映了一个城市的发展速度，建成区扩张模式的多样性决定了其成本和收益的差异性，建成区的合理扩张可以有效利用土地资源，无序扩张则会降低土地资源利用效率，具体采用人均建成区面积和人均道路面积的对数值表示。人力资本是区域社会经济高质量发展的动力源泉，高素质人才集聚程度越高，城市土地资源承载力就越高，人力资本水平具体采用每万人高校在校生人数的对数值表示。表2列出了各变量的描述性统计结果。
表2 变量描述性统计表

Table 2 Variable descriptive statistics

变量类型 变量名称 变量符号 均值 标准差 最小值 最大值
被解释变量 土地资源承载力 lrcc 0.133 0.087 0.031 0.873
土地经济承载力 ecolrcc 0.092 0.095 0.007 0.977
土地社会承载力 shlrcc 0.156 0.082 0.035 0.757
土地生态承载力 stlrcc 0.683 0.112 0.182 0.953
核心解释变量 城市群规划 did 0.292 0.455 0 1
控制变量 城镇化率/% urb 0.493 0.160 0.114 0.928
农业机械总动力/万kW lnpower 5.396 0.694 3.017 9.577
人均建成区面积/(m2/人) lnarea 4.197 0.676 0.713 5.708
人均道路面积/(m2/人) lnroad 2.772 0.522 0.278 5.768
人力资本水平/(个/万人) lnhum 4.573 1.129 0 7.062
中介变量 每万人专利授权量/(件/万人) patent 10.10 15.81 0 144.1
实际使用外资额/万美元 inv 9.395 21.28 0.001 239.6
地均财政支出/(亿元/km2) fisd 0.042 0.092 0.001 1.481

3 结果分析

3.1 基准回归结果

利用多期双重差分法实证分析了城市群规划对土地资源承载力的影响，基准回归结果见表3。其中，列 (1)~列 (4) 为未加入控制变量的回归结果，列 (5)~列 (8) 为加入控制变量的回归结果。列 (1) 和列 (5) 的被解释变量为土地资源承载力，列 (2) 和列 (6) 的被解释变量为土地经济承载力，列 (3) 和列 (7) 的被解释变量为土地社会承载力，列 (4) 和列 (8) 的被解释变量为土地生态承载力。
表3 基准回归结果

Table 3 Benchmark regression results

变量 (1)
lrcc		 (2)
ecolrcc		 (3)
shlrcc		 (4)
stlrcc		 (5)
lrcc		 (6)
ecolrcc		 (7)
shlrcc		 (8)
stlrcc
did 0.025*** 0.035*** 0.005 -0.035*** 0.021*** 0.029*** 0.004 -0.030***
(0.005) (0.007) (0.005) (0.009) (0.004) (0.006) (0.004) (0.008)
urb -0.053* -0.083** 0.044 0.037
(0.027) (0.036) (0.034) (0.035)
lnpower -0.020*** -0.026*** -0.008 0.016*
(0.007) (0.008) (0.006) (0.008)
lnarea -0.003 -0.006 0.006 0.001
(0.003) (0.004) (0.004) (0.007)
lnroad -0.013** -0.022*** 0.007 0.047***
(0.006) (0.008) (0.005) (0.012)
lnhum -0.023*** -0.029*** -0.010* 0.013**
(0.005) (0.007) (0.005) (0.006)
常数项 0.070*** 0.025*** 0.130*** 0.522*** 0.325*** 0.370*** 0.161*** 0.260***
(0.004) (0.005) (0.003) (0.008) (0.051) (0.067) (0.043) (0.061)
时间固定效应 是 是 是 是 是 是 是 是
个体固定效应 是 是 是 是 是 是 是 是
观测值/个 2106 2106 2106 2106 2106 2106 2106 2106
R2 0.745 0.678 0.287 0.710 0.796 0.748 0.314 0.734

注：*、**、***分别表示10%、5%、1%的显著性水平；括号内报告的是稳健标准误，下同。

列 (1) 的回归结果显示，核心解释变量城市群规划的回归系数为0.025，且在1%的显著性水平下显著，初步表明与城市群外的城市相比，城市群规划显著提升了城市群内城市的土地资源承载力。列 (5) 的回归结果显示，在进一步控制了影响土地资源承载力的其他变量后，城市群规划的估计系数降低为0.021，但仍在1%的显著性水平下显著，表明城市群规划确实会显著提升城市群内城市的土地资源承载力，研究假说1得到验证。列 (2) 和列 (6) 的回归结果表明，城市群规划对城市群内城市的土地经济承载力具有正向影响，参数统计检验达到1%的显著性水平，表明城市群规划显著提升了城市群内城市的土地经济承载力。从列 (3) 和列 (7) 的回归结果可以看出，城市群规划对城市群内城市的土地社会承载力有正向影响，但是不具有统计显著性。列 (4) 和列 (8) 的回归结果显示，核心解释变量城市群规划的回归系数均为负值，且均在1%的显著性水平下显著，表明与城市群外的城市相比，城市群规划显著降低了城市群内城市的土地生态承载力。
综上所述，城市群规划总体上能有效提升城市群内城市的土地资源承载力，但对土地资源承载力的各个子系统具有不同的影响。具体来看，城市群规划能显著提高城市群内城市的土地经济承载力，但对土地生态承载力则有显著的负向影响，对土地社会承载力的影响不显著。这表明在城市群规划落地实施过程中，地方政府对重经济发展而轻生态保护的传统发展路径仍具有很强的路径依赖，高质量发展理念仍需大力宣传和在城市群建设实践中贯彻落实。

3.2 平行趋势检验

采用双重差分模型的重要前提是数据要满足平行趋势假设，即在城市群规划实施之前，实验组城市和对照组城市的土地资源承载力应在时间趋势上基本一致，不存在显著差异。本文采用事件研究法进行平行趋势检验，来验证实验组城市与对照组城市的土地资源承载力在城市群规划实施前是否满足平行趋势假设。图2展示了平行趋势检验的结果，可以看出，在城市群规划政策实施前，虚拟变量did的估计系数在95%的置信区间下均不显著，而在城市群规划政策实施后的第二年及以后年份，城市群规划的估计系数均显著为正，说明城市群规划对城市群内城市的土地资源承载力产生了积极的提升效应，本文的平行趋势假设得到验证。
图2 平行趋势检验

Fig. 2 Parallel trend test

3.3 安慰剂检验

本文遵循现有文献关于双重差分模型的安慰剂检验思路[41]，在现有样本中随机抽取个体作为伪处理组和假定城市群规划政策实施时点，并重复抽样500次，得到安慰剂效应的分布。图3展示了安慰剂效应的核密度图和直方图以及处理效应估计值（图中垂直实线），横轴为随机组合的安慰剂效应，纵轴为核密度。可以看到，安慰剂效应正态均匀分布在0值左右两侧，处理效应估计值（图中垂直实线）分布在安慰剂效应的最右侧，属于异常极端值，这表明处理效应的估计值并非由其他随机因素造成。因此，通过安慰剂检验可以验证随机选取城市作为处理组和政策处理时间的结果并不显著，本文研究结果具有高可靠性，即城市群规划对城市群内城市的土地资源承载力具有显著正向提升作用。
图3 安慰剂检验

Fig. 3 Placebo test

3.4 稳健性检验

本文虽然进行了平行趋势检验和安慰剂检验验证了回归结果的稳健性，为确保实证结果的可靠性，还进一步采取排除相关政策干扰、改变样本容量和替换被解释变量的方式进行稳健性检验。
第一，排除相关政策干扰。在城市群规划实施之前，多个地区可能已经实施了相关区域一体化发展的政策措施，这些政策奠定了城市群抱团发展的基础，并有可能在更早的时间对土地资源承载力产生影响，如2010年由中华人民共和国国务院批准实施的《长江三角洲地区区域规划》，2011年中华人民共和国国务院批复的《成渝经济区区域规划》，以及2012年中华人民共和国国务院发布的《关于大力实施促进中部地区崛起战略的若干意见》等政策文件。因此，本文在基准回归的基础上，控制了此类政策（policy）影响，回归结果见表4列 (1)。可以看出，在控制其他相关政策的影响后，城市群规划对城市群内城市土地资源承载力的影响依然显著为正。
表4 稳健性检验

Table 4 Robustness test

变量 (1)
排除其他政策干扰		 (2)
去除中心城市		 (3)
缩尾5%		 (4)
替换被解释变量
did 0.020*** 0.016*** 0.013*** 0.022***
(0.004) (0.004) (0.003) (0.004)
policy 0.005
(0.003)
常数项 0.323*** 0.246*** 0.197*** 0.335***
(0.051) (0.044) (0.029) (0.059)
控制变量 是 是 是 是
时间固定效应 是 是 是 是
个体固定效应 是 是 是 是
观测值/个 2106 1908 2106 2106
R2 0.796 0.832 0.841 0.717
第二，改变样本容量。特大城市和省会城市是城市群协同发展的增长极，有可能城市群规划只提升了特大城市和省会城市的土地资源承载力，而对普通地级市的土地资源承载力没有显著影响。因此，本文在剔除上海、南京等特大城市和省会城市样本后再次进行回归，回归结果见表4列 (2)。结果表明，城市群规划对城市群内普通地市级城市土地资源承载力的影响依然显著为正，而非仅提升了高行政级别城市的土地资源承载力。为了排除异常值的影响，本文也采取对数据进行双边5%缩尾处理的方式对基准模型进行重新估计，回归结果见表4列 (3)，可以看出，在排除异常值后，城市群规划仍对城市群内城市的土地资源承载力有显著的正向影响。
第三，替换被解释变量。本文对土地资源承载力采用熵权TOPSIS方法进行重新测算，采取替换被解释变量的方式，对基准模型重新进行回归，实证结果见表4列 (4)，结果显示，核心解释变量城市群规划的回归系数的大小和显著性与基准回归结果基本保持一致。经过上述一系列稳健性检验后，可以证明本文基准回归结果的稳健性和可靠性，即城市群规划能显著提升城市群内城市的土地资源承载力。

3.5 作用机制分析

根据前文理论分析，城市群规划会通过提升城市创新力、地方政府竞争力以及公共服务供给能力三个作用机制，进而提高城市群内城市的土地资源承载力。利用中介效应模型对城市群规划影响土地资源承载力的作用机制进行回归分析，具体回归结果见表5。其中，列 (1) 为基准回归结果，列 (2) 和列 (3) 为城市创新力机制检验结果，列 (4) 和列 (5) 为地方政府竞争力机制检验结果，列 (6) 和列 (7) 为公共服务供给能力机制检验结果。
表5 作用机制分析

Table 5 Mechanism of action analysis

变量 基准回归 城市创新力机制 地方政府竞争力机制 公共服务供给能力机制
(1)
lrcc		 (2)
patent		 (3)
lrcc		 (4)
inv		 (5)
lrcc		 (6)
fisd		 (7)
lrcc
did 0.021*** 3.787*** 0.015*** 2.708** 0.018*** 0.016** 0.014***
(0.004) (1.141) (0.003) (1.105) (0.004) (0.007) (0.003)
patent 0.002***
(0.000)
inv 0.001***
(0.000)
fisd 0.428***
(0.096)
常数项 0.325*** 82.093*** 0.180*** 38.448*** 0.282*** 0.291*** 0.200***
(0.051) (14.580) (0.036) (14.531) (0.043) (0.099) (0.033)
控制变量 是 是 是 是 是 是 是
时间固定效应 是 是 是 是 是 是 是
个体固定效应 是 是 是 是 是 是 是
观测值/个 2106 2106 2106 2106 2106 2106 2106
R2 0.796 0.588 0.859 0.171 0.832 0.341 0.901
表5中列 (2) 回归结果显示，城市群规划的回归系数在1%的显著性水平下显著为正值，表明城市群规划显著提高了城市群内城市的创新力，由表5中列 (3) 回归结果可知，城市创新力的提高进而提升了城市群内城市的土地资源承载力。上述分析表明，城市群规划的实施使城市群吸引了大量人才和企业的进驻，人才和企业的集聚提升了城市群的创新活力，城市创新力的提升进而又提高了城市群的土地承载能力。
表5中列 (4) 回归结果显示，城市群规划的回归系数在5%的显著性水平下显著为正数，表明城市群规划显著提升了城市群内城市的地方政府竞争力。由表5列 (5) 的回归结果可知，地方政府竞争力的回归系数在1%的显著性水平下显著为正数，说明地方政府竞争力显著正向影响城市的土地资源承载力。上述回归结果表明，城市群规划通过提升地方政府竞争力，使城市群有更大优势吸引流动性资源，集聚了大量生产要素，进而提升了城市群内城市的土地资源承载力。
表5中列 (6) 和列 (7) 回归结果表明，城市群规划显著提升了城市群内城市的公共服务供给能力，公共服务供给能力的提升又对土地资源承载力产生了正向显著影响。这表明以城市群规划为引领，把城市群作为重点发展区域，各级政府通过加大在民生服务、基础设施、医疗卫生等公共服务领域的财政投入力度，提升了城市的营商环境和宜居舒适性，有效吸引了各类生产要素在城市群的快速集聚，进而提升了城市群内城市的土地资源承载力。综上所述，城市群规划通过提高城市创新力、地方政府竞争力和公共服务供给能力，进而提高了城市群内城市的土地资源承载力，因此，研究假说2得到验证。

3.6 空间溢出效应分析

虽然多期双重差分模型可以有效识别城市群规划对城市群内城市土地资源承载力的影响，但从空间溢出效应视角来看，受城市群发育程度的影响，城市群规划在实施过程中可能会产生极化效应和涓滴效应，进而对城市群外相邻城市的土地资源承载力产生外溢影响。空间双重差分模型（SDID）可以识别城市群规划的空间溢出效应，有效弥补多期双重差分法无法观测空间溢出效应的缺陷[42]。因此，本部分将利用SDID模型分析城市群规划对土地资源承载力的空间溢出效应。
空间双重差分模型分为空间杜宾双重差分模型（SDM-DID）、空间误差双重差分模型（SEM-DID）与空间滞后双重差分模型（SLM-DID），为准确选择计量模型，对SEM-DID和SLM-DID分别进行了LM检验、LR检验以及Wald检验，检验结果见表6，检验结果拒绝了SDM-DID可以退化为SEM-DID和SLM-DID的原假设，表明空间杜宾双重差分模型为最优模型。考虑到相邻关系最能直观反映城市群外城市是否容易受到城市群规划的影响，因此，本文采用空间邻接矩阵作为空间计量模型的空间权重矩阵。
表6 空间计量模型选择检验

Table 6 Tests for spatial econometric model selection

模型 LM检验 LR检验 Wald检验
SEM-DID 321.581*** 83.290*** 60.690***
SLM-DID 284.287*** 41.390*** 35.640***
长江经济带横跨中国东中西部，且各区域内城市群的规划等级、资源禀赋、发展基础等方面存在显著差异，这可能导致城市群规划对土地资源承载力的空间溢出效应存在异质性。鉴于此，在探讨整体空间溢出效应的基础上，按照城市群发育程度把研究样本划分为东部、中部和西部，为排除城市群规划实施时间长短的影响，并按照城市群规划实施年份进行分组回归，以检验城市群规划对土地资源承载力空间溢出效应的异质性，回归结果见表7。其中，列 (1) 的回归样本为长江经济带的所有地级市，列 (2)~列 (4) 的回归样本分别是长江经济带中位于东部、中部和西部的地级市，列 (5)~列 (8) 分别为按城市群规划实施年份的分组回归结果。
表7 空间溢出效应检验

Table 7 Tests for spatial spillover effects

变量 (1)
长江经济带		 (2)
东部		 (3)
中部		 (4)
西部		 (5)
2011年		 (6)
2015年		 (7)
2016年		 (8)
2017年
did 0.008*** 0.003 0.016*** 0.010*** 0.016*** 0.017*** 0.001 0.014*
(0.002) (0.006) (0.004) (0.003) (0.003) (0.004) (0.005) (0.008)
W×did 0.006* 0.024*** 0.048*** 0.002 0.001 0.044*** 0.019*** 0.037
(0.003) (0.009) (0.008) (0.004) (0.004) (0.007) (0.007) (0.025)
直接效应 0.010*** 0.008 0.018*** 0.010*** 0.016*** 0.018*** 0.004 0.010
(0.002) (0.006) (0.004) (0.003) (0.003) (0.004) (0.005) (0.007)
间接效应 0.020*** 0.049*** 0.047*** 0.001 -0.004 0.047*** 0.037*** 0.026
(0.005) (0.012) (0.008) (0.003) (0.004) (0.008) (0.009) (0.021)
总效应 0.030*** 0.057*** 0.065*** 0.011*** 0.013*** 0.065*** 0.041*** 0.041*
(0.005) (0.011) (0.007) (0.003) (0.003) (0.007) (0.008) (0.024)
控制变量 是 是 是 是 是 是 是 是
时间固定效应 是 是 是 是 是 是 是 是
个体固定效应 是 是 是 是 是 是 是 是
观测值/个 2106 738 720 648 198 720 1080 108
R2 0.163 0.018 0.447 0.020 0.291 0.478 0.022 0.707
由表7中列 (1) 的全样本回归结果可知，did和W×did的回归系数均显著为正值，表明城市群规划总体上不仅能提升城市群内城市的土地资源承载力，还对城市群外邻近城市的土地资源承载力有显著的正向溢出效应。进一步，本文通过偏微分检验将城市群规划对土地资源承载力的总效应分解为直接效应和间接效应，即城市群规划对城市群内土地资源承载力的影响为直接效应，而城市群规划对城市群外相邻城市土地资源承载力的影响为间接效应即溢出效应。由分解结果可知，城市群规划对土地资源承载力的总效应系数为0.030，且通过了1%水平的显著性检验，表明城市群规划有助于显著提升城市土地资源承载力。城市群规划对土地资源承载力的直接效应和间接效应系数分别为0.010和0.020，且均通过了1%水平的显著性检验，表明城市群规划显著影响着城市群及其相邻城市的土地资源承载力，对周边区域存在空间溢出效应。
表7中列 (2) 回归结果显示，did的回归系数和直接效应系数均为正值，但不具有统计显著性，W×did的回归系数和间接效应系数均在1%的显著性水平下为正数，这表明在中国东部经济发达地区，城市群规划对城市群内城市的土地资源承载力的提升效应逐渐减弱，但却对城市群外邻近城市的土地资源承载力有显著的正向溢出效应。究其原因，东部地区的经济一体化程度较高，城市群大多是由市场自发形成的，城市群的圈定更多是中央政府顺应市场经济的发展，根据各城市融合发展程度而作出的政策安排，因此，城市群规划的出台不会明显提升城市群内城市的集聚能力。但是，城市群规划出台后，城市群外邻近城市依据地缘优势，凭借地价和劳动力等低要素成本优势，吸引城市群内外溢的产业和人才，进而提升了其土地资源承载力。
由表7中列 (3) 和 (4) 回归结果可以看出，did的回归系数和直接效应系数均显著为正值，这表明中西部地区的城市群规划能显著提升城市群内城市的土地资源承载力，而W×did的回归系数和间接效应系数只在中部地区显著为正数，说明中部地区的城市群规划对城市群外邻近城市的土地资源承载力已经产生显著的正向溢出效应，西部地区的城市群规划目前还只能有助于城市群内城市承载功能的提升，暂无空间溢出效应。原因在于，相较于东部地区，中西部地区的城市群在政府和市场双重力量的推动下仍在快速发展，城市群规划产生的资源聚集效应显著，人才、资本、科技等要素往城市群内流动，促进了城市群内城市土地资源承载力的有效提升。不同之处在于，与西部地区的城市群相比，中部地区的城市群发展速度较快，发育也较为成熟，城市群规划的资源配置功能已开始从极化效应向涓滴效应转变，而西部地区的城市群规划仍处于极化效应阶段，暂未能对邻近城市土地资源承载力的提升产生积极的溢出效应。
表7中列 (5)~列 (8) 回归结果显示，始于2011年实施时间最长的滇中城市群规划和2017年实施时间最短的黔中城市群规划，其W×did的回归系数和间接效应系数均不显著，表明在发育程度相对滞后的滇中城市群和黔中城市群，由于其仍处于快速城市化与工业化的关键发展阶段，区域内部对流动性要素具有较高的吸纳能力与消化效率，因而对周边邻近区域的土地资源承载力未能产生显著的正向空间溢出效应。始于2015年实施的长江中游城市群规划和2016年实施的长江三角洲城市群规划与成渝城市群规划，其W×did的回归系数和间接效应系数均显著为正，表明在这些发育程度较高的城市群，城市群外围邻近城市凭借地理邻近性优势，优先承接来自城市群内的外溢资源，进而提升其土地资源承载力，城市群规划对邻近城市的土地资源承载力产生了显著的正向溢出效应。由此可知，城市群规划对土地资源承载力产生正向抑或负向的空间溢出效应主要取决于城市群的发育程度，而不是依赖于城市群规划实施时间的长短。
为进一步探讨在不同城市群发育程度下城市群规划对土地资源承载力的非线性空间溢出影响，本文以城镇化率（urb）作为门槛变量，对全样本进行空间门槛模型回归。城镇化率表示人口在城市内部的集中程度，能较好地表征城市群的发育程度。通过将城市群规划虚拟变量did的空间滞后项W×did加入面板门槛模型，采用Bootstrap法重复抽样300次，样本网格数设置为100，得到空间门槛效应的检验结果，见表8。由表8可知，单一门槛检验P值为0.000，在1%水平上通过显著性检验，双重门槛和三重门槛P值均大于0.1，未通过显著性检验。城镇化率存在单一门槛，据此检验得到的门槛值为0.725，95%的置信区间为 [0.719,0.736]。
表8 门槛效应检验

Table 8 Threshold effect test

门槛变量 门槛数 P值 F值 临界值
10% 5% 1%
城镇化率 单一门槛 0.000 91.830 34.198 44.126 63.907
双重门槛 0.210 24.620 96.399 152.548 221.915
三重门槛 0.660 8.310 86.663 137.232 184.677
表9汇报了以W×did作为核心解释变量、城镇化率（urb）作为门槛变量的单一门槛回归结果。当urb≤门槛值0.725时，空间滞后项W×did的回归系数为-0.080，在1%的显著性水平下显著；当urb跨过门槛值后，空间滞后项W×did的回归系数显著为正，表明只有urb跨过0.725的门槛值后，城市群规划才会对城市群外邻近城市的土地资源承载力产生显著的正向溢出效应。urb超过门槛值的城市主要集中在东中部地区，如上海、南京、杭州、武汉、长沙、南昌等城市。综上所述，不管是按发展程度、城市群规划实施时间长短对全样本进行分组回归，还是以urb作为门槛变量进行空间门槛回归，结果均表明，只有当城市群发育程度较高时，城市群规划才能对邻近城市的土地资源承载力产生积极的涓滴效应，因此，研究假说3得到验证。
表9 门槛效应回归结果

Table 9 Threshold effect regression results

变量 lrcc
W×did(urb≤0.725) -0.080***
(0.017)
W×did(urb>0.725) 1.668***
(0.503)
个体固定效应 是
时间固定效应 是
控制变量 是
观测值/个 2106
R2 0.594

4 结论与政策建议

本文以城市群规划为准自然实验，在理论分析基础上，基于2005—2022年长江经济带五大城市群规划内外117个城市的面板数据，采用多期双重差分模型和中介效应模型实证分析了城市群规划对土地资源承载力的影响、作用机制以及空间溢出效应。研究发现：（1）城市群规划总体上能有效提升城市群内城市的土地资源承载力，这一研究结论在经过多种方法的稳健性检验后依然成立。然而，城市群规划对土地资源承载力的各个子系统具有不同的影响，具体来看，城市群规划能显著提高城市群内城市的土地经济承载力，但对土地生态承载力则有显著的负向影响，对土地社会承载力的影响不显著。（2）城市群规划能够通过提高城市创新力、提升地方政府竞争力以及强化地方政府公共服务供给能力等机制来提高城市群内城市的土地资源承载力。（3）总体上，城市群规划对邻近城市的土地资源承载力具有显著的正向溢出效应，但这种积极的涓滴效应主要集中在发育程度较为成熟的城市群。
基于上述研究结论，本文提出以下具有针对性的政策建议：
（1）进一步强化城市群规划对土地资源承载力的全面提升作用。中国特色的新型城镇化道路要以城市群建设为重点，增强经济和人口承载能力，强化其对区域发展的辐射带动作用，进而推动大中小城市协调发展。因此，为发挥城市群规划对土地资源承载力的提升作用，一方面，针对已经实施的城市群规划要进一步提升城市群内基础设施的互联互通水平，促进生产要素的自由高效流动，加速区域一体化进程。同时，也应充分发挥城市群内不同城市的比较优势，加强地方政府间府际合作，以实现错位和协同发展，增强城市群的整体竞争力，进而吸引更多的流动资源，进一步提升土地资源承载力。另一方面，针对已经具备形成城市群条件的区域，中央政府或省级政府应顺势而为，适时划定新的城市群，通过城市群规划的政策安排，充分发挥城市群规划对土地资源承载力的提升作用。然而，在城市群规划落地及实施过程中，应充分贯彻落实高质量发展理念，注重对生态环境的保护，确保土地资源承载力的各子系统均有所提升，进而推动城市群实现经济—社会—生态的全面协调发展。
（2）持续优化城市群规划提升土地资源承载力的作用路径。应充分利用城市群规划附带的特殊优惠政策，大力吸引高素质人才和高新技术企业的进驻，发挥人才和企业集聚提升城市群创新活力的功效，通过城市群创新能力的提升，进而带动土地利用方式的优化，深入挖掘土地利用潜力，最终提升城市群的土地资源承载力。同时，应注重提升城市群的整体竞争力，通过地方政府竞争力的提升，使城市群有更大优势吸引流动性资源的进入，增强资源集聚效应提高城市群土地资源承载力的功能。此外，也要持续强化地方政府的公共服务供给能力，助力地方政府能够不断扩大在民生服务、基础设施、医疗卫生等公共服务领域的财政投入力度，提升城市群内城市的营商环境和宜居舒适性，增强对人才和企业等生产要素的吸引力，进而提高城市群的土地资源承载力。
（3）充分发挥城市群规划对提升邻近城市土地资源承载力的正向空间溢出效应。在科学认识城市群发展阶段的基础上，增强城市群规划对邻近城市土地资源承载力提升的涓滴效应，并尽可能降低在城市群发育初期，城市群规划可能对邻近城市土地资源承载力产生的虹吸效应。在城市群发育初期，中央政府应通过转移支付、政策协调等手段，减轻城市群对邻近城市资源要素的虹吸，实现城市群内外的均衡发展。在城市群发展成熟阶段，城市群外的邻近城市应主动对接城市群规划，激活内生发展动力，学习和借鉴城市群为吸引流动性资源而制定的各项政策措施，提高自身的竞争力、完善营商环境，增强对人才和企业的吸引力，充分发挥地缘优势，积极承接城市群承载能力无法完全吸纳的外溢资源，进而提升其土地资源承载力。

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