【作者】沈陽(yáng)1，吳璟1，吳淑萍2，鄭嘉欣1

1. 清華大學(xué)恒隆房地產(chǎn)研究中心

2. 北京交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院

【通訊作者郵箱】

shpwu@bjtu.edu.cn

【原文信息】Shen, Y., Wu, J., Wu, S., & Zheng, J. (2026). Disrupted Development: Urban Productivity Under Changing Place‐Based Industrial Policies in China. Journal of Regional Science.

https://doi.org/10.1111/jors.70050

內(nèi)容導(dǎo)讀

吳璟教授團(tuán)隊(duì)及其合作者的研究論文“Disrupted Development: Urban Productivity Under Changing Place‐Based Industrial Policies in China”（被扭曲的發(fā)展：中國(guó)區(qū)位導(dǎo)向性產(chǎn)業(yè)政策變動(dòng)下的城市生產(chǎn)力），在SSCI期刊Journal of Regional Science在線發(fā)表。盡管學(xué)術(shù)界對(duì)城市政策穩(wěn)定性的重要性已達(dá)成共識(shí)，但頻繁的政策變動(dòng)對(duì)城市發(fā)展的負(fù)面影響卻鮮有準(zhǔn)確評(píng)估。本研究旨在通過(guò)實(shí)證分析區(qū)位導(dǎo)向性政策對(duì)應(yīng)目標(biāo)區(qū)域的變動(dòng)對(duì)城市生產(chǎn)力的影響并探討其內(nèi)在機(jī)制，以彌補(bǔ)這一研究空白。研究利用2008年至2016年間中國(guó)285個(gè)地級(jí)市的319,276宗工業(yè)用地?cái)?shù)據(jù)，通過(guò)分析市政府工業(yè)用地供應(yīng)空間分布的偏移來(lái)評(píng)估這些政策的變動(dòng)。研究結(jié)果表明，在市政府政治動(dòng)機(jī)的驅(qū)動(dòng)下，區(qū)位導(dǎo)向性政策目標(biāo)區(qū)域的頻繁變動(dòng)抑制了創(chuàng)新，導(dǎo)致技術(shù)進(jìn)步和全要素生產(chǎn)率（TFP）下降。分解分析進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，這種負(fù)面影響主要源于過(guò)度的政策調(diào)整，特別是“短暫”工業(yè)園區(qū)的建立。雖然這些頻繁的政策變動(dòng)提升了政府官員的晉升前景，且由于要素投入的增加在短期內(nèi)并未降低GDP的增長(zhǎng)，但由此導(dǎo)致的TFP下降卻威脅到了長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的可持續(xù)性。

制度背景

區(qū)位導(dǎo)向型政策（place-based policies）是一種政府有意將資源定向配置到特定地理區(qū)域的政策工具，在大多數(shù)經(jīng)濟(jì)體中被廣泛運(yùn)用，用以推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，例如設(shè)立經(jīng)濟(jì)特區(qū)或工業(yè)園區(qū)。然而，在中國(guó)，區(qū)位導(dǎo)向型政策目標(biāo)區(qū)域的變動(dòng)較為頻繁。以經(jīng)濟(jì)特區(qū)為例，中國(guó)地方政府在2003年前建立了近7000個(gè)經(jīng)濟(jì)特區(qū)；大多數(shù)于2004年關(guān)閉，2006年僅剩1568個(gè)。到2018年底，國(guó)家和省級(jí)經(jīng)濟(jì)特區(qū)數(shù)量再次增加至2544個(gè)。頻繁的政策變動(dòng)較大程度上源于中國(guó)獨(dú)特的政治激勵(lì)結(jié)構(gòu)。中國(guó)城市領(lǐng)導(dǎo)人的頻繁更換以及晉升錦標(biāo)賽制度賦予了官員極強(qiáng)的動(dòng)機(jī)去通過(guò)“新政”來(lái)彰顯個(gè)人貢獻(xiàn)，前任官員在舊區(qū)域創(chuàng)造的產(chǎn)出常被視為“政治遺產(chǎn)”，新任官員更傾向于推動(dòng)新區(qū)域的工業(yè)發(fā)展以彰顯其貢獻(xiàn)獲取上級(jí)認(rèn)可進(jìn)行晉升。區(qū)位導(dǎo)向型政策目標(biāo)區(qū)域反復(fù)經(jīng)歷“設(shè)立—廢除—再開發(fā)”的過(guò)程，意味著工業(yè)與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)需要不斷在空間上重新配置。在此背景下，這種區(qū)位導(dǎo)向型政策的頻繁變動(dòng)是否會(huì)系統(tǒng)性地影響企業(yè)行為及生產(chǎn)率結(jié)果，是一個(gè)亟需深入研究的重要問(wèn)題。

研究方法

本研究主要結(jié)合土地出讓數(shù)據(jù)、城市年度數(shù)據(jù)，構(gòu)建了城市層面的年度面板數(shù)據(jù)。土地出讓數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)土地市場(chǎng)網(wǎng)，涵蓋285個(gè)地級(jí)市2008–2016年共計(jì)319,276塊工業(yè)用地；城市年度數(shù)據(jù)中城市出口價(jià)值來(lái)源于中國(guó)海關(guān)總局，其他信息來(lái)源于中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒。

(1) 構(gòu)建核心解釋變量PC_c,t

在中國(guó)，由于城市土地為國(guó)有，實(shí)施區(qū)位導(dǎo)向型政策涉及市政府向目標(biāo)區(qū)域分配新的工業(yè)用地資源，因此工業(yè)用地供應(yīng)是市政府實(shí)施區(qū)位導(dǎo)向型政策的關(guān)鍵抓手，市政府通過(guò)將工業(yè)用地配置給企業(yè)主導(dǎo)城市產(chǎn)業(yè)布局。因此，采納Shen等（2022）的方法，利用地級(jí)市政府的工業(yè)用地供給行為，通過(guò)衡量市政府工業(yè)用地供應(yīng)空間分布的變化，反映區(qū)位導(dǎo)向型政策目標(biāo)區(qū)域的變化。公式如下：

n是城市c中區(qū)縣級(jí)行政區(qū)的數(shù)量。IND_i,c,t是城市c中區(qū)縣i在年份t供應(yīng)的工業(yè)用地總面積，Area_i,c是城市c中區(qū)縣i的行政區(qū)域面積。Rank(.)是城市c在年份t中所有區(qū)縣從最大到最小排序后區(qū)縣i獲得排名的計(jì)算器。最終計(jì)算得到的PC_c,t越大表示城市c在年份t中區(qū)縣級(jí)行政區(qū)在連續(xù)年份間排序變化越大。

(2) 構(gòu)建核心被解釋變量TEP_c,t

通過(guò)DEA-Malmquist（數(shù)據(jù)包絡(luò)分析—指數(shù)法）測(cè)算城市i在年份t的全要素生產(chǎn)率（TFP）。該方法基于DEAP 2.1軟件（Coelli，1996）實(shí)現(xiàn)，通過(guò)對(duì)各城市內(nèi)微觀企業(yè)層面的投入與產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行加總，捕捉城市層面生產(chǎn)率的動(dòng)態(tài)演變，從而反映城市整體的運(yùn)行效率與技術(shù)進(jìn)步。

(3) 實(shí)證策略

本文通過(guò)如下回歸估計(jì)區(qū)位導(dǎo)向型政策目標(biāo)區(qū)域的變動(dòng)程度對(duì)城市全要素生產(chǎn)率的影響。

其中，TEP_c,t表示通過(guò)DEA-Malmquist法測(cè)算的城市i在年份t的全要素生產(chǎn)率。城市級(jí) TFP是捕捉外部沖擊對(duì)城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響時(shí)最常用的結(jié)果變量之一（Kahn et al.，2021）。PC_c,t-1代表城市i在上一年度t-1的政策變動(dòng)。為了消除極端值的影響，對(duì)政策變動(dòng)變量進(jìn)行了2%的縮尾處理。影響TEPPC的其他城市級(jí)時(shí)變經(jīng)濟(jì)變量在向量_c,t-1中。其他城市特定性和年份特定的不可觀測(cè)異質(zhì)性均被城市固定效應(yīng)(和年度固定效應(yīng)(吸收。_c,t指按城市聚類的誤差。

研究結(jié)果

本研究的主要結(jié)果分為三個(gè)部分：首先展示城市內(nèi)區(qū)位導(dǎo)向型政策目標(biāo)區(qū)域的變動(dòng)程度對(duì)城市全要素生產(chǎn)率的影響，并且進(jìn)行機(jī)制分析；其次進(jìn)一步提供了更詳細(xì)的空間層面政策變動(dòng)影響全要素生產(chǎn)率的直接證據(jù)。最后從市政府領(lǐng)導(dǎo)人的政治動(dòng)機(jī)解釋市政府為何頻繁實(shí)施政策變更。

（1）城市內(nèi)區(qū)位導(dǎo)向型政策目標(biāo)區(qū)域的變動(dòng)程度對(duì)城市全要素生產(chǎn)率的影響

表1匯報(bào)了估計(jì)結(jié)果。第(1)至(3)列匯報(bào)了政策變動(dòng)滯后一期對(duì)全要素生產(chǎn)率（TFP）的影響估計(jì)。第(1)和(2)列展示了初步的模型設(shè)定，僅包含年份固定效應(yīng)和城市固定效應(yīng)，未加入其他控制變量。兩者的唯一區(qū)別在于標(biāo)準(zhǔn)誤的聚類方式：第(1)列在城市層面進(jìn)行聚類；而第(2)列采用了城市和年份的雙向聚類標(biāo)準(zhǔn)誤，以允許擾動(dòng)項(xiàng)在年份和城市內(nèi)部存在相關(guān)性。這兩列中政策變動(dòng)變量的系數(shù)均顯著為負(fù)，且至少在5%的水平上顯著。具體而言，上一年的政策變動(dòng)每增加10個(gè)百分點(diǎn)，當(dāng)年的TFP將下降0.38%。為了緩解遺漏變量偏差問(wèn)題，第(3)列對(duì)同時(shí)影響政策變動(dòng)與生產(chǎn)率的其他城市—年度層面因素進(jìn)行了控制，結(jié)果上，政策變動(dòng)對(duì)TFP的負(fù)面影響依然成立，且該效應(yīng)的數(shù)值甚至有所擴(kuò)大：上一年度政策變動(dòng)每增加10個(gè)百分點(diǎn)，本年度TFP將下降0.43%。

表1 區(qū)位導(dǎo)向型政策目標(biāo)區(qū)域的變動(dòng)程度對(duì)城市全要素生產(chǎn)率的影響（對(duì)應(yīng)原文中表2）

穩(wěn)健性上，本研究使用替代變量來(lái)評(píng)估政策變動(dòng)、利用企業(yè)年度層面的TFP分別作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)。通過(guò)考察非工業(yè)土地供應(yīng)變化對(duì)TFP的影響，進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)。通過(guò)多種方法討論并解決內(nèi)生性問(wèn)題。最后，結(jié)合空間分析考慮空間溢出效應(yīng)，并在排除此類效應(yīng)后驗(yàn)證結(jié)果。基準(zhǔn)回歸通過(guò)以上所有檢驗(yàn)。

進(jìn)一步地，研究發(fā)現(xiàn)隨著政策變動(dòng)的增加，其對(duì)TFP負(fù)面影響的大小和重要性都會(huì)增加，呈現(xiàn)非線性關(guān)系。機(jī)制檢驗(yàn)上，通過(guò)將TFP變化分解為三部分——技術(shù)進(jìn)步（TP）、規(guī)模效率（SE）和技術(shù)效率（TE），分析哪些TFP組成部分受政策變更影響。結(jié)果見表2，在第（1）和（2）列中，系數(shù)不顯著，而第（3）列結(jié)果顯示政策變動(dòng)對(duì)TP的負(fù)面影響是其對(duì)TFP影響的主要來(lái)源。為了進(jìn)一步解釋政策變化對(duì)TP的影響，本研究從國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局收集了所有制造業(yè)企業(yè)（年銷售額超過(guò)500萬(wàn)元）的專利申請(qǐng)數(shù)據(jù)。如第（4）列所示，上一年度城市層面的政策變動(dòng)阻礙了該城市制造企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出。

表2 TEP分解下影響機(jī)制分析（對(duì)應(yīng)原文中表3）

（2）更詳細(xì)的空間層面政策變動(dòng)影響全要素生產(chǎn)率的直接證據(jù)

本研究在更微觀的空間尺度上提供了政策變動(dòng)的直接證據(jù)。利用Getis-Ord Gi*統(tǒng)計(jì)分析，將城市年度級(jí)政策在考慮空間集中度后變更細(xì)分為區(qū)縣層面的空間尺度。關(guān)注兩種特定類型的細(xì)微政策變動(dòng)：新“熱”工業(yè)園區(qū)的出現(xiàn)和之前“熱”工業(yè)園區(qū)的消退。對(duì)熱工業(yè)園區(qū)的分析顯示，新熱工業(yè)園區(qū)平均持續(xù)1.7年，其中超過(guò)60%的持續(xù)時(shí)間不超過(guò)1年。這表明政府經(jīng)常建立新工業(yè)園區(qū)后又放棄，導(dǎo)致“短暫”工業(yè)園區(qū)現(xiàn)象。通過(guò)對(duì)這些區(qū)縣層面的變化進(jìn)行企業(yè)年度層面的TFP回歸，發(fā)現(xiàn)“短暫”工業(yè)園區(qū)作為典型的“過(guò)度”政策變動(dòng)形式，最終阻礙了TFP的增長(zhǎng)。

（3）市政府頻繁實(shí)施政策變更的原因

本研究進(jìn)一步解釋了市政府為何會(huì)做出這些政策變更。解釋主要集中在市政府領(lǐng)導(dǎo)人的晉升激勵(lì)機(jī)制上。在中國(guó)，地方領(lǐng)導(dǎo)人的晉升取決于兩個(gè)因素：其所轄城市的實(shí)際經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率（第一個(gè)因素）和上級(jí)政府對(duì)其貢獻(xiàn)的看法（第二個(gè)因素）。受第二個(gè)因素的激勵(lì)，現(xiàn)任地方領(lǐng)導(dǎo)人經(jīng)常做出政策調(diào)整，旨在區(qū)別于前任，并提高上級(jí)當(dāng)局的認(rèn)可度。因此，這些政策變動(dòng)往往顯得“過(guò)度”。然而，優(yōu)先考慮第二個(gè)因素，即使?fàn)奚薚FP下降，也不一定意味著犧牲第一個(gè)因素。政府可以通過(guò)增加勞動(dòng)力和資本投入來(lái)抵消這一點(diǎn)。研究結(jié)果顯示，政策變動(dòng)對(duì)地方就業(yè)、投資和GDP有積極（但統(tǒng)計(jì)學(xué)上不顯著）的影響。同時(shí)，回歸結(jié)果也驗(yàn)證了更頻繁的政策變動(dòng)能顯著提高現(xiàn)任市政府領(lǐng)導(dǎo)人晉升的可能性。

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