南京大学地理与海洋科学学院,南京 210023
The impact of land examination and approval system reform on cultivated land occupation by construction according to provincial level panel data in China from 1995 to 2013
CHENYuqiong, ZHONGTaiyang通讯作者:
收稿日期:2016-04-30
修回日期:2016-07-19
网络出版日期:2016-09-25
版权声明:2016《资源科学》编辑部《资源科学》编辑部
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1 引言
随着工业化、城镇化进程的不断推进和人口的不断增加,耕地保护成为全球范围内备受关注的问题,各国政府不断完善和健全对土地资源宏观调控的制度与法律,在探寻提高土地利用效益过程中形成适合国情的耕地保护政策体系。国内外****围绕耕地保护政策体系从相关政策保护耕地的制度机制[1,2]、耕地保护有效性的评价[3-5]和生态影响[6]等方面进行大量的研究。近10多年来,中国通过有效的土地宏观调控、严格的土地用途管制和耕地占补平衡等土地管理基本手段,严格落实耕地保护制度,对缓解土地供需之间的冲突发挥着积极的作用[7,8]。中国的土地审批制度作为土地利用规划管控和用途管制的重要环节,试图通过自上而下的控制各地区建设用地总量来遏制城市过度扩张,有效地减少耕地非农化与实现土地资源节约集约利用。国内关于土地审批制度的研究大多都集中于政策分析,大致可以分为两类,一类研究是关于土地审批制度的基本特征和本质属性,有研究基于多阶段行政行为理论判定土地征收审批行为的法理性质为个案许可式的具体行政行为而非行政内部行为[9],市县级土地审批特点具有多样性、集中性、具体性、经常性[10],建设用地审批的方式、规模和布局受到土地利用总体规划的影响[11],然而过分集中于行政审批而对权利的后续保护不足[12],存在政府滥用管制权的风险,并且在法理上存在着审批依据杂乱、审批对象范围模糊、审批权限分散等不足。另一类研究主要针对土地审批制度的不足提出相关改革建议。通过对重庆、四川、云南[13]、湖北[14]、青岛[15]等省市的实证研究,存在土地供应总量远超城市建设用地的实际需求等土地浪费问题,加上土地审批后监管力度薄弱,造成大量的批而未征、供而未用等土地利用低效的现象,导致过度性非农化问题和社会福利净损。在法律规范层面和土地督察实践层面上,城市建设用地审批制度在土地供应、执行程序、地方监管和审批考核效率等方面存在不少问题[16,17]。已有文献丰富了中国土地审批制度的定性分析,但忽略了土地审批制度对建设占用耕地影响的定量分析。本文利用1995-2013年全国31个省级面板数据检验政府土地审批与建设占用耕地之间的相互关系,以及在全国和区域层面的差异,扩展土地审批制度在定量方面的研究,以期为土地审批制度的实施和耕地保护的完善提供参考和借鉴。
自1986年颁布的《中华人民共和国土地管理法》至1998年,全国建设用地审批所实行的是分级限额审批制度。在该制度背景下,大多数地方政府在不超过限额的前提下,通过“化整为零”等方式变相地扩大土地审批权力,造成中央对土地供应总量的控制权很大程度上被架空[18]。1998年《土地管理法》修订后,为贯彻建设用地审查相关工作的实施,国土资源部于1999年发布了《建设用地审查报批管理办法》和《报国务院审批的建设用地审查办法》等文件,确立了现行的城市建设用地审批制度基本框架,在政策实施过程中以规范管理为目标不断完善,国土资源部在随后5年间相继颁布的《关于报国务院批准的建设用地审查报批工作有关问题的通知》、《关于进一步规范建设用地审查报批工作有关问题的通知》、《关于加强城市建设用地审查报批工作有关问题的通知》、《关于完善农用地转用和土地征收审查报批工作的意见》等文件,进一步规范了征地管理。这一阶段主要加强中央对于土地供应总量的控制权,总体上属于土地审批权限上收期。自2006年起,《关于调整报国务院批准城市建设用地审批方式有关问题的通知》提出将城市建设用地审批方式由以往的以城市为主体一年分多批次申报,调整为省级人民政府汇总后一次性上报,促进各级国土资源管理部门责任更加明确,提高土地审批制度效率。随后的2009年和2010年,国土资源部分别下发了《关于严格建设用地管理促进批而未用土地利用的通知》和《关于改进报国务院批准城市建设用地申报与实施工作的通知》。2014年为落实《国务院关于取消和下放一批行政审批项目等事项的决定》,国土资源部又将未利用地开发和备案类项目用地等部分事项的审批权力下放至省级政府。总体上来看,与1999-2005年相比较,2006年以来这一时期的土地审批属于适度调整下放期,加强了省级政府土地审批事权的同时允许省级政府适度授权下放至设区的市人民政府(表1)。
Table 1
表1
表1不同阶段土地审批制度的政策回顾
Table 1Policy review of land examination and approval system at different stages
年份 | 阶段 | 相关政策文件名称 | 主要内容 | 政策目标 |
---|---|---|---|---|
1986- 1998年 | 分级限额 审批期 | 《中华人民共和国土地管理法》(1986年版) | 征用耕地1000亩以上 由国务院批准,征用耕地 3亩以下由县级政府批准 | 限制不同行政级别政府审批建设用地的面积 |
1999- 2005年 | 审批权限 上收期 | 《建设用地审查报批管理办法》 | 规定报各级政府批准的建设用地的申请、审查、报批和实施办法 | 构建土地审批制度基本框架,促进审批工作更加法制化和规范化 |
《报国务院批准的建设用地审查办法》 | 规范需报国务院批准的建设用地审查工作 | |||
《关于报国务院批准的建设用地审查报批工作有关问题的通知》 | 进一步提高建设用地审查报批工作效率和质量,对报批时限提出要求 | |||
《关于进一步规范建设用地审查报批工作有关问题的通知》 | 对审批工作的征地补偿、耕地占补平衡、集约利用等方面进行规范 | |||
《关于加强城市建设用地审查报批工作有关问题的通知》 | 从严控制城市建设用地开发,加强批后核查工作 | |||
《关于完善农用地转用和土地征收审查报批工作的意见》 | 控制农用地转用报批条件、规范审批工作和强化批后监督管理 | |||
2006年 至今 | 审批权适 度调整下 | 《关于调整报国务院批准城市建设用地审批方式有关问题的通知》 | 将国务院分批次审批调整为每年省级政府汇总后一次申报国务院审批 | 坚持权责一致原则,调整建设用地审批方式,强化中央监管职能 |
放期 | 《关于严格建设用地管理促进批而未用土地利用的通知》 | 加强对建设用地“批、供、用、补、查”综合监管 | ||
《关于改进报国务院批准城市建设用地申报与实施工作的通知》 | 明确城市建设用地申报与实施的权责,改进并加快农用地转用方案审批工作 | |||
《关于下放部分建设项目用地预审权限的通知》 | 下放备案类项目用地预审权限 |
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2 模型设定与数据来源
2.1 变量说明和数据来源
2.1.1 被解释变量建设占用耕地变量(y,km2)。用年内减少耕地面积中的建设占用指标表示,反映耕地数量受城市扩张影响的变化程度,数据来自历年《中国国土资源年鉴》[23,24]。
2.1.2 解释变量
(1)审批建设占用耕地面积(AL,km2)。由于土地供应受到新增建设用地审批量的影响,通常认为审批面积的增加会直接增加耕地转换为建设用地的面积[19],政府通过控制建设用地审批总量以实现对区域城乡建设用地规模的整体控制[20],达到管控城乡建设用地扩张的效果[21]。
(2)建设占用耕地审批实施主导类型变量(SCA,%)。主要是衡量中央和省级政府在建设占用耕地审批的主导程度。国务院和省级政府在农用地转用过程中都具有批准建设用地占用耕地的权限,中央政府坚持最严格的耕地保护和经济可持续发展的原则,以合理控制建设用地的审批数量为主,而地方政府更加追求当地经济发展和地方财政收入最大化,批准更多的建设用地指标才能为当地经济发展创造有利条件,中央政府与地方政府在分配建设用地指标中呈现出博弈的关系[22]。用国务院审批面积所占的比重反映中央政府对各省建设用地占用耕地指标审批的影响力大小。审批建设占用耕地数据和建设占用耕地数据来自历年《中国国土资源年鉴》[23,24]。
(3)土地审批制度类型变量(T1、T2)。受限于数据的可获得性,本文选取了1995年以来的数据。以分级限额审批的1995-1998年作为参照年份,将1999-2005年和2006-2013年土地审批制度的两个时期,分别用变量T1和T2来表示各阶段的土地审批制度类型。即1999-2005年期间各省份所对应的T1变量取值为1,表示该时期为审批权上收期,其他年份取值为0;2006-2013年期间各省份所对应的T2变量取值为1,表示该时期为审批权适度调整下放期,其他年份为0;T1=T2=0,则表示为1995-1998期间的分级限额审批期。
(4)影响建设占用耕地的其他变量。借鉴建设用地占用耕地的相关研究[25-27],选择人均地区生产总值(pGDP)、城镇固定资产投资(Inv)和第二三产业比重(Ind)等3个宏观经济指标来反映地区经济发展、产业结构与固定资产等因素对建设占用耕地的影响。以上数据来自历年《中国统计年鉴》[28],各变量描述性统计如表2所示。
Table 2
表2
表2变量的描述性统计分析
Table 2Descriptive statistical analysis of variables
指标/单位 | 变量 | 平均值 | 标准差 | 最小值 | 最大值 |
---|---|---|---|---|---|
建设占用耕地面积/km2 | y | 64.905 | 64.877 | 0.661 | 467.088 |
审批建设占用耕地面积/km2 | AL | 43.479 | 41.065 | 0.129 | 363.599 |
国务院审批比重/% | SCA | 0.277 | 0.229 | 0 | 1 |
人均地区生产总值 | pGDP* | 9.318 | 0.800 | 7.525 | 11.509 |
城镇固定资产投资 | Inv* | 16.351 | 1.277 | 12.495 | 19.701 |
第二三产业比重/% | Ind | 84.316 | 8.287 | 58.320 | 101.600 |
注:*表示取自然对数。 |
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2.2 模型设定
根据上述的理论分析,本文主要分析土地审批规模和政策效应对建设占用耕地的影响,并选取省级经济情况作为辅助变量,构建如下静态面板数据模型:式中被解释变量
由于建设占用耕地在时间上可能存在一定的持续性,先前年份的建设占用耕地情况可能影响到后来年份的耕地占用,因此在式中引入被解释变量的滞后项以控制滞后效应,构建如下动态面板模型:
式中
3 结果与分析
3.1 平稳性检验
为保证估计结果的有效性,避免面板数据的伪回归问题,需对面板数据的平稳性进行检验。通常检验面板数据平稳性的单位根方法主要包括同质单位根检验(common root test,如LLC检验)和异质单位根检验(individual root test,如IPS检验、ADF-Fisher检验、PP-Fisher检验)[22]。首先对人均地区生产总值(pGDP)和城镇固定资产投资(Inv)两个变量的数据进行自然对数化处理,在不改变变量之间的协整关系的前提下消除异方差,得到更加平稳的数据。本文使用Stata13软件对各变量分别进行LLC检验和Fisher-ADF检验,结果如表3所示。除了审批建设占用耕地面积和人均GDP对数在一阶差分后不存在单位根{记为I(1)},其余变量在I(0)上均拒绝存在单位根的原假设,体现所选变量的平稳性,可以进行回归分析。Table 3
表3
表3主要变量面板单位根检验
Table 3The panel unit root tests of main variables
LLC检验 | ADF-Fisher检验 | |||||
---|---|---|---|---|---|---|
Statistic | Prob. | 类型 | Statistic | Prob. | 类型 | |
y | -7.003 | 0.000 0 | (c,0,0) | 204.968 | 0.000 0 | (c,0,0) |
AL | -13.106 | 0.000 0 | (c,0,0) | 177.609 | 0.000 0 | (c,0,1) |
pGDP | -3.582 | 0.000 2 | (0,0,0) | 210.641 | 0.000 0 | (c,0,1) |
Ind | -3.142 | 0.000 8 | (c,0,0) | 94.779 | 0.004 7 | (0,0,0) |
Inv | -3.350 | 0.000 4 | (c,0,0) | 114.670 | 0.000 1 | (c,0,0) |
SCA | -6.234 | 0.000 0 | (c,0,0) | 414.571 | 0.000 0 | (0,0,0) |
注:①零假设是该变量存在单位根,通过显著性检验则拒绝零假设,变量序列平稳;②类型用(c,t,n)来表示,其中:c代表模型中常数项,t代表时间趋势项,n代表滞后阶数。 |
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3.2 模型估计结果
3.2.1 静态面板模型估计结果模型(1)为基于省级面板数据的静态面板计量模型,主要包括固定效应模型、随机效应模型和混合回归模型,分别使用F检验和B-P检验对固定效应和随机效应进行检验,结果表明固定效应模型和随机效应模型均优于混合回归模型。随后通过Hausman检验从固定效应模型还是随机效应模型选择最合适的模型。为进一步考察各地区政府土地审批情况对建设占用耕地的影响,对东、中、西部三个地理区域也进行回归分析,估计结果如表4所示。
Table 4
表4
表4静态面板模型估计结果
Table 4The estimation results of the static panel model
指标 | 变量 | 全国层面 | 东部 | 中部 | 西部 | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Coef. | P>|t| | Coef. | P>|t| | Coef. | P>|t| | Coef. | P>|t| | ||
审批建设占用耕地面积 | 0.246 | 0.001 | 0.109 | 0.419 | 0.598 | 0.000 | 0.127 | 0.095 | |
审批建设占用耕地 面积滞后项 | 0.355 | 0.000 | 0.523 | 0.000 | 0.154 | 0.217 | 0.144 | 0.051 | |
-0.039 | 0.617 | -0.142 | 0.328 | -0.062 | 0.653 | -0.059 | 0.440 | ||
国务院审批比重 | SCA | -23.513 | 0.026 | -19.222 | 0.435 | -38.934 | 0.007 | -11.680 | 0.252 |
人均GDP | pGDP | -43.654 | 0.041 | -81.296 | 0.288 | -67.169 | 0.119 | 6.244 | 0.793 |
城镇固定资产投资 | Inv | 28.484 | 0.063 | 48.318 | 0.174 | 0.950 | 0.973 | 11.018 | 0.573 |
第二三产业比重 | Ind | -1.274 | 0.260 | 0.662 | 0.826 | 0.177 | 0.897 | -2.517 | 0.428 |
1999-2005年政策变量 | T1 | -276.976 | 0.031 | -375.755 | 0.043 | -344.361 | 0.084 | -85.099 | 0.613 |
2006-2013年政策变量 | T2 | -129.430 | 0.416 | 38.739 | 0.920 | -855.531 | 0.134 | -134.771 | 0.457 |
城镇固定资产投资与 政策变量交互项 | Inv | 20.203 | 0.037 | 26.422 | 0.085 | 26.073 | 0.187 | 7.309 | 0.530 |
Inv | 10.055 | 0.326 | 0.299 | 0.990 | 56.062 | 0.032 | 9.430 | 0.446 | |
Hausman检验 | 固定效应 | 0.000 | 固定效应 | 0.001 0 | 固定效应 | 0.000 4 | 固定效应 | 0.006 8 |
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全国及区域层面回归分析的估计结果如表4所示,通过Hausman检验表明固定效应模型更加适用于全国及区域层面的面板数据回归分析。全国层面上当年和滞后1阶(一年)的审批建设占用耕地面积均通过5%显著性检验,回归系数分别为0.25和0.36,区域层面上当年审批建设占用耕地变量回归系数能通过10%显著性检验有中部和西部地区,滞后1阶回归系数通过10%显著性检验的有东部和西部,全国和区域层面的滞后2阶审批建设占用耕地变量均未通过显著性检验,说明当年和前一年的政府审批规模对建设用地占用耕地具有较为显著的正向影响。国务院审批土地比重的增加能够引起建设占用耕地面积的减少,从回归系数和显著性检验上来看,对全国层面和中部地区影响更加显著。1999-2005年审批权限上收期变量T1对全国和东中部建设占用耕地均产生了较为显著的负向影响,而2006-2013年审批权限下放期变量T2仅在中部地区的回归分析中通过5%的显著性检验。辅助变量中人均GDP与建设占用耕地之间的关系呈负相关,但仅在全国层面的回归结果较为显著。城镇固定资产投资规模在审批权上收期对全国及东部地区的建设占用耕地面积具有显著的正向作用,在审批权调整下放期仅引起中部地区的建设占用耕地面积的显著增加。
3.2.2 动态面板模型估计结果
由于模型(2)的解释变量中包括被解释变量的滞后项,本文对动态面板模型采用差分GMM估计进行回归分析[29,30]。从表5检验结果来看,模型通过了Arellano-Bond二阶序列相关检验,Sargan和Hansen检验值显示接受原假设,因此差分GMM估计是有效的[31]。
Table 5
表5
表5动态面板模型回归结果
Table 5The estimation results of the dynamic panel model
指标 | 变量 | Coef. | P>|t| |
---|---|---|---|
审批建设占用耕地面积 | 0.173 | 0.008 | |
审批建设占用耕地面积 面积滞后项 | 0.345 | 0.018 | |
-0.086 | 0.362 | ||
国务院审批比重 | SCA | -16.219 | 0.005 |
人均GDP | pGDP | -1.327 | 0.371 |
城镇固定资产投资 | Inv | -44.462 | 0.285 |
第二三产业比重 | Ind | 41.308 | 0.096 |
1999-2005年政策变量 | T1 | -88.258 | 0.036 |
2006-2013年政策变量 | T2 | -47.334 | 0.367 |
城镇固定资产投资与 政策变量交互项 | Inv | 6.419 | 0.053 |
Inv | 4.238 | 0.468 | |
被解释变量滞后项 | 0.059 | 0.534 | |
-0.004 | 0.976 | ||
Arellano-Bond AR(1) 检验=0.010 | Arellano-Bond AR(2) 检验=0.773 | ||
Sargan检验=0.226 | Hansen检验=1.000 | ||
注:Arellano-Bond AR(1)和Arellano-Bond AR(2)检验分别为一阶和二阶序列相关检验;Sargan和Hansen检验为工具变量过度识别检验。 |
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从回归系数上来看,动态面板模型与静态面板模型两种估计方法得到的结果相对较为稳定。当年和前一年的审批建设占用耕地规模及审批权上收期固定资产规模对建设占用耕地面积的增加具有显著的正向影响;国务院审批土地面积比重的增加和审批权限的上收可以显著减少实际建设占用耕地面积。被解释变量的滞后1阶和滞后2阶变量对当期建设占用耕地不存在显著的影响,表明实际建设占用耕地面积变化不具有显著的动态连续性。
3.3 实证结果分析
3.3.1 建设用地审批面积对建设占用耕地的影响本文用图1和公式(3)进一步说明审批建设占用耕地面积与当年建设占用耕地面积之间的关系,图中
通过表2建设占用耕地面积和审批建设占用耕地面积两个变量的均值得出平均各省每年建设占用耕地面积是审批建设占用耕地面积的1.5倍,需要特别指出的是,在一定期限内,被批准转用(占用)的耕地并不必然最终被转为建设占用(如图1所示)。由于无法获得审批后耕地转用面积时序统计数据,本文通过面板模型估算审批建设占用耕地面积对建设占用耕地面积的影响系数(表4),得出当年审批建设占用耕地面积每增加1hm2,引起当年建设占用耕地面积增加0.25hm2,次年建设占用耕地面积将增加0.36hm2,即根据公式(3)说明当年审批建设占用耕地对当年建设占用耕地的贡献率为25%,审批后的2年内,审批耕地转变为非耕地的面积约为0.61hm2。也就是说,1hm2的建设占用耕地中有0.25hm2为当年审批占用的耕地所致、0.36hm2由上一年审批占用的耕地所致,约有0.4hm2为其他年份审批以及违法占用耕地等原因所导致。
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图1建设占用耕地审批-供应-转用过程示意
-->Figure 1The approval-supply-transfer process of cultivated land occupation by construction
-->
前述估计结果也可以理解为审批建设占用耕地1hm2在2年内转变为建设占用耕地为0.61hm2,两年内转化率约为61%。这可能由于普遍存在的“批而未供”和“供而未用”的原因所导致,表明在用地审批之后的若干年内,还有相当数量被批准转用的耕地并未真正转为建设使用。由此反映出用地审批过程中的批后监管不到位:①土地“批而未供”问题造成供地率较低,使得批准的建设用地在实际占用耕地过程中具有滞后性,建设用地的指标无法及时在本年内完成供应;②土地“供而未用”问题造成土地闲置率较高,也降低了当年审批占用耕地贡献率,加剧了地区土地资源供需矛盾,从而使下一年审批用地规模受到限制作用。区域层面上东部地区当年审批占用耕地贡献率较低,中部地区当年审批占用耕地贡献率较高,西部地区两期审批占用耕地贡献率都相对较小,反映各地区土地审批工作的执行效率具有一定的差距。
总体上,审批建设占用耕地规模对于实际建设占用耕地具有正向调控作用,但这一调控作用还存在两个问题:①调控作用具有较为明显滞后性;②调控作用程度还有待提高。可能原因一方面是政府过于依赖土地财政,所规划的土地供应总量远超过城市发展的实际土地用量,未能充分发挥建设用地的实际功能;另一方面是审批流程复杂和制度法规变化频繁,加上各级政府对用地环节管理滞后,造成批而未供、供而未用等问题数量庞大且较为严重。批准建设用地量与耕地占用之间的关系反映审批后供地和用地环节有待加强,须提高建设用地全程监管的效率。
3.3.2 用地审批实施主体主导类型对建设占用耕地的影响
在考察审批部门行政级别对建设占用耕地影响的回归分析中,全国及中部地区的国务院审批面积比重平均每增加1%,分别能够引起建设占用耕地面积显著的减少2351hm2和3893hm2,这说明用地审批实施主体主导类型对于全国建设占用耕地的影响较为明显,国务院审批份额的增加会减少建设用地占用耕地面积。这也表明审批权上收具有合理性。
审批权的上收尽管对于减少建设占用耕地具有正面效果,但也容易拉长审批链条,使得审批时间跨度过长,直接影响土地审批后的执行效率。十八届三中全会以来,国务院多次取消和调整行政审批项目,以简政放权为核心推动政府职能的转变,体现中央政府逐步将审批权限下放到地方各级政府,试图合理地简化相关审批流程。审批效率和效能之间可能是一个艰难的平衡,但适度下放审批权同时强化中央监督也可能实现既不损害审批效能而又提高审批效率。
3.3.3 土地审批上收与下放对建设占用耕地影响
以1999年以前分级限额审批为参照,1999-2005年审批权上收的政策影响在全国层面上和区域层面更为明显,表明该时期的土地审批制度减缓了建设占用耕地的速度,有效地减少了耕地资源的流失。相比之下,2006-2013年审批权调整下放期对减少建设占用耕地的影响并不显著,可能原因在于该阶段中央政府采取调整审批方式而非实质性地下放土地审批权,但不少地方政府俨然已将土地审批权最大限度地下放至市县一级政府,造成全国层面的土地审批制度与地方审批工作不配套。有关土地审批权下放的法律制度相对滞后,在分配中央和地方审批工作上缺乏统筹性指导,虽然审批权限的下放有利于提升审批工作效率,但目前对于耕地保护效果还不显著,批后用地效率的监管还有待加强。
在区域层面上,东部和中部地区比西部地区更易受到审批权限上收期的政策影响,可能原因是西部地区的耕地资源禀赋不足,难以保证当地政府对相关审批制度的有效实施,这也反映了土地审批差别化管理的重要性,适合不同发展水平地区和不同规模的建设项目的审批标准也各不相同。全国性的审批制度可作为统筹各地区审批工作的指导和规范,中央政府应通过汲取地方对于土地审批程序的创新性实践经验,探索土地审批制度改革的新思路,实现全方位、多层次、高质量的提高土地审批供应效率。
3.3.4 其他因素对建设占用耕地的影响
从模型(1)和模型(2)回归结果来看,城镇固定资产投资规模在审批权限上收期对全国及东、中部地区的建设占用耕地面积增加具有正向影响,说明城镇固定资产投资规模为耕地开发利用和审批后建设项目的实施提供了资金保障。然而,经济发展水平的提高虽然能减少建设用地占用耕地的面积,但仅在全国层面的静态面板模型中较为显著,可能是一方面经济发展水平为城镇建设用地的扩张提供经济基础,在一定程度上加速耕地资源的流失,而另一方面当地方经济发展到较高水平时,可以维持地方政府不再依赖土地财政,通过优化城市用地结构来减少对城郊耕地的侵占,因此经济发展水平对建设占用耕地的影响较不显著。
4 结论与建议
4.1 结论
本文使用1995-2013年31个省级数据分别构建静态面板模型和动态面板模型,研究审批建设占用耕地的规模、用地审批行政级别实施主体主导类型和政策效应等因素对城镇建设用地占用耕地的影响机理,并进一步分析全国层面及区域层面的变化规律。研究结果表明:(1)审批建设占用耕地规模对建设用地占用耕地具有正向影响,审批占用耕地面积每增加1hm2能够显著引起当期全国及中西部地区建设占用耕地面积分别增加0.25hm2、0.60hm2和0.13hm2,全国及东西部地区审批占用耕地面积对建设占用耕地面积具有显著的滞后性,整体批后的供地和用地效率还有待提高。
(2)用地审批实施主体主导类型对于全国建设占用耕地的影响较为明显,全国务院审批面积比重每增加1%,造成建设占用耕地面积显著减少约2351hm2,反映出主导土地审批工作的行政级别越高,越能有效促进土地审批制度对耕地保护作用。
(3)1999-2005年审批权限的上收减缓了建设占用耕地,而2006-2013年时期审批权的调整下放对建设占用耕地的影响并不显著。
(4)城镇固定资产投资规模在审批权限上收期对建设占用耕地的正向作用更加明显,经济发展水平的提高对建设用地占用耕地的影响不够显著。
土地审批制度经历了近20年的变革,大致经历了分级限额审批、审批权上收和审批权适度调整下放三个阶段。本文的分析说明:①审批权上收的确减少了建设占用耕地,在审批权上收后的适度调整下放则并未显著影响建设占用耕地面积的变化;②土地审批对建设占用耕地的调控效果有待于提高且具有明显的时间滞后性。
4.2 建议
综上所述,中国土地审批制度实行的是渐进性螺旋式改革,改革本身具有制度变革的调整、持续与递进等特征,因此为推进土地审批权限的适度下放,须明确各级政府和国务院在土地审批过程中的主要职能,中央主要负责统筹各省用地规模和管控用地结构,地方政府主要负责审查建设项目的具体事务和落实批后建设用地的实施工作。地方政府还应根据当地实际的发展需要和建设能力确定申报用地规模,加大力度清理闲置土地,避免盲目扩大土地供应总量,导致土地“批而未供”和“供而未用”等问题较为严重。同时,各地区土地审批工作在尽量不损害审批效能的前提下,应适当精简审批流程和提高审批灵活性,缩短审批时间跨度,促进审批后耕地转用与当地实际用地需求相协调。The authors have declared that no competing interests exist.
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