一、引言与文献综述

改革开放以来中国城镇化进程加快，城镇化率从1978年的17.9%增长到2023年的66.2%，城镇常住人口从1.7亿人增长到9.3亿人，年均增长1 700万人。人口向城市的快速集中，加大了城市基础设施以及公共服务供给压力，也带来人口和就业之间、生活和生产之间、居住和环境之间的不匹配不协调现象。城市数量增加、规模扩张，地级市数量从1978年的98个增长到2022年的297个，城市建成区面积从1981年的7 438平方公里增长到2022年63 676平方公里，城市建设用地的快速增长加剧了城镇空间与农业空间、生态空间之间的矛盾。以人为核心的新型城镇化战略，要求协调生产、生活、生态之间的关系，打造宜居、韧性、智慧城市。新发展阶段全面贯彻新发展理念，确保生态安全、粮食安全和18亿亩耕地红线，对节约集约利用土地提出要求。如何做到以最小的城市建设用地投入来满足城市居民的高质量生活和城市经济的可持续增长，换句话说，如何规划城市建设用地的水平和结构以提升城市空间利用质量，这是新发展阶段下城市经济学和新型城镇化进程中面临的且必须要解决的重要问题。

关于城市空间利用质量的测度，多从城市土地利用效率、城市空间利用效率等方面进行界定和评价。常用的有：（1）以地均产值来衡量城市建设用地利用效益，即单位建设用地面积上的GDP或第二、三产业增加值（He et al.,2020)[1]，指标简单明了，但无法反映多投入和城市空间利用的综合效益；（2）多投入单产出的随机前沿分析法，测度包含土地、资本、劳动力等多要素的投入产出效率，如刘书畅等（2020)[2]的分析，但产出指标仍然无法体现城市综合效益；（3）多指标评价体系，通过主成分分析法、多因素综合评价法构建兼顾经济、社会和生态环境效益的综合评价指标体系，但不可避免存在指标权重确定上主观性强等问题（张志辉，2014)[3];(4）数据包络分析法（Data Envelopment Analysis，简称DEA），基于可观测到的投入产出数据，利用数学规划方法构建一个相对最有效率的生产前沿面，对决策单元进行效率评价（Tone,2002)[4]，目前得到较为广泛的使用。城市空间利用质量测度从指标上看由单一到综合，从投入上看由土地单要素到多要素，从产出上看由经济效益到纳入社会效益和生态效益。

关于中国城市空间利用质量的实证分析，多集中在省级层面，如符海月和王昭雅（2020)[5]，或涵盖部分城市，如宋洋等（2021)[6]，也有部分研究关注到地级市，如姬志恒等（2020)[7]，但在指标选取上存在差异，在统计口径上存在市域和市区的不同。从测度结果看，普遍认为，20世纪以来，中国城市空间利用质量有所提升，但整体偏低，存在空间显著的不均衡特征，且有扩大趋势（He et al.,2020)[1]。例如，梁流涛等（2013)[8]认为全国地级及以上城市土地要素利用效率总体不高，具有较大的改善空间，通过合理配置投入要素可以优化土地利用效率。姬志恒等（2020)[7]认为环境约束下中国城市土地利用效率整体偏低，存在空间不均衡特征且具有波动扩大趋势。

关于城市空间利用质量的驱动因素，多是侧重于从产业结构（张雯熹，2019)[9]、城镇化（李佳佳、罗能生，2015)[10]等经济社会发展方面揭示其推动力，例如，宋洋等（2021)[6]认为产业结构升级对京津冀县域土地利用水平有显著的正向影响。也有研究从财政分权（王健等，2019)[11]、政府行为（王博等，2019)[12]、土地制度（张俊峰等，2020)[13]等体制方面探索其机制，部分城市以廉价土地为代价招商引资，降低工业用地容积率（姬志恒等，2020)[7]，形成地方政府竞相降低引资质量的底线竞争行为（卢建新等，2017)[14]。劳动密集型工业企业占用土地造成土地利用效率不高，同时抬高了新进企业的用地成本（张莉等，2019)[15]。从用地指标的角度研究较少，张延吉等（2023)[16]发现城市建设用地指标分配与土地利用效率相背离，致使用地紧张与土地资源浪费现象并存。近期，还有学者从城市交通等角度研究城市土地资源利用的有效性（卢新海等，2023)[17]。

现有研究对人均城市建设用地面积的直接关注较少，多从城市蔓延、紧凑发展角度，讨论城市空间发展模式、城市密度等对城市经济效益、社会效益、生态效益的影响。从经济效益看，人口密度与城市经济效率（Yao et al.,2022)[18]、经济发展（秦蒙等，2019)[19]、创新发展、产业升级（Helsley,2004)[20]显著正相关，城市空间密度提升能够降低提供基础设施的地均成本（Libertun&Compean,2016)[21]，缓解地方政府的财政负担（Hortas-Rico&Solé-Ollé，2010)[22]。从环境效益看，城市密度上升能显著降低人均能源消耗量和二氧化碳排放量，减少空气污染（Bereitschaft&Debbage,2013)[23]。从社会效益看，城市密度与城市居民生活质量正相关（Wang,2022)[24]。在经济发展进入新常态的时代背景下，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段（周国富、李贺，2022)[25]，城市发展需要兼顾经济、社会和生态效益。

本研究的创新之处可能体现在三个方面：一是进一步在“三生空间”优化目标下完善城市空间利用质量的界定和测算，兼顾经济效益、社会效益和生态效益；二是拓展城市空间利用质量驱动因素的研究，重点关注城市人均用地水平即人均城市建设用地面积的影响；三是尝试探究功能空间占比对城市用地水平与城市空间利用质量关系的调节效应。

二、理论分析与研究假说

城镇化进程中，城市扩张、城市蔓延与土地利用之间的矛盾推动了城市可持续发展理念，如精明增长（smart growth）、新城市主义（new urbanism）、紧凑城市（compact city）等（方创琳、祁巍锋，2007)[26]，将城市环境问题、经济多元性、空间高密度和功能混用纳入城市规划，总体上提倡城市土地的节约集约利用，促进城市增长和可持续发展。城市节约集约用地，一方面体现在人均用地规模上，另一方面需要各种功能性用地之间的匹配。通过对企业生产、居民生活、空间生态等产生影响，进而决定城市生产、生活、生态空间利用质量，具体见图1。

图1 城市用地水平、布局结构与“三生空间”利用质量

（一）城市人均用地水平与“三生空间”利用质量

城市可持续发展理念与城市集聚经济效应共同作用，通过创新溢出和产业结构优化，生活便利和就业、消费多样化选择，公共交通和能源节约利用作用于城市生产、生活、生态空间利用质量。首先，城市人口与经济活动紧凑化分布产生集聚经济效应，能够更好地发挥城市公共服务与基础设施的规模效应，保障城市经济社会高效运行。同时，能够更好地发挥城市知识溢出和劳动力技能互补效应，提高就业者知识水平和城市人力资本累积，城市紧凑分布下空间溢出效应明显。此外，还能够通过土地租金的空间差异促进产业结构调整和优化。其次，人口与经济活动紧凑化分布能够支撑消费性服务业多样性发展，产品多样性满足消费者的不同偏好，提升整体福利水平，并且能够为城市人口提供多样化的就业岗位和生活便利。最后，人口与经济活动紧凑化分布能够支撑更完善、更密集的地铁路网，一定程度上替代私家车出行，缓解交通拥堵现象，降低城市能源消耗与污染，增大居住地与办公地的匹配程度，减少通勤时间，提升城市空间生态效益。基于上述分析，本文提出假设1。

H1：城市人均用地水平和“三生空间”利用质量之间存在反方向变化关系。

如果城市人均用地水平与城市空间利用质量之间存在负向关系，那么是否意味着城市人均用地水平越低越好？这和城市的人口规模、产业特征等相关联。伴随城市成长，人口和经济活动聚集，对基础设施和公共服务设施等需求增加，城市聚集经济效益显现。城市人口规模越大，在紧凑城市理念下城市人均用地水平越低。伴随人口进一步增长，城市土地租金上升，生产成本、生活成本上升，道路拥挤、环境污染等问题产生，集聚不经济现象更为突出，城市规模扩大，城市综合效益反而下降。目前我国绝大多数城市还处于集聚经济阶段（刘修岩等，2017)[27]，且多年来我国城市建设用地增长过快，土地城镇化速度明显大于人口城镇化速度（江曼琦、席强敏，2015)[28]，不仅造成土地资源浪费，也与城市发展的集聚经济相悖。据此表明，我国城市空间利用质量随着人口规模扩大仍然处于提升阶段，但不同规模城市用地水平会有差异。基于上述分析，本文提出假设2。

H2：城市人均用地水平和“三生空间”利用质量之间的关系因城市规模和产业结构差异存在一定的异质性。

（二）空间布局结构与“三生空间”利用质量

前述分析表明，降低城市人均用地水平会提升城市空间利用质量，但从现实来看，不少城市更为紧凑的同时出现了房价高企、公共空间不足、城市环境污染、交通拥堵等“城市病”。较低的城市人均用地水平是城市空间高效率利用的特征，但并不意味着仅通过降低城市人均用地水平就能实现城市空间的高质量利用。黄永斌等（2015)[29]发现城市紧凑度与城市效率之间并不是严格的线性关系，城市紧凑度下降使城市效率明显下降，但城市紧凑度上升并不能有效提升城市效率。仅有空间形态上的紧凑，而没有合理的城市空间结构，城市空间利用质量难以提升。在城市紧凑发展的同时，只有优化城市空间结构，才能实现城市空间的高效利用，生产、生活、保障空间是城市重要的功能空间。

理论上，当生产空间占比较高时，城市人均用地水平上升对城市空间利用质量的负面影响不明显。城市生产空间增加，吸引更多企业入驻，创造更多就业岗位，降低劳动力和合适岗位匹配难度，增加面对面交流的机会，促进知识溢出，提升劳动生产率。生产空间扩张，促进企业多样化、专业化发展，丰富消费者可选择的产品种类，消费者更容易选择符合自身需求的商品，提高生活质量。因此，城市生产空间占比上升能够缓解分散化对城市空间高质量利用的负面影响。但是现实中，地方政府的两手供地政策似乎阻碍了这一调节效应。地方政府的供地行为受到财政和增长两方面的压力（刘诚、杨继东，2019)[30]，地方政府以招商引资为目的，低价出让工业用地，工业用地价格低于市场价值，致使工业用地以粗放方式过度增长，产出强度弱。近几十年各地经济发展主要以投资拉动，各个城市均大力建设开发区、产业园区，但开发区、产业园内企业数量不足，集聚程度不够，并没有发挥应有的集聚经济效益。一方面，低价供应工业用地，压低工业企业用地成本，阻碍了城市服务业发展；另一方面，高价供应商服用地，推高不可贸易品价格，提高了居民生活成本。基于上述分析，本文提出假设3。

H3：当城市生产空间较大时，城市人均用地水平上升对城市空间高质量利用的负面影响更加明显。

工业化发展离不开生产性服务业发展，人口规模增长促进了消费性服务业发展。作为劳动密集型产业，服务业发展创造了巨大的居住用地需求。地方政府在建设用地指标用途配置上偏向工业，造成工业用地过度供给，居住用地供给受限（范小敏、徐盈之，2019)[31]。房价上涨吸引非房地产企业进入利润较高的房地产行业（王文春等，2021)[32]，工业企业将有限的资金投入不具有技术外溢的房地产业，对其主业创新投入产生了消极影响。房价上涨推高城市工资水平，但对于房地产及相关行业作用更大，更容易吸引劳动力进入该行业，降低了劳动力从事制造业的概率（王文春等，2021)[32]。高房价对劳动力具有挤出效应，特别是对无房高素质劳动力的挤出效应尤为明显（周颖刚等，2019)[33]。城市生活空间供给不足，造成资源错配，阻碍城市创新，降低制造业企业和劳动力集聚水平，城市分散化对城市空间利用质量的不利影响更加明显。城市保障空间包括公共服务用地、公用设施用地和道路交通用地，是城市基础设施与公共服务的空间载体。伴随人口规模增加，城市聚集经济特征明显，人口和经济活动对基础设施和公共服务的共享能够提高城市保障空间的利用率。基于上述分析，本文提出假设4和假设5。

H4：当生活空间占比较高时，城市人均用地水平上升对城市空间利用质量的不利影响不明显。

H5：当保障空间占比较高时，城市人均用地水平上升对城市空间利用质量的负面影响不明显。

三、模型设定与空间利用质量测算

（一）计量模型设定

本研究的空间范围均为市辖区，体现讨论的主体是城市实体空间。根据理论分析，基础模型设定如下：

其中，i表示城市，t表示年份。quality为被解释变量，即城市“三生空间”利用质量，是包括经济效益、社会效益、环境效益的多角度综合指标。landuse＿percapita为主要解释变量，即城市人均用地水平，利用人均城市建设用地面积（取对数）来衡量。α0为常数项，α1、α2为影响系数。cityi为城市固定效应，yeart为时间固定效应。controls为控制变量，即影响城市空间利用质量的其他因素，主要包括：经济发展水平，用人均GDP度量；产业结构，用第三产业增加值与第二产业增加值比值度量；城镇化进程，用市辖区人口与全市人口比值度量；居民生活水平，用在岗职工平均工资度量；市场化程度，用城镇私营和个体从业人员与城镇单位从业人员期末人数之比度量；政府财力，用一般公共预算支出与GDP比值度量；金融发展水平，用金融机构存贷款余额与GDP比值度量。

（二）城市“三生空间”利用质量的测度

城市“三生空间”利用质量是指通过协调生产、生活、生态空间关系，以提升城市经济效益、社会效益及生态效益的空间整体利用水平。这里使用DEA方法建立一个包括城市经济效益、社会效益、生态效益的空间利用质量的综合评价指标，得到评价结果。

1. 超效率SBM-Undesirable模型。

DEA方法克服了多指标体系内涵界定不明确、权重设定主观性强的问题，也避免了单一产出指标无法准确评价复杂城市系统运行效率的问题，近年来得到广泛运用。传统的DEA效率值反映的是城市经济社会发展的综合效率，是全要素生产率，而非土地利用效率。Tone(2002)[4]提出了非径向、非角度的SBM-Undesirable模型与超效率SBM-Undesirable模型，有效解决了非期望产出与变量松弛问题。在此城市“三生空间”利用质量通过Max DEA软件，采用投入视角下考虑非期望产出、固定规模报酬不变的超效率模型进行测算。

2. 变量选择和数据说明。

DEA方法的使用前提是需要清晰界定投入和产出，参考已有研究，投入指标包括土地、劳动力和资本要素，分别选取城市建设用地面积、固定资产存量和第二、三产业年末城镇单位从业人员来衡量。其中，城市固定资产存量计算借鉴张军等（2004)[34]的永续盘存法，以2003年为基期，折旧率取9.6%。

产出指标分为期望产出和非期望产出，期望产出指标包括表征经济效益、社会效益和环境效益的指标。经济效益多用GDP或第二、三产业增加值衡量；社会效益多采用地方公共一般预算收入衡量，也有研究采用城镇单位在岗职工平均工资、人均居住面积等衡量；多数研究用园林绿地面积作为表征生态效益的指标。在一定的投入下，期望产出越高，效率越高。但是，对于城市空间而言，园林绿地面积占比应处于一定范围内。绿地面积过低，降低居民生活环境质量；绿地面积过高，挤压城市功能空间。现行的《城市用地分类与规划建设用地标准》（GB 50137-2011）规定绿地与广场用地应占城市建设用地面积的10%～15%，用园林绿地面积表征生态效益并不合理。因此，本文的期望产出指标选取第二、三产业增加值，地方公共一般预算收入和空气质量优良天数比例来表征经济效益、社会效益和环境效益。非期望产出的研究中，基本上采用工业废水和二氧化硫排放量（符海月、王昭雅，2020)[5]来衡量。由于这一指标市辖区数据缺失，通常以全市统计口径数据替代或用市辖区GDP占全市GDP的比例进行计算修正。其他投入产出指标均以市辖区为主体，但非期望产出指标以全市为主体，存在统计口径不一致的问题，因此，本文的非期望产出指标选取市辖区全年平均PM2.5浓度和二氧化碳排放量，避免由于指标统计口径不一致造成测算结果存在偏误的问题。

考虑数据的合理性与完整性，剔除中山、东莞与嘉峪关等不设市辖区以及拉萨等数据缺失较多的城市，最终选取2012—2019年283个地级及以上城市的面板数据进行评价。大部分土地利用数据和社会经济数据来源于《中国城市统计年鉴》和《中国城市建设统计年鉴》，空气质量优良天数来自于各省市统计公报、环境质量状况公报、天气后报网，各城市全年平均PM2.5浓度数据来自于圣路易斯华盛顿大学大气成分分析组（Donkelaar et al.,2021)[35]，市辖区二氧化碳排放量数据来源于中国碳核算库（Chen et al.,2020)[36]。部分缺失数据由各省市统计年鉴、统计公报、环境质量公报等进行补充。

3. 城市“三生空间”利用质量的计算结果。

使用Max DEA软件测算中国283个地级及以上城市2012—2019年城市“三生空间”利用质量，总体来看城市空间利用质量不高，研究期内平均城市空间利用质量为0.45。2012—2019年城市空间利用质量在波动中上升，由2012年的0.45下降至2015年的0.42，随后上升至2019年的0.51，这种变化与2012—2019年经济增长波动存在一致性。图2为2012年、2015年和2019年城市空间利用质量分布图，可以看出，城市空间利用质量分布呈现倒U型。2012—2019年，近七成城市的空间利用质量有所提升，低空间利用质量的城市数减少，高空间利用质量的城市数增加。2012年城市空间利用质量低于0.4的城市共131个，2019年则为94个；2012年城市空间利用质量高于1.0的城市共10个，2019年则为24个。研究期内，多数城市城市空间利用质量先下降后上升。67%的城市在2012—2015年空间利用质量下降，超过80%的城市在2015—2019年城市空间利用质量上升。在2012年、2015年，283个城市中多数城市空间利用质量居于[0.3,0.5]区间，2019年城市空间利用质量多居于[0.4,0.6]区间。

图2 2012年、2015年和2019年城市空间利用质量分布图

表1为2012—2019年不同规模城市(1)的空间利用质量，城市空间利用质量关于人口规模呈正U型分布。超大城市和特大城市的城市空间利用质量明显高于其他规模城市，小城市空间利用质量较高，Ⅱ型大城市空间利用质量最低。从增长速度来看，大城市空间利用质量增速明显快于中小城市，其中超大城市和特大城市增长速度最快，大城市和中等城市次之，小城市空间利用质量在研究期内基本保持不变。超大、特大城市中，除天津、成都外，城市空间利用质量均有所上升，但一半小城市空间利用质量在下降。理论上，城市空间利用质量与城市规模存在倒U型关系，城市空间利用质量随着城市规模的扩大呈现先上升后下降的趋势。但是，通过Max DEA软件测算出来的城市空间利用质量关于人口规模却是呈现正U型分布。可能的原因在于：（1）城市空间利用质量突破了单纯聚焦于经济效益，同时还兼顾社会效益和环境效益；（2）总体上中国城市规模偏小，尚未达到倒U型曲线拐点处，人口规模增长仍旧会促进城市空间利用质量提升；（3）城市最优人口规模是随着产业结构、基础设施等社会、经济发展情况而变化的，不同条件下城市最优规模不同。

表1 2012—2019年不同规模城市的空间利用质量

表2为2012—2019年中国分区域城市空间利用质量测算结果，东部地区城市空间利用质量最高，西部地区、东北地区次之，中部地区最低。东部地区不同城市空间利用质量差距较大，北京、天津两个直辖市及浙江、福建、广东三省城市空间利用质量整体较高，河北作为典型的重工业省份，环境污染较为严重，城市空间利用质量整体不高。西部地区城市空间利用质量组内差距较小，城市多为中小城市，以空气质量优良天数比例作为环境指标，西部地区中小城市空气质量优良天数达330天以上，故空间利用质量较高。中部地区城市空间利用质量最低，从经济指标和社会指标来看低于东部地区，从生态环境指标来看劣于西部地区。从增长速度来看，东部地区城市空间利用质量增长速度最快，东北地区次之，中西部地区最慢。

（三）描述性统计

表3给出被解释变量、核心解释变量和控制变量的描述性统计结果。

表2 2012—2019年不同区域城市的空间利用质量

表3 变量的描述性统计

四、实证结果分析

（一）基准回归

本研究采用城市、年份双向固定效应模型，城市层面聚类稳健标准误，对基准模型进行估计。人均城市建设用地面积是反映城市节约集约用地的指标，但是否这一指标越小城市空间利用质量就越高？什么范围利用效率会更高一些？在此尝试进行回答。住房和城乡建设部发布的《城市用地分类与规划建设用地标准》（GB 50137-2011）把人均城市建设用地面积划定在65～115平方米范围，特殊情况下不得大于150平方米，新建城市规划人均城市建设用地面积应在85.1～105.0平方米区间内。2014年国土资源部下发的《关于强化管控落实最严格的耕地保护制度的通知》要求把人均城市建设用地面积严格控制在100平方米以内。通过数据观察，人均城市建设用地面积小于65平方米的城市回归有效样本仅有28个，回归结果不具有足够的可信度。按照新建城市规划人均城市建设用地面积进行分组，将城市分为人均城市建设用地面积小于等于85.1平方米、85.1～105.0平方米和大于等于105.0平方米三组，进行回归。总体上看，以人均城市建设用地面积衡量的城市人均用地水平对城市空间利用质量的影响系数为负且在1%的水平上显著，结果如表4列（1）所示。分组来看，当人均城市建设用地面积小于等于85.1平方米和大于等于105.0平方米时，人均城市建设用地面积系数显著为负，并且人均城市建设用地面积小于等于85.1平方米时影响系数的绝对值大于人均城市建设用地面积大于等于105.0平方米时影响系数的绝对值，结果如列（2）、列（4）所示。当人均城市建设用地面积居于85.1～105.0平方米区间时，人均城市建设用地面积系数不显著，结果如列（3）所示。

表4 基准回归

理论上，在人均建设空间过小的时候，城市居民的生活空间、生产空间狭小，城市社会经济发展受到制约，会影响城市空间利用质量。但是实证结果表明，人均城市建设用地面积小于等于85.1平方米时，城市人均用地水平（即人均城市建设用地面积）系数显著为负。虽然人均城市建设用地面积居于较小区间，但并没有制约城市空间利用质量。可能的原因有：第一，中国大部分城市尚未达到人口承载能力的阈值，还能吸纳更多人口，城市人口规模上升能够更好地发挥城市基础设施和公共服务的规模效应；第二，城市最优人均建设用地面积是城市规模经济与不经济权衡的结果，城市主导产业不同，也会影响城市规模经济的发挥，进而影响人均城市建设用地面积对城市空间利用质量的作用强度。

当人均城市建设用地面积大于等于105.0平方米时，城市人均用地水平（即人均城市建设用地面积）系数显著为负，但系数的绝对值并不大。这表明，当城市结构较为松散时，减少人均建设用地面积对城市空间质量的促进作用并不明显。人均用地规模超过一定阈值，人均空间资源规模的扩大反而对空间利用质量带来负面影响，随着人均用地规模的进一步增加，这种影响的程度进一步降低。

（二）稳健性检验

为检验前文主要研究结论的稳健性，在此通过更换被解释变量、更换主要解释变量、改变样本量和更换回归模型进行稳健性检验。

表5 稳健性检验

第一，更换被解释变量。前文采用基于DEA的规模报酬不变的超效率模型测算城市空间利用质量，此处采用规模报酬可变的超效率模型再次测算城市空间利用质量（quality VRS），结果如表5列（1）所示，回归结果与基准回归基本一致。第二，更换主要解释变量。使用城区人口密度代替主要解释变量城市人均用地水平，结果如列（2）所示，人口密度越大，越有利于提升空间利用质量。回归结果系数绝对值小于基准回归系数绝对值，显著性与基准回归结果基本一致。第三，改变样本容量。城市行政级别影响城市建设用地指标分配，城市按行政级别分为地级市、省会城市、副省级城市、直辖市和计划单列市。这里删除省会城市、副省级城市、直辖市和计划单列市样本，只保留地级市样本进行回归，结果如列（3）所示，回归结果与基准回归基本一致。第四，更换回归模型。基准回归模型使用城市、年份双向固定的固定效应面板模型，在此利用面板Tobit模型再次回归，结果如列（4）所示，主要解释变量的系数与显著性基本不变。实证分析结果表明，基准模型具有较好的稳健性。

（三）内生性检验

基准回归证实，城市人均用地水平增加对城市空间利用质量有显著的负向影响，但反向因果关系和遗漏变量导致的内生性问题会使回归结果有偏。双向固定效应模型在一定程度上避免了遗漏变量问题导致的结果偏误，因此，潜在的内生性问题可能是源于城市空间利用质量和城市人均用地水平之间存在的反向因果关系。本文测算的城市空间利用质量是符合“三生空间”优化标准，综合考虑经济、社会、环境效益的城市空间综合利用水平，城市经济发展好、社会治理水平高、环境舒适都会吸引劳动力流入，降低人均城市建设用地面积。此时，人均城市建设用地面积与城市空间利用质量形成反向因果机制。基于上述分析，本研究引入以下变量构建工具变量：城市地形起伏度，地方政府经济发展目标，距上海、天津和香港港口较近距离和中国人民银行公布的5年以上（月）贷款基准利率。具体的工具变量构建如下：工具变量1=地形起伏度×经济发展目标×贷款基准利率，工具变量2=地形起伏度×经济发展目标×距离港口较近距离。上述变量是较为合适的工具变量，原因在于四个方面。第一，城市地形起伏度影响城市土地供给条件和城市空间开发规模，主要受城市地理条件影响。第二，地方政府经济增长目标采取本级地方政府工作报告中的经济增长目标值来表示，目标越高的城市越有动力出让更多的建设用地。从中央到地方的用地指标管理模式是中国土地资源配置的重要特征，土地资源是地方引资、财政收入和经济发展的核心工具。经济增长目标越高，地方政府保增长压力越大，为完成预期经济增长目标，建设用地出让规模越大。第三，距离港口较近的城市有发展出口导向的劳动密集型产业的区位优势，对劳动力需求也大，是人口流入城市。第四，基准利率由中央银行公布，与地方商业银行利率密切相关，影响城市土地出让与配置行为。上述变量影响城市建设用地配置和劳动力流动，进而与人均城市建设用地面积密切相关，但对城市空间利用质量无直接影响，因此满足相关性和外生性条件。

表6是工具变量的估计结果，IV-GMM检验结果显示，第一阶段中IV与解释变量城市人均用地水平（人均城市建设用地面积）显著相关，同时第一阶段F值分别为15.77和12.44，均大于10的经验法则门槛。第二阶段中，利用工具变量估计的城市人均用地水平系数仍然显著为负。由此可见，在考虑可能存在的内生性问题后，回归结果依然稳健。

表6 内生性检验

（四）异质性分析

1. 城市人口规模异质性。

城市人均用地水平可能随城市人口规模而异，魏后凯（2014)[37]将中国城镇体系发展概括为大城市规模迅速扩张而中小城市相对萎缩的两级分化现象。近年来，国家政策倾向限制大城市扩张，鼓励中小城市发展。人口向大城市流动的趋势还在继续，限制大城市空间扩张是否会造成土地资源紧张，进而制约城市空间利用质量的提升？中小城市人口流出，产业基础薄弱，建设用地指标分配倾斜是为城市发展和产业集聚提供了空间（毕斗斗等，2023)[38]还是造成土地资源的低效利用？按照城市人口规模分组回归，(2)结果如表7所示，所有回归系数均显著为负，且城市人均用地水平增加对城市空间利用质量的不利影响随着城市规模等级上升呈上升趋势，中等城市和II型大城市系数绝对值较小。

表7 按人口规模划分

2. 城市就业规模异质性。

城市划分标准可能会影响结果，在此根据市辖区第二、三产业就业密度将城市重新划分为四类，分别为小城市、中等城市、大城市和特大城市。结果如表8所示，城市人均用地水平增加对城市空间利用质量的不利影响随着城市规模的增加而增加。这与按人口规模划分城市等级的结果基本一致，表明城市规模越大越需要严格控制城市人均用地水平。

表8 按就业密度划分

3. 城市产业结构异质性。

城市主导产业不同，土地利用会有差异，在此分析两种较为特殊的城市，即资源型城市和旅游城市。

(1）资源型城市与非资源型城市。

资源型城市以自然资源开采利用为主导产业，矿区和城市分离，空间集聚效应难以体现，且矿产资源逐渐枯竭，对城市发展有一定影响，出现人口收缩现象。因此，城市人均用地水平上升对资源型城市空间利用质量的负面影响更加显著。2013年12月国务院发布的《全国资源型城市可持续发展规划（2013—2020）》中确定了262个资源型城市，其中地级行政区126个，以此将283个地级及以上城市划分为资源型城市和非资源型城市，分组回归结果如表9所示。资源型城市人均用地水平的系数为-0.131 5，非资源型城市为-0.102 9，系数均显著。资源型城市系数绝对值明显高于非资源型城市，表明资源型城市更需要严格控制城市人均用地水平。

(2）旅游城市与非旅游城市。

一般按照城市常住人口规模预测城市建设用地规模，忽略了旅游城市庞大的旅游人口会导致人均建设用地指标不足，再加上景区周围对建设用地开发强度的限制，加重了旅游城市人均建设空间不足的问题。因此，旅游城市人均城市建设用地面积上升对城市空间利用质量的负面影响不明显。由于城市层面旅游业增加值数据缺失，这里以2019年各地市国民经济和社会发展统计公报中公布的旅游总收入与同年GDP比值来计算，按大于0.5和小于0.5，将283个城市划分为旅游城市和非旅游城市，分组回归结果如表9所示。旅游城市人均用地水平的系数为-0.071 1且不显著，非旅游城市为-0.129 2且在1%的水平下显著。对于旅游城市，适当“放松”人均城市建设用地面积，不仅能够缓解城市常住人口生产生活空间紧张，也能提升城市景观绿化环境品质，提高对旅游人口的吸引力。

表9 按城市产业结构划分

五、影响机制检验

城市生产、生活、保障空间的布局结构影响城市经济发展和居民生活，中国大多数城市仍处于集聚经济发挥作用阶段，城市人均用地水平下降有利于城市空间高质量利用。城市功能空间占比存在差异，城市人均用地水平对城市空间利用质量的作用强度不同。这里通过加入城市功能空间占比和人均城市建设用地面积的交互项进行机制检验，结果如表10所示。

表1 0 功能空间占比的调节作用

生产空间占比的回归结果如表10列（1）所示，交互项系数为-0.154 3，生产空间占比系数为0.745 6，城市人均用地水平系数为-0.077 1，系数均显著。结果表明，城市人均用地水平上升不利于城市空间高质量利用，当生产空间占比较高时，这一作用更加明显。地方政府对土地资源配置拥有极大自主权，在增长压力下，通过低价出让工业用地进行招商引资，低廉的工业用地价格降低了企业粗放式发展的成本，弱化了企业通过创新提高生产效率的动力，降低了低效率企业的退出概率，不利于工业由粗放式向集约式转变。分税制改革后，地方政府财政压力增大，通过高价出让商服用地减轻财政压力。服务业生产不可贸易品，主要服务于本地市场，难以被其他区域市场取代，高价出让商服用地推高服务业用地成本，制约了服务业专业化、多样化发展，反而放大了城市分散发展对城市空间高质量利用的不利影响。(1)(2)(3）变量生产空间占比生活空间占比保障空间占比生产空间占比×-0.1543*城市人均用地水平（-1.7221）生活空间占比×0.2573**城市人均用地水平（2.3342）保障空间占比×-0.2686*城市人均用地水平（-1.7833)表10（续）（1)(2)(3）变量生产空间占比生活空间占比保障空间占比0.7456*生产空间占比（1.7754)-1.1843**生活空间占比（-2.1753)1.3124*保障空间占比（1.7449）城市人均-0.0771*-0.2091***-0.0505用地水平（-1.9575)(-3.8552)(-0.9771)0.03850.04280.0418经济发展水平（1.4982)(1.6459)(1.6365)-0.0220**-0.0221**-0.0226**产业结构（-2.2688)(-2.3442)(-2.2815)0.09890.10390.1068城镇化进程（1.5048)(1.5701)(1.6283)-0.0318-0.0320-0.0302居民生活水平（-1.0551)(-1.0641)(-0.9919)0.0478***0.0462***0.0473***市场化程度（3.5350)(3.4142)(3.4924)0.16260.1724*0.1572政府财力（1.6678)(1.7366)(1.5818)-0.1049**-0.1015**-0.1015**金融发展水平（-2.5448)(-2.3940)(-2.3843)1.1618***1.7659***0.9972**常数项（3.5197)(4.4728)(2.6780）城市固定YES YES YES时间固定YES YES YES样本量2264 2264 2264R20.8431 0.8434 0.8432

生活空间占比的回归结果如表10列（2）所示，交互项系数为0.257 3，城市人均用地水平系数为-0.209 1。这表明适度增加城市生活空间比重，能够减少由于城市分散发展导致的城市空间利用质量不高的问题。已有研究认为，居住用地供给不足在一定程度上导致了房价暴涨（谢呈阳、胡汉辉，2020)[39]。房价上涨不仅引导非房地产企业进入房地产行业跨行业逐利，对其自主创新研发活动产生不利影响，也推高了房地产和非房地产行业工资，进一步挤压制造业发展空间。此外，房价上涨对劳动力具有挤出效应，损害城市劳动力匹配效应和知识溢出效应。因此，当生活空间占比较低时，城市分散化发展对城市空间高质量利用的不利影响更加明显。

保障空间占比的回归结果如表10列（3）所示，交互项系数为-0.268 6且显著，城市人均用地水平系数为-0.050 5但不显著，表明较高的城市保障空间占比扩大了城市分散化对城市空间利用质量提升的负面影响。可能的原因在于：第一，城市分散化需要更大量的基础设施，大大提高了基础设施建设的投资成本和后续的维护成本，造成基础设施建设质量不高；第二，目前来看，城市传统基础设施已经相对完善，重点正在由传统基础设施投资转向包括5G基站、大数据中心、人工智能、工业互联网、特高压、新能源汽车充电桩、城际高速铁路和城市轨道交通等七大领域的新型基础设施建设（李旭辉等，2024)[40]。因此表现出当城市保障空间较高时，城市人均用地水平降低对城市空间利用质量的促进作用不明显。

六、结论与启示

（一）研究结论

合理安排生产、生活、生态空间，兼顾经济效益、社会效益和生态效益，提高城市“三生空间”利用质量，满足以人为本、为居民创造高品质生活的新发展理念和新型城镇化战略要求。本文以2012—2019年中国地级及以上城市为样本，计算城市“三生空间”利用质量，并进一步分析城市人均用地水平、城市生产-生活空间布局对城市空间利用质量的影响。

基于理论分析与实证检验，研究结论可总结为四点。其一，中国城市空间利用质量普遍较低，2012—2019年期间波动中上升，从0.45上升到0.51。区域间存在差异，东部地区空间利用效率最高，西部地区、东北地区次之，中部地区最低。城市空间利用质量关于人口规模呈U型分布，超大城市和特大城市的城市空间利用质量明显高于其他规模城市，小城市较高，Ⅱ型大城市最低。从增长速度看，人口规模越大，城市空间利用质量增速越快，小城市在研究期内基本保持不变。其二，总体看，城市人均用地水平与城市空间利用质量存在反方向变化关系，大部分城市并未出现城市人均用地水平不足约束城市空间高质量利用的问题。分组来看，当人均城市建设用地面积居于85.1～105.0平方米区间，城市人均用地水平系数不显著；当人均城市建设用地面积小于等于85.1平方米和大于等于105.0平方米时，城市人均用地水平系数显著为负，并且人均城市建设用地面积小于等于85.1平方米时影响系数的绝对值大于人均城市建设用地面积大于等于105.0平方米时影响系数的绝对值。其三，按人口规模和就业密度划分城市规模来看，随着城市规模等级的上升，城市人均用地水平的增加对于城市空间利用质量的负向影响呈现上升趋势。不同类型城市因产业结构差异存在异质性，资源型城市与非资源型城市相比，城市人均用地水平减少，更有利于提升空间利用质量。旅游城市人均用地水平对城市空间利用质量的影响系数小且不显著，而非旅游城市系数大且显著。其四，机制分析结果表明，当生产空间和保障空间占比较高、生活空间占比较低时，城市人均用地水平增加对城市空间高质量利用的负面影响更加明显。

（二）对策建议

第一，中部地区城市既要加快人口和要素集聚，增强聚集经济效益和城市综合实力，又要在环境保护和绿色发展方面加大力度，提高生态效益。西部地区城市要在城市基础设施和公共服务方面加大力度，提升城市吸引力。Ⅱ型大城市则需要在提高城市空间利用质量方面综合发力。

第二，城市等级规模越高，越需要严格控制人均城市建设用地面积，大城市因其集聚经济效益以及基础设施、公共服务等优越性对劳动力仍有吸引力，在进一步吸引人口集聚的同时不断提升城市承载力，更好地发挥集聚经济的正外部性。

第三，资源型城市更需要严格控制人均建设用地面积。对于旅游城市，适当“放松”人均城市建设用地面积，不仅能够缓解城市常住人口生产生活空间紧张，也能提升城市景观绿化环境品质，提高对旅游人口的吸引力。

第四，城市功能空间结构能够调节城市人均用地水平对城市空间利用质量的影响。较为紧凑的布局与合理的空间结构相配，实现城市空间高质量利用。地方政府超量低价供应工业用地，高价不饱和供应商服、居住用地，扭曲了城市功能空间结构。城市功能空间结构应与人均建设用地面积相匹配，优化土地供应结构。降低工业用地在建设用地结构中的比重，推动城市内涵式发展。适当增加城市生活空间，提升城市宜居度。加快城市新型基础设施建设，发挥基础设施与公共服务的规模效应，为经济高质量发展赋能。

（三）不足与展望

本文采用DEA方法测度了城市层面“三生空间”利用质量，并尝试探究了城市人均用地水平对“三生空间”利用质量的影响效应，但仍然存在有待改进和完善的地方。首先，“三生空间”利用质量包含经济、社会、生态效益，测算结果表明城市空间利用质量关于人口规模呈正U型分布，小城市空间利用质量高于中等城市，通常认为城市空间利用质量与其规模呈倒U型分布，但并未深入探究背后的原因。其次，实证空间范围限定在市辖区，以体现讨论的主体是城市实体空间，实际上县域是新型工业化、城镇化的重要载体，仅用市辖区数据考察，所得的研究结果可能还不够全面。随着数据的扩展与丰富，后续研究可将重点转移到县域层面，以更加全面地刻画“三生空间”利用质量，更加深入地研究其中的影响机制。

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基金资助:国家社会科学基金重大项目(17ZDA069);

文章来源:张景帆,江曼琦.城市用地水平､布局结构与“三生空间”利用质量——基于中国283个城市的实证研究[J].山西财经大学学报,2024,46(11):14-28.