《Applied Geography》：Does industrial digital transition improve urban land use efficiency? Evidence from Chinese cities
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本研究针对经济增长与有限土地资源矛盾凸显背景下，如何提升城市土地利用效率(ULUE)这一关键问题，通过实证分析中国281个地级市数据，探讨了工业数字化转型(IDT)对ULUE的影响及其机制。研究发现，IDT能显著提升ULUE，劳动力技能结构升级和产业结构升级是重要的中介渠道，且这些效应存在明显的区域异质性。该研究为理解数字技术如何优化空间资源配置提供了新证据，对推动城市可持续发展具有重要政策启示。
在当今中国快速城镇化的进程中，城市不断向外扩张，吞噬着宝贵的耕地和生态空间。然而，这种“摊大饼”式的增长模式，常常伴随着土地粗放利用、环境污染和资源浪费。一边是建设用地指标紧张，另一边却是大量工业园区土地闲置或低效产出。如何让每一寸城市土地创造出更大的经济、社会和环境价值，即提升城市土地利用效率(Urban Land Use Efficiency, ULUE)，已成为实现可持续发展的核心挑战。传统研究多从资源禀赋、经济水平或制度安排等视角寻找答案，而一场由大数据、人工智能和工业互联网驱动的工业数字化转型(Industrial Digital Transition, IDT)浪潮，正以前所未有的深度和广度重塑生产方式。那么，这场深刻的技术变革，能否成为破解土地资源紧约束、提升土地利用效率的新钥匙？它又是通过怎样的途径发挥作用的？
为了回答这些问题，来自中山大学地理科学与规划学院的研究团队开展了一项深入的研究。他们收集了2010年至2020年间中国281个地级市的面板数据，构建了涵盖数字基础设施、数字创新能力和数字应用能力三个维度的IDT综合评价指标，并采用包含非期望产出的超效率SBM模型测算ULUE。通过运用空间杜宾模型和中介效应模型，研究系统检验了IDT对ULUE的影响、空间溢出效应以及劳动力技能结构和产业结构升级的中介作用。这项研究最终发表在《Applied Geography》期刊上。
本研究主要运用了几项关键的技术方法。首先是构建综合评价指标体系，采用熵权法测度工业数字化转型(IDT)水平，其指标包括移动电话交换机容量、光缆密度、人工智能专利数、互联网宽带接入用户数和工业机器人渗透率。其次，采用包含非期望产出（工业废水排放量和二氧化硫排放量）的超效率SBM模型测算城市土地利用效率(ULUE)。在实证分析中，研究使用了空间杜宾模型来捕捉ULUE的空间依赖性和IDT的空间溢出效应，并采用逐步回归法进行中介效应检验，以分析劳动力技能结构(Skill Structure, SkillStru)和产业结构升级(Industrial Structure Upgrading, ISU)的中介角色。样本数据来源于CEIC数据库、中国研究数据服务平台(CNRDS)及《中国城市统计年鉴》，覆盖281个地级市。
研究结果
4.1. 工业数字化转型与城市土地利用效率的时空格局
研究发现，研究期内，中国城市的IDT和ULUE水平均呈现稳步上升趋势。IDT均值从2009年的0.115提升至2019年的0.504，ULUE均值从2010年的0.603波动上升至2020年的0.723。在空间上，两者均表现出“东高西低”的格局，东部地区城市的IDT和ULUE水平持续高于中西部地区。高IDT水平的城市高度集中在京津冀、长三角、珠三角和成渝等主要城市群。ULUE的空间分布显示，2016年前高效率城市主要集中在东部沿海和部分西部省份（如内蒙古、陕西、四川），2016年后各地区ULUE显著提升且区域差距缩小。
4.2. 工业数字化转型对城市土地利用效率的影响
空间自相关分析表明，ULUE存在显著的空间集聚特征。空间杜宾模型的估计结果显示，IDT对本地ULUE具有显著的正向促进作用，但其空间滞后项系数不显著，表明IDT对邻近城市的ULUE尚未产生明显的空间溢出效应。这可能源于行政壁垒限制了数字资源和生产要素的跨城自由流动。劳动力技能结构优化和产业结构升级不仅对本地ULUE有积极影响，还可能对周边地区产生一定的“虹吸效应”，抑制其ULUE提升。
4.3. 劳动力与产业结构的中介效应
中介效应检验证实，IDT能够通过优化劳动力技能结构和推动产业结构升级这两条路径，间接提升ULUE。具体而言，IDT的发展增加了对高技能劳动力的需求，促进了劳动力技能结构的优化。而高技能劳动力的集聚能产生人力资本外部性，促进知识创造和技术创新，从而提高土地产出效率和推动土地利用的集约化。同时，IDT作为核心生产要素，驱动资本、人力等资源从低生产率部门向高生产率部门重新配置，推动产业向知识密集型、技术密集型和高附加值服务业升级。这些产业通常具有更高的土地利用强度（如更高的容积率）和更低的环境污染，从而从经济和环境两方面提升了ULUE。
4.4. 区域异质性分析
研究进一步发现了显著的区域异质性。在东部地区，IDT既能通过优化劳动力技能结构，也能通过升级产业结构来提升ULUE，两条中介路径均显著。在中部地区，IDT主要通过优化劳动力技能结构这一渠道来促进ULUE，产业结构升级的中介作用不显著。在西部地区，IDT对ULUE甚至产生了显著的负面影响，且两条中介路径均不成立。这主要是因为西部地区经济基础相对薄弱，数字基础设施建设尚不完善且本身占用土地资源，同时IDT尚未能有效驱动本地劳动力技能结构和产业结构的实质性优化。
研究结论与讨论
本研究证实，工业数字化转型(IDT)是提升城市土地利用效率(ULUE)的有效内生驱动力量，超越了将技术变革视为外生冲击的传统视角。IDT不仅作为生产侧的直接催化剂，通过降低交易成本、强化集聚经济来提升土地生产率，更重要的是，它通过其技能偏向性，触发劳动力和资本的结构性重新配置，从而增强了城市土地的经济密度。劳动力技能结构升级和产业结构升级是IDT提升ULUE的两个关键中介渠道。
然而，这种影响存在复杂的空间异质性和梯度性。其效果强度和中介机制的有效性，高度依赖于地区的经济基础、人力资本禀赋和技术应用强度。东部地区因数字化基础好、产业高级，能实现“双渠道”驱动；中部地区主要依靠“劳动力技能”单渠道；西部地区则因条件制约，IDT的积极作用尚未显现，甚至因基础设施建设占地而产生短期负向影响。此外，研究发现IDT的空间溢出效应有限，这凸显了打破行政壁垒、促进数字资源和生产要素跨区域自由流动对于最大化数字转型红利的重要性。
这项研究具有重要意义。在理论层面，它将数字转型的研究从宏观的经济增长和环境效益，延伸至微观的土地空间资源配置机制，深化了对于技术如何塑造城市空间生产力的理解。在政策层面，研究指出，提升ULUE需要多管齐下：一是持续加强数字基础设施建设和工业互联网平台应用，夯实IDT基础；二是消除行政壁垒，构建统一要素市场，促进数字红利的空间扩散；三是实施区域差异化政策，东部重在技术创新与场景拓展，中部重在产业承接与结构升级，西部重在补齐基础与吸引人才。总之，这项研究为在数字经济时代，通过技术赋能优化土地资源配置、推动城市内涵式增长和可持续发展，提供了科学的实证依据和精准的政策指引。
