24.5.2 断点回归
工业用地减量化政策目前虽然无法有效降低工业用地总量，但是否会在控制工业用地净增量方面发挥积极作用。本文接下来将进一步分析减量化政策在净增工业用地规模控制方面的作用效果。
工业用地减量化政策与净增工业用地规模之间呈现出显著的负相关关系。在不考虑控制变量的情况下，减量化政策可以显著降低净增工业用地量，影响系数为-0.458 1；加入控制变量后，虽然降低了减量化政策对净增工业用地面积的影响程度，但依然呈现出显著的负向作用。由此可见，减量化政策有效控制了工业用地增量，逐步实现了净增工业用地规模递减，对控制上海市工业用地规模和促进工业用地减量化有显著的积极作用。回归分析发现，在一定时期内，减量化政策虽然无法实现建设用地总量负增长，但可以有效降低建设用地尤其是工业用地面积年增量，控制区域工业用地规模的扩张速度，并通过存量优化提供更多的城市发展空间，促进产业结构优化和用地结构调整，支持经济社会可持续发展（表24-4）。
表24-4 减量化政策影响净增工业用地量的断点回归结果
注：***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平。
为了对断点回归模型估计结果的稳健性进行分析，本文将对其最优窗宽和控制变量的连续性进行检验。首先，参照Hahn and Todd（2001）对最优窗宽T的计算方法如下：
其中，N为样本容量，
为最优窗宽在样本容量中的占比。通过计算可得，本文最优窗宽为25（地区-年），按照最优窗宽的0.5倍和1倍进行局部线性回归分析发现，回归结果与最优窗宽的估计结果基本一致，即窗宽差异并不会对模型估计结果产生显著影响。其次，对控制变量的连续性进行检验，具体结果见表24-5。
表24-5 控制变量的连续性检验
注：***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平。
影响工业用地减量化的控制变量在断点两侧不存在明显跳跃。所有控制变量在断点处的回归系数均不显著，即变量是连续的，满足平滑性要求，不会对断点回归结果产生偏误。由此可见，控制变量对断点回归的影响不大，不会对回归结果产生“颠覆性”的影响，这也与之前的回归结果基本一致，而控制变量的加入只是提高了模型的拟合优度，并不会改变变量的作用方向。