基于双重差分模型的土地限价出让行为研究

吴淑萍，杨　赞

（清华大学a.建设管理系；b.恒隆房地产研究中心，北京 100084）

基于双重差分模型的土地限价出让行为研究

吴淑萍，杨赞

（清华大学a.建设管理系；b.恒隆房地产研究中心，北京 100084）

文章选取北京市非工业用地挂牌出让的微观数据，利用双重差分法，对土地限价出让行为对土地价格的影响和影响机制进行了分析，发现北京市“土地上限价格”政策反向推高了土地价格；进一步分析发现北京市国土部门以合理溢价而非合理地价为依据设定土地挂牌“上限价格”，并在控制溢价的同时抬高土地挂牌起始价，致使“土地上限价格”仅实现了“限溢价”而非“限地价”效果。

土地出让；限价；溢价；双重差分

0　引言

近年来，包括“土地上限价格”在内的频出的土地限价出让政策，似乎并没有带来稳定的土地价格：地价上涨、一线城市地王涌现先后发生于作为史上调控最严厉的2010年。土地限价出让政策频出但效率低下的现象，引起了学者对土地调控政策设定及政策效果的广泛关注。北京市实行了近五年的“土地上限价格”政策，在政策效果上是真正实现了“限地价”的宏观调控目标，还是仅实现了“限溢价”的名义政策效果，也受到了学者的质疑[4]。而土地限价出让政策的有效性，对土地出让制度改革、土地市场监管以及住房市场乃至宏观经济调控的有效性都有重要影响，是土地调控政策制定时必须考虑的问题。因此，以“土地上限价格”政策为例，对土地限价出让政策的制定及政策效果的检验和探讨，有很强的现实支撑和政策意义；而现有研究对土地限价出让政策效果的讨论却十分匮乏，亟待完善和发展。本文选取北京市2006年至2015年非工业用地挂牌出让的微观数据，利用双重差分方法（简称DID），对北京市“土地上限价格”政策在设定依据和政策效果上是“限地价”还是“限溢价”进行了逐层论证。本文为现有土地政策效率损失的理论研究提供了可能的实证支撑，并在数据和方法上对实证研究进行了拓展：（1）在数据上，本文首次突破性地使用土地挂牌竞拍环节的微观交易数据，据我们所知，挂牌更新次数以及竞拍轮数等地块竞拍信息，是首次被用于国内的土地交易研究，实现了对土地价格形成过程的更合理解释以及对现有土地交易数据库的完善；（2）在研究方法上，基于构建的合理参照组，实现了双重差分方法在土地政策分析中的应用，提高了土地政策有效性分析的精准度以及双重差分方法在研究中应用的领域。

1　模型设定

政策的实际处理效应，应为同一时点同一个体在参与政策和没参与政策两种状态下的取值差。但对单一个体而言，两种状态的取值无法同时被观测。因此，需要设定实验组和对照组，使用双重差分法（DID），对政策处理效应进行估计。

本文将“土地上限价格”政策的政策主体——居住用地作为实验组，选取与居住用地在地块特征、竞价群体以及出让方式均相似的商服及多功能用地为对照组。定义Gi表示分组效应，Tt表示时间效应，yit表示地块i在时间t的土地价格，构建DID模型如下：

表1　被解释变量取值说明

表1说明了被解释变量基于式（1）的取值情况“。土地上限价格”政策的实际处理效应为式（2）所示。但如前所述，Tt=1时刻未受限制的实验组土地价格y1，t≥2010.10，notreatment无法观测，而只能观测到Tt=1时刻未受限制的对照组土地价格由式（3）可知，如果或成立，式（1）中的双重差分估计量β3，即可表示“土地上限价格”政策对被解释变量的实际处理效应。

因此，适用于自然实验或准实验的双重差分法估计有效的一个重要条件是政策处理外生，研究对象被随机地分在实验组或控制组而不存在“选择难题”[1,9]，即 yi,t,notreatment均值独立于Gi，从而使 y0，t≥2010.10=y1，t≥2010.10，no treatment。本文假设对照组的选取使实验满足“给定可观测的个体特征作为控制变量后，yi，t，notreatment均值独立于Gi”的“可忽略性假设”[2]，引入地块特征（Li）、地块竞拍信息（Bi）、竞得者信息（Wi）以及成交时间（timedeal）作为表示个体特征的控制变量，将式（1）调整如下：

式（4）可能包含了影响土地价格的丰富的控制变量，可以认为可忽略性[2]假定基本得到满足[9]，同时，控制变量的引入使Gi*Tt与εit的内生性降低，以保证对β3估计的一致性。但需要注意的是，式（4）成立的条件是可以认为地价与地块信息的相关系数矩阵A1、A2、A3和α在实验组和对照组之间不存在显著差异。即除政策之外的宏观及个体因素对实验组和对照组的影响相同，式（4）的设定才有效。对于本文模型设定的合理性，会在数据部分结合数据结构进行细致探讨。

其次，还有另一种使得“自然实验”失效的可能性，即政策在对实验组产生影响时，也对干预组的相关研究变量产生影响，使得对政策效果的估计产生偏差。但在本例中，施加于居住用地的“土地上限价格”政策，并不会影响商服用地的出让政策和竞价行为，因此不存在这一问题。

2　数据说明及变量选取

2.1数据说明

本文运用的数据为基于北京市2006—2015年挂牌出让的非工业用地构建的混合截面数据集，数据来源于北京市国土资源局网站。

2006—2015年1月间，北京市共挂牌出让1298宗地块，其中，居住、商服等非工业用地623宗，工业、仓储、物流等工业用地675宗。由于工业用地和非工业用地在地块特征、竞价群体以及出让方式[10]上均存在显著差异，因此，本文仅选取非工业用地作为研究对象；其中，挂牌出让的居住用地（包括居住用地，商服用地和其他多功能用地）为“土地上限价格”政策的实验组，商服用地等其他非工业用地为对照组。值得说明的是，并非所有挂牌出让的居住地块都是实验组地块：在2010年10月第一块有合理土地价格上限的地快挂牌成交之后，挂牌出让的住宅用地中有36宗土地采取了“限房价，竞地价”等其他土地限价方式，为保证估计准确度，本文将其他限价政策干扰的土地样本进行了剔除，最终样本量为587。

2.2变量选取

被解释变量土地价格是本文主要关心的变量。在土地挂牌出让环节，有三个关键的价格量：起始价（lp1）、成交价（lp2）以及溢价（premium）。其中，起始价是政府设定的初始价格；成交价是最终的土地价格，决定政府土地财政收入和未来住房价格；溢价是成交价高出起始价的部分，决定投资者对未来土地市场和住房市场的预期。三者之间存在简单的线性关系：成交价（lp2）=起始价（lp1）+溢价（premium）。因此，地方政府在针对成交价设定“土地上限价格”时，是保持起始价不变，通过控制溢价限制成交价以实现中央政府地价调控的目标；还是在控制溢价的同抬高了起始价以保证自身政府财政收入的目标，是本文所关心的问题。

此外，除了土地价格，数据集中还包含：（1）地块特征：城区（district）、面积（area）、容积率(far)、开发程度（development_level）、距最近购物中心的距离（dshopping）、距市中心的距离（dtam）；（2）地块竞拍信息：挂牌竞价次数（n_l）、现场竞价次数（n_at）；（3）竞得者信息：是否是国企（soe）、是否是央企（ce）、是否是上市企业（listinng）、是否是联合体（combo）、企业资质等级（qualification）以及成交年份（yeardeal）等信息作为控制变量。主要变量的描述统计特征见表2所示。

表2　主要变量描述

2.3DID模型设定检验

在正式用DID方法对政策效果进行检验之前，需要对政策处理效应是否存在“选择难题”进行检验和必要处理。首先从政策目的和样本描述两个方面对“选择难题”是否存在，即是否可以认为 yi，t，notreatment均值独立于Gi进行说明。

本文研究的“土地上限价格”政策，其政策目的是促进政策性住房供给，控制住房价格的非理性上涨，政策途径是通过净保障房面积代替竞价，故只需要针对并且只适用于居住用地，而无法用于其他非工业用地类型。因此，对居住用地进行“土地上限价格”的限制设定，不是因为居住用地价格本身高于其他非工业用地，而是因为住房保障的需要。而通常来讲，政府对两类用地的出让政策策略相对一致。地方政府通常以协议方式低价甚至零地价出让工业用地，而以“招拍挂”方式高价出让商业和住宅用地[5]。因此，并不存在由于实验组价格高于对照组而对实验组施加限制政策的逆向选择，“土地上限价格”政策可视为外生。

其次，两类用地自身在地块特征、竞价群体以及出让方式上也并无显著区别。本文利用GIS技术将所有实验组和参照组地块的位置分布进行了描述，实验组地块周边通常会伴随分布对照组地块，两类用地分布的位置分布相对一致。同时，表1中实验组和对照组在各变量上的均值和标准差都相对接近，也是对居住用地和其他非工业用地属性特征相似的另一个证明。

但为了提高研究准确性，本文仍考虑将上述“不存在选择难题”的假定放宽至“可忽略性假设”的情形，构建式（4）。并对除政策之外的宏观及个体因素对实验组和对照组的影响是否相同进行检验。

借鉴邹至庄检验的思想，构建Gi与各解释变量的交叉项#Gi纳入式（4），检验系数矩阵A1、A2、A3和α在实验组和对照组之间是否存在显著差异，检验结果如表3所示。（1）（2）（3）列分别为以土地挂牌出让起始价、成交价和溢价为被解释变量的检验结果，YES和NO分别表示该项系数显著和不显著。可以看出，对起始价和成交价，实验组和对照组在容积率系数上存在显著差异；对溢价和成交价，实验组和对照组在竞拍次数系数上存在显著差异；同时对溢价，实验组和对照组在竞得者资质系数上存在显著差异。末行F检验的结果表示，在控制了上述有显著差异的系数之后，对其他所有交叉项系数为零的联合检验结果，可以看出，除上述变量外，其他宏观及个体因素变量对实验组和对照组的影响均可视为相同。

表3　对照组有效性检验结果

基于检验结果对式（4）进行调整，建立新的DID方程，并将被解释变量分别对应起始价（lp1）、成交价（lp2）以及溢价（premium），得到式（5）、式（6）及式（7）：

对起始价：

对成交价：

对溢价：

式（5）、式（6）及式（7）包含了较丰富的协变量，可以认为可忽略性[2]假定基本得到满足，遗漏变量偏差较小[9]，作为下文回归分析使用的模型。

3　回归结果

3.1“土地上限价格”对北京市居住用地挂牌出让成交价影响分析

首先以土地挂牌出让的单位面积成交价为被解释变量，分析“土地上限价格”政策是否实现了中央政府的“限地价”目标。基于式（6）的回归结果如下页表4所示，可以看出，伴随（1）（2）（3）列表示的回归不断引入新的控制变量，模型的拟合度不断提高，双重差分项系数始终正显著。即“土地上限价格”非但没有限制居住用地成交价格，反而显著提高了居住用地成交价格，地方政府“土地财政”而非中央政府“限地价”的目标得到了实现。

但是，为何限价政策反而会抬高地价呢？为解答这一问题，需要对“土地上限价格”的设定思路进行探究。可以推断，如果“土地上限价格”以合理地价为依据进行设定，限价政策抬高地价的现象不会出现；但是如果“土地上限价格”以合理溢价为依据进行设定，限价政策抬高地价的现象则可能出现。因此，本文进一步对“土地上限价格”的设定思路进行检验。

3.2“土地上限价格”对北京市居住用地挂牌出让溢价影响分析

进一步，以土地挂牌出让的溢价率为被解释变量，检验“土地上限价格”政策对居住用地挂牌出让溢价的政策效果。基于式（7）的回归结果如表5所示，可以看出，伴随（1）（2）（3）列表示的回归不断引入新的控制变量，模型的拟合度不断提高，双重差分项系数始终负显著。即“土地上限价格”显著抑制了居住用地挂牌出让溢价率，“土地上限价格”更有可能以合理溢价为依据进行设定。

本文通过相关政策研究发现，2010年12月19日，国土资源部《关于严格落实房地产用地调控政策促进土地市场健康发展有关问题的通知》中首次规定“对招拍挂出让中溢价率超过50的地块，市、县国土资源主管部门要上报国土资源部和省（区、市）国土资源主管部门”。本文对溢价率水平进行描述统计后发现（如图1），政策实施后北京市居住用地的挂牌溢价率被严格控制在了50%以下。因此，“土地上限价格”是以50%溢价率为依据进行设定，“限地价”实为“限溢价”。

表4　土地挂牌出让成交价回归

图1　北京市居住用地挂牌起始价、溢价率及成交价走势图

当然，通过溢价调控进行地价调控并非一定无效，也不乏理论依据：高溢价地块会不断促进上涨预期加强，往往是高房价的直接推手，因此溢价调控应是政府土地市场微观调控的重点[11]。但如果在进行溢价调控时，没有控制起始价不变，则“控溢价”的途径便不一定能实现“控地价”的结果。因此，本文接下来将对居住用地起始价在政策前后的变化进行检验，以解释“控溢价途径”失败的原因。

表5　土地挂牌出让溢价回归

3.3“土地上限价格”对北京市居住用地挂牌出让起始价影响分析

以土地挂牌出让的起始价为被解释变量，基于式（5）的回归结果如下页表6所示。可以看出，伴随在引入更多控制变量后，模型的拟合度不断提高，双重差分项系数始终正显著。即“土地上限价格”实施后，居住用地挂牌出让的起始价显著提高。高企的起始价格，使溢价调控没能转化为地价调控，土地成交价在“土地上限价格”之后仍被显著提高。

表6　土地挂牌出让起始价回归

基于博弈理论、分权与激励理论以及产权理论开展的理论研究为北京市“土地上限价格”政策的失效提供了可能的解释。在土地出让中，中央政府作为监管部门，以实现土地资源的均衡有序利用和经济社会的可持续发展为政策目标；而地方政府作为土地出让方，在全社会福利最大化目标之外，还在“经济人”思维驱动下以财政收入和政治晋升为目标。土地政策监管部门和土地出让方之间的利益冲突，构成了两主体间的博弈基础。而我国现有的由中央政府制定土地供应计划，最终由各地方政府实际实施土地供应的土地模式为地方政府规避中央的调控政策提供了可能性，尤其是1994年分税制改革以后，土地相关的财税收入成为地方政府的主要财源，地方政府与中央政府在土地调控上的非合作博弈愈发激烈。地方政府有动机通过与企业合谋等途径，暗中违背中央政府的调控意图，造成土地调控政策失效。

4　结论及建议

本文基于北京市2006—2015年非工业用地挂牌出让的微观数据，利用双重差分方法，对典型的土地限价出让行为——北京市“土地上限价格”政策的设定思路及其对北京市居住用地挂牌出让成交价格的影响及影响机制进行了逐步分析。

得到如下结论：（1）在政策设定依据上，北京市国土部门以合理溢价而非合理地价为依据进行居住用地挂牌成交“上限价格”设定；（2）在政策实施上，北京市国土部门在控制溢价的同时抬高了居住用地挂牌出让起始价；（3）在政策效果上，“土地上限价格”仅实现了“限溢价”而没有实现“限地价”，反而显著抬高了居住用地挂牌成交单价。即，在“土地上限价格”政策中，地方政府通过提高起始价的方式，使“限地价”的政策目标，仅实现了“限溢价”的政策效果。

根据上述结论，本文认为地方政府主动违背中央政府的土地调控目标和地方政府未能合理进行政策制定都可能是引起土地限价出让政策失效的原因。为最大化解决政策失效，本文基于这两方面提出如下政策建议：（1）在宏观调控政策设定环节，需要考虑分权制度下中央政府和地方政府的目标函数差异，及其可能带来的政策效率降低。针对土地限价出让政策，中央政府在设定“限制地价”的目标时，需要考虑地方政府谋求财政收入的目标与“限制地价”目标的背离，以及背离可能带来的土地调控政策效率损失，进行更合理的政策目标设定。（2）在调控政策执行环节，需要采取激励或监管措施减少潜在的政策效率损失，针对土地限价出让政策，中央政府仅对溢价率进行监管，给地方政府留下了制度漏洞，应当同时对土地挂牌出让起始价进行监管或土地出让收益损失进行补贴，对潜在的政策效率损失进行控制，提高政策效率。（3）对于不断推高土地价格的“土地上限价格”政策，应当以“限地价”而非“限溢价”为政策目标，探索更合理的土地出让创新模式。

[1]Wooldridge J M．Introductory Econometrics:A Modern Approach [M].Boston:CENGAGE Learning Custom Publishing，2012.

[2]Rosenbaum P R,Rubin D B.Assessing Sensitivity to an Unobserved Binary Covariate in an Observational Study With Binary Outcome[J]. Journal of the Royal Statistical Society,1983,45(2).

[3]Wu J,Gyourko J,Deng Y.Evaluating Conditions in Major Chinese Housing Markets[J].Regional Science and Urban Economics,2012, 42(3).

[4]赵娅.“限地价,竞配建”土地出让方式的理论分析与实证研究[J].中国土地科学,2012,(11).

[5]丰雷，杨跃龙，姚丽.分权与激励:土地供应中的中央—地方关系研究[J].中国土地科学,2013,(10).

[6]张莉，高元骅，徐现祥.政企合谋下的土地出让[J].管理世界,2013, (12).

[7]王岳龙.土地招拍挂制度在多大程度上提升了房价?——基于“8.31大限”的干预分析模型研究[J].财贸研究,2012,(3).

[8]邓柏峻，李仲飞，张浩.限购政策对房价的调控有效吗[J].统计研究,2014,(11).

[9]陈强.高级计量经济学及Stata应用（第二版）[M].北京:高等教育出版社,2014.

[10]况伟大,李涛.土地出让方式、地价与房价[J].金融研究,2012,(8).

[11]胡枭，姜汉一.土地供应、溢价与低价调控——基于2003—2012年北京市经营性用地公平出让数据的实证分析[J].城市发展研究，2013，（11）

（责任编辑/浩天）

C812

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1002-6487（2016）22-0136-05

吴淑萍（1993—），女，山东临沂人，博士研究生，研究方向：房地产经济学。

（）杨赞（1968—），女，上海人，副教授，博士生导师，研究方向：城市经济学、房地产金融。