土地供给结构、财政压力与房价——来自广东省的经验分析

余亮亮，蔡银莺

（1.华南理工大学公共管理学院，广东 广州 510641；2.华中农业大学公共管理学院，湖北 武汉 430070）

1 引言

已有研究主要从需求、供给以及投机等视角针对中国房价高企现象进行了分析[1-3]，本文重点关注土地供给对房价的影响。Ihlanfeldt利用美国佛罗里达州100多个城市的数据，发现土地供给限制越强，房价就越高[4]。陈斌开和杨汝岱基于国家统计局公布的城镇住房调查数据，通过实证研究也发现土地供给越少，房价越高[2]。有文献发现土地供给方式和土地供给区域错配也会对房价产生影响，况伟大和李涛使用中国35个大中城市的房地产数据，发现土地划拨和招标对房价有显著正向影响，土地拍卖对房价有显著负向影响，而土地挂牌则对房价没有影响[5]。陆铭等认为，2003年以来中央政府实施倾向于中西部的土地供给政策，导致土地资源在区域之间错配，进而推升了东部地区的房价[6]。

综上所述，已有关于地方政府土地供给对房价影响的文献侧重于从土地供给总量、方式以及区域错配3个方面分析土地供给行为对房价的影响，鲜有文献考察土地供给结构对房价产生的影响，仅有的研究也只是利用工业用地出让量占土地供给总量的比重来衡量供地结构[7]，这种测度供地结构的方式既没有直接估计出住宅用地供应对房价的影响，也无法考察供给比重越来越大的基础设施用地对房价产生的影响，不利于全面认识土地供给结构与房价之间的关系。由图1可知，自2010年以来，在全国整个建设用地供给结构中，工业用地供给比例有所下降，而基础设施用地供给比例却越占越大，地方政府仍在不断地供给大量的土地用来搞基础设施建设[8]。因此，本文以住宅用地、工业用地及基础设施用地供给比例来综合衡量土地供给结构，以全面考察土地供给结构对房价产生的影响。为此，本文在对土地供给结构影响房价机理分析的基础上，利用广东省21个地级及以上城市2009—2015年的面板数据，实证检验土地供给结构及财政压力对房价的影响。

图1 2009—2015年全国国有建设用地供给结构Tab.1 The supply structure of state-owned construction land from 2009 to 2015

2 理论基础与研究假说

由于建设用地供给成为拉动城镇化和工业化发展的“发动机”[9]，再加上地方政府垄断土地出让的一级市场，这就为地方政府利用土地要素来开展辖区竞争提供了必然性和可行性。自1994年中国实施分税制改革以来，以土地出让金收入为主的土地财政逐渐成为地方政府弥补财政缺口的重要手段。与此同时，财政分权也改变了地方政府的竞争行为，使不同地方政府之间对工业资本的争夺变得愈演愈烈，而低地价甚至零地价出让工业用地又成为地方政府吸引投资的首选策略[10]。可以看出，不管是以地生财还是以地引资，为发展辖区经济，地方政府之间进行竞争的手段在一定程度上主要表现为“占地竞赛”[11]。

在中国严格的耕地保护政策和建设用地指标总量控制的现实背景下，地方政府并不是随心所欲地供给土地，而是要在土地供给结构上权衡何种土地出让类型组合，能将稀缺建设用地指标所带来的效用最大化。具体到土地出让策略上，地方政府以低地价或出让后返还出让金的方式供应工业用地，而以高额地价甚至通过“饿地”的方式供给商住用地，这样地方政府既能扩大长期税基收入来源，又可以获取大量的土地出让收入，以缓解财政压力。从2010年开始，工业用地占比虽然仍处于高位运行但已有所下降，而属于基础设施用地的公共管理和公共服务用地以及交通运输用地比例却越来越大，住宅用地占供地总量的比例不仅没有增加反而减少了，土地供应结构进一步扭曲[8]。地方政府低价出让工业用地和大规模进行基础设施建设主要是用来招商引资，以提高经济增长率和未来长期持续的税收收入，但是这两种用途的土地出让能够带来的短期土地出让收入却很有限。毫无疑问，极力抬高只占极小比例的商住用地的价格，尽可能多地获取一次性的土地出让金，以平衡工业用地和基础设施用地出让所带来的财政压力，成为地方政府别无他法的策略性选择。

中国目前的土地出让市场处于资源用途错配的状况，工业用地和基础设施用地供给早已超过社会最优水平，但是仍在增加供应，而随着城镇化进程的持续推进，城镇商品房住宅的刚需属性愈发显现，这在大城市及沿海地区尤其突出，而住宅用地供给占比却不断下降，土地出让领域迫切需要进行供给侧结构性改革[12]。房价的主要成本来源于地价，住宅用地的供不应求导致“地王”频现，再加上房地产开发商又要保证一定的收益率，因此，城镇商品住宅价格必然不断上涨。同时，也应该能很容易推断出，在财政压力越大的地区，占比较小的住宅用地要贡献更多的土地出让收入，因此，与财政压力较小的地区相比，财政压力较大的区域增加住宅用地供给对房价的抑制效果更小，而基础设施和工业用地比例的增加则对房价的抬升效应更大。

基于上述理论分析，本文待检验的研究假说可以归纳如下。

假说1：地方政府土地供给结构显著影响区域房价水平，即住宅用地供给比例越高的地区，其房价水平越低，而工业用地和基础设施用地供给比例越高的地区，其房价水平则越高。

假说2：在土地供给结构与房价的因果链条中，区域承受财政压力的大小起到重要的调节作用，即财政压力越大的地区，增加住宅用地供给对房价的抑制效果更小，而基础设施和工业用地供给比例的提高则对房价的抬升效应更大。

3 计量模型与变量选取

3.1 计量模型

根据以上理论分析，为实证检验土地供给结构对房价的影响（假说1），本文设定如下的经验回归模型：

为进一步验证区域承受的财政压力是否在土地供给结构与房价的因果链条中起到调节效应（假说2），在实证回归模型（1）—模型（3）中加入地区财政压力变量和土地供给结构与财政压力的交互项，具体计量模型形式如下：

式（1）—式（6）中：下标i表示广东省21个地级及以上城市；t为时间；a0、b0、c0、d0、e0和f0均为常数项；τi和μt分别代表不随时间而变的地级市固定效应和代表宏观层面影响且对所有地区均相同的年份固定效应；εit是随机扰动项；被解释变量lnhpit为刻画区域房价的变量；rlit、ilit和mlit为测度区域土地供给结构的核心解释变量；fpit为区域承受的财政压力大小变量；Xit为一系列控制变量。

3.2 变量选取

本文分析所用研究样本来源于广东省21个地级及以上城市2009—2015年的面板数据，其中历年的土地供给结构数据来源于2010—2016年《中国国土资源统计年鉴》，房价数据和其他所有的社会经济统计数据来源于2010—2014年《中国区域经济统计年鉴》，2010—2016年《广东统计年鉴》、广东省各地级市历年统计年鉴和统计公报。关于被解释变量、核心解释变量和控制变量的详细描述和描述性统计分析见表1。

表1 变量与说明Tab.1 The definition and explanation of variables

（1）被解释变量与核心解释变量。关于房价水平的度量，用区域商品房销售额除以商品房销售面积的对数值（lnhp）作为本文的被解释变量。核心解释变量为土地供给结构和财政压力，分别以住宅用地供给比例（rl）、基础设施用地供给比例（il）和工业用地供给比例（ml）来衡量土地供给结构，用地区公共财政支出与公共财政收入之差除以地区公共财政收入的比值（fp）来衡量财政压力水平。

（2）控制变量。众多研究从需求侧发现经济发展水平、城市化率、人口密度等因素会显著影响房价[2，13-14]。本文也利用人均GDP的对数值（lnpgdp）、城市化率（urb）、人口密度的对数值（lnpopd）来加以控制。也有文献从供给侧发现土地供给总量[2]、地价[15]、房地产开发投资额度和商品房竣工面积会显著影响房价[16]，本文分别用人均建设用地供给量（pl）、住宅用地价格（lp）、房地产开发投资额度占固定资产投资的比例（hinv）和住宅竣工面积的对数值（lnhb）来表征供给侧对房价的影响。金融便利性从供需两端均会影响到房价水平[17]，本文用年末金融机构人民币贷款余额与区域GDP的比值（loan）来表征金融便利性程度。

4 实证结果及分析

4.1 土地供给结构对房价的影响

关于面板数据的估计方法分为静态面板估计和动态面板估计两种，本文为保证研究结果的可靠性和稳健性，同时运用这两种方法进行估计。表2中共有6列回归结果，均对应上文中的实证回归模型（1）—模型（3），第1、2和3列分别为用住宅用地供给比例、基础设施用地供给比例和工业用地供给比例衡量土地供给结构的固定效应估计结果，而第4、5和6列则分别为与之对应的系统GMM估计结果。

表2 基准回归模型估计结果Tab.2 Estimated results of the benchmark regression model

在第1列和第4列中，住宅用地供给比例显著负向影响一个地区的房价水平，在两列结果中分别通过了1%和5%水平的显著性检验，静态和动态模型回归系数分别为-0.126和-0.103，表示住宅用地供给比例提高1%，房价分别下降0.126%和0.103%。第2列和第5列说明，基础设施用地供给比例显著正向影响房价，分别通过了1%和10%水平的显著性检验，静态和动态模型回归系数分别为0.062和0.051，表明基础设施用地供给比例提高1%，房价分别上升0.062%和0.051%。由第3列和第6列回归结果可知，工业用地供给比例显著正向影响房价，均通过了1%水平的显著性检验，静态和动态回归模型估计发现工业用地供给比例提高1%，房价会分别上升0.116%和0.110%。可以看出，无论是固定效应模型还是系统GMM估计，土地供给结构显著影响区域房价水平，即住宅用地供给比例越高的地区，其房价水平越低，而工业用地和基础设施用地供给比例越高的地区，其房价水平则越高，因此，本文的研究假说1得到证明。

从表2可知，房价的一阶滞后项分别通过了5%、1%和10%水平的显著性检验，且回归系数均为正，说明当期的房价水平会显著影响后期的房价状况。静态和动态面板回归均发现人均建设用地供给量显著负向影响房价水平，即土地供给越充足的地区，其房价水平越低。住宅用地价格显著正向影响房价，表明土地价格的不断上涨显著推高房价，两者呈现出强烈的因果关系。人均GDP对房价有正向影响，表明房价水平会反映出该区域的经济发展状况，即经济越发达的区域，其房价水平也较高，该影响在静态模型回归结果中更为显著。城市化水平对房价有正向影响，但在6列回归结果中均没有通过显著性检验。人口密度显著正向影响房价，在静态和动态面板回归结果中均通过了10%、1%或5%水平的显著性检验，表明一个地区的人口密度越大，该地区对住房的需求就越大，则该区域的房价水平就越高。房地产投资占比在静态和动态面板回归结果中也均通过了不同水平的显著性检验，表明目前的房地产市场吸引了大量的投资，房地产过热以及由此引发的投机行为也推高了房价。住宅竣工面积显著负向影响房价，即住宅竣工面积越少，房价就越高，这也表明对住宅用地供给的管制导致了住房的供不应求，供需错位必然导致房价高。金融便利性也显著正向影响房价，这说明如果房地产企业和居民更容易获得银行贷款，则房价水平就有上涨的可能，该发现也从侧面证明了金融手段是政府调控房价的重要筹码。

4.2 基于地方政府财政压力视角的调节效应分析

为进一步检验地方政府财政压力是否在土地供给结构与房价的因果链条中起到重要的调节效应，本部分同样对计量模型（4）—模型（6）进行了静态和动态面板数据回归分析，模型显著性和具体回归结果见表3。表3中一共有6列回归结果，第1、2和3列分别为用住宅用地供给比例、基础设施用地供给比例和工业用地供给比例衡量土地供给结构以及各自与财政压力变量做交互项的固定效应模型估计结果，而第4、5和6列则分别为与之对应的系统GMM估计结果。

从第1列和第4列回归结果中可以看出，无论是固定效应还是系统GMM回归结果，住宅用地供给比例显著负向影响房价，地方政府财政压力显著正向影响房价，两者的交互项也显著正向影响房价，因此，住宅用地供给比例对房价影响的偏回归系数的绝对值会变小，这表明在财政压力越大的地区，提高住宅用地供给对房价的抑制效果会较弱。从第2、3、5、6列回归结果中可以看出，无论是静态面板还是动态面板回归结果，基础设施用地供给比例、工业用地供给比例以及两者与财政压力的交互项均显著正向影响房价水平，这表明在财政压力越大的地区，提高基础设施和工业用地供给比例对房价的抬升效应也越大。以上实证回归结果表明，地方政府土地供给结构推高房价是与其“以地生财”和“以地引资”策略分不开的，低价或无偿供应工业用地和基础设施用地主要用来吸引投资，商住用地供给主要用来获取土地出让金，以缓解财政压力，因此，地方政府财政压力大小在土地供给结构与房价的因果链条中起到重要的调节效应，财政压力越大的地区，增加住宅用地供给对其房价的抑制效果越小，而基础设施和工业用地供给比例的提高则对其房价的抬升效应更大，至此，研究假说2得到验证。

5 结论与政策启示

本文研究结果表明，土地供给结构显著影响房价水平，静态和动态面板数据模型估计发现住宅用地供给比例提高1%，房价分别下降0.126%和0.103%，基础设施用地供给比例提高1%，房价分别上升0.062%和0.051%，工业用地供给比例提高1%，房价则分别上升0.116%和0.110%。地方政府财政压力在土地供应结构与房价的因果关系中起到重要的调节效应，即财政压力越大的地区，提高住宅用地供给比例对房价的抑制效果越小，而基础设施和工业用地供给比例的增加则对房价的抬升效应更大。

基于上述研究，为有效抑制过快上涨的房价，本文提出如下政策建议：（1）加快土地供给侧结构性改革，优化土地供给结构，降低工业用地和基础设施用地供应比例，提高住宅用地供给份额，加大普通商品房和廉租住房的建设，稳定房价，保障城市居民住有所居。（2）深化财税体制改革，加快推进房产税征收进程，使地方政府对土地财政的依赖逐步向持有环节的房地产税转变，这样既能缓解地方政府的财政压力，以降低财政压力对土地供给侧结构性改革抑制房价过快上涨的扭曲效应，又能有效地落实中央对“房子是用来住的，不是用来炒的”定位。

表3 调节效应模型估计结果Tab.3 Estimated results of the regulatory effect