产业升级、增长联盟与住房供给弹性——基于35个大中城市的数据分析

吴梓境，张 波，朱 琳

(北京大学 a.政府管理学院；b.光华管理学院，北京 100081)

一、引言

中国特色社会主义进入新时代之后，中国经济从高速增长阶段进入到高质量发展阶段，随之而来的是产业结构的升级与增长动能的转变，这种产业结构的调整也形成了城市增长联盟的变迁。

增长联盟(Growth Coalition)是指作为“增长导向的适应性调整主体”的地方政府以促进城市经济增长为目标函数，在采用市场化手段促进城市经济增长过程中，与其他经济资源部门结成了多样化的合作伙伴关系。在城市增长联盟之中，经济增长的成本通常需要地方体(Locality)的全体居民承担，但其所带来的地方经济增长利益却并非均衡地分配给居民，而是由增长联盟的成员所享有大部分[1]。

中国城市增长联盟经历过两次显著的变迁：第一次是从地方政府与公有制企业所形成的增长联盟转向以“招商引资”为代表的外部制造业资本之间的全新增长联盟。在市场经济发展初期，公有制经济是社会结构的主要构件，地方政府通过地方保护政策来与当地公有制企业形成增长联盟，但是市场经济的深化改革使得单纯依靠公有制企业所带来的经济增长和盈利可能有所下降，并且地方政府直接掌握的经济资源日益枯竭，于是在对外开放力度加大的背景下，地方政府采用具有政策红利的“招商引资”与外部制造业资本形成增长联盟；第二次增长联盟变迁则是从外部制造业资本向房地产业的转型。在城镇化过程中，由于房地产业对地方经济增长的短时促进效果明显，并且房地产业由于土地要素的关键性而对地方政府依赖性强，所以地方政府与房地产开发企业形成了全新的经济增长联盟。

随着产业结构升级，中国城市经济增长联盟正在发生第三次变迁。在供给侧结构性改革进程中，中国经济结构调整与城镇化速率放缓使得房地产业的产业关联度下降进而降低了房地产业在宏观经济中的比重。随着地方政府目标函数的微调，“只重量、不重质”的房地产业在城市增长中的价值性显著下降，所以产业升级形成了原来城市增长联盟的分化。因此，对于产业结构升级与房地产市场的关系的研究将成为城市增长联盟变迁的重要研究视角。

二、文献回顾

增长联盟理论本质上是对于城市权力结构的一种研究范式，基本属于传统精英论研究流派序列之中，它产生于西方政府开始逐渐放弃以往的福利主义原则，而积极主张促进经济增长的背景之下。

(一)区域增长联盟的已有研究

哈维·莫洛奇(H.Molotch)作为“增长联盟理论”的最早倡导者，提出了城市发展的有价值命题[1]，之后罗根(Logan)等通过引入经济增长成本的承担者作为反增长力量(Anti-growth)完善了增长联盟理论[2]57-59。在增长联盟理论的中国化应用研究中，朱介鸣是早期运用该理论研究中国城市问题的学者，他指出了中国城市更新过程中的地方政府被相关利益集团所驱动[3]；张庭伟通过对中国大型城市的研究后认为，与西方增长联盟的自发形成不同，转型期中国增长联盟由地方政府作为主导，基本排除了公民组织的参与[4]；张振华运用增长联盟重点分析了地方政府与房地产开发企业在城市经济快速增长中的行为模式，提出土地市场化改革是增长联盟形成的制度背景，而土地财政与地方官员的寻租行为是地方增长联盟的体制原因，而以经济绩效为主的考核机制则是地方政府与房地产企业结盟的驱动力[5]。

随着市场经济改革的深化，每一次经济结构与产业升级都会形成中国城市增长联盟的变迁，而作为原来增长联盟中重要主体的房地产业正在受到产业升级的冲击。

(二)产业变迁对房地产市场影响的已有研究

关于产业结构升级对房地产业的影响一直是理论研究的关注重点。马尔佩茨(Malpezzi)的实证研究发现，高新技术产业聚集程度与住房价格具有显著的正相关性[6]；奎西亚(Quercia)等也认为高新技术经济通过促进就业增加和房屋持有来推动房价和房租上涨[7]；刘嘉毅等构建了泰尔指数与经济产值占比，发现产业结构的高级化和合理化对房地产价格具有促进作用[8]；谷卿德等通过中国239个城市面板数据检验发现不同产业类型对于房地产价格会形成不同的非对称影响，但是整体上服务业与制造业的集聚会对于房地产价格形成正向影响[9]。

在以往关于产业结构与房地产的研究中所选择的指标均为房地产价格，而非房地产供给弹性，但是房地产供给弹性反应了供给量的变化对房价变化的敏感程度，能进一步影响到房价形成与经济增长，一直以来都是政策制定和理论研究中的重点。在原来的城市增长联盟之中，地方政府基于自利性目标函数以及对土地要素的垄断供给，间接降低了房地产供给价格弹性，进而使得供给调整滞后于价格变化[10]。那么，基于价格信号而进行的需求侧调控就无法在供给滞后的情况下实现供需均衡，导致了房地产宏观调控政策的失灵。因此，选择房地产供给弹性作为研究变量将更有助于解释中国城市经济增长联盟的变迁，并进而为房地产行业的发展与调控提供全新的理论视角。

本文将以增长联盟理论作为研究视角，通过研究产业结构升级与住房供给弹性的相关关系，为中国区域增长动能转换和房地产调控长效机制的建立提供理论依据。

三、理论模型

增长联盟理论是城市公共治理从福利主义原则向经济增长原则转变下的产物，促进城市经济增长成为地方政府最重要的任务。然而，由于地方体中承担增长成本的反增长力量的存在，使得地方政府兼顾了区域经济增长与非经济的民生指标。

根据增长联盟理论，假设地方政府是部分自利的(Partially Self-interested)，其目标函数之中包括财政收入最大化和居民福利效用最大化，按照Cai和Treisman的理论可以构建地方政府效用函数为[11]：

U=λ×T+(1-λ)×R

(1)

在式(1)中，U为地方政府的总效用，T是居民福利效用，R是地方政府新增财政收入，λ是相对于财政收入偏好的偏离程度[注]此处λ是一个介于0至1之间的数字。由于地方政府中的决策者为地方官员，而其任命由选民及上级官员完成，因此居民福利效用是其评价标准中的重要因素。。基于居民福利与住房价格的研究目的，式(1)中的居民福利效用T可以表示为房价收入比的函数，而地方财政收入增量也可以表示为土地价格与土地供给量之间的函数，并通过容积率的作用表示为土地价格与房地产价格的函数：

(2)

在式(2)中，PH和PL分别为住房价格和土地价格，QH和QL分别为住房供给量和土地出让量，因此φ为容积率，β1为住房供给弹性；其中δ为土地财政系数，表示土地收入占地方财政收益的比例的倒数；I是城市人均可支配收入，PH/I为房价收入比；α1是居民福利效应对于房价收入比的敏感程度，由房价收入比与居民福利效应的反向关系可知α1取值为负。

将式(1)和式(2)联立可以重新将地方政府的效用函数表示为式(3)：

MAXU=λ×(α0+α1PH/I)+

(1-λ)×δPL/φ×(β0+β1PH)

(3)

由地方政府效用对住房价格取一阶最大化条件可得：

λα1/I+(1-λ)×δPL/φ×β1=0

(4)

因此住房供给弹性可以表示为财政收入与居民可支配收入的函数：

(5)

在式(5)中，δPL是每单位新增土地中的新增财政收入，可以使用财政收入与土地面积的比值R/QL表示，则式(5)可以变化为：

(6)

对式(6)取对数可以构建住房供给弹性影响因素的函数模型，如式(7)：

ln(β1)=θ0+θ1ln(I/QL)+θ2ln(R)+

θ3ln(1/λ-1)-ln(α1φ)

(7)

在式(7)中，I/QL是每单位土地的人均收入水平，是一种平均投资要素利用率，产业结构升级会使得要素利用率产生变化，因此可以使用产业结构指标作为I/QL的代理变量；R为财政收入水平，(1/λ-1)是地方政府对于住房市场的干预程度；α1φ主要表示为总效用对于房价收入比的敏感程度，可以称之为房价效用弹性。本文主要研究产业结构升级与增长联盟变迁过程中的经济变量对于住房供给弹性的影响，因此将非经济类效用指标归入残差项，此时的住房供给弹性的影响模型可以表示为：

ln(β1)=θ0+θ1ln(Industry)+

θ2ln(Revenue)+θ3ln(Gov)+ε

(8)

基于式(8)可知，住房市场供给弹性的影响因素中包含区域产业结构(Industry)、财政收入水平(Revenue)和政府干预程度(Gov)等变量。根据理论模型分析可知，θ1和θ2取值大于零，而θ3小于零，故本文提出研究假设：产业升级与财政收入增加会增加住房供给弹性，而地方政府对住房市场的干预会降低住房供给弹性。

四、实证检验与结论分析(一) 住房供给弹性的估计

住房供给弹性分为存量供给价格弹性与流量供给价格弹性，但是由于中国住房存量市场的统计缺失以及时间序列过短等因素，使得中国住房供给弹性的估计主要集中于流量供给价格弹性。

住房流量供给弹性的估计包括直接估计模型和间接估计模型。直接估计模型是城市空间理论在投资理论中的延续，将住房供给表示为价格、成本及其他影响因素的函数；间接估计模型则来自于Malpezzi和Maclennan提出的存量调整模型，其运用联立供求方程的动态均衡推导出价格简化式，运用需求价格弹性、需求收入弹性、价格收入弹性和粘滞指标共同构建了住房供给弹性[12]，但是间接估计模型由于估计变量较多容易形成估计偏误累积，而且对于基础数据需求较为复杂，会使得较短时间序列数据引起结果偏误，使得在中国房地产供给弹性估计及影响因素的实证研究中，较少使用间接估计模型。

在住房供给弹性的直接估计模型中，Green等为了通过采用迥异的研究方法规避基于目标不同而可能产生对拟合结果不当的干扰，其选择了一个简约的模型设定来进行城市住房供给弹性的测度：以住宅新开工面积乘以当年该城市家庭平均人口数除以人口总量作为住房存量变动的代理变量，以滞后一阶住房销售价格的对数作为自变量，回归得到该城市的住房供给弹性[13]；刘学良在研究中国主要城市住房供给弹性的影响因素时，也借鉴了Green的研究理念，但其自变量选择了住房价格的增长率而非水平值作为解释变量[14]。

本文在使用2009—2015年中国35个大中城市房地产市场数据对该模型进行直接估计时，存在着严重的内生性及自相关问题，并且R2显著偏低。清华大学的刘洪玉和杨帆在运用直接估计模型时，将住房价格、成本及预期因素共同作为自变量[15]，并认为房地产供给量(I(0)序列)应当与房价变化(I(0))对应，而非住房价格的绝对数值(I(1)序列)，所以将流量供给弹性定义为住房供给变化对价格变化幅度的变化率的敏感程度。在本文理论模型的研究中，作为房地产供给弹性的β1表示为供给量变化对于价格变化的敏感程度，因本文目的在于研究产业结构升级对房地产供给的影响，故在借鉴了刘洪玉和杨帆模型的基础上，结合本文理论模型分析共同构建了房地产市场的供给方程式，如式(9)：

Ln(STARTt)=β0+β1Ln(HPt)+β2Ln(LPt)+

β3Ln(SALEt-1)+ε

(9)

其中START是住房新开工面积，代表房地产供给量；HP是指住宅平均价格，代表房地产价格；LP为成交土地单价，代表土地成本；SALE指住房销售金额，代表供给主体的预期指标。在此模型中所估计的β1即指住房供给弹性，所有变量说明见表1。

表1 住房供给函数中变量说明表

本研究选取中国35个大中城市2009—2015年住宅类用地中的相关数据，来源于万得(Wind)资讯和国泰君安数据库。通过供给方程式对各城市住房供给弹性进行分别估计，结果见表2。

表2 中国35个大中城市住房供给弹性估计结果表

注：：***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上显著。

表2估计结果显示，中国35个大中城市的住房供给弹性系数显著的有22个，供给弹性区间为-2.466至3.958之间，弹性系数的中位数为0.94，其中弹性系数小于1的城市有11个，表明这些城市的住房供给缺乏弹性。

(二)供给弹性影响因素的实证检验

理论研究模型揭示，住房供给弹性的影响因素中包含产业结构因素、财政收入因素和政府干预因素等。在已有研究中，产业结构指标分为产业结构合理化和产业结构高级化两种变量类型：产业结构合理化是衡量资源投入结构与产出结构耦合程度的指标，已有学者通常选择结构偏离度来测量这种耦合程度，结构偏离度越大则说明该经济体的产业结构越偏离合理状态[8]；产业结构高级化指标显示为产业结构从低级向高级演化的程度，库兹涅茨研究发现产业结构非农化是产业结构升级的重要途径，因此刘嘉毅等选择了非第一产业产值占国民经济产值的比重作为产业结构升级程度的代理变量[8]，这是一种典型产出视角的产业结构高级化指标。随着产业结构的分化，制造业和服务业对于资源的利用效率也存在着显著差异，谷卿德等在研究产业结构对房地产价格的影响时，所选择的指标为制造业和服务业从业人员占总就业人口数量的比重作为产业结构指标，这是一种典型的投入视角的产业结构高级化指标[9]。本研究模型中产业升级指标表示为产业结构对于要素利用率的提升，因此选择了产出视角的产业结构高级化指标，借鉴谷卿德等将第二、第三产业区分的方式，选择第二产业和第三产业占国民经济的贡献率作为产业结构指标的代理变量。

在关于财政收入对住房供给弹性影响的研究中，以往学者通常选择地区财政收入和GDP两种指标。刘洪玉等则选择了人均地区生产总值作为财政收入的代理变量[15]；刘学良则是选择了土地收入占GDP的比例作为影响因素的代理变量，但是土地收入作为地方财政收入的重要组成部分，与国民生产总值之间的比率会由于口径差异引发估计结果的结构性偏误[14]。参考以往研究中的变量选取，本文选择2009—2015年地方财政收入的均值作为住房供给弹性影响因素的度量变量。

在关于地方政府对住房市场干预程度的指标中，由于中国土地供给中不同用地类型之间存在着出让方式的显著差异，而这些出让方式的差异也会导致地方政府在土地市场中的收益差异，因此地方政府会选择不同用地类型进行供给来最大化土地出让总收益，所以众多学者也选择了不同类型土地出让方式之间的差异作为政府干预因素的代理变量。在已有研究中普遍认为，地方政府无法直接对市场化条件下的土地出让价格进行控制，但是可以决定地块出让的形式是招拍挂方式还是协议出让方式，因此本研究模型中的政府干预变量使用招拍挂土地出让类型占土地出让总收入的比重来表示。

住房供给弹性也受到其他经济因素和行政因素的影响。已有研究普遍证实城市GDP与住房供给弹性显著相关，而容积率也会显著影响住房供给弹性[16]，但容积率指标存在着较大的区域异质性，而且容积率控制是基于房地产的公共属性，更多以弱化外部性为主。因此，本模型选择宗地面积代替容积率，这是由于住宅市场均衡价格是容积率和开发商数量的减函数，而将这二者有效结合的指标应该是土地出让的宗地面积。

基于以上分析，本研究中关于住房供给弹性影响因素模型所选择变量包括第二产业占GDP的比重、第三产业占GDP的比重、地方财政收入均值、国内生产总值、招拍挂土地出让收入占总收入比重、宗地面积等代理变量，见表3。

表3 住房供给弹性影响因素代理标量描述性统计分析表

以上数据均使用35个大中城市2009—2015年的年度数据，来源于万得(Wind)资讯和国泰君安数据库。根据理论分析模型对住房供给弹性影响函数进行回归分析，可以发现在影响因素变量增加时模型的解释力(R2)显著提升，具体检验结果见表4。

表4 供给弹性影响因素实证检验表

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上显著。

本文主要研究产业结构升级对住房供给弹性的影响，所有模型均显示第二产业和第三产业占GDP的比重对住房供给弹性有显著的正向影响，而模型Ⅰ至模型Ⅳ也均显示城市财政收入对住房供给弹性系数显著正向影响，实证模型中地方政府干预变量(GovRate)对住房供给弹性负向影响，以上均证实了本文理论模型的研究假设。但是，由于政府干预变量在研究模型中始终非显著，可以认为招拍挂土地出让收入占土地总收入比重并非是地方政府干预行为的优质代理变量。

根据实证检验可得，非农产业占GDP比重和财政收入均与住房供给弹性显著正相关，也就是城市中高级化产业比重越高(产业升级)、城市财政收入越高，则住房供给量对于房价的敏感程度越高，基于价格信号的房地产调控手段更能够有效实施，因此住房市场发展相对更为良性。可以理解为，当城市产业结构升级与财政收入增加同时发生时，城市增长联盟开始发生变迁，地方政府对房地产业的依赖度降低；而在产业结构升级和地方财政收入非增长的情况下，住房供给弹性增长缓慢，地方政府与房地产业的城市增长联盟发生变更的动力较弱；但是基于财政收入的系数小于产业结构升级的系数，当地方财政收入增长而产业结构没有升级的情况下，住房供给弹性将减小，使得住房供给调整形成一种粘滞效应，也就是供给调整滞后于价格变化，导致基于价格信号而进行的需求侧调控无法在供给滞后的情况下实现供需均衡，进而出现房地产调控失灵。

五、结论与建议

基于区域经济增长这一核心目标，地方政府与各种外部资源形成城市增长联盟，但随着经济的发展，各种外部资源对经济增长的贡献率形成差异，最终导致城市增长联盟的结构变迁。特别是随着产业结构的高级化，地方政府需要对于经济产出及财政收入的追求从土地要素这种单一项目转移到多元化要素和领域之中，探索更多不以土地为核心构建的产业结构与经济发展模式。

在经济转型的过渡时期，地方政府无法彻底放弃对土地要素的依赖，更加无法改变追求区域经济增长的目标函数，因此结合本文理论分析与现实状态，提出如下建议：

第一，产业地产是中国房地产调控长效机制的重要环节。产业结构决定着各要素在不同部门之间的合理配置，而这种不同的配置又决定着各要素资源的使用效率。在后工业化时代，中国经济面临着增长动能的转换，而产业地产是兼顾产业结构升级与土地要素驱动的重要过渡方式。传统房地产行业之中住宅类占比过高，使得房地产业对于要素资源的利用效率相对较低。随着城镇化的减速，以土地要素为核心的房地产行业需要对土地要素资源实现重新配置，提升要素使用效率，进而增加区域经济与福利水平。那么，这就需要房地产行业从传统的住宅思维中走出来，将产业升级与房地产业相结合，在进行土地要素运用时重点考虑产业规划、产业布局和产业导入，这样既能够从整体提升资源和要素的利用效率，也能够带动土地价值的提升，进而提升房地产行业的整体收益水平。因此，脱离产业结构升级的房地产宏观调控仅局限于短期需求抑制，而无法形成长效机制，而将房地产业与产业升级深度融合之后，区域住房价格将与依赖于产业的住房需求变动一致，最终房地产业也成为产业生态系统之中的一环，这样才能够形成房地产调控的长效机制。

第二，区域经济结构要实现从低水平的产业集聚到高水平的产业集群的转变。随着城镇化的推进，产业集聚效应在城镇中逐渐形成，但是这种仅仅以空间集中和规模效应为核心的低水平产业集聚难以有效形成区域创新，进而无法形成有效的产业结构升级。高水平的产业集群则在集中性与规模化的前提下强调产业之间的竞争与合作，最终目的是提升集群内的创新能力。在简单的低水平产业集聚效用下，地方政府可以使用土地作为重要的驱动要素，形成产业的集中与规模化，但是如果在高水平产业集群效应中地方政府在进行产业规划与布局时应该充分考虑产业之间的竞合性，并为地方产业创新主体构建竞争与合作的制度结构，这就必然要求地方政府对于土地要素的依赖程度下降。与此同时，当产业集群所带来的产业结构高级化逐渐形成之后，创新成为了集群竞争力的重要来源，产业对于土地要素的依赖度降低，进而使得土地财政对于地方政府的“俘获”度下降，形成原增长联盟的解体。所以，构建创新驱动的制度环境与社会结构，将成为区域发展模式新的着力点。

第三，利用资本要素和金融工具形成产业结构升级的驱动力。资本要素和金融工具通过存量结构调整、增量数量控制与增量速度调整来完成对于区域产业结构调整和转型升级。金融业由其资金导向机制，并通过要素配置作用于产业的产出结构、组织结构和技术结构，随着中国城镇化减速与监管从严，房地产业对于资本的回报率持续下降，进而使得资本要素寻求更加优化的产融组合，而利用这种资本要素目标函数的转变，地方政府可以借助金融工具的创新来驱动和实现区域经济的质量发展与数量增长。例如，当前各地方政府选择的产业引导基金正是运用资金导向作用机制和产业整合机制，结合区域产业结构现状与优势，促进地方经济的转型升级的有效举措。在产业引导基金中，运用母基金和公私合营(PPP)等创新形式，更能够借助多元化社会资本和多元专业机构的力量，共同完成地方产业升级和创新驱动，即在地方产业引导母基金的构建过程中，地方政府运用金融杠杆撬动社会资本完成驱动，对于财政收入的压力减轻可以缓解地方政府在土地财政中的行为扭曲，而在母基金下设的子基金中引入金融机构更能够在通过机制建设运用专业机构力量完成地方产业升级的同时，运用杠杆化模式放大地方政府在基金中的总收益，这也在一定层面上有助于扭转地方政府对于土地财政过度依赖的局面。