东部紧缩的土地供给如何扩大了城乡消费差距：基于房价高企视角的分析

朱雅锡 张建平

(1.南京师范大学商学院，江苏 南京 210023；2.南京大学商学院，江苏 南京 210093)

一、引言

城乡差距与城市高房价是当前中国面临的两大重要挑战。相对于城乡收入差距而言，城乡消费差距是一个更为直接标度城乡居民生活状态的指标，可以更好地反映城乡居民的福利差异[1-2]。由于城乡二元经济体制的存在，中国的城乡消费差距依然很大。1978—2018年，农村居民消费规模从1 092亿元上涨至74 494亿元，40年间增加了67.22倍；城镇居民的消费规模从667亿元上涨至273 715亿元，40年间增加了409.37倍，城镇居民消费规模增速是农村居民消费规模增速的6.09倍；城镇居民最终消费率在20%～30%之间波动，农村居民最终消费率从27.49%下降到8.42%(1)数据来源：《中国统计年鉴(2020)》和世界银行WDI数据库。。由此可知，缩小城乡居民消费差距是提升国内居民消费总规模的必要条件，从消费差距视角理解城乡经济关系，并探究其影响因素具有重要的现实意义。与此同时，20世纪80年代后房价快速上涨是众多发达国家的共同现象，自20世纪90年代中后期全面开启住房市场化改革以来，中国的房价涨幅已超过发达国家[3]。2019年中国商品房平均销售价格为9 310元/平方米，是1998年2 063元/平方米的4.5倍(2)数据来源：《中国统计年鉴(2020)》。；2019年中国房地产开发本年完成投资额为132 194.26亿元，与1998年的3 614.23亿元相比，房地产开发投资增速超过3 557.61%；2019年商品房销售额为159 725.12亿元，与1998年的2 513.30亿元相比，商品房销售额增长6 255.20%(3)数据来源：《中国统计年鉴(2020)》和《中国统计年鉴(1999)》。。如图1所示，东部地区的房价比西部地区上涨得更快(4)东部是指辽宁、河北、北京、天津、山东、江苏、浙江、上海、福建、广东、海南；中西部地区包括：山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆。由于数据缺失，西藏未纳入样本。东部与中西部分法，下文类同。，2019年东部商品房平均销售价格已经高出中西部8 673元/平方米，仅在2021年第一季度，全国出台房地产调控措施就已超过100次(5)资料来源：新浪财经，https://baijiahao.baidu.com/s?id=1695706735194392809&wfr=spider&for=pc。。那么，房价不断高企与城乡消费差距持续存在的原因是什么？两者之间是否存在关联？

180001600014000120001000080006000400020000200020012002200320042005200620072008200920102009201120122013201420152016201720182019东部中西部图1 东部与中西部房价趋势图 数据来源:根据《中国统计年鉴(2001-2020)》整理计算得出。

近年来，为了遏制房价飞速上涨的趋势，国家出台了各项调控房价的政策，如取消住房贷款优惠利率、抬高首付比例、加快发展保障性租赁住房等从需求端出发的调控手段，抑或是打压虚高学区房、设定二手房指导价、打击囤地开发商、加大对圈地行为的惩处力度等从供给端出发的调控手段，但是，上述基于房地产供需两侧的政策似乎并没有起到抑制房价上涨的作用。本文认为，解决房价过高与城乡差距过大的症结应从土地供给侧——国家用地管控政策切入。在国家用地管控的制度体系下，我国城市土地供给是向逆人口聚集方向配置的，即中央对土地供给偏向中西部，对东部土地供给却不断收紧，而人口的流向却是东部地区，造成东部地区城市建设用地供需矛盾。在现代化工业和基础设施项目优先供地的发展战略导向下，地方政府就具备了干涉土地供给结构的动机，缩减住宅用地成了地方政府维持土地财政的最优策略。在东部土地供给受限的背景下，就农村土地而言，地方政府面临更为严格的建设用地指标管控，会缩减农村征地规模。一方面，会使农民丧失获取征地补偿的机会；另一方面，缩减征地规模也会放缓农民进入城市的步伐，使其不能获取相对较高的城市务工收入，最终抑制其消费支出。面临中央对东部用地指标日趋收紧，东部地区会通过加重对土地配置的干涉来实现资本密集型的现代化工业发展，挤占价值链低端劳动密集型产业的农民工就业。在发展高新技术等现代智能化类的服务产业的过程中，城市居民以其自身优势成为现代化产业的主力军，获取来自产业结构升级的工资溢价。住宅用地短缺引致的地价上涨会推高房价。作为生活成本的主要组成部分，房价上涨会抑制农村劳动力进城，从而减少城市的劳动力供给。同时，会通过成本效应推高工资，增加城市居民工资收入，城市有房居民还可以凭借房屋所有权享有房价上涨的财富效应，增加其财产性收入。

本文可能的理论贡献体现在：其一，当前学术界对用地管控、房价以及城乡消费差距已做了大量研究，但至今尚未将三者置于同一框架体系中分析其内在机制。本文突破了研究中国城乡消费差距的传统视角，从土地供给侧出发，将三者置于同一框架下研究，为城乡消费差距扩大现象提供了一个新解释。其二，本文以2003年中国用地管控政策调整作为准自然实验，在充分考量空间效应的基础上，使用空间双重差分法检验这一政策调整对城乡消费差距的影响，从而很好地规避了两者之间的内生性问题。其三，本文选取城市土地供给面积作为表征用地管控政策的区制解释变量，建立以房价为门槛的Hansen门槛阈值模型，充分刻画并分析了用地管控与城乡消费差距的非线性影响与区间效应。由此得到的结果有助于政府进行用地管控制度改革，来抑制房价高企并实现城乡融合。

二、文献综述

关于房价高涨的原因，在发达国家，囿于人口不断集聚与地理空间局限，土地供给相对于需求而言较为紧缺，因此，地价高涨是房价上涨的主要原因[4]，而在中国，城市高房价与地方政府土地供给模式存在密切关联[5]。随着分税制改革的开启，地方政府逐渐将重心从兴办乡村企业转向开发城市土地[6]，2002年后土地市场“招拍挂”制度的实施大大降低了划拨用地的比重，政府凭借其垄断地位开启了土地财政。为了推进城市建设，地方政府一方面低价协议出让大规模工业用地面积以招商引资来获取持续的税收现金流，进而发展地方经济[7]；另一方面凭借其垄断土地市场的地位，采取“饥饿式”的供地模式，缩减住宅用地供给比重，以“招拍挂”方式高价出让土地来获取高额土地出让金，然后再投入于市政建设[8]。地方政府这种干预土地供给结构的供地模式可能会形成土地供给错配，进而存在推高房价的激励[9]，而随着房价的不断高企，房地产投资回报也在逐步增高，促使房地产投资明显增加，进一步从需求侧拉高房价[10]。由此可见，土地供给结构对房价波动有至关重要的影响。但是，地方政府为何要干预土地供给结构进而引致高房价？已有文献认为地方政府干预土地供给结构的动机包括推动城市化[11]和工业化进程[12]、实行土地财政[13]、晋升激励[14]、地方博弈[15]。遗憾的是，这些都是基于地方政府自身需求的分析，鲜有文献从土地供给侧出发，探究国家用地管控政策对地方政府干预土地供给进而导致房价高涨的原因。

进一步，房产溢价扩大了社会阶层间的收入和财富差距，进而对居民消费形成了不一致影响[16]。已有文献对房价与居民消费之间的关联有如下三种观点：第一种观点是关于房价的财富效应与居民消费的探讨。Tsai和Chiang(2019)[17]分别对美国、G7等发达国家房地产与股票市场进行检验，发现房价的财富效应对居民消费的刺激比股票市场显著。Yu(2011)[18]研究发现英国二十世纪80年代后消费规模扩大主要是由于房价激增产生的财富效应；Pan和Wang(2013)[19]发现房地产的财富效应要远大于股票市场的财富效应；高波等(2014)[20]发现房价上涨导致居民房地产财富增加，从而使房产的抵押融资功能更为凸显，增加了居民消费支出；毛中根等(2017)[21]发现房价上涨的财富效应在各地区各时段均存在显著的异质性。Escobari等(2015)[22]发现，当房价高涨时，拥有多套房产的城市居民还可以通过抵押房产的方式取得更多的金融贷款，即使房产所有者没有将房产进行抵押再融资，但仍可以促进其消费增长，这是由于它抬高了财富的贴现值。第二种观点是关于房价的挤出效应(“房奴”效应)和居民消费的研究。傅东平(2017)[23]利用省级数据研究发现，房价不断上涨对居民的消费造成了显著的挤出效应，且在越过房价的门槛值后，对消费的挤占更为显著。李江一(2018)[24]利用中国家庭金融调查的数据发现“房奴效应”下的住房动机和还款压力会抑制居民消费，且房价上涨越快，挤占消费比例越大。第三种观点认为房价对居民消费的影响正反兼顾。张莉等(2017)[25]研究发现房价上涨会抑制居民可支配收入的提升，从而削弱消费支出，同时又会使居民提高对收入的预期，进而增加消费支出。然而，对房价与城乡居民消费差距之间的联系却还未进行深入讨论和分析，实际上，房价作为农民工进城打工的主要生活成本，探究其与城乡融合的关系有重要的现实意义。

三、制度背景与理论分析

(一)制度背景

在用地管控政策方面，2002年后中央政府对于用地管控政策进行了调整：(1)伴随着“招拍挂”制度的强力度推行，在东部地区城市土地供给数量上开启了更为严格的建设用地指标管控(6)《关于清理各类园区用地加强土地供应调控的紧急通知》(国土资发[2003]45号)。，2003年以后，中西部与东部地区的城市土地供给面积的差距不断扩大(图2)(7)土地利用总体规划纲要(2006-2020)指出要降低东部沿海地区的年均新增建设用地规模，中西部各省被分配到的新增建设用地面积占比达65%。。(2)政府垄断的土地市场化全面开启(8)2002年4月国土部下发《关于通过招标、挂牌、拍卖国有土地使用权的规定》，规定从2002年7月1日年起城市经营性(商业与住宅)用地出让必须通过招标、挂牌和拍卖等方式进行，改变了之前的无偿划拨和协议出让模式，但实际到2003年才全面执行。，各地政府可以自主配置土地供给，以实现土地出让金最大化。(3)领导人换届，出于地区平衡发展的目的，采取了更倾向于中西部地区的土地供给方式[26]。

80%70%60%50%40%30%20%10%0%东部占比中西部占比1999200020012002200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017图2 1999-2017年城市土地供给面积比重 数据来源:《中国国土资源统计年鉴(2000-2018》,由于缺少2012年相关数据,2012年数据取2011年和2013年相关数据的平均值。

(二)理论机制与研究假说

在经济发达的东部地区，由于土地市场化程度较高，对农民的征地补偿也较为可观，如长三角地区在对农民征地后，可以为其提供多种选择的城市非农就业机会、多元化的获取财产性收入的渠道、多重的社会保障，征地使得大部分农民的收入不降反升[27]。在国家更为严格的建设用地指标管控背景下，东部地区的城市用地扩张规模会减少。一方面，农村的征地规模会在一定程度上得到缩减，致使农民丧失获取征地补偿的机会；另一方面，农村可用土地的规模会相对较为充裕，“资源诅咒”理论指出土地资源丰裕的地区会将经济体引向农业发展的路径[28]，从而放缓农民进入城市的步伐，在一定程度上抑制其获取相对务农收入较高的城市务工收入，最终对其消费支出造成影响。

其次，就城市而言，由于存在地方GDP竞赛，地方政府会以低地价甚至零地价将土地供给至资本密集型工业企业和基础设施行业的建设[29]，这些行业属于资本密集型产业，其本身吸纳农村劳动力的能力有限(9)2003年和2013年，中国第二产业增加值占GDP的比重分别为45.60%和44.20%，而第二产业就业人数占劳动力数量的比重分别为21.26%和29.22%。数据来源：国家统计局：http://www.stats.gov.cn/。。又由于中央对东部用地指标日趋收紧，东部地区会通过加重对土地配置的干涉来实现现代化工业发展，从而对城市产业结构造成影响。发展现代化工业会减少对处于产业链低端的劳动密集型产业的用地投入，这就会抑制从事这类工作的农民工就业，继而阻碍其获取工资性收入，抑制其消费支出。进一步，地方政府亦会通过对现有存量土地的重新配置促使产业结构升级，使该区域逐步走上发展高新技术等现代智能化类的服务产业，这些产业的发展离不开人力资本高的劳动力，而城市居民可以凭借邻近的地理、充足的教育资源以及更完备的信息等优势成为现代化产业的主力军，获取来自产业结构升级的工资溢价[30]，最终提高城市居民消费支出。据此，本文提出如下假说。

H1用地管控政策使东部地区土地供给受限，继而通过增加城市居民消费支出和抑制农村居民消费支出来扩大城乡居民消费差距。

在国家实行用地管控政策的背景下，随着东部经济发达地区土地市场化程度不断加深，地方政府的供地成本越来越高，面临高昂的供地成本与不断收紧的土地供给指标，东部地区地方政府存在进一步抬高地价以获取高额土地出让金来缓解财政压力并建设城市的激励。东部地区地方政府利用土地市场的垄断权，缩减住宅用地，使其供不应求，导致住宅用地价格上涨过快，高额的住宅用地出让金作为成本融入到房价中，进而助涨了房价[31]。

图3 用地管控政策对城乡消费差距的机制图

房价波动会使人们的财富存量变动，进而作用于收入分配、消费支出。首先，大部分进入城市打工的农村劳动力短期内无力购房，只能租房，当存在房价高涨时，房租也会随之上涨，在务工收入一定的条件下，消费支出就会被抑制，并且房价释放的价格信号又会引致城市生活水平上涨。这样一来，农民工在城市安居乐业的“门槛”和成本也随之提高，他们往往需要耗费巨大人力、财力等成本“候鸟式”迁徙于城乡之间。据国家统计局统计，2016年游走于城乡之间的农民工大军已高达2.7亿人，他们没有城市居所，没有社会保障，像是这座城市的“隐形人”(10)济南日报，2016年11月7日。http://jnrb.e23.cn/shtml/jinrb/20161107/1604180.shtml。，生活与迁徙成本过高导致劳动力的流动受限阻碍了农民工收入提升，扩大了城乡消费差距。其次，由生命周期——持久收入理论可知，经济理性人的消费由家庭最终财富决定。这说明家庭财富的高低决定了消费支出的多少，即家庭财富越多，消费支出越高，且随着财富增值，家庭消费水平也会随之增长。房产作为中国城镇居民家庭生活中最为主要的资产之一，在房价不断高涨的过程中，城市居民可以凭借房屋所有权享有房价上涨的财富效应，增加其财产性收入(11)随着房地产市场化改革，房价不断上涨带来的财富规模非常庞大，1999—2016年，中国住宅销售均价从2 048元/平方米上涨到7 226元/平方米，大约上涨了3.53倍，城镇户籍居民房产财富从6.53万元增加至42.12万元。数据来源：《中国统计年鉴(2017)》。国家统计局网站，其中，1999年城镇户籍人口人均住宅资产=当年住宅总平方米×平均每平方米当年价格/(城镇常驻人口-外地农民工人口)，1999年外出农民工10 800万人(杨聪敏，2009)；2016年城镇户籍人口人均住宅资产=(当年住宅总平方米-乡村农民在城镇购买的住宅2420万平方米)×平均每平方米当年价格/城镇户籍人口(周天勇和王元地，2017)。。由于住房资产占家庭财富比重较大，当房价上涨时，城镇有房居民会由于财富总量的显著提升而认为自己较为富裕，从而增加当期消费[32]，且拥有多套房的居民可以通过抵押贷款实现更大的消费信贷额度；对于将房产进行投资的居民而言，随着房价上涨，其可以通过出租或者出售房屋等方式来获取更多的收入，进而带动消费，即使没有进行房产融资，由于财富贴现值的增加，城市有房者也会存在未来富裕的预期，进而刺激其增加消费支出[33]。囿于中国土地制度的限制，村民宅基地不能参与土地市场的买卖，绝大多数农村居民并不能因房价上涨而收益，房价财富效应的作用主要对城镇居民有效，而城乡二元土地制度的差别导致房价对城乡消费差距的影响取决于房价的财富效应与挤出效应。当财富效应大于(小于)挤出效应时，城乡消费差距扩大(缩小)。最后，作为经济系统中决定性的价格信号，房价波动所产生的信号会经由房地产业与其所在的产业链中传递，囿于城乡间市场化程度的不一致，农村市场化程度较城市低，城市市场对房价波动传递的信号接收更快，因此城市劳动力价格会随房价上涨而提升，而农村劳动力价格调整则较为滞后，而且农村居民收入部分来源于农产品销售所得，农产品价格并不会因为房价波动而调整，因此农民居民人均收入涨幅能力较弱。据此，提出如下假说。

H2用地管控政策会造成东部地区房价上涨，进一步，通过高房价作用于城乡消费差距。

用地管控通过高房价扩大城乡消费差距，这种作用机制可能是非线性的。当房价较高时，该地的经济发展水平也较高，城市中的企业更加具备竞争力，城市劳动力工资也就越高，房价所产生的财富效应越大[34]，因此城市居民的消费水平相对于农村居民较高，这时候用地管控政策通过房价对城乡消费差距的影响较大。反之，当房价较低时，用地管控政策通过房价对城乡消费差距的影响较小。因此，为了验证用地管控与城乡消费差距之间的非线性关联，本文提出如下假说。

H3用地管控政策对城乡消费差距的影响取决于房价水平的高低。

四、典型事实、研究设计与变量解释

(一)典型事实

中国城市土地供给与城乡消费差距均在一定程度上具有时空分异特征，用自然断点分级法将中国城乡消费差距划分为五个主要类别，将城市土地供给划分为三个主要类别。发现大规模土地供给区域主要分布于中部与西部各省，中等规模与小规模土地供给区域主要分布于东部沿海各省。城乡消费差距方面，城乡消费差距过大的区域主要分布于东部诸省，城乡消费差距较小的区域主要分布于中西部各省份。基于上述事实，本文认为用地管控调整政策与城乡消费差距存在一定关联。

(二)研究设计

1.空间双重差分法

2003年后我国为了降低地区间经济发展不平衡，与之对应的用地管控政策变化不是以改善城乡消费差距为目的。如果可以同时观测到东部省份在用地管控政策执行和未执行情况下对城乡消费差距的差异，则该差异就是该政策实施的净效应。而实际上，处理组省份只能处于执行政策和未执行政策两种状态之一，无法测算其处于两种不同状态下城乡消费差距的差异。因此，可以将此次用地管控政策变动当作一次“自然实验”，以检验用地管控政策变化对城乡消费差距的影响。综上，本文以 2003年用地管控政策作为准自然实验，进行样本分组。第一组是用地管控政策实施前的东部省份处理组，第二组是用地管控政策实施后的东部省份处理组，第三组是用地管控政策实施前中西部省份控制组，第四组是用地管控政策实施后中西部省份控制组。通过设置时间虚拟变量和分组虚拟变量来区分四组子样本，首先设立双重差分模型

Urcgit=βpostit×provit+γXit+μi+δt+εit+c

(1)

式(1)中，Urcgit代表i省t时的城乡消费差距；postit代表时间虚拟变量，以2003年用地管控政策实施为分界点，2003年之前取值为0，2003年之后取值为1；provit代表分组虚拟变量，实验组取值为1，表示该组受到用地管控政策影响；对照组取值为0，表示该组并未受到用地管控政策影响；Xit代表一系列控制变量，μi和δt是省份固定效应和年度固定效应，εit是随机误差项；c是常数项。如果系数β为正，说明用地管控政策会导致城乡消费差距扩大。

进一步，为了探究土地管控政策的空间溢出效应，本文将土地管控政策作为主要的解释变量，建立空间计量模型，包括如下三种：空间滞后模型(SAR)、空间误差模型(SEM)和空间杜宾模型(SDM)。

(2)

(3)

(4)

式(2)-(4)依次对应三个模型。w为N×N维经过标准化的非负空间权重矩阵；ρ为空间被解释变量滞后项系数，∑wijyjt表示内生因变量交互影响；θit表示空间自相关的残差项，ω为空间误差项的空间自回归系数；∂、γ和β是待估参数，分别为用地管控政策和控制变量的N×1维的系数向量，μi、δt分别为空间个体效应和时间效应，εit为独立且同分布的随机扰动项，其余变量同式(1)。

空间权重矩阵W采取基于距离函数的地理距离矩阵，具体如式(5)

(5)

为了进一步刻画政策与城乡消费差距的内在关联，本文将验证其核心影响机制——房价。借鉴陈斌开和林毅夫(2013)[35]的研究方法，分别通过检验用地管控政策对房价的影响，以及房价对城乡消费差距的影响来验证机制关联。具体检验可以划分为：第一，以房价HPit为被解释变量，观察政策对其的影响；第二，以城乡消费差距为被解释变量，观察房价HPit对城乡消费差距Urcgit的作用。对应模型设定如下

HPit=δ1post2003t×provit+γXit+μi+δt+εit+c

(6)

Urcgit=πpost2003t×provit+θ1HPit+γXit+μi+δt+εit+c

(7)

在式(6)(7)中，如果假说2成立，则预期δ1和θ1显著为正。

2.非线性模型

考虑到各地用地管控政策程度差异会对城乡消费差距产生不同的影响，为了充分刻画并分析用地管控与城乡消费差距的非线性影响与区间效应，本文首先建立以房价HPit为门槛的单门槛模型，同时选取城市土地供给面积clandit作为表征用地管控政策的区制解释变量。这是由于用地管控政策意味着减少东部城市的土地供给，如果用地管控政策会扩大城乡消费差距，那么增加土地供给则应当缩小城乡消费差距。

Urcgit=β0+β1clanditI(HPit≤γ)+β2clanditI(HPit>γ)+ωXit+εit

(8)

式(8)为Hansen面板阈值模型，在求取门槛值γ的同时估计模型系数β1，I(·)为式性函数，若满足括号中的条件则I=1，不满足则I=0。其次，在确定存在一个门槛值的基础上，继续检验是否存在第二个门槛值，如果第二个门槛值不显著，则只有一个门槛值。

(三)指标选取与变量描述

1.被解释变量

城乡消费差距：使用城市人均消费与农村人均消费的比值表示。

2.核心解释变量

城市土地供给面积：采用城市建设用地面积表示。

3.机制变量

对数房价：采用房地产销售额和销售面积的比值对数表示。

4.控制变量

经济发展水平：地区经济发展程度决定了居民消费水平，采用地区人均GDP表示[36]。

失业率：在2018年与2020年提出的“六稳”“六保”之首均为就业，可以说，就业对于拉动消费有至关重要的作用，就业率越高，收入水平越有保障，越能带动居民消费[37]，采用国家统计局的失业率指标测算。

初次分配：初次分配中的工资收入是影响居民消费支出的主要因素之一，采用职工工资总额占GDP的比重来表示[38]。

教育水平：教育的普及会使农村居民有更多的机会提高认知能力与人力资本，不仅对生产与生活的方式产生改变，也会提升收入水平，从而作用于消费水平，采用每万人本专科毕业生数表示[39]。

工业化：工业发展将导致单位资本吸纳农村劳动力的能力受限，进而使更多的农民从事农业，降低其收入，扩大城乡消费差距，采用第二产业产值占GDP的比重表示[40]。

5.数据来源

采用2000年到2018年期间的30个省、直辖市和自治区(除西藏)的面板数据估计了2003年用地管控政策调整对城乡消费差距的影响。数据来自《中国统计年鉴(2001-2019)》、EPS数据网、中经网分省份年度数据库、《新中国六十年统计资料汇编》与各省统计年鉴。

五、实证结果及分析

(一)基本回归结果

在进行空间双重差分法回归分析前首先需要验证变量的空间相关性，采用Moran’s I指数(全局空间自相关指标)检验空间自相关性

(9)

当空间自相关存在时，表示可以采用空间滞后模型(SAR)或者空间误差模型(SEM)。进一步，采用Wald与LR方法检验空间杜宾模型能否简化为空间滞后与空间误差模型。

根据式(9)检验2000—2018年中国城乡消费泰尔指数的空间相关性，如表1所示，Moran’sI值均大于0，说明城乡消费差距存在正的空间相关性。因此，在实证中考虑其空间相关是必要的，否则将存在回归偏误。

表1 城乡消费泰尔指数的空间自相关检验

通过似然比(LR)检验的联合显著性结果表明空间固定效应与时间固定效应均存在，故此可以建立双向固定效应模型。由表2可知，使用地理邻接关系空间权重矩阵进行LM和稳健的LM检验，均通过显著性检验，进一步反映出中国各城市之间存在城乡消费差距的空间相关性。LR(SEM)和Wald(SEM)的统计量显著，拒绝将模型设置为空间误差模型；LR(SAR)和Wald(SAR)的统计量显著，拒绝将模型设置为空间滞后模型(SAR)。综上，后文的实证分析均围绕双向固定的空间杜宾模型(SDM)进行。

表2 空间模型适用性检验

从表3可以发现，列(1)的空间杜宾模型(SDM)被解释变量滞后项系数ρ在1%水平下显著为正，说明城乡居民消费差距在地理上存在空间溢出效应，邻近区域的城乡消费差距对本地区城乡消费差距有显著的正向影响作用。用地管控政策系数显著为正，说明用地管控政策会扩大城乡消费差距，这与本文假说1相吻合。

表3 用地管控政策对城乡消费差距的空间计量回归结果

在控制变量方面，教育水平与经济发展水平可以显著缩小城乡消费差距，这与已有文献结论一致，说明加强教育程度和提高经济发展水平可以有效改善农村居民生活，提高农村劳动力人力资本，从而缩小城乡消费差距，这与已有文献研究结论一致；工业化对城乡消费差距的影响显著为正，由于工业属于资本密集型行业，因此，发展工业可能会不利于城市吸纳农村转移劳动力；失业率系数显著为正，说明失业越多，城乡消费差距越大；初次分配系数显著为正，可能是由于初次分配环节在根源上对收入分配格局存在扭曲，因此扩大了城乡消费差距。进一步，在列(2)的空间滞后模型(SAR)和列(3)的空间误差模型(SEM)检验中，用地管控政策的系数也均显著为正，其余控制变量结果与之前基本一致，说明本文的实证结果不会由于模型差异而影响其稳健性。

由于居民消费存在惯性，且会通过外界交往影响他人消费行为，因此具备时间上的滞后性与空间上的蔓延性，因此，引入城乡消费差距的滞后项，建立动态空间面板数据模型来检测用地管控政策对城乡消费差距的影响。一方面，可以考量城乡消费差距的动态效应，另一方面，还可以避免内生性问题，进一步强化回归结果的稳健性。表3列(4)-(6)依次为包含时间滞后项、时空滞后项、时间和时空滞后项的动态SDM模型。被解释变量滞后项系数ρ显著为正，从时间维度观察，城乡消费差距的时间滞后项系数在1%的显著性水平下显著为正，说明上一期的城乡消费差距会持续影响本地区下一期的城乡消费差距，城乡消费差距在时间上表现出“滚雪球”特征。从时空维度上看，城乡消费差距的时空滞后项系数也在1%的显著性水平下显著为正，说明相邻地区上一期的城乡消费差距会影响本地区下一期的城乡消费差距。由此可见，城乡消费差距在时空上存在相关性和持续性，缩小城乡消费差距极具挑战性，用地管控政策的系数在时空滞后项SDM模型中显著为正，再一次为验证本文假说1提供了证据。

(二)检验平行趋势假设

由表4的列(1)-(3)可知，在改革前两年的时段中，不同空间模型的估计值在统计上无一显著，由此可知，满足事前平行趋势这一假设。进一步，还发现政策实施后的估计系数显著为正，说明的确是用地管控政策导致了城乡消费差距扩大。

表4 时间安慰剂假设检验

六、拓展分析

(一)机制检验

表5为采用空间杜宾模型SDM的回归，由列(1)可知，用地管控政策对房价的影响均显著为正，说明在中央用地管控政策收紧对东部地区土地供给和人口不断涌入东部地区形成对房屋巨大需求的背景下，各地住宅用地供给短缺导致了房价上涨。由列(2)可知，房价对城乡消费差距的影响显著为正，说明房价上涨扩大了城乡消费差距，验证了本文假说2。

表5 机制检验

(二)门槛检验

首先进行门槛效应检验，表6报告了门槛效应检验后的F值，可以发现，房价存在显著的单门槛效应，因此本文选择单门槛模型进行检验。房价对应的门槛估计值为5 834时，似然比值小于10%显著性水平下的临界值，处于原假设接受范围内。

表6 门槛效应检验结果

从表7可知，门槛回归模型的系数较为显著，当房价小于5 834元/平方米时，城市土地供给面积每增加1平方公里，城乡消费差距会缩小大约0.000 34；当房价超过5 834元/平方米时，城市土地供给面积每增加1平方公里，城乡消费差距会缩小大约0.000 52。由此可见，从较低的房价区间转换至较高的房价区间，土地供给规模对城乡消费差距缩小的作用在增强，也就是说，当房价处于较高区间时，用地管控政策越宽、土地供给规模越大，对城乡消费差距的缩小作用越大，因此，增加人口流入区域的土地供给可以有效化解房价过高导致的城乡消费差距过大问题。

表7 单门槛模型模型参数的估计结果

综上，当房价处于较低区间时，宽松的用地管控政策(增加土地供给规模)对缩小城乡消费差距的作用较弱；当房价处于较高区间时，宽松的用地管控政策(增加土地供给规模)对城乡消费差距的缩小作用较强，验证了本文假说3，用地管控政策对城乡消费差距的影响还取决于房价高低程度。

七、结论与政策建议

本文从国家用地管控政策入手，认为房价高涨与城乡消费差距的原因来自用地管控政策，中央政府为了实现区域平衡发展，在土地供给上偏向劳动力流出的中西部省份，而对人口流入地的东部地区的土地供应不足，东部地区地方政府将更多的土地投向工业、商服业用地，对住宅用地供给缺乏积极性，从而作用于房地产市场，形成房价高涨，并扩大城乡消费差距。基于2000—2018年间中国30个省(自治区、直辖市)的面板数据为样本，以2003年用地管控政策为“自然实验”，采用空间双重差分法，研究用地管控政策对城乡消费差距的影响及其机制——房价高涨。进一步，采用面板门槛回归模型，具体分析土地供给规模随着房价高涨不同程度而对城乡消费差距的非线性区间变化。

本文的结论具有明确的政策含义。第一，中央政府应改革供地制度。要建成以国内大循环为主、国内国际双循环相互促进的新格局，释放内需是关键基点，而缩小城乡消费差距、建成城乡融合消费网络是实现社会内循环的主要动力，因此，以用地管控的模式实现区域平衡发展不能忽略城乡之间的平衡发展。农村居民消费水平是反应农村经济发展的主要指标之一，从促使要素空间匹配与畅通的视角看，中央政府在制定以土地调控区域经济发展的战略选择时，应以实现城乡之间人地联动为目标，在持续推进城镇化进程中缩小城乡差距，使土地供给应与城市吸纳农村人口就业、提升农村居民消费潜力的能力相匹配。

第二，地方政府应调整供地政策。应奉行市场是资源配置的决定性因素，政府更好地发挥作用的准则。就当前土地的问题，政府在发挥作用的环节，不是扭曲市场配置、抑或是一味地调整需求，而是应当在供给侧加大对土地的供给，即使是调控需求，也需要分辨哪种调控手段才是最有效的。具体地，增加对人口流入地东部地区的土地供给，东部地方政府应在土地供应中更多的倾向于住宅用地，以抑制房价高涨的趋势，从而起到缩小城乡间财富差距过大造成的城乡居民消费差距的作用。门槛模型回归结果尤其可以说明，在面临当前东部地区中的北上广等地房价过高的局面时，更加应该放宽土地管控、增加土地供给，从而可以对缩小城乡消费差距、实现城市融合提供更为有力的政策支持。