政策不确定性与土地出让价格“剪刀差”

2023-10-05豆建民王光丽马融

当代经济科学 2023年5期

豆建民王光丽马融

摘要：土地出让过程中地方政府官员利用“压低工业地价、抬高住宅地价”的方式发展地方经济，导致不同用途的土地出让价格之间形成巨大的“剪刀差”。地方政府官员变更频繁带来的政策不确定性将影响土地市场价格波动。基于官员变更频率的视角，在构建理论模型的基础上，使用2009—2018年中国211个城市面板数据，运用双向固定效应模型检验政策不确定性对土地出让价格“剪刀差”的影响与机制。研究发现：（1）官员变更频率增高引致的政策不确定性将显著减小住宅—工业用地出让价格“剪刀差”；（2）这种政策不确定性对土地出让价格“剪刀差”的影响呈现区域位置和城市规模的异质性；（3）住宅—工业用地出让价格“剪刀差”随中国共产党全国代表大会的召开呈现政治周期性；（4）引入政企合谋变量后发现，官员变更频率越高，越能够通过削弱政企合谋效应的机制减小住宅—工业用地出让价格“剪刀差”。据此提出，应完善官员治理制度，规范地方政企关系；推进土地制度市场化改革，激发土地市场活力。

关键词：政策不确定性；官员变更频率；土地出让价格；“剪刀差”

文献标识码：A 文章编号：100228482023（05）008914

随着城镇化进程的加快，城市土地不断扩张。中国地方政府长期以来采用“以土地出让为中心”的发展模式，不仅实现了地方财政收入快速增长，也影响了经济发展的速度和方向。而不同用途的土地出让价格不同，工业用地价格往往低于住宅用地价格，这不仅仅是市场供需导致的，也是政府对土地出让的干预行为引起的。多年以来，工业用地出让价格和住宅用地出让价格之间已经形成了巨大的“剪刀差”［1］，这对区域经济发展而言是一把“双刃剑”。在经济发展初期，住宅—工业用地价格“剪刀差”间接推动了中国城镇化进程。一方面，住宅用地价格的提高既促进房地产市场繁荣，也使地方政府获取高昂的土地出让金实现土地财政增长进而完善城市基础建设［2］。另一方面，压低工业用地价格有利于吸引更多企业投资和劳动力流入进而促使城市扩张发展［3］。因此，随着住宅—工业用地价格“剪刀差”越来越大，地方政府官员越发倾向于选择“高住宅用地价格与低工业用地价格”的政策搭配。但地方政府利用住宅—工业用地價格“剪刀差”只能取得短暂的经济发展，并不利于城市可持续发展。巨大的地价“剪刀差”不仅导致房地产市场超前发展，使民众承受更高的房价，也带来大量低品质投资，如近些年许多工业企业出现严重污染问题。地方政府在住宅用地和工业用地上的权衡取舍也进一步加剧了地区间的发展差异，而在现今城镇高质量发展和区域协调发展的要求下，城市、区域乃至国家都越来越重视均衡发展和可持续发展。土地是重要的生产要素之一，土地价格平衡将有利于经济稳定发展、人民幸福生活。目前，在土地出让过程中地方政府已经难以通过压低工业用地价格促进地区经济快速发展［4］，更不能违背“住有所居”的初心而一味抬高住宅用地价格，因此规范地方政府土地出让行为、逐步缩小土地出让价格差异是实现地区均衡与协调发展的着力点。

地方主政官员作为地方政治权力的代表，可根据法律规定在辖区内制定和执行相关政策，从而对地区经济与社会发展产生影响。中国地方官员作为地方政府主要政策的决策者和执行者，在施政过程中实际享有广泛的经济社会管理权限和自由裁量空间，同时地方官员个人对政策的理解程度、执行力度以及政府收支决策的认知都不相同。此外，在“晋升锦标赛”的机制下，官员在任时具有强烈的动机建立政企关系网，通过政企合谋快速达到绩效目标并实现晋升。因此，随着地方官员在任时长的增加，当地政企合谋氛围会更加浓厚［5］。既有文献证实了地方官员变更对企业发展和地方经济的影响［6］，刘海洋等［7］的研究中提供了地方官员变更影响政企关系的间接证据。在土地出让中也时常看到政府官员的身影［8］，政府官员联合地方企业“以地引资”和“以地生财”进而互相谋利，加剧了不同用途的土地出让价格差异。然而，这种政企关系会随着地方主政官员变更出现破裂和不稳定。具体来说，官员变更对前任官员所建立的政企关系网形成震慑效应，使短时间内土地出让很难受到严重的行政干预，有利于减少官员在土地出让过程中的过度干预行为。当官员频繁变更时，地方政治权力随之发生转移，传递出政策执行延续性或政策执行力度将要变化的风险信号，导致政策不确定性增加，进而对地方经济社会发展产生直接且重要的冲击［9］。

基于以上研究背景，本文试图回答以下问题：地方政府官员变更频率增高引致的政策不确定性是否会影响土地出让价格“剪刀差”？这种影响是否存在政治周期？这种政策不确定性对土地出让价格“剪刀差”的影响是否与政企合谋有关？因此，本文进行了如下工作：首先，在理论模型中考虑了土地要素，即政府出让土地，代表性家庭和厂商消费土地，进而从理论层面分析官员变更频率与土地出让价格“剪刀差”的基本关系，并基于相关文献阐述了官员变更频率增高引致的政策不确定性对土地出让价格“剪刀差”的影响机制；其次，利用2009—2018年211个城市面板数据，构建双向固定效应模型，实证检验官员变更频率增高引致的政策不确定性对住宅—工业用地出让价格“剪刀差”的影响；最后，从政治周期与政企合谋角度深入研究了政策不确定性影响土地出让价格“剪刀差”的机制和原因。

本文主要的边际贡献在于：（1）从官员变更频率这一新视角考察政策不确定性对住宅—工业用地价格“剪刀差”的影响；（2）在理论模型的演算中建立了官员变更频率与土地出让价格“剪刀差”的联系，在理论层面深化了二者关系；（3）基于政治周期和政企合谋讨论官员变更频率影响土地出让价格“剪刀差”的机制。

一、文献综述

（一）政策不确定性与官员变更

政策不确定性指的是政策是否出台、政策出台时间、政策执行方式和政策执行力度所带来的不确定性［10］。从经济学角度来看，在国家整体政局稳定的框架下，施政主体在时间或空间上的变动，如选举年度、官员调动等，会带来政局不稳定［11］，这也是政策不确定性最显性的社会表现。而地方官员对管辖范围内的社会经济负有主要责任，因此官员变更导致前后届政府施行政策的不连续与不稳定，预示着政策的不确定性，从而影响地方经济与社会活动的运行情况［9］。

那么，官员变更为什么会带来政策不确定性呢？官员作为理性人，不仅具有政治绩效和晋升压力，也存在个人逐利行为，因此有动机在管辖范围内进行不同程度的行政干预或策略谋划。每个国家或地区都存在政商结合的情况，中国也不例外。地方政府官员既存在建立政企关系谋取私利的动机［12］，也有借助企业力量改善社会福利的目的［5］。对于需要通过竞选获得晋升的国家或地区来说，政企合谋能够帮助官员获得资金与社会资源进而提高竞选成功率［13］。在中国，“晋升锦标赛”要求官员在有限任期内获得显著的政治成就，而政企合谋也能够帮助官员交上一份高分成绩单。但是，一旦官员发生变更，政企关系不得不中断，地方经济也随之发生变化［5］。刘海洋等［7］从政策不连续性、官员贪腐行为以及政企关系识别了官员变更对当地企业生存风险的影响，Chen等［14］研究了以地方政府官员变更为代表的政治不确定性对企业进入的影响，发现官员变更显著减少了企业进入，特别是非国有企业和高科技企业。陈德球等［15］也发现官员变更引发的政策不确定性会降低企业资本配置效率，其原因是官员变更使企业无法识别好的投资机会，进而导致投资规模减小。

上述文献皆考虑到官员变更前后对企业或整体经济的影响，但鲜少研究提到官员变更频率高与低的问题，官员变更频率是官员变更的量化指标，能够检验出官员变更对经济变量的影响程度。Song等［16］利用中国城市官员更替的频率和可预测性来分析其对地区空气质量的影响，当变更频繁且可预测时，地方官员将更有动力实施积极经济政策，尽管是以损害空气质量作为代价。梁平汉等［17］发现官员更替频繁降低了政企合谋的可能性，使得地方法制环境和自然环境更好。基于以上分析，本文选取官员变更频率作为政策不确定性的代理变量。

（二）土地出让价格“剪刀差”

尽管竞租理论中提到每一块土地的价值是由企业或居民市场竞争的结果，但存在政府干预的情况下，地价就不再完全由市场决定。中国土地市场化并未实现土地要素需求端和供给端平衡，现今工业用地、商服用地或住宅用地，不论是出让面积还是出让价格之间都存在较大差异。李力行等［4］研究发现，地方政府长期采取低地价和協议出让为主的粗放型土地出让方式，不仅使土地资源出现严重错配，也带来生产效率损失。谢呈阳等［18］也认为政府大规模出让工业用地、不饱和供给商住用地的方式对城市创新的影响显著为负，因此政府土地出让行为对社会经济也可能产生负面影响。

目前，中国实行的是城乡二元土地公有制结构，城市土地为国家所有，农村土地为农民集体所有。在这种所有制结构下，企业需付出一定的成本获取土地使用权，土地出让价格则是最主要的成本。自从1994年分税制改革后，地方政府为获取更多收入，将土地出让与抵押收入均收入囊中，使政府对土地的依赖性大大提高，进而政府官员的行政干预行为对中国土地市场运行也将产生重大影响，如政府出台减少土地供应量的政策会直接导致地价剧烈上涨。在中国土地财政体制下，地方政府官员对土地出让市场的干预从未停止。地方政府官员通过干预土地要素的出让数量、出让方式、出让价格等实现自己的政治目的，但过多的干预并不利于土地资源的有效配置。此外，地方官员存在联合企业合谋的动机，不断增加协议出让的比例，挤出“招拍挂”出让的土地，这是因为协议出让方式更有利于政府操作，同时协议出让的土地价格又远远低于“招拍挂”出让价格。学者们提出“以地引资”的观点也验证了地方政府为吸引投资并发展辖区经济以低价出让工业土地，同时高价出让住宅或商服用地进而获得城市建设资金和经济增长的事实［19］。综上所述，政府官员对土地出让的过多干预已经不利于土地市场健康运行，现今住宅—工业用地价格“剪刀差”已成为常态，甚至出现价格差异越来越大的趋势。本文基于理论分析和实证研究，试图揭示官员变更频繁引致的政策不确定性影响土地出让价格“剪刀差”的机制。

二、理论模型与影响机制分析

（一）理论模型

本文在基本的实际经济周期（RBC）模型中引入房地产部门，为了能更好地刻画政策不确定性，引入了政府部门

考虑到本文的研究主体是政府部门的土地出让行为，为了简化模型，本文不讨论金融货币市场的摩擦对模型的影响。。在本文的模型设定中，政府是土地的唯一供给方，房地产部门与生产部门都利用土地进行生产，另外政府决策不仅要考虑当期收益，还要考虑未来预期收益，而政府官员变更引起的政策不确定性会导致政府跨期决策短视化，这种短视会影响政府短期土地出让行为，进而影响土地市场价格的波动。

1.代表性家庭

参照宏观模型基本研究范式，本文设定代表性家庭为无限期生存，家庭每期可以选择消费Ct、住房ht以及劳动时间Nt，来获得效用最大化：

E0∑∞t=0βt（lnCt+jlnht-θlnNt）（1）

其中，E0代表初始阶段的期望，β、j、θ分别代表贴现因子、房地产需求与劳动供给的效用权重。代表性家庭给生产部门和房地产部门提供劳动时间为nct、nht，Nt为nct和nht的复合形式［20］：Nt=ξc-1/τnct（1+τ）/τ+ξh-1/τnht（1+τ）/ττ/（1+τ）。

代表性家庭提供的劳动时间在效用函数中存在差异，τ为各部门劳动供给之间的替代弹性，ξc和ξh分别为稳态时代表性家庭在生产部门和房地产部门的劳动供给与总劳动供给之间的比重。家庭每期在生产部门、房地产部门提供劳动所获得工资可以用于消费以及增加新的住房需求。因此家庭的预算约束为

Ct+qhtht-1-δht-1=wctnct+whtnht（2）

其中，δ为住房存量的折旧率，qht为房价。在家庭的预算约束下，最大化效用函数，得出下列最优化条件：

1/Ct=λt（3）

θ/NtNt-1/τξc-1/τnct1/τ=λtwct（4）

θ/NtNt-1/τξh-1/τnht1/τ=λtwht（5）

j/ht+βEtλt+11-δqht+1=λtqht（6）

2.生产部门

生产部门由完全竞争厂商组成，生产同质的商品，生产部门的厂商向家庭雇佣劳动、向政府购买工业土地Lct进行生产。假设厂商的生产函数为

Yct=Actnct1-αcLct-1αc（7）

其中，Act是生产部门的技术进步率，αc是土地要素产出的弹性系数。本文在生产函数的设定中没有加入物质资本变量，主要是因为本文研究目的是考察政策不确定性下政府土地财政行为所引起的土地出让策略的变化，虽然物质资本在整个市场运行的过程中非常重要，但是对于研究主题不存在显著性影响，因此未将物质资本变量加入模型中讨论。生产部门的成本来自付给劳动力的工资总额以及购买土地的成本，因此企业利润函数满足

Πct=Actnct1-αcLct-1αc-wctnct-PctLct

其中，Pct代表工业用地出让价格，厂商利润最大化，可以得到

wct=1-αcYct/nct（8）

3.房地产部门

房地产部门同生产部门一样，向家庭雇佣劳动、向政府购买住宅土地Lht进行生产。假设房地产厂商的生产函数为

Yht=Ahtnht1-αhLht-1αh（9）

其中，Aht是技术进步率，αh是房地产部门土地要素产出的弹性系数。其成本来自付给家庭部门劳动力的工资总额以及购买土地的成本，因此企业利润函数满足

πht=qhtYht-whtnht-PhtLht

其中，Pht代表住宅用地出让价格，厂商利润最大化，可以得到

wht=1-αhqhtYht/nht（10）

4.政府部门

地方政府有两种收入来源：一是政府通过在土地市场上出让土地来获得收入，二是地方政府拥有的初始财政收入（revt）。政府支出主要是政府自身的消费支出，因此政府的预算约束为

PhtLht+PctLct+revt=Gt（11）

其中，政府每期的土地出让面积设定为常数，为了简化将土地出让总量标准化为1，即Lht+Lct=1。由于政府存在换届问题，政府官员变更会带来政策不确定性，从而导致政府跨期决策短视化，因此政府的决策可设定为

Vt= maxGt，Lct ut+βEtσt+1Vt+1（12）

其中，借鉴石光等［21］的做法，设定σt+1为t+1期政府官员留任的概率。σt外生给定，σt∈［0，1］，那么1-σt为换届概率，即政府官员的变更频率。地方政府是部分自利的，其效用由两部分构成：一是晋升带来的效用，“晋升锦标赛”表明官员晋升激励主要来自经济增长，地方政府官员为了达到晋升激励，必然追求尽可能大的地区产出，因此将地区产出作为效用的一部分［19］；二是地方政府的消费也会带来效用，因此地方政府的效用形式为ut=γlnYct+φlnGt。其中，为了与家庭效用函数的形式保持一致，采用对数加总形式设定政府效用函数，γ、φ代表产出、政府消费的效用权重。根据式（12）得出最优的跨期决策满足

Pht/Pct=Etσt+1βγαcGt/φPctLct+1（13）

5.市场出清与均衡求解

市场均衡时，各个市场均满足出清条件。其中，生产部门生产的商品用于居民消费和政府消费型支出，房地产部门生产的住宅为现存住房存量。市场出清条件为

Yct=Ct+Gt

Yht=ht-1-δht-1

Lht+Lct=1（14）

可以得出住宅用地出让价格与工业用地出让价格之比满足

Ph/Pc=σβγαc/φ×G/（PcLc）+1（15）

G/PcLc=（1/αc）（1-jδξc1-αh/{［1-β（1-δ）］ξh（1-αc）}）（16）

其中，式（16）由固定的参数构成，其值始终大于0，因此由式（15）可以看出住宅用地出让价格与工业用地出让价格之比大于1，且官员变更的概率越大（σ越小），住宅与工业用地出让价格之比越小，即本文研究的对象——住宅—工业用地出让价格“剪刀差”缩小。

土地出让收入和相关税费是政府部门收入的组成部分，因此地方政府官员有动机和能力通过影响土地出让来改善财政收入并推动地区经济发展［2］。在“晋升锦标赛”的压力下，地方政府官员需在任期内不断提高政绩并实现晋升，而“高住宅用地价格与低工业用地价格”的政策搭配可从住宅市场、人口流动、产业转移等多个方面幫助地方政府官员实现政绩目标［1］。地方政府官员任期越长，越易引起地方政府官员盲目利用土地出让获取短期利益，最终导致中国土地市场中不同用途的地价产生巨大差异。然而，当地方政府官员频繁变更时，不同官员具有不同的政绩倾向和执政能力，尽管这带来了政策不确定性，但也为地方经济带来新的发展思路和潜在约束，促使地方政府官员关注地区真正的发展需求，因地制宜、因城施策，进而减少地方政府官员对土地市场的盲目干预，有利于缩小住宅—工业用地出让价格“剪刀差”。

结合理论模型和理论分析，本文提出以下理论假说：

H1：官员变更频率增高引致的政策不确定性，有利于直接缩小住宅—工业用地出让价格“剪刀差”。

（二）影响机制分析

土地是城市经济与社会发展过程中不可或缺的资源要素，而地方政府掌握着土地使用权，因此地方政府主政官员对土地市场存在一定程度的行政干预。从地方政府官员角度来看，地方政府官员倾向于采取“高住宅用地价格与低工业用地价格”的政策搭配实现提高财政收入和促进工业发展两大目标［1］。从微观企业角度来看，土地要素是工业企业生产成本中较为重要的一部分，当地方政府官员能够以较低的价格向工业企业出让工业用地时，有利于吸引大量工业企业进入与集聚。因此，不论是地方政府官员出于土地财政或土地引资目标，还是企业出于降低成本等目标，土地出让过程中易产生浓厚的政企合谋效应。但政企合谋关系需要地方政府官员和企业高管之间多年经营才能稳固，因此地方政府官员任期越长、换届率越低，越有利于地方政府官员搭建政企合谋关系网络，进而联合企业共同影响土地市场发展［19］。而地方政府官员变更或变更频率增加，不仅引致政策不确定性，也不利于地方政府官员搭建和维护政企合谋关系网络，进而削弱政企合谋效应［5］。

地方政府官员和企业之间可通过多种途径在土地市场达到“双赢”目标［19］（包括但不限于以下途径）：第一，为合谋企业寻求更便宜的土地而低价征用土地；第二，合谋企业以低价圈占远超需求的大量土地；第三，地方政府官员提前将土地出让信息透露给合谋企业。这些途径将不断降低工业用地价格。同时，地方政府官员又通过提高住宅用地价格和刺激住房需求来激励房地产行业发展，也有动机和房地产企业合谋操纵房地价格，使地方政府官员获得显性的财政收入和隐性的个人回报，而房地产企业获得高利润。综上所述，政企合谋效应越强，越不利于土地市场化发展。随着地方政府官员变更频率增高，地方政府官员与企业间的关系网将不再稳固［9］，政企合谋效应不断削弱，进而有利于缩小住宅—工业用地出让价格“剪刀差”，促进土地市场平稳健康运行。

由此，本文提出以下理论假说：

H2：官员变更频率越高越能够削弱政企合谋效应，进而缩小住宅—工业用地出让价格“剪刀差”。

三、研究设计

（一）模型设定

本部分研究重点是通过实证检验官员变更频率增高引致的政策不确定性对土地出让价格“剪刀差”的影响，根据研究假说，本文设定的基本计量模型如下：

jdcit=α0+α1bgit+λj∑nj=1Zjit+μi+νt+εit （17）

其中，i表示城市，t表示年份。jdcit为土地出让价格“剪刀差”，是本文的被解释变量；bgit为官员变更频率，为政策不确定性的代理变量，是本文的主要解释变量；Zj为控制变量的集合；μi为不随时间变化的地区固定效应；νt为时间固定效应；εit为模型残差项。

（二）变量定义

1.被解释变量

土地出让价格“剪刀差”（jdc）。结合理论模型中的设定，本文采用平均住宅用地出让价格和平均工业用地出让价格之比（即住宅—工业用地出让价格“剪刀差”）作为被解释变量。通过中国土地市场网中每宗出让土地的地址匹配至所在城市，再根据成交类型进行分类，将不同类型出让土地的成交价格与成交面积在城市层面先加总再平均，最终得到地级市层面住宅用地和工业用地的平均出让价格。

2.解释变量

政策不确定性（即官员变更频率）（bg）。本文采用地级市的县（区）委书记变动比例衡量城市内部官员变更频率，以此代表政策不确定性。已有文献采用官员是否变更的虚拟变量作为政策不确定性的指标，但是这种衡量方式只能定性地表述政策不确定性，无法定量地衡量政策不确定性的影响程度，并且县（区）委书记是土地出让中的决定因素，因此借鉴杨海生等［22］的做法和贴合理论模型，本文将县（区）委书记的变更比例作为地级市层面政策不确定性的代理变量。

3.控制变量

根据已有研究，土地出让价格可能受地区经济状况、市场发育程度等因素影响［23］。因此，本文的控制变量包括：工业发展水平（gy），利用工业增加值的对数衡量地方工业发展状况；商品房投资水平（ft），利用商品房投资额与地区年末总人口之比衡量，商品住宅投资是影响住宅用地出让价格的重要因素；收入水平（sr），利用在岗职工平均工资的对数衡量，收入水平与房价变动相关；地区财政支出水平（cz），即地区财政支出与生产总值之比，本文的理论模型设计中表明住宅—工业用地出让价格“剪刀差”与财政支出水平相关，地区的财政支出水平越高、财政压力越大，政府越希望影响土地市场增加财政收入；经济环境（gdp），利用人均生产总值衡量。地区经济环境越好，投资需求越旺盛，企业集聚效应更强，可能会增加土地出让规模；“招拍挂”土地数量（zpg），利用城市以“招拍挂”形式出让的土地宗数的对数衡量，相比于“招拍掛”方式，协议出让方式留给地方政府更多的操控地价的空间；土地生产率（scl），利用第二产业与第三产业地区生产总值之和与建成区面积之比衡量，土地生产率越高，土地出让价格也就越高；市委书记变更（rep），该变量为0—1虚拟变量，其中该年该市委书记发生变更则为1，反之为0，进而控制市委书记对县（区）委书记变更的影响。

（三）数据来源与变量描述

为检验本文提出的假说H1，选取2009—2018年全国211个城市的面板数据进行分析。本文从中国土地市场网收集整理了2009—2018年土地出让数据参见中国土地市场网：https：//www.landchina.com/#/。，每条观测值包括地块所在地、土地面积、土地来源、土地用途、供地方式、行业分类、土地级别、成交价格及合同签订日期等特征数据。使用爬虫技术获取和整理土地交易数据时发现，部分城市数据缺失严重，经过校对发现部分城市土地交易数据异常，因此本文对土地交易数据进行了缩尾处理，另外对于后来设立或者合并的城市数据，从样本中删除，剔除异常值后，共获得137万个土地交易观测值。市委书记、县（区）委书记的特征数据从政府网站、人民网、新华网等各种渠道手工收集。之所以考虑以市委书记、县（区）委书记作为研究样本，是因为中国一直坚持“党对一切工作的领导”原则，以及现实政府工作中“书记”的实际领导作用，市委书记、县（区）委书记是一个城市、一个地区最重要的微观能动主体，在政府决策中起决定性作用，其个人的利益诉求和政策偏好会直接影响政府跨期决策。控制变量等其他数据均来自2010—2019年各个城市统计年鉴以及2009—2018年各个城市的统计公报。

本文选取的样本城市2009—2018年工业和住宅用地平均出让价格如图1所示，住宅地价处于快速增长趋势，从2009年的1 143元涨至2018年的3 272元，增长了近两倍，但工业地价长期较低。图1显示工业地价与住宅地价的差距越来越大，形成了显著的“剪刀差”，这也为本文研究内容提供了一定的事实依据。

本文选取的211个城市在2009—2018年共发生了2 087次县（区）委书记变更，平均每年有10%左右的县（区）委书记发生变动。而全国在2009—2018年共发生了641次市委书记变动，平均每年有27.7%的市委书记发生变动。图2展示了2009—2018年间县（区）委书记变动的频率以及市委书记变动频率、平均任期。市委书记的平均在任时间为3年，其中2010和2011年的平均在任时间最长。图中显示县（区）委书记、市委书记的变更频率总体趋势基本一致，但县（区）委书记的变更频率较低。从县委书记变更频率来看，2012和2017年是官员变更频率最高的年份，而这两年均为中国共产党全国代表大会（简称“党代会”）召开的年份。这说明党代会召开也是官员变更的重要时间节点，因此后文进一步检验了党代会对土地出让价格“剪刀差”的影响。

主要变量的描述性统计结果见表1。其中，住宅—工业用地出让价格“剪刀差”的最小值为1.866，最大值为27.430，平均值为8.244，说明中国城市工业用地出让价格远远低于住宅用地出让价格，且差距较大，比较符合中国现状以及本文的模型设定。官员变更频率的均值为0.127，与上文统计的每年县（区）委书记的平均变更频率较为一致。

四、实证结果分析

（一）基准回归结果分析

官员变更频率引起的政策不确定性与土地出让价格“剪刀差”之间的实证结果见表2。从第（1）（2）列的结果来看，无论是否加入控制变量，双向固定效应下官员变更频率（bg）的系数均显著为负，说明官员变更频率每提升1个单位，住宅—工业用地出让价格之比降低0.788个单位

加入控制变量后为非平衡面板数据。。并且中国工业用地出让价格始终小于住宅用地出让价格，因此实证结果说明地方官员变更频率增高引起的政策不确定性将明显缩小住宅—工业用地出让价格“剪刀差”，本文的假说H1成立。在以经济增长为目标的政绩考核体系下，地方官员在任期间为了实现晋升，往往会寻求“以地引资”来加快当地经济发展速度，同时为了财政收

支平衡提高住宅价格实现“以地生财”，这其中都离不开企业的参与，因此官员留任概率越高、变更频率越低的情况下，政企合谋效应强烈［19］。但是，变更频繁并不利于长期稳定政企关系的建立与维护［7］，新上任官员需要在新一轮的政治周期中再次建立新的政企关系网络，短期内将减少政府对土地市场的干预，进而缩小住宅—工业用地出让价格“剪刀差”。控制变量方面，工业水平、收入水平、财政支出水平、经济环境、土地生产率都会扩大住宅—工业用地出让价格“剪刀差”，而商品房投资水平、“招拍挂”土地数量、市委书记变更会缩小住宅—工业用地出让价格“剪刀差”。

为了更进一步验证官员变更频率对住宅和工业用地价格的影响，本文分别考察了官员变更频率对住宅用地价格（zp）、工业用地价格（ip）的影响由于住宅、工业用地价格方差较大，为了更好地进行回归分析，本文在此处对住宅、工业用地价格分别取对数再进行回归。。由于两种土地市场存在着不可分割的联系，在回归中分别加入另一种用地价格作为控制变量，回归结果报告在第（3）（4）列。从结果来看，官员变更频率越高，越能显著降低住宅地价、提高工业地价，有利于缩小土地出让价格“剪刀差”。

（二）异质性分析

1.城市规模异质性分析

中国国土广阔，城市发展水平相差较大，土地出让也呈现了截然不同的情况，如大型城市的房地产市场需求较大，而中小城市的工业发展潜力较大。因此，不同城市规模、官员变更频率对土地出让价格“剪刀差”的影响也不同。本文将样本城市分为超大城市、大城市和中小城市三类进行异质性回归

根据国务院于2014年10月29日印发的《国务院关于调整城市规模划分标准的通知》中明确提出的城市划分标准，即新的城市规模划分标准，以城区常住人口为统计口径将城市划分为五类：超大城市、特大城市、大城市、中等城市、小城市。由于超大城市只有上海、重庆、北京、深圳、广州、天津和成都，样本较少，考虑到更好地拟合，本文将特大城市和超大城市样本合并，也将中小城市合并处理。，回归结果见表3。

从城市规模异质性结果来看，只有中小城市官员变更频率通过了5%的显著性水平检验且系数为负，和基准回归结果保持一致，而超大城市和大城市均没有通过显著性检验。这说明官员变更频繁引致的政策不确定性在不同城市规模之间存在显著异质性，这种政策不确定性对中小城市土地出让价格“剪刀差”的影响最为显著。这是因为中国中小城市尽管发展起点较低，但发展潜力更大，随着国家区域协调发展系列政策的出台，中小城市地方政府官员更有动力在土地出让方面寻求晋升机遇，也更有实施政企合谋的动机，一旦提高中小城市官员的变更频率，就会引起更大的政策不确定性进而显著影响中小城市的土地出让价格“剪刀差”。而大型以上的城市，土地市场发育程度较高，操作空间较小，使得政策不确定性对土地出让价格“剪刀差”的影响存在但不显著。

2.区域异质性分析

中国不同区域均有不同的资源禀赋特征，东部地区或南方地区的经济社会发展水平往往较高，因此本文将样本划分为东部、中部、西部地区来观察不同区域的政策不确定性影响土地出让价格“剪刀差”的异同，此外本文同时考虑了现有文献鲜少关注的南北方差异按照秦岭—淮河的标准将样本划分成南方地区和北方地区。，区域异质性的检验结果如表4。

从第（1）～（3）列结果可知，只有东部、中部地区官员变更频率能够显著降低住宅—工业用地出让价格“剪刀差”，而西部地区官员变更频率的系数无法通过显著性检验。而从第（4）（5）列结果可以发现，南方地区官员变更频率也通过了5%的显著性水平检验，北方地区同样没有明显的证据表明官员变更频率能够显著影响土地出让价格“剪刀差”。这说明整体经济越发达越开放的地区，官员变更频率增高引起的政策不确定性有利于缩小住宅—工业用地出让价格“剪刀差”，而欠发达地区政策不确定性对土地出让价格“剪刀差”的影响并不稳定。

（三）稳健性检验

本文还进行了如下稳健性检验：第一，宏观环境也有可能影响城市地价差异，为此，本文通过控制省份固定效应以缓解宏观系统性环境的变化，结果见表5第（1）列。第二，前文中的回归均采用稳健标准误，本部分则进行聚类标准误进一步處理异方差的问题，回归结果见表5第（2）列。第三，考虑到直辖市行政级别的特殊性，其与其他地级市经济政治的条件均有所不同，剔除直辖市样本后进行回归分析，结果见表5第（3）列。第四，目前商住两用的土地已经越来越受到消费者的欢迎，考虑到部分商服用地也会被人们用来居住，因此将住宅和商服用途的土地出让数据合并成新的平均住宅地价，再与工业平均地价构建新的被解释变量进行估计，结果见表5第（4）列。系列检验结果显示本文结论依然成立。

3.时间和地区固定效应已控制，控制变量估计结果留存备索。

（四）进一步分析：政治周期影响

考虑到党代会每五年召开一次，党代会召开年份也是官员变更的重要时间节点，参考徐业坤等［6］的做法，将五年一次的党代会作为政治周期，引入4个虚拟变量刻画党代会的影响。如果党代会在当年召开，cpc取1，否则取0；党代会召开前两年，b2取1，否则取 0；党代会召开前一年，b1取1，否则取 0；党代会召开后一年，a1取1，否则取 0。本文的样本期间是2009—2018年，期间共召开过两次党代会，因此将2012、2017年召开的党代会分别作为第一、二个政治周期的起始时间。由于政治周期具有强烈的时间趋势，本文在此没有控制时间变量。

表6第（1）（2）列分别利用随机效应和固定效应检验了党代会的政治周期对土地出让价格“剪刀差”的影响。可以看出，住宅—工业用地出让价格“剪刀差”随党代会的召开呈现政治周期性，党代会召开前两年、前一年以及召开当年，住宅—工业用地出让价格“剪刀差”缩小，而在党代会召开后一年，住宅—工业用地出让价格“剪刀差”明显增大，此时官员的变动已经确定，新任官员存在显著的绩效冲动，更希望与企业联合，更有倾向使用积极甚至激进的土地出让政策，进而有可能加大土地价格“剪刀差”。从第（3）（4）列的结果发现，官员变更频率的系数为负，表明控制党代会召开的周期性后，官员变更频率仍然会对土地出让价格“剪刀差”产生显著负向影响，这表明党代会的召开与官员变更频率有一定的相关性，但不能完全等同

本文未将党代会的周期性加入控制变量作为基准回归的原因是基准回归中已经控制时间变量，减少了时间趋势对结论的影响，在这部分为了研究党代会的时间周期性并沒有控制时间，两者之间并不冲突。。从图2也可发现，官员变更时间点也不是完全集中在党代会召开前后年份，每一年都有10%以上的官员发生变动，党代会的政治周期只能辅助反映官员变更情况。

（五）影响机制检验：政企合谋效应

在基本回归结果和政治周期检验中，县（区）委书记变更频率增高引致的政策不确定性有利于缩小住宅—工业用地出让价格“剪刀差”，理论分析中也表明地方政府官员与工商企业、土地市场之间关系紧密。本文进一步检验政企合谋的影响机制，即探讨官员变更频率增高引致的政策不确定性，是否通过削弱政企合谋效应的机制影响住宅—工业用地出让价格“剪刀差”。本文主要利用中介效应模型对政企合谋效应进行实证检验。具体的回归模型如下：

Mit=β0+β1bgit+λj∑nj=1Zjit+μi+νt+εit（18）

jdcit=δ0+δ1bgit+δ2Mit+λj∑nj=1Zjit+μi+νt+εit（19）

其中，Mit代表中介变量（政企合谋效应变量）。通常来说，官员任期对其政策手段产生重要影响［7］，官员任期越长，越有可能和当地企业建立起利益关系网，从而越容易形成政企合谋［17］。首先，引入城市官员任期（rq）代表政企合谋效应，利用一个城市中所有县（区）委书记的平均任期衡量，单个县（区）委书记任期用卸任年份减去上任年份衡量

县（区）委书记上任年份计算到具体月份，如县（区）委书记在1—6月就职，其任期按照当年计算，如在7—12月就职，则从第二年开始计算任期。卸任年份的计算也如此。。另外，官员的非正常换届会加剧政策不稳定性［15］，从而影响政企合谋的效果。本文参考张豪等［24］的做法，先将离任县（区）委书记任期低于5年的样本视为非正常换届，记为0，否则为1，然后将一个城市中所有县（区）委书记是否正常换届加总至城市层面，再进行平均得到城市官员正常换届率（rq5）作为政企合谋效应的另一代理变量。

合谋效应的实证结果如表7所示。从第（1）（3）列可发现，官员变更频率增高引致的政策不确定性显著削弱了政企合谋效应，当发生官员频繁变更时，不仅带来政策不确定性，更有利于打破原有的政企合谋关系。第（2）（4）列结果中，政企合谋效应的两个代理变量（rq、rq5）的系数均在5%的水平下显著，主要解释变量（bg）的系数不显著，说明政企合谋效应在官员变更频率影响住宅—工业用地出让价格“剪刀差”的过程中存在完全中介效应，即政企合谋效应是官员变更频率影响住宅—工业用地出让价格“剪刀差”的一个有效渠道，这也就意味着官员任期越长，官员越有足够的时间建立政企关系网络，通过发挥政企合谋效应操控土地出让市场，将加大住宅—工业用地出让价格“剪刀差”。反之，官员变更频繁将削弱政企合谋效应，有利于缩小住宅—工业用地出让价格“剪刀差”，从而验证了本文的理论假说H2。

五、结论与启示

中国地方政府官员对经济与社会发展有着很强的影响力。地方官员出于晋升压力和对政绩的强烈追求，存在低价出让工业土地、高价出让住宅土地的行为动机，同时发挥政企合谋效应不断“以地引资、以地生财”，快速实现政绩目标。尽管在不同阶段的地区发展目标下，这种干预行为并不是完全错误的，但过多的政府干预并不利于土地市场健康发展。促进中国土地市场健康运行需要土地市场内外联动改革。本文从官员变更频率的视角揭示了中国住宅—工业用地出让价格“剪刀差”的主要原因，地方政府官员是土地出让市场中不可或缺的角色，随着官员对土地出让市场的干预越来越多，土地出让价格也会偏离市场发展趋势，进而导致土地出让价格“剪刀差”不断扩大。而本文的实证结果发现，地方政府官员变更频率增高尽管会带来政策不确定性，但也有利于约束官员与企业的行为，削弱政企合谋效应，进而有利于缩小住宅—工业用地出让价格“剪刀差”，稳定住宅土地价格、提高工业土地价值。本文研究结论具有以下政策启示：

（1）完善官员治理制度，规范地方政企关系。第一，加强地方政府官员在地区间的轮换与交流，充分发挥官员变更的积极效应，通过提高官员变更频率抑制政企合谋效应，有效维持地区土地市场乃至社会与经济系统平稳运行。此外，完善官员绩效考核体系，在目前多元化的社会治理目标下，地方政府官员不应再以GDP论英雄，官员绩效考核体系应与城镇高质量发展、区域协调发展等目标有机结合。第二，官员变更频率增高带来的政策不确定性是一把“双刃剑”，需趋利避害。官员变更频率增高，将有利于合理划分政府与市场的边界，地方政府需积极引导各类市场有序竞争，同时也需加强对地方政府各级官员的约束与管理，规范地方政府与当地企业之间的关系，并推动地方政府向服务型政府转变，进而为地方社会与经济发展保驾护航。

（2）推进土地制度市场化改革，激发土地市场活力。第一，积极建立公平竞争的土地市场环境，推进土地制度市场化改革。地方政府应因地制宜、因城施策，合理配置住宅用地和工业用地的比例，优化土地出让结构，提高土地资源利用效率。在工业用地方面，政府应减少盲目引资，关注投资项目质量，引导工业企业公平有序竞争，进而完善本地营商环境。在住宅用地方面，政府应加强对房地产市场的监督与指导，适当出台房价调控政策，同时积极建设城市基础设施、吸引人口流入，进而建设宜居新城新区。第二，地方政府应转变“以土地出让为中心”的粗放式地方经济发展模式，减少地方官员对土地市场的过度干预，逐步缩小住宅—工业用地出让价格“剪刀差”，促进土地市场协调健康发展。土地资源只能带来短期利益，地方政府官员需重视土地之上的产业发展，依据地区资源禀赋和区位条件积极推动特色产业发展与升级，进而实现每一块土地的最大效益，激发土地市场活力。

参考文献：

［1］田文佳，余靖雯，龚六堂.晋升激励与工业用地出让价格：基于断点回归方法的研究［J］.经济研究，2019（10）：89105.

［2］肖叶，刘小兵.财政支出偏向是否促进了土地出让规模扩张［J］.当代经济科学，2021（3）：107117.

［3］刘元春，陈金至.土地制度、融资模式与中国特色工业化［J］.中国工业经济，2020（3）：523.

［4］李力行，黄佩媛，马光荣.土地资源错配与中国工业企业生产率差异［J］.管理世界，2016（8）：8696.

［5］郭峰，石庆玲.官员更替、合谋震慑与空气质量的临时性改善［J］.经济研究，2017（7）：155168.

［6］徐业坤，马光源.地方官员变更与企业产能过剩［J］.经济研究，2019（5）：129145.

［7］刘海洋，林令涛，黄顺武.地方官员变更与企业兴衰：来自地级市层面的证据［J］.中国工业经济，2017（1）：6280.

［8］王贤彬，张莉，徐现祥.地方政府土地出让、基础设施投资与地方经济增长［J］.中国工业经济，2014（7）：3143.

［9］杨海生，陈少凌，罗党论，等.政策不稳定性与经济增长：来自中国地方官员变更的经验证据［J］.管理世界，2014（9）：1328.

［10］HUSEYIN G， MIHAI I. Policy uncertainty and corporate investment［J］. Review of Financial Studies， 2015， 29（3）： 523564.

［11］JULIO B， YOOK Y. Political uncertainty and corporate investment cycles［J］. Journal of Finance， 2012， 67（1）：4583.

［12］潘越，寧博，肖金利.地方政治权力转移与政企关系重建：来自地方官员更替与高管变更的证据［J］.中国工业经济，2015（6）：135147.

［13］CLAESSENS S， FEIJEN E， LAEVEN L. Political connections and preferential access to finance： the role of campaign contributions［J］. Journal of Financial Economics，2006，88（3）：554580.

［14］CHEN S， MAO H， FENG Z. Political uncertainty and firm entry： evidence from Chinese manufacturing industries［J］. Journal of Business Research，2020，120：1630.

［15］陈德球，陈运森，董志勇.政策不确定性、市场竞争与资本配置［J］.金融研究，2017（11）：6580.

［16］SONG C， SESMERO J， DELGADO M S. The effect of uncertain political turnover on air quality： evidence from China［J］. Journal of Cleaner Production，2021，303：127048.

［17］梁平汉，高楠.人事变更、法制环境和地方环境污染［J］.管理世界，2014（6）：6578..

［18］谢呈阳，胡汉辉.中国土地资源配置与城市創新：机制讨论与经验证据［J］.中国工业经济，2020（12）：83101.

［19］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）：4351.

［20］王频，侯成琪.预期冲击、房价波动与经济波动［J］.经济研究，2017（4）：4863.

［21］石光，岳阳，张过.政府换届周期对城市空间扩张的影响［J］.世界经济，2021（4）：178200.

［22］杨海生，才国伟，李泽槟.政策不连续性与财政效率损失：来自地方官员变更的经验证据［J］.管理世界，2015（12）：1223.

［23］徐舒，陈珣.收入差距会推高住房价格吗？［J］.经济学（季刊），2016（2）：549570.

［24］张豪，戴静，张建华.政策不确定、官员异质性与企业全要素生产率［J］.经济学动态，2017（8）：4961.

［本刊相关文献链接］

［1］唐晓华，李静雯.经济增长目标、策略性财政政策与产业协同集聚［J］.当代经济科学，2023（2）：7387.

［2］陈俊华，刘娜，卓贤.土地抵押融资、基础设施属性与地方经济增长［J］.当代经济科学，2022（6）：1327.

［3］王守坤，王菲.土地出让是否会增加雾霾污染：基于中国地级市面板数据的实证分析［J］.当代经济科学，2022（2）：8292.