土地财政依赖与房价上涨
中图分类号：F299.23 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2015）14-0211-03
一、中国房地产行业现状
自1998年住房改革以来，房地产行业得到了快速的发展，渐渐成为了中国经济的支柱行业之一。房地产业的快速发展，拉动了建筑、钢铁、水泥、家电等与之相关的产业的发展，创造了大量的就业机会，为中国GDP的增长作出了卓越的贡献。同时，土地是房地产业最为重要的生产资料，这促使土地市场商品化。地方政府作为土地市场的唯一供给者，处于垄断地位，独享土地出让收入，土地出让收入也逐渐成为地方政府重要的财政来源。充裕的财政预算外收入也让地方政府尽可能改善城市的基础建设，更好得为城市的经济发展做好规划和引导。房地产业的发展对经济、社会发展良性的推动作用，每一位公民都能切身感受到。
然而，房地产业高速的发展致使今日的房价之高，令民众难以承受；而房地产行业与众多行业有着千丝万缕的关系，因此房地产行业有着牵一发而动全身的重要性。房价大幅波动，将会对社会经济的方方面面产生巨大的负面影响。房地产行业危机会成倍传导到其他行业，甚至引发金融危机，造成社会的动荡。宋勃（2010）总结了房价过度波动三个主要方面的负面影响。第一，房价的过度波动会导致宏观经济的波动。国际货币基金组织在发达国家房地产价格暴跌的研究中发现，它所造成的损失是股价暴跌造成资产损失的2倍以上，且最终影响国内生产总值平均下跌8%。第二，房地产价格的过度波动会导致资源配置的扭曲。房价的高速上涨或吸引到更多各行各业的资金流向房地产业，而导致社会经济结构失衡。第三，当房地产价格一旦停止上涨，或上涨趋势减慢，将会对房地产业投资的其他行业、提供信贷资金的银行产生重大影响，导致金融风险积聚。例如，美国房地产次贷危机就引发了2008年全球金融危机。由此可见，研究房地产快速上涨的根源具有重要的现实意义。
目前，国内学者对于土地与房价的关系更多的是从地价，土地出让方式，土地供给等角度进行研究。其中一些学者着重探讨了土地财政对房价的影响。我国20世纪90年代实行财政分税制后，地方政府在承担地方了大量的民生责任和地方发展责任。而这需要大量的资本开支，地方财政急需增加收入来源。为此，地方政府有动机去抬高土地价格，从而获得高额土地出让收入，导致地方政府对于土地财政的依赖。因此，要想推高土地价格，必须有房价的不断上涨作为支撑，那么地方政府对于土地财政的依赖对房价上涨的影响是如何呢？
二、研究样本
本文以我国30个省区为研究样本，其中包括除台湾省之外的23个省和北京、天津、重庆、上海4个直辖市，以及除西藏以外（西藏部分数据缺失）的4个自治区。样本区间为2000―2012年。文中房地产价格、居民收入、总人口数等数据来自2000―2012年的《中国统计年鉴》中的商品房平均销售价格、人均可支配收入、常住人口数。房地产存量数据由人均住房建筑面积与总人口数的乘积得出。为了描述地方政府对于土地财政的依赖程度，本文选取土地财政收入占地方财政收入的比重来对土地财政依赖度TDYL进行衡量。
三、实证分析
本文所用数据为面板数据，为了避免伪回归，需要对模型中的变量进行单根检验。检验结果表明所有变量的一阶差分是稳定的。一阶差分方程符合建模要求。
近年来政府对于房地产市场的干预呈现常态化，虽然干预的原因各有说辞，但是地方财政对土地财政的依赖会加大政府干预的力度。据此可以建立一个同时考虑土地财政依赖度的计量经济学模型：
式（1）中，表示t期地区i的土地财政依赖度，表示第t期地区i的房地产价格，表示第t期地区i的居民收入水平，表示第t期地区i的房地产供给，表示第t期地区i的总人口，表示t-1期房地产建筑成本，表示第t期地区i的利率水平，为模型的随机扰动项，包括了该计量模型未考虑到的其他影响房价的因素。
在本文计量模型中滞后一期的因变量是作为自变量存在的，因此，本文的模型为动态面板数据模型。由于滞后因变量于误差项相关，固定效应和随机效应估计结果都是有偏的，因此，本文采用系统GMM法对模型进行估计。系统GMM法的原理是，首先通过一阶差分解决变量不稳定性问题，然后通过根据变量来解决内生性问题，最后通过引入滞后因变量解决序列相关性问题。在本文的计量实证中，假设上期房价为内生变量，其他变量均为外生变量。
模型1是不考虑经济基本面等因素，仅仅考虑上期房价对本期房价影响的模型。模型1的AR（1）的p值=0.00<0.05，AR（2）的p值=0.06>0.05，这表明模型1在5%的显著性水平下可以接受“扰动项无自相关性”的原假设。Sargan检验的p值=0.79，表明所有工具变量是有效的。模型1显示，在不考虑经济基本面等因素的情况下，上期房价系数为负，且在5%的水平上显著。上期房价增长率每增加1%，本期房价增长率将减少0.12%。由此可见，上期房价上涨幅度越大，商品房供给本期供给就会增加，本期住房需求也可能会减少，从而使得本期房价涨幅减小。
模型2在模型1的基础上考虑了经济基本面的影响。模型2的AR（1）的p值=0.00<0.05，AR（2）的p值=0.18>0.05，这表明模型2在5%的显著性水平下可以接受“扰动项无自相关性”的原假设。Sargan检验的p值=0.87，表明所有工具变量是有效的。模型2显示，在考虑经济基本面等因素的情况下，解释变量符号基本与预期一致。上期房价增长率每增加1%，本期房价增长率将减少0.09%；年人均可支配收入每增加1%，本期房价增长率将增加0.33%；上期住宅房地产存量每增加1%，本期房价增长率将减少0.43%；上期房屋竣工造价每增加1%，房价增长率将增加0.09%。由此可见，基本面影响因素中，住房存量、收入对房价波动的影响大于房屋竣工造价。本期贷款利率每增加1%，房价增长率将减少0.02%，表明央行的利率政策的确对房价的波动有影响。 模型3在模型2的基础之上考虑了晋升压力和土地财政依赖度对房价上涨的影响。模型3的AR（1）的p值=0.00<0.05，AR（2）的p值=0.26>0.05，这表明模型2在5%的显著性水平下可以接受“扰动项无自相关性”的原假设。Sargan检验的p值=0.88，表明所有工具变量是有效的。模型3的面板数据分析结果显示，在考虑晋升压力和土地财政依赖度等影响因素的情况下，解释变量符号依然与预期一致。在1%的显著水平上，土地财政依赖度的系数显著为正，土地财政依赖度每增加1%，本期房价增长率将增加0.1%；上期房价增长率每增加1%，本期房价增长率将减少0.06%；年人均可支配收入每增加1%，本期房价增长率将增加0.36%；上期住宅房地产存量每增加1%，本期房价增长率将减少0.6%；上期房屋竣工造价每增加1%，房价增长率将增加0.06%；本期贷款利率每增加1%，房价增长率将减少0.02%。
四、结论及政策建议
（一）结论
实证分析结果表明，土地财政依赖度越大，房价上涨越快，土地财政依赖对房价上涨有正向的作用。
（二）政策建议
从实证结论可以得出，若要抑制房价的快速上涨，可以从以下方面着手。第一，改变自1994年实行“分税制”以来出现的问题，通过制度变革来改变目前地方政府的财力与事权不匹配的格局，从根本上消除地方政府热衷于土地财政的内在激励机制。第二，对目前的土地招挂拍制度进行改革，严格限制地方政府因为土地市场垄断而获取巨额利润的机会。第三，可以考虑把土地财政收入纳入中央政府的专项收入，让中央政府承担原来由地方政府承担的一些教育、社会保障和农业科技事业的支出，并增加这些支出的透明性和可监督性，建立明确的、可预期并可核查的中央向地方转移支付制度，通过这种制度来消除地方政府对土地财政的依赖。第四，适时推动房产税改革，推进房产持有环节的征税，以此增加地方政府财政收入，从而削弱地方政府对于土地财政的依赖。
