土地財政依賴與房價上漲中圖分類號：F299.23文獻標志碼：A文章編號：1673-291X〔2015〕14-0211-03一、中國房地產(chǎn)行業(yè)現(xiàn)在狀況自1998年住房改革以來，房地產(chǎn)行業(yè)得到了快速的發(fā)展，漸漸成為了中國的支柱行業(yè)之一。房地產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，拉動了、鋼鐵、水泥、家電等與之相關的產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，創(chuàng)造了大量的就業(yè)機會，為中國的增長作出了卓越的貢獻。同時，土地是房地產(chǎn)業(yè)最為重要的生產(chǎn)資料，這促使土地市場商品化。地方作為土地市場的唯一供給者，處于壟斷地位，獨享土地出讓收入，土地出讓收入也逐漸成為地方重要的;。充裕的預算外收入也讓地方盡可能改善城市的基礎建設，更好得為城市的發(fā)展做好規(guī)劃和引導。房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對經(jīng)濟、發(fā)展良性的推動作用，每一位公民都能切身感受到。然而，房地產(chǎn)業(yè)高速的發(fā)展致使今日的房價之高，令民眾難以承受；而房地產(chǎn)行業(yè)與眾多行業(yè)有著千絲萬縷的關系，因此房地產(chǎn)行業(yè)有著牽一發(fā)而動全身的重要性。房價大幅波動，將會對經(jīng)濟的方方面面產(chǎn)生巨大的負面影響。房地產(chǎn)行業(yè)危機會成倍傳導到其他行業(yè)，甚至引發(fā)危機，造成社會的動蕩。宋勃〔2010〕總結了房價過度波動三個主要方面的負面影響。第一，房價的過度波動會導致宏觀經(jīng)濟的波動。國際貨幣基金組織在發(fā)達國家房地產(chǎn)價格暴跌的研究中發(fā)現(xiàn)，它所造成的損失是股價暴跌造成資產(chǎn)損失的2倍以上，且最終影響國內生產(chǎn)總值平均下跌8%。第二，房地產(chǎn)價格的過度波動會導致資源配置的扭曲。房價的高速上漲或吸引到更多各行各業(yè)的資金流向房地產(chǎn)業(yè)，而導致社會經(jīng)濟結構失衡。第三，當房地產(chǎn)價格一旦停止上漲，或上漲趨勢減慢，將會對房地產(chǎn)業(yè)的其他行業(yè)、提供信貸資金的產(chǎn)生重大影響，導致風險積聚。例如，美國房地產(chǎn)次貸危機就引發(fā)了2008年全球金融危機。由此可見，研究房地產(chǎn)快速上漲的根源具有重要的現(xiàn)實意義。當前，國內學者對于土地與房價的關系更多的是從地價，土地出讓方式，土地供給等角度進行研究。其中一些學者著重探討了土地財政對房價的影響。我們國家20世紀90年代實行財政分稅制后，地方在承擔地方了大量的民生責任和地方發(fā)展責任。而這需要大量的資本開支，地方財政急需增加收入;。為此，地方有動機去抬高土地價格，從而獲得高額土地出讓收入，導致地方對于土地財政的依賴。因此，要想推高土地價格，必須有房價的不斷上漲作為支撐，那么地方對于土地財政的依賴對房價上漲的影響是如何呢？二、研究樣本本文以我們國家30個省區(qū)為研究樣本，其中包括除省之外的23個省和北京、天津、重慶、上海4個直轄市，以及除西藏以外〔西藏部分數(shù)據(jù)缺失〕的4個自治區(qū)。樣本區(qū)間為2000―2012年。文中房地產(chǎn)價格、居民收入、總數(shù)等數(shù)據(jù)來自2000―2012年的〔中國年鑒〕中的商品房平均銷售價格、人均可支配收入、常住數(shù)。房地產(chǎn)存量數(shù)據(jù)由人均住房面積與總人口數(shù)的乘積得出。為了描述地方對于土地財政的依賴程度，本文選取土地財政收入占地方財政收入的比重來對土地財政依賴度TDYL進行衡量。三、實證分析本文所用數(shù)據(jù)為面板數(shù)據(jù)，為了避免偽回歸，需要對模型中的變量進行單根檢驗。檢驗結果表明所有變量的一階差分是穩(wěn)定的。一階差分方程符合建模要求。近年來對于房地產(chǎn)市場的干預呈現(xiàn)常態(tài)化，雖然干預的原因各有說辭，但是地方財政對土地財政的依賴會加大干預的力度。據(jù)此可以建立一個同時考慮土地財政依賴度的計量模型：式〔1〕中，表示t期地區(qū)i的土地財政依賴度，表示第t期地區(qū)i的房地產(chǎn)價格，表示第t期地區(qū)i的居民收入水平，表示第t期地區(qū)i的房地產(chǎn)供給，表示第t期地區(qū)i的總人口，表示t-1期房地產(chǎn)建筑成本，表示第t期地區(qū)i的利率水平，為模型的隨機擾動項，包括了該計量模型未考慮到的其他影響房價的因素。在本文計量模型中滯后一期的因變量是作為自變量存在的，因此，本文的模型為動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型。由于滯后因變量于誤差項相關，固定效應和隨機效應估計結果都是有偏的，因此，本文采用系統(tǒng)GMM法對模型進行估計。系統(tǒng)GMM法的原理是，首先通過一階差分解決變量不穩(wěn)定性問題，然后通過根據(jù)變量來解決內生性問題，最后通過引入滯后因變量解決序列相關性問題。在本文的計量實證中，假設上期房價為內生變量，其他變量均為外生變量。模型1是不考慮經(jīng)濟基本面等因素，僅僅考慮上期房價對本期房價影響的模型。模型1的AR〔1〕的p值=0.000.05，這表明模型1在5%的顯著性水平下可以接受“擾動項無自相關性〞的原假設。Sargan檢驗的p值=0.79，表明所有工具變量是有效的。模型1顯示，在不考慮經(jīng)濟基本面等因素的情況下，上期房價系數(shù)為負，且在5%的水平上顯著。上期房價增長率每增加1%，本期房價增長率將減少0.12%。由此可見，上期房價上漲幅度越大，商品房供給本期供給就會增加，本期住房需求也可能會減少，從而使得本期房價漲幅減小。模型2在模型1的基礎上考慮了經(jīng)濟基本面的影響。模型2的AR〔1〕的p值=0.000.05，這表明模型2在5%的顯著性水平下可以接受“擾動項無自相關性〞的原假設。Sargan檢驗的p值=0.87，表明所有工具變量是有效的。模型2顯示，在考慮經(jīng)濟基本面等因素的情況下，解釋變量符號基本與預期一致。上期房價增長率每增加1%，本期房價增長率將減少0.09%；年人均可支配收入每增加1%，本期房價增長率將增加0.33%；上期住宅房地產(chǎn)存量每增加1%，本期房價增長率將減少0.43%；上期房屋竣工造價每增加1%，房價增長率將增加0.09%。由此可見，基本面影響因素中，住房存量、收入對房價波動的影響大于房屋竣工造價。本期貸款利率每增加1%，房價增長率將減少0.02%，表明央行的利率政策的確對房價的波動有影響。模型3在模型2的基礎之上考慮了晉升壓力和土地財政依賴度對房價上漲的影響。模型3的AR〔1〕的p值=0.000.05，這表明模型2在5%的顯著性水平下可以接受“擾動項無自相關性〞的原假設。Sargan檢驗的p值=0.88，表明所有工具變量是有效的。模型3的面板數(shù)據(jù)分析結果顯示，在考慮晉升壓力和土地財政依賴度等影響因素的情況下，解釋變量符號依然與預期一致。在1%的顯著水平上，土地財政依賴度的系數(shù)顯著為正，土地財政依賴度每增加1%，本期房價增長率將增加0.1%；上期房價增長率每增加1%，本期房價增長率將減少0.06%；年人均可支配收入每增加1%，本期房價增長率將增加0.36%；上期住宅房地產(chǎn)存量每增加1%，本期房價增長率將減少0.6%；上期房屋竣工造價每增加1%，房價增長率將增加0.06%；本期貸款利率每增加1%，房價增長率將減少0.02%。四、結論及政策建議〔一〕結論實證分析結果表明，土地財政依賴度越大，房價上漲越快，土地財政依賴對房價上漲有正向的作用。〔二〕政策建議從實證結論可以得出，若要抑制房價的快速上漲，可以從以下方面著手。第一，改變自1994年實行“分稅制〞以來出現(xiàn)的問題，通過制度變革來改變當前地方的財力與事權不匹配的格局，從根本上消除地方熱衷于土地財政的內在激勵機制。第二，對當前的土地招掛拍制度進行改革，嚴格限制地方因為土地市場壟斷而獲取巨額利潤的機會。第三，可以考慮把土地財