汪盧俊，謝 姍，駱永民

(1.南京財(cái)經(jīng)大學(xué) 財(cái)政與稅務(wù)學(xué)院，南京 210023；2.中國人民銀行 南京分行，南京 210004)

內(nèi)容提要：我國各地的房價(jià)上漲與土地財(cái)政和信貸擴(kuò)張有緊密聯(lián)系。本文以2010-2016年的百城價(jià)格指數(shù)為研究對(duì)象，利用面板模型數(shù)據(jù)分析土地財(cái)政、信貸擴(kuò)張以及兩者的交互項(xiàng)對(duì)房價(jià)的影響，發(fā)現(xiàn)土地財(cái)政是房價(jià)上漲的主要根源，信貸規(guī)模擴(kuò)張主要是通過土地財(cái)政而影響房價(jià)上漲的，信貸規(guī)模擴(kuò)張?jiān)娇?，土地?cái)政對(duì)房價(jià)上漲的影響效應(yīng)越大。其中，土地財(cái)政對(duì)房價(jià)上漲的影響效應(yīng)，一二線城市遠(yuǎn)大于三四線城市。各地應(yīng)以財(cái)政領(lǐng)域的改革為突破口解決房價(jià)居高不下問題，降低各地方政府獲取土地財(cái)政收入以及進(jìn)行土地融資的動(dòng)機(jī)；同時(shí)，降低信貸資金的乘數(shù)效應(yīng)，嚴(yán)防信貸資金通過各種形式流入地方融資平臺(tái)。

我國住房制度改革以來，城市房價(jià)年平均增長率遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了居民可支配收入增長率。住宅房地產(chǎn)的快速發(fā)展離不開銀行信貸擴(kuò)張和土地財(cái)政的影響，二者在推動(dòng)房價(jià)上漲中的作用經(jīng)常是交織的，其作用途徑及在不同情況下的主次效應(yīng)還需進(jìn)一步厘清。對(duì)此，本文在實(shí)證分析中引入土地財(cái)政和信貸規(guī)模變量的交互項(xiàng)進(jìn)行具體考察，以期為我國因城施策地抑制房價(jià)上漲提供參考。

一、研究變量、數(shù)據(jù)與模型的提出

(一)變量定義和度量

1.因變量度量。本文的因變量采用樣本城市2010-2016年的年度房價(jià)指數(shù)來度量。由于是月度數(shù)據(jù)，且起訖時(shí)間為2010年6月至2016年11月，故采用以年度為界限的不同城市的月度價(jià)格指數(shù)的算術(shù)平均數(shù)作為各城市2010-2016年的年度房價(jià)指數(shù)(REPit)。本文直接采用年度價(jià)格指數(shù)作為被解釋變量，而沒有采用價(jià)格指數(shù)的同比增長率，主要出于以下三方面考慮：首先，價(jià)格指數(shù)是原始的樣本數(shù)據(jù)，不僅能夠包含同比增長率的信息，還可以包含其他更全面的信息；其次，取同比增長率，必定會(huì)使樣本的時(shí)間范圍縮小，從而減少樣本數(shù)量，影響模型估計(jì)的有效性；最后，我國房地產(chǎn)住宅市場在政策調(diào)控下，會(huì)經(jīng)常出現(xiàn)房價(jià)穩(wěn)居高位，但同比增長率下降的情況，如果僅取增長率作為因變量，會(huì)遺漏較長時(shí)間段的樣本信息，為模型估計(jì)帶來偏誤。

2.自變量度量。土地財(cái)政是指地方政府通過征收、儲(chǔ)備、出售土地以及土地滾動(dòng)開發(fā)(地方政府將賣地收入投入到基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、工業(yè)園區(qū)以及房地產(chǎn)開發(fā)，抬高區(qū)域地價(jià)獲得更高賣地收入)獲得財(cái)政收入及其他所得，從而維持地方財(cái)政平衡的方式(安勇和王拉娣，2017)，可見土地財(cái)政與地方政府的財(cái)政不平衡是中央與地方財(cái)政體制不健全的產(chǎn)物，財(cái)政赤字率(FDR)在一定程度上可以作為土地財(cái)政的代理變量。土地財(cái)政與地方政府出讓土地的行為緊密相連，可采用土地出讓收入占地方政府一般預(yù)算收入的比重作為土地財(cái)政依賴度(LFD)的衡量指標(biāo)。土地財(cái)政還與居住用地價(jià)格相關(guān)，居住用地價(jià)格越高，土地財(cái)政獲得的收入越大，居住用地用(RLP)表示。貨幣供應(yīng)量的大幅增加是導(dǎo)致房價(jià)上漲的主要因素，在模型中用各城市的金融機(jī)構(gòu)年末貸款同比增長率來表示(CS)，采用各城市2010-2016年的貸款同比增長率度量信貸規(guī)模擴(kuò)張。

3.控制變量說明。房價(jià)上漲受經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平影響較大，在模型中還應(yīng)納入影響房價(jià)上漲的其他經(jīng)濟(jì)變量。應(yīng)在模型中加入能夠控制經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)，用各城市市轄區(qū)人均GDP來表示(PGDP)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越高級(jí)表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，對(duì)房價(jià)上漲的影響也就越大，用第三產(chǎn)業(yè)占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來表示(indus)。城市化水平越高，人口向城市集聚的水平越高，對(duì)住房的需求越多，越能夠推動(dòng)房價(jià)水平的上漲，用各城市轄區(qū)常住人口的增長率來表示(UPG)。地方政府之間的競爭對(duì)于推動(dòng)房價(jià)上漲也具有較大的作用，各地招商引資的水平代表了地方政府競爭的水平，用各城市利用外商直接投資占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來表示(FDI；況偉大，2013)。

4.工具變量說明。當(dāng)期土地財(cái)政收入與土地價(jià)格、尤其是與用地價(jià)格具有較大關(guān)系，居住用地價(jià)格受到滯后一期房價(jià)(REPit-1)的影響。此外，隨著居民對(duì)住宅環(huán)境的要求越來越高，房價(jià)上漲還受到全年平均氣溫(T)、降水量(RF)、日照時(shí)間(ST)以及各城市距海岸線的距離(D)的影響。居住環(huán)境越好，房價(jià)上漲越厲害。

(二)數(shù)據(jù)說明和來源

一直以來能夠較為全面記錄我國房地產(chǎn)市場發(fā)展的房價(jià)數(shù)據(jù)主要來源于兩個(gè)系統(tǒng)，一是國家統(tǒng)計(jì)局于2011年1月開始記載的全國70個(gè)大中城市月度房價(jià)數(shù)據(jù)，二是中國指數(shù)研究院于2010年6月開始公布的月度房地產(chǎn)百城價(jià)格指數(shù)。兩者樣本起始時(shí)間大體相同，且都屬于月度頻率數(shù)據(jù)，但百城價(jià)格指數(shù)包含的樣本數(shù)量較多，且充分考慮了各省份不同城市的房地產(chǎn)發(fā)展?fàn)顩r。百城價(jià)格指數(shù)對(duì)100個(gè)城市進(jìn)行全樣本監(jiān)測(cè)，樣本包括新建的商品住宅、別墅和保障性住房。因此，本文選取中國指數(shù)研究院的百城價(jià)格指數(shù)作為研究樣本。由于拉薩市的房價(jià)數(shù)據(jù)缺失較多，且江陰、常熟、昆山、張家港分別為縣級(jí)市，均予以剔除，故本文所討論的樣本城市包含95個(gè)地級(jí)市。其中，房價(jià)數(shù)據(jù)來源于中國指數(shù)研究院公布的百城價(jià)格指數(shù)，與測(cè)量土地財(cái)政相關(guān)的各城市土地出讓金收入來源于2011-2017年的《中國國土資源年鑒》，與測(cè)量地方財(cái)政缺口率相關(guān)的本級(jí)預(yù)算內(nèi)財(cái)政收入和預(yù)算內(nèi)財(cái)政支出數(shù)據(jù)以及信貸規(guī)模數(shù)據(jù)均來源于2011-2017年的《中國城市年鑒》，與控制變量相關(guān)的人均地區(qū)生產(chǎn)總值、實(shí)際利用外商直接投資、城市人口增長率、第三產(chǎn)業(yè)在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中所占的比重?cái)?shù)據(jù)均來源于國研網(wǎng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫，地理環(huán)境數(shù)據(jù)來源于2011-2017年各省份的《經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》。由于論文研究的房價(jià)上漲在城市轄區(qū)表現(xiàn)的更為明顯一些，且城市為論文研究的主要視角，故所涉及的相關(guān)指標(biāo)均為市轄區(qū)范圍。

(三)模型設(shè)定

為考察土地財(cái)政和信貸規(guī)模擴(kuò)張對(duì)房價(jià)上漲的影響，在模型中加入兩者的交互項(xiàng)，計(jì)量模型設(shè)定如下：

(1)

REPit是當(dāng)期的房價(jià)指數(shù)；LFD是土地財(cái)政變量，CS是表示信貸規(guī)模擴(kuò)張的貸款同比增長率；Z表示控制變量，包括外商直接投資(FDI)、人均地區(qū)生產(chǎn)總值(PGDP)、城市人口增長率(UPG)以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(indus)；city和year分別表示控制城市和時(shí)間變量，該模型為雙固定效應(yīng)模型。LFD×CS表示土地財(cái)政和信貸規(guī)模擴(kuò)張的交互項(xiàng)。由于土地出讓收入不僅包含招拍掛和協(xié)議出讓土地取得的價(jià)款，還包括劃撥土地取得的土地補(bǔ)償費(fèi)、國有土地出租取得的價(jià)款等，在取得土地出讓收入的過程中，信貸規(guī)模擴(kuò)張也起到了推波助瀾的作用，因此，在模型中考慮兩者的交互項(xiàng)是非常必要的。

此時(shí)，土地財(cái)政依賴度對(duì)房價(jià)上漲的影響系數(shù)可通過式(1)兩邊對(duì)LFDit求偏導(dǎo)得到：

(2)

同時(shí)，信貸規(guī)模擴(kuò)張對(duì)房價(jià)上漲的影響系數(shù)可通過對(duì)CSit求偏導(dǎo)得到：

(3)

根據(jù)以上求偏導(dǎo)公式可知，若β2的系數(shù)為正，表明信貸規(guī)模同比增長率提高(土地財(cái)政依賴度提高)，有利于土地財(cái)政(信貸規(guī)模擴(kuò)張)對(duì)房價(jià)上漲的積極影響。

(四)變量統(tǒng)計(jì)性描述分析

變量的統(tǒng)計(jì)性描述分析如表1所示。

表1 模型變量統(tǒng)計(jì)性描述分析

表2 土地財(cái)政、信貸規(guī)模擴(kuò)張對(duì)房價(jià)影響的估計(jì)結(jié)果

(1)異方差截面相關(guān)估計(jì)(2)異方差截面相關(guān)估計(jì)(3)異方差截面相關(guān)估計(jì)(4)異方差截面相關(guān)估計(jì)LFD-38.338#(-1.73)1.404(0.16)-34.404??(-1.73)CS-0.704(-0.27)2.894??(3.00)1.248(0.53)LFD?CS2.500#(1.76)1.113(0.97)2.247??(3.64)PGDP0.014#(1.86)0.014#(1.79)0.014#(1.81)0.014#(1.86)indus19.074??(3.54)21.591??(2.87)20.520??(3.40)19.397??(3.13)FDI83.845??(2.68)75.915?(2.21)79.780?(2.40)83.344??(2.54)UPR237.976#(1.68)248.695#(1.66)246.084#(1.70)239.508#(1.64)_cons5152.68???(7.88)5029.46???(6.77)5055.986???(7.23)5113.559???(6.67)地區(qū)固定YESYESYESYES時(shí)間固定YESYESYESYESF檢驗(yàn)49.0248.6248.9049.25異方差檢驗(yàn)(p-value)160000(0.000)150000(0.000)160000(0.000)150000(0.000)截面相關(guān)檢驗(yàn)(p-value)23.090(0.000)23.106(0.000)23.690(0.000)22.912(0.000)Obser665665665665R-squ within0.1450.1360.1400.136

注：***、**、*分別代表在1%、5%和10%的顯著性水平下通過了系數(shù)顯著性檢驗(yàn)，#通過了15%的顯著性檢驗(yàn)。括號(hào)內(nèi)為z值或t值。下同。

二、實(shí)證結(jié)果分析

(一)基準(zhǔn)回歸估計(jì)

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.基于財(cái)政赤字的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。根據(jù)對(duì)土地財(cái)政的分析可知土地財(cái)政的產(chǎn)生是地方政府為獲得財(cái)政收入或其他收入而形成的財(cái)政形式，應(yīng)將財(cái)政赤字率作為土地財(cái)政的代理變量進(jìn)行模型的穩(wěn)健性檢驗(yàn)，相關(guān)估計(jì)結(jié)果如表3所示。

根據(jù)表3式(1)和式(2)的估計(jì)結(jié)果可知，不論F檢驗(yàn)還是Hausman檢驗(yàn)都拒絕了原假設(shè)，應(yīng)采用時(shí)間地區(qū)雙固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)。由于采用95個(gè)城市作為樣本，不同城市人口規(guī)模和經(jīng)濟(jì)體量之間存在巨大差異，應(yīng)充分考慮不同城市樣本之間存在的異方差。由于同一省級(jí)行政區(qū)域或相鄰行政區(qū)域之間的城市在經(jīng)濟(jì)發(fā)展條件、人文地理等因素方面具有相關(guān)性，應(yīng)在模型中充分考慮截面之間存在相關(guān)性的情況。式(3)和式(4)分別給出了異方差和截面相關(guān)的檢驗(yàn)結(jié)果，均在1%的顯著性水平下拒絕了原假設(shè)，即存在顯著的異方差和截面相關(guān)。式(5)給出了同時(shí)考慮雙固定效應(yīng)、異方差、截面相關(guān)的估計(jì)結(jié)果。研究發(fā)現(xiàn)財(cái)政赤字?jǐn)U大是當(dāng)前房價(jià)上漲的主要原因，其余控制變量對(duì)房價(jià)上漲的影響也都符合預(yù)期，人均地區(qū)生產(chǎn)總值提高、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化、人口向城市遷移(城市化)、外商直接投資擴(kuò)張均對(duì)房價(jià)上漲具有顯著影響，該部分的實(shí)證估計(jì)進(jìn)一步支持了基準(zhǔn)回歸的計(jì)量結(jié)果。

表3 財(cái)政赤字、信貸規(guī)模擴(kuò)張對(duì)房價(jià)影響的估計(jì)結(jié)果

表4 居住用地地價(jià)、信貸規(guī)模擴(kuò)張對(duì)房價(jià)影響的估計(jì)結(jié)果

2.基于居住用地地價(jià)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。由于地價(jià)和房價(jià)相互影響，地價(jià)越高越能夠推動(dòng)房價(jià)上漲，房價(jià)上漲的越厲害越能夠引起地價(jià)的攀升，由此產(chǎn)生的內(nèi)生性問題可通過工具變量法解決。工具變量的核心思想是尋找外生的、能夠影響內(nèi)生變量，但又不直接影響被解釋變量的變量，即為居住用地地價(jià)尋找一個(gè)有效的工具變量。有效工具變量的重要來源一個(gè)是地理因素，一個(gè)是被解釋變量的滯后項(xiàng)。地理因素完全符合外生性條件，且不同地理區(qū)位的城市地價(jià)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平顯著不同，對(duì)居住用地地價(jià)的影響也不盡相同，進(jìn)而間接影響房價(jià)。如一個(gè)城市的氣溫、降水量、日照時(shí)間和距離海岸線的距離都能夠通過影響居住用地地價(jià)而影響城市房價(jià)。另外，被解釋變量的滯后項(xiàng)也是很好的工具變量選擇。房價(jià)上漲具有持續(xù)性，上一期的房價(jià)完全外生能夠通過影響本期的居住用地地價(jià)，進(jìn)而對(duì)當(dāng)期房價(jià)產(chǎn)生影響?；谝陨峡紤]，本文選取各樣本城市的年平均氣溫、降水量、日照時(shí)間、距離海岸線的距離以及房價(jià)滯后一期作為居住用地地價(jià)的工具變量，基準(zhǔn)回歸和工具變量的回歸估計(jì)結(jié)果如表4所示。

從表4基準(zhǔn)回歸的估計(jì)結(jié)果來看，居住用地地價(jià)對(duì)房價(jià)上漲具有顯著的影響，有力支持了模型中土地財(cái)政影響房價(jià)上漲的研究結(jié)論。從表4工具變量(1)-(3)式的檢驗(yàn)結(jié)果來看，當(dāng)模型中單獨(dú)納入地理區(qū)位因素、房價(jià)滯后一期或?qū)烧咄瑫r(shí)納入時(shí)，根據(jù)Durbin-Wu-Hausman(簡稱DWH)檢驗(yàn)，均拒絕了原假設(shè)，表明模型中存在內(nèi)生性問題；同時(shí)，式(1)和(3)的識(shí)別不足檢驗(yàn)(Anderson canon LM 檢驗(yàn))拒絕了原假設(shè)，表明模型中選擇的工具變量與內(nèi)生變量具有顯著的相關(guān)性。另外，式(2)和(3)的Sargan檢驗(yàn)在過度識(shí)別檢驗(yàn)中均接受了原假設(shè)，表明所選擇的工具變量與干擾項(xiàng)都不相關(guān)。式(1)的Sargan 檢驗(yàn)值為0，這是因?yàn)槟Ｐ椭袃H采用了一個(gè)工具變量的緣故，與內(nèi)生變量恰好識(shí)別。在是否存在弱工具變量的檢驗(yàn)中，式(1)和(3)的Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計(jì)量明顯大于Stock and Yogo(2002)審定的F值在10%偏誤水平下的16.38的臨界值，說明拒絕原假設(shè)，表明所選擇的工具變量與內(nèi)生變量不僅相關(guān)，而且具有較強(qiáng)的相關(guān)性，說明不存在弱工具變量問題。從R-squared來看，式(3)的R-squared值最高表明本文將兩者同時(shí)作為居住用地地價(jià)的工具變量具有合理性。因此，采用工具變量估計(jì)(3)式作為模型的估計(jì)結(jié)果，同樣支持了居住用地地價(jià)提高影響房價(jià)上漲的研究結(jié)論，且估計(jì)系數(shù)較基準(zhǔn)回歸的系數(shù)較大(0.629>0.353)，表明內(nèi)生性問題的存在顯著低估了居住用地地價(jià)對(duì)房價(jià)的影響效應(yīng)。

(三)異質(zhì)性分析

我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡，一二線和三四線城市之間的發(fā)展差距促使一般性經(jīng)濟(jì)規(guī)律在不同等級(jí)城市之間引致不同的結(jié)果。按照我國最新的城市劃分，北京、上海、南京、杭州等36個(gè)城市①作為一二線城市，其余的樣本城市作為三四線城市，分析其土地財(cái)政和信貸規(guī)模擴(kuò)張對(duì)房價(jià)上漲影響的模型評(píng)估結(jié)果如表5所示。

表5 土地財(cái)政、信貸規(guī)模擴(kuò)張對(duì)房價(jià)影響的估計(jì)結(jié)果(分城市等級(jí))

三、結(jié)論和政策建議

我國房地產(chǎn)市場上的房價(jià)上漲與土地財(cái)政和信貸規(guī)模擴(kuò)張具有緊密的聯(lián)系，不論是近年來頻頻提到的地方政府債務(wù)問題還是金融領(lǐng)域去杠桿問題，都對(duì)房價(jià)持續(xù)上漲具有不可推卸的責(zé)任。本文以財(cái)政和金融領(lǐng)域中對(duì)房價(jià)上漲具有較大影響的土地財(cái)政和信貸規(guī)模擴(kuò)張為研究對(duì)象，分析兩者以及兩者的相互作用對(duì)房價(jià)上漲的影響，相關(guān)結(jié)論如下：

(1)土地財(cái)政依賴是我國房價(jià)上漲的主要原因，信貸規(guī)模擴(kuò)張主要是通過影響土地財(cái)政進(jìn)而影響房價(jià)上漲的，信貸規(guī)模擴(kuò)張?jiān)娇?，土地?cái)政對(duì)房價(jià)上漲的影響效應(yīng)就越大，以財(cái)政赤字率和居住用地地價(jià)作為土地財(cái)政替代變量的模型估計(jì)結(jié)果進(jìn)一步表明了土地財(cái)政影響房價(jià)上漲的穩(wěn)健性結(jié)論。

(2)土地財(cái)政和信貸規(guī)模對(duì)房價(jià)上漲的影響在不同規(guī)模的城市中途徑不同：對(duì)于一二線城市，土地財(cái)政是房價(jià)上漲的主要影響因素；對(duì)于三四線城市，土地財(cái)政和信貸規(guī)模擴(kuò)張既可以分別影響房價(jià)上漲，也可通過信貸規(guī)模作用于土地財(cái)政而影響房價(jià)上漲。此外，一二線城市土地財(cái)政對(duì)房價(jià)上漲的影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于三四線城市土地財(cái)政對(duì)房價(jià)上漲的影響。

根據(jù)以上研究結(jié)論，抑制房價(jià)過快上漲應(yīng)以財(cái)政領(lǐng)域的改革為切入口，減小各地方政府獲取土地財(cái)政收入以及進(jìn)行土地融資的動(dòng)機(jī)，并在此基礎(chǔ)上降低信貸資金對(duì)土地財(cái)政影響房價(jià)上漲的乘數(shù)效應(yīng)，嚴(yán)禁信用資金進(jìn)入地方政府融資平臺(tái)。

注釋：

① 根據(jù)最新的劃分結(jié)果，將北京、上海、廣州、深圳、天津化分為一線城市；杭州、南京、濟(jì)南、重慶、青島、大連、寧波、廈門、成都、武漢、哈爾濱、沈陽、西安、長春、長沙、福州、鄭州、石家莊、蘇州、佛山、東莞、無錫、煙臺(tái)、太原、合肥、南昌、南寧、昆明、溫州、淄博、唐山劃分為二線城市。一二線城市合計(jì)共36個(gè)。