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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、中国房地产行业现在状况自1998年住房改革以来,房地产行业得到了快速的发展,渐渐成为了中国的支柱行业之一。房地产业的快速发展,拉动了、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重要的;。充裕的预算外收入也让地方尽可能改善城市的基础建设,更好得为城市的发展做好规划和引导。房地产业的发展对经济、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,将会对房地产业的其他行业、提供信贷资金的产生重大影响,导致风险积聚。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。当前,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。我们国家20世纪90年代实行财政分税制后,地方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;。为此,地方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、研究样本本文以我们国家30个省区为研究样本,其中包括除省之外的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、总数等数据来自2000―2012年的〔中国年鉴〕中的商品房平均销售价格、人均可支配收入、常住数。房地产存量数据由人均住房面积与总人口数的乘积得出。为了描述地方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=0.000.05,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=0.000.05,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=0.000.05,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当前地方的财力与事权不匹配的格局,从根本上消除地方热衷于土地财政的内在激励机制。第二,对当前的土地招挂拍制度进行改革,严格限制地方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

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