土地經濟驅動功能減弱的理論解釋與數據驗證

姚 志，鄭志浩

（中國農業大學經濟管理學院，北京 100083）

1 引言

土地資源一直被認為是推動中國經濟高速增長的發動機[1]。地方政府以土地開發為中心的發展模式受到了廣泛關注，2004年全面“招拍掛”施行以后，地方政府成為土地供給唯一的壟斷供給方，根據《中國城鄉建設數據庫》數據顯示，全國285個地方城市的土地出讓收入從2004年的0.84萬億元迅猛增加到2016年的7.12萬億元，年均增長了7.23%（圖1）。在這期間，全國城市征收土地面積、耕地征收面積分別從9.16萬hm2、3.63萬hm2，增長到2016年的13.28萬hm2、5.98萬hm2，年均增長速度分別為3.47%和2.22%。過去的十多年來，土地出讓收入占地方政府財政收入的比重不斷上升，已經成為“第二財政”[2]。葛揚等的研究認為土地出讓收入每增加1%，地方經濟增長將增加0.173%且仍在擴大[3]。劉凱研究得出，如果中國采取其他發展中國家的土地制度安排，那么GDP將比當前水平下降36%[4]。

圖12004—2016年全國285個地級城市的土地出讓收入變化圖Fig.1 Change in land leasing income of 285 cities from 2004 to 2016

巨額的土地財政收入不僅增加了地方政府的可支配財力，也對社會經濟產生了深遠的影響。部分學者認為土地財政通過勞動力由低向高端產業轉移影響產出[5]；除了勞動力外，一些學者開始轉向資本視角，得出土地財政通過增加對基礎設施的投資來促進經濟增長[6-7]。然而2010年以后中國經濟出現了趨勢性回落，從過去30多年近10%的高增長轉向6%～7%的中速增長[8]，土地的經濟驅動功能在逐步減弱[1]。那么，經濟發展放緩是因為土地財政不再進行大規模的基建投資，還是因為勞動力紅利已經殆盡再無法進行產業間的轉移？最新研究發現，土地財政仍然偏好基建，存在嚴重的支出偏向[9]，而蔡昉等近期研究指出農村勞動力轉移的潛力依然很大[10]。既然如此，本文的核心問題是：土地的經濟驅動功能減弱了嗎？土地財政與經濟發展之間到底是什么關系？“以地謀生”促發展的模式能持續嗎？這一系列宏觀經濟問題亟待澄清。

國外相關研究深陷于土地要素是否影響經濟增長的爭論中。早期的研究認為土地是財富之母，土地要素至關重要（亞當·斯密和大衛·李嘉圖），但受到總量約束，ROMER認為只有當土地約束發生劇烈變化時，人均產出才可能會下降[11]。也有學者嘗試著將土地要素納入宏觀經濟增長模型，求解平衡增長路徑、動態無效率等[12]，在“邊際革命”后，資本與技術被廣泛用來解釋經濟增長，而土地可以為資本替代，所以貢獻較小而缺乏關注。SCHULTZ認為人力資源是經濟增長的內在源泉，貢獻了75%[13]，技術進步和知識積累可以大幅減少對土地資源的依賴[14]。然而，近年來隨著城市擴張，產業用地短缺已經限制了經濟發展，有學者開始重新認識土地要素的作用[15]。隨著制度經濟學的發展，土地制度如何影響經濟增長逐漸成為研究的焦點話題。政府能夠利用土地制度改革，增加土地出讓收入、提升公共投資、促進經濟增長[16]。

與國外學者類似，國內學者也指出由于受到土地數量的固定性限制，土地要素對經濟增長貢獻往往被忽略[17]。為此豐雷等借助索洛模型求解均衡路徑，證明土地要素的貢獻高達11.01%[18]，葉劍平等還測算出2001—2009年的全國土地要素貢獻率為26.07%[19]。然而隨著城市擴張，新增建設用地不斷減少，土地要素的貢獻率也將逐漸降低[20]。王建康等分析了建設用地要素投入對區域經濟增長的貢獻，得出雖然土地要素對城市經濟增長具有促進作用，但貢獻程度遠小于勞動力與資本，三者的貢獻率分別為3.46%、58.07%和11.39%[21]。一些學者逐步將研究視角轉向土地制度，杜雪君等認為土地出讓制度的影響大于土地要素投入的影響[22]。

土地制度研究的核心是“土地財政”，其對經濟增長的影響存在兩種爭議。一種認為正是土地財政造就了中國式的“增長奇跡”。DING指出土地擴張是地方政府謀求經濟增長的主要手段[23]，高速工業化和快速城市化都離不開土地投入。況偉大等計算出土地出讓金占地方財政收入比重均值高達62.49%[24]，張友祥等測算出土地投入對產出貢獻度高達11.42%[25]。另一類學者卻認為，土地資源的稀缺性決定了土地財政的不可持續[26]，“飲鴆止渴”之說愈演愈烈[27]。土地財政導致的城市間地租競爭將對工業和城鎮發展產生不利影響[28]，而土地的供給特性和跨期分配效應，提升了房地產價格，阻礙了人口城市化進程[29]。土地財政還加劇了經濟波動[30]，阻礙了區域技術創新[31]，加大了地方政府債務[32]，還會引發腐敗、財政脆弱性等問題[33]。

已有研究未能達成統一認識的原因在于：第一，研究樣本的地域與時期差異。文獻多以中國省域或大城市為基本單元，土地財政又是地級層面的財政事務，加之選擇的樣本時期不同，產生偏差與形成爭議在所難免。第二，大多數文獻在研究土地財政對經濟增長的影響時，忽視了兩者可能互為因果導致的內生性問題。僅有嘗試解決內生性的文獻將土地供應的地理限制（土地坡度是否大于15°）與國家基準中長期貸款利率交互項[31，34]作為工具變量解決內生性問題，但仍然存在兩個不容忽視的問題：一是地級市城市坡度的測量準確性值得懷疑；二是選取坡度的科學性，因為中國山地丘陵和高原的面積占全國土地總面積的69%，諸多城市依山而建（如山城重慶、水電城宜昌等），故取坡度為15°的科學性值得考量。第三，影響經濟增長的要素除了傳統的資本、勞動、土地等要素外，制度環境、基礎設施、資源稟賦等也很重要，如果不將這些變量納入控制變量，其結果必然存在差異。

為達成統一的認識與回答本文的核心問題，本文將土地作為生產要素納入經濟增長模型，依據可利用的土地資源不斷減少的事實改變土地數量不變的假設，從理論上推導土地要素對產出的影響，還將制度環境等重要因素加入控制變量，測量土地要素對經濟增長的“凈效果”。另外，以2004—2016年地級市面板數據為研究尺度進行數據驗證更為貼切，從統計學角度來講，更能“模擬接近總體均值”。最為重要的是，采用土地財政的滯后項作為工具變量，克服了內生性問題。

2 理論分析與變量選取

2.1 理論分析

解釋經濟增長的模型最早由亞伯拉墨菲斯和索羅提出，其生產函數為：

式（1）中：Y代表產出；K代表資本；L代表勞動；t代表時間；AL代表單位有效勞動，表示技術進步是哈羅德中性的。假設函數是規模報酬不變，即F（cK，cAL）=cF（K，AL）；令c= 1/AL，可以得到F（K/AL，1）= 1/AL·F（K，AL）。定義k=K/AL，表示單位有效勞動的平均資本量；定義y=K/AL，表示單位有效勞動的平均產出，f（k）=F（k，1）。

因此，可以將生產函數寫成簡化形式為y=f（k）的形式，且f（0） = 0，f′（k）＞0，f″（k）＜0；limk→0f′（k）=∞，limk→∞f′（k） = 0故有：

此時，式（2）中有Y/L= ［Y/（AL）］ ·A；Y/A=［Y/（AL）］ ·L，再對式（2）兩邊同時除以Y（t）并化簡得：

式（3）中：R（t）為“索羅余項”表示技術進步。然而索羅余項實質是反映了除資本外的所有要素帶來的增長，存在明顯的為前人公認的不足：假定勞動力的外生性，意味著假設經濟增長來解釋經濟增長[11]，也未考慮土地、資源、制度等因素的影響。為此，考慮C-D函數形式，并在索羅模型中加入土地、資源等因素（制度為外生變量，在回歸時加入控制），推導影響經濟增長的土地要素貢獻。假設N（t）、T（t）分別為自然資源稟賦、土地數量，則式（1）變為式（4），延續索羅模型并假設存在式（5）：

由于土地財政的關系，地方的實際可利用土地量會不斷下降；伴隨著經濟增長，原始資源儲存量也在不斷下降，因此假設式（6）：

將式（4）兩邊分別取對數再對時間求導數，并求解平衡增長路徑上（gK=gY）的經濟增長率與人均產出的增長：

由式（7）可知，土地的彈性與土地量的減少率共同影響經濟增長。在土地財政開始早期，隨著經濟增長土地擴張需要供給的土地量越來越大，而土地供給是缺乏彈性的（0＜τ＜1），加上基本農田與耕地紅線劃定，實質上城市擴張可利用的土地量越來越少（λ＜0）。因此，當土地數量的減 少率的絕對值超過地方人口增長率與技術進步率時（g+n+λ），對地方經濟帶來顯著正向貢獻，但長遠來看，可以預見，隨著可利用的土地資源的約束變緊，貢獻將逐步減小甚至轉為負。

2.2 變量選取

2.2.1 因變量與核心解釋變量

已有文獻通常采用各城市人均國內生產總值衡量地方經濟增長水平[35]，而本文研究的核心是地方城市經濟的增長，主要依靠二、三產業的增長帶動，農業產業的貢獻較小，因此選取二、三產業增加值作為因變量。核心解釋變量為土地財政，借鑒魯元平的研究[31]，選取土地出讓收入與預算內收入的比值衡量地方土地財政。

2.2.2 控制變量選擇

如前文所述，影響地方經濟增長的要素除了資本、勞動、土地等傳統要素以外，制度環境、基礎設施、資源稟賦等也十分重要。因此，控制變量包括：（1）勞動力。在知識經濟時代，高等院校能代表一個地方高材生的“產出水平”，高等院校的師資成為人才培養的關鍵，因此選取普通高等院校師生比衡量勞動力質量；選擇各城市二、三產業從業人數衡量勞動力數量，一般情況下勞動力數量越多、質量越高，經濟增長越有潛力，勞動力對地方城市經濟的影響預期為正。（2）資本。選擇固定資產投資總額衡量固定資本、年末金融機構存款余額衡量流動資本，選取當年實際使用外資金額衡量外來資本；理論上來講，資本越充裕，經濟越發達，其預期影響為正；以教育支出作為衡量地方政策對教育的重視程度，預期影響為正。（3）技術。技術要素是推動經濟增長的根本因素，已有文獻用發明專利數衡量技術創新[36]，因為科技創新不僅包括學界發明專利數，還有期刊論文、專著以及企業科技創新等，因此選擇科技支出費用更為貼切，預期影響為正。（4）制度創新。一部分經濟學家強調制度對經濟增長的決定性作用，樊綱認為市場化指數可以度量制度變量[37]；由于省域內部制度差異較小以及地級市的市場化指數數據不可獲得，采用樊綱等[37]測算出的省級市場化指數代替地級市的市場化程度，預期影響為正。（5）基礎設施。往往基礎設施越完善，越利于經濟的發展，故選取地方城市人均擁有道路面積作為衡量基礎設施變量，預期影響為正。（6）資源稟賦。資源稟賦是地方城市經濟崛起的物質基礎，依據前人文獻，采用采掘業從業人員與年末總人口之比來衡量資源稟賦情況[38]，并預期影響為正。

3 數據來源與實證模型

3.1 數據來源

中國土地財政興起于2002年前后，考慮數據可得性，本文選取2004—2016年的全國285個地級城市的面板數據作為樣本①全國285個城市是指從全國所有的294個地級市中排除巢湖市、畢節市、銅仁市、拉薩市、海東市、三沙市、儋州市、興安盟、錫林郭勒盟等數據缺失嚴重的地市，剩余285個地級城市。。數據來源于《中國城市統計年鑒》《中國國土資源統計年鑒》《中國區域經濟數據庫》《中國城鄉建設數據庫》《中國城市數據庫》等。為消除價格變化的影響，關于價值量的指標全部采用當年省域CPI（由于地市CPI的缺失值太多且多數城市無法獲取）進行平減。此外，為保障樣本的完整性，原始數據中少數缺失值采用插值法處理；為消除量綱與異方差的影響，對于非比值型數據均進行對數化處理。

3.2 實證方法

基準計量模型具體設定為：

式（8）中：igdpit表示i城市t年二、三產業增加值占比，衡量城市經濟發展水平；landrit表示i城市t年的土地出讓收入占預算內收入的比重，衡量地方政府的土地財政依賴程度；countrolit為其余控制變量；μi、λt分別表示區域、時間固定效應；εit為隨機誤差項。本文所關注的核心系數為β0，在控制其他影響因素的基礎上，衡量土地財政對經濟增長的影響。為驗證土地財政對城市經濟增長的倒U關系，在式（8）的基礎上加入土地財政變量的平方，校正后的方程為：

面板數據雖能較好解決遺漏變量的問題，但由于同一個體在不同時期的擾動項一般存在自相關，因此仍可能存在內生性問題。為此考慮動態面板數據模型，并采用GMM方法解決內生性問題。動態模型基本形式為：

式（10）中：i代表285個樣本城市；t代表2004—2016年；igdpi,t-1為滯后一期的各地城市經濟增長（滯后期數需要依據后文實證結果而定）；β1、β2為核心待估系數；其余的變量和控制變量與式（8）一致。

4 實證結果分析

在回歸分析之前，為確保模型的一致性和有效性，對原始數據進行了如下處理：第一，進行對數化處理，因此不必擔心異方差問題。第二，進行多重共線性檢驗，對模型中的所有變量進行方差膨脹因子診斷，結果顯示年末金融機構存款余額對數的VIF值最大為12.56，大于經驗值10，因此剔除，剔除后平均VIF值為3.72；再進行了皮爾遜相關性檢驗，僅僅發現投資與教育支出、投資與技術的相關性大于0.8，其余變量之間的相關性都低于0.6，因此不必擔心變量之間產生嚴重的多重共線性問題。第三，對數據平穩性進行檢驗，采用LLC和IPS檢驗兩種方法對所有變量進行單位根檢驗，檢驗結果拒絕原假設，表明不存在單位根；投資的對數與技術由于存在零值，因此對其對數檢驗為非平衡面板，不能采用上述兩種方法進行檢驗，為此采用Xtfisher進行檢驗，結果也顯示并不存在單位根。

4.1 基準回歸結果

模型一、模型二表示分別對基準計量模型式（8）進行固定效應與隨機效應的估計結果；模型三、模型四表示分別對式（9）進行固定與隨機效應的估計結果。豪斯曼檢驗顯示，強烈拒絕原假設，均認為固定效應（模型一、模型三）優于隨機效應（模型二、模型四），見表1。模型一、模型二為不加入土地財政平方項的回歸結果：土地財政對地方城市經濟增長的貢獻均為正，系數均為0.002，其余控制變量除了勞動數量的對數與資源稟賦不顯著以外，其余控制變量皆高度顯著。采用校正后的面板回歸模型得出：土地財政對經濟增長的影響系數為正，平方項的系數為負，這表明“土地財政對地方城市經濟增長的影響呈現出了先上升后下降的倒U型關系”，即在地方經濟發展初期，土地財政對地方城市經濟增長做出了重要貢獻，而隨著時間的推移會逐漸產生負面作用。值得注意的是教育投入、勞動力質量、基礎設施、制度創新的影響為負，勞動力的數量與資源稟賦的影響不顯著，均與預期不符。理論上，二三產業就業勞動力越豐裕，地方城市經濟增長應該越快，基礎設施越完善、制度越完善，越有利于地方城市經濟的增長，然而回歸系數的符號卻相反，因此懷疑普通面板回歸結果可能存在內生性問題。

表1 土地財政對地方城市經濟增長的基準回歸估計結果Tab.1 Regression estimation results of land fi nance on local urban economic growth

4.2 動態GMM估計結果

采取差分GMM和系統GMM方法進行解決內生性問題，對式（10）分別取一階滯后、二階滯后并進行差分與系統GMM估計，結果見表2。可知，模型1—模型4中土地財政與土地財政的平方項對地方城市經濟增長的影響與前面的估計一致，進一步論證了“倒U型”關系。經濟增長滯后二期不顯著，通過Arellano-Bond自相關檢驗顯示，AR（1）、AR（2）的概率值分別大、小于5%，表明可以使用差分GMM與系統GMM方法。Sargan檢驗顯示，無法保障所有工具變量都是有效的。究其原因，土地財政為地方城市經濟提供了土地與資本要素，而地方經濟發展越好的地方越需要城市擴張，進而大幅進行征地，會反向拉大地方城市的土地財政規模。

表2 土地財政對地方城市經濟增長的動態GMM估計結果Tab.2 Dynamic GMM estimation results of land fi nance on local urban economic growth

4.3 內生性處理與穩健性檢驗

由于土地財政本身具有的“路徑依賴”性質，上一期的土地財政會導致地級城市的大量開發與擴張，開發與擴張往往會帶來大量未來財政稅收，因此本期的土地財政必然和滯后一期的土地財政緊密相關。為解決反向因果導致的內生性問題，借鑒陳斌開的做法：選擇土地財政的一階滯后變量作為土地財政的工具變量，以緩解內生性的估計偏誤[39]。然而工具變量還必須滿足外生性，事實上前文GMM估計結果已經證明了地方城市經濟增長滯后二期與土地財政不相關，由此找到了一個合適的工具變量（表3）。

表3 土地財政對地方城市經濟增長的內生性校正估計結果①第1列是原始面板固定效應模型，第2列是以滯后一期的土地財政為工具變量進行回歸結果，第3列是以滯后二期的土地財政為工具變量，第4列是以滯后一期的土地財政差分形式作為工具變量，且所有控制變量進行了差分的結果。Tab.3 Estimation results of endogenous correction of land finance and local urban economic growth

表3中，4個估計結果的核心解釋變量顯著性與符號保持了高度一致，僅僅是回歸系數大小存在微小的差別，進一步論證了前文結論：“倒U型”關系。IV估計模型1還印證了土地財政具有路徑依賴的性質。IV估計模型2與差分IV估計結果既滿足了與內生變量高度相關也與因變量呈現出外生性（不相關），說明本文對工具變量的設定是合適的。由于前文差分GMM與系統GMM回歸結果還未通過過度識別檢驗，因此還必須將工具變量帶入式（10）進行檢驗，結果見表4。

結果依然驗證了倒U型結論。經濟增長滯后二期不顯著，這印證了表3中的結論：雖然地方城市經濟增長依賴于土地財政，存在一定的路徑依賴，但并不是永久性的不可改變的，這為未來變革土地財政制度與發展思路提供了理論依據。模擬二次倒U型曲線并進一步推算出拐點，統計發現2014年以來有202個地級市的二三產業增加值占比已經超過拐點，可見，大多數地方城市經濟增長由土地財政帶來的貢獻已經逐步下降，甚至負面影響已經凸顯，因此依靠土地財政拉動地方城市經濟增長的思路已經不可持續。

前文“與預期不符的控制變量”全部相符，說明工具變量很好地解決了內生性問題。勞動力數量與質量對地方經濟增長的貢獻都為正，表明在其他變量保持不變的情況下，勞動力數量與勞動力質量的系數分別為0.087、0.092，表明地方城市勞動力數量和質量每變化1單位，地方城市經濟將增長0.087、0.092；勞動力的質量系數更大，表明隨著中國經濟在從勞動密集型轉向知識密集型過程中，勞動力質量能力的提升更為重要。固定投資與外商投資對地方城市經濟增長的影響顯著為正，系數分別約為0.016、0.005；技術投入每變化一個單位，地方城市經濟增長0.021；制度創新每單位將為地方城市經濟增長貢獻0.016。

為了考慮時間與地域的差異[40]，選擇時期內前后85%的子樣本，再按照東、中、西部（分別包括了101、100、84個地市）進行區域劃分，采用二階段差分GMM模型回歸，進行穩健性檢驗（表5）。無論在東、中、西部還是不同時間段的倒U型結果均與前文保持了高度一致。通過對比模擬出東、中、西區域的倒U型曲線，可以得出區域差異②通過簡單計算，模擬求出東中西部倒U型頂點坐標分別為（5，0.987）、（11.25，0.898）、（7，0.927）。：東部地市土地財政對經濟增長的貢獻呈現“快速上升而后達到最大貢獻頂點再快速下滑”的“鐘型”態勢，也即隨著東部地區的土地財政早先開展、快速擴張與率先變革，因此對東部地區經濟增長的影響呈現出快速上升而后又迅猛下降的路徑；中部呈現出“緩慢上升至最小貢獻點然后緩慢下滑”的“緩丘”態勢，也即中部地區的土地財政發展速度慢，當到達最大貢獻之后，下滑緩慢而耗時，顯然中部地區的經濟增長受土地財政的影響更深且存在較強的路徑依賴；西部介于兩者之間。這表明，中部城市摒棄土地財政發展經濟模式相比東、西部城市需要時期更長、變革過程更為艱難。

5 結論

本文在加入土地要素的索羅模型的基礎之上，采用GMM方法估計了全國285個地級城市的數據，論證了“土地經濟驅動功能會減弱”的核心命題，得出土地財政對經濟增長的貢獻呈現了先升后降的倒U型關系，統一了爭論，深化了認識。主要結論如下：（1）土地數量減少率的絕對值超過地方人口增長率與技術進步率時，以土地財政謀求地方經濟發展的思路能帶來顯著正向影響，但長遠來看，可以預見，在土地資源的約束下將產生負向影響。（2）用地級市面板數據驗證了土地財政對地方城市經濟增長的貢獻呈現先升后降的“倒U型”關系，并重點利用工具變量解決了互為因果的內生性問題。數據驗證進一步說明了在地方經濟發展初期，土地財政對地方城市經濟增長做出了重要貢獻，而隨著時間的推移，貢獻會逐漸減弱甚至為負，土地的經濟驅動功能逐步減弱，傳統“以地謀生”的發展思路必須做出改變。（3）對地方經濟的貢獻來看，勞動力質量的提升比勞動力數量的增加更為重要；技術投入與制度創新對地方城市經濟增長存在顯著正向效果。因此，地方城市必須注重科技教育，培育高素質的科技人才，完善人才就業、社會、福利保障機制，留住、吸納人才。加大現代科技要素投入，大力引進外資，推進制度改革實現制度創新，使地方城市經濟增長逐步轉型為依靠技術進步、制度改善、資源節約型的增長模式，逐步摒棄以土地財政謀發展的經濟增長模式。（4）對比區域差異來看，中部城市摒棄土地財政發展經濟模式相比東、西部城市需要時期更長、變革過程更為艱難。未來地方城市經濟增長在經濟發展轉型過程中，欲推動經濟持續健康發展，必然要追求質量和效益，也必須要逐步擺脫對土地財政的依賴，實現轉型發展。

表4 土地財政對地方城市經濟增長的動態GMM校正估計結果①結果發現，三個模型通過了Sargan檢驗，四個均通過了Hansen檢驗，二階段系統GMM模型二不滿足有效性，其余3個模型適合。Tab.4 Dynamic GMM correction estimation results of land fi nance and local urban economic growth

表5 時間與地域的穩健性檢驗Tab.5 Robustness test on region and time