寡头型国有土地供应、土地信贷融资与财政调整——基于城市面板数据的联立方程空间计量研究

汪 冲

(南京财经大学 财政与税务学院,江苏 南京 210046)

一、问题的提出

由于土地资源具有稀缺性和不可流动性特征,通过土地使用制度、土地征用制度和土地储备制度,地方政府垄断了土地一级市场。土地出让收益构成了地方财政收入的重要来源,地方政府具有强烈的动机催生土地的高价出让,并利用土地征用和转让所创造的巨额收益以支持财政开支和经济建设。

现行土地供应是在土地利用总体规划所确定的规模范围以内,由国务院和省级人民政府批准进行农用地转用和土地征用,简言之,中央和省级政府管“批”,城市级政府管“供”。各城市政府作为土地管理中的直接职能主体和辖区内的唯一供应主体,形成了由数百个“寡头厂商”组成的,但又受到土地利用规划约束和上级政府高度管制的古诺垄断市场。伴随土地财政规模的扩张,一个现象越来越凸显,近年来的土地实际供应面积明显低于土地征收面积,而土地征收面积又始终低于批准用地面积,国有土地供应出让中存在明显的“批而未供”现象(见图1)。

土地供应意味着巨额财政收益,为什么已获批复的土地供应计划会被“闲置”?仅仅是因为土地供应过程存在时滞吗?一个合理的解释是“批而未供”是辖区政府有意为之的特殊行为,个别研究已经发现地方政府会控制市场供应量以获得更高的土地出让收益。本文的设想是地方政府的策略行为不仅涉及供应出让的垄断利润,也涉及到通过各种融资平台展开的土地信贷融资问题。国有土地供应过程中,首先需要通过征用、收回、收购、置换等方式征收土地,还需经过土地开发,最后或是出让,或是转入土地储备。对于普遍缺乏财政资金的辖区政府而言,直接出让固然是一个重要的财政融资手段,但是,通过地方融资平台,将储备土地以入股、担保、租赁、抵押等方式直接获得金融机构信贷,不仅是一个有效的融资手段,而且更为快捷、便利。也许这才是解释现实中同时存在国有土地“批而未供”、“未报即用”和“粗放滥用”现象的一个重要原因。

图1 国有土地一级供应中的“批而未供”现象

二、理论分析

从理论上说,地方政府在国有土地供应出让过程中的策略互动影响有如下几种形成机制:(1)“外溢效应”。外溢效应主要发生在地理相邻的辖区之间,即国有土地出让虽然分隔在各个城市,但是某一辖区的土地市场价值会受到相邻辖区提供的公共产品或服务所产生的正的外部性影响,比如土地开发、土地建设、交通、市政基础设施等,又或者承担了相邻辖区公共服务的额外成本,由此导致辖区之间的土地开发利用产生了相互影响。(2)“示范效应”。由锦标竞争理论和官员晋升激励所推动的“自上而下的标尺竞争”理论可以推论,受到政府层级间,以及政府与社会公众之间的信息不对称、居民偏好差异和辖区特征的影响,如果地方政府之间可以互相观察、模仿其他辖区的土地供应行为,特别是土地供应量情况,那么,同一行政区划下的各个相邻辖区政府可能会为了国有土地出让权利展开一种竞争,以获得相对更高的份额和土地财政收益。(3)财政竞争效应。即各辖区通过制定差异化的土地税收或公共支出政策,吸引劳动和资本的流入,辖区政府根据竞争局面调整自身的财政和土地政策。经济发展水平越是接近的辖区之间产生竞争和攀比的可能性越大(卢洪友,2009)。

本文关注的是城市政府在国有土地一级供应过程中为了争夺土地出让权利而产生的竞争,这是一种面向上级政府展开的竞争。城市政府的国有土地一级供应具有鲜明的垄断性,具有古诺垄断的产量竞争特征。但是,这种垄断又受到高度管制,突出体现为土地总体利用规划的限制,需要经过中央和省级人民政府的审批才能得以实现。

标准的古诺理论假设每个“寡头厂商”(地方政府)的决定只会涉及他们自己的产出,他们独立(即“同时”)选择各自的产量。就国有土地供应来看,这一理论存在两方面的局限:一是忽略了地方政府之间的策略互动影响。在总量限定和审批制条件下,竞争对手(邻居)产量水平的提高,即意味着本地供应计划的削减和土地收益的减少,土地出让收益不仅受到自身土地供应水平的影响,也会受到竞争对手(邻居)的影响,由于土地供应计划意味着巨额财政收益,城市政府无疑会产生争夺土地供应计划的强烈动机。二是忽略了这种策略互动影响中的重复博弈性质所蕴含的优化调整意义。如果地方政府之间围绕国有土地供应中存在显著的策略互动影响,那么,这种处于无限期界限的重复博弈格局就具有了重要的政策意义。由“声誉理论”可知,重复博弈的子博弈完美均衡中,有望通过实施“财政调整—产量控制”组合以合作实现优化土地供应目标。

为说明这一问题,定义xm为能够实现既定目标时地方政府应遵守的产量,即:

“胡萝卜加大棒”式策略(Abreu,1986)中的核心问题是界定特定的产量水平xΔ,这一产量水平所对应的产量组合xΔ≡(xΔ,xΔ,…,xΔ)将会给所有地方政府造成足够大成本。这样,对于每一地方政府i=1,2,…,n,策略的子博弈完美博弈条件为:一方面,通过偏离xm得到的利润不能超过面临惩罚时的利润;另一方面,如果博弈进入了一个惩罚阶段,所有地方政府愿意承担预定的惩罚,并回归xm产量水平。

上述策略是在无限期的博弈格局下,通过一种威慑和惩罚性质的机制来维持针对xm的合作行为,从而形成一个无限期的合作路径。沿着这一路径,每一寡头在每一阶段t生产xm并得到πm,否则就必须面对惩罚xΔ。这一惩罚应较为“激励”,具有较强的威慑能力,只需要一期就可以使得地方政府回归合作,从而具有很好的策略可行性。

这样,能否通过“胡萝卜加大棒”式的财政调整机制以督促辖区政府实施目标产量(如实施耕地资源保护,或者是保障民生工程),首先需要实证检验中国当前的国有土地供应中是否存在城市辖区间的策略互动影响?然后,进一步考察这种策略互动影响下的土地供应份额与垄断利润之间的关联,特别是准确、完整地度量城市政府土地供应的全部潜在收益,此作为设计更高惩罚标准的基准,这是决定威慑与惩罚机制有效与否的核心要素。

三、计量模型与方法

首先通过下述单方程空间计量模型以考察城市土地供应份额和垄断利润之间的关系:

其中,被解释变量Y是各城市的土地出让纯收益,即成交价款扣除政府取得的土地成本(包括征地拆迁等费用)和土地开发成本(土地整治、基础设施建设等)后的余额。X为k个解释变量构成的n×k阶矩阵,包括内生解释变量、外生(控制)变量、空间滞后内生解释变量矩阵。IT⊗W表示克罗内克乘积,IT是T维的单位矩阵,(IT⊗W)Y和(IT⊗W)X分别表示空间滞后的因变量和自变量,其反映辖区间的土地供应行为及各种影响因素之间的因果关系。空间加权矩阵用于界定各种形式的辖区间“相邻”程度,按照282个城市的经纬度数据构造了地理空间权重矩阵以反映城市间的地理位置临近性。ρ和β是待估参数向量,u是随机误差项。

同时,为了验证城市政府具有直接土地供应出让和土地信贷融资多重行为特征,在方程(1)的基础上进一步加入了信贷方程,展开联立方程回归。

(2)式中,被解释变量Z解表示城市金融信贷规模,α是待估参数向量,ε是随机误差项。在解释变量中,两个方程中都包含内生变量土地市场份额,其他的内生(或前定)变量包括工业化禀赋、城市化水平、房地产投资、资本集聚程度、城市地价和工资水平。外生变量包括人口密度、产业结构、财政压力、外商投资水平和耕地资源保护压力。主要变量的含义、构造和描述性统计结果详见表1。

表1 主要回归变量的统计分析结果(观测值=1692)

在回归方法上,为了解决上述模型的内生性偏误,本文使用了工具变量法。潜在的工具变量包括模型中内生变量的空间加权项及其时间滞后项,并按照相关性(包括弱识别和识别不足检验)、有效性、冗余度和稳健性几个标准进行优化,以确定最终的工具变量集①。对于单方程模型,采用两步系统广义矩(sys-GMM)这一动态面板数据方法(DPD)(Arellano和Bover,1995;Blundell和Bond,1998),这一方法特别适用于本研究的样本数据类型,其结合了差分方程和水平方程,使用一组滞后的解释变量及其空间加权项作为工具变量。而对于联立方程模型,则使用空间工具变量三阶段最小二乘法进行回归。

数据来源于2003-2008年《中国国土资源统计年鉴》和《中国城市统计年鉴》。全国地级及以上级别的城市的经度与维度数据来自Yu(2009)的采集与整理。剔除缺失严重的样本之后,共计282个城市,1692个观测值数。

四、实证结果与分析

表2显示了空间地理权重矩阵下土地垄断利润的单方程空间模型sys-GMM估计结果。模型的总体情况良好。所有模型的自回归检验结果证实了模型能拒绝不存在显著的一阶残差序列相关性,但不能接受二阶相关,这预示着动态GMM估计方法的适宜性。过度识别检验分别报告了每个模型下的萨甘和海赛检验的卡方统计值,外生性检验(GMM)和(IV)分别报告了针对广义矩和工具变量的卡方检验的P值结果,检验结果表明不能拒绝工具变量的外生性假设。

从表2的回归结果来看,土地垄断利润的滞后一期值具有显著的解释能力,这说明城市土地出让的垄断利润受到历史时期水平显著为正的影响,不仅如此,土地垄断利润具有显著的空间相依性,在所有的回归模型中,土地垄断利润的空间滞后项的估计结果都非常稳健和显著,这证明了辖区间土地供应利润存在明显的策略互动影响。

解释变量中的土地市场份额变量则进一步说明了城市之间围绕土地出让份额的“争夺”是一个典型的策略互动形成机制。本地在总体土地供应中的份额(相对比重)上升1个百分点,将会使得本地土地出让利润上升0.389(模型(1))。模型(2)回归结果中,土地市场份额一阶时间滞后项的系数估计值结果为0.254,并在5%水平上显著(模型(2)),这说明土地市场份额的滞后一期值也能对当期的土地垄断利润产生积极影响,往年的土地出让份额上升所产生的土地收益还会延续到未来年度。而模型(3)则是进一步从邻居和本地两个角度同时来考察土地份额的影响。估计结果表明,尽管当期的土地市场份额的空间加权项系数估计值为正(0.569),但是其效应和显著性程度远低于空间加权项的一阶时期滞后值所具有的负的影响(-0.936),这说明,从净效应角度来看,“邻居”们的土地出让市场份额越高,则本地的土地出让纯收益水平会越低,这与模型(1)本地相对市场份额上升将会带来更多垄断利润的结论是一致的。因此,在现行土地管理框架下,围绕土地出让权的争夺,城市政府之间已经产生了一种策略替代式的互动影响。

表2 土地出让纯收益单方程空间模型估计结果

表3报告了联立方程空间计量模型回归结果,联立方程(1)中土地市场份额变量的系数估计值显著为正,土地出让纯收益的空间加权项系数估计值为0.670,并在1%水平显著。与单方程回归结果一致,依然可以证明土地市场份额是影响城市土地出让纯收益的重要因素,以及围绕土地出让纯收益的辖区间策略互动影响。除此之外,还可以发现土地市场份额也是影响金融机构贷款规模的显著因素。联立方程(2)中的土地市场份额系数估计值表明,本地在土地市场份额中的比重上升一个百分点,将会使得本地的金融机构贷款规模增加0.508个百分点。这就说明,一方面,城市政府会面向上级政府展开土地供应计划的争夺,以期获得更大的土地市场份额;另一方面,对于获批的土地供应计划,城市政府既会通过直接出让获得垄断利润,也会相机展开土地信贷融资,二者都是典型的城市政府土地财政行为,这就验证了本文所提出的“土地信贷融资”假说。

表3 联立方程空间模型估计结果

比较表2和表3的回归结果,可以发现,表3中土地供应的相对市场份额变量的系数估计值为0.642,远高于单方程回归结果中的0.389。究其原因,无疑是由于单方程回归中忽略土地信贷融资问题所致。由于中央和省级的土地供应审批仅仅是一种事先性质的控制,地方政府面对现有的土地供应指标,既可以选择直接出让,又可以在“批而未供”的过程中,通过土地信贷以获得融资。由于这部分资金价值并没有体现在土地出让纯收益之中,因此,以土地出让纯收益为被解释变量的单方程就会低估土地相对份额的“市场价值”。只有在土地供应中通过联立方程体系同时考虑土地信贷融资和土地出让收益,即通盘考虑城市政府的策略行为和潜在“收益”,才能准确界定由土地供应出让份额所蕴含的经济价值,并为建立有激励作用的财政约束机制奠定科学依据。

五、结论与政策

本文证明了城市政府间围绕土地出让权的策略互动影响是一个影响土地出让利润的重要因素,“邻居们”的相对市场份额上升,或者说本地的相对市场份额下降,将会对本地的土地出让利润产生显著地负面影响。城市政府会竞相通过种种策略手段,突破国有土地利用规划的限制和上级政府的管制,争夺国有土地供应出让中的更大市场份额和更有利位置。

在争夺土地供应计划的同时,城市政府还具有多样化的土地财政策略行为,包括直接出让以获得垄断利润,以及通过土地信贷获得相应融资。如果不同时考虑这种联立性质,将会低估土地市场份额与垄断利润之间的数量关系,本文基于联立方程的空间计量模型回归结果显示,土地市场份额上升一个百分点,将会使得垄断利润上升0.642个百分点,根据城市的垄断利润水平,可以度量国有土地供应出让份额所蕴含的经济价值。

因此,政策思路上可以将政府间土地出让纯收益或土地出让金收入的分成比例作为调控手段,根据国有土地利用总体规划或者是各种宏观政策(如保障房安居工程用地,或国有土地“存量挖潜”和新增用地比例)确立“目标产量”,并以土地相对份额的市场价值为基准评估目标产量的潜在市场价值,并依此设计一个更高的惩罚性上解标准,这样,目标产量、实际收益和惩罚三者相结合,构成“胡萝卜加大棒”式策略选择空间,以建立一种激励约束地方政府改善土地供应的财政调整机制。

注释:

①限于篇幅,单方程和联立方程工具变量检验结果未列出,备索。

[1]刘新芝,齐伟,王晓红,李新建.城市土地出让制度绩效评估案例研究[J].山东经济,2007,(1):20-25.

[2]卢洪友,龚锋.政府竞争、“攀比效应”与预算支出受益外溢[J].管理世界,2007,(8):12-22.

[3]Abreu D.Extermal equilibria of oligopolistic supergames[J].Journal of Economic Theory,1986,(1):191-228.

[4]Arellano M,Bover O.Another look at the instrumental variable estimation of error-components models[J].Journal of Econometrics.1995,(1):29-51.

[5]Blundell R,Bond S.Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models[J].Journal of Econometrics.1998,(1):115-143.