土地财政与土地金融波动

段勤勤 安普帅

一、土地财政与土地金融的研究现状

（一）土地财政的研究现状

1、土地财政产生的原因

从众多学者研究的结果来看，土地财政产生的原因和背景极具中国特色，大多数经济学者把土地财政归因为分税制改革、政府垄断经营土地制度和地方政府激烈竞争等综合因素的结果。如杜雪君(2009)等土地财政主要是由城市化进程推进带来的相关投资需求及以GDP 和财政收入为主的政绩考核体制等因素的推动下产生的。钟骁勇(2013)等认为分税制改革是土地财政形成的体制动因，地方政府官员考核制度是土地财政形成并强化的机制动因，现行土地管理制度使得地方政府垄断一级土地市场，是土地财政形成的潜在诱因，过快的城市化和工业化进程需要大量资金提供基础设施建设，是土地财政形成的外部动力。黄小虎（2012）认为现行的征地制度与经营土地制度使地方政府集运动员与裁判员于一身，是土地财政和土地金融产生的关键制度。

2、土地财政规模估算

对于土地财政规模的估算，主要有三种观点：第一，陈国富等（2009）认为土地财政主要指地方政府通过出让土地获得土地出让金，因而在对土地财政的规模进行简单定量时可采用土地出让金指标进行估算。第二，杨圆圆（2010）、邓建波（2012）等认为土地财政在估算土地财政规模时主要考虑通过土地出让获取土地出让金以及通过发展房地产带来的土地增值税、契税等税收费用的增加。第三，李尚蒲等（2010）、辛波等（2013）对土地财政采用大口径统计方法，将地方政府运用土地储备从银行获取的土地抵押融资（土地金融的一部分）也纳入到土地财政的规模估算中。

3、土地财政带来的隐患

土地财政在推动中国经济快速持续增长和城市化建设快速推进过程中起到了重大作用，但同时土地财政模式的可持续性及带来的经济社会负面效应也得到诸多经济学者的重视和研究。黄小虎等（2008）指出，政府经营土地，用卖地收入搞城市建设，城市居民的生活质量提高而被征地农民却无缘分享城市文明。城乡差距更加扩大，导致日益严重的社会问题。赵燕菁（2013）分析认为，土地财政不仅给地方政府带来了巨额资金，也给一些个人和企业提供了快速积累财富的渠道，拥有不动产的居民，即使不努力，财富也会自动增加；而没有拥有不动产的居民，即使拼命工作，拥有不动产的机会也会越来越渺茫。钟骁勇等（2013）认为土地财政模式会给中国经济社会带来经济结构不合理、潜在巨大财政风险、耕地资源锐减等不利因素，同时，土地财政造成房价居高不下，会带来内需增长被抑制、收入分配失调和腐败滋生等经济社会问题。

（二）土地金融研究现状

1、土地金融的定义

土地金融广义上是指围绕土地开发、经营等活动而发生的筹集、融通资金，即以土地为信用担保而筹集资金的行为。周诚(2003)认为土地金融是以土地为载体，通过金融市场及金融工具的运用为土地等不动产提供信用支持；在吴虹等（2014）看来，土地金融是一种特殊的金融形式，其实质就是通过土地和建设项目的有偿使用和以土地使用权、土地经营收入抵押等方式把未来的资金转换成当前收入，即土地资源的货币化和资本化。土地金融最先起源于西欧，19 世纪在德国发展，丹麦、法国、意大利等随之模仿，20 世纪初在美国得到创新。从国外发展历程看，土地金融制度是西方发达国家土地制度、金融体制的重要组成部分，是一项较为成功的制度，它在合理配置土地资源、促进农业可持续发展等方面发挥了关键作用。各个国家的土地金融制度的建立遵循土地金融的原则要求而逐渐发展和成熟，在政府扶持、政策优惠、成立土地金融机构、选择合作方式等都有类似的形式。

2、我国土地金融的发展和规模估算

我国土地金融与土地财政产生的背景相似，也是基于分税制改革、现行土地制度、地方政府考核制度、城市化进程等制度和经济因素下的产物。刘守英等（2005）认为新一轮的城市扩张需要投放巨额基础设施建设资金，巨额资金的来源主要靠银行放贷，而银行放贷主要通过土地金融撬动。银行放贷把土地和房产供需双方连接到一起，于是地方政府、个人和房地产企业三者形成有机捆绑。丰雷等（2010）研究表明土地金融发展水平对经济增长具有显著影响，土地金融发展水平增加1 个百分点，GDP 增长率增加0.201 个百分点；但土地金融的发展若超出实体经济的需要，则蕴含着巨大的金融风险，会加大宏观经济波动。

综合以往学者研究的成果可以发现，衡量土地金融的规模的指标无外乎两个方面，房地产金融和土地抵押贷款。如赵柯等（2008）以当年房地产贷款总额/地区贷款总额和当年土地抵押贷款总额/地区的贷款总额两个指标来衡量我国土地金融发展程度。辛波等（2010）在研究土地金融对我国宏观经济的影响时，衡量土地金融所用指标是土地抵押贷款金额/GDP。但是这两者尚不能较准确的对土地金融的规模进行估算，丰雷等（2010）认为土地金融包括土地直接金融（如土地信托、城投债等）以及土地间接金融（主要指土地抵押贷款）。由于中国土地金融发展较慢，土地金融市场尚不成熟，目前主要以土地间接金融为主。殷剑锋(2013)在文献中指出，从统计上来看，土地金融包括土地贷款、房地产企业开发贷款、个人按揭贷款等。房地产贷款在人民币信贷中约占18%，占中长期贷款的比重在1/3 左右。这种计算表明土地金融规模已不容小觑。但事实上我国的大部分信贷甚至非金融企业债券都是以土地为抵押的。

3、土地金融风险

国内已有研究大都是从银行实际业务开展角度出发，侧重对储备土地抵押贷款风险的分析。杨剑锷(2002)从地方政府、土地储备中心、商业银行三个主体为视角，分析我国商业银行开展土地储备贷款存在的现实风险。李瑞红（2011）指出，2008 年以后，伴随地方融资平台贷款余额的大幅增加，土地抵押、土地出让收益质押贷款占银行业贷款比重大幅上升，土地抵押贷款偿还风险已对银行体系的稳健发展构成冲击。吴虹等（2013）通过因子分析法对土地金融的风险进行度量，将土地金融规模主要影响因素提炼为金融系统风险因子和政府信用风险因子。研究结果显示我国土地金融在金融系统风险方面逐年上升，政府信用风险上也呈现上升的趋势。叶剑平（2014）认为土地金融与地方政府融资平台和银行等金融主体休戚相关，牵一发而动其全身。

4.土地财政与土地金融互动机制

土地金融和土地财政是地方政府利用土地融资的两种渠道，二者并非相互孤立的存在，而是有着非常紧密的关联。严金海（2007）运用数理分析与统计和计量分析推定，土地资产价值的变化决定融资风险的大小，土地供应量和土地价格的过快增长在扩大信贷规模的同时加大了信贷风险；杨圆圆（2010）指出，地方政府通过土地财政与土地金融的互动，形成一条敛财循环，即土地储备抵押贷款－基础设施建设－出让土地获取出让金－土地相关税费收入增加－新征地增加土地储备循环。周雪飞（2008）发现我国的土地财政有倒逼房地产金融风险的迹象。徐海波（2013）从财政风险与金融风险的联系出发，分析了二者同步放大的原因，认为土地财政和以地方融资平台为载体的土地金融存在正向的互动机制。刘益君等（2012）指出地方政府通过土地征收获取大量“生地”，形成土地储备。再以储备土地为抵押获取银行高额的土地抵押贷款，将“生地”改造成“熟地”。进而通过对商业住宅用地进行“招、拍、挂”出让，获取高额的土地出让金。可见，土地财政与土地金融的互动机制不仅体现在规模上两者正向相互促进，还体现在风险上二者相互传导，进而对整体金融系统造成冲击。

有关土地金融的运作模式和风险因素研究也逐渐越来越受到经济学者们的重视和研究。但整体来看，对土地财政与土地金融之间的相互影响分析还不够透彻，对二者之间的具体影响关系的计量分析上还有可改进的空间。本文根据以往学者研究的成果，结合青岛市土地财政和土地金融现状，运用计量分析模型，对二者之间的影响关系进行分析，以期从更加客观的角度提出有针对性的政策建议。

二、青岛市土地财政的运行状况

土地财政是地方政府将规定期限的土地使用权一次性出让而获得的收入以及其他相关收入来维持地方相关支出的现象。一般来说，地方政府“土地财政”的组成部分主要有四个方面：一是地方政府出让和租赁国有土地使用权所获得的高额土地收益，包括土地出让收入及其他收入。二是由城市扩张带来的土地税费收入。包括与土地直接相关的税费，如房地产税、城镇土地使用税和土地增值税等；与土地间接相关的税费，主要是由土地开发带来的房地产业和建筑业税费收入。三是通过土地开发经营城市带来的工商业税收。四是地方依赖土地所获得的投融资资金。狭义上，“土地财政”的组成部分只包括前两项来源。广义的土地财政，则包含了上述四个方面的内容。因第三项数据难以获得，如无特殊说明，本文所指的土地财政，是指第一、二、四项。

（一）土地出让收入占地方财政收入的比重高，地方政府对土地出让收入依赖度高

土地出让收入及其他相关收入包括国有土地使用权出让收入、农业土地开发资金收入和国有土地收益基金收入。其中国有土地使用权土地出让收入包括土地出让价款收入、补缴的土地价款、划拨土地收入、缴纳新增建设用地土地有偿使用费和其他土地出让收入。国有土地收益基金收入和农业土地开发资金收入都是从招标、拍卖、挂牌和协议方式出让国有土地使用权所确定的总成交价款中按照规定比例计提的。它们三者都属于政府性基金预算收入，是地方政府预算外收入的主要来源。

从图1 可以看出，土地出让收入在地方财政收入中占据重要地位。2014 年1 月—2018 年3 月份，青岛市土地出让收入占全口径基金预算收入的比重平均为86.60%，其中2015 年3 月达到最高值，占比为95.18%。分级次看，2014 年1 月-2018 年3 月，青岛市土地出让收入占全口径基金预算收入的比重平均为90%，其中，2016 年1 月达到最高峰，占比为99.46%。近年来，土地出让收入占基金预算收入的比重持续高位，已成为地方财政预算外收入的最主要来源。2014 年、2015 年、2016 年、2017 年青岛市土地出让收入占全口径财政收入的比重分别为16.01% 、13.59% 、11.01% 、12.24% ， 平 均 占 比13.21%。占比最高的月份为2015 年3 月，占比高达24.36%。分级次看，2014 年、2015 年、2016 年、2017年青岛市土地出让收入占地方级财政收入的比重分别为21.81%、23.62%、14.43%、17.26%，平均占比19.28%。占比最高的月份为2015 年3 月，占比高达32.65%（见图1）。土地出让收入占地方财政收入的比重高达三分之一，地方财政对土地出让收入依赖度高。

图1 青岛市土地出让收入及占比走势图

（二）土地直接税收收入占地方级税收收入比重较高，成为地方政府重要的财政收入来源

地方政府依靠土地所获得的税收收入也是土地财政的重要组成部分。本文将土地税收收入划分为土地直接税收与土地间接税收。其中，土地直接税收直接以土地为征税依据，目前公认的与土地直接有关的税收收入主要包括：契税、房产税、土地增值税、耕地占用税和城镇土地使用税。这五大税种以土地、房屋的占用、使用和转让等行为为征税对象，是地方政府的另一大重要财政收入来源。2014 年、2015 年、2016 年、2017 年、2018 年1-3 月这五大税收收入分别占地方税收收入的比重分别为32.41%、30.49%、28.36%、30.02%、30.03%。其中，2014 年6 月土地直接税收为154.06 亿元，占地方税收收入比重为37.18%，是2014 年1 月份以来占比最高的月份。

图2 土地直接税收收入及占地方税收收入的比重走势图

（三）房地产业税收收入受楼市调控政策影响波动较大，其税收收入占地方税收收入比重较高

土地间接税收是指政府依靠土地开发获得的相关行业税收收入。近年来，我国城市化进程快速推进，地方政府大量征用集体土地扩张城市规模，城市房地产业得到高速发展，在高地价和高房价的带动下，与土地有关的税收收入规模增长十分迅猛。在进行土地间接税收数据估算时，我们将房地产业相关税收收入中与土地直接税收（城镇土地使用税、房产税、耕地占用税、土地增增值税和契税）相关的收入剔除，将归属于房地产业相关税收中的营业税、增值税、企业所得税、个人所得税、城建税、印花税等计入本部分。其中，增值税在“营改增”之前为“75:25”分成，之后改为“五五分成”，所得税分成收入中的40%归属地方政府。

2014 年1 月-2018 年3 月青岛市房地产业税收收入占地方税收收入的比重平均为12.25%，其中2014 年3 月占比达到最高峰值为16.20%，之后开始下滑至2015 年4 月份的9.79%，2015 年5 月起占比又逐渐攀升至2016 年5 月的14.39%，2016 年5 月份之后受房地产业“营改增”影响，房地产业税收占地方税收收入的比重又小幅下降，截止到2018年3 月，青岛市房地产业税收收入占地方税收收入的比重为10.09%。房地产税收收入占地方税收收入比重较高。

图3 房地产业税收收入占地方税收收入的比重走势图

三、青岛市土地金融的运行状况

土地财政将土地要素激活，通过出让土地使用权，为基础设施建设融资，开创了一条以土地信用为基础，积累城市化、工业化、现代化原始资本的道路，极大地增大了投资规模，推动了经济增长。用土地作为抵押，获得银行贷款，这是土地财政的重要组成部分。在中国，土地财政和土地金融的形成，大体是近十几年的事情。这十几年，中国城市建设突飞猛进，其奥秘就在城市政府通过经营土地，积累了大量建设资金。本文从土地抵押贷款和房地产贷款两个方面来介绍青岛市土地金融的运行状况。

（一）地方融资平台贷款余额持续高位，土地抵押贷款余额受政策影响只减不增

土地抵押贷款是土地金融的主要组成部分。土地抵押贷款是指土地使用权的拥有者将其持有的土地使用权作为抵押，向银行等金融机构获得贷款。目前贷款主体主要是地方政府和房地产开发商。基础设施建设巨额资金缺口给地方政府财政带来巨大压力，于是地方政府利用土地抵押获得贷款，首先将拥有的土地以资本金方式注入到融资平台，地方融资平台将土地使用权向银行作为抵押申请贷款，银行根据土地估值向平台提供贷款。地方政府再将得到的贷款投资于土地储备和基础设施建设，将升值后的土地出让回收资金获得收益。由于房价和地价的相互助涨，地价持续走高以及政府土地收益快速增长，加上融资平台的政府官方背景和土地使用权、经营权作为担保，银行将信贷配置进一步向地方政府融资平台贷款倾斜。地价不仅影响卖地收入，而且在很大程度上决定了地方政府债务融资的规模。

由于青岛市房价居高不下，以土地为抵押的地方融资平台贷款受到银行的追捧，土地抵押贷款规模持续高位。截止到2018 年1 季度，青岛市地方政府融资平台贷款余额为2017 年青岛市全年地方级公共预算收入的1.25 倍，为2014 年以来地方政府融资平台贷款余额的最高峰，余额较去年同期增加418 亿元，同比增长40.7%。在2014 年1 季度-2018年1 季度期间，仅有2015 年3 季度、2015 年4 季度、2017 年3 季度低于1000 亿元的规模，分别为925 亿元、918 亿元、990 亿元。

图4 地方政府融资平台贷款及土地抵押贷款季末余额走势图

土地抵押贷款多数以地方政府的还款承诺，即政府信用做支撑。这些依托地方政府信用的贷款，其还款能力主要取决于未来的土地出让收入，而一旦经济下滑或房地产市场不景气时，政府从土地获得的收入也会大幅下降，偿债风险就会显现，且政府背景贷款受宏观政策影响较大。2014 年，青岛楼市受调控政策影响，房价连续7 个月下降，随着楼市有限到松的调整，楼市在2015 年开始回暖，2015 年1月，土地成交总价 为101.68 亿元，为2014 年1 月至2018 年3 月单月土地出让总价的最高峰，受此影响，土地抵押贷款2015 年1 季度达到最高峰为180亿元，之后呈下滑态势。2016 年一系列楼市去库存政策的刺激下，楼市回暖走热。伴随楼市火爆的同时，土地抵押贷款也迎来了次高峰。2016 年4 季度，青岛市土地抵押贷款余额为156 亿元，环比3 季度增加70 亿元。2016 年初，财政部、国土资源部、中国人民银行、银监会联合发出《关于规范土地储备和资金管理等相关问题的通知》，要求自2016 年1 月1日起，各地不得再向银行业金融机构举借土地储备贷款。受此影响，青岛市土地储备机构贷款余额只减不增，截止到2018 年1 季度末，地方政府融资平台贷款中土地抵押贷款的余额较去年同期减少24.86亿元，同比下降15.93%（见图4）。

（二）房地产贷款余额增长较快，个人住房贷款余额受调控政策影响增速呈下滑态势

房地产贷款主要包括地产开发贷款、房产开发贷款和个人住房贷款。近年来，受住房市场交易活跃影响，青岛市个人住房贷款增长较快。2014 年1 月青岛市个人住房贷款余额为1269.54 亿元，之后一直延续增长态势，截止到2018 年3 月末个人住房贷款余额较2014 年1 月增长了2.66 倍。随着2017 年房地产调控政策的日益趋紧，楼市成交量呈下降态势，受此影响，个人住房贷款增速出现下滑。2018 年1 季度，青岛市个人住房贷款余额同比增长17%，较去年同期下滑31.82 个百分点。地产开发贷款方面，2014 年1 月青岛市地产开发贷款余额为26.98 亿元，2018 年3 月末青岛市地产开发贷款余额较2014年1 月增长了11.21 倍，地产开发贷款增长呈迅猛态势。2017 年6 月以来，地产开发贷款余额增长呈企稳回升态势，2018 年3 月末，地方开发贷款余额同比增长47.55%，较去年6 月末提高20.49 个百分点。房产开发贷款余额呈“V”型走势，从2016 年6月的峰值989.61 亿元，下滑至2017 年8 月的912.58 亿元，之后企稳回升（见图5）。2018 年3 月青岛市房产开发贷款余额同比增速为11.29%，较去年同期提高15.39 个百分点。

图5 青岛市房地产相关贷款余额走势图

四、土地财政对土地金融影响的实证分析

（一）数据选取及说明

从对土地财政和土地金融的规模估算方法可以发现大部分在估算二者规模时都是采用单一指标或多个指标的简单加总求和，而用多个指标的简单加总仅能体现量上的情况，但不能体现出多个指标间的相互关系。为了能够更加深入的分析土地财政与土地金融之间的关系，我们引入了综合指数的概念，即在估算土地财政时，我们选取了几个与土地财政概念相关的指标，运用主成分分析降维的方法，构建了土地财政综合指数（F1）。同理，我们也构建了土地金融综合指数（F2）。

在构建土地财政综合指数时，结合以往学者研究的结论和青岛市实际，考虑数据的可得性，我们选取了土地出让金(crj)、土地直接税收（zjs）、房地产税收(fdcs)三个指标进行了综合。

在构建土地金融综合指数时，由于土地金融广义上是指围绕土地开发、经营等活动而发生的筹集、融通资金，即以土地为信用担保而筹集资金的行为。而地产开发贷款(dcdk)、房产开发贷款(fcdk)和个人住房贷款(grdk)三个指标与土地金融的定义密切相关，所以本文用这三个指标进行了综合，得到土地金融综合指数。

（二）综合指数的构建

由于本文需要将三个指标进行降维得到一个能反映整体情况的综合类指数，同时综合指数也要可信，即统计意义上是否通过检验。考虑到，主成分分析方法能够在充分考虑指标变化特征基础上，通过旋转矩阵的方法，采取方差贡献的形式，对多个指标进行了综合，并能够给出合理的综合权重。所以，在构建综合指数时本文选取主成分分析方法进行分析。

在构建综合指数前，需要进行KMO 和Bartlett球形检验，检验结果见表1 和表2：

表1 土地财政指标的KMO 和Bartlet 的检验

表2 土地金融指标的KMO 和Bartlett 的检验

表1 和表2 结果可以发现，土地财政指标、土地金融指标的KMO 值分别为0.565 和0.686，均大于0.5，Bartlett 球形检验显著性分别为0.014 和0.000，说明选取的指标适合做主成分分析。

下面，利用主成分分析法对先行指标进行因子分析，提取出特征值大于1 的主因子，结果如下表。

表3 和表4 的结果可以发现，土地财政指标在选取两个主成分时方差贡献率为81.5%，土地金融指标在选取一个主成分时方差贡献率为86.9%。二者的方差贡献率均大于80%，说明土地财政三个指标可以构建两个主成分，土地金融三个指标构建一个主成分即可作为土地金融综合指数。

表3 土地财政指标 解释的总方差

表4 土地金融指标 解释的总方差

表5 土地财政指标成份得分系数矩阵

表6 土地金融指标成份得分系数矩阵

由表5 和表6 可以得到，土地财政两个主成分分别为：

Z1=0.08*crj+0.666*zjs+0.54*fdcs

Z2=0.908*crj+0.251*zjs-0.243*fdcs

土地金融综合指数为：

F2=0.371*dcdk+0.331*fcdk+0.369*grdk

由于土地财政得到了两个主成分，而对应的方差贡献率分别为47.953%和33.586%，所以土地财政综合指数为：

F1=(0.47953*Z1+0.33586*Z2)/(0.47953+0.33586)

（三）模型选取和相关检验

向量自回归模型（Vector Auto-regression Model, VAR）是一种基于数据的统计性质建立的非结构化模型，它通过将系统内的每一个内生变量作为其中所有内生变量的滞后项的函数的形式来构造模型，从而建立起由多元时间序列变量构成的向量自回归模型。该模型主要应用于分析和预测随机扰动对于系统的动态冲击，冲击的正负、大小以及持续的时间。因此，本文选择VAR 模型来进行实证，研究土地财政和土地金融之间的影响。

VAR(p)简化式模型：yt=φ1yt,1+φ2yt,2+…+φpyt,p+ε

t=1,2….T，其中，为k 维内生变量列向量，p 是滞后阶数，t 是样本个数。

在进行实证分析前，需要对两个综合指数进行统计检验，以确定选取的模型是否合适。

平稳性检验方面，从ADF 检验方法结果来看：在显著性水平的条件下，土地财政综合指数（F1）对应的P 值为0.0011，小于0.05 的显著性水平，该指数平稳；土地金融综合指数（F2）对应的P 值为0.9937，不平稳。但是一阶差分后，两个指数均平稳。

协整关系检验方面，从检验的P 值可以看出，各变量均为同阶单整条件得到满足后，内生变量和外生变量之间均存在一定的协整关系。

（四）脉冲响应分析

运用Eviews8.0 软件，对两个综合指数进行脉冲响应分析，输出脉冲图如下：

分析图6 可以发现：

图6 脉冲响应结果图

一是土地财政综合指数（F1）对其自身的一个标准差信息立刻就有较强的反映，产出增加了约0.162，但影响的时间不长，到第5 期就已经回到原来的水平。土地金融综合指数（F2）对土地财政综合指数的影响在第2 期时有了一个正向的影响，但影响程度较小（0.02），之后影响基本可以忽略不计。由此，可以发现土地金融对土地财政短期内是存在影响的，但是影响的大小和程度较低。

二是土地金融综合指数（F2）对其自身的一个标准差信息立刻就有了较强的反映，产出增加了约0.025，之后的影响基本稳定在0.02-0.03 区间。而土地财政综合指数（F1）对其的影响，在第1 期时的影响较小（为0.004），但之后的影响逐步增加，稳定在0.01 附近。尽管这种影响的大小较土地金融对土地财政的影响大小较小，但是从长期来看，土地财政对土地金融的影响是持续存在正向影响的。

三是短期内土地财政和土地金融存在相互影响的关系，二者相辅相成。但从长期来看，土地财政对土地金融逐渐表现出持续的正向影响。本文土地金融是由三类贷款组成。这种正向影响表明，随着土地财政力度的不断加大，其对土地金融的影响也越来越大，进而金融机构的贷款风险也将随之有所增加。

五、土地财政的现实困境

本文在实证分析部分在基于土地财政和土地金融指标体系基础上，通过降维的思路，构建了土地财政综合指标和土地金融综合指标，并运用VAR 模型对二者之间的长短期相互影响关系进行了详细分析。脉冲响应结果显示，不论是短期还是长期，土地财政对土地金融存在持续的正向影响，这表明如果过度关注土地财政指标的变动，势必造成与其相关的土地金融（地产、房产、个人住房贷款）的借势上扬，进而会间接影响到金融机构潜在的贷款风险。因此，我们在研究时更应关注目前土地财政的现实困境。通过整理近年来学者研究成果，结合青岛市实际情况，我们提出了如下四个方面的现实困境。

（一）土地财政的不可持续性

土地作为一种资源，具有稀缺性和不可再生性。无论采取何种开发方式，在一定期限内可以利用和使用的总量总是有限的。土地财政与土地金融模式实际上是以空间换时间，透支未来的土地收益换取当前经济增长。土地资源的有限性决定了土地出让收入是有限和不可持续的。超前获取的土地出让收入，虽然能够保证当前地方政府对资金的需求，但在土地资源消耗到一定时期后，土地出让金增长势头势必减缓，甚至出现下降的局面。2017 年以来，受土地市场持续低迷影响，青岛市成交面积下滑明显。2017 年青岛市土地出让面积982 万平方米，同比下降48.4%。相较于土地出让面积的下滑，楼面均价则大涨。2017 年青岛市楼面均价为2243.47 元/﹏，同比上涨66.8%。楼面价提高进而推升房价，房价不断上涨，不利于“房子是用来住”的目标的实现。随着城市大宗可出让土地数量的减少，长期以来靠土地增长推动财政收入增长的模式不可持续。

（二）地方政府债台高企

作为地方政府利用金融资本的一个重要载体，融资平台在推进城市化、工业化起步过程中确实起到了明显的助推作用，也确实为地方政府带来了实实在在的经济效益。随着地方政府偿债能力的不断提升，债务规模也呈现快速攀升的趋势，一旦债务偿还出现问题，将导致金融风险的发生。截止到2017年6 月，青岛市地方政府性贷款余额为1080.63 亿元，较2016 年底新增53.54 亿元，其中：地方政府融资平台贷款余额为1065.94 亿元，较2016 年12 月新增55.21 亿元，地方政府融资平台的债务规模呈现快速膨胀态势，是引发金融风险的一个主要原因。从金融机构角度看，为获得经营中的诸多便利，也更倾向于提高政府部门及政府背景实体的授信水平，这样无疑会更加易于地方债务风险向金融风险的传导。

（三）地方政府对土地财政的依赖性较高

2017 年，青岛市土地收入收入、土地直接税收收入、房地产业税收收入分别为463.68 亿元、247.36亿元、89.93 亿元，三者合计占青岛市财政收入（T01）21.15%。地方政府对土地出让收入及相关税收收入存在高度的依赖性，而地方财力收入又是债务偿还的主要来源，因此，土地市场波动将通过对财政收入的影响直接作用于地方债务偿还能力，进而间接作用于金融系统。特别是在地方政府融资平台等土地间接融资方式的出现，极大地扩大了地方政府融资能力，其中大量不规范行为的存在，导致债务风险的增加。

（四）政府背景贷款受宏观政策影响较大

城市基础设施贷款的抵押品是土地，而背后的真正保障是政府信用。目前，多数融资平台公司自身没有实际的经营收入，还款来源基本为财政拨款或通过发行债券融资归还银行借款。银行普遍将融资平台公司的融资行为视为政府行为，基于政府相对较高的信用，只有政府肯提供担保函、承诺函、安慰函等担保手段的情况下，银行才会对融资平台公司进行授信、放款。而当政府撤回存量业务担保函、承诺函等担保文件，对于银行而言，会认为没有实际经营收入的融资平台公司其还款来源得不到保障，容易对银行造成经营风险。

六、相关政策建议

（一）深化财税体制改革。建立和完善与事权相匹配的地方财政体制，调整中央和地方政府支出责任，深化改革房地产税和转移支付制度，减少地方政府谋求预算外收入的动机，赋予地方政府更多的税收权限。适当转变政府职能，科学合理地界定政府的管理范围，做好简政放权，这将有助于政府控制自身的财政收支规模。构建现代服务型政府，既能够充分调动市场中各个主体的积极作用，又有利于合理地控制土地财政的规模。

（二）减少地方政府对土地财政的依赖。扩展消费税、个人所得税、房产税等地方政府稳定、持续的收入来源，发掘培育地方主体税种，构建地方税收体系，改变地方政府单纯靠土地收益作为地方政府主要来源的现状，保证地方政府提供公共产品的长期稳定税源。

（三）建立规范的地方债制度。防范地方政府土地融资的风险，推动地方政府全口径预算，全面编著资产负债表，使地方政府土地融资有一个透明公开的判断依据。合理控制融资平台债务规模。严格控制地方融资平台新增贷款，保持债务规模总量不再增长；要制定可行的偿债计划，地方政府要每年在财力中安排相应专项资金，逐年化解债务存量。

（四）建立地方财政风险预警机制。进一步完善地方政府债务统计体系，实行政府债务信息主动披露机制。建立地方财政风险预警指标体系，包括债务规模、赤字情况、债务余额和收入比等综合反映政府资金流量与存量的指标。同时积极开展风险监控及风险分析，提高地方政府防范债务风险的能力。

（五）稳定房地产市场，加快建立长效机制。继续落实房地产调控政策，支持自住和改善需求，尽快加入“租售同权”试点城市，加快推进住房租赁市场的发展。逐步完善租购并举的住房体系，建立包括商品住房、共有产权房、棚改安置房、租赁住房等多种类型，一二三级市场联动的住房供应体系。