土地财政情境下耕地占补平衡交易对地方政府债务规模的双边影响机制

关键词：土地财政；耕地占补平衡；指标交易；地方政府债务

耕地占补平衡是我国特有的土地管理制度，其设立初衷是在保持18 亿亩耕地面积不减的前提下，通过置换耕地使用指标提高土地利用效率，推动城镇化进程和经济发展。然而，随着土地财政兴起，耕地占补平衡逐渐演化为用地指标交易，土地资源储备不足的地区为了加速城镇化建设，从其他地区购买耕地占补平衡用地指标，将自身农耕用地开发为城镇建设用地，从而满足“占一补一”的平衡要求[1]。表面上来看，耕地占补平衡交易是一种双赢策略，既保持了整体耕地面积不变，又满足了城镇化进程和经济发展的用地需求。然而，耕地占补平衡交易嵌入土地财政通道后，对地方政府债务会造成较为复杂的涟漪影响[2]。一方面，用地指标交易可能造成地方政府债务转移，加剧用地指标购买方的债务压力[3]；另一方面，尽管出让用地指标能够获得短期收益，在一定程度上降低了债务负担，但同时也可能牺牲未来土地使用收益，不利于长期化债[4]。由此引发的思考是，耕地占补平衡对交易双方债务规模的影响机制是什么，是否存在双边差异，如何科学运用耕地占补平衡工具，在实现土地资源互补的同时，合理控制地方政府债务风险。

回顾历史，改革开放四十多年来，伴随着经济高速增长，土地使用权出让价格不断攀升，成为地方政府财政收入的重要来源[5]。尤其在区县一级，以土地出让金为主的基金收入占整体财政收入比重长期处于高位水平[6]。地方政府为了推动城镇化进程，释放土地财政红利，大量使用债权融资工具，加大基础设施投资力度，政府债务规模随之攀升，形成了土地财政与地方政府债务之间的联动关系[7]。不难看出，耕地占补平衡交易实现了农耕用地和城镇建设用地的双向空间置换，土地财政则反映了地方土地开发能力与财政收支结构的内在联系，两者交融过程中，耕地占补平衡交易演化为土地财政的获利工具[8]。

梳理发现，现有文献对于耕地占补平衡交易与土地财政之间的关系解释不一。LIU 等认为，土地使用权交易是一种互利行为，有助于优化城镇化过程中土地资源的开发利用效率，提升地方政府的土地财政收益[9]。丛佳敏等认为，耕地占补平衡交易在更广域的空间范围内重新分配土地资源使用权，为地方政府带来了大量财政收入，说明城镇化发展到一定水平后，工业对农业、城市对农村会释放土地反哺效应[10]，其本质是城乡二元结构之下的土地财政能力互换[11]。然而，也有学者认为，耕地占补平衡交易对地方财政造成了潜在的负面影响[12]。汤怀志等认为，央地政府之间长期存在财政博弈，致使耕地占补平衡政策实施过程中会出现占多补少、占优补劣、挪用补偿、浪费土地资源等执行偏差，反而加剧了地方财政压力，导致土地财政越陷越深[13]。李增元等对这一观点则提出不同意见，认为耕地占补平衡交易本身并非导致土地财政依赖的根本原因，土地资源开发利用能力薄弱才会让地方政府陷入土地财政依赖[14]。

更为深入的研究还发现，土地财政情境下，耕地占补平衡交易对地方政府债务会造成一定压力[15]。当然，由于视角不同，学界对这种观点尚存不同见解。以经验性分析来看，耕地占补平衡交易若能提高土地使用效率，则有助于降低政府债务规模[16]。但如果土地财政遇冷，耕地占补平衡交易反而可能会加剧地方政府债务负担[17]。事实上，土地财政影响下，耕地占补平衡演化为土地资源使用权的跨区交易行为，对用地指标出让方和购买方的债务影响存在双边差异，既有动态变化，还有空间转移，难以单向评判。然而，鲜有文献关注这一现象，对耕地占补平衡与地方政府债务之间的联系缺乏系统研究和双向解释。那么，如何科学运用耕地占补平衡政策，在提高土地利用效率的同时，合理控制交易双方地方政府债务风险，依然有待于研究揭示。对此，本文将通过理论模型阐释耕地占补平衡交易对地方政府债务规模的双边影响机制，进一步搜集整理河南省20 个区县的短面板数据，借助计量模型和实证研究系统识别耕地占补平衡交易对地方政府债务规模的双边影响差异和动态演进规律，从而为科学实施耕地占补平衡策略，有效缓解地方政府债务压力，提供双边经验启示和系统研究参考。

1 理论机制

土地资源是地方经济发展的核心要素，马克思说“土地是一切生产和一切存在的源泉”[18]。按照土地财政理论的解释，地方政府是土地资源开发和收益分配的第一主体[19]。经济高速增长阶段，地方政府通过耕地占补平衡交易获得大量土地开发收益，补充地方财政收入，有利于缓解债务压力。但同时，从事权和财权的匹配性来看，地方政府需要承担耕地占补平衡交易和土地一级开发所需的各项资金，由此衍生地方政府融资行为，导致债务规模攀升[20]。可见，耕地占补平衡交易对地方政府债务规模的影响存在正负双向可能。

从实际情况来看，不同地区之间的土地资源禀赋条件差异较大，耕地占补平衡跨区交易打破了土地资源绝对稀缺性和相对稀缺性的双重制约，有利于优化土地资源空间配置效率，反映了不同地区之间土地财政效用差异。土地资源富集地区因为土地开发收益水平不高而出让用地指标，以求获得贴现价值，优化当期财政表现，缓解地方政府债务压力。而经济发达地区由于土地资源供给不足，从土地富集地区购买用地指标，换取经济增长空间[21]，得以缓解因土地稀缺所造成的远期发展瓶颈，长效优化财政收支结构。综上，耕地占补平衡跨区交易对用地指标出让方和购买方债务规模的影响存在时空分异特征。由此，本文构建双向交易模型，分析耕地占补平衡对地方政府债务规模的双边影响机制。

1.1 耕地占补平衡交易的双向动力机制

初始状态下，某一地区所拥有的土地资源包括城镇建设用地和农耕用地，那么在t0 时刻，以效用函数Rurban 评价区位z 城镇建设用地的使用价值：

式（1）中：Valueurban 为土地长期使用价值；Rurban 为土地效用函数；t 为效用函数的时间变量；r 为收益贴现率；e 为自然常数，以e -r（t-t ） 0 测算未来t 时刻土地效用在t0 时刻的折现水平。可知，城镇建设用地的长期使用价值取决于效用函数中的时间变量t0和区位变量z。

同理，在t0 时刻，以农业生产活动的效用函数Ragriculture评价区位z 农耕用地的使用价值：

假设存在A 地区和B 地区，B 地区除城镇建设用地之外，只有农耕用地zB，且无可开荒用地，为了推动城镇化进程，B地区在耕地占补平衡约束下，在t' 时刻向土地资源富集的A地区购买耕地占补平衡指标，然后将己方区域zB 的农耕用地转化变性为城镇建设用地，用于开发建设。A 地区拥有大量可开荒用地，为了出售用地指标，通过开荒增加等量的耕地面积zA，保持A 地区和B 地区共同的耕地面积不变。这个过程中，A地区所付出的成本包括将荒地zA 开垦为农耕用地的整理费用m，以及此块耕地未来可能变性为城镇建设用地的长期使用价值ValueAurban 。交易收益为将荒地开垦为农耕用地所获得的农业生产收益ValueAagriculture ，以及出让用地指标所获得的收入P。那么，按照贴现值测算，A地区耕地占补平衡的交易收益EA 为：

反向来看，B地区通过耕地占补平衡交易所获得的长期收益包括将区域zB 的农耕用地转化变性为城镇建设用地的长期使用价值ValueBurban 。交易成本包括购买用地指标的费用P，牺牲地块zB 未来的农业耕地收益ValueBagriculture ，以及征用农耕用地所支付的补偿资金s。可知，B地区耕地占补平衡的交易收益EB为：

按照交易互利原则，当且仅当EA ＞ 0 ∩ EB ＞ 0时，耕地占补平衡交易得以实现。可见，耕地占补平衡表面上是不同地区之间的农耕用地指标交易，本质是通过土地资源在质性上和空间上的双向置换，扩大交易双方的边际收益，反映了不同地区土地资源禀赋条件及其效用差异[22]。

1.2 耕地占补平衡交易对出让方债务规模的影响

土地财政驱动下，A地区通过耕地占补平衡交易出让用地指标，获得财政收入。按照耕地占补平衡政策要求，用地指标出让方首先需要将荒地开垦变为耕地，且开荒后的农业产量必须符合一定要求，才能达到新增耕地入库条件[23]。这需要支出土地开荒费用m，若用地指标出让方A地区财力有限，无法先行支付开荒费用，通常会委托一家企业以垫资形式开展土地开荒工作，待土地开荒完成并满足入库条件后，再通过耕地占补平衡交易收取用地指标出让金，支付委托公司开荒费用。承接企业为了保障收益，会将开荒行为的资金成本f 转嫁给地方政府，这会增加地方政府债务规模。假设A 地区原有债务规模为DebtA，不考虑其他因素情况下，耕地占补平衡交易收益将用于偿还政府债务，则耕地占补平衡交易完成后，A 地区债务规模Debt'A为：

显然，委托外部企业开荒会增加土地整理成本，降低耕地占补平衡交易的综合收益，增加地方政府债务规模。新增耕地开荒交付后，A地区只有通过耕地占补平衡交易出让用地指标，获得收益P，才能支付开荒企业土地整理费用m及资金成本f，形成耕地占补平衡交易的降债效应。但从长期来看，A地区失去了未来可用于城镇化建设的土地指标及其收益，不利于调节长期债务压力。当然，A地区可以通过提高土地指标出让价格P，扩大耕地占补平衡交易收益，但这一行为会受到市场竞价影响，即B地区可以选择相对价格更低的出让方。上述推演发现，耕地占补平衡交易对出让方政府债务规模的影响较为复杂，难以单向定论。

1.3 耕地占补平衡交易对购买方债务规模的影响

对于B 地区而言，本身土地资源供给不足，难以满足城镇化建设需要，而购买耕地占补平衡指标需要向出让方支付资金P，同时承担己方农耕用地占地补偿费用s，若B 地区短期财力有限，则会通过发债、信贷等融资工具筹集资金，这会衍生额外的融资成本g，增加政府债务负担。B地区通过耕地占补平衡交易获得用地指标后，向市场出让区位zB 的城镇建设用地使用权，获得土地出让金，偿还政府债务，实现耕地占补平衡交易的降债效应：

但如果B地区获得用地指标后，委托下属平台公司开发，则需要筹措后续建设资金，这又会增加地方政府短期债务规模。只有项目开发建设完成后，才能以土地使用收益或长期地租偿还负债。再进一步，如果土地使用收益可持续，则会形成耕地占补平衡交易的良性降债机制。若B地区土地开发价值下降，则可能反向增加地方政府债务压力。可见，耕地占补平衡交易对地方政府债务规模的涟漪影响存在阶段性差异，购买土地指标短期内可能增加地方政府债务规模，但从长期来看，土地开发收益将反哺财政收入，缓解政府债务压力。

2 研究设计与变量数据

2.1 计量模型

2.1.1 耕地占补平衡交易对地方政府债务规模的线性影响估计模型

以用地指标出让规模（Landout）为解释变量，以政府债务规模（Govdebt）为被解释变量，设计线性估计模型，检验用地指标出让对地方政府债务规模的线性影响：

式（7）中：α 为用地指标出让规模对地方政府债务规模的影响弹性系数；α0 为常数项；Contrdsit 为降低内生性干扰的各项控制变量；θn 为控制变量对政府债务规模的影响弹性系数；i 表示截面个体；t 表示时间截距；μi 表示不随时间变化的个体效应；jt 为时间效应，误差项满足正态分布εit～N（0，σ2）。

同理，以用地指标购买规模（Landin）作为解释变量，以政府债务规模（Govdebt）为被解释变量，β 为用地指标购买规模对地方政府债务规模的影响弹性系数，以此检验用地指标购买对地方政府债务规模的线性影响。

2.1.2 耕地占补平衡交易对地方政府债务规模的非线性影响估计模型

以用地指标出让规模（Landout）作为动态解释变量，以政府债务规模（Govdebt）为被解释变量，借助Hansen（1999）的非线性门槛回归模型，以分段函数检验用地指标出让在不同阶段时对政府债务规模的非线性影响轨迹：

式（9）中：I （·）为判断门阈值是否存在的检验函数。同理，以用地指标购买规模（Landin）作为动态解释变量，以政府债务规模（Govdebt）为被解释变量，检验用地指标购买对地方政府债务规模的非线性影响轨迹：

2.2 变量设定

被解释变量：政府债务规模（Govdebt）。以当期区县财政决算报告中的政府债务余额反映地方政府债务规模，回归中为了降低方差影响，取对数处理。

解释变量：用地指标出让规模（Landout）。搜集整理河南省国土资源开发投资管理中心所公布的补充土地指标交易公示信息，以各区县当年耕地占补平衡交易中用地指标出让面积加总测算，由于个别区县当年用地指标出让面积为0，回归时统一加1 后取对数处理。用地指标购买规模（Landin）。参照用地指标出让规模测算方法，以各区县当年耕地占补平衡交易中用地指标购买面积加总测算。

相关控制变量：虽然本文研究所选面板数据时间跨度较短，但为了尽可能降低时间趋势下宏观数据所引发的内生性干扰，在计量模型中添加了必要的控制变量。如果这些控制变量对地方政府债务规模具有显著影响，就能够在一定程度上排除遗漏变量或不可观测因素所导致的内生性干扰。如果控制变量对被解释变量的影响并不显著，那么也就不会干扰估计结果。根据计量模型设计需要，结合已有研究经验，相关控制变量选择如下：（1）人口规模（Population）。人口规模是驱动地方经济增长的基本要素，对政府收支结构会产生潜在影响，引入计量模型，以各区县人口统计年鉴中所记录的人口规模为测算依据，回归时取对数处理。（2）一般公共预算收入（Govfin）。一般公共预算收入是地方财政收入的第一来源，能够反映地方经济发展的自主性。通常而言，一般公共预算收入水平较高的地区对土地财政的依赖性较低[24]。将之引入计量模型，以降低模型输出的内生性干扰，回归时取对数处理。（3）固定资产投资（Invest）。固定资产投资是拉动地方经济增长的重要工具，模型中以各区县统计年鉴中的固定资产投资增速衡量。（4）农村居民可支配收入（Income）。从动态演化视角来看，农村居民可支配收入处于较高水平时，意味着耕地占补平衡交易需要承担更多的土地整理费用和征地拆迁成本，从而将财务压力传导至地方政府债务，由此本文将其引入计量模型，排除此项影响干扰。测算时以各区县统计年鉴中的农村居民可支配收入为依据，回归时取对数处理。（5）用地指标出让收入（Sale）。用地指标出让收入是影响地方财政收支结构的重要因素[25]，由此引入计量模型作为控制变量。测算数据源于河南省国土资源开发投资管理中心公布的补充土地指标交易数据，以当年统计加总得到各区县出让用地指标所获得的财政收入。考虑到个别区县存在当年出让收入为0 的情况，统一加1 后取对数处理。（6）用地指标购买支出（Pay）。参照用地指标出让收入测算方式，以耕地占补平衡的用地指标购买支出加1 后取对数处理。

2.3 数据来源与检验

2.3.1 数据来源

区县一级是耕地占补平衡的交易主体，整理发现，全国耕地占补平衡交易数据公开多始于2018 年，但各省区之间统计情况差异较大①。河南作为土地资源大省，耕地占补平衡交易统计较为详尽，由此本文在实证研究中，搜集整理河南省国土资源开发投资管理中心所公布的相关数据，选取河南省耕地占补平衡交易较为频繁的20 个区县作为研究样本。考虑到数据统计的完整性和可获得性，以2019 — 2022 年为时间跨度，整理得到短面板数据。其他主要数据来源包括河南省各城市统计年鉴、人口统计年鉴以及各区县政府工作报告等。

2.3.2 数据检验

（1）单位根检验。为评判所选数据是否满足实证研究需要，采用HT检验方法检验数据平稳性。结果显示，虽然数据结构为短面板，但依然平稳有效，满足计量研究要求。

（2）协整检验。为避免短面板数据实证研究中可能存在的伪回归现象，选择Pedroni 检验、Kao 检验和Westerlund 检验三种方法，判断核心变量之间的协整度。结果显示，三种检验方法估计参数均通过了1%的显著性水平检验，由此认为核心变量之间存在相对稳定的均衡关系。

3 实证结果与分析

3.1 耕地占补平衡对交易双方政府债务规模的线性影响

（1）用地指标出让方。经Hausman 检验，选择控制个体效应和时间效应的固定效应模型作为基准回归方法，检验20 个区县在耕地占补平衡交易过程中，出让用地指标对地方政府债务规模的影响（见表1 中模型L1）。结果显示：出让用地指标对地方政府债务规模的影响弹性系数为-0.889，且通过了10% 的显著性水平检验，说明通过出让用地指标可直接增加财政收入，帮助地方政府有效缓解债务压力，这一结果符合经验性判断。相应的解释意义在于，土地红利不仅源于本地区的一、二级土地开发，还包括地区之间的用地指标转让。一些地区虽然土地资源富集，但自身开发能力有限，通过土地整理获得新增耕地后，借助耕地占补平衡交易出让用地指标，换取财政收入，有助于缓解地方政府债务压力。

相关控制变量中，人口增长能够显著降低政府债务规模，反映了人口对经济增长和财政收入的长期正向影响，要警惕人口负增长所造成的财政压力。一般公共预算收入与地方政府债务规模并无显著关系，可能的原因在于，地方政府债务并非由预算内收支所造成。固定资产投资对地方政府债务规模的影响同样不显著，这与经验性判断有所偏差，说明固定资产投资既有可能衍生负债，同时也有可能增加收入，对地方政府债务规模的影响存在多种可能。农村居民可支配收入对政府债务规模的影响不显著，经过反向验证，发现这一结果与数据结构有一定关系，河南省各区县农村收入水平相近，计量研究中的差异性难以体现。需要警惕的是，出让用地指标所得收入与地方政府债务规模之间存在正相关关系，说明出让方往往债务压力较大，这会导致恶性循环，加剧土地财政所引发的债务风险。

（2）用地指标购买方。表1 中模型L4 估计结果显示，耕地占补平衡交易中，购买用地指标对地方政府债务规模的影响并不显著。可能的原因在于，短期来看，购买用地指标需要耗费大量财政资金，加剧了地方政府债务负担。但从长期来看，通过耕地占补平衡交易获得用地指标后，将释放新一轮的土地开发收益，有利于降低政府债务压力，因此难以单向判断购买用地指标对地方政府债务规模的线性影响。下文将通过非线性计量研究验证这一判断。

（3）内生性检验。为了尽可能控制回归过程中存在的内生性干扰，在计量模型中引入多项控制变量，估计结果依然稳定。同时，在线性固定效应模型基础上，设计差分GMM 模型判断解释变量和被解释变量之间是否存在内生性影响，结果见表1 中模型L2 和L5。引入被解释变量的一阶差分项后，出让用地指标对地方政府债务规模的影响依然显著为负，购买用地指标对地方政府债务规模的影响并不显著，这与固定效应模型估计结果一致，且通过了Hansen 检验和Sargan 检验，说明固定效应模型合理地控制了内生性干扰。

（4）稳健性检验。为了进一步检验模型输出的可信度，本文变换估计方法，以随机效应模型检验耕地占补平衡对交易双方债务规模的影响，结果见表1 中模型L3 和L6。出让用地指标对地方政府债务规模的影响显著为负，而购买用地指标对地方政府债务规模的影响并不显著，这与固定效应模型估计结果相符，反映了模型输出的可信度。

3.2 耕地占补平衡对交易双方政府债务规模的非线性影响

（1）用地指标出让方。以Hansen 的非线性估计模型检验发现（表2 中模型D1），耕地占补平衡交易过程中，出让用地指标对地方政府债务规模的影响具有双重门槛特征①。当用地指标出让规模小于5.707 时，对政府债务规模的影响弹性系数为-2.076，且通过了1% 的显著性水平检验，说明出让用地指标短期内能够显著降低政府债务规模。当用地指标出让规模提升至第二门槛区间［5.707， 7.966］时，对政府债务规模的影响弹性系数变为-1.919。当用地指标出让规模提升至超过7.966 后，对政府债务规模的影响弹性系数为-1.811，依然显著为负。相对于线性估计结果，非线性估计结果能够提供更为合理的事实依据。随着用地指标出让规模增加，对地方政府债务规模的影响弹性系数绝对值在逐步降低，即 a1 ＞ a2 ＞ a3 ，呈现边际递减规律。原因在于，早期土地资源开发成本相对偏低，通过耕地占补平衡交易出让用地指标能够获得高额净收益，得以有力削减政府债务。然而，随着耕地占补平衡交易越来越频繁，土地开发成本上涨，出让用地指标所获得的净收益有所下降，降债效应随之弱化。

（2）用地指标购买方。模型D2 检验了用地指标购买规模对地方政府债务规模的动态影响。结果显示，购买用地指标对地方政府债务规模的影响具有单一门槛规律。当用地指标购买规模小于5.858时，对地方政府债务规模的影响显著为正，影响弹性系数为0.138，且通过了5% 的显著性水平检验，说明此时购买用地指标会导致地方政府债务规模攀升。当用地指标购买规模超过5.858 后，对地方政府债务规模的影响变得不显著。对比发现，非线性估计结果能够科学解释购买用地指标对地方政府债务规模的阶段性影响差异，在探索耕地占补平衡交易的早期阶段，购买用地指标需要耗费财政支出，这会增加政府债务压力；当用地指标达到一定规模后，实现了土地资源的规模化开发和集约化使用，得以释放长效收益，从而弱化了因为购买用地指标所造成的债务压力。由此验证了理论机制分析的合理性。

3.3 关于经济增长水平异质性影响的进一步分析

（1）用地指标出让方。耕地占补平衡交易体现了不同地区土地开发能力和经济发展水平的空间差异。由此，本文在非线性估计模型的基础上，引入经济增长水平作为门槛调节变量①，进一步考察经济增长在不同水平时，耕地占补平衡交易对地方政府债务规模的影响差异。结果显示，经济增长水平处于三个不同门槛区间时（见表2 中模型T1），出让用地指标对地方政府债务规模的影响始终显著为负。对比发现，当区县经济增长水平处于第二门槛区间［10.447，10.547］时，出让用地指标对地方政府债务规模的影响弹性系数绝对值最大，即 a2 ＞ a1 ＞ a3 。这一结果说明，经济增长处于中等水平时，出让用地指标的降债效应最为有力；经济增长初级阶段，虽然出让用地指标获得了一定的财政收入，但对财政收支平衡的影响有限；而经济增长处于高阶水平时，出让用地指标则会牺牲自身土地开发收益，反而弱化了出让用地指标的降债效应。

（2）用地指标购买方。反向来看，经济增长水平对购买用地指标的降债效应存在三重门槛影响（表2中模型T2）。当经济增长水平低于10.252 时，购买用地指标对政府债务规模的影响弹性系数为-0.325，这一结果通过了1% 的显著性水平检验。当经济增长水平处于第二门槛区间［10.252， 11.272］和第三门槛区间［11.272， 11.402］时，购买用地指标却显著增加了地方政府债务规模。当经济增长水平进一步超过11.402 后，购买用地指标又回到了显著有效的降债通道。可见，经济增长水平在不同阶段时，购买用地指标对地方政府债务规模的影响存在双向调节差异。在经济增长初级阶段，购买用地指标能够节约土地整理费用，释放一定的降债效应。经济增长水平处于中等区间时，购买用地指标既要耗费财政支出，同时还要增加固定资产投资，这会加剧地方政府债务压力。当经济增长至高阶水平时，将极大释放土地资源的开发利用价值，购买用地指标会有效降低政府债务规模。综上，引入经济增长水平作为门槛调节变量后，能够更为合理地解释耕地占补平衡对地方政府债务规模的时空异质性影响。

4 结论与讨论

4.1 结论

本文通过理论模型揭示耕地占补平衡交易对地方政府债务规模的双边影响机制。进一步搜集河南省20 个区县的短面板数据，通过实证研究发现：第一，线性计量研究结果显示，耕地占补平衡交易对地方政府债务规模的影响存在双边差异，出让用地指标能够有效降低政府债务规模，而购买用地指标对地方政府债务规模的影响并不显著。第二，非线性计量研究结果反映了更为合理的事实依据，出让用地指标的降债效应存在边际递减规律，而购买用地指标在初级阶段会增加地方政府债务规模，后期对地方政府债务规模的影响则变得不显著。第三，地方经济增长水平对耕地占补平衡交易的降债效应存在异质性影响，经济增长处于中等水平时，出让用地指标能够最大化降低政府债务规模，而购买用地指标则会增加地方政府债务规模；经济增长处于低阶水平和高阶水平时，耕地占补平衡有利于降低交易双方的政府债务规模。由此得到如下启示：一是合理调控耕地占补平衡的交易结构及交易规模。不能将耕地占补平衡交易作为土地财政的附带工具，而要综合考量，根据地方经济发展水平和债务规模，优化耕地占补平衡交易结构，限定耕地占补平衡交易规模，倒逼地方政府摆脱土地财政依赖，将耕地占补平衡作为提高土地资源利用效率、驱动经济高质量发展的内生性工具。二是科学引导各地采取因地制宜的耕地占补平衡交易策略。要给予经济发展水平相对落后的西部地区一定的交易空间，鼓励开荒，扩大耕地面积，在提高粮食产量的基础上，通过出让用地指标获取贴现收益。对经济增长处于中等水平的地区而言，出让用地指标将更有利于缓解地方政府债务压力，购买土地使用指标会增加政府债务负担，因此要避免盲目买入和过度开发。对经济增长水平相对较高的东部地区，可适度放宽用地指标购买限制，扩大土地开发收益空间，合理降低政府债务压力。三是要把耕地占补平衡交易打造成为推动新旧动能转换的有力举措。耕地占补平衡交易要回归初衷，通过不同地区间的空间置换提高土地资源开发效益，在保障耕地面积和粮食产量不减的同时，以有限的土地资源培育新质生产力，才能长效优化地方财政结构，系统化解地方政府债务风险。

4.2 讨论

当前房地产经济转入下行轨道，土地市场遇冷，地方政府债务压力凸显，土地财政难以为继，经济增长面临转型压力。这一趋势下，耕地占补平衡作为优化土地资源配置的政策性工具，必须回归本源，发挥科学调适功能。首先，耕地占补平衡交易不能陷于土地财政，而要通过用地指标的跨区域置换，优化土地资源空间配置效率，释放双边溢出红利，推动新型城镇化建设。其次，耕地占补平衡交易要为国家和地方经济建设提供土地资源置换通道，尤其是一些占地规模较大、社会经济效益显著的重大项目，需要借助耕地占补平衡交易统筹规划各级用地，兼顾耕地保护和经济发展。最后，耕地占补平衡交易要并重“质”与“量”，做到长期跟踪、双向监管：一方面，严格评估用地指标出让方新增耕地的农业产出水平，守稳18 亿亩耕地红线不变的同时，推动粮食扩产增收；另一方面，要反向评估购买用地指标的长期使用效益，关注耕地占补平衡的双向交易质量。