何怡瑶，潘士远

土地政策与中国经济波动
——基于土地供应量的视角

何怡瑶，潘士远

（浙江大学经济学院， 浙江 杭州 310027）

研究目的：研究土地政策——内生土地供应量和抵押土地使用权获得贷款——与中国经济波动的联系。研究方法：DSGE模型和量化分析方法。研究结果：（1）在具有中国特色的土地政策下，土地供应量与投资、产出的波动呈现逆周期特征，土地抵押贷款呈现顺周期特征；（2）地方政府有能力一方面保证土地出让的稳定收入，弥补抵押贷款部分的波动，另一方面通过内生土地出让面积缓解周期波动带来的不利影响；（3）如果地方政府利用土地政策，那么中国经济1—2年即可从危机中复苏过来；反之，中国经济在历经5年之后都无法恢复至原先水平。研究结论：在土地政策的作用下，中国经济较西方国家更能有效地抵御金融危机。因此，土地政策是中国政府极具特色的宏观调控手段。

土地经济；土地政策；DSGE模型；经济波动

1　前言

1.1研究背景

2007年末美国的次贷危机掀起了学界探讨土地价格与宏观经济波动的热潮。例如，Liu等［1］通过构建一个包含金融约束和土地市场的DSGE模型很好地模拟并解释了美国地价与经济波动的关系。然而，中美土地制度有本质区别：第一，根据《中华人民共和国土地管理法》和《中华人民共和国物权法》规定，中国城市市区的土地属于国家所有，农村和城市郊区的土地（除由法律规定属于国家所有的以外）属于农民集体所有，它们同属国家财产，由政府代表国家行使所有权。第二，土地一级市场出让的是有固定年限的土地使用权，且土地出让收入是当前地方财政收入最重要的来源。第三，地方政府能够通过控制土地审批权，调节土地存量影响宏观经济。

同时，随着中国近年来地方政府抵押土地使用权获得借款的数额日益庞大，“土地财政”和“土地银行”的双格局已然形成。“土地财政”指：政府通过协议、招标、拍卖等方式出让土地使用权获取的收益，由国有土地有偿使用金和相关税费构成。虽然不同时期政府的收入来源有所区别，但自1987年推行国有土地有偿使用制度以来，土地出让金很快成为地方政府的支柱性财源。《中国国土资源统计年鉴》数据显示，1987年全国土地出让收入仅为0.352亿元，1989年上升至4亿元左右，1992年的房地产热使当年土地收入陡增至525亿元（占当年财政收入的15.07%），整个90年代地方政府土地出让金约占其财政收入的23.12%。2003—2014年，土地出让总收入增长近24倍，年均土地出让金约占年均地方政府财政收入的48.84%。其中，2010年占比达到最高峰（超过60%），随后缓慢下降。“土地银行”是指地方政府将大量土地注入融资平台公司，以土地抵押方式到银行融资。2003—2014年土地使用权抵押贷款规模年均增长率高达26.43%，截至2014年底，全国84个重点城市处于抵押状态的土地面积为451000 hm2，抵押贷款总额高达9.51亿元。因此，“土地财政”和“土地银行”不仅是当前地方政府获取收入的重要来源，更是地方进行民生建设和基建投资的重要保障。

1.2文献回顾

已有不少文献对土地市场和经济波动进行了研究，国外文献注重理论与实证相结合。在金融约束的研究基础上进一步加入土地市场是当下经济周期理论的重要研究主题，例如Kwon、Chaney等［2-3］的研究。Miao等在一系列文章中探讨了地价与投资、失业率的联系，认为：土地价格对经济波动的作用非常显著；政府可以大范围地实施税收和信贷政策将土地市场的泡沫挤出，从而提高社会福利①②Miao Jianjun， Wang Pengfei， Zhou Jing. Housing Bubbles and Policy Analysis ［J］ . Working Paper， Unpublished Manuscript， 2014.。

国内文献侧重于实证分析，大体可划分为三个部分。一是中国土地市场对房地产市场的影响［4-5］；二是土地市场与国民经济波动的联系［6-7］；三是对“土地财政”的实证研究［8-10］。许多学者认为“土地财政”不可持续，因为地方政府对“土地财政”依赖的加强和房价上涨，拉大了城乡差距，所以“土地财政”在促进中国经济增长的同时，也激化了社会矛盾［11-12］。

由于土地制度不同，国外的研究对中国现实缺乏解释力；国内文献大多为计量研究，缺少建模及量化分析。因此，本文旨在构建一个能够刻画中国土地市场的DSGE模型，并在此基础上通过量化分析探究土地政策与宏观经济波动间的联系，以期弥补此领域研究的不足。

2　模型的设定

建立三部门经济模型。地方政府：决定本期社会的土地存量Lt，出售土地获得出让金的同时抵押土地取得融资；代表性家庭：提供劳动、购买土地并借出资金；代表性企业家：投入土地、劳动和资本进行生产，借入资金。

2.1代表性家庭

代表性家庭的效用函数如下：

式（1）中，Cht表示消费，Gct表示地方政府的纯消费性总支出，Lht表示t期家庭持有的土地存量，Nht表示劳动力供给时长。参数β代表贴现因子，参数κ∈（0，1）。式（1）包含三个冲击：At为代表性家庭跨期的偏好冲击；φt为代表性家庭住房需求冲击；ψt为劳动力供给冲击。与Liu等传统的DSGE模型一样，At、φt和ψt服从独立正态分布。在期初，代表性家庭拥有Lh，-1＞0单位的土地禀赋，Rt表示借款利率，ql，t为第t期的土地价格，Tht为缴纳给地方政府的总税费，等式右边表示其收到的工资报酬wtNt和上一期的借款St-1。于是，其预算约束为：

代表性家庭选择Cht，Lht，St和Nht来最大化式（1）。

2.2代表性企业家

参照Liu等［1］，代表性企业家选择消费路径｛Cet｝t∈［0，∞）来最大化其效用：

式（3）中，消费性支出由私人消费Cet和地方政府的纯消费性总支出Gct构成。企业的生产函数为C-D形式为：

式（4）中，Yt、Le，t-1、Kt-1、Net和Gpt分别为企业的产出、土地、资本和劳动力投入和地方政府生产性总支出，参数α、 φ和ζ∈（0，1）表示投入要素的份额。与Liu等传统的DSGE模型一样，Zt代表中性技术冲击（简称TFP冲击），由持久部分Zpt与暂时部分vzt组成，服从独立正态分布。

在每一期初，企业家拥有K-1＞0单位的资本禀赋和Le，-1＞0单位的土地禀赋。定义Cet、It、Bet、Qt、Tet分别为企业家的消费、投资、借款、投资品价格和缴纳给地方政府的总税费，代表性企业家的资本积累方程和预算约束则分别为：

式（5）中，Ω是资本调整成本系数。从式（6）可以看出，企业家的收入由两部分构成：生产Yt和外部借款Bet/ Rt。与Greenwood等一样［13］，Qt为投资专有技术冲击（简称IST冲击），它由持久部分Qpt与暂时部分vqt组成，服从独立正态分布。与Kiyotaki等相同［14］，本文假设企业家借款存在金融约束。所以：

θt衡量了企业金融约束的松紧程度，即信贷冲击，它同样服从传统的独立正态分布。代表性企业家决定Cet、Let、It、Bet、Kt、Net，并最大化式（3）。

2.3地方政府部门

假设地方政府从期初就拥有上限为L 的土地。一方面，类似于资本品制造商①这一假设与以往文献中影响资本品厂商的贴现因子相似。有关资本品厂商贴现因子的介绍，请参见Zhiwei Xu， Pengfei Wang和Jianjun Miao（2013）、Gertler和Kiyotaki（2010）。，地方政府通过选择土地出让的供给路径最大化其土地出让净收入；另一方面，地方政府抵押土地使用权获取借款。因此，扣除调整成本后，地方政府每一期的土地出让金净收入为：

地方政府的预算约束如下：

2.4市场出清

在竞争均衡下，产品市场、劳动力市场、土地市场同时出清。产品市场出清意味着：

式（11）中，Gt= Gct+ Gpt。

相应地，劳动力市场出清意味着：

土地市场出清意味着：

金融市场出清意味着：

所以，竞争性均衡包含的内生变量序列包括｛Cht，Cet，Lht，Let，Lst，Lmt，Lt，Nt，It，Yt，Kt，Bet，Bgt，St，，价格变量为｛qlt，wt，Rt｝。

3　模拟及分析

所有数据来自中经网、国泰安数据库、国土资源部及《中国统计年鉴》，时间长度为2003年第1季度至2014年第4季度。参照以往中文文献的做法，本文分别以社会消费品零售总额、固定资产投资完成额、国内生产总值、土地出让面积、全国84个重点城市土地抵押贷款总额和全部城镇单位从业人员作为消费Ct、投资It、产出Yt、土地供应量、地方政府债务Bgt和劳动时间Nt①本文选择“全部城镇单位从业人员”作为“劳动时间”的观察变量，一是因为无法获得劳动时间的数据，二是鉴于中国劳动力市场工会影响力不大，可以考虑将劳动力工作时间标准化（例如8小时工作制）。的观测值。相关数据以2003年第一季度的CPI为基期进行定基处理、去季节趋势（Census X12法）和滤波处理，并取对数。另外，对数据进行平稳性检验之后发现，以上序列为一阶单整序列，但其一阶差分序列是平稳的。故本文采用差分法去掉数据的时间趋势。

3.1参数校准及估计

本文对部分常见参数采用校准法，其余参数则利用贝叶斯法进行估计。对部分参数的校准结果详见表1。

参照王国静等［15］，校准β值为0.980，α为0.500；遵循陈昆亭、王文甫等［16-17］，将δ设定为0.025。参照Liu等［1］将θ设定为0.750；稳态时地方政府支出与产出比g / y根据数据计算其平均值得出。参数先验分布参照王国静［15］、Liu［1］等文献。

由表2知，估计的资本调整参数（Ω=1.1509）与CEE和Liu等接近［18-19］；金融约束约有14.28%的比例依赖于信贷历史，显著小于Iacoviello约50%的结果，说明中国信贷市场受过去因素影响比例远低于美国。同时，主要冲击（后4行）显著不等于零，能对经济产生实际影响。

表1　参数校准Tab.1 Calibration

表2　参数估计结果Tab.2 Parameter estimation

3.2方差分解和脉冲响应分析

由表3①可知，TFP冲击和IST冲击是解释投资波动最重要的两个因素②。尤其是持久的IST冲击，还能解释产出、土地出让面积和土地使用权抵押贷款的波动，方差分解数值分别达33%—37%、6%—18%和38%—52%。

信贷冲击是影响各变量波动的重要因素，分别解释了6%—13%的投资波动、23%—27%的产出波动、47%—79%的土地出让面积波动和7%—23%的土地使用权抵押贷款波动。一方面，金融约束直接影响企业家的借贷能力；另一方面，信贷冲击还制约地方政府的土地使用权抵押贷款金额，通过预算约束影响宏观经济波动。

图1和图2报告了以上两个重要冲击的脉冲响应图，大小为一个单位正的标准差，虚线为90%置信区间。

由图1第二行可以看出，当面临一个正的持续的IST冲击时，土地抵押部分呈现明显的顺周期特征，这会放大经济波动的影响。当经济形势向好，地方政府能够获得更多的抵押贷款，但这部分的收入（资金）对于地方政府而言是不稳定的。反观此时的土地出让行为，Lh和Le都呈现暂时的下降趋势，即逆周期的土地供应量政策。

同理，图2印证了信贷冲击对宏观经济变量有显著影响。信贷约束放松了代表性企业家和地方政府的信贷约束，投资和产出上升。此时经济繁荣，地价上升，地方政府一方面扩大了土地使用权抵押贷款额，另一方面减少土地出让面积。在长期中，经济回到均衡状态。

3.3土地政策的重要性

为了说明地方政府行为的重要性，现假设中国土地市场与西方一样，土地存量外生给定且可以被自由交易。图3的冲击大小为一个单位负的标准差，虚线为90%置信区间。

①在表3中，TFP（t）和TFP（p）分别表示暂时和持久的冲击，下同。鉴于篇幅限制，只分析主要冲击的方差分解。

②这一结果与黄赜琳、李春吉、许伟等研究结果类似。

表3　方差分解Tab.3 Variance decompositions

图3描述了逆周期的土地供应量在应对危机时的显著作用。当面临不利冲击时，地方政府通过逆周期的土地供应量调节经济，投资约在第6期（1—2年）恢复至原先水平。同时，图3清晰地展现了地方政府土地政策的双重机制。当面临经济衰退，投资和产出大幅下降，地方政府的土地使用权抵押贷款由于顺周期的特性也相应降低。此时，地方政府加大土地供应量，地价的下降刺激了投资，从而促进经济更快地从衰退中恢复。

图4报告了不存在内生土地供应机制时，当经济面临一个负的持续的IST冲击（第1行）和信贷冲击（第2行）时，投资和产出迅速下降，地价也受到波及。没有土地供应量的调节，经济在遭受打击后需要至少20期（5年）甚至更长的时间才能自行恢复。如凯恩斯所言，这对于微观经济主体将是一段非常痛苦的过程。

4　结论①

本文通过构建DSGE模型将地方政府土地政策划分为两种手段：内生土地供应量和抵押土地使用权获得贷款，并通过方差分解得出：持久的IST冲击和信贷冲击是影响经济波动的重要因素。进而，通过脉冲响应分析发现，地方政府依据经济形势实行逆周期的土地供应量政策：当金融危机来临时，地方政府扩大土地供应量，弥补了抵押贷款下降的顺周期特征，将不利影响降至低水平。此时地价进一步下降，土地市场的需求回升，投资随之上升，产出增加；反之亦然。最后，通过一系列反事实仿真模拟比较进一步说明了土地政策是一种强有力的逆周期宏观调节手段，可以促进中国经济又好又快地发展。

①文中的土地价格为当期价格，没有考虑价格时滞，考虑价格时滞的脉冲响应图并不改变本文结论。鉴于篇幅限制，正文中不再赘述，有兴趣的读者可以联系笔者。

图1　持久的IST冲击的脉冲响应图①Fig.1 Impulse responses to a positive permanent IST shock

图2　信贷冲击的脉冲响应图Fig.2 Impulse responses to a positive credit shock

IMF数据库显示，在次贷危机的冲击下，2009年美国GDP增速骤然下降为-3.5%，“金砖”国家中俄罗斯降幅最大，为-7.8%，而中国经济2008—2010 年的增长率分别达到9.6%、9.2%和10.4%，一举跃升为世界第二大经济体，这可能在很大程度上与中国政府积极运用土地政策来抵御危机和促进增长有关。

为了分析方便，本文没有考虑中央政府实施的货币政策和财政政策。因此，更全面地考虑政府宏观调控各种政策之间的相互配合将是未来的一个研究方向。

图3　持久的IST冲击的脉冲响应图Fig.3 Impulse responses to a negative permanent IST shock

图4　不存在土地政策时的脉冲响应图Fig.4 Without endogenous land policy

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）:

［1］ Liu Zheng， Wang Pengfei， Zha Tao. Land-Price Dynamics and Macroeconomic Fluctuation［J］ . Econometrica， 2013， 81（3）： 1147 - 1184.

［2］Eunkyung Kwon. Monetary Policy， Land Prices， and Collateral Effects on Economic Fluctuations： Evidence from Japan［J］ . Journal of the Japanese and International Economies， 1998， 12（3）： 175 - 203.

［3］Chaney T.， D. Sraer， D. Thesmar. The Collateral Channel： How Real Estate Shocks Affect Corporate Investment［J］ . American Economic Review， 2012， 102（6）： 2381 - 2409.

［4］ 丰雷，苗田，蒋妍.中国土地供应管制对住宅价格波动的影响［J］ .经济理论与经济管理，2011， 31（2）：33 - 40.

［5］ 张娟锋，刘洪玉，任超群.土地管制、市场价格与政策选择［J］ .财贸经济，2012，33（7）：110 - 117.

［6］ 杨帅，温铁军.经济波动、财税体制变迁与土地资源资本化［J］ .管理世界（月刊）， 2010， 26（9）：32 - 41.

［7］ 杨雪锋，史晋川.地根经济视角下土地政策反周期调节的机理分析［J］ .经济理论与经济管理，2010， 30（6）：5 - 11.

［8］ 杜雪君，黄忠华，吴次芳.中国土地财政与经济增长——基于省际面板数据的分析［J］ .财贸经济，2009， 30（1）：60 - 64.

［9］ 梁云芳，高铁梅.我国商品住宅销售价格波动成因的实证分析［J］ .管理世界，2006，22（8）：76 - 82.

［10］ 周彬，杜两省.土地财政与房地产价格上涨： 理论分析和实证研究［J］ .财贸经济，2010，31（8）：109 - 116.

［11］ 张双长，李稻葵.二次房改的财政基础分析——基于土地财政与房地产价格关系的视角［J］ .财政研究，2010，31（7）：2 - 17.

［12］ 梁云凤. “土地财政”不可持续，市政公债势在必行［J］ .宏观经济研究，2011，33（4）：15 - 18.

［13］Greenwood， Hercowitz， Krusell. Long-Run Implications of Investment-Specific Technological Change［J］ . American Economic Review， 1997， 87（3）： 342 - 362.

［14］ Kiyotaki N.， J. Moore .Credit Cycles［J］ . Journal of Political Economy， 1997， 105（2）： 211 - 248.

［15］ 王国静，田国强.金融冲击和中国经济波动［J］ .经济研究，2014，48（3）：20 - 34.

［16］陈昆亭，龚六堂.粘滞价格模型以及中国经济的数值模拟——对基本RBC模型的改进［J］ .数量经济与技术经济研究，2006，23（8）：106 - 117.

［17］ 王文甫.价格粘性、流动性约束与中国财政政策的宏观效应——动态新凯恩斯主义视角［J］ .管理世界，2010，26（9）：11 - 25.

［18］Christiano L.， M. Eichenbaum， C. Evans. Nominal Rigidities and the Dynamics Effects of a Shock to Monetary Policy［J］ . Journal of Political Economy， 2005， 113（1）： 1 - 45.

［19］Liu Z.， D. F. Waggoner， T. Zha. Sources of Macroeconomic Fluctuations： A Regime-Switching DSGE Approach［J］ . Quantitative Economics， 2011， 2（2）： 251 - 301.

（本文责编：郎海鸥）

“土地整治”首入职业分类大典

在日前出版发行的《中华人民共和国职业分类大典（2015年版）》中，土地整治工程技术人员首次位列其中。土地工程正式成为一个国家认可的技术类职业。

2015年版《国家职业分类大典》是我国人力资源管理的权威文献，对于适应和反映经济结构特别是产业结构变化，适应和反映社会结构特别是人口、就业结构变化，适应和反映人力资源开发与管理特别是人力资源配置需求等方面，都具有重要意义。按照《中华人民共和国职业分类大典（2015年版）》职业划分，当代中国是434行，比360行多了74行。土地整治工程技术人员荣列其中，且为首次设立的127个绿色职业之一。

大典首次尝试对具有“环保、低碳、循环” 特征的职业活动进行探索研究和分析，将部分社会认知度较高、具有显著绿色特征的职业标示为绿色职业，并统一以“绿色职业”的汉语拼音首字母“L”标识。

土地整治工程技术人员的职业编码是GBM20237，定义为“从事土地开发、整理、复垦等工程的勘测、规划、设计、施工、监测、监管工作的工程技术人员”。主要工作任务有：研究、确定农用地、农村居民点、城镇工矿建设用地、工矿废弃地、未利用地等土地整治工程边界；调查、确定土地类型、数量、质量、权属、价值；勘测土地利用和工程建设条件；分析土地利用限制条件、编制可行性报告；进行土地平整、灌溉排水、田间道路、生态环境保持等工程设计并指导施工；制定污染土地修复工程、土地生态景观建设方案并指导实施；进行土地权属调整设计，编制权属调整方案，变更、登记土地权属；监测、监管土地整治工程建设项目资金、质量、管护、运营。

Land Policy and Chinese Economic Fluctuation: A Perspective from Land Supply

HE Yi-yao，PAN Shi-yuan
（College of Economics， Zhejiang University， Hangzhou 310027， China）

The purpose of this study is to investigate the relationship between the Chinese land policy and economic fluctuation. There are two kinds of land policy of local government， i.e. land sales （in area） and land collateral mortgages. Methods employed are DSGE model and quantitative analysis. The results indicate that 1）the land sales （in area） are counter-cyclical， while the land collateral mortgages are pro-cyclical； 2）on the one hand， local government have ability to ensure the land sales income to offset land collateral mortgages fluctuation； on the other hand， it can relief the negative effect of cyclical fluctuation by land sales （in area）； 3）Chinese economy can be recovered at least one year or at most two years if land policy is implemented. However， it can't recover until five years without land policy. It is concluded that China is able to withstand financial crisis more efficiently by using land policy. Therefore， Land policy is a typical macrocontrol method for Chinese government.

land economy； land policy； DSGE model； economic fluctuation

F202，F301.0

A

1001-8158（2015）12-0051-09

10.11994/zgtdkx.2015.12.007

2015-06-11

2015-11-04

何怡瑶（1988-），女，浙江丽水人，博士研究生。主要研究方向为土地政策与商业周期。E-mail： heyiyao@zju.edu.cn

潘士远（1973-），男，浙江温州人，教授，博士生导师。主要研究方向为宏观经济学。E-mail： shiyuanpan@zju.edu.cn