APP下载

城市土地经营策略影响经济效率的机制研究

2020-02-03张世虎顾海英

宏观质量研究 2020年1期

张世虎 顾海英

摘 要:中国经济目前已由高速增长阶段转向了高质量发展阶段,这意味着未来经济的发展将更加注重效率的提升。本文基于城市经济效率的视角,探讨了城市“以地谋发展”的土地经营策略对城市经济效率产生影响的作用机制。理论上,土地工具的利用可以通过增加城市基础设施投资、扩张地方债务、促进产业结构转变三种路径对经济效率产生影响。实证上,本文利用2006~2016年间中国267个城市的相关面板数据,通过中介效应模型的机制验证方法,验证了上述三种路径的作用机理。进一步地,本文还发现上述三种路径对不同级别城市经济效率的影响存在着显著的异质性。总体来说,对一二线城市,土地工具的利用对经济效率的提升仍具很大潜力。而对三四五线城市,土地经营策略对其经济效率的提升作用则相对较弱。与以往同类研究不同的是,本文试图从影响路径角度更加具体地回答“以地谋发展”模式影响城市经济效率的机制这一问题。

关键词:以地谋发展;土地经营策略;城市经济效率

一、引言

改革开放以来,中国的土地制度安排及土地资源的配置在经济增长与结构转变中发挥了重要作用。伴随着分税制改革和相关土地法律法规的修订,以及城市土地出让市场化改革的推进,地方政府逐渐成为城市土地一级市场的唯一供应者。与土地出让有关的地方财政收入开始迅速增长。地方政府在引导地方经济发展中逐渐以土地作为一种政策工具来“经营城市”,即:“以地谋发展”。这样的土地制度安排与实践支撑了我国资本不足阶段的工业化与城市化(刘守英,2005,2017;郑思齐等,2014)。

从结果上看,地方政府“以地谋发展”的模式确实通过推进工业化与城市化促进了经济的高速增长(杜雪君和黄忠华,2015)。但是随着近年来国内外经济形势的复杂多变,内外部环境的变化对中国经济的发展提出了新的转型要求。并且中国在利用土地创造“中国奇迹”的同时所形成的“以地谋发展”模式,客观上也造成国民经济运行、财富增长与分配对土地的过度依赖(刘守英,2017),这些都阻碍了中国经济转向高质量发展。而经济高质量发展的动力源泉是经济效率的提高,如何提升经济增长的质量与效率成为未来经济发展所关注的主要议题(王一鸣,2017;蔡昉,2018)。因此本文选择以城市经济效率为视角,剖析地方政府土地工具的利用对城市经济效率发挥影响的作用路径机制,辨明了各路径对城市经济效率的差异化影响,为评价城市土地工具利用政策的经济效果提供了更为细化的阐释。在中国经济步入新阶段的今天,厘清地方政府“以地谋发展”城市土地经营策略与经济发展质量提升之间的关系及其作用机制,对未来中国经济走上高质量发展道路有着重要的理论价值和现实意义。

二、文献综述和理论假说

本文的研究与两类文献密切相关。第一类是关于城市经济效率的讨论。国内关于城市经济效率的研究起步较晚,但是发展迅速(吕冰洋和余丹林,2009)。现有文献主要围绕城市经济效率的测算、空间特征与差异、影响因素以及作用机制等方面展开研究。相关研究发现:中国的城市经济效率有着显著的地域特征,并且城市各自的人口结构、人力资本水平、对外开放程度、市场化程度、基础设施条件、产业结构、政府对经济的干预程度、地方官员特质皆会在不同程度上影响城市经济效率的提升(戴永安和张曙霄,2011;孙久文等,2015;罗若愚和张龙鹏,2013;蒋德权等,2015)。

第二类文献则聚焦于讨论并评价地方政府“以地谋发展”的土地经营策略的经济影响。一些文献通过实证的方法发现了地方政府策略性出让城市土地干预经济的证据,验证了地方政府“以地谋发展”模式的存在。这些研究发现:地方政府会通过操纵土地交易的方式、价格,策略性地出让不同用途的土地来干预土地市场(陈建军和周维正,2016;Lin & Yi,2011;Yang et al,2015)。地方政府有很强的激励通过高价出让商住用地来为地方财政和城市建设融资;将低价大量出让工业用地作为优惠政策来招商引资,刺激经济增长(Tan et al, 2005;周飞舟,2007;戴双兴,2009;Cao et al,2008;Tao et al,2010)。

地方政府对土地工具的策略性利用引发了诸多争议。有研究认为,土地对经济增长的影响作用不容忽视,土地的要素属性和制度工具属性共同推动了工业化和城市化从而促进了经济增长(杜雪君和黄忠华,2015)。批评者认为中国城市的用地方式过于粗放,效率低下,存在着资源配置的扭曲,导致了资源浪费、城市发展失衡、地方债务风险、房价过高、工业生产效率低下、产能过剩、公共品供给结构失衡、腐败等问题(郑思齐等,2014;范剑勇和莫家伟,2014;杨其静等,2014;左翔和殷醒民,2014;Wang & Eddie, 2017)。陆铭等(2015)认为地理空间上差异化的土地供给政策会引發一系列资源在空间上的联动效应,这可能对经济发展效率和竞争力产生负面影响。

综合以上文献,目前对“以地谋发展”模式经济影响的讨论有很多,但是这些文献多聚焦于单一问题,这就导致对“以地谋发展”模式的经济影响评价并不全面。并且目前尚没有文献从经济效率角度在一个统一的框架下全面探讨地方政府“以地谋发展”模式通过何种路径机制发挥其经济影响。为了突出对经济发展质量的关注并全面剖析“以地谋发展”模式的经济影响机制,本文在已有的研究基础上,将地方政府对土地工具的策略性应用与城市经济效率的讨论放在同一框架之内,全面分析地方政府土地经营策略对城市经济效率的影响,最重要的是回答了城市土地经营策略主要通过何种路径影响城市经济效率这一问题,进而从效率角度对城市的土地经营策略进行了评价。

下面对土地经营策略通过何种路径影响城市经济效率这一问题进行具体的理论分析并提出有待实证检验的研究假说。

(一)土地经营通过扩张基建投资影响经济效率

基建投资完善了区域基础设施供给从而有益于经济效率的提升。Hulten et al(2006),Sharma & Sehgal(2010),刘秉镰等(2010)对不同国家的研究都发现,基础设施的完善与发展可以显著地提升不同产业的全要素生产率和技术效率。除了对全要素生产率和技术效率具有促进作用,基础设施的完善还可以通过提高工人的劳动生产率(Agenor & Moreno-Dodson, 2016;高翔等,2015;Fan et al,2002)、降低企业的生产运营成本(李涵和黎志刚,2009;Fisher et al,2012; Alby et al,2012)、促进信息流通(Datta & Agarwal, 2004;Fan et al, 2002)、促进贸易(Michael, 2008;Brooks & Hummels, 2009;王永进等,2010)等方式提升经济整体效率。

中国财政部的相关数据显示:2008~2014年间的全国土地出让金总收入有54.22%用于城市建设。除了直接出让土地获取收入,2008年以后各级地方政府开始以土地为抵押物向银行融资获取收入,土地抵押所获得的融资大部分也都用于城市基础设施建设支出。进一步地,根据数据统计,在2006~2017年间,地方政府出让土地所获總收入中,商住用地出让收入的占比达到了91%,而地方政府抵押融资的抵押土地也多属于商住用地。也就是说,在目前的地方财政状况下,商住用地的资本化收入为城市的基础设施建设支出提供了主要的资金支持。

因此,为了量化城市的土地经营策略,本文用各城市商住用地的出让收入与城市预算内财政收入之比,描述各地方对商住用地收入的依赖程度,以此表示城市的商住用地出让策略。同时,本文利用城市道路面积与城市建成区面积之比作为描述城市基础设施情况的代理变量。

(二)土地经营引致的地方政府债务积累影响经济效率

土地资本化并非没有负面后果。2008年之后,城市土地的过度资本化扩张了各级地方政府的债务规模。范剑勇和莫家伟(2014)认为,补贴被策略性压低的工业用地出让收入和投资基础设施建设是地方债务积累的主要原因。贾康(2013)认为在目前的投融资体制下,投资范围过广也是地方政府背负巨额债务的重要原因。地方政府债务对民间投资具有“挤出效应”,扩大了经济结构性矛盾,降低了社会的投资效率,引发了区域产能过剩,加剧了区域经济波动(刘伟和李连发,2013;缪小林和史倩茹,2016;项后军等,2017)。这些都不利于区域经济效率的提升。但是,正如相关学者的研究所揭示的那样,地方债务如果控制在一定的规模以内,可以为经济提供流动性支持,成为有效的财政政策工具(吕健,2015)。因此考察债务对经济效率的影响还应着眼于各个城市的具体情况。

本文用《中国城市建设统计年鉴》中各城市市政基础设施投资的资金来源中的债务融资比例作为描述地方政府负债情况的代理变量。

(三)策略性经营土地推动的产业结构转变影响经济效率

中国的产业结构变迁具有政府主导的特征。土地制度的变革推动了中国经济结构的转变(刘守英,2018)。土地经营策略的运用,为有条件的地区规划产业结构调整提供了政策工具。产业结构的变化对经济效率的影响体现在两个方面:一是产业结构合理化带来的产业之间协调程度的改善,二是产业结构高级化带来的技术外溢正外部性影响(干春晖等,2011)。具体来看,产业结构的变迁体现在第三产业产值和结构的变化。经济结构的服务化是产业结构升级的一个重要现象,并且“经济服务化”的一个重要特征是第三产业的增长率要快于第二产业的增长率(吴敬琏,2008)。柯善咨和赵曜(2014)研究发现,经济结构中服务业就业比例的提高能够显著促进城市经济效率的提升。毛丰付和潘加顺(2012)对中国城市的分析也发现,产业结构等因素对中国城市劳动生产率的提升有显著作用。类似地,相关的国外研究也发现了产业结构转变对城市经济效率发挥影响的证据(Capello,2013)。

本文借鉴干春晖等(2011)研究的方法,用各城市第三产业与第二产业的总产值之比作为衡量产业结构转变的代理变量。这一变量能够清楚地展示出产业结构“服务化”的程度。

综合以上分析,本文形成以下有待实证检验的城市土地经营策略影响经济效率的路径假说:

假说1——基础设施效应路径:土地资本化收入增加所带来的城市基础设施改善有利于城市经济效率的提升。

假说2——地方债务影响路径:土地过度资本化所引致的地方政府债务问题也会对不同的城市经济效率产生影响。

假说3——产业结构转变路径:土地经营所推动的产业结构转变也有利于城市经济效率的提升。

三、计量模型与数据

(一)模型构建

本文以城市经济效率的影响模型为基准模型。参考相关文献的研究,在本文模型中,影响城市经济效率的因素主要包括:科学教育支出、人力资本状况、经济外向程度、城市人口与土地特征变量等。我们在基准模型中加入各城市的土地经营策略变量,即:

Indexit=β0+β1LPit+θCit+μi+ηt+εit(1)

其中:Indexit为被解释变量,是各个城市不同时期的经济效率的变化指数。LPit为土地策略变量,Cit为一组控制变量,包括了上文提到的影响城市经济效率的相关变量。μi为城市个体效应,ηt为时间固定效应,εit为随机扰动项,β0为截距项,β1、θ分别为相应变量的回归系数。

紧接着,为了探讨城市土地经营策略通过何种路径对经济效率发挥影响,本文借鉴Cutler & Lleras-Muney(2010)以及张勋等(2018)研究中所采用的路径分析法在模型(1)中加入影响路径变量,回归模型设置如下:

Indexit=γ0+γ1LPit+γ2Fit+θCit+μi+ηt+εit(2)

其中,Fit为本文关注的路径变量,由前文的理论分析推导而来。城市土地策略通过不同的路径变量对城市经济效率发挥间接影响。根据前文的理论假说,本文关注的路径包括基础设施效应路径、地方债务影响路径、产业结构转变路径。通过观察土地策略变量LPit在模型(1)和(2)中系数的变化可以验证路径效应的存在。例如,若在模型中(1)加入基础设施变量后,发现该变量的系数显著并且为正,同时土地策略变量的系数又有所下降,则说明,地方政府的土地策略组合扩张了该地区的基础设施投资,进而对本地区的经济效率产生了正向影响,其他路径变量系数的理解依此类推。根据三个假说,本文预期:加入基础设施变量后,相关的土地策略变量系数下降;加入地方债务变量后,相关土地策略变量系数依据其与债务变量之间的关系变动;加入产业结构变量后,相关土地策略变量的系数下降。

模型(2)所采用的路径分析法,也是心理学领域研究经常用到的中介效应模型方法(Judd & Kenny, 1981;Baron & Kenny, 1986;温忠麟,2004)。为了确保中介效应模型估计的科学性,还需要构造以下回归模型,用来确定土地策略变量影响路径中介变量的方向:

Fit=α0+α1LPit+μi+ηt+εit(3)

通过对(1)~(3)式组合模型的系数分析,可以验证土地策略变量通过基础设施效应、地方债务影响和产业结构转变三种路径对城市经济效率的影响。

其中,模型(1)中的β1反映了土地策略变量对城市经济效率影响的总效应,模型(2)中的γ1表示土地策略变量对城市经济效率影响的直接效应,而土地策略变量对城市经济效率通过不同中介路径间接影响的效应大小则由α1γ2衡量。总效应、直接效应、间接效应之间有如下关系(MacKinnon & Dwyer, 1993):

β1=γ1+α1γ2(4)

同时,如果间接效应与直接效应对自变量的影响有相同的符号(即所谓的一致中介模型,consistent mediation model),我们还可以计算(5)式所示的中介效应与总效应大小之比(MacKinnon & Dwyer, 1993; Preacher & Kelley, 2011)以反映该影响机制中中介效应的相对重要性。当中介效应与直接效应符号相反时(即不一致中介模型,inconsistent mediation model),虽然中介效应与总效应之比没有经济学意义,但是仍然可以汇报该比值为同类研究提供中介效应大小幅度的一个参照系(Wen & Fan, 2015)。

中介效应总效应=α1γ2β1(5)

进一步地,本文构建如下的Sobel统计量(Sobel, 1982)来检验中介效应的显著性。

Z=α^1γ^2 α^21s2γ2+γ^22s2α1(6)

其中α^1和γ^2分别是α1和γ2的估计值,s2α1和s2γ2分别是α^1和γ^2的标准误。

(二)数据来源与变量处理

对城市的经济效率变化的度量本文用基于超效率DEA(Data Envelopment Analysis)方法的SBM-Malmquist模型测算出来的效率指数来表示。计算城市经济效率变动指数主要用到三个变量,分别为:城市的劳动力投入 (L)、资本存量投入(K) 和城市GDP( Y )產出。地区GDP、资本存量和劳动力投入以及城市特征变量的基础数据来源于《中国城市统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》。关于城市资本存量数据的测算,本文参照徐淑丹(2017)的方法,采用改进的永续盘存法估计。其中,在各地区固定资产存量的计算过程中,固定资产投资流量以2003年为基期,利用各时期的固定资产投资价格指数进行平减。地区GDP也以2003年为基期,利用各时期价格指数进行平减处理。GDP价格指数与固定资产投资价格指数均来源于《中国统计年鉴》,各城市的价格指数均用其所在各省级区域的相关指数替代。城市经济效率变动指数的测算原理如下:

1.SBM Model

为了解决投入和产出的松弛问题,我们使用SBM(Slack Based Measure)模型(Tone Kaoru,2001)来度量各个城市的产出效率。模型原理如下:

设测量对象是L个地级市(Decision Making Unit, DMU),每个地级市的生产活动需要m种投入要素,记为:X=(x1,…,xm)∈Rm+,n种产出,记为Y=(y1,…,yn)∈Rn+。生产可能性集合P表示为:P=x,yx≥Xλ,y≤Yλ,λ≥0, 其中λ=(λ1,…,λa)′∈Ra+是非负线性组合系数。当前要测量的DMU记为DMUl,则SBM模型可表示为:

ρ*=min1-1m∑mi=1s-i/xil1+1n∑nr=1s+r/yrl

s.t.Xλ+s-=xl

Yλ-s+=yl

λ,s-,s+≥0

其中ρ*表示被评价DMU的效率值,s-,s+为松弛变量。模型同时从投入和产出两个角度来对无效率状况进行测量,被称为非导向(Non-oriented)模型。其中0≤ρ*≤1, 如果SBM模型的效率值ρ*=1,则说明被评价DMU是强有效的,此时最优的s-=0,s+=0,即在最优解时既不存在投入过剩,也不存在产出不足。如果ρ*<1, 说明被评价DMU效率存在改进的空间。

2.Malmquist Index

为了研究区域经济运行的动态效率变化,我们基于SBM模型方法构造Malmquist指数(Caves et al., 1982;Fare et al., 1992)来得出各个区域的动态经济效率。

从时期t到t+1的Malmquist指数可以表示为:

Mk,t,t+1xt+1k,yt+1k,xtk,ytk=TFPC=Dt+1k(xt+1k,yt+1k)Dtk(xtk,ytk)×Dtk(xtk,ytk)Dt+1k(xtk,ytk)×Dtk(xt+1k,yt+1k)Dt+1k(xt+1k,yt+1k)

式中Dtkxtk,ytk,Dtk(xt+1k,yt+1k)分别表示以t期的技术为参照,t期和t+1期的决策单元与前沿的距离函数。Dt+1kxtk,ytk,Dt+1k(xt+1k,yt+1k)分别表示以t+1期的技术为参照,t期和t+1期的决策单元与前沿的距离函数。

根据以上模型计算得到的Malmquist指数可以衡量各城市全要素生产率的变动。当TFPC>1时,表示全要素生产率提高,当TFPC<1时,表示全要素生产率降低。该效率指标可以在整体上综合反映一个城市对投入资源的合理利用及有效配置程度的改进程度,量化了不同城市的经济效率。

城市土地出让面板数据来源于作者从 “国信房地产信息网”整理的2006-2016年全国土地出让地块数据。本文的核心解释变量是地方政府的土地策略变量,基于本文所关注的问题和地方政府“高价出让商住用地来为财政和城市建设融资,以低价出让工业用地招商引资”的事实(周飞舟,2007;戴双兴,2009;Cao, et al, 2008;Tao, et al., 2010),本文分别用城市历年出让商住用地的收入占财政收入的比例、出让工业用地面积占总出让土地面积的比例这两个指标代表各个城市的土地出让策略。需要指出的是:不同于其它一些文献用绝对量指标描述地方土地经营策略的做法(张莉等,2011;陈建军和周维正,2016),本文的核心解释变量都以相对指标来度量。因为在不同地区之间,土地相关变量的绝对量的差异非常大,使用绝对量指标不利于在可比框架下描述不同地方土地经营策略的差异性影响。而使用比例变量这种相对指标,则可以更好地描述地方政府在各自的约束条件下对土地工具的利用,体现土地出让的策略性。

依据前文提出的三条假说,土地经营策略的路径主要通过改善基础设施供给、引致地方债务、促进产业结构转变三条路径影响城市经济效率。本文利用城市道路面积与城市建成区面积之比作为描述城市基础设施情况的代理变量。鉴于城市地方政府确切的债务数据不可获得和地方政府债务构成的考虑,地方债务变量用《中国城市建设统计年鉴》中市政基础设施投资资金来源中的债务融资比例来表示该变量表达式为:市政基建投资债务融资比例=国内贷款+債券+(利用外资总额-外商直接投资)市政基础设施建设固定资产投资总额。对于产业结构变量,因为第三产业份额的变化是产业结构转变的主要表现,因此本文用城市第三产业与第二产业的总产值之比作为衡量产业结构变化的代理变量。

模型的控制变量还包括:(1)科教支出水平,用科学与教育支出占财政支出的比例度量;(2)人力资本水平,用城市人口中大学在校生比例度量本文参考其他学者关于城市人力资本的研究,用在校大学生人数占城市总人口的比例作为城市人力资本水平的代理变量。;(3)经济外向程度,用实际利用外资额占固定资产投资比例来度量;(4)市场化程度,利用王小鲁和樊纲(2016)公布的各省级区域的市场化指数表示为了使该变量与其他变量在数量级上可比,本文用市场化指数的实际值*0.1代入模型回归。;(5)城市人口与土地特征,主要包括城市市辖区人口密度、市辖区城市建设用地面积比例变量。

根据城市和时间对所有变量匹配,剔除了某些0值与异常值变量后,本文获得了中国267个城市的相关面板数据。所有变量的描述性统计如表1所示。

四、回归结果与讨论

(一)路径中介效应分析

作为分析的起点,首先考察土地策略变量与城市经济效率之间的关系作为后续模型分析的基准。本文采用双重固定效应模型进行回归分析,回归结果如表2所示。模型(1)仅考虑控制变量和土地策略变量对城市经济效率的影响。在加入中介变量之前,回归结果显示土地策略变量中的商住用地策略变量与城市经济效率指数呈现显著的负向相关关系,工业用地策略变量与城市经济效率指数呈现显著的正向相关关系。从整体样本的回归结果来看,地方政府对土地收入越依赖,越不利于城市经济效率的提高;而以出让工业用地招商引资则可以显著提高城市的经济效率。

为了检验前文假说的三种影响路径的存在,本文应用逐步检验回归系数法(Baron & Kenny,1986;Judd & Kenny,1981;温忠麟等,2004,2014)来验证中介效应的存在。在模型(1)中加入基础设施变量进行分析来验证假说1。首先从表3-(a)可以看出:两类土地策略变量与基础设施中介变量均呈显著的正向相关关系。如表2模型(2)所示,在模型(1)中加入基础设施中介变量后,基础设施变量的系数显著为正,并且两个土地策略变量的系数均有明显的下降。这满足了中介效应存在的条件,证实了假说1基础设施效应路径的存在。

同理,继续在模型中加入城市债务变量进行分析来验证假说2。首先从表3-(b)可以看出:土地策略变量中的商住用地策略变量与城市债务之间没有显著的相关关系,而工业用地策略变量显著扩张了城市债务。这可能是因为在地方实践操作中,低价甚至亏损出让工业用地以吸引企业入驻的土地政策普遍存在,这种对低价出让工业用地招商引资策略的过度运用,在短期内使地方政府背负上沉重的债务负担,因此地方债务的积累主要与工业用地策略变量显著正相关。加入城市债务变量的模型结果如表2-(3)所示:地方债务变量与经济效率指数呈现显著的负向相关关系,并且在加入债务变量后,工业用地策略变量系数有所增大。以上结果满足中介效应检验的条件,由此验证了假说2,证实了地方债务路径的存在。

接下来继续在模型中加入产业结构变量,验证假说3。首先从表3-(c)的结果可以看出:两种土地策略均与产业结构变动呈正向关系。并且表2-(4)加入产业结构变量的模型结果显示:产业结构与效率指数呈现显著的正向相关关系。并且在加入该变量后,两种土地策略变量的系数均明显减小。由此验证了假说3中产业结构转变路径的存在。

通过对表2各模型结果的分析,本文初步探讨验证了各路径的作用,这主要是通过加入各类路径变量之后观察土地策略变量系数的变化得出。然而,表2中各路径的经济显著性可能与中介的加入次序有关。为此,参考Tombe & Zhu(2019)的做法,本文变换中介变量的加入次序,构造三种中介变量所有不同加入次序的六个模型。然后计算所有模型中介效应与总效应之比,并给出该指标的均值以更好地观察对比各路径的相对重要性。表4报告了三种路径的平均中介效应与总效应之比的结果。综合来看,商住用地土地策略通过产业结构转变途径影响经济效率的中介效应最强,其次是基础设施效应。而工业用地策略变量则通过城市债务途径影响经济效率的中介效应最强,其次是产业结构转变效应。

通过以上路径分析,我们得以厘清地方政府“以地谋发展”模式中土地策略对当地经济效率发挥影响的具体机制原理。

(二)分样本机制验证

通过以上对城市总样本的分析,本文证实了地方政府土地经营策略可以通过基础设施效应、地方债务影响、产业结构转变三种路径对城市效率发挥影响。但是中国不同等级的城市之间发展状况差异很大,为了进一步探讨三种路径的城市异质性表现,根据相关机构对城市级别的研究对城市的分类标准参考《2018中国城市商业魅力排行榜》。依据最新一年的170个品牌商业数据、19家互联网公司的用户行为数据及数据机构的城市大数据,对中国338个地级以上城市进行排名划分级别。,本文把总样本划分为一二线城市和三四五线城市两类,分别进行讨论。

首先是城市土地经营策略基础设施效应分样本检验。如表5所示:加入基础设施变量之后,一二线城市样本模型的基础设施变量系数显著为正,并且工业用地策略变量系数减小。这说明对于一二线城市,土地工具的策略性应用带来的基础设施的改善可以提高城市的经济效率。对于三四五线城市,加入基础设施变量之后,基础设施变量的系数显著为负,两类土地策略变量系数都变大。这说明在三四五线城市中,土地工具的策略性应用通过基础设施路径对本地经济效率的提升有负面影响。可以从以下思路理解该结果:在目前人口密集的一二线城市,基建投资仍相对不足,城市土地经营策略所带来的基础设施改善仍然能促进经济效率的提升;而三四五线城市面对人口的流失,已经存在过度基建的现象,因此土地工具的策略性应用通过扩张基础設施建设的途径,并不能显著地促进地区经济效率的提升。这也与张斌等(2018)的研究结论相契合。

进一步地,从表5-(2)(4)分样本全变量回归模型结果显示:无论是对于一二线城市还是三四线城市,商住用地策略变量与经济效率皆不存在显著的正向相关关系。对于一二线城市,商住用地策略变量系数虽然为正但并不显著,这说明在控制了三种中介路径变量的影响之后,商住用地策略的运用并不能直接促进经济效率的提高,而工业用地策略变量系数显著为正,这说明相对于商住用地策略,一二线城市的工业用地策略对城市经济效率的影响更为明显。对于三四五线城市,在控制了三种中介路径变量后,无论是商住用地策略变量还是工业用地策略变量,其变量系数皆显著为负。以上说明:如果从是否能提高城市经济效率角度对“以地谋发展”模式进行评价,在三四五线城市,“以地谋发展”模式对经济效率提升的直接影响是负面的;在一二线城市,只有工业用地策略对经济效率提升的直接影响是正面的。

接下来表6是城市土地经营策略债务效应分样本检验结果。加入城市债务变量之后,一二线城市样本模型的城市债务变量系数显著为正,并且工业用地变量系数减小。这说明对于一二线城市,土地工具的策略性应用所引发的地方债务并不会成为阻碍城市经济效率提升的不利因素。反观三四五线城市样本回归结果:加入城市债务变量后,城市债务变量系数显著为负,工业用地策略变量系数明显增大。这不仅证实了在三四五线城市中土地经营策略对经济效率影响的债务路径的存在,并且展示了城市债务效应对经济效率提升的负向作用。正如前文所说,地方债务风险程度如何,一方面取决于致险因素及危害程度,另一方面取决于当地财政的实力,即抵御风险的能力。由于我国各个地区的经济发展水平有很大的差别,地方债务风险的程度和抗风险的能力也有所不同。对于发展情况较好的一二线城市,利用土地工具通过债务途径推进的工业化与城市化效果较好,进入良性循环阶段。而对于发展阶段落后、禀赋条件不好的三四五线城市来说,以土地工具为依托的负债发展模式从效率角度来评价是比较负面的。

最后,表7是城市土地经营策略产业结构效应的分样本检验。回归结果显示:两类城市样本的回归结果均发现了产业结构的路径效应存在的证据:产业结构变量的系数不仅显著为正,并且在加入产业结构变量之后,两个土地策略变量系数均有不同程度的减小,这证明了中介效应的存在。并且相对而言,在三四五线城市样本中该路径对经济效率的影响程度更高。

(三)稳健性和内生性分析

以上分析验证了地方政府土地经营策略对城市经济效率发挥影响的三种中介路径的存在。本文的实证分析也可能存在着反向因果和遗漏变量的问题,即城市经济效率的变动会反过来影响该城市

对土地经营策略的选择。通常情况下,城市经济发展水平、增长速度的高低会影响该城市的土地出让策略,即商住用地与工业用地的出让价格与数量。然而本文关注的是城市经济效率而非经济数量指标,经济效率与上述因素的反向因果关系并不十分明显。原因有两方面:一方面,从经济学直觉和已有的研究经验来看,影响地方政府土地出让策略的因素一般为经济发展数量因素而非质量因素;另一方面,从本文测得的数据来看,经济发展水平与经济效率并不一定同步变化。并且为了缓解模型可能存在遗漏重要解释变量从而带来内生性问题的怀疑,本文重新采用动态面板系统距估计(System GMM)的方法对以上计量模型重新回归。回归结果如表8所示。回归结果显示:模型结果并不改变前文得出的基本结论。整体样本的模型回归结果仍然反映了三种路径中介效应的存在。

考虑到模型变量存在潜在的测量误差问题,参考张勋等(2018)的研究,本文用历年城市新发城投债额度作为城市负债程度的代理变量;参考柯善咨和赵曜(2014)的研究,用服务业与制造业就业人数之比代表产业结构变量;根据其他学者对城市经济效率的研究,采用各城市市辖区的人均GDP代表城市的产出效率;以以上替换变量纳入中介效应模型进行回归,模型回归结果以及相应结论并不发生根本改变限于文章篇幅,文中没有列出相关回归结果。欢迎感兴趣的读者联系作者索取。。

五、结论和政策涵义

尽管地方政府“以地谋发展”的土地经营策略获得了学者广泛的关注,但以往的研究多关注单一问题,缺乏在统一的框架内对地方政府“以地谋发展”的土地经营策略的有效性进行评价。本文通过理论分析,提出了地方政府土地经营策略影响城市经济效率的三种中介路径假说,并且通过实证分析检验了中介影响效应的存在。

整体上,本文发现地方政府对土地收入越依赖,越不利于城市经济效率的提高;而扩大工业用地的出让比例则可以显著提高城市的经济效率。土地工具的策略性应用可以通过改善基础设施建设和促进城市产业结构转变这两方面促进城市经济效率的提升,但是由土地策略所引发的地方政府债务问题则不利于城市经济效率的提升。

分样本来看,对于一二线城市,土地工具的利用所带来的基础设施的改善对经济效率的提升作用仍然有很大潜力。而三四五线城市,基础设施效应则对经济效率的提升并无促进作用。这类城市可能存在着基础设施过度投资从而有损经济效率提升的状况。从城市债务效应来看,对于一二线城市,本文没有发现城市债务效应不利于经济效率提升的证据。对于三四五线城市,土地经营引发的城市债务则显著阻碍了城市经济效率的提升。从城市产业结构转变效应来看,对于两类城市,土地策略所引致的产业结构转变皆可促进经济效率的提升。

与以往的研究不同,本文厘清了“以地谋发展”的土地经营策略影响城市经济效率的机制原理,并且对此影响做了城市分类的异质性分析。本文丰富了对“以地谋发展”经济模式的研究,为未来对该问题进行更加系统、深入和细致的讨论提供了框架思路。在目前中国经济倡导高质量增长的时期,经济效率愈发受到广泛的重视。理解地方政府土地经营策略与地区经济效率之间的关系能更好地帮助我们总结地方经济发展的经验与教训,继而利用好这土地这一政策工具,实现中国经济高质量、可持续发展。

参考文献:

[1] 陈建军、周维正,2014:《空间视角下的地方政府土地经营策略、竞争机制和中国的城市层级体系——来自中国186个地级市的经验证据》,《中国土地科学》第3期。[Chen Jianjun and Zhou Weizheng, 2014, Land Management Strategy of Local Government, Competition Mechanism and Chinas Urban Hierarchy from the Spatial Perspective:An Empirical Analysis based on the 186 Cities in China,China Land Sciences , 3.]

[2] 戴双兴,2009:《土地财政与地方政府土地利用研究》,《福建师范大学学报》第4期。[Dai Shuangxing, Research on Land Finance and the Usage of the Land of Local Government,Journal of Fujian Normal University , 4.]

[3] 戴永安、张曙霄,2011:《我国三大经济区的区域化收益及其影响因素——基于城市经济效率的视角》,《经济评论》第6期。[Dai Yongan and Zhang Shuxiao, 2011, Gain from Regionalization and Relevant Influencing Factors of Three Economic Regions: From the Perspective of Urban Efficiency,Economic Review , 6.]

[4] 杜雪君、黄忠华,2015:《以地谋发展:土地出让与经济增长的实证研究》,《中国土地科学》第7期。[Du Xuejun and Huang Zhonghua, 2015, Land Measures for Promoting Development: Urban Land Supply and Economic Growth,China Land Sciences , 7.]

[5] 范剑勇、莫家伟,2014:《地方債务、土地市场与地区工业增长》,《经济研究》第1期。[Fan Jianyong and Mo Jiawei, 2014, Local Government Debt, Land Market Institution and Regional Industrial Growth,Economic Research Journal , 1.]

[6] 干春晖、郑若谷、余典范,2011:《中国产业结构变迁对经济增长和波动的影响》,《经济研究》,第5期。[Gan Chunhui, Zheng Ruogu and Yu Dianfan, 2011, The Impact of China's Industrial Structure Change on Economic Growth and Fluctuation,Economic Research Journal , 5.]

[7] 高翔、龙小宁、杨广亮,2015:《交通基础设施与服务业发展——来自县级高速公路和第二次经济普查企业数据的证据》,《管理世界》第8期。[Gao Xiang, Long Xiaoning and Yang Guangliang, 2015, Transportation Infrastructure and Service Industry Development: Evidence from County-level Expressway and Enterprise Data from the Second Economic Census,Managment World , 8.]

[8] 何杨、王蔚,2015:《土地财政、官员特征与地方债务膨胀——来自中国省级市政投资的经验证据》, 《中央财经大学学报》第6期。[He Yang and Wang Wei, 2015, Land Finance, Official Characteristics and Local Debt Expansion-Empirical Evidence from Provincial Municipal Investment in China,Journal of Central University of Finance and Economics , 6.]

[9] 贾康,2013:《我国地方债务成因与化解对策研究》,《债券》第9期。[Jia Kang, 2013, Causes and Solutions of Local Debt in China,Bond , 9.]

[10] 蒋德权、姜国华、陈冬华2015:《地方官员晋升与经济效率:基于政绩考核观和官员异质性视角的实证考察》,《中国工业经济》第10期。[Jiang Dequan, Jiang Guohua and Chen Donghua, 2015, Promotion of Local Officials and Economic Efficiency: An Empirical Study Based on the View of Performance Assessment and Official Heterogeneity,China Industrial Economics , 10.]

[11] 柯善咨、赵曜,2014:《产业结构、城市规模与中国城市生产率》,《经济研究》第4期。[Ke Shanzhi and Zhao Qin, 2014, Industrial Structure, Urban Scale and Urban Productivity in China,Economic Research Journal , 4.]

[12] 李涵、黎志刚,2009:《交通基础设施投资对企业库存的影响——基于我国制造业企业面板数据的实证研究》,《管理世界》第8期。[Li Han and Li Zhigang, 2009, The Impact of Transportation Infrastructure Investment on Enterprise Inventory: An Empirical Study Based on Panel Data of Manufacturing Enterprises in China,Managment World , 8.]

[13] 缪小林、史倩茹,2016:《经济竞争下的地方财政风险:透过债务规模看财政效率》,《财政研究》第10期。[Miao Xiaolin and Shi Qianru, 2016, Local Financial Risks in Economic Competition: Looking at Financial Efficiency through Debt Scale,Public Finance Research , 10.]

[14] 刘秉镰、武鹏、刘玉海,2010:《交通基础设施与中国全要素生产率增长—基于省域数据的空间面板计量分析》,《中国工業经济》第3期。[Liu Binglian, Wupeng and Liu Yuhai, 2010, Transportation Infrastructure and China's Total Factor Productivity Growth-Spatial Panel Econometric Analysis Based on Provincial Data,China's Industrial Economics,3.]

[15] 刘守英,2014:《直面中国土地问题》,中国发展出版社。[Liu Shouying, 2014, Facing the Land Problem in China, China Development Press.]

[16] 刘守英,2018:《土地制度变革与经济结构转型——对中国40年发展经验的一个经济解释》,《中国土地科学》第1期。[Liu Shouying, 2018, Land Institutional Change and Economic Structural Transition: An Economic Explanation of China's 40-year Development Experience.China Land Sciences , 1.]

[17] 刘守英、蒋省三,2005:《土地融资与财政和金融风险——来自东部一个发达地区的个案》,《中国土地科学》第5期。[Liu Shouying and Jiang xingsan, 2005, Land Financing and Financial Risks - A Case from a Developed Area in the East,China Land Sciences , 5.]

[18] 刘伟、李连发,2013:《地方政府融资平台举债的理论分析》,《金融研究》第5期。[Liu Wei and Li Lianfa, 2013, Theoretical Analysis of Local Government Financing Platform Debt Raising,Journal of Financial Research , 5.]

[19] 陆铭、张航、梁文泉2015:《偏向中西部的土地供应如何推升了东部的工资》,《中国社会科学》,第5期。[Lu Ming, Zhang Hang and Liang Wenquan, 2015, How Land Supply in the Midwest Promotes Wages in the East,Social Sciences in China , 5.]

[20] 罗若愚、张龙鹏,2013:《承接产业转移中我国西部地方政府竞争与经济增长绩效》,《中国行政管理》第7期。[Luo Ruoyu and Zhang Longpeng, 2013, Competition and Economic Growth Performance of Local Governments in Western China in Undertaking Industrial Transfer,China Administration,7.]

[21] 吕冰洋、余丹林,2009:《中国梯度发展模式下经济效率的增进——基于空间视角的分析》,《中国社会科学》第6期。[Lu Bingyang and Yu Danlin, 2009, Economic Efficiency Increase under China's Gradient Development Model: An Analysis Based on Spatial Perspective,Social Sciences in China , 6.]

[22] 吕健,2015:《地方债务对经济增长的影响分析——基于流动性的视角》,《中国工业经济》,第11期。[Lv Jian, 2015, The Impact of Local Debt on Economic Growth-From the Perspective of Liquidity.China's Industrial Economics,11.]

[23] 毛丰付、潘加顺,2012:《资本深化、产业结构与中国城市劳动生产率》,《中国工业经济》第10期。[Mao Fengfu and Pan Jiashun, 2012, Capital Deepening, Industrial Structure and Urban Labor Productivity in China,China Industrial Economics , 10.]

[24] 孙久文、李姗姗、张和侦,2015 《“城市病”对城市经济效率损失的影响——基于中国285个地级市的研究》,《经济与管理研究》第3期。[Sun Jiuwen, Li Shanshan and Zhang Hezhen, 2015, The Impact of Urban Disease on the Loss of Urban Economic Efficiency-Based on the Study of 285 Prefecture-level Cities in China,Economic and Management Research , 3.]

[25] 王永进、盛丹、施炳展,2010:《基础设施如何提升了出口技术复杂度?》,《经济研究》第7期。[Wang Yongjin, Sheng Dan and Shi Bingzhan, 2010, How Infrastructure Enhances Export Technological Complexity?Economic Research Journal , 7.]

[26] 项后军、巫姣、谢杰,2017:《地方債务影响经济波动吗》,《中国工业经济》第1期。[Xiang Houjun, Wu Jiao and Xie Jie, 2017, Does Local Debt Affect Economic Fluctuation?China Industrial Economics,1.]

[27] 徐淑丹,2017:《中国城市的资本存量估算和技术进步率:1992~2014年》,《管理世界》第1期。[Xu Shudan, 2017, Estimation of Capital Stock and Rate of Technological Progress in Chinese Cities: 1992-2014,Managment World,1.]

[28] 俞立平、周曙东、王艾敏,2006:《中国城市经济效率测度研究》,《中国人口科学》第4期。[Yu Liping, Zhou Shudong and Wang Aimin, 2006, Research on the Measurement of Urban Economic Efficiency in China,Population Science of China , 4.]

[29] 张斌、王沈南、张佳佳,2018:《放心基建与焦虑基建》,《新金融评论》第2期。[Zhang Bin, Wang Shennan and Zhang Jiajia, 2018, Rest Assured of Infrastructure and Anxious Infrastructure,New Financial Review,2.]

[30] 郑思齐、孙伟增、吴璟、武赟,2014:《“以地生财,以财养地”——中国特色城市建设投融资模式研究》,《经济研究》, 第8期。[Zheng Siqi, Sun Weizeng, Wu Jing and Wu Yun, 2014, Growing Wealth by Land, Feeding Land by Wealth-Research on Investment and Financing Mode of Urban Construction with Chinese Characteristics,Economic Research Journal , 8.]

[31] 周飞舟,2007:《生财有道: 土地开发和转让中的政府和农民》,《社会学研究》第1期。[Zhou Feizhou, 2007, A Way to Make Money: Governments and Farmers in Land Development and Transfer,Sociological Research , 1.]

[32] Agenor, P. R. and Moreno-Dodson, B., 2006, Public Infrastructure and Growth: New Channels and Policy Implications,Policy Research Working Paper Series , Vol. 1-59(59).

[33] Alby, P., Dethier, J. J., Straub, S., 2013, Firms Operating under Electricity Constraints in Developing Countries,The World Bank Economic Review , Vol. 27(1): 109-132.

[34] Baron, R. M. and Kenny, D. A., 1986, The Moderator-mediator Variable Distinction in Social Psychological Research: Conceptual, Strategic, and Statistical Considerations,Journal of Personality and Social Psychology,Vol. 51: 1173-1182.

[35] Brooks, D. H., and Hummels, D., 2009, Infrastructures Role in Lowering Asias Trade Costs: Building for Trade, Edward Elgar Publishing.

[36] Cao, G., Feng, C. and Tao, R., 2008, Local ‘Land Finance in China's Urban Expansion: Challenges and Solutions,China & World Economy , Vol. 16(2): 19-30.

[37] Caves, D. W., Christensen, L. R.and Diewert, W. E. 1982, Multilateral Comparisons of Output, Input, and Productivity Using Superlative Index Numbers, Economic Journal , Vol. 92(365):73-86.

[38] Capello, R., 2013, Recent Theoretical Paradigms in Urban Growth,European Planning Studies,Vol. 21(3):316-333.

[39] Charnes, A , Cooper, W. W. and Li, S., 1989, Using Data Envelopment Analysis to Evaluate Efficiency in the Economic Performance of Chinese Cities,Socio-Economic Planning Sciences , Vol. 23(6):325-344.

[40] Cutler, D.M. and Lleras-Muney, A.,2010, Understanding Differences in Health Behaviors by Education,Journal of Health Economics , Vol. 29(1):1-28.

[41] Datta, A. and Agarwal, S.,2004, Telecommunications and Economic Growth: A Panel Data Approach,Applied Economics , Vol. 36(15): 1649-1654.

[42] Fan, S., Zhang, L. and Zhang, X., 2002, Growth, Inequality, and Poverty in Rural China: The Role of Public Investments,Intl Food Policy Res Inst.

[43] Fishervanden, K., Mansur, E. T. and Wang, Q., 2012, Costly Blackouts? Measuring Productivity and Environmental Effects of Electricity Shortages,National Bureau of Economic Research .

[44] Hulten, R. C., 2006, Infrastructure, Externalities, and Economic Development: a Study of the Indian Manufacturing Industry,The World Bank Economic Review , Vol. 20(2): 291-308.

[45] Judd, C. M. and Kenny, D. A.,1981,Process Analysis Estimating Mediation in Treatment Evaluations,Evaluation Review , Vol. 5(5):602-619.

[46] Lin, G. C. S. and Yi, F.,2011, Urbanization of Capital or Capitalization on Urban Land? Land Development and Local Public Finance in Urbanizing China,Urban Geography , Vol. 32(1): 50-79.

[47] Mackinnon, D. P. and Dwyer, J. H.,1993, Estimating Mediated Effects in Prevention Studies,Evaluation Review , Vol. 17(2):144-158.

[48] Preacher, K. J. and Kelley, K., 2011, Effect Size Measures for Mediation Models: Quantitative Strategies for Communicating Indirect Effects,Psychological Methods , Vol. 16(2):93-115.

[49] Sharma, C. and Sehgal, S., 2010, Impact of Infrastructure on Output, Productivity and Efficiency: Evidence from the Indian Manufacturing Industry,Indian Growth and Development Review,Vol. 3(2): 100-121.

[50] Sobel, M. E.,1982, Asymptotic Confidence Intervals for Indirect Effects in Structural Equation Models,Sociological Methodology , Vol. 13:290-312.

[51] Tao, R., Su, F. and Liu, M., et al., 2010, Land Leasing and Local Public Finance in Chinas Regional Development: Evidence from Prefecture-level Cities,Urban Studies , Vol. 47(10): 2217-2236.

[52] Tombe, T. and Zhu, X., 2019, Trade, Migration, and Productivity: A Quantitative Analysis of China,American Economic Review , Vol. 109(5): 1843-72.

[53] Tone, K., 2004, Malmquist Productivity Index, Handbook on Data Envelopment Analysis,Springer, Boston, MA, 203-227.

[54] Wang, Y. and Hui, E. C.,2017, Are Local Governments Maximizing Land Revenue? Evidence from China,China Economic Review , Vol. 43: 196-215.

[55] Wen, Z. and Fan, X., 2015, Monotonicity of Effect sizes: Questioning Kappa-squared as Mediation Effect Size Measure,Psychological Methods , Vol. 20(2):193-203.

[56] Yang, Z., Ren, R. and Liu, H., et al., 2015, Land Leasing and Local Government Behaviour in China: Evidence from Beijing,Urban Studies , Vol. 52(5): 841-856.

Study of the Mechanism of Urban Land Management Strategy Affecting Economic Efficiency

——An Empirical Analysis Based on Panel Data of 267 Cities in China

Zhang Shihu and Gu Haiying

(Antai College of Economics & Management,Shanghai Jiao Tong University)

Abstract:The Chinese economy has shifted from a high speed growth stage to a high quality development stage, which means that, in the development of the Chinese economy, more attention will be paid to its efficiency in the future. This paper attempts a study on the mechanism of the impact of urban land management strategy on urban economic efficiency. In theory, the use of land tools is able to affect economic efficiency by increasing urban infrastructure investment, expanding city debts, and promoting industrial restructuring. In an Empirical way, this paper verifies the mechanism behind these three paths through the mechanism verification method of mediation effect model using the panel data of 267 cities in China from 2006 to 2016. And the impact of these three paths on the economic efficiency in cities at different levels exhibits a significant heterogeneity. In a unified framework, this paper answers the question of the mechanism by which the 'development based on land' affects the economic efficiency of cities and substantiates the discussion and research on urban land issues in China.

Key Words:Development Based on Land; Land Management Strategy; Urban Economic Efficiency