李涛

摘要：本文从参与房地产开发经营的利益主体结构分析入手，全面估算并分析了1991—2011年政府、金融等主体利益分配格局。笔者借鉴生产函数理论，以省际面板数据为基础，重点从政府行为和金融支持的角度构建了利益分配的影响机制模型，对劳动、资本、土地和管理四大要素的分配及影响因素进行了实证检验和估计。结果表明：政府、金融与房地产企业已联合成紧密的利益群体，各自分享房地产开发经营收益，劳动者居于弱势地位；政府对利益的分配重点由税收转向土地，并占有了更多的份额；资本供给者在房地产业中的地位迅速提高，但商业银行表现出日趋谨慎的态度；企业通过自身调整与利益共享，利润增长得到保证。

关键词：政府行为；金融支持；房地产开发；利益分配

中图分类号：F8325文献标识码：A文章编号：1000176X（2014）12011607

随着城市化进程和住房、土地制度改革的推进，房地产业成为中国经济发展的重要产业之一，深入影响到财政、金融、税收、民生、城市建设及相关的众多领域。2012年，全国房地产业投资92 357亿元，占全社会固定资产投资的247%；与之密切相关的国有土地出让收入达28 517亿元，占地方政府本级财政收入的467%；房地产开发投入资金96 538亿元，其中国内贷款和按揭贷款两项融资占262%；房地产各项税收中，仅营业税就达4 051亿元，占全国营业税总额的257%，房产税、土地增值税、契税、城镇土地使用税和耕地占用税等与房地产密切相关的税收达10 128亿元，上述税收占地方税收收入的300%数据来自于2012年《国民经济和社会发展统计公报》、《中央和地方预算执行情况报告》和《税收收入增长的结构性分析报告》。。可以想见，房地产业发展越迅速，地位越重要，与其它各相关利益主体的相互影响就越深入。参与房地产开发经营利益分配的主体颇为复杂，其中最为关键的是政府与金融行业，他们与房地产开发经营者共享收益，也相互博弈、彼此牵制。这种复杂的利益分配格局产生了一系列的问题：房价居高不下，房地产泡沫有不断放大的可能；多次房地产宏观调控效果并未完全实现预期，反而可能因过度干预导致部分弱势集团利益受损；需要强大资金支持的房地产业潜藏着融资风险甚至可能触发金融危机；日渐形成的土地财政依赖使得中央和地方政府发生目标偏差。在整个房地产开发经营收益中，各利益集团居于何种地位？本文拟从房地产开发经营过程中的利益分配入手，重点讨论政府、金融和企业间的分配格局，探讨其对收益的影响机制，进而提出相应的改革思路。

一、相关文献简述

房地产利益的相关研究可分为两大类：以某利益主体为核心进行研究；着眼于利益主体间的关系进行研究。目前以第一类研究相对较多，大多是针对政府行为和金融行为进行研究，主要包括：

1房地产与政府行为的相关研究

研究较多的是政府行为对房地产的影响。认为房地产业的政府投资对私人投资产生了挤出效应，在土地、信贷等方面与私人投资形成了竞争关系[1]；认为土地财政已成为投机泡沫积累的重要原因[2]。很多学者都认为政府是房价上涨的重要推力，揭示出政府收支行为对房价上涨产生了较显著的正向影响[3]；土地财政使地方政府有推动房价上升的内在激励[4]，并在房价下跌时政府不愿积极配合抑制房价的政策[5]；认为中国房地产投机明显超过了不依赖土地财政的经济发达国家[6]。也有研究探讨了房地产对政府行为的影响，发现住房价格上涨导致企业税收和利润的下降，短期内政府来自于房地产的收入越高，来自于其他行业的税收越低[7]；认为在既有中央和地方关系背景下，房地产商作为特殊利益集团，利用增加地方财政收入这样的捐税行为，成功俘获了地方政府，使抑制房地产的宏观调控政策失败，让普通民众承担双重成本[8]。

2房地产金融支持的相关研究

关于金融风险的分析较多，认为房地产金融存在较多风险，提出预期收入与实际收入的偏离将导致居民部门破产和银行不良贷款上升[9]；房地产周期对金融的影响体现在房地产信贷、政府担保及长存短贷的错配风险[10]；房地产市场周期与银行信贷周期间的关系预示着不断累积的房地产业风险可能成为威胁金融稳定的重要因素[11]。也有研究认为房地产金融风险在可控范围内，制度因素对房地产金融风险影响较大[12]。关于房地产与金融的关系有两个角度：一是互动关系，指出房价波动与金融脆弱性存在着双向因果关系，银行部门对房价波动的冲击更敏感[13]；金融与房地产市场长期具有同向增减的动态均衡关系，房地产市场引起的金融冲击影响力大且效果持久[14]。二是金融支持研究，认为房价会随着金融支持的增加而上升，出现了金融支持过度现象[15]；金融支持使中国房地产市场提早启动，量价齐升迅速是形成泡沫的主因[16]。持不同观点的人认为金融信贷对房价影响有限，对股价影响较大，信贷政策抑制泡沫和波动的作用有限[17]。

3各主体关系及利益分配的相关研究

一些学者对房地产开发利益主体关系进行了探讨，提出房价上涨的受益者依次为中央与地方各级政府、房地产商、金融机构、官商勾结和权钱交易之下的相关权力部门及个人以及房地产投资与投机群体[18]；利用主体联盟博弈收益函数模型分析中央、地方、金融机构、开发商以及购房者行为，认为中间三者会形成联盟来应对调控政策[19]；忽视甚至侵害消费者和中央政府这两个核心利益相关者的利益是当前房地产业发展外部环境恶化的重要原因[20]。不少研究聚焦于土地收益分配，认为土地出让收益分配制度是中央、地方及农民之间的利益博弈过程，地方政府行为影响着制度演进和绩效[21]；探讨了协议、招标和拍卖实施过程中房地产开发商与政府间产生的博弈关系[22]。还有学者研究认为中国房地产行业正面临金融风险向地方政府土地财政风险传导态势[23]。

上述研究中较为一致的观点是：房地产开发经营中政府行为、金融支持与其关系非常密切，相互影响；土地财政为地方政府提供了财源，也引发了房价波动；房地产业的迅速发展对金融稳定提出了挑战，也带来了关于财政体制、融资模式、税费改革、土地制度等多方面的探讨与争论。研究中的特点及不足主要有：（1）研究多集中在房地产与政府行为或与金融信贷的相互关系上，且侧重于房地产价格、泡沫等视角，从利益分配角度研究得较少。（2）未将各利益主体置于同一平台，研究彼此间利益关系及影响机制的不多。（3）对于房地产开发经营的利润所得及利益分配大多处在理论分析阶段（尤其以博弈分析居多），未能进行全面深入的实证讨论。

二、房地产开发经营的利益主体及分配结构

房地产开发经营通常由房地产企业统一组织进行，其流程大体如下：（1）可行性研究。（2）取得项目用地。政府在其中作为土地供给者获得高额收益。（3）设计与前期工作。政府主要进行审批、监督、管理和市政基础设施配套。（4）筹措资金。融资渠道主要包括银行贷款、自有、债券、外资和预售款等，其中金融业的支持至关重要，并一直影响到项目最后阶段。（5）工程招标与施工。（6）市场营销。这是取得收益的阶段，包括直接销售；出租或招商；闲置房地产经营。

图1房地产开发经营利益分配示意图在开发经营流程中，收益在各阶段分配到参与者的手中，如果把整个过程比作一个产品生产过程，那么各个要素的供给者均参与了分配。各利益主体及其收益主要如下：（1）劳动供给者。劳动者所得主要表现为工资收入。由于建筑施工阶段多采用承包模式，这一部分要素供给表现为资本投入，本文所指的劳动供给不包括建筑业从业人员。（2）资本供给者。对建设周期长、资金需求量大的房地产开发经营而言，资本供给是成败的关键，其主体可分三类：一是企业自身，利用自有资金投入；二是商业银行和非银行金融机构，其收益是各类贷款利息；三是各类投资者，如债券持有人、国外资本，相应地获得股息或红利。（3）土地供给者。土地无论是出让或转让取得，事实上都必须经过政府垄断的土地出让市场进行交易，可以说，政府是唯一合法的最初土地供给者。（4）经营管理者。房地产企业负责组织、实施开发经营全过程，是显性的经营管理者，企业的经营利润主要归其所有，其他投资者也获得相应的份额。而房地产开发经营从取得土地开始，直至后期营销，政府一直参与其中进行审查、监督和管理，成为必不可少的隐性管理者，相应获得税收收入。

三、房地产开发经营利益分配格局的演变

从要素提供者的角度，房地产开发经营利益分为工资、地租、利息和利润（含税收）几部分，由于本文所指的利息、利润与财务管理上的相应概念有较大区别，拟通过实证估算的方法得出相关数据。为了使得估算数据更具可信度，采用两种方法进行估算，利息的估算按公式（1）和（2）分别进行，利润的估算按公式（3）进行。

Inter1= VB× [（1+r）1/2-1] + CL× [（1+r）2-1]（1）

Inter2 = VI × [（1+r）1/2-1]（2）

Prof1（Prof2） = R-VB-CL-T-FM-FS-Inter1 （Inter2）（3）

式（1）和（2）分别从开发成本和投资成本的角度计算利息Inter1和Inter2，VB为当年竣工房屋价值（即建安成本），设其在一年内均匀投入；土地是先期投入，设开发周期平均为两年，取两年前土地购置费CL，计两年利息；VI为当年完成投资额；r为利率，考虑到房地产行业实际融资成本较高且波动性大，中国利率市场化进程在2004年进行了突破性的改革，金融机构可在制度范围下决定信贷市场利率[24]，故2004年后取金融机构各季度一年期贷款加权平均后的实际利率（取季度均值），2004年以前则取一年期贷款基准利率（如一年中有利率调整，按使用月数加权平均得到当年利率）为利率指标。式（3）中，Prof为利润，R为房地产开发经营总收益，T为税金及附加，根据房地产开发常规费用估算方法，取管理费FM，按出租房屋收入的30%计，销售费用FS，按商品房销售额的3%计。由此测算出1991—2011年房地产开发经营利益分配情况，由于两种估算方法得出的结果较为相近，取其平均值作为最终的结果。

图1表示了各项收益占总收益的比重变化。

图11991—2011年房地产开发经营利益分配示意图数据来源：历年《中国统计年鉴》、《中国土地年鉴》和《中国国土资源年鉴》，1992年前土地出让数据源自《土地市场运行理论研究》[25]，2004年以后利率数据源自季度《货币政策执行报告》。1989—1996年土地购置面积以非协议出让面积表示，购置费用=面积×出让价，1991—1992年房地产完成投资额=房地产业基本建设投资额+更新改造投资额。土地占比为两年前土地购置费占当年总收益比重。

从图1中及相关数据可得，自中国开始实行土地出让制度，房地产业逐步兴旺以来，收益分配格局大致可分为四阶段：（1）1991—1995年崛起期。分配格局表现为“重税轻地”，税收占总收益比重是各阶段中最高的，多数年份在700%以上，土地费用平均仅占200%；利润与工资基本保持在600%和350%的水平；利息与土地费用在1994年和1995年表现出迅速增长，与其“房地产热”、“投资热”、“购地热”密切相关。（2）1996—1999年低潮期。房地产泡沫破灭，多数年份出现负利润，年均利润率为-170%；利息与土地费用比重明显上升，说明在1996—1997年房地产收益大幅下降时，企业仍需为前期的高利息和高地租付费；税收比重则下降至470%，工资基本保持原有水平。（3）2000—2003年稳步发展期，摆脱了房地产的低迷，进入稳定发展阶段，最明显的是利润增长，年均利润达1890%；土地费用上涨，占比已达1010%；工资比下降到250%，利息恢复到第一阶段水平，税收与上一阶段无明显变化。（4）2004—2011年发展调控期。表现出“重利重地轻工资”的特点，利润与土地费占比进一步加大，其中利润率在2004年、2007年和2010年出现三次高点，是政府进行房地产宏观调控的密集期；土地费用稳步增长，税收基本回升到与第一阶段的水平，利息上升幅度相对较小，工资所占比重却下降至200%。

四、房地产开发经营利益分配的影响机制经验分析

通过分配格局的比较揭示出了政府、金融业者和房地产企业等主体的收益份额及演变，但份额的大小并不等于影响程度，份额高的主体不一定对收益具有较大影响力。本文借鉴生产函数的一般模型，进一步探讨房地产利益分配的影响机制，得到利益主体在总收益中的贡献程度。

1基本经济模型的建立与变量说明

简单的生产函数模型表示为：产量=f（劳动，资本），多数研究都加上技术变量，进行全要素生产率的测算，很少讨论土地要素的投入。在房地产开发经营利益分配模型中，土地是不可或缺的要素之一，笔者进行劳动、资本、土地和管理四个要素的投入—产出研究。结合房地产开发经营的特点，构建如公式（4）所示模型。

Ri，t= β0+ β1Empli，t+ β2Invei，t+ β3Landi，t+ β4Taxi，t+ β5Profi，t + μi+ ξi，t（4）

其中，省份和年份分别用i和t表示， R表示房地产开发经营总收益（包括商品房销售、土地转让、出租和其他收入）。Empl、Inve和Land表示劳动、资本和土地投入，选择数量和金额两个指标进行分析，劳动以房地产从业人数和工资总额表示；资本以当年完成房地产投资额和利息表示；土地以土地购置面积和购置费用表示。管理以实际缴纳的税收Tax和利润Prof表示。由于土地投入具有先期一次投入的特征，故区分当年土地投入和两年前土地投入分别进行计量模型的估计和检验。μi+ξi，t 为复合随机扰动项。

这个基本模型可以反映各基本要素投入对总收益的贡献，再从两个角度进一步细化：一是不同阶段的比较静态分析，对比不同时期的各要素对利益分配的影响机制；二是考虑到同一要素供给者可能是不同主体，重点从政府行为和金融支持角度入手，分析不同资本供给者和管理者的投入变化及差异对总收益的影响（假设其它要素投入的影响稳定），构建经济模型（5）。

Ri，t=β0+ β1InBi，t+ β2InDi，t+ β3InSi，t+ β4InOi，t+β5TaxRi，t +β6TaxLi，t +β7Taxi，t +β8Profi，t + μi+ ξi，t（5）

式（5）中，InB、InD、InS和InO分别表示不同的融资来源，依次是银行贷款、直接投资（指外商直接投资及预算内投资）、自有资金和其它资金（主要来自预售款）；TaxR、TaxL、Tax和Prof表示不同管理者收入，即与房地产密切相关且颇具争议的房产税、土地增值税和经营利税。

2计量经济模型的估计结果

经济模型的稳定性会影响到检验结果，根据利益分配的阶段变化，对可能存在的结构变动进行检验。在前文分析基础上，选择1996年、1997年、2000年、2003年和2004年为假设临界点，设虚拟变量d（大于某年d=1，反之d=0），并生成虚拟变量与利润的互动项pd，将d与pd引入时间序列模型进行OLS回归，检验d与pd的联合显著性。结果表明，除2000年外，临界点均拒绝“无结构变动”的原假设，其中1996年和2003年的检验结果最显著（p值分别为005和002），因此，以其为分界点对省际面板数据进行计量经济模型估计。为更好地印证检验结果，分别进行了固定效应、随机效应和豪斯曼检验，结果显示各模型均拒绝随机效应。由于1996年前市场规律不明显及统计口径等原因，模型估计的检验结果并不显著，因此本文将重点讨论1997—2003年、2004—2011年这两个时间段的模型检验结果。

模型（4）的估计结果如表1所示。

1基本经济模型的建立与变量说明

简单的生产函数模型表示为：产量=f（劳动，资本），多数研究都加上技术变量，进行全要素生产率的测算，很少讨论土地要素的投入。在房地产开发经营利益分配模型中，土地是不可或缺的要素之一，笔者进行劳动、资本、土地和管理四个要素的投入—产出研究。结合房地产开发经营的特点，构建如公式（4）所示模型。

Ri，t= β0+ β1Empli，t+ β2Invei，t+ β3Landi，t+ β4Taxi，t+ β5Profi，t + μi+ ξi，t（4）

其中，省份和年份分别用i和t表示， R表示房地产开发经营总收益（包括商品房销售、土地转让、出租和其他收入）。Empl、Inve和Land表示劳动、资本和土地投入，选择数量和金额两个指标进行分析，劳动以房地产从业人数和工资总额表示；资本以当年完成房地产投资额和利息表示；土地以土地购置面积和购置费用表示。管理以实际缴纳的税收Tax和利润Prof表示。由于土地投入具有先期一次投入的特征，故区分当年土地投入和两年前土地投入分别进行计量模型的估计和检验。μi+ξi，t 为复合随机扰动项。

这个基本模型可以反映各基本要素投入对总收益的贡献，再从两个角度进一步细化：一是不同阶段的比较静态分析，对比不同时期的各要素对利益分配的影响机制；二是考虑到同一要素供给者可能是不同主体，重点从政府行为和金融支持角度入手，分析不同资本供给者和管理者的投入变化及差异对总收益的影响（假设其它要素投入的影响稳定），构建经济模型（5）。

Ri，t=β0+ β1InBi，t+ β2InDi，t+ β3InSi，t+ β4InOi，t+β5TaxRi，t +β6TaxLi，t +β7Taxi，t +β8Profi，t + μi+ ξi，t（5）

式（5）中，InB、InD、InS和InO分别表示不同的融资来源，依次是银行贷款、直接投资（指外商直接投资及预算内投资）、自有资金和其它资金（主要来自预售款）；TaxR、TaxL、Tax和Prof表示不同管理者收入，即与房地产密切相关且颇具争议的房产税、土地增值税和经营利税。

2计量经济模型的估计结果

经济模型的稳定性会影响到检验结果，根据利益分配的阶段变化，对可能存在的结构变动进行检验。在前文分析基础上，选择1996年、1997年、2000年、2003年和2004年为假设临界点，设虚拟变量d（大于某年d=1，反之d=0），并生成虚拟变量与利润的互动项pd，将d与pd引入时间序列模型进行OLS回归，检验d与pd的联合显著性。结果表明，除2000年外，临界点均拒绝“无结构变动”的原假设，其中1996年和2003年的检验结果最显著（p值分别为005和002），因此，以其为分界点对省际面板数据进行计量经济模型估计。为更好地印证检验结果，分别进行了固定效应、随机效应和豪斯曼检验，结果显示各模型均拒绝随机效应。由于1996年前市场规律不明显及统计口径等原因，模型估计的检验结果并不显著，因此本文将重点讨论1997—2003年、2004—2011年这两个时间段的模型检验结果。

模型（4）的估计结果如表1所示。

1基本经济模型的建立与变量说明

简单的生产函数模型表示为：产量=f（劳动，资本），多数研究都加上技术变量，进行全要素生产率的测算，很少讨论土地要素的投入。在房地产开发经营利益分配模型中，土地是不可或缺的要素之一，笔者进行劳动、资本、土地和管理四个要素的投入—产出研究。结合房地产开发经营的特点，构建如公式（4）所示模型。

Ri，t= β0+ β1Empli，t+ β2Invei，t+ β3Landi，t+ β4Taxi，t+ β5Profi，t + μi+ ξi，t（4）

其中，省份和年份分别用i和t表示， R表示房地产开发经营总收益（包括商品房销售、土地转让、出租和其他收入）。Empl、Inve和Land表示劳动、资本和土地投入，选择数量和金额两个指标进行分析，劳动以房地产从业人数和工资总额表示；资本以当年完成房地产投资额和利息表示；土地以土地购置面积和购置费用表示。管理以实际缴纳的税收Tax和利润Prof表示。由于土地投入具有先期一次投入的特征，故区分当年土地投入和两年前土地投入分别进行计量模型的估计和检验。μi+ξi，t 为复合随机扰动项。

这个基本模型可以反映各基本要素投入对总收益的贡献，再从两个角度进一步细化：一是不同阶段的比较静态分析，对比不同时期的各要素对利益分配的影响机制；二是考虑到同一要素供给者可能是不同主体，重点从政府行为和金融支持角度入手，分析不同资本供给者和管理者的投入变化及差异对总收益的影响（假设其它要素投入的影响稳定），构建经济模型（5）。

Ri，t=β0+ β1InBi，t+ β2InDi，t+ β3InSi，t+ β4InOi，t+β5TaxRi，t +β6TaxLi，t +β7Taxi，t +β8Profi，t + μi+ ξi，t（5）

式（5）中，InB、InD、InS和InO分别表示不同的融资来源，依次是银行贷款、直接投资（指外商直接投资及预算内投资）、自有资金和其它资金（主要来自预售款）；TaxR、TaxL、Tax和Prof表示不同管理者收入，即与房地产密切相关且颇具争议的房产税、土地增值税和经营利税。

2计量经济模型的估计结果

经济模型的稳定性会影响到检验结果，根据利益分配的阶段变化，对可能存在的结构变动进行检验。在前文分析基础上，选择1996年、1997年、2000年、2003年和2004年为假设临界点，设虚拟变量d（大于某年d=1，反之d=0），并生成虚拟变量与利润的互动项pd，将d与pd引入时间序列模型进行OLS回归，检验d与pd的联合显著性。结果表明，除2000年外，临界点均拒绝“无结构变动”的原假设，其中1996年和2003年的检验结果最显著（p值分别为005和002），因此，以其为分界点对省际面板数据进行计量经济模型估计。为更好地印证检验结果，分别进行了固定效应、随机效应和豪斯曼检验，结果显示各模型均拒绝随机效应。由于1996年前市场规律不明显及统计口径等原因，模型估计的检验结果并不显著，因此本文将重点讨论1997—2003年、2004—2011年这两个时间段的模型检验结果。

模型（4）的估计结果如表1所示。