赵文军

（深圳大学经济学院，广东 深圳 518060）

一、引 言

早在1987年，党的十三大报告就提出经济活动要从粗放经营为主转向集约经营为主；1995年党的十四届五中全会强调从粗放式经济增长转向集约式经济增长是促进国民经济持续、快速、健康发展的关键之一；2007年党的十七大报告更是将促进经济增长由主要依靠增加物质资源消耗向主要依靠科技进步、劳动者素质提高、管理创新转变，列为国民经济重大发展战略。但在实践中，我国经济增长集约水平的变化并非如政策所期望的那样，甚至相左。2000年我国经济增长集约化水平尚有0.34，历经 10 多年的变化后，2015年却只有0.12，总体上经济增长集约化水平有明显的下降趋势，经济增长方式越发显现粗放化特征①。在不断强调经济增长集约化重要性的同时，我国经济体制改革也在持续推进，土地出让金制度也随之而生，促使土地使用权的获得方式从无偿划拨转向须缴纳土地出让金方可获得使用权。在土地出让金制度的变革中，土地出让方式从协议出让为主转变为招挂拍出让为主，土地的资产属性得到强化。土地使用权的市场化交易，拓宽了地方财政的收入来源，并演变成地方财政收入的重要来源。“十二五”时期地方政府获取土地出让金累计16.81万亿元，占同期地方财政收入比重达23.49%，分别约为“九五”时期的95 倍和7 倍②。大量土地出让金收入为地方政府发展本地经济提供了强大财力，也会对经济增长集约化构成影响。那么，土地出让金增长对我国经济增长集约化究竟有何影响？对该问题展开深入分析，有助于选择合理的土地管理制度改革措施以加快扭转越发粗放的经济增长方式，推进经济增长集约化。

土地出让金问题已成为我国社会关注的焦点问题，也是学术界讨论的热点问题。但纵观既有相关研究，学者们侧重于探讨土地出让金快速增长的原因及其对经济增长的影响，直接探讨土地出让金增长与经济增长集约化之间关系的研究较为缺乏。在土地出让金增长的原因方面，较多学者认为工业化、城市化、分税制改革和地方政府政绩考核机制导致土地出让金不断攀升，促成所谓的“土地财政”[1][2][3][4][5]。在对经济增长的影响方面，部分研究认为土地出让金的大量增加减轻了地方财政收支失衡问题，为地方政府改善公共服务、推动基础设施建设提供了资金支持，从而对经济增长发挥了积极作用，甚至成为地方政府促进本地经济增长的主要路径[6][7][8][9]。但也有部分研究指出，由于地方政府对土地出让金的获取具有短期化、应急性和非规范化特征，以牺牲市场效率和损害农民利益为代价，土地出让金对经济增长的拉动效应是有限的。从长期来看，依靠土地出让金带动经济增长的做法必然是不可持续的[10][11][12]13]，暗含土地出让金增长不利于经济增长集约化的观点。

与上述研究不同，本文首先分析近年来我国土地出让金的变化特征，然后基于1999～2015年30 个省区面板数据，直接考察土地出让金增长与经济增长集约化的关系，并分析这种关系在不同地区之间的差异性。本文其余部分的安排如下:第二部分分析我国土地出让金的变化特征；第三部分探讨土地出让金增长与经济增长集约化的理论作用机制，进而构建相应的计量模型；实证估计结果与分析被安排在第四节；最后是本文的主要结论与启示。

二、我国土地出让金的变化特征

通过对1993～2015年全国各省区土地出让金变化状况的分析，可以发现如下几个显著特征。

第一，全国土地出让金在波动和结构转换中趋于快速扩张，强力贡献于地方财政。自我国土地有偿使用制度确立以来，土地出让金总体上呈现出强劲增长走势，但在此期间，受宏观政策和经济环境影响，也表现出明显的波动性（见图1）③。1993～1998年土地出让金规模不大，相对平稳。之后，伴随着城市土地储备制度的推广，城镇化发展战略的推出，以及住房制度改革的推进，土地出让金连年快速增长，2004年达到 6412 亿元，约为 1998年的25 倍。为抑制房地产投资过热，国家采取收紧土地供应和银行信贷等政策，2005年土地出让金比上年下降8.24%。虽然国家保持收紧政策，但在土地有偿出让的利益驱动下，2006年地方政府再显出让土地的热情，到2007年土地出让金已突破1 万亿元。2008年，受累于国际金融危机，国内经济增速明显减缓，土地需求减少，土地出让金比上年下降16.02%。2009年，国家出台一系列经济救济措施，土地市场急剧升温，土地出让金强势反弹，到 2011年升至 3.21 万亿元，约 3 倍于 2008年。

图1 1993～2015年全国土地出让金的变化情况

受国家对房地产市场多轮调控和从严监管的影响，2012年土地出让金比上年下降12.71%。2013年，为应对集中到期的债务偿还问题，地方政府变通执行国家宏观调控政策，获取土地出让金4.37万亿元，创下历史最高位。2014 和2015年，随着经济增长进一步减速，国家推行供给侧结构性改革，强化金融监管，对建设用地从严审批，国内土地交易明显降温。2015年土地出让金降到2.98 万亿元，但仍然处于高位水平。1995～2015年，地方政府土地出让金年均增长近29%，远高于同期地方财政收入的增长幅度18.14%，致使土地出让金占地方财政收入比重呈现较快增长走势。即便2014年以来有明显下降，但该比重仍在15%以上，显示出地方财政收入对土地出让金具有较强依赖性。

伴随着我国土地出让制度改革的推行，土地出让金的内部结构也发生了根本性转变。2001年国家提出各地要大力推行国有土地使用权招标、拍卖出让，2002年要求商业、旅游、娱乐、商品住宅等各类经营性用地必须以招拍挂等方式出让，2006年强调工业用地必须采取招拍挂方式出让。实践中，国有土地招拍挂出让面积占总出让面积的比重从 2001年的 7.31%快速上升 2015年的92.32%，招拍挂出让金占总出让金的比重也从2001年的 37.97%快速升至 2015年的 95.66%。土地招拍挂出让方式绝对主导地位的形成，反映我国土地交易的市场化取向有了很大进展。

第二，沿海地区土地出让金增势弱于内陆地区，但其规模、对财政贡献度均持续大幅度高于内陆地区。如图2所示，沿海和内陆地区土地出让金均与全国有类似的运行轨迹，总体上都表现出强劲增长之势④。相比较而言，内陆地区土地出让金增长速度还是明显快于沿海地区。1999～2015年内陆地区年均增速为 35.75%，而沿海地区为26.72%。若不考虑 2014、2015年的数据，则内陆地区年均增速高达52.58%，高出沿海地区十多个百分点。虽然如此，由于基数相对较大，沿海地区出让金仍大幅度高于内陆地区。2013年沿海和内陆地区土地出让金都达到历史最高点，前者高出后者9835 万亿元，2015年差额减至8646 万亿元。之所以沿海地区土地出让金远高于内陆地区，并非在于沿海地区更大比例地采用市场化程度更高的招拍挂方式出让土地，也不是沿海地区出让的土地数量更多，而主要在于沿海地区相对较高的城市化和工业化水平、较为成熟的土地市场和金融市场所带来的地价高企。2003年以来，内陆地区招拍挂出让土地的比重一直高于沿海地区，2014年内陆地区的比重为 92.89%，而沿海地区为91.99%。近几年来，沿海地区土地出让面积已明显少于内陆地区，2014年沿海地区出让的土地面积为 12.19 万公顷，而内陆地区为 15.54 万公顷。在土地出让价格方面，2014年沿海和内陆地区分别为每公顷 3240.2 元和 751.64 元，前者约为 2003年的 10 倍，而后者仅有 4 倍⑤。

图2 1999～2015年不同地区土地出让金的变化变化状况

尽管沿海地区土地出让金增长速度慢于内陆地区，但沿海地区土地出让金对财政收入的贡献持续大幅度高于内陆地区。1999～2015年间，沿海和内陆地区土地出让金占财政收入的比重，分别年均增加 0.81%和 0.51%。若不计入 2014、2015年数据，则分别年均增加 2.42%和 1.57%。在这 17年内，沿海地区该比重几乎年年高出内陆地区10 个百分点以上，2010年甚至高出26 个百分点。可见，沿海地区地方财政对土地出让金的依赖程度显著强于内陆地区。

第三，各省区土地出让金均呈现快速增长之势，对财政贡献的总体差异趋于缩小。图3显示，2001年以来，各省区每5年累计土地出让金都有强劲增长态势。青海、贵州和内蒙古2011～2015年的累计金额分别比2001～2005年增长约 27、26 和20 倍，是全国31 个省区中增速最高的3 个省区。天津、浙江和上海的增速排在最后3 位，但仍都有约3 倍左右的增速。经历强势增长后，2011～2015年江苏、山东、浙江和广东累计土地出让金均突破1 万亿元，分别高达 2.35、1.38、1.35 和 1.18 万亿元，居全国前4 位。最后3 位的宁夏、青海和西藏也分别达到 579.65、309.45 和 51.61 亿元。从土地出让金对财政收入的贡献来看，2011～2015年累计土地出让金占财政收入比重超过30%的省份有7个，其中江苏和浙江都超过40%，分别为49.75%和40.81%，继续高居全国前两位。山东和重庆分别以35.87%和 33.78%排在第 3、4 位，替代前期的福建和天津。甘肃、新疆、青海和西藏排在末4 位，也是该比重不到10%的4 个省区。若用标准差来衡量所有省区的总体差异性，2011～2015年该系数为0.55，此前两个 5年的值按时间前后依次为 0.86和0.71，表明所有省区的总体差异有缩小趋向，也反映各省区财政收入对土地出让的依赖程度有收敛迹象⑥。

图3 2001～2015年各省区累计土地出让金的变化情况

三、理论机制、模型设定与变量说明

快速扩张的土地出让金强力贡献于地方财政，为地方政府发展本地经济提供了重要支撑，这也势必会影响到我国经济增长集约化水平。要揭示土地出让金究竟是如何影响我国经济增长集约化的，有必要先对土地出让金与经济增长集约化的理论作用机制进行分析，并展开相应的实证检验。

（一）理论机制

经济增长集约化本质上就是经济增长动力结构的优化和升级，实现经济增长从主要依赖资本、劳动、资源等基本要素的大量投入，转向主要依靠以科技进步、人力资本提升、管理高效化等为主要内容的全要素生产率的提升，达到经济增长方式从粗放型向集约型转变。可见，全要素生产率的提升对经济增长集约化至关重要，但并非是充分条件。如果伴随着全要素生产率的提升，有更快的资本、劳动等投入，则经济增长的动力结构仍趋向低层次化，经济增长集约化也难以实现。因此，本文用全要素生产率对经济增长贡献率来衡量经济增长集约化水平。

若将i 省区t 期的总量生产函数写为Yit=AitF（Kit，Lit），其中 Yit、Ait、Kit和 Lit分别表示总产出、全要素生产率、资本存量和劳动数量，i 为大陆不包括西藏的 30 个省区⑦，t 表示时间，取值为1999～2015年⑧，则各省区产出增长率（gYit=ΔYit/Yit）可表示为全要素生产率增长率（gAit=ΔAit/Ait）、资本增长率（gKit=ΔKit/Kit）和劳动增长率（gLit=ΔLit/Lit）的加权和，即

（1）式中，α=δYit/δKit·Kit/Yit为资本产出弹性，β=δYit/δLit·Lit/Yit为劳动产出弹性。对（1）式进行变形，则经济增长集约水平（rctfpit=gAit/gYit）可表示为:

从中可以看出，全要素生产率增长与经济增长集约水平正相关，资本、劳动增长与经济增长集约水平负相关，只有全要素生产率增长超过资本和劳动增长（gAit＞αgKit+βgYit），才有经济增长集约水平的提升。由此，要分析土地出让金对经济增长集约化的理论作用机制，应先分别探析土地出让金的全要素生产率以及投资和就业效应，再形成对综合效应的判断。

土地出让金增长贡献于地方财政收入，使得地方政府有更多的财力投入到基础设施建设中，直接或间接带动本地投资增长，并促进本地就业增加。同时，土地出让金增长会强化土地资产保值、增值功能，地方政府可通过土地抵押和政府信用担保，较容易地从金融机构获得融资，进一步推动基础设施投资的增长，增进就业。若没有相伴的全要素生产率变化，根据（2）式，土地出让金增长就会形成负经济增长集约化效应。但更为实际的情况是，由土地出让金增长引致的基础设施建设与完善，有助于市场的相互融合，降低生产要素和商品的流动成本，加快知识和技术信息的传播。土地出让金用于城市经济园区基础设施的建设与完善，也有利于招商引资，吸引外部企业入驻，产生外部规模经济效应。部分土地出让金投资于教育事业，有利于人力资本的形成，增强技术吸收和创新能力。在这些情形下，如果由土地出让金带来的全要素生产率增长效应超过资本、就业增长效应，则土地出让金增长就形成正的经济增长集约化效应。不过，一般倾向于认为土地出让金增长引致的投资和就业效应，尤其是投资效应更为凸出。况且，土地出让金增长容易诱发房价和地价攀升，增加企业用地和用工成本，消减企业创新能力，阻碍企业和人才的地区集聚。而住房价格的上升也可能挤压人们在教育、医疗方面的支出，阻碍人力资本积累。如果这些情形属实，那么土地出让金增长就是不利于经济增长集约化的。

（二）模型设定

考虑到经济增长集约水平的变动可能存在其自身运动规律，土地出让金对经济集约化的影响也可能存在滞后效应，我们设定如下基本动态面板数据模型:

其中lagr 表示土地出让金占财政收入的比重，μit为误差项。如前所述，在我国土地出让制度改革中，出让方式的规制历经多次重大变化。2002年明确将商业、旅游等各类经营性用地的出让纳入招拍挂出让范畴，2006年进一步将工业用地出让归入招拍挂范围，旨在提高土地资源配置的市场化程度，以提升土地利用效率。为了考察土地出让方式的制度变革是否具有明显的经济增长集约化效应，我们将基本模型（3）扩展为:

其中grpo02 和grpo06 均为土地出让方式制度变革的虚拟变量。在经济体系的运行中，影响经济集约化的因素不仅包括土地出让金的变化，研发投入、人力资本、经济开放、城镇化和环境规制对经济增长集约化也有重要影响[14][15][16]17][18]。为更好地检验土地出让金对经济增长集约化的影响，我们在计量方程（4）中引入这些控制变量。扩展后的计量方程为:

其中rdin 表示研发投入强度，humc 表示人力资本水平，open 表示经济开放程度，town 表示城镇化水平，enco 是环境规制强度。

由于含有滞后应变量和解释变量回归元，模型（5）存在内生性问题。若利用简单混合或固定效应模型进行估计，则很可能得到有偏的估计结果。广义矩估计（GMM）方法是处理此类问题的较好选择，其中差分GMM 和系统GMM 方法被广为运用。由于差分GMM 方法在进行差分处理时会造成样本信息的损失，且在小样本下，估计结果也易受弱工具变量影响[19]，因此我们选择系统GMM 方法进行估计。该方法要求差分方程的残差项不存在二阶自相关，且所有工具变量是有效的。为此，我们采用 Arellano-Bond 自相关检验 （AR 检验）和Hansen 检验判断估计结果是否满足上述条件。为使得估计结果更为有效，我们在使用两步系统GMM 方法进行估计的同时，利用Windmeijer 提出的方法[20]对二步估计的标准差进行纠正。

（三）变量说明

1.经济增长集约化水平 rctfpit。如上所述，本文用全要素生产率对经济增长贡献率衡量经济增长集约水平。为避免因人为设定具体总量生产函数和严加参数估计条件而带来偏差，我们利用非参数序列DEA 方法，将经济增长分解为全要素生产率贡献（类似于（1）式中gAit部分）和资本劳动贡献（类似于（1）式中 αgKit+βgLit部分），并将全要素生产率贡献与经济增长率的比值作为经济增长集约水平的度量指标⑨。在经济增长分解中，涉及各省区1978～2015年各年实际产出、实际资本存量和就业人数。各年实际产出等于名义GDP 除以GDP 缩减指数。各年实际资本存量和就业人数均用上年末值与本年末值的算术平均值衡量⑩。各年末实际资本存量是以1978年为基年，根据永续盘存法估测的。其中，各年度投资额取固定资本形成额，投资价格指数由两部分组成，1978～2004年取固定资本形成缩减指数，相应数据直接来自单豪杰的研究[21]，2005～2015年用固定资产投资价格指数替代。基年实际资本存量根据该年实际固定资本形成额与1978～1987年实际固定资本形成额年均增速加折旧率的比值估算。关于固定资本形成的折旧率，纵观已有相关文献，大致在5%到10%之间。为考察不同折旧率下实证结果的稳健性，本文选取了3个折旧率5%、7%和10%。本部分所涉及的原始数据主要来自 《新中国60年统计资料汇编》、《中国统计年鉴》 和国家统计局数据库。各省区2011～2015年年末就业人数是在《中国统计年鉴》报告的2010年就业数据基础上，根据各省区《统计年鉴》所载的就业人数的增长率估算得到。

2.土地出让金占财政收入比重lagr。该变量及相关数据来源已在第二部分做了注解，这里不再赘述。

3.土地出让方式制度变革虚拟变量grpo02 和grpo06。2002 和2006年国家逐步要求对不同行业的土地出让采取招拍挂方式，且均在下半年推行实施。考虑到政策实施效果存在一定滞后性，且2003 和2007年土地出让金的内部结构跳跃式地倾向招拍挂土地出让金，所以grpo02 从2003年开始取值1，以前年份取值0；grpo06 自2007年开始赋值1，之前年份赋值0。

4.控制变量。研发投入强度rdin 用内部研发经费支出占GDP 的比重衡量，内部研发经费支出数据来自《中国科技统计年鉴》。人力资本水平humc用6 岁以上人口的平均受教育年限衡量，即未上过学、小学、初中、高中和大专以上人口比重与相应受教育年限的乘积和，这些类别人口的受教育年限依次设为 0、6、9、12 和 16年。各类人口比重数据来自《中国统计年鉴》。经济开放程度open 用对外贸易额、对外直接投资额、吸收的外来直接投资额之和占GDP 的比重表示，数据来自《中国统计年鉴》、省区《统计年鉴》和《中国对外直接投资统计公报》。城镇化水平town 用城镇人口占总人口比重表示，数据主要摘自《新中国60年统计资料汇编》和《中国统计年鉴》。环境规制强度enco 用污染治理投资占GDP 比重表示，数据主要取自《中国环境年鉴》和《中国统计年鉴》。

四、实证结果与分析

（一）全国总体的实证结果与分析

全国总体的两步稳健系统GMM 估计结果见表1。从表1可以看出，在所有回归中，AR（1）检验的 p 值都小于 10%，AR （2）检验的 p 值均大于10%，满足差分方程的误差项不存在二阶自相关的条件。Hansen 检验的p 值都大于10%，满足所选择的工具变量与误差项不相关的条件，即工具变量的选择是有效的。F 统计值都高度显著不为零，各回归中解释变量在总体上对应变量具有明显的影响。因而，估计结果能很好地反映本文主要变量之间的实际作用关系，并有如下主要结论:

（1）我国经济增长集约化水平的变化有明显的自我强化效应。根据表1，无论是基本方程的回归，还是加入政策虚拟变量或控制变量后的回归；也不管是按5%资本折旧率的回归，还是按7%或10%折旧率的回归，均高度一致地表现出滞后的经济增长集约化水平变量的系数为正，且通过1%水平的显著性检验。即使剔除2014、2015 两年的样本，再进行拟合估计，也有类似的估计结果。这表明我国经济增长集约化水平的变化存在显著的自我强化效应，要扭转我国经济增长方式越发粗放化的趋势，实现经济增长集约化并非易事。

（2）我国土地出让金强势增长不利于经济增长集约化。各项回归结果都显示当期lagr 系数为正值，但统计上不显著，滞后一期的lagr 系数均为负值，且通过了10%，甚至1%水平的显著性检验。这说明当年我国土地出让金的增长不会显著影响当年经济增长集约化水平，但会明显地负向作用于次年经济增长集约化水平，整体效应表现为不利于经济增长集约化⑪，与理论分析结果相一致，现实也如此。1994年分税制改革极大地改善了中央财政，却恶化了地方财政。为应对财权和事权的失衡，加上国家对地方政府实施以GDP 为核心的政绩考核体制，在土地出让金收入归地方政府支配的情况下，地方政府强烈诉诸于土地出让金收入，在其支出中也偏重于能强力推动GDP 增长的基础设施投资。根据财政部数据，2009～2015年土地出让收入用于城市基础设施建设支出累计金额为3.1 万亿元，占非成本性支出比重高达61.27%。若考虑非城市的基础设施投资支出，则所占比重更高。土地出让金的强势增长也为地方政府以大量储备土地作为抵押来获取银行资金提供了重要支撑。根据国土资源部数据，1999年底全国84 个重点城市土地抵押贷款总额仅有796.59 亿元，而到2015年底已高攀至11.33 万亿元，成为地方政府增厚基础设施投资以拉动经济增长、扩大就业的又一重要资金来源。

表1 土地出让金与经济增长集约程度的系统GMM 估计结果（应变量：rctfp）

大规模土地出让金收入带来了地区基础设施的完善和提升，有助于降低物流成本，优化资源配置效率，带动知识、技术传播，促进经济集聚和市场扩张，形成规模经济效应[22][23]；城市工业园、经济开发区、自由贸易区等的基础设施改善，有利于吸引外资企业入驻，通过激化市场竞争，技术、知识扩散，以及高要求的当地产业配套，提升地区生产效率[16][24]；从土地出让收益中计提教育基金也有益于增加财政教育经费支出，增进全社会人力资本。但这些方面的全要素生产率提升效应，会因为土地出让金高增长引致的高房价和高地价阻碍了人力资本的私人投资和企业研发投资而减弱。综合土地出让金的全要素生产率、投资和就业效应，正如实证结果所示，土地出让金的快速增长带来的投资和就业效应是大于全要素生产率效应的，表现为不利于经济增长集约化。至于为何当年土地出让金增长对次年经济增长集约化水平具有显著拉低作用，这可能与土地出让金的分期缴纳和支出的逐步到位有关。

（3）我国招拍挂土地出让范围的扩大对经济增长集约化有显著负向影响。各项回归结果都显示grpo02 和grpo06 的系数为负，且加入控制变量后，统计上都显著不为零。这说明，我国以提高土地利用效率为目的、逐步扩大招拍挂土地出让范围的制度演进，并没有对经济增长集约化发挥促进作用。之所以如此，与招拍挂土地出让制度仍存在明显的弊端有关。尽管我国土地资源配置的市场化取向有明显进展，但在招挂拍土地交易中，地方政府一直垄断土地一级市场，控制土地出让的数量和速度，出价高者获得土地使用权，直接推动土地出让金节节攀升，致使社会投资和就业对经济增长的贡献相对提升。同时，在土地市场中，地方政府集“裁判员”和“运动员”于一身，在缺乏有效的制度约束和社会监督的条件下，土地征收和出让的各个环节极易出现违规违纪现象，这已为2015年全国土地出让收支审计结果所印证。大量的违规违纪行为势必造成社会资源流动的扭曲，加重全社会收入分配的不公，对全要素生产率提升构成阻碍作用，抑制经济增长集约化。

此外，虽然较之于唯高价者得地的拍卖、挂牌土地出让，招标出让综合考量土地竞购者的报价、实力和资信等因素，可使土地资源有相对高效化的利用，但实际中该种土地出让方式的比重偏低，且呈现下降趋向。2003年在全国招拍挂土地出让中，招标出让宗数占比仅为6.13%，到 2015年更是低至 0.28%⑫。以收入最大化为导向的挂牌、拍卖出让占据压倒性地位，加上土地利用缺乏有效事后监管，土地实际利用效率也就难有很大提升；甚至出现得地者先囤积土地，再择机高价转让，谋取暴利，反而造成土地资源的浪费，引发社会不满，对经济增长集约化形成负面影响。

（二）按地理位置分组的实证结果与分析

如前所述，在全国土地出让金扩张中，沿海和内陆地区的扩张存在明显差异。为考察沿海和内陆地区土地出让金与经济增长集约化的关系是否也存在明显不同，我们对这两个地区1999～2015年面板数据模型分别进行系统GMM 估计，表2列出了具体的估计结果。从中可以看出，在所有回归方程中，AR(1)的 p 值均小于 10%，AR(2)的 p 值都大于10%，Hansen 检验的p 值都大于10%，满足系统GMM 估计的前提条件。同时，F 统计值也高度显著，解释变量总体对应变量有明显的影响，说明各地区主要变量之间的关系也得到很好地检验。从中可以得到以下主要结论:

（1）沿海地区经济增长集约化水平变化的自我强化效应大于内陆地区。在表2所示的所有回归方程中，rctfp-1变量的系数均为正值，且通过1%水平的显著性检验，说明沿海和内陆地区经济增长集约水平都有与全国总体一致的变动规律。比较这两个地区的全变量回归结果，无论是按照10%资本折旧率，还是按照7%、5%资本折旧率计算rctfp 的值，沿海地区该变量的系数值一致地大于内陆地区。这表明相对于内陆地区，沿海地区经济体量较大，其粗放式经济增长的惯性也较强。

（2）沿海地区土地出让金增长对经济增长集约化的抑制作用强于内陆地区。从全变量回归结果来看，与全国总体一致，沿海地区lagr 系数都为正，当期土地出让金增长对经济增长集约化水平没有形成明显的负面效应。lagr-1系数都为负，且统计上显著不为零，当期土地出让金对次年经济增长集约化水平有显著负向影响。整体上，沿海地区土地出让金增长也存在较强的抑制经济增长集约化作用。而内陆地区lagr 和lagr-1的系数均为负值，但都未通过显著性检验，整体上该地区土地出让金增长对经济增长集约化的不利影响不是很明显。之所以如此，是因为沿海地区土地出让金规模和引致的土地融资规模远大于内陆地区，对基础设施投资的支撑强度也远超过内陆地区。虽然沿海地区由此带来的基础设施环境优于内陆地区，但该地区的地价、房价增速远高于内陆地区，对人才和企业集聚形成的负面影响更为明显。最终沿海地区土地出让金带来的投资和就业效应明显胜过全要素生产率效应，表现为土地出让金与经济增长集约化显著负相关。

表2 按地理位置分组的系统GMM 估计（应变量：rctfp）

（3）沿海和内陆地区招拍挂土地出让范围的扩大都没有显示出正的经济增长集约化效应，内陆地区出现明显的负效应。如表2所示，在所有含grpo02 和grpo06 变量的回归中，尽管显著性不尽相同，但这两个变量的系数均为负值。比较沿海和内陆地区的全变量回归结果，grpo02 的系数值和显著性相差不大，但grpo06 系数的显著性有明显差异。沿海地区grpo06 系数均未通过显著性检验，而内陆地区则在统计上一致地显著不为零，这表明我国招拍挂土地出让对经济增长集约化的不利影响主要来自内陆地区。这可能与内陆地区土地市场建设进程相对滞后，土地市场成熟程度不如沿海地区有关。

（三）按经济增长集约化水平分组的实证结果与分析

尽管我国经济增长集约化水平总体上并不高，但省区间还是存在明显的差异。为检验土地出让金增长对经济增长集约化的作用关系是否也受集约化水平高低的影响，我们将全国30 个省区平均划分为两组。1999～2015年经济增长集约化水平平均值排在前15 位的省区被归类为集约化水平较高地区，后15 个省区被划归为集约化水平较低地区⑬，不同地区的回归结果见表3。从中可以看出，在所有回归中，AR（1）的 p 值都小于 10%，AR（2）的 p 值都大于 10%，Hansen 检验的 p 值也都大于10%，满足系统GMM 估计的前提条件。F 统计值都显著不为零，解释变量总体上对应变量有明显影响。根据回归结果，我们有如下结论:

（1）经济增长集约化水平变化的自我强化效应在集约化水平较高地区相对较大。与全国总体回归结果高度一致，无论是集约化水平较高地区，还是较低地区，rctfp-1系数值均显著为正，这两个地区集约化水平的变化都有明显的自我强化效应。比较而言，在对应的回归中，集约化水平较高地区的rctfp-1系数值一致地大于集约水平较低地区。这表明集约化水平较高地区的粗放式经济增长的惯性也较强，不过这种状态一旦得到扭转，在自我强化效应的推动下，集约化水平较高地区的集约化水平会有相对较快的提升，进而更快地实现经济增长集约化。

表3 按经济增长集约化水平分组的系统GMM 估计（应变量：rctfp）

（2）土地出让金对经济增长集约化的不利影响在集约化水平较低地区更为明显。在所有回归中，lagr 系数值均未能通过显著性检验，而lagr-1系数值均为负，且统计上显著不为零。这说明集约水平较高和较低地区，整体上都存在土地出让金增长不利于经济增长集约化的问题。比较而言，这种不利影响在集约水平较低的地区更大，这从对应的回归中，两个地区lagr-1系数值的高低对比可以看出。由此可知，在土地出让金的快速增长中，集约化水平较低地区实现经济增长集约化更为不易。

（3）无论是集约化水平较高还是较低地区，招拍挂土地出让范围的扩大均无正经济增长集约化效应，后者甚至存在显著负效应。表3显示，集约化水平较高和较低地区grpo02、grpo06 系数基本都为负值。比较来看，在含有控制变量的回归中，集约化水平较低地区grpo06 系数均通过了显著性检验，而集约化较高地区均不显著。整体上，集约化水平较低地区的招拍挂土地出让范围的扩大对经济增长集约化有着明显的抑制作用。这说明集约化水平较低地区在推进经济增长集约化过程中，有必要以更大力度加快土地出让制度的完善。

五、结论与启示

通过对近年来我国土地出让金的变化趋势及其对经济增长集约化影响的深入分析，本文得到如下主要结论: 我国各省区土地出让金都呈现高速增长之势，强力贡献于地方财政收入，甚至成为地方财政收入的主要来源；我国经济增长集约化水平不仅偏低，而且其变化具有显著的自我强化效应，沿海地区和集约化水平较高地区的自我强化效应相对较大；我国土地出让金强势增长对经济增长集约化有显著的抑制作用，沿海地区和集约化水平较低地区的抑制效应更为明显；我国土地招拍挂出让范围的扩大并没有形成正的经济增长集约化效应，集约化水平较低地区甚至存在显著的负效应。

上述结论对于进一步推动我国实现经济增长集约化有重要启示:（1）我国经济增长集约化水平偏低，且经济增长集约化水平的变化表现出显著的自我强化效应，这种效应在沿海地区和集约化水平较高地区相对更强。这意味着我国要扭转经济增长方式越发粗放化的趋势并不容易，而经济增长集约化对实现经济发展方式转型又至关重要。因此，未来一段时期着力推进经济增长集约化是我国制定经济发展政策的首要考虑，沿海、集约化水平较高省区的这种首要考虑对引领全国实现集约式经济增长尤为重要。（2）我国土地出让金强势增长对经济增长集约化有明显的负面影响，沿海地区和集约化水平较低地区的负效应更强。这意味着各省区，尤其是沿海、集约化水平较低省区，追求高速增长的土地出让金以支持本地经济快速增长，是以延缓甚至阻碍经济增长集约化为代价的，在这种情况下，生态环境恶化和自然资源瓶颈问题就不可避免地趋于加重。因此，需加快完善地方政府政绩考核机制，融入经济增长集约化水平考量指标；着力推进财税体制改革，平衡地方政府财权与事权，增强土地税收功能；加强规范地方政府土地出让行为，优化土地出让金支出结构。（3）我国招拍挂土地出让方式绝对主导地位的形成并未对经济增长集约化产生显著的积极作用，内陆地区和集约化水平较低地区甚至有明显消极影响。可见，我国尤其是内陆、集约化水平较低省区加快完善土地出让制度十分必要。未来要积极推进土地出让主体的多元化，改变地方政府对土地出让的垄断局面；完善土地招标综合评标体系，提升土地招标出让比重；强化土地出让事后监管，避免土地资源闲置和投机现象；建立土地需求预申报制度，保障土地出让市场平稳、有序运行。

注：

①经济增长集约化水平的度量方法见本文第三部分的变量说明。这里在计算经济增长集约化水平时，所涉及的资本折旧率为10%。

②本文中，若无特别说明，土地出让金均指国土资源部报告的土地出让成交价款，不同于财政部统计的土地出让收入。

③因缺乏1993～2000年不同出让方式下的土地出让金数据，这些年份的柱形图就未区分协议和招拍挂出让金，其他土地出让金数据直接来自《中国土地年鉴》、《中国国土资源年鉴》和《中国国土资源公报》。地方财政收入是31 个省区各自财政总收入的汇总。由于1994年实行分税制改革，1995年地方财政收入统计口径相应调整，与以前年份不可比，故本文只汇总了1995年以来的各省区地方财政总收入，相关数据来自《中国财政年鉴》。

④本文中的沿海地区包括辽宁、北京、天津、河北、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东、广西和海南12 个省市，全国其余19 个省、市、区被归入内陆地区。

⑤这里的土地出让价格是根据土地出让总价款和出让总面积计算的平均价格。

⑥笔者也计算了各年度标准差系数值，一致反映出各省区土地出让金占财政收入比重的总体差异趋于减小。

⑦因西藏相关数据难以获取，且其土地出让金规模占全国比重相对较低，故实证分析中未考虑西藏。其实众多经验研究文献也都是如此处理的。

⑧之所以本文未将土地要素融入生产函数中，原因在于，一方面，本文关注的是各省所辖全部区域的生产活动，而各省之间的土地资源总禀赋是相对固定的。另一方面，在各省土地出让中，有相当部分的土地出让是实现土地功能的转换，这部分的土地在出让前后都是社会生产的投入要素。

⑨在运用序列DEA 方法对经济增长进行分解时，笔者假定规模报酬是可变的。并根据各部分贡献之和与实际经济增长率的比例，调整全要素生产率贡献，以调整后的全要生产率贡献与实际经济增长率的比值作为经济增长集约化水平的度量指标。这样调整的目的是避免对经济增长集约化水平的低估。

⑩由于生产活动是连续过程，年度实际产出是全年累计和，而根据官方统计资料，计算出的年度实际资本存量和就业人数均为年末值，为减小因变量性质不同而导致的估测偏差，本文使用年度平均实际资本存量和年度平均就业人数。同时，这样做也可以在一定程度上消除某些年份年末值的异常波动。

⑪在实证中，笔者也尝试加入更多的lagr 滞后项，发现增加的滞后项lagr 系数在统计上并不显著。

⑫2003年全国招标、挂牌和拍卖土地出让宗数数据来自《中国国土资源年鉴》，2015年数据是根据中国土地市场网（http://www.landchina.com）土地出让结果公告计算的。

⑬1999～2015年间，经济增长集约化水平的平均值位列前15 位的省区包括北京、天津、辽宁、黑龙江、上海、江苏、浙江、安徽、山东、湖北、广东、重庆、四川、陕西、甘肃，其他省区排在后15 位。