[来源][pzpg001][发表时间] 2023/02/08阅读次数：1304次
摘 要：文章利用2006—2018 年中国各地级市土地抵押贷款和土地价格数据，资产评估,商标评估,软件评估重新解释了中国地方政府融资行为的影响因素。从总体来看，土地价格与人均土地抵押贷款不存在显著的正相关性，这一结论在考虑用地类型之后发生改变。结果显示，住宅用地和商业用地的价格及其增长率对土地抵押贷款有显著的正向影响，而工业用地和其他用地则没有显著影响。异质性分析发现，住宅用地价格对于土地抵押贷款的影响主要表现在中小城市，而评估公司,评估机构,固定资产评估,价格评估在大城市并不明显。大中型城市的商业用地价格及其增长率对人均土地抵押贷款具有显著影响，而小型城市的商业用地价格及其增长率对人均土地抵押贷款没有显著影响。
关键词：土地抵押；土地价格；地方政府融资行为
中图分类号：F812.7 文献标识码：A 文章编号：1002-6487（2022）21-0136-05
融”的依赖性较强，对“土地财政”的依赖性较弱。尽管如
0 引言 此，目前从土地抵押贷款的视角分析地方政府融资行为
与土地价格联系的实证研究十分有限，主要的原因是地
中国晋升锦标赛激励地方官员利用隐性债务促进经 方土地抵押贷款数据难以获得。因此，本文基于大数据时
济增长[1]，实现债务隐性化的一个途径是通过土地资源获 代网络爬虫技术的发展和应用，手动爬取了中国土地交易
取财政收入。在经营性用地“招拍挂”出让制度确立之后， 市场有关土地抵押贷款的相关信息，实证检验土地价格与
住房市场和土地市场的快速发展提高了土地资源的经济 土地抵押贷款之间的关系，试图从土地价格的视角重新解
价值，地方政府利用其筹集预算外收入的动机愈加强 释中国地方政府的融资行为。
烈[2]。由于土地开发成本的增加、政府借贷的严格限制等，
地方政府从让渡土地使用权获得财政收入的模式（“土地 1 理论分析与研究假设
财政”），开始转向了利用土地资源获取金融资金的模式
（“土地金融”）。通过土地抵押获取银行借贷是“土地金 中国地方政府有充分的动机利用土地资源进行举债
融”的表现形式之一，并且这一模式逐渐成为地方政府的 融资[7,8]，主要成因包括晋升考核机制、预算软约束以及不
重要融资渠道[3]。相比“土地财政”，“土地金融”保留了土 完善的财政体制等。尽管地方政府有激励利用土地资源
地资源的使用权，由此筹集的金融资金主要用于土地开发 进行融资，但是融资的形式不止一种，这时考虑成本-收益
及配套基础设施建设，在提升公共服务水平的同时也提高 对地方政府来说十分重要。在分析地方官员的经济决策
了土地价格，使得作为抵押物的土地实现价值增值，进一 行为时，不仅要考虑经济理性，也要注重政治理性。从经
步增强了政府利用土地资源变现的能力。
济理性来看，地方官员的首要目标是经济收益最大化。如
从已有研究来看，刘格菘（2014）[4]从理论上分析了
果土地价格增长越快，意味着土地的潜在经济价值越高。
地方债务扩张和土地价格泡沫带来的风险循环。郑思齐
此时地方政府将更倾向于保留土地使用权，采取土地抵押
等（2014）[2]的研究发现，一方面，土地价格上涨能够缓解
的方式进行融资，以期不损失未来更高的土地经济价值。
地方预算约束，扩大地方基础设施投资规模，另一方面，
从政治理性出发，地方政府的首要目标是规避政治问责风
基础设施投资规模又能够资本化到土地价格中，形成自
险，获得职位晋升。在这种政治理性的驱动下，地方官员
我强化的正反馈过程。赵文哲和杨继东（2015）[5]则从地
在决策时主要考虑的是短期政绩而不是长期经济利益。
方政府与国有企业关系的角度切入，发现当面临较大的
土地价格增长越快，地方官员越倾向于采取出让土地使用
财政缺口压力时，地方政府会通过协议出让的方式以较
权的方式进行融资。这样不仅可以实现短期的政绩目标，
低价格向国有企业供应土地，以换取未来更高的税收收
而且也能够避免地方官员在未来由于债务问题而被问责
入。余靖雯等（2019）[6]的研究表明，土地价格增长越快，
的风险。
人均城投债发行额越高，此时说明地方政府对“土地金
作者简介：张 晗（1989—），男，湖北咸宁人，博士研究生，研究方向：地方财政。
统计与决策2022年第21期·总第609期
财经纵横
从已有的研究来看，地方政府更倾向于利用土地抵押 用每个城市的土地出让面积和出让价款计算出每个城市
的形式进行融资，“土地金融”的杠杆效应是解释这一现象 每年不同类型用地价格及增长率，城市层面的宏观变量数
的重要原因。陈金至和宋鹭（2021）[9]研究发现“土地财政” 据来源于《中国城市统计年鉴》，样本区间为2006—2018
对经济增长的促进作用并不显著，而“土地金融”的杠杆效 年，变量的描述性统计如表1所示。
应加速了地方政府的资本积 表1 描述性统计
累，能够更加有效地推动经济发展。这也导致了地方政府更加依赖于土地抵押获取贷款的
“土地金融”模式。张莉等（2019）[10]同样认为地方政府融资平台通过土地抵押贷款能够帮助地方政府快速获得更多的金融资源，有利于缓解地方政府的经济增长压力。基于此，本文利用土地抵押贷款度量地方政府融资行为，并提出以下研究假设：
土地价格增长越快，土地的潜在价值越高，地方政府更倾向于保留土地使用权，利用土地抵押的方式获取财政收入。
研究设计
变量名 变量定义 样本数 均值 标准差 最小值 最大值
人均土地抵押贷款金额(Loan) 城市土地抵押贷款额/年末常住人口数 1194 4.187 2.097 -2.440 9.191
(万元/人，取对数)
总体用地价格增长率(Price_l) 总体用地的平均价格增长率 946 0.153 0.655 -3.994 4.847
住宅用地价格增长率(Price_h) 住宅用地的价格增长率 945 0.178 0.619 -5.439 6.098
商业用地价格增长率(Price_b) 商业用地的价格增长率 942 0.177 0.746 -3.529 5.195
工业用地价格增长率(Price_i) 工业用地的价格增长率 946 0.116 0.418 -2.819 4.057
其他用地价格增长率(Price_e) 其他用地的价格增长率 910 0.142 1.615 -11.16 14.03
总体用地价格(Price_lt) 滞后一期总体用地价格(平方米/万元，取对数) 946 5.863 0.856 1.545 8.913
住宅用地价格(Price_ht) 滞后一期住宅用地价格(平方米/万元，取对数) 945 6.691 0.940 -0.142 10.09
商业用地价格(Price_bt) 滞后一期商业用地价格(平方米/万元，取对数) 943 6.482 0.972 1.179 10.02
工业用地价格(Price_it) 滞后一期工业用地价格(平方米/万元，取对数) 946 5.034 0.606 0.397 7.189
其他用地价格(Price_et) 滞后一期其他用地价格(平方米/万元，取对数) 921 4.112 1.509 -9.216 9.698
人口增长率(Pop) 人口增长率 946 0.007 0.017 -0.116 0.130
经济增长率(GDP) GDP增长率 946 0.128 0.071 -0.215 0.333
人均经济总量(PGDP) 人均GDP(元/人，取对数) 946 10.23 0.717 8.604 12.97
人均固定资产投资额(Invest) 固定资产投资额/年末常住人口数(元/人，取对数) 946 9.783 0.762 7.605 12.30
人均外商直接投资额(FDI) 外商直接投资额/年末常住人口数(美元/人，取对数) 916 3.819 1.504 -1.620 8.466
财政压力(Fiscal) (一般公共预算内支出-一般公共预算内收入) 946 1.676 1.618 -0.351 17.02
／一般公共预算内收入
实证分析
3.1 基准回归结果
2.1 计量模型
本文基准回归采用双向固定效应模型进行分析，模型设定如下：
Loani,t = α0 + α1Pricei,t + α1Pricei,t - 1 + Xi,'t - 1 β + Zi',t δ
+λi + λt + εit （1）
其中，i代表城市，t代表年份。被解释变量 Loani,t 为人均土地抵押贷款规模，核心解释变量为土地价格增长率 Pricei,t 以及滞后一期的土地价格 Pricei,t - 1 ，其中土地价格增长率用土地价格对数差分表示。 Xi,'t - 1 是滞后一期的城市特征，包括人均GDP、人均固定资产投资额、人均外商实际投资额和财政收支压力等，Zi',t 代表城市的经济增长潜力，包括经济增长率和人口增长率。为了尽可能缓解不可观测因素对估计结果的影响，本文在回归模型中还控制了城市固定效应和年份固定效应，分别用 λi 和 λt 表示，
it 为随机扰动项。
2.2 数据来源
本文所使用的土地出让和土地抵押交易数据均来源于中国土地市场网，该网站公布了市、县国土资源局的土地出让和土地交易信息，具体包含土地坐落、土地面积、土地抵押人性质、土地用途、供地方式、抵押面积、出让面积、评估价格、抵押价格、出让价款、抵押时间、出让时间等信息。本文利用每个城市的土地抵押价格总额及年末常住人口数计算出每个城市每年的人均土地抵押贷款金额，利
下页表2展示了双向固定效应模型的回归结果。其中，列（1）至列（5）的被解释变量均为人均土地抵押贷款金额，核心解释变量分别是总体土地、住宅用地、商业用地、工业用地以及其他用地的价格增长率及滞后一期的价格，所有回归模型均控制了城市可观测特征、城市固定效应以及年份固定效应。列（1）的回归结果显示，总体用地的价格及价格增长率的估计系数为正，但未通过10%的显著性检验，该结论似乎表明土地价格对地方政府融资行为没有实质性的影响。显然，未考虑土地用途的差异很可能导致得出一个与客观事实不相符的结论。列（2）至列（4）进一步按照不同用途对土地类型进行细分，此时列（2）和列（3）中的核心解释变量系数是显著的，而列（4）和列（5）的回归系数依然不显著。具体而言，住宅用地和商业用地的价格及价格增长率对人均土地抵押贷款金额有显著的正向影响，而工业用地和其他用地的价格及价格增长率对人均土地抵押贷款金额没有显著的影响。这一结论具有十分重要的现实意义，意味着住宅用地的价格增长越快，地方政府越倾向于利用“土地金融”而不是“土地财政”的方式进行融资。该结论也间接说明调控房价不仅有利于遏制炒房现象，更重要的是能够防止“土地金融”的过度扩张。
从经济意义上来看，列（2）显示住宅用地的价格增长率的估计系数为0.227，且在5%的水平上显著，表明住宅用地的价格增长速度每提高1%，人均土地抵押贷款金额就会增加约0.227%。同理，列（3）显示商业用地的价格增
统计与决策2022年第21期·总第609期 137
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表2 分用途土地价格及其增长率对土地抵押贷款金额的影响
（1） （2） （3） （4） （5）
Loan Loan Loan Loan Loan
Price_l 0.149
（0.09）
Price_h 0.227**
（0.10）
Price_b 0.195**
（0.09）
Price_i 0.268
（0.17）
Price_e 0.007
（0.04）
Price_lt 0.187
（0.13）
Price_ht 0.358***
（0.13）
Price_bt 0.284**
（0.11）
Price_it 0.243
（0.21）
Price_et -0.048
（0.05）
Pop -1.498 -1.546 -1.387 -1.602 -1.800
（2.98） （2.96） （2.97） （2.98） （3.03）
GDP -0.383 -0.474 -0.341 -0.055 0.839
（1.11） （1.09） （1.08） （1.08） （1.18）
PGDP -1.795*** -2.023*** -1.824*** -1.734** -1.518**
（0.69） （0.69） （0.68） （0.69） （0.72）
FDI -0.042 -0.041 -0.038 -0.037 -0.039
（0.04） （0.04） （0.04） （0.04） （0.04）
Invest 0.946*** 0.860*** 0.917*** 0.980*** 0.841***
（0.28） （0.28） （0.28） （0.28） （0.29）
Fiscal -0.076 -0.084 -0.078 -0.076 -0.087
（0.08） （0.08） （0.08） （0.08） （0.08）
常数项 11.236* 12.930** 10.892* 10.119* 10.343*
（5.78） （5.81） （5.78） （5.80） （6.19）
城市固定效应 Yes Yes Yes Yes Yes
年份固定效应 Yes Yes Yes Yes Yes
观测值 916 915 912 916 888
R2 0.259 0.265 0.263 0.258 0.260
注：*、**、***分别表示10%、5%、1%的显著性水平，括号内为标准误。下同。
长率的估计系数为0.195，也在5%的水平上显著，表明在其他条件相同的情况下，商业用地的价格增长速度每增加1%，人均土地抵押贷款金额就会提高0.195%。从滞后一期的土地价格变量来看，同样只有住宅用地价格和商业用地价格的估计系数通过了显著性检验：列（2）显示住宅用地的价格每上升1%，人均土地抵押贷款金额就会增加0.358%，且在1%的水平上显著；列（3）显示商业用地的价格每增长1%，则人均土地抵押贷款金额提高0.284%，且该结果在5%的水平上显著。进一步分析发现，虽然住宅用地和商业用地的价格和价格增长率都对土地抵押贷款有显著的影响，但无论是从其价格增长率还是滞后一期价格的变量来看，住宅用地价格的估计系数均大于相应的商业用地价格的估计系数。这充分说明在观察地方政府融资行为时，住宅用地的相关价格信息更具有指导性意义。
需要说明的是，如果不考虑土地的用途属性，土地价格和土地价格的增长率影响地方政府融资行为的作用机
理不尽相同。土地价格上涨意味着地方政府抵押相同的土地就可以获得更多的银行贷款，原因是土地单位价值上升带来融资总额的上升；而价格增长率的变化则是通过影响地方政府对土地未来经济价值的认知，改变地方政府的土地使用权处置方式。土地价格增长越快，地方政府预期土地的未来经济价值越高。在这种情况下，利用出让使用权的方式进行融资会造成预期收益的损失，因此地方政府倾向于保留土地的使用权，采用土地抵押贷款的方式进行融资，由此可见，这种融资行为的核心是改变“土地金融”模式下的土地供给量。
3.2 稳健性分析
3.2.1 系统GMM模型估计结果
上文分析表明，土地价格和土地价格增长率会对土地抵押贷款规模产生显著的正向影响。事实上，土地抵押贷款规模的增加也可能会反向导致土地价格的上涨，也就是说本文的被解释变量与核心解释变量之间可能存在反向因果关系。在基准回归中，本文采用滞后一期的土地价格作为解释变量，在一定程度上缓解了这一问题，但相关的遗漏变量问题可能还会存在：一方面，土地抵押贷款数据可能存在序列相关，即当期的土地抵押贷款金额在一定程度上反映了以往的土地抵押贷款信息；另一方面，历史土地抵押贷款规模也可能影响未来的土地价格及其增长速度。因此，本文通过加入土地抵押贷款变量的滞后项进行稳健性检验。加入滞后期的土地抵押贷款变量后，基准回归模型变成动态面板数据模型，被解释变量的滞后项可能导致解释变量与扰动项相关，从而产生另外的内生性问题。基于此，本文采用GMM方法对上述动态面板模型进行检验。GMM方法又可分为差分GMM和系统GMM，考虑到差分GMM方法中的弱工具变量问题，以及本文中被解释变量当期与滞后项之间的相关系数为0.6094，故本文采用系统GMM方法进行检验。
下页表3报告了动态面板模型的回归结果，列（1）至列（5）的被解释变量均为人均土地抵押贷款金额，解释变量中加入了人均土地抵押贷款金额的一阶滞后项和二阶滞后项。本文对模型设定的有效性进行识别，Wald统计
量P值为0，表明所有模型的拟合度较好；AR（2）自相关检验的P值均大于0.1，表明扰动项不存在自相关；Hansen检验的P值均大于0.1，显示不能拒绝“工具变量有效”的原假设，上述结论说明采用GMM进行估计是适用的。回归结果如表3所示，总体用地的价格及价格增长率对人均土地抵押贷款金额没有显著影响，住宅用地的价格及价格增长率的估计系数都显著为正，这与基准回归的结果保持一致。尽管商业用地的价格及价格增长率的估计系数不显著，但其符号与基准结果仍然一致。
3.2.2 加入省份时间趋势项的估计结果
为了进一步缓解不可观测因素可能对本文估计结果产生的影响，本文在基准回归中加入省份时间趋势项，原因之一是不同城市所在省份的经济政策、土地政策等可能具有比较强的时间延续性。下页表4报告了加入省份时间趋
统计与决策2022年第21期·总第609期
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表3 系统GMM 估计
（1） （2） （3） （4） （5）
Loan Loan Loan Loan Loan
L.Loan 0.457*** 0.470*** 0.471*** 0.433*** 0.467***
（0.091） （0.093） （0.085） （0.086） （0.096）
L2.Loan 0.121*** 0.118*** 0.121*** 0.116*** 0.120**
（0.044） （0.043） （0.044） （0.042） （0.047）
Price_l 0.159
（0.156）
Price_h 0.348*
（0.184）
Price_b 0.062
（0.154）
Price_i 0.413*
（0.231）
Price_e 0.072
（0.045）
Price_lt 0.267
（0.249）
Price_ht 0.432*
（0.249）
Price_bt 0.089
（0.213）
Price_it 0.733*
（0.398）
Price_et 0.070
（0.074）
常数项 -9.515* -7.916 -10.117** -10.811** -9.297*
（5.544） （5.386） （5.012） （5.260） （5.612）
控制变量 Yes Yes Yes Yes Yes
Wald统计量（P值） 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
Hansen统计量（P值） 0.161 0.157 0.164 0.181 0.103
AR（2） 0.443 0.498 0.342 0.283 0.721
观测值 735 735 733 735 716
势项后的回归结果，列（2）和列（3）中住宅用地和商业用地的价格及价格增长率的估计系数均在5%的水平上显著，与基准回归结果保持一致，说明本文估计结果较为稳健①。
3.3 异质性分析
考虑到不同规模、级别的城市在产业发展、投融资方式上存在着一定的区别，因此本文进一步考察了土地价格及价格增长率对土地抵押贷款金额的影响在不同城市之间的差异性。以国家统计局官网发布的70座大中型城市名单为依据，将样本城市划分为大中型城市和小型城市，回归结果见下页表5。从表5的列（1）和列（2）可以看出，大中型城市住宅用地的价格及价格增长率对人均土地抵押贷款金额均没有显著影响，而小型城市住宅用地的价格增长率的估计系数在5%的水平上显著，滞后一期的住宅用地价格则在10%的水平上显著，这说明住宅用地的价格对于土地抵押贷款的影响主要表现在中小城市，而在大城市并不明显。列（3）和列（4）显示，大中型城市商业用地的价格及价格增长率对人均土地抵押贷款具有显著影响，而小型城市商业用地的价格及价格增长率对人均土地抵押贷款没有显著影响。列（5）至列（8）说明工业用地和其他用地的价格及价格增长率对人均土地抵押贷款几乎没有影响。造成这一结果的可能原因是大型城市的产业经济
表4 加入省份时间趋势项的回归结果
（1） （2） （3） （4） （5）
Loan Loan Loan Loan Loan
Price_l 0.157*
（0.09）
Price_h 0.226**
（0.10）
Price_b 0.209**
（0.08）
Price_i 0.077
（0.16）
Price_e 0.077
（0.16）
Price_lt 0.188
（0.13）
Price_ht 0.306**
（0.13）
Price_bt 0.264**
（0.11）
Price_it -0.024
（0.21）
Price_et -0.058
（0.05）
Pop -1.964 -2.045 -1.759 -2.130 -2.498
（2.97） （2.95） （2.96） （2.97） （3.00）
GDP -1.288 -1.283 -1.256 -0.976 -0.229
（1.16） （1.15） （1.15） （1.14） （1.26）
PGDP -3.293*** -3.424*** -3.339*** -3.239*** -3.255***
（0.87） （0.87） （0.87） （0.87） （0.95）
FDI -0.097** -0.096** -0.093** -0.093** -0.093**
（0.04） （0.04） （0.04） （0.04） （0.04）
Invest 0.999*** 0.903*** 0.982*** 0.993*** 0.906***
（0.28） （0.28） （0.28） （0.28） （0.29）
Fiscal -0.077 -0.083 -0.077 -0.072 -0.086
（0.08） （0.08） （0.08） （0.08） （0.08）
常数项 -5573.331* -5626.837* -5689.642* -5462.089* -5657.847*
（3061.45） （3049.89） （3053.36） （3072.89） （3073.26）
城市固定效应 Yes Yes Yes Yes Yes
年份固定效应 Yes Yes Yes Yes Yes
省份时间趋势项 Yes Yes Yes Yes Yes
观测值 916 915 912 916 888
R2 0.382 0.387 0.387 0.381 0.389
发展健全，政府收入并不依赖于房地产业，而相对来说小型城市经济实力及产业发展远不如大型城市，对房地产业及“土地金融”的依赖度更高。
结论
本文利用2006—2018年中国各地级市土地抵押贷款数据，考察土地价格对地方政府融资行为的影响。从总体来看，土地价格与人均土地抵押贷款不存在显著的正相关性，这一结论在考虑用地类型之后发生改变。结果显示，住宅用地和商业用地的价格及其增长率对土地抵押贷款有显著的正向影响，而工业用地和其他用地则没有显著影响。异质性分析发现，住宅用地价格对于土地抵押贷款的
①为了缓解测量误差的影响，对所有核心变量进行前后各5%的缩尾处理，发现结论依然成立，在一定程度上说明测量误差对本文估计结果的影响较为有限，限于篇幅未报告。
统计与决策2022年第21期·总第609期 139
财经纵横
表5 异质性分析：大中型城市和小型城市 政府融资行为高度重视的背景下，控制大中型城市
Loan Loan Loan Loan 的商业用地价格、小型城市的住宅用地价格有利于
（1） （2） （3） （4） （5） （6） （7） （8） 抑制地方政府通过“土地金融”扩大地方政府隐性债
大中型 小型 大中型 小型 大中型 小型 大中型 小型
务规模的问题，进一步规范和约束地方政府的融资
城市 城市 城市 城市 城市 城市 城市 城市
行为。
Price_h -0.051 0.230**
（0.30） （0.11）
Price_ht 0.104 0.305* 参考文献：
（0.34） （0.16）
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控制变量 Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes
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城市固定效应 Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes
的实证检验[J].经济经纬,2019,36(6).
年份固定效应 Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes
[8]何杨,王蔚.土地财政、官员特征与地方债务膨胀——来自中
观测值 240 675 240 672 241 675 238 650
国省级市政投资的经验证据[J].中央财经大学学报,2015,(6).
R2 0.302 0.284 0.336 0.277 0.303 0.279 0.293 0.285
影响主要表现在中小城市，而在大城市并不明显。大中型 [9]陈金至,宋鹭.从土地财政到土地金融——论以地融资模式
城市的商业用地价格及其增长率对人均土地抵押贷款具 的转变[J].财政研究,2021,(1).
有显著影响，而小型城市的商业用地价格及其增长率对人 [10]张莉,魏鹤翀,欧德赟.以地融资、地方债务与杠杆——地方融资平
均土地抵押贷款没有显著影响。在当前中央政府对地方 台的土地抵押分析[J].金融研究,2019,(3).
（责任编辑/方 思）
New Interpretation of Local Government Financing:
An Empirical Study Based on Land Price and Mortgage Data
Zhang Han
(School of Finance, Renmin University of China, Beijing 100872, China)
Abstract: This paper is based on the data of land mortgage loans and land prices of various prefecture-level cities in China from 2006 to 2018 to reexplains the influencing factors of local government financing behavior in China. In general, there is no significant positive correlation between land price and per capita land mortgage loan, and this conclusion changes after consider⁃ ing the type of land use. The results show that the prices of residential land and commercial land and their growth rates have a sig⁃ nificant positive impact on land mortgages, while industrial land and other land have no significant impact. Heterogeneity analy⁃ sis shows that the impact of residential land price on land mortgage is mainly manifested in small and medium-sized cities, but not obvious in large cities. The commercial land price and its growth rate in large and medium-sized cities have a significant im⁃ pact on the per capita land mortgage loan, while the commercial land price and its growth rate in small cities have no significant impact on the per capita land mortgage.
Key words: land mortgage; land price; local government financing
统计与决策2022年第21期·总第609期
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