土地財(cái)政依賴、保障房與商品房價(jià)格關(guān)系

?

土地財(cái)政依賴、保障房與商品房價(jià)格關(guān)系

劉廣平，陳立文

（河北工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，天津市300401）

摘要：商品房價(jià)格受多種因素影響，其中土地財(cái)政依賴與商品房價(jià)格間存在著不顯著的正向關(guān)系；經(jīng)濟(jì)適用房的供給量顯著負(fù)向影響商品房的價(jià)格，負(fù)向調(diào)節(jié)著土地財(cái)政依賴與商品房價(jià)格之間的關(guān)系。為了控制房價(jià)過快上漲，應(yīng)合理分配土地財(cái)政收入，提高保障房建設(shè)的投入比例；增加經(jīng)濟(jì)適用房供給量，降低購房預(yù)期；拓寬地方政府融資渠道，理清地方政府債務(wù)關(guān)系。

關(guān)鍵詞：土地財(cái)政依賴；商品房價(jià)格；經(jīng)濟(jì)適用房；供給量；調(diào)解作用

一、引言與文獻(xiàn)綜述

自1994年我國實(shí)行分稅制改革以來，土地收入成為地方財(cái)政收入的主要來源。有數(shù)據(jù)表明，許多地方政府的土地出讓金收入占地方財(cái)政收入的比例已經(jīng)超過了60%。[1]在我國各地房價(jià)普遍高漲的情況下，人們很容易聯(lián)想到土地財(cái)政是導(dǎo)致房價(jià)高企的重要因素。

通過對相關(guān)文獻(xiàn)的梳理發(fā)現(xiàn)，有關(guān)兩者之間關(guān)系的研究存在著兩種不同的觀點(diǎn)。一種觀點(diǎn)認(rèn)為，地方政府對土地財(cái)政的依賴導(dǎo)致了高房價(jià)。例如，張雙長等[2]研究表明，地方政府越是依賴土地財(cái)政，該地區(qū)的房價(jià)上漲速度也越快；周彬等[3]通過構(gòu)建一般均衡模型并利用1999～2009年全國季度面板數(shù)據(jù)進(jìn)行了格蘭杰因果檢驗(yàn)，得出中國式的土地財(cái)政必然推動(dòng)房價(jià)上漲的結(jié)論；郭珂[4]采用靜態(tài)和動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)的分析結(jié)果表明，土地財(cái)政依賴具有顯著為正的滯后效應(yīng)，對房價(jià)存在顯著的提高作用；宮汝凱[5]對分稅制改革下土地財(cái)政的形成機(jī)制進(jìn)行了實(shí)證研究，結(jié)果表明土地財(cái)政在分稅制價(jià)格和房價(jià)之間起到了中介作用，土地財(cái)政是推動(dòng)房價(jià)上漲的重要因素。

另一種觀點(diǎn)則認(rèn)為，土地財(cái)政與房價(jià)之間的關(guān)系不顯著或存在著負(fù)向關(guān)系。張雙長等[6]指出，當(dāng)房價(jià)下跌時(shí)，土地財(cái)政依賴程度較高的地方政府不愿意積極配合中央政府抑制房價(jià)的政策，更不愿看到房價(jià)的下跌，導(dǎo)致難以實(shí)現(xiàn)對房價(jià)的有效控制；鄭思齊等[7]運(yùn)用2003～2008年35個(gè)大中城市的面板數(shù)據(jù)分析了土地財(cái)政依賴與地價(jià)之間的傳導(dǎo)機(jī)制，表明城市對土地財(cái)政的依賴程度越高，居住用地供給的受限程度越高，居住用地價(jià)格上漲的壓力也越大，進(jìn)而影響到房價(jià)，但分析結(jié)果在統(tǒng)計(jì)意義上并不顯著；王斌等[8]通過建立中國省級面板數(shù)據(jù)的回歸方程研究發(fā)現(xiàn)，土地財(cái)政不但不是推動(dòng)房價(jià)上漲的原因，反而在一定程度上抑制了房價(jià)的上漲；劉成玉等[9]指出，地方政府依靠土地財(cái)政有其合理性的一面，土地財(cái)政收入的多少與增長速度并不會(huì)推動(dòng)房價(jià)上漲，即土地財(cái)政與高房價(jià)之間并不存在著必然的關(guān)系。

本文引入保障房這一因素來解析土地財(cái)政依賴與房價(jià)之間的關(guān)系，為合理解釋土地財(cái)政依賴與房價(jià)之間的關(guān)系提供參考，并為制定抑制房價(jià)的合理政策服務(wù)。鑒于保障房中的限價(jià)房、廉租房、公租房等數(shù)據(jù)的難以獲得性，在此以經(jīng)濟(jì)適用房來代替保障房來展開相關(guān)研究。

二、研究假設(shè)

在對我國2003～2010年29個(gè)省區(qū)的土地財(cái)政依賴程度和商品房價(jià)格兩變量的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行排序后，發(fā)現(xiàn)土地財(cái)政依賴程度較高（低）的地區(qū)，其商品房價(jià)格也較高（低）。但也有一些省份的土地財(cái)政依賴程度與商品房價(jià)格并未實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)的匹配，即一些省份的土地財(cái)政依賴程度較高（低），但商品房價(jià)格并不高（低）。本研究中土地財(cái)政依賴程度由土地出讓金和一般預(yù)算收入兩部分組成。一些地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不高、居民收入較低，在房屋剛性需求的推動(dòng)下，該地區(qū)的主要財(cái)政收入來源于土地出讓金，導(dǎo)致土地財(cái)政依賴程度相對較高，但商品房價(jià)格并不高。例如，2010年吉林、湖北、安徽和重慶等地區(qū)的商品房平均價(jià)格分別為3647元/平方米、3743元/平方米、4205元/平方米和4281元/平方米，均未超過全國商品房平均價(jià)格5032元/平方米，但這些地區(qū)的土地財(cái)政依賴程度分別高達(dá)67%、76%、95%和77%。

有些學(xué)者研究了經(jīng)適房價(jià)格與商品房價(jià)格之間的關(guān)系，認(rèn)為經(jīng)適房價(jià)格對商品房價(jià)格產(chǎn)生正向影響。[10]筆者認(rèn)為，經(jīng)適房對商品房價(jià)格產(chǎn)生作用需要建立在經(jīng)適房供給量充足基礎(chǔ)之上，如果經(jīng)適房供給量不足，即使經(jīng)適房價(jià)格再低，可能也不會(huì)對商品房價(jià)格產(chǎn)生沖擊。在土地財(cái)政依賴與商品房價(jià)格之間關(guān)系方面，當(dāng)某一地區(qū)經(jīng)適房供給量較多時(shí)，由于經(jīng)適房的天花板價(jià)格和供給量的充足，土地財(cái)政依賴對商品房價(jià)格的影響可能會(huì)減弱；而當(dāng)某一地區(qū)經(jīng)適房供給量較少時(shí)，經(jīng)適房對商品房價(jià)格的影響較弱，導(dǎo)致土地財(cái)政依賴對商品房的影響可能仍很強(qiáng)。根據(jù)上述分析，提出如下假設(shè)：

假設(shè)1：土地財(cái)政依賴與商品房價(jià)格之間的關(guān)系并不顯著；

假設(shè)2：經(jīng)適房供給量在土地財(cái)政依賴與商品房價(jià)格關(guān)系中起著負(fù)向調(diào)解作用。

三、變量選取與數(shù)據(jù)來源

1.變量選取

本文主要研究經(jīng)適房供給量在土地財(cái)政依賴與房價(jià)之間的調(diào)解作用。其中，解釋變量為土地財(cái)政依賴，被解釋變量為商品房價(jià)格，調(diào)節(jié)變量為經(jīng)適房供給量。房價(jià)的影響因素眾多，這里我們僅從供給、需求和預(yù)期等三個(gè)層面來選擇控制變量。其中，供給層面的變量為人均房屋竣工面積，需求層面的變量為人均國內(nèi)生產(chǎn)總值，預(yù)期層面的變量為上年商品房價(jià)格增長率。為了抑制變量的異方差，并使回歸系數(shù)能夠準(zhǔn)確表達(dá)變量間的彈性關(guān)系，對商品房價(jià)格、土地財(cái)政依賴、經(jīng)適房供給量、人均房屋竣工面積、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值等變量取對數(shù)。各變量的定義與說明詳見表1。

表1　變量的定義與說明

（1）土地財(cái)政依賴、商品房價(jià)格與經(jīng)適房供給量

土地財(cái)政依賴是通過土地出讓金成交價(jià)款與一般預(yù)算收入的比值計(jì)算得來的；商品房價(jià)格為各省區(qū)商品房的平均價(jià)；經(jīng)適房供給量為各省區(qū)經(jīng)適房竣工面積與總?cè)丝诘谋戎怠?/p>

（2）影響商品房價(jià)格的控制變量

人均房屋竣工面積作為商品房供給層面的一項(xiàng)重要指標(biāo)，其數(shù)值的增加意味著商品房供給量的增加，一定程度上可緩解供小于求的住房供給短缺的局面，進(jìn)而逐漸降低商品房價(jià)格。

人均國內(nèi)生產(chǎn)總值代表一個(gè)國家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)基本面情況。房地產(chǎn)行業(yè)作為我國經(jīng)濟(jì)的支柱性產(chǎn)業(yè)之一，經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康增長必然會(huì)推動(dòng)房地產(chǎn)行業(yè)的快速發(fā)展；而人均GDP在一定程度上可以代表我國居民收入水平，居民收入水平的持續(xù)增長必然引起房地產(chǎn)有效需求的增加。如世古美善（Miki）[11]運(yùn)用SVAR模型研究認(rèn)為日本的經(jīng)濟(jì)基本面與住宅平均銷售價(jià)格存在著較強(qiáng)的相關(guān)性。

對房價(jià)的未來預(yù)期影響著購房行為。當(dāng)預(yù)期未來房價(jià)上升時(shí)，購房需求會(huì)呈現(xiàn)出較為旺盛的局面；而當(dāng)預(yù)期未來房價(jià)下跌時(shí)，購房行為則會(huì)在一定程度上表現(xiàn)的較為平穩(wěn)。例如，米爾鮑爾（Muellbauer）[12]研究了預(yù)期對房價(jià)的影響，發(fā)現(xiàn)人們對房價(jià)的預(yù)期越高，參與房地產(chǎn)市場交易的購房者就越多，房價(jià)也會(huì)越高；任榮榮等[13]以我國35個(gè)大中城市為樣本研究發(fā)現(xiàn)，預(yù)期在房價(jià)變化中發(fā)揮了重要作用，尤其是在房價(jià)較高的城市，對房價(jià)的影響更為明顯。

2.數(shù)據(jù)來源

考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性和樣本數(shù)量大小，選取我國29個(gè)省、自治區(qū)和直轄市（不包括上海、西藏和港澳臺(tái)地區(qū)）作為本研究的樣本數(shù)據(jù)來源?？疾炱陂g為2003～2010年，共232個(gè)觀測值。商品房價(jià)格、一般財(cái)政收入、房屋竣工面積、總?cè)丝?、預(yù)期和人均國內(nèi)生產(chǎn)總值等數(shù)據(jù)來源于2003～2011年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》，土地出讓成交價(jià)款數(shù)據(jù)來源于2004～2011年《中國國土資源統(tǒng)計(jì)年鑒》，經(jīng)適房竣工面積數(shù)據(jù)來源于2004～2011年《中國房地產(chǎn)統(tǒng)計(jì)年鑒》。表2為各變量的描述性統(tǒng)計(jì)。

四、模型構(gòu)建與實(shí)證分析

本文按照巴隆（Baron）等[14]對調(diào)解作用檢驗(yàn)程序的介紹，采用層級回歸檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)適用房供給量在土地財(cái)政依賴與商品房價(jià)格之間的調(diào)解作用。具體分析步驟如下：

1.模型構(gòu)建

首先，分析商品房價(jià)格與各控制變量之間的關(guān)系，構(gòu)建模型1：

其次，構(gòu)建商品房價(jià)格與各控制變量、解釋變量和調(diào)節(jié)變量之間的回歸模型2：

最后，將經(jīng)中心化處理后的土地財(cái)政依賴與經(jīng)中心化處理后的經(jīng)適房供給量的乘積作為交互項(xiàng)納入到模型2中，得到模型3：

2.實(shí)證分析

為檢驗(yàn)各序列的平穩(wěn)性，采用LLC、IPS、ADF 和PP等多種方法展開單位根檢驗(yàn)，單位根檢驗(yàn)的滯后期采用施瓦茲（Schwarz）標(biāo)準(zhǔn)自動(dòng)選擇，檢驗(yàn)式中只包括截距項(xiàng)。從表3的檢驗(yàn)結(jié)果可知，各變量的水平值并未呈現(xiàn)出一致的平穩(wěn)性，一階差分后均是平穩(wěn)的，各變量均在1%的水平上顯著。上述分析表明，7個(gè)變量都是一階單整的。

為了考察各變量間是否存在長期均衡關(guān)系，采用恩格爾-格蘭杰（Engle-Granger）二步法展開協(xié)整檢驗(yàn)。表4的協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果表明，模型1、模型2和模型3中各變量間存在著協(xié)整關(guān)系，即商品房價(jià)格、人均房屋竣工面積、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、預(yù)期、土地財(cái)政依賴、經(jīng)濟(jì)適用房供給量以及土地財(cái)政依賴和經(jīng)濟(jì)適用房供給量的交互項(xiàng)之間存在著穩(wěn)定的長期關(guān)系，因此可展開面板數(shù)據(jù)的回歸分析。

表2　研究變量描述性統(tǒng)計(jì)

表3　面板序列單位根檢驗(yàn)

表4　基于Engle-Granger二步法的Kao協(xié)整檢驗(yàn)

表5　面板模型回歸結(jié)果

采用豪斯曼（Hausman）檢驗(yàn)來判斷應(yīng)該建立固定效應(yīng)回歸模型還是隨機(jī)效應(yīng)回歸模型。模型1、模型2和模型3均接受了隨機(jī)效應(yīng)回歸模型原假設(shè)，說明應(yīng)建立隨機(jī)效應(yīng)回歸模型。運(yùn)用最小二乘法與AR組合方法分析固定效應(yīng)回歸模型，結(jié)果詳見表5。

從表5的面板模型回歸結(jié)果可知，控制變量中的人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、預(yù)期和土地價(jià)格在模型1、模型2和模型3中均顯著，說明人均國內(nèi)生產(chǎn)總值和預(yù)期兩變量與商品房價(jià)格之間存在著正向關(guān)系。而人均房屋竣工面積對商品房價(jià)格產(chǎn)生負(fù)向影響，但在三個(gè)模型中均不顯著，原因可能在于，目前我國正處于城市化進(jìn)程高速發(fā)展的時(shí)期，市場上消費(fèi)者對房屋的需求量較大，在供小于求的狀況下房屋供給很難對房價(jià)產(chǎn)生較大的沖擊。

針對解釋變量來說，在模型2和模型3中土地財(cái)政依賴與商品房價(jià)格之間存在著正向關(guān)系，但均不顯著。這說明土地財(cái)政依賴對商品房價(jià)格的正向影響效果不明顯，假設(shè)1得到了驗(yàn)證。同樣，筆者通過對各地區(qū)2003～2010年土地財(cái)政依賴和商品房價(jià)格取均值，并對取均值后的數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果顯示兩者的相關(guān)系數(shù)為0.302，但不顯著。其中，大于取均值后的土地財(cái)政依賴平均值但小于取均值后的商品房價(jià)格平均值的地區(qū)包括河北、寧夏、江西、湖北、山東、重慶、四川和安徽8個(gè)省區(qū)市；而小于取均值后的土地財(cái)政依賴平均值但大于取均值后的商品房價(jià)格平均值的地區(qū)涉及北京和廣東2個(gè)省市。

針對調(diào)節(jié)變量來說，經(jīng)適房供給量在模型2和模型3中系數(shù)分別為-0.0351和-0.0393，分別在5%和1%水平上顯著，說明經(jīng)適房供給量的增加能夠抑制商品房價(jià)格。如果交互項(xiàng)LR1*M1的回歸系數(shù)顯著，則說明調(diào)節(jié)效應(yīng)顯著。[15]在模型3的交互效應(yīng)中，經(jīng)適房供給量負(fù)向調(diào)解土地財(cái)政依賴與商品房價(jià)格之間的關(guān)系，回歸系數(shù)為-0.0271，在5%水平上顯著，假設(shè)2成立。

筆者根據(jù)各地區(qū)經(jīng)適房供給量的中位數(shù)大小將數(shù)據(jù)劃分為兩組，經(jīng)單位根檢驗(yàn)和一階單整協(xié)整檢驗(yàn)后（見表6），采用豪斯曼檢驗(yàn)兩個(gè)模型的檢驗(yàn)結(jié)果均接受了隨機(jī)效應(yīng)回歸模型原假設(shè)，說明應(yīng)當(dāng)建立隨機(jī)效應(yīng)回歸模型。采用最小二乘法與AR組合方法分別建立土地財(cái)政依賴與商品房價(jià)格間的隨機(jī)效應(yīng)面板回歸模型，結(jié)果詳見表7。為了更直觀地了解經(jīng)濟(jì)適用房供給量在土地財(cái)政依賴與商品房價(jià)格間的調(diào)解作用，繪制了如圖1所示的調(diào)解作用示意圖。可知，隨著經(jīng)適房供給量的增加，土地財(cái)政依賴對商品房價(jià)格的正向影響越來越弱。

五、結(jié)論與政策建議

本文運(yùn)用29個(gè)省市區(qū)2003～2010年省級面板數(shù)據(jù)考察了經(jīng)適房供給量在土地財(cái)政依賴與商品房價(jià)格關(guān)系中的調(diào)解作用，經(jīng)實(shí)證分析得出以下主要結(jié)論：一是土地財(cái)政依賴與商品房價(jià)格之間存在著正向關(guān)系，但不顯著；二是經(jīng)適房供給量顯著負(fù)向影響商品房價(jià)格；三是經(jīng)適房供給量負(fù)向調(diào)節(jié)著土地財(cái)政依賴與商品房價(jià)格之間的關(guān)系。綜合上述研究結(jié)論，提出如下政策建議。

1.合理分配土地財(cái)政收益

目前，我國各地政府在土地財(cái)政收益的分配環(huán)節(jié)存在著不合理現(xiàn)象。土地財(cái)政收益應(yīng)當(dāng)實(shí)現(xiàn)“取之于民用之于民”的效果。2011年5月24日，財(cái)政部和住建部印發(fā)了《關(guān)于切實(shí)落實(shí)保障性安居工程資金加快預(yù)算執(zhí)行進(jìn)度的通知》，要求各地政府投入到保障性工程建設(shè)的土地出讓收益的比例僅僅不低于10%。[16]以2010年為例，全國土地出讓金收入為27464.479億元，全國GDP為401202億元，土地出讓金占GDP的比例為6.84%。可知，我國投入到保障房建設(shè)方面的資金占GDP的比例不足1%。相比較而言，英國政府用于保障房建設(shè)的資金一致保持在GDP的2%左右；1990年，新加坡用于保障房建設(shè)方面的投資占GDP的9%左右；美國中央政府（不包括地方政府）每年用于保障房的資金不低于150億美元。[17]因此，地方政府應(yīng)當(dāng)加大土地財(cái)政收益用于保障房建設(shè)方面的投入比例。

表6　單位根與協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

表7　兩種組別的描述性統(tǒng)計(jì)與回歸結(jié)果

圖1　經(jīng)適房供給量的調(diào)節(jié)作用

2.增加經(jīng)適房供給量

通過觀察2003～2010年29個(gè)省市區(qū)的經(jīng)適房銷售面積占其與商品房銷售面積之和的比值發(fā)現(xiàn)，這一比值的最小值僅為0.108%，最大值為33.197%，均值僅為7.84%。而我國城市中低收入階層龐大，占80%以上。上述數(shù)據(jù)表明，我國經(jīng)適房供給量普遍存在著供給不足的現(xiàn)象。由于經(jīng)適房不僅價(jià)格低于商品房價(jià)格，還能滿足我國居民“居者有其屋”的心理。因此，地方政府應(yīng)加大對經(jīng)適房的建設(shè)力度，以實(shí)現(xiàn)降低房價(jià)的目的。

3.降低購房預(yù)期

政府應(yīng)當(dāng)從限購、利率、稅收和保障房等多個(gè)層面制定科學(xué)有效的政策，營造房價(jià)下跌的氛圍，避免因投機(jī)者炒房行為而產(chǎn)生“有效需求旺盛”的局面。第一，在房價(jià)過高的地區(qū)，實(shí)行限購政策，限制投機(jī)者購買多套住房；第二，通過對存量住房征收房產(chǎn)稅的方式，將多余空置存量房源擠壓出來；第三，通過加大保障房建設(shè)，不僅從供給角度沖擊商品房，還從預(yù)期角度降低人們對商品房價(jià)格繼續(xù)上漲的預(yù)期，使其回歸合理價(jià)位。

4.改變地方政府融資渠道

地方政府可通過改變?nèi)谫Y渠道來脫離對土地財(cái)政的過度依賴。第一，地方政府應(yīng)當(dāng)通過培育高新技術(shù)企業(yè)和發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)的方式轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式、加快經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整步伐和推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，脫離依賴土地財(cái)政拉動(dòng)地方經(jīng)濟(jì)的不可持續(xù)發(fā)展途徑；第二，調(diào)整房產(chǎn)稅征收范圍，加大保有環(huán)節(jié)的稅費(fèi)征收，拓寬地方政府的融資渠道；第三，改革財(cái)政體制，理清地方政府債務(wù)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)地方政府事權(quán)與財(cái)力的匹配，不可簡單地將地方國企和事業(yè)單位的債務(wù)劃入財(cái)政債務(wù)范疇。

＊本文受國家社會(huì)科學(xué)基金“符合中國國情的住房保障和供應(yīng)體系研究”（項(xiàng)目編號：14BJY060）、河北省社會(huì)科學(xué)基金“河北省保障性住房可持續(xù)發(fā)展研究”（項(xiàng)目編號：HB14GL067）、河北省社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“河北省鋼鐵行業(yè)服務(wù)轉(zhuǎn)型升級的路徑與對策研究”（項(xiàng)目編號：HB14GL063）和天津市哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃基金項(xiàng)目“溢價(jià)回收視角下城市公共物品的平等負(fù)擔(dān)制度研究——以公共交通為例”（項(xiàng)目編號：TJLJ13-007）的資助。

參考文獻(xiàn)：

[1]王學(xué)龍，楊文.中國的土地財(cái)政與房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)——基于國際比較的實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)評論，2012（4）：88-96.

[2]、[6]張雙長，李稻葵.“二次房改”的財(cái)政基礎(chǔ)分析——基于土地財(cái)政與房地產(chǎn)價(jià)格關(guān)系的視角[J].財(cái)政研究，2010（7）：5-11.

[3]周彬，杜兩省.“土地財(cái)政”與房地產(chǎn)價(jià)格上漲：理論分析和實(shí)證研究[J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2010（8）：109-116.

[4]郭珂.土地財(cái)政依賴、財(cái)政缺口與房價(jià)——基于省級面板數(shù)據(jù)的研究[J].經(jīng)濟(jì)評論，2013（2）：69-75.

[5]宮汝凱.分稅制改革、土地財(cái)政和房價(jià)水平[J].世界經(jīng)濟(jì)文匯，2012（4）：90-104.

[7]鄭思齊，師展.土地財(cái)政下的土地和住宅市場——對地方政府行為的分析[J].廣東社會(huì)科學(xué)，2011（2）：5-10.

[8]王斌，高波.土地財(cái)政、晉升激勵(lì)與房價(jià)棘輪效應(yīng)的實(shí)證分析[J].南京社會(huì)科學(xué)，2011（5）：29-34.

[9]劉成玉，段家芬.再論土地財(cái)政與城市高房價(jià)[J].江蘇大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2013（3）：87-93.

[10]Ong S.E.，Sing T.F.. Price Discovery between Private and Public Housing Markets[J].Urban Studies，2002（1）：57-67.

[11]Miki Seko.Housing Prices and Economic Cycle[C]. The International Conference on Housing Market and the Mac?ro Economy，Hong Kong，July，2003.

[12]Muellbauer J..Income Persistence and Macro-policy Feedbacks in the US[J].Oxford Bulletin of Economics and Sta?tistics，1996（4）：703-733.

[13]任榮榮，鄭思齊，龍奮杰.預(yù)期對房價(jià)的作用機(jī)制：對35個(gè)大中城市的實(shí)證研究[J].經(jīng)濟(jì)問題探索，2008（1）：145-148.

[14]Baron R. M.，Kenny D. A..The Moderator-Mediator Variable Distinction in Social Psychological Research：Con?cept，Strategic，and Statistical Considerations [J].Journal of Personality and Social Psychology，1986（6）：1173-1182.

[15]溫忠麟，侯杰泰，張雷.調(diào)節(jié)效應(yīng)與中介效應(yīng)的比較和應(yīng)用[J].心理學(xué)報(bào)，2005（2）：268-274.

[16]中華人民共和國財(cái)政部.關(guān)于切實(shí)落實(shí)保障性安居工程資金加快預(yù)算執(zhí)行進(jìn)度的通知[EB/OL].[2011-05-24]. http：//zhs.mof.gov.cn/zhengwuxinxi/zhengcefabu/201106/ t20110614_561065.html.

[17]佚名.聚焦國外保障房：立法先行保證保障房資金[EB/OL].[2011-03-29].http：//www.chinanews.com/estate/2011 /03-29/2936257.shtml.

責(zé)任編輯：方程

The Relationship between Land Financial Dependence，Indemnificatory Housing and Commercial Housing Price

LIU Guangping and CHEN Liwen

（Heibei University of Technology，Tianjin300401，China）

Abstract：Commercial housing price is influenced by so many factors；and among all these factors，there is the positive relation between land financial dependence and commercial housing price；the quantity supplied of affordable house has significant negative impact on commercial housing price；and it has the negative moderating effect on the relationship between land financial dependence and commercial housing price. To control the quick rising housing price，we should rationally distribute land financial income，improve the proportion of investment of indemnificatory housing，increase quantity supplied of affordable housing，reduce people’s purchasing expectation，expand local governments’financing channel，and clarify debt relation of local governments.

Key words：land financial dependence；commercial housing price；affordable housing；quantity supplied；moderating effect

[作者簡介]劉廣平（1981-），男，河北省景縣人，河北工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院教師，博士，主要研究方向?yàn)轫?xiàng)目管理與風(fēng)險(xiǎn)控制、房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)學(xué)；陳立文（1964-），男，吉林省安圖縣人，河北工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)轫?xiàng)目管理與風(fēng)險(xiǎn)控制。

中圖分類號：F293.3

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1007-8266（2015）01-0100-06