宗地規(guī)模、城市類型與土地出讓溢價(jià)
——基于70個(gè)大中城市住宅用地出讓數(shù)據(jù)的實(shí)證分析

張 波，劉占洋，劉江濤

（1.北京大學(xué)政府管理學(xué)院，北京 100871；2.中國人民大學(xué)商學(xué)院，北京 100872）

1 研究背景

自2002年《招標(biāo)拍賣掛牌出讓國有土地使用權(quán)的規(guī)定》頒布以來，中國土地交易市場(chǎng)化不斷深入。“招拍掛”制度進(jìn)一步激發(fā)了中國房地產(chǎn)市場(chǎng)活力，為增強(qiáng)房地產(chǎn)市場(chǎng)調(diào)控、規(guī)范土地市場(chǎng)秩序、促進(jìn)房地產(chǎn)市場(chǎng)健康發(fā)展打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

與此同時(shí)，由于城市土地的稀缺性、“市場(chǎng)失靈”和“招拍掛”（特別是拍賣）過程中的市場(chǎng)刺激效應(yīng)不斷顯現(xiàn)，高溢價(jià)地塊頻現(xiàn)，“地王”現(xiàn)象層出不窮，并且在住宅用地出讓過程中表現(xiàn)尤為突出。由于住宅市場(chǎng)在房地產(chǎn)領(lǐng)域中的領(lǐng)軍和指示作用，本文選擇住宅用地在土地招拍掛過程中的溢價(jià)比率作為研究對(duì)象，并定義為“溢價(jià)率”①本文定義溢價(jià)率=（競(jìng)拍成交價(jià)-起始價(jià)）/起始價(jià)×100%。。

表1顯示，2007—2017年，全國70個(gè)大中城市住宅用地土地溢價(jià)明顯，2017年土地溢價(jià)率高達(dá)33%，同年，浙江省寧波、杭州等城市的土地溢價(jià)率超過了60%，個(gè)別城市如廣東惠州等更是達(dá)到了100%以上。

根據(jù)簡(jiǎn)單描述性統(tǒng)計(jì)，有如下初步發(fā)現(xiàn)：土地溢價(jià)率在不同規(guī)模的城市之間差異較大，超大城市的住宅用地溢價(jià)率相對(duì)最高。東部城市的土地溢價(jià)率明顯高于中部和西部，但部分年份中西部城市的土地溢價(jià)水平會(huì)出現(xiàn)比東部城市還高的情況（表2）。

表1 不同規(guī)模城市住宅用地出讓溢價(jià)率情況（2007—2017年）Tab.1 The premium rate of residential land leasing in different scale cities (2007-2017) (%)

描述性統(tǒng)計(jì)還顯示出，土地溢價(jià)率和宗地規(guī)模有一定關(guān)聯(lián)。出讓宗地面積越大，土地溢價(jià)率越高，土地溢價(jià)率位于前20%的地塊平均規(guī)模（5.27 hm2）比位于末20%的地塊平均規(guī)模（3.98 hm2）高出了32.41%，比平均水平（4.56 hm2）高出了15.57%（表3）。

表2 不同區(qū)位城市住宅用地出讓溢價(jià)率情況（2007—2017年）Tab.2 The premium rate of residential land leasing in cities with different location (2007-2017) (%)

表3 土地溢價(jià)率分段平均值與對(duì)應(yīng)的宗地規(guī)模Tab.3 The partitional average of the land premium rate and the corresponding land size

總的來說，土地高溢價(jià)現(xiàn)象在全國范圍內(nèi)較為普遍，但不同規(guī)模和區(qū)位的城市間有較大差異，和出讓宗地單宗規(guī)模也有一定的關(guān)系。為探尋其中的關(guān)聯(lián)細(xì)節(jié)，本文利用2007—2017年全國70個(gè)大中城市的土地出讓面板數(shù)據(jù)，對(duì)住宅用地出讓溢價(jià)率水平與宗地規(guī)模之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究，并討論不同類型的城市中這一關(guān)系的差異表現(xiàn)，力圖為進(jìn)一步增強(qiáng)政府房地產(chǎn)市場(chǎng)宏觀調(diào)控效果、穩(wěn)定地價(jià)提供政策參考。

2 文獻(xiàn)綜述

2.1 土地溢價(jià)率研究

對(duì)土地市場(chǎng)溢價(jià)率的研究主要集中在微觀影響因素上。曲衛(wèi)東等選擇北京市2003—2010年出讓的住宅與商業(yè)用地，運(yùn)用特征價(jià)格模型研究發(fā)現(xiàn)土地用途、容積率、方位、競(jìng)得人性質(zhì)和區(qū)位是土地拍賣溢價(jià)的顯著影響因素[1]；胡梟和姜漢一通過2003—2012年北京市經(jīng)營用地出讓數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)宗地建筑面積、起始單價(jià)、容積率、出讓方式以及成交月份等因素對(duì)土地溢價(jià)影響顯著[2]；QIN Y等將土地價(jià)格變化分為土地特征變化帶來的組合效應(yīng)和由基礎(chǔ)地價(jià)函數(shù)的梯度變化引起的系數(shù)效應(yīng)，得出組合效應(yīng)和系數(shù)效應(yīng)對(duì)價(jià)格變動(dòng)的貢獻(xiàn)會(huì)因土地的類型不同而有所差異的結(jié)論[3]。

還有學(xué)者認(rèn)為拍賣制度對(duì)土地溢價(jià)率有影響。韓笑對(duì)2003—2009年北京市土地公開出讓交易案例進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)土地溢價(jià)率與競(jìng)價(jià)方式、競(jìng)價(jià)次數(shù)之間顯著相關(guān)[4]；王媛等基于2003—2008年地級(jí)市數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)拍賣方式會(huì)顯著影響土地成交價(jià)格，并認(rèn)為相對(duì)于拍賣，掛牌的土地成交價(jià)格普遍較低[5]；GWIN等認(rèn)為提供房地產(chǎn)信息可以有效避免過度拍賣現(xiàn)象出現(xiàn)[6]。而況偉大和李濤對(duì)中國35個(gè)大中城市2003—2008年土地市場(chǎng)和房地產(chǎn)市場(chǎng)數(shù)據(jù)的研究表明，“招拍掛”不會(huì)導(dǎo)致地價(jià)的快速上漲，高房?jī)r(jià)才是土地高溢價(jià)的主因[7]。

此外，亦有學(xué)者認(rèn)為土地出讓市場(chǎng)的高溢價(jià)與房地產(chǎn)企業(yè)的行為有關(guān)，比如張浩等發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)商對(duì)未來房?jī)r(jià)的高預(yù)期會(huì)對(duì)土地價(jià)格有顯著的推動(dòng)作用[8]。城市的宏觀屬性也被認(rèn)為是影響城市土地溢價(jià)的因素，WEN H研究認(rèn)為人均可支配收入以及房?jī)r(jià)預(yù)期效應(yīng)是引起土地價(jià)格上漲的重要因素，城市經(jīng)濟(jì)基本面是土地價(jià)格的決定因素[9]。

2.2 宗地規(guī)模影響研究

現(xiàn)有文獻(xiàn)中關(guān)于宗地規(guī)模的研究集中在城市發(fā)展和土地價(jià)格領(lǐng)域，也有少數(shù)學(xué)者研究了土地溢價(jià)率與單宗土地規(guī)模之間的關(guān)系。高琳等通過實(shí)證研究，得出空間細(xì)碎化和人口規(guī)模細(xì)碎化會(huì)通過地方競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)促進(jìn)第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展從而對(duì)城市經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期增長(zhǎng)起到積極作用[10]。楊昭熙等研究了細(xì)碎化程度對(duì)農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)決策的影響[11]。屠帆等發(fā)現(xiàn)包括宗地規(guī)模之內(nèi)的地塊特征會(huì)對(duì)工業(yè)用地價(jià)格產(chǎn)生影響[12]。

陳杰在解釋“地王”現(xiàn)象時(shí)，認(rèn)為土地面積大時(shí)企業(yè)可以通過分階段開發(fā)逐步抬高房?jī)r(jià)，并且通過鉆規(guī)劃空子獲得更高利潤，但并沒有實(shí)證檢驗(yàn)[13]。羅罡輝等研究了1999—2006年杭州市一級(jí)土地市場(chǎng)交易數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)宗地面積大小對(duì)住宅地價(jià)有顯著影響，且這一影響在空間上具有層次性變化的規(guī)律[14]。筆者和馬瑜瓊在研究公共品對(duì)城市土地價(jià)格的影響時(shí)，通過數(shù)據(jù)實(shí)證發(fā)現(xiàn)土地面積對(duì)土地價(jià)格有著顯著正效應(yīng)，即土地面積越大，單位面積價(jià)格越高[15]。宋濤選取了上海市2013—2014年公開出讓的住、商、辦土地成交數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)單宗土地面積與溢價(jià)率之間存在負(fù)相關(guān)[16]。

2.3 文獻(xiàn)小結(jié)

回顧上述有關(guān)土地溢價(jià)率和宗地規(guī)模的研究文獻(xiàn)，本文發(fā)現(xiàn)對(duì)土地溢價(jià)率的研究主要集中在微觀因素分析和制度分析上，對(duì)從宗地規(guī)模的視角來探究土地溢價(jià)率的研究較少。而對(duì)宗地規(guī)模研究也多集中在對(duì)土地價(jià)格的影響上，很少聚焦土地溢價(jià)水平?，F(xiàn)實(shí)土地市場(chǎng)中，出讓地塊的面積大小常常是開發(fā)商關(guān)注的土地屬性，在土地使用權(quán)出讓過程中會(huì)影響溢價(jià)水平，因此有必要對(duì)土地溢價(jià)率與宗地規(guī)模之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 數(shù)據(jù)來源

為檢驗(yàn)土地溢價(jià)率與宗地規(guī)模、城市類型（城市規(guī)模及所在區(qū)域）的關(guān)系，本文利用2007—2017年全國70個(gè)大中城市的有關(guān)數(shù)據(jù)①考慮到大理州的數(shù)據(jù)缺失較多而予以剔除，共包括69個(gè)城市。。數(shù)據(jù)主要來源于國信房地產(chǎn)信息網(wǎng)，少數(shù)缺失值通過CEIC數(shù)據(jù)庫②https: //insights.ceicdata.com。和歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省統(tǒng)計(jì)年鑒補(bǔ)齊。數(shù)據(jù)處理使用Stata 15。由于部分統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)缺失，本文選擇非均衡面板數(shù)據(jù)，但缺失數(shù)據(jù)較為隨機(jī)，不存在因缺失值內(nèi)生而帶來的偏誤。

3.2 變量選取

（1）土地溢價(jià)變量。定義土地溢價(jià)率=（競(jìng)拍成交價(jià)-起始價(jià)）/起始價(jià)×100%。

（2）宗地規(guī)模的衡量變量。宗地規(guī)模指的是成交土地的地塊面積大小。由于本文使用整個(gè)市區(qū)的總體水平進(jìn)入模型，宗地規(guī)模數(shù)據(jù)為實(shí)際成交的出讓宗地平均面積。

（3）城市基本面數(shù)據(jù)。GOODMAN對(duì)中國2000—2005年21個(gè)省級(jí)城市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究時(shí)認(rèn)為，城市基本面數(shù)據(jù)是城市土地價(jià)格的決定性因素[9]。為了更好地研究宗地規(guī)模與土地溢價(jià)率之間的關(guān)系，本文選擇城市規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)發(fā)展前景三類變量作為城市的基本面變量對(duì)城市間的差異進(jìn)行控制。城市規(guī)模用城市常住人口以及城市建成區(qū)面積來表征。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平用GDP表征。發(fā)展前景用GDP增長(zhǎng)率和小學(xué)在校生數(shù)量來表征③此變量為現(xiàn)有文獻(xiàn)中沒有使用過的變量。。

根據(jù)其數(shù)據(jù)特征和分布情況，將各變量進(jìn)行一定的處理，進(jìn)入模型的變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表4。

表4 變量描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果Tab.4 Variable description

在2007—2017年全國69個(gè)大中城市的土地交易中，土地溢價(jià)率平均為20.45%，最小值為0，最大值為237.80%。不同地區(qū)不同年份的土地溢價(jià)率數(shù)值存在較大差異④土地出讓過程中如果出現(xiàn)“流拍”現(xiàn)象，溢價(jià)率理論上應(yīng)為負(fù)值，但實(shí)踐中因未成交不計(jì)入樣本數(shù)據(jù)。。成交土地地塊面積平均為4.60 hm2，最大值為22.63 hm2，最小值僅有0.20 hm2。值得一提的是，小學(xué)在校生數(shù)量平均為43.09萬人，最少的僅有6.13萬人，最多的城市高達(dá)238.50萬人，各城市之間的小學(xué)生數(shù)量差異懸殊。

4 實(shí)證分析

4.1 模型構(gòu)建

本文主要考察土地細(xì)碎程度對(duì)土地成交溢價(jià)率的調(diào)節(jié)效應(yīng)，同時(shí)加入城市規(guī)模、城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及城市發(fā)展前景等城市基本面變量作為控制變量，以消除城市發(fā)展差異對(duì)土地溢價(jià)水平的影響。由于溢價(jià)率的波動(dòng)較大，使用半對(duì)數(shù)形式將其線性化。此外，由于影響土地溢價(jià)的因素較多，還需要控制其他可能的影響因素，基本計(jì)量方程見式（1）：

式（1）中：c為常數(shù)項(xiàng)；ε為個(gè)體效應(yīng)；μ為時(shí)間效應(yīng)；其余均為系數(shù)。各變量的定義見表5。

表5 變量定義Tab.5 Variable de fi nitions

4.2 回歸結(jié)果

（1）平穩(wěn)性檢驗(yàn)。為避免偽回歸，針對(duì)非平衡面板數(shù)據(jù)，進(jìn)行費(fèi)雪式檢驗(yàn)，結(jié)果顯示所有變量通過單位根檢驗(yàn)，且都在1%的水平上拒絕了“存在單位根”的原假設(shè)，說明數(shù)據(jù)整體平穩(wěn)。

（2）模型選擇。使用Hausman檢驗(yàn)判斷究竟使用固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)模型時(shí)，發(fā)現(xiàn)模型存在同方差（p＜0.01）現(xiàn)象。傳統(tǒng)的Hausman檢驗(yàn)假定，在H0成立的情況下，隨機(jī)效用模型最有效率，這意味著，擾動(dòng)項(xiàng)必須是同方差的，在異方差的情況下不能使用傳統(tǒng)的Hausman檢驗(yàn)假定[16]。使用穩(wěn)健的Hausman檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果沒有拒絕原假設(shè)（p= 0.1591），即應(yīng)該使用隨機(jī)效應(yīng)模型。三種效應(yīng)均展現(xiàn)于表6。

表6 基礎(chǔ)模型（模型1）回歸結(jié)果Tab.6 Basic model (model 1) regression results

表6中模型1-3的校正R2為0.1925，方差分析的F統(tǒng)計(jì)量小于0.00001，即高度顯著，所選擇的解釋變量與溢價(jià)率水平高度相關(guān)。解釋變量整體顯著，宗地規(guī)模、GDP和小學(xué)生數(shù)量都在1%的置信水平下顯著，GDP增長(zhǎng)率在5%的置信水平下顯著，建成區(qū)面積則在10%的置信水平下顯著，即在控制了城市其他特征的條件下，宗地規(guī)模與土地溢價(jià)率顯著正相關(guān)。

（3）宗地規(guī)模的具體影響?？紤]到宗地規(guī)模使用的是全年的平均量，面積差異可能較大。為了更具體地探究宗地規(guī)模對(duì)土地溢價(jià)率的影響，將宗地規(guī)模按照分位數(shù)劃分為3個(gè)定類變量，按照地塊大小從小到大依次編號(hào)，并以第一類地塊作為基準(zhǔn)組數(shù)據(jù)，將不同規(guī)模的地塊納入模型。由此得到模型2-1，回歸結(jié)果見表7。

表7 土地規(guī)模等級(jí)與土地溢價(jià)率的回歸結(jié)果Tab.7 Regression results of land size and land premium rate

相對(duì)于第一類地塊（截距項(xiàng)），第二類和第三類地塊對(duì)土地溢價(jià)率的影響都是顯著的，其中第三類地塊在1%的置信水平下顯著（p＜0.01）。從影響系數(shù)上看，三個(gè)變量的影響依次遞增，即土地地塊越大，對(duì)土地溢價(jià)率的影響越高，與模型1結(jié)論相同。

更進(jìn)一步，模型2-2則將宗地規(guī)模變量按照分位數(shù)劃分成5個(gè)定類變量，并按照地塊大小依次編號(hào)，同樣將第一類地塊定為基準(zhǔn)組數(shù)據(jù)。結(jié)果（表7）顯示，相對(duì)于第1類地塊來說，第3、4、5類地塊對(duì)土地溢價(jià)率的影響都很顯著。值得注意的是，5分類的變量對(duì)土地溢價(jià)率的影響出現(xiàn)了先增加后下降的“倒U”型影響曲線（圖1），并非單向遞增。對(duì)于最大規(guī)模地塊溢價(jià)反而有所下降這一表現(xiàn)，猜測(cè)可能的原因在于高總價(jià)的條件下參與競(jìng)價(jià)的各項(xiàng)條件要求較為嚴(yán)苛，可能參與的開發(fā)商數(shù)量較少，底價(jià)設(shè)定前詢價(jià)范圍也較小，由于競(jìng)爭(zhēng)條件、競(jìng)爭(zhēng)者數(shù)量等原因，有可能溢價(jià)率較低。這些推測(cè)還需進(jìn)一步的嚴(yán)格數(shù)學(xué)證明，筆者將另文闡述。

（4）城市規(guī)模的影響。模型1-3中，代表城市規(guī)模的人口變量和建成區(qū)面積變量都不顯著，這與傳統(tǒng)的研究結(jié)論較為不同。為進(jìn)行比對(duì)，將城市人口規(guī)模進(jìn)行分級(jí)，分為中等城市（小于100萬人）、大城市（100萬～500萬人）、特大城市（500萬～1000萬人）和超大城市（1000萬人以上）4類①2014年11月，國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于調(diào)整城市規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)的通知》，提出新的城市規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)以城區(qū)常住人口為統(tǒng)計(jì)口徑?？紤]到此前部分城市城區(qū)常住人口數(shù)據(jù)缺失較多且存在區(qū)劃調(diào)整，故使用城市人口作為判據(jù)。。相應(yīng)的將人口變量替換成城市規(guī)模等級(jí)的虛擬變量，將中等城市作為基礎(chǔ)回歸數(shù)據(jù)納入回歸模型?；貧w結(jié)果（表8）顯示，相比于中等城市，是否是大城市、特大城市和超大城市與土地溢價(jià)率均有顯著的影響，且都在1%的水平下顯著（p＜0.01）。就回歸系數(shù)來看，隨著城市人口規(guī)模上升，城市規(guī)模對(duì)土地溢價(jià)水平的影響也呈現(xiàn)出了先上升后下降的“倒U”型。其中，特大城市級(jí)別的土地溢價(jià)水平最高。

圖1 “倒U”型曲線示意圖Fig.1 The schematic diagram of “Inverted U” curve

（5）城市規(guī)模與地塊規(guī)模的交互。在不同的城市規(guī)模下的宗地規(guī)模對(duì)土地溢價(jià)水平的影響也存在差異。為了研究其中的關(guān)系，本文將城市規(guī)模分級(jí)變量與宗地規(guī)模分級(jí)變量所形成的交互項(xiàng)作為新的變量納入模型3-2（表8）。相比于模型1-3，模型3-2的校正R2微弱上升，達(dá)到了0.2012。交互變量總體顯著，中等城市和特大城市的宗地規(guī)模變量在1%的水平下顯著（p＜0.01）。就回歸系數(shù)而言，中等城市中的地塊大小對(duì)溢價(jià)率的影響最高，特大城市次之，說明在中等城市和特大城市中地塊面積越大，溢價(jià)率越高。

（6）城市區(qū)位的影響。考慮到城市的區(qū)位對(duì)土地溢價(jià)水平的影響，在模型1中加入代表城市區(qū)位（東中西①本文對(duì)東中西部作如下劃分：東部：北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南11個(gè)省市中的32個(gè)城市；中部：山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8個(gè)省份中的20個(gè)城市；西部：四川、重慶、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、廣西、內(nèi)蒙古12個(gè)省份中的17個(gè)城市。）的虛擬變量，并且將“是否位于西部地區(qū)”變量作為基礎(chǔ)回歸數(shù)據(jù)，得到模型4-1?；貧w結(jié)果（表9）顯示，相比于西部城市，東部和中部城市土地溢價(jià)水平較高，且東部城市更明顯。

（7）城市區(qū)位與宗地規(guī)模的交互影響。同樣的，為了研究城市區(qū)位與宗地規(guī)模對(duì)土地溢價(jià)水平的交互影響，將城市區(qū)位變量與宗地規(guī)模變量相乘形成的交互變量納入模型，形成模型4-2。結(jié)果顯示，中部城市和東部城市中宗地規(guī)模對(duì)土地溢價(jià)率的影響較為顯著（p＜0.01），且地塊面積越大，溢價(jià)率越高，而這一關(guān)系在西部城市中并不顯著。

4.3 回歸結(jié)果分析

總體來看，宗地規(guī)模與土地溢價(jià)率之間存在著顯著的正向關(guān)系，即土地地塊越大，土地拍賣的溢價(jià)越高。

可供開發(fā)的面積越大，開發(fā)商更有可能在住宅周邊布局相關(guān)配套設(shè)施，提升樓盤品質(zhì)，獲得更高利潤。其次，大面積地塊意味著有機(jī)會(huì)分期開發(fā)，通過分階段開發(fā)提升后期房?jī)r(jià)，從而抬升土地價(jià)格。同時(shí)，分期開發(fā)可以有效緩解資金壓力，降低開發(fā)風(fēng)險(xiǎn)[13]，因此，開發(fā)商會(huì)更加偏好取得面積較大的土地。再次，單次購買的地塊面積越大，意味著企業(yè)可以減少在土地市場(chǎng)中重復(fù)競(jìng)爭(zhēng)的次數(shù)，出于對(duì)交易成本的考量，企業(yè)更青睞面積較大的地塊。

表8 城市規(guī)模與土地溢價(jià)率的回歸結(jié)果Tab.8 Regression results of city size and land premium rate

表9 城市區(qū)位與土地溢價(jià)率的回歸結(jié)果Tab.9 Regression results of city location and land premium rate

需要注意的是，模型2-2表明，面積過大的土地也可能會(huì)帶來更小的溢價(jià)水平。這可能是因?yàn)橥恋氐貕K過大則總價(jià)過高，參與競(jìng)爭(zhēng)的買者較少，溢價(jià)水平也就較低。同時(shí)，在不同人口規(guī)模的城市中，宗地規(guī)模對(duì)土地溢價(jià)水平的影響也不同。人口介于500萬～1000萬之間的特大城市中土地溢價(jià)水平受宗地規(guī)模的影響較為敏感，但人口超過1000萬的超大城市卻并不敏感。此外，東部和中部城市中，地塊大小對(duì)土地溢價(jià)水平影響顯著，但西部城市卻并不顯著。這是因?yàn)闁|部和中部地區(qū)的土地出讓市場(chǎng)較為完善，而西部地區(qū)還相對(duì)落后。

加入的控制變量中，代表城市經(jīng)濟(jì)水平的GDP變量在1%的水平下顯著，且方向?yàn)樨?fù)，即經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高的城市，土地溢價(jià)水平越低。這可能與土地溢價(jià)率定義本身有關(guān)，土地溢價(jià)率定義為成交價(jià)與起始價(jià)的差與起始價(jià)之間的比值，與起始價(jià)內(nèi)生相關(guān)，而經(jīng)濟(jì)水平越發(fā)達(dá)的城市，其土地市場(chǎng)相對(duì)成熟，起始拍賣價(jià)格一般也比較高，這就可能導(dǎo)致GDP高的城市土地溢價(jià)率反而偏低。

本文使用了小學(xué)生數(shù)量作為衡量城市發(fā)展?jié)摿Φ淖兞浚貧w結(jié)果顯示，變量在1%置信水平下顯著，且在所有相關(guān)系數(shù)中的絕對(duì)數(shù)值最大，說明小學(xué)生數(shù)量強(qiáng)烈地影響著土地的溢價(jià)水平。一方面小學(xué)生人數(shù)的增長(zhǎng)能夠非常生動(dòng)地表達(dá)其監(jiān)護(hù)人在大量涌入城市，意味著該城市擁有更多的消費(fèi)家庭，真實(shí)住房需求大。開發(fā)商更愿意為土地的開發(fā)權(quán)支付高溢價(jià)。另一方面，青壯年勞動(dòng)力的涌入表達(dá)了城市有更好的就業(yè)機(jī)會(huì)和發(fā)展前景，即城市的發(fā)展預(yù)期更好?；跇酚^預(yù)期，開發(fā)商也愿意支付高溢價(jià)為未來的土地升值做準(zhǔn)備。因此，小學(xué)生數(shù)量發(fā)揮著一個(gè)價(jià)格指示器的作用，它既能指示當(dāng)期的需求水平，又能預(yù)示未來的升值潛力。

另一個(gè)衡量城市發(fā)展?jié)摿Φ目刂谱兞俊狦DP增長(zhǎng)率也在5%的水平下顯著且正向。與小學(xué)生數(shù)量顯示城市社會(huì)發(fā)展?jié)摿Σ煌珿DP增長(zhǎng)率反映城市經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的預(yù)期發(fā)展水平。GDP增長(zhǎng)率越高，意味著城市總體收入具有較大上升預(yù)期，在可預(yù)見的未來也會(huì)出現(xiàn)更高的房地產(chǎn)需求，土地溢價(jià)率自然更高。

作為城市規(guī)模的控制變量“建成區(qū)面積”在5%置信水平下顯著，且系數(shù)為正，與城市經(jīng)濟(jì)學(xué)基本理論相符。而“城市常住人口”變量在模型中并不顯著。一方面，中國房地產(chǎn)市場(chǎng)中將房地產(chǎn)當(dāng)作投資性資產(chǎn)的比例較高，導(dǎo)致現(xiàn)行的土地價(jià)格一定程度上脫離了城市人口對(duì)住房的正常剛性需求。另一方面，樣本城市人口數(shù)據(jù)跨度太大可能會(huì)影響回歸的結(jié)果。模型結(jié)果顯示，城市規(guī)模對(duì)土地溢價(jià)水平的影響呈現(xiàn)出先上升后下降的“倒U”型曲線。

5 結(jié)論與政策建議

5.1 研究結(jié)論

本文研究發(fā)現(xiàn)，宗地規(guī)模對(duì)土地溢價(jià)水平有著顯著的正向影響，但是二者并不是嚴(yán)格的遞增關(guān)系，而是出現(xiàn)了左邊平緩上升右邊較快下降的類“倒U”型增長(zhǎng)。此外，位于不同區(qū)位的城市，宗地規(guī)模對(duì)土地溢價(jià)水平的影響也存在差異。東部城市和中部城市中，地塊大小對(duì)土地溢價(jià)水平影響顯著，但西部城市卻并不顯著。

不同人口規(guī)模的城市中，宗地規(guī)模對(duì)土地溢價(jià)水平的影響也是不同的。人口介于500萬～1000萬人之間的特大城市中土地溢價(jià)水平受宗地規(guī)模的影響最為強(qiáng)烈，但人口超過1000萬人的超大城市卻相對(duì)不敏感。從人口結(jié)構(gòu)的角度，小學(xué)生數(shù)量越多的城市，城市有效需求和發(fā)展預(yù)期都較高，土地溢價(jià)水平更明顯。

5.2 政策建議

針對(duì)上述研究結(jié)論，在當(dāng)前國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨重大挑戰(zhàn)和深刻轉(zhuǎn)型的條件下，政府應(yīng)當(dāng)注重把控城市發(fā)展節(jié)奏，引導(dǎo)和發(fā)揮“住房市場(chǎng)與國民經(jīng)濟(jì)的逆周期屬性[17]”，合理調(diào)控土地溢價(jià)率，更精準(zhǔn)的實(shí)施房地產(chǎn)市場(chǎng)宏觀調(diào)控政策，建議央地政府在以下領(lǐng)域著力。

（1）靈活研判市場(chǎng)，以“溢價(jià)率”為控制標(biāo)靶。地方政府應(yīng)當(dāng)考慮自身市場(chǎng)需求，將土地供給的節(jié)奏、頻率、速度與溢價(jià)率關(guān)聯(lián)，時(shí)刻關(guān)注土地溢價(jià)率的指示器和標(biāo)靶作用。處于高溢價(jià)區(qū)間的城市應(yīng)當(dāng)合理調(diào)整供給、減低投放宗地的平均規(guī)模，增加供地宗數(shù)，將土地溢價(jià)率穩(wěn)定在合理可控的水平，保證住房市場(chǎng)穩(wěn)定有序，切實(shí)促進(jìn)“房住不炒”政策目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

（2）國家空間管理部門加快出臺(tái)分類調(diào)控的土地政策。對(duì)東中西不同區(qū)位，大中小不同規(guī)模的城市，進(jìn)行針對(duì)性的分組，出臺(tái)具有更強(qiáng)“指向性”和“適應(yīng)性”的土地政策[18]，更加合理有序的調(diào)控住房市場(chǎng)。

（3）提高各級(jí)城市基礎(chǔ)教育水平。提升基礎(chǔ)教育水平，能夠吸引更多本地有效需求并提升城市發(fā)展正向預(yù)期，有利于新型城鎮(zhèn)化工作的有序推進(jìn)。