土地經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)功能減弱的理論解釋與數(shù)據(jù)驗(yàn)證

姚 志，鄭志浩

（中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100083）

1 引言

土地資源一直被認(rèn)為是推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)的發(fā)動(dòng)機(jī)[1]。地方政府以土地開(kāi)發(fā)為中心的發(fā)展模式受到了廣泛關(guān)注，2004年全面“招拍掛”施行以后，地方政府成為土地供給唯一的壟斷供給方，根據(jù)《中國(guó)城鄉(xiāng)建設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)》數(shù)據(jù)顯示，全國(guó)285個(gè)地方城市的土地出讓收入從2004年的0.84萬(wàn)億元迅猛增加到2016年的7.12萬(wàn)億元，年均增長(zhǎng)了7.23%（圖1）。在這期間，全國(guó)城市征收土地面積、耕地征收面積分別從9.16萬(wàn)hm2、3.63萬(wàn)hm2，增長(zhǎng)到2016年的13.28萬(wàn)hm2、5.98萬(wàn)hm2，年均增長(zhǎng)速度分別為3.47%和2.22%。過(guò)去的十多年來(lái)，土地出讓收入占地方政府財(cái)政收入的比重不斷上升，已經(jīng)成為“第二財(cái)政”[2]。葛揚(yáng)等的研究認(rèn)為土地出讓收入每增加1%，地方經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)將增加0.173%且仍在擴(kuò)大[3]。劉凱研究得出，如果中國(guó)采取其他發(fā)展中國(guó)家的土地制度安排，那么GDP將比當(dāng)前水平下降36%[4]。

圖12004—2016年全國(guó)285個(gè)地級(jí)城市的土地出讓收入變化圖Fig.1 Change in land leasing income of 285 cities from 2004 to 2016

巨額的土地財(cái)政收入不僅增加了地方政府的可支配財(cái)力，也對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。部分學(xué)者認(rèn)為土地財(cái)政通過(guò)勞動(dòng)力由低向高端產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移影響產(chǎn)出[5]；除了勞動(dòng)力外，一些學(xué)者開(kāi)始轉(zhuǎn)向資本視角，得出土地財(cái)政通過(guò)增加對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施的投資來(lái)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[6-7]。然而2010年以后中國(guó)經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)了趨勢(shì)性回落，從過(guò)去30多年近10%的高增長(zhǎng)轉(zhuǎn)向6%～7%的中速增長(zhǎng)[8]，土地的經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)功能在逐步減弱[1]。那么，經(jīng)濟(jì)發(fā)展放緩是因?yàn)橥恋刎?cái)政不再進(jìn)行大規(guī)模的基建投資，還是因?yàn)閯趧?dòng)力紅利已經(jīng)殆盡再無(wú)法進(jìn)行產(chǎn)業(yè)間的轉(zhuǎn)移？最新研究發(fā)現(xiàn)，土地財(cái)政仍然偏好基建，存在嚴(yán)重的支出偏向[9]，而蔡昉等近期研究指出農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的潛力依然很大[10]。既然如此，本文的核心問(wèn)題是：土地的經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)功能減弱了嗎？土地財(cái)政與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間到底是什么關(guān)系？“以地謀生”促發(fā)展的模式能持續(xù)嗎？這一系列宏觀經(jīng)濟(jì)問(wèn)題亟待澄清。

國(guó)外相關(guān)研究深陷于土地要素是否影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的爭(zhēng)論中。早期的研究認(rèn)為土地是財(cái)富之母，土地要素至關(guān)重要（亞當(dāng)·斯密和大衛(wèi)·李嘉圖），但受到總量約束，ROMER認(rèn)為只有當(dāng)土地約束發(fā)生劇烈變化時(shí)，人均產(chǎn)出才可能會(huì)下降[11]。也有學(xué)者嘗試著將土地要素納入宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型，求解平衡增長(zhǎng)路徑、動(dòng)態(tài)無(wú)效率等[12]，在“邊際革命”后，資本與技術(shù)被廣泛用來(lái)解釋經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，而土地可以為資本替代，所以貢獻(xiàn)較小而缺乏關(guān)注。SCHULTZ認(rèn)為人力資源是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的內(nèi)在源泉，貢獻(xiàn)了75%[13]，技術(shù)進(jìn)步和知識(shí)積累可以大幅減少對(duì)土地資源的依賴[14]。然而，近年來(lái)隨著城市擴(kuò)張，產(chǎn)業(yè)用地短缺已經(jīng)限制了經(jīng)濟(jì)發(fā)展，有學(xué)者開(kāi)始重新認(rèn)識(shí)土地要素的作用[15]。隨著制度經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展，土地制度如何影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)逐漸成為研究的焦點(diǎn)話題。政府能夠利用土地制度改革，增加土地出讓收入、提升公共投資、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[16]。

與國(guó)外學(xué)者類似，國(guó)內(nèi)學(xué)者也指出由于受到土地?cái)?shù)量的固定性限制，土地要素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)往往被忽略[17]。為此豐雷等借助索洛模型求解均衡路徑，證明土地要素的貢獻(xiàn)高達(dá)11.01%[18]，葉劍平等還測(cè)算出2001—2009年的全國(guó)土地要素貢獻(xiàn)率為26.07%[19]。然而隨著城市擴(kuò)張，新增建設(shè)用地不斷減少，土地要素的貢獻(xiàn)率也將逐漸降低[20]。王建康等分析了建設(shè)用地要素投入對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)，得出雖然土地要素對(duì)城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有促進(jìn)作用，但貢獻(xiàn)程度遠(yuǎn)小于勞動(dòng)力與資本，三者的貢獻(xiàn)率分別為3.46%、58.07%和11.39%[21]。一些學(xué)者逐步將研究視角轉(zhuǎn)向土地制度，杜雪君等認(rèn)為土地出讓制度的影響大于土地要素投入的影響[22]。

土地制度研究的核心是“土地財(cái)政”，其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響存在兩種爭(zhēng)議。一種認(rèn)為正是土地財(cái)政造就了中國(guó)式的“增長(zhǎng)奇跡”。DING指出土地?cái)U(kuò)張是地方政府謀求經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要手段[23]，高速工業(yè)化和快速城市化都離不開(kāi)土地投入。況偉大等計(jì)算出土地出讓金占地方財(cái)政收入比重均值高達(dá)62.49%[24]，張友祥等測(cè)算出土地投入對(duì)產(chǎn)出貢獻(xiàn)度高達(dá)11.42%[25]。另一類學(xué)者卻認(rèn)為，土地資源的稀缺性決定了土地財(cái)政的不可持續(xù)[26]，“飲鴆止渴”之說(shuō)愈演愈烈[27]。土地財(cái)政導(dǎo)致的城市間地租競(jìng)爭(zhēng)將對(duì)工業(yè)和城鎮(zhèn)發(fā)展產(chǎn)生不利影響[28]，而土地的供給特性和跨期分配效應(yīng)，提升了房地產(chǎn)價(jià)格，阻礙了人口城市化進(jìn)程[29]。土地財(cái)政還加劇了經(jīng)濟(jì)波動(dòng)[30]，阻礙了區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新[31]，加大了地方政府債務(wù)[32]，還會(huì)引發(fā)腐敗、財(cái)政脆弱性等問(wèn)題[33]。

已有研究未能達(dá)成統(tǒng)一認(rèn)識(shí)的原因在于：第一，研究樣本的地域與時(shí)期差異。文獻(xiàn)多以中國(guó)省域或大城市為基本單元，土地財(cái)政又是地級(jí)層面的財(cái)政事務(wù)，加之選擇的樣本時(shí)期不同，產(chǎn)生偏差與形成爭(zhēng)議在所難免。第二，大多數(shù)文獻(xiàn)在研究土地財(cái)政對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響時(shí)，忽視了兩者可能互為因果導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題。僅有嘗試解決內(nèi)生性的文獻(xiàn)將土地供應(yīng)的地理限制（土地坡度是否大于15°）與國(guó)家基準(zhǔn)中長(zhǎng)期貸款利率交互項(xiàng)[31，34]作為工具變量解決內(nèi)生性問(wèn)題，但仍然存在兩個(gè)不容忽視的問(wèn)題：一是地級(jí)市城市坡度的測(cè)量準(zhǔn)確性值得懷疑；二是選取坡度的科學(xué)性，因?yàn)橹袊?guó)山地丘陵和高原的面積占全國(guó)土地總面積的69%，諸多城市依山而建（如山城重慶、水電城宜昌等），故取坡度為15°的科學(xué)性值得考量。第三，影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的要素除了傳統(tǒng)的資本、勞動(dòng)、土地等要素外，制度環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施、資源稟賦等也很重要，如果不將這些變量納入控制變量，其結(jié)果必然存在差異。

為達(dá)成統(tǒng)一的認(rèn)識(shí)與回答本文的核心問(wèn)題，本文將土地作為生產(chǎn)要素納入經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型，依據(jù)可利用的土地資源不斷減少的事實(shí)改變土地?cái)?shù)量不變的假設(shè)，從理論上推導(dǎo)土地要素對(duì)產(chǎn)出的影響，還將制度環(huán)境等重要因素加入控制變量，測(cè)量土地要素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的“凈效果”。另外，以2004—2016年地級(jí)市面板數(shù)據(jù)為研究尺度進(jìn)行數(shù)據(jù)驗(yàn)證更為貼切，從統(tǒng)計(jì)學(xué)角度來(lái)講，更能“模擬接近總體均值”。最為重要的是，采用土地財(cái)政的滯后項(xiàng)作為工具變量，克服了內(nèi)生性問(wèn)題。

2 理論分析與變量選取

2.1 理論分析

解釋經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的模型最早由亞伯拉墨菲斯和索羅提出，其生產(chǎn)函數(shù)為：

式（1）中：Y代表產(chǎn)出；K代表資本；L代表勞動(dòng)；t代表時(shí)間；AL代表單位有效勞動(dòng)，表示技術(shù)進(jìn)步是哈羅德中性的。假設(shè)函數(shù)是規(guī)模報(bào)酬不變，即F（cK，cAL）=cF（K，AL）；令c= 1/AL，可以得到F（K/AL，1）= 1/AL·F（K，AL）。定義k=K/AL，表示單位有效勞動(dòng)的平均資本量；定義y=K/AL，表示單位有效勞動(dòng)的平均產(chǎn)出，f（k）=F（k，1）。

因此，可以將生產(chǎn)函數(shù)寫成簡(jiǎn)化形式為y=f（k）的形式，且f（0） = 0，f′（k）＞0，f″（k）＜0；limk→0f′（k）=∞，limk→∞f′（k） = 0故有：

此時(shí)，式（2）中有Y/L= ［Y/（AL）］ ·A；Y/A=［Y/（AL）］ ·L，再對(duì)式（2）兩邊同時(shí)除以Y（t）并化簡(jiǎn)得：

式（3）中：R（t）為“索羅余項(xiàng)”表示技術(shù)進(jìn)步。然而索羅余項(xiàng)實(shí)質(zhì)是反映了除資本外的所有要素帶來(lái)的增長(zhǎng)，存在明顯的為前人公認(rèn)的不足：假定勞動(dòng)力的外生性，意味著假設(shè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)來(lái)解釋經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[11]，也未考慮土地、資源、制度等因素的影響。為此，考慮C-D函數(shù)形式，并在索羅模型中加入土地、資源等因素（制度為外生變量，在回歸時(shí)加入控制），推導(dǎo)影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的土地要素貢獻(xiàn)。假設(shè)N（t）、T（t）分別為自然資源稟賦、土地?cái)?shù)量，則式（1）變?yōu)槭剑?），延續(xù)索羅模型并假設(shè)存在式（5）：

由于土地財(cái)政的關(guān)系，地方的實(shí)際可利用土地量會(huì)不斷下降；伴隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，原始資源儲(chǔ)存量也在不斷下降，因此假設(shè)式（6）：

將式（4）兩邊分別取對(duì)數(shù)再對(duì)時(shí)間求導(dǎo)數(shù)，并求解平衡增長(zhǎng)路徑上（gK=gY）的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率與人均產(chǎn)出的增長(zhǎng)：

由式（7）可知，土地的彈性與土地量的減少率共同影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。在土地財(cái)政開(kāi)始早期，隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)土地?cái)U(kuò)張需要供給的土地量越來(lái)越大，而土地供給是缺乏彈性的（0＜τ＜1），加上基本農(nóng)田與耕地紅線劃定，實(shí)質(zhì)上城市擴(kuò)張可利用的土地量越來(lái)越少（λ＜0）。因此，當(dāng)土地?cái)?shù)量的減 少率的絕對(duì)值超過(guò)地方人口增長(zhǎng)率與技術(shù)進(jìn)步率時(shí)（g+n+λ），對(duì)地方經(jīng)濟(jì)帶來(lái)顯著正向貢獻(xiàn)，但長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，可以預(yù)見(jiàn)，隨著可利用的土地資源的約束變緊，貢獻(xiàn)將逐步減小甚至轉(zhuǎn)為負(fù)。

2.2 變量選取

2.2.1 因變量與核心解釋變量

已有文獻(xiàn)通常采用各城市人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值衡量地方經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平[35]，而本文研究的核心是地方城市經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，主要依靠二、三產(chǎn)業(yè)的增長(zhǎng)帶動(dòng)，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的貢獻(xiàn)較小，因此選取二、三產(chǎn)業(yè)增加值作為因變量。核心解釋變量為土地財(cái)政，借鑒魯元平的研究[31]，選取土地出讓收入與預(yù)算內(nèi)收入的比值衡量地方土地財(cái)政。

2.2.2 控制變量選擇

如前文所述，影響地方經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的要素除了資本、勞動(dòng)、土地等傳統(tǒng)要素以外，制度環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施、資源稟賦等也十分重要。因此，控制變量包括：（1）勞動(dòng)力。在知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，高等院校能代表一個(gè)地方高材生的“產(chǎn)出水平”，高等院校的師資成為人才培養(yǎng)的關(guān)鍵，因此選取普通高等院校師生比衡量勞動(dòng)力質(zhì)量；選擇各城市二、三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)衡量勞動(dòng)力數(shù)量，一般情況下勞動(dòng)力數(shù)量越多、質(zhì)量越高，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)越有潛力，勞動(dòng)力對(duì)地方城市經(jīng)濟(jì)的影響預(yù)期為正。（2）資本。選擇固定資產(chǎn)投資總額衡量固定資本、年末金融機(jī)構(gòu)存款余額衡量流動(dòng)資本，選取當(dāng)年實(shí)際使用外資金額衡量外來(lái)資本；理論上來(lái)講，資本越充裕，經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)，其預(yù)期影響為正；以教育支出作為衡量地方政策對(duì)教育的重視程度，預(yù)期影響為正。（3）技術(shù)。技術(shù)要素是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的根本因素，已有文獻(xiàn)用發(fā)明專利數(shù)衡量技術(shù)創(chuàng)新[36]，因?yàn)榭萍紕?chuàng)新不僅包括學(xué)界發(fā)明專利數(shù)，還有期刊論文、專著以及企業(yè)科技創(chuàng)新等，因此選擇科技支出費(fèi)用更為貼切，預(yù)期影響為正。（4）制度創(chuàng)新。一部分經(jīng)濟(jì)學(xué)家強(qiáng)調(diào)制度對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的決定性作用，樊綱認(rèn)為市場(chǎng)化指數(shù)可以度量制度變量[37]；由于省域內(nèi)部制度差異較小以及地級(jí)市的市場(chǎng)化指數(shù)數(shù)據(jù)不可獲得，采用樊綱等[37]測(cè)算出的省級(jí)市場(chǎng)化指數(shù)代替地級(jí)市的市場(chǎng)化程度，預(yù)期影響為正。（5）基礎(chǔ)設(shè)施。往往基礎(chǔ)設(shè)施越完善，越利于經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，故選取地方城市人均擁有道路面積作為衡量基礎(chǔ)設(shè)施變量，預(yù)期影響為正。（6）資源稟賦。資源稟賦是地方城市經(jīng)濟(jì)崛起的物質(zhì)基礎(chǔ)，依據(jù)前人文獻(xiàn)，采用采掘業(yè)從業(yè)人員與年末總?cè)丝谥葋?lái)衡量資源稟賦情況[38]，并預(yù)期影響為正。

3 數(shù)據(jù)來(lái)源與實(shí)證模型

3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

中國(guó)土地財(cái)政興起于2002年前后，考慮數(shù)據(jù)可得性，本文選取2004—2016年的全國(guó)285個(gè)地級(jí)城市的面板數(shù)據(jù)作為樣本①全國(guó)285個(gè)城市是指從全國(guó)所有的294個(gè)地級(jí)市中排除巢湖市、畢節(jié)市、銅仁市、拉薩市、海東市、三沙市、儋州市、興安盟、錫林郭勒盟等數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的地市，剩余285個(gè)地級(jí)城市。。數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)國(guó)土資源統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)》《中國(guó)城鄉(xiāng)建設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)》《中國(guó)城市數(shù)據(jù)庫(kù)》等。為消除價(jià)格變化的影響，關(guān)于價(jià)值量的指標(biāo)全部采用當(dāng)年省域CPI（由于地市CPI的缺失值太多且多數(shù)城市無(wú)法獲取）進(jìn)行平減。此外，為保障樣本的完整性，原始數(shù)據(jù)中少數(shù)缺失值采用插值法處理；為消除量綱與異方差的影響，對(duì)于非比值型數(shù)據(jù)均進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。

3.2 實(shí)證方法

基準(zhǔn)計(jì)量模型具體設(shè)定為：

式（8）中：igdpit表示i城市t年二、三產(chǎn)業(yè)增加值占比，衡量城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；landrit表示i城市t年的土地出讓收入占預(yù)算內(nèi)收入的比重，衡量地方政府的土地財(cái)政依賴程度；countrolit為其余控制變量；μi、λt分別表示區(qū)域、時(shí)間固定效應(yīng)；εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。本文所關(guān)注的核心系數(shù)為β0，在控制其他影響因素的基礎(chǔ)上，衡量土地財(cái)政對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。為驗(yàn)證土地財(cái)政對(duì)城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的倒U關(guān)系，在式（8）的基礎(chǔ)上加入土地財(cái)政變量的平方，校正后的方程為：

面板數(shù)據(jù)雖能較好解決遺漏變量的問(wèn)題，但由于同一個(gè)體在不同時(shí)期的擾動(dòng)項(xiàng)一般存在自相關(guān)，因此仍可能存在內(nèi)生性問(wèn)題。為此考慮動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型，并采用GMM方法解決內(nèi)生性問(wèn)題。動(dòng)態(tài)模型基本形式為：

式（10）中：i代表285個(gè)樣本城市；t代表2004—2016年；igdpi,t-1為滯后一期的各地城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（滯后期數(shù)需要依據(jù)后文實(shí)證結(jié)果而定）；β1、β2為核心待估系數(shù)；其余的變量和控制變量與式（8）一致。

4 實(shí)證結(jié)果分析

在回歸分析之前，為確保模型的一致性和有效性，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了如下處理：第一，進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，因此不必?fù)?dān)心異方差問(wèn)題。第二，進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)，對(duì)模型中的所有變量進(jìn)行方差膨脹因子診斷，結(jié)果顯示年末金融機(jī)構(gòu)存款余額對(duì)數(shù)的VIF值最大為12.56，大于經(jīng)驗(yàn)值10，因此剔除，剔除后平均VIF值為3.72；再進(jìn)行了皮爾遜相關(guān)性檢驗(yàn)，僅僅發(fā)現(xiàn)投資與教育支出、投資與技術(shù)的相關(guān)性大于0.8，其余變量之間的相關(guān)性都低于0.6，因此不必?fù)?dān)心變量之間產(chǎn)生嚴(yán)重的多重共線性問(wèn)題。第三，對(duì)數(shù)據(jù)平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)，采用LLC和IPS檢驗(yàn)兩種方法對(duì)所有變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果拒絕原假設(shè)，表明不存在單位根；投資的對(duì)數(shù)與技術(shù)由于存在零值，因此對(duì)其對(duì)數(shù)檢驗(yàn)為非平衡面板，不能采用上述兩種方法進(jìn)行檢驗(yàn)，為此采用Xtfisher進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果也顯示并不存在單位根。

4.1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

模型一、模型二表示分別對(duì)基準(zhǔn)計(jì)量模型式（8）進(jìn)行固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果；模型三、模型四表示分別對(duì)式（9）進(jìn)行固定與隨機(jī)效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果。豪斯曼檢驗(yàn)顯示，強(qiáng)烈拒絕原假設(shè)，均認(rèn)為固定效應(yīng)（模型一、模型三）優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)（模型二、模型四），見(jiàn)表1。模型一、模型二為不加入土地財(cái)政平方項(xiàng)的回歸結(jié)果：土地財(cái)政對(duì)地方城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)均為正，系數(shù)均為0.002，其余控制變量除了勞動(dòng)數(shù)量的對(duì)數(shù)與資源稟賦不顯著以外，其余控制變量皆高度顯著。采用校正后的面板回歸模型得出：土地財(cái)政對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響系數(shù)為正，平方項(xiàng)的系數(shù)為負(fù)，這表明“土地財(cái)政對(duì)地方城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響呈現(xiàn)出了先上升后下降的倒U型關(guān)系”，即在地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期，土地財(cái)政對(duì)地方城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)做出了重要貢獻(xiàn)，而隨著時(shí)間的推移會(huì)逐漸產(chǎn)生負(fù)面作用。值得注意的是教育投入、勞動(dòng)力質(zhì)量、基礎(chǔ)設(shè)施、制度創(chuàng)新的影響為負(fù)，勞動(dòng)力的數(shù)量與資源稟賦的影響不顯著，均與預(yù)期不符。理論上，二三產(chǎn)業(yè)就業(yè)勞動(dòng)力越豐裕，地方城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)應(yīng)該越快，基礎(chǔ)設(shè)施越完善、制度越完善，越有利于地方城市經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，然而回歸系數(shù)的符號(hào)卻相反，因此懷疑普通面板回歸結(jié)果可能存在內(nèi)生性問(wèn)題。

表1 土地財(cái)政對(duì)地方城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的基準(zhǔn)回歸估計(jì)結(jié)果Tab.1 Regression estimation results of land fi nance on local urban economic growth

4.2 動(dòng)態(tài)GMM估計(jì)結(jié)果

采取差分GMM和系統(tǒng)GMM方法進(jìn)行解決內(nèi)生性問(wèn)題，對(duì)式（10）分別取一階滯后、二階滯后并進(jìn)行差分與系統(tǒng)GMM估計(jì)，結(jié)果見(jiàn)表2。可知，模型1—模型4中土地財(cái)政與土地財(cái)政的平方項(xiàng)對(duì)地方城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響與前面的估計(jì)一致，進(jìn)一步論證了“倒U型”關(guān)系。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)滯后二期不顯著，通過(guò)Arellano-Bond自相關(guān)檢驗(yàn)顯示，AR（1）、AR（2）的概率值分別大、小于5%，表明可以使用差分GMM與系統(tǒng)GMM方法。Sargan檢驗(yàn)顯示，無(wú)法保障所有工具變量都是有效的。究其原因，土地財(cái)政為地方城市經(jīng)濟(jì)提供了土地與資本要素，而地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展越好的地方越需要城市擴(kuò)張，進(jìn)而大幅進(jìn)行征地，會(huì)反向拉大地方城市的土地財(cái)政規(guī)模。

表2 土地財(cái)政對(duì)地方城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)GMM估計(jì)結(jié)果Tab.2 Dynamic GMM estimation results of land fi nance on local urban economic growth

4.3 內(nèi)生性處理與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

由于土地財(cái)政本身具有的“路徑依賴”性質(zhì)，上一期的土地財(cái)政會(huì)導(dǎo)致地級(jí)城市的大量開(kāi)發(fā)與擴(kuò)張，開(kāi)發(fā)與擴(kuò)張往往會(huì)帶來(lái)大量未來(lái)財(cái)政稅收，因此本期的土地財(cái)政必然和滯后一期的土地財(cái)政緊密相關(guān)。為解決反向因果導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題，借鑒陳斌開(kāi)的做法：選擇土地財(cái)政的一階滯后變量作為土地財(cái)政的工具變量，以緩解內(nèi)生性的估計(jì)偏誤[39]。然而工具變量還必須滿足外生性，事實(shí)上前文GMM估計(jì)結(jié)果已經(jīng)證明了地方城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)滯后二期與土地財(cái)政不相關(guān)，由此找到了一個(gè)合適的工具變量（表3）。

表3 土地財(cái)政對(duì)地方城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的內(nèi)生性校正估計(jì)結(jié)果①第1列是原始面板固定效應(yīng)模型，第2列是以滯后一期的土地財(cái)政為工具變量進(jìn)行回歸結(jié)果，第3列是以滯后二期的土地財(cái)政為工具變量，第4列是以滯后一期的土地財(cái)政差分形式作為工具變量，且所有控制變量進(jìn)行了差分的結(jié)果。Tab.3 Estimation results of endogenous correction of land finance and local urban economic growth

表3中，4個(gè)估計(jì)結(jié)果的核心解釋變量顯著性與符號(hào)保持了高度一致，僅僅是回歸系數(shù)大小存在微小的差別，進(jìn)一步論證了前文結(jié)論：“倒U型”關(guān)系。IV估計(jì)模型1還印證了土地財(cái)政具有路徑依賴的性質(zhì)。IV估計(jì)模型2與差分IV估計(jì)結(jié)果既滿足了與內(nèi)生變量高度相關(guān)也與因變量呈現(xiàn)出外生性（不相關(guān)），說(shuō)明本文對(duì)工具變量的設(shè)定是合適的。由于前文差分GMM與系統(tǒng)GMM回歸結(jié)果還未通過(guò)過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)，因此還必須將工具變量帶入式（10）進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表4。

結(jié)果依然驗(yàn)證了倒U型結(jié)論。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)滯后二期不顯著，這印證了表3中的結(jié)論：雖然地方城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)依賴于土地財(cái)政，存在一定的路徑依賴，但并不是永久性的不可改變的，這為未來(lái)變革土地財(cái)政制度與發(fā)展思路提供了理論依據(jù)。模擬二次倒U型曲線并進(jìn)一步推算出拐點(diǎn)，統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)2014年以來(lái)有202個(gè)地級(jí)市的二三產(chǎn)業(yè)增加值占比已經(jīng)超過(guò)拐點(diǎn)，可見(jiàn)，大多數(shù)地方城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)由土地財(cái)政帶來(lái)的貢獻(xiàn)已經(jīng)逐步下降，甚至負(fù)面影響已經(jīng)凸顯，因此依靠土地財(cái)政拉動(dòng)地方城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的思路已經(jīng)不可持續(xù)。

前文“與預(yù)期不符的控制變量”全部相符，說(shuō)明工具變量很好地解決了內(nèi)生性問(wèn)題。勞動(dòng)力數(shù)量與質(zhì)量對(duì)地方經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)都為正，表明在其他變量保持不變的情況下，勞動(dòng)力數(shù)量與勞動(dòng)力質(zhì)量的系數(shù)分別為0.087、0.092，表明地方城市勞動(dòng)力數(shù)量和質(zhì)量每變化1單位，地方城市經(jīng)濟(jì)將增長(zhǎng)0.087、0.092；勞動(dòng)力的質(zhì)量系數(shù)更大，表明隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)在從勞動(dòng)密集型轉(zhuǎn)向知識(shí)密集型過(guò)程中，勞動(dòng)力質(zhì)量能力的提升更為重要。固定投資與外商投資對(duì)地方城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響顯著為正，系數(shù)分別約為0.016、0.005；技術(shù)投入每變化一個(gè)單位，地方城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)0.021；制度創(chuàng)新每單位將為地方城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)0.016。

為了考慮時(shí)間與地域的差異[40]，選擇時(shí)期內(nèi)前后85%的子樣本，再按照東、中、西部（分別包括了101、100、84個(gè)地市）進(jìn)行區(qū)域劃分，采用二階段差分GMM模型回歸，進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)（表5）。無(wú)論在東、中、西部還是不同時(shí)間段的倒U型結(jié)果均與前文保持了高度一致。通過(guò)對(duì)比模擬出東、中、西區(qū)域的倒U型曲線，可以得出區(qū)域差異②通過(guò)簡(jiǎn)單計(jì)算，模擬求出東中西部倒U型頂點(diǎn)坐標(biāo)分別為（5，0.987）、（11.25，0.898）、（7，0.927）。：東部地市土地財(cái)政對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)呈現(xiàn)“快速上升而后達(dá)到最大貢獻(xiàn)頂點(diǎn)再快速下滑”的“鐘型”態(tài)勢(shì)，也即隨著東部地區(qū)的土地財(cái)政早先開(kāi)展、快速擴(kuò)張與率先變革，因此對(duì)東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響呈現(xiàn)出快速上升而后又迅猛下降的路徑；中部呈現(xiàn)出“緩慢上升至最小貢獻(xiàn)點(diǎn)然后緩慢下滑”的“緩丘”態(tài)勢(shì)，也即中部地區(qū)的土地財(cái)政發(fā)展速度慢，當(dāng)?shù)竭_(dá)最大貢獻(xiàn)之后，下滑緩慢而耗時(shí)，顯然中部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)受土地財(cái)政的影響更深且存在較強(qiáng)的路徑依賴；西部介于兩者之間。這表明，中部城市摒棄土地財(cái)政發(fā)展經(jīng)濟(jì)模式相比東、西部城市需要時(shí)期更長(zhǎng)、變革過(guò)程更為艱難。

5 結(jié)論

本文在加入土地要素的索羅模型的基礎(chǔ)之上，采用GMM方法估計(jì)了全國(guó)285個(gè)地級(jí)城市的數(shù)據(jù)，論證了“土地經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)功能會(huì)減弱”的核心命題，得出土地財(cái)政對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)呈現(xiàn)了先升后降的倒U型關(guān)系，統(tǒng)一了爭(zhēng)論，深化了認(rèn)識(shí)。主要結(jié)論如下：（1）土地?cái)?shù)量減少率的絕對(duì)值超過(guò)地方人口增長(zhǎng)率與技術(shù)進(jìn)步率時(shí)，以土地財(cái)政謀求地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展的思路能帶來(lái)顯著正向影響，但長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，可以預(yù)見(jiàn)，在土地資源的約束下將產(chǎn)生負(fù)向影響。（2）用地級(jí)市面板數(shù)據(jù)驗(yàn)證了土地財(cái)政對(duì)地方城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)呈現(xiàn)先升后降的“倒U型”關(guān)系，并重點(diǎn)利用工具變量解決了互為因果的內(nèi)生性問(wèn)題。數(shù)據(jù)驗(yàn)證進(jìn)一步說(shuō)明了在地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期，土地財(cái)政對(duì)地方城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)做出了重要貢獻(xiàn)，而隨著時(shí)間的推移，貢獻(xiàn)會(huì)逐漸減弱甚至為負(fù)，土地的經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)功能逐步減弱，傳統(tǒng)“以地謀生”的發(fā)展思路必須做出改變。（3）對(duì)地方經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)來(lái)看，勞動(dòng)力質(zhì)量的提升比勞動(dòng)力數(shù)量的增加更為重要；技術(shù)投入與制度創(chuàng)新對(duì)地方城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在顯著正向效果。因此，地方城市必須注重科技教育，培育高素質(zhì)的科技人才，完善人才就業(yè)、社會(huì)、福利保障機(jī)制，留住、吸納人才。加大現(xiàn)代科技要素投入，大力引進(jìn)外資，推進(jìn)制度改革實(shí)現(xiàn)制度創(chuàng)新，使地方城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)逐步轉(zhuǎn)型為依靠技術(shù)進(jìn)步、制度改善、資源節(jié)約型的增長(zhǎng)模式，逐步摒棄以土地財(cái)政謀發(fā)展的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式。（4）對(duì)比區(qū)域差異來(lái)看，中部城市摒棄土地財(cái)政發(fā)展經(jīng)濟(jì)模式相比東、西部城市需要時(shí)期更長(zhǎng)、變革過(guò)程更為艱難。未來(lái)地方城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展轉(zhuǎn)型過(guò)程中，欲推動(dòng)經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康發(fā)展，必然要追求質(zhì)量和效益，也必須要逐步擺脫對(duì)土地財(cái)政的依賴，實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型發(fā)展。

表4 土地財(cái)政對(duì)地方城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)GMM校正估計(jì)結(jié)果①結(jié)果發(fā)現(xiàn)，三個(gè)模型通過(guò)了Sargan檢驗(yàn)，四個(gè)均通過(guò)了Hansen檢驗(yàn)，二階段系統(tǒng)GMM模型二不滿足有效性，其余3個(gè)模型適合。Tab.4 Dynamic GMM correction estimation results of land fi nance and local urban economic growth

表5 時(shí)間與地域的穩(wěn)健性檢驗(yàn)Tab.5 Robustness test on region and time