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财经研究 2017年43卷第12期 |
- 余莎, 游宇,
- Yu Sha, You Yu.
- 合伙卖地?地方政府合作与土地资源配置
- Hand in hand, selling the land:intergovernmental cooperation and land allocation in china
- 财经研究, 2017, 43(12): 58-73
- Journal of Finance and Economics, 2017, 43(12): 58-73.
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文章历史
- 收稿日期:2016-11-23
2017第43卷第12期
2. 重庆大学 公共管理学院,重庆 400044
2. School of Public Affairs, Chongqing University, Chongqing 400044, China
一、引言
自改革开放以来,中国地方政府为增长而竞争,同时,中国经济也因竞争而增长(张军和周黎安,2008;Xu,2011)。在中国式经济分权与政治集权的体制下,地方或为财税收入而竞争,或为政治晋升而竞争;如何配置土地资源来创造财税收入或提升晋升前景是地方官员的重要任务,因此解释土地出让也成为理解当代中国发展的关键所在。根据现有研究,地方政府或热衷于“土地引资”,以廉价土地招商引资来创造税源(张莉等,2011),或追求“土地财政”,通过土地出让获取高额租金以弥补财政缺口(卢洪友等,2011);与之相对应的土地出让策略是协议(低价)出让工业用地、招拍挂(高价)出让商业与住宅用地(曹广忠等,2007)。简言之,中国地方政府通过两种不同的方式出让土地以实现两个不同的目标。
然而,上述基于地方竞争的分析思路并不能完全刻画地方政府的土地出让行为,因为当代中国的地方政府间关系经历了从分割到合作的转变。在20世纪80年代,中国各地呈“诸侯经济”的局面,地区间的合作空间狭小(沈立人和戴园晨,1990),但分税制改革打破了地方分割赖以生存的财税基础,区域间经济关联增强,为地方合作奠定了条件。直至近十余年,区域间合作日益兴起。例如:山西分别与山东、江苏、湖南等地签订了加强能源合作的协议,广西分别与四川、云南等签订了在北部湾共建临港产业园区的合作协议,全国各地星罗棋布地规划了各种经济圈、经济一体化区域等。鉴于此,本文认为有必要从合作的视角重新考察地方政府如何配置土地资源。首先,从合作视角来解释土地出让可以补充与土地出让有关的文献;其次,由于学界目前对地方政府间合作的研究还不够深入,而土地资源配置是地方政府干预经济发展的重要手段之一,因此本研究可以为地方合作的成因与影响提供一个基于土地视角的解释;最后,当前中国区域经济发展越来越依赖区域合作,从合作视角来理解地方政府如何影响土地等稀缺资源的配置有助于反思当前的区域协调发展战略。
具体地,本文关注地方合作如何影响土地出让。通过对安徽省成立皖江城市带参与长三角的合作、广东省推动山区及东西两翼与珠江三角洲合作的案例分析发现:共建园区进行产业转移是当前中国地方政府之间热衷的合作模式,而土地在其中发挥了重要作用。具体而言,合作双方一方面能借用落后地区的土地资源和发达地区的产业资本来共建园区、引导产业转移,另一方面又能通过税收与GDP共享来激励双方。这种合作模式的结果是,相对落后的地方通过协议出让土地安置转入的产业,而相对富裕的地方则借此用协议出让土地来实现腾笼换鸟、产业升级,或者通过招拍挂出让满足高涨的商住需求。
为了实证检验上述发现,本文构建了2003-2011年地方合作的省级面板数据库,用“合作伙伴数”与“合作协议数”来测量地方政府参与合作的程度,用出让面积、出让新增土地的面积来衡量土地出让规模,从而分别考察合作对协议和招拍挂这两种不同出让方式的影响。结果显示,控制其他因素后,地方政府更多参与合作将显著增加其协议出让土地面积,并可能减少招拍挂出让,这一趋势尤其体现在新增土地的出让上。随后,我们做了一系列稳健性检验,考察了土地出让政策的变化、测量误差和遗漏变量等问题,具体结果详见后文。最后,为进一步剖析合作对土地出让的影响机制,先后考察了合作对于双方土地用途与产业结构的不同影响,结果也基本支持上述发现,即:合作会促进工业用地供给,可能挤出商住用地;合作中相对富裕方对产业园区的依赖降低,高能耗高污染产业更少,而相对落后方对产业园区更加依赖,其工业增长加速。
在区域间合作日益增加的背景下,本文的发现对于了解当代中国地方政府间关系的转变与区域经济发展模式有一定的启发意义。一方面,分析表明,地方政府之间无论竞争或合作,皆为自身利益,而当双方可以通过“依赖土地、利益共享”实现共赢时,合作就可能成为现实。本文首次系统地考察了这种地方合作模式背后的逻辑及其影响,从土地的视角思考了当代中国的地方合作以及地方政府间关系。另一方面,本文研究还表明,合作双方可以通过共建园区转移产业,可见通过建立地方政府之间的合作关系来提高土地配置效率,优化产业布局可能成为推动区域协调发展的重要策略。不过,如何保障地方参与合作的激励与机制,提高合作的质量,也应成为政策制定者的关注重点。
二、文献综述:从竞争到合作
地方政府何以热衷土地出让与土地财政,近年来已成为学界的重要议题。对此,一些学者述及分税制的影响,提出财政分权假说:分税制改革使得地方政府财力不足,支出压力过大,从而寻求预算外收入;由于地方政府可从土地征用、开发和出让中获得巨大收益,且不需与中央分享,也不受其监督,自然导致其热衷经营“土地财政”。在实证层面上,诸多研究从财政分权(卢洪友等,2011)、财政缺口或财政压力(李郇等,2013;范子英,2015;赵文哲和杨继东,2015)以及分税制给地方政府带来的税收损失(孙秀林和周飞舟,2013)等方面考察了地方政府的“土地财政依赖症”。除了土地出让金之外,广义的土地财政还包括政府出让土地的间接财政收入,包括与出让土地相关的直接税收和间接税收。因此,地方政府大兴土木的背后是为了寻求财政收入最大化(周飞舟,2010)。
与看重土地创造的财政收入不同,官员晋升假说更关注土地带来的经济绩效。土地作为地方政府的垄断资源,出让土地无疑成为地方官员发展辖区经济、参与政治晋升锦标赛的主要手段之一(王贤彬等,2014)。这意味着,地方官员可能出于发展经济的巨大激励而大量出让土地:一方面,地方政府不惜大量低价(甚至零地价)协议出让土地,通过建立开发区和工业园区来进行招商引资;另一方面,地方政府又通过“招拍挂”等市场化方式高价出让商业住宅用地,以获取高额的土地出让金,并用于基础设施建设,用大量投资拉动经济增长。沿此思路,实证研究则从晋升前景(张莉等,2013)、竞争程度(刘佳等,2012)和政治周期(余静雯等,2015)等方面考察了地方政府的土地出让行为。
然而,对于哪种解释更可靠,学界仍存在争议,有研究表明两种激励同时发挥作用(陶然等,2007;张莉等,2011),还有研究表明两种激励并非兼容(Chen和Kung,2016)。尽管如此,上述两种解释仍有共通之处:其一,两种解释均以地方竞争为前提,因为区域竞争是两种激励发挥作用的机制;其二,地方政府可以通过改变土地资源的配置方式来实现财税收入或者经济绩效的目标。这两点也成为本文分析的起点。本文沿此追问:地方间是否只有竞争?在分权或者晋升激励下,地方之间是否可能合作?
首先,我们从理论上分析地方政府之间合作的可能性。无论财政分权或者官员晋升假说,均过于关注地方竞争,而忽略了政府间的合作关系;然而从理论上来讲,分权和晋升其本质是两种不同的激励,在各自的解释框架内,都存在合作的可能性。乔宝云等(2014)认为,在分权的框架下,合作可解决跨区域的公共品供给和外部效应等问题,而在晋升框架下,合作则难以为继。然而,另有研究认为,只要合作为政治晋升带来的收益大于成本,那么区域合作便是可能的,其还分别在绝对绩效考核与相对绩效考核两种不同制度下考察了地区政府间合作的可能性和条件(周黎安,2004;徐现祥等,2007;皮建才,2008)。此外,还有研究表明,转移支付为区域间合作、区域经济一体化提供了基础(范子英和张军,2010)。
其次,从现实来看,当前中国地方政府之间是否只有竞争没有合作?实际上,中国地方政府间关系在过去40年经历了从分割到合作的转变。20世纪80年代中期到90年代初,以市场封锁、原材料抢夺与重复建设为特征的地方分割遍及中国,究其原因,乃是“分灶吃饭”的财政体制及价格双轨制分别为地方政府保护本地企业提供了激励机制与制度基础(Young,2000)。但这两个因素自90年代中期便不复存在,更重要的是,分税制改革迫使地方和中央分享税收,改变了地方政府和本地企业之间的紧密联系(Han和Kung,2015)。之后,各地逐渐解除市场封锁,区域经济联系日益增强,为合作创造了条件。当地方政府更依赖于招商引资发展经济,资本的流动性将促进地方政府充分利用资源禀赋的差异而携手合作。如前所述,地方政府或两两签订各类协议互通资源,共同招商,或共同构建经济圈,推进区域经济一体化。根据作者统计,从2004年开始,超过80%的省市每年都至少与其他省市签订过一项合作协议。截至2006年,所有的省市都参与过区域合作。可见,合作已经成为地方政府间关系的新貌。
最后,在理论上有合作可能性,现实中又普遍合作的背景下,本文认为很有必要从合作的视角重新考察中国的地方政府如何配置土地资源,一方面可以增进对地方政府广泛合作的了解,补充对土地出让的现有解释,另一方面还可以为理解其他政治经济现象带来新的启发。
三、地方合作与土地出让:案例与假说
在合作的背景下,地方政府如何配置土地资源,地方合作怎样影响土地出让?为了回答这一问题,本文以安徽省成立皖江城市带参与长三角的合作、广东省推动东西两翼与珠三角的合作为例,来分析土地在地方政府合作关系中的角色与作用,借此提出研究假说。
长三角是中国区域合作最深入的地区,长久以来,比邻的安徽省一直希望融入其中。但直到2009年底,安徽才得以正式并广泛地参与长三角的区域合作,这与不断酝酿并得到国务院批复的《皖江城市带承接产业转移示范区规划》(简称《规划》)密不可分。根据《规划》,示范区是合作发展的先行区,产业转移是合作发展的主要内容和目的。而承接产业转移的主要载体是开发园区,因此,园区共建就成为政府间合作的主要形式之一,包括扩建皖江城市带辖区内的原有开发区和产业园区,也包括筹建新的园区。此外,《规划》还指明了园区共建的合作主体、合作形式以及利益分享机制等,基本是将“园区共建”看成一项重要战略,引导长三角地区(甚至全国)的区域合作。据统计,截至2012年,皖江示范区共有各类合作共建园区84个,涉地面积约44万亩,总投资2 600亿元以上;从苏、浙、沪向皖江城市带转移的产业资本占示范区利用省外资金的60%(杨善林,2013)。
珠三角的区域合作模式与此类似。进入21世纪,珠三角地区面临严峻的产业转型升级的压力,为了应对这一挑战,加快粤东粤西的平衡发展,广东省政府于2005年出台了《关于我省山区及东西两翼与珠江三角洲联手推进产业转移的意见》,提出并鼓励发达地区与欠发达地区通过合作设立与开发产业转移园区的方式来实现产业转移。随后,有关部门出台了《广东省产业转移工业园认定办法》《关于支持产业转移工业园用地若干意见》《广东省产业转移工业园外部基础设施省财政补助资金使用管理办法》等一系列政策措施来推动产业转移,扶持产业转移园区的发展。2008年,广东省政府又提出了产业与劳动力的“双转移”,继续加大对产业转移园区的招商引资、基础设施和建设用地等方面的支持,这更是将珠三角地区的区域合作推向了新的高潮,产业转移也成为广东省新一轮经济增长的重要战略。截至2014年,广东省共有40个产业转移工业园,2014年其新建、续建工业项目合计完成固定资产投资1 242.29亿元,实现规模以上工业增加值1 449.96亿元,同比增长20.3%。①
① 参考http://www.gdei.gov.cn/zwgk/mtbd/2015/201506/t20150608_115098.htm。
上述案例可以看出,合作建立与开发产业园区来转移产业是地方政府比较热衷的合作模式,地方政府直接参与(如上海市政府与广德县政府共建“白茅岭‘飞地经济’园区”),或由经开区、工业园区管委会代表其参与(如上海漕河泾高新技术开发区与合肥经济技术开发区共建“合肥创新创业园”)。实际上,这一合作模式并非仅限于上述案例,它也广泛存在于其余各地,中央各部门近日还联合印发有关“飞地经济”的指导意见,旨在鼓励这种合作。
那么地方政府何以热衷于此?根据赵祥与郭惠武(2014)的分析,地方政府对于这一合作模式的策略选择,主要受到三方面因素的影响:双方努力水平对园区成功、官员晋升的作用大小,晋升带来的效用大小,以及合作努力的成本高低。可见,合作关系需要建立在恰当的激励与双赢的机制之上。通过剖析双方的合作激励和合作机制,本文发现,土地在促成两地合作的过程中发挥了重要的作用。一方面,从合作激励来看,双方土地的供求状态成为合作的驱动因素,要素禀赋差异驱使产业资本从用地成本高的地方流动到成本较低的地方;对于合作中的发达地区(如长三角的上海、苏南;珠三角的深圳、广州、珠海、东莞等)而言,土地成本增加、土地供给紧张势必促使其加速产业升级,用高新技术产业、低能耗环保产业替代传统制造业;而对于合作中的相对落后地区(如安徽、苏北、广东的东西两翼山区等),其土地成本相对较低、土地供给相对充足,自然成为产业转移的目的地。①另一方面,合作还需要双方能够就合作模式、利益共享机制等达成协议。为了解决土地资源的供求矛盾,双方通常会商定在落后地区共同建设产业园区以推动产业转移:转入方负责提供工业园区的建设用地,转出方负责园区规划、投资、开发与招商等,双方通过协议引导转出方的产业转移到合作园区内,并按约定就产值、税收等进行分成。当然,这里的“共建”并非仅指新建,也可能是扩建或者直接改变园区的原有资本与股权结构等。在实践中,合作园区的经营管理模式与利益分享机制各不相同,不同的“共建园区”管理模式对应于不同的利益分享机制。②
① 举例来讲,广东省的第一家省级产业转移园(东莞石龙产业转移工业园)的成立就是为了解决“石龙镇土地资源日益匮乏、却大量被低附加值的产业占据,而始兴县工业用地很富余”这一矛盾。合作共建的方案得到了广东省政府的支持(甚至直接投资参与),这开启了广东省的产业迁移之路。参见《南方周末》2009年8月13日报道《〖广东再探路·笼子与鸟〗小镇里的世纪大迁移》。也参见《中国经济时报》于2011年7月1日的报道《创新推广飞地经济、促进区域协调发展》。
② 例如,广东顺德清远(英德)经济合作区、佛山(云浮)产业转移园等共建园区会根据合作各方的出资情况按比例分享GDP与税收。也有上海莘庄工业区与滁州经济技术开发区的合作根据实际转移的产业进行划分利益。参见《南方周末》2013年4月26日报道《“飞地”之谜》、《21世纪经济报道》2014年9月18日报道《200个共建产业园梳理:长三角合作共建机制现状》。
简而言之,上述的地方合作模式可以用“依赖土地、利益共享”概括,同时其也成为理解当代中国区域经济发展与地方政府关系的关键。那么,合作的结果如何?当地方政府都比较热衷“一方面借用落后地区的土地资源、发达地区的产业资本来共建园区、引导产业转移;另一方面又通过税收与GDP共享来激励双方”时,合作将对双方的土地资源配置产生重要影响。双方政府如何安置产业转移以及如何利用盘活的土地资源实现各自目标,决定了其土地出让的方式与规模。具体地,产业转出地(通常是合作关系中的相对富裕地区)希望将“夕阳产业”转移出去以实现产业升级;而产业转入地(通常是合作关系中相对落后的地区)则希望承接来自富裕地区的产业,以吸引投资、增加税收。
换言之,在不相同的激励作用下,参与合作对于双方的土地出让方式与规模也会有不同的影响,如图 1所示。相对落后的产业转入地为了安置政府合作引导转入的工业产业,更有可能通过计划的方式(协议出让)配置土地资源,这一方面可能挤出用市场配置(招拍挂出让)土地,另一方面,也可能由于转入产业带动了当地的商住用地需求而提升当地土地价值,因而长期内可以拉动招拍挂出让。而相对发达的地区通过转出夕阳产业腾出土地,用于新一轮招商引资、引进高新技术产业,顺利实现腾笼换鸟,表现为更多的协议出让土地;也可用于满足当地本就很高的商住需求,即更多的招拍挂出让;其土地资源的配置结构取决于地方政府在两者之间如何权衡取舍。因此,总结起来,本文提出的研究假说为:③
③ 假说成立依赖于“地方政府更倾向于用协议方式出让工业用地,用招拍挂出让商住用地”这一前提假设。在本文实证所涉时间段内,土地出让政策的变化会削弱该假设的合理性,具体如何影响,详见后文的讨论。
假说1:地方政府合作将促进协议出让土地。
假说2:地方政府合作对招拍挂出让土地的影响不确定。
四、研究设计
(一)数据与变量。本文用2003-2011年的省级面板数据来考察政府间合作对不同土地出让方式的影响。被解释变量分别是各省(市、自治区)协议出让土地的面积、新增土地的面积,以及招拍挂出让土地的面积、新增土地的面积。此外,关注“新增土地”可以帮助我们从土地来源角度了解地方政府怎样回应合作产生的用地需求。①本文的解释变量是地方政府参与合作的程度。判断地方政府之间是否建立正式的合作关系,以两地政府(或者政府职能部门)是否直接签订合作协议来衡量。因此,本文分别从合作伙伴数(某地当年与多少地区签订了发展经济相关的合作协议)与合作协议数(某地当年与其他地区签订了多少项与经济发展相关的合作协议)两个层面来测量合作参与程度。②从变量的描述统计表 1可以看出,2003至2011年间,中国省级政府平均每年与近3个(2.65)省(市、自治区)签订过合作协议,签订了约4(3.58)项合作协议。由此可见,合作正逐渐成为地方政府间关系的“新常态”。
① 根据《中国国土资源统计年鉴》(2009:279-290),“新增土地”是指依法批准农地转用和土地征用、并在报告期转为国有建设用地的面积,因此,将其纳入研究可以考察地方政府之间的合作是否与农地转用和土地征用等行为紧密相关。
② 本文仅关注两地政府主动建立起与经济发展直接相关的合作关系,不包括对口扶贫支援关系,也不考虑科教事业、医疗卫生、政府职能等公共服务性质相关的合作关系。作者通过在百度、谷歌、新浪新闻等搜索引擎中检索每一对可能的合作伙伴之间的合作情况,系统地记录签订合作协议的省(市、自治区)、时间、地点、合作领域、合作协议名称、签字代表等信息,再重新整理与编码为这两个变量。限于篇幅,此处不详细报告数据的搜集方案,如有需要,可向作者索要。
变量 | 指标 | 均值 | 标准差 | 观察值 | |
因变量 | 协议出让土地 | 协议出让土地的面积(公顷) | 2 799.25 | 3 867.64 | 279 |
协议出让新增土地的面积(公顷) | 1 152.08 | 2 206.56 | 275 | ||
招拍挂出让土地 | 招拍挂出让土地的面积(公顷) | 4 491.12 | 5 438.29 | 279 | |
招拍挂出让新增土地的面积(公顷) | 2 318.36 | 3 446.84 | 279 | ||
自变量 | 合作伙伴数 | 与多少省(市、自治区)签订了经济发展的合作协议 | 2.65 | 2.22 | 279 |
合作协议数 | 与其他省(市、自治区)签订了多少项经济发展的合作协议 | 3.58 | 3.54 | 279 | |
竞争性解释 | 财政压力 | 一般预算收入与支出的比值(%) | 50.01 | 20.59 | 279 |
官员特征 | 省长的年龄 | 57.94 | 3.99 | 279 | |
省长的任期 | 3.08 | 1.89 | 279 | ||
省委书记的年龄 | 59.26 | 4.38 | 279 | ||
省委书记的任期 | 3.49 | 2.51 | 279 | ||
晋升压力 | 根据钱先航等(2011)计算 | 1.93 | 0.88 | 279 | |
控制变量 | 经济发展水平 | 人均GDP的对数,2000年不变价格 | 9.11 | 0.51 | 279 |
经济增长速度 | 地区生产总值的增长比率(%) | 12.85 | 2.13 | 279 | |
投资需求 | 固定资产投资占地区生产总值的比重(%) | 54.97 | 15.59 | 279 | |
人口密度 | Log(年末人口/面积) | 5.29 | 1.48 | 279 | |
城镇化 | 城镇人口占总人口比重(%) | 47.52 | 14.93 | 279 | |
产业结构 | 第二产业占地区生产总值的比重(%) | 47.41 | 8.17 | 279 | |
外资比重 | 外商直接投资占地区生产总值比重(%) | 44.51 | 58.04 | 279 | |
城乡收入比 | 城镇居民家庭人均可支配收入与农村居民家庭人均纯收入之比 | 3.09 | 0.62 | 279 | |
儿童占比 | 0-14岁儿童占总人口比重 | 0.18 | 0.05 | 279 | |
注:地方合作与官员特征的相关数据来自于作者的自建数据库。土地出让的数据出自《中国国土资源年鉴》(2004-2012年),财政数据来自《中国财政年鉴》(2004-2012年),其余出自《中国统计年鉴》(2004-2012年)。 |
此外,在实证模型中,我们加入了财政压力与官员的晋升压力这两类竞争性解释变量。财政压力用省级政府预算内收入占支出的比重来衡量。官员的晋升压力用两种方法来衡量:一是用省委书记、省长的年龄和任期来捕捉与官员本人特征有关的晋升压力(耿曙等,2016),二是参考钱先航等(2011)的做法,计算并加总出由各省(市、自治区)经济发展特征(经济增长率、财政盈余、失业率三个维度)带来的晋升压力。①其中,为了考察任期的非线性影响,我们在模型中加入了任期的平方项;经济发展相关的晋升压力也依照钱先航等(2011)做滞后一期处理。除此,还纳入了各地区经济发展水平、投资需求以及影响土地需求的一系列结构性特征,控制变量详见表 1。
① 感谢审稿专家的提醒与建议。作者还参考审稿专家的建议,用曹春方等(2014)的方法来测量晋升压力,重新估计本文的实证模型,发现大部分结果仍然成立,为省篇幅,文中不做详述。
(二)分析单位。本文将省级政府作为分析单位,原因如下:首先,从中国的政治经济背景与地方政府的合作激励来看,省级政府最可能成为地方合作的主要参与者和推动者。一方面,在区位优势、资源禀赋、产业结构等诸多方面,省际差异相对较大,省级地方政府之间比省内地市之间更容易建立合作关系。另一方面,由于晋升压力,省以下同级政府间的竞争可能异常激烈(Lü和Landry, 2014);相较而言,影响省级官员绩效与晋升的因素更多更复杂,相互之间开展合作的可能性相对会更大。将此结合起来推测,层级越低的地方政府越不可能与同一辖区内,经济发展水平或经济结构相似的其他同级政府建立合作关系。更进一步地,当合作关系涉及土地规划、利益分成等关键事宜时,省内各级政府合作关系的形成与维系往往依赖于省级政府的权威。
其次,从数据搜集与测量误差的角度来看,观察省级政府所产生的偏误更小,这是由于地方政府合作的相关数据由人工收集与整理而得,相较于省以下的地方合作,收集省际合作的数据相对容易,也更全面,测量误差会更小。主要表现为:其一,搜集地级市政府之间的合作情况,将面临四万多对可能的合作搭档,而对此进行人工检索、搜集数据几乎不可能;其二,媒体报道地市领导活动的概率远低于省级领导,即使各地的官媒会跟踪报道当地领导的活动,但这些报道未必能通过检索获得。因此我们认为搜集地级市合作的信息将面临更为严重的测量误差问题。
最后,虽然省以下政府分享了较大部分的土地出让收益,然而,涉及大宗土地征收、转用、出让等的审批权依然掌握在省级政府或国务院。在每年度的农地转用和土地征用规模的宏观把握与调控上,省级政府在很大程度上掌握着较大的主动权。更为关键的是,将土地用于新建或扩建园区时,通常都需要省级政府审批。可见,省级政府无论是主导省以下的地方合作,还是寻求省际合作,其审批权无疑都极为重要。
(三)实证步骤。本文的实证检验分三步。首先,我们运用双向固定效应模型,分别考察合作程度对于协议与招拍挂土地出让规模的影响。具体估计模型如下:
$ \begin{align} &landn{{g}_{it}}=\alpha +\beta agre{{e}_{it}}+\lambda X+{{\delta }_{i}}+{{\gamma }_{t}}+{{\varepsilon }_{it}} \\ &landa{{u}_{it}}=\alpha +\beta agre{{e}_{it}}+\lambda X+{{\delta }_{i}}+{{\gamma }_{t}}+{{\varepsilon }_{it}} \\ \end{align} $ |
其中,i表示省(市、自治区),t表示年份,landng表示协议出让土地的总面积、新增土地的面积,landau表示招拍挂出让土地的总面积、新增土地的面积,agree为合作参与程度,X包括竞争性解释和其他控制变量,δ和γ分别为省(市、自治区)、年份的固定效应。系数β为本文关注的参数。
接下来考察2007年土地出让政策的变化可能对结果产生的影响。由于地方合作对土地出让的影响依赖于“协议出让工业用地、招拍挂出让商住用地”这一前提假设,而中央政府在2006年和2007年发布了有关土地出让的调控政策,规定工业用地也必须采用招拍挂方式出让。因此,有必要将样本分为2008年前与之后进行单独考察。并且,为保证严谨,本文的稳健性检验也限于2008年前的样本,同时也避免2008年金融危机的干扰。
先用双向固定效应模型分析2008年前的合作对两种土地出让方式会产生什么影响。然后再逐一考察遗漏的影响因素与内生性问题。例如,鉴于协议出让与招拍挂出让两种行为并非相互独立,后文用似不相关回归将两个因变量的模型进行联立估计(Zellner,1962, 1963)。另外,我们还用空间回归模型来解决由于测量方式带来的省市之间的相关性。为进一步缓解内生性,将土地出让的滞后项也纳入模型中,采用GMM进行实证估计。同时,后文还改变了合作的测量方式来缓解测量误差,单独考察了遗漏省内合作是否会产生影响。至于2008年及之后的情况,我们先从政策本身入手,讨论预期土地出让政策变化可能产生的影响,然后再进行实证估计。
最后,由于难以直接观察共建园区与产业转移,本文通过考察合作对双方产业结构的不同影响来间接论证影响机制。具体地,本文考察了合作对双方的土地用途、工业增长、开发区工业对当地经济的贡献、房地产行业发展、高新技术产业发展以及工业产出的能耗等的影响,借此来全面剖析产业转移是否存在以及可能产生的后果。
五、实证结果与讨论
(一)地方合作与土地出让规模。首先考察合作对协议出让土地的影响,实证结果详见表 2。如模型1、2所示,当控制了竞争性解释变量、经济发展与经济结构等变量后,每增加一位合作伙伴会提高协议出让土地面积248公顷(约8.9%);每多签订一项经济发展相关的合作协议会使协议出让土地的总面积增加126公顷(4.5%)。表 2还考察了合作对协议出让新增土地的影响,参见模型3-4。结果显示,在控制了其他变量的情况下,合作的影响也显著为正,每增加一位合作伙伴将使得协议出让新增土地的面积增加约169公顷(14.7%),每多签一项合作协议将增加协议出让约73公顷(6.3%)。这些结果初步验证了假说1。从总体来看,各省(市、自治区)之间建立经济发展方面的合作关系会促进地方政府通过协议方式出让土地。这意味着双方在签订合作协议之后对于工业用地的需求有所增加,这种需求可能来自于通过建立合作关系而转移的工业产业,也可能是由此所带动的新兴产业。并且,这些土地更可能来自于当年农转非或新征用的土地。
协议出让 | 招拍挂出让 | |||||||
出让面积 | 新增面积 | 出让面积 | 新增面积 | |||||
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | (7) | (8) | |
合作伙伴数 | 247.79**(98.30) | 168.99*(99.49) | -75.92(64.13) | -123.32**(57.26) | ||||
合作协议数 | 125.80***(42.22) | 73.14*(42.62) | -14.46(37.63) | -57.43**(26.77) | ||||
财政压力 | -73.09(64.93) | -71.52(65.45) | -47.17(41.64) | -47.20(42.19) | 197.30**(90.47) | 198.99**(91.99) | 128.22**(57.12) | 127.90**(57.95) |
省长年龄 | 113.72(73.27) | 107.05(74.49) | 64.90(43.68) | 58.88(44.84) | -193.24*(107.05) | -189.40*(107.65) | -104.05(70.88) | -100.35(71.89) |
省长任期 | -194.80(352.88) | -199.51(347.80) | -99.79(229.21) | -101.75(231.44) | 904.38(598.91) | 908.25(601.73) | 573.95(418.68) | 576.82(422.67) |
省长任期方 | -1.12(45.54) | 0.81(43.55) | 0.54(26.36) | 1.99(26.49) | -94.89(68.08) | -96.17(68.43) | -69.28(49.54) | -70.39(49.97) |
书记年龄 | -191.46**(85.69) | -205.30**(91.82) | -113.16**(49.26) | -123.60**(56.66) | 113.69(90.80) | 120.21(91.98) | 87.02(65.53) | 94.41(66.58) |
书记任期 | 382.27*(221.23) | 402.11*(232.48) | 131.14(107.80) | 149.92(115.20) | -294.65(353.29) | -309.69(355.35) | -171.66(226.60) | -183.46(228.73) |
书记任期方 | -4.07(14.18) | -5.77(14.05) | 5.44(9.63) | 3.52(9.42) | 13.23(22.08) | 15.01(21.72) | 4.69(14.58) | 5.81(14.32) |
晋升压力 | 115.75(417.71) | 129.18(406.90) | 283.25(265.38) | 296.21(268.37) | 766.42(455.18) | 757.12(452.21) | 482.15(457.04) | 474.35(453.62) |
观察值 | 279 | 279 | 275 | 275 | 279 | 279 | 279 | 279 |
R2 | 0.58 | 0.58 | 0.44 | 0.43 | 0.70 | 0.70 | 0.68 | 0.68 |
注:括号内为聚类标准误, * * *表示p < 0.01, * *表示p < 0.05, *表示p < 0.1。表中各列均采用了双向固定效应模型进行估计,控制了年份、省市的固定效应、控制变量以及截距项。下表同注。 |
接下来考察合作对招拍挂出让土地的影响,结果如表 2模型5-8所示。结果表明,合作对招拍挂出让土地规模并没有显著的影响,但合作对新增土地规模有显著的负影响。控制其他变量之后,每增加一位合作伙伴,地方政府通过招拍挂出让新增土地的面积将减少约123公顷(5.3%),每多签订一项合作协议,招拍挂出让新增土地的面积将减少约57公顷(2.5%)。该结果部分地验证了假说2,这意味着双方在签订合作协议之后,地方政府通过“招拍挂”形式出让土地的规模会受到一定程度的“挤压”。换言之,合作将加强政府主导的土地资源配置模式(协议出让),而挤出市场主导的招拍挂出让。这一趋势,在新增土地的配置上更加明显。
在竞争性解释方面,表 2结果并不能为财政压力与官员晋升假说提供稳健一致的证据。从财政压力来看,压力增加会约束地方政府的协议出让、促进招拍挂出让,但前者作用并不显著。从官员特征相关变量的实证结果来看,省长年龄与任期对协议出让没有显著影响,对招拍挂出让有勉强显著为负的影响;而书记的年龄和任期会显著影响协议出让土地,但不会影响招拍挂出让。有趣的是,与官员特征相关的晋升压力不但没有促进土地出让,反而还会制约土地出让,这可能因为:其一,土地出让过程容易滋生腐败和激发民众抗争等(周飞舟,2007;梁若冰,2009;张莉等,2013),地方领导为求稳定,可能会控制土地出让规模;其二,省级领导的晋升与经济绩效的关系可能不大(陶然等,2010;Landry等,2017)。此外,实证结果没有发现任期与出让土地之间的非线性关系,由各地经济发展状况带来的晋升压力也不会显著影响土地出让。可见,官员晋升压力对土地出让规模的解释力比较有限。
(二)稳健性检验。尽管前面的实证证据能够支持研究假说,但该分析存在一个缺陷:地方合作影响土地出让的前提假设受土地出让政策的影响而削弱。2006年,国务院发布了《关于加强土地调控有关问题的通知》,规定工业用地也必须采用招拍挂方式出让,其出让价格不得低于公布的最低价标准。2007年国土资源部与监察部联合发文,推进与落实这一制度。根据雷潇雨和龚六堂(2014)的研究,2003-2007年,协议出让的土地平均约77.0%用于满足工仓需求,招拍挂出让的土地平均约84.8%用于满足商住需求,但“2008年仅有17.3%的工业用地由协议出让,而招拍挂出让的土地中用于工业的部分飙升为51%”。可见,地方政府更倾向于用协议方式出让工业用地,用招拍挂出让商住用地这一前提假设在2008年之前基本成立,而之后却不一定。为使实证分析更严谨,本文接下来先将样本限于2008年之前进行稳健性检验,再讨论之后的情况。
首先,仍用固定效应模型考察合作对土地出让的影响,结果见表 3。在2008年前,地方合作仍然会促进协议出让土地的规模,与表 2的结论一致,支持研究假说1。但合作对招拍挂出让并没有显著的挤出效应,这可能是因为合作对于招拍挂出让产生的几种影响相互抵消,也可能因为样本量还相对较小,不能观察到显著的影响。但总体来看,若仅考察2008年之前的地方合作,实证结果也基本能够支持研究假说。此外,从表 3还可以看出,财政压力、地方领导的任期、晋升压力对土地出让没有显著影响,仅省长与书记的年龄对协议出让有相反方向的显著影响,这些结果也不能为竞争性解释提供稳健的证据。
协议出让 | 招拍挂出让 | |||||||
出让面积 | 新增面积 | 出让面积 | 新增面积 | |||||
合作伙伴数 | 350.40**(149.25) | 324.33*(165.20) | 10.71(88.58) | -64.78(68.83) | ||||
合作协议数 | 88.66*(49.38) | 84.23*(48.52) | -13.91(38.44) | -23.73(18.15) | ||||
财政压力 | -56.08(45.00) | -36.78(51.44) | -55.61(46.33) | -37.42(46.03) | 48.30(57.14) | 46.38(60.07) | -0.67(23.10) | -5.35(25.85) |
省长年龄 | 222.77**(88.71) | 203.46**(81.49) | 154.38*(89.06) | 136.12(83.81) | -37.42(56.95) | -39.31(57.09) | -22.11(38.13) | -19.11(33.35) |
省长任期 | -262.39(369.56) | -296.39(379.56) | -311.33(356.94) | -341.33(374.50) | 45.50(226.52) | 42.21(235.94) | -174.72(202.94) | -169.43(196.22) |
省长任期方 | -3.96(40.88) | 2.44(41.22) | 14.82(40.40) | 20.50(40.80) | 9.04(36.79) | 9.96(38.26) | 23.61(26.56) | 22.74(25.31) |
书记年龄 | -125.54*(66.57) | -132.50*(75.09) | -25.36(56.88) | -30.97(62.63) | 6.00(73.34) | 3.25(72.48) | 45.31(40.58) | 45.47(41.34) |
书记任期 | 58.81(196.65) | 36.75(192.25) | -107.81(221.97) | -129.18(223.84) | 20.86(195.50) | 25.41(191.77) | 48.63(118.51) | 55.02(121.02) |
书记任期方 | 19.33(24.98) | 21.92(24.45) | 24.14(21.27) | 26.28(22.53) | 8.37(12.24) | 8.11(12.12) | -4.49(12.25) | -5.12(12.79) |
晋升压力 | 314.08(357.08) | 405.99(350.48) | 203.31(276.22) | 292.07(255.19) | -269.62(225.32) | -270.12(225.02) | -225.75(186.71) | -244.20(201.57) |
观察值 | 155 | 155 | 152 | 152 | 155 | 155 | 155 | 155 |
R2 | 0.34 | 0.30 | 0.37 | 0.32 | 0.56 | 0.56 | 0.32 | 0.31 |
其次,如前文所述,前面的模型都是将“协议出让”与“招拍挂出让”看成两种独立不相关的行为。实际上,同一省市的两种出让方式之间存在着某种内在联系,此时用似不相关回归模型(SUR)能够更为准确、有效地估计出合作对两种出让方式的影响。本文用SUR回归重新估计表 3,结果见表 4的Panel A。与表 3的结论一致,合作会增加协议出让土地的规模,但会降低招拍挂出让新增土地的规模。
协议出让 | 招拍挂出让 | ||||||||
出让面积 | 新增面积 | 出让面积 | 新增面积 | ||||||
Panel A SUR回归 |
合作伙伴数 | 415.73***(76.23) | 355.02***(47.72) | -0.17(37.91) | -64.63**(26.09) | ||||
合作协议数 | 130.30***(37.62) | 113.39***(23.42) | -14.61(18.24) | -25.89**(12.20) | |||||
观察值 | 154 | 154 | 151 | 151 | 154 | 154 | 151 | 151 | |
Panel B 空间Durbin估计 |
合作伙伴数 | 352.94**(144.02) | 328.23**(153.33) | 17.59(84.27) | -60.35(53.85) | ||||
合作协议数 | 75.68(53.39) | 90.24*(46.22) | -7.71(39.36) | -0.97(17.48) | |||||
合作的 空间加权 |
-244.23(616.37) | 216.98(256.06) | -544.81(537.49) | -66.88(133.69) | -234.74(210.80) | -111.66(119.54) | -950.46(584.93) | -457.45(285.18) | |
观察值 | 155 | 155 | 155 | 155 | 155 | 155 | 155 | 155 | |
R2 | 0.07 | 0.05 | 0.21 | 0.17 | 0.08 | 0.10 | 0.05 | 0.09 | |
Panel C GMM估计 |
因变量滞后一期 | -0.46***(0.05) | -0.49***(0.06) | 0.01(0.06) | -0.02(0.05) | 0.26***(0.10) | 0.23**(0.11) | 0.04(0.04) | 0.06(0.04) |
合作伙伴数 | 374.09***(96.07) | 147.35*(88.60) | -46.01(121.19) | -53.83*(28.41) | |||||
合作协议数 | 49.01*(25.17) | 50.46(34.29) | -46.22(57.05) | -24.01(22.23) | |||||
AR(2)检验 | 1.40 | 1.85 | 1.11 | 1.61 | 0.65 | 0.22 | -0.21 | -0.06 | |
Hansen检验 | 22.39 | 16.73 | 12.31 | 13.41 | 18.99 | 17.81 | 16.96 | 15.45 | |
观察值 | 93 | 93 | 90 | 90 | 93 | 93 | 93 | 93 |
接下来讨论由地方合作的测量方法导致的样本内部相关性。本文在统计地方政府参与合作时,同一组合作伙伴关系或同一项合作协议会分别被双方都纳入计算,使得各省(市、自治区)之间的合作参与程度并非独立不相关,遗漏这一关联可能带来估计偏误,甚至加剧内生性问题。对此,本文将这种双边关系看成是一种空间相关,用空间Durbin回归模型来刻画经济要素(产业)的空间流动(才国伟和钱金保,2013),并处理由遗漏变量问题导致的内生性问题(Elhorst, 2010;田相辉和张秀生,2013)。估计结果参见表 4的Panel B。结果显示,合作的空间相关对于土地出让仅有微弱的负面影响,但并不显著。在控制了这一空间联系之后,参与合作对于自身的影响,与之前表 3的结果并无太大区别。
此外,上述分析还可能面临其他两类内生性问题。(1)测量误差。一方面我们统计的地方合作可能有遗漏,会低估合作程度,另一方面由于多数合作协议并未言明详细合作内容和具体金额,我们只好依赖伙伴数与协议数这类粗糙的方式测量合作参与程度。(2)遗漏变量。实证模型可能遗漏了一些既影响合作参与程度又影响土地出让行为的变量,如政企关系、社会网络和地方治理水平等。然而,由于目前对于地方政府合作的研究还不太深入,难以找到合适的工具变量或自然实验来解决问题,于是本文将因变量的滞后项纳入模型,采用GMM模型进行估计,结果如表 4的Panel C所示。结果仍然显示,地方合作可以促进协议出让,并挤出新增土地的招拍挂出让。
此外,针对测量误差,本文还将解释变量重新编码为定序变量,①再次估计表 4中的各模型,结果同样也支持地方合作可以促进协议出让这一经验观察,且还更支持合作为招拍挂出让带来的挤出效应。我们还考察了遗漏省内合作是否影响上述估计,①在控制省级官员特征、省内经济发展差异等可能影响省内合作程度的变量之后,本文的研究假说依然成立。将这些分析结果总结起来,基于2008年前的样本的大部分实证结果都能支持“合作促进协议出让”,也有部分证据可以帮助我们观察到合作对招拍挂出让产生的挤出效应。在部分缓解测量误差与遗漏变量之后,这一结论依然稳健。然而,由于土地出让政策的变化,这一结论在2008年之后是否仍然成立,接下来将单独考察。
① 本文将“合作伙伴数”、“合作协议数”分别重新编码为“合作伙伴多与少”、“合作协议多与少”:取值为0时表示没有合作,取值为1时表示少量地参与合作,取值为2时表示广泛地参与合作。这样编码更侧重合作的“质”。当然也可以编码为类别虚拟变量,实证结果也与表 4大致相同。为节约版面,赋值方式、描述统计与实证结果不作详述,有需要可向作者索要。
① 感谢审稿专家的提醒。由于省级政府是地方合作的主要推动者,而省内合作多由上级政府主导。在这种情况下,省内合作的影响可以部分地反映在省级领导的个人特征与晋升激励中。此外,我们还推测“省内经济发展差异越大,越可能存在省内合作”,并用省内各地级市的人均GDP对数的标准差、各地级市第二产业占比的标准差来衡量省内差异,将其纳入模型控制。
我们先从政策本身进行推敲。在2008年之后,大部分工业用地要通过招拍挂方式获得,但商住用地并不会更多地通过协议方式获得;更进一步地,两地政府合作引导转移的产业,通常更可能选择进驻共建园区(杨本建和毛艳华,2014),而共建园区由于相对享有更多土地方面的政策优惠,或许更可能通过协议方式从地方政府获得土地。综合这两点可以推测,2008年之后,协议出让土地依然基本上反映了地方政府对于工业产业需求的回应。不过,由于2008年后大部分土地是通过招拍挂方式进行出让,此时的招拍挂出让既用于满足商住需求,又用来满足工业产业需求。因此,如果地方政府的合作模式如上一节所述,合作产生的工业产业用地需求就不一定完全反映在2008年后协议出让土地的相关数据中;并且,我们也将更难观察到合作对招拍挂出让的挤出效应。
接下来用2008年之后的数据重新估计表 3,结果发现:合作对协议出让总面积影响为正,但对新增土地的协议出让影响为负;合作对招拍挂出让总面积影响为正,对新增土地的招拍挂出让影响为负;然而这些影响都不显著。尽管由此很难判断研究假说是否成立,但从实证结果的影响方向来看,土地出让政策变化确实影响了地方政府如何回应地方合作产生的各类用地需求。并且,有趣的是,在2008年之后,合作对协议出让的“正面影响”、对招拍挂出让的“负面影响”均被削弱,这恰好可以间接地说明合作背后的影响机制,即产业转移带来土地资源的重新配置在2008年前后可能是一致存在的。下文详细讨论影响机制。
(三)影响机制检验:对双方产业的不同影响。如前文所述,地方合作对土地出让的影响渠道是合作双方通过共建园区来转移产业,从而引起土地资源的重新配置,两种不同方式出让土地的规模便是合作的结果。可见,要完整地识别这一影响机制,需要论证合作有助于促进双方共建产业园区和共建产业园区会影响两地的土地出让规模与结构。然而,受数据约束,我们无法得知每个地区到底有多少产业园区是合作共建的,以及由此带来的产业转移用地是多少,因此无法直接检验。不过,假若这一影响确实存在,那么我们预期合作对双方会产生不同的影响,通过考察合作对双方产业结构的影响可以进行间接推敲。
首先考察土地用途,分析合作双方在工业产业需求与商住用地需求之间如何配置土地资源。假如存在产业转移,那么可以预期合作会增加工业用地供给,至少合作中的相对落后方会增加工业用地、减少商住用地,而合作中的相对富裕方可能增加工业用地因而挤出商住用地,也可能增加商住用地供给。实证结果见表 5。②由其可知,合作伙伴数与合作协议数对工业用地的影响显著为正,对商住用地有微弱的负影响。说明合作参与程度越高,地方政府越会增加工业用地供给,间接论证了由于产业转移导致合作双方都需要安置“新”的工业产业,并可能会挤出商住用地。如上文预期,相对落后省市更可能如此。
不分合作角色 | 合作中的相对富裕方 | 合作中的相对落后方 | ||||||||||
工业用地 | 商住用地 | 工业用地 | 商住用地 | 工业用地 | 商住用地 | |||||||
合作伙伴数 | 226.46* | -58.47* | 254.44 | -55.58 | 223.14* | -69.14 | ||||||
(122.63) | (33.89) | (163.27) | (56.07) | (120.26) | (72.44) | |||||||
合作协议数 | 125.54** | -18.66 | 145.57* | -29.59 | 100.73* | -6.48 | ||||||
(58.51) | (19.17) | (77.44) | (29.84) | (50.81) | (31.40) | |||||||
观察值 | 279 | 279 | 279 | 279 | 279 | 279 | 279 | 279 | 279 | 279 | 279 | 279 |
R2 | 0.44 | 0.43 | 0.62 | 0.62 | 0.43 | 0.43 | 0.62 | 0.62 | 0.43 | 0.42 | 0.62 | 0.62 |
② 统计资料仅提供了2008年之后工业与商住用地的分类数据,对于之前年份,我们用“协议出让用地”代替“工业用地”、“招拍挂出让土地”代替“商住用地”,这一做法对于2008年可能不完全合适,为考察结果是否稳健,作者根据协议出让的工业、商住的各自占比,招拍挂出让中的工业、商住的各自占比对2008年数据进行相应调整,发现结果仍然与表 5相同。
接下来分析双方产业结构,我们分别考察了:合作是否促进双方工业增长、合作是否促进开发区对当地经济的贡献程度、是否促进房地产业发展及产业升级等四个层面。①结果详见表 6,Panel A关注了合作对相对富裕省市的影响,Panel B关注了相对落后省市。②由表可知,第一,合作对于相对富裕方的工业增长影响不大,但会削弱开发区工业对当地经济的贡献程度;而与之相反,合作可以促进相对落后地区的工业增长,并不会削弱其开发区工业的贡献程度,间接地支持了产业转移的合作模式。第二,合作对双方的房地产行业均没有显著影响。尽管前面有微弱的证据显示,合作会挤出招拍挂出让、挤出商住用地,但并未体现在房地产行业的固定资产投资占比上。第三,对合作中的相对富裕方来说,合作参与程度越高,开发区的高新技术企业数量、产值占比均更低,但单位工业产值的能耗也会降低,说明合作并不能帮助他们引入高新技术产业,但可淘汰高能耗的产业;而对合作中的相对落后方来说,合作参与程度越高,开发区的高新技术企业数量、产值占比也都更低,单位工业产值的能耗可能更低(但不显著),说明合作更有可能为相对落后地区带来高能耗的产业,而非高新产业。这一结果也比较直接地说明了两地合作转移了夕阳产业。③综合起来,表 5-6可以为地方政府合作如何影响土地出让提供一些间接的支持性证据,④基本上与图 1的理论分析、表 2-3的实证结果相符。
工业总产值增长率 | 开发区工业增加值占GDP比重 | 房地产占比 | 开发区高新企业数量 | 开发区高新企业产值占工业产值比重 | 单位工业产值的能耗 | ||||||||
Panel A 合作中的相对富裕方 |
合作伙伴数 | -0.19 | -0.13* | 0.08 | -33.29 | -0.43** | -0.03** | ||||||
(0.18) | (0.07) | (0.10) | (24.84) | (0.17) | (0.01) | ||||||||
合作协议数 | -0.11 | -0.05** | 0.00 | -26.98* | -0.21 | -0.01** | |||||||
(0.07) | (0.02) | (0.05) | (14.89) | (0.17) | (0.01) | ||||||||
观察值 | 130 | 130 | 182 | 182 | 208 | 208 | 208 | 208 | 208 | 208 | 130 | 130 | |
R2 | 0.70 | 0.70 | 0.47 | 0.47 | 0.44 | 0.44 | 0.38 | 0.38 | 0.37 | 0.37 | 0.91 | 0.91 | |
Panel B 合作中的相对落后方 |
合作协议数 | 0.25 | 0.02 | 0.08 | -56.96* | -0.93 | -0.02 | ||||||
(0.18) | (0.07) | (0.17) | (32.81) | (0.60) | (0.02) | ||||||||
合作伙伴数 | 0.22** | 0.03 | 0.06 | -29.67** | -0.62* | -0.01 | |||||||
(0.10) | (0.04) | (0.08) | (14.42) | (0.34) | (0.01) | ||||||||
观察值 | 130 | 130 | 182 | 182 | 208 | 208 | 208 | 208 | 208 | 208 | 130 | 130 | |
R2 | 0.70 | 0.71 | 0.46 | 0.46 | 0.44 | 0.44 | 0.39 | 0.38 | 0.38 | 0.39 | 0.91 | 0.91 |
① 限于篇幅,这些指标的测量方法、数据来源以及描述性统计均省略不述,感兴趣的读者可向作者索取。
② 为了剔除少数民族地区可能享受到一些特殊产业政策的影响,此处的分析仅考虑非少数民族地区。此外,由于合作对产业的影响需要在一定时间之后才能观察到,所以此处的合作参与程度均滞后一期处理。
③ 实际上,我们还分析了工业废气和工业废水。结果显示,合作会显著增加相对落后地区的工业废气排放总量、单位工业产值的废气排放,降低其达标的工业废水排放,与上面的结论一致。
④ 严格来说,这些证据都不够直接,既因为此处的开发区并不等于合作共建的产业园区,还因为共建园区的经济产出需要在两地之间分成、分别统计,这增加了在实证上追踪产业转移过程与结果的难度。
六、结论与启示
近十多年来,中国地方政府之间广泛的合作已成为不可忽视的事实,如何解释地方合作的成因及影响,也成为理解中国当代政治经济体制的重要问题。对此,本文尝试从土地出让的视角进行解读,关注地方政府间的合作关系如何影响土地出让。通过两个案例分析研究发现,共建园区转移产业是当前中国地方政府之间比较热衷的合作模式,而土地在其中发挥了关键作用:相对落后地区的土地资源丰裕,希望承接产业转移;而相对富裕省市的土地供给紧张,希望腾出土地实现产业升级或满足商住需求;为了安置“新”的产业,合作双方都更有可能通过政府的手段来配置土地资源,即协议出让。对省级面板数据的实证分析基本支持这一发现,结果表明:省市的合作伙伴越多,签订的合作协议越多,越会增加协议出让,减少招拍挂出让。并且,这一趋势在新增土地中更显著,这说明合作产生了新的用地需求。此外,本文还发现,合作可以帮助相对富裕地区“腾笼换鸟”,但不一定能“产业升级”;而落后地区则在承接产业转移的过程中沿着富裕地区曾经的道路招商引资,以地生财。
从理论来看,在地方政府合作普遍存在,而现有文献却鲜有关注的情况下,本研究不仅可以丰富对土地出让的理解,为地方政府合作的成因与影响提供初步的解释与证据,还提出了一种新的视角来解读中国政治经济现象。区域合作在不断加强,说明传统基于地方竞争视角的研究已经很难完整地刻画当代中国地方政府间的关系。因此,考察地方合作的影响,可为回答地方政府在“经济分权、政治集权”的体制中为何合作以及如何合作,地方的合作反过来又将如何影响央地关系,地方政府合作能否帮助中国经济走出中等收入陷阱等问题提供理论分析与经验证据。要回答这些问题,都离不开两个关键要素——土地与产业,因此,可以说本研究为从合作视角来理解中国经济提供了新的视角。
从实践与政策角度来看,上述发现对于如何加强地方政府间的合作,提高土地资源配置效率有两点启示:其一,案例分析显示地方政府间能否成功建立并维持合作关系,依赖于恰当的激励与双赢的机制,因此,如何通过制度设计保障地方合作激励机制是合作参与者和决策者的首要问题。其二,就土地资源配置而言,本文的发现基本上支持“产业转移”的故事,可见落后地区确实可以通过参与合作提高土地的利用率,增加招商引资。然而,研究结果还显示,产业转移也可能带来负面影响。此时,决策者需要思考怎样改进合作模式,以确保在建立支柱产业同时又提高资源配置效率,提高经济增长的质量。
诚然,本文的理论框架与实证分析仍有待完善。在理论上,我们对于地方政府合作背后的激励并未完全搞清楚,需要进一步建模分析合作关系怎样影响地方领导在财政收入和晋升两种激励间的权衡考量。更进一步地,土地资源配置与产业结构调整可能仅是地方合作的模式之一,还有其他因素在影响着地方之间是否合作以及如何合作,需要未来研究加以考察。在实证上,本文受数据限制,模型识别效果并不完美,有待未来完善。例如,找到效率更高、误差更低的方法来搜集地市县之间的合作数据,将实证分析扩展到更低层级的地方政府;寻找合作的工具变量或自然实验,解决内生性问题;系统性地搜集合作共建园区的相关资料,直接检验影响机制等。由此可见,对于从合作视角来理解中国的政治经济现象,本研究仅仅是个开端,未来还需要更多的研究来探索地方政府合作的成因及其影响。
[1] | 才国伟, 钱金保. 解析空间相关的来源:理论模型与经验证据[J]. 经济学(季刊), 2013(3): 869–894. |
[2] | 曹春方, 马连福, 沈小秀. 财政压力、晋升压力、官员任期与地方国企过度投资[J]. 经济研究, 2014(4): 1415–1436. |
[3] | 曹广忠, 袁飞, 陶然. 土地财政、产业结构演变与税收超常规增长——中国"税收增长之谜"的一个分析视角[J]. 中国工业经济, 2007(12): 13–21. |
[4] | 范子英, 张军. 财政分权、转移支付与国内市场整合[J]. 经济研究, 2010(3): 53–64. |
[5] | 范子英. 土地财政的根源:财政压力还是投资冲动[J]. 中国工业经济, 2015(6): 18–31. |
[6] | 耿曙, 庞保庆, 钟灵娜. 中国地方领导任期与政府行为模式:官员任期的政治经济学[J]. 经济学(季刊), 2016(3): 893–916. |
[7] | 雷潇雨, 龚六堂. 基于土地出让的工业化与城镇化[J]. 管理世界, 2014(9): 29–41. |
[8] | 李郇, 洪国志, 黄亮雄. 中国土地财政增长之谜——分税制改革、土地财政增长的策略性[J]. 经济学(季刊), 2013(4): 1141–1160. |
[9] | 梁若冰. 财政分权下的晋升激励、部门利益与土地违法[J]. 经济学(季刊), 2009(1): 283–306. |
[10] | 刘佳, 吴建南, 马亮. 地方政府官员晋升与土地财政——基于中国地市级面板数据的实证分析[J]. 公共管理学报, 2012(2): 11–23. |
[11] | 卢洪友, 袁光平, 陈思霞, 等. 土地财政根源:"竞争冲动"还是"无奈之举"?——来自中国地市的经验证据[J]. 经济社会体制比较, 2011(1): 88–98. |
[12] | 皮建才. 中国地方政府间竞争下的区域市场整合[J]. 经济研究, 2008(3): 115–124. |
[13] | 钱先航, 曹廷求, 李维安. 晋升压力、官员任期与城市商业银行的贷款行为[J]. 经济研究, 2011(12): 72–85. |
[14] | 乔宝云, 刘乐峥, 尹训东, 等. 地方政府激励制度的比较分析[J]. 经济研究, 2014(10): 102–110. |
[15] | 沈立人, 戴园晨. 我国"诸侯经济"的形成及其弊端和根源[J]. 经济研究, 1990(3): 12–19. |
[16] | 孙秀林, 周飞舟. 土地财政与分税制:一个实证解释[J]. 中国社会科学, 2013(4): 40–59. |
[17] | 陶然, 袁飞, 曹广忠. 区域竞争、土地出让与地方财政效应:基于1999-2003年中国地级城市面板数据的分析[J]. 世界经济, 2007(10): 15–27. DOI:10.3969/j.issn.1002-9621.2007.10.002 |
[18] | 陶然, 苏福兵, 陆曦, 等. 经济增长能够带来晋升吗?——对晋升锦标竞赛理论的逻辑挑战与省级实证重估[J]. 管理世界, 2010(12): 13–26. |
[19] | 田相辉, 张秀生. 空间外部性的识别问题[J]. 统计研究, 2013(9): 94–100. |
[20] | 王贤彬, 张莉, 徐现祥. 地方政府土地出让、基础设施投资与地方经济增长[J]. 中国工业经济, 2014(7): 31–43. |
[21] | 徐现祥, 李郇, 王美今. 区域一体化、经济增长与政治晋升[J]. 经济学(季刊), 2007(4): 1075–1096. |
[22] | 杨本建, 毛艳华. 产业转移政策与企业迁移行为——基于广东产业转移的调查数据[J]. 南方经济, 2014(3): 1–20. |
[23] | 杨善林. 皖江城市带承接产业转移示范区发展报告[M]. 北京: 科学出版社, 2010. |
[24] | 余靖雯, 肖洁, 龚六堂. 政治周期与地方政府土地出让行为[J]. 经济研究, 2015(2): 88–102. |
[25] | 张军, 周黎安. 为增长而竞争[M]. 上海: 上海人民出版社, 2008. |
[26] | 张莉, 王贤彬, 徐现祥. 财政激励、晋升激励与地方官员的土地出让行为[J]. 中国工业经济, 2011(4): 35–43. |
[27] | 张莉, 高元骅, 徐现祥. 政企合谋下的土地出让[J]. 管理世界, 2013(12): 43–51. |
[28] | 赵文哲, 杨继东. 地方政府财政缺口与土地出让方式——基于地方政府与国有企业互利行为的解释[J]. 管理世界, 2015(4): 11–24. |
[29] | 赵祥, 郭惠武. 产业转移的区域合作机制研究——基于广东省产业转移园的博弈分析[J]. 南方经济, 2014(3): 98–110. |
[30] | 周飞舟. 生财有道:土地开发和转让中的政府和农民[J]. 社会学研究, 2007(1): 49–82. |
[31] | 周飞舟. 大兴土木:土地财政与地方政府行为[J]. 经济社会体制比较, 2010(3): 77–89. |
[32] | 周黎安. 晋升博弈中政府官员的激励与合作——兼论我国地方保护主义和重复建设问题长期存在的原因[J]. 经济研究, 2004(6): 33–40. |
[33] | Chen T, Kung J. Do land revenue windfalls create a political resource curse? Evidence from China[J]. Journal of Development Economics, 2016, 123: 86–106. DOI:10.1016/j.jdeveco.2016.08.005 |
[34] | Elhorst J P. Applied spatial econometrics:Raising the bar[J]. Spatial Economic Analysis, 2010, 5(1): 9–28. DOI:10.1080/17421770903541772 |
[35] | Han L, Kung J. Fiscal incentives and policy choices of local governments:Evidence from China[J]. Journal of Development Economics, 2015, 116: 89–104. DOI:10.1016/j.jdeveco.2015.04.003 |
[36] | Landry P F, Lü X, Duan H. Does performance matter? Evaluating political selection along the Chinese administrative ladder[J]. Forthcoming in Comparative Political Studies, 2017. |
[37] | Lü X, Landry P F. Show me the money:Interjurisdiction political competition and fiscal extraction in China[J]. American Political Science Review, 2014, 108(3): 706–722. DOI:10.1017/S0003055414000252 |
[38] | Xu C. The fundamental institutions of China's reforms and development[J]. Journal of Economic Literature, 2011, 49(4): 1076–1151. DOI:10.1257/jel.49.4.1076 |
[39] | Young A. The razor's edge:Distortions and incremental reform in the Peoples Republic of China[J]. The Quarterly Journal of Economics, 2000, 115(4): 1091–1135. DOI:10.1162/003355300555024 |
[40] | Zellner A. An efficient method of estimating seemingly unrelated regressions and tests for aggregation bias[J]. Journal of the American Statistical Association, 1962, 57(298): 348–368. DOI:10.1080/01621459.1962.10480664 |
[41] | Zellner A. Estimators for seemingly unrelated regression equations:Some exact finite sample results[J]. Journal of the American Statistical Association, 1963, 58(304): 977–992. DOI:10.1080/01621459.1963.10480681 |