陳舒瑩

摘 要：房?jī)r(jià)變動(dòng)、土地財(cái)政與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間具有相互影響、相互作用的關(guān)系。以2011—2017年安徽省16個(gè)市為研究對(duì)象，借助耦合度模型，分析了房?jī)r(jià)變動(dòng)和土地財(cái)政對(duì)安徽省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。結(jié)果表明：房?jī)r(jià)變動(dòng)與安徽省經(jīng)濟(jì)發(fā)展息息相關(guān)，但土地財(cái)政對(duì)安徽省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響不大。

關(guān)鍵詞：房?jī)r(jià)變動(dòng);土地財(cái)政;經(jīng)濟(jì)發(fā)展;影響

文章編號(hào)：1004-7026（2019）15-0034-03 ? ? ? 中國(guó)圖書(shū)分類號(hào)：F12 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

1 ?文獻(xiàn)綜述

近年，地方財(cái)政收入依賴土地財(cái)政收入的現(xiàn)象日益明顯，土地財(cái)政收入成為政府完成經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的一種主要方式。誠(chéng)然，土地財(cái)政在很大程度上解決了地方政府的經(jīng)濟(jì)壓力，推動(dòng)了城市化發(fā)展，但也出現(xiàn)了很多問(wèn)題。財(cái)政過(guò)度依賴土地，地方債務(wù)規(guī)模和融資風(fēng)險(xiǎn)不斷擴(kuò)大，同時(shí)也造成了地價(jià)和房?jī)r(jià)快速上漲，加劇了財(cái)富分配不均，帶來(lái)了系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)的重大隱患。

自1994年住房分配制度市場(chǎng)化改革以來(lái)，房?jī)r(jià)一路飆漲。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2003年以來(lái)，二線城市房?jī)r(jià)上漲3.92倍，一線城市漲幅甚至達(dá)到5倍;2016年以來(lái)，二線城市房?jī)r(jià)開(kāi)始“瘋漲”，三四線城市房?jī)r(jià)一路飆升。房?jī)r(jià)過(guò)高和快速增長(zhǎng)帶來(lái)了許多問(wèn)題，造成貧富差距越來(lái)越大，房貸壓力大，居民幸福指數(shù)降低，過(guò)熱的房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)也對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)造成了一定影響。因此，研究房?jī)r(jià)變動(dòng)和土地財(cái)政對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

對(duì)于房?jī)r(jià)、土地財(cái)政和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系，很多學(xué)者從不同角度進(jìn)行了研究。基于房地產(chǎn)市場(chǎng)視角看中國(guó)式的土地財(cái)政，趙欣（2019）[1]認(rèn)為在我國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)的時(shí)期，應(yīng)從可持續(xù)發(fā)展的長(zhǎng)遠(yuǎn)角度出發(fā)，以改善稅收等制度來(lái)替代過(guò)度依賴土地出讓的方式，為地方財(cái)政注入新動(dòng)力。張歡（2019）[2]從價(jià)格和成本的角度出發(fā)，理論分析了土地財(cái)政和房?jī)r(jià)水平的關(guān)系。由于土地資源具有一定的政策性，隨著地方政府對(duì)于土地財(cái)政的熱衷，開(kāi)發(fā)商拿地成本不斷上升，推動(dòng)房?jī)r(jià)不斷上漲。通過(guò)數(shù)據(jù)和實(shí)證分析，王先柱等（2019）[3]的研究表明土地財(cái)政和房?jī)r(jià)上漲之間存有正向反饋機(jī)制，并且相互影響。房?jī)r(jià)過(guò)高，偏離房產(chǎn)實(shí)際具有的價(jià)值，容易產(chǎn)生房地產(chǎn)泡沫，基于這一視角，聶高輝等（2018）[4]研究了1998—2015年深圳市土地財(cái)政、房地產(chǎn)泡沫和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)三者之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，雖然從長(zhǎng)期來(lái)看三者之間趨于均衡，但是短期內(nèi)相互作用存在一定差別。鄭潔等（2019）[5]在研究中，將經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平作為控制變量，研究了土地財(cái)政對(duì)房?jī)r(jià)的作用機(jī)制。基于以上研究，以安徽省16個(gè)市為研究對(duì)象，借助耦合度模型，研究房?jī)r(jià)變動(dòng)、土地財(cái)政與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系。

2 ?模型構(gòu)建

2.1 ?耦合度模型

耦合度是借鑒物理學(xué)中容量耦的說(shuō)法，解釋多個(gè)系統(tǒng)之間的相互作用關(guān)系，計(jì)算公式如下。

（1）

式中：a、b為各指標(biāo)數(shù)值，在本研究中可代指土地財(cái)政、房?jī)r(jià)水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展;M值表示兩個(gè)指標(biāo)之間的耦合度，M∈[0，1]，且M值越大表示耦合度越高。

一般按照M值劃分區(qū)間，將耦合度劃分不同程度，具體見(jiàn)表1。

2.2 ?指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)來(lái)源

選擇人均GDP來(lái)衡量地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r;房屋平均銷售價(jià)格衡量房?jī)r(jià)變動(dòng);土地出讓金表示土地財(cái)政?；诎不帐〉厥屑?jí)層面進(jìn)行研究，土地出讓金的數(shù)據(jù)無(wú)法獲取，采用房產(chǎn)稅、城鎮(zhèn)土地使用稅、土地增值稅之和占財(cái)政收入的比重來(lái)表示土地財(cái)政。研究對(duì)象為安徽省16個(gè)地級(jí)市，研究時(shí)段為2011—2017年，數(shù)據(jù)來(lái)源于《安徽統(tǒng)計(jì)年鑒（2012—2018年）》。

3 ?耦合度分析

將安徽省16市2011—2017年的數(shù)據(jù)代入耦合度模型，計(jì)算得到2011—2017年房屋平均銷售價(jià)格和人均GDP的耦合度（用M1表示）、土地財(cái)政和人均GDP的耦合度（用M2表示），見(jiàn)表2、表3。

由表2可知，從空間維度上看，各市發(fā)展趨勢(shì)不一。合肥處于先下降（2011—2015年）、后上升（2015—2017年）的趨勢(shì)，2011—2017年間M1均值為0.604，處于磨合耦合;淮北、蚌埠均處于下降趨勢(shì)，2011—2017年淮北M1均值為0.651，處于磨合耦合，2011—2017年蚌埠M1均值為0.652，處于磨合耦合;亳州處于下降—上升—下降—上升的波動(dòng)趨勢(shì)，2011—2017年M1均值為0.812，處于高度耦合，說(shuō)明亳州房?jī)r(jià)跟經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平息息相關(guān);宿州處于下降—上升的趨勢(shì)，2011—2017年M1均值為0.738，處于磨合耦合;淮南處于上升—下降—上升的趨勢(shì)，2011—2017年間M1均值為0.674，處于磨合耦合;馬鞍山處于上升—下降—上升—下降的波動(dòng)趨勢(shì)，2011—2017年間M1均值為0.510，處于磨合耦合;銅陵處于下降—上升—下降的波動(dòng)趨勢(shì)，2011—2017年間M1均值為0.497，處于頡頏耦合;池州處于下降—上升—下降—上升的波動(dòng)趨勢(shì)，2011—2017年間M1均值為0.641，處于磨合耦合;安慶處于上升—下降—上升的波動(dòng)趨勢(shì)，2011—2017年間M1均值為0.680，處于磨合耦合;阜陽(yáng)、滁州、六安、蕪湖、宣城和黃山6個(gè)市均處于下降（2011—2016年）—上升（2016—2017年）的發(fā)展趨勢(shì)，2011—2017年間，阜陽(yáng)M1均值為0.873，處于高度耦合;滁州M1均值為0.675，處于磨合耦合;六安M1均值為0.791，處于磨合耦合;蕪湖M1均值為0.558，處于磨合耦合;宣城M1均值為0.638，處于磨合耦合;黃山M1均值為0.637，處于磨合耦合。

2011—2017年，安徽省各市房屋平均銷售價(jià)格與人均GDP處于磨合耦合的有13個(gè)市，占比為81.25%;處于高度耦合的有2個(gè)市，占比12.50%;處于頡頏耦合的有1個(gè)市，占比6.25%。

從時(shí)間維度上看，2011—2017年，安徽省16個(gè)市M1均值均在[0.5～0.8]，處于磨合耦合，發(fā)展趨勢(shì)處于下降（2011—2016年）—上升（2016—2017年）的狀態(tài)。

由表3可知，從2011—2017年安徽省各市的土地財(cái)政和人均GDP的耦合度均值來(lái)看，M2值均小于0.3，都處于低水平耦合，這說(shuō)明土地財(cái)政和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的相互影響不大。從發(fā)展趨勢(shì)上看，合肥處于下降—上升—下降的波動(dòng)狀;淮北處于下降—上升—下降—上升—降的波動(dòng)狀;亳州處于下降—上升的趨勢(shì);宿州處于下降—上升—下降—上升的趨勢(shì);蚌埠處于下降—上升—下降—上升的趨勢(shì);阜陽(yáng)處于上升—下降—上升的趨勢(shì);淮南處于上升—下降—上升的趨勢(shì);六安處于下降—上升—下降—上升的趨勢(shì);馬鞍山處于下降—上升—下降的發(fā)展趨勢(shì);蕪湖處于下降的趨勢(shì);宣城處于上升—下降的趨勢(shì);銅陵處于上升—下降—上升—下降的發(fā)展趨勢(shì);池州處于上升—下降—上升—下降的發(fā)展趨勢(shì);安慶處于上升—下降的趨勢(shì);黃山處于上升—下降—上升—下降的發(fā)展趨勢(shì)。

從時(shí)間維度上看，2011—2017年，安徽省16市M2值均小于0.3，都處于低水平耦合，這說(shuō)明安徽省土地財(cái)政和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的相互影響不大。

4 ?結(jié)束語(yǔ)

以2011—2017年安徽省16市為研究對(duì)象，借助耦合度模型，分析了房?jī)r(jià)變動(dòng)和土地財(cái)政對(duì)安徽省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。主要結(jié)論如下。①2011—2017年，安徽省16市房屋平均銷售價(jià)格和人均GDP的耦合度發(fā)展趨勢(shì)不一，且整體處于較高水平，其中處于磨合耦合的有13個(gè)市，占比81.25%;處于高度耦合的有2個(gè)城市，占比12.50%;處于頡頏耦合的有1個(gè)城市，占比6.25%。表明房?jī)r(jià)變動(dòng)與安徽經(jīng)濟(jì)發(fā)展息息相關(guān)。②2011—2017年，安徽省16市土地財(cái)政和人均GDP的耦合度發(fā)展趨勢(shì)大部分都處于波動(dòng)態(tài)勢(shì)，且無(wú)論從時(shí)間維度還是空間維度，M2值均小于0.3，都處于低水平耦合。說(shuō)明安徽省土地財(cái)政和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響不大。鑒于安徽省房?jī)r(jià)變動(dòng)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間相互影響的關(guān)系，要實(shí)現(xiàn)協(xié)調(diào)發(fā)展，必須調(diào)整好安徽經(jīng)濟(jì)發(fā)展與房?jī)r(jià)變動(dòng)之間的關(guān)系[6]。當(dāng)前，房?jī)r(jià)的快速增長(zhǎng)可能會(huì)導(dǎo)致與經(jīng)濟(jì)發(fā)展失衡，政府要采取積極的宏觀調(diào)控政策，控制房?jī)r(jià)過(guò)快增長(zhǎng)，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定協(xié)調(diào)發(fā)展。

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