王施雨,李常洪
(1.中央財(cái)經(jīng)大學(xué)中國公共財(cái)政與政策研究院,北京 102206;2.山西大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,山西 太原 030006)
21世紀(jì)以來,中國的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)展現(xiàn)出長足的進(jìn)步。其中,高鐵的發(fā)展格外引人矚目:2019年,我國高鐵運(yùn)營總里程突破4萬公里,占全球高鐵總里程的三分之二,標(biāo)志著我國成為世界上高鐵建設(shè)的領(lǐng)軍國家。作為提振總體經(jīng)濟(jì)、促進(jìn)區(qū)域聯(lián)合發(fā)展的軌道交通建設(shè)項(xiàng)目,高鐵建設(shè)已成為國家發(fā)展的重要戰(zhàn)略。除了對(duì)經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生作用外,地方政府的土地財(cái)政行為也會(huì)受到高鐵開通影響。自2003年土地財(cái)政從協(xié)議出讓轉(zhuǎn)為“招拍掛”以來,土地財(cái)政收入逐漸成為地方財(cái)政中最重要的部分。在上海、佛山、杭州等東南沿海城市,土地出讓收入甚至超過了地方一般預(yù)算內(nèi)收入。被稱作“第二財(cái)政”的土地財(cái)政引發(fā)了廣泛關(guān)注[1],政策制定者和學(xué)者也對(duì)現(xiàn)行土地財(cái)政政策的可持續(xù)性表示了擔(dān)憂[2]。
作為重要的公共交通設(shè)施,高鐵提高了城市的可達(dá)性,促進(jìn)資本和人力要素的流動(dòng),并對(duì)地方的土地供需和政府土地財(cái)政行為產(chǎn)生了較大影響?;诖耍疚奶岢鲆粋€(gè)高鐵開通對(duì)地方政府土地財(cái)政行為影響的理論框架,并應(yīng)用地級(jí)市數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究。
理論研究表明,高鐵開通能夠促進(jìn)地區(qū)間的資本和人力流動(dòng)。關(guān)于高鐵開通對(duì)土地財(cái)政的影響,有如下的可能解釋:當(dāng)區(qū)域間的資本流動(dòng)性增強(qiáng),以拉動(dòng)GDP增長為目標(biāo)的地方政府存在更強(qiáng)的“土地引資”激勵(lì),即通過出讓土地使用權(quán),吸引資本進(jìn)駐。如果這一過程發(fā)生在具有吸引力的城市,地方政府的土地財(cái)政收入將會(huì)增加。然而,對(duì)于發(fā)展程度差的城市,其對(duì)于資本的吸引力較弱,當(dāng)高鐵在欠發(fā)達(dá)城市開通時(shí),資本的跨區(qū)域流動(dòng)性增強(qiáng),資本外逃和資本流入的情況可能同時(shí)發(fā)生,因此這一部分城市的土地財(cái)政情況不容易確認(rèn)。此外,由于高鐵開通有增進(jìn)人員在區(qū)域間自由流動(dòng)的作用,在較發(fā)達(dá)的城市會(huì)產(chǎn)生人力資本流入效應(yīng)。人口的增長意味著商品房交易市場(chǎng)中出現(xiàn)賣方市場(chǎng),這一部分城市的房?jī)r(jià)預(yù)期上漲,土地“招拍掛”的市場(chǎng)中商住用地供不應(yīng)求,地方政府土地財(cái)政收入增長。然而對(duì)于吸引力不足的欠發(fā)達(dá)城市,人員流動(dòng)對(duì)土地財(cái)政產(chǎn)生的效應(yīng)并不能確定,仍需要實(shí)證證據(jù)。圖1對(duì)上述理論進(jìn)行了可視化展示。基于上述理論,本文做出如下假設(shè):
圖1 可能的邏輯框架
高鐵開通總體上增加了地級(jí)市的土地出讓金占比,但是對(duì)于欠發(fā)達(dá)城市的促進(jìn)作用較弱,即欠發(fā)達(dá)地區(qū)要素的流入和外逃情況會(huì)同時(shí)存在,總體上流入大于流出;
高鐵開通總體上增加了地級(jí)市的土地出讓金占比,但是在城市間沒有明顯差異,即負(fù)向效果不顯著;
高鐵開通降低了地方政府的土地財(cái)政意愿,即上述理論完全不成立。
本文從高鐵開通這一細(xì)分領(lǐng)域入手,探究其對(duì)土地財(cái)政行為產(chǎn)生的影響,并通過分樣本及三重差分方法研究不同區(qū)域、不同發(fā)展情況的地級(jí)市土地財(cái)政行為受影響狀況,更為細(xì)致地考察了異質(zhì)性情況。筆者手動(dòng)搜集處理了2003~2017年275個(gè)地級(jí)市的高鐵開通數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)時(shí)點(diǎn)新且覆蓋全國。在此基礎(chǔ)上整合了土地出讓數(shù)據(jù)和宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù),構(gòu)成了研究的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。為了削弱選擇性偏誤帶來的內(nèi)生性,在多期雙重差分的基礎(chǔ)上進(jìn)行了傾向得分匹配和三重差分方法以控制時(shí)間和城市特征,豐富了現(xiàn)有研究。在整理宏觀經(jīng)濟(jì)因素時(shí),采用主成分分析方法降維,以削弱控制變量相關(guān)帶來的影響。
在我國高鐵被定義為時(shí)速200 km/h及以上的高速列車?;谶@一標(biāo)準(zhǔn),截至2017年年底,我國共開通高速鐵路90條,沿途經(jīng)過187個(gè)地級(jí)市,覆蓋率達(dá)到56.33%。根據(jù)各段高速鐵路建成通車時(shí)間以及高鐵站的建成時(shí)間,本文構(gòu)建了高鐵開通這一虛擬變量HSRi,t。其中t表示年份,i表示城市。如果某年該市開通高鐵,則HSRi,t記為1,否則為0。鑒于高鐵開通的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)性質(zhì),本文采用雙重差分的方法識(shí)別高鐵開通的因果效應(yīng)。由于政策沖擊并非同一時(shí)間點(diǎn),本文參照“多期DID方法”(Bertrand and Mullainathan,1999),將樣本時(shí)間跨度內(nèi)所有觀測(cè)值中還未開通高鐵的城市識(shí)別為控制組,已經(jīng)開通的觀測(cè)值識(shí)別為處理組。關(guān)于被解釋變量土地財(cái)政LFi,t,本文采用使用較為廣泛的狹義土地財(cái)政收入(1)[3]。為了消除不同城市土地財(cái)政規(guī)模差異帶來的影響,本文采用(土地出讓金/一般預(yù)算內(nèi)財(cái)政收入)作為地級(jí)市土地財(cái)政行為的最終衡量標(biāo)準(zhǔn)。
綜上,最終的基準(zhǔn)實(shí)證模型如下:
其中,i,t分別表示城市和年份,LFi,t是各城市土地財(cái)政行為的衡量指標(biāo),Xi,t是影響地級(jí)市土地財(cái)政行為的一組控制變量,μi代表難以觀測(cè)的區(qū)域(城市)效應(yīng),λt代表各年份的時(shí)間虛擬變量,εi,t是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。如前文所述,HSRi,t是代表在年份城市是否開通高鐵的虛擬變量,因此,θ是本文主要關(guān)心的估計(jì)系數(shù)。若θ>0,說明高鐵開通會(huì)增進(jìn)地級(jí)市的土地財(cái)政行為;若θ<0,則表明開通高鐵抑制了城市的土地財(cái)政。
在多期雙重差分方法的基礎(chǔ)上,為了檢驗(yàn)欠發(fā)達(dá)城市“負(fù)向效應(yīng)”的情況,在方程(1)中加入高鐵開通與欠發(fā)達(dá)城市虛擬變量的交互項(xiàng)進(jìn)行三重差分回歸,并估計(jì)交互項(xiàng)系數(shù)。檢驗(yàn)要素外逃的實(shí)證模型如下:
由于樣本年份(2003~2017年)內(nèi),城市分級(jí)情況不斷發(fā)生變化,本文在每一年對(duì)275個(gè)地級(jí)市進(jìn)行打分和排序,并將排在前40%的城市識(shí)別為“發(fā)達(dá)城市”,60%~100%的城市為“欠發(fā)達(dá)城市”。在打分時(shí),選取夜間燈光強(qiáng)度作為經(jīng)濟(jì)因子,人口作為社會(huì)因子[4],運(yùn)用主成分分析方法計(jì)算2003~2017年間的城市得分并進(jìn)行排名。當(dāng)城市被識(shí)別為“欠發(fā)達(dá)城市”時(shí),Underdevelop取值為1,反之為0?;诖?,方程(2)實(shí)際衡量了欠發(fā)達(dá)城市的土地財(cái)政受高鐵開通的影響程度相對(duì)其他城市的大小。若δ<0,則說明相對(duì)其他城市,欠發(fā)達(dá)城市的土地財(cái)政情況受到高鐵開通的影響較小,反之則欠發(fā)達(dá)城市影響更大。因此,針對(duì)方程(1)(2)的不同回歸結(jié)果,假設(shè)i~iii的實(shí)現(xiàn)有如下幾種情況:
若方程(1)中θ>0,方程(2)中仍有θ>0,同時(shí)δ<0且顯著,假設(shè)i成立;
若方程(1)中θ>0,方程(2)中仍有θ>0,但δ的系數(shù)不顯著,假設(shè)ii成立;
若方程(1)中θ<0,假設(shè)iii成立。
在進(jìn)行實(shí)證分析時(shí),考慮到高鐵開通對(duì)地方財(cái)政產(chǎn)生影響存在一定滯后性,在回歸時(shí)加入HSRi,t滯后一期的情況,以考察高鐵開通可能存在的時(shí)滯效應(yīng)。
1.控制變量
影響地級(jí)市土地財(cái)政行為的因素主要有三個(gè)方面:自然資源稟賦、地方發(fā)展程度和政府行為。為了控制這些影響因素,本文選擇市轄區(qū)人均土地面積代表自然資源稟賦;第二、三產(chǎn)業(yè)人員比重、工業(yè)化水平(第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占地級(jí)市生產(chǎn)總值比重)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)(第二、三產(chǎn)業(yè)增加值)、人口以及夜間燈光數(shù)據(jù)代表的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平;城市建設(shè)用地占總面積比重、地區(qū)實(shí)際利用外商投資額、財(cái)政自主水平(一般預(yù)算內(nèi)收入/一般預(yù)算內(nèi)支出)作為衡量政府行為的指標(biāo)。
2.數(shù)據(jù)來源
本文采用的土地出讓數(shù)據(jù)均來源于《中國國土資源統(tǒng)計(jì)年鑒》。文中所用到的協(xié)變量的數(shù)據(jù)來源為《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。對(duì)于高鐵開通數(shù)據(jù),本文采用的方式是在國家鐵路總局公布的信息基礎(chǔ)上,參照12306和鐵路信息網(wǎng)提供的信息進(jìn)行手動(dòng)整理。為了排除缺失值和異常值的影響,在進(jìn)行實(shí)證分析前對(duì)數(shù)據(jù)作相應(yīng)處理。處理后,樣本涵蓋275個(gè)地級(jí)市,共計(jì)4 064個(gè)觀察值。在進(jìn)行回歸前,將所有變量進(jìn)行對(duì)應(yīng)的正態(tài)變換。表1為所有變量的描述性統(tǒng)計(jì)。
表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)
進(jìn)行多期DID實(shí)證分析前,需要進(jìn)行平行趨勢(shì)檢驗(yàn)。鑒于多期DID模型中政策沖擊時(shí)點(diǎn)不同,本文借鑒(Pei Li;Yi Lu,2016)[5]的思路,運(yùn)用事件分析法(Event Study)衡量高鐵開通前后觀測(cè)值土地財(cái)政情況的變化。具體模型如下:
其中,Dtc0+k表示高鐵開通附近四年的窗口,且Dtc0+k=postk*HSRcity。tc0表示高鐵開通的年份,t-tc0=postk,k=-(-4),(-3),(-2),(-1),0,1,2,3,4+;HSRcity是識(shí)別在樣本期間內(nèi),城市i是否開通高鐵的虛擬變量。在上述回歸中,βk代表相對(duì)沒有開通高鐵的觀測(cè)值,高鐵開通窗口期內(nèi)Dtc0+k對(duì)土地財(cái)政情況的回歸系數(shù)。若平行趨勢(shì)檢驗(yàn)通過,則回歸結(jié)果表現(xiàn)為高鐵開通前βk不顯著,高鐵開通后顯著且符號(hào)符合預(yù)期。這一結(jié)果證明相對(duì)沒有開通高鐵的城市,高鐵城市在開通高鐵后土地財(cái)政開始與前者產(chǎn)生差異。表2(1)列展示了所有觀測(cè)值的平行趨勢(shì)檢驗(yàn)結(jié)果。可以看出,高鐵開通后的回歸結(jié)果不符合預(yù)期,沒有通過平行趨勢(shì)檢驗(yàn)。圖2展示了樣本年份地級(jí)市土地財(cái)政平均值的變化情況?;谄骄档拇致詧D像說明樣本不符合平行趨勢(shì)要求。
圖2 匹配前平衡趨勢(shì)
處理組和控制組呈現(xiàn)嚴(yán)格的時(shí)間平行趨勢(shì)是應(yīng)用多期雙重差分方法的重要前提。如果平行趨勢(shì)檢驗(yàn)不通過,說明所選取的樣本存在選擇性偏誤。針對(duì)這種偏誤,本文采用傾向值匹配(PSM)方法。在選擇匹配方法時(shí),核匹配的方法相對(duì)最鄰近匹配和半徑匹配等方法具有一定優(yōu)勢(shì)[6],因此,本文采用核匹配雙重差分法進(jìn)行實(shí)證分析(Kernel Propensity Score)。應(yīng)用核匹配方法的估計(jì)方程如下:
其中,Weightit為核密度方程(Logit)測(cè)算得出的權(quán)重。表3為傾向值得分匹配結(jié)果,匹配成功的樣本共計(jì)3 488個(gè)??梢钥闯銎ヅ浜髤f(xié)變量標(biāo)準(zhǔn)差顯著降低,兩組的可比性大幅上升。表2列(2)展示了傾向值匹配后的平行趨勢(shì)檢驗(yàn)結(jié)果。在進(jìn)行匹配后,事件分析法的回歸結(jié)果符合平行趨勢(shì)檢驗(yàn)的預(yù)期。圖3展示了傾向值匹配后的平均值變化趨勢(shì),表明在傾向值匹配后,觀測(cè)值符合平行趨勢(shì)要求。
圖3 匹配后平行趨勢(shì)
表2 樣本平行趨勢(shì)檢驗(yàn)結(jié)果(匹配前、匹配后)
表3 協(xié)變量平衡性檢驗(yàn)
表4展示了PSM-DID的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。表4(1)列表明,高鐵開通會(huì)增進(jìn)地方政府的土地財(cái)政行為:相對(duì)于沒有開通高鐵的觀測(cè)值,開通高鐵的城市土地財(cái)政占地方一般預(yù)算內(nèi)財(cái)政收入的比重增加6.74%。相對(duì)(1)列中的回歸系數(shù),(2)列中滯后一期的回歸系數(shù)較小,說明高鐵開通的效果隨時(shí)間消退。(3)(4)列在基準(zhǔn)回歸結(jié)果的基礎(chǔ)上進(jìn)行了三重差分檢驗(yàn)。在兩列展示的回歸系數(shù)中,高鐵開通與欠發(fā)達(dá)城市虛擬變量的交互項(xiàng)系數(shù)始終不顯著,說明開通高鐵對(duì)土地財(cái)政的影響在發(fā)達(dá)城市和欠發(fā)達(dá)城市間沒有顯著差異。證實(shí)了假設(shè)ii成立,即高鐵開通總體上增加了地級(jí)市的土地財(cái)政行為,且在發(fā)達(dá)城市和欠發(fā)達(dá)城市之間差異不明顯。
表4 PSM-DID基準(zhǔn)回歸結(jié)果
以上基準(zhǔn)回歸結(jié)果可能存在高鐵開通城市的內(nèi)生性問題。內(nèi)生選擇問題的產(chǎn)生可能是由于存在遺漏變量同時(shí)影響高鐵開通和地級(jí)市的土地財(cái)政行為;或者地級(jí)市的土地財(cái)政情況一定程度上決定了該城市的高鐵建設(shè)規(guī)劃。為此,本文采用工具變量法解決內(nèi)生性問題。鑒于建設(shè)第一條高鐵的計(jì)劃于2002年提出,本文選取2001年各地級(jí)市客運(yùn)總量作為工具變量。選取客運(yùn)總量作為高鐵開通工具變量的理由是:從外生性角度考慮,地級(jí)市2001年的客運(yùn)總量與2003~2017年的土地財(cái)政情況沒有關(guān)系;從相關(guān)性角度考慮,城市是否開通高鐵,部分取決于該城市是否有較高的交通運(yùn)輸需求,而歷史年份的客運(yùn)總量很可能反映這一城市特征。在實(shí)際回歸中,將2001年各地級(jí)市客運(yùn)總量與年份虛擬變量相乘作為工具變量,以此解決2001年的客運(yùn)總量不隨時(shí)間變化的問題。表5展示了工具變量與解釋變量的相關(guān)性回歸結(jié)果。結(jié)果表明,從2009年起工具變量與被解釋變量HSRi,t交互項(xiàng)的系數(shù)始終為正且在1%水平上顯著。這是因?yàn)槲覈谝粭l真正意義上的高鐵——京津城際鐵路于2008年正式開通。在全部樣本時(shí)間區(qū)間內(nèi),工具變量與高鐵開通變量相關(guān)性回歸的聯(lián)合F檢驗(yàn)也在1%水平上顯著。此外,以2001年客運(yùn)總量作為工具變量的二階段回歸通過不可識(shí)別檢驗(yàn)和弱工具變量檢驗(yàn),并在豪斯曼檢驗(yàn)中占優(yōu)。
表5 工具變量與解釋變量相關(guān)性回歸結(jié)果
表5 工具變量與解釋變量相關(guān)性回歸結(jié)果 續(xù)表
表6展示了工具變量的二階段回歸結(jié)果。值得注意的是,利用工具變量緩解了內(nèi)生性問題后,假設(shè)i成立:列(3)(4)中三重差分回歸系數(shù)顯著為負(fù),證明高鐵開通對(duì)土地財(cái)政產(chǎn)生的效應(yīng)在發(fā)達(dá)城市和欠發(fā)達(dá)城市之間存在明顯區(qū)別:與發(fā)達(dá)城市相比,高鐵開通對(duì)土地財(cái)政的增進(jìn)作用在欠發(fā)達(dá)城市的影響較小[7]。這一結(jié)果具有合理性。如果假設(shè)人口和資源的總量不變,一部分城市的資本流入必然伴隨另一部分城市的資本外逃。但是事實(shí)上學(xué)者的研究證明,高鐵開通促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新,提升了全要素生產(chǎn)率[8][9][10],釋放了企業(yè)可以用于投資的資本。基于這一事實(shí),資本總量預(yù)期增加。當(dāng)高鐵開通帶來更高的資本流動(dòng)性時(shí),資本有可能受到地域吸引流向發(fā)達(dá)城市,也有可能受到發(fā)展意愿更強(qiáng)的欠發(fā)達(dá)城市優(yōu)惠政策吸引,從而流入欠發(fā)達(dá)城市。因此,發(fā)達(dá)城市和欠發(fā)達(dá)城市將共同享受軌道交通設(shè)施建設(shè)的紅利。然而,在吸引程度方面,欠發(fā)達(dá)城市確實(shí)存在劣勢(shì),高鐵開通發(fā)揮的要素“引流”能力較弱。
表6 工具變量二階段回歸結(jié)果
基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)在空間上的極化作用一直是學(xué)者探討的焦點(diǎn)之一。本文基于中國城市東部、中部、西部的劃分對(duì)高鐵開通的區(qū)位異質(zhì)性進(jìn)行探究。表7展示了代表東部、中部、西部的虛擬變量分別與高鐵開通交互后的回歸結(jié)果。回歸結(jié)果表明,雖然總體上高鐵開通會(huì)增進(jìn)地方政府的土地財(cái)政行為,但是這一效果存在區(qū)位異質(zhì)性。列(1)中展示的西部城市虛擬變量與高鐵開通交互項(xiàng)的回歸系數(shù)較大且顯著為正。說明相對(duì)其他城市,西部城市的土地財(cái)政情況受高鐵開通影響較大。這一結(jié)果可能與西部城市追求發(fā)展的迫切愿望相關(guān):當(dāng)出現(xiàn)招商引資的機(jī)會(huì),西部城市將出更大的土地優(yōu)惠,從而吸引企業(yè)進(jìn)駐。然而,目前高鐵開通情況存在顯著的區(qū)位不均衡,東部城市開通高鐵數(shù)量高于西部。因此,在高鐵網(wǎng)絡(luò)的向西布局時(shí),需要警惕西部城市有可能出現(xiàn)的土地財(cái)政過度擴(kuò)大情況。
表7 區(qū)位異質(zhì)性回歸結(jié)果
理論研究認(rèn)為,高鐵通過“引流”機(jī)制激勵(lì)地級(jí)市進(jìn)行招商引資競(jìng)爭(zhēng),并通過“土地引資”的方式吸引資本。在實(shí)際回歸中,選取固定資產(chǎn)投資額作為“招商引資”的代表。表8展示了招商引資的中介效應(yīng)檢驗(yàn)的實(shí)證結(jié)果[11]。實(shí)證結(jié)果表明,招商引資在高鐵開通影響土地財(cái)政行為的機(jī)制中發(fā)揮了重要的傳導(dǎo)作用。具體表現(xiàn)在,列(1)中原解釋變量對(duì)中介變量有正向的解釋能力;列(2)中中介變量在1%的顯著性水平上解釋被解釋變量;在列(3)中,盡管控制了中介變量,高鐵開通變量對(duì)土地財(cái)政情況仍有正向的顯著影響,證明“招商引資”為該機(jī)制下的不完全中介。Bootstrap檢驗(yàn)結(jié)果表明,招商引資在全樣本中的解釋能力為7.91%;在欠發(fā)達(dá)城市子樣本中為5.85%。全樣本和欠發(fā)達(dá)城市子樣本的系數(shù)差距也進(jìn)一步佐證了假設(shè)i的合理性:在欠發(fā)達(dá)城市,高鐵開通增加的“土地引資”行為顯著低于發(fā)達(dá)城市。因此,欠發(fā)達(dá)城市的土地財(cái)政受到高鐵開通的影響較小。
表8 “招商引資”的中介效應(yīng)分析
高鐵開通除了促進(jìn)資本流動(dòng)外,也會(huì)增進(jìn)人員流動(dòng)的積極性并改變土地市場(chǎng)的供求關(guān)系?;诖?,高鐵開通對(duì)土地財(cái)政影響的一個(gè)可能解釋是高鐵開通帶來更活躍的人員流動(dòng),城市中的住房需求增加,根據(jù)供需關(guān)系房?jī)r(jià)上漲。在土地“招拍掛”市場(chǎng)上,住宅用地的成交數(shù)量和成交價(jià)格也預(yù)計(jì)增加。因此,地方政府的土地財(cái)政收入將在財(cái)政中占據(jù)更重要的地位。為驗(yàn)證上述兩條路徑,本文結(jié)合CEIC數(shù)據(jù)庫和《中國區(qū)域統(tǒng)計(jì)年鑒》中的信息,搜集了各年份地級(jí)市的平均商品房?jī)r(jià)格并整理了《中國國土資源統(tǒng)計(jì)年鑒》中的住宅用地出讓價(jià)格數(shù)據(jù)(2)用于中介效應(yīng)的檢驗(yàn)。表9、表10分別展示了房?jī)r(jià)和住宅用地價(jià)格作為中介變量的回歸結(jié)果?;貧w結(jié)果顯示,雖然房?jī)r(jià)不是高鐵開通對(duì)土地財(cái)政發(fā)生作用的中介變量,但是住宅用地價(jià)格能夠較好地解釋這一傳導(dǎo)途徑。這一現(xiàn)象的產(chǎn)生可能要?dú)w因于房?jī)r(jià)決定因素的復(fù)雜性,僅從高鐵開通的角度無法對(duì)房?jī)r(jià)作出系統(tǒng)解釋。Bootstrap檢驗(yàn)結(jié)果表明,住宅用地價(jià)格在全樣本和欠發(fā)達(dá)城市子樣本中的解釋能力分別為11.4%和6.32%。表10列(1)(4)的回歸系數(shù)的差異同樣證明了假設(shè)i中“高鐵開通對(duì)欠發(fā)達(dá)城市土地財(cái)政影響較弱”這一敘述的合理性。
表9 “房?jī)r(jià)”的中介效應(yīng)分析
表10 “住宅用地成交價(jià)格”的中介效應(yīng)分析
為了檢驗(yàn)上述實(shí)證結(jié)果在多大程度受到遺漏變量的影響,采取安慰劑檢驗(yàn)的方式進(jìn)行驗(yàn)證。我國第一條高鐵在2008年開通,在樣本的年限跨度(2003~2017)內(nèi),共有十年(2008~2017)存在高鐵開通。這10年間每年新增開通高鐵城市數(shù)依年份由前到后分別為8、11、26、14、12、16、25、35、15、8,依此進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)。如果原樣本集沒有受到遺漏變量的影響,在新的隨機(jī)樣本回歸中,估計(jì)系數(shù)應(yīng)顯著為0,表明土地財(cái)政的改變確實(shí)是高鐵開通引起的,而不受到其他遺漏變量影響,否則說明上述PSM-DID模型存在問題。圖4展示了安慰劑檢驗(yàn)的估計(jì)系數(shù)分布。圖4表明,在隨機(jī)選擇的樣本集中,估計(jì)系數(shù)呈現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布(均值為0.0014,標(biāo)準(zhǔn)差為0.97)。因此,原樣本的回歸結(jié)果通過安慰劑檢驗(yàn)。
圖4 安慰劑檢驗(yàn)結(jié)果
在2003~2017年的時(shí)間區(qū)間內(nèi),觀測(cè)值的數(shù)量較大。但是鑒于我國第一條高鐵于2008年開通,為了提高雙重差分方法中的樣本可比性,將時(shí)間區(qū)間限制在2003~2013年,即第一條高鐵開通的前后五年。表11列(a)說明,改變時(shí)間區(qū)間的回歸對(duì)結(jié)果的趨勢(shì)并沒有影響,并由此驗(yàn)證了基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。
作為省份的經(jīng)濟(jì)、文化中心,省會(huì)城市通常具有更強(qiáng)的吸引力。為了驗(yàn)證結(jié)果的穩(wěn)健性,在這一部分去除樣本中的所有省會(huì)城市,重復(fù)表6的回歸,并與工具變量基準(zhǔn)回歸結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。表11列(b)展示了去除省會(huì)城市的回歸結(jié)果?;貧w系數(shù)顯示,去除省會(huì)城市之后,高鐵開通對(duì)城市土地財(cái)政的影響程度降低。這證明了省會(huì)城市的中心地位。表12展示了基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性檢驗(yàn),結(jié)果符合預(yù)期。
表11 穩(wěn)健性檢驗(yàn)
表12 原始變量的穩(wěn)健性檢驗(yàn)
本文搜集了2003~2017年中國地級(jí)市土地財(cái)政相關(guān)數(shù)據(jù),實(shí)證考察了“高鐵開通會(huì)如何影響地級(jí)市的土地財(cái)政行為”這一課題。本文的主要結(jié)論是:高鐵開通總體上會(huì)增加地級(jí)市的土地財(cái)政行為,且這一效應(yīng)存在明顯的城市異質(zhì)性,高鐵開通在欠發(fā)達(dá)城市的增進(jìn)作用較弱。同時(shí),高鐵開通對(duì)土地財(cái)政行為的影響存在區(qū)位異質(zhì)性。實(shí)證結(jié)果表明,當(dāng)完成高鐵建設(shè)時(shí),西部城市有更強(qiáng)的激勵(lì)進(jìn)行土地引資。因此高鐵開通在西部會(huì)對(duì)土地財(cái)政產(chǎn)生更為明顯的影響。此外,在承認(rèn)高鐵建設(shè)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)作用的同時(shí),也應(yīng)該注意高鐵開通往往會(huì)導(dǎo)致商住用地的進(jìn)一步開發(fā),并推動(dòng)房?jī)r(jià)增長。同時(shí),高鐵開通可能造成地方政府對(duì)土地財(cái)政的過分依賴,并招致土地金融風(fēng)險(xiǎn),這一情形在西部可能更為明顯。因此,在建設(shè)高鐵網(wǎng)線的同時(shí),也應(yīng)當(dāng)注重建設(shè)“高鐵開通、土地財(cái)政、防范風(fēng)險(xiǎn)”的保護(hù)機(jī)制。
注釋
(1)由土地出讓收入即成交價(jià)款代表。
(2)由于年鑒中沒有直接的住宅用地價(jià)格數(shù)據(jù),采用全市住宅用地成交總額/全市住宅用地成交面積作為代理。