房價變動和土地財政對安徽省經濟發(fā)展的影響分析

陳舒瑩

摘 要：房價變動、土地財政與經濟發(fā)展之間具有相互影響、相互作用的關系。以2011—2017年安徽省16個市為研究對象，借助耦合度模型，分析了房價變動和土地財政對安徽省經濟發(fā)展的影響。結果表明：房價變動與安徽省經濟發(fā)展息息相關，但土地財政對安徽省經濟發(fā)展的影響不大。

關鍵詞：房價變動;土地財政;經濟發(fā)展;影響

文章編號：1004-7026（2019）15-0034-03 ? ? ? 中國圖書分類號：F12 ? ? ? ?文獻標志碼：A

1 ?文獻綜述

近年，地方財政收入依賴土地財政收入的現(xiàn)象日益明顯，土地財政收入成為政府完成經濟指標的一種主要方式。誠然，土地財政在很大程度上解決了地方政府的經濟壓力，推動了城市化發(fā)展，但也出現(xiàn)了很多問題。財政過度依賴土地，地方債務規(guī)模和融資風險不斷擴大，同時也造成了地價和房價快速上漲，加劇了財富分配不均，帶來了系統(tǒng)性金融風險，成為中國經濟持續(xù)增長的重大隱患。

自1994年住房分配制度市場化改革以來，房價一路飆漲。相關數(shù)據(jù)顯示，2003年以來，二線城市房價上漲3.92倍，一線城市漲幅甚至達到5倍;2016年以來，二線城市房價開始“瘋漲”，三四線城市房價一路飆升。房價過高和快速增長帶來了許多問題，造成貧富差距越來越大，房貸壓力大，居民幸福指數(shù)降低，過熱的房地產經濟也對實體經濟造成了一定影響。因此，研究房價變動和土地財政對經濟發(fā)展的影響具有重要的現(xiàn)實意義。

對于房價、土地財政和經濟發(fā)展的關系，很多學者從不同角度進行了研究。基于房地產市場視角看中國式的土地財政，趙欣（2019）[1]認為在我國經濟進入新常態(tài)的時期，應從可持續(xù)發(fā)展的長遠角度出發(fā)，以改善稅收等制度來替代過度依賴土地出讓的方式，為地方財政注入新動力。張歡（2019）[2]從價格和成本的角度出發(fā)，理論分析了土地財政和房價水平的關系。由于土地資源具有一定的政策性，隨著地方政府對于土地財政的熱衷，開發(fā)商拿地成本不斷上升，推動房價不斷上漲。通過數(shù)據(jù)和實證分析，王先柱等（2019）[3]的研究表明土地財政和房價上漲之間存有正向反饋機制，并且相互影響。房價過高，偏離房產實際具有的價值，容易產生房地產泡沫，基于這一視角，聶高輝等（2018）[4]研究了1998—2015年深圳市土地財政、房地產泡沫和經濟增長三者之間的動態(tài)關系，雖然從長期來看三者之間趨于均衡，但是短期內相互作用存在一定差別。鄭潔等（2019）[5]在研究中，將經濟發(fā)展水平作為控制變量，研究了土地財政對房價的作用機制。基于以上研究，以安徽省16個市為研究對象，借助耦合度模型，研究房價變動、土地財政與經濟發(fā)展之間的關系。

2 ?模型構建

2.1 ?耦合度模型

耦合度是借鑒物理學中容量耦的說法，解釋多個系統(tǒng)之間的相互作用關系，計算公式如下。

（1）

式中：a、b為各指標數(shù)值，在本研究中可代指土地財政、房價水平和經濟發(fā)展;M值表示兩個指標之間的耦合度，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，具體見表1。

2.2 ?指標選取和數(shù)據(jù)來源

選擇人均GDP來衡量地區(qū)經濟發(fā)展狀況;房屋平均銷售價格衡量房價變動;土地出讓金表示土地財政。基于安徽省地市級層面進行研究，土地出讓金的數(shù)據(jù)無法獲取，采用房產稅、城鎮(zhèn)土地使用稅、土地增值稅之和占財政收入的比重來表示土地財政。研究對象為安徽省16個地級市，研究時段為2011—2017年，數(shù)據(jù)來源于《安徽統(tǒng)計年鑒（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，計算得到2011—2017年房屋平均銷售價格和人均GDP的耦合度（用M1表示）、土地財政和人均GDP的耦合度（用M2表示），見表2、表3。

由表2可知，從空間維度上看，各市發(fā)展趨勢不一。合肥處于先下降（2011—2015年）、后上升（2015—2017年）的趨勢，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，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—上升的波動趨勢，2011—2017年M1均值為0.812，處于高度耦合，說明亳州房價跟經濟發(fā)展水平息息相關;宿州處于下降—上升的趨勢，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，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—下降的波動趨勢，2011—2017年間M1均值為0.510，處于磨合耦合;銅陵處于下降—上升—下降的波動趨勢，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—上升的波動趨勢，2011—2017年間M1均值為0.641，處于磨合耦合;安慶處于上升—下降—上升的波動趨勢，2011—2017年間M1均值為0.680，處于磨合耦合;阜陽、滁州、六安、蕪湖、宣城和黃山6個市均處于下降（2011—2016年）—上升（2016—2017年）的發(fā)展趨勢，2011—2017年間，阜陽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格與人均GDP處于磨合耦合的有13個市，占比為81.25%;處于高度耦合的有2個市，占比12.50%;處于頡頏耦合的有1個市，占比6.25%。

從時間維度上看，2011—2017年，安徽省16個市M1均值均在[0.5～0.8]，處于磨合耦合，發(fā)展趨勢處于下降（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政和人均GDP的耦合度均值來看，M2值均小于0.3，都處于低水平耦合，這說明土地財政和經濟發(fā)展水平的相互影響不大。從發(fā)展趨勢上看，合肥處于下降—上升—下降的波動狀;淮北處于下降—上升—下降—上升—降的波動狀;亳州處于下降—上升的趨勢;宿州處于下降—上升—下降—上升的趨勢;蚌埠處于下降—上升—下降—上升的趨勢;阜陽處于上升—下降—上升的趨勢;淮南處于上升—下降—上升的趨勢;六安處于下降—上升—下降—上升的趨勢;馬鞍山處于下降—上升—下降的發(fā)展趨勢;蕪湖處于下降的趨勢;宣城處于上升—下降的趨勢;銅陵處于上升—下降—上升—下降的發(fā)展趨勢;池州處于上升—下降—上升—下降的發(fā)展趨勢;安慶處于上升—下降的趨勢;黃山處于上升—下降—上升—下降的發(fā)展趨勢。

從時間維度上看，2011—2017年，安徽省16市M2值均小于0.3，都處于低水平耦合，這說明安徽省土地財政和經濟發(fā)展水平的相互影響不大。

4 ?結束語

以2011—2017年安徽省16市為研究對象，借助耦合度模型，分析了房價變動和土地財政對安徽省經濟發(fā)展的影響。主要結論如下。①2011—2017年，安徽省16市房屋平均銷售價格和人均GDP的耦合度發(fā)展趨勢不一，且整體處于較高水平，其中處于磨合耦合的有13個市，占比81.25%;處于高度耦合的有2個城市，占比12.50%;處于頡頏耦合的有1個城市，占比6.25%。表明房價變動與安徽經濟發(fā)展息息相關。②2011—2017年，安徽省16市土地財政和人均GDP的耦合度發(fā)展趨勢大部分都處于波動態(tài)勢，且無論從時間維度還是空間維度，M2值均小于0.3，都處于低水平耦合。說明安徽省土地財政和經濟發(fā)展的影響不大。鑒于安徽省房價變動與經濟發(fā)展之間相互影響的關系，要實現(xiàn)協(xié)調發(fā)展，必須調整好安徽經濟發(fā)展與房價變動之間的關系[6]。當前，房價的快速增長可能會導致與經濟發(fā)展失衡，政府要采取積極的宏觀調控政策，控制房價過快增長，實現(xiàn)經濟穩(wěn)定協(xié)調發(fā)展。

參考文獻：

[1]趙欣.從房地產市場看中國式的土地財政[J].城市住宅，2019（1）：161-162.

[2]張歡.土地財政、地方政府債務與房地產價格——基于省際面板數(shù)據(jù)的研究[J].吉林工商學院學報，2018（4）：

75-81.

[3]王先柱，吳蕾.土地財政、房價上漲與產業(yè)結構升級——基于面板數(shù)據(jù)聯(lián)立方程模型的分析[J].經濟問題探索，

2019（3）：32-39.

[4]聶高輝，宋璐.土地財政、房地產泡沫與經濟增長關系的實證分析——以深圳市為例[J].無錫商業(yè)職業(yè)技術學院學報，

2018（2）：1-5.

[5]鄭潔，左翎，宋瑋奇.土地財政與住房價格關系的統(tǒng)計檢驗[J].統(tǒng)計與決策，2019（7）：162-165.

[6]周菊紅.安徽省城鎮(zhèn)化效率與經濟增長的耦合度分析[J].現(xiàn)代商貿工業(yè)，2019（3）：3-5.