1、地方财政支出水平及结构对住宅价格影响实证研究内容摘要：本文利用 2007-2010 年中国地级及以上城市的面板数据，实证分析了我国地方财政支出水平及结构对住宅价格的影响。研究发现，在全国尺度上，地方财政支出会资本化到住宅价格中，而且对住宅价格的增长有显著的促进作用。地区层面的进一步研究发现，由于地域差异，不同的地方财政支出结构对住宅价格的影响有所不同。在相对发达的东部地区和 35 个大中城市，地方财政教育支出对住宅价格的影响最大；在西部地区，地方财政科学事业费支出对住宅价格的影响最显著。因此，各地政府应根据各自的区域特点，合理优化地方财政支出结构的同时，进一步遏制住宅价格的非理性上涨。 关键词
2、：地方财政支出 住宅价格 Tiebout 模型 自 1998 年起，我国开始施行一系列积极的经济财政政策，并鼓励房地产市场的持续健康发展，以房地产市场作为新的经济增长点。由此，我国房地产市场进入快速发展阶段。到 2005 年，由于房价上涨趋势过快，日渐超出了居民的承受范围，国家为了稳定房价相继出台了一系列举措。但到了 2008 年，为了应对突如其来的全球性金融危机，我国又开始实施宽松的货币政策，间接地刺激了我国房地产市场。至 2009 年，房价已经成为不容忽视的社会问题。为了缓解快速上涨的房价与居民购买力之间的矛盾，国家开始实行紧缩性的调控政策。住宅价格不仅关系着居民的日常生活和生产，更关系到
3、一个城市的竞争力和发展潜力。 改革开放以来，中央和地方财政支出占总财政支出的比例已由 1978年的 47.4%和 52.5%逐渐调整为 2011 年的 15.1%和 84.8%。地方财政支出已经跃然成为国家财政支出的重中之重。随着经济蓬勃发展，地方财政支出的重要性受到越来越多的关注。 住宅价格资本构成、地方财政支出与住宅价格之间的关系越来越受到国内学者的关注。一个城市地方财政支出水平是否会资本化到住宅价格中？地方财政支出的结构和比重对住宅价格有多大影响？根据我国国情，地方财政支出资本化过程是否存在地区性差异？各地区财政支出结构的不同如何影响住宅价格？本文希望通过地方财政支出与住宅价格的实证研究
4、，对地方政府的政策制定提供理论依据。 理论模型及文献回顾 （一）Tiebout 模型及国外文献综述 1956 年 10 月，美国经济学家 Charles M. Tiebout 在政治经济学刊上发表了一篇名为一个关于地方支出的纯理论的论文。文中，Tiebout 从理论上进行了推理和论证，提出“与私人领域经济的一般均衡一样，如果偏好和资源禀赋既定，地方政府提供的公共服务水平的一般均衡解就是最优且可解的” 。在 Tiebout 提出这一理论之前，学术界普遍认为在公共品的支出水平上不存在“市场解” 。相较于私人部门，公共部门中有很大程度的国民收入并没有得到充分利用，即实现最优配置。Tiebout 在这
5、篇文章中指出，对于地方提供的公共品而言，社区间为争夺居民展开类似市场化的竞争，由此便可达到帕累托最优；居民作为“理性消费者”会根据其掌握的不同社区（或地区）的收入支出模式差异的完全信息，并能做出反应，选择符合自己收入支出偏好的地区居住。简言之，居民通过迁移来选择最优的地方公共品供给水平，居民通过“用脚投票”的方式决定了地方供应公共产品的效率。 虽然现在 Tiebout 模型被认为是地方财政支出对房价影响的最为经典的模型，但在该理论刚刚提出的时候并没有得到学术界的重视。其中一个关键因素就是 Tiebout 模型的假设难以实现，与现实社会不符。随后，Oates 于 1969 年同样发表在政治经济学
6、刊的名为财产税和地方公共支出对财产价值的影响税收资本化和蒂布特假说的经验研究 ，对 Tiebout 模型进行了完善和实证检验。Oates 对美国新泽西州东北部53 个城镇的调查发现地方政府在教育上的公共支出与房地产价格正相关。他认为人们往往愿意多付出一点为了住在一个有高质量公共服务的社区。这一点与 Tiebout 模型中理性消费者选择社区居住时，对地方公共品带来的收益和税收负担的成本比较相一致：房产税与房地产价格呈负相关，地区公共支出水平与房地产价格呈正相关。随后 Bruce Hamilton（1975，1976）和 William A. Fischel（1995）等学者也都在理论层面上对 T
7、iebout 模型加以完善和说明，增强了 Tiebout 模型的现实解释力。 Rosenthal（1999）利用英国马其赛特郡（Merseyside）等县市1981-1990 年的季度样本数据，对该地区住房特征、税收、公共支出和住房价格之间的关系进行研究，发现地方公共支出水平对住房价格影响显著，且为正。Harrisd 等人（2001）研究发现联邦政府的支出对房价没有影响，而当地学校支出却对房价有显著的影响。Brunner 和Balsdon（2004）对加利福尼亚地区潜在投票者的观察数据进行研究发现，虽然对学校支出的支持率随着年龄的增加而下降，但其对当地学校支出的支持率依然高于对联邦支出的支持率
8、，由此认为，当地学校支出会资本化到房价中。 （二）国内文献综述 台湾学者谢文盛（2001）采用极大似然法方法，根据台北市 1986-2004 年的相关数据研究发现，市政府公共支出对该市房地产价格的影响系数为 6.07，无论是总支出还是各类别支的公共支出，都与住宅价格呈正相关关系。杞明（2005）引入蒂伯特模型分析了我国房价上涨的原因。范丽群、汪伟全、刘兵勇（2005）对城市竞争力和房地产价格的相关性进行了研究，他们认为竞争力较强的城市房地产价格较高，论述要素包含公共支出和公共服务水平，从侧面说明了公共支出对房地产价值的影响。梁若冰、汤韵（2008）运用模型对我国的 35 个大中城市进行了分析，
9、认为地方提供的公共品对房价存在着显著的正影响。高凌江（2008）对我国 35 个大中城市运用蒂伯特模型（剥离出元模型中的财产税并运用普通最小二乘法进行多元回归） ，单独研究地方财政支出对房地产价格的影响，并得出结论认为不同城市财政支出水平的差异会逐渐累积成房地产价格上涨的一个主要因素。杜雪君、黄忠华、吴次芳（2009）利用我国31 个省（市、自治区）1998-2006 年的面板数据，运用格兰杰因果检验得出结论：房价与地方公共支出、房地产税负之间互为因果关系。在我国，地方公共支出的增加则对房地产价格有明显的促进作用，地方公共支出对房地产价格的长期影响要大于短期影响。满燕云、郑思齐、任荣荣（201
10、1）根据 2007 年中国城市住户调查的大样本数据对我国 31 个省市的 220 个城市展开研究，表明我国城市地方房产价格与地方公共支出有明显的正相关关系，人们愿意为提供优质公用服务的社区支付更高的价格。白彦峰、宫旭、贾潇（2012）通过借鉴拓展的 Tiebout 模型，引入北京、武汉、西安三地的地方财政支出来分析对房价的效应，认为短期内，地方财政支出对房价有着正向的冲击效应，但在较长时期内，这种冲击效应趋于平稳。 （三）文献评述 由于西方发达国家财产税征收历史较长，财产税税制和征收体系比较完善，因此国外学者利用 Tiebout 模型主要考察财产税和地方财政支出对房价的影响。其结论大体一致，即
11、财产税对房价有负影响，地方财政支出对房价的影响显著为正。由于我国房产税开征历史较短，仅上海和重庆两地在 2011 年开始试征房产税，且覆盖范围小，因此国内学者的研究主要是利用 31 个省或 35 个大中城市的面板数据进行回归、格兰杰因果检验，对住宅价格进行实证研究。 我国住宅价格和财政支出的描述分析 1998 年以来，全国逐步推行住房市场化改革，住宅价格也开始上涨。快速攀升的房价引起学术界越来越多的关注。自 2005 年以来，住宅价格上涨呈现加速趋势，已逐渐超出了居民能承受的范围。2005 年全国住宅平均价格仅为 2937 元/平方米，到 2011 年，全国住宅均价已经达到了4993 元/平方
12、米，全国住宅均价平均上涨 2000 元。2005 年至 2010 年间全国 287 个地级及以上城市房价涨幅排名前十位的如图 1 所示，前十名城市的房价涨幅均超过 6000 元。截至 2013 年 2 月，全国 100 个城市新建住宅平均价格为 9893 元/平方米，自 2012 年 6 月以来已连续 9 个月环比上涨。国家统计局 2013 年 2 月 18 日公布的数据显示，2 月份全国 70个大中城市中，新建商品住宅、二手住宅价格环比上涨的城市数量均扩大到 66 个。 从全国房价上涨的城市排名可以看出，我国东部一些大中城市的住宅价格上涨幅度明显，尤其是一些沿海城市的涨幅突破 1 万元，如海
13、南三亚、广东深圳等。值得指出的是，尽管东部省份成为住宅价格上涨的“领头羊” ，但省份内部也存在着明显差异。浙江、广东两省，省内住宅价格极差都超过了 1 万元。以浙江省为例，浙江省内部，2005-2010 年间房价上涨平均值为 6086 元/平方米，而金华市 2005-2010 年间房价上涨15359 元/平方米，是省内平均水平的 2.5 倍。 在房价快速攀升的同时，各级地方政府的人均地方财政支出也在大幅上升。总体而言，东部省份地方财政支出是西部省份的 1.5 倍、中部省份的 1.7 倍。无独有偶，地方人均财政支出的变化与住宅价格的变化趋势大体一致。全国房价增幅与地方政府人均财政支出增幅对比情况
14、如图 2、图 3 所示。 模型构建及实证分析 通过借鉴 Tiebout 模型分析可知，地方财政支出（即地方政府提供的公共品）会对房价产生影响，且这种效应的预期为正向。不同的地方财政分项支出对房价影响的具体程度还需要进一步实证检验，本文以历年住宅销售的平均价格作为被解释变量，以人均地方财政支出、人均地方财政教育支出、人均地方财政社会保障和就业支出、人均地方财政医疗卫生支出、人均地方财政科学事业费支出作为解释变量对其进行实证分析。因此建立了以下模型进行实证分析： 其中 t 代表年份，PRIit 是 t 期地级市 i 的实际住宅销售平均价格， 是系数矩阵，i 是系数，i 是不可观测的地区效应，t 为
15、不可观测的时间效应，it 为随机扰动项。 地方财政支出的水平指标用当年人均地方财政支出总额来表示，记作 PEXP。地方财政支出的结构指标用当年分项目人均地方财政支出额来表示，人均地方财政教育支出由 PEDU 来表示、人均地方财政社会保障和就业支出由 PSEC 来表示、人均地方财政医疗卫生支出由 PHEL 来表示、人均地方财政科学事业费支出由 PSCI 来表示。 对于控制变量 X，主要依据已有的研究和我国现实加以设定，主要包括以下变量：产业结构，用第二产业增加值占 GDP 的比重来衡量，记作INDUST2；经济发展水平，从供给角度分析对住宅价格的影响，用固定资产投资中住宅投资额占 GDP 的比重
16、以反映地方经济发展水平，记作INVEST；购买能力，利用城镇居民可支配收入反映居民对住房的购买能力，记作 PINCOME；购买需求，用当期的人口密度来反映居民对住房的需求，人口密度越大的地方，对住房的需求量就越大，人口密度也是从需求角度分析对房价的影响，记作 DES；由于人们往往将上一次房价作为本期房价预测的判断参考，因此上期的住宅价格的增长幅度反映了人们的有效预期，记作 EXPPRICESt-1；地区虚拟变量，将东部省份与中西部省份作比较，探究东部与中西部的差异，记作 EAST；城市规模虚拟变量，将 35 个大中城市与其他城市区分开，探究大中城市与其他城市之间的差异，记作 LARGE。具体的
17、因变量和自变量及其定义，如表 1 所示。 本文的实证分析是基于全国 286 个地级市及以上城市 2007-2010 年的数据，由于拉萨市数据缺失，本文将其剔除回归过程。研究所使用的经济社会统计数据来源于对应年份的中国区域经济统计年鉴和中国城市统计年鉴 。本文在实证分析时对所有绝对值变量进行了自然对数处理。 检验结果分析与讨论 为了消除不可观测的地区效应，本文在对全国 286 个地级及以上城市数据进行研究的时候，采用固定效应模型进行实证分析；在引入地区虚拟变量之后，采用随机效应模型。回归结果表明（见表 2） ，在控制人均收入等其他经济水平变量的基础上，主要观测变量对住宅价格均有显著的影响。首先，
18、人均地方财政支出与住宅价格之间存在正向的关系，即一个地方的人均财政支出的增加会刺激当地住宅价格的上涨。换言之，人均地方财政支出会资本化到当地的住宅价格中，这也回答了本文提出的第一个问题：一个城市地方财政支出水平是否会资本化到住宅价格中？正如 Tiebout 模型所述，人均地方财政支出越高，该地区的公共服务水平就越完善。 我国的财政管理体系经历了由“统收统支”到“划分收支，分级包干”的转变，中央财政和地方财政在权利和责任上面均有所不同，各级财政各司其职。地方财政支出主要是为了满足地方公共需要，提供可以为大多数人享用具有非竞争性和排他性的公共品的支出，包括对公共服务和公共产品的支出。相较于中央政府
19、而言，地方政府对于当地居民对公共服务的需求有更高的敏感性和更快速的反应能力。也就是说，不同的地方政府能力不同，为当地居民提供公共服务和公共产品的水平也有所不同。高水平的公共服务会吸引更多的人生活和工作，进而增加对住宅市场的需求，并以住宅价格的上涨为最终的表现形式，这也与踪家峰（2010）等人的研究是一致的。这种现象符合我国中央和地方税收分成制度下的国情，尤其是在我国目前还没有大面积开征房产税的情况下，给大中城市的高收入人群和能够自由迁移的投资人群提供了寻租空间，使其可以在不增加税收成本的情况下获得住宅价值增加带来的收益，由此增加了公共服务完善的大中城市的住宅需求，从而刺激了住宅价格的进一步上涨
20、。 由于我国不同区域存在经济水平、产业结构、制度环境和政府政策等方面的显著差异，因此地方财政支出水平和结构对住宅价格的影响也会因为地域的不同有所差异。就地方财政支出整体而言，东部省份的财政支出比中部和西部更容易资本化到房价之中。这是由于区域差异，公共服务资源大量集中在东部发达地区，使得人口迁徙向东部集中，导致了住宅价格的增速上涨。为了考察相对发达地区和欠发达地区地方财政支出对住宅价格影响的差异性，本文也对东部省份和 35 个大中城市运用随机效用模型分别进行类似的实证检验。从回归的结果可以看出，无论是东部省份还是 35 个大中城市，人均地方财政支出与住宅价格之间都存在显著的正向关系。东部地区系数
21、显著为正，35 个大中城市系数也显著为正，说明以上两类区域的住宅价格明显高于全国其他地区，而且房价的增速也高于其他地区，从而使住宅价格绝对差距越拉越大。由此可知，以上两类区域的地方财政支出更显著地资本化到住宅价格中。 此外，控制变量也与现有的研究结果吻合。人均可支配收入、人口密度、固定资产投资中住宅投资额占 GDP 的比重、上期的房价这些控制变量均对住宅价格有推动作用。第二产业增加值占 GDP 的比重与住宅价格呈现显著的负相关，这也符合东部省份和 35 个大中城市的现状。由于这些地区经济发展水平较高，市场经济较发达，在稳固经济基础的前提下，居民更重视生活质量与环境，因此地方公共服务完善与否成为
22、居民选择住房的重要参考指标。 事实上，只考察地方财政支出对住宅价格的影响并不足以解释本文之前提出的所有问题。不同的公共服务类别对住宅价格的影响是不同的。正如 Edel 和 Sclar（1974）发现的一样，Tiebout 模型仅在一些特定的地方公共服务上有效，在地方财政支出结构的研究中笔者发现相似的结论（见表 3） 。总体而言，无论是全国层面、东部省份还是 35 个大中城市，地方财政教育支出对住宅价格的影响都是最大的。随着人口向东部的迁徙，下一代的成长环境和受到良好教育的机会越来越多地受到迁徙居民的关注。因此地方政府教育支出对房价的影响首当其冲，位于第一位。在沿海发达省份和大中城市中其余指标几乎均显著正相关。值得指出的是，在将 LARGE 变量引入模型之后，地方财政社保和就业支出一项变得不显著。究其原因，可能是因为我国尚不完善的社会保障制度引起的。由于 35 个大中城市对人口流动具有更强的吸引力，会聚集更多的外来务工人员，因为户籍政策的限制，这些外来务工人员可能享受不到地方政府提供的社保和就业等公共服务，尽管如此，其住房需求对住宅价格的
