图1-19显示了地方政府支出与土地价格两者之间的关系。通过控制其他变量，此章节将进行实证分析来进一步检验这种相关性。本篇所用的数据来自2009—2014年的《中国统计年鉴》和《中国城市统计年鉴》，研究的样本涵盖了2009—2014年的101个地级市城市。由于地级市政府是土地定价和分配的基本单位，因此使用该地区层级数据。基础回归是线性的，计量模型设定如下：

其中，i和t分别表示城市和年份。被解释变量y是价格，x是一系列控制变量，包括政府支出及其滞后性，γ为对应的系数，ε是误差项。由于土地的重置成本不可观测，并且与其他变量的相关性较不明确的，因此，工具变量法是不适用的。而由于在回归中，根据模型，误差中的土地重置成本以相同的方向同时影响到土地价格和政府支出，所以可能存在的内生性问题并不会使此实证研究的结果失效，我们也可以预期政府支出的系数为显著的。除政府支出外，其他控制变量，包括人均国内生产总值、外国直接投资、劳动力工资、固定资产存量、土地供应等。时间趋势也受到控制。由于随着土地价格的上涨，地方政府将会获得更多的财政收入，同时财政支出也会增加。为了避免此相关性导致结果的偏误，所以除土地供应外，所有控制变量均滞后一年。实证分析的估计结果如表1-10所示。其中前四列采用固定效应模型，后两列采用空间固定效应模型，政府支出为主要解释变量，工业或商业用地土地价格作为被解释变量。

表1-10　土地价格和政府支出的关系

注：***，**，*分别表示在1%、5%、10%水平上显著，括号中为稳健标准差。空间固定效应方法要求平衡面板数据，因此观测值略小于固定效应的情形。

在前两列的固定效应估计中，政府支出与土地价格在10%显著水平上呈现正相关。在第三和第四列中，加入了其他的控制变量（包括人均国内生产总值，外国直接投资，劳动力工资，固定资产存量，工业和商业土地供应等），再加入控制变量后，政府支出与工业用地价格的正相关性更为显著。而从控制变量上看，各地方政府的人均GDP与工业、商业用地地价呈现显著的正相关关系，而地方政府的固定资产与工业、商业用地地价则有显著的负相关关系，而外商直接投资和劳动力的工资水平对两者的地价则没有显著的影响。商业用地土地价格相关性较弱的原因可能是从事商业活动的企业在生产过程中，所依赖的公共服务要少于工业企业，所以，地方政府不能将土地重置成本进行转嫁，让商业企业来支付费用。土地供应与价格之间存在的正相关关系，和供需法则不符合，可能的原因是因为土地供给是由政府垄断，地方官员会在需求较大或价格较高时释放更多的土地，以其极大化收益，所以在回归结果中呈现正相关。最后两列中，则采用空间固定效应方法来进行稳健性检验，模型的设定是空间自回归，即将上一年的土地价格加在式（5）的右侧，并允许地域之间与邻近地区的土地价格存在相关性。(www.daowen.com)

式（6）中，Σ是空间权重矩阵，每个元素表两个地级市之间的空间距离，ρ是要估计的相应参数，显著的ρ表示地级市的土地价格之间存在着空间相关性。之所以考虑土地价格的空间相关性，是因为各地级市之间可能会对企业投资进行竞争，导致土地价格与空间距离相关联[21]。假定价格的空间效应由距离决定，两个地级市距离越近，ρ价格的相关性越大。ρ的理论值严格限制在-1和1之间^[7]。表1-10第五第六列空间计量模型估计结果表明，对于工业用地而言，政府支出与土地价格之间呈现正相关性，商业用地价格亦呈现正相关性。此一结果与固定效应相吻合，确认了模型的稳健性。对于其余的控制变量，结果也与固定效应相类似。此外，表1-10亦显示地级市的工业用地价格空间相关性估计值呈负相关，这意味着某一地级市的土地价格往往与邻近地区的土地价格相反。而商业用地土地价格的空间相关性则不显著。

此外，我们还考察地级市官员的个人特征，如年龄、性别、教育、任期，是否在本地出生或提拔等，作为控制变量进行稳健性检验。估计的结果如表1-11所示。研究发现，除了年龄变量外，其他的特征都不随时间变化。因此，我们使用随机效应模型替代表1-10的固定效用模型。表1-11中，前四列采用随机效应模型，后两列采用空间随机效应模型，政府支出为主要解释变量，工业或商业用地土地价格作为被解释变量。表1-11显示这些变量与土地价格之间没有显著的相关性，也不影响其他变量的估计结果，因此在表中未予以汇报。总之，政府支出与土地价格，特别是工业用地地价的正相关关系是非常稳健的。

表1-11　土地价格和政府支出的关系（控制地级市领导人的个人特征）

注：***，**，*分别表示在1%、5%、10%水平上显著，括号中为稳健标准差。空间固定效应方法要求平衡面板数据，因此观测值略小于固定效应的情形。