1.研究数据描述和介绍

为探讨上述的理论模型，本篇采用2003—2012年中国的283个地级市面板数据^[15]。在这段时期，土地出让收入是地市级政府主要的财政收入来源之一。数据的来源管道众多，土地出让的数据来源于《中国国土资源统计年鉴》（中华人民共和国国土资源部，2004—2013），该年鉴概述了土地资源的土地开发利用情况，包括通过不同的出让方式来统计土地出让的数量和收入。城市的人口经济资料则来自《中国城市统计年鉴》（中华人民共和国国家统计局，2004—2013）。另外，我们构建了政治变量，包括地级市领导的个人特征和省级党代会的时间安排，这些数据主要来自《中国地市级党委书记数据库2000—2010》[64]以及官方媒体发布的中国领导干部数据库^[16]。部分缺失的官员信息，我们通过互联网搜索引擎从新华网、人民网和百度百科等进行了补充。

在本篇中，主要被解释变量是土地出让变量，包括每种土地出让方式的供地面积和价格。所有土地变量和经济数据均以现行人民币计价，然后根据各省的统计年鉴，采用“社会零售物价总指数”进行贴现，其中2003年指数设定为100。为了确保结果不受异常值的影响，我们对所有变量进行了5%和95%的极端值处理（Winsorize）。图1-21显示了2003—2014年通过协议和拍卖的土地出让的宗数，在此期间，通过协议出让土地宗数随时间而下降，而拍卖出让的宗数逐渐增加。而通过协议和拍卖/招标，土地出让的成交额和面积的变化也呈现出类似的趋势，如图1-22所示。尽管通过协议出让土地的成交额相当稳定，但是拍卖土地的收入大幅增加（图1-22）。这种变化可能来自于房地产市场快速发展的结果[28]。因为土地销售增加，财政收入大幅增加，所以地方政府支持房地产业蓬勃发展，以获得更高的税收和经济增长[57]。但当考虑土地出让的单位价值时，两种出让方式均显示出相同的土地价格上涨趋势，如图1-23所示。从图1-23中可以看出，通过协议出让土地的价格远远低于拍卖价格，这符合我们先前的推论，地方政府通过协议的方式来降低土地价格从而吸引工业投资，并且通过拍卖来提高地价进行补偿。

图1-21　2003—2014年通过拍卖和协议出让土地地块的数量

图1-22　2003—2014年通过拍卖和协议出让土地的数量和财政收入

图1-23　2003—2014年通过拍卖和协议出让土地的单位价值

在我们的实证模型中，主要控制变量包括结构和人口指标。结构指标包含人均国内生产总值（GDP）和地方财政赤字。相对而言，富裕的城市比贫穷的城市创造更多的财政收入，因此采用人均GDP控制地级市间经济状况的变化。此外，地方财政赤字反映了一个城市的财政状况。一个有预算赤字的城市，可能更多地依赖土地财政作为收入来源，从而通过拍卖来提高地价。这里的人口指标是各地级市的总人口。核心的自变量是省级党代会召开的时间，省级党代会每五年定期举行一次，几乎一半的省（自治区、直辖市）在全国党代会召开前一年举办省级党代会，其中半数在全国党代会的同一年举行（见表1-12）^[17]。省级党代会被认为是省级行政单位最重要的政治事件之一，决定着地级市官员晋升与否，激发官员在省级党代会期间策略性的操控土地出让政策。此外，我们还考虑了地级市领导人任期对土地财政周期的影响。表1-13显示了这些土地变量和控制变量的描述性统计。

表1-12　31个省（自治区、直辖市）党代会的时间安排

表1-13　主要变量描述性统计

2.研究的模型和方法

本篇的目的是考察中国地级市的土地财政周期，重点关注省级党代会的影响，计量模型如下：

被解释变量是土地财政的变量，即在t年第i个城市通过协议或拍卖的方式出让土地的地价。核心的解释变量是二元变量，PCCP代表省级党代会，PCCPit-2、PCCPit-1、PCCP it、PCCP it+1和PCCPit+2分别表示省级党代会召开前两年、前一年、当年、后一年和后两年，以此来反映官员对土地财政的财政激励行为。X it是控制变量，包括总人口、国内生产总值、滞后的地方预算收入和地方预算支出。同时，我们考虑了时间趋势和城市固定效应。同时，需要指出的是，在估计省级党代会的影响时，我们控制的是时间趋势而不是年固定效应，这是因为，半数地级市的党代会在全国党代会召开同一年举行，另一半的城市在全国党代会召开的前一年举行。一旦省级党代会和年份的虚拟变量包含在模型中，就很难从其他时间效应中识别出省级党代会效应，且容易导致多重共线性问题，使估计结果难以解释。

第二个估计模型考察了地方官员的任期对土地政策的影响。核心的解释变量为官员的任期，由于地方官员任期（Tenure）与土地政策选择可能存在着非线性的关系。因此，我们采用任期和任期的平方向去估计两者间可能存在的曲线关系，我们用任期和其平方向替代了第一个估计回归模型中的省级党代会变量，而得到第二个估计模型——式（14）。在这个模型中，考虑了年固定效应和城市固定效应，进行估计的计量模型如下：

然而，一个人的任期与相应的土地政策之间可能不存在线性或曲线关系，为了去探讨此非线性关系，我们使用地方官员任期的虚拟变量，根据我们的数据，由于不到10%的地级市领导会在职位上超过五年，所以，我们以此为基础，构建变量Tenure1到Tenure5^[18]。

3.实证研究主要分析结果

（1）省级党代会对土地供给面积和价格的影响

表1-14和表1-15展示了省级党代会对土地财政周期的实证结果，地方领导人在党代会时会选择协议还是拍卖的土地出让策略。我们重点关注虚拟变量省级党代会的系数，其反映了在省级党代会期间土地供给数量的变化。值得注意的是，省级党代会五年一届，只有四个虚拟变量被包括在内，以避免多重共线性的问题。表1-14表明，在省级党代会期间（会议召开前一年和当年）^[19]通过协议出让的土地面积往往会增加；它们不仅具有统计学意义，而且在数量上也相对较大，相比之下，这种影响在省级党代会结束后（PCCP t+1，PCCP t+2和PCCP t-2）变为负向。表1-14的实证结果符合我们的假设，即地级市领导有动机将出让土地作为一种形式的投机活动，具体来说，在省级党代会结束后，地方官员倾向于减少以协议的方式出让土地，以便其可以在关键时刻使用，从而提高晋升机会。所以在省级党代会召开年份，为了产生更多的经济效益和最大限度地提升经济表现，地级市领导激励增加以协议的方式出让土地，从而吸引更多的工业方面的投资。

表1-14　省级党代会对以协议形式出让土地的影响

注：***，**，*分别表示在1%、5%、10%水平上显著，括号中为稳健标准差。

表1-15反映了在省级党代会召开前后，拍卖出让土地面积的变化情况。除了第4列外，表1-15的所有回归均表明，在省级党代会召开期间，拍卖的土地数量趋于减少，这与在省级党代会召开前相当大规模的“积累”相关。即使没有详细的数据显示土地出让方式和土地出让目的之间的相关性，但现有文献表明，通过协议出让的土地更有可能用于制造业，而通过拍卖出让的土地更有可能涉及商业/住宅用途。所以，地级市领导有可能抬高商业/住宅用地的价格，以最大限度地增加土地出让收入，所以有策略地减少拍卖土地的数量，以期控制土地供应，Wang和Hui[53]亦指出土地供给为地方官员操纵土地财政的重要工具之一。

表1-15　省级党代会对以拍卖形式出让土地的影响

注：***，**，*分别表示在1%，5%，10%水平上显著，括号中为稳健标准差。

表1-14和表1-15中的实证分析结果（即两种不同的土地出让机制）支持我们的假设。另外，其他的结果也提供了间接的支持，尽管地方财政赤字对以协议出让土地的影响是不显著的，但是也显示正向的关系，并且在以拍卖出让的土地面积作为被解释变量时，地方财政赤字表现出轻微的显著性，这表明财政预算问题或多或少是决定土地供应的影响机制之一。当地方政府出现财政赤字时，地方政府倾向于增加土地供应量，以获取超额的财政租金。

由此可见，土地供给的土地财产周期与省级党代会的周期是同步的，但是，两种土地出让方式呈现出不同的机制。除了土地供给外，我们还需要进一步探讨土地财政的地价周期来支持我们的研究结果。所以，我们使用土地出让的价格作为被解释变量，实证分析结果见表1-16，以省级党代会召开后一年（即PCCPt+1）为基准年^[20]。从表1-16的第2列可以看出，在省级党代会召开后，通过协议出让土地的价格有所增加，而在省级党代会期间地价相对较低。实证结果表明，地级市领导人可能会在省级党代会召开年份增加协议出让的土地，并有策略地提供低于市场价格的“低价”地价。而对于通过拍卖出让的土地，或多或少地观察到相反的模式（表1-16的第3列）。在省级党代会召开之后，通过拍卖出让土地的价格与省级党代会期间（特别是前一年）相比相对较低。实证结果表明，地级市领导人可能会在省级党代会召开前增加土地的囤积，从而通过拍卖获得地价高峰期，并且可以在省级党代会年份能够进行土地的投机。这与Du和Peiser[58]的发现一致，即地价和土地囤积量之间存在正相关关系。总而言之，地级市领导有动力压低协议的地价来吸引制造业投资，同时通过拍卖提高地价，增加财政收入，追求财政租金。(www.daowen.com)

表1-16　省级党代会对土地价格的影响

注：***，**，*分别表示在1%、5%、10%水平上显著，括号中为稳健标准差。控制变量包含人口、人均国内生产总值和地方财政收支。

（2）地级市领导任期的影响

表1-17和表1-18分别以土地出让的面积和土地价格为被解释变量，考察了地方领导任期对土地财政周期的影响，任期（Tenure）和任期的平方项（Tenure 2），以及Tenure的虚拟变量等的系数为主要的解释变量。第2列和第4列中的任期和任期的平方项的系数反映了官员任期对土地财政的曲线效应，而第3列和第5列的任期（Tenure）的虚拟变量的系数则侧重于估计可能存在的非线性关系。表1-17第3列表明，在地级市领导任期开始时，协议出让的土地数量相对较高，而这种影响在任期第四年减弱。与之相反，在任期的第四年，地级市领导更偏爱于增加拍卖出让土地的数量。这种结果或多或少与省级党代会的周期相一致，由于任期的不确定性，地级市领导为得到上级主管部门的重视，因此，他有动机在一上任时便去关注土地政策。虽然通常来说，地方政府领导的任期是五年，但实际上，五年的期限限制并没有被严格执行。根据我们的计算，从2003—2014年，地级市领导在任期的前三年内进行职务调整的比例高达45%以上，这表明地级市领导的政治变迁存在着高度的不确定性。因此，他们可能有动机在任职的初期便来操纵土地政策。所以，我们观察到在这段时期，协议出让土地数量的增加，而拍卖出让土地的份额相对较低，这与之前讨论的省级党代会周期的模式相似。然而，表1-18中的所有系数都是不显著的，这表明地级市领导的任期对土地价格的影响可能是极微小的。在中国，官员任期的限制可能不是严格的，地级市领导的任期和政府换届的不确定性导致在其任期内操控土地政策的动机较少，从表1-17和表1-18可以看出，除少数情况外，地级市领导的任期对土地财政周期的影响几乎是可以忽略不计的。

表1-17　地方官员任期对土地出让面积的影响

注：**，*分别表示在5%、10%水平上显著，括号中为稳健标准差。控制变量包含人口、人均国内生产总值和地方财政收支。

表1-18　地方官员任期对土地出让价格的影响

注：括号中为稳健标准差。控制变量包含人口、人均国内生产总值和地方财政收支。

4.稳健性检验

（1）地方官员任期和省级党代会的影响

尽管前面的实证结果表明，地级市领导的任期对土地财政周期几乎没有什么影响，这可能是因为地级市领导人的任期和省级党代会的时间安排是重合的。因此，在原来的省级党代会模型的基础上，我们加入了地级市领导任期的第一年的虚拟变量（Tenure 1）和不同的省级党代会虚拟变量的交叉项，以此反映与省级党代会周期相关的政府换届的影响，由于PCCPt+1作为基准，所以该变量省略。在控制不同省级党代会年份作为协变量时，我们得到的结果均为一致的。另外，以协议出让土地的数量为被解释变量，如果用Tenure 2和Tenure 3取代Tenure 1，则回归分析的结果相似但是效应减弱的；如果更换为Tenure 4和Tenure 5，回归分析的结果均不显著。这样的结果表明，一个地级市领导在他上任初时对此有更大的关注^[21]，回归分析的结果见表1-19。表1-19的第2列表明，所有交叉项的系数都和其对应的省级党代会年份正负相一致，并且其大多数是显著的（除了PCCPt-2×Tenure1和PCCP t+2×Tenure1），这意味着新上任的地级市领导人可能有更多的动机，根据省级党代会的周期来操控协议出让土地的份额。这可能的原因是，新上任的地方领导面临着高度的不确定性，强烈地希望在任期初能够用政绩表现来打动他的上级，增加升迁的概率，从而导致了更为显著的土地财政周期。然而，这样的影响对于拍卖出让土地的份额并不显著（见表1-19第3列）。新上任的地级市领导这样的偏好可能是因为与拍卖出让土地相比，协议出让土地或许更容易被实现和操纵，并且使当地精英们能够追求预期的收益。另外，该模型对省级党代会变量得出的结果与我们前面的结论（见表1-14和表1-15）几乎一致，这显示了结果的稳健性。

表1-19　地方官员任期和省级党代会对土地财政的影响

注：***，**，*分别表示在1%、5%、10%水平上显著，括号中为稳健标准差。控制变量包含人口、人均国内生产总值和地方财政收支。

（2）地方官员辖区特征和省级党代会的影响

以上的实证分析结果表明，地级市领导激励通过协议或拍卖的方式对土地出让进行分配。然而，我们有必要考虑可能来自各个城市之间其他差异所造成的影响。例如，每个城市在制造业或商业/住宅开发方面都有自己的比较优势，这可能会限制地级市领导人对土地投机的行为。为了验证结果是稳健的，我们按照工业产值的平均值，将城市分为工业化和非工业化城市，构建了一个是否工业化的虚拟变量。在省级党代会基础模型中，我们加入了是否工业化城市虚拟变量和不同省级党代会虚拟变量之间的交叉项，从而考察在工业化和非工业化城市之间土地出让政策操纵情况的变化，回归分析结果见表1-20。表1-20的第2列表明，所有交叉项的系数都与其对应的省级党代会虚拟变量的系数符号相反，但是并不显著。然而，对于拍卖出让土地的情况，少量的交叉项（PCCP×Industrialized city和PCCP t+1×Industrialized city）系数是显著的，但是它们对应的省级党代会虚拟变量是不显著的（见表1-20的第3列）。为了使结果更加清楚容易解释，我们采用一般线性约束检验，具体的结果见表1-20的底部表格。表1-20的底部表格表明，对于协议出让土地的情况而言，非工业化城市的土地财政周期更为明显；对于拍卖出让土地的情况而言，工业化城市则表现更为明显。这个实证结果表明，非工业化城市更注重吸引制造业投资，而工业化城市则更多地集中从住宅和商业房地产中收取租金。对于有利于发展制造业的城市而言，地方官员会花费更多的精力来促进商业/住宅行业，所以投机性的土地财政周期被体现出来，反之亦然，表明财政收入和经济表现之间的权衡对于地级市领导未来的仕途至关重要，因此地级市领导的土地政策必须着重两者均衡的发展。

表1-20　省级党代会对工业化和非工业化城市的土地财政的影响

续表

注：***，**，*分别表示在1%、5%、10%水平上显著，括号中为稳健标准差。控制变量包含人口、人均国内生产总值和地方财政收支。

（3）地方官员个人特征和省级党代会的影响

地级市领导的个人特征差异也可能导致这种机制。许多文献发现，地方官员的政策偏好取决于他们的社交网络[65-67]。与“非本地”官员相比，“本地”官员，即在当地逐级提拔的官员，拥有更好的社交网络，会倾向于出台迎合地方精英的政策。因此，土地财政周期可能会随着地方官员对当地不同的熟悉程度而存在差异。根据职业发展轨迹和出生地，我们将地级市官员分为“本地”和“非本地”，构建是否“本地”的虚拟变量。一个“本地”的地级市领导表示其主要的升迁是在他所管辖的城市内发生，或他是出生在他所管辖的城市内，因此，本地官员与当地精英有很好的关系。而“非本地”的地级市领导表示他是从其他城市调任过来的，也不出生在他所管辖的城市，所以与当地精英的联系较少。通过将是否“本地”的虚拟变量和不同省级党代会虚拟变量的交叉项添加到省级党代会基准模型中，以此来刻画对土地利用的影响是否因地级市领导而异，回归分析结果见表1-21。表1-21中所有交叉项的系数均不显著，表明地方官员的“本地性”对土地财政周期的影响是无足轻重的。在表1-21的底部表格亦展示了一般线性约束检验，证实这样的结论。

表1-21　地方官员个人特征和省级党代会对土地财政的影响

续表

注：***，**，*分别表示在1%、5%、10%水平上显著，括号中为稳健标准差。控制变量包含人口、人均国内生产总值和地方财政收支。