表5.1描述性统计表明，无论是PPC还是CRI均可能包含异常值。附录5.1中表A1的第1列和第2列结果表明异常值对结果的影响的确存在。在这两列结果中，CRI的回归系数均不显著。因此，在正式的回归分析中，我们排除了这两个变量中取值超过平均值三个标准差的所有观测，其数量占整体观测数量的1.94%（310个中的6个）。在接下来的回归中，我们采用稳健OLS回归方法来估计模型（5.2），以更好地控制住不同观测值的取值差异对估计结果的异质性影响^[13]。

表5.2的第1列（列1）给出了对模型（5.2）的分析结果。其中，PPC的估计系数显著为正，这与假说的预期是一致的。列1同时包括的基本控制变量为：农业用地面积（LAA）、建筑用地面积（LAUC）、建筑用地面积与农业用地面积之比（LAUC／LAA），前两个变量分别控制住按绝对数量衡量的土地潜在供应量以及现有土地供应存量，这两个变量的比例（LAUC／LAA）用来反映土地市场的实际供求平衡关系；省人口数量（用来控制住需求潜在水平）；人均GDP（用来控制住经济发展水平），较富裕的省份对房地产的需求可能会更高，但土地财政的代价也会更高（如征地拆迁的补偿更高），因此该变量对CRI的综合影响无法事前确认；非农业部门产出比例（用来控制住产业结构）。产业结构如果以农业为主（如中西部地区），则地方政府缺乏通过土地财政来招商引资的比较优势，但同时，产业结构偏低的省份其社会经济发展水平较低，地方政府操控土地市场的能力往往也更强。因此和人均GDP变量类似，产业结构对CRI的影响无法事前确定；省份固定效应与年份固定效应。根据列1的估计结果，LAA，LAUC，LAUC／LAA的回归系数都符合预期，表明市场因素通过需求和供给两个渠道对两种土地出让方式的价格比例产生了显著影响。省人口数量和非农产出／GDP这两个变量均有显著为正的估计系数，但人均GDP的系数并不显著^[14]。

表5.1　描述性统计

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表5.2　控制更多PPSC中的结构性特征

注：括号中为稳健标准误。*p＜0.1，**p＜0.05，***p＜0.01，单尾检验结果。