中国房地产调控对地方财政压力的影响研究

邹韬略

（南京财经大学财政与税务学院，江苏 南京 210023）

1 引言

分税制改革以来，地方政府的财权与事权逐渐走向不匹配状态，导致地方政府财政压力不断加大。为了促进地方经济发展与社会稳定，地方政府不得不采取其他方式获取发展所需资金，主要方式包括增加土地出让收入和扩大房产税收。然而，近年来房价过快上涨引起了社会各界的高度关注，中央政府先后出台一系列政策与措施抑制房价过快上涨。党的十九大报告中明确指出房子是用来住的，并于2019年中共中央政治局会议再次重申，“坚持房子是用来住的、不是用来炒的定位，落实房地产长效管理机制，不将房地产作为短期刺激经济的手段”。房地产调控作为抑制房价过快上涨的重要举措之一，在一定程度上对房价调控产生积极作用，且对地方经济社会的进步与发展产生着重要影响。

从理论上来看，房地产调控的实施限制了消费者的购买行为，从而导致房地产开发商降低对土地的需求数量，进而会降低政府的土地出让收入。这是由于实施房地产调控会对当地房地产市场起到抑制作用，从而减少当地的人口流入以及房地产市场交易量(交易过程中会产生增值税、契税、个人所得税等收入) ，而交易的税收收入决定了地方的财力状况。因此，土地出让收入作为政府财政收入的重要组成部分，在支持维持不变或持续扩大的状况下，土地出让收入所占份额的降低无疑会加重政府的财政负担，在一定程度上形成地方政府的财政压力。

在此背景下，一些学者针对房价与地方财政压力的关系进行了研究。然而，当前研究并未充分考虑房地产调控对地方财政压力的影响。因此，文章可能的创新点如下：

（1）将房地产调控与地方财政压力相结合，探讨限购政策对地方财政压力的影响。

（2）利用2018年333个地市级相关数据开展实证研究，定量评估房地产调控对地方财政压力的影响。

（3）从政策角度提出如何运用好房地产调控措施以应对地方财政压力。

2 模型构建与变量选取

2.1 模型设定

定性分析可以从逻辑上阐述房地产调控对地方财政压力的影响，然而，更加精准和科学的研究需要通过计量模型与统计数据进行实证检验。因此，文章通过构建计量模型实证检验房地产调控对地方财政压力的影响，建立如下实证模型：

其中，Fpressure代表因变量，表示地方财政压力；policy为核心解释变量，为房地产调控；Xj表示一系列控制变量；μi为随机误差项。在估计方法上，采用经典的最小二乘方法（OLS）进行实证结果估计。

2.2 样本数据与变量选取

文章研究样本为2018年333个地级市（不包括直辖市和县级市）的截面数据。如果使用省级层面数据进行研究，可能会由于一省内不同地级市差异较大，导致估计结果产生严重偏误；若使用县级及以下层面数据，则数据获取难度较大，且房地产调控的考察单位主要是地级市政府，因此，本研究使用了城市级数据作为研究样本，可以更加精准地开展研究。

本研究使用的主要经济变量指标来源与《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国金融年鉴》《中国财政年鉴》以及各省统计年鉴或统计公报等，采用网络搜集与依申请公开两种方式获取，具体获取方式详见朱军和宋成校的研究结果。文章所指房地产调控为实行限购措施，主要通过网络搜集获取，主要实施城市包括杭州、天津、南京、福州、厦门、广州、深圳、济南、郑州、无锡、合肥、成都、武汉、南昌、苏州、佛山、珠海、东莞、西安、青岛、长沙、赣州、海口、宁波、兰州、秦皇岛、三亚、南宁、九江、保定、嘉兴、淮安、镇江、扬州、德州、江门、中山、儋州、海口、张家口、承德、沧州、廊坊、孝感、鄂州、普洱、丹东、昆明等。本研究具体变量选取如下：

2.2.1 被解释变量：地方财政压力

参照罗必良以及唐云锋和马春华的做法，以“（一般公共预算支出-一般公共预算收入）/ 一般公共预算收入”衡量财政压力。一般而言，当政府财政收入较低时，财政支出越多则政府面临的财政压力越大，从而导致潜在的政府财政风险越高。因此，这种方式是衡量地方政府财政压力的一种有效方式。

2.2.2 解释变量：房地产调控

文章所指房地产调控即限购措施，是指政府针对消费者的购买数量、购房首付在总价格中所占比重以及房贷购房贷款的、户籍所在地进行消费限制，目的是有效控制炒房行为，实现房地产市场的稳定，稳定我国整体的宏观经济。

2.2.3 控制变量

控制变量的纳入可以有效地控制其他因素对政府财政压力的影响，从而研究在其他因素保持不变的条件下，房地产调控对地方政府财政压力的影响。文章选取GDP、固定资产投资、实际利用外资情况以及住户贷款水平作为控制变量。具体变量的定义与均值、标准差见表1，可以看出，财政压力的均值为3.1782，标准差为4.6005；限购政策变量的均值为0.1952，由于文章将实施房地产调控赋值为1，未实施房地产调控赋值为0，说明实施房地产调控的城市数量较少。

表1 变量统计性描述

3 实证结果与分析

3.1 基准模型回归结果

表2汇报了房地产调控对地方财政压力影响的实证结果，表中第二列中仅考察房地产调控对地方财政压力的影响，表中第三列中纳入了一系列控制变量，更加准确地评估房地产调控对地方财政压力的影响。根据表2可以发现，房地产调控对地方财政压力存在显著的负向影响，且在1%的水平上是显著的。说明实施房地产调控的地区，会导致地方财政压力降低76.07%。当然，根据表2还可以看出其他因素对地方财政压力的影响，GDP对财政压力存在显著的负向影响，而GDP的平方项与财政压力显著正相关，说明GDP与财政压力之间存在非线性关系。固定资产投资、住户贷款与地方财政压力之间存在显著的正相关关系，而外资利用与地方财政压力之间存在显著的负相关关系。

表2 房地产调控对地方财政压力影响的实证结果

3.2 稳健性检验

由此文章将实行房地产调控的地区作为处理组，未实行房地产调控的地区作为控制组，利用反事实因果推断中的倾向得分匹配方法，进一步检验房地产调控对地方财政压力的影响。

3.2.1 模型结果分析

文章选取近邻匹配方法，以保证匹配结果的稳健性，具体PSM估计结果如表3所示。可以看出，PSM匹配结果的系数与显著性和OLS模型的估计结果基本一致，因此，可以认为文章基准模型的回归结果是可靠的。

表3 倾向得分匹配方法计算结果

3.2.2 平衡性检验

使用倾向得分匹配方法需要实现变量之间匹配的平衡性，因此，文章还对样本控制变量匹配的平衡性进行了检验，结果如表4所示。可以看出，经过匹配之后，控制变量在两组之间的均值差异变得更小，说明匹配取得良好效果。从偏误比例来看，所有控制变量的偏误比例均实现了较大程度的降低。而且，两组差异的p值均在10%以上，说明匹配后的控制变量两组之间差异并不显著。总体而言，控制变量中样本匹配结果较好。

表4 控制变量平衡性检验

4 研究结论与政策建议

文章通过构建计量经济模型，利用2018年333个中国城市级截面数据，实证检验了房地产调控对地方政府财政压力的影响。通过本研究发现，房地产调控对地方财政压力存在显著的负向影响，即房地产调控能够显著降低地方财政压力。因此，可以将房地产调控作为一种有效的调节政府财政压力的重要手段，各个地级市根据自身经济发展水平、财政收支状况等进行有效调控，从而实现宏观经济的平稳运行。具体来看，对于财政压力较大的城市，可以通过房地产调控有效地缓解地方政府的财政压力，而对财政压力较小的城市，不宜随意推行房地产调控。