房价变动和土地财政对安徽省经济发展的影响分析

2019-11-14 09:14陈舒莹
山西农经 2019年15期
关键词:土地财政经济发展影响

陈舒莹

摘 要:房价变动、土地财政与经济发展之间具有相互影响、相互作用的关系。以2011—2017年安徽省16个市为研究对象,借助耦合度模型,分析了房价变动和土地财政对安徽省经济发展的影响。结果表明:房价变动与安徽省经济发展息息相关,但土地财政对安徽省经济发展的影响不大。

关键词:房价变动;土地财政;经济发展;影响

文章编号:1004-7026(2019)15-0034-03       中国图书分类号:F12        文献标志码:A

1  文献综述

近年,地方财政收入依赖土地财政收入的现象日益明显,土地财政收入成为政府完成经济指标的一种主要方式。诚然,土地财政在很大程度上解决了地方政府的经济压力,推动了城市化发展,但也出现了很多问题。财政过度依赖土地,地方债务规模和融资风险不断扩大,同时也造成了地价和房价快速上涨,加剧了财富分配不均,带来了系统性金融风险,成为中国经济持续增长的重大隐患。

自1994年住房分配制度市场化改革以来,房价一路飙涨。相关数据显示,2003年以来,二线城市房价上涨3.92倍,一线城市涨幅甚至达到5倍;2016年以来,二线城市房价开始“疯涨”,三四线城市房价一路飙升。房价过高和快速增长带来了许多问题,造成贫富差距越来越大,房贷压力大,居民幸福指数降低,过热的房地产经济也对实体经济造成了一定影响。因此,研究房价变动和土地财政对经济发展的影响具有重要的现实意义。

对于房价、土地财政和经济发展的关系,很多学者从不同角度进行了研究。基于房地产市场视角看中国式的土地财政,赵欣(2019)[1]认为在我国经济进入新常态的时期,应从可持续发展的长远角度出发,以改善税收等制度来替代过度依赖土地出让的方式,为地方财政注入新动力。张欢(2019)[2]从价格和成本的角度出发,理论分析了土地财政和房价水平的关系。由于土地资源具有一定的政策性,随着地方政府对于土地财政的热衷,开发商拿地成本不断上升,推动房价不断上涨。通过数据和实证分析,王先柱等(2019)[3]的研究表明土地财政和房价上涨之间存有正向反馈机制,并且相互影响。房价过高,偏离房产实际具有的价值,容易产生房地产泡沫,基于这一视角,聂高辉等(2018)[4]研究了1998—2015年深圳市土地财政、房地产泡沫和经济增长三者之间的动态关系,虽然从长期来看三者之间趋于均衡,但是短期内相互作用存在一定差别。郑洁等(2019)[5]在研究中,将经济发展水平作为控制变量,研究了土地财政对房价的作用机制。基于以上研究,以安徽省16个市为研究对象,借助耦合度模型,研究房价变动、土地财政与经济发展之间的关系。

2  模型构建

2.1  耦合度模型

耦合度是借鉴物理学中容量耦的说法,解释多个系统之间的相互作用关系,计算公式如下。

(1)

式中:a、b为各指标数值,在本研究中可代指土地财政、房價水平和经济发展;M值表示两个指标之间的耦合度,M∈[0,1],且M值越大表示耦合度越高。

一般按照M值划分区间,将耦合度划分不同程度,具体见表1。

2.2  指标选取和数据来源

选择人均GDP来衡量地区经济发展状况;房屋平均销售价格衡量房价变动;土地出让金表示土地财政。基于安徽省地市级层面进行研究,土地出让金的数据无法获取,采用房产税、城镇土地使用税、土地增值税之和占财政收入的比重来表示土地财政。研究对象为安徽省16个地级市,研究时段为2011—2017年,数据来源于《安徽统计年鉴(2012—2018年)》。

3  耦合度分析

将安徽省16市2011—2017年的数据代入耦合度模型,计算得到2011—2017年房屋平均销售价格和人均GDP的耦合度(用M1表示)、土地财政和人均GDP的耦合度(用M2表示),见表2、表3。

由表2可知,从空间维度上看,各市发展趋势不一。合肥处于先下降(2011—2015年)、后上升(2015—2017年)的趋势,2011—2017年间M1均值为0.604,处于磨合耦合;淮北、蚌埠均处于下降趋势,2011—2017年淮北M1均值为0.651,处于磨合耦合,2011—2017年蚌埠M1均值为0.652,处于磨合耦合;亳州处于下降—上升—下降—上升的波动趋势,2011—2017年M1均值为0.812,处于高度耦合,说明亳州房价跟经济发展水平息息相关;宿州处于下降—上升的趋势,2011—2017年M1均值为0.738,处于磨合耦合;淮南处于上升—下降—上升的趋势,2011—2017年间M1均值为0.674,处于磨合耦合;马鞍山处于上升—下降—上升—下降的波动趋势,2011—2017年间M1均值为0.510,处于磨合耦合;铜陵处于下降—上升—下降的波动趋势,2011—2017年间M1均值为0.497,处于颉颃耦合;池州处于下降—上升—下降—上升的波动趋势,2011—2017年间M1均值为0.641,处于磨合耦合;安庆处于上升—下降—上升的波动趋势,2011—2017年间M1均值为0.680,处于磨合耦合;阜阳、滁州、六安、芜湖、宣城和黄山6个市均处于下降(2011—2016年)—上升(2016—2017年)的发展趋势,2011—2017年间,阜阳M1均值为0.873,处于高度耦合;滁州M1均值为0.675,处于磨合耦合;六安M1均值为0.791,处于磨合耦合;芜湖M1均值为0.558,处于磨合耦合;宣城M1均值为0.638,处于磨合耦合;黄山M1均值为0.637,处于磨合耦合。

2011—2017年,安徽省各市房屋平均销售价格与人均GDP处于磨合耦合的有13个市,占比为81.25%;处于高度耦合的有2个市,占比12.50%;处于颉颃耦合的有1个市,占比6.25%。

从时间维度上看,2011—2017年,安徽省16个市M1均值均在[0.5~0.8],处于磨合耦合,发展趋势处于下降(2011—2016年)—上升(2016—2017年)的状态。

由表3可知,从2011—2017年安徽省各市的土地财政和人均GDP的耦合度均值来看,M2值均小于0.3,都处于低水平耦合,这说明土地财政和经济发展水平的相互影响不大。从发展趋势上看,合肥处于下降—上升—下降的波动状;淮北处于下降—上升—下降—上升—降的波動状;亳州处于下降—上升的趋势;宿州处于下降—上升—下降—上升的趋势;蚌埠处于下降—上升—下降—上升的趋势;阜阳处于上升—下降—上升的趋势;淮南处于上升—下降—上升的趋势;六安处于下降—上升—下降—上升的趋势;马鞍山处于下降—上升—下降的发展趋势;芜湖处于下降的趋势;宣城处于上升—下降的趋势;铜陵处于上升—下降—上升—下降的发展趋势;池州处于上升—下降—上升—下降的发展趋势;安庆处于上升—下降的趋势;黄山处于上升—下降—上升—下降的发展趋势。

从时间维度上看,2011—2017年,安徽省16市M2值均小于0.3,都处于低水平耦合,这说明安徽省土地财政和经济发展水平的相互影响不大。

4  结束语

以2011—2017年安徽省16市为研究对象,借助耦合度模型,分析了房价变动和土地财政对安徽省经济发展的影响。主要结论如下。①2011—2017年,安徽省16市房屋平均销售价格和人均GDP的耦合度发展趋势不一,且整体处于较高水平,其中处于磨合耦合的有13个市,占比81.25%;处于高度耦合的有2个城市,占比12.50%;处于颉颃耦合的有1个城市,占比6.25%。表明房价变动与安徽经济发展息息相关。②2011—2017年,安徽省16市土地财政和人均GDP的耦合度发展趋势大部分都处于波动态势,且无论从时间维度还是空间维度,M2值均小于0.3,都处于低水平耦合。说明安徽省土地财政和经济发展的影响不大。鉴于安徽省房价变动与经济发展之间相互影响的关系,要实现协调发展,必须调整好安徽经济发展与房价变动之间的关系[6]。当前,房价的快速增长可能会导致与经济发展失衡,政府要采取积极的宏观调控政策,控制房价过快增长,实现经济稳定协调发展。

参考文献:

[1]赵欣.从房地产市场看中国式的土地财政[J].城市住宅,2019(1):161-162.

[2]张欢.土地财政、地方政府债务与房地产价格——基于省际面板数据的研究[J].吉林工商学院学报,2018(4):

75-81.

[3]王先柱,吴蕾.土地财政、房价上涨与产业结构升级——基于面板数据联立方程模型的分析[J].经济问题探索,

2019(3):32-39.

[4]聂高辉,宋璐.土地财政、房地产泡沫与经济增长关系的实证分析——以深圳市为例[J].无锡商业职业技术学院学报,

2018(2):1-5.

[5]郑洁,左翎,宋玮奇.土地财政与住房价格关系的统计检验[J].统计与决策,2019(7):162-165.

[6]周菊红.安徽省城镇化效率与经济增长的耦合度分析[J].现代商贸工业,2019(3):3-5.

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