什么推动了中国城镇房价上涨？——来自制度变量的证据，本文主要内容关键词为：变量论文,中国论文,推动了论文,城镇论文,证据论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
JEL分类号：E62，H72，L85 中图分类号：F062.6 文献标识码：A 文章编号：1000-6249(2012)09-0003-014
一、引言
中国的住房制度改革完成于1990年代末，此后，房地产市场持续高速发展对促进我国的经济增长起到了举足轻重的作用。房地产业已成为国民经济的重要产业，同时，住房问题业已成为当前社会各界最为关注的民生问题之一。
中国城镇房价问题已经成为政府与学界关注的焦点，国内外学者对引发房价快速上涨的因素做出了许多探索。沈悦和刘洪玉(2004)认为，城市住宅价格的增长已经无法用经济基本面和住宅价格的历史信息来解释。梁云芳和高铁梅(2006)揭示，土地交易价格、上一期住宅价格和利率的变动均对住宅价格有较大的影响。况伟大(2010)指出，预期和投机对中国城市房价波动具有较强的解释力，利率变动对房价波动影响最大，而开发成本不是造成房价波动的重要因素。Wang(2011)发现，1990年代末住房改革的资产错配(Misallocation of the Assets)是引起房价持续上涨的重要原因，正是这些配置扭曲在房改后的自由市场环境中得到纠正，造成了目前住房价格的持续上涨。
以上综述表明，现有研究已从多个方面对引起中国城镇房价快速上涨的因素做出探讨。然而，笔者认为，在分税制背景下，逐年扩大的财政分权度以及土地财政现象，可能是造成中国目前房价高企的重要因素。本文试图将分税制改革、土地财政和房价水平置于同一框架下对中国城镇高房价现象做出解释，以期对现有解释进行补充。基于此，我们有必要理清以下两个问题。一是，分税制改革和土地财政的关系。既有的研究表明，土地财政现象在现有的文献中，“土地财政”具有两个层面的含义：狭义上是指地方政府通过出让土地获得土地出让金收入，作为地方政府财政收入的重要补充来源；广义上是地方政府通过土地和房地产业及相关行业所征收和获取的一切收入(蒋省三等，2007；曹广忠等，2007；张双长和李稻葵，2010)，在本文是指地方政府的土地出让金持续增长、与房地产有关的税费收入占地方财政收入比例过大的事实，在实证分析中我们主要考虑广义上土地财政规模。与分税制改革密切相关。陶然和徐志刚(2005)认为，土地征用问题的严重化与1994年中央政府集中收入但未配套设置相应转移支付的财政体制有密切关系；周飞舟(2006)指出，分税制带来的集权效应引起地方政府行为的变化，地方政府开始积极地从土地征收中为自己聚集财力；吴群和李永乐(2010)揭示，土地财政的根源是1994年分税制改革后财权和事权的不匹配，中国式的财政分权体制和地方竞争体制共同激励了地方政府实施土地财政策略；罗必良(2010)认为，分税制导致了地方财政收支间的巨大缺口，土地财政成为政府的普遍偏好。二是，土地财政对房价水平的影响。现有研究在土地财政对房价影响方面给出了初步的证据。张双长和李稻葵(2010)认为，1994年分税制改革以来，地方政府的财政困难促发了对土地财政的依赖性。实证研究发现，地方政府对土地财政的依赖性与房价呈同方向变动；周彬和杜两省(2010)发现，土地财政推动了房价持续上涨，正是中央与地方政府的分税制模式造成了地方政府对土地财政的依赖。综上所述，已有的研究在理解分税制改革、土地财政和房价水平关系方面给出了一些有价值的结论，但是仍存在如下不足：一是，多为描述性分析，鲜有的计量分析也在数据处理、变量设定和估计方法上存在不足，且缺乏稳健性检验，有待进一步的实证研究；二是，既有的研究或者注意到分税制改革带来的财权和事权的不匹配是造成土地财政的主因，或者注意到土地财政对房价的影响，但缺乏将两种关系结合起来的分析。本文将这两类影响因素置于同一框架下对中国城镇房价持续快速上涨的制度性原因进行规范而详细的定量分析。
我们观察到如下经验事实：从1998年的住房改革以来，较高的房价水平总是与较大规模的土地财政(土地出让依存度)相联系，土地财政的形成与1994年以来的分税制集权化改革(逐年扩大的财政分权度)密切相关，如表1所示。在对上述经验事实进行背景分析的基础上，本文主要进行两个方面的工作。首先，考察分税制改革与房价水平的直接关系，分别运用静态和动态面板技术识别分税制改革背景下房价持续高涨的内在机制；其次，通过对分税制改革与土地财政，以及土地财政与房价水平两个方面进行实证检验来寻求联结分税制改革和房价水平的中间变量。在计量方法上，本文采用不同的识别方法和多种形式的稳健性检验来克服以往研究的缺陷，以证实这一制度性因素对房价的影响不可忽视，以期通过细致的数量化分析为我国科学地制定相关政策提供有益的参考。
本文其他部分结构安排如下：第二部分从分税制改革和土地财政的形成机理及土地财政对房价的影响机制两个方面对影响房价的制度性因素展开理论分析，并提出研究假说；第三部分为计量模型的设定和数据描述；第四部分对分税制改革和房价的直接关系进行识别，以及对联系分税制改革和高房价的中间变量两个方面进行实证检验；第五部分为全文的结论。
二、制度背景与研究假说
本节将从分税制改革和土地财政的形成与土地财政对房价的影响两个方面来综合分析分税制集权化改革对房价影响的内在逻辑，并提出研究假说。
(一)分税制改革与土地财政
中国在1980年代进行财税改革，调节中央和地方政府的预算财政分配关系，实行对地方政府放权让利、分灶吃饭的财政包干体制，那段时期的中央政府的财政负担显著增加，体现在财政收入占GDP的比重以及中央预算收入占全部预算收入的比重的减少。至1993年，中央财政收入仅占全国税收收入的22%，全国财政收入在GDP的比重也降至12%，如图1所示。为摆脱自身财政能力减弱的困境，中央政府于1994年推行分税制改革。①
图1 国家财政收入在GDP中的比重和中央财政收入比重变化情况
资料来源：1979-2009年《中国统计年鉴》和作者的计算。
图2 地方政府财政收入与支出比重变化
资料来源：1979-2009年《中国统计年鉴》和作者的计算。
1994年分税制改革的实质是财政集权的过程，它改变了中央和地方政府的财权分配格局，却没有对事权进行相应的调整(陈抗等，2002；陈硕，2010)。其后，中央财政预算收入比例有了大幅度提高，1994年提高至55.20%，1999年以后一直维持在50%以上，极大地改善了中央政府的财政处境。同时，地方财政收支却由“盈余剪刀”变为“赤字剪刀”，如图2所示。1999年以后地方政府的财政收支缺口比重一直处于70%上下的水平，见表1，随后于2002年开始的所得税分享改革则进一步加大了地方政府的赤字压力。为了改善自身的财政状况，地方政府追求财源的行为发生变化(吴群和李永乐，2010)。随着工业化、城市化进程的加快以及住房管理制度改革带来的对土地需求的加大，与此同时，《宪法》修正案和《土地管理法》等赋予了地方政府“卖地”的权力，土地逐渐成为地方政府经营的对象，继而造就了“征地—卖地—收税收费—抵押—再征地”的土地财政模式。
(二)土地财政与房价水平
土地财政业已成为地方政府重要的收入来源，房地产业也成为推动地方经济发展的重要产业，因此，房地产市场的繁荣一方面保证了地方政府财政收入的增加，同时也有助于地方官员实现GDP政绩考核的政治夙愿。如果地方政府官员在揣测中央政府调控房价的决心和评估相应的政治风险后，认为违背中央意愿带来的政治风险小于房价上涨带来的收益，他们就会实施一系列的政策和通过各种手段来维护房价的上涨，这可以从持续高涨的房价与屡次房市调控以来地方政府相继出台救市政策得到明显的印证。
在考察土地财政对房价的影响时，有两种机制发挥作用：一是，地方政府有动机采取措施促使和维护城镇房价上涨(张双长和李稻葵，2010)，以获取高额的土地财政收入。房价上涨会拓宽房地产商的预期利润空间，使其有动机高价拿地(严金海，2006；王岳龙，2011)，这与各地“地王”涌现的现实相吻合。二是，地方政府缺乏激励去配合中央政府实施稳定房价的宏观调控政策(周彬和杜两省，2010)。由于软预算约束问题②的存在，为弥补巨额的财政收支缺口，地方政府会通过土地储备的抵押向银行和社会融资，构建地方融资平台③，这就不难解释为何屡次的房地产调控政策未能实现预期目标，反而形成“调控—观望—反弹”的官商博弈格局。
综合以上两个方面的分析，我们提出如下研究假说：分税制的集权化改革是造成我国城镇房价持续上涨的不可忽视的制度性因素，进一步地，逐年扩张的土地财政规模可能是联结两者关系的中间变量。以下将定量考察分税制改革对城镇房价的影响，并深入探讨其内在机理，为以上假说提供证据。
三、计量模型和数据
(一)计量模型和变量设定
根据以上的分析和本文的实证研究思路，参考Zhuravskaya(2000)、Faguet(2004)以及傅勇(2010)的工作，构建如下计量模型：
(二)变量的定义及度量
在实证研究之前要解决的问题是对财政分权度和土地财政两个指标的测量。关于财政分权的测量标准，现有的研究并未达成一致意见。在早期的研究中，Oates(1985)介绍了三种指标：中央财政收入在总财政收入中的比率、中央财政支出在总财政支出中的比率和地方政府部门的绝对数量，在国内外的研究中得到广泛的应用；国内具有代表性的有，Lin and Liu(2000)利用地方政府总财政收入增量中地方政府所占的份额来测量分权程度；张晏、龚六堂(2005)对财政分权的度量进行了全面的梳理，并给出了预算内本级政府财政收入(事实分权)、预算内本级政府财政支出(实际分权)、扣除净转移支付的财政支出和预算内外总收支等四种财政分权的测量指标；陈硕(2010)采用地方一般预算收入在地方财政总支出的份额来构建地方财政自主性指标作为财政分权度的测量。针对本文的研究目的，为控制人口规模的影响，我们将采用人均化的支出指标作为财政支出分权(人均地方本级财政支出/人均中央本级财政支出)的度量，同时构建人均化的收入指标(人均地方本级财政收入/人均中央本级财政收入)和地方财政自主权指标(地方一般预算收入/(地方一般预算收入+来自中央的转移支付)×100)进行稳健性检验。
在现有的研究中，对土地财政的两种界定对应着两种土地财政的度量方法：直接用土地出让金来度量和用土地出让金加与房地产有关的税费收入之和来测算。根据国务院发展研究中心的报告，在一些地方土地直接税收及城市扩张带来的间接税收占地方预算的40%，而土地出让金净收入占政府预算外收入的60%，可见，采取后者更为精确。地方政府主要通过三种形式依赖土地获取收入(罗必良，2010)：一是，土地出让金，政府利用其对土地的所有权向使用者出让一定期限的使用权而收取的价款，在土地财政收入中占据主导地位；二是，与建筑业和房地产业相关的地方税费收入，主要有耕地占用税、城镇土地使用税、契税、土地增值税、房产税等；三是，以土地为抵押获取的借债收入。根据数据的可获得性，将土地财政收入的计算公式确定为土地出让金、土地增值税、城镇土地使用税、耕地占用税、契税、房产税和相关的企业所得税之和。
基于现实观察和现有研究，我们将加入反映经济基本面的变量进行检验，包括人口密度、城镇人均可支配收入水平等反映需求面的变量，以及土地价格、贷款利率和建造成本等反映供给面的变量；还将控制其他潜在影响房价的变量，包括其他收入变量的人均GDP，反映产业结构变迁的产业结构变量((第三产业就业人口/就业总人口)×100)；反映城乡二元结构变化的城市化率(城镇人口/年末总人口×100)，反映城市居民就业结构变化的城镇就业率(城镇年末从业人数/(城镇年末从业人数+城镇登记失业人数)×100)，反映地方政府竞争程度的人均实际利用外资额(张军，2007)，反映城镇公共基础设施建设状况的城镇基本建设支出水平；为考察区位因素对房价的影响，以西部为基准，设立东部(East)和中部(Midd)两个虚拟变量；为控制宏观经济因素对房价的影响，引入年度虚拟变量(Dy)以及其他可能影响房价的变量。
(三)数据说明与描述性统计
我们使用的数据是中国2000-2008年分省面板数据。测算财政分权度的基础数据，包括地方本级财政收入和支出、中央本级财政收入与支出、预算外收入和支出均来自于2001-2009年的《中国财政年鉴》；测算土地财政相关数据来自于2001-2009年的《中国国土资源年鉴》和《中国统计年鉴》；各省商品房平均销售价格均来自2001-2009年的《中国统计年鉴》；土地价格由土地出让金额和土地出让面积计算得到；其他数据均来自于中经网数据库⑤。为消除通货膨胀的影响，我们以2000年为基年，采用各省的CPI将模型中所有价值型变量(房价、个人可支配收入、土地价格等)转化为实际变量。另外，西藏方面一些年份的数据不可获得，因此将其剔除。
图3-a 对数房价-财政分权(Fde)散点图
图3-b 对数房价-财政分权(Fda)散点图
由表2的变量描述性统计可见，分省的住房价格、财政分权度和土地财政收入均存在较大的差异。住房价格的均值为2729.307元/平方米，变动范围为1348—8392.5元/平方米；财政分权度的均值为8.38%，变动范围为1.1%-27.61%；土地财政收入的均值为74.60亿元，变动范围为0.88亿元-704.27亿元。从数据的散点图上，见图3-a、b、c、d，可以清楚地看出，财政分权度与房价具有同步上升趋势，而且两者存在着正相关关系；同时，财政分权度与土地财政规模以及土地财政规模与房价水平均具有同步上升的正相关关系。下面我们将通过各种识别方法来检验和揭示它们之间的相关关系。
图3-c 对数土地财政-财政分权(Fde)散点图
图3-d 对数房价-对数土地财政散点图
四、实证结果与分析
(一)分税制与房价水平的直接识别
以下将对财政分权度对房价的直接关系进行研究，首先进行静态识别，然后加入反映预期因素的滞后一期的房价水平将静态模型拓展为动态模型，运用动态面板数据的GMM估计方法消除可能存在的识别性误差。
1.静态识别
以下将对财政分权度和房价之间的关系进行静态识别，
中仅包括反映经济基本面的变量。运用混合OLS、固定效应和随机效应模型来估计基本方程(1)，将结果报告于表3的(1)、(3)和(5)列。在三种估计中，对固定效应与随机效应识别的Hausman检验的p值为0.15和0.35，表明各变量的固定与随机效应系数在统计上没有显著差异。我们关心的房价与财政分权度之间的系数变化不大，变动范围为0.061-0.080，且均在1%的水平下显著为正，从数量关系上看，在控制了其他因素后，财政分权度增加1个单位，房价将平均上涨7个的百分点。反映经济基本面变量的系数均与预期一致，与李勇和王永贵(2011)等研究结论一致。人口密度的系数仅在混合OLS模型下在1%的水平下显著为负，其他模型下均未通过显著性检验；人均可支配收入的系数为正，且通过了1%的显著性检验；反映资金成本的实际贷款利率的系数在5%的水平下显著为正，地价的系数仅在混合OLS模型下通过5%的显著性水平检验，其他模型下符号为正，但不显著；建造成本系数符号为正，但均不显著，地价和建造成本不显著的可能原因是我国长期以来投入要素的市场化程度不高；East和Midd的系数显示区位特征对房价的影响明显，东中部的房价均高出西部，且东部较中部高。
在上面基本识别的基础上，进一步控制其他潜在影响房价的变量，如城市化率、城镇就业率等，表3的(2)、(4)和(6)列的估计结果说明这些控制变量对房价整体上有解释作用，体现为A-R[2]的增加。在不同的模型中，我们所关注的房价与财政分权之间的系数并未出现较大变化，且均在1%的水平下显著为正，变动范围为0.034-0.050，与以上的估计结果相差不大；反映经济基本面变量的系数较以上结果变化不大，且均符合预期；房价对城市化率的弹性在1%的水平下显著为正，表明城市化水平对房价具有正的积极影响，与任木荣(2009)等的研究一致；城镇就业率的系数在各个模型中均在1%的水平下显著为正。因此，在控制了其他潜在影响房价的因素后，财政分权度和房价之间的系数仍然显著为正，证实以上基本假说的结论是稳健的。
2.动态识别
接下来，将滞后一期的房价作为解释变量放入模型中，以刻画预期因素对房价的影响和表征房价的动态调整过程，将模型设定为，
在模型中加入因变量的滞后一期值，计量模型便成为动态面板数据(DPD)模型，这样的变化要求在估计过程中需要处理如下问题。首先，DPD模型的滞后因变量与误差项相关，混合OLS、随机效应和固定效应估计结果是有偏的；其次，解释变量中的人均可支配收入、城市化率和城镇居民就业率等均可能与房价具有潜在双向因果关系，因此要处理联立内生性问题；再次，在影响房价的各种因素中，模型中存在观测不到的变量，如居民的住房习惯、家庭消费观念等特征，与解释变量相关。为了克服以上问题，本节将采用GMM方法进行动态识别。⑥目前的研究中主要采用两种处理技术，一是差分广义矩(Difference-GMM)估计方法(Arellano and Bond，1991)；二是系统广义矩(System-GMM)估计方法(Blundell和Bond，1998)。一般而言，系统广义矩估计比差分广义矩估计更有效，但有效性需要进行两个检验。一是，通过Hansen过度识别约束检验对所有工具变量的有效性进行检验。二是，对差分方程的随机误差项的二阶序列相关进行检验，即检验
是否存在二阶序列相关。
基于上述分析，且在一般情况下两步估计优于一步估计，我们将采用两步系统广义矩(2SYS-GMM)方法估计模型(4)，作为对照，我们同时报告了混合OLS和固定效应的估计结果⑦，根据Bond(2002)给出的检验方法来判断GMM估计值的有效性。对工具变量的设置做了如下处理：鉴于我国的人口政策，因此有理由将人口密度当作外生变量，地区和年份虚拟变量确定是严格外生变量，其他变量均作为弱外生变量对待，使用系统“内部工具”，用弱外生变量的滞后值作为它们自己的工具变量。估计结果，如表4第(5)和(6)列所示，Hansen检验不能拒绝工具变量有效的原假设；残差序列相关性检验表明，差分后的残差只存在一阶序列相关性而无二阶序列相关性，因此，可以断定原模型的误差项无序列相关性；滞后项的估计值介于混合OLS和FE模型的估计值之间，表明两步系统广义矩估计结果是有效且为可靠的。
从动态模型的基本识别(表4第(5)列)结果来看，预期因素对房价产生较大的影响，体现为滞后一期房价的弹性系数在1%的水平上显著为正；我们关注的房价和财政分权度之间的系数在1%的水平上显著为正，从数量关系上看，在控制其他变量后，财政分权度增加1个单位，房价将增加4.5个百分点，与以上静态模型的结果差别不大；其他控制变量的系数均符合预期，再次为基本假说提供证据。
进一步加入其他潜在影响房价的变量以检验动态识别的稳健性，估计结果(见表4第(6)列)显示，预期因素对房价产生较大影响，体现为滞后一期的对数房价的系数在1%的水平上显著为正；我们关注的房价和财政分权度之间的系数在5%的水平上显著为正，从数量关系上来看，财政分权度增加1个单位，房价将增加4.9个百分点，其他控制变量均符合预期，与基本识别的结果相差甚微，证实动态结论的稳健性。
最后，进一步做出多种形式的稳健性检验：将财政收入测算的人均事实分权收入指标(Fdr)和地方财政独立性指标(Fda)来代替以支出测算的实际分权指标(Fde)；将对数房价换为房屋销售价格指数；分别将财政分权变量滞后一期和地价的滞后一期作为财政分权和地价的替代变量，均发现我们关注的房价与财政分权的关系系数并未出现较大差异，证实我们的结论是稳健的。
综合上述，在不同的模型设定下，从静态和动态两个视角的估计结果来看，我们关心的房价与财政分权之间的系数均在5%的水平上显著为正，在数量关系上看，在控制其他因素不变的情形下，财政分权度增加1个单位，房价将会有5个百分点的上涨，证实了上文的研究假说。接下来，我们将分两步对联结两者的中间变量进行考察。
(二)联结分税制和房价的中间变量识别
1.土地财政方程的实证结果
以下将以上模型(2)进行回归并将结果报告于表5。分别运用混合OLS、固定效应和随机效应模型，估计结果见表5的(1)、(3)和(5)列，对固定效应与随机效应识别的Hausman检验的p值都为0，表明在统计上拒绝随机效应模型。控制变量的系数均符合预期，地价的系数在1%的水平下显著为正；土地财政与公共基础设施投资之间的弹性显著为正，且通过了1%显著性检验，公共基础设施投资作为地方政府的财政支出，其增加势必会促进地方政府追求土地财政的积极性。在不同的模型中，我们关心的土地财政规模与财政分权度之间的系数均在1%的水平下显著为正，说明两者之间存在显著的正相关关系，初步佐证了第二部分的研究假说。
为了克服由于遗漏变量而可能造成的内生性问题，我们在回归方程中进一步控制了其他潜在影响土地财政规模的变量，如经济增长水平、城市化率、产业结构和实际利用外资等，表5的(2)、(4)和(6)列的结果说明这些控制变量对房价整体上有解释作用，体现在A-
的增加。在不同的模型中，我们所关注的土地财政与财政分权之间的系数并未出现较大变化，且均在1%的水平下显著为正，从数量关系上看，在控制了其他因素后，财政分权度增加1个单位，土地财政规模将平均上涨8个左右的百分点。其他变量的系数均符合预期，经济增长水平的系数显著为正，且通过了1%的统计检验；作为衡量地区将竞争的变量—实际利用外资的系数在10%的水平下显著为正，表明地区间的横向竞争激励了地方政府采取土地财政策略，这与吴群和李永乐(2010)的研究结论一致。
2.房价方程的实证结果
接下来，我们来分析土地财政对房价的影响，表6给出了土地财政对房价影响的回归结果。运用混合OLS、固定效应和随机效应模型来估计基本模型(3)，估计结果显示，见表6(1)和(4)列，对固定效应与随机效应识别的Hausman检验的p值为0.0074，表明在统计上拒绝随机效应模型。控制变量的系数均符合预期，人口密度、城镇居民人均可支配收入和地价的系数在1%的水平下显著为正；建造成本的系数在5%的水平下显著为正；在不同的模型中，我们关心的房价与人均土地财政规模之间的系数均在5%的水平下显著为正，初步给出了第二部分研究假说的证据。
我们在回归方程中进一步控制了其他潜在影响房价的变量，如城镇居民就业率、城市化率和实际利用外资等，估计结果，见表6的第(2)和(5)列，说明这些控制变量对房价整体上有解释作用，体现在A-R[2]的增加。与直接显示方程中的结果相同，城镇居民就业率和城市化率的系数在5%的水平下显著为正。在不同的模型中，我们所关注的房价与土地财政之间的系数均在5%的水平下显著为正，从数量关系上看，在控制了其他因素后，土地财政规模增加1%，房价将平均上涨4个左右的百分点。进一步地，考虑到土地财政规模可能的内生性所导致的估计偏差，我们运用带工具变量的固定效应与随机效应模型(Instrumental Variables and 2SLS for Panel Data Model)重新回归，第(3)和(6)列分别给出把土地财政规模当做内生变量的估计结果，将滞后一期的土地财政规模作为工具变量，除城镇居民人均可支配收入的系数外，其他变量的系数变化不大，发现，我们关注的房价与土地财政规模之间的系数均在5%的水平下显著为正，进一步验证了以上的研究假说。
根据我们的回归结果，财政分权与土地财政存在显著的正相关系，而土地财政亦是正向作用于房价，可以推断财政分权至少会通过土地财政这一传导途径影响到房价水平，与我们的直接显示结果一致，从而为第二部分的研究假说提供证据。
五、结论与政策启示
基于飞涨的房价与逐年扩大化的财政分权度相联系的经验事实，本文在制度背景分析的基础上，将分税制改革、土地财政和房价纳入同一分析框架，采用2000-2008年的分省面板数据对影响房价上涨的多层次因素进行实证检验，在控制了经济基本面、城市化率和地区竞争等其他潜在影响房价的因素后，经验结果认为，1994年的分税制集权化改革引致的扩大化的财政分权度是导致房价持续过快上涨的不可忽视的制度性因素，进一步分析得出，土地财政是联系分税制改革和高房价的中间变量。在控制了其他潜在影响房价的各种因素后，估计结果依然是稳健的。
本文认为现有对中国高房价现象的解释尚不完全，分税制集权化改革导致的扩大化的财政分权这一制度性因素一直被忽视，本文的结论可以作为现有分析高房价现象文献的一个补充，只有将这一制度因素纳入分析，才可能对房价高涨现象给出更为深入地解释，对科学地制定政策提供支持。
本文的研究结论具有明显的政策启示，我国的房地产市场调控和改革是一项系统工程，不能仅仅针对房地产市场进行政策调控，必须有财政体制改革等其他措施相配合。要使我国的房地产市场调控政策贯彻实施，必须正视地方政府的财政状况，合理调整中央和地方财政关系，解决地方政府财权和事权的匹配问题。基于本文的研究结论，我们提出如下政策建议，在短期内，积极探索政策性和市场化分配相结合的双轨制发展模式，增加保障性住房等政策性住房的提供，以满足人们生活必需的住宅需求，但对于基本住宅需求之外的其他住宅需求，则应当由市场机制来进行分配，以发挥市场配置资源的重要作用，这样在不失效率的情况下又将防止房价过快上涨。在长期，通过合理调整中央和地方财政关系，通过财税制度变革来改变目前财力过分向中央集中，地方政府的财力与事权不匹配的格局，从根本上消除地方政府热衷于土地财政的内在激励，引导地方经济走上又好又快的可持续发展之路。
感谢匿名审稿人的评论和建议。当然，文责自负。
注释：
①针对分税制改革的背景分析，陈硕(2010)给出了详细的梳理。
②参见Kornai(1986)的经典分析，对于借债而言，下级政府相信自己没有或只有部分偿还责任，包袱最终还是由上级政府来背。软预算约束的存在，会鼓励下级政府超额支出或者支出预算不合理从而缺乏效率。
③2011年审计工作报告数据显示，截至2010年底，我国地方政府债务高达10.7万亿。
④观察不到的时期效应我们通过在回归方程中加入各年的时间哑变量来控制。考虑到中国发展不平衡、地区差异等国情，在回归方程中加入了东部与中部两个地区哑变量。东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地区包括广西、四川、重庆、内蒙古、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。
⑤为得到实际贷款利率方面的数据，我们做出如下处理：通过采集中国人民银行网站(http://www.pbc.gov.cn/)公布的六个月至一年(含一年)的贷款利率，若出现一年中存在多次调整利率，通过天数加权计算每年的抵押贷款利率，整理得到名义抵押贷款利率，然后，用各省的CPI将名义抵押贷款利率平减为实际抵押贷款利率。
⑥Hansen and Singleton(1982)建议使用GMM方法对带有预期变量的动态优化模型进行估计。
⑦根据Bond(2002)给出的检验GMM估计值有效性的方法：如果GMM估计值介于固定效应估计值和混合0LS估计值之间，则GMM估计是可靠和有效的，这是因为混合OLS估计通常会导致向上偏误的滞后项系数，而在时间跨度较短的面板数据中，采用固定效应估计则会产生一个严重向下偏误的滞后项系数。
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