一、引言

近来, 一篇《不要让华为跑了》在互联网上广为流传:深圳的纳税龙头企业—华为将手机制造基地搬离深圳, 迁往东莞松山湖。无独有偶, 世界级代工“航母”企业富士康也将主要生产线由配套条件齐备的深圳迁往湖南、河南、河北等内地城市; 中兴通讯则计划将手机生产装配业务迁往广东省的河源市。资深企业被迫“集体出逃”的“罪魁祸首”之一是深圳的“高成本、高地价、高房价”, 其中土地价格快速上涨则是基础原因。工业用地价格上涨已成为沿海地区加工制造业不能“承受之重”。2008年深圳的工业用地价格为1487元/平方米, 2015年则大幅提高至3475元/平方米, 期间翻了一番以上。即使剔除通货膨胀的因素, 其涨幅也相当惊人。^①2016年国务院印发的《降低实体经济企业成本工作方案》中强调要“进一步降低企业用能用地成本”, 这意味着企业用地成本上升已不是个别现象。用地成本的上涨挤压了企业的利润空间, 使得原有的生产模式难以为继, 更无法就地扩张, 从而逼迫企业不得不“用脚投票”, 迁往其他地区。这深深地折射出土地资源约束加剧的背景下, 中国制造业企业的发展正遭遇前所未有的瓶颈制约。基于这一背景, 本文试图从工业用地价格的角度考察土地价格上涨对企业进入的影响。

① 以2008年为基期, 2015年深圳市居民消费价格指数上涨18.5%。

在了解土地价格的动态变化之前, 我们先简要梳理一下中国工业用地的制度背景。土地在现代经济中的地位大大下降, 但仍然是工业生产不可或缺的生产要素之一。根据《中华人民共和国宪法》第十条的规定, “城市的土地属于国家所有”。《中华人民共和国土地管理法》第二条明确规定, “国家依法实行国有土地有偿使用制度”。然而, 为了减轻企业负担、促进辖区经济发展, 1978年以前的工业用地基本上是由国家以行政配给的方式划拨给企业无偿、无限期使用, 包括无偿划拨和协议出让等形式。^①既然是国家无偿供给, 也就不存在级差地租和价格差异。也就是说, 无论是在经济发达的东部地区还是在相对落后的中西部地区, 企业均没有土地成本的负担(Gao et al., 2014; Wu et al., 2014)。然而, 随着经济的快速发展, 各类企业的用地需求随之上升, 无偿划拨土地供应制度无法及时响应, 许多企业尤其是长期游离于体制外的中小民营企业无法或很难通过正常渠道合法取得土地。在利益的驱使下, 大量无偿划拨的土地进入市场, 被非法转卖, 其结果是, 虽然部分用地需求得到了满足, 但应由国家取得的巨额土地收益流失到少数单位和个人手中。鉴于此, 政府部门开始加强国有土地管理, 其核心是变无偿为有偿、无限期为有限期, 开始借助价格这只“看不见的手”调节土地供求。2001年4月30日, 国务院印发《关于加强国有土地资产管理的通知》, 就土地的供应、使用、招标和拍卖等作了粗线条规定。2002年4月3日, 国土资源部第4次部务会议通过的《招标拍卖挂牌出让国有土地使用权规定》明令, 经营性用地必须以招标、拍卖或者挂牌方式出让。^②该号令的颁布为土地供应逐步走向市场化拉开了帷幕。

① 相应地, 《中华人民共和国土地管理法》关于建设用地的四十三条还规定, “任何单位和个人进行建设, 需要使用土地的, 必须依法申请使用国有土地”, 其中包括“国家所有的土地和国家征收的原属于农民集体所有的土地”。

② 2006年国土部颁布《招标拍卖挂牌出让国有建设用地使用权规定》明确要求, 工业用地必须采用招标、拍卖或者挂牌方式出让, 但实际到2007年11月才全面执行。

在这一背景下, 不同类型的土地价格开始大幅上涨。图 1报告了分类型的全国土地价格指数。从中可以看出, 2005-2015年, 各类土地价格不同程度地上涨, 虽然工业用地的涨幅低于商住用地, 但上涨趋势与商住用地基本一致, 工业用地价格上涨幅度高达82%。

工业用地价格普遍上涨的同时也呈现出明显的区域间差异, 东部地区的上涨速度和绝对水平远高于中西部。2006年《全国城市地价指数报告》指出, 除2003年以外, 全国城市工业地价指数一直保持较为稳定的增长幅度。其中, 东南区域、中南区域、华北区域增幅均为4%;西南区域和东北区域增长幅度较小, 只增长了2个百分点。从2008年开始, 东部地区工业用地价格以6.8%的速度快速上涨, 2015年底的平均价格为1311元/平方米; 同期中西部地区工业用地价格年均上涨2.5%, 2015年年底的平均价格为627元/平方米。^①

① 土地数据均引自于“中国地价信息服务平台”(http://www.landvalue.com.cn/)的“地价监测”数据, 网络链接:http://www.landvalue.com.cn/L_LandPriceMonitor.aspx?Menu_ID=16&PID=1&ColumnID=0。

土地财政是理解土地价格上涨的一个重要视角。地方政府集土地的实际所有者、供给者和垄断者三重身份于一身, 在财政压力和地区发展动力的驱使下, 通过各种手段“经营城市”, 其核心办法是通过土地拍卖获得财政收入或以土地为抵押进行融资。事实上, 土地出让金已经成为财政收入的重要来源, 成为许多地区名副其实的“第二财政”。2004-2006年间, 土地收入在地方财政收入中占比平均约为43%。^②尽管地方政府通过补贴等多种方式人为压低工业用地价格, 以减轻地价上涨的危害, 但在土地市场化改革的背景下, 随着拆迁成本的日益上升, 工业用地价格不断上涨的趋势根本无法得到控制。

② 根据2004-2006年《中国国土资源公报》和《中国统计年鉴2008》的数据, 作者计算而得。周飞舟(2007)认为土地收入能够占到预算外总收入的60%-80%。

给定土地供应的日趋市场化, 东部和中西部工业用地价格的差异变化反映了国家区域平衡发展战略下土地供给的调整。为了平衡区域发展、缩小地区差距, 国家相继出台了“西部大开发”和“中部崛起”战略。与之相配套地, 土地供应上偏向中西部地区(陆铭等, 2015)。从2003年开始, 东部地区的土地供应逐渐下降, 由2003年的69%降至2011年的49%, 期间下降20个百分点, 这也从侧面反映出中西部地区土地供应逐年增加。^①与之相对照的经济发展程度却是另一番情况:东部地区集中了全国64%的规模以上工业企业, 创造了占全国62%的工业总产值, 工业发展对土地的需求量远远超出中西部地区, 而土地的偏向性供给无疑会加剧东部地区土地供求的紧张程度, 从而扩大土地价格的区域间差异。

① 根据2004-2012年《中国国土资源统计年鉴》的数据, 作者计算而得。

很显然, 作为固定要素投入, 土地主要影响新企业的潜在进入决策和在位企业的扩张决策。直观地, 给定土地要素价格的持续上涨, 如果企业预期既无法将之转嫁到商品价格上又无法通过挖潜增效予以内部化, 则投资项目的收益净现值将不断萎缩从而失去吸引力。当把企业数据加总到城市层面后, 城市层面新进入企业的数量就会受到影响。那么, 土地要素价格的上涨果真会对企业的进入产生影响吗？如果是, 这种影响是否存在地区异质性？这一问题呼唤严谨的经验研究。

鉴于此, 本文基于2003-2007年286个地级及以上城市的面板数据实证考察了工业用地价格对企业进入的影响及其异质性。研究发现:第一, 工业用地价格上涨对新企业的进入存在挤出效应, 且在东部地区表现得尤为明显; 第二, 该挤出效应对非国有企业、土地依赖型行业、低增加值行业的影响较大。与现有文献相比, 本文的主要贡献如下:首先, 结合当前的国家发展战略和土地财政政策, 深刻剖析土地价格上涨及其区域间差异化的原因, 并以此为背景, 实证考察了地价上涨对城市新企业进入的负向影响, 为地价与制造业布局、产业结构调整的相关讨论提供微观基础。其次, 根据企业所有制属性和行业特征的不同, 详细地分析了土地价格对异质性企业进入的影响, 提供了地价影响企业进入传导机制的证据。

二、文献综述

土地是一切社会生产活动的重要物质载体。社会经济发展对土地的需求与土地供给之间固有的非协调性, 导致土地价格上涨, 这是由土地稀缺性所决定的。尽管一些文献中指出, 为了吸引企业投资, 地方政府以低于成本价格甚至“零地价”向企业供地(陶然等, 2009; 刘守英, 2014; 黄健柏等, 2015), 但随着土地管理法规的不断完善, 土地市场化进程的逐步深化, 工业用地价值逐渐显化, “零地价”的现象基本消失(张莉等, 2011)。

土地价格的快速上涨, 与我国现阶段的土地政策直接相关。一方面, 土地供求关系的严重失衡是土地价格上涨的根本原因。随着经济的快速增长, 城镇化水平的逐步提高, 土地需求大幅增加, 然而全国层面的土地供应却并没有大幅上涨(张莉等, 2011), 2004、2005年甚至出现下降趋势。此外, 我国提出的平衡区域发展战略, 在土地供应指标的分配上是偏向中西部的(张娟锋、虞晓芬, 2011; 陆铭等, 2015; 李力行等, 2016), 这致使沿海发达地区建设用地指标与经济发展对土地的需求矛盾更加尖锐(蒋省三等, 2007), 进而拉大东部与中西部土地价格的差距。从这个角度来讲, 土地价格在区域间的差异有其必然性。

另一方面, 土地财政的“火上浇油”。分税制改革后, 出让土地成为地方政府扩大税源增加财政收入的主要渠道(陶然等, 2007)。孙秀林、周飞舟(2013)基于我国省级面板数据的研究验证了土地出让与地方财政存在稳定关系。同时, 地方官员面临的政治激励(Chen et al., 2005; Li and Zhou, 2005; 周黎安, 2007), 促使其致力于出让土地促进辖区经济发展(梁若冰, 2010; 张莉等, 2011; 杨其静、吴海军, 2016)。政府出让的土地主要是征用的农民用地, 而以农业产值倍数作为征地的补偿标准, ^①无论是从农民收入本身还是从农民收入与政府收入的差距来看都是“过低”了(周飞舟, 2007)。在现行征地补偿标准下, 农民获得的土地补偿甚至难以维持现有的生活水准, 更无法保障未来生活水平的提高(陶然等, 2007), 农民没有享受到城镇化过程中土地增值收益。对于实际到位补偿的不满, 而引发的征地纠纷或群体性事件(张莉等, 2013), 不仅会加大地方政府征地难度, 还严重威胁官民和谐的社会局面。为了征得土地又不激化干群矛盾, 当地政府只能适当地提高农民的拆迁补偿款, 这在一定程度上增加了获得土地的基础成本。

①《中华人民共和国土地管理法(2004年修正版)》中规定, 被征收的农民可获得土地补偿费、安置补助费以及地上附着物和青苗的补偿费。其中, 征收耕地的土地补偿费, 为该耕地被征收前3年平均年产值的6-10倍; 安置补助费标准, 为该耕地被征收前3年平均年产值的4-6倍; 可以适当增加安置补助费, 但土地补偿费和安置补助费的总和不得超过土地被征收前3年平均年产值的30倍。

土地价格上涨必然会对其承载的经济活动产生影响。工业区位选择的理论研究中, 传统经济地理学仅强调, 自然资源、地理位置等经济地理因素对工业布局的影响。随着新经济地理学的兴起与发展, 少数文献考察了土地价格与工业布局的关系。在Krugman(1991)提出的“中心-外围”模型基础上, Tabuchi(1998)将Alonso模型中的城市土地租金引入该模型, 发现当制造业运输成本足够低时, 为避开市区较高的土地租金, 产业会迁移到外围地区(周边地区)。Murata and Thisse(2005)在Tabuchi(1998)模型的基础上做了进一步改进, 发现城市较高的土地价格是推动工业向周边地区扩散的主要因素。这与Fujita and Thisse(2009)的结论相一致。Pflüger and Tabuchi(2010)将土地作为生产要素纳入到新经济地理模型中, 强调了土地对于工业发展的重要作用。

从这些研究中, 我们可以看出, 为了应对城市土地价格的上涨, 工业企业纷纷迁往周边地区以节约用地成本。这一点在经验研究中也得到了印证。Kim(1999)基于1880-1987年美国20个产业样本的研究发现, 劳动力、资本和土地等要素禀赋条件对制造业布局具有显著影响。中国经济增长前沿课题组(2011)基于我国省级面板数据的研究表明, 城市土地价格的上涨, 恶化了竞争性产业的竞争优势, 并致使其纷纷迁至低成本地区。比如, 珠江三角洲的制造业呈现出向土地成本低地区转移的趋势(李燕、贺灿飞, 2013), 南京制造业也有向郊区扩散和集聚的趋势(吕卫国、陈雯, 2009), 北京市制造业已经从城区搬迁至郊区(Gao et al., 2014)。王珺等(2013)基于49个城市数据认为, 土地价格的上升挤出了传统产业部门, 致使城市经济结构“去工业化”。雷潇雨、龚六堂(2014)指出, 相比地区生产能力和劳动力成本, 新企业在选择城市时更看重土地价格。刘力豪等(2015)认为, 工业用地价格上涨对工业用地规模的遏制, 在第三产业占主导地位的城市尤为明显。赵爱栋等(2016)使用2007-2013年我国工业部门面板数据表明, 东部地区地价的上涨抑制了工业用地需求, 该效应在全国和中西部不明显。黄玖立、冯志艳(2017)进一步指出, 用地成本不断上涨甚至会危及到制造业企业的出口竞争力。黄金升等(2017)强调东部城市工业地价上涨是诱发产业转移的主因。而颜燕等(2014)的研究却认为, 较低的工业地价能够吸引企业投资, 但当地区的产业集聚经济和城市集聚经济效应较强时, 地价对企业区位选择的影响大大降低。这些文献或基于产业层面, 或者基于地区层面考察地价对企业选址的影响, 但是都没有考察对异质性企业的影响是否存在差异, 从而土地价格对异质性企业的影响机制仍然不清楚。

当然, 土地价格上涨也会影响其他要素价格的上涨。一部分学者注意到房地产市场的过度繁荣对制造业发展的影响, 尤其是房价的快速上涨对制造业的挤出效应。黄静、屠梅曾(2009)指出, 房地产行业的过热发展, 推高了劳动力、土地等要素价格, 导致制造业企业的利润空间被压缩。林嵩(2012)认为, 居高不下的房价削弱了个体的创业倾向。邵挺、范剑勇(2010)的模型框架表明, 房价的过快上涨, “倒逼”长三角的制造业产业转移到地价和房价相对低下的外围区域。进一步研究发现, 房价水平过快上涨影响差异化产品的区位布局, 从大型城市向中小城市扩散(范剑勇、邵挺, 2011)。高波等(2012)基于2000-2009年我国35个大中城市数据的研究表明, 东部地区由于房价较高, 对低附加值产业产生了挤出效应。王文春、荣昭(2014)以1999-2007年我国35个大中城市规模以上工业企业数据为样本, 认为高企的房价吸引了大量的产业资本, 导致工业企业新产品研发与投入不足, 得出房价上涨越快, 企业创新倾向越弱的结论。与这些研究不同, 本文关注的是作为制造业企业投入要素的工业用地价格。

三、企业进入的特征事实

本文采用2000-2007年中国工业企业数据库, 其样本范围为全部的国有企业和主营业务收入大于500万元(规模以上)的非国有企业。该数据库详细报告了企业的代码、名称、成立年份、地区代码、行业类别、法人、地址、电话号码、邮编和主要产品等统计信息, 是最为全面和细致的微观企业数据。借鉴Brandt et al.(2012)的方法, 我们根据企业的统计信息对企业数据进行匹配, 将确实属于同一家企业的观测样本赋予相同的法人代码。但需要注意的问题是, 由于非国有企业存在入库标准, 有些企业由规模以上(或以下)转变为规模以下(或以上)再转为规模以上(或以下), 表现为有些年份消失后又再出现。如果不考虑这种情况, 可能将一些原本存活的企业视为某年的新进入企业, 从而高估新企业进入的数量。为此, 我们在生成非平衡面板时区分了这种样本, 即企业第一次出现的年份视为该企业的进入年份。与Disnery et al.(2003)、毛其淋、盛斌(2013)、李坤望、蒋为(2015)等类似, 本文对于新进入企业的界定如下:i企业在t-1期不存在, 到t期时存在, 则称i企业是t期的新进入企业。

本文测算得到2001-2007年新进入的企业数量。^①从整体来看, 2001年新进入企业约4万家, 到2005年仅有30690家新进入企业, 这意味着在此期间我国的新进入企业数量呈下降趋势。需要特别指出的是, 2004年新进入企业约有10万家, 其可能的原因是:一方面, 2004年是经济普查年份, 相比之前建立了更加完善的企业登记注册信息制度, 从而更多的私营企业进入统计系统(Brandt et al., 2012), 使得该年进入的企业数量看似“异常”。另一方面, 2004年国务院下发《关于投资体制改革的决定》, 企业投资项目由审批制改为备案制, 市场进人手续的简化推动了大量新企业的进入(李坤望、蒋为, 2015)。

① 之所以报告2001-2007年的测算结果, 是因为2000年主要用于识别企业的进入状态(毛其淋、盛斌, 2013)。

接着, 我们从地区层面考察了企业进入的数量。排除2004特殊年份的作用, 东部新进入企业在全国中的占比虽有波动但基本呈现下降趋势, 从2002年的74.9%下降为2007年的71.8%, 期间下降约3个百分点。东部地区在新进入企业中比值的下降, 反映了中西部地区在新进入企业中比值的上升, 这意味着中西部地区越来越能吸引企业的进入。

除了企业数量, 本文通过测算企业进入率进一步比较企业进入的变化趋势。其中, 进入率(enrate_t)为t年新进入企业数量与t-1年企业总量的比。2001-2007年企业进入率分别为:27%、18%、21%、60%、12%、18%和20%。总体来看, 企业进入率是在波动中呈现下降趋势, 虽然2006和2007年有所回升但依然低于前期水平。除此之外, 东部与中西部地区的企业进入率的变化趋势更加值得关注。东部地区企业进入率从2001年的30%, 大幅下降到2005年的11%, 期间下降了19个百分点; 从2006年开始慢慢回升, 但到2007年进入率只有19%, 远远低于前期水平; 相比之下, 中西部地区的企业进入率在波动中呈上升趋势且在2005年超过东部地区。

四、模型设定与估计策略 (一) 模型设定

根据本文的研究目的以及前文的事实描述, 实证模型的设定是基于工业用地价格对企业进入的影响, 除了本文关注的工业用地价格, 城市的经济集聚、市场潜力、财政压力、劳动力工资等都会影响企业的进入。鉴于此, 本文基准回归模型设定如下:

$ lnenter\_nu{m_{i, t}} = \beta lnpric{e_{i, t}} + \gamma C{V_{i, t}} + {\lambda _i} + {\lambda _t} + {\varepsilon _{i, t}} $

(1)

其中, i代表城市, t代表年份。lnenter_num_{i, t}表示i城市t年新进入企业数量, 取自然对数。lnpric_{i, t}是i城市t年工业用地价格, 取自然对数。CV_{i, t}代表城市层面的特征变量, 控制影响企业投资决策可能性的城市特征, 下文将予以详细介绍。λ_i为城市固定效应, 控制城市层面不随时间变化的区位特定因素, 如地理区位、资源禀赋等的影响。λ_t为年份固定效应, 控制不随地区变化的年份特定冲击。ε_{i, t}为随机扰动项。

为了减轻异方差对估计结果的影响, 城市层面的特征变量均取自然对数。β为工业用地价格对新进入企业数量的影响。由于新进入企业数量(enter_num)和土地价格(price)均取自然对数, 则β表示新进入企业对土地价格的弹性值, 即土地价格上升1%, 新进入企业增加β%。根据前文分析, β预计显著为负, 表明新进入企业数量随用地成本的上涨而减少, 即地价上涨对新企业的进入具有挤出效应。

(二) 数据及变量说明 1. 新进入企业数量

本文被解释变量为城市层面的新进入企业数量(lnenter_num)。根据前文的方法识别出新进入企业, 将其加总到城市层面, 得到城市层面新进入企业数量的面板数据, 并进一步区分地区样本。同时, 采用城市-所有制层面和城市-行业层面的新进入企业数量, 考察地价对异质性企业进入的不同影响。为了验证本文结论的稳健性, 我们采用城市层面的工业企业数量作为被解释变量的代理指标, 数据来源于2004-2008年《中国城市统计年鉴》地级以上城市统计资料部分。

2. 工业用地价格

工业用地价格(lnprice)是本文的核心解释变量。然而, 《中国国土资源统计年鉴》并没有给出工业用地出让价格数据, 而只给出了各个地级以上城市按出让方式分列的土地出让面积和价款, 大多数研究都将“协议出让”视为“工业用地”的代名词(杨其静等, 2014)。本文借鉴众多考察土地出让与经济发展的文献(梁若冰、韩文博, 2011; 雷潇雨、龚六堂, 2014; 李力行等, 2016), 采用土地协议出让的价格衡量工业用地价格水平。这一做法是具有合理性的:①2003-2011年协议出让土地面积在总出让面积中的占比依次为:72%、73%、66%、70%、51%、17%、15%、12%和9%。从土地出让数据来看, 2007年以前, 协议出让面积占比至少在50%以上, 2008年出现大幅下滑, 2011年该比重降至9%。协议出让面积占比出现大幅下降的时间与工业用地市场化改革的时间相吻合。②学者们一般认为, 以招标、拍卖或者挂牌为出让方式的商住用地市场化程度较高, “招、拍、挂”价格可以近似看成是市场竞争的结果。本文以“招、拍、挂”平均价格衡量商住用地价格, 绘制了典型年份城市层面工业用地价格与商住用地价格的散点图(图 2)。从中可以看出, 二者高度正相关, 并非是此消彼长的关系。这意味着, 随着土地市场化改革进程的不断深化, 工业用地的市场化程度也在不断加深。考虑到土地出让的影响可能存在滞后性(杨其静等, 2014), 我们在回归中采用了包含其滞后项的模型。工业用地作为企业生产投入要素, 本文采用地区工业生产者购进价格指数进行平减, 调整为以2003年为基期的实际变量。土地出让数据来自2004-2008年《中国国土资源统计年鉴》, 地区工业生产者购进价格指数来自2016年《中国价格统计年鉴》。

3. 其他变量

为了准确的估计地价对企业进入动态的影响, 缓解遗漏变量的估计偏误, 本文控制了如下一组城市层面的特征变量:①经济集聚(lnagglo)。经济由分散走向集聚, 不仅能够降低生产性成本, 如采购、搜寻劳动力以及信息成本, 还能促进知识传播与扩散, 有助于企业的产品创新, 从而吸引企业入驻。Ciccone and Hall(1996)指出, 人口密度是衡量经济活动集聚较为合适的指标。因此, 我们采用城市人口密度衡量地区的经济集聚水平。②单位面积工业产值(lnoutput)。该指标反映了城市工业企业的发展程度, 单位面积工业产值越高, 对新企业越具有吸引力。③人均国内生产总值(lnpgdp)。地区的经济发展水平, 反映了地区市场规模和发展潜力。地区市场规模越大, 发展潜力就越好, 越能够吸引新企业进入。④财政缺口(deficit)。当地政府面临较高的财政压力时, 会提供企业更多的优惠政策吸引企业进入。借鉴赵文哲、杨继东(2015)的做法, 本文采用城市财政支出减去财政收入占财政总收入的比例来表示。⑤失业率(unemp)。就业问题是一个事关社会安全运行和健康发展的现实问题, 地方政府有动力吸引企业进入, 从而维持低的失业率。本文采用城镇登记失业人员数与从业人员数比值来衡量。⑥职工平均工资(lnwage)。职工工资水平的高低直接关系着企业的生产成本, 进而影响企业的竞争优势, 从而影响企业投资建厂的选址。⑦地区产业结构(ind)。产业结构的优化调整或是升级会影响工业企业的进入, 本文采用地区第二产业产值与第三产业产值的比值表示。⑧公共基础设施和公共服务的好坏不仅会影响劳动力的流向, 也关系着企业运输货物成本。健全的公共设施, 便于企业利用周边资源, 提高运作效率和投资收益, 进而影响企业选址。本文选取人均城市道路面积(lnroad)衡量城市基础设施, 每百人公共图书馆藏书量(lnbook)衡量城市的教育水平。

其中, 单位工业产值、工资以及人均GDP等名义变量用城市居民消费价格指数平减, 调整为以2003年为基期的实际变量。^①城市层面特征变量数据均来自于2004-2008年《中国城市统计年鉴》地级以上城市统计资料部分, 城市居民消费价格指数来自2004-2008年《中国统计年鉴》。

① 由于部分城市的CPI数据难以获得, 本文采用省份城市居民消费价格指数进行替代计算。

(三) 估计策略

虽然本文采用双向固定效应模型, 能够大大减轻遗漏解释变量导致的内生性问题。但城市内新进入企业数量与工业用地价格之间, 可能存在逆向因果问题。直观地, 新进入企业越多, 在土地供给有限的情况下, 土地价格受供求关系的影响会进一步上涨, 即作为被解释变量的新进入企业数量可能反过来影响地价水平。若果真如此, 则前文估计中的土地价格将是内生的, 估计结果也将是有偏和非一致的。

为了克服潜在的逆向因果关系, 我们需要为城市工业用地价格寻找工具变量。工具变量要满足两个条件:①工具变量与被解释变量不相关; ②工具变量与内生解释变量高度相关。根据Saiz(2010)的研究结论, 水文特征、地形地貌会影响地区的土地供给能力, 进而影响土地出让价格。Chen and Kung(2016)、李力行等(2016)以地形坡度作为土地供给的工具变量。本文选取地区土地供给的质量水平作为城市地价的合理工具变量, 具体方法:将人均出让面积经过地区平均坡度投影为平面面积, 计算出二者的差值衡量土地质量( land_quality )。^②该差值越大, 代表该地区的平均坡度较大, 土地质量较差, 因而地价水平较低。此外, 地形坡度作为一种地形地貌, 是自然地理条件, 其本身并不会对微观企业投资行为产生影响; 人均出让面积受中央政府和省级政府的严格管制, 外生于企业投资行为(陆铭等, 2015), 因而符合工具变量的外生性条件。表 1报告了主要变量的描述性统计。

② 坡度数据徐现祥等(2015), 该文数据来源于封志明等(2014)。

五、实证结果 (一) 基本回归结果

根据估计式(1), 我们采用城市和时间双重固定效应, 利用最小二乘法估计了工业用地价格对新企业进入的影响, 回归结果列在表 2中。其中, 第(1)、(2)列在控制城市经济集聚和经济规模的基础上, 分别是取工业用地价格的当期值和滞后一期, 第(3)、(4)、(5)列逐步加入城市层面控制变量, 第(6)列为同时控制当期工业用地价格和滞后一期的结果。由于部分控制变量的观测值缺失, 加入控制变量后的总观测值数有所减少。此外, 考虑到可能存在组内自相关, 我们报告了城市层面的聚类标准误。根据前文的分析, 工业用地价格上涨, 加重了企业的成本负担, 从而会挤出新企业的进入。全样本的估计结果支持了这一判断。从回归结果来看, 影响一个城市的新企业进入数量主要是当年协议土地出让价格, 滞后一期的影响已经可以忽略不计了。李力行等(2016)也认为土地协议出让的当期值对工业企业生产率差异的影响最大。

为了理解估计系数的经济学含义, 我们不妨以第(6)列为例说明, 工业用地价格(lnprice)对新企业进入的弹性系数估计值为-0.08意味着, 工业用地价格平均每增加10%, 新企业进入的数量平均减少0.8%, 即土地价格的上涨显著抑制了企业进入。企业用地成本上涨, 引致投资需求下降, 对企业进入存在“挤出效应”。

(二) 分地区的回归结果

虽然全样本的估计结果已经表明, 地价上涨对企业进入具有负相冲击。但由于工业用地供给量及其价格在地区间具有较大的差异性, 接下来, 本文对东部地区和中西部地区样本分别进行回归, 结果报告在表 3中。其中, 第(1)-(3)列为东部地区样本的估计结果, 第(4)-(6)列为中西部地区样本的估计结果。从第(1)列来看, 工业用地价格对东部新进入企业的弹性系数在1%的水平上显著为负, 并且明显高于全样本的估计结果, 这一差距约为1.5倍。这表明, 地价的上涨对东部城市新进入企业的冲击更大。第(3)列加入土地价格的滞后一期, 该弹性系数明显提高。第(4)列中工业用地价格对中西部新进入企业的弹性系数为正, 但并不显著。第(6)列引入工业用地价格滞后一期, 但估计系数仍没有显著性。这表明, 工业用地价格上涨对企业的挤出效应, 在东部城市表现的更为突出。需要注意的是, 分地区样本回归中, 虽然东部地区子样本中, 土地价格的滞后一期在10%的水平上显著为负, 但是其估计系数与显著水平远低于当期值。

对于地价上涨对企业进入的挤出效应在东部与中西部完全不同的表现, 我们认为, 这可能是因为土地价格在地区间的差异性所导致的。较高的地价, 不仅意味着较高的用地成本和较少的利润空间, 更不利于企业规模的后续扩建。新企业对于城市的生产能力和劳动力成本认识比较模糊, 他们并不看重这些而更关注土地价格(雷潇雨、龚六堂, 2014), 所以受高地价的影响较为强烈, 从而地价上涨快的地方不利于新企业的进入。东部地区地价的上涨幅度和单位面积出让金远远高于中西部地区, 因而地价显著抑制了东部城市新企业的进入, 对中西部城市的企业并没有产生影响。此外, 东部样本的土地价格回归系数和显著性水平都高于全样本, 也说明新企业对高地价较为敏感。华为、中兴搬迁以及富士康内迁的事实也很好地诠释了这一点。与中国经济增长前沿课题组(2011)的研究相比, 本文从城市和企业的微观视角, 更进一步指出地价上涨对制造业冲击在地区间截然不同的表现。

(三) 稳健性检验 1. 替换指标

首先, 由于审批制度的改革和企业注册登记系统的完善, 2004年新进入企业的数量超出一般年份很多。考虑到该年份企业进入数量的异常变化, 我们剔除这部分样本重复上述回归, 结果报告在表 4第(1)-(3)列。从中可以看出, 剔除特殊年份后, 工业用地价格对新进入企业数量依然显著为负, 且估计系数的绝对值略高于前文的估计结果。分样本的估计结果显示, 工业用地价格对东部新进入企业具有显著的负向影响, 对中西部城市的挤出效应不明显。这与表 2、表 3的估计结果相一致。

其次, 我们将城市工业企业数量作为被解释变量的替代变量。第(4)-(6)列的估计结果显示, 工业用地价格的上涨, 不利于吸引企业入驻, 导致工业企业数量下降, 且这一效应在东部地区更为显著, 在中西部城市的作用不明显。

2. 工具变量法

表 5报告了工具变量估计结果, 其中第(1)-(3)列对应的是全部样本, 第(4)-(6)列对应的是剔除2004年的样本。Panel A的估计结果显示, 最小二乘估计中的各个结论, 在工具变量估计中也依然成立。这里的解释类似前文, 我们不在赘述。此估计结果再次向我们表明, 地价的上涨会对企业进入产生负向冲击且在东部样本中更加明显, 从而前文的结论是稳健的、可信的。与表 1、表 2的估计结果相比, 工具变量的估计系数绝对值有了明显提高, 即基准结果倾向低估土地价格对新企业进入的影响。

Panel B的估计结果显示, 工具变量与内生变量呈负相关, 且至少在5%的水平上显著。这表明土地质量与工业用地价格高度相关, 符合前文的判断。此外, 第(1)、(2)列中弱工具变量F检验的值大于10, 则可拒绝“存在弱工具变量”的原假设。尽管第(4)、(5)、(6)列中弱工具变量F检验的值略小于10, 但检验工具变量的Anderson-Rubin检验以及Stock-Wright统计量至少在10%的水平上显著, 第(3)列检验工具变量的Stock-Wright统计量至少在15%的水平上显著。

六、进一步分析

前文分析了地价上涨引致新进入企业的数量下降, 但并没有说明这一效应在不同所有制、不同行业之间的具体表现。接下来, 我们进一步细分企业所有制和产业类型, 深入剖析工业用地价格对城市-所有制层面和城市-行业层面企业进入动态的异质性影响。

(一) 城市-企业所有制属性层面

为促进当地发展和经济增长, 各地方政府积极推行招商引资政策。国有企业不仅对地方政府经济增长和地区发展有着巨大贡献, 还承担了稳定社会经济的职能, 同时其自身的属性与地方政府有着相对密切的联系, 使得国有企业能够以较低的价格获得土地(赵文哲、杨继东, 2015)。干春晖等(2015)也认为, 相比非国有企业, 国有企业在获取土地和融资方面能够享受到更多的便利。虽然, 为了在地区间竞争中争得有限的外商和民营企业家投资, 地方政府之间会竞相开出优惠的土地政策, 但其作为自主经营、自负盈亏的投资主体, 投资过程更加稳健, 投资决策更加科学, 受地方政府控制的可能性较低(黄健柏等, 2015)。黄玖立、冯志艳(2017)指出, 土地价格的上涨对国有企业的影响较小, 对非国有企业的影响较大。这意味着相比国有企业, 非国有企业对工业用地价格的上涨更为敏感。如果地价的上涨能够影响新企业的进入, 那么对国有企业影响较小, 对非国有企业影响较大。为此, 我们在不改变模型设定的前提下, 我们将其划分为国有企业和非国有企业两个子样本。

表 6报告了工业用地价格对不同类型企业进入数量的估计结果。全样本的估计结果中, 第(1)列工业用地价格的估计系数虽为负但不显著。这表明, 地价上涨对国有企业不存在挤出效应。第(4)列工业用地价格的估计系数在1%的水平上显著为负。这意味着工业用地价格的上涨显著抑制了非国有企业的进入。子样本的估计结果中, 第(2)、(5)列显示, 工业用地价格的估计值均显著为负, 这表明地价上涨对东部城市不同所有制类型的企业进入都具有挤出效应。值得一提的是, 相比第(2)列, 第(5)列土地价格弹性系数更显著。这表明, 相比国有企业, 非国有企业对地价的上涨更为敏感, 这符合我们前文的判断。第(3)、(6)列中, 工业用地价格的估计系数都不显著, 说明不同所有制类型的企业在中西部城市的投资活动受地价影响均不显著。

(二) 城市-行业层面

由于产业本身固有特征存在差异, 工业用地价格对不同类型行业的影响可能存在差异。首先, 就土地依赖程度特征来讲, 不同类型产业的土地使用密集度不同, 受地价上涨的影响程度也就不同。比如, 相对食品制造业, 石油加工、炼焦及核燃料加工业的占地面积可能更大, 自然地, 受地价上涨的影响更大。如果地价能够影响新企业的进入, 那么对土地依赖程度较高的行业影响较大; 反之, 对土地依赖程度较低的行业影响较小。本文借鉴李力行等(2016)测算的29个制造业行业对土地的依赖程度, 根据其均值水平划分为土地依赖程度高与土地依赖程度低的两类行业。为了控制行业虚拟变量以剔除各行业自身固有的差异以及避免了城市内加总时可能遇到的问题, 我们把城市-行业层面的新企业进入数量作为被解释变量。

表 7报告了城市-行业层面的估计结果。第(1)-(3)列是在控制城市-行业和年份固定效应的基础上, 重复基准模型的回归。估计结果显示, 除中西部样本外, 地价对全样本、东部样本新进入企业的弹性系数至少在10%的水平上显著为负, 并且系数大小与表 1、表 2的估计结果基本一致, 这说明, 前文的基本结论在行业层面依然成立。

表 7第(4)-(9)列报告了分土地依赖度子样本的回归结果。全样本的估计中, 第(4)、(7)列工业用地价格的估计系数均显著为负, 但较之于第(4)列, 第(7)列工业用地价格估计系数的绝对值和显著性水平都有所提高。这表明, 行业对土地依赖程度越高, 该行业中的企业进入受地价的影响相对于其他行业而言更大。也就是说, 不同行业中的新进入企业受工业用地价格的影响随该行业对土地依赖度的上升而变大。在分样本的回归结果中, 第(5)列工业用地价格的估计系数虽为负但不显著; 第(8)列显示, 工业用地价格的估计系数在10%的水平上显著为负。这表明, 东部地区地价的上涨显著抑制了土地依赖程度高的行业的投资活动, 对土地依赖程度低的行业没有影响。这很容易理解, 土地依赖程度高的行业对土地的需求较大, 土地上涨会冲击该行业的投资行为; 相反, 土地依赖程度低的行业对土地的需求较小, 因而其投资活动受地价影响小。第(6)、(9)列中, 工业用地价格的估计系数都不显著, 从而说明在中西部城市, 无论各行业对土地依赖程度是高还是低, 其投资活动受地价的影响均不显著。

其次, 从行业增加值来讲, 增加值占比低的行业大多是轻工业、劳动密集型行业, 其发展主要是依靠廉价的要素投入, 因而对生产成本的反应较为敏感。那么, 工业用地价格的上涨对于不同增加值行业的影响是否存在异质性呢？为了回答该问题, 我们将总样本划分为增加值占比高、低两类子样本。具体方法是:将企业数据加总到二分位行业层面, 行业增加值除以行业总产值得到各行业增加值占比, 按其均值划分两类子样本。

表 8全样本的回归结果中, 第(1)、(4)列显示, 企业进入对工业用地价格的弹性系数均在5%水平上显著为负, 但这一弹性系数值在增加值占比低的样本中更大。这表明地价对两类行业的企业进入都存在挤出效应, 但对增加值占比低的行业影响更大。这可能是因为整体上我国制造业利润微薄, 土地价格的上涨, 会进一步压缩制造业的利润空间, 即便是增加值占比高的行业, 也会受到土地成本上涨的影响。分样本的回归结果中, 第(2)列工业用地价格的参数估计值显著为负, 第(5)列工业用地价格的参数估计值虽为负但不显著, 这意味着, 相比增加占比高的行业, 地价的上涨对东部城市中增加值占比低的行业冲击更大。也就是说, 不同行业中的新进入企业受工业用地价格的影响随该行业增加值的上升而减小。第(3)、(6)列地价的估计系数都不显著, 表明从增加值占比的角度分析, 地价对企业进入的挤出效应在中西部依然不显著。

七、主要结论及启示

本文利用286座城市数据, 采用双向固定效应模型研究工业用地价格对城市企业动态的影响并考察了对异质性企业进入的差异性影响。研究发现, 地价上涨对新进入企业具有挤出效应, 而这一效应在东部地区更为显著, 中西部地区并不明显; 分所有制的研究表明, 地价上涨对非国有企业的影响显著为负, 对国有企业的影响不显著; 在城市-行业层面的研究发现, 地价上涨对于土地依赖度高的行业和低增加值行业更为显著。同时, 本文利用地形坡度为工业用地价格构建工具变量, 估计结果依然稳健。与企业进入动态现有研究相比, 本文考虑了工业用地成本对制造业进入的重要作用。与土地价格与产业结构的现有研究相比, 本文从微观视角探讨了工业用地价格对不同类型制造业影响的差异性。

以制造业为主的实体经济不仅是一国的经济基础, 还是最大的就业容纳器和最强的创新驱动器。土地价格上涨对制造业的冲击, 在一定程度上不利于地区人口和经济集聚, 导致产业结构扭曲和城市发展过于“分散化”, 从而不能充分发挥城市集聚效应和规模效应。就本文研究而言, 只有合理的土地价格, 才能繁荣市场活力, 发挥土地对经济发展效率和制造业竞争力的积极作用。这需要改变地方政府的土地垄断和行政干预土地市场的局面, 发挥市场在土地资源配置中的基础性作用, 适当的增加土地供应量, 形成合理的土地供应格局, 促进土地市场健康有序发展。此外, 改善企业的运营环境, 营造公平竞争、公开透明的法制环境, 为繁荣我国民间投资也具有重大意义。

本文的不足之处在于:由于数据的不可获得性, 本文所使用的工业用地价格数据是城市土地协议出让的单位价格。然而, 《招标拍卖挂牌出让国有建设用地使用权规定》详解中指出, 在《国务院关于加强土地调控有关问题的通知》颁发前, 许多地方已经将工业用地纳入招标拍卖挂牌范围。因此, 本文的工业用地价格低于企业实际用地成本, 如果能够获得微观层面企业的拿地成本, 将能得到更加全面可靠的结论, 这也是我们进一步研究的方向。