统计预测与决策论文预测与决策论文

59经济科学·2010年第5期土地出让总收入预测模型的检验、评价与优化研究孟繁瑜严乐乐（中国人民大学公共管理学院北京100872）摘要：从制度经济学角度看，土地供给会直接或间接对宏观经济产生影响，进而成为中国调控经济运行的手段之一。但这一重要决策依据截止目前，仍只是从土地使用面积角度给予计量分析，对于与经济运行统计分析关系更匹配的土地出让收入指标（虽然是土地供给制度的经济产出之一），却由于各种条件限制，相关研究处于空白。本文首次将土地出让收入做为研究标的，采用格兰杰因果分析、脉冲检验、自回归滞后分布模型等方法，检验其与宏观经济的实证关系并据此检验修正其预测模型，以期进一步明确土地供给与经济运行的关系，为土地资源有效利用提供政策改进依据。关键词：土地出让预测模型模型检验优化一、研究背景与文献综述计划经济体制下的土地使用权无偿、无期限、无流动的特点对土地资源配置的效率产生了严重不良后果，令人们深省到市场竞争机制对资源配置的意义。土地有偿出让制度由此经历了一个从无到有，从政府主导的协议出让模式转变为由市场主导、政府引导、以招标、拍卖、挂牌等模式出让的过程。以“招拍挂”方式出让土地是一种依靠竞争、以市场机制为核心进行资源配置的方式，它是我国实现土地供给市场化的具体表现。土地有偿出让制度是集约节约利用土地、高效配置土地资源的必然发展趋势。在地方经济快速增长时期，市场力量的介入不仅更为准确地揭示了土地价值，更在客观上增加了地方政府出让土地的收入。土地出让收入占地方财政总收入的比重日渐提高，也影响着地方政府的财政收入和地方公共服务的执行效果。有关研究表明，我国1994年实行的财政“分税制”改革一方面削弱了地方政府的财权，一方面却迫使地方政府承担起更多的事权——财政收入的渠道减少、财政支出的需求增加、土地出让收入创新高——这些形势导致地方政府对土地出让的依赖性越来越强，土地出让收入的高低与地方经济建设的速度更加密切的联系了起来。自从2003年中央政府正式提出运用土地政策参与宏观调控以来，学术界也开始了对土地供给相关问题的研究。早期研究的焦点是土地出让政策参与宏观经济调控的合理性。上海社会科学院房地产业研究中心、李涛、孙习稳等撰文支持将土地供给纳入宏观调控体系，提出为控制固定资产投资的过快增长，政府宏观调控政策需要从需求管理向供给调节转变，土地供应政策完全可以成为一种最直接、现实的宏观调控政策；靳相木则将土地政60策提升至与货币政策、财政政策同等高度，指出由于土地本身的特性以及我国城市土地国家所有且土地发展权牢固掌控在政府手中的制度特征，土地作为货币之外的另一种调控的媒介（介质），应成为政府宏观调控的理想选择。在肯定了土地供给参与宏观调控合理的前提下，学者们着手研究经济环境的变化对土地出让的影响，试从城市化进程、经济周期、制度变迁等角度考察土地出让制度的运行情况。李涛（2006）通过实证分析发现城市化进程的推进并未伴随着土地价格的上升，价格的波动也难以对土地供给起到调节作用；郭其友等（2007）采用一元线性回归分析法对我国1987年以来的三个经济周期进行分析土地供给与经济成长波动的实证分析，发现我国土地供给与经济周期的相关性不断增强；梁华等（2009）从土地供给制度变迁的视角对土地供给制度绩效进行评价，并以北京市为例，运用主成分分析法对土地供给制度绩效进行定量评价，认为政府行为是影响制度绩效的主要因素。亦有学者利用产权理论、博弈论等方式对土地出让制度的体系设定进行了研究，试图规避潜在问题，优化体制设计。王晓阳（2007）借由产权理论，对土地出让金的改革提出了设想，建议将土地审批权集中到中央政府，将土地出让金的收支活动纳入到统一的政府预算中来，改革土地出让金的预算收入分成，建立农业用地征用为建设用地的“事后分成”机制等；周涛等（2006）、汪乐勤（2007）等采用博弈论研究土地出让，前者将研究对象设定为土地出让中的政府行为，提出将完善土地出让市场的着力点放在对监管部门和出让部门的行为空间与利益空间的规制方面。后者将土地出让中的各个供给主体纳入研究框架，指出多个供给主体在个体理性支配下的博弈行为会导致土地供给趋于饱和，并且会进一步导致土地供应过量。基于不同标准评判土地出让制度的运行效果是研究热点之一。龙奋杰等（2009）以2000年-2006年中国地级及地级以上城市的土地供给结构数据为依据，以其对地方GDP的贡献度为标准，采用联立方程的方式研究土地出让制度的实施效果。研究发现城市产业用地供给对城市GDP增长有明显的作用，但其贡献随着时间的推移在逐步下降，建议城市政府应根据城市自身产业发展与劳动力需求制定差异化的城市土地供给规划；陈双等（2009）以新增建设用地作为土地供给量的主要指标，利用一元回归考察了其与GDP、CPI、全国就业总人口等宏观经济指标间的关系。研究结果表明土地供给对宏观经济的影响具有时滞性，其中新增建设用地与就业情况的相关性最强，与CPI的相关性最弱。建议政府在考虑时滞性的同时，利用扩大新增建设用地的方式刺激就业；姜琳（2009）以市场化程度作为评判出让制度实施效果的标准，利用DEA-CCR模型和K-W检验评估了各地土地出让市场化的程度，建议以提高招标、拍卖出让比例的方式提升土地出让市场化程度；陶然（2007）基于1999～2003年中国地级城市面板数据，考察了地方政府协议土地出让对地方财政的当期和滞后影响以及这种影响在不同经济发展水平地区的差异，并对征地制度及土地交易中的税费改革提出了建议。上述研究从不同方面考察了土地供给的影响，肯定了土地供给与宏观经济间的显著关联性，丰富了土地供给制度的研究范围。本文以2003-2008年间全国土地出让收入数据为依据，更深入的检验其与固定资产投资、GDP等宏观经济变量间的实证关系，以期准确描述土地出让收入与宏观经济间的关联，针对当前问题较多的土地供给制度提出切实可行、实践性强的政策建议。与其他研究不同的是，本文首次将土地出让收入做为研究标的，检验其与宏观经济的61实证关系。土地供给被从理论角度认为会直接或间接的对宏观经济产生影响，进而成为调控经济的手段之一，但这一重要决策依据截止目前，仍只是从土地使用面积角度给予分析，对于与经济运行统计分析关系更匹配的土地出让收入，虽然是土地供给制度的经济产出之一，但由于各种条件限制，相关研究仍处于空白。实证研究土地出让收入与宏观经济间的关系，可以从一个角度反映土地政策的实施效果，有利于政府及时调整改进土地政策，对研究土地政策参与宏观经济调控的效力具有重要意义。在研究方法方面，本文并不预设土地出让收入与宏观指标间的关系，而是采用格兰杰因果检验、脉冲分析等计量方法检验变量间的互动关系，并以此为基础利用自回归滞后分布模型细致检验土地出让收入与GDP、固定资产投资之间的数量关系；在数据采集方面，本文研究得到了土地主管部门的合作支持，获得了大量一手数据。数据准确可靠，采集期的土地出让环境与当前的环境基本保持一致，从而有力保证了计量结果及相关建议的实践价值。二、数据的预处理及实证关系检验（一）数据采集与预处理本研究利用中国统计年鉴、中国国土资源统计年鉴、部门资料等信息渠道，采集了来自2003年第一季度至2008年第二季度，共22组数据。在进行实证检验之前首先对数据进行预处理。主要包括数据插补，剔除价格、季节因素等处理，以便数据可以直接应用于模型检验。具体步骤包括如下三点：（1）季节调整：本研究所采用的数据为季度数据，需要消除季节影响因素；（2）取自然对数：对三个指标数据进行取自然对数的变换处理，既不影响原数列的协整关系，又可以减缓可能出现的异方差现象及极端值的影响，消除量纲的影响；（3）调整异常值：在对数据的处理中发现，政策背景、经济环境等因素的变化导致2004年第一季度的土地出让面积与土地出让收入严重偏高（占全年总量的28%，而其它年份的平均为21%-23%），从而导致数据的不稳定性，影响分析结果。因此，依据其它年份的平均值对此进行调整①。由此形成可用的实验数据，并对相应的变量进行命名。涉及的主要研究变量包括土地出让收入（LNPRICESA）、GDP（LNGDPSA）、固定资产投资（LNINVSA）等。（二）数据总体描述在实证研究之前，首先利用Eviews软件，对数据预处理后的三个指标进行总体性描述，采用散点图描述数据的整体情况。由上图可得，土地出让收入与GDP、固定投资之间存在一定的线性关系，土地出让收入对GDP的散点图比对固定资产投资的散点图更具有集聚性。①异常值通常是剔除的，但由于样本容量过小，本研究没有采取这种方法。但数据调整会使得研究数据过于“匀滑”，使得干扰项中出现系统性样式的可能性大大提高，从而产生自相关，使得拟合优度被高估且t检验失效，而这可能会影响结果。62图1土地出让收入与GDP、固定投资散点图8.89.29.610.010.410.811.211.66.87.07.27.47.67.88.08.2LNPRICESALNGDPSALNINVSA（三）数据实证关系的检验研究1．数据平稳性检验格兰杰因果检验的前提是被检验序列均为平稳序列，否则将导致伪回归，影响检验结果的信度。本研究采用的三个时间序列经过数据预处理后进行单位根检验。经检验，原序列均为不平稳的时间序列。此时可将原时间序列进行差分，再进行单位根检验，如果差分后平稳，且为同阶单整，则可以进行协整检验；通过协整检验，则可认定变量之间存在长期协整关系，可以进行格兰杰因果检验。经检验，三个指标二阶差分后均平稳，且存在协整关系，可以进行格兰杰因果检验、脉冲响应分析、构建自相关滞后分布模型（篇幅所限，平稳性检验的相关结果没有列出）。2．格兰杰因果关系检验将最大滞后期定为8，利用AIC、SC信息准则选择合适的滞后期，检验土地出让收入与GDP、土地出让收入与固定资产投资间的因果联系。检验结果如下所示。表1土地出让收入与GDP的格兰杰因果检验滞后期：5零假设：F值P值土地出让收入不是GDP的格兰杰原因17.020.00**GDP不是土地出让收入的格兰杰原因2.040.20表2土地出让收入与固定资产投资的格兰杰因果检验滞后期：6零假设：F值P值固定资产投资不是土地出让收入的格兰杰原因1.440.41土地出让收入不是固定资产投资的格兰杰原因1.410.41在显著性水平为5%时，格兰杰检验显示土地出让收入是影响GDP的原因，作为宏观调控的重要手段，土地供给对GDP有着极大影响，而作为土地供给衍生产物的土地出让63收入则常常通过房地产市场和财政收入等途径影响GDP，因此土地出让收入是影响GDP的原因；但固定资产投资与土地出让收入间的因果联系并不显著，这可能是由于我国的固定资产投资的主要组成部分是制造业与基础设施建设，所涉及的工业用地与基础设施用地的使用成本很低，占土地出让总收入的比重不大，因此固定资产投资与土地出让收入间的联系并不如预期般显著。3．脉冲响应分析脉冲响应函数（ImpulseResponseFunction，IRF）表示的是一个内生变量对一个标准单位误差的反应，即在随机误差项上加上一个标准差大小的冲击对内生变量的当前值和未来值所带来的影响。脉冲响应函数建立在向量自回归模型VAR的基础上。因此首先需要建立自变量与因变量间的VAR模型，并验证模型的稳定性（如果模型不稳定，脉冲响应的结果是无效的）。一般可采用ARRootTable验证VAR模型的稳定性。如果被估计的VAR模型所有根模小于1，则模型是稳定的。（1）所有根模均小于1，所以固定资产投资与土地出让收入可做脉冲分析。（2）有根模大于1，所以土地出让收入与GDP不符合VAR模型设立的前提，不可以做脉冲分析。表3VAR模型检验结果根值（1）根值（2）根值（3）根值（4）固定资产投资与土地出让收入的VAR模型检验0.9995200.328898-0.302053i0.328898+0.302053i0.166351土地出让收入与GDP的VAR模型检验1.003161-0.028655-0.203317i-0.028655+0.203317i0.