市场化进程改善了政府配置资源的效率吗
市场化进程改善了政府配置资源的效率吗*——基于工业用地出让的经验研究
周方伟 杨继东
[提 要] 我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，提高资源配置效率至关重要。在地方政府掌握大量资源的背景下，市场化进程会对政府配置资源的效率有何影响？本文以工业用地配置为切入点，将2008—2013年我国工业用地出让数据与同期工业企业微观数据相匹配，构建每宗工业用地的配置效率指标，研究市场化进程与土地资源配置效率间的关系。结果发现：(1)市场化程度越高的地区，微观层面土地资源配置效率越高；(2)在传导机制上，市场化进程能够规范地方政府行为进而提高配置效率；(3)对于存在经济增长压力和财政压力的城市，市场化进程对土地配置效率的提升作用更大。
[关键词] 市场化；土地出让；地方政府；资源配置
一、引言
全要素生产率的提高是推动我国经济高质量发展的途径之一。为推动中国经济由投入型增长转向效率型增长，2015年我国政府工作报告中首次明确指出“提高全要素生产率”。一般而言，提高全要素生产率可以通过两种方式实现。第一，加大企业研发投入，增强企业创新能力，进而提高国家整体全要素生产率；第二，在不改变单个企业生产率水平的前提下，依靠资源重新配置。Hsieh & Klenow(2009)的研究表明，如果中国的劳动和资本要素能像美国一样进行有效配置，中国的制造业生产率可以提高30%以上。(1)利用中国工业企业数据，聂辉华和贾瑞雪(2011)的研究发现，资源错配是中国企业整体效率低下的重要原因。因此，资源有效配置对于全要素生产率的提高至关重要。
现有关于资源错配的文献大多讨论金融摩擦、劳动管制、腐败、企业所有制等对于资源配置效率的影响(Restuccia & Rogerson，2008；Hsieh & Klenow，2009；罗德明等，2012；张佩和马弘，2012；聂辉华和贾瑞雪，2011)，这些因素会影响资源在企业间的流动。然而，当下我国仍处于市场经济的完善阶段，大量资源由地方政府所掌握，资源能否得到有效配置不仅要考虑生产要素在企业间的转移，还要考虑地方政府能否合理配置手中的资源。因此，地方政府能否有效配置资源关系到我国未来经济发展的质量。
市场化进程可能是影响政府资源配置的重要因素之一。改革开放的40年也是我国市场化进程的40年，在这一过程中伴随着一系列经济、社会、法律体制的变革，涉及体制的方方面面(樊纲等，2011)，如法律制度环境、政府与市场关系的调整等。正如Acemoglu & Dell(2010)所指出的，这些变革会影响地方和区域集体决策的制定方式以及政治权力在地方层面的分配。因此，市场化进程会影响到地方政府在配置资源时的决策。然而，市场化的影响有多大，如何产生影响，这种影响又具有怎样的异质性，现有文献并没有给出确定的答案。本文聚焦于政府资源配置问题，试图以工业用地作为切入点，研究市场化进程对于政府资源配置效率的影响。
理论上，给定工业用地的配置权集中在地方政府手中，政府管制和审批制度给予了地方官员索要和收受贿赂的机会，市场化进程有助于构筑良性的政企关系，健全中介组织和法律制度，进而制约地方政府的违规行为(Shleifer & Vishny，1993)。在实证策略上，本文首次尝试基于每笔工业用地出让数据，构造土地出让效率指标，以王小鲁等(2017)提供的各省份市场化指数作为市场化进程的代理变量，研究市场化进程对工业用地配置效率的影响。具体来说，笔者从2008—2013年工业用地出让数据中获取拿地企业名称，将其与相应年份的工业企业数据相匹配，从而得到拿地企业的规模和全要素生产率。借鉴Duranton et al.(2015)的方法，将标准化后的企业TFP与企业规模的比值作为每块土地的微观配置效率指标。实证结果表明，市场化进程有助于地方政府资源配置效率的提高。在传导机制上，市场化进程能够规范地方政府行为进而影响配置效率；承受经济增长压力和财政压力的城市，有更强的动机干预工业用地出让，市场化进程对地方政府行为的规范作用更加明显，从而提高土地配置效率。
在40年改革开放进程中，我国的经济发展在总量上已取得举世瞩目的成就，而在当下由“速”转“质”的过程中，市场化进程对资源配置效率产生了怎样的影响？不同于以往文献聚焦于市场化与企业间生产要素流动的关系，本文着重考察市场化进程对地方政府资源配置的影响。因此，本文在实证策略上选取工业用地这一具有浓厚政府干预色彩的生产要素作为切入点，实证结果发现市场化程度的提高能够规范政府行为，改善资源配置效率，从而印证坚持改革开放、走市场化道路将有助于提升我国的经济质量。
后文的结构安排为：第二部分对相关文献进行评述并提出研究假说；第三部分介绍数据来源与识别策略；第四部分为实证结果；第五部分为稳健性检验；最后是本文的结论。
二、文献综述与研究假说
大量文献研究表明市场化进程会提高资源配置效率，王小鲁(2000)发现市场化推动的劳动力要素在部门和城乡间的再配置是改革开放经济增长和生产率提高的重要源泉，并且这进一步导致了资本等要素的再配置。王小鲁等(2009)对中国经济增长的时间序列进行分析，发现市场化对改革期间的经济增长有显著贡献。马光荣(2014)运用中国工业企业数据，从企业层面发现市场化指数的提高能够改善企业间的资源配置。
那么，为何市场化进程有助于资源的有效配置呢？从制度经济学的角度看，市场化进程除了在一定程度上能够促进劳动力要素的自由流动，对于产权的保护也是塑造地方经济发展的一个重要因素(North，1981；Bardhan, 1997；Acemoglu et al.，2001；2002)。地方市场化进程意味着产权保护程度的提高和政府干预的降低，能够吸引更多的企业参与投资，从而资源得到有效配置，如Besley(1995)发现对产权进行更有效保护的地方会吸引更多的FDI投资，Cull & Xu(2005)使用世界银行中国企业调查数据发现产权保护程度对企业的再投资有显著的正效应。
从影响机制来看，以上文献基本从企业维度或生产要素的视角出发，研究市场化进程对于企业发展、要素流动的影响，但在市场化进程中地方政府是否会受此影响从而有效配置资源呢？在我国地方政府掌握大量资源配置权的背景下，这一问题具有实际意义。本文尝试从工业用地入手分析市场化进程与政府资源配置间的关系。长期以来，地方政府主导的土地资源配置模式为我国工业化和城镇化发展提供了强劲动力(黄忠华和杜雪君，2014)，同时，工业用地的出让也满足了地方政府增加财政收入和促进经济增长的目的(卢洪友等，2011；陶然等，2007；杨其静和彭艳琼，2015)，土地在地方政府资源配置过程中具有重要的经济意义。
因此，在讨论市场化与资源配置间关系时地方政府的作用不可忽视，尤其是工业用地这类受到政府管控的资源，地方政府更有动力按照自身偏好进行配置。唐焱和高明媚(2012)认为地方政府在工业用地“招拍挂”阶段有很大的操作空间，能够依据某竞买人的条件“量身定制”竞买标准；王媛和杨广亮(2016)发现地方政府可以通过挂牌出让的方式为追求经济增长而干预土地出让；韩剑和郑秋玲(2014)发现政府干预导致行业间资源错配，政府能否规范自身行为是资源有效配置的关键所在。
那么，市场化进程会对政府行为有何影响？一般而言，市场化程度的提高意味着更好的法律环境以及更规范的政府。王小鲁等(2017)在市场化指数的计算中就包含了对于政府和市场的关系(2) 市场化指数中包含“政府与市场的关系”维度，由“市场分配资源的比重”(1-政府支出/本省 GDP)、“减少政府对企业的干预”(源于对企业家关于行政审批手续方便简捷情况的抽样调查)和“缩小政府规模”(1-公共关系、社会保障和社会组织就业人数/本省人口)三个一级指标合成，该指标数值越大意味着政府对市场的干预越小，产权的保护程度越高。、市场中介组织发育和法律制度环境指标的测度，表明市场化进程会涉及经济、社会、法律多方面变革，政府行为模式也会随之改变。汪涛等(2018)在研究企业的跨国投资案例中发现，在制度质量(包括政治因素、市场因素、法律因素等)高的国家，企业的政治资源优势难以发挥作用，利用政治资源获取政府支持和特权的难度增加，表明制度质量的提高加大了政企合谋的难度，政府的违规行为受到抑制。因此，市场化进程意味着更合理的政企关系、对产权更好的保护以及更完善的法律制度，这有助于规范政府行为，从而提高政府配置资源的效率。由此本文提出假说1：
H1 市场化进程能够规范政府行为，从而改善地方政府资源配置效率。
进一步地，在机制识别上，为体现市场化进程能够通过规范政府行为从而提高土地配置效率这一传导过程，借鉴Rajan & Zingales(1998)的实证策略，需要找到一个维度对地方政府加以区分，即区分出在何种情况下地方政府对于工业用地出让的干预倾向更大，这意味着资源能否得到有效配置更依赖市场化对地方政府的规范作用。已有研究表明，地方政府所面临的宏观经济状况可能是干预土地出让的动因，当面临财政压力时地方政府往往会出让更多的土地(陶然等，2009；赵文哲和杨继东，2015)，当面临经济增长压力时地方政府同样倾向出让更多的土地并会干预土地出让的对象(王媛和杨广亮，2016；杨继东和杨其静，2016)。
综上，当地方政府存在经济增长压力或财政压力时会有动机去过多地干预工业用地出让，这些城市更有可能出现政府违规行为和土地低效配置问题。此时，市场化进程对地方政府行为的规范作用更加明显，有助于提高土地配置效率。据此，本文提出假说2：
H2 当地方政府存在经济增长压力或财政压力时，有更强的动机干预工业用地出让，资源能否得到有效配置更依赖市场化对地方政府的规范作用，市场化进程对土地配置效率的提升作用更大。
三、数据来源与识别策略
(一)数据来源
本文的核心解释变量是地方市场化进程，王小鲁等(2017)在《中国分省份市场化指数报告(2016)》中提供了各省份的市场化指数，该指数从政府与市场的关系、非国有经济的发展、产品市场的发育程度、要素市场的发育程度、市场中介组织发育和法律制度五个方面衡量市场化的进展，将市场体系各个方面的建设看作一个系统发育和逐步完善的过程。本文涉及的样本起始年份为2008年，一是由于市场化指数以2008年各省份制度质量作为基期，从而保证市场化水平的跨年可比；二是因为工业用地出让政策在2007年后有较大的调整，需保证土地政策的基本一致性。(3)2007年，国务院发布《国务院关于加强土地调控有关问题的通知》和《全国工业用地出让最低价标准》，协议出让的占比在2008年骤降。关于样本的终止年份，现有的工业企业数据库只更新到2013年，故回归样本的时间跨度为2008—2013年。每笔工业用地的信息如出让面积、出让方式、土地级别等来自于土地市场网(www.landchina.com)。企业TFP数据由工业企业数据库计算得来，笔者运用OP方法计算了每家企业当年的TFP水平。城市的经济发展数据来自中经网，包括城市FDI、GDP、房价、工业占比等。
2008—2013年中国工业用地共出让149 483宗，为获得拿地企业的TFP和企业规模数据，本文将企业拿地数据与当年工业企业数据库按照公司名称进行模糊匹配，共匹配上35 345宗土地，进而计算出本文的土地配置效率指标Xcji。(4)如在土地出让数据中公司名称为“三明市金福食品有限公司”，其中关键信息为“三明”和“金福食品”，将其与工业企业数据库中的“三明金福食品”相匹配。最后，将土地出让数据中地级市名称与中经网城市特征数据相匹配。
为保证匹配样本具有代表性，本文将匹配样本与全部出让的工业用地信息进行比较。从土地出让的省份来看，匹配样本中各省份出让土地所占比例与全部样本的分布基本一致；从工业用地的出让方式、历年土地出让数目以及拿地企业的行业分布来看，匹配样本与总体样本拿地企业的分布均基本一致。(5)限于篇幅原因，匹配样本与总体样本对比图并未呈现在正文中，可向作者索取。因此，匹配样本是具有代表性的，能够反映工业用地出让的总体情况。
在匹配样本中，本文的核心解释变量市场化指数涵盖29个省份2008—2013年的年度数据(海南和西藏土地出让极少，故未在匹配样本中)。从历年市场化指数均值来看(如图1所示)，我国市场化程度总体上不断提高，其中，江苏、北京、浙江是这一时间段市场化程度较高的三个省份，而新疆、青海、甘肃市场化程度较低。从市场化指数分布来看(如图2所示)，以2009年、2011年、2013年为例，可以发现市场化指数的均值随时间推移而有所提高，但其离散程度依然较大且没有收敛的趋势。这表明各地区间市场化程度差异较大且这一差异并没有随时间缩小，各地区间市场化程度差异为识别市场化进程与资源配置间的关系提供了基础。
图1 2008—2013年市场化指数均值
图2 2009年、2011年、2013年市场化指数分布
(二)土地资源配置效率的测度
借鉴Duranton et al.(2015)的研究，李力行等(2016)利用式(1)估计了我国城市行业层面的资源配置效率，i代表企业，c和j代表城市(城市为地级市)和行业(行业按照两位数行业划分)，wcji代表企业的TFP水平(通过工业企业数据库数据用OP方法计算获得)，代表行业平均TFP水平，θcji代表i企业在该城市行业中的权重，这一指标用企业的资产来衡量，为该行业均值。
从式(1)可以发现，整个行业的资源配置效率(Ycj)是TFP与企业规模的协方差形式，TFP与企业规模的相关性越高，资源配置越有效。不同于衡量城市行业整体的配置效率现状，本文考察的是要素配置这一动态过程，侧重点在于测度单个企业对于资源的渴求程度。借鉴式(1)，为了提高行业企业TFP与企业规模的相关性，当两个同行业企业规模相近时，土地配置给高TFP企业有助于提高整体配置效率；当两个企业TFP相近时，土地配置给规模小的企业能提高整体配置效率。鉴于此，构造变量Xcji去衡量每笔工业用地的配置效率，如式(2)所示：
(1)
(2)
式中， wcj和θcj分别表示c城市j行业中企业TFP水平和总资产的中位数，这是因为Hsieh & Klenow(2009)发现在中国企业间TFP水平相差极大，同行业企业TFP的差距甚至可以达到五倍以上，因此，选择中位数可以降低极端值的影响。可以这样理解Xcji的经济含义：如果城市c行业j中的i企业TFP水平高于城市行业的中位数水平，而它的规模与该城市行业的中位数相等，那么Xcji大于0，表示相对而言该企业更渴求获得资源，将土地配置给这类企业更加有效，能够改善城市总体配置效率。反之Xcji小于0，将土地配置给这类企业是低效的。Xcji的分布如图3所示，可以看到土地资源配置效率呈左偏分布，且Xcji更多地集中在0值左侧。
图3 土地资源的配置效率
为保证该指标的有效性，本文考察了拿地企业在拿地之后规模的变化。如果对土地利用效率更高的企业获得了土地，拿地后其规模(资产或用工人数)的增加应该更高。具体处理上，将2008—2013年拿地企业与工业企业数据库相匹配，共匹配得27 824家企业，有15%的企业仅有2年或2年以下的数据，故样本是一个非平衡面板。需要注意的是在这27 824家企业中有2 406家企业在样本时间范围内多次拿地，为考察不同效率企业在拿地之后规模的变化，排除这些多次拿地的企业，占样本企业数目的8.6%。
模型设定如式(3)所示，被解释变量zit为工业产值的对数值，主要反映企业的生产经营状况，在表1第(4)列和第(5)列，将被解释变量替换为主营业务税金及附加的自然对数，第(6)列和第(7)列被解释变量为用工人数的自然对数。land为0-1变量，企业在拿到土地当年及之后的年份land取值为1，拿到土地前取值为0。土地作为生产要素之一，如果定义的土地配置效率指标具有一定的代表性，拿地企业的效率越高对今后规模的提升作用应当越大。因此，为考察本文构建的拿地效率指标的合理性，引入land与土地资源配置效率Xcji的交互项，为避免拿地这一行为本身对今后企业效率产生影响，将Xcji定义为拿地当年的企业效率水平。回归结果如表1所示。控制了企业和时间层面的固定效应，采用组内估计量估计，在企业层面采用聚类稳健标准误。
zit=β1landit+β2landit×Xit+yeart
+firmi+εit
(3)
在表1第(1)列中，拿地变量land与交互项的系数都显著为正值，表明企业拿地有助于工业产值的提升。进一步地，如果土地资源能够合理配置，企业规模的提升幅度会更大。为与一般文献中企业的效率指标进行比较，在第(2)列中引入拿地变量land和企业TFP自然对数的交互项，交互项的系数同样为正值，但land的系数显著为负，这意味着企业拿地未必一定会带来产值的提升，TFP必须达到一定水平后，拿地才会带来产值的提升，该结果说明TFP这一指标并不能完全反映土地配置效率，企业拿地并不一定在今后有利于企业规模的提升，仅当TFP处于较高水平时才能反映出将土地配置给这类企业是有效率的。在此基础上，引入0-1变量dumtfp：当TFP高于均值时，dumtfp取值为1，反之为0，估计结果如第(3)列所示，此时land与交互项的系数都为正值，这同样反映了仅对于那些TFP比较高的企业而言(即dumtfp取值为1)，企业TFP这一指标才适用。第(4)列和第(5)列的被解释变量为主营业务税金及附加的自然对数，第(6)列、第(7)列被解释变量为用工人数的自然对数，land与交互项的系数表明本文所测度的土地配置效率指标能更好地反映拿地这一行为对于企业今后规模的影响，因而，土地资源配置效率指标Xcji具有一定的代表性。
表1 不同效率企业拿地后规模变化(因变量为企业规模)
注：***，**和*分别表示1%，5%和10%的显著性水平，在企业层面采用聚类稳健标准误。前三列的被解释变量为工业产值，第(4)列、第(5)列被解释变量为主营业务税金及附加的自然对数，第(6)列、第(7)列被解释变量为用工人数的自然对数。因被解释变量部分数值缺失，故样本数目略有偏差。
(三)模型设定和变量描述
本文主要目的是考察市场化进程与土地配置效率间的关系，为有一个直观上的印象，笔者在宏观省份层面对匹配后的样本分别计算出各省份每年拿地企业的平均资源配置效率，观察该效率与该省份市场化进程间的关系，在控制了各省份的年份和固定效应后，平均资源配置效率与各省份市场化指数的散点图如图4所示。
图4 2008—2013年各省份市场化进程与土地
资源配置效率均值
从宏观省份层面的数据可以发现市场化进程与土地资源配置呈线性相关关系，进一步地，利用微观上每宗土地的信息考察二者间的因果关系，基准模型如式(4)所示：
Xcji=β0+β1marketct+∑controlcjiβ+yeart
+cityct+indj+levelcji+εcji
(4)
本文的被解释变量为Xcji，代表各城市土地资源的配置效率，下标c，j和i分别代表土地所在城市、所属行业和每一笔出让的土地。核心解释变量为marketct，代表各城市市场化进程，数据来自《中国分省份市场化指数报告(2016)》，下标t为土地出让的年份。
控制变量controlcji的设置如下：大量文献关注工业用地出让方式带来的影响，认为协议出让含有更多的违法与低效现象，neg为协议出让哑变量，如果该地块通过协议方式出让，neg取值为1。王媛和杨广亮(2016)认为相比于招标和拍卖，地方政府在挂牌出让上有更多的操作空间。list为挂牌出让哑变量，如果地块通过挂牌方式出让，list取值为1。
控制变量还包括地方政府的经济状况，地方发展有可能影响到土地资源的配置效率。lpgdp代表地方上年人均GDP，lgdp_g表示上年地方GDP增长率；lfdi_r表示上年外商直接投资实际金额占地方GDP的比例，有文献认为该变量能够反映城市市场化和制度水平。Shleifer & Vishny(1993)、周黎安和陶婧(2009)认为制度的完善有助于降低官员腐败的可能。lzhhousep代表上年房价的自然对数，之所以引入这一变量是因为大量研究表明商住用地与工业用地的市场表现息息相关。陈斌开等(2015)认为房价上涨在促进房地产行业繁荣的同时，会吸引更多的资源进入TFP更低的房地产及其相关行业，导致资源错配和资源再配置效率下降。雷潇雨和龚六堂(2014)认为工业用地出让目的是带动商住用地价格的上涨，政府通过商住用地出让获得大量出让金，因此房价会影响到地方政府土地出让的选择。lfin表示上年地方政府面临的财政压力，为上一年财政支出减去财政收入后与当年GDP的比值，该值越大表明地方财政压力越大。杨继东和杨其静(2016)认为财政缺口会对地方政府造成多大压力取决于地方政府弥补该缺口的能力。如果辖区的经济规模大，地方政府只需稍微加大或者启动某些税费的征收就能够弥补该缺口，因此该指标能够更好地反映地方政府所面临的财政压力。ind_r为工业占比，衡量地方工业发展状况，为第二产业产值与地方GDP的比值。
此外，本文还控制了企业所有制soe。国有企业往往能够凭借自身地位享受到拿地优惠，因而企业所有制会对土地资源的配置产生很大影响。land_r为该行业拿地面积占城市全部出让面积之比，表示地方政府在工业用地配置上对于该行业的重视程度。area表示每块土地的出让面积。在固定效应的控制上，除了控制了年份、城市固定效应，还控制了每宗出让土地的级别和所处行业。从土地的供给角度来讲，地方政府对于不同级别、用于不同行业的土地有着不同的出让策略和目的，如一些政策扶持性行业会鼓励地方政府出让土地。从企业对土地的需求来讲，所处不同行业的企业对土地级别的需求也会有所不同，高污染行业企业可能对土地级别的需求与其他企业不相类似。因而，控制行业和土地级别是必要的。
在样本中略去了企业生产经营指标小于等于0的数据，由于部分变量存在缺失值(如部分城市特征数据缺失、土地出让信息部分变量缺失)，实际进行回归的样本数略有偏差。各变量的描述性统计如表2所示。
四、实证结果
(一)市场化进程改善了土地配置效率吗
为降低异方差的影响，所有回归结果均采用稳健标准误，表3第(1)列加入控制变量和固定效应后，市场化进程的系数显著为正值，表明对于每笔出让的工业用地而言，市场化进程有助于将土地配置给更加高效的企业，从而能够在整体层面改善地方资源配置效率。
与赵文哲和杨继东(2015)的观点一致，企业所有制会影响到地方政府的土地出让行为，国有企业能够凭借自身地位拿到土地，而工业用地的此类配置往往意味着低效，因而表3中企业所有制soe的系数显著为负。土地出让方式变量的符号符合之前文献预期，协议出让neg显著为负，杨其静等(2014)认为相比于招标和拍卖而言，协议出让是一种低效的土地出让方式。地方GDP增长率的系数为负值，这可能是由于经济增长压力大的地方政府更有动力去提高配置效率，将土地配置给更为高效的企业从而促进地方经济增长。利用外商投资lfdi_r的系数显著为正，在部分文献中利用外资水平也是度量地方市场化和产权保护程度的代理变量，因而外商直接投资实际金额占比与地方资源配置效率息息相关。进一步，按照土地出让方式的不同分组回归，第(2)列、第(3)列、第(4)列分别表示协议、挂牌和招标拍卖方式。对于协议出让和挂牌出让来说，地方政府有着更多的操作空间和选择权，因而市场化程度对于政府规范作用更加明显，相应地，对资源配置效率的提升也就越大。如表3第(2)列结果所示，market系数显著为正值且大于挂牌出让(第(3)列)时的系数。对于挂牌出让而言，随着在2007年后协议出让比例骤减，挂牌出让占全部出让方式的比例已经达到80%以上，因而结论更具说服力。第(3)列的结果表明制度质量的提高有助于提升地方的资源配置效率。第(4)列是通过招标、拍卖方式出让土地的回归结果，招标、拍卖更近于市场化的操作，地方政府对其控制力相对较弱，此时market的系数并不显著。
表2 变量描述性统计
在匹配样本中，东部出让了19 452宗土地，中部出让了8 570宗土地，西部出让了3 795宗土地，由于中、西部土地出让较少，故将中西部样本合并。表3第(5)列和第(6)列分别是东部和中西部样本的估计结果，market的系数均显著为正。
(二)市场化进程为什么影响土地配置效率：机制分析
1.市场化进程对地方政府的影响。上文发现市场化进程有助于提高土地配置效率，尤其是在采用协议出让和挂牌出让的情况下。本节对市场化程度如何影响到土地资源配置效率的机制做进一步分析。根据王小鲁等(2017)对于市场化指数指标的定义，市场化指数强调了政府和市场的关系、中介组织的发育和法律法规完善程度等。在我国经济分权的大背景下，地方市场化进程很大程度上取决于当地政府的能力和意愿。因而，市场化进程体现了地方政府对市场的干预程度和产权保护意识，会通过规范地方政府行为的途径进而改善工业用地的配置效率。
为了识别这一因果关系，需要在回归中构造关于市场化进程的交互项，寻找一个变量来代表地方政府配置土地资源效率对市场化的依赖程度，在时间和城市维度上考虑地方所面临的经济状况可能是一个可行的方法。大量文献表明地方政府的土地出让决策受到当地经济状况的影响。当存在经济增长压力或财政压力时，地方政府有更强的动机去干预土地出让，市场化进程对于地方政府土地出让行为的规范作用发挥得更加明显，因而对地方资源配置效率的改善更大。进一步地，在式(4)的基础上引入市场化进程和地方经济压力指标的交互项，如果推断正确，交互项的系数应当显著为正。为避免配置效率与地方经济压力间互为因果的问题，选择上一年的经济压力指标。
表3 市场化进程与资源配置效率(因变量为土地资源的配置效率Xcji)
说明：被解释变量是2008—2013年每笔工业用地的配置效率，关键的解释变量是地方制度环境marketct。固定效应包括年份、城市、行业。***，**和*分别表示1%，5%和10%的显著性水平，采用稳健标准误，下表同。
对于经济压力的指标设定，关于“晋升锦标赛”的文献认为经济增长率的排名在一定程度上会影响晋升的资格，考虑到各省份地级市数目不同，在式(4)的基础上引入经济增长压力指标lgrowth与市场化指数的交互项。lgrowth为本省份各市GDP增长率中位数比上本地增长率，该指标越大表明自身的增长压力越大，回归结果如表4第(1)列所示，交互项系数为正且在1%水平上显著，表明地方政府面临的经济增长压力越大，市场化进程对于资源配置效率的提高越明显。杨其静和郑楠(2013)认为地方经济增长对于官员晋升而言只是一场资格赛，所谓的GDP增长率只是晋升的一道门槛，在第(2)列中引入变量lgrowth01，当城市经济增长率低于省内中位数水平时取1，反之取0。交互项的结果表明对于那些存在经济增长压力的城市，市场化进程对资源配置的改善作用更强，同样证明了市场化进程能够通过规范政府行为的方式提高资源配置效率。
财政压力也是地方政府寻求工业用地出让的动因之一。工业用地出让金可以作为预算外收入由地方政府支配，而企业拿地后进行生产所上缴的税收需要在中央和地方间分成。如果地方通过大规模低价出让土地引资来获得预期的增值税和企业所得税收入，这些收入的大部分将会归中央政府所有，即使包括土地开发税费也未必能弥补土地出让金的损失(陶然等，2009)，因此地方政府在工业用地出让时会考虑到自身所面临的财政状况。在表4第(3)列中引入财政压力指标lfin(为上一年财政支出减去财政收入后与上一年GDP的比值)与市场化指数的交互项，交互项的系数同样显著为正。
需要说明的是，在引入市场化与城市经济状况交互项的时候需要考虑市场化本身会不会影响地方的经济增长和财政收入。对于经济增长而言，一省份的市场化程度有可能会影响省份内所有城市的经济增长，在衡量城市经济增长压力时本文采用本省份各市GDP增长率中位数比上本地增长率，从而对省份内各城市经济增长水平进行了区分。对于财政压力而言，省份的市场化程度有可能与省份内所有城市的财政压力相关，即市场化程度越高的省份城市财政投入都比较大，因而交互项的系数同样为正值，故在表4第(4)列中引入变量avelfin，为样本中每个省份所有城市在上一年财政压力的平均数。估计结果表明avelfin与市场化程度的交互项系数并不显著，与第(3)列相比，这意味着即便在同一省份内，各城市所面临的不同程度的财政压力会影响到资源配置效率。在第(5)列中同时纳入市场化指数与经济增长压力和财政压力的交互项，估计结果均显著为正值，表明市场化进程会通过规范地方政府行为的途径改善工业用地的配置效率。
表4 市场化进程与资源配置效率：影响机制(因变量为土地资源的配置效率Xcji)
说明：被解释变量是2008—2013年每笔工业用地的配置效率，关键的解释变量是地方制度环境market。排除了直辖市数据，其他控制变量的回归结果省略。
为进一步印证市场化程度能够规范政府行为，回归中增加市委书记来源这一变量来衡量地方政府在土地出让时进行干预的可能性。在政企合谋的相关文献中多使用官员的晋升来源作为合谋的代理变量(张莉等，2013)，这是因为本地晋升的官员与本地企业存在联系的可能性更大(工业用地出让中拿地企业大多数为本地企业，在本文匹配样本中异地拿地仅占约1%)，更有可能干预土地出让。之所以选择市委书记而非市长作为代理变量，是因为在地方政府层面，重大的政策是在书记办公会上形成决策，再以政府名义发布执行，因而市委书记会对地方土地出让产生影响(杨继东和杨其静，2016)。
在式(4)的基础上加入市委书记来源local，其中市委书记来源为0-1变量，若市委书记是从本市其他岗位晋升的(如市委副书记)，则local取1，反之取0，在本文的样本中约有50%的市委书记是从本地晋升。回归结果如表5第(1)列所示，市场化进程有助于土地配置效率的提高，而市委书记由本地晋升时不利于资源有效配置。
表5 市场化进程与资源配置效率：影响机制 (因变量为土地资源的配置效率Xcji)
说明：被解释变量是2008—2013年每笔工业用地的配置效率，关键的解释变量是地方制度环境market。排除了直辖市数据。因缺少部分城市市委书记数据，故样本数目略有偏差。
上文中表4的回归结果表明对于经济增长压力和财政压力大的城市而言，市场化对土地配置效率的提升作用更大。在此基础上，在表5的第(2)列和第(3)列中引入市场化、经济压力(经济增长压力或财政压力)与市委书记来源三重交互项，其逻辑是：当地方政府面临宏观经济压力时，相比于外地晋升的官员，由本地晋升的市委书记可能更多地干预土地出让导致资源误置。因此，资源能否有效配置更加依赖市场化对地方政府的规范作用。除了前文中的控制变量外，回归中还控制了各水平项(市场化、市委书记来源、经济压力)及其二次交互项，为避免水平项与交互项的多重共线问题对各变量进行去中心化处理。
表5第(2)列呈现与市场化进程相关的变量回归结果。市场化进程、经济增长压力与市委书记来源的三次交互项系数显著为正，表明对那些面临经济增长压力且市委书记从本地晋升的城市而言，市场化进程对土地配置效率的提升更大，其原因在于增长压力和市委书记本地晋升都会导致对土地市场更多的干预，资源的有效配置更依赖市场化进程对政府行为的规范作用。第(3)列中纳入财政压力变量，与表4的结果一致，市场化进程与财政压力的交互项系数显著为正，但三次交互项并不显著。这可能是由于对市委书记而言，相比于财政压力，更会对地方经济增长压力做出反应。
2.市场化进程对于企业的影响。工业用地的出让涉及供求双方，即地方政府与拿地企业。从需求端而言，市场化进程也意味着更好的营商环境，对产权的保护程度更高，法律制度环境更好，这对有投资需求的企业更加具有吸引力，有助于吸引更多高效率企业参与到土地市场中来。相应地，政府会有更高的概率将土地配置给高效企业。因此，有必要从需求端考虑市场化进程对土地配置效率的影响。
当市场化程度的提高促使更多的企业进入土地市场，政府就可以择优配置资源，土地的配置效率也得以提高。如果这一因果关系成立，那么，市场化进程对不同行业的影响是不同的，特别是那些对市场化程度依赖更大的行业。契约强度可能是区分不同行业对于市场化程度敏感性的代理变量，李坤望和王永进(2010)估算了28个二位数行业的契约强度，在基准模型式(4)的基础上加入市场化程度与契约密集度的交互项marketct×conj，如果市场化进程吸引了更多企业进入土地市场进而提高了配置效率，那么交互项的系数应当显著为正。
回归结果如表6第(1)列所示，交互项的系数为负值。李坤望和王永进(2010)认为，一国的行业契约密集度会受到地方环境影响，采用其他国家的行业契约强度指标可在很大程度上消除这种干扰，本文也使用了Ciccone & Papaioannou(2009)关于美国契约强度的数据，定义交互项为marketct×con2j，如表6第(2)列所示，交互项的系数并不显著。从契约理论的角度看，专用性投资较高的行业对契约强度更为敏感，而专用性投资与资本密集程度相关。在表6第(3)列将核心解释变量替换为市场化进程与行业资本密集度的交互项marketct×capj，交互项的系数并不显著。在第(4)列中，借鉴李力行等(2016)的策略，利用世界银行2005年企业投资与经营环境调查中关于土地相关税收的信息，李力行等(2016)认为如果一个行业中各企业的土地税收与固定资产相关系数高，则说明该行业的运营与发展高度依赖土地，将解释变量替换为市场化进程与土地依赖程度的交互项marketct×depj，交互项系数同样不显著。
表6的回归结果意味着市场化进程更多的是通过土地的供给端——规范地方政府行为来改善土地配置效率，而非在土地的需求端发挥作用。那么，为何市场化进程不会从需求端影响土地的资源配置呢？这可能是由当下中国的工业用地市场结构所决定的，地方市场化程度的提高或许会吸引更多的企业参与到土地市场中，但土地如何配置更依赖于地方政府的决策，更多的企业进入土地市场并不必然意味着配置效率的提高，市场化进程对于地方政府的规范作用才是提高土地配置效率的关键所在。
表6 市场化进程与资源配置效率：从土地需求的角度(因变量为Xcji)
五、稳健性检验
(一)国企占比的影响
市场化进程对资源配置的影响还可能有其他方面的解读，聂辉华和贾瑞雪(2011)发现国有企业是资源错配的重要原因；赵文哲和杨继东(2015)发现当地方存在财政压力时往往依赖国企帮助，国企比例更高的地方土地出让数目更多。因此，市场化程度与经济压力的交互项之所以为正值可能是因为市场化程度高的地方往往国有企业的占比更低，从而导致资源的配置更加有效。
对此，本文根据工业企业数据统计了各城市全部规模以上企业国企数目占比情况，由于在抓大放小后各地国企数目普遍锐减，将样本局限在国有企业数量低于全部企业5%的城市(表7第(1)列的样本数为26 525个，而不考虑国企占比的样本数为30 137个，这表明大部分城市的国企占比低于5%)，可以认为样本中的城市国企占比近似相同，以此控制国企占比对于市场化程度的干扰。估计结果如表7第(1)列、第(2)列、第(3)列所示，交互项的系数依然显著为正，且与OLS回归结果基本相近，表明在考虑到国企比例后，市场化进程依然能改善土地配置效率。
在表7第(4)列中将城市非国企数目比例nonsoe_ratio作为控制变量进入回归中，非国企数目比例nonsoe_ratio的系数为正值，表明国企比例确实会影响到地方工业用地配置效率，国企比例越低配置效率越高。市场化程度与经济增长压力、财政压力的交互项系数依然显著为正，在控制国企占比的影响后，市场化进程仍有助于土地配置效率的提高。
表7 国企占比的影响(因变量为土地资源的配置效率Xcji)
说明：被解释变量是2008—2013年工业用地的配置效率，第(1)列、第(2)列、第(3)列的样本中国有企业数量低于城市全部企业的5%，第(4)列在控制变量中加入了城市非国企数目比例nonsoe_ratio。
(二)内生性问题
本文将市场化进程作为外生变量，研究市场化进程与资源配置间的关系，并从地方政府经济增长压力与财政压力入手来识别这一机制。当然，上文分析的机制存在反向因果的可能，其逻辑是：当地方存在经济增长压力时，地方政府有更强的动机去改善资源配置效率以促进经济发展，在这一过程中地方的市场化程度也随之提高。因此，市场化程度的系数为正值。
对此，将回归样本局限在经济增长压力小的城市，如果地方政府因为经济增长压力原因而改善资源配置效率，那么当经济增长压力小的时候，为吸引投资而提高市场化程度的动力不足，市场化的系数应当不显著。表8第(1)列为城市GDP增长率高于全省中位数的样本，第(2)列为GDP增长率高于或等于全省中位数的样本，市场化指数均显著为正值，表明当地方政府面临较低的经济增长压力时，市场化进程依然有助于改善工业用地配置效率。
市场化程度还会受到很多其他因素的影响，有可能发生遗漏变量的问题，导致市场化指数与残差项相关，故在本节考虑使用其他变量作为市场化指数的工具变量。借鉴方颖和赵扬(2011)的方法，将1919年中国不同城市每千人中的基督教会初级小学注册学生数作为该地区市场化进程的工具变量，其逻辑是：市场化进程是我国自近代以来不断向西方发达国家学习的一部分，基督教初级教会小学的课程中包括公民、法律、西方政治制度和自然科学的启蒙教育，而现代化的市场经济正需要公民和法律意识，20世纪早期受到的西方渗透能够作为一种历史积淀持续影响到该地区市场经济活动。
在前文的基准回归中，核心解释变量市场化指数是随时间变化的，因而能够控制城市固定效应，排除与市场化指数相关的城市禀赋。相对各城市而言，市场化进程对于政府配置效率的影响，如表8第(3)列所示。而1919年基督教会初级小学注册学生数是截面数据，无法控制城市的固定效应，但这一工具变量相对而言是外生的，会通过地方市场化进程影响到资源配置效率。并且，方颖和赵扬(2011)证明了该工具变量与各地到沿海的距离、各地的经济发展、交通条件、人力资本、宗教影响无关。因此，虽然无法控制城市固定效应但仍能衡量地方的市场化进程。表8第(4)列为使用工具变量后进行2SLS后的回归结果，第一阶段的回归结果显示， 工具变量影响了内生变量，在纳入工具变量后，市场化进程显著提升了土地资源配置效率。
表8 内生性问题(因变量为土地资源的配置效率Xcji)
六、结论
本文利用工业企业与工业用地出让的匹配数据，结合中国地区间市场化程度差异，研究市场化进程对地方资源配置效率的影响。通过将2008—2013年我国工业用地出让数据与企业数据相匹配，经计算得到每块土地的配置效率指标，实证分析发现市场化进程有助于工业用地配置效率的提高。进一步地，从影响机制识别上，土地资源能否得到有效配置依赖市场化进程对于地方政府的规范作用。当地方政府存在经济增长压力或财政压力时，有动机去过多地干预土地出让，市场化进程对地方政府行为的规范作用体现得更加明显，故对土地配置效率的改善作用更大。
不同于以往在行业层面对于土地配置效率的研究，本文定义了每宗出让的工业用地的配置效率，研究市场化进程对于政府资源配置效率的影响。当下我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期，除了企业自身提高研发创新能力，资源在企业间的合理配置也极为关键。在部分关键性资源掌握在地方政府手中的大背景下，如何使“市场在资源配置中起决定性作用，更好发挥政府作用”是一个历久弥新的问题。改革开放40年来，中国在经济增长领域取得了举世瞩目的成绩，而在新时期能否百尺竿头更进一步，地方政府任重道远。
本文以工业用地为切入点，发现市场化进程改善了政府配置资源的效率。当然，地方政府掌握着大量稀缺资源，是否市场化进程对各类资源的配置效率均有所改善，是否还有其他因素影响了政府配置资源的效率，这些问题对正处于经济转型的当下中国而言都是富有实际意义的。
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DOES MARKETIZATION IMPROVE GOVERNMENT RESOURCE ALLOCATION EFFICIENCY——A Study Based Micro Land Leasing Data
ZHOU Fang-wei YANG Ji-dong
(School of Economics, Renmin University of China)
Abstract: China’s economy has shifted from a high-speed growth stage to a high-quality development stage, and it is essential to improve the resource allocation efficiency. In the context of the large amount of resources controlled by China’s local governments, how does the marketization affect government resource allocation efficiency? This paper takes the industrial land allocation as the breakthrough point, matches land leasing data from 2008 to 2013 with the micro data of industrial enterprises in the same period, constructs the allocation efficiency index of each industrial land, studies the Relationship between marketization process and resource allocation efficiency. The results show that: 1. Controlling various possible influencing factors, the higher the degree of marketization, the higher the efficiency of land resource allocation; 2. About the transmission mechanism, marketization regulates local government behavior, and improve the resource allocation efficiency; 3. For cities with economic growth pressure and financial pressure, there is a stronger motive to manipulate industrial land leasing, and marketization has more obvious positive effects on local government behavior, so the positive effect on land allocation efficiency is larger.
Key words: marketization; land leasing; local government; resource allocation
* 周方伟、杨继东(通讯作者)，中国人民大学经济学院，邮政编码：100872，电子信箱：zhoufw@ruc.edu.cn。本文得到杨瑞龙教授主持的教育部“党的创新理论引领贯穿理论经济学知识体系研究”重大专项课题(19JZDZ002)和国家社科基金项目“基于微观土地交易数据分析视角下的地方政府土地出让行为研究”(17BJL072)的资助。感谢匿名评审人提出的修改建议，笔者已做了相应修改，本文文责自负。
(责任编辑:张雨潇)
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