如何平衡土地财政的成本和收益？

正如上文分析的，“土地财政”有利有弊，如果深入考察“土地财政”，我们可以将“土地财政”带来的收益与成本和土地价格的关系在一幅图上表现出来。图7.2给出了土地价格与“土地财政”的成本收益关系。

图7.2　土地价格与“土地财政”的成本收益

图中的横轴为土地价格，纵轴为衡量收益和成本的数量标度，图中有两条曲线，其中向上凸出的S曲线为收益曲线，向下凸出的C曲线为成本曲线，两条曲线相交于价格较低的E1点和价格较高的E2点。对于S曲线，其向右上方倾斜，这表明土地价格越高，收益就越大，因为土地价格越高，地方政府就有更多的资金进行基础设施投资，可以花更多的钱补贴生产部门，生产规模就会越大，社会总收益就越大；但同时曲线向上方凸出，表明土地价格越高带来的收益增加值就越少，这是因为随着基础设施建设的完善和补贴的增加，它们带来的边际收益就会越低，所以曲线越来越平缓。对于C曲线，其向右上方倾斜，这表明土地价格越高，成本就越高，但同时曲线向下方凸出，表明土地价格越高带来的成本增加就越快，因为土地价格越高，其带来的社会成本上升幅度就会越大，曲线就会越陡。

从图中可以看出，“土地财政”带来的成本与收益曲线有两个交点E1点和E2点，在这两个点上能达到均衡，但是只有E2才是稳定的均衡点，原因如下：

第一，E1点本身是低GDP水平的均衡，作为地方主政者不可能选择该点，如果选择该点，主政者就会丧失晋升机遇，无法实现自己利益的最大化。

第二，E1点本身是不稳定的均衡点，任何一点偏离都会使均衡向E2发展。如图7.2，假定一开始已经在E1点实现均衡，但是一个外生冲击使土地价格变为P1，此时总成本为Bp，而总收益为B1，净收益为B1-Bp。而在B1的水平上，社会可承担的土地价格为P2，政府将地价从P1推高到P2，将卖地筹措的资金用于城市建设，整个社会的GDP会继续上升，同时社会成本都在可接受的范围之内，总收益达到B2，社会净收益为B2-B1。如此往复，直到达到均衡点E2。如果价格高于Pe，这一过程同样适用，最终价格会稳定在Pe。

“土地财政”是具有中国特色的制度创新，但是从上面的分析我们可以发现，即使考虑“土地财政”本身带来的好处，地价也绝非越高越好，当高昂的地价把制度带来的红利消耗殆尽的时候，就必须严肃考虑地价以及附属在地价上的房价有没有达到一个合理的限度了。

纵观改革开放40年来的土地制度变迁，我们可以发现土地制度与房地产业互相促进，制度演化释放了巨大的改革动能，而这种动能进一步影响了制度的形成：仅从土地使用权本身来看，它从一种无偿调拨的廉价资源转变成为价值巨大的市场交易物，这就决定了房地产业巨大的市场规模，进而推动房地产业成为影响中国经济的重要支柱性产业；而房地产业的快速发展进一步推动了土地使用权价值的快速抬升，并使土地成为地方政府的重要融资工具，自发形成了深刻影响中国经济发展的“土地财政”制度模式。整体看来，我国的土地制度为我国的房地产业发展提供了良好的制度基础，而房地产业也在自身发展中促进土地制度不断完善。但是这种相互促进的发展方式并不总是顺利的，过往的前进动能如果不能适应形势的变化往往会在将来成为阻碍，这是未来土地制度发展需要警惕的地方。

【注释】

[1]http：//gks.mof.gov.cn/zhengfuxinxi/tongjishuju/201901/t20190123_3131221.html.

[2]《财政部教育部关于从土地出让收益中计提教育资金有关事项的通知》（财综〔2011〕62号）。

[3]资料来源于自然资源部发布的《2018年第四季度全国主要城市地价监测报告》。

[4]资料来源于《中国城乡建设年鉴2017》。(www.xing528.com)

[5]数据整理自《2016年中国城市建设统计年鉴》。

[6]这一假定是符合相关经济学理论的，因为在长期均衡中，生产函数必然是规模报酬不变的，也就是一次齐次的。而对于规模报酬不变的假定，首先是20世纪30年代美国数学家柯布（C.W.Cobb）和经济学家保罗·道格拉斯（Paul H.Douglas）在研究产出构成时发现的，他们指出美国的资本与劳动力对于经济增长贡献的份额是长期基本不变的，具有规模报酬不变的特征，这一发现后来不断在不同经济体中得到验证，属于一个标准且符合实际情况的经济学假设。

[7]计算方法为“土地财政”对基础设施的贡献率乘以基础设施产出弹性。

[8]《财政部教育部关于从土地出让收益中计提教育资金有关事项的通知》（财综〔2011〕62号）。

[9]《2015年全国土地出让收支情况》显示：用于征地拆迁补偿、补助被征地农民、土地出让前期开发等成本性支出26 844.59亿元，占支出总额的79.6%。

[10]数据来自《2015年中国国土资源年报》，自2016年起，《中国国土资源年报》不再报告这些数据。

[11]https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1593344632784849288&wfr=spider&for=pc。

[12]数据来源：《中国2017年土地矿产海洋自然资源统计公报》。

[13]http：//politics.people.com.cn/n1/2016/0713/c1001-28551894.html。

[14]2018年该数据为83 137万人。

[15]《中国统计年鉴2018》。