土地财政依赖对中国绿色经济效率的影响机制与实证研究

本研究深入剖析了中国地方政府的土地财政依赖（LFD）对城市绿色经济效率（GEE）的抑制效应。通过构建超效率SBM（Slacks-Based Measure）模型和全局ML（Malmquist-Luenberger）指数，研究发现LFD通过削弱环境规制强度与推高地方政府债务风险两条核心路径阻碍绿色转型。实证结果表明，这一负面影响在非资源型城市、环保重点城市及城市群中尤为显著。文章为理解财政分权体制下的资源错配与环境外部性提供了关键的制度视角，对推动可持续财政改革具有重要政策意义。

　　

2 研究假设

2.1 土地财政依赖对城市绿色经济效率的影响

城市绿色经济效率体现了在资源约束下实现经济产出并最小化环境外部性的能力。从财政分权视角看，中国地方政府在收入集中而支出责任下放的制度背景下，为追求短期增长目标而形成对土地财政的路径依赖。这种依赖催生了“不计成本增长”的逻辑：地方政府优先将资源投入土地出让和房地产驱动的污染密集型项目，虽获得即时财政收益，却造成栖息地丧失和排放增加等长期生态成本。该关系根植于委托代理问题，即中央环境指令与地方财政目标间的激励错配导致资源分配效率低下。研究表明，土地财政会降低城市土地利用效率，引发蔓延式开发，增加能源消耗与环境退化，并显著推高碳排放。因此提出假设：土地财政依赖对城市绿色经济效率产生负面影响（H1）。

2.2 土地财政依赖与环境规制

环境规制是一套旨在将环境外部性内部化并协调经济与可持续发展目标的制度工具。波特假说认为设计良好的规制可刺激创新与效率。但在中国分权治理下，土地财政依赖理论上会削弱环境规制——因其加剧财政脆弱性，迫使地方政府放松执法以吸引投资、维持土地收入流。这源于“逐底竞争”的激励结构：在GDP导向的绩效评估下，各地竞相降低环境标准以获取经济优势，导致规制力度稀释。被削弱的规制无法有效遏制污染或促进绿色创新，从而放大土地财政对绿色经济效率的负面溢出。实证表明，土地财政确实引发“逐底竞争”，且经济目标常与环境努力相悖。故提出假设：土地财政依赖通过弱化环境规制，进而负向影响绿色经济效率（H2）。

2.3 土地财政依赖与地方政府债务

中国地方政府债务常通过土地抵押借款和融资平台积累，反映出支出责任与收入能力间的财政错配。理论上，土地财政依赖通过杠杆循环加剧债务扩张：政府以预期土地收入为抵押融资基建，但波动的地产市场和对非经常性收入的过度依赖使其陷入债务陷阱。高债务水平会挤出长期、低回报环境项目的资金，优先支持短期、高收益城市开发，形成财政风险与生态忽视的恶性循环。该中介路径突显债务如何放大土地财政的负外部性，限制财政灵活性并优先保障偿债而非可持续投资。研究一致表明，土地作为抵押品推高债务风险，债务与污染增加相关联，且绿色金融的缓解作用在土地依赖背景下受限。故提出假设：土地财政依赖通过引致地方政府债务扩张，进而抑制绿色经济效率（H3）。

3 方法论

3.1 数据

研究采用2015–202年中国地级市面板数据。绿色经济效率的投入产出指标源自《中国环境统计年鉴》和《中国统计年鉴》，土地财政依赖数据来自省市财政部门官方统计，其他控制变量取自《中国城市统计年鉴》和地方统计公报。所有货币变量以2011年不变价计算，连续变量进行1%缩尾处理，最终获得2199个有效观测值。

3.2 变量定义

3.2.1 因变量

绿色经济效率（GEE）的测量需同时处理合意产出与非合意产出。传统DEA模型（如CCR、BCC）因具径向性且忽略非径向松弛而不适用。研究采用非径向超效率SBM模型，将投入过剩与产出不足直接纳入效率计算，提供更精确评估。为规避传统模型无法对有效单元排序的缺陷，超效率SBM允许效率值超过1，从而实现全样本排序。为动态分析与稳健性检验，同时选用基于方向距离函数（DDF）的全局ML指数模型。该模型以全局生产边界包裹所有时期，确保结果可行且可传递，是追踪环境效率动态的更稳健方法。这种双模型方法兼具静态精度与动态可靠性，已被成功应用于类似环境绩效评估场景。

3.2.2 自变量

土地财政依赖（LFD）定义为地方政府对土地相关财政收入的依赖程度。操作上，为避免跨辖区土地相关税收数据难以一致获取的难题，LFD具体量化为土地出让收入占地方政府公共预算收入的比重。该指标在官方财政数据中可靠可得，利于清晰一致评估。

3.2.3 控制变量

从城市宏观经济特征与土地资源视角，选取控制变量包括经济发展水平（GDP）、金融发展水平（FIR）、产业升级（IU）、外资开放度（FDI）、城镇化水平（URBAN）和财政分权（FISDEC）。所有变量定义与描述性统计显示，GEE均值为0.378（标准差0.176），值域0.100–1.220，表明各市绿色绩效差异显著且整体转型水平较低。LFD均值为0.257（标准差0.239），值域0–1.538，显示各市对土地收入的依赖程度差异明显。其余控制变量分布大致正常，无显著统计异常。

3.3 模型构建

采用面板数据模型进行实证分析。Hausman检验支持使用双向固定效应（FE）模型。具体模型设定为：

GEE_it = β₀ + β₁LFD_it + β₂∑Control_it + Year_t + Province_k + ε_it

其中i代表城市，t代表年份，k代表省份。模型控制年份与省份固定效应，以排除时间特异性冲击与省际制度、政策、资源禀赋差异。核心关注系数β₁的方向与显著性。

4 基本结果

4.1 基本回归分析

基准回归结果显示，当逐步加入控制变量后，LFD系数在5%水平上显著为负，表明土地财政依赖对绿色经济效率存在统计显著的抑制效应。这支持了土地财政负外部性理论，即地方政府对土地收入的严重依赖可能削弱其绿色转型的内在动力，导致资源低效与环境退化。财政联邦制理论为此提供了支撑：为吸引流动资本与投资，地方政府不仅在税收上竞争，还可能放松环境、劳工等标准进行“向下竞争”。在土地财政驱动下，地方政府有强烈动机通过吸引可快速实施的工业与房地产项目最大化土地出让收入，从而容忍甚至鼓励高污染、高耗能企业进入，为短期经济增长与财政收入牺牲环境质量。这种普遍的“逐底竞争”行为是绿色经济效率在区域层面受抑制的重要原因。

4.2 内生性检验

为应对潜在双向因果与遗漏变量等内生性问题，研究采用2SLS方法，以社会消费品零售总额与GDP之比（RETAIL）作为工具变量。该变量与LFD相关（高消费能力城市对土地收入依赖较低），且外生于GEE（其波动主要受家庭收入、消费偏好等驱动，不直接干预绿色效率决定机制）。一阶段回归F值为22.555，排除弱工具变量问题。2SLS结果确认，在解决内生性后，LFD对GEE的负向影响依然统计显著，为土地财政负外部性理论提供了进一步实证支持。

4.3 稳健性检验

通过多种方式进行稳健性检验：其一，改用DDF-GML模型重测GEE（GEE1），LFD系数仍在10%水平显著为负；其二，以土地出让收入占地方政府综合财政能力之比（LFD1）替代原指标，结果依然显著；其三，排除2015年“土地审计风暴”异常数据，LFD系数保持5%水平显著；其四，加入绿色专利申请（GPATENT）、基础设施质量（INFRA）、城市河流密度（RIVER）等额外控制变量，LFD系数显著负向关系不变。所有这些测试均证实基准结论稳健。

5 异质性分析

异质性分析揭示土地财政依赖的影响因城市类型而异。基于资源依赖理论财政分权框架，按资源型vs非资源型城市、环保重点vs非重点城市、城市群vs非城市群进行分组回归。结果发现：在非资源型城市（缺乏资源税等替代财源缓冲）、环保重点城市（虽中央支持但合规成本高致财政压力更大）、城市群（城市间竞争激烈加剧“为增长而竞争”困境）中，LFD的负面影响更为显著。这印证了“资源诅咒”论点和财政分权下的竞争压力理论，表明制度背景与结构性差异显著调节了土地财政的环境效应。

6 影响机制

6.1 环境规制强度

理论上，地方政府财政结构不仅决定资源配置方向，也塑造其政策偏好。高土地财政依赖下，政府优先关注土地供应与基建投资以吸引投资助推GDP，从而减少对环保与生态治理的财政关注与政治承诺。以政府工作报告中环境术语频率（DEC）和节能环保支出占财政总支出比重（PEE）为机制变量，回归显示LFD系数均显著为负。表明土地财政依赖通过弱化环境规制强度间接损害绿色经济效率，假设H2得证。

6.2 地方政府债务风险

土地财政依赖另一关键机制是推高地方政府债务风险。在现行财政体制下，地方政府常借助借款填补收支缺口。尤其当土地出让收入成为关键财源，政府以其为抵押或预期收入进行大规模借款，维持密集型基建投资与城市扩张，加剧债务风险。高债务挤出绿色产业投资，优先保障短期财政回报项目。以地方政府债务余额（LGB）和城投债规模（UIB）为机制变量，回归显示LFD系数均显著为正。表明土地财政依赖通过加剧地方政府债务负担间接抑制绿色经济效率，假设H3得证。

7 结论与启示

本研究实证检验了土地财政依赖对绿色经济效率的抑制效应，发现其通过弱化环境规制与推高债务风险两条路径发挥作用，且在非资源型、环保重点及城市群城市中更显著。这些发现为环境经济学与公共财政文献提供了关键制度视角，揭示了特定财政制度如何诱发环境低效。结果表明，财政压力驱动的“增长至上”逻辑系统性地削弱了环境治理效能，对波特假说的普适性构成挑战——在高财政压力下，地方政府可能缺乏政治意愿或财务能力执行严格规制，导致环境标准趋松而非收紧。同样，土地财政与地方债务攀升的联系揭示了短期城市扩张与长期可持续发展间的关键权衡。财政增收压力挤出了必要的绿色投资，表明实现环境目标内在关联于财政改革与系统性金融风险管理。因此，旨在通过土地财政资助城市化的机制，同时为可持续绿色转型设置了障碍。