房价和知识移民吸引是两难吗？

林海波 梁艳 毛程连

摘要：房价的增长是学术界及业界普遍关注的热点，作为承载其波动和变迁的人口迁移是厘清各种关系的有力切入点。通过分析以学历为表征的高素质移民及其选择倾向，本文对移民、房价和经济增长的相互关系进行实证检验，以期从房价角度为深入探讨移民融入问题作出增量贡献。基于考察2000-2010年房价不间断上涨时期数据，首次在国内讨论移民教育程度和房价之间的关系，引入影响房价的其他控制变量，进行分位数面板分析，结论表明：蓝领或小工商业者而非高学历移民是促进房价上升的主要移民力量。但是房价上涨并没有表现出对于移民特别是大学生的阻碍作用，教育改进和创业努力可能让高学历移民更加适应地方经济的升级变迁，融入远离迁出地的新世界。

关键词：房价；移民；学历；经济增长

中图分类号：C922 文献标识码：A文章编号：1000-4149（2016）01-0010-09

DOI：103969/jissn1000-4149201601002

收稿日期：收稿日期2015-04-29；修订日期：2015-08-12修回日期

基金项目：基金项目浙江省哲学社会科学规划项目“老龄化背景下浙江社会养老保险体系的可持续发展研究”（15NDJC064YB）；教育部人文社会科学研究一般项目“公共财政视域下农民工市民化成本评估与分担机制研究”（14YJCZH179）；宁波市软科学项目“老龄化背景下宁波社会养老保险体系的可持续发展研究”（2014A10028）。

作者简介：作者简介林海波，经济学博士，宁波大红鹰学院金融贸易学院高级经济师；梁艳，管理学博士，大连理工大学管理与经济学部副教授；毛程连，经济学博士，对外经济贸易大学国际经济贸易学院教授、博士生导师。

正文作为现阶段经济增长重要源头的房地产，其上涨是不是经济发展的必然，并且是否阻碍经济进一步的增长？在区域经济层面，老龄化的应对、地方政府养老体系的可持续发展需要人口流入或效率提高。被寄予众望的高学历年轻迁入劳动力，普遍被认为是区域经济中决定未来经济增长的重要力量，但是白领困境众所周知，如何帮助其融入和快速成长？正如高学历困境因为东北振兴的种种不顺畅亦被关注东北地区高等教育资源和原住居民受教育程度显著高于部分沿海经济发达地区，而高比例接受高等教育人口相对应的却是经济增速滞后，对此我们称为“高学历困境”。，房价要稳定上升，经济要继续增长，人口要不断流入，素质要不断提高，转型要更快推进，这些要素如何关联和互相作用，地方政府在房价、人口吸引和人口吸引结构上的取舍如何进行，渐渐成为移民迁移新常态下的关注热点。

一、文献综述和理论分析

近期房地产价格研究集中的逻辑主线，在于房地产价格波动对于经济增长的影响以及潜在危险。房地产价格对于经济增长的短期影响人们较有共识，即引起了GDP的快速提升和产业带动，而潜在危险包括影响消费、抑制移民创业以及突然的泡沫破裂引起的货币消散等[3-5]。所谓房价合理性的讨论转入区域细分的深度，将影响房地产价格的各因素拆分进而逐条研究这些因素哪些属于合理和稳健的因素，成为房地产价格合理性研究的方向，胥玲认为地价、移民和GDP（引致的收入增长）推高了房价。况伟大和李涛在2012年对全国35个大中城市2003-2008年数据区分土地划拨、协议转让、拍卖和挂牌，分别考察了这些不同的土地取得方式对于房价的影响：实证结论为若不考虑土地出让方式，供求影响大于地价的影响，两者分别为007%和002%，而在考虑出让方式的模型中，行政划拨、挂牌和拍卖增长1%分别对房价有0002%、0001%和-0002%的影响，影响程度微乎其微；反之，房价对于地价有明显的推动作用，房价增长率增加1%，地价增加06%。由此从理论和模型上推出了房价决定（地价）论。任超群等使用杭州5年的月度数据进行实证研究，得出正向土地出让价格信号对房价影响不明显的结论，还根据实证推论：“当房价连续多期持续上涨时，市场参与者容易形成房价继续上涨的预期。这时，正向土地出让价格信号正好印证了人们的这一预期，进一步强化了他们的信念，影响其购买决策，导致房价上涨。”本文亦认为地价属于财政分权竞争的一个结果，具有短期性，其背后有财政债务的隐忧。移民和GDP增长则被很多学者认为是和房价有正向的关系，其中的移民问题，牵涉到人才吸引以及农民工迁移两大主题。

随着东北近年经济始终低迷的困境以及人口红利和房价关系的大讨论，人力资源的吸引被放到地方政府区域竞争的新常态情境下来讨论，文献亦愈来愈多。从1995年巴罗（Barro）等以内生增长模型发展起来的人力资源引致经济增长论和阿兹米奇那基斯（Agiomirgianakis）等的实证出发，刘智勇等使用中国数据证实中国中高等教育符合卢卡斯式作用机制、尼尔森-费尔普斯式作用机制与联合作用机制从而促进经济增长；到王小鲁、樊纲强调了技术人力资源和市场转化对于经济增长的重要性；再到王子成和赵忠，李丹和任洁，于潇、李袁园、雷峻一以及杨晓兰在社会和谐语境下对于一般劳动力的温和挽留，亦开始双侧并重，或者使用西方移民史来研究一般人力资源的重要性及吸引方法，期间还夹杂着对于高学历人力资源不能带动经济增长的检讨和反思。

既然移民有利于房价稳健上升和经济增长，那么对于农民工的城市融入需要付出成本，杨黎源等认为人才吸引需要更高的成本也因此需要更加清晰的界定，清晰界定高素质人力资源涉及高等教育的有效性。不谈宏大的长期的命题，摆在地方政府面前的现实问题是，是否和付出多少成本留住农民工以及如何用更多的资源精准匹配高素质人力资源的群体需求以带动经济增长，这些直接指向了房地产价格这个更加短期的目标（房价在常识意义上推动了经济增长，而房价也被舆论认为是阻碍青年移民的因素，房价稳步推动和移民吸引就变成了貌似两难的选择）。到底房价和移民之间，是否两难选择抑或互相促进，国内这方面基于大数据的实证研究还是空白。这个问题的辨析，涉及所谓的泡沫论。泡沫论有一个关键，即“合理”价格的认定，在所谓合理房价认定中，刘民权、孙波认为不能简单地使用房价收入比，毕竟除了供求关系，房价还直接受到生产效率的影响，简单的各国房价收入比的对照，忽视了由于总体劳动生产率差别而导致的全成本的差异。本文试图在质疑泡沫论的基础上，通过实证研究探讨地方政府在房价和移民吸引以及移民结构选择上的目标和政策倾向。

二、假设、数据和模型

1. 假设

基于以上的综述和我们的分析脉络，就需要厘清的问题提出假设，这些假设成立与否最终将构成判断的依据。

假设1：移民促进了房价的上升。

研究文献和一般常识都指向了人口和房价之间的相关性。人口增加和房价的关系受到其他因素影响，控制其他因素后，单位面积人口增加会增加房租，但由于容积率的问题不一定提升房价，为此，本研究基于几十个大中城市的面板数据的实证，来观察移民对于房价在中国的实际影响。

假设2：经济增长推动了房价。

经济增长也是文献中指出的推动房价的动力，但是其内在机制是复杂的，也不能简单地说经济的任何阶段和任何形式的增长就能够提高房价。根本的逻辑在于：生产率提高能够带来成本下降，也带来收入上升，同时带来了对于土地的需求，而如果土地供应没有被严格限制，那么成本下降和收入上升哪个因素对房价的影响大就决定了这个时期经济增长对于房价的作用方向和影响程度。

假设3：高学历移民推动了房价上涨。

由于高等教育的匹配性，无法证明高等教育人口就一定在任何阶段都能提升经济增长。隐含的意义是高等教育和收入在市场化分配情境下的不匹配，收入不能提高，那么购买力会受到限制。当然这样的逻辑还存在漏洞，比如家族化的支持购房计划可以弥补高学历移民的购买力不足。

假设4：房价阻碍了人口流入，特别是高学历人口的流入。

显然大城市的房价和房租还没有阻止农民工进城的脚步，大学生毕业群体对于高房价的抱怨声音有很多，但是没有正式的实证文献证明房价阻碍了高学历人群的流入。对于高学历人群和房价关系的实证也是本文的创新工作。

2. 数据

使用全国第五次和第六次人口普查以及2005年国家统计局1%人口抽样调查数据，可以获得较为详细的2000年、2005年和2010年人口迁移情况，其中2000年和2010年公开数据中有移民接受教育情况的记载，给本研究提供了基础数

据。2005年的直辖市、省会城市以及计划单列市的迁入人口学历情况没有数据，我们使用各个省的迁入移民的学历比例作为参考（各城市移民学历比例除直辖市外其他省会和计划单列市按照省级移民学

历数据及城市高校在校生占全省高校生比重进行调整，其中对于大连、深圳、厦门、青岛和宁波五城市根

据各地政府历年的《国民经济和社会发展统计公报》等选择了高于省级移民学历比例的折算系数）。2005年部分数据缺失，使用插值法补齐。

城市各项数据来源于历年《中国城市统计年鉴》、《中国区域经济统计年鉴》和《中国统计年鉴》。考虑到以人民币计量的各指标都受到通货膨胀影响，所以没有进行消胀调整。为更好控制共线性和表达增长比率，基本计量分析中使用对数值，而在分位数统计中要体现房价差异的不同群组，所以使用原始数据，原始数据的统计情况见表1。

全国直辖市、省会城市和计划单列市的人口流入情况和10年间的净人口增长情况单独列示见图1和图2。

从图1和图2的对比看，移民和房价有简单的相关性。

3. 被解释变量

房价作为被解释变量，没有使用指数化表征，而是直接采用房价数据。因为大城市房价数据包括其卫星城，所以在人口对应上，也没有区分各大城市的主城区和卫星城。这可能比较不利于研究中心城市中心区域的情况。

在稳健性检验中，我们讨论了人口迁移的决定因素，于是人口迁移也作为一个被解释变量。

4. 解释变量与控制变量

移民在五普、六普数据中有外省移民和本省移民以及本市移民之分（移民定义使用陆铭等2014年的定义：为户籍不在本市但居住在本市的居民），忽略本市移民，把本省外市移民做了学历分类，其各种学历占移民的比重作为解释变量[29]。理论上应该使用净移民的数据，但是鉴于王国霞等2012年的统计，六普数据显示，中国人口迁出地仍然集中于川黔渝等地，但是在流出的同时，四川在六普的结果中已经变成净流入最大的西部目的地，西部只有云贵迁出呈上升态势，这表明净流入已经不能完全说明城市的吸引力，再观察发现移出移民数量在十年间没有发生大的变化，所以使用了更加清晰的移入人数（其中0-14岁移民比例在两次普查中都为10%左右，所以没有在各种比例计算口径中剔除）[30]。六普显示迁移人群中高等学历比例上升，其中省内迁移提高了64%，省外高学历迁移则有少许下降。从1204%降到943%，这个比例的下降也是我们调整2005年度数据的基础（非户籍常住人口中，有一部分为15-29岁学习培训人口，该部分人口在总移民中的比例在2000年的全国平均数为1121%，2010年为1142%，而移民中2010年本专科学历人口比例指标中本省移民均值为30%，外省为23%，远高于培训人口）。房价具有其他更加重要的影响因素，所以选择经济增长

（用GDP表征）、收入（用职工收入表征）、经济发展阶段

（用二三产业职工人数比重表征）、区位优势

（用货运量和客运量表征）。上述控制变量根据陆铭等2014年对于房价预期的理解和方法，使用了提前两年的数据。地价在短期中有抬高房产销售价格的作用，而在中期，则趋于中性，并且无法判断其和房价的内生性问题[31]，所以没有使用地价这个控制变量。移民收入数据除了2005年，其他年份缺失，而且在试算中我们发现居民收入对于房价的影响系数统计不显著（和况伟大2010年得出的结论一致），为此，在模型中并不涉及。

关于土地价格，在文献综述中已经提出地价取决于房价的假设，并且考虑到实证中如果加入地价因素，一是由于数据的复杂性无法处理（划拨、出让、招拍挂的数据需要对应房价），二是会增加模型的内生性，而采用滞后变量作为工具变量结合Hausman检验的GMM方法在逻辑上也差强人意，再由于研究主题的关注度高，尽量使用简单清晰的模型便于检验和讨论，所以放弃了地价这个控制变量。基于面板数据的分位数回归，能够更加清晰无歧义地描述中国不同地区移民学历和房价的关系。

基本模型如下：

hpriceit=c+β1immigedu1it+β2immigedu2it+β3immigedu3it+β4immigedu4it+γXit+ε（1）

其中，hprice为房价，immigedu1-immigedu4分别为高中及高中以下移民、大专学历移民、大学学历移民和研究生移民，X为控制变量集，i代表各城市，t为年份。

关于随机或固定效应模型选择，Hausman检验的结果chi2=-6275，排除随机效应模型。其实无论排除与否，由于中国各地区明显异质性，我们倾向使用固定效应模型。

三、实证分析结果——移民与房价

分步加入了控制变量之后得到系列模型的实证结果如表2所示。

由表2可知，外省移民对于房价有积极的影响，迁入人口每增加1%，房价上涨028%，而本省移民虽然呈现对房价的正面影响，但是统计结果不显著。GDP和收入都有提升房价的作用，GDP每上升1%，房价上升059%。职工收入每增加1%，房价上涨006%，影响显然没有GDP增长和移民的作用大。第二产业比重增加，也会带来房价上涨，而第三产业的影响则为负。由于是以人数计量，不能完全体现效率，则认为低端第三产业人数增加，不能提高房价。客运量的系数高于收入的系数，说明旅游和商贸的发达对房价的影响高于收入对房价的影响。重点在于，移民中的本科学历者占比越大，对房价的负面影响越大：外省移民中的本科比重增加1%，对于房价的负面作用达到-037%，本省移民中的本科学历比重对于房价的负面影响没有外省移民那么大，也达到了-011%。从这个结果分析，移民进入助长了房价，外省移民的助长作用高于本省移民，而移民中主要助长房价的力量来自于低学历人群（本文实证有一个数据缺陷，就是没有单独提取出高学历毕业生留在读书地城市的数量和对于房价及经济增长的影响系数，但是抛开毕业留校的迁入人口，本文定义的高学历移民仍然占了外来移民总数的10%）。

投机因素对房价的影响没有体现，特大型城市的房价收入比远远高于一般城市，特高房价地区年轻大学毕业生趋之若鹜，难道这些不是推动当地房价的重要力量吗？中国大城市之间的异质性，特别是房价的巨大差别，使得我们必须进行进一步的细化分析。这里采用分位数回归方法，按照房价的由高到低，分成十分位。由于是房价绝对值，所以不能使用对数方程，这里的解释变量和被解释变量都是原始数据。GDP单位为亿元，收入单位为元，移民人数单位为万人。回归结果见表3。

对于90分位和80分位的房价城市，移民因素对于房价影响统计不显著，说明投资需求高涨，实际居住需求不能反映房价的大部分。而在房价的70至40分位，移民因素正向显著，实际居住需求的作用凸显。本科移民比例对房价的影响系数在90分位和30分位以下虽然和其他分位一致都为负，但是统计不显著，这实际和移民因素的统计显著性重叠：移民和房价关联不显著的城市，自然的移民中

本科比例高低更无关房价涨跌。而在统计显著的80至40分位，本科移民比重都和房价负相关。而房价高位区域的收入与房价关系的系数明显大于房价低位地区。收入越高，房价越高，且收入越高地区的房价涨幅越大，其中GDP的贡献也更加大，说明经济发展是促进房价的第一要素，而移民是第二要素，收入是第三要素，移民中的非高学历人群是房价促进因素，高学历人群对房价起了反向作用（无法判断大专院校留在就读城市人口的影响）。

四、稳健性检验及移民动机的新发现

稳健性检验采用如下模型：

immigedu2it=c+β1hpriceit+γXit+ε（2）

公式中各变量、系数及下标含义同式（1）。

这样的稳健性检验无法排除自变量和因变量之间的互相影响，即内生性无法避免（在基本模型中我们使用了控制变量提前两年的数据，而在稳健性检验中使用了滞后两年的收入和GDP数据，第一是考虑预期的作用，第二是尽可能减少内生性），但是我们得到了更多的关于移民迁移动机的洞见。一个城市的经济增长以及平均收入，激励了劳动力的流入，对于本科学历移民，则无所谓收入的增长，从如此大的方程解释力度（090）来看，房价的上涨，反而是移民趋之若鹜的表征，当然，不能就此理解房价上涨为移民的原因。在原始数据的基础上，我们使用了一个考虑高等教育移民意向的近似指标——“移民中受高等教育人数比例除以在校学生占移民比”，这个比例越高，能够部分说明非本地大学生留居本地的意愿。在2010年房价最高的北京、上海、杭州、深圳四个城市，这个比例分别为148、145、027、413，除杭州外均远高于其他城市031的均值，亦佐证这些房价高城市的高学历人员移居倾向。根据文献综述和基于基本模型的实证，房价的上涨主要基于经济增长，而后来的稳健性检验中得到的结论是繁荣带来的收入增长机会吸引了移民，产业多样化带来的机会吸引了年轻的高学历一代。无论怎样，没有证据表明房价阻碍了移民进程，安居的需求是居于乐业之后的。

五、结论及政策启示

根据本文两部分的实证分析，证明了房价由经济增长、收入提高和移民带动，房价没有阻碍移民涌入就业的步伐。所以，地方政府不需要非常担忧高房价而导致在人口“争夺”中居于劣势地位。对于人口迁移，特别是高学历移民迁移倾向的考量，一般被认为是做好地方养老体系可持续化的重要基础，是经济转型升级和可持续发展的基础，是未来的希望，所以在吸引未来人口的结构方面，地方政府往往愿意多吸引高素质高学历人口。但从本文分析来看，高学历移民没有体现出明显优于非高学历移民的收入能力，这一方面提示我们对于非高学历移民的重视应该加强，另一方面也印证了高学历移民在迁入地新世界遇到了诸多困难。年轻大学毕业生对于房价的抱怨等舆论占据各种媒体，但从稳健性检验的结果来看，房价并不阻碍移民步伐，更加不是高学历移民的障碍。高学历移民对于繁荣和机会的向往，丝毫没有因为房价高而被阻挡，经济的发展和聚集，是最大的向心力。当然，努力地寻求对于这类人群的挽留措施无可厚非，高学历移民人群收入短期内不如务工和经商人员的原因，一方面可能来自于高等教育需要更好地匹配产业需求，另一方面也可能来自于产业转型和升级速度还没有足够快。对于高等教育和产业的匹配是一个非地域性的问题，地方政府措施有限，但是在培育创业环境方面，可以多做工作。当然，房租上涨可能使得短期内的创业受到阻碍，消费升级也不是在所有地区都可以奢望的事情，但是商业租金更多地取决于市场供求而不是房产价格，对于扶持创业来说，减轻各种创业费用和行政管制可能比补贴和打压房租更加有效。毕竟，创业之火已经燃起，从两次普查观察的经商人员比例的增长和本文的实证分析也证明了其坚实的房价推动力背后的收入效应，是鼓舞低学历进而影响高学历青年创业的根本原因。另外，传统制造业的发展带来的就业机会不能被忽视，传统制造业的升级和对新产业的扶持是解决就业、提高收入、吸引移民的不可或缺的两种方法。

房价不是阻碍人口迁移就业的因素（当然可能是对于迁移人口安居的一个障碍），匹配工作机会从而提高收入而非抑制房价才是吸引外来人口的根本措施。对于房价上涨的另一个隐含的担心，来自于泡沫论中的泡沫破裂后果，这实际是一个以房产作为抵押资产或证券标的的货币扩散过程，演变成房价下跌而造成的乘数倍的信用消散[32-33]，其前提是乘数倍的货币扩散在先。如果没有这样的前提，那么，有什么理由担心所谓的泡沫破灭后果呢？

当然，在产业升级和转型不能过快实现的地区，努力发展经济，提供更多的创业环境，匹配年轻高学历移民的需求，可能是未来地方政府人力资源争取中的重点。鼓励房产需求，推动经济增长，涵养税源，从而集中财政力量鼓励创业、吸引人口，是可行的路径选择。

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[责任编辑责任编辑武玉，方志]