房价对城市经济高质量创新发展的影响研究

石东伟

(四川轻化工大学 四川 自贡 643000)

一、引言

我国经济进入高质量发展阶段。与以往经济高速增长阶段不同，创新成为引领经济高质量发展的第一动力。城市是现代经济发展的最主要载体和空间。城市创新体系是国家创新体系的重要组成部分，城市经济高质量创新发展是国家实现创新驱动发展的前提和基础(李政、杨思莹，2018)。房地产业是国民经济的重要产业。改革开放以来，我国房地产业快速发展，房价不断上升，商品房销售额逐渐增加。商品房销售额占GDP的比重也逐渐上升。从表1-1中可知，我国1998年的商品房平均销售价格为2063元，2018年的商品房平均销售价格为8737，增加了3倍。我国商品房销售额从1998年的2513.30亿元，增加到2018年的149972.74亿元，增加了58.67倍。商品房销售额占GDP的比重也从1998年的3.00%，增加到2018年的16.72%。

表1-1 1998-2008年我国商品房销售情况

房价不断高企，势必会影响劳动力、资本等要素配置。房地产业的快速发展集聚了大量资本和劳动力。而房地产业自身的技术创新能力较弱。随着房价的不断攀升，房价增长会如何影响城市创新呢？现有文献关于房价与城市创新之间的关系研究较少，并没有得出一致的结论。Chaney、David、Thesmar(2012)认为房价上涨会增加企业的融资约束，进而提升企业的创新效率。相反，有学者提出房价并不利于城市创新。例如罗双成、陈卫民(2019)使用2005-2016年269个地级市面板数据，研究发现房价上涨会引起产业间资本和劳动力的错配，城市的创新能力受到抑制。当下我国不断上升的房价到底如何影响城市经济的高质量创新发展呢？这个问题会关系到我国经济高质量发展的战略、房价调控政策的路径与方式。因而，本文基于我国城市区域数据，系统分析房价对城市经济高质量创新发展的影响，并提出相应的政策建议。创新型劳动力、创新型产业的集聚是保障城市经济高质量发展的基础。与此相关的问题是，较高的房价是否会改变创新型劳动力、创新型产业的集聚。这就需要系统剖析房价与创新型劳动力、创新型产业之间的影响机制。这也是本文分析研究的重点。创新型劳动力、创新型产业是城市经济高质量发展的两个维度。本文分析研究房价影响创新型劳动力、创新型产业的机制，通过我国城市数据实证检验房价对城市创新型劳动力、创新型产业发展的影响。

本文结构安排如下: 第二部分对相关文献进行了回顾；第三部分根据2009-2018年我国城市区域的相关数据，构建动态面板数据模型，进行实证分析研究；第四部分是本文的结论及政策建议。

二、文献综述

房价会改变劳动力的相对效用，影响劳动力的流动，进而影响产业结构变动、空间布局。土地是城市中不可流动的要素。经济集聚会加剧城市中土地等不可流动要素的竞争。这会使当地不可贸易的要素或服务的价格提高。例如，土地等要素成本不断上升、房价不断提高。房价上涨会提高当地劳动力的租房成本、生活成本，会促使某些劳动力流出当地。Monk(2000)研究指出不断高攀的房价会导致劳动力资源不足。当一个地方的房价过高，当地劳动力的相对效用会下降，不利于劳动力在该地区的集聚(Takatoshiet al.,2002)。例如，高波、陈健、邹琳华(2012)研究认为在地区间相对工资、交通成本等一定的条件下，相对房价的增加会提升当地的生活成本，降低消费者的效用，从而劳动力流入会相应减少。Rabe和Taylor(2012)使用1992—2007年英国的数据研究发现，相对较高的房价不利于劳动力从其他区域流入当地。袁冬梅、邓师琦、刘建江(2020)研究认为房价上涨对受教育程度较低的非技能劳动力的冲击较大，对劳动密集型企业与产业的冲击更为明显。

房价上涨也会倒推劳动力提出更高的工资要求。留在高房价地区的劳动力会要求更高的工资水平，或者流入工资溢价较高的产业，来平衡高房价。陆铭、欧海军、陈斌开(2014)使用我国286 个地级市2001-2010年的面板数据，研究发现受到东部地区快速上升的房价影响，我国东部地区的工资水平不断上涨。因而，房价的区域差异会使区域间、行业间的成本差异化。这种比较优势的动态变化，促使劳动力、资本等生产要素跨区域、跨产业流动，产业分布在区域间发生调整，使当地的产业结构发生变动。例如，当无法维持较高的生产成本，某些产业会转移到土地要素价格、房价相对低下的外围区域。随着我国劳动力、土地和能源等各种要素成本的快速攀升，劳动力成本的比较优势难以延续，东部地区劳动力密集型企业优势逐渐减少。沿海地区某些企业向中西部和周边国家转移。这会引起区域间的产业结构发生变化。留在当地的有些企业进行多元化经营，例如进入以核心实体产业为基础的服务业，一些汽车制造企业开展汽车信贷服务，一些工程装备制造公司则开展租赁服务，一些企业则转型进入第三产业，例如进入银行、证券、物流、文化等行业(金碚，2011)。这势必会使当地的产业结构发生变动。

然而，劳动力并非同质的，而是存在差异的。也就是说，劳动力具有异质性。不同劳动力的能力存在差异，天赋、教育、培训、经历等都会形成劳动力的异质性(焦斌龙、孙晓芳，2013)。不同性质的劳动力会有不同的选择。在这种情况下，房价与劳动力流动之间的交互关系更为多样(Jeanty et al.，2010)。有些高技能劳动力更可能流入房价较高的大城市。大城市的经济集聚密度更高，从而当劳动力选择进入大城市时，会获得更多由集聚经济带来的益处(Combes、Duranton和Gobillon，2008)，例如，共享、匹配和学习效应(Duranton、Puga，2014)。这些都会促使劳动力自身更快地成长、提高劳动生产效率。其中高技能劳动力从中可获得的好处会更多(Torfs和Zhao,2015)。高技能劳动力依然会选择生活成本较高的城市(Borjas,et al,1992)。高房价的城市往往工资水平较高、就业机会更多、职业发展前景较好(宋弘、 吴茂华，2020)。因而，对高技能劳动力而言，高房价城市更具有发展前景，能更好地实现个人的发展目标，高房价未必会阻止高技能劳动力的流入。然而，宋弘、 吴茂华(2020)的实证研究发现房价的上升至少增加了区域高技能人才的流出。

此外，Lucas(2004)指出在生产最终产品过程中，不同人力资本水平的劳动力并不是互相替代的，而是互补的生产要素。低技能劳动力、高技能劳动力之间存在互补关系。Eeckhout、Pinheiro、Schmidheiny(2014)将高技能劳动力与低技能劳动力之间的互补协同称为两端技能互补(extreme-skill complementarity)。例如，低技能劳动力可以提供生活服务，促进高技能劳动力更好的工作。低技能劳动力的服务有助于增加高技能劳动力的生产率。同样，互补关系也存在于高技能劳动力之间。Eeckhout、Pinheiro、Schmidheiny(2014)将高技能劳动力之间的互补协同称为顶层技能互补(top-skill complementarity)。城市中存在大量的高技能劳动力会产生知识外溢，产生溢价优势。除此之外，不同水平的异质性劳动力之间的互补加大了城市间生产率差异，也会加剧城市间生产率的不平等程度。因而，人力资本丰富的城市拥有更高的工资溢价。一旦房价较高的城市集聚大量的高技能劳动力、高人力资本水平的劳动力，通过不同人力资本水平的劳动力之间存在的互补效应，吸引不同技能劳动力的流入房价较高的城市。Dohmen(2005)研究指出一个地区相对较高的房价会抑制劳动力流入，但是套利的预期又会促进劳动力流入。异质性劳动力的区位选择、流动会受到城市中不同劳动力技能的互补协同方式的影响。因而，高房价也未必会阻止低技能劳动力的流入。例如，梁琦、李建成、陈建隆(2018)通过论证异质性劳动力区位选择的空间一般均衡，研究得出低技能劳动力在大城市中的存在是合理且必要的结论。

此外，不同劳动力对住房需求不同。居住在价格低廉的非普通商品房的劳动力受房价的影响较小(范剑勇、莫家伟、张吉鹏，2015)，对租房和购房的需求相对较小(张莉、何晶、马润泓，2017)。这类劳动力依然会流入房价较高的城市。综上可知，现有文献并没有对房价如何影响劳动力的流动得出一致结论。

一般来说，房价、交通成本会影响企业的区位选择，进而影响产业结构变动、产业的空间布局。有些产品从思想诞生、产品完工需要较大的运输成本。例如金融产品、贸易服务产品、制造业中的研发等服务业产品的生产，需要相关当事人大量的面对面的交流与沟通。这些产品的生产需要较高的广义运输成本(邵挺、范剑勇，2010)。广义运输成本较高的服务业产品差异化较大，产品间的替代弹性较低。在空间上集中生产广义运输成本较高的产品可以节省大量的运输成本。市中心、地价水平较高的城市集聚了大量不同人力资本水平的劳动力。劳动力之间更易于沟通、交流。运输成本高的某些高端制成品或服务往往在靠近市中心、地价水平较高的城市进行生产。在市中心区域或者大型城市集中生产，广义运输成本较高的产品在生产过程中的运输成本或交易成本可以大量减少(邵挺、范剑勇，2010)。节省下来的运输成本可以用来弥补高房价所带来的成本。因而，人员居住较为集中、信息较为充分的城市中心区域或大城市往往生产广义运输成本较大的产品。从这个角度来说，生产广义运输成本较高的产品的企业未必会流出房价较高的城市。

一般来说，一些标准化的产品一旦设计出来就可以按照生产流水线批量加工、制造，完成生产。这些标准化的产品生产过程并不需要复杂的面对面的交流与沟通。因而，生产过程中的广义运输成本较低。同时，标准化的产品因差异性较小，产品间的替代弹性较大，难以获得较高的市场价格，来平衡高房价带来的较高生产成本。因而，在远离市中心、房价水平较低的区域往往会集中着生产运输成本较低的制成品的企业。对于这些企业来说，不同地区单纯的劳动力差别并不是重要的影响因素。考虑到土地等资源的竞争日趋激烈，高企的房价是此类企业迁移的重要原因。受较高房价的影响，企业实际负担的成本也会相应增加。从房价高的地方搬迁至房价低的地方是一些企业的必然选择。对某些城市来说，相对低廉的房价会形成比较优势，对外来产业形成“拉力”，通过不断主动承接产业链，当地可以形成产业集群(高波、陈健、邹琳华，2012)。

然而，具有差异化产品的企业可以通过提高产品单价来克服由房价上涨带来的成本增加。相对于同质产品而言，产品的差异化往往是指产品可以满足消费者多样化偏好的各种差异(Dixit、Stiglitz，1977)。范剑勇、邵挺(2011)从规模报酬的角度来认定产品的差异化，认为规模报酬递增的产品具有差异化。从广义的角度来看，一般意义上的制成品、存在于大型城市具有规模经济的某些服务业产品，如金融服务业、技术咨询服务业、大型零售业或文化服务业产品，都可以具有差异化。可以通过扩大生产规模，具备规模经济的产品可以获取更好的效应，来克服房价提升带来的高成本。因而，具有差异化产品的企业也有可能留在高房价城市。

综上可见，现有文献对高房价是否会必然驱离劳动力、企业、产业离开当地，并没有得出一致的结论。不同经济发展阶段，所需要的劳动能力是不同的。在知识经济、服务经济时代，劳动力的外延范围发生扩展。在人力资本成为劳动力主要内容的同时，劳动力个体所承载的以文化、制度为支撑的信任、规范、关系网络结构等社会资本开始逐步成为劳动力的组成部分(焦斌龙、孙晓芳，2013)。在经济高质量发展的背景下，高房价是否对不同质的劳动力进行了筛选，使创新型劳动力更多地集聚在高房价地区？我国经济从高速增长阶段进入高质量发展阶段。创新是引领高质量发展的第一动力。创新是产品差异性的一个重要来源。创新也是提升生产效率的一个重要途径。如果创新可以平衡房价上涨带来的不利影响，创新型劳动力依然会集聚在房价较高的城市。住房价格上涨可能会促进房地产及其相关行业的发展，但是也可能会阻碍其他行业的发展。生产成本的上升能“倒逼”产业的转型升级，房价上涨是否会促进产业的优化升级？ 高波等(2012)、袁冬梅等(2020)以第一产业、第二产业、第三产业为研究对象，分析研究产业升级如何受房价的影响。然而，各细分产业之间存在差异性，第三产业包含了众多细分行业。高波等(2012)、袁冬梅等(2020)以第三产业比重来衡量产业升级，未必能代表当地创新型产业的发展。创新型产业是否会更多地留在高房价地区？本文将有针对性地研究房价对城市中创新型劳动力、创新型产业的影响。

三、实证分析研究

(一)数据与实证模型

为了构建模型(1)，本文使用《中国统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》、《中国人口统计年鉴》、《中国劳动统计年鉴》、《中国房地产统计年鉴》以及相关政府部门网站的数据，构建2009-2018年30个省级行政区(未含西藏地区)的城市区域的面板数据，设立动态面板数据模型进行实证检验。参照高波等(2012)、袁冬梅等(2020)的方法，构建如下模型(1)：

Cempit=α+Cempit-1+λ1RWit+λ2RHPit+Xitβ+uit

(1)

其中，Cempit为表示i省份城市区域第t年大学本科及以上学历就业人数比重的变量，衡量该省城市区域的创新型劳动力的就业情况。虽然，未必每一个大学本科及以上学历的劳动力都能成为创新型劳动力，但是，一般来说，大学本科及以上学历就业人数比重较大，当地的创新型劳动力就业比重也会较大，两者高度相关。Cempit-1为表示i省份城市区域第t-1年大学本科及以上学历就业人数比重的变量。Xit表示为其他解释变量向量。其中，Lnedu表示该省城市中的学校数量的对数值，来衡量当地的教育条件；LnHealth表示该省城市中医院床位数的对数值，来衡量当地的医疗条件；LnRoad表示该省城市道路面积的对数值，来衡量该省城市的交通基础设施状况；变量Env表示该省城市建成区绿地覆盖率，来衡量该省的城市环境；uit为误差项。

为了分析研究房价影响城市创新型产业的发展，本文使用《中国统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》、国家统计局网站以及其他相关政府部门网站的数据，构建2009-2018年全国35个大中城市的面板数据，设立动态面板数据模型进行实证检验。参照高波等(2012)、袁冬梅等(2020)的方法，构建如下模型(2)：

Yit=α+Yit-1+β1RWit+β2RHPit+Zitβ+εit

(2)

Yit为某产业在城市i中的第t年的相对就业率。本文分别以国家行业分类标准中城市的信息传输、计算机服务和软件业，科学研究、技术服务和地质勘查业来作为城市创新型产业的代表。因而，Yit分别是这两个产业在城市i中的第t年的相对就业率,并分别用变量IRempit、SRempit来表示。信息传输、计算机服务和软件业是关系我国国民经济和社会发展全局的基础性、战略性、先导性的产业，具有技术更新快、产品附加值高、应用领域广、渗透能力强、资源消耗低、人力资源利用充分等特点。信息传输、计算机服务和软件业的发展对于加快经济发展方式转变，建设创新型国家有着重要的意义。RWit表示城市i与其他城市的相对工资，用某一城市的平均工资除以其余所有样本城市的平均工资得到。Pissarides和McMaster(1990)研究指出劳动力会比较留在当地的、去其他地方的总效用来判断是否迁移。迁移的总收益超过迁移的总成本，那么劳动力迁移就会发生。劳动力迁移的总收益会受到个人特征的影响，例如较为重要的年龄、技能因素。一个地区的相对工资水平会影响迁移的收益。如果一地区相对工资水平提高，那么迁出的总收益会下降，迁入的总收益会上升。在同等情况下，相对工资水平较高的地区会吸引劳动力净流入。RHPit为城市i与其他城市的相对房价，用某一城市的平均房价除以其余所有样本城市的平均房价得到。一个城市的许多属性，如工资水平、房价水平都会对劳动力流动产生影响。Zit表示为其他解释变量向量。其中，Lnedu表示城市中的学校数量的对数值，来衡量当地的教育条件；LnHealth表示城市中医院床位数的对数值，来衡量当地的医疗条件；LnRoad表示城市道路面积的对数值，来衡量城市的交通基础设施状况；变量Env表示建成区绿地覆盖率，来衡量城市环境；εit为误差项。

(二)研究方法

工资、房价、人口流动、产业转移之间会存在一定的关联。为了有效避免内生性带来的偏误问题，根据动态面板数据模型的特征，将模型(1)、模型(2)中的RWit、RHPit设定为内生解释变量，以保证估计结果的无偏性和一致性。本文采用系统广义矩估计法(Sys-GMM),相关的回归结果通过了AR(2)二阶序列自相关检验和Sargan过度识别检验。

(三)实证分析结果

1.城市区域相对房价影响创新型劳动力就业的实证分析

根据模型(1)，本文得到了表2-1的回归结果。表2-1展示了城市区域相对房价影响创新型劳动力就业情况的回归结果。从表2-1的回归结果中可知，大学本科及以上学历就业人数比重滞后一期的变量(L1.Cemp)的系数为0.0739，并且在10%的统计水平上显著。这表明期初大学本科及以上学历就业人数比重提高，有助于增加该城市区域后期的本科及以上学历就业人数比重。这意味着期初大学本科及以上学历就业人数比重较高的城市区域会吸引更多的高学历劳动力流入。这也实证检验了高技能劳动力之间存在互补效应(Eeckhout、Pinheiro、Schmidheiny，2014)。该实证结果为有些城市制定大力引进高层次创新人才，促进当地人力资本水平不断提升的政策措施提供了经验证据。从表2-1中的回归结果可知，城市区域相对工资水平变量(RW)的系数为0.0705，并且在10%的统计水平显著。这表明工资水平较高的城市区域会有较高的大学本科及以上学历就业人数比重。提高当地的工资水平可以吸引创新型劳动力流入，增加创新型劳动力就业比重。从表2-1中的回归结果可知，城市区域相对房价变量(RHP)的系数为-0.0458，并且在5%的统计水平显著。这表明城市区域较高的房价阻止大学本科及以上学历劳动力的流入，不利于当地的大学本科及以上学历就业人数的增加。其可能的原因是房价较高的城市区域经济发展较好、工作机会较多，吸引劳动力流入。高学历劳动力更容易获得工资溢价，可以平缓房价上涨带来的生活压力。但是，较高的房价会提高生活成本，阻碍劳动力流入。许多城市对高学历创新型人才采取购房补贴等政策，进一步降低了高学历创新型人才流入高房价城市区域的生活成本。购房补贴成为一些城市撬动高学历创新型人才流入的一个重要方式。

表2-1 城市区域相对房价影响创新型劳动力就业的回归结果

(二)房价影响城市创新型产业发展的实证分析

根据模型(2)，本文得到了表2-2的回归结果。关于城市相对房价影响创新型产业发展的效应分析，本文分别采用了IRemp和SRemp作为被解释变量。L1.IRemp、L1.SRemp分别表示相应的滞后一期的数值，回归结果见表2-2。IRemp表示信息传输、计算机服务和软件业的相对就业率，SRemp表示科学研究、技术服务和地质勘查业的相对就业率。从表2-2的回归结果中来看，信息传输、计算机服务和软件业的相对就业率滞后一期的变量(L1.IRemp)的系数为0.3372，并且在1%的统计水平上显著。科学研究、技术服务和地质勘查业的相对就业率滞后一期的变量(L1.SRemp)的系数为0.0521，并且在5%的统计水平上显著。这表明城市期初信息传输、计算机服务和软件业的相对就业率较高，以后该产业的相对就业率会更高。同样，较高的期初科学研究、技术服务和地质勘查业的相对就业率，有利于提高科学研究、技术服务和地质勘查业以后的相对就业率。这表明期初创新型产业的集聚会不断促进当地创新型产业的发展。这也为许多城市成立创新型产业基金，不断投入资金扶植创新型产业发展提供了经验证据。从表2-2的回归结果中可知，相对工资变量(RW)的系数分别为0.0622、0.0253，并且分别在10%、5%的统计水平上显著。这表明工资水平较高的城市拥有发展较快的创新型产业。这与表2-1得出的工资水平较高的城市区域吸引更多创新型劳动力就业的观点相对应。从表2-2第2列中可知，城市相对房价变量(RHP)的系数为-0.0030，并且在1%的统计水平显著。这表明城市较高的房价阻滞信息传输、计算机服务和软件业的发展，降低了该产业的相对就业率。其可能的原因是由于较高的房价会释放出当地经济发展较强、发展前景较好的信号，吸引更多的创新型劳动力流入，促进创新型产业发展。但是，房价的提高会阻碍相关人才的流入，不利于创新型产业发展。

从表2-2第3列中可知，城市中学校数量对数值(Lnedu)的系数为0.0416，并且在5%的统计水平上显著。这意味着城市中较好的教育条件促进了当地科学研究、技术服务和地质勘查业的较快发展。

表2-2 城市相对房价影响创新型产业的回归结果

四、结论

本文使用2009-2018年我国城市区域数据，使用系统广义矩估计法(Sys-GMM)，在控制当地的教育条件、医疗条件、城市环境、交通基础设等变量的情况下，分析研究了相对房价对创新型劳动力、创新型产业发展的影响。创新型劳动力、创新型产业发展是城市经济高质量创新发展的重要基础。本文相关的结论与建议如下：

第一、合理调控城市房价，促进创新型劳动力有序流动，建立合理的住房政策和住房保障体系，满足不同层次劳动力流动的需求，构建当地合理的劳动力结构。城市经济高质量创新发展离不开创新型劳动力的支撑。目前来看，城市较高的房价阻滞创新型劳动力流入，创新型产业发展。在一定程度上，房价对劳动力的流动会起到筛选作用。防止房价过快增加，导致人力资本水平较低的流出。不同劳动力存在互补效应，构建层次结构合理的劳动力结构对当地经济的高质量创新发展也有较大的益处。

第二、通过“人才引进”的优惠措施吸引高素质人才流入，为创新型产业发展提供支持。经济高质量创新发展离不开创新型产业。充足的高素质创新型劳动力是创新型产业发展的基础。诸如提供高层次人才购房补贴，人才公寓等方式，吸引创新型劳动力流入，有利地支撑当地创新型产业发展、经济高质量创新发展。

第三、建立合理的激励机制，保障创新型人才的合理报酬。较高的工资水平有利于创新型劳动力就业比重增加，有利于创新型产业发展。给予创新型人才的合理报酬，不仅可以弥补较高房价所带来的生活成本的增加，而且有利于激发创新型人才的积极性。

最后，采取政策措施支持当地教育发展，培养不同层次的劳动力，有利于为经济高质量创新发展提供合理的劳动力结构。