人才新政、房价波动与经济增长

张 扬，师海猛

（河南财经政法大学 工程管理与房地产学院，河南 郑州 450046）

随着我国老龄社会的到来以及城镇化建设的加速推进，国家逐步放宽了大中城市的落户限制，众多城市针对人才出台了一系列实惠政策，希望通过政策的实施储备城市转型发展所必需的人才资源。从2017年至今，武汉、西安、无锡、成都、郑州、长沙等多个城市先后实施人才新政，逐步打破城乡户籍壁垒，以前所未有的人才政策吸引各地人才，由此，人才之战迅速在全国上演，各大中城市竞相向人才抛出橄榄枝，招募天下英才。各个城市出台的政策覆盖面大同小异，基本上主要在住房、落户、津贴等方面予以补助。人才政策的实施势必会为城市汇聚更多的人才，那么人才新政是否会冲击城市的房价？人才新政的实施对城市经济增长又会产生怎么样的影响呢？人才新政、房价波动和经济增长之间又有怎样的互动机理？基于此，本文尝试着寻求问题的答案，尝试解释人才新政、房价波动与经济增长之间的互动关系，从而为政府制定相关政策提供科学依据。

回顾以往文献，我们发现研究人力资本与房价以及区域经济增长的文献很多。学者们取得了丰硕的成果。大多数学者就三者中的两者进行了有益的研究，但是少有人将人才新政、房价波动与经济增长这三者联系起来进行深入的探讨。

人力资本与房价之间的作用与反作用关系。人力资本会影响城市的房价水平。陈斌开等（2016）认为房价攀升主要原因是由人力资本的结构性变化引起的[1]。王先柱等（2013）发现越是经济发达的区域，人力资本对于房价的作用越强烈[2]。另一方面城市的房价也能够反作用于人力资本。Glaeser等(2001)研究发现房租与人力资本之间存在显著正向关系，进而房价通过房租的传导影响人力资本[3]；刘广平等（2018）认为房价对人力资本的作用，首先会出现挤出效应随后出现集聚效应，且对东部、中部和西部地区人力资本的影响程度依次增加[4]。

人力资本对于经济增长的影响。人力资本被认为是促进经济增长的显著要素，然而对这方面的研究也一直是经济学界的学者探讨的重要内容[5]。詹新宇等（2012）认为，经济增长受人力资本的正向影响，而市场化的环境又会影响其增长效应[6]。杨建芳等（2006）发现经济增长不仅受人力资本积累速度的影响，还受其存量的影响[7]。刘智勇等（2016）发现在人力资本由低级向高级进化的过程中，会促使技术结构得到优化和产业结构转型，进而拉动经济增长[8]。而钱晓烨等（2010）认为具有高等教育背景的从业人员的比例会影响创新行为，但其与经济增长的关系并未找到证据[9]。

房价与经济增长的关系。胡胜等（2007）认为，房价波动由GDP变化趋势决定，在长期发展过程中，两者将达到动态均衡的状态[10]。许晶（2013）以弹性退耦模型探讨房价与经济增长的关系，认为我国的房价GDP退耦系数大体呈现波动向上的走势，房价与经济增长存在正向相关的关系[11]。罗双成等（2018）认为，区域经济能够影响本地区房价水平，房价增加1%，区域经济增长0.213%[12]。任伟等（2019）通过对贫富差距、房价与经济增长进行考察，认为经济增长与房价波动呈相互促进作用[13]。沈悦等（2018）发现在投资规模具有上限约束且房价发挥挤出效应时，房价上涨才能促使GDP增长[14]。

最后，基于人才引进政策对房价影响的研究现状。目前仅有少数学者对此开展了有益的研究，胡元瑞（2019）发现，人才引进政策导致政策出台城市的人才聚集和投资增长，在短期内助推了当地房价快速增长，并且在中西部城市实施该政策优于东部城市[15]。冯文芳等（2019）通过把在西安实行的抢人政策作为自然实验，发现人才引进政策对于西安的房价是有积极的影响作用[16]。

综上，学者们的研究主要集中在人力资本、房价和经济增长，较少从政策的角度，即人才新政这一视角进行研究，并且大部分研究仅局限于其中的两者，割裂了三者之间的互动关系。因此，这些研究不能用于解释人才新政的现实意义及政策含义，更不能深入解释人才新政、房价波动与经济增长之间的关系。鉴于此，为了弥补研究的不足，本文从政策实施的角度进行分析，利用70个大中城市的相关数据，尝试阐述人才新政、房价波动与经济增长三者之间的相关性。本文主要贡献在于：以更加完善的样本数据考察了人才新政对房价和经济增长的影响；将人才新政、房价波动与经济增长这三者联系起来考察，分析出房价波动在其中扮演的中介作用和调节作用。

一、人才新政、房价波动与经济增长的互动机制

唐纳德·博格阐述的人口转移“推-拉”理论认为，在促使人口流进的有利因素形成的拉力和挤出人口流出的不利因素形成的推力—这两力作用下将会发生人口转移。在促进人口流入的因素中，包括流入地政治、经济、生活、环境、科技的吸引等，挤出人口流出的因素可能包括失业、经济衰退、环境差等。由此可知，人才政策就是推动人才流动强有力的影响因素。

（一） 人才新政与房价

人才新政对房价的冲击。在古典经济学的理论范畴中，市场需求和供给是均衡的，而在市场有限供给的情况下，需求不断增加，必然会引起均衡发生变动，从而导致产品价格波动。人才新政通过影响住房需求来影响房价。具体通过以下几个途径，如下图2，首先，人才新政的实施必然会带来城市人口的增加，而人口的变化会改变住房市场需求。随着城市人口的不断涌入，住房刚性需求不断增加，这必然会刺激城市房价的上涨。其次，通过人才新政落户的这部分高收入人群，相比城市里的普通务工人员，具有较高的收入和较强的支付能力以及较高消费能力，随着人才的引进，城市高收入人群占比逐渐增高，他们对生活会有更高的要求，表现在住房上就是对住房更高的需求。从而进一步拉升城市收入水平和消费水平，在收入效应的作用下，城市住房需求和房价会进一步攀升。最后，人往往是理性人，他们通常以自身利益最大为目标。当人们预期到当地房价即将上涨能够带来增值时，在利益的驱使下投机行为增加，投机性需求也会扩大。况伟大（2010）发现，城市住房价格的变化与预期及投机密切相关，房价波动与人口增长有显著的正向关联[17]。人才政策的实施加强了城市居民对房价增值的预期，在预期和投机行为的推动下，会进一步推动城市房价上涨，冲击房地产市场。

此处以一个几何模型简单描绘人才新政对房价的影响。假设一个城市其他因素不变的情况下，城市的住房需求与供给达到均衡状态，由于人才新政的实施，城市中高收入人群增多，住房的消费性需求或投资性需求增加，必然会推动城市房价上涨，打破原有的均衡状态。这就是实施人才新政对房价的影响。在图1中，实施人才新政前的需求曲线为D，供给曲线为S，均衡状态为E；实施人才新政后的需求曲线变为D1，供给曲线变为S1，均衡状态变为F；从E到F的过程中，房价从P1上涨到P2。因此，我们提出如下假设：

图1 人才新政对房价的作用分析

假设1：人才新政会影响城市房价波动，人才政策的实施能够推动城市住房价格的上升。

（二） 人才新政与经济增长

人才新政助推区域经济增长。由于人才政策的吸引不断促使人才，尤其是高新技术人才、科技人才、创新人才的流入。不同知识背景和层次人才的流入会形成人才集聚效应，不断提高城市人力资本。人才集聚对经济增长会产生新鲜持久的动力。如下图2，一方面人才集聚可以促进产业集聚和技术集聚。充分的人才资源有助于优化城市产业结构，促进城市产业转型；同样，有利于企业运用新兴技术组织生产，不断更新企业落后的生产工具和生产条件，最终为企业实现较少资金投入赢得较高利润的目的，从而发挥“1+1>2”的效应[18]。另一方面，人才集聚一定是知识的集聚和创新的集聚。知识的大量汇集，能够为企业的生产发展贡献更多智慧，有助于破除生产过程中的壁垒，增强企业的研发实力，从而生产出更受市场欢迎的优质产品。企业通过创新可以提高生产力，从而不断更新企业发展的动力引擎，在创新效应的推动下，不断提升企业落后的生产效率，进而通过创新发展带动城市经济增长。因此，我们提出如下假设：

图2 人才新政对房价和经济增长影响的途径分析

假设2：人才新政能够直接影响经济增长，加快城市经济发展。

（三） 人才新政、房价波动与经济增长

随着我国城镇化的加速以及城市创新发展的需要，越来越多的城市开始重视人才资源在城市发展中的重要作用，越来越多的城市实施人才政策，吸引人才向城市迁移。在大量人口涌向城市的过程中，城市的住房市场均衡会被打破，住房供给端不能满足需求端的要求，进而会促使城市房价上涨。由于房价具有挤出效应，普通劳动力和低附加值产业将会首先受到挤出效应的冲击，从而选择性逃向低房价区域，取而代之的是高技术、高学历人才及高附加值产业的进驻。在这一选择性的动态演变过程中，城市的人力资本水平不断提高，人才资源不断丰富，为城市的创新发展提供核心动力。同时，随着城市高新技术企业及高附加值产业的增加，将会深刻改变城市的产业结构，促进城市产业结构的迭代升级，最终会影响城市的产业布局和规划[19]，促使产业创新发展，促进城市经济增长。房价波动在此处就发挥了中介作用，人才新政间接作用于房价，通过房价的波动又能影响经济增长。然而现实情况并非完全按照上述分析的那样发展，如深圳历来重视人才，大力推进人才政策，而随着深圳房价的快速攀升，出现了一些高附加值的高新技术企业迁出深圳的现象，最具代表的就是华为公司迁移到东莞。这说明房价波动在人才新政和经济增长之间，不仅具有中介效应，还具有一定的调节效应。人才新政对经济增长的影响，受房价波动这一调节变量的影响，当城市房价较低时，实施人才新政对城市经济增长作用较大；而当一个城市的房价较高时，实施人才新政对城市经济增长作用较小。人才新政、房价波动与经济增长的传导机制如下图3，综上，我们提出如下假设：

图3 人才新政、房价波动与经济增长的传导途径

假设3：人才新政不仅直接影响经济增长，而且可以通过房价波动的中介效应间接影响经济增长。假设4：人才新政与经济增长的关系受房价波动调节效应的影响。

二、设定模型和分析变量

（一） 模型设定

为了检验假设1和假设2，本文构建人才新政对房价波动与经济增长的影响模型：

本文采用双重差分法检验人才新政对房价波动与经济增长的影响。在这里我们构建两个虚拟变量dum1、dum2；其中，dum1取1时表示实施人才新政后的时间，否则dum1取0；dum2取1时表示样本城市实施了人才新政，否则dum2取0。自此，可以建立人才新政关于房价以及经济增长的双重差分模型。其中εit为 误差项，zit及wit均为各式的控制变量。

由式（1），可以得到处理组与对照组关于房价的关系式。对于处理组，即实施人才新政的城市，在实施人才新政前其期望房价为： E(lnhpit)=λ3+γ∗zit；在实施人才新政后，其期望房价为E(lnhpit)=λ1+λ2+λ3+γ∗zit；则在人才新政实施前后，处理组的房价变动为λ1+λ2。对于对照组而言，在人才新政实施前，其期望房价为： E(lnhpit)=γ∗zit；在实施人才新政后，其期望房价为：E(lnhpit)=λ2+γ∗zit。则在人才新政实施前后，对照组的房价发生的变化为λ2。鉴于此，我们可以得到人才新政对房价的净影响为 λ1。依照公式（2）的设定，按照以上计算过程，我们同样可以得到人才新政对经济增长的净影响为 β1。

对于假设3和假设4的检验，这里借鉴温忠麟等（2005）的处理方法[20]，分别设定房价波动的中介效应和调节效应模型。中介效应模型如下：

调节效应模型如下:

上述模型中变量含义同模型（1）和模型（2）。

（二） 变量及数据的描述性分析

本文考察70个大中城市相关数据，该数据主要涉及2016年和2017年。鉴于本轮人才争夺战中最早出台人才新政的城市—武汉是在2017年2月出台该政策的，因此我们就以2017年作为时间点，则2016年为政策实施前，2017年为政策实施后。在此时间段中共有20个大中城市出台人才新政，我们将剩下的50座城市作为对照组。实验分组所依据的数据来自于各个大中城市官网公布的信息，相应的处理组城市和对照组城市见下表1。

表1 实验分组情况

本文的主要变量如下表2所示，其中商品房平均价格（hp）是利用各城市商品房年销售额与年销售面积之比来度量。我们这里将变量进行对数化处理，以消除规模效应和异方差对估计结果的影响。各变量统计性分析见下表2。

表2 变量的定义及统计性分析

三、实证检验

（一） 人才新政对房价和经济增长的影响

为了找到较为有效的估计模型，我们对模型进行筛选。下表3、4分别为人才新政对房价及经济增长影响的回归结果，且每个表均采用最小二乘法OLS、固定效应FE及随机效应RE进行估计。

表3 数据模型比较（房价）

续表3

表3的回归结果展示了分别使用最小二乘法OLS、固定效应FE、随机效应RE估计后的结果。由Wald检验知，F统计量的p值为0.000，表示模型存在显著地个体效应，采用固定效应模型要比最小二乘法回归的效果好；根据似然比检验，Chibar2统计量的p值为0.000，表示采用随机效应模型也比最小二乘法回归要佳；由Hausman检验可知，Chi2统计量的值为62.26，其p值为0.000。意味着能够拒绝原假设，表示采用固定效应模型要优于随机效应模型。因此上表3中，采用固定效应最合适。我们采用同样选择模型的过程，发现对于表4来说采用固定效应仍然是最恰当的。

表4 数据模型比较（经济增长）

基于上述两表展示的结果，我们得到：（1）观察模型2和模型5，我们发现交互项的系数分别为0.064和0.008，且都通过了1%的显著水平检验。说明人才政策的实施会显著影响城市房价以及城市经济的增长。（2）模型2中城市常驻人口、城镇居民人均可支配收入的系数分别为1.259和10.584，均通过了5%的显著水平检验，表明城市常驻人口、城镇居民人均可支配收入均能显著影响城市的房价水平。而城镇居民人均可支配收入平方项sr1的系数为−0.530，也通过了5%显著水平的检验，说明城镇居民人均可支配收入与城市房价之间存在着倒“U”型的关系。（3）在模型5中，第二产业增加值和第三产业增加值的系数分别为0.478、0.364，且均通过1%的显著水平的检验。表明第二产业增加值及第三产业增加值与城市经济增长显著正相关。由上述结论得知假设1和假设2成立。

（二） 稳健性检验

为了进一步验证上述回归结果是否具有足够的稳健性，下表5采用不同的对照组对结论进行验证。我们发现，即使采用不同的对照组进行实验，人才政策的系数dum1#dum2变化不大，且始终是显著的。这一检验结果与前面实证结果一致。意味着模型设置是正确的，结果是稳健的。

表5 稳健性检验

在实施了人才新政后，根据2018年统计数据可以看出，武汉、郑州、长沙、西安等城市房价均出现明显上涨，以西安为例，自2017年实施了人才新政后，西安2017年共有24.5万人落户，同比增长335.9%，而因为人才新政落户的有13.59万人，占2017年总落户人数的57%。巨大的外来人口直接刺激了西安楼市，2017年西安房价暴涨68%，西安GDP增长率也上升为8.2%。说明人才新政确实促进了房价上涨和经济增长。

（三）人才新政、房价波动与经济增长的中介效应和调节效应检验

为了检验房价波动在人才新政与经济增长之间的中介效应，本文参考温忠麟等（2005）对中介效应的检验程序[20]。得到如下表6中的房价波动的中介效应检验结果。前三个系数都通过了t检验，且均在1%的水平上显著，表示中介效应存在。又由于最后一个t检验也表现为显著，且通过了10%水平上的检验，所以房价波动具有部分中介效应。中介效应与总效应的之间比例为：1.292∗0.579/1.076=69.5%。由上述中介效应检验程序，我们发现，房价波动在人才新政与经济增长之间确实发挥着中介作用，人才新政不仅能直接作用于经济增长，即人才新政会正向影响经济增长；而且人才新政能通过作用于房价波动间接影响经济增长，即实施人才新政会促使城市房价上涨，房价在一定程度的上涨会促进经济增长。故假设3得到验证。

表6 房价波动的中介效应检验程序

根据前文分析和上述实证检验，我们有理由怀疑房价波动在人才新政和经济增长之间具有调节效应。同样我们借鉴温忠麟等（2005）对调节效应的检验程序[20]。得到如下表7中的房价波动的调节效应检验结果。根据第二步的回归结果中交乘项的回归系数显著且通过了5%的显著性检验，R2变化了1.7%，因此，通过下表的实证检验，说明房价波动具有调节效应。由知，房价越低，人才政策对经济增长正向影响越强烈，当时，人才政策对经济增长产生负向影响。说明当房价上涨到一定程度，人才新政对经济增长的正向影响会减弱。即假设4得到验证。

表7 房价波动的调节效应检验程序

四、结论与建议

本文通过理论分析了人才新政对房价波动与经济增长的影响，以及房价波动在三者中发挥的中介效应和调节效应，并进行假设；然后利用计量模型对假设进行检验。研究发现：人才新政对城市房价及经济增长有显著正向影响作用，这表明实施人才新政会推动城市房价上涨和经济增长；房价波动在人才新政和经济增长之间，不仅具有中介效应，而且具有调节效应。人才新政不仅可以直接作用于经济增长，而且能通过房价的中介作用间接影响经济增长；同时人才新政对经济增长的影响又受到房价负向调节作用的影响，当房价降低时，人才新政对经济增长的影响作用增强，当房价上升时，人才新政对其影响作用减弱。基于以上结论，本文提出有以下建议：

第一，坚持“房住不炒”，权衡多种因素。不同城市要立足本地区发展，制定合理的人才引进政策，明晰房价的走势，严防利用人才政策进行炒房，打击投机性需求，引导异质性人才要素多元化流动。政府在制定人才引进政策时，要充分权衡人才政策、房价波动与经济增长之间的互动关系，既要制定合理人才政策，促进城市经济增长，也要注意人才政策对本地房价造成的冲击，在稳定房价的同时，制定符合本区域发展的人才引进政策，真正发挥人才引进政策的价值作用。

第二，大力实施差异化的人才新政，推动城市创新发展。人才资源是一个城市发展的核心战略资源，充分调动本地人才资源能促进产业的协同发展，促使产业转型升级，对于提高城市创新力，增强城市竞争力具有重要作用。因此尤其是中西部城市要出台具有特色的人才政策，吸引人才回流，促进本地城市经济发展。

第三，完善人才引进制度，有效配置人才资源。人才对经济增长的贡献，不仅在于数量的多少，更在于人才恰如其分的利用，也即人才资源的合理配置，政府要完善人才制度，支持人才创新创业，要做到人尽其才，充分发挥人才创造的积极性，真正留住人才，用好人才。