区域创新背景下房价对老年劳动市场的影响

梁玉青 李云值

摘 要：随着中国经济增速放缓，经济结构优化升级成为保持中国经济稳健发展的主要方向，创新驱动替代投资驱动成为中国经济发展的主要动力源。近年来，中国住宅平均销售价格上涨较快，在房价不断上涨的同时老年人就业人数不断走高。因此，基于区域创新视角下研究房价上涨对老年人劳动力市场的影响已经成为当前的研究重点，有利于实现老龄劳动力市场的健康有序发展。本文的研究结果表明房价对老年人劳动力市场产生了明显的正向影响，在区域创新活动活跃的同时该地区的房价也随之增长，进一步增加了老年人劳动力供给。

关键词：区域创新；房价；老年人；劳动力市场

中圖分类号：F2     文献标识码：A      doi：10.19311/j.cnki.16723198.2024.03.012

本文首先介绍研究的背景，其次说明变量的选取与模型构建，最后通过计量模型分析了区域创新背景下中国房价对老年劳动市场的影响。

1 研究背景

1.1 区域创新背景下房地产市场快速发展

近年来，中国区域创新步伐不断加快，区域创新发展提速，创新载体的质量和作用显著提升，各项创新要素在中国不同区域开始集聚。然而随着区域创新不断提高，作为区域创新的重要载体，中国房地产呈现出快速发展态势。优质生产要素尤其是高新技术人才的区域聚集效应明显，在推动产业结构优化升级的同时提供了巨大的创新性增长驱动力，有助于拉动当地居民收入水平的提高以及区域综合竞争力的增强，对于当地高品质住房需求具有刺激效用，进而引发区域房价的持续上涨。近年来中国住宅平均销售价格上涨较快，1998年时全国住宅平均销售价格仅为1854元，至2000年上涨至1948元，2010年进一步上涨至4725元，至2021年又上涨至10396元，价格为1998年的5.61倍。从住宅平均销售价格的增长率来看，除2008年受国际金融危机的影响出现小幅下降外，其余年度住宅平均销售价格均比上一年出现正增长。

图1 中国1998—2021年住宅平均销售价格

1.2 中国老龄劳动力市场规模不断扩大

在房价不断上涨的同时老年人口数不断攀升，中国于2000年、2010年和2020年分别进行了第五、六、七次全国人口普查，2015年进行了1%人口抽样调查，将这些调查数据中的老年人口就业情况进行汇总，具体见表1。从表中也可以看出60岁以上老年人就业人数一直维持高位运行，2020年时60岁以上老年人就业人数达5778万人，就业率达21.88%，比2000年增加了1487万人；60～64岁的老年人就业人数达2483万人，就业率高达33.84%；65岁以上的老年人就业人数达3294万人，就业率为17.28%。

1.3 区域创新背景下房地产市场快速变化对老龄劳动力的市场影响不容忽视

随着区域创新不断推高地区房价，老龄劳动力市场也在发生较大的变化。基于区域创新背景将中国房地产价格快速变化对老龄劳动力市场冲击影响分为以下3个阶段。

（1）1998—2002年稳步提升阶段。这一时期，是中国经济快速发展阶段，各项区域创新要素对房价的影响较小，政策的作用力度较大。该阶段中国住宅售价稳中有升，全国住宅销售均价约2092元，年均增长率约为32%。这一时期，老年人就业人数25995万人，且1998—2002年期间始终保持着平稳的规模，老年人劳动力市场年龄整体偏小，劳动参与比例始终保持较为稳定。

（2）2003—2009年急速上涨阶段。随着区域创新要素在这一时期快速集聚，不断推高地区房地产价格进入快速上涨阶段。这一时间的相关政策均以控制房价为主，但是区域要素的不断集聚，对于创新要素多的地区由于RD投入、相关配套投入的不断增加，房价始终处于上行渠道。在中国区域创新持续推高房价的背景下，中国住宅价格也步入快速上涨通道，住宅价格年增长率高达117%。这一时期随着区域创新不断深入，房价的快速上涨造成老龄劳动力市场规模不断扩大，2009年，老龄人劳动力市场人数猛增至35518万人，较多的退休老人在房价上涨背景下出现再就业的情况，形成了一股“银领务工潮”。

（3）2010年至今增速放缓阶段。在历经了房价快速上涨阶段之后，各个地区的住房销量稳定增长，房地产市场恐慌心理严重。在进入经济新常态以后房价上涨的内生动力不断减弱，房地产市场回归平稳，房价增速放缓。老龄劳动力市场不断呈现出平稳增长的态势，2015年时老年人劳动力市场为44412万人，2020年平稳增加至52804万人，无论是劳动力参与程度还是劳动时间都呈现出明显的增长。

2 变量选取与模型构建

2.1 变量介绍

依据陈亦莹（2023）、赵明和王晓军（2023）、钟搏（2022）、汪伟和王文鹏（2021）相关学者的研究成果，研究的相关变量如下：

（1）因变量。本章研究的因变量为老年人劳动力市场，以老年人劳动参与 （labr）代表，如果被调查者根据其劳动力状况报告从事农业工作、非农就业工作、非农业自营职业或非农业无报酬家庭企业工作，则labr被分配为1，否则为0。

（2）自变量。地级市房价（hpric），计算方式为商品住宅销售额/商品住宅销售面积，并取自然对数。

（3）控制变量。涵盖老年人劳动力的主要个人特征：年龄、健康水平、受教育情况、性别以及户籍；老年人劳动力的家庭特征：子女数量、家庭其他收入、家庭规模、是否与子女同住、幼儿抚养比；城市特征：人均工资、失业率。

①性别（gender）。老年人性别男为1，女为0。

②年龄（age）。老年人的年龄。

③户籍（rhukou）。老年人为农业户口取1，其他取0。

④受教育程度（educ）。受教育高于高中水平取1，其他取0。

⑤健康状况（heal）。自评健康为非常好或好取1，否则取0。

⑥家庭规模（popul）。用家庭总人口代表。

⑦家庭其他收入（oincom）。排除当事人劳动收入后的家庭收入，由于家庭其他收入最小值为0，因此对该变量加0.01后自然对数，类似情况作同样处理。

⑧幼儿抚养比（dratio）。0～6岁人数/家庭规模。

⑨子女数量（nchild）。采用健在子女总数代表。

⑩是否與子女同住（livet）。与子女同住取1，其他取0。

B11人均工资（pwage）。全市职工平均工资，取自然对数。

B12失业率（unemp）。城镇登记失业人员数/（城镇登记失业人口+城镇私营和个体从业人员+城镇单位从业人员期末人数）。

汇总变量定义见表2。

2.2 模型构建

本文研究的自变量为地级市房价（hpric），因变量为老年人劳动参与（labr）。研究模型为：

Y=α0+α1hpric+βZ+ε11

式（1.1）中的Y代表因变量老年人劳动参与（labr），Z代表一系列控制变量，涵盖老年人劳动力的主要个人特征：年龄、健康水平、受教育情况、性别、户籍、子女数量、家庭其他收入、家庭规模、是否与子女同住、幼儿抚养比、人均工资、失业率。α0为截距项，α1为自变量的影响系数，β代表一系列控制变量的影响系数，ε为随机干扰项。在各模型估计时，同时控制地区效应和年度效应。

2.3 数据来源及处理

数据来源于北京大学国家发展研究院主导、北京大学团委与北京大学中国社会科学调查中心共同执行的跨学科调查项目——中国健康与养老追踪调查（CHARLS），本文基于2011、2013、2015、2018年四期CHARLS数据展开区域创新背景下房价波动对老龄劳动力市场影响的研究。数据还来源于中国国家信息中心宏观经济与房地产数据库（http：//www.crei.cn）、中国经济与社会发展统计数据库、各地统计年鉴、中国城市统计年鉴、中国国土资源统计年鉴。

对样本数据作如下处理：（1）删除存在数据缺失的样本；（2）研究对象为老年人，按照先前的定义保留60～75周岁的男性样本和50～75周岁的女性样本，对其余样本作删除处理；（3）删除丧失劳动能力的样本，这部分样本本身不具备劳动能力，因此作删除处理；（4）为了消除异常值的影响，对除类别变量外的变量作缩尾处理，处理水平选择1%。经过数据处理后共得到7995个老年人的18626个样本，涉及26个省/市/自治区，114个城市。

3 区域创新背景下中国房价对老年劳动市场的影响

3.1 变量基本统计量

研究模型涉及变量的基本统计量见表3。

由表3可知，劳动参与（labr）的均值为0.579，标准差为0.494，最小值为0.000，中位数为1.000，最大值为1.000，从均值和中位数来看，中国老年人的劳动参与较高，超过一半的老年人在退休后仍然参与了劳动。地级市房价（hpric）的均值为8.429，标准差为0.377，最小值为7.726，中位数为8.344，最大值为9.693，中国各城市之间的房价差异较大。

3.2 实证分析结果

采用logit模型估计中国房价对老年人劳动参与的影响，所有估计模型的标准误都在调查个体层面上进行聚类（Cluster）调整后的稳健标准误，并控制省级地区效应和年度效应，汇总各模型的结果见表4。

由表4中的三列结果第一列控制了个人特征，第二列控制了个人特征和家庭特征，第三列控制了个人特征、家庭特征和城市特征。从回归结果可以看出，地级市房价（hpric）对老年人劳动参与（labr）在1%的水平下存在显著正向影响，影响系数为0.689，房价上涨时老年人劳动参与明显上升，房价越高，老年人劳动参与越高。这说明随着区域创新集聚效应不断增加，地区经济的不断发展，房价伴随着区域创新活动不断上升，房价上升带来的生活压力的增加驱使老年人劳动参与程度不断增加。

3.3 异质性检验

金融资产代表着老年人的生活水平，金融资产越多的老年人生活水平越好，根据金融资产的中位数将老年人分为高金融资产和低金融资产两类，采用模型分析房价对老年人劳动参与的异质性影响，结果见表5。

由表5中的第一列为金融资产高的老年人样本估计结果，第二列为金融资产低的老年人样本估计结果。可以看出金融资产低的老年人，房价对劳动参与的影响要高于金融资产水平高的老年人。由于区域创新驱动地区经济快速发展，金融资产已经逐步成为家庭资产的重要部分。对于高金融资产的家庭能够有效抵御房价上涨对家庭生活支出的影响，从而降低房价对老年人劳动参与的影响。对于金融资产低的家庭由于无法很好地抵消房价上升带来的一系列家庭支出成本的上升，则更容易发生老年人劳动参与行为。

建议因地制宜，综合考虑区域创新能力对房价影响。积极应对劳动年龄人口老化的负面影响，不断完善老年人再就业机制，塑造房价与区域创新发展相适应的良好格局。综合施策，推动区域创新、老龄劳动力和房价市场的协调发展。

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