摘要：在我國的當(dāng)前階段，環(huán)境質(zhì)量和住房價格成為與人們生活密切相關(guān)的兩個主題，居民選擇住房時對周邊環(huán)境質(zhì)量的重視程度越來越高。文章在公共服務(wù)資本化的理論框架下，采用雙向固定效應(yīng)模型對283個直轄市和地級市進行實證研究發(fā)現(xiàn)，城市工業(yè)廢水排放量的增加會顯著降低房價，而工業(yè)二氧化硫和工業(yè)煙塵排放量的增加對房價尚沒有顯著影響，這可能與我們的指標(biāo)選取有關(guān)。文章的研究結(jié)論表明，政府應(yīng)加強環(huán)境治理和引導(dǎo)企業(yè)轉(zhuǎn)型，尤其要減少工業(yè)對周邊水體的污染，以提高城市的居住吸引力和促進當(dāng)?shù)亟?jīng)濟可持續(xù)發(fā)展。

關(guān)鍵詞：公共服務(wù)；環(huán)境；住房價格；資本化

一、 引言

目前我國關(guān)于政府公共服務(wù)的已有研究主要集中在教育和公共交通方面（馮皓和陸銘，2010；況偉大等，2016）而針對關(guān)乎全民健康的自然環(huán)境因素的研究卻尚不多見。事實上，近些年霧霾等環(huán)境污染現(xiàn)象已引起我國居民的普遍重視，民眾的環(huán)保意識已大大增強?；诖?，本文嘗試采用現(xiàn)有的可得數(shù)據(jù)，對多種環(huán)境因素如何影響房價進行實證分析，檢驗我國各城市的環(huán)境質(zhì)量是否已經(jīng)產(chǎn)生顯著的資本化效應(yīng)。

本文的研究意義可以歸結(jié)為三點。在政府財政收支方面，該實證研究可以從房價變動及其引致的房產(chǎn)交易稅收入變動的角度為政府提供一個測度公共服務(wù)價值的途徑，由此可以計算出政府提供改善環(huán)境質(zhì)量的公共服務(wù)會獲得多少收益，而政府每年的各項財政支出是有預(yù)算的，進而為政府通過權(quán)衡收支來制定最優(yōu)的公共服務(wù)供給方案提供數(shù)據(jù)支持。從經(jīng)濟發(fā)展和企業(yè)經(jīng)營層面看，房地產(chǎn)業(yè)作為我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中的重要一項，其發(fā)展情況直接影響我國的國民經(jīng)濟，研究環(huán)境等公共服務(wù)對這一行業(yè)的影響不僅可以對該行業(yè)的整體發(fā)展規(guī)劃有一定指導(dǎo)，而且對企業(yè)個體的戰(zhàn)略布局也有參考意義。從居民的角度看，關(guān)于環(huán)境等公共服務(wù)影響房價的經(jīng)驗研究可以作為一種市場信息，供居民在選擇居住地、交易商品房時使用，以期優(yōu)化其決策。

二、 數(shù)據(jù)說明與模型構(gòu)建

1. 數(shù)據(jù)與變量。

（1）數(shù)據(jù)來源與處理。本文采用的數(shù)據(jù)為2003年～2015年283個直轄市與地級市的住房價格、經(jīng)濟發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口、就業(yè)、公共服務(wù)和環(huán)境污染等相關(guān)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源為國家統(tǒng)計局。本文主要對樣本數(shù)據(jù)進行了以下處理：①刪除有變量缺失和有明顯數(shù)據(jù)錯誤的樣本。②與價格相關(guān)的變量按照各地級市所在省份的價格指數(shù)進行調(diào)整。最終，本文使用了2 833條年度觀測值，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為非平衡面板數(shù)據(jù)。

（2）變量定義。本文的被解釋變量為各直轄市與地級市的年度平均住房價格的對數(shù)值（lnhp）。核心解釋變量為影響公共環(huán)境質(zhì)量的變量，包括單位面積的工業(yè)廢水排放量的對數(shù)值（lnwastewater）、單位面積的工業(yè)二氧化硫排放量的對數(shù)值（lnso2）和單位面積的工業(yè)煙塵排放量的對數(shù)值（lnsmoke）?？刂谱兞恐饕ǔ鞘械慕?jīng)濟發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量、人口變量、就業(yè)相關(guān)的變量、以及醫(yī)療和文化類公共服務(wù)變量。

本文所涉及變量的具體名稱和統(tǒng)計描述見表1所示。

2. 各環(huán)境因素對住房價格影響的計量模型。參照研究房價最常用的特征價格模型，本文用各直轄市與地級市的住房均價代替住房的單價，用城市層面的宏觀變量代替住房的微觀特征，并且控制時間固定效應(yīng)。完整的計量模型設(shè)定如下：

lnhpit=？琢0+？茁lnwastewaterit+？酌Xit+？茲yeart+？滋i+？綴it（1）

lnhpit=？琢0+？茁lnso2it+？酌Xit+？茲yeart+？滋i+？綴it（2）

lnhpit=？琢0+？茁lnsmokeit+？酌Xit+？茲yeart+？滋i+？綴it（3）

為了削弱共線性的影響，本文將環(huán)境的三種污染因素分別用三個計量模型進行回歸，從而檢驗各自對房價的影響。Xit為各控制變量。？琢0為截距項，？茁為各污染源因素的估計系數(shù)，？酌為各控制變量回歸系數(shù)集合，？茲為年份虛擬變量的估計系數(shù)，捕捉房價的時間趨勢。？滋i為隨時間不變的固定效應(yīng)誤差項，？綴it為隨時間變化的誤差項。本文采用雙向固定效應(yīng)模型進行估計。

根據(jù)前文的理論分析，環(huán)境質(zhì)量的改善對房價有正向資本化效應(yīng)，反言之，環(huán)境污染應(yīng)該會對當(dāng)?shù)胤績r有負向資本化效應(yīng)。但考慮到環(huán)境污染的外部性和居民的搬遷成本，本文預(yù)計的實證結(jié)果是環(huán)境的三個污染項的回歸系數(shù)不能顯著為正，但是否顯著為負卻無法確定，有待檢驗。

三、 實證結(jié)果分析

表2為工業(yè)廢水排放對房價影響的回歸結(jié)果。第（1）列中只加入了單位面積工業(yè)廢水排放量，第（2）列～（6）列逐步加入了各控制變量。具體地，第（2）列在第（1）列的基礎(chǔ)上加入了反應(yīng)經(jīng)濟發(fā)展水平的變量，包括人均GDP、第二產(chǎn)業(yè)占比和第三產(chǎn)業(yè)占比；第（3）列在第（2）列的基礎(chǔ)上加入了地區(qū)人口特征變量，包括人口密度和人口自然增長率；第（4）列在第（3）列的基礎(chǔ)上加入了地區(qū)職工密度變量，包括城鎮(zhèn)個體勞動者密度和職工密度；第（5）列在第（4）列的基礎(chǔ)上加入了職工平均工資；第（6）列在第（5）列的基礎(chǔ)上加入了公共服務(wù)特征變量，包括醫(yī)院衛(wèi)生院人均床位數(shù)和公共圖書館人均圖書量。

從表2的第（1）列～（6）列回歸中可以看出，單位面積工業(yè)廢水排放量對房價具有顯著的負向影響，回歸系數(shù)大小約為-0.02，且均在1%或5%的水平下顯著，加入控制變量對單位面積工業(yè)廢水排放量的回歸系數(shù)大小及顯著性影響不大，回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。回歸結(jié)果表明，單位面積工業(yè)廢水排放量每增加1%，房價會降低約0.02%，這說明我國居民對工業(yè)廢水排放的反應(yīng)較為敏感，工業(yè)廢水造成的水質(zhì)污染對房價具有顯著的負向資本化效應(yīng)，這與Walsh等（2011）的研究結(jié)論一致，水體環(huán)境的確會影響居民的居住選擇，水體質(zhì)量與房價有著同方向的變動。

控制變量方面，在給定其他條件不變的情況下，人均GDP對房價的影響并不顯著；第二產(chǎn)業(yè)占比的回歸系數(shù)約為0.015，第三產(chǎn)業(yè)占比的回歸系數(shù)約為0.016，且均在1%的水平下顯著，這表明第二和第三產(chǎn)業(yè)占比越高，房價越高；人口密度的回歸系數(shù)約為0.7左右，人口自然增長率也對房價具有正向影響，兩項均在接近10%的水平下顯著，這與理論預(yù)期是相符的，人口密度越大，人口增長越快，土地供應(yīng)和房屋供應(yīng)越緊張，住房需求越大，房價越高；城鎮(zhèn)個體勞動者密度的回歸系數(shù)約為0.035左右，且均在1%的水平下顯著，可能的原因是城鎮(zhèn)個體勞動者的收入相對較高，而城鎮(zhèn)個體勞動者密度越大，購房需求越旺盛，房價也就越高；職工密度和職工平均工資的回歸系數(shù)為正，但并不顯著；在公共服務(wù)方面，院衛(wèi)生院人均床位數(shù)的回歸系數(shù)為0.122，且在1%的水平下顯著，公共圖書館人均圖書量的回歸系數(shù)也大于0，但并不顯著，這表明在公共物品方面，相對于公共文化服務(wù)，公共醫(yī)療服務(wù)的資本化效應(yīng)更強烈。endprint

表3給出的是工業(yè)二氧化硫和工業(yè)煙塵排放對房價影響的估計結(jié)果。（1）列～（6）列的控制變量與表2中相同，不再贅述。由表3可見，工業(yè)二氧化硫和工業(yè)煙塵的單位面積的排放量對房價沒有顯著影響，這與Zheng和Kahn（2008）的研究結(jié)論并不完全一致。在Zheng和Kahn（2008）的研究中，空氣質(zhì)量指標(biāo)采用的是PM10，發(fā)現(xiàn)PM10指數(shù)的增加對房價有顯著的負向影響。而本文采用的是工業(yè)產(chǎn)生的污染氣體和煙塵的排放量，對房價的影響并不顯著。這個結(jié)果可以從兩方面加以理解：一方面是自2008年以來我國逐步公開城市的PM2.5、PM10等空氣質(zhì)量指標(biāo)，且每日更新，民眾很容易獲取這些信息，但工業(yè)排放的污染氣體和煙塵長達每年度才公布一次，少有人關(guān)注。另一方面，之所以信息披露情況相似的工業(yè)廢水排放量對房價有顯著影響，而工業(yè)二氧化硫和煙塵卻不顯著，是因為二氧化硫和工業(yè)煙塵主要是空氣污染源，相比水體資源，空氣的流動性更強、外部性更高、地域性更弱，只有在物理距離較大的地區(qū)之間才有顯著差異。但遠距離的居住地變換要考慮的搬遷成本則可能是巨大的，包括就業(yè)機會、人文環(huán)境、家庭關(guān)聯(lián)等，導(dǎo)致搬遷的自由度大受影響，所以這兩項指標(biāo)的資本化效應(yīng)不顯著是具有合理性的。

以上回歸結(jié)果表明：（1）工業(yè)廢水排放量的增加對房價有顯著的負向資本化效應(yīng)。我國居民對工業(yè)廢水排放的反應(yīng)較為敏感，某市的工業(yè)廢水排放越多，居民越不愿意選擇在該地居住。水質(zhì)污染會顯著降低居民對該城市住房愿意支付的價格；（2）工業(yè)煙塵和二氧化硫等空氣污染對房價的影響并不顯著。可能的原因一是這兩個空氣污染物的排放量數(shù)據(jù)不夠公開，二是空氣污染相比水質(zhì)污染有更強的外部性。

四、 結(jié)論與政策建議

本文采用全國283個直轄市和地級市2003年～2015年的非平衡面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建了一個對數(shù)特征價格模型來估計環(huán)境污染因素對城市住房價格的影響。實證結(jié)果發(fā)現(xiàn)，一個城市的工業(yè)廢水排放量增加對房價有顯著負影響，而工業(yè)二氧化硫和工業(yè)煙塵排放量的增加卻不會造成房價的顯著下降。此外，本文還試圖檢驗政府在環(huán)境治理方面的舉措是否對當(dāng)?shù)胤績r產(chǎn)生了正向推動，但受數(shù)據(jù)所限，無法得到較為穩(wěn)健的實證結(jié)果。

基于以上結(jié)論，本文提出以下政策建議：地方政府應(yīng)當(dāng)加強環(huán)境規(guī)制，鼓勵企業(yè)生產(chǎn)轉(zhuǎn)型，一方面努力降低污染物排放量，另一方面要提高各種污染物的無害化處理率。同時，政府還要加強城市規(guī)劃，避免污染影響居民生活。只有這樣，才能提高城市的居住吸引力，避免因環(huán)境污染造成房地產(chǎn)行業(yè)受挫和阻礙經(jīng)濟的健康可持續(xù)發(fā)展。

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基金項目：中國人民大學(xué)科學(xué)研究基金（中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金資助）項目（項目號：16XNH002）。

作者簡介：王艷聰（1985-），女，漢族，河南省新鄉(xiāng)市人，中國人民大學(xué)財政金融學(xué)院博士生，研究方向為宏觀經(jīng)濟與財政政策。

收稿日期：2017-09-06。endprint