喬 彬，沈爍華

（太原科技大學 經(jīng)濟與管理學院，山西 太原030024）

一、問題提出

黨的十九屆四中全會明確指出，生態(tài)文明建設是關(guān)系中華民族永續(xù)發(fā)展的千年大計，應采取切實有效的環(huán)境規(guī)制等措施，遏制環(huán)境污染，確保生態(tài)文明建設目標的實現(xiàn)。大量的理論研究與實踐證明，環(huán)境規(guī)制通過結(jié)構(gòu)優(yōu)化、資源再配置等途徑降低環(huán)境污染［1］。如何通過恰當?shù)沫h(huán)境規(guī)制加快技術(shù)進步、降低企業(yè)污染程度，受到學者和政府相關(guān)部門的廣泛關(guān)注［2-4］。

近年來，隨著環(huán)境問題不斷凸顯，國家、省（自治區(qū)、直轄市）、地市不同層級政府出臺了大量的環(huán)境規(guī)制條例。相較于行政規(guī)制與污染監(jiān)管類政策，環(huán)境規(guī)制可以直接改變企業(yè)生產(chǎn)成本，對工業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新能力提升作用更大［5］。事實上，環(huán)境規(guī)制通過多種途徑諸如技術(shù)創(chuàng)新、結(jié)構(gòu)優(yōu)化等影響工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型進程，但目前中國工業(yè)環(huán)境效率水平較低且東部地區(qū)效率水平顯著高于中西部地區(qū)［6］。此外，前期環(huán)境規(guī)制與工業(yè)治理轉(zhuǎn)型的復合效應有效促進了工業(yè)綠色增長，后期工業(yè)綠色增長則主要依靠節(jié)能減排技術(shù)進步，尤其以技術(shù)進步的增長效應最為顯著［7-8］。

除正向作用外，環(huán)境規(guī)制雖能在一定程度上抑制環(huán)境污染，降低企業(yè)過剩產(chǎn)能，但該部分產(chǎn)能被未納入國家管理監(jiān)督的“地下”企業(yè)吸納，加劇了污染程度［9-11］。進一步研究發(fā)現(xiàn)，這種負效應可能與城市化速度加快密切相關(guān)。一方面，環(huán)境規(guī)制通過優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，激勵新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展加速城市化［12］。同時，城市化加速造成“綠色損失”，尤其以規(guī)模擴張型城市化的污染負效應更為嚴重［13］。其內(nèi)在機制是城市化速度加快導致房價上漲，阻礙地區(qū)人力資本積累，減緩綠色發(fā)展進程［14-15］。另一方面，地方政府為加快綠色發(fā)展進程，會繼續(xù)加大環(huán)境規(guī)制強度［16］。由此可見，環(huán)境規(guī)制與房價可能存在潛在聯(lián)系。

近年來，以環(huán)境污染與畸形房價為代表的社會問題成為中國全面實現(xiàn)小康社會的“攔路虎”。Agarwa 等（2019）［17］研究發(fā)現(xiàn)，隨著環(huán)境規(guī)制強度提高，制造業(yè)密集度較高地區(qū)的房貸申請數(shù)量會下降，同時貸款拒絕率與違約率升高。該文通過分析環(huán)境規(guī)制對失業(yè)率以及消費水平的影響，為盤活不同地區(qū)房地產(chǎn)市場出謀劃策，但并未對環(huán)境規(guī)制影響房價的路徑與機制進行深入研究。

2019 年中央經(jīng)濟工作會議提出，我國正處于經(jīng)濟增速換擋期、結(jié)構(gòu)調(diào)整陣痛期與政策刺激疲軟期的“三期并行”階段，存在環(huán)境污染嚴重、就業(yè)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)失衡及房產(chǎn)刺激政策泡沫隱現(xiàn)等問題。由此，識別環(huán)境規(guī)制對房價的調(diào)控作用，厘清環(huán)境規(guī)制影響房價的內(nèi)在機制，為通過環(huán)境規(guī)制實現(xiàn)生態(tài)優(yōu)化與調(diào)控房價的雙贏目標提供理論與經(jīng)驗依據(jù)。

相較于既有研究，本文的潛在貢獻在于以下三個方面：①從結(jié)構(gòu)優(yōu)化、就業(yè)調(diào)整、城市化進程等多角度識別環(huán)境規(guī)制對房價的中介機制與路徑；②使用廣義空間兩階段最小二乘法（GS2SLS），控制環(huán)境規(guī)制與房價的潛在內(nèi)生性，并就環(huán)境規(guī)制對房價影響進行基準與地區(qū)異質(zhì)性檢驗；③結(jié)合基準檢驗與地區(qū)異質(zhì)性檢驗結(jié)果，為各省份形成綠色發(fā)展和調(diào)控房價的雙贏格局提供有益啟示。

余下結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分為本文的理論模型分析；第三部分介紹實證模型的構(gòu)建、變量說明及計量方法選擇；第四部分是環(huán)境規(guī)制強度對地區(qū)房價的基準分析及穩(wěn)健性檢驗；第五部分為東中西部地區(qū)的異質(zhì)性分析及中介效應檢驗；第六部分為結(jié)論與政策啟示。

二、理論分析

借鑒Kline（2010）［18］的研究，構(gòu)建一個環(huán)境規(guī)制下雙地區(qū)部分均衡模型。Uj表示地區(qū)j總效用，同時根據(jù)地區(qū)特征，此時地區(qū)總效用函數(shù)為：

其中：wj為地區(qū)j的工資水平；vj為城市基礎(chǔ)設施水平；Cj為消費品價格水平；hj為當?shù)胤績r水平；yj為地區(qū)產(chǎn)出效用函數(shù)；L為勞動力數(shù)量；K為資本存量；μij表示地區(qū)效用偏好。

根據(jù)式（1）推得地區(qū)j的房價水平函數(shù)hj=wj+vj±Cj±yj-Uj+μij，簡化為hj=Xj+μij，Xj為影響地區(qū)j房價水平的間接效應。地區(qū)M與N的整體房價水平函數(shù)為假設地區(qū)房價水平hj服從正態(tài)分布，當M地區(qū)的房價高于N地區(qū)，即XM-XN＞μiN-μiM，房價水平hj的分布函數(shù)為：

hj的概率函數(shù)為引入C-D 生產(chǎn)函數(shù)，假設地區(qū)M存在兩個行業(yè)，分別為污染行業(yè)1與清潔行業(yè)2，若行業(yè)1和行業(yè)2未受到環(huán)境規(guī)制的產(chǎn)出函數(shù)為：

其中：Aj代表技術(shù)水平；Lj代表勞動力；Kj表示資本生產(chǎn)要素。當污染行業(yè)受到環(huán)境規(guī)制后，須投入θ的生產(chǎn)要素應對。污染行業(yè)的產(chǎn)出函數(shù)變化為：

地區(qū)M的污染排放函數(shù)為其中，為污染行業(yè)的環(huán)境規(guī)制函數(shù)，即投入應對環(huán)境規(guī)制的生產(chǎn)要素越多，污染排放越少。

若勞動力、資本和產(chǎn)品價格分別為wM、kM和ρ1，那么污染行業(yè)的利潤函數(shù)為：

沿用Kline（2010）［18］的研究，勞動力的工資水平函數(shù)為：

式（2）、式（5）、式（7）表明，隨著污染行業(yè)技術(shù)水平的提升，工資與房價水平均會上漲；當資本價格上漲時，工資和房價水平都會下跌。由此可見，環(huán)境規(guī)制對地區(qū)房價存在正負效應。根據(jù)成本最小化條件，構(gòu)建拉格朗日方程，得污染行業(yè)總成本函數(shù)為：

污染行業(yè)產(chǎn)品的邊際成本為：

污染行業(yè)利潤最大化可表示為：

同理，清潔產(chǎn)品的邊際成本為：

清潔行業(yè)利潤最大化可表示為：mc2(wM,kM)=ρ2。為簡化運算，假定清潔行業(yè)產(chǎn)品價格為1，即mc2(wM,kM)=1。將利潤最大化條件代入方程（9）、（11），得到地區(qū)M的生產(chǎn)要素價格為：

由上可見，提高環(huán)境規(guī)制強度，M地區(qū)污染行業(yè)產(chǎn)出下降，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在不斷調(diào)整與優(yōu)化。聯(lián)系式（1）與式（2），環(huán)境規(guī)制通過調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響房價。結(jié)合“遵循成本說”，環(huán)境規(guī)制會減少污染行業(yè)的產(chǎn)出與利潤空間，勞動力需求下降，相應的就業(yè)結(jié)構(gòu)亦會進一步調(diào)整。申晨等（2018）［6］發(fā)現(xiàn)，環(huán)境規(guī)制會引致產(chǎn)業(yè)、能源等結(jié)構(gòu)發(fā)生變化與本文數(shù)理模型結(jié)論相一致。綜合來看，行業(yè)產(chǎn)出和勞動力需求的下降會導致房地產(chǎn)市場的失活，引起工業(yè)用地與住房的需求下降，另一方面，環(huán)境規(guī)制可以通過優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)來改善地區(qū)環(huán)境質(zhì)量。因此，可以推斷環(huán)境規(guī)制主要通過產(chǎn)業(yè)、就業(yè)與能源結(jié)構(gòu)三個層面調(diào)控房價。

三、研究設計

（一）基準模型與變量說明

借鑒邵帥等（2019）［13］的方法，構(gòu)建如下基準計量模型分析環(huán)境規(guī)制與房價的關(guān)系：

其中：i代表中國30個省域；t代表年份；核心解釋變量為reguit，代表環(huán)境規(guī)制強度；主要解釋變量為strucit、energyit、farmit、industryit，分別為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)占比、第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)占比；Controlit為一系列控制變量；εit為隨機擾動項。變量的具體說明如下：

（1）房價。已有文獻多使用城鎮(zhèn)住房價格、住宅均價等指標表示地區(qū)房價［19-20］。由于本文研究范圍包括城鎮(zhèn)與農(nóng)村地區(qū)，城鎮(zhèn)住房價格不能反映所有地區(qū)房價變化，且環(huán)境規(guī)制會影響商業(yè)與住宅用地價格［21］，故上述指標涵蓋性不足。Agarwal 等（2019）［17］使用房屋價值數(shù)據(jù)表示整體房產(chǎn)價格，包括城市地區(qū)與農(nóng)村地區(qū)的民用住宅與商業(yè)用房房價，數(shù)據(jù)較為客觀。本文采用了這一指標，選取商品房（包含住宅與商業(yè)用房）銷售均價表示地區(qū)房價，其值為商品房銷售額除以商品房銷售面積。

（2）環(huán)境規(guī)制。已有文獻選用多種指標衡量地區(qū)環(huán)境規(guī)制強度，包括用不同種類污染排放物構(gòu)建綜合指標［22］、單位產(chǎn)值的污染排放量［23］等?？紤]環(huán)境規(guī)制主要針對地區(qū)工業(yè)行業(yè)，以上指標過于寬泛，缺乏針對性。參考余東華和孫婷（2017）［24］的做法，選取省級環(huán)境污染治理費用與工業(yè)增加值比值反映地方政府對于環(huán)境污染的治理力度。

（3）相關(guān)解釋變量。根據(jù)前述數(shù)理模型結(jié)論，并參考邵帥等（2016）［25］的做法，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（struc）采用工業(yè)增加值與各省GDP 的比值測度。當前以煤炭為主的能源結(jié)構(gòu)，污染負效應嚴重，因而本文使用煤炭消費量與能源消費總量的比值表征能源結(jié)構(gòu)（energy）。由于以煤炭為主的能源結(jié)構(gòu)造成了中國嚴重的環(huán)境污染問題［26］，導致房價下降，預期該變量系數(shù)為負。以第一產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)占總就業(yè)人數(shù)的比值衡量就業(yè)結(jié)構(gòu)［17］，過高的環(huán)境規(guī)制迫使企業(yè)進行成本轉(zhuǎn)移，勞動力收入下降［27］，導致房價下降，預期該變量系數(shù)為負。

（4）控制變量。本文選取與房價變動密切相關(guān)的5個因素作為控制變量。經(jīng)濟增長（gdp）使用各省人均國民生產(chǎn)總值測度；物流水平（cargo）使用各省人均貨物周轉(zhuǎn)量測度；人均光纜水平（communi）采用人均通信光纜長度衡量；政府支出水平（gover）使用政府公共支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比值測度；Quigley 等（2005）［28］發(fā)現(xiàn)，當?shù)刈》看媪渴钦{(diào)控房價重要因素，根據(jù)《房地產(chǎn)藍皮書：中國房地產(chǎn)發(fā)展報告（2019）》，中國房地產(chǎn)市場“供”大于“求”，新增房產(chǎn)投資會進一步加大房產(chǎn)供給量，因此人均新增房地產(chǎn)固定投資（nhouse）也是調(diào)控房價的因素之一，使用新增房地產(chǎn)投資額與常住人口比值測度該變量。

為了便于分析，參考周經(jīng)和王馗（2019）［29］的研究，對地區(qū)房價、經(jīng)濟發(fā)展與物流水平三個指標進行縮放處理。由于上海、黑龍江等省份缺失工業(yè)增加值數(shù)據(jù)，參考王兵等（2013）［30］的做法，使用國家、地方統(tǒng)計局公布的工業(yè)增長值增長率（部分省份為下降率）乘以上一年的工業(yè)增加值得出2005—2017年各省的工業(yè)增加值。所有樣本數(shù)據(jù)來源于《中國工業(yè)經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國勞動統(tǒng)計年鑒》、WIND 數(shù)據(jù)庫以及各省歷年統(tǒng)計年鑒與地方政府報告。由于數(shù)據(jù)缺失，本文數(shù)據(jù)樣本不包括我國西藏自治區(qū)和港、澳、臺地區(qū)。

（二）主要變量的描述性統(tǒng)計

表1為主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。由表1可見，房價最小值為0.15，最大值為2.44，其與環(huán)境規(guī)制強度的峰度分別達到10.41、14.37，說明省域間存在較強的異質(zhì)性；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的偏度為-0.01，說明數(shù)據(jù)的對稱性較好；第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)平均值達到0.38，峰度為-0.09，就業(yè)結(jié)構(gòu)情況較為穩(wěn)定。

表1 描述性統(tǒng)計

（三）計量方法

由于相鄰省份房價接近，存在一定的空間相關(guān)性，據(jù)此構(gòu)建基于省域的地理位置權(quán)重矩陣和地理位置相鄰矩陣。其中，地理位置權(quán)重矩陣的元素表示i省省會城市至j省省會城市地理距離的倒數(shù)；地理位置相鄰矩陣的元素為0、1 變量，表示若省i與省j相鄰則取1，否則取0，海南省不與其他省份相鄰故元素都為0。

環(huán)境規(guī)制通過加速城市化進程推動房價上漲，房價上漲又會阻礙地區(qū)人力資本積累，減緩綠色發(fā)展進程，導致環(huán)境規(guī)制進一步增強，這說明兩者存在潛在內(nèi)生性，故本文使用GS2SLS空間面板模型，并設置三階空間滯后項作為工具變量，從而較好地控制潛在內(nèi)生性問題［31］。

四、基準檢驗

（一）基準回歸及討論

表2 為基于空間權(quán)重矩陣W1 的基準回歸結(jié)果，其中,w×house 是房價的空間溢出效應。表2第（1）列檢驗核心解釋變量環(huán)境規(guī)制（regu）與主要解釋變量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（stru）、能源結(jié)構(gòu)（energy）、第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)占比（industry）、第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)占比（farm）對房價的調(diào)控作用；第（2）列在第（1）列的基礎(chǔ)上加入地區(qū)控制變量經(jīng)濟增長（gdp）、物流水平（cargo）、人均光纜水平（communi）、政府支出水平（gover）、人均新增房地產(chǎn)固定投資（nhouse）；第（3）列為基準模型估計結(jié)果。三類模型均通過Hausman檢驗，因此采用固定效應模型進行估計。

表2第一行空間滯后項系數(shù)均在1%水平上顯著為正，說明地區(qū)房價存在正向空間溢出效應。改革開放以來，城市化進程不斷加快，受政策傾向性影響，經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)得到了較多的用地指標，直接影響各個地區(qū)房產(chǎn)供給與房價，存在一定的空間相關(guān)性。此外，經(jīng)濟發(fā)展水平與房價直接相關(guān)聯(lián)，經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)較高的房價會帶動周邊地區(qū)房價上漲，說明存在正向空間溢出效應。

表2第（1）列與第（3）列回歸結(jié)果表明，環(huán)境規(guī)制一次項系數(shù)與二次項系數(shù)均在1%水平下顯著，證明環(huán)境規(guī)制強度與房價呈顯著U型關(guān)系，經(jīng)計算拐點值為0.047 3。北京、安徽、海南、貴州、寧夏和青海六個省份2017年的環(huán)境規(guī)制強度越過了拐點值，說明現(xiàn)階段大部分省份環(huán)境規(guī)制強度未到達拐點值，隨著環(huán)境規(guī)制強度的提高，這些省份房價會有所下跌，調(diào)控作用顯現(xiàn)。其原因在于：一方面，地方政府為實現(xiàn)綠色發(fā)展目標，會加大環(huán)境規(guī)制強度，導致生產(chǎn)成本上升，企業(yè)通過裁員、降低工資水平等措施緩解成本上升壓力，造成就業(yè)率下降，從而住房需求下降，房價下跌；另一方面，企業(yè)會將部分環(huán)境規(guī)制成本轉(zhuǎn)移至消費品，隨著消費品價格上升，地區(qū)實際購買力下降，進而造成房價下跌。規(guī)制強度進一步提高，激勵企業(yè)通過產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、產(chǎn)業(yè)協(xié)作、技術(shù)革新與使用清潔能源等途徑逐步適應規(guī)制標準。通過環(huán)境規(guī)制的篩選機制，存活的企業(yè)一般掌握綠色前沿技術(shù)，成本結(jié)構(gòu)穩(wěn)定，以生產(chǎn)為主導的規(guī)模效應發(fā)揮作用，就業(yè)規(guī)模加大，住房需求上升，進而房價上漲［32］?？梢姡袊F(xiàn)階段環(huán)境規(guī)制對房價的調(diào)控效應大于促增效應，處于U型曲線的左側(cè)；當規(guī)制強度進一步提升時，環(huán)境規(guī)制通過規(guī)模效應等途徑調(diào)控房價，促增效應逐漸占據(jù)主導，房價上漲。

表2 基準回歸

表2 第（3）列結(jié)果表明，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)顯著為負，符合前文預期。中國是世界上唯一擁有所有工業(yè)行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的國家，但整體仍處于工業(yè)化發(fā)展階段（工信部，2019），許多省區(qū)以犧牲綠水青山換取工業(yè)發(fā)展速度，導致房價下跌。能源結(jié)構(gòu)系數(shù)顯著為負，符合預期。由于煤炭消費比重增長導致氮氧化物等污染物排放增加，產(chǎn)生霧霾污染、水污染等環(huán)境問題，導致房價下跌。第一產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)顯著為負，其中第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)對房價促減作用大于第一產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。首先，第一產(chǎn)業(yè)勞動力多為低技能勞動力，工資水平較低，消費能力不高，同時，農(nóng)村地區(qū)住房成本低，抑制房價上漲；其次，由于受規(guī)制行業(yè)多為第二產(chǎn)業(yè)的相關(guān)企業(yè)，而房地產(chǎn)需求人群以第二產(chǎn)業(yè)勞動力為主［33］，環(huán)境規(guī)制導致第二產(chǎn)業(yè)勞動力工資下降、失業(yè)等問題引起住房市場需求疲軟，房價下跌。

就控制變量來說，經(jīng)濟增長能顯著提升房價，這是由于經(jīng)濟增長能顯著提高人才及企業(yè)集聚程度，促進房地產(chǎn)需求增加，進而導致房價上升。物流水平系數(shù)顯著為正，物流行業(yè)愈成熟，當?shù)禺a(chǎn)業(yè)發(fā)展效率愈高，因而土地價格升高，房價上升。人均光纜水平整體系數(shù)為負，促減效應并不明顯。目前中國包含5G 在內(nèi)的通信行業(yè)發(fā)展迅速，隨著重點支持邊疆和偏遠地區(qū)網(wǎng)絡深度覆蓋政策落實，2019 年的前三季度新建光纜線路長度329 萬公里（工信部，2019），與此同時，我國2019 年人口自然增長率僅為3.34%，人口增長趨勢下滑嚴重（國家統(tǒng)計局，2020）。本文采用人均通信光纜長度測度人均光纜水平，人均通信光纜長度越長（內(nèi)蒙古、新疆、寧夏等省份），間接反映地區(qū)人口密度不高，潛在房產(chǎn)需求越少，因此該變量符號為負。醫(yī)療、教育等公共服務資源集中引致房價上升，政府公共服務支出水平的系數(shù)顯著為正。由于新增房地產(chǎn)固定投資加重了房地產(chǎn)市場供大于需現(xiàn)象，新增房地產(chǎn)固定投資導致房價下跌，該變量系數(shù)為負。

（二）穩(wěn)健性檢驗

本文采取三種方式對基準回歸結(jié)果進行穩(wěn)健性檢驗：①將地理位置權(quán)重空間矩陣替換為地理位置相鄰空間矩陣，驗證基準回歸結(jié)果可靠性；②由于地區(qū)異質(zhì)性可表現(xiàn)為地區(qū)不同的時間趨勢［34］，故在基準模型中加入時間趨勢t與時間趨勢的平方項t2，檢驗基準回歸結(jié)果穩(wěn)健性；③選取額外的工具變量檢驗基準回歸結(jié)果可靠性。參考Chen等（2016）［35］的做法，選取地方政府報告中環(huán)境規(guī)制相關(guān)詞出現(xiàn)的詞頻與全文字數(shù)比值作為工具變量（1），反映地方政府對環(huán)境治理的重視程度，亦能控制模型內(nèi)生性。

表3的穩(wěn)健性結(jié)果中，三列分別為更換空間權(quán)重矩陣、增加時間趨勢和替換工具變量的GS2SLS回歸結(jié)果。表3第（1）（3）（5）列與表2第（2）列回歸結(jié)果相比，環(huán)境規(guī)制系數(shù)依舊顯著為正；表3第（2）（4）列顯示，環(huán)境規(guī)制與地區(qū)房價呈顯著U型關(guān)系；表3 第（6）列主要控制變量系數(shù)大小、方向與顯著性并無明顯變化。綜上，基準回歸結(jié)果具有較強的可靠性。

表3 穩(wěn)健性檢驗

五、異質(zhì)性分析與機制檢驗

（一）環(huán)境規(guī)制影響房價的地區(qū)異質(zhì)性分析

參考邵帥等（2019）［13］將30 個省份分為東部、中部、西部地區(qū)（2），檢驗環(huán)境規(guī)制對房價調(diào)控是否存在地區(qū)異質(zhì)性。表4回歸結(jié)果顯示，東中西部地區(qū)的房價空間滯后項系數(shù)顯著為正，即三個地區(qū)的房價存在正向空間溢出效應。東部地區(qū)多為經(jīng)濟發(fā)達省份，證明較高經(jīng)濟發(fā)展水平與房價存在正向空間溢出效應；中西部地區(qū)保障房政策形成一定“外溢效應”，地區(qū)通過建設相關(guān)配套設施推動當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展，促進房價上升。

表4回歸結(jié)果顯示，東部地區(qū)環(huán)境規(guī)制強度與房價顯著正相關(guān)，表明東部地區(qū)環(huán)境規(guī)制強度（regu）與房價同向變動。中部地區(qū)的環(huán)境規(guī)制強度的平方項（regu2）系數(shù)在10.5%水平下顯著，說明中部地區(qū)環(huán)境規(guī)制與房價之間存在明顯的倒U 型關(guān)系，即隨著規(guī)制強度提高，房價呈先上升后下降的趨勢。計算得中部地區(qū)環(huán)境規(guī)制強度拐點值為0.052 1，山西、內(nèi)蒙古、黑龍江、安徽和江西的環(huán)境規(guī)制強度分別于2012 年、2010 年、2008 年、2013 年和2012 年越過拐點值，表明現(xiàn)階段以上省份房價會隨著環(huán)境規(guī)制強度的加強而下降。西部地區(qū)環(huán)境規(guī)制與房價不存在顯著關(guān)系。

表4 地區(qū)異質(zhì)性

東中西部地區(qū)存在顯著異質(zhì)性，這一結(jié)果與以下原因有關(guān)：①改革開放初期，中國實施沿海地區(qū)優(yōu)先發(fā)展戰(zhàn)略與三大地區(qū)梯度非均衡發(fā)展戰(zhàn)略，東部地區(qū)較快完成了原始資金積累，由于具有良好的工業(yè)基礎(chǔ)與技術(shù)水平，環(huán)境規(guī)制對勞動力市場負效應較低，同時環(huán)境規(guī)制會促進產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，并通過清潔與高附加值產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新擴大就業(yè)規(guī)模［36］，因此房價上升。此外，東部地區(qū)人口密度遠高于中西部地區(qū)，房產(chǎn)需求較大，房價逐年上漲。②中國仍處于區(qū)域社會發(fā)展不平衡階段，中部地區(qū)大多是重工業(yè)基地，同時又承接了東部地區(qū)的污染密集型產(chǎn)業(yè)，導致地區(qū)生態(tài)污染嚴重［37］。由于中部地區(qū)的污染基數(shù)較為嚴重，前期環(huán)境規(guī)制的正效應顯著，生態(tài)污染有所緩解，房價上升。隨著環(huán)境規(guī)制強度進一步增強，由于中部地區(qū)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平低、對重工業(yè)依賴程度高，大多數(shù)企業(yè)不達標，企業(yè)會進一步將環(huán)境規(guī)制成本轉(zhuǎn)至員工與消費者，導致地區(qū)收入水平下滑，房價下降，環(huán)境規(guī)制負效應逐漸占據(jù)主導。③西部地區(qū)環(huán)境規(guī)制與房價關(guān)聯(lián)性不強，有些省份如新疆、青海、寧夏等經(jīng)濟發(fā)展水平較低，工業(yè)基礎(chǔ)薄弱，就業(yè)機會較少，房地產(chǎn)市場活力不足。也有部分省份如四川、廣西等生態(tài)環(huán)境良好，環(huán)境規(guī)制強度較低，對地區(qū)房產(chǎn)供需影響不大。

東中部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)為負，西部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)為正，原因在于西部工業(yè)基礎(chǔ)薄弱，工業(yè)化進程加速會擴大就業(yè)規(guī)模，導致房價上漲。中部地區(qū)能源結(jié)構(gòu)系數(shù)為正，東西部地區(qū)系數(shù)為負，主要原因是中部省份煤炭重鎮(zhèn)較多，地區(qū)能源依賴度較高。東部地區(qū)第一、二產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)顯著為負，中西部地區(qū)第一、二產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)為正，其中第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)較為顯著。當前東部地區(qū)處于產(chǎn)業(yè)升級階段，環(huán)境規(guī)制倒逼傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移或勞動力轉(zhuǎn)移，由此會增加第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)規(guī)模［38］，從而這部分勞動力成為房地產(chǎn)市場需求的主要力量。中西部地區(qū)以傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)為主，且農(nóng)村地區(qū)人口比重較大，其房地產(chǎn)市場主要需求人群為第一、二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口。

東部地區(qū)經(jīng)濟增長與房價為正相關(guān)但并不顯著，中西部地區(qū)經(jīng)濟增長與房價顯著正相關(guān)；東中部地區(qū)物流行業(yè)能顯著提升房價，西部地區(qū)不存在顯著關(guān)系；電信發(fā)展水平在三地區(qū)中顯著為負；政府公共預算支出水平均顯著為正；東部地區(qū)新增房地產(chǎn)投資顯著為負，中西部地區(qū)不顯著，說明東部地區(qū)房地產(chǎn)市場供大于求較為嚴重。

（二）環(huán)境規(guī)制對房價調(diào)控的中介效應分析

由基準回歸結(jié)果可知，環(huán)境規(guī)制通過優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)及調(diào)整就業(yè)結(jié)構(gòu)三種途徑調(diào)控房價。崔學剛等（2018）［12］發(fā)現(xiàn)，環(huán)境規(guī)制通過影響企業(yè)生產(chǎn)行為、城市人口分布等途徑作用于城市化進程，而城市化進程與房價密切相關(guān)。因此，此處假設環(huán)境規(guī)制會通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、就業(yè)結(jié)構(gòu)和城市化水平四種途徑調(diào)控房價，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)和就業(yè)結(jié)構(gòu)測度方法與前文相同。城市化水平采用夜間燈光均值數(shù)據(jù)表示，該數(shù)據(jù)能合理降低內(nèi)生性，且能將城市與農(nóng)村地區(qū)進行區(qū)分，可以較為客觀地表示城市化進程［39］。構(gòu)建的中介效應模型如下：

其中：Controlit為一系列控制變量；Mit為五種中介變量，包括產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（struc）、能源結(jié)構(gòu)（energy）、第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)占比（farm）、第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)占比（industry）、城市化水平（urban）；houseit、reguit分別為地區(qū)房價、環(huán)境規(guī)制強度。參考Baron 和Kenny（1986）［40］的研究，當系數(shù)θ1、β1、γ2均顯著時，若γ1相較θ1的系數(shù)變小或顯著性降低，則表明中介變量Mit存在中介效應。

表5 為中介效應回歸結(jié)果，其中，式（16）的環(huán)境規(guī)制系數(shù)為表2的基準回歸系數(shù)?？梢钥闯觯阅茉唇Y(jié)構(gòu)作為中介變量，式（16）環(huán)境規(guī)制的系數(shù)不僅大于式（14）中的系數(shù)，式（15）的環(huán)境系數(shù)也不顯著，可見能源結(jié)構(gòu)不是環(huán)境規(guī)制調(diào)控房價變動的中介變量。與之類似的還有第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)指標，不符合中介變量的要求。而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)和城市化水平的中介變量的系數(shù)均比較顯著，同時式（16）的環(huán)境規(guī)制系數(shù)相較于式（14）有所下降，符合中介變量判斷標準。

綜上，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)和城市化水平是環(huán)境規(guī)制調(diào)控房價變動的主要途徑，第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)的中介效應并不明顯。其中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的中介效應為促降作用，城市化的中介效應為促增作用。

表5 環(huán)境規(guī)制對房價的機制檢驗

六、結(jié)論與建議

本文以2005—2017 年30 個省份數(shù)據(jù)為樣本，采用廣義空間兩階段最小二乘法（GS2SLS）控制內(nèi)生性，識別了環(huán)境規(guī)制對房價調(diào)控的作用機制，針對環(huán)境規(guī)制的地區(qū)異質(zhì)性進行了深入研究。結(jié)論如下：中國的房價具有顯著正向溢出效應，就整體而言，環(huán)境規(guī)制強度與房價變動呈顯著U 型關(guān)系，僅有北京、安徽、海南、貴州、寧夏和青海六個省份越過拐點，說明中國環(huán)境規(guī)制總體處于促降房價階段；分地區(qū)檢驗結(jié)果表明，東部地區(qū)環(huán)境規(guī)制強度與房價變動存在顯著正向關(guān)系，說明東部地區(qū)環(huán)境規(guī)制已跨過對房價的抑制階段，進入促增階段，中部地區(qū)的環(huán)境規(guī)制與房價呈倒U 型關(guān)系，西部地區(qū)環(huán)境規(guī)制與房價關(guān)聯(lián)性不強；環(huán)境規(guī)制與房價的機制分析結(jié)果表明，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、就業(yè)結(jié)構(gòu)和城市化進程是環(huán)境規(guī)制調(diào)控房價的重要途徑，能源結(jié)構(gòu)效應不顯著?；谏鲜鼋Y(jié)論，本文提出如下建議：

（1）由于房價整體上具有顯著的正向空間溢出效應，應構(gòu)建統(tǒng)一的房價調(diào)控系統(tǒng)，形成省域間房地產(chǎn)市場信息互通共享，建立區(qū)域聯(lián)控機制，擯棄“以鄰為壑”的調(diào)控房價思路。此外，中國正處于環(huán)境規(guī)制調(diào)控房價階段，地方政府應增強環(huán)境規(guī)制強度，重點推進產(chǎn)業(yè)、就業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化并嚴控城市化的低效擴張，實現(xiàn)綠色發(fā)展與調(diào)控房價雙贏目標。

（2）環(huán)境規(guī)制存在顯著的地區(qū)異質(zhì)性，各地區(qū)應因地制宜，避免環(huán)境規(guī)制強度無法實現(xiàn)調(diào)控房價的目標。當前，東部地區(qū)已經(jīng)進入了環(huán)境規(guī)制強度與房價的雙高階段，為調(diào)控房價，應通過環(huán)境規(guī)制加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、合理規(guī)劃城市物流與通訊體系，抑制房價上漲。中部地區(qū)以傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)為主，化石能源依賴度較高，不宜過快加大環(huán)境規(guī)制強度，避免引發(fā)經(jīng)濟下滑、房價跳水等社會問題，地方政府應注意環(huán)境規(guī)制初期對房價上漲的副作用，逐漸加大環(huán)境規(guī)制強度使其越過拐點，協(xié)同“中部崛起”區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略對癥下藥，規(guī)避潛在的房價回彈副作用。西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平較低，是中國實現(xiàn)全面小康社會目標攻堅地區(qū)，應針對地理環(huán)境等因素確定合適的環(huán)境規(guī)制強度，避免重蹈東中部地區(qū)“先發(fā)展、后治污、再控房價”的覆轍。

（3）地方政府應發(fā)揮“有形的手”作用，著重“過程把控”而不是“末端治理”，依靠環(huán)境規(guī)制的結(jié)構(gòu)效應調(diào)控房價并合理規(guī)劃城市布局，謹防低效率的“城市蔓延”和粗放式的城市發(fā)展模式。通過減少污染密度、優(yōu)化產(chǎn)能等措施強化環(huán)境規(guī)制的正外部性，抑制房價上漲。此外，政府應根據(jù)綠色發(fā)展的地區(qū)異質(zhì)性，采取差異化的環(huán)境規(guī)制政策。

注 釋：

（1）各省域環(huán)境規(guī)制相關(guān)詞出現(xiàn)的詞頻與全文字數(shù)的數(shù)據(jù)來自鄧慧慧等（2019），參見《中國工業(yè)經(jīng)濟》網(wǎng)站（http：//www.ciejournal.org）。

（2）東部地區(qū)為北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南；中部地區(qū)為山西、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南；西部地區(qū)為廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆。