孫偉增 李漢雄 劉詩濛

(1.中央財經大學經濟學院 北京 100081)

(2.暨南大學經濟與社會研究院 廣東廣州 510632)

一、引 言

進入21 世紀，中國城市的住房價格增長迅速，成為影響國民經濟發(fā)展的關鍵因素之一。近年來，國家出臺多項措施有效抑制了房價的快速上漲，但是，已然處于高位運行的住房價格，其小幅度的波動都會給相關利益群體帶來重大影響。鑒于住房本身具有消費品和投資品雙重屬性，許多學者關注了房價增長對國民消費和投資的影響(黃靜和屠梅曾，2009；楊贊等，2014)。這種短期內的房價波動對具有長期效應的消費和投資行為的影響效應，被認為是房地產市場周期影響未來經濟增長的一種可能機制(Bhutta，2015)。特別地，教育投資作為家庭支出的重要組成部分是具有明顯長期效應的決策行為。它不僅影響了個人的短期消費和長期收入，也直接影響了一個地區(qū)未來的人力資本水平，從而決定了地區(qū)的經濟增長潛力(Schultz，1960)。已有研究發(fā)現房價上漲能夠顯著提高家庭的教育投資(陳永偉等，2014；耿峰和秦雪征，2019)，但是關于房價變化如何影響個體的教育選擇及其背后的影響機制，仍然缺乏較為全面的研究和討論。本文選取高中入學率作為城市教育選擇的結果變量，實證考察房價上漲對教育選擇的影響效應和機制。

在中國，房價的短期波動對個體教育選擇的影響主要有以下兩個途徑。一方面，作為最主要的家庭資產，住房價格上漲會通過“財富效應”影響中國家庭的消費行為(顏色和朱國鐘，2013)。已有研究發(fā)現，房價上漲會通過住房財富效應增加家庭的教育投資(陳永偉等，2014)。另一方面，在土地財政背景下，房價上漲帶動了房地產及其相關行業(yè)的發(fā)展，提高了勞動力市場需求。勞動力市場需求的變化會進一步通過就業(yè)概率、預期收入等機制影響個體的教育選擇(Atkin，2016)。本文將從財富效應和就業(yè)沖擊效應兩個維度考察房價上漲對高中入學率的影響機制。

盡管房價上漲對個體教育選擇的影響路徑并不復雜，但是如何有效解決實證分析中存在的內生性問題一直是擺在研究者面前的關鍵問題。在以往文獻中，學者們主要從住房供給角度選取房價變化的工具變量，其中土地供應面積和土地供給彈性都是較為常用的工具變量。這些工具變量能夠較好地滿足相關性要求，但是通常無法滿足排他性要求。對此，本文借鑒Charles 等(2018)的研究成果，通過數據挖掘的方式識別出研究期內(2005—2015 年)各個城市房價變動的結構性斷點(structural breaks)，并以斷點兩側的斜率差作為房價變化的工具變量。在此基礎上，本文通過一系列的統(tǒng)計分析進一步驗證了該工具變量在中國房價問題研究中的有效性。

除了房價對個體教育選擇的因果效應和機制，另外一個值得關注的問題是房價上漲對個體教育選擇的結構性差異。與其他經濟變量類似，教育投資的性別差異和城鄉(xiāng)差異是社會與政策制定者關注的重點，但是關于房價對教育選擇影響的個體差異研究并沒有得到一致的結論(潘錦棠，2003；鄒薇和程波，2017；張慧慧等，2018)。本文將從性別差異和城鄉(xiāng)戶籍差異兩個角度來考察房價上漲對個體教育選擇的異質性影響，以期得到較為全面和精確的研究結論。

本文主要有以下幾點研究意義:第一，借鑒國際先進的方法，本文利用結構斷點法構造了中國城市住房價格變化的工具變量，識別了房價上漲對個體教育選擇的因果效應。第二，本文從財富效應和就業(yè)沖擊兩個角度較為全面地分析了房價變化影響個體教育選擇經濟機制，是對現有研究的補充和完善。第三，本文關于房價上漲對個體教育選擇的因果效應的定量測算，以及對不同人群和地區(qū)影響異質性效應的研究，對于相關政策制定具有重要的指導和借鑒意義。

二、文獻評述

國外學者較早地開始研究房價上漲對于入學率的影響。其中，Lovenheim (2011)發(fā)現美國房價上漲能夠提高大學入學率。Laeven 和Popov (2016)發(fā)現，房價上漲會導致年輕人放棄接受大學教育而選擇就業(yè)。這種選擇盡管在短期內增加了收入水平，但是在房地產蕭條時會顯著提高失業(yè)風險。Charles 等(2018)較為全面地分析了21 世紀初美國房價上漲對大學入學率和青年就業(yè)的影響，發(fā)現房價上漲主要降低了兩年制大學的入學率。陳永偉等(2014)利用2010 年中國家庭金融調查的截面調查數據分析了房價上漲對家庭教育投資的影響，結果顯示房價上漲會顯著增加城鎮(zhèn)家庭的教育投資。耿峰和秦雪征(2019)以及張慧慧等(2018)則主要關注了房價上漲對男女教育投資差異的影響，結果發(fā)現房價上漲對于女性繼續(xù)接受教育有更加積極的作用。

關于房價上漲影響家庭教育投資和個體教育選擇的機制，現有文獻進行了諸多有益的探討。其中，房價上漲的“財富效應”是國內相關研究關注的核心機制，這主要得益于“財富效應”在家庭消費行為研究中的眾多研究成果。具體來說，“財富效應”是指在房價上漲時，擁有住房的家庭一方面會因為總資產/財富的增加而減少勞動供給，增加消費支出(黃靜和屠梅曾，2009)；另一方面，住房資產的增加會提高家庭的貸款額度，放松的預算約束使家庭有更高消費的可能性(Mian 和Sufi，2011)。陳永偉等(2014)發(fā)現，住房財富的增加會顯著增加家庭教育開支，并且其效果要遠大于非住房財富所產生的影響。吳偉平等(2016)發(fā)現房價上漲對有房家庭女性產生了“財富效應”，導致有房家庭女性的就業(yè)率顯著降低；而對無房家庭女性產生了就業(yè)沖擊效應，表現為無房家庭女性就業(yè)率上升。此外，Lovenheim (2011)在美國房價對大學入學率的研究中也將作用機制歸結為“財富效應”，并且發(fā)現住房財富增加對低收入家庭學生在頂級公立大學和私立大學的入學率提升效果顯著。

房價上漲對個體教育選擇的另一個影響機制是就業(yè)沖擊效應。Charles 等(2018)詳細分析了房價上漲對于棄學青年就業(yè)行為的影響，結果發(fā)現這些放棄大學的年輕人更多地進入了與房地產相關的行業(yè)就業(yè)。佟家棟和劉竹青(2018)發(fā)現中國房價上漲使得建筑業(yè)工資上漲，用工擴張，從而大量低學歷勞動力流入建筑業(yè)。除此之外，很多研究分別考察了房價上漲對當地就業(yè)的影響以及就業(yè)機會對個體教育選擇的影響，也都間接驗證了就業(yè)沖擊效應這一機制。第一，在房價上漲對地區(qū)就業(yè)沖擊方面，Mian 和Sufi(2014)認為房價上漲可以通過住房財富對消費者支出的影響或通過放松流動性約束來刺激當地房地產相關行業(yè)的就業(yè)。第二，關于就業(yè)沖擊如何影響個體教育選擇，Clark(2011)分析了英國青年勞動力市場需求和非義務教育階段入學率的關系，發(fā)現當青年勞動力市場需求上升時更多的年輕人會選擇就業(yè)而放棄入學。張川川(2015)基于中國出口擴張研究了就業(yè)沖擊對個體教育選擇的影響，發(fā)現就業(yè)擴張時個體會放棄教育而選擇就業(yè)。

總結來看，盡管已有部分研究關注到了中國城市房價上漲對家庭教育支出和個體教育選擇的影響，但是大部分研究在處理內生性問題時仍然存在改進空間。更重要的是，已有文獻關于房價上漲對教育投資行為影響的機制多偏于一個方面，但是考慮到財富效應和就業(yè)沖擊效應對于教育選擇的影響可能表現為兩個相反的方向，如果不能同時進行分析將難以準確把握每個機制的存在性及作用大小。最后，目前文獻中關于房價對教育選擇影響效果異質性的討論不夠全面，尤其是對女性和農村人口等在教育上處于劣勢的人群的分析還有待加強，對政策指導意義有待提高。

三、數據與實證方法

(一)數據說明

本文利用2010 年全國人口普查微觀數據以及2005 年和2015 年全國人口抽樣調查微觀數據，首先計算了各個地級及以上城市的入學率指標。①我們參考Atkin (2016)、張川川(2015)等的做法，利用常住人口進行入學率的計算，然后通過剔除遷移人口進行穩(wěn)健性檢驗。2014 年7 月國務院印發(fā)了《關于進一步推進戶籍改革的意見》，之后各地區(qū)出臺相關政策放松農村人口市民化和異地落戶政策。這些政策會影響2015 年(本文研究期末)各城市城鄉(xiāng)戶籍人口的基數，從而會影響高中入學率的計算。但是這對本文實證結果的影響較小，主要有以下幾方面原因:第一，國務院出臺相關政策的時間是2014 年的下半年，之后各地方再出臺相關政策還會存在延時性，這對于2015 年人口流動的影響較小。第二，本文實證研究基于城市面板數據的固定效應模型或差分模型展開，能夠控制單一政策帶來的影響。第三，各城市戶籍制度改革的強度可能與房價相關，即產生遺漏變量問題，本文通過工具變量法能夠較好地解決這一內生性問題。根據我國現行的教育制度，我們將年齡介于13—15 歲且小學畢業(yè)的人口中，上初中的人口占比定義為初中入學率；年齡介于16—18 歲且初中畢業(yè)的人口中，上高中的人口占比定義為高中入學率；年齡介于19—22 歲且高中畢業(yè)的人口中，上大學的人口定義為大學入學率。

本文在后續(xù)的實證分析中將主要以高中入學率作為研究對象，這主要是因為:其一，在本文研究期內，義務教育已經基本實現全民覆蓋，受到《義務教育法》 的約束，小學和初中入學率受到房價以及其他經濟社會因素影響的可能較小。其二，與高中相比，大學入學率受到大學招生政策和名額分配的影響更大，房價在大學入學決定中的影響作用可能并不明顯。并且，中國家庭普遍對于上大學的期望收益較高，國家也有多項政策支持貧困大學生入學，因此家庭原因導致的大學入學率變化相對較小。

為了考察房價上漲對教育選擇影響的就業(yè)沖擊機制，本文根據房地產上下游行業(yè)的投入產出關系①本文使用國家統(tǒng)計局公布的《中國2002 年投入產出表》 計算各個行業(yè)與房地產業(yè)之間的投入產出關系。將就業(yè)去向分為房地產相關行業(yè)和其他與房地產關聯(lián)度較低的行業(yè)兩類。其中房地產相關行業(yè)包括房地產業(yè)、建筑業(yè)、金融業(yè)、租賃與商務服務業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)以及制造業(yè)。根據上述分類，本文將棄學青年在房地產相關行業(yè)的就業(yè)率定義為16—18 歲初中畢業(yè)后沒有繼續(xù)上學的青年中在房地產相關行業(yè)就業(yè)的人數占比；將棄學青年在其他行業(yè)的就業(yè)率定義為16—18 歲初中畢業(yè)后沒有繼續(xù)上學的青年中在房地產相關行業(yè)以外其他行業(yè)就業(yè)的人數占比。

本文使用的城市商品住房價格數據來自萬得數據庫，其他城市層面的經濟變量來自《中國城市統(tǒng)計年鑒》，實證分析時房價和GDP 變量均使用CPI 進行了調整。另外，為了分析房價上漲產生的財富效應和就業(yè)需求效應，本文使用2005 年全國人口抽樣調查數據計算了各個城市初始期的住房自有化率——擁有住房的家庭比例。②因篇幅所限，本文省略了變量描述性統(tǒng)計，感興趣的讀者可在《經濟科學》 官網論文頁面“附錄與擴展”欄目下載。

(二)實證方法

本文實證部分考察房價上漲對個體教育決策的影響及機制，主要包括三個模型:第一，房價變化對高中入學率的影響模型；第二，房價上漲對高中入學率影響的財富效應檢驗模型；第三，房價上漲對棄學青年就業(yè)選擇的影響模型。為了保證結果的穩(wěn)健性和解決內生性問題，本文使用了三種模型設定形式:第一，基于2005/2010/2015 三個年度的城市面板數據的雙重固定效應模型；第二，長截面差分數據(2015—2005)模型；第三，以房價結構斷點作為工具變量，針對長截面差分數據(2015—2005)的兩階段估計模型。

1.房價與高中入學率

本文關于房價對高中入學率影響的基準模型設定如下:

其中，下標i表示城市，t表示年份，Δ 表示2015 年與2005 年的差分值。high為高中入學率。為了考察異質性影響，本文分別計算了男性和女性，以及城鎮(zhèn)人口和農村人口的高中入學率。hp為商品住房價格，X表示城市層面的控制變量，包括人均GDP、總人口、非農人口、登記失業(yè)人數、第二產業(yè)占就業(yè)人口比例、高中學校數量和16—18 歲人口占比。ρi為城市固定效應，ωt為年份固定效應，ε為隨機擾動項。在面板數據模型中，我們對標準誤在城市層面進行聚類修正。模型(1)和模型(2)中，系數α1反映了房價上漲對高中入學率的綜合影響，由財富效應和就業(yè)沖擊效應共同決定。

2.財富效應檢驗

財富效應主要是基于家庭擁有的住房資產來實現。換句話說，在住房資產擁有量越大的城市，房價上漲帶來的財富效應應該越大?；谶@一邏輯，我們在模型(1)和模型(2)的基礎上加入了城市住房自有化率的交叉項來進行實證分析，模型設定如下:

其中，own為各個城市的住房自有化率。為了避免房價上漲與住房自有化率之間可能存在內生性問題，模型中使用2005 年基期各城市的住房自有化率，將其作為城市的初始特征進行分析。模型(3)和模型(4)中，系數β2反映了房價上漲對不同住房自有化率城市的異質性影響。如果財富效應存在，可以預期β2的估計結果將為正。

3.就業(yè)沖擊效應檢驗

參考Charles 等(2018)，這部分將主要通過考察房價上漲對棄學青年就業(yè)行業(yè)選擇的影響來檢驗就業(yè)沖擊效應。具體的回歸模型設定如下:

其中，emp為16—18 歲棄學青年在房地產相關行業(yè)和其他行業(yè)的就業(yè)率。系數γ1反映了房價上漲對棄學就業(yè)青年在兩類行業(yè)就業(yè)率的影響。估計結果為正表明房價上漲提高了棄學就業(yè)青年在該類行業(yè)中的就業(yè)率，即對入學率存在負向的就業(yè)沖擊效應；反之亦然。

4.工具變量

房價上漲與個體教育決策和就業(yè)選擇的內生性主要表現為遺漏變量問題，例如地區(qū)的工業(yè)化和城鎮(zhèn)化進程、產業(yè)發(fā)展政策、就業(yè)扶持政策、各類經濟沖擊等都可能同時影響本城市的房價、教育以及就業(yè)。本文參照Charles 等(2018)的方法，首先通過數據擬合計算每個城市在2005—2015 年間房價變化的結構斷點，然后將斷點兩側的斜率差作為樣本期內房價變化的工具變量。該工具變量的經濟學邏輯為:一個城市的經濟基本面在短期內通常不會突然發(fā)生劇烈變化，例如城市的人口、人均收入或者建筑成本都不會在短時間內大幅度變化；而房價的短期結構性變化主要來自外生于經濟基本面的房地產市場內部的短期沖擊，例如房地產市場上的投機性投資行為(Mayer，2011)、住房貸款利率下調(Favilukis 等，2010)或抵押貸款條件降低(Barlevy 和Fisher，2010)等因素。由此構造的結構斷點工具變量就能被解釋為獨立于其他經濟基本面變量的外生沖擊所導致的房價變化，而結構斷點兩側的房價增長率之差則反映了上述因素導致的房價短期沖擊強度。這類型沖擊并不會通過房價以外的渠道影響個人教育選擇與就業(yè)市場，因此是一個合理的工具變量。結構斷點的估計方程如下:

其中，t代表具體的年份，為城市i出現房價斷點的初始年份；系數πi反映了斷點前后房價增長率差值，即為本文的工具變量。從具體操作來說，針對每個城市的11 個樣本點，選取2006—2014 年間的每一個年份作為t?對模型(7)進行估計，從而對于每個城市可以得到9 個模型估計結果；然后從中選取模型擬合優(yōu)度最大的模型對應的t?作為該城市的結構斷點，對應的π作為該城市2005—2015 年房價增長率的工具變量。

為了檢驗上述工具變量的有效性，我們分別考察了該工具變量與研究期內城市房價以及其他主要經濟基本面特征變化量之間的相關性。①工具變量與其他變量之間相關性的擬合結果請見《經濟科學》 官網“附錄與擴展”。擬合結果顯示結構斷點工具變量與2005—2015 年房價對數之間表現出顯著的負相關關系，與其他主要經濟基本面特征變量沒有明顯的相關性。這表明本文基于房價結構斷點構造的工具變量獨立于其他經濟基本面特征，能夠較好地滿足工具變量的排他性要求。

四、實證結果分析

(一)房價上漲對教育決策的影響

表1 報告了采用雙重固定效應模型回歸得到的房價上漲對高中入學率的影響結果。②控制變量的系數估計結果請見《經濟科學》 官網“附錄與擴展”。從第(1)列針對全部個體高中入學率的模型估計結果來看，房價上漲對于本城市高中入學率具有顯著的負向影響。系數值為－0.037 表明房價上漲1 倍將導致本城市的高中入學率顯著下降3.7 個百分點。第(2)列和第(3)列分別考察了房價上漲對于男性和女性高中入學率的影響?？梢钥闯觯績r上漲顯著降低了16—18 歲女性繼續(xù)接受高中教育的概率，房價上漲1 倍女性高中入學率將顯著下降7.9 個百分點；但是對男性高中入學率的平均影響效應較小且在統(tǒng)計上不顯著。第(4)列和第(5)列進一步考察了房價上漲對于城鎮(zhèn)戶籍和農村戶籍人口高中入學率的影響。從回歸結果來看，房價上漲對于城鎮(zhèn)戶籍人口高中入學率的影響為負，但在統(tǒng)計上不顯著；而對于農村戶籍人口，房價上漲1 倍將會導致其高中入學率顯著下降7.5 個百分點。這種顯著的城鄉(xiāng)異質性影響差異可能有以下兩種解釋:第一，與農村相比，城鎮(zhèn)家庭對于子女有更高的教育期望(鄒薇和程波，2017)，因此受到外界沖擊的影響較小。第二，房價上漲帶來的正向財富效應對于城鎮(zhèn)家庭的影響更大，抵消了部分就業(yè)沖擊對教育選擇的負向影響；在農村由于大多數家庭并不擁有商品住房，因此受到房價財富效應的影響較小，更多年輕人會因為就業(yè)機會增加而放棄繼續(xù)接受教育的機會。

表1 房價變化與高中入學率(面板數據模型)

表2 報告了差分模型的回歸結果。首先，Panel A 報告了對2005—2015 年差分模型的OLS 估計結果。第(1)列中Δln(hp)的估計系數值為－0.061 并且在95%的置信水平上顯著，表明房價上漲1 倍會導致本城市的高中入學率顯著下降6.1 個百分點。第(2)—(5)列的異質性分析結果顯示，房價上漲1 倍會導致女性和農村戶籍人口的高中入學率分別顯著下降10.2 個百分點和12.6 個百分點，但對男性和城鎮(zhèn)戶籍人口的高中入學率影響較小且在統(tǒng)計上不顯著。

表2 的Panel B 報告了采用2SLS 估計方法得到的回歸結果。從一階段回歸結果來看，F統(tǒng)計量為12.984，說明不存在弱工具變量問題。①我們嘗試在差分模型中直接加入工具變量進行回歸，結果顯示在控制了房價差分變量后，工具變量的系數在統(tǒng)計上不顯著，說明本文選取的工具變量與其他不可觀測的變量相關性不強，能夠在一定程度上滿足排他性要求，請見《經濟科學》 官網“附錄與擴展”中的表A3。房價結構斷點與房價增長率之間表現為顯著的負向關系，即在研究期內房價結構斷點越小的城市房價整體的增長率越大。該結果與Charles 等(2018)的研究發(fā)現相反，其主要原因在于，Charles 等(2018)描述的21 世紀初美國房價上漲過程表現為先慢后快的特征，其中快速的房價上漲主要是由于外生投機沖擊造成的。然而，在20 世紀末的住房市場改革后，中國的房地產市場就呈現出快速的上漲趨勢。為了避免房價過熱帶來的市場風險，國家出臺了一系列的房地產市場調控政策來抑制房價上漲?？梢哉f，在過去近二十年的發(fā)展過程中，中國城市房價的轉折性變化都離不開國家和地方政府的調控政策。特別地，房價上漲較快的城市往往會實施更嚴格的調控政策(羅鵬等，2020)，這就使得我們基于中國的房價數據得到的結構斷點與實際的房價增長率之間表現為明顯的負相關關系。②我們也嘗試使用2002—2010 年的數據對房價結構斷點進行了測算，結果顯示房價結構斷點與房價增長率之間仍然表現為顯著的負向關系，請見附錄與擴展中的表A4。

表2 房價變化與高中入學率(差分模型)

從第二階段的估計結果來看，使用工具變量得到的結果與固定效應模型的回歸結果基本一致:房價上漲導致本城市整體的高中入學率顯著下降，并且對于女性和農村戶籍人口高中入學率的影響要大于對男性和城鎮(zhèn)戶籍人口的影響。根據工具變量的估計結果，房價上漲1 倍將導致本城市的高中入學率顯著下降32.4 個百分點，其中女性高中入學率下降40.4 個百分點，農村戶籍人口高中入學率下降38.6 個百分點。工具變量回歸系數要顯著大于OLS 估計結果，這主要是由于工具變量解決了房價上漲與高中入學率同向變化的內生性問題。具體來說，房價和教育水平的提高都在一定程度上反映了經濟上行的趨勢，因此可能存在某些不可觀測的經濟因素導致房價和高中入學率同向變化。

(續(xù)表)

針對上述結果本文進行了五個方面的穩(wěn)健性檢驗:第一，使用2000—2010 年的數據進行分析；第二，剔除跨市遷移人口對入學率測算的影響；第三，篩選結構斷點顯著(1%、5%、10%的統(tǒng)計顯著性)的城市樣本對工具變量回歸結果進行重新估計；第四，將高中適齡人口的年齡范圍向前(15—17 歲)和向后(17—19 歲)分別調整一年進行回歸檢驗；第五，剔除2010 年《國家中長期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要 (2010—2020 年)》 政策可能造成的影響；上述結果都較為穩(wěn)健，詳見“附錄與擴展”第三部分。①我們采用了兩種方法來剔除教改政策帶來的影響:第一，以2009 年各城市普通高中在校人數與中等職業(yè)教育在校人數的比值(gzb09)作為政策實施強度加入回歸方程中進行控制；第二，在工具變量回歸中去掉房價結構斷點出現在2010 年的城市樣本。

(二)房價上漲的財富效應

在機制分析部分，本文首先基于模型(3)和模型(4)考察房價上漲對個體教育決策影響的財富效應，回歸結果如表3 所示。這里我們主要關注房價與住房自有化率的交叉項系數。Panel A 報告了雙重固定效應模型的估計結果。在所有模型中，ln(hp)×own的系數都為正，并且除了女性高中入學率模型以外都在10%統(tǒng)計水平上顯著，表明在家庭擁有住房資產越多的城市，房價上漲對于高中入學率的正向作用越大(或者負向作用越小)，即驗證了房價對教育選擇影響的財富效應。從異質性結果來看，房價上漲帶來的財富效應對于男性教育選擇的正向影響大于女性，對于城鎮(zhèn)戶籍人口和農村戶籍人口都具有顯著的正向作用。Panel B 采用差分模型的OLS 估計結果與Panel A 中的結果基本一致。在Panel C 中，我們使用π和π×own分別作為ln(hp)和ln(hp)×own的工具變量進行2SLS 估計，得到了與固定效應模型基本一致的結論。特別地，在使用工具變量后，財富效應對于男性和城鎮(zhèn)戶籍人口高中入學率的影響較大，而對于女性和農村戶籍人口高中入學率的影響較小且在統(tǒng)計上不顯著。

表3 房價變化與自有住房的財富效應

(三)房價上漲的就業(yè)沖擊效應

表4 報告了對以房地產相關行業(yè)就業(yè)率作為被解釋變量的模型(5)和模型(6)的回歸結果。Panel A 和Panel B 分別是對固定效應模型和一階差分模型的OLS 估計結果，可以看出，房價上漲顯著提高了高中適齡人口在房地產相關行業(yè)的就業(yè)比例，并且這種正向的就業(yè)沖擊效應普遍作用于不同性別以及城鎮(zhèn)和農村群體。這一結果驗證了房價對教育選擇的影響存在負向的就業(yè)沖擊效應。Panel C 中基于2SLS 估計方法也得到了一致的結論。在排除了缺失變量的影響后，房價上漲1 倍對高中棄學青年去往房地產相關行業(yè)就業(yè)的提升作用提高到41.4 個百分點；其中女性高中棄學青年在房地產相關行業(yè)就業(yè)的比例提高了69.5 個百分點，顯著高于男性的21.3 個百分點(統(tǒng)計不顯著)。此外我們發(fā)現，城鎮(zhèn)戶籍高中棄學青年在房地產相關行業(yè)就業(yè)的比例提高了83.2 個百分點，顯著高于農村戶籍的32 個百分點(統(tǒng)計不顯著)。這可能主要是因為:第一，與房地產相關的行業(yè)主要集中在城鎮(zhèn)地區(qū)，因此對于城鎮(zhèn)青年的就業(yè)選擇影響更加明顯；第二，由于城鄉(xiāng)戶籍差異的存在，城鎮(zhèn)戶籍青年能夠獲得更多的就業(yè)信息和享受更多的就業(yè)政策，因此城鎮(zhèn)戶籍青年在房價上漲時更多地選擇棄學就業(yè)(喬明睿等，2009)；第三，城鄉(xiāng)青年在社會資本上存在差異(肖璐和范明，2015)，這也可能導致城市青年在房價上漲時的就業(yè)選擇更強(孔高文等，2017)；第四，房地產相關行業(yè)可能要求就業(yè)人員對本地區(qū)房地產相關行業(yè)有一定的基本認知，而農村青年由于缺乏對相關行業(yè)的必備知識而難以進入。

表4 房價變化與高中適齡人口在房地產相關行業(yè)的就業(yè)情況

類似地，我們分析了房價上漲對非房地產相關行業(yè)就業(yè)的影響，詳見“附錄與擴展”第四部分。整體來看，房價上漲之后，高中棄學青年選擇去非房地產相關行業(yè)就業(yè)的比例有所下降。但是該下降幅度要顯著低于房地產相關行業(yè)就業(yè)比例的提升幅度，且在使用工具變量后，房價對非房地產相關行業(yè)就業(yè)的影響在統(tǒng)計上都不顯著。這說明，房價上漲引致的相關行業(yè)的就業(yè)繁榮，一方面可能從其他行業(yè)吸引了一些就業(yè)，更重要的是另一方面，導致了大量高中適齡青年選擇放棄學業(yè)而直接就業(yè)。

(四)教育回報率的異質性

本文前述的研究證實了房價上漲對家庭教育選擇具有顯著的影響，其核心經濟邏輯在于家庭進行教育投資的成本收益分析。當輟學就業(yè)的收益變高時，個體有更大可能選擇就業(yè)。與之相對，當教育回報率較高時，房價上升導致的就業(yè)沖擊效應就可能較小。教育回報率在中國城市間存在顯著差異(邢春冰等，2013)，這就可能導致房價變化對家庭教育選擇的影響效果存在空間異質性。特別地，在教育回報率更高的城市或地區(qū)，人們接受高教育的意愿更加強烈，因此外部經濟沖擊(包括房價變化)對個體教育選擇的影響就會更小。在本文實證研究的最后來考察“房價—教育選擇”影響在具有不同高教育回報率城市之間的異質性?？紤]到房價上漲也可能影響城市的教育回報率，因此我們使用研究期初即2005 年各城市的教育回報率作為城市的初始特征，通過與房價的交叉項來考察教育回報率的異質性影響。

本文首先利用2005 年全國人口抽樣調查微觀數據計算了每個城市平均的教育回報率:

其中，j表示個體，income為個體的月收入，edu為教育年限；Z表示個體和家庭層面可能影響個體收入水平的控制變量，包括性別、年齡、民族、婚姻狀況、家庭人口數、生育情況、職業(yè)類型、行業(yè)類型、就業(yè)身份等。系數δ1為城市的教育回報率。根據本文的計算，2005 年各城市教育回報率的均值為0.043 (標準差為0.014)，即教育年限增加1 年收入將增加4.3%。

采用與模型(3)和模型(4)相同的設定形式，表5 報告了引入教育回報率交叉項的模型回歸結果。與我們預期的一致，教育回報率與房價交叉項的系數在所有模型中都為正，且除女性高中入學率的2SLS 估計結果均在統(tǒng)計上顯著。這說明，在教育回報率越高的城市房價上漲對高中入學率的負向作用越小。由此可見，教育回報率的提升是確保個體在進行教育投資時免受外部經濟沖擊干擾的關鍵。

表5 教育回報率的異質性

五、結論性評述

根據發(fā)達國家的經驗，房地產市場的發(fā)展具有明顯的周期性特征。在經歷了近二十年的高速增長之后，中國城市的住房價格逐漸進入平穩(wěn)發(fā)展時期。房價的周期性變化如何影響未來的經濟增長，是目前學術界討論的重要議題，對于政策制定者有針對性地制定應對策略具有重要的現實意義。教育作為人力資本形成的主要途徑，對于個體的人生發(fā)展以及國家未來的經濟增長和國際競爭力的提升都具有不可替代的作用。本文通過實證考察短期內房價波動對個體教育選擇的影響，試圖為上述問題提供一種解釋機制。

具體來說，本文使用2010 年全國人口普查微觀數據以及2005 年和2015 年全國人口抽樣調查微觀數據，計算了中國二百余個地級及以上城市的入學率指標，并與城市層面的住房價格數據進行匹配構建了城市層面的面板數據。為了解決房價對個體教育決策因果分析的缺失變量問題，本文參考Charles 等(2018)的做法，識別了各個城市房價變動的結構性斷點，并依此構造了房價變化的工具變量。研究結果顯示:第一，房價上漲對于高中入學率具有顯著的負向影響；平均來看，房價上漲1 倍本城市的高中入學率將顯著下降3.7 個百分點；在使用工具變量后，房價上漲1 倍將導致本城市的高中入學率顯著下降32.4 個百分點。異質性的研究結果顯示，房價上漲對女性和農村戶籍人口高中入學率的負向影響更加顯著。第二，房價上漲對個體教育選擇的影響表現為正向的財富效應和負向的就業(yè)沖擊效應，其中就業(yè)沖擊效應占主導，房價上漲引發(fā)相關行業(yè)就業(yè)需求增加是導致高中入學率下降的主要原因。第三，房價上漲對女性和農村戶籍人口高中入學率的負向影響要顯著大于男性和城鎮(zhèn)人口；其中財富效應對于男性和城鎮(zhèn)戶籍人口的影響較大，抵消了就業(yè)沖擊帶來的影響；但對于女性和農村戶籍人口，財富效應相對較小，房價上漲主要通過就業(yè)市場沖擊導致其繼續(xù)接受教育的比例顯著下降。第四，教育回報率的提升有助于緩解房價變化的就業(yè)沖擊效應對個體教育選擇的負面影響。

本文的研究結論對于進一步理解房價波動對經濟和社會的影響具有以下幾點重要啟示。首先，中國的住房市場化改革發(fā)展不過二十余年，房價整體上仍然處于上升期，周期性波動尚未顯現。然而，個體在房價上升期受到就業(yè)市場沖擊更多地選擇放棄教育投資的現象，有可能導致在房價進入下降期時，經濟不景氣與人力資本積累不足同時出現。此外，根據本文的研究結論尚無法推測在房價下降時個體是否會反過來選擇進行教育投資。因此，如何解決住房市場上升期對個體教育投資的負向沖擊，對于維持經濟增長的可持續(xù)以及降低未來經濟低迷期的恢復成本都具有重要的意義。其次，在中國重男輕女的傳統(tǒng)思想影響下，住房對于男性的婚姻市場地位具有重要影響。本文的研究進一步證實了房價對于男女教育差別的影響。此外，本文關于性別影響差異的研究發(fā)現還從側面揭示了家庭在進行教育投資和企業(yè)在進行勞動力選擇時對男性和女性的區(qū)別對待。最后，房價上漲對于城鄉(xiāng)差距的影響需要更加全面地審視。一方面，房地產市場的發(fā)展主要集中在城市地區(qū)，這種非經濟初始稟賦(例如居住地是否在城市)的差異伴隨著房價的快速上漲顯著加劇了城鄉(xiāng)之間的財富差距。另一方面，伴隨著房價上漲帶來的就業(yè)沖擊，農村青年相比于城鎮(zhèn)青年更早地進入就業(yè)市場，這種現象可能在短期內減少城鄉(xiāng)收入差距；然而從長期來看，教育回報率的實現將會導致城鄉(xiāng)收入差距進一步拉大。