高宏霞 王成

摘? ?要：房地產價格調控一直以來都是地方政府關注的重點。本文基于創(chuàng)新資源協(xié)同視角，利用中國70個大中城市面板數(shù)據(jù)，從城市地理特征和經濟特征兩方面分別構建空間權重矩陣，利用偏微分方法和空間杜賓模型，研究創(chuàng)新資源協(xié)同、空間關聯(lián)對城市房價影響的直接效應和空間溢出效應以及考察房地產行業(yè)動態(tài)性的調節(jié)作用。研究發(fā)現(xiàn)：在考慮城市地理特征和經濟特征時，創(chuàng)新資源協(xié)同均會顯著促進本城市房價上漲，空間效應以直接效應為主，而對鄰近城市房價的空間溢出效應不明顯;考慮空間關聯(lián)作用時，創(chuàng)新資源協(xié)同空間關聯(lián)在兩類城市特征下均會顯著促進本城市房價上漲，對鄰近城市房價的空間溢出效應僅在考慮城市地理特征時成立，城市經濟特征并不能增強創(chuàng)新資源協(xié)同空間關聯(lián)的空間溢出效應;房地產行業(yè)動態(tài)性在創(chuàng)新資源協(xié)同、空間關聯(lián)與城市房價之間關系的調節(jié)作用均不顯著。

關鍵詞：城市房價;創(chuàng)新資源協(xié)同;空間效應;行業(yè)動態(tài)性

DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2021.06.001

中圖分類號：F293.3文獻標識碼：A? ? ? ? ? ?文章編號：1003-9031（2021）06-0003-11

一、引言及文獻綜述

城市是人才、資金、技術、知識等方面最為活躍的地方，是創(chuàng)新活動主要的空間載體。我國學者趙黎明（2002）等首先明確提出了城市創(chuàng)新系統(tǒng)理論，認為集中在城市地理區(qū)域范圍內各個創(chuàng)新主體要素（政府、企業(yè)、高校和科研機構等）、創(chuàng)新客體要素（創(chuàng)新相關的物質、資源條件）在相關的制度約束和政策實施的創(chuàng)新過程中相互影響、相互作用、相輔相成中形成的社會經濟系統(tǒng)。有關房地產行業(yè)特別是城市房價和要素以及創(chuàng)新之間的關系，已有學者進行了一定研究。余泳澤等（2017）學者從“房價—要素—創(chuàng)新”的傳導角度開展研究，發(fā)現(xiàn)房價上漲的空間蔓延效應通過擠占創(chuàng)新資金負向影響周邊城市技術創(chuàng)新活動。但張所地等（2019）發(fā)現(xiàn)城市創(chuàng)新性特征也會顯著正向影響房地產市場，溢出效應顯著，是引致中國房價分化的內爆力。然而，在城市創(chuàng)新系統(tǒng)內部，各類創(chuàng)新資源并不是單一的發(fā)揮作用對房價產生影響，各類創(chuàng)新資源之間的協(xié)同互動作用往往被忽視。值得關注的問題是城市內部各類創(chuàng)新資源的協(xié)同作用對房價究竟會產生怎樣的影響？若考慮城市間創(chuàng)新資源協(xié)同作用的空間聯(lián)系時，兩者間的關系是否有變化？更進一步的，伴隨著房地產行業(yè)的動態(tài)變化，其是否在創(chuàng)新資源協(xié)同、空間關聯(lián)對城市房價的影響中產生某種調節(jié)作用？因此，探究城市創(chuàng)新系統(tǒng)內部各類創(chuàng)新資源的協(xié)同互動作用對城市房價的影響，以及考慮房地產行業(yè)的動態(tài)變化在其中的影響，對于地方政府進行房價調控具有重要的意義。

目前，從已有的相關文獻來看，研究城市內部創(chuàng)新資源協(xié)同對房價影響的文獻較為匱乏，與本文研究相關的文獻主要從以下兩個方面展開。

一是研究創(chuàng)新資源對房價的影響，相關文獻多側重探討創(chuàng)新人才、創(chuàng)新資金、創(chuàng)新物質條件、創(chuàng)新技術等對房價的影響。王榮等（2016）從城市基礎設施、創(chuàng)新投入和產出三個視角研究發(fā)現(xiàn)，房價受城市基礎設施的影響最大，其次受城市創(chuàng)新產出的影響，城市基礎設施和創(chuàng)新產出對房價均有正資本化效應，而城市創(chuàng)新投入對房價的影響不顯著，但存在負相關的關系。馮珍等（2019）研究表明，住宅商品房價格會受到區(qū)域創(chuàng)新要素顯著的促進作用，受到資金、技術要素的促進作用明顯小于受到基礎設施和人才要素的促進作用。楊木旺等（2020）研究得出，科技投入中 R&D 人數(shù)的顯著增加是推高房價的主要原因，科技創(chuàng)新能力的產出和研發(fā)經費投入的正向影響較小。

二是研究創(chuàng)新資源集聚對房價的影響。況偉大（2013）認為，F(xiàn)DI對中國大中城市房價具有顯著影響。范新英等（2018）通過構建人才、資金和技術集聚度等指標，利用空間杜賓面板數(shù)據(jù)模型實證得出，城市創(chuàng)新集聚能夠促使房價上漲。李心雅（2015）認為人口在城市的大規(guī)模集聚，引起銀行的房地產信貸規(guī)模的擴張，進而推動住房價格的上漲。此外，曾嵐婷等（2019）從要素的空間流動視角，研究發(fā)現(xiàn)國際資本流動對房價有重要影響。

綜上所述，關于創(chuàng)新資源對房價影響的相關文獻，已有研究關注到要素、資源的集聚效應對房價的影響，同時還考慮到要素的空間流動，但僅從單一的要素或資源在一定時間段對房價所產生的影響進行了研究，在一定程度上缺乏考慮系統(tǒng)內部各類資源之間協(xié)同互動的作用。而從協(xié)同的角度來看，相關研究更多關注政府、企業(yè)和大學以及科研機構等主體要素之間的協(xié)同創(chuàng)新，很少從城市創(chuàng)新系統(tǒng)內部各類創(chuàng)新資源協(xié)同作用的視角來研究創(chuàng)新資源協(xié)同對城市房價的影響。因此，本文基于城市創(chuàng)新系統(tǒng)理論以及協(xié)同的視角，從城市地理特征和經濟特征兩方面構建空間權重矩陣，利用Lesage&Pace（2009）的偏微分方法和空間杜賓面板模型，研究創(chuàng)新資源協(xié)同對城市房價影響的直接效應和空間溢出效應，同時檢驗了考慮空間關聯(lián)作用時兩者的關系。在此基礎上，將行業(yè)動態(tài)性納入研究框架，考察房地產行業(yè)動態(tài)性在創(chuàng)新資源協(xié)同、空間關聯(lián)與城市房價之間關系的調節(jié)作用。

二、理論分析與研究假設

德國物理學家赫爾曼·哈肯于上世紀60年代中期首次提出協(xié)同理論，其最初出現(xiàn)在科學領域，而非經濟學領域?！皡f(xié)同效應”是協(xié)同作用所產生的效果，是在一個開放的系統(tǒng)內多個子系統(tǒng)之間相互作用所產生的整體效果。“協(xié)同”就是將兩個或兩個以上不同的資源或不同的個體進行合理的搭配組合，從而達到個人或組織所期成果的過程或能力，而且協(xié)同作用產生的整體效果大于個體所產生效果的簡單加總。關于創(chuàng)新資源集聚的內涵，從靜態(tài)視角來看，是指地區(qū)的創(chuàng)新資源在某一時點所積累的總體數(shù)量以及各個創(chuàng)新主體之間對創(chuàng)新資源的分配情況;從動態(tài)視角來看，是指創(chuàng)新資源在地區(qū)不斷地積累和優(yōu)化以及整合的動態(tài)變化過程。一般情況下， 創(chuàng)新資源集聚可以被看做是高技術領域內相互關聯(lián)的企業(yè)或機構在一定的地理位置上的集聚，即高技術企業(yè)的集聚化或高技術的產業(yè)集聚。此外，創(chuàng)新資源協(xié)同會在區(qū)域間創(chuàng)新資源協(xié)同勢差以及空間的相互作用下促使創(chuàng)新資源在各個城市之間的流動。同時，人們?yōu)榱藵M足其需求所進行的社會經濟活動，使得城市內聚集了各種各樣的創(chuàng)新要素，通過有效資源配置形成了顯著的要素集聚效應和協(xié)同效應，從而拉動了該地區(qū)技術的不斷進步和經濟發(fā)展水平的不斷提高。創(chuàng)新集聚水平高的城市依靠完善的基礎設施和便利的交通以及高效的信息資源，產生了比其他城市更多的學習曲線效應和經驗效應，吸引了大量的創(chuàng)新人才和資本的流入，產生了“虹吸效應”，進而使得房地產市場蓬勃發(fā)展，催生房價上漲。

法國經濟學家弗朗索瓦·佩魯?shù)摹霸鲩L極”理論明確指出：經濟增長不會同時出現(xiàn)在所有的行業(yè)和地區(qū)，而是首先出現(xiàn)和集中在有巨大資源優(yōu)勢的某些行業(yè)和地區(qū)，以其人才和資本的流動以及技術擴散來促進周邊地區(qū)的經濟增長。發(fā)展經濟學家阿爾伯特·赫希曼的“極化效應”認為，增長極的產生勢必會引起產業(yè)的集聚，將鄰近地區(qū)的相關物質資源以及能源吸引到本地區(qū)，從而對鄰近地區(qū)產業(yè)發(fā)展產生了負面的影響;其提出的“擴散效應”認為，隨著經濟增長中心地區(qū)的不斷發(fā)展，在經濟增長中心的周邊地區(qū)，會獲得經濟增長中心地區(qū)的人才，資本等要素的不斷流入，從而帶動了本地區(qū)產業(yè)的不斷發(fā)展，并且還指出由于發(fā)達地區(qū)的長期發(fā)展會拉動鄰近地區(qū)經濟的發(fā)展，長期來看這種擴散效應最終會大于極化效應。城市創(chuàng)新系統(tǒng)內部創(chuàng)新資源的協(xié)同互動和創(chuàng)新要素集聚所形成得協(xié)同效應和集聚效應可以不斷增強城市的創(chuàng)新基礎，從而對城市房地產行業(yè)特別是城市房價產生重要影響。根據(jù)熊彼特所提出的技術創(chuàng)新的完整過程即“發(fā)明—創(chuàng)新—擴散”，城市創(chuàng)新資源通過基礎設施和通信渠道將現(xiàn)有的知識、信息和技術傳播到周邊地區(qū)，形成次級集聚點，有助于該地區(qū)形成良好的創(chuàng)新環(huán)境，從而吸引其他地區(qū)的企業(yè)特別是高新技術企業(yè)的進入，促進周邊地區(qū)的創(chuàng)新活動和經濟增長以及房地產市場的繁榮，對本地區(qū)房價以及鄰近地區(qū)房價產生重要影響。而創(chuàng)新資源協(xié)同在各個地區(qū)間是動態(tài)聯(lián)系的，創(chuàng)新資源要素會因各個地區(qū)間創(chuàng)新資源協(xié)同勢差以及空間的相互作用而在區(qū)際單向、雙向或多向流動和轉換，能夠更有效地轉化為生產力，進而增強城市創(chuàng)新能力，從而推動房地產市場的繁榮和房價高企。

假設1：創(chuàng)新資源協(xié)同能夠促進城市房價的上漲，創(chuàng)新資源協(xié)同對城市房價的影響存在空間效應。

假設2：創(chuàng)新資源協(xié)同空間關聯(lián)對城市房價影響的空間效應存在差異性。

假設3：城市經濟的發(fā)展能夠減弱地理距離摩擦所帶來的阻礙作用，可以極大改善房地產行業(yè)動態(tài)性對創(chuàng)新資源協(xié)同、空間關聯(lián)與城市房價的調節(jié)作用。

三、研究設計

（一）計量模型的設定

基于研究主題，本文研究過程可以概括為：首先，初步檢驗了創(chuàng)新資源協(xié)同、空間關聯(lián)對城市房價的影響以及行業(yè)動態(tài)性的調節(jié)作用;其次，采用Lesage&Pace（2009）的偏微分方法與空間杜賓模型對主要解釋變量進行空間效應分解，進一步剖析創(chuàng)新資源協(xié)同、空間關聯(lián)對城市房價影響的直接效應和空間溢出效應以及行業(yè)動態(tài)性的調節(jié)作用。因此，以自變量為創(chuàng)新資源協(xié)同IRC為例，構建如下的空間杜賓模型（解釋變量為創(chuàng)新資源協(xié)同的空間關聯(lián)時只需將下式中的IRC替換為IRCP）：

式（1）用來研究創(chuàng)新資源協(xié)同對城市房價的影響;？籽為自回歸系數(shù);Conts為相關控制變量;μ為地區(qū)固定效應;λ為時間固定效應;ε為隨機誤差項;W代表地理距離權重矩陣或經濟距離權重矩陣。

式（2）用于研究行業(yè)動態(tài)性對創(chuàng)新資源協(xié)同與城市房價之間關系的調節(jié)作用。

（二）變量選取與數(shù)據(jù)來源

1.因變量

城市房價。用城市商品房平均銷售價格作代理變量，以各城市所在省份的CPI進行平減轉化為實際值，同時對變量做對數(shù)處理來盡可能的消除異方差。

2.自變量

自變量用于衡量城市創(chuàng)新資源協(xié)同，以及從動態(tài)角度考慮城市間創(chuàng)新資源協(xié)同的空間關聯(lián)作用，為了盡可能的消除異方差將最終的綜合變量做對數(shù)處理。

首先，借鑒余永澤等（2017）利用相應指標做平均處理的方法得到相對指標，可以消除地區(qū)之間面積大小、城市規(guī)模、人口規(guī)模等異質性帶來的不可比因素，本文分別用技術服務和地質勘查業(yè)從業(yè)人員總數(shù)占年末總人口數(shù)量的比值、科學技術支出額占地方財政支出額的比值、固定資產投資額占地方生產總值的比值、互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)占地方總人口數(shù)量的比值、專利授權數(shù)量占科學研究、技術服務和地質勘查業(yè)從業(yè)人員總數(shù)的比值依次作為創(chuàng)新人力資源（HR）、創(chuàng)新財力資源（FR）、創(chuàng)新物力資源（MR），創(chuàng)新信息資源（IR）、創(chuàng)新知識技術資源（KTR）的代理變量，從五個方面系統(tǒng)的衡量創(chuàng)新資源。

借鑒陳收等（2015）利用創(chuàng)新資源之間的交互作用來測度創(chuàng)新資源協(xié)同的方法：

其中，IRCPi用來度量城市i對其他城市的創(chuàng)新資源協(xié)同空間關聯(lián)總量。

3.控制變量

參考已有的相關研究，本文主要從供求的角度，選取了商品房銷售面積（Are）、人口規(guī)模（Pop）、產業(yè)結構（Ind）、交通狀況（Yep）、教育水平（Edu）和醫(yī)療水平（Med）等方面。

4.調節(jié)變量

行業(yè)動態(tài)性（ED）。由于房地產行業(yè)的動態(tài)變化和不穩(wěn)定性，本文以房地產行業(yè)動態(tài)性作為本文的調節(jié)變量，研究房地產行業(yè)動態(tài)性在創(chuàng)新資源協(xié)同以及其對應的空間關聯(lián)對城市房價影響關系中的調節(jié)作用。借鑒Gregory等（1984）的度量方法，房地產行業(yè)動態(tài)性的處理方式為：先計算房地產行業(yè)商品房的平均銷售收入，然后對時間虛擬變量進行計量回歸便可得到其標準差，最后再用計算所得的標準差除以房地產行業(yè)每年的平均銷售收入的均值即可。變量定義和描述性統(tǒng)計見表1。

四、實證結果與分析

（一）平穩(wěn)性檢驗

為了防止使用面板數(shù)據(jù)造成偽回歸，將本文各變量用LLC檢驗和IPS檢驗進行單位根檢驗，檢驗發(fā)現(xiàn)各變量均平穩(wěn)，故可進行面板數(shù)據(jù)的計量回歸（見表2）。

（二）空間相關檢驗

本文運用stata16的計量軟件，以地理距離權重矩陣為基礎測算了房價的 Morans I。發(fā)現(xiàn)2005—2019年我國69個大中城市多數(shù)年份的房價莫蘭指數(shù)結果均大于0，且Z值大于1.96，這表明城市房價具有顯著的空間正相關性，相似房價水平的區(qū)域有明顯的空間集聚現(xiàn)象（見表3）。

（三）空間計量模型的識別

在檢驗房價具有空間相關性后，本文首先構建LM統(tǒng)計量檢驗是否符合空間滯后模型或空間誤差模型二者之一。根據(jù)Anselin（1988）提出的判別標準發(fā)現(xiàn)，LMLAG、LMERR、R-LMLAG和R-LMERR均顯著，故選擇空間杜賓模型。其次，進行LR檢驗和Wald檢驗，進一步判斷空間杜賓模型的擬合效果，即空間杜賓面板模型是否可以被空間滯后或空間誤差模型替代而對本文的研究問題進行空間估計，結果表明本文選擇空間杜賓面板模型進行分析更優(yōu)。根據(jù)豪斯曼檢驗結果，本文空間杜賓面板模型選用固定效應模型。

（四）實證結果與分析

1.創(chuàng)新資源協(xié)同、空間關聯(lián)對城市房價影響的初步檢驗

表4給出了地理距離和經濟距離兩類權重矩陣下，創(chuàng)新資源協(xié)同、空間關聯(lián)對城市房價影響以及環(huán)境動態(tài)性對其二者間關系的調節(jié)作用的空間回歸結果。模型（1）和模型（5）表示在兩類權重矩陣下創(chuàng)新資源協(xié)同對城市房價影響的空間回歸結果，模型（3）和模型（7）表示創(chuàng)新資源協(xié)同空間關聯(lián)對城市房價影響的空間回歸結果，模型（2）（4）（6）（8）則表示加入調節(jié)變量行業(yè)動態(tài)性的交互項IRC×ED和IRCP×ED后上述變量間的空間回歸結果。

當自變量是創(chuàng)新資源協(xié)同時，在兩類權重矩陣下，創(chuàng)新資源協(xié)同IRC的系數(shù)均為0.179，且通過了1%的顯著性檢驗，這表明創(chuàng)新資源協(xié)同對城市房價存在正向的促進作用，即創(chuàng)新資源協(xié)同每提高1%，將促使房價上漲0.179%。加入行業(yè)動態(tài)性ED變量后，發(fā)現(xiàn)兩類矩陣下的交互項IRC×ED的系數(shù)均未通過顯著性檢驗，這表明考慮城市的地理和經濟特征時，行業(yè)動態(tài)性對創(chuàng)新資源協(xié)同與城市房價之間關系沒有顯著的調節(jié)作用。

當自變量為創(chuàng)新資源協(xié)同空間關聯(lián)時，兩類權重矩陣下的回歸系數(shù)分別為0.114和0.111，且在1%的水平上顯著，說明創(chuàng)新資源協(xié)同空間關聯(lián)在兩類權重矩陣下均能促進房價上漲，即創(chuàng)新資源協(xié)同空間關聯(lián)每提高1%，將分別促使房價上漲0.114%和0.111%。加入行業(yè)動態(tài)性ED變量后，兩類權重矩陣下的交互項IRCP×ED的系數(shù)均未通過顯著性檢驗，這說明考慮城市的地理和經濟特征時，行業(yè)動態(tài)性在創(chuàng)新資源協(xié)同空間關聯(lián)對城市房價的影響中也沒有明顯的調節(jié)作用。

2.創(chuàng)新資源協(xié)同、空間關聯(lián)對城市房價影響的空間效應分解

為了進一步剖析創(chuàng)新資源協(xié)同、空間關聯(lián)對城市房價影響的直接效應和空間溢出效應以及行業(yè)動態(tài)性的調節(jié)作用，參考已有的研究，利用Lesage&Pace（2009）偏微分方法進行空間效應分解更能夠表征上述變量之間的關系。因此，本文將創(chuàng)新資源協(xié)同、空間關聯(lián)對城市房價的影響（包括行業(yè)動態(tài)性的交互項）等主要解釋變量的空間效應分解為直接效應、空間溢出效應和總效應（見表5）。

當自變量是創(chuàng)新資源協(xié)同時，觀察地理距離和經濟距離兩類權重矩陣下的回歸結果可知，創(chuàng)新資源協(xié)同的直接效應回歸系數(shù)分別為0.180和0.178，均在1%的水平上顯著，而空間溢出效應回歸系數(shù)分別為0.015和-0.017，均未通過顯著性檢驗，且兩類權重矩陣下直接效應在總效應的占比均超過90%，這表明兩類城市特征下我國城市創(chuàng)新資源協(xié)同會對本城市房價產生明顯的促進作用，尚未對鄰近城市房價產生顯著的空間溢出效應，且創(chuàng)新資源協(xié)同所產生的空間效應以直接效應為主，即假設1成立。加入行業(yè)動態(tài)性ED變量后，發(fā)現(xiàn)兩類權重矩陣下的交互項IRC×ED的直接效應和空間溢出效應系數(shù)均未通過顯著性檢驗，這說明考慮城市地理和經濟特征時，行業(yè)動態(tài)性在創(chuàng)新資源協(xié)同對本城市以及鄰近城市房價的影響沒有明顯的調節(jié)作用，即假設3不成立。

當自變量為創(chuàng)新資源協(xié)同空間關聯(lián)時，兩類權重矩陣下創(chuàng)新資源協(xié)同空間關聯(lián)的直接效應回歸系數(shù)分別為0.113和0.111，均在1%的水平上顯著，這表明創(chuàng)新資源協(xié)同空間關聯(lián)在兩類權重矩陣下對本城市房價有顯著的正向影響。從創(chuàng)新資源協(xié)同空間關聯(lián)的空間溢出效應來看，地理距離權重矩陣下空間溢出效應的回歸系數(shù)為0.079，且在1%的水平上顯著，這說明地理距離摩擦作用下創(chuàng)新資源協(xié)同空間關聯(lián)對鄰近城市房價具有顯著的正向影響。經濟距離權重矩陣下的空間溢出效應系數(shù)為-0.001，但未通過顯著性檢驗，這說明考慮城市經濟特征時，創(chuàng)新資源協(xié)同空間關聯(lián)對鄰近城市房價的正向影響不明顯，即假設2成立。加入行業(yè)動態(tài)性ED變量后，發(fā)現(xiàn)兩類權重矩陣下的交互項IRCP×ED的直接效應和空間溢出效應系數(shù)均未通過顯著性檢驗，這說明考慮城市地理和經濟特征時，行業(yè)動態(tài)性在創(chuàng)新資源協(xié)同空間關聯(lián)對本城市和鄰近城市房價的影響均沒有明顯的調節(jié)作用，即假設3不成立。值得關注的是，與地理距離權重矩陣相比，在經濟距離權重矩陣下，創(chuàng)新資源協(xié)同空間關聯(lián)的空間溢出效應回歸系數(shù)由正值0.079變化為負值-0.001，顯著性檢驗的結果也從1%的顯著性水平變化為不顯著，這在一定程度上說明考慮城市經濟特征即城市的經濟發(fā)展水平高低以及創(chuàng)新資源協(xié)同在區(qū)域之間的空間關聯(lián)作用時，由于創(chuàng)新資源協(xié)同的空間效應主要以直接效應為主，往往會吸引鄰近城市人才、資金等資源要素流入，這就使得本城市創(chuàng)新資源協(xié)同空間關聯(lián)沒有顯著的溢出效應，即城市經濟發(fā)展并不能增強創(chuàng)新資源協(xié)同空間關聯(lián)對鄰近城市房價的空間溢出效應。

五、結論與啟示

（一）結論

本文采用2005—2019年中國70個大中城市面板數(shù)據(jù)，將考慮城市地理特征的地理距離權重矩陣和考慮城市經濟特征的經濟距離權重矩陣納入到空間面板杜賓模型，初步檢驗了創(chuàng)新資源協(xié)同、空間關聯(lián)對城市房價的影響以及行業(yè)動態(tài)性的調節(jié)作用，并采用Lesage&Pace（2009）的偏微分方法和空間杜賓模型對主要解釋變量進行空間效應分解，剖析了創(chuàng)新資源協(xié)同、空間關聯(lián)對城市房價影響的直接效應和空間溢出效應以及行業(yè)動態(tài)性的調節(jié)作用，也進一步驗證了初步檢驗的相關結論。在上述的基礎上對比分析了兩類城市特征矩陣下的空間回歸結果，通過空間效應分解綜合得出以下結論：一是在考慮城市的地理特征和經濟特征時，創(chuàng)新資源協(xié)同均會對本城市房價產生顯著的促進作用，空間效應以直接效應為主，但對鄰近城市房價的空間溢出效應不明顯。二是創(chuàng)新資源協(xié)同空間關聯(lián)在兩類城市特征下均會對本城市房價產生顯著的驅動作用;創(chuàng)新資源協(xié)同空間關聯(lián)在地理距離權重矩陣下對鄰近城市房價具有顯著的正向影響，而在經濟距離權重矩陣下的空間溢出效應不明顯，進一步說明城市經濟特征即城市經濟的發(fā)展并不能增強創(chuàng)新資源協(xié)同空間關聯(lián)對鄰近城市房價的空間溢出效應。三是無論是地理距離權重矩陣還是在經濟距離權重矩陣下，行業(yè)動態(tài)性在創(chuàng)新資源協(xié)同與城市房價之間的關系以及創(chuàng)新資源協(xié)同空間關聯(lián)與城市房價之間關系的調節(jié)作用均不顯著。

（二）啟示

地方政府在進行房地產價格調控時，可以考慮以城市房價的高低對創(chuàng)新資源進行優(yōu)化配置，因地施策。對于房價較高的城市，可以對創(chuàng)新資源進行合理的整合和優(yōu)化配置，利用城市創(chuàng)新資源的“協(xié)同集聚效應”，為城市儲備創(chuàng)新人才、創(chuàng)新資金和創(chuàng)新技術等，以城市為依托，增強城市的創(chuàng)新基礎，穩(wěn)定房價;同時，大力推進城市產業(yè)的優(yōu)化升級，加強與房價較低城市的創(chuàng)新合作，支撐房地產市場繁榮。對于房價較低的城市，應該實施住房補貼等人才引進政策，對于一些由于區(qū)位因素導致宜居性相對不強的城市，可以從增強城市創(chuàng)新文化軟實力著手，制定較為完善的人才引進和人才培養(yǎng)的長效機制以及提供豐厚的養(yǎng)老保障福利，不斷提高城市的認可度，進而為推動房地產市場穩(wěn)定發(fā)展奠定基礎。

政府應加強城市間的合作與交流，鼓勵形成協(xié)同有序的城市群，形成城市間“你中有我，我中有你”的良性互動。各城市群或城市之間的協(xié)同聯(lián)動發(fā)展不僅有助于推動房地產市場的穩(wěn)定繁榮和房價的合理上漲，還可以通過這種聯(lián)動機制緩解房地產市場過熱帶來的不利影響。

（責任編輯：孟潔）

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