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        高房價(jià)對人才效率失衡的影響

        2022-03-18 02:01:40郭新宇
        高師理科學(xué)刊 2022年1期
        關(guān)鍵詞:效率

        郭新宇

        (安徽大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,安徽 合肥 230601)

        中國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新發(fā)展階段,人才資源已經(jīng)成為當(dāng)今社會發(fā)展的第一資源,全國各地已經(jīng)將人才當(dāng)作經(jīng)濟(jì)發(fā)展和推動(dòng)社會進(jìn)步的核心要素,多地政府出臺了一系列吸引人才集聚的“人才新政”,引才聚才和提高人才效率成為中國發(fā)展的關(guān)鍵.引進(jìn)人才、提高人才效率的核心在于人力資本價(jià)格,理想情況下人力資本會按照市場均衡的價(jià)格進(jìn)行配置,發(fā)揮人才效率,而扭曲的存在會導(dǎo)致人才市場價(jià)格無法準(zhǔn)確反映人才稀缺程度與供求關(guān)系的影響,使得人才效率失衡.與此同時(shí),中國城市房價(jià)的上漲已經(jīng)成為社會各界關(guān)注的焦點(diǎn)問題,近年來多個(gè)省市房價(jià)年均增長率超過兩位數(shù).城市房價(jià)作為影響人才生活成本的重要因素,對于城市“搶人大戰(zhàn)”和人力資本價(jià)格扭曲至關(guān)重要.在房價(jià)上漲與人才成為核心競爭力的雙重背景下,房價(jià)是否會影響人力資本扭曲亟需關(guān)注[1].

        中國改革開放以來的經(jīng)濟(jì)高增長與人口紅利密不可分,地區(qū)間和城鄉(xiāng)間勞動(dòng)力的再配置是主要?jiǎng)恿?但2003 年以來中國勞動(dòng)力工資普遍提高,同時(shí)勞動(dòng)年齡人口比重下滑,人口紅利逐漸消失.與此同時(shí),中國房價(jià)也自2003 年開始快速增長,兩者在時(shí)間上的重合啟發(fā)了國內(nèi)外眾多學(xué)者,開始關(guān)注房價(jià)上漲與工資提高和人力資本使用之間的因果關(guān)系研究[2-4].張莉[5]等研究發(fā)現(xiàn),由于房價(jià)的推力與拉力共同作用,房價(jià)對勞動(dòng)力流動(dòng)有“倒U 型”的影響曲線,2 種作用的拐點(diǎn)在城市房價(jià)達(dá)到4 781 元/m2時(shí)出現(xiàn),且對于高教育水平的勞動(dòng)力而言房價(jià)的推力會更大.隨著近年來中國住房價(jià)格的大幅度提升,遠(yuǎn)高于工資的增長速度,多數(shù)城市的房價(jià)都已達(dá)到抑制人力資本流入的拐點(diǎn),房價(jià)在生活成本上產(chǎn)生的阻力成為主導(dǎo)作用,尤其是在住房價(jià)格已經(jīng)較高的城市,房價(jià)繼續(xù)升高,會導(dǎo)致區(qū)域人力資本流出.

        國內(nèi)外很多研究證實(shí)了房價(jià)上漲對人力資本價(jià)格的影響是確實(shí)存在的,且影響效應(yīng)顯著,而這種人力資本使用成本的快速增長是偏離其最優(yōu)效率的.宋弘[6]等從大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)地選擇角度進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)在2010—2015 年期間,房價(jià)的上升至少增加了區(qū)域人力資本流出21.5%.可以看出,由房價(jià)上漲帶來的人力資本流動(dòng)是很明顯的.而房價(jià)上漲通過影響人力資本流動(dòng),使得高房價(jià)區(qū)域的人力資本供給減少,繼而引起人力資本價(jià)格上升.房價(jià)通過倒逼人才流動(dòng)的方式改變?nèi)肆Y本的供應(yīng)和價(jià)格,并非是人才市場均衡的結(jié)果,很大程度上造成了人力資本價(jià)格的扭曲.本文從城市層面分析房價(jià)上漲對人才效率失衡的影響及其作用機(jī)制.

        1 理論模型

        從勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)角度分析,住房價(jià)格上漲直接提高了人才安家的費(fèi)用,也通過地區(qū)內(nèi)物價(jià)水平影響人才的個(gè)人生活成本和預(yù)期家庭生活成本,減少地區(qū)人力資本流入,減少了地區(qū)人力資本供給;另一方面,由于房價(jià)上漲引起的財(cái)富效應(yīng),持有房產(chǎn)者資產(chǎn)升值,通過降低女性勞動(dòng)參與率及提早退休2種路徑,推動(dòng)當(dāng)?shù)厝肆Y本供給的進(jìn)一步減少[7].人才市場的供求關(guān)系發(fā)生作用,使得地區(qū)工資上升,且房價(jià)上漲引起的個(gè)人和家庭生活費(fèi)用提高也會使得人力資本價(jià)格上漲.這種由成本上升倒逼的人力資本價(jià)格上漲,與經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程相比是超前的,偏離了勞動(dòng)生產(chǎn)率趨勢,會抑制產(chǎn)業(yè)升級進(jìn)而阻礙勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高[8].

        人力資本的有效使用要求人力資本的價(jià)格與其經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)系數(shù)相一致,即不同效力的人力資本得到相匹配的報(bào)酬.地區(qū)內(nèi)房價(jià)差異導(dǎo)致地區(qū)內(nèi)人力資本定價(jià)不同,高房價(jià)地區(qū)面臨著更高的人力資本扭曲稅,而低房價(jià)地區(qū)由于人力資本供給增多引起工資價(jià)格下降,產(chǎn)生負(fù)的扭曲稅.扭曲稅的存在使得人力資本價(jià)格偏離其正常水平,不同地區(qū)的企業(yè)不能按照市場原則進(jìn)行有效的人力資本配置,低效率企業(yè)可能因負(fù)的扭曲稅而存活,保持低的工資水平,而高效率的企業(yè)可能因不合理的工資水平無法吸納更多的人才,導(dǎo)致整個(gè)經(jīng)濟(jì)體的人才配置效率低下[9-11].

        1.1 基本設(shè)定

        假設(shè)市場上存在若干的企業(yè)和家庭,整個(gè)市場根據(jù)不同房價(jià)的地理空間分為2 個(gè)子集,即經(jīng)濟(jì)體中有高房價(jià)地區(qū)和低房價(jià)地區(qū),都使用物質(zhì)資本K、人力資本HC 以及土地資本T進(jìn)行生產(chǎn).高房價(jià)地區(qū)和低房價(jià)地區(qū)的生產(chǎn)函數(shù)分別為

        式中:Yh,Yd分別為高房價(jià)地區(qū)和低房價(jià)地區(qū)的生產(chǎn)消費(fèi)品的總量;Ah,Ad分別為高房價(jià)地區(qū)和低房價(jià)地區(qū)的全要素生產(chǎn)率;Kh,Kd分別為高房價(jià)地區(qū)和低房價(jià)地區(qū)的物質(zhì)資本;HCh,HCd分別為高房價(jià)地區(qū)和低房價(jià)地區(qū)的人力資本;Th,Td分別為高房價(jià)地區(qū)和低房價(jià)地區(qū)的土地資本;α1,β1,1-α1-β1分別為高房價(jià)地區(qū)的物質(zhì)資本、人力資本、土地的產(chǎn)出貢獻(xiàn)比例;α2,β2,1-α2-β2分別為低房價(jià)地區(qū)的物質(zhì)資本、人力資本、土地的產(chǎn)出貢獻(xiàn)比例.

        在要素市場中,企業(yè)是要素價(jià)格的接受者.假設(shè)兩地區(qū)的全要素生產(chǎn)率A相同,每個(gè)子集內(nèi)的企業(yè)和家庭完全同質(zhì)且生產(chǎn)的規(guī)模報(bào)酬不變,則高房價(jià)地區(qū)工資水平hW和利率水平Rh分別為,,高房價(jià)地區(qū)企業(yè)對人力資本的需求函數(shù)為

        同理,低房價(jià)地區(qū)工資水平dW和利率水平dR分別為,低房價(jià)地區(qū)企業(yè)對人力資本的需求函數(shù)為

        家庭部門消費(fèi)主要包括消費(fèi)品和住房.假設(shè)消費(fèi)品可以在地區(qū)間自由流動(dòng)不受限制,不存在額外的成本,因此兩地區(qū)消費(fèi)品的價(jià)格相同.將消費(fèi)品的價(jià)格水平標(biāo)準(zhǔn)化為1,則消費(fèi)者效用最大化函數(shù)可以表示為

        式中:i表示第i個(gè)地區(qū)(i=h,i=d分別表示高房價(jià)地區(qū)和低房價(jià)地區(qū));j表示第j個(gè)家庭;cji為第j個(gè)家庭在i地區(qū)的一般消費(fèi);hji為第j個(gè)家庭在i地區(qū)的住房消費(fèi);假設(shè)兩地區(qū)家庭對消費(fèi)品和住房的偏好程度,即γ相同,且0<γ<1;?ji為第j個(gè)家庭對第i個(gè)地區(qū)的偏好程度,當(dāng)?jh>?jd時(shí),說明j家庭對高房價(jià)地區(qū)的偏好程度大于對低房價(jià)地區(qū)的偏好程度,而當(dāng)?jh<?jd時(shí),說明j家庭對高房價(jià)地區(qū)的偏好程度小于對低房價(jià)地區(qū)的偏好程度.

        1.2 房價(jià)與工資水平

        通過求解優(yōu)化問題(4)可得家庭部門在房價(jià)水平為iP,工資水平為iW時(shí)的最大效用水平,即間接效用函數(shù)為

        進(jìn)一步對式(5)等號兩邊取對數(shù)值,可得

        借鑒文獻(xiàn)[12],假設(shè)eji獨(dú)立同分布,且服從Gumbel 分布,尺度參數(shù)為s,均值為0.則~logistic(0,1),s為衡量家庭對某一地區(qū)偏好程度的參數(shù),s> 0.假設(shè)資本可以在地區(qū)間自由流動(dòng),且供給彈性無窮大,則利率水平始終為R,即Rh=Rd=R.同時(shí)假設(shè)兩地區(qū)的土地供給量相等,且恒定不變,即Th=Td=T.

        本文主要分析房價(jià)對工資水平差距以及人力資本使用效率的影響.因此,需假設(shè)房價(jià)為外生給定,高房價(jià)地區(qū)的房價(jià)為Ph,低房價(jià)地區(qū)的房價(jià)為Pd,且Ph>Pd.如前文假設(shè),消費(fèi)品市場在經(jīng)濟(jì)體中不存在市場分割,兩地區(qū)間可以無成本自由流動(dòng),因此價(jià)格相同,即Yh+Yd=Ch+Cd,式中:Ch,Cd分別為高房價(jià)地區(qū)和低房價(jià)地區(qū)對消費(fèi)品的總消費(fèi)量.

        為簡化分析,令經(jīng)濟(jì)體中人力資本總量為1.對于家庭j來說,只有當(dāng)流動(dòng)后的間接效用水平大于等于流動(dòng)前的間接效用水平,才會選擇在地區(qū)之間流動(dòng).如當(dāng)Vjh≥Vjd時(shí),家庭j會從低房價(jià)地區(qū)流動(dòng)到高房價(jià)地區(qū).Vjh≥Vjd等價(jià)于νjh≥νjd,根據(jù)式(7),有ejd-ejh≤(wh-wd)-(1 -γ)(ph-pd).

        家庭流動(dòng)到i地區(qū)后,則無彈性地供給一單位人力資本.令vh-vd=(wh-wd)-(1-γ)(ph-pd),則對于高房價(jià)地區(qū)來說,人力資本的總供給量滿足函數(shù)

        命題保持其它因素不變,高房價(jià)地區(qū)的房價(jià)升高,會使得高房價(jià)地區(qū)的工資水平升高,兩地區(qū)間的工資水平差距加大.

        證明由式(8)~(10)可知

        進(jìn)一步由式(11)可知

        命題的經(jīng)濟(jì)學(xué)直覺表明,高房價(jià)地區(qū)房價(jià)升高,人力資本向低房價(jià)地區(qū)流動(dòng),高房價(jià)地區(qū)人力資本供給減少,因此工資增加;而低房價(jià)地區(qū)由于人力資本供給增加,工資下降,兩地區(qū)工資水平差距加大.

        進(jìn)一步地,由式(8)(12)可知,HCh=Λ(M-1)(1-γ)(ph-pd).因?yàn)?<M< 1,所以=,這說明高房價(jià)地區(qū)的房價(jià)升高會使人力資本供給減少.

        基于分析,提出假設(shè)1.

        假設(shè)1地區(qū)房價(jià)上漲,引致人力資本供給減少和人力資本工資進(jìn)一步增加.

        若假設(shè)成立,意味著房價(jià)上漲,引致人力資本供給減少,高房價(jià)地區(qū)為留住人才,會進(jìn)一步抬高工資,引致人力資本工資偏離正常水平,產(chǎn)生同質(zhì)人力資本的使用上因?yàn)楦叱杀酒x了最優(yōu)效率,即出現(xiàn)人力資本扭曲現(xiàn)象.

        1.3 房價(jià)與人力資本扭曲

        為進(jìn)一步考察房價(jià)上漲是否通過工資偏離正常水平產(chǎn)生人力資本使用成本過高,進(jìn)而引致人力資本使用扭曲現(xiàn)象,本文進(jìn)一步定義人力資本使用無扭曲情形,即只有一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)體,該經(jīng)濟(jì)體不存在因?yàn)樽》績r(jià)格而帶來的扭曲,并假設(shè)在完全競爭條件下,其工資水平為W.高房價(jià)地區(qū)的工資水平為Wh=(1+τh)W,低房價(jià)地區(qū)的工資水平為Wd=(1+τd)W,式中:τh,τd分別為兩地區(qū)相對于無扭曲情形時(shí)人力資本的扭曲稅,當(dāng)τh=τd時(shí),兩地區(qū)的扭曲稅相同;當(dāng)τh>τd時(shí),高房價(jià)地區(qū)的扭曲稅高于低房價(jià)地區(qū)[13-14].

        因此,高房價(jià)地區(qū)人力資本的絕對扭曲系數(shù)定義為

        式(13)中的絕對扭曲系數(shù)是指沒有扭曲的情況下,不同房價(jià)地區(qū)企業(yè)面臨的工資水平的加成,當(dāng)高房價(jià)地區(qū)的工資扭曲程度τh為0 時(shí),高房價(jià)地區(qū)的人力資本絕對扭曲系數(shù)σh=1;當(dāng)高房價(jià)地區(qū)的工資扭曲程度τh> 0時(shí),高房價(jià)地區(qū)的工資水平會高于正常水平,σh∈(0,1);反之,則σh> 1.

        在競爭均衡的情況下,令經(jīng)濟(jì)體的總產(chǎn)出為Y,則高房價(jià)地區(qū)的產(chǎn)出份額為,低房價(jià)地區(qū)的產(chǎn)出份額為,因此,總量生產(chǎn)函數(shù)中人力資本的產(chǎn)出貢獻(xiàn)份額為=ρh(1-β)+ρd(1-β).

        相對扭曲系數(shù)相比于絕對扭曲系數(shù),更多地考慮了不同地區(qū)的產(chǎn)出份額,把絕對扭曲系數(shù)與同經(jīng)濟(jì)水平地區(qū)相比較,描述不同地區(qū)人力資本成本的相對信息.如果高房價(jià)地區(qū)人力資本的相對扭曲系數(shù)<1,則說明該地出現(xiàn)人力資本價(jià)格扭曲,其價(jià)格相對于整個(gè)經(jīng)濟(jì)體而言是偏高的,即高房價(jià)地區(qū)在同質(zhì)人力資本的使用上因?yàn)楦叱杀酒x了最優(yōu)效率[15].

        由式(14)可以看出,在控制了地區(qū)生產(chǎn)效率的前提下,同質(zhì)人力資本在地區(qū)間的工資水平差距增大,會增加人力資本扭曲程度,降低人力資本使用效率.進(jìn)一步地,由式(12)(14)可以得出高房價(jià)地區(qū)房價(jià)與人力資本相對扭曲系數(shù)之間關(guān)系為

        由于0<ρh,ρd< 1,0<β1<1,0<γ< 1,所以當(dāng)高房價(jià)地區(qū)的住房價(jià)格P增加時(shí),高房價(jià)地區(qū)人力資本的相對扭曲系數(shù)減少;當(dāng)高房價(jià)地區(qū)的住房價(jià)格P減小時(shí),高房價(jià)地區(qū)人力資本的相對扭曲系數(shù)增加.

        基于分析,提出假設(shè)2.

        假設(shè)2在其它條件不變的情況下,地區(qū)房價(jià)上漲會增加人力資本扭曲程度,引致人力資本偏離最優(yōu)使用效率.

        2 實(shí)證分析

        2.1 計(jì)量模型設(shè)定

        為了檢驗(yàn)本文假說,構(gòu)建計(jì)量模型

        式中:σ為被解釋變量,表示城市人力資本相對扭曲;下標(biāo)i代表第i個(gè)城市(1,2,,281i=…);t代表時(shí)間;β3為核心系數(shù),如果在控制了一系列城市特征變量和固定效應(yīng)后,回歸系數(shù)3β顯著,則說明城市房價(jià)對人力資本扭曲產(chǎn)生影響;P為核心解釋變量,表示住房價(jià)格;X′為城市層面的控制變量;ψi為城市固定效應(yīng);λt為時(shí)間固定效應(yīng);εit為誤差項(xiàng).

        基于模型(16),本文選取中國281 個(gè)地級市2002—2018 年面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn).

        2.2 變量選取與數(shù)據(jù)說明

        2.2.1 變量選取說明 變量主要包括被解釋變量、解釋變量、工具變量、控制變量等.

        對于被解釋變量人力資本扭曲(σ),借鑒Akoi(2012)的資源錯(cuò)配模型[16]和文獻(xiàn)[14]的方法,采用人力資本相對扭曲系數(shù)來衡量,高房價(jià)地區(qū)人力資本扭曲的具體測算方法為式(14).

        當(dāng)σ越小時(shí),人力資本扭曲程度越高,人力資本價(jià)格越偏離經(jīng)濟(jì)效率時(shí)的價(jià)格水平.hW,Wd采用城市職工年平均工資.為計(jì)算人力資本相對扭曲系數(shù),需要求出經(jīng)濟(jì)體中人力資本的產(chǎn)出彈性,本文假設(shè)生產(chǎn)函數(shù)為,采用最小二乘虛擬變量法(LSDV)進(jìn)行估計(jì),投資K使用永續(xù)盤存法計(jì)算,K t=kt-1(1-δ)+It,固定資產(chǎn)的折現(xiàn)率δ沿用文獻(xiàn)[17]的9.6%進(jìn)行計(jì)算;由于缺乏城市人員受教育程度信息,人力資本采用每萬人在校大學(xué)生數(shù)進(jìn)行代替;土地要素使用城市建設(shè)用地面積指標(biāo).通過LSDV 法估計(jì)出2002—2018 年中國人力資本的產(chǎn)出彈性為0.151.

        對于解釋變量房價(jià)(P),采用城市商品房平均銷售價(jià)格衡量,該變量能直接反映住房市場需求,更能體現(xiàn)個(gè)體的選擇依據(jù).

        對于工具變量,采用人均土地出讓面積的滯后項(xiàng)(LAND)作為房價(jià)的工具變量.

        控制變量主要指控制了城市特征的變量.人口密度(DP),采用“年末總?cè)丝?市轄區(qū)面積”計(jì)算,人口密度高的地方經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)率一般更高,人力資本使用成本可能更高,也能夠影響住房市場需求,因此需要控制;城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS),采用第二產(chǎn)業(yè) GDP 占比來衡量;城市投資狀況(I),以固定資產(chǎn)投資占GDP 的比重衡量,比重越高,城市經(jīng)濟(jì)投資越活躍.此外,考慮到人們選擇城市時(shí)還會考慮城市基礎(chǔ)設(shè)施、環(huán)境、醫(yī)療等方面的因素,加入以下控制城市基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)的變量:城市基礎(chǔ)設(shè)施(INF),以人均鋪裝道路面積衡量(R);城市環(huán)境狀況(ENV),以人均園林綠地面積衡量;城市醫(yī)療條件(HEA),以人均病床床位數(shù)衡量.

        2.2.2 數(shù)據(jù)說明 本文使用中國2002—2018 年地級市面板數(shù)據(jù),均采用市轄區(qū)(包括市區(qū)、郊區(qū),不包含市轄縣和縣級市)數(shù)據(jù).核心解釋變量房價(jià)來源于國家信息中心宏觀經(jīng)濟(jì)與房地產(chǎn)數(shù)據(jù)庫,該數(shù)據(jù)與《中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》中各地級市的商品房屋銷售額/銷售面積的數(shù)據(jù)相吻合,并且更能反映個(gè)體選擇的依據(jù),數(shù)據(jù)缺失年份利用插值法進(jìn)行處理.其余變量來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》.

        對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,結(jié)果見表1.

        表1 變量統(tǒng)計(jì)性描述

        2.3 實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果

        本文將中國各地級市2002—2018 年房價(jià)均值進(jìn)行排序,利用中位數(shù)劃分了高房價(jià)區(qū)域與低房價(jià)區(qū)域,其中140 個(gè)地級市劃分為高房價(jià)城市,141 個(gè)地級市劃分為低房價(jià)城市.在人力資本扭曲系數(shù)方面,高房價(jià)區(qū)域的140 個(gè)城市17 年共2 380 條數(shù)據(jù),其中僅316 個(gè)人力資本扭曲系數(shù)值高于1,其余均低于1;在低房價(jià)區(qū)域中,141 個(gè)城市17 年共2 397 條數(shù)據(jù),其中僅158 個(gè)值低于1,其余均高于1.可見人力資本扭曲系數(shù)在高房價(jià)區(qū)域與低房價(jià)區(qū)域呈現(xiàn)了明顯的分化,高房價(jià)區(qū)域相對人力資本扭曲系數(shù)小于1,初步印證了高房價(jià)會使得區(qū)域人力資本工資水平高于經(jīng)濟(jì)效率水平的結(jié)論.

        計(jì)算房價(jià)與人力資本扭曲回歸系數(shù),結(jié)果見表2,其中:模型Ⅰ為全樣本OLS 估計(jì)(一元回歸);模型Ⅱ?yàn)榧尤肟刂谱兞康娜珮颖綩LS 估計(jì);模型Ⅲ為工具變量與房價(jià)的回歸結(jié)果(人均土地出讓面積滯后項(xiàng)作為房價(jià)的工具變量);模型Ⅳ為加入控制變量的全樣本工具變量估計(jì)(采用2SLS 估計(jì)方法);模型Ⅴ和模型Ⅵ分別為高房價(jià)城市和低房價(jià)城市的OLS 估計(jì).

        表2 房價(jià)與人力資本扭曲系數(shù)回歸結(jié)果

        由表2可以看出,城市房價(jià)上升會加大人力資本扭曲程度.模型Ⅰ和模型Ⅱ均體現(xiàn)房價(jià)上升對人力資本扭曲的負(fù)向影響,城市房價(jià)越高,人力資本相對扭曲值σ越小,人力資本扭曲程度越高,即人力資本價(jià)格越偏離經(jīng)濟(jì)效率所決定的價(jià)格水平,說明假設(shè)2合理.在控制了城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口密度、投資水平、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、醫(yī)療與環(huán)境這些可能影響人才流動(dòng)與工資的變量后,房價(jià)對城市人力資本扭曲有顯著的負(fù)效應(yīng),房價(jià)每增長1個(gè)單位,人力資本扭曲加深0.066單位.

        房價(jià)上升對高房價(jià)城市人力資本扭曲的影響要更大.根據(jù)樣本統(tǒng)計(jì)性描述可知,絕大多數(shù)高房價(jià)城市的人力資本價(jià)格水平已經(jīng)偏高,房價(jià)的上升會加劇人力資本扭曲程度,引致人力資本偏離最優(yōu)使用效率,說明假設(shè)2合理.房價(jià)每上漲1單位,會使得高房價(jià)城市人力資本扭曲系數(shù)減少3.2%單位,而相應(yīng)低房價(jià)城市的影響系數(shù)為1.8%.引起這種現(xiàn)象的原因可能在于人口密度.高房價(jià)城市普遍人口密度更高,根據(jù)實(shí)證結(jié)果,高房價(jià)城市人口密度增加會加劇人力資本扭曲.

        2.4 內(nèi)生性問題及其處理

        實(shí)證部分檢驗(yàn)了房價(jià)對于人力資本扭曲的影響,房價(jià)上升會加劇人力資本價(jià)格扭曲,且其在高房價(jià)城市影響更為明顯.但人力資本對住房價(jià)格的影響也是顯然的,工資增長、人才集聚等都會對房價(jià)產(chǎn)生影響,人力資本增長也會影響房價(jià)的動(dòng)態(tài)演變和區(qū)域差異[18].由于聯(lián)立性偏誤以及可能的遺漏變量存在,我們認(rèn)為房價(jià)在模型中很可能是內(nèi)生變量.

        土地出讓面積對住房價(jià)格有顯著影響,城市土地供應(yīng)面積越少,房地產(chǎn)開發(fā)商買地所需成本就越高,成本效應(yīng)直接影響城市房價(jià).另一方面,城市土地供應(yīng)主要取決于城市或上級政府規(guī)劃指標(biāo),極少會受人力資本方面影響,本年度的經(jīng)濟(jì)發(fā)展與人才狀況也不會沖擊上一年的土地供應(yīng).因此,人均土地出讓面積的滯后項(xiàng)可以作為工具變量.

        2.4.1 內(nèi)生性問題的檢驗(yàn) 傳統(tǒng)的豪斯曼檢驗(yàn)在1%的顯著性水平上拒絕了“所有解釋變量為外生”的原假設(shè),說明模型中存在內(nèi)生變量,DWH 檢驗(yàn)的結(jié)果同樣如此.接著對使用的工具變量進(jìn)行檢驗(yàn):第1階段工具變量估計(jì)的系數(shù)F統(tǒng)計(jì)量為13.11,超過10,表明不存在弱工具變量情況.過度識別檢驗(yàn)的P值小于0.01,可以認(rèn)為人均土地出讓面積的一階滯后為模型的外生變量.在內(nèi)生性檢驗(yàn)通過后,以土地出讓面積做工具變量的方法得到認(rèn)可.

        2.4.2 內(nèi)生性問題的處理 選取上一年的人均土地出讓面積作為房價(jià)的工具變量,運(yùn)用二階段最小二乘估計(jì)法(2SLS)進(jìn)行回歸.表2 輸出了第2階段的回歸結(jié)果,房價(jià)上升顯著提高了城市人力資本的扭曲程度,房價(jià)每增長1%,將使得人力資本扭曲程度惡化0.024%.第1階段回歸結(jié)果顯示人均土地出讓面積對房價(jià)有顯著的負(fù)向效應(yīng),城市上一年土地供應(yīng)越少,當(dāng)年度房價(jià)水平越高.由于篇幅問題,各內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果和一階段回歸結(jié)果不再贅述.

        3 機(jī)制檢驗(yàn)

        3.1 房價(jià)對人力資本供給的影響

        針對房價(jià)對人力資本供給的影響,進(jìn)行機(jī)制檢驗(yàn),結(jié)果見表3.

        表3 房價(jià)影響人力資本供給的機(jī)制檢驗(yàn)

        由表3可以看出,在控制人均生產(chǎn)率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口規(guī)模與其它城市特征變量后,房價(jià)對城市人力資本供給有顯著的負(fù)效應(yīng),房價(jià)每增長1個(gè)單位,人力資本供給減少0.269個(gè)單位.在人均生產(chǎn)率得到控制的情況下,表明房價(jià)影響人力資本供給的內(nèi)在機(jī)制是脫離經(jīng)濟(jì)效率的,將不利于經(jīng)濟(jì)的長期發(fā)展.以中國為例,北上廣深一線城市具有高房價(jià)的同時(shí)聚集了大量高質(zhì)量人才,房價(jià)上升的同時(shí)也伴隨著人才資源的增長,但在保證理想的經(jīng)濟(jì)效率方面,人力資本的供給依然是不足的.

        3.2 房價(jià)對工資的影響

        針對房價(jià)對工資的影響,進(jìn)行機(jī)制檢驗(yàn),結(jié)果見表4.

        表4 房價(jià)影響工資的機(jī)制檢驗(yàn)

        由表4可以看出,在控制了其它可能影響城市工資的變量如勞動(dòng)生產(chǎn)率、人口規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、投資狀況以及城市醫(yī)療、環(huán)境特征之后,房價(jià)上漲對城市工資提高具有顯著的正向影響,房價(jià)貢獻(xiàn)了城市工資上漲的39.0%.

        綜上所述,區(qū)域房價(jià)上漲會造成區(qū)域人力資本供給減少和區(qū)域工資的上漲,假設(shè)1 得到驗(yàn)證.這種人力資本供給相對減少與工資的增加可能是同步進(jìn)行并互相影響的,房價(jià)上漲,人力資本供給相對減少,城市為吸引人才提高工資,導(dǎo)致人力資本價(jià)格偏離正常水平,產(chǎn)生同質(zhì)人力資本的使用上因?yàn)楦叱杀酒x了最優(yōu)效率,最終導(dǎo)致人力資本扭曲現(xiàn)象的加劇.這便是房價(jià)影響人力資本扭曲的內(nèi)在機(jī)制.

        4 結(jié)論與建議

        中國宏觀數(shù)據(jù)顯示,2003 年以來中國房價(jià)的快速上漲,伴隨著人力資本工資提高與用工短缺的雙重矛盾,一起沖擊著中國的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展.另一方面,新發(fā)展階段對城市人才資源提出了更高的需求,提高人才效率亟需解決人力資本扭曲問題.針對上述經(jīng)濟(jì)事實(shí),本文以2002—2018 年中國281 個(gè)地級及以上城市作為研究對象,從人力資本供給、人才工資等視角實(shí)證研究城市房價(jià)對于地區(qū)人力資本扭曲的內(nèi)在作用機(jī)制.

        4.1 結(jié)論

        實(shí)證研究結(jié)果表明,房價(jià)上升加劇了人力資本扭曲程度,導(dǎo)致人才效率失衡.房價(jià)每上漲1 個(gè)單位,將使得人力資本扭曲程度加深0.66 個(gè)單位,考慮房價(jià)的內(nèi)生性問題時(shí),影響系數(shù)減小但方向一致,均表明房價(jià)上升加劇人才效率失衡;異質(zhì)性分析方面,與低房價(jià)城市相比,高房價(jià)城市的扭曲效應(yīng)更為明顯,對于高房價(jià)城市來說,房價(jià)上升對人才效率的抑制程度更大;房價(jià)上升會使得人力資本供給相對降低和城市人才工資提高,這種影響是脫離經(jīng)濟(jì)效率的,將不利于經(jīng)濟(jì)的長期發(fā)展.

        4.2 建議

        4.2.1 持續(xù)完善樓市調(diào)控長效機(jī)制 堅(jiān)定樓市“三穩(wěn)”調(diào)控目標(biāo)不變,持續(xù)完善樓市調(diào)控長效機(jī)制.把樓市調(diào)控作為保障民生的重要抓手,不斷細(xì)化調(diào)控內(nèi)容,通過推進(jìn)保障性住房政策,消弭住房因素對人才使用效率的負(fù)面影響.

        4.2.2 保障城市投資環(huán)境和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè) 新發(fā)展格局下切實(shí)保障城市投資環(huán)境和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),增強(qiáng)人才集聚效應(yīng).城市投資環(huán)境的改善和道路交通、醫(yī)療、環(huán)境的提升均有助于降低人力資本扭曲,提高人力資本供給,拉動(dòng)區(qū)域人才活力.城市在保障人才新政的同時(shí)也需要從這些方面提升城市,當(dāng)城市投資環(huán)境和基礎(chǔ)設(shè)施配套更完善時(shí),城市吸引和留住人才的成本將更低,以此實(shí)現(xiàn)人才效率的提高.

        4.2.3 創(chuàng)新性人才引進(jìn)措施 各地政府應(yīng)當(dāng)探索符合當(dāng)?shù)匕l(fā)展規(guī)劃的創(chuàng)新性人才引進(jìn)措施,如縮短人才引進(jìn)落戶等待年限、放寬市場評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)等,最大限度發(fā)揮人才價(jià)值,控制因房價(jià)而產(chǎn)生的扭曲.人力資本扭曲的根本原因在于人力資本沒有在地區(qū)內(nèi)得到有效利用,人才經(jīng)濟(jì)效率沒有充分發(fā)揮.地方政府應(yīng)當(dāng)綜合考慮城市經(jīng)濟(jì)基本面,根據(jù)未來發(fā)展規(guī)劃尤其是產(chǎn)業(yè)規(guī)劃,增強(qiáng)人才政策精準(zhǔn)度和導(dǎo)向性,要精準(zhǔn)引進(jìn)城市發(fā)展的對口人才,更要落實(shí)一系列切實(shí)提高人才利用效果的政策,如人才隊(duì)伍建設(shè)培養(yǎng)、創(chuàng)新成果孵化落地等,以此提高人才利用效率,減輕房價(jià)造成的扭曲.

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