王 偉，陳獻柱

(安徽財經大學經濟學院，安徽 蚌埠 233030)

0 引言

近年來，為滿足經濟社會的發(fā)展需求，各地政府紛紛出臺關于留住人才、引進人才的一系列政策，稱之為“人才新政”。這些政策大多以“戶口”和“房子”作為吸引人才的主要手段，引起短時期內人口的大量聚集，增加了當地房地產市場的需求量。以長三角地區(qū)為例，2020年長三角三省一市共吸納了各類人才約216.35萬人。人口規(guī)模的大量增長，為城市房地產市場需求側注入了新活力，2020年長三角地區(qū)平均房價已達到15 086 元/m2，遠高于同期全國9 860 元/m2的平均水平。隨著房地產價格大幅上漲，房地產行業(yè)成為資本爭相追逐的優(yōu)質投資品。但過度的投資房地產行業(yè)對實體經濟會造成一定的沖擊，形成“經濟泡沫”，與當前我國現階段城市經濟和社會高質量可持續(xù)發(fā)展要求相悖。那么，地方政府制定的人才引進政策是否影響該城市的房地產價格？又是怎樣的影響效應？為此，本文以長三角地區(qū)為例，通過全面的機理分析、現實討論與實證檢驗來厘清這些問題，以期為長三角地區(qū)城市房價穩(wěn)定、經濟高質量一體化發(fā)展提供智力支持。

現有文獻中關于影響房價的因素研究多集中于人口流動和公共政策兩個方面。關于人口流動因素，許多學者持有人力資本流動對房價具有一定的推動作用的觀點。陸銘等[1]發(fā)現，城市中流動人口數量占總人口數量的比重對城市房地產價格具有正向影響。陳秋玲[2]、陳新明[3]指出，人才引進政策不但能增加人口的流動性，對大中城市房地產價格具有明顯的正面影響，同時存在異質性，即各個級別大中城市房地產價格的政府響應程度差異。在公共政策方面，房地產調控政策[4]、房屋限購政策[5]、土地政策[6]、貨幣政策[7-9]等因素影響城市房地產市場定價。陳斌開等[10]指出，我國的房地產市場已經開始步入“新階段”，政府以短期性政策刺激房地產市場，對保持城市房地產市場的長期穩(wěn)定、健康發(fā)展作用較小。

綜上所述，目前國內學術界對影響城市房價的因素研究頗多，已形成了豐富的研究成果。本文利用長三角地區(qū)2015—2020年26個城市特征數據，實證考察了施行人才引進政策對房價的影響。本文的邊際貢獻可以總結如下：(1)分析了人才引進政策帶來的住房需求上升和城市整體收入水平的提高對提振城市房價的作用機理。(2)將施行人才引進政策作為一項“準自然實驗”，利用雙重差分法(DID)構建評估模型來估計政策對長三角地區(qū)的房價的影響，并運用雙重差分傾向得分匹配法(PSM-DID)進一步驗證。

1 理論機制與研究假說

結合前人研究成果，可以將人才引進政策對城市房價造成的影響概括為以下兩個方面。

一是住房需求的上升提振房價?！叭瞬判抡笔堑胤秸疄閮?yōu)化經濟產業(yè)結構、加快社會發(fā)展轉型，制定的關于人才引進、培養(yǎng)等一系列的政策，是人才強國戰(zhàn)略的全新演繹。這些政策把以“戶口”“房子”以及背后優(yōu)質的公共服務資源作為吸引人才的主要手段。例如，上海市引進的各類人才可以在購房、購車等方面享受上海市民待遇；杭州市為本科以上應屆大學生發(fā)放1萬～5萬元的一次性生活補助，并給予每人每年1萬元住房補貼。人才為追求高水平薪酬、高質量生活水平，愿意將戶口遷移至這些城市。短時期內所聚集的人才對房屋的剛需將直接增加城市房地產市場需求，對城市房地產去庫存、提振房價有顯著推動效果。

二是通過提升城市收入水平提振房價。創(chuàng)新是城市經濟增長、收入水平提高的原生動力，而人才是創(chuàng)新的源泉。在當前經濟下行壓力大的情況下，傳統(tǒng)產業(yè)帶動經濟增長的動力明顯不足。各地要想激發(fā)城市經濟活力、提高城市收入水平，就必須優(yōu)化經濟產業(yè)結構。此時人才培養(yǎng)的重要性就凸顯出來了，誰擁有了人才，誰就會贏得未來[11]。這也是各地方政府紛紛出臺“人才新政”、引進高素質人才的根本動因。各地引進的高素質人才是具有高水平勞動能力的勞動要素，能夠有效帶動所在城市“全要素生產率”的提高，進而推動經濟增長，實現經濟高質量發(fā)展，提高城市的整體收入水平。人們的“錢袋子”鼓了，其對房地產市場的預期將會更好。

基于此，本文提出假設：人才引進政策對城市房價有正向影響。

2 研究設計

2.1 模型設定

根據石大千等[12]的做法，采取雙重差分傾向匹配得分法(PSM-DID)的處理方式，評估長三角地區(qū)人才引進政策對房價的影響效應。

本文的DID模型的基本形式為

Hit=α+βPit+λnCitn+γt+ξi+εit,

(1)

其中，Hit表示各城市的房價，i表示第i個城市，t表示第t年。Pit表示是否施行人才引進政策，Pit=1表示第i個城市在第t年實施人才引進政策，否則Pit為0。Citn表示控制變量，t表示時間，i表示個體，n表示控制變量類別，εit表示隨機擾動項。β作為交互項系數，是應當被重點關注的對象，如果β為正數，則表明人才引進政策與長三角地區(qū)的房價呈正相關，反之則呈負相關。

本文基于PSM-DID方法進行穩(wěn)健性估計，具體分為兩步：①利用PSM匹配出與實驗組城市特征相類似的對照組；②利用配對后的實驗組與對照組，再次實現雙重差分法的基準回歸分析。具體模型如下：

Dit=α+βPit+λnCitn+γt+ξi+εit,

(2)

其中，Dit表示匹配后的城市房價，其余變量與式(1)相同。β作為交互項系數，若與式(1)的基準回歸結果無明顯差異，則能夠支撐上文結論。

2.2 變量說明與數據來源

2.2.1 被解釋變量

房價H。房價指城市住宅商品房的平均銷售價格。

2.2.2 解釋變量

施行人才引進政策Pit。將施行人才引進政策與否作為決策依據。本文參考李強[13]的做法，將施行人才引進政策的城市虛擬變量和時間虛擬變量的交互項Pit作為人才引進政策施行的代理變量。自2017年以來，為給城市發(fā)展注入活力，全國各大中城市開始施行人才引進政策。本文考察的是長三角地區(qū)26個城市的相關數據，將實施人才引進政策的上海市、南京市、杭州市、蘇州市以及合肥市5個城市作為實驗組，將滁州、銅陵等21個城市作為對照組。

2.2.3 控制變量

本文參考已有文獻，選取樣本城市的人均可支配收入I、人口數量Q、GDP總量G、中小學生就讀人數S、城鎮(zhèn)化率U、房地產開發(fā)投資額L這六個指標作為控制變量。

2.2.4 數據來源

本文數據來自各城市統(tǒng)計年鑒、國民經濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報中的2015—2020年相關數據。

3 實證結果與分析

3.1 雙重差分法適用性檢驗

實現雙重差分的前提條件是樣本通過共同趨勢假設檢驗，不然可能會因為個體異質性而導致樣本的選擇性偏差，影響整體評估結果。為了檢查實驗樣本統(tǒng)計結果是否滿足雙重差分的前提條件，本文利用實驗組與對照組房價的平均值繪制了共同趨勢檢驗圖。從圖1可以看出，在2017年開始實施人才引進政策之前，實驗組和對照組的房價具有明顯的平行趨勢，滿足共同趨勢檢驗條件，故采用雙重差分法進行實證檢驗是合理的。

圖1 雙重差分法適用性檢驗圖

3.2 基準回歸

利用DID模型對式(1)進行基準回歸，考察施行人才引進政策對長三角地區(qū)房價的影響，估計結果如表1所示。

表1 模型基準回歸性質

注：**、***分別表示在5%、1%的顯著性水平上顯著，下同。

同時，如表2行(a)和行(b)所示，無論是否加入控制變量，交互項的系數均大于0且最終通過了5%的顯著性檢驗，說明施行人才引進政策對房價有顯著的正向促進作用。從回歸結果的統(tǒng)計意義來看，長三角地區(qū)施行人才引進政策的城市房價顯著增加了4.4%，即人才引進政策的實施加劇了城市房價上漲，假設得證。

表2 模型變量回歸結果

3.3 穩(wěn)健性檢驗

3.3.1 基于PSM-DID方法的檢驗

為解決因實驗組與對照組間的房價變動趨勢出現系統(tǒng)性不同，而導致雙重差分法產生計算偏誤這一問題，本文主要參考石大千等[12]的研究方法，進一步采用PSM-DID方法對式(2)進行回歸分析，以檢驗上文結論是否穩(wěn)健性檢驗，具體估計結果見表1和表2(c)行。實驗結果表明，在利用PSM-DID方法之后，人才引進政策的實施依然顯著提高了長三角地區(qū)城市房價水平，與前文雙重差分估計結果并無顯著差異，從而進一步支撐了本文的實證結論，即人才引進政策對提高長三角地區(qū)城市房價的效應是十分顯著的。

3.3.2 解釋變量滯后一期

考慮到政府施行人才引進政策的效果具有一定的時滯性，并不會立即對房價形成影響，于是本文對施行人才引進政策變量這一虛擬變量進行進行滯后一期處理；同時為避免聯(lián)立方程偏誤，遵循李強[13]的研究方法，對所有控制變量也滯后一期處理，再次利用雙重差分法的回歸檢驗，具體估計結果見表1和表2(d)行。可以看出，將所有解釋變量滯后一期所得到的交互項系數為正，且通過了1%的顯著性檢驗，說明施行人才引進政策依然對長三角地區(qū)城市房價上漲產生顯著擴大效應，前文結論穩(wěn)健。

3.4 安慰劑檢驗

施行人才引進政策對長三角地區(qū)城市房價的正向影響效應可能受遺漏變量干擾。為解決這一問題，本文借鑒張華和馮峰[14]的做法，進行安慰劑檢驗。具體做法是通過計算機隨機選擇施行人才引進政策的城市，利用式(1)的模型設定，對商品房價格分別重復進行1 000次和2 000次模擬回歸，圖2分別繪制了兩次模擬回歸中解釋變量的回歸系數核密度圖?？梢悦黠@看出，通過隨機樣本估計得出的系數主要分布在0左右，兩次模擬的回歸系數均值遠遠低于基準回歸估計的系數0.044。因此，本文有理由認為遺漏變量并未干擾人才引進政策對長三角地區(qū)城市房價的政策效應，上文結論的穩(wěn)健性較強。

(a)

(b)

4 結論與啟示

本文通過理論分析和實證檢驗發(fā)現，人才引進政策的施行對長三角地區(qū)房價具有明顯正向影響，一個城市出臺人才引進政策會顯著提高房價4.4%?；赑SM-DID方法的估計結果與上述結論無明顯差異。本文的研究能夠為后續(xù)評估人才引進政策提供了經驗基礎，對地方政府的人才引進機制改革、穩(wěn)定房價、實現經濟高質量一體化發(fā)展具有一定的參考意義。

本研究的政策含義主要有以下三個方面。

第一，因地制宜，分類調控。各地政府應當根據當地實際情況制定配套的人才引進政策；以吸引人才、留下高端產業(yè)發(fā)展所急需的人才為目的；對各類人才的住房政策分類調控，通過多種形式方式實現人才儲備；從供給側角度出發(fā)，在滿足當地創(chuàng)新發(fā)展對人力資本需求的同時，減少人力資本流入對城市房地產市場造成的沖擊。同時，建立長效的房地產市場調控機制，實現經濟社會的均衡發(fā)展。

第二，完善人才引進機制，提升城市公共服務能力。地方政府要遵循人才發(fā)展規(guī)律，優(yōu)化人才發(fā)展路徑，完善相關配套政策。對高端人才實行“一人一議”，營造“識才、愛才、敬才、用才”的城市氛圍，做到人盡其才，充分發(fā)揮人才的積極性。鑒于高端人才也很看重與“戶口”和“房子”綁定的公共社會服務資源，城市治理應更加注重公共服務能力的提高和城市基礎設施建設的加強，防止“大城市病”削減人才引進政策效果，增強人才的城市歸屬感和凝聚力，真正用好人才，留住人才。

第三，堅持房住不炒，促進協(xié)同發(fā)展。長三角范圍內各類城市要協(xié)調發(fā)展，立足本地區(qū)經濟社會發(fā)展，明晰樓市走勢，推進建立多市場主體供應、多途徑保障、租購并舉的社會住房體制，以保障地區(qū)房地產市場長期穩(wěn)定與健康發(fā)展，并進一步促進制造業(yè)轉移，帶動人口向中小型城市流動，弱化大城市房價上漲幅度，實現長三角地區(qū)經濟高質量、一體化發(fā)展。