高玲玲 高侗侗

（合肥工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院 安徽合肥 230601）

引言

伴隨著中國經(jīng)濟(jì)的高速增長，城鎮(zhèn)化和住房市場化帶來了大量的住房需求，導(dǎo)致城市房價(jià)一路攀升。一直以來，國內(nèi)外學(xué)者圍繞房價(jià)上漲這一主題進(jìn)行了大量研究，但研究結(jié)論卻截然相反。部分學(xué)者認(rèn)為房價(jià)上漲促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。如高波等（2012）通過拓展新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)模型發(fā)現(xiàn)，房價(jià)上漲會導(dǎo)致勞動力流向房價(jià)相對較低的地區(qū)，引發(fā)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，帶動當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)向高端化發(fā)展，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。張平和張鵬鵬（2016）發(fā)現(xiàn)普通勞動力更偏好城市帶來的經(jīng)濟(jì)效用，房價(jià)上漲對其擠出效應(yīng)要大于對技術(shù)人才的擠出效應(yīng)，優(yōu)化了本地勞動力市場和產(chǎn)業(yè)布局，促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。袁冬梅等（2020）則從勞動力技能異質(zhì)性視角出發(fā)，使用省級面板數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)房價(jià)上漲導(dǎo)致非技能勞動力的流出對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化產(chǎn)生了正向影響，房價(jià)上漲導(dǎo)致技能勞動力的流入，促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化。

而部分學(xué)者卻認(rèn)為房價(jià)上漲對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級產(chǎn)生了負(fù)面作用。如劉程和王仁曾（2019）使用2005-2013年的工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了房價(jià)上漲會導(dǎo)致企業(yè)研發(fā)投入減少和產(chǎn)業(yè)間要素資源配置效率下降，進(jìn)而抑制產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。郭文偉和李嘉琪（2019）使用中介效應(yīng)模型和門檻模型，發(fā)現(xiàn)房價(jià)上漲不僅對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級具有直接的抑制作用，還通過對創(chuàng)新的擠出和對勞動力的擠出間接抑制了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。他們還使用空間計(jì)量模型對珠三角地區(qū)房價(jià)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的關(guān)系進(jìn)行了探究，研究驗(yàn)證了上述觀點(diǎn)。進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，其他城市房價(jià)上漲會顯著對本市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級產(chǎn)生負(fù)面效應(yīng)。

本文認(rèn)為，房價(jià)上漲對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響產(chǎn)生分歧的原因在于學(xué)者對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的定義側(cè)重點(diǎn)不同。部分學(xué)者衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級側(cè)重于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的量，即三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的增加，而忽略了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的內(nèi)涵，得出房價(jià)上漲促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的結(jié)論；另一部分學(xué)者側(cè)重產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的質(zhì)，即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、創(chuàng)新驅(qū)動升級和質(zhì)量效益的提高，表現(xiàn)為三次產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率的提高，得出房價(jià)上漲抑制了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的結(jié)論。房價(jià)波動影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的文獻(xiàn)結(jié)論如表1所示。

表1 房價(jià)波動影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的文獻(xiàn)結(jié)論總結(jié)

本文結(jié)合2003-2018年中國城市數(shù)據(jù)庫和《中國勞動統(tǒng)計(jì)年鑒》，以283個(gè)地市級平衡面板數(shù)據(jù)作為研究對象，從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的量和質(zhì)兩個(gè)方面分析房價(jià)上漲對城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響，以期為促進(jìn)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和房價(jià)調(diào)控政策提供新思路。

研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來源

本文的數(shù)據(jù)來源于中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫、中國城市數(shù)據(jù)庫。選取的時(shí)間跨度為2003-2018年。由于部分城市數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，本文篩選出283個(gè)城市作為研究對象。所有涉及價(jià)格的數(shù)據(jù)都以每年各城市對應(yīng)的省級居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減。對于個(gè)別城市個(gè)別年份數(shù)據(jù)的缺失，借鑒已有文獻(xiàn)，進(jìn)行均值插值法處理。

（二）模型設(shè)定

為了檢驗(yàn)房價(jià)上漲與城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的關(guān)系，基本回歸模型設(shè)定如下：

在式（1）中，下標(biāo)i表示第i個(gè)城市，下標(biāo)t表示第t期。upgradingit為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級水平。本文的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級度量包含兩個(gè)方面：一方面是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的量upgrading1，另一方面是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的質(zhì)upgrading2。upgrading1借鑒藍(lán)慶新（2013）的做法，用三次產(chǎn)業(yè)占比乘以不同權(quán)重的加總之和來衡量，計(jì)算公式如式（2）所示。upgrading2參照袁航（2018），采用三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比例與各次產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率的乘積之和度量，具體計(jì)算方法如式（3）。

式（2）中，yi,m,t表示在t時(shí)期城市i的m產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占該城市GDP的比值。

式（3）中，ratioi，m，t表示i城市t時(shí)期第m產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比例，lpi，m，t表示i城市t時(shí)期第m產(chǎn)業(yè)的勞動生產(chǎn)率，用i城市t時(shí)期第m產(chǎn)業(yè)的增加值除以i城市t時(shí)期第m產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)得到，并對lpi，m，t采用均值化處理使其變成無量綱的值。

核心解釋變量rhpit表示第i個(gè)城市第t期的相對房價(jià)，是用第i個(gè)城市第t期的平均商品房價(jià)格除以該時(shí)期283個(gè)城市的平均商品房價(jià)格的平均值得到的。ηi表示與特定城市有關(guān)的未觀測到的因素，只和城市個(gè)體有關(guān)，與時(shí)間無關(guān)。λt表示方程中的時(shí)間效應(yīng)，用以控制各城市面臨的時(shí)間維度上觀測不到的沖擊。εit表示方程中的隨機(jī)擾動項(xiàng)。Χit表示一系列的控制變量，這些控制變量會影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級。

本文借鑒已有文獻(xiàn)（劉程等，2019；袁航等，2018），選取以下控制變量：城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，采用人均地區(qū)生產(chǎn)總值的對數(shù)lnagdp表示。城市金融發(fā)展水平，采用金融機(jī)構(gòu)貸款余額的對數(shù)lnfin表示。城市對外貿(mào)易水平，采用當(dāng)年實(shí)際使用外資余額的對數(shù)lnfdi表示。城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平，采用城市互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)的對數(shù)lnint表示。城市消費(fèi)需求水平，采用社會消費(fèi)品零售總額的對數(shù)lnsc表示。城市教育水平，采用高等學(xué)校在校大學(xué)生總數(shù)的對數(shù)lnedu表示。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

實(shí)證分析

（一）基本回歸結(jié)果分析

表3描述了基本模型中房價(jià)上漲對城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級量和質(zhì)兩個(gè)方面影響的回歸結(jié)果，模型（1）（4）采用混合回歸模型，結(jié)果表明：相對房價(jià)上漲會促進(jìn)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的量，抑制城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的質(zhì)。模型（2）（5）采用固定效應(yīng)模型，模型（3）（6）采用隨機(jī)效應(yīng)模型，兩者均表明相對房價(jià)上漲會促進(jìn)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的量，抑制城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的質(zhì)。豪斯曼檢驗(yàn)結(jié)果表明，采用固定效應(yīng)模型更為合適，故本文的穩(wěn)健性檢驗(yàn)采用固定效應(yīng)模型。在模型（2）中，房價(jià)上漲一個(gè)單位，能夠使得產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的量增加0.016個(gè)單位，且在1%的顯著性水平上顯著，這說明房價(jià)上漲會促進(jìn)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的量。在模型（5）中，房價(jià)上漲一個(gè)單位，能夠使得產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的質(zhì)減少0.085個(gè)單位，且在1%的顯著性水平上顯著，這說明房價(jià)上漲會抑制城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的質(zhì)。

表3 基本回歸結(jié)果

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了確保研究結(jié)論的可靠性，本文進(jìn)行了以下四個(gè)方面的穩(wěn)健性檢驗(yàn)，回歸結(jié)果如表4、表5所示。

1.使用核心解釋變量的代理變量進(jìn)行回歸。考慮核心解釋變量相對房價(jià)對城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響可能會存在滯后性，并且，滯后一期的相對房價(jià)能夠緩解反向因果的問題，故在基本計(jì)量模型的基礎(chǔ)上，使用滯后一期的相對房價(jià)對城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級量和質(zhì)兩個(gè)方面進(jìn)行回歸?；貧w結(jié)果與基本回歸結(jié)果一致，且估計(jì)系數(shù)差異不大。此外，還使用房價(jià)收入比作為相對房價(jià)的代理變量進(jìn)行回歸。房價(jià)收入比hpi是用i城市t期的商品房每平方米的均價(jià)除以該城市該期的職工年工資總額，能在一定程度上反映居民購買商品房的能力，回歸結(jié)果也與基本回歸結(jié)果相吻合。

2.使用被解釋變量的代理變量進(jìn)行回歸。對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的量，本文借鑒干春暉等（2011）的做法，采用第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之比ts度量。對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的質(zhì)，借鑒張權(quán)（2018）的做法，使用第三產(chǎn)業(yè)中高附加值行業(yè)就業(yè)人數(shù)占第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)的比值senior度量（此處高附加行業(yè)指信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)，金融業(yè)，房地產(chǎn)業(yè)，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)，科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)，教育，衛(wèi)生、社會保障和社會福利，文化、體育和娛樂業(yè)，公共管理和社會組織這9個(gè)行業(yè)）。在表4和表5當(dāng)中，使用被解釋變量的代理變量回歸，結(jié)果依然和基本回歸結(jié)果類似。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的量

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的質(zhì)

3.剔除特殊城市樣本進(jìn)行回歸。由于省會和直轄市會受到政策的傾斜而不同于一般的地級市，可能會對回歸結(jié)果產(chǎn)生影響，所以剔除了全樣本中30個(gè)省會和直轄市的數(shù)據(jù)得到子樣本數(shù)據(jù)。對子樣本回歸，結(jié)果顯示房價(jià)每上漲一個(gè)單位，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的量增加0.014個(gè)單位，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的質(zhì)在1%的顯著性水平上會下降0.1個(gè)單位。

4.使用系統(tǒng)廣義矩估計(jì)法。使用系統(tǒng)廣義矩估計(jì)的好處在于即使存在內(nèi)生性問題時(shí)也能得到無偏一致的估計(jì)量。表4、表5的模型（5）是采用系統(tǒng)廣義矩估計(jì)得到的結(jié)果，再次驗(yàn)證了房價(jià)上漲會促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的量而抑制產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的質(zhì)。系統(tǒng)廣義矩估計(jì)的殘差序列相關(guān)性檢驗(yàn)表明，誤差項(xiàng)的一階差分存在自相關(guān)而不存在二階自相關(guān)，說明工具變量有效。Hansen過度識別檢驗(yàn)的結(jié)果不顯著，表明工具變量的選擇是有效的。

上述四種檢驗(yàn)，再次驗(yàn)證了基本回歸的結(jié)果，即房價(jià)上漲會對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的量起正面促進(jìn)作用，但卻會對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的質(zhì)起負(fù)面抑制作用。

結(jié)論及政策建議

本文以2003-2018年全國283個(gè)地市級面板數(shù)據(jù)作為研究對象，從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的量和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的質(zhì)兩個(gè)方面，分析了房價(jià)上漲對城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響，發(fā)現(xiàn)房價(jià)上漲促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的量，卻抑制了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的質(zhì)。

針對我國目前房價(jià)高企的現(xiàn)實(shí)情況以及房價(jià)上漲對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級質(zhì)方面的負(fù)面作用，要想實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，政府須采取一定的有效措施調(diào)控房價(jià)?；诒疚牡难芯拷Y(jié)果，提出以下政策建議：首先，要堅(jiān)持落實(shí)“房住不炒”的政策方針，加強(qiáng)限購政策、租售同權(quán)購房補(bǔ)貼、貸款優(yōu)惠等實(shí)質(zhì)性政策的落實(shí)，嚴(yán)厲打擊房地產(chǎn)市場的投機(jī)行為。其次，要加快房地產(chǎn)稅的實(shí)施，利用稅收制度調(diào)節(jié)財(cái)富分配，倒逼居民理性購買住房，降低房價(jià)不斷上漲的預(yù)期。最后，政府的政績考核要破除唯GDP論，要有長遠(yuǎn)的眼光，不能僅追求當(dāng)前土地財(cái)政的收入。