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)
伴隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的高速增長(zhǎng),城鎮(zhèn)化和住房市場(chǎng)化帶來(lái)了大量的住房需求,導(dǎo)致城市房?jī)r(jià)一路攀升。一直以來(lái),國(guó)內(nèi)外學(xué)者圍繞房?jī)r(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?jī)r(jià)上漲促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。如高波等(2012)通過(guò)拓展新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)模型發(fā)現(xiàn),房?jī)r(jià)上漲會(huì)導(dǎo)致勞動(dòng)力流向房?jī)r(jià)相對(duì)較低的地區(qū),引發(fā)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移,帶動(dòng)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(jí)。張平和張鵬鵬(2016)發(fā)現(xiàn)普通勞動(dòng)力更偏好城市帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效用,房?jī)r(jià)上漲對(duì)其擠出效應(yīng)要大于對(duì)技術(shù)人才的擠出效應(yīng),優(yōu)化了本地勞動(dòng)力市場(chǎng)和產(chǎn)業(yè)布局,促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。袁冬梅等(2020)則從勞動(dòng)力技能異質(zhì)性視角出發(fā),使用省級(jí)面板數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)房?jī)r(jià)上漲導(dǎo)致非技能勞動(dòng)力的流出對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化產(chǎn)生了正向影響,房?jī)r(jià)上漲導(dǎo)致技能勞動(dòng)力的流入,促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化。
而部分學(xué)者卻認(rèn)為房?jī)r(jià)上漲對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)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?jī)r(jià)上漲會(huì)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(jí)。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?jī)r(jià)上漲不僅對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)具有直接的抑制作用,還通過(guò)對(duì)創(chuàng)新的擠出和對(duì)勞動(dòng)力的擠出間接抑制了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。他們還使用空間計(jì)量模型對(duì)珠三角地區(qū)房?jī)r(jià)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)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?jī)r(jià)上漲會(huì)顯著對(duì)本市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)產(chǎn)生負(fù)面效應(yīng)。
本文認(rèn)為,房?jī)r(jià)上漲對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響產(chǎn)生分歧的原因在于學(xué)者對(duì)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)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(jí)側(cè)重于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)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(jí)的內(nèi)涵,得出房?jī)r(jià)上漲促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的結(jié)論;另一部分學(xué)者側(cè)重產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的質(zhì),即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)升級(jí)和質(zhì)量效益的提高,表現(xiàn)為三次產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高,得出房?jī)r(jià)上漲抑制了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的結(jié)論。房?jī)r(jià)波動(dòng)影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的文獻(xiàn)結(jié)論如表1所示。
表1 房?jī)r(jià)波動(dòng)影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的文獻(xiàn)結(jié)論總結(jié)
本文結(jié)合2003-2018年中國(guó)城市數(shù)據(jù)庫(kù)和《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》,以283個(gè)地市級(jí)平衡面板數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象,從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的量和質(zhì)兩個(gè)方面分析房?jī)r(jià)上漲對(duì)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響,以期為促進(jìn)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和房?jī)r(jià)調(diào)控政策提供新思路。
本文的數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)、中國(guó)城市數(shù)據(jù)庫(kù)。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(duì)象。所有涉及價(jià)格的數(shù)據(jù)都以每年各城市對(duì)應(yīng)的省級(jí)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減。對(duì)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。
為了檢驗(yàn)房?jī)r(jià)上漲與城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)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(jí)水平。本文的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)度量包含兩個(gè)方面:一方面是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的量upgrading1,另一方面是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)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(lái)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(dòng)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(dòng)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(duì)lpi,m,t采用均值化處理使其變成無(wú)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(duì)房?jī)r(jià),是用第i個(gè)城市第t期的平均商品房?jī)r(jià)格除以該時(shí)期283個(gè)城市的平均商品房?jī)r(jià)格的平均值得到的。ηi表示與特定城市有關(guān)的未觀測(cè)到的因素,只和城市個(gè)體有關(guān),與時(shí)間無(wú)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(cè)不到的沖擊。εit表示方程中的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。Χit表示一系列的控制變量,這些控制變量會(huì)影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)。
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(duì)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(duì)數(shù)lnfin表示。城市對(duì)外貿(mào)易水平,采用當(dāng)年實(shí)際使用外資余額的對(duì)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(duì)數(shù)lnint表示。城市消費(fèi)需求水平,采用社會(huì)消費(fèi)品零售總額的對(duì)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(duì)數(shù)lnedu表示。
表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果
表3描述了基本模型中房?jī)r(jià)上漲對(duì)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)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(duì)房?jī)r(jià)上漲會(huì)促進(jìn)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的量,抑制城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)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(duì)房?jī)r(jià)上漲會(huì)促進(jìn)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的量,抑制城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)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?jī)r(jià)上漲一個(gè)單位,能夠使得產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的量增加0.016個(gè)單位,且在1%的顯著性水平上顯著,這說(shuō)明房?jī)r(jià)上漲會(huì)促進(jìn)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的量。在模型(5)中,房?jī)r(jià)上漲一個(gè)單位,能夠使得產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)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(shuō)明房?jī)r(jià)上漲會(huì)抑制城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的質(zhì)。
表3 基本回歸結(jié)果
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??紤]核心解釋變量相對(duì)房?jī)r(jià)對(duì)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響可能會(huì)存在滯后性,并且,滯后一期的相對(duì)房?jī)r(jià)能夠緩解反向因果的問(wèn)題,故在基本計(jì)量模型的基礎(chǔ)上,使用滯后一期的相對(duì)房?jī)r(jià)對(duì)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)量和質(zhì)兩個(gè)方面進(jìn)行回歸。回歸結(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?jī)r(jià)收入比作為相對(duì)房?jī)r(jià)的代理變量進(jìn)行回歸。房?jī)r(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(gòu)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(duì)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)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(duì)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)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(huì)保障和社會(huì)福利,文化、體育和娛樂業(yè),公共管理和社會(huì)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(jí)的量
表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果:產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的質(zhì)
3.剔除特殊城市樣本進(jìn)行回歸。由于省會(huì)和直轄市會(huì)受到政策的傾斜而不同于一般的地級(jí)市,可能會(huì)對(duì)回歸結(jié)果產(chǎn)生影響,所以剔除了全樣本中30個(gè)省會(huì)和直轄市的數(shù)據(jù)得到子樣本數(shù)據(jù)。對(duì)子樣本回歸,結(jié)果顯示房?jī)r(jià)每上漲一個(gè)單位,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的量增加0.014個(gè)單位,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的質(zhì)在1%的顯著性水平上會(huì)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(wèn)題時(shí)也能得到無(wú)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?jī)r(jià)上漲會(huì)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的量而抑制產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)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(shuō)明工具變量有效。Hansen過(guò)度識(shí)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?jī)r(jià)上漲會(huì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的量起正面促進(jìn)作用,但卻會(huì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的質(zhì)起負(fù)面抑制作用。
本文以2003-2018年全國(guó)283個(gè)地市級(jí)面板數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象,從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的量和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的質(zhì)兩個(gè)方面,分析了房?jī)r(jià)上漲對(duì)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響,發(fā)現(xiàn)房?jī)r(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(jí)的質(zhì)。
針對(duì)我國(guó)目前房?jī)r(jià)高企的現(xiàn)實(shí)情況以及房?jī)r(jià)上漲對(duì)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)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(jí),政府須采取一定的有效措施調(diào)控房?jī)r(jià)。基于本文的研究結(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(gòu)政策、租售同權(quán)購(gòu)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(chǎng)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(gòu)買住房,降低房?jī)r(jià)不斷上漲的預(yù)期。最后,政府的政績(jī)考核要破除唯GDP論,要有長(zhǎng)遠(yuǎn)的眼光,不能僅追求當(dāng)前土地財(cái)政的收入。