梁玉青 李云值

摘?要：隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)增速放緩，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)成為保持中國(guó)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)健發(fā)展的主要方向，創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)替代投資驅(qū)動(dòng)成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要?jiǎng)恿υ础＝陙?lái)，中國(guó)住宅平均銷(xiāo)售價(jià)格上漲較快，在房?jī)r(jià)不斷上漲的同時(shí)老年人就業(yè)人數(shù)不斷走高。因此，基于區(qū)域創(chuàng)新視角下研究房?jī)r(jià)上漲對(duì)老年人勞動(dòng)力市場(chǎng)的影響已經(jīng)成為當(dāng)前的研究重點(diǎn)，有利于實(shí)現(xiàn)老齡勞動(dòng)力市場(chǎng)的健康有序發(fā)展。本文的研究結(jié)果表明房?jī)r(jià)對(duì)老年人勞動(dòng)力市場(chǎng)產(chǎn)生了明顯的正向影響，在區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)活躍的同時(shí)該地區(qū)的房?jī)r(jià)也隨之增長(zhǎng)，進(jìn)一步增加了老年人勞動(dòng)力供給。

關(guān)鍵詞：區(qū)域創(chuàng)新；房?jī)r(jià)；老年人；勞動(dòng)力市場(chǎng)

中圖分類(lèi)號(hào)：F2?????文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A??????doi：10.19311/j.cnki.16723198.2024.03.012

本文首先介紹研究的背景，其次說(shuō)明變量的選取與模型構(gòu)建，最后通過(guò)計(jì)量模型分析了區(qū)域創(chuàng)新背景下中國(guó)房?jī)r(jià)對(duì)老年勞動(dòng)市場(chǎng)的影響。

1?研究背景

1.1?區(qū)域創(chuàng)新背景下房地產(chǎn)市場(chǎng)快速發(fā)展

近年來(lái)，中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新步伐不斷加快，區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展提速，創(chuàng)新載體的質(zhì)量和作用顯著提升，各項(xiàng)創(chuàng)新要素在中國(guó)不同區(qū)域開(kāi)始集聚。然而隨著區(qū)域創(chuàng)新不斷提高，作為區(qū)域創(chuàng)新的重要載體，中國(guó)房地產(chǎn)呈現(xiàn)出快速發(fā)展態(tài)勢(shì)。優(yōu)質(zhì)生產(chǎn)要素尤其是高新技術(shù)人才的區(qū)域聚集效應(yīng)明顯，在推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)的同時(shí)提供了巨大的創(chuàng)新性增長(zhǎng)驅(qū)動(dòng)力，有助于拉動(dòng)當(dāng)?shù)鼐用袷杖胨降奶岣咭约皡^(qū)域綜合競(jìng)爭(zhēng)力的增強(qiáng)，對(duì)于當(dāng)?shù)馗咂焚|(zhì)住房需求具有刺激效用，進(jìn)而引發(fā)區(qū)域房?jī)r(jià)的持續(xù)上漲。近年來(lái)中國(guó)住宅平均銷(xiāo)售價(jià)格上漲較快，1998年時(shí)全國(guó)住宅平均銷(xiāo)售價(jià)格僅為1854元，至2000年上漲至1948元，2010年進(jìn)一步上漲至4725元，至2021年又上漲至10396元，價(jià)格為1998年的5.61倍。從住宅平均銷(xiāo)售價(jià)格的增長(zhǎng)率來(lái)看，除2008年受?chē)?guó)際金融危機(jī)的影響出現(xiàn)小幅下降外，其余年度住宅平均銷(xiāo)售價(jià)格均比上一年出現(xiàn)正增長(zhǎng)。

圖1?中國(guó)1998—2021年住宅平均銷(xiāo)售價(jià)格

1.2?中國(guó)老齡勞動(dòng)力市場(chǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大

在房?jī)r(jià)不斷上漲的同時(shí)老年人口數(shù)不斷攀升，中國(guó)于2000年、2010年和2020年分別進(jìn)行了第五、六、七次全國(guó)人口普查，2015年進(jìn)行了1%人口抽樣調(diào)查，將這些調(diào)查數(shù)據(jù)中的老年人口就業(yè)情況進(jìn)行匯總，具體見(jiàn)表1。從表中也可以看出60歲以上老年人就業(yè)人數(shù)一直維持高位運(yùn)行，2020年時(shí)60歲以上老年人就業(yè)人數(shù)達(dá)5778萬(wàn)人，就業(yè)率達(dá)21.88%，比2000年增加了1487萬(wàn)人；60～64歲的老年人就業(yè)人數(shù)達(dá)2483萬(wàn)人，就業(yè)率高達(dá)33.84%；65歲以上的老年人就業(yè)人數(shù)達(dá)3294萬(wàn)人，就業(yè)率為17.28%。

1.3?區(qū)域創(chuàng)新背景下房地產(chǎn)市場(chǎng)快速變化對(duì)老齡勞動(dòng)力的市場(chǎng)影響不容忽視

隨著區(qū)域創(chuàng)新不斷推高地區(qū)房?jī)r(jià)，老齡勞動(dòng)力市場(chǎng)也在發(fā)生較大的變化?；趨^(qū)域創(chuàng)新背景將中國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格快速變化對(duì)老齡勞動(dòng)力市場(chǎng)沖擊影響分為以下3個(gè)階段。

（1）1998—2002年穩(wěn)步提升階段。這一時(shí)期，是中國(guó)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展階段，各項(xiàng)區(qū)域創(chuàng)新要素對(duì)房?jī)r(jià)的影響較小，政策的作用力度較大。該階段中國(guó)住宅售價(jià)穩(wěn)中有升，全國(guó)住宅銷(xiāo)售均價(jià)約2092元，年均增長(zhǎng)率約為32%。這一時(shí)期，老年人就業(yè)人數(shù)25995萬(wàn)人，且1998—2002年期間始終保持著平穩(wěn)的規(guī)模，老年人勞動(dòng)力市場(chǎng)年齡整體偏小，勞動(dòng)參與比例始終保持較為穩(wěn)定。

（2）2003—2009年急速上漲階段。隨著區(qū)域創(chuàng)新要素在這一時(shí)期快速集聚，不斷推高地區(qū)房地產(chǎn)價(jià)格進(jìn)入快速上漲階段。這一時(shí)間的相關(guān)政策均以控制房?jī)r(jià)為主，但是區(qū)域要素的不斷集聚，對(duì)于創(chuàng)新要素多的地區(qū)由于RD投入、相關(guān)配套投入的不斷增加，房?jī)r(jià)始終處于上行渠道。在中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新持續(xù)推高房?jī)r(jià)的背景下，中國(guó)住宅價(jià)格也步入快速上漲通道，住宅價(jià)格年增長(zhǎng)率高達(dá)117%。這一時(shí)期隨著區(qū)域創(chuàng)新不斷深入，房?jī)r(jià)的快速上漲造成老齡勞動(dòng)力市場(chǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大，2009年，老齡人勞動(dòng)力市場(chǎng)人數(shù)猛增至35518萬(wàn)人，較多的退休老人在房?jī)r(jià)上漲背景下出現(xiàn)再就業(yè)的情況，形成了一股“銀領(lǐng)務(wù)工潮”。

（3）2010年至今增速放緩階段。在歷經(jīng)了房?jī)r(jià)快速上漲階段之后，各個(gè)地區(qū)的住房銷(xiāo)量穩(wěn)定增長(zhǎng)，房地產(chǎn)市場(chǎng)恐慌心理嚴(yán)重。在進(jìn)入經(jīng)濟(jì)新常態(tài)以后房?jī)r(jià)上漲的內(nèi)生動(dòng)力不斷減弱，房地產(chǎn)市場(chǎng)回歸平穩(wěn)，房?jī)r(jià)增速放緩。老齡勞動(dòng)力市場(chǎng)不斷呈現(xiàn)出平穩(wěn)增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)，2015年時(shí)老年人勞動(dòng)力市場(chǎng)為44412萬(wàn)人，2020年平穩(wěn)增加至52804萬(wàn)人，無(wú)論是勞動(dòng)力參與程度還是勞動(dòng)時(shí)間都呈現(xiàn)出明顯的增長(zhǎng)。

2?變量選取與模型構(gòu)建

2.1?變量介紹

依據(jù)陳亦瑩（2023）、趙明和王曉軍（2023）、鐘搏（2022）、汪偉和王文鵬（2021）相關(guān)學(xué)者的研究成果，研究的相關(guān)變量如下：

（1）因變量。本章研究的因變量為老年人勞動(dòng)力市場(chǎng)，以老年人勞動(dòng)參與?（labr）代表，如果被調(diào)查者根據(jù)其勞動(dòng)力狀況報(bào)告從事農(nóng)業(yè)工作、非農(nóng)就業(yè)工作、非農(nóng)業(yè)自營(yíng)職業(yè)或非農(nóng)業(yè)無(wú)報(bào)酬家庭企業(yè)工作，則labr被分配為1，否則為0。

（2）自變量。地級(jí)市房?jī)r(jià)（hpric），計(jì)算方式為商品住宅銷(xiāo)售額/商品住宅銷(xiāo)售面積，并取自然對(duì)數(shù)。

（3）控制變量。涵蓋老年人勞動(dòng)力的主要個(gè)人特征：年齡、健康水平、受教育情況、性別以及戶(hù)籍；老年人勞動(dòng)力的家庭特征：子女?dāng)?shù)量、家庭其他收入、家庭規(guī)模、是否與子女同住、幼兒撫養(yǎng)比；城市特征：人均工資、失業(yè)率。

①性別（gender）。老年人性別男為1，女為0。

②年齡（age）。老年人的年齡。

③戶(hù)籍（rhukou）。老年人為農(nóng)業(yè)戶(hù)口取1，其他取0。

④受教育程度（educ）。受教育高于高中水平取1，其他取0。

⑤健康狀況（heal）。自評(píng)健康為非常好或好取1，否則取0。

⑥家庭規(guī)模（popul）。用家庭總?cè)丝诖怼?/p>

⑦家庭其他收入（oincom）。排除當(dāng)事人勞動(dòng)收入后的家庭收入，由于家庭其他收入最小值為0，因此對(duì)該變量加0.01后自然對(duì)數(shù)，類(lèi)似情況作同樣處理。

⑧幼兒撫養(yǎng)比（dratio）。0～6歲人數(shù)/家庭規(guī)模。

⑨子女?dāng)?shù)量（nchild）。采用健在子女總數(shù)代表。

⑩是否與子女同?。╨ivet）。與子女同住取1，其他取0。

B11人均工資（pwage）。全市職工平均工資，取自然對(duì)數(shù)。

B12失業(yè)率（unemp）。城鎮(zhèn)登記失業(yè)人員數(shù)/（城鎮(zhèn)登記失業(yè)人口+城鎮(zhèn)私營(yíng)和個(gè)體從業(yè)人員+城鎮(zhèn)單位從業(yè)人員期末人數(shù)）。

匯總變量定義見(jiàn)表2。

2.2?模型構(gòu)建

本文研究的自變量為地級(jí)市房?jī)r(jià)（hpric），因變量為老年人勞動(dòng)參與（labr）。研究模型為：

Y=α0+α1hpric+βZ+ε11

式（1.1）中的Y代表因變量老年人勞動(dòng)參與（labr），Z代表一系列控制變量，涵蓋老年人勞動(dòng)力的主要個(gè)人特征：年齡、健康水平、受教育情況、性別、戶(hù)籍、子女?dāng)?shù)量、家庭其他收入、家庭規(guī)模、是否與子女同住、幼兒撫養(yǎng)比、人均工資、失業(yè)率。α0為截距項(xiàng)，α1為自變量的影響系數(shù)，β代表一系列控制變量的影響系數(shù)，ε為隨機(jī)干擾項(xiàng)。在各模型估計(jì)時(shí)，同時(shí)控制地區(qū)效應(yīng)和年度效應(yīng)。

2.3?數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

數(shù)據(jù)來(lái)源于北京大學(xué)國(guó)家發(fā)展研究院主導(dǎo)、北京大學(xué)團(tuán)委與北京大學(xué)中國(guó)社會(huì)科學(xué)調(diào)查中心共同執(zhí)行的跨學(xué)科調(diào)查項(xiàng)目——中國(guó)健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查（CHARLS），本文基于2011、2013、2015、2018年四期CHARLS數(shù)據(jù)展開(kāi)區(qū)域創(chuàng)新背景下房?jī)r(jià)波動(dòng)對(duì)老齡勞動(dòng)力市場(chǎng)影響的研究。數(shù)據(jù)還來(lái)源于中國(guó)國(guó)家信息中心宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)與房地產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)（http：//www.crei.cn）、中國(guó)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)、各地統(tǒng)計(jì)年鑒、中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒、中國(guó)國(guó)土資源統(tǒng)計(jì)年鑒。

對(duì)樣本數(shù)據(jù)作如下處理：（1）刪除存在數(shù)據(jù)缺失的樣本；（2）研究對(duì)象為老年人，按照先前的定義保留60～75周歲的男性樣本和50～75周歲的女性樣本，對(duì)其余樣本作刪除處理；（3）刪除喪失勞動(dòng)能力的樣本，這部分樣本本身不具備勞動(dòng)能力，因此作刪除處理；（4）為了消除異常值的影響，對(duì)除類(lèi)別變量外的變量作縮尾處理，處理水平選擇1%。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理后共得到7995個(gè)老年人的18626個(gè)樣本，涉及26個(gè)省/市/自治區(qū)，114個(gè)城市。

3?區(qū)域創(chuàng)新背景下中國(guó)房?jī)r(jià)對(duì)老年勞動(dòng)市場(chǎng)的影響

3.1?變量基本統(tǒng)計(jì)量

研究模型涉及變量的基本統(tǒng)計(jì)量見(jiàn)表3。

由表3可知，勞動(dòng)參與（labr）的均值為0.579，標(biāo)準(zhǔn)差為0.494，最小值為0.000，中位數(shù)為1.000，最大值為1.000，從均值和中位數(shù)來(lái)看，中國(guó)老年人的勞動(dòng)參與較高，超過(guò)一半的老年人在退休后仍然參與了勞動(dòng)。地級(jí)市房?jī)r(jià)（hpric）的均值為8.429，標(biāo)準(zhǔn)差為0.377，最小值為7.726，中位數(shù)為8.344，最大值為9.693，中國(guó)各城市之間的房?jī)r(jià)差異較大。

3.2?實(shí)證分析結(jié)果

采用logit模型估計(jì)中國(guó)房?jī)r(jià)對(duì)老年人勞動(dòng)參與的影響，所有估計(jì)模型的標(biāo)準(zhǔn)誤都在調(diào)查個(gè)體層面上進(jìn)行聚類(lèi)（Cluster）調(diào)整后的穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤，并控制省級(jí)地區(qū)效應(yīng)和年度效應(yīng)，匯總各模型的結(jié)果見(jiàn)表4。

由表4中的三列結(jié)果第一列控制了個(gè)人特征，第二列控制了個(gè)人特征和家庭特征，第三列控制了個(gè)人特征、家庭特征和城市特征。從回歸結(jié)果可以看出，地級(jí)市房?jī)r(jià)（hpric）對(duì)老年人勞動(dòng)參與（labr）在1%的水平下存在顯著正向影響，影響系數(shù)為0.689，房?jī)r(jià)上漲時(shí)老年人勞動(dòng)參與明顯上升，房?jī)r(jià)越高，老年人勞動(dòng)參與越高。這說(shuō)明隨著區(qū)域創(chuàng)新集聚效應(yīng)不斷增加，地區(qū)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，房?jī)r(jià)伴隨著區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)不斷上升，房?jī)r(jià)上升帶來(lái)的生活壓力的增加驅(qū)使老年人勞動(dòng)參與程度不斷增加。

3.3?異質(zhì)性檢驗(yàn)

金融資產(chǎn)代表著老年人的生活水平，金融資產(chǎn)越多的老年人生活水平越好，根據(jù)金融資產(chǎn)的中位數(shù)將老年人分為高金融資產(chǎn)和低金融資產(chǎn)兩類(lèi)，采用模型分析房?jī)r(jià)對(duì)老年人勞動(dòng)參與的異質(zhì)性影響，結(jié)果見(jiàn)表5。

由表5中的第一列為金融資產(chǎn)高的老年人樣本估計(jì)結(jié)果，第二列為金融資產(chǎn)低的老年人樣本估計(jì)結(jié)果。可以看出金融資產(chǎn)低的老年人，房?jī)r(jià)對(duì)勞動(dòng)參與的影響要高于金融資產(chǎn)水平高的老年人。由于區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，金融資產(chǎn)已經(jīng)逐步成為家庭資產(chǎn)的重要部分。對(duì)于高金融資產(chǎn)的家庭能夠有效抵御房?jī)r(jià)上漲對(duì)家庭生活支出的影響，從而降低房?jī)r(jià)對(duì)老年人勞動(dòng)參與的影響。對(duì)于金融資產(chǎn)低的家庭由于無(wú)法很好地抵消房?jī)r(jià)上升帶來(lái)的一系列家庭支出成本的上升，則更容易發(fā)生老年人勞動(dòng)參與行為。

建議因地制宜，綜合考慮區(qū)域創(chuàng)新能力對(duì)房?jī)r(jià)影響。積極應(yīng)對(duì)勞動(dòng)年齡人口老化的負(fù)面影響，不斷完善老年人再就業(yè)機(jī)制，塑造房?jī)r(jià)與區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展相適應(yīng)的良好格局。綜合施策，推動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新、老齡勞動(dòng)力和房?jī)r(jià)市場(chǎng)的協(xié)調(diào)發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

［1］黃明鳳，姚棟梅.研發(fā)要素流動(dòng)、空間溢出效應(yīng)與區(qū)域創(chuàng)新效率——基于省際面板數(shù)據(jù)的空間杜賓模型分析[J].科研管理，2022，43（04）：149157.

[2]馮苑.城市高房?jī)r(jià)會(huì)抑制居民勞動(dòng)參與嗎？[J].財(cái)經(jīng)研究，2020，46（10）：154168.

[3]趙一凡，易定紅，趙依蘭，等.養(yǎng)老保障對(duì)老年人就業(yè)的影響：基于中國(guó)老年社會(huì)追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J].中國(guó)人力資源開(kāi)發(fā)，2022，39（03）：115128.

[4]楊浩東，王高峰.房?jī)r(jià)何以影響區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)？——內(nèi)循環(huán)背景下的需求側(cè)機(jī)制檢驗(yàn)[J].價(jià)格月刊，2023，（04）：112.

[5]陳亦瑩.中國(guó)城鎮(zhèn)老年人口勞動(dòng)參與影響因素研究——基于CFPS2020數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研究，2023，（04）：8486.

[6]趙明，王曉軍.代際共居對(duì)老年人勞動(dòng)供給的影響——基于嵌入性理論視角[J].中國(guó)人民大學(xué)學(xué)報(bào)，2023，37（01）：116130.

[7]鐘搏.代際互動(dòng)與低齡老人勞動(dòng)供給[J].人口與經(jīng)濟(jì)，2022，（03）：3455.

[8]汪偉，王文鵬.預(yù)期壽命、人力資本與提前退休行為[J].經(jīng)濟(jì)研究，2021，56（09）：90106.

[9]汪偉，王文鵬.預(yù)期壽命、養(yǎng)老保險(xiǎn)降費(fèi)與老年勞動(dòng)供給：兼論中國(guó)退休政策改革[J].管理世界，2021，37（09）：119133+157+134144.