房價對城市創(chuàng)新水平的影響研究

■李永樂，許 陽，吳 然

一、問題的提出

中共十九大報告指出：“我國經(jīng)濟已由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段”。創(chuàng)新驅(qū)動是高質(zhì)量發(fā)展的基石之一（辜勝阻等，2018），是實現(xiàn)創(chuàng)新型國家戰(zhàn)略的重要保證。鑄就創(chuàng)新高地需要通過人才、資金和技術(shù)等創(chuàng)新要素的大幅升級和重組（陳義，2012），人才和資金投入是創(chuàng)新的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。然而，房價高企并不斷上漲成為影響人口流動的關(guān)鍵因素（中國經(jīng)濟增長前沿課題組，2011），尤其是房價對畢業(yè)生就業(yè)地域選擇有著極其重要的影響（辛立強，2018），而這些畢業(yè)生是創(chuàng)新的主體力量。

房價不斷上漲不但影響人才流動，而且會對資金流動產(chǎn)生影響。過高的房價導(dǎo)致房地產(chǎn)相關(guān)的行業(yè)利潤率上升，企業(yè)在高利潤的吸引下更愿意將資金投入到獲利更高的房地產(chǎn)部門（陳斌開等，2015），從而抑制其他生產(chǎn)性部門的創(chuàng)新投入，即對技術(shù)創(chuàng)新活動產(chǎn)生了較為明顯的“擠占效應(yīng)”。資金不斷流向房地產(chǎn)業(yè)必然會擠壓原產(chǎn)業(yè)部門的創(chuàng)新資金，不利于制造業(yè)企業(yè)的產(chǎn)業(yè)升級和創(chuàng)新發(fā)展，顯著抑制了城市全要素生產(chǎn)率水平的提升（余泳澤和李啟航，2019）。房地產(chǎn)投資增長越快的省份創(chuàng)新研發(fā)投入和發(fā)明專利授權(quán)量的增長率越低（張杰等，2016），當?shù)仄髽I(yè)的創(chuàng)新傾向越弱（王文春和榮昭，2014）。朱晨（2018）利用上海市各區(qū)房價增長數(shù)據(jù)以及中國企業(yè)微觀數(shù)據(jù)，證實了上海市房價上漲對工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新具有顯著的負向影響。

人才是創(chuàng)新的根基，資金投入是創(chuàng)新的保障。筆者以房價變動為切入點，以人才和資金流動為中介，系統(tǒng)研究房價信號對城市創(chuàng)新水平的影響大小和作用方向，并進行不同類型城市的比較研究。這一研究的邊際貢獻體現(xiàn)在以下三個方面：一是將研究范圍擴大到全國338個城市，擴大了研究的范疇，因為城市間差異很大，該研究證實了房價在不同類型城市中的作用存在顯著的異質(zhì)性。二是采用城市創(chuàng)新水平數(shù)據(jù)。多數(shù)研究采用的是城市房價與企業(yè)創(chuàng)新匹配數(shù)據(jù)，證實的是城市房價對企業(yè)創(chuàng)新的作用（王文春、榮昭，2014），然而創(chuàng)新不僅僅來源于企業(yè)，也來自政府投入、研發(fā)機構(gòu)、科研院所和高校等創(chuàng)新度較高的單位，因而以城市為單位進行研究將更為全面，而且有利于各城市的政府部門從房價角度采取調(diào)控措施以實現(xiàn)創(chuàng)新型城市建設(shè)和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的目標。三是進行了不同類型城市的比較研究，討論了不同類型城市房價對城市創(chuàng)新水平影響的異質(zhì)性。

二、作用機制與研究假設(shè)

人才和資金投入是促進城市創(chuàng)新水平提高的重要因素，直接影響城市的創(chuàng)新水平。根據(jù)泡沫理論，房價變動會對資本產(chǎn)生“擠出”和“擠入”效應(yīng)。資產(chǎn)泡沫能夠提高企業(yè)的抵押資產(chǎn)價值，從而使企業(yè)能夠獲得更多的信貸資源，進而緩解融資約束，發(fā)揮流動效應(yīng)，起到促進投資的作用?！靶庞镁徑庑?yīng)”認為房價上漲提高了企業(yè)自有房地產(chǎn)等資產(chǎn)的抵押價值，對企業(yè)來說可以緩解投資壓力（余靜文等，2015）。Chaney and Thesmar（2012）采用銀行貸款和企業(yè)層面微觀數(shù)據(jù)，實證分析了美國企業(yè)持有房產(chǎn)價值對企業(yè)投資的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)企業(yè)所持房產(chǎn)價值的提升有助于促進企業(yè)投資活動。余靜文等（2015）利用中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)和35個大中城市匹配數(shù)據(jù)，得出在房價增速快、房地產(chǎn)投資回報率高的背景下，企業(yè)將資源配置到房地產(chǎn)部門，從而擠出了投資風(fēng)險大、回報周期長的研發(fā)投入。呂江林（2010）基于上市公司的數(shù)據(jù)計算出房地產(chǎn)企業(yè)的年平均利潤高達28.7%，而工業(yè)企業(yè)僅為7.4%，巨大利益驅(qū)使下，工業(yè)企業(yè)紛紛進入房地產(chǎn)行業(yè)，高房價下房地產(chǎn)高回報率促使企業(yè)將資金投入房地產(chǎn)市場，從而對其主營業(yè)務(wù)的創(chuàng)新投入產(chǎn)生了抑制作用。房價上漲越快，當?shù)仄髽I(yè)的創(chuàng)新傾向越弱（王文春、榮昭，2014）。當?shù)仄髽I(yè)創(chuàng)新傾向越弱，那么整個城市的創(chuàng)新水平就會受到影響。

建設(shè)創(chuàng)新型國家、創(chuàng)新型城市需要創(chuàng)新型人才。房價過度上漲推高了個人的生存“門檻”，在收入預(yù)期增長較低的情況下，大城市降低了個人的相對效用水平，阻礙了人口向城市中心地區(qū)的集聚（安同良等，2005）。同時，房價越高相對效用越低，從而引發(fā)勞動力人口的分流，削減了城市的勞動力人口規(guī)模（張傳勇，2016），房價快速上漲還會導(dǎo)致就業(yè)率下降，進一步導(dǎo)致就業(yè)人口數(shù)量的下降（劉志偉，2013）。對社會勞動力的主力軍年輕人而言，城市房價的快速上漲超過年輕人口的收入上漲幅度，過高的房價收入比加重了年輕人的生活壓力，不可避免地降低了城市的年輕人口規(guī)模（黃茹等，2014）；此外,高房價會抑制初始無房人群的創(chuàng)業(yè)行為（吳曉瑜等，2014）。畢業(yè)生群體在考慮就業(yè)地選擇時，當?shù)爻鞘蟹績r有著直接的影響作用（辛立強，2018）。應(yīng)屆畢業(yè)生等優(yōu)質(zhì)勞動力的流失將會直接切斷了城市創(chuàng)新力“蓄水池”的源泉，沒有足夠的創(chuàng)新性人才注入，城市的整體創(chuàng)新發(fā)展將會受到巨大的阻礙。因此，房價上漲通過影響人才流動進而對創(chuàng)新活動產(chǎn)生影響。

圖1 房價影響城市創(chuàng)新的作用機制

基于以上分析，構(gòu)建的影響機制如圖1并提出以下研究假設(shè)。

假設(shè)1：高房價及其上漲對城市創(chuàng)新水平具有抑制作用。

假設(shè)2：房價上漲對不同類型城市創(chuàng)新水平的影響存在異質(zhì)性。

三、模型設(shè)定與結(jié)果解釋

（一）基本模型設(shè)定

基于上述假說，構(gòu)建以下計量模型驗證房價對城市創(chuàng)新水平的作用方向、大小和顯著性，具體模型如下：

其中，i代表城市，t代表年份。Innovation是衡量某城市創(chuàng)新水平的指標；HP代表城市房價；C為控制變量集合，ε為隨機擾動項。根據(jù)研究假設(shè)1，需要驗證α1≤0。

（二）數(shù)據(jù)來源與描述分析

選取的研究對象為2001—2016年全國338個城市，時間跨度為16年。

1.因變量。關(guān)于城市創(chuàng)新水平的衡量指標，政府至今沒有出臺一個明確的標準，學(xué)術(shù)界主要通過選取與創(chuàng)新投入、產(chǎn)出相關(guān)的宏觀經(jīng)濟指標，并通過專家打分、主成分分析、因子分析等方法給各個指標賦予權(quán)重，加權(quán)得到創(chuàng)新指數(shù)。筆者采用寇宗來和劉學(xué)悅（2017）完成的《中國城市和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新力報告》中的城市創(chuàng)新指數(shù)來衡量。

2.自變量。城市房價采用當年城市新建商品房的價格，數(shù)據(jù)來自《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》，計算公式為城市新建商品房銷售額/銷售總面積。對于部分年份和城市的缺失值，采用插值法進行處理。由于缺少城市CPI指數(shù)，采用該城市所在省份的CPI指數(shù)進行平減。

3.控制變量。（1）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)：城市第三產(chǎn)業(yè)總值占總生產(chǎn)值的比重，衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化對創(chuàng)新的影響；（2）人均GDP：城市當?shù)乜偵a(chǎn)值與總?cè)丝谥?；?）財政自主權(quán)：一般公共預(yù)算支出與一般公共預(yù)算收入之比，反映政府的財政支配能力；（4）人均對外貿(mào)易量：進出口總額與總?cè)丝谥?，對外貿(mào)易的活躍程度能相對促進城市進行創(chuàng)新；（5）科技創(chuàng)新的重視程度：科教投入占城市公共預(yù)算支出比重。數(shù)據(jù)均來自國家統(tǒng)計局公布的信息和《中國城市統(tǒng)計年鑒》。

表1 變量的描述性統(tǒng)計

（三）內(nèi)生性處理

由于城市創(chuàng)新集聚和創(chuàng)新能力會對房價產(chǎn)生影響，因此研究城市房價對于城市創(chuàng)新水平的影響關(guān)系還應(yīng)考慮兩者可能存在的內(nèi)生性問題，內(nèi)生性問題產(chǎn)生的原因主要有兩個：一是城市房價和城市創(chuàng)新水平具有關(guān)聯(lián)性。一般來說創(chuàng)新水平高的城市所擁有的各方面要素水平也較高，這些城市通過企業(yè)業(yè)務(wù)擴展或居民收入水平提升等效應(yīng)促進對房地產(chǎn)要素的需求，進而導(dǎo)致該城市的房價上漲。二是存在遺漏的變量導(dǎo)致內(nèi)生性。影響城市創(chuàng)新水平的因素繁多，盡管我們試圖從多個層面控制相關(guān)的特征變量，但也無法全部窮盡其他影響變量，因此可能導(dǎo)致結(jié)果產(chǎn)生偏估問題。

采用工具變量法（IV）解決內(nèi)生性問題。選取的工具變量要求是滿足僅與內(nèi)生變量（房價）有內(nèi)在關(guān)聯(lián)，而與結(jié)果變量（城市創(chuàng)新）沒有直接聯(lián)系的外生變量。筆者認為城市的人均購置土地面積是合理的工具變量，并且采用人均購置土地面積的滯后一期作為當年城市房價的工具變量。其原因在于在中國土地供應(yīng)的實際狀況是土地供應(yīng)量收緊會直接導(dǎo)致房價快速上漲，土地的稀缺性會推動土地價格上升，從而造成城市房價水平上升的現(xiàn)象（韓立彬、陸銘，2018），使用地區(qū)人均購置土地面積的滯后一期的變量作為工具變量可以消除不同地區(qū)面積及人口差異導(dǎo)致的不可比因素（陸銘等，2015）。因此，選取城市的人均購置土地面積的滯后一期作為工具變量，應(yīng)用兩階段最小二乘法（2SLS）對模型進行參數(shù)估計。

表2為2SLS第一階段回歸結(jié)果，不論加不加入控制變量，工具變量與內(nèi)生變量之間都呈現(xiàn)出明顯的負相關(guān)性，土地供給量能夠直接影響到未來城市房價的高低情況。且F值遠大于10，可驗證工具變量和內(nèi)生變量呈強相關(guān)性，符合第一階段效應(yīng)。

表2 2SLS第一階段回歸結(jié)果

表3將被解釋變量創(chuàng)新指數(shù)和工具變量進行回歸，發(fā)現(xiàn)兩者在10%的水平上顯著相關(guān)，但在加入內(nèi)生變量的情況下，工具變量對被解釋變量的影響變得不顯著，這能充分說明內(nèi)生變量是被解釋變量與工具變量的中介變量，即人均購置土地面積對城市創(chuàng)新的影響完全通過城市房價來實現(xiàn)的。

表3 創(chuàng)新水平和工具變量OLS回歸結(jié)果

以上結(jié)果在排除內(nèi)生性影響的情況下基本上驗證了假設(shè)1，即城市房價過高會對城市的創(chuàng)新產(chǎn)生抑制作用。

（四）結(jié)果解釋

表4展示了房價對創(chuàng)新影響的OLS和2SLS計量回歸結(jié)果。在不加入工具變量的OLS回歸中，城市房價的回歸系數(shù)為-8.053，城市房價每增加1萬元/m2，該城市創(chuàng)新指數(shù)就有8個單位的下降，且在1%水平上呈現(xiàn)顯著的負相關(guān)關(guān)系。在加入工具變量的2SLS回歸中，房價系數(shù)變?yōu)?27.758，其絕對值相對于OLS回歸結(jié)果明顯增大，這說明在加入滯后一期人均土地購置面積這一工具變量后，房價抑制創(chuàng)新的程度更加嚴重，且通過了1%的顯著性檢驗。分析結(jié)果可以充分表明城市的高房價確實制約了城市創(chuàng)新水平的提升。顯著性檢驗，括號內(nèi)的數(shù)值為t值或z值（下同）

表4 房價對城市創(chuàng)新影響的回歸結(jié)果

四、不同類型城市比較分析

（一）位序—規(guī)模分類法

房地產(chǎn)泡沫會壓縮企業(yè)對生產(chǎn)性產(chǎn)業(yè)的投入，轉(zhuǎn)而流入利潤率更高的房地產(chǎn)行業(yè)，而在房地產(chǎn)業(yè)較不發(fā)達的城市，更多資金還是專注于傳統(tǒng)實體行業(yè)的投入。楊巧和陳誠（2018）在研究房價影響人口遷移的分析中，發(fā)現(xiàn)房價和人口遷移存在倒U型關(guān)系，即房價低于拐點時房價上漲會促進人口遷入，房價高于拐點時則會對人口遷移產(chǎn)生負向影響。由此可以推斷，創(chuàng)新要素在房價變動的影響下，存在著由高等級城市向低等級城市流動的可能性，即可能存在一、二線城市技術(shù)創(chuàng)新水平受到抑制，而三、四線城市技術(shù)創(chuàng)新水平促進的現(xiàn)象。

參照丁祖昱（2013）的研究，采用“位序—規(guī)模分析法”對城市進行分類。該方法基于主成分分析和聚類分析的方法將城市進行分類，對城市的人口因素（城市化率、常住人口）、經(jīng)濟因素（GDP、人均GDP、人均可支配收入）和行政等級（直轄市、省會、計劃單列市、地級市、縣級市等）三方面指標展開主成分分析，提取主因子，計算因子的綜合得分，之后再對城市因子的綜合得分進行聚類分析，最終將中國城市分成4個等級，由于部分城市數(shù)據(jù)缺失，最終4個等級的城市數(shù)依次為12、26、49和200個，共287個。

房價的高低決定城市人才準入“門檻”的高低，主要影響人才的去留，而房價的增長率能夠體現(xiàn)出對房地產(chǎn)行業(yè)未來形勢的預(yù)估，進而影響資金的流動。因此，在分析房價變動時應(yīng)同時考慮房價自身高低和房價增長率變化對于城市創(chuàng)新水平的影響，引入房價和房價增長率的二次項進行非線性回歸解釋，試圖找到抑制創(chuàng)新的拐點。將方程（1）中房價變量（HP）變換成房價增長率（△HP），房價增長率=（當年房價-前一年房價）/前一年房價×100%，以此來分析房價的增長幅度對于城市技術(shù)創(chuàng)新的影響程度。所涉及方程如下：

對上述級別劃分后的城市，分別采用房價影響方程（1）、方程（2）和房價增長率影響方程（3）、（4）進行回歸，分析一、二、三、四線城市中房價變動對于城市技術(shù)創(chuàng)新的不同影響關(guān)系。

根據(jù)表5中的回歸結(jié)果，可以得到以下結(jié)論：第一，一線城市中房價和房價增長率的影響系數(shù)都顯著為負，兩者都會抑制一線城市的城市創(chuàng)新水平，且房價影響系數(shù)的絕對值遠大于其他城市的房價影響系數(shù)，說明房價對于一線城市的阻礙作用最大；第二，二、三線城市中，房價抑制了二線城市的城市創(chuàng)新水平，但促進了三線城市的城市創(chuàng)新水平，因而在房價管理措施上應(yīng)給予區(qū)別對待。對于房價增長率方面，它對二、三線城市的影響關(guān)系都為倒U狀，即在低增長率情況下促進技術(shù)創(chuàng)新，高增長率下才會阻礙技術(shù)創(chuàng)新，二、三線城市都需要把房價增長率控制在拐點以內(nèi)的區(qū)間才不會影響城市技術(shù)創(chuàng)新的發(fā)展，二、三線城市的拐點分別是3.98%和11.78%，可見三線城市在房價增長率方面有更大的調(diào)整區(qū)間。第三，在四線城市中，房價的回歸系數(shù)為正值，房價在一定程度上能夠促進四級城市的城市創(chuàng)新水平發(fā)展，且房價增長幅度對于該類城市的創(chuàng)新水平不存在顯著影響。

對于以上實證結(jié)果，結(jié)合人才、資金中介變量的作用原理分析，可能的解釋是，在一線城市和較發(fā)達的二線城市中，過高的房價阻礙了創(chuàng)新人才的居住意愿，同時過快的房價增長速度會吸引社會投資資金流入房地產(chǎn)行業(yè)，進而抑制了傳統(tǒng)行業(yè)的生產(chǎn)和創(chuàng)新活動。而對較不發(fā)達的三線城市和四線城市而言，其城市的房地產(chǎn)業(yè)大多數(shù)處在起步和發(fā)展階段，房價水平不會超出人們的接受范圍，房地產(chǎn)行業(yè)投資回報率也不會遠大于其他投資行業(yè)，因此在這些城市中，它們會存在接收一、二線城市流出的勞動力和創(chuàng)新人才，并且投資資金也會更多地進入實體經(jīng)濟體系，進而有利于提升城市的技術(shù)創(chuàng)新活力。

（二）四象限分類法

理論上，如果用房價衡量一個城市進入門檻高低的基準，意味著房價越高，人們越難在城市安居，越難提升自己的居住質(zhì)量，以至于影響一部分人搬出城市。房價上漲率代表著對過去房價變化和對未來房價的預(yù)估，城市房價增長率越高，說明該城市房地產(chǎn)發(fā)展前景越好，投資房地產(chǎn)的資金回報率也越高，自然會吸引更多社會資金流入房地產(chǎn)行業(yè)。同時，根據(jù)中介效應(yīng)部分的分析結(jié)果，人才和資金是決定城市創(chuàng)新水平的關(guān)鍵因素，因此可以推斷房價和房價增長率對城市創(chuàng)新水平具有重要的影響。因此，根據(jù)房價和房價增長率的高低將城市劃分為四類并進行比較分析（表6）。

表5 一、二、三、四線城市房價對創(chuàng)新的影響回歸結(jié)果

表6 基于房價高低和增長率高低的城市分類

以2016年房價在前100位的城市作為高房價城市，房價在后100位的城市作為低房價城市，以2001—2016年房價增長率在前100位的為高增長率城市，在后100位的城市為低增長率城市。最終得到高房價、高房價增長率城市39個，高房價、低房價增長率城市27個，低房價、高房價增長率城市13個，低房價、低房價增長率城市46個。將四組城市分別進行房價、房價增長率對城市技術(shù)創(chuàng)新的一次項和二次項回歸分析。同時，構(gòu)造房價和房價增長率交互項來分析兩者相互作用下對城市創(chuàng)新的影響，回歸結(jié)果見表7。

根據(jù)表7可以發(fā)現(xiàn)：第一，在高房價地區(qū)，城市房價的影響系數(shù)均為負值，且在1%的水平上顯著，說明高房價城市中房價已經(jīng)明顯抑制了城市的創(chuàng)新水平。通過構(gòu)造房價和房價增長率的交互項可以發(fā)現(xiàn)，高房價增長率與高房價的交互項系數(shù)為負，但低房價增加率與房價的交互項系數(shù)為正，說明高房價增長率能夠加深房價抑制城市創(chuàng)新水平的程度，低房價增長率則能減弱這種抑制作用。同時，高房價增長率也存在抑制城市創(chuàng)新的效果，且高房價能夠加深這種影響效果。高房價地區(qū)主要包括東、中部有較大發(fā)展?jié)摿Φ某鞘泻褪鞘械?，這些城市的房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展已經(jīng)較為完善，高房價水平也在一定程度上是不可逆的，這些城市能夠做的就是盡量控制其房價增長的速度，降低房地產(chǎn)行業(yè)資金回報率，促使資金流入到其他實體經(jīng)濟領(lǐng)域。第二，在高房價、低房價增長率的城市中，房價增長率與城市創(chuàng)新水平呈現(xiàn)出倒U型關(guān)系，且拐點值約為13.34%，當年均房價增長率大于13.34%時才會抑制城市技術(shù)創(chuàng)新的發(fā)展。房價高但房價增長率不高的城市主要包含廣東省和東北地區(qū)的一些大中城市和中、西部省會城市，這些城市擁有著較大的人口基數(shù)，因此房價均處在一個較高的水平上，但這些城市由于城市發(fā)展問題，房地產(chǎn)行業(yè)都處在一個瓶頸期，房價增長率不高。針對這些城市，是當前城市進行房地產(chǎn)調(diào)控的重點。首先要穩(wěn)定城市房價，其次把房價的增長速度控制在拐點左邊。第三，在低房價、高房價增長率的城市中，城市較低的房價促進了城市技術(shù)創(chuàng)新，較快的房價增長率抑制了城市技術(shù)創(chuàng)新，這一點符合房價高低和房價增長率高低影響人才和資金流動，進而影響城市技術(shù)創(chuàng)新的分析結(jié)果。第四，在低房價、低房價增長率的城市中，房價能夠促進城市技術(shù)創(chuàng)新的進步，但較低的房價增長率削弱了這種促進作用，同時低房價增長率也抑制了城市技術(shù)創(chuàng)新。這與前面分析較低房價增長率會刺激社會資金流入實體經(jīng)濟，從而促進城市創(chuàng)新的結(jié)論不相符，可能的原因是這些城市主要包括東部個別小城市和中、西部欠發(fā)達城市中，這些城市由于城市發(fā)展水平較低，行業(yè)的資金回報率也相對較低，社會資金在追逐更大利潤的條件下可能流出該城市，流入資金回報率較高的其他城市，從而導(dǎo)致該城市中出現(xiàn)低房價增長率阻礙城市技術(shù)創(chuàng)新的現(xiàn)象。對于這類城市，要采用類似于四線城市的辦法，首先發(fā)展房地產(chǎn)行業(yè)，利用城市房地產(chǎn)所帶來的經(jīng)濟效益帶動其他行業(yè)的發(fā)展，但應(yīng)避免“脫實向虛”的現(xiàn)象發(fā)生。

表7 按房價、房價增長率劃分城市相關(guān)技術(shù)創(chuàng)新—房價回歸結(jié)果

五、研究結(jié)論與政策啟示

前文研究結(jié)果表明：總體來看，城市高房價顯著抑制了城市創(chuàng)新水平的提升。分城市類型看，差異較為明顯：一線城市的房價及上漲率對城市創(chuàng)新水平均起到抑制作用，房價對二線城市創(chuàng)新水平的影響顯著為負，在三、四線城市為正；二、三線城市的房價上漲率與城市創(chuàng)新水平呈現(xiàn)倒U型關(guān)系，即在低增長率情況下促進創(chuàng)新，高增長率情況下阻礙創(chuàng)新。實證樣本中二、三線城市房價年均增長率的拐點分別3.98%和11.78%，三線城市具有更大的房價上漲空間。進一步研究發(fā)現(xiàn)，在高房價城市，房價漲幅過大會加劇對創(chuàng)新水平的抑制效應(yīng)，漲幅較小則有利于創(chuàng)新水平的提升。而在低房價城市，房價上漲反而會促進城市創(chuàng)新水平的提升。

上述研究結(jié)論對如何調(diào)控房地產(chǎn)市場以及如何提升城市創(chuàng)新水平具有重要的參考和應(yīng)用價值。第一，高房價及其上漲已對一、二線城市創(chuàng)新水平的提升產(chǎn)生了不利影響，因而應(yīng)重視過高的房價和過快的房價上漲對人才和資金流動的影響，通過推高房價來實現(xiàn)地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展目標的做法無異于飲鴆止渴，這種發(fā)展模式只會使得建設(shè)創(chuàng)新型城市的目標變?yōu)橐患埧照?，不利于?chuàng)新型國家目標的實現(xiàn)。第二，“分類調(diào)控、分城施策”有利于不同類型城市實現(xiàn)創(chuàng)新型城市建設(shè)目標。考慮到一線城市房價及上漲率對城市創(chuàng)新水平均起到了抑制作用，所以一線城市應(yīng)實行房價和漲幅雙控，可通過興建“人才住房”減少購房成本對人才擠出的影響；切實落實“租購?fù)瑱?quán)”政策，在短時間內(nèi)切實保障一線城市外來人才的基本生活需求，如享受義務(wù)教育、醫(yī)療等國家規(guī)定的基本公共服務(wù)，讓人才有歸屬感，讓高房價和高增長率不會成為實現(xiàn)馬斯洛需要層次理論的第二層，即安全的需要的絆腳石，以此留住人才才能促進城市創(chuàng)新。二、三線城市要把房價漲幅控制在合理范圍，政府可以借助行政手段限制高房價以吸引人才，通過創(chuàng)新發(fā)展實業(yè)，實現(xiàn)城市發(fā)展。由于二、三線城市的房價上漲率與城市創(chuàng)新水平呈現(xiàn)倒U型關(guān)系，所以應(yīng)當保持一個溫和的房價上漲率。特別是一線城市周邊的二、三線城市更應(yīng)當如此，因為一線城市往往存在著較強的虹吸效應(yīng)，當二、三線城市的房價上漲率較高時，人才可能會選擇擁有更好的基礎(chǔ)設(shè)施、教育等資源的一線城市。此外，由于二、三線城市相較于一線城市吸引人才能力較弱，所以應(yīng)當為人才提供更大的優(yōu)惠政策，放寬落戶標準，給予租房補貼等。三線城市吸引人才能力不強，創(chuàng)新水平較之一、二線城市偏弱，本身的城市發(fā)展更多地依賴于房地產(chǎn)市場而非創(chuàng)新，但這并不是一條可持續(xù)發(fā)展的道路，三線城市理應(yīng)基于房地產(chǎn)市場所帶來的紅利，發(fā)展基礎(chǔ)設(shè)施，建設(shè)更好的社會資源，吸引人才。四線城市可適度促進房地產(chǎn)發(fā)展，但應(yīng)避免“脫實向虛”現(xiàn)象的發(fā)生，因為房價漲跌影響資金配置，房價上漲過快會導(dǎo)致資金過度地向房地產(chǎn)業(yè)集中。