住房?jī)r(jià)格持續(xù)分化與城市產(chǎn)業(yè)升級(jí)關(guān)系研究
——基于中國(guó)地級(jí)市空間數(shù)據(jù)的實(shí)證分析

陳思博 葉劍平

(中國(guó)人民大學(xué)，北京 100872)

一、引言

自1998年7月國(guó)務(wù)院下發(fā)《關(guān)于進(jìn)一步深化城鎮(zhèn)住房制度改革加快住房建設(shè)的通知》以來(lái)，我國(guó)城市房?jī)r(jià)快速增長(zhǎng)。2000年至2018年，全國(guó)商品房平均銷售價(jià)格上漲了3.14倍，其中，北京、上海兩大一線城市更是增長(zhǎng)驚人，2018年比2000年分別上漲了721%、654%。(1)根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站，2018年全國(guó)商品房平均銷售價(jià)格為8736.90元/平方米，2000年為2112.00元/平方米； 2018年北京商品房平均銷售價(jià)格為37420.19元/平方米，2000年為4557.00元/平方米；2018年上海商品房平均銷售價(jià)格為26890.08元/平方米，2000年為3565.00元/平方米。在房?jī)r(jià)增長(zhǎng)幅度遠(yuǎn)超工資增長(zhǎng)幅度的情況下，住房?jī)r(jià)格差異大大影響了產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力聚集程度，以致“北漂”、“逃離北上廣”等社會(huì)熱點(diǎn)頻出。

房?jī)r(jià)分化指不同地區(qū)的住房?jī)r(jià)格增長(zhǎng)速度存在明顯差異使得住房?jī)r(jià)格差距擴(kuò)大的情況，體現(xiàn)為部分城市住房成本以超越平均房?jī)r(jià)增長(zhǎng)的速度增長(zhǎng)，部分城市以平均房?jī)r(jià)增長(zhǎng)速度以下的速度增長(zhǎng)。我國(guó)學(xué)者已經(jīng)察覺到中國(guó)城市的房?jī)r(jià)“持續(xù)分化”現(xiàn)象。王洋(2015)運(yùn)用PDI分化指數(shù)分析、GIS空間分析和灰色關(guān)聯(lián)分析方法，發(fā)現(xiàn)中國(guó)城市住宅價(jià)格特別是一線城市與其他城市存在顯著的空間分化現(xiàn)象，同時(shí)認(rèn)為，這種分化是一種等級(jí)性的分化。[1]倪鵬飛(2019)指出，反映城市差異狀況的相對(duì)系數(shù)，如相對(duì)均差、變異系數(shù)、基尼系數(shù)、卡瓦尼測(cè)度、泰爾均值對(duì)數(shù)偏差等均表明，從2001至2013年間，城市間差距呈現(xiàn)從變大到變小趨勢(shì)或先變小再變大的趨勢(shì)。[2]從數(shù)據(jù)上來(lái)看，筆者通過(guò)對(duì)我國(guó)266個(gè)地級(jí)市2005年至2017年相對(duì)住房?jī)r(jià)格數(shù)據(jù)進(jìn)行核密度分析(Estimates of the Kernel Density)發(fā)現(xiàn)：隨著時(shí)間的推移，住房?jī)r(jià)格核密度出現(xiàn)右偏趨勢(shì)，各城市價(jià)格的分布變得越來(lái)越分散，即我國(guó)城市房?jī)r(jià)自2005年以來(lái)呈持續(xù)分化狀態(tài)(如圖1所示)。伴隨著住房?jī)r(jià)格差距的擴(kuò)大，城市對(duì)企業(yè)的吸引力呈現(xiàn)出差異化傾向，可以說(shuō)，住房?jī)r(jià)格分化正在影響我國(guó)產(chǎn)業(yè)聚集的程度與方式。探究城市住房?jī)r(jià)格對(duì)城市產(chǎn)業(yè)聚集的影響途徑和影響方式，討論和分析我國(guó)城市房?jī)r(jià)分化對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響規(guī)律，對(duì)于制定與不動(dòng)產(chǎn)相關(guān)的政策措施和預(yù)測(cè)我國(guó)城市產(chǎn)業(yè)未來(lái)發(fā)展具有重大意義?；谏鲜?，筆者分別從勞動(dòng)力角度、企業(yè)角度和空間角度探討房?jī)r(jià)增幅對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響，并在實(shí)證中擴(kuò)展高波(2012)提出的經(jīng)典產(chǎn)業(yè)變遷模型[3]，運(yùn)用空間經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，對(duì)我國(guó)266個(gè)地級(jí)市(2)我國(guó)共有278個(gè)地級(jí)市，15個(gè)副省級(jí)市和4個(gè)直轄市。本文剔除因行政區(qū)域變動(dòng)和統(tǒng)計(jì)缺失等原因?qū)е聰?shù)據(jù)缺失或嚴(yán)重偏誤的城市，最終使用266個(gè)地級(jí)市數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。2005年至2017年數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。

圖1 地級(jí)市住房?jī)r(jià)格核密度估計(jì)

二、文獻(xiàn)綜述

學(xué)者關(guān)于區(qū)域住房?jī)r(jià)格和產(chǎn)業(yè)升級(jí)關(guān)系的討論興起于Krugman(1991)提出核心-邊緣模型后，截至目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者尚未就房?jī)r(jià)分化對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響問(wèn)題達(dá)成一致的結(jié)論。但一般認(rèn)為，城市住房?jī)r(jià)格對(duì)通過(guò)三種機(jī)制影響城市產(chǎn)業(yè)的聚集狀態(tài)。一是住房?jī)r(jià)格差異通過(guò)勞動(dòng)力影響城市產(chǎn)業(yè)聚集狀態(tài)；二是住房?jī)r(jià)格差異通過(guò)企業(yè)成本影響城市產(chǎn)業(yè)聚集狀態(tài)；三是通過(guò)住房?jī)r(jià)格和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的空間溢出效應(yīng)影響城市產(chǎn)業(yè)集聚狀態(tài)。

關(guān)于“城市住房?jī)r(jià)格差異改變了城市勞動(dòng)力流動(dòng)進(jìn)而影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)”。這一觀點(diǎn)已被國(guó)內(nèi)外學(xué)者廣泛認(rèn)同。Bagne(1969)梳理總結(jié)出“推力一拉力”理論(push-pull laws)，提出遷入地有利于改善條件的因素為拉力，遷出地不利的生活條件為推力。Brakman(2002)和Rabe(2012)實(shí)證了Helpman(1998)以Krugman(1991)為基礎(chǔ)的引入住房市場(chǎng)因素新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)模型，指出某地區(qū)的住房?jī)r(jià)格會(huì)影響勞動(dòng)者的相對(duì)效用，從而抑制勞動(dòng)力在該地區(qū)的集聚。[4-7]夏怡然等學(xué)者指出，城市的高房?jī)r(jià)水平和公共服務(wù)水平吸引了大量勞動(dòng)力流入。[8-10]邵挺(2010)和范劍勇(2011)在進(jìn)一步的研究中，發(fā)現(xiàn)住房租金等問(wèn)題影響了區(qū)域勞動(dòng)力流動(dòng)，進(jìn)而導(dǎo)致制造業(yè)出現(xiàn)不合理分布。[11-12]高波(2012)發(fā)現(xiàn)中國(guó)東部地區(qū)與中西部地區(qū)房?jī)r(jià)差異增大，勞動(dòng)力流動(dòng)迫使產(chǎn)業(yè)發(fā)生轉(zhuǎn)移，導(dǎo)致區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)轉(zhuǎn)型。[3]張平等(2016)研究發(fā)現(xiàn)房?jī)r(jià)差異擴(kuò)大擠出低水平勞動(dòng)力，聚集更高層級(jí)勞動(dòng)力使得區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向高質(zhì)量聚集[13]。張莉等(2017)認(rèn)為高房?jī)r(jià)意味著更好的發(fā)展前景、工作計(jì)劃和財(cái)富增長(zhǎng)空間，吸引人才流入。但高房?jī)r(jià)也極大地加重勞動(dòng)力生活成本，阻礙城市人才引進(jìn)和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)。[9]

學(xué)者們同時(shí)認(rèn)為，城市住房差異價(jià)格通過(guò)企業(yè)擇地決策途徑影響城市產(chǎn)業(yè)聚集。在現(xiàn)有對(duì)于企業(yè)遷移決策的研究中，“抵押擔(dān)保渠道效應(yīng)”(channel effect on security guarantees)、“擠出效應(yīng)”(crowding - out effect)和“門檻效應(yīng)”(threshold effects)均可認(rèn)為是房?jī)r(jià)差異對(duì)城市產(chǎn)業(yè)聚集的影響形式。Barro(1976)和Hart(1994)提出了“抵押擔(dān)保渠道效應(yīng)”，即房地產(chǎn)價(jià)值快速上漲時(shí)，其作為企業(yè)重要抵押品可以在一定程度上緩解企業(yè)的外部融資約束，從而吸引企業(yè)遷移擇地。[14-15]同時(shí)，這種“抵押擔(dān)保渠道效應(yīng)”意味著持有房地產(chǎn)價(jià)值提高時(shí)，企業(yè)增加其能夠向銀行借貸的資金，擴(kuò)大企業(yè)再投資，加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)聚集程度。[16-18]另一方面，房地產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展也推高了企業(yè)生產(chǎn)成本，降低企業(yè)創(chuàng)新傾向，因此城市間房?jī)r(jià)差異對(duì)企業(yè)存在“擠出效應(yīng)”。[19-21]據(jù)與上述，有學(xué)者將房?jī)r(jià)波動(dòng)對(duì)企業(yè)聚集的影響歸納為“門檻效應(yīng)”，即房?jī)r(jià)上漲對(duì)企業(yè)同時(shí)存在“擠出效應(yīng)”和“抵押擔(dān)保渠道效應(yīng)”，因而呈現(xiàn)先增加后降低的趨勢(shì)。[22]

此外，學(xué)者們認(rèn)為城市住房?jī)r(jià)格差異和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化具有“空間溢出性”(spatial spillover)。著名的“波紋效應(yīng)”(wave effect)理論指出房?jī)r(jià)具有空間擴(kuò)散性，即部分地區(qū)的房?jī)r(jià)變化首先發(fā)生，并像水中的漣漪一樣，使得鄰近城市的房?jī)r(jià)依次變化。[23-24]現(xiàn)有研究中，我國(guó)學(xué)者們分別使用不同方法檢驗(yàn)了這種“空間溢出性”，如協(xié)整分析、向量自回歸分析等。[25-26]不少學(xué)者關(guān)注了這種相互作用機(jī)理，發(fā)現(xiàn)除房?jī)r(jià)空間溢出是一種普遍現(xiàn)象外，溢出性還存在一定的相互作用。呂龍(2019)的研究指出城市房?jī)r(jià)溢出關(guān)系存在復(fù)雜的“小世界網(wǎng)絡(luò)”，不同城市分別扮演“領(lǐng)導(dǎo)者”(外溢)，“雙向引導(dǎo)者”(非主動(dòng)外溢)和“跟隨者”(被動(dòng)內(nèi)部城市群相互溢出)角色。[27]

從城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)角度來(lái)看，城市房?jī)r(jià)分化對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響也具備了空間效應(yīng)。一地產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化意味著部分產(chǎn)業(yè)資本的轉(zhuǎn)移，勞動(dòng)力的流動(dòng)，必將對(duì)周邊區(qū)域的勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)分布產(chǎn)生影響。王林輝(2019)研究發(fā)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)易受空間相鄰地區(qū)要素流動(dòng)的影響，空間性相鄰地區(qū)的資本、勞動(dòng)力流動(dòng)會(huì)促進(jìn)本地專業(yè)化產(chǎn)業(yè)聚集。余璇(2020)的研究發(fā)現(xiàn)，地區(qū)海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)會(huì)外溢到鄰近地區(qū)，促進(jìn)鄰近地區(qū)結(jié)構(gòu)升級(jí)。[28]此外，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)的空間影響并不僅僅局限在鄰近區(qū)域，而是具有“傳導(dǎo)性”且存在相互作用。高波(2012)的研究發(fā)現(xiàn)，部分產(chǎn)業(yè)從東部地區(qū)一直遷移到中西部地區(qū)，對(duì)二者的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)均起到了升級(jí)作用。[3]

綜上，城市住房?jī)r(jià)格差異對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響是一個(gè)極度復(fù)雜的體系。學(xué)者們的既有研究成果已證明，從影響途徑上看，房?jī)r(jià)差異無(wú)論從勞動(dòng)力層面還是從企業(yè)層面均存在雙向影響產(chǎn)業(yè)聚集的路徑；從空間上看，房?jī)r(jià)增長(zhǎng)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化均存在溢出效應(yīng)，而且這種溢出效應(yīng)存在相互作用。

綜觀國(guó)內(nèi)外既有研究成果，我們大致可以得出如下三個(gè)判斷：一是既有研究以關(guān)注房?jī)r(jià)波動(dòng)的擴(kuò)散性質(zhì)為主，只有少量學(xué)者就住房?jī)r(jià)格對(duì)勞動(dòng)力流動(dòng)或企業(yè)流動(dòng)影響途徑的部分機(jī)制進(jìn)行分析，但鮮有從整體上直接研究房?jī)r(jià)變化對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響。二是目前僅有較少文獻(xiàn)在分析過(guò)程中進(jìn)行全面的空間分析，更沒有從房?jī)r(jià)角度對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行空間分析。三是目前大多數(shù)這類研究成果集中于對(duì)大中城市房?jī)r(jià)與產(chǎn)業(yè)集聚的影響，而忽視了三四線城市在整體產(chǎn)業(yè)演變中的角色，特別是空間影響。因此，本文將構(gòu)建合理指標(biāo)測(cè)度產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)狀態(tài)，并通過(guò)計(jì)算每年城市的相對(duì)房?jī)r(jià)作為某市房?jī)r(jià)分化指標(biāo)的工具變量，再基于266個(gè)地級(jí)市數(shù)據(jù)構(gòu)建房?jī)r(jià)分化—產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)的空間模型，檢驗(yàn)其空間特征和空間效果。

三、假設(shè)的提出

美國(guó)城市經(jīng)濟(jì)學(xué)家阿蘭索(William Alonso)基于邊際均衡和區(qū)位邊際收益等空間經(jīng)濟(jì)學(xué)理論于1964年提出了競(jìng)租理論(Bid Rent Theory)。競(jìng)租理論表明在房?jī)r(jià)或者地價(jià)越高的地方，能夠競(jìng)爭(zhēng)取得土地的產(chǎn)業(yè)需要較高的利潤(rùn)。而隨著房?jī)r(jià)的不斷上升，產(chǎn)業(yè)需要的與之相匹配的利潤(rùn)條件不斷提高，進(jìn)而導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)升級(jí)。進(jìn)一步分析，克拉克(Colin Clark)于1940年發(fā)展英國(guó)古典經(jīng)濟(jì)學(xué)家配第(William Petty)的研究總結(jié)出的“配第—克拉克定理”表明隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，第一產(chǎn)業(yè)的比重依次向第二和第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，最終將實(shí)現(xiàn)以第三產(chǎn)業(yè)比重上升為標(biāo)志的產(chǎn)業(yè)升級(jí)。而在城市經(jīng)濟(jì)中，主要以第二、第三產(chǎn)業(yè)為主，產(chǎn)業(yè)升級(jí)即意味著第三產(chǎn)業(yè)比重上升。

中心城市在競(jìng)租的過(guò)程中，產(chǎn)業(yè)升級(jí)不斷發(fā)生，而韋伯(Alfred Weber)于1909年提出的聚集經(jīng)濟(jì)理論表明，企業(yè)在生產(chǎn)和流通上最節(jié)省的地點(diǎn)聚集，進(jìn)而在產(chǎn)業(yè)聚集的同時(shí)，同類型的行業(yè)也會(huì)聚集發(fā)展，在空間上表現(xiàn)出溢出效應(yīng)和空間聚集效應(yīng)。

然而，在城市技術(shù)無(wú)法快速提升和城市房?jī)r(jià)上漲過(guò)快的情況下，技術(shù)帶來(lái)的產(chǎn)業(yè)利潤(rùn)提高將小于快速上漲房?jī)r(jià)帶來(lái)的利潤(rùn)，出現(xiàn)勞動(dòng)力短缺和企業(yè)成本增加的情況，進(jìn)而抑制產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

對(duì)應(yīng)于上述分析，本文提出如下三項(xiàng)假設(shè)：

假設(shè)1：城市相對(duì)房?jī)r(jià)上漲帶動(dòng)城市產(chǎn)業(yè)向高產(chǎn)值聚集，即推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)

城市住房?jī)r(jià)格相對(duì)于區(qū)域整體價(jià)格上漲有利于建立高產(chǎn)值產(chǎn)業(yè)需要的勞動(dòng)力市場(chǎng)。相對(duì)房?jī)r(jià)上漲提升當(dāng)?shù)貏趧?dòng)力生活成本，對(duì)部分收入較低的勞動(dòng)力產(chǎn)生“推力”，使收入較低的勞動(dòng)力前往周邊較低房?jī)r(jià)區(qū)域。另一方面，房?jī)r(jià)上漲意味著更好的發(fā)展前景和財(cái)富增長(zhǎng)空間，對(duì)相對(duì)高收入高素質(zhì)人群產(chǎn)生“拉力”，吸引人才流入。同理，相對(duì)房?jī)r(jià)上漲增大企業(yè)成本，使得無(wú)利可圖的低效益企業(yè)向周邊低房?jī)r(jià)地區(qū)遷出，高效益企業(yè)則可通過(guò)“抵押擔(dān)保渠道效應(yīng)”等方式擴(kuò)大融資，進(jìn)行企業(yè)再投資，加快產(chǎn)業(yè)聚集。

假設(shè)2：城市相對(duì)房?jī)r(jià)過(guò)度上漲會(huì)影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向高產(chǎn)值聚集，即抑制產(chǎn)業(yè)升級(jí)

房?jī)r(jià)過(guò)度上漲是一個(gè)相對(duì)概念，當(dāng)房?jī)r(jià)上漲至阻礙產(chǎn)業(yè)升級(jí)時(shí)，應(yīng)認(rèn)定為房?jī)r(jià)過(guò)度上漲。具體而言，當(dāng)城市相對(duì)房?jī)r(jià)過(guò)高時(shí)，對(duì)大部分勞動(dòng)力產(chǎn)生“推力”，城市勞動(dòng)力市場(chǎng)出現(xiàn)“勞動(dòng)力短缺”等現(xiàn)象，影響產(chǎn)業(yè)發(fā)展。同理，企業(yè)成本過(guò)重使得企業(yè)在周邊低房?jī)r(jià)區(qū)域的利潤(rùn)大于現(xiàn)有利潤(rùn)與遷移成本之和，企業(yè)將選擇外遷，使得城市出現(xiàn)產(chǎn)業(yè)空心化，不利于高產(chǎn)值產(chǎn)業(yè)聚集。在回歸中，可以表現(xiàn)為相對(duì)房?jī)r(jià)從低值向高值轉(zhuǎn)變的過(guò)程中，對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)影響由正轉(zhuǎn)負(fù)。

假設(shè)3：產(chǎn)業(yè)聚集具有空間相關(guān)性，一地高產(chǎn)值產(chǎn)業(yè)聚集將帶動(dòng)周邊區(qū)域，即產(chǎn)業(yè)升級(jí)具有空間性質(zhì)

房?jī)r(jià)的波動(dòng)在空間上具有“波紋效應(yīng)”，一地房?jī)r(jià)上漲會(huì)帶動(dòng)區(qū)域房?jī)r(jià)上漲，再通過(guò)勞動(dòng)力和企業(yè)兩個(gè)途徑影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。此外，區(qū)域經(jīng)濟(jì)易受空間相鄰地區(qū)要素流動(dòng)的影響，空間性相鄰地區(qū)的資本、勞動(dòng)力流動(dòng)會(huì)促進(jìn)本地產(chǎn)業(yè)聚集。

四、數(shù)據(jù)、指標(biāo)與回歸模型

1.數(shù)據(jù)來(lái)源

本文主要使用空間位置數(shù)據(jù)和地級(jí)市宏觀數(shù)據(jù)，構(gòu)建我國(guó)地級(jí)市從2005年至2017年的面板數(shù)據(jù)，涵蓋了我國(guó)大、中、小地級(jí)市，使城市研究更加全面且更具代表性和推廣性。該數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》(2006-2018)、《中國(guó)人口與就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2006-2018)、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、各省市統(tǒng)計(jì)局以及香港環(huán)亞經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)有限公司的CEIC數(shù)據(jù)庫(kù)。為保證面板平衡性，本文采取差值法對(duì)極少數(shù)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行差值補(bǔ)充，并除去行政區(qū)域變動(dòng)等原因產(chǎn)生數(shù)據(jù)誤差的城市，最終使用266個(gè)地級(jí)市數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

2.指標(biāo)構(gòu)建

經(jīng)過(guò)上述理論研究，本文認(rèn)為，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)進(jìn)度(rsh)指數(shù)受到房?jī)r(jià)分化程度的影響，且具有空間特質(zhì)，但是在研究中需要控制城市本身的其他屬性，故本文對(duì)高波(2012)提出的經(jīng)典模型進(jìn)行擴(kuò)展，并擬采用以下變量來(lái)重構(gòu)模型：

(3)相對(duì)工資水平(rwage)：工資水平是影響勞動(dòng)力流動(dòng)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的重要因素。本文使用職工平均工資的相對(duì)數(shù)來(lái)衡量城市職工的工資水平，將相對(duì)工資水平定義為區(qū)域工資于平均工資之比。

(4)城市商業(yè)運(yùn)營(yíng)條件(recon)：商業(yè)運(yùn)營(yíng)環(huán)境是企業(yè)生存的必要條件之一，是影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的重要因素。本文借鑒肖蘭(2015)，張傳勇(2017)的觀點(diǎn)，用“年末金融機(jī)構(gòu)人民幣存貸款余額之和”的對(duì)數(shù)來(lái)表示城市商業(yè)條件。[29-30]

(5)城市運(yùn)輸物流條件(rtrans)：城市的貨運(yùn)量能夠反映出城市與外界之間貿(mào)易的依存度。本文使用“城市年度公路貨運(yùn)總量”的相對(duì)數(shù)來(lái)測(cè)度城市物流條件。

(6)城市信息現(xiàn)代化條件(rinfo)：區(qū)域科技發(fā)達(dá)程度和信息化水平對(duì)企業(yè)的日常生產(chǎn)、貨物的流通有著重要的影響。本文使用“互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)”的相對(duì)數(shù)表征城市信息化水平程度。

(7)城市資本資產(chǎn)條件(rcapt)：一地的資本存量對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展有著至關(guān)重要的作用。本文使用“當(dāng)年固定資產(chǎn)投資額”的相對(duì)數(shù)作為資產(chǎn)資本條件的表征。

3.回歸模型構(gòu)建

本文基于三個(gè)假設(shè)，將地理權(quán)重舉證引入實(shí)證模型，構(gòu)建基于面板數(shù)據(jù)的空間回歸模型如下(3)回歸1為僅考慮房?jī)r(jià)推動(dòng)作用的空間計(jì)量模型，檢驗(yàn)房?jī)r(jià)持續(xù)分化對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的推動(dòng)作用及其空間效應(yīng)，驗(yàn)證假設(shè)1和假設(shè)3；回歸2在回歸1的基礎(chǔ)上加入房?jī)r(jià)二次項(xiàng)系數(shù)，檢驗(yàn)我國(guó)高房?jī)r(jià)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)過(guò)程中產(chǎn)生的負(fù)向影響，驗(yàn)證假設(shè)2。：

回歸1

回歸2

其中，SHit表示在t時(shí)期，城市i的產(chǎn)業(yè)升級(jí)進(jìn)度；rhpit表示在t時(shí)期i城市的相對(duì)房?jī)r(jià)水平；wageit表示在t時(shí)期i城市的相對(duì)工資水平；econit、transit、infoit和captit分別表示在t時(shí)期i城市的經(jīng)濟(jì)條件、交通運(yùn)輸條件、網(wǎng)絡(luò)信息化條件和資本條件；βi為空間固定效應(yīng)；εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)，且服從正態(tài)分布；Xit為解釋變量矩陣；Wij為地理權(quán)重矩陣，構(gòu)建原則為：

在構(gòu)建空間權(quán)重矩陣時(shí)，兩個(gè)城市距離dij由城市i和城市j的地理中心點(diǎn)的經(jīng)緯度坐標(biāo) (α1，β1)，(α2，β2) 求得，計(jì)算公式為 ：

dij=R·arccos[cosβ1cosβ2cos(α1-α2)+sinβ1+sinβ2]

式中 ：R為地球半徑。

五、空間相關(guān)性檢驗(yàn)與模型選擇

1.房?jī)r(jià)與產(chǎn)業(yè)存在空間聚集性

空間自相關(guān)(spatial autocorrelation)可以認(rèn)為相近區(qū)域的取值有一定的聯(lián)系，如果高值區(qū)域與高值區(qū)域聚集(H-H相鄰)，低值區(qū)域與低值區(qū)域聚集(L-L相鄰)，則為正的空間自相關(guān)性(positive spatial autocorrelation)；反之，高值區(qū)域往往與低值區(qū)域聚集(H-L相鄰或L-H相鄰)，則具有負(fù)的空間自相關(guān)性(negative spatial autocorrelation)；弱高值區(qū)域與低值區(qū)域隨機(jī)分布，則不存在空間自相關(guān)性。現(xiàn)有文獻(xiàn)中提出的一系列度量空間自相關(guān)性方法中最為流行的方法為“莫蘭指數(shù)”(Moran’s I)與吉爾里指數(shù)C(Geary’s C)。

本文對(duì)我國(guó)地級(jí)市2006-2017年房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)和產(chǎn)業(yè)占比精細(xì)空間自相關(guān)檢驗(yàn)，結(jié)果如表1所示：莫蘭指數(shù)(Moran’s I)和吉爾里指數(shù)C(Geary’s C)結(jié)果表明在所有時(shí)期住房?jī)r(jià)格均存在正自相關(guān)的空間特征；在大多數(shù)時(shí)間中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)進(jìn)度(rsh)呈現(xiàn)顯著正自相關(guān)的空間特征。

因此，可以得出，房?jī)r(jià)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在空間上呈現(xiàn)聚集狀態(tài)，且表現(xiàn)為正的空間相關(guān)性，即“高—高”聚集(高房?jī)r(jià)城市與高房?jī)r(jià)城市聚集；第三產(chǎn)業(yè)占優(yōu)城市與第三產(chǎn)業(yè)占優(yōu)城市聚集)和“低—低”聚集(低房?jī)r(jià)城市與低房?jī)r(jià)城市聚集；第二產(chǎn)業(yè)占優(yōu)城市與第二產(chǎn)業(yè)占優(yōu)城市聚集)。

表1 房?jī)r(jià)和產(chǎn)業(yè)指數(shù)的全局莫蘭指數(shù)和吉爾里指數(shù)C檢驗(yàn)結(jié)果

2.空間模型選擇

為確定具體使用的空間計(jì)量方法，首先要進(jìn)行空間面板數(shù)據(jù)的拉格朗日檢驗(yàn)，結(jié)果如圖2所示。

表2 空間面板數(shù)據(jù)的拉格朗日檢驗(yàn)結(jié)果

由表2知，模型的LM檢驗(yàn)和穩(wěn)健的LM檢驗(yàn)均在1%的顯著條件下拒絕原假設(shè)，即均存在空間滯后和空間誤差，故判斷既存在空間滯后又存在空間誤差。在模型選擇上應(yīng)當(dāng)選擇既考慮空間滯后又考慮空間誤差的空間杜賓模型(Spatial Durbin Model)。之后使用未進(jìn)行穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤的隨機(jī)效應(yīng)和固定效應(yīng)估計(jì)結(jié)果，進(jìn)行豪斯曼檢驗(yàn)(Hausman test)，判斷使用固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)的空間杜賓模型，結(jié)果如表3所示。

表3 豪斯曼檢驗(yàn)結(jié)果

表3中χ2 =134.44，并在 1% 水平上強(qiáng)烈拒絕原假設(shè)，所以在檢驗(yàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)進(jìn)度(rsh)的空間杜賓模型中，應(yīng)選擇固定效應(yīng)的空間杜賓模型。為了模型的準(zhǔn)確性，本文使用極大似然比(Likelihood-ratio test)對(duì)空間杜賓模型是否退化為空間誤差模型(SEM)和空間自回歸模型(SAR)進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示：

表4 空間面板杜賓模型退化檢驗(yàn)結(jié)果

由上表對(duì)模型的檢驗(yàn)結(jié)果可知，在1%的顯著水平下，空間杜賓模型(SDM)顯著優(yōu)于空間誤差模型(SEM)；在1%的顯著水平下，空間杜賓模型(SDM)顯著優(yōu)于空間自回歸模型(SAR)。因此，本文選擇最合適的固定效應(yīng)空間杜賓模型進(jìn)行參數(shù)回歸。

六、實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果

1.空間杜賓模型估計(jì)結(jié)果

考慮空間因素的基礎(chǔ)上，利用 Stata14.0 和極大似然估計(jì)法(MLE)分別對(duì)解釋變量和含控制變量的解釋變量進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，估計(jì)結(jié)果如下：

表5 基于固定效應(yīng)的空間杜賓模型估計(jì)結(jié)果

本文的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果和回歸1結(jié)果對(duì)比發(fā)現(xiàn)：在剔除其他控制變量的回歸中，關(guān)鍵變量相對(duì)城市房?jī)r(jià)和相對(duì)工資水平與回歸1 的結(jié)果顯著性、影響方向和影響程度高度一致。空間系數(shù)(Rho)為0.432且在1%顯著水平下拒絕原假設(shè)，說(shuō)明穩(wěn)健性檢驗(yàn)中空間效應(yīng)顯著。因此，在本文研究的問(wèn)題中，全國(guó)的樣本分析結(jié)果表示各城市和區(qū)域的差異性較小，因此本文的結(jié)果穩(wěn)健且可接受的，即目前的分析結(jié)果可以展示出現(xiàn)有全國(guó)地級(jí)市的共同特征。

在表5中，對(duì)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)進(jìn)度(rsh)而言，以相對(duì)房?jī)r(jià)和相對(duì)工資為內(nèi)生變量的三個(gè)回歸方程的結(jié)果是顯著且穩(wěn)健的。從城市本身的影響來(lái)看，相對(duì)房?jī)r(jià)(rhp)和相對(duì)工資(rwage)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)過(guò)程(rsh)影響顯著，說(shuō)明本城市相對(duì)房?jī)r(jià)(rhp)的上漲會(huì)促使自身產(chǎn)業(yè)升級(jí)，本城市相對(duì)工資(rwage)的增長(zhǎng)則不利于自身產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。具體來(lái)看，現(xiàn)有城市相對(duì)房?jī)r(jià)每上漲1個(gè)單位，城市相對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)進(jìn)度(rsh)要增加約0.082個(gè)單位；現(xiàn)有城市相對(duì)工資每上漲1個(gè)單位，城市相對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)進(jìn)度(rsh)要減少約0.069個(gè)單位。從本城市對(duì)周邊城市的影響來(lái)看，本城市相對(duì)房?jī)r(jià)(rhp)和相對(duì)工資(rwage)對(duì)周邊城市相對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(rsh)產(chǎn)生顯著負(fù)向影響，說(shuō)明本城市相對(duì)房?jī)r(jià)(rhp)的上漲和相對(duì)工資(rwage)的增長(zhǎng)則不利于周邊城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。

在引入相對(duì)房?jī)r(jià)的二次項(xiàng)(rhp2)的回歸2中，可以發(fā)現(xiàn)，本城市相對(duì)房?jī)r(jià)與本城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)進(jìn)度(rsh)呈現(xiàn)“倒U型”關(guān)系，本城市對(duì)周邊城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)進(jìn)度(rsh)的影響呈現(xiàn)“正U型”關(guān)系，說(shuō)明相對(duì)房?jī)r(jià)的變化對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響存在拐點(diǎn)，過(guò)高的房?jī)r(jià)會(huì)抑制產(chǎn)業(yè)升級(jí)。這可能是由于過(guò)度房?jī)r(jià)分化會(huì)導(dǎo)致勞動(dòng)力和企業(yè)流失，進(jìn)而產(chǎn)生產(chǎn)業(yè)空心化導(dǎo)致的。

在完全加入控制變量的回歸中，空間滯后系數(shù)rho約在0.35左右且在1%的顯著水平下顯著，說(shuō)明臨近城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)進(jìn)度(rsh)的提高促進(jìn)本市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)進(jìn)度(rsh)提升。

2.空間效應(yīng)分解

筆者在得出上述空間杜賓模型估計(jì)結(jié)果的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步采用偏微分法分解空間溢出效應(yīng)，以便準(zhǔn)確度量空間效應(yīng)分解，結(jié)果如表6所示：

表6 基于估計(jì)結(jié)果的空間效應(yīng)分解

從直接效應(yīng)來(lái)看，相對(duì)住房?jī)r(jià)格對(duì)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)具有正向的直接影響。相對(duì)工資、相對(duì)經(jīng)濟(jì)活躍度、相對(duì)交通運(yùn)輸能力、相對(duì)互聯(lián)網(wǎng)信息化程度、相對(duì)資本投資都對(duì)本市的產(chǎn)業(yè)升級(jí)有負(fù)向影響。從間接效應(yīng)來(lái)看，鄰近城市相對(duì)住房?jī)r(jià)格的提高、相對(duì)工資的提高、高質(zhì)量勞動(dòng)力就業(yè)比例的提高不利于本城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的發(fā)展。從控制變量的結(jié)果來(lái)看，商業(yè)條件、物流運(yùn)輸條件和資本資產(chǎn)條件三者顯著且均為負(fù)數(shù)，說(shuō)明鄰近城市的經(jīng)濟(jì)活躍程度、運(yùn)輸物流能力和資本投資能力對(duì)本城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展有負(fù)向影響。從總效應(yīng)來(lái)看，長(zhǎng)期以來(lái)，整體住房?jī)r(jià)格分化對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)有較小的負(fù)向影響，相對(duì)工資差異擴(kuò)大也對(duì)各地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級(jí)造成不利影響。

從上述討論可以看出，若房?jī)r(jià)持續(xù)分化，將對(duì)整體的產(chǎn)業(yè)升級(jí)的產(chǎn)生負(fù)面影響，現(xiàn)階段城市與城市之間產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異將隨著房?jī)r(jià)持續(xù)分化而逐步擴(kuò)大，當(dāng)房?jī)r(jià)分化到一定程度時(shí)，會(huì)減弱這種城市之間的結(jié)構(gòu)差異，即拐點(diǎn)的出現(xiàn)，與之前主模型結(jié)果一致。

七、結(jié)論及政策啟示

本文梳理了城市住房?jī)r(jià)格分化與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響關(guān)系，并在此基礎(chǔ)上運(yùn)用空間杜賓模型，測(cè)定城市相對(duì)房?jī)r(jià)的變化對(duì)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響，并刻畫其空間效果。研究發(fā)現(xiàn)：(1)相對(duì)房?jī)r(jià)的上漲會(huì)使得本市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)進(jìn)度(rsh)存在“倒U型”關(guān)系。具體表現(xiàn)為住房?jī)r(jià)格分化程度較低時(shí)，相對(duì)房?jī)r(jià)升高會(huì)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，在相對(duì)住房分化程度到達(dá)拐點(diǎn)時(shí)，相對(duì)房?jī)r(jià)升高會(huì)抑制產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。(2)相對(duì)房?jī)r(jià)對(duì)整體區(qū)域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響較弱，但相對(duì)房?jī)r(jià)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)具有很強(qiáng)的空間影響。以我國(guó)相對(duì)房?jī)r(jià)持續(xù)性分化的現(xiàn)狀來(lái)看，我國(guó)城市間產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異也將擴(kuò)大，呈現(xiàn)高者更高，低者更低的特征。(3)商業(yè)活躍程度、運(yùn)輸物流程度和資本投資條件均對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)有負(fù)面影響，且具有負(fù)向的溢出效應(yīng)，即三個(gè)指標(biāo)高的地區(qū)更容易發(fā)展第二產(chǎn)業(yè)。互聯(lián)網(wǎng)信息水平對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)進(jìn)度(rsh)有正面影響，且具有正面溢出效應(yīng)，因此發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)有助于第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

通過(guò)上述分析，對(duì)于我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)管理規(guī)劃的政策有如下啟示：(1)堅(jiān)持房?jī)r(jià)過(guò)高地區(qū)的住房宏觀調(diào)控政策，避免房?jī)r(jià)過(guò)度分化而導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)空心化。以我國(guó)目前的房?jī)r(jià)分布來(lái)看，房?jī)r(jià)正在快速且持續(xù)分化，過(guò)高房?jī)r(jià)分化水平會(huì)使得部分地區(qū)特別是我國(guó)發(fā)達(dá)地區(qū)的城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)進(jìn)度(rsh)降低。(2)適度打破城市邊界，共享優(yōu)質(zhì)的教育醫(yī)療資源，實(shí)現(xiàn)區(qū)域服務(wù)均衡化。從公平角度來(lái)看，快速發(fā)展的城市應(yīng)當(dāng)補(bǔ)償發(fā)展較緩慢的城市。房?jī)r(jià)分化對(duì)區(qū)域城市發(fā)展的影響不同，相對(duì)房?jī)r(jià)較高的城市享有更好的發(fā)展機(jī)會(huì)和更合理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，相對(duì)房?jī)r(jià)較高的城市在排擠低產(chǎn)出產(chǎn)業(yè)和低收入勞動(dòng)力時(shí)剝奪了相對(duì)房?jī)r(jià)較低的周邊城市的發(fā)展機(jī)會(huì)。(3)合理調(diào)節(jié)區(qū)域資本存量、基礎(chǔ)設(shè)施、金融扶持力度、信息化建設(shè)水平。我國(guó)已經(jīng)從高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，資本要素在同一城市過(guò)度聚集容易固化原有模式，不利于區(qū)域的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展，應(yīng)當(dāng)以創(chuàng)新發(fā)展、綠色發(fā)展和包容性發(fā)展的理念，進(jìn)行區(qū)域整體的調(diào)節(jié)分配，走出一條高質(zhì)量發(fā)展的新路。