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    創(chuàng)新要素集聚、空間關(guān)聯(lián)與房地產(chǎn)價格調(diào)控

    2021-07-01 11:47:44高宏霞王成
    江漢論壇 2021年6期

    高宏霞 王成

    摘要:隨著我國戶籍制度改革進(jìn)一步深入,地區(qū)之間的空間聯(lián)系不僅僅局限于鄰近區(qū)域,地理距離更遠(yuǎn)的地區(qū)往往也會由于人才、資金等創(chuàng)新要素的區(qū)際流動而產(chǎn)生較為緊密的聯(lián)系。利用中國2000—2018年省級面板數(shù)據(jù)實(shí)證考察創(chuàng)新要素集聚與空間關(guān)聯(lián)對房價的影響,發(fā)現(xiàn)在動態(tài)的創(chuàng)新要素流動權(quán)重矩陣下,房價和創(chuàng)新要素集聚均存在顯著的正向空間相關(guān)性;從全國范圍看,在創(chuàng)新人才和創(chuàng)新資本動態(tài)流動的環(huán)境中,創(chuàng)新要素集聚對房價存在明顯的正向影響,創(chuàng)新人才和創(chuàng)新資本的動態(tài)流動有利于促進(jìn)房價的空間外溢和整體上漲。分地區(qū)考察還發(fā)現(xiàn),在創(chuàng)新人才和創(chuàng)新資本動態(tài)流動的環(huán)境中,沿海地區(qū)創(chuàng)新要素集聚對房價具有顯著的正向影響,而內(nèi)陸和沿邊地區(qū)創(chuàng)新要素集聚對房價的影響不明顯;創(chuàng)新人才和創(chuàng)新資本的動態(tài)流動對房價的影響在沿海和內(nèi)陸地區(qū)均不明顯,而在沿邊地區(qū)則具有負(fù)向影響。

    關(guān)鍵詞:創(chuàng)新要素集聚;區(qū)域經(jīng)濟(jì);空間關(guān)聯(lián);房地產(chǎn)價格

    基金項(xiàng)目:國家社會科學(xué)基金西部項(xiàng)目“黃河流域高質(zhì)量發(fā)展下蘭州—西寧城市群產(chǎn)業(yè)空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究”(20XJL008)

    中圖分類號:F293 ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A ? ?文章編號:1003-854X(2021)06-0020-10

    一、引言與相關(guān)文獻(xiàn)綜述

    隨著我國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段,區(qū)域一體化程度不斷提高,特別是深圳、杭州、北京和上海等較發(fā)達(dá)地區(qū)由于入駐了大量的高科技公司,人才和資金在區(qū)際間加速流動,引發(fā)了創(chuàng)新要素在這些地區(qū)的空間集聚。要素的空間集聚,催生了住房需求,同時也推動了這些地區(qū)房價的上漲。比如,深圳商品房平均銷售價格從2000年的3575元/平方米上漲到2018年的54132元/平方米,19年間上漲超過了14倍。2018年,華為研發(fā)等機(jī)構(gòu)搬遷至東莞松山湖,誘發(fā)了當(dāng)?shù)胤績r的上漲。杭州自2000年到2018年商品房平均銷售價格上漲超過了7倍,阿里巴巴等高科技公司的聚集也起到了重要推動作用①。再比如,2019年“科創(chuàng)板”的創(chuàng)立,高科技人才密集型企業(yè)紛紛上市,資本市場的“造富功能”充分體現(xiàn)。截至2020年12月底,科創(chuàng)板已上市企業(yè)215家,北京、上海、廣東、浙江、江蘇五?。ㄊ校┱忌鲜衅髽I(yè)總數(shù)已超過70%②。科創(chuàng)板企業(yè)在我國地理區(qū)位上存在著向經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)地區(qū)聚集的現(xiàn)象,從這些地區(qū)商品房平均銷售價格上漲幅度來看,北京上漲接近6倍,上海上漲超過6.5倍,浙江平均上漲超過6倍,江蘇平均上漲超過5.5倍,廣東平均上漲也超過了3倍③。因此,隨著我國戶籍制度改革進(jìn)一步深入,地區(qū)之間的空間聯(lián)系不僅僅局限于鄰近區(qū)域,地理距離更遠(yuǎn)的地區(qū)往往也會由于人才、資金等創(chuàng)新要素的區(qū)際流動產(chǎn)生較為緊密的聯(lián)系。這種空間聯(lián)結(jié)關(guān)系究竟對房價產(chǎn)生怎樣的影響呢?學(xué)界的相關(guān)研究主要集中在以下三個方面:

    一是房價影響因素的相關(guān)研究,包括供給、需求、區(qū)位、宏觀政策、空間特征等因素,特別是對房價的空間外溢特征給予了廣泛關(guān)注④。王鶴(2012)研究認(rèn)為,我國房價存在空間相關(guān)性,地區(qū)是否鄰近和地理距離之間產(chǎn)生的空間相互作用是東部地區(qū)房價變動的決定因素,供給和需求對西部地區(qū)房價的影響較大,而中部地區(qū)房價由兩者共同決定⑤。方大春等(2018)研究發(fā)現(xiàn),區(qū)域間房價存在明顯的空間關(guān)聯(lián)特征,地區(qū)間空間鄰接關(guān)系的不同、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差距、人口數(shù)量的不一以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的差異均會顯著影響城市房價的空間關(guān)聯(lián)性⑥。

    二是創(chuàng)新要素集聚對房價影響的相關(guān)研究。宋偉軒等(2018)研究發(fā)現(xiàn),隨著一體化區(qū)域人才、資本等高端發(fā)展要素在區(qū)域內(nèi)加速流動,集聚地區(qū)的要素集聚效應(yīng)增加了住房需求,推動房價上漲;而非集聚地區(qū)普遍存在較為充足的住房供給,房價上漲較慢,使得區(qū)域內(nèi)資源配置和房價差異出現(xiàn)了不斷增強(qiáng)的“馬太效應(yīng)”⑦。韓艷紅等(2018)研究發(fā)現(xiàn),城市行政資源、人力資源、經(jīng)濟(jì)資源、社會資源豐饒度的貨幣化表達(dá)就是房價,城市資源配置能力的差異綜合反映了區(qū)域房價分化程度⑧。

    三是創(chuàng)新要素集聚與空間關(guān)聯(lián)的相關(guān)研究。有學(xué)者基于地區(qū)間的地理區(qū)域的鄰近性和社會經(jīng)濟(jì)特征相似性等空間因素,從創(chuàng)新要素集聚的空間相關(guān)性和空間溢出效應(yīng)等方面研究了創(chuàng)新要素集聚的空間關(guān)聯(lián)特征。Tappeiner等(2008)以歐洲51個地區(qū)為樣本,研究指出社會資本的空間集聚與研發(fā)和人力資本的集聚對于解釋創(chuàng)新自相關(guān)性同樣重要⑨。鄒文杰(2015)采用Morans I檢驗(yàn)驗(yàn)證了我國研發(fā)要素集聚度在空間地理區(qū)域上存在顯著的空間集聚特征;張宓之等(2016)利用局部Morans I測度研究認(rèn)為,區(qū)域創(chuàng)新要素集聚首先將受到該區(qū)域和鄰近地區(qū)創(chuàng)新要素集聚的空間相關(guān)性的影響⑩。史安娜等(2018)認(rèn)為,創(chuàng)新要素集聚存在顯著的空間關(guān)聯(lián)特征,空間分布不均衡,且創(chuàng)新要素集聚溢出效應(yīng)在省域內(nèi)外存在差異。

    綜上所述,已有的研究已經(jīng)關(guān)注到區(qū)域內(nèi)部的人才、資本等高端發(fā)展要素的空間集聚對房價的影響,且考慮到了空間相關(guān)性,這為本文研究創(chuàng)新要素集聚與空間關(guān)聯(lián)對房價的影響奠定了基礎(chǔ)。但是,上述研究往往從靜態(tài)的視角,僅考慮了區(qū)域之間的地理位置和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等空間因素的相似性所產(chǎn)生的空間關(guān)聯(lián)特征,而忽略了創(chuàng)新要素在區(qū)域間動態(tài)流動所產(chǎn)生的空間關(guān)聯(lián)特征的考察。實(shí)際上,隨著我國區(qū)域之間的聯(lián)系日益緊密,創(chuàng)新要素區(qū)際動態(tài)流動所產(chǎn)生的空間關(guān)聯(lián)作用也日益凸顯。因此,只有將創(chuàng)新要素集聚與空間關(guān)聯(lián)統(tǒng)一起來考量,才能較為全面地揭示創(chuàng)新要素集聚對房價的影響。

    本文的邊際貢獻(xiàn)在于:一是深入分析創(chuàng)新要素集聚與空間關(guān)聯(lián)對房價影響的理論基礎(chǔ),采用空間計(jì)量方法考察我國創(chuàng)新要素在區(qū)域內(nèi)部的空間集聚對房價的影響,以及區(qū)域之間創(chuàng)新要素動態(tài)流動所產(chǎn)生的空間關(guān)聯(lián)對房價的影響;二是基于各區(qū)域創(chuàng)新要素集聚程度的異質(zhì)性,從沿海、內(nèi)陸和沿邊“新三大區(qū)域”層面考察創(chuàng)新要素集聚與空間關(guān)聯(lián)對房價的影響;三是從創(chuàng)新要素區(qū)際流動的動態(tài)視角實(shí)證檢驗(yàn)了動態(tài)的創(chuàng)新要素流動權(quán)重矩陣下我國創(chuàng)新要素集聚的空間相關(guān)性,一定程度上彌補(bǔ)了傳統(tǒng)模型對解釋變量空間相關(guān)性的忽視。

    二、理論分析

    創(chuàng)新要素主要由人才、資金、技術(shù)等構(gòu)成,是實(shí)現(xiàn)區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展的重要基礎(chǔ)。我國創(chuàng)新要素存在顯著的空間集聚特征,人才、資金和技術(shù)等創(chuàng)新要素的空間集聚是推動房地產(chǎn)市場繁榮和房價上漲以及分化的重要原因。

    創(chuàng)新要素在某一地區(qū)的空間集聚,使得集聚地區(qū)擁有先發(fā)的初始條件,這種優(yōu)勢將不斷自我強(qiáng)化;加之創(chuàng)新要素具有稀缺性、流動性和追逐自身邊際收益最大化的特征,總會流向使其能夠獲得邊際價值最高的地區(qū)。創(chuàng)新要素流動的循環(huán)累積效應(yīng)增加了創(chuàng)新要素的空間集聚程度,住房需求隨之增加,進(jìn)而推高房價。同時,隨著集聚地區(qū)如生活成本等方面日益昂貴,某些創(chuàng)新要素所獲得的邊際收益可能有所下降,為了自身邊際收益的最大化,這些創(chuàng)新要素又會流向鄰近區(qū)域或者人才、資本流動緊密的關(guān)聯(lián)區(qū)域,從而推動該地區(qū)的房價上漲??紤]到創(chuàng)新人才和創(chuàng)新資本在區(qū)域間的流動更加活躍,創(chuàng)新人才的區(qū)際流動往往攜帶著技術(shù)的溢出,因此,本文重點(diǎn)分析創(chuàng)新要素集聚與空間關(guān)聯(lián)對房價的影響。

    一般而言,創(chuàng)新人才集聚能夠利用創(chuàng)新人才流動緊密區(qū)域的空間關(guān)聯(lián)效應(yīng),更好地發(fā)揮創(chuàng)新人才聚集效應(yīng)與空間擴(kuò)散效應(yīng),擴(kuò)大區(qū)域創(chuàng)新人才的集聚規(guī)模,優(yōu)化人才結(jié)構(gòu),改善人才配置效率,從而推動集聚地區(qū)和關(guān)聯(lián)地區(qū)房價的上漲。一方面,區(qū)域內(nèi)人才的空間集聚通常伴隨著“馬太效應(yīng)”的特征,即人才聚集程度越高的地區(qū),對其他地區(qū)的人才越具有吸引力。由于創(chuàng)新人才的稀缺和追求邊際收益最大化,使得周邊地區(qū)和關(guān)聯(lián)地區(qū)的創(chuàng)新人才不斷流入到集聚地區(qū),擴(kuò)大了集聚區(qū)域內(nèi)的創(chuàng)新人才規(guī)模,導(dǎo)致人們的住房需求增加,引起房價上漲。同時,集聚地區(qū)創(chuàng)新人才結(jié)構(gòu)也得到不斷優(yōu)化,人才多向著高學(xué)歷或者具有較強(qiáng)創(chuàng)新能力的高端人才轉(zhuǎn)換。這些高端人才由于其自身的創(chuàng)新能力較強(qiáng),往往伴隨著較高的收入,同時也會對未來有著較為樂觀的收入預(yù)期,存在著購房出租獲取租金收入的投機(jī)心理,使得人們的購房意愿較強(qiáng),增加了住房的潛在需求,促使房價上漲。另一方面,隨著創(chuàng)新人才不斷流入到集聚地區(qū),集聚達(dá)到一定規(guī)模時,集聚地區(qū)的外部經(jīng)濟(jì)效應(yīng)減弱,創(chuàng)新人才集聚的擴(kuò)散效應(yīng)使得集聚地區(qū)的某些人才流入到空間關(guān)聯(lián)地區(qū),從而促使房價上漲。

    不可否認(rèn),創(chuàng)新資本集聚能夠利用創(chuàng)新資本流動緊密區(qū)域的空間關(guān)聯(lián)效應(yīng),強(qiáng)化創(chuàng)新資本集聚程度,增強(qiáng)創(chuàng)新資本集聚的空間溢出效應(yīng),改善集聚地區(qū)或關(guān)聯(lián)地區(qū)的創(chuàng)新融資環(huán)境,緩解融資困難,增強(qiáng)房地產(chǎn)投資商的投資意愿和住房需求者的購房需求,進(jìn)而推動房價上漲。一方面,創(chuàng)新資本在某地區(qū)的空間集聚,改善了該集聚地區(qū)的融資環(huán)境,籌措資金所需的交易成本會下降,從而增加了房地產(chǎn)投資商和住房需求者對資金的需求。創(chuàng)新資本為了追逐自身價值的最大化,往往流向創(chuàng)新融資需求較大的地區(qū),增強(qiáng)了該地區(qū)的創(chuàng)新資本集聚程度。對于房地產(chǎn)投資商來說,由于資金的充足增強(qiáng)了對新建住房的投資,地價隨之上漲必然會引起房價的高企。對于住房需求者來說,由于以更低的交易成本實(shí)現(xiàn)了資金籌措,購房意愿增強(qiáng),從而進(jìn)一步推高房價。另一方面,創(chuàng)新資本集聚可以通過創(chuàng)新資本區(qū)際流動產(chǎn)生空間溢出效應(yīng),這為鄰近區(qū)域或創(chuàng)新要素區(qū)際流動聯(lián)系緊密的區(qū)域提供了資金支持,緩解了區(qū)域創(chuàng)新融資困難,從而促進(jìn)這些地區(qū)的房價上漲。

    三、研究設(shè)計(jì)

    (一)變量選擇與說明

    被解釋變量:房地產(chǎn)價格,用商品房屋平均銷售價格的對數(shù)(HP)來度量??紤]到人們可能對住宅價格更敏感,采用住宅平均銷售價格的對數(shù)(ZHP)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

    四、實(shí)證檢驗(yàn)與分析

    (一)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

    由于使用的數(shù)據(jù)是面板數(shù)據(jù),在進(jìn)行空間計(jì)量回歸分析之前,首先用LLC檢驗(yàn)和IPS檢驗(yàn)對各變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn),其檢驗(yàn)結(jié)果見表3。從表3可以看出,變量的水平值下IPS檢驗(yàn)結(jié)果中的TAI、Struct、Traffic均是非平穩(wěn)序列,經(jīng)過一階差分后變量均平穩(wěn),因此,需要對變量間進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。我們采用Kao檢驗(yàn)和Pedroni檢驗(yàn)進(jìn)行了協(xié)整分析,結(jié)果見表4。從檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)變量間存在協(xié)整關(guān)系,故可以進(jìn)行面板回歸分析。

    (二)基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析

    在基準(zhǔn)回歸分析中,將全國范圍的數(shù)據(jù)作為總體樣本來驗(yàn)證創(chuàng)新要素集聚對房價的影響,以及創(chuàng)新人才和創(chuàng)新資本動態(tài)流動所產(chǎn)生的空間關(guān)聯(lián)作用對房價的影響。根據(jù)是否控制地區(qū)或時間兩類非觀測效應(yīng),將固定效應(yīng)分為:無固定效應(yīng)(nonF)、地區(qū)固定效應(yīng)(sF)、時間固定效應(yīng)(tF)和地區(qū)時間固定效應(yīng)(stF)。根據(jù)表5的估計(jì)結(jié)果,在動態(tài)的創(chuàng)新人才流動權(quán)重矩陣和創(chuàng)新資本流動權(quán)重矩陣下,地區(qū)時間固定(stF)情形下的空間誤差模型的對數(shù)似然函數(shù)值Log-L最大,擬合優(yōu)度R2較高,Sigma2和空間誤差系數(shù)λ均顯著,且能夠控制地區(qū)和時間等非觀測因素對房價的影響,因此,最終選擇該情形下的模型估計(jì)結(jié)果進(jìn)行分析討論。

    從全國范圍來看,創(chuàng)新人才和創(chuàng)新資本的動態(tài)流動有利于促進(jìn)房價的空間外溢和整體上漲。動態(tài)的創(chuàng)新人才流動權(quán)重矩陣和創(chuàng)新資本流動權(quán)重矩陣下的空間誤差系數(shù)λ分別為0.215和0.184,且分別在1%和5%的水平上通過顯著性檢驗(yàn),這表明動態(tài)的創(chuàng)新要素流動權(quán)重矩陣下房價具有較強(qiáng)的空間外溢效應(yīng),且創(chuàng)新人才和創(chuàng)新資本的區(qū)際流動均會促進(jìn)房價的整體上漲??赡艿脑蛟谟冢阂皇怯捎趨^(qū)域間地理距離較近或創(chuàng)新要素區(qū)際流動日益頻繁,房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)對房價的定價以及公眾對房價的消費(fèi)能力和心理因素(如預(yù)期)在一定程度上具有相似性,或者說存在“模仿效應(yīng)”,特別是房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)和房地產(chǎn)投機(jī)者都期望獲得收益的最大化,這在一定程度上對房價有了向上的推力,推動房價的上漲。二是人才和資本等創(chuàng)新要素的區(qū)際動態(tài)流動有利于區(qū)域間的知識溢出,優(yōu)化了本地區(qū)與創(chuàng)新要素流動緊密地區(qū)的創(chuàng)新要素結(jié)構(gòu),改善了創(chuàng)新基礎(chǔ),為房價穩(wěn)步上漲提供了支撐。

    從全國范圍來看,在創(chuàng)新人才和創(chuàng)新資本區(qū)際動態(tài)流動的環(huán)境中,創(chuàng)新要素集聚對房價有顯著的正向影響。在兩類權(quán)重矩陣下,創(chuàng)新要素集聚(TAI)的回歸系數(shù)均為0.005,且均在1%的水平上顯著,即伴隨著創(chuàng)新人才和創(chuàng)新資本的區(qū)際流動,創(chuàng)新要素集聚每提高1%,將促使房價上漲0.005%,這表明擴(kuò)大創(chuàng)新要素集聚程度能夠顯著推高房價。原因可以歸納為兩個方面:一方面,創(chuàng)新要素的集聚效應(yīng)使得集聚地區(qū)有較強(qiáng)的“極化效應(yīng)”,吸引了關(guān)聯(lián)區(qū)域創(chuàng)新要素的流入,增加了集聚區(qū)域的住房需求,從而推高房價;另一方面,隨著我國區(qū)域聯(lián)系不斷增強(qiáng),創(chuàng)新要素集聚可以溢出到創(chuàng)新要素流動緊密的空間關(guān)聯(lián)地區(qū),改善了這些地區(qū)的創(chuàng)新基礎(chǔ),從而助推了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展,引起房價高企。

    (三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    上文依據(jù)基準(zhǔn)回歸檢驗(yàn)所得的結(jié)論可能會受到變量選擇的影響而存在偏誤,為避免指標(biāo)選擇的主觀性和隨意性對估計(jì)結(jié)果的干擾,本文主要以替換基準(zhǔn)回歸模型中的核心解釋變量和被解釋變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

    一是考慮到創(chuàng)新資本對創(chuàng)新人才流動往往具有導(dǎo)向作用,在創(chuàng)新資本集聚程度越高的地區(qū),創(chuàng)新人才往往有著較高的集聚程度,通過實(shí)證檢驗(yàn)也發(fā)現(xiàn)了創(chuàng)新人才集聚程度和創(chuàng)新資本集聚程度存在高度的相關(guān)性,因此,本文使用創(chuàng)新資本計(jì)算的創(chuàng)新要素集聚指數(shù)(CAI)作為解釋變量,重新檢驗(yàn)表5的回歸結(jié)果,發(fā)現(xiàn)地區(qū)時間固定效應(yīng)的空間誤差模型估計(jì)結(jié)果與前文的實(shí)證結(jié)果基本一致,說明結(jié)論具有較好的穩(wěn)健性(見表6)。

    二是無論從房屋的基本屬性即房子是住的,還是從投機(jī)者購買住房的投機(jī)心理來看,人們對住宅價格的變動都可能更為敏感,因此,本文使用住宅平均銷售價格(ZHP)作為被解釋變量進(jìn)行重新檢驗(yàn),結(jié)果發(fā)現(xiàn)地區(qū)時間固定效應(yīng)的空間誤差模型估計(jì)結(jié)果與基準(zhǔn)回歸基本一致,說明本文的研究結(jié)論較為可靠(見表7)。

    三是從已有的文獻(xiàn)來看,有關(guān)內(nèi)生性問題的探討和有效處理目前僅適用于截面數(shù)據(jù)。因此,考慮到創(chuàng)新要素的空間集聚存在著隨時間不斷積累的效應(yīng),本文在控制影響房價的相關(guān)變量和時間與地區(qū)效應(yīng)的基礎(chǔ)上,采用極大似然的估計(jì)方法,借鑒多數(shù)文獻(xiàn)的做法,嘗試將核心解釋變量滯后1期來檢驗(yàn)時間滯后是否對估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生影響,結(jié)果發(fā)現(xiàn)地區(qū)時間固定效應(yīng)的空間誤差模型估計(jì)結(jié)果與基準(zhǔn)回歸基本一致,說明考慮核心解釋變量的滯后期后本文的結(jié)論依然成立(見表8)。

    (四)區(qū)域異質(zhì)性分析與進(jìn)一步討論

    目前,區(qū)域慣用的劃分標(biāo)準(zhǔn)是東、中、西部地區(qū),但考慮到我國創(chuàng)新要素集聚程度在東部沿海地區(qū)要明顯高于其他地區(qū),因此,為了更為準(zhǔn)確地反映東部沿海地區(qū)和其他地區(qū)創(chuàng)新要素集聚程度的區(qū)域差異,本文采用了張毓峰等(2014)提出的沿海地區(qū)、內(nèi)陸地區(qū)和沿邊地區(qū)的“新三大區(qū)域”的劃分標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)表9的估計(jì)結(jié)果,本文依然采用空間誤差模型估計(jì)結(jié)果來進(jìn)行地區(qū)異質(zhì)性分析和進(jìn)一步討論。

    第一,沿海和內(nèi)陸地區(qū)的創(chuàng)新人才和創(chuàng)新資本的動態(tài)流動對房價沒有顯著的影響,但在沿邊地區(qū)有明顯的負(fù)向影響。在兩類權(quán)重矩陣下,沿海和內(nèi)陸地區(qū)的空間誤差系數(shù)均未通過顯著性檢驗(yàn),而沿邊地區(qū)的空間誤差系數(shù)分別為-0.190和-0.186,且均在10%水平上顯著,這表明沿海和內(nèi)陸地區(qū)創(chuàng)新人才和創(chuàng)新資本動態(tài)流動的空間關(guān)聯(lián)對房價的影響不明顯,但在沿邊地區(qū)有顯著的負(fù)向影響??赡艿脑蚴牵何覈睾:蛢?nèi)陸地區(qū)各省份之間的創(chuàng)新人才和創(chuàng)新資本動態(tài)流動尚未形成較為緊密的空間關(guān)聯(lián)格局,空間關(guān)聯(lián)度較小,從而對房價沒有顯著影響。而在沿邊地區(qū),由于地理位置和經(jīng)濟(jì)發(fā)展等方面的局限性,對人才和資本等創(chuàng)新要素的吸引力較弱,使得部分創(chuàng)新要素出現(xiàn)了外流,從而導(dǎo)致住房需求減少,從而對房價產(chǎn)生向下的壓力。

    第二,在創(chuàng)新人才和創(chuàng)新資本動態(tài)流動的環(huán)境中,沿海地區(qū)的創(chuàng)新要素集聚對房價存在顯著的正向影響,而內(nèi)陸和沿邊地區(qū)的創(chuàng)新要素集聚對房價沒有顯著影響。沿海地區(qū)的創(chuàng)新要素集聚(TAI)在兩類權(quán)重矩陣下的回歸系數(shù)均為0.010,且均在1%的水平上顯著,表明沿海地區(qū)創(chuàng)新要素集聚能夠顯著促進(jìn)房價上漲。而內(nèi)陸和沿邊地區(qū)的創(chuàng)新要素集聚(TAI)回歸系數(shù)均為負(fù),且均未通過顯著性檢驗(yàn),這說明伴隨著創(chuàng)新人才和創(chuàng)新資本的動態(tài)流動,內(nèi)陸和沿邊地區(qū)的創(chuàng)新要素集聚對房價沒有明顯的影響??赡艿脑蚴茄睾5貐^(qū)各省份交通較為便利,環(huán)境較為優(yōu)越,往往成為投資者重點(diǎn)投資和建廠的地區(qū),大量外資的注入吸引了內(nèi)陸和沿邊地區(qū)的創(chuàng)新人才和資本的流入,使得沿海地區(qū)基本形成了集聚程度較高的創(chuàng)新要素空間集聚格局,這樣催生了住房需求,促使房價上漲。而內(nèi)陸和沿邊地區(qū)整體上創(chuàng)新要素集聚程度較低,尚未形成較強(qiáng)的創(chuàng)新要素空間集聚效應(yīng),因此對房價沒有顯著的影響。

    五、研究結(jié)論與政策啟示

    本文利用中國2000—2018年省級面板數(shù)據(jù),從創(chuàng)新要素區(qū)際流動的動態(tài)視角構(gòu)建創(chuàng)新人才流動權(quán)重矩陣和創(chuàng)新資本流動權(quán)重矩陣,運(yùn)用空間計(jì)量方法探究了創(chuàng)新要素集聚與空間關(guān)聯(lián)對房價的影響。研究發(fā)現(xiàn):第一,在動態(tài)的創(chuàng)新要素流動權(quán)重矩陣下,房價和創(chuàng)新要素集聚均存在顯著的正向空間相關(guān)性。第二,從全國范圍來看,在創(chuàng)新人才和創(chuàng)新資本動態(tài)流動的環(huán)境中,創(chuàng)新要素集聚對房價存在明顯的正向影響,創(chuàng)新人才和創(chuàng)新資本的動態(tài)流動有利于促進(jìn)房價的空間外溢和整體上漲。第三,分地區(qū)考察發(fā)現(xiàn),伴隨著創(chuàng)新人才和創(chuàng)新資本的動態(tài)流動,沿海地區(qū)的創(chuàng)新要素集聚對房價具有顯著的正向影響,而內(nèi)陸和沿邊地區(qū)的創(chuàng)新要素集聚對房價沒有明顯影響;創(chuàng)新人才和創(chuàng)新資本的動態(tài)流動對房價的影響在沿海和內(nèi)陸地區(qū)均不明顯,而在沿邊地區(qū)存在負(fù)向影響。

    上述研究結(jié)論對政府制定差異化的房價調(diào)控政策有如下啟示:

    第一,從政策層面看,地方政府在制定房地產(chǎn)價格調(diào)控政策時,需要從動態(tài)的視角綜合考慮區(qū)域間人才、資本等創(chuàng)新要素區(qū)際動態(tài)流動的空間關(guān)聯(lián)對房價的影響,逐步在創(chuàng)新要素聯(lián)系緊密的東部沿海地區(qū)形成房價調(diào)控的空間關(guān)聯(lián)機(jī)制,這有利于地方政府對房價的有效調(diào)控。

    第二,地方政府應(yīng)該充分認(rèn)識到沿海地區(qū)創(chuàng)新要素集聚對房價的正向影響,在充分保持地理距離較近地區(qū)創(chuàng)新要素交流的基礎(chǔ)上,不斷加強(qiáng)與人才、資本等創(chuàng)新要素流動的空間關(guān)聯(lián)地區(qū)的創(chuàng)新合作,逐步打破地區(qū)間由于戶籍等制度形成的壁壘,形成創(chuàng)新要素內(nèi)外流動的空間網(wǎng)絡(luò)機(jī)制,從而保持我國房價的合理增長。

    第三,創(chuàng)新要素是實(shí)現(xiàn)區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展的重要基礎(chǔ),人才和資金等創(chuàng)新要素在空間的集聚是推動房地產(chǎn)市場繁榮的動力。由于內(nèi)陸和沿邊地區(qū)的創(chuàng)新要素集聚程度不高,因此應(yīng)通過優(yōu)厚的人才引進(jìn)政策和養(yǎng)老政策,促使人才、資本等創(chuàng)新要素流向這些地區(qū)。同時,需要加強(qiáng)沿海、內(nèi)陸和沿邊地區(qū)內(nèi)部聯(lián)系的緊密度,降低創(chuàng)新要素流動成本,引導(dǎo)創(chuàng)新要素在區(qū)域間流動,這有助于發(fā)揮創(chuàng)新人才和創(chuàng)新資本區(qū)際動態(tài)流動的空間關(guān)聯(lián)效應(yīng),從而為改善地區(qū)創(chuàng)新環(huán)境和穩(wěn)定房地產(chǎn)市場提供重要支撐。

    注釋:

    ①③ 根據(jù)歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù)計(jì)算整理得到。

    ② 根據(jù)東方財(cái)富Choice數(shù)據(jù)計(jì)算整理得到。

    ④ Wang Shaojian, Wang Jieyu, Wang Yang, Effect of Land Prices on the Spatial Differentiation of Housing Prices: Evidence from Cross-County Analyses in China, Journal of Geographical Sciences, 2018, 28(6), pp.725-740.

    ⑤ 王鶴:《基于空間計(jì)量的房地產(chǎn)價格影響因素分析》,《經(jīng)濟(jì)評論》2012年第1期。

    ⑥ 方大春、裴夢迪:《房價空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)實(shí)證分析》,《上海經(jīng)濟(jì)研究》2018年第1期。

    ⑦ 宋偉軒、劉春卉:《長三角一體化區(qū)域城市商品住宅價格分異機(jī)理研究》,《地理研究》2018年第1期。

    ⑧ 韓艷紅、尹上崗、李在軍:《長三角縣域房價空間分異格局及其影響因素分析》,《人文地理》2018年第6期。

    ⑨ G. Tappeiner, C. Hauser, J. Walde, Regional Knowl-edge Spillovers: Fact or Artifact? Research Policy, 2008, 37(5), pp.861-874.

    ⑩ 鄒文杰:《研發(fā)要素集聚、投入強(qiáng)度與研發(fā)效率——基于空間異質(zhì)性的視角》,《科學(xué)學(xué)研究》2015年第3期;張宓之、朱學(xué)彥、梁偲、湯臨佳:《創(chuàng)新要素空間集聚模式演進(jìn)機(jī)制研究——多重效應(yīng)的空間較量》,《科技進(jìn)步與對策》2016年第14期。

    史安娜、王繞娟、張鎏依:《長江經(jīng)濟(jì)帶高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新要素集聚的空間溢出效應(yīng)》,《河海大學(xué)學(xué)報(bào)》(哲學(xué)社會科學(xué)版)2018年第1期。

    方遠(yuǎn)平、謝蔓:《創(chuàng)新要素的空間分布及其對區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的影響——基于中國省域的ESDA—GWR分析》,《經(jīng)濟(jì)地理》2012年第9期。

    牛沖槐、接民、張敏、段治平、李剛:《人才聚集效應(yīng)及其評判》,《中國軟科學(xué)》2006年第4期。

    王奮、韓伯棠:《科技人力資源區(qū)域集聚效應(yīng)的實(shí)證研究》,《中國軟科學(xué)》2006年第3期。

    白俊紅、蔣伏心:《協(xié)同創(chuàng)新、空間關(guān)聯(lián)與區(qū)域創(chuàng)新績效》,《經(jīng)濟(jì)研究》2015年第7期。

    吳延兵:《R&D存量、知識函數(shù)與生產(chǎn)效率》,《經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊)》2006年第3期。

    白俊紅、王鉞、蔣伏心、李婧:《研發(fā)要素流動、空間知識溢出與經(jīng)濟(jì)增長》,《經(jīng)濟(jì)研究》2017年第7期。

    L. Anselin, Spatial Econometrics: Methods and Models, Springer Netherlands, 1988, 4, pp.192-215.

    沿海地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東;內(nèi)陸地區(qū)包括山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南、重慶、四川、貴州、陜西、甘肅、青海、寧夏;沿邊地區(qū)包括吉林、黑龍江、內(nèi)蒙古、廣西、云南、新疆、西藏、海南。西藏由于部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失嚴(yán)重不予考慮。這一劃分標(biāo)準(zhǔn)參見張毓峰、張勇、閻星:《區(qū)域經(jīng)濟(jì)新格局與內(nèi)陸地區(qū)發(fā)展戰(zhàn)略選擇》,《財(cái)經(jīng)科學(xué)》2014年第5期。

    作者簡介:高宏霞,蘭州大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院副教授,甘肅蘭州,730000;王成,蘭州大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,甘肅蘭州,730000。

    (責(zé)任編輯 ?陳孝兵)

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