王 帥 程微婷 時(shí) 省

一 引 言

黨的十九大報(bào)告指出“我國(guó)經(jīng)濟(jì)已由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，正處在轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)換增長(zhǎng)動(dòng)力的攻關(guān)期”。創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力，增加創(chuàng)新要素投入、提升創(chuàng)新能力是各城市實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路。房產(chǎn)作為企業(yè)和家庭的重要資本，其價(jià)格的波動(dòng)無(wú)疑會(huì)從各個(gè)方面影響經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的開(kāi)展，尤其是對(duì)于短期難以見(jiàn)效的創(chuàng)新活動(dòng)。房地產(chǎn)行業(yè)已經(jīng)成為推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支柱性產(chǎn)業(yè)，房?jī)r(jià)增長(zhǎng)在短期內(nèi)會(huì)拉動(dòng)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展，然而這種短期增長(zhǎng)可能是以降低城市創(chuàng)新能力、損害城市長(zhǎng)期發(fā)展為代價(jià)的。系統(tǒng)厘清房?jī)r(jià)對(duì)城市創(chuàng)新能力的影響機(jī)制，檢驗(yàn)各渠道的相對(duì)重要性及區(qū)域異質(zhì)性，對(duì)于科學(xué)調(diào)控房?jī)r(jià)、因城施策，實(shí)現(xiàn)城市高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。

中國(guó)的房?jī)r(jià)已經(jīng)經(jīng)歷過(guò)一個(gè)全面上漲過(guò)程。房地產(chǎn)行業(yè)增加值由1978年的79.9億元增加到2020年的74533億元，占GDP比重由2.2%增長(zhǎng)到7.3%，在相當(dāng)長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)對(duì)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到了重要推動(dòng)作用，但高企的房?jī)r(jià)也帶來(lái)了一系列問(wèn)題，如扭曲資源配置、擠占消費(fèi)、引致系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)等。黨的十九屆五中全會(huì)再次重申“要堅(jiān)持房子是用來(lái)住的、不是用來(lái)炒的定位，促進(jìn)房地產(chǎn)市場(chǎng)平穩(wěn)健康發(fā)展”，可見(jiàn)房?jī)r(jià)上漲的負(fù)面影響已經(jīng)不可忽視。房?jī)r(jià)對(duì)城市創(chuàng)新能力的影響也日益引起學(xué)者關(guān)注，相關(guān)研究主要集中在房地產(chǎn)對(duì)研發(fā)投入的影響(Miao和Wang,2014；王文春和榮昭,2014；張杰等,2016；徐展等,2019)，房?jī)r(jià)對(duì)人力資本流動(dòng)(Rabe和Taylor,2012；白俊紅和卞元超,2016；王書斌等,2017；宋弘和吳茂華,2020)、創(chuàng)新產(chǎn)品消費(fèi)需求的影響(陳斌開(kāi)和楊汝岱,2013；吳曉瑜等,2014；崔廣亮和高鐵梅,2020)，以及房?jī)r(jià)調(diào)控政策的緩解效應(yīng)(余泳澤和張少輝,2017；李迎星等,2019)等方面。張杰等(2016)、余泳澤和張少輝(2017)、Chen et al.(2020)從資金配置角度發(fā)現(xiàn)房?jī)r(jià)上漲會(huì)引致“替代效應(yīng)”和“信貸約束效應(yīng)”。“替代效應(yīng)”是指房?jī)r(jià)上漲增加了房地產(chǎn)行業(yè)的利潤(rùn)獲得，導(dǎo)致企業(yè)資金向房地產(chǎn)相關(guān)行業(yè)偏移，擠出企業(yè)的研發(fā)投資；“信貸約束效應(yīng)”是指以銀行為主導(dǎo)的金融機(jī)構(gòu)更傾向于將有限的貸款資金投放給抵押充足的房地產(chǎn)行業(yè)，加劇了以知識(shí)產(chǎn)權(quán)為核心資產(chǎn)的科技型企業(yè)的融資約束。白俊紅和卞元超(2016)、周小亮和李廣昊(2020)等從人力資本配置角度認(rèn)為房?jī)r(jià)上漲會(huì)帶來(lái)勞動(dòng)力的“遷移效應(yīng)”，一方面房?jī)r(jià)上漲帶來(lái)的生活成本上升會(huì)使人力資本在城市間發(fā)生遷移，另一方面房?jī)r(jià)上漲引發(fā)的房地產(chǎn)行業(yè)工資率上升會(huì)使人力資本向房地產(chǎn)相關(guān)行業(yè)遷移。這些研究一致表明房?jī)r(jià)上漲或房地產(chǎn)投資的擴(kuò)張對(duì)城市或區(qū)域創(chuàng)新能力具有顯著負(fù)向影響，在此基礎(chǔ)上，余泳澤和張少輝(2017)等進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)限購(gòu)政策能夠在一定時(shí)期內(nèi)緩解這種負(fù)向影響。已有研究深化了人們對(duì)房?jī)r(jià)與技術(shù)創(chuàng)新之間關(guān)系的認(rèn)知，但大多文獻(xiàn)僅從單一視角研究房?jī)r(jià)對(duì)城市創(chuàng)新能力的影響，缺乏對(duì)影響機(jī)制的系統(tǒng)分析，未能檢驗(yàn)各個(gè)傳導(dǎo)渠道的相對(duì)重要性；且既有研究多從調(diào)控房?jī)r(jià)的思路去探討限購(gòu)等房地產(chǎn)調(diào)控政策對(duì)城市創(chuàng)新能力的影響，而對(duì)能夠弱化傳導(dǎo)中介效應(yīng)的城市“引才政策”的研究尚十分缺少。

本文從企業(yè)資金配置、政府科技投入和城市人才流動(dòng)等路徑，系統(tǒng)分析房?jī)r(jià)對(duì)城市創(chuàng)新能力的影響機(jī)制，并基于2004—2017年中國(guó)281個(gè)地級(jí)市的樣本數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)各傳導(dǎo)渠道的相對(duì)重要性及區(qū)域異質(zhì)性；在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步探討城市出臺(tái)引才政策能否有效緩解房?jī)r(jià)對(duì)城市創(chuàng)新能力的負(fù)向影響，為不同城市解決房?jī)r(jià)上漲與創(chuàng)新發(fā)展之間的矛盾提供決策參考。本文其他部分結(jié)構(gòu)為：第二部分為房?jī)r(jià)影響城市創(chuàng)新的機(jī)制分析；第三部分為模型設(shè)定與數(shù)據(jù)來(lái)源；第四部分為實(shí)證結(jié)果分析、穩(wěn)健性檢驗(yàn)與區(qū)域異質(zhì)性探討；第五部分為城市引才政策作用效果分析；最后是結(jié)論與政策啟示。

二 房?jī)r(jià)影響城市創(chuàng)新的機(jī)制分析

房產(chǎn)具有商品和資產(chǎn)的雙重屬性，在中國(guó)“置房安家”等傳統(tǒng)文化的影響下，房?jī)r(jià)影響著社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的各個(gè)方面。隨著中國(guó)城市化進(jìn)程的加快，城市房?jī)r(jià)快速上漲，以北上廣深為代表的一線城市近十年房?jī)r(jià)增長(zhǎng)將近1.2倍，其他二三線城市也漲幅顯著，房?jī)r(jià)上漲對(duì)城市創(chuàng)新發(fā)展產(chǎn)生了深刻影響，相關(guān)研究日益增多。在已有文獻(xiàn)基礎(chǔ)上，本部分從創(chuàng)新要素供給與創(chuàng)新產(chǎn)品需求兩個(gè)維度構(gòu)建分析框架，系統(tǒng)分析房?jī)r(jià)影響城市創(chuàng)新能力的理論機(jī)理。

(一)房?jī)r(jià)對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的影響

企業(yè)作為最主要的創(chuàng)新主體，2019年規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)專利申請(qǐng)量達(dá)105.98萬(wàn)件，占總數(shù)的24.2%，城市中企業(yè)的研發(fā)投入強(qiáng)度直接影響城市的創(chuàng)新活動(dòng)密度。房?jī)r(jià)上漲會(huì)從多個(gè)方面影響企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)開(kāi)展，最直接的為“替代效應(yīng)”，房?jī)r(jià)上漲增加了房地產(chǎn)行業(yè)的利潤(rùn)獲得，在資本逐利性的驅(qū)使下，資金將更多地涌入到房地產(chǎn)行業(yè)中，擠出了技術(shù)密集型行業(yè)的投資獲取。相較于“風(fēng)險(xiǎn)大、周期長(zhǎng)”的創(chuàng)新投資活動(dòng)，企業(yè)更青睞于“低風(fēng)險(xiǎn)、高回報(bào)”的房地產(chǎn)行業(yè)投資，會(huì)進(jìn)一步擠出企業(yè)對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的投入和管理(王敏和黃瀅,2013；Zhao et al.,2019)。王文春和榮昭(2014)利用中國(guó)35個(gè)大中城市工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)房?jī)r(jià)的快速上漲顯著降低了本地企業(yè)的創(chuàng)新傾向。余永澤和張少輝(2017)利用中國(guó)230個(gè)地級(jí)市的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)高房?jī)r(jià)會(huì)吸引地區(qū)企業(yè)進(jìn)行房地產(chǎn)投資，擠出非房地產(chǎn)行業(yè)的投資，進(jìn)而抑制城市的創(chuàng)新產(chǎn)出。房?jī)r(jià)上漲還會(huì)增加企業(yè)新建實(shí)驗(yàn)室、研發(fā)中心等研發(fā)固定資產(chǎn)的成本，通過(guò)“成本效應(yīng)”渠道阻礙企業(yè)的研發(fā)投入，部分企業(yè)還會(huì)選擇將研發(fā)設(shè)施或機(jī)構(gòu)外遷以應(yīng)對(duì)高昂的房產(chǎn)投資(李昊洋等,2018)，典型如華為離開(kāi)深圳在東莞建設(shè)松山湖研發(fā)基地。此外，房產(chǎn)的資本屬性使其成為重要的抵押品，房?jī)r(jià)上漲會(huì)增加房產(chǎn)的價(jià)值，增加企業(yè)從金融機(jī)構(gòu)獲得的貸款額度，從而能夠?yàn)槠髽I(yè)提供更多的資金開(kāi)展創(chuàng)新投資活動(dòng)，對(duì)部分企業(yè)產(chǎn)生“信用緩解效應(yīng)”。但對(duì)于新創(chuàng)企業(yè)以及一些輕資產(chǎn)的科技型企業(yè)，房?jī)r(jià)上漲可能帶來(lái)“融資約束效應(yīng)”，在房?jī)r(jià)上漲時(shí)期，以銀行為主導(dǎo)的金融機(jī)構(gòu)更傾向于將有限的資金投放到房地產(chǎn)行業(yè)，增加這類企業(yè)的融資難度(Chaney et al.,2012；張杰等,2016)。整體上，房?jī)r(jià)上漲會(huì)擠出企業(yè)研發(fā)投入，導(dǎo)致資金更多地流向房地產(chǎn)行業(yè)，造成資源錯(cuò)配，負(fù)向影響城市的創(chuàng)新能力。

圖1 房?jī)r(jià)影響城市創(chuàng)新能力的傳導(dǎo)機(jī)制

(二)房?jī)r(jià)對(duì)政府科技投入的影響

對(duì)于高校及科研院所等創(chuàng)新主體來(lái)說(shuō)，政府科技投入是其研發(fā)資金的另一重要來(lái)源。政府可以通過(guò)發(fā)揮杠桿效應(yīng)帶動(dòng)企業(yè)研發(fā)投入，從而影響城市創(chuàng)新。房?jī)r(jià)與政府財(cái)政收入有密切聯(lián)系，梅冬州等(2018)研究指出地價(jià)是房?jī)r(jià)與政府收入之間建立聯(lián)系的關(guān)鍵橋梁。國(guó)有土地使用權(quán)出讓收入是地方政府財(cái)政收入的重要來(lái)源，在不考慮土地融資情況下，2018年國(guó)有土地使用權(quán)出讓收入約為地方本級(jí)財(cái)政收入的 67%，且占比仍保持上漲態(tài)勢(shì)(吉富星和鮑曙光,2020)。土地是住房需求服務(wù)的派生品，高房?jī)r(jià)會(huì)導(dǎo)致地價(jià)的上漲(Manning,1988；王先柱和吳蕾,2019)，帶來(lái)地方政府財(cái)政收入的增加，進(jìn)一步降低政府科技投入的資金約束。已有文獻(xiàn)對(duì)房?jī)r(jià)與政府科技投入之間關(guān)系的研究相對(duì)較少，未形成一致結(jié)論。厲偉等(2017)利用2004—2014年中國(guó)35個(gè)大中城市的數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)房?jī)r(jià)上漲會(huì)抑制地方政府的科技投入；而戴魁早和王夢(mèng)穎(2020)基于我國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)土地財(cái)政顯著促進(jìn)了地方政府的科技投入。數(shù)據(jù)顯示，在房?jī)r(jià)較高的一線城市，政府平均科技投入比例為4.5%，是其他城市平均水平的將近4倍。本文認(rèn)為，在國(guó)家大力實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略背景下，地方政府在能通過(guò)土地財(cái)政獲得更多財(cái)政收入的情境下，會(huì)增加公共科技投入強(qiáng)度，以提升城市創(chuàng)新能力，促進(jìn)城市實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與高質(zhì)量發(fā)展。

(三)房?jī)r(jià)對(duì)人力資本的影響

人力資本是創(chuàng)新活動(dòng)另一重要投入要素，房?jī)r(jià)上漲主要通過(guò)“遷移效應(yīng)”影響城市人力資本聚集。對(duì)于城市中的非本地戶籍人口，當(dāng)房?jī)r(jià)上漲帶來(lái)的生活成本上漲幅度超過(guò)其心理閾值時(shí)，其會(huì)選擇離開(kāi)本地，遷移到其他城市(Rabe和Taylor,2012)。朱晨(2018)利用上海市房?jī)r(jià)和工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)城市房?jī)r(jià)上漲會(huì)通過(guò)抬高勞動(dòng)力成本的方式抑制城市創(chuàng)新發(fā)展，當(dāng)勞動(dòng)力成本達(dá)到5133.7元/月時(shí)，房?jī)r(jià)上漲會(huì)顯著抑制城市的勞動(dòng)力流入。對(duì)于高校畢業(yè)生等社會(huì)新增人力資本，房?jī)r(jià)會(huì)影響其就業(yè)目的地選擇，過(guò)高的房?jī)r(jià)會(huì)阻礙勞動(dòng)力流入。宋弘和吳茂華(2020)研究發(fā)現(xiàn)高房?jī)r(jià)嚴(yán)重降低了高校畢業(yè)生在本地就業(yè)的概率，尤其是對(duì)較弱家庭背景和非一線城市的畢業(yè)生。當(dāng)前，大批年輕人逃離“北上廣深”的社會(huì)現(xiàn)象愈發(fā)凸顯，高房?jī)r(jià)降低了城市的吸引力，阻礙了人才資本的流入與聚集。各大城市紛紛出臺(tái)引才政策，通過(guò)財(cái)政收入補(bǔ)貼特殊層次人才，試圖緩解與對(duì)沖高房?jī)r(jià)帶來(lái)的負(fù)向影響。因此，從地方政府角度來(lái)說(shuō)，房?jī)r(jià)上漲帶來(lái)的“信貸緩解效應(yīng)”可以為城市人才補(bǔ)貼政策提供資金保障，從一定程度上正向影響城市的人才流入。此外，房?jī)r(jià)上漲增加了房地產(chǎn)行業(yè)的利潤(rùn)與工資率，吸引更多的高學(xué)歷人才流入，可能會(huì)對(duì)其它技術(shù)密集型行業(yè)人力資本帶來(lái)擠出效應(yīng)，造成城市內(nèi)的勞動(dòng)力就業(yè)錯(cuò)配(白俊紅和卞元超,2016)。綜合來(lái)說(shuō)，過(guò)高的房?jī)r(jià)不利于城市人才資本聚集，會(huì)負(fù)向影響城市的創(chuàng)新能力。

(四)房?jī)r(jià)對(duì)新產(chǎn)品需求的影響

除了直接的創(chuàng)新投入要素外，社會(huì)對(duì)于新產(chǎn)品的消費(fèi)需求對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)也有重要影響。旺盛的新產(chǎn)品需求會(huì)增加企業(yè)開(kāi)展創(chuàng)新活動(dòng)的積極性，且消費(fèi)者對(duì)于新功能的需求也是企業(yè)研發(fā)創(chuàng)意的重要來(lái)源(Jeppesen和Molin,2003)。目前鮮有文獻(xiàn)從需求角度探討房?jī)r(jià)對(duì)創(chuàng)新的影響，而新產(chǎn)品消費(fèi)需求是重要的影響渠道，新產(chǎn)品一般為衍生需求，在總體消費(fèi)減少的情況下，其需求通常會(huì)受到最為直接的影響。對(duì)于家庭與個(gè)人來(lái)說(shuō)，房?jī)r(jià)上漲一方面會(huì)使有房者資產(chǎn)價(jià)值上升，信貸約束降低，消費(fèi)增加(李亞明和佟仁城,2007)；另一方面會(huì)使購(gòu)房者面臨更沉重的購(gòu)房支出壓力和房貸還款壓力，減少消費(fèi)(謝潔玉等,2012；崔廣亮和高鐵梅,2020)。陳斌開(kāi)和楊汝岱(2013)研究指出，在中國(guó)“置房安家”傳統(tǒng)理念的影響下，住房是生活必需品，購(gòu)房者占消費(fèi)群體比重較大，房?jī)r(jià)上漲會(huì)顯著擠出消費(fèi)支出；居民因房?jī)r(jià)上漲而增加儲(chǔ)蓄，房?jī)r(jià)上升1%會(huì)影響儲(chǔ)蓄率上升0.067%(陳彥斌和邱哲圣,2011)。對(duì)于地方政府來(lái)說(shuō)，房?jī)r(jià)上漲帶來(lái)的信貸緩解與財(cái)政收入增加會(huì)提升政府對(duì)新產(chǎn)品的采購(gòu)動(dòng)機(jī)；但政府采購(gòu)規(guī)模有限，難以抵消因居民消費(fèi)下降帶來(lái)的消費(fèi)降低。此外，房?jī)r(jià)上漲“遷移效應(yīng)”導(dǎo)致的人力資本流入減少也會(huì)在一定程度上影響城市的消費(fèi)需求。因此，整體上，房?jī)r(jià)上漲會(huì)帶來(lái)新產(chǎn)品需求降低，進(jìn)而負(fù)向影響城市的創(chuàng)新能力。

房?jī)r(jià)對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的影響是多方面的，既有文獻(xiàn)多從企業(yè)研發(fā)投入與人力資本擠出角度對(duì)二者關(guān)系開(kāi)展實(shí)證分析，對(duì)政府科技投入與創(chuàng)新產(chǎn)品需求這兩個(gè)傳導(dǎo)渠道研究較少，本文將基于中國(guó)281個(gè)地級(jí)市數(shù)據(jù)，對(duì)相關(guān)影響機(jī)制進(jìn)行系統(tǒng)檢驗(yàn)，探究各傳導(dǎo)渠道在不同城市的相對(duì)重要程度，并在此基礎(chǔ)上，對(duì)當(dāng)前各大城市不斷加碼的引才政策的有效性進(jìn)行評(píng)估。

三 模型設(shè)定與數(shù)據(jù)來(lái)源

(一)模型設(shè)定

根據(jù)上文分析，房?jī)r(jià)通過(guò)多種效應(yīng)作用于創(chuàng)新活動(dòng)，各種效應(yīng)相互疊加，難以分離測(cè)度。因此，本文從傳導(dǎo)渠道入手開(kāi)展實(shí)證分析，基于中介效應(yīng)檢驗(yàn)機(jī)理構(gòu)建面板模型如下：

Innovation

=

β

+

α

ln

HP

+

γ

X

+

ε

+

u

+

λ

(1)

Media

=

β

+

α

ln

HP

+

γ

X

+

ε

+

u

+

λ

(2)

Innovation

=

β

+

α

ln

HP

+

θMedia

+

γ

X

+

ε

+

u

+

λ

(3)

其中，

Innovation

為被解釋變量，表征城市創(chuàng)新；

HP

為核心解釋變量城市房?jī)r(jià)；

Media

表示渠道變量，包括企業(yè)研發(fā)固定資產(chǎn)投資強(qiáng)度(

Firm

_

R&D

)、政府科技投入強(qiáng)度(

Gov

_

R&D

)、城市創(chuàng)新人才比例(

HC

)以及新產(chǎn)品消費(fèi)需求(

Consumption

)；

X

是一系列城市層面的控制變量；

i

和

t

分別表示城市和年份；

u

和

λ

分別表示城市和時(shí)間固定效應(yīng)；

ε

為隨機(jī)誤差項(xiàng)。同時(shí)，回歸模型的標(biāo)準(zhǔn)誤聚類在城市層面。

(二)指標(biāo)選取

1.被解釋變量：本文借鑒以往文獻(xiàn)的常用方法，采用發(fā)明專利授權(quán)量衡量城市創(chuàng)新能力，并采用城市就業(yè)人員數(shù)進(jìn)行人均處理，主要是為了移除城市規(guī)模差異帶來(lái)的影響(朱平芳等,2016；余永澤和張少輝,2017)；并在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中采用城市人均發(fā)明專利申請(qǐng)量替換被解釋變量。

2.解釋變量：城市房?jī)r(jià)是本文研究的核心解釋變量，直接從《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》獲得城市商品房銷售價(jià)格指標(biāo)，個(gè)別缺失值采用城市商品房銷售額與商品房銷售面積的比值計(jì)算獲得。

3.渠道變量：本文重點(diǎn)研究城市中企業(yè)研發(fā)投入、政府科技投入、人才資本及新產(chǎn)品需求四個(gè)主要傳導(dǎo)渠道的相對(duì)影響。采用研發(fā)固定資產(chǎn)投資與城市生產(chǎn)總值的比值度量企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度，采用政府科技支出占政府財(cái)政總支出比例度量政府科技投入強(qiáng)度，采用高技能勞動(dòng)力行業(yè)就業(yè)人數(shù)占城市總就業(yè)人數(shù)比例度量城市人才資本強(qiáng)度鑒于城市研發(fā)人員數(shù)量指標(biāo)缺失嚴(yán)重，本文借鑒張平和張鵬鵬(2016)、Fassio et al.(2019)的做法，采用高技能勞動(dòng)力行業(yè)就業(yè)人數(shù)占城市總就業(yè)人數(shù)比例作為代理變量，其中高技能勞動(dòng)力行業(yè)是指行業(yè)從業(yè)人員的學(xué)歷為大專及以上占比超過(guò)40%的行業(yè)。，采用城市人均社會(huì)消費(fèi)品零售總額作為新產(chǎn)品需求的代理變量。

4.控制變量：借鑒既有研究，本文從以下幾個(gè)維度控制其它因素的影響：(1)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，采用城市人均生產(chǎn)總值表征；(2)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，采用二三產(chǎn)業(yè)增加值占城市生產(chǎn)總值的比重度量；(3)政府影響，采用政府支出與城市生產(chǎn)總值比值表征；(4)教育支持，采用城市教育支出占財(cái)政總支出的比重衡量；(5)對(duì)外開(kāi)放水平，采用進(jìn)出口總額與城市生產(chǎn)總值的比值衡量。

5.工具變量：考慮到城市創(chuàng)新發(fā)展可能會(huì)反向影響城市房?jī)r(jià)水平(范新英和張所地,2018)，本文采用城市15%坡度面積占比與全國(guó)上年房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)企業(yè)房屋竣工面積(余永澤和李啟航,2019)作為房?jī)r(jià)的工具變量，以緩解可能存在的內(nèi)生性偏誤。城市坡度面積占比越大，可用于開(kāi)發(fā)的面積越少，房屋供給越少，從而正向影響房?jī)r(jià)的變化，并且城市坡度面積是一個(gè)自然的約束條件，不會(huì)直接影響城市創(chuàng)新；房屋竣工面積一定程度上代表了城市對(duì)住房的需求，需求越大，竣工面積越多，房?jī)r(jià)越高，且國(guó)家層面的時(shí)間序列數(shù)據(jù)對(duì)城市創(chuàng)新的直接影響較小。因此，用二者的乘積作為城市房?jī)r(jià)的工具變量在理論上是合適的，且二者乘積構(gòu)成了面板變量，適用于本文的面板數(shù)據(jù)格式。

(三)數(shù)據(jù)來(lái)源

2002年，土地“招拍掛”出讓制度開(kāi)始實(shí)施，地方政府成為土地一級(jí)市場(chǎng)的壟斷方，2003年后，城市房?jī)r(jià)開(kāi)始逐步攀升(陸銘等,2015)，并限于城市級(jí)部分最新數(shù)據(jù)只能獲取到2017年，因此本文選擇2004—2017年中國(guó)281個(gè)地級(jí)市作為研究樣本。數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)區(qū)域統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)固定資產(chǎn)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省市統(tǒng)計(jì)年鑒和統(tǒng)計(jì)公報(bào)。工具變量中城市15%坡度的面積是利用Arcgis10.6軟件對(duì)STRM 30m分辨率的數(shù)字高程模型(DEM)數(shù)據(jù)提取獲得。文中對(duì)包含價(jià)格因素的變量利用城市所在省份的CPI以2004年為基期進(jìn)行平減。

本文所涉及的主要變量及其描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

四 房?jī)r(jià)影響城市創(chuàng)新能力的實(shí)證分析

(一)房?jī)r(jià)影響城市創(chuàng)新能力的基準(zhǔn)分析

根據(jù)模型(1)對(duì)房?jī)r(jià)與城市創(chuàng)新能力間關(guān)系進(jìn)行分析，結(jié)果如表2所示。列(1)和列(2)為雙向固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果；列(3)和列(4)為工具變量回歸結(jié)果，其中第一階段回歸F值均大于10，且超過(guò)Stock-Yogo(2005)10%的臨界值(16.38)，說(shuō)明工具變量選取合適，不存在弱工具變量問(wèn)題。不管是否加入控制變量，兩種模型都表明房?jī)r(jià)上漲對(duì)城市創(chuàng)新能力有顯著的抑制作用；并且在緩解了內(nèi)生性的情況下，房?jī)r(jià)的影響系數(shù)明顯增加，符合理論預(yù)期，印證了基準(zhǔn)回歸的穩(wěn)健性。

表2 房?jī)r(jià)影響城市創(chuàng)新能力的基準(zhǔn)回歸結(jié)果

(二)渠道效應(yīng)分析

本文采用中介效應(yīng)模型檢驗(yàn)各傳導(dǎo)渠道的作用，借鑒溫忠麟和葉寶娟(2014)的做法，采用逐步法進(jìn)行分析，結(jié)果如表3所示。列(1)—列(4)為房?jī)r(jià)對(duì)渠道變量的影響，房?jī)r(jià)上漲對(duì)城市的企業(yè)研發(fā)投入、人才資本積累和消費(fèi)需求有顯著負(fù)向影響，對(duì)政府科技投入有顯著正向影響。列(5)、 列(6)為加入渠道變量后的回歸結(jié)果，其中列(5)為固定效應(yīng)回歸結(jié)果，列(6)為工具變量回歸結(jié)果；各渠道變量系數(shù)都顯著為正，且在兩種模型中基本保持一致，表明房?jī)r(jià)上漲通過(guò)負(fù)向影響企業(yè)研發(fā)投入、城市人才資本和消費(fèi)需求顯著抑制城市創(chuàng)新能力發(fā)展，但房?jī)r(jià)上漲會(huì)為政府科技投入帶來(lái)積極影響，進(jìn)而促進(jìn)城市創(chuàng)新能力提升。在工具變量回歸中，房?jī)r(jià)變量系數(shù)變得不再顯著，表明在控制房?jī)r(jià)與創(chuàng)新之間的內(nèi)生性后，四個(gè)渠道變量起到完全的中介作用。本文進(jìn)一步采用兩種方式進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)：一是替換解釋變量與被解釋變量；二是在樣本中剔除省會(huì)城市，移除特殊城市的影響。結(jié)果與表3一致，證明了結(jié)論的穩(wěn)健性。

為了捕獲不同傳導(dǎo)渠道的凈效應(yīng)，本文計(jì)算了房?jī)r(jià)上漲通過(guò)不同機(jī)制變量對(duì)城市創(chuàng)新能力影響的平均彈性。如表3下半部分所示，城市平均房?jī)r(jià)上漲1%，會(huì)通過(guò)抑制企業(yè)研發(fā)投入的渠道導(dǎo)致城市創(chuàng)新產(chǎn)出下降0.019%；通過(guò)促進(jìn)政府科技投入的渠道促使城市創(chuàng)新產(chǎn)出增加0.085%；通過(guò)抑制城市人才資本的渠道導(dǎo)致城市創(chuàng)新產(chǎn)出下降0.079%；通過(guò)抑制產(chǎn)品消費(fèi)需求的渠道導(dǎo)致城市創(chuàng)新產(chǎn)出下降0.105%。城市房?jī)r(jià)變化通過(guò)不同渠道對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)生的影響具有差異性。其中，政府科技投入渠道的正向效應(yīng)超過(guò)了企業(yè)研發(fā)投入渠道的負(fù)向效應(yīng)，可見(jiàn)房?jī)r(jià)上漲并未帶來(lái)整體研發(fā)投入的擠出，通過(guò)增加政府科技投入能夠有效對(duì)沖企業(yè)研發(fā)投入減少帶來(lái)的負(fù)面效應(yīng)。

表3 房?jī)r(jià)影響城市創(chuàng)新能力的傳導(dǎo)渠道分解效應(yīng)

(三)區(qū)域異質(zhì)性分析

我國(guó)東中西部發(fā)展并不平衡，不同地區(qū)面臨不同的創(chuàng)新發(fā)展環(huán)境，所受到的制約因素也各不相同。因此，各傳導(dǎo)渠道的作用在不同地區(qū)可能具有差異性。本部分將城市樣本劃分為東部、中部、西部，展開(kāi)區(qū)域異質(zhì)性分析。結(jié)果如表4所示，東部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)與創(chuàng)新水平較高，政府和企業(yè)的創(chuàng)新投入更加持續(xù)穩(wěn)定，房?jī)r(jià)上漲并未對(duì)研發(fā)資金投入帶來(lái)顯著影響，也未通過(guò)消費(fèi)需求渠道影響城市創(chuàng)新能力；但人才資本渠道效應(yīng)顯著，房?jī)r(jià)上漲顯著抑制了城市人才資本聚集，房?jī)r(jià)每上漲1%會(huì)通過(guò)擠出人才資本導(dǎo)致城市創(chuàng)新產(chǎn)出下降0.11%。中部地區(qū)正處于加快創(chuàng)新發(fā)展與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)階段，創(chuàng)新要素的充裕度低于東部地區(qū)，房?jī)r(jià)上漲對(duì)城市創(chuàng)新的影響程度更大，政府科技投入、人才資本及消費(fèi)需求等傳導(dǎo)渠道效應(yīng)顯著，但企業(yè)研發(fā)投入傳導(dǎo)渠道效應(yīng)不顯著。西部地區(qū)房?jī)r(jià)水平相對(duì)較低，房?jī)r(jià)上漲尚未對(duì)研發(fā)投入與城市人才資本產(chǎn)生顯著影響，但通過(guò)消費(fèi)需求渠道對(duì)城市創(chuàng)新能力產(chǎn)生了顯著負(fù)向影響，房?jī)r(jià)上漲1%通過(guò)抑制新產(chǎn)品消費(fèi)需求導(dǎo)致城市創(chuàng)新能力下降0.164%。可見(jiàn)，房?jī)r(jià)上漲對(duì)不同地區(qū)城市創(chuàng)新能力的影響渠道具有差異性，東部地區(qū)城市應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注房?jī)r(jià)上漲對(duì)人才資本的擠出效應(yīng)，制定專門的人才吸引政策，以對(duì)沖高房?jī)r(jià)帶來(lái)的負(fù)面影響。中部地區(qū)城市受到多方面?zhèn)鲗?dǎo)渠道的影響，在經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的過(guò)程中，房?jī)r(jià)勢(shì)必隨之增長(zhǎng)，但在財(cái)政預(yù)算約束緩解背景下應(yīng)注重加大政府科技投入強(qiáng)度，并設(shè)置房?jī)r(jià)工資比例控制線，將房?jī)r(jià)對(duì)人才資本與消費(fèi)需求的影響控制在適度范圍內(nèi)。西部地區(qū)城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與房?jī)r(jià)都相對(duì)較低，創(chuàng)新發(fā)展面臨的嚴(yán)峻問(wèn)題是缺少創(chuàng)新主體與創(chuàng)新要素，當(dāng)前階段應(yīng)注重完善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與培育創(chuàng)新主體。

表4 傳導(dǎo)渠道的區(qū)域異質(zhì)性分析結(jié)果

五 城市引才政策作用分析

由前文分析可以發(fā)現(xiàn)，房?jī)r(jià)會(huì)通過(guò)擠出城市人才資本抑制城市創(chuàng)新發(fā)展，尤其是在房?jī)r(jià)相對(duì)較高的中東部城市。通過(guò)出臺(tái)引才政策以對(duì)沖房?jī)r(jià)對(duì)人才資本集聚的負(fù)面影響，已成為各大城市的普遍做法，典型如武漢的“雙百萬(wàn)”計(jì)劃、天津的“海河英才”計(jì)劃、深圳的“孔雀計(jì)劃”等。然而，引才政策實(shí)際效果如何，對(duì)不同地區(qū)城市創(chuàng)新的影響是否具有差異性，目前尚缺少研究。本部分重點(diǎn)關(guān)注以高校畢業(yè)生與技能型人才為主的引才政策，系統(tǒng)分析其實(shí)施特征，并實(shí)證檢驗(yàn)該類政策是否有利于緩解房?jī)r(jià)上漲對(duì)城市創(chuàng)新能力的負(fù)面影響。

自“十三五”規(guī)劃綱要重點(diǎn)指出要將人才作為支撐發(fā)展的第一資源后，人才引進(jìn)政策開(kāi)始不斷加碼和普及，呈現(xiàn)出以下特點(diǎn)：(1)在引才對(duì)象上，引進(jìn)層次和標(biāo)準(zhǔn)逐漸放寬，由早期的以行業(yè)或?qū)I(yè)領(lǐng)軍人才為主過(guò)渡到目前以博士、碩士研究生以及高校本科畢業(yè)生為主，技能型人才也愈發(fā)引起重視；(2)在政策手段上，主要包括提供住房保障、給予住房補(bǔ)貼及放寬落戶條件三類，部分特殊行業(yè)還給予一定的工作配套或啟動(dòng)資金；(3)在時(shí)間與空間上，本輪“人才爭(zhēng)奪戰(zhàn)”最早可追溯到2014年，在2015年之前只有少數(shù)東部沿海城市實(shí)行了以高校畢業(yè)生和技能型人才為主要對(duì)象的引才政策，之后同類政策由東部沿海城市向中西部城市普及，特別是中部城市，近年政策力度持續(xù)加強(qiáng)。鑒于引才政策于2015年后開(kāi)始興起，本部分選取2011—2017年的數(shù)據(jù)作為分析樣本，涵蓋政策實(shí)施前后的樣本數(shù)據(jù)，通過(guò)逐年逐個(gè)檢索收集每個(gè)城市的人才政策信息，構(gòu)建城市引才政策指標(biāo)(

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)，若當(dāng)年該城市實(shí)施了以高校畢業(yè)生和技能型人才為主的引才政策，則賦值為1，否則為0。表5顯示，2017年已實(shí)施該類引才政策的城市有50個(gè)，占比17.8%。其中，東部城市35個(gè)，占比70%；中部城市11個(gè)，占比22%；西部城市4個(gè)，占比8%。

表5 2017年?yáng)|中西部城市引才政策現(xiàn)狀特征

基于漸進(jìn)差分思想，在模型(1)與模型(3)中分別引入政策變量與房?jī)r(jià)(

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)以及政策變量與人才資本(

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)的交互項(xiàng)，以探究引才政策在房?jī)r(jià)對(duì)城市創(chuàng)新能力負(fù)面影響中的作用效果。表6報(bào)告了全部城市樣本和東部、中部、西部地區(qū)城市樣本的回歸結(jié)果，列(1)、 列(3)、 列(5)、 列(7)直接探究引才政策對(duì)房?jī)r(jià)與城市創(chuàng)新能力間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，結(jié)果顯示引才政策能夠有效緩解房?jī)r(jià)對(duì)城市創(chuàng)新能力的負(fù)向影響，但該作用在西部地區(qū)不顯著。可能是因?yàn)槲鞑康貐^(qū)城市房?jī)r(jià)水平較低，尚未成為人才資本流入的阻礙。列(2)、 列(4)、 列(6)、 列(8)將傳導(dǎo)渠道變量納入模型之中，探究引才政策對(duì)人才資本渠道效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用，結(jié)果顯示在全部樣本與中部地區(qū)樣本中引才政策調(diào)節(jié)作用顯著，表明引才政策能夠提升中部城市人才流入的質(zhì)量，強(qiáng)化人才資本在創(chuàng)新過(guò)程中的作用效率，比如武漢“雙百萬(wàn)”政策實(shí)施后的100多天內(nèi)，已有5萬(wàn)名大學(xué)生落戶武漢。然而該效應(yīng)在東部地區(qū)與西部地區(qū)并不顯著，原因可能在于東部地區(qū)流入人才素質(zhì)原本較高，政策對(duì)此未起到進(jìn)一步作用，而西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較差，單方面的引才政策尚不足以扭轉(zhuǎn)人才洼地的現(xiàn)狀。概括來(lái)說(shuō)，城市引才政策的作用效果具有區(qū)域差異性，在東部、中部地區(qū)效果顯著，特別是在中部地區(qū)，強(qiáng)化人才資本聚集的同時(shí)，能夠提升人才流入質(zhì)量，促進(jìn)城市創(chuàng)新發(fā)展。

表6 城市引才政策作用分析結(jié)果

(續(xù)上表)

六 結(jié)論與政策啟示

本文系統(tǒng)探究了房?jī)r(jià)影響城市創(chuàng)新能力的傳導(dǎo)機(jī)制，并基于中國(guó)281個(gè)地級(jí)市數(shù)據(jù)開(kāi)展實(shí)證分析，計(jì)算了各渠道的分解效應(yīng)，在此基礎(chǔ)上對(duì)當(dāng)前不斷加碼的城市引才政策的作用效果進(jìn)行評(píng)價(jià)。結(jié)果表明：(1)房?jī)r(jià)上漲顯著抑制了城市創(chuàng)新發(fā)展，主要包括企業(yè)研發(fā)投入、政府科技投入、人才資本和新產(chǎn)品消費(fèi)需求四種傳導(dǎo)機(jī)制，其中政府科技投入這一傳導(dǎo)渠道帶來(lái)的是正向效應(yīng)，其他為負(fù)向效應(yīng)；(2)房?jī)r(jià)對(duì)不同地區(qū)城市創(chuàng)新能力的影響渠道具有差異性，東部地區(qū)主要傳導(dǎo)渠道為人才資本，中部地區(qū)主要為政府科技投入、人才資本及新產(chǎn)品消費(fèi)需求，西部地區(qū)主要為新產(chǎn)品消費(fèi)需求；(3)城市引才政策能夠有效緩解房?jī)r(jià)上漲對(duì)城市創(chuàng)新能力的負(fù)面影響，但具有區(qū)域差異性，在東部地區(qū)主要通過(guò)促進(jìn)人才資本集聚影響城市創(chuàng)新能力，在中部地區(qū)還能通過(guò)提升人才流入質(zhì)量發(fā)揮作用，但在西部地區(qū)效果不顯著。

基于以上結(jié)論得到的政策啟示為：

1.因地制宜，合理調(diào)控房?jī)r(jià)。房?jī)r(jià)上漲短期內(nèi)會(huì)拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但會(huì)損害城市的長(zhǎng)期創(chuàng)新發(fā)展，特別是對(duì)于東部、中部地區(qū)房?jī)r(jià)已經(jīng)處于高位的城市，政府應(yīng)高度重視房地產(chǎn)行業(yè)的快速膨脹，一方面加大土地供應(yīng)，另一方面合理引導(dǎo)市場(chǎng)、減少市場(chǎng)投機(jī)，避免房?jī)r(jià)過(guò)快上漲；對(duì)于西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)較低的城市，房?jī)r(jià)尚未成為阻礙創(chuàng)新的關(guān)鍵因素，應(yīng)更加注重完善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與培育創(chuàng)新主體，并在發(fā)展過(guò)程中制定土地供應(yīng)與房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展的長(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)房?jī)r(jià)、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與創(chuàng)新的良性互動(dòng)。

2.因城施策，弱化關(guān)鍵傳導(dǎo)渠道的負(fù)向效應(yīng)。對(duì)于東部地區(qū)城市，房?jī)r(jià)抑制城市創(chuàng)新能力的關(guān)鍵傳導(dǎo)渠道是人才資本，應(yīng)加強(qiáng)引才政策力度，解決急需人才“立身安家”的后顧之憂；對(duì)于中部地區(qū)城市，一方面在財(cái)政預(yù)算約束緩解背景下應(yīng)注重加大政府科技投入強(qiáng)度，并發(fā)揮政府科技投入的杠桿效應(yīng)，有效對(duì)沖房?jī)r(jià)上漲對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的擠出效應(yīng)，另一方面注重提升居民消費(fèi)水平，培育新產(chǎn)品市場(chǎng)；對(duì)于西部地區(qū)城市，首要任務(wù)是提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

3.相機(jī)調(diào)整，按需確定引才政策目標(biāo)對(duì)象及政策力度。城市不應(yīng)盲目實(shí)施引才政策，對(duì)于東中部地區(qū)，一方面應(yīng)根據(jù)自身產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有針對(duì)性地吸引相匹配人才，另一方面應(yīng)根據(jù)房?jī)r(jià)與工資收入比以及同級(jí)城市引才政策狀況，確定城市引才政策力度；對(duì)于西部地區(qū)一些經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的城市，應(yīng)以完善基礎(chǔ)設(shè)施、塑造產(chǎn)業(yè)為主，從源頭上增強(qiáng)城市吸引力。

本文對(duì)引才政策的整體特征及作用效果進(jìn)行了研究，但未深入探討不同類型政策手段作用的異質(zhì)性、政策對(duì)不同層次人才影響的異質(zhì)性以及政策補(bǔ)貼力度等問(wèn)題，這也是下一步的研究方向。