鞠 方，夏 麒，楊玉婷

(湘潭大學(xué) 商學(xué)院，湖南 湘潭 411100)

一、引 言

人才不僅是國家核心競爭力的重要體現(xiàn)，也是推動地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵因素。隨著人口紅利衰減與人才戰(zhàn)略地位提升，各城市紛紛加入“搶人大戰(zhàn)”，采取各種手段吸引人才流入以滿足城市建設(shè)的需要，如放松人才落戶標(biāo)準(zhǔn)、給予購房補(bǔ)貼等。黨的十九大報告指出，要實行更加積極，更加開放，更加有效的人才政策?！叭瞬盘貐^(qū)”政策作為地區(qū)吸引人才的重要手段之一，對完善人才培育體系、實現(xiàn)人才資源有效配置具有重要意義，其實質(zhì)與經(jīng)濟(jì)特區(qū)相似，均為激發(fā)地區(qū)自主創(chuàng)新能力以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。截至2019年底，全國已有60多個城市立足于建設(shè)發(fā)展的需要，制定并出臺了“人才特區(qū)”政策，為吸引、培育與利用人才提供了強(qiáng)有力的支持?！叭瞬盘貐^(qū)”政策在吸引大量專業(yè)人才流入城市的同時，也可能對房地產(chǎn)市場產(chǎn)生影響。一方面，專業(yè)人才流入能夠促進(jìn)住房需求增加，房地產(chǎn)市場供需狀況的改變將導(dǎo)致住房價格發(fā)生變動；另一方面，城市為吸引人才將加快基礎(chǔ)設(shè)施完善進(jìn)程，著力提升公共服務(wù)水平，導(dǎo)致住房實際價值發(fā)生改變。因此，“人才特區(qū)”政策的出臺會對城市房價產(chǎn)生影響，但其作用效果與傳導(dǎo)機(jī)制仍有待進(jìn)一步探究。

目前，學(xué)術(shù)界關(guān)于人才政策的研究主要集中在政策制定與政策效應(yīng)評估兩個方面。在政策制定上，已有研究認(rèn)為針對經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對落后的地區(qū)，應(yīng)著重通過出臺人才政策、打造人才集聚地的方式促進(jìn)人才流入，如為專業(yè)人才提供保障性住房、給予生活補(bǔ)貼或稅收優(yōu)惠等，以此彌補(bǔ)城市建設(shè)過程中的人才短缺。在政策效應(yīng)評估上，部分學(xué)者依據(jù)政府出臺的人才引進(jìn)政策構(gòu)建相應(yīng)的政策評價體系與量化標(biāo)準(zhǔn)，并將其應(yīng)用于政策效果的實際評估中。另有學(xué)者發(fā)現(xiàn)人才政策的出臺將顯著提升城市創(chuàng)新能力，但由于引進(jìn)人才存在一定政策成本，且科研成果的產(chǎn)出與轉(zhuǎn)化存在時滯，對社會經(jīng)濟(jì)的影響可能隨政策實施階段不同由“虹吸效應(yīng)”轉(zhuǎn)為“擴(kuò)散效應(yīng)”。

從政策實施對房價的影響來看，已有研究多側(cè)重于探究限購政策、信貸政策與稅收政策等經(jīng)濟(jì)政策對房價的影響。關(guān)于人才政策對房價影響的研究相對較少，且多針對某一具體實施方案展開，如人才落戶政策、人才購房政策等。在作用效果上，多數(shù)學(xué)者認(rèn)為人才政策將推動高層次人才與專業(yè)技術(shù)人才的集聚，擴(kuò)大住房需求，推動城市房價上漲。同時，高質(zhì)量人力資本集聚帶來的“外溢效應(yīng)”也會增加對非熟練勞動力的需求，吸引低技能勞動力流入，進(jìn)一步提高房價。此外，人才政策的實施也可能對原有的房地產(chǎn)調(diào)控政策產(chǎn)生沖擊，且對經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、落戶條件寬松的城市的作用更為明顯。也有學(xué)者指出，雖然人才政策導(dǎo)致的地區(qū)人口遷移能夠顯著促進(jìn)房價上漲，但科研人才的過度集聚可能引發(fā)“人才擁擠”，抑制城市創(chuàng)新能力的提升，進(jìn)而對房價產(chǎn)生負(fù)面影響。

綜上，現(xiàn)有研究多針對省級層面或某一特定區(qū)域探究人才政策對房價的影響，且主要基于人才集聚視角展開分析，較少從城市層面探究“人才特區(qū)”政策對房價的影響。鑒于此，本文選取全國284個地級市的面板數(shù)據(jù)，分析“人才特區(qū)”政策對房價的影響效應(yīng)及傳導(dǎo)機(jī)制，為人才政策效果評估與房價調(diào)控提供參考。

二、“人才特區(qū)”政策影響房價的理論機(jī)制

(一)“人才特區(qū)”政策對房價的影響

“人才特區(qū)”政策在吸引外來人才流入城市的同時也擴(kuò)大了住房需求，由于住房供給在短期內(nèi)具有剛性，住房市場中的需求大于供給，導(dǎo)致房價上升。為探究“人才特區(qū)”政策影響房價的具體動因，本文結(jié)合四象限模型與“人才特區(qū)”的政策效應(yīng)展開市場聯(lián)動分析。四象限模型分別從住房消費與住房投資兩個維度出發(fā)，將房地產(chǎn)市場劃分為使用市場與資本市場，具體形態(tài)如圖1所示，矩形區(qū)域反映房地產(chǎn)市場的均衡狀態(tài)。其中，第一象限主要反映使用市場中房地產(chǎn)存量與租金之間的供需關(guān)系，租金收益由房地產(chǎn)存量與市場需求共同決定；第二象限主要反映資本市場中房價與租金之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，租金收益能夠通過折現(xiàn)轉(zhuǎn)變?yōu)榉績r；第三象限主要反映資本市場中房價與房地產(chǎn)開發(fā)建設(shè)量之間的影響關(guān)系，若房價較高且市場行情明朗，房地產(chǎn)開發(fā)商將依據(jù)現(xiàn)有住房需求加大投資力度，增加房地產(chǎn)開發(fā)建設(shè)量；第四象限主要反映使用市場中房地產(chǎn)開發(fā)建設(shè)量與房地產(chǎn)存量之間的相互關(guān)系，考慮住房折舊率，房地產(chǎn)開發(fā)建設(shè)量能夠轉(zhuǎn)換為新的房地產(chǎn)存量。

當(dāng)?shù)貐^(qū)出臺“人才特區(qū)”政策時，相關(guān)領(lǐng)域的專業(yè)人才受政策吸引流入城市，促進(jìn)住房消費需求與住房投資需求增加。此時，第一象限中的需求曲線向右上方移動。結(jié)合供求價格理論，住房需求增加將促進(jìn)租金收益提升，第二象限中的供求關(guān)系也隨之改變，更高的租金收益能轉(zhuǎn)換為更高的房價。在第三象限中，房價的提高將促使房地產(chǎn)開發(fā)商擴(kuò)大住房投資，增加房地產(chǎn)開發(fā)建設(shè)量，促進(jìn)第四象限中房地產(chǎn)存量增加。經(jīng)過這一輪變化，房地產(chǎn)市場在更高價格上形成了新的均衡狀態(tài)。因此，“人才特區(qū)”政策的出臺有助于擴(kuò)大住房需求，改變住房市場供求關(guān)系，推動房價上漲。

圖1 四象限模型

(二)基于房價預(yù)期的傳導(dǎo)機(jī)制

“人才特區(qū)”政策出臺后，各地區(qū)為促進(jìn)人才集聚，吸引高端企業(yè)進(jìn)駐，將持續(xù)完善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提高公共服務(wù)水平。居住環(huán)境的改善能夠推動土地價格持續(xù)上漲，房地產(chǎn)開發(fā)成本的增加將進(jìn)一步提高城市房價。此時，人們會依據(jù)自身實際經(jīng)濟(jì)狀況與發(fā)展規(guī)劃對房價展開理性預(yù)期。一方面，滿足政策條件的專業(yè)人才將享受政府提供的各項優(yōu)惠，并借助政策福利減少購房成本，緩解購房壓力?！叭瞬盘貐^(qū)”政策的出臺會促進(jìn)此類人群購房需求增加，由于住房供給難以在短期內(nèi)擴(kuò)張，住房需求增加將推動城市房價上漲。另一方面，對不能享受政策優(yōu)惠的群體而言，“人才特區(qū)”政策的出臺將使其預(yù)期未來城市發(fā)展進(jìn)程加快，城市房價上漲。同時，外來人才流入也將增強(qiáng)本地人口的就業(yè)壓力，使已有購房計劃者預(yù)期未來購房難度加大。為緩解房價快速上漲帶來的購房壓力，購房者將在“人才特區(qū)”政策出臺后盡快完成購房計劃，導(dǎo)致住房需求增加，房價上漲。因此，基于房價預(yù)期，“人才特區(qū)”政策對房價的影響機(jī)制可表現(xiàn)為：“人才特區(qū)”政策出臺→預(yù)期房價上升→購房需求增加→房價上漲。

(三)基于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的傳導(dǎo)機(jī)制

“人才特區(qū)”政策的出臺將吸引大量專業(yè)領(lǐng)域人才流入城市，為改進(jìn)地區(qū)原有產(chǎn)業(yè)布局與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)提供了人力資本與技術(shù)支持，從而推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，間接促進(jìn)房價上漲。一方面，“人才特區(qū)”政策能夠吸引具有專業(yè)知識與掌握尖端技術(shù)的人才流入城市，提升了地區(qū)整體的人力資本質(zhì)量。高質(zhì)量人力資本的投入將幫助城市破除技術(shù)壁壘，改進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，完善產(chǎn)業(yè)布局，推動中低端產(chǎn)業(yè)向高端產(chǎn)業(yè)發(fā)展。各地區(qū)為充分發(fā)揮人才效用，在積極引進(jìn)人才的同時，也將為人才發(fā)展提供充足的資金支持與相對自由的平臺。人才利用效率的提升能夠有效推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平的提升也將持續(xù)強(qiáng)化城市對人才的吸引力，促使“人才特區(qū)”政策發(fā)揮出最大效用，進(jìn)一步推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。另一方面，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級能夠顯著帶動地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，推動房價上漲。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級與轉(zhuǎn)型將增加企業(yè)對商用房與廠房的需求，但由于房地產(chǎn)市場供給彈性較小，難以在短期內(nèi)滿足房地產(chǎn)需求的增長，導(dǎo)致房價上升。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級具體表現(xiàn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由第二產(chǎn)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)過渡發(fā)展，這一過程需要充足的勞動力支撐?！叭瞬盘貐^(qū)”政策能夠為地區(qū)吸引大量優(yōu)質(zhì)人力資本，滿足產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級過程中對勞動力的需要。為獲取高質(zhì)量勞動力，企業(yè)將提高薪資水平以吸引人才，收入上漲在一定程度上緩解了居民家庭的收支壓力，降低了信貸約束，促進(jìn)改善性住房需求與剛性住房需求增加，推動房價上漲?；诋a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，“人才特區(qū)”政策對房價的影響機(jī)制表現(xiàn)為：“人才特區(qū)”政策出臺→推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級→房價上漲。

三、研究設(shè)計

(一)模型設(shè)定

由于各地級市“人才特區(qū)”政策出臺的時間點不一致，為探究“人才特區(qū)”政策會對房價產(chǎn)生何種影響，本文運用多時點雙重差分模型展開實證分析。與傳統(tǒng)雙重差分模型相比，多時點雙重差分模型將單一政策時點推廣至多期，能夠有效解決政策實施時點存在前后差異的問題，使得估計結(jié)果更具一般性。將已出臺“人才特區(qū)”政策的城市設(shè)置為實驗組，未出臺政策的城市設(shè)置為控制組，并選擇雙向固定效應(yīng)展開實證分析，構(gòu)建計量模型如下：

ln=+++++

(1)

=×

(2)

其中，表示城市，表示年份，ln表示房價的對數(shù)。表示組間虛擬變量，當(dāng)城市為出臺“人才特區(qū)”政策的城市時取值為1，為未出臺“人才特區(qū)”政策的城市時取值為0。表示時間虛擬變量，在“人才特區(qū)”政策出臺的當(dāng)年及以后的年份取值為1，其余年份取值均為0。表示政策虛擬變量，為組間虛擬變量與時間虛擬變量的交乘項，若城市在年出臺了“人才特區(qū)”政策，則年之前的取值為0，年及之后的年份取值為1。表示影響城市房價的其他控制變量，表示城市固定效應(yīng)，表示年份固定效應(yīng)，表示隨機(jī)誤差項。

(二)數(shù)據(jù)來源

本文選取2005—2019年全國284個地級市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析。其中，房價數(shù)據(jù)主要來源于房地產(chǎn)門戶網(wǎng)與CEIC數(shù)據(jù)庫，其他控制變量來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》。由于個別地級市的年度數(shù)據(jù)存在缺失，為保證數(shù)據(jù)連續(xù)性，滿足構(gòu)建平衡面板分析的需要，采用插值法補(bǔ)齊缺失數(shù)據(jù)。實施“人才特區(qū)”政策的城市與政策出臺時間主要依據(jù)官方文件或新聞報道整理得到，表1列示了部分實施“人才特區(qū)”政策的城市名單及政策出臺時間。

表1 實施“人才特區(qū)”政策的城市

(三)變量選取

本文的被解釋變量為房價，考慮“人才特區(qū)”政策帶來的人才流入將導(dǎo)致住房需求增加，選取住宅商品房的平均銷售價格度量房價()，核心解釋變量為“人才特區(qū)”政策的虛擬變量()。為控制其他可能影響房價的因素，引入如下變量控制不同城市在經(jīng)濟(jì)發(fā)展、地區(qū)人口與城市建設(shè)等方面的差異，具體包括：(1)經(jīng)濟(jì)層面：收入水平，采用人均國內(nèi)生產(chǎn)總值衡量()；政府支出規(guī)模，采用政府預(yù)算支出占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重衡量()。(2)人口層面：人口增長，采用人口自然增長率衡量()。(3)城市建設(shè)層面：城市規(guī)模，采用城市區(qū)域土地面積衡量()；基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，采用互聯(lián)網(wǎng)接入用戶數(shù)衡量()。為減少異方差的影響，在實證過程中對房價、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、城市區(qū)域土地面積與互聯(lián)網(wǎng)接入用戶數(shù)進(jìn)行對數(shù)化處理。

各變量的具體含義與描述性統(tǒng)計如表2所示。房價(ln)的最大值為10.929，最小值為6.439，標(biāo)準(zhǔn)差為0.620，表明房價存在顯著的區(qū)域異質(zhì)性?！叭瞬盘貐^(qū)”政策虛擬變量()的平均值為0.096，表明在樣本期間內(nèi)已經(jīng)出臺“人才特區(qū)”政策的城市仍相對較少。從各控制變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果來看，在經(jīng)濟(jì)層面上，人均國內(nèi)生產(chǎn)總值(ln)的平均值為10.351，標(biāo)準(zhǔn)差為0.763，說明我國整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有了較為顯著的提升，但地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的問題依然突出。在人口層面上，部分城市的人口自然增長率為負(fù)值，人口數(shù)量呈現(xiàn)減少趨勢。在城市建設(shè)層面上，城市區(qū)域土地面積與互聯(lián)網(wǎng)接入用戶數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.816和1.196，表明各地級市的城市規(guī)模與基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平仍呈現(xiàn)顯著差異。

表2 變量描述性統(tǒng)計結(jié)果

四、實證分析

(一)基準(zhǔn)回歸結(jié)果

基于多時點雙重差分模型的回歸結(jié)果如表3所示。列(1)為未加入控制變量的結(jié)果，列(2)、列(3)與列(4)為逐步加入經(jīng)濟(jì)層面、人口層面與城市建設(shè)層面控制變量的結(jié)果。無論是否控制與房價有關(guān)的其他因素，政策虛擬變量均顯著為正，表明“人才特區(qū)”政策的出臺將促進(jìn)城市房價上漲。由列(4)的估計結(jié)果可知，與未出臺“人才特區(qū)”政策的城市相比，已出臺政策城市的房價將提高8.6%?！叭瞬盘貐^(qū)”政策能夠有效吸引專業(yè)人才流入城市，一方面，人才的跨區(qū)流動將促進(jìn)地區(qū)住房需求增加，直接推動房價上漲；另一方面，政府為強(qiáng)化城市對人才的吸引力，將加快完善人才發(fā)展配套設(shè)施，營造宜居環(huán)境，間接推動房價上漲。除城市區(qū)域土地面積外，各控制變量的系數(shù)均顯著為正，表明收入水平提升、政府支出規(guī)模擴(kuò)大、人口數(shù)量增長與城市基礎(chǔ)設(shè)施完善均有助于推動房價上漲。城市區(qū)域建設(shè)面積對房價的影響系數(shù)顯著為負(fù)，原因可能在于，城市建設(shè)面積的擴(kuò)大將增加住房供給，導(dǎo)致房價下跌。

(二)異質(zhì)性分析

1.區(qū)域異質(zhì)性。鑒于我國各城市的地理位置與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同，為檢驗“人才特區(qū)”政策對房價的影響是否存在區(qū)域異質(zhì)性，按照國家統(tǒng)計局的標(biāo)準(zhǔn)將地區(qū)劃分為東、中、西三部分。其中東部地區(qū)多為沿海省市，地理位置優(yōu)越，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)完善，對勞動力與企業(yè)的吸引力較中、西部地區(qū)更強(qiáng)，整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高。而中、西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)相對薄弱，對人才的吸引力較弱，且中、西部地區(qū)的房價水平相差不大。因此，本文進(jìn)一步將樣本按其所在省市劃分為東部與中西部地區(qū)，東部地區(qū)主要包括遼寧、河北、北京、天津、山東等11個省份的城市，其余省份的城市則列為中西部地區(qū)。

表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

“人才特區(qū)”政策對房價影響的區(qū)域異質(zhì)性如表4所示?！叭瞬盘貐^(qū)”政策對東部地區(qū)的房價存在顯著的促進(jìn)作用，但對中西部地區(qū)的影響并不顯著。原因可能在于，第一，東部地區(qū)城市經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)，整體房價水平高，房地產(chǎn)開發(fā)總量大，剩余可供開發(fā)的土地面積有限?！叭瞬盘貐^(qū)”政策的實施能夠推動住房需求增長，但由于住房供給受限，城市房價將呈現(xiàn)上漲趨勢。第二，東部地區(qū)與中西部地區(qū)的公共服務(wù)設(shè)施完善程度存在差異，較優(yōu)的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)使得東部地區(qū)的公共服務(wù)水平較高，就業(yè)人員享有的醫(yī)療條件、養(yǎng)老保障與子女受教育質(zhì)量等更勝一籌，增強(qiáng)了對人才的吸引力。因此，東部地區(qū)出臺“人才特區(qū)”政策將吸引更多就業(yè)人口流入城市，促進(jìn)房價上漲。第三，受地理位置與經(jīng)濟(jì)因素影響，中西部地區(qū)對人才的吸引力相對較弱。同時，中西部地區(qū)可供開發(fā)的土地面積較多，住房供給充足，人才流入帶來的住房需求增長將被原有住房供給平抑，導(dǎo)致“人才特區(qū)”政策難以對中西部地區(qū)房價產(chǎn)生顯著影響。

2.城市規(guī)模異質(zhì)性。一般而言，城市規(guī)模越大，房價也相應(yīng)越高。為探究“人才特區(qū)”政策對不同規(guī)模城市房價的影響，本文依據(jù)國家統(tǒng)計局劃定的70個大中城市名單，將樣本劃分為大中城市與非大中城市，結(jié)果如表4所示。“人才特區(qū)”政策的出臺將顯著提高大中城市房價，原因可能在于，一方面，大中城市“人才特區(qū)”政策的優(yōu)惠力度更大，能夠為流入城市的專業(yè)人才提供更好的就業(yè)環(huán)境與發(fā)展平臺，對人才具有更強(qiáng)的吸引力；另一方面，大中城市的教育水平更高，高等院校數(shù)量較多，高校畢業(yè)生在擇業(yè)時更有可能留在就讀城市或選擇就業(yè)機(jī)會更多的其他大中城市。因此，大中城市出臺“人才特區(qū)”政策將促使更多尋找就業(yè)機(jī)會或追求更優(yōu)發(fā)展前景的人才流入城市，推動房價上漲。但對非大中城市而言，“人才特區(qū)”政策對房價并未產(chǎn)生顯著影響。這可能是因為非大中城市的整體就業(yè)環(huán)境較差，難以滿足專業(yè)人才未來發(fā)展的需要，對人才的吸引力相對較弱，流入非大中城市的人才較少，因此“人才特區(qū)”政策對房價的促進(jìn)作用不顯著。

表4 異質(zhì)性分析

(三)穩(wěn)健性檢驗

本文通過構(gòu)建多時點雙重差分模型探究“人才特區(qū)”政策對房價的影響，實證結(jié)果表明“人才特區(qū)”政策的出臺會顯著推動房價上漲。為進(jìn)一步檢驗實證結(jié)果的可靠性，通過平行趨勢檢驗、PSM-DID、反事實檢驗與安慰劑檢驗四種方式進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。

1.平行趨勢檢驗。為確保多時點雙重差分結(jié)果的有效性，首先需要對控制組與實驗組進(jìn)行平行趨勢檢驗，即保證在“人才特區(qū)”政策出臺之前，控制組與實驗組的房價具有相同的變化趨勢。與傳統(tǒng)雙重差分模型不同，由于政策實施時點存在差異，針對多時點雙重差分模型進(jìn)行平行趨勢檢驗時需要對政策效應(yīng)進(jìn)行逐年分解。若平行趨勢假設(shè)成立，則表明“人才特區(qū)”政策出臺之前控制組與實驗組不存在顯著差異，房價變動發(fā)生在“人才特區(qū)”政策實施之后。借鑒Beck等(2010)的做法，通過事件研究法分析政策的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)在年度間的動態(tài)趨勢變動。計算政策時點的前后期數(shù)時，采用當(dāng)前年份減去各自政策的實施時點，得到政策實施的相對時間。

平行趨勢檢驗的結(jié)果如圖2所示，以“人才特區(qū)”政策出臺的前一年為基準(zhǔn)組，軸表示政策實施的相對時間，=0表示政策發(fā)生當(dāng)期，左側(cè)表示政策出臺的前年，右側(cè)表示政策出臺的后年。由圖2可知，與政策出臺前1年相比，政策出臺的前5年至前2年中，實驗組與控制組的回歸系數(shù)均圍繞零值上下波動，且回歸系數(shù)不具有統(tǒng)計意義上的顯著性，表明實驗組與控制組在“人才特區(qū)”政策出臺前不存在明顯差異，符合平行趨勢假設(shè)。在“人才特區(qū)”政策出臺之后，回歸系數(shù)顯著上升，表明“人才特區(qū)”政策能夠有效推動房價上漲。

圖2 平行趨勢檢驗

2.PSM-DID。運用多時點雙重差分模型進(jìn)行實證分析時，通常需要選擇實驗組與控制組進(jìn)行對比分析。理想狀態(tài)下，該控制組除未出臺“人才特區(qū)”政策以外，其他的城市特征均與已出臺“人才特區(qū)”政策的城市相似。但從現(xiàn)實情況來看，已出臺“人才特區(qū)”政策城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)情況與未出臺政策的城市相比存在差異。為從控制組城市中盡可能篩選出與實驗組在影響房價的各項因素上相匹配的樣本，減少由于非隨機(jī)選擇帶來的樣本選擇偏誤，采用傾向得分匹配(PSM)選擇適宜的控制組。但PSM難以緩解遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性，DID則能夠通過雙重差分較好地解決遺漏變量偏誤。因此，本文結(jié)合PSM與DID檢驗前文結(jié)論的穩(wěn)健性。與已出臺“人才特區(qū)”政策的城市相比，未出臺政策的城市數(shù)量較多，在進(jìn)行傾向得分匹配時主要采用核匹配法進(jìn)行估計，并以控制變量作為匹配變量展開分析。

傾向得分匹配是否有效取決于能否滿足“有條件的獨立性”，即經(jīng)過匹配后的控制組與實驗組在“人才特區(qū)”政策出臺之前不存在顯著差異。為保證匹配結(jié)果的有效性，本文進(jìn)行了平衡性檢驗，樣本匹配的標(biāo)準(zhǔn)化偏差圖如圖3所示。匹配后樣本的標(biāo)準(zhǔn)化偏差值與匹配前相比均有所減小，且均小于10%，表明傾向得分匹配很好地平衡了已出臺“人才特區(qū)”政策與未出臺“人才特區(qū)”政策城市間可觀測性特征的差異。此外，傾向得分匹配還需滿足共同支撐假設(shè)，即保證控制組與實驗組傾向得分的取值范圍相同。圖4進(jìn)一步給出了PSM匹配結(jié)果的共同取值范圍，其中控制組與實驗組的矩形面積有較多重疊，表明絕大多數(shù)樣本都在共同取值范圍之內(nèi)。傾向得分匹配僅剔除部分極端值，損失的樣本較少，提高了匹配的整體效果。

圖3 PSM的標(biāo)準(zhǔn)化偏差圖

圖4 PSM的共同取值范圍

PSM-DID的回歸結(jié)果如表5所示?！叭瞬盘貐^(qū)”政策虛擬變量的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，與未進(jìn)行傾向得分匹配前的結(jié)果一致，表明“人才特區(qū)”政策的出臺將顯著推動房價上漲。各控制變量的系數(shù)大小和顯著性與匹配前的估計結(jié)果相近，城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提升、人口數(shù)量的增加與基礎(chǔ)設(shè)施的完善均會顯著提高房價，驗證了前文結(jié)論的穩(wěn)健性。

3.反事實檢驗。反事實檢驗的基本思想是人為構(gòu)造政策發(fā)生的時點，改變原有政策的發(fā)生時間，進(jìn)而觀測“人才特區(qū)”政策對房價的沖擊。若改變政策發(fā)生的時點后，“人才特區(qū)”政策的出臺依然能顯著推動城市房價的上漲，則表明房價的提升是由其他未觀測到的變量引起的而非政策本身。由于各城市出臺“人才特區(qū)”政策的時間點并不完全一致，主要集中在2010年至2013年這一時間段，最早出臺“人才特區(qū)”政策的時間為2010年。因此，本文在進(jìn)行反事實檢驗時將政策出臺時點分別提前至2006年、2007年與2008年，將假定的時間點作為虛擬變量重新構(gòu)建雙重差分模型，分別進(jìn)行回歸分析。反事實檢驗的估計結(jié)果如表5所示，其中列(3)、列(4)、列(5)分別為假定2006年、2007年、2008年出臺“人才特區(qū)”政策的回歸結(jié)果。由表5可知，各年份政策虛擬變量的系數(shù)均不顯著，且2007年的估計系數(shù)為負(fù)，進(jìn)一步表明在反事實的政策時點下，實驗組與對照組的房價不存在顯著差異，平行趨勢檢驗通過，證明了本文結(jié)論的穩(wěn)健性。

4.安慰劑檢驗。由于房價的提高可能是由其他不可觀測因素變動所導(dǎo)致的，而非受“人才特區(qū)”政策出臺的影響。本文通過安慰劑檢驗判斷實證結(jié)果是否穩(wěn)健，分別從284個地級市中隨機(jī)抽取個體作為實驗組，同時隨機(jī)選中樣本期間內(nèi)任意年份作為政策發(fā)生時點，并生成對應(yīng)的“偽政策虛擬變量”。在模型(1)的基礎(chǔ)上進(jìn)行1000次回歸，提取回歸結(jié)果中的“偽政策虛擬變量”系數(shù)及相應(yīng)的值，繪制如圖5所示的核密度分布圖。其中，軸表示“偽政策虛擬變量”的估計系數(shù)，軸表示密度值與值，曲線為估計系數(shù)的核密度分布，圓點為估計系數(shù)對應(yīng)的值。由圖5可知，核密度分布圖基本以=0為軸呈對稱分布，估計系數(shù)均位于0附近，且值大于01，表明隨機(jī)樣本的估計結(jié)果并不顯著。虛線表示基準(zhǔn)回歸中實際政策虛擬變量的估計系數(shù)0086，顯著偏離隨機(jī)樣本中的系數(shù)分布，表明隨機(jī)樣本的估計結(jié)果與真實值存在差異，“人才特區(qū)”政策能夠顯著推高房價，驗證了本文結(jié)論的穩(wěn)健性。

表5 PSM-DID與反事實檢驗

圖5 核密度分布圖

(四)影響機(jī)制檢驗

由前文可知，“人才特區(qū)”政策可能通過提高房價預(yù)期與促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級推動房價上漲，本文構(gòu)建中介效應(yīng)模型，采用逐步回歸法對上述影響機(jī)制進(jìn)行檢驗。其中，對于房價預(yù)期，考慮購房者在“人才特區(qū)”政策出臺時能夠依據(jù)自身的實際狀況對房價進(jìn)行理性預(yù)期，借鑒況偉大(2010)采用下一期實際房價作為理性預(yù)期的代理變量。對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，借鑒干春暉等(2011)選取第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值之比構(gòu)建產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化指數(shù)加以衡量。據(jù)此，本文構(gòu)建如下中介效應(yīng)模型：

ln=+++

(3)

=+++

(4)

ln=++++

(5)

其中，因變量為房價ln，自變量為政策虛擬變量，為中介變量，包括房價預(yù)期(ln)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級()，表示相應(yīng)的控制變量。

中介效應(yīng)模型的檢驗結(jié)果如表6所示，其中列(1)為式(3)的估計結(jié)果，列(2)至列(3)、列(4)至列(5)分別對應(yīng)以房價預(yù)期或產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級為中介變量時式(4)與式(5)的估計結(jié)果。當(dāng)以房價預(yù)期為中介變量時，由列(2)可知，將政策虛擬變量與房價預(yù)期ln進(jìn)行回歸分析，在控制其他變量的情況下，系數(shù)在5%的水平下顯著為正，表明“人才特區(qū)”政策的出臺能夠提高人們對未來房價的預(yù)期。將“人才特區(qū)”政策、房價預(yù)期與房價進(jìn)行回歸，結(jié)果顯示“人才特區(qū)”政策的系數(shù)與房價預(yù)期的系數(shù)均顯著為正，且較變小，表明在“‘人才特區(qū)’政策→房價預(yù)期→房價”這條路徑上，房價預(yù)期發(fā)揮著部分中介效應(yīng)。其中，中介效應(yīng)在總效應(yīng)中的占比為58.14%，表明“人才特區(qū)”政策能夠通過提高房價預(yù)期促進(jìn)房價上漲。從理性預(yù)期的角度來看，無論能否享受“人才特區(qū)”政策帶來的優(yōu)惠，購房者均能預(yù)見人才流入帶來的住房需求增加，從而對房價產(chǎn)生看漲預(yù)期，激發(fā)當(dāng)期購房需求，提升房價。

當(dāng)以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化為中介變量時，“人才特區(qū)”政策對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響系數(shù)在1%的水平下顯著為正，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對房價的影響系數(shù)在5%的水平下顯著為正，表明“人才特區(qū)”政策能夠通過促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級間接推高房價。其中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的中介效應(yīng)為0.026，在總效應(yīng)中的占比為30.23%。一方面，“人才特區(qū)”政策能夠吸引相關(guān)領(lǐng)域的專業(yè)人才流入城市，為推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級提供高質(zhì)量人力資本，促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與房價增長；另一方面，為充分發(fā)揮“人才特區(qū)”政策的作用，城市將持續(xù)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局，為人才發(fā)展創(chuàng)造有利環(huán)境，在促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的同時也推動了房價增長。由此可見，“人才特區(qū)”政策能夠經(jīng)由房價預(yù)期與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級兩條路徑間接作用于房價，促進(jìn)房價上漲。

表6 “人才特區(qū)”政策對房價的影響機(jī)制檢驗

五、結(jié)論與建議

選取2005—2019年全國284個地級市的面板數(shù)據(jù)，運用多時點雙重差分模型探究了“人才特區(qū)”政策對房價的影響，并結(jié)合中介效應(yīng)模型檢驗了房價預(yù)期與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級兩條路徑。結(jié)論如下：第一，“人才特區(qū)”政策將顯著推動房價上漲，與未出臺政策的城市相比，已出臺政策城市的房價將上漲8.6%，經(jīng)穩(wěn)健性檢驗后結(jié)論依然可靠。第二，“人才特區(qū)”政策能夠通過提高房價預(yù)期與推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級促進(jìn)房價上漲，房價預(yù)期與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的中介效應(yīng)在總效應(yīng)中的占比分別為58.14%與30.23%。第三，“人才特區(qū)”政策能夠顯著推動?xùn)|部地區(qū)與大中城市房價上漲，但對中西部地區(qū)與非大中城市房價無顯著影響。

建議：第一，理性制定“人才特區(qū)”政策。立足城市建設(shè)發(fā)展的實際需要，有針對性地吸引專業(yè)人才，避免人才過度集聚造成的人才浪費及房價非理性上漲。第二，豐富人才政策舉措。高房價地區(qū)應(yīng)著力減少人才留居成本而非降低流入門檻，在提升人才生活待遇方面進(jìn)行有益探索，如提高薪資水平、提供生活補(bǔ)貼等。第三，完善住房保障體系。減少“人才特區(qū)”政策帶來的房價上漲對低技能群體的“擠出效應(yīng)”，從供給側(cè)發(fā)力調(diào)控房價，保障住房剛需。第四，優(yōu)化人才發(fā)展環(huán)境。提高公共服務(wù)水平，完善人才發(fā)展所需配套設(shè)施，充分發(fā)揮人才政策的積極作用。