房價上漲對中國城市創新產生抑制效應了嗎？

厲偉+洪濤+李彩云

內容提要：實施創新驅動戰略是實現中國經濟轉型的重要動力，厘清城市創新的影響機制、 消除其障礙因素是提高中國城市創新水平的主要思路。 本文從城市房價管理的角度分析房價與城市創新的聯系機制、效應評估和政策選擇，發現當前的房價上漲整體阻礙了中國城市創新水平的提高，一二線城市的負面效應尤其明顯；房價上漲主要通過知識型員工流動、企業研發強度以及政府財政中科教支出比重對城市創新水平產生影響，其中介效應呈現出依次遞減的態勢。地方政府要將房價管理定位為提升城市創新的重要工具：對于房價過度上漲的一線城市應加大對房價的控制力度，對于輕微上漲的二線城市應積極促使房價回歸正常水平，對于三線城市則需維持房價在現有合理范圍內；一 二線城市在具體舉措上應著力于促進城市的產業升級， 靠中高端產業的發展來消化房價上漲壓力， 三線城市可承接一二線城市的產業轉移， 依靠低房價加大人才引進力度， 為城市創新提供必要的人才儲備。

關鍵詞：房價上漲；城市創新；抑制效應

中圖分類號：F29文獻標識碼：A文章編號：1001-148X（2017）11-0061-06

在中國經濟步入新常態下，實施創新驅動戰略是實現中國經濟轉型的主要動力。越來越多的研究表明城市房價會對城市創新活動產生影響，人們對于房價上漲的關注不應僅局限于其對城市居民購房能力的侵蝕，更應關注地方政府是否可能為了短期的土地財政收入增長，而在有意或無意地犧牲城市的創新能力。正確認識房價上漲對城市創新的影響有助于將人們從房地產業發展的迷幻中驚醒，本文對上述兩者之間的聯系從機制識別、效應評估和政策選擇層面進行分析，希冀從城市房價管理的角度為我國創新型城市建設提供參考。

一、理論假說的提出

技術系統、管理系統和知識系統是城市創新系統的主要支撐基礎，分析房價上漲與城市創新之間的聯系需要厘清房價與城市創新系統之間的作用路徑與形式。

（一）技術系統路徑：對企業研發投入的影響

企業是技術創新系統的主體，技術系統是城市創新系統的核心子系統，房價上漲對城市創新技術系統路徑的影響主要體現在對企業研發投入的影響。房地產是企業重要的抵押品，房價上漲對企業研發投入的正面影響表現為房價上漲可以對企業產生融資緩解效應。房價上漲后，企業貸款擔保價值上升，還款能力增強，銀行信貸放松，企業融資成本降低、貸款增加，創新活動的研發資金投入可以獲得相應保障（Hill and Snell，1988）。房價上漲的負面影響主要表現在房價上漲會抑制企業的研發投入，一般房地產公司的利潤率多在9%-22%之間，而工業企業利潤率最高僅為8%，相差懸殊的利潤率會驅使眾多非房地產企業背離主營業務進軍房地產，這在很大程度上會擠占企業主營業務的研發投入，這一負面效應還會因房地產業的資金密集型、投資周期長的特點而進一步放大。所以，非房地產主營業務企業的研發強度與房價上漲率之間存在顯著負向關系。因此，本文提出假說1：

H1：房價上漲程度越嚴重，企業的研發強度越低，城市創新水平受到的抑制影響越大。

（二）管理系統路徑：對地方政府支出的影響

作為地方政府城市管理的重要手段，財政支出是實施創新驅動發展戰略的基石，也是地方政府影響城市創新的最直接手段，地方政府的城市管理水平對城市創新影響深遠。房價上漲與地方政府財政收入有著很強的正向關系，房價上漲通過影響地方政府的決策偏好改變而對財政支出結構產生影響，進而影響城市的創新能力。

中國的財政分權以及基于政績考核下的政府競爭，在支出結構上造就了地方政府重基本建設、輕人力資本投資和公共服務。作為地方財政收入的主要來源，房價上漲能夠通過增加土地出讓金的方式影響地方政府的財政收入，這也是地方政府樂見房價上漲的最重要的原因。為了追求房價上漲帶來的財政收入增加，地方政府通常會加大對基礎建設的投入，旨在為房價的進一步上漲創造條件。但是，地方政府對基礎設施領域的財政支出傾斜力度加大，必然會造成財政支出中科教支出比重的下降，進而給城市創新能力造成負面影響。因此，提出假說2：

H2：房價上漲程度越嚴重，政府財政對科教支出比重越低，城市創新水平受到的抑制影響越大。

（三）知識系統路徑：對知識型員工流動的影響

住房是人們在城市正常工作生活的基本保障條件，房價高低直接影響到知識型員工就業城市的選擇，房價通過影響知識型員工的流動而對城市創新活動產生影響。知識創新是城市創新系統的基礎，房價過速上漲將會使城市喪失對部分勞動力的吸引力，導致勞動力由房價較高的地區流向房價較低的地區，直接導致城市創新能力下降。因此，本文提出假說3：

H3：房價上漲程度越嚴重，對知識型員工的吸引力越弱，城市創新水平受到的抑制影響越大。

二、理論模型的構建

（一）模型構建和變量說明

1.構建方法的說明

中介效應模型的構建原理：考慮到自變量X對因變量Y的影響，如果X通過影響變量M而對Y產生影響，則稱M為中介變量。用回歸方程描述各變量之間的關系，并繪制相應的路徑圖，如圖1所示。

其中系數C為自變量X對因變量Y的總效應，系數a為自變量X對中介變量M的效應；系數b是在控制了自變量X的影響后，中介變量M對因變量Y的效應；系數d是在控制了中介變量M的影響后，自變量X對因變量Y的直接效應。中介效應等于系數乘積ab，中介效應是否存在的最常用的檢驗方法就是逐步回歸分析法（溫忠麟等，2012），中介效應的存在必須滿足以下四個條件： 一是未納入中介變量前，核心解釋變量對被解釋變量影響顯著；二是核心解釋變量對中介變量的影響顯著；三是納入中介變量后，中介變量對被解釋變量的影響顯著；四是納入中介變量后，核心解釋變量對被解釋變量的影響程度降低。

2. 模型構建

（1）基本模型。為了分析房價上漲對城市創新水平的整體影響，本文在基礎模型構建中以房價上漲為核心解釋變量，以城市創新水平為被解釋變量，核心回歸模型如下：endprint

在控制變量方面，本文選取城市經濟發展水平、高等教育水平、對外交流水平，以及第二產業和第三產業發展狀況作為控制變量，這主要是基于以下原因：首先，城市經濟發展水平與科技創新相輔相成，城市經濟發展水平越高越能為城市創新活動提供資金支持（曹勇，2013）。其次，城市創新系統最重要的因素是人，高等教育水平反映了城市培養各類高素質人才的能力，也是城市創新能力的主要影響因素（黃繼，2010）。第三，對外交流水平和進出口會產生知識的溢出，可以通過技術引進和技術出口促進中外技術市場交流，激發本土企業進行創新。最后，一二三產業結構在很大程度上反映了城市的類型，二三產業比重越大越有利于開展創新活動（王文春和榮昭，2014）。

（2）中介效應模型。中介效應模型主要分析房價上漲對城市創新的作用機制，本文將企業R&D投入占總產值的比重、科技教育支出占財政支出比重和科技人員數量作為中介變量，依次納入模型以驗證中介效應的存在性，如式（2）所示。

（3）城市間差異模型。為了檢驗房價上漲對城市創新的影響在一二三線城市之間是否具有差異性，本文通過引入虛擬變量Dk來代表一二三線城市，并將此虛擬變量引入模型進行檢驗和分析，如式（3）所示。

3.變量測量

（1）被解釋變量。已有文獻一般使用高新技術產值、新產品產值、專利授權量等指標，但是由于前兩個指標的數據可獲得性較差，本文選取專利授權量來衡量城市的創新水平。

（2）解釋變量。本文選取某城市房價相對上一年的上漲率來度量城市房價上漲水平。

（3）控制變量。本文采用35個大中城市的人均GDP代表經濟發展水平，以該城市每萬人擁有高校數量來衡量該城市的高等教育水平，采用各城市實際利用外資額作為衡量城市對外交流水平指標，用第二產業占城市GDP的比重來衡量城市的工業企業數量與規模，用第三產業占城市GDP的比重來衡量城市的第三產業的發展水平。

（4）中介變量。本文選取企業R&D投入占企業總產值的比重來衡量企業創新傾向，選取財政科教支出占財政總支出的比重作為衡量城市創新中的政府財政科教支出力度，選取就業人員中的科技人員數量來衡量科技人員狀況。

（5）虛擬變量。為了分析一二三線城市的差異而引入虛擬變量Dk，分別對一、二、三線城市進行研究。

各變量定義及其描述見表1。

（二）數據來源與計量方法

本文使用的35個城市2004-2014年的數據主要來源于《中國城市統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中經網統計數據庫》，以及國家統計局網站、中國統計信息網以及城市統計年鑒和統計公報。在數據處理方面，為了剔除價格因素的影響，采取不同價格指數對相應的變量進行價格平減處理，采用人民幣兌美元的年均價匯率將直接利用外資額換算成人民幣。由于房價上漲和城市創新之間可能呈現出雙向影響關系，模型可能存在內生性問題。根據數據初步分析，本文選擇解釋變量滯后一期以消除內生性問題；根據Hausman Test的結果，各模型均采用面板混合效應模型，使用Eviews7.2計量軟件對模型進行估計并檢驗。

三、結果檢驗與實證分析

（一）整體結果分析

為了檢驗解釋變量對被解釋變量的影響是否顯著，本文針對房價上漲對城市創新水平的影響進行逐步回歸分析。如表2所示，其中模型（1）為僅包含解釋變量的估計結果，模型（2）-（6）為依次納入其他控制變量的估計結果。上述計量結果表明房價上漲對城市創新水平有著顯著的負向效應，即隨著房價不斷上漲，城市創新水平會不斷下降；同時，人均GDP、高校密度、實際利用外資額以及二三產業比重對城市創新水平均有著顯著的正向作用，上述解釋變量和控制變量的擬合系數在1%-5%的水平上均顯著。

（二）中介效應檢驗與分析

根據表2的分析，中介效應存在的第一個條件已經得到滿足，即未納入中介變量前，核心解釋變量對被解釋變量的影響顯著。針對中介效應存在的第二個條件，即核心解釋變量對中介變量的影響顯著，本文分別以各中介變量為被解釋變量，以房價上漲率為解釋變量進行回歸擬合分析得出，其結果如表3所示。回歸結果表明房價上漲率對企業研發投入、財政科教支出以及科技人員數量有顯著的負向影響作用，中介效應存在的第二個條件成立。

接下來，本文對中介效應存在的另外兩個條件進行檢驗，即“納入中介變量后，中介變量對被解釋變量的影響顯著”；“納入中介變量后，核心解釋變量對被解釋變量的影響程度降低”，估計結果如表4所示。

中介效應1（企業研發強度Z1）的檢驗：納入中介變量Z1后，房價上漲對城市創新的擬合系數從-0.036降低為-0.034；同時，企業研發強度對城市創新能力的擬合系數顯著為正，符合中介變量的條件三和條件四，中介效應1存在。這表明房價上漲程度越大越會驅使大量企業背離主業并進軍房地產市場，給企業在其主業活動的研發投入造成嚴重負面影響，并導致城市創新水平下降，假說1成立。

中介效應2（財政科教支出Z2）的檢驗：納入中介變量Z2后，房價上漲對城市創新的擬合系數由-0.036變為-0.034；同時，財政科教支出占比對城市創新能力的擬合系數顯著為正，符合中介變量的條件三和條件四，中介效應2存在。這表明房價上漲使得政府財政政策傾斜向科技和教育之外其他領域，財政科教支出占總支出的比例有所下降，對城市創新水平產生了負面影響，假說2成立。

中介效應3（科技人員數量Z3）的檢驗：納入中介變量Z3后，房價上漲對城市創新能力的影響系數由-0.036降為-0.016；同時，科技人員數量對城市創新能力的擬合系數顯著為正，符合中介變量的條件三和條件四，中介效應3存在。這表明高房價導致了科研人才的外遷現象，人才的流失給城市創新能力造成了嚴重的負面影響，假說3成立。

就各個中介變量的效應大小看，企業研發投入的中介效應為-0.019（=-0.065*0.293），財政科教支出的中介效應為-0.012（=-0.026*0.454），科技人員數量的中介效應為-0.023（=-0.067*0.35），這說明房價上漲對城市創新的影響主要體現在科技人員外遷、企業研發投入、財政科教支出三方面，這三方面的中介效應依次遞減。endprint

（三）城市差異性分析

人們根據房價上漲程度將城市劃分為一二三線城市，不同等級城市之間不僅房價差異巨大，在城市創新水平上也如此。本文通過將城市房價等級設置為虛擬變量的方式，進一步考察不同類型城市之間在房價上漲對城市創新的作用效應方面是否也存在著差異性。根據模型（3）計算出的回歸結果如表5。從整體上看，房價上漲對一二線城市的創新能力具有顯著的負向作用，尤其是一線城市。房價每上漲1%，一線城市創新水平下降0.069%；二線城市創新水平下降0.038%，而三線城市房價上漲與城市創新則是正向關系，回歸系數為0.008，上述回歸結果在10%的水平上均顯著。這表明一線城市房價過度上漲對城市創新負面效應最大，二線城市房價上漲對城市創新負面影響低于一線城市，三線城市房價上漲對城市創新則完全沒有負面效應。

四、結論建議與展望

（一）研究結論

本文對房價上漲影響城市創新的作用機制進行了理論和實證分析，主要結論如下：第一，從整體而言，房價上漲對城市創新具有顯著的負向效應，即隨著房價超出合理范圍而不斷上漲，城市創新水平會不斷下降，這在一定程度上印證了人們對于房價上漲給實體經濟帶來負面影響的擔憂。第二，房價上漲可以通過技術系統路徑、制度系統路徑和知識系統路徑的中介效應影響城市創新水平。就影響程度而言，知識系統路徑影響程度最大，其次是技術系統路徑和制度系統路徑。第三，在不同城市類型間，房價上漲對城市創新的影響存在著明顯的差異性。房價上漲對一二線城市的創新水平產生顯著負向作用，尤其是一線城市，而在三線城市則具有正向作用。

（二）政策建議

基于以上理解，政府在制訂房價政策時應注意以下幾個方面。第一，地方政府要將房價管理定位為提升城市創新的重要工具，能夠較好地解決房地產調控目標定位的模糊問題，這也與通過創新驅動實現經濟轉型的宏觀經濟政策取向是一致的。第二，房價管理需要因城施策。對于房價過度上漲的一線城市應加大控制力度，對于房價上漲輕微超出合理范圍的二線城市應制定松緊適度的調控政策，促使房價回歸正常水平；對于三線城市，政府可制定相對寬松的調控政策，引導房價上漲維持在合理范圍內，推動城市創新取得進展。第三，加強房價政策與其他政策變量的協同。對于一二線城市而言，應著力于促進城市的產業升級，吸引包括外資在內的各種創新型企業入駐，靠中高端產業的發展來消化房價上漲壓力；同時，針對高房價導致人才流失的問題，應制定人才引進政策（如提供住房補貼等）留住和吸引高素質人才。三線城市可采取積極承接一二線城市的產業轉移，實現產業快速升級；依靠交通通信技術改善彌補經濟區位先前的不足，積極吸引創新型企業入駐；依靠低房價加大人才引進力度，為城市創新提供必要的人才儲備。

參考文獻：

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