人才新政、房價波動與經濟增長

張 揚，師海猛

（河南財經政法大學 工程管理與房地產學院，河南 鄭州 450046）

隨著我國老齡社會的到來以及城鎮化建設的加速推進，國家逐步放寬了大中城市的落戶限制，眾多城市針對人才出臺了一系列實惠政策，希望通過政策的實施儲備城市轉型發展所必需的人才資源。從2017年至今，武漢、西安、無錫、成都、鄭州、長沙等多個城市先后實施人才新政，逐步打破城鄉戶籍壁壘，以前所未有的人才政策吸引各地人才，由此，人才之戰迅速在全國上演，各大中城市競相向人才拋出橄欖枝，招募天下英才。各個城市出臺的政策覆蓋面大同小異，基本上主要在住房、落戶、津貼等方面予以補助。人才政策的實施勢必會為城市匯聚更多的人才，那么人才新政是否會沖擊城市的房價？人才新政的實施對城市經濟增長又會產生怎么樣的影響呢？人才新政、房價波動和經濟增長之間又有怎樣的互動機理？基于此，本文嘗試著尋求問題的答案，嘗試解釋人才新政、房價波動與經濟增長之間的互動關系，從而為政府制定相關政策提供科學依據。

回顧以往文獻，我們發現研究人力資本與房價以及區域經濟增長的文獻很多。學者們取得了豐碩的成果。大多數學者就三者中的兩者進行了有益的研究，但是少有人將人才新政、房價波動與經濟增長這三者聯系起來進行深入的探討。

人力資本與房價之間的作用與反作用關系。人力資本會影響城市的房價水平。陳斌開等（2016）認為房價攀升主要原因是由人力資本的結構性變化引起的[1]。王先柱等（2013）發現越是經濟發達的區域，人力資本對于房價的作用越強烈[2]。另一方面城市的房價也能夠反作用于人力資本。Glaeser等(2001)研究發現房租與人力資本之間存在顯著正向關系，進而房價通過房租的傳導影響人力資本[3]；劉廣平等（2018）認為房價對人力資本的作用，首先會出現擠出效應隨后出現集聚效應，且對東部、中部和西部地區人力資本的影響程度依次增加[4]。

人力資本對于經濟增長的影響。人力資本被認為是促進經濟增長的顯著要素，然而對這方面的研究也一直是經濟學界的學者探討的重要內容[5]。詹新宇等（2012）認為，經濟增長受人力資本的正向影響，而市場化的環境又會影響其增長效應[6]。楊建芳等（2006）發現經濟增長不僅受人力資本積累速度的影響，還受其存量的影響[7]。劉智勇等（2016）發現在人力資本由低級向高級進化的過程中，會促使技術結構得到優化和產業結構轉型，進而拉動經濟增長[8]。而錢曉燁等（2010）認為具有高等教育背景的從業人員的比例會影響創新行為，但其與經濟增長的關系并未找到證據[9]。

房價與經濟增長的關系。胡勝等（2007）認為，房價波動由GDP變化趨勢決定，在長期發展過程中，兩者將達到動態均衡的狀態[10]。許晶（2013）以彈性退耦模型探討房價與經濟增長的關系，認為我國的房價GDP退耦系數大體呈現波動向上的走勢，房價與經濟增長存在正向相關的關系[11]。羅雙成等（2018）認為，區域經濟能夠影響本地區房價水平，房價增加1%，區域經濟增長0.213%[12]。任偉等（2019）通過對貧富差距、房價與經濟增長進行考察，認為經濟增長與房價波動呈相互促進作用[13]。沈悅等（2018）發現在投資規模具有上限約束且房價發揮擠出效應時，房價上漲才能促使GDP增長[14]。

最后，基于人才引進政策對房價影響的研究現狀。目前僅有少數學者對此開展了有益的研究，胡元瑞（2019）發現，人才引進政策導致政策出臺城市的人才聚集和投資增長，在短期內助推了當地房價快速增長，并且在中西部城市實施該政策優于東部城市[15]。馮文芳等（2019）通過把在西安實行的搶人政策作為自然實驗，發現人才引進政策對于西安的房價是有積極的影響作用[16]。

綜上，學者們的研究主要集中在人力資本、房價和經濟增長，較少從政策的角度，即人才新政這一視角進行研究，并且大部分研究僅局限于其中的兩者，割裂了三者之間的互動關系。因此，這些研究不能用于解釋人才新政的現實意義及政策含義，更不能深入解釋人才新政、房價波動與經濟增長之間的關系。鑒于此，為了彌補研究的不足，本文從政策實施的角度進行分析，利用70個大中城市的相關數據，嘗試闡述人才新政、房價波動與經濟增長三者之間的相關性。本文主要貢獻在于：以更加完善的樣本數據考察了人才新政對房價和經濟增長的影響；將人才新政、房價波動與經濟增長這三者聯系起來考察，分析出房價波動在其中扮演的中介作用和調節作用。

一、人才新政、房價波動與經濟增長的互動機制

唐納德·博格闡述的人口轉移“推-拉”理論認為，在促使人口流進的有利因素形成的拉力和擠出人口流出的不利因素形成的推力—這兩力作用下將會發生人口轉移。在促進人口流入的因素中，包括流入地政治、經濟、生活、環境、科技的吸引等，擠出人口流出的因素可能包括失業、經濟衰退、環境差等。由此可知，人才政策就是推動人才流動強有力的影響因素。

（一） 人才新政與房價

人才新政對房價的沖擊。在古典經濟學的理論范疇中，市場需求和供給是均衡的，而在市場有限供給的情況下，需求不斷增加，必然會引起均衡發生變動，從而導致產品價格波動。人才新政通過影響住房需求來影響房價。具體通過以下幾個途徑，如下圖2，首先，人才新政的實施必然會帶來城市人口的增加，而人口的變化會改變住房市場需求。隨著城市人口的不斷涌入，住房剛性需求不斷增加，這必然會刺激城市房價的上漲。其次，通過人才新政落戶的這部分高收入人群，相比城市里的普通務工人員，具有較高的收入和較強的支付能力以及較高消費能力，隨著人才的引進，城市高收入人群占比逐漸增高，他們對生活會有更高的要求，表現在住房上就是對住房更高的需求。從而進一步拉升城市收入水平和消費水平，在收入效應的作用下，城市住房需求和房價會進一步攀升。最后，人往往是理性人，他們通常以自身利益最大為目標。當人們預期到當地房價即將上漲能夠帶來增值時，在利益的驅使下投機行為增加，投機性需求也會擴大。況偉大（2010）發現，城市住房價格的變化與預期及投機密切相關，房價波動與人口增長有顯著的正向關聯[17]。人才政策的實施加強了城市居民對房價增值的預期，在預期和投機行為的推動下，會進一步推動城市房價上漲，沖擊房地產市場。

此處以一個幾何模型簡單描繪人才新政對房價的影響。假設一個城市其他因素不變的情況下，城市的住房需求與供給達到均衡狀態，由于人才新政的實施，城市中高收入人群增多，住房的消費性需求或投資性需求增加，必然會推動城市房價上漲，打破原有的均衡狀態。這就是實施人才新政對房價的影響。在圖1中，實施人才新政前的需求曲線為D，供給曲線為S，均衡狀態為E；實施人才新政后的需求曲線變為D1，供給曲線變為S1，均衡狀態變為F；從E到F的過程中，房價從P1上漲到P2。因此，我們提出如下假設：

圖1 人才新政對房價的作用分析

假設1：人才新政會影響城市房價波動，人才政策的實施能夠推動城市住房價格的上升。

（二） 人才新政與經濟增長

人才新政助推區域經濟增長。由于人才政策的吸引不斷促使人才，尤其是高新技術人才、科技人才、創新人才的流入。不同知識背景和層次人才的流入會形成人才集聚效應，不斷提高城市人力資本。人才集聚對經濟增長會產生新鮮持久的動力。如下圖2，一方面人才集聚可以促進產業集聚和技術集聚。充分的人才資源有助于優化城市產業結構，促進城市產業轉型；同樣，有利于企業運用新興技術組織生產，不斷更新企業落后的生產工具和生產條件，最終為企業實現較少資金投入贏得較高利潤的目的，從而發揮“1+1>2”的效應[18]。另一方面，人才集聚一定是知識的集聚和創新的集聚。知識的大量匯集，能夠為企業的生產發展貢獻更多智慧，有助于破除生產過程中的壁壘，增強企業的研發實力，從而生產出更受市場歡迎的優質產品。企業通過創新可以提高生產力，從而不斷更新企業發展的動力引擎，在創新效應的推動下，不斷提升企業落后的生產效率，進而通過創新發展帶動城市經濟增長。因此，我們提出如下假設：

圖2 人才新政對房價和經濟增長影響的途徑分析

假設2：人才新政能夠直接影響經濟增長，加快城市經濟發展。

（三） 人才新政、房價波動與經濟增長

隨著我國城鎮化的加速以及城市創新發展的需要，越來越多的城市開始重視人才資源在城市發展中的重要作用，越來越多的城市實施人才政策，吸引人才向城市遷移。在大量人口涌向城市的過程中，城市的住房市場均衡會被打破，住房供給端不能滿足需求端的要求，進而會促使城市房價上漲。由于房價具有擠出效應，普通勞動力和低附加值產業將會首先受到擠出效應的沖擊，從而選擇性逃向低房價區域，取而代之的是高技術、高學歷人才及高附加值產業的進駐。在這一選擇性的動態演變過程中，城市的人力資本水平不斷提高，人才資源不斷豐富，為城市的創新發展提供核心動力。同時，隨著城市高新技術企業及高附加值產業的增加，將會深刻改變城市的產業結構，促進城市產業結構的迭代升級，最終會影響城市的產業布局和規劃[19]，促使產業創新發展，促進城市經濟增長。房價波動在此處就發揮了中介作用，人才新政間接作用于房價，通過房價的波動又能影響經濟增長。然而現實情況并非完全按照上述分析的那樣發展，如深圳歷來重視人才，大力推進人才政策，而隨著深圳房價的快速攀升，出現了一些高附加值的高新技術企業遷出深圳的現象，最具代表的就是華為公司遷移到東莞。這說明房價波動在人才新政和經濟增長之間，不僅具有中介效應，還具有一定的調節效應。人才新政對經濟增長的影響，受房價波動這一調節變量的影響，當城市房價較低時，實施人才新政對城市經濟增長作用較大；而當一個城市的房價較高時，實施人才新政對城市經濟增長作用較小。人才新政、房價波動與經濟增長的傳導機制如下圖3，綜上，我們提出如下假設：

圖3 人才新政、房價波動與經濟增長的傳導途徑

假設3：人才新政不僅直接影響經濟增長，而且可以通過房價波動的中介效應間接影響經濟增長。假設4：人才新政與經濟增長的關系受房價波動調節效應的影響。

二、設定模型和分析變量

（一） 模型設定

為了檢驗假設1和假設2，本文構建人才新政對房價波動與經濟增長的影響模型：

本文采用雙重差分法檢驗人才新政對房價波動與經濟增長的影響。在這里我們構建兩個虛擬變量dum1、dum2；其中，dum1取1時表示實施人才新政后的時間，否則dum1取0；dum2取1時表示樣本城市實施了人才新政，否則dum2取0。自此，可以建立人才新政關于房價以及經濟增長的雙重差分模型。其中εit為 誤差項，zit及wit均為各式的控制變量。

由式（1），可以得到處理組與對照組關于房價的關系式。對于處理組，即實施人才新政的城市，在實施人才新政前其期望房價為： E(lnhpit)=λ3+γ?zit；在實施人才新政后，其期望房價為E(lnhpit)=λ1+λ2+λ3+γ?zit；則在人才新政實施前后，處理組的房價變動為λ1+λ2。對于對照組而言，在人才新政實施前，其期望房價為： E(lnhpit)=γ?zit；在實施人才新政后，其期望房價為：E(lnhpit)=λ2+γ?zit。則在人才新政實施前后，對照組的房價發生的變化為λ2。鑒于此，我們可以得到人才新政對房價的凈影響為 λ1。依照公式（2）的設定，按照以上計算過程，我們同樣可以得到人才新政對經濟增長的凈影響為 β1。

對于假設3和假設4的檢驗，這里借鑒溫忠麟等（2005）的處理方法[20]，分別設定房價波動的中介效應和調節效應模型。中介效應模型如下：

調節效應模型如下:

上述模型中變量含義同模型（1）和模型（2）。

（二） 變量及數據的描述性分析

本文考察70個大中城市相關數據，該數據主要涉及2016年和2017年。鑒于本輪人才爭奪戰中最早出臺人才新政的城市—武漢是在2017年2月出臺該政策的，因此我們就以2017年作為時間點，則2016年為政策實施前，2017年為政策實施后。在此時間段中共有20個大中城市出臺人才新政，我們將剩下的50座城市作為對照組。實驗分組所依據的數據來自于各個大中城市官網公布的信息，相應的處理組城市和對照組城市見下表1。

表1 實驗分組情況

本文的主要變量如下表2所示，其中商品房平均價格（hp）是利用各城市商品房年銷售額與年銷售面積之比來度量。我們這里將變量進行對數化處理，以消除規模效應和異方差對估計結果的影響。各變量統計性分析見下表2。

表2 變量的定義及統計性分析

三、實證檢驗

（一） 人才新政對房價和經濟增長的影響

為了找到較為有效的估計模型，我們對模型進行篩選。下表3、4分別為人才新政對房價及經濟增長影響的回歸結果，且每個表均采用最小二乘法OLS、固定效應FE及隨機效應RE進行估計。

表3 數據模型比較（房價）

續表3

表3的回歸結果展示了分別使用最小二乘法OLS、固定效應FE、隨機效應RE估計后的結果。由Wald檢驗知，F統計量的p值為0.000，表示模型存在顯著地個體效應，采用固定效應模型要比最小二乘法回歸的效果好；根據似然比檢驗，Chibar2統計量的p值為0.000，表示采用隨機效應模型也比最小二乘法回歸要佳；由Hausman檢驗可知，Chi2統計量的值為62.26，其p值為0.000。意味著能夠拒絕原假設，表示采用固定效應模型要優于隨機效應模型。因此上表3中，采用固定效應最合適。我們采用同樣選擇模型的過程，發現對于表4來說采用固定效應仍然是最恰當的。

表4 數據模型比較（經濟增長）

基于上述兩表展示的結果，我們得到：（1）觀察模型2和模型5，我們發現交互項的系數分別為0.064和0.008，且都通過了1%的顯著水平檢驗。說明人才政策的實施會顯著影響城市房價以及城市經濟的增長。（2）模型2中城市常駐人口、城鎮居民人均可支配收入的系數分別為1.259和10.584，均通過了5%的顯著水平檢驗，表明城市常駐人口、城鎮居民人均可支配收入均能顯著影響城市的房價水平。而城鎮居民人均可支配收入平方項sr1的系數為?0.530，也通過了5%顯著水平的檢驗，說明城鎮居民人均可支配收入與城市房價之間存在著倒“U”型的關系。（3）在模型5中，第二產業增加值和第三產業增加值的系數分別為0.478、0.364，且均通過1%的顯著水平的檢驗。表明第二產業增加值及第三產業增加值與城市經濟增長顯著正相關。由上述結論得知假設1和假設2成立。

（二） 穩健性檢驗

為了進一步驗證上述回歸結果是否具有足夠的穩健性，下表5采用不同的對照組對結論進行驗證。我們發現，即使采用不同的對照組進行實驗，人才政策的系數dum1#dum2變化不大，且始終是顯著的。這一檢驗結果與前面實證結果一致。意味著模型設置是正確的，結果是穩健的。

表5 穩健性檢驗

在實施了人才新政后，根據2018年統計數據可以看出，武漢、鄭州、長沙、西安等城市房價均出現明顯上漲，以西安為例，自2017年實施了人才新政后，西安2017年共有24.5萬人落戶，同比增長335.9%，而因為人才新政落戶的有13.59萬人，占2017年總落戶人數的57%。巨大的外來人口直接刺激了西安樓市，2017年西安房價暴漲68%，西安GDP增長率也上升為8.2%。說明人才新政確實促進了房價上漲和經濟增長。

（三）人才新政、房價波動與經濟增長的中介效應和調節效應檢驗

為了檢驗房價波動在人才新政與經濟增長之間的中介效應，本文參考溫忠麟等（2005）對中介效應的檢驗程序[20]。得到如下表6中的房價波動的中介效應檢驗結果。前三個系數都通過了t檢驗，且均在1%的水平上顯著，表示中介效應存在。又由于最后一個t檢驗也表現為顯著，且通過了10%水平上的檢驗，所以房價波動具有部分中介效應。中介效應與總效應的之間比例為：1.292?0.579/1.076=69.5%。由上述中介效應檢驗程序，我們發現，房價波動在人才新政與經濟增長之間確實發揮著中介作用，人才新政不僅能直接作用于經濟增長，即人才新政會正向影響經濟增長；而且人才新政能通過作用于房價波動間接影響經濟增長，即實施人才新政會促使城市房價上漲，房價在一定程度的上漲會促進經濟增長。故假設3得到驗證。

表6 房價波動的中介效應檢驗程序

根據前文分析和上述實證檢驗，我們有理由懷疑房價波動在人才新政和經濟增長之間具有調節效應。同樣我們借鑒溫忠麟等（2005）對調節效應的檢驗程序[20]。得到如下表7中的房價波動的調節效應檢驗結果。根據第二步的回歸結果中交乘項的回歸系數顯著且通過了5%的顯著性檢驗，R2變化了1.7%，因此，通過下表的實證檢驗，說明房價波動具有調節效應。由知，房價越低，人才政策對經濟增長正向影響越強烈，當時，人才政策對經濟增長產生負向影響。說明當房價上漲到一定程度，人才新政對經濟增長的正向影響會減弱。即假設4得到驗證。

表7 房價波動的調節效應檢驗程序

四、結論與建議

本文通過理論分析了人才新政對房價波動與經濟增長的影響，以及房價波動在三者中發揮的中介效應和調節效應，并進行假設；然后利用計量模型對假設進行檢驗。研究發現：人才新政對城市房價及經濟增長有顯著正向影響作用，這表明實施人才新政會推動城市房價上漲和經濟增長；房價波動在人才新政和經濟增長之間，不僅具有中介效應，而且具有調節效應。人才新政不僅可以直接作用于經濟增長，而且能通過房價的中介作用間接影響經濟增長；同時人才新政對經濟增長的影響又受到房價負向調節作用的影響，當房價降低時，人才新政對經濟增長的影響作用增強，當房價上升時，人才新政對其影響作用減弱?；谝陨辖Y論，本文提出有以下建議：

第一，堅持“房住不炒”，權衡多種因素。不同城市要立足本地區發展，制定合理的人才引進政策，明晰房價的走勢，嚴防利用人才政策進行炒房，打擊投機性需求，引導異質性人才要素多元化流動。政府在制定人才引進政策時，要充分權衡人才政策、房價波動與經濟增長之間的互動關系，既要制定合理人才政策，促進城市經濟增長，也要注意人才政策對本地房價造成的沖擊，在穩定房價的同時，制定符合本區域發展的人才引進政策，真正發揮人才引進政策的價值作用。

第二，大力實施差異化的人才新政，推動城市創新發展。人才資源是一個城市發展的核心戰略資源，充分調動本地人才資源能促進產業的協同發展，促使產業轉型升級，對于提高城市創新力，增強城市競爭力具有重要作用。因此尤其是中西部城市要出臺具有特色的人才政策，吸引人才回流，促進本地城市經濟發展。

第三，完善人才引進制度，有效配置人才資源。人才對經濟增長的貢獻，不僅在于數量的多少，更在于人才恰如其分的利用，也即人才資源的合理配置，政府要完善人才制度，支持人才創新創業，要做到人盡其才，充分發揮人才創造的積極性，真正留住人才，用好人才。