房價對創新型企業空間區位選擇的影響

卜靚文　李健

摘要：文章分析創新型企業空間選址的影響因素，并進行了實證檢驗。研究表明，房價整體上對創新型企業空間分布數量的影響存在負向效應；同時，在一線城市中還存在著“門檻效應”。因此，地方政府在政策制定過程中，應從房價政策服務于城市創新這一原則，將房價維持在合理水平，避免房價過度上漲侵害城市創新能力。

關鍵詞：房價；創新型企業；區位選擇

創新型企業構成了城市創新活動的重要微觀基礎，因此政府應對創新型企業空間選址影響因素進行研究。已有研究表明，影響創新型企業空間區位選擇的因素有別于傳統的區位因素。同時，盡管近年來中國房價正在快速上漲，然而在已有文獻中針對房價與創新型企業空間區位選擇的研究還相對較少，人們需要從理論上回答，“房價是否會對創新型企業的空間選址產生重要影響？”上述問題的回答無疑為推動創新型城市建設提供了新視角，有利于我們通過合理管控房價來引導創新型企業的空間布局。

一、文獻綜述

企業區位選擇的影響因素一直是區域經濟學的關注重點。近年來，集聚經濟、市場前景以及勞動力質量等一些新因素也開始影響企業的區位選擇。Figueiredo和Head分別通過葡萄牙和日本企業的案例分析，認為集聚經濟和城市化經濟是很多企業的選址動機。區域經濟學學者通常把集聚經濟分成兩大類，城市化經濟和地方化經濟。Guimaraes等學者認為，城市化經濟會催生出一大批先進的服務企業，而先進的生活環境和服務質量對新型企業的吸引力非常大。Holl教授得出的重要結論則表明，制造業的區域定位與上述企業相反，選址意向更傾向于地方化經濟。市場前景也是影響企業空間區位選擇的重要因素之一。劉修言的研究表明，每個地區的市場發展前景、入駐企業的多樣化分布和專業化程度和希望進入該區域的企業數量成正比例關系。勞動力質量也構成了企業區位選擇的重要因素。黃肖琦和柴敏的研究表明，中國當前勞動力成本低廉的特點已經不足以吸引外商投資，企業在選址過程中更加注重勞動力質量。此外，房價對區位選擇的影響也為大家關注。張傳勇、劉學良（2017）指出，房價上漲會增加企業以工資和用地成本為主的運營成本，使得低生產率企業傾向于在低房價地區經營并避開高房價地區。然而，胡草、范紅忠（2017）以工業企業為主體的研究得到了并不一致的結論：在控制聚集經濟等各種變量的情況下，高房價并不會減少企業進入當地的期望，反而會吸引新企業進入該地區。

事實上，企業空間選址影響因素具有明顯的時代特征。在當前中國房價高企情況下，有必要探討房價對創新型企業空間選擇的影響，忽視這一因素會給創新型城市建設帶來嚴重的負面影響。本文擬以此作為研究視角，關注房價與創新型企業區位選擇的聯系，為助力創新型城市建設提供新的思路。

二、創新型企業空間選址的差異性因素分析

廖什關系是傳統區位選擇理論的核心因素，充分發揮區域內的資源優勢是企業布局的原始推動力，合理的區位布局可以有效降低運輸費用及其他相關交易成本。但是創新型企業更多的是對知識和技術的依賴，這些原始區位因素對創新型企業的吸引力已經愈發減弱。例如，以硅谷為代表的創新型企業空間集聚區位以城市邊緣區或者郊區為主，在區位選址上以空間相對隔離、依靠汽車通勤、不強調綜合服務功能為基本特征；同時，用地約束小，商務成本低，生態環境好，產業集聚度高，集群效益明顯等優勢都肯定了其區位空間分布的合理性。尤其是“硅谷”地區擁有數量眾多的大學，能夠不斷地向創新型企業提供高素質人力資源，保證了高層次智力資源與生產的直接結合。結合上述文獻及理解，本文認為創新型企業空間選址的影響因素主要有以下幾點。

（一）人力資源

創新型企業區位選擇一般不會受制于勞動力成本，其集群因素更側重于人力資源質量，這一點與傳統企業有著很大差異。傳統企業的生產經營模式直接參照柯布-道格拉斯生產函數，包括一般勞動力這一生產要素但是在創新型企業參照的新增長理論生產函數中，對于勞動力的假設已經被替換成具有良好教育和專業技能的人力資本。創新型企業更加看重高素質人力資源，鄧智團（2015）提出紐約市依靠豐富的優秀創新人才隊伍來吸引創新型企業在這里生根發芽，紐約對于很多創新型企業來講最大的魅力在于有著充沛的人才資源。黃茹（2014）等通過研究城市人口結構與創新能力的關系發現，人口教育結構對創新能力的影響較大，受到大學教育的人口比例與城市的創新能力有顯著的正相關性。

（二）知識溢出

知識溢出推動產業集群，是創新型企業聚集的動力，影響著創新型企業的區位分布。由于知識溢出存在空間衰減性，創新型企業的區位選擇應當是知識溢出明顯的地理位置。研究表明，大學和研究機構是科技創新活動的原點。創新型企業臨近這些機構進行區位布局，既能利用好這些學術機構的最新研究成果，還有利于企業雇傭到周邊院校的優秀畢業生，以及通過師生、同學等社會關系發生更廣泛的接觸，讓創新型企業從知識溢出中持續獲利。王錚（1999）等研究指出，高技術產業區位的決定性因子就是區域的知識溢出水平，兩者之間關系緊密。張昕（2011）以醫藥制造業為研究對象，通過實證研究發現區域創新績效取決于當地企業產業聚集與知識溢出的效果。

（三）市場因素

市場因素直接決定了企業是否選擇在這個區域集群發展。與傳統市場定義不同的是，創新型企業關注的市場因素是更加方便快捷地獲取市場具體信息，從而定向制作適合該市場的產品并進行投放。市場條件越先進，該區域發生市場集群的可能性越大。產業在條件更好的市場集群發展，可以更加快速獲知市場動向信息，進而根據科學的推理分析決定是否進行產品生產。Head & Mayer（2000）的實證研究發現，企業會優先選擇擁有更好市場潛能的地區進行布局發展，甚至不管選用何種方法計算市場潛能，企業的區位布局總會展現這一傾向。蔣含明（2015）的研究也發現，創新型企業會更傾向于在市場潛能大的地區布局發展。

（四）創新支撐

大城市往往是企業創新的場所，原因在于大城市市場更加成熟，高素質人才資源更豐富，知識溢出度更高，交通運輸網絡更完善等。創新支撐條件的重要組成部分還應當包含區域政策，區域政策一般是指某個區域通過頒布相關政策，改善該區域的生產生活條件，豐富文化底蘊，創新管理理念，進而達到吸引高素質人力資源和創新型企業聚集的目的。企業要想實現各方面的創新，政策上的扶持是必不可少的，技術、金融、人才和服務政策等對于吸引創新型企業入駐都起到非常重要的作用。當前國內“新一線”城市在人才爭奪戰中，相關城市正是通過對相關政策制度的優化與改革，希望留住高素質人力資源，以期在新一輪的城市競爭中占據主動權。

（五）房價

當前我國城市房價過速增長的現象十分普遍，隨之而來的還有人才遷出和商務成本的不斷攀升等副作用。越來越多的經濟現象已表明城市房價水平會對創新活動的空間選擇產生影響，創新型企業的空間布局也面臨著房價壓力。盡管“北上廣”等一線城市因其優越的地理位置、雄厚的經濟基礎，一直以來都是海歸回國創業的首選城市；但近年來，一些二、三線城市也紛紛加入“人才爭奪戰”，歸國留學人員正在把創業活動轉移到了二、三線城市。

三、實證分析

（一）研究對象與數據來源

創新型企業通常被認為具有高研發投入、高增長率和高產品附加值的特征，是將主要要素集中在科技要素方面的企業形態。本文主要選取創業板上市公司作為研究對象，分析其在不同等級城市的分布。截至2020年底，創業板共有上市企業947家；在空間上，本文主要選擇擁有創業板上市公司的一線城市、二線城市和其他等級城市。本文的數據來源分為兩部分，一部分是創業板上市公司的基礎數據，來源于相關證券網站，包括了企業名稱、認定時間、所在城市等。另一部分的城市數據來源于相應年份的《中國城市統計年鑒》、中經網數據庫的數據和相關城市的統計局網站，包括城市房價、人口學歷構成、高校數量、產業結構和科學技術支出等。

（二）模型構建和變量選取

本文構建面板模型分析房價水平對城市創新型企業數量分布的影響，模型構建如下：

Nit=α0+β1·pit+βXit+μi+εit（1）

在（1）式中，N為創新型企業數量，i為城市，t為年份，p表示房價水平，X為影響城市創新型企業數量的控制變量，μ為個體效應，ε為隨機擾動項。

本文的被解釋變量為創新型企業數量，本文以創業板上市公司數量來代表。解釋變量是房價，以商品房銷售額除以商品房銷售面積來表示。在控制變量方面，選取高學歷人員比重、高校密度、產業比重、科技支出比重作為控制變量。各控制變量的解釋及選取依據如下：

高學歷人員比重，大專及以上人口的比重用來反映城市高端人力資源水平狀況，人力資源越高端，越有利于城市創新，能夠吸引更多的創新型企業入駐。

高校密度，反映知識溢出狀況，選用高校數量除以城市人口代表城市整體知識溢出狀況，主要在于大學是城市知識溢出的主要源頭。

產業比重，選用第三產業與第二產業的相對比重來反映了市場整體發展狀況，第三產業相對比重越大，說明研發、設計等為創新型產業服務的相關服務業水平越高。

科技支出比重，反映創新支撐狀況，選用科學技術支出占地方一般公共預算支出的比重表示，指標越高表明城市政府越重視創新工作，該城市的創新支撐政策環境越好。

（三）結果分析

表1給出了利用樣本整體數據和分城市等級數據的回歸結果，在回歸模型（1）-（4）中，房價回歸系數通過了顯著性檢驗，整體而言，房價水平與企業數量呈現出負向關系，但上述結果在不同等級城市之間有著一定差異性，一線城市回歸系數為負，這與當前一線城市創新性企業因房價外遷的現象較為吻合，但是二線城市和其他等級城市則未能表現出上述關系，能夠反映出房價與當地創新水平還處于一個相對協調的正向階段。其他變量方面，大體而言，高學歷人員比重、高校密度、產業比重和科技指出比重的回歸系數整體為正，說明人力資源、知識溢出、市場因素和創新支撐都會對吸引創新型企業入駐有正向效應，上述結果在不同等級城市之間稍有差異。

考慮到創業板上市公司在東中西地區在數量和房價上都呈現出一定的梯度性，表2報告了三大區域的回歸結果，由于西部地區上市公司數量較少，創業板上市公司主要集中在東部地區，尤其是長三角和珠三角地區，因此在計量分析時將中西部地區合并處理。結果顯示，東部地區房價變量的回歸系數為負，說明對于東部經濟圈的城市而言，房價越高，創新型企業數量越少；但是中西部地區房價變量的回歸系數為正，顯示出中西部地區房價偏低，房價即使上漲，或許也不會影響創新企業數量。

（四）門檻模型回歸分析

上述的多元回歸模型分析表明房價水平和創新型企業數量之間存在著顯著的負向影響關系。但是結合對表1一線城市數據分析，本文認為在一線城市的房價對創新型企業數量的影響可能存在一個“門檻值”。上述假設和數據整理中的直觀感覺比較吻合。在對創業板上市公司所在城市的整理過程中，一線城市北上廣深的公司數量最多，單個城市的上市公司數量要遠遠超出其他任何城市；二線城市中只有中部的合肥和武漢的上市公司較多，西部主要是西安和成都兩個城市上市公司較多；其他的上市公司基本集中于東部的二線城市，甚至是一二線城市周邊的三線及以下城市，這些城市同處東部發達地區，區位條件良好但是房價較低，已成為很多創業公司在一線城市高房價驅離效應之下的不二選擇。

為此，這里引入了門檻模型進行分析。Hansen設置的單一面板門檻模型為：

Nit=α0+β1XitI（pit≤γ）+β2XitI（pit＞γ）+εit（2）

在（2）式中，N為創新型企業數量，i為城市，t為年份，p表示房價水平，γ為門檻值，X為其他控制變量，ε為隨機擾動項，被解釋變量和解釋變量與模型1相同。在進行模型估計之前，先采用 Hansen法進行面板門檻存在性檢驗，以便確定門檻個數和門檻值。門檻效應檢查結果F值顯示，單門檻檢驗通過了5%的置信區間，而雙門檻則未通過顯著性檢驗，表明一線城市中房價對創新型企業區位分布數量的影響關系為單門檻效應。單一門檻值顯示為4.0588，這表明一線城市的平均房價在4.0588萬元/平米時為一臨界值。表3給出了門檻模型回歸結果。

四、結論與展望

本文研究結果表明，房價對創新型企業區位分布數量的影響存在負向效應，高房價阻礙了創新型企業的入駐；同時，在一線城市中還存在著“門檻效應”。因此，政府在政策制定過程中，應將房價維持在合理水平，避免房價過度上漲侵害城市創新能力。同時，在當前城市房價已經高企的情況下，還應從政策層面通過提供人才公寓、住房補貼，發展住房租賃市場等手段來消化高房價的沖擊，進而引導創新型企業的空間合理布局。

本文通過采用創業板上市公司在城市空間的區位分布數量來探究城市房價水平對創新型企業區位分布的影響，但是研究具有一定的局限性，一是使用創業板上市公司用來代表整體創新型企業具有一定的局限性，二是在城市這一空間層面，尤其是三線及以下等級城市樣本較為分散且部分指標的統計年鑒數據并不完整，需要使用其他一些替代性指標，這都可能會對研究結果造成一定的局限性。

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【作者單位：卜靚文，北京德和衡（南京）律師事務所；李健，河海大學商學院】