區域創新背景下房價對老年勞動市場的影響

梁玉青 李云值

摘?要：隨著中國經濟增速放緩，經濟結構優化升級成為保持中國經濟穩健發展的主要方向，創新驅動替代投資驅動成為中國經濟發展的主要動力源。近年來，中國住宅平均銷售價格上漲較快，在房價不斷上漲的同時老年人就業人數不斷走高。因此，基于區域創新視角下研究房價上漲對老年人勞動力市場的影響已經成為當前的研究重點，有利于實現老齡勞動力市場的健康有序發展。本文的研究結果表明房價對老年人勞動力市場產生了明顯的正向影響，在區域創新活動活躍的同時該地區的房價也隨之增長，進一步增加了老年人勞動力供給。

關鍵詞：區域創新；房價；老年人；勞動力市場

中圖分類號：F2?????文獻標識碼：A??????doi：10.19311/j.cnki.16723198.2024.03.012

本文首先介紹研究的背景，其次說明變量的選取與模型構建，最后通過計量模型分析了區域創新背景下中國房價對老年勞動市場的影響。

1?研究背景

1.1?區域創新背景下房地產市場快速發展

近年來，中國區域創新步伐不斷加快，區域創新發展提速，創新載體的質量和作用顯著提升，各項創新要素在中國不同區域開始集聚。然而隨著區域創新不斷提高，作為區域創新的重要載體，中國房地產呈現出快速發展態勢。優質生產要素尤其是高新技術人才的區域聚集效應明顯，在推動產業結構優化升級的同時提供了巨大的創新性增長驅動力，有助于拉動當地居民收入水平的提高以及區域綜合競爭力的增強，對于當地高品質住房需求具有刺激效用，進而引發區域房價的持續上漲。近年來中國住宅平均銷售價格上漲較快，1998年時全國住宅平均銷售價格僅為1854元，至2000年上漲至1948元，2010年進一步上漲至4725元，至2021年又上漲至10396元，價格為1998年的5.61倍。從住宅平均銷售價格的增長率來看，除2008年受國際金融危機的影響出現小幅下降外，其余年度住宅平均銷售價格均比上一年出現正增長。

圖1?中國1998—2021年住宅平均銷售價格

1.2?中國老齡勞動力市場規模不斷擴大

在房價不斷上漲的同時老年人口數不斷攀升，中國于2000年、2010年和2020年分別進行了第五、六、七次全國人口普查，2015年進行了1%人口抽樣調查，將這些調查數據中的老年人口就業情況進行匯總，具體見表1。從表中也可以看出60歲以上老年人就業人數一直維持高位運行，2020年時60歲以上老年人就業人數達5778萬人，就業率達21.88%，比2000年增加了1487萬人；60～64歲的老年人就業人數達2483萬人，就業率高達33.84%；65歲以上的老年人就業人數達3294萬人，就業率為17.28%。

1.3?區域創新背景下房地產市場快速變化對老齡勞動力的市場影響不容忽視

隨著區域創新不斷推高地區房價，老齡勞動力市場也在發生較大的變化。基于區域創新背景將中國房地產價格快速變化對老齡勞動力市場沖擊影響分為以下3個階段。

（1）1998—2002年穩步提升階段。這一時期，是中國經濟快速發展階段，各項區域創新要素對房價的影響較小，政策的作用力度較大。該階段中國住宅售價穩中有升，全國住宅銷售均價約2092元，年均增長率約為32%。這一時期，老年人就業人數25995萬人，且1998—2002年期間始終保持著平穩的規模，老年人勞動力市場年齡整體偏小，勞動參與比例始終保持較為穩定。

（2）2003—2009年急速上漲階段。隨著區域創新要素在這一時期快速集聚，不斷推高地區房地產價格進入快速上漲階段。這一時間的相關政策均以控制房價為主，但是區域要素的不斷集聚，對于創新要素多的地區由于RD投入、相關配套投入的不斷增加，房價始終處于上行渠道。在中國區域創新持續推高房價的背景下，中國住宅價格也步入快速上漲通道，住宅價格年增長率高達117%。這一時期隨著區域創新不斷深入，房價的快速上漲造成老齡勞動力市場規模不斷擴大，2009年，老齡人勞動力市場人數猛增至35518萬人，較多的退休老人在房價上漲背景下出現再就業的情況，形成了一股“銀領務工潮”。

（3）2010年至今增速放緩階段。在歷經了房價快速上漲階段之后，各個地區的住房銷量穩定增長，房地產市場恐慌心理嚴重。在進入經濟新常態以后房價上漲的內生動力不斷減弱，房地產市場回歸平穩，房價增速放緩。老齡勞動力市場不斷呈現出平穩增長的態勢，2015年時老年人勞動力市場為44412萬人，2020年平穩增加至52804萬人，無論是勞動力參與程度還是勞動時間都呈現出明顯的增長。

2?變量選取與模型構建

2.1?變量介紹

依據陳亦瑩（2023）、趙明和王曉軍（2023）、鐘搏（2022）、汪偉和王文鵬（2021）相關學者的研究成果，研究的相關變量如下：

（1）因變量。本章研究的因變量為老年人勞動力市場，以老年人勞動參與?（labr）代表，如果被調查者根據其勞動力狀況報告從事農業工作、非農就業工作、非農業自營職業或非農業無報酬家庭企業工作，則labr被分配為1，否則為0。

（2）自變量。地級市房價（hpric），計算方式為商品住宅銷售額/商品住宅銷售面積，并取自然對數。

（3）控制變量。涵蓋老年人勞動力的主要個人特征：年齡、健康水平、受教育情況、性別以及戶籍；老年人勞動力的家庭特征：子女數量、家庭其他收入、家庭規模、是否與子女同住、幼兒撫養比；城市特征：人均工資、失業率。

①性別（gender）。老年人性別男為1，女為0。

②年齡（age）。老年人的年齡。

③戶籍（rhukou）。老年人為農業戶口取1，其他取0。

④受教育程度（educ）。受教育高于高中水平取1，其他取0。

⑤健康狀況（heal）。自評健康為非常好或好取1，否則取0。

⑥家庭規模（popul）。用家庭總人口代表。

⑦家庭其他收入（oincom）。排除當事人勞動收入后的家庭收入，由于家庭其他收入最小值為0，因此對該變量加0.01后自然對數，類似情況作同樣處理。

⑧幼兒撫養比（dratio）。0～6歲人數/家庭規模。

⑨子女數量（nchild）。采用健在子女總數代表。

⑩是否與子女同住（livet）。與子女同住取1，其他取0。

B11人均工資（pwage）。全市職工平均工資，取自然對數。

B12失業率（unemp）。城鎮登記失業人員數/（城鎮登記失業人口+城鎮私營和個體從業人員+城鎮單位從業人員期末人數）。

匯總變量定義見表2。

2.2?模型構建

本文研究的自變量為地級市房價（hpric），因變量為老年人勞動參與（labr）。研究模型為：

Y=α0+α1hpric+βZ+ε11

式（1.1）中的Y代表因變量老年人勞動參與（labr），Z代表一系列控制變量，涵蓋老年人勞動力的主要個人特征：年齡、健康水平、受教育情況、性別、戶籍、子女數量、家庭其他收入、家庭規模、是否與子女同住、幼兒撫養比、人均工資、失業率。α0為截距項，α1為自變量的影響系數，β代表一系列控制變量的影響系數，ε為隨機干擾項。在各模型估計時，同時控制地區效應和年度效應。

2.3?數據來源及處理

數據來源于北京大學國家發展研究院主導、北京大學團委與北京大學中國社會科學調查中心共同執行的跨學科調查項目——中國健康與養老追蹤調查（CHARLS），本文基于2011、2013、2015、2018年四期CHARLS數據展開區域創新背景下房價波動對老齡勞動力市場影響的研究。數據還來源于中國國家信息中心宏觀經濟與房地產數據庫（http：//www.crei.cn）、中國經濟與社會發展統計數據庫、各地統計年鑒、中國城市統計年鑒、中國國土資源統計年鑒。

對樣本數據作如下處理：（1）刪除存在數據缺失的樣本；（2）研究對象為老年人，按照先前的定義保留60～75周歲的男性樣本和50～75周歲的女性樣本，對其余樣本作刪除處理；（3）刪除喪失勞動能力的樣本，這部分樣本本身不具備勞動能力，因此作刪除處理；（4）為了消除異常值的影響，對除類別變量外的變量作縮尾處理，處理水平選擇1%。經過數據處理后共得到7995個老年人的18626個樣本，涉及26個省/市/自治區，114個城市。

3?區域創新背景下中國房價對老年勞動市場的影響

3.1?變量基本統計量

研究模型涉及變量的基本統計量見表3。

由表3可知，勞動參與（labr）的均值為0.579，標準差為0.494，最小值為0.000，中位數為1.000，最大值為1.000，從均值和中位數來看，中國老年人的勞動參與較高，超過一半的老年人在退休后仍然參與了勞動。地級市房價（hpric）的均值為8.429，標準差為0.377，最小值為7.726，中位數為8.344，最大值為9.693，中國各城市之間的房價差異較大。

3.2?實證分析結果

采用logit模型估計中國房價對老年人勞動參與的影響，所有估計模型的標準誤都在調查個體層面上進行聚類（Cluster）調整后的穩健標準誤，并控制省級地區效應和年度效應，匯總各模型的結果見表4。

由表4中的三列結果第一列控制了個人特征，第二列控制了個人特征和家庭特征，第三列控制了個人特征、家庭特征和城市特征。從回歸結果可以看出，地級市房價（hpric）對老年人勞動參與（labr）在1%的水平下存在顯著正向影響，影響系數為0.689，房價上漲時老年人勞動參與明顯上升，房價越高，老年人勞動參與越高。這說明隨著區域創新集聚效應不斷增加，地區經濟的不斷發展，房價伴隨著區域創新活動不斷上升，房價上升帶來的生活壓力的增加驅使老年人勞動參與程度不斷增加。

3.3?異質性檢驗

金融資產代表著老年人的生活水平，金融資產越多的老年人生活水平越好，根據金融資產的中位數將老年人分為高金融資產和低金融資產兩類，采用模型分析房價對老年人勞動參與的異質性影響，結果見表5。

由表5中的第一列為金融資產高的老年人樣本估計結果，第二列為金融資產低的老年人樣本估計結果。可以看出金融資產低的老年人，房價對勞動參與的影響要高于金融資產水平高的老年人。由于區域創新驅動地區經濟快速發展，金融資產已經逐步成為家庭資產的重要部分。對于高金融資產的家庭能夠有效抵御房價上漲對家庭生活支出的影響，從而降低房價對老年人勞動參與的影響。對于金融資產低的家庭由于無法很好地抵消房價上升帶來的一系列家庭支出成本的上升，則更容易發生老年人勞動參與行為。

建議因地制宜，綜合考慮區域創新能力對房價影響。積極應對勞動年齡人口老化的負面影響，不斷完善老年人再就業機制，塑造房價與區域創新發展相適應的良好格局。綜合施策，推動區域創新、老齡勞動力和房價市場的協調發展。

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