房价上涨对中国城市创新产生抑制效应了吗？

厉伟+洪涛+李彩云

内容提要：实施创新驱动战略是实现中国经济转型的重要动力，厘清城市创新的影响机制、 消除其障碍因素是提高中国城市创新水平的主要思路。 本文从城市房价管理的角度分析房价与城市创新的联系机制、效应评估和政策选择，发现当前的房价上涨整体阻碍了中国城市创新水平的提高，一二线城市的负面效应尤其明显；房价上涨主要通过知识型员工流动、企业研发强度以及政府财政中科教支出比重对城市创新水平产生影响，其中介效应呈现出依次递减的态势。地方政府要将房价管理定位为提升城市创新的重要工具：对于房价过度上涨的一线城市应加大对房价的控制力度，对于轻微上涨的二线城市应积极促使房价回归正常水平，对于三线城市则需维持房价在现有合理范围内；一 二线城市在具体举措上应着力于促进城市的产业升级， 靠中高端产业的发展来消化房价上涨压力， 三线城市可承接一二线城市的产业转移， 依靠低房价加大人才引进力度， 为城市创新提供必要的人才储备。

关键词：房价上涨；城市创新；抑制效应

中图分类号：F29文献标识码：A文章编号：1001-148X（2017）11-0061-06

在中国经济步入新常态下，实施创新驱动战略是实现中国经济转型的主要动力。越来越多的研究表明城市房价会对城市创新活动产生影响，人们对于房价上涨的关注不应仅局限于其对城市居民购房能力的侵蚀，更应关注地方政府是否可能为了短期的土地财政收入增长，而在有意或无意地牺牲城市的创新能力。正确认识房价上涨对城市创新的影响有助于将人们从房地产业发展的迷幻中惊醒，本文对上述两者之间的联系从机制识别、效应评估和政策选择层面进行分析，希冀从城市房价管理的角度为我国创新型城市建设提供参考。

一、理论假说的提出

技术系统、管理系统和知识系统是城市创新系统的主要支撑基础，分析房价上涨与城市创新之间的联系需要厘清房价与城市创新系统之间的作用路径与形式。

（一）技术系统路径：对企业研发投入的影响

企业是技术创新系统的主体，技术系统是城市创新系统的核心子系统，房价上涨对城市创新技术系统路径的影响主要体现在对企业研发投入的影响。房地产是企业重要的抵押品，房价上涨对企业研发投入的正面影响表现为房价上涨可以对企业产生融资缓解效应。房价上涨后，企业贷款担保价值上升，还款能力增强，银行信贷放松，企业融资成本降低、貸款增加，创新活动的研发资金投入可以获得相应保障（Hill and Snell，1988）。房价上涨的负面影响主要表现在房价上涨会抑制企业的研发投入，一般房地产公司的利润率多在9%-22%之间，而工业企业利润率最高仅为8%，相差悬殊的利润率会驱使众多非房地产企业背离主营业务进军房地产，这在很大程度上会挤占企业主营业务的研发投入，这一负面效应还会因房地产业的资金密集型、投资周期长的特点而进一步放大。所以，非房地产主营业务企业的研发强度与房价上涨率之间存在显著负向关系。因此，本文提出假说1：

H1：房价上涨程度越严重，企业的研发强度越低，城市创新水平受到的抑制影响越大。

（二）管理系统路径：对地方政府支出的影响

作为地方政府城市管理的重要手段，财政支出是实施创新驱动发展战略的基石，也是地方政府影响城市创新的最直接手段，地方政府的城市管理水平对城市创新影响深远。房价上涨与地方政府财政收入有着很强的正向关系，房价上涨通过影响地方政府的决策偏好改变而对财政支出结构产生影响，进而影响城市的创新能力。

中国的财政分权以及基于政绩考核下的政府竞争，在支出结构上造就了地方政府重基本建设、轻人力资本投资和公共服务。作为地方财政收入的主要来源，房价上涨能够通过增加土地出让金的方式影响地方政府的财政收入，这也是地方政府乐见房价上涨的最重要的原因。为了追求房价上涨带来的财政收入增加，地方政府通常会加大对基础建设的投入，旨在为房价的进一步上涨创造条件。但是，地方政府对基础设施领域的财政支出倾斜力度加大，必然会造成财政支出中科教支出比重的下降，进而给城市创新能力造成负面影响。因此，提出假说2：

H2：房价上涨程度越严重，政府财政对科教支出比重越低，城市创新水平受到的抑制影响越大。

（三）知识系统路径：对知识型员工流动的影响

住房是人们在城市正常工作生活的基本保障条件，房价高低直接影响到知识型员工就业城市的选择，房价通过影响知识型员工的流动而对城市创新活动产生影响。知识创新是城市创新系统的基础，房价过速上涨将会使城市丧失对部分劳动力的吸引力，导致劳动力由房价较高的地区流向房价较低的地区，直接导致城市创新能力下降。因此，本文提出假说3：

H3：房价上涨程度越严重，对知识型员工的吸引力越弱，城市创新水平受到的抑制影响越大。

二、理论模型的构建

（一）模型构建和变量说明

1.构建方法的说明

中介效应模型的构建原理：考虑到自变量X对因变量Y的影响，如果X通过影响变量M而对Y产生影响，则称M为中介变量。用回归方程描述各变量之间的关系，并绘制相应的路径图，如图1所示。

其中系数C为自变量X对因变量Y的总效应，系数a为自变量X对中介变量M的效应；系数b是在控制了自变量X的影响后，中介变量M对因变量Y的效应；系数d是在控制了中介变量M的影响后，自变量X对因变量Y的直接效应。中介效应等于系数乘积ab，中介效应是否存在的最常用的检验方法就是逐步回归分析法（温忠麟等，2012），中介效应的存在必须满足以下四个条件： 一是未纳入中介变量前，核心解释变量对被解释变量影响显著；二是核心解释变量对中介变量的影响显著；三是纳入中介变量后，中介变量对被解释变量的影响显著；四是纳入中介变量后，核心解释变量对被解释变量的影响程度降低。

2. 模型构建

（1）基本模型。为了分析房价上涨对城市创新水平的整体影响，本文在基础模型构建中以房价上涨为核心解释变量，以城市创新水平为被解释变量，核心回归模型如下：endprint

在控制变量方面，本文选取城市经济发展水平、高等教育水平、对外交流水平，以及第二产业和第三产业发展状况作为控制变量，这主要是基于以下原因：首先，城市经济发展水平与科技创新相辅相成，城市经济发展水平越高越能为城市创新活动提供资金支持（曹勇，2013）。其次，城市创新系统最重要的因素是人，高等教育水平反映了城市培养各类高素质人才的能力，也是城市创新能力的主要影响因素（黄继，2010）。第三，对外交流水平和进出口会产生知识的溢出，可以通过技术引进和技术出口促进中外技术市场交流，激发本土企业进行创新。最后，一二三产业结构在很大程度上反映了城市的类型，二三产业比重越大越有利于开展创新活动（王文春和荣昭，2014）。

（2）中介效应模型。中介效应模型主要分析房价上涨对城市创新的作用机制，本文将企业R&D投入占总产值的比重、科技教育支出占财政支出比重和科技人员数量作为中介变量，依次纳入模型以验证中介效应的存在性，如式（2）所示。

（3）城市间差异模型。为了检验房价上涨对城市创新的影响在一二三线城市之间是否具有差异性，本文通过引入虚拟变量Dk来代表一二三线城市，并将此虚拟变量引入模型进行检验和分析，如式（3）所示。

3.变量测量

（1）被解释变量。已有文献一般使用高新技术产值、新产品产值、专利授权量等指标，但是由于前两个指标的数据可获得性较差，本文选取专利授权量来衡量城市的创新水平。

（2）解释变量。本文选取某城市房价相对上一年的上涨率来度量城市房价上涨水平。

（3）控制变量。本文采用35个大中城市的人均GDP代表经济发展水平，以该城市每万人拥有高校数量来衡量该城市的高等教育水平，采用各城市实际利用外资额作为衡量城市对外交流水平指标，用第二产业占城市GDP的比重来衡量城市的工业企业数量与规模，用第三产业占城市GDP的比重来衡量城市的第三产业的发展水平。

（4）中介变量。本文选取企业R&D投入占企业总产值的比重来衡量企业创新倾向，选取财政科教支出占财政总支出的比重作为衡量城市创新中的政府财政科教支出力度，选取就业人员中的科技人员数量来衡量科技人员状况。

（5）虚拟变量。为了分析一二三线城市的差异而引入虚拟变量Dk，分别对一、二、三线城市进行研究。

各变量定义及其描述见表1。

（二）数据来源与计量方法

本文使用的35个城市2004-2014年的数据主要来源于《中国城市统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中经网统计数据库》，以及国家统计局网站、中国统计信息网以及城市统计年鉴和统计公报。在数据处理方面，为了剔除价格因素的影响，采取不同价格指数对相应的变量进行价格平减处理，采用人民币兑美元的年均价汇率将直接利用外资额换算成人民币。由于房价上涨和城市创新之间可能呈现出双向影响关系，模型可能存在内生性问题。根据数据初步分析，本文选择解释变量滞后一期以消除内生性问题；根据Hausman Test的结果，各模型均采用面板混合效应模型，使用Eviews7.2计量软件对模型进行估计并检验。

三、结果检验与实证分析

（一）整体结果分析

为了检验解释变量对被解释变量的影响是否显著，本文针对房价上涨对城市创新水平的影响进行逐步回归分析。如表2所示，其中模型（1）为仅包含解释变量的估计结果，模型（2）-（6）为依次纳入其他控制变量的估计结果。上述计量结果表明房价上涨对城市创新水平有着显著的负向效应，即随着房价不断上涨，城市创新水平会不断下降；同时，人均GDP、高校密度、实际利用外资额以及二三产业比重对城市创新水平均有着显著的正向作用，上述解释变量和控制变量的拟合系数在1%-5%的水平上均显著。

（二）中介效应检验与分析

根据表2的分析，中介效应存在的第一个条件已经得到满足，即未纳入中介变量前，核心解释变量对被解释变量的影响显著。针对中介效应存在的第二个条件，即核心解释变量对中介变量的影响显著，本文分别以各中介变量为被解释变量，以房价上涨率为解释变量进行回归拟合分析得出，其结果如表3所示。回归结果表明房价上涨率对企业研发投入、财政科教支出以及科技人员数量有显著的负向影响作用，中介效应存在的第二个条件成立。

接下来，本文对中介效应存在的另外两个条件进行检验，即“纳入中介变量后，中介变量对被解释变量的影响显著”；“纳入中介变量后，核心解释变量对被解释变量的影响程度降低”，估计结果如表4所示。

中介效应1（企业研发强度Z1）的检验：纳入中介变量Z1后，房价上涨对城市创新的拟合系数从-0.036降低为-0.034；同時，企业研发强度对城市创新能力的拟合系数显著为正，符合中介变量的条件三和条件四，中介效应1存在。这表明房价上涨程度越大越会驱使大量企业背离主业并进军房地产市场，给企业在其主业活动的研发投入造成严重负面影响，并导致城市创新水平下降，假说1成立。

中介效应2（财政科教支出Z2）的检验：纳入中介变量Z2后，房价上涨对城市创新的拟合系数由-0.036变为-0.034；同时，财政科教支出占比对城市创新能力的拟合系数显著为正，符合中介变量的条件三和条件四，中介效应2存在。这表明房价上涨使得政府财政政策倾斜向科技和教育之外其他领域，财政科教支出占总支出的比例有所下降，对城市创新水平产生了负面影响，假说2成立。

中介效应3（科技人员数量Z3）的检验：纳入中介变量Z3后，房价上涨对城市创新能力的影响系数由-0.036降为-0.016；同时，科技人员数量对城市创新能力的拟合系数显著为正，符合中介变量的条件三和条件四，中介效应3存在。这表明高房价导致了科研人才的外迁现象，人才的流失给城市创新能力造成了严重的负面影响，假说3成立。

就各个中介变量的效应大小看，企业研发投入的中介效应为-0.019（=-0.065*0.293），财政科教支出的中介效应为-0.012（=-0.026*0.454），科技人员数量的中介效应为-0.023（=-0.067*0.35），这说明房价上涨对城市创新的影响主要体现在科技人员外迁、企业研发投入、财政科教支出三方面，这三方面的中介效应依次递减。endprint

（三）城市差异性分析

人们根据房价上涨程度将城市划分为一二三线城市，不同等级城市之间不仅房价差异巨大，在城市创新水平上也如此。本文通过将城市房价等级设置为虚拟变量的方式，进一步考察不同类型城市之间在房价上涨对城市创新的作用效应方面是否也存在着差异性。根据模型（3）计算出的回归结果如表5。从整体上看，房价上涨对一二线城市的创新能力具有显著的负向作用，尤其是一线城市。房价每上涨1%，一线城市创新水平下降0.069%；二线城市创新水平下降0.038%，而三线城市房价上涨与城市创新则是正向关系，回归系数为0.008，上述回归结果在10%的水平上均显著。这表明一线城市房价过度上涨对城市创新负面效应最大，二线城市房价上涨对城市创新负面影响低于一线城市，三线城市房价上涨对城市创新则完全没有负面效应。

四、结论建议与展望

（一）研究结论

本文对房价上涨影响城市创新的作用机制进行了理论和实证分析，主要结论如下：第一，从整体而言，房价上涨对城市创新具有显著的负向效应，即随着房价超出合理范围而不断上涨，城市创新水平会不断下降，这在一定程度上印证了人们对于房价上涨给实体经济带来负面影响的担忧。第二，房价上涨可以通过技术系统路径、制度系统路径和知识系统路径的中介效应影响城市创新水平。就影响程度而言，知识系统路径影响程度最大，其次是技术系统路径和制度系统路径。第三，在不同城市类型间，房价上涨对城市创新的影响存在着明显的差异性。房价上涨对一二线城市的创新水平产生显著负向作用，尤其是一线城市，而在三线城市则具有正向作用。

（二）政策建议

基于以上理解，政府在制订房价政策时应注意以下几个方面。第一，地方政府要将房价管理定位为提升城市创新的重要工具，能够较好地解决房地产调控目标定位的模糊问题，这也与通过创新驱动实现经济转型的宏观经济政策取向是一致的。第二，房价管理需要因城施策。对于房价过度上涨的一线城市应加大控制力度，对于房价上涨轻微超出合理范围的二线城市应制定松紧适度的调控政策，促使房价回归正常水平；对于三线城市，政府可制定相对宽松的调控政策，引导房价上涨维持在合理范围内，推动城市創新取得进展。第三，加强房价政策与其他政策变量的协同。对于一二线城市而言，应着力于促进城市的产业升级，吸引包括外资在内的各种创新型企业入驻，靠中高端产业的发展来消化房价上涨压力；同时，针对高房价导致人才流失的问题，应制定人才引进政策（如提供住房补贴等）留住和吸引高素质人才。三线城市可采取积极承接一二线城市的产业转移，实现产业快速升级；依靠交通通信技术改善弥补经济区位先前的不足，积极吸引创新型企业入驻；依靠低房价加大人才引进力度，为城市创新提供必要的人才储备。

参考文献：

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[2] 温忠麟， 刘红云， 侯杰泰. 调节效应和中介效应分析[M]. 北京： 教育科学出版社， 2012.

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[4] 黄继. 城市创新系统理论与实证研究[D].南京：南京航空航天大学， 2010.

[5] 王文春， 荣昭. 房价上涨对工业企业创新的抑制影响研究[J]. 经济学季刊， 2014，13（2）.endprint