高房价对劳动者人力资本积累的影响：促进抑或阻碍

周小亮 李广昊

〔摘要〕 细化劳动者人力资本积累方式才能厘清高房价与劳动者人力资本积累的作用机理，揭示经济发展水平的调节效应及其调节因素。在进行适当的模型修正基础上所做的实证检验表明：房价水平与微观人力资本投资、劳动者人力资本积累呈“倒U型”非线性关系，高房价阻碍劳动者人力资本的积累，其中微观人力资本投资是高房价影响劳动者人力资本积累的中介途径，具有中介效应;经济发展水平对高房价与劳动者人力资本积累的关系具有正向调节效应，金融市场发展、城镇化进程、文教卫生公共设施建设是产生调节效应的调节因素;全国东、西、中部不同的区域层面，“倒U型”曲线拐点对应的房价水平依次递减，中部地区目前房价水平已处拐点右方，高房价负向作用于微观人力资本投资。

〔关键词〕 高房价;劳动者;个体人力资本积累;经济发展水平;调节效应;调节因素;中介机制;中介效应

一、引言与文献回顾

经验数据表明，我国劳动者人力资本增长率自2003年达到峰值后呈现逐年下降态势（李子联等，2015）。①随着“人口红利”逐渐消失，此前经济高速增长所依赖的低成本劳动者数量优势正在快速趋于弱化，探索根植于劳动者质量的经济增长新动力已经成为迫切需要解决的新课题。目前学界针对我国劳动者人力资本积累速率下降问题，已从收入差距、教育投入等视角给予了解释。但另一方面，自2001-2016年我国的房价年均涨幅达到8%，高房价已成为重要的现实国情。在高房价背景下，劳动者的居住成本攀升、生活压力加大，已在一定程度上影响了劳动者的文化教育消费意愿与迁徙决策。在当前我国经济增长面临动能转换、劳动者人力资本积累速率放缓的关键时期，深入探寻高房价对劳动者人力资本积累的影响机理具有一定的现实意义。

文献检索发现，关于高房价与劳动者人力资本积累关系的研究主要集中于三个方面：一是从经验分析视角探寻高房价与人力资本积累的关系，如某些学者认为，房价水平与人力资本积累具有“正U型关系”（刘广平等，2018）。②二是以家庭生育率作為中介途径，认为高房价将通过影响家庭生育率进而作用于人力资本积累，认为高房价可对生育率产生两种影响，一方面，高房价会导致居民生活成本上升，降低居民的生育欲望并阻碍人力资本积累;另一方面，高房价使某些家庭获得房地产投资收益进而提升了收入水平，因此生育欲望未显著降低（李勇刚，2012;宋德勇，2017）。③三是基于劳动者迁徙视角探寻高房价对劳动者人力资本积累的影响，一些学者认为，高房价将通过阻碍劳动者流入或迫使劳动者迁出的方式负向地作用于劳动者的人力资本积累（张莉等，2017;高波等，2012;张佐敏等，2018）④，另一些学者认为，某些无房者可以通过租房的手段继续在高房价城市生存，高房价不会负向作用于劳动者的人力资本积累，因为房价较高的地区客观上多为规模较大的城市，这些城市通常拥有更优质的教育资源、医疗资源与良好的发展前景，对劳动者的吸引力不会被高房价完全抵消（董昕，2018;李超、张超，2016）。⑤还有一些学者认为，高房价对劳动者人力资本积累的影响存在异质性，一方面高房价导致低学历与低技能的劳动者被迫迁出，另一方面也吸引着具有学历、技能优势的劳动者向高房价的城市集聚（江永红等，2018;张平、张鹏鹏，2016）。⑥

相对上述文献，本文可能的区别与贡献在于：（1）将人力资本积累细化为总体人力资本积累与劳动者个体人力资本积累，界限模糊不做严格的区别可能导致研究主体的混乱。依据《人力资本指数报告》，本文的研究主体设定为年满16周岁非在校学生的在职劳动者。（2）与现有文献相区别，本文将经典理论中的劳动者人力资本积累方式细化为微观、中观、宏观三个层面，这样可以为厘清高房价影响劳动者人力资本积累的机制路径构建一个更清晰的分析框架。同时，现有文献中有关高房价与人力资本积累的研究思路多为线性关系，本文将更多地考虑非线性关系。（3）劳动者人力资本积累具有总量与质量之分，以家庭生育率、劳动者迁徙为切入点的研究偏向的是总量而非质量。本文将以偏向于质量的视角考查高房价对劳动者人力资本积累的影响。（4）由于人力资本会在不同的区域之间流动，本文在经验分析中将更多地考虑其空间相关性以减少估计误差。接下来的主要研究工作包括：将经典理论中的劳动者人力资本积累方式细化为微观、中观、宏观三个层面，并以此为基础，厘清高房价与劳动者人力资本积累的作用机理;探寻经济发展水平对高房价与劳动者人力资本积累关系的调节效应，揭示经济发展水平产生调整效应的调节因素;运用普通面板与空间面板进行实证检验，通过比较两者的估计结果反映运用空间面板模型的合理性。

二、作用机理与研究假设

从资本形态划分的维度，与物质资本相区别，劳动者人力资本是在一定的时间、地域所表现的劳动者智力、体力、技巧资本。从资本增值的维度，劳动者人力资本积累是对劳动者智力、体力、技巧投资的报酬。经典文献中此类投资通常被概括为教育投资、医疗投资、职业培训等人力资本积累方式，但由于投资主体具有异质性，不能简单地混为一谈，例如，教育投资可细分为以劳动者个体作为投资主体的教育投资与政府作为投资主体的公共教育投资。因此在探寻作用机理过程中，沿用模糊的概念对投资主体不加区别地细化，会导致作用机理分析逻辑的混乱。基于此，本文首先依据投资主体的异质性，划分不同层面的劳动者人力资本积累方式，在此基础上，厘清高房价与劳动者人力资本积累的作用机理。

（一）高房价与劳动者人力资本积累的作用机理

1.高房价影响劳动者人力资本积累的中介途径：微观人力资本投资

依据投资主体的异质性，本文将劳动者人力资本积累方式细化为微观、中观（马红旗等，2014）⑦与宏观三个层面。微观层面的劳动者人力资本积累方式是劳动者个体作为投资主体进行的微观人力资本投资，具体包括以提升劳动者质量为中心、以教育投资作为具体方式的微观人力资本投资，和以维持劳动者生存、延续劳动者质量提升为基本取向，且以健康投资作为具体方式的微观人力资本投资。补充说明，此处的教育应当具有双重含义，既包括进学校接受的正式教育，也包括日常生活中获得的非正式教育（赵祥宇，2003）。⑧非正式教育以日常生活中的文化、信息交流为基础，文化娱乐消费是其主要获得方式。中观层面的劳动者人力资本积累方式是中观经济载体作为投资主体进行的人力资本投资，具体内容包括在职培训与“干中学效应”。宏观层面的劳动者人力资本积累方式则是政府作为投资主体进行的人力资本投资，具体可概括为公共教育投资与公共医疗投资。

由于受“无房不成家”等观念影响，我国劳动者对房产具有较强的偏好，普遍的购房行为显然无论对其支出结构还是预期收入都会产生影响。更重要的是，微观人力资本投资也是以劳动者个体作为投资主体的，与劳动者的支出结构及预期收入密切相关，其购房行为将通过支出结构与预期收入共同地作用于微观人力资本投资。因此，本文的作用机理分析中，以微观人力资本投资作为中介途径，通过探寻高房价如何作用于微观人力资本投资进而明确影响劳动者人力资本积累的因素。

2.高房价对劳动者人力资本积累的双向影响：“挤出效应”与“财富效应”

由于房产具有消费品与投资品的双重属性，劳动者的购房行为必然对其支出结构与预期收入产生“挤出效应”与“财富效应”的双重影响（李春风等，2014;姚玲珍等，2013）。⑨购房行为一方面迫使劳动者削减各项支出，另一方面高房价形势下导致的购房负担增加会使劳动者的消费倾向下降，总体上削减其他各项支出（古炳鸿，2009）⑩，形成“挤出效应”。而投资方式的匮乏则使我国居民对房地产投资具有较强的偏好，况且“财富效应”会对其预期收入产生正向影响（李绍荣，2011;魏锋，2007）B11，在生命周期理论与永久收入假说的理论框架内，劳动者的消费决策会受到预期收入的影响，“财富效应”使预期收入增加，因此劳动者必然相应地扩大各项支出。

依照Becker对支出的划分，劳动者的支出可分为为获得当期收益的支出与为获得未来收益的支出。为获得当期收益的支出大体涵盖日常生活支出;为获得未来收益的支出包括文教娱乐支出、医疗保健支出等微观人力资本投资。由于受“挤出效应”与“财富效应”双重影响，劳动者的支出结构与预期收入将产生变化，进而影响其微观人力资本投资。“挤出效应”致使劳动者被迫削减除购房支出以外的其他支出，但考虑到日常生活支出的弹性较小（唐琦等，2018）B12，劳动者在削减支出时将不得不更多地偏向于削减包括微观人力资本投资在内的为获得未来收益的支出。基于此，在“挤出效应”下将导致劳动者削减微观人力资本投资进而负向作用于劳动者人力资本积累;而“财富效应”会导致劳动者的预期收入增加进而扩大各项支出，但是由于文教娱乐支出、医疗保健支出等为获得未来收益而发生的支出的弹性通常较大，劳动者在增加这方面的支出时更多地偏向于扩大直接有利于获得未来收益的支出。基于此，在“财富效应”下会致使劳动者增加微观人力资本投资进而促进劳动者人力资本积累。

3.高房价对劳动者人力资本积累的双向影响及其动态比较

分析房价水平分布发现，在价格轴上，不同的房价水平下其“财富效应”与“挤出效应”均同时存在，但不同房价水平对微观人力资本投资与劳动者人力资本积累的具体影响是由“财富效应”与“挤出效应”的净效应决定的（如图1所示）。

一方面，在高房价形势下，劳动者对未来房价上涨的预期可能降低（何兴强等，2019）B13，因为高房价导致购房的资金门槛上升，不利于劳动者进行房地产投资，“财富效应”因此受到弱化。另一方面，高房价迫使劳动者安排更多的购房支出，这意味着其他支出的挤占程度加剧，强化“挤出效应”。因此，在高房价形势下，“挤出效应”相比“财富效应”更为明显，此时的净效应为负，房价将对微观人力资本投资与劳动者的人力资本积累产生负向影响。反之，当房价处于较低水平时，一方面劳动者对房价上涨具有持续性预期，且购房的资金门槛较低，融资约束与信贷压力较小，房地产投资更为便利，“财富效应”因此强化。另一方面，房价较低意味着对其他支出的挤占程度较小，而购房负担减轻使得劳动者敢于消费，此时“挤出效应”相对弱化。基于此，当房价水平较低时，“财富效应”相比“挤出效应”更明显，此时的净效应为正，房价将对微观人力资本投资与劳动者人力资本积累形成正向的影响。而当房价达到某一特定的水平时，“财富效应”与“挤出效应”的强度相当，此时净效应为零，“挤出效应”所减少的微观人力资本投资由“财富效应”的正向影响所抵消。

综上所述，本文提出如下假设：

假设1：整体房价水平分布上，房价与微观人力资本投资具有“倒U型”的非线性关系，高房价将减少微观人力资本投资;

假设2：微观人力资本投资是高房价影响劳动者人力资本积累的中介机制，具有中介效应;

假设3：整体房价水平分布上，房价与劳动者人力资本积累具有“倒U型”非線性关系，高房价将阻碍劳动者人力资本积累。

（二）经济发展水平的调节效应与调节因素

不同经济变量间的关系理论上并不仅限于变量自身的相关关系，所以需要考虑外部因素对经济变量之间相关关系的影响，比如劳动者所处的社会经济背景等。在我国不同地区的经济发展水平存在差异，高房价对劳动者人力资本积累的影响也具有相应的异质性。一方面，经济发展水平的差异情况、市场完善程度与劳动者购房意愿等因素是动态变化的，“挤出效应”与“财富效应”也会发生动态变化，高房价对微观人力资本投资与劳动者人力资本积累的影响将相应地发生改变。另一方面，经济发展水平的高低可以透过当地的公共基础设施和社会保障等，以“互补”或者“侵蚀”的方式影响高房价与劳动者人力资本积累之间的关系。因此，经济发展水平对高房价与劳动者人力资本积累的关系具有调节效应，并主要通过以下因素实现：

1.金融市场发展

经济发展水平与金融市场发展存在正向的双向互动关系（陈军，2002）B14，经济发展水平较高的地区通常金融市场也更为发达，而“财富效应”的实现依赖发达的金融市场（李成武，2010;刘建江，2005）。B15实践表明，金融市场的发展将加快房地产或资金的流转速率，有利于“财富效应”的实现，进而相对弱化高房价对微观人力资本投资的负向影响，即经济发展水平将正向调节高房价与劳动者人力资本积累的关系。所以，金融市场的发展程度是其调节因素之一。

2.城镇化进程

我国经济发展水平与城镇化进程之间具有长期稳定的均衡关系，经济发展水平提升将推动城镇化进程（蒋冠，2014;王曦，2015）B16，而城镇化进程可从两个方面影响劳动者人力资本积累：一方面，城镇化进程与劳动者收入之间具有正向促进的关系（高虹，2014）B17，劳动者收入水平的提升意味着“挤出效应”相对弱化;另一方面，城镇化进程将改善劳动者的生存环境，使其享受更优质的文化教育与医疗保健资源，有利于劳动者人力资本的积累，即经济发展水平可通过城镇化进程正向调节高房价对劳动者人力资本积累的影响。所以，城镇化发展水平是其调节因素之一。

3.文教卫生公共设施建设

经济发展水平与基础设施建设之间具有显著的等级相关关系，经济发展水平较高的地区其基础设施建设也更为完备（吴建楠等，2009）。B18一方面，文教卫生公共设施建设将提高劳动者的收入，就边际报酬而言，文教卫生公共设施建设相对其他基础设施建设更有利于提高劳动者的收入（王胜华，2017）B19，而劳动者收入提高则使“挤出效应”相对弱化;另一方面，文教卫生公共设施建设可以给予劳动者更优质的非正式教育的环境，提高劳动者的后天学习意识与条件，从而促进劳动者人力资本的积累。即文教卫生公共设施建设是经济发展水平正向调节房价与劳动者人力资本积累关系的调节因素之一。

综上所述，本文提出如下假设：

假设4：经济发展水平对高房价与劳动者人力资本积累的关系具有正向调节效应，金融市场发展水平、城镇化进程、文教卫生公共设施建设是其三大主要调节因素。

三、研究设计与实证分析

（一）变量选择与数据来源

1.劳动者人力资本积累（HUC）

被解释变量劳动者人力资本积累（HUC）的衡量指标目前使用较为广泛的有劳动者人力资本存量和劳动者人力资本水平。劳动者人力资本存量反映的是某区域劳动者人力资本的总量，由于区域间劳动者数量的差异，该指标无法衡量劳动者人力资本的质量。而劳动者人力资本水平反映的是某区域内的“单位劳动者人力资本”，更偏向于体现该地区的劳动者人力资本质量。本文选择劳动者人力资本水平作为衡量劳动者人力资本积累的指标，同时参考柏培文（2010）、李海峥等（2010）的研究B20，以J-F收入法度量劳动者的人力资本水平。

2.房价水平（HP）

房价收入比作为衡量房价水平这一核心解释变量（HP）的指标，相较于其他简单的房价指标，因为考虑了收入水平的变动与区域间收入水平的差异，能够更精确地反映该地区的实际房价水平。本文选择房价收入比作为核心解释变量，具体是以商品房平均销售价格与居民人均可支配收入之比测算。

3.调节变量与控制变量

（1）调节变量包括经济发展水平（EDL）、金融市场发展（FMDL）、城镇化进程（CP）、文教卫生公共设施建设（CEIC），分别采用人均GDP、各省金融业增加值占全国金融业增加值比重、城镇化率、公共图书馆密度。

（2）控制变量包括微观层面的劳动者人力资本积累方式，采用人均文教娱乐与医疗支出反映微观人力资本投资（MHCI）;中观层面的劳动者人力资本积累方式以及“干中学”效应（LBD）与在职培训（IST），选择职工人均教育培训经费衡量在职培训（IST），同时参考马双等（2013）的研究，职工教育培训经费以占职工工资的固定比例测算B21，直接度量“干中学”效应（LBD）较为困难，借鉴倪海青（2006）的处理方法，采用累积的人均产出加以测度B22;宏观层面的劳动者人力资本积累方式包括公共教育投资（PEI）与公共医疗投资（PHI），分别采用人均教育经费与人均医疗卫生经费衡量。

4.数据来源

依据上述指标体系本研究构建了我国除西藏、港澳台之外内地30个省市自治区15年的面板数据，时间跨度为2002-2016年，这一时期基本横跨了我国房地产改革以来最重要的时段，数据也较为完整，因此具有较强的实证研究价值。本文的数据源于历年《中国统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》《中国人口统计年鉴》历年分省统计年鉴、万德数据库、中经网数据库和《中国人力资本报告》等。所有非直接数据均为笔者整理计算得到。

（二）实证分析

1.基准模型的设定及其修正

为了验证本文假设，基于Baron（1986）、董保宝（2014）的模型设计思路B23构建的基准模型如下：

Model1：MHCIit=β0+β1HPit+β2HP2it+μi+τi+εit（1）

Model2：HUCit=β0+β1HPit+β2MHCIit+β3（HP·MHCI）it+ΓX+μi+τi+εit（2）

Model3：HUCit=β0+β1HPit+β2HP2it+β3（HP·MHCI）it+ΓX+μi+τi+εit（3）

Model1的被解釋变量为微观人力资本投资（MHCI），用于验证假设1;Model2的被解释变量为劳动者人力资本积累（HUC），并加入房价水平（HP）与微观人力资本投资（MHCI）的交互项（HP·MHCI），用于验证假设2;Model3同时加入房价水平（HP）与微观人力资本投资（MHCI）的交互项（HP·MHCI）与房价水平的二次项（HP2），用于验证假设3。式中的X为一系列控制变量，Γ为控制变量的估计系数矩阵;i与t分别代表省份与年份;μi与τi分别代表时间效应与空间效应;εit为服从正态分布的随机扰动项。

但是上述基准模型并没有考虑经济活动的空间效应，人力资本是可以在不同区域间进行流动的，忽略其空间相关性将直接导致估计结果偏误。借鉴张阳（2016）、高远东（2012）等的研究B24，本文运用空间面板模型的设计思路对上文的基准模型进行了修正。由于空间面板模型的使用需要选择合适的空间权重矩阵并通过空间自相关检验，故选择地理权重矩阵以保持空间权重矩阵的外生性，在此基础上使用全局Moran I指数对我国内地30个省（除西藏及港澳台）2002-2016年的劳动者人力资本积累进行空间自相关检验，结果如表1所示。

根据表1，30个省份的劳动者人力资本积累具有显著的正向空间相关关系，因此使用空间面板模型具有一定合理性。

关于空间面板模型目前主要有空间滞后模型（SAR）和空间误差模型（SEM），文献中有关空间面板模型的选择也主要有两种方法：其一是基于空间面板模型假设，选择适配经济理论的模型;其二是通过统计检验判断使用何种模型。目前使用较为广泛的是Elhorst（2012）的方法B25，采用LM检验与稳健的LM检验加以判别。本文的检验结果如表2所示。

式中，δ为空间自回归系数，用以反映相邻地区之间的相互影响程度，Wij为空间权重矩阵，其余变量的含义与上文的基准模型相同，Model4、Model5、Model6的含义分别对应上文的Model1、Model2、Model3。

2.非线性关系与中介效应检验

本文运用OLS对普通面板模型Model1、Model2、Model3进行估计，并使用极大似然估计法（MLE）对空间面板模型Model4、Model5、Model6加以估计，然后比较两者结果，以反映选择空间面板的合理性。估计结果如表3所示。

表3中，列（1）与列（4）中的被解释变量均为微观人力资本投资（MHCI），房价水平的二次项（HP2）系数均显著为负，即房价与微观人力资本投资具有“倒U型”的非线性关系，高房价将负向作用于微观人力资本投资。基于此，假设1成立，且空间面板模型估计结果显著性明显优于普通面板模型，表明本文选用空间面板模型具有一定合理性。

列（2）与列（5）中的被解释变量为劳动者人力资本积累（HUC），列（1、4）中加入了房价水平（HP）与微观人力资本投资（MHCI）的交互项（HP·MHCI）及其他控制变量，其中交互项（HP·MHCI）用以反映微观人力资本投资的中介效应。估计结果显示，交互项系数分别为-0.423、-0.466，且在1%统计水平上显著，表明微观人力资本投资具有中介效应。基于此，假设2得证。此外，列（2）中公共教育投资（PEI）项系数为负，符号方向偏离理论预期;使用空间面板模型的估计结果则显示，列（5）中的公共教育投资（PEI）项系数为正，符合理论预期，但可惜的是统计显著性稍有下降。此结果表明，空间面板模型在一定程度上纠正了普通面板估计结果的偏误。

列（3）与列（6）分别在列（2、5）的基础上加入了房价水平的二次项（HP2），估计结果显示，交互项（HP·MHCI）系数仍然为负并具有统计显著性，房价水平的二次项（HP2）系数为负且在统计上显著。表明在微观人力资本投资中介效应的基础上，房价与劳动者的人力资本积累具有“倒U型”非线性关系，高房价将负向作用于劳动者人力资本积累。基于此，假设3得证。

其余变量中，微观人力资本投资（MHCI）、“干中学”效应（LBD）、在职培训（IST）、公共教育投资（PEI）以及公共医疗卫生投资（PHI）均对劳动者人力资本积累产生正向影响并具有统计显著性，其结果符合理论预期。即上述变量皆为劳动者人力资本积累的主要方式。

3.经济发展水平的调节效应及调节因素

本文在Model6的基础上加入房价水平与经济发展水平的交互项（HP·EDL），以便在总体上表明经济发展水平的调节效应。在列（2-4）中分别加入房价水平与金融市场发展的交互项（HP·FMDL）、房价水平与城镇化进程的交互项（HP·CP）、房价水平与文教卫生公共设施建设的交互项（HP·CEIC），用于揭示究竟是哪些因素構成了导致经济发展水平产生调节效应的调节因素。表4为估计结果。

表4中，列（1）的估计结果显示，房价水平与经济发展水平的交互项（HP·EDL）系数显著为正，表明经济发展水平具有显著的正向调节效应，经济发展水平提升将正向干预高房价与劳动者人力资本积累的关系。列（2-4）中的估计结果显示，房价水平与金融市场发展的交互项（HP·FMDL）、房价水平与城镇化进程的交互项（HP·CP）、房价水平与文教卫生公共设施建设的交互项（HP·CEIC）系数均在1%统计水平上显著为正。金融市场发展、城镇化进程、文教卫生公共设施建设均对高房价与劳动者人力资本积累的关系具有正向调节效应。根据上述经济发展水平与各变量的关联性，本文认为金融市场发展、城镇化进程、文教卫生公共设施建设是经济发展水平产生正向调节效应的调节因素。基于此，假设4得证。

综上，经济发展水平将以金融市场发展、城镇化进程、文教卫生公共设施建设三方面因素正向调节高房价与劳动者人力资本积累的关系。而现有文献研究显示，金融市场发展、城镇化进程、文教卫生公共设施建设也是提升经济发展水平的关键因素（李科等，2011;喻开志等，2014）。B26因此，推进金融市场发展、城镇化进程、文教卫生公共设施建设，一方面将正向调节高房价与劳动者人力资本积累的关系，另一方面可以提升经济发展水平;而经济发展水平提升又可反哺式推进金融市场发展、城镇化进程、文教卫生公共设施建设，从而以一种良性互动机制正向地干预高房价与劳动者人力资本积累的关系。

4.区域异质性探讨

考虑到我国区域间的差异，本文接下来从不同的区域层面探讨高房价与劳动者人力资本积累关系的异质性。先将我国30个省份（除西藏、港澳台地区）划分为东、中、西三个子样本，进而基于Model3、Model6分别进行回归检验。表5报告了估计结果。

表5的估计结果显示，东、中、西部地区高房价与劳动者人力资本积累呈“倒U型”非线性关系，表明本文的实证结果具有一定稳健性。同时，依据其估计系数，东部地区将在房价水平为2.22时出现拐点，高房价对劳动者人力资本积累的阻碍效应会在更高的房价水平上出现;西部地区拐点对应的房价水平为0.43，对劳动者人力资本积累的负面影响将在较低的房价水平上出现;中部地区在零点右方皆为“倒U型”曲线的下降段，表明房价已高。同时，在同一房价水平下，东、西、中部地区高房价对劳动者人力资本积累的阻碍效应是依次递增的，考虑到东部地区经济发展水平较中西部地区更高，此结论进一步验证了上文有关经济发展水平正向调节效应的稳健性。此外，结合各区域目前的房价水平综合判断，东部地区目前的房价水平仍处拐点左方，尚未构成阻碍劳动者人力资本积累的问题，但需要防范高房价风险;西部地区目前的房价水平接近拐点对应的房价水平;中部地区目前的房价水平已处于拐点右方，意味着持续的房价居高不下已在阻碍劳动者的人力资本积累。

四、结论与政策建议

高房价是我国的客观国情。本文将劳动者人力资本积累方式细化为微观、中观、宏观三个层面，从而厘清了高房价与劳动者人力资本积累的作用机理，探明了经济发展水平在其中的调节效应及其调节因素。基于2002-2016年中国内地30个省份的省级数据，在进行适当的模型修正基础上所做的实证检验结论是：房价与微观人力资本投资呈“倒U型”非线性关系，拐点右方“财富效应”小于“挤出效应”，高房价将负向作用于微观人力资本投资。微观人力资本投资是高房价影响劳动者人力资本积累的中介途径，具有中介效应。由于房价与微观人力资本投资呈“倒U型”非线性关系，且微观人力资本投资具有中介效应，房价与劳动者人力资本积累呈“倒U型”非线性关系：高房价将阻碍劳动者人力资本积累，较低的房价水平则促进劳动者人力资本积累。经济发展水平对高房价与劳动者人力资本积累的关系具有正向调节效应，金融市场发展、城镇化进程、文教卫生公共设施建设是产生正向调节效应的调节因素。从分区域层面看，东、西、中部地区的“倒U型”曲线拐点对应的房价水平依次递减。结合目前实际房价水平综合分析，东部地区仍处于拐点左方;西部地区较为接近拐点;中部地区已处于拐点右方。根据以上结论，本文的政策建议是：

1.追根溯源，必须坚持“房住不炒”的定位，密切防范高房价风险。在经济增速放缓与2020年遭受新冠肺炎疫情冲击的双重背景下，某些地方政府和理论工作者为了在短期内刺激经济而倾向于放宽房价调控政策，从长期看，政策松动导致的房价进一步攀升必然对人力资本积累这一经济长期稳定增长的源泉产生负面影响，因此，应当坚持“房住不炒”的定位，严厉打击炒房投机行为，规范房地产市场投资并加强住房租赁市场建设，在“去库存”的政策背景下有效实现房产的“财富效应”。

2.从中介途径入手，为劳动者的微观人力资本投资能力“松绑”。一方面，应继续改善劳动力价格扭曲状况，提高劳动者的实际收入，从总量上促使劳动者增加微观人力资本投资;另一方面，从劳动者支出结构入手，平衡物价，提高公共福利水平，以优化支出结构的方式让劳动者敢于增加微观人力资本投资。

3.从外部调节因素切入，在注重发展路径选择的基础上推动区域之间平衡发展。一方面，应优化区域间的资源分配格局，适度向中西部地区倾斜，切实保障各地区平衡发展;另一方面，在发展方式的选择上，应着力推动金融市场建设、城镇化进程与文教卫生公共设施建设。在新冠肺炎重大疫情冲击下，为稳定经济增长，中央及各地政府密集出台了大规模重点项目投资计划。历史经验表明，2008年全球金融危机后政府推出的“4万亿”投资计划在某种程度上也导致了房价攀升与物价上涨。而此次重大疫情冲击已暴露出我国公共服务领域仍存在诸多短板，本着“补短板”的思想，建议着力加强文化教育与医疗卫生等公共民生基础设施建设投入，在稳定经济的同时有效调节高房价对劳动者人力资本积累的负面影响。

① 李子联、华桂宏：《新常态下的中国经济增长》，《經济学家》2015年第6期。

② 刘广平、连媛媛、田祎萌：《挤出效应还是集聚效应？——房价对人力资本的影响及区域差异研究》，《云南财经大学学报》2018年第11期。

③ 李勇刚、李祥、高波：《房价上涨对居民生育行为的影响研究》，《湖南师范大学社会科学学报》2012年第6期;宋德勇、刘章生、弓媛媛：《房价上涨对城镇居民二孩生育意愿的影响》，《城市问题》2017年第3期。

④ 张莉、何晶、马润泓：《房价如何影响劳动力流动？》，《经济研究》2017年第8期;高波、陈健、邹琳华：《区域房价差异、劳动力流动与产业升级》，《经济研究》2012年第1期;张佐敏、邝雄、戴玲：《高房价对劳动力人口的“驱逐”方式——基于中国35个大中城市的实证分析》，《现代经济探讨》2018年第2期。

⑤ 董昕：《住房支付能力与农业转移人口的持久性迁移意愿》，《中国人口科学》2015年第6期;李超、张超：《高房价收入比形成原因及对中国城市人口集聚的影响：理论与实证》，《华南师范大学学报》2015年第1期。

⑥ 江永红、陈奡楠、张彬：《房价上涨、区域差异与异质性劳动力流动》，《华东经济管理》2018年第7期;张平、张鹏鹏：《房价、劳动异质性与产业结构升级》，《当代经济科学》2016年第2期。

⑦ 马红旗、王韧：《对人力资本形成理论的新认识》，《经济学家》2014年第12期。

⑧ 赵祥宇、林向军：《产业集聚区域劳动者人力资本积累》，《技术经济》2003年第6期。

⑨ 李春风、刘建江、陈先意：《房价上涨对我国城镇居民消费的挤出效应研究》，《统计研究》2014年第12期;姚玲珍、丁彦皓：《房价变动对不同收入阶层消费的挤出效应——基于上海市的经验论证》，《现代财经》2013年第5期。

⑩ 古炳鸿、李红岗、叶欢：《我国城乡居民边际消费倾向变化及政策含义》，《金融研究》2009年第3期。

B11 李绍荣、陈人可、周建波：《房地产市场的市场特征及货币调控政策的理论分析》，《金融研究》2011年第6期;魏锋：《中国股票市场和房地产市场的财富效应》，《重庆大学学报》（自然科学版）2007年第2期。

B12 唐琦、夏庆杰、李实：《中国城市居民家庭的消费结构分析：1995——2013》，《经济研究》2018年第2期。

B13 何兴强、杨锐锋：《房价收入比与家庭消费——基于房产财富效应的视角》，《经济研究》2019年第12期。

B14 陈军、王亚杰：《我国金融发展对经济增长的影响分析》，《财经理论与实践》2002年第3期。

B15 李成武：《中国房地产财富效应地区差异分析》，《财经问题研究》2010年第2期;刘建江、杨玉娟：《浅议房地产市场财富效应及其传导机制》，《中国房地产金融》2005年第7期。

B16 蒋冠、霍强：《中国城镇化与经济增长关系的理论与实证研究》，《工业技术经济》2014年第3期;王曦、陈中飞：《中国城镇化水平的决定因素：基于国际经验》，《世界经济》2015年第6期。

B17 高虹：《城市人口规模与劳动力收入》，《世界经济》2014年第10期。

B18 吴建楠、曹有挥、姚士谋、梁双波：《基础设施与区域经济系统协调发展分析》，《经济地理》2009年第10期。

B19 王胜华：《公共投入、人力资本与居民收入——来自省级面板数据的证据》，《中南财经政法大学学报》2017年第4期。

B20 柏培文：《全国及省际人力资本水平存量估算》，《厦门大学学报》（哲学社会科学版）2012年第4期;李海峥、李波、裘越芳、郭大治、唐棠：《中国人力资本的度量：方法、结果及应用》，《中央财经大学学报》2014年第5期。

B21 马双、甘犁：《最低工资对企业在职培训的影响分析》，《经济学（季刊）》2014年第1期。

B22 倪海青、张岩贵：《我国人力资本水平与FDI相互关系的实证研究》，《中央财经大学学报》2006年第12期。

B23 Baron R，Kenny D，“The Moderator-Mediator Variable Distinction in Social Psychological Research：Conceptual，Strategic，and Statistical Consideration，”Journal of Personality and Social Pychology，no.51，1986，pp.1173-1182;董保宝、葛宝山：《新企业风险承担与绩效倒U型关系及机会能力的中介作用研究》，《南开管理评论》2014年第4期。

B24 张阳、姜学民：《人力资本对产业结构优化升级的影响——基于空间面板数据模型的研究》，《财经问题研究》2016年第2期;高远东、花拥军：《人力资本空间效应与区域经济增长》，《地理研究》2012年第4期。

B25 Elhorst J，“Matlab Software for Spatial Panels，”International Region Science Review，no.37，2014，pp.389-405.

B26 李科、徐龍炳：《融资约束、债务能力与公司业绩》，《经济研究》2011年第5期;喻开志、黄楚蘅、喻继银：《城镇化对中国经济增长的影响效应分析》，《财经科学》2014年第7期。

（责任编辑：张 琦）