大学新建校区与居民住宅建设——基于北京市的实证分析

林 璐， 哈 巍

(北京大学 教育经济研究所， 北京 100871)

一、引言

城镇化是一国实现现代化转型的重要途径。2022年，党的第二十次全国代表大会报告中再次强调“推进以人为核心的新型城镇化”，使更多人民群众享有安全健康、较高品质的城市生活。城镇化(Urbanization)包括两重含义，既指农村人口向城市转移，第二、三次产业在城市集聚，使城市数量增加、规模扩大，也指城市文明向农村扩散[1]。城市内部的集聚通过降低人均公共产品成本、满足消费者多样性需求以及以多样化提高生产率等途径，为经济发展注入源源不断的活力[2-5]。

近年来，中国的高等教育与国家城镇化过程同步发展。自20世纪90年代以来，高等教育逐步进入大众化和普及化阶段，在急剧攀升的学生数量和城市中心紧缺的校园用地矛盾下，高校纷纷在郊区新建校区，校区布局逐渐走向以郊区化为特征的“郊外扩张”进程[6]。这一过程助推了中国由中心到边缘的“逆城市化”进程，城市化的规模不断扩大[7]。这种郊外扩张的“逆城市化”趋势契合了分税制改革下地方政府依靠开发土地资源带动城市化的发展路径[8]。在 “以地生财，以财养地”的中国式城市建设投融资模式[9]和地方政府竞争[10]的背景之下，各地政府积极引进高校新建校区，进行大规模基础设施和配套设施投资建设，希望借助高等教育资源打造经济增长极。多重因素作用下，大学新建校区如雨后春笋般涌现，截至2020年，全国822所公办本科院校中已有424所高校(规划)建设了452个新建校区[11]。

在此过程中，不同于国外大学通过与社区长期互动、逐渐融合的模式，中国大学城的发展模式是短期内有计划地进行投资建设、引进生活服务行业[12]，对地方城镇化进程产生了重大影响。其影响机制包括：第一，高校新建校区带来庞大的师生群体，通过需求增量直接拉动周边服务业、地产业的发展[13]；第二，作为高水平公共服务的供给者，高校吸引居民“用脚投票”[14]，落地而居[15-16]；第三，高校具有知识溢出效应，吸引知识密集型企业在周边选址，在长期带来人力资本的集聚[17]。新建校区在当地形成新的城镇中心，成为一条实现就地城镇化的重要路径。

然而，高校新建校区是否真正推进了区域城镇化建设进程？为回应这一问题，传统的实证分析面临内生性问题：一地是否引入高校新建校区受到地方政府决策、自身资源禀赋和经济发展水平等多重因素影响，难以剥离出新建校区带来的净效应。本文借助高校新建校区这一“准实验”，利用反映城镇化的指标之一——居民住宅建设数量，基于北京市2001—2021年数据，使用多期DID和事件研究方法展开因果推断分析，并进行地方政府引进高等教育资源创造土地财政收入的成本-收益分析，尝试刻画新建校区带动地方城镇化发展的效应。

二、文献综述

(一)理论机制

长期以来，世界各国的高等教育规模与经济增长、城市化率均呈现高度的一致性[18-19]。有研究指出，人力资本的规模扩张和空间集聚是中国城市化加速的基础性原因[20]。从理论来说，高校新建校区主要通过以下三条路径对地方城镇化进程产生影响：

第一，高校庞大的师生群体带来消费总量的增长和消费结构的升级。一方面，消费人口扩大增加消费数量。大学新建校区需要配套一系列后勤服务保障系统，包括餐饮、交通、医疗、水电、通信等。大学城每增加1万人，将增加2500个配套服务岗位，后勤社会化将使周边地区的剩余劳动力得到转化，或吸引更多的劳动力集聚在周边[21]。另一方面，高等教育人群对商品和服务具有更高层次的需求，能够提升当地的消费观念和消费层次[22]。丁小浩和陈良焜研究测算发现在2000年，每扩招一个学生，对各经济部门将形成11798元的需求[23]。按照大学城平均在校生规模7万人、学生人均年消费1.2万元计算，年消费总量将达到8.4亿元，形成巨大的消费市场[24]。

第二，提供高水平公共服务，吸引居民安家落户。首先，高校新建校区的建设为周边地区提供公共事业基础设施，包括水电燃气、交通通讯等。完善的基础设施降低了房地产开发成本，对开发商形成吸引力，能够直接促进周边房地产业发展[25]。其次，大学校区往往具备绿地、图书馆、体育场馆等资源，对居住环境具有优化作用，并配套相应的基础教育和医疗服务[26-28]，构成吸引居住选址的重要因素。此外，高等教育人群素质较高，遵纪守法、具有公共参与感，引入新建校区将起到塑造城镇人文环境的作用[29-30]。

第三，通过知识溢出效应(spill-over)促进产业集聚和升级。内生经济增长理论指出，人力资本能够创造经济增长的不竭源泉[31-32]。在长期，高校新建校区能够以知识溢出的形式吸引高新产业公司集聚和高端人才留驻，创造大量住房需求，带动当地城镇化发展[33-34]。在城市的发展进程中，产、才、教、城四者相互依赖、相互促进，城市发展的核心引擎是产业，产业发展的动力源自人才，人才身上凝聚的知识和技术则有赖于高等教育[35]。

(二)实证研究

不少学者利用省市面板数据，从宏观层面上证实了高等教育与城镇化同步发展的趋势[36-38]。反映地区城镇化发展程度的指标包括人力资本[39]、人口城镇化[40]、人口密度[41]、产业集聚[42]、房价[43-47]等。其中，从公共品资本化角度，运用特征价格模型(Hedonic Model)研究教育影响周边地价或房价的文献与本研究关系密切。该模型以房地产价格为因变量，在自变量中加入周边配套设施等一系列影响地产价格的因素。张文杰、哈巍研究发现，北京市高校新建校区在地理上对周边土地价格具有显著的正向影响，辐射半径达到5km，且公办本科的影响高于民办本科和专科，用因果推断方法证实了高校新建校区带动地方房地产发展中“价”的提升[48]。更早前的研究则主要在地理上横向比较与高校之间的距离远近对房地产价格的影响，发现高校周边的住宅价格显著高于其他区域：王灿、台玉红研究发现松江大学城对于周边住宅的价格有提升作用，且住宅与大学城的距离与住宅价格负相关[49]。Zhong等发现南京高校周边的住宅价格显著高于其他区域，且这种效应在好的高校周围更加显著[50]。Zheng和Kahn发现北京住宅与高校的距离缩小能够显著提升住宅的价格[51]。尽管上述研究也在一定程度上反映出高等教育资源分布与地产价格的关联，但未能对高等教育资源拉动地产价格上涨作出严密的因果推断，也鲜有人探讨高等教育资源拉动周边地产数量增加的效应。

总体而言，对于高等教育是否促进了当地城镇化发展，还有待进一步讨论：首先，既往研究限于数据大多集中在省市层面，然而衡量高校对地方经济影响的地理范围应当紧密围绕着高校，扩大地理范围将存在诸多难以观测的影响因素[52]。其次，研究方法仍以相关研究、截面研究为主，但高等教育资源丰富的地区往往在经济、政策上具有其他优势，此类研究难以克服内生性问题，得到准确的因果效应。在统计上，对反事实的不当选择会带来估计的偏误[53]。此外，现有研究主要关注教育对地产价格的影响，但对于地产数量，尤其是反映实际居住供给变动的居民住宅建设数量尚无讨论。地方政府依靠高校新建校区获得土地财政收入，这一过程是否“量价齐升”值得进一步讨论。

本文的贡献可能包括：第一，使用新建居民住宅建设数量作为地方城镇化水平的衡量指标，有别于现有文献采用房地产价格的做法，补充了高等教育影响周边地产数量讨论的空缺。新型城镇化强调以人为核心，高校新建校区是否仅作为噱头拉动了周边地价上涨，还是真正吸引开发商投入建设、增加住房供给？分别从地产价格和数量完善讨论，对于刻画高校扩招以来规模庞大的新建校区活动对地方城镇化的实际影响，具有重要意义。第二，借助高校新建校区这一“准实验”，利用北京市高校新建校区在时间和空间上的差异，采用多期DID和事件研究方法估计新建校区带动地区城镇化存在的因果效应。第三，进行地方引进高校新建校区的成本-收益分析，得到地方政府通过引进高等教育资源创造土地财政收入的实际效益，揭示了地方政府在建设大学新校区中的内在驱动力。

三、数据说明与模型构建

(一)数据说明

1.北京市高等院校1999年以来新建校区数据

研究者通过查询官网、电话确认等方式，整理得到32个新建校区地址、建成启用时间(以首批学生入住为标志)等信息。由于中国矿业大学新建校区征用地原已开发，中国人民大学通州校区截至目前仍处于在建阶段，上述两个新建校区不纳入计算范围。1999年以来北京市新建校区共计30个，分布在非中心六城区的8个区县的18个乡镇街道。

2.北京市2008-2020年地图POI(Point of Interest)数据

“兴趣点”(POI)数据包括一切可以被抽象为点的地理实体，划分为生活服务、医疗保健服务、餐饮服务、科教文化服务、地址地名信息等共22类。影响住宅区位的因素包括自然条件、交通运输条件、公共设施等[54]。为准确刻画影响居民住宅建设的因素，在稳健性检验中对乡镇级的以下四个变量进行控制：地铁站点数量、中小学与幼儿园数量、医院与诊所数量以及道路交叉口数量。

3.北京市2001-2021年住宅数据

通过Python软件爬取2022年3月7日在主流二手房交易网站链家的北京市小区基础信息，包括小区名称、地址、建成年份、楼栋和房屋数量等信息。对数据的进一步处理如下：第一，经统计，链家数据包含北京市10789个小区，分属于266个乡镇街道。本文未将没有住宅小区的乡镇街道纳入计算。第二，仅保留居民住宅，剔除数据中包含的商业用途住宅。第三，针对建筑年代为区间的情况，统一采用其始建年份；对于缺失建筑年代的小区，将四合院、胡同、弄、里、巷、庄、条和平房小区的建筑年份认定在2001年以前，删除其余小区。经过清洗后，样本共包含9877个小区，129830栋楼。

(二)模型构建

本文将新建校区的搬迁视作一项“准实验”，采用改进的多期DID方法和事件研究法[55]，在乡镇层面探讨大学新建校区带动周边住宅建设的效应。考察期间内启用新建校区的乡镇街道为实验组，其余则作为对照组。多期DID的计量模型如下：

buildingsi t=σ+αCampusi t+βXi t+δt+θi+εi t

(1)

i指代乡镇街道，t为年份。buildingsi t为根据小区建成年份、楼栋数量计算得到t年乡镇i内小区楼栋数量绝对值列向量。由于新建校区主要分布在北京非主城区，土地资源相对丰富，所处乡镇内居民住宅房屋楼栋比较低(如别墅、低层建筑等)：经统计，实验组平均房屋楼栋比(1)房屋楼栋比为一小区内房屋数量与楼栋数量的比值。为38.4，对照组为64.5。因此，本文选用楼栋数量作为结果变量，以避免建筑类型的差异对估计结果造成影响。借鉴陈东阳、哈巍和叶晓阳[56]的做法，核心解释变量Campusi t包括两种形式：一是t年乡镇i内启用新建校区的数量，二是同一乡镇内启用新建校区数量乘以启用年数之和，以消除新建校区启用时间长短的差异。Xi t为一系列可能影响住宅建设选址的控制变量，包括t年乡镇i内地铁站、中小学和幼儿园、医院以及路口数量的绝对值。δt为年份固定效应。θi为乡镇固定效应。

(2)

(三)描述性统计

基于以上数据和模型，本文构建2001—2021年北京市16个区县内链家挂牌住宅小区所在的266个乡镇街道级行政区划平衡面板数据(2)“乡镇”与“街道”行政区划级别相同，本文“乡镇”“乡镇街道”均指乡镇街道级行政区划。，总计5586个乡镇街道级样本。其余全样本、实验组与对照组的数据描述统计见表1。

表1描述性统计

四、实证分析

(一)基准回归结果

表2列出了新建校区影响所在乡镇街道住宅楼栋建设数量的初步回归结果。在控制了年份和乡镇的固定效应后，不论采用何种形式的自变量，均具备统计的显著性。具体而言，新建校区数量的增加对于所在乡镇的小区楼栋数量具有显著的正向影响，回归系数为72.8，新建校区数量每增加1个标准差带来楼栋数量增长约0.065个标准差。以新建校区启用年数作为核心自变量的回归系数为7.0，一个新建校区启用时间增加1个标准差带来楼栋数量增长约0.049个标准差。以是否启用新建校区作为核心自变量的回归系数为148.4，即相较于无新建校区的乡镇街道，启用新建校区增加1个标准差带来楼栋数量增长约0.062个标准差。上述结果说明，新建校区对于所在乡镇居民住宅建设具有正向影响，且效应随着启用年数的累积而增长。

表2 基准回归结果

(二)时间趋势变化

为考察新建校区启用影响所在乡镇住宅建设的时间趋势变化，图1绘制了事件研究模型方程(2)中核心二分变量组的估计系数(γy)及其95%置信区间，基准组为乡镇最早启用新建校区的前一年。由图1可知，在新建校区搬迁前，绝大多数年份的系数在统计上不显著，说明能够满足在政策冲击前对于所有y<0都有γy=0的假设。从新建校区启用后的第3年起，各年份的系数均显著大于0，且随着年数增加呈现逐步上升趋势。启用10年以后，每年楼栋数量相较于上一年趋于不变，对乡镇街道内有限土地资源的开发接近尾声。

图1 时间动态趋势

(三)稳健性检验

本文采用三种方式进行稳健性检验。第一，由于北京市东城、西城、海淀、朝阳、石景山和丰台六区为中心老城区，新建住宅小区相较于未开发地区难度大、数量少，因此本文剔除上述六区对照组进行分析。第二，由于不同区县的城镇化水平存在差异，将对照组限定在新建校区所在区县内的其他乡镇，使得实验组和对照组更具有可比性。第三，由于住宅建设受到自然条件、交通运输条件和公共设施服务等多重因素影响，使用地图POI数据对新建校区所在乡镇街道的地铁站、中小学和幼儿园、医院和路网数量进行控制。限于地图POI数据的年份为2008—2020年，分析中仅保留了在此期间启用的新建校区，2008年及以后没有新建校区的乡镇街道进入对照组。

稳健性检验结果如表3，剔除城六区或保留新建校区所在区县样本后，系数绝对值下降，但仍显著为正。加入控制变量后，除是否已启用新建校区变量外，其余系数均具备显著性。是否已启用新建校区这一变量的系数仍然为正，不显著可能是由于：第一，相较于其他变量，是否已启用新建校区的虚拟变量包含信息较少，难以准确反映新建校区数量和时间的累积效应；第二，总计30个新建校区中，仅有18个校区在2008—2020年间启用，但此前6年内密集启用了9个新建校区，缩短考察事件范围后，未能横跨这部分校区的改革前后，其影响未纳入计算范围，因此对估计效果产生影响，导致系数标准误增大。图2展示了加入控制变量后的事件研究模型结果系数变动趋势，在校区启用前实验组和对照组仍然满足时间平行趋势，搬迁后第6年开始系数显著大于0。从整体结果来看，新建校区对所在乡镇住宅小区楼栋建设数量的正向影响是相对稳健的。

表3 稳健性检验

图2 稳健性检验-时间动态趋势

(四)成本-收益分析

上述研究发现高校新建校区对周边的居民住宅数量具有显著的正向影响。现实中，引进新建校区的财政效益如何、多长时间能收回投资，对于地方政府决策尤为重要。在房地产市场中，地方政府的成本主要分为土地征用与开发成本和寻租活动产生的成本，效益则包括直接土地一次性出让租金、土地带来的经济增长和政府制度性租金等[58]。由于引入新建校区的谈判和签约过程主要由省市级政府参与完成，乡镇级政府作为政策的接受者，寻租活动产生的成本可以忽略。此外，高校新建校区符合公益事业用地，地方政府为吸引高校落户通常采取“划拨”而非“出让”土地的方式，不征收或象征性地收取少部分土地出让金与租金，其地块土地交易价格项均缺失或为零，因此在分析中同样略去该部分收益。因此，分析中主要考虑地方政府征用土地用于建设校区的成本和由土地征作新建校区带动周边居民住宅数量增长带来的经济效益。

1.土地征用成本

由于新校区通常建设在郊区，在土地征用环节地方政府承担的拆迁补偿成本较低，本文将当年划拨新建校区用地的机会成本作为土地征用成本，即政府在当年若将同一地块按照市场价格出让获得的收益。但在实际中，未必能够以当年市场价格成功出让占地面积规模如此庞大的地块，因此这种做法将高估征用土地的成本，使得计算结果较为保守。本文通过爬虫获取中国土地市场网(https：//www.landchina.com/)北京市2007—2020年各地块交易数据。2007年，北京市新建校区所在区县平均土地交易价格为3102元/平方米，折合206.80万/亩。北京市新建校区平均占地928.72亩。因此当年政府征用土地用于建设一个高校新建校区的平均机会成本约为19.21亿元。

2.土地价值增长

以2007年起密集建设的良乡和沙河大学城为例，2007—2020年间良乡大学城所在的拱辰街道平均每年交易土地12.46亩，沙河大学城所在的沙河镇平均每年交易14.45亩，两乡平均为13.46亩，以该值作为新建校区启用后乡镇街道年均交易土地数量。基于该时段内实际土地交易价格，以《中国金融年鉴(2008)》2007年国债银行间五期凭证式国债利率3.18%为贴现率，2007—2020年土地价值增长的现值为51.68亿元。

3.房屋数量增加带来的税收增长

房屋数量上，根据实验组房屋楼栋比情况，假设每栋楼包含38户、每套房屋面积为74.31平方米(3)根据《北京统计年鉴(2008)》，2007年北京市城镇居民人均住房建筑面积为24.77平方米，此处假设一套房屋容纳三口之家，通过事件研究法得到校区启用后各年增加的楼栋数量以及平均增加的房屋面积。另外，由于稳健的事件研究法结果系数从校区启用后第6年开始显著大于零，假设前5年房地产数量没有增加。由《中国统计年鉴》获得北京市2007—2020住宅商品房平均销售价格。为简化计算，假设每套房屋仅在开盘时进行一次交易，往后十年内不再交易。营业税、房屋契税、印花税等各项财政收入约占房产交易价格的10%。对2007—2020年内新增的房屋交易税收进行折现后约为9.30亿元。

表4展示了启用新建校区后逐年成本-收益计算结果。由上述成本-收益分析可知，在条件较为严格的假设下，地方政府引进高校新建校区最晚能够在启用后第8年收回成本，并不断创造新的收入。其中，由地价上涨带来的土地收入贡献较大，而房屋数量增加及其交易在长期带来税收的增长。除上述收益外，新建校区还能够直接或间接地带动周边商业集聚和繁荣，为地方经济增长和政府政绩作出贡献。因此，地方政府有较强的驱动力引进高校新建校区，以高等教育为名片打造当地经济增长的不竭动力。

表4 成本-收益分析(单位：亿元)

五、结论

在“双一流”高校建设和社会经济发展的时代背景下，高等教育承担了更多促进地方发展、实现社会服务的功能。自20世纪90年代高等教育扩招以来，高校新建校区活动与城镇化水平呈现同步发展的趋势。在此过程中，引入高等教育资源对城镇化发展是否真正起到了推动作用，亟需更加深入的讨论。

本文借助高校新建校区这一“准实验”，基于北京市2001—2021年居民住宅建设数量的微观数据，使用多期DID和事件研究方法展开因果推断分析。研究发现：第一，新建校区对所在乡镇街道的居民住宅数量具有显著的正向影响；第二，新建校区的数量具有累积效应，即大学城或高教园区更能够吸引居民住宅的集聚；第三，新建校区具有时间的累积效应，启用年限越长，高校对当地居民住宅数量增长的效应越大。由成本-收益分析可知，地方政府引进新建校区对促进地方经济增长具有重要的现实意义。

上述研究表明，首先，高校新建校区通过地产拉动城镇化的过程中“量”与“价”兼而有之。已有研究大都将高等教育作为一种可资本化的公共产品，发现丰富的高等教育资源与地产价格的增长存在着正向联系。然而高涨的地产价格是否真正反映了地方居住空间的增加，抑或仅仅是高等教育噱头炒作房价的结果？上述研究发现表明，地方引入高校新建校区并不仅仅推动原有住宅价格的上涨，且在数量上确实增加了周边的地产供给，带来了居民住宅建设量的增长。这一发现从数量上证实了地方政府通过引入高等教育资源创造土地财政收入的理论假说，与既有的高校拉动地产价格的研究[59]共同验证了这一过程“量价齐升”。

其次，地方需合理引进、规划布局高等教育资源，做好配套设施建设，发挥高教增长极拉动城镇化的效益。成本-收益分析表明，地方政府有很强的动力通过引入大学新建校区，创造财政收入。但从效应产生的时间趋势来看，新校区建设初期，可能由于周边配套设施尚未完善，公共设施的建设往往仅服务于校内师生，由高校新建校区带来的住宅数量增长较校区启用时间存在一定的滞后，可能在短期内造成公共资源使用的不经济。地方在引入高校新建校区时应当围绕住房、教育、医疗、交通等与民生紧密相关的领域，有计划地逐步推进新建校区及其周边配套设施完善，将通过教育增长极推动就地城镇化的效益落到实处。

本研究存在一定局限性：首先，本文以首都北京的高校新建校区为研究对象，北京市经济发展水平较高，在紧张的用地供求矛盾下，迁往郊外的大学校区依然能够成为各项公共品的投资建设热点。但在一般城市而言，偏僻的大学校区则很可能难以吸引居民迁居，导致建设资源的浪费，形成以新校区为中心的空城。其次，北京市地产价格较高，在成本-收益分析中以实际地价计算土地交易收入得到的投资回收期可能不适用于其他地价增长速度较低的城市。在未来，将此研究拓展到更多发展程度不同的城市，结论将更具有普适性。