人力資本投資、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平與地區(qū)間房地產(chǎn)價(jià)格

馮萱

摘 要：本文使用1998-2012年中國(guó)省際面板數(shù)據(jù)，采用Pooled Ols方法、固定效應(yīng)模型以及動(dòng)態(tài)面板模型分析了我國(guó)省際房地產(chǎn)價(jià)格水平的影響因素。結(jié)果顯示，在控制了一系列的控制變量之后人力資本投資和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格有促進(jìn)作用，同時(shí)人力資本投資通過(guò)改變產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格有穩(wěn)健的正向作用。

關(guān)鍵詞：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；人力資本；房地產(chǎn)價(jià)格

一、研究背景

房地產(chǎn)業(yè)是我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，1998年以來(lái)得到迅猛發(fā)展。隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程的推動(dòng)，各地房地產(chǎn)價(jià)格差異引起越來(lái)越熱烈的討論，學(xué)術(shù)界對(duì)影響房地產(chǎn)價(jià)格的因素分析層出不窮，從土地價(jià)格、國(guó)際游資、政府控制、貨幣政策、居民收入、銀行貸款等外界促進(jìn)因素分析房?jī)r(jià)波動(dòng)的文獻(xiàn)已經(jīng)取得很多經(jīng)驗(yàn)性成果。周京奎、劉琳均認(rèn)為土地價(jià)格與房地產(chǎn)價(jià)格存在雙向因果關(guān)系，甚至房?jī)r(jià)對(duì)地價(jià)的影響更加顯著，否定了之前的地價(jià)決定房?jī)r(jià)假說(shuō)。沈悅、劉洪玉從經(jīng)濟(jì)基本面研究發(fā)現(xiàn)基本面的當(dāng)前信息和歷史信息可以解釋部分房地產(chǎn)價(jià)格的變動(dòng)率；梁云芳、高鐵梅則從貨幣政策出發(fā)，提出貨幣政策會(huì)影響資本的可獲得性，進(jìn)而影響交易，從而使得房地產(chǎn)價(jià)格發(fā)生波動(dòng)；同時(shí)周京奎也從貨幣政策和銀行信貸兩個(gè)方面說(shuō)明寬松的貨幣政策會(huì)導(dǎo)致房地產(chǎn)市場(chǎng)的非理性繁榮。以上這些文獻(xiàn)已經(jīng)涵蓋了宏觀經(jīng)濟(jì)中可能會(huì)導(dǎo)致房?jī)r(jià)波動(dòng)的很多因素，但是從人力資本投資、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等因素對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格造成的影響來(lái)分析的文獻(xiàn)卻寥寥無(wú)幾，筆者認(rèn)為中國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格不只是政策或是其他外部沖擊的產(chǎn)物，其自身也存在著增長(zhǎng)機(jī)制。筆者本文就是從省際人力資本投資以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面去研究一個(gè)省的產(chǎn)業(yè)水平以及對(duì)教育的投資程度來(lái)分析房地產(chǎn)價(jià)格的變化。

二、數(shù)據(jù)和指標(biāo)說(shuō)明

（1）房地產(chǎn)價(jià)格（houprice）。筆者使用各個(gè)省份的房地產(chǎn)平均價(jià)格作為被解釋變量，由于房地產(chǎn)價(jià)格都是正值而且遠(yuǎn)高于其他變量的數(shù)值，因此對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格取對(duì)數(shù)作為被解釋變量（lhouprice），這也減少了異常值的影響，同時(shí)對(duì)數(shù)形式模型使得回歸結(jié)果更好解釋。（2）第三產(chǎn)業(yè)占比（industry）來(lái)自于中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)，筆者將1998-2012年的第三產(chǎn)業(yè)占比作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的衡量標(biāo)準(zhǔn)，第三產(chǎn)業(yè)所占比重越高，說(shuō)明該?。ㄊ校┑漠a(chǎn)業(yè)水平越高。數(shù)據(jù)顯示每個(gè)省市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)都是逐漸改善的，北上廣的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)明顯高于其他省市。（3）普通高校數(shù)量（university）來(lái)自于中經(jīng)網(wǎng)的統(tǒng)計(jì)，這里之所以只選取普通高校數(shù)量，是因?yàn)楸疚闹匮芯康氖窍鄬?duì)較高教育水平的人群，這部分人更容易在省際間流動(dòng)，并且擁有更高的買(mǎi)房機(jī)會(huì)。之所以選擇普通高校而不把?？圃盒＜舆M(jìn)來(lái)是因?yàn)槠胀ǜ咝Ｆ毡榻ㄐ］^早，與房地產(chǎn)價(jià)格增長(zhǎng)的水平之間的潛在的內(nèi)生性較小。（4）人均GDP（gdpp）。以2000年不變價(jià)計(jì)算得到，在實(shí)際回歸中仍舊是對(duì)人均GDP取對(duì)數(shù)，原理同房地產(chǎn)價(jià)格的處理類似。（5）戶籍人口凈流入（pnetinflew）。筆者根據(jù)《中國(guó)人口統(tǒng)計(jì)年鑒》獲得1998-2000以及2003-2012年的戶籍人口數(shù)，2001及2002年的數(shù)據(jù)根據(jù)戶籍人口在1998-2012年的變化趨勢(shì)計(jì)算得到，戶籍人口凈流入的計(jì)算公式為：去年戶籍人口凈流入=今年戶籍人口總量-去年戶籍人口總量-去年戶籍人口總量*自然增長(zhǎng)率。選取這個(gè)指標(biāo)是為了檢驗(yàn)一個(gè)設(shè)想，這在下文中有討論。（6）市場(chǎng)化程度指標(biāo)（marketing）。選擇樊綱等的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。該指標(biāo)的測(cè)度基于大量調(diào)查數(shù)據(jù)，所以能較好地反映各省的市場(chǎng)化程度。由于樊綱等只給出了1999-2007年分省的市場(chǎng)化指數(shù)數(shù)據(jù)，因此我們根據(jù)發(fā)展趨勢(shì)外推估算得到其余年份的數(shù)據(jù)。（7）經(jīng)濟(jì)開(kāi)放度（openness）。與王甘的統(tǒng)計(jì)方法一致，以我國(guó)進(jìn)出口總額與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比值計(jì)算。其中，進(jìn)出口總額是按照“中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)”中“按經(jīng)營(yíng)單位所在地分進(jìn)出口總額（美元）”這一指標(biāo)，結(jié)合各年人民幣與美元之間的匯率計(jì)算得到的。（8）收入差距（ginicoe）。利用城鄉(xiāng)間可支配收入差距衡量。眾所周知，中國(guó)的收入差距在很大程度上可用城鄉(xiāng)間收入差距表示。具體的計(jì)算公式為：（城鎮(zhèn)家庭平均每人可支配收入—農(nóng)村居民家庭人均年純收入）/（城鎮(zhèn)家庭平均每人可支配收入+農(nóng)村居民家庭人均年純收入）。（9）教育支出在財(cái)政支出中所占比重。李海崢指出教育支出越高會(huì)導(dǎo)致更高的人力資本積累，故這里將教育支出的比重作為控制變量，通過(guò)中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)計(jì)算得到，公式為各省教育支出/財(cái)政總支出。

三、實(shí)證分析

根據(jù)面板數(shù)據(jù)的特征，筆者將基準(zhǔn)模型設(shè)置如下：

（1）

其中，被解釋變量是各省的房地產(chǎn)價(jià)格的對(duì)數(shù)形式（lhouprice）；Xit是核心變量向量，包括第三產(chǎn)業(yè)所占比重（in

dustry）和高等學(xué)校數(shù)量（university）；Zit是一系列的控制變量，包括是否為東部地區(qū)省份（east）、人均GDP（lgdpp）、勞動(dòng)份額（laborquotas）、基尼系數(shù)（ginicoef）等；αi為各省非時(shí)變的固定效應(yīng)；Φt是不隨省份變化的各年份固定效應(yīng)；εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

我們想進(jìn)一步考察高校數(shù)量對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響機(jī)制，因此在原模型的基礎(chǔ)上加入交叉項(xiàng)Iit。方程變化為：

（3）

其中， ，是一個(gè)隨省份、隨時(shí)間變動(dòng)的量；Xit和Zit分別是核心變量向量和控制變量向量；αi和Φt分別為地區(qū)效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)，加入交叉項(xiàng)的回歸結(jié)果如表1所示。

總體而言，在通過(guò)Pooled ols回歸尋找合理的控制變量以及對(duì)基于固定效應(yīng)模型和動(dòng)態(tài)面板模型的回歸結(jié)果進(jìn)行比較分析后，可以發(fā)現(xiàn)第三產(chǎn)業(yè)占比以及交叉項(xiàng)對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響是正向并且顯著的，而在剔除了交叉效應(yīng)之后，高等學(xué)校數(shù)量（university）對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的正向作用依舊是顯著的，這充分說(shuō)明大學(xué)數(shù)量（university）會(huì)通過(guò)影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（industry）進(jìn)而影響房?jī)r(jià)，同時(shí)自身也會(huì)直接影響房地產(chǎn)價(jià)格。

四、結(jié)論

本文利用1998-2012年的省際面板數(shù)據(jù)，分析了造成我國(guó)省市之間房地產(chǎn)價(jià)格差異的基本因素。研究結(jié)果顯示，我國(guó)各省的人力資本投資對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格有穩(wěn)健的正向影響。通過(guò)進(jìn)一步研究人力資本投資是如何影響房?jī)r(jià)的機(jī)制，筆者發(fā)現(xiàn)，大學(xué)教育會(huì)通過(guò)提高產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)而影響房地產(chǎn)的價(jià)格。高等學(xué)校教育之所以具有這重機(jī)制是因?yàn)椋阂环矫?，大學(xué)教育越領(lǐng)先，培養(yǎng)的人才越多，省市吸納人才的能力就強(qiáng)，由于生活習(xí)慣和社會(huì)資本等因素，選擇留在本地的機(jī)會(huì)越高，這回導(dǎo)致對(duì)房地產(chǎn)的潛在需求；另一方面，高素質(zhì)人才多就業(yè)于對(duì)個(gè)人素質(zhì)和能力要求較高的第三產(chǎn)業(yè)，而第三產(chǎn)業(yè)作為一個(gè)高附加值的產(chǎn)業(yè)，對(duì)房?jī)r(jià)的推動(dòng)作用也是不容忽視的。

通過(guò)以上分析，筆者認(rèn)為，提高地區(qū)的教育水平可以吸納高素質(zhì)人才，有利于當(dāng)?shù)氐陌l(fā)展，同時(shí)也可以緩解大城市買(mǎi)房的壓力。地區(qū)應(yīng)該增加人力資本投資，并逐步改善產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，以減小地區(qū)間的房地產(chǎn)價(jià)格的差異，使之趨于均等化，實(shí)現(xiàn)平衡發(fā)展。本文的貢獻(xiàn)在于，通過(guò)比較細(xì)致的實(shí)證分析，說(shuō)明了人力資本投資和產(chǎn)業(yè)水平是造成房地產(chǎn)價(jià)格差異的重要因素。因此，在考慮各種政策調(diào)控、打壓房?jī)r(jià)的同時(shí)，也許可以考慮一個(gè)長(zhǎng)遠(yuǎn)的均衡式發(fā)展模式，從人力資本投資入手，拉動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，改善產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，進(jìn)而使房?jī)r(jià)趨于一個(gè)相對(duì)均衡的水平。

參考文獻(xiàn)：

[1] 周京奎 城市土地價(jià)格波動(dòng)對(duì)房地產(chǎn)業(yè)的影響——1999～2005年中國(guó)20城市的實(shí)證分析[M].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2006（7）：1-7

[2] 劉琳，劉洪玉.地價(jià)與房?jī)r(jià)關(guān)系的經(jīng)濟(jì)學(xué)分析[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2003（7）：27- 30.

[3] 沈悅、劉洪玉.住宅價(jià)格與經(jīng)濟(jì)基本面：1995—2002年中國(guó)14城市的實(shí)證研究[J].經(jīng)濟(jì)研究，2004（6）：78-86

[4] 梁云芳、高鐵梅.我國(guó)商品住宅銷(xiāo)售價(jià)格波動(dòng)成因的實(shí)證分析[J].管理世界，2006（8）：76-82

[5] 周京奎，貨幣政策、銀行貸款與住宅價(jià)格——對(duì)中國(guó)4個(gè)直轄市的實(shí)證研究[J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2005（5）：22～27