潘紅玉 周永生 趙 慧 賀正楚

1 引 言

中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)自1998年住房制度改革后發(fā)展迅猛，房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)企業(yè)投資總額、房地產(chǎn)從業(yè)人數(shù)、商品房銷售額、銷售面積等指標(biāo)均呈現(xiàn)出跨越式增長(zhǎng)，房地產(chǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展做出了重要貢獻(xiàn)。住房逐漸成為市場(chǎng)中被追捧的社會(huì)性財(cái)富標(biāo)志，同時(shí)也引發(fā)了很多的弊端，如一些地方政府過(guò)度依賴土地財(cái)政、強(qiáng)勢(shì)群體過(guò)度投資甚至投機(jī)傷民等問(wèn)題時(shí)常發(fā)生（林左鳴和閆妍，2014［1］）。且在現(xiàn)有住房規(guī)律之下，隨著居民家庭財(cái)富的不斷增長(zhǎng)，會(huì)進(jìn)一步拉大居民間的貧富差距，也會(huì)導(dǎo)致城市居民出現(xiàn)居住空間上的隔離，逐漸形成空間經(jīng)濟(jì)分割的現(xiàn)象（鄧琳等，2015［2］）。“高燒不退”的房地產(chǎn)市場(chǎng)，伴隨著的是房?jī)r(jià)非理性的周期性上漲，且這種趨勢(shì)不斷從一、二線城市向三、四線城市蔓延。為了抑制房?jī)r(jià)的非理性上漲，中央和地方政府都出臺(tái)了一系列調(diào)控政策。然而，房?jī)r(jià)始終未能跳出“房地產(chǎn)調(diào)控政策放松—房?jī)r(jià)加快上漲，房地產(chǎn)調(diào)控政策收緊—房?jī)r(jià)上漲趨穩(wěn)”的怪圈。尤其是2016年房地產(chǎn)“去庫(kù)存”的大政策下，熱點(diǎn)城市房?jī)r(jià)暴動(dòng)，商品房銷售量、價(jià)都創(chuàng)下了歷史新高。不斷高漲的房?jī)r(jià)，吸引大量資本或優(yōu)勢(shì)資源不斷涌入房地產(chǎn)市場(chǎng)。在短期內(nèi)社會(huì)資本總量固定的情況下，其他行業(yè)的資金相對(duì)不足限制了其發(fā)展的空間。長(zhǎng)此以往，高房?jī)r(jià)將會(huì)對(duì)整體國(guó)民經(jīng)濟(jì)造成不可挽回的損失。

實(shí)體經(jīng)濟(jì)是經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的基石，而制造業(yè)作為實(shí)體經(jīng)濟(jì)的主體，房?jī)r(jià)對(duì)制造業(yè)的影響受到學(xué)者們的廣泛關(guān)注。在世界經(jīng)濟(jì)周期性下行的背景下，世界各國(guó)紛紛出臺(tái)國(guó)家戰(zhàn)略來(lái)提振制造業(yè)發(fā)展，如德國(guó)“工業(yè)4.0”、美國(guó)“先進(jìn)制造伙伴計(jì)劃”等。近幾年，中國(guó)制造業(yè)的發(fā)展不但受到發(fā)展中國(guó)家“中低端分流”的擠壓，也受到了發(fā)達(dá)國(guó)家“高端回流”的擠壓，再加上中國(guó)經(jīng)濟(jì)內(nèi)部結(jié)構(gòu)性矛盾，中國(guó)制造業(yè)則由快速發(fā)展轉(zhuǎn)而陷入持續(xù)低迷狀態(tài)。此外，高房?jī)r(jià)對(duì)制造業(yè)產(chǎn)生的擠出效應(yīng)同樣不容忽視。一方面大量的金融資源向房地產(chǎn)領(lǐng)域流入，擠占了制造業(yè)應(yīng)有的金融資源，從而抑制制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，還會(huì)使?jié)撛诘慕鹑陲L(fēng)險(xiǎn)增加（李天祥和苗建軍，2011［3］）。另一方面，制造業(yè)在房?jī)r(jià)飛速上漲的壓力下，制造成本在不斷提高，廉價(jià)勞動(dòng)力優(yōu)勢(shì)在逐漸降低，一些制造業(yè)企業(yè)（尤其是低端制造業(yè)企業(yè)）難以忍受高房?jī)r(jià)所帶來(lái)的成本上漲壓力，紛紛向低成本的地區(qū)轉(zhuǎn)移，如華為、中興關(guān)閉了一些位于深圳的廠房，轉(zhuǎn)而到其他更有優(yōu)勢(shì)的地區(qū)生產(chǎn)，富士康也關(guān)閉了大量位于東部地區(qū)的廠房，轉(zhuǎn)向中西部地區(qū)，并且正在印度建造工廠。

由于房地產(chǎn)產(chǎn)品消費(fèi)的地域性、土地的不可轉(zhuǎn)移性使得房地產(chǎn)業(yè)具有鮮明的區(qū)域特征。房地產(chǎn)業(yè)的變動(dòng)會(huì)給區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)較大的外部性，會(huì)對(duì)城市群的產(chǎn)業(yè)分工和空間布局產(chǎn)生極大的影響。當(dāng)前，中國(guó)制造業(yè)正面臨著轉(zhuǎn)型時(shí)期的挑戰(zhàn)和機(jī)遇，而制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化必將受到高房?jī)r(jià)的影響。在考慮經(jīng)濟(jì)的空間溢出作用（某一地區(qū)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)水平的變化會(huì)帶動(dòng)周邊一些地區(qū)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展）時(shí)，制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的空間依賴性也將逐漸顯現(xiàn)。因此，本文試圖運(yùn)用空間計(jì)量的方法構(gòu)建空間滯后模型和空間誤差模型研究房?jī)r(jià)波動(dòng)對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的作用，以期為今后進(jìn)一步深入探究房?jī)r(jià)與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)之間的相關(guān)問(wèn)題提供借鑒和參考，還可以為有關(guān)部門制定合理的調(diào)控政策、完善產(chǎn)業(yè)政策（如制造業(yè)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移政策、產(chǎn)業(yè)集群戰(zhàn)略）等方面提供科學(xué)的參考依據(jù)，并對(duì)目前房地產(chǎn)調(diào)控政策的進(jìn)一步科學(xué)化作出積極貢獻(xiàn)。

2 文獻(xiàn)綜述

國(guó)際經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的低迷以及國(guó)內(nèi)勞動(dòng)力成本的不斷上升均對(duì)中國(guó)制造業(yè)發(fā)展帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn)（潘為華和陳亮，2019［4］）。因此，提高制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率、促進(jìn)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)是中國(guó)經(jīng)濟(jì)健康持續(xù)增長(zhǎng)的關(guān)鍵。相比于實(shí)體行業(yè)而言，房地產(chǎn)業(yè)是暴利行業(yè)，房地產(chǎn)市場(chǎng)的快速膨脹導(dǎo)致大量資本逃離實(shí)體，不管是中央還是縣市稍具規(guī)模的各類所有制企業(yè)，都有涉及到房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)和經(jīng)營(yíng)（榮昭和王文春，2014［5］）。房地產(chǎn)投資額的不斷增加，極大的擠壓了制造業(yè)部門的發(fā)展，如制造業(yè)等行業(yè)的技術(shù)研發(fā)投資投入不足、制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)資金日趨匱乏等，從而使制造業(yè)行業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的提升受到制約（周端明等，2016［6］；余靜文等，2015［7］）。房地產(chǎn)投資對(duì)制造業(yè)投資的擠出是房地產(chǎn)投資影響制造業(yè)資源配置效率的渠道之一（羅知和張川川，2015［8］）。從長(zhǎng)期來(lái)看，房地產(chǎn)行業(yè)快速發(fā)展不但無(wú)法促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，反而會(huì)阻礙經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展（陳斌開(kāi)等，2015［9］）。隨著空間計(jì)量的產(chǎn)生和發(fā)展，越來(lái)越多的學(xué)者考慮經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象在空間上相互影響的重要性。因此，應(yīng)用空間動(dòng)態(tài)計(jì)量方法研究區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)及其空間效應(yīng)正成為熱點(diǎn)（張洪等，2014［10］）。產(chǎn)業(yè)空間分布是否合理影響著城市與區(qū)域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、地域分工程度以及可持續(xù)發(fā)展。而制造業(yè)區(qū)位分布受房?jī)r(jià)水平影響較大，當(dāng)房?jī)r(jià)不斷上漲時(shí)，制造業(yè)由于無(wú)法消化房?jī)r(jià)上漲帶來(lái)的壓力而只能選擇往周邊城市遷移，而房?jī)r(jià)、交通成本變動(dòng)對(duì)于高附加值服務(wù)業(yè)來(lái)說(shuō)并不那么敏感，因此，高附加值服務(wù)業(yè)能在中心城市集聚，這也在客觀上促進(jìn)了城市內(nèi)部的產(chǎn)業(yè)升級(jí)，同時(shí)也有利于在區(qū)域間形成合理的產(chǎn)業(yè)分工格局（齊謳歌等，2012［11］）。產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移是企業(yè)將產(chǎn)品生產(chǎn)的部分或全部由原生產(chǎn)地轉(zhuǎn)移到其他地區(qū)的一種經(jīng)濟(jì)地理現(xiàn)象。高波等（2012）［12］、楊亞平和周泳宏（2013）［13］從產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移視角探究了房?jī)r(jià)變化對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷的影響。得出城市間的相對(duì)房?jī)r(jià)升高，使得城市間的相對(duì)就業(yè)人數(shù)減少和帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈的攀升，實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)由低到高的升級(jí)。同時(shí)，相對(duì)房?jī)r(jià)上漲促使勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)遷出，客觀上形成了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的相對(duì)集聚，從而實(shí)現(xiàn)勞動(dòng)力供給結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)（張平和張鵬鵬，2016［14］）。但是，房?jī)r(jià)過(guò)高在一定程度上會(huì)降低企業(yè)和居民的總體效用，區(qū)域房?jī)r(jià)的畸高導(dǎo)致勞動(dòng)力和企業(yè)流出，容易造成中心城市的產(chǎn)業(yè)空心化（席艷玲等，2013［15］）。范劍勇和邵挺（2011）［16］研究得出，城市綜合地價(jià)上升越快，制造業(yè)平均產(chǎn)業(yè)集中度下降幅度就越大。隨著沿海地區(qū)或大中型城市房?jī)r(jià)上漲，制造業(yè)不斷擴(kuò)散到周邊中心城市或地區(qū)。

在世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中，普遍存在著經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的空間集聚現(xiàn)象，且能在不同空間尺度上（全球、國(guó)家或區(qū)域）可以觀察到（羅胤晨和谷人旭，2014［17］）。經(jīng)濟(jì)集聚在時(shí)間維度和空間維度上的表現(xiàn)是不相同的，在時(shí)間維度上表現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出持續(xù)不斷增長(zhǎng)（Romer，1986［18］）；在空間維度上表現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)活動(dòng)不斷向少數(shù)區(qū)域集聚（Krugman，1991［19］）。產(chǎn)業(yè)集聚是產(chǎn)業(yè)資本要素在空間范圍內(nèi)不斷匯聚的一個(gè)過(guò)程，是由生產(chǎn)某種產(chǎn)品的若干同類型企業(yè)、與這些企業(yè)相關(guān)的上下游企業(yè)以及有關(guān)聯(lián)的服務(wù)業(yè)相互聚集的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象（關(guān)愛(ài)萍和張宇，2015［20］）。產(chǎn)業(yè)集聚可以提高勞動(dòng)生產(chǎn)率，可以促進(jìn)創(chuàng)新，其逐漸成為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、區(qū)域鏈條式發(fā)展的重要戰(zhàn)略舉措。

唐曉華等（2017）［21］基于區(qū)位基尼系數(shù)和地理集中度測(cè)算中國(guó)制造業(yè)21個(gè)行業(yè)1997—2013年期間的集聚水平，深入分析中國(guó)制造業(yè)所具有的集聚特征與變化趨勢(shì)；并結(jié)合全局莫蘭指數(shù)（Moran's I）探究中國(guó)制造業(yè)的空間關(guān)聯(lián)模式。各級(jí)政府越來(lái)越認(rèn)可產(chǎn)業(yè)集聚的正外部性，為達(dá)到1+1＞2的效果，政府通過(guò)推動(dòng)鄰近地區(qū)經(jīng)濟(jì)一體化來(lái)促進(jìn)有序的產(chǎn)業(yè)集聚。那么，中國(guó)制造業(yè)集聚程度的提高是否會(huì)導(dǎo)致高房?jī)r(jià)？周啟良（2015）［22］得出勞動(dòng)密集型制造業(yè)集聚會(huì)抑制房?jī)r(jià)上漲，資本技術(shù)密集型制造業(yè)集聚會(huì)促進(jìn)房?jī)r(jià)上漲。崔凌云（2016）［23］分析了山東省制造業(yè)集聚的特征，并采用空間杜賓面板模型測(cè)算資本投入、勞動(dòng)投入、制造業(yè)集聚以及房?jī)r(jià)上漲對(duì)制造業(yè)產(chǎn)出的空間效應(yīng)。國(guó)內(nèi)學(xué)者還對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)之間的集聚關(guān)系進(jìn)行了研究，得出：生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)具有協(xié)同集聚現(xiàn)象，也就是說(shuō)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚能夠促進(jìn)制造業(yè)集聚，而制造業(yè)集聚亦能促進(jìn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚（賀正楚和吳艷，2013［24］）；生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚能顯著促進(jìn)制造業(yè)升級(jí)的提升，這種促進(jìn)作用不僅體現(xiàn)在本地區(qū)制造業(yè)升級(jí)水平上，還能對(duì)周邊區(qū)域的制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)產(chǎn)生正向的空間外溢效應(yīng)（盛豐，2014［25］）。

通過(guò)上述文獻(xiàn)分析可知，研究房地產(chǎn)、制造業(yè)以及房?jī)r(jià)與制造業(yè)之間關(guān)系的文獻(xiàn)非常豐富，其研究視角也很多，如產(chǎn)業(yè)間相互關(guān)聯(lián)、產(chǎn)業(yè)變遷、產(chǎn)業(yè)集聚、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)等角度。然而，把房?jī)r(jià)水平納入制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)進(jìn)行考察的研究相對(duì)較少，鮮有學(xué)者從高房?jī)r(jià)背景下研究中國(guó)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的空間效應(yīng)?；诖?，本文將從以下四個(gè)方面進(jìn)行研究：第一，對(duì)房?jī)r(jià)波動(dòng)影響制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的內(nèi)在機(jī)制進(jìn)行探討；第二，根據(jù)內(nèi)在機(jī)制與相關(guān)理論構(gòu)建房?jī)r(jià)波動(dòng)對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)影響的空間計(jì)量模型；第三，運(yùn)用中國(guó)29個(gè)省級(jí)相關(guān)的房?jī)r(jià)與制造業(yè)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析；第四，根據(jù)實(shí)證結(jié)果提出相應(yīng)的政策性建議。

3 理論模型

本文基于Krugman（1991）［19］提出的核心-邊緣模型（core-periphery model）即CP模型，并借用高波等（2012）［12］、毛豐付等（2016）［26］的模型，建立包含房?jī)r(jià)的CP模型，并將工資水平、勞動(dòng)力流動(dòng)、制造業(yè)消費(fèi)品自由流動(dòng)情況等經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中存在的多種要素納入分析框架，探究房?jī)r(jià)水平如何影響制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，具體如下：

假設(shè)地區(qū)1和地區(qū)2是某個(gè)國(guó)家的兩個(gè)經(jīng)濟(jì)區(qū)域，勞動(dòng)力在這兩個(gè)地區(qū)之間能自由流動(dòng)，并且工資收入水平相等，兩個(gè)經(jīng)濟(jì)區(qū)域內(nèi)只存在兩種可以消費(fèi)的商品：制造業(yè)工業(yè)品（可貿(mào)易的消費(fèi)品）和住房（不可貿(mào)易的產(chǎn)品）。消費(fèi)者通過(guò)合理配置收入，在制造業(yè)工業(yè)品和住房進(jìn)行合理配置，以實(shí)現(xiàn)效用的最大化；制造業(yè)企業(yè)則通過(guò)區(qū)位的選擇來(lái)控制成本實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)最大化。那么地區(qū)1消費(fèi)者效用函數(shù)的計(jì)算公式如下所示：

結(jié)合生產(chǎn)商的優(yōu)化條件，由式（1）得出制造業(yè)工業(yè)品的價(jià)格函數(shù)：

其中，W2是指地區(qū)2消費(fèi)者的收入，sn是地區(qū)1所有制造業(yè)企業(yè)數(shù)量所占的比重，其值sn=n1?n。根據(jù)新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的相關(guān)理論：

把式（4）代入式（3）并且化簡(jiǎn)得到：

構(gòu)造地區(qū)間相對(duì)效用函數(shù)來(lái)衡量勞動(dòng)力的流動(dòng)情況，因此有：

式（4）除以式（5）得到相對(duì)效用函數(shù)K12，即

如果勞動(dòng)力區(qū)位選擇達(dá)到均衡狀態(tài)時(shí)，那么消費(fèi)者在地區(qū)1的效用水平與地區(qū)2的效用水平是相等的，則：

根據(jù)式（12）可以得出：某地區(qū)制造業(yè)的發(fā)展情況受到地區(qū)間的工資水平、房?jī)r(jià)水平以及制造業(yè)消費(fèi)品在地區(qū)間自由流動(dòng)的影響。在不考慮經(jīng)濟(jì)發(fā)展周期的情況下，不但保持地區(qū)間的工資水平不變，還保持制造業(yè)消費(fèi)品的自由流動(dòng)不變，那么地區(qū)間的房?jī)r(jià)差異對(duì)地區(qū)間制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)升級(jí)產(chǎn)生極大的影響，地區(qū)間制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)隨著地區(qū)間房?jī)r(jià)水平差異的變動(dòng)而變動(dòng)。

4 計(jì)量模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)說(shuō)明

4.1 空間相關(guān)性檢驗(yàn)

空間計(jì)量模型納入了空間依賴性的因素，這使得其對(duì)很多現(xiàn)實(shí)問(wèn)題的解釋能力比傳統(tǒng)的計(jì)量模型更加精確和符合實(shí)際情況。在建立空間面板回歸模型之前，先用Morans'I測(cè)定中國(guó)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)是否具有一定的空間相關(guān)性。當(dāng)不存在空間自相關(guān)時(shí)，則采用普通的面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行實(shí)證研究；當(dāng)存在空間自相關(guān)，則必須用空間面板計(jì)量方法進(jìn)行實(shí)證研究分析。空間相關(guān)性檢驗(yàn)共有兩種，分別是全局自相關(guān)性檢驗(yàn)和局部自相關(guān)性檢驗(yàn)。

（1）全局空間自相關(guān)檢驗(yàn)

全局空間自相關(guān)檢驗(yàn)是從區(qū)域空間整體的視角來(lái)刻畫(huà)空間關(guān)聯(lián)與空間差異程度，為測(cè)量不同地區(qū)間觀測(cè)變量的總體相關(guān)程度，本文使用全局空間自相關(guān)度量指標(biāo)Morans'I來(lái)測(cè)算，Morans'I的計(jì)算公式如下：

（2）局域空間自相關(guān)檢驗(yàn)

全局Morans'I只說(shuō)明空間是否出現(xiàn)了集聚或異常值，但并沒(méi)有說(shuō)明在哪里出現(xiàn)，而局部莫蘭指數(shù)I可以說(shuō)明在哪里出現(xiàn)了集聚或者哪里出現(xiàn)了異常值（吳穹等，2018［27］）。本文的局域空間自相關(guān)檢驗(yàn)通過(guò)Morans'I散點(diǎn)圖來(lái)檢測(cè)。Morans'I散點(diǎn)圖是用來(lái)描述某一區(qū)域單元與相鄰單元間局部空間關(guān)聯(lián)形態(tài)：共有四個(gè)象限，分別是高-高集聚、低-高集聚、低-低集聚和高-低集聚。高-高集聚表示高值區(qū)域被同是高值的區(qū)域所包圍，是指四個(gè)象限中的第一象限；低-高集聚表示低值區(qū)域被周圍高值區(qū)域所包圍，是指四個(gè)象限中的第二象限；低-低集聚代表了低值區(qū)域被同是低值區(qū)域所包圍的空間聯(lián)系形式，也就是四個(gè)象限中的第三象限；第四象限則與第二象限相反，是高值被低值包圍的高-低集聚，空間單元間異質(zhì)性突出（王翔，2017［28］）。第一象限和第三象限是相似的空間特征集聚在某一地理空間，表示存在正的空間相關(guān)性。相反地，第二、第四象限反映的是差異特征的空間分散，表示存在負(fù)的空間相關(guān)性。

4.2 空間權(quán)重矩陣的構(gòu)建

空間權(quán)重矩陣在空間計(jì)量模型的地位至關(guān)重要，影響著空間相關(guān)性的判斷以及空間計(jì)量模型的估計(jì)。本文設(shè)定0-1鄰接空間權(quán)重矩陣，如果兩個(gè)地區(qū)相鄰（即有公共邊界）時(shí)，權(quán)重矩陣對(duì)應(yīng)的數(shù)字設(shè)定為1，如果兩個(gè)地區(qū)的地理位置不相鄰（即沒(méi)有公共邊界），權(quán)重矩陣對(duì)應(yīng)的數(shù)字設(shè)定為0。矩陣元素中對(duì)角線元素全為0，其他元素的設(shè)定滿足：

且海南按與廣東相鄰處理，以上矩陣?yán)胹tata14.0軟件創(chuàng)建完成，且對(duì)各權(quán)重矩陣進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，記為W1。

4.3 空間計(jì)量模型設(shè)定

空間計(jì)量模型主要有兩類模型，分別是空間自回歸模型（SAR）和空間誤差模型（SEM），其對(duì)問(wèn)題分析適用性程度存在差異，需做進(jìn)一步的篩選和比較。

4.4 變量選取與數(shù)據(jù)檢驗(yàn)

（1）變量選取

被解釋變量。用制造業(yè)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值和就業(yè)人數(shù)相關(guān)數(shù)據(jù)，計(jì)算出制造業(yè)產(chǎn)業(yè)的相對(duì)產(chǎn)值與相對(duì)就業(yè)率。計(jì)算公式是：相對(duì)產(chǎn)值用某一地區(qū)制造業(yè)的產(chǎn)值除以其余所有樣本地區(qū)的制造業(yè)產(chǎn)值的均值，記為routit；同理，相對(duì)就業(yè)率用某一地區(qū)制造業(yè)的就業(yè)人員數(shù)除以其余所有樣本地區(qū)的制造業(yè)就業(yè)人員數(shù)的均值，記為rempit。對(duì)于制造業(yè)各行業(yè)的分類，經(jīng)濟(jì)合作和發(fā)展組織（OECD）提出按技術(shù)密集度進(jìn)行分類，分成了低技術(shù)、中低技術(shù)、中高技術(shù)和高技術(shù)行業(yè)。此處以此為基礎(chǔ)，并借鑒傅元海等（2014）［30］的分類方法，把中高端技術(shù)產(chǎn)業(yè)合并到高端技術(shù)產(chǎn)業(yè)，這樣制造業(yè)被劃分為三大類，分別是高端技術(shù)產(chǎn)業(yè)、中端技術(shù)產(chǎn)業(yè)和低端技術(shù)產(chǎn)業(yè)，具體行業(yè)見(jiàn)表1所示。在本文的實(shí)證過(guò)程中，主要考察房?jī)r(jià)水平對(duì)區(qū)域制造業(yè)產(chǎn)業(yè)以及制造業(yè)三大技術(shù)產(chǎn)業(yè)的影響，因此，被解釋變量具體采用以下幾個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量：制造業(yè)產(chǎn)業(yè)t時(shí)刻在?。ㄊ?自治區(qū)）i的相對(duì)產(chǎn)值；制造業(yè)產(chǎn)業(yè)t時(shí)刻在?。ㄊ?自治區(qū)）i的相對(duì)就業(yè)率；制造業(yè)高端技術(shù)產(chǎn)業(yè)t時(shí)刻在?。ㄊ?自治區(qū)）i的相對(duì)產(chǎn)值；制造業(yè)高端技術(shù)產(chǎn)業(yè)t時(shí)刻在?。ㄊ?自治區(qū)）i的相對(duì)就業(yè)率；制造業(yè)低端技術(shù)產(chǎn)業(yè)t時(shí)刻在省（市/自治區(qū)）i的相對(duì)產(chǎn)值；制造業(yè)低端技術(shù)產(chǎn)業(yè)t時(shí)刻在省（市/自治區(qū)）i的相對(duì)就業(yè)率。

表1 制造業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)類別劃分

解釋變量。相對(duì)工資和相對(duì)房?jī)r(jià)是本文的核心解釋變量，分別是通過(guò)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資、商品房中住宅平均銷售價(jià)格計(jì)算得到，計(jì)算方法類似于相對(duì)產(chǎn)值，分別記為rwit、rhpit。為了增加計(jì)量的穩(wěn)健性，本文添加了一些控制變量，具體如下：勞動(dòng)力流動(dòng)會(huì)受到基礎(chǔ)設(shè)施的影響。一般來(lái)說(shuō)，勞動(dòng)力傾向于流向基礎(chǔ)設(shè)施越完善的地區(qū)，且基礎(chǔ)設(shè)施中的醫(yī)療條件、教育條件是著重考慮的對(duì)象。本文的醫(yī)療條件用省、市、自治區(qū)每年的醫(yī)院和衛(wèi)生院的床位數(shù)來(lái)衡量，記為healthit。教育條件用省、市、自治區(qū)的普通高等學(xué)校、普通高中學(xué)校、普通初中學(xué)校以及普通小學(xué)的總和來(lái)衡量，記為eduit。城鎮(zhèn)化率反映該地區(qū)的城鎮(zhèn)化水平。以往很多學(xué)者是用非農(nóng)業(yè)人口比例或戶籍城鎮(zhèn)人口比例來(lái)衡量城鎮(zhèn)化率，但這種方法低估了實(shí)際城鎮(zhèn)化率，本文采用城市的城鎮(zhèn)人口占常住人口的比例來(lái)衡量城鎮(zhèn)化率，記為urbit。地區(qū)的信息公開(kāi)化、制度透明化隨著地區(qū)貿(mào)易自由度的增加而增加，從而帶來(lái)更多的市場(chǎng)需求。貿(mào)易自由度用省、市、自治區(qū)的年度客運(yùn)量來(lái)表示，記為tradeit，變量定義與說(shuō)明見(jiàn)表2。

表2 變量定義與說(shuō)明

在對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的研究中，通常從產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出和就業(yè)兩個(gè)方面進(jìn)行衡量，如果相對(duì)房?jī)r(jià)升高，使得產(chǎn)業(yè)的相對(duì)產(chǎn)值和相對(duì)就業(yè)人數(shù)提升時(shí)，那么可以認(rèn)為產(chǎn)業(yè)得到升級(jí)；如果相對(duì)房?jī)r(jià)升高，不但對(duì)低附加值產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生擠出效應(yīng)，還促使了高附加值產(chǎn)業(yè)的相對(duì)產(chǎn)出、相對(duì)就業(yè)率增加，那么就可以推斷出高房?jī)r(jià)促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)升級(jí)（高波等，2012［12］）。

為了討論的方便，此處對(duì)絕對(duì)量予以對(duì)數(shù)化處理，則可將前述式（13）、式（14）中的模型進(jìn)行改進(jìn)。改進(jìn)后的空間自回歸模型和空間誤差模型的表達(dá)式分別為：

（2）數(shù)據(jù)來(lái)源

選取的樣本為制造業(yè)29個(gè)行業(yè)分省數(shù)據(jù)，研究年限為2007-2016年，鑒于制造業(yè)各細(xì)分行業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值數(shù)據(jù)的可獲得性，青海和西藏因數(shù)據(jù)不全未納入樣本之中。數(shù)據(jù)來(lái)源于2008-2017年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》、EPS數(shù)據(jù)平臺(tái)和2010年人口普查資料。數(shù)據(jù)來(lái)源和選取，依據(jù)以下三個(gè)原則。

一是行業(yè)一致性。1984年中國(guó)首次發(fā)布《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》，且在1994年、2002年、2011年對(duì)其進(jìn)行了修訂。行業(yè)分類均有一定程度的變動(dòng)，為保持行業(yè)一致，因此本文將汽車制造業(yè)與鐵路、船舶、航空航天和其他運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)合并為“交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)”。

二是數(shù)據(jù)一致性。2012年以后國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》不再公布分行業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值這一統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的數(shù)值，為保持?jǐn)?shù)據(jù)連貫性，本文借鑒關(guān)愛(ài)萍和張宇（2015）［20］的處理方法，采用工業(yè)銷售產(chǎn)值數(shù)據(jù)替代工業(yè)總產(chǎn)值來(lái)測(cè)算制造業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)，且工業(yè)銷售產(chǎn)值與工業(yè)總產(chǎn)值也非常接近。

三是缺失值的處理。雖然2008-2012年《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》缺少皮革、毛皮、羽毛（絨）及其制造業(yè)，家具制造業(yè)，文教體育用品制造業(yè)，木材加工及木、竹、藤、棕、草制造業(yè)，印刷業(yè)和記錄媒介的復(fù)制，其他制造業(yè)數(shù)據(jù)，但不影響制造業(yè)整體轉(zhuǎn)型升級(jí)的研究。

（3）數(shù)據(jù)的處理與檢驗(yàn)

樣本中29個(gè)省份（自治區(qū)、直轄市）各變量統(tǒng)計(jì)值見(jiàn)表3。從表3中可以看出，在近十年間，相對(duì)房?jī)r(jià)的均值為1.02，房?jī)r(jià)的標(biāo)準(zhǔn)差為0.68，相對(duì)房?jī)r(jià)的最大值為4.1，最低值只有0.47，其在地域、時(shí)間上的差異非常明顯。中國(guó)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)相對(duì)產(chǎn)值rout、相對(duì)就業(yè)率remp的最大值分別是最小值的124.75、189.33倍，說(shuō)明制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)在時(shí)間和地域上存在較大差異。

表3 各變量的統(tǒng)計(jì)性描述

為了避免在實(shí)證分析中出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象，確?；貧w分析結(jié)果的有效性，需要對(duì)樣本數(shù)據(jù)做平穩(wěn)性檢驗(yàn)。本文選取LLC單位根檢驗(yàn)的方法檢驗(yàn)變量的平穩(wěn)性。檢驗(yàn)結(jié)果顯示所有變量都通過(guò)了平穩(wěn)性檢驗(yàn)（如表4所示）。

表4 LLC 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

5 實(shí)證結(jié)果分析

5.1 空間自相關(guān)檢驗(yàn)

各變量的空間相關(guān)性選取Moran's I指數(shù)來(lái)反映。表5顯示了2007-2016年中國(guó)29個(gè)省市區(qū)房?jī)r(jià)與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的Moran's I值。從檢測(cè)結(jié)果來(lái)看，在鄰接權(quán)重矩陣下，制造業(yè)相對(duì)產(chǎn)值的Moran's I指數(shù)值在0.190-0.221之間，且均通過(guò)了5%的顯著性水平，說(shuō)明存在明顯的正向空間相關(guān)性；制造業(yè)相對(duì)就業(yè)率的Moran's I指數(shù)值在鄰接權(quán)重矩陣下處于0.015-0.092之間。房?jī)r(jià)的Moran's I指數(shù)在鄰接空間權(quán)重下均為正，且均通過(guò)了5%的顯著性水平，說(shuō)明中國(guó)省際房地產(chǎn)價(jià)格在2007-2016年期間存在“馬太效應(yīng)”，即房?jī)r(jià)較高的省份其鄰近地區(qū)的房?jī)r(jià)也較高，而房?jī)r(jià)較低的省份其鄰近區(qū)域的房?jī)r(jià)也相對(duì)較低（鞠方等，2016［29］）。綜合來(lái)看，房?jī)r(jià)與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)存在顯著的空間自相關(guān)性。

表5 2007-2016年中國(guó)房?jī)r(jià)與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的莫蘭指數(shù)

Moran's I指數(shù)已經(jīng)表明制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和房?jī)r(jià)的全局空間自相關(guān)性，為了進(jìn)一步說(shuō)明其空間分布的局部特征，本文還繪制了房?jī)r(jià)與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的Moran's I散點(diǎn)圖。2016年鄰接權(quán)重下制造業(yè)相對(duì)產(chǎn)值、制造業(yè)相對(duì)就業(yè)率和房?jī)r(jià)的Moran's I散點(diǎn)圖如圖1所示。從圖1可以看出，大多數(shù)省域位于第一、第三象限，表明制造業(yè)產(chǎn)業(yè)層級(jí)高的地區(qū)被同樣高水平的其他地區(qū)包圍，制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)在空間上相互集聚，制造業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展緩慢的地區(qū)也被同樣低水平的其他地區(qū)所包圍，形成了低水平的聚集圈，驗(yàn)證了制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)具有相當(dāng)明顯的擴(kuò)散效應(yīng)。相對(duì)房?jī)r(jià)的Moran's I散點(diǎn)主要集中在高-高集聚區(qū)域和低-低集聚區(qū)域，也就是第一、三象限，說(shuō)明中國(guó)房?jī)r(jià)存在明顯的空間集聚，且其分布是非均質(zhì)的?？傊?，Moran's I散點(diǎn)圖顯示了各個(gè)省市區(qū)房?jī)r(jià)與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的空間聯(lián)系形式分布情況，得出房?jī)r(jià)和制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)均具有高水平區(qū)域集中、低水平區(qū)域聚集的特點(diǎn)，Moran's I散點(diǎn)圖也再次證明了兩者皆存在顯著的空間依賴性。

圖1 2016年中國(guó)制造業(yè)的相對(duì)產(chǎn)值rout圖、相對(duì)就業(yè)率remp圖和相對(duì)房?jī)r(jià)rhp的Moran's I散點(diǎn)圖

此外，本文還分析了2016年中國(guó)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和房?jī)r(jià)的區(qū)域分布情況（見(jiàn)圖2）。從制造業(yè)相對(duì)產(chǎn)值的區(qū)域分布來(lái)看，江蘇、山東、廣東處于（2.113，4.743］區(qū)間，這些地區(qū)是相對(duì)產(chǎn)值最高的第一梯隊(duì)；河南、浙江處于（1.249，2.113］區(qū)間，屬于相對(duì)產(chǎn)值較高的第二梯隊(duì)；河北、福建、安徽、四川、湖南、江西、上海處于（0.677，1.249］區(qū)間，位于制造業(yè)相對(duì)產(chǎn)值一般的第三梯隊(duì)；天津、重慶、吉林、廣西、遼寧、陜西處于（0.355，0.677］區(qū)間，這些地區(qū)制造業(yè)的相對(duì)產(chǎn)值較低，為第四梯隊(duì)；其他地區(qū)則為第五梯隊(duì)，相對(duì)產(chǎn)值更低。從制造業(yè)相對(duì)就業(yè)率的區(qū)域分布來(lái)看，處于（3.015，5.56］區(qū)間的省份有廣東、江蘇，這兩個(gè)地區(qū)的制造業(yè)相對(duì)就業(yè)率最高；山東、浙江、河南位于（1.415，3.015］區(qū)間，制造業(yè)相對(duì)就業(yè)率較高；福建、湖北、河北、湖南、安徽、四川、江西處于（0.719，1.415］范圍內(nèi)，這些區(qū)域的制造業(yè)相對(duì)就業(yè)率一般；上海、遼寧、重慶、廣西、天津、陜西、吉林處于（0.303，0.719］區(qū)間，制造業(yè)相對(duì)就業(yè)率較低；新疆、甘肅、寧夏、海南的制造業(yè)相對(duì)就業(yè)率最低。從房?jī)r(jià)的區(qū)域分布可以看出，低房?jī)r(jià)區(qū)域的周邊地區(qū)房?jī)r(jià)較低，而高房?jī)r(jià)區(qū)域臨近的地區(qū)房?jī)r(jià)也較高，整體房?jī)r(jià)極化效應(yīng)凸顯。北京、上海的房?jī)r(jià)水平最高，其值達(dá)到了4.102和3.682，屬于第一梯隊(duì)；天津、浙江、廣東、海南、福建、江蘇的房?jī)r(jià)水平屬于第二梯隊(duì)，湖北、河北、遼寧、山東、安徽的房?jī)r(jià)水平一般，位于第三梯隊(duì)。其他省份的房?jī)r(jià)水平較低，則位于第四梯隊(duì)，如湖南的房?jī)r(jià)水平為0.555。由此可知，中西部地區(qū)房?jī)r(jià)水平相對(duì)較低，沿海地區(qū)與內(nèi)陸地區(qū)房地產(chǎn)價(jià)格差異性明顯。

圖2 2016年中國(guó)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和房?jī)r(jià)的區(qū)域分布圖

5.2 空間模型估計(jì)分析

通過(guò)上述分析，制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)在空間上表現(xiàn)出顯著的復(fù)雜性、自相關(guān)性和差異性，這些空間特性破壞了傳統(tǒng)計(jì)量模型空間均質(zhì)分布的假設(shè)。OLS估計(jì)在忽略空間因素的條件下其結(jié)果可能有偏或無(wú)效，實(shí)證分析的解釋能力較差。因此，本文建立房?jī)r(jià)對(duì)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)影響的空間計(jì)量模型，開(kāi)展有效分析。

（1）模型的選擇

關(guān)于SAR和SEM模型選擇問(wèn)題，主流檢驗(yàn)策略包括以下兩種：一種是Anselin et al（1996）［33］的方法，首先引入空間變量，通過(guò)Moran's I指數(shù)判斷空間自相關(guān)性。然后比較拉格朗日乘數(shù)-滯后檢驗(yàn)（LM-LAG）與拉格朗日乘數(shù)-誤差檢驗(yàn)（LMERR）兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量，若LM-LAG和LM-ERR都不顯著，采用一般的OLS模型；若LM-LAG更顯著，則采用則SAR模型；若LM-ERR更顯著，采用SEM模型更加恰當(dāng)；若LM-LAG和LM-ERR相近，則比較穩(wěn)健的拉格朗日乘數(shù)-滯后檢驗(yàn)（Robust LM-LAG）與穩(wěn)健的拉格朗日乘數(shù)-誤差檢驗(yàn)（Robust LM-ERR）的統(tǒng)計(jì)值。若Robust LM-LAG更顯著，則SAR更恰當(dāng)；反之，認(rèn)為SEM更恰當(dāng)。再根據(jù)似然比檢驗(yàn)（LR）統(tǒng)計(jì)量判定是采用固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)模型。另一種方法來(lái)自于Elhorst（2014）［34］的觀點(diǎn)，以SDM模型作為選定空間計(jì)量模型的起點(diǎn)，利用Wald檢驗(yàn)和LR檢驗(yàn)判斷能否簡(jiǎn)化為空間滯后模型和空間誤差模型。然后根據(jù)Hausman檢驗(yàn)判定是采用固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)模型。

表6 房?jī)r(jià)波動(dòng)影響制造業(yè)升級(jí)的LM檢驗(yàn)

本文綜合考慮上述兩種方法的優(yōu)劣性，并結(jié)合近三年的相關(guān)文獻(xiàn)，綜合兩種方法對(duì)模型進(jìn)行選取。通過(guò)房?jī)r(jià)對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)相對(duì)產(chǎn)值影響的LM檢驗(yàn)（見(jiàn)表6）可知，在鄰接權(quán)重矩陣下，LM-LAG和LM-ERR均為0.000，通過(guò)了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，且Robust LM-ERR比Robust LM-LAG更顯著，故選擇SEM模型作為回歸模型。在房?jī)r(jià)對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)相對(duì)就業(yè)率影響的LM檢驗(yàn)中（見(jiàn)表6），在鄰接權(quán)重矩陣背景下也應(yīng)選取SEM模型進(jìn)行估計(jì)。

Hausman檢驗(yàn)判斷采用隨機(jī)效應(yīng)還是固定效應(yīng)：當(dāng)被解釋變量為相對(duì)產(chǎn)值rout時(shí)，在鄰接權(quán)重矩陣背景下模型的Hausman檢驗(yàn)結(jié)果為-46.91。也就是說(shuō)所選模型支持固定效應(yīng)。當(dāng)被解釋變量為相對(duì)就業(yè)率remp時(shí)，Hausman檢驗(yàn)結(jié)果為35.10（p=0.0000）。研究結(jié)果表明，拒絕接受隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè)，應(yīng)當(dāng)采用固定效應(yīng)模型。而固定效應(yīng)模型又分為時(shí)間固定效應(yīng)、空間固定效應(yīng)和時(shí)空固定效應(yīng)模型三種，通過(guò)比較Log-Likelihood值，決定最終的解釋模型。

（2）空間回歸結(jié)果

①房?jī)r(jià)波動(dòng)對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響

本文采用制造業(yè)相對(duì)產(chǎn)值和制造業(yè)相對(duì)就業(yè)率作為被解釋變量，來(lái)研究相對(duì)房?jī)r(jià)對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響，回歸結(jié)果如表7所示。從表中可以看出，在鄰接權(quán)重矩陣作用下，當(dāng)因變量為制造業(yè)相對(duì)產(chǎn)值時(shí)，模型的空間系數(shù)均大于0，且通過(guò)了5%顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明省域間房?jī)r(jià)波動(dòng)與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的空間效應(yīng)具有趨同性，省域的制造業(yè)發(fā)展水平具有明顯的空間依賴性?？臻g依賴作用主要通過(guò)SEM模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)來(lái)體現(xiàn)，也就是說(shuō)省域間地區(qū)對(duì)地區(qū)的空間影響在很大程度上體現(xiàn)為對(duì)一個(gè)地區(qū)整體的結(jié)構(gòu)性誤差沖擊中，各省域房?jī)r(jià)水平、工資水平、城鎮(zhèn)化率、醫(yī)療條件、貿(mào)易自由度和教育條件之間的差異正是這種結(jié)構(gòu)性差異的體現(xiàn)。在考慮控制變量的線性方程中，相對(duì)工資與制造業(yè)相對(duì)產(chǎn)值存在顯著的正相關(guān)，相對(duì)工資每提高1個(gè)單位，制造業(yè)相對(duì)產(chǎn)值增加1.1392個(gè)單位。房?jī)r(jià)變動(dòng)對(duì)制造業(yè)相對(duì)產(chǎn)值的影響為正，但不顯著。相對(duì)工資、房?jī)r(jià)變動(dòng)對(duì)制造業(yè)相對(duì)就業(yè)率的影響均為負(fù)，從而無(wú)法明確相對(duì)房?jī)r(jià)變化對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的線性影響，后面將進(jìn)一步細(xì)分相對(duì)房?jī)r(jià)變化對(duì)高、低端技術(shù)產(chǎn)業(yè)層面的影響。

在考慮控制變量的非線性方程中，rhp、rhp2參數(shù)符號(hào)一致，rhp的全部系數(shù)為正、rhp2的全部系數(shù)為負(fù)且通過(guò)5%顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明中國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)呈倒U型庫(kù)茲涅茨曲線關(guān)系，制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)水平隨房?jī)r(jià)上漲呈先上升后下降趨勢(shì)。當(dāng)被解釋變量為制造業(yè)產(chǎn)業(yè)相對(duì)產(chǎn)值時(shí)，庫(kù)茲涅茨曲線的拐點(diǎn)值出現(xiàn)在3.0744；當(dāng)被解釋變量為制造業(yè)產(chǎn)業(yè)相對(duì)就業(yè)率時(shí)，庫(kù)茲涅茨曲線的拐點(diǎn)值為2.9112。2015年，北京、上海兩地的相對(duì)房?jī)r(jià)分別為3.5329、3.391；2016年，北京、上海兩地的相對(duì)房?jī)r(jià)分別為4.1022、3.682，已經(jīng)超出拐點(diǎn)中最大值3.0744，由此可以判斷，北京、上海兩地間房?jī)r(jià)與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)間的關(guān)系早已經(jīng)跨入倒U型曲線的右半邊，即如果不能有效控制房?jī)r(jià)上漲，制造業(yè)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)將受到抑制。北京、上海的房?jī)r(jià)水平已經(jīng)大大超出了制造業(yè)的承受范圍，過(guò)高的房?jī)r(jià)導(dǎo)致城市產(chǎn)生“產(chǎn)業(yè)空心化”，不利于地區(qū)經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展，其他控制變量同樣對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)產(chǎn)生沖擊。研究結(jié)果表明，城鎮(zhèn)化率系數(shù)為正，在10%水平上顯著。由此可見(jiàn)，區(qū)域發(fā)展不平衡導(dǎo)致的城鎮(zhèn)化水平區(qū)域差異，在空間上形成了對(duì)傳統(tǒng)制造業(yè)強(qiáng)烈的正向沖擊，在一定程度上助推了制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。原因在于城鎮(zhèn)化有利于實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、工業(yè)化和信息化的融合，從而推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)向集約化、循環(huán)化、高附加值轉(zhuǎn)變，推動(dòng)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)層次的提升，是制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的強(qiáng)大動(dòng)力。除此之外，教育條件、貿(mào)易自由度對(duì)中國(guó)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的促進(jìn)作用不明顯，相關(guān)系數(shù)沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，可能原因在于本文在代理指標(biāo)選取上存在缺陷。醫(yī)療條件對(duì)數(shù)回歸結(jié)果為正，且在5%水平上顯著，表明醫(yī)療條件對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)具有正向的空間溢出效應(yīng)。醫(yī)療條件是吸引人才落戶和就業(yè)的重要因素，合理的醫(yī)療基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃有利于吸進(jìn)高端人才，有利于形成產(chǎn)業(yè)聚集效應(yīng)，有利于破除區(qū)域經(jīng)濟(jì)割據(jù)，形成合理的區(qū)域間產(chǎn)業(yè)分工。

表7 房?jī)r(jià)波動(dòng)影響制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的回歸結(jié)果

續(xù)表

②房?jī)r(jià)波動(dòng)對(duì)制造業(yè)低端技術(shù)產(chǎn)業(yè)的影響

當(dāng)被解釋變量分別替換為制造業(yè)低端技術(shù)產(chǎn)業(yè)的相對(duì)產(chǎn)值和相對(duì)就業(yè)率時(shí)，回歸結(jié)果如表8所示，根據(jù)計(jì)量檢驗(yàn)，在鄰接權(quán)重矩陣作用下，相對(duì)房?jī)r(jià)上升，將促使該省份制造業(yè)低端技術(shù)產(chǎn)業(yè)相對(duì)產(chǎn)值和相對(duì)就業(yè)率減少，在考慮控制變量的方程中，相對(duì)房?jī)r(jià)每增加1個(gè)百分點(diǎn)，制造業(yè)低端技術(shù)產(chǎn)業(yè)相對(duì)產(chǎn)值分別減少約0.3638個(gè)百分點(diǎn)，制造業(yè)低端技術(shù)產(chǎn)業(yè)相對(duì)就業(yè)率分別減少約0.4498個(gè)百分點(diǎn)。相對(duì)房?jī)r(jià)升高對(duì)制造業(yè)低端技術(shù)產(chǎn)業(yè)存在擠出效應(yīng)，因?yàn)榉績(jī)r(jià)的上漲不僅增加了企業(yè)的用地成本，而且增加了企業(yè)的勞動(dòng)力用工成本，這對(duì)于勞動(dòng)密集型低附加值的制造業(yè)企業(yè)尤為不利。區(qū)域內(nèi)的相對(duì)房?jī)r(jià)上漲，迫使低附加值制造業(yè)遷入相對(duì)房?jī)r(jià)和用工成本較低的地區(qū)。同時(shí)，居民相對(duì)工資水平對(duì)制造業(yè)低端技術(shù)產(chǎn)業(yè)相對(duì)就業(yè)率存在負(fù)向關(guān)系。區(qū)域相對(duì)工資水平較高時(shí)，區(qū)域內(nèi)人們的相對(duì)生活水平也會(huì)提高，對(duì)于閑暇時(shí)間的追求也會(huì)增加。對(duì)于低附加值的勞動(dòng)密集型制造業(yè)來(lái)說(shuō)，大多為體力勞動(dòng)，不符合相對(duì)生活水平提高時(shí)人們的追求，因此相對(duì)工資水平升高導(dǎo)致制造業(yè)低端技術(shù)產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)占比的降低。

表8 房?jī)r(jià)波動(dòng)影響制造業(yè)低端技術(shù)產(chǎn)業(yè)的回歸結(jié)果

續(xù)表

③房?jī)r(jià)波動(dòng)對(duì)制造業(yè)高端技術(shù)產(chǎn)業(yè)的影響

本文為分析相對(duì)房?jī)r(jià)變化對(duì)制造業(yè)高端技術(shù)產(chǎn)業(yè)的影響，將被解釋變量分別替換為制造業(yè)高端技術(shù)產(chǎn)業(yè)的相對(duì)產(chǎn)值和相對(duì)就業(yè)率，計(jì)量檢驗(yàn)結(jié)果如表9所示。在鄰接權(quán)重矩陣背景下，制造業(yè)相對(duì)產(chǎn)值空間系數(shù)分別為0.169、0.1162，且這兩個(gè)系數(shù)通過(guò)了10%顯著性檢驗(yàn)，表明地理位置上的鄰近對(duì)地區(qū)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)具有顯著的正向影響；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相近的地區(qū)之間制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)具有相互促進(jìn)的正向影響。鄰近省份之間的資金、技術(shù)、人力資源便于流動(dòng)與傳播，帶動(dòng)了周圍地區(qū)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)更容易形成資源集聚優(yōu)勢(shì)，經(jīng)濟(jì)條件與之相似的地區(qū)更能促進(jìn)人才、技術(shù)、資金的交流和溢出，形成了區(qū)域性的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)集聚現(xiàn)象。在考慮控制變量的方程中，相對(duì)房?jī)r(jià)水平對(duì)制造業(yè)高端技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重和就業(yè)人數(shù)比重均存在促進(jìn)作用，當(dāng)相對(duì)房?jī)r(jià)每上升1個(gè)百分點(diǎn)，制造業(yè)高端技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重上升0.1594個(gè)百分點(diǎn)，制造業(yè)高端技術(shù)產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)比重上升0.0875個(gè)百分點(diǎn)。對(duì)比表8和表9，可以發(fā)現(xiàn)相對(duì)房?jī)r(jià)上升對(duì)制造業(yè)低端技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值存在擠出效應(yīng)，而相對(duì)房?jī)r(jià)上升促進(jìn)制造業(yè)高端技術(shù)產(chǎn)業(yè)相對(duì)產(chǎn)值的增加，這間接說(shuō)明相對(duì)房?jī)r(jià)上漲推動(dòng)了制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

表9 房?jī)r(jià)波動(dòng)影響制造業(yè)高端技術(shù)產(chǎn)業(yè)的回歸結(jié)果

續(xù)表

6 結(jié)論與建議

制造業(yè)從低級(jí)形態(tài)向高級(jí)形態(tài)轉(zhuǎn)變的過(guò)程或趨勢(shì)就是制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，可以從微觀和宏觀兩方面來(lái)看制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)（潘紅玉和鄧英，2016［35］；唐紅祥等，2019［36］）。在微觀上制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)表現(xiàn)為企業(yè)研發(fā)水平和管理模式創(chuàng)新所帶來(lái)的產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率提高，在宏觀上制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)表現(xiàn)為其發(fā)展方式從勞動(dòng)密集型向資本密集型、知識(shí)密集型轉(zhuǎn)變。本文考慮到制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)在中國(guó)各區(qū)域間存在顯著的空間相關(guān)性，首次將空間計(jì)量方法引入房?jī)r(jià)波動(dòng)對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的經(jīng)驗(yàn)研究中，在控制城鎮(zhèn)化率、醫(yī)療條件、貿(mào)易自由度、教育條件等變量的基礎(chǔ)上，構(gòu)建空間誤差模型和空間滯后模型，設(shè)計(jì)了鄰接空間權(quán)重矩陣，以2007-2016年中國(guó)29個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)為例，實(shí)證分析房?jī)r(jià)與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的關(guān)系，并對(duì)各影響因素的空間效應(yīng)進(jìn)行分解，最終得出如下結(jié)論。

（1）制造業(yè)相對(duì)產(chǎn)值在鄰接空間權(quán)重矩陣下表現(xiàn)出顯著的空間正相關(guān)性，制造業(yè)相對(duì)就業(yè)率在鄰接權(quán)重矩陣中也表現(xiàn)出顯著的空間正相關(guān)性。

（2）中國(guó)房?jī)r(jià)水平存在顯著的空間相關(guān)性，具有高水平區(qū)域集中、低水平區(qū)域聚集的特點(diǎn)。

（3）中國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)呈倒U型庫(kù)茲涅茨曲線關(guān)系，也就是說(shuō)房?jī)r(jià)波動(dòng)對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)同時(shí)具有正效應(yīng)和負(fù)效應(yīng)，現(xiàn)階段中國(guó)整體的房?jī)r(jià)水平對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)產(chǎn)生了強(qiáng)烈的空間沖擊效應(yīng)，能夠顯著提升制造業(yè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展層次，但北京、上海兩地間房?jī)r(jià)與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)間的關(guān)系早已經(jīng)跨入倒U型曲線的右邊。如果不能有效控制房?jī)r(jià)上漲，制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)將受到抑制。

（4）其它控制變量回歸統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，城鎮(zhèn)化率、醫(yī)療條件對(duì)區(qū)域制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)具有顯著正向效應(yīng)，教育條件、貿(mào)易自由度對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響效應(yīng)不明顯。

從目前情況來(lái)看，居高不下的房?jī)r(jià)在短期內(nèi)很難回歸到合理水平。住房成本增加促進(jìn)了勞動(dòng)力市場(chǎng)的密集流動(dòng)，再加上中國(guó)人口紅利拐點(diǎn)的到來(lái)，使得勞動(dòng)力成本進(jìn)一步上升，這些都將對(duì)中國(guó)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。要因地制宜的制定房?jī)r(jià)調(diào)控政策，把房?jī)r(jià)調(diào)控目標(biāo)和制造業(yè)勞動(dòng)力布局、制造業(yè)產(chǎn)業(yè)布局有機(jī)結(jié)合起來(lái)，促進(jìn)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

基于上述研究結(jié)論，從四個(gè)方面提出政策及建議：

一是政府要引導(dǎo)房?jī)r(jià)在合理的范圍內(nèi)上漲。由實(shí)證研究可得，房地產(chǎn)價(jià)格在一定范圍內(nèi)合理地上漲能促進(jìn)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)的升級(jí)，不僅能淘汰掉一些低產(chǎn)能、低效率的制造業(yè)，而且能吸引高效率、高產(chǎn)能的制造業(yè)，進(jìn)而提高區(qū)域發(fā)展的效率。如果房?jī)r(jià)上漲的幅度超過(guò)了合理的范圍，那么會(huì)淘汰掉低產(chǎn)能的制造業(yè)，也會(huì)使高效率、高產(chǎn)能的制造業(yè)遷出，對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)產(chǎn)生抑制作用。政府應(yīng)該運(yùn)用各種措施嚴(yán)格控制房?jī)r(jià)，抑制房?jī)r(jià)泡沫，防止高房?jī)r(jià)占用過(guò)多的市場(chǎng)資源造成制造業(yè)產(chǎn)業(yè)空心化。為了避免出現(xiàn)房?jī)r(jià)對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的負(fù)面作用，一方面，要建立透明的房地產(chǎn)業(yè)信息體系。當(dāng)前中國(guó)房地產(chǎn)信息的透明程度不高，住房空置率數(shù)據(jù)的收集存在較大的困擾，且各地區(qū)統(tǒng)計(jì)出的房?jī)r(jià)與實(shí)際的房?jī)r(jià)偏差甚大，也就是說(shuō)目前的房地產(chǎn)信息無(wú)法反映真實(shí)的房地產(chǎn)運(yùn)行情況。因此，建立透明的房地產(chǎn)業(yè)信息體系能減少消費(fèi)者對(duì)房地產(chǎn)業(yè)的非理性預(yù)期，從而避免房?jī)r(jià)出現(xiàn)螺旋式上漲。另一方面，要優(yōu)化房地產(chǎn)業(yè)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，抑制房?jī)r(jià)過(guò)快增長(zhǎng)。設(shè)定住宅與非住宅、房屋銷售和租賃的合理比例，促進(jìn)房地產(chǎn)中介服務(wù)、物業(yè)公司與房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)商的協(xié)調(diào)發(fā)展。

二是加快建立“多主體供應(yīng)、多渠道保障、租購(gòu)并舉”的住房制度，有序引導(dǎo)勞動(dòng)力在制造業(yè)產(chǎn)業(yè)間、區(qū)域間、城鄉(xiāng)間和城市間的流動(dòng)，充分發(fā)揮勞動(dòng)力流動(dòng)對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移布局的作用。研究結(jié)果表明，勞動(dòng)力的自由流動(dòng)對(duì)于制造業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有集聚和分散效應(yīng)，勞動(dòng)力基于自身效用最大化做出選擇，能夠承受大城市高房?jī)r(jià)的勞動(dòng)力將會(huì)留在大型城市，當(dāng)勞動(dòng)力無(wú)法承受城市高房?jī)r(jià)帶來(lái)的生活成本壓力時(shí)，則會(huì)放棄豐富的消費(fèi)選擇，向中小城市遷移。因此，地區(qū)間可以通過(guò)房?jī)r(jià)的“篩選”功能，引導(dǎo)勞動(dòng)力的流入與流出，逐步轉(zhuǎn)移出附加值較低的勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)，大力發(fā)展附加值高的高端制造業(yè)、技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)。最終發(fā)達(dá)地區(qū)大力發(fā)展資本密集型等高附加值產(chǎn)業(yè)，而相對(duì)落后地區(qū)則順利承接勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)移，實(shí)現(xiàn)不同區(qū)域、不同發(fā)展水平的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。所以，對(duì)發(fā)達(dá)的地區(qū)要想盡辦法吸引人才，留住制造業(yè)高端技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展所需的人員，如住房補(bǔ)貼政策、“人才保障房”政策。對(duì)不發(fā)達(dá)地區(qū)可通過(guò)多層次的住房保障體系，為中低收入群體提供保障房，以滿足制造業(yè)勞動(dòng)密集型行業(yè)就業(yè)人員在流入地的住房需求。同時(shí)，政府部門應(yīng)當(dāng)通過(guò)加強(qiáng)交通、醫(yī)療、教育等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提供公共產(chǎn)品的供給能力和公共服務(wù)能力，消除勞動(dòng)力地區(qū)間的流動(dòng)障礙，從多方面吸引人才、留住人才，這樣才能推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，才能利于產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

三是制定科學(xué)合理的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)空間發(fā)展規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)的自發(fā)梯度轉(zhuǎn)移和區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。中國(guó)幅員遼闊，區(qū)域經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)不均衡發(fā)展態(tài)勢(shì)，房?jī)r(jià)水平和制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)水平也存在顯著的空間相關(guān)性和空間差異性。實(shí)證結(jié)果顯示，中國(guó)制造業(yè)與房?jī)r(jià)具有高水平區(qū)域集中、低水平區(qū)域聚集的特點(diǎn)。相鄰的區(qū)域之間必須把各地的比較優(yōu)勢(shì)合理的結(jié)合起來(lái)，大力整合各種配套資源，努力創(chuàng)造協(xié)作有效的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)規(guī)劃體系，使區(qū)域間制造業(yè)產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)與協(xié)同發(fā)展。一方面要發(fā)揮制造業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的基石作用，不同的城市應(yīng)當(dāng)實(shí)施差異化發(fā)展戰(zhàn)略，東部高房?jī)r(jià)的城市要發(fā)揮人才集聚的優(yōu)勢(shì)，大力發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，推進(jìn)企業(yè)自主創(chuàng)新，調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向高附加值產(chǎn)業(yè)推進(jìn)；中西部相對(duì)房?jī)r(jià)較低的城市則應(yīng)該集聚自身的優(yōu)勢(shì)發(fā)展特色產(chǎn)業(yè)，合理承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，同時(shí)也吸引更多農(nóng)村人口到城鎮(zhèn)就業(yè)，形成產(chǎn)業(yè)與人口集聚，不僅促進(jìn)了城鎮(zhèn)化的發(fā)展，而且也會(huì)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)。另一方面，各級(jí)政府要將房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展與制造業(yè)發(fā)展有機(jī)集合起來(lái)，實(shí)現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)穩(wěn)定發(fā)展。采取分類調(diào)控的房地產(chǎn)政策和制造業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃，適當(dāng)給與制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新補(bǔ)貼，引導(dǎo)和幫助企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級(jí)，從而抑制產(chǎn)業(yè)資本過(guò)度投資于房地產(chǎn)行業(yè)，加大對(duì)制造業(yè)企業(yè)的投資。

四是從資源配置入手，加強(qiáng)各種基礎(chǔ)設(shè)施、公共品的建設(shè)與完善，為制造業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供良好的硬環(huán)境。文化、教育、衛(wèi)生、醫(yī)療等公共服務(wù)資源的分配會(huì)影響制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。本文的研究結(jié)果也表明，城鎮(zhèn)化率、醫(yī)療條件對(duì)區(qū)域制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)具有顯著正向效應(yīng)。城鎮(zhèn)化的發(fā)展蘊(yùn)含了內(nèi)需結(jié)構(gòu)的巨大潛力，是中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的內(nèi)生動(dòng)力，對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整與升級(jí)起到了不容忽視的作用，政府對(duì)城鎮(zhèn)化工作的開(kāi)展要加強(qiáng)引導(dǎo)，繼續(xù)加快戶籍制度、土地制度的改革。且要在尊重城鎮(zhèn)化發(fā)展客觀規(guī)律的基礎(chǔ)上，加快市場(chǎng)化的發(fā)展。良好的醫(yī)療條件，能有效解決就業(yè)人員的就醫(yī)問(wèn)題，給制造業(yè)發(fā)展帶來(lái)健康的工作環(huán)境。為提高社會(huì)公共服務(wù)能力，政府應(yīng)該繼續(xù)加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，從多方面吸引人才、留住人才，充分發(fā)揮人才在制造業(yè)發(fā)展中的重要作用，從而進(jìn)一步推動(dòng)制造業(yè)技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，最終實(shí)現(xiàn)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。政府還可通過(guò)運(yùn)用財(cái)政和行政手段，推動(dòng)地區(qū)間公共服務(wù)均等化，逐步取消對(duì)發(fā)達(dá)地區(qū)的傾斜和優(yōu)惠政策，縮小地區(qū)間的差異，實(shí)現(xiàn)整體區(qū)域間的協(xié)調(diào)發(fā)展。