房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新發(fā)展的門檻效應(yīng)研究—以長三角區(qū)域?yàn)槔?/h1>
2022-07-14 06:49曾冰
○ 曾冰
（安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，安徽 蚌埠 220013）
一、引言
黨的十九大報(bào)告指出，創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力，是建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的戰(zhàn)略支撐[1]。城市創(chuàng)新在社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中具有重要地位并發(fā)揮著重要作用。自1998年住房商品化改革以來，房地產(chǎn)業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的支柱產(chǎn)業(yè)地位日漸凸顯，其快速擴(kuò)張不可避免地會(huì)對(duì)城市創(chuàng)新活動(dòng)帶來重要影響?？茖W(xué)評(píng)估房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的影響，對(duì)于推進(jìn)新型城鎮(zhèn)化建設(shè)，充分落實(shí)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略具有重要的理論價(jià)值與現(xiàn)實(shí)意義。
房價(jià)對(duì)創(chuàng)新的影響已成為學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點(diǎn)。王文春等研究了房價(jià)上漲對(duì)工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品產(chǎn)出和研發(fā)投入的抑制性影響[2]；厲偉等從城市房價(jià)管理的角度分析房價(jià)與城市創(chuàng)新的聯(lián)系機(jī)制、效應(yīng)評(píng)估和政策選擇，發(fā)現(xiàn)當(dāng)前的房價(jià)上漲整體阻礙了中國城市創(chuàng)新水平的提高[3]；暢紅琴等利用中國省級(jí)面板數(shù)據(jù)，探討了不同房價(jià)水平下研發(fā)資本投入和研發(fā)勞動(dòng)投入對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的作用[4]；崔瑩瑩等從創(chuàng)新資金和人力資本傳導(dǎo)視角分析了房價(jià)上漲對(duì)城市創(chuàng)新能力的影響，發(fā)現(xiàn)房價(jià)上漲顯著負(fù)向影響大中城市的創(chuàng)新能力[5]；李昊洋等從研發(fā)活動(dòng)成本的角度，使用中國創(chuàng)業(yè)板上市公司的數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)高昂的房地產(chǎn)價(jià)格提升了公司的研發(fā)成本，降低了公司所在地的創(chuàng)新活動(dòng)水平[6]；孫文浩等運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板模型評(píng)估了房價(jià)對(duì)科研人才集聚的影響效應(yīng)及作用機(jī)制[7]。上述研究較多使用簡單的線性關(guān)系模型分析房價(jià)對(duì)創(chuàng)新的負(fù)向作用，這種負(fù)向作用只是一種整體平均效應(yīng)，缺乏異質(zhì)性視角。由此帶來以下問題：房價(jià)是否會(huì)呈現(xiàn)區(qū)間結(jié)構(gòu)性非線性變化？房價(jià)是否越低越好？怎樣程度的房價(jià)紅線才能有效促進(jìn)城市創(chuàng)新并推動(dòng)城市高質(zhì)量發(fā)展？厘清這些問題，有助于優(yōu)化創(chuàng)新資源配置，有效發(fā)揮房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的調(diào)節(jié)作用。故本文采用長三角地區(qū)2009—2018年的城市面板數(shù)據(jù)，通過面板門檻模型研究房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的結(jié)構(gòu)性影響及其作用機(jī)制，定量評(píng)價(jià)房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的影響效應(yīng)，以期為正確看待創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略背景下我國房地產(chǎn)市場(chǎng)的作用提供研究支持與理論參考。
二、特征事實(shí)與理論假說
（一）特征事實(shí)
長三角地區(qū)是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展最活躍、開放程度最高、創(chuàng)新能力最強(qiáng)的區(qū)域之一，在國家現(xiàn)代化建設(shè)大局和全方位開放格局中具有舉足輕重的戰(zhàn)略地位。近年來長三角各城市房價(jià)飛速上漲，呈現(xiàn)較為明顯的空間分異特征。借助ArcGIS軟件中自然斷裂法將長三角地區(qū)房價(jià)與發(fā)明專利授權(quán)數(shù)分為5個(gè)等級(jí)（見表1）。從表1可以看出，長三角東南地區(qū)房價(jià)偏高，西北部地區(qū)房價(jià)則相對(duì)偏低；上海、杭州與南京位于房價(jià)頭部位置，房價(jià)次高地區(qū)主要圍繞上海、杭州、南京分布。而從2018年長三角發(fā)明專利授權(quán)數(shù)分級(jí)情況來看，長三角東部地區(qū)創(chuàng)新能力偏高，西部地區(qū)創(chuàng)新能力則相對(duì)偏低；蘇州位于城市創(chuàng)新頭部位置，杭州、紹興、寧波、無錫、南京、溫州等地處于城市創(chuàng)新第二梯隊(duì)。由表1可知，雖然城市房價(jià)與城市創(chuàng)新具有一定的相關(guān)性，但一些房價(jià)較低的地區(qū)其城市創(chuàng)新能力反而偏高，例如紹興、鎮(zhèn)江等地；而一些房價(jià)較高的地區(qū)其城市創(chuàng)新能力并未呈現(xiàn)相應(yīng)的發(fā)展水平，例如上海、舟山等地。因此，房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的影響可能存在區(qū)間結(jié)構(gòu)性非線性變化，不能作“一刀切”式研判，應(yīng)結(jié)合具體情況和發(fā)展階段客觀分析。
表1 2018年長三角房價(jià)與城市創(chuàng)新分級(jí)情況
（二）理論假說
目前大部分學(xué)者認(rèn)為，房價(jià)上漲會(huì)抑制城市創(chuàng)新。但是這種抑制是否會(huì)隨著房價(jià)上漲而持續(xù)，仍有待考察。本文認(rèn)為，隨著房價(jià)的不斷攀升，尤其當(dāng)房價(jià)攀升到較高水平時(shí)，過高的房價(jià)會(huì)提高地方財(cái)政收入，使得財(cái)政科技支出相應(yīng)增加，從而推動(dòng)城市創(chuàng)新發(fā)展[8]。而房價(jià)上漲也會(huì)對(duì)低端勞動(dòng)者產(chǎn)生擠壓，導(dǎo)致本地人力資本的不斷積累，弱化房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的抑制效應(yīng)。因此，提出假說H1：
H1.房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新具有非線性的門檻效應(yīng)。
從已有文獻(xiàn)來看，房價(jià)主要通過兩類渠道影響城市創(chuàng)新，即資本錯(cuò)配機(jī)制與創(chuàng)新成本機(jī)制。資本錯(cuò)配機(jī)制主要借助研發(fā)經(jīng)費(fèi)來影響城市創(chuàng)新，創(chuàng)新成本機(jī)制則借助工資水平來影響城市創(chuàng)新。這兩種機(jī)制是否也受房價(jià)的門檻效應(yīng)調(diào)節(jié)呢？從資本錯(cuò)配機(jī)制來看，一方面房價(jià)攀升所帶來的房地產(chǎn)相關(guān)行業(yè)利潤率會(huì)使得具備創(chuàng)新能力的企業(yè)為追求高額報(bào)酬而轉(zhuǎn)向房地產(chǎn)行業(yè)，從而抑制研發(fā)投入的創(chuàng)新邊際貢獻(xiàn)，帶來資本脫實(shí)向虛的錯(cuò)配效應(yīng)[9]；另一方面，房價(jià)的溫和上漲會(huì)提升企業(yè)生產(chǎn)成本，從而倒逼企業(yè)創(chuàng)新[10]，甚至可以在“信用緩解機(jī)制”下保證企業(yè)對(duì)創(chuàng)新研發(fā)投入的規(guī)模，加快城市創(chuàng)新。因此，提出假說H2：
H2.資本錯(cuò)配機(jī)制存在房價(jià)的門檻效應(yīng)。
從創(chuàng)新成本機(jī)制來看，房價(jià)攀升提高了生活與生產(chǎn)成本，不可避免地占用勞動(dòng)力部分工資，拉升了外來勞動(dòng)力生存門檻，降低了人們對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的積極性[11]。房價(jià)越高，越容易抑制工資水平對(duì)城市創(chuàng)新的激勵(lì)作用；房價(jià)越低，人們生活成本則越低，越容易激發(fā)工資水平對(duì)城市創(chuàng)新的激勵(lì)作用。因此，提出假說H3：
H3.創(chuàng)新成本機(jī)制存在房價(jià)的門檻效應(yīng)。
三、模型構(gòu)建與變量數(shù)據(jù)
（一）門檻模型構(gòu)建
從上文特征事實(shí)分析可知，房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的影響可能具有區(qū)間性非線性效應(yīng)。對(duì)于變量間的非線性關(guān)系，部分學(xué)者是通過加入自變量的二次項(xiàng)式來驗(yàn)證的，但這種處理技術(shù)難以捕捉更加符合實(shí)際情況的具體門檻值以及門檻值區(qū)間。門檻模型則可以根據(jù)數(shù)據(jù)本身的特點(diǎn)來內(nèi)生化劃分區(qū)間，在此基礎(chǔ)上研究不同房價(jià)區(qū)間內(nèi)房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的影響，可以有效避免人為劃分房價(jià)區(qū)間帶來的偏誤。故本文采用Hansen提出的門檻模型作為實(shí)證檢驗(yàn)方法[12]。模型設(shè)定如下：
式（1）中，α為截距項(xiàng)；XIN為被解釋變量；MEN為門檻變量；Z為被門檻變量，亦稱區(qū)制變量，其既可以是為門檻變量本身，也可以是其他核心變量；γ為門檻值，I（·）為指示性函數(shù)；X為相應(yīng)的控制變量；i為城市，t為年份；λi為地區(qū)固定效應(yīng)；ηt為年份固定效應(yīng)；εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。
通常來說，門檻值越符合實(shí)際門檻水平，回歸殘差平方和就越小。故可先將門檻變量所有樣本值作為門檻值進(jìn)行逐步回歸，得到不同殘差平方和。然后擇最小殘差平方和所對(duì)應(yīng)的門檻值作為估計(jì)門檻值。然而上述步驟得到的估計(jì)門檻值只是門檻效應(yīng)存在的必要非充分條件，還需對(duì)門檻值進(jìn)行顯著性與真實(shí)性檢驗(yàn)[13]，并在檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上對(duì)模型進(jìn)行門檻回歸，最后得到所有變量回歸參數(shù)。以上均為單門檻模型處理，在實(shí)際分析中還可能存在多重門檻值。因單門檻模型和多重門檻模型的構(gòu)造和檢驗(yàn)技術(shù)差異不大，此處對(duì)多重門檻模型不再贅述，具體可參見Hansen、Wang等學(xué)者的研究[14-15]。
（二）變量選取與數(shù)據(jù)說明
1.變量選取
（1）被解釋變量：城市創(chuàng)新（XIN），選用發(fā)明專利授權(quán)量來衡量。發(fā)明專利授權(quán)量作為創(chuàng)新的產(chǎn)出反映了創(chuàng)新活動(dòng)的最終效果，其數(shù)據(jù)具有可比性和易獲得的特征，是目前國內(nèi)外相關(guān)研究廣泛使用的衡量創(chuàng)新的指標(biāo)[16]。
（2）解釋變量：城市房價(jià)（FANG）。城市房價(jià)數(shù)據(jù)借助八爪魚采集器，在房天下（www.fang.com）、安居客（www.anjuke.com）等全國性房產(chǎn)交易信息平臺(tái)中爬取、清洗與整理而得。
（3）門檻變量：城市房價(jià)（FANG）。以此變量衡量房價(jià)的門檻效應(yīng)。
（4）被門檻變量：設(shè)置三個(gè)被門檻變量。一是房價(jià)，捕捉房價(jià)本身帶來的直接門檻效應(yīng)，從而驗(yàn)證假說H1；二是人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)（YANFA），探討資本錯(cuò)配機(jī)制是否存在房價(jià)的門檻效應(yīng)，從而驗(yàn)證假說H2；三是城市在崗職工人均工資（GONG），探討創(chuàng)新成本機(jī)制是否存在房價(jià)的門檻效應(yīng)，從而驗(yàn)證假說H3。
（5）控制變量：考慮其他因素對(duì)城市創(chuàng)新可能帶來的影響。參考王春楊等人的研究[17]，選擇地區(qū)財(cái)政科技支出（CAI），在校大學(xué)生數(shù)（JIAO），人均國內(nèi)生產(chǎn)總值（JING），二、三產(chǎn)業(yè)所占比重（CHANYE）和當(dāng)年實(shí)際利用外資數(shù)（WAIZI）作為控制變量。
2.數(shù)據(jù)來源及說明
本文以長三角地區(qū)41個(gè)城市為研究對(duì)象，時(shí)間跨度為2009—2018年。數(shù)據(jù)主要來源于2010—2019年的《中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，以及長三角地區(qū)各省市相應(yīng)年份的統(tǒng)計(jì)年鑒、統(tǒng)計(jì)公報(bào)。
四、計(jì)量結(jié)果分析
（一）門檻效應(yīng)檢驗(yàn)
首先，進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。在不存在門檻值、一個(gè)門檻值和兩個(gè)門檻值的原假設(shè)下，采用設(shè)定次數(shù)為300的自舉抽樣法（Bootstrap）計(jì)算F統(tǒng)計(jì)值的臨界值，檢驗(yàn)結(jié)果見表2。單一門檻F統(tǒng)計(jì)值大于1%顯著性水平，對(duì)應(yīng)P值為0.0033，拒絕不存在門檻效應(yīng)原假設(shè)；雙重門檻F統(tǒng)計(jì)值也大于1%顯著性水平，對(duì)應(yīng)P值為0.0000，拒絕存在一個(gè)門檻值原假設(shè)；三重門檻F統(tǒng)計(jì)值小于10%顯著性水平，對(duì)應(yīng)P值為0.4367，難以拒絕存在兩個(gè)門檻值原假設(shè)。因此，房價(jià)對(duì)城市具有雙重門檻效應(yīng)，應(yīng)構(gòu)建以房價(jià)為門檻變量的雙門檻模型。
表2 門檻數(shù)量檢驗(yàn)
其次，采用極大似然法進(jìn)行真實(shí)性檢驗(yàn)。從圖1可知，似然比統(tǒng)計(jì)量LR接近0，所得到門檻估計(jì)值均位于95%的置信區(qū)間，可認(rèn)為門檻估計(jì)值與實(shí)際門檻值相等。因此，本文得到的門檻值均通過顯著性與真實(shí)性檢驗(yàn)，具有一定的合理性。
圖1 雙重門檻值似然比函數(shù)圖
γ1的估計(jì)值為7598，95%的置信區(qū)間為[7533，7629]；γ2的估計(jì)值為16784，95%的置信區(qū)間為[15575，17081]。門檻估計(jì)值均在置信區(qū)間內(nèi)，且相應(yīng)的置信區(qū)間均較窄。因此，本文的門檻劃分具有一定合理性。
（二）回歸結(jié)果
首先，采用Hausman檢驗(yàn)對(duì)隨機(jī)效應(yīng)模型和固定效應(yīng)模型進(jìn)行選取。Hausman檢驗(yàn)結(jié)果為50.89，并在1%顯著性水平下拒絕隨機(jī)效應(yīng)模型原假設(shè)，宜構(gòu)建固定效應(yīng)面板門檻模型進(jìn)行實(shí)證分析。而雙固定效應(yīng)面板門檻模型既能有效控制城市不隨時(shí)間變化的不可觀測(cè)因素的影響，又能控制宏觀經(jīng)濟(jì)政策的沖擊[18]，故選取雙固定效應(yīng)面板門檻模型作為本文的核心回歸模型。
其次，對(duì)模型進(jìn)行線性面板回歸。從表3可以發(fā)現(xiàn)，無論是否加入控制變量，房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的影響均呈顯著的負(fù)向作用，也就是說房價(jià)攀升在整體上會(huì)抑制城市創(chuàng)新發(fā)展，這一結(jié)論符合大部分現(xiàn)有文獻(xiàn)的研究結(jié)果。在控制變量中，除了在校大學(xué)生數(shù)，其他變量對(duì)城市創(chuàng)新影響的系數(shù)均在一定顯著性水平下通過檢驗(yàn)。人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)、地區(qū)財(cái)政科技支出與當(dāng)年實(shí)際利用外資數(shù)對(duì)城市創(chuàng)新具有正向作用，人均國內(nèi)生產(chǎn)總值與城市在崗職工人均工資在10%顯著性水平下能夠促進(jìn)城市創(chuàng)新發(fā)展。二、三產(chǎn)業(yè)所占比重提升對(duì)城市創(chuàng)新發(fā)展產(chǎn)生了顯著的負(fù)向作用，意味著當(dāng)前產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整不利于城市創(chuàng)新發(fā)展。在校大學(xué)生數(shù)對(duì)城市創(chuàng)新發(fā)展未呈現(xiàn)顯著促進(jìn)作用，這可能是因?yàn)榇髮W(xué)生傾向于前往大城市尋求發(fā)展，難以留在學(xué)校所在地城市進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)。
再次，對(duì)門檻變量與被門檻變量進(jìn)行面板門檻回歸。由表3中面板門檻回歸3可知，在控制變量中，除了城市在崗職工人均工資、在校大學(xué)生數(shù)，其他變量未出現(xiàn)顯著差異。而當(dāng)房價(jià)在較低水平時(shí)（小于7598元/平方米），房價(jià)在1%的顯著性水平下對(duì)城市創(chuàng)新產(chǎn)生較大的負(fù)向影響，影響系數(shù)為-1.2657；當(dāng)房價(jià)在一般水平時(shí)（大于7598元/平方米且小于16784元/平方米），房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的負(fù)向作用有所降低，影響系數(shù)為-0.7366；當(dāng)房價(jià)在較高水平時(shí)（大于16784元/平方米），房價(jià)在10%顯著性水平下對(duì)城市創(chuàng)新產(chǎn)生較小的負(fù)向影響，影響系數(shù)為-0.3152。由此可見，隨著房價(jià)不斷攀升，房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新產(chǎn)生的負(fù)向影響會(huì)減小。然而這并不意味著房價(jià)攀升一定對(duì)城市創(chuàng)新產(chǎn)生積極作用，表3中三類回歸結(jié)果均指向了房價(jià)對(duì)創(chuàng)新的負(fù)向作用，但這種負(fù)向作用在不同房價(jià)區(qū)間會(huì)有差異，其中高區(qū)間房價(jià)攀升會(huì)減弱房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新發(fā)展的抑制作用。以上回歸結(jié)果說明，房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的抑制性影響并非線性單調(diào)的，具有典型的門檻特征，驗(yàn)證了假說H1。
表3 基本回歸結(jié)果
五、資本錯(cuò)配機(jī)制與創(chuàng)新成本機(jī)制的門檻效應(yīng)分析
按照上文門檻效應(yīng)檢驗(yàn)方法尋找門檻值與門檻數(shù)量（具體檢驗(yàn)過程與結(jié)果，限于篇幅與研究重心，本文不展開），相應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果仍支持存在雙門檻假設(shè)，但門檻值出現(xiàn)了變化。具體門檻回歸結(jié)果如表4所示。
表4 傳導(dǎo)機(jī)制門檻回歸結(jié)果
首先，從兩類機(jī)制的門檻值來看。當(dāng)人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)作為被門檻變量時(shí)，房價(jià)門檻值分別為4226元/平方米、9393元/平方米。當(dāng)城市在崗職工人均工資作為被門檻變量時(shí)，房價(jià)門檻值為7598元/平方米、16784元/平方米，與房價(jià)自身作為被門檻變量時(shí)的房價(jià)門檻值大致相同，這說明房價(jià)與城市在崗職工人均工資有著較強(qiáng)的協(xié)同性關(guān)系，即當(dāng)前房價(jià)提高了生活與生產(chǎn)成本，占用了勞動(dòng)力大部分工資，拉升了外來勞動(dòng)力生存門檻，降低了人們對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的積極性。資本錯(cuò)配機(jī)制的門檻值要低于創(chuàng)新成本機(jī)制的門檻值，兩類機(jī)制表現(xiàn)出的門檻值差異，既說明了人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)房價(jià)的敏感性要強(qiáng)于工資水平，也意味著房價(jià)變化更容易引發(fā)資本錯(cuò)配機(jī)制。
從人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)的門檻回歸結(jié)果來看，在房價(jià)不同水平下，人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)城市創(chuàng)新的影響具有不同的結(jié)構(gòu)性特征變化。即當(dāng)房價(jià)低于4226元/平方米時(shí)，人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)城市創(chuàng)新影響為2.0807；當(dāng)房價(jià)大于4226元/平方米且小于9393元/平方米時(shí)，人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)城市創(chuàng)新影響為16.5716；當(dāng)房價(jià)大于9393元/平方米時(shí)，人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)城市創(chuàng)新影響則降至1.0771。這意味著當(dāng)房價(jià)過高與過低時(shí)，人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)均難以帶來更顯著的創(chuàng)新成效。房價(jià)過高會(huì)使企業(yè)將更多的資源錯(cuò)配至房地產(chǎn)市場(chǎng)，從而對(duì)研發(fā)投入產(chǎn)生擠出效應(yīng)；房價(jià)過低則會(huì)影響創(chuàng)新要素流動(dòng)與制度環(huán)境發(fā)展，人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)城市創(chuàng)新提升效應(yīng)會(huì)受到限制。因此，人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)城市創(chuàng)新影響會(huì)受到房價(jià)的門檻效應(yīng)調(diào)節(jié)，即資本錯(cuò)配機(jī)制會(huì)受到房價(jià)的門檻效應(yīng)影響，假說H2得到驗(yàn)證。
其次，從城市在崗職工人均工資的門檻回歸結(jié)果來看，房價(jià)減弱了城市在崗職工人均工資對(duì)城市創(chuàng)新的正向影響。即當(dāng)房價(jià)低于7598元/平方米時(shí)，城市在崗職工人均工資對(duì)城市創(chuàng)新影響為0.1879；當(dāng)房價(jià)大于7598元/平方米且小于16874元/平方米時(shí)，城市在崗職工人均工資對(duì)城市創(chuàng)新影響降至0.0842；當(dāng)房價(jià)大于16874元/平方米時(shí)，城市在崗職工人均工資并不能對(duì)城市創(chuàng)新帶來顯著性影響，這意味著16874元/平方米是勞動(dòng)力進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)的房價(jià)容忍度。通常來說，工資水平越高，房價(jià)對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的激勵(lì)作用就越強(qiáng)，從而促進(jìn)城市創(chuàng)新。然而當(dāng)房價(jià)過高時(shí)，工資水平對(duì)城市創(chuàng)新的影響會(huì)有所弱化甚至難以產(chǎn)生顯著作用。因此，工資水平對(duì)城市創(chuàng)新影響會(huì)受到房價(jià)的門檻效應(yīng)調(diào)節(jié)，即創(chuàng)新成本機(jī)制會(huì)受到房價(jià)的門檻效應(yīng)影響，假說H3得到驗(yàn)證。
六、結(jié)論與建議
本文采用長三角地區(qū)2009—2018年的城市面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用面板門檻模型，定量測(cè)算房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的門檻效應(yīng)，并進(jìn)一步研究了房價(jià)在資本錯(cuò)配機(jī)制與創(chuàng)新成本機(jī)制對(duì)城市創(chuàng)新傳導(dǎo)渠道中的門檻效應(yīng)。在上述實(shí)證研究結(jié)果的基礎(chǔ)上，得出以下結(jié)論：
首先，房價(jià)自身對(duì)城市創(chuàng)新的影響具有雙重門檻效應(yīng)，門檻估計(jì)值為7598元/平方米和16784元/平方米。當(dāng)房價(jià)在較低水平時(shí)（小于7598元/平方米），房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新會(huì)產(chǎn)生較大的負(fù)向影響，影響系數(shù)為-1.2657；當(dāng)房價(jià)在一般水平時(shí)（大于7598元/平方米且小于16784元/平方米），房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的負(fù)向作用有所降低，影響系數(shù)為-0.7366；而當(dāng)房價(jià)在較高水平時(shí)（大于16784元/平方米），房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新會(huì)產(chǎn)生較小的負(fù)向影響，影響系數(shù)為-0.3152。隨著房價(jià)不斷攀升，房價(jià)對(duì)于城市創(chuàng)新產(chǎn)生的負(fù)向影響會(huì)減小。
其次，人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)城市創(chuàng)新的影響受到房價(jià)的門檻效應(yīng)影響，相應(yīng)門檻值分別為4226元/平方米與9393元/平方米。當(dāng)房價(jià)大于4226元/平方米且小于9393元/平方米時(shí)，房價(jià)能最大幅度促進(jìn)人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)城市創(chuàng)新的正向影響。
再次，城市在崗職工人均工資對(duì)城市創(chuàng)新的影響受到房價(jià)的門檻效應(yīng)影響，相應(yīng)門檻值分別為7598元/平方米與16874元/平方米。過高房價(jià)會(huì)使城 市在崗職工人均工資難以顯著促進(jìn)城市創(chuàng)新。
最后，從三類門檻值情況來看，資本錯(cuò)配機(jī)制的房價(jià)門檻值要低于創(chuàng)新成本機(jī)制的房價(jià)門檻值，說明人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)房價(jià)的敏感性要強(qiáng)于工資水平，也意味著房價(jià)變化更容易引發(fā)資本錯(cuò)配機(jī)制。而創(chuàng)新成本機(jī)制的房價(jià)門檻值與房價(jià)自身作為被門檻變量時(shí)的門檻值大致相同，這說明房價(jià)與工資水平有著較強(qiáng)的協(xié)同性關(guān)系。
基于以上結(jié)論，提出以下建議：
一是重視房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的結(jié)構(gòu)性門檻效應(yīng)。將房價(jià)控制在合理范圍內(nèi)，尤其控制房價(jià)已經(jīng)處于高位的城市的房價(jià)漲幅，充分激發(fā)房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的積極作用。二是完善創(chuàng)新研發(fā)制度環(huán)境。防止投資性資金流入房地產(chǎn)領(lǐng)域，刺激資金回流至實(shí)體行業(yè)并投入創(chuàng)新發(fā)展，謹(jǐn)慎避免“脫實(shí)向虛”的高房價(jià)泡沫現(xiàn)象發(fā)生。三是降低創(chuàng)新成本。積極改善人才的工作環(huán)境和福利保障體制，實(shí)行住房補(bǔ)貼、子女享受地區(qū)教育資源等一系列優(yōu)惠政策，減少房價(jià)過高造成的城市人才流失現(xiàn)象。四是建立房地產(chǎn)市場(chǎng)健康發(fā)展的長效機(jī)制。堅(jiān)持房住不炒原則，逐步摒棄以土地財(cái)政、推高房價(jià)等方式刺激經(jīng)濟(jì)增長的傳統(tǒng)發(fā)展模式，采取房地產(chǎn)稅征收等市場(chǎng)化方式，增強(qiáng)本地吸引創(chuàng)新要素的“黏性”。
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○ 曾冰
（安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，安徽 蚌埠 220013）
一、引言
黨的十九大報(bào)告指出，創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力，是建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的戰(zhàn)略支撐[1]。城市創(chuàng)新在社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中具有重要地位并發(fā)揮著重要作用。自1998年住房商品化改革以來，房地產(chǎn)業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的支柱產(chǎn)業(yè)地位日漸凸顯，其快速擴(kuò)張不可避免地會(huì)對(duì)城市創(chuàng)新活動(dòng)帶來重要影響?？茖W(xué)評(píng)估房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的影響，對(duì)于推進(jìn)新型城鎮(zhèn)化建設(shè)，充分落實(shí)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略具有重要的理論價(jià)值與現(xiàn)實(shí)意義。
房價(jià)對(duì)創(chuàng)新的影響已成為學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點(diǎn)。王文春等研究了房價(jià)上漲對(duì)工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品產(chǎn)出和研發(fā)投入的抑制性影響[2]；厲偉等從城市房價(jià)管理的角度分析房價(jià)與城市創(chuàng)新的聯(lián)系機(jī)制、效應(yīng)評(píng)估和政策選擇，發(fā)現(xiàn)當(dāng)前的房價(jià)上漲整體阻礙了中國城市創(chuàng)新水平的提高[3]；暢紅琴等利用中國省級(jí)面板數(shù)據(jù)，探討了不同房價(jià)水平下研發(fā)資本投入和研發(fā)勞動(dòng)投入對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的作用[4]；崔瑩瑩等從創(chuàng)新資金和人力資本傳導(dǎo)視角分析了房價(jià)上漲對(duì)城市創(chuàng)新能力的影響，發(fā)現(xiàn)房價(jià)上漲顯著負(fù)向影響大中城市的創(chuàng)新能力[5]；李昊洋等從研發(fā)活動(dòng)成本的角度，使用中國創(chuàng)業(yè)板上市公司的數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)高昂的房地產(chǎn)價(jià)格提升了公司的研發(fā)成本，降低了公司所在地的創(chuàng)新活動(dòng)水平[6]；孫文浩等運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板模型評(píng)估了房價(jià)對(duì)科研人才集聚的影響效應(yīng)及作用機(jī)制[7]。上述研究較多使用簡單的線性關(guān)系模型分析房價(jià)對(duì)創(chuàng)新的負(fù)向作用，這種負(fù)向作用只是一種整體平均效應(yīng)，缺乏異質(zhì)性視角。由此帶來以下問題：房價(jià)是否會(huì)呈現(xiàn)區(qū)間結(jié)構(gòu)性非線性變化？房價(jià)是否越低越好？怎樣程度的房價(jià)紅線才能有效促進(jìn)城市創(chuàng)新并推動(dòng)城市高質(zhì)量發(fā)展？厘清這些問題，有助于優(yōu)化創(chuàng)新資源配置，有效發(fā)揮房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的調(diào)節(jié)作用。故本文采用長三角地區(qū)2009—2018年的城市面板數(shù)據(jù)，通過面板門檻模型研究房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的結(jié)構(gòu)性影響及其作用機(jī)制，定量評(píng)價(jià)房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的影響效應(yīng)，以期為正確看待創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略背景下我國房地產(chǎn)市場(chǎng)的作用提供研究支持與理論參考。
二、特征事實(shí)與理論假說
（一）特征事實(shí)
長三角地區(qū)是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展最活躍、開放程度最高、創(chuàng)新能力最強(qiáng)的區(qū)域之一，在國家現(xiàn)代化建設(shè)大局和全方位開放格局中具有舉足輕重的戰(zhàn)略地位。近年來長三角各城市房價(jià)飛速上漲，呈現(xiàn)較為明顯的空間分異特征。借助ArcGIS軟件中自然斷裂法將長三角地區(qū)房價(jià)與發(fā)明專利授權(quán)數(shù)分為5個(gè)等級(jí)（見表1）。從表1可以看出，長三角東南地區(qū)房價(jià)偏高，西北部地區(qū)房價(jià)則相對(duì)偏低；上海、杭州與南京位于房價(jià)頭部位置，房價(jià)次高地區(qū)主要圍繞上海、杭州、南京分布。而從2018年長三角發(fā)明專利授權(quán)數(shù)分級(jí)情況來看，長三角東部地區(qū)創(chuàng)新能力偏高，西部地區(qū)創(chuàng)新能力則相對(duì)偏低；蘇州位于城市創(chuàng)新頭部位置，杭州、紹興、寧波、無錫、南京、溫州等地處于城市創(chuàng)新第二梯隊(duì)。由表1可知，雖然城市房價(jià)與城市創(chuàng)新具有一定的相關(guān)性，但一些房價(jià)較低的地區(qū)其城市創(chuàng)新能力反而偏高，例如紹興、鎮(zhèn)江等地；而一些房價(jià)較高的地區(qū)其城市創(chuàng)新能力并未呈現(xiàn)相應(yīng)的發(fā)展水平，例如上海、舟山等地。因此，房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的影響可能存在區(qū)間結(jié)構(gòu)性非線性變化，不能作“一刀切”式研判，應(yīng)結(jié)合具體情況和發(fā)展階段客觀分析。
表1 2018年長三角房價(jià)與城市創(chuàng)新分級(jí)情況
（二）理論假說
目前大部分學(xué)者認(rèn)為，房價(jià)上漲會(huì)抑制城市創(chuàng)新。但是這種抑制是否會(huì)隨著房價(jià)上漲而持續(xù)，仍有待考察。本文認(rèn)為，隨著房價(jià)的不斷攀升，尤其當(dāng)房價(jià)攀升到較高水平時(shí)，過高的房價(jià)會(huì)提高地方財(cái)政收入，使得財(cái)政科技支出相應(yīng)增加，從而推動(dòng)城市創(chuàng)新發(fā)展[8]。而房價(jià)上漲也會(huì)對(duì)低端勞動(dòng)者產(chǎn)生擠壓，導(dǎo)致本地人力資本的不斷積累，弱化房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的抑制效應(yīng)。因此，提出假說H1：
H1.房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新具有非線性的門檻效應(yīng)。
從已有文獻(xiàn)來看，房價(jià)主要通過兩類渠道影響城市創(chuàng)新，即資本錯(cuò)配機(jī)制與創(chuàng)新成本機(jī)制。資本錯(cuò)配機(jī)制主要借助研發(fā)經(jīng)費(fèi)來影響城市創(chuàng)新，創(chuàng)新成本機(jī)制則借助工資水平來影響城市創(chuàng)新。這兩種機(jī)制是否也受房價(jià)的門檻效應(yīng)調(diào)節(jié)呢？從資本錯(cuò)配機(jī)制來看，一方面房價(jià)攀升所帶來的房地產(chǎn)相關(guān)行業(yè)利潤率會(huì)使得具備創(chuàng)新能力的企業(yè)為追求高額報(bào)酬而轉(zhuǎn)向房地產(chǎn)行業(yè)，從而抑制研發(fā)投入的創(chuàng)新邊際貢獻(xiàn)，帶來資本脫實(shí)向虛的錯(cuò)配效應(yīng)[9]；另一方面，房價(jià)的溫和上漲會(huì)提升企業(yè)生產(chǎn)成本，從而倒逼企業(yè)創(chuàng)新[10]，甚至可以在“信用緩解機(jī)制”下保證企業(yè)對(duì)創(chuàng)新研發(fā)投入的規(guī)模，加快城市創(chuàng)新。因此，提出假說H2：
H2.資本錯(cuò)配機(jī)制存在房價(jià)的門檻效應(yīng)。
從創(chuàng)新成本機(jī)制來看，房價(jià)攀升提高了生活與生產(chǎn)成本，不可避免地占用勞動(dòng)力部分工資，拉升了外來勞動(dòng)力生存門檻，降低了人們對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的積極性[11]。房價(jià)越高，越容易抑制工資水平對(duì)城市創(chuàng)新的激勵(lì)作用；房價(jià)越低，人們生活成本則越低，越容易激發(fā)工資水平對(duì)城市創(chuàng)新的激勵(lì)作用。因此，提出假說H3：
H3.創(chuàng)新成本機(jī)制存在房價(jià)的門檻效應(yīng)。
三、模型構(gòu)建與變量數(shù)據(jù)
（一）門檻模型構(gòu)建
從上文特征事實(shí)分析可知，房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的影響可能具有區(qū)間性非線性效應(yīng)。對(duì)于變量間的非線性關(guān)系，部分學(xué)者是通過加入自變量的二次項(xiàng)式來驗(yàn)證的，但這種處理技術(shù)難以捕捉更加符合實(shí)際情況的具體門檻值以及門檻值區(qū)間。門檻模型則可以根據(jù)數(shù)據(jù)本身的特點(diǎn)來內(nèi)生化劃分區(qū)間，在此基礎(chǔ)上研究不同房價(jià)區(qū)間內(nèi)房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的影響，可以有效避免人為劃分房價(jià)區(qū)間帶來的偏誤。故本文采用Hansen提出的門檻模型作為實(shí)證檢驗(yàn)方法[12]。模型設(shè)定如下：
式（1）中，α為截距項(xiàng)；XIN為被解釋變量；MEN為門檻變量；Z為被門檻變量，亦稱區(qū)制變量，其既可以是為門檻變量本身，也可以是其他核心變量；γ為門檻值，I（·）為指示性函數(shù)；X為相應(yīng)的控制變量；i為城市，t為年份；λi為地區(qū)固定效應(yīng)；ηt為年份固定效應(yīng)；εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。
通常來說，門檻值越符合實(shí)際門檻水平，回歸殘差平方和就越小。故可先將門檻變量所有樣本值作為門檻值進(jìn)行逐步回歸，得到不同殘差平方和。然后擇最小殘差平方和所對(duì)應(yīng)的門檻值作為估計(jì)門檻值。然而上述步驟得到的估計(jì)門檻值只是門檻效應(yīng)存在的必要非充分條件，還需對(duì)門檻值進(jìn)行顯著性與真實(shí)性檢驗(yàn)[13]，并在檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上對(duì)模型進(jìn)行門檻回歸，最后得到所有變量回歸參數(shù)。以上均為單門檻模型處理，在實(shí)際分析中還可能存在多重門檻值。因單門檻模型和多重門檻模型的構(gòu)造和檢驗(yàn)技術(shù)差異不大，此處對(duì)多重門檻模型不再贅述，具體可參見Hansen、Wang等學(xué)者的研究[14-15]。
（二）變量選取與數(shù)據(jù)說明
1.變量選取
（1）被解釋變量：城市創(chuàng)新（XIN），選用發(fā)明專利授權(quán)量來衡量。發(fā)明專利授權(quán)量作為創(chuàng)新的產(chǎn)出反映了創(chuàng)新活動(dòng)的最終效果，其數(shù)據(jù)具有可比性和易獲得的特征，是目前國內(nèi)外相關(guān)研究廣泛使用的衡量創(chuàng)新的指標(biāo)[16]。
（2）解釋變量：城市房價(jià)（FANG）。城市房價(jià)數(shù)據(jù)借助八爪魚采集器，在房天下（www.fang.com）、安居客（www.anjuke.com）等全國性房產(chǎn)交易信息平臺(tái)中爬取、清洗與整理而得。
（3）門檻變量：城市房價(jià)（FANG）。以此變量衡量房價(jià)的門檻效應(yīng)。
（4）被門檻變量：設(shè)置三個(gè)被門檻變量。一是房價(jià)，捕捉房價(jià)本身帶來的直接門檻效應(yīng)，從而驗(yàn)證假說H1；二是人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)（YANFA），探討資本錯(cuò)配機(jī)制是否存在房價(jià)的門檻效應(yīng)，從而驗(yàn)證假說H2；三是城市在崗職工人均工資（GONG），探討創(chuàng)新成本機(jī)制是否存在房價(jià)的門檻效應(yīng)，從而驗(yàn)證假說H3。
（5）控制變量：考慮其他因素對(duì)城市創(chuàng)新可能帶來的影響。參考王春楊等人的研究[17]，選擇地區(qū)財(cái)政科技支出（CAI），在校大學(xué)生數(shù)（JIAO），人均國內(nèi)生產(chǎn)總值（JING），二、三產(chǎn)業(yè)所占比重（CHANYE）和當(dāng)年實(shí)際利用外資數(shù)（WAIZI）作為控制變量。
2.數(shù)據(jù)來源及說明
本文以長三角地區(qū)41個(gè)城市為研究對(duì)象，時(shí)間跨度為2009—2018年。數(shù)據(jù)主要來源于2010—2019年的《中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，以及長三角地區(qū)各省市相應(yīng)年份的統(tǒng)計(jì)年鑒、統(tǒng)計(jì)公報(bào)。
四、計(jì)量結(jié)果分析
（一）門檻效應(yīng)檢驗(yàn)
首先，進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。在不存在門檻值、一個(gè)門檻值和兩個(gè)門檻值的原假設(shè)下，采用設(shè)定次數(shù)為300的自舉抽樣法（Bootstrap）計(jì)算F統(tǒng)計(jì)值的臨界值，檢驗(yàn)結(jié)果見表2。單一門檻F統(tǒng)計(jì)值大于1%顯著性水平，對(duì)應(yīng)P值為0.0033，拒絕不存在門檻效應(yīng)原假設(shè)；雙重門檻F統(tǒng)計(jì)值也大于1%顯著性水平，對(duì)應(yīng)P值為0.0000，拒絕存在一個(gè)門檻值原假設(shè)；三重門檻F統(tǒng)計(jì)值小于10%顯著性水平，對(duì)應(yīng)P值為0.4367，難以拒絕存在兩個(gè)門檻值原假設(shè)。因此，房價(jià)對(duì)城市具有雙重門檻效應(yīng)，應(yīng)構(gòu)建以房價(jià)為門檻變量的雙門檻模型。
表2 門檻數(shù)量檢驗(yàn)
其次，采用極大似然法進(jìn)行真實(shí)性檢驗(yàn)。從圖1可知，似然比統(tǒng)計(jì)量LR接近0，所得到門檻估計(jì)值均位于95%的置信區(qū)間，可認(rèn)為門檻估計(jì)值與實(shí)際門檻值相等。因此，本文得到的門檻值均通過顯著性與真實(shí)性檢驗(yàn)，具有一定的合理性。
圖1 雙重門檻值似然比函數(shù)圖
γ1的估計(jì)值為7598，95%的置信區(qū)間為[7533，7629]；γ2的估計(jì)值為16784，95%的置信區(qū)間為[15575，17081]。門檻估計(jì)值均在置信區(qū)間內(nèi)，且相應(yīng)的置信區(qū)間均較窄。因此，本文的門檻劃分具有一定合理性。
（二）回歸結(jié)果
首先，采用Hausman檢驗(yàn)對(duì)隨機(jī)效應(yīng)模型和固定效應(yīng)模型進(jìn)行選取。Hausman檢驗(yàn)結(jié)果為50.89，并在1%顯著性水平下拒絕隨機(jī)效應(yīng)模型原假設(shè)，宜構(gòu)建固定效應(yīng)面板門檻模型進(jìn)行實(shí)證分析。而雙固定效應(yīng)面板門檻模型既能有效控制城市不隨時(shí)間變化的不可觀測(cè)因素的影響，又能控制宏觀經(jīng)濟(jì)政策的沖擊[18]，故選取雙固定效應(yīng)面板門檻模型作為本文的核心回歸模型。
其次，對(duì)模型進(jìn)行線性面板回歸。從表3可以發(fā)現(xiàn)，無論是否加入控制變量，房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的影響均呈顯著的負(fù)向作用，也就是說房價(jià)攀升在整體上會(huì)抑制城市創(chuàng)新發(fā)展，這一結(jié)論符合大部分現(xiàn)有文獻(xiàn)的研究結(jié)果。在控制變量中，除了在校大學(xué)生數(shù)，其他變量對(duì)城市創(chuàng)新影響的系數(shù)均在一定顯著性水平下通過檢驗(yàn)。人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)、地區(qū)財(cái)政科技支出與當(dāng)年實(shí)際利用外資數(shù)對(duì)城市創(chuàng)新具有正向作用，人均國內(nèi)生產(chǎn)總值與城市在崗職工人均工資在10%顯著性水平下能夠促進(jìn)城市創(chuàng)新發(fā)展。二、三產(chǎn)業(yè)所占比重提升對(duì)城市創(chuàng)新發(fā)展產(chǎn)生了顯著的負(fù)向作用，意味著當(dāng)前產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整不利于城市創(chuàng)新發(fā)展。在校大學(xué)生數(shù)對(duì)城市創(chuàng)新發(fā)展未呈現(xiàn)顯著促進(jìn)作用，這可能是因?yàn)榇髮W(xué)生傾向于前往大城市尋求發(fā)展，難以留在學(xué)校所在地城市進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)。
再次，對(duì)門檻變量與被門檻變量進(jìn)行面板門檻回歸。由表3中面板門檻回歸3可知，在控制變量中，除了城市在崗職工人均工資、在校大學(xué)生數(shù)，其他變量未出現(xiàn)顯著差異。而當(dāng)房價(jià)在較低水平時(shí)（小于7598元/平方米），房價(jià)在1%的顯著性水平下對(duì)城市創(chuàng)新產(chǎn)生較大的負(fù)向影響，影響系數(shù)為-1.2657；當(dāng)房價(jià)在一般水平時(shí)（大于7598元/平方米且小于16784元/平方米），房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的負(fù)向作用有所降低，影響系數(shù)為-0.7366；當(dāng)房價(jià)在較高水平時(shí)（大于16784元/平方米），房價(jià)在10%顯著性水平下對(duì)城市創(chuàng)新產(chǎn)生較小的負(fù)向影響，影響系數(shù)為-0.3152。由此可見，隨著房價(jià)不斷攀升，房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新產(chǎn)生的負(fù)向影響會(huì)減小。然而這并不意味著房價(jià)攀升一定對(duì)城市創(chuàng)新產(chǎn)生積極作用，表3中三類回歸結(jié)果均指向了房價(jià)對(duì)創(chuàng)新的負(fù)向作用，但這種負(fù)向作用在不同房價(jià)區(qū)間會(huì)有差異，其中高區(qū)間房價(jià)攀升會(huì)減弱房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新發(fā)展的抑制作用。以上回歸結(jié)果說明，房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的抑制性影響并非線性單調(diào)的，具有典型的門檻特征，驗(yàn)證了假說H1。
表3 基本回歸結(jié)果
五、資本錯(cuò)配機(jī)制與創(chuàng)新成本機(jī)制的門檻效應(yīng)分析
按照上文門檻效應(yīng)檢驗(yàn)方法尋找門檻值與門檻數(shù)量（具體檢驗(yàn)過程與結(jié)果，限于篇幅與研究重心，本文不展開），相應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果仍支持存在雙門檻假設(shè)，但門檻值出現(xiàn)了變化。具體門檻回歸結(jié)果如表4所示。
表4 傳導(dǎo)機(jī)制門檻回歸結(jié)果
首先，從兩類機(jī)制的門檻值來看。當(dāng)人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)作為被門檻變量時(shí)，房價(jià)門檻值分別為4226元/平方米、9393元/平方米。當(dāng)城市在崗職工人均工資作為被門檻變量時(shí)，房價(jià)門檻值為7598元/平方米、16784元/平方米，與房價(jià)自身作為被門檻變量時(shí)的房價(jià)門檻值大致相同，這說明房價(jià)與城市在崗職工人均工資有著較強(qiáng)的協(xié)同性關(guān)系，即當(dāng)前房價(jià)提高了生活與生產(chǎn)成本，占用了勞動(dòng)力大部分工資，拉升了外來勞動(dòng)力生存門檻，降低了人們對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的積極性。資本錯(cuò)配機(jī)制的門檻值要低于創(chuàng)新成本機(jī)制的門檻值，兩類機(jī)制表現(xiàn)出的門檻值差異，既說明了人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)房價(jià)的敏感性要強(qiáng)于工資水平，也意味著房價(jià)變化更容易引發(fā)資本錯(cuò)配機(jī)制。
從人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)的門檻回歸結(jié)果來看，在房價(jià)不同水平下，人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)城市創(chuàng)新的影響具有不同的結(jié)構(gòu)性特征變化。即當(dāng)房價(jià)低于4226元/平方米時(shí)，人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)城市創(chuàng)新影響為2.0807；當(dāng)房價(jià)大于4226元/平方米且小于9393元/平方米時(shí)，人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)城市創(chuàng)新影響為16.5716；當(dāng)房價(jià)大于9393元/平方米時(shí)，人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)城市創(chuàng)新影響則降至1.0771。這意味著當(dāng)房價(jià)過高與過低時(shí)，人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)均難以帶來更顯著的創(chuàng)新成效。房價(jià)過高會(huì)使企業(yè)將更多的資源錯(cuò)配至房地產(chǎn)市場(chǎng)，從而對(duì)研發(fā)投入產(chǎn)生擠出效應(yīng)；房價(jià)過低則會(huì)影響創(chuàng)新要素流動(dòng)與制度環(huán)境發(fā)展，人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)城市創(chuàng)新提升效應(yīng)會(huì)受到限制。因此，人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)城市創(chuàng)新影響會(huì)受到房價(jià)的門檻效應(yīng)調(diào)節(jié)，即資本錯(cuò)配機(jī)制會(huì)受到房價(jià)的門檻效應(yīng)影響，假說H2得到驗(yàn)證。
其次，從城市在崗職工人均工資的門檻回歸結(jié)果來看，房價(jià)減弱了城市在崗職工人均工資對(duì)城市創(chuàng)新的正向影響。即當(dāng)房價(jià)低于7598元/平方米時(shí)，城市在崗職工人均工資對(duì)城市創(chuàng)新影響為0.1879；當(dāng)房價(jià)大于7598元/平方米且小于16874元/平方米時(shí)，城市在崗職工人均工資對(duì)城市創(chuàng)新影響降至0.0842；當(dāng)房價(jià)大于16874元/平方米時(shí)，城市在崗職工人均工資并不能對(duì)城市創(chuàng)新帶來顯著性影響，這意味著16874元/平方米是勞動(dòng)力進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)的房價(jià)容忍度。通常來說，工資水平越高，房價(jià)對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的激勵(lì)作用就越強(qiáng)，從而促進(jìn)城市創(chuàng)新。然而當(dāng)房價(jià)過高時(shí)，工資水平對(duì)城市創(chuàng)新的影響會(huì)有所弱化甚至難以產(chǎn)生顯著作用。因此，工資水平對(duì)城市創(chuàng)新影響會(huì)受到房價(jià)的門檻效應(yīng)調(diào)節(jié)，即創(chuàng)新成本機(jī)制會(huì)受到房價(jià)的門檻效應(yīng)影響，假說H3得到驗(yàn)證。
六、結(jié)論與建議
本文采用長三角地區(qū)2009—2018年的城市面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用面板門檻模型，定量測(cè)算房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的門檻效應(yīng)，并進(jìn)一步研究了房價(jià)在資本錯(cuò)配機(jī)制與創(chuàng)新成本機(jī)制對(duì)城市創(chuàng)新傳導(dǎo)渠道中的門檻效應(yīng)。在上述實(shí)證研究結(jié)果的基礎(chǔ)上，得出以下結(jié)論：
首先，房價(jià)自身對(duì)城市創(chuàng)新的影響具有雙重門檻效應(yīng)，門檻估計(jì)值為7598元/平方米和16784元/平方米。當(dāng)房價(jià)在較低水平時(shí)（小于7598元/平方米），房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新會(huì)產(chǎn)生較大的負(fù)向影響，影響系數(shù)為-1.2657；當(dāng)房價(jià)在一般水平時(shí)（大于7598元/平方米且小于16784元/平方米），房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的負(fù)向作用有所降低，影響系數(shù)為-0.7366；而當(dāng)房價(jià)在較高水平時(shí)（大于16784元/平方米），房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新會(huì)產(chǎn)生較小的負(fù)向影響，影響系數(shù)為-0.3152。隨著房價(jià)不斷攀升，房價(jià)對(duì)于城市創(chuàng)新產(chǎn)生的負(fù)向影響會(huì)減小。
其次，人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)城市創(chuàng)新的影響受到房價(jià)的門檻效應(yīng)影響，相應(yīng)門檻值分別為4226元/平方米與9393元/平方米。當(dāng)房價(jià)大于4226元/平方米且小于9393元/平方米時(shí)，房價(jià)能最大幅度促進(jìn)人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)城市創(chuàng)新的正向影響。
再次，城市在崗職工人均工資對(duì)城市創(chuàng)新的影響受到房價(jià)的門檻效應(yīng)影響，相應(yīng)門檻值分別為7598元/平方米與16874元/平方米。過高房價(jià)會(huì)使城 市在崗職工人均工資難以顯著促進(jìn)城市創(chuàng)新。
最后，從三類門檻值情況來看，資本錯(cuò)配機(jī)制的房價(jià)門檻值要低于創(chuàng)新成本機(jī)制的房價(jià)門檻值，說明人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)房價(jià)的敏感性要強(qiáng)于工資水平，也意味著房價(jià)變化更容易引發(fā)資本錯(cuò)配機(jī)制。而創(chuàng)新成本機(jī)制的房價(jià)門檻值與房價(jià)自身作為被門檻變量時(shí)的門檻值大致相同，這說明房價(jià)與工資水平有著較強(qiáng)的協(xié)同性關(guān)系。
基于以上結(jié)論，提出以下建議：
一是重視房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的結(jié)構(gòu)性門檻效應(yīng)。將房價(jià)控制在合理范圍內(nèi)，尤其控制房價(jià)已經(jīng)處于高位的城市的房價(jià)漲幅，充分激發(fā)房價(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的積極作用。二是完善創(chuàng)新研發(fā)制度環(huán)境。防止投資性資金流入房地產(chǎn)領(lǐng)域，刺激資金回流至實(shí)體行業(yè)并投入創(chuàng)新發(fā)展，謹(jǐn)慎避免“脫實(shí)向虛”的高房價(jià)泡沫現(xiàn)象發(fā)生。三是降低創(chuàng)新成本。積極改善人才的工作環(huán)境和福利保障體制，實(shí)行住房補(bǔ)貼、子女享受地區(qū)教育資源等一系列優(yōu)惠政策，減少房價(jià)過高造成的城市人才流失現(xiàn)象。四是建立房地產(chǎn)市場(chǎng)健康發(fā)展的長效機(jī)制。堅(jiān)持房住不炒原則，逐步摒棄以土地財(cái)政、推高房價(jià)等方式刺激經(jīng)濟(jì)增長的傳統(tǒng)發(fā)展模式，采取房地產(chǎn)稅征收等市場(chǎng)化方式，增強(qiáng)本地吸引創(chuàng)新要素的“黏性”。
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