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      房?jī)r(jià)對(duì)城市創(chuàng)新發(fā)展的門(mén)檻效應(yīng)研究

      2022-07-18 05:14曾冰
      關(guān)鍵詞:門(mén)檻效應(yīng)長(zhǎng)三角城市

      曾冰

      [摘 要]采用長(zhǎng)三角地區(qū)2009—2018年的城市面板數(shù)據(jù),通過(guò)面板門(mén)檻模型研究房?jī)r(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的非線(xiàn)性門(mén)檻效應(yīng)影響及其作用機(jī)制。研究結(jié)果表明:1.房?jī)r(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的影響具有門(mén)檻效應(yīng),門(mén)檻估計(jì)值為7598元/平方米和16784元/平方米,房?jī)r(jià)攀升會(huì)弱化房?jī)r(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的負(fù)向作用;2.房?jī)r(jià)在人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)城市創(chuàng)新的正向影響中呈現(xiàn)先強(qiáng)化后弱化的結(jié)構(gòu)性調(diào)節(jié)作用,相應(yīng)門(mén)檻值為4226元/平方米與9393元/平方米,而當(dāng)房?jī)r(jià)大于4226元/平方米且小于9393元/平方米時(shí),房?jī)r(jià)能大幅度促進(jìn)人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)城市創(chuàng)新的正向影響;3.房?jī)r(jià)減弱了工資水平對(duì)城市創(chuàng)新的正向影響,相應(yīng)門(mén)檻值為7598元/平方米與16874元/平方米,而16874元/平方米是勞動(dòng)力進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)的房?jī)r(jià)容忍度;4.從三類(lèi)門(mén)檻值來(lái)看,房?jī)r(jià)變化更容易引發(fā)資本的錯(cuò)配效應(yīng),但房?jī)r(jià)與工資水平有著較強(qiáng)的協(xié)同性關(guān)系。

      [關(guān)鍵詞]房?jī)r(jià);城市;創(chuàng)新;門(mén)檻效應(yīng);長(zhǎng)三角

      [中圖分類(lèi)號(hào)]F293 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]1671-8372(2022)02-0017-06

      Research on the threshold effect of housing price on urban innovation development

      —taking Yangtze River Delta region as an example

      ZENG Bing

      (school of Economics, Anhui University of Finance and Economics, Bengbu 220013, China)

      Abstract:Based on the panel data of cities in the Yangtze River Delta region from 2009 to 2018, this paper investigates the nonlinear threshold effect of housing price on urban innovation and its mechanism through the panel threshold model. The results show that: 1. the impact of housing price on urban innovation will have a threshold effect with the change of housing price. The estimated threshold values are 7598 yuan / m2 and 16784 yuan / m2. The rise of housing price will weaken the negative effect of hosing price on urban innovation. 2. Housing price has a structural moderating effect of strengthening and then weakening on the positive impact of per capita R & D expenditure on urban innovation. The corresponding threshold values are 4226 yuan / m2 and 9393 yuan / m2, and when the housing price is more than 4226 yuan / m2 and less than 9393 yuan / m2, the housing price can significantly promote the positive impact of per capita R & D expenditure on urban innovation. 3. Housing price weakens the positive impact of wage level on urban innovation, and the corresponding threshold values are 7598 yuan / m2 and 16874 yuan / m2, and 16874 yuan / m2 is the housing price tolerance of labor for innovation activities. 4. From the three threshold values, the change of housing price is more likely to cause the mismatch effect of capital, but there is a strong synergy between housing price and wage level.

      Key words:housing price; city; innovation; threshold effect; the Yangtze River Delta

      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(lái),房地產(chǎn)業(yè)在國(guó)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(lái)重要影響。科學(xué)評(píng)估房?jī)r(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?jī)r(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?jī)r(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?jī)r(jià)管理的角度分析房?jī)r(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?jī)r(jià)上漲整體阻礙了中國(guó)城市創(chuàng)新水平的提高[3];暢紅琴等利用中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù),探討了不同房?jī)r(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?jī)r(jià)上漲對(duì)城市創(chuàng)新能力的影響,發(fā)現(xiàn)房?jī)r(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(guó)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?jī)r(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(jiǎn)單的線(xiàn)性關(guān)系模型分析房?jī)r(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(lái)以下問(wèn)題:房?jī)r(jià)是否會(huì)呈現(xiàn)區(qū)間結(jié)構(gòu)性非線(xiàn)性變化?房?jī)r(jià)是否越低越好?怎樣程度的房?jī)r(jià)紅線(xiàn)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(wèn)題,有助于優(yōu)化創(chuàng)新資源配置,有效發(fā)揮房?jī)r(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的調(diào)節(jié)作用。故本文采用長(zhǎng)三角地區(qū)2009—2018年的城市面板數(shù)據(jù),通過(guò)面板門(mén)檻模型研究房?jī)r(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?jī)r(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(guó)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(shuō)

      (一)特征事實(shí)

      長(zhǎng)三角地區(qū)是我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展最活躍、開(kāi)放程度最高、創(chuàng)新能力最強(qiáng)的區(qū)域之一,在國(guó)家現(xiàn)代化建設(shè)大局和全方位開(kāi)放格局中具有舉足輕重的戰(zhàn)略地位。近年來(lái)長(zhǎng)三角各城市房?jī)r(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(zhǎng)三角地區(qū)房?jī)r(jià)與發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)數(shù)分為5個(gè)等級(jí)(見(jiàn)表1)。從表1可以看出,長(zhǎng)三角東南地區(qū)房?jī)r(jià)偏高,西北部地區(qū)房?jī)r(jià)則相對(duì)偏低;上海、杭州與南京位于房?jī)r(jià)頭部位置,房?jī)r(jià)次高地區(qū)主要圍繞上海、杭州、南京分布。而從2018年長(zhǎng)三角發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)數(shù)分級(jí)情況來(lái)看,長(zhǎng)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(wú)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?jī)r(jià)與城市創(chuàng)新具有一定的相關(guān)性,但一些房?jī)r(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?jī)r(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?jī)r(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(xiàn)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(guān)分析。

      (二)理論假說(shuō)

      目前大部分學(xué)者認(rèn)為,房?jī)r(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?jī)r(jià)上漲而持續(xù),仍有待考察。本文認(rèn)為,隨著房?jī)r(jià)的不斷攀升,尤其當(dāng)房?jī)r(jià)攀升到較高水平時(shí),過(guò)高的房?jī)r(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?jī)r(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?jī)r(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的抑制效應(yīng)。因此,提出假說(shuō)H1:

      H1.房?jī)r(jià)對(duì)城市創(chuàng)新具有非線(xiàn)性的門(mén)檻效應(yīng)。

      從已有文獻(xiàn)來(lái)看,房?jī)r(jià)主要通過(guò)兩類(lèi)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(lái)影響城市創(chuàng)新,創(chuàng)新成本機(jī)制則借助工資水平來(lái)影響城市創(chuàng)新。這兩種機(jī)制是否也受房?jī)r(jià)的門(mén)檻效應(yīng)調(diào)節(jié)呢?從資本錯(cuò)配機(jī)制來(lái)看,一方面房?jī)r(jià)攀升所帶來(lái)的房地產(chǎn)相關(guān)行業(yè)利潤(rùn)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(lái)資本脫實(shí)向虛的錯(cuò)配效應(yīng)[9];另一方面,房?jī)r(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(shuō)H2:

      H2.資本錯(cuò)配機(jī)制存在房?jī)r(jià)的門(mén)檻效應(yīng)。

      從創(chuàng)新成本機(jī)制來(lái)看,房?jī)r(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(lái)勞動(dòng)力生存門(mén)檻,降低了人們對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的積極性[11]。房?jī)r(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?jī)r(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(shuō)H3:

      H3.創(chuàng)新成本機(jī)制存在房?jī)r(jià)的門(mén)檻效應(yīng)。

      三、模型構(gòu)建與變量數(shù)據(jù)

      (一)門(mén)檻模型構(gòu)建

      從上文特征事實(shí)分析可知,房?jī)r(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的影響可能具有區(qū)間性非線(xiàn)性效應(yīng)。對(duì)于變量間的非線(xiàn)性關(guān)系,部分學(xué)者是通過(guò)加入自變量的二次項(xiàng)式來(lái)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(mén)檻值以及門(mén)檻值區(qū)間。門(mén)檻模型則可以根據(jù)數(shù)據(jù)本身的特點(diǎn)來(lái)內(nèi)生化劃分區(qū)間,在此基礎(chǔ)上研究不同房?jī)r(jià)區(qū)間內(nèi)房?jī)r(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的影響,可以有效避免人為劃分房?jī)r(jià)區(qū)間帶來(lái)的偏誤。故本文采用Hansen提出的門(mén)檻模型作為實(shí)證檢驗(yàn)方法[12]。模型設(shè)定如下:

      XINit=α+β1 Zit·I(MENit≤γ1)+?β2 Zit·I(MENit>γ1)+χXit+λi+ηt+εit

      式(1)中,α為截距項(xiàng);XIN為被解釋變量;MEN為門(mén)檻變量;Z為被門(mén)檻變量,亦稱(chēng)區(qū)制變量,其既可以是為門(mén)檻變量本身,也可以是其他核心變量;γ為門(mén)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(lái)說(shuō),門(mén)檻值越符合實(shí)際門(mén)檻水平,回歸殘差平方和就越小。故可先將門(mén)檻變量所有樣本值作為門(mén)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(mén)檻值作為估計(jì)門(mén)檻值。然而上述步驟得到的估計(jì)門(mén)檻值只是門(mén)檻效應(yīng)存在的必要非充分條件,還需對(duì)門(mén)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(mén)檻回歸,最后得到所有變量回歸參數(shù)。以上均為單門(mén)檻模型處理,在實(shí)際分析中還可能存在多重門(mén)檻值。因單門(mén)檻模型和多重門(mén)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(mén)檻模型不再贅述,具體可參見(jiàn)Hansen、Wang等學(xué)者的研究[14-15]。

      (二)變量選取與數(shù)據(jù)說(shuō)明

      1.變量選取

      (1)被解釋變量:城市創(chuàng)新(XIN),選用發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)量來(lái)衡量。發(fā)明專(zhuān)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(guó)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?jī)r(jià)(FANG)。城市房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)借助八爪魚(yú)采集器,在房天下(www.fang.com)、安居客(www.anjuke.com)等全國(guó)性房產(chǎn)交易信息平臺(tái)中爬取、清洗與整理而得。

      (3)門(mén)檻變量:城市房?jī)r(jià)(FANG)。以此變量衡量房?jī)r(jià)的門(mén)檻效應(yīng)。

      (4)被門(mén)檻變量:設(shè)置三個(gè)被門(mén)檻變量。一是房?jī)r(jià),捕捉房?jī)r(jià)本身帶來(lái)的直接門(mén)檻效應(yīng),從而驗(yàn)證假說(shuō)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?jī)r(jià)的門(mén)檻效應(yīng),從而驗(yàn)證假說(shuō)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?jī)r(jià)的門(mén)檻效應(yīng),從而驗(yàn)證假說(shuō)H3。

      (5)控制變量:考慮其他因素對(duì)城市創(chuàng)新可能帶來(lái)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(guó)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(lái)源及說(shuō)明

      本文以長(zhǎng)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(lái)源于2010—2019年的《中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》,以及長(zhǎng)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(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)

      首先,進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。在不存在門(mén)檻值、一個(gè)門(mén)檻值和兩個(gè)門(mén)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(jiàn)表2。單一門(mén)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(mén)檻效應(yīng)原假設(shè);雙重門(mén)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(mén)檻值原假設(shè);三重門(mén)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(mén)檻值原假設(shè)。因此,房?jī)r(jià)對(duì)城市具有雙重門(mén)檻效應(yīng),應(yīng)構(gòu)建以房?jī)r(jià)為門(mén)檻變量的雙門(mén)檻模型。

      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(mén)檻估計(jì)值均位于95%的置信區(qū)間,可認(rèn)為門(mén)檻估計(jì)值與實(shí)際門(mén)檻值相等。因此,本文得到的門(mén)檻值均通過(guò)顯著性與真實(shí)性檢驗(yàn),具有一定的合理性。

      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(mén)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(mén)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(mén)檻模型進(jìn)行實(shí)證分析。而雙固定效應(yīng)面板門(mén)檻模型既能有效控制城市不隨時(shí)間變化的不可觀(guān)測(cè)因素的影響,又能控制宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)政策的沖擊[18],故選取雙固定效應(yīng)面板門(mén)檻模型作為本文的核心回歸模型。

      其次,對(duì)模型進(jìn)行線(xiàn)性面板回歸。從表3可以發(fā)現(xiàn),無(wú)論是否加入控制變量,房?jī)r(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(shuō)房?jī)r(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(guò)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(guó)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(mén)檻變量與被門(mén)檻變量進(jìn)行面板門(mén)檻回歸。由表3中面板門(mén)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?jī)r(jià)在較低水平時(shí)(小于7598元/平方米),房?jī)r(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?jī)r(jià)在一般水平時(shí)(大于7598元/平方米且小于16784元/平方米),房?jī)r(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?jī)r(jià)在較高水平時(shí)(大于16784元/平方米),房?jī)r(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(jiàn),隨著房?jī)r(jià)不斷攀升,房?jī)r(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?jī)r(jià)攀升一定對(duì)城市創(chuàng)新產(chǎn)生積極作用,表3中三類(lèi)回歸結(jié)果均指向了房?jī)r(jià)對(duì)創(chuàng)新的負(fù)向作用,但這種負(fù)向作用在不同房?jī)r(jià)區(qū)間會(huì)有差異,其中高區(qū)間房?jī)r(jià)攀升會(huì)減弱房?jī)r(jià)對(duì)城市創(chuàng)新發(fā)展的抑制作用。以上回歸結(jié)果說(shuō)明,房?jī)r(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的抑制性影響并非線(xiàn)性單調(diào)的,具有典型的門(mén)檻特征,驗(yàn)證了假說(shuō)H1。

      五、資本錯(cuò)配機(jī)制與創(chuàng)新成本機(jī)制的門(mén)檻效應(yīng)分析

      按照上文門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)方法尋找門(mén)檻值與門(mén)檻數(shù)量(具體檢驗(yàn)過(guò)程與結(jié)果,限于篇幅與研究重心,本文不展開(kāi)),相應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果仍支持存在雙門(mén)檻假設(shè),但門(mén)檻值出現(xiàn)了變化。具體門(mén)檻回歸結(jié)果如表4所示。

      首先,從兩類(lèi)機(jī)制的門(mén)檻值來(lái)看。當(dāng)人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)作為被門(mén)檻變量時(shí),房?jī)r(jià)門(mén)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(mén)檻變量時(shí),房?jī)r(jià)門(mén)檻值為7598元/平方米、16784元/平方米,與房?jī)r(jià)自身作為被門(mén)檻變量時(shí)的房?jī)r(jià)門(mén)檻值大致相同,這說(shuō)明房?jī)r(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?jī)r(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(lái)勞動(dòng)力生存門(mén)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(mén)檻值要低于創(chuàng)新成本機(jī)制的門(mén)檻值,兩類(lèi)機(jī)制表現(xiàn)出的門(mén)檻值差異,既說(shuō)明了人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)房?jī)r(jià)的敏感性要強(qiáng)于工資水平,也意味著房?jī)r(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(mén)檻回歸結(jié)果來(lái)看,在房?jī)r(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?jī)r(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?jī)r(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?jī)r(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?jī)r(jià)過(guò)高與過(guò)低時(shí),人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)均難以帶來(lái)更顯著的創(chuàng)新成效。房?jī)r(jià)過(guò)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?jī)r(jià)過(guò)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?jī)r(jià)的門(mén)檻效應(yīng)調(diào)節(jié),即資本錯(cuò)配機(jī)制會(huì)受到房?jī)r(jià)的門(mén)檻效應(yīng)影響,假說(shuō)H2得到驗(yàn)證。

      其次,從城市在崗職工人均工資的門(mén)檻回歸結(jié)果來(lái)看,房?jī)r(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?jī)r(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?jī)r(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?jī)r(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(lái)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?jī)r(jià)容忍度。通常來(lái)說(shuō),工資水平越高,房?jī)r(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?jī)r(jià)過(guò)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?jī)r(jià)的門(mén)檻效應(yīng)調(diào)節(jié),即創(chuàng)新成本機(jī)制會(huì)受到房?jī)r(jià)的門(mén)檻效應(yīng)影響,假說(shuō)H3得到驗(yàn)證。

      六、結(jié)論與建議

      本文采用長(zhǎng)三角地區(qū)2009—2018年的城市面板數(shù)據(jù),運(yùn)用面板門(mén)檻模型,定量測(cè)算房?jī)r(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的門(mén)檻效應(yīng),并進(jìn)一步研究了房?jī)r(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(mén)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?jī)r(jià)自身對(duì)城市創(chuàng)新的影響具有雙重門(mén)檻效應(yīng),門(mén)檻估計(jì)值為7598元/平方米和16784元/平方米。當(dāng)房?jī)r(jià)在較低水平時(shí)(小于7598元/平方米),房?jī)r(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?jī)r(jià)在一般水平時(shí)(大于7598元/平方米且小于16784元/平方米),房?jī)r(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?jī)r(jià)在較高水平時(shí)(大于16784元/平方米),房?jī)r(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?jī)r(jià)不斷攀升,房?jī)r(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?jī)r(jià)的門(mén)檻效應(yīng)影響,相應(yīng)門(mén)檻值分別為4226元/平方米與9393元/平方米。當(dāng)房?jī)r(jià)大于4226元/平方米且小于9393元/平方米時(shí),房?jī)r(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?jī)r(jià)的門(mén)檻效應(yīng)影響,相應(yīng)門(mén)檻值分別為7598元/平方米與16874元/平方米。過(guò)高房?jī)r(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(lèi)門(mén)檻值情況來(lái)看,資本錯(cuò)配機(jī)制的房?jī)r(jià)門(mén)檻值要低于創(chuàng)新成本機(jī)制的房?jī)r(jià)門(mén)檻值,說(shuō)明人均研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)房?jī)r(jià)的敏感性要強(qiáng)于工資水平,也意味著房?jī)r(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?jī)r(jià)門(mén)檻值與房?jī)r(jià)自身作為被門(mén)檻變量時(shí)的門(mén)檻值大致相同,這說(shuō)明房?jī)r(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?jī)r(jià)對(duì)城市創(chuàng)新的結(jié)構(gòu)性門(mén)檻效應(yīng)。將房?jī)r(jià)控制在合理范圍內(nèi),尤其控制房?jī)r(jià)已經(jīng)處于高位的城市的房?jī)r(jià)漲幅,充分激發(fā)房?jī)r(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?jī)r(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?jī)r(jià)過(guò)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(zhǎng)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?jī)r(jià)等方式刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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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