馮萱

摘 要：本文使用1998-2012年中國省際面板數(shù)據(jù)，采用Pooled Ols方法、固定效應模型以及動態(tài)面板模型分析了我國省際房地產(chǎn)價格水平的影響因素。結果顯示，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)結構對房地產(chǎn)價格有促進作用，同時人力資本投資通過改變產(chǎn)業(yè)結構對房地產(chǎn)價格有穩(wěn)健的正向作用。

關鍵詞：產(chǎn)業(yè)結構；人力資本；房地產(chǎn)價格

一、研究背景

房地產(chǎn)業(yè)是我國國民經(jīng)濟的重要組成部分，1998年以來得到迅猛發(fā)展。隨著城鎮(zhèn)化進程的推動，各地房地產(chǎn)價格差異引起越來越熱烈的討論，學術界對影響房地產(chǎn)價格的因素分析層出不窮，從土地價格、國際游資、政府控制、貨幣政策、居民收入、銀行貸款等外界促進因素分析房價波動的文獻已經(jīng)取得很多經(jīng)驗性成果。周京奎、劉琳均認為土地價格與房地產(chǎn)價格存在雙向因果關系，甚至房價對地價的影響更加顯著，否定了之前的地價決定房價假說。沈悅、劉洪玉從經(jīng)濟基本面研究發(fā)現(xiàn)基本面的當前信息和歷史信息可以解釋部分房地產(chǎn)價格的變動率；梁云芳、高鐵梅則從貨幣政策出發(fā)，提出貨幣政策會影響資本的可獲得性，進而影響交易，從而使得房地產(chǎn)價格發(fā)生波動；同時周京奎也從貨幣政策和銀行信貸兩個方面說明寬松的貨幣政策會導致房地產(chǎn)市場的非理性繁榮。以上這些文獻已經(jīng)涵蓋了宏觀經(jīng)濟中可能會導致房價波動的很多因素，但是從人力資本投資、產(chǎn)業(yè)結構等因素對房地產(chǎn)價格造成的影響來分析的文獻卻寥寥無幾，筆者認為中國房地產(chǎn)價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機制。筆者本文就是從省際人力資本投資以及產(chǎn)業(yè)結構方面去研究一個省的產(chǎn)業(yè)水平以及對教育的投資程度來分析房地產(chǎn)價格的變化。

二、數(shù)據(jù)和指標說明

（1）房地產(chǎn)價格（houprice）。筆者使用各個省份的房地產(chǎn)平均價格作為被解釋變量，由于房地產(chǎn)價格都是正值而且遠高于其他變量的數(shù)值，因此對房地產(chǎn)價格取對數(shù)作為被解釋變量（lhouprice），這也減少了異常值的影響，同時對數(shù)形式模型使得回歸結果更好解釋。（2）第三產(chǎn)業(yè)占比（industry）來自于中經(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)結構的衡量標準，第三產(chǎn)業(yè)所占比重越高，說明該?。ㄊ校┑漠a(chǎn)業(yè)水平越高。數(shù)據(jù)顯示每個省市的產(chǎn)業(yè)結構都是逐漸改善的，北上廣的產(chǎn)業(yè)結構明顯高于其他省市。（3）普通高校數(shù)量（university）來自于中經(jīng)網(wǎng)的統(tǒng)計，這里之所以只選取普通高校數(shù)量，是因為本文著重研究的是相對較高教育水平的人群，這部分人更容易在省際間流動，并且擁有更高的買房機會。之所以選擇普通高校而不把?？圃盒＜舆M來是因為普通高校普遍建校較早，與房地產(chǎn)價格增長的水平之間的潛在的內(nèi)生性較小。（4）人均GDP（gdpp）。以2000年不變價計算得到，在實際回歸中仍舊是對人均GDP取對數(shù)，原理同房地產(chǎn)價格的處理類似。（5）戶籍人口凈流入（pnetinflew）。筆者根據(jù)《中國人口統(tǒng)計年鑒》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年的變化趨勢計算得到，戶籍人口凈流入的計算公式為：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*自然增長率。選取這個指標是為了檢驗一個設想，這在下文中有討論。（6）市場化程度指標（marketing）。選擇樊綱等的統(tǒng)計指標。該指標的測度基于大量調(diào)查數(shù)據(jù)，所以能較好地反映各省的市場化程度。由于樊綱等只給出了1999-2007年分省的市場化指數(shù)數(shù)據(jù)，因此我們根據(jù)發(fā)展趨勢外推估算得到其余年份的數(shù)據(jù)。（7）經(jīng)濟開放度（openness）。與王甘的統(tǒng)計方法一致，以我國進出口總額與國內(nèi)生產(chǎn)總值的比值計算。其中，進出口總額是按照“中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫”中“按經(jīng)營單位所在地分進出口總額（美元）”這一指標，結合各年人民幣與美元之間的匯率計算得到的。（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）教育支出在財政支出中所占比重。李海崢指出教育支出越高會導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，通過中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)計算得到，公式為各省教育支出/財政總支出。

三、實證分析

根據(jù)面板數(shù)據(jù)的特征，筆者將基準模型設置如下：

（1）

其中，被解釋變量是各省的房地產(chǎn)價格的對數(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）、勞動份額（laborquotas）、基尼系數(shù)（ginicoef）等；αi為各省非時變的固定效應；Φt是不隨省份變化的各年份固定效應；εit為隨機誤差項。

我們想進一步考察高校數(shù)量對房地產(chǎn)價格的影響機制，因此在原模型的基礎上加入交叉項Iit。方程變化為：

（3）

其中， ，是一個隨省份、隨時間變動的量；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)效應和時間效應，εit為隨機誤差項，加入交叉項的回歸結果如表1所示。

總體而言，在通過Pooled ols回歸尋找合理的控制變量以及對基于固定效應模型和動態(tài)面板模型的回歸結果進行比較分析后，可以發(fā)現(xiàn)第三產(chǎn)業(yè)占比以及交叉項對房地產(chǎn)價格的影響是正向并且顯著的，而在剔除了交叉效應之后，高等學校數(shù)量（university）對房地產(chǎn)價格的正向作用依舊是顯著的，這充分說明大學數(shù)量（university）會通過影響產(chǎn)業(yè)結構（industry）進而影響房價，同時自身也會直接影響房地產(chǎn)價格。

四、結論

本文利用1998-2012年的省際面板數(shù)據(jù)，分析了造成我國省市之間房地產(chǎn)價格差異的基本因素。研究結果顯示，我國各省的人力資本投資對房地產(chǎn)價格有穩(wěn)健的正向影響。通過進一步研究人力資本投資是如何影響房價的機制，筆者發(fā)現(xiàn)，大學教育會通過提高產(chǎn)業(yè)結構進而影響房地產(chǎn)的價格。高等學校教育之所以具有這重機制是因為：一方面，大學教育越領先，培養(yǎng)的人才越多，省市吸納人才的能力就強，由于生活習慣和社會資本等因素，選擇留在本地的機會越高，這回導致對房地產(chǎn)的潛在需求；另一方面，高素質(zhì)人才多就業(yè)于對個人素質(zhì)和能力要求較高的第三產(chǎn)業(yè)，而第三產(chǎn)業(yè)作為一個高附加值的產(chǎn)業(yè)，對房價的推動作用也是不容忽視的。

通過以上分析，筆者認為，提高地區(qū)的教育水平可以吸納高素質(zhì)人才，有利于當?shù)氐陌l(fā)展，同時也可以緩解大城市買房的壓力。地區(qū)應該增加人力資本投資，并逐步改善產(chǎn)業(yè)結構，以減小地區(qū)間的房地產(chǎn)價格的差異，使之趨于均等化，實現(xiàn)平衡發(fā)展。本文的貢獻在于，通過比較細致的實證分析，說明了人力資本投資和產(chǎn)業(yè)水平是造成房地產(chǎn)價格差異的重要因素。因此，在考慮各種政策調(diào)控、打壓房價的同時，也許可以考慮一個長遠的均衡式發(fā)展模式，從人力資本投資入手，拉動地區(qū)經(jīng)濟增長，改善產(chǎn)業(yè)結構，進而使房價趨于一個相對均衡的水平。

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