喬 彬，沈爍華

（太原科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，山西 太原030024）

一、問題提出

黨的十九屆四中全會(huì)明確指出，生態(tài)文明建設(shè)是關(guān)系中華民族永續(xù)發(fā)展的千年大計(jì)，應(yīng)采取切實(shí)有效的環(huán)境規(guī)制等措施，遏制環(huán)境污染，確保生態(tài)文明建設(shè)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。大量的理論研究與實(shí)踐證明，環(huán)境規(guī)制通過結(jié)構(gòu)優(yōu)化、資源再配置等途徑降低環(huán)境污染［1］。如何通過恰當(dāng)?shù)沫h(huán)境規(guī)制加快技術(shù)進(jìn)步、降低企業(yè)污染程度，受到學(xué)者和政府相關(guān)部門的廣泛關(guān)注［2-4］。

近年來，隨著環(huán)境問題不斷凸顯，國(guó)家、省（自治區(qū)、直轄市）、地市不同層級(jí)政府出臺(tái)了大量的環(huán)境規(guī)制條例。相較于行政規(guī)制與污染監(jiān)管類政策，環(huán)境規(guī)制可以直接改變企業(yè)生產(chǎn)成本，對(duì)工業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新能力提升作用更大［5］。事實(shí)上，環(huán)境規(guī)制通過多種途徑諸如技術(shù)創(chuàng)新、結(jié)構(gòu)優(yōu)化等影響工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型進(jìn)程，但目前中國(guó)工業(yè)環(huán)境效率水平較低且東部地區(qū)效率水平顯著高于中西部地區(qū)［6］。此外，前期環(huán)境規(guī)制與工業(yè)治理轉(zhuǎn)型的復(fù)合效應(yīng)有效促進(jìn)了工業(yè)綠色增長(zhǎng)，后期工業(yè)綠色增長(zhǎng)則主要依靠節(jié)能減排技術(shù)進(jìn)步，尤其以技術(shù)進(jìn)步的增長(zhǎng)效應(yīng)最為顯著［7-8］。

除正向作用外，環(huán)境規(guī)制雖能在一定程度上抑制環(huán)境污染，降低企業(yè)過剩產(chǎn)能，但該部分產(chǎn)能被未納入國(guó)家管理監(jiān)督的“地下”企業(yè)吸納，加劇了污染程度［9-11］。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，這種負(fù)效應(yīng)可能與城市化速度加快密切相關(guān)。一方面，環(huán)境規(guī)制通過優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，激勵(lì)新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展加速城市化［12］。同時(shí)，城市化加速造成“綠色損失”，尤其以規(guī)模擴(kuò)張型城市化的污染負(fù)效應(yīng)更為嚴(yán)重［13］。其內(nèi)在機(jī)制是城市化速度加快導(dǎo)致房?jī)r(jià)上漲，阻礙地區(qū)人力資本積累，減緩綠色發(fā)展進(jìn)程［14-15］。另一方面，地方政府為加快綠色發(fā)展進(jìn)程，會(huì)繼續(xù)加大環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度［16］。由此可見，環(huán)境規(guī)制與房?jī)r(jià)可能存在潛在聯(lián)系。

近年來，以環(huán)境污染與畸形房?jī)r(jià)為代表的社會(huì)問題成為中國(guó)全面實(shí)現(xiàn)小康社會(huì)的“攔路虎”。Agarwa 等（2019）［17］研究發(fā)現(xiàn)，隨著環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度提高，制造業(yè)密集度較高地區(qū)的房貸申請(qǐng)數(shù)量會(huì)下降，同時(shí)貸款拒絕率與違約率升高。該文通過分析環(huán)境規(guī)制對(duì)失業(yè)率以及消費(fèi)水平的影響，為盤活不同地區(qū)房地產(chǎn)市場(chǎng)出謀劃策，但并未對(duì)環(huán)境規(guī)制影響房?jī)r(jià)的路徑與機(jī)制進(jìn)行深入研究。

2019 年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議提出，我國(guó)正處于經(jīng)濟(jì)增速換擋期、結(jié)構(gòu)調(diào)整陣痛期與政策刺激疲軟期的“三期并行”階段，存在環(huán)境污染嚴(yán)重、就業(yè)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)失衡及房產(chǎn)刺激政策泡沫隱現(xiàn)等問題。由此，識(shí)別環(huán)境規(guī)制對(duì)房?jī)r(jià)的調(diào)控作用，厘清環(huán)境規(guī)制影響房?jī)r(jià)的內(nèi)在機(jī)制，為通過環(huán)境規(guī)制實(shí)現(xiàn)生態(tài)優(yōu)化與調(diào)控房?jī)r(jià)的雙贏目標(biāo)提供理論與經(jīng)驗(yàn)依據(jù)。

相較于既有研究，本文的潛在貢獻(xiàn)在于以下三個(gè)方面：①從結(jié)構(gòu)優(yōu)化、就業(yè)調(diào)整、城市化進(jìn)程等多角度識(shí)別環(huán)境規(guī)制對(duì)房?jī)r(jià)的中介機(jī)制與路徑；②使用廣義空間兩階段最小二乘法（GS2SLS），控制環(huán)境規(guī)制與房?jī)r(jià)的潛在內(nèi)生性，并就環(huán)境規(guī)制對(duì)房?jī)r(jià)影響進(jìn)行基準(zhǔn)與地區(qū)異質(zhì)性檢驗(yàn)；③結(jié)合基準(zhǔn)檢驗(yàn)與地區(qū)異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果，為各省份形成綠色發(fā)展和調(diào)控房?jī)r(jià)的雙贏格局提供有益啟示。

余下結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分為本文的理論模型分析；第三部分介紹實(shí)證模型的構(gòu)建、變量說明及計(jì)量方法選擇；第四部分是環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度對(duì)地區(qū)房?jī)r(jià)的基準(zhǔn)分析及穩(wěn)健性檢驗(yàn)；第五部分為東中西部地區(qū)的異質(zhì)性分析及中介效應(yīng)檢驗(yàn)；第六部分為結(jié)論與政策啟示。

二、理論分析

借鑒Kline（2010）［18］的研究，構(gòu)建一個(gè)環(huán)境規(guī)制下雙地區(qū)部分均衡模型。Uj表示地區(qū)j總效用，同時(shí)根據(jù)地區(qū)特征，此時(shí)地區(qū)總效用函數(shù)為：

其中：wj為地區(qū)j的工資水平；vj為城市基礎(chǔ)設(shè)施水平；Cj為消費(fèi)品價(jià)格水平；hj為當(dāng)?shù)胤績(jī)r(jià)水平；yj為地區(qū)產(chǎn)出效用函數(shù)；L為勞動(dòng)力數(shù)量；K為資本存量；μij表示地區(qū)效用偏好。

根據(jù)式（1）推得地區(qū)j的房?jī)r(jià)水平函數(shù)hj=wj+vj±Cj±yj-Uj+μij，簡(jiǎn)化為hj=Xj+μij，Xj為影響地區(qū)j房?jī)r(jià)水平的間接效應(yīng)。地區(qū)M與N的整體房?jī)r(jià)水平函數(shù)為假設(shè)地區(qū)房?jī)r(jià)水平hj服從正態(tài)分布，當(dāng)M地區(qū)的房?jī)r(jià)高于N地區(qū)，即XM-XN＞μiN-μiM，房?jī)r(jià)水平hj的分布函數(shù)為：

hj的概率函數(shù)為引入C-D 生產(chǎn)函數(shù)，假設(shè)地區(qū)M存在兩個(gè)行業(yè)，分別為污染行業(yè)1與清潔行業(yè)2，若行業(yè)1和行業(yè)2未受到環(huán)境規(guī)制的產(chǎn)出函數(shù)為：

其中：Aj代表技術(shù)水平；Lj代表勞動(dòng)力；Kj表示資本生產(chǎn)要素。當(dāng)污染行業(yè)受到環(huán)境規(guī)制后，須投入θ的生產(chǎn)要素應(yīng)對(duì)。污染行業(yè)的產(chǎn)出函數(shù)變化為：

地區(qū)M的污染排放函數(shù)為其中，為污染行業(yè)的環(huán)境規(guī)制函數(shù)，即投入應(yīng)對(duì)環(huán)境規(guī)制的生產(chǎn)要素越多，污染排放越少。

若勞動(dòng)力、資本和產(chǎn)品價(jià)格分別為wM、kM和ρ1，那么污染行業(yè)的利潤(rùn)函數(shù)為：

沿用Kline（2010）［18］的研究，勞動(dòng)力的工資水平函數(shù)為：

式（2）、式（5）、式（7）表明，隨著污染行業(yè)技術(shù)水平的提升，工資與房?jī)r(jià)水平均會(huì)上漲；當(dāng)資本價(jià)格上漲時(shí)，工資和房?jī)r(jià)水平都會(huì)下跌。由此可見，環(huán)境規(guī)制對(duì)地區(qū)房?jī)r(jià)存在正負(fù)效應(yīng)。根據(jù)成本最小化條件，構(gòu)建拉格朗日方程，得污染行業(yè)總成本函數(shù)為：

污染行業(yè)產(chǎn)品的邊際成本為：

污染行業(yè)利潤(rùn)最大化可表示為：

同理，清潔產(chǎn)品的邊際成本為：

清潔行業(yè)利潤(rùn)最大化可表示為：mc2(wM,kM)=ρ2。為簡(jiǎn)化運(yùn)算，假定清潔行業(yè)產(chǎn)品價(jià)格為1，即mc2(wM,kM)=1。將利潤(rùn)最大化條件代入方程（9）、（11），得到地區(qū)M的生產(chǎn)要素價(jià)格為：

由上可見，提高環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度，M地區(qū)污染行業(yè)產(chǎn)出下降，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在不斷調(diào)整與優(yōu)化。聯(lián)系式（1）與式（2），環(huán)境規(guī)制通過調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響房?jī)r(jià)。結(jié)合“遵循成本說”，環(huán)境規(guī)制會(huì)減少污染行業(yè)的產(chǎn)出與利潤(rùn)空間，勞動(dòng)力需求下降，相應(yīng)的就業(yè)結(jié)構(gòu)亦會(huì)進(jìn)一步調(diào)整。申晨等（2018）［6］發(fā)現(xiàn)，環(huán)境規(guī)制會(huì)引致產(chǎn)業(yè)、能源等結(jié)構(gòu)發(fā)生變化與本文數(shù)理模型結(jié)論相一致。綜合來看，行業(yè)產(chǎn)出和勞動(dòng)力需求的下降會(huì)導(dǎo)致房地產(chǎn)市場(chǎng)的失活，引起工業(yè)用地與住房的需求下降，另一方面，環(huán)境規(guī)制可以通過優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)來改善地區(qū)環(huán)境質(zhì)量。因此，可以推斷環(huán)境規(guī)制主要通過產(chǎn)業(yè)、就業(yè)與能源結(jié)構(gòu)三個(gè)層面調(diào)控房?jī)r(jià)。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）基準(zhǔn)模型與變量說明

借鑒邵帥等（2019）［13］的方法，構(gòu)建如下基準(zhǔn)計(jì)量模型分析環(huán)境規(guī)制與房?jī)r(jià)的關(guān)系：

其中：i代表中國(guó)30個(gè)省域；t代表年份；核心解釋變量為reguit，代表環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度；主要解釋變量為strucit、energyit、farmit、industryit，分別為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)占比、第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)占比；Controlit為一系列控制變量；εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。變量的具體說明如下：

（1）房?jī)r(jià)。已有文獻(xiàn)多使用城鎮(zhèn)住房?jī)r(jià)格、住宅均價(jià)等指標(biāo)表示地區(qū)房?jī)r(jià)［19-20］。由于本文研究范圍包括城鎮(zhèn)與農(nóng)村地區(qū)，城鎮(zhèn)住房?jī)r(jià)格不能反映所有地區(qū)房?jī)r(jià)變化，且環(huán)境規(guī)制會(huì)影響商業(yè)與住宅用地價(jià)格［21］，故上述指標(biāo)涵蓋性不足。Agarwal 等（2019）［17］使用房屋價(jià)值數(shù)據(jù)表示整體房產(chǎn)價(jià)格，包括城市地區(qū)與農(nóng)村地區(qū)的民用住宅與商業(yè)用房房?jī)r(jià)，數(shù)據(jù)較為客觀。本文采用了這一指標(biāo)，選取商品房（包含住宅與商業(yè)用房）銷售均價(jià)表示地區(qū)房?jī)r(jià)，其值為商品房銷售額除以商品房銷售面積。

（2）環(huán)境規(guī)制。已有文獻(xiàn)選用多種指標(biāo)衡量地區(qū)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度，包括用不同種類污染排放物構(gòu)建綜合指標(biāo)［22］、單位產(chǎn)值的污染排放量［23］等。考慮環(huán)境規(guī)制主要針對(duì)地區(qū)工業(yè)行業(yè)，以上指標(biāo)過于寬泛，缺乏針對(duì)性。參考余東華和孫婷（2017）［24］的做法，選取省級(jí)環(huán)境污染治理費(fèi)用與工業(yè)增加值比值反映地方政府對(duì)于環(huán)境污染的治理力度。

（3）相關(guān)解釋變量。根據(jù)前述數(shù)理模型結(jié)論，并參考邵帥等（2016）［25］的做法，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（struc）采用工業(yè)增加值與各省GDP 的比值測(cè)度。當(dāng)前以煤炭為主的能源結(jié)構(gòu)，污染負(fù)效應(yīng)嚴(yán)重，因而本文使用煤炭消費(fèi)量與能源消費(fèi)總量的比值表征能源結(jié)構(gòu)（energy）。由于以煤炭為主的能源結(jié)構(gòu)造成了中國(guó)嚴(yán)重的環(huán)境污染問題［26］，導(dǎo)致房?jī)r(jià)下降，預(yù)期該變量系數(shù)為負(fù)。以第一產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)占總就業(yè)人數(shù)的比值衡量就業(yè)結(jié)構(gòu)［17］，過高的環(huán)境規(guī)制迫使企業(yè)進(jìn)行成本轉(zhuǎn)移，勞動(dòng)力收入下降［27］，導(dǎo)致房?jī)r(jià)下降，預(yù)期該變量系數(shù)為負(fù)。

（4）控制變量。本文選取與房?jī)r(jià)變動(dòng)密切相關(guān)的5個(gè)因素作為控制變量。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（gdp）使用各省人均國(guó)民生產(chǎn)總值測(cè)度；物流水平（cargo）使用各省人均貨物周轉(zhuǎn)量測(cè)度；人均光纜水平（communi）采用人均通信光纜長(zhǎng)度衡量；政府支出水平（gover）使用政府公共支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比值測(cè)度；Quigley 等（2005）［28］發(fā)現(xiàn)，當(dāng)?shù)刈》看媪渴钦{(diào)控房?jī)r(jià)重要因素，根據(jù)《房地產(chǎn)藍(lán)皮書：中國(guó)房地產(chǎn)發(fā)展報(bào)告（2019）》，中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)“供”大于“求”，新增房產(chǎn)投資會(huì)進(jìn)一步加大房產(chǎn)供給量，因此人均新增房地產(chǎn)固定投資（nhouse）也是調(diào)控房?jī)r(jià)的因素之一，使用新增房地產(chǎn)投資額與常住人口比值測(cè)度該變量。

為了便于分析，參考周經(jīng)和王馗（2019）［29］的研究，對(duì)地區(qū)房?jī)r(jià)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展與物流水平三個(gè)指標(biāo)進(jìn)行縮放處理。由于上海、黑龍江等省份缺失工業(yè)增加值數(shù)據(jù)，參考王兵等（2013）［30］的做法，使用國(guó)家、地方統(tǒng)計(jì)局公布的工業(yè)增長(zhǎng)值增長(zhǎng)率（部分省份為下降率）乘以上一年的工業(yè)增加值得出2005—2017年各省的工業(yè)增加值。所有樣本數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》、WIND 數(shù)據(jù)庫以及各省歷年統(tǒng)計(jì)年鑒與地方政府報(bào)告。由于數(shù)據(jù)缺失，本文數(shù)據(jù)樣本不包括我國(guó)西藏自治區(qū)和港、澳、臺(tái)地區(qū)。

（二）主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

表1為主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。由表1可見，房?jī)r(jià)最小值為0.15，最大值為2.44，其與環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的峰度分別達(dá)到10.41、14.37，說明省域間存在較強(qiáng)的異質(zhì)性；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的偏度為-0.01，說明數(shù)據(jù)的對(duì)稱性較好；第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)平均值達(dá)到0.38，峰度為-0.09，就業(yè)結(jié)構(gòu)情況較為穩(wěn)定。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)

（三）計(jì)量方法

由于相鄰省份房?jī)r(jià)接近，存在一定的空間相關(guān)性，據(jù)此構(gòu)建基于省域的地理位置權(quán)重矩陣和地理位置相鄰矩陣。其中，地理位置權(quán)重矩陣的元素表示i省省會(huì)城市至j省省會(huì)城市地理距離的倒數(shù)；地理位置相鄰矩陣的元素為0、1 變量，表示若省i與省j相鄰則取1，否則取0，海南省不與其他省份相鄰故元素都為0。

環(huán)境規(guī)制通過加速城市化進(jìn)程推動(dòng)房?jī)r(jià)上漲，房?jī)r(jià)上漲又會(huì)阻礙地區(qū)人力資本積累，減緩綠色發(fā)展進(jìn)程，導(dǎo)致環(huán)境規(guī)制進(jìn)一步增強(qiáng)，這說明兩者存在潛在內(nèi)生性，故本文使用GS2SLS空間面板模型，并設(shè)置三階空間滯后項(xiàng)作為工具變量，從而較好地控制潛在內(nèi)生性問題［31］。

四、基準(zhǔn)檢驗(yàn)

（一）基準(zhǔn)回歸及討論

表2 為基于空間權(quán)重矩陣W1 的基準(zhǔn)回歸結(jié)果，其中,w×house 是房?jī)r(jià)的空間溢出效應(yīng)。表2第（1）列檢驗(yàn)核心解釋變量環(huán)境規(guī)制（regu）與主要解釋變量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（stru）、能源結(jié)構(gòu)（energy）、第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)占比（industry）、第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)占比（farm）對(duì)房?jī)r(jià)的調(diào)控作用；第（2）列在第（1）列的基礎(chǔ)上加入地區(qū)控制變量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（gdp）、物流水平（cargo）、人均光纜水平（communi）、政府支出水平（gover）、人均新增房地產(chǎn)固定投資（nhouse）；第（3）列為基準(zhǔn)模型估計(jì)結(jié)果。三類模型均通過Hausman檢驗(yàn)，因此采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)。

表2第一行空間滯后項(xiàng)系數(shù)均在1%水平上顯著為正，說明地區(qū)房?jī)r(jià)存在正向空間溢出效應(yīng)。改革開放以來，城市化進(jìn)程不斷加快，受政策傾向性影響，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)得到了較多的用地指標(biāo)，直接影響各個(gè)地區(qū)房產(chǎn)供給與房?jī)r(jià)，存在一定的空間相關(guān)性。此外，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與房?jī)r(jià)直接相關(guān)聯(lián)，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)較高的房?jī)r(jià)會(huì)帶動(dòng)周邊地區(qū)房?jī)r(jià)上漲，說明存在正向空間溢出效應(yīng)。

表2第（1）列與第（3）列回歸結(jié)果表明，環(huán)境規(guī)制一次項(xiàng)系數(shù)與二次項(xiàng)系數(shù)均在1%水平下顯著，證明環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度與房?jī)r(jià)呈顯著U型關(guān)系，經(jīng)計(jì)算拐點(diǎn)值為0.047 3。北京、安徽、海南、貴州、寧夏和青海六個(gè)省份2017年的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度越過了拐點(diǎn)值，說明現(xiàn)階段大部分省份環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度未到達(dá)拐點(diǎn)值，隨著環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的提高，這些省份房?jī)r(jià)會(huì)有所下跌，調(diào)控作用顯現(xiàn)。其原因在于：一方面，地方政府為實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展目標(biāo)，會(huì)加大環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度，導(dǎo)致生產(chǎn)成本上升，企業(yè)通過裁員、降低工資水平等措施緩解成本上升壓力，造成就業(yè)率下降，從而住房需求下降，房?jī)r(jià)下跌；另一方面，企業(yè)會(huì)將部分環(huán)境規(guī)制成本轉(zhuǎn)移至消費(fèi)品，隨著消費(fèi)品價(jià)格上升，地區(qū)實(shí)際購買力下降，進(jìn)而造成房?jī)r(jià)下跌。規(guī)制強(qiáng)度進(jìn)一步提高，激勵(lì)企業(yè)通過產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、產(chǎn)業(yè)協(xié)作、技術(shù)革新與使用清潔能源等途徑逐步適應(yīng)規(guī)制標(biāo)準(zhǔn)。通過環(huán)境規(guī)制的篩選機(jī)制，存活的企業(yè)一般掌握綠色前沿技術(shù)，成本結(jié)構(gòu)穩(wěn)定，以生產(chǎn)為主導(dǎo)的規(guī)模效應(yīng)發(fā)揮作用，就業(yè)規(guī)模加大，住房需求上升，進(jìn)而房?jī)r(jià)上漲［32］?？梢?，中國(guó)現(xiàn)階段環(huán)境規(guī)制對(duì)房?jī)r(jià)的調(diào)控效應(yīng)大于促增效應(yīng)，處于U型曲線的左側(cè)；當(dāng)規(guī)制強(qiáng)度進(jìn)一步提升時(shí)，環(huán)境規(guī)制通過規(guī)模效應(yīng)等途徑調(diào)控房?jī)r(jià)，促增效應(yīng)逐漸占據(jù)主導(dǎo)，房?jī)r(jià)上漲。

表2 基準(zhǔn)回歸

表2 第（3）列結(jié)果表明，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)顯著為負(fù)，符合前文預(yù)期。中國(guó)是世界上唯一擁有所有工業(yè)行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的國(guó)家，但整體仍處于工業(yè)化發(fā)展階段（工信部，2019），許多省區(qū)以犧牲綠水青山換取工業(yè)發(fā)展速度，導(dǎo)致房?jī)r(jià)下跌。能源結(jié)構(gòu)系數(shù)顯著為負(fù)，符合預(yù)期。由于煤炭消費(fèi)比重增長(zhǎng)導(dǎo)致氮氧化物等污染物排放增加，產(chǎn)生霧霾污染、水污染等環(huán)境問題，導(dǎo)致房?jī)r(jià)下跌。第一產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)顯著為負(fù)，其中第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)房?jī)r(jià)促減作用大于第一產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。首先，第一產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力多為低技能勞動(dòng)力，工資水平較低，消費(fèi)能力不高，同時(shí)，農(nóng)村地區(qū)住房成本低，抑制房?jī)r(jià)上漲；其次，由于受規(guī)制行業(yè)多為第二產(chǎn)業(yè)的相關(guān)企業(yè)，而房地產(chǎn)需求人群以第二產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力為主［33］，環(huán)境規(guī)制導(dǎo)致第二產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力工資下降、失業(yè)等問題引起住房市場(chǎng)需求疲軟，房?jī)r(jià)下跌。

就控制變量來說，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)能顯著提升房?jī)r(jià)，這是由于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)能顯著提高人才及企業(yè)集聚程度，促進(jìn)房地產(chǎn)需求增加，進(jìn)而導(dǎo)致房?jī)r(jià)上升。物流水平系數(shù)顯著為正，物流行業(yè)愈成熟，當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)發(fā)展效率愈高，因而土地價(jià)格升高，房?jī)r(jià)上升。人均光纜水平整體系數(shù)為負(fù)，促減效應(yīng)并不明顯。目前中國(guó)包含5G 在內(nèi)的通信行業(yè)發(fā)展迅速，隨著重點(diǎn)支持邊疆和偏遠(yuǎn)地區(qū)網(wǎng)絡(luò)深度覆蓋政策落實(shí)，2019 年的前三季度新建光纜線路長(zhǎng)度329 萬公里（工信部，2019），與此同時(shí)，我國(guó)2019 年人口自然增長(zhǎng)率僅為3.34%，人口增長(zhǎng)趨勢(shì)下滑嚴(yán)重（國(guó)家統(tǒng)計(jì)局，2020）。本文采用人均通信光纜長(zhǎng)度測(cè)度人均光纜水平，人均通信光纜長(zhǎng)度越長(zhǎng)（內(nèi)蒙古、新疆、寧夏等省份），間接反映地區(qū)人口密度不高，潛在房產(chǎn)需求越少，因此該變量符號(hào)為負(fù)。醫(yī)療、教育等公共服務(wù)資源集中引致房?jī)r(jià)上升，政府公共服務(wù)支出水平的系數(shù)顯著為正。由于新增房地產(chǎn)固定投資加重了房地產(chǎn)市場(chǎng)供大于需現(xiàn)象，新增房地產(chǎn)固定投資導(dǎo)致房?jī)r(jià)下跌，該變量系數(shù)為負(fù)。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文采取三種方式對(duì)基準(zhǔn)回歸結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)：①將地理位置權(quán)重空間矩陣替換為地理位置相鄰空間矩陣，驗(yàn)證基準(zhǔn)回歸結(jié)果可靠性；②由于地區(qū)異質(zhì)性可表現(xiàn)為地區(qū)不同的時(shí)間趨勢(shì)［34］，故在基準(zhǔn)模型中加入時(shí)間趨勢(shì)t與時(shí)間趨勢(shì)的平方項(xiàng)t2，檢驗(yàn)基準(zhǔn)回歸結(jié)果穩(wěn)健性；③選取額外的工具變量檢驗(yàn)基準(zhǔn)回歸結(jié)果可靠性。參考Chen等（2016）［35］的做法，選取地方政府報(bào)告中環(huán)境規(guī)制相關(guān)詞出現(xiàn)的詞頻與全文字?jǐn)?shù)比值作為工具變量（1），反映地方政府對(duì)環(huán)境治理的重視程度，亦能控制模型內(nèi)生性。

表3的穩(wěn)健性結(jié)果中，三列分別為更換空間權(quán)重矩陣、增加時(shí)間趨勢(shì)和替換工具變量的GS2SLS回歸結(jié)果。表3第（1）（3）（5）列與表2第（2）列回歸結(jié)果相比，環(huán)境規(guī)制系數(shù)依舊顯著為正；表3第（2）（4）列顯示，環(huán)境規(guī)制與地區(qū)房?jī)r(jià)呈顯著U型關(guān)系；表3 第（6）列主要控制變量系數(shù)大小、方向與顯著性并無明顯變化。綜上，基準(zhǔn)回歸結(jié)果具有較強(qiáng)的可靠性。

表3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

五、異質(zhì)性分析與機(jī)制檢驗(yàn)

（一）環(huán)境規(guī)制影響房?jī)r(jià)的地區(qū)異質(zhì)性分析

參考邵帥等（2019）［13］將30 個(gè)省份分為東部、中部、西部地區(qū)（2），檢驗(yàn)環(huán)境規(guī)制對(duì)房?jī)r(jià)調(diào)控是否存在地區(qū)異質(zhì)性。表4回歸結(jié)果顯示，東中西部地區(qū)的房?jī)r(jià)空間滯后項(xiàng)系數(shù)顯著為正，即三個(gè)地區(qū)的房?jī)r(jià)存在正向空間溢出效應(yīng)。東部地區(qū)多為經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份，證明較高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與房?jī)r(jià)存在正向空間溢出效應(yīng)；中西部地區(qū)保障房政策形成一定“外溢效應(yīng)”，地區(qū)通過建設(shè)相關(guān)配套設(shè)施推動(dòng)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展，促進(jìn)房?jī)r(jià)上升。

表4回歸結(jié)果顯示，東部地區(qū)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度與房?jī)r(jià)顯著正相關(guān)，表明東部地區(qū)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度（regu）與房?jī)r(jià)同向變動(dòng)。中部地區(qū)的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的平方項(xiàng)（regu2）系數(shù)在10.5%水平下顯著，說明中部地區(qū)環(huán)境規(guī)制與房?jī)r(jià)之間存在明顯的倒U 型關(guān)系，即隨著規(guī)制強(qiáng)度提高，房?jī)r(jià)呈先上升后下降的趨勢(shì)。計(jì)算得中部地區(qū)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度拐點(diǎn)值為0.052 1，山西、內(nèi)蒙古、黑龍江、安徽和江西的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度分別于2012 年、2010 年、2008 年、2013 年和2012 年越過拐點(diǎn)值，表明現(xiàn)階段以上省份房?jī)r(jià)會(huì)隨著環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的加強(qiáng)而下降。西部地區(qū)環(huán)境規(guī)制與房?jī)r(jià)不存在顯著關(guān)系。

表4 地區(qū)異質(zhì)性

東中西部地區(qū)存在顯著異質(zhì)性，這一結(jié)果與以下原因有關(guān)：①改革開放初期，中國(guó)實(shí)施沿海地區(qū)優(yōu)先發(fā)展戰(zhàn)略與三大地區(qū)梯度非均衡發(fā)展戰(zhàn)略，東部地區(qū)較快完成了原始資金積累，由于具有良好的工業(yè)基礎(chǔ)與技術(shù)水平，環(huán)境規(guī)制對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)負(fù)效應(yīng)較低，同時(shí)環(huán)境規(guī)制會(huì)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，并通過清潔與高附加值產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)大就業(yè)規(guī)模［36］，因此房?jī)r(jià)上升。此外，東部地區(qū)人口密度遠(yuǎn)高于中西部地區(qū)，房產(chǎn)需求較大，房?jī)r(jià)逐年上漲。②中國(guó)仍處于區(qū)域社會(huì)發(fā)展不平衡階段，中部地區(qū)大多是重工業(yè)基地，同時(shí)又承接了東部地區(qū)的污染密集型產(chǎn)業(yè)，導(dǎo)致地區(qū)生態(tài)污染嚴(yán)重［37］。由于中部地區(qū)的污染基數(shù)較為嚴(yán)重，前期環(huán)境規(guī)制的正效應(yīng)顯著，生態(tài)污染有所緩解，房?jī)r(jià)上升。隨著環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度進(jìn)一步增強(qiáng)，由于中部地區(qū)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平低、對(duì)重工業(yè)依賴程度高，大多數(shù)企業(yè)不達(dá)標(biāo)，企業(yè)會(huì)進(jìn)一步將環(huán)境規(guī)制成本轉(zhuǎn)至員工與消費(fèi)者，導(dǎo)致地區(qū)收入水平下滑，房?jī)r(jià)下降，環(huán)境規(guī)制負(fù)效應(yīng)逐漸占據(jù)主導(dǎo)。③西部地區(qū)環(huán)境規(guī)制與房?jī)r(jià)關(guān)聯(lián)性不強(qiáng)，有些省份如新疆、青海、寧夏等經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低，工業(yè)基礎(chǔ)薄弱，就業(yè)機(jī)會(huì)較少，房地產(chǎn)市場(chǎng)活力不足。也有部分省份如四川、廣西等生態(tài)環(huán)境良好，環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度較低，對(duì)地區(qū)房產(chǎn)供需影響不大。

東中部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)為負(fù)，西部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)為正，原因在于西部工業(yè)基礎(chǔ)薄弱，工業(yè)化進(jìn)程加速會(huì)擴(kuò)大就業(yè)規(guī)模，導(dǎo)致房?jī)r(jià)上漲。中部地區(qū)能源結(jié)構(gòu)系數(shù)為正，東西部地區(qū)系數(shù)為負(fù)，主要原因是中部省份煤炭重鎮(zhèn)較多，地區(qū)能源依賴度較高。東部地區(qū)第一、二產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)顯著為負(fù)，中西部地區(qū)第一、二產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)為正，其中第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)較為顯著。當(dāng)前東部地區(qū)處于產(chǎn)業(yè)升級(jí)階段，環(huán)境規(guī)制倒逼傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移或勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移，由此會(huì)增加第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)規(guī)模［38］，從而這部分勞動(dòng)力成為房地產(chǎn)市場(chǎng)需求的主要力量。中西部地區(qū)以傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)為主，且農(nóng)村地區(qū)人口比重較大，其房地產(chǎn)市場(chǎng)主要需求人群為第一、二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口。

東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與房?jī)r(jià)為正相關(guān)但并不顯著，中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與房?jī)r(jià)顯著正相關(guān)；東中部地區(qū)物流行業(yè)能顯著提升房?jī)r(jià)，西部地區(qū)不存在顯著關(guān)系；電信發(fā)展水平在三地區(qū)中顯著為負(fù)；政府公共預(yù)算支出水平均顯著為正；東部地區(qū)新增房地產(chǎn)投資顯著為負(fù)，中西部地區(qū)不顯著，說明東部地區(qū)房地產(chǎn)市場(chǎng)供大于求較為嚴(yán)重。

（二）環(huán)境規(guī)制對(duì)房?jī)r(jià)調(diào)控的中介效應(yīng)分析

由基準(zhǔn)回歸結(jié)果可知，環(huán)境規(guī)制通過優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)及調(diào)整就業(yè)結(jié)構(gòu)三種途徑調(diào)控房?jī)r(jià)。崔學(xué)剛等（2018）［12］發(fā)現(xiàn)，環(huán)境規(guī)制通過影響企業(yè)生產(chǎn)行為、城市人口分布等途徑作用于城市化進(jìn)程，而城市化進(jìn)程與房?jī)r(jià)密切相關(guān)。因此，此處假設(shè)環(huán)境規(guī)制會(huì)通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、就業(yè)結(jié)構(gòu)和城市化水平四種途徑調(diào)控房?jī)r(jià)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)和就業(yè)結(jié)構(gòu)測(cè)度方法與前文相同。城市化水平采用夜間燈光均值數(shù)據(jù)表示，該數(shù)據(jù)能合理降低內(nèi)生性，且能將城市與農(nóng)村地區(qū)進(jìn)行區(qū)分，可以較為客觀地表示城市化進(jìn)程［39］。構(gòu)建的中介效應(yīng)模型如下：

其中：Controlit為一系列控制變量；Mit為五種中介變量，包括產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（struc）、能源結(jié)構(gòu)（energy）、第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)占比（farm）、第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)占比（industry）、城市化水平（urban）；houseit、reguit分別為地區(qū)房?jī)r(jià)、環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度。參考Baron 和Kenny（1986）［40］的研究，當(dāng)系數(shù)θ1、β1、γ2均顯著時(shí)，若γ1相較θ1的系數(shù)變小或顯著性降低，則表明中介變量Mit存在中介效應(yīng)。

表5 為中介效應(yīng)回歸結(jié)果，其中，式（16）的環(huán)境規(guī)制系數(shù)為表2的基準(zhǔn)回歸系數(shù)?？梢钥闯?，以能源結(jié)構(gòu)作為中介變量，式（16）環(huán)境規(guī)制的系數(shù)不僅大于式（14）中的系數(shù)，式（15）的環(huán)境系數(shù)也不顯著，可見能源結(jié)構(gòu)不是環(huán)境規(guī)制調(diào)控房?jī)r(jià)變動(dòng)的中介變量。與之類似的還有第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)，不符合中介變量的要求。而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)和城市化水平的中介變量的系數(shù)均比較顯著，同時(shí)式（16）的環(huán)境規(guī)制系數(shù)相較于式（14）有所下降，符合中介變量判斷標(biāo)準(zhǔn)。

綜上，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)和城市化水平是環(huán)境規(guī)制調(diào)控房?jī)r(jià)變動(dòng)的主要途徑，第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)的中介效應(yīng)并不明顯。其中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的中介效應(yīng)為促降作用，城市化的中介效應(yīng)為促增作用。

表5 環(huán)境規(guī)制對(duì)房?jī)r(jià)的機(jī)制檢驗(yàn)

六、結(jié)論與建議

本文以2005—2017 年30 個(gè)省份數(shù)據(jù)為樣本，采用廣義空間兩階段最小二乘法（GS2SLS）控制內(nèi)生性，識(shí)別了環(huán)境規(guī)制對(duì)房?jī)r(jià)調(diào)控的作用機(jī)制，針對(duì)環(huán)境規(guī)制的地區(qū)異質(zhì)性進(jìn)行了深入研究。結(jié)論如下：中國(guó)的房?jī)r(jià)具有顯著正向溢出效應(yīng)，就整體而言，環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度與房?jī)r(jià)變動(dòng)呈顯著U 型關(guān)系，僅有北京、安徽、海南、貴州、寧夏和青海六個(gè)省份越過拐點(diǎn)，說明中國(guó)環(huán)境規(guī)制總體處于促降房?jī)r(jià)階段；分地區(qū)檢驗(yàn)結(jié)果表明，東部地區(qū)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度與房?jī)r(jià)變動(dòng)存在顯著正向關(guān)系，說明東部地區(qū)環(huán)境規(guī)制已跨過對(duì)房?jī)r(jià)的抑制階段，進(jìn)入促增階段，中部地區(qū)的環(huán)境規(guī)制與房?jī)r(jià)呈倒U 型關(guān)系，西部地區(qū)環(huán)境規(guī)制與房?jī)r(jià)關(guān)聯(lián)性不強(qiáng)；環(huán)境規(guī)制與房?jī)r(jià)的機(jī)制分析結(jié)果表明，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、就業(yè)結(jié)構(gòu)和城市化進(jìn)程是環(huán)境規(guī)制調(diào)控房?jī)r(jià)的重要途徑，能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)不顯著?；谏鲜鼋Y(jié)論，本文提出如下建議：

（1）由于房?jī)r(jià)整體上具有顯著的正向空間溢出效應(yīng)，應(yīng)構(gòu)建統(tǒng)一的房?jī)r(jià)調(diào)控系統(tǒng)，形成省域間房地產(chǎn)市場(chǎng)信息互通共享，建立區(qū)域聯(lián)控機(jī)制，擯棄“以鄰為壑”的調(diào)控房?jī)r(jià)思路。此外，中國(guó)正處于環(huán)境規(guī)制調(diào)控房?jī)r(jià)階段，地方政府應(yīng)增強(qiáng)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度，重點(diǎn)推進(jìn)產(chǎn)業(yè)、就業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化并嚴(yán)控城市化的低效擴(kuò)張，實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展與調(diào)控房?jī)r(jià)雙贏目標(biāo)。

（2）環(huán)境規(guī)制存在顯著的地區(qū)異質(zhì)性，各地區(qū)應(yīng)因地制宜，避免環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度無法實(shí)現(xiàn)調(diào)控房?jī)r(jià)的目標(biāo)。當(dāng)前，東部地區(qū)已經(jīng)進(jìn)入了環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度與房?jī)r(jià)的雙高階段，為調(diào)控房?jī)r(jià)，應(yīng)通過環(huán)境規(guī)制加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、合理規(guī)劃城市物流與通訊體系，抑制房?jī)r(jià)上漲。中部地區(qū)以傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)為主，化石能源依賴度較高，不宜過快加大環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度，避免引發(fā)經(jīng)濟(jì)下滑、房?jī)r(jià)跳水等社會(huì)問題，地方政府應(yīng)注意環(huán)境規(guī)制初期對(duì)房?jī)r(jià)上漲的副作用，逐漸加大環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度使其越過拐點(diǎn)，協(xié)同“中部崛起”區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略對(duì)癥下藥，規(guī)避潛在的房?jī)r(jià)回彈副作用。西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低，是中國(guó)實(shí)現(xiàn)全面小康社會(huì)目標(biāo)攻堅(jiān)地區(qū)，應(yīng)針對(duì)地理環(huán)境等因素確定合適的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度，避免重蹈東中部地區(qū)“先發(fā)展、后治污、再控房?jī)r(jià)”的覆轍。

（3）地方政府應(yīng)發(fā)揮“有形的手”作用，著重“過程把控”而不是“末端治理”，依靠環(huán)境規(guī)制的結(jié)構(gòu)效應(yīng)調(diào)控房?jī)r(jià)并合理規(guī)劃城市布局，謹(jǐn)防低效率的“城市蔓延”和粗放式的城市發(fā)展模式。通過減少污染密度、優(yōu)化產(chǎn)能等措施強(qiáng)化環(huán)境規(guī)制的正外部性，抑制房?jī)r(jià)上漲。此外，政府應(yīng)根據(jù)綠色發(fā)展的地區(qū)異質(zhì)性，采取差異化的環(huán)境規(guī)制政策。

注 釋：

（1）各省域環(huán)境規(guī)制相關(guān)詞出現(xiàn)的詞頻與全文字?jǐn)?shù)的數(shù)據(jù)來自鄧慧慧等（2019），參見《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)》網(wǎng)站（http：//www.ciejournal.org）。

（2）東部地區(qū)為北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南；中部地區(qū)為山西、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南；西部地區(qū)為廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆。