房價分化、勞動成本與制造業集聚

李淼淼

摘要：隨著我國經濟市場的逐漸發展，房地產市場也在迅速發展，但隨之也出現一些房價分化問題。本文首先分析房價分化與制造業集聚的特征，以長三角城市群作為分析對象，深入探究房價分化對制造業集聚影響的內在邏輯機理。經過研究發現，勞動成本在房價與制造業中起到中介效應的作用，文章運用兩步系統GMM計量方法進一步進行實證檢驗，發現房價對地區的制造業集聚水平具有先吸引后抑制的“倒U型”作用。這為長三角等經濟發達地區優化制造業的集聚提供理論依據，也為政策制定者制定協調房價區域差異與產業集聚發展的政策提供重要啟示。

Abstract： With the gradual development of China's economic market， the real estate market is also developing rapidly， but there are also some problems of housing price differentiation. This article firstly analyzes the characteristics of housing price differentiation and manufacturing agglomeration. Taking the urban agglomeration of the Yangtze River Delta as the analysis object， this article explores the internal logic mechanism of the impact of housing price differentiation on manufacturing agglomeration. After research， labor costs play an intermediary role in housing prices and manufacturing. The article uses the two-step system GMM measurement method to further carry out empirical testing， and finds that housing prices have an "inverted U-shaped" effect on the level of manufacturing agglomeration in the region， which provides a theoretical basis for optimizing the agglomeration of manufacturing industries in economically developed areas such as the Yangtze River Delta， and also provides important inspiration for policy makers to formulate policies that coordinate regional differences in housing prices and industrial agglomeration development.

關鍵詞：房價分化;中介效應;制造業集聚;兩步系統GMM法

Key words： house price differentiation;intermediary effect;manufacturing agglomeration;two-step system GMM method

中圖分類號：F299.23;F427? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1006-4311（2020）23-0008-03

0? 引言

伴隨著經濟市場的發展，我國房地產行業也在迅速發展。在2016年房價突然暴漲，一方面由于政府政策過度寬松，導致房價飆升，另一方面由于土地供應的下降，造成地價的日益增長，導致在2016-2017年我國商品房平均銷售價格暴漲。如今我國已經進入了經濟新常態和社會轉型的新階段，而制造業擔任著我國經濟發展重任，是我國實現經濟增長的堅實基礎。自從改革開放以來，我國在制造業方面取得了重大的突破，并成為了全球的制造業第一大國，但是隨著生產要素成本不斷增加，高額的土地成本和租金成本使發達地區的制造業集聚優勢開始逐漸消失。在我國經濟發展進入新常態情況下，探討長三角城市群房價分化與制造業集聚的內在邏輯機理具有重要的理論價值和現實意義。

1? 文獻梳理

許多學者對房價的波動及其根源進行了研究。范新英（2015）學者根據供求均衡理論和其他理論為基礎，對可以影響房價水平的因素進行分析，探討房價分化產生的原因[1]。錢凈凈（2016）運用經濟學理論對房價分化的原因進行分析，指出由于勞動力不同的流動方向對城市間的房價造成一定影響[2]。魏守華（2016）等學者利用1997-2013年的面板數據，對我國共286個城市進行實證分析，實證分析結果發現制造業的多中心集聚可以有效提高一個城市的生產率[3]。邵挺和范劍勇（2010）等學者發現，造成長三角制造業分散的原因主要是由于房價的快速提升以及制造業產品生產缺乏一定的豐富度，從而影響長三角制造業的集聚水平[4]。李福柱（2019）等學者分析發現由于房價上漲會對制造業集聚發展起到抑制作用，而人力資本集聚對制造業的集聚式發展起到促進作用[5]。

綜上可見，大多數文獻探討了房價差異與制造業之間的關系，但是較少文獻探討勞動成本是否會在此中間造成某種影響，本文將著力于探討房價、勞動成本與制造業集聚三者之間的關系，揭示其內在驅動機制，以長三角城市群的26個城市作為樣本數據進行實證分析。

2? 房價分化與制造業集聚影響的邏輯機理

2.1 勞動成本的中介效應

生活成本的變化將會對企業的勞動力流動決策產生一定影響，當房價上漲時，住房成本增加，導致勞動力向外流出，勞動力流出會對當地制造業造成影響。這種傳導機制表現為“房價上漲—勞動成本上升—影響制造業集聚”。房價上漲還會使得企業生產成本上升，土地資源稀缺，房租成本上升，加重企業負擔，造成企業外遷，影響當地制造業集聚度?；诖?，本文提出假設1：

假設1：城市房價的起伏影響勞動成本的高低，從而間接影響制造業集聚程度，因此勞動成本將在房價與制造業集聚中起中介變量作用。

2.2 房價對制造業集聚的影響效應

當一個城市的房價保持不變的時候，勞動力工資上升會吸引勞動者更多的向內流入，但是勞動者的持續流入最終也會帶來房價的提高，當房屋的價格上升到一定的程度時，勞動者實際獲得的收入就會開始下降，會阻礙勞動力流入?；诖耍狙芯刻岢黾僭O2：

假設2：當平均房價在一定范圍內上漲時可以促進制造業集聚水平的發展，但是當上漲的幅度超過一定的水平時反而會抑制，因此房價的變動對一個地區的制造業集聚水平具有先吸引后抑制的“倒U型”影響。

3? 房價分化對制造業集聚影響實證研究

3.1 模型的設定與變量的選擇

基于上述理論分析，本文首先構建中介效應模型，如下：

其中，i為地區，t為年份，magg為被解釋變量，表示制造業的集聚水平;prices為核心解釋變量，表示房價，wage為勞動力成本（實際工資），X為除房價和勞動力成本外影響制造業的其他控制變量。

其次構建兩步系統GMM模型，設定如下：

其中，X控制變量包括：市場需求、人口密度、交通基礎設施、財政收入占GDP的比重和醫療條件。？準i+ψt+λit表示為復合誤差項，？準i為地區固定效應，ψt為時間固定效應，λit則表示為隨機誤差項。

本文包含的具體變量說明如下：

①被解釋變量。

本文以制造業的集聚度作為被解釋變量，用區位熵指數來測算制造業的集聚度，因為區位熵指數可以消除區域的規模差異問題，與全國平均水平進行對比;與李勇剛[6]等學者選用方法一致，公式如下：

其中，用Qmn來表示n地區中從事制造業m的就業人數，用Qn來表示n地區中的總就業人數，用Qm表示為全國制造業m的就業人數，用Q表示為全國總的就業人數，計算得到區位熵，熵值越高，表示該地區的制造業集聚度水平越高。

②其他控制變量。

市場需求會影響不同企業對不同地區的選擇，本文利用人均GDP占全國人均GDP的比值來衡量市場需求水平（demand）。運用一個地區的年末總人口數與土地面積的比值來作為衡量城市的人口密度水平（pden）。利用人均道路面積來衡量交通基礎設施水平（prarea）。選取財政收入占GDP的比重這個指標來衡量政府的財政水平（revenue）。利用醫院的床位數來衡量一個城市的醫療條件水平（hbed）。

3.2 數據來源

本文將立足于長三角城市群的26個城市，利用2004-2017年的面板數據，數據主要來源于歷年的《中國統計年鑒》和《中國房地產統計年鑒》;以及各個城市各年統計年鑒。對所選的各個變量進行描述性統計（如表1所示）。

3.3 實證分析

3.3.1 房價、勞動力成本與制造業集聚的中介效應分析

為了判斷勞動力成本是否在房價與制造業集聚之間起到一個中介變量的作用，本文采用bootstrap方法進行反復抽樣1000次來構建95%置信度水平下檢驗系數乘積（δ2θ）的置信區間。式（1）～式（3）的回歸結果見表2。結果表明，勞動力成本所起中介效應占總效應比約為36%，意味著房價對地區制造業集聚程度的總影響中有近36%是通過勞動力成本來實現的，占比較高表明勞動力成本的中介效應顯著。該分析結果說明假設1通過驗證。

3.3.2 長三角城市群的房價對制造業集聚的影響

通過觀察表3所得到的回歸結果可以發現，在模型1中，不考慮控制變量對于實驗的影響，回歸結果得出平均房價的一次項系數為0.712;其二次項系數為-0.0416，均在1%的水平下通過顯著性檢驗。在模型2中，將控制變量對實驗的影響考慮在其中，得出的平均房價一次項系數為1.1443，二次項系數為-0.0705，該結果表明假設2通過檢驗，說明平均房價的水平對制造業集聚水平的影響效應呈現出“倒U型”的效應曲線。

在所選的控制變量中，其中市場需求的系數為0.4457，并且在1%的顯著性水平下通過檢驗，說明市場需求越大，越容易形成集聚。交通基礎設施的系數為0.0191，說明交通設施的完善對制造業的集聚具有促進作用。而財政收入占GDP比重和醫療條件水平對制造業集聚的影響不顯著的原因可能是控制變量間的相互作用引起的。最終結果說明市場需求、工資水平、人口密度和交通設施可以對一個地區的制造業集聚水平具有顯著的影響。

3.3.3 穩健性檢驗及內生性分析

為了檢驗本文實證結果的可靠性，本文對2004-2017年長三角26個城市的制造業集聚水平進行穩健性檢驗，所得到的回歸檢驗結果同樣也印證了前面我們所得到的結論是成立的。

4? 結論和建議

本文分別從理論和實證方面進行分析，經研究得出以下結論：勞動力是制造業企業生產經營與發展中必不可缺少的角色，是企業發展的重要要素之一，勞動成本在房價與制造業集聚之間具有中介效應的作用。當房價上漲的時候會給勞動力的生活成本造成影響，當生活成本超出勞動力所能接受范圍之外的時候，勞動力將會離開，而勞動力的缺乏則會影響制造業企業的發展，呈現出“倒U型”的效應曲線。

目前我國處于產業轉型關鍵時期，為了促進長三角城市群的經濟發展，需要因地制宜的實施相關政策，把對房價的調控措施與促進制造業企業集聚發展密切聯系起來。根據研究結果，本文提出如下建議：

第一，對房價進行引導，因地制宜的實施政策，運用宏觀經濟手段對房價實施合理的調控，使得房價能夠處于一個合理的范圍之內。

第二，推動勞動力流動，改善勞動力市場的結構特點，經濟發展相對較快的城市，要充分發揮產業優勢吸引人才，降低生活成本提高社會保障;對于經濟發展相對較慢的城市，則要注重普通勞動力的價值，通過提高自身城市的吸引力，引進技術型人才并留住人才，促進當地制造業的轉型升級，推動勞動力合理優序的流動，促進當地制造業的集聚水平。

參考文獻：

[1]范新英.中國城市房價的空間非線性機理研究[D].山西財經大學，2015.

[2]錢凈凈.中國城市間房價分化的經濟學解釋[J].河南師范大學學報（哲學社會科學版），2016，43（03）：77-81.

[3]魏守華，陳揚科，陸思樺.城市蔓延、多中心集聚與生產率[J].中國工業經濟，2016（08）：58-75.

[4]邵挺，范劍勇.房價水平與制造業的區位分布——基于長三角的實證研究[J].中國工業經濟，2010（10）：24-32.

[5]李福柱，安梓瑄.房價上漲、人力資本集聚與區域制造業結構升級[J].經濟視角，2019（03）：70-79.

[6]李勇剛，張小倩.房價區域差異對制造業集聚的影響效應研究[J].北京化工大學學報（社會科學版），2018（02）：14-20.

[7]陳昌領.房價水平對制造業升級的影響——以長三角16個核心城市為例[D].上海：上海師范大學，2017：40.