城市房價、引才政策與技術創新

王 帥 程微婷 時 省

一 引 言

黨的十九大報告指出“我國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段，正處在轉變發展方式、優化經濟結構、轉換增長動力的攻關期”。創新是引領發展的第一動力，增加創新要素投入、提升創新能力是各城市實現高質量發展的必由之路。房產作為企業和家庭的重要資本，其價格的波動無疑會從各個方面影響經濟活動的開展，尤其是對于短期難以見效的創新活動。房地產行業已經成為推動我國經濟發展的支柱性產業，房價增長在短期內會拉動城市經濟發展，然而這種短期增長可能是以降低城市創新能力、損害城市長期發展為代價的。系統厘清房價對城市創新能力的影響機制，檢驗各渠道的相對重要性及區域異質性，對于科學調控房價、因城施策，實現城市高質量發展具有重要意義。

中國的房價已經經歷過一個全面上漲過程。房地產行業增加值由1978年的79.9億元增加到2020年的74533億元，占GDP比重由2.2%增長到7.3%，在相當長一段時間內對城市經濟發展起到了重要推動作用，但高企的房價也帶來了一系列問題，如扭曲資源配置、擠占消費、引致系統性金融風險等。黨的十九屆五中全會再次重申“要堅持房子是用來住的、不是用來炒的定位，促進房地產市場平穩健康發展”，可見房價上漲的負面影響已經不可忽視。房價對城市創新能力的影響也日益引起學者關注，相關研究主要集中在房地產對研發投入的影響(Miao和Wang,2014；王文春和榮昭,2014；張杰等,2016；徐展等,2019)，房價對人力資本流動(Rabe和Taylor,2012；白俊紅和卞元超,2016；王書斌等,2017；宋弘和吳茂華,2020)、創新產品消費需求的影響(陳斌開和楊汝岱,2013；吳曉瑜等,2014；崔廣亮和高鐵梅,2020)，以及房價調控政策的緩解效應(余泳澤和張少輝,2017；李迎星等,2019)等方面。張杰等(2016)、余泳澤和張少輝(2017)、Chen et al.(2020)從資金配置角度發現房價上漲會引致“替代效應”和“信貸約束效應”。“替代效應”是指房價上漲增加了房地產行業的利潤獲得，導致企業資金向房地產相關行業偏移，擠出企業的研發投資；“信貸約束效應”是指以銀行為主導的金融機構更傾向于將有限的貸款資金投放給抵押充足的房地產行業，加劇了以知識產權為核心資產的科技型企業的融資約束。白俊紅和卞元超(2016)、周小亮和李廣昊(2020)等從人力資本配置角度認為房價上漲會帶來勞動力的“遷移效應”，一方面房價上漲帶來的生活成本上升會使人力資本在城市間發生遷移，另一方面房價上漲引發的房地產行業工資率上升會使人力資本向房地產相關行業遷移。這些研究一致表明房價上漲或房地產投資的擴張對城市或區域創新能力具有顯著負向影響，在此基礎上，余泳澤和張少輝(2017)等進一步發現房地產限購政策能夠在一定時期內緩解這種負向影響。已有研究深化了人們對房價與技術創新之間關系的認知，但大多文獻僅從單一視角研究房價對城市創新能力的影響，缺乏對影響機制的系統分析，未能檢驗各個傳導渠道的相對重要性；且既有研究多從調控房價的思路去探討限購等房地產調控政策對城市創新能力的影響，而對能夠弱化傳導中介效應的城市“引才政策”的研究尚十分缺少。

本文從企業資金配置、政府科技投入和城市人才流動等路徑，系統分析房價對城市創新能力的影響機制，并基于2004—2017年中國281個地級市的樣本數據，檢驗各傳導渠道的相對重要性及區域異質性；在此基礎上，進一步探討城市出臺引才政策能否有效緩解房價對城市創新能力的負向影響，為不同城市解決房價上漲與創新發展之間的矛盾提供決策參考。本文其他部分結構為：第二部分為房價影響城市創新的機制分析；第三部分為模型設定與數據來源；第四部分為實證結果分析、穩健性檢驗與區域異質性探討；第五部分為城市引才政策作用效果分析；最后是結論與政策啟示。

二 房價影響城市創新的機制分析

房產具有商品和資產的雙重屬性，在中國“置房安家”等傳統文化的影響下，房價影響著社會經濟活動的各個方面。隨著中國城市化進程的加快，城市房價快速上漲，以北上廣深為代表的一線城市近十年房價增長將近1.2倍，其他二三線城市也漲幅顯著，房價上漲對城市創新發展產生了深刻影響，相關研究日益增多。在已有文獻基礎上，本部分從創新要素供給與創新產品需求兩個維度構建分析框架，系統分析房價影響城市創新能力的理論機理。

(一)房價對企業研發投入的影響

企業作為最主要的創新主體，2019年規模以上工業企業專利申請量達105.98萬件，占總數的24.2%，城市中企業的研發投入強度直接影響城市的創新活動密度。房價上漲會從多個方面影響企業創新活動開展，最直接的為“替代效應”，房價上漲增加了房地產行業的利潤獲得，在資本逐利性的驅使下，資金將更多地涌入到房地產行業中，擠出了技術密集型行業的投資獲取。相較于“風險大、周期長”的創新投資活動，企業更青睞于“低風險、高回報”的房地產行業投資，會進一步擠出企業對創新活動的投入和管理(王敏和黃瀅,2013；Zhao et al.,2019)。王文春和榮昭(2014)利用中國35個大中城市工業企業的數據，研究發現房價的快速上漲顯著降低了本地企業的創新傾向。余永澤和張少輝(2017)利用中國230個地級市的數據，發現高房價會吸引地區企業進行房地產投資，擠出非房地產行業的投資，進而抑制城市的創新產出。房價上漲還會增加企業新建實驗室、研發中心等研發固定資產的成本，通過“成本效應”渠道阻礙企業的研發投入，部分企業還會選擇將研發設施或機構外遷以應對高昂的房產投資(李昊洋等,2018)，典型如華為離開深圳在東莞建設松山湖研發基地。此外，房產的資本屬性使其成為重要的抵押品，房價上漲會增加房產的價值，增加企業從金融機構獲得的貸款額度，從而能夠為企業提供更多的資金開展創新投資活動，對部分企業產生“信用緩解效應”。但對于新創企業以及一些輕資產的科技型企業，房價上漲可能帶來“融資約束效應”，在房價上漲時期，以銀行為主導的金融機構更傾向于將有限的資金投放到房地產行業，增加這類企業的融資難度(Chaney et al.,2012；張杰等,2016)。整體上，房價上漲會擠出企業研發投入，導致資金更多地流向房地產行業，造成資源錯配，負向影響城市的創新能力。

圖1 房價影響城市創新能力的傳導機制

(二)房價對政府科技投入的影響

對于高校及科研院所等創新主體來說，政府科技投入是其研發資金的另一重要來源。政府可以通過發揮杠桿效應帶動企業研發投入，從而影響城市創新。房價與政府財政收入有密切聯系，梅冬州等(2018)研究指出地價是房價與政府收入之間建立聯系的關鍵橋梁。國有土地使用權出讓收入是地方政府財政收入的重要來源，在不考慮土地融資情況下，2018年國有土地使用權出讓收入約為地方本級財政收入的 67%，且占比仍保持上漲態勢(吉富星和鮑曙光,2020)。土地是住房需求服務的派生品，高房價會導致地價的上漲(Manning,1988；王先柱和吳蕾,2019)，帶來地方政府財政收入的增加，進一步降低政府科技投入的資金約束。已有文獻對房價與政府科技投入之間關系的研究相對較少，未形成一致結論。厲偉等(2017)利用2004—2014年中國35個大中城市的數據，研究發現房價上漲會抑制地方政府的科技投入；而戴魁早和王夢穎(2020)基于我國省級面板數據研究發現土地財政顯著促進了地方政府的科技投入。數據顯示，在房價較高的一線城市，政府平均科技投入比例為4.5%，是其他城市平均水平的將近4倍。本文認為，在國家大力實施創新驅動發展戰略背景下，地方政府在能通過土地財政獲得更多財政收入的情境下，會增加公共科技投入強度，以提升城市創新能力，促進城市實現產業結構升級與高質量發展。

(三)房價對人力資本的影響

人力資本是創新活動另一重要投入要素，房價上漲主要通過“遷移效應”影響城市人力資本聚集。對于城市中的非本地戶籍人口，當房價上漲帶來的生活成本上漲幅度超過其心理閾值時，其會選擇離開本地，遷移到其他城市(Rabe和Taylor,2012)。朱晨(2018)利用上海市房價和工業企業的數據，研究發現城市房價上漲會通過抬高勞動力成本的方式抑制城市創新發展，當勞動力成本達到5133.7元/月時，房價上漲會顯著抑制城市的勞動力流入。對于高校畢業生等社會新增人力資本，房價會影響其就業目的地選擇，過高的房價會阻礙勞動力流入。宋弘和吳茂華(2020)研究發現高房價嚴重降低了高校畢業生在本地就業的概率，尤其是對較弱家庭背景和非一線城市的畢業生。當前，大批年輕人逃離“北上廣深”的社會現象愈發凸顯，高房價降低了城市的吸引力，阻礙了人才資本的流入與聚集。各大城市紛紛出臺引才政策，通過財政收入補貼特殊層次人才，試圖緩解與對沖高房價帶來的負向影響。因此，從地方政府角度來說，房價上漲帶來的“信貸緩解效應”可以為城市人才補貼政策提供資金保障，從一定程度上正向影響城市的人才流入。此外，房價上漲增加了房地產行業的利潤與工資率，吸引更多的高學歷人才流入，可能會對其它技術密集型行業人力資本帶來擠出效應，造成城市內的勞動力就業錯配(白俊紅和卞元超,2016)。綜合來說，過高的房價不利于城市人才資本聚集，會負向影響城市的創新能力。

(四)房價對新產品需求的影響

除了直接的創新投入要素外，社會對于新產品的消費需求對創新活動也有重要影響。旺盛的新產品需求會增加企業開展創新活動的積極性，且消費者對于新功能的需求也是企業研發創意的重要來源(Jeppesen和Molin,2003)。目前鮮有文獻從需求角度探討房價對創新的影響，而新產品消費需求是重要的影響渠道，新產品一般為衍生需求，在總體消費減少的情況下，其需求通常會受到最為直接的影響。對于家庭與個人來說，房價上漲一方面會使有房者資產價值上升，信貸約束降低，消費增加(李亞明和佟仁城,2007)；另一方面會使購房者面臨更沉重的購房支出壓力和房貸還款壓力，減少消費(謝潔玉等,2012；崔廣亮和高鐵梅,2020)。陳斌開和楊汝岱(2013)研究指出，在中國“置房安家”傳統理念的影響下，住房是生活必需品，購房者占消費群體比重較大，房價上漲會顯著擠出消費支出；居民因房價上漲而增加儲蓄，房價上升1%會影響儲蓄率上升0.067%(陳彥斌和邱哲圣,2011)。對于地方政府來說，房價上漲帶來的信貸緩解與財政收入增加會提升政府對新產品的采購動機；但政府采購規模有限，難以抵消因居民消費下降帶來的消費降低。此外，房價上漲“遷移效應”導致的人力資本流入減少也會在一定程度上影響城市的消費需求。因此，整體上，房價上漲會帶來新產品需求降低，進而負向影響城市的創新能力。

房價對創新活動的影響是多方面的，既有文獻多從企業研發投入與人力資本擠出角度對二者關系開展實證分析，對政府科技投入與創新產品需求這兩個傳導渠道研究較少，本文將基于中國281個地級市數據，對相關影響機制進行系統檢驗，探究各傳導渠道在不同城市的相對重要程度，并在此基礎上，對當前各大城市不斷加碼的引才政策的有效性進行評估。

三 模型設定與數據來源

(一)模型設定

根據上文分析，房價通過多種效應作用于創新活動，各種效應相互疊加，難以分離測度。因此，本文從傳導渠道入手開展實證分析，基于中介效應檢驗機理構建面板模型如下：

Innovation

=

β

+

α

ln

HP

+

γ

X

+

ε

+

u

+

λ

(1)

Media

=

β

+

α

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+

λ

(2)

Innovation

=

β

+

α

ln

HP

+

θMedia

+

γ

X

+

ε

+

u

+

λ

(3)

其中，

Innovation

為被解釋變量，表征城市創新；

HP

為核心解釋變量城市房價；

Media

表示渠道變量，包括企業研發固定資產投資強度(

Firm

_

R&D

)、政府科技投入強度(

Gov

_

R&D

)、城市創新人才比例(

HC

)以及新產品消費需求(

Consumption

)；

X

是一系列城市層面的控制變量；

i

和

t

分別表示城市和年份；

u

和

λ

分別表示城市和時間固定效應；

ε

為隨機誤差項。同時，回歸模型的標準誤聚類在城市層面。

(二)指標選取

1.被解釋變量：本文借鑒以往文獻的常用方法，采用發明專利授權量衡量城市創新能力，并采用城市就業人員數進行人均處理，主要是為了移除城市規模差異帶來的影響(朱平芳等,2016；余永澤和張少輝,2017)；并在穩健性檢驗中采用城市人均發明專利申請量替換被解釋變量。

2.解釋變量：城市房價是本文研究的核心解釋變量，直接從《中國城市統計年鑒》獲得城市商品房銷售價格指標，個別缺失值采用城市商品房銷售額與商品房銷售面積的比值計算獲得。

3.渠道變量：本文重點研究城市中企業研發投入、政府科技投入、人才資本及新產品需求四個主要傳導渠道的相對影響。采用研發固定資產投資與城市生產總值的比值度量企業研發投入強度，采用政府科技支出占政府財政總支出比例度量政府科技投入強度，采用高技能勞動力行業就業人數占城市總就業人數比例度量城市人才資本強度鑒于城市研發人員數量指標缺失嚴重，本文借鑒張平和張鵬鵬(2016)、Fassio et al.(2019)的做法，采用高技能勞動力行業就業人數占城市總就業人數比例作為代理變量，其中高技能勞動力行業是指行業從業人員的學歷為大專及以上占比超過40%的行業。，采用城市人均社會消費品零售總額作為新產品需求的代理變量。

4.控制變量：借鑒既有研究，本文從以下幾個維度控制其它因素的影響：(1)城市經濟發展水平，采用城市人均生產總值表征；(2)城市產業結構，采用二三產業增加值占城市生產總值的比重度量；(3)政府影響，采用政府支出與城市生產總值比值表征；(4)教育支持，采用城市教育支出占財政總支出的比重衡量；(5)對外開放水平，采用進出口總額與城市生產總值的比值衡量。

5.工具變量：考慮到城市創新發展可能會反向影響城市房價水平(范新英和張所地,2018)，本文采用城市15%坡度面積占比與全國上年房地產開發企業房屋竣工面積(余永澤和李啟航,2019)作為房價的工具變量，以緩解可能存在的內生性偏誤。城市坡度面積占比越大，可用于開發的面積越少，房屋供給越少，從而正向影響房價的變化，并且城市坡度面積是一個自然的約束條件，不會直接影響城市創新；房屋竣工面積一定程度上代表了城市對住房的需求，需求越大，竣工面積越多，房價越高，且國家層面的時間序列數據對城市創新的直接影響較小。因此，用二者的乘積作為城市房價的工具變量在理論上是合適的，且二者乘積構成了面板變量，適用于本文的面板數據格式。

(三)數據來源

2002年，土地“招拍掛”出讓制度開始實施，地方政府成為土地一級市場的壟斷方，2003年后，城市房價開始逐步攀升(陸銘等,2015)，并限于城市級部分最新數據只能獲取到2017年，因此本文選擇2004—2017年中國281個地級市作為研究樣本。數據來源于《中國城市統計年鑒》《中國區域統計年鑒》《中國固定資產統計年鑒》以及各省市統計年鑒和統計公報。工具變量中城市15%坡度的面積是利用Arcgis10.6軟件對STRM 30m分辨率的數字高程模型(DEM)數據提取獲得。文中對包含價格因素的變量利用城市所在省份的CPI以2004年為基期進行平減。

本文所涉及的主要變量及其描述性統計如表1所示。

表1 變量描述性統計

四 房價影響城市創新能力的實證分析

(一)房價影響城市創新能力的基準分析

根據模型(1)對房價與城市創新能力間關系進行分析，結果如表2所示。列(1)和列(2)為雙向固定效應模型回歸結果；列(3)和列(4)為工具變量回歸結果，其中第一階段回歸F值均大于10，且超過Stock-Yogo(2005)10%的臨界值(16.38)，說明工具變量選取合適，不存在弱工具變量問題。不管是否加入控制變量，兩種模型都表明房價上漲對城市創新能力有顯著的抑制作用；并且在緩解了內生性的情況下，房價的影響系數明顯增加，符合理論預期，印證了基準回歸的穩健性。

表2 房價影響城市創新能力的基準回歸結果

(二)渠道效應分析

本文采用中介效應模型檢驗各傳導渠道的作用，借鑒溫忠麟和葉寶娟(2014)的做法，采用逐步法進行分析，結果如表3所示。列(1)—列(4)為房價對渠道變量的影響，房價上漲對城市的企業研發投入、人才資本積累和消費需求有顯著負向影響，對政府科技投入有顯著正向影響。列(5)、 列(6)為加入渠道變量后的回歸結果，其中列(5)為固定效應回歸結果，列(6)為工具變量回歸結果；各渠道變量系數都顯著為正，且在兩種模型中基本保持一致，表明房價上漲通過負向影響企業研發投入、城市人才資本和消費需求顯著抑制城市創新能力發展，但房價上漲會為政府科技投入帶來積極影響，進而促進城市創新能力提升。在工具變量回歸中，房價變量系數變得不再顯著，表明在控制房價與創新之間的內生性后，四個渠道變量起到完全的中介作用。本文進一步采用兩種方式進行了穩健性檢驗：一是替換解釋變量與被解釋變量；二是在樣本中剔除省會城市，移除特殊城市的影響。結果與表3一致，證明了結論的穩健性。

為了捕獲不同傳導渠道的凈效應，本文計算了房價上漲通過不同機制變量對城市創新能力影響的平均彈性。如表3下半部分所示，城市平均房價上漲1%，會通過抑制企業研發投入的渠道導致城市創新產出下降0.019%；通過促進政府科技投入的渠道促使城市創新產出增加0.085%；通過抑制城市人才資本的渠道導致城市創新產出下降0.079%；通過抑制產品消費需求的渠道導致城市創新產出下降0.105%。城市房價變化通過不同渠道對創新產生的影響具有差異性。其中，政府科技投入渠道的正向效應超過了企業研發投入渠道的負向效應，可見房價上漲并未帶來整體研發投入的擠出，通過增加政府科技投入能夠有效對沖企業研發投入減少帶來的負面效應。

表3 房價影響城市創新能力的傳導渠道分解效應

(三)區域異質性分析

我國東中西部發展并不平衡，不同地區面臨不同的創新發展環境，所受到的制約因素也各不相同。因此，各傳導渠道的作用在不同地區可能具有差異性。本部分將城市樣本劃分為東部、中部、西部，展開區域異質性分析。結果如表4所示，東部地區的經濟與創新水平較高，政府和企業的創新投入更加持續穩定，房價上漲并未對研發資金投入帶來顯著影響，也未通過消費需求渠道影響城市創新能力；但人才資本渠道效應顯著，房價上漲顯著抑制了城市人才資本聚集，房價每上漲1%會通過擠出人才資本導致城市創新產出下降0.11%。中部地區正處于加快創新發展與產業轉型升級階段，創新要素的充裕度低于東部地區，房價上漲對城市創新的影響程度更大，政府科技投入、人才資本及消費需求等傳導渠道效應顯著，但企業研發投入傳導渠道效應不顯著。西部地區房價水平相對較低，房價上漲尚未對研發投入與城市人才資本產生顯著影響，但通過消費需求渠道對城市創新能力產生了顯著負向影響，房價上漲1%通過抑制新產品消費需求導致城市創新能力下降0.164%。可見，房價上漲對不同地區城市創新能力的影響渠道具有差異性，東部地區城市應重點關注房價上漲對人才資本的擠出效應，制定專門的人才吸引政策，以對沖高房價帶來的負面影響。中部地區城市受到多方面傳導渠道的影響，在經濟快速發展的過程中，房價勢必隨之增長，但在財政預算約束緩解背景下應注重加大政府科技投入強度，并設置房價工資比例控制線，將房價對人才資本與消費需求的影響控制在適度范圍內。西部地區城市的經濟發展水平與房價都相對較低，創新發展面臨的嚴峻問題是缺少創新主體與創新要素，當前階段應注重完善基礎設施建設與培育創新主體。

表4 傳導渠道的區域異質性分析結果

五 城市引才政策作用分析

由前文分析可以發現，房價會通過擠出城市人才資本抑制城市創新發展，尤其是在房價相對較高的中東部城市。通過出臺引才政策以對沖房價對人才資本集聚的負面影響，已成為各大城市的普遍做法，典型如武漢的“雙百萬”計劃、天津的“海河英才”計劃、深圳的“孔雀計劃”等。然而，引才政策實際效果如何，對不同地區城市創新的影響是否具有差異性，目前尚缺少研究。本部分重點關注以高校畢業生與技能型人才為主的引才政策，系統分析其實施特征，并實證檢驗該類政策是否有利于緩解房價上漲對城市創新能力的負面影響。

自“十三五”規劃綱要重點指出要將人才作為支撐發展的第一資源后，人才引進政策開始不斷加碼和普及，呈現出以下特點：(1)在引才對象上，引進層次和標準逐漸放寬，由早期的以行業或專業領軍人才為主過渡到目前以博士、碩士研究生以及高校本科畢業生為主，技能型人才也愈發引起重視；(2)在政策手段上，主要包括提供住房保障、給予住房補貼及放寬落戶條件三類，部分特殊行業還給予一定的工作配套或啟動資金；(3)在時間與空間上，本輪“人才爭奪戰”最早可追溯到2014年，在2015年之前只有少數東部沿海城市實行了以高校畢業生和技能型人才為主要對象的引才政策，之后同類政策由東部沿海城市向中西部城市普及，特別是中部城市，近年政策力度持續加強。鑒于引才政策于2015年后開始興起，本部分選取2011—2017年的數據作為分析樣本，涵蓋政策實施前后的樣本數據，通過逐年逐個檢索收集每個城市的人才政策信息，構建城市引才政策指標(

Tatent

_

policy

)，若當年該城市實施了以高校畢業生和技能型人才為主的引才政策，則賦值為1，否則為0。表5顯示，2017年已實施該類引才政策的城市有50個，占比17.8%。其中，東部城市35個，占比70%；中部城市11個，占比22%；西部城市4個，占比8%。

表5 2017年東中西部城市引才政策現狀特征

基于漸進差分思想，在模型(1)與模型(3)中分別引入政策變量與房價(

Tatent

_

policy

*

HP

)以及政策變量與人才資本(

Tatent

_

policy

*

HC

)的交互項，以探究引才政策在房價對城市創新能力負面影響中的作用效果。表6報告了全部城市樣本和東部、中部、西部地區城市樣本的回歸結果，列(1)、 列(3)、 列(5)、 列(7)直接探究引才政策對房價與城市創新能力間關系的調節作用，結果顯示引才政策能夠有效緩解房價對城市創新能力的負向影響，但該作用在西部地區不顯著。可能是因為西部地區城市房價水平較低，尚未成為人才資本流入的阻礙。列(2)、 列(4)、 列(6)、 列(8)將傳導渠道變量納入模型之中，探究引才政策對人才資本渠道效應的調節作用，結果顯示在全部樣本與中部地區樣本中引才政策調節作用顯著，表明引才政策能夠提升中部城市人才流入的質量，強化人才資本在創新過程中的作用效率，比如武漢“雙百萬”政策實施后的100多天內，已有5萬名大學生落戶武漢。然而該效應在東部地區與西部地區并不顯著，原因可能在于東部地區流入人才素質原本較高，政策對此未起到進一步作用，而西部地區經濟基礎較差，單方面的引才政策尚不足以扭轉人才洼地的現狀。概括來說，城市引才政策的作用效果具有區域差異性，在東部、中部地區效果顯著，特別是在中部地區，強化人才資本聚集的同時，能夠提升人才流入質量，促進城市創新發展。

表6 城市引才政策作用分析結果

(續上表)

六 結論與政策啟示

本文系統探究了房價影響城市創新能力的傳導機制，并基于中國281個地級市數據開展實證分析，計算了各渠道的分解效應，在此基礎上對當前不斷加碼的城市引才政策的作用效果進行評價。結果表明：(1)房價上漲顯著抑制了城市創新發展，主要包括企業研發投入、政府科技投入、人才資本和新產品消費需求四種傳導機制，其中政府科技投入這一傳導渠道帶來的是正向效應，其他為負向效應；(2)房價對不同地區城市創新能力的影響渠道具有差異性，東部地區主要傳導渠道為人才資本，中部地區主要為政府科技投入、人才資本及新產品消費需求，西部地區主要為新產品消費需求；(3)城市引才政策能夠有效緩解房價上漲對城市創新能力的負面影響，但具有區域差異性，在東部地區主要通過促進人才資本集聚影響城市創新能力，在中部地區還能通過提升人才流入質量發揮作用，但在西部地區效果不顯著。

基于以上結論得到的政策啟示為：

1.因地制宜，合理調控房價。房價上漲短期內會拉動經濟增長，但會損害城市的長期創新發展，特別是對于東部、中部地區房價已經處于高位的城市，政府應高度重視房地產行業的快速膨脹，一方面加大土地供應，另一方面合理引導市場、減少市場投機，避免房價過快上漲；對于西部地區經濟發展水平相對較低的城市，房價尚未成為阻礙創新的關鍵因素，應更加注重完善基礎設施建設與培育創新主體，并在發展過程中制定土地供應與房地產市場發展的長遠規劃，實現房價、經濟增長與創新的良性互動。

2.因城施策，弱化關鍵傳導渠道的負向效應。對于東部地區城市，房價抑制城市創新能力的關鍵傳導渠道是人才資本，應加強引才政策力度，解決急需人才“立身安家”的后顧之憂；對于中部地區城市，一方面在財政預算約束緩解背景下應注重加大政府科技投入強度，并發揮政府科技投入的杠桿效應，有效對沖房價上漲對企業研發投入的擠出效應，另一方面注重提升居民消費水平，培育新產品市場；對于西部地區城市，首要任務是提升經濟發展水平。

3.相機調整，按需確定引才政策目標對象及政策力度。城市不應盲目實施引才政策，對于東中部地區，一方面應根據自身產業結構有針對性地吸引相匹配人才，另一方面應根據房價與工資收入比以及同級城市引才政策狀況，確定城市引才政策力度；對于西部地區一些經濟發展水平較低的城市，應以完善基礎設施、塑造產業為主，從源頭上增強城市吸引力。

本文對引才政策的整體特征及作用效果進行了研究，但未深入探討不同類型政策手段作用的異質性、政策對不同層次人才影響的異質性以及政策補貼力度等問題，這也是下一步的研究方向。