區(qū)域房價(jià)差異、勞動(dòng)力流動(dòng)與產(chǎn)業(yè)升級(jí)

PAGEPAGE16區(qū)域房價(jià)差異、勞動(dòng)力流動(dòng)與產(chǎn)業(yè)升級(jí)摘要：區(qū)域間房價(jià)的差異如何影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，是探析當(dāng)前中國大規(guī)模產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的成因時(shí)所必需明確的關(guān)鍵問題，它直接關(guān)系到中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)戰(zhàn)略性調(diào)整的路徑與方式。本文通過對(duì)新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)模型的拓展，探討了房地產(chǎn)價(jià)格的區(qū)域差異如何作用于勞動(dòng)力的流動(dòng)，進(jìn)而對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響。接著，本文利用動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型對(duì)2000～2008年中國35個(gè)大中城市進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在其他條件不變的情況下，城市相對(duì)房價(jià)升高，會(huì)誘使勞動(dòng)力流出，并對(duì)低附加值的產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生擠出效應(yīng)，進(jìn)而引發(fā)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，城市產(chǎn)業(yè)由價(jià)值鏈低端向價(jià)值鏈高端攀升，導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)升級(jí)。而且城市的相對(duì)工資提高，也會(huì)促使城市實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。此外，對(duì)不同區(qū)域的深度分析也揭示,東部沿海地區(qū)的價(jià)值鏈中低端產(chǎn)業(yè)，由于難以承受房價(jià)上漲帶來成本增加的壓力，逐步向相對(duì)房價(jià)低的中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移,高端產(chǎn)業(yè)得以迅速發(fā)展。而中西部地區(qū)在承接?xùn)|部沿海地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的過程中，不僅發(fā)揮了本地區(qū)的比較優(yōu)勢，也實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)升級(jí)。因此，制定具有區(qū)域特色的住房政策，對(duì)于滿足產(chǎn)業(yè)升級(jí)所需勞動(dòng)力的住房需求將非常重要。關(guān)鍵詞：房價(jià)差異；勞動(dòng)力流動(dòng)；產(chǎn)業(yè)升級(jí)HousingPrice’RegionalDifferences,LabormobilityandIndustrialUpgradingAbstract：Howhousingprice’regionaldifferencesaffectindustrialstructure,isthekeyissuethathelpinvestigatethecausesofChina'scurrentlarge-scaleindustrialtransfer.AnditisdirectlyrelatedtothestrategicrestructuringofChina'sregionaleconomicpathandway.Thispaperattemptstodeveloptheneweconomicgeographymodels,investigatetheimpactofregionaldifferencesinhousingpricesonlabormobilitybetweenregions,therebyonchangeinindustrialstructure.BasedonChina's35largeandmediumcities’datain2000-2008,thepaperestimatesdynamicpaneldatamodel.Andtheresultsshowthat,givingotherconditionsunchanged,theincreaseincity'srelativehousingpriceswillinducelaborflowoutandmakethelowvalue-addedindustries’transfer,promotecity'sindustrialupgradingfromlow-endvaluechaintohigh-endvaluechain.Andincreaseintherelativewagesofthecitywillalsopromotethecitytoachieveindustrialupgrading.Inaddition,theprofoundanalysisindifferentregionsrevealstheeasterncoastalregions’industriesinmediumandlow-endvaluechain,duetounaffordablecostpressurefromrisinghousingprices,willbegraduallytransferredtowesternregionsandindustriesinhigh-endvaluechaincanbepromoted.Andcentralandwesternregions’undertakingindustrialtransferfromtheeasterncoastalregionswillnotonlyplaythecomparativeadvantagesoftheregion,butalsopromotetherealizationofindustrialupgrading.Therefore,developinghousingpolicieswithregionalcharacteristicstomeetthehousingneedsoftheworkforceforindustrialupgradingwillbeveryimportant.Keywords：Housingpricedifferences;Labormobility;Industrialupgrading1引言改革開放以來，中國的高速經(jīng)濟(jì)增長，是在充分發(fā)揮比較優(yōu)勢的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的。特別是東部沿海地區(qū)，隨著勞動(dòng)密集型加工制造業(yè)的興起，大量外商直接投資的涌入，使中國真正發(fā)展成為“世界工廠”。但是，在快速經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中，由于土地、勞動(dòng)力、環(huán)境等資源約束加劇，尤其是地價(jià)、房價(jià)的快速上漲，勞動(dòng)力成本的不斷上升，以及節(jié)能減排的壓力逐步增大，傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式遭遇到了前所未有的瓶頸制約，這就使傳統(tǒng)的比較優(yōu)勢不斷喪失，而新的競爭優(yōu)勢尚未形成。2007年，珠江三角洲地區(qū)出現(xiàn)了大規(guī)模產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的現(xiàn)象，再到2010年富士康事件引發(fā)的內(nèi)遷潮涌，已經(jīng)深深折射出了資源環(huán)境約束與產(chǎn)業(yè)發(fā)展之間的結(jié)構(gòu)性矛盾。富士康內(nèi)遷尤為典型，在深圳廠區(qū)，富士康正在將近40萬員工逐漸削減至10～15萬。從深圳到河南，從昆山到重慶，以及將在湖南建生產(chǎn)研發(fā)基地等一系列內(nèi)遷舉措，作為一個(gè)世界級(jí)代工航母，牽一發(fā)而動(dòng)全身，富士康內(nèi)遷引發(fā)的相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈變化遠(yuǎn)比內(nèi)遷本身更重要。對(duì)于富士康內(nèi)遷的事實(shí)，業(yè)界有不同的看法：一種觀點(diǎn)認(rèn)為由于勞動(dòng)力成本大幅上升，逼迫企業(yè)進(jìn)行產(chǎn)業(yè)升級(jí)，并通過行業(yè)洗牌提升整個(gè)產(chǎn)業(yè)的競爭力，對(duì)于深圳而言，富士康已是低附加值的企業(yè)典型；而對(duì)于中西部地區(qū)，富士康的遷入?yún)s是經(jīng)濟(jì)增長的重要引擎。因此，富士康遷入內(nèi)地城市，是為了追逐更低廉的勞動(dòng)力和更優(yōu)惠的條件，中國的區(qū)域差異促使這家勞動(dòng)密集型企業(yè)的梯度轉(zhuǎn)移。另外一種觀點(diǎn)則認(rèn)為，對(duì)企業(yè)來說，土地等資源的競爭日趨激烈，相比勞動(dòng)力，內(nèi)地在土地、水電價(jià)等方面更有優(yōu)勢，內(nèi)地與沿海地區(qū)單純的勞動(dòng)力成本差別并不是特別大，企業(yè)內(nèi)遷更多地與流動(dòng)性過剩引發(fā)的房價(jià)飆升等有關(guān)。高房價(jià)等因素引起企業(yè)實(shí)際負(fù)擔(dān)的成本增加，更多誘發(fā)的是“母雞帶小雞”的產(chǎn)業(yè)鏈轉(zhuǎn)移模式，比如，傳鯨科技迅速?zèng)Q定落戶重慶是因?yàn)楦皇靠?，富士康選擇重慶是因?yàn)榭蛻艋萜障刃新鋺簟Ｒ虼藘?nèi)地城市相對(duì)低廉的房價(jià)等比較優(yōu)勢，形成成本“拉力”，主動(dòng)承接產(chǎn)業(yè)鏈轉(zhuǎn)移，形成產(chǎn)業(yè)集群。對(duì)于東部沿海城市來說，大量傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，一種可能性是可以為高端制造業(yè)、新興產(chǎn)業(yè)和服務(wù)業(yè)提供發(fā)展空間，從而有效推進(jìn)這些地區(qū)的產(chǎn)業(yè)升級(jí)。另一種可能性是這種東部沿海地區(qū)的爆發(fā)式產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，導(dǎo)致傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)急劇萎縮，而高端制造業(yè)、新興產(chǎn)業(yè)和服務(wù)業(yè)發(fā)展遲緩，這些地區(qū)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展將受到阻礙，進(jìn)而出現(xiàn)產(chǎn)業(yè)空心化。因此，當(dāng)下中國發(fā)生的大規(guī)模產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移到底是一種“騰籠換鳥”的產(chǎn)業(yè)升級(jí)方式，還是產(chǎn)業(yè)空心化的前兆？這個(gè)問題，直接關(guān)系到中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)戰(zhàn)略性調(diào)整的路徑與方式，關(guān)系到中國經(jīng)濟(jì)增長的前景和未來，因而必須對(duì)此做出正確的理論解釋，并拿出現(xiàn)實(shí)對(duì)策。與這個(gè)問題直接相關(guān)的另一個(gè)問題是，什么因素引發(fā)了大規(guī)模的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，以及產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的規(guī)律是什么，這就需要系統(tǒng)剖析區(qū)域房價(jià)差異、勞動(dòng)力流動(dòng)與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移機(jī)制。上述這些問題，正是本文研究的重點(diǎn)所在。本文結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行了回顧；第三部分引入房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)新經(jīng)濟(jì)地理模型做了拓展，提出了兩個(gè)命題；第四部分運(yùn)用2000～2008年中國35個(gè)大中城市的相關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)相關(guān)命題進(jìn)行了計(jì)量檢驗(yàn)，并對(duì)東中西部區(qū)域城市做了進(jìn)一步的深度分析；最后是本文的結(jié)論及政策建議。2文獻(xiàn)回顧探究房價(jià)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷影響的文獻(xiàn)，大多是通過研究房價(jià)的變化對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的影響入手。產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移是企業(yè)將產(chǎn)品生產(chǎn)的部分或全部由原生產(chǎn)地轉(zhuǎn)移到其他地區(qū)的一種經(jīng)濟(jì)地理現(xiàn)象。關(guān)于房價(jià)與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移關(guān)系的研究，HelsleyandStrange（1990）指出土地的稀缺將制約產(chǎn)業(yè)集聚的程度，而更多的研究則將房價(jià)作為生活成本的重要組成部分，由于房價(jià)影響勞動(dòng)力流動(dòng)，進(jìn)而間接影響產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。勞動(dòng)力流動(dòng)往往與工資、失業(yè)、城市屬性等相關(guān)（e.g.PissaridesandMcMaster，1990；JackmanandSavouri，1992a）。而Helpman（1998）在Krugman（1991a）提出的新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)標(biāo)準(zhǔn)模型的基礎(chǔ)上，引入了住房市場的因素，指出某地區(qū)的住房價(jià)格過高會(huì)影響勞動(dòng)者的相對(duì)效用，進(jìn)而抑制勞動(dòng)力在該地區(qū)的集聚。Krugman模型（包括其他新經(jīng)濟(jì)地理模型），忽視了房價(jià)對(duì)勞動(dòng)力流動(dòng)的重要影響（Tabuchietal.，2001）。Hansonetal.（1999，2005）隨之進(jìn)行實(shí)證分析，證實(shí)了Helpman（1998）的結(jié)論。事實(shí)上，隨著工資的上升，房價(jià)已經(jīng)成為經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的重要分散力（Puga，1999）。本地景氣的住房市場條件，確實(shí)會(huì)使房價(jià)相對(duì)上漲，阻止勞動(dòng)力的流入（Murphyetal.，2006；CameronandMuellbauer，1998）。Monk（2000）指出，高住房成本是英國東南地區(qū)面臨勞動(dòng)力緊缺的主要原因。Brakman，GarretsenandSchramm（2002）用德國分地區(qū)的數(shù)據(jù)證實(shí)了同樣的結(jié)論。RabeandTaylor（2010）利用1992～2007年英國的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，相對(duì)高的房價(jià)將會(huì)制約勞動(dòng)力的跨區(qū)域流入。值得一提的是，Saks（2004）用1980～2000年美國72個(gè)大都市的數(shù)據(jù)探討了住房市場干預(yù)對(duì)勞動(dòng)力流動(dòng)的影響，實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)存在住房供給限制的地區(qū)，將會(huì)使實(shí)際的就業(yè)流入產(chǎn)生抑制。但是，Dohmen（2005）、MeenandNygaard（2010）指出盡管房價(jià)相對(duì)較高的地區(qū)，會(huì)抑制勞動(dòng)力流入，但是套利的預(yù)期會(huì)促進(jìn)勞動(dòng)力流入。與此同時(shí)，Helpman（1998）提出經(jīng)濟(jì)集聚會(huì)推高房價(jià)。由于存在“擁堵”效應(yīng)，勞動(dòng)力流入也會(huì)促進(jìn)房價(jià)的上漲（Tabuchi，1998)。DegenandFischer（2010）利用2001～2006年瑞士85個(gè)地區(qū)的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)勞動(dòng)力流入每增加1％，房價(jià)將上升2.7％，而且對(duì)房價(jià)的沖擊幾乎占2/3以上。GonzalezandOrtega（2009）對(duì)1998～2008年西班牙的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)勞動(dòng)力流入對(duì)房價(jià)的沖擊大約占1/3左右。徐滇慶（2007）指出香港資金流入是深圳房價(jià)暴漲主因，深圳房價(jià)暴漲的根本原因是粵港澳經(jīng)濟(jì)一體化以及隨之而來的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。實(shí)際上，房價(jià)與勞動(dòng)力流動(dòng)以及產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的關(guān)系，具有復(fù)雜的交互關(guān)系（Stillwell，2005），或者是同步?jīng)Q定的（Potepan，1994）。Jeanty，PartridgeandIrwin（2010）利用1990～2000年美國密歇根州的普查數(shù)據(jù)證實(shí)了存在勞動(dòng)力流動(dòng)與房價(jià)的空間互動(dòng)。房價(jià)與勞動(dòng)力流動(dòng)之間存在著明顯的影響機(jī)制，而一個(gè)地區(qū)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移與勞動(dòng)力流動(dòng)之間是高度相關(guān)的，特別是在新經(jīng)濟(jì)地理模型中，由于存在需求和成本關(guān)聯(lián)效應(yīng)，通常勞動(dòng)力流入使就業(yè)更加集中于一個(gè)地區(qū)，從而使該地區(qū)更易形成產(chǎn)業(yè)集聚，進(jìn)而改變產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（Krugman，1991a；Baldwin，2003）。Bover（1989）、BlackabyandManning（1992）、Ralph（1999）、CameronandMuellbauer（2000）等的研究也做了非常詳細(xì)的描述和分析。Dumaisetal.（1997）用美國人口普查局的LRD制造業(yè)數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，至少在大都市層面，勞動(dòng)力資源是產(chǎn)業(yè)集聚的最重要因素。當(dāng)勞動(dòng)力跨區(qū)域流動(dòng)時(shí)，制造業(yè)的集聚會(huì)出現(xiàn)。HansonandSlaughter（1999根據(jù)Rybczynski假設(shè)，證實(shí)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)會(huì)隨著移民發(fā)生調(diào)整，而Skiba（2006）利用一般均衡模型分析了移民與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)就業(yè)移民減弱了產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的程度。還有一些學(xué)者從工資差異（王永培，袁平紅，2010等）、地區(qū)一體化和專業(yè)化（范劍勇，2004等）等角度研究產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的成因。由于無法識(shí)別出人口移動(dòng)到底是由于尋找工作還是尋找房屋引起的（Ommerenetal.，1999），或者“空間不匹配”（SpatialMismatch）詳情可參見Kain（1968），ZhengSiqi，F(xiàn)uYumingandLiuHongyu（2006）等的文章。的存在等原因，使得房價(jià)與勞動(dòng)力流動(dòng)以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)影響存在著一定的不確定性。Nord（1998）根據(jù)1985～1990年美國的普查數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)勞動(dòng)力流動(dòng)與住房成本無一致的關(guān)聯(lián)。特別是Saiz（2007）利用1983～1997年美國大都市區(qū)域的數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)住房成本對(duì)移民的影響并不明顯，因?yàn)橐泼窀匾曇迫雲(yún)^(qū)域的生活便利條件詳情可參見Kain（1968），ZhengSiqi，F(xiàn)uYumingandLiuHongyu（2006）等的文章。綜上可見，房價(jià)與勞動(dòng)力流動(dòng)、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移之間的關(guān)系存在著一定的爭議，盡管有很多文獻(xiàn)間接指出它們之間存在著某種重要的關(guān)聯(lián)，但是沒有將這些因素納入到一個(gè)系統(tǒng)的理論分析框架進(jìn)行科學(xué)分析，進(jìn)而得出房價(jià)和勞動(dòng)力流動(dòng)如何影響產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的具體結(jié)論。3理論模型基于Krugman（1991a）提出的核心－邊緣模型（core-peripherymodel）即CP模型，借鑒Helpman（1998）、Baldwin（2003）的范式，我們將拓展一個(gè)引入房地產(chǎn)價(jià)格的核心－邊緣模型，主要從勞動(dòng)力流動(dòng)的視角來探討房地產(chǎn)價(jià)格影響產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的機(jī)制。假設(shè)某個(gè)國家存在兩個(gè)經(jīng)濟(jì)區(qū)域：地區(qū)1和地區(qū)2，兩個(gè)區(qū)域的勞動(dòng)力可以自由流動(dòng)。消費(fèi)者通過合理配置自身的收入，消費(fèi)可貿(mào)易的工業(yè)品和不可貿(mào)易的住房，來實(shí)現(xiàn)效用最大化。那么地區(qū)1消費(fèi)者效用函數(shù)的形式如下此處未考慮農(nóng)產(chǎn)品，但是引入農(nóng)產(chǎn)品的設(shè)定方式，不會(huì)影響最終的分析結(jié)論。：此處未考慮農(nóng)產(chǎn)品，但是引入農(nóng)產(chǎn)品的設(shè)定方式，不會(huì)影響最終的分析結(jié)論。（式1）（式2）其中，分別表示地區(qū)1消費(fèi)者所消費(fèi)的差異化的工業(yè)品指廣義的工業(yè)品，既包括工業(yè)產(chǎn)品，也包括住房以外的服務(wù)業(yè)產(chǎn)品。和住房數(shù)量，代表消費(fèi)者第i類工業(yè)品的消費(fèi)量，、為對(duì)應(yīng)的工業(yè)品價(jià)格和住房價(jià)格，是Krugman（1991a）引入的價(jià)格指數(shù)形式,第i種工業(yè)品的價(jià)格，W1為地區(qū)1消費(fèi)者的收入，在此以工資表示。n1+n2=n，n是所有地區(qū)工業(yè)產(chǎn)品的種類數(shù)量，n1、n2是地區(qū)1、2工業(yè)品的種類數(shù)量，為工業(yè)品之間的替代彈性，為消費(fèi)支出在工業(yè)品上的支付份額。指廣義的工業(yè)品，既包括工業(yè)產(chǎn)品，也包括住房以外的服務(wù)業(yè)產(chǎn)品。最優(yōu)化后得到間接效用函數(shù)形式如下：（式3）其中，W2為地區(qū)2消費(fèi)者的工資。結(jié)合生產(chǎn)商的優(yōu)化條件詳細(xì)可參見Krugman，詳細(xì)可參見Krugman，1991b；Fujita，KrugmanandVenables，1999。（式4）其中，表示地區(qū)1的工業(yè)企業(yè)數(shù)量占所有地區(qū)工業(yè)企業(yè)數(shù)量的比重，其數(shù)值等于根據(jù)新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的經(jīng)典假定，地區(qū)工業(yè)企業(yè)數(shù)量占所有地區(qū)的工業(yè)企業(yè)數(shù)量的比重等同于地區(qū)工業(yè)產(chǎn)品種類占所有地區(qū)的工業(yè)產(chǎn)品種類的比重。,為采用冰山交易技術(shù)（Samuelson，根據(jù)新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的經(jīng)典假定，地區(qū)工業(yè)企業(yè)數(shù)量占所有地區(qū)的工業(yè)企業(yè)數(shù)量的比重等同于地區(qū)工業(yè)產(chǎn)品種類占所有地區(qū)的工業(yè)產(chǎn)品種類的比重。將式4代入式3，得：（式5）其中，。同理，可以求出地區(qū)2消費(fèi)者的間接效用函數(shù):（式6）根據(jù)長期均衡時(shí)對(duì)應(yīng)的區(qū)位選擇條件，得知?jiǎng)趧?dòng)力跨區(qū)域流動(dòng)的決定因素是兩個(gè)區(qū)域的相對(duì)效用，于是構(gòu)造出相對(duì)效用函數(shù)：（式7）其中，（式8）令，表示貿(mào)易自由度。分別對(duì)式8的和進(jìn)行二元泰勒展開得到：（式9）將式9代入式7并求對(duì)數(shù)，得到：（式10）對(duì)進(jìn)一步泰勒展開后對(duì)進(jìn)一步進(jìn)行一元泰勒展開。簡化，則式10變?yōu)椋簩?duì)進(jìn)一步進(jìn)行一元泰勒展開。（式11）在區(qū)位選擇的長期均衡時(shí)，消費(fèi)者在兩地區(qū)的效用相等，即、，從而式11變?yōu)椋海ㄊ?2）由式12可以得出以下兩個(gè)命題。命題一，在地區(qū)間相對(duì)工資、交通成本等一定的條件下，相對(duì)房價(jià)升高，意味著生活成本上升，降低了消費(fèi)者的效用，從而減少了勞動(dòng)力流入，根據(jù)成本和需求關(guān)聯(lián)的循環(huán)累積因果原理，該地區(qū)的就業(yè)人數(shù)將會(huì)相對(duì)減少。因?yàn)?，所以，，可以發(fā)現(xiàn)由消費(fèi)者效用決定的兩個(gè)地區(qū)的相對(duì)就業(yè)根據(jù)經(jīng)典的新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的假定，得出與兩個(gè)地區(qū)的相對(duì)就業(yè)之間存在著高度的正相關(guān)性，因此可以用兩個(gè)地區(qū)的相對(duì)就業(yè)來代理。與相對(duì)房價(jià)之間存在著穩(wěn)定的反向關(guān)聯(lián)。在其他條件不變的情況下，某個(gè)地區(qū)的相對(duì)房價(jià)提高，該地區(qū)廣義工業(yè)（包括第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)）的相對(duì)就業(yè)人數(shù)將會(huì)降低。所以，對(duì)于一個(gè)城市而言，如果相對(duì)房價(jià)提高，則將使該城市廣義工業(yè)的就業(yè)人數(shù)相對(duì)減少對(duì)具體產(chǎn)業(yè)的影響，可以通過變換理論模型中工業(yè)品的定義推導(dǎo)而得，與原命題一致，在此省略。。根據(jù)經(jīng)典的新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的假定，得出與兩個(gè)地區(qū)的相對(duì)就業(yè)之間存在著高度的正相關(guān)性，因此可以用兩個(gè)地區(qū)的相對(duì)就業(yè)來代理。對(duì)具體產(chǎn)業(yè)的影響，可以通過變換理論模型中工業(yè)品的定義推導(dǎo)而得，與原命題一致，在此省略。命題二，當(dāng)某個(gè)地區(qū)的相對(duì)房價(jià)升高，不僅導(dǎo)致相對(duì)就業(yè)人數(shù)減少，還促使低附加值產(chǎn)業(yè)的相對(duì)產(chǎn)出減少和高附加值產(chǎn)業(yè)的相對(duì)產(chǎn)出增加，伴隨一個(gè)地區(qū)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移而發(fā)生了產(chǎn)業(yè)升級(jí)。對(duì)于一個(gè)城市來說，如果由于相對(duì)房價(jià)升高，導(dǎo)致就業(yè)人數(shù)相對(duì)減少，但經(jīng)濟(jì)增長并未停滯，而是繼續(xù)維持高速經(jīng)濟(jì)增長，這就意味著勞動(dòng)生產(chǎn)率得到進(jìn)一步提高。所以，城市相對(duì)房價(jià)升高，對(duì)低附加值的產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生擠出效應(yīng)而引發(fā)城市產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，其結(jié)果必然是，城市產(chǎn)業(yè)發(fā)生了由產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈低端向產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈高端攀升，或者高附加值的產(chǎn)業(yè)替代了低附加值的產(chǎn)業(yè)，因而實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)升級(jí)。4實(shí)證分析結(jié)果和討論4.1實(shí)證模型設(shè)定與變量定義利用2000～2008年全國35個(gè)大中城市的面板數(shù)據(jù)，設(shè)立動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。根據(jù)式12的形式，設(shè)定計(jì)量模型如下：其中，表示某產(chǎn)業(yè)t時(shí)刻在城市i的相對(duì)就業(yè)率（Remp）或相對(duì)產(chǎn)值（RGDP），為其滯后一期的數(shù)值此處選用一階滯后主要是考慮SIC信息準(zhǔn)則和模型的穩(wěn)健性要求。，以控制產(chǎn)業(yè)自身的內(nèi)生沖擊。在本文的實(shí)證過程中，主要考察城市相對(duì)房價(jià)高低對(duì)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的影響。表示城市i與其他城市的相對(duì)工資相對(duì)工資用某一城市的平均工資除以其余所有樣本城市的平均工資得到，相對(duì)房價(jià)按類似方式計(jì)算。，表示城市i與其他城市的相對(duì)房價(jià)。表示其他解釋變量，包括貿(mào)易自由度、教育條件、醫(yī)療條件、自然氣候、城市化率等衡量城市屬性的因素。其中，貿(mào)易自由度用城市的年度客運(yùn)和貨運(yùn)總量來表示，取對(duì)數(shù)后記為LnTrade；醫(yī)療條件采用城市每年的醫(yī)院、衛(wèi)生院床位數(shù)來表示，取對(duì)數(shù)后記為LnHealth；自然氣候以城市的年度平均氣溫表示，取對(duì)數(shù)后記為LnTemperature；教育條件則用城市的學(xué)校數(shù)量來表征，取對(duì)數(shù)后記為LnEdu；城市化率用城市人口占總?cè)丝诘谋戎豏up表示。表示誤差項(xiàng)。所有變量及數(shù)據(jù)描述見表1。此處選用一階滯后主要是考慮SIC信息準(zhǔn)則和模型的穩(wěn)健性要求。相對(duì)工資用某一城市的平均工資除以其余所有樣本城市的平均工資得到，相對(duì)房價(jià)按類似方式計(jì)算。表1樣本數(shù)據(jù)描述變量定義觀測數(shù)均值標(biāo)準(zhǔn)誤最小值最大值Remp相對(duì)就業(yè)率3151.0261.0030.1666.261SRemp第二產(chǎn)業(yè)相對(duì)就業(yè)率3151.0010.1980.4071.648TRemp第三產(chǎn)業(yè)相對(duì)就業(yè)率3151.0010.1620.4821.419RGDP相對(duì)產(chǎn)值3151.0230.9310.0915.156SGDP第二產(chǎn)業(yè)相對(duì)產(chǎn)值3151.0010.1490.5401.297TGDP第三產(chǎn)業(yè)相對(duì)產(chǎn)值3151.0010.1500.7211.575RW相對(duì)工資3151.0030.2990.0012.095RHP相對(duì)房價(jià)3151.0060.4660.4983.130LnTrade貿(mào)易自由度的對(duì)數(shù)值3159.9530.8187.73012.049LnHealth醫(yī)療條件的對(duì)數(shù)值3159.9810.6518.41411.471LnTemperature自然氣候的對(duì)數(shù)值2912.6110.3931.5263.235LnEdu教育條件的對(duì)數(shù)值3156.3640.7034.7008.149Rup城市化率3120.5200.1750.0001.0004.2平穩(wěn)性檢驗(yàn)在進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)之前，對(duì)樣本數(shù)據(jù)做平穩(wěn)性檢驗(yàn)，以盡量減少偽回歸。本文采取LLC單位根檢驗(yàn)的方法，對(duì)變量的平穩(wěn)性進(jìn)行考察，所有變量都通過了平穩(wěn)性檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示。表2LLC單位根檢驗(yàn)結(jié)果變量LLC單位根檢驗(yàn)Remp-13.965***SRemp-5.048***TRemp-5.940***RGDP-7.141***SGDP-9.949***TGDP-9.578***RW-1.821**RHP-8.06281***LnTrade-12.8552***LnHealth-8.83395***LnTemperature-12.4866***LnEdu-5.76623***Rup-5.863***注：*、**、***分別表示在10%、5%和1%水平顯著。4.3回歸結(jié)果分析毫無疑問，房價(jià)、工資與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移之間存在一定的關(guān)聯(lián)性。根據(jù)動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的特征，將設(shè)為被解釋變量，而、設(shè)定為內(nèi)生解釋變量，以保證估計(jì)結(jié)果的無偏性和一致性。下文分別對(duì)城市相對(duì)房價(jià)變化影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的效應(yīng)進(jìn)行計(jì)量檢驗(yàn)。（1）城市相對(duì)房價(jià)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響對(duì)于城市相對(duì)房價(jià)變化影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的效應(yīng)分析，分別采用城市相對(duì)就業(yè)率(Remp)和相對(duì)產(chǎn)值(RGDP)計(jì)算方式與相對(duì)工資相似。作為被解釋變量，L1.Remp、L1.RGDP分別表示相應(yīng)的滯后一期的數(shù)值，回歸結(jié)果如計(jì)算方式與相對(duì)工資相似。表3城市相對(duì)房價(jià)變化影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的回歸結(jié)果RempRGDPL1.Remp0.892***(0.002)0.663***(0.005)L1.RGDP0.955***(0.002)0.896***(0.009)RHP-0.029***(0.003)-0.032***(0.011)-0.001(0.002)0.001(0.004)RW0.160***(0.011)0.249***(0.020)0.073***(0.007)0.203***(0.025)LnTrade0.052***(0.005)-0.005***(0.002)LnHealth0.146***(0.029)0.045***(0.004)LnTemperature-0.213***(0.042)-0.018(0.015)LnEdu0.397***(0.020)0.040***(0.011)Rup0.297***(0.049)0.001(0.014)常數(shù)項(xiàng)-0.024**(0.012)-3.991***(0.270)-0.030***(0.006)-0.705***(0.107)Sargan統(tǒng)計(jì)量32.90528.11726.83026.150AR(2)統(tǒng)計(jì)量0.049-0.0121.5031.274注：Sargan為工具變量過度識(shí)別的Sargan檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。AR(2)為模型是否存在二階序列相關(guān)的Arellano-Bond檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的P值；表中的每個(gè)被解釋變量的兩列結(jié)果是引入控制變量前后的估算結(jié)果，便于比較。*、**、***分別表示在10%、5%和1%水平顯著。從表3可以看出，以相對(duì)就業(yè)率作為被解釋變量的回歸結(jié)果十分顯著，而且Sargan統(tǒng)計(jì)量和AR(2)統(tǒng)計(jì)量的結(jié)果顯示不存在工具變量的過度識(shí)別和二階序列相關(guān)等問題，呈現(xiàn)出良好的穩(wěn)健性。回歸結(jié)果表明，除了相對(duì)就業(yè)率自身的沖擊因素及其他影響因素外，城市相對(duì)房價(jià)升高，促使該城市相對(duì)就業(yè)率減少，相對(duì)房價(jià)每提高1個(gè)單位，相對(duì)就業(yè)率減少約0.03個(gè)單位。根據(jù)計(jì)量分析，命題一得到了實(shí)證支持。但是，以相對(duì)產(chǎn)值為被解釋變量的回歸結(jié)果并不顯著，也就是說，相對(duì)房價(jià)的變化對(duì)于城市相對(duì)產(chǎn)值影響并不確定。而城市相對(duì)工資與相對(duì)就業(yè)和相對(duì)產(chǎn)值之間具有非常顯著的正向關(guān)系，即城市相對(duì)工資提高促進(jìn)了相對(duì)就業(yè)和相對(duì)產(chǎn)值增長。由此可見，城市相對(duì)房價(jià)的升高，盡管導(dǎo)致相對(duì)就業(yè)降低，但相對(duì)就業(yè)和相對(duì)產(chǎn)值隨著相對(duì)工資提高而增長，意味著勞動(dòng)生產(chǎn)率得到進(jìn)一步提高，從而促進(jìn)了城市經(jīng)濟(jì)增長。（2）城市相對(duì)房價(jià)對(duì)第二產(chǎn)業(yè)的影響關(guān)于城市相對(duì)房價(jià)變化影響第二產(chǎn)業(yè)的效應(yīng)分析，分別采用SRemp和SGDP作為被解釋變量，L1.SRemp、L1.SGDP分別表示相應(yīng)的滯后一期的數(shù)值，回歸結(jié)果如表4所示。表4城市相對(duì)房價(jià)變化影響第二產(chǎn)業(yè)效應(yīng)的回歸結(jié)果SRempSGDPL1.SRemp0.921***(0.015)0.810***（0.035）L1.SGDP1.002***(0.018)0.973***(0.043)RHP-0.003**(0.001)-0.010*（0.006）-0.020***(0.002)-0.032***(0.006)RW0.004(0.004)0.030(0.032)0.027***(0.008)-0.068***(0.019)LnTrade0.003(0.021)0.021(0.019)LnHealth-0.002(0.002)-0.006***(0.002)LnTemperature-0.026(0.020)0.051***(0.007)LnEdu-0.027**(0.011)0.013(0.010)Rup0.135***(0.013)0.080***(0.029)常數(shù)項(xiàng)0.077***(0.017)0.547***(0.172)-0.009(0.020)-0.500***(0.125)Sargan統(tǒng)計(jì)量34.26628.68132.75522.947AR(2)統(tǒng)計(jì)量1.1480.883-0.964-0.228注：Sargan為工具變量過度識(shí)別的Sargan檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。AR(2)為模型是否存在二階序列相關(guān)的Arellano-Bond檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的P值；表中的每個(gè)被解釋變量的兩列結(jié)果是引入控制變量前后的估算結(jié)果，便于比較。*、**、***分別表示在10%、5%和1%水平顯著。從表4可以看出，以SRemp和SGDP作為被解釋變量的回歸結(jié)果都通過了顯著性檢驗(yàn)，而且Sargan統(tǒng)計(jì)量和AR(2)統(tǒng)計(jì)量的結(jié)果顯示呈現(xiàn)良好的穩(wěn)健性。根據(jù)計(jì)量檢驗(yàn)，城市相對(duì)房價(jià)上升，將促使該城市第二產(chǎn)業(yè)相對(duì)就業(yè)率和相對(duì)產(chǎn)值減少，相對(duì)房價(jià)每增加1個(gè)單位，第二產(chǎn)業(yè)相對(duì)就業(yè)率減少約0.01個(gè)單位，相對(duì)產(chǎn)值減少約0.03個(gè)單位，相對(duì)房價(jià)升高對(duì)第二產(chǎn)業(yè)存在擠出效應(yīng)。而城市相對(duì)工資提高，促使第二產(chǎn)業(yè)相對(duì)產(chǎn)值降低，這進(jìn)一步驗(yàn)證了相對(duì)工資提高導(dǎo)致工業(yè)企業(yè)的勞動(dòng)成本上升，進(jìn)而誘發(fā)了第二產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。（3）城市相對(duì)房價(jià)對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的影響關(guān)于城市相對(duì)房價(jià)變化影響第三產(chǎn)業(yè)的效應(yīng)分析，分別采用TRemp和TGDP作為被解釋變量，L1.TRemp、L1.TGDP分別表示相應(yīng)的滯后一期的數(shù)值，回歸結(jié)果如表5所示。表5城市相對(duì)房價(jià)變化影響第三產(chǎn)業(yè)效應(yīng)的回歸結(jié)果TRempTGDPL1.TRemp0.912***(0.017)0.839***(0.049)L1.TGDP0.977***(0.026)0.821***(0.066)RHP-0.011***(0.001)-0.012***(0.004)0.012***(0.002)0.025***(0.004)RW0.025**(0.011)0.044*(0.024)0.005(0.008)0.082***(0.023)LnTrade0.006(0.027)-0.017(0.013)LnHealth0.005**(0.002)0.006***(0.002)LnTemperature-0.034***(0.013)-0.055***(0.013)LnEdu0.028***(0.010)-0.001(0.007)Rup-0.055***(0.012)-0.034***(0.007)常數(shù)項(xiàng)0.074***(0.024)0.262**(0.112)0.006(0.031)0.640***(0.158)Sargan統(tǒng)計(jì)量32.24525.74132.14126.067AR(2)統(tǒng)計(jì)量0.4550.3800.3580.677注：Sargan為工具變量過度識(shí)別的Sargan檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。AR(2)為模型是否存在二階序列相關(guān)的Arellano-Bond檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的P值；表中的每個(gè)被解釋變量的兩列結(jié)果是引入控制變量前后的估算結(jié)果，便于比較。*、**、***分別表示在10%、5%和1%水平顯著。從表5可以發(fā)現(xiàn)，回歸結(jié)果非常顯著，具備良好的穩(wěn)健性。根據(jù)計(jì)量檢驗(yàn)，城市相對(duì)房價(jià)上升，將促使該城市第三產(chǎn)業(yè)相對(duì)就業(yè)率減少和相對(duì)產(chǎn)值增加，相對(duì)房價(jià)每增加1個(gè)單位，第三產(chǎn)業(yè)相對(duì)就業(yè)率減少約0.01個(gè)單位，相對(duì)產(chǎn)值提高約0.025個(gè)單位。這表明伴隨著城市相對(duì)房價(jià)上升，第三產(chǎn)業(yè)得到了更好的發(fā)展。而城市相對(duì)工資提高，促使第三產(chǎn)業(yè)相對(duì)就業(yè)和相對(duì)產(chǎn)值提高，勞動(dòng)力向第三產(chǎn)業(yè)流動(dòng)，城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中第三產(chǎn)業(yè)份額上升，導(dǎo)致城市產(chǎn)業(yè)升級(jí)。綜上可見，伴隨城市相對(duì)房價(jià)的升高和相對(duì)工資的增加，誘致低附加值的第二產(chǎn)業(yè)發(fā)生轉(zhuǎn)移，第二產(chǎn)業(yè)向產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈高端攀升，為第三產(chǎn)業(yè)提供了更大的發(fā)展空間，第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)和產(chǎn)出份額上升，促使城市產(chǎn)業(yè)升級(jí)。在城市產(chǎn)業(yè)升級(jí)過程中，由于勞動(dòng)生產(chǎn)率不斷提高，使城市相對(duì)房價(jià)升高和相對(duì)工資增加帶來的成本上升的壓力得到部分消化。至此，由理論模型推導(dǎo)得出的命題一和命題二得到充分的實(shí)證支持。4.4區(qū)域房價(jià)差異對(duì)東、中、西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的影響分析盡管對(duì)中國35個(gè)大中城市動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn)，得出了一些令人信服的結(jié)論，但中國是一個(gè)區(qū)域差異較大的國家，無論是房價(jià)、工資水平、就業(yè)狀況、產(chǎn)業(yè)布局，還是經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平都存在一定差異，因而必須在區(qū)域?qū)用孀龈钊氲姆治?，進(jìn)而探索中國產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移和產(chǎn)業(yè)升級(jí)的規(guī)律。由于樣本不足和數(shù)據(jù)限制，難以分別對(duì)東中西部地區(qū)城市進(jìn)行類似的動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn)。因此，本文對(duì)35個(gè)大中城市分別按東、中、西部3類地區(qū)，將2000～2008年城市相對(duì)房價(jià)，第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的相對(duì)就業(yè)率、相對(duì)產(chǎn)值等變量的數(shù)據(jù)繪制成圖1-圖6，揭示這些變量之間的相互關(guān)系。如圖1和圖2所示，2000～2008年間的多數(shù)年份，東部地區(qū)16個(gè)城市的相對(duì)房價(jià)與第二產(chǎn)業(yè)相對(duì)就業(yè)率和相對(duì)產(chǎn)值之間存在明顯的反向關(guān)系。而相對(duì)房價(jià)與第三產(chǎn)業(yè)相對(duì)就業(yè)率存在明顯的反向關(guān)系，但與第三產(chǎn)業(yè)相對(duì)產(chǎn)值存在明顯的正向關(guān)系。特別是北京、上海、廣州、深圳等大城市，上述特征更加明顯。這些特征與35個(gè)大中城市動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)實(shí)證檢驗(yàn)的結(jié)果是一致的。由此可見，中國東部地區(qū)由于房價(jià)較高，勞動(dòng)者的生活成本相對(duì)較高，誘發(fā)了勞動(dòng)力流出，以至出現(xiàn)“用工荒”，企業(yè)負(fù)擔(dān)的工資成本和商務(wù)成本上升，對(duì)低附加值的產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生了擠出效應(yīng)，中高端制造業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)得到相應(yīng)發(fā)展，促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)升級(jí)。如圖3和圖4所示，中部地區(qū)8個(gè)城市相對(duì)房價(jià)與第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的相對(duì)就業(yè)率、相對(duì)產(chǎn)值之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系和特征，與東部地區(qū)基本相似。特別是2003年以來，中部地區(qū)8個(gè)城市的上述特征更加明顯。所以，中部地區(qū)也發(fā)生了一定的產(chǎn)業(yè)升級(jí)。西部地區(qū)11個(gè)城市相對(duì)房價(jià)與第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的相對(duì)就業(yè)率、相對(duì)產(chǎn)值之間的關(guān)系不一致（見圖5和圖6），關(guān)系十分復(fù)雜。關(guān)于相對(duì)房價(jià)變化對(duì)第二產(chǎn)業(yè)的影響，2003年以來重慶與東、中部地區(qū)基本相似，而成都、南寧、貴陽、呼和浩特等城市的相對(duì)房價(jià)與第二產(chǎn)業(yè)的相對(duì)就業(yè)率和相對(duì)產(chǎn)值之間存在明顯的正向關(guān)系，其他城市的對(duì)應(yīng)關(guān)系并不十分明顯。而城市相對(duì)房價(jià)對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的影響，則與東、中部地區(qū)基本相似，第三產(chǎn)業(yè)得到了一定發(fā)展。由于西部地區(qū)不同城市存在著不同的比較優(yōu)勢和經(jīng)濟(jì)條件，產(chǎn)業(yè)升級(jí)的階段和路徑與東、中部地區(qū)有一定的差異，西部地區(qū)不同城市之間也存在一定的差別，但都發(fā)生了產(chǎn)業(yè)升級(jí)。如注：圖中豎線分隔的每一分格代表一個(gè)城市，每一個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)每一年。圖12000～2008年東部地區(qū)16個(gè)城市相對(duì)房價(jià)與第二產(chǎn)業(yè)的相對(duì)就業(yè)率和相對(duì)產(chǎn)值注：圖中豎線分隔的每一分格代表一個(gè)城市，每一個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)每一年。圖22000～2008年東部地區(qū)16個(gè)城市相對(duì)房價(jià)與第三產(chǎn)業(yè)的相對(duì)就業(yè)率和相對(duì)產(chǎn)值注：圖中豎線分隔的每一分格代表一個(gè)城市，每一個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)每一年。圖32000～2008年中部地區(qū)8個(gè)城市相對(duì)房價(jià)與第二產(chǎn)業(yè)的相對(duì)就業(yè)率和相對(duì)產(chǎn)值注：圖中豎線分隔的每一分格代表一個(gè)城市，每一個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)每一年。圖42000～2008年中部地區(qū)8個(gè)城市相對(duì)房價(jià)與第三產(chǎn)業(yè)的相對(duì)就業(yè)率和相對(duì)產(chǎn)值注：圖中豎線分隔的每一分格代表一個(gè)城市，每一個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)每一年。圖52000～2008年西部地區(qū)11個(gè)城市相對(duì)房價(jià)與第二產(chǎn)業(yè)的相對(duì)就業(yè)率和相對(duì)產(chǎn)值注：圖中豎線分隔的每一分格代表一個(gè)城市，每一個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)每一年。圖62000～2008年西部地區(qū)11個(gè)城市相對(duì)房價(jià)與第三產(chǎn)業(yè)的相對(duì)就業(yè)率和相對(duì)產(chǎn)值成都的相對(duì)房價(jià)升高，并未對(duì)第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生擠出效應(yīng)，反而促進(jìn)了第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，第三產(chǎn)業(yè)也得到相應(yīng)發(fā)展。這表明西部地區(qū)某些城市，由于產(chǎn)業(yè)層次較低，但存在自然資源和勞動(dòng)力等資源優(yōu)勢，主動(dòng)承接了東部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，對(duì)于這些城市來說，同樣獲得了產(chǎn)業(yè)升級(jí)。根據(jù)上述對(duì)東、中、西部地區(qū)的分析，區(qū)域房價(jià)差異確實(shí)是影響東、中、西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移和產(chǎn)業(yè)升級(jí)的一個(gè)重要因素。由于不能承受房價(jià)上漲等導(dǎo)致的成本增加壓力，東部沿海地區(qū)處于產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈低中端的產(chǎn)業(yè)逐步向相對(duì)房價(jià)低的中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移，客觀上為產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈中高端的產(chǎn)業(yè)騰出了發(fā)展空間，并伴隨產(chǎn)業(yè)升級(jí)化解了房價(jià)上漲帶來的成本壓力。而中西部地區(qū)在承接?xùn)|部沿海地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的過程中，不僅消化了本地區(qū)房價(jià)上漲帶來的成本壓力，還出現(xiàn)了一些新的產(chǎn)業(yè)集群，更好地發(fā)揮了本地區(qū)的比較優(yōu)勢。5結(jié)論本文通過拓展新經(jīng)濟(jì)地理模型，提出了關(guān)于區(qū)域相對(duì)房價(jià)變化誘發(fā)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移及產(chǎn)業(yè)升級(jí)的兩個(gè)命題。利用2000～2008年中國35個(gè)大中城市的面板數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)面板系統(tǒng)GMM估計(jì)方法，分析了城市相對(duì)房價(jià)變化對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的相對(duì)就業(yè)率、相對(duì)產(chǎn)值的不同影響機(jī)制，在控制貿(mào)易自由度、教育條件、醫(yī)療條件、自然氣候、城市化率等變量的情況下，揭示出城市相對(duì)房價(jià)和相對(duì)工資變化對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移和產(chǎn)業(yè)升級(jí)的本質(zhì)影響。而東、中、西部地區(qū)的房價(jià)差異對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的影響分析，進(jìn)一步深化了對(duì)不同區(qū)域產(chǎn)業(yè)升級(jí)路徑的認(rèn)識(shí)。這一研究主要得出以下結(jié)論：（1）在其他條件不變的情況下，城市相對(duì)房價(jià)升高，誘使勞動(dòng)力流出，并對(duì)低附加值的產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生擠出效應(yīng)，進(jìn)而引發(fā)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，城市產(chǎn)業(yè)由價(jià)值鏈低端向價(jià)值鏈高端攀升，導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)升級(jí)。（2）在其他條件不變的情況下，城市相對(duì)工資提高，促使第二產(chǎn)業(yè)相對(duì)產(chǎn)值降低，第三產(chǎn)業(yè)相對(duì)就業(yè)和相對(duì)產(chǎn)值提高，總體上表現(xiàn)為相對(duì)就業(yè)和相對(duì)產(chǎn)值增長。因此，城市相對(duì)工資提高，促使勞動(dòng)力向第三產(chǎn)業(yè)流動(dòng)，城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中第三產(chǎn)業(yè)份額上升，真正實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)升級(jí)。（3）城市相對(duì)房價(jià)變化，促使東、中、西部地區(qū)發(fā)生了產(chǎn)業(yè)梯度轉(zhuǎn)移和產(chǎn)業(yè)升級(jí)。東部沿海地區(qū)的價(jià)值鏈中低端產(chǎn)業(yè)，由于難以承受房價(jià)上漲帶來成本增加的壓力，逐步向相對(duì)房價(jià)低的中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移，產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈向高端攀升。而中西部地區(qū)在承接?xùn)|部沿海地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的過程中，不僅發(fā)揮了本地區(qū)的比較優(yōu)勢，也實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)升級(jí)。本文結(jié)論具有如下政策啟示：（1）合理的住房政策將是產(chǎn)業(yè)升級(jí)的重要引擎。對(duì)于東部地區(qū)，關(guān)鍵是如何吸引和留住高水平人才，應(yīng)該制定特殊的住房政策如人才引進(jìn)房等，形成穩(wěn)定且豐裕的人才儲(chǔ)備，為實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)有序轉(zhuǎn)移，進(jìn)而為產(chǎn)業(yè)升級(jí)打下基礎(chǔ)。中西部地區(qū)，更多的是做好承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，為了應(yīng)對(duì)更多的工業(yè)勞動(dòng)力的流入，需要完善多層次的住房保障體系，特別是公共租賃住房要大力發(fā)展，以應(yīng)對(duì)轉(zhuǎn)移而來勞動(dòng)力的需求，但是同時(shí)要為產(chǎn)業(yè)長期戰(zhàn)略升級(jí)，留有足夠的空間。（2）采取各種措施，削減勞動(dòng)力流動(dòng)的障礙。由于勞動(dòng)力流動(dòng)與房價(jià)之間存在著空間互動(dòng)的關(guān)系，在長期，如果勞動(dòng)力是自由流動(dòng)的，勞動(dòng)力向中心城市流動(dòng)，中心城市的房價(jià)上漲，進(jìn)而會(huì)擠出勞動(dòng)力，勞動(dòng)力和住房存在著一個(gè)穩(wěn)定的均衡關(guān)系，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)就會(huì)朝著最優(yōu)的方向收斂。因此如果能在戶籍、公共服務(wù)、福利等給與流入的勞動(dòng)者相對(duì)公平的待遇,努力降低流入勞動(dòng)者的住房成本，則不僅有利于就業(yè)的集聚，而且還有利于促進(jìn)房地產(chǎn)市場的穩(wěn)定健康發(fā)展。（3）產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略性結(jié)構(gòu)調(diào)整，要統(tǒng)籌區(qū)域協(xié)調(diào)，加快區(qū)域一體化，明確產(chǎn)業(yè)分工協(xié)同，而非單獨(dú)求大求全，特別是相鄰區(qū)域之間，更要協(xié)調(diào)處理好房價(jià)、勞動(dòng)力和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系，盡量制訂適合區(qū)域協(xié)調(diào)的產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、住房和勞動(dòng)力政策。當(dāng)然，本文也存在一些不足之處，比如未充分考慮房價(jià)與工資之間潛在的相互影響，以及沒有進(jìn)一步分析對(duì)更加具體的產(chǎn)業(yè)類型的影響等，這有待于今后的深入研究。參考文獻(xiàn)：[1]安虎森，新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)原理-第二版[M].北京：經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社，2009.[2]范劍勇，長三角一體化、地區(qū)專業(yè)化與制造業(yè)空間轉(zhuǎn)移[J].管理世界，2004，11.[3]徐滇慶，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移與深圳房價(jià)的暴漲[N].新京報(bào)，2007-08-09.[4]王永培，袁平紅，工資差異、勞動(dòng)力流動(dòng)與工業(yè)集聚——基于新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的解釋和實(shí)證檢驗(yàn)[J].財(cái)經(jīng)科學(xué)，2010，264(3):53-60.[5]Anas,A.,Arnott,R.andSmall,K.A.:UrbanSpatialStructure,JournalofEconomicLiterature[J],1998,36(3):1426-1464.[6]Baldwin,R.,Forslid,R.,Martin,P.,Ottaviano,G.andRobert-Nicoud,F.,EconomicGeographyandPublicPolicy[M].Princeton:PrincetonUniversityPress,2003.[7]BlackabyDH,ManningDN.Regionalearningsandunemployment-Asimultaneousapproach[J].OxfordBulletinofEconomicsandStatistics,1992,54(4):481–501.[8]BoverO,MuellbauerJ,MurphyA.Housing,wagesandUKlabourmarkets[J].OxfordBulletinofEconomicsandStatistics,1989,51(2):97–136.[9]Brakman,Steven&Garretsen,Harry&Schramm,Marc.NewEconomicGeographyinGermany:TestingtheHelpman-HansonModel[R].DiscussionPaperSeries,HamburgInstituteofInternationalEconomics,2002,No.26183.[10]Cameron,Gavin&Muellbauer,John.Earnings,Unemployment,AndHousing:EvidenceFromAPanelOfBritishRegions[R].CEPRDiscussionPapers,2000,No.2404.[11]Degen,Kathrin,FischerAndreasM.ImmigrationandSwissHousePrices[R].CEPRDiscussionPaper,2010,No.7583.[12]DiegoPuga.UnemploymentclustersacrossEurope'sregionsandcountries[R].WorkingPapers,UniversityofToronto,DepartmentofEconomics,1999,No.03.[13]Dohmen,ThomasJ.Housing,mobilityandunemployment[J].RegionalScienceandUrbanEconomics,2005,35(3):305-325.[14]Dumais,Guy,GlennEllison,andEdwardL.Glaeser.GeographicConcentrationasaDynamicProcess[R].NBERworkingpaper,1997,No.6270.[15]Fujita,M.,Krugman,P.andVenables,A.J.TheSpatialEconomy:Municipalities,Regions,andInternationalTrade[M].Massachusetts:TheMITPress,1999.[16]Gonzalez,L.andF.Ortega.ImmigrationandHousingBooms::EvidencefromSpain[R].EconomicsWorkingPapers,DepartmentofEconomicsandBusiness,UniversitatPompeuFabra,2009,No.1167.[17]Hanson,G.H.,Spilimbergo,A.Illegalimmigration,borderenforcement,andrelativewages:EvidencefromapprehensionsattheUS–Mexicoborder[J].AmericanEconomicReview,1999,89(5):1337–1357.[18]Hanson,G.H,MatthewJ.Slaughter.TheRybczynskiTheorem,Factor-PriceEqulalization,andImmigration:EvidencefromU.S.States[R].NBERWorkingPaper,1999,No.7074.[19]Hanson,GordonH.MarketPotential,IncreasingReturnsandGeographicConcentration[J].JournalofInternationalEconomics,2005,67(1):1-24.[20]Helpman,E.TheSizeofRegions,inD.Pines,E.SadkaandI.Zilcha(eds.),TopicsinPublicEconomics[M].London:CambridgeUniversityPress,1998.[21]Helsley,RobertW.andWilliamC.Strange.Matchingandagglomerationeconomiesinasystemofcities[J].RegionalScienceandUrbanEconomics,1990,20(2):189–212.[22]Jackman,R.andS.Savouri.RegionalMigrationinBritain:AnAnalysisofGrossFlowsUsingNHSCentralRegisterData[J].EconomicJournal,1992a,102(415):1433–1450.[23]Jeanty,P.Wilner,MarkD.Partridge,andElenaIrwin.EstimationofaSpatialSimultaneousEquationModelofPopulationMigrationandHousingPriceDynamics[J].RegionalScienceandUrbanEconomics.2010,40(5):343-352.[24]JohnStillwell.Inter-regionalMigrationModelling:AReviewandAssessment[R].Paperpreparedforthe45thCongressoftheEuropeanRegionalScienceAssociation,Vrije,2005.[25]Kain,JohnD.HousingSegregation,NegroEmployment,andMetropolitanDecentralization[J].QuarterlyJournalofEconomics,1968.82(2):175–197.[26]Krugman,P.R.GeographyandTrade[M].Cambridge:MITPress,1991b.[27]Krugman,Paul.IncreasingReturnsandEconomicGeography[J].JournalofPoliticalEconomy,1991a,99(3):483-99.[28]Meen,GeoffreyandNygaard,Andi.HousingandRegionalEconomicDisparities[R].Economicspaper,DepartmentforCommunitiesandLocalGovernment,2010,No.5.[29]MonkS.Thekeyworker’problem:Thelinkbetweenemploymentandhousing.InRestructuringHousingSystems:FromSocialtoAffordableHousing?[M](Ed.ByS.Monk&C.Whitehead).York:YorkPublishingServices,2000.[30]MurphyA,MuellbauerJandCameronG.HousingMarketDynamicsandRegionalMigrationinBritain[R].DepartmentofEconomicsDiscussionPaperSeries,DepartmentofEconomics,UniversityofOxford,2006,No.275.[31]Nord,Ma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