我國正處于由人口大國向人力資本強(qiáng)國轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵階段,高技能人才資源已成為當(dāng)今區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的第一資源;與此同時(shí),我國已經(jīng)歷了一段房價(jià)全面上漲的時(shí)期,由房價(jià)高速上漲所導(dǎo)致的人才流出問題引起政府與公眾的廣泛關(guān)注。在此背景下,本文通過對大學(xué)生就業(yè)地選擇的關(guān)注,考察了高房價(jià)對地區(qū)高技能人力資本流出的影響。本文的結(jié)果穩(wěn)健地表明,高房價(jià)顯著地提高了大學(xué)畢業(yè)生離開本地就業(yè)的概率;根據(jù)本文的估計(jì),在2010年至2015年期間,房價(jià)的上升至少增加了區(qū)域高技能人才流出21.5%;特別地,房價(jià)的擠出作用對于較弱家庭背景的學(xué)生以及非一線城市更為嚴(yán)重,此外,高房價(jià)也影響了大學(xué)畢業(yè)生的職業(yè)選擇。本文的研究結(jié)果指出了中國高房價(jià)可能影響長期經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的一個(gè)新的重要渠道;同時(shí),通過對房價(jià)的關(guān)注,為地區(qū)與國家減少高技能人才流出,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展由要素驅(qū)動(dòng)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變提供了新的啟示。 

【文章來源】：金融研究. 2020,(03)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：19 頁

【部分圖文】：

樣本城市平均房價(jià)趨勢圖

利用回歸樣本中的數(shù)據(jù),圖2描繪了在控制城市與年份固定效應(yīng)后房價(jià)與人才流出的相關(guān)關(guān)系圖,從圖2可以直觀地發(fā)現(xiàn),房價(jià)與人才流出有明顯的正相關(guān)性,房價(jià)越高的城市,人才流出的概率也越大。接下來,表2中匯報(bào)了與之相關(guān)的回歸結(jié)果,列(1)控制了年份固定效應(yīng)和城市固定效應(yīng),列(2)在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步控制了城市特征變量,列(3)進(jìn)一步控制了個(gè)人特征變量。不難發(fā)現(xiàn),表2的各列結(jié)果均為正,且均在1%的統(tǒng)計(jì)意義上顯著,表明高房價(jià)顯著提高了當(dāng)?shù)卮髮W(xué)畢業(yè)生離開本地、前往其他城市就業(yè)的概率。利用表2列(3)的估計(jì)系數(shù)進(jìn)行解釋,發(fā)現(xiàn)房價(jià)每上漲1000元,大學(xué)生離開本地就業(yè)的概率會(huì)增加約3.14%;如圖1所示,2010年樣本覆蓋城市的平均房價(jià)為6646元/平方米,而2015年則上漲至13490元/平方米,5年的時(shí)間漲幅為6844元/平方米,表2的回歸系數(shù)則意味著,五年的時(shí)間內(nèi),由于房價(jià)上漲而導(dǎo)致的人才流出增加了約21.5%。這一系數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義不容忽視,大學(xué)畢業(yè)生作為高人力資本的勞動(dòng)力,是地區(qū)持續(xù)發(fā)展的原動(dòng)力,持續(xù)的人才流出將顯著地影響地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的長期可持續(xù)與高質(zhì)量發(fā)展(6)。表2 房價(jià)對人才流出的影響 (1) (2) (3) 房價(jià) 0.0262*** 0.0333*** 0.0314*** (0.0076) (0.0098) (0.0095) 年份固定效應(yīng) 控制 控制 控制 城市固定效應(yīng) 控制 控制 控制 城市特征變量 未控制 控制 控制 個(gè)人特征變量 未控制 未控制 控制 觀測值 10935 10935 10935 R-squared 0.234 0.237 0.247 注:主要結(jié)果變量為畢業(yè)生是否離開當(dāng)?shù)爻鞘械奶摂M變量。城市特征變量包括:人均GDP對數(shù)、公共財(cái)政收入對數(shù)、公共財(cái)政支出對數(shù)、教育支出對數(shù)、第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重、第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重、人口密度、就業(yè)人數(shù)占比、二產(chǎn)就業(yè)占比和三產(chǎn)就業(yè)占比。個(gè)人特征變量包括:性別、民族、戶口類型、父親受教育程度和母親受教育程度。括號(hào)中的數(shù)值是按照城市聚類的標(biāo)準(zhǔn)誤。*、**、***分別表示在 10%、5%、1%的水平上顯著,下同。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]如何有效增加理工科領(lǐng)域人才供給?——來自拔尖學(xué)生培養(yǎng)計(jì)劃的實(shí)證研究[J]. 宋弘,陸毅.  經(jīng)濟(jì)研究. 2020(02)
[2]供需錯(cuò)配:解開中國房價(jià)分化之謎[J]. 韓立彬,陸銘.  世界經(jīng)濟(jì). 2018(10)
[3]房價(jià)如何影響勞動(dòng)力流動(dòng)?[J]. 張莉,何晶,馬潤泓.  經(jīng)濟(jì)研究. 2017(08)
[4]人力資本和中國城市住房價(jià)格[J]. 陳斌開,張川川.  中國社會(huì)科學(xué). 2016(05)
[5]城市人力資本的分化:探索不同技能勞動(dòng)者的互補(bǔ)和空間集聚[J]. 梁文泉,陸銘.  經(jīng)濟(jì)社會(huì)體制比較. 2015(03)
[6]偏向中西部的土地供應(yīng)如何推升了東部的工資[J]. 陸銘,張航,梁文泉.  中國社會(huì)科學(xué). 2015(05)
[7]住房價(jià)格、資源錯(cuò)配與中國工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)率[J]. 陳斌開,金簫,歐陽滌非.  世界經(jīng)濟(jì). 2015(04)
[8]中國的高房價(jià)是否阻礙了創(chuàng)業(yè)?[J]. 吳曉瑜,王敏,李力行.  經(jīng)濟(jì)研究. 2014(09)
[9]理性還是泡沫:對城市化、移民和房價(jià)的經(jīng)驗(yàn)研究[J]. 陸銘,歐海軍,陳斌開.  世界經(jīng)濟(jì). 2014(01)
[10]中國房產(chǎn)稅試點(diǎn)的效果評估:基于合成控制法的研究[J]. 劉甲炎,范子英.  世界經(jīng)濟(jì). 2013(11)



本文編號(hào)：2980694