[摘要]采用2017年3月在西安实行的抢人政策作为自然实验,采用合成控制法基于反事实分析我国26个城市的数据,研究一个城市出台抢人政策对当地房价的影响。实证表明一定规模的、稳定的、有质量的人才的迁移和聚集对于当地的房价是有积极的影响作用。
[关键词]抢人政策;房价上涨;城市人口；西安市；合成控制法
一、引 言
一个城市的发展离不开人才的推动,一线城市控制人口,给二线城市带来经济增长的新契机,二线城市通过加大对人力资源的吸引和投入,形成下一个经济增长的动力。
人口流动与房价之间的关系是近年来研究的热点问题。一类学者研究房价对人才流入的影响。Saiz[1]研究了美国移民和房价、租金的关系,指出移民规模增加1%,市场租金和房地产价格增长1%;国内学者中高春亮和周晓艳[2]等指出,房价的提高会带来一系列的财富效应,从而使得高学历人才聚集程度更高。而另一类学者研究人才流入对当地房价的影响。国外学者Plantinga等[3]认为相比于其他地区,一个地区拥有更高的住宅价格、房屋租金会降低人们迁入该地区的意愿和机率;国内学者陆铭等[4]认为城市化背景下的外来的人才是促进当地房价上涨的重要动力。
由上可见这些黑云母中的碱金属总量与氧化铝含量比均较高，其变化范围在0.53～0.86之间。又据阿·阿·玛拉古塞威姆1965年对6个花岗岩体中黑云母成分分析，其中有3组含碱金属量也较高，特别是K/Na比较高时，说明对成矿较为有利[11]。
本文的创新点主要在于:首先,由于我国的户籍制度的限制,过去较少有人从政策方面进行研究探索,而各城市出台抢人政策既能加快当地产业的转型升级,又能促进我国区域经济的发展。是近几年非常热门的话题,因此本文从抢人政策着手,研究实行抢人政策后对当地房价所造成的影响。其次,过去的研究通常采用建立回归模型进行分析,而本文采用合成控制法对政策的影响效果进行衡量,并对结果进行三个稳健性检验,克服了以往研究中可能出现的样本选择偏误和政策内生性问题,更客观的评估抢人政策的实行对西安市房地产价格所造成的影响。
二、模型构建
本文采用合成控制法来研究人才政策对当地商品房住宅价格的影响。假设可以收集到K+1个城市T期的样本数据,区域1是实验城市受到抢人政策的影响,其余K个城市是对照组城市,时间范围t=1,2,…T。T0为抢人政策出台的时间,可以观测到各个城市T期的商品房住宅销售价格增长情况。用来表示城市i在第t期没有实行抢人政策时的商品房住宅价格;用来表示城市i在第t期实行抢人政策是的商品房住宅销售价格。表示实施抢人政策对第i个城市商品房住宅价格的影响。设定模型其中是西安市在没有进行出台抢人政策时的商品房住宅销售价格的增长情况。Dit为是否出台政策的虚拟变量,如果第i个城市在t时间出台抢人政策此变量为1,否则为0。该城市未实行抢人政策时方程为:
(1)
式(1)中,δt是影响所有城市商品房住宅销售价格的时间固定效应;θt是一个未知的参数变量,Zi是不受抢人政策影响的可观测到的协变量,μi是(F×1)维向量,表示无法观测的城市固定效应误差项,λt是一个(1×F)维的不可观测到的公共因子向量,εit是每个城市不能观测到的短期冲击,均值为0。本文为了估计出抢人政策对商品房住宅销售价格的影响,必须估计出在未出台抢人政策时的商品房住宅销售价格针对此目的的解放方案是:使用未出台抢人政策的N个城市构成一个(K×1)维是权重向量W(w2,w3…wk+1),wk≥0且w2+w3+…+wk+1=1,每个向量都是wk都是K个企业的特定权重。
(2)
假设存在一个向量组使得
B组采用经伤椎椎弓根植骨联合椎弓根钉内固定系统治疗。患者伤椎复位及置钉方法与A组相同。C形臂X线机透视证实患者椎体复位满意后，行经伤椎椎弓根植骨。首先定位伤椎椎弓根，采用椎弓根螺钉置入的方法，经伤椎椎弓根将扩大器尾部置入到椎体的前2/3处，扩大椎弓根的高度和宽度，同时避免骨块进入椎管腔内，将人工诱导骨或纳米人工骨植入椎体前中部，并推压结实，植入完毕后使用明胶海绵填充洞口止血。C形臂X线机透视植骨效果满意后冲洗切口，置引流管，缝合切口。术后患者卧床3 ～ 5周后佩戴支具下床活动，4个月后去支具活动。
且
(3)
如果非奇异,那么则有:
(4)
2. 处置组变换
从而得出抢人政策效果估计量是:
(5)
因此,只要根据权重向量W*就可以估计出的值。
三、实证分析
(一)变量说明与数据来源
本文采用从2016年1月到2017年11月(1)选取此时间范围是因为在西安市2017年3月出台抢人政策后,国内几十个城市在两年内纷纷出台抢人政策,而合成控制法对照组的组成要求是选择未实行抢人政策的城市作为对照组城市,为保证对照组城市数量和质量,因此选取2017年11月为截止月份。的26个城市的平衡面板数据进行拟合。将人均GDP、居民消费价格指数、土地成交均价、人口密度以及被解释变量商品房住宅价格作为商品房住宅价格的代理变量。其中人口密度、居民消费价格指数的数据来源于wind数据库,商品房住宅价格和土地成交均价(2)少数数据缺失采用插值法获得。来源于中国指数研究中心,人均GDP是使用Eviews软件Quadratic mactchsum方法将季度GDP数据转变为高频月数据再除以总人口数。
尽管研究发现西安市实际住宅销售均价与合成的住宅销售均价存在显著差异，但不能确定这种现象是因为人才的住房刚需所造成的,还是由于其他未观测到的外在因素所造成的。因此借鉴Abadie等[5]的安慰剂检验来排除这些其他因素对结论的干扰。
(二)人才引入政策对房价的影响分析
本研究选取的数据的时间范围是从2016年1月至2017年11月,因此选择25个在该研究时间段内未实行抢人政策的城市作为对照组进行拟合。表1反映了构成合成西安的权重组合,共选取了6个城市,其中石家庄为权重最大的城市为0.43。表2反映了西安的实际值与合成预测值的对比情况。根据表2中的数据可以看出,西安在未实施抢人政策的时间段内,基于最优权重组合构成的西安合成控制值和西安实际值之间的差值与26个城市的平均值和西安实际值的差值相比更小且更合理。表明了各城市权重组合的有效性,并为构建“未受抢人政策影响”的反事实结果提供了基础。
表1 合成西安的城市权重
城市东莞南京徐州石家庄贵阳郑州 权重0.0220.0850.2650.430.1390.059
注: 原始数据来源于中国指数研究中心，由stata合成所得。
由图1可以看出，在2017年3月西安实行抢人政策之前，合成西安与实际西安的值之间相差不多，合成控制法非常好的复制了实施抢人政策前的西安市房价的增长轨迹。
表2 西安与合成西安的指标数据对照表
指标西安合成西安26城市 人口密度(人/平方千米)826.57826.60578.43 居民消费价格指数101.37101.65101.79 土地成交均价(元)4 553.136 255.2310 289.98 人均GDP(元)6 729.386 733.218 899.23 2016年2月商品房销售价格(元)6 6406 641.789 010.79 2016年10月商品房销售价格(元)7 3327 328.458 996.87 2017年2月商品房销售价格(元)7 5377 586.918 979.69
图1 实际西安与合成西安的商品房住宅销售价格
而在抢人落户政策实施之后,从4月开始,实际西安的商品房住宅价格大于了合成西安的价格,这是因为抢人政策实行后,人们落户以及购买房产有一个时间过程,因此该政策对于房价的影响具有一定的滞后性。在此之后除2017年7、8月之外,都保持着快速增长的趋势。
而2017年7、8月房价下跌的主要原因是因为西安市在6月出台了严格的限购政策,限购政策规定暂停向已拥有2套及以上住房的本市户籍家庭、拥有1套以上住房的非本市户籍居民家庭售房。因此,限制了一些投机者蓄意购买房产导致当地房价虚高,但是该限购政策不会限制各类引进人才购买自用住房。根据图1还可以看出，在8月之后两者的差距逐步拉大,说明随着人才引进政策出台时间的延续,政策在不断地消化中,到9月初该政策的影响已消化殆尽,市场基本回归政策出台前状况,至2017年11月西安市的实际商品房平均住宅销售价涨至10 066元,而如果没有实行人才引进政策西安市的潜在房价为8 490元左右,与实际房价相差1 576元。因此可以说明该政策显著的增加了西安市的房价水平。
(三)稳健性检验
1.与DID方法对比
在本组检验中,借鉴Abadie 和 Gardeazabal[6]使用的方法进行检验。在此处,本文选用石家庄与青岛作为处置组来检验人才引进政策对于当地商品房住宅销售价格的影响。权重最大说明在所有的城市中,石家庄市与西安市的各种情况最相似。权重为0说明青岛市与西安市的各项特征都具有较大的差异。
注:括号中的数值为t值,*、**、***分别代表在1%、5%、10%的水平下显著。
hp=α0+α1policyi+α2month+
α3policyi×month+ηX+δi+γt+ε
(6)
从图4可以看出,加粗的黑色实线代表西安市,其余灰色实线为对照组中的其余25个城市,可以看出在在2017年3月抢人政策实行之前,西安市与其余城市的差距并不大。而自2017年3月抢人政策实行以后,差距逐渐加大,且在2017年8月之后,西安市的商品房住宅销售价格与合成值的差值比对照组中其他城市的差距要大很多。除一个城市外,西安市的线完全分布在其余城市之外,表明抢人政策对西安市房价具有显著的影响,且其他城市只有1/24的概率会出现像西安实际房价与合成房价之间同样大的变动程度。因此在统计上来看,可以认为西安市住宅房价的增长是在5%的水平上显著的。
Abadie等[5]证明,在一般条件下式(4)的等号右边趋近于0,因此对于T0<t≤T,地区1的结果可以近似用合成控制组的来表示即的无偏估计值为:
本节选用与DID方法进行对比的方式来证实合成控制法更有效。
孔志浩接过木榔头从棺首开始，用力敲打着那半截棺钉，击打声在大成殿形成空洞的巨大回响。所有棺钉敲实后，几个伙计拎了半桶桐油和老灰为棺钉处批灰刷油。
表3 抢人政策对商品房住宅价格的影响
变量西安西安 交叉项2 164.71∗∗∗(327.91)1 849.65∗∗∗(385.56) 人口密度4.87∗∗∗(0.49) 居民消费价格指数-120.68(108.18) 土地成交均价0.20∗∗∗(0.02) 人均GDP0.15∗∗∗(0.03) 城市数量2626 R20.530.743 观测值598598
DID模型设置如下:
随着节能和环保成为我国的基本国策，节能减排成为各个行业发展的方向.建筑耗能作为我国能源消耗的重要组成部分，越来越受到国家的重视.我国出台了许多相关政策来保证节能和环保基本国策的落实，其中包含了针对建筑节能检测的标准和要求.选择参数合适的门窗，能够避免能源浪费，减少整个建筑的能源消耗.因此门窗传热系数的准确测定就显得格外重要.MWJ系列智能门窗保温性能试验机是依照国家标准，结合我国建筑以及生产行业的实际情况开发研制的新产品.本文主要介绍使用MWJ-2418智能门窗保温性能试验机对门窗进行传热系数K值的测定，并对结果进行分析[1-2].
根据图2和图3可以看出,对于青岛市来说,在政策实行前后,青岛市的实际商品房住宅销售价格也是与合成的价格的变化趋势相同,即使有波动也是沿着合成的价格上下波动。对于石家庄市来说,在政策实行前,石家庄市的真实房价与合成的房价几乎重叠在一起,在政策实行后,真实房价也只是围绕着合成的房价小幅度的波动。因此在一定程度上证明是出台人才政策致使商品房住宅价格的增长,而不是其他的偶然因素引起的。
图2 真实青岛与合成青岛的商品房住宅销售价格
图3 真实石家庄与合成石家庄的商品房住宅销售价格
3. 安慰剂检验
江山如棋轮转在儿男们的铁骑中，翠玉白衣，皇家乌有，武功盖世又如何？尽出万花谷子弟，能唤得醒天下醉生梦死的达官贵人平民百姓？正如同眼前这一局棋还能救吗？有救吗？白子历历，好像将士在马蹄刀枪下呼号，看得乌有先生心惊胆寒，老泪涟涟，当此之时，恐怕王积薪由谷里赶来，也会束手无策。过去几年，王积薪将自己关在棋室里，苦苦解析媪妇谱，怕也是卡在这里，无法再有寸进。
图4 安慰剂检验
其中hp是商品房住宅的售价,policy是人才政策变量,处理组的policy为1,对照组的policy是0。Month是月份虚拟变量,西安市是从2017年3月1日实行的人才引进政策,因此将政策实行前后进行赋值,2017年3月及以后Month赋值为1,之前赋值为0。α3是出台人才政策对房价影响的净效应。X为控制变量的集合,分别包括人均GDP、人口密度、土地交易均价、居民消费价格指数。γt个体固定效应,δi为时间固定效应,ε为残差项。表3列出来DID的估计结果,第二列是没有控制其他影响因素下的DID估计结果;第三列是控制了其他影响因素下的DID估计结果;由表3可以看出DID的估计结果和合成控制法的估计结果符号都为正。可以确认房价的升高部分是由人才政策所引致的,进一步说明合成控制法的有效性。
改进阶段体现STEAM核心是面向全体学生，学生需要填写姓名、日期、主题等基本信息，还要提出促进活动进行的建议，以及从技术、工程、艺术等角度改善形成的作品。保证全员参与，真正做到关注每个学生的发展。该阶段培养学生的批判思维能力、审美情趣以及乐思善学精神，发展人文底蕴、科学精神、学会学习、实践创新等素养。
通过上述三个稳健性检验,可以认为西安市商品房住宅价格的上涨是因为人才引进政策所引起的而不是因为房价的传导效应等其他因素所引起的。而且自图4可以看出2017年8月之后,西安市的住宅房价与潜在的房价增长情况偏离越来越大,表明随着时间的推移,该人才引进政策对商品房住宅价格的正的刺激作用效果会越来越明显。
四、结 论
人才争夺战不是城市占领人才高地的终点而是起点,一个城市引进人才的可持续性和质量是决定一个城市未来综合实力的关键。综上所述得出以下结论。
首先，从合成控制图来看。在政策实行后,2017年西安市实际的商品房住宅价格与没有实行政策的商品房住宅价格有正的显著差距,表明实行抢人政策对房地产市场的影响是积极的。造成这种影响的主要原因是抢人政策实行后所引入大量人才的住房刚需。而这些有一定规模的、稳定的、有质量的人才的迁移和聚集对于当地的房价和实体经济都是具有积极的推动和支撑作用。
其次，抢人政策实行后,人才的迁入导致当地商品房住宅价格迅速升高,但目前升高的房价并没有阻止高学历人才继续落户西安市,并没有因为地区房价高而被阻挡,经济的发展和聚集,是其最大的向心力。根据2018年的统计数据可以看出,即使2017年西安市的房价上涨了68%,但是仍然没有阻止人才迁入的脚步,2018年西安市新增落户人数超过75万人,直接拉动内需,使得西安市2018年房价持续攀升。
3.农村新型养老保险。国务院从2009年起开展新型农村社会养老保险(简称新农保)试点。新型农村社会养老保险是以保障农村居民年老时的基本生活为目的，由政府组织实施的一项社会养老保险制度，是国家社会保险体系的重要组成部分。养老待遇由社会统筹与个人账户相结合，与家庭养老、土地保障、社会救助等其他社会保障政策措施相配套，建立个人缴费、集体补助、政府补贴相结合的筹资模式。
最后，基于合成控制法研究西安出台抢人政策带来的高学历人口迁移对当地房价的影响,并采用三个稳健性检验对结论进行验证以排除其他因素影响,表明抢人政策确实对房价有积极的推动作用,根据统计数据可以看出,房价和人才吸引并不是两难的。
对各个施工工区，进行材料消耗考核。在成本核算方面，本工程项目数据库的使用可起到很大作用，信息化软件可实现材料成本数据的及时归集和即时核算，使材料成本的发生、消耗和对比一目了然。
党的十九大报告指出，“必须全面贯彻新时代党的强军思想，贯彻新形势下军事战略方针，建设强大的现代化陆军、海军、空军、火箭军和战略支援部队”①《党的十九大报告辅导读本》，52页，北京，人民出版社，2017。。强军之强，说到底是战斗力强。文化软实力是战斗力生成的文化根基，是信息化条件下提高军队联合作战能力、全域作战能力的重要源泉，关乎国防建设质量、关乎军队发展方向。建设强大的现代化新型陆军，要靠一流的武器装备、军事训练来支撑，更要靠文化软实力来引领。必须科学审视制约强大现代化新型陆军建设的文化软实力因素，不断拓展和释放文化效能，用文化软实力塑造各种有形力量，为建强陆军提供坚强保障和有力支撑。
[参考文献]
[1] Saiz A. Immigration and Housing Rents in American Cities[J]. Journal of Urban Economics, 2007, 61 (02):1-371.
[2] 高春亮, 周晓艳. 34个城市的住宅财富效应:基于Panel Data的实证研究[J]. 南开经济研究, 2007(01).
[3] Plantinga A J, Détang-Dessendre C, Hunt G L, Piguet V. Housing Prices and Inter-urban Migration[J]. Regional Science and Urban Economics, 201,43(02):296-306.
[4] 陆铭,欧海军,陈斌开.理性还是泡沫:对城市化、移民和房价的经验研究[J].世界经济,2014(01).
[5] Abadie A, Diamond A, Hainmueller J. Synthetic Control Methods for Comparative Case Studies: Estimating the Effect of California’s Tobacco Control Program[J].Journal of the American Statistical Association,2010,105(490):493-505.
[6] Abadie A, Gardeazabal J. The Economic Costs of Conflict: A Case Study of the Basque Country[J].American Economic Review,2003,93(01):113-132.
DOI:10.19634/j.cnki.11-1403/c.2019.06.016
[中图分类号]F293
[文献标识码]A
[文章编号]1003-1154(2019)06-0075-04
[基金项目]国家社科基金项目(15XJL008)。
标签：政策论文; 西安市论文; 房价论文; 城市论文; 商品房论文; 社会科学总论论文; 人才学论文; 世界各国人才调查及其研究论文; 《管理现代化》2019年第6期论文; 国家社科基金项目(15XJL008)论文; 兰州理工大学经济管理学院论文;