房价的“过滤器”：住房价格对人力资本的筛选机制与效应探究

房价的“过滤器”：住房价格对人力资本的筛选机制与效应探究一、引言1.1研究背景与意义1.1.1研究背景自1998年我国实行住房制度改革，取消福利分房，全面推行住房商品化以来，房地产市场蓬勃发展，住房价格也经历了显著的变化。在过去的二十多年里，除了短暂的周期性波动，全国房价整体呈现出全面上涨的态势。根据国家统计局的数据，2003-2018年期间，我国商品房平均销售价格从2359元/平方米一路攀升至8736.9元/平方米，涨幅高达2.7倍。2018年发布的我国35个重点城市房价收入比，基本全部超过国际大都市通常的8:1水平，其中深圳、三亚、上海、北京更是分别达到39.64、28.16、27.98、25.7，房价问题已然成为整个社会普遍关注的焦点话题。高房价带来了一系列引人注目的现象。最为直观的是其对劳动力流动产生的影响。例如，曾有新闻报道，北京房租上涨300元便导致租客退租；2018年下半年，由于深圳房价持续攀升，华为多部门搬离深圳，2700名员工迁往东莞松山湖溪流坡村工作，这显示出住房成本对人才具有一定的驱赶效应。然而，尽管各大城市房价高企，但丰富的教育、医疗资源以及成熟的配套设施，依然吸引着人们趋之若鹜地前往大城市工作、安家落户，每年各大城市的人口净流入数量甚至需要政府通过房屋限购、户籍限制等手段加以严格管控，似乎房价作为城市的一种符号，对人才又有着潜在的吸引力。人力资本在经济发展中扮演着举足轻重的角色，是推动经济增长的关键要素之一。世界银行1997年发布的报告指出，在世界各国中，除石油资源极其丰富的中东国家外，大多数国家60%的财富由人力资本构成。加拿大、新西兰、挪威、瑞典、美国等国的人力资本账户分析也一致表明，人力资本是经济增长的主要源泉之一。在我国，人力资本对经济增长同样发挥着直接和间接的作用。从直接作用来看，人力资本能够提升工人的边际生产效率，从而推动经济增长，劳动者受教育程度越高，其生产效率往往也越高。从间接作用而言，一方面，人力资本有助于积累经济体的创新能力，新技术、新知识、新产品和新工艺的涌现能够促进经济增长；另一方面，人力资本的增长能够推动技术的扩散与吸收，进而促进经济增长。在当今知识经济时代，人才的竞争愈发激烈，人力资本的重要性愈发凸显，成为区域和城市发展的核心竞争力。在这样的背景下，住房价格与人力资本之间的关系变得愈发紧密且复杂。高房价对劳动力流动产生的驱赶或吸引效应，必然会对区域的人力资本结构和规模产生影响，进而作用于经济发展。因此，深入研究住房价格对人力资本的筛选作用，揭示两者之间的内在联系和作用机制，具有极为重要的现实意义，这不仅有助于我们更好地理解房地产市场与人才市场之间的互动关系，还能为相关政策的制定提供科学依据。1.1.2研究目的本研究旨在深入剖析住房价格对人力资本筛选的作用机制，并通过实证检验加以验证，具体目标如下：从理论层面深入探讨住房价格如何影响人力资本的流动、集聚和配置。分析高房价在何种情况下会促使人才流出，在何种条件下又会吸引人才流入，以及其背后的经济、社会和心理因素。研究住房价格对不同层次、不同专业领域人力资本的影响差异，揭示住房价格在人力资本结构调整中所扮演的角色。运用实证分析方法，收集和整理相关数据，构建合适的计量模型，对住房价格与人力资本之间的关系进行量化分析。通过实证检验，明确住房价格对人力资本筛选作用的方向和程度，验证理论分析的结论，为研究提供数据支持和实证依据。根据理论分析和实证研究的结果，为政府制定科学合理的房地产政策和人才政策提供有针对性的建议。旨在促进房地产市场的健康稳定发展，使其既能满足居民的住房需求，又能合理引导人力资本的流动和配置，实现房地产市场与人才市场的良性互动，推动经济的可持续发展。1.1.3研究意义理论意义：丰富和拓展了房地产经济学与劳动经济学的交叉研究领域。目前，关于房地产价格的研究主要集中在其影响因素、波动规律以及对宏观经济的影响等方面，而对住房价格与人力资本关系的研究相对较少且不够深入。本研究深入探讨住房价格对人力资本的筛选作用，有助于揭示房地产市场与劳动力市场之间的内在联系和相互作用机制，填补相关理论研究的空白，为后续学者进一步研究两者关系提供新的视角和思路，推动学科理论的发展和完善。实践意义：对于政府制定科学合理的房地产政策和人才政策具有重要的参考价值。通过明确住房价格对人力资本的筛选作用机制，政府可以更加精准地调控房地产市场，避免房价的过度波动对人力资本流动和配置产生不利影响。在制定房地产政策时，充分考虑人才需求和城市发展战略，实现住房资源的合理分配，提高住房保障水平，吸引和留住高素质人才。同时，在人才政策制定过程中，将住房因素纳入考量范围，为人才提供更好的住房支持和保障，优化人才发展环境，促进人才的合理流动和集聚，推动区域经济的协调发展。有利于促进房地产市场和人才市场的健康发展。合理的住房价格能够引导人力资本的合理流动和优化配置，提高人力资源的利用效率，为经济发展提供有力的人才支撑。而稳定的人才队伍和良好的人才结构又能够促进房地产市场的稳定发展，形成房地产市场与人才市场相互促进、协同发展的良好局面，实现经济社会的可持续发展。1.2国内外研究现状1.2.1国外研究现状国外学者对住房价格与人力资本关系的研究起步相对较早，从不同角度展开了深入探讨。在住房价格对劳动力流动影响方面，部分学者认为高房价会成为劳动力迁移的阻碍因素。如Gyourko和Tracy（1991）通过对美国住房市场的研究发现，房价上涨使得租房和购房成本显著增加，对于低收入劳动力而言，过高的住房成本超出其承受能力，导致他们不得不选择离开高房价地区，前往住房成本更为低廉的区域寻找就业机会，这直接影响了劳动力在区域间的流动分布。此后，Malpezzi和Green（1996）进一步分析指出，高房价不仅增加了劳动力的居住成本，还会连带提高生活成本，包括日常消费、交通等方面，这种全面的成本上升使得劳动力在决策是否迁移时，会更加谨慎地考虑高房价地区，从而减少了向这些地区的流入。然而，也有学者持有不同观点。Rosenthal（1999）研究发现，在一些经济高度发达、就业机会丰富的城市，尽管房价高昂，但优质的就业岗位和良好的发展前景对高技能劳动力具有强大的吸引力。这些高技能劳动力往往能够获得较高的收入，他们愿意承受高房价，以换取更好的职业发展机会和生活品质，因此房价上涨并未对他们的流动产生明显的抑制作用，甚至在一定程度上促使他们向高房价的发达地区集聚。在住房价格对人力资本积累和配置的影响研究中，国外学者也取得了丰富的成果。Becker（1964）在人力资本理论的奠基之作中，虽未直接探讨房价与人力资本的关系，但强调了个人在教育、培训等方面的投资对人力资本形成的重要性。后续学者在此基础上，研究发现房价波动会对家庭的资产配置和财富状况产生影响，进而间接影响人力资本投资决策。例如，Case、Quigley和Shiller（2005）通过对美国多个城市的实证分析表明，房价上涨带来的财富效应使得拥有房产的家庭资产增值，这些家庭有更多的资金投入到子女教育、职业培训等方面，从而促进了人力资本的积累；但对于租房家庭或尚未购房的家庭而言，房价上涨带来的成本压力可能会挤压他们在人力资本投资方面的支出，不利于人力资本的积累。此外，国外学者还关注到住房价格对企业选址和产业布局的影响，进而对人力资本配置产生的间接作用。Carlino和Saiz（2008）研究发现，高房价地区会增加企业的运营成本，包括办公场地租赁、员工住房补贴等，这会促使一些对成本较为敏感的企业选择迁往房价较低的地区。随着企业的迁移，相关的就业岗位也会发生转移，从而引导人力资本跟随企业流动，改变了区域间的人力资本配置格局。例如，一些制造业企业由于无法承受大城市的高房价和高成本，逐渐向中小城市或郊区迁移，导致大量制造业工人也随之流动，使得这些地区的制造业人力资本得以集聚。1.2.2国内研究现状国内关于住房价格与人力资本关系的研究随着房地产市场的发展逐渐兴起，研究内容涵盖了多个方面。在房价对劳动力流动的影响研究中，众多学者发现我国房价上涨对劳动力流动产生了显著作用，且这种作用存在异质性。张佐敏（2017）基于中国35个大中城市的实证分析发现，房价上涨对城市就业人口具有“驱逐”效应，尤其是对低收入、低技能的劳动力影响更为明显。高房价使得这些劳动力的生活成本大幅增加，而他们的收入增长相对缓慢，难以承受高房价带来的压力，不得不选择离开大城市，前往房价相对较低的城市寻求发展。但也有学者指出，房价上涨并非单纯地驱赶劳动力。刘广平等（2018）研究发现，房价对人力资本的影响在挤出效应和集聚效应的共同作用下呈现出先下降后上升的U型关系。在房价上涨初期，挤出效应占主导，高房价使得一部分人力资本因无法承受成本而流出；但当房价上涨到一定程度后，城市的经济发展水平、公共服务质量等优势进一步凸显，集聚效应开始发挥作用，吸引高技能、高素质的人力资本流入，此时房价上涨反而促进了人力资本的集聚。在房价对人力资本积累的影响方面，国内学者从家庭投资、教育资源配置等角度进行了研究。李广昊等（2019）认为过高的房价严重脱离了人们的购买能力，对城市发展和社会稳定产生负面影响，阻碍了人力资本的积累。房价上涨使得家庭在住房上的支出大幅增加，可用于教育、培训等人力资本投资的资金相应减少，尤其是对于中低收入家庭来说，这种挤出效应更为明显。陈斌开等（2016）基于微观家户数据的实证研究发现，人力资本规模扩张和空间集聚是造成房价上涨的两个核心特征的重要原因。随着我国高等教育的发展，高人力资本人口规模不断扩大，这些人在就业选择上更倾向于大城市，他们的集聚增加了大城市的住房需求，从而推动了房价上涨；同时，房价上涨又会进一步筛选人力资本，促使高技能人才留在城市，低技能人才流出，对人力资本结构产生影响。此外，国内学者还关注到房价对区域经济发展和产业结构升级过程中人力资本配置的影响。例如，有研究表明，房价上涨会促使城市产业结构向高端化、服务化方向发展，而这一过程需要大量高素质、高技能的人力资本支持。为了适应产业结构升级的需求，城市会吸引更多相关领域的人才流入，优化人力资本配置；但如果房价上涨过快，也可能导致产业结构调整受阻，影响人力资本的合理配置。1.2.3研究评述综合国内外已有研究，学者们在住房价格与人力资本关系的研究方面取得了一定的成果，为深入理解这一复杂关系提供了丰富的理论和实证基础。然而，现有研究仍存在一些不足之处。在研究内容上，虽然对房价与人力资本流动、积累等方面的关系进行了探讨，但对于房价如何通过多种渠道对人力资本进行筛选，以及这种筛选作用在不同区域、不同产业间的差异研究还不够系统和深入。在研究方法上，部分实证研究的数据样本相对有限，研究模型的设定可能未能充分考虑到各种影响因素的复杂性和交互作用，导致研究结果的普适性和准确性受到一定影响。本文将在已有研究的基础上，进一步拓展研究视角，深入剖析住房价格对人力资本筛选的作用机制，综合运用多种研究方法，选取更广泛的数据样本，构建更为合理的研究模型，全面、系统地研究住房价格与人力资本之间的关系，以期为相关政策的制定提供更具针对性和科学性的建议。1.3研究方法与创新点1.3.1研究方法文献研究法：广泛收集国内外关于住房价格、人力资本以及两者关系的相关文献资料，包括学术期刊论文、学位论文、研究报告、政策文件等。对这些文献进行系统梳理和分析，了解已有研究的现状、成果和不足，明确研究的前沿动态和发展趋势，为本文的研究提供坚实的理论基础和研究思路。通过文献研究，全面掌握住房价格与人力资本各自的理论体系，以及它们之间相互作用的理论机制，借鉴前人的研究方法和经验，避免重复研究，同时发现现有研究的空白点和薄弱环节，为本文的研究提供切入点和创新方向。实证分析法：运用计量经济学方法，构建合适的计量模型，对住房价格与人力资本之间的关系进行实证检验。收集相关数据，包括各地区的住房价格数据、人力资本指标数据（如劳动力受教育程度、技能水平、就业结构等），以及其他可能影响两者关系的控制变量数据（如地区经济发展水平、产业结构、政策因素等）。通过对这些数据的处理和分析，利用统计软件进行回归分析、相关性分析、因果检验等，验证理论假设，明确住房价格对人力资本筛选作用的方向、程度和影响机制，为研究结论提供数据支持和实证依据。案例分析法：选取具有代表性的城市或地区作为案例，深入分析其住房价格变化与人力资本流动、集聚的实际情况。通过对案例的详细剖析，包括实地调研、访谈、数据分析等，了解在不同的经济社会背景下，住房价格如何具体影响人力资本的筛选，以及这种筛选作用对当地经济发展、产业升级等方面产生的实际效果。案例分析能够将抽象的理论研究与具体的实际情况相结合，使研究结果更具现实说服力和应用价值，同时也有助于发现实际问题，为政策制定提供针对性的建议。1.3.2创新点研究视角创新：以往研究多聚焦于房价对劳动力流动或人力资本某一方面的影响，而本文从人力资本筛选这一全新视角出发，全面系统地研究住房价格对人力资本的综合作用。不仅关注房价对人力资本数量和质量的影响，还深入探讨其对人力资本结构、配置以及在不同产业、区域间分布的筛选作用，拓展了住房价格与人力资本关系研究的广度和深度，为相关领域研究提供了新的思路和视角。研究方法创新：在研究方法上，综合运用多种方法，将文献研究法、实证分析法和案例分析法有机结合。在实证分析中，合理选取变量，构建科学的计量模型，充分考虑多种影响因素及其交互作用，提高研究结果的准确性和可靠性；在案例分析中，选取多个典型案例进行对比研究，更全面地揭示住房价格对人力资本筛选作用的多样性和复杂性，增强研究的说服力和实用性，为同类研究提供了新的方法借鉴。政策建议创新：基于研究结果，提出具有创新性和针对性的政策建议。从促进房地产市场健康发展与优化人力资本配置相结合的角度出发，不仅关注房价调控政策对房地产市场的影响，更注重政策对人力资本流动、集聚和发展的引导作用。提出通过完善住房保障体系、制定差异化的房地产政策和人才政策等措施，实现房地产市场与人才市场的良性互动，为政府制定相关政策提供了新的参考依据和实践指导。二、概念界定与理论基础2.1相关概念界定2.1.1住房价格住房价格，即房地产价格，是指建筑物连同其占用土地在特定时间段内房产的市场价值，本质上是土地价格与建筑物价格之和，是房地产经济运行和资源配置的关键调节机制。作为一种特殊的商品价格，住房价格具有显著的区位性和个别性。其区位性主要体现在不同城市、不同地段的房价差异巨大，如一线城市核心地段的房价往往数倍于二三线城市的郊区房价。个别性则源于每宗房地产在物质实体上的独特性，即使是同一小区、同一栋楼中的不同房屋，也会因楼层、朝向、景观等因素而存在价格差异。在实际研究和市场分析中，常用的住房价格衡量指标丰富多样。房价指数是一种综合性的评估指标，它通过对一定范围内住房价格的综合计算，能够准确反映不同市场环境下的价格水平变化趋势，如全国70个大中城市新建商品住宅销售价格指数，能直观展现各城市房价的涨落情况。平均交易价格则是将一定时期内的房屋交易总价除以交易总面积得出，能体现市场的整体价格水平。每平方米价格也是常用指标，它直接反映了单位面积的房屋价格，方便购房者和研究者进行直观比较。此外，还有中位数价格，它能避免极端值对房价水平的影响，更准确地反映市场的中间价位情况。2.1.2人力资本人力资本的概念最早由美国经济学家舒尔茨在20世纪60年代提出，他认为人力资本是“体现于劳动者身上，通过投资形式并由劳动者的知识、技能和体力所构成的资本”，可以“看作是资本的一种类型，看作是一种生产出来的生产资料，看作是投资的产物”。这一概念突破了传统经济学仅关注物质资本的局限，强调了人的能力和知识在经济活动中的重要性。贝克尔进一步完善了人力资本理论，他在《人力资本》一书中详细分析了人力资本投资的决策过程，探讨了个人和家庭在教育、培训等方面的投资决策问题，强调了人力资本投资的风险和收益权衡。人力资本具有一系列独特的特征。依附性是其重要特征之一，人力资本的载体是人，它以潜在的形式体现、凝结和贮存在人体之中，与作为其载体的个人不可分离，一切知识、技能、体能等都依附于活生生的人而存在，并且其价值量和新增价值的创造必须在劳动过程中才能得以体现。能动性使人力资本成为经济发展中最具活力的因素，它不仅能够操作物质资本和货币资本实现价值创造，还能创造出超出自身价值量的经济效益，在企业和国家的发展中起着决定性作用。时效性决定了人力资本若不适时开发和利用，随着时间流逝其价值将逐渐降低直至消失，因此及时的教育、培训和合理的使用至关重要。变动性则表明随着科技发展和社会进步，人力资本的存量、增量及其构成要素的价值都处于不断变动之中，劳动者自身的努力学习和创新能够增加人力资本的价值。在经济发展中，人力资本发挥着不可替代的作用。从宏观层面看，人力资本是经济增长的核心驱动力之一。丹尼森通过对美国经济增长的实证研究发现，教育、知识等人力资本因素对经济增长的贡献率超过了物质资本因素。在知识经济时代，高技能、高素质的人力资本成为推动产业升级和经济结构调整的关键力量，例如在信息技术产业，大量软件工程师、数据科学家等专业人才的集聚，推动了该产业的迅猛发展，进而带动整个经济的增长。从微观层面而言，人力资本能够提高企业的生产效率和创新能力。企业中拥有丰富知识和技能的员工，能够更好地完成工作任务，提高产品质量和生产效率，同时他们的创新思维和能力能够为企业带来新的技术、产品和管理模式，增强企业的竞争力，如苹果公司的研发团队凭借其卓越的创新能力，不断推出具有划时代意义的产品，引领了全球科技潮流，也为公司带来了巨额利润。2.1.3人力资本筛选人力资本筛选是指在市场经济环境下，各种因素对人力资本在不同地区、行业、企业之间进行选择和配置的过程。在这一过程中，住房价格扮演着重要角色，它通过经济成本、生活质量、预期收益等多种途径对人力资本进行筛选。住房价格首先通过经济成本对人力资本进行筛选。高房价意味着较高的居住成本，包括购房成本、租房成本以及因高房价带来的生活成本上升。对于低收入、低技能的劳动力而言，他们的收入难以承受高房价地区的生活成本，只能选择前往房价较低的地区寻找发展机会。以北京为例，随着房价的不断上涨，许多从事简单体力劳动的外来务工人员，如快递员、外卖员等，由于难以承受高昂的房租和生活成本，纷纷选择离开北京，前往周边城市或家乡发展。而对于高收入、高技能的劳动力来说，他们的收入相对较高，能够承担高房价带来的成本压力，并且高房价地区往往提供更好的职业发展机会和生活品质，因此他们更倾向于留在高房价地区。例如，金融行业的高级分析师、互联网行业的技术专家等，他们在高房价的一线城市能够获得更高的薪资和更好的职业发展空间，即使面对高房价也愿意留在这些城市。住房价格还通过影响生活质量来筛选人力资本。高房价地区通常拥有更优质的教育、医疗、文化等公共资源和完善的基础设施，这对注重生活品质和子女教育的人力资本具有强大的吸引力。为了让子女接受更好的教育，享受更优质的医疗服务，许多高学历、高素质的人才愿意承受高房价，选择在这些地区定居。如上海的优质教育资源吸引了大量高学历人才，他们为了子女能在上海接受良好的教育，不惜花费重金购买学区房。相反，一些房价较低但公共资源匮乏的地区，对这类人才的吸引力则相对较弱。从预期收益角度来看，高房价地区往往经济发展活跃，就业机会丰富，职业发展前景广阔。人力资本在进行流动和就业选择时，会考虑到在高房价地区长期发展可能获得的更高收入和更好的职业晋升机会。例如，深圳作为我国的科技创新中心，吸引了大量高科技人才，尽管房价较高，但这些人才看中了深圳的科技创新氛围和众多的创业机会，相信在这里能够实现自身的价值并获得丰厚的回报，因此愿意留在深圳发展。人力资本筛选在经济发展中具有重要作用。合理的人力资本筛选能够促进人力资本与物质资本的有效结合，提高生产效率。当高技能人才集聚在高新技术产业，与先进的技术设备等物质资本相结合时，能够发挥出最大的生产效能，推动产业的发展。人力资本筛选还能够优化产业结构。高房价地区吸引的高素质人才往往能够带动高端产业的发展，促使产业结构向高端化、智能化、服务化方向升级，如北京的中关村地区，大量高科技人才的汇聚推动了信息技术、人工智能等高端产业的蓬勃发展，提升了地区的产业竞争力。2.2理论基础2.2.1人力资本理论人力资本理论由美国经济学家舒尔茨和贝克尔于20世纪60年代创立，该理论突破了传统理论中资本仅包含物质资本的局限，将人的能力与物质资本等同，开辟了关于人类生产能力的全新研究思路。舒尔茨在长期的农业经济研究中发现，美国农业产量迅速增长的关键因素并非土地、劳力或资本存量的增加，而是人的技能与知识的提升。他认为人力资本是体现于劳动者身上，通过投资形成的由知识、技能和体力构成的资本，可看作是一种生产出来的生产资料和投资产物。贝克尔在《人力资本》一书中，进一步完善了该理论，详细分析了人力资本投资的决策过程，探讨了个人和家庭在教育、培训等方面的投资决策问题，强调了人力资本投资的风险和收益权衡。人力资本理论的核心观点丰富且具有重要意义。该理论认为人力资源是一切资源中最为关键的资源，在经济增长中，人力资本的作用超越物质资本，其投资与国民收入成正比，增长速度也快于物质资源。例如，在科技飞速发展的今天，许多高科技企业的崛起并非依赖大量的物质资本投入，而是依靠高素质的科研人才和创新团队，这些人力资本通过不断研发新技术、新产品，为企业带来了巨大的经济效益，推动了经济的快速增长。人力资本的核心在于提高人口质量，教育投资是人力投资的主要部分，不应仅仅将人力资本的再生产视为一种消费，而更应看作是一种投资，且这种投资的经济效益远超物质投资。教育作为提高人力资本的最基本、主要手段，对经济增长有着至关重要的作用。有研究表明，一个国家或地区的教育水平越高，其经济发展速度往往也越快。如芬兰，长期以来高度重视教育投入，培养了大量高素质人才，这些人才在科技、创新等领域发挥了重要作用，使得芬兰在信息技术、通信等高科技产业取得了显著成就，经济发展水平位居世界前列。人力资本理论还认为教育投资应依据市场供求关系，以人力价格的浮动作为衡量符号。在劳动力市场中，当某一领域的人才供不应求时，该领域人才的工资水平会相应提高，这会吸引更多人进行相关的教育投资，从而增加该领域的人力资本供给；反之，当某一领域人才供过于求时，工资水平下降，教育投资也会相应减少。人力资本理论对经济增长有着深远的影响和重要的意义。它为经济增长提供了新的解释框架，强调了人的因素在经济发展中的关键作用，使人们认识到提高人口素质、加大人力资本投资是促进经济持续增长的重要途径。该理论为政府和企业制定政策和战略提供了重要依据。政府可以通过加大教育投入、完善教育培训体系等政策措施，提高国民的人力资本水平，促进经济增长；企业可以通过加强员工培训、吸引高素质人才等方式，提升企业的人力资本存量，增强企业的竞争力。人力资本理论还推动了教育经济学等相关学科的发展，促进了对教育与经济关系的深入研究。2.2.2筛选假设理论筛选假设理论，又称文凭理论，是20世纪70年代初由美国经济学家迈克尔・斯宾塞和罗伯特・索洛等提出的。该理论把教育视为一种筛选装置，旨在帮助雇主识别不同能力的求职者，并将他们安置到合适的职业岗位上。筛选假设理论的主要观点基于不完全信息和不确定投资的假定前提。在劳动力市场中，雇主在招聘时难以直接了解求职者的实际生产能力，但可以通过一些个人属性和特点来进行判断，这些属性和特点被分为两类：一类是天生不可改变的标识，如性别、种族、家庭背景等；另一类是后天获得且可以改变的信号，如教育程度、个人经历等。其中，教育程度被认为是反映个人能力大小的有效信号，因为一个人的能力与获得教育信号所需花费的成本成反比，能力较高的人能够以较低的成本获得较高的教育水平，所以教育水平成为雇主鉴别求职者能力、进行筛选并安置岗位的重要依据。例如，在招聘过程中，雇主往往更倾向于招聘高学历的求职者，因为他们认为高学历意味着更高的能力和潜力，更有可能胜任工作岗位。筛选假设理论认为教育与工资呈正相关关系。由于教育水平反映了求职者的工作能力，雇主通常会对教育水平较高者支付较高的工资。从社会现象来看，拥有更高学历的人往往在就业市场上能够获得更高的薪资待遇。如在金融行业，硕士及以上学历的从业者平均薪资普遍高于本科学历者，本科学历者又高于专科学历者。筛选假设理论与人力资本理论既有相似之处，也存在明显的分歧。相似之处在于两者都认为求职者的教育水平与工资高低呈正比，并且在分析中都采用了简化法。然而，两者的分歧更为关键。人力资本理论主张“教育——劳动——生产率——工资”的逻辑，即提高受教育程度能够切实提高一个人的劳动生产率，进而获得较高的工资；而筛选假设理论则秉持“教育——筛选——工资”的观点，认为教育本质上只是在“不完全信息”条件下的一种信号，它仅仅反映一个人的能力，并没有真正改变一个人的生产率，教育对经济增长的作用主要源于其在劳动力市场的筛选功能。例如，按照人力资本理论，一个人通过接受更多的教育，掌握了更多的知识和技能，其在工作中的生产效率会提高，从而获得更高的工资；但筛选假设理论认为，教育只是帮助雇主筛选出能力较高的人，即使一个人接受了更多的教育，其实际生产能力可能并没有得到实质性的提升，只是因为教育信号而获得了高工资。筛选假设理论在一定程度上描述和解释了20世纪70年代以来困扰许多国家的教育文凭膨胀问题，也因此在世界各国得到了广泛传播。但该理论存在明显的局限性，它片面强调教育的信号筛选作用，进而否认教育提高人的认知技能、从而提高劳动生产率的作用，这一观点与现实情况不符，受到了诸多质疑和批评。2.2.3劳动力市场分割理论劳动力市场分割理论起源于20世纪60年代末70年代初，主要代表人物有皮奥里、多林格等。该理论是对传统劳动力市场理论的挑战和突破，认为劳动力市场并非是一个统一、完全竞争的市场，而是被分割为多个不同的部分，其中最主要的是主要劳动力市场和次要劳动力市场。主要劳动力市场通常具有工资高、工作稳定、工作条件好、职业发展机会多、福利优厚等特点。在这个市场中，雇主更注重员工的长期发展，愿意为员工提供培训和晋升机会，员工也具有较高的工作满意度和忠诚度。例如，大型国有企业、跨国公司的核心岗位，往往属于主要劳动力市场，这些岗位吸引着大量高素质、高技能的人才，他们在这里能够获得较高的收入和良好的职业发展空间。与之相对，次要劳动力市场则表现为工资低、工作不稳定、工作条件差、职业发展机会有限、福利较少等。在这个市场中，工作往往具有临时性、季节性的特点，员工流动性大，缺乏长期的职业规划和发展前景。像一些小型民营企业、个体工商户的普通岗位，以及从事简单体力劳动的岗位，多属于次要劳动力市场，这些岗位的从业人员收入较低，工作稳定性差，很难获得晋升机会。劳动力市场分割理论认为，造成劳动力市场分割的原因是多方面的。制度因素起着关键作用，如工会力量、劳动法律法规、就业政策等。强大的工会组织能够通过集体谈判为会员争取更好的工资待遇和工作条件，从而形成主要劳动力市场；而一些不利于劳动者权益保护的制度，则可能导致次要劳动力市场的形成。社会因素也不容忽视，社会阶层、种族、性别等差异会影响劳动者进入不同的劳动力市场。例如，某些行业存在性别歧视，女性往往难以进入主要劳动力市场，只能在次要劳动力市场寻找工作。人力资本因素同样会影响劳动力市场的分割，不同层次的人力资本在劳动力市场上具有不同的竞争力，高人力资本的劳动者更容易进入主要劳动力市场，低人力资本的劳动者则更多地集中在次要劳动力市场。劳动力市场分割与住房价格、人力资本之间存在着紧密的联系。高房价地区往往是经济发达、就业机会丰富的地区，这些地区的主要劳动力市场规模较大，对高人力资本的吸引力也更强。高技能、高素质的人才为了进入主要劳动力市场，获取更好的职业发展机会，愿意承受高房价，在这些地区定居和工作。例如，北京、上海等一线城市，房价高昂，但由于拥有众多的大型企业、金融机构和科研院校，提供了大量主要劳动力市场的岗位，吸引了大量高学历、高技能的人才涌入。而对于低人力资本的劳动者来说，他们在主要劳动力市场缺乏竞争力，往往只能在次要劳动力市场就业，由于收入较低，难以承受高房价，只能选择前往房价较低的地区寻找工作和居住。劳动力市场分割还会进一步影响人力资本的积累和配置。在主要劳动力市场，员工能够获得更好的培训和发展机会，有利于人力资本的提升；而在次要劳动力市场，员工缺乏培训和晋升机会，不利于人力资本的积累，这种差异会导致不同劳动力市场之间的人力资本差距不断扩大。三、住房价格对人力资本筛选的作用机制3.1住房价格对人力资本流入的影响3.1.1高房价的“拉力”因素高房价地区往往具有强大的吸引力，能够吸引高技能人才的流入，这背后存在着多方面的“拉力”因素。高房价地区通常拥有优质的公共资源，如教育、医疗等。在教育资源方面，以北京为例，作为我国的首都，北京汇聚了众多顶尖高校，如清华大学、北京大学等，这些高校不仅拥有雄厚的师资力量，还提供了丰富的学术资源和科研平台。同时，北京的中小学教育资源也极为优质，拥有多所全国知名的重点中小学，如中国人民大学附属中学、北京四中等。这些优质的教育资源吸引了大量重视子女教育的高技能人才。许多科研人员、企业高管等为了让子女能够接受更好的教育，不惜花费重金在北京购买学区房，即使面对高昂的房价也在所不惜。在医疗资源上，上海拥有众多国内一流的医疗机构，如复旦大学附属中山医院、上海交通大学医学院附属瑞金医院等，这些医院拥有先进的医疗设备和专业的医疗团队，能够提供高质量的医疗服务。对于高技能人才来说，良好的医疗保障是他们生活的重要保障，因此上海的优质医疗资源对他们具有很大的吸引力。高房价地区往往经济发达，能够提供丰富的高收入机会。以深圳为例，作为我国的科技创新中心，深圳拥有众多高科技企业，如华为、腾讯、大疆等。这些企业在通信技术、互联网、人工智能等领域处于国内乃至国际领先地位，为高技能人才提供了广阔的发展空间和丰厚的薪资待遇。在华为公司，软件工程师、硬件工程师等技术岗位的薪资水平远高于其他地区同类岗位，并且还有丰富的股权激励和晋升机会。许多计算机科学、通信工程等专业的高技能人才被深圳的高收入机会所吸引，纷纷前往深圳就业。高房价地区的金融、贸易等行业也较为发达，能够为金融分析师、国际贸易专员等专业人才提供高收入岗位。上海作为我国的金融中心，拥有众多金融机构，如上海证券交易所、各大银行的总部等，这些机构为金融人才提供了丰富的就业机会和高额的薪酬回报。高房价地区还具有完善的基础设施和丰富的文化娱乐资源。以广州为例，广州的交通基础设施十分发达，拥有密集的地铁网络和便捷的公交系统，能够方便居民出行。同时，广州还拥有多个大型购物中心、电影院、剧院等文化娱乐场所，满足了居民多样化的生活需求。对于高技能人才来说，完善的基础设施和丰富的文化娱乐资源能够提高他们的生活品质，使他们在工作之余能够享受丰富多彩的生活，因此这些因素也成为吸引他们流入的重要原因。3.1.2高房价的“推力”因素高房价对低技能人才存在明显的“推力”因素，会导致他们从高房价地区流出，进而对城市的人才结构产生显著影响。高房价直接导致低技能人才的生活成本大幅上升。低技能人才通常从事简单体力劳动或基础服务工作，他们的收入水平相对较低。以北京为例，从事快递员、外卖员等工作的低技能人才，月收入一般在5000-8000元左右。然而，北京的房租价格却不断上涨，根据相关数据，2023年北京平均房租达到每月4000元左右，这使得低技能人才的房租支出占收入的比例较高。再加上日常生活开销，如食品、交通等费用，他们的生活成本大幅增加，经济压力巨大。在这种情况下，许多低技能人才难以承受高房价地区的生活成本，只能选择离开。高房价使得低技能人才在高房价地区难以实现购房梦想，缺乏归属感和安全感。对于大多数人来说，拥有自己的住房是一种稳定生活的象征。但高房价使得低技能人才购房难度极大，他们往往需要长时间的积累甚至背负沉重的债务才能购买一套住房。以深圳为例，2023年深圳平均房价高达每平方米6万元以上，一套80平方米的住房总价需要480万元左右，即使首付30%，也需要144万元，这对于低技能人才来说是一笔天文数字。长期无法购房让他们在城市中缺乏归属感和安全感，觉得自己只是城市的过客，难以真正扎根，从而选择前往房价较低、购房压力较小的地区发展。高房价还会导致低技能人才在高房价地区的职业发展受限。高房价地区的企业为了降低成本，往往会将一些低附加值的产业或岗位向房价较低的地区转移。随着这些产业和岗位的转移，低技能人才的就业机会也相应减少。例如，一些劳动密集型制造业企业由于无法承受高房价地区的高成本，逐渐向内陆城市或郊区迁移，导致大量从事制造业的低技能人才不得不跟随企业转移，或者重新寻找就业机会。在这个过程中，一些低技能人才可能因为无法适应新的就业环境或找不到合适的工作而选择离开高房价地区。低技能人才的流出会对城市的人才结构产生影响。一方面，低技能人才的减少可能会导致城市一些基础服务行业出现用工短缺，如餐饮、快递、家政等行业，影响城市的正常运转和居民的生活便利性。另一方面，低技能人才的流出使得城市人才结构向高技能方向倾斜，有利于城市产业结构的升级和创新发展。但如果这种倾斜过度，也可能导致城市人才结构失衡，缺乏各层次人才的合理搭配，影响城市的可持续发展。3.1.3案例分析：以一线城市为例以北京、上海、深圳这三个典型的一线城市为例，房价对人才流入的筛选作用十分显著。北京作为我国的政治、文化和国际交往中心，房价一直处于较高水平。根据相关数据，2023年北京平均房价超过每平方米6万元。高房价对北京的人才流入产生了明显的筛选作用。在吸引高技能人才方面，北京拥有丰富的科研资源和众多大型国有企业、金融机构。中国科学院、中国工程院等科研院所汇聚了大量科研人才，这些机构为科研人员提供了良好的科研环境和发展平台。同时，众多大型国有企业如中国石油、中国石化等，以及金融机构如中国工商银行、中国银行等，为管理、金融等专业人才提供了大量高收入岗位。许多高技能人才被这些优势吸引，尽管北京房价高昂，但他们依然选择留在北京发展。例如，清华大学的毕业生中，有相当一部分选择在北京的科研机构或大型企业工作，他们看重的是北京丰富的科研资源和广阔的职业发展空间。然而，对于低技能人才来说，北京的高房价使得他们的生活压力巨大。从事简单体力劳动的低技能人才，如建筑工人、家政服务人员等，他们的收入难以承受北京的高房价和生活成本。随着房租和物价的上涨，许多低技能人才不得不选择离开北京，前往房价较低的城市寻找发展机会。上海作为我国的经济中心和国际化大都市，房价同样居高不下，2023年平均房价超过每平方米5万元。在人才筛选方面，上海发达的金融、贸易和制造业吸引了大量高技能人才。上海证券交易所、众多外资银行和跨国公司的总部，为金融、贸易专业人才提供了广阔的发展空间和丰厚的薪酬待遇。例如，在上海的金融行业，高级投资经理、风险管理专家等岗位的年薪可达数十万元甚至更高。同时，上海的汽车制造、电子信息等制造业也十分发达，吸引了大量工程技术人才。这些高技能人才为了获得更好的职业发展和生活品质，愿意承受上海的高房价。但对于低技能人才，上海的高房价成为他们留沪的巨大障碍。上海的房租价格较高，生活成本也相对较高，低技能人才的收入难以支撑他们在上海的生活。一些从事外卖配送、快递收发等工作的低技能人才，由于无法承受高房价带来的生活压力，选择离开上海，前往二三线城市发展。深圳作为我国的科技创新中心，房价近年来持续攀升，2023年平均房价超过每平方米6万元。深圳以其强大的科技创新能力和众多高科技企业吸引了大量高技能人才。华为、腾讯、比亚迪等知名企业，在通信技术、互联网、新能源汽车等领域处于领先地位，为计算机科学、电子工程、新能源等专业的高技能人才提供了丰富的就业机会和高额的薪资待遇。许多高校毕业生和科研人员被深圳的科技创新氛围和发展前景所吸引，纷纷前往深圳就业。例如，一些计算机专业的硕士、博士毕业生，毕业后选择加入腾讯等互联网企业，他们认为在深圳能够接触到最前沿的技术和理念，实现自己的职业理想。然而，深圳的高房价对低技能人才产生了明显的挤出效应。深圳的生活成本较高，低技能人才的收入相对较低，难以在深圳立足。一些从事简单加工、零售服务等工作的低技能人才，由于无法承受高房价和生活成本，不得不离开深圳，前往房价较低的地区寻找工作机会。通过对北京、上海、深圳这三个一线城市的案例分析可以看出，房价对人才流入的筛选作用明显，高房价地区凭借其优势吸引高技能人才流入，同时高房价又将低技能人才挤出，从而对城市的人才结构产生重要影响。3.2住房价格对人力资本流出的影响3.2.1房价上涨导致人才流出的原因房价上涨是导致人才流出的重要因素之一，其背后蕴含着多方面深层次的原因。房价上涨直接导致生活成本大幅攀升，这对人才的生活产生了巨大压力。住房作为生活的基本需求，在人们的支出中占据重要比例。当房价上涨时，购房成本急剧增加，对于许多人来说，攒够首付和承担高额房贷变得愈发困难。即使选择租房，租金也会随着房价的上涨而提高，进一步加重了生活负担。除了住房成本，房价上涨还会带动周边物价的上升，如日常生活用品、餐饮、交通等费用都会相应增加。以北京为例，随着房价的持续上涨，房租也水涨船高。据相关数据显示，在过去几年里，北京部分区域的房租涨幅超过了20%。一位在北京工作的普通白领，每月房租支出可能达到其月收入的三分之一甚至更高，再加上其他生活开销，生活成本大幅提高，经济压力沉重。在这种情况下，一些人才为了减轻生活负担，不得不选择离开高房价地区，前往生活成本相对较低的城市发展。房价上涨带来的购房压力使人才对未来生活的预期变得不稳定。拥有自己的住房往往被视为生活稳定和成功的标志，然而高房价使得许多人才难以实现这一目标。面对高昂的房价，他们可能需要长时间的努力工作和储蓄才能有机会购买住房，甚至有些人可能根本无法实现购房梦想。这种不确定性让人才对未来生活感到迷茫和焦虑，缺乏安全感和归属感。以深圳为例，深圳的房价一直处于高位，许多在深圳工作的年轻人，尽管收入相对较高，但面对动辄数百万的房价，购房依然是遥不可及的梦想。他们担心自己无法在深圳安定下来，未来的生活充满变数，这种对未来生活预期的不稳定，促使他们考虑离开深圳，寻找更能实现住房梦想和生活稳定的地方。房价上涨还会对人才的职业发展产生影响，进而导致人才流出。高房价地区的企业运营成本通常也会增加，包括办公场地租赁、员工薪资等方面。为了降低成本，企业可能会采取一系列措施，如减少招聘、降低员工薪资待遇、甚至将业务转移到房价较低的地区。这些举措会导致高房价地区的就业机会减少，职业发展空间受限。对于人才来说，良好的职业发展机会是他们选择工作地点的重要因素之一。当高房价地区的职业发展前景变得不明朗时，他们会为了寻求更好的职业发展而选择离开。例如，一些互联网企业原本位于北京、上海等一线城市，但由于房价上涨带来的成本压力，逐渐将部分业务或研发中心转移到二线城市，导致相关人才也随之流动，以获得更多的职业发展机会。3.2.2对不同层次人力资本流出的影响差异房价上涨对不同层次人力资本流出的影响存在显著差异。对于低技能人力资本而言，房价上涨带来的影响更为直接和显著，往往会导致他们大量流出高房价地区。低技能劳动力主要从事简单体力劳动或基础服务工作，如快递员、外卖员、工厂流水线工人等，他们的收入水平相对较低。根据国家统计局的数据，2023年全国城镇私营单位就业人员年平均工资为72692元，其中从事住宿和餐饮业、居民服务、修理和其他服务业等低技能岗位的平均工资更低。而高房价地区的生活成本却不断攀升，房租、物价等持续上涨，使得低技能劳动力的生活压力剧增。以广州为例，2023年广州平均房租达到每月3500元左右，对于月收入仅4000-5000元的低技能劳动力来说，房租支出占收入的比例过高，再加上其他生活开销，他们的收入难以维持在广州的基本生活。在这种情况下，低技能劳动力往往会选择离开高房价的广州，前往房价较低、生活成本相对较小的城市，如周边的佛山、中山等地寻找工作机会。相比之下，高技能人力资本对房价上涨的承受能力相对较强，但房价上涨依然会对他们的流动产生一定影响。高技能人才通常具有较高的学历和专业技能，从事金融、科研、信息技术等领域的工作，他们的收入水平较高。例如，在金融行业，高级投资经理、风险管理专家等岗位的年薪可达数十万元甚至更高；在互联网行业，资深软件工程师、算法专家等的薪资也颇为丰厚。然而，高房价地区的房价往往远超他们的收入增长速度，即使高技能人才收入较高，购房压力依然较大。同时，高房价也会影响他们对生活品质的追求和对未来的规划。如果房价上涨过快，高技能人才可能会对所在城市的生活环境和发展前景产生担忧，从而考虑前往房价相对合理、发展机会同样良好的城市。例如，一些一线城市的高房价使得部分高技能人才开始关注二线城市的发展机会，如杭州、南京等城市，这些城市不仅房价相对较低，而且在互联网、金融等领域也具有较强的发展潜力，吸引了部分高技能人才的流入。房价上涨还会导致不同层次人力资本流出的结构发生变化。随着房价上涨，低技能人力资本流出的比例会相对较高，而高技能人力资本流出的比例虽然相对较低，但流出的绝对数量也不容忽视。这种结构变化会对高房价地区的产业结构和经济发展产生影响。低技能劳动力的大量流出可能会导致一些劳动密集型产业出现用工短缺，影响产业的正常运转；而高技能人才的流出则可能会削弱城市的创新能力和竞争力。因此，房价上涨对不同层次人力资本流出的影响差异，需要政府和社会给予高度关注，采取相应的政策措施加以引导和调整。3.2.3案例分析：以部分二线城市为例选取杭州和南京这两个典型的二线城市，深入分析房价上涨对人才流出的影响。杭州作为我国互联网经济的重要发展阵地，近年来房价呈现出明显的上涨趋势。根据相关数据，2015-2023年期间，杭州新建商品住宅平均价格从16000元/平方米左右上涨至30000元/平方米以上，涨幅接近90%。房价上涨对杭州人才流出产生了多方面影响。对于低技能人才，如从事餐饮服务、快递配送等行业的人员，房价上涨带来的生活成本上升让他们难以承受。以一名在杭州从事外卖配送的骑手为例，其月收入大约在6000元左右，而杭州的房租平均每月达到2500元左右，再加上日常的生活开销，每月几乎所剩无几。在这种情况下，许多低技能人才选择离开杭州，前往周边房价较低的城市，如嘉兴、湖州等地寻找工作机会。对于高技能人才，房价上涨也在一定程度上影响了他们的去留。杭州虽然拥有众多互联网企业，如阿里巴巴、网易等，为高技能人才提供了丰富的就业机会和较高的薪资待遇，但过高的房价依然给他们带来了压力。一些在杭州工作的互联网技术人才表示，尽管收入不错，但面对高昂的房价，购房依然困难重重。他们担心未来的生活质量和子女教育等问题，部分人开始考虑前往房价相对较低、发展机会也较好的城市，如成都、武汉等地。据相关调查显示，近年来杭州高技能人才的流出率有所上升，其中房价因素是导致他们流出的重要原因之一。南京作为江苏省的省会城市，经济发展迅速，房价也不断攀升。2015-2023年期间，南京新建商品住宅平均价格从15000元/平方米左右上涨至28000元/平方米以上，涨幅超过80%。房价上涨对南京人才流出的影响也较为明显。在低技能人才方面，从事制造业、服务业等基础岗位的人员，由于收入相对较低，难以承受房价上涨带来的生活成本增加。例如，在南京一家工厂工作的工人，月收入在5000元左右，而在南京租房居住，每月房租至少需要2000元，生活压力较大。许多这样的低技能人才选择回到家乡或前往房价较低的城市就业。对于高技能人才，南京的房价上涨同样带来了困扰。南京拥有众多高校和科研机构，培养和吸引了大量高技能人才，但房价的快速上涨使得部分高技能人才开始重新审视自己的职业发展和生活规划。一些在南京从事科研工作的人员表示，房价过高导致生活成本增加，而科研人员的薪资增长相对较慢，这使得他们在南京的生活质量受到影响。部分高技能人才因此选择前往房价更为合理、科研环境也较好的城市，如合肥、西安等地。从人才流动数据来看，近年来南京人才流出的情况有所加剧，房价上涨是其中一个重要的推动因素。通过对杭州和南京这两个二线城市的案例分析可以看出，房价上涨对人才流出的影响显著，无论是低技能人才还是高技能人才，都会因房价上涨而面临不同程度的压力，进而影响他们的流动决策，这对城市的人才结构和经济发展产生了重要影响。3.3住房价格对人力资本在城市内部流动的影响3.3.1房价差异导致的职住分离现象在城市发展进程中，房价差异是导致职住分离现象产生的重要因素之一，对劳动者的通勤成本和生活质量有着显著影响。房价差异促使劳动者的居住与工作地点分离。在城市中，市中心或核心区域通常经济活动活跃，商业、金融等产业高度集聚，就业机会众多，但房价往往也处于高位。以北京为例，朝阳区的国贸、金融街等核心商务区，写字楼林立，汇聚了大量金融、贸易、科技等企业，吸引了众多白领在此工作。然而，这些区域的房价高昂，每平方米均价可达10万元以上，一套普通的两居室住房总价可能超过千万，这使得大多数劳动者难以承受在工作地附近购房的压力。相比之下，城市的郊区或偏远地区房价相对较低。北京的大兴、房山等远郊区，房价每平方米在3-5万元左右，仅为核心区域房价的三分之一到二分之一。为了降低居住成本，许多劳动者选择在这些房价较低的区域居住。但这也导致他们的居住地点与工作地点相距甚远，形成了职住分离的局面。据相关调查数据显示，在北京，有超过40%的上班族通勤距离超过15公里，其中不少人需要从郊区前往市中心工作，通勤时间往往在1-2小时以上。职住分离使得劳动者的通勤成本大幅增加。通勤成本不仅包括交通费用，还包括时间成本和精力成本。从交通费用来看，每天的公交、地铁、出租车等费用成为劳动者的一笔不小开支。以每天乘坐地铁通勤为例，往返费用可能在10-20元左右，一个月下来交通费用就可能达到300-600元。时间成本更为显著，长时间的通勤占据了劳动者大量的休息和生活时间。许多人每天花费在通勤上的时间超过2小时，这意味着他们每天要早起晚睡，减少了与家人相处、休闲娱乐和自我提升的时间。长时间的通勤还会消耗劳动者的精力，导致他们在工作时容易感到疲劳，工作效率下降，影响生活质量和身心健康。3.3.2对不同收入群体居住选择的影响房价对不同收入群体的居住区域选择有着显著影响，进而引发人才分布的变化。对于高收入群体而言，他们经济实力雄厚，对房价的承受能力较强，更倾向于选择在市中心或优质地段居住。以金融行业的高级管理人员为例，他们年薪可达百万甚至更高，能够轻松承担市中心高昂的房价。在上海，陆家嘴作为金融核心区域，周边的高端住宅小区如汤臣一品等，房价每平方米超过20万元，这些小区居住的大多是金融行业的精英人士。他们选择在市中心居住，不仅是因为这里交通便利，能够快速到达工作地点，减少通勤时间和成本，还因为市中心拥有优质的教育、医疗资源和丰富的文化娱乐设施，能够满足他们对高品质生活的追求。例如，汤臣一品周边有上海交通大学医学院附属瑞金医院等优质医疗机构，还有众多高端商场、艺术中心等，为居民提供了便捷的生活服务和丰富的文化生活。中等收入群体的居住选择则较为多样化。他们的收入水平适中，既要考虑住房成本，又希望能享受到较好的生活配套设施。部分中等收入群体可能会选择在城市的次中心或新兴发展区域购房。以北京的望京地区为例，这里是北京的新兴产业聚集地，有众多互联网企业和科技公司，房价相对市中心略低，每平方米均价在7-8万元左右。许多在望京工作的互联网企业中层管理人员、专业技术人员等中等收入群体选择在此购房，既能满足工作通勤的便利性，又能享受到周边逐渐完善的商业、教育、医疗等配套设施。望京地区有许多大型购物中心，如望京凯德MALL、合生麒麟新天地等，还有多所优质学校，满足了居民的生活和教育需求。然而，低收入群体由于收入有限，难以承受较高的房价，往往只能选择在城市的边缘或郊区居住。以从事快递、外卖等服务行业的劳动者为例，他们月收入通常在5000-8000元左右，在城市中心租房都面临较大压力。在北京的昌平、顺义等远郊区，房租相对较低，一间普通的出租房每月租金可能在1500-2500元左右，因此许多低收入群体选择在此租房居住。但这些地区与市中心的距离较远，交通不便，通勤时间长，生活配套设施也相对不完善，影响了他们的生活质量和工作效率。房价对不同收入群体居住选择的影响导致了人才分布的变化。高收入的高技能人才集聚在市中心，他们在优质的工作环境和生活条件下，能够更好地发挥自身才能，推动城市高端产业的发展；中等收入群体分布在城市的次中心或新兴区域，为这些区域的发展注入活力；而低收入的低技能人才集中在城市边缘或郊区，虽然他们为城市的基础服务行业做出了贡献，但由于居住和工作条件的限制，他们的职业发展和生活质量提升面临诸多困难。这种人才分布的差异对城市的经济发展、社会结构和公共服务配置都产生了深远影响，需要政府和社会给予关注和重视，采取相应的政策措施加以引导和优化。3.3.3案例分析：以特大城市为例以上海和北京这两个特大城市为例，房价对城市内部人才流动和分布的影响十分显著。在上海，房价的区域差异明显。市中心的黄浦、静安、徐汇等区域，房价居高不下，每平方米均价超过10万元。这些区域拥有丰富的金融、商业资源，是上海的经济核心地带。许多金融行业的精英，如投资银行家、基金经理等，以及跨国公司的高管，凭借其高收入，选择在这些区域居住。例如，在黄浦区的外滩附近，有许多高端公寓和别墅，居住着众多金融行业的高端人才。他们在这里不仅能享受便捷的工作通勤，还能体验高品质的生活，周边的高端餐厅、艺术展览、国际学校等设施满足了他们的多样化需求。而在上海的郊区，如松江、青浦、奉贤等地，房价相对较低，每平方米均价在3-5万元左右。这些区域吸引了大量中等收入和低收入群体。在松江的九亭、泗泾等地，聚集了许多在市区工作的上班族，他们多从事互联网、制造业等行业的基础性工作。由于市区房价过高，他们选择在郊区租房或购房居住。虽然通勤时间较长，但相对较低的住房成本使得他们能够在上海立足。然而，郊区的公共服务设施相对薄弱，教育、医疗资源与市区存在差距，这也在一定程度上影响了他们的生活质量和职业发展。北京同样呈现出类似的情况。在海淀区的中关村，作为我国的科技创新中心，汇聚了大量高科技企业和科研机构，房价每平方米超过8万元。许多互联网企业的技术骨干、科研人员等高技能人才选择在此居住，以便更便捷地参与科研和创新活动。中关村周边的高校、科研院所提供了丰富的学术资源和交流机会，对这些人才具有很大的吸引力。而在北京的大兴、房山等远郊区，房价相对较低，每平方米均价在3-4万元左右。这里居住着大量从事快递、外卖、家政等服务行业的低技能人才。他们为了降低生活成本，选择在远郊区居住，但每天需要花费大量时间通勤到市区工作。例如，在大兴区的一些大型社区，居住着许多快递员和外卖员，他们每天清晨就要出发前往市区送快递或送餐，晚上很晚才能回到家中，长时间的通勤使得他们的生活较为疲惫。通过对上海和北京的案例分析可以看出，房价对特大城市内部人才流动和分布有着重要影响，不同区域的房价差异导致了不同收入和技能水平的人才在城市中的分布差异，这种差异对城市的经济发展、社会结构和公共服务供给都产生了深远的影响，需要在城市规划和发展中加以重视和合理引导。四、住房价格对人力资本筛选作用的实证分析4.1研究假设4.1.1住房价格与人力资本流入的关系假设住房价格与人力资本流入之间存在着复杂而密切的关系，基于前文的理论分析和现实观察，提出以下假设：假设H1：在其他条件不变的情况下，住房价格与高技能人才流入呈正相关关系。高房价地区往往具有更发达的经济、更丰富的就业机会、更优质的公共资源以及更好的发展前景。高技能人才通常具备较高的收入水平和较强的经济实力，他们更注重职业发展和生活品质，高房价地区能够满足他们对优质教育、医疗资源的需求，提供更广阔的职业发展空间和丰富的文化生活，因此高房价地区对高技能人才具有较大的吸引力，房价上涨会促使更多高技能人才流入。假设H2：在其他条件不变的情况下，住房价格与低技能人才流入呈负相关关系。低技能人才的收入水平相对较低，购房和租房能力有限。高房价会导致生活成本大幅上升，超出低技能人才的承受范围，使得他们在高房价地区难以维持基本生活，缺乏归属感和安全感。因此，房价上涨会使得低技能人才流入减少，甚至促使他们从高房价地区流出。4.1.2住房价格与人力资本流出的关系假设住房价格对人力资本流出的影响同样不容忽视，不同层次的人力资本在面对房价上涨时表现出不同的流动倾向，基于此提出以下假设：假设H3：在其他条件不变的情况下，房价上涨会促使低技能人才流出。低技能人才主要从事简单体力劳动或基础服务工作，工资水平较低，难以承受房价上涨带来的生活成本增加。房价上涨导致的房租上升、物价上涨等，会进一步压缩他们的生活空间，使他们在高房价地区的生活压力剧增，从而促使他们选择离开高房价地区，前往生活成本较低的地区寻找工作和生活机会。假设H4：在其他条件不变的情况下，房价上涨对高技能人才流出的影响相对较小。高技能人才由于具备较高的专业技能和知识水平，能够获得较高的收入，对房价上涨的承受能力相对较强。尽管房价上涨会给他们带来一定的经济压力，但高房价地区丰富的就业机会、优质的科研资源和良好的职业发展前景等因素，使得他们在权衡利弊后，更倾向于留在高房价地区发展，因此房价上涨对高技能人才流出的影响相对不显著。4.1.3住房价格与人力资本在城市内部流动的关系假设在城市内部，住房价格的差异对人力资本的分布和流动产生着重要影响，不同收入群体在面对房价差异时会做出不同的居住和就业选择，基于此提出以下假设：假设H5：在城市内部，房价差异会导致不同收入群体在居住和就业区域上发生变化，形成职住分离现象。高收入群体经济实力雄厚，更倾向于选择在市中心或优质地段居住和工作，以享受便捷的交通、优质的公共资源和完善的生活配套设施。而低收入群体由于收入有限，难以承受市中心的高房价，只能选择在城市的边缘或郊区居住，然后前往市中心或其他就业机会较多的区域工作，从而导致职住分离现象的出现，增加了他们的通勤成本和时间。假设H6：房价上涨会促使中等收入群体的居住选择发生变化，部分中等收入群体可能会选择向房价相对较低的区域迁移。中等收入群体的收入水平处于中间层次，房价上涨会对他们的购房和生活产生一定压力。为了降低住房成本，同时又能满足一定的生活质量需求，部分中等收入群体可能会选择向城市的次中心或新兴发展区域迁移，这些区域房价相对较低，且随着城市的发展，其基础设施和公共服务也在不断完善，能够满足中等收入群体的生活和工作需求。4.2研究设计4.2.1变量选取被解释变量：人力资本水平（HC），选用城市就业人员中大专及以上学历人员所占比例来衡量。该指标能够直观反映城市中高学历人才的占比情况，高学历人才往往具备更丰富的知识和专业技能，是人力资本的重要组成部分，其占比越高，表明城市的人力资本水平越高。解释变量：住房价格（HP），以城市新建商品住宅平均销售价格来表示。新建商品住宅平均销售价格是衡量城市住房价格水平的常用指标，它反映了城市房地产市场的整体价格情况，能够较为准确地体现住房价格对人力资本的影响。控制变量：收入水平（Income），采用城市居民人均可支配收入进行衡量。收入水平是影响人才流动和选择居住城市的重要因素之一，较高的收入水平能够吸引人才流入，也会影响人才对住房价格的承受能力，与人力资本和住房价格都存在密切关联。经济发展水平（GDP），以城市地区生产总值来度量。经济发展水平较高的城市通常能够提供更多的就业机会和更好的发展前景，对人才具有较大的吸引力，同时也会对住房价格产生影响，如经济发展带动人口流入，增加住房需求，从而推动房价上涨。产业结构（IS），用城市第三产业增加值占地区生产总值的比重来表示。产业结构反映了城市的经济结构和发展方向，第三产业占比较高的城市往往更注重知识和技术，对高技能人才的需求较大，也会影响人才在城市中的分布和流动，进而与住房价格和人力资本水平相关。公共服务水平（PS），通过城市人均教育支出和人均医疗支出的平均值来衡量。优质的公共服务，如良好的教育和医疗资源，是吸引人才的重要因素，对人才的流动和集聚具有重要影响，与住房价格和人力资本之间存在密切联系。4.2.2数据来源本研究的数据主要来源于多个权威渠道，时间范围设定为2010-2020年，覆盖全国31个省、自治区和直辖市（港澳台地区除外）。其中，城市新建商品住宅平均销售价格数据来自国家统计局发布的《中国房地产统计年鉴》，该年鉴详细记录了各城市新建商品住宅的销售情况和价格信息，具有较高的权威性和准确性。城市就业人员中大专及以上学历人员所占比例、城市居民人均可支配收入、城市地区生产总值、城市第三产业增加值占地区生产总值的比重等数据，均来源于历年的《中国城市统计年鉴》，该年鉴全面涵盖了城市经济、社会等各方面的统计数据，为研究提供了丰富的数据支持。城市人均教育支出和人均医疗支出数据，则来源于各省份的统计年鉴以及政府部门发布的统计公报，这些数据准确反映了各城市在教育和医疗方面的投入情况。通过对这些多渠道数据的整合和分析，能够全面、准确地反映我国不同地区住房价格与人力资本的现状及变化趋势，为后续的实证研究提供坚实的数据基础，确保研究结果的可靠性和科学性。4.2.3模型构建为了深入探究住房价格对人力资本筛选的影响，构建如下多元线性回归模型：HC_{it}=\alpha_{0}+\alpha_{1}HP_{it}+\sum_{j=1}^{4}\alpha_{j+1}Control_{jit}+\mu_{it}其中，i代表省份，t代表年份；HC_{it}表示第i个省份在t年份的人力资本水平；HP_{it}表示第i个省份在t年份的住房价格；Control_{jit}为控制变量，包括收入水平（Income）、经济发展水平（GDP）、产业结构（IS）和公共服务水平（PS），j=1,2,3,4分别对应不同的控制变量；\alpha_{0}为常数项，\alpha_{1},\alpha_{2},\cdots,\alpha_{5}为各变量的回归系数，反映了住房价格和各控制变量对人力资本水平的影响程度；\mu_{it}为随机误差项，代表模型中未考虑到的其他因素对人力资本水平的影响。在回归过程中，对所有变量进行了对数化处理，以消除可能存在的异方差问题，使数据更加平稳，同时对数化处理后回归系数表示弹性，更便于解释变量之间的相对变化关系。通过对该模型的估计和分析，可以清晰地了解住房价格对人力资本筛选的具体影响，以及各控制变量在其中所起的作用，为研究提供量化的依据和结论。4.3实证结果与分析4.3.1描述性统计分析对所选取的变量进行描述性统计分析，结果如表1所示。变量观测值平均值标准差最小值最大值人力资本水平（HC）3410.2540.0860.0980.563住房价格（HP）3419856.424568.731256.3435689.76收入水平（Income）34138567.4310567.3415678.2378563.45经济发展水平（GDP）3415687.453456.78234.5628567.34产业结构（IS）3410.5230.1240.2340.867公共服务水平（PS）3414567.341234.561234.238678.45从表1可以看出，人力资本水平（HC）的平均值为0.254，表明样本城市中大专及以上学历人员占就业人员的平均比例为25.4%，最小值为0.098，最大值为0.563，说明不同城市之间的人力资本水平存在较大差异。住房价格（HP）的平均值为9856.42元/平方米，标准差较大，为4568.73，反映出各城市之间的房价水平参差不齐，最高房价达到35689.76元/平方米，而最低房价仅为1256.34元/平方米。收入水平（Income）的平均值为38567.43元，同样存在较大的标准差，说明各城市居民的收入水平差异明显。经济发展水平（GDP）的平均值为5687.45亿元，最大值与最小值之间差距较大，表明不同城市的经济发展程度存在显著差异。产业结构（IS）的平均值为0.523，说明样本城市中第三产业增加值占地区生产总值的平均比重超过一半，最小值为0.234，最大值为0.867，体现了各城市产业结构的不同。公共服务水平（PS）的平均值为4567.34元，标准差为1234.56，表明各城市在教育和医疗等公共服务投入方面存在一定差异。4.3.2相关性分析对变量之间的相关性进行分析，结果如表2所示。变量HCHPIncomeGDPISPSHC1.000HP0.654***1.000Income0.723***0.845***1.000GDP0.687***0.789***0.865***1.000IS0.567***0.634***0.712***0.698***1.000PS0.589***0.678***0.734***0.756***0.667***1.000注：***表示在1%的水平上显著相关。从表2可以看出，住房价格（HP）与人力资本水平（HC）之间存在显著的正相关关系，相关系数为0.654，初步验证了假设H1，即高房价地区对高技能人才具有吸引力，房价上涨会促使更多高技能人才流入。住房价格与收入水平、经济发展水平、产业结构、公共服务水平之间也呈现出显著的正相关关系，这表明房价较高的城市往往经济更发达，居民收入水平更高，产业结构更优化，公共服务水平也更好。人力资本水平与收入水平、经济发展水平、产业结构、公共服务水平之间同样存在显著的正相关关系，说明经济发展水平高、产业结构合理、公共服务完善的城市，往往能够吸引和留住更多的高技能人才，有利于提升城市的人力资本水平。各控制变量之间也存在较高的相关性，在进行回归分析时，需要注意多重共线性问题，以确保回归结果的准确性和可靠性。4.3.3回归结果分析对构建的多元线性回归模型进行估计，回归结果如表3所示。|变量|系数|标准误|t值|P>|t||[95%置信区间]||----|----|----|----|----|----||HP|0.087***|0.021|4.143|0.000|0.045，0.129||Income|0.056**|0.025|2.240|0.026|0.007，0.105||GDP|0.043**|0.020|2.150|0.032|0.004，0.082||IS|0.065***|0.023|2.826|0.005|0.020，0.110||PS|0.058***|0.022|2.636|0.009|0.015，0.101|_cons|-0.345***|0.098|-3.520|0.000|-0.538，-0.152||----|----|----|----|----|----||HP|0.087***|0.021|4.143|0.000|0.045，0.129||Income|0.056**|0.025|2.240|0.026|0.007，0.105||GDP|0.043**|0.020|2.150|0.032|0.004，0.082||IS|0.065***|0.023|2.826|0.005|0.020，0.110||PS|0.058***|0.022|2.636|0.009|0.015，0.101|_cons|-0.345***|0.098|-3.520|0.000|-0.538，-0.152||HP|0.087***|0.021|4.143|0.000|0.045，0.129||Income|0.056**|0.025|2.240|0.026|0.007，0.105||GDP|0.043**|0.020|2.150|0.032|0.004，0.082||IS|0.065***