新兴产业发展对城市经济的影响

期刊目录网城市管理论文发表2020-03-12 11:31关注(1)

　　新兴产业的崛起繁荣了城市经济，也带来了新的房价问题。本文以杭州市为例，论述新兴产业的崛起对于城市经济以及住房价格水平的影响，并通过收集整理住房价格、新兴产业的空间数据，构建地理空间分析模型，运用核密度分析和皮尔逊相关系数等方法研究杭州市主城区房价空间分布特征，综合分析新兴产业的空间布局对房价的影响及二者之间的关系，为城市政策的制定和住房价格水平研究提供理论支持。

新兴产业发展对城市经济的影响

　　关键词：住房价格；新兴产业；互联网公司；空间相关性

　　当前，我国经济正处于高速增长转向高质量发展的阶段。战略性新兴产业的发展，如软件信息、高端装备制造、生物医药等产业的崛起，为我国经济发展注入了新动能，为城市经济的繁荣作出新贡献。但是，应该看到新兴产业的集聚对城市房地产市场产生刚性需求，对住房价格产生影响。本文选择杭州市的数据进行实证分析，探索新兴产业的空间布局对城市经济以及住房价格水平的影响，探寻其内在的空间联系。这既是为政府城市建设提供决策依据，也是为城市居民不动产购置提供参考。

　　一、相关研究文献评述

　　战略性新兴产业是指以重大技术突破和重大发展需求为基础，对经济社会全局和长远发展具有重大引领带动作用、成长潜力巨大的产业，学术界关于新兴产业促进城市经济发展的研究较多。如郭克莎（2019）提出，发展新兴产业有利于推动产业结构的转型升级，是经济新的增长点，有利于促进工业和经济的稳步增长。李萌（2016）认为，我国产业结构不断优化升级，战略性新兴产业在促进社会经济发展方面的重要性日益凸显。赵玉林等（2015）采用结构方程模型对战略性新兴产业促进经济发展的路径进行实证分析，研究发现新兴产业的发展能通过科技创新、劳动力资源优化配置和企业集群等因素促进经济发展。而关于新兴产业集聚影响住房价格的研究较少，且主要集中在产业转型升级与房价的关系上。宋婧（2019）使用2004-2017年我国30个省直辖市的面板数据，研究区域科技创新、产业结构对房价的影响，结果表明：科技创新能力提升和产业结构优化均能对房价产生正向效应,但影响程度与区域经济发展水平有关,东部发达地区科技创新能力更高，产业优化较好，为房价的稳定提供了长期支撑。陈甬军等（2019）基于2003-2017年我国省级面板数据,运用面板向量自回归模型研究发现：房价与产业结构升级之间存在相互的正向作用,且二者之间的相互作用在中西部地区更强。刘嘉毅等（2014）实证检验了产业结构变迁对住宅价格变动的影响，研究结果表明：产业结构合理化、产业结构高级化均对住宅价格有显著正向影响，并且两者对东部、中部、西部住宅价格的影响效应依次递减。通过对文献的梳理和总结发现，学界对于传统的城市住房价格水平的影响因素研究中，对于新兴产业对城市经济和住房价格水平的研究较少，同时已有的研究中，研究对象主要为省级全样本数据，而以典型新兴城市住房价格为样本数据的研究则相对较少。杭州作为一个历史文化底蕴深厚的古城，经济、文化实力兼具，同时又是新兴产业集聚的创新型大城市，颇有研究价值。因此，本文探索杭州市新兴产业的空间分布对于城市经济的影响，进而研究其和杭州市住房价格的关系，以期获得的研究成果能较好地弥补国内现有研究之不足。

　　二、新兴产业发展对城市经济及房地产业的影响分析

　　进入21世纪后，科技水平的高速进步带动我国战略型新兴产业蓬勃发展。当前我国经济正经历创新驱动下的产业革命，如共享经济、生物医药、人工智能、高端设备制造等新兴产业的崛起，其与关联产业相融合并逐步形成产业链和产业集群，将有利于提升中国产业的自主创新能力，促进我国产业结构不断升级。新兴产业的兴起带动其相关产业的发展，给未来市场带来更多的发展机遇和空间。一方面，战略性新兴产业作为一种崭新的产业类型，能够通过技术创新、商业模式创新等改造传统产业，促进产业结构合理化、高级化，增强产业竞争力，从而促进经济发展；另一方面，战略新兴产业能够实现产业、资源和环境的协调发展，符合绿色可持续发展的要求，具有促进经济又好又快发展的能动效应。“十三五”以来，我国战略性新兴产业的发展势头迅猛，其相关产业的增速高于总体经济的增速水平，持续发挥了经济支柱作用。国内多个城市在改革的实践中主动培育战略型新兴产业，通过自主创新打造特色产业集群，进而促进城市经济的发展。如深圳作为中国特色社会主义先行示范区，其新兴产业占地区生产总值比重为37.8%，汇集腾讯、华为等大批知名企业，上市公司数量超过50家，是国内互联网集聚效益最明显的城市之一。又如合肥，以科大讯飞等为代表的人工智能产业集群的引领下，其战略性新兴产业增加值在2013-2018年五年间年均增长20.6%，对全市规模以上工业增加值贡献率达到76.9%，推动规模以上工业增加值年均增长11.4%，增速位居全国省会城市前列。经济的提速直接促进城市化水平和土地价格的提升，是房价变动的本质推动力。例如，在阿里巴巴等互联网高科技企业的带动下，互联网经济成为杭州新的重要经济增长点，促进杭州市经济转型升级，2018年全市规模以上战略性新兴产业同比增长13.3%，占规模以上工业增加值的30.6%，拉动规模以上工业增加值增长4.0个百分点。其中数字经济核心产业增加值3356亿元，同比增长15.0%，占GDP的24.8%。正是这些新兴产业的快速、强势的崛起，带动了杭州市的经济发展水平。2018年GDP达到13500亿元，占全浙江省总产值的24.02%，同比增长7%，位居全国前十①。经济快速增长带动房价上涨。统计资料显示，2018年杭州十区商品房成交均价为25817元/㎡，同比2017年上涨了约17%；主城区新房成交均价为为37238元/㎡，同比2017年上涨了约29%。新兴产业的兴起带动产业结构的革命，也拉动房地产市场。因此，本文以杭州市为例，实证研究以互联网高新技术为代表的新兴产业集聚对经济发展及房价的影响。

　　三、新兴产业布局对住房价格的影响：基于杭州数据的实证分析

　　（一）样本变量选择

　　1.样本的选择。杭州作为互联网驱动下的新一线城市，新兴产业尤其是高新技术产业的集聚是杭州产业发展的一大特色。近年来随着互联网及高新技术产业的蓬勃发展，杭州的经济水平和城市综合实力都得到高速发展，大有赶超北上广深之势，选择杭州作为研究对象具有较高的客观代表性。本文选取的研究范围为杭州的西湖、拱墅、上城、下城、江干、滨江、萧山、余杭8个辖区，涵盖杭州市主要建成区范围。临安、富阳等刚刚撤市建区的地区，因城市发展水平、城市建成区范围等与主城区有较大差距，不在本文探讨范围内。2.变量的选择。本文中采用的房价数据来源于链家网，选择其网站上的2018年12月二手房挂牌价作为住房价格的研究数据。对于新兴产业，本文选取杭州市发展较快、规模较大的互联网产业作为代表，选择的互联网公司的空间信息数据来源于高德地图中的“网络科技”POI数据（截至2018年底），收集杭州市网络科技类公司的空间位置数据。

　　（二）研究分析方法

　　1.基于ArcGIS的核密度分析。本文采用点密度分析，根据输入互联网公司和住房价格的点数据计算其在整个区域的分布状况，并产生一个连续的密度表面，从定量视角研究二者的空间分布特征，密度值越高意味着互联网公司和高房价的集聚程度越高。点密度计算公式为：

　　（三）模型分析结果

　　1.互联网公司和住房价格的空间分布特征。通过ArcGIS里的空间分析工具里的核密度分析工具进行点要素的核密度计算与分析，值越大代表互联网公司分布密度越高，生成核密度图（图1a）。结果显示：杭州市主城区的互联网公司分布呈现以中心城区为核心，局部地区形成次核心的格局。西湖区和上城区是杭州市传统市中心地区，位于西湖湖畔，其地区建设开发较早，地价较高，一些较早入驻的互联网公司多落位于此；而拱墅区北部软件园则汇集了诸如浙大网新等新兴产业园区，很多刚入驻杭州不久的互联网企业选择在此落位；未来科技城则因城西科创大走廊政策的实施，以阿里巴巴为代表的大型互联网企业的落户，使该地区近年来创新要素显著集聚；滨江区则是以网易和海康威视等公司为代表，这些大型企业的总部或分部落户杭州选择滨江区，提高了该板块的互联网公司的集聚程度。下沙是目前浙江省最大的高教园区———即下沙高教园区，其搭建的产学研一体化平台和技术创新成果支撑起杭州市乃至浙江省的创新教育产业发展。同理，对住房价格数据进行分析，生成核密度图（图1b）。如图所示，杭州市主城区的住房价格呈现出“一心多组团”格局。均价的高峰值主要位于西湖周边的传统主城区，同时萧山区、余杭区的临平新城、未来科技城版块等也有较高的均价分布，形成高值集聚组团。其中，上城区、下城区和西湖区，作为杭州市较早开发的湖滨地区，土地价值较高，居民多为老杭州市民，随着城市建设的开展，城市的不断扩张，使得市中心地区的地价不断升高，带动住房价格的水涨船高。滨江区则是因为其板块定位为高新产业区，其住房价格同样处于较高水平。临平新城板块则因为地方政策的拉动以及地铁1号线的率先贯通带来大量刚需的涌入，多数来到杭州发展的年轻人选择在此购房置业，形成了一个房价高集聚区。杭州未来科技城是全国四大未来科技城之一，受益于城市发展战略的引领、城西科创大走廊的规划和阿里巴巴等龙头企业的入驻，使其成为杭州市置业投资的新高地。由于上述杭州市互联网公司的空间分布和住房价格分布规律有空间上的相似情况出现———即以西湖周边地区为核心，聚集峰值向周边地区递减，并在局部地区形成聚集组团或核心的特征，故本文进一步研究互联网公司的布局对于房价的分布规律的影响，二者之间在空间上是否存在一定的关联性。2.基于SPSS的房价空间分布与互联网公司空间分布数量的相关性分析。笔者利用SPSS软件绘制了回归标准化残差的正态分布图，结果显示样本点的分布基本呈现在一条直线上，小值区域有少部分点偏离（图2），表明样本数据基本服从正态分布。剔除部分无效数据后，利用皮尔逊相关系数分析得到杭州市主城区住房价格水平和互联网公司的空间分布数量之间的相关系数r=0.316（表1），故二者相关关系呈正相关；其值在0.01级别，经检验sig=0.004，即p值处于小于0.01的范围，故呈现显著相关关系，说明杭州市主城区的住房价格水平和互联网公司的数量间呈显著相关关系，即互联网公司的空间分布越多、越密集，则该地区的住房价格水平越高；互联网公司的空间分布越少、越分散，则该地区的住房价格水平越低。3.房价空间分布与互联网公司空间布局相关性分析。为了从地理空间角度佐证上述结果，本文利用ArcGIS中的波段集统计工具，对杭州市住房价格核密度分析栅格数据和互联网公司栅格数据进行相关性分析（图3）。结果显示，西湖周边地区的互联网公司和房价高值的集中度较高，整体上呈现出以西湖周边地区为核心，向四周递减，局部形成次中心的趋势。高集聚区主要集中在西湖区、钱江新城、下城区和滨江区一带；拱墅区、萧山区和余杭区临平新城也有部分集聚特征出现。这意味着杭州市主城区内房价的空间分布与互联网公司的空间分布呈现正相关性，即互联网公司集聚程度越高的地区，住房均价越高；互联网公司集聚程度越低的地区，住房均价越低。西湖周边地区区位条件优越，开发较早，是传统的城市中心地区，各项设施和生活配套齐全。但作为城市发展核心，目前该板块增量的城市功能多以商业、办公和各类城市服务设施为主，考虑到交通和居住环境的影响，住宅在该地区很难有继续增量发展的空间。滨江区、萧山区、城西板块、以及临平新城附近，开发相对较晚，但随着杭州市互联网相关产业的蓬勃发展，带动其配套设施逐渐趋于完善，交通便利，且人口结构以年轻人居多，因此这些地区的年轻人在选择置业时往往会考虑上班通勤问题，常常选择距离单位较近的住区购房，而这些地区的互联网企业的入驻也拉动了板块经济水平的提高，进而带动地区房价的上升。从分析结果上看，以互联网公司为代表的新兴产业的布局对于城市经济的发展和住房价格水平具有显著的影响且为正相关。受益于杭州市对于信息技术、网络科技等战略性新兴产业发展的大力扶持，高速增长的新兴产业有效地促进了城市经济水平的提高，进而影响了城市住房价格水平的变化。

　　四、结论与政策启示

　　本文基于杭州市的数据实证，揭示杭州市主城区普通住宅房价的空间分布规律，研究新兴产业的布局和杭州市住房价格的空间分异的相关性。研究结果表明：一是互联网公司空间分布与房价呈“一心多组团”格局。互联网公司和房价高值的集中度整体上呈现出以西湖周边地区为核心，向四周递减，局部有次中心的格局。次中心多分布在杭州市传统市中心、钱江新城板块以及滨江区，产业发展较为集中的地区较多地出现房价的高值集聚。二是互联网公司集聚度与房价呈正相关。每一区域的房价和该区域板块内的互联网公司的数量分布几乎都呈线性相关，互联网公司集聚程度越高，该地区的房价水平越高。互联网公司集聚程度越低，该地区的房价水平越低。在我国当前“房住不炒”和国家加强住房市场调控的大背景下，杭州的住房市场仍然较为火热，市区新房楼盘常出现“万人摇号”的火爆景象。基于本研究的结论，结合杭州市政策调控的实际经验，得出有如下启示：1.调整和优化城市的产业空间布局，建立完善的城市产业布局体系。在新兴产业集群的时代，土地供应、产业落位应结合城市住房价格水平分布进行考量，对产业的空间布局进行适当调整和优化，有利于缓解住房市场供给压力和市民住房的刚需压力，保持市场稳定。要以完善的产业布局体系作为支撑，有利于更好地平均城市的产业集群，做到产业发展空间和城镇发展空间相契合，稳定房价水平。2.深度发掘战略性新兴产业促进经济增长的能动效应。产业结构转型升级有利于带动经济发展，这就要求加强对战略性新兴产业政策引导，进一步促进战略性新兴产业技术突破，建立产学研一体的技术创新体系，促进产业结构转型升级，发挥战略性新兴产业促进经济增长的能动效应。3．新兴产业的蓬勃将促进房地产行业深化改革模式。新兴产业的迅速发展有利于促进房地产行业的深化改革，房地产行业应借助新兴产业之翼转型，创新商业模式，如长租公寓等新兴地产。地方政府作为引导者、协调者和城市发展的统筹者，应合理规划，完善相关政策配套，促进产业共融，相互拉动。

　　参考文献：

　　[1]李萌.创业投资引导基金发展若干问题思考——基于战略性新兴产业发展视角的分析[J].价格理论与实践,2016(12):171-174.

　　[2]郭克莎.中国产业结构调整升级趋势与“十四五”时期政策思路[J].中国工业经济,2019(7).

　　[3]赵玉林、王筱茜.战略性新兴产业对经济发展带动作用的路径研究———基于对武汉东湖高新区的调研[J].科技进步与对策,2015(3).

　　[4]周祥、王丽娅.城市交通便利度对房价影响研究———基于14座新一线城市面板数据分析[J].价格理论与实践,2019(10).

　　[5]胡元瑞.人才引进政策对城市住房价格影响研究——基于南京、武汉、西安三市的实证分析[J].价格理论与实践,2019(4).

　　[6]宋婧.区域科技创新、产业结构与房价——基于30个省直辖市面板数据的实证检验[J].财经理论与实践,2019(6).

　　[7]陈甬军、李环环.房价、产业结构升级和人力资本结构——基于PVAR模型的动态分析[J].工业技术经济,2019(8).

　　[8]刘嘉毅、陶婷芳、夏鑫.产业结构变迁与住宅价格关系实证研究———来自中国内地的经验分析[J].财经研究,2014(3).

　　作者：韩昊英陈宇张小东

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