王 海，朱 琳，梁冬慧

（1.浙江工商大学 经济学院，杭州310012；2.北京网聘咨询有限公司 杭州分公司，杭州 310018）

一、前言

改革开放40多年来，伴随着中国经济发展水平不断提高，城市在地区经济发展中的角色越来越重要。但与此同时，房价高涨、房地产泡沫等“大城市病”问题也层出不穷。尤其在中央提出“去库存”发展战略后，各地纷纷松绑房地产政策，导致房地产投资爆发式增长，许多城市房价一路飙升。从国家统计局公布的数据来看，2018年中国商品房平均销售单价为8737元／平方米，较1998年的2063元／平方米上涨了323.5%。为此，2019年中央经济工作会议明确提出“要坚持房子是用来住的、不是用来炒的定位，全面落实因城施策，稳地价、稳房价、稳预期的长效管理调控机制，促进房地产市场平稳健康发展”。而对于地方政府而言，采取驻地迁移的方式进行城市功能疏散以促进经济社会可持续发展成了可取之策。如北京市政府以迁往通州的方式坚定不移抓疏解，深入整治“大城市病”①资料来源：http：／／www.bj.xinhuanet.com／tt／2019-02／20／c_1124142632.htm。。但就不同地区而言，政府驻地迁移对房地产业的影响并不一致。如湖南省政府驻地迁移后，新址周围楼盘增多，地价明显上涨。但迁移后的“鬼城”现象同样存在，驻地迁移导致大片房屋空置无人居住②资料来源：http：／／www.sohu.com／a／77445846_362046。。考虑到房价高、买房难已成为社会各界关注的焦点（张川川等，2016）［1］，实证检验并明确政府驻地迁移对地区房地产业的影响特征具有现实的紧迫性和学术的重要性。

政策层面，《民政部关于加强政府驻地迁移管理工作的通知》（民发〔2008〕127号）指出政府驻地迁移对“促进当地经济社会的可持续发展发挥了积极作用”。这一点从国外政策实践中可见一斑。日本政府计划搬迁中央机关时，多地积极“争抢”并认为接收中央机构能帮助激活当地经济①资料来源：http：／／m.haiwainet.cn／middle／345805／2015／0831／content_29115718_1.html。。英国政府8成办公楼也意图搬离伦敦市中心以便提高工作效率、促进经济发展②资料来源：https：／／world.huanqiu.com／article／9CaKrnJFDKj。具体而言，英国政府2010年在伦敦占据143栋楼，现已腾空72栋在伦敦的政府大楼，目标是2020年之前在伦敦只剩23栋楼。。韩国政府部门也迁往世宗市以缓解“都市化恶象”③资料来源：http：／／www.sohu.com／a／228204535_486911。。这些现象均表明政府驻地迁移并非“有害无益”（Faggio，2013；Faggio and Overman，2014；Jofre et al.，2020；Becker et al.，2021）［2～5］。但在中国现行经济社会体制下，政府搬迁“激化了干群矛盾，影响了社会稳定”的可能仍然存在。对此，中央政府先后出台《国务院关于行政区划管理的规定》（国发〔1985〕8号）、《关于党政机关停止新建楼堂馆所和清理办公用房的通知》（中办发〔2013〕17号）以及《行政区划管理条例》等文件，通过加大政府驻地迁移审批难度遏制地方政府的驻地迁移行为。与政策导向相悖的是，地方政府违背政策“未批先迁”“边批边迁”现象频发。这可能是因为在已有政绩考核机制下，出于政治晋升的激励，地方官员可能通过政府驻地迁移促进驻地新址地区地价上升，引导以土地财政及其融资为主的基建资金流入相应基础设施领域，以期带动地区经济增长（傅勇，2010；邵朝对等，2016）［6～7］。但对此一个潜在的担心是，政府驻地迁移沦为地方政府的土地财政手段，使得“居者难有其屋”，房地产泡沫不断扩大，最终对社会稳定造成不利影响。因此，明确政府驻地迁移对地区房地产业的影响至关重要。

就中国地方政府驻地迁移的影响，王海和尹俊雅（2018）［8］认为政府驻地迁移具有明确的资源配置效应，并将有助于地区经济发展。在此基础上，卢盛峰等（2019）［9］研究发现地方行政中心迁入的经济收益在地理上存在衰减效应。王海等（2020）［10］发现政府驻地迁移将降低企业融资能力，强化其融资约束，加剧制造业企业“脱实向虚”态势。而房地产市场的过度繁荣正在不断侵蚀着中国经济发展转型升级空间。已有研究虽然就政府驻地迁移的经济影响进行了有益探索，但关于政府驻地迁移与房地产业关联的分析仍有待深入。需要明确的是，政府驻地迁移不仅仅实现了政府办公地点的空间转移，还体现了政府对地区经济发展模式的统筹规划。驻地迁移既是地方政府改变辖区空间布局的重要手段，也是传递政府对城市未来发展规划的信号机制。经济新常态下，有序推进新型城镇化建设成为应有之义。而在城镇化进程中，城市房价高企等问题成为社会舆论与政府政策关注的重点（骆永民，2011）［11］。由此，本文以房价收入比表征地区房地产泡沫问题并进行回归分析，以期进一步明确政府驻地迁移的影响特征。

基于以上分析，本文利用政府驻地迁移这一典型政府行为实证检验其对地区房价收入比的影响。研究结果表明政府驻地迁移显著降低了地区房价收入比，缓解了房地产泡沫问题。且这一影响与房地产业变动和地区经济发展存在关联。与既有文献相比，本文的创新点主要体现在以下几方面：首先，丰富了政府驻地迁移和地区房地产泡沫等相关主题的研究文献；其次，利用政府驻地迁移实际时间构建双重差分模型（DID）进行实证分析，与基于政策批示时间的量化方式相比来说更为精确，也有利于规避“未批先迁”“边批边迁”所造成的遗漏样本问题；最后，本文结论可为中国城市格局优化配置建言献策，也可为理解地方政府在地区经济发展中所扮演的角色提供新的视角。

二、典型事实与文献综述

（一）政府驻地迁移的典型事实

作为改变辖区空间布局的重要政府行为，政府驻地迁移受到广泛的政策关注。《民政部关于加强政府驻地迁移管理工作的通知》（民发〔2008〕127号）、《国务院关于行政区划管理的规定》（国发〔1985〕8号）、《关于党政机关停止新建楼堂馆所和清理办公用房的通知》（中办发〔2013〕17号）以及2019年出台的《行政区划管理条例》都强调要遏制地方政府驻地迁移行为。并要求“高度重视，慎重对待，从严控制政府驻地迁移”。民政部发文指出“今后各地的政府驻地迁移，在未经批准前，不得擅自搬迁。对未报批已搬迁或先搬迁后申报的，我部将一律不予报批，并视情节予以通报”。但与政策导向相悖的是，地方政府“未批先迁”“边批边迁”现象频发。

现实层面，地方政府驻地迁移乱象时有发生。如在国务院批复同意昆明市人民政府驻地由盘龙区东风东路迁移至呈贡区锦绣大街之前，昆明市政府就已打造呈贡新区多年，地铁等基础设施在迁移前已开通，政府行政功能也于正式批文前到位①资料来源：http：／／news.takungpao.com／special／zhengjingzhoubao2015_38／？from＝groupmessage＆isappinstalled＝0。。另外，沈阳市政府于2015年获批迁移。但早在2014年，沈阳市副市长就直言，沈阳市政府即将迁入浑南区。甚至坦言，四年前沈阳市委市政府启动“大浑南”建设，并做出行政中心南移的决定，这个决定从未改变②资料来源：https：／／www.thepaper.cn／newsDetail_forward_1384655。。

从政府驻地迁移事件来看，地方政府违背政策导向擅自迁移的现象依旧存在。对此，一个可能的解释是地方政府意图通过政府驻地迁移实施土地财政，并将因此而赚取的财政资金注入相应基础设施领域以谋取经济增长，以期达成官员政治晋升的目的。此外，政府驻地迁移绯闻事件不断出现，媒体对于政府驻地迁移绯闻的报道与澄清表明该现象受到了广泛的社会关注。这也为本文研究政府驻地迁移的影响提供了现实支撑。

（二）中国房地产泡沫问题研究

在1998年取消福利分房和推行住房货币化分配后，中国房地产业发展饱受关注。国家相关政策历经“政策支持”“抑制房价”“重申支柱产业”“促进房价合理回归”以及“房住不炒”变迁（孟庆斌等，2017）［12］。在此过程中，中国住房价格水平也不断攀升，并已显著影响地区经济社会发展（荣昭和王文春，2014；陈斌开等，2015）［13～14］。关于中国房地产市场是否存在泡沫的研究也开始逐步兴起，如姜春海（2005）［15］、Ahuja等（2010）［16］、高波等（2014）［17］以及刘海云和吕龙（2018）［18］的研究。张川川等（2016）［1］总结认为中国社会各界都承认房价上涨已经超出了居民收入能够承受的合理范围，房地产存在泡沫化的风险。何兴强和杨锐锋（2019）［19］同样发现中国2011、2013以及2015年的房价收入比已经达到10.99、8.62和8.26。这已远高于吕江林（2010）［20］所测算的合理上限区间4.38～6.78。

为进一步分析中国房地产业泡沫情况，本文利用CHFS 2015年28个省级行政区所属70个城市家庭样本数据进行研究。具体参照何兴强和杨锐锋（2019）［19］的方式，利用城市家庭所住房的市价中位数与家庭总收入中位数之比来量化城市房价收入比。基本的房价收入比分布如图1、图2。由图1可以看出城市房价收入的众数比并未显著高于吕江林（2010）［20］所测算的合理上限，但也存在许多城市高于合理区间的现象。进一步分析发现，与中部地区相比，东部及西部的房地产泡沫问题更为严重，相应房价收入比相对更高（见图2）。这一现象表明中国房地产泡沫问题存在较为明显的地区差异。

图1 中国城市房价收入比的总体分布

图2 中国城市房价收入比的地区分布

而关于房地产泡沫的成因，姜春海（2005）［15］认为这主要是由供给者和投机者共同推动所造成的，并认为地方政府对中央政府的有关政策能否“上令下达，不打埋伏”是挤出房地产市场泡沫的关键所在。王永钦和包特（2011）［21］则发现住房供给弹性、住房的质量和产权保护度等对于泡沫的生成具有重要影响。张川川等（2016）［1］认为收入不平等程度加大是导致城市房价收入比和空置率上升的重要原因。总体来看，已有关于房地产泡沫的研究大多停留在理论层面，或是侧重于分析投机、预期以及收入分布等因素。关于政府角色的探讨仍然不足。基于这一考虑，本文将从政府驻地迁移的角度展开研究。

（三）驻地迁移与房价收入比

政府驻地迁移的影响饱受关注。《民政部关于加强政府驻地迁移管理工作的通知》（民发〔2008〕127号）指出驻地迁移“直接关系到区域内政治、经济、文化和行政管理中心的平稳转移，关系到生产力布局的优化和经济社会的持续健康发展”，并要求“从严控制政府驻地迁移”。从已有政府驻地迁移行为特征来看，表面上这是因为老城区交通拥堵或是办公楼年代久远影响到了政府工作的日常开展，实质上这已成为地方政府谋求地区经济发展的策略性行为。地方政府通过自身所具备的经济资源和行政资源配置权来打造新的经济增长极（王海等，2021）［22］，由此推动地区经济发展以获得政治晋升。但这一模式也存在明显的弊端，地方政府可能通过驻地迁移的形式实施土地财政，提高地区财政收入，致使地区房价水平不断攀升。此外，政府驻地迁移对地区房价存在抑制影响。这是因为中国式政府驻地迁移往往也是一种新城建设运动，与驻地原址相比，驻地新址地价更为便宜。伴随着政府驻地迁入，区域房屋供给量会随之提升。根据基本的需求定理，在其他条件不变的情况下，供给量的加大将会使价格水平有所降低。

总体而言，政府驻地迁移与地区房价收入比的关系并不明确。一方面政府驻地迁移会提高地区收入水平，使得房价收入比这一变量的分母值有所增加，从而有效降低地区购房压力；另一方面，政府驻地迁移将对地区房价水平产生影响，这既可能因收入提高所产生的引致需求以及土地财政所提高的建造成本推动地区房价不断提高，也可能通过住房供给量的增加使得区域房价有所降低。为进一步明确政府驻地迁移的影响特征，本文根据城市是否曾发生过政府驻地迁移行为将样本分为实验组和对照组两类，并对比分析政府驻地迁移的潜在影响。从图3、图4的分布来看，对照组（未发生政府驻地迁移的城市）与实验组（发生政府驻地迁移的城市）的房价收入比确实存在明显差异。实验组房价收入比的均值、方差均显著低于对照组。有理由相信政府驻地迁移具有降低地区房价收入比的可能。

图3 实验组与对照组的房价收入比分布

图4 实验组与对照组房价收入比核密度图

三、变量说明与研究设计

（一）变量说明

对于核心解释变量政府驻地迁移，与王海和尹俊雅（2018）［8］、卢盛峰等（2019）［9］的量化方式不同，本文以政府驻地迁移实际时间为基准进行分析。这出于以下考虑：其一，地方政府违背政策导向“未批先迁”“边批边迁”现象频发。以现有文献采用的政府驻地迁移批示时间为准，可能会遗漏大量违规迁移的城市样本。如《民政部关于加强政府驻地迁移管理工作的通知》（民发〔2008〕127号）也指出“有的地方政府法制观念不强，不按程序搬迁的现象时有发生”。其二，若以批示时间为准，可能还存在政府驻地迁移样本筛选可能。国务院已对政府驻地迁移是否妥善进行甄别，驳回不合理的迁移申报，基于这一样本的回归结果易出现“挑选赢家”等问题。事实上，在本文研究样本中，大多数城市存在未获国务院批示而直接开始迁移的行为。出于上述考虑，本文基于网络和调研双重渠道收集、整理地方政府驻地迁移实际时间进行分析。具体而言，政府驻地迁移（relocation）量化主要参照该城市是否曾发生政府驻地迁移行为，若曾发生则定义为1，否则为0。

此外，对于被解释变量房价收入比，考虑到CHFS数据库只公布了省级国标码，地级市层面的行政区域国标码并未公开，这限制了利用这一数据库进行研究的可行性。结合政府驻地迁移行为的识别特征和住房数据的公开情况等问题。本文主要运用中国35个大中城市的数据进行分析。具体来说，家庭年人均可支配收入、家庭平均人口以及人均住房面积等数据来自于地区统计年鉴，房价数据则来自于国家统计局住宅商品房平均销售价格。由此根据式（1）得到城市层面的房价收入比。从图5可以发现房价收入比（城市）与基于CHFS数据库量化的房价收入比分布大致相同，侧面证明了本文量化方式的合理性。

图5 不同数据来源的房价收入比分布图

为避免遗漏变量造成变量间关系的错误解读，本文还添加了一系列控制变量。囊括产业结构（stru）、地区经济发展水平（lpgdp）、人口密度（pdensity）以及政府财政支出占比（fd_out）等。其中，stru主要为地区第二产业占GDP比重，产业层面的集聚有利于提高经济效率，也将与政府驻地迁移的经济影响休戚相关。lpgdp为地区人均GDP的对数，用以控制地区经济发展水平，这将直接关系到购房需求和居民收入层面的变动。pdensity为人口密度的对数，着重体现地区人口的集聚水平，其对地区房价收入比应产生显著正向影响。这是因为人口密度高的地区将会产生更高的购房需求，最终推动地区房价收入比不断提高。fd_out为财政支出占当年所在城市GDP比重乘以一万后的对数。这一数值直接关系到政府驻地迁移的实施及影响，因此将这一变量引入实证模型是合理且必要的。为避免离群值对研究结论产生影响，本文还对相关变量进行了1%的缩尾处理，核心变量的描述性统计如表1。

表1 变量的描述性统计分析

（二）研究设计

在数据整理的基础上，为探索政府驻地迁移对地区房价收入比带来何种影响，构建模型（2）进行回归：

其中，被解释变量为城市房价收入比，该项数值越大指代地区房地产泡沫问题更为严重。grelocationit为本文关心的核心解释变量政府驻地迁移，其中i指代地区，t指代时间。若地区发生过政府驻地迁移行为则量化grelocationit为1，否则为0。基于此构建DID进行回归分析，发生过政府驻地迁移的城市为实验组，否则为对照组。Xit为模型中的控制变量。进一步地，λt表示时间固定效应，用以控制时间层面不随城市变化而变化的因素，μi代表城市固定效应，用以控制城市层面不随时间变化而变化的特征。εit为模型的随机扰动项。考虑到同一个城市在不同时期内的观测值可能存在关联，还对模型标准误进行了城市层面的聚类处理。本文重点关注变量β1的系数。若β1＜0则意味着政府驻地迁移降低了地区房价收入比，缓解房地产泡沫问题，反之则意味着政府驻地迁移会提高地区房价收入比。

四、基准回归与稳健性讨论

（一）基准回归结果

作为改变辖区空间布局的重要政府行为，地方政府驻地迁移事件近年来不断出现。王海和尹俊雅（2018）［8］研究发现政府驻地迁移具有较为明显的资源配置效应，并将有助于地区经济发展。然而，中央政府出台多项政策提高政府驻地迁移审批难度，并强调“可搬可不搬的，原则上不予报批”。一个可能的担忧是政府驻地迁移会改变地区经济空间布局，“激化了干群矛盾，影响了社会稳定”。基于此，考虑到高房价已成中国经济发展、社会稳定不能承受之重（荆强，2010）［23］，本文以房价收入比为被解释变量进行回归检验。对应回归结果如表2。可以看出政府驻地迁移降低了地区房价收入比，表现为变量grelocation对h_percent存在显著负向影响，且这一影响在统计上通过了1%的显著性检验。

表2 政府驻地迁移对地区房价收入比的影响

控制变量方面，人口密度（pdensity）越大的地区房价收入比也会越高。与人口稀疏地方相比，人口密度较高的地区将会有更高的购房需求。这将拉动房价上涨，使得地区房价收入比相对更高。经济较为发达地区的房价收入比相对较低，表现为变量lpgdp对房价收入比存在显著的负面影响。这可能是因为经济发达地区居民的收入相对更高，使得比重有所降低。此外，本文还发现地区第二产业占比（stru）与房价收入比也存在显著正向关联，说明伴随着产业集聚，经济效率的提升会提高劳动力报酬，改善居民的资金约束，最终提高居民的购买需求。且从本文的回归结果来看，这种需求的提升幅度已经高于收入的增长幅度，使得房价收入比有所提高。与上述影响相比，政府干预（fd_out）对地区房价收入比并未产生显著影响，意味着政府干预对地区房价收入比的影响并不稳定。

（二）动态影响及平行趋势检验

表2回归结果表明政府驻地迁移会提高地区房价收入比。但政策影响评估过程中最为担心的问题是，政策实施是否存在“挑选赢家”的现象。就本文而言，选择政府驻地迁移的城市，其房价收入比在迁移之前是否已经呈现下降趋势。若真如此，本文所发现的政府驻地迁移对地区房价收入比的负面影响则被片面夸大了。为避免因“挑选赢家”问题造成对变量间关系的错误解读，构建平行趋势假设检验来考察这种夸大政策效果的可能性是否存在。具体设立模型（3）进行回归：

模型（3）将政府驻地迁移行为拆分为各个年份的虚拟变量Init，并据此识别政府驻地迁移前实验组与对照组间是否存在系统差异。实际回归中表示为beforek及postk，并以虚拟变量的形式进行赋值。如时间点为政府驻地迁移前第1年，则赋值before1为1，否则为0。可以看出政府驻地迁移之前的各个年份（before1～before4）影响都不显著，政策实施后的after3以及after4（4年及以上的迁移样本）则对地区房价收入比存在显著的负向影响（见表3）。也就是说政府驻地迁移事件发生前的迁移城市与未迁移城市间并不存在显著差别，因此并不能拒绝平行趋势检验成立的可能。进一步观察after1～after4的影响系数，可以发现政府驻地迁移的影响逐步扩大，由-0.851提高到-0.996，呈现“滚雪球效应”。但从其统计显著性来看，政府驻地迁移影响具有一定的滞后性。在迁移发生后的第3年影响开始逐步显著，且显著性水平也在逐步提高。这意味着政府驻地迁移的影响需要一定时间才会显现，评估迁移效果还应站在更为长远的角度。如鄂尔多斯市政府迁入康巴什新区后，该区被称为现代“鬼城”，但现在早已发展健全。这一结果在验证前面研究结论稳健性的同时，也进一步明确了政府驻地迁移的影响特征。

表3 政府驻地迁移的动态影响及平行趋势检验结果

（三）考虑趋势变动后的实证检验

前面从平行趋势检验等方面对研究结论进行了一定检验。初步得出了政府驻地迁移前实验组与对照组间不存在系统性差异的分析结论，对应检验结果如图6。然而从图6中的政府驻地迁移动态影响结果来看，其各年的影响系数存在一个逐步变大的趋势。这意味着本文所识别出来的政府驻地迁移影响可能源于不同城市的发展趋势差异，而非迁移行为的“净”影响。为此一方面对各城市房价收入比的初始值及其与时间的交互项加以控制，生成变量firstt1。考虑其影响可能为非线性，本文还对firstt1的二次项firstt1_squ进行控制。控制趋势项后的估计结果如表4第1、2列。基本来看，添加趋势项后的变量grelocation依旧对城市的房价收入比（h_percent）存在显著负向影响。这意味着识别出的负向影响并非源于各城市的禀赋差异，研究结论较为稳健；另一方面，考虑到实验组和对照组还可能存在其他禀赋层面的差异，且这一差异随着时间延长而越发明显。本文生成实验组与时间的交互项treatedt及其平方项treatedt_squ加入回归方程中进行估计。对应结果如表4第3、4列。可以看出，考虑趋势变动后的政府驻地迁移对地区房价收入比的影响在统计上和经济上变得更为明显。为综合分析趋势项的影响作用，将firstt1、firstt1_squ、treatedt和treatedt_squ加入到回归方程中进行分析。从表4第5列的估计结果可以发现政府驻地迁移（grelocation）对地区房价收入比（h_percent）的负向影响依旧成立，进一步表明前面的估计结果稳健可信。

图6 政府驻地迁移的平行趋势检验图

表4 控制地区禀赋后的检验结果

表4（续）

此外，由图6还可以发现政府驻地迁移后各年的影响呈现“滚雪球”效应，变量的影响系数逐步提高。一个可能的解释是当城市成为迁移城市后，其自身发展呈现出结构性的变化。为此，本文参照Alder等（2016）［24］的研究对实验组的发展趋势加以控制。具体依托max［0（t-relocationi）*grelocationit］这一函数生成变量posttrend并进行回归估计，以此控制政府驻地迁移后实验组趋势变动的影响，结果如表5所示。基本来看，表5中政府驻地迁移（grelocation）对地区房价收入比（h_percent）依旧产生了显著的负向影响，且这一影响具有较高的统计显著性。为避免回归结论受到其他因素干扰，本文进一步剔除未发生政府驻地迁移的城市样本，单纯基于发生政府驻地迁移的实验组数据进行回归。由表5第3、4列可以发现政府驻地迁移的负面影响仍然成立。由此证明前面的研究结论稳健可信，政府驻地迁移确实有助于降低地区房价收入比。

表5 考虑迁移后城市发展趋势的研究结果

（四）基于PSM-DID的估计检验

前面通过多种途径验证了研究结论的稳健性。但对这一结论可能还存在的质疑是在分析过程中实验组与对照组间仍存在一定的被忽视的系统性差异，最终使得政府驻地迁移的影响系数显著为负。为此本文利用倾向得分匹配（PSM）的方式进行分析。匹配后实验组与对照组的结果大致趋于正态分布。在上述实验组与对照组完成匹配的基础上，本文进一步构建DID模型进行回归估计，基于PSMDID的估计结果如表6。在剔除其他影响因素后，地方政府驻地迁移仍然显著降低了地区房价收入比。由此进一步证明了研究结论的稳健性。

表6 基于PSM-DID的估计结果

（五）调整聚类方式后的估计检验

为准确识别政府驻地迁移与房价收入比之间的关联，前面对标准误进行了城市层面的聚类处理。这一处理方式意味着本文假定同一个城市在不同时期内的观测值相互关联，不同城市的观测值间则没有关联。在此基础上，考虑到同一省份内的各个城市间可能也存在一定联系，本文将聚类处理方式由地级市调整到省级层面。对应回归结果如表7第1列。可以看出调整变量聚类方式后，政府驻地迁移的影响依旧显著成立。此外，同一省份内政府驻地迁移发生的时间可能也存在联系。本文将标准误聚类到省级及其设立时间的层面进行回归估计。从表7第2列的回归结果来看，政府驻地迁移依旧显著降低了地区房价收入比（h_percent）。前面从区域层面证实了政府驻地迁移影响的稳健性，关于时间层面影响的分析仍不充分。本文也将标准误进行时间层面的聚类处理。由表7第3列的结果可知政府驻地迁移的影响依旧成立。由此证明前面的研究结论确实稳健可信。

表7 调整聚类方式后的估计结果

（六）排除其他经济事件后的估计检验

一个潜在的担忧是本文所识别的政府驻地迁移的影响是源于迁移过程中同步推进的其他区域政策。为排除这一担忧，将开发区政策和经济技术开发区政策等纳入考虑。一方面，已有研究表明开发区政策有助于促进地区经济增长、提升劳动力工资水平（李力行和申广军，2015）［25］。地区建立开发区具有影响房价收入比的可能。为剥离这一政策对政府驻地迁移效果的影响，本文生成城市所在年份是否建成开发区（economic）以及城市所在年份拥有开发区的数量（open）两个变量，并构建其与驻地迁移（grelocation）的交互项进行回归估计。对应回归结果如表8第1、2列，可以看出开发区政策不会影响政府驻地迁移对地区房价收入比的负向影响。表现为交互项系数并不显著，且变量grelocation依旧存在显著负向影响。另一方面，经济技术开发区建设与发展有利于企业实现技术追赶（胡浩然，2018）［26］，并可能因此对区域工资产生影响。本文对此也加以考虑。具体生成城市所在年份是否建成经济技术开发区（technology）以及城市所在年份拥有经济技术开发区的数量（number）两个变量，并构建其与grelocation的交互项进行估计检验。对应结果如表8第3、4列，可以看出考虑经济技术开发区政策影响后，政府驻地迁移对地区房价收入比的影响依旧显著成立。

表8 排除其他经济事件后的估计结果

五、政府驻地迁移的影响机制探讨

虽然政府驻地迁移显著降低了地区房价收入比，随之而来的问题是这一过程何以实现。从被解释变量h_percent数据结构来看，政府应通过房价或是收入层面的变动实现上述影响。为对此问题进行验证，本文将分别从地区经济发展、房价变动以及人口改变等方面进行回归检验。

（一）政府驻地迁移与地区经济发展

已有文献分析发现政府驻地迁移具有资源配置效应，并将有助于地区经济发展（王海和尹俊雅，2018；卢盛峰等，2019；王海等，2019）［8～9］［27］。为对此进行检验，并消除使用GDP度量经济发展可能产生的误差，本文以地区灯光亮度数据的对数构建经济发展（llight）变量进行回归分析。对应回归结果如表9。可以看出，政府驻地迁移（grelocation）对地区经济发展（llight）存在显著正向影响。这为政府驻地迁移对地区房价收入比的降低作用提供了机制解释，与表2中lpgdp对h_percent的负向作用相契合。然而表2结果控制lpgdp后政府驻地迁移的负向影响依旧成立，这意味着仍存在其他层面的原因使政府驻地迁移的影响得以实现。

表9 政府驻地迁移对地区经济发展的影响

（二）政府驻地迁移与房价变动

为进一步明晰政府驻地迁移的影响机制，本文依托模型（2）以地区房价为被解释变量进行回归估计。具体参照房地产业属性将房价分为商品房、住宅以及别墅与高档公寓三类，分别以其销售价格price_commercial、price_residential以及price_villa进行回归，对应回归结果如表10。此时可以看出政府驻地迁移对房地产业的影响较为一致，但其显著性水平呈现出一定的差异。具体表现为变量grelocation对price_commercial以及price_residential存在显著的负向影响。这表明政府驻地迁移后，地区商品房和住宅价格有所降低。与之不同的是，政府驻地迁移对别墅、高档公寓价格的负向影响并不显著。基于房地产业新开工面积（area_commercial、area_residential、area_villa）的回归结果表明政府驻地迁移显著提高了商品房和住宅的新开工面积（area_commercial、area_residential）。考虑到别墅、高档公寓与普通居民的购房需求并不会存在较大关联，结合驻地迁移对商品房和住宅价格的影响分析，可以明确政府驻地迁移提高了地区房屋供给量，降低了房屋销售价格，由此导致地区房价收入比不断降低。

表10 政府驻地迁移对房地产业价格和新开工面积的影响

（三）政府驻地迁移与地区人口变动

总体上看，政府驻地迁移显著降低了地区房价收入比。对这一现象的成因存在多重解释，如地区收入的提升或是房价的降低等。但关于需求端的分析尚且不足。为分析需求层面的影响，本文以地区人口变动与人口密度表征购房需求量进行实证分析，对应回归结果如表11。基本来看，政府驻地迁移对地区年末总人口（lp_all）、年末非农业人口（lp_fn）、人口自然增长率（p_rate_win）以及人口密度（pdensity）均不存在显著影响。可在一定程度上说明政府驻地迁移并未显著改变地区总人口数和人口密度，对房地产业的需求不会因此大幅度增长。房价收入比的变动更多还是源于地区经济发展以及房价层面的变化。

表11 政府驻地迁移对地区人口变动的影响

六、主要结论与政策建议

政府驻地迁移是否科学合理，直接关系到区域内政治、经济、文化和行政管理中心的平稳转移，关系到生产力布局的优化和经济社会的持续健康发展。国家民政部对地方政府驻地迁移的影响早有认知，并强调要“从严控制政府驻地迁移”，对“可搬可不搬的，原则上不予报批”。但地方政府违背政策“未批先迁”“边批边迁”的现象频发，对地区经济社会发展的影响值得分析。在此背景下，本文利用DID模型着重分析了政府驻地迁移与地区房价收入比之间的关系。实证结果表明政府驻地迁移显著降低了地区房价收入比，且这一影响与地区经济发展水平提升和房地产业供给力度变化存在一定关联。考虑内生性等问题后，相应结论依旧成立。

具体而言，一方面，政府驻地迁移会降低地区房价收入比，也将因此减轻地区居民的购房压力。2019年中央经济工作会议再次强调“要坚持房子是用来住的、不是用来炒的”定位，稳房价并“促进房地产市场平稳健康发展”。从本文的研究来看，采用政府驻地迁移的方式或许行之有效。北京市政府迁往通州的实例也证明政府驻地迁移可以很好地起到平衡地区经济发展格局，给核心地区降温的作用。另一方面，本文还发现政府驻地迁移对地区房地产业发展是“危机”而非“契机”。其在提高地区商品房和住宅新开工面积的同时，降低了商品房和住宅的价格，但上述影响在别墅、高档公寓层面并不明显。本文研究表明政府驻地迁移可以起到降低地区房价的作用。虽然这种均价的降低可能更多源于政府驻地新址价格的变动，但从平衡地区房价的角度来看，政府驻地迁移确实能起到一定积极作用。同时，上述结果也意味着从供给端着手解决房价过高的问题确实有效。

此外，政府驻地迁移还有利于提高地区经济发展水平，也因此有助于降低地区房价收入比。总体来说，本文明确政府驻地迁移确实对地区经济有所益处。但出于种种考虑，中央政府采取了“可搬可不搬的，原则上不予报批”的决策思路。因此，本文认为在面临地方政府驻地迁移申请时，中央政府应因地制宜，不“过度放纵”，但也不要“因噎废食”。适宜地采取政府驻地迁移的方式可能是促进地区经济平稳持续发展的一剂良方。与此同时，本文研究也表明地方政府在地区经济发展过程中扮演了重要角色。仅是政府驻地迁移这一典型政府行为就已显著缓解了地区购房压力。在中国这样一个转型经济体中，房价等很多问题的解决都依赖于地方政府。激励和引导好地方官员的行为可能是下一步政策规划的重点。