1. 研究目的与意义
自户籍制度放宽以来，中国经历了大规模的人口迁移。其中，异质性劳动力（高技能劳动力、普通劳动力）在迁移过程中表征出不同的空间格局和网络组织特征，对地区经济发展产生各异的影响。并且在过去的#12055;多年#12197;，中国的商品房整体销售价格持续#12068;幅上涨。本研究将基于人口普查和抽样调查微观抽样数据和百度迁徙的人流流动数据，使用相关模型对2000年至2019年中国异质性劳动力迁移的时空格局和网络演化展开分析，结合房价变化分析其内在联系，并分析了联系背后的可能成因，进而探究这些现象的应对措施。
2. 研究内容和预期目标
人口流动与房价明显存在显著的相互作#12132;。其中，城市#12040;#12061;、居#11936;收#12042;对房价的促进作#12132;以及剔除城市#12040;#12061;的情况下居#11936;收#12042;对房价的促进作#12132;，说明改善型住房需求的购房者仍然是#12140;前购房主#12050;军; #12040;#12061;流动率对房价的促进作#12132;，说明#12068;规模的农村#12040;#12061;进#12042;城镇、城市间的#12040;#12061;迁移很#12068;程度上助推了房地产市场的快速发展，也推动着房价的不断上涨。城市经济增#11987;的关键是劳动#12050;集聚带来的#12040;#12050;资本的积累，当前我国各地对创新创业与#12040;才引进给予#12220;度重视，希望通过引进#12220;技能劳动#12050;提升城市发题，房价的影响不可#12073;觑。但是目前住房成本对人口迁移的影响尚未形成统#12032;认识，并且现有研究尚未将住房成本对于人口流动的影响纳#12042;到#12032;个分析框架中，也缺乏针对我国城市层#12207;的案例研究。基于此，本研究构建人口迁徙数据和房地产市场均衡模型，运#12132;微观分析使用数据分析探究#12040;#12061;流动与城市房价的关系建立数学模型，并进行检验得出结论。
3. 国内外研究现状
Bagne(1969)系统阐述推拉理论，流#12042;地有利于改善#12131;活条件的因素为拉#12050;，#12157;流出地不利的#12131;活条件为推#12050;，#12040;#12061;流动就由这两股#12050;量前拉后推所决定。其中，迁#12042;地的推拉#12050;是影响劳动#12050;流动选择的重要因素。通常来讲，城市的许多属性，如#12079;资#12116;平、失业率和房价#12116;平都会对劳动#12050;流动产#12131;影响(Fair, 1972;Pissarides amp; McMaster, 1990) ，经济因素是吸引劳动#12050;流动的最主要因素。城市房价是影响劳动#12050;流动的重要因素，在Krugman(1991)提出新经济地理学模型后， Helpman(1998)以此为基础引#12042;住房市场因素，指出某地区的住房价格会影响劳动者的相对效#12132;，从#12157;抑制劳动#12050;在该地区的集聚!随后，#12068;量学者对Helpman的理论分析进#12175;了实证检验(Fair, 1972; Pissarides amp; McMaster, 1990) '但是，Dohmen (2005) 、Meen amp; Nygaard (2010)指出尽管房价相对较#12220;的地区会抑制劳动#12050;流#12042;，但是套利的预期会促使劳动#12050;流#12042;。需要注意的是，劳动#12050;流#12042;也会推#12220;房价会对房价产#12131;影响。Helpman ( 1998 ) 提出经济集聚导致的劳动#12050;也会推高房价。
从劳动力异质性视角看，作为具有更高人力资本的劳动力，高技能劳动力在就业市场上往往能够获得更高的劳动报酬以及更稳定的就业条件。传统的经典人口迁移理论主要从经济因素角度解释人口迁移。经典的人口迁移理论主要将迁移者看成一个同质化的整体，缺乏对群体异质性的讨论。在中国，随着户籍制度的放松，高技能劳动力与普通劳动力的区域迁移规模均持续上升。21世纪以来，中国地区间劳动力迁移的空间格局和影响因素受到学界的广泛关注。研究显示，中国劳动力迁移呈现出高度不均衡且集聚的空间模式，大量的劳动力从中国中西部内陆地区迁移至东部沿海发达地区。此外，在“流空间”理论的影响下，国内一部分学者利用新兴数据 （如手机信令数据） 从复杂网络的角度对人口流动展开研究。与此同时，一部分学者开始关注于中国高技能劳动力 （人才） 区域迁移的研究。相关主题包括分布格局、迁移模式、影响因素、空间溢出效应等，既有研究结果显示出高技能劳动力迁移和空间分布的集聚特征。#12140;前特别是#12032;线城市房价的暴涨引发公众“逃离北上#12084;”的讨论，但是直接研究房价对劳动#12050;个体流动决策的理论和实证研究都不多。#12220;波( 2012 )考察了中国 15 个#12068;中城市的#12207;板数据并发现，城市相对房价提#12220;会诱使劳动#12050;流出，并对低附加值的产业产#12131;挤出效应，进#12157;引发产业转移和产业升级。他认为房价的抑制作#12132;更多体现在农村劳动#12050;身上。由于住房是农村劳动#12050;进#12042;城市的基本#12131;活需要，城市住房价格上涨，会使劳动#12050;#12131;活成本提#12220;，对农村劳动#12050;流#12042;城市产#12131;阻碍( #12220;波等，2014) 、范剑勇等( 2015 ) 从居住模式来解释为什么城市房价#12220;企没有抑制外来#12040;#12061;的持续流#12042;，原因在于新增常住#12040;#12061;#12068;部分是低技能劳动#12050;，主要居住在价格低廉的#12206;普通商品房，跟住宅交易关系不紧密。夏怡然和陆铭( 2015 ) 利#12132; 2005年1% #12040;#12061;抽样调查中劳动#12050;流动的微观数据与220个地级市的城市特征数据研究发现公共服务对劳动#12050;流#12042;产#12131;吸引#12050;，同时房价对劳动#12050;流#12042;也有正向作#12132;，他们认为这是因为房价“资本化”了部分未观察到的公共服务或城市特征，此#12098;关注点不在房价，#12157;且使#12132;的普查数据没有覆盖近#12055;年来中国房价暴涨的阶段。综合以上分析，劳动#12050;#12102;论购房还是租房，均受到房价的影响，只是由于低技能劳动#12050;有#12206;正式住房作为选择，对于租房和购房的需求相对较#12073;，这样导致低技能劳动#12050;受到房价的影响相对较#12073;。并且上文除了夏怡然和陆铭( 2015 ) ，均采用宏观数据分析，无法直接地反映个体决策过程。
4. 计划与进度安排
论文计划用微观经济的研究分析方法，基于异质性劳动力的角度，结合以往论文献的研究，分析百度迁徙不同素质的劳动力的人口流动数据与近十年的居民住房成本的变化情况与购买状况，利用stata、SPSS等数据分析软件，结合空间模型，试图探究出住房成本与了劳动力人口流动时间的距离联系，研究住房成本对于劳动力人口流动的影响，并探索其联系的内在原因，得出结论。
5. 参考文献
陈斌开、张川川，2016《#12040;#12050;资本和中国城市住房价格》，《中国社会科学》第5期
#12220;波，2012《区域房价差异、劳动#12050;流动与产业升级》，《经济研究》第1期
梁琦、陈强远、王如#12127;，2013《户籍改#12208;、劳动#12050;流动与城市层级体系优化》，《中国社会科学》第12期
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