潘紅玉 劉亞茹

摘要：基于20072016年中國房價和制造業(yè)相關(guān)省級數(shù)據(jù)，運用兩步SystemGMM方法考量房價、金融發(fā)展變化對制造業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響效應。結(jié)果表明：制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化除了受自身沖擊因素（制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化的滯后期）的影響之外，在當前樣本范圍內(nèi)，房價與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化、金融發(fā)展與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，房價上漲與金融發(fā)展能推動制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化，但二者的相互作用抑制制造業(yè)結(jié)構(gòu)的高度化。

關(guān)鍵詞： 房價;金融發(fā)展;制造業(yè)結(jié)構(gòu)高度化;兩步SystemGMM

中圖分類號：F062.9文獻標識碼：A文章編號：1003-7217（2019）01-0123-06

一、引言

房地產(chǎn)業(yè)帶動了建筑、家電、金融、水泥、制造、鋼鐵等一系列相關(guān)行業(yè)的發(fā)展，吸收大量勞動力，促進了就業(yè)，為社會和經(jīng)濟發(fā)展做出了巨大的貢獻。但是，我們不可以只片面的看到房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)所產(chǎn)生的積極作用，最近幾年房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)的非理性發(fā)展使其價格也極具爭議。房價的攀升能產(chǎn)生財富效應，這種效應能拉動我國居民消費和內(nèi)需，從而帶動中國經(jīng)濟的蓬勃發(fā)展[1]。但過高的房價早已超出了居民的承受范圍，偏離了合理的房價收入比（標準為4到6之間），使廣大人民背負了沉重的購房包袱，且過度投資房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)已經(jīng)造成了房地產(chǎn)泡沫。目前，已有很多學者關(guān)注中國房地產(chǎn)市場繁榮對實體經(jīng)濟發(fā)展的影響。有學者從房價、投資等角度分析房地產(chǎn)市場發(fā)展給工業(yè)企業(yè)或者制造業(yè)部門的資源配置效率所帶來的影響，結(jié)果顯示，實體經(jīng)濟企業(yè)生產(chǎn)率下降[2]。房地產(chǎn)投資的增長可能會由于銀行貸款等資金向房地產(chǎn)企業(yè)集中，造成制造業(yè)的資金相對短缺以及資金成本上升，從而對其它產(chǎn)業(yè)和部門的投資產(chǎn)生擠出效應，造成實體產(chǎn)業(yè)的空心化[3]。有學者利用20012008年全國35個大中城市非房地產(chǎn)上市企業(yè)數(shù)據(jù)，首次提供了房價上漲吸引非房地產(chǎn)企業(yè)進入房地產(chǎn)行業(yè)的直接證據(jù)[4]。

就金融市場發(fā)展而言，完善的金融體系通過提高儲蓄投資轉(zhuǎn)化效率、優(yōu)化資源配置、促進技術(shù)創(chuàng)新以及激發(fā)企業(yè)家精神等渠道促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級[57]。其還能夠改善信息不對稱，有效識別資源，并把資金成功投向于最有競爭力和創(chuàng)新能力的行業(yè)。然而，中國的金融資源過多流向房地產(chǎn)。由于企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活動需要大量的資金，而企業(yè)的自有資本往往無法持續(xù)支撐，從而導致企業(yè)的技術(shù)升級進程受阻，最終可能阻礙產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級[8]。金融能夠與科技創(chuàng)新高度融合，對產(chǎn)業(yè)發(fā)展將起到不可替代的支持作用[9]，金融更是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的重要實現(xiàn)機制[10]。已有很多的學者實證研究了金融發(fā)展對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生的影響，王立國、趙婉妤（2015）[11]以全國層面的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用VAR模型檢驗金融發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系，諸多研究都表明兩者之間存在長期的協(xié)整關(guān)系，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級離不開金融發(fā)展的支撐。此外，金融對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的支持作用也存在一定的區(qū)域差異，有學者基于Hansen門檻模型的研究得出兩者存在非線性相關(guān)關(guān)系，金融發(fā)展對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的促進作用呈現(xiàn)出倒“U”型趨勢，并且存在地區(qū)差別[12]。

制造業(yè)對經(jīng)濟社會全局發(fā)展具有重大引領(lǐng)帶動作用[13]，在拉動我國就業(yè)率和提高國內(nèi)生產(chǎn)總值方面做出了重要貢獻，不僅是我國的支柱產(chǎn)業(yè)，更是支持中國走向“世界工廠”的重要產(chǎn)業(yè)。作為實體經(jīng)濟的主體，制造業(yè)卻面臨著日益嚴峻的挑戰(zhàn)，投資幅度逐漸萎縮，投資利潤率持續(xù)走低，甚至有些出口導向型制造企業(yè)的利潤為負。與之形成鮮明對比的是房地產(chǎn)行業(yè)高起的投資回報率，在這種常態(tài)下，制造業(yè)企業(yè)也紛紛抽離資金，缺乏資金支持使得制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級步履維艱[14]。盡管國內(nèi)外學者對房地產(chǎn)業(yè)和制造業(yè)之間的復雜經(jīng)濟聯(lián)系開展了一系列有價值的研究，但是，已有文獻幾乎都未考慮中國全域性房價上漲現(xiàn)象。此外，現(xiàn)有文獻對整個產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級的研究較多，而對制造業(yè)結(jié)構(gòu)升級的研究相對不足，更忽略了制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級過程中房價與金融發(fā)展之間的交互影響，且鮮有研究從動態(tài)視角來說明房價對制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響。因此，本文站在制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的角度，探討房價對制造業(yè)結(jié)構(gòu)高度化的影響。本文還將房價、金融發(fā)展與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級納入同一理論分析框架，運用兩步SystemGMM估計方法研究房價、金融發(fā)展以及二者互聯(lián)互動對制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的作用機理。本文的研究不但對避免房地產(chǎn)泡沫、實現(xiàn)房地產(chǎn)市場理性發(fā)展具有重大的理論和實踐意義，而且對制造業(yè)等實體經(jīng)濟的創(chuàng)新轉(zhuǎn)型也具有重大的指導意義。

（二）變量選取

1.被解釋變量。

本文選擇產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化作為制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級測度的指標來進行研究。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的衡量標準之一，是對經(jīng)濟發(fā)展階段和發(fā)展方向的一種反映，是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由低級往高級發(fā)展的過程。文中以高端技術(shù)產(chǎn)業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值占中端技術(shù)產(chǎn)業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值的比重來度量制造業(yè)結(jié)構(gòu)高度化（high），以反映制造業(yè)技術(shù)密集度不斷提升的趨勢。如果房價上漲，使得高端技術(shù)產(chǎn)業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值占中端技術(shù)產(chǎn)業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值之比越大，代表制造業(yè)結(jié)構(gòu)高度化水平越高，那么可以認為房價的上漲是有利于地區(qū)制造業(yè)升級的，反之亦然。經(jīng)濟合作和發(fā)展組織（OECD）從技術(shù)密集度的角度把制造業(yè)的各行業(yè)進行了重新分類，也就是分成了低、中低、中高和高技術(shù)行業(yè)等四類。以此為基礎(chǔ)，并借鑒傅元海[17]等的分類方法，把高端和中高端技術(shù)產(chǎn)業(yè)合并為高端技術(shù)產(chǎn)業(yè)，制造業(yè)高端、中端和低端技術(shù)產(chǎn)業(yè)三類所包括的具體行業(yè)見表1所示。

2.解釋變量。

房價（hp）用相對住宅平均銷售價格表示。金融發(fā)展（fin）用銀行業(yè)金融機構(gòu)各項貸款余額與GDP之比表示。我國金融體系包括銀行業(yè)、證券、保險和信托等其他金融業(yè)，且銀行業(yè)是金融體系的主導部分，其他金融業(yè)的發(fā)展規(guī)模相對較小。因此，本文借鑒盧萬青、紀祥裕（2017）[8]的做法，用銀行業(yè)金融機構(gòu)的相關(guān)數(shù)據(jù)來計算金融發(fā)展情況。對外開放度（open）用各地區(qū)按經(jīng)營單位所在地劃分的貨物出口與進口的總額占GDP的比重來測度，它一方面通過消化制造業(yè)產(chǎn)能來獲取出口的知識溢出，另一方面又可以引進國內(nèi)制造業(yè)發(fā)展所需的資源、技術(shù)、設(shè)備等方式促進制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級。教育水平（edu）則用平均每一個人所受的教育年限來衡量，按照國際通常的計算方法，平均受教育年限=（小學文化程度人數(shù)×對應的受教育年限+初中文化程度人數(shù)×對應的受教育年限+高中和中專文化程度人數(shù)×對應的受教育年限+大專及以上文化程度人數(shù)×對應的受教育年限）/6歲及以上總?cè)丝跀?shù)。其中，小學受教育年限取 6 年、初中受教育年限取9年、高中和中專受教育年限取12年、大專及以上受教育年限取16 年。k代表資本存量，本文參考單豪杰的做法[18]，采用永續(xù)盤存法來測算20072016年分省資本存量k。在計算各省資本存量k時，需要用到名義固定資本形成總額和固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)（上年=100）。各變量選取來源以及具體處理過程如表2所示。

（三）數(shù)據(jù)來源與說明

本文通過構(gòu)建動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型，采用Stata12軟件中兩步SystemGMM估計方法進行實證分析。選取的樣本為20072016年全國29個省份（自治區(qū)、直轄市），鑒于制造業(yè)各細分行業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值數(shù)據(jù)的可獲得性，青海和西藏因數(shù)據(jù)不全未納入樣本之中。數(shù)據(jù)來源于20082017年《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國工業(yè)經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》、EPS數(shù)據(jù)平臺和2010年人口普查資料，然后對變量制造業(yè)結(jié)構(gòu)高度化（high）、資本存量（k）和對外開放度（open）取自然對數(shù)，以避免異方差。

三、實證研究

（一）單位根檢驗和協(xié)整檢驗

對變量進行單位根檢驗是為了確定數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。如果數(shù)據(jù)不平穩(wěn)，那么估計結(jié)果將會出現(xiàn)偏差。單位根檢驗也是后續(xù)進行協(xié)整檢驗確定變量之間長期穩(wěn)定關(guān)系的基礎(chǔ)。本文依次采用LLC檢驗、IPS檢驗和ADF檢驗等三種單位根檢驗方法，這些檢驗的零假設(shè)均為各變量含有單位根。各變量的單位根檢驗結(jié)果如表3所示。從表中可以看出各變量在上述多種檢驗形式中拒絕了存在單位根的零假設(shè)，也就是說所有變量序列都是零階單整變量，滿足了進行協(xié)整檢驗的前提條件。

為確定被解釋變量與解釋變量之間是否存在長期的穩(wěn)定關(guān)系，本文采用Westerlund（2007） 提出的四種面板協(xié)整檢測方法：統(tǒng)計量 Gt和Ga的零假設(shè)是至少有一個不存在協(xié)整，統(tǒng)計量Pt和Pa的零假設(shè)是所有變量都不存在協(xié)整關(guān)系。模型的面板數(shù)據(jù)協(xié)整檢驗結(jié)果見表4，從P值可以看出，模型的三個統(tǒng)計量在10%水平上顯著拒絕原假設(shè)，其中兩個統(tǒng)計量在1%水平上顯著拒絕原假設(shè)。也就是說拒絕了不存在協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)，即被解釋變量與解釋變量之間存在長期的穩(wěn)定關(guān)系，能夠在此基礎(chǔ)上進行回歸，且回歸結(jié)果是有效的。

（二）回歸分析

本文將制造業(yè)結(jié)構(gòu)高度化（lnhigh）的滯后一期作為內(nèi)生變量，連同其他解釋變量一起作為工具變量，選取兩步 SystemGMM方法對動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型進行估計。模型估計結(jié)果如表5所示，從表中可以看出，方程（1）、方程（2）、方程（3）和方程（4）顯著拒絕不存在一階自相關(guān)的原假設(shè)，且二階自相關(guān)的p值均大于0.05。Sargan檢驗的p值同樣大于0.1，均沒有拒絕原假設(shè)，因此，所有工具變量都有效并通過過度識別檢驗。且Hansen檢驗也沒有拒絕原假設(shè)，同樣顯示所有工具變量有效，說明所有模型設(shè)定是合理的，動態(tài)面板GMM估計結(jié)果是有效的。從模型參數(shù)估計的結(jié)果看來，滯后期被解釋變量與當期被解釋變量變動方向相同。房價促進制造業(yè)結(jié)構(gòu)的升級，金融發(fā)展能促進制造業(yè)結(jié)構(gòu)的高度化，二者的相互作用抑制制造業(yè)結(jié)構(gòu)的高度化。對制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化而言，只有在考慮了控制變量又沒有考慮房價和金融發(fā)展的交互作用時，房價對制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化影響不顯著。而在考慮交互項的方程中，房價和金融發(fā)展對制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化的回歸系數(shù)分別為0.677和0.537，也就是說相對房價每提高1個單位，制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化就上升0.677個單位;金融發(fā)展每增長1%，制造業(yè)結(jié)構(gòu)高度化上升0.537%。說明了房價與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化、金融發(fā)展與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，房價上漲與金融發(fā)展能推動制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化。從方程（3）和方程（4）中可以看出房價與金融發(fā)展的交互項對制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化的回歸系數(shù)均小于0，這表明房價與金融發(fā)展的互動將擠占制造業(yè)技術(shù)升級所需的資金，對制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化產(chǎn)生負效應。

教育水平對制造業(yè)結(jié)構(gòu)高度化的影響系數(shù)為負，說明教育水平?jīng)]有提高我國制造業(yè)結(jié)構(gòu)的高度化?？赡茉蚴钱斍暗慕逃w制下，教育水平雖然快速增長，但勞動力質(zhì)量可能并沒有同步提高。受教育程度低、肯吃苦耐勞的“藍領(lǐng)”越來越少，低端勞動力工資高漲，制造業(yè)失去傳統(tǒng)優(yōu)勢;受教育程度高的本科、碩士研究生以及博士研究生的數(shù)量迅速增長，但能成為具備核心競爭力的高層次創(chuàng)新型人才仍為數(shù)不多，導致科技創(chuàng)新能力不足，難以突破制造業(yè)關(guān)鍵、共性技術(shù)“瓶頸”，不利于我國制造業(yè)結(jié)構(gòu)高度化發(fā)展。資本存量的參數(shù)估計在制造業(yè)結(jié)構(gòu)高度化方程中顯著為負，這意味著資本存量并不利于制造業(yè)結(jié)構(gòu)高度化。對外開放度在方程（3）中的系數(shù)為正，且通過了10%的顯著性水平檢驗，也就是說對外開放度能促進制造業(yè)結(jié)構(gòu)的高度化，對外開放為制造業(yè)產(chǎn)品流向海外提供了更多的途徑，使制造業(yè)高度化的發(fā)展空間變得更為廣闊。

兩步SystemGMM方法能較為有效地解決內(nèi)生性干擾，但是在實證分析中，還可能會存在衡量誤差問題，從而導致估計的結(jié)果不準確，因此，本文還以商品房平均銷售價格為原始數(shù)據(jù)，計算出相對房價，即以相對商品房平均銷售價格作為房價的替代變量，進行兩步SystemGMM估計，穩(wěn)健性回歸結(jié)果如表6所示。四個回歸方程均通過了序列相關(guān)檢驗，且工具變量也不存在過度識別的問題。從模型參數(shù)估計的結(jié)果看來，無論是否考慮控制變量、房價和金融發(fā)展的交互項，滯后期被解釋變量與當期被解釋變量變動方向相同。在方程（1）中，金融發(fā)展對制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響不顯著，在方程（2）中，房價對制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響不顯著。從方程（4）可以看出，制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化除了受自身沖擊因素（制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化的滯后期）的影響之外，在當前樣本范圍內(nèi)，相對房價、金融發(fā)展與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)高度化呈現(xiàn)正向變化的趨勢，相對房價每提高1個單位，制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化就上升0.983個單位;金融發(fā)展每增長1%，制造業(yè)結(jié)構(gòu)高度化上升0.714%。相對房價與金融發(fā)展的交互項在方程（3）和方程（4）中的回歸系數(shù)均小于0，且方程（4）中的回歸系數(shù)在1%的水平下顯著。因此，使用相對商品房平均銷售價格作為穩(wěn)健性檢驗指標，并沒有對本文結(jié)論產(chǎn)生實質(zhì)性改變。

四、結(jié)論與建議

本文選取20072016年的省級面板數(shù)據(jù)，采用兩步SystemGMM估計方法分析房價、金融發(fā)展、房價與金融發(fā)展互聯(lián)互動對制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響機制，研究結(jié)果顯示：在樣本數(shù)據(jù)期內(nèi)，相對房價每提高1個單位，制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化就上升0.677個單位;金融發(fā)展每增長1%，制造業(yè)結(jié)構(gòu)高度化上升0.537%。也就是說，房價上漲與金融發(fā)展能推動制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化，而房價與金融發(fā)展的相互作用抑制制造業(yè)結(jié)構(gòu)的高度化。教育水平對制造業(yè)結(jié)構(gòu)高度化的影響系數(shù)均為負，即教育水平不利于我國制造業(yè)結(jié)構(gòu)高度化發(fā)展。資本存量的參數(shù)估計在制造業(yè)結(jié)構(gòu)高度化方程中顯著為負，這意味著資本存量對制造業(yè)結(jié)構(gòu)高度化起抑制作用，對外開放度能促進制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。本文根據(jù)理論與實證分析的結(jié)果提出如下建議：

政府應該引導房價在合理的區(qū)間內(nèi)上漲，政府應通過土地供給結(jié)構(gòu)調(diào)整，培育多種形式的住房租賃供給體系，如租售并舉、租購同權(quán)、共有產(chǎn)權(quán)住房以及農(nóng)村集體建設(shè)用地可以進入租賃市場等調(diào)控手段，提高住房供給的彈性，控制房價的過快上漲，使房價維持在一個合理的水平。加快房地產(chǎn)行業(yè)的立法，通過法律規(guī)范房地產(chǎn)開發(fā)、銷售、租賃和中介行為，促進房地產(chǎn)市場健康有序發(fā)展。

從供給側(cè)和需求側(cè)兩方面發(fā)力發(fā)揮金融發(fā)展對制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的推動作用。如通過進一步改善金融體系的信息不對稱以識別產(chǎn)業(yè)中的高低效益產(chǎn)業(yè)，確保資金能夠進入成長性更好、效率更高的制造業(yè)企業(yè)。此外，還要減少金融發(fā)展與房價的互聯(lián)互動，使金融部門的資金更多的流入制造業(yè)產(chǎn)業(yè)，以滿足制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的需求，從而促進制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。

在教育方面，要進一步加大對教育的投入力度，推進教育改革，逐步增加義務教育的年限，加快提高勞動力質(zhì)量，進一步提高制造業(yè)的發(fā)展水平。在當前“千人一面”人才培養(yǎng)模式下培養(yǎng)出的人才難以滿足多樣化、個性化的市場需求，與高端產(chǎn)業(yè)對高層次創(chuàng)新型人才的需求難以匹配。因此，創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式，以市場需求為導向建立校企協(xié)同合作，共同培養(yǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展所需的個性化、多樣化創(chuàng)新型人才，加快提高人力資本與技術(shù)創(chuàng)新水平，促進我國制造業(yè)結(jié)構(gòu)高度化發(fā)展。

制造業(yè)的對外開放讓中國成長為世界工廠，開放通過市場和競爭機制促進資源配置優(yōu)化的進程。加強國內(nèi)有較高技術(shù)水平的制造業(yè)大型企業(yè)與發(fā)達國家跨國公司的合作，研發(fā)創(chuàng)新，發(fā)揮示范效應，形成一批具有國際競爭力的創(chuàng)新型領(lǐng)軍跨國制造企業(yè)，更好地帶動國內(nèi)制造企業(yè)發(fā)展，使我國制造企業(yè)從過去的跨國經(jīng)營轉(zhuǎn)變?yōu)槿蚪?jīng)營。制造企業(yè)要加強關(guān)鍵技術(shù)的研發(fā)，提升自主創(chuàng)新能力和制造企業(yè)的技術(shù)吸收能力，推動制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。

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（責任編輯：鐘瑤）