曾國安 何艾狄

摘要：本文選取2005—2016年中國31個省、自治區(qū)和直轄市的面板數(shù)據(jù)，通過聚類分析分別考察房地產(chǎn)投資對高利潤率、中低利潤率制造業(yè)行業(yè)投資的影響，并未發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)投資對制造業(yè)投資表現(xiàn)出擠出效應，事實上房地產(chǎn)投資額的增長能夠有效帶動制造業(yè)投資額的增長，且對高利潤率制造業(yè)行業(yè)投資的帶動效應大于對中低利潤率制造業(yè)行業(yè)投資的帶動效應，中低利潤率制造業(yè)行業(yè)投資更多受到自身盈利水平的影響。因此，提振投資效率的關鍵是改善中低利潤率制造業(yè)行業(yè)的盈利能力，切實降低壟斷性高利潤率制造業(yè)行業(yè)準入門檻，促進資本進入高利潤率制造業(yè)行業(yè);加大對高端制造業(yè)的減稅力度，促進制造業(yè)向高附加值、高技術轉(zhuǎn)型;從而引導房地產(chǎn)投資平穩(wěn)增長，促進房地產(chǎn)業(yè)與制造業(yè)良性互動、協(xié)調(diào)發(fā)展。

關鍵詞：房地產(chǎn)投資;制造業(yè)投資;利潤率;行業(yè)差異;區(qū)域差異

中圖分類號：F293? ? 文獻標識碼：A? ? 文章編號：1003-854X（2019）11-0028-09

一、引言與相關文獻綜述

伴隨著1998年中國城鎮(zhèn)住房制度改革的全面推行，房地產(chǎn)業(yè)步入快速發(fā)展軌道。2004年至2018年的房地產(chǎn)業(yè)增加值年均實際增速為12.52%，其占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重從2004年的4.43%上升至2018年的6.65%。房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈逐步建立和完善，采用2015年投入產(chǎn)出表計算可得房地產(chǎn)業(yè)對42個產(chǎn)業(yè)部門的帶動總效應為1.722，其中對高技術產(chǎn)業(yè)相關制造業(yè)行業(yè)的帶動效應從2002年的0.155上升到2015年的0.193，對科學研究和技術服務的帶動效應從2002年的0.007上升到2012年的0.020①。房地產(chǎn)業(yè)一方面為社會經(jīng)濟活動和居民生活消費提供物質(zhì)載體，另一方面為中國持續(xù)推進城鎮(zhèn)化、最終實現(xiàn)現(xiàn)代化提供重要保障。

相較于房地產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，中國制造業(yè)卻呈現(xiàn)出增長乏力的態(tài)勢。2004年至2018年的制造業(yè)增加值年均實際增速為8.48%，其占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重從2004年的31.98%下降至2018年的29.41%，中國工業(yè)品出廠價格指數(shù)從2012年3月到2016年8月連續(xù)54個月同比增長為負，中國制造業(yè)采購經(jīng)理人指數(shù)從2015年8月到2016年2月連續(xù)7個月低于50%。制造業(yè)增長放緩對中國整體經(jīng)濟也產(chǎn)生了較大的負面影響，從2015年到2018年連續(xù)四年GDP實際增速均低于7%。據(jù)此，有的學者開始將中國房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展與制造業(yè)發(fā)展對立起來，認為房地產(chǎn)投資對制造業(yè)投資的擠出效應是造成制造業(yè)增長乏力的主要因素，通過抑制房地產(chǎn)投資才能促使資本重新回流制造業(yè)。

事實是否如此呢？從現(xiàn)有文獻來看，關于房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展對制造業(yè)發(fā)展的影響大體可以概括為三種觀點，即帶動效應、擠出效應和門檻效應。國內(nèi)學者王國軍、劉水杏（2004）認為房地產(chǎn)業(yè)通過供給推動和需求拉動對相關產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生帶動效應，共同構成了供給和需求循環(huán)的互動發(fā)展體系，他們認為與房地產(chǎn)業(yè)密切相關的制造業(yè)行業(yè)包括化學工業(yè)、非金屬礦物制造業(yè)、食品制造及煙草加工業(yè)、電器機械及器材制造業(yè)等②。魏作磊、李丹芝（2012）對珠三角9個城市生產(chǎn)性服務業(yè)內(nèi)部各行業(yè)發(fā)展與制造業(yè)競爭力關系進行了研究，結(jié)論是房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展與制造業(yè)競爭力提升呈正相關關系，房地產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)占總就業(yè)人數(shù)比重提高1%，制造業(yè)全員勞動生產(chǎn)率會提高0.132%③。李秀婷、董紀昌等（2014）基于投入產(chǎn)出模型進行的研究認為，若將房地產(chǎn)生產(chǎn)過程的活動考慮在內(nèi)，房地產(chǎn)業(yè)對相關產(chǎn)業(yè)的拉動力大于推動力，其中消耗第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品居多，對物質(zhì)生產(chǎn)型和資本密集型產(chǎn)業(yè)依賴度較高，房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展能在較大程度上帶動經(jīng)濟增長和就業(yè)增長④。陸桂賢、許承明（2017）在排除制造業(yè)自身經(jīng)營狀況對投資的影響后發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)投資對制造業(yè)投資不存在擠出效應，房地產(chǎn)投資的平穩(wěn)增長能夠帶動制造業(yè)投資的增長，制造業(yè)投資增速下滑的主要原因在于自身經(jīng)營不景氣和預期回報率下降⑤。

也有學者如范言慧、席丹等（2013）認為房地產(chǎn)業(yè)過度擴張和房價上漲所產(chǎn)生的財富效應會導致貿(mào)易部門的勞動力和資本流入房地產(chǎn)業(yè)在內(nèi)的不可貿(mào)易部門，進而造成人民幣匯率上升和國內(nèi)通貨膨脹，對制造業(yè)產(chǎn)品出口會產(chǎn)生負面影響，其中對勞動密集型和資本密集型產(chǎn)品出口的負面影響更為顯著⑥。羅知、張川川（2015）研究發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)投資對制造業(yè)投資具有顯著的擠出效應，該擠出效應是房地產(chǎn)投資增加導致制造業(yè)資源配置效率顯著下降的重要渠道之一，特別是國有企業(yè)在信貸擴張過程中將較低成本獲取的信貸用于房地產(chǎn)投資加劇了制造業(yè)資源配置效率的損失⑦。李暢、謝家智（2013）定量分析了中國房地產(chǎn)投資對制造業(yè)產(chǎn)出的動態(tài)影響，他們認為房地產(chǎn)投資對制造業(yè)產(chǎn)出雖具有促進效應，但隨著房地產(chǎn)投資的增加促進效應會逐漸減弱并趨于零，呈現(xiàn)“倒U型”關系⑧。

國外學者Edward E. Leamer（2007）通過研究房地產(chǎn)投資波動與美國經(jīng)濟衰退的關系，發(fā)現(xiàn)在美國最近的8次經(jīng)濟衰退中，由房地產(chǎn)投資造成的沖擊高達26%，說明房地產(chǎn)投資波動對美國實體經(jīng)濟波動有較強的沖擊⑨。Thomas Chaney等（2010）從抵押品角度分析了房地產(chǎn)市場波動如何影響美國企業(yè)投資規(guī)模，其結(jié)論是企業(yè)擁有的房地產(chǎn)價值越高，企業(yè)增加貸款的意愿越強烈，越傾向于繼續(xù)擴大投資，且伴隨著企業(yè)融資約束的收緊，企業(yè)投資與房地產(chǎn)價值的關系越緊密⑩。Manuel Adelino等（2015）研究發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)價值上升，有利于個人創(chuàng)業(yè)和小型企業(yè)發(fā)展，但對大型企業(yè)的影響不太顯著，因為個人創(chuàng)業(yè)和小型企業(yè)主要通過房產(chǎn)抵押解決資金缺口。

Balázs gert和Rafa Kierzenkowski（2014）通過研究法國房地產(chǎn)市場對出口的影響，認為房地產(chǎn)價值過高、房地產(chǎn)市場規(guī)模過大會影響生產(chǎn)要素的分配，抑制資源的自由流動，從而不利于制造業(yè)出口。

二、理論假設

對現(xiàn)有文獻進行分析，我們可以發(fā)現(xiàn)關于房地產(chǎn)業(yè)對制造業(yè)投資影響的理論研究主要分為兩條路徑：一是從房價角度出發(fā);二是從房地產(chǎn)投資角度出發(fā)。

前期相關研究中關于房價對制造業(yè)投資的影響較多，其理論依據(jù)主要包括Tobin’s Q理論、金融加速器理論等。Tobin’s Q理論認為制造業(yè)企業(yè)是否追加投資取決于企業(yè)市場價值與其資產(chǎn)重置成本的比值Q。首先，從企業(yè)成本來看，由于房地產(chǎn)是制造業(yè)企業(yè)必不可少的生產(chǎn)要素之一，房價上漲使得制造業(yè)企業(yè)資產(chǎn)重置成本增加，制造業(yè)企業(yè)Q比值下降;反之，房價下降使得制造業(yè)企業(yè)資產(chǎn)重置成本減少，制造業(yè)企業(yè)Q比值上升。其次，從企業(yè)利潤來看，房價上漲使得制造業(yè)企業(yè)可以通過出售現(xiàn)有固定資產(chǎn)獲得利潤，制造業(yè)企業(yè)Q比值上升;反之，房價下降壓縮了制造業(yè)企業(yè)通過出售固定資產(chǎn)獲得利潤的空間，制造業(yè)企業(yè)Q比值下降。最終，當Q<1時，制造業(yè)企業(yè)將減少投資，轉(zhuǎn)而通過企業(yè)并購等方式實現(xiàn)擴張;當Q>1時，制造業(yè)企業(yè)將增加投資。此后，隨著信息經(jīng)濟學的發(fā)展，信息不對稱對企業(yè)融資影響的研究受到關注，金融加速器理論認為制造業(yè)企業(yè)是否追加投資取決于所受外部融資約束的程度。當房價上漲時，制造業(yè)企業(yè)的存量資產(chǎn)將同步增值，減輕了企業(yè)的外部融資約束，從而有效緩解制造業(yè)企業(yè)追加投資、擴大生產(chǎn)的資金壓力;反之，當房價下降時，制造業(yè)企業(yè)的存量資產(chǎn)將同步減少，加重了企業(yè)的外部融資約束，間接降低了制造業(yè)企業(yè)的投資水平。

前期相關研究中關于房地產(chǎn)投資對制造業(yè)投資的影響較少。部分觀點認為房地產(chǎn)投資增加將推高地價導致房價上漲，引起一系列的價格傳導效應，因此房地產(chǎn)投資對制造業(yè)投資的影響與房價對制造業(yè)投資的影響基本一致。為此，我們繪制了折線圖對全國房價與房地產(chǎn)投資之間的關系進行分析，由圖1可知，當商品房價格增速上升時，房地產(chǎn)投資增速會隨之上升，但基本上滯后于房價增速一個年度;反之，當房價增速下降時，房地產(chǎn)投資增速將隨之下降，也基本上滯后于房價增速一個年度。事實上，我們并沒有發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)投資對房價有顯著的正向促進作用，故不能將兩者對制造業(yè)投資的影響混為一談，下文將分別從直接途徑、間接途徑兩個方面分析房地產(chǎn)投資對制造業(yè)投資的影響。

首先，房地產(chǎn)業(yè)和制造業(yè)本身存在著廣泛和密切的經(jīng)濟聯(lián)系。我們利用2002年之后的投入產(chǎn)出表測算得到，房地產(chǎn)業(yè)對制造業(yè)的前向推動效應從2002年的0.181上升至2015年的0.364，對制造業(yè)的后向拉動效應從2002年的0.271下降至2015年的0.220，對制造業(yè)的總帶動效應從2002年的0.452上升至2015年的0.584。房地產(chǎn)業(yè)既是制造業(yè)產(chǎn)品的需求者，也是制造業(yè)生產(chǎn)要素的供給者，兩者共同構成了供給與需求的循環(huán)體系，使得資本能夠在房地產(chǎn)業(yè)和制造業(yè)之間充分流動。此外，測算結(jié)果也顯示出房地產(chǎn)業(yè)對制造業(yè)的前向推動效應和后向拉動效應已經(jīng)發(fā)生了結(jié)構性調(diào)整，房地產(chǎn)業(yè)正逐步從粗放型發(fā)展模式走向?qū)I(yè)化，其生產(chǎn)性服務業(yè)屬性不斷增強，有利于制造業(yè)實現(xiàn)從數(shù)量型增長向質(zhì)量型增長的轉(zhuǎn)變。

其次，制造業(yè)對投資需求的依賴度仍在不斷增強。我們利用2002年之后的投入產(chǎn)出表測算得到，制造業(yè)對投資需求的依賴度整體呈增長趨勢，到2015年達到42.04%;對出口需求的依賴度則呈先升后降趨勢，在2007年達到最大值為39.19%，其后到2015年降至26.50%;對消費需求的依賴度先從2002年的33.45%下降至2007年的25.18%，隨后回升至2015年的31.46%。根據(jù)2015年數(shù)據(jù)可知，制造業(yè)對投資需求的依賴度要大于對消費需求和出口需求的依賴度，其中對出口需求的依賴度已降至2002年以來的最低水平。因此，在當前錯綜復雜的國際經(jīng)濟形勢下，保持適度的房地產(chǎn)投資規(guī)模有利于帶動制造業(yè)投資和發(fā)展。

再者，房地產(chǎn)投資可以通過推動新型城鎮(zhèn)化建設、增加政府收入和支出等間接途徑帶動制造業(yè)投資。一方面，房地產(chǎn)業(yè)不但為城鎮(zhèn)人口集中提供住房保障，也為城鎮(zhèn)產(chǎn)業(yè)集聚提供空間保障，是新型城鎮(zhèn)化的重要物質(zhì)載體。保持適度的房地產(chǎn)投資規(guī)模有利于推動新型城鎮(zhèn)化建設，帶動城鎮(zhèn)基礎設施和公共服務設施改善，從而既能夠通過投資需求和消費需求帶動制造業(yè)投資，也能夠通過人才、技術等優(yōu)質(zhì)要素空間集聚，發(fā)揮技術溢出效應帶動制造業(yè)投資和發(fā)展。另一方面，由于土地出讓金和房地產(chǎn)稅收在政府收入中占比較高，保持適度的房地產(chǎn)投資規(guī)模能夠有效增加政府收入，其增量部分可用于加大對制造業(yè)發(fā)展尤其是高端制造業(yè)發(fā)展的財政支出、財政補貼、政府購買等方面的政策扶持。

基于上述理論分析，本文提出假說1：房地產(chǎn)投資對制造業(yè)投資具有正向的促進作用。

房地產(chǎn)投資對制造業(yè)投資的影響存在行業(yè)差異。我們將制造業(yè)分為高利潤率制造業(yè)行業(yè)和中低利潤率制造業(yè)行業(yè)，由于中低利潤率制造業(yè)行業(yè)本身存在過度進入、過度供給和過度競爭導致利潤率上升空間受到限制，造成房地產(chǎn)投資對其投資的帶動效應也是有限的，中低利潤率制造業(yè)行業(yè)投資更多地受到自身發(fā)展?jié)摿Φ挠绊?反之，高利潤率制造業(yè)行業(yè)無論是在降低成本，還是提高收入上都保持著競爭優(yōu)勢，即使遇到經(jīng)濟周期波動也具有較高的安全邊際，能獲得投資者青睞，因此，房地產(chǎn)投資增加將從投資需求和消費需求兩方面有效帶動高利潤率制造業(yè)行業(yè)投資。

基于上述理論分析，本文提出假說2：房地產(chǎn)投資對高利潤率制造業(yè)行業(yè)投資的帶動效應大于對中低利潤率制造業(yè)行業(yè)投資的帶動效應。

三、實證分析

1. 模型設定及數(shù)據(jù)選取

通過理論分析可知，房地產(chǎn)投資對制造業(yè)投資具有正向促進作用，但對不同利潤率水平制造業(yè)行業(yè)投資的帶動效應存在一定差異。因此，本文旨在檢驗房地產(chǎn)投資對制造業(yè)投資是否表現(xiàn)為帶動效應，同時分析房地產(chǎn)投資對不同利潤率水平制造業(yè)行業(yè)投資影響的差異性。我們將模型設定如下：

本文使用的數(shù)據(jù)是2005—2016年中國31個省、自治區(qū)和直轄市的21個制造業(yè)行業(yè)的非平衡面板數(shù)據(jù)。首先對21個制造業(yè)行業(yè)利潤率進行聚類分析，高利潤率制造業(yè)行業(yè)包括煙草制品業(yè)、酒/飲料和精制茶制造業(yè)、醫(yī)藥制造業(yè);中低利潤率制造業(yè)行業(yè)包括農(nóng)副食品加工業(yè)、食品制造業(yè)、紡織業(yè)、紡織服裝/服飾業(yè)、造紙和紙制品業(yè)、石油/煤炭及其他燃料加工業(yè)、化學原料和化學制品制造業(yè)、化學纖維制造業(yè)、非金屬礦物制品業(yè)、黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)、有色金屬冶煉和壓延加工業(yè)、金屬制品業(yè)、通用設備制造業(yè)、專用設備制造業(yè)、鐵路/船舶/航空航天和其他運輸設備制造業(yè)、電氣機械和器材制造業(yè)、計算機/通信和其他電子設備制造業(yè)、儀器儀表制造業(yè)。

在計量模型方程（1）式和（2）式中，被解釋變量h_MI表示高利潤率制造業(yè)行業(yè)固定資產(chǎn)投資（對數(shù)值），l_MI表示中低利潤率制造業(yè)行業(yè)固定資產(chǎn)投資（對數(shù)值），數(shù)據(jù)來源于《中國固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計年鑒》和《固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計年報》。解釋變量RI表示房地產(chǎn)開發(fā)投資（對數(shù)值），數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》。

控制變量h_MP表示高利潤率制造業(yè)行業(yè)利潤率，l_MP表示中低利潤率制造業(yè)行業(yè)利潤率，利潤率通過利潤總額除以主營業(yè)務收入而得;h_MD表示高利潤率制造業(yè)行業(yè)資產(chǎn)負債率，l_MD表示中低利潤率制造業(yè)行業(yè)資產(chǎn)負債率，資產(chǎn)負債率通過負債總額除以資產(chǎn)總額而得，數(shù)據(jù)來源于《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》。制造業(yè)行業(yè)利潤率和資產(chǎn)負債率在一定程度上能夠反映其盈利水平和再融資能力，本文在計量模型方程中控制了這兩個與制造業(yè)行業(yè)自身發(fā)展?jié)摿ο嚓P的變量，只關注房地產(chǎn)投資對制造業(yè)投資的影響。不過，我們的研究結(jié)果顯示，在放開對制造業(yè)行業(yè)利潤率和資產(chǎn)負債率控制的條件下，得到的結(jié)果類似。

選擇一組省級層面控制變量X，包括城鎮(zhèn)化率（urban）、金融機構人民幣各項貸款（finance，對數(shù)值）、出口總額（人民幣）占GDP比重（trade）、一般公共預算支出占GDP比重（exp）、第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重（industry），用于控制該地區(qū)城市化水平、金融發(fā)達程度、對外貿(mào)易水平、財政狀況、產(chǎn)業(yè)結(jié)構。數(shù)據(jù)來源于各年的《中國統(tǒng)計年鑒》。

ηi表示地區(qū)虛擬變量，λt表示時間虛擬變量;腳標i表示第i個省、自治區(qū)或直轄市，腳標t表示第t期。我們以2005年作為基期，使用中國各省份或地區(qū)的GDP平減指數(shù)對所有名義變量進行了消脹處理。

從理論分析來看，我們認為房地產(chǎn)投資和制造業(yè)投資之間可能存在特定的內(nèi)生性問題。首先，由于房地產(chǎn)業(yè)作為生產(chǎn)性服務業(yè)是制造業(yè)生產(chǎn)要素的供給者，制造業(yè)投資也會對房地產(chǎn)投資產(chǎn)生影響，兩者間可能存在反向因果關系;其次，盡管計量模型方程已經(jīng)控制了省級固定效應和時間固定效應，并且盡可能多地控制了一系列與制造業(yè)投資相關的省級層面的變量，但對計量模型方程的估計仍然可能無法避免遺漏變量問題。為了解決這兩個原因可能造成估計結(jié)果存在內(nèi)生性偏誤的問題，我們借鑒了張杰等（2016）的工具變量選取方法，將人均建設用地出讓面積滯后1期和滯后2期的滯后值作為房地產(chǎn)投資的工具變量，同時將房地產(chǎn)投資滯后1期和滯后2期的滯后值作為多重工具變量。采用人均建設用地出讓面積和房地產(chǎn)投資的滯后值作為工具變量的合理性在于：（1）張杰等認為人均建設用地出讓面積既充分包含了中央政府的用地計劃指標信息，又直接反映了政府政策驅(qū)動的各種有效信息，其和房地產(chǎn)投資之間的邏輯關系是：中央政府制定計劃→各省、市確定用地指標→建設用地供求關系調(diào)整→地價波動→房地產(chǎn)投資變化。（2）房地產(chǎn)投資的當期值不可能影響到人均建設用地出讓面積和房地產(chǎn)投資的滯后值，確保了工具變量的外生性。

另外，為了緩解某些控制因素對制造業(yè)行業(yè)投資也可能產(chǎn)生的反向因果關系，所有控制變量均取滯后1期的滯后值。本文使用的計量軟件是stata15.0，用Choi的單位根檢驗方法，對所有變量進行了平穩(wěn)性檢驗，顯示各變量平穩(wěn)，可以進行面板回歸。表1報告了各變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。

在進行實證分析之前，我們繪制了折線圖分別對全國高利潤率制造業(yè)行業(yè)投資、中低利潤率制造業(yè)行業(yè)投資與房地產(chǎn)投資之間的關系進行初步判斷。從圖2、3、4可以直觀地看出，全國高利潤率制造業(yè)行業(yè)投資、中低利潤率制造業(yè)行業(yè)投資與房地產(chǎn)投資均呈正相關關系，下文將通過實證方法檢驗并對東、中、西部地區(qū)分別進行考察。

2. 全國房地產(chǎn)投資對不同利潤率水平制造業(yè)行業(yè)投資影響的實證檢驗

表2、3分別報告了計量模型方程（1）式和（2）式的估計結(jié)果，其中第1列為隨機效應估計（RE）結(jié)果，第2列為單向固定效應估計（FE）結(jié)果，第3列為雙向固定效應估計（FE-TW）結(jié)果，第4列為工具變量GMM估計（IV-GMM）結(jié)果，第5列為剔除了制造業(yè)行業(yè)利潤率、資產(chǎn)負債率后的工具變量GMM估計（IV-GMM）結(jié)果，第6列為剔除了城鎮(zhèn)化率后的工具變量GMM估計（IV-GMM）結(jié)果。

從模型選擇的合理性來看，經(jīng)過Hausman檢驗，P值顯著，拒絕原假設，說明應該使用固定效應模型;從工具變量的有效性來看，經(jīng)過DWH檢驗，P值顯著，拒絕原假設，說明房地產(chǎn)投資和高利潤率、中低利潤率制造業(yè)行業(yè)投資之間是存在內(nèi)生性問題的。因此，本文將重點分析工具變量GMM估計結(jié)果，工具變量已通過了弱工具變量檢驗、外生性檢驗以及過度識別檢驗。

由表2、3可知，在研究期內(nèi)，房地產(chǎn)投資對高利潤率、中低利潤率制造業(yè)行業(yè)投資均具有正向的促進作用，且對高利潤率制造業(yè)行業(yè)投資的帶動效應大于對中低利潤率制造業(yè)行業(yè)投資的帶動效應。具體從使用工具變量解決內(nèi)生性問題的IV-GMM估計結(jié)果來看，房地產(chǎn)投資每提高1個百分點，高利潤率制造業(yè)行業(yè)投資將提高0.661個百分點，中低利潤率制造業(yè)行業(yè)投資將提高0.373個百分點，兩者均在1%水平上顯著。

對高利潤率制造業(yè)行業(yè)投資而言，除房地產(chǎn)投資外，各項貸款總額和第二產(chǎn)業(yè)占比也具有正向的促進作用。具體來看，各項貸款總額每提高1個百分點，高利潤率制造業(yè)行業(yè)投資將提高0.650個百分點，在1%水平上顯著;第二產(chǎn)業(yè)占比每提高1個百分點，高利潤率制造業(yè)行業(yè)投資將提高0.948個百分點，在10%水平上顯著。

對中低利潤率制造業(yè)行業(yè)投資而言，除房地產(chǎn)投資外，中低利潤率制造業(yè)行業(yè)利潤率、城鎮(zhèn)化率、各項貸款總額具有正向的促進作用，中低利潤率制造業(yè)行業(yè)資產(chǎn)負債率具有負向的阻礙作用。具體來看，利潤率每提高1個百分點，中低利潤率制造業(yè)行業(yè)投資將提高3.615個百分點，在1%水平上顯著;城鎮(zhèn)化率每提高1個百分點，中低利潤率制造業(yè)行業(yè)投資將提高3.988個百分點，在1%水平上顯著;各項貸款總額每提高1個百分點，中低利潤率制造業(yè)行業(yè)投資將提高0.785個百分點，在1%水平上顯著;資產(chǎn)負債率每提高1個百分點，中低利潤率制造業(yè)行業(yè)投資將降低1.578個百分點，在1%水平上顯著。

因此，我們認為房地產(chǎn)投資能夠有效帶動制造業(yè)投資增加，未表現(xiàn)出擠出效應。但房地產(chǎn)投資對不同利潤率水平制造業(yè)行業(yè)投資的正向促進作用具有差異性，房地產(chǎn)投資對高利潤率制造業(yè)行業(yè)投資的帶動效應大于對中低利潤率制造業(yè)行業(yè)投資的帶動效應。此外，我們還發(fā)現(xiàn)高利潤率制造業(yè)行業(yè)投資主要受到金融發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構調(diào)整的影響，而中低利潤率制造業(yè)行業(yè)投資更多地受到自身發(fā)展?jié)摿统擎?zhèn)化建設的影響。

3. 分地區(qū)房地產(chǎn)投資對不同利潤率水平制造業(yè)行業(yè)投資影響的實證檢驗

我們進一步考察分地區(qū)房地產(chǎn)投資對不同利潤率水平制造業(yè)行業(yè)投資的影響，東、中、西部地區(qū)按照國家統(tǒng)計局2016年全國房地產(chǎn)開發(fā)投資和銷售情況中的劃分標準執(zhí)行，表4、5分別報告了房地產(chǎn)投資對東、中、西部地區(qū)不同利潤率水平制造業(yè)行業(yè)投資影響的工具變量GMM估計（IV-GMM）結(jié)果。

由表4可知，在研究期內(nèi)，房地產(chǎn)投資對東、中、西部地區(qū)高利潤率制造業(yè)行業(yè)投資均具有正向的促進作用。具體來看，房地產(chǎn)投資每提高1個百分點，東部地區(qū)將提高0.505個百分點，在10%水平上顯著;中部地區(qū)將提高0.581個百分點，在1%水平上顯著;西部地區(qū)將提高0.559個百分點，在1%水平上顯著。此外，第二產(chǎn)業(yè)占比對中部地區(qū)高利潤率制造業(yè)行業(yè)投資具有正向的促進作用，其每提高1個百分點，中部地區(qū)將提高1.552個百分點，在1%水平上顯著。各項貸款總額對西部地區(qū)高利潤率制造業(yè)行業(yè)投資具有正向的促進作用，其每提高1個百分點，西部地區(qū)將提高0.687個百分點，在5%水平上顯著。

由表5可知，在研究期內(nèi)，房地產(chǎn)投資對東、中、西部地區(qū)中低利潤率制造業(yè)行業(yè)投資均具有正向的促進作用，但對中、西部地區(qū)的促進作用在10%水平上不顯著，也就是說沒有統(tǒng)計學上的影響。具體來看，房地產(chǎn)投資每提高1個百分點，東部地區(qū)將提高0.948個百分點，在1%水平上顯著;中部地區(qū)將提高0.029個百分點;西部地區(qū)將提高0.060個百分點。此外，利潤率對東、中、西部地區(qū)中低利潤率制造業(yè)行業(yè)投資具有正向的促進作用，具體來看，利潤率每提高1個百分點，東部地區(qū)將提高8.079個百分點，在5%水平上顯著;中部地區(qū)將提高6.475個百分點，在1%水平上顯著;西部地區(qū)將提高2.903個百分點，在1%水平上顯著。城鎮(zhèn)化率對東、中部地區(qū)中低利潤率制造業(yè)行業(yè)投資具有正向的促進作用，城鎮(zhèn)化率每提高1個百分點，東部地區(qū)將提高10.72個百分點，在1%水平上顯著;中部地區(qū)將提高7.194個百分點，在1%水平上顯著。各項貸款總額對西部地區(qū)中低利潤率制造業(yè)行業(yè)投資具有正向的促進作用，其每提高1個百分點，西部地區(qū)將提高0.991個百分點，在1%水平上顯著。

總的來說，房地產(chǎn)投資能夠有效帶動東部地區(qū)中低利潤率制造業(yè)行業(yè)投資增加，但對中、西部地區(qū)中低利潤率制造業(yè)行業(yè)投資無顯著影響，中低利潤率制造業(yè)行業(yè)投資主要是受到自身發(fā)展?jié)摿Φ挠绊?。其次，在剔除了城?zhèn)化率之后，我們發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)投資對中部地區(qū)中低利潤率制造業(yè)行業(yè)投資的影響是顯著的，這說明中部地區(qū)房地產(chǎn)投資主要是伴隨城鎮(zhèn)化建設的推進來帶動制造業(yè)投資的。再者，與西部地區(qū)高利潤率制造業(yè)行業(yè)投資一致，西部地區(qū)中低利潤率制造業(yè)行業(yè)投資也受到該地區(qū)金融發(fā)展水平的影響。

四、簡要研究結(jié)論和政策建議

本文實證檢驗了房地產(chǎn)投資對不同利潤率制造業(yè)行業(yè)投資的影響，并未發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)投資對制造業(yè)投資表現(xiàn)出擠出效應，事實上房地產(chǎn)投資額的增長能夠有效帶動制造業(yè)投資額的增長，且對高利潤率制造業(yè)行業(yè)投資的帶動效應大于對中低利潤率制造業(yè)行業(yè)投資的帶動效應。值得注意的是，本文研究發(fā)現(xiàn)中低利潤率制造業(yè)行業(yè)投資主要受到自身盈利水平的影響，即改善中低利潤率制造業(yè)行業(yè)盈利能力是提振投資的關鍵因素。此外，本文還發(fā)現(xiàn)西部地區(qū)金融發(fā)展水平也是影響該地區(qū)高利潤率、中低利潤率制造業(yè)投資的主要因素。

基于以上研究結(jié)論，本文提出政策建議如下：

第一，降低壟斷性高利潤率制造業(yè)行業(yè)準入門檻，促進資本進入高利潤率制造業(yè)行業(yè)。要進一步深化行業(yè)改革，破除阻礙資本進入高利潤制造業(yè)行業(yè)的行政性壟斷壁壘，引進競爭機制，提高投資效率，改善低利潤率制造業(yè)行業(yè)過度競爭的現(xiàn)狀，化解制造業(yè)投資結(jié)構與需求結(jié)構不匹配的矛盾。

第二，加大對高端制造業(yè)的減稅力度，促進制造業(yè)向高附加值、高技術轉(zhuǎn)型。要支持高端制造業(yè)發(fā)展，必須加大對高技術制造業(yè)研發(fā)活動的減稅力度，改變資本大量配置于產(chǎn)能過剩的傳統(tǒng)制造業(yè)的格局，優(yōu)化制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構，通過向高附加值、高技術制造業(yè)行業(yè)轉(zhuǎn)型提升國際競爭力。

第三，引導房地產(chǎn)投資平穩(wěn)增長，促進房地產(chǎn)業(yè)與制造業(yè)良性互動、協(xié)調(diào)發(fā)展。要以經(jīng)濟發(fā)展為根本目標，通過“一城一策”長效機制引導房地產(chǎn)投資保持平穩(wěn)增長，深化供給側(cè)結(jié)構性改革推動房地產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，加強房地產(chǎn)業(yè)與制造業(yè)之間的聯(lián)動效應，尤其是加強房地產(chǎn)業(yè)對高端制造業(yè)的正向促進作用，提高資本在房地產(chǎn)業(yè)與制造業(yè)之間的流動效率。

第四，提高西部地區(qū)金融發(fā)展水平，緩解西部地區(qū)制造業(yè)企業(yè)的融資約束，促進西部地區(qū)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。要通過推動西部地區(qū)金融體制機制改革，優(yōu)化金融結(jié)構，拓寬融資渠道，降低融資成本，增強金融服務西部地區(qū)制造業(yè)發(fā)展的能力，發(fā)揮要素稟賦優(yōu)勢積極承接東部地區(qū)制造業(yè)轉(zhuǎn)移。

注釋：

① 根據(jù)2017年高技術產(chǎn)業(yè)（制造業(yè)）分類和歷年投入產(chǎn)出表，本文定義的高技術產(chǎn)業(yè)相關制造業(yè)行業(yè)包括化學產(chǎn)品，交通運輸設備，通信設備、計算機和其他電子設備，儀器儀表。

② 王國軍、劉水杏：《房地產(chǎn)業(yè)對相關產(chǎn)業(yè)的帶動效應研究》，《經(jīng)濟研究》2004年第8期。

③ 魏作磊、李丹芝：《生產(chǎn)服務業(yè)發(fā)展與制造業(yè)競爭力的關系》，《廣東商學院學報》2012年第4期。

④ 李秀婷、董紀昌等：《基于投入產(chǎn)出模型的我國房地產(chǎn)業(yè)宏觀經(jīng)濟效應分析》，《系統(tǒng)工程理論與實踐》2014年第2期。

⑤ 陸桂賢、許承明：《房地產(chǎn)投資擠出了制造業(yè)投資嗎？——基于外部融資視角》，《學?！?017年第4期。

⑥ 范言慧、席丹、殷琳：《繁榮與衰落：中國房地產(chǎn)業(yè)擴張與“荷蘭病”》，《世界經(jīng)濟》2013年第11期。

⑦ 羅知、張川川：《信貸擴張、房地產(chǎn)投資與制造業(yè)部門的資源配置效率》，《金融研究》2015年第7期。

⑧ 李暢、謝家智：《房地產(chǎn)投資與制造業(yè)：促進效應還是擠出效應——基于非參數(shù)逐點回歸的實證分析》，《金融經(jīng)濟學研究》2013年第5期。

⑨ Edward E. Leamer， Housing Is the Business Cycle， NBER Working Paper No.13428， Issued in September 2007.

⑩ Thomas Chaney， David Sraer， David Thesmar， The Collateral Channel： How Real Estate Shocks Affect Corporate Investment， NBER Working Paper No.16060， Issued in June 2010.

M. Adelino， A. Schoar， F. Severino， House Prices， Collateral， and Self-Employment， Journal of Financial Eco-nomics， 2015， 117（2）， pp.288-306.

Balázs gert， Rafat Kierzenkowski， Exports and Property Prices in France： Are They Connected？ The World Economy， 2014， 37（3）， pp.387-409.

張杰、楊連星、新夫：《房地產(chǎn)阻礙了中國創(chuàng)新么？--基于金融體系貸款期限結(jié)構的解釋》，《管理世界》2016年第5期。

東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南11個省（市）;中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8個省;西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆12個?。ㄊ?、自治區(qū)）。

當然我們也不認為房地產(chǎn)行業(yè)投資絕對不會對制造業(yè)投資產(chǎn)生擠出效應，在什么條件下會出現(xiàn)擠出效應，為什么目前的實證分析并未反映有擠出效應，這需要另文進行探討。

作者簡介：曾國安，武漢大學中國住房保障與房地產(chǎn)經(jīng)濟研究中心主任，武漢大學發(fā)展研究院院長、教授、博士生導師，湖北武漢，430072;何艾狄，武漢大學經(jīng)濟與管理學院博士研究生，湖北武漢，430072。

（責任編輯? 陳孝兵）