諸竹君，黃先海，王 煌

(1.浙江工商大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，浙江 杭州 310018;2.浙江工商大學(xué) 浙商研究院，浙江 杭州 310018；3.浙江大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，浙江 杭州 310027)

一、 引 言

1998年住房體制改革標(biāo)志著我國福利分房制度終結(jié)，房地產(chǎn)行業(yè)進(jìn)入快速發(fā)展階段，在國民經(jīng)濟(jì)增長中的重要性日益凸顯。根據(jù)國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)，1998年我國房地產(chǎn)投資總額為0.36萬億元(王文春和榮昭，2014)[1]，2017年增加到10.98萬億元，不到20年時間房地產(chǎn)投資上升了近30倍。部分城市的房價遠(yuǎn)超過居民的購買能力，為投機(jī)性購房塑造了巨大市場空間。從房地產(chǎn)行業(yè)盈利水平看，呂江林(2010)[2]基于上市公司數(shù)據(jù)計算得出，2008年中國房地產(chǎn)企業(yè)的平均利潤率高達(dá)28.7%，而工業(yè)企業(yè)僅為7.4%，巨大的利潤差引致工業(yè)企業(yè)資本紛紛轉(zhuǎn)入房地產(chǎn)市場。增長理論認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長根本動力是生產(chǎn)率提升，而房地產(chǎn)及其相關(guān)行業(yè)生產(chǎn)率水平卻遠(yuǎn)低于其他行業(yè)(陳斌開等，2015)[3]，工業(yè)資本“脫實轉(zhuǎn)虛”不僅加劇了房地產(chǎn)泡沫破裂的系統(tǒng)性金融風(fēng)險，而且嚴(yán)重影響實體部門的發(fā)展質(zhì)量。

根據(jù)泡沫理論，房地產(chǎn)泡沫對經(jīng)濟(jì)存在兩方面作用。一種觀點認(rèn)為房價上漲能促進(jìn)企業(yè)投資行為。在金融摩擦情況下，資產(chǎn)泡沫提高了企業(yè)抵押資產(chǎn)價值，使企業(yè)獲得更多的信貸資金，能夠有效促進(jìn)企業(yè)投資(Chaney等，2012)[4]。余靜文和譚靜(2015)[5]等也得出了類似的結(jié)論。另一種觀點認(rèn)為，房價提高不僅會抑制居民消費(吳曉瑜等，2014)[6]、影響個體投資行為(Chetty 等，2017)[7]、降低資源配置效率(陳斌開等，2015)[3]、也會抑制企業(yè)的創(chuàng)新行為(Miao和Wang，2014；王文春和榮昭，2014；張杰等，2016)[8,1,9]。王敏和黃瀅(2013)[10]從投資動機(jī)的角度出發(fā)，認(rèn)為房價上漲會扭曲企業(yè)家行為，使其更加關(guān)注短期資本回報行為，而忽略管理和創(chuàng)新的投入。也有研究表明房價上漲越快，企業(yè)創(chuàng)新的傾向越低(王文春和榮昭，2014)[1]。房價上漲引致的企業(yè)創(chuàng)新投入的變動會可能進(jìn)一步對利潤率、成本加成率等企業(yè)績效指標(biāo)產(chǎn)生動態(tài)影響。陳斌開等(2015)[3]研究發(fā)現(xiàn)，房價上漲導(dǎo)致與房地產(chǎn)相關(guān)行業(yè)利潤率顯著上升，企業(yè)在高利潤的吸引下更愿意投資房地產(chǎn)部門。企業(yè)加成率反映了產(chǎn)品或服務(wù)價格對邊際成本的偏離，是衡量市場勢力和企業(yè)盈利能力的關(guān)鍵指標(biāo)，目前國內(nèi)外主要文獻(xiàn)是從市場競爭程度、匯率變動、出口中學(xué)效應(yīng)等方面研究企業(yè)加成率的影響因素。Melitz和Ottaviano(2008)[11]認(rèn)為貿(mào)易自由化引致市場競爭將導(dǎo)致企業(yè)加成率下降，出口企業(yè)將比國內(nèi)企業(yè)獲得更高的加成率(De Loecker和Warzynski，2012)[12]。

那么，房價上漲是否會對中國工業(yè)企業(yè)的盈利水平產(chǎn)生影響？影響的方向如何？機(jī)制是什么？這一系列問題是本文關(guān)注的重點。一方面，房地產(chǎn)泡沫提高了房價，使得企業(yè)擁有的資本、房屋、土地等要素升值，通過提高抵押價值緩解了企業(yè)融資約束，有利于企業(yè)的研發(fā)和創(chuàng)新行為，將有效提升企業(yè)加成率水平，本文稱之為“擔(dān)保效應(yīng)”。另一方面，房地產(chǎn)泡沫提高了房地產(chǎn)行業(yè)的資本回報率，使得工業(yè)資本逐步轉(zhuǎn)移至房地產(chǎn)業(yè)，工業(yè)企業(yè)受到融資約束的影響，降低企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新投入，將惡化企業(yè)加成率水平，從而產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”。本文以加成率為視角，試圖研究房價上漲對企業(yè)生產(chǎn)績效的影響機(jī)制并提供經(jīng)驗證據(jù)。與現(xiàn)有文獻(xiàn)相比，可能的創(chuàng)新點是：(1)將工業(yè)企業(yè)的“擔(dān)保效應(yīng)”和“擠出效應(yīng)”納入統(tǒng)一框架內(nèi)，以加成率這一視角分析房價上漲對微觀企業(yè)經(jīng)營績效的影響，旨在為房地產(chǎn)行業(yè)調(diào)控和制造業(yè)企業(yè)投資決策提供理論參考。(2)為解決基準(zhǔn)回歸可能存在的內(nèi)生性問題，以2004年“招拍掛”制度改革為時間節(jié)點進(jìn)行準(zhǔn)自然實驗(DID)，檢驗了房地產(chǎn)業(yè)進(jìn)入行為“擠出效應(yīng)”的穩(wěn)健性。(3)證實了房價上漲的負(fù)向“加成率效應(yīng)”受到市場化指數(shù)條件影響，市場化程度透過合約的有效性及房地產(chǎn)項目公開性影響企業(yè)行為。

二、 文獻(xiàn)回顧與研究假說

目前，已有較多文獻(xiàn)分別從創(chuàng)新投入和金融約束兩個視角分析了房價上漲的影響機(jī)制，然而鮮有文獻(xiàn)探究房價上漲的加成率效應(yīng)。本文主要從創(chuàng)新擠出和金融擔(dān)保兩個渠道驗證房價上漲后工業(yè)企業(yè)加成率效應(yīng)的作用機(jī)制，并提出5個研究假說。

新經(jīng)濟(jì)增長理論學(xué)者分析了創(chuàng)新研發(fā)對全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)機(jī)制，認(rèn)為創(chuàng)新既可以通過增加“價格邊際成本指數(shù)”，提升企業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)績效，還可以產(chǎn)生企業(yè)間市場再配置效應(yīng)，提高企業(yè)加成率水平(劉啟仁和黃建忠，2016)[13]。房地產(chǎn)屬于資本密集型行業(yè)，在金融市場相對落后情況下，工業(yè)企業(yè)具有投資房地產(chǎn)行業(yè)的顯著優(yōu)勢。其不僅通過日常業(yè)務(wù)與地方政府和商業(yè)銀行關(guān)系密切，積累了大量的政府資源和信貸關(guān)系，而且廠房、土地等固定資產(chǎn)具備較大的貸款擔(dān)保價值。在房價上漲的城市，工業(yè)企業(yè)為了追逐房地產(chǎn)行業(yè)的高利潤回報，勢必縮減原有投資項目以滿足房地產(chǎn)行業(yè)的巨大資金需求(王文春和榮昭，2014)[1]。企業(yè)研發(fā)項目依賴于內(nèi)部融資，需要較大的資本和創(chuàng)新人才投入，大量研究表明房價上漲引致的企業(yè)投資決策轉(zhuǎn)變對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出和新產(chǎn)品銷售額產(chǎn)生顯著負(fù)面影響(張杰等，2016)[9]。因此，在比較靜態(tài)分析中行業(yè)進(jìn)入的臨界成本不變，房價上漲將不利于企業(yè)市場勢力提升。

假設(shè)1：房價上漲越快，工業(yè)企業(yè)越傾向于投資房地產(chǎn)，越不利于企業(yè)市場勢力提升。

從信貸分配來看，企業(yè)的創(chuàng)新資金一般來源于企業(yè)自有、銀行貸款和政府補(bǔ)貼，相對于投資收益低下的實體經(jīng)濟(jì)，商業(yè)銀行更傾向于將有限的信貸資金貸款給房地產(chǎn)行業(yè)。信息不對稱和代理問題使得企業(yè)外部融資成本高于內(nèi)部融資成本，因此企業(yè)的投資行為不僅取決于投資需求，也會受到企業(yè)內(nèi)部資本的約束。由于金融市場的不完備性及銀行的所有制偏好，民營企業(yè)的研發(fā)投入和新產(chǎn)品開發(fā)受到房價上漲的抑制更加顯著，從而不利于企業(yè)生產(chǎn)績效。Chen等(2015)[14]利用中國369個城市的數(shù)據(jù)分析得出，房地產(chǎn)價格的增長加劇了非房地產(chǎn)行業(yè)的融資約束，資源錯配程度加深對投資效率造成了弱化效應(yīng)。劉愿等(2017)[15]認(rèn)為，隨著房價上漲和房地產(chǎn)投資增值，軟預(yù)算約束和偏向型研發(fā)補(bǔ)貼會提高國有企業(yè)創(chuàng)新投入，而硬預(yù)算約束使民營企業(yè)創(chuàng)新投入大為縮減。對于外資企業(yè)，一般認(rèn)為由于母公司的全球市場地位和品牌識別一致性等因素，不會輕易轉(zhuǎn)變東道國子公司經(jīng)營業(yè)務(wù)方向而轉(zhuǎn)入房地產(chǎn)市場，其研發(fā)投入受房價上漲的負(fù)面影響較小。

假設(shè)2：不同所有制企業(yè)因外部融資約束的差異可能造成異質(zhì)性加成率效應(yīng)，房價上漲導(dǎo)致民營企業(yè)的“擠出效應(yīng)”更明顯，負(fù)向“加成率效應(yīng)”更強(qiáng)。

人口和資源向城市聚集為創(chuàng)新擴(kuò)散提供了條件和前提，城市級別直接影響到城市的創(chuàng)新能力和創(chuàng)新擴(kuò)散程度。根據(jù)地理學(xué)第一定律，越相近的事物聯(lián)系越緊密，城市的級別越高，城市的經(jīng)濟(jì)活動有越強(qiáng)的空間相關(guān)性。張洪等(2014)[16]采用空間動態(tài)面板數(shù)據(jù)對我國30個省市區(qū)的70個大中城市進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，房地產(chǎn)投資對東部的外溢效應(yīng)大于中西部，長三角和珠三角兩大城市群內(nèi)空間溢出效應(yīng)非常顯著。房價的空間蔓延傳遞對城市創(chuàng)新能力產(chǎn)生重要影響。具體表現(xiàn)為兩個方面：其一，城市房價上漲會“蔓延”到周邊地區(qū)，導(dǎo)致周邊城市房地產(chǎn)價格上升，從而抑制周邊城市的創(chuàng)新投入，產(chǎn)生負(fù)向加成率效應(yīng)。其二，雖然技術(shù)創(chuàng)新活動存在空間外溢性，本地區(qū)的房價上漲抑制溢出效應(yīng)發(fā)揮，從而對周邊城市的生產(chǎn)績效產(chǎn)生負(fù)面影響(Baumont，2009)[17]。

假設(shè)3：城市級別越高，房價上漲導(dǎo)致的工業(yè)企業(yè)“擠出效應(yīng)”更明顯，負(fù)向“加成率效應(yīng)”更強(qiáng)。

房價上漲會通過產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)間接影響工業(yè)行業(yè)的創(chuàng)新活動。房地產(chǎn)行業(yè)具有較強(qiáng)的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)性，相關(guān)研究表明，房地產(chǎn)投資對經(jīng)濟(jì)增長具有重要的拉動作用，能直接或間接帶動上下游60多個產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，并且對建筑業(yè)和制造業(yè)的影響最大[18-19]。王國軍和劉水杏(2004)研究發(fā)現(xiàn)，我國房地產(chǎn)業(yè)每增加1單位產(chǎn)值對各產(chǎn)業(yè)的總帶動效應(yīng)達(dá)到1.416，其中對金融保險業(yè)、非金屬礦物制造業(yè)、建筑業(yè)、化學(xué)工業(yè)、社會服務(wù)業(yè)通過前向、后向或者環(huán)向等帶動方式影響顯著[20]。由于技術(shù)創(chuàng)新活動具有投入大、風(fēng)險高、收益高的特征，企業(yè)在進(jìn)行創(chuàng)新活動時通常會考慮外部環(huán)境的風(fēng)險收益率。當(dāng)房價上漲，實體經(jīng)濟(jì)投資風(fēng)險較大時，企業(yè)會選擇轉(zhuǎn)向產(chǎn)地產(chǎn)投資，從而減少非房地產(chǎn)項目投資和行業(yè)企業(yè)創(chuàng)新投入。與房地產(chǎn)業(yè)投入產(chǎn)出關(guān)聯(lián)度越大的工業(yè)行業(yè)也相應(yīng)地增加房地產(chǎn)投資，從而抑制行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活動，惡化了加成率效應(yīng)。一般來說，當(dāng)房地產(chǎn)投資快速增長的背景下，鋼鐵、水泥、化工等上游產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)能過剩問題能有效化解，但能否獲得正向加成率效應(yīng)的關(guān)鍵在于房地產(chǎn)關(guān)聯(lián)行業(yè)的“去產(chǎn)能、去庫存”力度及產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力升級效果。

假設(shè)4：投入產(chǎn)出關(guān)聯(lián)度越大的工業(yè)行業(yè)，房價上漲導(dǎo)致負(fù)向“加成率效應(yīng)”更強(qiáng)。

房價增長率上升使得不同地區(qū)和不同要素密集度的企業(yè)加成率效應(yīng)可能存在異質(zhì)性。隨著城鎮(zhèn)化的深入推進(jìn)，農(nóng)村人口向東部城市集聚涌入，相比基礎(chǔ)設(shè)施更弱、城市建設(shè)和公共交通系統(tǒng)欠完善的中西部地區(qū)，東部地區(qū)人口與資源大量集聚導(dǎo)致的土地供應(yīng)不足加劇了房價上漲幅度，并且對城市蔓延的推動作用比中西部城市更加強(qiáng)勁[21]。陸銘等(2015)認(rèn)為，土地供給減少是造成房價普遍上漲的重要因素，2003年后土地供給收緊且向中西部偏移是導(dǎo)致東部地區(qū)房價上漲的根源[22]。地區(qū)間就業(yè)情況、教育水平、基礎(chǔ)設(shè)施等條件差異也可造成房價上漲的空間異質(zhì)性。東部地區(qū)房價上漲越快，工業(yè)企業(yè)越傾向于投資房地產(chǎn)，不利于企業(yè)市場勢力提升。房地產(chǎn)屬于資本密集型行業(yè)，投資規(guī)模大、運行周期長、投資回報高等特點使得大量資本密集型企業(yè)從事房地產(chǎn)投資業(yè)務(wù)。另一方面，從行業(yè)營業(yè)利潤率來看，技術(shù)密集型行業(yè)因大規(guī)模創(chuàng)新投入和較高的創(chuàng)新效率獲得最高利潤率，而勞動密集型行業(yè)最低。一般來說，本業(yè)利潤率越低，企業(yè)越有可能轉(zhuǎn)移投資方向從事房地產(chǎn)業(yè)務(wù)。相比勞動密集型企業(yè)低利潤特點，資本密集型企業(yè)更容易跨過房地產(chǎn)投資進(jìn)入門檻。

假設(shè)5：不同地區(qū)和不同要素密集度企業(yè)房價上漲產(chǎn)生的加成率效應(yīng)存在異質(zhì)性，東部地區(qū)和資本密集型企業(yè)的負(fù)向“加成率效應(yīng)”更強(qiáng)。

三、 數(shù)據(jù)、變量與特征性事實

(一) 數(shù)據(jù)來源

1.工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫。該數(shù)據(jù)庫涵蓋了所有國有企業(yè)和年銷售收入500萬元以上非國有企業(yè)。借鑒黃先海等(2016a)做法對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理，建立了中國工業(yè)企業(yè)面板數(shù)據(jù)[23]。調(diào)整后數(shù)據(jù)庫共有548092家企業(yè)的2071141個觀測值。

2.工業(yè)企業(yè)—海關(guān)匹配數(shù)據(jù)。本文企業(yè)產(chǎn)品層面的變量來自中國海關(guān)數(shù)據(jù)庫(2000—2007年)，兩套數(shù)據(jù)屬于不同的編碼體系，所以需要通過較為復(fù)雜的技術(shù)過程進(jìn)行數(shù)據(jù)匹配。參考黃先海等(2016a)兩步匹配方法，共對應(yīng)上67541家出口企業(yè)的190206觀測值[23]。

3.中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計年鑒。該年鑒提供了各年地級市層面商品房銷售面積和銷售額的信息，據(jù)此可計算地級市層面名義住房價格(hprice)。

(二) 變量調(diào)整與測算

1.主要名義數(shù)據(jù)價格平減情況。本文主要包含以下企業(yè)層面生產(chǎn)變量：工業(yè)總產(chǎn)值(yijt)、工業(yè)增加值(vaijt)、從業(yè)人數(shù)(lijt)、資本存量(kijt)和中間投入合計(mijt)等。具體的調(diào)整方式是：以1998年各省價格指數(shù)作為基準(zhǔn)，以工業(yè)品出廠價格指數(shù)對工業(yè)總產(chǎn)值和工業(yè)增加值、以工業(yè)品購進(jìn)價格指數(shù)對中間投入合計進(jìn)行平減，資本存量估計借鑒黃先海等(2016a)[23]的做法。地級市層面住房價格(hpricect)通過當(dāng)年省級居民消費價格指數(shù)平減。

2.企業(yè)層面加成率、生產(chǎn)率測算。借鑒De Loecker和Warzynski(2012)[12]的做法(以下簡稱DLW法)，采用結(jié)構(gòu)方程模型的方法對中國企業(yè)加成率進(jìn)行估算。DLW法的基本原理是通過構(gòu)造成本最小化問題求解企業(yè)加成率，其表達(dá)式為：

(1)

yijt=βllijt+βkkijt+βmmijt+βll(lijt)2+βkk(kijt)2+βmm(mijt)2+βlklijtkijt+βlmlijtmijt+
βkmkijtmijt+βlkmlijtkijtmijt+ωijt+εijt

(2)

4.其他主要變量測算。(1)房價上漲率(hpgrowth)，以平減后的地級市層面住房價格變動率表示。(2)企業(yè)規(guī)模(lnscale)，以企業(yè)每年銷售額(sale)對數(shù)值來表示。(3)資本勞動比(klratio)，以企業(yè)資本總額和從業(yè)人數(shù)對數(shù)值之比衡量。(4)平均工資對數(shù)值(w)[26]，以企業(yè)人均應(yīng)付職工薪酬衡量這一指標(biāo)。(5)企業(yè)所有制類型，代理變量是各企業(yè)實收資本中國有資本占比(soe)。(6)企業(yè)年齡(age)，以企業(yè)建立時間對數(shù)值表示。(7)4位碼行業(yè)競爭程度，本文使用4位碼行業(yè)赫芬達(dá)爾指數(shù)(hhi)衡量這種競爭程度。(8)企業(yè)外部融資約束情況(ext_fin)，代理變量為利息率(利息合計/固定資產(chǎn)合計)(黃先海等，2016b)[27]。(9)企業(yè)創(chuàng)新代理變量，以研究開發(fā)費(rd)和新產(chǎn)品產(chǎn)值對數(shù)值(new)衡量。(10)房地產(chǎn)行業(yè)投入產(chǎn)出關(guān)聯(lián)度(ioratio)主要刻畫不同制造業(yè)行業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)的關(guān)聯(lián)性，以各制造業(yè)部門占房地產(chǎn)業(yè)中間投入比率(即直接消耗系數(shù))作為代理變量。

(三) 特征性事實

不同地區(qū)企業(yè)加成率變動核密度圖比較(2000、2007年)。為初步比較不同地區(qū)企業(yè)的加成率動態(tài)情形，圖1匯報了兩類企業(yè)加成率核密度圖。其中一類是一線和熱點二線城市，另一類是其他城市(除一線和熱點二線以外)，根據(jù)核密度圖變動情況，一線和熱點二線城市企業(yè)加成率從2000年至2007年略有下降(眾數(shù)和中位數(shù))，整體呈現(xiàn)“左移”。其他城市的加成率則明顯“右移”，2007年較2000年略有上升。這初步表明不同等級城市受到房價上漲沖擊影響存在異質(zhì)性，一線和熱點二線城市企業(yè)更可能受到“擠出效應(yīng)”影響導(dǎo)致其加成率水平惡化。

圖1 不同地區(qū)企業(yè)加成率變動核密度圖比較(2000、2007年)

四、 計量模型與經(jīng)驗證據(jù)

(一) 計量模型設(shè)定

(3)

(二) 基準(zhǔn)模型結(jié)果

基準(zhǔn)模型結(jié)果匯報在表1中，其中前3列是固定效應(yīng)回歸結(jié)果，后兩列是系統(tǒng)GMM回歸結(jié)果。第(1)～(3)列逐步加入年份、行業(yè)、城市固定效應(yīng)和城市時間趨勢項，以控制不同層面遺漏變量可能對實證結(jié)果的影響。第(1)列初步回歸結(jié)果顯示，核心變量hpgrowth顯著為負(fù)，這說明當(dāng)房價上漲率提升時，該地區(qū)工業(yè)企業(yè)加成率水平總體下降，第(2)～(3)列在控制更多固定效應(yīng)后，結(jié)果仍然穩(wěn)健。由于存在企業(yè)個體層面投資機(jī)會變量的遺漏，而這一遺漏變量可能與房價上漲率正相關(guān)，因此固定效應(yīng)回歸結(jié)果存在“向下偏誤”，第(4)～(5)列通過引入內(nèi)生變量滯后階作為工具變量進(jìn)行系統(tǒng)GMM回歸，結(jié)果顯示：控制內(nèi)生性問題后，房價上漲率對工業(yè)企業(yè)加成率負(fù)向影響更大，根據(jù)第(5)列結(jié)果，房價上漲率每提升10%，會導(dǎo)致工業(yè)企業(yè)加成率平均下降0.087。由基準(zhǔn)回歸結(jié)果表明，房價上漲對企業(yè)加成率影響的兩個作用渠道中“擠出效應(yīng)”大于“擔(dān)保效應(yīng)”，平均意義上工業(yè)企業(yè)面臨房價上漲時，并不因為擔(dān)保物價格提升而增加創(chuàng)新投入，相反卻因為這一外生沖擊進(jìn)一步惡化了盈利情況，控制變量的結(jié)果基本符合預(yù)期?？傮w而言，基準(zhǔn)回歸表明房價上漲率過快，可能不利于工業(yè)企業(yè)市場勢力提升，假設(shè)1成立。

表1 住房價格上漲對企業(yè)加成率的影響(基準(zhǔn)回歸結(jié)果)

注：括號內(nèi)為t值，*、**和***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平，擬合優(yōu)度均為調(diào)整后R2(固定效應(yīng)匯報組內(nèi)R2，分位數(shù)回歸匯報Pseudo R2)，AR(1)和AR(2)分別表示1階和2階自相關(guān)檢驗，Sargan_P表示Sargan檢驗P值

(三) 企業(yè)層面作用渠道檢驗(中介模型)

本文在理論部分分析企業(yè)加成率受到房價上漲率沖擊的作用渠道是“擔(dān)保效應(yīng)”和“擠出效應(yīng)”，其中“擔(dān)保效應(yīng)”會通過企業(yè)外部融資約束情況影響企業(yè)研發(fā)行為，這部分針對兩大效應(yīng)在房價上漲后的具體變動進(jìn)行實證研究，結(jié)果匯報在表2中。本回歸采用中介效應(yīng)模型，第(1)～(2)列是初步回歸，結(jié)果顯示總體上房價上漲對民營企業(yè)外部融資約束作用不顯著，對研發(fā)投入有顯著的負(fù)向作用。第(3)～(4)列依次納入“擔(dān)保效應(yīng)”和“擠出效應(yīng)”的代理變量進(jìn)行回歸，結(jié)果顯示總體上hpgrowth系數(shù)顯著性和系數(shù)值均明顯下降，第(5)列同時控制ext_fin和rd后，核心變量hpgrowth系數(shù)不顯著，且經(jīng)Sobel檢驗后中介效應(yīng)顯著，總體上判斷ext_fin和rd是房價上漲效應(yīng)的完全中介變量。這部分回歸顯示，整體上房價上漲的“擔(dān)保效應(yīng)”不顯著，而呈現(xiàn)出明顯的“擠出效應(yīng)”且主要作用于民營企業(yè)。假設(shè)2成立。

表2 作用渠道檢驗結(jié)果(Ⅰ)

注：回歸中控制了年份、行業(yè)、城市固定效應(yīng)和城市時間趨勢，*、**和***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平,AR(1)和AR(2)分別表示1階和2階自相關(guān)檢驗，Sargan_P表示Sargan檢驗P值

表3進(jìn)一步檢驗房價上漲下“擠出效應(yīng)”對企業(yè)創(chuàng)新行為影響的具體渠道變量。根據(jù)理論部分分析房價上漲通過“擔(dān)保效應(yīng)”和“擠出效應(yīng)”，從價格渠道和成本渠道影響企業(yè)加成率。結(jié)合分樣本回歸和上述中介效應(yīng)回歸，這部分仍采用民營企業(yè)樣本對價格渠道和成本渠道進(jìn)行實證檢驗。第(1)～(2)列結(jié)果顯示，民營企業(yè)在房價上漲后產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)率水平顯著下降，即房價上漲對企業(yè)價格渠道和成本渠道的影響均顯著為負(fù)。在此基礎(chǔ)上，第(3)～(4)列依次控制quality和lntfp_acf，結(jié)果顯示房價上漲對企業(yè)加成率的負(fù)向作用效應(yīng)值和顯著性均下降。經(jīng)Sobel檢驗后中介效應(yīng)顯著，總體上判斷quality和lntfp_acf是房價上漲對企業(yè)加成率影響的顯著渠道變量。

表3 作用渠道檢驗結(jié)果(Ⅱ)

注：括號內(nèi)為t值，*、**和***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平,AR(1)和AR(2)分別表示1階和2階自相關(guān)檢驗，Sargan_P表示Sargan檢驗P值

(四) 不同所有制類型的計量結(jié)果

不同所有制企業(yè)在面臨房價上漲時的“加成率效應(yīng)”可能存在異質(zhì)性，假設(shè)2中具體討論了不同所有制企業(yè)因外部融資約束情況差異造成的異質(zhì)性效應(yīng)。表4匯報了分所有制類型的回歸結(jié)果，其中奇數(shù)列和偶數(shù)列分別匯報固定效應(yīng)和系統(tǒng)GMM回歸結(jié)果。前兩列結(jié)果顯示國有企業(yè)面臨房價上漲率增加時加成率無顯著變動，這說明國有企業(yè)由于較強(qiáng)的外部融資能力，不會因為房地產(chǎn)投資行為顯著抑制本業(yè)創(chuàng)新投入。第(3)～(6)列結(jié)果表明，民營企業(yè)和外資企業(yè)中hpgrowth系數(shù)顯著為負(fù)，房價上漲率越高，上述企業(yè)加成率顯著降低。具體而言，根據(jù)第(4)列結(jié)果，民營企業(yè)在房價上漲率提升10%情況下，加成率平均下降0.0102，顯著超過全樣本平均水平，這也證實由于面臨較強(qiáng)的外部融資約束，民營企業(yè)的“擠出效應(yīng)”較大，而“擔(dān)保效應(yīng)”則可能不顯著或者為負(fù)。第(5)～(6)列結(jié)果表明，外資企業(yè)在房價上漲率提升時也會導(dǎo)致加成率下降，根據(jù)第(6)列結(jié)果可知外資企業(yè)在10%房價上漲率增幅沖擊下的邊際效應(yīng)為0.029，顯著性程度相對較低?？傮w而言，分所有制類型的回歸結(jié)果顯示民營企業(yè)受到較強(qiáng)的“擠出效應(yīng)”影響，負(fù)向“加成率效應(yīng)”更強(qiáng)，假設(shè)2成立。

表4 住房價格上漲對企業(yè)加成率的影響(分所有制回歸結(jié)果)

注：括號內(nèi)為t值，*、**和***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平,AR(1)和AR(2)分別表示1階和2階自相關(guān)檢驗，Sargan_P表示Sargan檢驗P值

(五) 不同城市級別的計量結(jié)果

數(shù)據(jù)表明一線和熱點二線城市房價上漲率顯著超過其他城市，根據(jù)理論部分分析房價上漲率越高，對工業(yè)企業(yè)的“擠出效應(yīng)”越明顯，因此預(yù)期城市級別越高，負(fù)向“加成率效應(yīng)”越顯著。表5匯報了不同城市級別對企業(yè)加成率效應(yīng)的異質(zhì)性影響，其中第(1)～(2)列匯報了一線和熱點二線城市樣本企業(yè)的回歸結(jié)果，核心變量hpgrowth顯著為負(fù)，且大于全樣本平均效應(yīng)值。二三線城市回歸結(jié)果匯報在第(3)～(4)列，結(jié)果顯示房價上漲引致的負(fù)向“加成率效應(yīng)”仍然顯著，且相對值與全樣本均值無顯著差異。第(5)～(6)列匯報了其他城市企業(yè)檢驗情況，效應(yīng)值顯著低于樣本均值，表現(xiàn)為較低的負(fù)向“加成率效應(yīng)”。具體而言，根據(jù)第(2)、(4)和(6)列結(jié)果顯示，一線和熱點二線城市、二三線城市和其他城市房價增長率每提升10%的邊際負(fù)向“加成率效應(yīng)”值分別為0.136、0.097和0.022。一線和熱點二線城市僅有15個，但從樣本量觀察占全樣本23.26%(293480/1261746)，全部70個大中型城市樣本占比47.43%，正是由于上述高等級城市企業(yè)較強(qiáng)的負(fù)向“加成率效應(yīng)”提升了全樣本效應(yīng)值，高等級城市企業(yè)表現(xiàn)出更大“擠出效應(yīng)”，假設(shè)3成立。

表5 住房價格上漲對企業(yè)加成率的影響(分城市級別回歸結(jié)果)

續(xù)表5

注：Tier1-2、Tier2-3和Others分別表示一線和熱點二線城市、二三線城市和其他城市，*、**和***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平,AR(1)和AR(2)分別表示1階和2階自相關(guān)檢驗，Sargan_P表示Sargan檢驗P值

(六) 納入投入產(chǎn)出關(guān)聯(lián)度計量結(jié)果

理論部分分析房價上漲可能通過投入產(chǎn)出聯(lián)系傳導(dǎo)至關(guān)聯(lián)性較大的工業(yè)部門，表6匯報了對假設(shè)4的檢驗結(jié)果。其中hp_ioratio表示hpgrowth和ioratio的交互項，該變量參數(shù)估計結(jié)果表示投入產(chǎn)出關(guān)聯(lián)度對“加成率效應(yīng)”的異質(zhì)性影響。第(1)～(3)、(4)～(5)列分別匯報了固定效應(yīng)和系統(tǒng)GMM回歸結(jié)果，其中hpgrowth系數(shù)顯著為負(fù)，表明基準(zhǔn)結(jié)果仍然穩(wěn)健，交互項hp_ioratio參數(shù)顯著為負(fù)，證實投入產(chǎn)出關(guān)聯(lián)度越大的工業(yè)行業(yè)受到的負(fù)向效應(yīng)值更大，根據(jù)第(5)列結(jié)果顯示，直接消耗系數(shù)每提升1%，會引致該行業(yè)企業(yè)加成率平均下降0.0810。假設(shè)4成立。

表6 住房價格上漲對企業(yè)加成率的影響(納入投入產(chǎn)出關(guān)聯(lián)度)

注：括號內(nèi)為t值，*、**和***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平,AR(1)和AR(2)分別表示1階和2階自相關(guān)檢驗，Sargan_P表示Sargan檢驗P值

(七) 不同地區(qū)和要素密集度計量結(jié)果

除了不同所有制類型可能對“加成率效應(yīng)”產(chǎn)生異質(zhì)性影響外，不同地區(qū)和要素密集度企業(yè)的這一效應(yīng)值也可能存在差異性，因此有必要檢驗上述兩種子樣本分類下的異質(zhì)性“加成率效應(yīng)”。表7匯報了子樣本異質(zhì)性效應(yīng)檢驗結(jié)果，其中，第(1)～(3)列匯報了東部、中部和西部企業(yè)的平均效應(yīng)，總體來看東部企業(yè)在面臨房價上漲時，負(fù)向“加成率效應(yīng)”更強(qiáng)，其次是西部企業(yè)，中部企業(yè)影響相對較小，分地區(qū)房價上漲情況表現(xiàn)為：東部>西部>中部。因此這一結(jié)果反映了更高房價上漲率的東部地區(qū)，企業(yè)更可能產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”，惡化其加成率水平。不同要素密集度的檢驗結(jié)果匯報在第(4)～(6)列中，根據(jù)hpgrowth系數(shù)可知，負(fù)向效應(yīng)值的相對大小是：資本密集型行業(yè)>勞動密集型行業(yè)>技術(shù)密集型行業(yè)，其中技術(shù)密集型行業(yè)的效應(yīng)值不顯著。根據(jù)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫，資本密集型行業(yè)占房地產(chǎn)業(yè)投入比重最大，其次是勞動密集型行業(yè)。從利潤率比較看，技術(shù)密集型行業(yè)利潤率和成本費用利潤率最高，勞動密集型行業(yè)最低。理論部分指出“擠出效應(yīng)”總體和房價上漲率相對值呈正相關(guān)，本業(yè)利潤率越低，越傾向于轉(zhuǎn)向房地產(chǎn)業(yè)投資?？傮w而言，子樣本檢驗發(fā)現(xiàn)東部地區(qū)和資本密集型企業(yè)在房價上漲率較高時，出現(xiàn)更強(qiáng)的“擠出效應(yīng)”，導(dǎo)致其加成率水平下降更多，假設(shè)5成立。

表7 住房價格上漲對企業(yè)加成率的影響(分地區(qū)、要素密集度回歸結(jié)果)

注：括號內(nèi)為t值，*、**和***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平,AR(1)和AR(2)分別表示1階和2階自相關(guān)檢驗，Sargan_P表示Sargan檢驗P值

(八) 穩(wěn)健性檢驗

以上已完成對前5個假設(shè)檢驗，根據(jù)計量模型設(shè)定時的分析，基準(zhǔn)模型設(shè)定可能會受到遺漏變量內(nèi)生性問題影響，子樣本異質(zhì)性檢驗中分樣本檢驗存在的比較問題，均值回歸可能受到極端值影響。上述3點潛在問題可能造成計量結(jié)果偏誤，因此這部分通過4個檢驗驗證前文結(jié)果的穩(wěn)健性。其中包含準(zhǔn)自然實驗、工具變量和分位數(shù)回歸等，篇幅限制，結(jié)果備索。

五、 進(jìn)一步分析

(一) 相關(guān)行業(yè)影響：建筑業(yè)、互補(bǔ)品

理論部分假設(shè)4提出房價上漲可能通過投入產(chǎn)出聯(lián)系影響企業(yè)加成率水平，這部分主要討論房價上漲對相關(guān)工業(yè)行業(yè)的影響。對相關(guān)行業(yè)界定是：一是與房地產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)性最高的水泥、磚瓦、玻璃、陶瓷、金屬制品業(yè)、電線、電纜、光纜和電工器材制造等直接相關(guān)企業(yè)；二是與房地產(chǎn)業(yè)具有較高互補(bǔ)性的家用電器(冰箱、洗衣機(jī)、彩電和空調(diào))、家用電力器具制造、非電力家用器具制造和照明器具制造等行業(yè)。其中表8中的前3列匯報了直接相關(guān)企業(yè)加成率變動情況，交互項hpgdirect顯著為負(fù)，說明房價上漲率對直接相關(guān)企業(yè)的負(fù)向“加成率效應(yīng)”更強(qiáng)。后3列結(jié)果顯示交互項hpgcom顯著為負(fù)，即互補(bǔ)品行業(yè)面臨較高房價上漲率時，其加成率水平下降更多。直接相關(guān)企業(yè)由于“潮涌現(xiàn)象”的過度“市場競爭效應(yīng)”導(dǎo)致加成率下降，也可能因為企業(yè)較強(qiáng)的“擠出效應(yīng)”惡化加成率水平?；パa(bǔ)品行業(yè)主要是因為房地產(chǎn)業(yè)繁榮下的“潮涌現(xiàn)象”，使得整個行業(yè)更偏向競爭性。

表8 房價上漲對相關(guān)工業(yè)行業(yè)影響結(jié)果

注：括號內(nèi)為t值，*、**和***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平,AR(1)和AR(2)分別表示1階和2階自相關(guān)檢驗，Sargan_P表示Sargan檢驗P值

(二) 地區(qū)市場化程度的影響

地區(qū)市場化程度可能對房價上漲率提升的負(fù)向“加成率效應(yīng)”產(chǎn)生條件影響，其作用機(jī)制是透過合約的有效性和房地產(chǎn)項目公開性影響企業(yè)行為。前文分析不同所有制企業(yè)平等競爭進(jìn)入房地產(chǎn)業(yè)的前提是地區(qū)房地產(chǎn)業(yè)的公開性，因此預(yù)期地區(qū)層面市場化指數(shù)會影響房價沖擊下的“加成率效應(yīng)”。本文使用樊綱等構(gòu)建的省級市場化指數(shù)(market)研究這一問題。其中表9中的hpgmarket和market_pri分別表示房價上漲率和市場化指數(shù)、市場化指數(shù)和民營企業(yè)交互項，hpgm_pri表示3者交互項。根據(jù)上文分析民營企業(yè)較全樣本負(fù)向“加成率效應(yīng)”更大，表9中第(1)～(5)列回歸結(jié)果顯示3重交互項hpgm_pri系數(shù)顯著為負(fù)，這說明民營企業(yè)在房價上漲率提升時負(fù)向“加成率效應(yīng)”受到市場化指數(shù)顯著條件影響。表9中第(5)列系統(tǒng)GMM結(jié)果顯示，市場化指數(shù)每提升1會引致民營企業(yè)在房價上漲率提升10%時，加成率進(jìn)一步下降0.0036。這一結(jié)果也可解釋東部地區(qū)更強(qiáng)的負(fù)向“加成率效應(yīng)”，總體上看東部地區(qū)市場化指數(shù)更高，民營企業(yè)更有可能平等參與房地產(chǎn)市場競爭，產(chǎn)生更顯著的“擠出效應(yīng)”，因而加成率惡化情況更為明顯。

表9 地區(qū)市場化程度的影響結(jié)果

注：括號內(nèi)為t值，*、**和***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平,AR(1)和AR(2)分別表示1階和2階自相關(guān)檢驗，Sargan_P表示Sargan檢驗P值

六、 結(jié)論與政策含義

本文將“擔(dān)保效應(yīng)”和“擠出效應(yīng)”納入統(tǒng)一框架內(nèi)，從加成率視角出發(fā)研究了房價上漲對工業(yè)企業(yè)盈利情況的影響。通過文獻(xiàn)梳理和理論機(jī)制分析，本文提出了5大命題，通過工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫對上述命題進(jìn)行了檢驗。

經(jīng)驗結(jié)果顯示：(1)基準(zhǔn)回歸顯示房價上漲率對企業(yè)加成率有負(fù)向效應(yīng)，過快的房價上漲率會惡化企業(yè)盈利水平；(2)不同所有制類型的回歸顯示民營企業(yè)受到較強(qiáng)的“擠出效應(yīng)”影響，加成率受房價上漲的負(fù)向影響更大，其次是外資企業(yè)，國有企業(yè)并無顯著效應(yīng)；(3)不同城市級別的回歸顯示，一線和熱點二線城市受到的負(fù)向“加成率效應(yīng)”最大，其次是二三線城市，低級別城市的負(fù)向影響相對較小；(4)納入投入產(chǎn)出關(guān)聯(lián)度的分析表明，與房地產(chǎn)行業(yè)關(guān)聯(lián)性越強(qiáng)，在房價上漲時加成率下降越大；(5)不同地區(qū)和要素密集度的回歸證實，東部地區(qū)和資本密集型企業(yè)的負(fù)向“加成率效應(yīng)”更大，技術(shù)密集型企業(yè)并無顯著影響；(6)對作用渠道的檢驗表明，房價上漲時中國企業(yè)面臨不顯著的“擔(dān)保效應(yīng)”和“擠出效應(yīng)”，但民營企業(yè)研發(fā)投入顯著降低，呈現(xiàn)正向“擠出效應(yīng)”。更為深入的渠道分析證實，在房價上漲率提升時，企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)率顯著惡化，從價格和成本兩個方面降低了加成率水平。同時，民營企業(yè)的新產(chǎn)品產(chǎn)值顯著下降，創(chuàng)新產(chǎn)出明顯減少；(7)對相關(guān)工業(yè)行業(yè)影響分析說明，房價上漲對直接相關(guān)企業(yè)和互補(bǔ)品企業(yè)加成率負(fù)向影響更大；(8)地區(qū)市場化指數(shù)對房價上漲的負(fù)向“加成率效應(yīng)”具有正向條件效應(yīng)，市場化程度越高的地區(qū)，民營企業(yè)面臨的負(fù)向效應(yīng)更強(qiáng)。

本文的政策含義在于：(1)進(jìn)一步深化對房價上漲經(jīng)濟(jì)效應(yīng)認(rèn)識，遏制房價過快上漲，堅持住房的居住屬性，以供給調(diào)控和需求調(diào)控相結(jié)合，適當(dāng)增加房地產(chǎn)供給，貫徹“房住不炒”的基本住房政策。本文結(jié)論表明房價過快增長可能會降低工業(yè)企業(yè)競爭力水平，制約實體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，短期來看房價上漲可能帶來地方財政收入增長，但卻抑制了長期的實體經(jīng)濟(jì)增長潛力，不利于中國經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。(2)針對不同級別城市和地區(qū)企業(yè)效應(yīng)異質(zhì)性，應(yīng)強(qiáng)化分類調(diào)控，適度增加高等級城市和東部地區(qū)住宅土地供應(yīng)，規(guī)范開發(fā)、銷售和中介行為，健全購租并舉的住房制度，扭轉(zhuǎn)房價只漲不跌的預(yù)期。積極探索農(nóng)村集體土地建設(shè)的小產(chǎn)權(quán)房合理、合法上市交易的有效機(jī)制。對于高等級城市因為快速城市化導(dǎo)致中心區(qū)和郊區(qū)在教育、醫(yī)療等社會公共服務(wù)上的顯著差異性，應(yīng)推進(jìn)基礎(chǔ)教育和基本醫(yī)療服務(wù)均等化，去除房地產(chǎn)過高的附加價值，使其真正回歸居住屬性。(3)針對企業(yè)面臨房價上漲時研發(fā)投入顯著下降的情況，應(yīng)進(jìn)一步強(qiáng)化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策，通過加速折舊和研發(fā)費用抵稅等功能性政策增強(qiáng)企業(yè)研發(fā)激勵。采用激勵相容的正反兩方面措施，對于主業(yè)轉(zhuǎn)向房地產(chǎn)的工業(yè)企業(yè)，應(yīng)審慎評估其補(bǔ)貼和減稅政策適用資格；對于國有工業(yè)企業(yè)過度進(jìn)入房地產(chǎn)市場，各級國有資產(chǎn)監(jiān)督管理委員會應(yīng)采取有效措施進(jìn)行監(jiān)管。政府應(yīng)該進(jìn)一步改善營商環(huán)境，加大知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度，適度補(bǔ)貼平臺型創(chuàng)新實體，促進(jìn)科研院所創(chuàng)新成果更好產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。針對當(dāng)前要素成本顯著上升、新技術(shù)革命快速發(fā)展的背景，鼓勵企業(yè)實施“機(jī)器換人”等工藝創(chuàng)新，推動“互聯(lián)網(wǎng)+”和人工智能等與工業(yè)制造深入融合，提升工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)率水平。同時，通過相關(guān)政策將房地產(chǎn)行業(yè)利潤率調(diào)整到相對合理水平，防止大量資金不斷涌入房地產(chǎn)領(lǐng)域形成“棘輪效應(yīng)”，實現(xiàn)資金在房地產(chǎn)行業(yè)與實體制造業(yè)間的合理高效配置。(4)根據(jù)不同要素密集度企業(yè)效應(yīng)異質(zhì)性，應(yīng)鼓勵技術(shù)密集型企業(yè)發(fā)展，深入推進(jìn)“中國制造2025”戰(zhàn)略，提升工業(yè)企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量和技術(shù)水平，改善其盈利狀況，根本上扭轉(zhuǎn)房價上漲對工業(yè)企業(yè)的“擠出效應(yīng)”，實現(xiàn)“去庫存”和企業(yè)競爭力提升的政策協(xié)調(diào)。當(dāng)前處于經(jīng)貿(mào)摩擦和轉(zhuǎn)型升級的疊加期，應(yīng)避免工業(yè)企業(yè)過度追求業(yè)務(wù)多元化或是無序轉(zhuǎn)移生產(chǎn)鏈等造成產(chǎn)業(yè)空心化，應(yīng)以供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革為主提升企業(yè)實體競爭力，通過“一帶一路”沿線等多元對外開放市場提升需求數(shù)量和質(zhì)量，促進(jìn)實體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。