馮粲 孫暉

摘 要：基于中國A股上市公司2012—2018年的公司數(shù)據(jù)和35個大中城市的房價數(shù)據(jù)，檢驗房價水平對企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)支出的整體影響，并分別以企業(yè)房地產(chǎn)投資和研發(fā)人員數(shù)量為中介變量，檢驗房價水平對企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)支出影響的作用機制。研究發(fā)現(xiàn)：從企業(yè)間對比來看，房價水平與企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)支出水平正向相關。房價升高會使企業(yè)增加房地產(chǎn)投資，從而對企業(yè)研發(fā)支出產(chǎn)生“擠出效應”;同時，房價升高會伴隨著勞動力的“分類”現(xiàn)象，即高技能、高素質(zhì)勞動力會更多地向高房價城市流動，使企業(yè)研發(fā)人員雇傭數(shù)量上升，促進企業(yè)的創(chuàng)新行為。但從同一企業(yè)各年對比來看，房價上漲會導致其研發(fā)支出的下降。

關鍵詞： 房價;創(chuàng)新;研發(fā)支出;房地產(chǎn)投資

一、引言及文獻綜述

企業(yè)的創(chuàng)新活動不僅與企業(yè)自身特征有關，而且會受到所在地城市的環(huán)境影響。房地產(chǎn)市場情況作為一個城市環(huán)境的重要組成部分，直接影響著城市生活成本和生活質(zhì)量。我國房價自1998年推行住房商品化改革后整體呈持續(xù)上漲趨勢，2014-2017年全國各主要城市的房價更是出現(xiàn)過一次階段性的猛烈上漲。2020年8月，深圳、北京兩大城市大數(shù)據(jù)房價中位數(shù)均已超過50000元/㎡，主要城市的房價高企是否會對其城市內(nèi)企業(yè)的創(chuàng)新行為造成影響？對不同類型企業(yè)的影響是否存在差異？如果存在影響，房價對企業(yè)創(chuàng)新行為的影響機制具體如何？這些問題引發(fā)了社會關注，也是本文將要主要探討的問題。

城市房價水平是企業(yè)創(chuàng)新環(huán)境的重要組成部分，已有學者關注這個問題并從不同角度研究了企業(yè)所在城市的房價對于企業(yè)創(chuàng)新的影響。但是針對房價對企業(yè)創(chuàng)新究竟是有正向影響還是負向影響這一問題，現(xiàn)有文獻并沒有達成一致結論。

第一類觀點認為高房價會抑制企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新活動。其作用機制可能有二：一是房價過快上漲會引致企業(yè)資源錯配，即房價上行造成房地產(chǎn)行業(yè)的高額利潤會誘使非房地產(chǎn)行業(yè)的企業(yè)進行房地產(chǎn)投資。在企業(yè)普遍存在資金約束的情況下，將資金用于投資房地產(chǎn)將會大幅壓縮企業(yè)對創(chuàng)新活動的投入，從而抑制企業(yè)技術創(chuàng)新，即房價上漲對企業(yè)創(chuàng)新活動存在“擠出效應”。二是房價過高會推動勞動力、中間投入品等企業(yè)投入要素的價格上漲，抬高企業(yè)成本，壓縮企業(yè)利潤，從而降低企業(yè)的研發(fā)投入，即房價上漲對企業(yè)創(chuàng)新活動存在“成本效應”。王文春、榮昭（2014）利用1999-2007年全國35個大中城市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)進行實證研究，結果表明，房價上漲會導致工業(yè)企業(yè)在投資房地產(chǎn)的同時減少新產(chǎn)品開發(fā)，從而削弱當?shù)仄髽I(yè)的創(chuàng)新傾向[1]。鄧博文（2014）研究表明，工業(yè)企業(yè)參與房地產(chǎn)開發(fā)投資對創(chuàng)新活動存在短期、直接的“擠出效應”，且在長期不會出現(xiàn)房地產(chǎn)投資補償創(chuàng)新支出的效果，企業(yè)參與房地產(chǎn)投資在短期和長期內(nèi)都不利于企業(yè)創(chuàng)新[2]。許瑞恒等（2019）指出作為生活必需品的房屋價格上漲會導致創(chuàng)新人才勞動力價格隨之上漲，加大企業(yè)技術創(chuàng)新投入的負擔，影響企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級和長期發(fā)展質(zhì)量[3]。陳斌開等（2015）指出，高房價將導致資源錯配，降低資源再配置效率，進而降低全要素生產(chǎn)率[4]。

第二類觀點則認為高房價并不會抑制企業(yè)的創(chuàng)新活動。其作用機制亦有兩種：第一種強調(diào)高素質(zhì)高技能勞動力向高房價地區(qū)的流入和高房價對企業(yè)的“倒逼機制”。一個城市的房價從某種程度來講反映了當?shù)氐淖》啃枨螅鄬Χ?，人口凈流入較多的地區(qū)房價較高，房價上漲較快。城市必須為不斷增長的人口提供足夠的住房，但是，在當前土地制度下，住房供給受到嚴格限制，這在一定程度上推動了人口較多城市房價的升高。高房價一方面會倒逼其城市內(nèi)企業(yè)進行創(chuàng)新升級，另一方面會引發(fā)異質(zhì)性勞動力的選擇性流動，即由于高素質(zhì)高技能的勞動力流動性更強，對于高房價具有更高的承受能力，更加偏好于居住在生活品質(zhì)更高的大城市。相反，較低技能的勞動力則更多地選擇生活在中小城市。這種地區(qū)間異質(zhì)性勞動力流動的差異被稱作勞動力空間的“選擇”和“分類”。因此，盡管高房價地區(qū)的勞動力成本較高，位于其中的企業(yè)仍會雇傭更多的研發(fā)人員進行創(chuàng)新。

梁琦等（2018）對勞動力在空間上的選擇分類效應做過較為全面的梳理。勞動力在空間上的分類使得高房價地區(qū)集中更多的高素質(zhì)勞動力，因此高房價和高工資、高人力資本是相伴而生的。同時，人力資本是創(chuàng)新的重要因素，人力資本的提高會顯著提高當?shù)氐膭?chuàng)新能力，即房價高的地區(qū)創(chuàng)新能力更強[5]。高波（2012）在新經(jīng)濟地理學模型中引入房價因素，發(fā)現(xiàn)區(qū)域房價差異會導致勞動力流動，利用動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型對2000—2009年中國35個大中城市進行實證檢驗，發(fā)現(xiàn)城市間的相對房價升高會促使產(chǎn)業(yè)價值鏈向高端攀升，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級[6]。張平、張鵬鵬（2016）研究表明城市相對房價上漲導致普通勞動力的流出和技術人才的聚集，改變了城市的勞動力供給結構，促進產(chǎn)業(yè)結構由勞動密集型產(chǎn)業(yè)主導向人力資本密集型產(chǎn)業(yè)主導演變[7]。邵朝對等（2016）構建了房價、土地財政與城市集聚特征的影響機制，表明房價會對低端勞動者產(chǎn)生強有力的擠壓，引發(fā)產(chǎn)業(yè)由低端行業(yè)向高端行業(yè)集聚的結構演變[8]。同樣，一項針對熱點話題“逃離北上廣”的社會調(diào)查《2018新中產(chǎn)白皮書》顯示，在受訪者中有68.8%的人認為“逃離北上廣”是一種市場競爭機制的體現(xiàn)，高房價迫使不能承受其經(jīng)濟壓力的人離開，而有能力的人會選擇留在北上廣，而35歲以上選擇逃離北上廣的新中產(chǎn)階層的人數(shù)不到10%[9]。第二種作用機制指出高房價引致的企業(yè)房地產(chǎn)投資行為可以緩解企業(yè)內(nèi)部資金緊張的狀態(tài)，促進企業(yè)創(chuàng)新。在當前金融體系下，企業(yè)增加房地產(chǎn)投資有利于其獲取銀行信用，房價上漲使得企業(yè)房地產(chǎn)投資的資產(chǎn)價值上升，從而獲取更多的銀行貸款，緩解企業(yè)的外部融資約束，保證企業(yè)對創(chuàng)新活動的資金投入，這一機制被稱為房價上漲的“信用緩解效應”。

已有文獻討論了房地產(chǎn)泡沫通過影響企業(yè)的融資約束來影響企業(yè)的投資規(guī)模。房地產(chǎn)泡沫提升了企業(yè)抵押品（特別是企業(yè)擁有的土地和房產(chǎn)）的價值，從而提高了企業(yè)對外融資的能力，而外部融資能力的提高有利于企業(yè)擴大投資規(guī)模。20世紀90年代初期，日本房地產(chǎn)泡沫破滅導致企業(yè)抵押品（包括土地和房產(chǎn)）貶值。Gan（2007）利用日本制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，抵押品價值與企業(yè)投資規(guī)模存在正向關系。同時，企業(yè)擁有的土地資產(chǎn)越多，其投資規(guī)模受房地產(chǎn)泡沫破滅的影響越嚴重[10]。Chaney等（2012）利用1993-2007年美國上市公司數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，隨著企業(yè)擁有的不動產(chǎn)的升值，企業(yè)會增加貸款，并擴大投資規(guī)模。他們同時發(fā)現(xiàn)，企業(yè)的融資約束程度越高，其投資規(guī)模對不動產(chǎn)價值越敏感，房地產(chǎn)投資可緩解外部融資約束，促進企業(yè)創(chuàng)新[11]。在國內(nèi)，張杰等（2016）研究指出房地產(chǎn)投資收益率要高于其他行業(yè)，商業(yè)銀行體系會偏向于將有限的貸款資金優(yōu)先提供給低風險、高收益的房地產(chǎn)行業(yè)，從而利于擁有房地產(chǎn)投資的企業(yè)獲取更多的信貸資源[12]。

綜合以上的邏輯分析，兩類觀點的分歧主要集中在兩個方面：一是房價水平升高導致的企業(yè)房地產(chǎn)投資行為對于企業(yè)創(chuàng)新投入的影響，是對創(chuàng)新支出產(chǎn)生“擠出”效應還是會緩解融資信用約束從而促進創(chuàng)新支出;二是房價上升導致的勞動力的成本和流動等因素變化對于企業(yè)創(chuàng)新的影響，是會增加企業(yè)成本、抑制創(chuàng)新支出還是會引發(fā)高素質(zhì)高技能勞動力供給上升，同時倒逼企業(yè)創(chuàng)新。圖1所示是本文總結出的房價水平對企業(yè)創(chuàng)新可能出現(xiàn)的影響機制。根據(jù)上市公司的財報數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)2017年我國非房地產(chǎn)、非金融類A股上市公司中有45.8%的企業(yè)涉及投資性房地產(chǎn)科目，因此，以投資性房地產(chǎn)科目金額代表企業(yè)房地產(chǎn)投資量。同時，由于研發(fā)人員工資相較于一般員工工資更高，即勞動力的成本更高，因此采用企業(yè)雇傭的研發(fā)人員數(shù)量衡量勞動力因素的影響。下面將通過實證檢驗辨別實際發(fā)生的影響方向及作用機制。

二、計量模型、變量選取與數(shù)據(jù)來源

（一）計量模型設定和變量選取

其中，被解釋變量RD代表企業(yè)在某一時期的研發(fā)支出，estateprice代表房價水平，control為控制變量。在借鑒國內(nèi)外相關文獻的基礎上，本文分別選取了企業(yè)層面的控制變量和企業(yè)所在地城市層面的控制變量。企業(yè)層面的控制變量主要包括代表企業(yè)規(guī)模的企業(yè)資產(chǎn)總額（Totas），代表企業(yè)財務狀況的主營業(yè)務收入（OPREV）、資產(chǎn)負債比（DAR），代表企業(yè)激勵措施的高管持股比例（GmShrRat），代表政策支持力度的政府補貼金額（Pubsub），以及公司產(chǎn)業(yè)類別（Ind）、上市板塊（Listplte）、股權性質(zhì)（gType）的虛擬變量;企業(yè)所在地城市層面的控制變量主要包括人均地區(qū)生產(chǎn)總值（PcptlGRP）、人口密度（Platdsity）、高等學校在校生人數(shù)（Hedrgntnm）、當年實際使用外資金額（Fgcptactmt），ε為復合誤差項。

同時，為了探究房價水平對的企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)支出的作用機制，可以檢驗三者之間是否存在中介效應。如圖2，X表示解釋變量，Y表示被解釋變量，M表示中介變量。根據(jù)Muller等（2005）的論述，可以通過“依次檢驗法”證明中介效應存在[13]。首先檢驗在未加入中介變量M時核心解釋變量X對被解釋變量Y的效應c是否顯著;如果效應c顯著，檢驗核心解釋變量X對中介變量M的效應a是否顯著;如果效應a顯著，使用核心解釋變量X與中介變量M同時對Y做回歸，得到效應b和c′，若效應b顯著，則說明中介效應顯著，如果效應c′顯著，為不完全中介效應，如果效應c′不顯著，為完全中介效應。此外，檢驗中介效應是否存在還可以使用“系數(shù)乘積項檢驗法”，主要檢驗效應a、b的乘積項是否顯著，此類方法使用較多的有Sobel檢驗、Goodman-1檢驗和Goodman-2檢驗，通過檢驗則說明中介效應顯著。

本文將上市公司房地產(chǎn)投資金額和企業(yè)研發(fā)人員數(shù)量分別作為中介變量分析房價水平對企業(yè)研發(fā)支出的影響機制，構建了兩個中介效應模型。

首先，以房地產(chǎn)投資額（estate）作為中介變量。根據(jù)中介效應的檢驗程序，在假設上一節(jié)中房價對企業(yè)研發(fā)支出具有顯著影響的基礎上，進行以下兩步實證檢驗：

（二）數(shù)據(jù)來源及描述性統(tǒng)計

由于上市公司數(shù)據(jù)具有現(xiàn)實性、完整性、易獲得性等優(yōu)點，本文的公司數(shù)據(jù)采用A股上市公司數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫A股上市公司的“公司專利與研發(fā)創(chuàng)新”子庫，由于2007-2011年間上市公司的研發(fā)支出數(shù)據(jù)披露不完全，使用其間的數(shù)據(jù)會低估制造業(yè)上市公司的研發(fā)活動[14]， 因此本文采用2011年之后的數(shù)據(jù)。綜合考慮可獲得城市數(shù)據(jù)的樣本期，采用2012—2018年的公司數(shù)據(jù)，并剔除金融類、房地產(chǎn)類上市公司以及財務數(shù)據(jù)不全的公司。房價數(shù)據(jù)使用《中國房地產(chǎn)統(tǒng)計年鑒》中35個大中城市房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)2012-2018年的商品房平均銷售價格。城市數(shù)據(jù)來源于各期的《城市統(tǒng)計年鑒》。按上市公司所在地將企業(yè)層面數(shù)據(jù)和城市層面數(shù)據(jù)匹配，得到9025個有效樣本，用以研究城市房價對企業(yè)創(chuàng)新的影響。主要變量的描述性統(tǒng)計如表1、表2所示。

三、計量結果與分析

（一）全樣本回歸

為了得到房價水平對企業(yè)研發(fā)支出造成的總體影響，首先根據(jù)方程（1）使用房價水平對企業(yè)研發(fā)支出水平做回歸。全樣本的回歸結果如表3所示，表3中的（1）列為使用企業(yè)層面變量對于企業(yè)的研發(fā)支出進行OLS回歸的結果，可以看出，總的來講，企業(yè)所在地房地產(chǎn)價格與企業(yè)的研發(fā)支出成正比。同時，企業(yè)規(guī)模與研發(fā)支出成反比，企業(yè)主營業(yè)務收入、資產(chǎn)負債比、高管持股比例、政府補貼金額與企業(yè)的研發(fā)支出成正比，這與所梳理文獻中得到的結論基本一致[15-17] 。（2）列加入了城市層面的控制變量，可以看出，關鍵變量的回歸結果依然顯著為正，且企業(yè)研發(fā)支出與所在城市的人均地區(qū)生產(chǎn)總值、高等學校在校生人數(shù)以及當年實際使用外資金額成正比，與城市人口密度成反比，其中實際使用外資金額和人口密度的回歸結果顯著。為了保證回歸的結果的穩(wěn)健性，回歸（3）列繼續(xù)加入了年度、產(chǎn)業(yè)類型（第一、二、三產(chǎn)業(yè)）、企業(yè)上市板塊（主板、中小板、創(chuàng)業(yè)板）和股權性質(zhì)四個啞變量，其中，股權性質(zhì)根據(jù)實際控制人的類別，分為國有、私有、外資及其他四類。同時，（4）列為使用了企業(yè)聚類穩(wěn)健標準誤的回歸結果。以上結果均表明，企業(yè)所在地房地產(chǎn)價格與企業(yè)研發(fā)支出成正比，并沒有顯示出企業(yè)研發(fā)支出隨著房價升高而降低的結果。

（二）機制分析

如前文所述，房價水平對企業(yè)的研發(fā)支出的影響可以分為兩種渠道：一種是通過影響企業(yè)房地產(chǎn)投資行為，進而影響企業(yè)的創(chuàng)新研發(fā)的支出;另一種則是房價通過影響創(chuàng)新勞動力投入即影響研發(fā)人員雇傭數(shù)量影響企業(yè)技術創(chuàng)新研發(fā)支出水平。

1.房價水平、上市公司房地產(chǎn)投資與企業(yè)研發(fā)支出。

首先，研究“房價—房地產(chǎn)投資—研發(fā)支出”這一作用機制。根據(jù)“依次檢驗法”，得出的結果顯示“房價—研發(fā)支出”的效應顯著為正，即效應c顯著成立，本節(jié)僅需檢驗中介效應的后兩步。表4的（1）（2）列所示為根據(jù)中介效應檢驗模型（2）（3）得出的結果，由表4結果可以看出，“房價—房地產(chǎn)投資”的效應a顯著為正，“房價”和“房地產(chǎn)投資”共同對“研發(fā)支出”做回歸時得到的效應b和c′同時顯著，說明存在顯著的不完全中介效應。結果表明房價升高會導致企業(yè)選擇進行更多的房地產(chǎn)投資，而房地產(chǎn)投資的增加會擠壓企業(yè)的研發(fā)支出。房地產(chǎn)投資產(chǎn)生的“擠出效應”超過“信用緩解效應”，從而總體表現(xiàn)為對企業(yè)研發(fā)支出的擠出。

同時，根據(jù)“系數(shù)乘積項檢驗法”進行檢驗，如表4，Goodman-2檢驗顯示在10%的顯著性水平上存在此中介效應，Sobel檢驗和Goodman-1檢驗的結果與Goodman-2檢驗的結果相近，同樣證實了此種中介效應的存在。

2.房價水平、企業(yè)研發(fā)人員數(shù)量與企業(yè)研發(fā)支出。研究“房價—研發(fā)人員數(shù)量—研發(fā)支出”這一作用機制，表4的（3）（4）列所示為根據(jù)中介效應檢驗模型（4）（5）得出的結果?？梢钥闯觯胺績r—房研發(fā)人員數(shù)量”的效應a顯著為正，“房價”和“研發(fā)人員數(shù)量”共同對“研發(fā)支出”做回歸時得到的效應b和c′同時顯著，說明同樣存在顯著的不完全中介效應。即說明房價升高會導致企業(yè)投入更多的研發(fā)人員數(shù)量，同時增加企業(yè)的研發(fā)支出。從而說明房價升高在總體上并沒有表現(xiàn)出“成本效應”，不會降低企業(yè)在研發(fā)創(chuàng)新方面的投入，相反，房價升高伴隨著高技能高素質(zhì)研發(fā)人員數(shù)量的增多，從而使企業(yè)提高研發(fā)投入。

同時，根據(jù)“系數(shù)乘積項檢驗法”進行檢驗， Sobel、Goodman-1 和 Goodman-2檢驗的結果均顯示在1%的顯著性水平上此類中介效應的顯著存在。

（三）異質(zhì)性分析

從回歸結果可以注意到，企業(yè)所屬產(chǎn)業(yè)類別、企業(yè)上市板塊和企業(yè)股權性質(zhì)啞變量的回歸系數(shù)顯著，因此，推斷房價對不同行業(yè)、不同上市板塊和不同企業(yè)股權性質(zhì)企業(yè)研發(fā)支出的總體影響和中介效應上存在異質(zhì)性。

1.房價與不同產(chǎn)業(yè)類型企業(yè)研發(fā)支出的關系。

表5給出了房價對不同產(chǎn)業(yè)類型企業(yè)研發(fā)支出的回歸結果，為了表達簡潔，省略了全部控制變量和常數(shù)項的回歸結果，只給出“系數(shù)乘積項檢驗法”的Sobel檢驗結果。可以看出，伴隨著房價水平的升高，第一產(chǎn)業(yè)企業(yè)的研發(fā)支出會顯著降低，而第二、三產(chǎn)業(yè)企業(yè)的研發(fā)支出會顯著升高，其中第二產(chǎn)業(yè)企業(yè)研發(fā)支出的增加程度低于全樣本企業(yè)研發(fā)支出的增加，而第三產(chǎn)業(yè)企業(yè)的研發(fā)支出水平的提高程度則高于第二產(chǎn)業(yè)和全體企業(yè)。

從中介效應檢驗結果來看，對于第一產(chǎn)業(yè)，房價升高會使企業(yè)增加房地產(chǎn)投資，而房地產(chǎn)投資會整體表現(xiàn)為“信用緩解效應”，即第一產(chǎn)業(yè)企業(yè)投資房地產(chǎn)會有利于企業(yè)增加研發(fā)投入;但房價升高同樣會降低第一產(chǎn)業(yè)企業(yè)的研發(fā)人員數(shù)量，表現(xiàn)為“成本效應”，企業(yè)會由于成本升高降低研發(fā)支出。發(fā)生這種情況的原因可能是由于第一產(chǎn)業(yè)自身的科研創(chuàng)新水平較低，利潤較低，對成本反應較為敏感，在房價上升成本上升的環(huán)境下被迫減低研發(fā)投入。

對于第二產(chǎn)業(yè)，雖然房價上升會使得企業(yè)更多地配置房地產(chǎn)投資，但系數(shù)不顯著，企業(yè)房地產(chǎn)投資的中介效應不顯著，而企業(yè)增加房地產(chǎn)投資會顯著抑制其研發(fā)投入。這可能是由于第二產(chǎn)業(yè)通常擁有較高的固定資產(chǎn)總額，具備投資房地產(chǎn)的優(yōu)勢，因此其投資房地產(chǎn)的行為并未在房價波動時有顯著的改變。對于研發(fā)人員數(shù)量這一中介變量，經(jīng)檢驗，其中介效應顯著，房價升高使得企業(yè)增加了研發(fā)人員的投入數(shù)量，使企業(yè)增大研發(fā)支出，但其系數(shù)值低于全樣本的回歸系數(shù)。

對于第三產(chǎn)業(yè)，兩個中介變量的效應均顯著，但房地產(chǎn)投資總體會表現(xiàn)出“信用緩解效應”，同時房價升高會使第三產(chǎn)業(yè)企業(yè)增加更多的研發(fā)人員，這一系數(shù)高于全樣本回歸的系數(shù)，表明第三產(chǎn)業(yè)企業(yè)更具有創(chuàng)新力，更加注重研發(fā)人員的投入，更注重研發(fā)創(chuàng)新。

2.房價與不同上市板塊企業(yè)研發(fā)支出的關系。從表6可以看出，伴隨著房價水平的升高，不同上市板塊企業(yè)的研發(fā)支出全部有所上漲。其中，中小板企業(yè)研發(fā)支出上漲幅度最大，其次是主板上市企業(yè)，最低的是創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)?？梢姺績r變化對中小企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)的影響更為明顯。根據(jù)中介效應的檢驗結果，發(fā)現(xiàn)當以上市板塊劃分樣本時，企業(yè)房地產(chǎn)投資并沒有表現(xiàn)出顯著的中介效應，對于主板上市企業(yè)而言，研發(fā)人員數(shù)量隨房價的變化也不顯著，但中小板和創(chuàng)業(yè)板企業(yè)研發(fā)人員數(shù)量的中介效應顯著。主板上市公司通常是規(guī)模較大、成立時間較長的公司，其對創(chuàng)新研發(fā)人員投入的重視程度并沒有規(guī)模較小、成立時間較短公司高。

3.房價與不同股權性質(zhì)企業(yè)研發(fā)支出的關系。

表7顯示，伴隨著房價水平的升高，不同股權性質(zhì)企業(yè)的研發(fā)支出全部有所上漲。但國企和外資企業(yè)的研發(fā)支出上漲較慢且不顯著，私有企業(yè)研發(fā)支出上漲較快且十分顯著。根據(jù)中介效應的檢驗結果，發(fā)現(xiàn)當以股權性質(zhì)劃分樣本時，企業(yè)房地產(chǎn)投資并沒有表現(xiàn)出顯著的中介效應，同樣對于國企上市企業(yè)，房價變化對其研發(fā)人員數(shù)量的影響也不顯著，但對于私有企業(yè)和外資企業(yè)，研發(fā)人員數(shù)量的中介效應顯著。這說明私有和外資企業(yè)在面對房價上漲時，會顯著加大研發(fā)支出，而國企的創(chuàng)新動力相對較弱。

（四）進一步討論

由于以上討論的是城市房價影響下不同企業(yè)研發(fā)支出的變化情況，進行計量估計時均未加入企業(yè)級的固定效應，只加入了年度的固定效應。相較而言，雙固定效應面板模型估計的是組內(nèi)估計結果，加入了企業(yè)個體固定效應，得到的是同一企業(yè)不同年份的對比情況。如果加入企業(yè)固定效應，組間估計是衡量不同企業(yè)之間的結果，組內(nèi)估計是衡量同一企業(yè)不同年份的結果。加入企業(yè)固定效應后，組間估計和組內(nèi)估計的計量結果如表8所示。其中，（1）（2）列使用的是組間效應模型，（3）（4）列使用的是組內(nèi)效應即雙固定效應模型。由于同一企業(yè)所屬行業(yè)和上市板塊是固定的，因此在雙固定效應模型中，行業(yè)變量和上市板塊變量由于多重共線性被忽略，但是由于同一企業(yè)的實際控制人在不同年份有微小變化，因此股權性質(zhì)變量的回歸系數(shù)不為零。

由表8所示，組間估計量的結果與第一節(jié)全樣本回歸的結果基本一致，即房價較高的城市內(nèi)的企業(yè)研發(fā)支出也較高，而組內(nèi)估計的結果則恰好相反，即從同一企業(yè)各年度研發(fā)支出的對比來看，企業(yè)的研發(fā)支出會隨著企業(yè)所在地房價的上漲而下降。之后，對組內(nèi)估計結果進行中介效應分析，經(jīng)檢驗，組間估計的中介效應不顯著，說明對于同一企業(yè)而言，房地產(chǎn)價格通過影響房地產(chǎn)投資和企業(yè)研發(fā)人員數(shù)量進而影響研發(fā)支出的機制并不顯著成立。

通過組內(nèi)估計結果和組間估計結果的差異，可知雖然從企業(yè)間對比來看，房價與其城市內(nèi)企業(yè)的研發(fā)支出成正比，但從企業(yè)個體年度的決策結果來看，房價上漲還是會影響其研發(fā)支出的減少。

四、結論和啟示

城市環(huán)境為企業(yè)的經(jīng)濟活動提供了組織資源與關系的平臺，作為市場創(chuàng)新的主體，企業(yè)的創(chuàng)新活動不僅與其自身的性質(zhì)、經(jīng)營管理狀況等因素有關，且與其所在城市的基礎環(huán)境密切相關。能夠?qū)趧恿π纬捎行某鞘芯邆鋬?nèi)在優(yōu)勢，盡管大量勞動力的涌入致使房價走高，但本文通過研究發(fā)現(xiàn)：（1）所處城市房價水平越高的企業(yè)的創(chuàng)新研發(fā)活動更具活力;（2）房價升高會引致企業(yè)增加房地產(chǎn)投資支出，從而對其研發(fā)支出產(chǎn)生“擠出效應”;同時，房價升高所致的異質(zhì)性勞動力流動，會使更多適應城市“競爭法則”的、偏好大城市品質(zhì)并有能力承受高房價的勞動力的流入，從而使高房價城市擁有更多高素質(zhì)高技能人才，使得企業(yè)提高研發(fā)人員雇傭數(shù)量進而加大研發(fā)支出;（3）通過對比，發(fā)現(xiàn)處在第三產(chǎn)業(yè)、中小板板塊、股權性質(zhì)為私有的企業(yè)研發(fā)支出上漲得更為顯著;（4）從同一企業(yè)不同年份的對比來看，房價上漲還是會導致其研發(fā)支出的減少。

在現(xiàn)階段中國經(jīng)濟動能轉(zhuǎn)換及建設創(chuàng)新型現(xiàn)代化強國的背景下，本文的研究結論具有以下重要啟示意義：（1）應當重視房地產(chǎn)價格升高吸引企業(yè)進行房地產(chǎn)投資的現(xiàn)象及其對企業(yè)創(chuàng)新支出的“擠出效應”。在房價高漲的預期下，勢必會導致企業(yè)將原本用于創(chuàng)新生產(chǎn)的資金用于房地產(chǎn)投資，削弱企業(yè)主業(yè)經(jīng)營的能力，分散資金，降低核心競爭力，對企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新造成不利的影響。（2）企業(yè)的技術創(chuàng)新需要具有較高知識水平與創(chuàng)新精神的優(yōu)秀人才，創(chuàng)新人才在勞動力市場具有更強的流動性，會選擇更具有吸引力的城市。有吸引力的城市房價的上漲總體上并不會導致其中的企業(yè)由于研發(fā)人員勞動力成本上升而降低研發(fā)支出，反而會因為雇傭更多研發(fā)人員增加創(chuàng)新支出。因此應該繼續(xù)加強城市建設，不僅在硬件基礎設施上提高城市品質(zhì)，同時加強體制創(chuàng)新，提高城市的生活質(zhì)量和宜居性、包容性，形成重人才重創(chuàng)新的社會氛圍，積極吸引人才集聚。（3）雖然從企業(yè)間對比來看房價較高城市的企業(yè)會擁有較高的創(chuàng)新水平，但企業(yè)個體的研發(fā)投入還是會受到房價升高的負面影響，因此，應避免城市房價劇烈上漲，保證房地產(chǎn)市場平穩(wěn)運行。（4）從產(chǎn)業(yè)類型對比來看，在房價水平升高時，第三產(chǎn)業(yè)的企業(yè)更傾向于加大研發(fā)投入;從中小板、創(chuàng)業(yè)板和主板企業(yè)對比來看，中小板企業(yè)的創(chuàng)新活力更大;從國企和私企、外資企業(yè)對比來看，私企的創(chuàng)新支出上更具活力。由于國有企業(yè)和大型企業(yè)是我國社會主義市場經(jīng)濟的重要組成部分，因此在政策上，應當合理制定針對國有企業(yè)和大型企業(yè)的相關激勵措施，促進國有企業(yè)和大型企業(yè)加強對研發(fā)創(chuàng)新的重視，激發(fā)其研發(fā)創(chuàng)新的動力和活力。

參考文獻：

[1] 王文春，榮昭. 房價上漲對工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新的抑制影響研究[J]. 經(jīng)濟學（季刊）. 2014， 13（2）： 465-490.

[2] 鄧博文. 工業(yè)企業(yè)房地產(chǎn)投資對企業(yè)創(chuàng)新的影響基——于中國上市公司數(shù)據(jù)的實證研究[J]. 經(jīng)濟與管理研究. 2014（10）： 113-120.

[3] 許瑞恒，劉洋，劉曙光. 房價對企業(yè)技術創(chuàng)新產(chǎn)出的成本效應與投資效應研究——基于A股上市公司數(shù)據(jù)的實證分析[J/OL].重慶大學學報（社會科學版）：1-15[2019-09-26].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/50.1023.C.20190403.1012.002.html.

[4] 陳斌開，金簫，歐陽滌非. 住房價格、資源錯配與中國工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)率[J]. 世界經(jīng)濟. 2015， 38（4）： 77-98.

[5] 梁琦，李建成，陳建隆. 異質(zhì)性勞動力區(qū)位選擇研究進展[J]. 經(jīng)濟學動態(tài). 2018（4）： 122-137.

[6] 高波，陳健，鄒琳華. 區(qū)域房價差異、勞動力流動與產(chǎn)業(yè)升級[J]. 經(jīng)濟研究. 2012， 47（1）： 66-79.

[7] 張平，張鵬鵬. 房價、勞動力異質(zhì)性與產(chǎn)業(yè)結構升級[J]. 當代經(jīng)濟科學. 2016， 38（2）： 87-93.

[8] 邵朝對，蘇丹妮，鄧宏圖. 房價、土地財政與城市集聚特征：中國式城市發(fā)展之路[J]. 管理世界. 2016（2）： 19-31.

[9] 吳曉波頻道. 這個時代辜負90后了嗎？[Z]. http：//www.sohu.com/a/254254532_137204. 2018-09-17

[10]Gan J. Collateral， debt capacity， and corporate investment： Evidence from a natural experiment[J]. Journal of Financial Economics. 2007， 85（3）： 709-734.

[11]Chaney T， Sraer D， Thesmar D. The collateral channel： How real estate shocks affect corporate investment[J]. American Economic Review. 2012， 102（10）： 2381-2409.

[12]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構的解釋[J]. 管理世界. 2016（5）： 64-80.

[13]Muller D， Judd C M， Yzerbyt V Y. When moderation is mediated and mediation is moderated.[J]. Journal of Personality and Social Psychology. 2005， 89（6）： 852-863.

[14]龍小寧，林志帆. 中國制造業(yè)企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新：基本事實、常見誤區(qū)與合適計量方法討論[J]. 中國經(jīng)濟問題. 2018（2）： 114-135.

[15]賈婷婷，王建明. 社會責任、企業(yè)特征與技術創(chuàng)新關系研究——以江蘇省上市公司為例[J]. 財會通訊. 2015（12）： 57-60.

[16]張玉娟，湯湘希. 股權結構、高管激勵與企業(yè)創(chuàng)新——基于不同產(chǎn)權性質(zhì)A股上市公司的數(shù)據(jù)[J]. 山西財經(jīng)大學學報. 2018， 40（9）： 76-93.

[17]楊海蘭，張立敏，李慧. 股權性質(zhì)、技術創(chuàng)新與對外直接投資——基于中國制造業(yè)A股數(shù)據(jù)的經(jīng)驗分析[J]. 亞太經(jīng)濟. 2016（4）： 111-115.

（責任編輯：王鐵軍）