李嘉珣

(住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部政策研究中心，北京 100835)

一、引言與綜述

改革開(kāi)放以來(lái)，特別是1998 年住房制度改革以來(lái)，城鎮(zhèn)化的快速發(fā)展，居民住房體系不斷改革和完善，使得作為第三產(chǎn)業(yè)的房地產(chǎn)業(yè)在我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。無(wú)論是次貸危機(jī)后的經(jīng)濟(jì)恢復(fù)期，還是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和增速換擋期，房地產(chǎn)在推動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、提升居民生活品質(zhì)方面都發(fā)揮著無(wú)可替代的作用。房地產(chǎn)業(yè)是資金密集型產(chǎn)業(yè)，房地產(chǎn)業(yè)的開(kāi)發(fā)投資貸款和居民購(gòu)房貸款是我國(guó)銀行貸款的主要組成部分[1]，房企和個(gè)人在購(gòu)買(mǎi)土地、開(kāi)工建設(shè)還是購(gòu)置房產(chǎn)等環(huán)節(jié)，都需要消耗大量資金。在研究房地產(chǎn)與經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系時(shí)，要重點(diǎn)考慮資金對(duì)兩者的影響。此外，隨著營(yíng)商環(huán)境、房產(chǎn)政策和信貸條件的不斷變化，不同用途的房地產(chǎn)市場(chǎng)逐漸走向分化，住宅地產(chǎn)、辦公樓地產(chǎn)和商業(yè)地產(chǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響程度也隨之改變。因此，研究在我國(guó)城市眾多發(fā)展情況迥異的國(guó)情下，不同類(lèi)型房地產(chǎn)如何考慮資金約束，對(duì)房地產(chǎn)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間關(guān)系的研究就有一定意義。基于此，本文試圖解決如下兩個(gè)問(wèn)題：一是我國(guó)不同房地產(chǎn)類(lèi)型價(jià)格對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響是否存在資金約束的門(mén)檻效應(yīng)；二是如果存在門(mén)檻效應(yīng)，不同房地產(chǎn)類(lèi)型的門(mén)檻效應(yīng)是否相似，對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響如何。

在房?jī)r(jià)與經(jīng)濟(jì)之間關(guān)系的研究上，國(guó)內(nèi)外學(xué)者做了大量研究，從不同角度闡述了兩者關(guān)系。一種角度認(rèn)為，房?jī)r(jià)上漲產(chǎn)生對(duì)其他產(chǎn)業(yè)的擠出效應(yīng)并加劇泡沫形成，減緩經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度[2-4]。徐憲春等[5]通過(guò)對(duì)房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資、房地產(chǎn)生產(chǎn)和消費(fèi)的界定和計(jì)算，發(fā)現(xiàn)房?jī)r(jià)過(guò)快上漲會(huì)產(chǎn)生對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的“抽血效應(yīng)”、對(duì)居民消費(fèi)的“擠出效應(yīng)”和對(duì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的“風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)”。王振波[6]認(rèn)為房地產(chǎn)過(guò)度發(fā)展會(huì)導(dǎo)致流動(dòng)性過(guò)剩和投機(jī)加劇等行為，加速房地產(chǎn)泡沫的形成進(jìn)而影響經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。另一種角度認(rèn)為，房?jī)r(jià)上漲將帶動(dòng)上下游產(chǎn)業(yè)，改善居民生活條件，并提升金融穩(wěn)定性，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。Aizenman et al.[7]通過(guò)對(duì)19 個(gè)國(guó)家38 年的研究發(fā)現(xiàn)房?jī)r(jià)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。Daglish[8]認(rèn)為房?jī)r(jià)上漲能提高抵押品的價(jià)值，降低違約風(fēng)險(xiǎn)，加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展速率。我國(guó)學(xué)者李莉[9]和王弟海等[10]運(yùn)用不同模型探究各地房?jī)r(jià)上漲對(duì)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用機(jī)理、傳導(dǎo)關(guān)系和貢獻(xiàn)程度，并從各角度提出優(yōu)化發(fā)展對(duì)策。

隨著研究的深入，學(xué)者加入了更多變量來(lái)探究影響房?jī)r(jià)波動(dòng)和推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因素，資金因素被廣泛提及。目前主流研究的資金變量包括銀行信貸、利率、房地產(chǎn)融資規(guī)模和貨幣政策等。Gerlach et al.[11]在對(duì)20 年的香港宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、銀行信貸規(guī)模和香港房?jī)r(jià)進(jìn)行分析后，得出銀行信貸規(guī)模與房?jī)r(jià)呈現(xiàn)高度相關(guān)性。Negro et al.[12]通過(guò)貝葉斯模型對(duì)美國(guó)1986—2005 年各州房?jī)r(jià)波動(dòng)進(jìn)行分析，指出貨幣政策是導(dǎo)致2001—2005 年各州房?jī)r(jià)上漲的主要推手。Anundsen et al.[13]通過(guò)利用Logit 模型對(duì)20 個(gè)OECD 國(guó)家1975—2014 年房?jī)r(jià)和信貸數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)發(fā)展離不開(kāi)金融市場(chǎng)和信貸市場(chǎng)的穩(wěn)定。國(guó)內(nèi)方面，孔煜[14]運(yùn)用聯(lián)立方程模型和省際面板數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)我國(guó)房?jī)r(jià)、銀行信貸和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間有緊密的關(guān)系，房?jī)r(jià)上漲與銀行信貸的擴(kuò)張共同促進(jìn)了我國(guó)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)的繁榮。佟克克[15]用國(guó)民收入、投資、儲(chǔ)蓄等貨幣指標(biāo)探究房地產(chǎn)周期對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。張品一[16]構(gòu)建區(qū)制轉(zhuǎn)換模型，分析了貨幣政策對(duì)房地產(chǎn)周期的影響。從國(guó)內(nèi)外研究來(lái)看，房地產(chǎn)市場(chǎng)的發(fā)展離不開(kāi)資金的支持[17]。

進(jìn)入21 世紀(jì)以來(lái)，城市化帶動(dòng)了商業(yè)地產(chǎn)迅猛發(fā)展，辦公樓和商業(yè)地產(chǎn)(本文主要指商業(yè)營(yíng)業(yè)用房)成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分和GDP 的主要增長(zhǎng)點(diǎn)[18]。相比于住宅地產(chǎn)，后兩者對(duì)經(jīng)濟(jì)影響的研究相對(duì)較少，因此更具有研究?jī)r(jià)值。從不同物業(yè)用途看，住宅地產(chǎn)從購(gòu)置土地到開(kāi)工竣工、銷(xiāo)售等各環(huán)節(jié)相對(duì)簡(jiǎn)單，貨幣政策能作出靈活調(diào)整；而辦公樓和商業(yè)地產(chǎn)開(kāi)發(fā)過(guò)程復(fù)雜且依靠長(zhǎng)期持續(xù)經(jīng)營(yíng)獲利，大型項(xiàng)目對(duì)各類(lèi)政策、企業(yè)資質(zhì)和定位要求較高。與住宅地產(chǎn)研究邏輯不同，后兩者研究的重點(diǎn)在于其經(jīng)營(yíng)模式、風(fēng)險(xiǎn)因素測(cè)算上。Miles[19]通過(guò)對(duì)美國(guó)地產(chǎn)市場(chǎng)的研究，發(fā)現(xiàn)住宅投資和非住宅投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的差異顯著。陳言[20]通過(guò)建立商業(yè)地產(chǎn)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，探究消費(fèi)、地價(jià)等因素對(duì)商業(yè)地產(chǎn)和宏觀經(jīng)濟(jì)的周期性影響。

從上述文獻(xiàn)分析來(lái)看，大部分研究通過(guò)線性分析分析影響房?jī)r(jià)的因素，再通過(guò)不同模型加以論證。縱觀我國(guó)房地產(chǎn)發(fā)展歷程，雖然近20 年房?jī)r(jià)一直在上漲，受宏觀經(jīng)濟(jì)和政策的影響，出現(xiàn)數(shù)次“急漲”行情，加之我國(guó)各省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異較大，線性分析僅能從單一角度或時(shí)段表征房地產(chǎn)發(fā)展情況，所得結(jié)論可靠性不足。此外，過(guò)往房地產(chǎn)研究中的“房?jī)r(jià)”指標(biāo)基本來(lái)自住宅類(lèi)，對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)影響較大的辦公樓和商業(yè)地產(chǎn)研究明顯不足，探究?jī)烧邔?duì)經(jīng)濟(jì)影響的研究非常匱乏。

二、假設(shè)提出與模型設(shè)計(jì)

房?jī)r(jià)、經(jīng)濟(jì)和資金三者都有緊密聯(lián)系。在我國(guó)，盡管有限購(gòu)限貸政策的約束，但房?jī)r(jià)高的地區(qū)一般經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平同樣較高，房?jī)r(jià)上漲快的地區(qū)也是科技、醫(yī)療、教育等資源發(fā)達(dá)的地區(qū)。此外，房地產(chǎn)具有產(chǎn)業(yè)鏈長(zhǎng)、關(guān)聯(lián)行業(yè)多的特點(diǎn)，其發(fā)展帶動(dòng)建筑業(yè)、制造業(yè)、物流業(yè)和金融業(yè)的發(fā)展，增加值占GDP的份額也在不斷上升[21]。同時(shí)，作為資金密集型行業(yè)，房地產(chǎn)的價(jià)格變化受到宏觀經(jīng)濟(jì)、行業(yè)周期和自身融資能力的影響，并在不同資金約束下產(chǎn)生不同的預(yù)期和經(jīng)濟(jì)行為。當(dāng)資金不足時(shí)，房地產(chǎn)投資、生產(chǎn)和消費(fèi)活動(dòng)受到限制，無(wú)法增加對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)，而當(dāng)資金大量涌入時(shí)，又會(huì)造成大興土木、盲目建設(shè)、擠壓消費(fèi)、房?jī)r(jià)暴漲等問(wèn)題，直接影響國(guó)民經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展。同時(shí)，受調(diào)控政策的影響，住宅地產(chǎn)、辦公樓和商業(yè)地產(chǎn)在責(zé)權(quán)屬性、資金成本、市場(chǎng)預(yù)期、風(fēng)險(xiǎn)敞口等方面的差異而呈現(xiàn)不同發(fā)展趨勢(shì)，在研究其對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響時(shí)應(yīng)予以區(qū)分。

由此，本文提出兩大假設(shè)：

假設(shè)1：在行業(yè)資金約束下，房?jī)r(jià)波動(dòng)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間存在異質(zhì)性門(mén)檻效應(yīng)。由于投資屬性和影響因素更多，辦公樓、商業(yè)地產(chǎn)和住宅地產(chǎn)呈現(xiàn)出不同的門(mén)檻效應(yīng)，且辦公樓和商業(yè)地產(chǎn)的異質(zhì)性門(mén)檻數(shù)量更多。

假設(shè)2：在資金約束條件較強(qiáng)的情況下，房?jī)r(jià)上漲具有較強(qiáng)擠壓效應(yīng)，無(wú)法有效促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展；在資金約束條件較弱的情況下，房?jī)r(jià)上漲具有較強(qiáng)的虹吸效應(yīng)，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

根據(jù)假設(shè)，本文選擇非線性模型開(kāi)展實(shí)證分析，采用Hansen[22]和王君潞等[23]的門(mén)檻面板模型(公式1)進(jìn)行估計(jì)和檢驗(yàn)。

式(1)顯示的是單一門(mén)檻模型，Yit表示被解釋變量；αi表示截距項(xiàng)；bit表示解釋變量；xit表示對(duì)被解釋變量有影響關(guān)系的變量，即控制變量；β2和β3表示不同區(qū)置下解釋變量對(duì)被解釋變量的估計(jì)系數(shù)；β1表示控制變量對(duì)被解釋變量的估計(jì)系數(shù)；I(·)表示指示函數(shù)；qit表示整個(gè)函數(shù)的門(mén)檻變量；γ表示門(mén)檻值；eit表示誤差項(xiàng)，i和t表示不同樣本和時(shí)間，其中1≤i≤n，1≤t≤T。式(1)中，如果滿足括號(hào)內(nèi)的條件，I(·)=1，如果不滿足括號(hào)內(nèi)的條件，I(·)=0。

本文采用住宅房?jī)r(jià)、辦公樓房?jī)r(jià)和商業(yè)營(yíng)業(yè)用房房?jī)r(jià)作為衡量房地產(chǎn)發(fā)展水平的指標(biāo)，作為解釋變量。以人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(Real GDP per capita)作為衡量地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的表征變量，作為被解釋變量。為使模型更加穩(wěn)健，本研究加入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有解釋作用但獨(dú)立于解釋變量的控制變量。將模型變?yōu)椋?/p>

式(2)中，Yit表示人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值；HPit表示第i個(gè)省份第t年的房?jī)r(jià)；CAPit為門(mén)檻變量，表示第i個(gè)省份第t年單位房企實(shí)際資金到位情況；γ表示門(mén)檻值，GOODit、ROADit和CITYit分別表示當(dāng)年各地區(qū)社會(huì)消費(fèi)品零售總額、各省份等級(jí)公路里程和城市人口占比；HPit CAPit為房?jī)r(jià)與門(mén)檻變量的交乘項(xiàng)；βi為各變量的估計(jì)系數(shù)；εit為誤差項(xiàng)。式(2)為單門(mén)檻模型，γ將觀測(cè)變量劃分為兩個(gè)區(qū)制，如果出現(xiàn)兩個(gè)門(mén)檻值，式(2)將會(huì)出現(xiàn)三個(gè)區(qū)制，多門(mén)檻模型可以由此進(jìn)行擴(kuò)展。

式(2)的估計(jì)值需要消除個(gè)體效應(yīng)，一般通過(guò)用觀測(cè)值與組內(nèi)平均值相減來(lái)實(shí)現(xiàn)。單門(mén)檻模型中門(mén)檻值γ搜索從區(qū)制內(nèi)任意初始值γ0開(kāi)始，求其殘差平方和，直到取得最小的γx為止，此時(shí)γx即為門(mén)檻值。當(dāng)門(mén)檻值確定后，估計(jì)參數(shù)可以一同確定。多門(mén)檻模型原理相同。

確定好門(mén)檻值和估計(jì)系數(shù)后，需要對(duì)門(mén)檻效應(yīng)的真實(shí)性和顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)，用以判斷門(mén)檻值區(qū)分的區(qū)制之間是否真的存在異質(zhì)性結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變。因此，設(shè)定模型不存在門(mén)檻效應(yīng)的原假設(shè)為H0∶b1=b2，存在門(mén)檻效應(yīng)的備擇假設(shè)H1∶b1≠b2。因檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量不符合卡方分布，Hansen 建議采用靴樣法(bootstrap approach)對(duì)樣本分布進(jìn)行檢驗(yàn)，繼而構(gòu)造P值和運(yùn)用LR 統(tǒng)計(jì)量確定置信區(qū)間(式3)。本文采用靴樣法模擬其分析。

當(dāng)LR1(γ) ≤c(α)=-時(shí)(α代表顯著性水平)，無(wú)法拒絕原假設(shè)，表示該模型不存在門(mén)檻效應(yīng)；如果LR1(γ)＞c(α)，則拒絕原假設(shè)，表示模型存在門(mén)檻效應(yīng)。在90%的置信區(qū)間下c(α)=6.53；在95%的置信區(qū)間下，c(α)=7.35。

三、實(shí)證分析

(一)數(shù)據(jù)獲取與描述

本文采用中國(guó)31 個(gè)省份2006—2017 年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究。本文分別構(gòu)建關(guān)于住宅地產(chǎn)、辦公樓和商業(yè)地產(chǎn)關(guān)于資金約束的門(mén)檻模型。其中，被解釋變量為各省份當(dāng)年的人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(cagdp)；解釋變量分別為各省份年均普通住宅銷(xiāo)售價(jià)格(hhp)、各省份年均辦公樓銷(xiāo)售價(jià)格(ohp)和各省份年均商業(yè)營(yíng)業(yè)用房銷(xiāo)售價(jià)格(chp)；門(mén)檻變量為資金約束指標(biāo)，由于各省份發(fā)展水平不同以及顧及數(shù)據(jù)的可獲得性和可比性，選擇各省份當(dāng)年房企平均實(shí)際到位資金(cap)作為衡量指標(biāo)，包含上年結(jié)余資金和本年新增到位資金，外資融資轉(zhuǎn)換成人民幣進(jìn)行統(tǒng)計(jì)；控制變量選擇當(dāng)年各省份社會(huì)消費(fèi)品零售總額(good)、各省份等級(jí)公路里程數(shù)(road)和城市人口占比(city)從不同角度來(lái)反映地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。同時(shí)，加入門(mén)檻變量與解釋變量(hhpcap、ohpcap、chpcap)的交乘項(xiàng)提升對(duì)模型的判斷。所有原始數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2007—2018)和《中國(guó)房地產(chǎn)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2007—2018)。文章在預(yù)估模型前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行量綱差異消除，對(duì)部分省份特殊年份的缺失值采用當(dāng)?shù)啬昃績(jī)r(jià)代替。篇幅所限，不予贅述。實(shí)證分析前，有必要對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析。利用stata15.0 統(tǒng)計(jì)分析軟件得出本研究面板數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果(表1)，其中包含各變量的單位、均值、方差、最小值和最大值。從樣本結(jié)構(gòu)看，樣本區(qū)間的實(shí)際到位資金介于1 049.75 萬(wàn)～49 729.97 萬(wàn)元，平均為11 757.67 萬(wàn)元，各地區(qū)、各年份的差異較大。

表1 各變量的描述性統(tǒng)計(jì)

(二)數(shù)據(jù)處理

門(mén)檻模型需要面板數(shù)據(jù)平穩(wěn)從而避免產(chǎn)生“偽回歸”問(wèn)題，因此在回歸前需要對(duì)各變量進(jìn)行單位根平穩(wěn)性檢驗(yàn)。本文利用LLC 和IPS 兩種方法共同驗(yàn)證各變量的平穩(wěn)性，只有都通過(guò)檢驗(yàn)才被應(yīng)用[24]。為減少變量之間的多重共線性，消除量綱的影響，本文對(duì)cagdp、hhp、ohp、chp、good變量值取對(duì)數(shù)。如果變量不平穩(wěn)，則進(jìn)行一階差分(表2)。

表2 變量平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

(三)面板門(mén)檻模型的估計(jì)與檢驗(yàn)

利用stata15.0 對(duì)上述平穩(wěn)數(shù)據(jù)進(jìn)行根據(jù)公式(2)進(jìn)行門(mén)檻模型回歸。首先，對(duì)住宅房?jī)r(jià)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行回歸，得到如表3 的F統(tǒng)計(jì)量。由統(tǒng)計(jì)結(jié)果看，在5%的顯著水平中，單門(mén)檻模型通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，而雙門(mén)檻模型未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明住宅房?jī)r(jià)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在資金約束的單門(mén)檻效應(yīng)。將第一、二門(mén)檻值與似然比統(tǒng)計(jì)量LR 函數(shù)繪制成圖像(圖1)所示，該結(jié)果在第一門(mén)檻值通過(guò)了真實(shí)性檢驗(yàn)。

表3 住宅房?jī)r(jià)模型的門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

圖1 住宅房?jī)r(jià)模型第一、第二門(mén)檻值檢驗(yàn)

其次，對(duì)辦公樓房?jī)r(jià)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)行回歸，得到如表4 的F統(tǒng)計(jì)量。由統(tǒng)計(jì)結(jié)果看，在10%的顯著水平中，單門(mén)檻模型通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，而雙門(mén)檻模型未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明辦公樓房?jī)r(jià)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在資金約束的單門(mén)檻效應(yīng)。將第一、二門(mén)檻值與似然比統(tǒng)計(jì)量LR 函數(shù)繪制成圖像(圖2)所示，該結(jié)果在第一門(mén)檻值通過(guò)了真實(shí)性檢驗(yàn)。

表4 辦公樓房?jī)r(jià)模型的門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

最后，對(duì)商業(yè)地產(chǎn)房?jī)r(jià)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)行回歸，得到如表5 的F統(tǒng)計(jì)量。由統(tǒng)計(jì)結(jié)果看，在5%的顯著水平中，單門(mén)檻模型通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，在10%的顯著水平中，雙門(mén)檻模型通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明商業(yè)地產(chǎn)的房?jī)r(jià)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在資金約束的雙門(mén)檻效應(yīng)。將第一、二門(mén)檻值與似然比統(tǒng)計(jì)量LR函數(shù)繪制成圖像(圖3)所示，該結(jié)果在兩個(gè)門(mén)檻值通過(guò)了真實(shí)性檢驗(yàn)。

圖2 辦公樓房?jī)r(jià)模型第一、第二門(mén)檻值檢驗(yàn)

表5 商業(yè)地產(chǎn)房?jī)r(jià)模型的門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

圖3 商業(yè)地產(chǎn)房?jī)r(jià)模型第一、第二門(mén)檻值檢驗(yàn)

(四)面板門(mén)檻模型結(jié)果

經(jīng)過(guò)以上分析，可顯著看出房?jī)r(jià)波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增值之間的影響存在資金約束下的異質(zhì)性門(mén)檻效應(yīng)，估計(jì)相關(guān)參數(shù)如表6 所示。

從所得結(jié)果看，假設(shè)1 部分成立。住宅、辦公樓和商業(yè)地產(chǎn)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間均存在資金約束條件下的異質(zhì)性門(mén)檻效應(yīng)。其中，住宅和辦公樓均有一個(gè)門(mén)檻值，分別為7 247.96 和5 484.53，而商業(yè)地產(chǎn)有2 個(gè)門(mén)檻值，分別為3 875.06 和8 197.73(見(jiàn)表7)。樣本中辦公樓均價(jià)比住宅均價(jià)高63.89%，但住宅房?jī)r(jià)的門(mén)檻值卻比辦公樓的高32.15%，一部分原因是因?yàn)檗k公樓具有較強(qiáng)的投資屬性，一二線城市核心地段辦公樓價(jià)格拉高了整體均價(jià)，另一部分原因是由于在很多欠發(fā)達(dá)地區(qū)，建造辦公樓所需的資質(zhì)、資金和技術(shù)要遠(yuǎn)小于建造住宅的要求，很多小型開(kāi)發(fā)商在資金條件不足的情況下優(yōu)先開(kāi)發(fā)辦公樓，因此呈現(xiàn)的門(mén)檻值也較低。商業(yè)地產(chǎn)具有商業(yè)營(yíng)運(yùn)屬性和投資屬性，平均單價(jià)比住宅單價(jià)高59.96%，在經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)其比值高達(dá)2.5～3 倍，其資金門(mén)檻值呈現(xiàn)兩極化。首先，商業(yè)地產(chǎn)按規(guī)模和地區(qū)不同劃分為不同等級(jí)，較低等級(jí)下的商業(yè)地產(chǎn)作為住宅的補(bǔ)充和配套，對(duì)資金要求較低，而甲級(jí)(10 000 平米以上)和乙級(jí)(5 000～10 000 平米)等級(jí)的商業(yè)地產(chǎn)具有一定規(guī)模效應(yīng)，對(duì)開(kāi)發(fā)商資質(zhì)和融資能力要求較高，導(dǎo)致其門(mén)檻值也較高[25]。其次，相比于住宅，商業(yè)地產(chǎn)業(yè)態(tài)發(fā)展和迭代速度都較快，部分地區(qū)的業(yè)態(tài)已由傳統(tǒng)的街坊集市、百貨商店發(fā)展到新興步行街和城市商業(yè)綜合體，具有極強(qiáng)的商圈輻射能力和投資溢價(jià)，其對(duì)資金的要求更高[26]，因此門(mén)檻值也相對(duì)較高。

表6 三種房?jī)r(jià)模型門(mén)檻估計(jì)結(jié)果統(tǒng)計(jì)

表7 三種房?jī)r(jià)模型門(mén)檻估計(jì)值

從所得結(jié)果看，假設(shè)2 成立。在資金約束條件較強(qiáng)和實(shí)際到位資金有限的情況下，房?jī)r(jià)上漲與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系；在資金約束條件較弱和實(shí)際到位資金充足的情況下，房?jī)r(jià)上漲與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。具體來(lái)看，在資金約束較強(qiáng)時(shí)，房地產(chǎn)企業(yè)以中低層收入家庭為客戶群體，開(kāi)發(fā)戶型較小、總價(jià)較低等剛需住宅，住房是解決居住問(wèn)題的生活必需品，此時(shí)房?jī)r(jià)上漲對(duì)于居民消費(fèi)的抑制作用更強(qiáng)，產(chǎn)業(yè)擠壓效應(yīng)大于其規(guī)模效應(yīng)，拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)作用不明顯，這與眾多學(xué)者過(guò)往研究一致[27-28]。在資金約束較弱時(shí)，開(kāi)發(fā)商更易產(chǎn)生非理性預(yù)期和行為[29]，購(gòu)置和開(kāi)發(fā)土地等經(jīng)濟(jì)活動(dòng)持續(xù)增加，開(kāi)發(fā)的建筑物與配套設(shè)施等級(jí)也有所提升。此外，由于房地產(chǎn)的虹吸效應(yīng)顯著，資金和人口由經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)城市向經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)城市聚集[30-31]，當(dāng)?shù)貐^(qū)開(kāi)發(fā)企業(yè)實(shí)力雄厚時(shí)，會(huì)開(kāi)發(fā)更優(yōu)質(zhì)的住宅和商業(yè)綜合體并吸引更多高收入群體，拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)作用也更為顯著。由于商業(yè)地產(chǎn)比住宅地產(chǎn)更具投資屬性，因此其拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)能力也越強(qiáng)，本文驗(yàn)證了上述結(jié)論。

以門(mén)檻值劃分，2007—2008 年以及2014 年的房企資金到位情況較差，一方面是由于次貸危機(jī)導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增速放緩，另一方面受房地產(chǎn)政策影響樓市階段性低迷，在“三期”疊加的情況下，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)力減弱。而以區(qū)域劃分，西北、西南和東北的部分省份房企融資能力較弱，房地產(chǎn)價(jià)格漲幅較低。本研究發(fā)現(xiàn)，房企資金到位較差的7 省份在樣本區(qū)間內(nèi)(內(nèi)蒙古、黑龍江、廣西、貴州、甘肅、青海和新疆)住宅類(lèi)房?jī)r(jià)平均漲幅比其余省份低9.47%，商業(yè)地產(chǎn)類(lèi)房?jī)r(jià)低11.66%，這與龔斌恩[32]和常元福等[33]的研究結(jié)果有共同之處。

四、討論與分析

從房地產(chǎn)企業(yè)資金來(lái)源看，國(guó)內(nèi)房企主要資金來(lái)源為房屋的訂金和預(yù)收款、個(gè)人按揭貸款、自籌資金和國(guó)內(nèi)貸款，利用外資比例較小。通過(guò)對(duì)歷年房企資金來(lái)源情況進(jìn)行分析，以訂金、預(yù)收款、個(gè)人按揭貸款為主的其他資金來(lái)源比重不斷上升，由2006年的47.77%上升到2017 年的51.18%；自籌資金比例呈現(xiàn)先增長(zhǎng)后下降的趨勢(shì)，基本保持在32%左右；國(guó)內(nèi)貸款和利用外資比例分別由2006 年的18.31%和1.21%下降到2017 年的16.18%和0.11%，國(guó)內(nèi)貸款中，銀行貸款比例也逐年下降，由2006 年的95.93%下降到2017 年的81.56%。由此可見(jiàn)，目前我國(guó)房企資金特點(diǎn)是以項(xiàng)目回款和自籌資金等內(nèi)源融資為主的重資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)模式，主要盈利模式是開(kāi)發(fā)項(xiàng)目利潤(rùn)和資產(chǎn)增值。隨著各地陸續(xù)進(jìn)入存量房時(shí)代以及出臺(tái)各項(xiàng)政策嚴(yán)查資金進(jìn)入房地產(chǎn)領(lǐng)域，房企面臨著更為嚴(yán)峻的資金和運(yùn)營(yíng)壓力。因此，房企一方面應(yīng)積極拓展融資渠道，加大金融創(chuàng)新形式，增加外資融資、夾層融資、資產(chǎn)證券化、投資基金等融資方式，并由單純重資產(chǎn)模式向輕重資產(chǎn)結(jié)合的模式轉(zhuǎn)變；另一方面應(yīng)積極布局存量房市場(chǎng)，加大老舊社區(qū)改造項(xiàng)目、長(zhǎng)租公寓、產(chǎn)業(yè)地產(chǎn)、物流地產(chǎn)等新型地產(chǎn)模式的參與力度，提供更多元的綜合服務(wù)。

本研究發(fā)現(xiàn)資金門(mén)檻的兩個(gè)區(qū)制下，房?jī)r(jià)對(duì)經(jīng)濟(jì)起到截然相反的作用，容易造成房地產(chǎn)參與方的非理性預(yù)期，加劇金融機(jī)構(gòu)和房產(chǎn)開(kāi)發(fā)商的“羊群效應(yīng)”。作為土地商品的微觀消費(fèi)者，開(kāi)發(fā)商不僅在心理層面對(duì)現(xiàn)有市場(chǎng)進(jìn)行反饋，還會(huì)依據(jù)同業(yè)行為強(qiáng)化自身預(yù)期[34]。當(dāng)房?jī)r(jià)持續(xù)上漲、資金回籠理想時(shí)，各房企拿地規(guī)模持續(xù)增大，負(fù)債率也不斷提高，一旦遇到政策和市場(chǎng)變化，極易引發(fā)預(yù)期和行為的改變，造成相關(guān)資產(chǎn)價(jià)格的寬幅震蕩，傷害宏觀經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展，這也解釋了過(guò)去十年我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)“地王頻現(xiàn)”和“流標(biāo)流拍”交替波動(dòng)現(xiàn)象。因此，政府應(yīng)合理制定和運(yùn)用房地產(chǎn)政策時(shí)，加強(qiáng)預(yù)期導(dǎo)向性管理，減少因信息不對(duì)稱(chēng)而導(dǎo)致房地產(chǎn)參與者對(duì)政策和制度的解讀不到位，進(jìn)而引起非理性行為。政府應(yīng)在企業(yè)融資、土地招拍掛、交易環(huán)節(jié)稅收等方面保持政策的連貫性和穩(wěn)定性，防范房地產(chǎn)市場(chǎng)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。要密切監(jiān)測(cè)各地區(qū)房地產(chǎn)行業(yè)的現(xiàn)金流運(yùn)轉(zhuǎn)和結(jié)構(gòu)、償債能力、融資變動(dòng)等指標(biāo)，防止出現(xiàn)行業(yè)內(nèi)過(guò)度舉債融資的情況。

本研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，房?jī)r(jià)與經(jīng)濟(jì)的作用受地域、時(shí)間、資金和房屋類(lèi)型等眾多因素的影響，這為地方政府落實(shí)“一城一策、因城施策”提供了理論支撐。2016 年底中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議提出“房住不炒”的定位，意味著房地產(chǎn)調(diào)控更加精細(xì)化和制度化，調(diào)控主體責(zé)任也由中央部委轉(zhuǎn)移到地方政府，各地針對(duì)地區(qū)特點(diǎn)出臺(tái)了眾多房地產(chǎn)調(diào)控政策。本研究結(jié)果顯示，過(guò)度收緊房地產(chǎn)資金將對(duì)經(jīng)濟(jì)起到副作用，如何平衡房?jī)r(jià)波動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系成為未來(lái)政府必須考慮的問(wèn)題。對(duì)于住宅類(lèi)地產(chǎn)，政府在完善住宅周邊醫(yī)療、教育、養(yǎng)老等公共服務(wù)和設(shè)施的同時(shí)，應(yīng)積極引導(dǎo)開(kāi)發(fā)企業(yè)向功能化、品質(zhì)化的改善性住房和多元化地產(chǎn)業(yè)態(tài)方向發(fā)展。對(duì)于商業(yè)地產(chǎn)而言，盡管本研究發(fā)現(xiàn)商業(yè)地產(chǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)作用更加顯著，但目前部分地區(qū)商業(yè)地產(chǎn)存在盲目建設(shè)、規(guī)劃隨意等問(wèn)題，導(dǎo)致空置率過(guò)高、投機(jī)盛行。對(duì)于辦公樓和商業(yè)地產(chǎn)嚴(yán)重過(guò)剩的城市，政府應(yīng)結(jié)合本地發(fā)展需要，完善相關(guān)土地制度和金融制度，控制商業(yè)地塊出讓規(guī)模，對(duì)存量商業(yè)地塊進(jìn)行更精細(xì)化的規(guī)劃，并將商業(yè)地產(chǎn)融合與其他行業(yè)資源，打造體驗(yàn)性消費(fèi)和個(gè)性化消費(fèi)空間，來(lái)匹配目標(biāo)客戶群體，促進(jìn)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展。

五、結(jié)論

不同類(lèi)型房地產(chǎn)價(jià)格上漲與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間因?yàn)榇嬖谫Y金約束而呈現(xiàn)不同差異。通過(guò)研究得到如下結(jié)論：(1)行業(yè)資金約束下，住宅地產(chǎn)、辦公樓和商業(yè)地產(chǎn)呈現(xiàn)出不同的資金門(mén)檻效應(yīng)，住宅地產(chǎn)和辦公樓有1 個(gè)門(mén)檻值，分別為7 247.96 和5 484.53；商業(yè)地產(chǎn)有2 個(gè)門(mén)檻值，分別為3 875.06 和8 197.73。(2)在行業(yè)資金約束較強(qiáng)的情況下，房?jī)r(jià)上漲擠壓其他行業(yè)資金，與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，行業(yè)資金約束較弱的情況下，房?jī)r(jià)上漲有效帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。