周穩(wěn)海，武曉敏，周德鈺，邊 迪

（1.河北大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，河北 保定 071002；2.北京科技大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，北京 100083；3.保定幼兒師范高等?？茖W(xué)校，河北 保定 071002）

0 引言

隨著新冠疫情在全球的不斷蔓延，中美貿(mào)易沖突的不斷加劇，自然環(huán)境的不斷惡化，我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨著更大的挑戰(zhàn)。為了促進(jìn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展，破解經(jīng)濟(jì)新常態(tài)難題，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，黨中央提出“大眾創(chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新”的政策方針，將技術(shù)創(chuàng)新作為實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長(zhǎng)的主要手段，促進(jìn)企業(yè)與區(qū)域創(chuàng)新已逐漸成為各界關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題。然而近年來(lái)住房產(chǎn)價(jià)格高企，泡沫逐漸膨脹，實(shí)體企業(yè)資本大量涌入房地產(chǎn)市場(chǎng)，嚴(yán)重?cái)D占了企業(yè)創(chuàng)新投資，降低了創(chuàng)新能力［1－3］。住房?jī)r(jià)格泡沫的膨脹加速了社會(huì)資本“脫實(shí)向虛”，不僅降低了資源配置效率，加劇了系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，而且還制約著我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)從要素驅(qū)動(dòng)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)模式的轉(zhuǎn)變和企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的提高。鑒于此，實(shí)證研究住房?jī)r(jià)格泡沫對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響，對(duì)不同性質(zhì)企業(yè)進(jìn)行異質(zhì)性比較分析，探索住房?jī)r(jià)格泡沫對(duì)企業(yè)創(chuàng)新影響的內(nèi)在規(guī)律，為制定和調(diào)整住房?jī)r(jià)格調(diào)控政策，促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新具有重要的意義。

關(guān)于住房?jī)r(jià)格泡沫對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響，國(guó)內(nèi)外相關(guān)學(xué)者已經(jīng)取得了一定的研究成果，既有文獻(xiàn)主要是基于全國(guó)層面［4－5］、城市層面［6－8］、產(chǎn)業(yè)層面等［1，9］進(jìn)行的研究，但基于區(qū)域?qū)用娴难芯窟€較為少見(jiàn)，對(duì)于河北省的研究則更為罕見(jiàn)，尤其是雄安新區(qū)成立后，河北省部分城市住房?jī)r(jià)格出現(xiàn)了明顯上漲，住房?jī)r(jià)格泡沫對(duì)企業(yè)創(chuàng)新是否造成了嚴(yán)重影響，是河北省房地產(chǎn)市場(chǎng)健康發(fā)展、企業(yè)自主創(chuàng)新亟需解決的迫切難題。既有成果多是研究住房?jī)r(jià)格對(duì)創(chuàng)新的影響，但實(shí)際上住房?jī)r(jià)格只要和當(dāng)?shù)厝丝跀?shù)量、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、收入水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等發(fā)展程度相適應(yīng)，即使較高，一般也不太可能對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)生較大的不良影響。只有當(dāng)住房?jī)r(jià)格與其實(shí)際價(jià)值嚴(yán)重偏離，產(chǎn)生價(jià)格泡沫時(shí)才可能引發(fā)大量投機(jī)行為，對(duì)創(chuàng)新投資的“擠出效應(yīng)”才可能出現(xiàn)，因此用住房?jī)r(jià)格泡沫研究對(duì)創(chuàng)新的影響會(huì)更加合理。

鑒于此，本文與既有文獻(xiàn)相比具有如下特點(diǎn)：一是基于河北省地區(qū)層面，利用住房?jī)r(jià)格泡沫研究?jī)r(jià)格偏離程度對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響，排除了住房?jī)r(jià)格合理性上漲對(duì)估計(jì)結(jié)果的影響；二是基于上市公司微觀數(shù)據(jù)，在研究總樣本的基礎(chǔ)上，根據(jù)上市公司產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、融資約束程度、成立時(shí)間等方面進(jìn)行比較研究，考察了住房?jī)r(jià)格泡沫對(duì)企業(yè)創(chuàng)新影響的異質(zhì)性差異；三是為了克服樣本選取、泡沫測(cè)算偏誤和內(nèi)生性問(wèn)題的影響，通過(guò)調(diào)整樣本數(shù)量，更換指標(biāo)，利用工具變量、差分廣義矩GMM和系統(tǒng)廣義矩GMM等方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，保證了研究結(jié)論的可靠性；四是將資產(chǎn)負(fù)債率和企業(yè)規(guī)模作為門(mén)檻變量，進(jìn)一步研究了住房?jī)r(jià)格泡沫與企業(yè)創(chuàng)新非線性關(guān)系的門(mén)檻效應(yīng)。

1 文獻(xiàn)綜述與研究假說(shuō)

1.1 泡沫對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響

既有文獻(xiàn)研究結(jié)論并不一致，少數(shù)學(xué)者認(rèn)為住房?jī)r(jià)格泡沫對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有促進(jìn)作用，但大部分學(xué)者卻持有相反的觀點(diǎn)，認(rèn)為住房?jī)r(jià)格泡沫對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有負(fù)向抑制作用。

關(guān)于住房泡沫促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新的研究，一些學(xué)者認(rèn)為住房?jī)r(jià)格上漲具有“信用緩釋效應(yīng)”，減小了創(chuàng)新的融資約束。如Krishnamurthy、Chaney 等研究發(fā)現(xiàn)房?jī)r(jià)上漲會(huì)使企業(yè)房地產(chǎn)類抵押品升值，融資能力增加，獲得更多貸款，加大企業(yè)創(chuàng)新投資規(guī)模［10，11］；曾海艦利用我國(guó)上市公司數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)公司房屋價(jià)格上升提高了投融資規(guī)模［12］；邵傳林、劉佳等運(yùn)用城市數(shù)據(jù)，研究表明城市房?jī)r(jià)上漲促進(jìn)了區(qū)域創(chuàng)新能力的提升［6，13］。

關(guān)于住房?jī)r(jià)格泡沫抑制企業(yè)創(chuàng)新的研究，其影響路徑主要包括如下3 個(gè)方面：一是房地產(chǎn)泡沫分流了企業(yè)創(chuàng)新投資，如Miao等通過(guò)構(gòu)建內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論模型研究表明，受資產(chǎn)泡沫吸引，企業(yè)會(huì)將有限的資金投入利潤(rùn)率較高的泡沫部門(mén)，其主業(yè)的創(chuàng)新投入會(huì)由此受到抑制［14］；張杰、Chaney 等認(rèn)為房地產(chǎn)泡沫導(dǎo)致企業(yè)的資源錯(cuò)配，抽離了企業(yè)的創(chuàng)新資金［3，11］；崔瑩瑩等指出由于資本具有逐利性，企業(yè)家更樂(lè)于將資源投入到低門(mén)檻、高收益的房地產(chǎn)行業(yè)，相應(yīng)減少研發(fā)投資，減低了創(chuàng)新水平［7］。二是房地產(chǎn)泡沫提高了創(chuàng)新成本，抑制了創(chuàng)新行為。房?jī)r(jià)上漲還較大地提升了個(gè)人生活成本，尤其是提高了作為創(chuàng)新主體的年輕人的生活成本，不利于勞動(dòng)人口和高端人才向中心城市聚集，進(jìn)而導(dǎo)致勞動(dòng)力流出，供給不足，勞動(dòng)力成本上升，造成產(chǎn)業(yè)空心化，阻礙企業(yè)創(chuàng)新［15－17］。三是房地產(chǎn)泡沫降低了企業(yè)創(chuàng)新的外溢性，高房?jī)r(jià)導(dǎo)致了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化和轉(zhuǎn)移，影響了產(chǎn)業(yè)集群，降低了創(chuàng)新的外溢效應(yīng)［18］。根據(jù)以上分析和目前住房?jī)r(jià)格高漲的現(xiàn)實(shí)狀況，住房?jī)r(jià)格泡沫對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的抑制作用應(yīng)該大于其促進(jìn)作用，因此本文提出假設(shè)1：住房?jī)r(jià)格泡沫對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有抑制作用。

1.2 泡沫對(duì)不同產(chǎn)權(quán)企業(yè)創(chuàng)新的影響

一方面，隨著中國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格不斷走高，企業(yè)生產(chǎn)成本不斷增大，民營(yíng)企業(yè)無(wú)法像國(guó)有企業(yè)那樣獲得政府和金融部門(mén)的政策支持，民營(yíng)企業(yè)通常更傾向通過(guò)轉(zhuǎn)變資金投向，增加回報(bào)率較高的房地產(chǎn)投資來(lái)彌補(bǔ)成本上漲的壓力，其創(chuàng)新投資受到更大的抑制［19］。另一方面，由于民營(yíng)企業(yè)相對(duì)于國(guó)有企業(yè)普遍受到更大的融資約束，當(dāng)房?jī)r(jià)上漲進(jìn)行房地產(chǎn)投資時(shí)，民營(yíng)企業(yè)無(wú)法像國(guó)有企業(yè)能利用國(guó)家信譽(yù)獲得及時(shí)可用資金，往往通過(guò)擠占更多的技術(shù)創(chuàng)新投入進(jìn)行房地產(chǎn)投資，民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新受到的負(fù)面影響相對(duì)更大［20－23］。另外，國(guó)有企業(yè)治理機(jī)制更加完善，具有更為完善的風(fēng)險(xiǎn)防范機(jī)制，對(duì)進(jìn)行房地產(chǎn)投資有嚴(yán)格限制，即使進(jìn)行房地產(chǎn)投資，也可以借助資金規(guī)模和技術(shù)優(yōu)勢(shì)實(shí)現(xiàn)房地產(chǎn)投資反哺企業(yè)創(chuàng)新，而民營(yíng)企業(yè)一般對(duì)投資的風(fēng)險(xiǎn)控制和化解能力較弱，房地產(chǎn)投資人才比較缺乏，實(shí)現(xiàn)投資反哺創(chuàng)新的難度很大［24］。因此，本文認(rèn)為住房?jī)r(jià)格泡沫增大時(shí)，民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新受到的抑制作用更大，因此提出假設(shè)2：住房?jī)r(jià)格泡沫對(duì)民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新的抑制作用更大。

1.3 泡沫對(duì)不同融資約束企業(yè)創(chuàng)新的影響

一方面，為了保持資金的流動(dòng)性，融資約束較大企業(yè)的管理者更傾向于回避將資金投資于風(fēng)險(xiǎn)大、周期長(zhǎng)的創(chuàng)新項(xiàng)目［25］，并且會(huì)將有限的資金投放于投資回報(bào)率更高的部門(mén)［26，27］。住房房?jī)r(jià)上漲時(shí)，融資約束較大企業(yè)的“信用緩釋效應(yīng)”相對(duì)更加明顯，它們更愿意加大房地產(chǎn)的投資規(guī)模，對(duì)企業(yè)創(chuàng)新行為形成更大抑制［28］。另一方面，融資約束較大企業(yè)融資成本較高且融資來(lái)源有限，將少量閑余資金投資于回報(bào)率較高的房地產(chǎn)行業(yè)后，勢(shì)必要擠占科研資金，而融資約束較小企業(yè)融資來(lái)源較為豐富，即使進(jìn)行房地產(chǎn)投資，也不會(huì)嚴(yán)重占用科研資金。綜上所述，本文認(rèn)為住房?jī)r(jià)格泡沫增大時(shí)，融資約束較大企業(yè)創(chuàng)新受到的抑制作用更大，因此提出假設(shè)3：住房?jī)r(jià)格泡沫對(duì)融資約束較大的企業(yè)的創(chuàng)新抑制作用更大。

1.4 泡沫對(duì)初創(chuàng)和成熟企業(yè)創(chuàng)新的影響

一方面，初創(chuàng)企業(yè)的規(guī)模優(yōu)勢(shì)和產(chǎn)品市場(chǎng)占有率一般不如成立時(shí)間較長(zhǎng)的成熟企業(yè)，初創(chuàng)企業(yè)往往更加注重通過(guò)創(chuàng)新來(lái)擴(kuò)大自身的社會(huì)影響，即使在住房?jī)r(jià)格上漲，投資回報(bào)率增加時(shí)，相對(duì)成熟企業(yè)而言初創(chuàng)企業(yè)一般也會(huì)留出較大比例的資金用于科研創(chuàng)新，企業(yè)創(chuàng)新投入會(huì)隨企業(yè)年齡的增加而減少。另一方面，初創(chuàng)企業(yè)的制度和企業(yè)文化一般會(huì)更適合時(shí)代的發(fā)展，更能激發(fā)員工的創(chuàng)新活力，而成熟企業(yè)則往往制度陳舊，設(shè)備老化，人員觀念落后，不利于企業(yè)科研創(chuàng)新，并且成熟企業(yè)一般經(jīng)營(yíng)狀況較為平穩(wěn)，資本邊際回報(bào)率有所下降，當(dāng)住房?jī)r(jià)格上漲時(shí)，通常會(huì)進(jìn)行更多的房地產(chǎn)投資，以提高其資本回報(bào)率，相對(duì)初創(chuàng)企業(yè)而言，成熟企業(yè)通常會(huì)占用更多的創(chuàng)新投資［29］。根據(jù)以上分析，住房?jī)r(jià)格泡沫對(duì)成熟企業(yè)創(chuàng)新的抑制作用應(yīng)該大于初創(chuàng)企業(yè)，因此提出假設(shè)4：住房?jī)r(jià)格泡沫對(duì)成熟企業(yè)創(chuàng)新的抑制作用更大。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 指標(biāo)選取

被解釋變量。衡量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的指標(biāo)主要有科研投入金額、專利授權(quán)數(shù)、創(chuàng)新產(chǎn)品銷售額等，但由于2017 年之后大多數(shù)上市公司沒(méi)有收錄專利授權(quán)數(shù)，各公司創(chuàng)新產(chǎn)品銷售額衡量口徑又不盡相同，所以本文用科技投入金額作為被解釋變量，代表企業(yè)創(chuàng)新水平，該數(shù)值越大，表示其科技創(chuàng)新水平越高，相反則越低［30，31］。

核心解釋變量。利用周穩(wěn)海等［32］測(cè)度的住房?jī)r(jià)格泡沫作為核心解釋變量，住房?jī)r(jià)格泡沫增大雖然具有一定的“信用緩釋效應(yīng)”，但它更多地?cái)D出了企業(yè)創(chuàng)新投資、提高了創(chuàng)新成本、降低了企業(yè)創(chuàng)新的外溢性，通常對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有負(fù)向影響［1，2］，對(duì)于不同性質(zhì)企業(yè)的影響具有異質(zhì)性［29］。

控制變量。為了減少遺漏變量問(wèn)題可能存在的估計(jì)偏誤，本文選取企業(yè)規(guī)模平方（Size2）、企業(yè)規(guī)模（Size）、營(yíng)業(yè)收入（Income）、固定資產(chǎn)（FA）、流動(dòng)比率（LR）、股權(quán)結(jié)構(gòu)（ShS）等指標(biāo)作為控制變量，同時(shí)考慮企業(yè)個(gè)體差異、城市差異和年度差異，在模型回歸時(shí)還加入了反映公司個(gè)體效應(yīng)、城市效應(yīng)、年度效應(yīng)的虛擬變量。

2.2 模型構(gòu)建

為了研究住房?jī)r(jià)格泡沫對(duì)企業(yè)創(chuàng)新影響，建立面板模型，具體形式為：

式中：i 表示上市公司，取值為1—33；j 表示城市，取值為1—11；t表示年份，取值為2012—2019；c為常數(shù)項(xiàng)；T為時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)；RDit為研發(fā)投入，是被解釋變量，代表企業(yè)創(chuàng)新；Bubbleit為住房?jī)r(jià)格泡沫，是核心解釋變量，表示住房?jī)r(jià)格與其實(shí)際價(jià)值的偏離程度；、Sizeit、Incomeit、FAit、LRit、ShSit為控制變量，分別表示第i 個(gè)上市公司第t 年的企業(yè)規(guī)模平方、企業(yè)規(guī)模、營(yíng)業(yè)收入、固定資產(chǎn)、流動(dòng)比率、股權(quán)結(jié)構(gòu)；ui表示公司個(gè)體效應(yīng)的虛擬變量；kj表示城市效應(yīng)的虛擬變量；ηt表示年度效應(yīng)的虛擬變量；Vit為干擾項(xiàng)。

2.3 數(shù)據(jù)采集及平穩(wěn)性檢驗(yàn)

由于2012 年之前多數(shù)上市公司沒(méi)有收錄代表企業(yè)創(chuàng)新指標(biāo)“研發(fā)投入”的相關(guān)數(shù)據(jù)，因此本文選取2012—2019 年河北省A 股上市公司相關(guān)數(shù)據(jù)。為保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，剔除ST 類、金融類及指標(biāo)數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失的上市公司，最終選取33 家上市公司，共264 個(gè)樣本數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)均來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)及上市公司年報(bào)。各變量基本統(tǒng)計(jì)特征和變量說(shuō)明如表1 所示。

表1 變量說(shuō)明及統(tǒng)計(jì)描述Table 1 Variables description and statistical description

為避免出現(xiàn)虛假回歸，本文采用LLC、ADF－Fisher 和PP－Fisher3 種檢驗(yàn)方法 對(duì)RD、Bubble、Size2、Size、Income、FA、LR、ShS 等變量原始數(shù)據(jù)及其一階差分的數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。其中，LLC 檢驗(yàn)原假設(shè)為變量存在共同單位根，ADF－Fisher 和PP－Fisher檢驗(yàn)的原假設(shè)為變量存在獨(dú)立單位根。各個(gè)變量原始數(shù)據(jù)3 種檢驗(yàn)結(jié)果的P值至少有2 種大于0.05，基本接受存在單位根的原假設(shè)，即樣本數(shù)據(jù)不平穩(wěn)；其一階差分?jǐn)?shù)據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果的P 值均小于0.05，拒絕存在單位根的原假設(shè)，即樣本數(shù)據(jù)平穩(wěn)，為一階變量單整I（1）。具體單位根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果如表2 所示。

表2 單位根檢驗(yàn)結(jié)果Table 2 Unit root test results

3 結(jié)果及分析

3.1 協(xié)整檢驗(yàn)

由于各變量數(shù)據(jù)均為一階單整序列，被解釋變量“企業(yè)創(chuàng)新”和“住房?jī)r(jià)格泡沫”及其他控制變量之間很可能存在協(xié)整關(guān)系。為了進(jìn)一步驗(yàn)證企業(yè)創(chuàng)新、住房?jī)r(jià)格泡沫和其他控制變量之間是否真實(shí)存在協(xié)整關(guān)系，本文首先采用E－G 兩步法對(duì)各模型進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表3 所示。在E－G 兩步法檢驗(yàn)結(jié)果中，LLC、ADF－Fisher 和PP－Fisher這3 種檢驗(yàn)結(jié)果表明，除模型（6）中PP－Fisher 檢驗(yàn)對(duì)應(yīng)P值大于10%外，其余檢驗(yàn)結(jié)果對(duì)應(yīng)的P值均小于1%，表明除模型（6）以外的其余6 個(gè)模型均在1%顯著水平拒絕不存在協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)，即除模型（6）以外的其余6 個(gè)模型均存在協(xié)整關(guān)系。為了進(jìn)一步對(duì)模型（6）的協(xié)整關(guān)系進(jìn)行驗(yàn)證，本文還利用Kao 檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)各模型是否存在協(xié)整關(guān)系，Kao檢驗(yàn)結(jié)果顯示，模型（6）在1%水平下顯著拒絕不存在協(xié)整的原假設(shè)，即模型（6）存在協(xié)整關(guān)系。其余6 個(gè)模型檢驗(yàn)結(jié)果表明各模型至少在10%顯著水平拒絕不存在協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)，進(jìn)一步證明了存在協(xié)整關(guān)系。綜上所述，檢驗(yàn)結(jié)果表明可以利用協(xié)整模型對(duì)被解釋變量與其他控制變量之間的協(xié)整關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析。

表3 面板協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果Table 3 Panel cointegration test results

3.2 實(shí)證結(jié)果

首先選取全樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，然后根據(jù)上市公司產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、融資約束程度、成立時(shí)間等特征進(jìn)行分組研究，考察了住房?jī)r(jià)格泡沫對(duì)企業(yè)創(chuàng)新影響的異質(zhì)性差異（表4）。實(shí)證過(guò)程中對(duì)公司個(gè)體效應(yīng)、城市效應(yīng)和年度效應(yīng)均進(jìn)行了控制。

表4 住房?jī)r(jià)格泡沫對(duì)企業(yè)創(chuàng)新影響的實(shí)證結(jié)果Table 4 Empirical results of the impact of the housing price bubble on enterprise innovation

異質(zhì)性差異具體表現(xiàn)為：①全樣本。在異質(zhì)性分析之前，首先對(duì)模型（1）全樣本進(jìn)行分析，在模型（1）中從核心解釋變量上看，住房?jī)r(jià)格泡沫（Bubble）的回歸系數(shù)為－1.499，并且在1%水平上通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，表明住房?jī)r(jià)格泡沫的增大雖然在一定程度上提高了企業(yè)融資的抵押能力，但更多地分流了企業(yè)創(chuàng)新投資、提高了創(chuàng)新成本、不利于企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，降低了企業(yè)創(chuàng)新的外溢性，住房?jī)r(jià)格泡沫對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有抑制作用，假設(shè)1 得到了初步驗(yàn)證；從控制變量上看，企業(yè)規(guī)模（Size）的二次項(xiàng)顯著為正，一次項(xiàng)顯著為負(fù)，表明企業(yè)規(guī)模與創(chuàng)新呈U 型關(guān)系，對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有較大的正向影響。營(yíng)業(yè)收入（Income）的回歸系數(shù)為正，表明營(yíng)業(yè)收入越大，企業(yè)越有能力拿出更多的資金進(jìn)行科技創(chuàng)新，對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有正向促進(jìn)作用。固定資產(chǎn)（FA）和流動(dòng)比率（LR）的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，表明固定資產(chǎn)和流動(dòng)比率對(duì)企業(yè)創(chuàng)新都具有負(fù)向影響，其原因是在其他狀況不變的條件下，企業(yè)固定資產(chǎn)投入較多時(shí)，代表企業(yè)創(chuàng)新的無(wú)形資產(chǎn)投入必然減少，而流動(dòng)比率的提高意味著企業(yè)融資能力下降，企業(yè)創(chuàng)新的金融約束變大，獲得用于企業(yè)創(chuàng)新的資金難度更大。股權(quán)結(jié)構(gòu)（ShS）的回歸系數(shù)顯著為正，表明股權(quán)集中度越高越有利于企業(yè)創(chuàng)新，這可能是因?yàn)楣蓹?quán)集中度越高，大股東越注重企業(yè)創(chuàng)新和長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。②企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)。核心解釋變量住房?jī)r(jià)格泡沫（Bubble）的回歸系數(shù)分別為－1.455、－2.289，說(shuō)明住房?jī)r(jià)格泡沫無(wú)論是對(duì)國(guó)有企業(yè)還是民營(yíng)企業(yè)均具有負(fù)向抑制作用，但對(duì)民營(yíng)企業(yè)的抑制作用更強(qiáng)。這是因?yàn)樽》績(jī)r(jià)格上漲進(jìn)行房地產(chǎn)投資時(shí)，國(guó)有企業(yè)較民營(yíng)企業(yè)可以從政府獲得更多的政策和資金支持，從而受到的負(fù)面抑制作用較小，假設(shè)2 得到驗(yàn)證。③金融約束程度。核心解釋變量住房?jī)r(jià)格泡沫（Bubble）的回歸系數(shù)分別為－0.454、－1.905，表明住房?jī)r(jià)格泡沫對(duì)金融約束較大企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的抑制作用較金融約束較小企業(yè)要大，這是因?yàn)樽》績(jī)r(jià)格上漲時(shí)，金融約束較大企業(yè)進(jìn)行房地產(chǎn)投資時(shí)，擠占了更多的創(chuàng)新資金，假設(shè)3得到驗(yàn)證。④企業(yè)年齡。核心解釋變量住房?jī)r(jià)格泡沫（Bubble）的回歸系數(shù)分別為－1.368、－1.648，表明住房?jī)r(jià)格上漲對(duì)成熟企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的抑制作用更大，這是因?yàn)槌鮿?chuàng)企業(yè)通常更加希望通過(guò)新產(chǎn)品占領(lǐng)市場(chǎng)，比成熟企業(yè)更加注重技術(shù)創(chuàng)新，住房?jī)r(jià)格上漲對(duì)初創(chuàng)企業(yè)創(chuàng)新投資的擠出效應(yīng)小于成熟企業(yè)，假設(shè)4 得到驗(yàn)證。各組控制變量的回歸結(jié)果和全樣本基本相同。綜上所述，本文4 個(gè)研究假設(shè)均得到驗(yàn)證。

3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)?zāi)Ｐ突貧w結(jié)果的可靠性，本文進(jìn)行了3 個(gè)方面的穩(wěn)健性檢驗(yàn)（表5）。

表5 住房?jī)r(jià)格泡沫對(duì)企業(yè)創(chuàng)新影響的穩(wěn)健性檢驗(yàn)Table 5 Robustness test of the impact of the housing price bubble on enterprise innovation

一是為了避免受樣本數(shù)量變化的影響，并考慮雄安新區(qū)成立對(duì)保定市住房?jī)r(jià)格影響較大，可能對(duì)總體回歸造成較大影響，故將保定市上市公司剔除后進(jìn)行回歸；二是考慮前文住房?jī)r(jià)格泡沫指標(biāo)測(cè)算誤差的影響，用房?jī)r(jià)收入比代替住房?jī)r(jià)格泡沫；三是避免住房?jī)r(jià)格泡沫和技術(shù)創(chuàng)新可能存在的互為因果，或遺漏解釋變量而導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題，本文利用住房?jī)r(jià)格泡沫滯后項(xiàng)作為工具變量，并利用差分GMM和系統(tǒng)GMM 方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。各模型回歸結(jié)果中核心變量住房?jī)r(jià)格泡沫的回歸系數(shù)均為負(fù)數(shù)，其他控制變量回歸系數(shù)的方向和顯著度與前文也基本相同，維持了住房?jī)r(jià)格泡沫對(duì)技術(shù)創(chuàng)新具有抑制作用的研究結(jié)論。

4 門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)

前文基于線性關(guān)系的視角，實(shí)證研究了住房?jī)r(jià)格泡沫對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響，但實(shí)際上受企業(yè)負(fù)債狀況和企業(yè)規(guī)模等因素的影響，二者之間可能存在非線性關(guān)系的門(mén)檻效應(yīng)。因此，本文借鑒Hansen的做法［33］，以資產(chǎn)負(fù)債率和企業(yè)規(guī)模作為門(mén)檻依賴變量，構(gòu)建面板門(mén)限模型，研究住房?jī)r(jià)格泡沫對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的非線性影響。

4.1 門(mén)檻存在性檢驗(yàn)

在進(jìn)行門(mén)檻模型回歸前要檢驗(yàn)是否存在門(mén)檻效應(yīng)并確定門(mén)檻個(gè)數(shù)。因此，本文對(duì)資產(chǎn)負(fù)債率和企業(yè)規(guī)模進(jìn)行門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表6 所示。資產(chǎn)負(fù)債率和企業(yè)規(guī)模兩變量的單一門(mén)檻檢驗(yàn)對(duì)應(yīng)P值均小于0.1，而雙重門(mén)檻檢驗(yàn)對(duì)應(yīng)P 值均大于0.1，表明這兩個(gè)變量只通過(guò)了單一門(mén)檻檢驗(yàn)，存在單一門(mén)檻效應(yīng)，可以對(duì)其進(jìn)行門(mén)檻效應(yīng)回歸。其中，資產(chǎn)負(fù)債率和企業(yè)規(guī)模的門(mén)檻值分別為0.731 和56 015.704。

表6 門(mén)檻存在性檢驗(yàn)Table 6 Threshold existence test

4.2 門(mén)檻效應(yīng)回歸結(jié)果

基于上面檢驗(yàn)結(jié)果，利用資產(chǎn)負(fù)債率和企業(yè)規(guī)模單一門(mén)檻模型進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果如表7 所示。

表7 門(mén)檻效應(yīng)回歸結(jié)果Table 7 The threshold effect regression results

5 結(jié)論與啟示

本文選取河北省上市公司數(shù)據(jù)，實(shí)證分析了住房?jī)r(jià)格泡沫對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響，研究發(fā)現(xiàn)住房?jī)r(jià)格泡沫對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有顯著的抑制作用；另外，根據(jù)上市公司產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、融資約束程度、成立時(shí)間等特征進(jìn)行分組，考察了住房?jī)r(jià)格泡沫對(duì)企業(yè)創(chuàng)新影響的異質(zhì)性差異，研究表明住房?jī)r(jià)格泡沫對(duì)私營(yíng)企業(yè)、融資約束較大企業(yè)、成熟企業(yè)創(chuàng)新的負(fù)面影響分別大于國(guó)營(yíng)企業(yè)、融資約束較小企業(yè)、初創(chuàng)企業(yè)；最后，將資產(chǎn)負(fù)債率和企業(yè)規(guī)模作為門(mén)檻變量，研究了住房?jī)r(jià)格泡沫對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的門(mén)檻效應(yīng)，當(dāng)超過(guò)門(mén)檻值后，住房?jī)r(jià)格泡沫對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的負(fù)向抑制作用會(huì)成倍增加。

根據(jù)以上結(jié)論得到如下啟示：①因城施策，控制住房?jī)r(jià)格泡沫繼續(xù)膨脹。一方面，合理利用限購(gòu)、限貸、限售、信貸、稅收、土地等政策，并加大政策宣傳，穩(wěn)定投資者價(jià)格預(yù)期，在價(jià)格泡沫較大的城市可考慮率先實(shí)施房地產(chǎn)稅試點(diǎn)政策，有效控制住房投機(jī)需求；另一方面，增加保障性住房、市場(chǎng)租賃住房和共有產(chǎn)權(quán)住房的建設(shè)，滿足中低收入居民、新就業(yè)大學(xué)生、城改搬遷及入城務(wù)工人員的剛性需求；另外，政策實(shí)施時(shí)，應(yīng)防止“一刀切”的做法，有效控制住房?jī)r(jià)格泡沫水平的同時(shí)，注意減小住房市場(chǎng)的非理性繁榮給實(shí)體經(jīng)濟(jì)造成的沖擊。②完善公司治理結(jié)構(gòu)，嚴(yán)格控制房地產(chǎn)投資。一方面，企業(yè)應(yīng)根據(jù)自身主業(yè)的長(zhǎng)期發(fā)展目標(biāo)，制定合理投資計(jì)劃，對(duì)偏離主業(yè)的投資應(yīng)形成嚴(yán)格的制度約束，避免對(duì)科研創(chuàng)新資金的占用和擠出；另一方面，銀行、政府和行業(yè)監(jiān)管部門(mén)應(yīng)加強(qiáng)對(duì)企業(yè)資金投向的監(jiān)管力度，防止非房地產(chǎn)企業(yè)進(jìn)行大規(guī)模的房地產(chǎn)投資，同時(shí)還應(yīng)加大對(duì)企業(yè)，尤其是對(duì)有較大融資約束企業(yè)及民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新行為的政策和資金支持，加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)，維護(hù)創(chuàng)新企業(yè)的合法權(quán)益；另外，加強(qiáng)創(chuàng)新條件和人才團(tuán)隊(duì)的建設(shè)，增強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作，提高自主創(chuàng)新能力，將創(chuàng)新作為提高企業(yè)自身核心競(jìng)爭(zhēng)力和長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展原動(dòng)力。