● 趙先立，談元元

（1.中國人民銀行蘭州中心支行，甘肅 蘭州 730000；2.中國人民銀行天水市中心支行，甘肅 天水 741000）

一、引言

房地產(chǎn)歷來被視為一種重要的不動(dòng)資產(chǎn)，在具備良好增值保值作用的同時(shí)也兼具虛擬資產(chǎn)的屬性。近年來房地產(chǎn)已逐漸成為居民重要的投資工具和投資手段，其虛擬屬性也日益凸顯。自1998 年住房制度改革以來，中國房地產(chǎn)行業(yè)逐漸步入市場(chǎng)化道路，房地產(chǎn)行業(yè)的蓬勃發(fā)展在一段時(shí)間內(nèi)拉動(dòng)了多個(gè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長。但與此同時(shí)，樓市過度繁榮的現(xiàn)象在地方政府和房地產(chǎn)企業(yè)的不斷推動(dòng)下開始凸顯。這一現(xiàn)象的負(fù)面作用愈加明顯，出現(xiàn)了房地產(chǎn)市場(chǎng)不斷繁榮但實(shí)體經(jīng)濟(jì)日益下行的局面，房地產(chǎn)行業(yè)在維持自身高度繁榮的同時(shí)不斷擠出實(shí)體經(jīng)濟(jì)、影響資源有效配置。

另一方面，與房地產(chǎn)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)關(guān)系都極為密切的金融業(yè)，出現(xiàn)了過度的經(jīng)濟(jì)金融化現(xiàn)象。金融業(yè)的繁榮在實(shí)質(zhì)上沒有推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展，卻造成了資產(chǎn)價(jià)格泡沫膨脹與過度經(jīng)濟(jì)金融化，眾多實(shí)體企業(yè)“脫實(shí)入虛”，將原本用于實(shí)體經(jīng)濟(jì)擴(kuò)大生產(chǎn)投資的資金錯(cuò)配至金融資產(chǎn)和房地產(chǎn)投資。若對(duì)此現(xiàn)象不加以有效控制，很可能引致產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力下降，引發(fā)宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)，從而對(duì)我國未來整體發(fā)展產(chǎn)生長期的負(fù)面影響。

針對(duì)上述情況，我國政府在政策調(diào)控方面不斷加碼，自2018 年以來“限購、限售、限貸、限價(jià)、限商”等多項(xiàng)措施連續(xù)出臺(tái)，對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)和金融市場(chǎng)的調(diào)控力度不斷加大。2020 年10 月底發(fā)布的《中共中央關(guān)于制定國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和二〇三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)的建議》中強(qiáng)調(diào)：堅(jiān)持“房子是用來住的、不是用來炒的”定位，矯正資本脫實(shí)向虛，實(shí)現(xiàn)金融業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的均衡發(fā)展。

本文的主要目的在于研究房地產(chǎn)行業(yè)增長對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響及其作用路徑進(jìn)行探究。房地產(chǎn)市場(chǎng)的過度膨脹通常有售價(jià)畸高、房屋銷售急劇增長、房地產(chǎn)開發(fā)投資額超常增長等三種表現(xiàn)，其中房地產(chǎn)開發(fā)投資主要來源于銀行信貸。銀行信貸在我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)融資體系中具有舉足輕重的地位，其在很大程度上影響金融資本在各行業(yè)主體之間的配置關(guān)系，將會(huì)系統(tǒng)性地沖擊宏觀經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)運(yùn)行。因此，對(duì)房地產(chǎn)投資、信貸支持和實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展三者的關(guān)系進(jìn)行研究，厘清其中的作用路徑與機(jī)制，不僅對(duì)管控房地產(chǎn)市場(chǎng)、促進(jìn)金融業(yè)健康發(fā)展具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義，也是助推實(shí)體經(jīng)濟(jì)更好、更快發(fā)展的重中之重。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）房地產(chǎn)對(duì)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的直接影響

金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)的研究最早可追溯到熊彼特的創(chuàng)新理論，他認(rèn)為，銀行家通過向創(chuàng)業(yè)者提供融資的方式來推動(dòng)科技創(chuàng)新，從而促進(jìn)了實(shí)體經(jīng)濟(jì)的成長。后續(xù)一些主流宏觀經(jīng)濟(jì)理論也是圍繞這一研究誕生的，如“債務(wù)緊縮理論”“投資融資理論”“金融加速理論”等，對(duì)金融如何在實(shí)體經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮作用，進(jìn)而引發(fā)宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的內(nèi)在機(jī)理進(jìn)行了深入探究；“金融發(fā)展理論”則側(cè)重于對(duì)金融體系與經(jīng)濟(jì)增長相關(guān)性的研究，大量國內(nèi)外學(xué)者通過實(shí)證分析的結(jié)果證明，金融是促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長的重要因素。

此外，也有少數(shù)學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)金融與實(shí)體經(jīng)濟(jì)之間可能不僅僅是簡(jiǎn)單的線性關(guān)系。以Beck等[1]、Arcand 等[2]、Cecchetti 和Kharroubi[3]為代表的學(xué)者提出了“金融過度論”，指出金融對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到推動(dòng)作用與否，很大程度上取決于信貸資源投向的領(lǐng)域。當(dāng)生產(chǎn)性領(lǐng)域獲得更多的信貸資源配置時(shí)，金融對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到助推作用；反之，當(dāng)信貸資源較多流向房地產(chǎn)和金融領(lǐng)域時(shí)，將產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”抑制實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。杜書云和田申基于2007—2017 年中國省域面板數(shù)據(jù)，利用DEA - Malmquist 指數(shù)對(duì)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)效率進(jìn)行測(cè)算，通過空間計(jì)量模型得出結(jié)果：房價(jià)的正向波動(dòng)將使金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的效率受到負(fù)面影響[4]。但崔曦文和楊蕊運(yùn)用動(dòng)態(tài)空間杜賓模型與門檻模型得出不同結(jié)論：銀行信貸對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的直接影響并不顯著，其通過實(shí)體經(jīng)濟(jì)抑制經(jīng)濟(jì)發(fā)展，且實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融資強(qiáng)度對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在顯著的門檻效應(yīng)，銀行信貸應(yīng)控制在一定范圍內(nèi)才能對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到最佳促進(jìn)效應(yīng)[5]。馮玉梅和楊瑞桐分別從兩個(gè)傳導(dǎo)渠道驗(yàn)證了房地產(chǎn)行業(yè)金融資源配置對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響機(jī)制，一是房地產(chǎn)行業(yè)的金融資源配置對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資的影響，二是房地產(chǎn)金融資源配置對(duì)服務(wù)業(yè)升級(jí)的影響，結(jié)果表明：具有比較優(yōu)勢(shì)的城市，投資房地產(chǎn)對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)增長具有促進(jìn)作用；相反在比較劣勢(shì)的城市，投資房地產(chǎn)行業(yè)對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)增長不利[6]。通過實(shí)證分析，夏爽得出結(jié)論：增加金融資源向房地產(chǎn)業(yè)的配置，在比較優(yōu)勢(shì)省區(qū)和比較劣勢(shì)省區(qū)均有損于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展，而且在比較劣勢(shì)的省區(qū)，這種影響更加明顯[7]。徐海巖引入金融發(fā)展、政府消費(fèi)、城市設(shè)施和人力資本等四個(gè)控制變量，運(yùn)用空間計(jì)量模型進(jìn)行分析，結(jié)果得出：區(qū)域內(nèi)房地產(chǎn)市場(chǎng)的波動(dòng)以及金融發(fā)展水平等因素對(duì)全要素生產(chǎn)率造成顯著的負(fù)面影響對(duì)城市設(shè)施水平的促進(jìn)作用并不明顯；政府消費(fèi)和人力資本對(duì)其他區(qū)域全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用大于對(duì)本地的促進(jìn)作用[8]。

（二）房地產(chǎn)對(duì)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的作用路徑

部分學(xué)者針對(duì)房地產(chǎn)拉動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的作用路徑進(jìn)行分析，樊光義和張協(xié)奎實(shí)證驗(yàn)證了房地產(chǎn)市場(chǎng)化改革、金融發(fā)展與實(shí)體經(jīng)濟(jì)三者之間的互動(dòng)關(guān)系及內(nèi)在機(jī)理，研究發(fā)現(xiàn)，整體上看，金融支持在房地產(chǎn)市場(chǎng)化改革對(duì)刺激實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過程中具有顯著的積極矯正作用；但這種積極的調(diào)節(jié)效應(yīng)并不適用于金融發(fā)達(dá)地區(qū)，房地產(chǎn)市場(chǎng)化改革對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的正向拉動(dòng)作用反而會(huì)被過高的金融發(fā)展水平所抑制[9]。張超和張文蕾構(gòu)建DCC-GARCH-CoVaR 模型實(shí)證分析房地產(chǎn)業(yè)對(duì)銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的溢出過程，結(jié)果顯示在行業(yè)和企業(yè)兩個(gè)層面，房地產(chǎn)對(duì)銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)均有顯著的正向溢出效應(yīng)[10]。陳斌開等研究發(fā)現(xiàn)：住房價(jià)格持續(xù)上漲導(dǎo)致資源錯(cuò)配，降低資源再配置效率，進(jìn)而影響到全要素生產(chǎn)率，阻礙中國經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定增長[11]。鞠方等基于面板數(shù)據(jù)實(shí)證分析后認(rèn)為：在國家層面，房地產(chǎn)投資通過擠占其他行業(yè)金融資源，阻礙全要素生產(chǎn)率的增長，銀行信貸作為重要中間媒介，起著顯著的不完全中介作用；在分區(qū)域?qū)用妫康禺a(chǎn)投資對(duì)全要素生產(chǎn)率的直接和間接影響存在顯著的區(qū)域差異性[12]。紀(jì)建悅等加入系統(tǒng)GMM 方法，利用逐步回歸的中介效應(yīng)分析模型，實(shí)證分析了房價(jià)對(duì)工業(yè)部門資源配置效率的影響[13]。研究表明，住房價(jià)格通過“抽血效應(yīng)”對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的資源配置效率產(chǎn)生了顯著的負(fù)面作用，資金投入在其中發(fā)揮了顯著的中介作用。

綜合現(xiàn)有文獻(xiàn)，可以注意到，房地產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生刺激或者抑制作用，取決于“抵押品效應(yīng)”和“擠占效應(yīng)”的綜合影響。一方面，由于房地產(chǎn)實(shí)物資產(chǎn)和虛擬資產(chǎn)的雙重屬性，決定了房地產(chǎn)具有良好的保值增值功能，可以作為抵押品減少企業(yè)信貸限制，通過“抵押品效應(yīng)”在一定程度上“擠入投資”，使其獲得更多外部融資，吸引信貸資源配置向其傾斜；且房地產(chǎn)投資的增加，能夠強(qiáng)力帶動(dòng)上下游行業(yè)的發(fā)展，進(jìn)而獲得更多的信貸支持，如建筑、建材、家具、電器等。另一方面，房地產(chǎn)投資額逐年攀升導(dǎo)致的房地產(chǎn)業(yè)擴(kuò)張會(huì)占用其他行業(yè)的信貸資源，在財(cái)政資金短缺、保持經(jīng)濟(jì)快速增長和推進(jìn)城市建設(shè)的壓力下，地方政府迫切需要發(fā)展房地產(chǎn)市場(chǎng)，通過干預(yù)地方銀行貸款的方式直接支持房地產(chǎn)發(fā)展，客觀上擠占了實(shí)體經(jīng)濟(jì)的可貸額度，由此產(chǎn)生“擠占效應(yīng)”，影響到實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

基于以上對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)膨脹、信貸支持與實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)聯(lián)的理論分析，本文認(rèn)為銀行信貸的投放效率可能影響房地產(chǎn)投資對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的直接作用。為驗(yàn)證三者之間是否存在“房地產(chǎn)投資→信貸效率→實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展”這一影響機(jī)制，本文重點(diǎn)考察以下兩個(gè)基本假設(shè)：

H1：房地產(chǎn)投資對(duì)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)起到阻礙作用。

H2：在房地產(chǎn)投資影響金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的機(jī)制中，信貸效率發(fā)揮著一定的中介作用。

三、模型設(shè)定與數(shù)據(jù)來源

（一）變量選取

1.被解釋變量

為有效分析房地產(chǎn)過度膨脹對(duì)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響，參考現(xiàn)有文獻(xiàn)，本文選取金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的綜合效率值作為被解釋變量。對(duì)于綜合效率的測(cè)度，本文選擇金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款、股票市價(jià)總值、保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)理賠支出等作為投入指標(biāo)，以扣除房地產(chǎn)、金融業(yè)增加值等虛擬經(jīng)濟(jì)成分的GDP總值為產(chǎn)出指標(biāo)。

2.解釋變量

基于房地產(chǎn)市場(chǎng)過度膨脹的三種表現(xiàn)中的房地產(chǎn)投資為研究視角，選取房地產(chǎn)投資金額占地區(qū)同期GDP 的比重作為反映該地區(qū)某一年度房地產(chǎn)市場(chǎng)資源投入程度的解釋變量。

3.中介變量

選取地區(qū)貸款總額與存款總額之比作為信貸效率，來衡量該地區(qū)同期貸款與存款間的轉(zhuǎn)換效率。

4.控制變量

以區(qū)域內(nèi)金融機(jī)構(gòu)的從業(yè)人數(shù)來體現(xiàn)人力資本。以居民可支配收入反映個(gè)人實(shí)際可支配收入狀況。政府會(huì)通過財(cái)政手段調(diào)控信貸，同時(shí)政府財(cái)政支出會(huì)顯著影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，從而以政府財(cái)政支出占同期GDP 的比重作為控制變量。選擇用規(guī)模以上企業(yè)內(nèi)部研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出占同期GDP 的比重來表示科研強(qiáng)度，反映各地區(qū)企業(yè)科研創(chuàng)新的投入程度。通貨膨脹率由居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)減去100 得到，反映地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r。

上述變量具體釋義見表1。

表1 變量釋義

（二）模型設(shè)定

1.金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)效率測(cè)算模型

采用DEA 窗口分析法測(cè)算金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的效率。DEA 模型在規(guī)模收益不變（CRS）和規(guī)模收益可變（VRS）下計(jì)算的銀行效率分別稱為CCR 和BCC 分析方法。CCR 分析法指商業(yè)銀行通過增加投入獲得同比例的產(chǎn)出，即增加投入不會(huì)影響商業(yè)銀行的效率。此模型往往與現(xiàn)實(shí)不符，因而Banker 等在CCR 模型基礎(chǔ)上構(gòu)建了BCC 模型，此模型假定規(guī)模報(bào)酬可變，并將綜合效率（crste）分解為純技術(shù)效率（vrste）和規(guī)模效率（vrste）。BCC 模型可以表示為：

其中，λi≥0,i= 1,2,...m;r= 1,2,....h,并且s-≥0,s+≥0

（2）式中，n是決策單元個(gè)數(shù)，m是投入變量個(gè)數(shù)，h為產(chǎn)出變量個(gè)數(shù)，Xij為投入要素，yij為產(chǎn)出變量，θ為決策單元有效值，s+、s-是松弛變量。若θ= 1 且s+=s-，決策單元有效；若θ= 1，但s+≠0 或s-≠0，決策單元為弱有效；若θ＜1，決策單元為非有效。

2.中介效應(yīng)模型

中介效應(yīng)模型指自變量X對(duì)因變量Y的影響通過一個(gè)或者多個(gè)中介變量M實(shí)現(xiàn)。變量之間的關(guān)系如以下聯(lián)立方程組：

其中，Y為因變量，X為自變量，M為中介變量，K為控制變量，k、k2、k3為常數(shù)項(xiàng)，μ1、μ、,μ3為隨機(jī)誤差項(xiàng)。方程（3）的系數(shù)c為自變量X對(duì)因變量Y的總效應(yīng)；方程（4）的系數(shù)b為X對(duì)中介變量M的效應(yīng)；方程（5）的系數(shù)a是在控制了X的影響后，M對(duì)Y的效應(yīng)，系數(shù)c′是在控制了M的影響后，X對(duì)Y的直接效應(yīng)?？傂?yīng)和直接效應(yīng)的關(guān)系如下：

c、a、b均顯著，則存在中介效應(yīng)；若c′同時(shí)顯著，則X、M、Y之間存在不完全中介效應(yīng)，即房地產(chǎn)投資對(duì)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)效率的影響僅通過部分信貸資源實(shí)現(xiàn)，否則，存在完全中介效應(yīng)；若a、b不顯著，則M在X、Y之間不存在中介效應(yīng)?？紤]到當(dāng)期金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的效率會(huì)受到上期服務(wù)效率的影響，本文納入滯后一期作為影響因素，采用動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)。為實(shí)證分析各省份房地產(chǎn)投資（Inve）對(duì)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)效率（Efs）的影響以及信貸效率（Cse）在這一關(guān)系中所發(fā)揮的作用，構(gòu)造以下計(jì)量模型：

第一，分析房地產(chǎn)投資額對(duì)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)效率的直接影響，在控制人力資本、個(gè)人收入、政府控制、技術(shù)投入、經(jīng)濟(jì)環(huán)境的基礎(chǔ)上，檢驗(yàn)房地產(chǎn)投資額與金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)效率之間的關(guān)系，如（7）式所示：

第二，進(jìn)一步探究信貸效率對(duì)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)效率的間接影響，加入信貸效率作為中介變量，將（7）式擴(kuò)展至（8）～（10）式：

在（8）～（10）式中，Efs和Efsit-1為被解釋變量，即當(dāng)期和滯后一期的金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)效率；Inveit為主要解釋變量，即房地產(chǎn)投資額；Cseit和Cseit-1為中介變量，即當(dāng)期和滯后一期的信貸效率；Zit為控制變量，即人力資本（Hc）、個(gè)人收入（Pin）、政府干預(yù)（Gov）、技術(shù)投入（Tec）和經(jīng)濟(jì)環(huán)境（Inf）；μit為隨機(jī)干擾項(xiàng)。

由于模型中引入被解釋變量的滯后期，以及解釋變量可能與擾動(dòng)項(xiàng)相關(guān)，由此可能產(chǎn)生內(nèi)生性問題。此時(shí)采用傳統(tǒng)固定效應(yīng)或隨機(jī)效應(yīng)的OLS 估計(jì)得到的估計(jì)量是有偏差的，同時(shí)還可能存在省際區(qū)域效應(yīng)。因此采用廣義矩估計(jì)（GMM）方法解決以上問題，做一階差分可以消除省際效應(yīng)：

但（11）式中，ΔEfsit與Δεit依然相關(guān)，為此將差分方程與水平方程作為一個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行GMM 估計(jì)，稱為系統(tǒng)Bootstrap。相對(duì)差分Pin而言，系統(tǒng)lnPin可提高估計(jì)效率，使結(jié)果更為可靠。引入系統(tǒng)GDP 方法，采用溫忠麟和葉寶娟[14]的修正后的中介效應(yīng)方法進(jìn)行實(shí)證分析。檢驗(yàn)流程如圖1。

圖1 中介效應(yīng)檢驗(yàn)流程

（三）數(shù)據(jù)來源

鑒于數(shù)據(jù)可得性，文章選取2010—2021 年除港、澳、臺(tái)外的31 個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的面板數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)。在金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的綜合效率部分，投入、產(chǎn)出指標(biāo)的相關(guān)數(shù)據(jù)來源于《中國金融統(tǒng)計(jì)年鑒》，其余指標(biāo)的相關(guān)數(shù)據(jù)來源于CEIC 宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫、Wind 數(shù)據(jù)庫以及各省份統(tǒng)計(jì)年鑒。

四、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表2 為主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，對(duì)人力資本（Hc）和個(gè)人收入（Pin）做了取對(duì)數(shù)處理。除lnPin之外其余各變量的均值與其中位數(shù)較為接近，說明樣本成正態(tài)分布。就房地產(chǎn)投資額占地區(qū)GDP 的比重（Inve）而言，各地區(qū)之間存在著較大差異，其最高值為0.456，最低值僅為0.008；各地區(qū)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的效率（Efs）也存在較大差距，最大值為1.000、最小值為0.262。

表2 各變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

表3 為各變量相關(guān)性分析統(tǒng)計(jì)結(jié)果。從表中可以初步判斷，房地產(chǎn)投資與金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的效率之間呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，表明資金過多流向房地產(chǎn)業(yè)會(huì)對(duì)金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)起到阻礙作用；信貸效率與金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的效率之間成正相關(guān)關(guān)系，表明信貸效率的提高在一定程度上會(huì)促進(jìn)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)。此外，可以從相關(guān)系數(shù)看出各變量之間多重共線性不嚴(yán)重，進(jìn)一步檢驗(yàn)其膨脹因子得到：VIF 值均小于10，因此判定各變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性。

表3 各變量相關(guān)性分析統(tǒng)計(jì)結(jié)果

（二）實(shí)證分析結(jié)果

1.平穩(wěn)性檢驗(yàn)

在構(gòu)建模型之前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，以避免產(chǎn)生“偽回歸”現(xiàn)象；采用LLC 檢驗(yàn)、IPS 檢驗(yàn)對(duì)變量原序列及其一階差分序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，以確保變量滿足同階單整。由表4 可知，Inve、Cse、Efs、lnHc、lnPin、Gov、Tec和Inf的原序列及其一階差分序列檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量結(jié)果在1%、5% 以及10% 的顯著性水平下，均遠(yuǎn)小于臨界值，因此拒絕原假設(shè)，滿足協(xié)整檢驗(yàn)的先決條件。

表4 序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)

2.協(xié)整檢驗(yàn)

本文采用Kao 檢驗(yàn)、Pedroni 檢驗(yàn)和Westerlund 檢驗(yàn)對(duì)各變量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，以判斷各變量序列之間是否具有穩(wěn)定的均衡關(guān)系。排除單位根帶來的隨機(jī)性趨勢(shì)，檢驗(yàn)結(jié)果如表5 所示，在1%的顯著性水平下，p值遠(yuǎn)小于臨界值，表明各變量之間存在穩(wěn)定的均衡關(guān)系，滿足后續(xù)模型建立的穩(wěn)定性條件。

表5 協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

3.估計(jì)結(jié)果與分析

為確保分析的客觀性，引入系統(tǒng)GMM 模型來排除內(nèi)生性等問題，模型中加入2009—2020 年的時(shí)間虛擬變量D*，并剔除第一年的時(shí)間虛擬變量D1 以防止產(chǎn)生共線性。D* 的聯(lián)合檢驗(yàn)p值表明，三個(gè)方程均通過了時(shí)間虛擬變量的聯(lián)合顯著性檢驗(yàn)。此外，表6 中三個(gè)方程的統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的p 值分別為0.113、0.299 和0.354，均表明擾動(dòng)項(xiàng)不存在自相關(guān)，滿足使用系統(tǒng)GMM 估計(jì)的前提條件。另外，采用Hansen 檢驗(yàn)對(duì)模型使用的工具變量進(jìn)行過度識(shí)別檢驗(yàn)，表6 中Hansen 統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的p 值分別為0.280、0.902 和0.414，表明無法拒絕“所有工具變量均有效”的原假設(shè)。以上檢驗(yàn)結(jié)果表明，本文模型的設(shè)定和工具變量的選擇滿足合理性和有效性的要求。信貸效率的中介效應(yīng)估計(jì)結(jié)果如表6 所示。

表6 房地產(chǎn)投資與金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)效率實(shí)證結(jié)果

由表6 可知：模型1 中房地產(chǎn)投資的估計(jì)系數(shù)c顯著為負(fù)（系數(shù)為-1.5085），表明過多地進(jìn)行房地產(chǎn)投資會(huì)導(dǎo)致金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的效率降低；金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)效率滯后一期的系數(shù)均顯著為正（系數(shù)為0.5186），表明其當(dāng)期表現(xiàn)受到其滯后期表現(xiàn)的正向影響；模型3 中房地產(chǎn)投資的估計(jì)系數(shù)c′顯著為負(fù)（系數(shù)為-1.3198），表明房地產(chǎn)投資對(duì)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)效率起到顯著的直接效應(yīng)。因此，H1成立，房地產(chǎn)投資阻礙了金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)。

由模型2 和模型3 可知，房地產(chǎn)投資（Inve）的估計(jì)系數(shù)a為負(fù)，表明地區(qū)房地產(chǎn)投資的升高將擠占信貸資金流向其他行業(yè)領(lǐng)域的份額，對(duì)信貸效率的提升有阻礙作用；中介變量（Cse）的系數(shù)b為正，說明在房地產(chǎn)投資對(duì)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)效率的負(fù)向影響中，信貸效率發(fā)揮了一定的正向中介作用。由于模型2 和模型3 中估計(jì)系數(shù)a和b均不顯著，根據(jù)中介效應(yīng)檢驗(yàn)流程，需進(jìn)Bootstrap 檢驗(yàn)，結(jié)果顯示間接效應(yīng)p值為0.835，無法拒絕原假設(shè)，表明信貸效率的間接效應(yīng)不顯著。因此，H2不成立，信貸效率在這一影響機(jī)制中并未起到顯著的中介效應(yīng)。

分析出現(xiàn)這一結(jié)果的原因有二：其一，從銀行信貸的角度來看，房地產(chǎn)投資對(duì)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)效率的作用效應(yīng)主要取決于房地產(chǎn)領(lǐng)域貸款對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域貸款的擠占程度，本文選擇商業(yè)銀行貸款總額與存款總額的比值（即存貸比）代表信貸效率，無法具體反映出投向房地產(chǎn)領(lǐng)域的銀行貸款在這一影響機(jī)制中的作用效應(yīng)，導(dǎo)致其中介作用不顯著；其二，隨著我國金融市場(chǎng)和銀行業(yè)發(fā)展的深化、利率市場(chǎng)化的趨勢(shì)，商業(yè)銀行的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)不再是單純的存款與貸款，中間業(yè)務(wù)和表外業(yè)務(wù)興起，表外理財(cái)產(chǎn)品和同業(yè)資產(chǎn)規(guī)?？焖僭黾樱沟么尜J比這一指標(biāo)在反映銀行信貸效率上不再具有良好的代表意義，導(dǎo)致其在房地產(chǎn)對(duì)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)效率的影響機(jī)制中未起到顯著的中介作用。

就控制變量而言，人力資本對(duì)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)效率起到了阻礙作用，可能是由于電子商務(wù)的進(jìn)一步發(fā)展及人工智能設(shè)備等的引入和普及，勞動(dòng)力的影響逐漸削弱；財(cái)政支出與金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的效率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，說明政府的干預(yù)使得信貸資源錯(cuò)配現(xiàn)象加劇，從而使得金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的效率下降。

4.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為保證估計(jì)結(jié)果的可靠性，采用分樣本回歸和替換模型的方法對(duì)估計(jì)結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。上述模型對(duì)樣本整體進(jìn)行了分析，但未能顯示不同區(qū)域之間的差異，由此，首先將全國樣本按地理區(qū)域劃分為東中西部，對(duì)子樣本分別進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表7 所示。表7 中，各區(qū)域模型估計(jì)結(jié)果的系數(shù)符號(hào)及顯著性與全樣本估計(jì)結(jié)果（表6）基本一致，東、中、西部地區(qū)房地產(chǎn)投資（Inve）系數(shù)在1%顯著性水平上顯著為負(fù)，信貸效率（Cse）未起到顯著的中介作用，說明上述結(jié)論是可信的。

表7 房地產(chǎn)投資與金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)效率實(shí)證結(jié)果

其次，考慮到各省份自身具體情況不同，橫截面跨度較大，宏觀經(jīng)濟(jì)的波動(dòng)從總體上會(huì)影響到各省份金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的效率，因此不同省份干擾項(xiàng)的不同波動(dòng)表現(xiàn)為截面異方差，且同一時(shí)點(diǎn)上不同省份間干擾項(xiàng)也可能存在一定程度的相關(guān)性。因此采用附加權(quán)重的GLS（廣義最小二乘法）估計(jì)，結(jié)果如表8。對(duì)比表6 和表8 可知，估計(jì)結(jié)果的系數(shù)符號(hào)基本一致，房地產(chǎn)投資（Inve）系數(shù)在1% 顯著性水平上顯著為負(fù)，信貸效率（Cse）未起到顯著的中介作用，故上述的主要實(shí)證結(jié)論是可信的。

表8 GLS估計(jì)結(jié)果

五、結(jié)論及建議

促進(jìn)金融、房地產(chǎn)等虛擬經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)均衡發(fā)展，是暢通國內(nèi)大循環(huán)、推動(dòng)國內(nèi)國際雙循環(huán)的關(guān)鍵。如何規(guī)范和加強(qiáng)市場(chǎng)體系建設(shè)，全面推進(jìn)市場(chǎng)化體制改革，防范和化解市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，在“虛實(shí)融合”大背景下更好地服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)是事關(guān)國家發(fā)展全局的重大問題。本文以2009—2020 年除港、澳、臺(tái)外31 個(gè)?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū)）的面板數(shù)據(jù)作為樣本，以房地產(chǎn)為第一視角實(shí)證檢驗(yàn)了房地產(chǎn)投資對(duì)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響機(jī)制，并納入信貸效率作為中介變量探究其在這一機(jī)制中是否存在中介效應(yīng)，得出如下結(jié)論：第一，房地產(chǎn)投資顯著負(fù)向影響金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的效益。若金融資源盲目涌向房地產(chǎn)領(lǐng)域，會(huì)對(duì)提升金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的效率造成阻礙，進(jìn)而削弱經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長動(dòng)力。第二，信貸效率在房地產(chǎn)投資影響金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)效率這一機(jī)制中不存在顯著的中介效應(yīng)。第三，在分區(qū)域?qū)用嫔?，回歸結(jié)果與全國層面基本一致，且東部地區(qū)影響水平顯著高于中西部地區(qū)。這是因?yàn)闁|部地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平更高，帶動(dòng)更多金融資源流入房地產(chǎn)市場(chǎng)，可能導(dǎo)致更嚴(yán)重的資源錯(cuò)配，負(fù)向影響更為顯著。

基于研究結(jié)論，本文對(duì)推動(dòng)房地產(chǎn)市場(chǎng)改革、金融支持與實(shí)體經(jīng)濟(jì)均衡發(fā)展提出以下對(duì)策建議：第一，強(qiáng)化市場(chǎng)監(jiān)管，營造良好環(huán)境。加強(qiáng)對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的管控力度，同時(shí)穩(wěn)定房地產(chǎn)市場(chǎng)的預(yù)期，確保政策的連續(xù)性和穩(wěn)定性，確保住房合理需求充足。有關(guān)部門要做到堅(jiān)決貫徹落實(shí)“房住不炒”的發(fā)展理念，嚴(yán)格執(zhí)行房地產(chǎn)信貸調(diào)控政策、房地產(chǎn)貸款集中度管理制度等，逐步建立市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，防止哄抬房價(jià)、違規(guī)銷售等行為的出現(xiàn)，凈化市場(chǎng)發(fā)展環(huán)境，確保樓市平穩(wěn)發(fā)展。第二，科學(xué)制定增加土地供應(yīng)的發(fā)展規(guī)劃。政府應(yīng)下大力氣整治房地產(chǎn)“亂象”，強(qiáng)化市場(chǎng)引導(dǎo)，結(jié)合實(shí)際情況積極探索制定合理的土地供給和房地產(chǎn)規(guī)劃策略。在“穩(wěn)地價(jià)、穩(wěn)房價(jià)、穩(wěn)預(yù)期”的政策框架下，根據(jù)房地產(chǎn)市場(chǎng)供求關(guān)系及區(qū)域發(fā)展等要素，嘗試主要從供給側(cè)尋求突破，具體包括盤活存量土地、激活市場(chǎng)空置房源、打通商品房、保障房、社會(huì)租賃住房融通渠道、暢通租買選擇機(jī)制等，合理確定商品住宅用地供應(yīng)節(jié)奏和規(guī)模，確保房地產(chǎn)開發(fā)規(guī)模、速度與經(jīng)濟(jì)增長相適應(yīng)，與居民收入和人口規(guī)模相適應(yīng)，與實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相適應(yīng)。第三，鼓勵(lì)銀行在優(yōu)化配置金融資源方面加快創(chuàng)新。政府應(yīng)重視金融資源配置在供給側(cè)結(jié)構(gòu)性調(diào)整方面的問題，鼓勵(lì)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)通過創(chuàng)新服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)，加快完善以直接融資為主的資本市場(chǎng)建設(shè)。重點(diǎn)解決中小微企業(yè)融資難融資貴、服務(wù)“三農(nóng)”等方面的突出問題，大力推進(jìn)金融、科技、產(chǎn)業(yè)融合，使服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的質(zhì)量和水平得到全面提升。第四，進(jìn)一步改善金融生態(tài)環(huán)境，防范化解系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。以“房企融資三道紅線”“銀行業(yè)涉房貸款兩道紅線”為基礎(chǔ)，構(gòu)建房地產(chǎn)泡沫和系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系，動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)信貸資金投向，引導(dǎo)金融資源準(zhǔn)確服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)重點(diǎn)行業(yè)和關(guān)鍵領(lǐng)域，引導(dǎo)經(jīng)濟(jì)“脫虛向?qū)崱?。第五，發(fā)揮行業(yè)優(yōu)勢(shì)，促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)與房地產(chǎn)融合發(fā)展。一方面借助房地產(chǎn)關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)眾多的優(yōu)勢(shì)，保持房價(jià)平穩(wěn)運(yùn)行，為激活傳統(tǒng)實(shí)體產(chǎn)業(yè)爭(zhēng)取時(shí)間和空間；另一方面，以國家級(jí)新區(qū)、國家自主創(chuàng)新區(qū)、自由貿(mào)易區(qū)、綜合配套改革區(qū)等優(yōu)質(zhì)發(fā)展為契機(jī)，加快產(chǎn)城融合步伐，以實(shí)體為本，統(tǒng)籌推進(jìn)住房、教育、醫(yī)療、交通、物流、養(yǎng)老、休閑、娛樂、商業(yè)等公共配套服務(wù)建設(shè)，打造實(shí)體經(jīng)濟(jì)和房地產(chǎn)業(yè)一體化發(fā)展的新格局。