周建軍　周雅婧　董丹亞

摘 要：依據(jù)我國2009—2020年微觀企業(yè)面板數(shù)據(jù)，運用固定效應模型，考量房地產價格對企業(yè)投資結構的影響。結果顯示，房地產價格對企業(yè)金融資產投資占比正向影響顯著，對企業(yè)實體資產投資占比負向影響顯著；房地產價格通過融資約束效應、勞動力成本效應與套利動機效應對企業(yè)投資結構產生影響。與西部地區(qū)企業(yè)相比，房地產價格對東部、中部地區(qū)的企業(yè)投資結構影響更顯著；與非國有企業(yè)和中小型企業(yè)相比，房地產價格上漲對國有企業(yè)和大型企業(yè)金融資產投資占比的促進作用更弱。鑒于此，應合理調控房地產價格，優(yōu)化企業(yè)融資環(huán)境和投資結構，促進企業(yè)高質量發(fā)展。

關鍵詞： 房地產價格；企業(yè)投資結構；高質量發(fā)展

中圖分類號：F293．33 文獻標識碼： A 文章編號：1003-7217（2023）06-0043-08

一、引 言

黨的二十大報告明確指出，要堅持以推動高質量發(fā)展為主題，建立現(xiàn)代化產業(yè)體系，堅持把發(fā)展經(jīng)濟的著力點放在實體經(jīng)濟上。我國經(jīng)濟正處于結構調整和轉型升級的關鍵時期，企業(yè)作為建立現(xiàn)代化產業(yè)體系的主體，其高質量發(fā)展是實現(xiàn)我國經(jīng)濟轉型的重要基礎[1]。住房商品化促進了房地產市場的迅速發(fā)展，商品房平均銷售價格從1998年的2063元/m2增長至2022年的10139元/m2，其持續(xù)增長使得房地產利潤水平遠高于其他行業(yè)；同時由于房地產業(yè)與金融體系高度關聯(lián)，資本的信用擴張也提高了金融投資回報率[2]。在面臨需求緊縮、供給沖擊和預期轉弱多重壓力背景下[3]，企業(yè)更傾向于投資具有高回報率預期的產業(yè)，資金開始脫離實體逆向流入金融和房地產等領域，導致實體經(jīng)濟和金融之間出現(xiàn)結構性失衡[3，4]。已有文獻大都認為，非金融企業(yè)投資金融產業(yè)的普遍現(xiàn)象顯著抑制了企業(yè)創(chuàng)新投入[5]，給資本投資效率和經(jīng)濟增長帶來了負向影響[6，7]。由于房地產還具有抵押擔保品的作用，企業(yè)擁有的房產價值上升可能會緩解其融資約束。那么房地產價格的變動是否會對企業(yè)投資結構產生影響？這是值得關注的問題。為抑制經(jīng)濟“脫實向虛”，更好地發(fā)揮企業(yè)投資對我國經(jīng)濟結構轉型升級的重要作用，本文研究房地產價格對企業(yè)投資結構的影響，有助于政府進行合理調控，引導企業(yè)投資回流實體經(jīng)濟，暢通我國經(jīng)濟內循環(huán)。

學術界關于影響企業(yè)投資因素的研究主要從經(jīng)濟政策、企業(yè)內部特征與其面臨的融資約束展開。已有研究發(fā)現(xiàn)，政府補貼[8]、信息基礎設施建設[9]、固定資產加速折舊政策[10]、房地產稅和房地產限購政策[11]的實施對企業(yè)投資規(guī)模均具有促進作用。李成等（2021）[12]認為貨幣政策對不同所有制的企業(yè)投資影響存在異質性，寬松的貨幣政策會明顯導致國有企業(yè)投資過度、非國有企業(yè)投資不足。郭婧（2016）[13]發(fā)現(xiàn)在非國有企業(yè)中，高管年齡、學歷、任期、是否變更等與研發(fā)投資存在顯著的正向關系，而在國有企業(yè)中，高管學歷對是否變更企業(yè)研發(fā)投資的影響不顯著。連玉君等（2010）[14]認為企業(yè)面臨的融資約束會導致其更愿意持有現(xiàn)金流，實施積極的流動性管理政策并減少對外投資。關于房地產價格對企業(yè)投資的影響，大部分研究認為房地產價格上漲會使得實體企業(yè)將資金投入房地產行業(yè)[7，15]。徐展等（2019）[16]認為房地產價格通過抵押擔保效應改變企業(yè)投資結構。抵押擔保品價值上漲能夠帶來企業(yè)信貸擴張，即通過影響融資能力進而影響企業(yè)投資規(guī)模。劉行等（2016）[17]研究發(fā)現(xiàn)管理層為規(guī)避風險，傾向于將房地產價格上漲帶來的抵押財產增值部分投入高利潤行業(yè)。非房地產企業(yè)增加對房地產投資會擠出實體投資，降低企業(yè)投資效率，導致金融資源的錯配。

綜上所述，部分學者發(fā)現(xiàn)房地產價格上漲會促使企業(yè)投資“脫實向虛”，但主要圍繞擠出效應和抵押擔保效應對上述影響進行研究。房地產價格上漲帶來的主營業(yè)務成本增加會導致企業(yè)抑制對實體資產的投資；企業(yè)為追求利潤最大化將通過套利動機增大對金融資產的投資。鑒于此，選取2009—2020年微觀企業(yè)面板數(shù)據(jù)，將房地產價格與企業(yè)注冊地進行匹配，從融資約束、勞動力成本和套利動機三條路徑分析房地產價格對企業(yè)投資結構的影響效應，為我國房地產調控與優(yōu)化企業(yè)投資結構提供參考。

二、理論分析與研究假設

（一）融資約束效應

企業(yè)投資資金主要來源于內部積累和外部融資。企業(yè)在籌集外部資金時存在信息不對稱，不對稱程度越高，其面臨的融資約束也越強[18]。而房地產價值的變動會通過抵押擔保渠道影響信息不對稱程度，進而影響企業(yè)融資約束和投資規(guī)模。當房地產價格上漲時，企業(yè)擁有的抵押擔保品升值能夠為其還款能力提供更強有力的保障，債務人與債權人之間的信息不對稱程度減輕，企業(yè)外部融資成本降低，融資約束隨之緩解，同時也會引發(fā)企業(yè)投資結構的變動。一方面，出于進一步緩解融資約束、取得更多外部融資資金的目的，企業(yè)可能更傾向于投資房地產這類既可進行抵押擔保又可保值增值的資產。另一方面，企業(yè)財務壓力的減輕使得經(jīng)營投資不足的問題得以解決，為擴大生產、增強市場競爭力和知名度，從根本上緩解融資約束問題，企業(yè)可能更傾向于擴張主營業(yè)務規(guī)模，對實體資產進行投資。綜上，房地產價格變動會使企業(yè)投資結構發(fā)生變化，并通過融資約束效應對企業(yè)投資結構產生不同影響。本文提出以下假設：

假設H1 房地產價格上漲通過融資約束效應正向影響企業(yè)的實體資產和金融資產投資占比。

（二）勞動力成本效應

房地產價格變動對企業(yè)勞動力成本會產生直接影響。一方面，房地產價格上漲使得勞動力居住成本增加，同時推動物價水平升高進而導致工資水平提高。另一方面，房地產價格上漲又會促進房地產業(yè)和建筑業(yè)擴大生產經(jīng)營規(guī)模，更為豐厚的薪資水平可能會吸引勞動力流入房地產業(yè)和建筑業(yè)，迫使企業(yè)提高工資水平[19]。企業(yè)勞動力成本不僅直接影響生產經(jīng)營成本，還會改變投資實體資產和金融資產的相對成本，進而影響企業(yè)投資結構。具體而言，企業(yè)勞動力成本升高導致生產經(jīng)營成本相應升高，若擴大再生產，企業(yè)對勞動力需求的增加會進一步抬高生產經(jīng)營成本，此時，企業(yè)投資實體資產的成本相對更高，為控制成本會縮減生產規(guī)模，減少對生產經(jīng)營的投資，降低實體資產投資占比。同時，為緩解勞動力成本提高帶來的壓力，維持或提升利潤空間，企業(yè)可能會傾向于投資擁有較高回報率的金融資產，從而提高金融資產投資占比。本文據(jù)此提出以下假設：

假設H2 房地產價格上漲通過勞動力成本效應正向促進企業(yè)金融資產投資占比，抑制實體資產投資占比。

（三）套利動機效應

套利動機指當不同資產的投資收益率存在差別時，企業(yè)管理層為追求利潤最大化，會傾向于投資收益率更高的資產。近年來，我國經(jīng)濟下行壓力持續(xù)增大，實體經(jīng)濟的資本利潤率呈現(xiàn)下降趨勢，但房地產行業(yè)的利潤率逐年升高。企業(yè)為改善盈利狀況、維持利潤水平，投機套利動機促使其增加對房地產的投資，減少對實體資產的投資。同時由于房地產行業(yè)與金融體系之間存在較強的關聯(lián)性[15]，當房地產價格上漲時，資本信用擴張，金融行業(yè)的投資回報率升高，企業(yè)的套利動機可能促使其增加金融資產的投資占比。本文據(jù)此提出以下假設：

假設H3 房地產價格上漲通過套利動機效應正向促進企業(yè)的金融資產投資占比，抑制實體資產投資占比。

三、研究設計

（一）數(shù)據(jù)來源

選取2009—2020年滬深A股上市公司的面板數(shù)據(jù)進行實證分析，數(shù)據(jù)主要來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫和CEIC數(shù)據(jù)庫。為滿足研究條件，對樣本數(shù)據(jù)進行了以下篩選：（1）刪除樣本期間數(shù)據(jù)缺失嚴重的上市公司樣本；（2）刪除樣本期間資產負債率大于1的上市公司樣本；（3）刪除樣本期間呈現(xiàn)ST類的上市公司樣本；（4）刪除歸類于建筑業(yè)、金融業(yè)、房地產業(yè)及綜合類的上市公司樣本；（5）刪除樣本期間新成立并上市的公司樣本；（6）為避免極端值對回歸結果產生影響，對企業(yè)層面的連續(xù)變量進行1%的縮尾處理。同時，依據(jù)上市公司樣本的注冊地將企業(yè)數(shù)據(jù)與房地產價格數(shù)據(jù)進行匹配。

（二）變量選取

1.被解釋變量。本文的被解釋變量為金融資產投資占比（FI_ratio）和實體資產投資占比（PI_ratio）。其中，借鑒杜勇等（2017）[20]的做法，將交易性金融資產、持有至到期投資凈額、發(fā)放貸款及墊款凈額、投資性房地產凈額、可供出售金融資產凈額和衍生金融資產定義為金融資產，并將其用總資產標準化，得到企業(yè)金融資產投資占比（FI_ratio）。借鑒胡寧等（2019）[21]的做法，將固定資產凈額、在建工程凈額、工程物資、生產性生物資產凈額、油氣資產凈額和開發(fā)支出定義為實體資產，并用總資產標準化，得到企業(yè)實體資產投資占比（PI_ratio）。兩個指標的計算公式分別為：

FI_ratio=（交易性金融資產+持有至到期投資凈額+發(fā)放貸款及墊款凈額+投資性房地產凈額+可供出售金融資產凈額+衍生金融資產）/總資產

PI_ratio=（固定資產凈額+在建工程凈額+工程物資+生產性生物資產凈額+油氣資產凈額+開發(fā)支出）/總資產

2.核心解釋變量。核心解釋變量為房地產價格（ln Hprice），采用各地級市商品房平均銷售價格來衡量，并對其采取對數(shù)化處理。

3.控制變量。參考已有文獻，引入以下企業(yè)層面的變量作為控制變量：（1）企業(yè)盈利能力（Roa）：凈利潤與總資產的比值。（2）企業(yè)規(guī)模（ln Size）：企業(yè)的總資產取自然對數(shù)。（3）現(xiàn)金流量（Cashflow）：企業(yè)經(jīng)營活動產生的現(xiàn)金流量凈額與總資產的比值。（4）資產負債比（Lev）：企業(yè)總負債與總資產的比值。（5）企業(yè)上市年齡（ln Age）：樣本年份與企業(yè)上市年份的差值取自然對數(shù)。（6）企業(yè)成長性（Growth）：營業(yè)收入年增長率。（7）第一大股東持股比例（Top）：期末第一大股東持股數(shù)與總股本數(shù)之比。（8）市值賬面值比（Mca）：市值與總資產的比值。

各變量的描述性統(tǒng)計結果如表1所示。企業(yè)金融資產投資平均占比為0.057，實體資產投資平均占比為0.260，表明實體資產在企業(yè)總投資中占有更大份額。企業(yè)金融資產投資占比的最小值為0，最大值為0.476，實體資產投資占比的最小值為0.006，最大值為0.800，說明不同企業(yè)間的投資結構存在較大差異。

（三）模型設定

構建固定效應模型來分析房地產價格對企業(yè)投資結構的影響，計量模型設定如下：

FI_ratioit=β0+β1ln Hpriceit+δControlsit+dumt+dumind+uit? （1）

PI_ratioit=β0+β1ln Hpriceit+δControlsit+dumt+dumind+uit? （2）

其中，F(xiàn)I_ratioit和PI_ratioit表示企業(yè)i在t年度的金融資產投資占比和實體資產投資占比，ln Hpriceit表示企業(yè)i的注冊地t年度的房地產價格的對數(shù)，Controlsit為控制變量，dumt為年份固定效應，dumind為行業(yè)固定效應，uit為隨機誤差項。

四、實證分析

（一）基準回歸結果

表2報告了房地產價格影響企業(yè)投資結構的基準回歸結果。列（1）和列（2）是分別以企業(yè)的金融資產投資占比（FI_ratio）和實體資產投資占比（PI_ratio）為被解釋變量，未加入控制變量的回歸結果，列（3）和列（4）是加入了控制變量的回歸結果。由表2可知，列（1）和列（3）的系數(shù)均顯著為正，列（2）和列（4）的系數(shù)均顯著為負，表明房地產價格變動會對企業(yè)的投資結構產生顯著影響。其中，房地產價格與企業(yè)的金融資產投資占比呈現(xiàn)顯著的正相關關系，與企業(yè)的實體資產投資占比呈現(xiàn)顯著的負相關關系。加入其他控制變量后，房地產價格每上漲1%，金融資產投資占比升高0.000125，實體資產投資占比降低0.000482，該結果驗證了假設H1。表明房地產價格上升會導致我國實體企業(yè)投資出現(xiàn)“脫實向虛”傾向，可能會通過緩解融資約束、提高勞動力成本和套利動機效應提高企業(yè)的金融資產投資占比。

（二）穩(wěn)健性檢驗

1.工具變量。

考慮房地產價格與企業(yè)投資結構之間可能存在逆向因果關系，為避免內生性情況對回歸結果產生干擾，借鑒余泳澤[22]的做法，將城市人均建設用地面積（City_P）作為房地產價格的工具變量，進行兩階段最小二乘法回歸?；貧w結果如表3所示，列（1）為第一階段的回歸結果，表示城市人均建設用地面積與房地產價格有較強的相關性，弱工具變量識別Cragg-Donald Wald與Kleibergen-Paap rk Wald的F值分別為2085.062與1151.657，遠大于在10%偏誤標準下的16.38的F臨界值，強烈拒絕弱工具變量原假設。列（2）和列（3）為第二階段的回歸結果，顯示房地產價格對企業(yè)金融資產投資的影響顯著為正，對企業(yè)實體資產投資的影響顯著為負，與基準回歸結果相吻合，表明基準回歸結果具有較好的穩(wěn)健性和可靠性。

2.替換解釋變量。

將商品房住宅銷售價格（ln Hprice_Z）作為房地產價格的替換指標，對模型（1）和模型（2）重新估計，結果如表4所示。商品房住宅銷售價格對企業(yè)金融資產投資占比存在顯著的正向影響，對企業(yè)實體資產投資占比存在顯著的負向影響，與基準回歸結果相一致，表明基準回歸結果具有較好的穩(wěn)健性和可靠性。

（三）異質性分析

1.區(qū)域異質性分析。由于我國不同地區(qū)在經(jīng)濟發(fā)展狀況、房地產市場發(fā)展水平與金融市場發(fā)展程度等各方面存在著較大的差異，房地產價格對企業(yè)投資結構的影響可能存在區(qū)域差異性。將樣本分為東、中、西部城市進行區(qū)域異質性分析，結果如表5所示。其中，列（1）和列（4）是東部地區(qū)企業(yè)的回歸結果，列（2）和列（5）是中部地區(qū)企業(yè)的回歸結果，列（3）和列（6）是西部地區(qū)企業(yè)的回歸結果。對于東、中部地區(qū)的企業(yè)，結果與基準回歸一致，且由于東部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平更高、產業(yè)結構更加完善，對人才的吸引力更強，使得中部地區(qū)勞動力成本相對更高，故中部地區(qū)房地產價格對企業(yè)投資結構的影響更為明顯；對于西部地區(qū)的企業(yè)，房地產價格上漲幅度非常小，對其金融資產和實體資產投資占比的影響均不顯著。

2.企業(yè)異質性分析?？紤]國有企業(yè)擁有的融資渠道更為廣泛、信貸可獲得性更高，以及企業(yè)資產規(guī)模對回歸結果的影響，對企業(yè)所有權性質和資產規(guī)模進行異質性分析。首先，將樣本分為國有企業(yè)（SOE=1）和非國有企業(yè)（SOE=0），在基準模型中加入代表企業(yè)所有權性質的啞變量SOE、房地產價格和企業(yè)所有權性質的交叉項ln Hprice×SOE?；貧w結果如表6列（1）和列（2）所示，變量ln Hprice對FI_ratio、PI_ratio的回歸系數(shù)和符號方向的顯著性水平與基準回歸結果高度一致。房地產價格和企業(yè)所有權性質的交叉項（ln Hprice×SOE）對金融投資占比（FI_ratio）的回歸系數(shù)在1%水平下顯著為負，說明企業(yè)的國有產權屬性有助于減弱房地產價格上漲對企業(yè)金融投資占比的促進作用。與國有企業(yè)相比，非國有企業(yè)在房地產價格上漲時，一方面可以通過將其擁有的房產進行抵押獲得更多貸款，另一方面房地產的升值能夠為企業(yè)還款能力提供更強有力的保障，從而會大幅增加金融投資占比并減少實體投資占比。其次，根據(jù)企業(yè)資產規(guī)模的大小進行劃分，將資產規(guī)模大于樣本均值的視為大型企業(yè)（Scale=1）；將資產規(guī)模小于樣本均值的視為中小型企業(yè)（Scale=0），在基準回歸中引入規(guī)模啞變量（Scale）、房地產價格與規(guī)模的交叉項（ln Hprice×Scale）?；貧w結果如表8列（3）和列（4）所示，房地產價格與企業(yè)規(guī)模的交叉項（ln Hprice×Scale）對金融投資占比（FI_ratio）的回歸系數(shù)在1%水平下顯著為負。結果表明，大型企業(yè)所面臨的由房地產價格上漲帶來對金融資產占比的促進作用要明顯低于中小型企業(yè)。房地產價格上漲時，資產規(guī)模大的企業(yè)抗風險能力、信貸可獲得性往往比中小型企業(yè)更強；而中小型企業(yè)出于追求高利潤的動機，相較于大型企業(yè)更傾向于提高金融資產投資占比。

（四）機制檢驗

基準回歸中已證實房地產價格上漲會提高企業(yè)金融資產投資占比，降低企業(yè)實體資產投資占比，驗證了假設H1，但其中的影響機制還需進一步研究論證。因此，借鑒溫忠麟和葉寶娟（2014）[23]的中介效應分析過程，構建中介變量，對理論機制進行檢驗。中介效應模型的設定如下：

FIratioit（PIratioit）=β0+β1ln Hpriceit+δControlit+dumt+dumind+uit （3）

Mit=α0+α1ln Hpriceit+δControlit+dumt+dumind+uit （4）

FIratioit（PIratioit）=γ0+γ1ln Hpriceit+γ2Mit+δControlit+dumt+dumind+uit? （5）

其中，Mi，t為中介變量，其余變量與基準回歸一致。

1.基于融資約束的中介效應分析。為檢驗房地產價格變動是否會通過融資約束影響企業(yè)投資結構，本文借鑒Hadlock和Pierce（2010）[24]的測度方法，構建SA數(shù)來衡量企業(yè)的融資約束水平，計算公式為：SA=-0.737×（ln size）+0.043×（ln size）2-0.04×age。SA的值越大，表明企業(yè)面臨的融資約束水平越低。該指標根據(jù)公司規(guī)模與年齡構建，具有較強的外生性。結果如表7所示，列（1）和列（2）為模型（3）的估計結果，列（3）為模型（4）的估計結果，列（4）和列（5）為模型（5）的估計結果?？梢钥闯觯康禺a價格對企業(yè)融資約束的影響顯著為正，表明房地產價格上漲會緩解企業(yè)面臨的融資約束。企業(yè)的融資約束水平對金融資產和實體資產投資占比均具有顯著的正向影響，表明融資約束水平在房地產價格對企業(yè)金融資產投資占比的影響中具有中介效應，即房地產價格上漲會通過緩解企業(yè)融資約束從而促進企業(yè)提高金融資產投資占比；融資約束水平在房地產價格對企業(yè)的實體資產投資占比中則具有遮掩效應，即房地產價格上漲對企業(yè)實體資產投資占比的直接負向總效應，超過了融資約束對實體資產占比的間接正向效應，最終表現(xiàn)為：房地產價格上漲正向促進了企業(yè)金融資產投資占比，負向抑制了企業(yè)實體資產投資占比。該結果驗證了假設H1。

2.基于勞動力成本的中介效應分析。為檢驗房地產價格變動是否會通過勞動力成本影響企業(yè)的投資結構，本文借鑒沈永建等（2019）[25]的做法，用對數(shù)化的職工平均薪酬衡量勞動力成本（LC），計算公式為：職工平均薪酬=（支付給職工以及為職工支付的現(xiàn)金-董事、監(jiān)事以及高級管理人員薪酬總額）/（職工總人數(shù)-監(jiān)管層總人數(shù)）。由于企業(yè)監(jiān)管層薪資水平普遍較高，房地產價格上漲對企業(yè)監(jiān)管層薪資的影響較小，本文主要關注企業(yè)普通職工的勞動力成本，結果如表8所示。列（1）為模型（3）的估計結果，列（2）為模型（4）的估計結果，列（3）為模型（5）的估計結果?？梢园l(fā)現(xiàn)，房地產價格上漲會顯著增加企業(yè)勞動力成本，企業(yè)勞動力成本上升又會顯著降低企業(yè)實體資產投資占比，結果驗證了假設H2。

3.基于套利動機的中介效應分析。為檢驗房地產價格變動是否會通過套利動機影響企業(yè)投資結構，本文借鑒王紅建等（2016）[26]的方法，用行業(yè)之間的利潤差來衡量企業(yè)套利動機（Diff_P），計算公式為：行業(yè)利潤差=（金融收益-主營業(yè)務收益）/總資產。其中，企業(yè)金融收益是指實體企業(yè)投資收益、公允價值變動損益、凈匯兌收益扣除對聯(lián)營和合營企業(yè)的投資收益，主營業(yè)務收益是指營業(yè)利潤與金融收益之差，估計結果如表9所示。列（1）和列（2）為模型（3）的估計結果，列（3）為模型（4）的估計結果，列（4）和列（5）為模型（5）的估計結果。列（3）顯示房地產價格對企業(yè)套利動機的影響顯著為正，表明房地產價格上漲會提升企業(yè)套利動機。列（4）和列（5）顯示，企業(yè)套利動機對企業(yè)金融資產投資占比具有顯著的正向影響，對企業(yè)的實體資產投資占比具有顯著的負向影響。這表明套利動機在房地產價格對企業(yè)投資結構的影響中具有中介效應，即房地產價格上漲會通過提升企業(yè)套利動機促進企業(yè)提高金融資產投資占比，降低實體資產投資占比，結果驗證了假設H3。

五、結論與建議

利用我國2009—2020年微觀企業(yè)面板數(shù)據(jù)，建立固定效應模型研究了房地產價格對企業(yè)投資結構的影響。結論如下：第一，房地產價格對企業(yè)金融資產投資占比存在顯著的正向影響，對企業(yè)實體資產投資占比存在顯著的負向影響，研究結果穩(wěn)健。第二，房地產價格通過融資約束、勞動力成本與套利動機三種渠道影響企業(yè)投資結構。其中，勞動力成本與套利動機在房地產價格對企業(yè)投資結構的影響中表現(xiàn)為中介效應，融資約束對金融資產投資占比表現(xiàn)為中介效應，對實體資產投資占比表現(xiàn)為遮掩效應。第三，東部地區(qū)與中部地區(qū)的房地產價格對企業(yè)投資結構均存在顯著影響，其中中部地區(qū)的影響程度顯著大于東部地區(qū)，而西部地區(qū)房地產價格對企業(yè)投資結構的影響不顯著。第四，房地產價格上升時，企業(yè)的國有屬性能弱化其對金融資產投資占比的促進作用；與中小企業(yè)相比，資產規(guī)模大的企業(yè)金融資產投資占比的提高幅度較小。

建議：第一，加強宏觀調控，避免房地產過熱。政府應加大租購同權的實施力度，抑制房價過度上漲；重視長租房建設以滿足現(xiàn)有住房需求；堅持“房住不炒”政策，促進資本回歸主營業(yè)務。第二，優(yōu)化企業(yè)融資環(huán)境，完善我國金融市場。拓寬企業(yè)融資渠道并改善外部融資環(huán)境，完善我國信貸市場以滿足融資需求，提高資本配置效率，優(yōu)化企業(yè)投資結構。第三，降低企業(yè)成本，促進企業(yè)高質量發(fā)展。引導勞動力合理流向實體經(jīng)濟，同時讓就業(yè)信息透明化以降低勞動力成本。進一步完善減稅降費政策以降低財務成本，促進企業(yè)對實體產業(yè)的投資。第四，加強金融市場監(jiān)管，避免企業(yè)偏離主營業(yè)務。降低企業(yè)面臨的金融風險和套利空間，引導投資進入實體經(jīng)濟；提高金融投資門檻，促進投資收益平穩(wěn)化。

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（責任編輯：鐘 瑤）

Study of the Impact of Real Estate Prices on the Investment Structure of Enterprises

ZHOU Jianjun1，2， ZHOU Yajing1， DONG Danya1

Abstract：Based on China’s micro enterprise panel data from 2009 to 2020， the fixed effect model is applied to consider the impact of real estate price on enterprise investment structure. The results show that real estate prices have a significant positive impact on the proportion of corporate financial asset investment and a significant negative impact on the proportion of corporate physical asset investment. Real estate prices have an impact on the investment structure of enterprises through financing constraints， labor cost effects， and arbitrage motivation effects. Compared to enterprises in the western region， real estate prices have a more significant impact on the investment structure of enterprises in the eastern and central regions. Compared to non-state-owned enterprises and SMEs， the promotion effect of rising real estate prices on the proportion of financial asset investment by state-owned enterprises and large enterprises is weaker. In view of the research results， real estate prices should be reasonably regulated to optimize the financing environment and investment structure of enterprises and to promote high-quality development of enterprises.

Key words：real estate prices; investment structure of enterprises; high-quality development

收稿日期： 2023-09-23

基金項目：國家社會科學基金重點項目（23AJL013）；湖南省社會科學基金重點項目（1718ZDBM03）

作者簡介： 周建軍（1974—），男，湖南桃江人，湘潭大學商學院教授，博士生導師，湖南大學新型城鎮(zhèn)化與不動產研究中心、湖南大學金融與統(tǒng)計學院教授，博士生導師，研究方向：城市房地產經(jīng)濟學、房地產金融學。