房價上漲對企業(yè)債務(wù)融資的影響
——基于擠入、擠出效應(yīng)的比較視角

童 瑋

（南京農(nóng)業(yè)大學(xué)金融學(xué)院，江蘇南京 210095）

1 引言

2008年的全球性經(jīng)濟危機導(dǎo)致我國各類型房屋銷售價格漲幅回落，中央政府隨即印發(fā)《關(guān)于促進(jìn)房地產(chǎn)市場健康發(fā)展的若干意見》并鼓勵商品房住房消費，力求利用房地產(chǎn)市場的發(fā)展帶動我國經(jīng)濟發(fā)展，最終導(dǎo)致房價一路上漲、高居不下。從2008年到2017年，我國商品房平均銷售價格由3，800元/m2增長到7，892元/m2，年均增長8.60%，其中北上廣地區(qū)的房價已分別上升到27，497元/m2，24，747元/m2和11，097元/m2①。相應(yīng)地，房地產(chǎn)投資量迅速增多，導(dǎo)致2017年我國國內(nèi)貸款比上年增長17.3%①。然而，在個人和企業(yè)投資固定資產(chǎn)的資金來源中，國內(nèi)貸款的份額逐漸減少，至2017年時占比已降低到11.3%，82.3%的投資都源于自籌資金①，這說明信貸占比逐漸降低并出現(xiàn)了供不應(yīng)求的現(xiàn)象。Chaney等[1]（2012）、Campello和Giambona[2]（2013）認(rèn)為房價的大幅上漲和信貸資源的變化勢必會影響到企業(yè)的債務(wù)融資。那么房價上漲會如何影響企業(yè)債務(wù)融資？

從經(jīng)濟學(xué)理論層面來看，房價上漲會通過兩種傳導(dǎo)機制對企業(yè)產(chǎn)生影響。一方面，F(xiàn)irth等[3]（2012）認(rèn)為抵押擔(dān)保是我國企業(yè)債務(wù)融資的重要渠道，平均有69.7%的公司存在抵押貸款，占總貸款的25.7%，Chaney等［1］（2012）、Lin（2015）[4]、曾海艦（2012）[5]和劉行等[6]（2016）認(rèn)為房價上漲通過抵押擔(dān)保渠道使企業(yè)持有的房產(chǎn)價值增加，資產(chǎn)抵押能力增強，產(chǎn)生擠入效應(yīng)。另一方面，商業(yè)銀行出于規(guī)避風(fēng)險的目的會優(yōu)先發(fā)放信貸到房地產(chǎn)市場，即房價的快速上漲會導(dǎo)致信貸資源以個人住房貸款和房地產(chǎn)投資貸款的形式向房地產(chǎn)市場集中。Baum等[7]（2006）和安磊等[8]（2018）認(rèn)為，由于信貸資金供給有限且供不應(yīng)求，會擠占企業(yè)原本應(yīng)獲取的部分信貸資源，對企業(yè)形成擠出效應(yīng)。這兩種傳導(dǎo)機制都會對企業(yè)債務(wù)融資產(chǎn)生影響，然而尚未有學(xué)者從比較視角研究擠入效應(yīng)和擠出效應(yīng)之間的強弱關(guān)系。

鑒于此，本文選取2009-2017年35個大中城市的非金融非房地產(chǎn)類上市公司作為研究對象，對房價上漲這一外生變量如何影響企業(yè)債務(wù)融資展開分析，并進(jìn)一步討論房價上漲地區(qū)不平衡性和企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)帶來的影響差異。

2 文獻(xiàn)綜述與理論分析

房價上漲會對企業(yè)債務(wù)融資產(chǎn)生兩種效應(yīng)。一方面，房價上漲會帶來擠入效應(yīng)，即企業(yè)在抵押資產(chǎn)不足時會面臨較大的融資約束，Chaney等[1]（2012）、Chen等[10]（2014）和Cvijanovic（2014）[11]認(rèn)為房價上漲會直接導(dǎo)致企業(yè)已有的房產(chǎn)抵押價值提高，進(jìn)而緩解企業(yè)融資約束，降低企業(yè)債務(wù)融資成本，增強其獲得貸款的能力，企業(yè)債務(wù)融資擠入。另一方面，房價的持續(xù)上漲也會產(chǎn)生擠出效應(yīng)。由于房屋同時兼?zhèn)渚幼傩院屯顿Y屬性，房價上漲會造成房地產(chǎn)投資、投機現(xiàn)象，大大增加個人住房貸款和房地產(chǎn)開發(fā)投資貸款的需求；Baum等[7]（2006）、吳智華和楊秀云[12]（2017）認(rèn)為銀行出于規(guī)避風(fēng)險的目的也會優(yōu)先將發(fā)放信貸到房地產(chǎn)市場，導(dǎo)致有限的信貸資源以個人住房貸款和房地產(chǎn)投資貸款的形式向房地產(chǎn)市場集中，從而擠出非房地產(chǎn)企業(yè)的貸款需求。因此擠入效應(yīng)、擠出效應(yīng)分別會對企業(yè)債務(wù)融資產(chǎn)生正向、反向作用。

由于房價上漲產(chǎn)生了兩種作用方向完全相反的效應(yīng)，這兩種效應(yīng)之間必然存在一個力量上的強弱比較。當(dāng)擠入效應(yīng)強于擠出效應(yīng)時，房價上漲對企業(yè)債務(wù)融資表現(xiàn)為促進(jìn)作用；而當(dāng)擠出效應(yīng)強于擠入效應(yīng)時，房價上漲則會抑制企業(yè)的債務(wù)融資。至于何時促進(jìn)？何時抑制？這很可能與房價上漲的具體狀況相關(guān)。Kiyotaki和Moore[9]（1997）、Chaney等[1]（2012）、Chen等[10]（2014）、曾海艦（2012）[5]和劉行等[6]（2016）認(rèn)為，在房價初步上漲時，會導(dǎo)致企業(yè)房屋抵押資產(chǎn)價值上升，企業(yè)的融資約束得到緩解，債務(wù)融資能力增強，擠入效應(yīng)較強；此時由于房地產(chǎn)投資與一般性投資收益率相差不大，個人購房需求和房地產(chǎn)開發(fā)投資需求還不高，相應(yīng)地流入房地產(chǎn)市場的貸款資源也較少，對企業(yè)債務(wù)融資產(chǎn)生的擠出效應(yīng)較弱。隨著房價的持續(xù)上漲，房地產(chǎn)投資、投機開始頻繁，占用的信貸資源開始增多。當(dāng)房價超過一個閾值時，房地產(chǎn)投資回報率遠(yuǎn)高于一般性投資，這會激發(fā)居民的投房、炒房熱情，導(dǎo)致信貸資源以個人購房貸款和房地產(chǎn)開發(fā)投資貸款的形式迅速擠入房地產(chǎn)市場（安磊等[8]，2018），產(chǎn)生信貸資源的錯配，對企業(yè)的債務(wù)融資產(chǎn)生較強的擠出作用；此時即使企業(yè)擁有超高額的房屋抵押物，也由于信貸配置問題難以滿足全部的資金需求，擠入效應(yīng)被抑制。

綜上，當(dāng)房價初步上漲時，擠入效應(yīng)大于擠出效應(yīng)，此時對企業(yè)債務(wù)融資產(chǎn)生促進(jìn)作用；而當(dāng)房價出現(xiàn)快速上漲時，擠出效應(yīng)大于擠入效應(yīng)，對企業(yè)債務(wù)融資產(chǎn)生抑制作用。同時，房價上漲地區(qū)不平衡性和企業(yè)所有權(quán)性質(zhì)對房價上漲和企業(yè)債務(wù)融資之間的關(guān)系也會產(chǎn)生影響，由此提出假說：

H1：房價上漲與企業(yè)債務(wù)融資之間存在倒“U”型關(guān)系。

H2：房價上漲對國有企業(yè)債務(wù)融資的擠出效應(yīng)大于非國有企業(yè)。

H3：房價上漲對東中部的企業(yè)債務(wù)融資的擠出效應(yīng)大于西部地區(qū)。

3 變量描述和研究設(shè)計

3.1 變量描述

1.被解釋變量

本文參考安磊等[8]（2018）的衡量方式，利用企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）來衡量企業(yè)的債務(wù)融資水平（Debt）。其中，資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）等于企業(yè)總負(fù)債與總資產(chǎn)的比值。

2.解釋變量

考慮到我國房價的地區(qū)性差異，本文參考王文春[13]（2014），用房屋年度平均售價增長率（HP）來衡量企業(yè)所在地區(qū)的房價上漲水平。在匹配企業(yè)所屬地區(qū)時，按照上市公司注冊地點所屬大中城市直接匹配。

3.控制變量

考慮到企業(yè)自身因素會影響到企業(yè)債務(wù)融資，本文參考劉行等[6]（2016）的思路，控制住企業(yè)規(guī)模（Size）、企業(yè)盈利能力（Roa）、企業(yè)成長性（Growth）、企業(yè)資產(chǎn)抵押能力（Fat）、企業(yè)年齡（Age）這些微觀層面的因素。同時，為了排除外部環(huán)境因素對房價上漲的干擾，將企業(yè)所屬地區(qū)的經(jīng)濟增長水平（GDP）作為宏觀層面的控制變量。此外，控制年度固定效應(yīng)（Year）、行業(yè)固定效應(yīng)（Industry）和地區(qū)固定效應(yīng)（Region）。

3.2 研究設(shè)計

為了檢驗上文的研究假說，本文構(gòu)建如下回歸模型，檢驗房價上漲對企業(yè)債務(wù)融資的影響：

4 實證研究

4.1 樣本選取

本文以2009-2017年35個大中城市的非房地產(chǎn)上市公司為研究對象，原因有二：第一，由于我國房價上漲現(xiàn)象在35個大中城市表現(xiàn)得尤其明顯，且35個大中城市的上市公司數(shù)量較多，在一定程度上更容易觀察到房價上漲因素對企業(yè)債務(wù)融資的影響；第二，部分城市的房價數(shù)據(jù)無法獲取，由于房價的地區(qū)差異化嚴(yán)重，如果都以省級房價數(shù)據(jù)替代會產(chǎn)生較大的誤差。

在數(shù)據(jù)收集和整理的過程中，本文參考已有文獻(xiàn)進(jìn)行如下篩選：（1）剔除金融業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、建筑業(yè)；（2）剔除連續(xù)三年出現(xiàn)ST的樣本；（3）剔除存在缺失值的樣本。經(jīng)過篩選匹配，最終得到7732個觀測值。

在數(shù)據(jù)來源方面，企業(yè)的相關(guān)財務(wù)數(shù)據(jù)均來源于國泰安數(shù)據(jù)庫，全國各省級層面和35個大中城市的房產(chǎn)價格數(shù)據(jù)均來源于2009-2018年《中國房地產(chǎn)統(tǒng)計年鑒》，GDP數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》。

表1 描述性統(tǒng)計

Growth Fat Age Owner1 GDP Type 7732 7732 7732 7732 7732 7732 0.268 0.215 16.766 0.121 12.840 0.468 35.504 0.160 5.478 0.239 8.093 0.499-1134.514 0.000 1.000 0.010 0.490 0.000 1985.402 0.971 67.000 3.139 30.633 1.000

表1報告了本文所涉及變量的描述性統(tǒng)計分析結(jié)果。從中看出，企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）的均值為0.407，最大值和最小值分別為0.889和0.024，標(biāo)準(zhǔn)差為0.167，可見我國企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債水平參差不齊，但總體來說負(fù)債水平較為適宜、具有較強的償債能力。

4.2 回歸分析

表2報告了房價上漲與企業(yè)債務(wù)融資關(guān)系的基本回歸結(jié)果。HP的回歸系數(shù)為正，HP2的回歸系數(shù)為負(fù)，且兩者都在1%水平上顯著。這意味著，隨著房價上漲，企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率先上升后下降，債務(wù)融資先增加后減少，即房價上漲與企業(yè)債務(wù)融資之間存在倒“U”型關(guān)系，驗證了前文的假設(shè)1。

在控制變量方面，資產(chǎn)規(guī)模（Size）的回歸系數(shù)顯著為正，即企業(yè)的資產(chǎn)規(guī)模越大，債務(wù)水平越高；企業(yè)的資產(chǎn)回報率（Roa）的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，這說明隨著企業(yè)盈利能力的增強，企業(yè)對債務(wù)融資的渴求大大減少；固定資產(chǎn)占比（Fat）的回歸系數(shù)顯著為正，這說明企業(yè)的資產(chǎn)抵押能力越強，債務(wù)融資能力越強；企業(yè)年齡（Age）的回歸系數(shù)顯著為正，即隨著企業(yè)成立時間的延長，企業(yè)的債務(wù)也逐漸增多；第一大股東持股比例（Owner1）的回歸系數(shù)顯著為正，即隨著股權(quán)集中的加強，企業(yè)的債務(wù)水平增多；地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平（GDP）的回歸系數(shù)顯著為正，這說明經(jīng)濟越發(fā)達(dá)的地區(qū)，企業(yè)的債務(wù)水平越低。

考慮到企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、各地區(qū)房價上漲水平及企業(yè)自身決策的差異性，本文做了進(jìn)一步的回歸分析。模型2至模型3進(jìn)一步考察了房價上漲對國企和非國企債務(wù)融資的影響。結(jié)果顯示：對于國企，HP的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，HP2的回歸系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù)；對于非國企，HP的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，HP2的回歸系數(shù)為負(fù)，但未通過顯著性檢驗。這說明房價上漲與國企債務(wù)融資之間存在倒“U”型關(guān)系，但與非國企債務(wù)融資之間的關(guān)系表現(xiàn)為正相關(guān)。在房價初步上漲時，國企和非國企的房屋抵押資產(chǎn)價值上升，整體上債務(wù)融資都表現(xiàn)為擠入效應(yīng)。由于具有政府的隱性信用作擔(dān)保，即使擁有等值的抵押資產(chǎn)，國企也在債務(wù)融資方面享有先天優(yōu)勢，其債務(wù)融資曲線會呈現(xiàn)出更陡峭的上升趨勢。隨著房價的持續(xù)上漲，大量信貸資源流入房地產(chǎn)項目、擠出效應(yīng)開始增強，由于僵尸企業(yè)、產(chǎn)生過剩的企業(yè)大多分布在國企中，這使得國企的擠入效應(yīng)受到抑制，擠出效應(yīng)逐步強于擠入效應(yīng)，債務(wù)融資曲線開始出現(xiàn)下降的趨勢。而非國企由于貸款劣勢，原本獲得的信貸資源就少于國企，此時產(chǎn)生的擠出效應(yīng)自然也較小，再加上擠入效應(yīng)并未受到抑制，因而債務(wù)融資曲線仍呈現(xiàn)上升趨勢，驗證了前文的假設(shè)2。

模型4至模型5進(jìn)一步考察了不同地區(qū)房價上漲對企業(yè)債務(wù)融資的影響。結(jié)果顯示：對于東中部地區(qū)，HP的回歸系數(shù)為正，HP2的回歸系數(shù)為負(fù)，且兩者都在1%水平上顯著；對于西部地區(qū)，HP的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，HP2的回歸系數(shù)為負(fù)，但未通過顯著性檢驗。這說明東中部地區(qū)的房價上漲與企業(yè)債務(wù)融資之間存在倒“U”型關(guān)系，而西部地區(qū)的房價上漲對企業(yè)債務(wù)融資具有正向作用。這主要是由于不同地區(qū)房價上漲程度的不同造成的，東中部地區(qū)的房價上漲較為猛烈，因而初期的擠入效應(yīng)迅速增強，整體上企業(yè)的債務(wù)融資表現(xiàn)為上升趨勢；后期隨著房價的持續(xù)上漲，企業(yè)間對于信貸資源的搶奪出現(xiàn)白熱化競爭，擠出效應(yīng)增強并逐漸強于擠入效應(yīng)，債務(wù)融資曲線開始出現(xiàn)下降趨勢；而對于西部地區(qū)，房價上漲較為平緩，由于其三線城市較多、企業(yè)相對較少、信貸資源較為充裕，擠出效應(yīng)一直處于較弱的地位，整體上企業(yè)的債務(wù)融資一直表現(xiàn)為上升的趨勢，驗證了前文的假設(shè)3。

表2 房價上漲與企業(yè)債務(wù)融資關(guān)系的基本回歸結(jié)果

Age Owner1 GDP Year Industry_cons R2 F值N注：括號中為聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差下的t值，***、**和*分別表示在1%、5%和10%的水平上顯著。0.1247***(-11.3929)0.0458***(-4.36)-0.0925***(-8.4197)Yes Yes 0.2771***(-3.316)0.2648 91.0555 7732 0.0453***(-2.7762)0.0270**(-2.1857)-0.1176***(-7.0167)Yes Yes-0.0914(-0.7900)0.2032 38.7105 3409 0.1569***(-9.3155)0.0894***(-3.1255)-0.0483***(-3.1628)Yes Yes 0.6614***(-5.4262)0.3063 56.5863 3911 0.1313***(-11.0394)0.0443***(-4.0527)-0.0878***(-7.3452)Yes Yes 0.2339**(-2.4397)0.2622 83.6262 6595 0.0448(-1.4049)0.0664*(-1.9567)-0.0478(-0.9719)Yes Yes 0.4924***(-3.0701)0.3196 22.9574 1137

5 結(jié)論

本文以我國2009-2017年35個大中城市的非金融非房地產(chǎn)類上市公司作為研究對象，實證檢驗房價上漲對企業(yè)債務(wù)融資的影響，并進(jìn)一步探討企業(yè)“涉房”決策產(chǎn)生的調(diào)節(jié)效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)：（1）房價上漲對企業(yè)債務(wù)融資之間存在倒“U”型關(guān)系，即當(dāng)房價初步上漲時，產(chǎn)生的擠入效應(yīng)大于擠出效應(yīng)，整體上對企業(yè)債務(wù)融資產(chǎn)生促進(jìn)作用；而當(dāng)房價持續(xù)上漲一段時間，產(chǎn)生的擠出效應(yīng)逐漸強于擠入效應(yīng)，總體上又會對企業(yè)債務(wù)融資產(chǎn)生抑制作用。（2）由于房價上漲的地區(qū)不平衡性和企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的差異，發(fā)現(xiàn)房價上漲對企業(yè)債務(wù)融資的影響存在異質(zhì)性，房價上漲與企業(yè)債務(wù)融資的倒“U”型關(guān)系僅存在于國有企業(yè)組、東中部地區(qū)組。

基于上述結(jié)果，本文提出以下建議：第一，從政府角度來看，需時刻關(guān)注房價上漲對實體經(jīng)濟的影響，嚴(yán)格調(diào)控房價的上漲幅度。房價的初步上漲在一定程度上有利于企業(yè)的債務(wù)融資，有利于實體經(jīng)濟的發(fā)展。但當(dāng)房價上漲過于猛烈時，卻會加大企業(yè)的融資難度，阻礙實體經(jīng)濟的發(fā)展。第二，從金融角度來看，需高度關(guān)注銀行體系中的信貸資源配置問題，重點關(guān)注信貸流向和信貸結(jié)構(gòu)。銀行在房地產(chǎn)市場迅速擴張下做出的“理性偏好”選擇，實際上擠出了實體企業(yè)的信貸資源。銀行應(yīng)當(dāng)增強風(fēng)險控制能力，加強利率市場化改革，打壓“信貸歧視”之風(fēng)，有效防止信貸資源的非市場化配置現(xiàn)象。第三，從企業(yè)角度來看，企業(yè)應(yīng)著眼于長期可持續(xù)經(jīng)營，理性看待實體經(jīng)濟涉足房地產(chǎn)的投資決策。在房地產(chǎn)市場擠占大量信貸資源的經(jīng)濟形勢下，企業(yè)采用更多元化的“涉房”投資方式能夠緩解債務(wù)融資問題。

注釋：

① 數(shù)據(jù)來源于2009-2017年《中國房地產(chǎn)統(tǒng)計年鑒》