房?jī)r(jià)上漲如何影響工業(yè)企業(yè)加成率：事實(shí)與機(jī)制

諸竹君，黃先海，王 煌

(1.浙江工商大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，浙江 杭州 310018;2.浙江工商大學(xué) 浙商研究院，浙江 杭州 310018；3.浙江大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，浙江 杭州 310027)

一、 引 言

1998年住房體制改革標(biāo)志著我國(guó)福利分房制度終結(jié)，房地產(chǎn)行業(yè)進(jìn)入快速發(fā)展階段，在國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的重要性日益凸顯。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)，1998年我國(guó)房地產(chǎn)投資總額為0.36萬(wàn)億元(王文春和榮昭，2014)[1]，2017年增加到10.98萬(wàn)億元，不到20年時(shí)間房地產(chǎn)投資上升了近30倍。部分城市的房?jī)r(jià)遠(yuǎn)超過(guò)居民的購(gòu)買能力，為投機(jī)性購(gòu)房塑造了巨大市場(chǎng)空間。從房地產(chǎn)行業(yè)盈利水平看，呂江林(2010)[2]基于上市公司數(shù)據(jù)計(jì)算得出，2008年中國(guó)房地產(chǎn)企業(yè)的平均利潤(rùn)率高達(dá)28.7%，而工業(yè)企業(yè)僅為7.4%，巨大的利潤(rùn)差引致工業(yè)企業(yè)資本紛紛轉(zhuǎn)入房地產(chǎn)市場(chǎng)。增長(zhǎng)理論認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)根本動(dòng)力是生產(chǎn)率提升，而房地產(chǎn)及其相關(guān)行業(yè)生產(chǎn)率水平卻遠(yuǎn)低于其他行業(yè)(陳斌開(kāi)等，2015)[3]，工業(yè)資本“脫實(shí)轉(zhuǎn)虛”不僅加劇了房地產(chǎn)泡沫破裂的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，而且嚴(yán)重影響實(shí)體部門的發(fā)展質(zhì)量。

根據(jù)泡沫理論，房地產(chǎn)泡沫對(duì)經(jīng)濟(jì)存在兩方面作用。一種觀點(diǎn)認(rèn)為房?jī)r(jià)上漲能促進(jìn)企業(yè)投資行為。在金融摩擦情況下，資產(chǎn)泡沫提高了企業(yè)抵押資產(chǎn)價(jià)值，使企業(yè)獲得更多的信貸資金，能夠有效促進(jìn)企業(yè)投資(Chaney等，2012)[4]。余靜文和譚靜(2015)[5]等也得出了類似的結(jié)論。另一種觀點(diǎn)認(rèn)為，房?jī)r(jià)提高不僅會(huì)抑制居民消費(fèi)(吳曉瑜等，2014)[6]、影響個(gè)體投資行為(Chetty 等，2017)[7]、降低資源配置效率(陳斌開(kāi)等，2015)[3]、也會(huì)抑制企業(yè)的創(chuàng)新行為(Miao和Wang，2014；王文春和榮昭，2014；張杰等，2016)[8,1,9]。王敏和黃瀅(2013)[10]從投資動(dòng)機(jī)的角度出發(fā)，認(rèn)為房?jī)r(jià)上漲會(huì)扭曲企業(yè)家行為，使其更加關(guān)注短期資本回報(bào)行為，而忽略管理和創(chuàng)新的投入。也有研究表明房?jī)r(jià)上漲越快，企業(yè)創(chuàng)新的傾向越低(王文春和榮昭，2014)[1]。房?jī)r(jià)上漲引致的企業(yè)創(chuàng)新投入的變動(dòng)會(huì)可能進(jìn)一步對(duì)利潤(rùn)率、成本加成率等企業(yè)績(jī)效指標(biāo)產(chǎn)生動(dòng)態(tài)影響。陳斌開(kāi)等(2015)[3]研究發(fā)現(xiàn)，房?jī)r(jià)上漲導(dǎo)致與房地產(chǎn)相關(guān)行業(yè)利潤(rùn)率顯著上升，企業(yè)在高利潤(rùn)的吸引下更愿意投資房地產(chǎn)部門。企業(yè)加成率反映了產(chǎn)品或服務(wù)價(jià)格對(duì)邊際成本的偏離，是衡量市場(chǎng)勢(shì)力和企業(yè)盈利能力的關(guān)鍵指標(biāo)，目前國(guó)內(nèi)外主要文獻(xiàn)是從市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度、匯率變動(dòng)、出口中學(xué)效應(yīng)等方面研究企業(yè)加成率的影響因素。Melitz和Ottaviano(2008)[11]認(rèn)為貿(mào)易自由化引致市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)將導(dǎo)致企業(yè)加成率下降，出口企業(yè)將比國(guó)內(nèi)企業(yè)獲得更高的加成率(De Loecker和Warzynski，2012)[12]。

那么，房?jī)r(jià)上漲是否會(huì)對(duì)中國(guó)工業(yè)企業(yè)的盈利水平產(chǎn)生影響？影響的方向如何？機(jī)制是什么？這一系列問(wèn)題是本文關(guān)注的重點(diǎn)。一方面，房地產(chǎn)泡沫提高了房?jī)r(jià)，使得企業(yè)擁有的資本、房屋、土地等要素升值，通過(guò)提高抵押價(jià)值緩解了企業(yè)融資約束，有利于企業(yè)的研發(fā)和創(chuàng)新行為，將有效提升企業(yè)加成率水平，本文稱之為“擔(dān)保效應(yīng)”。另一方面，房地產(chǎn)泡沫提高了房地產(chǎn)行業(yè)的資本回報(bào)率，使得工業(yè)資本逐步轉(zhuǎn)移至房地產(chǎn)業(yè)，工業(yè)企業(yè)受到融資約束的影響，降低企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新投入，將惡化企業(yè)加成率水平，從而產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”。本文以加成率為視角，試圖研究房?jī)r(jià)上漲對(duì)企業(yè)生產(chǎn)績(jī)效的影響機(jī)制并提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。與現(xiàn)有文獻(xiàn)相比，可能的創(chuàng)新點(diǎn)是：(1)將工業(yè)企業(yè)的“擔(dān)保效應(yīng)”和“擠出效應(yīng)”納入統(tǒng)一框架內(nèi)，以加成率這一視角分析房?jī)r(jià)上漲對(duì)微觀企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響，旨在為房地產(chǎn)行業(yè)調(diào)控和制造業(yè)企業(yè)投資決策提供理論參考。(2)為解決基準(zhǔn)回歸可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題，以2004年“招拍掛”制度改革為時(shí)間節(jié)點(diǎn)進(jìn)行準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)(DID)，檢驗(yàn)了房地產(chǎn)業(yè)進(jìn)入行為“擠出效應(yīng)”的穩(wěn)健性。(3)證實(shí)了房?jī)r(jià)上漲的負(fù)向“加成率效應(yīng)”受到市場(chǎng)化指數(shù)條件影響，市場(chǎng)化程度透過(guò)合約的有效性及房地產(chǎn)項(xiàng)目公開(kāi)性影響企業(yè)行為。

二、 文獻(xiàn)回顧與研究假說(shuō)

目前，已有較多文獻(xiàn)分別從創(chuàng)新投入和金融約束兩個(gè)視角分析了房?jī)r(jià)上漲的影響機(jī)制，然而鮮有文獻(xiàn)探究房?jī)r(jià)上漲的加成率效應(yīng)。本文主要從創(chuàng)新擠出和金融擔(dān)保兩個(gè)渠道驗(yàn)證房?jī)r(jià)上漲后工業(yè)企業(yè)加成率效應(yīng)的作用機(jī)制，并提出5個(gè)研究假說(shuō)。

新經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論學(xué)者分析了創(chuàng)新研發(fā)對(duì)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)機(jī)制，認(rèn)為創(chuàng)新既可以通過(guò)增加“價(jià)格邊際成本指數(shù)”，提升企業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)績(jī)效，還可以產(chǎn)生企業(yè)間市場(chǎng)再配置效應(yīng)，提高企業(yè)加成率水平(劉啟仁和黃建忠，2016)[13]。房地產(chǎn)屬于資本密集型行業(yè)，在金融市場(chǎng)相對(duì)落后情況下，工業(yè)企業(yè)具有投資房地產(chǎn)行業(yè)的顯著優(yōu)勢(shì)。其不僅通過(guò)日常業(yè)務(wù)與地方政府和商業(yè)銀行關(guān)系密切，積累了大量的政府資源和信貸關(guān)系，而且廠房、土地等固定資產(chǎn)具備較大的貸款擔(dān)保價(jià)值。在房?jī)r(jià)上漲的城市，工業(yè)企業(yè)為了追逐房地產(chǎn)行業(yè)的高利潤(rùn)回報(bào)，勢(shì)必縮減原有投資項(xiàng)目以滿足房地產(chǎn)行業(yè)的巨大資金需求(王文春和榮昭，2014)[1]。企業(yè)研發(fā)項(xiàng)目依賴于內(nèi)部融資，需要較大的資本和創(chuàng)新人才投入，大量研究表明房?jī)r(jià)上漲引致的企業(yè)投資決策轉(zhuǎn)變對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出和新產(chǎn)品銷售額產(chǎn)生顯著負(fù)面影響(張杰等，2016)[9]。因此，在比較靜態(tài)分析中行業(yè)進(jìn)入的臨界成本不變，房?jī)r(jià)上漲將不利于企業(yè)市場(chǎng)勢(shì)力提升。

假設(shè)1：房?jī)r(jià)上漲越快，工業(yè)企業(yè)越傾向于投資房地產(chǎn)，越不利于企業(yè)市場(chǎng)勢(shì)力提升。

從信貸分配來(lái)看，企業(yè)的創(chuàng)新資金一般來(lái)源于企業(yè)自有、銀行貸款和政府補(bǔ)貼，相對(duì)于投資收益低下的實(shí)體經(jīng)濟(jì)，商業(yè)銀行更傾向于將有限的信貸資金貸款給房地產(chǎn)行業(yè)。信息不對(duì)稱和代理問(wèn)題使得企業(yè)外部融資成本高于內(nèi)部融資成本，因此企業(yè)的投資行為不僅取決于投資需求，也會(huì)受到企業(yè)內(nèi)部資本的約束。由于金融市場(chǎng)的不完備性及銀行的所有制偏好，民營(yíng)企業(yè)的研發(fā)投入和新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)受到房?jī)r(jià)上漲的抑制更加顯著，從而不利于企業(yè)生產(chǎn)績(jī)效。Chen等(2015)[14]利用中國(guó)369個(gè)城市的數(shù)據(jù)分析得出，房地產(chǎn)價(jià)格的增長(zhǎng)加劇了非房地產(chǎn)行業(yè)的融資約束，資源錯(cuò)配程度加深對(duì)投資效率造成了弱化效應(yīng)。劉愿等(2017)[15]認(rèn)為，隨著房?jī)r(jià)上漲和房地產(chǎn)投資增值，軟預(yù)算約束和偏向型研發(fā)補(bǔ)貼會(huì)提高國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新投入，而硬預(yù)算約束使民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新投入大為縮減。對(duì)于外資企業(yè)，一般認(rèn)為由于母公司的全球市場(chǎng)地位和品牌識(shí)別一致性等因素，不會(huì)輕易轉(zhuǎn)變東道國(guó)子公司經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)方向而轉(zhuǎn)入房地產(chǎn)市場(chǎng)，其研發(fā)投入受房?jī)r(jià)上漲的負(fù)面影響較小。

假設(shè)2：不同所有制企業(yè)因外部融資約束的差異可能造成異質(zhì)性加成率效應(yīng)，房?jī)r(jià)上漲導(dǎo)致民營(yíng)企業(yè)的“擠出效應(yīng)”更明顯，負(fù)向“加成率效應(yīng)”更強(qiáng)。

人口和資源向城市聚集為創(chuàng)新擴(kuò)散提供了條件和前提，城市級(jí)別直接影響到城市的創(chuàng)新能力和創(chuàng)新擴(kuò)散程度。根據(jù)地理學(xué)第一定律，越相近的事物聯(lián)系越緊密，城市的級(jí)別越高，城市的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)有越強(qiáng)的空間相關(guān)性。張洪等(2014)[16]采用空間動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)對(duì)我國(guó)30個(gè)省市區(qū)的70個(gè)大中城市進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，房地產(chǎn)投資對(duì)東部的外溢效應(yīng)大于中西部，長(zhǎng)三角和珠三角兩大城市群內(nèi)空間溢出效應(yīng)非常顯著。房?jī)r(jià)的空間蔓延傳遞對(duì)城市創(chuàng)新能力產(chǎn)生重要影響。具體表現(xiàn)為兩個(gè)方面：其一，城市房?jī)r(jià)上漲會(huì)“蔓延”到周邊地區(qū)，導(dǎo)致周邊城市房地產(chǎn)價(jià)格上升，從而抑制周邊城市的創(chuàng)新投入，產(chǎn)生負(fù)向加成率效應(yīng)。其二，雖然技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)存在空間外溢性，本地區(qū)的房?jī)r(jià)上漲抑制溢出效應(yīng)發(fā)揮，從而對(duì)周邊城市的生產(chǎn)績(jī)效產(chǎn)生負(fù)面影響(Baumont，2009)[17]。

假設(shè)3：城市級(jí)別越高，房?jī)r(jià)上漲導(dǎo)致的工業(yè)企業(yè)“擠出效應(yīng)”更明顯，負(fù)向“加成率效應(yīng)”更強(qiáng)。

房?jī)r(jià)上漲會(huì)通過(guò)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)間接影響工業(yè)行業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)。房地產(chǎn)行業(yè)具有較強(qiáng)的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)性，相關(guān)研究表明，房地產(chǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有重要的拉動(dòng)作用，能直接或間接帶動(dòng)上下游60多個(gè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，并且對(duì)建筑業(yè)和制造業(yè)的影響最大[18-19]。王國(guó)軍和劉水杏(2004)研究發(fā)現(xiàn)，我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)每增加1單位產(chǎn)值對(duì)各產(chǎn)業(yè)的總帶動(dòng)效應(yīng)達(dá)到1.416，其中對(duì)金融保險(xiǎn)業(yè)、非金屬礦物制造業(yè)、建筑業(yè)、化學(xué)工業(yè)、社會(huì)服務(wù)業(yè)通過(guò)前向、后向或者環(huán)向等帶動(dòng)方式影響顯著[20]。由于技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)具有投入大、風(fēng)險(xiǎn)高、收益高的特征，企業(yè)在進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)時(shí)通常會(huì)考慮外部環(huán)境的風(fēng)險(xiǎn)收益率。當(dāng)房?jī)r(jià)上漲，實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資風(fēng)險(xiǎn)較大時(shí)，企業(yè)會(huì)選擇轉(zhuǎn)向產(chǎn)地產(chǎn)投資，從而減少非房地產(chǎn)項(xiàng)目投資和行業(yè)企業(yè)創(chuàng)新投入。與房地產(chǎn)業(yè)投入產(chǎn)出關(guān)聯(lián)度越大的工業(yè)行業(yè)也相應(yīng)地增加房地產(chǎn)投資，從而抑制行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)，惡化了加成率效應(yīng)。一般來(lái)說(shuō)，當(dāng)房地產(chǎn)投資快速增長(zhǎng)的背景下，鋼鐵、水泥、化工等上游產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)能過(guò)剩問(wèn)題能有效化解，但能否獲得正向加成率效應(yīng)的關(guān)鍵在于房地產(chǎn)關(guān)聯(lián)行業(yè)的“去產(chǎn)能、去庫(kù)存”力度及產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力升級(jí)效果。

假設(shè)4：投入產(chǎn)出關(guān)聯(lián)度越大的工業(yè)行業(yè)，房?jī)r(jià)上漲導(dǎo)致負(fù)向“加成率效應(yīng)”更強(qiáng)。

房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率上升使得不同地區(qū)和不同要素密集度的企業(yè)加成率效應(yīng)可能存在異質(zhì)性。隨著城鎮(zhèn)化的深入推進(jìn)，農(nóng)村人口向東部城市集聚涌入，相比基礎(chǔ)設(shè)施更弱、城市建設(shè)和公共交通系統(tǒng)欠完善的中西部地區(qū)，東部地區(qū)人口與資源大量集聚導(dǎo)致的土地供應(yīng)不足加劇了房?jī)r(jià)上漲幅度，并且對(duì)城市蔓延的推動(dòng)作用比中西部城市更加強(qiáng)勁[21]。陸銘等(2015)認(rèn)為，土地供給減少是造成房?jī)r(jià)普遍上漲的重要因素，2003年后土地供給收緊且向中西部偏移是導(dǎo)致東部地區(qū)房?jī)r(jià)上漲的根源[22]。地區(qū)間就業(yè)情況、教育水平、基礎(chǔ)設(shè)施等條件差異也可造成房?jī)r(jià)上漲的空間異質(zhì)性。東部地區(qū)房?jī)r(jià)上漲越快，工業(yè)企業(yè)越傾向于投資房地產(chǎn)，不利于企業(yè)市場(chǎng)勢(shì)力提升。房地產(chǎn)屬于資本密集型行業(yè)，投資規(guī)模大、運(yùn)行周期長(zhǎng)、投資回報(bào)高等特點(diǎn)使得大量資本密集型企業(yè)從事房地產(chǎn)投資業(yè)務(wù)。另一方面，從行業(yè)營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率來(lái)看，技術(shù)密集型行業(yè)因大規(guī)模創(chuàng)新投入和較高的創(chuàng)新效率獲得最高利潤(rùn)率，而勞動(dòng)密集型行業(yè)最低。一般來(lái)說(shuō)，本業(yè)利潤(rùn)率越低，企業(yè)越有可能轉(zhuǎn)移投資方向從事房地產(chǎn)業(yè)務(wù)。相比勞動(dòng)密集型企業(yè)低利潤(rùn)特點(diǎn)，資本密集型企業(yè)更容易跨過(guò)房地產(chǎn)投資進(jìn)入門檻。

假設(shè)5：不同地區(qū)和不同要素密集度企業(yè)房?jī)r(jià)上漲產(chǎn)生的加成率效應(yīng)存在異質(zhì)性，東部地區(qū)和資本密集型企業(yè)的負(fù)向“加成率效應(yīng)”更強(qiáng)。

三、 數(shù)據(jù)、變量與特征性事實(shí)

(一) 數(shù)據(jù)來(lái)源

1.工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)。該數(shù)據(jù)庫(kù)涵蓋了所有國(guó)有企業(yè)和年銷售收入500萬(wàn)元以上非國(guó)有企業(yè)。借鑒黃先海等(2016a)做法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理，建立了中國(guó)工業(yè)企業(yè)面板數(shù)據(jù)[23]。調(diào)整后數(shù)據(jù)庫(kù)共有548092家企業(yè)的2071141個(gè)觀測(cè)值。

2.工業(yè)企業(yè)—海關(guān)匹配數(shù)據(jù)。本文企業(yè)產(chǎn)品層面的變量來(lái)自中國(guó)海關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)(2000—2007年)，兩套數(shù)據(jù)屬于不同的編碼體系，所以需要通過(guò)較為復(fù)雜的技術(shù)過(guò)程進(jìn)行數(shù)據(jù)匹配。參考黃先海等(2016a)兩步匹配方法，共對(duì)應(yīng)上67541家出口企業(yè)的190206觀測(cè)值[23]。

3.中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒。該年鑒提供了各年地級(jí)市層面商品房銷售面積和銷售額的信息，據(jù)此可計(jì)算地級(jí)市層面名義住房?jī)r(jià)格(hprice)。

(二) 變量調(diào)整與測(cè)算

1.主要名義數(shù)據(jù)價(jià)格平減情況。本文主要包含以下企業(yè)層面生產(chǎn)變量：工業(yè)總產(chǎn)值(yijt)、工業(yè)增加值(vaijt)、從業(yè)人數(shù)(lijt)、資本存量(kijt)和中間投入合計(jì)(mijt)等。具體的調(diào)整方式是：以1998年各省價(jià)格指數(shù)作為基準(zhǔn)，以工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)對(duì)工業(yè)總產(chǎn)值和工業(yè)增加值、以工業(yè)品購(gòu)進(jìn)價(jià)格指數(shù)對(duì)中間投入合計(jì)進(jìn)行平減，資本存量估計(jì)借鑒黃先海等(2016a)[23]的做法。地級(jí)市層面住房?jī)r(jià)格(hpricect)通過(guò)當(dāng)年省級(jí)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)平減。

2.企業(yè)層面加成率、生產(chǎn)率測(cè)算。借鑒De Loecker和Warzynski(2012)[12]的做法(以下簡(jiǎn)稱DLW法)，采用結(jié)構(gòu)方程模型的方法對(duì)中國(guó)企業(yè)加成率進(jìn)行估算。DLW法的基本原理是通過(guò)構(gòu)造成本最小化問(wèn)題求解企業(yè)加成率，其表達(dá)式為：

(1)

yijt=βllijt+βkkijt+βmmijt+βll(lijt)2+βkk(kijt)2+βmm(mijt)2+βlklijtkijt+βlmlijtmijt+
βkmkijtmijt+βlkmlijtkijtmijt+ωijt+εijt

(2)

4.其他主要變量測(cè)算。(1)房?jī)r(jià)上漲率(hpgrowth)，以平減后的地級(jí)市層面住房?jī)r(jià)格變動(dòng)率表示。(2)企業(yè)規(guī)模(lnscale)，以企業(yè)每年銷售額(sale)對(duì)數(shù)值來(lái)表示。(3)資本勞動(dòng)比(klratio)，以企業(yè)資本總額和從業(yè)人數(shù)對(duì)數(shù)值之比衡量。(4)平均工資對(duì)數(shù)值(w)[26]，以企業(yè)人均應(yīng)付職工薪酬衡量這一指標(biāo)。(5)企業(yè)所有制類型，代理變量是各企業(yè)實(shí)收資本中國(guó)有資本占比(soe)。(6)企業(yè)年齡(age)，以企業(yè)建立時(shí)間對(duì)數(shù)值表示。(7)4位碼行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度，本文使用4位碼行業(yè)赫芬達(dá)爾指數(shù)(hhi)衡量這種競(jìng)爭(zhēng)程度。(8)企業(yè)外部融資約束情況(ext_fin)，代理變量為利息率(利息合計(jì)/固定資產(chǎn)合計(jì))(黃先海等，2016b)[27]。(9)企業(yè)創(chuàng)新代理變量，以研究開(kāi)發(fā)費(fèi)(rd)和新產(chǎn)品產(chǎn)值對(duì)數(shù)值(new)衡量。(10)房地產(chǎn)行業(yè)投入產(chǎn)出關(guān)聯(lián)度(ioratio)主要刻畫(huà)不同制造業(yè)行業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)的關(guān)聯(lián)性，以各制造業(yè)部門占房地產(chǎn)業(yè)中間投入比率(即直接消耗系數(shù))作為代理變量。

(三) 特征性事實(shí)

不同地區(qū)企業(yè)加成率變動(dòng)核密度圖比較(2000、2007年)。為初步比較不同地區(qū)企業(yè)的加成率動(dòng)態(tài)情形，圖1匯報(bào)了兩類企業(yè)加成率核密度圖。其中一類是一線和熱點(diǎn)二線城市，另一類是其他城市(除一線和熱點(diǎn)二線以外)，根據(jù)核密度圖變動(dòng)情況，一線和熱點(diǎn)二線城市企業(yè)加成率從2000年至2007年略有下降(眾數(shù)和中位數(shù))，整體呈現(xiàn)“左移”。其他城市的加成率則明顯“右移”，2007年較2000年略有上升。這初步表明不同等級(jí)城市受到房?jī)r(jià)上漲沖擊影響存在異質(zhì)性，一線和熱點(diǎn)二線城市企業(yè)更可能受到“擠出效應(yīng)”影響導(dǎo)致其加成率水平惡化。

圖1 不同地區(qū)企業(yè)加成率變動(dòng)核密度圖比較(2000、2007年)

四、 計(jì)量模型與經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

(一) 計(jì)量模型設(shè)定

(3)

(二) 基準(zhǔn)模型結(jié)果

基準(zhǔn)模型結(jié)果匯報(bào)在表1中，其中前3列是固定效應(yīng)回歸結(jié)果，后兩列是系統(tǒng)GMM回歸結(jié)果。第(1)～(3)列逐步加入年份、行業(yè)、城市固定效應(yīng)和城市時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)，以控制不同層面遺漏變量可能對(duì)實(shí)證結(jié)果的影響。第(1)列初步回歸結(jié)果顯示，核心變量hpgrowth顯著為負(fù)，這說(shuō)明當(dāng)房?jī)r(jià)上漲率提升時(shí)，該地區(qū)工業(yè)企業(yè)加成率水平總體下降，第(2)～(3)列在控制更多固定效應(yīng)后，結(jié)果仍然穩(wěn)健。由于存在企業(yè)個(gè)體層面投資機(jī)會(huì)變量的遺漏，而這一遺漏變量可能與房?jī)r(jià)上漲率正相關(guān)，因此固定效應(yīng)回歸結(jié)果存在“向下偏誤”，第(4)～(5)列通過(guò)引入內(nèi)生變量滯后階作為工具變量進(jìn)行系統(tǒng)GMM回歸，結(jié)果顯示：控制內(nèi)生性問(wèn)題后，房?jī)r(jià)上漲率對(duì)工業(yè)企業(yè)加成率負(fù)向影響更大，根據(jù)第(5)列結(jié)果，房?jī)r(jià)上漲率每提升10%，會(huì)導(dǎo)致工業(yè)企業(yè)加成率平均下降0.087。由基準(zhǔn)回歸結(jié)果表明，房?jī)r(jià)上漲對(duì)企業(yè)加成率影響的兩個(gè)作用渠道中“擠出效應(yīng)”大于“擔(dān)保效應(yīng)”，平均意義上工業(yè)企業(yè)面臨房?jī)r(jià)上漲時(shí)，并不因?yàn)閾?dān)保物價(jià)格提升而增加創(chuàng)新投入，相反卻因?yàn)檫@一外生沖擊進(jìn)一步惡化了盈利情況，控制變量的結(jié)果基本符合預(yù)期。總體而言，基準(zhǔn)回歸表明房?jī)r(jià)上漲率過(guò)快，可能不利于工業(yè)企業(yè)市場(chǎng)勢(shì)力提升，假設(shè)1成立。

表1 住房?jī)r(jià)格上漲對(duì)企業(yè)加成率的影響(基準(zhǔn)回歸結(jié)果)

注：括號(hào)內(nèi)為t值，*、**和***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平，擬合優(yōu)度均為調(diào)整后R2(固定效應(yīng)匯報(bào)組內(nèi)R2，分位數(shù)回歸匯報(bào)Pseudo R2)，AR(1)和AR(2)分別表示1階和2階自相關(guān)檢驗(yàn)，Sargan_P表示Sargan檢驗(yàn)P值

(三) 企業(yè)層面作用渠道檢驗(yàn)(中介模型)

本文在理論部分分析企業(yè)加成率受到房?jī)r(jià)上漲率沖擊的作用渠道是“擔(dān)保效應(yīng)”和“擠出效應(yīng)”，其中“擔(dān)保效應(yīng)”會(huì)通過(guò)企業(yè)外部融資約束情況影響企業(yè)研發(fā)行為，這部分針對(duì)兩大效應(yīng)在房?jī)r(jià)上漲后的具體變動(dòng)進(jìn)行實(shí)證研究，結(jié)果匯報(bào)在表2中。本回歸采用中介效應(yīng)模型，第(1)～(2)列是初步回歸，結(jié)果顯示總體上房?jī)r(jià)上漲對(duì)民營(yíng)企業(yè)外部融資約束作用不顯著，對(duì)研發(fā)投入有顯著的負(fù)向作用。第(3)～(4)列依次納入“擔(dān)保效應(yīng)”和“擠出效應(yīng)”的代理變量進(jìn)行回歸，結(jié)果顯示總體上hpgrowth系數(shù)顯著性和系數(shù)值均明顯下降，第(5)列同時(shí)控制ext_fin和rd后，核心變量hpgrowth系數(shù)不顯著，且經(jīng)Sobel檢驗(yàn)后中介效應(yīng)顯著，總體上判斷ext_fin和rd是房?jī)r(jià)上漲效應(yīng)的完全中介變量。這部分回歸顯示，整體上房?jī)r(jià)上漲的“擔(dān)保效應(yīng)”不顯著，而呈現(xiàn)出明顯的“擠出效應(yīng)”且主要作用于民營(yíng)企業(yè)。假設(shè)2成立。

表2 作用渠道檢驗(yàn)結(jié)果(Ⅰ)

注：回歸中控制了年份、行業(yè)、城市固定效應(yīng)和城市時(shí)間趨勢(shì)，*、**和***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平,AR(1)和AR(2)分別表示1階和2階自相關(guān)檢驗(yàn)，Sargan_P表示Sargan檢驗(yàn)P值

表3進(jìn)一步檢驗(yàn)房?jī)r(jià)上漲下“擠出效應(yīng)”對(duì)企業(yè)創(chuàng)新行為影響的具體渠道變量。根據(jù)理論部分分析房?jī)r(jià)上漲通過(guò)“擔(dān)保效應(yīng)”和“擠出效應(yīng)”，從價(jià)格渠道和成本渠道影響企業(yè)加成率。結(jié)合分樣本回歸和上述中介效應(yīng)回歸，這部分仍采用民營(yíng)企業(yè)樣本對(duì)價(jià)格渠道和成本渠道進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。第(1)～(2)列結(jié)果顯示，民營(yíng)企業(yè)在房?jī)r(jià)上漲后產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)率水平顯著下降，即房?jī)r(jià)上漲對(duì)企業(yè)價(jià)格渠道和成本渠道的影響均顯著為負(fù)。在此基礎(chǔ)上，第(3)～(4)列依次控制quality和lntfp_acf，結(jié)果顯示房?jī)r(jià)上漲對(duì)企業(yè)加成率的負(fù)向作用效應(yīng)值和顯著性均下降。經(jīng)Sobel檢驗(yàn)后中介效應(yīng)顯著，總體上判斷quality和lntfp_acf是房?jī)r(jià)上漲對(duì)企業(yè)加成率影響的顯著渠道變量。

表3 作用渠道檢驗(yàn)結(jié)果(Ⅱ)

注：括號(hào)內(nèi)為t值，*、**和***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平,AR(1)和AR(2)分別表示1階和2階自相關(guān)檢驗(yàn)，Sargan_P表示Sargan檢驗(yàn)P值

(四) 不同所有制類型的計(jì)量結(jié)果

不同所有制企業(yè)在面臨房?jī)r(jià)上漲時(shí)的“加成率效應(yīng)”可能存在異質(zhì)性，假設(shè)2中具體討論了不同所有制企業(yè)因外部融資約束情況差異造成的異質(zhì)性效應(yīng)。表4匯報(bào)了分所有制類型的回歸結(jié)果，其中奇數(shù)列和偶數(shù)列分別匯報(bào)固定效應(yīng)和系統(tǒng)GMM回歸結(jié)果。前兩列結(jié)果顯示國(guó)有企業(yè)面臨房?jī)r(jià)上漲率增加時(shí)加成率無(wú)顯著變動(dòng)，這說(shuō)明國(guó)有企業(yè)由于較強(qiáng)的外部融資能力，不會(huì)因?yàn)榉康禺a(chǎn)投資行為顯著抑制本業(yè)創(chuàng)新投入。第(3)～(6)列結(jié)果表明，民營(yíng)企業(yè)和外資企業(yè)中hpgrowth系數(shù)顯著為負(fù)，房?jī)r(jià)上漲率越高，上述企業(yè)加成率顯著降低。具體而言，根據(jù)第(4)列結(jié)果，民營(yíng)企業(yè)在房?jī)r(jià)上漲率提升10%情況下，加成率平均下降0.0102，顯著超過(guò)全樣本平均水平，這也證實(shí)由于面臨較強(qiáng)的外部融資約束，民營(yíng)企業(yè)的“擠出效應(yīng)”較大，而“擔(dān)保效應(yīng)”則可能不顯著或者為負(fù)。第(5)～(6)列結(jié)果表明，外資企業(yè)在房?jī)r(jià)上漲率提升時(shí)也會(huì)導(dǎo)致加成率下降，根據(jù)第(6)列結(jié)果可知外資企業(yè)在10%房?jī)r(jià)上漲率增幅沖擊下的邊際效應(yīng)為0.029，顯著性程度相對(duì)較低?？傮w而言，分所有制類型的回歸結(jié)果顯示民營(yíng)企業(yè)受到較強(qiáng)的“擠出效應(yīng)”影響，負(fù)向“加成率效應(yīng)”更強(qiáng)，假設(shè)2成立。

表4 住房?jī)r(jià)格上漲對(duì)企業(yè)加成率的影響(分所有制回歸結(jié)果)

注：括號(hào)內(nèi)為t值，*、**和***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平,AR(1)和AR(2)分別表示1階和2階自相關(guān)檢驗(yàn)，Sargan_P表示Sargan檢驗(yàn)P值

(五) 不同城市級(jí)別的計(jì)量結(jié)果

數(shù)據(jù)表明一線和熱點(diǎn)二線城市房?jī)r(jià)上漲率顯著超過(guò)其他城市，根據(jù)理論部分分析房?jī)r(jià)上漲率越高，對(duì)工業(yè)企業(yè)的“擠出效應(yīng)”越明顯，因此預(yù)期城市級(jí)別越高，負(fù)向“加成率效應(yīng)”越顯著。表5匯報(bào)了不同城市級(jí)別對(duì)企業(yè)加成率效應(yīng)的異質(zhì)性影響，其中第(1)～(2)列匯報(bào)了一線和熱點(diǎn)二線城市樣本企業(yè)的回歸結(jié)果，核心變量hpgrowth顯著為負(fù)，且大于全樣本平均效應(yīng)值。二三線城市回歸結(jié)果匯報(bào)在第(3)～(4)列，結(jié)果顯示房?jī)r(jià)上漲引致的負(fù)向“加成率效應(yīng)”仍然顯著，且相對(duì)值與全樣本均值無(wú)顯著差異。第(5)～(6)列匯報(bào)了其他城市企業(yè)檢驗(yàn)情況，效應(yīng)值顯著低于樣本均值，表現(xiàn)為較低的負(fù)向“加成率效應(yīng)”。具體而言，根據(jù)第(2)、(4)和(6)列結(jié)果顯示，一線和熱點(diǎn)二線城市、二三線城市和其他城市房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率每提升10%的邊際負(fù)向“加成率效應(yīng)”值分別為0.136、0.097和0.022。一線和熱點(diǎn)二線城市僅有15個(gè)，但從樣本量觀察占全樣本23.26%(293480/1261746)，全部70個(gè)大中型城市樣本占比47.43%，正是由于上述高等級(jí)城市企業(yè)較強(qiáng)的負(fù)向“加成率效應(yīng)”提升了全樣本效應(yīng)值，高等級(jí)城市企業(yè)表現(xiàn)出更大“擠出效應(yīng)”，假設(shè)3成立。

表5 住房?jī)r(jià)格上漲對(duì)企業(yè)加成率的影響(分城市級(jí)別回歸結(jié)果)

續(xù)表5

注：Tier1-2、Tier2-3和Others分別表示一線和熱點(diǎn)二線城市、二三線城市和其他城市，*、**和***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平,AR(1)和AR(2)分別表示1階和2階自相關(guān)檢驗(yàn)，Sargan_P表示Sargan檢驗(yàn)P值

(六) 納入投入產(chǎn)出關(guān)聯(lián)度計(jì)量結(jié)果

理論部分分析房?jī)r(jià)上漲可能通過(guò)投入產(chǎn)出聯(lián)系傳導(dǎo)至關(guān)聯(lián)性較大的工業(yè)部門，表6匯報(bào)了對(duì)假設(shè)4的檢驗(yàn)結(jié)果。其中hp_ioratio表示hpgrowth和ioratio的交互項(xiàng)，該變量參數(shù)估計(jì)結(jié)果表示投入產(chǎn)出關(guān)聯(lián)度對(duì)“加成率效應(yīng)”的異質(zhì)性影響。第(1)～(3)、(4)～(5)列分別匯報(bào)了固定效應(yīng)和系統(tǒng)GMM回歸結(jié)果，其中hpgrowth系數(shù)顯著為負(fù)，表明基準(zhǔn)結(jié)果仍然穩(wěn)健，交互項(xiàng)hp_ioratio參數(shù)顯著為負(fù)，證實(shí)投入產(chǎn)出關(guān)聯(lián)度越大的工業(yè)行業(yè)受到的負(fù)向效應(yīng)值更大，根據(jù)第(5)列結(jié)果顯示，直接消耗系數(shù)每提升1%，會(huì)引致該行業(yè)企業(yè)加成率平均下降0.0810。假設(shè)4成立。

表6 住房?jī)r(jià)格上漲對(duì)企業(yè)加成率的影響(納入投入產(chǎn)出關(guān)聯(lián)度)

注：括號(hào)內(nèi)為t值，*、**和***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平,AR(1)和AR(2)分別表示1階和2階自相關(guān)檢驗(yàn)，Sargan_P表示Sargan檢驗(yàn)P值

(七) 不同地區(qū)和要素密集度計(jì)量結(jié)果

除了不同所有制類型可能對(duì)“加成率效應(yīng)”產(chǎn)生異質(zhì)性影響外，不同地區(qū)和要素密集度企業(yè)的這一效應(yīng)值也可能存在差異性，因此有必要檢驗(yàn)上述兩種子樣本分類下的異質(zhì)性“加成率效應(yīng)”。表7匯報(bào)了子樣本異質(zhì)性效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果，其中，第(1)～(3)列匯報(bào)了東部、中部和西部企業(yè)的平均效應(yīng)，總體來(lái)看東部企業(yè)在面臨房?jī)r(jià)上漲時(shí)，負(fù)向“加成率效應(yīng)”更強(qiáng)，其次是西部企業(yè)，中部企業(yè)影響相對(duì)較小，分地區(qū)房?jī)r(jià)上漲情況表現(xiàn)為：東部>西部>中部。因此這一結(jié)果反映了更高房?jī)r(jià)上漲率的東部地區(qū)，企業(yè)更可能產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”，惡化其加成率水平。不同要素密集度的檢驗(yàn)結(jié)果匯報(bào)在第(4)～(6)列中，根據(jù)hpgrowth系數(shù)可知，負(fù)向效應(yīng)值的相對(duì)大小是：資本密集型行業(yè)>勞動(dòng)密集型行業(yè)>技術(shù)密集型行業(yè)，其中技術(shù)密集型行業(yè)的效應(yīng)值不顯著。根據(jù)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，資本密集型行業(yè)占房地產(chǎn)業(yè)投入比重最大，其次是勞動(dòng)密集型行業(yè)。從利潤(rùn)率比較看，技術(shù)密集型行業(yè)利潤(rùn)率和成本費(fèi)用利潤(rùn)率最高，勞動(dòng)密集型行業(yè)最低。理論部分指出“擠出效應(yīng)”總體和房?jī)r(jià)上漲率相對(duì)值呈正相關(guān)，本業(yè)利潤(rùn)率越低，越傾向于轉(zhuǎn)向房地產(chǎn)業(yè)投資。總體而言，子樣本檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)東部地區(qū)和資本密集型企業(yè)在房?jī)r(jià)上漲率較高時(shí)，出現(xiàn)更強(qiáng)的“擠出效應(yīng)”，導(dǎo)致其加成率水平下降更多，假設(shè)5成立。

表7 住房?jī)r(jià)格上漲對(duì)企業(yè)加成率的影響(分地區(qū)、要素密集度回歸結(jié)果)

注：括號(hào)內(nèi)為t值，*、**和***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平,AR(1)和AR(2)分別表示1階和2階自相關(guān)檢驗(yàn)，Sargan_P表示Sargan檢驗(yàn)P值

(八) 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

以上已完成對(duì)前5個(gè)假設(shè)檢驗(yàn)，根據(jù)計(jì)量模型設(shè)定時(shí)的分析，基準(zhǔn)模型設(shè)定可能會(huì)受到遺漏變量?jī)?nèi)生性問(wèn)題影響，子樣本異質(zhì)性檢驗(yàn)中分樣本檢驗(yàn)存在的比較問(wèn)題，均值回歸可能受到極端值影響。上述3點(diǎn)潛在問(wèn)題可能造成計(jì)量結(jié)果偏誤，因此這部分通過(guò)4個(gè)檢驗(yàn)驗(yàn)證前文結(jié)果的穩(wěn)健性。其中包含準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)、工具變量和分位數(shù)回歸等，篇幅限制，結(jié)果備索。

五、 進(jìn)一步分析

(一) 相關(guān)行業(yè)影響：建筑業(yè)、互補(bǔ)品

理論部分假設(shè)4提出房?jī)r(jià)上漲可能通過(guò)投入產(chǎn)出聯(lián)系影響企業(yè)加成率水平，這部分主要討論房?jī)r(jià)上漲對(duì)相關(guān)工業(yè)行業(yè)的影響。對(duì)相關(guān)行業(yè)界定是：一是與房地產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)性最高的水泥、磚瓦、玻璃、陶瓷、金屬制品業(yè)、電線、電纜、光纜和電工器材制造等直接相關(guān)企業(yè)；二是與房地產(chǎn)業(yè)具有較高互補(bǔ)性的家用電器(冰箱、洗衣機(jī)、彩電和空調(diào))、家用電力器具制造、非電力家用器具制造和照明器具制造等行業(yè)。其中表8中的前3列匯報(bào)了直接相關(guān)企業(yè)加成率變動(dòng)情況，交互項(xiàng)hpgdirect顯著為負(fù)，說(shuō)明房?jī)r(jià)上漲率對(duì)直接相關(guān)企業(yè)的負(fù)向“加成率效應(yīng)”更強(qiáng)。后3列結(jié)果顯示交互項(xiàng)hpgcom顯著為負(fù)，即互補(bǔ)品行業(yè)面臨較高房?jī)r(jià)上漲率時(shí)，其加成率水平下降更多。直接相關(guān)企業(yè)由于“潮涌現(xiàn)象”的過(guò)度“市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)”導(dǎo)致加成率下降，也可能因?yàn)槠髽I(yè)較強(qiáng)的“擠出效應(yīng)”惡化加成率水平?；パa(bǔ)品行業(yè)主要是因?yàn)榉康禺a(chǎn)業(yè)繁榮下的“潮涌現(xiàn)象”，使得整個(gè)行業(yè)更偏向競(jìng)爭(zhēng)性。

表8 房?jī)r(jià)上漲對(duì)相關(guān)工業(yè)行業(yè)影響結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為t值，*、**和***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平,AR(1)和AR(2)分別表示1階和2階自相關(guān)檢驗(yàn)，Sargan_P表示Sargan檢驗(yàn)P值

(二) 地區(qū)市場(chǎng)化程度的影響

地區(qū)市場(chǎng)化程度可能對(duì)房?jī)r(jià)上漲率提升的負(fù)向“加成率效應(yīng)”產(chǎn)生條件影響，其作用機(jī)制是透過(guò)合約的有效性和房地產(chǎn)項(xiàng)目公開(kāi)性影響企業(yè)行為。前文分析不同所有制企業(yè)平等競(jìng)爭(zhēng)進(jìn)入房地產(chǎn)業(yè)的前提是地區(qū)房地產(chǎn)業(yè)的公開(kāi)性，因此預(yù)期地區(qū)層面市場(chǎng)化指數(shù)會(huì)影響房?jī)r(jià)沖擊下的“加成率效應(yīng)”。本文使用樊綱等構(gòu)建的省級(jí)市場(chǎng)化指數(shù)(market)研究這一問(wèn)題。其中表9中的hpgmarket和market_pri分別表示房?jī)r(jià)上漲率和市場(chǎng)化指數(shù)、市場(chǎng)化指數(shù)和民營(yíng)企業(yè)交互項(xiàng)，hpgm_pri表示3者交互項(xiàng)。根據(jù)上文分析民營(yíng)企業(yè)較全樣本負(fù)向“加成率效應(yīng)”更大，表9中第(1)～(5)列回歸結(jié)果顯示3重交互項(xiàng)hpgm_pri系數(shù)顯著為負(fù)，這說(shuō)明民營(yíng)企業(yè)在房?jī)r(jià)上漲率提升時(shí)負(fù)向“加成率效應(yīng)”受到市場(chǎng)化指數(shù)顯著條件影響。表9中第(5)列系統(tǒng)GMM結(jié)果顯示，市場(chǎng)化指數(shù)每提升1會(huì)引致民營(yíng)企業(yè)在房?jī)r(jià)上漲率提升10%時(shí)，加成率進(jìn)一步下降0.0036。這一結(jié)果也可解釋東部地區(qū)更強(qiáng)的負(fù)向“加成率效應(yīng)”，總體上看東部地區(qū)市場(chǎng)化指數(shù)更高，民營(yíng)企業(yè)更有可能平等參與房地產(chǎn)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，產(chǎn)生更顯著的“擠出效應(yīng)”，因而加成率惡化情況更為明顯。

表9 地區(qū)市場(chǎng)化程度的影響結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為t值，*、**和***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平,AR(1)和AR(2)分別表示1階和2階自相關(guān)檢驗(yàn)，Sargan_P表示Sargan檢驗(yàn)P值

六、 結(jié)論與政策含義

本文將“擔(dān)保效應(yīng)”和“擠出效應(yīng)”納入統(tǒng)一框架內(nèi)，從加成率視角出發(fā)研究了房?jī)r(jià)上漲對(duì)工業(yè)企業(yè)盈利情況的影響。通過(guò)文獻(xiàn)梳理和理論機(jī)制分析，本文提出了5大命題，通過(guò)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)上述命題進(jìn)行了檢驗(yàn)。

經(jīng)驗(yàn)結(jié)果顯示：(1)基準(zhǔn)回歸顯示房?jī)r(jià)上漲率對(duì)企業(yè)加成率有負(fù)向效應(yīng)，過(guò)快的房?jī)r(jià)上漲率會(huì)惡化企業(yè)盈利水平；(2)不同所有制類型的回歸顯示民營(yíng)企業(yè)受到較強(qiáng)的“擠出效應(yīng)”影響，加成率受房?jī)r(jià)上漲的負(fù)向影響更大，其次是外資企業(yè)，國(guó)有企業(yè)并無(wú)顯著效應(yīng)；(3)不同城市級(jí)別的回歸顯示，一線和熱點(diǎn)二線城市受到的負(fù)向“加成率效應(yīng)”最大，其次是二三線城市，低級(jí)別城市的負(fù)向影響相對(duì)較小；(4)納入投入產(chǎn)出關(guān)聯(lián)度的分析表明，與房地產(chǎn)行業(yè)關(guān)聯(lián)性越強(qiáng)，在房?jī)r(jià)上漲時(shí)加成率下降越大；(5)不同地區(qū)和要素密集度的回歸證實(shí)，東部地區(qū)和資本密集型企業(yè)的負(fù)向“加成率效應(yīng)”更大，技術(shù)密集型企業(yè)并無(wú)顯著影響；(6)對(duì)作用渠道的檢驗(yàn)表明，房?jī)r(jià)上漲時(shí)中國(guó)企業(yè)面臨不顯著的“擔(dān)保效應(yīng)”和“擠出效應(yīng)”，但民營(yíng)企業(yè)研發(fā)投入顯著降低，呈現(xiàn)正向“擠出效應(yīng)”。更為深入的渠道分析證實(shí)，在房?jī)r(jià)上漲率提升時(shí)，企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)率顯著惡化，從價(jià)格和成本兩個(gè)方面降低了加成率水平。同時(shí)，民營(yíng)企業(yè)的新產(chǎn)品產(chǎn)值顯著下降，創(chuàng)新產(chǎn)出明顯減少；(7)對(duì)相關(guān)工業(yè)行業(yè)影響分析說(shuō)明，房?jī)r(jià)上漲對(duì)直接相關(guān)企業(yè)和互補(bǔ)品企業(yè)加成率負(fù)向影響更大；(8)地區(qū)市場(chǎng)化指數(shù)對(duì)房?jī)r(jià)上漲的負(fù)向“加成率效應(yīng)”具有正向條件效應(yīng)，市場(chǎng)化程度越高的地區(qū)，民營(yíng)企業(yè)面臨的負(fù)向效應(yīng)更強(qiáng)。

本文的政策含義在于：(1)進(jìn)一步深化對(duì)房?jī)r(jià)上漲經(jīng)濟(jì)效應(yīng)認(rèn)識(shí)，遏制房?jī)r(jià)過(guò)快上漲，堅(jiān)持住房的居住屬性，以供給調(diào)控和需求調(diào)控相結(jié)合，適當(dāng)增加房地產(chǎn)供給，貫徹“房住不炒”的基本住房政策。本文結(jié)論表明房?jī)r(jià)過(guò)快增長(zhǎng)可能會(huì)降低工業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力水平，制約實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，短期來(lái)看房?jī)r(jià)上漲可能帶來(lái)地方財(cái)政收入增長(zhǎng)，但卻抑制了長(zhǎng)期的實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)潛力，不利于中國(guó)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。(2)針對(duì)不同級(jí)別城市和地區(qū)企業(yè)效應(yīng)異質(zhì)性，應(yīng)強(qiáng)化分類調(diào)控，適度增加高等級(jí)城市和東部地區(qū)住宅土地供應(yīng)，規(guī)范開(kāi)發(fā)、銷售和中介行為，健全購(gòu)租并舉的住房制度，扭轉(zhuǎn)房?jī)r(jià)只漲不跌的預(yù)期。積極探索農(nóng)村集體土地建設(shè)的小產(chǎn)權(quán)房合理、合法上市交易的有效機(jī)制。對(duì)于高等級(jí)城市因?yàn)榭焖俪鞘谢瘜?dǎo)致中心區(qū)和郊區(qū)在教育、醫(yī)療等社會(huì)公共服務(wù)上的顯著差異性，應(yīng)推進(jìn)基礎(chǔ)教育和基本醫(yī)療服務(wù)均等化，去除房地產(chǎn)過(guò)高的附加價(jià)值，使其真正回歸居住屬性。(3)針對(duì)企業(yè)面臨房?jī)r(jià)上漲時(shí)研發(fā)投入顯著下降的情況，應(yīng)進(jìn)一步強(qiáng)化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策，通過(guò)加速折舊和研發(fā)費(fèi)用抵稅等功能性政策增強(qiáng)企業(yè)研發(fā)激勵(lì)。采用激勵(lì)相容的正反兩方面措施，對(duì)于主業(yè)轉(zhuǎn)向房地產(chǎn)的工業(yè)企業(yè)，應(yīng)審慎評(píng)估其補(bǔ)貼和減稅政策適用資格；對(duì)于國(guó)有工業(yè)企業(yè)過(guò)度進(jìn)入房地產(chǎn)市場(chǎng)，各級(jí)國(guó)有資產(chǎn)監(jiān)督管理委員會(huì)應(yīng)采取有效措施進(jìn)行監(jiān)管。政府應(yīng)該進(jìn)一步改善營(yíng)商環(huán)境，加大知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度，適度補(bǔ)貼平臺(tái)型創(chuàng)新實(shí)體，促進(jìn)科研院所創(chuàng)新成果更好產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。針對(duì)當(dāng)前要素成本顯著上升、新技術(shù)革命快速發(fā)展的背景，鼓勵(lì)企業(yè)實(shí)施“機(jī)器換人”等工藝創(chuàng)新，推動(dòng)“互聯(lián)網(wǎng)+”和人工智能等與工業(yè)制造深入融合，提升工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)率水平。同時(shí)，通過(guò)相關(guān)政策將房地產(chǎn)行業(yè)利潤(rùn)率調(diào)整到相對(duì)合理水平，防止大量資金不斷涌入房地產(chǎn)領(lǐng)域形成“棘輪效應(yīng)”，實(shí)現(xiàn)資金在房地產(chǎn)行業(yè)與實(shí)體制造業(yè)間的合理高效配置。(4)根據(jù)不同要素密集度企業(yè)效應(yīng)異質(zhì)性，應(yīng)鼓勵(lì)技術(shù)密集型企業(yè)發(fā)展，深入推進(jìn)“中國(guó)制造2025”戰(zhàn)略，提升工業(yè)企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量和技術(shù)水平，改善其盈利狀況，根本上扭轉(zhuǎn)房?jī)r(jià)上漲對(duì)工業(yè)企業(yè)的“擠出效應(yīng)”，實(shí)現(xiàn)“去庫(kù)存”和企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力提升的政策協(xié)調(diào)。當(dāng)前處于經(jīng)貿(mào)摩擦和轉(zhuǎn)型升級(jí)的疊加期，應(yīng)避免工業(yè)企業(yè)過(guò)度追求業(yè)務(wù)多元化或是無(wú)序轉(zhuǎn)移生產(chǎn)鏈等造成產(chǎn)業(yè)空心化，應(yīng)以供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革為主提升企業(yè)實(shí)體競(jìng)爭(zhēng)力，通過(guò)“一帶一路”沿線等多元對(duì)外開(kāi)放市場(chǎng)提升需求數(shù)量和質(zhì)量，促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。