時(shí)變視角下房價(jià)對制造業(yè)投資影響的再審視

Nguyen Thithuha, 羅雪筠

(1.中國人民大學(xué) 財(cái)政金融學(xué)院， 北京 100872；2.康奈爾大學(xué) 查爾斯·H·戴森應(yīng)用經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院， 美國 紐約 14850)

一、問題的提出

房地產(chǎn)投資作為固定資產(chǎn)投資的重要組成部分，對于一個(gè)國家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有非常重要的影響。尤其是近年來，中國房地產(chǎn)業(yè)的特殊背景更使得房價(jià)及其影響成為關(guān)注的焦點(diǎn)。因此，從時(shí)變視角重新量化審視房價(jià)對于制造業(yè)的影響不僅可以豐富和補(bǔ)充已有相關(guān)宏觀和微觀理論文獻(xiàn)，而且能夠?yàn)橹袊?jīng)濟(jì)發(fā)展和社會問題提供重要的學(xué)術(shù)支撐。

房價(jià)和國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間存在著顯著的相互影響，房地產(chǎn)市場的波動對于宏觀經(jīng)濟(jì)周期的波動具有強(qiáng)烈的帶動作用[1-2]。但是，已有文獻(xiàn)大多從房地產(chǎn)泡沫的角度分析房價(jià)對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的消極影響[3-4]，較少關(guān)注中國房價(jià)的快速變化對其他行業(yè)的影響，房價(jià)的快速上漲導(dǎo)致資金投向房地產(chǎn)行業(yè)，從而對制造業(yè)投資可能會產(chǎn)生負(fù)向影響，在房價(jià)快速上漲的過程中，旨在調(diào)節(jié)制造業(yè)投資的一些貨幣政策可能也會失效。

房地產(chǎn)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的支柱產(chǎn)業(yè)地位一直是爭論的焦點(diǎn)。一方面，自改革開放以來，特別是進(jìn)入21世紀(jì)之后，房地產(chǎn)業(yè)在中國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展過程中發(fā)揮了重要作用(見圖1)。1998年中央政府正式取消福利分房，中國的房地產(chǎn)改革正式拉開序幕，房地產(chǎn)開始市場化進(jìn)程；自2003年起，國家為實(shí)現(xiàn)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的目標(biāo)，多次將房地產(chǎn)行業(yè)稱為“支柱產(chǎn)業(yè)”。此后，中國住宅商品房價(jià)格持續(xù)走高，與此同時(shí)，中國GDP也日益增長。據(jù)此，有研究認(rèn)為，高房價(jià)推動了中國房地產(chǎn)業(yè)的繁榮，房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展又能夠帶動諸多相關(guān)產(chǎn)業(yè)的協(xié)同發(fā)展，因此，房地產(chǎn)業(yè)被視作促進(jìn)中國經(jīng)濟(jì)增長的催化劑[5]。還有研究認(rèn)為，基于中國房地產(chǎn)業(yè)的投入結(jié)構(gòu)、分配結(jié)構(gòu)等特征，中國房地產(chǎn)業(yè)對于國民經(jīng)濟(jì)的帶動作用非常有限。

基于上述爭論，結(jié)合近年來中國房地產(chǎn)市場的新態(tài)勢，中國的房價(jià)是否在一定程度上對制造業(yè)投資產(chǎn)生影響？快速上漲的房價(jià)是否使得資金沒有流向制造業(yè)行業(yè)？本文為了刻畫房價(jià)和制造業(yè)之間的結(jié)構(gòu)性變化，構(gòu)建了TVP-VAR-SV模型，用以驗(yàn)證自2011年以來，在房價(jià)過快增長但增長速度不同的各個(gè)階段，房價(jià)波動對于制造業(yè)投資的影響。本文研究結(jié)果顯示，房價(jià)上漲對制造業(yè)投資產(chǎn)生了顯著的負(fù)向影響，房價(jià)所產(chǎn)生的這種負(fù)向影響在1年左右后達(dá)到最大，且隨著年份的推移，這種負(fù)向影響在房價(jià)波動越劇烈的階段表現(xiàn)越明顯；企業(yè)在股票市場的融資并沒有流入制造業(yè)，而是更多地去追逐房地產(chǎn)市場的高收益；擴(kuò)張貨幣政策帶來的房價(jià)上漲導(dǎo)致貨幣政策對制造業(yè)的調(diào)節(jié)作用失效，長期來看反而使得更多的市場資金流入房地產(chǎn)市場。

這一量化分析結(jié)果不僅揭示了在房價(jià)上漲過快的新背景之下房地產(chǎn)業(yè)過快發(fā)展對于制造業(yè)投資產(chǎn)生的負(fù)向影響，證明了傳統(tǒng)研究中認(rèn)為“高房價(jià)能夠拉動中國經(jīng)濟(jì)增長”觀點(diǎn)[6-7]的局限性，而且也豐富了中國有關(guān)房地產(chǎn)業(yè)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)，尤其是與制造業(yè)之間的實(shí)證研究[8-9]。更重要的是，本文證實(shí)了房價(jià)過快上漲所產(chǎn)生的負(fù)面影響，對“房住不炒”的政策提供了理論支撐。

本研究的主要創(chuàng)新有兩點(diǎn)：一是將房價(jià)與制造業(yè)投資、股票市場、基礎(chǔ)建設(shè)投資和貨幣政策相結(jié)合，著眼于整個(gè)國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中的資本流通路徑，提供更貼近中國整體經(jīng)濟(jì)運(yùn)行實(shí)際情況的影響機(jī)制分析；二是本文所使用的TVP-VAR-SV模型能夠更加穩(wěn)健和靈活地刻畫經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變動，展現(xiàn)各經(jīng)濟(jì)變量在不同時(shí)間不同沖擊下的表現(xiàn)。此外，本文提供的TVP-VAR-SV模型在宏觀經(jīng)濟(jì)問題的研究中也具有更為一般的意義，這一模型的應(yīng)用不僅豐富了現(xiàn)有關(guān)于房地產(chǎn)市場和宏觀經(jīng)濟(jì)之間影響的系列研究，如陳斌開等[10]，更為國內(nèi)學(xué)者順應(yīng)時(shí)代發(fā)展趨勢，動態(tài)地分析宏觀經(jīng)濟(jì)狀況提供了研究方法方面的借鑒。

二、文獻(xiàn)綜述

房地產(chǎn)投資作為固定資產(chǎn)投資的重要組成部分，深刻影響著實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，備受專家學(xué)者以及社會各界的關(guān)注，諸多學(xué)者針對中國房地產(chǎn)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系進(jìn)行了探討。而隨著中國房地產(chǎn)市場價(jià)格持續(xù)走高，尤其是自2011年以來部分大中城市的房價(jià)暴漲，使得房地產(chǎn)業(yè)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的“支柱產(chǎn)業(yè)”地位有待重估。

首先，中國房價(jià)自2003年起持續(xù)走高，住宅商品房平均銷售價(jià)格漲幅接近3倍。日趨高漲的房價(jià)引發(fā)了重要的民生問題[11]；其次，房地產(chǎn)在家庭投資中占比日益提升[12]；此外 ，中國房價(jià)波動的財(cái)富效應(yīng)遠(yuǎn)大于美國[13]。現(xiàn)有研究指出，在這種房地產(chǎn)業(yè)的背景之下，國民消費(fèi)受到了明顯抑制[14]，持續(xù)走高的房價(jià)逐漸成為中國經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康發(fā)展的阻礙因素[15-16]。

王小廣[17]的研究指出，房地產(chǎn)業(yè)并非一種主動性的產(chǎn)業(yè)，而是一種被動性的產(chǎn)業(yè)，就其在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的支柱產(chǎn)業(yè)地位而言，也是被動的。郭峰、洪占卿[18]進(jìn)一步指出，中國國民經(jīng)濟(jì)過度依賴房地產(chǎn)所導(dǎo)致的“產(chǎn)業(yè)空心化”特征會不利于危機(jī)時(shí)期財(cái)政刺激政策的實(shí)施。房價(jià)的持續(xù)走高也在一定程度上使得房地產(chǎn)及其相關(guān)產(chǎn)業(yè)占用了更多的社會經(jīng)濟(jì)資源，而此類產(chǎn)業(yè)通常屬于經(jīng)濟(jì)體中的低效率產(chǎn)業(yè)[10]，房價(jià)所導(dǎo)致的房地產(chǎn)業(yè)占比擴(kuò)大可能會造成資源錯(cuò)配。生產(chǎn)率的提高是經(jīng)濟(jì)增長的最終動力[19-20]，而資源錯(cuò)配會延緩整體生產(chǎn)率的提高，進(jìn)而阻礙中國經(jīng)濟(jì)的持續(xù)健康發(fā)展。

已有研究就新常態(tài)背景下高房價(jià)對于實(shí)體經(jīng)濟(jì)，尤其是對制造業(yè)投資是否造成擠出效應(yīng)展開了相關(guān)討論。擠出效應(yīng)(crowding-out effect)原指增加政府投資對私人投資產(chǎn)生的擠占效應(yīng)，從而導(dǎo)致增加政府投資所帶來的國民收入增加可能會因?yàn)樗饺送顿Y的減少而被全部或部分地抵消。此外，擠出效應(yīng)這一理論框架還被廣泛地應(yīng)用于一種投資的增加導(dǎo)致另一種投資的減少[21-25]。一部分觀點(diǎn)認(rèn)為，高昂的房價(jià)對于制造業(yè)造成了擠出效應(yīng)，并且導(dǎo)致了制造業(yè)在城市間的轉(zhuǎn)移[26-28]。程博[29]指出，這種擠出效應(yīng)主要來自房地產(chǎn)絕對投資規(guī)模擴(kuò)大和擠壓技術(shù)升級融資兩個(gè)方面。肖珂、黃宗遠(yuǎn)[30]的研究也驗(yàn)證了房地產(chǎn)行業(yè)制約了制造業(yè)內(nèi)部技術(shù)創(chuàng)新從而擠出制造業(yè)發(fā)展的這一傳導(dǎo)機(jī)制。然而，陸桂賢、許承明[31]基于外部融資的視角發(fā)現(xiàn)，在排除制造業(yè)自身經(jīng)營狀況對于投資的影響后，房地產(chǎn)投資并沒有對于制造業(yè)投資造成擠出效應(yīng)。此外，諸多學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，房價(jià)上漲對于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的投資是具有拉動效應(yīng)的[7, 32-35]。綜上所述，中國房價(jià)波動是否會對制造業(yè)造成擠出效應(yīng)是一個(gè)實(shí)證問題，已有研究并沒有得出較為普遍的一致結(jié)論。

比較已有研究，本文從時(shí)變視角著手，構(gòu)建TVP-VAR-SV模型，基于2011—2017年20個(gè)大中城市的新建住宅價(jià)格數(shù)據(jù)，分析在房價(jià)過快增長但增長速度不同的各個(gè)階段，房價(jià)波動對于制造業(yè)投資的影響。

三、數(shù)據(jù)來源、指標(biāo)說明及實(shí)證模型

(一)數(shù)據(jù)來源及指標(biāo)說明

本文選取樣本的時(shí)間跨度為2011年1月—2017年6月，20個(gè)大中城市，共計(jì)78個(gè)月的數(shù)據(jù)。具體的指標(biāo)選取說明如下：

貨幣政策(MPt)。選擇廣義貨幣供應(yīng)量M2作為中國貨幣政策的變量。廣義貨幣既包括了流通現(xiàn)金和企業(yè)活期存款，也包括定期存款、居民儲蓄存款和其他存款。中國人民銀行于2011年10月調(diào)整了廣義貨幣供應(yīng)量M2的統(tǒng)計(jì)口徑，加入了住房公積金存款和非存款類金融機(jī)構(gòu)同業(yè)存款兩項(xiàng)。由此可見，廣義貨幣M2的變動能夠較為全面地反映貨幣政策對于經(jīng)濟(jì)各領(lǐng)域的影響。本文選用的M2數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫，并計(jì)算當(dāng)月同比數(shù)據(jù)。

房價(jià)波動(HPt)。國家統(tǒng)計(jì)局于2011年1月起不再發(fā)布全國房屋銷售價(jià)格指數(shù)，轉(zhuǎn)而公布使用了新統(tǒng)計(jì)口徑的70個(gè)大中城市新建住宅價(jià)格指數(shù)。與二手房房價(jià)相比，新建住宅房價(jià)既能反映其背后所包含的近期房地產(chǎn)投資，又能反映市場投機(jī)資金帶來的溢價(jià)作用。本文選用70個(gè)大中城市新建住宅當(dāng)月同比價(jià)格指數(shù)來度量房價(jià)波動，數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫。

制造業(yè)投資(MIt)。制造業(yè)投資的表現(xiàn)反映著一個(gè)經(jīng)濟(jì)體的實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況的好壞。目前中國的制造業(yè)劃分成31類細(xì)分行業(yè)，包含了生活資料、輕工業(yè)和重工業(yè)。因此，制造業(yè)投資能夠較為全面的體現(xiàn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)各個(gè)領(lǐng)域的投資。本文選用的制造業(yè)固定資產(chǎn)投資當(dāng)月同比數(shù)據(jù)來源于CEIC中國數(shù)據(jù)庫。

股票市場(SMt)。股票市場是市場資金的又一大流向，股市的漲跌對于整體經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行有強(qiáng)烈的沖擊作用，對實(shí)體經(jīng)濟(jì)，尤其是制造業(yè)，有著不可替代的影響。本文選用滬深300指數(shù)作為股票市場的代理變量。滬深300指數(shù)覆蓋了中國滬深市場60%左右的市值，具有較強(qiáng)的市場代表性。本文選用的滬深300指數(shù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫，并計(jì)算當(dāng)月同比數(shù)據(jù)。

基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資(IIt)。對整體經(jīng)濟(jì)而言，與制造業(yè)投資相比，基建投資有著擴(kuò)散性、長期性等優(yōu)勢；對于投資者而言，基建投資則有項(xiàng)目投資數(shù)額高、建設(shè)周期長等劣勢。因此，基建投資往往由政府主導(dǎo)，并占用大量的市場資金。本文選用的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)固定資產(chǎn)投資當(dāng)月同比數(shù)據(jù)來源于CEIC中國數(shù)據(jù)庫。

上述變量均使用了當(dāng)月同比的數(shù)據(jù)，具體描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示①。由表1可見，M2當(dāng)月同比的均值在13.177%，最大值為17.200%，最小值為9.400%，可以看出本文所選時(shí)間段中，中國的貨幣政策相對較為寬松，這也便于本文探究較為寬松的貨幣政策下，資本最終流向了哪一行業(yè)。70個(gè)大中城市新建住宅當(dāng)月同比價(jià)格指數(shù)均值為9.822%，最大值為31.500%，最小值為-4.000%。說明房價(jià)變化幅度較大，房價(jià)在選取期間存在較大的波動，這也為本文識別房價(jià)變動所產(chǎn)生的影響提供了研究條件。制造業(yè)固定資產(chǎn)投資當(dāng)月同比均值為17.016%，滬深300指數(shù)當(dāng)月同比均值為5.510%，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)固定資產(chǎn)投資當(dāng)月同比的均值為16.820%。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

(二)實(shí)證模型設(shè)定

本文構(gòu)建的實(shí)證分析模型為TVP-VAR-SV模型。首先，引入一個(gè)基本的結(jié)構(gòu)性向量自回歸模型(SVAR)：

Ayt=F0+F1yt-1+…+Fpyt-p+μtt=p+1,…,n

(1)

其中，p為模型的滯后期，yt為k×1的向量矩陣，F(xiàn)0為k×1的參數(shù)矩陣，A和F1,F2，…,Fp均為k×k的系數(shù)矩陣，μt則為k×1的結(jié)構(gòu)性沖擊。假定，μt～N(0，∑∑)，其中∑為主對角陣，滿足：

(2)

同時(shí)，設(shè)定A為主對角線值為1的下三角矩陣，矩陣如下：

(3)

而式(1)可以進(jìn)一步改寫成簡化式VAR模型：

yt=B0+B1yt-1+…+Bpyt-p=Xtβ+A-1∑εt,ε1～N(0,Ik)t=p+1,…,n

(4)

式中，Bi=A-1Fi(i=0,1,…,p)；Xt=Ik?(1,yt-1,…,yt-p)，?表示克羅內(nèi)克積；β為Bi矩陣中的元素所組成的(k2p+k)×1向量矩陣。由此，我們得到了一個(gè)可以擴(kuò)展的TVP-VAR-SV模型。

因此，模型中所有的隨機(jī)項(xiàng)及其滿足的分布如下：

(5)

本文定義向量：yt=[MPtHPtMItSMtIIt]，其中MPt表示貨幣政策，HPt表示房價(jià)波動，MIt表示制造業(yè)投資，SMt表示股票市場，IIt表示基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資。本文用貨幣政策來刻畫整個(gè)市場資金供給的寬松程度；選擇加入股票市場是因?yàn)閭鹘y(tǒng)經(jīng)濟(jì)中股票市場應(yīng)該為制造業(yè)投資的融資起到服務(wù)作用，而近年來“脫實(shí)向虛”的表現(xiàn)說明，企業(yè)通過股票市場獲得的融資反而可能流入了房地產(chǎn)市場；選擇加入基建投資是因?yàn)榛ㄍ顿Y作為政府政策主導(dǎo)的一大類投資往往能夠反應(yīng)國民經(jīng)濟(jì)大背景下政府對投資資金的影響。具體的數(shù)據(jù)處理在后文給出。

相對于參數(shù)固定的傳統(tǒng)VAR模型而言，TVP-VAR-SV不僅估計(jì)了每個(gè)時(shí)點(diǎn)時(shí)變的參數(shù)，而且加入了隨機(jī)項(xiàng)讓參數(shù)能夠更靈活地去逼近真實(shí)的情況，因此能更加有效、準(zhǔn)確地刻畫出貨幣政策、房價(jià)波動、制造業(yè)投資、股票市場和基建投資等變量之間相互變動的動態(tài)關(guān)系。但是復(fù)雜隨機(jī)波動的引入也讓模型的估計(jì)變得更加困難。借鑒Nakajima[37-38]，可以使用馬爾科夫鏈蒙特卡洛(MCMC)的方法對TVP-VAR-SV模型進(jìn)行估計(jì)。

四、實(shí)證結(jié)果及分析

(一)模型參數(shù)檢驗(yàn)

在進(jìn)行TVP-VAR-SV模型估計(jì)前，本文首先對廣義貨幣供應(yīng)量M2、制造業(yè)當(dāng)月投資、滬深300指數(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)當(dāng)月投資進(jìn)行了當(dāng)月同比增長率的計(jì)算，70個(gè)大中城市新建住宅當(dāng)月同比價(jià)格指數(shù)已經(jīng)表示了房價(jià)的當(dāng)月同比增長率。各序列②具體的波動情況如圖2所示，本文對于核心關(guān)注的房價(jià)波動和制造業(yè)投資這兩個(gè)序列進(jìn)行了加粗處理?？梢园l(fā)現(xiàn)，房價(jià)的波動幅度有緩慢上升的趨勢，制造業(yè)投資同比增長率逐漸下滑，波動也逐漸趨于穩(wěn)定。

表2 模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果

均值接近參數(shù)真實(shí)值。由此可見，本文所用模型的參數(shù)模擬結(jié)果有效。

圖3顯示了模型參數(shù)估計(jì)的具體結(jié)果。其中a-1～a-6表示各個(gè)參數(shù)的自相關(guān)性，結(jié)果表明各個(gè)參數(shù)不存在自相關(guān)性。b-1～b-6表示20 000次抽樣所得到的參數(shù)估計(jì)結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)大部分抽樣獲得的參數(shù)估計(jì)均分布在一定的范圍內(nèi)，異常值較少。c-1～c-6則表示估計(jì)參數(shù)的后驗(yàn)概率密度分布。

(二)時(shí)變(time-varying)隨機(jī)波動分析

圖4分別為本文關(guān)注的房價(jià)波動和制造業(yè)投資的隨機(jī)波動項(xiàng)(SV)后驗(yàn)分布圖。可以發(fā)現(xiàn)房價(jià)的隨機(jī)波動項(xiàng)隨著月份的推移有緩慢擴(kuò)大的趨勢，這一趨勢和圖1給出的直觀結(jié)果相吻合。從中國政府制定的相關(guān)政策事實(shí)來看，2011年1月26日，國務(wù)院出臺了《國務(wù)院辦公廳關(guān)于切實(shí)穩(wěn)定住房價(jià)格的通知》(簡稱“新國八條”)指導(dǎo)全國樓市，在稅收政策和住房信貸政策等方面進(jìn)行了調(diào)控，使2011年一線城市的房價(jià)增速一直穩(wěn)定在5%以下的溫和增長空間內(nèi)。而2012年甚至出現(xiàn)了全年-1.0%左右的負(fù)增長。進(jìn)入2013年，一線城市開始迎來房價(jià)上漲，2013年2月國務(wù)院出臺了《國務(wù)院辦公廳關(guān)于繼續(xù)做好房地產(chǎn)市場調(diào)控工作的通知》(簡稱“國五條”)重申堅(jiān)持執(zhí)行以限購限貸為核心的調(diào)控政策。在調(diào)控政策的壓制下，2014年房價(jià)增速開始下滑，9月份第一次出現(xiàn)同比負(fù)增長，政府政策出現(xiàn)逆轉(zhuǎn)。2014年9月央行出臺房貸新政，限購政策全面松動。2015年、2016年中央多輪會議均釋放有利于房市發(fā)展的信號，一線城市房價(jià)上漲的幅度更大。到2016年12月，中央提出“房子是用來住的，不是用來炒的”，房價(jià)上漲增速開始出現(xiàn)下滑。綜上所述，2011—2012年、2013—2014年、2015—2017年這三輪漲跌的幅度一次比一次大，房價(jià)波動的劇烈程度也一次高過一次。這種一輪高過一輪的上漲以較為穩(wěn)定的預(yù)期符合了投機(jī)資本的逐利需求，讓更多的市場資金試圖通過房市的價(jià)差進(jìn)行套利，住房的金融屬性也愈加提升。

從制造業(yè)投資隨機(jī)波動項(xiàng)的分布來看，隨著時(shí)間的推移，制造業(yè)隨機(jī)波動的程度逐漸下降，趨于穩(wěn)定。結(jié)合圖2，2011年制造業(yè)投資當(dāng)月同比增速在18.7%和52.6%之間波動，幅度較大。2012年起制造業(yè)投資當(dāng)月同比增速開始出現(xiàn)緩慢的波動下降，2014年開始出現(xiàn)個(gè)位數(shù)增長率，2015年全年幾乎均為個(gè)位數(shù)增長率，2016年6月甚至出現(xiàn)負(fù)增長率。增長率的不斷下滑以及增長率波動幅度的不斷收緊很好的反應(yīng)在了圖4的后驗(yàn)分布圖中。結(jié)合近年來中國經(jīng)濟(jì)走勢，中國GDP增速下滑最大的一年④也正是制造業(yè)投資隨機(jī)項(xiàng)后驗(yàn)分布下滑最大的一年，而之后出臺的救市政策也正是表明了政府企圖在經(jīng)濟(jì)下行周期時(shí)用房地產(chǎn)業(yè)去帶動整體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。再結(jié)合上文對房市的分析，2014年起出臺的大量救市政策為房地產(chǎn)的發(fā)展增添了活力，而制造業(yè)投資從此陷入低迷。因此，房價(jià)波動帶來的房地產(chǎn)市場金融屬性增加很有可能讓大量資金以投資房市為首要目標(biāo)，從而擠出了制造業(yè)投資。

(三)時(shí)變(time-varying)脈沖響應(yīng)分析

在模型參數(shù)估計(jì)基礎(chǔ)上，針對本文所要討論的問題，我們接著使用TVP-VAR-SV模型估計(jì)兩類不同的時(shí)變脈沖響應(yīng)函數(shù)。

首先，我們分析制造業(yè)受到其他各個(gè)因素沖擊時(shí)的脈沖反應(yīng)情況。圖5展示了每個(gè)時(shí)點(diǎn)上，提前1個(gè)季度(3個(gè)月)、半年(6個(gè)月)和1年(12個(gè)月)的HP、MP、SM以及II單位沖擊對MI的影響效果；圖6展示了2011年6月、2012年6月、2016年6月和2016年12月四個(gè)時(shí)間點(diǎn)上，HP、MP、SM以及II單位沖擊對MI持續(xù)18個(gè)月的影響效果。其中，前兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)位于房價(jià)波動較為平穩(wěn)的2011—2012年，后兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)位于房價(jià)上漲最為劇烈的2014—2017年。

根據(jù)圖5和圖6中房價(jià)波動對制造業(yè)投資的影響(εHP↑→MI)，房價(jià)上升沖擊時(shí)間提前的越早，對于制造業(yè)投資的擠出效應(yīng)越強(qiáng)，大部分月份提前1年的擠出效應(yīng)達(dá)到了-0.6；房價(jià)上升對于制造業(yè)投資的沖擊在延遲2個(gè)月后產(chǎn)生擠出效應(yīng)，而且房價(jià)上漲越劇烈的階段，擠出效應(yīng)更加明顯。根據(jù)圖5和圖6中貨幣政策對制造業(yè)投資的影響(εMP↑→MI)，貨幣政策對于制造業(yè)投資的正向傳遞會隨著時(shí)間的推移不斷減弱，部分時(shí)點(diǎn)提前1年的沖擊為負(fù)向；寬松的貨幣政策在短期內(nèi)對制造業(yè)投資有著正向促進(jìn)作用，但是10～12個(gè)月以后轉(zhuǎn)為負(fù)向影響，說明寬松的貨幣政策在一年后并沒有流入到制造業(yè)中，反而流向了漲幅較快的房地產(chǎn)業(yè)。根據(jù)圖5和圖6中股票市場對制造業(yè)投資的影響(εSM↑→MI)，股票市場的增長并沒有對制造業(yè)的發(fā)展起到積極作用，反而產(chǎn)生了擠出效應(yīng)；房價(jià)波動較為平緩的時(shí)期，股票市場對于制造業(yè)投資的擠出效應(yīng)較小，房價(jià)波動較為劇烈的時(shí)期擠出效應(yīng)則較大。根據(jù)圖5和圖6中基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資對制造業(yè)投資的影響(εII↑→MI)，基建投資對于制造業(yè)投資的擠出效應(yīng)較為穩(wěn)定，且隨時(shí)間的推移逐漸加大。

(四)出現(xiàn)這些沖擊的經(jīng)濟(jì)學(xué)原因分析

1.房價(jià)波動對于制造業(yè)投資的沖擊

以提前1年的沖擊為分析對象，2011—2014年9月，國家發(fā)布的房市政策以調(diào)控打壓為主，這段時(shí)間房價(jià)上漲對于制造業(yè)的擠出效應(yīng)不斷下降；2014年9月之后，房市政策開始以救市政策為主，房價(jià)上漲對制造業(yè)的擠出效應(yīng)逐漸增強(qiáng)并再次穩(wěn)定在-0.6左右。以持續(xù)18個(gè)月的沖擊為分析對象，房價(jià)上升后制造業(yè)投資并不會出現(xiàn)立刻下滑，在2個(gè)月的延遲之后，資金開始更多地流向房地產(chǎn)市場，制造業(yè)投資才出現(xiàn)了被擠出的現(xiàn)象。因此，本文認(rèn)為，救市政策的實(shí)施讓房價(jià)的波動更加劇烈，而劇烈的房價(jià)波動則讓投機(jī)資本的投資者形成了較為穩(wěn)定的房價(jià)預(yù)期，從而使房價(jià)波動對制造業(yè)投資的擠出效應(yīng)更加明顯。

2.貨幣政策對于制造業(yè)投資的沖擊

貨幣政策是政府干預(yù)整體經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的兩大手段之一，寬松的貨幣政策能夠?yàn)榻?jīng)濟(jì)體提供更加充足的資金供給，從而降低各個(gè)領(lǐng)域資金獲取的成本，對經(jīng)濟(jì)起到積極的作用。本文的沖擊表明，從短期來看，央行增加的貨幣供給對制造業(yè)投資產(chǎn)生了積極的作用，說明短期內(nèi)大量的資金支撐起了制造業(yè)投資的增長；但是從長期來看，貨幣供給的正向沖擊最后呈現(xiàn)負(fù)向作用，說明市場在適應(yīng)貨幣政策對于整體經(jīng)濟(jì)的沖擊之后，市場根據(jù)逐利原則自發(fā)地對資金進(jìn)行了二次分配，而分配的結(jié)果是制造業(yè)投資受到了擠出。說明，從短期來看，寬松貨幣政策推動了制造業(yè)投資；從長期來看，寬松的貨幣政策反而擠出了制造業(yè)投資。

3.股票市場對于制造業(yè)投資的沖擊

整體而言，股票市場的上升對于制造業(yè)投資所產(chǎn)生的是擠出效應(yīng)。在正常的經(jīng)濟(jì)周期下，股票市場作為企業(yè)間接融資的主要手段之一，可以為企業(yè)進(jìn)一步發(fā)展所需的投資提供大量的資金來源，因此，在健康的資本市場中，股票市場的上升應(yīng)該是制造業(yè)投資上升的一個(gè)先行指標(biāo)。然而，自2011年以來，中國股票市場所扮演的角色卻一直是制造業(yè)投資的擠出者。股票市場的上升表明資金流入股票市場，發(fā)生擠出效應(yīng)的原因極有可能是這些流入股票市場的資金并沒有促進(jìn)制造業(yè)的投資。那么，股票市場上升及其對于制造業(yè)投資的擠出背后到底有著怎樣的故事呢？

綜上所述，房價(jià)上漲對于制造業(yè)投資產(chǎn)生了擠出效應(yīng)，寬松的貨幣政策和股票市場上漲對于制造業(yè)的擠出效應(yīng)則需要進(jìn)一步分析其背后的作用機(jī)制。

(五)進(jìn)一步探究寬松貨幣政策和股票市場上漲對制造業(yè)產(chǎn)生擠出效應(yīng)的原因分析

1.房價(jià)波動受到?jīng)_擊時(shí)的脈沖反應(yīng)情況分析

圖7展示了每個(gè)時(shí)點(diǎn)上，提前1個(gè)季度(3個(gè)月)、半年(6個(gè)月)和1年(12個(gè)月)的MP、SM、II以及MI單位沖擊對HP的影響效果；圖8展示了2011年6月、2012年6月、2016年6月和2016年12月四個(gè)時(shí)間點(diǎn)上，MP、SM、II以及MI單位沖擊對HP持續(xù)18個(gè)月的影響效果，其中前兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)位于房價(jià)波動較為平穩(wěn)的2011—2012年，后兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)位于房價(jià)波動最為劇烈的2014—2017年。

根據(jù)圖7和圖8貨幣政策對于房價(jià)波動的沖擊(εMP↑→HP)，提前1年的寬松貨幣政策比提前1季度或半年的寬松貨幣政策對于房價(jià)的正向沖擊更大；寬松貨幣政策對于房價(jià)的提升作用先增加后減弱。根據(jù)圖7和圖8股票市場對于房價(jià)波動的沖擊(εSM↑→HP)，股票市場的增長對于房價(jià)的增長起到了促進(jìn)作用，且提前6個(gè)月的沖擊對房價(jià)的正向促進(jìn)作用最大；股票市場的發(fā)展從短期和長期均促進(jìn)了房價(jià)的上漲，這種促進(jìn)作用在房價(jià)波動劇烈時(shí)期更加明顯。根據(jù)圖7和圖8制造業(yè)投資對于房價(jià)的沖擊(εMI↑→HP)，房價(jià)波動穩(wěn)定時(shí)期制造業(yè)對于房價(jià)的擠出效應(yīng)較大，房價(jià)波動劇烈時(shí)期這種擠出效應(yīng)則較小。根據(jù)圖7和圖8基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資對于房價(jià)的沖擊(εII↑→HP)，基建投資提前一年的單位正向沖擊可以提升房價(jià)，提前1季度或半年的單位正向沖擊則會降低房價(jià)，符合基建項(xiàng)目當(dāng)期擠出房價(jià)，項(xiàng)目完工后逐漸提升房價(jià)的邏輯。

2.寬松貨幣政策推動房價(jià)擠出制造業(yè)投資的因素分析

央行增加的貨幣供給短期內(nèi)會流向經(jīng)濟(jì)的各個(gè)領(lǐng)域，這就意味著短期內(nèi)也會抬高房價(jià)[38]?；谑袌龅闹鹄瓌t，房價(jià)上漲能夠影響資金在二次分配中的流向。抬高房價(jià)最終成為房價(jià)上漲的穩(wěn)定預(yù)期，并吸引大量原本在制造業(yè)的資金流向房地產(chǎn)市場。換言之，央行寬松貨幣政策導(dǎo)致的房價(jià)上漲讓貨幣政策對制造業(yè)的調(diào)節(jié)作用失去效果。

3.股票市場融資推動房價(jià)擠出制造業(yè)投資的因素分析

股票市場的上升明顯地提升了房價(jià)，盡管這種影響在8個(gè)月后逐漸下降，但是卻始終起到了正向影響作用。股票市場上升提升房價(jià)這一現(xiàn)狀說明企業(yè)通過股票市場獲得融資后將資金投入了房地產(chǎn)市場并推動了房價(jià)的上漲。結(jié)合股票市場對于制造業(yè)投資(εSM↑→MI)沖擊的分析，本文認(rèn)為，股票上漲對于制造業(yè)投資產(chǎn)生的擠出效應(yīng)原因之一在于，企業(yè)在股市獲得的融資沒有用于促進(jìn)制造業(yè)投資，而是和更多的自有資金一起進(jìn)入投資回報(bào)率更高的房地產(chǎn)市場。換言之，房地產(chǎn)市場的高額投資回報(bào)率讓股票市場的融資作用成為房價(jià)擠出制造業(yè)投資的推波助瀾者。

五、結(jié)論及啟示

本文利用TVP-VAR-SV模型將2011年以來影響資金來源的廣義貨幣存量M2、影響資金流向的股票市場、受政府政策影響較大的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資、反映房地產(chǎn)市場泡沫溢價(jià)的70個(gè)大中城市新建住宅價(jià)格指數(shù)和反映實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的制造業(yè)投資等因素進(jìn)行綜合分析。本文認(rèn)為，近些年房地產(chǎn)業(yè)的過快發(fā)展，使得房地產(chǎn)業(yè)已經(jīng)不再能夠帶動其他產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。相反，房地產(chǎn)業(yè)的這種過快發(fā)展吸引了更多資源的涌入，對其他產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生了擠出效應(yīng)，尤其是對于實(shí)體經(jīng)濟(jì)當(dāng)中制造業(yè)投資的擠出更為明顯。主要研究結(jié)論如下：

第一，房價(jià)上漲對于制造業(yè)投資的擠出效應(yīng)明顯，這種擠出效應(yīng)隨著時(shí)間的推移不斷加強(qiáng)，并在1年左右后達(dá)到最大，而在房價(jià)上升越劇烈的階段這種擠出效應(yīng)越明顯。由此可見，在制造業(yè)投資回報(bào)率較低的情況下，一旦投資者形成房價(jià)上漲的預(yù)期，那么大量資本流入房地產(chǎn)市場就是一個(gè)持續(xù)、多期的過程。在房價(jià)上漲更為劇烈的階段，這種高預(yù)期收益的驅(qū)動力就更強(qiáng)，從而會有更多的市場資金進(jìn)入房地產(chǎn)市場。

第二，寬松貨幣政策抬升了房價(jià)，讓市場根據(jù)逐利原則自發(fā)地對資金進(jìn)行二次分配。在這一過程中，寬松貨幣政策反而吸引了更多資金流向房地產(chǎn)市場，擠出了制造業(yè)投資。央行寬松貨幣政策導(dǎo)致的房價(jià)上漲讓貨幣政策對于制造業(yè)的調(diào)節(jié)作用失去效果。

第三，企業(yè)在股市獲得的融資很可能沒有用于促進(jìn)制造業(yè)投資，而是和更多的自有資金一起進(jìn)入投資回報(bào)率更高的房地產(chǎn)市場。即房地產(chǎn)市場的高額投資回報(bào)率讓股票市場的融資成為房地產(chǎn)投資擠出制造業(yè)投資的推波助瀾者。

根據(jù)以上實(shí)證研究的結(jié)果，本文試從兩個(gè)方面提出中國房地產(chǎn)市場發(fā)展的相關(guān)建議：第一，控制房價(jià)預(yù)期。政府應(yīng)該運(yùn)用宏觀調(diào)控手段，積極引導(dǎo)投資者對于房地產(chǎn)市場的合理預(yù)期，結(jié)合貨幣政策和財(cái)政政策等方式，實(shí)現(xiàn)宏觀政策的有效傳導(dǎo)，為當(dāng)前過熱的房地產(chǎn)市場預(yù)期降溫。有效預(yù)防股市融資、投資者資金等過量涌入房地產(chǎn)市場，從而擠出制造業(yè)投資，導(dǎo)致資源錯(cuò)配。第二，經(jīng)濟(jì)下行周期房地產(chǎn)不可依賴。當(dāng)前，中國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入了新常態(tài)，經(jīng)濟(jì)增速放緩，處于經(jīng)濟(jì)下行周期。借鑒美國羅斯福新政，政府在經(jīng)濟(jì)下行時(shí)期應(yīng)該對于市場實(shí)行必要的經(jīng)濟(jì)干預(yù)，但是，就中國現(xiàn)狀而言，政府的干預(yù)政策不應(yīng)該依賴于房地產(chǎn)業(yè)，而應(yīng)該重點(diǎn)轉(zhuǎn)向經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型，通過產(chǎn)業(yè)升級帶動實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，在實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級的過程中，企業(yè)將找到新的盈利模式，進(jìn)而帶動制造業(yè)的復(fù)蘇。

注 釋：

①具體數(shù)值為取百分比后的數(shù)值，比如10%記作10。

②如無其他說明，文中出現(xiàn)的MP、MI、SM、II將分別表示廣義貨幣供應(yīng)量M2、制造業(yè)當(dāng)月投資、滬深300指數(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)當(dāng)月投資的當(dāng)月同比；HP將表示70個(gè)大中城市新建住宅當(dāng)月同比價(jià)格指數(shù)。

④GDP增速從2011年的9.5%下降至2012年的7.9%。