房?jī)r(jià)上漲、房地產(chǎn)擴(kuò)張與高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展
——基于省級(jí)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究

傅東平，彭政欽

（1.貴州財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，貴陽(yáng) 500025；2.西南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，重慶 400715）

一、引言

黨的十九大報(bào)告提出，“我國(guó)經(jīng)濟(jì)已由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段”。十九屆四中全會(huì)進(jìn)一步提出：“堅(jiān)持和完善社會(huì)主義基本經(jīng)濟(jì)制度，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展”。本文認(rèn)為其中的“高質(zhì)量發(fā)展”是指我國(guó)經(jīng)濟(jì)已經(jīng)從依靠增加物質(zhì)資源消耗的粗放型增長(zhǎng)，轉(zhuǎn)變?yōu)橐揽考夹g(shù)進(jìn)步、改善管理和提高勞動(dòng)者素質(zhì)的集約型增長(zhǎng)。全面提升科技創(chuàng)新能力，發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，優(yōu)化我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵。高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)不斷發(fā)展過(guò)程中，土地資源作為重要投入要素，其稀缺性日益顯現(xiàn)，不斷推高高新技術(shù)企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本，成為制約高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要因素。房地產(chǎn)業(yè)以土地要素為基礎(chǔ)進(jìn)行開發(fā)，是中國(guó)使用土地資源最多的行業(yè)之一。自1998 年實(shí)施住房市場(chǎng)改革和土地供給制度改革以來(lái)，商品房銷售量與銷售價(jià)格同步上升。商品房?jī)r(jià)格不斷上漲，推動(dòng)房地產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展，不斷擠占有限的土地資源。據(jù)經(jīng)濟(jì)社會(huì)大數(shù)據(jù)研究統(tǒng)計(jì)，全國(guó)商品房平均價(jià)格已由1999 年的2053 元/平方米上漲至2018 年的12618 元/平方米。

高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展和房?jī)r(jià)快速上漲并持續(xù)同存是近年我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一個(gè)突出現(xiàn)象，這是我國(guó)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的必然結(jié)果，還是二者之間存在某種重要關(guān)聯(lián)？房?jī)r(jià)的快速上漲，房地產(chǎn)業(yè)的快速擴(kuò)張是否會(huì)對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的不同方面產(chǎn)生影響？從房?jī)r(jià)上漲與高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)系來(lái)看，房?jī)r(jià)上漲提高房地產(chǎn)業(yè)的利潤(rùn)水平，拉動(dòng)房地產(chǎn)業(yè)擴(kuò)張，帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，一定程度上促進(jìn)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。但由于房地產(chǎn)業(yè)利潤(rùn)增加，吸引資源流向房地產(chǎn)業(yè)，對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生“擠出”效應(yīng)，導(dǎo)致資源在房地產(chǎn)業(yè)和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)中出現(xiàn)錯(cuò)配。同時(shí)，高房?jī)r(jià)擠占家庭可支配收入，減少家庭的消費(fèi)行為，對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展也會(huì)產(chǎn)生一定抑制作用?？梢?，房?jī)r(jià)上漲會(huì)引起要素資源在房地產(chǎn)業(yè)和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)之間相互流動(dòng)，可能會(huì)對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生重要影響。從房?jī)r(jià)上漲的角度探討我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)之間的關(guān)聯(lián)，有利于更好地理解房?jī)r(jià)上漲對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響，提出高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展的對(duì)策。

就房?jī)r(jià)波動(dòng)與高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響研究，還分散在不同的文獻(xiàn)中。概括起來(lái)，主要包括幾個(gè)方面：一是房?jī)r(jià)上漲引起企業(yè)抵押資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)，影響企業(yè)投資，放大商業(yè)周期。在一個(gè)契約不完全的經(jīng)濟(jì)中，經(jīng)濟(jì)學(xué)家很久以前就意識(shí)到，諸如擁有房地產(chǎn)之類的抵押品可以使企業(yè)借入更多資金，從而進(jìn)行更多的投資（Barro，1976；Stiglitz 和Weiss，1981；Hart 和Moore，1994）。宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)家很快意識(shí)到這種投資的變化通過(guò)相關(guān)渠道放大了商業(yè)周期效應(yīng)（Bernanke 和Gertler，1987；Kiyotaki 和Moore，1997），通過(guò)房產(chǎn)抵押引起企業(yè)投資波動(dòng)的“渠道”效應(yīng)是造成大蕭條嚴(yán)重程度的主要原因（Bernanke，1983）。在存在融資摩擦的情況下，企業(yè)使用可質(zhì)押資產(chǎn)作為抵押品為新項(xiàng)目融資，房地產(chǎn)價(jià)值的波動(dòng)會(huì)改善企業(yè)的融資環(huán)境（Krishnamurthy 和Caballero，2005），對(duì)企業(yè)投資產(chǎn)生巨大影響（Chaney et al，2012）。通過(guò)分析土地價(jià)值、建筑成本和總體房?jī)r(jià)、供求指標(biāo)，空置率和房?jī)r(jià)與租金比率等發(fā)現(xiàn)，中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)存在很大挑戰(zhàn)，整個(gè)市場(chǎng)的供需不平衡量存在很大的異質(zhì)性，但即使是像北京這樣具有強(qiáng)大基礎(chǔ)水平的市場(chǎng)，也應(yīng)被視為具有風(fēng)險(xiǎn)（Wu et al，2016）。然而，基于中國(guó)的國(guó)有及非國(guó)有企業(yè)數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)研究，沒(méi)有發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)抵押價(jià)值變化附帶的渠道效應(yīng)，但這一結(jié)果并不意味著潛在的房地產(chǎn)泡沫不會(huì)對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生負(fù)面影響（Wu et al，2013）。余靜文等（2015）利用中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)和35 個(gè)大中城市宏觀數(shù)據(jù)研究表明，在房?jī)r(jià)快速增長(zhǎng)和房地產(chǎn)快速擴(kuò)張的背景下，社會(huì)資源將流入到房地產(chǎn)部門，減少企業(yè)的資金供給，抑制企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新水平，減少企業(yè)投資。Miao 和Wang（2012）、王文春和榮昭（2014）以及張杰等（2016）也得出相似結(jié)論。

二是房?jī)r(jià)上漲作用人力資本積累。一直以來(lái)，房?jī)r(jià)水平與城市人力資本和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系緊密，人力資本下降和城市衰退是低房?jī)r(jià)地區(qū)的顯著特征（Glaeser 和Gyourko，2005）。人力資本水平較高的地區(qū)，房?jī)r(jià)相對(duì)較高，且比較穩(wěn)定，房?jī)r(jià)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)更?。―i Venti，2009）。主要體現(xiàn)在人力資本水平在逐漸提升的過(guò)程中造成全社會(huì)對(duì)稀缺產(chǎn)品的占有意識(shí)提高（王先柱和駱永民，2013）和人力資本規(guī)模擴(kuò)張形成的空間集聚效應(yīng)（陳斌開和張川川，2016）。然而，也有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，房?jī)r(jià)的加速上漲會(huì)對(duì)人力資本產(chǎn)生擠出效應(yīng)（Chan，2001；Shan，2010；王盛，2018）。比如過(guò)高的房?jī)r(jià)顯著地提高了大學(xué)畢業(yè)生離開本地就業(yè)的概率，且對(duì)教育背景和家庭背景較弱的學(xué)生影響更大（宋弘和吳茂華，2020）。但我國(guó)幅員遼闊，經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在地區(qū)性差異，籠統(tǒng)的對(duì)全國(guó)樣本進(jìn)行分析，得出的結(jié)論并不具有地區(qū)代表性。駱永民和劉艷華（2011）利用1998—2008 年省級(jí)面板數(shù)據(jù)分區(qū)域?qū)嵶C研究發(fā)現(xiàn)，房?jī)r(jià)波動(dòng)對(duì)人力資本的影響，在東部地區(qū)表現(xiàn)為正，中部地區(qū)不顯著，而西部地區(qū)為負(fù)。其中，高房?jī)r(jià)在中部、西部和東部地區(qū)對(duì)科研人才集聚存在“U”型結(jié)構(gòu)（孫文浩和張益豐，2020）。

三是房?jī)r(jià)波動(dòng)導(dǎo)致社會(huì)資金錯(cuò)配。房?jī)r(jià)上漲增加企業(yè)融資約束，擠占研發(fā)創(chuàng)新資金，降低企業(yè)創(chuàng)新投入傾向。從信貸角度來(lái)看，房地產(chǎn)業(yè)在擴(kuò)張過(guò)程中，房?jī)r(jià)上漲會(huì)使房地產(chǎn)產(chǎn)生泡沫，金融機(jī)構(gòu)更傾向于將資金提供給高收益、低風(fēng)險(xiǎn)的房地產(chǎn)業(yè)，從而擠占企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新資金（劉建江和石大千，2019）；從企業(yè)角度來(lái)看，企業(yè)為緩解外部融資約束，快速提升利潤(rùn)水平，傾向于把有限資金投入泡沫產(chǎn)生的房地產(chǎn)部門，降低企業(yè)創(chuàng)新投入傾向（Miao 和Wang，2012；Chaney et al，2012）。之后，我國(guó)學(xué)者從實(shí)證角度對(duì)此結(jié)論進(jìn)行了驗(yàn)證，并發(fā)現(xiàn)在工業(yè)企業(yè)中表現(xiàn)得更為明顯（王文春和榮昭，2014；張杰等，2016）。學(xué)者進(jìn)一步考慮房?jī)r(jià)蔓延的空間效應(yīng)發(fā)現(xiàn)，房?jī)r(jià)波對(duì)還對(duì)周邊城市的創(chuàng)新水平產(chǎn)生了抑制作用（余泳澤和張少輝，2017）。

現(xiàn)有相關(guān)研究雖分散在不同的文獻(xiàn)之中，但就房?jī)r(jià)波動(dòng)、房地產(chǎn)投資對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的作用機(jī)制進(jìn)行了多方面的探討，為本文奠定了良好的研究基礎(chǔ)。在此基礎(chǔ)上，本文利用省級(jí)面板數(shù)據(jù)實(shí)證檢驗(yàn)房?jī)r(jià)上漲對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響和作用機(jī)制，試圖從以下幾個(gè)方面有所創(chuàng)新：第一，從研究角度來(lái)看，本文從房?jī)r(jià)上漲的角度探討對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響，從而對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的問(wèn)題及尋求持續(xù)發(fā)展的良策提供了新的研究視角，彌補(bǔ)了現(xiàn)有研究的不足；第二，從研究方法來(lái)看，運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板門檻模型探究房?jī)r(jià)與高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展有關(guān)問(wèn)題的文獻(xiàn)匱乏，本文借鑒（Seo 和Shin，2016）研究方法構(gòu)建動(dòng)態(tài)面板門檻模型研究房?jī)r(jià)對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的非線性影響，解決了傳統(tǒng)靜態(tài)面板門檻模型忽視的內(nèi)生性問(wèn)題；第三，從研究結(jié)論來(lái)看，本文發(fā)現(xiàn)房?jī)r(jià)上漲帶動(dòng)房地產(chǎn)擴(kuò)張，顯著抑制了高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，并且在2008 年經(jīng)濟(jì)危機(jī)爆發(fā)之后抑制作用有所增強(qiáng)。在門檻效應(yīng)研究中發(fā)現(xiàn)，房?jī)r(jià)水平變化對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在“門檻效應(yīng)”。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）房?jī)r(jià)上漲及房地產(chǎn)擴(kuò)張對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響機(jī)制

技術(shù)創(chuàng)新和人力資本作為高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心影響因素，分析房?jī)r(jià)上漲對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響機(jī)制可以以房?jī)r(jià)上漲對(duì)技術(shù)創(chuàng)新和人力資本的影響為理論基礎(chǔ)。由于房地產(chǎn)具有商品和資產(chǎn)兩種屬性，決定了房?jī)r(jià)上漲會(huì)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生完全相反的兩種影響（余泳澤和張少輝，2017）。一是房?jī)r(jià)上漲提高企業(yè)自有資產(chǎn)的抵押價(jià)值，緩解企業(yè)融資約束，增加企業(yè)流動(dòng)性，提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平，促進(jìn)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展；二是高房?jī)r(jià)提高了房地產(chǎn)及相關(guān)行業(yè)的利潤(rùn)水平，企業(yè)為獲取短期巨額回報(bào)抽取部分資金投向房地產(chǎn)業(yè)，導(dǎo)致信貸資源在行業(yè)間產(chǎn)生錯(cuò)配，對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)等其他行業(yè)產(chǎn)生嚴(yán)重的資金擠出效應(yīng)，阻礙高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)等其他行業(yè)的技術(shù)研發(fā)投入，抑制行業(yè)發(fā)展。房?jī)r(jià)持續(xù)上漲還會(huì)向社會(huì)傳遞錯(cuò)誤信號(hào)，扭曲消費(fèi)者決策，阻礙技術(shù)創(chuàng)新水平提升。主要體現(xiàn)在房?jī)r(jià)上漲導(dǎo)致家庭動(dòng)用大部分儲(chǔ)蓄投資房地產(chǎn)，減少對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)品的消費(fèi)，錯(cuò)誤的“貨幣選票”會(huì)抑制高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的研發(fā)和生產(chǎn)積極性。從人力資本角度來(lái)看，高房?jī)r(jià)地區(qū)普遍具有較高水平的人力資本積累，但過(guò)高的房?jī)r(jià)會(huì)對(duì)人力資本產(chǎn)生擠出效應(yīng)，特別是存在長(zhǎng)期擠出的現(xiàn)象。結(jié)合我國(guó)實(shí)際情況，房?jī)r(jià)上漲對(duì)技術(shù)創(chuàng)新水平和人力資本產(chǎn)生抑制作用占主導(dǎo)。

基于此，本文提出假說(shuō)1：

長(zhǎng)期來(lái)看，房?jī)r(jià)上漲導(dǎo)致房地產(chǎn)業(yè)利潤(rùn)增加，導(dǎo)致社會(huì)資源在產(chǎn)業(yè)間產(chǎn)生錯(cuò)配，阻礙技術(shù)創(chuàng)新水平提升，對(duì)人力資本產(chǎn)生擠出效應(yīng)，抑制高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

（二）次貸危機(jī)對(duì)房地產(chǎn)業(yè)與高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響機(jī)制

從房地產(chǎn)業(yè)和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基本事實(shí)出發(fā)發(fā)現(xiàn)，房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的影響可能表現(xiàn)出時(shí)間差異。2008 年美國(guó)爆發(fā)次貸危機(jī)，隨后蔓延至世界主要國(guó)家和地區(qū)，引發(fā)全球性經(jīng)濟(jì)危機(jī)，我國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)受到嚴(yán)重的沖擊。高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)具有高外向性、高投入性、高風(fēng)險(xiǎn)性等特點(diǎn)，其受到的影響較大。在高新技術(shù)產(chǎn)品出口、企業(yè)產(chǎn)出等方面出現(xiàn)了不同程度的下降，高新技術(shù)企業(yè)融資約束增大，裁員、破產(chǎn)等現(xiàn)象嚴(yán)重。在經(jīng)濟(jì)危機(jī)愈演愈烈的情況下，我國(guó)政府為了刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，實(shí)施了“四萬(wàn)億”等經(jīng)濟(jì)刺激計(jì)劃，其中大量的資源涌入房地產(chǎn)業(yè)，使處于短暫調(diào)整的房地產(chǎn)業(yè)加速擴(kuò)張。因此，房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響可能更為嚴(yán)重。

基于此，本文提出假說(shuō)2：

2008 年美國(guó)次貸危機(jī)引發(fā)全球經(jīng)濟(jì)危機(jī)，政府采取刺激經(jīng)濟(jì)的政策，可能導(dǎo)致房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)影響更為嚴(yán)重。

（三）房?jī)r(jià)與高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)門檻效應(yīng)的影響機(jī)制

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)水平的不斷提升，房地產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)出非均衡的發(fā)展態(tài)勢(shì)，可能會(huì)表現(xiàn)出地區(qū)差異。東部地區(qū)憑借對(duì)外開放的優(yōu)勢(shì)，經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，吸引了大規(guī)模的人口流入，加上其土地資源稀缺，導(dǎo)致房?jī)r(jià)上漲迅猛。而中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為落后，房?jī)r(jià)水平并不一致。當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低時(shí)，房?jī)r(jià)持續(xù)上漲帶動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，一定程度拉動(dòng)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展；當(dāng)房?jī)r(jià)水平較高時(shí)，對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)資源供給產(chǎn)生擠出效應(yīng)。因此，房?jī)r(jià)上漲可能會(huì)對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生非線性或空間異質(zhì)性影響，即房?jī)r(jià)水平變化對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響可能存在“門檻效應(yīng)”。

基于此，本文提出假說(shuō)3：

房?jī)r(jià)上漲對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的影響可能存在“門檻效應(yīng)”。門檻效應(yīng)可能體現(xiàn)在：房?jī)r(jià)上漲過(guò)程中，對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展表現(xiàn)出先促進(jìn)后抑制。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）模型構(gòu)建

為考察我國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展是否受到房?jī)r(jià)上漲和房地產(chǎn)擴(kuò)張的影響，設(shè)立如下基本模型：

其中：Yit和Yit-1分別表示第t期和第t-1 期i省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)代理變量，本文從投入和產(chǎn)出兩個(gè)角度衡量高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，投入角度的代理變量為高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出，產(chǎn)出角度的代理變量為高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入。Priceit表示房地產(chǎn)價(jià)格，用商品房平均銷售價(jià)格衡量，其計(jì)算公式為：商品房平均銷售價(jià)格=商品房銷售總額/商品房銷售面積；Investmentit代表房地產(chǎn)擴(kuò)張，用房地產(chǎn)開發(fā)投資額衡量；Controlsit表示控制變量，包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、專利申請(qǐng)數(shù)、科技活動(dòng)籌集資金中的政府資金、從事科技活動(dòng)人員數(shù)，其中經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平用GD0 水平衡量；λi表示個(gè)體效應(yīng)；εit表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)；β表示待估系數(shù)。

（二）數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文采用1999—2017 年中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)（因數(shù)據(jù)缺失，不含港澳臺(tái)地區(qū)），其中截面數(shù)為31，時(shí)間序列為19 年，樣本數(shù)為589。數(shù)據(jù)均來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)、中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)大數(shù)據(jù)研究平臺(tái)、歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)房地產(chǎn)統(tǒng)計(jì)年鑒》及各省統(tǒng)計(jì)年鑒。變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析見表1。

表1 主要變量的統(tǒng)計(jì)描述

四、基本模型估計(jì)結(jié)果及討論

（一）對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)出的影響

依據(jù)（1）式，考慮到被解釋變量滯后項(xiàng)引入模型建立動(dòng)態(tài)面板模型后，為消除個(gè)體效應(yīng)對(duì)變形模型估計(jì)所產(chǎn)生的內(nèi)生性問(wèn)題，不再使用靜態(tài)面板模型估計(jì)方法，而采用系統(tǒng)廣義矩（SYS-GMM）方法對(duì)模型（1）進(jìn)行估計(jì)。以高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入作為被解釋變量進(jìn)行估計(jì)，探討房?jī)r(jià)上漲對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出的影響，估計(jì)結(jié)果見表2。為提供對(duì)比，表2 報(bào)告了不把被解釋變量滯后一期引入模型的OLS 回歸及固定效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果。考慮到房?jī)r(jià)水平與高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展之間可能存在逆向因果關(guān)系：一方面房?jī)r(jià)水平發(fā)生變化將導(dǎo)致資源在房地產(chǎn)業(yè)和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)之間相互流動(dòng)，對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生影響；另一方面，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展，促進(jìn)城市發(fā)展，又會(huì)吸引更多的高新技術(shù)企業(yè)和人才，從需求側(cè)推動(dòng)房?jī)r(jià)上漲。雙向因果關(guān)系可能導(dǎo)致房?jī)r(jià)是內(nèi)生變量，表2 同時(shí)報(bào)告了以房?jī)r(jià)滯后一期作為房?jī)r(jià)工具變量（IV）的靜態(tài)面板估計(jì)結(jié)果。

系統(tǒng)GMM 估計(jì)結(jié)果顯示，商品房平均銷售價(jià)格和房地產(chǎn)開發(fā)投資額的估計(jì)系數(shù)均在1%的顯著性水平上顯著為負(fù)，說(shuō)明房?jī)r(jià)上漲及房地產(chǎn)業(yè)擴(kuò)展對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)銷售額有負(fù)向影響，抑制了高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。商品房平均銷售價(jià)格每上漲1 個(gè)單位，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入將下降0.0566 個(gè)單位?？赡艿脑蛟谟诜?jī)r(jià)上漲提高了房地產(chǎn)業(yè)的利潤(rùn)率，拉動(dòng)了房地產(chǎn)業(yè)的投資，帶動(dòng)社會(huì)資金進(jìn)入房地產(chǎn)業(yè)，減少了對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的投資，也說(shuō)明房地產(chǎn)業(yè)投資對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)有一定的擠出效應(yīng)。滯后一期高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入系數(shù)顯著為正，對(duì)當(dāng)期有正向促進(jìn)作用，說(shuō)明高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在慣性，與猜想一致。其他控制變量的系數(shù)估計(jì)結(jié)果來(lái)看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高、科技活動(dòng)籌集資金中的政府資金越多、從事科技活動(dòng)人員數(shù)越多，都將會(huì)顯著的促進(jìn)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，且GD0、政府資金、從事科技活動(dòng)人員每上漲1 個(gè)單位，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入上升0.0657、0.0650、0.0696 個(gè)單位?？赡艿慕忉尀榻?jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，會(huì)帶動(dòng)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，促進(jìn)創(chuàng)新要素的產(chǎn)出；政府對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的支持，會(huì)加快高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。但專利申請(qǐng)數(shù)對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入呈負(fù)相關(guān)關(guān)系且無(wú)顯著影響，估計(jì)結(jié)果和表2 報(bào)告的其他模型估計(jì)結(jié)果相反，也有悖于常理?？赡艿脑驊?yīng)該來(lái)自模型設(shè)定，動(dòng)態(tài)面板模型引入了被解釋變量的滯后一期，專利申請(qǐng)數(shù)受研發(fā)投入的影響比較大，和上一期的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入高度相關(guān)，導(dǎo)致了兩者有一定的共線性，致使估計(jì)結(jié)果出現(xiàn)了專利申請(qǐng)數(shù)估計(jì)系數(shù)為負(fù)。從系統(tǒng)GMM 模型的檢驗(yàn)結(jié)果看，表中Sargan 檢驗(yàn)結(jié)果顯示所選工具變量是合理有效的，Arellano-Bond 檢驗(yàn)表明原模型不存在序列相關(guān)問(wèn)題，滿足動(dòng)態(tài)面板模型使用系統(tǒng)GMM 估計(jì)的假設(shè)前提。

表2 線性回歸模型估計(jì)結(jié)果

（二）對(duì)高新技術(shù)投入的影響

以高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出為被解釋變量，估計(jì)基本模型（1），可得到表3 的系統(tǒng)GMM 估計(jì)結(jié)果。表3 也同時(shí)報(bào)告了OLS 回歸、固定效應(yīng)和工具變量（IV）的估計(jì)結(jié)果。

表3 線性回歸模型估計(jì)結(jié)果

從表3 中可以看出，房?jī)r(jià)上漲、房地產(chǎn)擴(kuò)張對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)投入有顯著的負(fù)向影響。房?jī)r(jià)水平每上漲1個(gè)單位，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出將下降0.1726 個(gè)單位?？赡艿脑蚣仍谟诜?jī)r(jià)上漲引起資金流入房地產(chǎn)業(yè)，增加了高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)融入外部資金的困難，又在于房?jī)r(jià)上漲提高了投資房產(chǎn)的預(yù)期收益，激勵(lì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)用更多的資金持有房產(chǎn)，削弱了高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)利用自有資金進(jìn)行R&D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出的能力。結(jié)合表2 和表3 的估計(jì)結(jié)果，研究假說(shuō)1 得到了有效驗(yàn)證，符合余泳澤和張少輝（2017）的研究觀點(diǎn)。系統(tǒng)GMM 估計(jì)結(jié)果還顯示，滯后一期高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出對(duì)對(duì)本期有顯著的正向影響，說(shuō)明R&D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出具有慣性，這和直覺及理論推斷一致。從控制變量看，政府支持高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)投入是正向的，估計(jì)結(jié)果與對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出的影響一致。但專利申請(qǐng)數(shù)的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，方向與高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出一致，可能的原因同樣來(lái)自于模型設(shè)定。表中報(bào)告的Sargan 和Arellano-Bond 檢驗(yàn)結(jié)果顯示系統(tǒng)GMM模型設(shè)定的合理性。OLS 回歸、固定效應(yīng)和工具變量（IV）的估計(jì)結(jié)果和系統(tǒng)GMM 估計(jì)結(jié)果保持了定性上的一致性，但具體估計(jì)參數(shù)大小有一定差異。

（三）經(jīng)濟(jì)危機(jī)產(chǎn)生的結(jié)構(gòu)變化效應(yīng)估計(jì)

2008 年美國(guó)次貸危機(jī)引發(fā)的全球經(jīng)濟(jì)危機(jī)，對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生了不同的影響。高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)受經(jīng)濟(jì)危機(jī)影響出現(xiàn)了出口增速下滑、融資困難等現(xiàn)象。2008 年高新技術(shù)產(chǎn)品出口增速13.1%，比前10 月下降6.5%，融資困難降低了高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的研發(fā)投入能力，對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。與此同時(shí)，房地產(chǎn)業(yè)經(jīng)過(guò)短暫的衰退后，受“4 萬(wàn)億”刺激政策影響，大量資金進(jìn)入房地產(chǎn)業(yè)，造就了房地產(chǎn)業(yè)的新一輪繁榮，房?jī)r(jià)進(jìn)入了上漲通道。經(jīng)濟(jì)危機(jī)對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)的不同影響，是否引起房?jī)r(jià)與高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)投入之間關(guān)系的變化？表4 報(bào)告了1998—2008 年、2009—2017 年分別以主營(yíng)業(yè)務(wù)收入和R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出為被解釋變量的分段回歸結(jié)果。

據(jù)表4 結(jié)果顯示，從對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出影響來(lái)看，房?jī)r(jià)的估計(jì)參數(shù)在兩段回歸中均顯著為負(fù)，說(shuō)明在經(jīng)濟(jì)危機(jī)爆發(fā)前后，房?jī)r(jià)上漲均顯著的抑制高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出。對(duì)比兩段回歸的系數(shù)，發(fā)現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)危機(jī)前后估計(jì)均顯著為負(fù)且參數(shù)大小基本無(wú)變化，說(shuō)明房?jī)r(jià)上漲對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出存在不利影響。從房地產(chǎn)開發(fā)投資額的估計(jì)參數(shù)來(lái)看，在兩段估計(jì)均顯著為負(fù)但估計(jì)參數(shù)絕對(duì)值明顯變大，危機(jī)后的參數(shù)絕對(duì)值為危機(jī)前的1.7 倍，說(shuō)明房地產(chǎn)行業(yè)投資增加對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出影響加劇。從對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)投入影響來(lái)看，房?jī)r(jià)估計(jì)參數(shù)絕對(duì)值在經(jīng)濟(jì)危機(jī)之后擴(kuò)大約14.5 倍，房地產(chǎn)開發(fā)投資額估計(jì)參數(shù)顯著為負(fù)且擴(kuò)大約2.5 倍，表明經(jīng)濟(jì)危機(jī)后房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)投入表現(xiàn)出更為嚴(yán)重的抑制作用。出現(xiàn)這種結(jié)果的原因可能在于經(jīng)濟(jì)危機(jī)之后，“4 萬(wàn)億”的刺激政策加快了房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，房?jī)r(jià)出現(xiàn)了較快增長(zhǎng)，使得資源快速向房地產(chǎn)業(yè)集聚。受到政府調(diào)控政策等因素的影響，擠出效應(yīng)加大，加劇了對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的抑制作用。房地產(chǎn)擴(kuò)張?jiān)?008 年后加劇了對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的抑制作用主要體現(xiàn)在對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的投入上，可能的原因是為了刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，房地產(chǎn)業(yè)快速擴(kuò)張吸收了政府政策釋放的資金及受到經(jīng)濟(jì)危機(jī)沖擊后在社會(huì)中為數(shù)不多的閑置資金，從而使高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)投入大幅減少。至此，研究假說(shuō)2 得到了驗(yàn)證。

表4 分段回歸估計(jì)結(jié)果

五、動(dòng)態(tài)門檻效應(yīng)研究

（一）動(dòng)態(tài)面板門檻模型的設(shè)定

隨著我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)非均衡發(fā)展，房地產(chǎn)市場(chǎng)泡沫化程度在各地區(qū)均有不同，房?jī)r(jià)水平的變化可能會(huì)對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生非線性或空間異質(zhì)性影響，即相對(duì)房?jī)r(jià)差異（本文用房?jī)r(jià)收入比衡量）可能導(dǎo)致房?jī)r(jià)水平變化對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響存在“門檻效應(yīng)”。為了研究“門檻效應(yīng)”，在（Caner 和Hansen，2004）靜態(tài)門檻回歸的基礎(chǔ)上結(jié)合（Seo 和Shin，2019）的研究成果，引入動(dòng)態(tài)面板門檻模型。傳統(tǒng)的靜態(tài)面板門檻模型要求變量強(qiáng)外生性的假設(shè)往往使估計(jì)結(jié)果受到質(zhì)疑，動(dòng)態(tài)面板門檻模型在引入被解釋變量滯后項(xiàng)的基礎(chǔ)上采用廣義矩估計(jì)的方式進(jìn)行估計(jì)，解決了因變量?jī)?nèi)生性導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果有偏的缺陷。在考慮到回歸函數(shù)的連續(xù)性，以房?jī)r(jià)收入比作為門檻變量，動(dòng)態(tài)面板門檻模型設(shè)定為折彎形式，即在門檻值處，回歸函數(shù)發(fā)生折彎而非跳躍。具體動(dòng)態(tài)面板模型設(shè)定如下：

其中：yit為被解釋變量，代表高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出；xit代表包含被解釋變量滯后項(xiàng)在內(nèi)的所有解釋變量。本文采用房?jī)r(jià)收入比衡量房地產(chǎn)價(jià)格，作為房?jī)r(jià)上漲的代理變量；采用房地產(chǎn)開發(fā)投資額衡量房地產(chǎn)投資，作為房地產(chǎn)擴(kuò)張的代理變量。此外，根據(jù)已有研究，引入影響高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的其他解釋變量，包括：科技活動(dòng)籌集經(jīng)費(fèi)中政府資金、專利申請(qǐng)數(shù)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、從事科技活動(dòng)人員數(shù)。qit為門檻變量，本文選取房?jī)r(jià)收入比為門限變量，來(lái)探討房?jī)r(jià)上漲、房地產(chǎn)擴(kuò)張對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響。借鑒已有研究（呂江林，2010），其計(jì)算公式為：房?jī)r(jià)收入比=（90×住宅平均銷售價(jià)格）/（平均家庭戶規(guī)?！脸擎?zhèn)居民人均可支配收入）。γ是門檻值。為處理截面異質(zhì)性問(wèn)題，模型中引入αi代表個(gè)體效應(yīng)。εit是隨機(jī)干擾項(xiàng)，代表為引入模型中的其他因素的影響。下標(biāo)i和t分別表示截面和時(shí)間，T和n分別表示截面維度和時(shí)間維度。I{ }·是示性函數(shù)，當(dāng)括號(hào)中的條件成立時(shí)取值為1，否則取值為0。其參數(shù)β的含義和一般的動(dòng)態(tài)面板模型相同，模型中若κ=0，則說(shuō)明在樣本區(qū)間，不存在彎折，當(dāng)然也不存在門檻效應(yīng)。和一般的靜態(tài)門檻模型不同的是，當(dāng)qit＞γ時(shí)，門檻變量的斜率為β中對(duì)應(yīng)的分量與κ之和。

（二）動(dòng)態(tài)面板門檻模型的估計(jì)方法

為估計(jì)模型（2），首先通過(guò)一階差分消去個(gè)體效應(yīng)αi，模型中的未知θ=(β′，κ′，γ′) 參數(shù)通過(guò)差分廣義矩方法進(jìn)行估計(jì)，其中：β為解釋變量系數(shù)；κ為彎折系數(shù)；γ為門檻值。按照（Seo 和Shin，2016），被解釋變量差分的滯后項(xiàng)作為解釋變量進(jìn)入差分方程存在內(nèi)生性問(wèn)題，考慮到更一般的情況，其他解釋變量差分也可能存在內(nèi)生性問(wèn)題。為處理內(nèi)生性問(wèn)題，首先從滯后的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展變量和其他內(nèi)生變量中設(shè)定一個(gè)l維向量作為工具變量。

其次，構(gòu)造樣本矩：

用Δ 表示差分算子，則可把各個(gè)字母的含義表示為

再次，引入帶加權(quán)矩陣Wn的廣義矩目標(biāo)函數(shù)：

最小化上面的目標(biāo)函數(shù)，即可得到差分廣義矩的估計(jì)量。

鑒于對(duì)于每一個(gè)固定的可能門檻值γ，模型轉(zhuǎn)化成為一個(gè)帶個(gè)體效應(yīng)的線性動(dòng)態(tài)面板模型。因此，目標(biāo)函數(shù)最小化采用類似靜態(tài)面板模型的網(wǎng)格搜索法，得到給定γ值后β和κ的估計(jì)量：

其中：令加權(quán)矩陣Wn為

于是加權(quán)矩陣可變?yōu)?/p>

施加了彎折約束條件的廣義矩估計(jì)量(β，κ，γ)漸進(jìn)分布也可以按Seo 和Shin（2016）相同的方法推導(dǎo)得到。具體來(lái)說(shuō)，定義G=(Gβ，Gκ，Gγ)，則

Seo 和Shin（2016）已證明在適當(dāng)條件下，廣義矩估計(jì)量是漸進(jìn)正態(tài)分布，也就是

漸進(jìn)方差的估計(jì)量為

其中：gi(θ)=g1i+g2i(γ)(β′，κ′) ′。

（三）門檻效應(yīng)的自抽樣檢驗(yàn)方法

針對(duì)門檻效應(yīng)的存在性檢驗(yàn)，原假設(shè)為

H0：κ=0 對(duì)所有的γ∈Γ成立

即不存在門檻效應(yīng)。其中Γ表示γ的參數(shù)空間。則備擇假設(shè)為

H1：κ0≠0 對(duì)一些γ∈Γ成立

在原假設(shè)下，考慮模型中含κ的項(xiàng)將缺失，據(jù)此使用上界類型的統(tǒng)計(jì)量，即

其中：Wn(γ)對(duì)每一個(gè)固定的γ而言是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的瓦爾德（Wald）統(tǒng)計(jì)量，即

這是一個(gè)一致漸進(jìn)方差的估計(jì)量，等式中R=，且

（4）重復(fù)（1）～（3）步很多次（通常應(yīng)至少達(dá)到300 次左右），計(jì)算supW*大于supW的比率，作為經(jīng)驗(yàn)P值，進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。

（四）動(dòng)態(tài)面板門檻模型回歸結(jié)果分析

利用Stata13 軟件，對(duì)式（2）按上述方法進(jìn)行估計(jì)，得到的估計(jì)結(jié)果見表5。

表5 動(dòng)態(tài)面板門Kink 檻模型回歸結(jié)果

分析表5 的估計(jì)結(jié)果可以得出，無(wú)論高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展是以高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入還是以高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出來(lái)衡量，在1%的顯著性水平上，折彎斜率顯著為負(fù)，說(shuō)明房?jī)r(jià)收入比對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在門檻效應(yīng)。當(dāng)房?jī)r(jià)收入比低于門檻值時(shí)，在1%的顯著性水平上，房?jī)r(jià)收入比的系數(shù)顯著為正，說(shuō)明房?jī)r(jià)的相對(duì)上漲對(duì)高新技術(shù)企業(yè)發(fā)展有顯著的促進(jìn)作用，當(dāng)房?jī)r(jià)收入比高于門檻值時(shí)，房?jī)r(jià)收入比的基準(zhǔn)系數(shù)與折彎斜率之和均為負(fù)，說(shuō)明房?jī)r(jià)相對(duì)上漲對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展有顯著的抑制作用。在房?jī)r(jià)比較低的時(shí)期，整體經(jīng)濟(jì)低迷，房地產(chǎn)持續(xù)擴(kuò)張，將有效的促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增加，從而帶動(dòng)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，增加高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入，也促使高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)增加R&D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出；當(dāng)房?jī)r(jià)上漲到一定階段，即房?jī)r(jià)收入比超過(guò)門檻值以后，房?jī)r(jià)水平繼續(xù)上升，房地產(chǎn)投資繼續(xù)擴(kuò)大將會(huì)導(dǎo)致資源在產(chǎn)業(yè)間發(fā)生錯(cuò)配，使房地產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生資金、人才集聚效應(yīng)，抑制高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，降低高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入和R&D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出，這一估計(jì)結(jié)果驗(yàn)證了本文的研究假設(shè)三。然而，高新技術(shù)企業(yè)發(fā)展的兩種不同衡量方法，估計(jì)出的門檻值分別為7.4854 和7.0042，兩者有一定的差距?？赡艿脑蛟谟?，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的R&D 支出受現(xiàn)金流的影響較大，房?jī)r(jià)較收入較快上漲導(dǎo)致資金向房地產(chǎn)業(yè)流動(dòng)加快，導(dǎo)致高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)融資難度加大，R&D 投入能力下降。因此門檻值較低。對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入而言，社會(huì)經(jīng)濟(jì)總量增加過(guò)程中，對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)品的需求有一個(gè)滯后的過(guò)程，房?jī)r(jià)上漲放大了房地產(chǎn)業(yè)對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)品的需求，也一定程度上推動(dòng)了高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的主營(yíng)業(yè)務(wù)收入持續(xù)增加，因而，對(duì)應(yīng)的門檻值高一些。

從其他變量的回歸參數(shù)來(lái)看，滯后一期高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入估計(jì)參數(shù)在1%的顯著性水平上顯著為正，說(shuō)明高新技術(shù)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入具有一定的慣性。從估計(jì)的數(shù)據(jù)看，上一期高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入每增加一個(gè)單位，下一期高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入將增加0.8671 個(gè)單位。滯后一期的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出估計(jì)參數(shù)在1%的顯著性水平上也顯著為正，說(shuō)明高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出也具有一定的慣性。從數(shù)據(jù)看，上一期高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出每增加一個(gè)單位，下一期的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出增加0.8859 個(gè)單位。兩者相比較，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出的慣性更大，原因可能在于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出主要取決于企業(yè)長(zhǎng)期發(fā)展戰(zhàn)略，受既定技術(shù)路線影響較大，企業(yè)很難在短期內(nèi)大幅度調(diào)整。政府支持對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出有顯著的正向促進(jìn)作用。原因可能是經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定水平，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)作為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的新增長(zhǎng)點(diǎn)，政府支持將會(huì)促進(jìn)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。專利申請(qǐng)數(shù)變量對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出無(wú)顯著影響，對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)投入有正向促進(jìn)作用，可能的解釋是專利申請(qǐng)數(shù)持續(xù)增加需要占用較多的研發(fā)資金，從而促進(jìn)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出，導(dǎo)致專利數(shù)和R&D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出之間有一定的相關(guān)性。GD0 變量正向促進(jìn)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，符合預(yù)期。

六、結(jié)論及政策建議

本文利用1999—2017 年我國(guó)31 個(gè)省、直轄市、自治區(qū)面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建系統(tǒng)廣義矩模型和折彎的動(dòng)態(tài)面板門檻模型，就3 個(gè)研究假說(shuō)探討房?jī)r(jià)上漲、房地產(chǎn)擴(kuò)張對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響。通過(guò)研究得到以下主要結(jié)論：第一，總體來(lái)說(shuō)，房?jī)r(jià)上漲、房地產(chǎn)擴(kuò)張對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展有明顯的抑制作用，不利于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，且抑制作用體現(xiàn)在高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)投入和產(chǎn)出兩方面。第二，2008 年經(jīng)濟(jì)危機(jī)爆發(fā)之后，為積極應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)危機(jī)推出了大規(guī)模的經(jīng)濟(jì)刺激計(jì)劃，加速了房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生了擠出效應(yīng)，房?jī)r(jià)上漲對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)投入和產(chǎn)出的抑制作用顯著增強(qiáng)。第三，房?jī)r(jià)水平的變化對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在“門檻效應(yīng)”。具體來(lái)說(shuō)，在房?jī)r(jià)收入比較低時(shí)，房?jī)r(jià)上漲對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展有促進(jìn)作用；當(dāng)房?jī)r(jià)收入比較高時(shí)，房?jī)r(jià)上漲、房地產(chǎn)投資持續(xù)增加會(huì)使房地產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生聚集效應(yīng)，導(dǎo)致資源在各產(chǎn)業(yè)間發(fā)生錯(cuò)配，致使高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)會(huì)出現(xiàn)人才流失、資金流出等現(xiàn)象，從而抑制高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。相比較而言，對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出影響的門檻值低于對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入影響的門檻值，房?jī)r(jià)上漲對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)投入更容易出現(xiàn)負(fù)面影響。第四，高新技術(shù)投入與產(chǎn)出均具有一定的慣性，政府支持對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的推動(dòng)作用顯著。

以上結(jié)論具有較強(qiáng)的政策含義：房?jī)r(jià)上漲帶動(dòng)房地產(chǎn)相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，從而拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，是以抑制高新技術(shù)等產(chǎn)業(yè)發(fā)展為代價(jià)的。高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展關(guān)系到我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變和高質(zhì)量發(fā)展的實(shí)現(xiàn)，是能否跨越中等收入陷阱的關(guān)鍵一環(huán)，也是國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力的核心來(lái)源。降低房?jī)r(jià)上漲引起的房地產(chǎn)業(yè)對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的擠出效應(yīng)非常重要。房?jī)r(jià)對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響是存在門檻效應(yīng)的，與房?jī)r(jià)收入比息息相關(guān)，較低的房?jī)r(jià)收入比對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展有促進(jìn)作用，但房?jī)r(jià)收入比達(dá)到一定程度則會(huì)轉(zhuǎn)變?yōu)橐种谱饔?。從房?jī)r(jià)上漲對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響角度，可以從以下幾方面入手：

一是建立穩(wěn)定房?jī)r(jià)的長(zhǎng)效機(jī)制。從供給角度看，房?jī)r(jià)上漲的主要推動(dòng)力來(lái)自土地成本上升，根源于土地財(cái)政的制度安排。從需求角度看，房?jī)r(jià)上漲的主要拉力來(lái)自于投機(jī)性購(gòu)房需求，根源于長(zhǎng)期的貨幣超發(fā)。要建立穩(wěn)定房?jī)r(jià)的長(zhǎng)效機(jī)制，應(yīng)加快推進(jìn)土地供給的市場(chǎng)化改革，推進(jìn)農(nóng)村經(jīng)營(yíng)性建設(shè)用地入市，盡快明確土地使用權(quán)到期的制度安排，創(chuàng)新土地交易制度等，增強(qiáng)土地供給對(duì)房?jī)r(jià)的彈性。同時(shí)，要從需求角度入手，創(chuàng)新投資方式，拓寬投資渠道，打破金融體系資金的自我循環(huán)，使更多資金流向高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，減少超發(fā)貨幣流向房地產(chǎn)市場(chǎng)。此外，還應(yīng)合理設(shè)計(jì)和盡快出臺(tái)房地產(chǎn)稅，研究房產(chǎn)空置稅，提高投機(jī)性房地產(chǎn)的持有成本。應(yīng)改革財(cái)稅分配制度，為地方政府提供穩(wěn)定的稅源，降低地方政府高價(jià)賣地的沖動(dòng)。通過(guò)多種措施使房屋回歸居住功能，實(shí)現(xiàn)“房住不炒”的管理目標(biāo)。

二是形成相對(duì)穩(wěn)定的房地產(chǎn)市場(chǎng)調(diào)控規(guī)則。中央政府和地方政府在利益訴求上并不完全相同，在房地產(chǎn)市場(chǎng)調(diào)控方面雙方的利益訴求更是差異巨大。在中央政府和地方政府的博弈中，中央政府控制房?jī)r(jià)的政策往往得不到地方政府強(qiáng)有力的貫徹執(zhí)行，而穩(wěn)定房?jī)r(jià)的政策則被地方政府無(wú)限放大，結(jié)果地方政府成為推動(dòng)房?jī)r(jià)上漲的中堅(jiān)力量，斟酌使用和不斷調(diào)整的房?jī)r(jià)調(diào)控政策成為房地產(chǎn)市場(chǎng)周期性波動(dòng)的重要原因。為改變這一局面，應(yīng)建立起可預(yù)期的房?jī)r(jià)調(diào)控規(guī)則，為房地產(chǎn)市場(chǎng)有序發(fā)展創(chuàng)造穩(wěn)定的市場(chǎng)環(huán)境。政府應(yīng)加強(qiáng)對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的監(jiān)測(cè)及時(shí)公布房?jī)r(jià)變動(dòng)有關(guān)的相關(guān)信息，同時(shí)要形成相對(duì)穩(wěn)定的調(diào)控手段和調(diào)控規(guī)則，以穩(wěn)定市場(chǎng)預(yù)期，減少因調(diào)控政策預(yù)期變化產(chǎn)生周期性的市場(chǎng)投機(jī)。

三是要基于房?jī)r(jià)收入比實(shí)行區(qū)域差別化的分類管理政策。房?jī)r(jià)收入比對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響具有門檻效應(yīng)，我國(guó)不同區(qū)域的房?jī)r(jià)收入比仍處于不同水平，對(duì)于還未達(dá)到門檻值的區(qū)域，可保持房?jī)r(jià)收入比的基本穩(wěn)定或小幅增加；對(duì)于已超過(guò)門檻值的區(qū)域，要持續(xù)降低房?jī)r(jià)收入比。房?jī)r(jià)收入比既與房?jī)r(jià)有關(guān)，也與收入有關(guān)。在后疫情時(shí)代，穩(wěn)增長(zhǎng)是目前面臨的主要任務(wù)，房?jī)r(jià)波動(dòng)涉及地方政府、開發(fā)商、房屋所有者和銀行等多方面利益，房?jī)r(jià)的快速下跌會(huì)對(duì)金融體系甚至經(jīng)濟(jì)基本面產(chǎn)生巨大沖擊。因此房?jī)r(jià)的大幅度下降不應(yīng)該成為政策目標(biāo)，房?jī)r(jià)收入比的穩(wěn)定或降低也只有在發(fā)展中解決，即通過(guò)穩(wěn)定房?jī)r(jià)，提高人均收入的辦法解決。主要應(yīng)從兩個(gè)方面想辦法，一是增加居民的絕對(duì)收入水平，二是提高房?jī)r(jià)相對(duì)較低的中小城鎮(zhèn)人口比例。為此，既要推動(dòng)分配向有利于勞動(dòng)者的方向變化，進(jìn)一步縮小城鄉(xiāng)差距，積極推進(jìn)城鄉(xiāng)一體化，又要進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)特大城市人口規(guī)模的控制力度，特別是加快推進(jìn)大城市與周邊中小城鎮(zhèn)之間的基礎(chǔ)設(shè)施互聯(lián)互通、積極引導(dǎo)大城市的教育、醫(yī)療等優(yōu)質(zhì)資源向周邊中小城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移和復(fù)制，實(shí)現(xiàn)大城市與周邊中小城鎮(zhèn)的協(xié)調(diào)發(fā)展，疏解大城市部分人口。通過(guò)疏堵結(jié)合，緩解大城市的房?jī)r(jià)上漲壓力。

四是增加政府對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的投入，弱化房?jī)r(jià)上漲的擠出效應(yīng)。加大政府對(duì)基礎(chǔ)技術(shù)研發(fā)的投入力度，為高新技術(shù)研發(fā)提供更有利的支撐。優(yōu)化政府對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的財(cái)稅、金融政策支持力度，提升增信能力，降低增信成本，消除高新技術(shù)企業(yè)的融資障礙。為高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)中的技術(shù)性人才提供住房?jī)?yōu)惠和個(gè)人稅收優(yōu)惠政策，提升高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)對(duì)人才的吸引力。堅(jiān)定發(fā)揮國(guó)有企業(yè)在新技術(shù)研發(fā)中的主導(dǎo)作用，推動(dòng)企業(yè)間針對(duì)核心技術(shù)、關(guān)鍵零部件等的合作研發(fā)和聯(lián)合攻關(guān)，采取有效措施加快技術(shù)進(jìn)步。