曹廷求 盛琨

一、引言

1998年7月，我國(guó)在《國(guó)務(wù)院關(guān)于進(jìn)一步深化城鎮(zhèn)住房制度改革加快住房建設(shè)的通知》中明確提出停止住房實(shí)物分配〔1〕，標(biāo)志著我國(guó)擁有40多年歷史的福利分房制度正式結(jié)束。近年來(lái)，伴隨著住房供給商品化的發(fā)展，商品房的市場(chǎng)需求已經(jīng)從單一的消費(fèi)需求演變?yōu)橄M(fèi)需求與投資需求共存的局面。同時(shí)，商品房銷(xiāo)售價(jià)格也呈不斷上漲趨勢(shì)，由2000年的2112元/平方米升至2020年的9860元/平方米，尤其是2010年以來(lái)，年均上漲接近10%，部分一線(xiàn)城市的漲幅甚至達(dá)到20%?！?〕

習(xí)近平總書(shū)記曾指出：“中國(guó)必須搞實(shí)體經(jīng)濟(jì)，制造業(yè)是實(shí)體經(jīng)濟(jì)的重要基礎(chǔ)?！薄?〕在我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格持續(xù)攀升的大背景下，房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展如何影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的高度關(guān)注。已有研究發(fā)現(xiàn)，房地產(chǎn)價(jià)格變化主要通過(guò)抵押效應(yīng)和成本效應(yīng)兩個(gè)渠道影響企業(yè)的實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資。其中，抵押效應(yīng)是指作為企業(yè)資產(chǎn)的土地與房產(chǎn)價(jià)格升高所帶來(lái)的抵押品價(jià)值改變會(huì)提升企業(yè)融資能力并促使其擴(kuò)大生產(chǎn)投資；〔4〕而成本效應(yīng)是指房?jī)r(jià)上漲將在推高企業(yè)薪酬待遇的同時(shí)，增加土地、廠房以及辦公用房的租賃成本，從而抑制對(duì)成本上升較為“敏感”的企業(yè)的投資規(guī)模?！?〕可以看出，自2001年以來(lái)，我國(guó)企業(yè)的固定資產(chǎn)投資比重總體呈下降趨勢(shì)，與商品房平均銷(xiāo)售價(jià)格的持續(xù)上升形成鮮明對(duì)比。全國(guó)層面的數(shù)據(jù)使我們傾向于相信房?jī)r(jià)的上漲可能在一定程度上對(duì)企業(yè)的投資具有“擠出”效應(yīng)。

值得注意的是，盡管學(xué)術(shù)界對(duì)于房地產(chǎn)價(jià)格如何影響企業(yè)投資已進(jìn)行了較為深入的探討，但追根溯源，消費(fèi)者投資性購(gòu)房這一掀起房地產(chǎn)市場(chǎng)熱潮并導(dǎo)致房?jī)r(jià)居高不下的根本性因素如何影響企業(yè)行為卻鮮受到關(guān)注。Mian和Sufi指出購(gòu)房者對(duì)于未來(lái)房?jī)r(jià)的上漲預(yù)期促使其低估了貸款違約風(fēng)險(xiǎn)，不斷擴(kuò)張的投資性需求一方面導(dǎo)致了商品房?jī)r(jià)格持續(xù)攀升，另一方面也為系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生埋下伏筆。〔6〕Gao、Sockin和Xiong認(rèn)為住房投資活動(dòng)所推動(dòng)的房?jī)r(jià)上漲不僅帶來(lái)了美國(guó)在2004—2006年間的經(jīng)濟(jì)繁榮，也導(dǎo)致了隨后2007—2009年間嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)衰退?！?〕美國(guó)的投資性購(gòu)房對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展的影響可見(jiàn)一斑。為抑制房地產(chǎn)泡沫，我國(guó)在2016年召開(kāi)的中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議中明確“房子是用來(lái)住的，不是用來(lái)炒的”的基本定位〔8〕，時(shí)隔五年，“房住不炒”仍是房地產(chǎn)調(diào)控的主基調(diào)。那么，當(dāng)前我國(guó)“炒房熱”處于何種水平？居民投資性購(gòu)房如何影響企業(yè)的實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資？房?jī)r(jià)高企的大背景下，實(shí)業(yè)企業(yè)的投資行為又會(huì)發(fā)生什么變化呢？

二、理論分析與假說(shuō)提出

房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展如何影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)是一個(gè)經(jīng)久不衰的話(huà)題。房?jī)r(jià)上升所產(chǎn)生的抵押效應(yīng)和成本效應(yīng)對(duì)實(shí)業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)投資可能存在交互作用，最終的影響方向取決于哪種效用占主導(dǎo)地位。這一領(lǐng)域代表性的文獻(xiàn)主要以日本和美國(guó)的房地產(chǎn)市場(chǎng)為研究對(duì)象。Gan研究發(fā)現(xiàn)，日本土地市場(chǎng)泡沫破裂后，資產(chǎn)抵押價(jià)值嚴(yán)重下降的企業(yè)由于受到融資約束而相應(yīng)減小了投資規(guī)模；〔9〕Chaney等人指出，金融危機(jī)之前的美國(guó)上市公司隨著其不動(dòng)產(chǎn)價(jià)值的提升，更容易獲得貸款并隨之?dāng)U大生產(chǎn)投資。〔10〕國(guó)內(nèi)也有學(xué)者采用我國(guó)企業(yè)數(shù)據(jù)研究這一問(wèn)題，但整體上對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展與企業(yè)投資的關(guān)系莫衷一是。

我國(guó)商品房按照用途可以分為住宅商品房、別墅和高檔公寓、辦公樓商品房以及商業(yè)營(yíng)業(yè)用房四類(lèi)，前兩類(lèi)的消費(fèi)群體主要為家庭部門(mén)，而第三、四類(lèi)商品房主要用來(lái)滿(mǎn)足商業(yè)需求。在2010—2020年間，住宅商品房的平均銷(xiāo)售價(jià)格增長(zhǎng)率高達(dá)95.94%，而辦公樓與商業(yè)營(yíng)業(yè)用房的銷(xiāo)售價(jià)格漲幅則明顯較低，均在30%左右?！?1〕這一方面說(shuō)明近年來(lái)我國(guó)消費(fèi)者旺盛的“炒房”需求在較大程度上導(dǎo)致了商品房?jī)r(jià)格持續(xù)攀升，另一方面也反映出企業(yè)可用于抵押貸款的辦公樓及商業(yè)用房?jī)r(jià)格相對(duì)較低的漲幅可能無(wú)法有效緩解企業(yè)所面臨的融資約束。換言之，抵押效應(yīng)為企業(yè)帶來(lái)的紅利可能并未如預(yù)期所料。此外，較高的商品房?jī)r(jià)格還會(huì)使企業(yè)增加用工成本，即房?jī)r(jià)上漲會(huì)通過(guò)生活成本效應(yīng)和閑暇替代效應(yīng)兩個(gè)渠道提高當(dāng)?shù)鼐用竦钠骄べY水平?！?2〕本文據(jù)此提出有待檢驗(yàn)的第一個(gè)假設(shè)：

假設(shè)1：2010年以來(lái)，我國(guó)居民投資性購(gòu)房對(duì)企業(yè)實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資整體呈抑制作用。

我國(guó)的土地出讓在較長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)都采取協(xié)議出讓的形式，這使得與地方政府有著天然密切聯(lián)系的國(guó)有企業(yè)更容易獲得土地的使用權(quán)。盡管從2004年開(kāi)始施行的“招、拍、掛”制度在一定程度上有利于民營(yíng)企業(yè)參與競(jìng)爭(zhēng)，但根據(jù)Chen等學(xué)者整理的我國(guó)1998—2012年369個(gè)城市上市公司的土地交易數(shù)據(jù)可以看出，持有土地的企業(yè)仍然大多數(shù)為國(guó)有企業(yè)?！?3〕可以推斷，在家庭部門(mén)投資性購(gòu)房需求的推動(dòng)下，房地產(chǎn)價(jià)格越高，國(guó)有企業(yè)越有可能通過(guò)抵押渠道獲得融資，且當(dāng)?shù)盅盒?yīng)和成本效應(yīng)同時(shí)存在時(shí)，國(guó)有企業(yè)受到生產(chǎn)要素成本上升的影響可能越小。此外，房地產(chǎn)行業(yè)投資規(guī)模大、周期長(zhǎng)，屬于資本密集型行業(yè)，而國(guó)有企業(yè)相較于民營(yíng)企業(yè)更加寬松的融資環(huán)境使其更容易進(jìn)入房地產(chǎn)市場(chǎng)〔14〕，從而享受房地產(chǎn)價(jià)格上漲所帶來(lái)的紅利。本文據(jù)此提出有待檢驗(yàn)的第二個(gè)假設(shè)：

假設(shè)2：相較于民營(yíng)企業(yè)，國(guó)有企業(yè)實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資受居民投資性購(gòu)房增加的負(fù)面影響較小。

如果投資性購(gòu)房將阻礙企業(yè)實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資的假設(shè)成立，面臨房地產(chǎn)行業(yè)高企的進(jìn)入門(mén)檻和持續(xù)下降的實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資回報(bào)率，在利潤(rùn)最大化動(dòng)機(jī)的驅(qū)動(dòng)下，部分從事實(shí)業(yè)生產(chǎn)的企業(yè)很有可能會(huì)減少生產(chǎn)投資轉(zhuǎn)而將資金投向收益率更高的行業(yè)。早在20世紀(jì)末期就有學(xué)者發(fā)現(xiàn)部分非金融企業(yè)在投資決策中越來(lái)越重視金融渠道的收益?！?5〕張成思和張步曇采用2006—2014年中國(guó)A股非金融部門(mén)上市公司的半年度數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，我國(guó)實(shí)業(yè)投資率在2007年左右達(dá)到峰值后持續(xù)下降，而與之相反的是，企業(yè)的金融化投資水平卻穩(wěn)步上行?！?6〕結(jié)合前文分析，我們傾向于認(rèn)為在居民投資性購(gòu)房需求持續(xù)增加的影響下，我國(guó)實(shí)業(yè)企業(yè)投資方向會(huì)在一定程度上發(fā)生轉(zhuǎn)變?；诖?，本文提出有待檢驗(yàn)的第三個(gè)假設(shè)：

假設(shè)3：居民商品房投資性需求的增加將促使實(shí)業(yè)企業(yè)擴(kuò)大金融渠道投資。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取

本文的研究主要涉及家庭部門(mén)投資性購(gòu)房及A股上市公司財(cái)務(wù)兩方面數(shù)據(jù)。

綜合前文的分析，我們將商品房的投資性需求定義為消費(fèi)者寄期于通過(guò)低買(mǎi)高賣(mài)商品房以賺取利差的購(gòu)房需求，并將相關(guān)家庭一套以上的房產(chǎn)記為投資性購(gòu)房。具體采用中國(guó)家庭微觀調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù)（CFPS）中2010—2018年24個(gè)省份（直轄市、自治區(qū)）①由于CFPS數(shù)據(jù)庫(kù)中內(nèi)蒙古自治區(qū)、海南省、重慶市、西藏自治區(qū)、青海省、寧夏回族自治區(qū)及新疆維吾爾自治區(qū)七個(gè)地區(qū)的樣本數(shù)量較少，為確保實(shí)證結(jié)果的準(zhǔn)確性，本文在測(cè)算人均投資性購(gòu)房套數(shù)時(shí)未包含相關(guān)數(shù)據(jù)。的家庭問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)對(duì)投資性購(gòu)房水平進(jìn)行測(cè)算。我們首先統(tǒng)計(jì)出各區(qū)域符合要求的樣本家庭一套以上的商品房數(shù)量，進(jìn)而采用地區(qū)總的受訪家庭數(shù)量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，近似地得到戶(hù)均投資性購(gòu)房套數(shù)Hinv。需要說(shuō)明的是，由于CFPS數(shù)據(jù)庫(kù)每?jī)赡赀M(jìn)行一次追蹤調(diào)查，為確保數(shù)據(jù)的連貫性，文中采用前后兩年數(shù)據(jù)的平均值補(bǔ)齊中間間隔年份的缺失值。

在企業(yè)投資方面，本文采用國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)（CSMAR）中2010—2018年我國(guó)A股上市公司（不含房地產(chǎn)業(yè)、建筑業(yè)和金融業(yè)）相關(guān)數(shù)據(jù)。此外，為保證數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度和準(zhǔn)確性，刪除了2015年后上市以及帶有ST、*ST標(biāo)識(shí)的企業(yè)。通過(guò)以上處理，最終得到2044家企業(yè)的17388條數(shù)據(jù)。

（二）計(jì)量模型

為檢驗(yàn)假設(shè)1，本文構(gòu)建以下回歸模型：

其中，Eninvi,t表示i地區(qū)第t期的企業(yè)實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資水平，Hinvi,t表示i地區(qū)第t期的戶(hù)均投資性購(gòu)房數(shù)量。α為常數(shù)項(xiàng)，εi,t為隨機(jī)誤差項(xiàng)，同時(shí)還控制了地區(qū)與年份固定效應(yīng)。

被解釋變量企業(yè)投資Eninv以當(dāng)期的固定資產(chǎn)、在建工程、工程物資三項(xiàng)之和來(lái)衡量〔17〕，并采用期初的總資產(chǎn)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。在設(shè)置控制變量Control時(shí)，本文根據(jù)領(lǐng)域內(nèi)的重要文獻(xiàn)，主要從企業(yè)總資產(chǎn)規(guī)模、融資約束、財(cái)務(wù)杠桿率以及成長(zhǎng)能力四個(gè)方面加以控制〔18〕，各變量具體刻畫(huà)方式如下：

總資產(chǎn)規(guī)模（Asset）：總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)；

融資約束（Constraint）：經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金流量/總資產(chǎn)；

財(cái)務(wù)杠桿率（Leverage）：總負(fù)債/所有者權(quán)益；

成長(zhǎng)能力（Growth）：營(yíng)業(yè)收入的同比增長(zhǎng)率。

此外，為緩解內(nèi)生性問(wèn)題，本文參考王文春等的做法將解釋變量均進(jìn)行滯后1期處理?！?9〕

（三）描述性統(tǒng)計(jì)

表1為本文主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)。我們對(duì)所有的連續(xù)變量均進(jìn)行了前后2.5%縮尾處理以排除異常值的影響。在2010—2018年間，樣本家庭戶(hù)均投資性購(gòu)房套數(shù)的區(qū)域均值為0.22套，最大值接近0.5套。此外，幾乎所有企業(yè)在樣本區(qū)間內(nèi)均有投資性支出，且投資規(guī)模占總資產(chǎn)比重的均值為27%；樣本企業(yè)總資產(chǎn)規(guī)模的平均對(duì)數(shù)值為22.07，實(shí)際約為37.31億元；經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金流量和企業(yè)總資產(chǎn)比值的均值為3%，但從最大值與最小值的比較來(lái)看，企業(yè)受到的融資約束差異較大；財(cái)務(wù)杠桿率的均值為96%，說(shuō)明大多數(shù)企業(yè)普遍面臨財(cái)務(wù)杠桿率較高的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題；營(yíng)業(yè)收入同比增長(zhǎng)率的平均值為17%。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證檢驗(yàn)

（一）居民投資性購(gòu)房對(duì)企業(yè)實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資的影響

根據(jù)樣本數(shù)據(jù)特點(diǎn)，我們通過(guò)Hausman檢驗(yàn)確定采用面板固定效應(yīng)回歸模型。模型（1）的回歸結(jié)果如表2所示，其中，第（1）列僅控制了地區(qū)和年份，滯后1期的投資性購(gòu)房Hinv的回歸系數(shù)在5%的水平下顯著為負(fù)，隨著在第（2）—（5）列中依次添加控制變量，Hinv始終在5%的顯著性水平下與企業(yè)投資負(fù)相關(guān)。

表2 投資性購(gòu)房與企業(yè)投資回歸結(jié)果

上述回歸結(jié)果說(shuō)明，家庭部門(mén)對(duì)商品房的投資性需求的確在一定程度上擠出了企業(yè)的實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資，這可能是因?yàn)樵诔杀拘?yīng)與抵押效應(yīng)的共同作用下，生產(chǎn)成本增加帶來(lái)的負(fù)面影響占主導(dǎo)地位，即在如工資水平、廠房以及商業(yè)用地的租賃價(jià)格等相關(guān)費(fèi)用支出不斷提高的背景下，企業(yè)減少了實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資。此外，各列中企業(yè)總資產(chǎn)規(guī)模的系數(shù)顯著為正，說(shuō)明規(guī)模越大的企業(yè)生產(chǎn)投資越多，反映融資約束以及財(cái)務(wù)杠桿率水平的變量的回歸系數(shù)方向也基本符合直覺(jué)。值得注意的是，企業(yè)的營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率與生產(chǎn)投資負(fù)相關(guān)，這可能與企業(yè)的投資方向轉(zhuǎn)變有密切聯(lián)系，我們將在后文詳細(xì)探討這一現(xiàn)象。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了確保上述結(jié)論的準(zhǔn)確性，本文分別通過(guò)更換解釋變量、更換被解釋變量、將解釋變量滯后2期以及工具變量法四種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。首先，在界定是否具有投資性購(gòu)房?jī)A向方面，由于現(xiàn)實(shí)中不乏家庭將二套房作為子女的婚房或改善型住房等情況，為了降低這部分干擾，我們假定具有金融產(chǎn)品投資的家庭在房?jī)r(jià)持續(xù)攀升的大背景下更有可能通過(guò)投資于房地產(chǎn)賺取利差。通過(guò)對(duì)調(diào)查問(wèn)卷中同時(shí)擁有多套房以及金融產(chǎn)品投資的樣本進(jìn)行篩選，得到縮小范圍后的核心解釋變量Hinv—Fin。在表3第（1）列匯報(bào)的結(jié)果中，Hinv—Fin在1%的水平下顯著為負(fù)，回歸結(jié)果的穩(wěn)健性得到驗(yàn)證。其次，考慮到企業(yè)的長(zhǎng)期貸款多用于固定資產(chǎn)或研發(fā)創(chuàng)新支出，在一定程度上能夠反映企業(yè)的生產(chǎn)投資規(guī)模，我們將模型（1）中的被解釋變量更換為企業(yè)長(zhǎng)期借款Ldebt，相關(guān)數(shù)據(jù)采用我國(guó)A股上市公司當(dāng)年長(zhǎng)期貸款金額的自然對(duì)數(shù)。第（2）列中Hinv的回歸系數(shù)仍在5%的水平下顯著為負(fù)。此外，盡管采用滯后1期的解釋變量能夠部分緩解內(nèi)生性問(wèn)題，但非嚴(yán)格外生的解釋變量仍會(huì)使回歸結(jié)果有偏。本文繼而采用將解釋變量滯后2期以及將總撫養(yǎng)比的倒數(shù)作為工具變量?jī)煞N方法進(jìn)一步減少內(nèi)生性帶來(lái)的影響。在工具變量的選擇方面，考慮到人口結(jié)構(gòu)會(huì)對(duì)住房需求產(chǎn)生影響，尤其是20—50歲的人群購(gòu)房需求最高〔20〕，如果人口撫養(yǎng)比增加，則意味著這部分人群所占比例降低，反之亦然。因此，當(dāng)總撫養(yǎng)比的倒數(shù)增加時(shí)，社會(huì)中的購(gòu)房需求也會(huì)增加，且撫養(yǎng)比并不會(huì)直接對(duì)企業(yè)生產(chǎn)投資產(chǎn)生影響。第（3）列的回歸結(jié)果顯示，滯后2期的投資性購(gòu)房對(duì)企業(yè)實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資的抑制效應(yīng)較滯后1期時(shí)更加明顯。第（4）列為采用面板固定效應(yīng)的IV工具變量法得到的回歸結(jié)果，當(dāng)把總撫養(yǎng)比倒數(shù)的滯后1期和滯后2期作為工具變量時(shí)，Hansen J統(tǒng)計(jì)量的p值大于0.1，且核心解釋變量的回歸系數(shù)在1%的水平下顯著為負(fù)，驗(yàn)證了投資性購(gòu)房對(duì)實(shí)業(yè)企業(yè)生產(chǎn)投資的“擠出”效應(yīng)。

表3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

五、影響機(jī)制研究

通過(guò)前文的研究發(fā)現(xiàn)，居民投資性購(gòu)房對(duì)企業(yè)的生產(chǎn)投資會(huì)產(chǎn)生抑制作用，那么這種作用是如何傳導(dǎo)的呢？通常情況下，消費(fèi)者投資性購(gòu)房需求的增加會(huì)對(duì)商品房?jī)r(jià)格上升起到較大的助推作用〔21〕，隨著購(gòu)房支出成為家庭部門(mén)最主要的支出項(xiàng)目，相應(yīng)增長(zhǎng)的社會(huì)工資水平會(huì)導(dǎo)致企業(yè)生產(chǎn)成本持續(xù)增加，最終使其實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資意愿低迷。我們將這一影響機(jī)制總結(jié)為“居民投資性購(gòu)房增加—房?jī)r(jià)上升—工資水平上升—企業(yè)實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資減少”。本文采用Baron等的中介效應(yīng)檢驗(yàn)法來(lái)考察投資性購(gòu)房對(duì)于企業(yè)生產(chǎn)投資的抑制路徑〔22〕，并將這一路徑分為兩階段進(jìn)行檢驗(yàn)。

模型（2）—（4）用于檢驗(yàn)“居民投資性購(gòu)房增加—房?jī)r(jià)上升—工資水平上升”這一路徑，具體步驟如下：首先，檢驗(yàn)投資性購(gòu)房對(duì)工資水平的影響，觀察模型（2）中的回歸系數(shù)β1；其次，檢驗(yàn)投資性購(gòu)房對(duì)商品房?jī)r(jià)格的影響，觀察模型（3）中的回歸系數(shù)β2；最后，同時(shí)檢驗(yàn)投資性購(gòu)房和房?jī)r(jià)對(duì)工資水平的影響，觀察模型（4）中的回歸系數(shù)β3和η3。其中，房?jī)r(jià)變量Hprice采用國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的各地區(qū)商品房平均銷(xiāo)售價(jià)格的對(duì)數(shù)值，工資水平Wage為人均職工薪酬，具體計(jì)算方式為我國(guó)A股上市公司當(dāng)年的應(yīng)付職工薪酬與員工人數(shù)之比的自然對(duì)數(shù)。①數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)（CSMAR）。

需要特別說(shuō)明的是，由于回歸方程中的被解釋變量較方程（1）發(fā)生了變化，本文相應(yīng)的調(diào)整了控制變量。在對(duì)工資水平進(jìn)行回歸時(shí)，參考王曉魯?shù)淖龇?，采用地區(qū)生產(chǎn)總值的增長(zhǎng)率GDPrate、地區(qū)城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎豒rban、人口受教育水平Edu以及地區(qū)進(jìn)出口額占生產(chǎn)總值的比重Open作為控制變量；〔23〕在對(duì)房?jī)r(jià)水平進(jìn)行回歸時(shí)，參考相關(guān)領(lǐng)域內(nèi)重要文獻(xiàn)，將金融機(jī)構(gòu)人民幣貸款加權(quán)利率Debtrate、人均實(shí)際利用外資額PFDI、地區(qū)城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎豒rban以及人均購(gòu)買(mǎi)住房面積Psquare設(shè)置為控制變量?！?4〕

表4中第（1）列和第（2）列Hinv的回歸系數(shù)均在1%的水平下顯著為正，意味著投資性購(gòu)房對(duì)房?jī)r(jià)與工資均存在正向的拉動(dòng)作用。第（3）列中Hinv與Hprice的系數(shù)也均顯著為正，且Hinv的系數(shù)0.512小于第（1）列中的0.530，說(shuō)明確實(shí)存在部分中介效應(yīng)，驗(yàn)證了商品房投資性需求在一定程度上通過(guò)推高房?jī)r(jià)進(jìn)而使企業(yè)員工報(bào)酬提高的假設(shè)。為穩(wěn)健起見(jiàn)，我們?cè)诘冢?）列采用Sobel檢驗(yàn)判斷中介效應(yīng)的顯著性，結(jié)果顯示Z統(tǒng)計(jì)量高度顯著，中介效應(yīng)占比31.318%。

表4 投資性購(gòu)房、商品房?jī)r(jià)格與工資水平回歸結(jié)果

接下來(lái)，我們進(jìn)一步采用上述方法驗(yàn)證了“房?jī)r(jià)上升—工資水平上升—企業(yè)實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資減少”的影響路徑，回歸結(jié)果如表5所示。

表5 商品房?jī)r(jià)格、工資水平與企業(yè)投資回歸結(jié)果

六、進(jìn)一步討論

（一）居民投資性購(gòu)房對(duì)企業(yè)實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資影響的異質(zhì)性

已有研究表明，在房地產(chǎn)價(jià)格上漲的同時(shí)，無(wú)地企業(yè)的融資能力會(huì)明顯降低?！?5〕然而，在我國(guó)特殊的歷史背景下，國(guó)有企業(yè)比民營(yíng)企業(yè)更容易獲得土地資源，這意味著在抵押效應(yīng)與成本效應(yīng)共同作用于企業(yè)投資時(shí)，國(guó)有企業(yè)更可能通過(guò)抵押土地降低融資約束，即商品房投資性需求對(duì)民營(yíng)企業(yè)投資的“擠出”效應(yīng)更加明顯。為了驗(yàn)證這一假設(shè)，我們分別對(duì)國(guó)有企業(yè)與民營(yíng)企業(yè)進(jìn)行檢驗(yàn)?；貧w結(jié)果如表6所示。

表6 企業(yè)性質(zhì)、投資性購(gòu)房與企業(yè)投資回歸結(jié)果

在第（1）列中，Hinv的回歸系數(shù)在5%的水平下顯著為負(fù)，說(shuō)明即便是對(duì)于固定資產(chǎn)較多的國(guó)有企業(yè)，用工成本的增加仍然在總體上抑制了企業(yè)的生產(chǎn)投資。此外，該回歸系數(shù)的絕對(duì)值小于第（2）列中的相應(yīng)數(shù)值的絕對(duì)值，即同樣面臨消費(fèi)者高漲的購(gòu)房熱情，民營(yíng)企業(yè)的生產(chǎn)投資受到的負(fù)面影響比國(guó)有企業(yè)更大，假設(shè)2得到驗(yàn)證。

（二）居民投資性購(gòu)房對(duì)企業(yè)投資方向的影響

早在20世紀(jì)90年代，關(guān)于美國(guó)實(shí)業(yè)企業(yè)“脫實(shí)向虛”的討論便已引起了廣泛關(guān)注。經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基本特征之一是大部分實(shí)體經(jīng)濟(jì)尚未找到新的發(fā)展方向，投資收益不斷下滑并導(dǎo)致投資率下行?！?6〕其中，部分因高房?jī)r(jià)受成本效應(yīng)沖擊的實(shí)業(yè)企業(yè)為實(shí)現(xiàn)盈利目標(biāo)可能會(huì)轉(zhuǎn)而將資金投入回報(bào)又高又快的金融業(yè)?！?7〕我們分別從企業(yè)的金融投資規(guī)模以及金融投資收益兩個(gè)角度考察企業(yè)的金融領(lǐng)域投資情況。在投資規(guī)模方面，本文采用A股上市公司的交易性金融資產(chǎn)與固定資產(chǎn)凈額的比值進(jìn)行刻畫(huà)，記為Fininv1，以企業(yè)金融渠道所獲利潤(rùn)占營(yíng)業(yè)利潤(rùn)的比例來(lái)衡量投資收益Fininv2?！?8〕

表7的回歸結(jié)果顯示，第（1）列和第（2）列中Hinv的系數(shù)均在1%的水平下顯著為正，說(shuō)明商品房投資性需求的增加在一定程度上促使了實(shí)業(yè)企業(yè)增加金融渠道投資，假設(shè)3得到驗(yàn)證。

表7 投資性購(gòu)房與企業(yè)金融投資回歸結(jié)果

七、結(jié)論與啟示

本文利用CFPS調(diào)查數(shù)據(jù)對(duì)我國(guó)2010—2018年24個(gè)省份（自治區(qū)、直轄市）的家庭部門(mén)投資性購(gòu)房水平進(jìn)行了測(cè)算，并結(jié)合A股上市公司數(shù)據(jù)研究了商品房投資性需求對(duì)企業(yè)實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資的影響。研究發(fā)現(xiàn)，居民投資性購(gòu)房需求越高，企業(yè)的實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資傾向越弱，這主要來(lái)自房?jī)r(jià)上漲進(jìn)而推動(dòng)工資水平提升所造成的成本效應(yīng)渠道的影響。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，相較于民營(yíng)企業(yè)，居民投資性購(gòu)房的增加對(duì)國(guó)有企業(yè)投資的抑制作用較小。此外，高房?jī)r(jià)將促使企業(yè)投資由實(shí)體經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)向金融渠道。

房地產(chǎn)行業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)在福利房向商品房過(guò)渡期間對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到了重要的推動(dòng)作用，但近年來(lái)居民投資性購(gòu)房需求的持續(xù)攀升對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的負(fù)面影響開(kāi)始顯現(xiàn)。中國(guó)人民銀行黨委書(shū)記、中國(guó)銀保監(jiān)會(huì)主席郭樹(shù)清曾指出：當(dāng)前房地產(chǎn)市場(chǎng)的核心問(wèn)題是金融化、泡沫化傾向比較強(qiáng)，很多人通過(guò)買(mǎi)房投資，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展是非常危險(xiǎn)的?！?9〕這一方面體現(xiàn)在個(gè)人房屋抵押貸款違約風(fēng)險(xiǎn)的不斷提升為金融體系穩(wěn)定運(yùn)行帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn)，另一方面則表現(xiàn)在商品房金融化程度加深對(duì)實(shí)業(yè)企業(yè)投資產(chǎn)生的抑制作用。面對(duì)被“炒房”不斷推高的職工薪酬和廠房、商業(yè)用地租賃價(jià)格，企業(yè)生產(chǎn)投資被嚴(yán)重“擠出”。解決這一問(wèn)題的關(guān)鍵在于有效地控制家庭部門(mén)的商品房投資需求，避免房地產(chǎn)企業(yè)對(duì)“地王”和“樓王”等概念炒作向消費(fèi)者傳遞的錯(cuò)誤預(yù)期，把維持商品房?jī)r(jià)格的相對(duì)穩(wěn)定作為長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要前提。

同時(shí)需要指出，面對(duì)房地產(chǎn)行業(yè)的高進(jìn)入門(mén)檻以及實(shí)體經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)的高成本，實(shí)業(yè)企業(yè)投資金融化是其面臨融資約束下的理性反應(yīng)，尤其是難以從抵押效應(yīng)中獲益的民營(yíng)企業(yè)更容易“脫實(shí)向虛”。然而，個(gè)體的理性選擇并不總意味著整體資源的最優(yōu)配置。從這一角度來(lái)看，需要加大力度控制相關(guān)生產(chǎn)要素價(jià)格的持續(xù)上漲，深化要素市場(chǎng)化配置改革，掃除要素自由流動(dòng)的各類(lèi)障礙，并在此基礎(chǔ)上通過(guò)放松對(duì)相關(guān)企業(yè)的融資約束為其擴(kuò)大生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)規(guī)模提供必要的政策支持。