房價上漲對企業債務融資的影響
——基于擠入、擠出效應的比較視角

童 瑋

（南京農業大學金融學院，江蘇南京 210095）

1 引言

2008年的全球性經濟危機導致我國各類型房屋銷售價格漲幅回落，中央政府隨即印發《關于促進房地產市場健康發展的若干意見》并鼓勵商品房住房消費，力求利用房地產市場的發展帶動我國經濟發展，最終導致房價一路上漲、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%，其中北上廣地區的房價已分別上升到27，497元/m2，24，747元/m2和11，097元/m2①。相應地，房地產投資量迅速增多，導致2017年我國國內貸款比上年增長17.3%①。然而，在個人和企業投資固定資產的資金來源中，國內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了供不應求的現象。Chaney等[1]（2012）、Campello和Giambona[2]（2013）認為房價的大幅上漲和信貸資源的變化勢必會影響到企業的債務融資。那么房價上漲會如何影響企業債務融資？

從經濟學理論層面來看，房價上漲會通過兩種傳導機制對企業產生影響。一方面，Firth等[3]（2012）認為抵押擔保是我國企業債務融資的重要渠道，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）認為房價上漲通過抵押擔保渠道使企業持有的房產價值增加，資產抵押能力增強，產生擠入效應。另一方面，商業銀行出于規避風險的目的會優先發放信貸到房地產市場，即房價的快速上漲會導致信貸資源以個人住房貸款和房地產投資貸款的形式向房地產市場集中。Baum等[7]（2006）和安磊等[8]（2018）認為，由于信貸資金供給有限且供不應求，會擠占企業原本應獲取的部分信貸資源，對企業形成擠出效應。這兩種傳導機制都會對企業債務融資產生影響，然而尚未有學者從比較視角研究擠入效應和擠出效應之間的強弱關系。

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債務融資展開分析，并進一步討論房價上漲地區不平衡性和企業產權性質帶來的影響差異。

2 文獻綜述與理論分析

房價上漲會對企業債務融資產生兩種效應。一方面，房價上漲會帶來擠入效應，即企業在抵押資產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]認為房價上漲會直接導致企業已有的房產抵押價值提高，進而緩解企業融資約束，降低企業債務融資成本，增強其獲得貸款的能力，企業債務融資擠入。另一方面，房價的持續上漲也會產生擠出效應。由于房屋同時兼備居住屬性和投資屬性，房價上漲會造成房地產投資、投機現象，大大增加個人住房貸款和房地產開發投資貸款的需求；Baum等[7]（2006）、吳智華和楊秀云[12]（2017）認為銀行出于規避風險的目的也會優先將發放信貸到房地產市場，導致有限的信貸資源以個人住房貸款和房地產投資貸款的形式向房地產市場集中，從而擠出非房地產企業的貸款需求。因此擠入效應、擠出效應分別會對企業債務融資產生正向、反向作用。

由于房價上漲產生了兩種作用方向完全相反的效應，這兩種效應之間必然存在一個力量上的強弱比較。當擠入效應強于擠出效應時，房價上漲對企業債務融資表現為促進作用；而當擠出效應強于擠入效應時，房價上漲則會抑制企業的債務融資。至于何時促進？何時抑制？這很可能與房價上漲的具體狀況相關。Kiyotaki和Moore[9]（1997）、Chaney等[1]（2012）、Chen等[10]（2014）、曾海艦（2012）[5]和劉行等[6]（2016）認為，在房價初步上漲時，會導致企業房屋抵押資產價值上升，企業的融資約束得到緩解，債務融資能力增強，擠入效應較強；此時由于房地產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開發投資需求還不高，相應地流入房地產市場的貸款資源也較少，對企業債務融資產生的擠出效應較弱。隨著房價的持續上漲，房地產投資、投機開始頻繁，占用的信貸資源開始增多。當房價超過一個閾值時，房地產投資回報率遠高于一般性投資，這會激發居民的投房、炒房熱情，導致信貸資源以個人購房貸款和房地產開發投資貸款的形式迅速擠入房地產市場（安磊等[8]，2018），產生信貸資源的錯配，對企業的債務融資產生較強的擠出作用；此時即使企業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，擠入效應被抑制。

綜上，當房價初步上漲時，擠入效應大于擠出效應，此時對企業債務融資產生促進作用；而當房價出現快速上漲時，擠出效應大于擠入效應，對企業債務融資產生抑制作用。同時，房價上漲地區不平衡性和企業所有權性質對房價上漲和企業債務融資之間的關系也會產生影響，由此提出假說：

H1：房價上漲與企業債務融資之間存在倒“U”型關系。

H2：房價上漲對國有企業債務融資的擠出效應大于非國有企業。

H3：房價上漲對東中部的企業債務融資的擠出效應大于西部地區。

3 變量描述和研究設計

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，利用企業的資產負債率（Lev）來衡量企業的債務融資水平（Debt）。其中，資產負債率（Lev）等于企業總負債與總資產的比值。

2.解釋變量

考慮到我國房價的地區性差異，本文參考王文春[13]（2014），用房屋年度平均售價增長率（HP）來衡量企業所在地區的房價上漲水平。在匹配企業所屬地區時，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

考慮到企業自身因素會影響到企業債務融資，本文參考劉行等[6]（2016）的思路，控制住企業規模（Size）、企業盈利能力（Roa）、企業成長性（Growth）、企業資產抵押能力（Fat）、企業年齡（Age）這些微觀層面的因素。同時，為了排除外部環境因素對房價上漲的干擾，將企業所屬地區的經濟增長水平（GDP）作為宏觀層面的控制變量。此外，控制年度固定效應（Year）、行業固定效應（Industry）和地區固定效應（Region）。

3.2 研究設計

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

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上市公司為研究對象，原因有二：第一，由于我國房價上漲現象在35個大中城市表現得尤其明顯，且35個大中城市的上市公司數量較多，在一定程度上更容易觀察到房價上漲因素對企業債務融資的影響；第二，部分城市的房價數據無法獲取，由于房價的地區差異化嚴重，如果都以省級房價數據替代會產生較大的誤差。

在數據收集和整理的過程中，本文參考已有文獻進行如下篩選：（1）剔除金融業、房地產業、建筑業；（2）剔除連續三年出現ST的樣本；（3）剔除存在缺失值的樣本。經過篩選匹配，最終得到7732個觀測值。

在數據來源方面，企業的相關財務數據均來源于國泰安數據庫，全國各省級層面和35個大中城市的房產價格數據均來源于2009-2018年《中國房地產統計年鑒》，GDP數據來源于《中國統計年鑒》。

表1 描述性統計

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計分析結果。從中看出，企業資產負債率（Lev）的均值為0.407，最大值和最小值分別為0.889和0.024，標準差為0.167，可見我國企業的資產負債水平參差不齊，但總體來說負債水平較為適宜、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債務融資關系的基本回歸結果。HP的回歸系數為正，HP2的回歸系數為負，且兩者都在1%水平上顯著。這意味著，隨著房價上漲，企業的資產負債率先上升后下降，債務融資先增加后減少，即房價上漲與企業債務融資之間存在倒“U”型關系，驗證了前文的假設1。

在控制變量方面，資產規模（Size）的回歸系數顯著為正，即企業的資產規模越大，債務水平越高；企業的資產回報率（Roa）的回歸系數顯著為負，這說明隨著企業盈利能力的增強，企業對債務融資的渴求大大減少；固定資產占比（Fat）的回歸系數顯著為正，這說明企業的資產抵押能力越強，債務融資能力越強；企業年齡（Age）的回歸系數顯著為正，即隨著企業成立時間的延長，企業的債務也逐漸增多；第一大股東持股比例（Owner1）的回歸系數顯著為正，即隨著股權集中的加強，企業的債務水平增多；地區經濟發展水平（GDP）的回歸系數顯著為正，這說明經濟越發達的地區，企業的債務水平越低。

考慮到企業產權性質、各地區房價上漲水平及企業自身決策的差異性，本文做了進一步的回歸分析。模型2至模型3進一步考察了房價上漲對國企和非國企債務融資的影響。結果顯示：對于國企，HP的回歸系數在1%的水平上顯著為正，HP2的回歸系數在5%的水平上顯著為負；對于非國企，HP的回歸系數在1%的水平上顯著為正，HP2的回歸系數為負，但未通過顯著性檢驗。這說明房價上漲與國企債務融資之間存在倒“U”型關系，但與非國企債務融資之間的關系表現為正相關。在房價初步上漲時，國企和非國企的房屋抵押資產價值上升，整體上債務融資都表現為擠入效應。由于具有政府的隱性信用作擔保，即使擁有等值的抵押資產，國企也在債務融資方面享有先天優勢，其債務融資曲線會呈現出更陡峭的上升趨勢。隨著房價的持續上漲，大量信貸資源流入房地產項目、擠出效應開始增強，由于僵尸企業、產生過剩的企業大多分布在國企中，這使得國企的擠入效應受到抑制，擠出效應逐步強于擠入效應，債務融資曲線開始出現下降的趨勢。而非國企由于貸款劣勢，原本獲得的信貸資源就少于國企，此時產生的擠出效應自然也較小，再加上擠入效應并未受到抑制，因而債務融資曲線仍呈現上升趨勢，驗證了前文的假設2。

模型4至模型5進一步考察了不同地區房價上漲對企業債務融資的影響。結果顯示：對于東中部地區，HP的回歸系數為正，HP2的回歸系數為負，且兩者都在1%水平上顯著；對于西部地區，HP的回歸系數在1%的水平上顯著為正，HP2的回歸系數為負，但未通過顯著性檢驗。這說明東中部地區的房價上漲與企業債務融資之間存在倒“U”型關系，而西部地區的房價上漲對企業債務融資具有正向作用。這主要是由于不同地區房價上漲程度的不同造成的，東中部地區的房價上漲較為猛烈，因而初期的擠入效應迅速增強，整體上企業的債務融資表現為上升趨勢；后期隨著房價的持續上漲，企業間對于信貸資源的搶奪出現白熱化競爭，擠出效應增強并逐漸強于擠入效應，債務融資曲線開始出現下降趨勢；而對于西部地區，房價上漲較為平緩，由于其三線城市較多、企業相對較少、信貸資源較為充裕，擠出效應一直處于較弱的地位，整體上企業的債務融資一直表現為上升的趨勢，驗證了前文的假設3。

表2 房價上漲與企業債務融資關系的基本回歸結果

Age Owner1 GDP Year Industry_cons R2 F值N注：括號中為聚類穩健標準誤差下的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 結論

本文以我國2009-2017年35個大中城市的非金融非房地產類上市公司作為研究對象，實證檢驗房價上漲對企業債務融資的影響，并進一步探討企業“涉房”決策產生的調節效應。研究發現：（1）房價上漲對企業債務融資之間存在倒“U”型關系，即當房價初步上漲時，產生的擠入效應大于擠出效應，整體上對企業債務融資產生促進作用；而當房價持續上漲一段時間，產生的擠出效應逐漸強于擠入效應，總體上又會對企業債務融資產生抑制作用。（2）由于房價上漲的地區不平衡性和企業產權性質的差異，發現房價上漲對企業債務融資的影響存在異質性，房價上漲與企業債務融資的倒“U”型關系僅存在于國有企業組、東中部地區組。

基于上述結果，本文提出以下建議：第一，從政府角度來看，需時刻關注房價上漲對實體經濟的影響，嚴格調控房價的上漲幅度。房價的初步上漲在一定程度上有利于企業的債務融資，有利于實體經濟的發展。但當房價上漲過于猛烈時，卻會加大企業的融資難度，阻礙實體經濟的發展。第二，從金融角度來看，需高度關注銀行體系中的信貸資源配置問題，重點關注信貸流向和信貸結構。銀行在房地產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的信貸資源。銀行應當增強風險控制能力，加強利率市場化改革，打壓“信貸歧視”之風，有效防止信貸資源的非市場化配置現象。第三，從企業角度來看，企業應著眼于長期可持續經營，理性看待實體經濟涉足房地產的投資決策。在房地產市場擠占大量信貸資源的經濟形勢下，企業采用更多元化的“涉房”投資方式能夠緩解債務融資問題。

注釋：

① 數據來源于2009-2017年《中國房地產統計年鑒》