貨幣政策、土地持有與企業融資

易成子

（復旦大學經濟學院，上海，200433）

一、引言

中國的經濟仍然處于發展階段，金融系統不發達，金融體系中由于機構設置、信息不透明等原因存在摩擦。陸正飛等 (2009)、李廣子和劉力(2009)、白俊和連立帥(2012)、朱紅軍等(2014) 等考察了在我國不發達的金融系統下，國有部門和非國有部門的融資條件的差異性。除了產權性質，我國企業還在多個維度上存在異質性，這種異質性使得企業行為也呈現出明顯差異，產業政策和行業特征、資產的類別構成等因素都可能影響了企業在貨幣政策沖擊下的融資條件。Barro (1976)、Stiglitz and Weiss (1981)、Hart and Moore(1994) 的研究為抵押貸款提供了理論基礎，他們指出，由于金融摩擦的存在，金融合約是不完備的，因此融資受限的借款人可能依賴抵押物來進行借貸。當發生貨幣沖擊時，企業的信貸條件調整也因此具有異質性，而土地作為企業持有的重要的可抵押資產，極大地影響了企業的融資條件。

我國房地產部門在1998年房地產市場化改革后經歷了快速發展。隨著我國房產私有化的進程、居民可支配收入和城鎮化水平的提高，房地產部門規模不斷擴大，房地產價格不斷上漲。Deng et al.(2012)對中國房地產價格的研究指出，中國居住用地價格在2003年至2011年飛速增長，平均年增長率達到10%以上，在35個城市中的11個城市，平均年增長率超過20%。而且，相比房產價格的波動，土地價格波動更大、并且是房價波動的主要來源。我國實行土地國有制，土地供應由地方政府決定，而且土地出讓金是地方政府的重要收入來源，地方財政嚴重依賴土地出讓收入。隨著中國經濟發展和房地產價格的持續上漲，以及國有部門對房地產部門的深度參與和地方政府對土地財政的依賴，投資者普遍對房地產價格的高增長有較強預期。此外，我國對房地產市場實施了有針對性的干預政策，主要通過提高準備金率、提高首付比例、實施限購政策等抑制需求，這種干預在短期內抑制了房地產價格的過快增長，但并未改變房地產價格變化的經濟基本面。在房地產成交量下降、房地產投資回落、房地產庫存過高、地方財政收入減少等融資軟約束問題的影響下，限購等政策陸續取消，加之我國政府維護經濟社會穩定的政策目標，投資者往往認為房地產市場“大而不倒”，對房地產價格的增長預期不斷強化。

過去一些研究為房地產沖擊對企業融資的影響提供了經驗證據。Peek and Rosengren(2000)考察了信貸的供給面，他們發現在日本的房地產泡沫崩潰中，持有房地產資產的銀行減少了信貸供給，導致其客戶企業的投資下降。Gan(2007)、Chaney et al.(2012)分別為房地產價格波動影響企業投資提供了日本和美國的經驗證據。針對中國市場，Wu et al.(2015)使用了中國35個城市2003至2011年的企業數據，考察土地價格增長對企業投資的影響，他們發現效應不顯著。

基于以上研究背景和現實情況，本文的研究從微觀企業視角，在我國房地產市場快速發展和房地產部門占據我國經濟重要地位的背景下，考察我國貨幣沖擊對企業傳導中，由于土地持有造成的異質性效應。本文使用1998年至2013年的中國工業企業數據和1998年至2015年的土地交易數據，對我國工業企業的土地交易和土地持有進行了識別，使用面板數據分析方法對貨幣政策傳導的異質性和不對稱性進行探討。貨幣政策傳導的異質性主要體現在企業持有土地抵押物是否影響了其融資成本，貨幣政策傳導的不對稱性則體現在寬松貨幣沖擊和緊縮貨幣沖擊對企業融資的不對稱性影響。此外，本文還通過全國的逐筆土地交易信息對我國346個城市的土地交易價格進行了估計。本文的實證研究發現，工業企業的土地持有使得其融資條件好于其他不持有土地的企業，特別是在發生緊縮性貨幣沖擊時，持有土地的企業能夠以較低的成本獲得融資，且土地持有企業與非土地持有企業的融資成本率相較貨幣寬松時差異擴大。同時，土地價格漲幅越大，工業企業的融資成本率越高，說明房地產過熱會對工業企業的信貸有負面影響。企業持有土地的市場價值也會影響其借貸的成本率。

本文首次將工業企業數據和土地交易數據兩個全樣本數據進行合并，識別了工業企業的土地交易和土地持有，探討土地抵押物的持有如何影響了貨幣政策向工業企業的傳導，為房地產市場發展對中國實體經濟的影響提供了經驗證據。此外，本文對全國城市層面的質量恒定土地價格指數進行了估計，從而進一步考察企業持有的土地抵押物價值造成的抵押物約束的異質性。對土地價格指數的估計使得本文的研究不再局限于有公開房地產交易平均價格的35個大中型城市，從而實證研究結論具有一般性，且避免了大中型城市經濟金融等基本面環境與其他中小城市之間系統性差異造成的內生性問題。本文對于貨幣政策沖擊下企業的抵押物持有如何影響企業融資進行深入的分析，考察了中國房地產爆發式增長對實體經濟的影響，這實際上為回答我國資源配置是否有效提供了依據。

本文的剩余安排如下：第二部分通過構建金融合約的理論模型，提出本文的研究假設；第三部分介紹了中國土地交易的相關制度背景和對中國工業企業土地持有的識別；第三部分介紹了對我國城市級別的質量恒定的土地交易價格指數的估計；第四部分是變量描述和實證設計；第五部分是實證結果和穩健性檢驗；最后對全文進行總結，并提出政策建議。

二、理論模型和研究假設

在本節中，將基于Carlstrom and Fuerst(1996)的模型框架，通過一個兩期模型對使用抵押物的金融合約和無抵押物的金融合約之間的融資成本差異進行建模。模型中有兩類代理人：企業（債務人）和銀行（債權人）。銀行和企業之間有兩種類型的金融合約：第一類是抵押貸款，在企業破產違約的情況下，債權人可通過清算抵押物收回貸款本息；第二類是企業不提供足額抵押物的信用貸款。債權人與債務人之間存在委托代理問題，因此在貸款合約中債權人會要求高于無風險利率的貸款利率。本文在后續章節中主要針對土地抵押物做了實證檢驗。對于持有土地的企業，在我國土地逐漸資產化、土地價格攀升的背景下，土地作為抵押物具有高保值和高流動性的特點。當抵押價值足以覆蓋貸款合約中要求的回報時，債權人總可以收回貸款本息。因此本節的模型對抵押貸款進行不失一般性的簡化，認為抵押貸款是安全的。

在模型的第一期，假設企業需要進行i單位消費品的投資，并在第二期產出ωi單位的產品，ω服從分布F(ω)。企業i單位的投資中，需向銀行借入αi,α∈[0,1],(1－α)i是企業的股東權益，α可被視為杠桿率。對于企業的實際產出ωi，企業和銀行之間存在信息不對稱，銀行僅知分布企業的生產技術服從F(ω)分布。銀行可通過支付占產出比例為μ的監控成本后觀測到企業的產出ωi。根據Gale and Hellwig(1985)，滿足激勵相容條件的金融合約是一個標準貸款合約，且為最大化企業收益、滿足銀行和企業參與約束的最優合同。在標準的貸款合約中，合約雙方約定第二期貸款到期時企業向銀行歸還本息R·αi，R為貸款回報率。企業總會如實報告其真實產出ωi。當ωi≥R·αi，企業按照貸款合約約定歸還R·αi給銀行；當企業破產并報告ωi＜R·αi，銀行支付監控成本，收回(R(ω)－μ)i。

由于企業只在第二期進行生產實現收益，代表性代理人的優化問題是一個靜態問題。企業通過選擇初始投資i和不同的貸款合約R最大化其收益，且銀行的參與約束得到滿足：

式(1b)和式(1c)為銀行的參與約束，ω*為企業破產的臨界值，當企業實現的ω≤ω*，企業會選擇破產。式(1b)表示銀行從信用貸款中獲得的預期回報應當與抵押貸款相同。銀行從信用貸款中獲得的預期回報由兩部分組成，企業不破產的累計概率為1－F(ω*)，此時銀行獲得的回報率為R；企業破產的情況下，銀行獲得的回報率為(1－μ)；式(1b)的左邊為抵押貸款的回報率。

式(1b)可以化簡為式(2)，即信用貸款與抵押貸款之間的利率差Δ由R內生決定，這是因為，當信用貸款的回報率R越高，企業的破產臨界值ω*越高，企業破產的概率F(ω*)越大。中央銀行的貨幣政策會決定外生的政策利率Rf，從而影響銀行發放抵押貸款的收益率，亦即發放信用貸款的機會成本，最終影響信用貸款利率R和利率差Δ。

模型說明，信用貸款與抵押貸款之間的利率之差是內生的，并且受中央銀行貨幣政策影響。假設企業規模不變的生產率服從對數正態分布Log-Normal(0.3,0.6)，圖1(a)和1(b)為分布的概率密度和累計概率函數。并令基準的杠桿率α=0.9，基準的監控成本占比μ=0.05，基準的無風險回報率Rf =1.03。采用其他的參數值對數值模擬的主要結論沒有影響。

由圖1(c)和1(d)，隨著貨幣寬松、無風險利率（Rf =1+rf）的下降，信用貸款的利率也下降；隨著貨幣緊縮、無風險利率的上升，信用貸款的利率也上升，并且信用貸款與抵押貸款的利率差也隨著貨幣政策的緊縮而上升。當Rf取值為1-1.1（對應的利率為0-10%），利率差為15%-24%。且利率差Δ對Rf為凸，說明貨幣越緊縮，有風險的信用貸款與抵押貸款之間的利率之差增大越多。

圖1：貨幣政策與利率差異

根據本節理論模型的分析，本文提出以下兩個研究假設。本文后續基于企業對土地的持有進行了對應的實證檢驗。

假設一：貨幣政策向企業融資成本的傳導具有異質性：不論是貨幣寬松還是貨幣緊縮期間，持有安全抵押物的企業總可以獲得更低成本的融資。

假設二：貨幣政策向企業融資成本的傳導具有不對稱性：貨幣越緊縮，持有抵押物的企業與不持有抵押物的企業之間的融資成本差異越大。

三 中國工業企業的土地持有

中國房地產市場是中國經濟市場的重要組成部分，并且與金融系統緊密相關。首先，房產是中國家庭部門資產投資組合中最大的組成部分；其次，中國地方政府財政極其依賴土地出讓收入，并且使用未來預期的土地出讓金收入作為地方融資平臺進行債務融資的主要抵押來源；另外，房地產和非房地產行業的企業也積極進行房地產投資。根據德意志銀行2016年的估算，截至2016年第三季度，與房地產相關的貸款金額達到55萬億，達到了中國銀行系統總資產的25%。

土地投入是房產開發的最重要的組成部分。我國實行土地國有制，土地的供給由地方政府決定。1988年，我國修訂憲法，允許對土地的使用權進行交易。1994年分稅制改革和1995年預算法改革后，地方財政收入大幅縮減，且地方政府不能出現財政赤字，也無法進行外部的融資。為了擴充地方政府財源，伴隨著房地產的私有化進程，中央政府逐漸放開土地交易。2003年，《招標拍賣掛牌出讓國有土地使用權的規定》出臺。土地出讓金逐漸成為地方政府的重要收入來源，最高在2010年達到一般預算收入的68%。

為了識別工業企業的土地持有，本文分析了中國工業企業數據和土地交易數據兩個微觀數據庫。中國工業企業數據來源于國家統計局，樣本期間為1998年至2013年，包含所有規模以上的制造業企業和能源礦業企業。經過合并清理的數據覆蓋63.6萬家企業，包含3,219,988個觀測值。土地交易數據來源于中國土地市場網 www.landchina.com，包括了所有1992至2015年的土地交易數據。本文使用的樣本期間為1992至2013年，共有1,085,848條土地交易信息。為了研究貨幣沖擊向工業企業傳導的抵押物渠道，我使用土地使用權人名稱將兩個數據集進行合并，識別出工業企業的土地交易。

兩個微觀數據庫的合并顯示，63.6萬家樣本工業企業中，共4.8萬家企業持有土地，占7.6%；322萬個觀測值中占8.6%。在表1中，對持有土地的企業和不持有土地的企業進行了比較，這是因為，如果企業持有土地抵押物的行為與其他企業特征相關，那么本文研究的貨幣沖擊傳導很可能與企業的土地持有無關，而是與企業是否是國企、企業是否位于經濟發達地區、企業是否屬于重點扶持行業有關。如果國有企業更傾向于持有土地，或經濟發達地區的企業更傾向于持有土地，企業的融資條件調整很可能是由于所有制和區域金融發達程度導致的，引發識別中的內生性問題?？梢钥吹剑?.8萬家持有土地的企業中，5,778家為國有企業，所占比例為11.91%;11,372家位于一二線和省會城市，占比23.44%。與之相對應的，58.8萬家不持有土地的企業中，71,621家為國有企業，所占比例為12.19% ，169,075家位于一二線和省會城市，占比28.77%。亦即，不持有土地的企業中，國企和位于大中型城市的企業占比更高。此外對所處行業的對比發現，持有土地和不持有土地的企業的行業分布差異不大。因此可以初步排除企業的土地持有與其他企業特征相關的情況。

表1：持有土地企業的分布情況

四 土地交易價格指數

為了分析我國的房地產市場，首先需要準確衡量中國的房地產價格。對于城市層面的房地產價格，我國國家統計局從2008年開始公布70個大中城市房屋銷售價格指數，其新建商品住宅銷售價格、面積、金額等資料直接采用當地房地產管理部門的網簽數據，二手住宅銷售價格調查為非全面調查，采用重點調查和典型調查相結合的方法，按照房地產經紀機構上報、房地產管理部門提供與調查員實地采價相結合的方式收集基礎數據?？梢苑从骋欢〞r期房屋銷售價格變動程度和趨勢的相對數，但可使用數據期間較短。另外，國家統計局雖然從2004年起公布了35個一二線城市的商品房平均銷售價格，直接由商品房銷售額除以商品房銷售面積得到。但由于房地產交易價格受到交易標的質量的影響，簡單地使用交易的平均銷售價格實際上無法準確反映房地產的真實情況：不同時期交易的房地產質量可能有很大差別，例如城市的開發往往從中心區向外擴展，因此在城市發展早期，房地產開發往往位于交通發達區域，交易的房地產質量可能更高。而相應地房地產價格變化并非由市場供需導致，而是由于質量的不同。為了控制質量對房地產交易價格的影響，Case and Shiller(1987)構建了重復交易價格指數，衡量同一交易標的在不同時期的交易價格變化。其在估計中使用了同一標的的不同交易，標的質量可視為不變的。另外，Kain and Quigley(1970)提出了特征價格回歸方法，將不同時期的房地產交易價格對交易標的的相關特征進行回歸，如式(3)，其假設是這些特征變量可以很好地代表房地產質量。其中Pit是交易價格，Xi為交易標的的特征，包括距離市中心距離、面積、戶型、交通便利程度、建筑質量等。

由于中國的房地產開發起步較晚，中國的房產交易往往以新開發的首次交易為主；而土地交易也以地方政府出讓給土地使用權人的一級市場交易為主。因此要使用重復交易的估計方法有很大困難。已有的對中國房地產價格的研究以使用特征價格回歸方法為主。Deng et al.(2012)使用搜房網的微觀數據，用特征價格回歸方法對35個大中型城市的土地交易價格進行了估計；并使用重復交易數據估計了房價。他們發現，中國居住用地價格在2003年至2011年飛速增長，平均年增長率達到10%以上，在35個城市中的11個城市，平均年增長率超過20%，最高的合肥達到了30.01%。此外，相比城市固定效應，大中型和省會城市的土地價格增長能夠更好地被時間固定效應所解釋，即這些城市的地價波動呈現出類似的模式，這可能與政府對大中型城市的房價調控有關。此外，地價的波動較房價波動更大，且建筑成本變化較小，說明房價波動的主要來源為土地價格。Fang et al.(2016)使用某大型商業銀行的個人購房抵押貸款數據，構建了我國120個主要城市2003至2013年的房產價格指數。他們對房價指數的估計基于同一個小區的新房在不同時間的銷售價格，以此控制房屋質量對交易價格的影響。他們發現，在2003至2013年的十年間，一線城市（北京、上海、廣州、深圳）房價的年平均增長率達到13.1%，其余31個二線城市的房價年平均增長率為10.5%，85個三線城市則為7.9%。

本文針對每個城市的土地交易數據，做了式(3)的回歸，在中，包括了具體到街道的地塊位置、土地用途（使用行業）、交易方式、土地面積、土地質量級別，最終獲得346個城市2002至2015年的土地價格變化。為了準確反映市場行情，剔除了協議、招標、劃撥等交易方式進行交易的觀測值，只保留拍賣出讓和掛牌出讓的交易。為了排除數據中登記錯漏的異常值，文中剔除了地塊面積和單位價格低于5%分位數和高于95%分位數的觀測值。此外，為了保證回歸的樣本量充足，文中只保留了在城市-年份層面上有15個觀測值以上的樣本。

對于持有土地的企業，其持有的土地市場價值會根據當地土地價格的變化而變化。土地抵押物的價值可用式(4)計算。表示城市c的土地從第s期到第t期的升/貶值幅度，paymenti,c,s為企業i在第s期購買的地塊價值，土地持有企業i擁有的土地抵押物價值land_valuei,t是其所有地塊的在第t期的市場價值加總。對市場價值做變換后可得變量land_holding_valuei,t=ln(1+land_valuei,t)。

五 變量描述和實證設計

為了研究工業企業的融資成本調整，研究中計算了企業的債務成本率。企業資產負債表中的利息支出，包括企業短期借款利息、長期借款利息、應付票據利息、票據貼現利息、應付債券利息、長期應付引進國外設備款利息等利息支出，在扣除存款業務確認的利息金額后，得到企業的利息凈支出。我使用利息凈支出與負債的比值作為企業的債務成本率，用于衡量企業的融資成本。

研究時還計算了企業每年的資本密集度、盈利率、企業年齡、企業規模、企業性質，這些企業層面的財務表現和特征也可能影響企業的融資條件，因此在實證模型中作為回歸的控制變量。由于工業企業中有較多的登記錯漏，研究時首先剔除了總負債小于零或權益值為負數的異常樣本，隨后對關鍵的企業層面連續變量（包括債務成本率、資本密集度、盈利率、年齡、規模）均進行縮尾處理，剔除小于5%分位數和大于95%分位數的觀測值，以避免異常值的影響。

此外，對于制造業企業，信貸市場在決定企業融資條件時，除了考察企業的資本密集度、盈利率、企業年齡、企業規模、企業性質等因素，還可能會考慮企業的生產力水平。同時，對于生產力較高的企業而言，其在相同投入的情況下可以進行更多的產出，因此生產力水平也可能決定了企業是否購入土地的決策。企業的生產力水平可能同時與企業獲得的融資條件、以及企業是否持有土地相關。對于生產力較高的企業，其更可能購入土地，而當發生貨幣沖擊時，信貸市場是根據企業的生產力水平調整了融資成本，而不是針對企業所持有的土地抵押物。為了考察這一渠道，我分別使用Olley and Pakes(1996)和Wooldrige(2004)的方法，獲得了對工業企業生產率自1998年至2013年的估計值。

本文使用Chen et al.(2018)對我國貨幣政策規則的估計對我國貨幣政策進行衡量。根據Chen et al.(2018)，我國的貨幣政策（在2016年以前）以貨幣供應量作為中介目標，而不是以利率作為中介目標，且我國的貨幣政策實際以保證經濟增長率為最低目標，并且有明確的經濟增長目標值。當經濟放緩、GDP增長不及預期時，貨幣當局會使用寬松的貨幣政策作為刺激經濟增長的重要工具，此時我國M2增長對于實際GDP增長率與目標GDP增長率之間的缺口更為敏感。當經濟增長、GDP增長達到目標，貨幣當局會在確保通脹目標的前提下保證M2增長，適應GDP的實際增長率。貨幣規則具有不對稱性，因此在SVAR模型中對系數施加了符號約束。本文沿用Chen et al.(2018)對我國貨幣政策外生沖擊的估計方法，并將季度數據標準化為年度數據。

表2總結了本節實證研究使用的變量構建。表3是對本節實證研究中變量的統計性描述。

為了考察貨幣沖擊如何傳導到企業部門，以及企業是否持有抵押物會對貨幣沖擊的傳導產生什么影響，本文構建了回歸模型(5)?；貧w結果中的系數α反映了貨幣沖擊對企業融資成本的水平影響，交互項系數γ反映了企業持有土地對貨幣沖擊傳導的調節作用。回歸中控制了企業-年份層面的資本密集度、盈利能力、杠桿率、企業年齡、企業規模、企業所有制性質。回歸中還控制了企業個體固定效應μi、行業固定效應μj、省份固定效應μr，去除了在企業、行業和省份層面影響企業融資成本的不可觀測因素的影響。由于回歸中的主要變量m_shockt僅在年份上變動，因此基準模型中不控制年份固定效應，而是將宏觀經濟變量gdpgrowtht和inflationt作為控制變量加入實證模型中。作為穩健性檢驗，當我們只關注交互項系數γ時，可在回歸模型中控制年份固定效應μt，并不再將時間序列變量m_shockt、gdpgrowtht、inflationt納入回歸中。當我們關注持有土地的市場價值對企業融資成本的影響時，模型中的land_holdingi,t替換為land_holding_valuei,t，并在模型中對土地持有虛擬變量land_holdingi,t進行控制。

為了考察正貨幣沖擊和負貨幣沖擊的不對稱效應，本文構建了回歸模型如式(6)。回歸結果中的系數γ1和γ2考察了貨幣沖擊的不對稱傳導效應。當m_shock≥0，貨幣沖擊對企業的影響為α+γ1land_holdingit；當m_shock＜0，貨幣沖擊對企業的影響為α+γ2land_holdingit。

表2 : 變量描述

表3：變量統計性描述

六 實證結果和穩健性檢驗

表4和表5為基準模型(5)和(6)的回歸結果。*表示p值＜0.05，**表示p值＜0.01，***表示p值＜0.001。括號中為回歸系數的標準誤?；貧w殘差在企業層面做了cluster處理。整體來說，工業企業的融資成本是順貨幣周期的，當發生貨幣寬松時，企業融資成本降低；當貨幣緊縮時，企業融資成本升高。對于土地持有企業，其在貨幣寬松情況下可以獲得比對等的非土地持有企業更低的融資成本；在貨幣緊縮時，持有土地的企業的融資成本逆周期下調。貨幣緊縮時土地持有企業與非土地持有企業的融資成本差異高于貨幣寬松時的融資成本差異。并且，企業持有的土地抵押物價值越高，融資成本越低。此外，工業企業的融資成本與全要素生產率是負相關的，企業生產力越高，融資成本越低，且企業全要素成產率每提高一個單位，企業融資成本會下降0.13%~0.16%左右。在列(1)和列(2)中可以看到，城市的土地價格上升幅度越高，該地工業企業的債務成本率越高。這說明土地價格的增長和房地產市場的發展對工業企業融資有負面影響，房地產經濟過熱可能導致了“脫實向虛”。

如果企業在進入市場時，有一些特殊的初始特征，而這些初始特征決定了隨后企業是否購入土地，同時與企業的融資條件有相關關系，則遺漏這些初始特征可能會造成內生性問題和估計的偏誤。本文構建的基準實證模型中，控制企業的個體固定效應一定程度上解決了這個內生性問題。為了考察企業的初始特征，按照企業生產力、企業規模、企業年齡，逐年將觀測值按五分位進行分組，并將企業的初始年份定義為企業出現在樣本中的第一年，得到企業在初始年份的生產力、規模、年齡分組?？疾炝似髽I的土地持有是否與企業的初始特征相關。表6是對618,285家工業企業進行的第一步logit回歸。被解釋變量為企業是否為土地持有企業的虛擬變量，解釋變量為企業分別位于生產力、規模、年齡各五分位的虛擬變量，如式(7)。

表4：回歸結果：企業土地持有與融資成本

表5：回歸結果：企業持有的土地抵押物價值與融資成本

表6是對企業是否持有土地與期初特征的第一步回歸結果。企業的初始規模、年齡和生產率能夠很好地預測企業是否持有土地。而且企業規模越大，持有土地的可能性越高。表7的列(1)-(3)是控制企業期初特征的第二步回歸結果。此外，企業的初始年齡、規模、生產力可能與城市土地價格變化幅度共同決定了企業持有土地資產的決策，因此，實證中可以對期初特征與土地升值幅度的交互項進行控制。結果如表7的列(7)-(9)。結果顯示，控制了企業的期初特征后，基準模型中的結論沒有變化。

表6 : 第一步：企業是否持有土地與期初特征

同時，我們關心是否某些城市的投資機會和發展前景更好，金融發展程度更高，導致該地房價有更高的增長趨勢，因此該地的企業更傾向于持有土地，同時在經濟發達的城市，企業享有更有利的融資條件。城市的投資機會、發展前景、金融發展程度等是不可觀測或很難準確衡量的。基準模型中加入省份的固定效應，在省份層面上進行了控制。作為穩健性檢驗，本文在實證模型中加入了按城市變化的時間趨勢項。得到的結果如表7的列(4)-(6)所示。在控制了按城市變化的時間趨勢項后，城市土地升值幅度對該地工業企業融資成本的影響系數不再顯著，這是因為城市土地升值變量也是在城市-年份層面波動，按城市變化的時間趨勢項吸收了其影響。

對應地，表8對企業持有土地抵押物市場價值與其融資成本之間的關系進行了穩健性檢驗。

本文的實證結果顯示，我國工業企業的融資成本總體而言是順貨幣周期調整的，而持有土地抵押物可使得企業獲得更低的融資成本，體現了貨幣政策向企業融資傳導的異質性。當貨幣寬松時，持有土地抵押物的企業相較不持有土地的企業融資成本更低；而在貨幣緊縮時，持有土地的企業融資成本更低，土地持有企業與非土地持有企業的融資成本差異擴大，體現了貨幣政策向企業融資傳導的不對稱性。這與樣本期間內房地產經濟的爆發式增長和對房地產價格增長預期有關。相較企業擁有的其他固定資產，土地作為抵押物具有易估值、高保值、變現能力強的特點，這使得對土地持有企業借貸的破產風險降低。而在房地產市場迅猛發展、土地價格不斷攀升、土地價格增長預期強的背景下，土地可能被視為“安全資產”，當貨幣發生緊縮，資金流動性收緊、監管成本升高時，借貸的風險上升，土地持有企業獲得了更優的融資價格，與非土地持有企業的融資成本差異擴大。這使得貨幣沖擊的傳導具有不對稱屬性。

表7：回歸結果：穩健性檢驗

表8：回歸結果：穩健性檢驗

七、結論和政策建議

貨幣政策的最終目標之一是促進經濟增長，貨幣政策向企業部門的傳導是否有效？我國房地產市場的繁榮和房地產價格的增長對實體企業的融資產生了什么影響？本文創新地識別了中國工業企業的土地持有，從微觀企業的角度探討了房地產價格增長對貨幣政策傳導機制的影響。本文的研究一方面從微觀層面為我國貨幣政策傳導機制提供了經驗證據，另一方面結合中國經濟的重要特征，對房地產過熱造成的“脫實向虛”現象進行了探討。

由于我國金融市場仍在發展階段，金融摩擦較大，導致金融中介和投資者通過使用抵押物的貸款合約保障違約風險，而我國房地產的過熱發展導致土地不再僅僅是一種生產資料，而是對企業的融資條件也起到重大影響。本文對中國工業企業的實證研究發現，工業企業的土地持有，使得其融資條件好于其他不持有土地的企業，特別是在發生緊縮性貨幣沖擊時，持有土地的企業能夠以較低的成本獲得融資。本文還通過全國的逐筆土地交易信息對我國各城市的土地交易價格進行了估計，發現土地價格漲幅越大，工業企業的融資成本率越高，說明房地產過熱會對工業企業的信貸有負面影響。此外，不僅持有土地和不持有土地的企業融資成本有顯著的差異，企業持有土地的市場價值也會影響其借貸的成本率。此外，本文考察了企業的生產力水平與企業融資成本之間的關系，發現總體而言，企業生產力越高、融資成本越低，信貸資源分配是有效率的。初始的生產力水平，與企業初始的規模和年齡特征決定了企業購買土地的決策，但并不是生產力越高，企業越傾向于購入土地，且初始生產力最高的那些企業持有土地的可能性顯著低于其他企業；但在控制了期初特征后，持有土地的企業的債務成本率仍然顯著低于不持有土地的企業，特別是在貨幣緊縮時期。這說明金融市場對土地抵押物的青睞使信貸的分配一定程度上偏離了效率優先的原則。

本文的結論說明房地產部門過熱增長，扭曲了信貸在工業企業內部的分配，這要求政策制定者加強金融基礎設施建設，加大對金融科技的投入，減少信貸市場中的信息不對稱。由于金融摩擦的存在，實體企業在融資的過程中，銀行等金融中介需要支付大量信息篩選和風險管理的成本，才能獲取有效信息，對企業的經營狀況、未來前景有較為清晰的認識，并控制企業的違約風險，這使得他們在風險管理中更依賴抵押物的保障。通過加強對信息披露制度的完善，建設企業信息的共享和分析系統，構建更科學的信用評級指標和分析體系，運用區塊鏈、大數據分析等金融科技加強對企業信用風險的分析和管理，可以有效減少信貸市場中的信息不對稱，使得信貸資源的分配更為合理。其次，房地產調控政策應該把握和穩定市場預期。過去的房地產調控過度依賴短期行政手段，缺乏長效機制。市場機制不完善，脫離供需基本面，在短期內抑制需求，無法達到穩定預期的效果，導致政策在實施過程中往往難以落實。地方政府對土地財政的依賴和國有部門對房地產行業的深度參與，也使得市場普遍認為房地產部門有政府信用的隱性擔保、大而不倒。應當遵循市場原則，建立資源有效利用的長效機制，推進城市規劃和產業布局調整，從根本上解決房地產供需不平衡的問題，使房地產預期回歸理性。同時繼續推進和深化對稅收制度的改革，降低地方政府財政對土地出讓收入的依賴。