“脫虛向實”效果如何:差異化房地產政策與實體企業融資

董格非

(南京審計大學，江蘇南京211899)

一、 引言

2008 年金融危機以來，我國經濟面臨內外需求下降的問題，實體經濟產能過剩導致了實體經濟的投資回報率不斷下降；與此同時，憑借政策優勢和壟斷地位而獲得超額利潤的金融業和得益于房價上漲而處于黃金發展期的房地產行業成了我國的兩大“暴利產業”。 金融業和房地產業等虛擬經濟的行業利潤率遠高于平均利潤率促使各渠道的資金大量投入虛擬經濟，導致近年來我國經濟發展呈現出“脫實向虛”的態勢，房地產、金融業等虛擬經濟發展欣欣向榮，而實體經濟發展卻呈低迷狀態(楊善奇，2016)。 實體經濟是一國經濟的基礎和命脈，然而房地產行業卻成了我國促進經濟增長的支柱產業，并且隨之帶來了房地產價格快速上漲的問題。 房價過快上漲雖然能夠帶來積極的財富效應，但更多的還是對經濟發展的消極影響。 為此政府出臺了一系列限制住房購買的限購令，如2005 年的老“國八條”和新“國八條”；2009年頒布的“國四條”；2010 年發布的新“國十條”。 2016 年以來，各地政府根據自身情況分別推出了差異化房地產限購政策。 限購政策推出以來，在阻止資金向虛擬經濟流動方面效果顯著，本文就此檢驗限購政策的出臺對促進實體企業融資的效果如何。

目前來說，國內外大多數學者主要關注的是房地產限購政策對房地產行業以及房價的影響，鮮有從實體企業的視角出發，研究“脫實向虛”對實體企業融資可能帶來的影響。 基于此，本文利用房地產限購政策的實行這一準自然實驗，選取我國2010～2018 年各城市上市工業企業數據，采用雙重差分法，對“脫虛向實”政策在促進實體經濟發展方面產生了怎樣的效果進行研究，從另一方面補充說明了該政策的實施成果，為我國經濟轉型升級、持續長遠發展提供政策依據。

二、 文獻綜述

實體經濟是一國宏觀經濟的基礎，實體經濟的發展推動了虛擬經濟的發展(Sachs，2004)。 在我國，“脫實向虛”主要表現為越來越多的實體企業把資金大量投到房地產業或金融業等虛擬經濟中(彭俞超等，2018)。 學者們主要關注于“脫實向虛”對實體企業資源投入方面的影響。 房地產投資的不斷增加使流入實體經濟的金融資源大量減少，阻礙了金融業對實體經濟的支持作用(彭俞超等，2018)。 同時學者們從融資約束和內部微觀機制角度研究發現，實體企業投資虛擬經濟對資本投資產生了擠出作用(欒天虹和袁亞冬，2019)。 許多實體企業選擇投資虛擬產業最初是為了緩解公司融資壓力，但是研究發現這種對房地產業和金融產業的跨行業投資并沒有明顯緩解企業的融資壓力，反而會導致實體企業資金投入偏離主營業務，影響企業的創新水平(王紅建等，2016)。 房地產投資的增加不僅能直接影響創新活動，還能夠通過金融體系的資金投入方向間接地抑制企業部門尤其是工業部門的創新能力(張杰等，2016)。

2003 年以來，政府壓縮東部土地供應而偏向中西部的土地供應政策使東部地區的房價上漲速度顯著快于工資的上漲速度，導致生活成本提高(陸銘等，2015)。 從消費角度看，房價上漲所帶來的更多是抑制消費的“房奴效應”而不是“財富效應”(顏色和朱國鐘，2013)。 因此，房地產限購勢在必行。 我國從2005 年就開始逐步推行限購政策，但力度大多較為溫和，效果也沒有達到期望。 2016 年以來，各地紛紛出臺了嚴格的差異化房地產限購政策，此輪限購不僅嚴格，并且持續時間相對較長。 2016 年部分城市的限購政策見表1。

表1 2016 年部分城市限購政策

時間 城市 本地戶口 外地戶口10.07 佛山 2 套以上禁購新建商品住房 限購2 套新建商品住房福州 限購2 套(144m2以下) 限購1 套(144m2以下)10.06 武漢 無 限購2 套南京 2 套以上禁購新建商品住房 限購1 套廣州 限購2 套 限購1 套10.05廈門 限購2 套(180m2以下) 限購1 套(180m2以下)深圳 限購2 套，單身限購1 套 限購1 套10.03 蘇州 限購3 套 限購1 套10.01 成都 新購商品房限購1 套鄭州 限購2 套(180m2以下) 限購1 套(180m2以下)09.30 天津 無 限購1 套北京 限購2 套 限購1 套

房地產限購政策的實施雖然不能顯著影響工業和商業地價的價格，但能夠有效減少非戶籍人口的投資行為(王敏和黃瀅，2013)。 Du 和Zhang(2015)對北京房地產行業的數據分析發現，限購政策使北京市房價下跌約7.69%。 房地產限購政策還能降低預期房地產投資收益，使部分資金流回實體經濟，增加企業對實體經濟的投入(余泳澤和張少輝，2017)。 研究還發現，房價上漲對企業債務融資有不利影響，但限購政策能有效地抑制房地產對投資的擠出效應，從而減輕企業的融資壓力(安磊等，2018)。 但也有學者認為，限購政策并不是萬能的，限購政策所引起的房地產價格下降會導致對房地產投資減少，而房地產投資的減少會使房地產供應減少，導致房價回升(王敏和黃瀅，2013)。 而且僅對城市中心進行控制的限購政策并沒有產生理想的效果(張德榮和鄭曉婷，2013)。 由此可見，限購政策對于實體企業的融資有積極作用也有消極影響。 基于此，文章提出理論假設:限購政策能夠有效提高實體企業融資水平。

三、 計量模型設計

(一)樣本選擇與數據來源

工業企業是實體經濟發展的核心(何玉長，2019)，工業企業數據能夠在很大程度上代表實體經濟的發展狀況，因此本文選用城市工業企業數據作為實體經濟情況的代表。 重點研究的是房地產限購政策的實施對工業企業融資的影響，因此借鑒李藝萍(2019)的方法，把資產負債率和利息與負債總額的比率作為實體企業融資水平的替代變量。 核心解釋變量為實施房地產限購政策的城市(

D

)。 除此之外，考慮到融資水平會受到其他經濟因素的影響，引入企業盈利能力等控制變量。 本文所研究的是工業企業融資狀況隨房地產限購政策實施的變化，因此，選取全國288 個地級市2010～2018年的面板數據作為研究對象，把2016 年實施限購政策的32個城市作為控制組樣本，以公司的注冊地作為公司所在城市，與實施限購政策城市進行匹配。 上市公司數據以及城市數據主要來自EPS、國泰安數據庫以及城市歷年統計年鑒，根據研究需要，剔除非工業企業數據及數據缺失嚴重城市的數據。

(二)模型設計與變量定義

對于房地產限購政策是否提高了工業企業融資水平問題的研究，通常是比較工業企業在政策出臺前后融資水平的差異，并由此判斷出政策所帶來的效果。 由于還存在其他因素如企業自身發展狀況，以及該政策出臺時間宏微觀政策還可能對非工業企業造成影響，使用簡單的差分法會使政策評價產生一定的偏差，因此選用雙重差分法對企業融資狀況進行研究。 在所選取的288 個城市樣本中，以2016 年為截止時間作為準自然實驗。 同時將32 個實施限購政策的城市作為控制組，對照組為非限購城市，以2016 年為分界點區分政策實施前后兩個階段，構建雙重差分模型:

以城市工業企業資產負債率以及利息與負債總額的比率作為被解釋變量(

Y

)，

i

和

t

分別代表城市和年份；虛擬變量Treat反映該城市是否實行了限購政策，取值1 代表實行限購政策，反之為0；虛擬變量Period反映城市是否受限購政策的影響，2016 年及之后為 1，反之為 0；交互項

D

＝Treat×Period；

X

為控制變量，包括城市工業企業數量、城市發展水平、政府規模、金融業發展水平、城市工業規模及經營能力。

使用時間地區雙向固定效應模型，時間固定效應對實施房地產限購政策前后國內大環境所變化而產生的差異進行控制；地區固定效應對地區之間存在的原有影響因素進行控制。 本文重點觀察的是

β

的值，它度量了限購政策對于企業融資的凈影響。

β

為正表明限購政策使企業融資水平提高，反之

β

為負。 以上變量名稱及衡量方法如表2 所示。

表2 主要變量解釋

指標 變量名稱 變量定義融資能力指標 Darit 資產負債率Idit 利息/負債總額基本指標 lnnum 市區內工業企業數量的對數城市發展水平 lndev 人均GDP 的對數政府規模 Gov 政府財政支出/GDP金融業發展水平 Fin 金融機構人民幣貸款年末余額/GDP城市工業規模 lnsize 工業總產值的自然對數經營能力 Grow 本期主營業務收入/上期主營業務收入－1

(三)平行性假設檢驗

雙重差分法(DID)分析的前提是在政策造成影響前，對照組和處理組隨時間變化具有相同發展趨勢，要滿足平行性假設，雙重差分才能得到無偏的估計量。 在本文中，滿足平行性假設檢驗體現為，限購城市工業企業和非限購城市工業企業的融資狀況在實施限購政策前應有相同的發展趨勢。本文使用圖形對平行性假設進行直觀地反映。 由圖1 可知，2016 年前，限購城市與非限購城市工業企業融資狀況發展情況大致相同，但2016 年之后，兩組數據出現較大的差異，因此可以間接得出兩組數據滿足平行性假定的條件。

圖1 2010～2018 年限購城市組和對照組資產負債率比較(平行性檢驗)

四、 實證結果分析

(一)實證結果分析

本文估計了限購政策對工業企業融資狀況的直接影響。表3 中第(1)(3)列是沒有加入控制變量時的估計結果，第(2)(4)列是加入控制變量的結果。 可以看出，無論是否加入控制變量，在以工業企業資產負債率為被解釋變量時，回歸系數

β

均為正，并且在1%水平上顯著，說明我國實施了限購政策后，限購城市的工業企業融資水平顯著提升。 由表3，無論是否加入控制變量，本文重點關注的回歸系數

β

均為正，并且在1%水平上顯著，說明我國實施了限購政策后，限購城市的工業企業融資水平顯著提升。 表3 所得到的結果基本上驗證了限購政策能夠有效提高實體企業融資水平。

表3 房地產限購政策對工業企業融資的影響

注:括號中為 值；、、分別表示顯著性水平為10%、5%和1%。

解釋變量 Darit Darit Idit Idit被解釋變量 (1) (2) (3) (4)Dit 1.3375***(4.02)1.4977***(4.62)0.0029***(2.28)0.0029***(2.39)工業企業數量 －1.0761**(－2.16)0.0021*(1.27)城市發展水平 0.6942*(0.98)－0.0035**(－1.87)政府規模 －1.3320*(－1.90)－0.0005(－0.13)金融業發展水平 0.2771(0.80)0.0012(0.49)城市工業規模 0.0225(0.27)－0.0004*(－1.18)經營能力 －2.5613***(－3.22)－0.0015*(－1.18)時間 控制 控制 控制 控制地區 控制 控制 控制 控制＿cons 0.0616(0.30)8.9678(1.29)0.0096***(5.71)0.0344**(1.72)N 2591 2591 2591 2591

(二)穩健性檢驗

為了進一步對實證結果的穩健性進行檢驗，采用安慰劑檢驗法，將政策執行時間提前進行反事實檢驗。 除限購政策外，還可能存在其他與限購政策無關的因素使實體企業的融資水平產生變化，導致前文得出的結論不成立。 為排除這些因素的影響，假設各地區將政策執行時間提前兩年、三年，若此時的實證結果顯著，則說明企業的融資水平變化可能是由其他因素導致的。 表4 中第(1)(2)列為假設政策提前兩年實行，即2014 年實施的結果，第(3)(4)列為假設政策提前三年實施的情況。 結果顯示，改變政策實施時間所得出的實證結果均不顯著，也進一步說明了實體企業的融資水平變化是由限購政策導致的，與其他因素無關。

表4 安慰劑檢驗

注:括號中為 值；、、分別表示顯著性水平為10%、5%和1%。

解釋變量 Darit Darit Darit Darit被解釋變量 (1) (2) (3) (4)Dit2 0.3444(1.17)0.0615(－0.77)Dit3 0.2291(0.66)0.2291(0.66)工業企業數量 －3.5607***(－3.55)－1.1105**(－2.20)城市發展水平 －3.8271* **(－3.21)0.6031(0.84)政府規模 －2.3603(－0.91)－1.3916*(－1.93)金融業發展水平 1.5640*(2.13)0.2873(0.84)城市工業規模 －0.3517(－1.00)0.0813(0.97)經營能力 －0.5044(－0.69)－2.5413**(－3.20)時間 控制 控制 控制 控制地區 控制 控制 控制 控制＿cons 0.0615(0.762)144.9815***(10.16)0.0506(0.24)8.5232(1.23)N 2304 2304 2304 2304

五、 結論

2008 年金融危機以來，房地產行業以及金融業等虛擬經濟膨脹發展，為維持虛擬經濟有序發展，維護實體經濟蓬勃發展，政府先后出臺了一系列房地產限購政策，其中2016 年的差異化房地產限購政策不僅最為嚴格，而且持續時間最長。 雖然大多數學者已經對房地產限購政策對房地產行業及房價的影響問題進行了大量研究，但少有學者從實體企業的視角出發，研究“脫實向虛”對實體企業融資帶來的影響。因此，本文將限購政策與實體經濟發展現狀相聯系，對“脫虛向實”政策在促進實體經濟發展產生了怎樣的效果進行研究。

本文利用房地產限購政策的實行這一準自然實驗，選取我國2010～2018 年各城市上市工業企業數據，采用雙重差分法，對“脫虛向實”政策在促進實體經濟發展產生了怎樣的效果進行研究。 研究結果表明，實行限購政策的城市工業企業資產負債率以及利息負債比值都是不斷上升的，即限購城市的工業企業融資水平顯著提升，一定程度上達到了“脫虛向實”的效果。 為了進一步對實證結果的穩健性進行檢驗，采用安慰劑檢驗法，將政策執行時間提前，進行反事實檢驗，所得出的實證結果均不顯著，進一步說明了實體企業的融資水平變化是由限購政策所導致的，與其他因素無關。 對差異化房地產政策對實體經濟發展產生的效果進行研究，一方面為實體企業敲響警鐘，要以發展自身主業為重，為企業的進一步發展提供方向；另一方面補充說明了該政策的實施成果，為我國盡快實現供給側結構改革，促進經濟轉型升級、持續長遠發展提供可靠的政策依據。