房地產金融化對共同富裕的影響及作用機制研究*

王桂虎，侯懿芮，王 宇

（1.鄭州航空工業管理學院，河南 鄭州 450046；2.中國社會科學院金融研究所，北京 100710；3.中國人民銀行金融研究所，北京 100033）

一、引言

共同富裕是社會主義的本質要求，是經濟發展的根本目的。近年來，隨著房地產價格持續上升，房地產市場逐漸呈現出金融化現象。如何合理地設計共同富裕的指標體系，并防范房地產金融化的負面影響，已經成為當前學界研究的重要方向。

房地產是當代家庭總資產的重要組成部分，對個人成長、經濟發展與共同富裕的實現產生了巨大的影響（甘犁等，2013）。中國人民銀行官網數據顯示，我國人民幣房地產貸款余額占金融機構人民幣貸款余額的比例從2005年末的14.23%上升至2021年末的27.07%，房地產市場與金融行業的關聯度越來越高。2021年以來，部分房地產企業相繼出現資金周轉困難，打擊了購房者對市場的信心，也反映出房企高杠桿和高周轉的盈利模式難以持續。同時，房地產金融化、泡沫化成為金融監管的重點，也成為阻礙共同富裕實現和社會經濟穩定的重要因素。

通過對現有文獻進行梳理和總結，本文將房地產金融化的概念界定為：房地產行業與各金融部門的聯系不斷加深，各種資本通過金融市場向房地產企業滲透，導致房地產的金融屬性增強，并引發區域土地價格變化和金融風險的過程。在現實中，房地產金融化主要表現在以下三個方面：第一，在居民維度，居民使用金融工具、加杠桿等方式買賣房地產。例如“深圳炒房團”事件，居民以超出自身需求的數量購買房地產，明顯違背“房住不炒”精神。第二，在企業維度，房地產企業運用金融工具進行房地產投融資，金融機構通過發放貸款或其他金融產品和交易來獲取盈利，房地產企業與金融市場之間存在相互共生的關系，共同導致了財富幻覺（李嘉和朱文浩，2020）。第三，在區域維度，地方政府在向房地產企業提供土地的過程中，逐漸形成對土地出讓收入的依賴，這不但形成了區域土地增值預期（郭文偉和周媛，2020），而且可能會累積金融風險（王雅齡和王力結，2015）。通過居民、企業和區域三個維度，房地產金融化可能引致較為嚴重的金融風險，從而對共同富裕目標的實現產生不利影響。

基于上述背景，本文將對房地產金融化與共同富裕的關系展開深入研究。本文可能的創新點主要包括：一是分別從富裕的差異性和共享性、物質生活和精神生活富裕、生活環境宜居等維度構建共同富裕和房地產金融化的指標體系，并對其在區域間影響的差異性進行實證分析；二是分析并驗證了房地產金融化通過提高區域勞動撫養比、降低區域創新積極性、推動產業“脫實向虛”等影響共同富裕的作用機制，可為堅守“房住不炒”政策、推動實現共同富裕提供參考。

二、文獻綜述與理論分析

（一）文獻綜述

1.房地產金融化的演進

2008年國際金融危機以來，各級地方政府為了應對金融危機給經濟帶來的巨大沖擊，建立了許多融資平臺，將土地作為優質抵押物，以獲取銀行和非銀行機構的融資，同時加大對房地產行業的支持力度，使得房地產投資與地方經濟增長呈現顯著的正相關性（張洪等，2014），這一舉措將“以地生財”的“土地財政”模式轉化為“以地融金”的“土地金融”模式（鄭思齊等，2014），土地的金融屬性被充分挖掘出來，成為經濟復蘇的關鍵動力。在此基礎上，房地產部門與金融部門的聯系不斷加深，金融資本向房地產部門的滲透更加深入（李嘉等，2020）。然而，“土地金融”的債務模式在解決地方財政燃眉之急的同時，也給經濟發展帶來了巨大的隱患。相當一部分的信貸資金和社會資本并未進入實體經濟領域，而是流入高回報的房地產企業（余泳澤和張少輝，2017）。房地產的資產價值在“房地產—金融”閉合系統中自我加速升值，房地產價格的攀升成為地方經濟增長和引導區域投資行為的信號（王雅齡和王力結，2015）。在房地產價格持續上升的引導下，居民部門出現了“追漲殺跌”的金融化沖動（李嘉等，2020），此時房地產投資屬性逐漸顯露出來，引發了大量的房地產投機行為，助推了房地產金融化程度的加深，增加了全社會的債務累積和違約風險，提高了全社會的債務水平（李程和趙艷婷，2021）。

2.房地產金融化與共同富裕

國內外學者主要從收入差距的角度研究房地產金融化的影響。房地產金融化本質上造成了社會不均衡（Romainville，2017），在增加社會財富的同時，也拉大了居民收入差距。房價持續上漲使房地產財富效應膨脹，社會財富向擁有大量房地產的人群以及房地產投資者傾斜（原鵬飛和馮蕾，2014）。房地產市場不公平不充分的現象日益嚴重，少數人占有多數房屋，且房地產價格與普通人收入嚴重脫節（王競和王祖山，2019）。在收入與房地產價格的分層疊加下，房地產金融化加劇了居民的貧富分化（吳開澤，2019），增加了社會經濟運行的風險（張川川等，2016）。同時，預防性儲蓄的不斷增加，在一定程度上扭曲了居民生命周期中的“儲蓄—消費”和“儲蓄—投資”相互替代的平滑曲線，降低了居民的福利水平（陳彥斌和邱哲圣，2011）。此外，房地產金融化過分強調住房的交換價值而不是使用價值，改變了家庭的社會關系（Aalbers，2017），給家庭生活帶來了不穩定性（Free和Mcintyre，2021）。

（二）理論分析和研究假設

1.房地產金融化影響共同富裕的理論機制

房地產金融化是引起社會財富差距和家庭收入不平等的一個重要原因。房地產分配的初始差異和后續分配機制，使得財富收入在不同收入階層的家庭中產生較大的差異性（張傳勇等，2020）。在房地產價格的引導下，部分居民將房地產視為投資品，并以超出需求的數量購買房地產，造成市場供給的非均衡狀態。而持續上漲的房價遠超一般居民的支付能力，形成新房開盤供不應求和二手房大量閑置同時出現的局面，造成社會資源配置效率低下，威脅國民經濟的平穩運行。在居民部門需求不斷增加的刺激下，房地產企業不斷加杠桿進行投資與再建設，以獲得高額資金回報。此時房地產成為社會資本的主要聚集地，影響資本的正常運動，進而產生資本回流中斷風險（張良悅，2019）。房地產企業為了快速回流資金，利用房地產增值的財富效應，形成了房地產市場所特有的“黑洞效應”（馮燮剛和李子奈，2009），造成房地產大量閑置和外來人口買房難同時出現的現象，加劇了財富分化。此外，部分居民對房地產的投機炒作也提升了房地產金融化的程度，加劇房地產的分層效應，擴大社會貧富差距，影響共同富裕目標的實現。

房地產金融化主要通過居民高投入、房企高杠桿和社會高融資等渠道影響人力資本積累、扭曲資本配置、威脅金融穩定，從而阻礙共同富裕目標的實現（見圖1）。第一，居民高投入買房會使他們的負擔過重，擠占居民消費，損害地區勞動力的競爭力，迫使人才轉變遷移方向。并且在一定程度上降低地區人口紅利，影響地區經濟的可持續發展。第二，房地產企業使用高杠桿、高債務融資建房，吸收大量社會資源，擠占地區創新投資，影響地區創新的積極性。此外，使用資金不當所導致的房地產企業“爛尾樓”等事件不但會影響居民的生活質量，也會加深市場悲觀情緒，挫傷企業進行科技創新和投資活動的積極性。第三，房地產企業的債務問題會影響社會資本累積，促使資金在“房地產—金融”體系內循環，降低資本對實體經濟的投資力度，推動產業結構“脫實向虛”。基于以上分析，本文提出第一個假設：

圖1 房地產金融化影響共同富裕的理論機制

H1：房地產金融化會阻礙共同富裕目標的實現。

2.房地產金融化影響共同富裕的傳導機制

基于前文分析，本文將從區域勞動撫養比、區域創新積極性以及產業脫實向虛三個角度研究房地產金融化對共同富裕的傳導機制。

（1）區域勞動撫養比視角。房地產金融化通過影響外來人口的遷移，降低地區人口紅利，阻礙共同富裕目標的實現。外來人口是人口紅利的重要組成部分，外來勞動力為城市發展做出了巨大的貢獻，也深刻影響著城市的發展進程。收入和就業條件優良與否是吸引外來人口遷移的重要原因。外來人口根據區域的就業環境和收入條件來選擇即將遷入的城市，如果該區域房價過高會使得外來人口的生活成本大幅提高，從而引起人群的反向移動。如今，我國形成了以房地產福利為主要特征的城鄉二元結構，勞動撫養比的提高將會增強房地產的分層效應，使得經濟的可持續發展受到阻礙，影響共同富裕目標的實現。此外，人口紅利的消失會阻礙區域的經濟發展，擴大城鄉收入差距。目前，我國各個區域的人口紅利正在逐步消退，勞動撫養比逐年上升，勞動力負擔的增加倒逼社會技術的進步以及勞動生產率的提升，而技術的快速攀升將會引起低技能勞動者的議價能力進一步減弱，加之高房價帶來的居住壓力，低技能勞動者將會面臨更大的失業風險，加劇居民收入的不平等性，阻礙共同富裕目標的實現?；谝陨戏治?，本文提出第二個假設：

H2：房地產金融化通過提高區域勞動撫養比，阻礙共同富裕目標的實現。

（2）區域創新積極性視角。房地產金融化程度的加深會抑制企業創新的積極性，阻礙共同富裕目標的實現。房地產金融化導致房地產行業利潤偏高，大量的社會資金流入到房地產企業，而實體企業成本上升、投資資金不足（肖珂和黃宗遠，2019）。貧富差距根源逐漸從勞動收入差異向財產差異轉變，加劇了社會財富分配的不平等性，形成了房地產行業利潤增加和實體企業利潤減少的不平衡局面，致使實體企業的投資者將更多資本轉向房地產市場，擠占了技術創新的投資空間，從而影響技術進步和創新能力的培育。此外，由于創新研發的不確定性和長期性，投資者追求快速回報的預期使得企業傾向于追求“短平快”的短期收益，進而減少對技術創新的投入，削弱了企業的長期競爭力。然而在全球化不斷加深和科技進步持續加快的背景下，創新能力已成為企業可持續發展的關鍵因素，是實體企業轉型升級的核心動力，也是實現區域經濟增長和共同富裕的重要途徑?；谝陨戏治?，本文提出第三個假設：

H3：房地產金融化通過降低當地企業創新積極性，阻礙共同富裕目標的實現。

（3）產業結構“脫實向虛”視角。房地產價格的上漲和房地產金融化程度的上升將導致房地產投資回報率上升，進而吸引企業和投資者擴大對房地產的投資、減少對實體經濟的投資，這將進一步加速金融資本與實體經濟的脫離，促使資本在金融體系內進行“自我循環”，加劇產業結構“脫實向虛”趨勢，阻礙實體經濟的健康發展。與此同時，由于資金大量流向房地產行業，實體企業尤其是中小企業面臨更加嚴重的“融資難、融資貴”問題，其投資回報率進一步下降，與虛擬經濟和金融資產投資回報率的差距進一步拉大（楊元慶，2017）?；谝陨显?，一些投資者在房地產方面的投資動力不斷增強，加深了金融體系內資金空轉的程度，致使金融效率持續下降（彭宇超等，2018），同時也使持有較多房地產和金融資產群體的財富性收入上升，與主要依靠勞動收入的普通群體之間的貧富差距越來越大，阻礙了共同富裕目標的實現。基于以上分析，本文提出第四個假設：

H4：房地產金融化通過促進產業脫實向虛以阻礙共同富裕目標的實現。

三、研究設計

（一）變量選取

1.被解釋變量

本文的被解釋變量是共同富裕（cop）。已有文獻通常從富裕的共享性和差異性、物質生活和精神生活富裕、生活環境宜居等多個角度來衡量共同富裕。本文在借鑒以往文獻常用方法（劉培林等，2021）的基礎上，綜合浙江大學發布的2021中國共同富裕指數模型，構建共同富裕指標體系，并利用熵值法對共同富裕指標進行量化測度。分別從富裕的“共同”和“共享”兩個角度進行共同富裕的橫向和縱向衡量，從富裕的差異性和共享性來衡量其“共同”的指標；從物質生活富裕、精神生活富裕和生活環境宜居等角度來衡量區域的“富?！背潭?。

共同富裕是在實現富裕的基礎上進行的公平分配，因此應選取較多指標衡量區域的富裕程度。共同富裕的最終落腳點是經濟的進步和相對財富差距的縮小，在高質量發展中促進共同富裕，形成高收入和高平等有機統一的整體。因此，共同富裕不應當過度強調收入差距、城鄉差距的縮小，而應當以全體人民收入水平的整體提高為主要指標，既強調將“蛋糕分好”又強調將“蛋糕做大”。本文構建共同富裕指標體系如表1所示：

表1 共同富裕的指標體系

2.核心解釋變量

本文的核心解釋變量是房地產金融化（hfz）。已有文獻對房地產金融化研究較少，多數從房地產泡沫化的角度進行研究。對于房地產泡沫化，現有研究大多通過指標指示度量法、統計檢驗觀測法和基準價格比較法進行測量，以找出房地產的基礎價格，并將其與實際價格進行比較。但房地產價格作為信號機制，與房地產金融化不同，不能直接刻畫房地產金融化程度。因此，本文從房地產金融化的特征入手構建房地產金融化指標體系。

由房地產金融化的定義可知，房地產金融化最顯著的特征：一是信貸資金的變動對房地產資產價格的影響較大；二是房地產企業通過多種渠道進行融資，導致其杠桿率顯著提升；三是居民部門大量購進房地產，房地產市場呈現出供不應求的局面，同時房地產待售率快速下降（呂江林，2010）。根據上述特性，本文將衡量指標從居民、企業、區域三個維度測度房地產金融化水平。具體而言，以住宅商品房待售率反向衡量居民部門投機程度，以房地產企業資產負債率正向衡量房企金融化水平，以區域融資水平正向衡量區域金融化水平（見表2）。部分缺失數據用插值法進行補充。

表2 房地產金融化的指標體系

3.數據標準化處理和熵值法賦權

為確保各項指標數據更具有可比性，盡可能消除指標間的量綱關系，采用極差標準化對原始數據進行無量綱歸一化處理。

其中：Xij為各項指標標準化之后的數值，xij為第i項第j個指標原始數值，xmax、xmin則分別表示原始數據的最大值和最小值。通過熵權法確定各項指標的權重。熵用于度量系統的無序程度，指標的信息熵越小，則說明其含有的信息量越大，在綜合評價中的作用越大，權重越高，反之亦然。具體的計算步驟如下：

4.控制變量

參考以往文獻的做法，在模型中加入區域人口密度（density）、地方財政收支比（rate）以及區域基礎設施建設水平（infr）作為控制變量。具體而言，以區域面積與總人口之比表征區域人口密度，以地方一般公共預算收入支出之比表征地方財政收支比，以區域固定資產投資表征區域基礎設施建設水平。

（二）模型設定

本文實證的重點在于檢驗房地產金融化程度對共同富裕的影響，以及區域勞動撫養比、區域創新積極性與產業結構三個傳導機制是否存在。基本回歸模型設定如下：

其中：i表示省份，t表示年份，cop表示共同富裕，hfz表示房地產金融化，cov表示控制變量，μi為個體固定效應，γi為時間固定效應，εit為隨機擾動項。根據本文的假設，需要驗證α1＜0。

為驗證房地產金融化對共同富裕影響的傳導路徑，借鑒江艇（2022）的做法，只考察房地產金融化對中介變量的影響，以克服原有中介效應模型的缺陷。建立模型如下：

其中：M為中介變量，α'1表示房地產金融化對三個中介變量的影響程度?；貧w時中介變量分別用區域勞動撫養比（pop）、區域創新積極性（innov）與產業結構（ind）表示。

（三）數據來源

本文采用2013—2020年①社會融資規模數據從2013年開始統計，因此本文的樣本期為2013—2020年。我國31個省（自治區、直轄市）（不含港澳臺）的面板數據作為研究樣本，并運用Eviews軟件將年度數據轉化為月度數據，以更好地體現房地產金融化波動的趨勢。研究數據來源于《中國金融年鑒》《中國房地產統計年鑒》《中國城市統計年鑒》《中國統計年鑒》等統計年鑒以及中經網。為減少異方差的影響，對絕對值變量及數量級較大的變量做了對數處理。

四、實證分析

（一）描述性統計分析

各變量的描述性統計結果如表3所示。多重共線性檢驗顯示，各變量的方差膨脹因子均小于10，模型不存在嚴重多重共線性問題。將共同富裕和房地產金融化的各省份測算結果按照年度平均水平進行排序。在共同富裕測算排名中，浙江、北京、廣東等三個省市處于全國領先地位。浙江作為共同富裕首批試點地區，為全國各省市實現共同富裕起到較好的示范作用。在房地產金融化排名中，上海、北京、浙江等省市擁有較好的經濟發展環境，房地產市場發展較快，房地產金融化程度位于全國前三位。

表3 主要變量描述性統計結果

（二）基準回歸

表4展示了隨機效應、不含控制變量的固定效應以及包含控制變量的固定效應模型的基準回歸結果。根據豪斯曼檢驗結果，本文選擇固定效應模型進行估計。列（2）（3）的回歸結果顯示，無論有無加入控制變量，房地產金融化（hfz）的回歸系數均在1%顯著性水平下顯著為負，說明房地產金融化程度的加深阻礙了共同富裕目標的實現。此外，列（3）的回歸結果顯示，財政收支比、基礎設施建設投入的回歸系數均在1%顯著性水平下顯著為正，表明兩者能夠促進區域共同富裕水平的提高。一般來說，財政收支比越高，區域經濟發展越好，區域富裕程度越高，而固定資產投入將會改善區域基礎設施建設和公共服務配給，提高生活環境的宜居性，促進共同富裕的實現，回歸結果符合邏輯。

表4 基準回歸結果

（三）穩健性檢驗

為緩解模型中可能存在的互為因果和遺漏變量的內生性問題，采用兩階段最小二乘法對模型進行估計。表5報告了使用工具變量法后的估計結果，其中，列（1）（2）使用的工具變量是人均住房面積（peland），列（3）（4）使用的工具變量是房地產金融化的滯后一期（L.fhz）。上述工具變量的選擇理由如下：人均房地產土地購置面積越少，說明該地區土地資源較為稀缺，該區域房地產企業會加大投資力度、提高企業杠桿率，加深房地產金融化程度。同時，為消除區域人口帶來的影響，對數據進行人均處理，以保證結果的可靠性。由上述分析可知，人均房地產企業土地購置面積與房地產金融化程度之間關系密切，但與共同富裕沒有直接相關關系，因此將人均房地產企業土地購置面積作為工具變量是合適的，可以緩解互為因果的內生性問題。此外，由于房地產業建設周期較長，存在一定的時滯性，房地產金融化在本期的發展程度會受到上一期的影響，當期房地產金融化與上期房地產金融化水平密切相關，而與共同富裕無關，緩解了互為因果的內生性問題。同時，本文選取的當期值與干擾項可能存在相關性，但其滯后項卻不會與當期干擾項相關，緩解了遺漏變量的內生性問題，因此選取房地產金融化的滯后一期作為工具變量是合適的。

從表5列（2）（4）的兩階段最小二乘法回歸結果來看，在控制了其他影響因素后，房地產金融化程度與共同富裕之間呈顯著的負相關關系，再次證實房地產金融化對共同富裕具有抑制作用。由第一階段回歸結果可知，房地產金融化程度與人均房地產企業土地購置面積和房地產金融化的滯后一期的系數在1%顯著性水平下顯著，符合理論預期。對工具變量的不可識別檢驗、弱工具變量檢驗以及過度識別檢驗的結果表明，上述工具變量選取是合適的。

表5 兩階段最小二乘法回歸結果

表6列（1）（2）（3）分別是采用Tobit回歸模型、Truncated回歸模型和剔除直轄市樣本的穩健性檢驗結果。結果顯示，hfz的回歸系數均在1%顯著性水平下顯著為負，說明房地產金融化的加深對于共同富裕目標的實現有著顯著的負向影響，與基準回歸結論一致，再次印證了假設1。

表6 穩健性檢驗結果

（四）傳導機制檢驗

在基準回歸模型的基礎上，借鑒江艇（2022）的研究方法，對房地產金融化如何通過區域勞動撫養比（pop）、區域創新積極性（innov）以及產業結構（ind）影響共同富裕的作用渠道予以識別和檢驗。其中， pop用區域非勞動人口與勞動人口之比來衡量， innov用專利申請數對數來衡量，ind用三次產業產值占比的加權平均值來衡量②參考黃紀強等（2022）的研究方法，定義ind=第一產業產值占比×1+第二產業產值占比×2+第三產業產值占比×3。，傳導機制檢驗結果如表7所示。列（1）結果顯示，房地產金融化（hfz）的回歸系數為0.1203，在1%顯著性水平下顯著，表明房地產金融化顯著加劇了勞動力的撫養負擔，降低了社會福利水平。列（2）結果顯示，房地產金融化（hfz）的回歸系數在1%顯著性水平下顯著為負，表明房地產金融化顯著降低了地區創新積極性，影響地區經濟的可持續發展。列（3）結果顯示，房地產金融化對產業結構的影響在1%顯著性水平下顯著為正，說明房地產金融化加劇產業結構“脫實向虛”，加大實體經濟空心化，不利于共同富裕目標的實現。

表7 房地產金融化影響共同富裕的傳導機制檢驗

（五）異質性分析

由于中國國土遼闊，區域之間存在較大的發展差異，因此將31個省份分為東部、中部和西部三個區域，分別檢驗房地產金融化程度的加深對不同區域共同富裕產生的影響，結果如表8所示③東部地區包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南11個?。ㄖ陛犑校?，中部地區包括黑龍江、吉林、山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南8個省，西部地區包括內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆12個省（自治區、直轄市）。。

從表8列（1）可知，房地產金融化對共同富裕的影響在各地區均較為顯著，但中、西部地區的顯著程度要弱于東部地區?？赡艿脑蚴?，東部地區經濟發展水平較高，人口密集，在居民剛需房地產和投機性房地產需求增長的刺激下，房地產金融化水平攀升較快，對于共同富裕的影響程度也大于中西部地區。而中西部地區由于經濟發展水平稍弱，人才聚集程度較小，房價增速與居民收入相差較小，因此中西部地區房地產金融化對共同富裕的影響顯著性較低。

表8 區域異質性檢驗結果

Month FE 控制 控制 控制Constant 0.2946（0.2420）0.1081（0.1668）R-squared 0.6642 0.6626 0.7923 0.0306（0.3482）

此外，從列（2）（3）可得，中西部地區房地產金融化對共同富裕的影響均在5%顯著性水平下顯著，中部地區房地產金融化（hfz）的回歸系數為-0.5294，絕對值大于西部地區的回歸系數-0.0810，表明中部地區房地產金融化的影響高于西部地區。本文認為可能的原因是，西部地區還正處于市場發展的初級階段，房地產企業投資相對謹慎，其房地產金融化程度低于中部地區，因此房地產金融化對該區域共同富裕的影響程度也相對較少。此外，西部地區地廣人稀，要素資源匯集度不足，區域的房地產需求相對較低，因此它對共同富裕的負面影響要低于中部地區。

五、進一步分析

（一）空間計量模型設定

在房地產金融化對共同富裕的影響中進一步考慮空間因素,以此來驗證房地產金融化的蔓延對周邊地區共同富裕水平的影響作用。空間計量模型一般包含空間滯后模型（SAR）、空間誤差模型（SER）和空間杜賓模型（SDM）。空間滯后模型包含有被解釋變量的空間滯后項，體現該地區的共同富裕不僅受本地區房地產金融化的影響，還受到相鄰其他地區的共同富裕的影響。構建空間滯后模型如下：

其中，ν為空間殘差自相關系數。其余變量含義與上述一致?？臻g杜賓模型被認為是上述兩種空間面板模型的綜合，認為本地區共同富裕水平還與鄰近地域的變量之間存在空間關聯。構建空間杜賓模型如下：

其中，θ1、θ2表示自變量空間滯后項的彈性系數。由模型（11）可知，空間杜賓模型是空間滯后模型和空間誤差模型的一般形式，可用來分析解釋變量對被解釋變量影響的空間效應，并且通過空間模型中的直接效應和間接效應更加全面地詮釋二者之間的影響關系（韓長根和張力，2019）。此外，空間杜賓模型能夠較好地處理遺漏變量的問題，降低自變量與誤差項的參數估計偏誤。當ρ′不為0時，需要對模型進行效應分解，得出其影響的直接效應和間接效應。直接效應是本地區解釋變量對被解釋變量產生影響的平均值，間接效應是解釋變量對臨近變量產生影響的平均值，總效應為兩種效應的總和。

（二）估計結果分析

根據LM檢驗、LR檢驗、Wald檢驗以及Hausman檢驗結果，確定使用固定效應模型進行估計。

1.基準回歸結果

本文采用地理距離權重矩陣作為空間權重矩陣，并同時使用SAR、SEM和SDM模型來驗證各個變量回歸結果的穩健性。表9列（1）-（3）的結果顯示，房地產金融化（hfz）的回歸系數在1%顯著性水平下顯著為負，說明房地產金融化抑制了地區共同富裕水平，且三個模型的空間自回歸系數均在1%顯著性水平下顯著小于0，表明房地產金融化與各解釋變量之間存在空間交互效應。

表9 房地產金融化與共同富裕的空間面板估計結果

2.空間效應分解

由于相鄰地區之間存在著大量交互信息，僅采用回歸系數并不能全面解釋房地產金融化對該地區共同富裕水平和臨近地區共同富裕水平的影響。因此，本文同時對地理距離權重下的空間杜賓模型長期和短期的直接與間接效應進行分解。其中，直接效應展示了該地區房地產金融化對本地區共同富裕的影響；間接效應表示該地區房地產金融化對相鄰地區共同富裕的影響，也可以視為空間溢出效應；總效應為前兩種效應之和。表10為動態空間杜賓模型的直接效應和間接效應，并根據長短期進行分類。

表10 空間計量結果分解結果

表10的結果顯示，在地理權重矩陣下，不論是長期還是短期，房地產金融化對共同富裕影響的直接效應、間接效應以及總效應均在1%顯著性水平下顯著為負，表明該地區房地產金融化水平能夠對本地區共同富裕產生負向影響的同時，也能通過對其他地區產生的負向溢出效應阻礙臨近地區共同富裕水平的提高。列（1）的結果表明，短期內房地產金融化水平每提升一個百分點，該地區共同富裕水平下降0.0305個百分點；列（4）的結果表明，從長期來看這種抑制作用有所提升，變為0.3272個百分點。列（2）的結果表明，短期內該地區房地產金融化水平每提升一個百分點，將會使得臨近地區的共同富裕水平降低0.1106個百分點，列（5）的結果表明，從長期來看其抑制作用顯著提升至1.2084個百分點。可能的原因是，本地區房地產金融水平的提高引起了臨近地區的人才擠出、創新擠出效應，加劇了臨近地區實體企業“脫實向虛”，從而對臨近地區的共同富裕產生負向的空間溢出效應。

六、研究結論及政策建議

本文利用2013—2020年我國31個?。ㄗ灾螀^、直轄市）的面板數據，從理論上和實證上評估了房地產金融化對共同富裕的影響，并在此基礎上驗證了三種可能的傳導路徑。結果表明：第一，房地產金融化程度的上升不利于共同富裕目標的實現。第二，中介效應檢驗表明，房地產金融化通過加重區域人口負擔、降低區域創新積極性以及加快產業“脫實向虛”三個渠道，阻礙共同富裕目標的實現。第三，異質性分析表明，中西部區域的房地產金融化程度抑制共同富裕的顯著程度弱于東部地區。第四，房地產金融化對共同富裕的影響存在空間溢出效應，本地區房地產金融化水平會顯著阻礙相鄰地區共同富裕目標的實現。

上述研究結論具有鮮明的政策含義，對推動我國房地產市場良性發展、助力共同富裕目標的實現具有重要的參考價值：一是繼續堅持“房住不炒”的調控政策，促進房地產市場形成良性循環。在保障居住需求的基礎上，可以構建居民購房和房地產閑置指數，對房地產市場進行持續監控，既要滿足居民持續改善居住條件的合理需求，也要抑制居民部門熱衷炒房的投機需求。完善多層次住房供應，大力發展租賃住房市場，提高保障性住房的供應，降低房地產的金融屬性，降低房地產市場蘊含的金融風險。二是提高金融服務實體經濟的能力，引導實體企業回歸主業。房地產金融化的一個重要原因在于在過去較長時期里房地產的投資收益率高于實體經濟收益率，因此要引導資金“脫虛向實”，破解實體經濟融資難、融資貴問題，提高實體經濟收益率。