曾國(guó)安 何艾狄

摘要：本文選取2005—2016年中國(guó)31個(gè)省、自治區(qū)和直轄市的面板數(shù)據(jù)，通過聚類分析分別考察房地產(chǎn)投資對(duì)高利潤(rùn)率、中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資的影響，并未發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)投資對(duì)制造業(yè)投資表現(xiàn)出擠出效應(yīng)，事實(shí)上房地產(chǎn)投資額的增長(zhǎng)能夠有效帶動(dòng)制造業(yè)投資額的增長(zhǎng)，且對(duì)高利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資的帶動(dòng)效應(yīng)大于對(duì)中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資的帶動(dòng)效應(yīng)，中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資更多受到自身盈利水平的影響。因此，提振投資效率的關(guān)鍵是改善中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)的盈利能力，切實(shí)降低壟斷性高利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)準(zhǔn)入門檻，促進(jìn)資本進(jìn)入高利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè);加大對(duì)高端制造業(yè)的減稅力度，促進(jìn)制造業(yè)向高附加值、高技術(shù)轉(zhuǎn)型;從而引導(dǎo)房地產(chǎn)投資平穩(wěn)增長(zhǎng)，促進(jìn)房地產(chǎn)業(yè)與制造業(yè)良性互動(dòng)、協(xié)調(diào)發(fā)展。

關(guān)鍵詞：房地產(chǎn)投資;制造業(yè)投資;利潤(rùn)率;行業(yè)差異;區(qū)域差異

中圖分類號(hào)：F293? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? 文章編號(hào)：1003-854X（2019）11-0028-09

一、引言與相關(guān)文獻(xiàn)綜述

伴隨著1998年中國(guó)城鎮(zhèn)住房制度改革的全面推行，房地產(chǎn)業(yè)步入快速發(fā)展軌道。2004年至2018年的房地產(chǎn)業(yè)增加值年均實(shí)際增速為12.52%，其占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比重從2004年的4.43%上升至2018年的6.65%。房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈逐步建立和完善，采用2015年投入產(chǎn)出表計(jì)算可得房地產(chǎn)業(yè)對(duì)42個(gè)產(chǎn)業(yè)部門的帶動(dòng)總效應(yīng)為1.722，其中對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)相關(guān)制造業(yè)行業(yè)的帶動(dòng)效應(yīng)從2002年的0.155上升到2015年的0.193，對(duì)科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)的帶動(dòng)效應(yīng)從2002年的0.007上升到2012年的0.020①。房地產(chǎn)業(yè)一方面為社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)和居民生活消費(fèi)提供物質(zhì)載體，另一方面為中國(guó)持續(xù)推進(jìn)城鎮(zhèn)化、最終實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化提供重要保障。

相較于房地產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，中國(guó)制造業(yè)卻呈現(xiàn)出增長(zhǎng)乏力的態(tài)勢(shì)。2004年至2018年的制造業(yè)增加值年均實(shí)際增速為8.48%，其占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比重從2004年的31.98%下降至2018年的29.41%，中國(guó)工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)從2012年3月到2016年8月連續(xù)54個(gè)月同比增長(zhǎng)為負(fù)，中國(guó)制造業(yè)采購(gòu)經(jīng)理人指數(shù)從2015年8月到2016年2月連續(xù)7個(gè)月低于50%。制造業(yè)增長(zhǎng)放緩對(duì)中國(guó)整體經(jīng)濟(jì)也產(chǎn)生了較大的負(fù)面影響，從2015年到2018年連續(xù)四年GDP實(shí)際增速均低于7%。據(jù)此，有的學(xué)者開始將中國(guó)房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展與制造業(yè)發(fā)展對(duì)立起來，認(rèn)為房地產(chǎn)投資對(duì)制造業(yè)投資的擠出效應(yīng)是造成制造業(yè)增長(zhǎng)乏力的主要因素，通過抑制房地產(chǎn)投資才能促使資本重新回流制造業(yè)。

事實(shí)是否如此呢？從現(xiàn)有文獻(xiàn)來看，關(guān)于房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)制造業(yè)發(fā)展的影響大體可以概括為三種觀點(diǎn)，即帶動(dòng)效應(yīng)、擠出效應(yīng)和門檻效應(yīng)。國(guó)內(nèi)學(xué)者王國(guó)軍、劉水杏（2004）認(rèn)為房地產(chǎn)業(yè)通過供給推動(dòng)和需求拉動(dòng)對(duì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生帶動(dòng)效應(yīng)，共同構(gòu)成了供給和需求循環(huán)的互動(dòng)發(fā)展體系，他們認(rèn)為與房地產(chǎn)業(yè)密切相關(guān)的制造業(yè)行業(yè)包括化學(xué)工業(yè)、非金屬礦物制造業(yè)、食品制造及煙草加工業(yè)、電器機(jī)械及器材制造業(yè)等②。魏作磊、李丹芝（2012）對(duì)珠三角9個(gè)城市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)內(nèi)部各行業(yè)發(fā)展與制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力關(guān)系進(jìn)行了研究，結(jié)論是房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展與制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力提升呈正相關(guān)關(guān)系，房地產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)占總就業(yè)人數(shù)比重提高1%，制造業(yè)全員勞動(dòng)生產(chǎn)率會(huì)提高0.132%③。李秀婷、董紀(jì)昌等（2014）基于投入產(chǎn)出模型進(jìn)行的研究認(rèn)為，若將房地產(chǎn)生產(chǎn)過程的活動(dòng)考慮在內(nèi)，房地產(chǎn)業(yè)對(duì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的拉動(dòng)力大于推動(dòng)力，其中消耗第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品居多，對(duì)物質(zhì)生產(chǎn)型和資本密集型產(chǎn)業(yè)依賴度較高，房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展能在較大程度上帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和就業(yè)增長(zhǎng)④。陸桂賢、許承明（2017）在排除制造業(yè)自身經(jīng)營(yíng)狀況對(duì)投資的影響后發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)投資對(duì)制造業(yè)投資不存在擠出效應(yīng)，房地產(chǎn)投資的平穩(wěn)增長(zhǎng)能夠帶動(dòng)制造業(yè)投資的增長(zhǎng)，制造業(yè)投資增速下滑的主要原因在于自身經(jīng)營(yíng)不景氣和預(yù)期回報(bào)率下降⑤。

也有學(xué)者如范言慧、席丹等（2013）認(rèn)為房地產(chǎn)業(yè)過度擴(kuò)張和房?jī)r(jià)上漲所產(chǎn)生的財(cái)富效應(yīng)會(huì)導(dǎo)致貿(mào)易部門的勞動(dòng)力和資本流入房地產(chǎn)業(yè)在內(nèi)的不可貿(mào)易部門，進(jìn)而造成人民幣匯率上升和國(guó)內(nèi)通貨膨脹，對(duì)制造業(yè)產(chǎn)品出口會(huì)產(chǎn)生負(fù)面影響，其中對(duì)勞動(dòng)密集型和資本密集型產(chǎn)品出口的負(fù)面影響更為顯著⑥。羅知、張川川（2015）研究發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)投資對(duì)制造業(yè)投資具有顯著的擠出效應(yīng)，該擠出效應(yīng)是房地產(chǎn)投資增加導(dǎo)致制造業(yè)資源配置效率顯著下降的重要渠道之一，特別是國(guó)有企業(yè)在信貸擴(kuò)張過程中將較低成本獲取的信貸用于房地產(chǎn)投資加劇了制造業(yè)資源配置效率的損失⑦。李暢、謝家智（2013）定量分析了中國(guó)房地產(chǎn)投資對(duì)制造業(yè)產(chǎn)出的動(dòng)態(tài)影響，他們認(rèn)為房地產(chǎn)投資對(duì)制造業(yè)產(chǎn)出雖具有促進(jìn)效應(yīng)，但隨著房地產(chǎn)投資的增加促進(jìn)效應(yīng)會(huì)逐漸減弱并趨于零，呈現(xiàn)“倒U型”關(guān)系⑧。

國(guó)外學(xué)者Edward E. Leamer（2007）通過研究房地產(chǎn)投資波動(dòng)與美國(guó)經(jīng)濟(jì)衰退的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)在美國(guó)最近的8次經(jīng)濟(jì)衰退中，由房地產(chǎn)投資造成的沖擊高達(dá)26%，說明房地產(chǎn)投資波動(dòng)對(duì)美國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)波動(dòng)有較強(qiáng)的沖擊⑨。Thomas Chaney等（2010）從抵押品角度分析了房地產(chǎn)市場(chǎng)波動(dòng)如何影響美國(guó)企業(yè)投資規(guī)模，其結(jié)論是企業(yè)擁有的房地產(chǎn)價(jià)值越高，企業(yè)增加貸款的意愿越強(qiáng)烈，越傾向于繼續(xù)擴(kuò)大投資，且伴隨著企業(yè)融資約束的收緊，企業(yè)投資與房地產(chǎn)價(jià)值的關(guān)系越緊密⑩。Manuel Adelino等（2015）研究發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)價(jià)值上升，有利于個(gè)人創(chuàng)業(yè)和小型企業(yè)發(fā)展，但對(duì)大型企業(yè)的影響不太顯著，因?yàn)閭€(gè)人創(chuàng)業(yè)和小型企業(yè)主要通過房產(chǎn)抵押解決資金缺口。

Balázs gert和Rafa Kierzenkowski（2014）通過研究法國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)對(duì)出口的影響，認(rèn)為房地產(chǎn)價(jià)值過高、房地產(chǎn)市場(chǎng)規(guī)模過大會(huì)影響生產(chǎn)要素的分配，抑制資源的自由流動(dòng)，從而不利于制造業(yè)出口。

二、理論假設(shè)

對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)進(jìn)行分析，我們可以發(fā)現(xiàn)關(guān)于房地產(chǎn)業(yè)對(duì)制造業(yè)投資影響的理論研究主要分為兩條路徑：一是從房?jī)r(jià)角度出發(fā);二是從房地產(chǎn)投資角度出發(fā)。

前期相關(guān)研究中關(guān)于房?jī)r(jià)對(duì)制造業(yè)投資的影響較多，其理論依據(jù)主要包括Tobin’s Q理論、金融加速器理論等。Tobin’s Q理論認(rèn)為制造業(yè)企業(yè)是否追加投資取決于企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值與其資產(chǎn)重置成本的比值Q。首先，從企業(yè)成本來看，由于房地產(chǎn)是制造業(yè)企業(yè)必不可少的生產(chǎn)要素之一，房?jī)r(jià)上漲使得制造業(yè)企業(yè)資產(chǎn)重置成本增加，制造業(yè)企業(yè)Q比值下降;反之，房?jī)r(jià)下降使得制造業(yè)企業(yè)資產(chǎn)重置成本減少，制造業(yè)企業(yè)Q比值上升。其次，從企業(yè)利潤(rùn)來看，房?jī)r(jià)上漲使得制造業(yè)企業(yè)可以通過出售現(xiàn)有固定資產(chǎn)獲得利潤(rùn)，制造業(yè)企業(yè)Q比值上升;反之，房?jī)r(jià)下降壓縮了制造業(yè)企業(yè)通過出售固定資產(chǎn)獲得利潤(rùn)的空間，制造業(yè)企業(yè)Q比值下降。最終，當(dāng)Q<1時(shí)，制造業(yè)企業(yè)將減少投資，轉(zhuǎn)而通過企業(yè)并購(gòu)等方式實(shí)現(xiàn)擴(kuò)張;當(dāng)Q>1時(shí)，制造業(yè)企業(yè)將增加投資。此后，隨著信息經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展，信息不對(duì)稱對(duì)企業(yè)融資影響的研究受到關(guān)注，金融加速器理論認(rèn)為制造業(yè)企業(yè)是否追加投資取決于所受外部融資約束的程度。當(dāng)房?jī)r(jià)上漲時(shí)，制造業(yè)企業(yè)的存量資產(chǎn)將同步增值，減輕了企業(yè)的外部融資約束，從而有效緩解制造業(yè)企業(yè)追加投資、擴(kuò)大生產(chǎn)的資金壓力;反之，當(dāng)房?jī)r(jià)下降時(shí)，制造業(yè)企業(yè)的存量資產(chǎn)將同步減少，加重了企業(yè)的外部融資約束，間接降低了制造業(yè)企業(yè)的投資水平。

前期相關(guān)研究中關(guān)于房地產(chǎn)投資對(duì)制造業(yè)投資的影響較少。部分觀點(diǎn)認(rèn)為房地產(chǎn)投資增加將推高地價(jià)導(dǎo)致房?jī)r(jià)上漲，引起一系列的價(jià)格傳導(dǎo)效應(yīng)，因此房地產(chǎn)投資對(duì)制造業(yè)投資的影響與房?jī)r(jià)對(duì)制造業(yè)投資的影響基本一致。為此，我們繪制了折線圖對(duì)全國(guó)房?jī)r(jià)與房地產(chǎn)投資之間的關(guān)系進(jìn)行分析，由圖1可知，當(dāng)商品房?jī)r(jià)格增速上升時(shí)，房地產(chǎn)投資增速會(huì)隨之上升，但基本上滯后于房?jī)r(jià)增速一個(gè)年度;反之，當(dāng)房?jī)r(jià)增速下降時(shí)，房地產(chǎn)投資增速將隨之下降，也基本上滯后于房?jī)r(jià)增速一個(gè)年度。事實(shí)上，我們并沒有發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)投資對(duì)房?jī)r(jià)有顯著的正向促進(jìn)作用，故不能將兩者對(duì)制造業(yè)投資的影響混為一談，下文將分別從直接途徑、間接途徑兩個(gè)方面分析房地產(chǎn)投資對(duì)制造業(yè)投資的影響。

首先，房地產(chǎn)業(yè)和制造業(yè)本身存在著廣泛和密切的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系。我們利用2002年之后的投入產(chǎn)出表測(cè)算得到，房地產(chǎn)業(yè)對(duì)制造業(yè)的前向推動(dòng)效應(yīng)從2002年的0.181上升至2015年的0.364，對(duì)制造業(yè)的后向拉動(dòng)效應(yīng)從2002年的0.271下降至2015年的0.220，對(duì)制造業(yè)的總帶動(dòng)效應(yīng)從2002年的0.452上升至2015年的0.584。房地產(chǎn)業(yè)既是制造業(yè)產(chǎn)品的需求者，也是制造業(yè)生產(chǎn)要素的供給者，兩者共同構(gòu)成了供給與需求的循環(huán)體系，使得資本能夠在房地產(chǎn)業(yè)和制造業(yè)之間充分流動(dòng)。此外，測(cè)算結(jié)果也顯示出房地產(chǎn)業(yè)對(duì)制造業(yè)的前向推動(dòng)效應(yīng)和后向拉動(dòng)效應(yīng)已經(jīng)發(fā)生了結(jié)構(gòu)性調(diào)整，房地產(chǎn)業(yè)正逐步從粗放型發(fā)展模式走向?qū)I(yè)化，其生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)屬性不斷增強(qiáng)，有利于制造業(yè)實(shí)現(xiàn)從數(shù)量型增長(zhǎng)向質(zhì)量型增長(zhǎng)的轉(zhuǎn)變。

其次，制造業(yè)對(duì)投資需求的依賴度仍在不斷增強(qiáng)。我們利用2002年之后的投入產(chǎn)出表測(cè)算得到，制造業(yè)對(duì)投資需求的依賴度整體呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，到2015年達(dá)到42.04%;對(duì)出口需求的依賴度則呈先升后降趨勢(shì)，在2007年達(dá)到最大值為39.19%，其后到2015年降至26.50%;對(duì)消費(fèi)需求的依賴度先從2002年的33.45%下降至2007年的25.18%，隨后回升至2015年的31.46%。根據(jù)2015年數(shù)據(jù)可知，制造業(yè)對(duì)投資需求的依賴度要大于對(duì)消費(fèi)需求和出口需求的依賴度，其中對(duì)出口需求的依賴度已降至2002年以來的最低水平。因此，在當(dāng)前錯(cuò)綜復(fù)雜的國(guó)際經(jīng)濟(jì)形勢(shì)下，保持適度的房地產(chǎn)投資規(guī)模有利于帶動(dòng)制造業(yè)投資和發(fā)展。

再者，房地產(chǎn)投資可以通過推動(dòng)新型城鎮(zhèn)化建設(shè)、增加政府收入和支出等間接途徑帶動(dòng)制造業(yè)投資。一方面，房地產(chǎn)業(yè)不但為城鎮(zhèn)人口集中提供住房保障，也為城鎮(zhèn)產(chǎn)業(yè)集聚提供空間保障，是新型城鎮(zhèn)化的重要物質(zhì)載體。保持適度的房地產(chǎn)投資規(guī)模有利于推動(dòng)新型城鎮(zhèn)化建設(shè)，帶動(dòng)城鎮(zhèn)基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)設(shè)施改善，從而既能夠通過投資需求和消費(fèi)需求帶動(dòng)制造業(yè)投資，也能夠通過人才、技術(shù)等優(yōu)質(zhì)要素空間集聚，發(fā)揮技術(shù)溢出效應(yīng)帶動(dòng)制造業(yè)投資和發(fā)展。另一方面，由于土地出讓金和房地產(chǎn)稅收在政府收入中占比較高，保持適度的房地產(chǎn)投資規(guī)模能夠有效增加政府收入，其增量部分可用于加大對(duì)制造業(yè)發(fā)展尤其是高端制造業(yè)發(fā)展的財(cái)政支出、財(cái)政補(bǔ)貼、政府購(gòu)買等方面的政策扶持。

基于上述理論分析，本文提出假說1：房地產(chǎn)投資對(duì)制造業(yè)投資具有正向的促進(jìn)作用。

房地產(chǎn)投資對(duì)制造業(yè)投資的影響存在行業(yè)差異。我們將制造業(yè)分為高利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)和中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)，由于中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)本身存在過度進(jìn)入、過度供給和過度競(jìng)爭(zhēng)導(dǎo)致利潤(rùn)率上升空間受到限制，造成房地產(chǎn)投資對(duì)其投資的帶動(dòng)效應(yīng)也是有限的，中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資更多地受到自身發(fā)展?jié)摿Φ挠绊?反之，高利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)無論是在降低成本，還是提高收入上都保持著競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，即使遇到經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)也具有較高的安全邊際，能獲得投資者青睞，因此，房地產(chǎn)投資增加將從投資需求和消費(fèi)需求兩方面有效帶動(dòng)高利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資。

基于上述理論分析，本文提出假說2：房地產(chǎn)投資對(duì)高利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資的帶動(dòng)效應(yīng)大于對(duì)中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資的帶動(dòng)效應(yīng)。

三、實(shí)證分析

1. 模型設(shè)定及數(shù)據(jù)選取

通過理論分析可知，房地產(chǎn)投資對(duì)制造業(yè)投資具有正向促進(jìn)作用，但對(duì)不同利潤(rùn)率水平制造業(yè)行業(yè)投資的帶動(dòng)效應(yīng)存在一定差異。因此，本文旨在檢驗(yàn)房地產(chǎn)投資對(duì)制造業(yè)投資是否表現(xiàn)為帶動(dòng)效應(yīng)，同時(shí)分析房地產(chǎn)投資對(duì)不同利潤(rùn)率水平制造業(yè)行業(yè)投資影響的差異性。我們將模型設(shè)定如下：

本文使用的數(shù)據(jù)是2005—2016年中國(guó)31個(gè)省、自治區(qū)和直轄市的21個(gè)制造業(yè)行業(yè)的非平衡面板數(shù)據(jù)。首先對(duì)21個(gè)制造業(yè)行業(yè)利潤(rùn)率進(jìn)行聚類分析，高利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)包括煙草制品業(yè)、酒/飲料和精制茶制造業(yè)、醫(yī)藥制造業(yè);中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)包括農(nóng)副食品加工業(yè)、食品制造業(yè)、紡織業(yè)、紡織服裝/服飾業(yè)、造紙和紙制品業(yè)、石油/煤炭及其他燃料加工業(yè)、化學(xué)原料和化學(xué)制品制造業(yè)、化學(xué)纖維制造業(yè)、非金屬礦物制品業(yè)、黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)、有色金屬冶煉和壓延加工業(yè)、金屬制品業(yè)、通用設(shè)備制造業(yè)、專用設(shè)備制造業(yè)、鐵路/船舶/航空航天和其他運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)、電氣機(jī)械和器材制造業(yè)、計(jì)算機(jī)/通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)、儀器儀表制造業(yè)。

在計(jì)量模型方程（1）式和（2）式中，被解釋變量h_MI表示高利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)固定資產(chǎn)投資（對(duì)數(shù)值），l_MI表示中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)固定資產(chǎn)投資（對(duì)數(shù)值），數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計(jì)年鑒》和《固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計(jì)年報(bào)》。解釋變量RI表示房地產(chǎn)開發(fā)投資（對(duì)數(shù)值），數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

控制變量h_MP表示高利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)利潤(rùn)率，l_MP表示中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)利潤(rùn)率，利潤(rùn)率通過利潤(rùn)總額除以主營(yíng)業(yè)務(wù)收入而得;h_MD表示高利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率，l_MD表示中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率，資產(chǎn)負(fù)債率通過負(fù)債總額除以資產(chǎn)總額而得，數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。制造業(yè)行業(yè)利潤(rùn)率和資產(chǎn)負(fù)債率在一定程度上能夠反映其盈利水平和再融資能力，本文在計(jì)量模型方程中控制了這兩個(gè)與制造業(yè)行業(yè)自身發(fā)展?jié)摿ο嚓P(guān)的變量，只關(guān)注房地產(chǎn)投資對(duì)制造業(yè)投資的影響。不過，我們的研究結(jié)果顯示，在放開對(duì)制造業(yè)行業(yè)利潤(rùn)率和資產(chǎn)負(fù)債率控制的條件下，得到的結(jié)果類似。

選擇一組省級(jí)層面控制變量X，包括城鎮(zhèn)化率（urban）、金融機(jī)構(gòu)人民幣各項(xiàng)貸款（finance，對(duì)數(shù)值）、出口總額（人民幣）占GDP比重（trade）、一般公共預(yù)算支出占GDP比重（exp）、第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重（industry），用于控制該地區(qū)城市化水平、金融發(fā)達(dá)程度、對(duì)外貿(mào)易水平、財(cái)政狀況、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)來源于各年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

ηi表示地區(qū)虛擬變量，λt表示時(shí)間虛擬變量;腳標(biāo)i表示第i個(gè)省、自治區(qū)或直轄市，腳標(biāo)t表示第t期。我們以2005年作為基期，使用中國(guó)各省份或地區(qū)的GDP平減指數(shù)對(duì)所有名義變量進(jìn)行了消脹處理。

從理論分析來看，我們認(rèn)為房地產(chǎn)投資和制造業(yè)投資之間可能存在特定的內(nèi)生性問題。首先，由于房地產(chǎn)業(yè)作為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)是制造業(yè)生產(chǎn)要素的供給者，制造業(yè)投資也會(huì)對(duì)房地產(chǎn)投資產(chǎn)生影響，兩者間可能存在反向因果關(guān)系;其次，盡管計(jì)量模型方程已經(jīng)控制了省級(jí)固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)，并且盡可能多地控制了一系列與制造業(yè)投資相關(guān)的省級(jí)層面的變量，但對(duì)計(jì)量模型方程的估計(jì)仍然可能無法避免遺漏變量問題。為了解決這兩個(gè)原因可能造成估計(jì)結(jié)果存在內(nèi)生性偏誤的問題，我們借鑒了張杰等（2016）的工具變量選取方法，將人均建設(shè)用地出讓面積滯后1期和滯后2期的滯后值作為房地產(chǎn)投資的工具變量，同時(shí)將房地產(chǎn)投資滯后1期和滯后2期的滯后值作為多重工具變量。采用人均建設(shè)用地出讓面積和房地產(chǎn)投資的滯后值作為工具變量的合理性在于：（1）張杰等認(rèn)為人均建設(shè)用地出讓面積既充分包含了中央政府的用地計(jì)劃指標(biāo)信息，又直接反映了政府政策驅(qū)動(dòng)的各種有效信息，其和房地產(chǎn)投資之間的邏輯關(guān)系是：中央政府制定計(jì)劃→各省、市確定用地指標(biāo)→建設(shè)用地供求關(guān)系調(diào)整→地價(jià)波動(dòng)→房地產(chǎn)投資變化。（2）房地產(chǎn)投資的當(dāng)期值不可能影響到人均建設(shè)用地出讓面積和房地產(chǎn)投資的滯后值，確保了工具變量的外生性。

另外，為了緩解某些控制因素對(duì)制造業(yè)行業(yè)投資也可能產(chǎn)生的反向因果關(guān)系，所有控制變量均取滯后1期的滯后值。本文使用的計(jì)量軟件是stata15.0，用Choi的單位根檢驗(yàn)方法，對(duì)所有變量進(jìn)行了平穩(wěn)性檢驗(yàn)，顯示各變量平穩(wěn)，可以進(jìn)行面板回歸。表1報(bào)告了各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

在進(jìn)行實(shí)證分析之前，我們繪制了折線圖分別對(duì)全國(guó)高利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資、中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資與房地產(chǎn)投資之間的關(guān)系進(jìn)行初步判斷。從圖2、3、4可以直觀地看出，全國(guó)高利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資、中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資與房地產(chǎn)投資均呈正相關(guān)關(guān)系，下文將通過實(shí)證方法檢驗(yàn)并對(duì)東、中、西部地區(qū)分別進(jìn)行考察。

2. 全國(guó)房地產(chǎn)投資對(duì)不同利潤(rùn)率水平制造業(yè)行業(yè)投資影響的實(shí)證檢驗(yàn)

表2、3分別報(bào)告了計(jì)量模型方程（1）式和（2）式的估計(jì)結(jié)果，其中第1列為隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)（RE）結(jié)果，第2列為單向固定效應(yīng)估計(jì)（FE）結(jié)果，第3列為雙向固定效應(yīng)估計(jì)（FE-TW）結(jié)果，第4列為工具變量GMM估計(jì)（IV-GMM）結(jié)果，第5列為剔除了制造業(yè)行業(yè)利潤(rùn)率、資產(chǎn)負(fù)債率后的工具變量GMM估計(jì)（IV-GMM）結(jié)果，第6列為剔除了城鎮(zhèn)化率后的工具變量GMM估計(jì)（IV-GMM）結(jié)果。

從模型選擇的合理性來看，經(jīng)過Hausman檢驗(yàn)，P值顯著，拒絕原假設(shè)，說明應(yīng)該使用固定效應(yīng)模型;從工具變量的有效性來看，經(jīng)過DWH檢驗(yàn)，P值顯著，拒絕原假設(shè)，說明房地產(chǎn)投資和高利潤(rùn)率、中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資之間是存在內(nèi)生性問題的。因此，本文將重點(diǎn)分析工具變量GMM估計(jì)結(jié)果，工具變量已通過了弱工具變量檢驗(yàn)、外生性檢驗(yàn)以及過度識(shí)別檢驗(yàn)。

由表2、3可知，在研究期內(nèi)，房地產(chǎn)投資對(duì)高利潤(rùn)率、中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資均具有正向的促進(jìn)作用，且對(duì)高利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資的帶動(dòng)效應(yīng)大于對(duì)中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資的帶動(dòng)效應(yīng)。具體從使用工具變量解決內(nèi)生性問題的IV-GMM估計(jì)結(jié)果來看，房地產(chǎn)投資每提高1個(gè)百分點(diǎn)，高利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資將提高0.661個(gè)百分點(diǎn)，中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資將提高0.373個(gè)百分點(diǎn)，兩者均在1%水平上顯著。

對(duì)高利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資而言，除房地產(chǎn)投資外，各項(xiàng)貸款總額和第二產(chǎn)業(yè)占比也具有正向的促進(jìn)作用。具體來看，各項(xiàng)貸款總額每提高1個(gè)百分點(diǎn)，高利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資將提高0.650個(gè)百分點(diǎn)，在1%水平上顯著;第二產(chǎn)業(yè)占比每提高1個(gè)百分點(diǎn)，高利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資將提高0.948個(gè)百分點(diǎn)，在10%水平上顯著。

對(duì)中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資而言，除房地產(chǎn)投資外，中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)利潤(rùn)率、城鎮(zhèn)化率、各項(xiàng)貸款總額具有正向的促進(jìn)作用，中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率具有負(fù)向的阻礙作用。具體來看，利潤(rùn)率每提高1個(gè)百分點(diǎn)，中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資將提高3.615個(gè)百分點(diǎn)，在1%水平上顯著;城鎮(zhèn)化率每提高1個(gè)百分點(diǎn)，中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資將提高3.988個(gè)百分點(diǎn)，在1%水平上顯著;各項(xiàng)貸款總額每提高1個(gè)百分點(diǎn)，中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資將提高0.785個(gè)百分點(diǎn)，在1%水平上顯著;資產(chǎn)負(fù)債率每提高1個(gè)百分點(diǎn)，中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資將降低1.578個(gè)百分點(diǎn)，在1%水平上顯著。

因此，我們認(rèn)為房地產(chǎn)投資能夠有效帶動(dòng)制造業(yè)投資增加，未表現(xiàn)出擠出效應(yīng)。但房地產(chǎn)投資對(duì)不同利潤(rùn)率水平制造業(yè)行業(yè)投資的正向促進(jìn)作用具有差異性，房地產(chǎn)投資對(duì)高利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資的帶動(dòng)效應(yīng)大于對(duì)中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資的帶動(dòng)效應(yīng)。此外，我們還發(fā)現(xiàn)高利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資主要受到金融發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的影響，而中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資更多地受到自身發(fā)展?jié)摿统擎?zhèn)化建設(shè)的影響。

3. 分地區(qū)房地產(chǎn)投資對(duì)不同利潤(rùn)率水平制造業(yè)行業(yè)投資影響的實(shí)證檢驗(yàn)

我們進(jìn)一步考察分地區(qū)房地產(chǎn)投資對(duì)不同利潤(rùn)率水平制造業(yè)行業(yè)投資的影響，東、中、西部地區(qū)按照國(guó)家統(tǒng)計(jì)局2016年全國(guó)房地產(chǎn)開發(fā)投資和銷售情況中的劃分標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行，表4、5分別報(bào)告了房地產(chǎn)投資對(duì)東、中、西部地區(qū)不同利潤(rùn)率水平制造業(yè)行業(yè)投資影響的工具變量GMM估計(jì)（IV-GMM）結(jié)果。

由表4可知，在研究期內(nèi)，房地產(chǎn)投資對(duì)東、中、西部地區(qū)高利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資均具有正向的促進(jìn)作用。具體來看，房地產(chǎn)投資每提高1個(gè)百分點(diǎn)，東部地區(qū)將提高0.505個(gè)百分點(diǎn)，在10%水平上顯著;中部地區(qū)將提高0.581個(gè)百分點(diǎn)，在1%水平上顯著;西部地區(qū)將提高0.559個(gè)百分點(diǎn)，在1%水平上顯著。此外，第二產(chǎn)業(yè)占比對(duì)中部地區(qū)高利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資具有正向的促進(jìn)作用，其每提高1個(gè)百分點(diǎn)，中部地區(qū)將提高1.552個(gè)百分點(diǎn)，在1%水平上顯著。各項(xiàng)貸款總額對(duì)西部地區(qū)高利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資具有正向的促進(jìn)作用，其每提高1個(gè)百分點(diǎn)，西部地區(qū)將提高0.687個(gè)百分點(diǎn)，在5%水平上顯著。

由表5可知，在研究期內(nèi)，房地產(chǎn)投資對(duì)東、中、西部地區(qū)中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資均具有正向的促進(jìn)作用，但對(duì)中、西部地區(qū)的促進(jìn)作用在10%水平上不顯著，也就是說沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)上的影響。具體來看，房地產(chǎn)投資每提高1個(gè)百分點(diǎn)，東部地區(qū)將提高0.948個(gè)百分點(diǎn)，在1%水平上顯著;中部地區(qū)將提高0.029個(gè)百分點(diǎn);西部地區(qū)將提高0.060個(gè)百分點(diǎn)。此外，利潤(rùn)率對(duì)東、中、西部地區(qū)中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資具有正向的促進(jìn)作用，具體來看，利潤(rùn)率每提高1個(gè)百分點(diǎn)，東部地區(qū)將提高8.079個(gè)百分點(diǎn)，在5%水平上顯著;中部地區(qū)將提高6.475個(gè)百分點(diǎn)，在1%水平上顯著;西部地區(qū)將提高2.903個(gè)百分點(diǎn)，在1%水平上顯著。城鎮(zhèn)化率對(duì)東、中部地區(qū)中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資具有正向的促進(jìn)作用，城鎮(zhèn)化率每提高1個(gè)百分點(diǎn)，東部地區(qū)將提高10.72個(gè)百分點(diǎn)，在1%水平上顯著;中部地區(qū)將提高7.194個(gè)百分點(diǎn)，在1%水平上顯著。各項(xiàng)貸款總額對(duì)西部地區(qū)中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資具有正向的促進(jìn)作用，其每提高1個(gè)百分點(diǎn)，西部地區(qū)將提高0.991個(gè)百分點(diǎn)，在1%水平上顯著。

總的來說，房地產(chǎn)投資能夠有效帶動(dòng)?xùn)|部地區(qū)中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資增加，但對(duì)中、西部地區(qū)中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資無顯著影響，中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資主要是受到自身發(fā)展?jié)摿Φ挠绊憽Ｆ浯?，在剔除了城?zhèn)化率之后，我們發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)投資對(duì)中部地區(qū)中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資的影響是顯著的，這說明中部地區(qū)房地產(chǎn)投資主要是伴隨城鎮(zhèn)化建設(shè)的推進(jìn)來帶動(dòng)制造業(yè)投資的。再者，與西部地區(qū)高利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資一致，西部地區(qū)中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資也受到該地區(qū)金融發(fā)展水平的影響。

四、簡(jiǎn)要研究結(jié)論和政策建議

本文實(shí)證檢驗(yàn)了房地產(chǎn)投資對(duì)不同利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資的影響，并未發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)投資對(duì)制造業(yè)投資表現(xiàn)出擠出效應(yīng)，事實(shí)上房地產(chǎn)投資額的增長(zhǎng)能夠有效帶動(dòng)制造業(yè)投資額的增長(zhǎng)，且對(duì)高利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資的帶動(dòng)效應(yīng)大于對(duì)中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資的帶動(dòng)效應(yīng)。值得注意的是，本文研究發(fā)現(xiàn)中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)投資主要受到自身盈利水平的影響，即改善中低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)盈利能力是提振投資的關(guān)鍵因素。此外，本文還發(fā)現(xiàn)西部地區(qū)金融發(fā)展水平也是影響該地區(qū)高利潤(rùn)率、中低利潤(rùn)率制造業(yè)投資的主要因素。

基于以上研究結(jié)論，本文提出政策建議如下：

第一，降低壟斷性高利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)準(zhǔn)入門檻，促進(jìn)資本進(jìn)入高利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)。要進(jìn)一步深化行業(yè)改革，破除阻礙資本進(jìn)入高利潤(rùn)制造業(yè)行業(yè)的行政性壟斷壁壘，引進(jìn)競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制，提高投資效率，改善低利潤(rùn)率制造業(yè)行業(yè)過度競(jìng)爭(zhēng)的現(xiàn)狀，化解制造業(yè)投資結(jié)構(gòu)與需求結(jié)構(gòu)不匹配的矛盾。

第二，加大對(duì)高端制造業(yè)的減稅力度，促進(jìn)制造業(yè)向高附加值、高技術(shù)轉(zhuǎn)型。要支持高端制造業(yè)發(fā)展，必須加大對(duì)高技術(shù)制造業(yè)研發(fā)活動(dòng)的減稅力度，改變資本大量配置于產(chǎn)能過剩的傳統(tǒng)制造業(yè)的格局，優(yōu)化制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，通過向高附加值、高技術(shù)制造業(yè)行業(yè)轉(zhuǎn)型提升國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。

第三，引導(dǎo)房地產(chǎn)投資平穩(wěn)增長(zhǎng)，促進(jìn)房地產(chǎn)業(yè)與制造業(yè)良性互動(dòng)、協(xié)調(diào)發(fā)展。要以經(jīng)濟(jì)發(fā)展為根本目標(biāo)，通過“一城一策”長(zhǎng)效機(jī)制引導(dǎo)房地產(chǎn)投資保持平穩(wěn)增長(zhǎng)，深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革推動(dòng)房地產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，加強(qiáng)房地產(chǎn)業(yè)與制造業(yè)之間的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，尤其是加強(qiáng)房地產(chǎn)業(yè)對(duì)高端制造業(yè)的正向促進(jìn)作用，提高資本在房地產(chǎn)業(yè)與制造業(yè)之間的流動(dòng)效率。

第四，提高西部地區(qū)金融發(fā)展水平，緩解西部地區(qū)制造業(yè)企業(yè)的融資約束，促進(jìn)西部地區(qū)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。要通過推動(dòng)西部地區(qū)金融體制機(jī)制改革，優(yōu)化金融結(jié)構(gòu)，拓寬融資渠道，降低融資成本，增強(qiáng)金融服務(wù)西部地區(qū)制造業(yè)發(fā)展的能力，發(fā)揮要素稟賦優(yōu)勢(shì)積極承接?xùn)|部地區(qū)制造業(yè)轉(zhuǎn)移。

注釋：

① 根據(jù)2017年高技術(shù)產(chǎn)業(yè)（制造業(yè)）分類和歷年投入產(chǎn)出表，本文定義的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)相關(guān)制造業(yè)行業(yè)包括化學(xué)產(chǎn)品，交通運(yùn)輸設(shè)備，通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)和其他電子設(shè)備，儀器儀表。

② 王國(guó)軍、劉水杏：《房地產(chǎn)業(yè)對(duì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的帶動(dòng)效應(yīng)研究》，《經(jīng)濟(jì)研究》2004年第8期。

③ 魏作磊、李丹芝：《生產(chǎn)服務(wù)業(yè)發(fā)展與制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)系》，《廣東商學(xué)院學(xué)報(bào)》2012年第4期。

④ 李秀婷、董紀(jì)昌等：《基于投入產(chǎn)出模型的我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)宏觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)分析》，《系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐》2014年第2期。

⑤ 陸桂賢、許承明：《房地產(chǎn)投資擠出了制造業(yè)投資嗎？——基于外部融資視角》，《學(xué)?！?017年第4期。

⑥ 范言慧、席丹、殷琳：《繁榮與衰落：中國(guó)房地產(chǎn)業(yè)擴(kuò)張與“荷蘭病”》，《世界經(jīng)濟(jì)》2013年第11期。

⑦ 羅知、張川川：《信貸擴(kuò)張、房地產(chǎn)投資與制造業(yè)部門的資源配置效率》，《金融研究》2015年第7期。

⑧ 李暢、謝家智：《房地產(chǎn)投資與制造業(yè)：促進(jìn)效應(yīng)還是擠出效應(yīng)——基于非參數(shù)逐點(diǎn)回歸的實(shí)證分析》，《金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究》2013年第5期。

⑨ Edward E. Leamer， Housing Is the Business Cycle， NBER Working Paper No.13428， Issued in September 2007.

⑩ Thomas Chaney， David Sraer， David Thesmar， The Collateral Channel： How Real Estate Shocks Affect Corporate Investment， NBER Working Paper No.16060， Issued in June 2010.

M. Adelino， A. Schoar， F. Severino， House Prices， Collateral， and Self-Employment， Journal of Financial Eco-nomics， 2015， 117（2）， pp.288-306.

Balázs gert， Rafat Kierzenkowski， Exports and Property Prices in France： Are They Connected？ The World Economy， 2014， 37（3）， pp.387-409.

張杰、楊連星、新夫：《房地產(chǎn)阻礙了中國(guó)創(chuàng)新么？--基于金融體系貸款期限結(jié)構(gòu)的解釋》，《管理世界》2016年第5期。

東部地區(qū)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(gè)省（市）;中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8個(gè)省;西部地區(qū)包括內(nèi)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(gè)?。ㄊ?、自治區(qū)）。

當(dāng)然我們也不認(rèn)為房地產(chǎn)行業(yè)投資絕對(duì)不會(huì)對(duì)制造業(yè)投資產(chǎn)生擠出效應(yīng)，在什么條件下會(huì)出現(xiàn)擠出效應(yīng)，為什么目前的實(shí)證分析并未反映有擠出效應(yīng)，這需要另文進(jìn)行探討。

作者簡(jiǎn)介：曾國(guó)安，武漢大學(xué)中國(guó)住房保障與房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)研究中心主任，武漢大學(xué)發(fā)展研究院院長(zhǎng)、教授、博士生導(dǎo)師，湖北武漢，430072;何艾狄，武漢大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院博士研究生，湖北武漢，430072。

（責(zé)任編輯? 陳孝兵）