房價高增長與企業(yè)

1、房價高增長與企業(yè)“低技術(shù)鎖定”摘要：企業(yè)是技術(shù)創(chuàng)新的主體，在中國經(jīng)濟經(jīng)歷快速增長的階段，中國企業(yè)卻陷入了“低技術(shù)鎖定”狀態(tài)，企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新比例較低，研發(fā)創(chuàng)新的投入也低于最優(yōu)的研發(fā)創(chuàng)新規(guī)模。同時，住房市場改革以來，中國房價經(jīng)歷了高速增長。泡沫理論表明，高房價既能產(chǎn)生流動性效應(yīng)，緩解融資約束，促進研發(fā)投入，也能產(chǎn)生杠桿效應(yīng)，擠出研發(fā)投資。文章利用匹配的中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)和個大中城市宏觀數(shù)據(jù)，從高房價的視角為我國企業(yè)的“低技術(shù)鎖定”現(xiàn)象提供了一個新的解釋。研究顯示，在房價增速快、房地產(chǎn)投資回報率高的背景下，企業(yè)將資源配置到房地產(chǎn)部門，從而擠出投資風(fēng)險高、回報周期長的研發(fā)投資。房價增速提高個百分點，研發(fā)投

2、入占總資產(chǎn)比重下降個百分點，人均研發(fā)投入下降元；房價增速提高個標準差，企業(yè)研發(fā)投入占總資產(chǎn)比重和人均研發(fā)投入下降幅度將分別達到和。政府必須在產(chǎn)業(yè)政策和鼓勵企業(yè)創(chuàng)新等方面做出調(diào)整，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)環(huán)境，以有效引導(dǎo)實體企業(yè)投資結(jié)構(gòu)的合理化。關(guān)鍵詞：低技術(shù)鎖定；研發(fā)；創(chuàng)新；房價中圖分類號：文獻標識碼：文章編號：（）收稿日期：基金項目：國家自然科學(xué)基金項目（、）。作者簡介：余靜文（），男，湖北武漢人，武漢大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院講師，經(jīng)濟學(xué)博士；王媛（），女，山東煙臺人，華東師范大學(xué)商學(xué)院講師，管理學(xué)博士；譚靜（），女，山西太原人，上海大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院講師，經(jīng)濟學(xué)博士。：一、問題的提出年，中國經(jīng)濟增長率為，而過去三十余

3、年間中國經(jīng)濟年均增長近。經(jīng)濟增速下滑產(chǎn)生的背景是人口紅利的逐漸消失和環(huán)境資源約束的不斷加強，過去依靠要素驅(qū)動的增長模式難以持續(xù)，經(jīng)濟發(fā)展面臨效率改善的巨大挑戰(zhàn)。正如（）對東亞經(jīng)濟高速增長的評價一樣，如果中國缺乏技術(shù)進步和效率增進，那么高速經(jīng)濟增長將難以維持。在經(jīng)典的增長模型以及模型中，經(jīng)濟增長主要依賴于外生的技術(shù)進步。擴展到內(nèi)生增長模型，經(jīng)濟效率的改善和增進更多地依賴于研發(fā)投入以及由此帶來的創(chuàng)新能力的加強，即創(chuàng)新能力是決定經(jīng)濟發(fā)展的根本因素。研發(fā)所帶來的新技術(shù)將會提高中國潛在經(jīng)濟增長率，因此，中國經(jīng)濟增長模式的轉(zhuǎn)型需要重視企業(yè)的研發(fā)投入。在我國的研發(fā)投入構(gòu)成中，多為依賴國家公共研發(fā)投入的國企、

4、高校及研究機構(gòu)，來源于社會投資的民營企業(yè)研發(fā)水平偏低。中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫資料顯示，工業(yè)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新比例也較低，年間只有的企業(yè)有研發(fā)投入的行為；研發(fā)創(chuàng)新的投入也低于最優(yōu)的研發(fā)創(chuàng)新規(guī)模（嚴成樑等，）。按照傳統(tǒng)的研發(fā)理論，隨著經(jīng)濟發(fā)展水平的提高，有效需求規(guī)模會提升，由此提年第期 房價高增長與企業(yè)“低技術(shù)鎖定” 高對新技術(shù)和新產(chǎn)品的需求，帶動研發(fā)投入的相應(yīng)提高，但是伴隨我國高速經(jīng)濟增長的是企業(yè)研發(fā)投入的不足，丁重和張耀輝（）將這一現(xiàn)象稱為“低技術(shù)鎖定”現(xiàn)象。事實上，中國經(jīng)濟快速增長時期也正是房價高速上漲的時期。北京房價收入比從年的上升到年的；上海房價收入比從年的上升到年的。中西部城市，如武漢從年的上升

5、到年的；成都從年的上升到年的。從全球范圍看，房價收入比平均水平在和之間（金三林，）；從我國房價收入比合理上限模型的估計結(jié)果看，我國房價收入比的合理區(qū)間應(yīng)在和之間（呂江林，）。以此為標準，中國房價處于高位水平，其增速過快。房價過快增長也拉高了房地產(chǎn)投資收益，形成了巨大的套利空間。年全國住房價格年均增長率高達，同時期個大中城市的房價平均增速更是高達，而年我國企業(yè)平均投資回報率僅為（和，）。根據(jù)泡沫理論，包括房地產(chǎn)在內(nèi)的資產(chǎn)泡沫對實體經(jīng)濟產(chǎn)生兩方面的影響，即流動性效應(yīng)和杠桿效應(yīng)。泡沫能夠通過流動性效應(yīng)緩解融資約束，從而擠入投資；相反，泡沫也能夠通過杠桿效應(yīng)擠出實體部門投資。在存在金融摩擦的情況下，資

6、產(chǎn)泡沫能夠提高企業(yè)抵押資產(chǎn)價值，從而使企業(yè)能夠獲得更多的信貸資源，此時泡沫能夠緩解企業(yè)面臨的融資約束，發(fā)揮流動性效應(yīng)，起到促進投資的作用。對于新興市場國家而言，金融摩擦的問題更為突出，流動性效應(yīng)使得資產(chǎn)泡沫在新興市場國家的經(jīng)濟發(fā)展中扮演了極其重要的角色（和，）。然而，資產(chǎn)泡沫也導(dǎo)致某部門投資回報率處于較高水平，此時泡沫發(fā)揮著杠桿效應(yīng)，實體經(jīng)濟的投資會被擠出（等，）。從更宏觀的視角看，如果存在低進入門檻的高盈利行業(yè)，則可以觀察到社會各行業(yè)偏離主營業(yè)務(wù)而出現(xiàn)社會投資結(jié)構(gòu)單一化的傾向，此時杠桿效應(yīng)將占據(jù)主導(dǎo)。年以來房地產(chǎn)市場快速膨脹，使房地產(chǎn)業(yè)成為遠超實體行業(yè)的暴利行業(yè)，導(dǎo)致大量資本逃離實體，從中央

7、到縣市，國內(nèi)稍具規(guī)模的各類所有制企業(yè)的多數(shù)，幾乎都涉足地產(chǎn)開發(fā)和經(jīng)營（驥強，）。本文的貢獻在于，從資產(chǎn)泡沫的角度來分析當(dāng)前房地產(chǎn)發(fā)展對實體部門研發(fā)投入的影響，基于泡沫理論為我國企業(yè)的“低技術(shù)鎖定”現(xiàn)象提供新的解釋。王文春和榮昭（）用工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫研究了房價上漲對企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的影響。與他們的研究不同，首先，本文使用的是研發(fā)投入的變量，而王文春和榮昭（）是將新產(chǎn)品產(chǎn)出作為企業(yè)研發(fā)的代理變量，新產(chǎn)品可能通過購買專利、產(chǎn)品線的方式來生產(chǎn)，并且該變量更多的是衡量企業(yè)研發(fā)轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品的效率，而研發(fā)投入衡量的是企業(yè)對研發(fā)部門資源的直接投入，與房價上漲產(chǎn)生的擠入和擠出效應(yīng)相關(guān)性更強。其次，本文將樣本局限在有穩(wěn)定

8、研發(fā)行為的工業(yè)企業(yè)，而王文春和榮昭（）考慮的是全部企業(yè)樣本，沒有新產(chǎn)品產(chǎn)出的企業(yè)作為賦值為零的樣本納入考量。從工業(yè)企業(yè)樣本看，年只有的企業(yè)有研發(fā)投入行為，有穩(wěn)定研發(fā)行為的企業(yè)數(shù)量更少。有研發(fā)行為的企業(yè)與無研發(fā)行為的企業(yè)在關(guān)于研發(fā)的認知、重視程度等方面有顯著區(qū)別，如研發(fā)對于進行簡單加工貿(mào)易的企業(yè)并不必要，此時即便房價保持平穩(wěn)，這些企業(yè)也不會對研發(fā)部門投入資源，而有穩(wěn)定研發(fā)行為的企業(yè)則能提供更有價值的信息。本文的研究結(jié)果提供了關(guān)于房地產(chǎn)發(fā)展所產(chǎn)生的負面經(jīng)濟效果的經(jīng)驗證據(jù)，強調(diào)了房價增長對企業(yè)轉(zhuǎn)型升級和長期經(jīng)濟增長的負面影響，本文的發(fā)現(xiàn)也是對王文春和榮昭（）研究結(jié)論的補充。全文的結(jié)構(gòu)安排如下：第二部

9、分為文獻綜述；第三部分為數(shù)據(jù)與計量方法說明；第四部分為實證結(jié)果分析；第五部分為結(jié)論。二、文獻綜述（一）影響企業(yè)研發(fā)投資的供給方因素供給方因素為決定研發(fā)的企業(yè)自身因素，包括企業(yè)規(guī)模、融資約束和市場勢力。其中，企業(yè)規(guī) 上海財經(jīng)大學(xué)學(xué)報 年第期模對研發(fā)投入的影響表現(xiàn)在兩個方面。首先，研發(fā)投入具有不確定性，規(guī)模較大的企業(yè)能夠通過投資于多個項目而分散風(fēng)險，而規(guī)模較小的企業(yè)投資項目較單一；其次，研發(fā)投入需要一定規(guī)模的資金，這種門檻效應(yīng)制約了規(guī)模較小的企業(yè)對研發(fā)進行投入（，）。然而，部分經(jīng)驗研究卻發(fā)現(xiàn)了企業(yè)規(guī)模與企業(yè)研發(fā)之間并不是簡單的線性關(guān)系，而是呈現(xiàn)出 形的非線性關(guān)系（和，）。等（）從理論上對這種形關(guān)系

10、進行了解釋，由于企業(yè)規(guī)模較大，層級較多，更有可能出現(xiàn)管理控制問題，這將會降低研發(fā)效率，同時交易成本隨著企業(yè)層級的增加而有所提高，這將會抑制企業(yè)的研發(fā)投入，因此規(guī)模較小的企業(yè)在研發(fā)方面具有一定的優(yōu)勢。企業(yè)面臨的融資約束也是制約企業(yè)進行研發(fā)的因素之一。根據(jù)定理，企業(yè)融資結(jié)構(gòu)與企業(yè)實際經(jīng)營績效不相關(guān)，但是這一定理僅僅在完全市場以及不存在融資約束的情況下才成立。如果存在融資約束，那么內(nèi)部融資和外部融資的成本就會存在差異，成本的差異將會影響投資支出。研發(fā)投入對資金需求較大，在內(nèi)外部融資成本存在差異的情況下，研發(fā)投入對資金流也會較為敏感。解維敏和方紅星（）、盧馨等（）提供了融資約束抑制企業(yè)研發(fā)活動的中國企

11、業(yè)方面的證據(jù)。此外，市場結(jié)構(gòu)也會對研發(fā)創(chuàng)新產(chǎn)生影響，在完全競爭的市場中，新技術(shù)、新產(chǎn)品能夠被即時模仿，企業(yè)進行研發(fā)所得到的回報會被削弱，因此，一定程度的壟斷力量有利于企業(yè)進行研發(fā)。然而市場結(jié)構(gòu)與企業(yè)研發(fā)之間的關(guān)系并不必然是線性的（，）。在壟斷性市場結(jié)構(gòu)中，由于競爭壓力的缺乏，官僚主義風(fēng)氣可能會在企業(yè)蔓延，從而不利于企業(yè)研發(fā)活動；而在具有良好知識產(chǎn)權(quán)保護的環(huán)境下，競爭性市場結(jié)構(gòu)能夠促使企業(yè)投入更多資源用于研發(fā)，通過研發(fā)獲取更高的利潤（，）。聶輝華等（）、等（）分別在中國和法國企業(yè)樣本中揭示了市場勢力與企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新之間的倒形關(guān)系。（二）影響企業(yè)研發(fā)投資的需求方因素需求方因素主要指產(chǎn)品消費需求。如果

12、給定供給方因素，那么市場規(guī)模越大，企業(yè)能夠獲得的潛在收益就越多，企業(yè)也就有更強的動力進行研發(fā)，通過研發(fā)新產(chǎn)品、新技術(shù)獲得部分壟斷地位，從而獲取更高利潤。范紅忠（）從國家創(chuàng)新能力假說出發(fā)，提出了有效需求規(guī)模假說。市場需求規(guī)模從以下三方面影響了企業(yè)研發(fā)：第一，分攤研發(fā)成本，提高研發(fā)盈利的預(yù)期水平。第二，影響市場結(jié)構(gòu)和技術(shù)創(chuàng)新動力。如果市場需求規(guī)模較大，那么由研發(fā)產(chǎn)生的壟斷利潤會激勵更多廠商提高研發(fā)投入，從而有利于打破技術(shù)壟斷。第三，對技術(shù)創(chuàng)新效率產(chǎn)生決定性影響，因為需求規(guī)模提高能夠集聚更多的人才，并且決定了社會分工，分工則有利于提高研發(fā)效率。周亞虹等（）利用中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫研究了研發(fā)的影響因素，

13、他們發(fā)現(xiàn)代表企業(yè)產(chǎn)品外部需求的出口規(guī)模能夠起到促進研發(fā)的作用，產(chǎn)品需求的拉動效應(yīng)明顯。（三）房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展對企業(yè)創(chuàng)新行為的影響以上文獻均從行業(yè)或企業(yè)的視角分析企業(yè)研發(fā)決策的影響因素，在上述研究的基礎(chǔ)上，本文試圖以我國快速發(fā)展的房地產(chǎn)業(yè)為出發(fā)點來分析實體企業(yè)的投資選擇。與本文的思路類似，和（）研究了中國的高房價對個人職業(yè)選擇的影響。他們認為，在性別比失衡的情況下，住房成為婚姻市場上的一個積極信號，而高房價使得人們將更多的資源用于買房，降低了選擇高風(fēng)險創(chuàng)業(yè)的可能性?；谌丝谡{(diào)查數(shù)據(jù)和房地產(chǎn)市場數(shù)據(jù)，他們發(fā)現(xiàn)高房價顯著降低了創(chuàng)業(yè)行為，尤其對于無房者來說，創(chuàng)業(yè)的概率更低，換言之，高房價不利于企業(yè)家精神的

14、培育。本文從企業(yè)層面提出類似的邏輯：房價過快上漲擠出了企業(yè)創(chuàng)新動力。房地產(chǎn)對企業(yè)研發(fā)行為的影響主要表現(xiàn)在，資本具有逐利性，企業(yè)傾向于選擇收益率更高的投資項目。在房地產(chǎn)業(yè)過快增長甚至產(chǎn)生“暴利”的情況下，可以預(yù)見更多的資源將被配置到進入門檻低、投資收益高、回收周期短的房地產(chǎn)行業(yè)，而不確年第期 房價高增長與企業(yè)“低技術(shù)鎖定” 定性高、回收周期長的研發(fā)投資將相應(yīng)減少。在實踐中，溫州提供了一個典型的案例。世紀年代，民營經(jīng)濟的活躍發(fā)展一度創(chuàng)造了廣為稱道的“溫州模式”，在電氣、鞋業(yè)、服裝、汽摩配、泵閥等部門累積了大量產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢。然而，隨著年后房價的快速上漲，大量社會資金流入房地產(chǎn)業(yè)，據(jù)溫州市中小企業(yè)發(fā)展促進

15、會提供的數(shù)據(jù)，年溫州房地產(chǎn)市場的資金規(guī)模平均為億元，最高時達到億元，民間借貸占到樓市吸納資金的六成左右。根據(jù)中國城市統(tǒng)計年鑒，年溫州市新建商品房價格平均增速為，而同期的增速為。年后，溫州房地產(chǎn)泡沫破裂，房價高漲時期支撐的民間借貸資金鏈破裂，大量實體企業(yè)陷入困境，衍生出數(shù)起“老板跑路”事件。在此過程中，溫州的實體企業(yè)錯過了創(chuàng)新投資和產(chǎn)業(yè)升級的機會，導(dǎo)致房價下跌時整個溫州失去了產(chǎn)業(yè)支撐，經(jīng)濟陷入停滯。此外，在房地產(chǎn)業(yè)持續(xù)膨脹的過程中，大量上市公司選擇了房地產(chǎn)業(yè)作為多元化經(jīng)營方向，且隨著房價的持續(xù)上漲，房地產(chǎn)開發(fā)業(yè)務(wù)實現(xiàn)利潤的能力快速上升，導(dǎo)致過多的企業(yè)資源被配置到房地產(chǎn)業(yè)。例如，以服裝業(yè)為主營業(yè)務(wù)

16、的雅戈爾集團，年地產(chǎn)開發(fā)營業(yè)收入占總營業(yè)收入的，實現(xiàn)凈利潤占。雅戈爾年報強調(diào)了研發(fā)優(yōu)勢是企業(yè)的核心競爭優(yōu)勢，而當(dāng)年地產(chǎn)開發(fā)成本達到研發(fā)支出的倍。綜合上述分析，本文認為房價上漲很可能會影響企業(yè)資本配置，從而對企業(yè)研發(fā)投入產(chǎn)生負面影響，下面我們將通過實證為上述推測提供證據(jù)。三、數(shù)據(jù)與計量方法說明（一）數(shù)據(jù)說明本文中的微觀數(shù)據(jù)來自于年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫，宏觀數(shù)據(jù)來自于中國城市統(tǒng)計年鑒和數(shù)據(jù)庫。根據(jù)企業(yè)地址代碼，本文將中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中的企業(yè)樣本與個大中城市相匹配。與等（）一樣，本文選取了三年間有過研發(fā)行為的企業(yè)作為研究樣本。本文以和ó（）的模型為基礎(chǔ)構(gòu)建計量實證框架。參照范承澤等（）和等

17、（），本文使用了兩個指標來衡量企業(yè)研發(fā)投入水平，企業(yè)研發(fā)投入占總資產(chǎn)的比重和企業(yè)人均研發(fā)投入，依次記為和。關(guān)鍵解釋變量為商品住宅價格年度增速，記為。根據(jù)前文所提假說，住房價格增速越高，房地產(chǎn)投資收益越大，企業(yè)會將更多的資源配置到房地產(chǎn)相關(guān)項目，企業(yè)研發(fā)將會受到遏制。根據(jù)企業(yè)研發(fā)投入的相關(guān)理論，本文還選擇了以下變量作為控制變量：（）企業(yè)規(guī)模和市場勢力，依次記為和。規(guī)模較大的企業(yè)以及壟斷力量較強的企業(yè)，其研發(fā)投入也會較大。同時，為了考察企業(yè)規(guī)模、市場勢力與企業(yè)研發(fā)投入的非線性關(guān)系，此處加入了企業(yè)規(guī)模和市場勢力的平方項。企業(yè)規(guī)模定義為企業(yè)總資產(chǎn)的對數(shù)；市場勢力定義：。房價與人均均根據(jù)平減指數(shù)消除通脹

18、因素。根據(jù)王文春和榮昭（）的研究，在房價快速上漲的城市，工業(yè)企業(yè)憑借自身優(yōu)勢（工業(yè)企業(yè)有廠房和土地等，具有融資優(yōu)勢；與政府關(guān)系較為緊密）涉足房地產(chǎn)業(yè)務(wù)的情況比較普遍，如年個大中城市的上市工業(yè)企業(yè)擁有房地產(chǎn)業(yè)務(wù)。根據(jù)雅戈爾年年報，截至報告期末，公司擁有國家級企業(yè)技術(shù)中心家，省級技術(shù)中心家，市級技術(shù)中心家，已累計被授權(quán)專利項，國家火炬計劃和國家重點新產(chǎn)品項目項。中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫并沒有包括年之前的企業(yè)研發(fā)數(shù)據(jù)。個大中城市包括上海、北京、深圳、廣州、廈門、寧波、杭州、南京、成都、天津、青島、石家莊、大連、南寧、福州、重慶、烏魯木齊、西安、武漢、貴陽、哈爾濱、合肥、昆明、鄭州、濟南、太原、南昌、呼和浩

19、特、長沙、沈陽、長春、蘭州、西寧、海口、銀川。人均研發(fā)投入用研發(fā)投入職工數(shù)來表示。 上海財經(jīng)大學(xué)學(xué)報 年第期為企業(yè)銷售收入占整個行業(yè)銷售收入的比例。（）企業(yè)流動性，記為。該指標為（流動資產(chǎn)流動負債）總資產(chǎn)，與周亞虹等（）相似，本文使用該指標來衡量企業(yè)融資約束。較強的流動性意味著企業(yè)面臨程度較低的融資約束，而融資約束是制約企業(yè)進行研發(fā)的關(guān)鍵因素。（）需求方因素。企業(yè)層面的變量為虛擬變量，企業(yè)是否出口，記為，出口企業(yè)面臨著全球市場，因此需求規(guī)模較大（周亞虹等，），同時，出口企業(yè)為了學(xué)習(xí)效應(yīng)，有激勵進行研發(fā)（戴覓和余淼杰，）；城市層面的變量為地區(qū)人均水平的對數(shù)，記為，人均水平可以作為地區(qū)對產(chǎn)品的消費

20、需求的代理變量（范紅忠，）。對中國企業(yè)研發(fā)的研究還關(guān)注了外商投資和企業(yè)所有制類型對研發(fā)的影響。外商投資對企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)產(chǎn)生了兩方面的影響。首先，外資進入的企業(yè)通過技術(shù)轉(zhuǎn)移從事生產(chǎn)，從而降低了企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)的激勵（范承澤等，）。同時，外商投資也會產(chǎn)生技術(shù)溢出效應(yīng)，進而有助于企業(yè)創(chuàng)新（和，）。另外，吳延兵（）從企業(yè)產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)的角度分析了中國企業(yè)研發(fā)行為。與國有企業(yè)相比，民營企業(yè)具有產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)清晰和市場競爭充分的優(yōu)勢，從而能夠在研發(fā)創(chuàng)新方面投入更多資源，研發(fā)創(chuàng)新效率也較高。同時，在當(dāng)前中國金融體制安排下，不同企業(yè)所有制類型面臨的融資約束存在差異，國有企業(yè)更受銀行的青睞。而融資約束也是決定企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)的因素之

21、一。鑒于此，本文計量實證模型也包括了外商投資和企業(yè)所有制類型。本文使用了企業(yè)層面的外商投資，將其定義為外商資本金占實收資本金的比重，記為。一方面，外資所帶來的技術(shù)可以替代企業(yè)依靠研發(fā)產(chǎn)生的技術(shù)，從而減少研發(fā)投入；另一方面，外資投資也通過技術(shù)溢出提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力。企業(yè)所有制類型分為國有企業(yè)、私有企業(yè)和外資企業(yè)。與聶輝華和賈瑞雪（）相似，本文使用企業(yè)當(dāng)期實收資本金構(gòu)成來定義企業(yè)所有制類型，如果當(dāng)期國有資本金占實收資本金比例最高，那么該企業(yè)所有制類型為國有企業(yè)，用虛擬變量來表示；如果當(dāng)期私人資本金占實收資本金比例最高，那么該企業(yè)所有制類型為私有企業(yè)，用虛擬變量來表示；如果當(dāng)期外資資本金占實收資本

22、金比例最高，那么該企業(yè)所有制類型為外資企業(yè)，用虛擬變量來表示。表變量描述性統(tǒng)計變量名變量符號變量定義均值標準差最小值最大值樣本量研發(fā)投入總資產(chǎn) 研發(fā)投入除以總資產(chǎn)研發(fā)投入職工 研發(fā)投入（千元）除以職工數(shù)新產(chǎn)品產(chǎn)值總產(chǎn)值 新產(chǎn)品產(chǎn)值除以總產(chǎn)值房價增速 商品住宅價格年增長率 （房價） 商品住宅價格的對數(shù)住宅固定資產(chǎn)投資比重住宅固定資產(chǎn)投資除以 企業(yè)規(guī)模 總資產(chǎn)的對數(shù)市場勢力企業(yè)銷售收入除以行業(yè)銷售收入出口虛擬變量 出口企業(yè)為，否則為流動性（流動資產(chǎn)流動負債）除以流動資產(chǎn) （） 人均的對數(shù)企業(yè)年齡 被調(diào)查年企業(yè)開業(yè)年份外資資本比重 外商資本金除以實收資本金國有企業(yè) 國有企業(yè)為，否則為私有企業(yè) 私有企

23、業(yè)為，否則為外資企業(yè) 外資企業(yè)為，否則為年第期 房價高增長與企業(yè)“低技術(shù)鎖定” 此外，本文還控制了商品住宅價格的對數(shù)（房價）（）、企業(yè)年齡（）、企業(yè)年齡的平方（）、城市虛擬變量、時間虛擬變量以及行業(yè)虛擬變量，其中，企業(yè)年齡定義為被調(diào)查年企業(yè)開業(yè)年份。在固定效應(yīng)模型中，本文還控制了企業(yè)虛擬變量。本文也對樣本中的異常值進行了處理，剔除了企業(yè)年齡缺失或小于，資產(chǎn)規(guī)模缺失或小于，銷售收入缺失或小于，流動資產(chǎn)缺失或小于，流動負債缺失或小于，總資產(chǎn)缺失或小于，各類型資本金小于以及實收資本金小于的樣本，并對企業(yè)研發(fā)費用、企業(yè)職工數(shù)進行（）處理，最終本文得到了中國個大中城市多家企業(yè)樣本（表）。（二）計量方法說

24、明本文采取估計方法和固定效應(yīng)模型估計方法展開研究。首先，本文將房價增速作為關(guān)鍵解釋變量，影響創(chuàng)新的供給方、需求方以及其他因素作為解釋變量，并控制城市虛擬變量、行業(yè)虛擬變量和年份虛擬變量，模型設(shè)定如式（），可以分析控制其他相關(guān)因素之后，房價增速和企業(yè)研發(fā)投入之間的關(guān)系。其次，本文也將利用面板數(shù)據(jù)的特點，采用固定效應(yīng)模型估計方法，由于企業(yè)虛擬變量包括了城市和行業(yè)信息，因此固定效應(yīng)模型并沒有包括城市虛擬變量和行業(yè)虛擬變量，模型設(shè)定如式（），固定效應(yīng)模型可以解決不隨時間變化的因素導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。最后，本文采取工具變量方法，利用土地供給面的變量來作為房價增速的工具變量以應(yīng)對可能存在的內(nèi)生性問題，模型設(shè)

25、定如下： （） （）其中，下標表示企業(yè)，表示行業(yè)，表示城市，表示時間；表示研發(fā)投入占總資產(chǎn)的比重或者人均研發(fā)投入；表示影響企業(yè)研發(fā)行為的供給因素，包括企業(yè)自身規(guī)模、市場結(jié)構(gòu)、融資約束等；表示影響企業(yè)研發(fā)行為的需求因素，包括企業(yè)是否出口、地區(qū)人均等；表示影響企業(yè)研發(fā)行為的其他因素，包括企業(yè)所有制性質(zhì)、外商投資占比。、和為待估參數(shù)；是企業(yè)固定效應(yīng)，包括了企業(yè)所屬行業(yè)、所在城市以及其他不隨時間變化的因素；為誤差項。四、實證結(jié)果分析（一）基本結(jié)果本文主要關(guān)注當(dāng)?shù)胤績r增速對企業(yè)研發(fā)投入的影響。從表的估計結(jié)果來看，不論是采取估計方法，還是固定效應(yīng)模型估計方法，房價增速對研發(fā)投入的影響均顯著為負，并且后者的

26、估計系數(shù)的絕對值大于前者?？紤]到企業(yè)固定效應(yīng)不僅包括企業(yè)所屬行業(yè)、企業(yè)所屬城市的信息，還包括其他不隨時間變化的信息，因此后文將主要針對固定效應(yīng)模型的估計結(jié)果進行匯報。模型設(shè)定（）和模型設(shè)定（）的結(jié)果顯示，當(dāng)?shù)胤績r增速提高個百分點，企業(yè)研發(fā)投入占總資產(chǎn)比重顯著下降個百分點，人均研發(fā)投入顯著下降元。如果房價增速提高個標準差，那么企業(yè)研發(fā)投入占總資產(chǎn)比重下降幅度將達到，人均研發(fā)投入下降幅度將達到。上述結(jié)果說明，當(dāng)房地產(chǎn)業(yè)成為可以快速獲利的投資渠道時，企業(yè)可能將更多的資源配置到投資收益更高、回報周期更短的房地產(chǎn)部門，杠桿效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)，從而擠出了不確定性較高、投資回報周期更長的研發(fā)活動。表的模型設(shè)定（）

27、將被解釋變量換為新產(chǎn)品產(chǎn)值占總產(chǎn)值比重進行穩(wěn)健性檢驗。研發(fā)作為生產(chǎn)過程中的投入能夠與其他生產(chǎn)要素結(jié)合得到新產(chǎn)品產(chǎn)出，如果房價上漲擠出了企業(yè)研發(fā)投入，那么企業(yè)新產(chǎn)品生產(chǎn)也會因為研發(fā)投入的減少而有所下降。模型設(shè)定（）中的房價增速的估計系數(shù)表明，房價上漲降低了新產(chǎn)品產(chǎn)值占總產(chǎn)值的比重。這也說明研發(fā)投入因房價上漲而出現(xiàn)下降。 上海財經(jīng)大學(xué)學(xué)報 年第期此外，表中的控制變量的回歸結(jié)果顯示：（）企業(yè)規(guī)模與研發(fā)投入占總資產(chǎn)的比重呈形關(guān)系，企業(yè)達到一定規(guī)模后，企業(yè)規(guī)模越大，研發(fā)投入占總資產(chǎn)的比重也越大；企業(yè)規(guī)模與人均研發(fā)投入呈倒形關(guān)系，這可能表現(xiàn)在，在企業(yè)發(fā)展到一定規(guī)模后會產(chǎn)生冗員，員工增長更快，這種倒形關(guān)系與

28、聶輝華等（）的研究發(fā)現(xiàn)相似。（）企業(yè)市場勢力與企業(yè)研發(fā)投入占總資產(chǎn)比重以及人均研發(fā)投入均呈倒形關(guān)系，在市場勢力超過臨界值后，市場勢力越強，企業(yè)研發(fā)投入越低，這說明對于我國工業(yè)企業(yè)而言，市場競爭能夠?qū)ζ髽I(yè)研發(fā)產(chǎn)生積極作用，（）提出的競爭性的市場結(jié)構(gòu)能夠促使企業(yè)研發(fā)的假說在我國適用。同時，市場勢力臨界值的存在也驗證了丁重和張耀輝（）的推測，即制度傾斜導(dǎo)致的市場壟斷使得中國出現(xiàn)“低技術(shù)鎖定”，在一定條件下，競爭性的市場環(huán)境有助于企業(yè)創(chuàng)新。（）相對于非出口企業(yè)，出口企業(yè)的研發(fā)投入更少。戴覓和余淼杰（）發(fā)現(xiàn)，企業(yè)在出口前會進行研發(fā)，通過學(xué)習(xí)效應(yīng)提高企業(yè)吸收能力，從而更有利于參與國際競爭，因此，企業(yè)有可能

29、為了出口而進行研發(fā)，這便表現(xiàn)為非出口企業(yè)研發(fā)投入力度更大。（）以流動性衡量的企業(yè)融資約束程度提高，研發(fā)投入占銷售收入的比重將會下降。由于信息不對稱的普遍性以及研發(fā)投資的不確定性，研發(fā)投入更依賴于內(nèi)部融資，對資金流動性更敏感，因此較強的融資約束不利于企業(yè)研發(fā)投入。（）在企業(yè)層面，外商的進入并不利于企業(yè)研發(fā)投入，這說明外資進入產(chǎn)生的技術(shù)轉(zhuǎn)移效應(yīng)大于技術(shù)溢出效應(yīng)。表實證結(jié)果：研發(fā)創(chuàng)新的影響因素變量模型（）模型（）模型（）模型（）模型（）研發(fā)投入總資產(chǎn)研發(fā)投入職_工研發(fā)投入總資產(chǎn)研發(fā)投入職工新產(chǎn)品產(chǎn)值總產(chǎn)值房價增速（）（）（）（）（）（房價） （）（）（）（）（）企業(yè)規(guī)模（）（）（）（）（）企業(yè)規(guī)模

30、（）（）（）（）（）市場勢力（）（）（）（）（）市場勢力 （）（）（）（）（）出口虛擬變量（）（）（）（）（）（） （）（）（）（）（）流動性（）（）（）（）（）外商資本比重（）（）（）（）（_）企業(yè)年齡（）（）（）（）（）企業(yè)年齡 （）（）（）（）（）基準組：私有企業(yè)國有企業(yè)（）（）（）（）（）年第期 房價高增長與企業(yè)“低技術(shù)鎖定” 續(xù)表實證結(jié)果：研發(fā)創(chuàng)新的影響因素變量模型（）模型（）模型（）模型（）模型（）研發(fā)投入總資產(chǎn)研發(fā)投入職工研發(fā)投入總資產(chǎn)研發(fā)投入職工新產(chǎn)品產(chǎn)值總產(chǎn)值外資企業(yè)（）（）（）（）（）城市虛擬變量是是否否否行業(yè)虛擬變量是是否否否年份虛擬變量是是是是是企業(yè)虛擬變量否否是是是常

31、數(shù)項（）（）（）（）（）樣本量，注：對于控制變量企業(yè)規(guī)模，在被解釋變量為研發(fā)投入總資產(chǎn)和新產(chǎn)品產(chǎn)值總產(chǎn)值時，企業(yè)規(guī)模為總資產(chǎn)的對數(shù)，在被解釋變量為研發(fā)投入職工時，企業(yè)規(guī)模為職工人數(shù)的對數(shù)。、 分別表示、的顯著水平，括號內(nèi)為標準差，下同。（二）內(nèi)生性問題的討論前文的實證結(jié)果表明，房價增速提高將導(dǎo)致企業(yè)研發(fā)投入的下降，這主要表現(xiàn)在企業(yè)研發(fā)投入占總資產(chǎn)比重以及人均企業(yè)研發(fā)投入出現(xiàn)減少。然而，聯(lián)立性偏誤引起的互為因果關(guān)系、遺漏變量以及測量誤差都有可能導(dǎo)致估計出現(xiàn)內(nèi)生性問題，估計結(jié)果將會出現(xiàn)不一致。前文的固定效應(yīng)模型控制了不隨時間變化的遺漏變量。然而，如果存在隨時間變化的、同時影響房價增速和企業(yè)研發(fā)投入

32、的變量，那么固定效應(yīng)模型的估計結(jié)果就并非一致。此外，企業(yè)研發(fā)投入也可能通過吸引更多高層次人才而提高住房需求水平，從而對房價增長產(chǎn)生影響。為了應(yīng)對上述可能存在的內(nèi)生性問題，本文將滯后期的土地開發(fā)面積增速作為房價增速的工具變量。土地開發(fā)面積一定程度上反映土地供給狀況，因而可以影響房價及房價預(yù)期，其增速也對房價增速產(chǎn)生影響。同時，土地開發(fā)面積增速作為地方政府土地供給政策并不直接影響企業(yè)研發(fā)投入，因此該變量可以作為工具變量。表報告了內(nèi)生性處理后的實證結(jié)果。模型設(shè)定（）和模型設(shè)定（）僅包括了關(guān)鍵解釋變量，模型設(shè)定（）和模型設(shè)定（）加入了影響企業(yè)研發(fā)行為的其他控制變量。從估計結(jié)果看，模型設(shè)定（）和模型設(shè)定

33、（）中房價增速的估計系數(shù)顯著為負，這說明房價增速的提高顯著降低了企業(yè)研發(fā)投入占總資產(chǎn)的比重。模型設(shè)定（）和模型設(shè)定（）中房價增速的估計系數(shù)同樣顯著為負，說明房價增速的提高顯著降低了人均研發(fā)投入。比較表和表的估計結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，對關(guān)鍵解釋變量而言，工具變量估計結(jié)果的絕對值大于固定效應(yīng)模型中的估計系數(shù)。根據(jù)模型設(shè)定（）和模型設(shè)定（）的估計結(jié)果，房價增速提高個百分點，研發(fā)投入占總資產(chǎn)比重下降個百分點，相對于研發(fā)投入占總資產(chǎn)比重的均值下降，這一效應(yīng)是固定效應(yīng)模型的倍多；人均研發(fā)投入下降元，與人均研發(fā)投入的均值相比下降，這一效應(yīng)是固定效應(yīng)模型的倍多。如果房價增速提高個標準差，則企業(yè)研發(fā)投入占總資產(chǎn)比重下降

34、幅度將達到，人均研發(fā)投入下降幅度將達到。因此，考慮了內(nèi)生性問題后，房地產(chǎn)對于企業(yè)研發(fā)投入的擠出效應(yīng)更大。 土地開發(fā)面積增長率與房價增長率呈現(xiàn)出負相關(guān)的關(guān)系，具體可參閱陳斌開和楊汝岱（）。 上海財經(jīng)大學(xué)學(xué)報 年第期表實證結(jié)果：房價增速的內(nèi)生性處理變量模型（）研發(fā)投入總資產(chǎn)模型（）研發(fā)投入總資產(chǎn)模型（）研發(fā)投入職工模型（）研發(fā)投入職工房價增速（） （） （） （）（房價） （） （）基準組：私有企業(yè)國有企業(yè)（） （）外資企業(yè)（） （）年份虛擬變量是是是是企業(yè)虛擬變量是是是是常數(shù)項（） （） （） （）樣本量，注：對于控制變量企業(yè)規(guī)模，在被解釋變量為研發(fā)投入總資產(chǎn)時，企業(yè)規(guī)模為總資產(chǎn)的對數(shù)，在被解釋

35、變量為研發(fā)投入職工時，企業(yè)規(guī)模為職工人數(shù)的對數(shù)。所有模型設(shè)定均包括式（）中的控制變量。（三）進一步討論表和表的估計結(jié)果表明，房價增速的提高使得研發(fā)投入占總資產(chǎn)比重以及人均研發(fā)投入出現(xiàn)下降，從而給出了房地產(chǎn)擠出企業(yè)研發(fā)投入的證據(jù)。本部分進一步檢驗上述擠出效應(yīng)的機制。我們認為，房價快速上漲提高了房地產(chǎn)業(yè)的投資回報率，導(dǎo)致企業(yè)研發(fā)投入的激勵下降，企業(yè)將更多資源配置于房地產(chǎn)部門，從而擠出了研發(fā)部門投資。對于這一機制的直接檢驗的思路是，考察企業(yè)在研發(fā)部門的資源投入以及配置于房地產(chǎn)業(yè)的資源投入之間的關(guān)系。然而中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫并沒有包含后者的信息，鑒于此，本文采用一種間接檢驗的方法?？紤]到固定資產(chǎn)投資的主

36、體主要為企業(yè)，國家統(tǒng)計局公布的宏觀數(shù)據(jù)也正是基于中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫加總得到的，那么地區(qū)層面的住宅固定資產(chǎn)投資比重越高，就意味著該地區(qū)企業(yè)將更多資源投向了房地產(chǎn)部門，反之亦然。因此，如果一個地區(qū)的企業(yè)均因房價增速提高而將更多資源投向房地產(chǎn)部門，那么住宅固定資產(chǎn)投資占地區(qū)經(jīng)濟總量比重將提高。從個大中城市房價增速與住宅固定資產(chǎn)投資占經(jīng)濟總量比重的關(guān)系看，二者呈現(xiàn)明顯的正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為，在水平下顯著（圖）。若上述過程擠出了企業(yè)研發(fā)投入，那么以企業(yè)研發(fā)投入占總資產(chǎn)比重和人均研發(fā)投入作為被解釋變量，以住宅固定資產(chǎn)投資占地區(qū)經(jīng)濟總量比重為關(guān)鍵解釋變量，建立的計量模型所估計的結(jié)果應(yīng)當(dāng)?shù)玫疥P(guān)鍵解釋變量與被

37、解釋變量之間顯著的負向關(guān)系。表報告了估計結(jié)果。數(shù)據(jù)來源：中國城市統(tǒng)計年鑒；。圖個大中城市房價增速與住宅固定資產(chǎn)投資占經(jīng)濟總量比重（）年第期 房價高增長與企業(yè)“低技術(shù)鎖定” 模型（）和模型（）中的住宅固定資產(chǎn)投資比重的估計系數(shù)均顯著為負，若住宅固定資產(chǎn)投資比重上升個百分點，則研發(fā)投入占總資產(chǎn)比重下降個百分點，人均研發(fā)投入下降元。若住宅固定資產(chǎn)投資比重上升個標準差，則研發(fā)投入占總資產(chǎn)比重下降個百分點，相對于均值下降；人均研發(fā)投入下降元，相對于均值下降。這些結(jié)果表明，地區(qū)住宅固定資產(chǎn)投資比重的提高會擠出企業(yè)研發(fā)投入。由于房價增速會增加住宅固定資產(chǎn)投資比重，而高的住宅固定資產(chǎn)投資比重意味著企業(yè)將更多資

38、源投向了房地產(chǎn)部門，結(jié)合表的估計結(jié)果，說明房價上漲通過影響企業(yè)資源配置而擠出了企業(yè)研發(fā)投入。表實證結(jié)果：住宅固定資產(chǎn)投資與企業(yè)研發(fā)投入變量模型（）研發(fā)投入總資產(chǎn)模型（）研發(fā)投入職工住宅固定資產(chǎn)投資比重（） （）（房價） （） （）基準組：私有企業(yè)國有企業(yè)（） （）外資企業(yè)（） （）常數(shù)項（） （）樣本量 注：對于控制變量企業(yè)規(guī)模，在被解釋變量為研發(fā)投入總資產(chǎn)時，企業(yè)規(guī)模為總資產(chǎn)的對數(shù)，在被解釋變量為研發(fā)投入職工時，企業(yè)規(guī)模為職工人數(shù)的對數(shù)。所有模型設(shè)定均包括式（）中的控制變量。此外，如果擠出效應(yīng)是企業(yè)將資源從研發(fā)部門擠出，進而配置到房地產(chǎn)部門，那么應(yīng)該觀察到這種效應(yīng)對于規(guī)模較小的企業(yè)以及流動性

39、較差的企業(yè)更為強烈。因為，規(guī)模較小以及流動性較差的企業(yè)能夠進行的融資渠道和投資項目均有限，企業(yè)能夠配置的資源有限，研發(fā)部門擠出的資源將會更多，這表現(xiàn)為杠桿效應(yīng)更為突出。表報告了估計結(jié)果，模型設(shè)定在式（）的基礎(chǔ)上加入了房價增速和企業(yè)規(guī)模的交叉項以及房價增速和流動性的交叉項，其中企業(yè)規(guī)模和流動性均為虛擬變量，企業(yè)規(guī)模和流動性位于分位數(shù)以下，變量為，否則為。交叉項的估計結(jié)果表明，規(guī)模較小的企業(yè)受到杠桿效應(yīng)的影響更大，房價增速提高導(dǎo)致規(guī)模較小企業(yè)的研發(fā)投入占總資產(chǎn)比重下降幅度是規(guī)模較大企業(yè)的倍，規(guī)模較小企業(yè)的人均研發(fā)投入下降幅度是規(guī)模較大企業(yè)的倍。房價增速提高導(dǎo)致流動性較差企業(yè)的人均研發(fā)投入下降幅度是

40、流動性較好企業(yè)的倍。表實證結(jié)果：企業(yè)規(guī)模、流動性與杠桿效應(yīng)變量模型（）研發(fā)投入總資產(chǎn)模型（）研發(fā)投入職工模型（）研發(fā)投入總資產(chǎn)模型（）研發(fā)投入職工房價增速（） （） （） （）房價增速×企業(yè)規(guī)模 （） （）房價增速×流動性 （） （）（房價） （） （） （） （）基準組：私有企業(yè)國有企業(yè)（） （） （） （）外資企業(yè)（） （） （） （）常數(shù)項（） （） （） （） 上海財經(jīng)大學(xué)學(xué)報 年第期續(xù)表實證結(jié)果：企業(yè)規(guī)模、流動性與杠桿效應(yīng)變量模型（）研發(fā)投入總資產(chǎn)模型（）研發(fā)投入職工模型（）研發(fā)投入總資產(chǎn)模型（）研發(fā)投入職工樣本量注：對于控制變量企業(yè)規(guī)模，在被解釋變量為研發(fā)投入總資產(chǎn)時，企業(yè)規(guī)模為總資產(chǎn)的對數(shù)；在被解釋變量為研發(fā)投入職工時，企業(yè)規(guī)模為職工人數(shù)的對數(shù)。所有模型設(shè)定均包括式（）中的控制變量；企業(yè)規(guī)模為虛擬變量，如果企業(yè)規(guī)模位于分位數(shù)以下，那么該變量為，否則為；流動性為虛擬變