货币政策宽松化、房地产投资与制造业企业业绩

陈建英 杜 勇

(西南大学 经济管理学院，重庆 400715)

一、引言

20世纪90年代以来，随着经济体制改革的深入，住房政策从单纯的福利分房的体制中解脱出来，转向了货币化、商品化和市场化的住房分配。在以住房私有化为主导的政策下，商品化住房迅速发展，城镇居民住房自有率迅速提高，但市场竞争的结果也使得全国商品房平均价格急速攀升。李畅(2013)指出，在中国500强企业中，房地产企业的平均利润率为16%，这一比率高于中国500强企业中绝大部分工业企业，而且90%的房地产企业的利润率高于10%，而处于500强中的大部分企业的利润率只有3%～5%左右[1]。房地产行业的高额投资回报率吸引了许多非房地产企业纷纷投向房地产，这导致了上市公司持有投资性房地产金额持续上涨，仅仅在2018年上半年，持有投资性房地产的A股上市公司就达到1680家，他们持有的投资性房地产金额合计达到10477.12亿元，其中制造业上市公司成为追赶这一潮流的主体。然而，我国制造业正处于产业升级和结构调整的关键时期，需要耗费大量的包括资金在内的各种资源，此时制造业斥资投向房地产行业，在获得房地产巨额利润的同时也会分散其在制造业主业上的投入。另外，自2003年以来，国家加大了对房地产市场宏观调控的力度，在这样的现实背景下，中国政府为应对2008年次贷危机和全球经济萎靡出台的一系列宏观调控政策(特别是货币调控政策)对制造业企业进行房地产投资行为会产生怎样的影响？在此背景下，制造业企业投资房地产的绩效又如何呢？这些都是值得研究的问题。

我国制造业正处于结构调整和产业升级的关键时期，应该引导还是限制制造业企业投资房地产领域，以及如何处理好制造业企业进行房地产投资与制造业自身产业升级、技术改造之间的关系等问题，是关系到我国国民经济能否顺利实现“调结构、稳增长”目标的关键。因此，学术界关于房地产投资对制造业企业业绩的影响展开了大量的研究，有的学者运用产业关联理论、托宾Q理论、金融加速理论和财富效应理论去检验房地产投资对制造业行业的促进效应，也有学者认为房地产投资会通过推高要素价格、资金挤出效应、妨碍技术进步等对制造业产生挤出效应。然而，总体来看，已有关于房地产投资对制造业企业业绩的影响研究存在两点不足：一是关于房地产投资对制造业业绩的影响是促进效应还是挤出效应并没有形成一致的结论，这可能源于研究视角、样本选择、研究方法和变量设计等方面的差异；二是这些研究更多的是从宏观层面或行业中观层面进行的分析，重点关注的是房地产行业的投资对制造业行业层面的整体业绩影响，但该类研究存在企业特征无法控制，难以准确衡量行业间利润水平差异等局限性，从而可能使得研究结论存在偏误。而如果从公司个体层面去研究房地产投资对制造业企业业绩的影响，不仅能够对投资主体的个体特征进行控制，还能够避免因行业利润差额的不准确计量带来的结果无效等问题。因此，从公司个体层面去研究制造业企业进行房地产投资对其业绩的影响非常有必要。已有的相关文献鲜有从公司个体层面就制造业企业进行房地产投资对其业绩的影响进行研究，仅有王文春、荣昭等学者从企业微观角度分析了非房地产企业进行房地产投资的动机[2]，即回答了“为什么非房地产企业会进行房地产投资”的问题，但没有进一步跟踪分析其进行房地产投资后产生的经济后果，即没有直接研究非房地产企业进行房地产投资对其经营业绩的影响。本文的研究弥补了这一缺陷，不仅重点分析了制造业企业进行房地产投资产生的经济后果，而且还分析了宏观层面的货币政策变化对该经济后果的调节效应，以期为政府进行房地产投资行为的管制提供理论上的解释。

本文的研究贡献在于：(1)试图从制造业企业自身角度，重点分析制造业企业进行房地产投资对其经营绩效产生的影响，以此克服宏观或中观层面分析中存在的计量偏差，而且本文更侧重于制造业企业进行房地产投资的经济后果研究。相比已有的宏观视角或行业层面的分析，本文有效地控制了企业特征因素对研究结果的干扰。(2)直接以制造业企业为对象，考察了在国家采取宽松的货币政策背景下制造业企业投资房地产对企业整体业绩的影响，这能够为制造业企业多元化投资决策提供更具针对性的指导，同时也为政府对房地产投资的管制提供进一步的理论依据。(3)在考虑了制造业企业主业业绩和房地产投资业绩的差异后，本文分别探讨了房地产投资对两类业绩的影响，发现房地产投资对制造业企业主业业绩产生了明显的负面影响，而对房地产投资业绩产生了明显的正面影响，这进一步丰富了有关房地产投资与企业业绩关系的研究文献。

二、制度背景、理论分析与研究假设

(一)有关货币政策与房地产调控政策的制度背景

为了缓和由于房地产价格上涨导致的日益扩大的贫富差距和社会矛盾，中国政府自2003年以来频繁地通过提高金融机构贷款利率、存款准备金率等货币政策来抑制房地产投资的过快增长，希望稳定房地产价格、促进房地产市场健康发展。特别是2007年，中国政府先后通过了8项有关房地产的政策，5次调高存贷款基准利率，尝试从金融层面管控房地产价格。到2008年次贷危机发生前，央行仍然通过加息和出台一系列房地产政策管控房地产市场，但次贷危机发生后，为应对经济下滑，央行又开始出台一系列支持房地产市场发展的新政，包括降息和鼓励住房消费的收费减免政策。2009年上半年在GDP“保八”的要求下，出台的政策仍然有利于房地产市场，大大促进了其发展，下半年由于房价飙升，投机日盛，国家又通过规范土地增值税清算工作、开征物业税和终止营业税免征优惠政策等宏观调控来对房地产市场进行管控。2010年4月，中央又出台“国十条”，通过限制异地购房、提高二套房贷标准等具体措施来管制房地产市场，各地房地产市场交易严重萎缩。2011年1月26日公布的新“国八条”，通过停建停售在建及在售小产权房、开发商买地不得贷款和引导民间资本进入政策性住房建设等措施继续管控房地产市场，对商品房和廉租房实施差别化房贷政策。2012年，四大行首套房贷利率降到基准线，全面落实差别化房贷政策，切实满足居民家庭首次购买自住普通商品住房的贷款需求，合理权衡定价，在基准利率的基础上根据风险原则合理确定首套房贷款利率，但首套房首付比例仍然执行30%的标准，同时还提高住房贷款审批效率，以期再次激活房地产市场。2013 年国务院出台了“新国五条”，坚持限购、限贷的调控政策，导致一二线城市房价持续上涨，三四线城市市场低迷。2014年中央又通过降低首付比例、降低利息等方式放松对二三线城市的限购。2015年财政部提出个人转让两年以上住房免征营业税，央行将二套房贷款首付比降至四成，导致房价又开始上涨。2016年9月全国22个城市密集出台了史上最严限购限贷新政，其中北京市二套房首付比例提至60%。2017年政府基本延续“分城施策”的特点，一方面对一线城市的限购限贷力度和各项监管政策继续加强以防范市场风险，另一方面对三四线城市坚持去库存策略。这一系列宏观政策的调控使得房地产呈现出强“财富效应”、弱“投资效应”的特征，但房地产行业仍然具有较高的投资回报率，这诱使制造业企业持续热衷于房地产投资。

(二)理论分析与研究假设的提出

1. 货币政策对制造业企业房地产投资的影响

制造业企业进行房地产投资属于跨行业投资，是企业进行多元化扩张的重要途径之一。已有的关于多元化扩张的研究文献表明，企业是否进行多元化扩张以及多元化扩张的幅度很大程度上取决于扩张的多元化领域获得的投资收益是否高于本行业的投资收益[3][4]，以及企业是否具有足够的现金流和较低的资金使用成本[5]。一方面，从投资收益的角度来看，在中国500强企业中，房地产企业的平均利润率为16%，这远远大于中国500强企业中的绝大部分工业企业[1]。由此来看，中国房地产企业的利润率远远高于制造业企业的利润率，这使得制造业企业具备了向房地产投资的动机，房地产业的高额投资回报率与制造业的低利润率之间强烈的反差驱使着制造业企业纷纷从主营业务投向房地产，更有甚者，干脆放弃主业全部转型为房地产业。另一方面，从现金流的获取和资金使用成本的角度来看，在宽松的货币政策下，货币供应量总体增加，银行贷款利率降低，即制造业企业更容易获得贷款和资金回流从而投资于房地产。而较低的贷款利率意味着制造业企业能够以较低的资金成本去筹措投资所需的资金，使得制造业企业对外投资的综合资金成本下降，那么在选择投资项目时，由于资金成本下降，降低了制造业企业进行房地产投资的门槛，使得更多的投资回报率较高的房地产项目纳入了制造业企业的投资选择范围，进一步刺激了制造业企业进行更大程度地房地产投资。综合以上理论分析，本文提出以下假设H1：

假设H1： 货币政策越宽松，制造业上市公司进行房地产投资的力度越大。

2. 房地产投资对制造业企业业绩的影响

当制造业企业进行了房地产投资后，其整体业绩便取决于该企业在本行业和房地产业两个领域的经营业绩。单从盈利能力的角度来看，已有的研究表明，房地产投资的回报率普遍高于制造业投资的回报率，因而房地产投资显然有助于增加制造业企业的整体盈利能力，提升其整体业绩，即产生了所谓的“多元化利好效应”。然而，这种“多元化利好效应”是简单地将两个行业的投资活动分离开来进行的分析，存在的假设前提有两个：一是房地产投资不会或者较少影响到制造业经营业绩；二是房地产投资回报率远远高于制造业投资回报率。事实上，这样的前提随着国家对房地产市场的宏观调控或多或少会受到影响。首先，房地产投资会消耗制造业企业本来可以用于改善生产环境、研发产品和技术升级改造等方面的资源，一旦制造业企业投资了房地产，势必会减少在主业上的资源投入，这样会拖累甚至降低企业在主业上的经营业绩，不利于制造业企业进行产品结构调整、技术升级改造等，最终对制造业的可持续发展产生负面影响。荣昭和王文春(2014)的研究发现，处于没有泡沫的生产部门的企业受资产泡沫的吸引，会将有限的资金投入到有泡沫的生产部门，其主业的投资因此受到限制[6]。其次，尽管房地产投资回报率高于制造业投资回报率，但随着近年来国家对房地产行业的调控力度加大，房地产行业的资金成本逐渐增加，存货数量也逐渐增多，导致房地产行业的投资回报率急速下滑，很多中小型房地产企业甚至因为存货严重积压、资金链断裂而破产。王文春和荣昭(2014)的研究发现，工业企业将有限的资源投入房地产的同时势必影响需要大量资金支持的研究开发项目，并且房价上涨越快，企业新产品开发倾向越弱[2]。另外，随着国家对房地产市场的调控加强，房地产行业日益萎靡，曾经风靡一时的房地产投资热逐渐消退，但房地产本身的难以变现性、单位价值较高以及利息负担较重等特征决定了房地产企业在短时间内很难摆脱房地产行业萧条的负面影响，导致了那些昔日盲目跟风投资房地产的制造业上市公司受到其牵连，其业绩会因此而受到负面影响，而且制造业上市公司房地产投资力度越大，其公司业绩受到的负面影响程度必然也会越大，最终的结果不仅不能反哺主业，还会对主业的发展产生负面影响。实际上，该类企业是以制造业主业业绩的下滑来换取房地产投资业绩的上涨。综上分析，本文提出假设H2以及两个子假设H2-1和H2-2：

假设H2：制造业上市公司房地产投资力度越大，公司整体业绩越差。

假设H2-1：制造业上市公司房地产投资力度越大，公司主业业绩越差。

假设H2-2：制造业上市公司房地产投资力度越大，公司房地产投资业绩越好。

3. 货币政策、房地产投资与制造业企业业绩

已有的相关文献表明，货币政策的波动会对微观企业的投融资决策产生显著的影响[7][8][9][10]。目前，大部分学者从信贷供给角度分析了货币政策对企业投资行为的影响[7][10][11][12]，并且多数观点认为，宽松的货币政策有利于减少企业的融资约束，从而刺激企业投资。也有少数学者从信贷需求(利率)的角度分析了货币政策对企业投资行为的影响[13][14][15][16]。刘星等(2014)将M2 和市场利率分别作为货币政策数量型工具和价格型工具的表征变量，分析了两类货币政策工具对企业投资行为的影响，研究发现：货币供给量对企业投资具有供给影响，货币供给量 M2 越大，企业投资对内部现金流的敏感性越弱；货币价格则对企业投资存在需求影响，市场利率越低，企业投资对内部现金流的敏感性越强[17]。显然，对于制造业企业而言，进行房地产投资的程度会受到货币供应量和贷款利率两方面的影响。相比紧缩的货币政策，宽松的货币政策能够提供更为充足的货币供给量和更为优惠的贷款利率，进而从房地产投资企业和房地产市场两个方面对制造业企业整体业绩产生影响。从房地产投资企业来看，充足的货币供给量给制造业企业进一步扩大房地产投资提供了资金保障，优惠的贷款利率也降低了制造业企业通过银行等金融机构获得债务融资的资金成本，同时也进一步扩大了制造业企业选择房地产投资项目的范围和额度。从房地产市场来看，低廉的贷款使得购房者能够以较低的资金成本购买住房，加大了房地产市场的需求量，刺激了制造业企业花费更多的财力去投资房地产，这样势必削弱了制造业企业在本行业技术研发和产品更新上的投入力度，最终可能会导致制造业企业整体业绩下滑更多。由此可见，在宽松的货币政策下，更多的货币供给量和更低的贷款利率能够为制造业企业进行房地产投资提供更多的机会和更低的成本，从而刺激制造业企业进行更多的房地产投资，甚至一些制造业企业不顾主业的经营，盲目进行房地产开发和投资，加剧了房地产投资对制造业企业整体业绩和公司主业业绩的负面影响，但同时也会进一步提升房地产投资业绩。综合以上理论分析，本文提出假设H3和两个子假设H3-1和H3-2：

假设H3：货币政策越宽松，制造业上市公司房地产投资对公司业绩的负面影响越明显。

假设H3-1：货币政策越宽松，制造业上市公司房地产投资对公司主业业绩的负面影响越明显。

假设H3-2：货币政策越宽松，制造业上市公司房地产投资对公司房地产业绩的正面影响越明显。

三、研究设计

(一)样本选取和数据来源

考虑到2007年我国开始实施新的会计准则，设置了“投资性房地产”这一科目，并且为克服宏观或中观层面分析中存在的计量误差以及有效控制企业特征，本文选取了中国2007～2016年制造业上市公司为研究样本，在剔除相关财务数据缺失的样本后，共得到9596个公司年度样本，为了避免内生性问题，本文使用了滞后一期的货币政策数据，因此，实际使用的样本区间跨度为2007～2017共11个年度。研究中使用的财务数据来自RESSET数据库和CSMAR数据库，货币政策数据是通过中国人民银行网站和金融界网站手工收集和整理获得，其他宏观变量的数据是通过查阅《中国统计年鉴》获得。为克服极端值的影响，本文对主要连续变量进行了1%和99%分位的缩尾(Winsorize)处理。本文进行数据处理与分析的统计软件为Stata14.0。

(二)变量定义

1．被解释变量：公司业绩(包括整体业绩、主业业绩和房地产业绩)

借鉴Firth等(2006)的研究[18]，用下期的资产报酬率(ROA)来衡量制造业上市公司的整体业绩；进一步地，把公司业绩区分为公司房地产投资业绩和主业业绩两个部分，其中，公司房地产业绩(ROA_F)用房地产投资利润与总资产的比值衡量；公司主业业绩(ROA_Z)用制造业主业投资利润与总资产的比值衡量。

2．解释变量

(1)房地产投资变量。参考李畅、谢家智、吴超(2014)和荣昭、王文春(2014)的研究[1][2]，用下期投资性房地产与期初总资产的比值来衡量制造业公司在房地产上的投资程度(FDC)。

(2)货币政策变量。借鉴Zhang(2009)、陆正飞、杨德明(2011)、Huang等(2012)、刘星等(2014)和綦好东等(2015)的研究[19][20][17][21]，我们设置了三种变量——MP1、MP2和MP3——来衡量货币政策的宽松化程度。其中，MP1和MP2用于基本回归中，MP1为货币供应变量，用M2的增长率来衡量；MP2为货币价格变量，用按月加权后的银行间同业拆借利率来衡量。MP3用于稳健性检验中，其度量借鉴祝继高、陆正飞(2009)的方法[22]，用M2增长率减去GDP增长率再减去CPI增长率的差额来衡量。

3．控制变量

参考已有的研究文献[10][14][17][20]，我们控制了其他可能影响房地产投资和公司业绩的因素，主要包括：SIZE表示公司规模，取总资产的自然对数；GROWTH表示主营业务收入增长率；GDP表示GDP增长率；STOCK表示考虑现金红利再投资的个股回报率；RKZZ表示人口自然增长率；DEBT表示资产负债率；OCCUPY表示大股东占款，为其他应收款与总资产的比值；LOSS表示亏损与否，亏损取值为1，否则为0；SOE表示产权性质，国有为1，否则为0；YEAR表示年度虚拟变量，若属于该年度，则取值为1，否则为0；PROV表示省份虚拟变量，若属于该省份，则取值为1，否则为0。

(三)模型设定

为检验提出的研究假设，本文构建了如下的回归模型：

FDCt+1=α0+α1MPt+α2SIZEt+α3GROWTHt+α4GDPt+α5STOCKt+α6RKZZt+

α7DEBTt+α8OCCUPYt+α9LOSSt+α10SOEt+∑YEAR+∑PROV+ε

(1)

ROAt+1=α0+α1FDCt+1+α2SIZEt+α3GROWTHt+α4GDPt+α5STOCKt+α6RKZZt+

α7DEBTt+α8OCCUPYt+α9LOSSt+α10SOEt+∑YEAR+∑PROV+ε

(2)

ROAt+1=α0+α1FDCt+1+β1MPt+γ1FDCt+1×MPt+α2SIZEt+α3GROWTHt+α4GDPt+

α5STOCKt+α6RKZZt+α7DEBTt+α8OCCUPYt+α9LOSSt+α10SOEt+

∑YEAR+∑PROV+ε

(3)

其中，模型(1)用来检验上文的假设H1，模型(2)用来检验上文的假设H2，当ROA分别替换为ROA_F和ROA_Z时，模型(2)就被用来检验上文的假设H2-1和H2-2；模型(3)用来检验上文的假设H3，当ROA分别替换为ROA_F和ROA_Z时，模型(3)就被用来检验上文的假设H3-1和H3-2。

四、实证检验

(一)主要变量的描述性统计

表1报告了各主要变量的描述性统计结果。从表1的结果可知，FDC的中位数为0，均值为0.010，说明仅有少量的制造业企业投资了房地产，而且房地产投资占制造业企业总资产的比重较低，这与荣昭和王文春(2014)发现仅有5.5%的非房地产企业进行了房地产投资的结论相近。MP1均值为15.280%，且标准差为4.137，表明2007～2016年间中国货币供应量波动的幅度较大。不过，MP2的标准差仅为0.821，表明货币价格的波动幅度相对较小。ROA的均值为0.059，中位数为0.053，但标准差为0.065，表明货币政策变动后公司的业绩波动幅度较大。GDP的均值为8.579%，中位数为7.670%，标准差为1.828，表明中国经济在2007～2016年间呈现中高速增长。

表1描述性统计结果

变量样本数均值标准差最小值1/4分位数中位数3/4分位数最大值FDC95960.0100.0270.0000.0000.0000.0050.180MP1959615.2804.13711.30013.30013.61016.74027.680MP295963.2890.8211.2803.0003.5404.0404.180ROA95960.0590.065-0.1600.0270.0530.0900.278SIZE959621.6801.14519.32020.87021.55022.30025.120GROWTH95950.1390.288-0.489-0.0270.1070.2541.412GDP95968.5791.8286.6907.3507.6709.30014.160STOCK95960.2240.553-0.627-0.0680.0500.5321.744RKZZ95965.0240.2514.7904.8704.9505.1705.860DEBT95960.4200.2150.0450.2480.4100.5800.997OCCUPY95950.0420.0780.0000.0040.0110.0370.433LOSS95960.0840.2770.0000.0000.0000.0001.000SOE95960.3440.4750.0000.0000.0001.0001.000

(二)相关性分析

本文主要变量的Pearson系数检验结果表明，货币政策宽松化指标MP1和MP2分别与房地产投资FDC显著正相关和显著负相关，说明货币政策宽松化与制造业企业房地产投资之间呈正相关关系；房地产投资FDC与公司业绩ROA显著负相关，说明制造业企业房地产投资与公司整体业绩之间呈负相关关系。这些结论初步支持了本文的研究假设H1和假设H2。

(三)多元回归分析

1. 货币政策对制造业企业房地产投资的影响

考虑到绝大多数样本制造业企业并没有进行房地产投资，因此，本文既使用了传统的OLS进行回归，又用了适合受限变量的Tobit回归。表2列示了货币政策宽松化(MP1、MP2)与制造业企业下期房地产投资(FDC)的回归结果。其中，第(1)(2)列报告了使用OLS回归的结果，第(3)(4)列报告了使用Tobit回归的结果。从回归结果来看，无论是OLS回归还是Tobit回归，货币供应量增长率(MP1)的系数都在1%的统计水平上显著为正，表明货币供给量越大，制造业企业进行房地产投资的规模就越大。类似地，无论是OLS回归还是Tobit回归，货币价格(MP2)的系数都在1%的统计水平上显著为负，表明货币价格越低，制造业企业进行房地产投资的规模就越大。这两个变量(MP1、MP2)与制造业企业房地产投资的回归结果均表明，货币供应量越大，货币价格越低，即货币政策越宽松，制造业企业进行房地产投资的力度就越大，即证实了上文的假设H1。

2. 房地产投资对制造业企业业绩的影响

表3报告了制造业企业进行房地产投资对企业整体业绩、房地产投资业绩和主业(实体投资)业绩的多元回归结果。从第(1)列的回归结果来看，房地产投资变量的回归系数在10%的水平上显著为负，表明制造业企业进行房地产投资的力度越大，制造业企业的整体业绩越差，这证实了上文的假设H2。这主要是因为房地产投资挤占了制造业企业原本用于主要产品转型升级、技术改造的资源，而房地产投资业绩难以弥补制造业企业在主业上减少的业绩，从而使得制造业企业整体业绩下滑。从第(2)和第(3)列的结果来看，房地产投资变量与房地产投资业绩和主业业绩的回归系数分别在1%的水平上显著为正和5%的水平上显著为负，说明了房地产投资对房地产投资业绩本身有正面影响，但对制造业企业主业(实体投资)业绩产生了负面影响，这就证实了上文的假设H2-1和H2-2，说明制造业企业进行多元化投资有利有弊，需要区别对待。

表2货币政策波动与房地产投资

(1)(2)(3)(4)FDCFDCFDCFDCOLSOLSTobitTobitMP10.0003***0.0011***(4.482)(7.238)MP2-0.0024***-0.0094***(-8.184)(-12.169)SIZE-0.0020***-0.0020***0.00070.0007(-3.247)(-3.270)(0.647)(0.623)GROWTH-0.0041***-0.0042***-0.0086***-0.0091***(-3.594)(-3.670)(-3.606)(-3.790)GDP0.0000-0.0000-0.0005-0.0008*(0.214)(-0.169)(-1.165)(-1.748)STOCK-0.0013***-0.0013***-0.0042***-0.0045***(-3.515)(-3.856)(-5.360)(-6.143)RKZZ0.0118***0.0091***0.0394***0.0288***(10.510)(8.982)(14.719)(13.727)年度效应控制控制控制控制省份效应控制控制控制控制CONSTANT-0.00320.0239*-0.2249***-0.1204***(-0.218)(1.693)(-7.344)(-4.475)R_squared0.04480.0477——ll——3599.04213654.5399F_value5.84816.27507.98978.3591样本观测值9596959695969596

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著，括号内为t值，下表同。

表3房地产投资与制造业企业业绩

(1)(2)(3)ROAROA_FROA_ZFDC-0.0504*0.0272***-0.1495**(-1.770)(3.471)(-2.091)SIZE0.0051***-0.00020.0045*(4.269)(-1.533)(1.960)GROWTH0.0400***0.0006**0.0456***(12.369)(2.512)(10.246)DEBT-0.0553***0.0032***-0.1059***(-8.159)(3.748)(-9.424)OCCUPY-0.0200*0.0070***0.0007(-1.775)(4.202)(0.039)LOSS-0.0243***-0.0009***-0.0363***(-7.784)(-3.637)(-8.512)SOE-0.0090***-0.0001-0.0047(-3.370)(-0.151)(-0.800)年度效应控制控制控制省份效应控制控制控制CONSTANT-0.02450.00350.1141**(-0.994)(1.426)(2.472)R_squared0.13640.08210.1324F_value16.08501.557014.3551样本观测值959695969596

3. 货币政策、房地产投资与制造业企业业绩

表4列示了货币政策宽松化(MP1和MP2)对房地产投资与制造业企业下期业绩之间关系的调节效应结果。从第(1)列和第(4)列对制造业企业整体业绩回归的结果来看，房地产投资变量的回归系数在1%的统计水平上显著为负，但货币供应量(MP1)和货币价格(MP2)分别与房地产投资的交乘项回归系数都不显著。这表明货币供应量、货币价格并未明显缓和房地产投资对制造业企业整体业绩的负面影响，假设H3没有得到证实，其原因可能是房地产政策本身的变化干扰了货币政策对房地产投资的影响。从第(2)列和第(5)列对制造业企业房地产投资业绩的回归结果来看，货币供应量与房地产投资的交乘项回归系数在10%的水平上显著为正，货币价格与房地产投资的交乘项回归系数尽管为负但不显著。这基本表明宽松的货币政策增强了制造业企业房地产投资对企业房地产业绩的正面影响，证实了上文的假设H3-2。从第(3)列和第(6)列对制造业企业主业业绩的回归结果来看，货币供应量与房地产投资的交乘项回归系数在5%的水平上显著为负，货币价格与房地产投资的交乘项回归系数在5%的水平上显著为正。这表明宽松的货币政策能够加剧制造业企业房地产投资对企业主业业绩的负面影响，从而证实了上文的假设H3-2。

表4货币政策波动、房地产投资与公司业绩

(1)(2)(3)(4)(5)(6)ROAROA_FROA_ZROAROA_FROA_ZFDC-0.0482*0.0264***-0.1415**-0.0479*0.0259***-0.1348*(-1.753)(3.544)(-1.994)(-1.800)(3.447)(-1.911)MP1*FDC-0.00560.0021*-0.0209**(-0.665)(1.656)(-2.274)MP10.0023***0.00000.0016***(7.778)(1.275)(4.990)MP2*FDC0.0152-0.00820.0886**(0.364)(-1.595)(2.343)MP2-0.0144***-0.0002-0.0101***(-7.761)(-1.315)(-4.980)SIZE0.0051***-0.00020.0045**0.0051***-0.00020.0045*(4.265)(-1.540)(1.963)(4.273)(-1.515)(1.951)GROWTH0.0400***0.0006***0.0454***0.0400***0.0006**0.0455***(12.362)(2.597)(10.204)(12.378)(2.556)(10.228)DEBT-0.0553***0.0032***-0.1060***-0.0553***0.0032***-0.1059***(-8.141)(3.756)(-9.422)(-8.154)(3.748)(-9.419)OCCUPY-0.0200*0.0070***0.0008-0.0200*0.0070***0.0007(-1.774)(4.197)(0.042)(-1.775)(4.190)(0.042)LOSS-0.0243***-0.0009***-0.0363***-0.0243***-0.0009***-0.0363***(-7.780)(-3.625)(-8.506)(-7.784)(-3.638)(-8.494)SOE-0.0090***-0.0001-0.0047-0.0090***-0.0001-0.0047(-3.365)(-0.161)(-0.795)(-3.368)(-0.154)(-0.798)年度效应控制控制控制控制控制控制行业效应控制控制控制控制控制控制CONSTANT-0.02840.00380.1099**-0.02850.00370.1104**(-1.151)(1.544)(2.390)(-1.157)(1.514)(2.402)R_squared0.13650.08420.13300.13640.08320.1328F_value15.88411.540414.228515.95161.530514.2043样本观测值959695969596959695969596

(四)稳健性检验

1. 因果倒置的内生性检验

考虑到制造业企业进行房地产投资产生的经济后果可能存在一定的滞后性，如果用同期房地产投资与公司业绩变量做回归分析可能存在因因果倒置产生的内生性问题，这里用下一期的房地产投资取代当期的房地产投资分别对上文的回归结果进行稳健性检验，结果列示在表5中。其中，第(1)(2)列报告了使用OLS回归的结果，第(3)(4)列报告了使用Tobit回归的结果。从表5的结果来看，无论是货币供应量增长率(MP1)还是货币价格变量(MP2)对下一期的房地产投资的回归系数都在1%的水平上显著，且符号与上文的回归结果保持一致，这就证实了上文对假设H1的回归结果具有较好的稳健性。

2. 遗漏变量的内生性检验

关于货币政策、房地产投资对制造业企业业绩的影响，可能存在遗漏变量的内生性问题，如公司个体因素(公司管理层风险偏好程度、创新能力)等难以直接观测到的变量也可能会影响制造业企业业绩，因此，这里采用了固定效应模型进行回归分析以控制公司个体效应的影响(本文事先用Hausman检验来判断是否适合采用固定效应模型，发现P值显著，说明适合用固定效应模型进行内生性检验)。从表6固定效应回归的结果来看，在控制了公司个体效应后，房地产投资和房地产投资与货币政策的交乘项在对企业整体业绩的回归中仍然表现出了显著的负相关关系，在对企业房地产业绩的回归中仍然表现出了显著的正相关关系，在对企业主业业绩回归中仍然表现出了显著的负相关关系。这些基本上表明上文关于房地产投资与制造业企业整体业绩、企业房地产业绩以及企业主业业绩的实证结论具有较好的稳健性。

表5稳健性检验(使用下一期的房地产投资)

(1)(2)(3)(4)FDC1FDC1FDC1FDC1OLSOLSTobitTobitMP10.0003***0.0012***(5.595)(8.052)MP2-0.0022***-0.0088***(-8.249)(-12.036)控制变量YESYESYESYESR_squared0.04770.0501——ll——3489.94013538.1296F_value6.36066.62137.99088.3037样本观测值9596959695969596

表6稳健性检验(固定效应)

(1)(2)(3)ROAROA_FROA_ZFEFEFEFDC-0.1416***0.0106***-0.2462***(-4.609)(4.302)(-8.171)MP1*FDC-0.0106**0.0003-0.0164***(-2.506)(0.797)(-3.972)MP10.0008***0.0000***0.0003**(5.935)(3.571)(2.371)控制变量YESYESYESR_squared0.06540.01760.0775F_value69.136317.684783.0204样本观测值959695969596

表7稳健性检验(MP3替代MP1)

FDCFDCOLSTobitMP30.0003***0.0010***(5.079)(8.108)控制变量YESYESR_squared0.0451—ll—3604.1448F_value5.90478.0301样本观测值95969596

3. 关键变量的替代检验

用MP3替代MP1变量，对上文假设H1进行稳健性检验，结果见表7。从表7的OLS回归和Tobit回归结果来看，MP3的回归系数都显著为正数，表明宽松的货币政策能够促使制造业企业进行更多的房地产投资，从而再次验证了本文的实证结果具有较好的稳健性。

五、研究结论与启示

本文首先从企业个体层面对货币政策宽松化、制造业企业房地产投资以及公司业绩三者之间的关系进行了理论推演，然后以2007～2016年的制造业上市公司为样本，实证检验了制造业企业进行房地产投资与其业绩的关系，以及货币政策宽松化对这一关系的影响。实证结果表明，宽松的货币政策刺激了制造业企业进行更大规模的房地产投资，然而最终降低了制造业企业的整体业绩，并且货币政策越宽松，制造业企业进行房地产投资对企业业绩的负面影响越明显；区分房地产业绩和主业业绩之后，发现房地产投资对公司主业业绩产生了显著的负面影响。

本文的研究结论对政府部门和企业都具有一定的启示意义。对于政府监管部门而言，由于货币政策宽松化对制造业企业整体业绩、房地产投资业绩和主业业绩的影响不同，因此，有必要根据企业所属的行业类别，制定不同类型的货币政策，特别是要进一步完善银行信贷体系和房地产企业的信用制度，强化利率对房地产投资的制约效力，使房地产企业认识到资金成本的重要性。对于企业主体而言，既然现阶段国家货币政策和产业管制都不支持制造业企业进行房地产投资，加上现阶段房地产投资对制造业企业主业业绩存在负面效应，因此制造业企业应该及时终止或减少房地产投资，将更多的资源投放到竞争能力的培育上，使制造业企业有足够的资金和动力进行技术更新和研发投入，促进制造业的结构调整、产业升级以及技术产品的更新改造，最终提升制造业企业的核心竞争力。