“脱虚向实”效果如何:差异化房地产政策与实体企业融资

董格非

(南京审计大学，江苏南京211899)

一、 引言

2008 年金融危机以来，我国经济面临内外需求下降的问题，实体经济产能过剩导致了实体经济的投资回报率不断下降；与此同时，凭借政策优势和垄断地位而获得超额利润的金融业和得益于房价上涨而处于黄金发展期的房地产行业成了我国的两大“暴利产业”。 金融业和房地产业等虚拟经济的行业利润率远高于平均利润率促使各渠道的资金大量投入虚拟经济，导致近年来我国经济发展呈现出“脱实向虚”的态势，房地产、金融业等虚拟经济发展欣欣向荣，而实体经济发展却呈低迷状态(杨善奇，2016)。 实体经济是一国经济的基础和命脉，然而房地产行业却成了我国促进经济增长的支柱产业，并且随之带来了房地产价格快速上涨的问题。 房价过快上涨虽然能够带来积极的财富效应，但更多的还是对经济发展的消极影响。 为此政府出台了一系列限制住房购买的限购令，如2005 年的老“国八条”和新“国八条”；2009年颁布的“国四条”；2010 年发布的新“国十条”。 2016 年以来，各地政府根据自身情况分别推出了差异化房地产限购政策。 限购政策推出以来，在阻止资金向虚拟经济流动方面效果显著，本文就此检验限购政策的出台对促进实体企业融资的效果如何。

目前来说，国内外大多数学者主要关注的是房地产限购政策对房地产行业以及房价的影响，鲜有从实体企业的视角出发，研究“脱实向虚”对实体企业融资可能带来的影响。 基于此，本文利用房地产限购政策的实行这一准自然实验，选取我国2010～2018 年各城市上市工业企业数据，采用双重差分法，对“脱虚向实”政策在促进实体经济发展方面产生了怎样的效果进行研究，从另一方面补充说明了该政策的实施成果，为我国经济转型升级、持续长远发展提供政策依据。

二、 文献综述

实体经济是一国宏观经济的基础，实体经济的发展推动了虚拟经济的发展(Sachs，2004)。 在我国，“脱实向虚”主要表现为越来越多的实体企业把资金大量投到房地产业或金融业等虚拟经济中(彭俞超等，2018)。 学者们主要关注于“脱实向虚”对实体企业资源投入方面的影响。 房地产投资的不断增加使流入实体经济的金融资源大量减少，阻碍了金融业对实体经济的支持作用(彭俞超等，2018)。 同时学者们从融资约束和内部微观机制角度研究发现，实体企业投资虚拟经济对资本投资产生了挤出作用(栾天虹和袁亚冬，2019)。 许多实体企业选择投资虚拟产业最初是为了缓解公司融资压力，但是研究发现这种对房地产业和金融产业的跨行业投资并没有明显缓解企业的融资压力，反而会导致实体企业资金投入偏离主营业务，影响企业的创新水平(王红建等，2016)。 房地产投资的增加不仅能直接影响创新活动，还能够通过金融体系的资金投入方向间接地抑制企业部门尤其是工业部门的创新能力(张杰等，2016)。

2003 年以来，政府压缩东部土地供应而偏向中西部的土地供应政策使东部地区的房价上涨速度显著快于工资的上涨速度，导致生活成本提高(陆铭等，2015)。 从消费角度看，房价上涨所带来的更多是抑制消费的“房奴效应”而不是“财富效应”(颜色和朱国钟，2013)。 因此，房地产限购势在必行。 我国从2005 年就开始逐步推行限购政策，但力度大多较为温和，效果也没有达到期望。 2016 年以来，各地纷纷出台了严格的差异化房地产限购政策，此轮限购不仅严格，并且持续时间相对较长。 2016 年部分城市的限购政策见表1。

表1 2016 年部分城市限购政策

时间 城市 本地户口 外地户口10.07 佛山 2 套以上禁购新建商品住房 限购2 套新建商品住房福州 限购2 套(144m2以下) 限购1 套(144m2以下)10.06 武汉 无 限购2 套南京 2 套以上禁购新建商品住房 限购1 套广州 限购2 套 限购1 套10.05厦门 限购2 套(180m2以下) 限购1 套(180m2以下)深圳 限购2 套，单身限购1 套 限购1 套10.03 苏州 限购3 套 限购1 套10.01 成都 新购商品房限购1 套郑州 限购2 套(180m2以下) 限购1 套(180m2以下)09.30 天津 无 限购1 套北京 限购2 套 限购1 套

房地产限购政策的实施虽然不能显著影响工业和商业地价的价格，但能够有效减少非户籍人口的投资行为(王敏和黄滢，2013)。 Du 和Zhang(2015)对北京房地产行业的数据分析发现，限购政策使北京市房价下跌约7.69%。 房地产限购政策还能降低预期房地产投资收益，使部分资金流回实体经济，增加企业对实体经济的投入(余泳泽和张少辉，2017)。 研究还发现，房价上涨对企业债务融资有不利影响，但限购政策能有效地抑制房地产对投资的挤出效应，从而减轻企业的融资压力(安磊等，2018)。 但也有学者认为，限购政策并不是万能的，限购政策所引起的房地产价格下降会导致对房地产投资减少，而房地产投资的减少会使房地产供应减少，导致房价回升(王敏和黄滢，2013)。 而且仅对城市中心进行控制的限购政策并没有产生理想的效果(张德荣和郑晓婷，2013)。 由此可见，限购政策对于实体企业的融资有积极作用也有消极影响。 基于此，文章提出理论假设:限购政策能够有效提高实体企业融资水平。

三、 计量模型设计

(一)样本选择与数据来源

工业企业是实体经济发展的核心(何玉长，2019)，工业企业数据能够在很大程度上代表实体经济的发展状况，因此本文选用城市工业企业数据作为实体经济情况的代表。 重点研究的是房地产限购政策的实施对工业企业融资的影响，因此借鉴李艺萍(2019)的方法，把资产负债率和利息与负债总额的比率作为实体企业融资水平的替代变量。 核心解释变量为实施房地产限购政策的城市(

D

)。 除此之外，考虑到融资水平会受到其他经济因素的影响，引入企业盈利能力等控制变量。 本文所研究的是工业企业融资状况随房地产限购政策实施的变化，因此，选取全国288 个地级市2010～2018年的面板数据作为研究对象，把2016 年实施限购政策的32个城市作为控制组样本，以公司的注册地作为公司所在城市，与实施限购政策城市进行匹配。 上市公司数据以及城市数据主要来自EPS、国泰安数据库以及城市历年统计年鉴，根据研究需要，剔除非工业企业数据及数据缺失严重城市的数据。

(二)模型设计与变量定义

对于房地产限购政策是否提高了工业企业融资水平问题的研究，通常是比较工业企业在政策出台前后融资水平的差异，并由此判断出政策所带来的效果。 由于还存在其他因素如企业自身发展状况，以及该政策出台时间宏微观政策还可能对非工业企业造成影响，使用简单的差分法会使政策评价产生一定的偏差，因此选用双重差分法对企业融资状况进行研究。 在所选取的288 个城市样本中，以2016 年为截止时间作为准自然实验。 同时将32 个实施限购政策的城市作为控制组，对照组为非限购城市，以2016 年为分界点区分政策实施前后两个阶段，构建双重差分模型:

以城市工业企业资产负债率以及利息与负债总额的比率作为被解释变量(

Y

)，

i

和

t

分别代表城市和年份；虚拟变量Treat反映该城市是否实行了限购政策，取值1 代表实行限购政策，反之为0；虚拟变量Period反映城市是否受限购政策的影响，2016 年及之后为 1，反之为 0；交互项

D

＝Treat×Period；

X

为控制变量，包括城市工业企业数量、城市发展水平、政府规模、金融业发展水平、城市工业规模及经营能力。

使用时间地区双向固定效应模型，时间固定效应对实施房地产限购政策前后国内大环境所变化而产生的差异进行控制；地区固定效应对地区之间存在的原有影响因素进行控制。 本文重点观察的是

β

的值，它度量了限购政策对于企业融资的净影响。

β

为正表明限购政策使企业融资水平提高，反之

β

为负。 以上变量名称及衡量方法如表2 所示。

表2 主要变量解释

指标 变量名称 变量定义融资能力指标 Darit 资产负债率Idit 利息/负债总额基本指标 lnnum 市区内工业企业数量的对数城市发展水平 lndev 人均GDP 的对数政府规模 Gov 政府财政支出/GDP金融业发展水平 Fin 金融机构人民币贷款年末余额/GDP城市工业规模 lnsize 工业总产值的自然对数经营能力 Grow 本期主营业务收入/上期主营业务收入－1

(三)平行性假设检验

双重差分法(DID)分析的前提是在政策造成影响前，对照组和处理组随时间变化具有相同发展趋势，要满足平行性假设，双重差分才能得到无偏的估计量。 在本文中，满足平行性假设检验体现为，限购城市工业企业和非限购城市工业企业的融资状况在实施限购政策前应有相同的发展趋势。本文使用图形对平行性假设进行直观地反映。 由图1 可知，2016 年前，限购城市与非限购城市工业企业融资状况发展情况大致相同，但2016 年之后，两组数据出现较大的差异，因此可以间接得出两组数据满足平行性假定的条件。

图1 2010～2018 年限购城市组和对照组资产负债率比较(平行性检验)

四、 实证结果分析

(一)实证结果分析

本文估计了限购政策对工业企业融资状况的直接影响。表3 中第(1)(3)列是没有加入控制变量时的估计结果，第(2)(4)列是加入控制变量的结果。 可以看出，无论是否加入控制变量，在以工业企业资产负债率为被解释变量时，回归系数

β

均为正，并且在1%水平上显著，说明我国实施了限购政策后，限购城市的工业企业融资水平显著提升。 由表3，无论是否加入控制变量，本文重点关注的回归系数

β

均为正，并且在1%水平上显著，说明我国实施了限购政策后，限购城市的工业企业融资水平显著提升。 表3 所得到的结果基本上验证了限购政策能够有效提高实体企业融资水平。

表3 房地产限购政策对工业企业融资的影响

注:括号中为 值；、、分别表示显著性水平为10%、5%和1%。

解释变量 Darit Darit Idit Idit被解释变量 (1) (2) (3) (4)Dit 1.3375***(4.02)1.4977***(4.62)0.0029***(2.28)0.0029***(2.39)工业企业数量 －1.0761**(－2.16)0.0021*(1.27)城市发展水平 0.6942*(0.98)－0.0035**(－1.87)政府规模 －1.3320*(－1.90)－0.0005(－0.13)金融业发展水平 0.2771(0.80)0.0012(0.49)城市工业规模 0.0225(0.27)－0.0004*(－1.18)经营能力 －2.5613***(－3.22)－0.0015*(－1.18)时间 控制 控制 控制 控制地区 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)稳健性检验

为了进一步对实证结果的稳健性进行检验，采用安慰剂检验法，将政策执行时间提前进行反事实检验。 除限购政策外，还可能存在其他与限购政策无关的因素使实体企业的融资水平产生变化，导致前文得出的结论不成立。 为排除这些因素的影响，假设各地区将政策执行时间提前两年、三年，若此时的实证结果显著，则说明企业的融资水平变化可能是由其他因素导致的。 表4 中第(1)(2)列为假设政策提前两年实行，即2014 年实施的结果，第(3)(4)列为假设政策提前三年实施的情况。 结果显示，改变政策实施时间所得出的实证结果均不显著，也进一步说明了实体企业的融资水平变化是由限购政策导致的，与其他因素无关。

表4 安慰剂检验

注:括号中为 值；、、分别表示显著性水平为10%、5%和1%。

解释变量 Darit Darit Darit Darit被解释变量 (1) (2) (3) (4)Dit2 0.3444(1.17)0.0615(－0.77)Dit3 0.2291(0.66)0.2291(0.66)工业企业数量 －3.5607***(－3.55)－1.1105**(－2.20)城市发展水平 －3.8271* **(－3.21)0.6031(0.84)政府规模 －2.3603(－0.91)－1.3916*(－1.93)金融业发展水平 1.5640*(2.13)0.2873(0.84)城市工业规模 －0.3517(－1.00)0.0813(0.97)经营能力 －0.5044(－0.69)－2.5413**(－3.20)时间 控制 控制 控制 控制地区 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、 结论

2008 年金融危机以来，房地产行业以及金融业等虚拟经济膨胀发展，为维持虚拟经济有序发展，维护实体经济蓬勃发展，政府先后出台了一系列房地产限购政策，其中2016 年的差异化房地产限购政策不仅最为严格，而且持续时间最长。 虽然大多数学者已经对房地产限购政策对房地产行业及房价的影响问题进行了大量研究，但少有学者从实体企业的视角出发，研究“脱实向虚”对实体企业融资带来的影响。因此，本文将限购政策与实体经济发展现状相联系，对“脱虚向实”政策在促进实体经济发展产生了怎样的效果进行研究。

本文利用房地产限购政策的实行这一准自然实验，选取我国2010～2018 年各城市上市工业企业数据，采用双重差分法，对“脱虚向实”政策在促进实体经济发展产生了怎样的效果进行研究。 研究结果表明，实行限购政策的城市工业企业资产负债率以及利息负债比值都是不断上升的，即限购城市的工业企业融资水平显著提升，一定程度上达到了“脱虚向实”的效果。 为了进一步对实证结果的稳健性进行检验，采用安慰剂检验法，将政策执行时间提前，进行反事实检验，所得出的实证结果均不显著，进一步说明了实体企业的融资水平变化是由限购政策所导致的，与其他因素无关。 对差异化房地产政策对实体经济发展产生的效果进行研究，一方面为实体企业敲响警钟，要以发展自身主业为重，为企业的进一步发展提供方向；另一方面补充说明了该政策的实施成果，为我国尽快实现供给侧结构改革，促进经济转型升级、持续长远发展提供可靠的政策依据。