房地产泡沫抑制了我国技术创新吗？——来自省际面板数据的经验证据

马昭君，葛新权

（1.中国社会科学院大学经济学院，北京市 102488；2.北京信息科技大学经济管理学院，北京市 100192）

技术进步是经济增长的持久动力，科技创新是引领技术进步和高质量发展的重要来源。党的二十大报告指出，必须坚持创新是第一动力，加快实施创新驱动发展战略，开辟发展新领域新赛道，不断塑造发展新动能新优势，完善科技创新体系，坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位，增强自主创新能力。基于目前我国国情，创新的支撑作用越来越重要，有助于实现经济质量与效率的双重提高，特别是对于当前处在中等收入水平的我国，无论是从跨越中等收入陷阱的角度，还是从经济结构调整和转型升级的角度来看，创新都发挥着决定性作用。

同时，我国在经济高质量发展的过程中面临着实体经济和虚拟经济失衡的困境，房地产价格调控面临着挑战。从宏观经济脱实向虚的视角看，我国处于工业化阶段后期，存在实体经济产能过剩和投资回报率下降等问题。近20 多年来，房地产业快速发展，成为国民经济发展的“支柱产业”。房地产业关联行业众多，逐渐成为居民重要的投资手段和工具，房地产价格的波动会对实体经济产生影响。由于宽松货币政策和供给侧结构性改革中“去库存”战略的实施，房地产政策松绑，房地产投资增势强劲，房地产业持续扩张，与金融业呈现交替繁荣的景象，使得大量的资金涌入房地产行业，实体经济融资成本上升，为经济发展埋下了房地产泡沫的隐患[1-2]。在现实背景下，房地产与实体经济的均衡发展是畅通国内国际双循环的重要举措，房地产泡沫不可避免地会影响创新能力的提升。房地产市场泡沫化程度的加深是否会对创新发展产生不利影响，这是本文思考的问题。

本文在梳理相关文献基础上，进行理论分析、提出研究假设，介绍研究方法、数据和变量说明，实证分析房地产泡沫对技术创新的影响，文章最后进行总结并给出政策启示。

一、文献综述

创新能力的提升是经济高质量发展的关键抓手，多种外部条件对技术创新起着制约作用[3-4]。房地产投资和房地产价格的快速变化都可能导致房地产泡沫的产生，进而对技术创新产生潜在的负面影响。纵观现有文献，与本文密切相关的研究主要集中于两类：第一类是房地产泡沫及其空间关联性的研究。有研究认为，房地产泡沫是由于房地产过度投机而导致的价格快速上涨的现象[5-6]。根据内生增长理论，卡尔扎（Calza）等[7]认为，房地产业的快速发展会使部分企业减少对主营业务的投资而转向房地产市场，催生泡沫化风险。随着研究的深入，有学者发现房地产市场并非是局部分割市场，房地产价格在空间上具有一定的规律。麦克唐纳（MacDonald）[8]在研究中发现英国城市间的房价存在关联效应。自此，不少学者对房地产价格的空间相关性进行了验证和探讨。苑德宇等[9]利用我国35个大中城市的面板数据进行实证研究，结果表明房地产泡沫存在跨区域传染，相较于西部地区和北部地区，东部地区的空间传染性更强。依据波纹效应理论[10]，房地产价格的传递在空间上具有连续性，而人口迁移和空间距离是影响其分异规律的重要因素。除地理意义上邻近地区的空间相关性外，房地产价格的空间关联效应还受经济因素、信息传递因素等非地理意义上邻近因素的影响[11]。第二类是房地产价格和技术创新的相关研究。余永泽等[12]从房地产价格蔓延和限购政策实施两个角度探究房地产对技术创新活动的影响，发现房地产价格的飙升对城市技术创新存在显著的负面影响，房地产泡沫的蔓延抑制了周边城市的技术创新活动，而限购政策的实施能够有效缓解这种不利影响。张杰等[13]基于房地产投资快速增长的角度，研究房地产对中国创新的影响，发现房地产投资增长越快，越不利于创新研发投入的增长，并验证了直接效应和间接效应两条路径对中国创新活动产生的阻碍作用。任晓怡等[14]从微观企业层面研究房地产投资对技术创新活动的影响，认为企业的房地产投资对企业的可用资源产生挤出效应，不利于企业风险的承担和自身的创新产出，因而在房地产市场上要实行差异化的政策。余静文等[15]利用我国工业企业数据，分析影响企业研发决策的因素，研究在快速发展的房地产行业背景下实体企业的投资选择，最终得到房地产价格高速增长显著降低企业研发投入、抑制整体创新的结论。

由于房地产泡沫具有膨胀和破灭的特征，研究其对技术创新的影响十分必要。缪（Miao）等[16]论证了这种可能性，他们建立了一个包含信贷资源流动的两部门内生增长模型，发现一个行业的泡沫产生会吸引更多的资本配置到该行业，导致跨部门资源配置不当，抑制主业的创新投入，降低经济福利。甘（Gan）[17]以20世纪90年代日本房地产泡沫为研究对象，发现当泡沫破裂时，对于拥有更多房地产投资、在房地产市场参与度更高的企业，其创新能力受到的损害更严重。

基于现有文献，房地产市场的稳定运行对我国国民经济健康发展以及创新驱动发展至关重要。值得思考的是，作为经济波动的一种形态，房地产价格的快速变化引发的房地产泡沫会对技术创新产生怎样的影响，区域之间是否存在联系？本文可能的边际贡献在于：采用市场供求法，基于影响房地产均衡价格的多种因素，对各地区的房地产泡沫进行测度；以往研究主要聚焦于房地产价格本身的快速上涨，本文从房价变化引发的房地产泡沫这个独特视角，在阐明房地产泡沫影响技术创新的理论基础上，验证其对创新活动的阻碍作用；从创新投入和创新产出两个层面，考虑内生性以及地区差异，基于全样本和分区域的空间计量模型验证本文的理论假设，以期为识别房地产泡沫所产生的经济后果提供理论与经验证据。

二、理论分析与研究假设

（一）房地产泡沫对技术创新的影响机理分析

科斯特洛（Costello）等[18]认为，资产价格泡沫从直观上反映的是资产价格背离基础价值的部分，房地产泡沫是典型代表。在全球各个市场中，房地产价格过高而导致其超过基础价值的情况普遍存在。结合我国国情，本文将房地产泡沫定义为由于房地产价格的持续上涨和大量投机行为而产生的房价脱离其实际价值的现象。同时，房地产具有一定的金融属性和虚拟资产特性[19]，投资属性不断加强，而土地的特殊性质和房地产业经营的高杠杆性使其极易产生泡沫[20]。

房地产泡沫对技术创新影响的作用机制可以从以下两个方面来理解：

第一，由于近年来房地产价格的飙升，房地产泡沫在我国存在了相当长的一段时间，从而对企业的长期投资造成不利影响，形成对创新资源的错配效应和对资金的挤占效应。加大研发资金的投入是企业获得创新持续发展的重要来源，而企业的技术创新项目往往具有资金需求大、收益回报期长、风险高的特点，此时便存在行业比价的问题。有研究表明，2007 年，在35 个大中城市中，超过一半的上市工业企业涉足房地产业务[3]。在现有金融体制下，由于房地产投资的收益率相比其他行业要高，商业银行会更偏向于将资金尤其是长期信贷资金贷款给房地产部门[21]，企业为了能够获得更多融资，也会增加对房地产行业的投资，这使大量资金涌入房地产市场。与此相对应，相关企业的主营业务将面临更严重的融资约束，创新研发投资和转型升级活动都会受到抑制。王（Wang）等[22]基于理论模型研究了房地产泡沫对一国资源的错配效应，认为房地产的快速膨胀通过利率效应诱发资源配置效应，尤其是对长期投资的影响更明显。这种效应在缪等[16]的研究中也得到了验证。在具有较稳定收益的房地产行业，无论是从金融机构信贷供给的角度，还是从企业自身投资激励的角度，创新投资的不确定性都致使这种双重资源错配对技术创新所需要的投资形成了挤占效应，特别是对制造业部门，直接抑制了企业的创新。

第二，从生产要素层面来说，房地产泡沫具有成本增加效应，包括个人和企业两个方面的影响。从企业成本增加的角度看，土地和租金价格随着房地产泡沫的积累有所上涨，促使个人生活成本、企业劳动力成本上升。前者对劳动者造成了直接的影响，居住成本增加，难以满足自身租房、购房等消费需求，会向企业要求更高的薪资待遇。相应的，企业劳动力成本上升，致使企业产品和服务的价格也随之上升以满足企业对经营利润的需求，进而企业又会将成本转移到商品中，进一步刺激个人生活成本的上升。这个过程类似于成本拉动的通货膨胀，在个人和企业成本增加的双重作用下，企业的利润水平降低，创新成本被拉升，在一定程度上抑制了企业的技术创新。

基于上述两个方面的分析，根据我国的现实情况，本文认为，房地产行业的快速发展以及房地产泡沫的形成，可能从资源错配、资金挤占和成本增加的渠道阻碍技术创新。为验证以上分析，提出如下研究假设：

H1：房地产泡沫会对地区技术创新产生显著的阻碍作用。

（二）房地产泡沫对技术创新的溢出效应

随着经济的互联互通，都市圈、经济带等区域协调发展战略促使地区之间的产业协作、经济联系更紧密，房地产价格也存在一定的联动。房地产泡沫的空间相关性在行为金融学中可以得到合理的解释[23]。房地产市场的繁荣和发展使其投资属性越来越强，投资者情绪会对房地产价格产生一定的影响，即表现出非理性行为。若投资者处于高房价地区，容易对周边的低房价地区产生积极的心理预期而投入资本，导致周边地区的房价提升。此外，区域创新一直是国内学者的研究热点[24-25]。创新要素专业化集聚产生的溢出效应[26]，不仅受所处地区知识和信息流动的影响，还受邻近区域的影响。图1 为2006—2020 年东部地区、中部地区和西部地区的每万人申请专利授权数①，可以看到东部、中部、西部地区之间存在显著差异。同时，除地理邻近地区外，区域间的创新合作还会向更远的地方转移[27]。根据上述理论，房地产泡沫对技术创新的空间溢出效应是由多种途径作用的综合系统所致。一是房地产泡沫影响人口流动和社会资金，空间溢出效应使其他地区的技术创新受到一定的影响；二是房地产泡沫影响区域之间的经济协动性，影响区域之间的知识、信息流动以及产业之间资本、技术的流动，并对其他地区的技术创新产生影响。基于以上分析，提出如下研究假设：

图1 2006—2020年分区域每万人申请专利授权数

H2：房地产泡沫通过人口流动和经济协动形成集聚效应，产生空间溢出，进而对地理邻近和经济邻近地区的技术创新产生阻碍作用。

H3：房地产泡沫对技术创新的影响在东部、中部、西部地区之间具有异质性特征。

综合上述理论分析，房地产泡沫对技术创新的负向抑制作用和空间溢出效应作用路径如图2所示。

图2 房地产泡沫对技术创新的影响机制

三、研究设计

（一）模型设定与估计方法

1.市场供求法

其中，Pit表示地区i在t时期的房地产实际价格，Rateit、lnIncit、lnInvit、lnAreait和lnCostit分 别表示地区i在t时期的三年期商业银行贷款利率、居民收入、房地产开发投资额、施工面积和建房成本的对数。

2.基准回归模型

根据本文研究房地产泡沫对技术创新影响的目标，设定如下基准回归模型：

其中，i和t分别表示地区和年份，被解释变量Yit为技术创新水平，HBit为核心解释变量房地产泡沫，Xit为一系列控制变量合集，μi和λt分别表示地区固定效应和时间固定效应，εit为扰动项。

3.动态面板模型

为进一步实证分析房地产泡沫与技术创新之间的关系，在解释变量中引入技术创新水平的一阶滞后项，构建动态面板模型如下：

其中，Yi,t-1代表技术创新水平的滞后项，考虑了前期技术创新活动对当期创新水平的影响，反映其动态渐进的特点。其他变量与模型（3）中变量含义相同。

4.空间计量模型

为验证H2和H3，即房地产泡沫对技术创新可能存在的空间溢出效应，采用考虑空间相关性的空间计量模型。我国各地区的房地产泡沫可能会受其他地区经济活动的影响，为减少模型估计结果的偏差，需要考虑解释变量和被解释变量的空间相关性。为了能够对模型进行比较选择，首先构建如下一般化的面板空间计量模型：

其中，W为空间权重矩阵，ρ表示空间自回归系数，δ1和δ2分别表示核心解释变量和控制变量的空间滞后项系数，其他变量与模型（3）中变量含义相同。

在实际的计量检验中，不同模型揭示不同的经济含义，具体有以下几种模型形式：若λ=0 且δ=0，则为空间自回归模型（SAR），空间相关关系来自被解释变量之间的内生交互效应；若λ≠0 且ρ=δ=0，则为空间误差模型（SEM），空间效应主要来源于随机误差项的变化；若λ=0，则为同时包含内生和外生两种空间交互效应的空间杜宾模型（SDM）。

在空间计量模型的分析中，空间权重矩阵的构建形式至关重要。常用的基于地理特征的地理距离权重矩阵的具体形式如下：

其中，dij代表地区i与地区j之间的距离，采用两地区的经纬度坐标计算而得。

为更全面、客观地进行分析，使用综合了地理距离和经济因素的经济距离空间权重矩阵，更好地拟合我国地区经济发展空间关联的状况，具体计算公式如下：

其中，Wd为地理距离空间权重矩阵，为研究期内总人均GDP 的平均值，为研究期内第i个省份的人均GDP均值。

（二）数据说明

鉴于数据的可得性和完整性，房地产泡沫测度和后续实证分析将研究的样本区间设定为2006—2020 年，研究对象包括我国30 个省、市、自治区（不含西藏和港澳台地区），共450 个样本。数据主要来源于万得（Wind）数据库、中国统计年鉴、中国科技年鉴和各省份统计年鉴等，部分缺失数据使用均值法、线性插值法进行补齐。

（三）变量选择

1.房地产泡沫测度

房地产泡沫的测度对合理调控房地产市场和防范系统性金融风险具有重要意义。早期的研究主要采用指标法[1，19]，即选取房价收入比、房屋空置率等单一指标或多个指标来衡量房地产泡沫的大小。指标法简单易行，但由于其主观性较强，存在一定的缺陷，而后又出现了统计检验法和模型测度法等方法[28]。根据本文所要研究的样本，借鉴孙焱林等[29]的供求模型，关注房地产需求和供给两个基本面实现均衡时的价格水平，同时参考陈长石等[30]、孟庆斌等[31]变量选择思路，从供求角度出发选取居民收入、中长期贷款利率、房地产开发投资额、施工面积和建房成本等影响房地产价格的因素，如表1所示。

表1 房地产泡沫测度指标与说明

2.房地产泡沫对技术创新的影响

被解释变量。各地区的创新活动测度关系到研究结论的稳健性，在现有文献[32-33]基础上，考虑到技术创新包括投入阶段和产出阶段，采用两个指标对我国省际层面的技术创新进行衡量。基于投入角度，以各地区的研发投入强度表示，计算方法为各地区研究与试验发展经费内部支出/GDP，记为Rd。基于产出角度，以各地区的每万人申请专利授权数表示，记为Innovation，其原因在于技术创新的产出具体体现为授权形式的专利，相比专利申请受理数，更能体现技术创新能力的实质。上述两个指标值越大，说明该地区的技术创新水平越高。

核心解释变量。鉴于研究样本为房地产泡沫的省际面板数据，将采用市场供求法测算得到的房地产泡沫作为核心解释变量，从理论上来说具有合理性。

控制变量。为尽可能减少遗漏变量带来的偏误问题，选取以下控制变量：一是经济发展水平，以人均实际GDP 增长率表示，以控制各地区经济发展水平和技术水平上的差异，记为grj；二是外商直接投资，外商直接投资可能会对各地区的技术创新存在挤出效应或溢出效应，计算方法为外商直接投资额/GDP，记为fdi；三是固定资产投资率，各地区的固定资产投资水平往往会影响技术创新水平，计算方法为固定资产投资额/GDP，记为inv；四是产业结构，控制各地区不同的产业结构发展水平，以第二产业增加值与第三产业增加值的比值表示，记为str；五是税收水平，王溪等[34]研究表明技术创新具有外部性特征，而积极的税收优惠政策会影响各地区的技术创新，计算方法为税收收入/GDP，记为tax；六是人力资本，王智勇等[35]研究表明人力资本积累是影响技术创新的重要因素，以人均受教育年限衡量，记为cap。

上述各变量说明及描述性统计结果如表2 和表3所示。

表2 变量说明

表3 变量的描述性统计结果

四、实证结果与分析

（一）基准回归结果

首先以基准回归模型分析房地产泡沫对技术创新产生的边际作用。表4给出了固定效应、随机效应和混合回归的相关实证结果，列（1）至列（3）的被解释变量为专利授权数，列（4）至列（6）的被解释变量为研发投入强度。各列的回归结果均显示，在研究样本期内，房地产泡沫显著影响了我国各地区技术创新能力的提升，产生了负向效应，从而验证了H1。考虑控制个体和时间双固定效应的回归模型，结果显示，房地产泡沫对专利授权数的回归系数为-6.664，对研发投入强度的回归系数为-0.005，且均在1%水平上显著。

表4 基准回归结果

表4结果显示，房价快速变动引发的泡沫成分在整体上显著地抑制了技术创新。从企业层面看，房地产价格带来的杠杆效应影响企业的创新研发投入。可能的原因是，企业进行创新产品或服务的研发需要较多的资金，如果此时房地产泡沫膨胀，虽然存在抵押担保效应，但受趋利性引导，房地产行业及其关联产业会受企业内部资金的青睐，对实体企业的可得资金和创新研发资金形成挤出效应[36]，从而损害企业的研发创新能力，阻碍企业的研发创新活动。一方面，房地产泡沫对企业创新研发的内源融资起到负面影响。房地产价格的抬升会扩大企业对房地产的投资，导致资本在房地产市场过度聚集，用于研发创新的内源融资大幅缩小。另一方面，企业创新研发的外源融资也会受到房地产泡沫的负面影响，这是由于房地产业相关企业较容易获取银行借贷资金，进而吸引更多的投资，对其他行业产生不利的影响，企业自身的信贷资源被挤出，用于创新研发的资金也被迫缩减。

技术创新能力的提升需要稳定的房地产市场和健康的投资环境，房地产泡沫的膨胀意味着投资行为的不确定性和金融稳定性的下降，势必对经济持续稳定发展产生负面影响。根据现实情况，政府对研发经费的支出有经济战略的支撑，对投资回报的敏感度较低。企业是独立的市场主体，房地产泡沫带来的超额利润会诱使其将资金和资源投入房地产相关行业，而在进行创新相关活动时，需要投入相应的研发费用，由于其回报周期长、收益率低和风险高，企业创新意愿随之降低，所愿意承担的研发费用呈现下降趋势。此外，从微观个体的角度来看，科研人员会减少创造性的劳动投入，不利于技术创新能力的提升。

（二）动态面板回归结果

为更清晰准确地判断房地产泡沫和技术创新之间的关系，基于动态面板模型（4）的设定，将被解释变量滞后一期使用两阶段最小二乘方法进行分析，以检验估计结果的稳定性，缓解内生性问题，实证结果如表5所示。

表5 内生性检验回归结果

由表5显示的结果可知，在不同的被解释变量指标下，核心解释变量房地产泡沫均在10%的水平上通过了显著性检验。从具体的符号而言，房地产泡沫会对技术创新产生明显的抑制作用，与前述回归结果一致，说明房地产泡沫对技术创新能力的提升存在潜在的威胁，在一定程度上阻碍技术进步的展开，进一步验证了H1。在一系列控制变量中，外商直接投资（fdi）和人力资本（cap）的回归系数均显著为正。一方面，外商直接投资的技术溢出有利于提升东道主国家的技术创新水平，通过直接嵌入产业链各环节影响生产性服务业的资本积累和各行业技术复杂度。另一方面，高素质的人力资本对技术创新的提升也具有显著的正面效应，高素质人才对相关知识的探索和研究既可以对技术创新产生直接的推动效应，又蕴含着知识溢出，间接惠及受教育程度相对较低的人群。

（三）空间计量检验及结果分析

1.空间相关性检验我国房地产泡沫与技术创新是否存在空间相关性，需通过计算莫兰（Moran）指数（I）进行判断。具体计算方法为：

其中，xi为地区i的观测值。莫兰指数是衡量空间自相关程度较为普遍的全局指标，反映地理空间邻近区域指标观测值的相似程度，即关联性的强弱。莫兰指数一般介于-1至1之间，绝对值越接近1，相关关系越强。将测算得到的房地产泡沫数据，结合经济距离空间权重矩阵，得到房地产泡沫和技术创新水平在2006—2020 年的莫兰指数，如表6所示。可以看出，三个变量的莫兰指数在大多数年份显著为正，可以判断核心解释变量及被解释变量均具有明显的空间相关性。

表6 房地产泡沫和技术创新莫兰指数检验结果

2.全样本空间计量结果与分析

为对比检验结果同时考察房地产泡沫对技术创新的溢出效应，使用空间杜宾模型进行回归，豪斯曼（Hausman）检验结果显示采用固定效应更为合理，模型估计结果如表7所示。

表7 空间面板计量回归结果

由表7可以发现，房地产泡沫的回归系数在地理距离矩阵和经济距离矩阵中均通过1%水平的显著性检验，且均为负值，表明房地产泡沫对技术创新具有明显的抑制作用，与前述结论相符合。根据两种空间权重矩阵假设下的回归结果，空间自回归系数均在1%的水平上显著为正，说明随着大部分城市房价的持续上涨以及城市间房价差异的不断扩大，房地产泡沫存在显著的空间自回归正向效应。但回归系数不能全面反映房地产泡沫对被解释变量的影响程度，因此列出表8所示的估计结果，得到直接效应和空间溢出效应的具体表征。

表8 效应分解回归结果

对空间杜宾模型进行分解，得到房地产泡沫直接效应、间接效应和总效应的估计结果。可以发现，在地理距离矩阵和经济距离矩阵的假设下，直接效应的系数和一般回归系数具有较高的一致性。在两种空间权重矩阵假设下间接效应均为负值，且通过了1%或5%水平的显著性检验，意味着房地产泡沫存在一定的空间溢出效应，本地区房地产价格的变化对周边地区技术创新同样存在阻碍作用，H2 得到验证。随着各地区之间经济的协动和产业的联合发展，地区间的信贷联系日益密切，作为一种重要的金融要素，信贷资源和房地产投资要素会在相邻地区之间流动。同时，房地产泡沫会引发人口、资本和技术等资源的流动，进而影响周边地区的房地产价格和技术创新水平。

3.分区域空间计量结果与分析

我国地域辽阔，东部、中部、西部地区之间的经济发展水平差异较大，不同地区之间的技术创新水平也有差异，房地产泡沫存在一定的空间相关性，因而有必要将全部样本划分为东部、中部、西部三个区域进行检验。仍然采用空间杜宾模型进行回归，经济距离空间权重矩阵下的回归结果如表9所示。在两个不同的被解释变量指标下，东部和中部地区的核心解释变量都至少在5%的水平上显著，而西部地区的核心解释变量仅在被解释变量为专利授权数时显著，且仅在10%的水平上显著。可能的原因是，西部地区的经济发展水平相对落后，房地产业的投资水平和房地产市场的发展状态也与东部、中部地区存在较大差异，房地产泡沫对创新资源的挤占相对不明显，对技术创新水平的提升没有起到显著影响。

表9 分区域回归检验结果

表10 为分区域的空间效应分解回归结果，可以发现，东部和中部地区某一地区的房地产泡沫对周边地区的技术创新具有阻碍作用，西部地区两个回归中间接效应均不显著，从而验证了H3。结合实际情况，可以作出如下解释：西部地区地域较为广阔，区域间的地理距离较远，而东部地区和中部地区经济相对发达，高素质的劳动人口更集中，同时区域内的高素质人力资本跨省流动较多，知识、信息和技术的流通也更顺畅，因此相较于西部地区经济协动性更强。

表10 分区域效应分解回归结果

五、结论与启示

（一）结论

房地产行业的健康发展和创新驱动发展对我国经济发展意义重大。本文在阐明房地产泡沫影响技术创新的理论基础上，利用2006—2020 年我国30 个省、市、自治区（不含西藏和港澳台地区）的面板数据，采用市场供求法测度各地区的房地产泡沫，实证考察房地产泡沫对技术创新的影响。主要结论如下：

第一，房地产泡沫对技术创新存在资源错配、资金挤占和成本增加效应。从金融机构信贷供给和企业自身投资激励的角度看，技术创新项目存在投资不确定性，而房地产业具有高回报率特点，引发行业比价现象；从生产要素层面看，房地产泡沫导致个人生活和企业生产成本的双重增加，企业的利润水平降低，创新成本被拉升。

第二，房地产泡沫显著抑制了某一地区的技术创新。企业进行创新研发所需的内源融资和外源融资都会受房地产泡沫的负面影响。

第三，由于区域之间的人口流动和经济协动，房地产泡沫存在一定的空间相关性，信贷资源的集聚和房地产投资要素的流动发生变化，通过溢出效应影响周边地区的人力、资本和技术等，进而对地理邻近和经济邻近地区的技术创新产生阻碍作用。

第四，分区域的异质性分析表明，房地产泡沫对技术创新产生的溢出效应在西部地区不显著。西部地区地域较为广阔，区域间的地理距离较远，而东部地区和中部地区经济相对发达，高素质的劳动人口更集中，同时区域内的高素质人力资本跨省流动较多，知识、信息和技术的流通也更顺畅，因此相较于西部地区经济协动性更强。

（二）启示

第一，重视技术创新的成本定价，平衡不同行业的投资回报率。本文的理论分析表明，房地产行业的高投资回报率对企业的创新研发活动具有资金挤占和资源错配效应。对技术创新而言，成本是基础，不能仅考虑创新资源的稀缺程度，把资源垄断和资质垄断作为溢价理由，应充分考虑技术贡献的大小，平衡房地产行业和其他行业特别是先进制造业的投资回报率，推动实体经济的发展。

第二，缓解企业融资约束，鼓励企业进行创新。从实证结果看，房地产投资会挤占企业的创新投入。政府应加大对企业创新活动的财政补贴和税收优惠，给予更多的资金支持，健全无形资产的价值评估机制，提高企业的创新意愿，同时，加强对信贷资金的监管，缓解高新技术企业的融资约束。企业应加强内部控制的建设，聚焦于核心主业，加大对主营业务的研发投入，提高企业的竞争力和创新能力。此外，由于存在人力、资本和技术等外溢现象，加大对创新成果的保护力度也至关重要，在保护科研成果的同时维护科研人员的利益，有利于社会的可持续创新。

第三，调整住房供给结构，完善房地产调控政策体系。房地产泡沫存在空间相关性，若房地产泡沫持续存在，不仅对关联产业产生负面效应，也影响技术进步的速度，而房地产泡沫一旦破裂则会导致金融风险，不利于经济稳定健康发展。政府应根据不同地区房价水平、泡沫化程度以及投资需求的强度，因城施策采取差异化调控政策，稳定房价上涨预期。同时，从当前房地产行业发展状况看，我国房地产市场的供求关系发生了重大变化，不能一味地强调限制住房价格，也要从供给侧角度适时调整优化房地产政策，加大保障性住房供给，增强房产的居住属性，缓解住房供给和需求的不对称，更好地支持刚性和改善性住房需求。

注释：

①本文所划分的东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南11 个省份，中部地区包括山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南9 个省份，西部地区包括广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆10 个省份。本文使用东部、中部、西部地区各省份历年的每万人申请专利授权数的简单算术平均计算各区域的历年每万人申请专利授权数。