房?jī)r(jià)高增長(zhǎng)與企業(yè)

1、房?jī)r(jià)高增長(zhǎng)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(guó)經(jīng)濟(jì)經(jīng)歷快速增長(zhǎng)的階段，中國(guó)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(shí)，住房市場(chǎng)改革以來，中國(guó)房?jī)r(jià)經(jīng)歷了高速增長(zhǎng)。泡沫理論表明，高房?jī)r(jià)既能產(chǎn)生流動(dòng)性效應(yīng)，緩解融資約束，促進(jìn)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(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)和個(gè)大中城市宏觀數(shù)據(jù)，從高房?jī)r(jià)的視角為我國(guó)企業(yè)的“低技術(shù)鎖定”現(xiàn)象提供了一個(gè)新的解釋。研究顯示，在房?jī)r(jià)增速快、房地產(chǎn)投資回報(bào)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(xiǎn)高、回報(bào)周期長(zhǎng)的研發(fā)投資。房?jī)r(jià)增速提高個(gè)百分點(diǎn)，研發(fā)投

2、入占總資產(chǎn)比重下降個(gè)百分點(diǎn)，人均研發(fā)投入下降元；房?jī)r(jià)增速提高個(gè)標(biāo)準(zhǔn)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(dá)到和。政府必須在產(chǎn)業(yè)政策和鼓勵(lì)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(shí)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?jī)r(jià)中圖分類號(hào)：文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：文章編號(hào)：（）收稿日期：基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（、）。作者簡(jiǎn)介：余靜文（），男，湖北武漢人，武漢大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院講師，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士；王媛（），女，山東煙臺(tái)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(jì)學(xué)院講師，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士。：一、問題的提出年，中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率為，而過去三十余

3、年間中國(guó)經(jīng)濟(jì)年均增長(zhǎng)近。經(jīng)濟(jì)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(qiáng)，過去依靠要素驅(qū)動(dòng)的增長(zhǎng)模式難以持續(xù)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨效率改善的巨大挑戰(zhàn)。正如（）對(duì)東亞經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)的評(píng)價(jià)一樣，如果中國(guó)缺乏技術(shù)進(jìn)步和效率增進(jìn)，那么高速經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)將難以維持。在經(jīng)典的增長(zhǎng)模型以及模型中，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)主要依賴于外生的技術(shù)進(jìn)步。擴(kuò)展到內(nèi)生增長(zhǎng)模型，經(jīng)濟(jì)效率的改善和增進(jìn)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(qiáng)，即創(chuàng)新能力是決定經(jīng)濟(jì)發(fā)展的根本因素。研發(fā)所帶來的新技術(shù)將會(huì)提高中國(guó)潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率，因此，中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式的轉(zhuǎn)型需要重視企業(yè)的研發(fā)投入。在我國(guó)的研發(fā)投入構(gòu)成中，多為依賴國(guó)家公共研發(fā)投入的國(guó)企、

4、高校及研究機(jī)構(gòu)，來源于社會(huì)投資的民營(yíng)企業(yè)研發(fā)水平偏低。中國(guó)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(yán)成樑等，）。按照傳統(tǒng)的研發(fā)理論，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，有效需求規(guī)模會(huì)提升，由此提年第期 房?jī)r(jià)高增長(zhǎng)與企業(yè)“低技術(shù)鎖定” 高對(duì)新技術(shù)和新產(chǎn)品的需求，帶動(dòng)研發(fā)投入的相應(yīng)提高，但是伴隨我國(guó)高速經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(shí)上，中國(guó)經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)時(shí)期也正是房?jī)r(jià)高速上漲的時(shí)期。北京房?jī)r(jià)收入比從年的上升到年的；上海房?jī)r(jià)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?jī)r(jià)收入比平均水平在和之間（金三林，）；從我國(guó)房?jī)r(jià)收入比合理上限模型的估計(jì)結(jié)果看，我國(guó)房?jī)r(jià)收入比的合理區(qū)間應(yīng)在和之間（呂江林，）。以此為標(biāo)準(zhǔn)，中國(guó)房?jī)r(jià)處于高位水平，其增速過快。房?jī)r(jià)過快增長(zhǎng)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(guó)住房?jī)r(jià)格年均增長(zhǎng)率高達(dá)，同時(shí)期個(gè)大中城市的房?jī)r(jià)平均增速更是高達(dá)，而年我國(guó)企業(yè)平均投資回報(bào)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(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生兩方面的影響，即流動(dòng)性效應(yīng)和杠桿效應(yīng)。泡沫能夠通過流動(dòng)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(shí)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(jià)值，從而使企業(yè)能夠獲得更多的信貸資源，此時(shí)泡沫能夠緩解企業(yè)面臨的融資約束，發(fā)揮流動(dòng)性效應(yīng)，起到促進(jìn)投資的作用。對(duì)于新興市場(chǎng)國(guó)家而言，金融摩擦的問題更為突出，流動(dòng)性效應(yīng)使得資產(chǎn)泡沫在新興市場(chǎng)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)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(bào)率處于較高水平，此時(shí)泡沫發(fā)揮著杠桿效應(yīng)，實(shí)體經(jīng)濟(jì)的投資會(huì)被擠出（等，）。從更宏觀的視角看，如果存在低進(jìn)入門檻的高盈利行業(yè)，則可以觀察到社會(huì)各行業(yè)偏離主營(yíng)業(yè)務(wù)而出現(xiàn)社會(huì)投資結(jié)構(gòu)單一化的傾向，此時(shí)杠桿效應(yīng)將占據(jù)主導(dǎo)。年以來房地產(chǎn)市場(chǎng)快速膨脹，使房地產(chǎn)業(yè)成為遠(yuǎn)超實(shí)體行業(yè)的暴利行業(yè)，導(dǎo)致大量資本逃離實(shí)體，從中央

7、到縣市，國(guó)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(yíng)（驥強(qiáng)，）。本文的貢獻(xiàn)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(duì)實(shí)體部門研發(fā)投入的影響，基于泡沫理論為我國(guó)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?jī)r(jià)上漲對(duì)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(gòu)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(duì)研發(fā)部門資源的直接投入，與房?jī)r(jià)上漲產(chǎn)生的擠入和擠出效應(yīng)相關(guān)性更強(qiáng)。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(rèn)知、重視程度等方面有顯著區(qū)別，如研發(fā)對(duì)于進(jìn)行簡(jiǎn)單加工貿(mào)易的企業(yè)并不必要，此時(shí)即便房?jī)r(jià)保持平穩(wěn)，這些企業(yè)也不會(huì)對(duì)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(jià)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(fù)面經(jīng)濟(jì)效果的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，強(qiáng)調(diào)了房?jī)r(jià)增長(zhǎng)對(duì)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的負(fù)面影響，本文的發(fā)現(xiàn)也是對(duì)王文春和榮昭（）研究結(jié)論的補(bǔ)充。全文的結(jié)構(gòu)安排如下：第二部

9、分為文獻(xiàn)綜述；第三部分為數(shù)據(jù)與計(jì)量方法說明；第四部分為實(shí)證結(jié)果分析；第五部分為結(jié)論。二、文獻(xiàn)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(chǎng)勢(shì)力。其中，企業(yè)規(guī) 上海財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào) 年第期模對(duì)研發(fā)投入的影響表現(xiàn)在兩個(gè)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(gè)項(xiàng)目而分散風(fēng)險(xiǎn)，而規(guī)模較小的企業(yè)投資項(xiàng)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(duì)研發(fā)進(jìn)行投入（，）。然而，部分經(jīng)驗(yàn)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(jiǎn)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(duì)這種形關(guān)系

10、進(jìn)行了解釋，由于企業(yè)規(guī)模較大，層級(jí)較多，更有可能出現(xiàn)管理控制問題，這將會(huì)降低研發(fā)效率，同時(shí)交易成本隨著企業(yè)層級(jí)的增加而有所提高，這將會(huì)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(shì)。企業(yè)面臨的融資約束也是制約企業(yè)進(jìn)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(shí)際經(jīng)營(yíng)績(jī)效不相關(guān)，但是這一定理僅僅在完全市場(chǎng)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(huì)存在差異，成本的差異將會(huì)影響投資支出。研發(fā)投入對(duì)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(duì)資金流也會(huì)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(dòng)的中國(guó)企

11、業(yè)方面的證據(jù)。此外，市場(chǎng)結(jié)構(gòu)也會(huì)對(duì)研發(fā)創(chuàng)新產(chǎn)生影響，在完全競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)中，新技術(shù)、新產(chǎn)品能夠被即時(shí)模仿，企業(yè)進(jìn)行研發(fā)所得到的回報(bào)會(huì)被削弱，因此，一定程度的壟斷力量有利于企業(yè)進(jìn)行研發(fā)。然而市場(chǎng)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(chǎng)結(jié)構(gòu)中，由于競(jìng)爭(zhēng)壓力的缺乏，官僚主義風(fēng)氣可能會(huì)在企業(yè)蔓延，從而不利于企業(yè)研發(fā)活動(dòng)；而在具有良好知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的環(huán)境下，競(jìng)爭(zhēng)性市場(chǎng)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(rùn)（，）。聶輝華等（）、等（）分別在中國(guó)和法國(guó)企業(yè)樣本中揭示了市場(chǎng)勢(shì)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(fèi)需求。如果

12、給定供給方因素，那么市場(chǎng)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(qiáng)的動(dòng)力進(jìn)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(rùn)。范紅忠（）從國(guó)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(chǎng)需求規(guī)模從以下三方面影響了企業(yè)研發(fā)：第一，分?jǐn)傃邪l(fā)成本，提高研發(fā)盈利的預(yù)期水平。第二，影響市場(chǎng)結(jié)構(gòu)和技術(shù)創(chuàng)新動(dòng)力。如果市場(chǎng)需求規(guī)模較大，那么由研發(fā)產(chǎn)生的壟斷利潤(rùn)會(huì)激勵(lì)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(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率產(chǎn)生決定性影響，因?yàn)樾枨笠?guī)模提高能夠集聚更多的人才，并且決定了社會(huì)分工，分工則有利于提高研發(fā)效率。周亞虹等（）利用中國(guó)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(jìn)研發(fā)的作用，產(chǎn)品需求的拉動(dòng)效應(yīng)明顯。（三）房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)企業(yè)創(chuàng)新行為的影響以上文獻(xiàn)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(guó)快速發(fā)展的房地產(chǎn)業(yè)為出發(fā)點(diǎn)來分析實(shí)體企業(yè)的投資選擇。與本文的思路類似，和（）研究了中國(guó)的高房?jī)r(jià)對(duì)個(gè)人職業(yè)選擇的影響。他們認(rèn)為，在性別比失衡的情況下，住房成為婚姻市場(chǎng)上的一個(gè)積極信號(hào)，而高房?jī)r(jià)使得人們將更多的資源用于買房，降低了選擇高風(fēng)險(xiǎn)創(chuàng)業(yè)的可能性?；谌丝谡{(diào)查數(shù)據(jù)和房地產(chǎn)市場(chǎng)數(shù)據(jù)，他們發(fā)現(xiàn)高房?jī)r(jià)顯著降低了創(chuàng)業(yè)行為，尤其對(duì)于無房者來說，創(chuàng)業(yè)的概率更低，換言之，高房?jī)r(jià)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?jī)r(jià)過快上漲擠出了企業(yè)創(chuàng)新動(dòng)力。房地產(chǎn)對(duì)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(xiàng)目。在房地產(chǎn)業(yè)過快增長(zhǎng)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(jìn)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?jī)r(jià)高增長(zhǎng)與企業(yè)“低技術(shù)鎖定” 定性高、回收周期長(zhǎng)的研發(fā)投資將相應(yīng)減少。在實(shí)踐中，溫州提供了一個(gè)典型的案例。世紀(jì)年代，民營(yíng)經(jīng)濟(jì)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(shì)。然而，隨著年后房?jī)r(jià)的快速上漲，大量社會(huì)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(jìn)

15、會(huì)提供的數(shù)據(jù)，年溫州房地產(chǎn)市場(chǎng)的資金規(guī)模平均為億元，最高時(shí)達(dá)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(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒，年溫州市新建商品房?jī)r(jià)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?jī)r(jià)高漲時(shí)期支撐的民間借貸資金鏈破裂，大量實(shí)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(shí)體企業(yè)錯(cuò)過了創(chuàng)新投資和產(chǎn)業(yè)升級(jí)的機(jī)會(huì)，導(dǎo)致房?jī)r(jià)下跌時(shí)整個(gè)溫州失去了產(chǎn)業(yè)支撐，經(jīng)濟(jì)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(yíng)方向，且隨著房?jī)r(jià)的持續(xù)上漲，房地產(chǎn)開發(fā)業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)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(yíng)業(yè)務(wù)

16、的雅戈?duì)柤瘓F(tuán)，年地產(chǎn)開發(fā)營(yíng)業(yè)收入占總營(yíng)業(yè)收入的，實(shí)現(xiàn)凈利潤(rùn)占。雅戈?duì)柲陥?bào)強(qiáng)調(diào)了研發(fā)優(yōu)勢(shì)是企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，而當(dāng)年地產(chǎn)開發(fā)成本達(dá)到研發(fā)支出的倍。綜合上述分析，本文認(rèn)為房?jī)r(jià)上漲很可能會(huì)影響企業(yè)資本配置，從而對(duì)企業(yè)研發(fā)投入產(chǎn)生負(fù)面影響，下面我們將通過實(shí)證為上述推測(cè)提供證據(jù)。三、數(shù)據(jù)與計(jì)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(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫，宏觀數(shù)據(jù)來自于中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒和數(shù)據(jù)庫。根據(jù)企業(yè)地址代碼，本文將中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中的企業(yè)樣本與個(gè)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(jì)量實(shí)證框架。參照范承澤等（）和等

17、（），本文使用了兩個(gè)指標(biāo)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(jià)格年度增速，記為。根據(jù)前文所提假說，住房?jī)r(jià)格增速越高，房地產(chǎn)投資收益越大，企業(yè)會(huì)將更多的資源配置到房地產(chǎn)相關(guān)項(xiàng)目，企業(yè)研發(fā)將會(huì)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(chǎng)勢(shì)力，依次記為和。規(guī)模較大的企業(yè)以及壟斷力量較強(qiáng)的企業(yè)，其研發(fā)投入也會(huì)較大。同時(shí)，為了考察企業(yè)規(guī)模、市場(chǎng)勢(shì)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(chǎng)勢(shì)力的平方項(xiàng)。企業(yè)規(guī)模定義為企業(yè)總資產(chǎn)的對(duì)數(shù)；市場(chǎng)勢(shì)力定義：。房?jī)r(jià)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?jī)r(jià)快速上漲的城市，工業(yè)企業(yè)憑借自身優(yōu)勢(shì)（工業(yè)企業(yè)有廠房和土地等，具有融資優(yōu)勢(shì)；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(gè)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?duì)柲昴陥?bào)，截至報(bào)告期末，公司擁有國(guó)家級(jí)企業(yè)技術(shù)中心家，省級(jí)技術(shù)中心家，市級(jí)技術(shù)中心家，已累計(jì)被授權(quán)專利項(xiàng)，國(guó)家火炬計(jì)劃和國(guó)家重點(diǎn)新產(chǎn)品項(xiàng)目項(xiàng)。中國(guó)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(gè)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(jì)南、太原、南昌、呼和浩

19、特、長(zhǎng)沙、沈陽、長(zhǎng)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(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào) 年第期為企業(yè)銷售收入占整個(gè)行業(yè)銷售收入的比例。（）企業(yè)流動(dòng)性，記為。該指標(biāo)為（流動(dòng)資產(chǎn)流動(dòng)負(fù)債）總資產(chǎn)，與周亞虹等（）相似，本文使用該指標(biāo)來衡量企業(yè)融資約束。較強(qiáng)的流動(dòng)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(jìn)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(chǎng)，因此需求規(guī)模較大（周亞虹等，），同時(shí)，出口企業(yè)為了學(xué)習(xí)效應(yīng)，有激勵(lì)進(jìn)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(duì)數(shù)，記為，人均水平可以作為地區(qū)對(duì)產(chǎn)品的消費(fèi)

20、需求的代理變量（范紅忠，）。對(duì)中國(guó)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(duì)研發(fā)的影響。外商投資對(duì)企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)產(chǎn)生了兩方面的影響。首先，外資進(jìn)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(lì)（范承澤等，）。同時(shí)，外商投資也會(huì)產(chǎn)生技術(shù)溢出效應(yīng)，進(jìn)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(guó)企業(yè)研發(fā)行為。與國(guó)有企業(yè)相比，民營(yíng)企業(yè)具有產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)清晰和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)充分的優(yōu)勢(shì)，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(shí)，在當(dāng)前中國(guó)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(guó)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(jì)量實(shí)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(shí)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(guó)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(shí)收資本金構(gòu)成來定義企業(yè)所有制類型，如果當(dāng)期國(guó)有資本金占實(shí)收資本金比例最高，那么該企業(yè)所有制類型為國(guó)有企業(yè)，用虛擬變量來表示；如果當(dāng)期私人資本金占實(shí)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(shí)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(jì)變量名變量符號(hào)變量定義均值標(biāo)準(zhǔn)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?jī)r(jià)增速 商品住宅價(jià)格年增長(zhǎng)率 （房?jī)r(jià)） 商品住宅價(jià)格的對(duì)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(duì)數(shù)市場(chǎng)勢(shì)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(dòng)性（流動(dòng)資產(chǎn)流動(dòng)負(fù)債）除以流動(dòng)資產(chǎn) （） 人均的對(duì)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(shí)收資本金國(guó)有企業(yè) 國(guó)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?jī)r(jià)高增長(zhǎng)與企業(yè)“低技術(shù)鎖定” 此外，本文還控制了商品住宅價(jià)格的對(duì)數(shù)（房?jī)r(jià)）（）、企業(yè)年齡（）、企業(yè)年齡的平方（）、城市虛擬變量、時(shí)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(duì)樣本中的異常值進(jìn)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(dòng)資產(chǎn)缺失或小于，流動(dòng)負(fù)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(shí)收資本金小于的樣本，并對(duì)企業(yè)研發(fā)費(fèi)用、企業(yè)職工數(shù)進(jìn)行（）處理，最終本文得到了中國(guó)個(gè)大中城市多家企業(yè)樣本（表）。（二）計(jì)量方法說

24、明本文采取估計(jì)方法和固定效應(yīng)模型估計(jì)方法展開研究。首先，本文將房?jī)r(jià)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?jī)r(jià)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(diǎn)，采用固定效應(yīng)模型估計(jì)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(shí)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?jī)r(jià)增速的工具變量以應(yīng)對(duì)可能存在的內(nèi)生性問題，模型設(shè)

25、定如下： （） （）其中，下標(biāo)表示企業(yè)，表示行業(yè)，表示城市，表示時(shí)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(chǎng)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(shí)間變化的因素；為誤差項(xiàng)。四、實(shí)證結(jié)果分析（一）基本結(jié)果本文主要關(guān)注當(dāng)?shù)胤績(jī)r(jià)增速對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的影響。從表的估計(jì)結(jié)果來看，不論是采取估計(jì)方法，還是固定效應(yīng)模型估計(jì)方法，房?jī)r(jià)增速對(duì)研發(fā)投入的影響均顯著為負(fù)，并且后者的

26、估計(jì)系數(shù)的絕對(duì)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(shí)間變化的信息，因此后文將主要針對(duì)固定效應(yīng)模型的估計(jì)結(jié)果進(jìn)行匯報(bào)。模型設(shè)定（）和模型設(shè)定（）的結(jié)果顯示，當(dāng)?shù)胤績(jī)r(jià)增速提高個(gè)百分點(diǎn)，企業(yè)研發(fā)投入占總資產(chǎn)比重顯著下降個(gè)百分點(diǎn)，人均研發(fā)投入顯著下降元。如果房?jī)r(jià)增速提高個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，那么企業(yè)研發(fā)投入占總資產(chǎn)比重下降幅度將達(dá)到，人均研發(fā)投入下降幅度將達(dá)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(shí)，企業(yè)可能將更多的資源配置到投資收益更高、回報(bào)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(bào)周期更長(zhǎng)的研發(fā)活動(dòng)。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(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。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?jī)r(jià)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(huì)因?yàn)檠邪l(fā)投入的減少而有所下降。模型設(shè)定（）中的房?jī)r(jià)增速的估計(jì)系數(shù)表明，房?jī)r(jià)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?jī)r(jià)上漲而出現(xiàn)下降。 上海財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào) 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(dá)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(huì)產(chǎn)生冗員，員工增長(zhǎng)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(chǎng)勢(shì)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(chǎng)勢(shì)力超過臨界值后，市場(chǎng)勢(shì)力越強(qiáng)，企業(yè)研發(fā)投入越低，這說明對(duì)于我國(guó)工業(yè)企業(yè)而言，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)能夠?qū)ζ髽I(yè)研發(fā)產(chǎn)生積極作用，（）提出的競(jìng)爭(zhēng)性的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)能夠促使企業(yè)研發(fā)的假說在我國(guó)適用。同時(shí)，市場(chǎng)勢(shì)力臨界值的存在也驗(yàn)證了丁重和張耀輝（）的推測(cè)，即制度傾斜導(dǎo)致的市場(chǎng)壟斷使得中國(guó)出現(xiàn)“低技術(shù)鎖定”，在一定條件下，競(jìng)爭(zhēng)性的市場(chǎng)環(huán)境有助于企業(yè)創(chuàng)新。（）相對(duì)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(huì)進(jìn)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(guó)際競(jìng)爭(zhēng)，因此，企業(yè)有可能

29、為了出口而進(jìn)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(dòng)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(huì)下降。由于信息不對(duì)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(duì)資金流動(dòng)性更敏感，因此較強(qiáng)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(jìn)入并不利于企業(yè)研發(fā)投入，這說明外資進(jìn)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(shí)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?jī)r(jià)增速（）（）（）（）（）（房?jī)r(jià)） （）（）（）（）（）企業(yè)規(guī)模（）（）（）（）（）企業(yè)規(guī)模

30、（）（）（）（）（）市場(chǎng)勢(shì)力（）（）（）（）（）市場(chǎng)勢(shì)力 （）（）（）（）（）出口虛擬變量（）（）（）（）（）（） （）（）（）（）（）流動(dòng)性（）（）（）（）（）外商資本比重（）（）（）（）（_）企業(yè)年齡（）（）（）（）（）企業(yè)年齡 （）（）（）（）（）基準(zhǔn)組：私有企業(yè)國(guó)有企業(yè)（）（）（）（）（）年第期 房?jī)r(jià)高增長(zhǎng)與企業(yè)“低技術(shù)鎖定” 續(xù)表實(shí)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(xiàng)（）（）（）（）（）樣本量，注：對(duì)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(shí)，企業(yè)規(guī)模為總資產(chǎn)的對(duì)數(shù)，在被解釋變量為研發(fā)投入職工時(shí)，企業(yè)規(guī)模為職工人數(shù)的對(duì)數(shù)。、 分別表示、的顯著水平，括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差，下同。（二）內(nèi)生性問題的討論前文的實(shí)證結(jié)果表明，房?jī)r(jià)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(cè)量誤差都有可能導(dǎo)致估計(jì)出現(xiàn)內(nèi)生性問題，估計(jì)結(jié)果將會(huì)出現(xiàn)不一致。前文的固定效應(yīng)模型控制了不隨時(shí)間變化的遺漏變量。然而，如果存在隨時(shí)間變化的、同時(shí)影響房?jī)r(jià)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(jì)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(duì)房?jī)r(jià)增長(zhǎng)產(chǎn)生影響。為了應(yīng)對(duì)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?jī)r(jià)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?jī)r(jià)及房?jī)r(jià)預(yù)期，其增速也對(duì)房?jī)r(jià)增速產(chǎn)生影響。同時(shí)，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(bào)告了內(nèi)生性處理后的實(shí)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(jì)結(jié)果看，模型設(shè)定（）和模型設(shè)定

33、（）中房?jī)r(jià)增速的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，這說明房?jī)r(jià)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?jī)r(jià)增速的估計(jì)系數(shù)同樣顯著為負(fù)，說明房?jī)r(jià)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(jì)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，對(duì)關(guān)鍵解釋變量而言，工具變量估計(jì)結(jié)果的絕對(duì)值大于固定效應(yīng)模型中的估計(jì)系數(shù)。根據(jù)模型設(shè)定（）和模型設(shè)定（）的估計(jì)結(jié)果，房?jī)r(jià)增速提高個(gè)百分點(diǎn)，研發(fā)投入占總資產(chǎn)比重下降個(gè)百分點(diǎn)，相對(duì)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?jī)r(jià)增速提高個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，則企業(yè)研發(fā)投入占總資產(chǎn)比重下降

34、幅度將達(dá)到，人均研發(fā)投入下降幅度將達(dá)到。因此，考慮了內(nèi)生性問題后，房地產(chǎn)對(duì)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(zhǎng)率與房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)的關(guān)系，具體可參閱陳斌開和楊汝岱（）。 上海財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào) 年第期表實(shí)證結(jié)果：房?jī)r(jià)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?jī)r(jià)增速（） （） （） （）（房?jī)r(jià)） （） （）基準(zhǔn)組：私有企業(yè)國(guó)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(xiàng)（） （） （） （）樣本量，注：對(duì)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(shí)，企業(yè)規(guī)模為總資產(chǎn)的對(duì)數(shù)，在被解釋

35、變量為研發(fā)投入職工時(shí)，企業(yè)規(guī)模為職工人數(shù)的對(duì)數(shù)。所有模型設(shè)定均包括式（）中的控制變量。（三）進(jìn)一步討論表和表的估計(jì)結(jié)果表明，房?jī)r(jià)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(jìn)一步檢驗(yàn)上述擠出效應(yīng)的機(jī)制。我們認(rèn)為，房?jī)r(jià)快速上漲提高了房地產(chǎn)業(yè)的投資回報(bào)率，導(dǎo)致企業(yè)研發(fā)投入的激勵(lì)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(duì)于這一機(jī)制的直接檢驗(yàn)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(guó)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(yàn)的方法?？紤]到固定資產(chǎn)投資的主

36、體主要為企業(yè)，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的宏觀數(shù)據(jù)也正是基于中國(guó)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(gè)地區(qū)的企業(yè)均因房?jī)r(jià)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(jì)總量比重將提高。從個(gè)大中城市房?jī)r(jià)增速與住宅固定資產(chǎn)投資占經(jīng)濟(jì)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(jì)總量比重為關(guān)鍵解釋變量，建立的計(jì)量模型所估計(jì)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(fù)向關(guān)系。表報(bào)告了估計(jì)結(jié)果。數(shù)據(jù)來源：中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒；。圖個(gè)大中城市房?jī)r(jià)增速與住宅固定資產(chǎn)投資占經(jīng)濟(jì)總量比重（）年第期 房?jī)r(jià)高增長(zhǎng)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(jì)系數(shù)均顯著為負(fù)，若住宅固定資產(chǎn)投資比重上升個(gè)百分點(diǎn)，則研發(fā)投入占總資產(chǎn)比重下降個(gè)百分點(diǎn)，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(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，則研發(fā)投入占總資產(chǎn)比重下降個(gè)百分點(diǎn)，相對(duì)于均值下降；人均研發(fā)投入下降元，相對(duì)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(huì)擠出企業(yè)研發(fā)投入。由于房?jī)r(jià)增速會(huì)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(jì)結(jié)果，說明房?jī)r(jià)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(shí)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?jī)r(jià)） （） （）基準(zhǔn)組：私有企業(yè)國(guó)有企業(yè)（） （）外資企業(yè)（） （）常數(shù)項(xiàng)（） （）樣本量 注：對(duì)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(shí)，企業(yè)規(guī)模為總資產(chǎn)的對(duì)數(shù)，在被解釋變量為研發(fā)投入職工時(shí)，企業(yè)規(guī)模為職工人數(shù)的對(duì)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(jìn)而配置到房地產(chǎn)部門，那么應(yīng)該觀察到這種效應(yīng)對(duì)于規(guī)模較小的企業(yè)以及流動(dòng)性

39、較差的企業(yè)更為強(qiáng)烈。因?yàn)?，?guī)模較小以及流動(dòng)性較差的企業(yè)能夠進(jìn)行的融資渠道和投資項(xiàng)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(huì)更多，這表現(xiàn)為杠桿效應(yīng)更為突出。表報(bào)告了估計(jì)結(jié)果，模型設(shè)定在式（）的基礎(chǔ)上加入了房?jī)r(jià)增速和企業(yè)規(guī)模的交叉項(xiàng)以及房?jī)r(jià)增速和流動(dòng)性的交叉項(xiàng)，其中企業(yè)規(guī)模和流動(dòng)性均為虛擬變量，企業(yè)規(guī)模和流動(dòng)性位于分位數(shù)以下，變量為，否則為。交叉項(xiàng)的估計(jì)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?jī)r(jià)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?jī)r(jià)增速提高導(dǎo)致流動(dòng)性較差企業(yè)的人均研發(fā)投入下降幅度是

40、流動(dòng)性較好企業(yè)的倍。表實(shí)證結(jié)果：企業(yè)規(guī)模、流動(dòng)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?jī)r(jià)增速（） （） （） （）房?jī)r(jià)增速×企業(yè)規(guī)模 （） （）房?jī)r(jià)增速×流動(dòng)性 （） （）（房?jī)r(jià)） （） （） （） （）基準(zhǔn)組：私有企業(yè)國(guó)有企業(yè)（） （） （） （）外資企業(yè)（） （） （） （）常數(shù)項(xiàng)（） （） （） （） 上海財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào) 年第期續(xù)表實(shí)證結(jié)果：企業(yè)規(guī)模、流動(dòng)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(duì)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(shí)，企業(yè)規(guī)模為總資產(chǎn)的對(duì)數(shù)；在被解釋變量為研發(fā)投入職工時(shí)，企業(yè)規(guī)模為職工人數(shù)的對(duì)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(dòng)性為虛擬變