房地產(chǎn)對(duì)制造業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力影響的實(shí)證分析

魏蘭葉，陳曉

（新疆大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，新疆烏魯木齊市 830046）

房地產(chǎn)對(duì)制造業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力影響的實(shí)證分析

魏蘭葉，陳曉*

（新疆大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，新疆烏魯木齊市 830046）

本文基于制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)比較優(yōu)勢(shì)、貿(mào)易競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)、生產(chǎn)競(jìng)爭(zhēng)力和產(chǎn)業(yè)環(huán)境競(jìng)爭(zhēng)力四個(gè)層面綜合分析制造業(yè)的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力，發(fā)現(xiàn)2000年以來(lái)，中國(guó)制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力緩慢提升，2014年比2000年提高了1.71倍。同時(shí)，房地產(chǎn)與制造業(yè)發(fā)展相對(duì)指標(biāo)提高會(huì)抑制制造業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的提升。實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)與制造業(yè)發(fā)展相對(duì)指標(biāo)、政府財(cái)政支出占比及上市公司市值占比是影響制造業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的主要因素。方差分解表明，中國(guó)制造業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力大約65%受來(lái)自于房地產(chǎn)與制造業(yè)發(fā)展相對(duì)指標(biāo)波動(dòng)的影響。

制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力；房地產(chǎn)；財(cái)政支出占比；上市公司市值；方差分解

一、引言

很長(zhǎng)時(shí)間以來(lái)，房地產(chǎn)業(yè)一直是我國(guó)的支柱產(chǎn)業(yè)，與建筑業(yè)、金融業(yè)、服務(wù)業(yè)、化學(xué)化工等各大產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)密切、產(chǎn)業(yè)附加值高。房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展不僅可以滿(mǎn)足人們對(duì)住房的剛性需求，同時(shí)作為不動(dòng)產(chǎn)，它還是財(cái)富權(quán)利的象征。過(guò)去10多年，我國(guó)房?jī)r(jià)整體上大幅上升。2014年以來(lái)，較過(guò)去幾年快速增長(zhǎng)，我國(guó)住宅銷(xiāo)售、投資、新開(kāi)工面積均有所下降。2015年在去庫(kù)存壓力下，房地產(chǎn)住宅新開(kāi)工面積與上年相比下降14.6%。2016年，以北京、深圳、上海為代表的大中城市房?jī)r(jià)漲幅加快，一、二線(xiàn)城市房?jī)r(jià)、地價(jià)猛增，創(chuàng)下新高，同時(shí)，制造業(yè)仍面臨著成本高、融資難、稅費(fèi)重、產(chǎn)權(quán)保護(hù)缺乏等問(wèn)題，制造業(yè)總體大而不強(qiáng)，部分行業(yè)產(chǎn)能?chē)?yán)重過(guò)剩，高端產(chǎn)品供給不足，仍處于全球價(jià)值鏈中低端，難以憑借科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新取得較大突破。當(dāng)前，發(fā)展制造業(yè)已經(jīng)成為供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的主戰(zhàn)場(chǎng)，急需提升供給的效率及質(zhì)量，全面加快供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革進(jìn)程。所以，有必要分析中國(guó)以制造業(yè)為主的實(shí)體經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力缺乏、創(chuàng)新能力不足、產(chǎn)品劣質(zhì)化、價(jià)格低價(jià)化、整體增長(zhǎng)滯脹性是否與房地產(chǎn)投資相對(duì)過(guò)熱有關(guān)？房地產(chǎn)企業(yè)的高工資、高回報(bào)率是否會(huì)推高制造業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本？

1995-2015年間，中國(guó)房地產(chǎn)及制造業(yè)的固定資產(chǎn)投資均呈現(xiàn)出逐年上升的趨勢(shì)，占全社會(huì)固定投資比重的平均值分別為20.53%、22.83%。分開(kāi)來(lái)看，房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)固定投資占全社會(huì)固定投資的比重增速穩(wěn)定，從1995年的19.25%增加至2015年的22.54%，投資額從3 852.96億元增至2015年的126 674.25億元，增加了32.88倍；期間制造業(yè)固定投資增幅較大，占全社會(huì)固定資產(chǎn)投資比重從1995年的19.12%增加至2015年的32.09%，投資額從3 827.26億元增至2015年的180 364.66億元，增加了近43.17倍。1997-2003年間房地產(chǎn)投資占比一直高于制造業(yè)，2004年以后制造業(yè)投資占比均高于房地產(chǎn)投資占比，且二者差距表現(xiàn)出增大趨勢(shì)。但從房地產(chǎn)和制造業(yè)對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)看，2004-2014年間制造業(yè)增加值占GDP比重明顯高于房地產(chǎn)業(yè)，期間制造業(yè)與房地產(chǎn)增加值與GDP的比值的平均值分別為31.44%、5.28%，可見(jiàn)，相比于房地產(chǎn)投資占比，其增加值貢獻(xiàn)率有待提升。此外，2010年之后，房地產(chǎn)本外幣實(shí)際貸款均超過(guò)制造業(yè)，2010年來(lái)新增貸款中房地產(chǎn)貸款維持在20%以上，2016年上半年房地產(chǎn)人民幣貸款新增7.53萬(wàn)億元，新增貸款投放量比2009年4萬(wàn)億刺激政策高出1 600億元人民幣。與此同時(shí)，中國(guó)整體形勢(shì)是金融過(guò)熱而實(shí)體經(jīng)濟(jì)過(guò)冷，工業(yè)增加值等指標(biāo)下探，價(jià)格指數(shù)也持續(xù)低迷。在經(jīng)濟(jì)下行的大環(huán)境下，更多人似乎把買(mǎi)房作為唯一的投資手段，實(shí)體經(jīng)濟(jì)企業(yè)保持觀望，致使部分資金被閑置，加之房地產(chǎn)高收益的吸引，致使實(shí)體經(jīng)濟(jì)“空心化”，資金大量流向一些低效領(lǐng)域，配置效率不高。因此，長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，如何處理好銀行房地產(chǎn)貸款過(guò)高，避免房地產(chǎn)泡沫，實(shí)現(xiàn)房地產(chǎn)市場(chǎng)理性發(fā)展和實(shí)體經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新轉(zhuǎn)型，提升制造業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力，已經(jīng)成為當(dāng)下急需解決的社會(huì)問(wèn)題。

二、文獻(xiàn)綜述

作為一國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)物質(zhì)生產(chǎn)部門(mén)，制造業(yè)是一切行業(yè)之母，它的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力在一定程度上反映出一個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)實(shí)力和在國(guó)際分工中的地位。因此，研究房地產(chǎn)業(yè)對(duì)制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的影響，找尋影響制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的宏觀經(jīng)濟(jì)因素，在當(dāng)下中國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展中具有極其深遠(yuǎn)的現(xiàn)實(shí)意義與社會(huì)價(jià)值。目前國(guó)際上產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的理論基礎(chǔ)可以概括為成本優(yōu)勢(shì)理論、競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)理論、制度創(chuàng)新理論和技術(shù)創(chuàng)新理論。這些理論主要從國(guó)際貿(mào)易、市場(chǎng)份額、規(guī)模經(jīng)濟(jì)、企業(yè)創(chuàng)新能力、效率水平、生產(chǎn)要素和政府政策大致七個(gè)方面來(lái)分析某一地區(qū)或國(guó)家的產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

國(guó)外針對(duì)制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的現(xiàn)有研究結(jié)果中，具有代表性的是布魯斯·W·馬里恩和金東煥研究1967-1987年美國(guó)食品制造業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力，發(fā)現(xiàn)波特“鉆石”模型中的國(guó)內(nèi)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)和競(jìng)爭(zhēng)水平對(duì)產(chǎn)業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力有積極的影響作用[1]。魯爾德·莫雷諾對(duì)1978-1990年西班牙的14個(gè)制造業(yè)的分支產(chǎn)業(yè)建立面板數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)線(xiàn)性回歸擬合模型，證明要素優(yōu)勢(shì)、企業(yè)效率等是決定制造業(yè)出口競(jìng)爭(zhēng)力的主要因素。Alazs égert和Rafa? Kierzenkowski基于擴(kuò)展的標(biāo)準(zhǔn)出口方程研究法國(guó)出口表現(xiàn)與房地產(chǎn)價(jià)格間的關(guān)系，認(rèn)為房地產(chǎn)價(jià)格變化會(huì)影響生產(chǎn)要素的分配，特別是在資本和勞動(dòng)力稀缺和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)潛力較小的情況下，所以實(shí)現(xiàn)房?jī)r(jià)持續(xù)向下調(diào)整應(yīng)該有助于縮減房地產(chǎn)市場(chǎng)規(guī)模，有助于資源的自由流動(dòng)，推動(dòng)出口活動(dòng)向前發(fā)展[3]。之后，Marina Tkalec和Maru?ka Vizek借鑒égert和Rafa? Kierzenkowski的研究方法，分析克羅地亞房地產(chǎn)發(fā)展引起資源在房地產(chǎn)和制造業(yè)部門(mén)再分配對(duì)該國(guó)出口表現(xiàn)的影響，得出供應(yīng)能力有限國(guó)家非貿(mào)易部門(mén)的繁榮擴(kuò)張會(huì)對(duì)流通部門(mén)的能力產(chǎn)生不利影響，不利于該經(jīng)濟(jì)體產(chǎn)量的提高和在國(guó)際市場(chǎng)上競(jìng)爭(zhēng)力的提升[4]。Leng Ling和Xiaorong Zhou研究發(fā)現(xiàn)，中國(guó)房地產(chǎn)上市公司的政治關(guān)聯(lián)導(dǎo)致房地產(chǎn)企業(yè)更容易獲得長(zhǎng)期融資，產(chǎn)生過(guò)度投資問(wèn)題和社會(huì)資源配置的扭曲，導(dǎo)致整個(gè)經(jīng)濟(jì)體中企業(yè)的盈利能力降低[5]。

21世紀(jì)以來(lái)，中國(guó)學(xué)者對(duì)制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力展開(kāi)了多方面的研究并取得了豐碩的成果。中國(guó)科學(xué)院研究員金碚的著作——《中國(guó)工業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力——理論、方法與實(shí)證研究》，從理論和實(shí)際兩方面深入分析了中國(guó)民族工業(yè)的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。近年來(lái)，程承坪、張旭[6]等運(yùn)用1980-2008年中國(guó)制造業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，證明短期內(nèi)工資增長(zhǎng)對(duì)中國(guó)制造業(yè)的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力有正向促進(jìn)作用，得出勞動(dòng)者工資水平的適當(dāng)提高，不僅有利于提高中國(guó)制造業(yè)的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力，還有助于縮小收入差距、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)等。王玉、徐俊斌[7]等從產(chǎn)業(yè)效率視角著手，使用省際面板數(shù)據(jù)分析中國(guó)各地區(qū)制造業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力，認(rèn)為中國(guó)各地區(qū)制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力差別很大，而且產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)能力、產(chǎn)業(yè)盈利能力和產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)能力與各地區(qū)的競(jìng)爭(zhēng)力正相關(guān)。2009年之后部分學(xué)者開(kāi)始關(guān)注中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)繁榮對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。黃靜和屠梅曾認(rèn)為，房地產(chǎn)過(guò)度繁榮會(huì)提高制造業(yè)企業(yè)成本，壓縮制造業(yè)的利潤(rùn)空間。之后，吳海民和林崇分別提出房地產(chǎn)行業(yè)高投資及高利潤(rùn)率不利于制造業(yè)創(chuàng)新升級(jí)，削弱個(gè)體的創(chuàng)業(yè)動(dòng)機(jī)。后來(lái)，吳曉瑜、王敏和李力行[8]針對(duì)房?jī)r(jià)對(duì)個(gè)體消費(fèi)及創(chuàng)業(yè)等行為的影響展開(kāi)研究，再次證實(shí)高房?jī)r(jià)可能會(huì)抑制創(chuàng)業(yè)。陳斌開(kāi)、金蕭[9]和羅知、張川川[10]等從房屋價(jià)格、房地產(chǎn)投資等角度分析房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展會(huì)影響工業(yè)企業(yè)或者制造業(yè)部門(mén)的資源配置效率，造成實(shí)體經(jīng)濟(jì)企業(yè)生產(chǎn)率下降。

本文從理論和實(shí)證兩方面展開(kāi)研究。在模型構(gòu)建中，分別建立制造業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力及房地產(chǎn)與制造業(yè)發(fā)展的綜合指標(biāo)，避免僅僅研究房?jī)r(jià)或者房地產(chǎn)投資對(duì)制造業(yè)的投資效應(yīng)或者對(duì)制造業(yè)資源配置效率的影響，同時(shí)加入多個(gè)重要的宏觀經(jīng)濟(jì)變量，分析制造業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的影響因素。而且本文的實(shí)證結(jié)果顯示：制造業(yè)與房地產(chǎn)發(fā)展相對(duì)指標(biāo)對(duì)制造業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力具有促進(jìn)作用，再次證實(shí)了房地產(chǎn)與制造業(yè)發(fā)展指標(biāo)增長(zhǎng)過(guò)快，不利于制造業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的提升。中國(guó)各地區(qū)制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力與房地產(chǎn)發(fā)展的相互作用是作者的研究方向。

三、主要指標(biāo)分析

（一）房地產(chǎn)發(fā)展和資源重新配置

資本等要素在房地產(chǎn)市場(chǎng)和制造業(yè)的流動(dòng)，最根本性的決定作用歸因于房地產(chǎn)市場(chǎng)的高利潤(rùn)。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)表明，2000-2014年房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)企業(yè)營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增加了83.83倍，由2000年的0.73億元發(fā)展到2014年的6 143億元，利潤(rùn)增長(zhǎng)率在中國(guó)各部門(mén)中居于首位。2014年、2015年房地產(chǎn)市場(chǎng)不景氣的背景下，房地產(chǎn)行業(yè)的平均銷(xiāo)售利潤(rùn)率達(dá)到 15%，與此同時(shí)，其他行業(yè)的平均凈營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率大約在 10%，這種盈利能力的提升并不是由于生產(chǎn)率水平的提高，而是歸功于房?jī)r(jià)的持續(xù)上漲①本文選用商品房平均銷(xiāo)售價(jià)格能夠比較理想衡量住宅、別墅、辦公樓等各類(lèi)房屋的價(jià)格。因?yàn)檫@幾個(gè)指標(biāo)具有強(qiáng)烈的相關(guān)性，都受到更高的土地價(jià)格的影響。事實(shí)上，土地價(jià)格上升導(dǎo)致建筑行業(yè)的盈利能力提高，因?yàn)樗麄兛梢再嵢≡絹?lái)越多成本（開(kāi)始施工之前購(gòu)買(mǎi)土地的價(jià)格）和最終價(jià)格（銷(xiāo)售時(shí)候的土地價(jià)格）之間的差額。受數(shù)據(jù)來(lái)源制約，選用工業(yè)生產(chǎn)者價(jià)格指數(shù)替代制造業(yè)生產(chǎn)者價(jià)格指數(shù)。。2011年之后制造業(yè)尤其是傳統(tǒng)制造業(yè)整體利潤(rùn)開(kāi)始下降，實(shí)際利潤(rùn)在十年間下降約80%。長(zhǎng)三角地區(qū)作為全球重要制造業(yè)基地，2015年上市公司利潤(rùn)負(fù)增長(zhǎng)的比例超過(guò)了30%。江蘇省、安徽省、浙江省、上海市的600家制造業(yè)上市公司中凈利潤(rùn)為負(fù)數(shù)的達(dá)到63家，而2016年以來(lái)房地產(chǎn)板塊主營(yíng)業(yè)務(wù)收入同比增長(zhǎng)37.52%，比2015年末上升32.3個(gè)百分點(diǎn)；板塊凈利潤(rùn)同比增長(zhǎng)7.73%，比2015年末上升13.48 個(gè)百分點(diǎn)（中財(cái)網(wǎng)）。各地“地王”涌現(xiàn)、土地成交價(jià)格不斷創(chuàng)新高，土地高成本壓力下房地產(chǎn)行業(yè)的凈利增速逐漸低于收入增速。事實(shí)上，與21世紀(jì)初在全球一些發(fā)達(dá)國(guó)家中觀察到的那樣，2000-2014年中國(guó)房?jī)r(jià)相對(duì)于制造業(yè)生產(chǎn)者價(jià)格指數(shù)呈現(xiàn)出迅速上升的趨勢(shì)，2000-2014年間該比值增加了2.4倍（見(jiàn)圖1），至2016年8月，全國(guó)100個(gè)城市的新建住宅均價(jià)實(shí)現(xiàn)連續(xù)15個(gè)月環(huán)比上漲。根據(jù)經(jīng)合組織的估計(jì)，該現(xiàn)象會(huì)導(dǎo)致房?jī)r(jià)相對(duì)于家庭收入增長(zhǎng)和制造業(yè)租金長(zhǎng)期變化趨勢(shì)出現(xiàn)嚴(yán)重偏離。2016年深圳房?jī)r(jià)收入比高達(dá)37，北京、上海該比值也均在25附近，脫離合理區(qū)間；二線(xiàn)城市房?jī)r(jià)收入比均值是9.63；2010-2014年50個(gè)大中城市的房?jī)r(jià)收入比平均值為9.75，其中一、二、三線(xiàn)城市的比值平均值分別為18.95、9.92和9.56，可見(jiàn)房地產(chǎn)市場(chǎng)的整體分化比較明顯。2000-2013年，中國(guó)城鎮(zhèn)居民住房支出占家庭總支出的13.42%。房?jī)r(jià)上漲及房地產(chǎn)盈利能力提升造成更多資本流入該行業(yè)，創(chuàng)造了一批新的就業(yè)崗位。2014年開(kāi)始，多家房地產(chǎn)企業(yè)進(jìn)駐其他行業(yè)，但大多是與保險(xiǎn)業(yè)、租賃市場(chǎng)、家居行業(yè)、金融業(yè)合作，其新建企業(yè)或者子公司均致力于開(kāi)發(fā)房地產(chǎn)市場(chǎng)新產(chǎn)品、新模式同時(shí)依靠土地抵押，與金融行業(yè)互相結(jié)合，加大了監(jiān)管層面的難度，同時(shí)吸引更多資金涌入房地產(chǎn)行業(yè)。然而，總體上可用資源（現(xiàn)有的和新的）是有限的，在全球需求低迷、國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)增速放緩的背景下，這一現(xiàn)象可能影響制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的提升，并最終可能會(huì)對(duì)制造業(yè)出口業(yè)績(jī)產(chǎn)生負(fù)面影響。本文通過(guò)房?jī)r(jià)相對(duì)于制造業(yè)的生產(chǎn)者價(jià)格的比率這一指標(biāo)，研究中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)與制造業(yè)間的資源要素流動(dòng)。

圖1 2000—2014年房?jī)r(jià)、工業(yè)生產(chǎn)者價(jià)格及其比率（2000=100）

在中國(guó)的房地產(chǎn)行業(yè)，政府的影響可以發(fā)揮決定性的作用。例如，各種房地產(chǎn)審批項(xiàng)目都需要政府的參與，頒發(fā)許可證，獲得開(kāi)發(fā)權(quán)限，同時(shí)城市土地國(guó)有性質(zhì)決定了政府可以嚴(yán)格控制土地供應(yīng)。中國(guó)房地產(chǎn)的發(fā)展依賴(lài)于外部融資，并且主要是以銀行貸款的形式，房地產(chǎn)公司通過(guò)從銀行取得大量貸款抑制了制造業(yè)的投資活動(dòng)，而且制造業(yè)尤其是國(guó)有企業(yè)在房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)高利潤(rùn)的吸引下，以較低的成本獲取信貸資金用于房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)活動(dòng)。中國(guó)大多數(shù)主要的銀行都與政府有著密切的聯(lián)系，國(guó)有企業(yè)憑借與政府建立的良好關(guān)系更容易獲得一些寶貴的資源如土地、資本和許可證，導(dǎo)致社會(huì)資源配置的扭曲。2000-2014年，中國(guó)制造業(yè)和房地產(chǎn)行業(yè)的實(shí)際投資額分別增加了45.50、20.61倍，平均增速分別為28.26%、22.27%，2015年投資額分別是180.36億元、126.67億元；從房地產(chǎn)和制造業(yè)對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)來(lái)看，2000-2014年，制造業(yè)的平均產(chǎn)值是房地產(chǎn)業(yè)的7.93倍，其投資完成額僅是制造業(yè)的1.15倍。從外商投資分布看，2000-2014年制造業(yè)FDI、房地產(chǎn)FDI總額均表現(xiàn)遞增的上漲趨勢(shì)，但從占實(shí)際外商投資的比重可知，制造業(yè)占比從2000年的63.48%降至2014年的31.32%。相反，房地產(chǎn)投資占比從2000年的11.44%增加至2014年的 22.96%，相比制造業(yè)，近年來(lái)發(fā)展勢(shì)頭較好的房地產(chǎn)贏得了越來(lái)越多外商投資者的偏好（見(jiàn)圖2）。2000年以來(lái)房地產(chǎn)行業(yè)土地購(gòu)置費(fèi)用占GDP的比重平均為2.29%，占住宅房地產(chǎn)投資的比重將近20%，單看2013年和2014年，房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)企業(yè)的土地購(gòu)置費(fèi)用占GDP的比重分別為2.3%、2.8%，2004-2015年房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)貸款余額增加了6.92倍；2015年，制造業(yè)貸款余額是房地產(chǎn)行業(yè)的2.61倍。2005-2015年，制造業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)的不良貸款率分別是4.52%、2.79%，制造業(yè)的不良貸款額大約是房地產(chǎn)業(yè)的5.9倍，基于風(fēng)險(xiǎn)偏好，銀行更愿意對(duì)房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)商開(kāi)放資金渠道，更多的資金流入房地產(chǎn)行業(yè)。從2000年開(kāi)始，制造業(yè)對(duì)中國(guó)稅收收入的貢獻(xiàn)率一直在50%以上，2014年、2015年制造業(yè)的稅收貢獻(xiàn)度有所下降，但占比仍分別達(dá)到54.52%、54.35%。國(guó)際財(cái)經(jīng)報(bào)告指出，中國(guó)制造業(yè)的土地成本、銀行借貸成本大約分別是美國(guó)的9倍和2.4倍。2014年以來(lái)，中國(guó)制造業(yè)PMI一直處于50的榮枯分水線(xiàn)附近，從2013年開(kāi)始低于全球平均水平。可見(jiàn)，在各項(xiàng)成本壓力及國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)環(huán)境不景氣的背景下，中國(guó)制造業(yè)的發(fā)展環(huán)境不容樂(lè)觀。

圖2 2000-2014年房地產(chǎn)與制造業(yè)行業(yè)的投資情況

（二）成本及研發(fā)支出

采用單位勞動(dòng)成本指標(biāo)可以清楚地反映單位時(shí)間勞動(dòng)成本下降以及勞動(dòng)生產(chǎn)率提高對(duì)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的貢獻(xiàn)[11]。借鑒陳超、姚利民的方法，選用工資水平衡量勞動(dòng)力成本，單位勞動(dòng)成本公式為：

其中，ULC是單位勞動(dòng)成本，i是不同行業(yè)，wage是行業(yè)平均工資，MAD是各行業(yè)增加值，L是就業(yè)人數(shù)。單位勞動(dòng)成本顯著降低可能大幅度提升制造業(yè)的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力，隨著中國(guó)各行業(yè)工資調(diào)整和市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，旨在打破價(jià)值鏈，讓更多的非熟練勞動(dòng)力參與產(chǎn)品生產(chǎn)線(xiàn)，結(jié)果就是中國(guó)工人基本是工序作業(yè)，而美國(guó)工人是流程作業(yè)。自2005年以來(lái)，十年間中國(guó)的勞動(dòng)力成本上升了5倍，與1995年相比增長(zhǎng)了近15倍，使得制造業(yè)與發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體之間的成本套利下降，一些發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的企業(yè)開(kāi)始將生產(chǎn)轉(zhuǎn)移到成本較低的國(guó)家或本國(guó)。2000年以來(lái)，制造業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)的單位勞動(dòng)成本均先下降后上升，整體呈現(xiàn)上漲的趨勢(shì)，尤其是2004年之后兩行業(yè)的單位勞動(dòng)成本均上升較快，并且制造業(yè)成本相對(duì)更高。房地產(chǎn)行業(yè)人均平均工資一直高于制造業(yè)，間接反映出制造業(yè)吸引高素質(zhì)員工的能力不足，充分暴露出中國(guó)以投資帶動(dòng)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，造成行業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率水平不高，以勞動(dòng)密集型為主的發(fā)展方式已不能適應(yīng)激烈的全球競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境（見(jiàn)圖3）。2010年以來(lái)中國(guó)人口老齡化加速，

同時(shí)伴隨劉易斯拐點(diǎn)到來(lái)，人口紅利消失，高房?jī)r(jià)引發(fā)居民生活成本日益上漲，進(jìn)一步推動(dòng)包括制造業(yè)在內(nèi)的各行業(yè)工資提升，推動(dòng)最低工資標(biāo)準(zhǔn)不斷提升，社保上限和下限調(diào)高，無(wú)論是中國(guó)沿海、內(nèi)地制造業(yè)還是房地產(chǎn)建筑業(yè)都出現(xiàn)了嚴(yán)重的“用工荒”現(xiàn)象。而房地產(chǎn)企業(yè)工資相對(duì)較高，加劇了制造業(yè)的勞動(dòng)力流出。制造業(yè)離岸外包戰(zhàn)略通過(guò)一個(gè)較低的對(duì)中間投入成本提高了企業(yè)的利潤(rùn)率，但事實(shí)上，中國(guó)制造業(yè)在國(guó)際產(chǎn)業(yè)分工體系中仍然處于中低端，距離實(shí)現(xiàn)信息技術(shù)服務(wù)和打造產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)新優(yōu)勢(shì)的時(shí)機(jī)尚未成熟。在近幾年匯率升值的背景下，即使制造業(yè)出口利潤(rùn)率保持穩(wěn)定，出口商仍然不得不削減他們的利潤(rùn)率來(lái)抵消單位勞動(dòng)成本上升的壓力，同時(shí)保持價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)力。

特別是，2000-2015年間中國(guó)不同規(guī)模制造業(yè)、房地產(chǎn)行業(yè)的投資率一直在穩(wěn)步上升，分別增加了7.92、2.07倍，2011年之后制造業(yè)投資率均超過(guò)50%，2015年迅速提升至78.77%。與制造業(yè)相比，房地產(chǎn)投資率具有絕對(duì)主導(dǎo)地位，2000-2015年投資率平均為231.11%，從2013年開(kāi)始投資率均超過(guò)300%。但高投資率并不表示制造業(yè)、房地產(chǎn)的創(chuàng)新投入大，最近的實(shí)證研究表明，傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新赤字，作為衡量研發(fā)水平標(biāo)準(zhǔn)的研發(fā)支出占GDP的百分比過(guò)低，一直是阻礙中國(guó)制造業(yè)對(duì)外貿(mào)易表現(xiàn)的關(guān)鍵因素。盡管21世紀(jì)以來(lái)，中國(guó)研發(fā)投入總量迅速提升，在高成本、出口利潤(rùn)下降的壓力下，制造業(yè)創(chuàng)新支出明顯不足，研發(fā)設(shè)計(jì)資金投入甚至不到總產(chǎn)值的1%，全球排名在10名之后。2000-2014年，大中型工業(yè)企業(yè)平均R&D支出占產(chǎn)品銷(xiāo)售收入比值為0.89%，而發(fā)達(dá)國(guó)家該比值處于5%-15%，甚至占到30%。總之，中國(guó)制造業(yè)部門(mén)的發(fā)展不僅來(lái)自于價(jià)格和成本競(jìng)爭(zhēng)力方面的壓力，而且一般性活動(dòng)尤其是研發(fā)投資支出不足，導(dǎo)致更大強(qiáng)度的供給過(guò)度和國(guó)際非價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)力不足。在產(chǎn)能過(guò)剩、技術(shù)核心競(jìng)爭(zhēng)力不足、用工成本高等一系列問(wèn)題的推動(dòng)下，中國(guó)家用電器、鋼筋水泥、紡織服裝等出口導(dǎo)向型行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)壓力大，各行業(yè)之間對(duì)消費(fèi)市場(chǎng)、原材料、生產(chǎn)要素的爭(zhēng)奪激烈，并形成了價(jià)格戰(zhàn)、規(guī)模經(jīng)濟(jì)、依靠政策傾斜為主的不良的競(jìng)爭(zhēng)格局。盡管中國(guó)各行業(yè)的創(chuàng)新投入在不斷增加，但到目前為止，尚未充分形成利用創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)快速發(fā)展的理念框架和條件。在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下，中國(guó)不僅要應(yīng)對(duì)制造業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)單位勞動(dòng)力成本上漲的負(fù)面沖擊，大量產(chǎn)品供過(guò)于求面臨價(jià)格戰(zhàn)，但加大科研投入力度推行智能制造業(yè)、“互聯(lián)網(wǎng)+”模式，在經(jīng)濟(jì)下行的壓力下，就要求處理好短期內(nèi)產(chǎn)生替代效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移效應(yīng)，可見(jiàn)達(dá)到調(diào)整就業(yè)市場(chǎng)的社會(huì)目標(biāo)仍面臨不小的挑戰(zhàn)。

圖3 2000-2014年房地產(chǎn)和制造業(yè)的勞動(dòng)力成本情況

四、理論分析

房地產(chǎn)發(fā)展如何影響中國(guó)的制造業(yè)？房地產(chǎn)主要從投資、抵押貸款、銀行貸款、勞動(dòng)力成本、土地要素成本、對(duì)制造業(yè)產(chǎn)品的需求、財(cái)富效應(yīng)、企業(yè)投資套利等方面影響制造業(yè)的投資利潤(rùn)、生產(chǎn)成本、融資約束進(jìn)而改變制造業(yè)企業(yè)家的資金流動(dòng)、勞動(dòng)力需求、人力資源配置、創(chuàng)新升級(jí)等經(jīng)濟(jì)行為。關(guān)于房地產(chǎn)與制造業(yè)之間關(guān)系的現(xiàn)有研究成果主要集中在三個(gè)方面。

1．房地產(chǎn)利潤(rùn)增加→勞動(dòng)力成本和人力資源配置→制造業(yè)利潤(rùn)→改變企業(yè)家行為→制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力

首先，房地產(chǎn)的利潤(rùn)增加可能提高房地產(chǎn)企業(yè)的平均工資從而影響制造業(yè)的用工成本。其次，房地產(chǎn)的高工資吸引更多的工人流入房地產(chǎn)行業(yè)，同時(shí)，制造業(yè)企業(yè)需要提供更高的工資以留住現(xiàn)有的人力資本。然后，房地產(chǎn)企業(yè)的發(fā)展對(duì)制造業(yè)有產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移效應(yīng)，促使制造業(yè)企業(yè)將生產(chǎn)基地轉(zhuǎn)向郊區(qū)、周邊城市甚至是海外國(guó)家。此外，高房?jī)r(jià)加快了居民的房地產(chǎn)投機(jī)活動(dòng)，而且提高了外來(lái)打工人員的租房成本，不利于人力資本的流動(dòng)，降低中國(guó)制造業(yè)產(chǎn)品出口優(yōu)勢(shì)[13]，不利于制造業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的提高。

2．房?jī)r(jià)→影響制造業(yè)投資→改變企業(yè)家行為→制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力

一方面，房地產(chǎn)價(jià)格上漲，帶動(dòng)上下游多個(gè)關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)加快發(fā)展，促進(jìn)傳統(tǒng)制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)升級(jí)、優(yōu)化轉(zhuǎn)型，帶動(dòng)制造業(yè)的垂直分工，提高制造業(yè)的整體效率和競(jìng)爭(zhēng)力；由于托賓Q理論②Tobin’s Q值表示企業(yè)的市場(chǎng)價(jià)值與資本重置成本的比值。該比值高時(shí)，公司市場(chǎng)價(jià)值高，導(dǎo)致投資需求增加；反之降低企業(yè)的投資需求。降低了制造業(yè)企業(yè)的融資成本，導(dǎo)致制造業(yè)投資增大，產(chǎn)品創(chuàng)新研發(fā)投入增多，提升了制造業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。另一方面，房地產(chǎn)價(jià)格的非理性增高，吸引更多的銀行貸款流入房地產(chǎn)行業(yè)，加大了制造業(yè)的融資約束；而且考慮企業(yè)家賺錢(qián)利潤(rùn)的本質(zhì)和他們的冒險(xiǎn)精神以及投機(jī)心理，一部分制造業(yè)市場(chǎng)主體，可能轉(zhuǎn)而進(jìn)入房地產(chǎn)行業(yè)，制造業(yè)投資下降，企業(yè)再生產(chǎn)投資和創(chuàng)新研發(fā)投入不足，最終造成制造業(yè)缺乏創(chuàng)新、產(chǎn)品質(zhì)量低，在國(guó)際市場(chǎng)缺乏競(jìng)爭(zhēng)力。

3．房地產(chǎn)市場(chǎng)波動(dòng)→影響消費(fèi)支出→制造業(yè)利潤(rùn)→改變企業(yè)家行為→制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力

房地產(chǎn)市場(chǎng)繁榮發(fā)展，根據(jù)持久性收入假說(shuō)，居民財(cái)富增加，居民信用約束降低，資產(chǎn)抵押價(jià)值上升，可以獲得更多的銀行貸款，對(duì)制造業(yè)產(chǎn)品的需求增加，進(jìn)而刺激私人消費(fèi)支出增加，加快制造業(yè)投資和創(chuàng)新發(fā)展，有助于制造業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的提高。但是，如果房?jī)r(jià)過(guò)高，房地產(chǎn)庫(kù)存量大，不利于經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展；同時(shí)居民的住房支出過(guò)高，抑制了對(duì)其他產(chǎn)品的需求，制造業(yè)發(fā)展受限，整體競(jìng)爭(zhēng)力下降；還有，房地產(chǎn)的過(guò)度繁榮加劇房地產(chǎn)泡沫，通貨膨脹預(yù)期增加，加速經(jīng)濟(jì)的通貨膨脹，最終引發(fā)隨后的經(jīng)濟(jì)崩潰[14]，影響企業(yè)投資、生產(chǎn)等經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，造成制造業(yè)發(fā)展受阻，喪失國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。

五、方法和數(shù)據(jù)

（一）建立模型

為減少不同指標(biāo)衡量帶來(lái)的差異和缺陷，例如對(duì)于大國(guó)而言，國(guó)際市場(chǎng)占有率一般都較高，這可能僅僅是由于規(guī)模經(jīng)濟(jì)造成的。本文借鑒金碚、李剛、陳志[15]的做法，同時(shí)加入制造業(yè)外商直接投資占GDP比重、R&D人力強(qiáng)度、R&D支出強(qiáng)度、制造業(yè)產(chǎn)品銷(xiāo)售率來(lái)全面分析中國(guó)制造業(yè)的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力；同樣從投資渠道、人力資源、消費(fèi)渠道三個(gè)方面共計(jì)6個(gè)指標(biāo)分析房地產(chǎn)與制造業(yè)發(fā)展相對(duì)指標(biāo)。制造業(yè)生產(chǎn)者價(jià)格指數(shù)是29個(gè)制造業(yè)行業(yè)的PPI指數(shù)以各行業(yè)產(chǎn)值占制造業(yè)總產(chǎn)值的比重為權(quán)重得出的加權(quán)平均值，其中2012-2014年各行業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù)缺失，采用工業(yè)生產(chǎn)者出廠價(jià)格指數(shù)代替。各指標(biāo)的權(quán)重如表1所示。

表1 制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)體系

本文使用時(shí)間序列數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)都是以2000年為基年，2000年MIC、REE變量的綜合指數(shù)均為100。為了消除序列的異方差，分別對(duì)原序列MIC、REE取對(duì)數(shù)，記作lnMIC、lnREE。考慮到數(shù)據(jù)的可得性和研究目的，加入一組宏觀經(jīng)濟(jì)層面的控制變量 Z，包括政府支出占 GDP比值（expenditure），出口總額/GDP（trade），貸款余額占GDP的比重（finance），電力、交通通信產(chǎn)值占GDP比重（operation）和上市公司股票市值/GDP（stock），用以控制中國(guó)的財(cái)政狀況、貿(mào)易水平、金融發(fā)展水平及產(chǎn)品市場(chǎng)運(yùn)行等狀況，各相關(guān)控制變量也均以2000年為基年。建立模型如下：

（二）其他相關(guān)指標(biāo)說(shuō)明

指標(biāo)計(jì)算同樣采用金碚[16]提出的兩種方法，其中出口增長(zhǎng)率優(yōu)勢(shì)指數(shù)、貿(mào)易競(jìng)爭(zhēng)指數(shù)、制造業(yè)產(chǎn)品銷(xiāo)售率、房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)企業(yè)營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增速按照公式（1），其他指數(shù)由公式（2）計(jì)算得出。

當(dāng)期A指標(biāo)指數(shù)=（當(dāng)期A指標(biāo)指數(shù)值-2000年A指標(biāo)值）+100 （1）

當(dāng)期B指標(biāo)指數(shù)=（當(dāng)期B指標(biāo)指數(shù)值/2000年A指標(biāo)值）×100 （2）

本文根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的制造業(yè)29個(gè)行業(yè)，即第二產(chǎn)業(yè)中除去電力、煤氣及其生產(chǎn)和供應(yīng)、采礦業(yè)、石油等資源性行業(yè)，來(lái)計(jì)算選取的相關(guān)變量。制造業(yè)就業(yè)人數(shù)、大中型制造業(yè)新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入均來(lái)自《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》（1999-2014年），大中型制造業(yè)新產(chǎn)品產(chǎn)值數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》（2000-2015年），金融機(jī)構(gòu)貸款余額數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)人民銀行，國(guó)家財(cái)政收入數(shù)據(jù)來(lái)自財(cái)政部，其他相關(guān)數(shù)據(jù)是由Wind資訊和《中華人民共和國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局》數(shù)據(jù)整理得出。

六、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）實(shí)證分析

1．?dāng)?shù)據(jù)檢驗(yàn)

為了保證時(shí)間序列數(shù)據(jù)的可靠性，需要對(duì)數(shù)據(jù)做平穩(wěn)性檢驗(yàn)，本文采用ADF檢驗(yàn)方法。首先在Stata13.1軟件中分別對(duì)上式中的各個(gè)時(shí)間序列變量做平穩(wěn)性檢驗(yàn)。表2中所示為各變量的單位根檢驗(yàn)結(jié)果，由表可知各指標(biāo)變量為非平穩(wěn)時(shí)間序列，經(jīng)一階差分后各變量的ADF值小于10%顯著性水平下的臨界值，故拒絕存在單位根的假設(shè)，認(rèn)為時(shí)間序列變量一階單整。當(dāng)各變量是平穩(wěn)變量時(shí)，要對(duì)各回歸方程的殘差做ADF檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果在1%的顯著性水平下均平穩(wěn)④由于下文主要針對(duì)模型（2）的回歸結(jié)果展開(kāi)分析，沒(méi)有具體列出其他回歸方程殘差的ADF檢驗(yàn)結(jié)果。。表3是主要回歸結(jié)果，說(shuō)明制造業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力與各自變量存在協(xié)整關(guān)系。

表2 ADF檢驗(yàn)結(jié)果

（續(xù)表2）

表3 模型回歸結(jié)果

根據(jù)回歸結(jié)果，綜合來(lái)看，方程（2）和（6）擬合度很高，回歸結(jié)果最好，各回歸方程的結(jié)果均表明房地產(chǎn)與制造業(yè)發(fā)展相對(duì)指標(biāo)（或者制造業(yè)與房地產(chǎn)發(fā)展相對(duì)指標(biāo)）、政府支出占GDP的比重、上市公司市值占GDP的比重是影響制造業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的主要因素，最重要的一點(diǎn)是房地產(chǎn)與制造業(yè)發(fā)展相對(duì)指標(biāo)前面系數(shù)為負(fù)，而制造業(yè)與房地產(chǎn)發(fā)展相對(duì)指標(biāo)前面系數(shù)為正，均表明房地產(chǎn)發(fā)展過(guò)熱不利于制造業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的提升。具體分析得：REE綜合指標(biāo)增加1%，制造業(yè)的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力大約下降0.7%-0.8%；政府財(cái)政支出占GDP比重增加1%，制造業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力大約提升0.3%-0.5%，盡管差異較大，但系數(shù)符號(hào)均一致，且回歸結(jié)果十分顯著；上市公司市值占GDP的比重增加1%，也有助于制造業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的提升，彈性系數(shù)為0.2%-0.4%之間。

2．Granger因果檢驗(yàn)

采用格蘭杰因果檢驗(yàn)方法，有助于判斷變量之間因果關(guān)系，進(jìn)而肯定模型構(gòu)建中各變量之間的經(jīng)濟(jì)學(xué)意義。該方法是由Granger最早提出的經(jīng)濟(jì)學(xué)中一個(gè)十分重要的檢驗(yàn)方法。格蘭杰結(jié)果證明，經(jīng)過(guò)平穩(wěn)化處理的序列之間，如果存在協(xié)整關(guān)系，它們之間至少在一個(gè)方向上存在因果關(guān)系[17]。根據(jù)表4的Granger檢驗(yàn)結(jié)果，在滯后兩階的情況下，知lnMIC不是lnREE、lnstock格蘭杰原因的概率為0.05，在5%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，可以認(rèn)為lnMIC是lnREE、lnstock的格蘭杰原因。在滯后一階的條件下，在10%的顯著性水平下，lnexpenditure與lnMIC互為格蘭杰原因。

表4 格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

（二）脈沖響應(yīng)與方差分解

1．構(gòu)建VAR模型

在上述變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)、格蘭杰因果分析的基礎(chǔ)上，本文基于FPE（最終的預(yù)測(cè)誤差）、AIC準(zhǔn)則、LR（似然比）統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)、SC信息準(zhǔn)則來(lái)確定最優(yōu)的滯后長(zhǎng)度。根據(jù)擬合優(yōu)度、異方差性等最終確定滯后期是2。采用VAR模型的一般形式：

要使得VAR模型有意義，可以進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解分析，首先要保證該模型是平穩(wěn)的。圖4是運(yùn)用Eviews 7.2軟件得出的滯后區(qū)間為12的VAR模型平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果，模型中全部根的倒數(shù)的模小于1，即全部根的倒數(shù)值在單位圓中，VAR模型穩(wěn)定。

圖4 VAR模型的平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

2．脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)是用來(lái)分析某個(gè)變量在受到?jīng)_擊時(shí)作出的響應(yīng)，可得出系統(tǒng)受到?jīng)_擊之后作出響應(yīng)的符號(hào)、調(diào)整時(shí)滯期、恢復(fù)穩(wěn)定的過(guò)程等多方面信息。最常用的方法是Sims提出的Cholesk分解法。所以基于VAR模型給變量lnMIC、lnREE、lnstock和lnexpenditure施加一個(gè)正標(biāo)準(zhǔn)差新息（隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)）沖擊，能得出 lnMIC的脈沖響應(yīng)路徑，橫軸追溯期數(shù)為 10，縱坐標(biāo)反映MIC對(duì)各變量的響應(yīng)度，虛線(xiàn)是兩倍標(biāo)準(zhǔn)差的置信帶，結(jié)果如圖5所示。當(dāng)期lnREE受到外部沖擊后，lnMIC第一期受到波動(dòng)明顯下降，此后緩慢上升，在第四期由負(fù)轉(zhuǎn)為正維持較小的波動(dòng)，第八期之后趨向收斂，表明隨著房地產(chǎn)發(fā)展水平的相對(duì)提高對(duì)在前期削弱制造業(yè)的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力；當(dāng)期lnstock受到外部沖擊后，lnMIC第一期受到正面影響，在第二期達(dá)到最大值0.017，從第五期開(kāi)始轉(zhuǎn)為負(fù)值，從第九期開(kāi)始趨于收斂，表明整體上，上市公司市值增加有助于制造業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的提升；當(dāng)期lnexpenditure受到外部沖擊后，lnMIC第一期受到正面影響，在第二期影響開(kāi)始變負(fù)，在第四期達(dá)到最低點(diǎn)-0.012，從第七期開(kāi)始表現(xiàn)為正值并趨于收斂；lnMIC對(duì)自身的標(biāo)準(zhǔn)差擾動(dòng)會(huì)產(chǎn)生正面促進(jìn)效應(yīng)，并且在第一期就能表現(xiàn)出來(lái)，但后期有所下降，第九期之后開(kāi)始趨向收斂。

圖5 脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

3．方差分解

方差分解是當(dāng)系統(tǒng)某個(gè)變量受到一單位沖擊后，通過(guò)變量的預(yù)測(cè)誤差方差百分比來(lái)反映向量之間交互作用的程度，也就是通過(guò)每個(gè)結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)度來(lái)評(píng)價(jià)不同沖擊的重要性[18]。本文借助方差分解法對(duì)制造業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的不同預(yù)測(cè)期限誤差的方差進(jìn)行分解，從而進(jìn)一步確定各變量隨機(jī)擾動(dòng)對(duì) MIC的解釋成分，即把制造業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的預(yù)測(cè)誤差方差分解為MIC、REE、expenditure和stock產(chǎn)生的隨機(jī)擾動(dòng)的貢獻(xiàn)率。由表5可知，中國(guó)制造業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的波動(dòng)在第1期受自身波動(dòng)和房地產(chǎn)與制造業(yè)相對(duì)指標(biāo)沖擊的影響分別為14.14和85.86，第2期開(kāi)始受自身影響增加，同時(shí)受到上市公司市值和政府財(cái)政支出的影響，然后在第7期之后受到各方面的影響都比較穩(wěn)定，分別維持在25、65、7.5和2.5附近，但房地產(chǎn)與制造業(yè)的相對(duì)指標(biāo)的影響仍然占據(jù)主要地位。

表5 OLP的方差分解表

七、結(jié)論與建議

本文綜合分析2000-2014年中國(guó)制造業(yè)的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力，發(fā)現(xiàn)如下：①該時(shí)期內(nèi)，中國(guó)制造業(yè)水平提高了1.71倍，在2011年達(dá)到最大值，上升了1.76倍；房地產(chǎn)與制造業(yè)發(fā)展相對(duì)指標(biāo)表現(xiàn)出更強(qiáng)的上升趨勢(shì)，2000-2014年上升了1.75倍。②制造業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力與房地產(chǎn)與制造業(yè)發(fā)展相對(duì)指標(biāo)及上市公司市值、政府財(cái)政支出的格蘭杰因果分析，表明制造業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的提升，是這三個(gè)變量的格蘭杰原因；脈沖響應(yīng)分析證實(shí)了變量房地產(chǎn)與制造業(yè)發(fā)展相對(duì)指標(biāo)受到外部沖擊后對(duì)制造業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力具有負(fù)面影響，而上市公司市值、政府財(cái)政支出與制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力之間存在正面效應(yīng)，三個(gè)變量的影響彈性系數(shù)分別為-0.7%-0.8%、0.3%-0.5%以及 0.2%-0.4%之間。③關(guān)于制造業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力和房地產(chǎn)與制造業(yè)發(fā)展相對(duì)指標(biāo)的實(shí)證分析結(jié)果，證明了房地產(chǎn)的表現(xiàn)相對(duì)較高不利于制造業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的提升，前者可以解釋約 65%制造業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的變化。該結(jié)果對(duì)于進(jìn)一步確定影響制造業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的因素具有十分重要的意義，同時(shí)對(duì)當(dāng)前中國(guó)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、提高實(shí)體經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力有著非常重要的啟示性。

（1）在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)形勢(shì)下，中央政府、地方政府要處理好它們之間的關(guān)系，轉(zhuǎn)變當(dāng)前經(jīng)濟(jì)界談投資就是指房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)、談資產(chǎn)價(jià)格就是房地產(chǎn)價(jià)格的扭曲局面，形成經(jīng)濟(jì)全面提升、互動(dòng)發(fā)展的良好局面，維護(hù)中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的根基。同時(shí)，中國(guó)迫切需要采取合理、恰當(dāng)?shù)恼叽胧┖褪侄危龑?dǎo)房地產(chǎn)業(yè)的正確發(fā)展，積極落實(shí)增值稅以及減輕實(shí)體經(jīng)濟(jì)運(yùn)行成本的政策措施，對(duì)制造業(yè)企業(yè)工人實(shí)行工資補(bǔ)貼等等。需要從長(zhǎng)遠(yuǎn)角度出發(fā)，來(lái)真正實(shí)現(xiàn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新、實(shí)力增強(qiáng)的改革目標(biāo)。

（2）由于本文關(guān)于中國(guó)制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力綜合指數(shù)的測(cè)度中很多因素與制造業(yè)出口關(guān)系密切，因此，這15年間中國(guó)制造業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的提升在很大程度上依賴(lài)于中國(guó)的出口優(yōu)勢(shì)和人均資本，如2015年中國(guó)制造業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)為171.007，其中制造業(yè)產(chǎn)品銷(xiāo)售率的貢獻(xiàn)僅為14.017，遠(yuǎn)低于平均值，2000-2014年該值的平均指數(shù)也僅僅為83.205，尤其從 2012年開(kāi)始下滑嚴(yán)重。這又提出了當(dāng)前中國(guó)產(chǎn)品出口競(jìng)爭(zhēng)力下滑的背景下，如何保住中國(guó)的出口優(yōu)勢(shì)；如何提高中國(guó)核心科技競(jìng)爭(zhēng)力，發(fā)揮R&D人力強(qiáng)度、R&D支出強(qiáng)度對(duì)制造業(yè)發(fā)展的帶動(dòng)作用。滿(mǎn)足制造業(yè)發(fā)展對(duì)人力資本和物質(zhì)資本的需要，促進(jìn)制造業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力綜合提高，以此推動(dòng)中國(guó)綜合實(shí)力提升、經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步增長(zhǎng)。

（3）借助“一帶一路”經(jīng)貿(mào)戰(zhàn)略，加大中國(guó)出口產(chǎn)品的出口附加值，加快與發(fā)達(dá)國(guó)家和制造業(yè)發(fā)展成熟國(guó)家間的國(guó)際技術(shù)交流與合作。加大對(duì)科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的基金支持，提升中國(guó)在核心技術(shù)領(lǐng)域的國(guó)際排名。科技研發(fā)投入必須與企業(yè)發(fā)展、運(yùn)行實(shí)現(xiàn)良好結(jié)合，發(fā)揮對(duì)產(chǎn)業(yè)科技知識(shí)競(jìng)爭(zhēng)力提高的貢獻(xiàn)。真正實(shí)現(xiàn)制造業(yè)的創(chuàng)新升級(jí)、完善制造業(yè)的科技研發(fā)、增加制造業(yè)出口附加值，優(yōu)化對(duì)外貿(mào)易依存度，滿(mǎn)足國(guó)內(nèi)外的消費(fèi)需求，發(fā)展成為真正的制造業(yè)強(qiáng)國(guó)。同時(shí)，中國(guó)應(yīng)在保持制造業(yè)投資不減少的前提下，加大對(duì)制造業(yè)創(chuàng)新項(xiàng)目投資，落實(shí)相關(guān)發(fā)展政策，確保東中西地區(qū)產(chǎn)業(yè)順利轉(zhuǎn)移和有序承接，開(kāi)展區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)合作，降低中小企業(yè)融資約束，滿(mǎn)足資本密集型制造業(yè)對(duì)人均資本的需求。

（4）最重要的是，政府必須防止出現(xiàn)資產(chǎn)泡沫，處理好地方政府、房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)商、購(gòu)房者、銀行、制造業(yè)、消費(fèi)者六方的核心利益。政府財(cái)政支出應(yīng)更多的基于再生產(chǎn)的角度加大對(duì)工業(yè)部門(mén)的基金支出、商貿(mào)部門(mén)基金支出等，為制造業(yè)企業(yè)家輸入信心支持，扶持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展，引導(dǎo)資金流向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)。把民營(yíng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展重心轉(zhuǎn)向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)，帶動(dòng)更多工業(yè)企業(yè)上市公司市值穩(wěn)步增加，改變當(dāng)前制造業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力弱，國(guó)內(nèi)金融投資過(guò)熱、實(shí)體經(jīng)濟(jì)過(guò)冷的局面。避免經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整周期后延的現(xiàn)象，激發(fā)民間投資信心，預(yù)防類(lèi)似于日本1985-1990年房?jī)r(jià)瘋漲引發(fā)資產(chǎn)泡沫危機(jī)問(wèn)題的發(fā)生，吸取發(fā)達(dá)國(guó)家的歷史經(jīng)驗(yàn)，確保實(shí)體經(jīng)濟(jì)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的地位。

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The empirical analysis of the Eeal Estate to Manufacturing Industry’s International Competitiveness

WEI Lan-ye CHEN Xiao
（School of economics and management, Xinjiang University, Urumqi 830046）

This paper from the competition of manufacturing trade comparative advantage, competitive advantage, the production competitiveness and environmental competitiveness four aspects to comprehensive analysis the manufacturing industry’s international competitiveness, found that since 2000,manufacturing competitiveness in 2014 of China increased 1.71 times compared with 2000. At the same time, the improve of the relative index of real estate’s development compares to manufacturing industry can inhibiting the manufacturing industry’s competitiveness. Through empirical analysis find that the relative index of real estate and manufacturing industry development , government fiscal expenditure ratio and the market value of listed companies accounted for the main factors affecting the international competitiveness of the manufacturing industry. Further research by the variance decomposition shows that , the international competitiveness of the manufacturing industry about 65% have come from that the relative index’s fluctuations of real estate and manufacturing industry development.

Manufacturing Competitiveness;The Real Estate; Variance Decomposition

F270

A

2095-7572（2017）01-0045-14

〔執(zhí)行編輯：秦光遠(yuǎn)〕

2016-06-07

新疆維吾爾自治區(qū)國(guó)際科技合作計(jì)劃項(xiàng)目（20156018）；新疆大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院絲路獎(jiǎng)學(xué)金項(xiàng)目基金的資助。

魏蘭葉（1991-），女，山西運(yùn)城，新疆大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院碩士研究生，研究方向：西方經(jīng)濟(jì)學(xué)。陳曉（1970-），女，博士，陜西臨潼，新疆大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院教授，研究方向：人口、資源與環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)。