房價上漲對制造業企業融資約束的影響
——基于我國上市公司數據的實證研究

■羅孝玲，別 奧，祝平衡

本文基于中國35個大中城市制造業上市公司數據，利用現金-現金流敏感性模型考察了房價上漲對制造業企業融資約束的影響。研究發現，房價上漲對企業融資約束的影響存在兩種不同機制，即房價上漲會減緩大型企業的融資約束，但卻會導致中小企業融資難度增加。為解決制造業企業融資困境，支持實體經濟的發展，本文建議應將房價維持在合理區間，防止房價過快上漲與懸崖式下跌，同時擴寬制造業企業尤其是中小企業的融資渠道。

一、引言

改革開放以來，以制造業為主體的工業一直是中國經濟可持續發展的基石。然而近幾年來，中國制造業的增速已呈下行趨勢，整體行業“融資貴、融資難”的問題日益凸顯。數據顯示，我國制造業的貸款占金融機構信貸的比重從2006年的25%下降到2016年的16.2%，10年間下降了近9個百分點。盡管政府采用多種政策來支持實體經濟發展，如擴張信貸、政策干預商業銀行的市場行為等，但實體經濟尤其是中小企業的融資約束問題一直未得到根本解決。另一方面，中國背景下房地產價格的持續走高及房地產投資的過度擴張一直被認為是影響中國經濟發展的重要因素。近幾年，在房地產市場“去庫存”的政策導向下，各地對房地產政策的松綁引起房地產投資及貸款的大幅度增加，諸多城市房價漲幅呈現出非理性的趨勢。有學者指出，房地產行業的高回報率吸引了大量資本，通過影響非房地產企業的融資約束來影響企業的投資規模（榮昭和王文春，2014）。

融資對企業發展而言至關重要，融資約束的存在降低了企業創造經濟價值的能力（逯宇鐸等，2014）。盡管近幾年我國存在制造業投資不足與房價居高不下并存的現象，從表面上看房地產行業的繁榮確實可能導致了制造業行業的不景氣，但過去幾年，中國經濟高速發展，制造業部門不斷發展壯大的時期也是房地產走向繁榮的時期。房價的快速上漲在推動經濟發展的同時也產生了很大的負面效應，但關于房價對企業行為的影響仍然存在較大爭議。本文將研究聚焦于房價上漲對制造業企業融資約束的影響，并重點分析房價對不同規模企業融資約束影響程度是否存在差異。在我國房價居高不下、社會資本“脫實向虛”的背景下，厘清房價與傳統工業企業融資約束的關系，不僅具有重要的理論意義，而且對于正確認識房價在經濟增長中的作用以及改變我國當前工業企業增長路徑具有十分重要的現實意義。

二、文獻綜述

（一）房價上漲對企業融資約束的促進作用

隨著房價的不斷上漲，其對經濟和社會的負面作用也逐漸凸顯出來。部分學者認為，房價上漲會擠壓實體經濟的信貸資源，導致實體經濟融資約束程度加重。總結既有文獻，房價上漲導致實體經濟部門融資約束程度加重的渠道主要有以下幾個方面：一是投資轉移效應。房價的上漲會驅動工業企業進入房地產部門，導致主營業務投資不足，增大資金持有者對企業未來項目的評估風險，進而增大外部投資者與企業之間的信息不對稱，導致融資約束。據資料顯示，2016年上半年規模以上工業主營業務利潤率為5.6%，遠低于同期A股地產板塊的27.44%，企業的資產性套利動機明顯。呂江林（2010）基于我國上市公司的數據實證得出2008年房地產企業平均利潤率為28.7%，為工業企業平均利潤率的4倍，這一巨大的差距為資本大舉進入房地產提供了現實基礎。文獻研究方面，余靜文等（2015）利用35個大中城市工業企業數據，研究得出房價增長越快，企業越有可能將資源配置給房地產部門，從而擠出主營業務投資。Chen et al.（2015）則從銀行的角度指出，銀行在難以準確評估公司項目的未來盈利能力時，會將資金從該項目中抽離以降低其投資風險。二是成本效應。房地產是工業企業重要的生產要素之一，房價上漲會導致企業生產成本增加，如增加企業房租或購房成本、廠房建造成本，甚至引起勞動力工資的進一步上漲（劉琳和劉洪玉，2003；高波等，2012）；通過增加工業企業成本，不斷侵蝕我國工業低成本競爭優勢，引起制造業企業融資約束難度的增大。三是信貸偏向效應。以商業銀行為主導的金融機構出于自身營利性的考慮，傾向于將有限的貸款資金優先貸給收益高、回報周期短的房地產部門；此時銀行會增加對非房地產企業的貸款要求，如信用擔保，抵押物擔保等，來實現其對信貸資源的配置；大部分企業難以符合這些條件，只能被動放棄外部融資，導致了融資約束程度的加重。Chaney&Thesmar（2012）利用美國房地產泡沫時期的銀行數據，發現銀行體系對房地產行業的信貸偏好會隨著房地產等資產價格的上升而增加，流入房地產行業的貸款直接擠占了其他行業的貸款需求。而Ponet et al.（2010）認為，由于政企關系復雜、金融發展滯后以及抵押物不足的原因，銀行貸款更愿意流向資產泡沫生產部門，所以，中國的企業尤其是民營企業普遍受到銀行等金融體系的信貸約束。國內方面，祝繼高等（2017）等分別從房地產價格波動和商業銀行信貸配給的角度證明了類似的結論。

（二）房價上漲對企業融資約束的緩解作用

盡管大多數學者對房價在非房地產企業發展中的作用持否定態度，但并非所有的結論都支持這一觀點，有學者指出，金融抑制背景下，房價對實體經濟的影響并非僅僅表現為抑制效應，還有可能發揮抵押擔保作用，即房價的上升會通過資產價值的提升進而提高企業的抵押負債能力，對企業來說存在“信用緩解效應”。Fisher（1933）首先發現了資產價格水平下跌時企業財務狀況會持續惡化，社會整體經濟陷入衰退之中。之后的研究開始關注于資產價格波動對經濟發展的微觀傳導機制。Black et al.（1996）在研究英國企業投資與房地產價格的關系時提出了兩者之間可能存在正相關關系的觀點。Gan（2007）首次利用企業層面的數據考察了資產價格的變化對企業借貸和投資行為的影響，她基于20世紀90年代初日本房地產市場泡沫破滅時期企業的銀行借貸和投資數據，研究發現由于企業大都通過房產和地產等抵押物的抵押擔保進行借貸，當房地產泡沫破滅時，企業的投資和借貸都將顯著下降。Liu&Wang（2003）通過構建包含住房的動態隨機一般均衡（DSGE）模型，發現在企業存在外部融資摩擦的情況下，將企業持有的土地作為擔保為投資支出進行融資，能夠很好地解釋美國房價與企業投資的同向變動現象。國內方面，曾海艦（2012）、劉行等（2016）分別從不同的角度證明了中國存在類似的抵押擔保效應。曾海艦（2012）利用2003～2009年我國上市公司年報數據，研究發現公司投融資能力會受自身資產價值波動的影響，具體表現為：企業房屋建筑物市值每增加1元，公司融資將增加0.04～0.09元，投資將增加0.04元。羅時空和周亞虹（2013）利用我國上市公司2003～2010年的財務報表數據和表外附注數據進行了實證研究，對房地產可以作為抵押品幫助企業進行融資的結論提供了直接的微觀證據。而劉行（2016）則從房價波動對企業風險承擔水平影響的角度出發，指出房價上漲帶來的抵押資產價值的增加會降低非房地產企業的風險承擔水平。此外，也有學者從產業關聯的角度出發，指出房價上漲會通過產業關聯效應帶動整體經濟及非房地產企業的發展，形成有利于制造業企業的融資環境（Coulson&kim，2010；梁云芳等，2006）。

綜上所述，房價上漲對制造業企業融資約束的影響存在兩方面的作用，到底哪一種效應占主導？還需要實證過程加以檢驗。與既有文獻相比，本文可能的貢獻在于：第一，關于房價對微觀企業行為的影響，現有研究往往關注于房價對企業投資或企業產出的影響，較少從企業融資的角度出發進行研究。實際上，正如Moore&Kiyotaki（1997）所說，資產價格上漲對微觀企業的抵押擔保效應發揮作用，其前提是企業存在融資約束?，F有文獻在研究中往往并未對這一前提條件加以控制，這可能是眾多研究結果不一致的重要原因。本文以Almeida et al.（2004）的研究框架為基礎，構建企業現金—現金流敏感性模型，在充分考慮企業自身性質的情況下研究房價波動對非房地產企業融資約束的影響，彌補了相關研究的不足。第二，由于我國企業之間存在著較大的異質性，最直接的例子是，相比大型企業，我國中小企業普遍存在資產規模過低、抵押物不足的情況，且存在時間較短，與當地銀行等金融機構的關系明顯不如大型企業（王霄和張捷，2003），兩者所受到的融資約束程度，以及房價對其傳導機制的影響理應存在較大差別?，F有研究沒有考慮到企業性質不同帶來的異質性反應，研究結果可能會忽略掉很多重要的信息。研究過程中，本文分別對中小企業和大型公司的融資約束情況進行分析，可以更全面地考察房價波動對不同規模性質企業融資約束的影響機制。

三、研究設計與描述

（一）模型設定

投資-現金流敏感性模型（Fazzari et al.，1988）和現金-現金流敏感性模型（Almedia et al.，2004）是研究企業外部融資約束的兩個經典模型。相較于投資-現金流敏感性模型，現金-現金流敏感性模型避免了企業投資活動帶來的差異對公司融資約束的影響（Cleary，1999）以及研究變量所帶來的相關性問題（Alti，2003），因而在最近幾年的實證研究中應用較多。其主要思路為：當存在融資摩擦時，企業會更偏向于結余一部分內部產生的現金流當做儲備來滿足企業未來的投資需要，此時持有現金的變化量會與公司內部現金流呈現顯著正相關關系，因此，企業現金流持有量的變化與現金流的正向關聯是企業存在外部融資約束問題的證據。本文接下來的回歸也采用這一模型，其基準模型為：

其中，dcashi，t、cfi，t分別表示 t年度、公司 i的現金持有的變化量、公司內部產生的現金流量；εi，t為誤差項。當存在融資約束時，企業更偏向于留存部分現金（或其等價物），此時參數β1的估計值顯著為正。其余變量的定義及計算方法見表1。

考慮到房價上漲對企業融資約束的影響，本文借鑒余靜文和譚靜（2015）的做法，將企業現金流指標（cf）與企業所在城市的房價上漲率指標（hp）相乘構建交互項，并納入基準模型（1），得到如下擴展模型：

其中，j是企業對應的城市標識。模型（2）中，在β1的符號和顯著性不發生明顯變化的情況下，如果β7＞0且顯著，則說明房價上漲顯著增加了企業融資約束，反之則為緩解企業融資約束。

表1 變量定義及解釋方法

（二）樣本選擇與數據來源

本文選擇滬、深兩市A股制造業上市公司作為研究對象，分析區間為2009～2016年，分別采用中小企業板制造業上市公司和剔除中小企業板的主板制造業上市公司作為中小公司和大型公司的分析樣本，數據來自CSMAR微觀企業數據庫。城市層面的房價數據來自國家統計局35個大中城市《城市統計年鑒》?？紤]到金融資本進入房地產主要受到房價上漲的吸引，在實證中采用房價上漲率作為房價因素的代理變量，分別以商品房平均銷售價格增長率（hps）和住宅平均銷售價格增長率（hpz）作為基準變量和穩健性檢驗變量。為建立房價上漲和制造業企業數據一一對應的關系，本文參照余靜文和譚靜（2015）的做法，只考慮公司注冊地位于35個大中城市的企業。同時按照如下標準進行企業樣本的篩選：（1）剔除財務數據不齊全和信息收集欠缺的上市公司；（2）剔除T類上市公司；（3）剔除資產負債率大于1，即資不抵債的上市公司。通過篩選匹配，得到由341家大型制造業企業和121家中小制造業企業組成的平衡面板數據集。為控制極端值對實證結果的影響，在樣本篩選后對企業變量進行縮尾處理（winsorize）。主要變量描述性統計結果見表2。

表2 變量的描述性統計表

四、實證結果與分析

在進行實證分析前，為避免變量之間較高的相關性對計量結果產生影響，首先對其進行共線性檢驗。結果顯示，Spearman相關系數在-0.0039～0.2504之間，各變量間不存在明顯相關性。考慮到模型中同時含有解釋變量和解釋變量的交互項，為解決交互項與低次項間的共線性問題，將低次項進行“對中”處理，即將低次項減去其樣本均值后再構造交互項。為消除面板數據可能存在的異方差性和自相關性，采用懷特方法進行異方差修正，得到穩健標準誤，并據此給出t統計量。此外，本文在模型中控制了時間虛擬變量，以消除時間因素對結果的影響。相關的實證結果如下。

表3 房價對制造業企業融資約束影響的實證研究

表4 企業持有的房地產抵押品價值的描述性統計（單位：萬元）

表3報告了不同企業所受融資約束的情況以及房價上漲對不同規模性質的企業融資約束的影響。在基準模型中，cf的系數都為正且在5%的水平下顯著，說明樣本企業存在融資約束。作為制造業企業的優秀代表，上市公司存在融資約束進一步證明了我國制造業企業存在融資約束問題已成為普遍現象。同時發現，相比于大型公司，現金流cf與企業現金持有行為之間的正向關系在中小企業中表現得更為明顯，說明我國中小型制造業企業存在更明顯的融資約束問題。從理論上講，“上市公司”這一條件在一定程度上可以成為企業擴寬融資渠道的優勢，但本文的回歸結果可能暗示，企業上市對于融資約束的緩解作用可能被過高估計，因此有必要從外部經濟環境入手，擴寬制造業企業尤其是中小企業的融資渠道。

就擴展模型的估計結果來看，對大型公司和中小公司而言，現金流cf的系數仍然顯著為正且分別通過了5%和1%的顯著性檢驗，進一步強化了基準模型得出的結論：我國制造業上市公司普遍存在融資約束且在中小企業中表現得更為明顯。而交互項cf×hps的系數顯著為負，說明對大型制造業公司來說，房價的上漲一定程度上緩解了其融資約束問題。交互項cf×hps的系數為正且在5%的顯著性水平下顯著，說明與大型公司不同的是，房價的上漲加重了中小企業的融資約束程度。對于這一結果的差異，正如前文的分析，本文認為主要是由企業的異質性以及房價上漲對不同企業融資約束的影響機制不同決定的。相比于中小企業，大型企業往往上市時間較早，與銀行等金融機構之間存在較強的互動關系，在商業銀行間的信用評級也相對較高；同時大型企業往往持有更多的資產抵押物，由于房地產具有不可移動、折舊低、易于管理等特點，使房地產成為各經濟主體的主要抵押物持有形式（Gan，2007）。進一步地，本文利用所研究的樣本，參考鐘騰（2017）的做法，用公司持有的房地產市場價值衡量房地產抵押品的價值，并將大型企業與中小企業進行比較，相關結果的描述性統計見表4。從表4可以看出，大型制造業企業所持有的房地產抵押品的價值明顯高于中小企業，進一步說明大型企業相比中小企業擁有明顯的房地產抵押物持有優勢。目前我國商業銀行仍然注重以房地產為抵押擔保的商業管理模式，所以大型企業的這一“信用優勢”以及“抵押物持有優勢”，會讓他們在獲取外源融資的過程中相比中小企業具有更大的優勢，比如，在房價上漲時它們更容易以價值不斷上升的自有房產進行抵押進而獲取外部融資。

為解決可能存在的衡量誤差問題而導致的估計結果有偏，本文以住宅銷售價格變動率（hpz）作為房價波動的代理變量，對模型重新進行估計，以求得到穩健的計量結果。檢驗結果表明，雖然部分變量的系數顯著性水平發生了變化，但仍然通過了顯著性檢驗，且與表3相比，各變量的系數符號并沒有發生改變，說明采用住宅銷售價格變動率作為穩健性檢驗指標，并沒有對本文結論產生實質性改變，穩健性檢驗仍然支持上文的核心理論假說。

五、結論與政策建議

制造業作為我國經濟可持續發展的基石，制造業企業融資能力的大小將直接關系到國民經濟和上市公司自身的生存與發展。本文基于我國35個大中城市制造業上市公司的數據，實證檢驗了我國制造業企業普遍存在融資約束現象，且這種現象在中小企業中表現得更為明顯，企業上市帶來的融資約束緩解作用不應被過高估計。隨后，本文在房價居高不下的背景下，研究房價上漲對企業融資約束的影響機制，發現房價上漲對企業融資約束的影響效應存在兩種不同的途徑。對中小企業而言，由于其規模較小，以房產形式持有的抵押物較少，當房價上漲時，其對抗風險的能力較弱，房價上漲更多地發揮擠占信貸資源的效應，導致其融資約束程度加重。而大型制造業公司可能更多發揮“抵押貸款效應”，通過房價上漲帶來的房地產抵押物價值的上升來增強其融資優勢。

本文的研究結論對中國房地產的正確認識以及我國實體經濟的健康發展具有一定的啟示意義：第一，房價的過快上漲在一定程度上增加了中小企業的融資約束，阻礙了中小企業的發展壯大，且高房價容易產生一些社會負面影響，各級政府應重視房地產投資的快速膨脹和房價的快速上漲對實體經濟的沖擊；但房價的上漲對經濟發展的作用并非完全抑制，還有可能通過“抵押擔保效應”和“產業關聯”等渠道促進實體經濟的發展，一味打壓房價并不可取。因此各級政府在制定房地產政策時應調控房價處于合理的范圍之內，防止出現房價過快上漲與懸崖式下跌的現象。第二，從以上的實證結果可以看出，我國目前的上市制度并不能保證企業融資渠道的通暢，為更好地解決企業融資問題，除了加強直接融資市場，尤其是中小板股票市場的建設外，還應多管齊下，擴寬企業融資渠道，如適度放松實體經濟，尤其是中小企業的信貸約束條件，適時采取相應的減稅、補貼等優惠措施，完善企業信息披露制度，降低信息不對稱等，同時各地在發展金融市場，實行信貸配給時也應加強對資金流向的科學引導和約束，防止出現“擴張的信貸大量流入房地產等資產部門”的現象。第三，針對大多數企業傾向于將資產配置于房地產部門的現象，本文的理論分析和實證結果暗示，這可能增大企業主營業務的經營風險，且不利于其長期融資。因此，本文建議，企業應正確認識自身所存在的融資約束問題，努力夯實企業基礎，學習先進管理經驗，以系統、長遠的眼光進行投融資決策，做出符合企業長期利益的財務決策行為，并結合自身條件，選擇合適的融資方式，努力達到各類金融機構及投資者的投資要求。