房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展降低了制造業(yè)全要素生產(chǎn)率嗎？

李波 汪浩瀚

摘 要： 房地產(chǎn)業(yè)過(guò)熱發(fā)展與制造業(yè)全要素生產(chǎn)率水平較低是目前我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的兩大特征，房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)制造業(yè)的發(fā)展可能存在擠出效應(yīng)。為考察房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，運(yùn)用參數(shù)法測(cè)算了各省的制造業(yè)TFP情況，然后選取房地產(chǎn)投資變化率、房地產(chǎn)商品房?jī)r(jià)格變化率作為衡量房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展的指標(biāo)，基于2001—2017年我國(guó)30個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建動(dòng)態(tài)面板模型，分地區(qū)、分時(shí)間，實(shí)證檢驗(yàn)了房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展與制造業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系。研究結(jié)果表明：總體上看房地產(chǎn)業(yè)的過(guò)熱發(fā)展阻礙了制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高;分地區(qū)來(lái)看，房地產(chǎn)業(yè)對(duì)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的負(fù)向影響從東部向西部遞減;分時(shí)間來(lái)看，房地產(chǎn)業(yè)對(duì)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響呈明顯的倒“U”型。

關(guān) 鍵 詞： 房地產(chǎn)投資;房地產(chǎn)價(jià)格;制造業(yè)全要素生產(chǎn)率;兩步系統(tǒng)GMM

DOI： 10.16315/j.stm.2020.02.007

中圖分類號(hào)： F062.9? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：? A

Does the development of the real estate industry reduce the total factor

productivity of the manufacturing industry? ？? ：

empirical research on panel data from 30 provinces in China

LI Bo， WANG Hao-han

（Business School，Ningbo University，Ningbo 315211，China）

Abstract： The overheated development of the real estate industry and the low level of total factor productivity in the manufacturing industry are two major characteristics of Chinas current economic development. The development of the real estate industry may have a crowding out effect on the development of the manufacturing industry. In order to investigate the impact of the development of real estate industry on the total factor productivity of the manufacturing industry， this paper uses the parameter method to measure the manufacturing TFP situation of each province， then select the real estate investment rate of change， the rate of change in housing prices as a measure of the development of the real estate industry， panel data of 30 provinces in China， constructing a dynamic panel model， sub-regional and time-sharing， empirically test the relationship between real estate industry development and total factor productivity of manufacturing. The results show that， on the whole， the overheated development of the real estate industry has significantly hindered the improvement of the total factor productivity of the manufacturing industry. From a regional perspective， the negative impact of the real estate industry on the total factor productivity of the manufacturing industry is decreasing from the east to the west. From a time perspective， the impact of the real estate industry on the total factor productivity of the manufacturing industry is obviously inverted “U” type.

Keywords： real estate investment; real estate price; manufacturing total factor productivity; two-step system GMM

實(shí)體經(jīng)濟(jì)是改善人民生活水平、穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的核心支柱力量，而實(shí)體經(jīng)濟(jì)中最主要的代表就是制造業(yè)。我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展離不開(kāi)制造業(yè)的帶動(dòng)，尤其是勞動(dòng)密集型制造業(yè)在我國(guó)改革開(kāi)放的初期起到了巨大的推動(dòng)作用。對(duì)于制造業(yè)的研究除了對(duì)勞動(dòng)、資本等大量投入要素的研究以外，還有對(duì)制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率（total factor productivity， TFP）的研究。我國(guó)一直是制造業(yè)大國(guó)而非制造業(yè)強(qiáng)國(guó)的一個(gè)很重要的原因就在于我國(guó)制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率水平較低，產(chǎn)值增長(zhǎng)大部分依靠勞動(dòng)或資本要素投入的增加，而技術(shù)、效率等要素對(duì)于制造業(yè)發(fā)展的貢獻(xiàn)則微乎其微。我國(guó)于2015年提出供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，旨在淘汰低端落后產(chǎn)能，完成制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，其中很重要的一個(gè)方面就是需要提高制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率水平。

而我國(guó)當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)情況與制造業(yè)的“冷清”相對(duì)應(yīng)的是房地產(chǎn)業(yè)的“過(guò)熱”發(fā)展。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)資料顯示，2007年，我國(guó)的房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)總額為25 277.16億元，2017年猛升至109 758.16億元，十年間增幅達(dá)到了334.21%。越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始把自己的主營(yíng)業(yè)務(wù)放在利潤(rùn)率更高，投資回報(bào)更快的房地產(chǎn)業(yè)上，一些傳統(tǒng)的制造業(yè)老牌企業(yè)也開(kāi)始積極擴(kuò)展自身在房地產(chǎn)市場(chǎng)上的影響力[1]。

房地產(chǎn)業(yè)與制造業(yè)兩者之間的關(guān)系在近年開(kāi)始引起一起學(xué)者的注意。房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展是促進(jìn)了制造業(yè)的發(fā)展，或是抑制了制造業(yè)的發(fā)展，或是兩者涇渭分明并沒(méi)有實(shí)質(zhì)性的相關(guān)關(guān)系，為了得出結(jié)論，本文進(jìn)行了實(shí)證研究。

1 文獻(xiàn)回顧

學(xué)術(shù)界直接研究房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展與制造業(yè)全要素生產(chǎn)率兩者之間關(guān)系的文獻(xiàn)較少。研究房地產(chǎn)投資與制造業(yè)投資的較多，但對(duì)于兩者的影響關(guān)系沒(méi)有一個(gè)共識(shí)。李暢等[2]運(yùn)用了我國(guó)1999—2011年全部31個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，采用了參數(shù)方法和非參數(shù)逐點(diǎn)回歸方法進(jìn)行研究，結(jié)果表明從全國(guó)范圍來(lái)看，房地產(chǎn)投資在一定程度上促進(jìn)了制造業(yè)的發(fā)展，但促進(jìn)效應(yīng)表現(xiàn)為“倒U型”，即房地產(chǎn)投資在制造業(yè)發(fā)展的中期正向影響更大，同時(shí)，房地產(chǎn)投資的影響在我國(guó)不同地區(qū)有著十分顯著的差異;羅知等[3]運(yùn)用中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)和城鎮(zhèn)居民的調(diào)查數(shù)據(jù)，從微觀層面實(shí)證研究得出結(jié)論，房地產(chǎn)企業(yè)投資過(guò)熱影響了銀行的信貸情況，進(jìn)而影響了制造業(yè)企業(yè)的信貸與投資，即房地產(chǎn)投資與制造業(yè)投資有明顯的負(fù)向關(guān)系;陸桂賢等[4]運(yùn)用1999—2015年我國(guó)30個(gè)地區(qū)（西藏除外）的面板數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)，在排除了制造業(yè)自身的經(jīng)營(yíng)狀況對(duì)投資的影響后，整體上看房地產(chǎn)投資對(duì)制造業(yè)投資的擠出不成立，即房地產(chǎn)投資對(duì)制造業(yè)的投資沒(méi)有明顯的負(fù)向作用。

除此之外，研究房地產(chǎn)業(yè)對(duì)其他產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的文獻(xiàn)主要有：陳斌開(kāi)等[5]采用工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)，房?jī)r(jià)上漲1%會(huì)導(dǎo)致資源再配置效率下降0.062%，進(jìn)而導(dǎo)致我國(guó)工業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率下降0.045%，房地產(chǎn)業(yè)過(guò)熱導(dǎo)致的高房?jī)r(jià)與工業(yè)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率有著十分明顯的反向作用;李江濤等[6]運(yùn)用2001—2014年30個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，采用系統(tǒng)GMM方法，研究了房地產(chǎn)投資對(duì)工業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，結(jié)果表明，房地產(chǎn)投資與工業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系表現(xiàn)為“倒U型”，說(shuō)明房地產(chǎn)投資適度增加對(duì)提高工業(yè)全要素生產(chǎn)率有促進(jìn)作用，而房地產(chǎn)投資過(guò)熱則會(huì)抑制工業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng);董珍[7]以2003年國(guó)務(wù)院18號(hào)文件的頒布作為房?jī)r(jià)高增長(zhǎng)的一次準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，選取房?jī)r(jià)增長(zhǎng)過(guò)快的城市為實(shí)驗(yàn)組，結(jié)果顯示高房?jī)r(jià)顯著抑制了企業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)，且這一影響主要是通過(guò)降低企業(yè)融資成本和推高企業(yè)勞動(dòng)力成本產(chǎn)生的。

上述文獻(xiàn)為本文的研究提供了必要的研究基礎(chǔ)和理論依據(jù)，本文在已有研究的基礎(chǔ)上，將房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平具體化為房地產(chǎn)投資水平和房地產(chǎn)商品房?jī)r(jià)格水平，進(jìn)一步研究房地產(chǎn)業(yè)對(duì)于制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，主要聚焦3個(gè)問(wèn)題：我國(guó)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率情況是怎樣的;房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率起著促進(jìn)作用或是抑制作用還是其他情況;房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率的影響是否存在地區(qū)上或者時(shí)間上的顯著差異。

2 制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的測(cè)算

2.1 測(cè)算方法

Solow[8]將全要素生產(chǎn)率歸結(jié)為產(chǎn)出增加時(shí)除要素投入增加外的部分，即技術(shù)進(jìn)步。全要素生產(chǎn)率的測(cè)算方法主要有需要設(shè)定具體模型的參數(shù)法與不需要設(shè)定模型的非參數(shù)法兩類[9]。本文選擇參數(shù)法來(lái)測(cè)算我國(guó)各省的制造業(yè)全要素生產(chǎn)率情況。

使用參數(shù)法測(cè)算之前，需要對(duì)模型進(jìn)行選擇。主要的參數(shù)模型有Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)（C-D生產(chǎn)函數(shù)）與超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)（Trans-log）[10]。本文選用了更為常見(jiàn)的C-D函數(shù)，函數(shù)設(shè)定如下：

ln yit=c+αln lit+βln kit+εit。? （1）

其中：ln yit、ln lit和ln kit分別表示產(chǎn)出、勞動(dòng)投入和資本投入的對(duì)數(shù)值。式（1）的殘差項(xiàng)包含了全要素生產(chǎn)率對(duì)數(shù)形式的信息。通常可以對(duì)式（1）進(jìn)行估計(jì)從而獲得對(duì)全要素生產(chǎn)率的估計(jì)值，也可以進(jìn)一步計(jì)算得到全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率的結(jié)果。

2.2 指標(biāo)選取與測(cè)算結(jié)果

由于西藏省制造業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)較少，本文選取我國(guó)除西藏省外的30個(gè)地方省份2001—2017年的制造業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算。各個(gè)變量的數(shù)據(jù)說(shuō)明如下：

制造業(yè)產(chǎn)出（ln y）：由于部分省份缺乏制造業(yè)增加值的數(shù)據(jù)，本文使用各個(gè)省制造業(yè)的年度主營(yíng)業(yè)務(wù)收入作為產(chǎn)出的衡量指標(biāo)[11]。

勞動(dòng)投入（ln l）：勞動(dòng)投入指標(biāo)通常的選擇包括勞動(dòng)投入的時(shí)間、勞動(dòng)投入的薪酬或者勞動(dòng)投入的人數(shù)。本文選擇各個(gè)省份年末的制造業(yè)從業(yè)人數(shù)作為勞動(dòng)投入的衡量指標(biāo)。

固定資本存量（ln k）：本文參考單豪杰[12]的做法，采用永續(xù)盤(pán)存法估測(cè)各個(gè)省份不同時(shí)期的制造業(yè)固定資本存量，選擇1978年各省市的固定資本存量作為基期資本存量;折舊率參考張軍等[13]的假設(shè)，各省市折舊率均為9.6%。

以上3個(gè)指標(biāo)在測(cè)算全要素生產(chǎn)率時(shí)均進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，數(shù)據(jù)來(lái)源均為相應(yīng)省份的統(tǒng)計(jì)年鑒。各指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)，如表1所示。

以各省制造業(yè)的主營(yíng)業(yè)務(wù)收入為權(quán)重加權(quán)計(jì)算得到的2001—2017年我國(guó)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率情況，如圖1所示。

總體上來(lái)看制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，2011—2015年甚至出現(xiàn)了較長(zhǎng)時(shí)間的負(fù)增長(zhǎng)。我國(guó)2001—2017年制造業(yè)TFP值，房地產(chǎn)投資額和房?jī)r(jià)變化情況，如圖2所示。

可以看出，與制造業(yè)TFP值較低，增長(zhǎng)緩慢相比，房地產(chǎn)業(yè)不論是從投資額還是房?jī)r(jià)水平來(lái)看都在2001—2017年間增長(zhǎng)迅速，火熱發(fā)展。

3 模型設(shè)定與變量選取

3.1 計(jì)量模型設(shè)定

本文選取房地產(chǎn)投資變化率和房地產(chǎn)商品房?jī)r(jià)格變化率作為主要解釋變量，同時(shí)構(gòu)建兩者的交互項(xiàng)以衡量房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平。此外，全要素生產(chǎn)率具有動(dòng)態(tài)變化的特征，即前一期的全要素生產(chǎn)率會(huì)對(duì)后一期的全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響，因此本文還在模型中引入全要素生產(chǎn)率的一階滯后項(xiàng)TFPit-1，最后動(dòng)態(tài)面板模型設(shè)定如下[14]：

TFPit= β0+β1TFPit-1+β2Kit+β3Pit+

Controlit+μi+it， （2）

TFPit= β0+β1TFPit-1+β2Kit×Pit+

Controlit+μi+it， （3）

TFPit= β0+β1TFPit-1+β2Kit+β3Pit+

β4Kit×Pit+Controlit+μi+it。 （4）

其中：i表示省份，t表示年份，Kit、Pit分別表示不同省份在不同年份各自的房地產(chǎn)投資變化率和房地產(chǎn)商品房?jī)r(jià)格變化率;同時(shí)為了模型回歸的穩(wěn)健性，引入第i個(gè)省份在第t年的一系列控制變量Controlit，包括人均GDP、進(jìn)出口總額、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化和政府干預(yù)程度;μit為省份固定效應(yīng);εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

3.2 變量選取

本文以我國(guó)30個(gè)地方省份（西藏除外）2001—2017年的面板數(shù)據(jù)為樣本，實(shí)證研究房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展與制造業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系，變量說(shuō)明如下：

1）被解釋變量。被解釋變量為制造業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFPit），具體測(cè)算方法和結(jié)果參見(jiàn)本文第3部分。

2）解釋變量。制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率（TFPit）的滯后一期（TFPit-1）;房地產(chǎn)投資變化率（Kit）：用各個(gè)省份房地產(chǎn)業(yè)開(kāi)發(fā)投資的當(dāng)期值與上一期值的比值進(jìn)行表示;房地產(chǎn)商品房?jī)r(jià)格變化率（Pit）：用各個(gè)省份房地產(chǎn)業(yè)商品房售價(jià)的當(dāng)期值與上一期值的比值進(jìn)行表示。

3）控制變量。人均GDP（GDPit）：我國(guó)大多數(shù)省份房地產(chǎn)業(yè)與制造業(yè)的繁榮和當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)水平有很強(qiáng)的正向聯(lián)系。本文用人均GDP水平來(lái)衡量不同省份不同時(shí)期的經(jīng)濟(jì)水平，數(shù)據(jù)以2000年GDP為基期，已做平減處理和對(duì)數(shù)化處理。

對(duì)外貿(mào)易（Tradeit）：對(duì)外貿(mào)易越發(fā)達(dá)的省份，越有機(jī)會(huì)通過(guò)與外國(guó)先進(jìn)企業(yè)的合作、“干中學(xué)”等多種方式獲得技術(shù)溢出，有利于全要素生產(chǎn)率的提高，本文選取進(jìn)出口總額來(lái)衡量各個(gè)省份對(duì)外貿(mào)易的水平，原數(shù)據(jù)單位為千美元，已根據(jù)歷年匯率轉(zhuǎn)化為萬(wàn)人民幣，同時(shí)也做了平減處理和對(duì)數(shù)化處理。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化水平（TLit）：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化水平越高的地區(qū)，資源配置情況往往也較為合理，有利于制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。本文選用泰爾指數(shù)的倒數(shù)作為衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化的指標(biāo)[15]，計(jì)算公式為

TLit= 1? ∑ n i=1? ?Yi Y? ln? Yi Li / Y L? ? 。? （5）

其中：TLit為各個(gè)省份不同時(shí)期產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化指數(shù)，Y為本省三大產(chǎn)業(yè)的總產(chǎn)值，L為本省三大產(chǎn)業(yè)的總就業(yè)人數(shù)，Yi/Y表示產(chǎn)出結(jié)構(gòu)狀況，Y/L表示生產(chǎn)率水平。

政府干預(yù)程度（Ferit）。房地產(chǎn)業(yè)作為我國(guó)壟斷色彩較重的產(chǎn)業(yè)與政府的聯(lián)系相當(dāng)緊密，同時(shí)政府的干預(yù)過(guò)高會(huì)削弱企業(yè)的創(chuàng)新積極性，可能會(huì)降低全要素生產(chǎn)率。本文的政府干預(yù)計(jì)算公式為

Ferit= （CSit-CIit） CIit 。? （6）

其中：CSit表示各省份當(dāng)年的財(cái)政支出，CIit表示各個(gè)省份當(dāng)年的財(cái)政收入，兩個(gè)指標(biāo)均選擇使用當(dāng)年的決算數(shù)。

各個(gè)變量的描述性統(tǒng)計(jì)，如表2所示。

4 實(shí)證結(jié)果與分析

4.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

由于選取的變量較多，為了避免偽回歸情況，在實(shí)證之前需要先對(duì)各個(gè)變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。本文選用LLC檢驗(yàn)和IPS檢驗(yàn)2種方法，具體檢驗(yàn)結(jié)果，如表3所示。

由表3可知，各個(gè)變量都平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果都至少在10%的水平下顯著，即各個(gè)變量都為平穩(wěn)序列。

4.2 動(dòng)態(tài)面板系統(tǒng)GMM估計(jì)

根據(jù)上文的理論分析并結(jié)合相關(guān)數(shù)據(jù)，利用Stata14軟件對(duì)方程（2）～（4）采用兩步系統(tǒng)GMM方法進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果，如表4所示。

方程（2）～（4）的回歸結(jié)果中，AR（1）的值均小于0.05，AR（2）的值均大于0.05表明均通過(guò)序列相關(guān)檢驗(yàn)，拒絕不存在一階自相關(guān)的原假設(shè)，且變量并未存在二階自相關(guān);此外Sargan檢驗(yàn)的伴隨概率（P值）均大于10%，均沒(méi)有拒絕原假設(shè)，表明工具變量的選擇是有效的，說(shuō)明模型的設(shè)定是合理的。

實(shí)證結(jié)果表明：前一期的制造業(yè)全要素生產(chǎn)率與當(dāng)期的制造業(yè)全要素生產(chǎn)率顯著呈正相關(guān)關(guān)系，驗(yàn)證了全要素生產(chǎn)率是一個(gè)動(dòng)態(tài)持續(xù)累積的過(guò)程;解釋變量及其交互項(xiàng)的回歸系數(shù)值都為負(fù)，且都至少在10%的水平下顯著，說(shuō)明房地產(chǎn)投資、房地產(chǎn)商品房?jī)r(jià)格的提高都會(huì)顯著降低當(dāng)?shù)厥》葜圃鞓I(yè)的全要素生產(chǎn)率水平。

就控制變量而言，對(duì)外貿(mào)易和人均GDP的系數(shù)為正，顯著性結(jié)果較好，表明對(duì)外貿(mào)易的繁榮與人均經(jīng)濟(jì)水平的提高有助于制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng);產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化指標(biāo)、政府干預(yù)程度指標(biāo)系數(shù)為負(fù)，但結(jié)果顯著性較低。

4.3 分地區(qū)動(dòng)態(tài)面板系統(tǒng)GMM估計(jì)

我國(guó)不同省份之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異較大，房地產(chǎn)業(yè)與制造業(yè)的發(fā)展水平也不盡相同。因此本文還對(duì)我國(guó)三大地區(qū)分別進(jìn)行了回歸，回歸結(jié)果，如表5所示。

由表5可知，東部地區(qū)房地產(chǎn)投資變化率（K）的回歸系數(shù)為負(fù)，與全國(guó)的回歸結(jié)果一致，表明房地產(chǎn)投資的提高，降低了東部地區(qū)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高，但是中部和西部的回歸系數(shù)值卻為正（雖然顯著性水平較低甚至不顯著），體現(xiàn)了較大的地域差異。主要原因在于，中西部地區(qū)的制造業(yè)中，如非金屬冶煉，黑色金屬冶煉等產(chǎn)業(yè)，與房地產(chǎn)業(yè)的關(guān)聯(lián)度較高，因此對(duì)房地產(chǎn)業(yè)的投資也能在一定程度上帶動(dòng)這些制造業(yè)的發(fā)展進(jìn)而提高制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率。

房地產(chǎn)商品房?jī)r(jià)格變化率（P）和交互項(xiàng)的回歸系數(shù)在三大地區(qū)都為負(fù)，且顯著性較高，這表明我國(guó)三大地區(qū)的房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展都阻礙了制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高，且商品房?jī)r(jià)格水平過(guò)高是主要原因。從三大地區(qū)方程（4）交互項(xiàng)的回歸結(jié)果系數(shù)值來(lái)看，東部地區(qū)的絕對(duì)值最大，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)最小，說(shuō)明房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的負(fù)向影響從東部向西部遞減，這也與我國(guó)三大地區(qū)房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平相符合。

4.4 分時(shí)段動(dòng)態(tài)面板系統(tǒng)GMM估計(jì)

我國(guó)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的變化根據(jù)時(shí)間的不同，變化幅度差異較大，其中2005年和2011年是變化幅度最大的2年。為更好的考察房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展與制造業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系，本文將樣本的時(shí)間段（2001—2017年）劃分成3段，運(yùn)用兩步系統(tǒng)GMM方法且都加入控制變量，分別進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果，如表6所示。

從時(shí)間上來(lái)看，2001—2005年和2011—2017年，房地產(chǎn)投資變化率（K）、房地產(chǎn)商品房?jī)r(jià)格變化率（P）的回歸系數(shù)都為負(fù);而2006—2010年之間，房地產(chǎn)商品房?jī)r(jià)格變化率的回歸系數(shù)仍為負(fù)，但是房地產(chǎn)投資變化率的回歸系數(shù)為正，且在5%的水平下顯著，表明在這一時(shí)間段，房地產(chǎn)投資的增加提高了制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的水平。從方程（3）和方程（4）的交互項(xiàng)的回歸結(jié)果來(lái)看，2001—2005年和2011—2017年系數(shù)顯著為負(fù)，2006—2010年則顯著為正，這說(shuō)明我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)對(duì)于制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率影響存在明顯的倒“U”型結(jié)果。

回歸結(jié)果均能通過(guò)序列相關(guān)檢驗(yàn)說(shuō)明變量并未存在二階自相關(guān)，同時(shí)也能通過(guò)Sargan檢驗(yàn)，表明工具變量的選擇是有效的。

5 結(jié)論與建議

本文選取2001—2017年全國(guó)30個(gè)地方省份（西藏除外）的面板數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，運(yùn)用C-D函數(shù)的參數(shù)模型，測(cè)算了我國(guó)各個(gè)省份的制造業(yè)全要素生產(chǎn)率情況，發(fā)現(xiàn)總體上制造業(yè)全要素生產(chǎn)率呈下降趨勢(shì);然后使用房地產(chǎn)投資變化率和房地產(chǎn)商品房?jī)r(jià)格變化率及其交互項(xiàng)作為房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展的衡量指標(biāo)，構(gòu)建了動(dòng)態(tài)面板模型，采用兩步系統(tǒng)GMM法進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。結(jié)果表明我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率存在較為明顯的負(fù)向影響;分地區(qū)回歸結(jié)果表明，房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)制造業(yè)TFP的負(fù)向影響從東部向西部遞減;分時(shí)間回歸結(jié)果表明，房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)制造業(yè)TFP的影響為倒“U”型結(jié)構(gòu)。除此之外，人均GDP、對(duì)外貿(mào)易、政府干預(yù)程度也會(huì)對(duì)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生一定影響。

根據(jù)上述結(jié)論，本文得到如下啟示：過(guò)度的房地產(chǎn)投資會(huì)影響到制造業(yè)的投資規(guī)模，甚至縮減;房?jī)r(jià)的飛漲，高額的回報(bào)率也會(huì)吸引部分制造業(yè)廠商進(jìn)軍房地產(chǎn)市場(chǎng)，不利于本就薄弱的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。鑒于房地產(chǎn)業(yè)過(guò)熱發(fā)展對(duì)制造業(yè)實(shí)體經(jīng)濟(jì)造成的危害，政府一方面需要加強(qiáng)宏觀調(diào)控來(lái)緩解我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)的過(guò)熱發(fā)展，如：改善我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)的土地供給現(xiàn)狀。既要對(duì)土地的供應(yīng)量制定相應(yīng)的計(jì)劃，也要建立好我國(guó)多元化的住房供應(yīng)體系，完善租房市場(chǎng)、二手房市場(chǎng)，切實(shí)保護(hù)人們的住房需求;另一方面需要更為有效的推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，進(jìn)而提高全要素生產(chǎn)率水平，如：通過(guò)政府擔(dān)保、鼓勵(lì)銀行貸款等方式，讓更多的中小型制造業(yè)企業(yè)有發(fā)展的空間，培育創(chuàng)新土壤，激發(fā)創(chuàng)新活力;通過(guò)補(bǔ)貼、出口退稅等方式提高制造業(yè)企業(yè)的盈利水平，減小制造業(yè)企業(yè)向房地產(chǎn)業(yè)進(jìn)軍的趨勢(shì)。

參考文獻(xiàn)：

[1]? 何珊珊.非房地產(chǎn)企業(yè)進(jìn)入房地產(chǎn)行業(yè)對(duì)其全要素生產(chǎn)率的負(fù)面影響：基于中國(guó)A股上市公司數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J].當(dāng)代財(cái)經(jīng)，2018（2）：12.

[2] 李暢，謝家智，吳超.房地產(chǎn)投資與制造業(yè)：促進(jìn)效應(yīng)還是擠出效應(yīng)：基于非參數(shù)逐點(diǎn)回歸的實(shí)證分析[J].金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究，2013（9）：40.

[3] 羅知，張川川.信貸擴(kuò)張、房地產(chǎn)投資與制造業(yè)部門(mén)的資源配置效率[J].金融研究，2015（7）：62.

[4] 陸桂賢，許承明.房地產(chǎn)投資擠出了制造業(yè)投資嗎？—基于外部融資視角[J].學(xué)海，2017（4）：110.

[5] 陳斌開(kāi)，金蕭，歐陽(yáng)滌非.住房?jī)r(jià)格、資源錯(cuò)配與中國(guó)工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)率[J].世界經(jīng)濟(jì)，2015（4）：77.

[6] 李江濤，褚磊，紀(jì)建悅.房地產(chǎn)投資與工業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率[J].山東大學(xué)學(xué)報(bào)，2018（5）：135.

[7] 董珍.高房?jī)r(jià)降低了中國(guó)工業(yè)企業(yè)TFP嗎：基于要素成本視角的研究[J].宏觀經(jīng)濟(jì)研究，2018（10）：40.

[8] SOLOW R M.A Contribution to the Theory of Economic Growth[J].The Quarterly Journal of Economics，1956，70（1）：65.

[9] 魯曉東，連玉君.中國(guó)工業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率估計(jì)：1999—2007[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)，2012（2）：541.

[10]? 田友春，盧盛榮，勒來(lái)群.方法、數(shù)據(jù)與全要素生產(chǎn)率測(cè)算差異[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2017（12）：22.

[11] ARELLANO M，BOND S.Some tests of specification for panel data：Monte Carlo evidence and an application to employment equations[J].Review of Economic Studies，1991（58）：277.

[12] 李小平，朱鐘棣.中國(guó)工業(yè)行業(yè)的全要素生產(chǎn)率測(cè)算：基于分行業(yè)面板數(shù)據(jù)的研究[J].管理世界，2005（4）：56.

[13] 張軍，吳桂英，張吉鵬.中國(guó)省際物質(zhì)資本存量估計(jì)：1952—2000[J].經(jīng)濟(jì)研究，2004（10）：36.

[14] 潘紅玉，劉亞茹.房?jī)r(jià)、金融發(fā)展與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)：基于動(dòng)態(tài)面板的經(jīng)驗(yàn)分析[J].財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐，2019（1）：126.

[15] 干春暉，鄭若谷，余典范.中國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和波動(dòng)的影響[J].經(jīng)濟(jì)研究，2011（5）：6.

[編輯：厲艷飛]

收稿日期：? 2019-09-19

基金項(xiàng)目：? ?國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（71773057）

作者簡(jiǎn)介：? ?李 波（1994—），男，碩士研究生;

汪浩瀚（1964—），男，教授，博士，博士生導(dǎo)師.