全詩凡, 張倩倩
(云南財經(jīng)大學(xué) 城市與環(huán)境學(xué)院,昆明 650221)
實體經(jīng)濟是國民經(jīng)濟發(fā)展的重要支撐,制造業(yè)作為實體經(jīng)濟的主體,其投資增長對拉動就業(yè)和國內(nèi)生產(chǎn)總值至關(guān)重要[1]。然而,相關(guān)研究表明,自2010年起,我國制造業(yè)的固定資產(chǎn)投資增長率逐年下滑[2]。學(xué)者們從經(jīng)濟政策不確定性[3-4]、信貸供給周期[5]、經(jīng)濟金融化[6-7]等方面,試圖解釋實體投資增長率的下降。關(guān)于制造業(yè)固定資產(chǎn)投資增長下降的原因,仍然是一個謎。與此同時,虛擬經(jīng)濟過度膨脹與實體經(jīng)濟逐漸衰退是我國經(jīng)濟一個非常明顯的特點。近年來,房價上漲伴隨的資產(chǎn)泡沫引致大量社會資本向房地產(chǎn)業(yè)傾斜,威脅到實體部門投資。在經(jīng)濟轉(zhuǎn)型時期,房價是理解我國經(jīng)濟和社會演化的一個關(guān)鍵因素[8]。在這樣的情況下,將房價和制造業(yè)投資結(jié)合起來分析,是非常有必要的。那么房價究竟如何作用于制造業(yè)企業(yè)的投資?本文試圖系統(tǒng)地回答該問題。
房價上漲大范圍改變了制造業(yè)企業(yè)的外部環(huán)境,這導(dǎo)致它對投資的影響機制可能并不是單一的。房價上漲會引起企業(yè)抵押品價值、生產(chǎn)要素價格以及居民消費傾向發(fā)生變動,對企業(yè)的融資、生產(chǎn)與銷售環(huán)節(jié)的影響不可忽略[2]。聚焦制造業(yè)企業(yè)經(jīng)營的完整流程,結(jié)合企業(yè)借貸能力、用工成本和用地成本、居民消費等方面,厘清房價影響制造業(yè)企業(yè)投資的具體傳導(dǎo)機制十分重要。
對于房價是否會擠出實體投資的問題,有兩種相反的觀點。第一種觀點認(rèn)為,房價上漲能夠通過抵押擔(dān)保渠道降低企業(yè)貸款的附帶風(fēng)險和不對稱信息,拉動實體企業(yè)投資[9-12]。國外學(xué)者最先認(rèn)識到資產(chǎn)價格變動會改變企業(yè)的抵押物價值,開始關(guān)注房地產(chǎn)作為抵押品是否會改變企業(yè)投資的問題。Gan(2007)[9]關(guān)注到日本房地產(chǎn)泡沫破裂后抵押物價值大幅下降的現(xiàn)象,發(fā)現(xiàn)持有土地的企業(yè)更難維系銀企關(guān)聯(lián),進而降低企業(yè)投資。Chaney等(2012)[10]基于美國上市公司數(shù)據(jù)考察投資對房地產(chǎn)抵押價值的敏感性,認(rèn)為房地產(chǎn)抵押價值與企業(yè)投資呈正相關(guān)?;趪鈱W(xué)者的研究,曾海艦(2012)[11]采用上市公司樣本發(fā)現(xiàn)中國房價也存在抵押擔(dān)保效應(yīng)。陳麗蘭和劉廣平(2018)[12]選取我國30家制造業(yè)上市公司樣本,認(rèn)為房價能促進生產(chǎn)投資??梢?,大量研究證實房價對投資存在“拉動效應(yīng)”。
然而,隨著近年來實體經(jīng)濟日益衰退,房地產(chǎn)投資占社會固定資本投資的比重亦逐年走高,學(xué)者開始重視房價上漲對實體經(jīng)濟投資的負(fù)面影響。第二種觀點認(rèn)為,房價上漲驅(qū)使企業(yè)的大量資金流向房地產(chǎn)市場,擠出實體投資[13-17]。Miao & Wang(2014)[13]發(fā)現(xiàn)房價高漲引起實體企業(yè)進入具有超額利潤的房地產(chǎn)業(yè),致使實體經(jīng)濟 “脫實向虛”。Chen等(2015)[14]基于1998年至2012年中國369個城市的商品房交易數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)房價走高會擠出企業(yè)主業(yè)投資,降低企業(yè)把握投資機會的能力。紀(jì)建悅等(2021)[15]通過測算工業(yè)部門的資源配置效率,認(rèn)為住房價格通過減少資本投資,負(fù)向沖擊實體經(jīng)濟資源配置效率。肖珂和黃宗遠(yuǎn)(2019)[16]從宏觀層面采用向量自回歸模型討論我國房地產(chǎn)業(yè)擠出制造業(yè)的機制,認(rèn)為房地產(chǎn)業(yè)不僅擠出居民消費,而且降低實體部門資金投入,威脅到制造業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。劉廣平和連媛媛(2020)[17]則從區(qū)域差異的視角出發(fā),認(rèn)為房價的擠出效應(yīng)在經(jīng)濟欠發(fā)達(dá)地區(qū)更加明顯。
基于文獻(xiàn)梳理,現(xiàn)有相關(guān)研究還存在一些可拓展空間:現(xiàn)有研究主要關(guān)注房價影響實體投資的方向,對“拉動效應(yīng)”或“擠出效應(yīng)”誰占據(jù)主導(dǎo)地位尚未達(dá)成一致。關(guān)于房價具體通過何種傳導(dǎo)機制影響微觀企業(yè)投資的研究還不多見,缺乏從企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的完整流程對此加以探討。針對現(xiàn)有研究的缺陷和不足,本文貢獻(xiàn)之處在于:第一,證實房價上漲是我國制造業(yè)企業(yè)投資下降的原因之一,為理解房價的“擠出效應(yīng)”提供有力的經(jīng)驗證據(jù);第二,按照企業(yè)融資、生產(chǎn)和銷售的完整流程,結(jié)合融資約束、用工成本、用地成本和居民消費等機制探討房價對制造業(yè)企業(yè)投資的作用路徑,豐富了房價影響實體投資的渠道研究。
信貸融資機制。在存在金融摩擦?xí)r,融資困難的制造業(yè)具有設(shè)法獲取外部信貸資源來增強競爭力的動機。房地產(chǎn)作為企業(yè)向銀行借貸的抵押品十分常見,其抵押擔(dān)保渠道是增強企業(yè)借貸能力的重要途徑。房價上漲會增加抵押品價值,降低金融機構(gòu)與企業(yè)之間的信息不對稱,從而緩解債權(quán)人與股東的代理問題。這將降低企業(yè)外源融資溢價,減輕融資壓力,拉動企業(yè)投資[18]。融資壓力的緩解程度取決于企業(yè)抵押物的變現(xiàn)價值,持有土地且資產(chǎn)價值高的企業(yè)借貸能力越強,投資可用資金也越多[19]。由此,提出假設(shè)H1。
H1:房價上漲會增加抵押品價值,提高企業(yè)融資能力,從而促進制造業(yè)企業(yè)投資。
用工成本機制。房價上漲會通過居民住房壓力和房地產(chǎn)行業(yè)擴張促進勞動力要素的整體價格上升。一方面,房價通過勞動力流動的篩選效應(yīng)聚集高技術(shù)人才并擠出低端勞動力,而能承擔(dān)高居住成本的高端勞動力往往要求高工資,從而迫使企業(yè)提高工資成本[20]。另一方面,房價上漲帶來的房地產(chǎn)業(yè)繁榮能夠帶動相關(guān)行業(yè)的產(chǎn)出與擴張,促使上游制造業(yè)的工資被推高。企業(yè)用工成本的上漲在一定程度上削減了中國制造業(yè)的傳統(tǒng)比較優(yōu)勢,而且不利于制造業(yè)產(chǎn)品的出口[21]。由此,提出假設(shè)H2。
H2:房價上漲會提高勞動力價格,增加企業(yè)的用工成本,從而抑制制造業(yè)企業(yè)投資。
用地成本機制。由于土地供給無彈性,房價上漲會驅(qū)使房地產(chǎn)開發(fā)商增加土地需求,推高地價。雖然地方政府為招商引資會壓低工業(yè)地價,但是制造業(yè)占地面積大,其用地成本的增加不可忽視。制造業(yè)企業(yè)為減輕用地成本壓力將進行產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移,從東部經(jīng)濟發(fā)達(dá)地區(qū)向中西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)轉(zhuǎn)移,這將縮減產(chǎn)業(yè)集聚的規(guī)模效應(yīng),降低工業(yè)增加值占GDP的比重,擠出傳統(tǒng)工業(yè)部門[22]。此外,這會扭曲制造業(yè)企業(yè)家的行為,促使企業(yè)為獲得低價土地尋租,降低資金配置的合理性[23]。由此,提出假設(shè)H3。
H3:房價上漲會推高工業(yè)地價,壓縮企業(yè)利潤空間,從而抑制制造業(yè)企業(yè)投資。
居民消費機制。房屋作為居民生活的必需品時具有商品屬性,作為高收益、低風(fēng)險的房地產(chǎn)投資時具有金融投資品屬性。房價上漲對居民非住房消費存在兩種方向相反的影響,一方面,對剛需購房者來說,不斷上漲的房價加重了居民的購房負(fù)擔(dān),造成邊際儲蓄傾向不斷上升,抑制居民的消費[24]。房地產(chǎn)的投資屬性吸引居民投資房地產(chǎn),進一步擠出居民的非租金消費[25]。另一方面,對已購住房的居民來說,房價上漲通過提升居民的資產(chǎn)價值發(fā)揮“財富效應(yīng)”,緩解消費流動性約束,降低居民的預(yù)防性儲蓄動機,有利于促進居民消費[26]。居民消費支出水平關(guān)系到企業(yè)產(chǎn)品需求的變動,進而影響到制造業(yè)企業(yè)投資。由此,提出假設(shè)H4。
H4:房價上漲對居民消費的影響方向不確定,對制造業(yè)企業(yè)投資的影響尚不明確。
通過以上房價上漲影響制造業(yè)企業(yè)投資的機制分析可以看出,一方面,房價上漲通過外部融資渠道增強企業(yè)借貸能力,促進企業(yè)投資;另一方面,房價上漲通過提高企業(yè)用工成本和用地成本,擠出企業(yè)投資。而房價作用于居民消費的方向不確定,影響制造業(yè)投資的方向不明確??梢?,房價上漲影響制造業(yè)企業(yè)投資的大小與方向需要實證分析予以驗證。由此,提出假設(shè)H5a-b。
H5a:房價上漲會抑制制造業(yè)企業(yè)的投資。
H5b:房價上漲會促進制造業(yè)企業(yè)的投資。
本文基于2009-2018年30個省(市)的滬深A(yù)股制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù),建立面板模型研究房價上漲對制造型企業(yè)投資的影響,具體模型如式(1)。
realfixinvit=α0+α1lnhpit+Xit+εt.
(1)
其中,核心解釋變量為房價(lnhp),按照上市公司的注冊地點匹配所屬30省(市)的房價數(shù)據(jù)取對數(shù)來度量。被解釋變量為制造業(yè)企業(yè)投資(realfixinv),本文使用當(dāng)期固定資產(chǎn)除以總資產(chǎn)度量。制造業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營需要大量機器、設(shè)備以及廠房等固定資產(chǎn)的支持,所以固定資產(chǎn)投資在一定程度上可以體現(xiàn)制造業(yè)企業(yè)投資的趨勢。控制變量為Xit,包括企業(yè)償債能力(caps)、成長能力(grow)、經(jīng)營現(xiàn)金流(liqu)、股東集中度(stoh)、總資產(chǎn)報酬率(ROA)、城鎮(zhèn)化率(citr)等為控制變量。εt代表隨機誤差項。
為系統(tǒng)地厘清房價影響制造業(yè)企業(yè)投資的機制,分別構(gòu)建企業(yè)借貸能力(finst)、企業(yè)用工成本(lnwagep)、用地成本(lnrlandpri)和居民消費(lnrcus)的中介模型,見式(2)~(9)。中介變量依次借鑒劉斌斌和黃吉焱(2017)[27]、郭樹龍和劉文彬(2017)[28]、趙祥和曹佳斌(2017)[29]及萬海遠(yuǎn)等(2019)[30]的方法度量。此外,由于企業(yè)用地價格及居民非住房消費受到除房價外其他宏觀因素的影響,在式(6)中額外控制各省經(jīng)濟發(fā)展水平(lnGDP)、人均道路面積(road)和人口密度(dens),在式(8)中額外控制各省經(jīng)濟發(fā)展水平(lnGDP)、城鎮(zhèn)居民可支配收入與GDP比重(peore)和財政支出與GDP比重(fina)。對中介模型采用逐步回歸方法檢驗傳導(dǎo)機制是否存在。
對借貸能力:
finstit=δ0+δ1lnhpit+Xit+εt.
(2)
realfixinvit=θ0+θ1lnhpit+θ2finstit+Xit+εt.
(3)
對用工成本:
lnwageit=δ0+δ1lnhpit+Xit+εt.
(4)
realfixinvit=θ0+θ1lnhpit+θ2lnwageit+Xit+
εt.
(5)
對用地成本:
lnrlandpriit=θ0+θ1lnhpit+Xit+εt.
(6)
realfixinvit=θ0+θ1lnhpit+θ2lnrlandpriit+λ7roadit+λ8densit+λ9lnGDPit+Xit+εt.
(7)
對居民非住房消費:
lnrcusit=δ0+δ1lnhpit+Xit+εt.
(8)
realfixinvit=θ0+θ1lnhpit+θ2lnrcusit+λ7peoreit+λ8finait+λ9lnGDPit+Xit+εt.
(9)
變量具體定義見表1。
表1 變量定義表
選擇2009-2018年30省(市)的滬深A(yù)股制造業(yè)上市公司為研究對象,財務(wù)數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫,宏觀數(shù)據(jù)包括商品房銷售價格、住宅銷售價格、工業(yè)用地價格、城鎮(zhèn)居民人均消費支出、城鎮(zhèn)化水平等來自《中國統(tǒng)計年鑒》《中國國土資源年鑒》。剔除出現(xiàn)ST等非正常狀態(tài)的樣本;剔除研究數(shù)據(jù)缺失的樣本;剔除尚未公布城市工業(yè)用地價格的樣本,最終研究樣本為1429家上市公司2009-2018年9444個非平衡面板數(shù)據(jù)。對上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)做上下1%的縮尾處理以避免異常值的影響,并對涉及到名義價格的數(shù)據(jù)按2009年CPI進行平減。
表2為主要變量的描述性統(tǒng)計??梢?,30省(市)房價(對數(shù))存在區(qū)域差異,最小值為7.58,最大值為10.143。制造業(yè)企業(yè)投資最小值為-0.1133,最大值為0.2362,均值為0.0249,具有左偏分布特征。對中介變量而言,企業(yè)借貸能力與企業(yè)人均工資(對數(shù))標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.0703、1.0703,數(shù)據(jù)的個體差異較大;城市工業(yè)用地價格(對數(shù))最小值為5.3519,最大值為8.3779,遠(yuǎn)低于商品房銷售價格;居民非住房消費(對數(shù))也存在明顯差異。樣本數(shù)據(jù)不存在異常值。
表2 主要變量的描述性統(tǒng)計
房價與制造業(yè)投資可能存在內(nèi)生性問題,具體表現(xiàn)在兩方面:一是房價與企業(yè)投資存在雙向因果關(guān)系。房價上漲不僅會影響企業(yè)投資,而且企業(yè)投資也會反過來作用于房價。企業(yè)投資增加表明經(jīng)營前景良好,投資回報可觀,這會促進制造業(yè)的擴張,提高職工薪酬,增加房地產(chǎn)需求,進一步推高房價。二是構(gòu)建計量模型時不可避免地出現(xiàn)遺漏變量。
為處理內(nèi)生性問題,選取30省(市)人均國有建設(shè)用地出讓面積滯后一期作為工具變量,理由是:一方面,人均國有建設(shè)用地面積和房價相關(guān)。國有建設(shè)用地面積直接影響土地地價,而開發(fā)商的土地購入成本關(guān)系到房屋價格。另一方面,土地供給無彈性,國有建設(shè)用地面積主要由地方政府決定,與制造業(yè)企業(yè)投資多少無關(guān)。需要注意的是,房價與中介變量企業(yè)借貸能力、用工成本、居民非住房消費及用地成本在理論上均存在內(nèi)生性,本文以相同工具變量處理前三者的內(nèi)生問題。而地價與國有供地面積直接相關(guān),本文用房價滯后一期為工具變量進行處理。
房價對制造業(yè)企業(yè)投資的回歸結(jié)果見表3。結(jié)果顯示,房價對制造業(yè)企業(yè)投資的影響系數(shù)為-0.0158,并在1%顯著性水平下顯著,說明房價上漲不利于實業(yè)投資的提升。本文通過豪斯曼檢驗證實了模型存在內(nèi)生性問題,工具變量第一階段檢驗結(jié)果顯示,Cragg-Donald Wald F statistic取值為 31.23,而Stock-Yogo檢驗臨界值在15%的水平上取值為8.96,拒絕了該工具變量與內(nèi)生變量無關(guān)的原假設(shè),表明選用了強工具變量。處理內(nèi)生性后的2SLS結(jié)果見表3的列(7),依然支持房價上漲抑制制造業(yè)企業(yè)投資的結(jié)果,證實了假設(shè)5a。
表3 房價對制造業(yè)企業(yè)投資的回歸結(jié)果
對控制變量而言,資產(chǎn)負(fù)債率(caps)對制造業(yè)投資的影響在1%的顯著性水平下為負(fù),說明負(fù)債率越高越不利于制造業(yè)企業(yè)的投資。股權(quán)集中度(stoh)正向影響企業(yè)投資,說明股權(quán)越集中越重視企業(yè)的長期經(jīng)營發(fā)展,會更傾向于投資實業(yè)。成長能力(grow)正向影響企業(yè)投資,表明主營業(yè)務(wù)收入增長越快,企業(yè)投資實業(yè)的動機越強。總資產(chǎn)報酬率(ROA)同樣有利于企業(yè)投資,這是因為每單位資產(chǎn)帶來的收益越多,企業(yè)越傾向于投資資產(chǎn)獲利。城鎮(zhèn)化水平對投資的影響為負(fù),可能是城鎮(zhèn)化水平越高對工業(yè)產(chǎn)品的需求層次越高,而我國制造業(yè)主要以低端為主,需求供給錯配會抑制制造業(yè)企業(yè)投資。
信貸緩解效應(yīng)。以企業(yè)借貸能力為中介變量的逐步回歸結(jié)果見表4。列(1)顯示,房價對企業(yè)借貸能力的影響系數(shù)顯著為0.0217,說明房價上漲緩解了融資約束,增強了企業(yè)借貸能力。列(2)顯示,企業(yè)借貸能力對制造業(yè)企業(yè)投資的影響系數(shù)顯著為0.212,說明提升借貸能力增加了企業(yè)的投資傾向。借貸能力為房價影響制造業(yè)投資的部分中介效應(yīng),影響系數(shù)為0.185*0.231=0.0427。列(3)、列(4)分別是對列(1)、列(2)采用工具變量處理內(nèi)生性后的回歸結(jié)果,回歸結(jié)果依然穩(wěn)健??梢?,房價上漲能夠通過制造業(yè)企業(yè)的“信貸緩解效應(yīng)”對制造業(yè)企業(yè)投資產(chǎn)生“促進效應(yīng)”。這說明房價上漲通過提高企業(yè)的借貸能力,促進制造業(yè)企業(yè)投資,證實了本文的假設(shè)H1。
表4 借貸緩解機制的回歸結(jié)果
用工成本效應(yīng)。以企業(yè)用工成本為中介變量的回歸結(jié)果見表5。列(2)顯示,房價對企業(yè)用工成本的影響為正且在1%的水平上顯著,說明房價推升了企業(yè)的勞動力成本。但是用工成本對制造業(yè)企業(yè)投資的影響不顯著,這可能是逐步回歸法遺漏部分中介變量導(dǎo)致的。因此,本文借鑒溫忠麟和葉寶娟(2014)[31]使用bootstrap放寬假設(shè)的方法對中介機制再次進行檢驗。如果百分位置信區(qū)間與偏差校正置信區(qū)間均不包含0,則說明機制存在。檢驗結(jié)果見表6,這說明房價上漲存在增加用工成本進而降低企業(yè)投資的機制,證實了本文的H2。在銷售收入不變時,企業(yè)用工成本上漲會縮減企業(yè)利潤,減少企業(yè)可用資金,從而降低制造業(yè)投資規(guī)模。這與Wang等(2017)[32]基于2005年三季度到2014年四季度數(shù)據(jù)得出住房需求提高生產(chǎn)資料價格,降低國有企業(yè)投資的結(jié)論相似。
表5 用工成本機制的回歸結(jié)果
表6 bootstrap檢驗結(jié)果
用地成本效應(yīng)。以企業(yè)用地成本為中介變量的回歸結(jié)果見表7。列(1)顯示,房價對企業(yè)用地成本的影響為正但不顯著,采用工具變量處理內(nèi)生性后,列(3)顯示房價會顯著增加企業(yè)的用地成本。列(2)表明企業(yè)用地成本對制造業(yè)投資的影響顯著為負(fù),說明工業(yè)用地成本升高抑制了企業(yè)投資,處理內(nèi)生性后列(4)結(jié)果依然穩(wěn)健。由于房價對制造業(yè)投資的負(fù)向影響不顯著,說明企業(yè)用地成本為房價影響制造業(yè)投資的完全中介效應(yīng),影響系數(shù)為-0.001??梢姡績r上漲推高制造業(yè)企業(yè)的用地成本,從而擠出制造業(yè)企業(yè)投資,證實了假設(shè)H3。
表7 用地成本機制的回歸結(jié)果
居民消費效應(yīng)。以居民消費為中介變量的回歸結(jié)果見表8。列(1)顯示,房價對居民消費的影響在1%顯著性水平上為正,說明房價上漲推動了居民非住房消費支出。列(2)顯示居民消費對制造業(yè)投資呈顯著的正向影響,說明居民消費從制造業(yè)“需求端”促進企業(yè)投資,處理內(nèi)生性后列(3)、列(4)結(jié)果依然穩(wěn)健。由于房價對制造業(yè)投資的負(fù)向影響顯著,說明居民消費為房價影響制造業(yè)投資的部分中介效應(yīng),影響系數(shù)為0.1063??梢?,房價上漲不僅沒有擠出居民的非住房消費,反而帶動消費的增長,可能是因為住房的財富效應(yīng)對于總消費、生存型消費及發(fā)展享受型消費都具有促進作用[33]。消費支出水平的增加會提高制造業(yè)產(chǎn)品的需求,有利于擴大制造業(yè)投資,證實了假設(shè)H5。
表8 居民非住房消費機制回歸結(jié)果
為保證結(jié)論可靠,本文采用替換變量、更換計量方法和縮小樣本等方法進行穩(wěn)健性檢驗,見表9。首先,采用30省(市)住宅價格與商品房價格增長率替代自變量,見列(1)、列(2);其次,縮小樣本檢驗,保留制造業(yè)企業(yè)進入房地產(chǎn)業(yè)的“涉房”樣本,見列(3);再次,使用IV-GMM方法回歸,見列(4);最后,將融資約束、用工成本、用地成本和居民非住房消費等中介變量作為控制變量,見列(5)。以上五種穩(wěn)健性檢驗結(jié)果均顯示,房價上漲對制造業(yè)企業(yè)投資的影響顯著為負(fù),與基準(zhǔn)回歸結(jié)論相一致。
表9 房價對制造業(yè)企業(yè)投資穩(wěn)健性檢驗結(jié)果
本文基于2009-2018年的滬深A(yù)股制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù),從企業(yè)融資、生產(chǎn)與銷售的完整流程出發(fā),系統(tǒng)地分析房價影響制造業(yè)企業(yè)投資的路徑。結(jié)果顯示:總體來看,房價上漲對制造業(yè)企業(yè)投資具有顯著的抑制作用;機制研究表明,房價上漲在融資環(huán)節(jié)緩解企業(yè)融資約束,增加企業(yè)投資;在生產(chǎn)環(huán)節(jié)提高企業(yè)用工成本和用地成本,減少企業(yè)投資;在銷售環(huán)節(jié)增加居民消費,拉動企業(yè)投資。 以上研究結(jié)論對緩解房價高漲對制造業(yè)企業(yè)投資的負(fù)面影響有一定參考價值,政策建議如下:首先,合理有效地調(diào)控房地產(chǎn)市場,遏制房價過高。政府應(yīng)降低土地財政對房價的不良推動,堅持住房不炒,落實住房限購、限貸以及房產(chǎn)稅等調(diào)控政策的實施。其次,從根本上提高制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率,鼓勵傳統(tǒng)勞動密集型制造業(yè)向技術(shù)密集型制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級,緩解房價上漲帶來的生產(chǎn)成本壓力。最后,引導(dǎo)制造業(yè)重視長遠(yuǎn)發(fā)展,減少投機套利行為,提升實業(yè)投資回報率。政府應(yīng)優(yōu)化融資環(huán)境,引導(dǎo)信貸資金流向制造業(yè),幫助制造業(yè)實現(xiàn)“脫虛返實”。