• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

      住房價格泡沫對企業(yè)創(chuàng)新影響的實證研究
      ——基于河北省公司數(shù)據(jù)的檢驗

      2023-09-26 09:05:42周穩(wěn)海武曉敏周德鈺
      資源開發(fā)與市場 2023年9期
      關鍵詞:住房價格門檻協(xié)整

      周穩(wěn)海,武曉敏,周德鈺,邊 迪

      (1.河北大學 經(jīng)濟學院,河北 保定 071002;2.北京科技大學 機械工程學院,北京 100083;3.保定幼兒師范高等??茖W校,河北 保定 071002)

      0 引言

      隨著新冠疫情在全球的不斷蔓延,中美貿(mào)易沖突的不斷加劇,自然環(huán)境的不斷惡化,我國宏觀經(jīng)濟發(fā)展面臨著更大的挑戰(zhàn)。為了促進經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展,破解經(jīng)濟新常態(tài)難題,實現(xiàn)創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略,黨中央提出“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”的政策方針,將技術創(chuàng)新作為實現(xiàn)經(jīng)濟高質量增長的主要手段,促進企業(yè)與區(qū)域創(chuàng)新已逐漸成為各界關注的熱點問題。然而近年來住房產(chǎn)價格高企,泡沫逐漸膨脹,實體企業(yè)資本大量涌入房地產(chǎn)市場,嚴重擠占了企業(yè)創(chuàng)新投資,降低了創(chuàng)新能力[1-3]。住房價格泡沫的膨脹加速了社會資本“脫實向虛”,不僅降低了資源配置效率,加劇了系統(tǒng)性金融風險,而且還制約著我國宏觀經(jīng)濟從要素驅動向創(chuàng)新驅動模式的轉變和企業(yè)核心競爭力的提高。鑒于此,實證研究住房價格泡沫對企業(yè)創(chuàng)新的影響,對不同性質企業(yè)進行異質性比較分析,探索住房價格泡沫對企業(yè)創(chuàng)新影響的內在規(guī)律,為制定和調整住房價格調控政策,促進企業(yè)創(chuàng)新具有重要的意義。

      關于住房價格泡沫對企業(yè)創(chuàng)新的影響,國內外相關學者已經(jīng)取得了一定的研究成果,既有文獻主要是基于全國層面[4-5]、城市層面[6-8]、產(chǎn)業(yè)層面等[1,9]進行的研究,但基于區(qū)域層面的研究還較為少見,對于河北省的研究則更為罕見,尤其是雄安新區(qū)成立后,河北省部分城市住房價格出現(xiàn)了明顯上漲,住房價格泡沫對企業(yè)創(chuàng)新是否造成了嚴重影響,是河北省房地產(chǎn)市場健康發(fā)展、企業(yè)自主創(chuàng)新亟需解決的迫切難題。既有成果多是研究住房價格對創(chuàng)新的影響,但實際上住房價格只要和當?shù)厝丝跀?shù)量、經(jīng)濟發(fā)展、收入水平、產(chǎn)業(yè)結構等發(fā)展程度相適應,即使較高,一般也不太可能對創(chuàng)新產(chǎn)生較大的不良影響。只有當住房價格與其實際價值嚴重偏離,產(chǎn)生價格泡沫時才可能引發(fā)大量投機行為,對創(chuàng)新投資的“擠出效應”才可能出現(xiàn),因此用住房價格泡沫研究對創(chuàng)新的影響會更加合理。

      鑒于此,本文與既有文獻相比具有如下特點:一是基于河北省地區(qū)層面,利用住房價格泡沫研究價格偏離程度對企業(yè)創(chuàng)新的影響,排除了住房價格合理性上漲對估計結果的影響;二是基于上市公司微觀數(shù)據(jù),在研究總樣本的基礎上,根據(jù)上市公司產(chǎn)權性質、融資約束程度、成立時間等方面進行比較研究,考察了住房價格泡沫對企業(yè)創(chuàng)新影響的異質性差異;三是為了克服樣本選取、泡沫測算偏誤和內生性問題的影響,通過調整樣本數(shù)量,更換指標,利用工具變量、差分廣義矩GMM和系統(tǒng)廣義矩GMM等方法進行穩(wěn)健性檢驗,保證了研究結論的可靠性;四是將資產(chǎn)負債率和企業(yè)規(guī)模作為門檻變量,進一步研究了住房價格泡沫與企業(yè)創(chuàng)新非線性關系的門檻效應。

      1 文獻綜述與研究假說

      1.1 泡沫對企業(yè)創(chuàng)新的影響

      既有文獻研究結論并不一致,少數(shù)學者認為住房價格泡沫對企業(yè)創(chuàng)新具有促進作用,但大部分學者卻持有相反的觀點,認為住房價格泡沫對企業(yè)創(chuàng)新具有負向抑制作用。

      關于住房泡沫促進了企業(yè)創(chuàng)新的研究,一些學者認為住房價格上漲具有“信用緩釋效應”,減小了創(chuàng)新的融資約束。如Krishnamurthy、Chaney 等研究發(fā)現(xiàn)房價上漲會使企業(yè)房地產(chǎn)類抵押品升值,融資能力增加,獲得更多貸款,加大企業(yè)創(chuàng)新投資規(guī)模[10,11];曾海艦利用我國上市公司數(shù)據(jù),研究發(fā)現(xiàn)公司房屋價格上升提高了投融資規(guī)模[12];邵傳林、劉佳等運用城市數(shù)據(jù),研究表明城市房價上漲促進了區(qū)域創(chuàng)新能力的提升[6,13]。

      關于住房價格泡沫抑制企業(yè)創(chuàng)新的研究,其影響路徑主要包括如下3 個方面:一是房地產(chǎn)泡沫分流了企業(yè)創(chuàng)新投資,如Miao等通過構建內生經(jīng)濟增長理論模型研究表明,受資產(chǎn)泡沫吸引,企業(yè)會將有限的資金投入利潤率較高的泡沫部門,其主業(yè)的創(chuàng)新投入會由此受到抑制[14];張杰、Chaney 等認為房地產(chǎn)泡沫導致企業(yè)的資源錯配,抽離了企業(yè)的創(chuàng)新資金[3,11];崔瑩瑩等指出由于資本具有逐利性,企業(yè)家更樂于將資源投入到低門檻、高收益的房地產(chǎn)行業(yè),相應減少研發(fā)投資,減低了創(chuàng)新水平[7]。二是房地產(chǎn)泡沫提高了創(chuàng)新成本,抑制了創(chuàng)新行為。房價上漲還較大地提升了個人生活成本,尤其是提高了作為創(chuàng)新主體的年輕人的生活成本,不利于勞動人口和高端人才向中心城市聚集,進而導致勞動力流出,供給不足,勞動力成本上升,造成產(chǎn)業(yè)空心化,阻礙企業(yè)創(chuàng)新[15-17]。三是房地產(chǎn)泡沫降低了企業(yè)創(chuàng)新的外溢性,高房價導致了產(chǎn)業(yè)結構變化和轉移,影響了產(chǎn)業(yè)集群,降低了創(chuàng)新的外溢效應[18]。根據(jù)以上分析和目前住房價格高漲的現(xiàn)實狀況,住房價格泡沫對企業(yè)創(chuàng)新的抑制作用應該大于其促進作用,因此本文提出假設1:住房價格泡沫對企業(yè)創(chuàng)新具有抑制作用。

      1.2 泡沫對不同產(chǎn)權企業(yè)創(chuàng)新的影響

      一方面,隨著中國房地產(chǎn)價格不斷走高,企業(yè)生產(chǎn)成本不斷增大,民營企業(yè)無法像國有企業(yè)那樣獲得政府和金融部門的政策支持,民營企業(yè)通常更傾向通過轉變資金投向,增加回報率較高的房地產(chǎn)投資來彌補成本上漲的壓力,其創(chuàng)新投資受到更大的抑制[19]。另一方面,由于民營企業(yè)相對于國有企業(yè)普遍受到更大的融資約束,當房價上漲進行房地產(chǎn)投資時,民營企業(yè)無法像國有企業(yè)能利用國家信譽獲得及時可用資金,往往通過擠占更多的技術創(chuàng)新投入進行房地產(chǎn)投資,民營企業(yè)創(chuàng)新受到的負面影響相對更大[20-23]。另外,國有企業(yè)治理機制更加完善,具有更為完善的風險防范機制,對進行房地產(chǎn)投資有嚴格限制,即使進行房地產(chǎn)投資,也可以借助資金規(guī)模和技術優(yōu)勢實現(xiàn)房地產(chǎn)投資反哺企業(yè)創(chuàng)新,而民營企業(yè)一般對投資的風險控制和化解能力較弱,房地產(chǎn)投資人才比較缺乏,實現(xiàn)投資反哺創(chuàng)新的難度很大[24]。因此,本文認為住房價格泡沫增大時,民營企業(yè)創(chuàng)新受到的抑制作用更大,因此提出假設2:住房價格泡沫對民營企業(yè)創(chuàng)新的抑制作用更大。

      1.3 泡沫對不同融資約束企業(yè)創(chuàng)新的影響

      一方面,為了保持資金的流動性,融資約束較大企業(yè)的管理者更傾向于回避將資金投資于風險大、周期長的創(chuàng)新項目[25],并且會將有限的資金投放于投資回報率更高的部門[26,27]。住房房價上漲時,融資約束較大企業(yè)的“信用緩釋效應”相對更加明顯,它們更愿意加大房地產(chǎn)的投資規(guī)模,對企業(yè)創(chuàng)新行為形成更大抑制[28]。另一方面,融資約束較大企業(yè)融資成本較高且融資來源有限,將少量閑余資金投資于回報率較高的房地產(chǎn)行業(yè)后,勢必要擠占科研資金,而融資約束較小企業(yè)融資來源較為豐富,即使進行房地產(chǎn)投資,也不會嚴重占用科研資金。綜上所述,本文認為住房價格泡沫增大時,融資約束較大企業(yè)創(chuàng)新受到的抑制作用更大,因此提出假設3:住房價格泡沫對融資約束較大的企業(yè)的創(chuàng)新抑制作用更大。

      1.4 泡沫對初創(chuàng)和成熟企業(yè)創(chuàng)新的影響

      一方面,初創(chuàng)企業(yè)的規(guī)模優(yōu)勢和產(chǎn)品市場占有率一般不如成立時間較長的成熟企業(yè),初創(chuàng)企業(yè)往往更加注重通過創(chuàng)新來擴大自身的社會影響,即使在住房價格上漲,投資回報率增加時,相對成熟企業(yè)而言初創(chuàng)企業(yè)一般也會留出較大比例的資金用于科研創(chuàng)新,企業(yè)創(chuàng)新投入會隨企業(yè)年齡的增加而減少。另一方面,初創(chuàng)企業(yè)的制度和企業(yè)文化一般會更適合時代的發(fā)展,更能激發(fā)員工的創(chuàng)新活力,而成熟企業(yè)則往往制度陳舊,設備老化,人員觀念落后,不利于企業(yè)科研創(chuàng)新,并且成熟企業(yè)一般經(jīng)營狀況較為平穩(wěn),資本邊際回報率有所下降,當住房價格上漲時,通常會進行更多的房地產(chǎn)投資,以提高其資本回報率,相對初創(chuàng)企業(yè)而言,成熟企業(yè)通常會占用更多的創(chuàng)新投資[29]。根據(jù)以上分析,住房價格泡沫對成熟企業(yè)創(chuàng)新的抑制作用應該大于初創(chuàng)企業(yè),因此提出假設4:住房價格泡沫對成熟企業(yè)創(chuàng)新的抑制作用更大。

      2 研究設計

      2.1 指標選取

      被解釋變量。衡量企業(yè)技術創(chuàng)新水平的指標主要有科研投入金額、專利授權數(shù)、創(chuàng)新產(chǎn)品銷售額等,但由于2017 年之后大多數(shù)上市公司沒有收錄專利授權數(shù),各公司創(chuàng)新產(chǎn)品銷售額衡量口徑又不盡相同,所以本文用科技投入金額作為被解釋變量,代表企業(yè)創(chuàng)新水平,該數(shù)值越大,表示其科技創(chuàng)新水平越高,相反則越低[30,31]。

      核心解釋變量。利用周穩(wěn)海等[32]測度的住房價格泡沫作為核心解釋變量,住房價格泡沫增大雖然具有一定的“信用緩釋效應”,但它更多地擠出了企業(yè)創(chuàng)新投資、提高了創(chuàng)新成本、降低了企業(yè)創(chuàng)新的外溢性,通常對企業(yè)創(chuàng)新具有負向影響[1,2],對于不同性質企業(yè)的影響具有異質性[29]。

      控制變量。為了減少遺漏變量問題可能存在的估計偏誤,本文選取企業(yè)規(guī)模平方(Size2)、企業(yè)規(guī)模(Size)、營業(yè)收入(Income)、固定資產(chǎn)(FA)、流動比率(LR)、股權結構(ShS)等指標作為控制變量,同時考慮企業(yè)個體差異、城市差異和年度差異,在模型回歸時還加入了反映公司個體效應、城市效應、年度效應的虛擬變量。

      2.2 模型構建

      為了研究住房價格泡沫對企業(yè)創(chuàng)新影響,建立面板模型,具體形式為:

      式中:i 表示上市公司,取值為1—33;j 表示城市,取值為1—11;t表示年份,取值為2012—2019;c為常數(shù)項;T為時間趨勢項;RDit為研發(fā)投入,是被解釋變量,代表企業(yè)創(chuàng)新;Bubbleit為住房價格泡沫,是核心解釋變量,表示住房價格與其實際價值的偏離程度;、Sizeit、Incomeit、FAit、LRit、ShSit為控制變量,分別表示第i 個上市公司第t 年的企業(yè)規(guī)模平方、企業(yè)規(guī)模、營業(yè)收入、固定資產(chǎn)、流動比率、股權結構;ui表示公司個體效應的虛擬變量;kj表示城市效應的虛擬變量;ηt表示年度效應的虛擬變量;Vit為干擾項。

      2.3 數(shù)據(jù)采集及平穩(wěn)性檢驗

      由于2012 年之前多數(shù)上市公司沒有收錄代表企業(yè)創(chuàng)新指標“研發(fā)投入”的相關數(shù)據(jù),因此本文選取2012—2019 年河北省A 股上市公司相關數(shù)據(jù)。為保證數(shù)據(jù)質量,剔除ST 類、金融類及指標數(shù)據(jù)嚴重缺失的上市公司,最終選取33 家上市公司,共264 個樣本數(shù)據(jù),原始數(shù)據(jù)均來源于國泰安數(shù)據(jù)庫及上市公司年報。各變量基本統(tǒng)計特征和變量說明如表1 所示。

      表1 變量說明及統(tǒng)計描述Table 1 Variables description and statistical description

      為避免出現(xiàn)虛假回歸,本文采用LLC、ADF-Fisher 和PP-Fisher3 種檢驗方法 對RD、Bubble、Size2、Size、Income、FA、LR、ShS 等變量原始數(shù)據(jù)及其一階差分的數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗。其中,LLC 檢驗原假設為變量存在共同單位根,ADF-Fisher 和PP-Fisher檢驗的原假設為變量存在獨立單位根。各個變量原始數(shù)據(jù)3 種檢驗結果的P值至少有2 種大于0.05,基本接受存在單位根的原假設,即樣本數(shù)據(jù)不平穩(wěn);其一階差分數(shù)據(jù)檢驗結果的P 值均小于0.05,拒絕存在單位根的原假設,即樣本數(shù)據(jù)平穩(wěn),為一階變量單整I(1)。具體單位根據(jù)檢驗結果如表2 所示。

      表2 單位根檢驗結果Table 2 Unit root test results

      3 結果及分析

      3.1 協(xié)整檢驗

      由于各變量數(shù)據(jù)均為一階單整序列,被解釋變量“企業(yè)創(chuàng)新”和“住房價格泡沫”及其他控制變量之間很可能存在協(xié)整關系。為了進一步驗證企業(yè)創(chuàng)新、住房價格泡沫和其他控制變量之間是否真實存在協(xié)整關系,本文首先采用E-G 兩步法對各模型進行協(xié)整檢驗,檢驗結果如表3 所示。在E-G 兩步法檢驗結果中,LLC、ADF-Fisher 和PP-Fisher這3 種檢驗結果表明,除模型(6)中PP-Fisher 檢驗對應P值大于10%外,其余檢驗結果對應的P值均小于1%,表明除模型(6)以外的其余6 個模型均在1%顯著水平拒絕不存在協(xié)整關系的原假設,即除模型(6)以外的其余6 個模型均存在協(xié)整關系。為了進一步對模型(6)的協(xié)整關系進行驗證,本文還利用Kao 檢驗方法檢驗各模型是否存在協(xié)整關系,Kao檢驗結果顯示,模型(6)在1%水平下顯著拒絕不存在協(xié)整的原假設,即模型(6)存在協(xié)整關系。其余6 個模型檢驗結果表明各模型至少在10%顯著水平拒絕不存在協(xié)整關系的原假設,進一步證明了存在協(xié)整關系。綜上所述,檢驗結果表明可以利用協(xié)整模型對被解釋變量與其他控制變量之間的協(xié)整關系進行實證分析。

      表3 面板協(xié)整檢驗結果Table 3 Panel cointegration test results

      3.2 實證結果

      首先選取全樣本數(shù)據(jù)進行實證分析,然后根據(jù)上市公司產(chǎn)權性質、融資約束程度、成立時間等特征進行分組研究,考察了住房價格泡沫對企業(yè)創(chuàng)新影響的異質性差異(表4)。實證過程中對公司個體效應、城市效應和年度效應均進行了控制。

      表4 住房價格泡沫對企業(yè)創(chuàng)新影響的實證結果Table 4 Empirical results of the impact of the housing price bubble on enterprise innovation

      異質性差異具體表現(xiàn)為:①全樣本。在異質性分析之前,首先對模型(1)全樣本進行分析,在模型(1)中從核心解釋變量上看,住房價格泡沫(Bubble)的回歸系數(shù)為-1.499,并且在1%水平上通過顯著性檢驗,表明住房價格泡沫的增大雖然在一定程度上提高了企業(yè)融資的抵押能力,但更多地分流了企業(yè)創(chuàng)新投資、提高了創(chuàng)新成本、不利于企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展,降低了企業(yè)創(chuàng)新的外溢性,住房價格泡沫對企業(yè)創(chuàng)新具有抑制作用,假設1 得到了初步驗證;從控制變量上看,企業(yè)規(guī)模(Size)的二次項顯著為正,一次項顯著為負,表明企業(yè)規(guī)模與創(chuàng)新呈U 型關系,對企業(yè)創(chuàng)新具有較大的正向影響。營業(yè)收入(Income)的回歸系數(shù)為正,表明營業(yè)收入越大,企業(yè)越有能力拿出更多的資金進行科技創(chuàng)新,對企業(yè)創(chuàng)新具有正向促進作用。固定資產(chǎn)(FA)和流動比率(LR)的回歸系數(shù)均顯著為負,表明固定資產(chǎn)和流動比率對企業(yè)創(chuàng)新都具有負向影響,其原因是在其他狀況不變的條件下,企業(yè)固定資產(chǎn)投入較多時,代表企業(yè)創(chuàng)新的無形資產(chǎn)投入必然減少,而流動比率的提高意味著企業(yè)融資能力下降,企業(yè)創(chuàng)新的金融約束變大,獲得用于企業(yè)創(chuàng)新的資金難度更大。股權結構(ShS)的回歸系數(shù)顯著為正,表明股權集中度越高越有利于企業(yè)創(chuàng)新,這可能是因為股權集中度越高,大股東越注重企業(yè)創(chuàng)新和長遠發(fā)展。②企業(yè)產(chǎn)權性質。核心解釋變量住房價格泡沫(Bubble)的回歸系數(shù)分別為-1.455、-2.289,說明住房價格泡沫無論是對國有企業(yè)還是民營企業(yè)均具有負向抑制作用,但對民營企業(yè)的抑制作用更強。這是因為住房價格上漲進行房地產(chǎn)投資時,國有企業(yè)較民營企業(yè)可以從政府獲得更多的政策和資金支持,從而受到的負面抑制作用較小,假設2 得到驗證。③金融約束程度。核心解釋變量住房價格泡沫(Bubble)的回歸系數(shù)分別為-0.454、-1.905,表明住房價格泡沫對金融約束較大企業(yè)技術創(chuàng)新的抑制作用較金融約束較小企業(yè)要大,這是因為住房價格上漲時,金融約束較大企業(yè)進行房地產(chǎn)投資時,擠占了更多的創(chuàng)新資金,假設3得到驗證。④企業(yè)年齡。核心解釋變量住房價格泡沫(Bubble)的回歸系數(shù)分別為-1.368、-1.648,表明住房價格上漲對成熟企業(yè)技術創(chuàng)新的抑制作用更大,這是因為初創(chuàng)企業(yè)通常更加希望通過新產(chǎn)品占領市場,比成熟企業(yè)更加注重技術創(chuàng)新,住房價格上漲對初創(chuàng)企業(yè)創(chuàng)新投資的擠出效應小于成熟企業(yè),假設4 得到驗證。各組控制變量的回歸結果和全樣本基本相同。綜上所述,本文4 個研究假設均得到驗證。

      3.3 穩(wěn)健性檢驗

      為了檢驗模型回歸結果的可靠性,本文進行了3 個方面的穩(wěn)健性檢驗(表5)。

      表5 住房價格泡沫對企業(yè)創(chuàng)新影響的穩(wěn)健性檢驗Table 5 Robustness test of the impact of the housing price bubble on enterprise innovation

      一是為了避免受樣本數(shù)量變化的影響,并考慮雄安新區(qū)成立對保定市住房價格影響較大,可能對總體回歸造成較大影響,故將保定市上市公司剔除后進行回歸;二是考慮前文住房價格泡沫指標測算誤差的影響,用房價收入比代替住房價格泡沫;三是避免住房價格泡沫和技術創(chuàng)新可能存在的互為因果,或遺漏解釋變量而導致的內生性問題,本文利用住房價格泡沫滯后項作為工具變量,并利用差分GMM和系統(tǒng)GMM 方法進行穩(wěn)健性檢驗。各模型回歸結果中核心變量住房價格泡沫的回歸系數(shù)均為負數(shù),其他控制變量回歸系數(shù)的方向和顯著度與前文也基本相同,維持了住房價格泡沫對技術創(chuàng)新具有抑制作用的研究結論。

      4 門檻效應檢驗

      前文基于線性關系的視角,實證研究了住房價格泡沫對企業(yè)創(chuàng)新的影響,但實際上受企業(yè)負債狀況和企業(yè)規(guī)模等因素的影響,二者之間可能存在非線性關系的門檻效應。因此,本文借鑒Hansen的做法[33],以資產(chǎn)負債率和企業(yè)規(guī)模作為門檻依賴變量,構建面板門限模型,研究住房價格泡沫對企業(yè)創(chuàng)新的非線性影響。

      4.1 門檻存在性檢驗

      在進行門檻模型回歸前要檢驗是否存在門檻效應并確定門檻個數(shù)。因此,本文對資產(chǎn)負債率和企業(yè)規(guī)模進行門檻效應檢驗,檢驗結果如表6 所示。資產(chǎn)負債率和企業(yè)規(guī)模兩變量的單一門檻檢驗對應P值均小于0.1,而雙重門檻檢驗對應P 值均大于0.1,表明這兩個變量只通過了單一門檻檢驗,存在單一門檻效應,可以對其進行門檻效應回歸。其中,資產(chǎn)負債率和企業(yè)規(guī)模的門檻值分別為0.731 和56 015.704。

      表6 門檻存在性檢驗Table 6 Threshold existence test

      4.2 門檻效應回歸結果

      基于上面檢驗結果,利用資產(chǎn)負債率和企業(yè)規(guī)模單一門檻模型進行回歸,回歸結果如表7 所示。

      表7 門檻效應回歸結果Table 7 The threshold effect regression results

      5 結論與啟示

      本文選取河北省上市公司數(shù)據(jù),實證分析了住房價格泡沫對企業(yè)創(chuàng)新的影響,研究發(fā)現(xiàn)住房價格泡沫對企業(yè)創(chuàng)新具有顯著的抑制作用;另外,根據(jù)上市公司產(chǎn)權性質、融資約束程度、成立時間等特征進行分組,考察了住房價格泡沫對企業(yè)創(chuàng)新影響的異質性差異,研究表明住房價格泡沫對私營企業(yè)、融資約束較大企業(yè)、成熟企業(yè)創(chuàng)新的負面影響分別大于國營企業(yè)、融資約束較小企業(yè)、初創(chuàng)企業(yè);最后,將資產(chǎn)負債率和企業(yè)規(guī)模作為門檻變量,研究了住房價格泡沫對企業(yè)創(chuàng)新的門檻效應,當超過門檻值后,住房價格泡沫對企業(yè)創(chuàng)新的負向抑制作用會成倍增加。

      根據(jù)以上結論得到如下啟示:①因城施策,控制住房價格泡沫繼續(xù)膨脹。一方面,合理利用限購、限貸、限售、信貸、稅收、土地等政策,并加大政策宣傳,穩(wěn)定投資者價格預期,在價格泡沫較大的城市可考慮率先實施房地產(chǎn)稅試點政策,有效控制住房投機需求;另一方面,增加保障性住房、市場租賃住房和共有產(chǎn)權住房的建設,滿足中低收入居民、新就業(yè)大學生、城改搬遷及入城務工人員的剛性需求;另外,政策實施時,應防止“一刀切”的做法,有效控制住房價格泡沫水平的同時,注意減小住房市場的非理性繁榮給實體經(jīng)濟造成的沖擊。②完善公司治理結構,嚴格控制房地產(chǎn)投資。一方面,企業(yè)應根據(jù)自身主業(yè)的長期發(fā)展目標,制定合理投資計劃,對偏離主業(yè)的投資應形成嚴格的制度約束,避免對科研創(chuàng)新資金的占用和擠出;另一方面,銀行、政府和行業(yè)監(jiān)管部門應加強對企業(yè)資金投向的監(jiān)管力度,防止非房地產(chǎn)企業(yè)進行大規(guī)模的房地產(chǎn)投資,同時還應加大對企業(yè),尤其是對有較大融資約束企業(yè)及民營企業(yè)創(chuàng)新行為的政策和資金支持,加強知識產(chǎn)權保護,維護創(chuàng)新企業(yè)的合法權益;另外,加強創(chuàng)新條件和人才團隊的建設,增強產(chǎn)學研合作,提高自主創(chuàng)新能力,將創(chuàng)新作為提高企業(yè)自身核心競爭力和長遠發(fā)展原動力。

      猜你喜歡
      住房價格門檻協(xié)整
      拆除不必要的“年齡門檻”勢在必行
      房產(chǎn)稅對不同類型住房價格的影響——來自重慶房產(chǎn)稅試點的證據(jù)
      住房價格泡沫時空分異及其驅動因素的實證研究
      ——來自河北的數(shù)據(jù)檢驗
      外商直接投資對我國進出口貿(mào)易影響的協(xié)整分析
      智富時代(2019年2期)2019-04-18 07:44:42
      河南金融發(fā)展和城鄉(xiāng)居民收入差距的協(xié)整分析
      智富時代(2018年3期)2018-06-11 16:10:44
      讓鄉(xiāng)親們“零門檻”讀書
      中國火炬(2015年3期)2015-07-31 17:39:20
      異地高考豈能不斷提高門檻?
      中國居民消費與經(jīng)濟增長的協(xié)整關系檢驗
      中國資產(chǎn)價格與通貨膨脹關系的協(xié)整分析
      中國沿海和內陸城市住房價格波動差異與動力因素
      房产| 莒南县| 湘乡市| 天长市| 庆城县| 牡丹江市| 共和县| 兰考县| 宁晋县| 乐昌市| 喀喇沁旗| 竹山县| 囊谦县| 肥城市| 尉犁县| 金门县| 陇西县| 鄂托克前旗| 玉屏| 锦州市| 太原市| 上林县| 略阳县| 汉阴县| 怀仁县| 宣城市| 云安县| 仲巴县| 平安县| 定远县| 临西县| 石渠县| 辰溪县| 思茅市| 姚安县| 中江县| 博罗县| 饶平县| 孟津县| 兰州市| 嘉鱼县|