【《房价波动对实体企业绩效的影响机制分析案例》7700字】

房价波动对实体企业绩效的影响机制分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u24465房价波动对实体企业绩效的影响机制分析案例 185841.1理论分析与假设提出 1316321.2企业绩效 3124521.3中介效应 479551.3.1中介效应模型 4259071.3.2Bootstrap检验 5284771.3.3实证分析模型 7188951.4实证分析结果 8261701.4.1房价、融资成本和绩效互动机制 825681.4.2房价、劳动力成本和绩效的互动机制 10315231.4.3房价、主营业务投资和企业绩效的互动机制 11315361.4.4房价、创新投资和企业绩效的互动机制 1415611.5本章小结 161.1理论分析与假设提出如前文所述，房价快速上涨会导致土地、房产及劳动力等要素成本上涨，并对实体企业主营业务投资和创新投资产生较为明显的挤出效应，可能不利于实体企业绩效的提升。由此，本研究提出以下待检验的研究假设：H1.1房价上升，会抑制实体经济企业绩效如前文所述，房价上涨时，实体企业债务融资成本将会下降，房价上涨所带来的金融规模效应对融资成本产生显著效应，推动实体企业融资约束下降。H1.2房价上升会通过降低实体企业融资成本，提升实体经济绩效如前文已经验证的，房价上涨会推动劳动力成本的上升。近年来，劳动力成本的快速上升造成我国实体经济企业国际竞争力下降（王燕武等，2011），挤压企业利润（高波等，2012），最终影响企业绩效。当要素市场处于扭曲状态时，资源的相对富裕程度就无法准确投射到生产成本的结构上。HsiehandKlenow（2010）将中国和印度的要素分配与美国进行了比较，发现中国和印度制造业中资本和劳动力价值边际产值分布更为分散，要素分配不当可以解释中国或印度与美国之间约三分之一的制造业TFP差距。研究表明，由于中国相对效率低下的国有企业，其重要性逐年下降，制造业TFP激增，配置效率似乎相比1998-2005年的样本有所提高。当然，要素成本扭曲不仅仅存在于不同所有权性质的企业之间，也存在于收益率不同的企业间。企业的要素边际收益率即便较高，但是房地产价格上涨可能强化企业原材料、劳动力或土地成本约束，抑制企业达到最佳生产能力，也无法将那些要素边际收益率较低的竞争企业淘汰（杨光等，2015）。显然，房价上涨所带来了劳动力成本上升，会对实体企业的绩效带来负面作用（许家云和张巍，2020）。由此，本研究提出以下待检验的研究假设：H1.3房价上升会通过推高实体企业劳动力成本，抑制实体经济绩效如前文分析，房价上涨可能扭曲信贷结构，房地产部门将占用过多的资金，挤压实体经济企业的融资规模。实体经济企业也可能会偏离主营业务，将更多资金投入房地产业（余静文和谭静，2015）。实体企业在实体经济发展收益远小于房地产业时，实体企业理所当然的会减少主营业务投资，此时企业可能更倾向于跨行业投资，投入房地产业（王染等，2019；贾明琪等，2015），抑制实体经济主营业务投资（荣昭和王文春，2014）。由此，本研究提出以下待检验的研究假设：H1.4房价上升会通过挤出实体企业主营业务投资，抑制实体经济绩效如前文所述，由于房价上涨会对企业要素成本产生影响，挤出主营业务投资与创新投资。房价波动对实体企业要素成本的影响会传导至实体企业投资，并对实体企业创新投资产生正、负两方面的影响。一方面，房价上涨使企业拥有的资产价值上升，从而缓解企业的融资约束，因此有利于企业的创新投入。另一方面，房价上涨提高了劳动力成本，提升了房地产业的投资收益率，金融系统的放款和实体企业的投资更有可能转移到房地产业，使得实体企业的创新投资受到抑制，进而导致投资降低，阻碍实体经济企业全要素生产率的提升。由此，本研究提出以下待检验的研究假设：H1.5房价上升会通过挤出创新投资，抑制实体经济绩效。1.2企业绩效本文的研究目的之一是房地产价格对企业绩效状况的影响。对实体经济企业的绩效量化分析与评估很多，传统上企业以净资产利润率为核心，通过评价财务状况和经营成果，包括资产收益率ROA、权益收益率ROE或托宾Q评估企业绩效。但是传统上，从财务角度评估企业绩效的指标存在潜在不足在于：其一，由于上述指标取决于财务报表，因此，只能反映企业过去的表现，却无法反映更多未来的信息，而管理者则可能为实现自身利益最大化而做出短视的决策，为企业选择短期低价值项目而放弃长期高价值项目（Stein，1989），如扩大生产规模而忽视技术研发投入，营造出眼下漂亮的财务报表和资本市场的短暂繁荣；其二，在监管制度不完善、市场缺乏有效性的情况下，财务报表可以通过会计调节加以粉饰，而托宾Q尽管有前瞻性，但受制于市场参与者的成熟度与情绪变化，存在高估或者低估的可能（Demsetz和Villalonga，2001）。TFP作为衡量企业整体资源配置效率的指标，可以反映企业的技术与创新水平，而技术创新正是企业竞争力与长期增长潜力的核心动力，且兼具前瞻性及与未来企业价值最大化的一致性。因此，本研究将选取企业TFP作为经营绩效指标，用于考察房价对企业绩效的影响。企业全要素生产率是衡量国家经济发展质量的重要内容（杨汝岱和姚洋，2008；徐朝阳和林毅夫，2010；杨高举等，2014）。然而，受限于企业全要素生产率的复杂性与模糊性，现有相关研究并未获取能够十分清晰刻画企业全要素生产率的相关指标，且其经济后果的理论基础也亟待深化。企业全要素生产率作为一个衡量企业生产效率的综合指标，是衡量企业生产经营效率与效果的关键指标。新古典增长理论的前提是，可以通过从总生产函数的角度对其进行解释，从而合理地解释各个经济体变化的泛用模式。总生产函数可以将一个经济体（如国家或企业）的总产出与该经济体中劳动力，人力资本和物质资本的总量，以及整个经济体中技术水平联系起来。其中K和M是投入的物质和人力资本的总和，L是经济的劳动力投入，A是技术参数，其模型如下：Y…（1.1）其中：Y表示上市企业主营业务收入（百万元）；L为上市企业劳动投入，用员工人数（个）衡量；K为上市企业资本投入，用固定资产净额（百万元）衡量；M代表上市企业中间投入，用购买商品、接受劳务支付的现金（百万元）衡量；t表示年份。如果企业上述指标为0，那么在取对数时将无法进行，所以本研究在取对数前对上述变量都加1。本研究的核心因变量为企业全要素生产率。鲁晓东和连玉君（2012）认为OLS法存在样本选择偏差和同时性偏差问题，OP法无法估计出投资额为0或者缺失的样本，而Levinsohn和Petrin（2003）针对OP法这一问题提出了LP法，避免了投资额作为代理变量的数据缺失问题。本研究在借鉴Levinsohn和Petrin（2003）、黎文靖和胡玉明（2012）、Krishnanetal.（2015）、杨汝岱（2016）研究的基础上，选择LP法估计企业全要素生产率。d…（1.2）1.3中介效应1.3.1中介效应模型现有的经济学和管理学研究中，经常需要寻找自变量（X）对因变量（Y）产生影响的过程和机制。但是，若要分析X如何影响Y，其中最为重要的是找到两者之间的中介变量（M）。Baron和Kenny（1986）将中介变量（M）定义为能够部分解释自变量（X）与因变量（Y）之间关系的变量。此简单的中介模型可以通过以下公式来公式化：M=Y=Y=…（1.3）其中i1，i2和i3为截距，a，b，c和𝑐'为系数，ε1，ε2和ε3表示随机误差项。如果X→𝑀路径系数和𝑀→𝑌路径系数（即间接效应𝑎𝑏）的乘积显著，则认为其拥有中介效应。其中中介模型中的系数通常普通最小二乘（OLS）回归，以极大似然估计计算得到（Woodetal.，2008）。这种称为系数乘积的方法在许多情况下等同于系数差异法，该方法检验c^'-c的显着性，其中c^'是𝑋对Y的总效应（此时不控制𝑀），Mackinnonetal.（1995）认为通过普通最小二乘估计可以得到（ab=c）^'-c。Mackinnonetal.（2007）的进一步研究表明，（ab=c）^'-c不适用于多级中介模型，以及logistic和probit模型。1.3.2Bootstrap检验传统上，统计检验被设计为在某些特定模型下尽可能高效。但是，相应的模型通常会对数据做出很强的假设，然而在实证分析中又经常会违反这些理论假设。在这种情况下，此类检验当然就会给出并不可靠的结果，从而得出错误的结论。此外，从稳健性的角度看，希望模型偏差影响较小并在许多情况下表现出良好适用性的统计方法。异常值是一个非常重要的概念，“与其他观测值有很大差异，从而引起可能令人怀疑有不同机制产生的观测值”。尽管许多相关文献都集中讨论了异常值，但是稳健性（robust）检验却是一种非常有效的工具，可以防止一些模型偏差（例如粗尾）。现有研究文献中已经提出了许多方法，可以检验中介模型中的间接效用的显著性（Woodetal.，2008）。本研究认为其中Bootstrap检验至少有两个优点：首先，通过计算机进行密集的重复采样方法，可以构造间接效用的置信区间并测试其显著性。因此，与其他中介效用估计检验方法相比，Bootstrap检验适用范围更广，尤其是当标准误差公式适用时。其次，Bootstrap检验的理论假设相对不那么严格。这种特性使其比传统的中介效用检验方法更可靠，因为后者经常做出严格但并不适用的假设（Mackinnon等，2007；Preacher和Hayes，2008）。Baron和Kenny（1999）通过逐步检验法来检验中介模型，以便分析自变量是否通过某些中介变量影响因变量，许多学者使用该方法进行了相关课题的研究。但是，许多研究项目在研究进行的早期或此后审查过程中被终止了，究其原因Baron和Kenny（1999）的逐步检验法有一定缺陷，一些文献对该方法提出了质疑包括Spenceretal.（2005）、Jeffreyetal.（2007）、Hayes（2009）、Zhaoetal.（2010）。由此，本文参考温忠麟和叶宝娟（2014），通过决策树和分步过程来进行中介效应检验，并对其结果进行分类，其过程如下图。显著不显著按中介效应立论按遮掩效应立论检验系数QUOTEc'c'ab与c异号ab与c同号显著不显著显著不显著至少有一个不显著都显著按遮掩效应解释结果遮掩效应报告|ab/c|部分中介效应报告ab/c直接效应显著显著不显著按中介效应立论按遮掩效应立论检验系数QUOTEc'c'ab与c异号ab与c同号显著不显著显著不显著至少有一个不显著都显著按遮掩效应解释结果遮掩效应报告|ab/c|部分中介效应报告ab/c直接效应显著可能存在其他中介直接效应不显著只有中介效应间接效应显著检验系数c报告ab的置信区间间接效应不显著Bootstrap法检验ab依次检验系数a和b按中介效应解释结果按中介效应解释结果图1.SEQ图6.\*ARABIC1中介效应检验程序Figure1.1RealEstatePricesandRealEstateInvestment1.3.3实证分析模型本章目的是研究房价对企业全要素生产率绩效的影响，为检验假设H1.1-5，本研究构建了具有固定效果的普通最小二乘（OLS）的依次检验法方程，分别检验了房价通过经融资成本、劳动力成本、主营业务投资及创新投资对企业全要素生产率的直接效应和间接效应。依次检验法方程如下：decl…（1.4）TFP…（1.5）TFP…（1.6）其中，QUOTEc1'…c4'c1'…c4'房价对全要素生产率的总效应，QUOTEc1…c41.4实证分析结果1.4.1房价、融资成本和绩效互动机制本文通过依次检验法，分析房地产价格波动与融资成本及企业TFP绩效，其中介效应检验结果如表1.1所示。由模型（1）可以看出，房价波动（prhp）对融资成本（decl）有负向抑制作用（QUOTEα1α1=-0.0989，p<0.01）；由模型（2）可以看出，房价波动（prhp）对企业绩效（tfp）有显著的负向抑制总效应（QUOTEc1'c1'=-0.0636，p<0.01）；由模型（3）可以看出，在控制了融资成本（decl）的前提下，房价上涨对企业绩效的负向抑制直接效应依然显著（QUOTEc1c1=-0.0625，p<0.01）；依次检验法所得到的中介效应QUOTEa×b=(-0.0989×0.0105)a×b=(-0.0989×0.0105)，统计上不显著。但是，运用Bootstrap中介效应检验方法对进行5000次抽样后，在99%置信区间不包含0，在0.010的置信水平下是显著的，其中间接效应为0.0079596，直接效应为0.0399382，参见表综合依次检验模型（1）、模型（2）、模型（3），以及Bootstrap检验，可以发现：房价上涨对企业的TFP绩效存在显著的直接效应，房价上涨的会降低融资成本，但是同时又会抑制企业绩效的提升，融资成本的降低会提升企业绩效间。融资成本在房价与企业绩效间的中介效应，被房价对企业绩效的直接效益所遮蔽。即房价上涨所引起的融资成本降低推动了企业绩效的上涨，在一定程度上缓解房价上涨对企业绩效的直接抑制作用。假设H1.1获得实证数据的支持，H1.2未获得实证检验的支持。表1.SEQ表6.\*ARABIC1房价、融资成本和企业绩效中介效应Table1.1HousingPrices,FinancingCosts,andtheMediatingEffectofCorporatePerformancemodel（1）model（2）model（3）变量decltfptfpdecl0.0105(0.00907)Prhp-0.0989***-0.0636***-0.0625***(0.0209)(0.0199)(0.0199)控制变量固定效应Observations14,90614,90914,906R-squared0.0050.0640.005Companies877877877*p<0.5,**p<0.1,***p<0.01表1.SEQ表6.\*ARABIC2Bootstrap创新投资中介效应Table1.2BootstrapInnovativeinvestmentMediatingEffectObservedBootstrapNormal-basedBootstrapCoef.Std.Err.zP>|z|[95%Conf.Interval]_bs_10.00795960.00153775.1800.00494570.0109735_bs_20.03993820.00936294.2700.02158730.05828911.4.2房价、劳动力成本和绩效的互动机制本文通过依次检验法，分析房地产价格波动与劳动力成本及企业TFP绩效，其中介效应检验结果如表1.3所示。由模型（4）可以看出，房价波动（prhp）对劳动力成本（wage）有正向推高作用（QUOTEα2α2=0.665，p<0.01）；由模型（5）可以看出，房价波动（prhp）对企业绩效（tfp）有显著的负向抑制总效应（QUOTEc2'c2'=-0.0548，p<0.01）；由模型（6）可以看出，在控制了劳动力成本成本（wage）的前提下，房价上涨对企业绩效的负向抑制直接效应依然显著（QUOTEc2c2=-0.0621，p<0.01）；依次检验法所得到的中介效应QUOTEa×b=(0.665×0.0110)a×b=(0.665×0.0110)，统计上不显著。但是，运用Bootstrap中介效应检验方法对进行5000次抽样后，在99%置信区间不包含0，融资成本的中介效应在0.010的置信水平下是显著的,其中间接效应为-0.0023449，直接效应为0.0502427。参见表1.4。综合依次检验模型（4）、模型（5）、模型（6），以及Bootstrap检验，可以发现，劳动力成本在房价波动和实体企业绩效间起中介作用，假设H表1.SEQ表6.\*ARABIC3房价、劳动力成本和企业绩效中介效应Table1.3HousingPrices,LaborCosts,andEnterprisePerformancemodel（4）model（5）model（6）变量wagetfptfpwage0.0110(0.0119)Prhp0.665***-0.0548***-0.0621***(0.0160)(0.0200)(0.0216)控制变量固定效应Observations12,10012,09612,096R-squared0.3710.0020.002Companies1,1001,1001,100*p<0.5,**p<0.1,***p<0.01表1.SEQ表6.\*ARABIC4Bootstrap劳动力中介效应Table1.4BootstrapLaborintermediaryeffectObservedBootstrapNormal-basedBootstrapCoef.Std.Err.zP>|z|[95%Conf.Interval]_bs_1-0.00234490.0033666-1.450-0.01015-0.00542_bs_20.05024270.00974025.1600.03115210.06933321.4.3房价、主营业务投资和企业绩效的互动机制本文通过依次检验法，分析房地产价格波动与主营业务投资及企业TFP绩效，其中介效应检验结果如表1.5所示。由模型（7）可以看出，房价波动（prhp）对主营业务投资（inve）有负向抑制作用（QUOTEα3α3=-0.371，p<0.01）；由模型（8）可以看出，房价波动（prhp）对企业绩效（tfp）有显著的负向抑制总效应（QUOTEc3'c3'=-0.150，p<0.01）；由模型（9）可以看出，在控制了主营业务投资（inve）的前提下，房价上涨对企业绩效的负向抑制直接效应依然显著（QUOTEc3c3=-0.151，p<0.01）；依次检验法所得到的中介效应QUOTEa×b=(-0.371×-0.00193)a×b=(-0.371×-0.00193)，统计上不显著。运用Bootstrap中介效应检验方法对进行5000次抽样后，在99%置信区间包含0，主营业务投资的中介效应在0.010的置信水平下是不显著的,其参见表综合依次检验模型（7）、模型（8）、模型（9），以及Bootstrap检验，可以发现，主营业务投资在房价波动和实体企业绩效间中介作用不显著。表1.SEQ表6.\*ARABIC5房价、主营业务投资和企业绩效中介效应Table1.5Mediatingeffectofhouseprice,mainbusinessinvestmentandenterpriseperformancemodel（7）model（8）model（9）变量invetfptfpinve-0.00193(0.00955)Prhp-0.371***-0.150***-0.151***(0.0226)(0.0205)(0.0208)控制变量固定效应Observations9,6059,6059,605R-squared0.1430.0090.009Companies565565565*p<0.5,**p<0.1,***p<0.01表1.SEQ表6.\*ARABIC6Bootstrap主营业务投资中介效应Table1.6TheintermediaryeffectofmainbusinessinvestmentofbootstrapObservedBootstrapNormal-basedBootstrapCoef.Std.Err.zP>|z|[95%Conf.Interval]_bs_1-0.00087070.0018913-0.460.645-0.00457760.0028363_bs_2-0.01783560.0113863-1.570.117-0.04015240.0044812为进一步讨论房价、主营业务投资和企业绩效的互动机制，本研究参照前文（第4章），2008-2009年前后的经济环境和政策环境的巨大变化，考虑将原有2002-2010年的实证样本时间范围，缩短为2010-2019年间，得到结果如表1.7所示。表1.SEQ表6.\*ARABIC7房价、主营业务投资和企业绩效中介效应（2010-2019年）Table1.7Mediatingeffectofhouseprice,mainbusinessinvestmentandenterpriseperformance(2010-2019)model（10）model（11）model（12）变量invetfptfpinve-0.000393(0.00728)Prhp-0.453***-0.0731***-0.0733***(0.0282)(0.0207)(0.0210)控制变量固定效应Observations11,16511,16311,163R-squared0.1240.0020.002Companies1,0151,0151,015*p<0.5,**p<0.1,***p<0.01由模型（10）可以看出，房价波动（prhp）对主营业务投资（inve）有负向抑制作用（QUOTEα3α3=-0.453，p<0.01）；由模型（11）可以看出，房价波动（prhp）对企业绩效（tfp）有显著的负向抑制总效应（QUOTEc3'c3'=-0.0731，p<0.01）；由模型（12）可以看出，在控制了主营业务投资（inve）的前提下，房价上涨对企业绩效的负向抑制直接效应依然显著（QUOTEc3c3=-0.0733，p<0.01）；依次检验法所得到的中介效应QUOTEa×b=(-0.453×-0.000393)a×b=(-0.453×-0.000393)，统计上不显著。但是，运用Bootstrap中介效应检验方法对进行5000次抽样后，在99%置信区间不包含0，融资成本的中介效应在0.010的置信水平下是显著的，其中间接效应为-0.0027641，直接效应为0.0451569。综合依次检验模型（10）、模型（11）、模型（12），以及Bootstrap检验，可以发现，2010年值2019年之间，主营业务投资在房价波动和实体企业绩效间中介作用是显著，假设H1.4获得部分实证数据的支持。表1.SEQ表6.\*ARABIC8Bootstrap主营业务投资中介效应Table1.8IntermediaryeffectofmainbusinessinvestmentofbootstrapObservedBootstrapNormal-basedBootstrapCoef.Std.Err.zP>|z|[95%Conf.Interval]_bs_1-0.002760.001087-2.540.011-0.00489-0.00063_bs_20.0451570.0095314.7400.0264760.0638371.4.4房价、创新投资和企业绩效的互动机制本文通过依次检验法，分析房地产价格波动与创新投资及企业TFP绩效，其中介效应检验结果如表1.8所示。由模型（13）可以看出，房价波动（prhp）对创新投资（rdiv）有负向抑制作用（QUOTEα4α4=-0.0997，p<0.5）；由模型（14）可以看出，房价波动（prhp）对企业绩效（tfp）有显著的负向抑制总效应（QUOTEc4'c4'=-0.0276，p<0.01）；由模型（15）可以看出，在控制了创新投资（rdiv）的前提下，房价上涨对企业绩效的负向抑制直接效应依然显著（QUOTEc4c4=-0.0283，p<0.5）；依次检验法所得到的中介效应QUOTEa×b=(-0.0997×0.0101)a×b=(-0.0997×0.0101)，统计上不显著。运用Bootstrap中介效应检验方法对进行5000次抽样后，在99%置信区间包含0，创新投资的中介效应在0.010的置信水平下是不显著的，其参见表表1.SEQ表6.\*ARABIC9房价、创新投资和企业绩效中介效应Table1.9Mediatingeffectofhouseprice,innovationinvestmentandenterpriseperformancemodel（13）model（14）model（15）变量rdivtfptfprdiv0.0101(0.0110)Prhp-0.0997***-0.0276*-0.0283*(0.0124)(0.0158)(0.0158)控制变量固定效应Observations11,16511,16311,163R-squared0.0720.0020.002Companies1,0151,0151,015*p<0.5,**p<0.1,***p<0.01表1.SEQ表6.\*ARABIC10Bootstrap创新投资中介效应Table1.10ThemediatingeffectofbootstrapinnovationinvestmentObservedBootstrapNormal-basedBootstrapCoef.Std.Err.zP>|z|[95%Conf.Interval]_bs_10.00111830.00109291.020.306-0.00102380.0032604_bs_20.04127450.00973544.2400.02219350.0603555为进一步讨论房价、创新投资和企业绩效的互动机制，本研究参照前文（第5章），考虑到房地产波动对未进入房地产业实体企业的创新投资影响不显著，所以本文只考虑“已经进入房地产实体企业”的房价与绩效的互动机制，得到结果如表1.7所示。由模型（10）可以看出，房价波动（prhp）对主营业务投资（inve）有负向抑制作用（QUOTEα3α3=-0.453，p<0.01）；由模型（11）可以看出，房价波动（prhp）对企业绩效（tfp）有显著的负向抑制总效应（QUOTEc3'c3'=-0.0731，p<0.01）；由模型（12）可以看出，在控制了主营业务投资（inve）的前提下，房价上涨对企业绩效的负向抑制直接效应依然显著（QUOTEc3c3=-0.0733，p<0.01）；依次检验法所得到的中介效应QUOTEa×b=(-0.453×-0.000393)a×b综合依次检验模型（10）、模型（11）、模型（12），以及Bootstrap检验，可以发现，2010年值2019年之间，主营业务投资在房价波动和实体企业绩效间中介作用是显著，假设H1.4获得部分实证数据的支持。表1.SEQ表6.\*ARABIC11房价、创新投资和企业绩效中介效应（进入房地产实体企业）Table1.11Mediatingeffectofhouseprice,innovat