如何评估高房价对企业利润的影响？

（一）房价对企业利润的影响机制

房价对于企业的影响是多方面的，现有研究发现房价上涨对于企业的研发和资源的合理配置都产生了明显的负向影响。但是房价对于企业最为直接的影响是企业的利润，这也是本书中房价与企业之间关系的切入点。企业利润受房价上涨的影响是比较直观的，当房价上涨时，物业成本和人工成本都会上升，这会侵蚀企业的利润，进而降低企业的利润率。但是正如第七章提到的，中国地方政府在通过土地垄断拍卖提高住宅和商业用地地价的同时，还通过大量供应工业用地来降低工业用地价格，这一行为又会让企业获得竞争优势，提高企业利润率。同时拥有不动产的企业还会因为房价上涨而拥有价值更高的抵押品，企业投资规模可以因此扩张。所以，房价对于企业利润率的影响有正有负，房价的具体影响需要通过测算才能得知。本书下一部分将对这一影响进行测算，并检验影响机制。

（二）房价对企业利润率影响测算——基于企业层面

为了研究房价对企业利润率的影响，本书搜集了2005—2013年中国工业企业数据库的数据^[1]，这一数据库是由中国官方统计系统搜集的，在2011年之前入库的企业标准为年产值500万元以上的非国有企业及全部国有企业，自2011年起标准调整为年产值2 000万元以上的非国有企业及全部国有企业。由于这一数据库观测值巨大且异常值较多，本书按照以下步骤对数据进行了处理。

（1）剔除总资产、职工人数、工业总产值、固定资产净值和销售额等缺失值；（2）保留实收资本大于0的企业；（3）检查企业类型：将国有资本/实收资本大于等于0.5定义为国有控股，其余产权性质的企业类似，对不符合的企业类型进行更改；（4）剔除固定资产、总资产、工业总产值为0的观测值；（5）剔除重复企业；（6）剔除固定资产净值大于总资产的观测值；（7）由于数据质量过差，将西藏和2008—2010年的数据剔除；（8）剔除所有年龄大于100年和成立年在观测年之后的企业；（9）剔除总工资小于0的企业。

与此同时，本书还搜集了全国所有地级以上城市历年相关宏观数据，数据统计描述见表9.1，表中所有名义变量均按2005年的价格水平进行了处理。

表9.1　2005—2013年房价与企业利润的数据统计描述

（续表）

资料来源：房价数据来源于Wind数据库（2013年之后）与中国区域统计年鉴，CPI、人均GDP、第二产业比重、城市职工工资水平来源于国研网统计数据库，其他指标来源于工业企业数据库。

本节采用了固定效应的面板数据模型对房价与企业利润之间的关系进行了研究，由于采取固定效应可以消除厂商特质和时间特质带来的估计偏误问题，而且截面长度要远大于时间长度，采用这一方法比较适宜，具体的估计方程式为：

其中下标it代表第i个企业在第t期的数据，Yit是被解释变量，本书采用企业的总体利润率、主营业务利润率和净利润率，计算方法为三者除以企业资产总额；为了排除异常值和保持前后一致，本书中所有的回归都排除了总利润率在99分位数以上和1分位数以下的数据。1nHousepriceit是以2005年价格为基期的房价水平的对数。Xit为控制变量，包括企业层面的企业年龄、企业年龄的平方、以职工数量代表企业规模、企业规模的平方、是否有出口的虚拟变量（以出口数量是否大于0衡量）；城市层面的人均GDP和第二产业比重。

从表9.2可以看出房价对于企业利润率的负向作用，在控制其他变量后，房价每上涨1倍，企业的利润率、主营业务利润率和净利润率会分别下降0.421、0.43和1.156个百分点；考虑到规模以上企业统计口径的变化，只考虑产值2000万元以上企业，房价每上涨1倍，企业的利润率、主营业务利润率和净利润率会分别下降-0.124、0.172和0.682个百分点；考虑到房价对利润率的影响具有滞后性，我们利用前一期的房价对当期的利润率、主营业务利润率和净利润率进行回归，企业的利润率、主营业务利润率和净利润率会随上一年房价上涨1倍而分别下降1.598、3.719和2.122个百分点；而前一期的价格对于产值规模大于2000万元的企业的负向影响同样显著。表9.2还给出了控制变量对于利润率的影响，总的来看，国企的利润率较其他性质的企业低；而企业利润率随着企业年龄先减后增，呈U形发展，这表明随着企业的成长，企业的经验越来越丰富，逐渐带来收益率的提高；而企业利润率随着企业规模则先增后减，呈倒U形，这可能是因为企业规模越大，管理成本的上升超过了规模效应；有出口的企业利润率更低。从城市层面来看，GDP越高的城市利润率越低，但二产比重越高的城市利润率越高。

表9.2　当地房价对于企业利润率的影响

（续表）

注：括号内为按照厂商进行聚类的方差，*表示10%显著性水平，**表示5%显著性水平，***表示1%显著性水平；由于部分城市宏观数据缺失，表中观测值与表9.1不一致。

为了验证房价对企业利润产生影响的作用途径，本书还对房价与当地工资水平和当地工资水平与企业利润率的关系进行了回归。^[2]具体回归方程见式（9.2）和（9.3）。

式（9.2）是房价水平对当地工资水平影响的估计方程式，其中In-Wagejt代表第j个城市在第t期的真实职工工资水平的对数，1nHousepricejt代表第j个城市在第t期的真实房价水平的对数，Xjt为控制因素，包括人均GDP和第二产业比重。式（9.3）是当地工资水平对企业利润率水平影响的估计方程式，Wageit代表第j个城市在第t期的真实职工工资水平，其余变量与式（9.1）相同。两式的回归结果分别见表9.3和表9.4。

表9.3　房价对职工工资水平的影响

注：括号内为按照厂商进行聚类的方差，*表示10%显著性水平，**表示5%显著性水平，***表示1%显著性水平。

表9.3给出了每个城市的房价对当地工资水平的影响，从表中的结果可以看出，当期房价每上涨1倍，当地工资水平就会显著上升6.89%；如果考虑可能的滞后期影响，上一期房价每上涨1倍，当地工资水平也会显著上升6.92%。这一结果表明，房价的确显著提高了工资水平。而人均GDP则与工资水平负相关，而第二产业比重越高的城市，真实工资水平也越高。

表9.4则考虑了工资水平对于企业利润率的影响，当地职工工资水平每上升1万元，企业的利润率、主营业务利润率和净利润率就会显著下降0.586、0.348和0.73个百分点。即使考虑工资的滞后影响，前一期的工资水平同样会显著降低当期的企业利润率水平。而这一结论在只考虑产值2000万元以上的企业中同样显著。

从表9.2到表9.4给出了房价对于规模以上企业利润率的影响，结果表明房价的确显著降低了企业的盈利水平，而作用途径就是房价上涨带动工资水平的提升，而工资水平的提升则侵蚀了企业的利润。

表9.4　当地工资水平对于企业利润率的影响

（续表）

注：括号内为按照厂商进行聚类的方差，*表示10%显著性水平，**表示5%显著性水平，***表示1%显著性水平；由于部分城市宏观数据缺失，表中观测值与表9.1不一致。

尽管上述结果已经给出了房价与我国企业利润率之间的关系，但是由于存在遗漏变量、反向因果和测量误差等问题，可能会导致房价对企业利润率的影响被低估，也就是经济学上经常提及的内生性问题。滞后期的房价虽然部分缓解了反向因果问题，但是无法完全解决这一问题。为了准确地估计出房价对于企业利润率的影响，研究者通常会通过寻找工具变量的方法进行估计。工具变量要满足两个条件：（1）跟式（9.1）中的1nHousepriceit高度相关；（2）跟式（9.1）中的εit不相关，即工具变量不会通过房价之外的途径影响企业利润率。

本书以各省市非集体户家庭的平均人数作为房价的工具变量，显而易见，购房一般都是以户为单位，一个城市家庭户的规模越小，其房价就该越高。但是家庭户规模的大小与企业的利润率之间没有直接联系，是适宜的工具变量。

式（9.4）和式（9.5）是回归方程式，代表企业所在省份的城市非集体户的平均人数，其余数据变量与式（9.1）相同。式（9.4）是第一步回归，考察房价与户均规模的关系并获得房价对数的线性预测值lnHouseprice，将此值代入式（9.5）回归即可获得相应的估计值。相应的回归结果见表9.5。

从表9.5中可以看出，在第一步进行房价对家庭规模的回归时，较小的家庭规模都显著提高了当地房价水平，在全样本中家庭规模每缩小1个单位，真实房价就会显著上升0.074%。而且F值大于10，表明这一工具变量有效。同时，相较于表9.2，第二步回归中的结果明显变大，在全样本回归中，房价每提高1倍，总利润率和净利润率就会分别显著下降98.82和93.10个百分点；在产值规模2000万元以上的样本中，这一现象依然显著。这表明前面低估了房价对企业利润率的负面影响。(www.xing528.com)

表9.5　当地房价对企业利润率的影响工具变量回归结果

（续表）

注：括号内为按照厂商进行聚类的方差，*表示10%显著性水平，**表示5%显著性水平，***表示1%显著性水平；由于部分城市宏观数据缺失，表中观测值与表9.4不一致。限于表格宽幅，未报告主营业务利润率相关数据。

（三）房价对企业利润率的影响测算——基于城市层面

从基于工业企业数据库的数据来看，房价的确对我国工业企业的利润造成了不利影响，但是受限于数据可得性原因，本书对于两者之间相关关系的讨论只到2013年为止。为了更准确地反映近年来房价对于工业企业利润率的影响，本书还搜集了截至2017年地级城市层面我国工业企业的相关数据，进一步验证房价对企业利润的挤压效应。

本书搜集了全国所有地级以上城市的相关数据，相应的数据情况介绍见表9.6。

表9.6　2013—2017年地级以上城市房价与企业利润的数据描述

资料来源：由于2013年之后Wind数据缺失较多，房价数据改为从中指获取；2017年之前利润总额、总资产、固定资产投资、人均GDP、第二产业比重来源于国研网统计数据库，2017年之后数据来自各省统计年鉴。

表9.6中的利润率是利用利润总额除以总资产得出的。由于数据来源所限，在城市层面上本书只能搜集到总利润率的数据。参照式（9.1）的做法，本书对城市层面的规模以上工业企业利润率与房价的关系进行了研究，回归方程式如下：

其中Yit为城市i第t年规模以上企业利润率，lnHousepriceit为城市i第t年平均房价对数，X为控制变量，与式（9.5）中一致。由于城市房价数据缺失较多，本书将数据分为全体数据和至少有4年数据两个子集进行了回归，结果见表9.7。

表9.7　2013—2017年地级以上城市房价对企业利润的影响

注：括号内为按照厂商进行聚类的方差，*表示10%显著性水平，**表示5%显著性水平，***表示1%显著性水平，表内方差均已进行聚类处理。

从表9.7可以看出，即使我们把数据从企业层面改为城市层面，房价对于企业利润率的影响还是很明显，从全样本来看，房价每上涨1倍，企业利润率就要下降1.474%。如果考虑滞后期和至少有4年房价数据的样本，房价上升与企业利润率负相关关系更加强烈。

从以上研究可以看出，从21世纪开始，我国房价对于工业企业的利润率有着明显的挤出效应，无论在企业层面还是城市层面的数据表现都是如此。通过对房价与职工工资水平关系的研究，我们认为这种挤出效应是通过如下途径实现的：房价提升推高了职工工资水平，而职工工资水平的提升挤压了企业的利润率水平，最终导致企业利润率水平的下行。