一、引言

实体经济是一国经济的立身之本与财富之源(黄群慧，2017)。党的十九大以来，以习近平同志为核心的党中央高度重视发展壮大实体经济，作出了振兴实体经济的一系列重大决策部署。党的十九届五中全会提出，要“坚持把发展经济着力点放在实体经济上……推进产业基础高级化、产业链现代化，提高经济质量效益和核心竞争力”。可见，做大做强实体经济已经成为“十四五”规划乃至2035年远景目标的关键一环，其重要性不言而喻。

近年来，宏观经济“脱实向虚”问题引起社会广泛关注。一方面，随着我国步入工业化阶段后期，受人力资本、工资收入水平、国际分工格局等综合条件制约，实体经济转型升级难度不断加大，制造业面临结构性失衡以及产能过剩等问题(余泳泽等，2017)，实体经济投资回报率随之下降，增速下滑；另一方面，受货币政策宽松等影响，金融业和房地产业持续扩张，呈现交替繁荣景象(彭俞超等，2018)，房价持续上涨，助推大量金融资源涌入房地产行业并在其内部空转(孟宪春等，2018)，导致实体经济融资成本进一步上升，实体产业空心化趋势日益显著。金融的过度支持使得房地产市场呈现一片虚假繁荣，虚拟经济在自我循环中逐渐走向泡沫化，系统性金融风险隐现。很多学者将这种“虚实背离”的根源归咎于房地产市场的过度发展，甚至称之为“经济的房地产化”(易宪容，2017)，这不禁让人思考，中国的房地产市场究竟和实体经济之间存在怎样的内在关联？于实体经济而言，房地产是恶魔还是天使？二者之间是拉动还是挤出？亦或者两种效应同时存在？金融又在其中扮演怎样的角色？一系列问题值得深入研究。

中国房地产市场的发展壮大与市场化改革息息相关。上世纪70年代末，住房领域的市场化探索^①率先拉开了整个房地产行业市场化改革的序幕，但直到1998年7月，国务院印发《关于进一步深化城镇住房制度改革加快住房建设的通知》，福利分房宣告终止，住房分配货币化全面展开，这个时候真正意义上的房地产市场才开始逐渐形成，并发展壮大起来^②。多年来，随着市场化改革的不断深入，市场机制不断发挥作用，资源配置效率得到显著增强，房地产市场得以通过自身的充分发展带动国民经济上下游行业实现联动发展。然而值得警醒的是，越来越多的市场僵化与扭曲现象(张晓晶等，2018)引起大家关注，如租购失衡、供需错配、住房空置、土地财政、炒房投机、调控僵化、企业信用缺失等，严重威胁着房地产市场的平稳健康发展。党的十八大以来，中央在控制房价上涨的同时，开始着手推动房地产市场的长效机制建设，旨在通过重建市场秩序，规范和约束资本市场、租赁市场、土地市场等，让住房回归居住属性，取得积极成效。2020年至今，受新冠肺炎疫情蔓延和国际环境复杂多变双重影响，房地产行业和其他国民经济重要行业遭遇短期“断崖式下滑”，一些头部企业出现融资链断裂、债务违约等新情况新问题，为扭转不利局面，进一步推动经济发展质量变革、效率变革和动力变革，中共中央、国务院连续印发了《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》、《关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见》等纲领性文件，要求从土地、劳动力、资本、技术、数据等五方面推进市场化改革，进一步激发要素市场活力，这将对我国房地产市场的未来走向产生重大影响。十四五时期，我国将加快构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局，其中，房地产作为链接国内大循环的关键，对畅通国民经济上下游产业，激发内需增长活力，实现产供销有效衔接具有重大作用。为此，牢牢把握房地产市场平稳健康发展的大方向，重视市场体系建设和制度建设，充分发挥房地产压舱石作用，适当弱化其金融属性，坚持运用市场化的改革思维解决现实中的各种扭曲和矛盾，是贯彻落实中央“房住不炒”定位，推动房地产与实体经济均衡发展的应有之义。

①   邓小平同志于1978年9月和1980年4月相继就住房问题发表谈话，提出了住房“商品化”的改革思路和设想。

②   1998年5月，央行出台《关于加大住房信贷投入，支持住房建设与消费的通知》及《个人住房贷款管理办法》，住房按揭金融模式确立；2002年5月，原国土资源部发布《招标拍卖挂牌出让国有土地使用权规定》，土地招拍挂制度形成，土地出让市场化成型。

二、文献综述

目前，关于房地产市场与实体经济发展的文献主要分为两类：第一类，是以金融发展为第一视角，在探讨金融市场与实体经济互动关系时，兼论房地产在其中所起的作用。黄群慧(2017)采用部门观的界定方法(巫强等，2020)，将金融与房地产业划归广义虚拟经济的范畴；他认为，“虚拟经济”以金融为核心，之所以把房地产业归入虚拟经济，主要是因为其愈来愈呈现出的金融衍生品属性特征。刘志彪(2015)、孟宪春、张屹山等(2018)认为，中国经济“脱实向虚”的根源在于虚拟经济发展不足，金融市场受到抑制，难以为市场主体提供更多的投融资选择，而房地产相对其他金融资产而言，具有收益高、稳定性高、准入门槛低等特点，故而引发社会疯狂投机房地产，最终导致资产价格泡沫化升高。近年来，微观层面的企业金融化问题越来越受到学者们关注，他们认为，企业金融化是宏观经济“脱实向虚”的主要助推动力(彭俞超等，2018；刘贯春等，2020；乐云等，2020)，由于实体经济持续低迷，大量非金融企业更多地通过布局金融资产(包括跨行业投资房地产等)以规避经营风险、获取利润，企业的金融化程度越来越高(李秋梅等，2020)，实体经济有效投资呈现不断下降趋势，金融支持实体经济面临严峻挑战。

第二类文献，通常是选取房地产投资、房地产信贷(况伟大，2011)、房地产消费(韩立岩，1999；许宪春等，2015)、房价等变量来作为房地产市场的代理变量，间接探讨房地产与实体经济的辩证关系。彭俞超等(2018)分析探讨了房地产投资结构与金融效率之间的关系，他们发现，当房地产投资占固定资产投资比重偏离其最优结构时，继续刺激房地产，增加其投资将对金融效率产生显著的抑制效应，从而削弱金融对实体经济的促进作用。关于房价上涨与实体经济的关系，当前，学者们普遍认为，其拉动效应与挤出效应同时存在(郑东雅等，2019)，一方面，房价上涨会拉动相关产业投资，实体经济投资随之上升，与此同时也会抑制其他实体经济部门投资(如制造业等)，从而挤出实体经济投资。许桂华等(2017)、杜书云等(2020)探讨了房价波动对金融服务实体经济效率的影响，他们发现房价上涨显著降低了金融支持实体经济效率，其空间效应表明，当临近省份房价上涨时，本省房价受到带动随之上涨，更多金融资源更有动机向房地产领域配置，从而大大削弱金融支持实体经济效率的提高。此外，陈斌开等(2018)、罗双成等(2018)、郑骏川(2018)等学者也选用房价作为房地产市场的代理变量进行了相关研究。不可否认，房价问题是当前中国房地产市场的突出问题，房价涨跌一头连着生产和投资，一头牵着民生和消费，在畅通国内大循环、稳定产业链供应链等方面具有举足轻重的作用，而房地产投资、消费、信贷等关键变量也确实能够代表一定时期内房地产市场的波动和发展状况，但同时上述变量又都存在一定的片面性，在实际分析中，各代理变量之间往往存在诸多矛盾之处，因而缺乏系统性和完整性(许宪春等，2015)。此外，房地产市场核心指标变动从根本上是源于改革开放以来的市场化探索与体制转型实践，前者是表象，后者才是本源。

与已有研究相比，本文可能的边际贡献包括以下三个方面：第一，为现有关于房地产市场与实体经济相关研究提供了新的分析视角。有别于以往研究中选取关键指标作为房地产市场的替代变量，本文尝试从市场化改革的视角，构建房地产行业的市场化指数来探讨房地产市场资源配置效率变动与实体经济的关系。第二，揭示了房地产市场化改革驱动实体经济发展的内在机理。本文认为，房地产领域一系列的市场化制度安排，如土地招拍挂制度、信贷制度、公积金制度、商品房预售制度、交易和产权制度等，推动和促进了房地产市场的发展壮大，进而通过产业联动效应、要素融合效应和融资激励效应等促使实体经济得以不断实现量和质的提升。第三，本文为进一步贯彻落实中央“房住不炒”定位，构建房地产市场平稳健康发展的长效机制提供了新的改革思路。本文认为，当前，中国的房地产市场供需逐渐趋于平衡，应当果断停止以往“宽、怠、慢、松”的市场治理理念，重视和加强房地产市场要素体系、组织体系、法制体系、监管体系、信用体系和信息体系建设，致力于培育和打造成熟、健全、有效的市场主体和框架结构。针对现阶段日渐僵化的房地产市场化制度体系，应当不失时机地推进土地出让、房地产信贷、住房公积金、以及相关交易与产权等全方位制度改革，在支持住和抑制炒方面构建完整的市场化体制机制，而不应长久地寄希望于阶段性、差异性的调控政策^①。未来一段时期内，在“稳房价、稳地价、稳预期”政策框架下，应当充分发挥房地产压舱石的作用，一方面为传统实体经济转型升级争取时间空间，另一方面，紧抓各类产业园区加快产城融合有利契机，以实体为本，统筹推进住房、教育、医疗、交通、物流、养老、休闲、娱乐、商业等公共配套服务建设，为国家级新区、国家自主创新区、自由贸易区、综合配套改革区等发展高端制造与现代服务业提供便利。

①   因为在当前“一城一策”、“因城施策”大背景下，房地产调控的主体是地方政府，而地方政府基于经济增长、就业率稳定等目标约束，很难摒弃自身的短视行为，往往倾向于将房地产作为短期刺激经济的手段，这一点已被大多数学者广泛认同。

本文的剩余部分安排如下：第三部分，理论分析与研究假设；第四部分，研究设计；第五部分，实证结果分析；第六部分，进一步讨论；第七部分，结论讨论与政策启示。

三、理论分析与研究假设 (一) 房地产市场化改革与实体经济发展

取消价格管制、停止住房实物分配，充分发挥价格调节供求的杠杆作用，是房地产市场化改革的核心内容。1998年至今，中国房地产市场实施的一系列市场化制度安排，如土地招拍挂制度、商品房预售制度、住房信贷制度、公积金制度等助推房地产市场不断发展壮大，进而拉动实体经济持续发展。具体而言，房地产市场化改革通过产业联动、要素融合、融资激励等三大效应发挥作用。具体地，产业联动效应: 房地产业天然地具有关联产业众多(孟宪春等，2018)、资金需求庞大、与民生息息相关等特点，市场化改革的作用在于降低行业准入门槛以加剧市场竞争，加快供求匹配速率以扭转结构失衡，打破地区封锁与行业垄断以形成统一开放市场，加强法制建设以规范市场秩序约束主体行为等，持续的房地产市场化改革有利于壮大房地产市场规模、整合行业资源，并有效带动上下游实体产业联动发展。要素融合效应: 房地产市场化改革极大地优化了土地、资本、劳动力等要素资源配置，降低了实体企业的生产和经营成本，特别是制造业企业得以将更多的优质资源投入到研发创新领域。另一个视角，房地产本身也是一种生产要素(彭俞超等，2018)，它与设计施工领域的新技术、新材料相融合，可有效缩短工期提高厂房质量；与制造业生产领域的新设备、新工艺相融合，大大提高了生产效率；与公共服务领域的新基建、新动能相融合，增强了城市服务实体经济的综合能力；与产业链供应链中的新业态新场景相融合，有利于激发实体企业开发新产品提供新服务的内生动力。融资激励效应: 信贷制度、土地出让制度以及商品房预售制度等建立并趋于完善，助推房地产开发经营与城市开发建设日渐融为一体，为获取充足的财政资金以实现地方经济“促增长”、“保增长”、“稳增长”的目标，地方政府主要通过三种途径获取融资：其一是通过低价出让工业用地，“以地引资”发展工业园区(陆铭等，2019)，从地方经济增长中获取税收红利；其二，出让住宅、商服等经营性用地使用权获取级差地租(陈金至等，2021)，并在房产建设、交易、保有等环节征收税费；其三，将土地注入地方融资平台，撬动金融杠杆获取巨额基建资金(Wu，2019；魏万青等，2020)。上述三个环节之间继起叠加，彼此激励相容并高效运转，在现有的官员晋升制度和GDP竞赛激励下，地方政府秉承“项目为王”发展理念，更倾向于将有限的财政资金投向与房地产和基建相关的上下游行业和重点领域，从而大大加快了中国的工业化进程和水平(刘元春等，2020)，实体经济亦获得了充分发展。上述三大效应并非彼此孤立，而是相互影响相辅相成，其中，融资激励效应由于其显著的金融支持属性而对产业联动和要素融合相应具有放大和加乘的作用。据此，本文提出核心假说1、核心假说2以待实证检验：

H1：房地产行业的市场化改革显著推动了当地实体经济的发展。

H2：金融发展能够显著增强房地产市场化改革对实体经济的拉动作用。

(二) 金融过度支持、房地产市场化改革僵化与宏观经济“脱实向虚”

金融资本具有逐利性。1998年至今，新型城镇化与新型工业化齐头并进(刘元春等，2020)并释放出强大的投资、消费需求，供求失衡必然带来房价、地价以及租金价格的快速上涨(Chen and Wen, 2017)。反过来，价格的快速上涨以及巨大的盈利空间助推越来越多的金融资本要素疯狂涌向房地产行业，并在其内部空转套利。房地产成为炙手可热的优质资产，其投资属性不断被社会放大，而房地产市场已有的一系列市场化制度安排，如土地招拍挂制度、商品房预售制度、住房信贷制度、公积金制度等则成为金融资本“弃实投虚”进入房地产领域的助推器和“护身符”(魏玮等，2017)，金融的过度支持催生了房地产市场泡沫(Wang et al., 2015)，客观上加剧了实体经济的融资困境，最终导致宏观经济“脱实向虚”(Caballero et al., 2016)。近年来，“房住不炒”成为调控主基调(张协奎等，2020)，房价地价急速上涨趋势受阻。然而，由于受到地方经济增长目标约束、系统性金融风险防控、住房租赁市场发展、新冠疫情冲击等多种因素制约，房价地价持续在高位徘徊，“稳地价稳房价稳预期”的总体政策取向并未从根本上缓解房地产业对实体经济的“抽血效应”。这种情况下，金融能否有效支持和服务实体经济(马勇等，2021)的关键就在于金融市场自身的发展水平以及金融资源向实体经济配置的渠道是否通畅(许桂华等，2017)。换言之，当金融资源向实体经济配置的渠道无法得到根本改善时，那么，金融市场的发展水平越高，金融资本流向房地产行业套利(例如流向住房租赁市场等)的可能性就越大，而房地产市场现行的制度体系又日趋僵化，很难对市场上愈演愈烈的投机炒房行为(孟宪春等，2018)进行有效防范，最终的结果很可能就是系统性金融风险(彭俞超等，2018；Berkes et al., 2012)有增无减，且房地产对实体经济的拉动作用也会大打折扣。据此，本文提出第三个研究假说以待实证检验：

H3：不同地区因金融发展水平不一，其在房地产市场化改革拉动实体经济发展中有可能表现出或增强或削弱的异质性差异。金融越发达的地区，金融支持房地产的动机越强，易导致房地产市场化改革对实体经济的拉动作用受到不同程度的削弱。

四、研究设计 (一) 计量模型设定

为检验假说1的合理性，本文设定如下基准计量模型：

$R{e_{it}} = {\alpha _0} + {\alpha _1}Rm{i_{it}} + \gamma {M_{it, j}} + {\mu _i} + yea{r_t} + {\varepsilon _{it}} $

(1)

其中，i表示地区，t表示年份。Re是被解释变量，表示实体经济发展水平，即实体经济增长率。Rmi是核心解释变量，表示某一地区的房地产市场化程度，用房地产市场化指数进行度量。M是一系列可能影响实体经济增长的信息集，包含城镇化水平、财政支持、基础设施、技术创新、金融发展、对外直接投资、对外开放程度、人力资本等。μ为不随时间变化的个体效应，year为时间效应，ε为随机扰动项。

为验证假说2和假说3，以进一步明晰房地产市场化水平、金融发展与实体经济发展之间的辩证关系，本文对模型(1)进行改进，以金融发展为调节变量，加入房地产市场化与金融发展交互项，构建以下计量模型：

$R{e_{it}} = {\alpha _0} + {\alpha _1}Rm{i_{it}} + {\alpha _2}Rm{i_{it}}*Fin{d_{it}} + {\alpha _3}Fin{d_{it}} + \gamma {M^, }_{it, j} + {\mu _i} + yea{r_t} + {\varepsilon _{it}} $

(2)

其中，Re为实体经济发展水平，Rmi为核心解释变量房地产市场化水平，Find为调节变量：金融发展，Rmi*Find为房地产市场化与金融发展交互项，为避免和缓解交互项可能产生的多重共线性问题，本文对核心解释变量Rmi和调节变量Find分别进行了对中处理，然后生成交互项。α₁为主效应，α₂为调节效应。M^, 为除金融发展外其他影响实体经济发展的控制变量集。α₂是我们重点关注的系数，当α₂>0，表明正向调节效应成立，反之，则表明负向调节效应成立。具体地，当α₂>0且α₁>0时，表明金融发展在房地产市场化改革影响实体经济发展过程中起到了显著的强化作用，当α₂ < 0且α₁>0时，则表明金融发展在房地产市场化改革影响实体经济发展过程中起到了显著的抑制作用，以此类推。

(二) 变量选取与说明 1. 被解释变量：实体经济发展(Re)

学术界对于实体经济的认识经历了一个由浅到深的过程(黄群慧，2017)。目前，学者们普遍认同宽窄两个口径的实体经济构成，即狭义的实体经济特指制造业，广义的实体经济包含除房地产和金融业以外的全部行业(张林等，2020)。这种从具体的产业层面界定和划分实体经济的观点和思路逐渐在实践中赢得广泛共识，在实证研究中也便于量化。从已公开的统计数据和资料分析，省级层面的实体经济规模测算和评价已十分完备，地级市层面尚处于空白领域，很多文献采用第二产业占GDP的比重作为地市层面实体经济规模的代理变量，具有一定的合理性，但该指标并不能准确完整地反映实体经济的真实水平，存在测度偏误的可能。因此，本文对于“实体经济规模”的测度采用目前多数学者的做法，从各省历年GDP中剔除房地产业增加值和金融业增加值，为消除价格因素的影响，本文对所有数据进行了平减处理。“实体经济发展”反映的是一个地区实体经济规模增减变动的一般趋势和过程，水平值并不是本文关注的重点，实体经济增长率的高低反映了实体经济发展的总体水平，故本文以实体经济增长率来度量实体经济发展。在后续稳健性检验部分，本文还采用实体经济占GDP的比重、实际工业增加值作为实体经济的替代变量，以丰富和夯实本文的研究结论。

2. 核心解释变量：房地产市场化指数(Rmi)

一直以来，学界关于市场化的研究较多，目前较为常见的市场化水平测度指标以王小鲁等(2019)学者编制的市场化指数为主。房地产行业的市场化水平测度问题一直以来受到学者们(曹振良等，1998；倪鹏飞等，2007)广泛关注，但已有测度框架较为单一，且针对中国房地产市场的特征规律考虑不足，有别于以往研究中只对某一省某一市的单独测度，本文借鉴樊纲等学者对于市场化的测度理念和框架，同时考虑到预售制、库存积压、房企转型等房地产行业新趋势新动向，拟构建包括房地产市场与政府的关系、房地产要素市场发育程度、房地产市场非国有经济发展水平、商品房市场发育程度，以及房地产市场中介组织发育和法律制度环境共五个方面的房地产市场化测度指标体系^①(具体指标及计算方法详见表 4)，对1999-2017年中国30个省级行政区^②房地产市场化水平进行测度，权重计算方法采用全局主成分分析法，该方法在原有的平面数据表基础上加入时间序列，构成时序立体数据表，适用于动态综合评价，而熵权法等客观权重法仅限于截面数据或时序数据分析，且无法解决评价结果的跨期可比问题。为使论文的结论更加严谨，本文借鉴林毅夫、孙希芳(2008)等学者的思路，采用房地产开发企业中非国有单位从业人数占比、房地产开发投资中非国有经济占比等单指标作为房地产市场化改革的替代指标进行稳健性检验。房地产市场化指数计算过程如下：

①   在指标获取原则方面，可获得性是首要考虑因素。某些指标可能理论上是可行的，如小产权房占比、房价管控程度等，但因缺乏数据来源，则宁可暂缺。另一些指标如住房保障建设支出占比(表征政府分配经济资源的力度)虽然前期有数据，但近十年来处于缺失状态，也难以入选。

②   囿于数据可得性，本文实证分析所用数据不含港澳台地区和西藏自治区。

(1) 全局主成分分析法进行赋权。

第一步，建立时序立体数据表。

V_ij表示第i个省份第j个指标，其中i=30，j=20，那么，第t年就是一张平面数据表， ${V_t} = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {{V_{11}}}& \cdots &{{V_{1j}}}\\ \vdots & \ddots & \vdots \\ {{V_{i1}}}& \cdots &{{V_{ij}}} \end{array}} \right]$，其中，t=19。那么将t张数据表按年份依次由上到下排列，就得到完整的全局数据表，记为X=(V_ij)_19×30×20。

第二步，数据标准化处理及有效性检验。

首先对逆向指标取倒数，然后对所有指标进行Z-Score标准化处理，得到无量纲矩阵Y。对标准化后的全局数据表做KMO和Bartlett球形检验(如表 1所示)，结果显示，KMO统计值为0.786(>0.7)，同时，Bartlett球形检验的p值为0.00，表明各测度指标之间具有较强的相关性，该数据表适合进行全局主成分分析。

第三步，计算协方差矩阵，并求协方差矩阵特征向量。

第四步，求得全局主成分、方差贡献率和累积方差贡献率。如表 2所示，根据累积方差贡献率和特征值大小综合确定前8个主成分为全局主成分，共解释原始数据信息接近75%。

第五步，求因子载荷矩阵(如表 3所示)和全局主成分系数。其中，全局主成分系数等于因子载荷矩阵中第i列数值除以对应的第i个特征根的算术平方根(刘根荣，2014；吕丹、汪文瑜，2018)，得到：

${F_1} = 0.0554{Y_1} - 0.1010{Y_2} - 0.0529{Y_3} + \cdots - 0.0280{Y_{20}} $

(3)

${F_2} = 0.02789{Y_1} - 0.0089{Y_2} + 0.1112{Y_3} + \cdots - 0.0960{Y_{20}} $

(4)

……

${F_8} = - 0.0466{Y_1} - 0.1131{Y_2} - 0.1400{Y_3} + \cdots - 0.5126{Y_{20}} $

(5)

第六步，计算房地产市场化水平综合得分，其中系数为各主成分的方差贡献率与累计方差贡献率之比。

$F = 0.3194{F_1} + 0.2023{F_2} + 0.1128{F_3} + \cdots + 0.0606{F_8} $

(6)

将式(3)-(5)带入(6)，得到：

$F = 0.0954{Y_1} - 0.0925{Y_2} + 0.0606{Y_3} + \cdots + 0.0150{Y_{20}} $

(7)

(2) 定基功效系数法进行原始数据的标准化处理。借鉴聂长飞、简新华(2020)等学者做法，以1999年为基期，对原始数据进行标准化处理。这一方法的优点在于既能使合成后的指数跨年度可比，同时保证了指数变动趋势的总体平稳。

$正向指标: {s_{ij(tk)}} = \frac{{{V_{ij({t_k})}} - \min [{V_{j({t_1})}}]}}{{\max [{V_{j({t_1})}}{\rm{] - min}}[{V_{j({t_1})}}]}} $

(8)

$逆向指标: {s_{ij(tk)}} = \frac{{max{V_{j({t_1})}} - {V_{ij({t_k})}}}}{{max{V_{j({t_1})}} - min{V_{j({t_1})}}}} $

(9)

其中，V_ij(tk)表示第t年第i个省份j个指标的原始值，max[V_j(t1)]、min[V_j(t1)]分别表示V_ij(tk)在基期(即1999年)的最大值和最小值，s_ij(tk)表示第t年第i个省份第j个指标的标准化值。

(3) 线性加权法进行指数合成。

$Rm{i_{i({t_k})}} = \sum\limits_{i = 1}^{20} {{\omega _j}{s_{ij({t_k})}}} $

(10)

其中，Rmi_i(tk)表示第i个省份第t年的房地产市场化指数值，ω_j为全局主成分法计算得到的指标权重。

3. 其他控制变量：借鉴姜松、孙玉鑫(2020)等学者的做法，本文选取金融发展(Find)作为影响实体经济的控制变量之一，采用各省年末金融机构存贷款余额表示，作对数处理；理论上，金融对实体经济支持力度越强，实体经济发展越快。借鉴汪亚楠等(2020)学者的做法，本文选取基础设施(Icon)作为影响实体经济的控制变量之一，采用(单位国土公路里程数+单位国土铁路里程数)的算术平方根表示；基础设施建设可有效降低实体企业的流通成本，提高利润效益，对实体经济发展具有正向促进作用。借鉴姜松、孙玉鑫(2020)、巫强等(2020)学者的做法，本文选取财政支持(Fins)作为影响实体经济的控制变量之一，采用各省财政一般预算支出占GDP的比重表示；财政支持体现了政府对实体经济的扶持力度，财政支持力度越强，实体经济发展越快。借鉴巫强等(2020)、汪亚楠等(2020)学者的做法，本文选取城镇化水平(Urb)作为影响实体经济的控制变量之一，采用城镇人口占总常住人口比重表示；新型城镇化建设与新型工业化建设相互影响互为依托，城镇化水平越高，对工业化要求就越高，实体经济发展空间越大。借鉴姜松、孙玉鑫(2020)等学者的做法，本文选取技术创新(Tec)作为影响实体经济的控制变量之一，采用三种专利申请数表示，作对数处理；技术创新能够显著推动实体经济转型升级，从而实现量和质的双向提升。借鉴姜松、孙玉鑫(2020)、巫强等(2020)学者的做法，本文选取外商直接投资(Fdi)作为影响实体经济的控制变量之一，采用实际利用外商直接投资额表示，作对数处理；外商直接投资能够显著增强实体企业的资本积累水平，进而推动实体企业发展壮大。借鉴巫强等(2020)、汪亚楠等(2020)学者的做法，本文选取对外开放程度(Open)作为影响实体经济的控制变量之一，采用进出口贸易总额占GDP的比重表示；对外开放程度越高，实体企业走向国际市场的机会越大，能够调动和整合的要素资源就越丰富，最终促使实体企业做大做强。借鉴巫强、张金华等(2020)学者的做法，本文选取人力资本(Edu)作为影响实体经济的控制变量之一，采用平均受教育年限^①表示，作对数处理；人才是第一资源，人力资本的不断提升能够显著提高实体企业的生产效率，赋能实体企业创新发展。(主要变量定义及详细计算方法见表 5)。

①   按照多数学者的做法，大专及以上按16年计算，高中12年，初中9年，小学6年，文盲0年。

(三) 数据来源及说明

本文综合考虑核心变量测度指标的准确性以及公开数据可获得性等因素，最终选取1999-2017年中国30个省市自治区(不含数据缺失的西藏及港澳台地区)的面板数据进行实证分析。无特别说明，均来自《中国统计年鉴》、《中国房地产统计年鉴》、《中国金融年鉴》、wind数据库以及各省历年统计年鉴。其中，wind数据库中辽宁省的工业增加值指数仅公布了1998-2013年，2014年-2017年以第二产业增加值指数代替。个别缺省数据采用插值法补齐。另外，由于2019、2020年《中国国土资源统计年鉴》未发布，所以多项涉及土地出让、土地违法、土地闲置、土地成交价款等核心指标难以通过简单的拟合法、外推法等补齐，因此，本文的数据跨度为1999-2017。各主要变量的描述性统计结果如表 6所示。

五、实证结果分析 (一) 基准回归结果

表 7报告了房地产市场化改革对实体经济发展影响的基准回归结果。第(1)、(2)(3)列控制了地区效应，第(4)、(5)、(6)列同时控制了地区效应和年份效应。为便于比较分析，本文采取逐步回归的方法以检验研究结论的稳健性。结果显示，第(1)-(6)列核心解释变量房地产市场化指数(Rmi)的系数显著为正，且数值相差不大，与理论预期相吻合，假说H1得到初步验证。基准回归结果表明，在综合考虑了金融发展、基础设施、财政支持、城镇化水平、技术创新、外商直接投资、对外开放程度、人力资本等有可能对实体经济发展起促进作用的控制变量后，房地产市场化水平上升对实体经济的影响依然显著为正，即房地产市场化水平越高，当地实体经济发展越快。房地产行业持续的市场化改革有利于优化要素资源配置，壮大市场规模，提振消费信心，间接带动钢铁、水泥、建筑、冶金、化工、装修、交通、工商、旅游等实体经济部门发展壮大。另一方面，信贷制度、土地出让制度以及商品房预售制度等一系列市场化制度安排使得地方政府得以凭借土地、税收等有限资源撬动更大范围内融资收入，为当地新型城镇化、新型工业化建设，尤其是开发区、高新区、试验区等产业园区建设注入了强大活力，实体经济得以迅速发展壮大。

(二) 内生性问题

如前所述，基准回归结果与本文研究假说H1相吻合，但这一结果可能存在内生性偏误：某一地区实体经济发展水平越高，越需要相配套的房地产开发能力以满足企业、职工日益增长的生产生活和消费需求，强大的市场需求倒逼当地政府在房地产市场化改革方面迈出更大的步伐，积极寻求社会资本介入，引进大型房地产企业开发配建居住、娱乐、文化、休闲、商业等综合项目。此外，当实体经济发展步入转型升级阶段，其对土地、厂房、设备、劳动力素质等技术要素提出了更高要求：土地成本上升，土地利用效率亟待提高；厂房陈旧亟需建立数字化车间以匹配智能设备，高技能劳动力、

科研人员需要更优质的生活生产空间以激发自身创造力，这些都需要充分发挥市场调节资源配置的能力，将房地产开发建设与实体经济发展需求紧密联系起来，走融合发展道路。基于以上种种因素考虑，本文采用工具变量法来解决可能存在的内生性问题。本文选取核心解释变量房地产市场化指数(Rmi)滞后两期作为工具变量进行2SLS估计，回归结果如表 8第(1)列所示。弱工具变量检验F值为80.254(大于10)，拒绝弱工具变量原假设；不可识别检验P值为0，拒绝“所有解释变量均外生”的原假设；过度识别检验P值为0.7090(大于0.1)，表示接受原假设，说明选择的工具变量均有效，可得到一致的估计结果。核心解释变量Rmi系数为0.0338，在1%的统计水平下显著，这与表 7固定效应估计结果相吻合，研究假说H1得到进一步验证。

(三) 稳健性检验

考虑到实体经济增长可能受到往期值的影响，本文将被解释变量的滞后两期纳入到模型(1)进行分析，采用系统GMM估计方法进行检验，结果如表 8第(2)列所示。Sargan过度识别检验为1，不能拒绝原假设；AR(1)拒绝原假设，AR(2)大于10%的显著性水平均说明模型扰动项的差分存在一阶自相关，但不存在二阶自相关，模型设定合理。我们看到核心解释变量房地产市场化指数Rmi的系数仍然显著为正，再次验证假说H1。其他稳健性检验：我们还采用了LSDV估计方法、删除原有样本中的直辖市变换样本、替换核心变量等方法进行估计，如表 8第(3)、(4)列，表 9所示。我们发现，检验结果均与表 4基准回归结果相一致，即房地产市场化改革显著推动了当地实体经济的发展，至此本文假说H1得到了充分验证。

六、进一步讨论：调节效应分析

通过上述一系列检验和分析，我们到了一个基本结论：从总体和一般趋势上看，某一地区房地产市场化改革越深入，市场化水平越高，其土地、资本、劳动力、技术等要素资源优化配置的能力越强，当地实体经济的发展会越快，这一结论在经过若干稳健性检验分析后依然成立。然而，本文理论部分也提出，房地产市场化改革驱动实体经济发展的三大效应之间并非彼此孤立，而是相互关联相辅相成的，其中融资激励效应由于其具有显著的金融支持属性，它能够对其他两大效应产业联动与要素融合产生放大和加乘作用，因此，从理论层面分析，房地产市场化改革究竟能够在多大程度上拉动当地实体经济的发展，是与金融市场的发展水平存在很大关联的。当金融发展水平适度时，其对房地产行业的支持在市场化的资源配置体系中能够显著增强房地产对实体经济的拉动作用(H2)，这一点不可否认。但在现行的制度框架下，金融支持实体经济的渠道尚未完全打通，且房地产市场已实行多年的市场化制度安排渐趋僵化亟待改进，靠自有机制和政府调控根本无法对市场上的“合理投资需求”与“过度投机需求”进行有效识别与精准剥离，那么，随着金融市场的不断发展，金融资本流向房地产行业进行空转套利的动机会不断增强，最终必然导致房地产拉动实体经济的作用受到极大削弱(H3)。这一理论观点正确与否还需要进一步的实证检验，为此，本文在模型(1)基础上引入房地产市场化指数(Rmi)与金融发展(Find)的交互项，尝试以金融发展为调节变量，深入探讨金融在房地产驱动实体经济发展过程中的作用，以验证假说H2、假说H3的科学性与合理性。

为避免模型中交互项可能产生的多重共线性问题，本文分别对核心解释变量房地产市场化指数(Rmi)与调节变量金融发展(Find)进行对中处理，然后相乘得到交互项，调节效应检验结果如表 10所示。其中，表 10第(1)-(3)列分别是全样本、东部样本、中西部样本调节效应检验结果。结果显示，全样本回归结果中，房地产市场化指数(Rmi)与金融发展(Find)交互项系数在5%统计水平上显著为正，结合核心解释变量房地产市场化指数(Rmi)的系数值(0.1138，在1%统计水平上显著为正)，我们得到初步结论，金融发展显著增强了房地产市场化改革对实体经济的拉动作用，这与研究假说H2相吻合。分地区看，中西部样本回归结果中，交互项与核心解释变量系数均显著为正，通过1%统计性水平检验，这表明在中西部地区，金融发展依然能够发挥其对房地产市场化改革拉动实体经济发展的正向调节作用。但东部样本回归结果则有所不同，交互项系数在10%统计水平上显著为负，而核心解释变量Rmi系数显著为正，这表明，上述正向调节效应在东部地区并不适用，金融发展反而抑制了房地产市场化改革对实体经济的拉动作用，不同区域之间存在明显的异质性差异，研究假说H3得到初步验证。可能的原因在于，与东部地区相比，中西部地区金融发展水平相对滞后，金融资本要素流动速率较低，房价地价快速上涨背景下，金融过度支持房地产易受到监管部门的重点关注和防范，因此，从总体上看，中西部地区金融对实体经济的支持能够保持相对平稳，而房地产行业已有的一系列市场化制度安排在金融部门的大力支持下，通过融资激励、产业联动和要素融合等效应能够持续拉动实体经济发展。而东部地区金融发展处于全国领先地位，金融创新、金融工具层出不穷，相应地，职能监管部门对金融资源的流向和效率很难进行精准管控，当房价地价快速上涨或持续在高位徘徊时，金融资本能够通过各种手段和渠道流入房地产领域进行空转套利，如果此时房地产行业已有的市场化制度体系又无法有效抑制投机，那么其对实体经济的拉动作用势必受到极大的抑制和削弱。本文在上述分析中，以东中西部地区作为划分金融发展强弱的依据，这一做法具有一定的合理性，但其实并不准确，东部地区也有金融发展相对滞后的省市，如海南等，中西部地区如四川等省金融发展实力更为强劲。为弥补这一不足，本文依据《2018年中国内地省市金融竞争力排行榜》中的排名^①，分别针对金融竞争力排名前十、中间十名，以及后十名的省区市样本进行调节效应检验，回归结果如表 10第(4)-(6)列所示。检验结果表明，金融越发达的地区，房地产市场化改革对实体经济的拉动作用所受到的削弱愈显著，而在金融发展滞后地区，则表现为显著的正向调节效应，研究假说H3得到进一步验证。

①   这一榜单由证券时报社中国资本市场研究院与新财富共同编制。按金融竞争力从高到低依次为广东、上海、北京、江苏、浙江、山东、四川、天津、湖北、福建、河南、河北、辽宁、重庆、安徽、湖南、山西、陕西、云南、广西、江西、内蒙古、青海、贵州、甘肃、黑龙江、新疆、宁夏、海南、吉林。

近年来，国家针对房价过快上涨出台了一系列调控措施，其中以“限购、限贷、限价、限售、限商”等“五限”为主要手段，目的在于削弱金融对房地产的过度支持，稳定消费预期，防止投机炒作，间接缓解房地产业对实体经济的“抽血效应”，那么这种行政命令式的调控思路是否显著改善了金融发达地区出现的负向调节作用？为此，我们首先以2010年为时间节点^②，以东部地区、金融发展前十地区为目标区域，对2010年前后金融的调节效应进行进一步检验，结果如表 11、表 12第(1)、(2)列所示，其中，第(1)列为2010年及以后检验结果，第(2)列为2010年以前检验结果，从交互项系数、主回归系数及其二者显著性水平来看，2010年以后，虽然各地开始采用限购、限贷等手段试图阻隔金融对房地产的过度支持，但效果微弱，2010年后的交互项系数值仅比2010年以前稍高，但总体上仍然为负，这在一定程度上表明，行政命令式的房地产调控和改革思路在短期可能奏效，但从长期看收效并不显著，金融发达地区的各类市场主体，如企业、银行、消费者等总是倾向于通过各种方法和途径绕过行政限令，从而削弱政策实施效力。进一步地，我们以2010 -2017年的房价年均上涨率、房价收入比^①年均上涨率作为各地实施“五限”政策强度的评价依据，对东部地区和金融发达地区的金融调节效应进行检验，其理论逻辑在于，当某个地区房价出现短期过快上涨时，当地政府基于民生保障、社会舆论、中央约谈、招商引资、人才引进等多方面因素综合考虑，总是倾向于启动和实施限购、限贷等政策，试图缓解房价上涨压力，且房价上涨越快，行政限制政策等级越高，持续时间越长。以房价年均上涨为指标的检验结果如表 11、表 12第(3)、(4)列所示，以房价收入比年均上涨为指标的检验结果如表 11、表 12第(5)、(6)列所示，其中前一列表示上涨较快的金融发达省区，后一列表示上涨较慢，我们发现，检验结果与前述结论类似，限购限贷政策实施力度较强的省区，其交互项系数值仅比其他省区稍高一些，但总体上依旧为负，进一步表明限购限贷等行政限制类政策对从根本上缓解金融发达地区的负向调节效应效力不足。此外，表 11、表 12检验结果亦可视为研究假说H3的进一步验证。

②   2010年4月，国务院发布《关于坚决遏制部分城市房价过快上涨的通知》，即“国十条”，首次正式提出“限购”的调控思路，随后各大城市纷纷响应，并逐渐演化为“限购、限贷、限价、限售、限商”等“五限”调控框架。

①   房价收入比根据刘海猛、石培基等(2015、尹上岗, 杨山等(2020)的计算方法得到。

值得注意的是，本文这一研究结论并非反对金融市场的发展，而是主张房地产行业的市场化改革成效要与不断发展的金融市场实力相匹配，越是金融发达的地区，其房地产市场越要求具备更为高效精准的支持住抑制炒的自我调节能力，否则金融资本过度涌入房地产必然会削弱房地产对实体经济的拉动作用。那么，如何有效提高房地产市场支持住抑制炒的调节能力，一种途径是加强政府宏观调控和市场监管，此举在短期内能够取得实效，但从长期看，由于政府过度插手和干预市场行为，极易导致市场运行的低效率和扭曲现象，反而阻碍了房地产市场的长远发展。另一种是不失时机地对已实施多年的房地产市场化制度体系进行深入而全面的改革，通过巧妙高效的机制设计稳步提高房地产市场自身支持住抑制炒的调节能力，并辅之以差异化的政府调控手段，这样更符合房地产市场平稳健康发展的根本目标，更是推动房地产与实体经济均衡发展的应有之义。

七、结论讨论与政策启示

推动金融、房地产与实体经济均衡发展是畅通国内大循环，推动国内国际双循环的关键一招。当前，社会舆论普遍将房地产与实体经济相对立，认为金融过度支持房地产是导致实体经济空心化的重要原因，因此要发展实体经济首先应当抑制和打压房地产市场，政府应当深度干预房地产市场微观主体的经济行为。这一观点具有片面性，振兴实体经济的核心目标和首要任务是提高制造业供给体系质量(黄群慧，2017)，改善投融资环境，打通金融支持实体融资渠道，构建现代化产业体系，如果不紧紧围绕这一点来做文章即使选择压制房地产也未必能带来实体经济的高质量发展。中国的房地产市场在过去二十年为拉动经济增长、加快城市建设等贡献了巨大力量，未来应当如何规范和加强市场体系建设，全面推进市场化制度改革，防范和化解市场风险，在“虚实融合”大背景下更好地服务实体经济是事关国家发展全局的重大问题，同时也是本文要探讨和解决的核心问题。为此，本文借鉴了樊纲等学者的市场化指数测度框架，构建了房地产行业的市场化指数，运用1999-2017年中国30个省市自治区的面板数据，以房地产为第一视角实证检验了房地产市场化改革、金融发展与实体经济三者之间的关系。实证结果表明：(1)房地产的市场化改革通过产业联动效应、要素融合效应、融资激励效应显著推动了实体经济的发展。(2)金融在房地产拉动实体经济发展过程中发挥重要作用。从总体趋势上看，金融支持对房地产市场化改革驱动实体经济发展具有显著的正向调节效应，且这一结论在金融发展水平适中的省份样本下也成立。但这一正向调节效应在金融发达地区并不适用，金融发展反而抑制了房地产市场化改革对实体经济的拉动作用，进一步研究发现，限购限贷等行政限制政策亦无法从根本上扭转这一负向调节效应。变换多种模型设定和变量度量方法均未改变上述结论。

本文研究结论对新时代进一步加快住房制度改革和长效机制建设，更好地发挥房地产的压舱石作用，推动房地产、金融与实体经济均衡发展等提供了新的对策思路。(1)加强房地产市场体系建设。新型城镇化、工业化初期和中期，城市房地产市场供需矛盾尖锐，彼时监管部门尚需容忍房地产行业的“野蛮生长式”扩张，甚至在一定程度纵容了这种资本无序行为。如今，供需平衡的状态日渐趋于稳定，房地产市场诸多深层次结构问题(如租购失衡、供需错配、区域分化、住房空置、炒房投机、信用缺失、租赁暴雷等)亟需更加精细化的市场治理方案，市场要素体系建设、组织体系建设、法制体系建设、监管体系建设、信用体系建设、信息体系建设等(陈云贤，2019)都应尽快提上议事日程。(2)全面深入推进房地产市场制度体系改革。1998年至今，中国房地产市场实施了一系列市场化制度安排，包括土地招拍挂制度、商品房预售制度、住房信贷制度、公积金制度、交易与产权制度等，多年来，这些制度在培育和发展壮大房地产市场、推进新型城镇化、新型工业化等方面发挥了巨大作用，但随着金融市场整体水平的不断提高，金融对房地产的支持力度在逐渐增强，如果此时房地产行业既有的市场化制度体系无法对市场上的“合理投资需求”与“过度投机需求”进行有效识别与精准剥离的话，那么房地产对实体经济的拉动作用势必受到极大的抑制和削弱。为此，应当不失时机地推进土地出让、房地产信贷、住房公积金、以及相关交易与产权等全方位制度改革，优先在金融发达地区探索建立支持住和抑制炒市场化体制机制，然后逐步推广应用到全国范围。(3)优化和改进房地产调控思路。以往以“限”为主的调控模式逐渐式微，过度干预市场主体的经济行为使得房价上涨预期不降反增，未来应转变思路，尝试在“稳地价、稳房价、稳预期”的政策框架下多从供给侧寻求突破，具体包括盘活存量土地、激活市场空置房源、打通商品房、保障房、社会租赁住房融通渠道、畅通租买选择机制等。此外，应当逐步改变现有调控政策的随机性、短期性，建立健全行政干预市场的进入和退出机制。(4)防范和化解系统性金融风险。以“房企融资三道红线”、“银行业涉房贷款两道红线”为基础，构建房地产泡沫和系统性风险监测指标体系，动态监测信贷资金流向，精准服务实体经济重要行业和关键领域。从长远看，应调整地方税税制，加快房地产税落地，充实地方政府税源，逐步降低土地财政依赖度，化解地方政府债务危机。(5)充分发挥房地产的发展带动作用。一方面借助房地产关联产业众多的优势，保持房价平稳运行，为激活传统实体产业争取时间和空间；另一方面，以国家级新区、国家自主创新区、自由贸易区、综合配套改革区等高质量发展为契机，加快产城融合步伐，以实体为本，统筹推进住房、教育、医疗、交通、物流、养老、休闲、娱乐、商业等公共配套服务建设，打造实体经济与房地产业融合发展新样本。