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中山大学学报（社会科学版） 2021 年第 3 期

化，来构建企业信贷规模指标 。
①
2. 主要解释变量
（1）房地产投资（housing ct ）：定义为城市房地产开发投资额占GDP的比重。
（2）与房地产部门关联度：具体分为三个指标，即前向关联度（foreward jc ）、后向关联度（backward jc ）和

环向关联度（circle jc ），分别以完全分配系数、完全消耗系数以及二者之和度量。
3. 其他控制变量
为了避免可能存在的遗漏变量问题，参考现有研究，本文对企业特征变量 X和城市特征变量 Z均进
行控制。企业特征变量X包括：企业年龄（age）、企业规模（lnta）、企业营业收入（lnsales）和企业员工人数
（lnem）等。城市特征变量 Z 包括：（1）经济发展水平（lngdpca）：采用《中国城市统计年鉴》城市人均 GDP
的自然对数衡量。（2）人力资本（human）：由于地级市层面缺乏人均教育年限的数据，参照陆铭等（2015）
的做法，采用人均普通中学专任教师数衡量地区人力资本，用以控制地区的受教育状况。（3）产业结构
（struc）：用第三产业产值于第二产业产值的比值来衡量。（4）金融发展水平（finance）：采用城市存贷款总
额与 GDP 的比值衡量。（5）外资比例（fdi）：采用外商直接投资与 GDP 的比值衡量。表 1报告了主要变量
的描述性统计。

四、实证结果分析

（一）基准回归结果
本节首先基于 1998—2013 年中国工业企业全样本，采用模型（1）检验房地产投资对工业企业信贷
的影响，试图回答房地产部门的投资是挤出还是拉动了其他工业企业的信贷，基准回归结果如表 2 所
示。第（1）列和第（2）列仅控制了城市—年份交互固定效应，第（3）列和第（4）列进一步控制了行业固定
效应，第（5）列和第（6）列是个体聚类稳健回归结果。从结果来看，房地产投资的估计系数显著为负，表
明房地产投资对当地的工业企业信贷存在着显著的挤出效应。无论控制何种固定效应，以及其他控制
变量，房地产投资对当地工业企业的信贷回归结果都较为稳健。
（二）稳健性检验
第一，调整样本。从 2011年开始中国工业企业数据对“规模以上”企业的统计口径转变为销售收入
2000万以上，因此本文选取 1998—2013年销售收入在 2000万以上的样本进行稳健性回归，回归结果如
表3第（1）（2）列所示，房地产投资的回归系数依然显著为负。
第二，工具变量回归。为了更进一步解决内生性问题，这里采用工具变量法检验前述研究结论。参
照张杰等（2016）的做法，本文采用城市土地供应（人均建设面积 lnlandca）作为房地产开发投资增长的
工具变量。工具变量的回归结果如表3第（3）列和第（4）列所示，房地产投资的回归系数依然显著为负。
表 3的稳健性检验表明，无论是调整样本还是采用工具变量法，房地产投资挤出了工业企业的信贷
这一结论是稳健的。
（三）异质性影响
1. 产业关联程度的影响
首先，检验不同行业与房地产关联度差异导致的异质性影响，采用如下模型：
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loan ijct = α + β 1 *(housing ct × loan jt) + β 2 *(housing ct × loan jt × corR jc) + γ*X ijct + θ*Z jct + λ j + λ ct + ε ijct ( ) 2
其中， corR jc 是企业所在行业与房地产行业的关联程度，具体采用三种指标：前向关联（foreward）、后
① 中国工业企业数据库企业负债指标包含了应付账款、流动负债、长期负债、总负债等主要数据，但并没有统计企
业的银行借款数据。在企业的负债项目里，除应付账款以外，银行借款占主要部分，其他项目份额相对较小。
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