盛琨 曹廷求

摘   要：在界定商品房金融化内涵的基础上，基于我国2010—2018年24省（区、市）的家庭微观调查数据对商品房金融化水平进行测度，结合新古典经济增长理论，从理论与实证两方面探讨了商品房金融化资本与非商品房金融化资本之间的比例对产出的影响。研究表明：当前我国商品房金融化水平对经济增长整体上具有促进作用，但进一步检验发现：不同地区商品房金融化程度对经济增长的影响存在异质性，其中，中部和西部地区的推动作用较东部地区更大。商品房金融化虽能促进经济增长，但一味靠“炒房”拉动经济不具有可持续性，应在有针对性调控各地区商品房投资性需求的基础上，避免商品房价格的大幅波动，保障房地产市场的长期平稳健康发展。

关键词：商品房金融化;经济增长;企业投资

中图分类号：F832   文献标识码：A   文章编号：1003-7543（2021）08-0064-13

自20世纪80年代末深圳率先推动商品房市场化以来，我国房地产行业固定资产投资整体呈明显增长趋势，且这种趋势在1998年推行住房制度改革后表现得尤为突出。近年来，城镇化速度的加快与规模的扩大带来了巨大的住宅需求，加之长期宽松的货币政策和地方政府的积极推动，房地产行业在国民经济中的重要地位日益凸显。即使在新冠肺炎疫情冲击下，居民购房热度依旧高涨。国家统计局发布的报告显示，2020年1—10月，我国商品房销售额达131 665亿元，较2019年同期增长5.8%，其中，住宅类商品房销售额增长8.2%。从现实来看，大多数家庭通常以第一套商品房满足自住的刚性需求，以第二套或更多套房产作为改善型或投资型购房。根据对中国家庭追踪调查数据（CFPS）的整理测算可知，自2010年起，样本家庭的户均投资性购房数量一直稳步提升。

值得注意的是，我国部分原本仅用于满足消费者使用需求的普通商品房正在经历“金融化”过程。在银行主导型的金融体系下，商品房需求构成出现了使用需求与投资需求并存的局面，消费者投资需求的日益增加导致商品房逐渐衍生出金融产品属性，即消费者希望通过低买高卖商品房实现获利。

关于“金融化”的概念，最早可以追溯到20世纪初期的金融发展理论，即如何建立有效的金融体系和金融政策组合以最大限度地促进经济增长。学术界普遍认为Gurley & Shaw主张的金融理论不应只局限于货币理论，金融机构也不应仅局限于银行，货币与各种非货币资产之间、银行和各种非银行金融机构之间具有一定程度的替代性[1]的观点标志着金融发展理论的萌芽。Goldsmith则把金融发展定义为金融结构的变化，并开创性地采用货币化比率（FIR）即金融中介资产价值与GNP的比值作为衡量一国金融发展水平的指标[2]。随后，McKinnon和Shaw提出的金融抑制理论及金融深化理论[3-4]标志着以发展中国家或地区为研究对象的金融发展理论的创立。King & Levine则极大地推动了实证方面的研究，他们在Goldsmith的基础上，通过扩大样本国家数量、增加金融发展指标等一系列方式验证了金融发展与经济增长之间的正向关系[5]。

随着金融创新的不断发展，金融化的内涵和外延都得到了进一步拓展。通过梳理文献发现，近年来的研究主要从以下角度理解金融化：一是由金融创新及技术进步推动的有关金融体系的进一步发展，其中以资产证券化业务为典型代表[6-7]。这一金融化过程通过改变资产结构将流动性比较差的资产变为在金融市场中可以灵活买卖的金融投资品。Bernanke指出，资产证券化作为一种创新的金融工具，在21世纪初期为金融市场提供了一定程度的流动性且弥补了传统安全资产的供应不足，但对金融创新工具的过度应用，会加大金融风险产生的概率[8]。二是企业行为的转变。部分学者早在20世纪末期就关注到许多企业在决策过程中越来越重视金融渠道而非国际贸易或商品生产带来的收益[9-10]。Krippner在此基础上强调了非金融业企业的这种行为，并指出金融投资所获利润规模比就业率、商品产量或服务产出等传统指标更能准确度量企业的金融化程度[11]。长期以来，工业企业的金融投资将挤出实业投资的观点一直占主导地位[12]，但也有另一派观点认为，金融投资有助于企业更方便地获得外部融资并保有较高的现金流，在抵御外部冲击及进一步提高实业投资方面起到了正向促进作用[13-14]。三是商品属性的变化，即部分原本仅具有使用需求的商品逐渐衍生出金融商品的属性，成为投资者竞相追逐的投资品，其中主要包括大宗商品金融化以及普通商品金融化。前者主要聚焦于大宗商品交易价格的剧烈波动，认为大宗商品越来越多地被机构投资者作为金融产品持有，以分散投资风险或赚取利差[15-17]。张成思等认为，普通商品的金融化是指商品的金融属性在一个相对稳定的长期趋势中逐渐增强的演进过程，他们通过测算将我国普通商品的金融化分为低中高三个层次，其中，房地产（住宅）处于金融化的最高层次[18]。此外，他们进一步指出，目前学术界对我国出现的商品金融化现象有所忽视，并认为由于中美金融市场格局差异，在更容易获得信贷资源的中国才更具备将商品金融化的条件[19]。

与本文关系密切的另一支文献主要圍绕消费者购买多套房产的行为而展开研究。谢洁玉等基于中国城镇住户调查数据构建的面板数据研究发现，上一年住房价值较高的家庭更有可能购买二套房[20]。李冠华、徐佳运用中国家庭金融调查（CHFS）和城市房价数据研究得出，预期收益的增加不仅能显著提高家庭使用杠杆购房的概率，而且还会提升家庭房贷杠杆率水平[21]。荣昭等采用CHFS构建了一个两年期的面板数据，以持有信用卡作为信贷扩张的代理变量，发现2013年持有信用卡的家庭在两年内购买二套房的可能性提高了3.6%[22]。这说明消费者投机性驱动加剧了购买多套房行为的发生。

综上所述，尽管学术界对金融化的研究由来已久，但结合我国特殊国情对普通商品金融化的研究尚存在较大不足，尤其缺乏对如商品房这一类典型商品金融化过程的内涵阐释及具体测度。此外，在家庭投资性购房领域，现有研究大多从房价变动或获得信贷的难易程度等方面研究消费者购买多套房的原因与动机，对其带来的经济后果分析得较少。然而，在房地产行业成为国民经济支柱产业及全国房价总体持续上涨的大背景下，商品房金融化对经济增长的作用机制亟待明晰。

本文结合新古典经济增长理论对以上问题进行了探索，主要可能有三方面的边际贡献：第一，在梳理现有文献的基础上，探索性地界定了商品房金融化的内涵，并采用微观调查数据测算我国2010—2018年24个省份家庭部门投资性购房套数及其所对应的金融化资本规模;第二，结合新古典经济增长理论，将全社会资本存量划分为商品房金融化资本与非商品房金融化资本，研究两种资本的规模比例对经济增长的影响机制;第三，实证检验我国东部、中部、西部及东北地区商品房金融化程度对经济发展影响的异质性，为下一步有针对性地制定房地产市场调控政策提供新的视角。

一、商品房金融化的内涵界定及其影响经济增长的理论逻辑

（一）商品房金融化的内涵界定

近年来，我国的商品房交易呈现明显的金融产品交易特征，伴随着大量资金涌入房地产市场，商品房价格持续攀升，许多消费者通过低买高卖赚取利差。我们将商品房金融化定义为商品房需求由原本单一的使用需求逐渐演变为使用需求与投资需求共存的过程。需要说明的是，尽管现实中不乏有消费者将二套房作为改善型住房，但由于第一套房产已经失去原有的使用价值并可能被出售，因而在具体核算过程中仍将这部分改善型住房作为短期存在的投资性购房。此外，由于经济增长理论中的资本通常被定义为历年积累的固定资产投资，即一种生产成本而非销售收入，故本文采用房屋竣工造价而非销售价格来衡量商品房投资所对应的资本投入，换言之，商品房金融化资本中并不包含未参与实体经济建设的商品房溢价部分。综上所述，我们采用家户部门拥有的一套以上商品房所对应的竣工价值来刻画进入商品房市场的金融化资本。各地区样本家庭金融化资本的计算方式如下：

地区样本家庭金融化资本=地区样本家庭一套以上商品房数量×地区样本家庭人均住房面积×地区商品房开发企业竣工房屋造价/固定资产投资价格指数×户数比例（1）

由于宏观层面难以获得全部因投资性需求引致的商品房购买数量，本文采用由样本估算总体的思路计算区域商品房金融化资本，即先分别计算各地区抽样家庭中一套以上的商品房所对应的金融化资本，再通过乘以各地区相应的户数比例得到该地区当期总的商品房金融化资本，其中户数比例为地区总的家庭数量与受访家庭数量的比值。

本文通过整理中国家庭追踪调查数据库（CFPS）中2010年、2012年、2014年、2016年、2018年家庭问卷调查数据，得到我国24个省（区、市）样本家庭一套以上的商品房数量，并用前后两年数据的平均值补齐中间间隔年份的缺失值。受数据库中样本范围和数量的限制，数据中不包括海南省、内蒙古自治区、宁夏回族自治区、青海省、西藏自治区、新疆维吾尔自治区、重庆市的数据。此外，考虑到地区经济发展的差异化，为更有针对性地研究不同区域商品房金融化程度及其对当地经济增长的影响，本文根据常用的分类习惯将以上地区划分为东部、中部、西部和东北四个区域。东部地区包括北京市、天津市、河北省、上海市、江苏省、浙江省、福建省、山东省和广东省9个省市;中部地区包括山西省、安徽省、江西省、河南省、湖北省和湖南省6个省;西部地区包括广西壮族自治区、四川省、贵州省、云南省、陕西省和甘肃省6个省区;东北地区包括辽宁省、吉林省和黑龙江省3个省。需要说明的是，由于部分家庭新增的一套以上房产可能为二手房，但从微观调查数据中难以获得投资性购房具体的竣工年份，为较为完整地测算商品房金融化资本，本文近似采用商品房交易当年的竣工价格作为其价格依据。根据测算，各省份金融化资本规模如表1（下页）所示。

2010—2018年，24个省份总的商品房金融化资本的年平均增长率为8.41%。截至2018年末，商品房金融化资本存量最高的三个省份分别为江苏省、广东省和浙江省，这一方面与这些地区高企的房价有关，另一方面也在一定程度上说明东部沿海地区商品房受到消费者的投资青睐。

（二）商品房金融化影响经济增长的理论逻辑

传统的经济增长模型中通常将资本存量作为一个整体，较少考察不同经济行为下各类资本的作用差异。本文尝试以新古典经济增长理论为基本分析框架，參考王定祥等对资本种类进一步细分的方法[23]，从总资本存量中剥离出体现商品房投资性需求的商品房金融化资本，并分别从商品房金融化资本与非商品房金融化资本两个维度研究二者对产出的影响。其中，商品房金融化资本用Kf表示，非商品房金融化资本用Kr表示。在限制劳动力供给的前提下，生产函数可表示为：

Y=F（Kf，Kr）（2）

根据新古典增长理论中规模报酬不变的性质，可对（2）式作如下变换：

其中，k表示商品房金融化资本与非商品房金融化资本的比例，k的值越大，则金融化程度越高，反之则表示金融化程度越低。由此，每一单位非商品房金融化资本所对应的产出可以表示为k的函数。对比值k取自然对数，容易发现商品房金融化资本与非商品房金融化资本比值的增长率可根据商品房金融化资本的增长率与非商品房金融化资本的增长率之差来计算：

通过进一步变换，资本比例的变化量可以写成新古典增长理论中常用的函数表达形式：

其中，α与β分别表示一单位产出所匹配的商品房金融化资本的变化量和非商品房金融化资本的增长率。当α与β保持不变时，存在一个能够使Δk=0的稳态值k*，它代表经济体达到了长期均衡。当k0，k将逐渐增加并自左向右向稳态值靠近;当k>k*时，Δk<0，k将逐渐减少并自右向左趋近k*。据此，我们称k*是商品房金融化资本与非商品房金融化资本的稳态比值。由非稳态向稳态的趋近过程如图1所示。

那么，在上述过程中，商品房金融化资本与非商品房金融化资本的比值与经济总产出又有怎样的内在关联呢？本文尝试通过无差异曲线对其进行刻画。图2中不同截距的约束线代表不同水平的总资本存量，它们分别均由商品房金融化资本Kf与非商品房金融化资本Kr两部分构成;经济体不同的产出水平用无差异曲线表示，无差异曲线Y1、Y2、Y3离原点依次渐远，所对应的产出水平也越来越高;由原点发出的射线的斜率代表两种资本之间的比率。若图中虚线的斜率表示稳态值k*，则该虚线上的每一个点都对应了某一特定资本存量下的最优产出。

假设社会总资本处于最外侧的约束线水平上，若市场的初始状态位于B点，商品房金融化资本与非商品房金融化资本之间的比值小于稳态值，即k

另一种情况是，若市场的初始状态位于商品房金融化资本过剩的A点，即k>k*时，表示消费者可能会由于对房价的心理预期或楼市调控政策等原因不愿将资金用来继续投资商品房，市场中投资性商品房的需求小于供给，由于房地产市场利润率的降低，房地产开发商将减少房地产开发投资，伴随着企业生产用房及土地租赁等生产成本的回落，先前进入房地产市场的非房地产实体企业也转而退出房地产领域，这一过程将使两种资本的比例持续降低并向稳态C点趋近，经济产出不断提高。

二、实证研究分析

（一）模型设定及变量说明

基于新古典经济增长理论分析商品房金融化与经济增长的理论关系后，为验证该理论的现实可行性，本文进一步基于区域层面数据采用计量分析方法进行分析，具体模型设定为如下形式：

GDPratei，t=α+βKratioi，t+γControli，t+ηi+λt+εi，t（6）

其中，下标i表示地区，t表示时间，α为常数项，方程中的其他各变量含义如下：

Kratioi，t为i地区第t期的商品房金融化资本与非商品房金融化资本的比例，是刻画商品房金融化水平的核心解释变量。商品房金融化资本采用公式（1）的核算方法，非商品房金融化资本为社会总资本与金融化资本之差。

为计算全社会总资本存量K，本文采用Goldsmith在1951年开创的永续存盘法，基本公式见式（7），其中，Kt与Kt-1分别表示第t年和第t-1年的资本存量，It表示第t年的投资，αt表示第t年的折旧率。

Kt=It+（1-αt）Kt-1（7）

需要特别说明的是，国内学者对当年投资的计算方式主要有以下三种：一是采用物质产品核算体系下的积累指标，虽然这种方法在核算过程中无需考虑折旧问题，但1992年后新的联合国国民经济核算体系已停止公布相关数据;二是采用固定资本形成额数据，这是中国特有的数据指标，与联合国体系不相容;三是采用各地区固定资产投资的数据。考虑到应用的普遍性及数据的可得性，本文将第三种方法作为当年投资的统计口径。由于永续存盘法需基于每年新增投资数据进行核算，这就要求各年投资需用某一年的不变价表示，本文采用我国官方公布的以1990年为基准年份的固定资产投资价格指数。折旧率的确定对资本存量的核算意义重大但也最具争议，早期的研究多采用估算折旧额或估计折旧率进行处理，本文采用张军等在相对效率呈几何递减的模式下计算得到的各省份经济折旧率9.6%[24]，这一数据在随后的研究中也获得较为广泛的认同。对于基年物质资本存量，以张军等测算的2000年的中国省际物质资本存量作为各地区的初始资本存量[24]。

GDPratei，t表示i地区第t期的GDP的同比增长率，为本文的被解释变量。

Controli，t为控制变量集，主要考虑政府政策、人力资本、经济开放、劳动力人口四个因素对经济发展的影响。其中，Fiscali，t为地方政府财政支出水平，用政府支出除以GDP来衡量;Edui，t代表人力资本，用地区劳动人口的人均受教育年限（小学文化程度人口数量*6+初中文化程度人口数量*9+高中文化程度人口数量*12+大专及以上文化程度人口数量*16）/6岁以上总人口数表示;Openi，t为开放程度指标，采用进出口额占GDP的比重来衡量，其中进出口额为以年末汇率换算的人民币数额;Labori，t表示劳动力人口，用15—64岁人口占总人口的比例表示。

各變量的描述性统计结果如表2（下页）所示。可以看出，我国商品房金融化资本占非商品房金融化资本的平均值为12.6%，但地区间差异较大，其中，最高比例52.2%出现在2016年的上海市，而2018年吉林省的两种资本比例则仅为2.42%。

（二）实证结果及分析

尽管前文的理论分析指出了商品房金融化程度会影响经济增长，但仍需要通过实证检验进一步证明这一结论。结合本文数据特点，经过Hausman检验后，确定采用面板固定效应回归模型。

表3（下页）中的列（1）汇报了仅控制地区效应与年份效应时商品房金融化资本与非商品房金融化资本比例Kratio与经济增长率GDPrate的拟合关系。Kratio的系数在1%的水平下显著为正，且R2的值为0.746，拟合效果较好，这说明2010—2018年我国商品房金融化对经济增长整体呈正向推动作用。列（2）为加入控制变量后的回归结果，核心解释变量Kratio的系数有所降低，但仍在1%的水平下显著为正。结合图2分析可知，当前我国的两种资本比例位于稳态值k*的左侧，说明只要将投资性购房的增长继续保持在与全社会生产投资增加相适应的速率上，这部分金融化资本将有效促进经济增长率的提高。此外，为排除可能存在的内生性对回归结果的影响，列（3）和列（4）分别对解释变量采取滞后一期处理，回归结果无论在方向上抑或在显著性上均与基本回归相似。

尽管对解释变量滞后一期可以在一定程度上缓解内生性问题，但对于非严格外生解释变量，回归结果仍会有偏。为进一步避免内生性问题，我们在解释变量均滞后一期的基础上采用面板固定效应的IV工具变量法再次进行检验。参考曹廷求、张翠燕的做法[25]计算各年各地区除自身外的其他省（区、市）资本比例Kratio的平均值，并将该平均值的滞后1期和滞后2期作为工具变量。从列（5）和列（6）汇报的结果来看，无论是否加入控制变量，Hansen J统计量的P值均大于0.1，说明工具变量有效。Kratio的回归系数均在1%的水平下显著为正，与前述结论一致，再次验证了商品房金融化推动我国经济发展的结论。

（三）稳健性检验

我国在2016年的中央经济工作会议上提出“房子是用来住的，不是用來炒的”这一基本定位，随后各地区陆续出台一系列相关的房地产市场调控政策。考虑到政府调控会在一定程度上影响商品房金融化资本的增长速度，因而本文将时间区间划分为2010—2015年以及2016—2018年两个时间段并分别进行回归。结果显示，各区间内金融化水平与经济增长率仍基本保持正相关关系（见表4）。尽管列（4）中Kratio的P值为0.183，但回归系数0.221的取值仍具有一定的经济意义。此外，我们采用衡量经济发展水平的另一重要指标人均GDP增长率PGDPrate代替GDPrate作为被解释变量进行回归检验，回归结果依旧稳健。

三、进一步讨论

（一）区域异质性分析

由于我国不同地区的经济发展水平差距较大，为更加有针对性地研究商品房金融化对区域经济的不同影响，我们分别对东部、中部、西部和东北四个地区进行基本模型估计。结果显示，东部、中部、西部三个地区两种资本比例Kratio的回归系数均至少在10%的水平下显著为正，说明在我国绝大多数地区中，商品房的金融化促进了经济发展（见表5）。

其中，中西部地区的回归系数大于东部地区，这意味着中西部地区商品房金融化对经济增长的拉动作用比其在东部地区更大。具体而言，可能有以下三个原因：一是东部地区对国家房地产调控政策的响应速度更快，且执行力度更大，这会在一定程度上降低地区商品房金融化资本的增长速度;二是中西部地区的经济体量较东部地区偏小，在相同的商品房金融化资本增长规模下，中西部地区两种资本的比值会更高，即更容易接近稳态;三是东部地区商品房的平均销售价格比中西部地区高，意味着实体经济企业的不动产价值将随之提高，这会促使企业获得更多贷款用以扩大生产投资，进而增加非房地产金融化资本的累积。

（二）地区商品房金融化与企业投资行为分析

Chaney等研究了美国金融危机之前（1993—2007年）美国上市公司的投资情况，发现随着企业拥有的不动产价值的提升，企业将会获得更多贷款，进而扩大生产投资[26]。也有学者利用中国的数据验证了企业资产价值升高对生产投资的促进作用[27-28]。消费者投资性购房需求的增加会拉动房价的上涨，如果上述结论成立，那么商品房金融化对经济发展拉动作用很有可能会体现为提升企业的投资水平。为更深入地研究我国商品房金融化对经济发展的作用机制，本文进一步探讨两种资本的比例与实体企业投资之间的关系。

我们采用国泰安经济金融数据库（CSMAR）A股上市公司2010—2018年的企业数据进行研究。由于建筑业和房地产业本身与商品房市场相关，其企业投资行为必然会受到房地产市场变化的影响，因而样本中不包括建筑业企业和房地产业企业。在数据处理过程中，删除2015年后上市的以及带有ST（*ST）标识的企业以及金融业企业，以保证数据的时间跨度和准确性。通过与24个省（区、市）的数据进行匹配，最终得到2097家企业的17 862条数据，并对所有样本中的连续变量进行前后2.5%缩尾处理，以消除极端值。

基本回归模型设定如下：

Eninvi，t=α+Kratioi+ γControli+ηi+λt+εi，t（8）

其中，下标i表示地区，下标t表示时间。α为常数项，回归方程中的其他各变量的含义如下：

Eninv代表企业投资，由当期的固定资产、在建工程、工程物资三项之和来衡量[27]，并采用期初的总资产对其进行标准化处理。在设置控制变量Control时，参考已有文献，主要从企业总资产规模、融资约束、财务杠杆率以及成长能力四个方面加以控制[29-30]，各控制变量具体刻画方式如下：

总资产规模（Asset）：总资产的自然对数;

融资约束（Constraint）：经营性现金流量/总资产;

财务杠杆率（Leverage）：总负债/所有者权益;

成长能力（Revenue）：营业收入的同比增长率。

我们采用面板固定效应回归模型进行回归检验，在控制行业及年份的基础上，得到的回归结果如表6（下页）所示。可以看出，东部、西部地区核心解释变量Kratio的系数均至少在10%的水平下显著为正，这意味着投资性购房在一定程度上促进了实体经济企业的生产投资，为前文中得出的东部和西部地区金融化资本与非金融化资本比例与经济增长率正相关提供了有力证据。

四、结论与政策建议

本文聚焦中国商品房金融化这一现象，利用我国2010—2018年24个省（区、市）的微观家庭调查数据对商品房金融化程度进行了测算，并采用理论与实证相结合的方法研究了全国及地区商品房金融化水平与经济增长之间的关系。研究发现，商品房金融化水平总体促进了经济增长，但存在一定的区域异质性，其中，中部地区金融化资本与非金融化资本的规模之比对经济增长的拉动作用最大，其次为西部和东部地区，但该作用在东北地区不明显。此外，从微观企业角度来看，东部和西部地区消费者的投资性购房需求所引致的房价升高会促进实体企业投资，进而推动经济发展。基于上述结论，提出如下建议：

第一，推动东部地区商品房金融化与实体经济协调发展。近年来，尽管东部地区许多城市一度成为“炒房”热地，经过积极有效的房地产调控政策，房地产金融化资本与其他社会资本之间的规模之比已调整至有利于经济发展的水平，但其拉动效果较中西部偏低。建议持续关注东部地区商品房金融化程度，适度放松调控政策以促使商品房金融化资本与非商品房金融化资本趋于更加合意的比例。同时，在城镇化不断加速的大背景下，坚持倡导消费者根据自身收入水平选择适合的居住条件及资金投资方式。

第二，适度控制中西部地区商品房投资性需求。当前，中西部地区商品房金融化水平对经济增长的拉动效果较好，这一方面表明其资本比例较东部地区更加接近稳态值，另一方面也意味着对楼市的放松很有可能会导致资本比例超越稳态值，即金融化资本的过剩。尽管消费者通过投资商品房赚取利差在某种程度上是对房价上升的理性反应，但是，个体的理性选择并不总意味着整体资源的最优配置，尤其是对长期的经济发展而言。一旦房价泡沫破灭，不仅将对家庭部门造成巨大冲击，而且会带来系统性金融风险。建议在适度控制中西部地区商品房投资性需求的同时，通过金融创新等方式增加家庭层面的投资渠道，分流商品房投资需求，健全房地产市场发展的长效机制。

第三，多举措扩大实体经济企业融资渠道。研究表明，商品房价格变动会影响企业的投资行为，尤其是对于东部和西部地区，商品房资产价格的升高有利于实体经济企业资产价值的提升，从而促进其扩大生产投资。因此，尽管高企的房价会带来一些不稳定因素，但房价过快的下降也会使企业资产价值大幅走低，进而对经济发展产生负面影响。鉴于此，建议政府在引导商品房价格稳定发展的基础上，进一步扩大实体经济企业的融资渠道以降低其融资约束，减轻由于房价波动对企业投资能力的冲击。

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The Measurement and Impacts of the Financialization of Real Estate in China： A Study Based on CFPS Micro Household Survey

SHENG Kun   CAO Ting-qiu

Abstract： This article defines the connotation of the financialization of commercial housing， and measures the level of financialization of commercial housing based on household micro-survey data in 24 provinces（autonomous regions and municipalities） in China from 2010 to 2018. Combined with neoclassical economic growth theory， we discuss the impacts of the ratio between financialized commercial housing capital and non-financialized commercial housing capital on output from both the theoretical and empirical aspects. Studies have shown that the current level of financialization of commercial housing in China has a positive effect on economic growth. However， further testing found that the degree of commercial housing financialization in different regions has heterogeneity in the impact of economic growth. Among them， the central and western regions have a greater driving force than the eastern region. From a micro perspective， we demonstrate the fact that the financialization of commercial housing in the eastern and western regions promotes the investment of real economy enterprises and thus stimulates economic growth. The financialization of commercial housing promotes economic growth， but blindly relying on "real estate speculation" to drive the economy is not sustainable. Based on targeted regulation of the investment demand for commercial housing in various regions， large fluctuations in the price of commercial housing should be avoided to ensure the long-term stable and healthy development of the real estate market.

Key words： the financialization of real estate; economic growth; corporate investment