高房价“驱逐”了公司的研发活动吗？——来自创业板的经验证据

李昊洋，程小可，高升好

(北京交通大学 经济管理学院，北京 100044)

一、引言

自20世纪90年代以来，中国在经历了高速经济发展的同时，作为这一时期支柱性产业的房地产行业也得到了蓬勃发展，丰厚的投资回报率吸引了大量的资金进入该行业，使全国房地产开发投资额从1998年的0.36万亿元，增加到2015年的9.58万亿元，年均几何增长率超过21%，远高于同期GDP增长率。而房地产价格也随之一路上扬，并在近年来呈现显著的泡沫化特征[1]。2016年中一篇《别让华为跑了》的文章在互联网上迅速传播，其内容直指深圳的高房价推高了企业成本，使华为不得不将生产研发部门搬迁至房价较低的东莞。尽管事后华为对搬迁传闻进行了澄清，但不可否认的是，当前房地产投资的快速扩张及其价格的持续升高，已经对实体经济产生了一系列不利影响。一方面，泡沫化的房地产价格使得地租和职工薪酬水涨船高，加重了实体经济部门所负担的成本，抑制了实体经济部门从事主业的积极性[2]；另一方面，房地产价格的不断上涨吸引实体经济部门将大量资金投入房地产行业以获取高额利润，从而挤占了其用于非房地产投资的资金，体现为明显的“挤出”效应[3]。政策制定部门也意识到了这一问题的严重性，开始出台诸如“商品房限购”、“租售同权”、“共有产权住房”等一系列政策，力求将房地产价格控制在合理范围，引导投资资金流向实体经济。

随着中国经济迈入“新常态”阶段，以往依赖的投资驱动型与要素驱动型经济增长模式难以为继，促使中国亟需寻找新的模式实现经济的可持续发展，由此建设创新型国家的发展战略便应运而生，科技创新也成为了关乎中国经济结构调整与产业结构升级成败的决定性因素。而作为实体经济的一部分，创新活动不可避免的受到房地产行业快速扩张的影响，如张杰等(2016)[4]指出，房地产投资增长速度越快的省份，研发投入和发明专利授权量增长率越低，并且这种阻碍作用在工业部门中表现的更为突出。余泳泽等(2017)[5]则对中国230个地级市的技术创新活动进行研究后发现，城市房价的快速上涨显著抑制了地区整体的技术创新产出。但遗憾的是，当前研究主要集中于房地产对地区层面技术创新的影响，较少涉及微观企业方面的研究。

作为创新活动的主体，企业研发行为在技术创新方面扮演了不可替代的作用，因此其研发行为的影响因素受到了社会各界的广泛关注。但仅有少量文献基于规模以上工业企业数据探讨了房地产价格对企业创新的影响，并且主要基于房地产的“挤出”效应，对企业创新投入或产出指标进行分析，忽略了房地产价格泡沫化的背景下，企业为了降低研发成本而采用不同研发战略，所导致的研发行为差异。而如企业研发迁移等行为的变化，才是企业研发投入或产出的决定性因素。因此，本文采用创业板公司2009-2015年的数据，立足于公司研发行为这一视角，研究房地产价格对公司研发迁移的影响，以期从“降低研发成本”这一路径，完善当前关于“房地产价格-企业研发决策-企业研发投入/产出-地区创新活动”的传导机制。

与已有文献相比，本文可能的研究贡献主要体现为：首先，尽管近年来房地产价格对创新的影响受到了研究者的广泛关注，但相关研究范围主要集中于省级或地市级层面的创新活动，少数几篇以企业为研究对象的文章采用截至2007年末的规模以上工业企业数据，无法捕捉近年来在中国房地产政策不断出台的背景下，房地产价格对微观企业创新活动的影响。而本文的研究对象为2009-2015年间的创业板上市公司，可以为这一领域的研究提供新的经验证据；其次，目前已有关于房地产价格与创新的研究主要基于房地产投资对创新投资的挤出效应这一视角，较少关注由于房地产价格泡沫所导致的研发成本上升对研发迁移带来的影响，基于此，本文从研发成本这一视角入手，探究房地产价格如何影响公司研发迁移，从而补充完善房地产价格到地区创新活动的作用机理，有助于深入理解公司的研发决策，并为相关研究提供了以往文献并未关注的新视角；最后，以往关于企业创新活动影响因素的研究，主要基于公司的内部因素，如公司治理、融资约束等方面，而对于外部因素的探讨大多限于研发政策、政府补助等方面，相关监管部门也主要以此作为切入点制定政策，而房地产价格对企业创新活动成本的影响则未受到应有的关注，本文在一定程度上为如何降低企业创新活动成本，促进地区创新水平提供了来自房地产价格方面的经验证据。

二、文献回顾与理论分析

(一)房地产价格上涨的经济后果

国外研究主要认为房地产价格上涨能够通过财富效应和抵押品效应作用于宏观经济，如Benjamin等(2004)[6]指出，房价上涨增加了居民财富，从而提高居民消费意愿，Carroll等(2011)[7]利用美国数据进行检验后也发现，房价每上涨10%将会增加1%的边际消费倾向。而Lacoviello(2004)[8]认为，作为一种资产，住房具有明显的抵押品特征，因此在存在房地产抵押作用与借贷约束的背景下，消费者能够通过房价上涨获得更多贷款，从而降低外部融资成本，增加社会消费水平。

在中国制度背景下的房地产价格持续上涨所引发的经济后果，自本世纪初便受到了学术界的广泛关注。陈广桂(2004)[9]认为，高昂的房地产价格提高了中国农民城市化成本，从而抑制农民进城安居的意愿，不利于中国城镇化水平的提高。Chamon等(2010)[10]认为，中国购房主体主要为家庭，因此在房地产价格不断上涨的情形下，不少城镇居民家庭会“为购房而储蓄”，从而提高了储蓄率，也使得总体而言，中国住房的财富效应并不明显[11]。而吴卫星等(2014)[12]发现，尽管首套房挤出了家庭的风险资产配置，但随着家庭拥有房产数量的上升，风险资产配置反而随之上升。进一步的黄静(2010)[13]指出，中国房地产价格的上涨促进了房地产投资和信贷的扩张，但并没有形成从信贷扩张到房价上涨以及房地产投资增加的反馈机制，以上结果验证了中国房地产价格的“金融加速器”作用。此外，陈章喜和黄准(2010)[14]发现尽管从短期来看，香港特别行政区的房价与失业率显著负相关，但长期而言，房价每上涨10%，失业率将上升3.42%，而易君健和易行健(2008)[15]对香港房地产市场进行研究后也发现，房价上涨改变了家庭预算约束，提高了家庭生育成本，使得房价指数上涨1%，生育率显著下降0.45%。

随着近年来一系列创新创业政策的提出，房地产价格上涨对创新创业的影响也成为了研究者关注的焦点，余泳泽和张少辉(2017)在对中国2004-2013年的地级市数据进行研究后指出，城市房价的快速上涨通过对创新资金的“挤占效应”，显著抑制了地区整体和企业个体的技术创新产出，而房价蔓延也对周边城市的技术创新活动产生了显著的负面影响。而吴晓瑜等(2014)[16]则构建职业选择模型并采用微观数据验证后发现，房价收入比高的地区，居民创业的可能性更低，而房屋所有权也显著降低了创业的概率，进一步将样本分为有房群体和无房群体后发现，以上现象在两个子样本中均显著存在，说明房价对创业具有十分显著的挤出效应。

(二)房地产价格对公司研发迁移的影响与机理分析

Farhi等(2012)[17]指出，房地产等资产价格泡沫主要通过以下两种渠道作用于微观企业：一方面，房地产价格的上涨提高了企业自有房地产的抵押价值，使其能够获得更多的贷款，从而缓解其融资约束，提升了企业投资水平[18]。Gan(2007)[19]对日本企业进行研究后也发现，房地产泡沫破灭导致的房地产价值下跌会对企业投资产生负面影响。另一方面，房地产价格上涨为相关行业所带来的丰厚利润，会使得企业放弃风险较大、周期较长的投资项目，并将资金投入房地产行业以获取更高收益，从而导致企业非房地产投资资金的减少[20]。而中国的金融体制主要以银行机构为主导，由于房地产项目的收益率要远高于其他项目且风险更低，导致商业银行会将有限的贷款优先提供给进行房地产项目投资的企业[21]，因此在中国制度背景下，房地产价格主要通过对非房地产投资的挤出效应作用于微观企业[22]。除了以上渠道以外，部分研究者还注意到了房地产价格上涨导致的成本上升对微观企业的影响，如彭冬冬和杜运苏(2016)[23]则发现，由于房地产价格的上升增加了企业成本，使得企业不得不提高出口产品价格，导致产品在国际市场上的竞争力下降，最终抑制了中国制造企业的出口规模。

作为一类投资项目，企业的研发活动自然也会受到房地产价格的影响。刘斌等(2016)指出，企业技术进步需要大量高技术人才和高技能劳动力，而房地产价格的上涨增加了劳动者的预期收入，无疑推高了企业用工成本，由此带来的预期收益下降削弱了企业技术创新的动力[24]。而王文春等(2014)[25]采用1999-2007年中国35个大中城市规模以上工业企业数据进行研究后发现，房地产价格通过挤出效应抑制了企业的创新活动，表现为新产品产值的显著下降。而余静文等(2015)[26]也发现房地产价格上涨越快，企业研发投入水平越低。由此，本文认为房地产价格会从以下几方面作用于企业研发活动迁移：首先，房地产价格的上涨引发了地租与房租的上涨，使得企业研发活动面临更高的经营成本。其次，房地产价格的上涨增加了员工的生活成本，导致在岗研发人员要求更高的薪酬。同时，高昂的生活成本也使得技术人员面临巨大的生存压力，其为了避免风险会选择较为稳定的职业，而非不确定性较高的创新创业类职业[27]，使企业在招聘研发人员时不得不提供更高的薪酬以吸引人才，以上因素均提高了企业从事研发活动的人力资源成本。最后，房地产价格上涨导致银行倾向于将贷款投放给低风险高收益的房地产相关行业，对于高风险低收益的企业研发活动则要求更高的风险补偿，提高了公司的债务成本，同时房地产投资项目的高收益也会使得资本市场投资者期望的回报率水涨船高，导致从事创新活动的企业面临更高的权益成本，以上因素均增加了企业进行研发活动的资金成本。因此在结合中国现实背景进行分析后，本文认为，在房地产价格较高地区，企业可能会出于降低以上三类研发活动成本的考虑，将研发活动迁至房地产价格更低的地区。据此本文提出如下假设：

假设1：所在地房地产价格越高，公司的研发迁移程度越高

(三)地区制度环境在房地产价格与公司研发迁移间的调节作用

由于中国幅员辽阔，各省之间制度环境存在巨大差异，已有研究发现，制度环境较完善的地区具有发育更加成熟的要素市场，位于此类地区的企业能够通过市场获得相应的资源进行研发活动，因此地区制度环境越好，企业研发投入水平越高[28]，而在制度环境较差的地区，除了要素市场发育不健全之外，地方政府也往往会采用“税收攫取”手段干预企业以保证财政收入增长[29]，此外，由制度环境不完善所导致的法律制度缺失，使得研发活动缺少法律保护，加剧了企业研发活动的风险，从而抑制了企业的自主研发行为[30]。据此本文认为，地区制度环境在房地产价格与公司研发迁移之间会起到如下的调节作用：首先，完善的制度环境为企业提供了发达的要素市场，使得企业能够获取相应的资金与人力资源进行研发，降低了研发活动的资金成本和人力资源成本；其次，在制度环境越完善的地区，地方政府对企业的干预越少，减少了企业创新活动的寻租成本[31]；最后，地区完善的制度环境所创造的法律环境有助于保护企业研发成果，降低研发活动的外部性，减少了企业研发活动的诉讼成本。因此本文认为，完善的制度环境能够部分弥补房地产价格上涨所带来的创新活动成本，从而在一定程度上缓解房地产价格上涨引起的公司研发迁移。据此本文提出如下假设：

假设2：完善的地区制度环境能够缓解房地产价格对公司研发迁移的影响

三、研究设计

(一)数据来源与样本选择

由于创业板公司主要为高科技企业，研发活动极其频繁，且大多为民营企业，受政府干预程度较低，选择研发机构所在地的自主程度较大，加上其上市时间较短、规模较小，具有更强的动机通过研发迁移降低研发成本[32]。最重要的是在样本期间内，所有创业板公司总部注册地均未发生变化，能够在最大限度上避免因公司总部注册地变化带来的度量偏差。因此本文选取2009-2015年间有专利申请记录的创业板公司作为研究样本进行分析。其中商品房交易价格与在岗职工平均工资来源于各省或各地级市(区/县)统计年鉴以及统计公报，上市公司的子公司或孙公司信息通过登陆巨潮网手工翻阅年报而得，而公司专利申请数由国家知识产权局网站手工搜集完成，其余公司财务信息均来自于国泰安(CSMAR)数据库。剔除金融行业样本与数据缺失样本后，得到了1807个观测值。此外为了消除异常值的影响，本文对所有连续型变量进行1%和99%水平上的Winsorize处理。

(二)检验模型和变量定义

本文构建以下OLS回归模型，对假设1进行检验：

Applicationi,t=a0+a1PIRi,t+a2Sizei,t+a3Levi,t+a4Operationi,t+a5ROAi,t+a6R&Di,t+a7Listagei,t+a8Statei,t+a9IREi,t+a10GDPi,t+a11Industryi,t+a12Fixinvesti,t+a13Sociali,t+a14Financiali,t+∑Year+∑Ind+εi,t

(1)

其中因变量Application为公司研发活动从高房价地区向低房价地区迁移的程度，在具体回归模型中按不同专利类型分别以Patent_P、Invention_P、Utility_P、Design_P表示，本文采用公司当期专利申请这一增量指标以反映研发活动迁移这一动态过程。具体而言首先以地市级区划为准，计算注册地房价低于总部所在地房价的子公司或孙公司各类专利申请总数，再用该申请数除以当期上市公司(包括母公司和下属子公司、孙公司)各类专利申请总数，以Patent_P代表总体研发迁移程度，该数值越大，说明公司研发活动从高房价地区(总部)向低房价地区(子公司所在地)迁移的程度越大。此外黎文靖等(2016)[33]发现，由于不同类型的专利在研发成本、研发周期、预期收益等方面均存在显著差异，因此公司对不同类型的专利也会采用不同的研发策略。因此本文还将当期公司专利申请细分为发明专利(Invention_P)、实用新型专利(Utility_P)、外观专利(Design_P)三类，分别采用以上方法计算其研发活动迁移程度，以期更为准确的捕捉房地产价格对公司研发迁移的影响。在房地产价格方面，已有研究往往采用商品房交易均价的自然对数对其进行度量，但余泳泽和张少辉等(2017)指出，此种度量方式由于房地产价格与技术创新活动存在的联立性会导致模型产生一系列的内生性问题。进一步的，吕江林(2010)[34]基于中国客观条件认为，相对于其他指标而言，房价收入比能够更加直接、准确的度量房地产市场泡沫水平。因此本文采用公司所在地商品房交易均价与在岗职工年平均工资之比，构建房价收入比(PIR)这一相对指标作为解释变量度量房地产价格，若其系数显著为正，说明房地产价格越高，公司研发活动向房价较低地区迁移的比例越大。

此外为了尽可能解决模型(1)中的遗漏变量问题，本文选取以下变量作为控制变量：(1)公司规模(Size)。以公司期末总资产取自然对数而得，由于不同规模的公司在研发动机、研发能力上均存在一定差异，这些差异可能会影响研发决策，从而影响研发迁移程度，因此应对其加以控制。(2)公司财务杠杆(Lev)。以公司期末负债与期末资产之比而得，由于不同资产负债率的公司面临的财务压力不同，而财务压力又会影响公司研发决策，使得研发迁移程度受到影响，因此应对其加以控制。(3)公司现金流情况(Operation)。以公司当期经营活动现金净流量除以公司期末总资产而得，该指标很大程度上反映了公司通过自身经营活动获取资源的能力，而这种能力会通过影响研发动机或研发能力，对研发迁移程度产生影响，因此应对其加以控制。(4)公司盈利能力(ROA)。以公司当期净利润与期末资产总额之比度量，该指标与现金流情况(Operation)类似，反映公司利用资产获取收益的能力，因此其可能会对研发活动决策产生影响，从而影响研发迁移程度，因此应对其加以控制。(5)研发投入强度(R&D)。以公司当期研发投入除以期末总资产而得，由于研发投入强度代表了不同公司在研发活动中投入的资源，其直接影响公司的专利产出水平，从而影响公司研发迁移程度，因此应对其加以控制。(6)公司上市年限(Listage)。采用公司已上市天数除以365而得，已有研究表明，公司登陆资本市场时间越长，则融资约束越低[35]，而融资约束无疑会对公司研发活动及研发迁移产生影响，因此应对其加以控制。(7)公司产权性质(State)。Lin等(2010)[36]指出，国有企业的战略地位使其更容易获取政府的创新补贴支持，使所有制差异成为影响中国创新活动的重要因素。此类补贴降低了公司的研发活动成本，从而可能对研发迁移程度产生影响，因此应对其加以控制。(8)公司投资性房地产持有水平(IRE)。以公司年末投资性房地产占总资产比例度量，由于房地产项目的投资可能会对公司研发活动产生挤出效应[37]，从而影响研发迁移程度，因此应对公司房地产项目投资水平进行控制。(9)由于公司总部所在地的宏观经济发展程度可能对房地产价格与公司研发迁移的关系产生影响，因此本文引入如下宏观经济指标作为控制变量：公司所在地级区划的GDP增长率(GDP)以控制地区经济发展速度、第二产业与第三产业增加值之比(Industry)以控制地区产业结构、社会固定资产投资增长率(Fixinvest)以控制地区固定资产投资水平、社会消费品零售总额增长率(Social)以控制地区商业增长水平、地方财政公共预算收支比(Financial)以控制地方政府财力水平。

此外，本文在模型中还控制了年度(Year)和行业(Ind)固定效应的虚拟变量，其中行业虚拟变量按照证监会2012年行业代码分类，制造业按三位代码划分，其他行业按第一位代码划分，前者用以控制不同年度政策变化或宏观经济因素对研发迁移产生的影响，后者用于控制不同行业政策或行业差异等因素对研发迁移产生的影响。εi,t表示计量方程的随机误差项。具体变量定义如表1所示。

此外为了验证假设2，本文在模型(1)的基础上，加入地区制度环境的虚拟变量Market，及房地产价格与其的交乘项PIR_Market，构建模型(2)，其中Market为地区制度环境的虚拟变量，由于地区制度环境难以准确量化，因此本文采用樊纲、王小鲁和朱恒鹏构建的中国市场化指数刻画地区制度环境。具体而言，借鉴程新生等(2012)的方法[38]，以《中国市场化指数：各地区市场化相对进程2011年报告》中2004-2009年连续6年排名前五位的广东、上海、浙江和江苏四个省份作为制度环境较完善地区，设置虚拟变量为1，其余省份为0。若交乘项PIR_Market显著为负，则说明较为完善的制度环境，可以缓解高房价对公司研发迁移的影响。

Applicationi,t=a0+a1PIRi,t+a2PRI_Marketi,t+a3Marketi,t+a4Sizei,t+a5Levi,t+a6Operationi,t+a7ROAi,t+a8R&Di,t+a9Listagei,t+a10Statei,t+a11IREi,t+a12GDPi,t+a13Industryi,t+a14Fixinvesti,t+a15Sociali,t+a16Financiali,t+∑Year+∑Ind+εi,t

(2)表1 变量定义

四、实证分析

(一)描述性统计

表2报告了各个变量的描述性统计结果，可以发现，变量Patent_P的均值为0.1179，说明平均而言，每一家公司有11.79%的专利申请来自于所在地商品房价格更低的子公司或孙公司，而这一变量最大值为1，即有的公司已将研发活动完全迁往房价更低的城市。并且以上情况在将公司专利按照发明、实用新型和外观进行划分后依然存在，说明无论是哪一种类型的研发活动，均存在一定的迁移现象。而房价收入比(PIR)均值为0.1931，说明在样本公司所在地，购买一平方米商品房平均需要花费0.2年的工资，即一年的工资能购买5平方米商品房，而从该指标的最大值为0.4189可以发现，在房价收入比最高的城市，一年的工资仅能购买2.5平方米商品房，该指标反映了中国房地产价格存在严重泡沫的事实。

表2 描述性统计

在控制变量方面，可以发现公司资产负债率(Lev)均值为0.2463，中位数为0.2147，说明创业板公司所面临的财务压力较小；公司总资产收益率(ROA)均值为0.0582，中位数为0.0548，说明创业板公司的盈利能力普遍较强；而公司研发投入强度(R&D)均值为0.0063，说明即使是在以高科技企业为代表的创业板公司中，研发投入强度仍有待进一步提高；公司上市年限(Listage)均值为2.4576，中位数为2.3452，说明样本公司上市时间普遍较短；而产权性质均值为0.0404，说明样本中只有4%的公司为国有企业。此外公司所在地GDP增长率均值为0.1113，说明样本期内公司所在地区经历了较快的经济增长，而地方财政公共预算收支比均值为0.7810，说明大部分地区的公共预算收入仍不能满足公共预算支出的要求。

(二)房地产价格与公司研发迁移

表3报告了模型(1)的回归结果，表中第2列为假设1的检验结果，可以发现在控制一系列相关因素的条件下，中国各地级市(区、县)的房价收入比(PIR)与公司研发活动迁移程度(Patent_P)的系数为0.6906，且在1%的水平上显著正相关，而第3到第5列中列示了区分专利类型后的回归结果，可以发现房价收入比(PIR)与公司各类型研发活动的迁移程度至少在5%水平上显著正相关，即房地产价格不但对研发成本较高的发明类研发活动迁移具有影响，对实用新型和外观这两类研发活动的迁移也具有显著影响，假设1得到了验证。以上回归结果表明，在中国房地产价格快速上涨，泡沫较为严重的大背景下，坐落于房价较高地区的上市公司为了降低研发成本，会将研发活动迁往房地产价格较低的地区，此举在一定程度上削弱了公司所在城市的创新水平，同时阻碍该地区的产业结构转型。

在控制变量方面，公司规模(Size)、资产负债率(Lev)、上市年限(Listage)、所在地经济增长(GDP)与公司研发迁移程度显著正相关，说明大规模、高财务杠杆、上市年限更长以及位于经济增长较快地区的公司更倾向于将研发活动迁往房价较低地区；而经营活动现金净流量(Operation)、投资性房地产持有水平(IRE)、所在地产业结构(Industry)与公司研发迁移程度显著负相关，说明现金流较为充裕、持有更多投资性房地产或位于第二产业比重较高城市的公司，研发活动迁移的程度更低。

表3 房地产价格与公司研发迁移

注(1)***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著；(2)括号内数值为根据异方差调整后的T值。

(三)房地产价格、地区制度环境与公司研发迁移

表4则报告了考虑地区制度环境这一调节变量后的回归结果，在第2列中可以发现，在加入房价收入比与地区制度环境的交乘项(PIR_Market)后，房价收入比(PIR)与公司研发迁移程度仍然在1%水平上显著正相关，而交乘项PIR_Market与公司研发迁移程度则至少在1%水平上显著负相关，此外在第3至第5列中可以发现，无论是发明专利研发活动迁移、实用新型研发活动迁移还是外观研发活动迁移，房价收入比均与其迁移程度在1%水平上显著正相关，而交乘项PIR_Market则与其至少在5%水平上显著负相关，即完善的地区制度环境能够缓解因高房价导致的各类创新活动迁移，假设2得到了验证。以上结果说明尽管位于高房价地区的公司会出于降低研发成本的目的将研发活动迁往低房价地区，但完善的地区制度环境为公司提供了良好的要素市场和法制环境，从而部分抵消因房地产价格过快上涨带来的研发成本，因此更完善的地区制度环境能够缓解由房地产价格过高引起的公司研发活动迁移，降低房地产价格对公司所在城市创新水平的不利影响。

五、稳健性检验

(一)重新定义研发迁移

在主检验中，本文通过上市公司在房价低于总部所在地的其他地级市(区、县)，设立子公司所申请的专利比例定义公司研发迁移，但曹春方等(2015)[39]的研究发现，中国各省之间存在较为严重的市场分割情况，各个地方政府为了自身利益，通过行政管制手段限制本地资源流向外地或限制外地资源进入本地市场。在这一背景下，地方政府可能会通过各种手段要求上市公司在省内其他地级市(区、县)设立子公司，以帮助政府完成地区经济发展任务，使得本文主检验中构建的研发迁移指标可能会受到这一政府干预因素的影响。因此在稳健性检验中，本文将研发迁移定义为注册地房价低于总部所在地房价且注册地与总部位于不同省份的子公司或孙公司各类专利申请总数，与当期上市公司(包括母公司和下属子公司、孙公司)各类专利申请总数之比。从而能够最大限度规避市场分割背景下，省级地方政府干预所导致的研发迁移对本文结果造成的影响。

表4 房地产价格、地区制度环境与公司研发迁移

注(1)***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著；(2)括号内数值为根据异方差调整后的T值。

表5中报告了重新定义研发迁移后，对模型(1)和模型(2)的回归结果，在Panel A中可以发现，无论是在整体研发活动，还是在各类研发活动上，房地产价格(PIR)与公司研发迁移程度均至少在5%水平上显著为正，而在Panel B中可以发现，交乘项PIR_Market与公司各类研发活动迁移程度也至少在5%水平上显著为负。以上结果说明在控制了地区市场分割的影响之后，所在地房地产价格上涨仍会导致上市公司将研发活动迁至房价更低的地区，而较完善的地区制度环境能够部分抵消房地产价格上涨带来的研发成本，缓解房地产价格过高导致的研发活动迁移，因此本文的研究假设得到了进一步验证。

表5 稳健性检验(1)

注(1)***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著；(2)括号内数值为根据异方差调整后的T值。

(二)样本自选择问题的讨论

由于在本文主检验中，采用了2009-2015年间存在专利申请记录的创业板公司样本，这会导致无法对在样本期间内未申请专利的公司进行观测，从而产生样本选择偏误问题。因此出于对样本选择性偏差的考虑，本研究采用Heckman提出的两阶段模型控制这一内生性问题。具体而言，第一阶段参考袁健红和刘晶晶(2014)[40]的方法构建模型(3)，加入公司所在地宏观指标，采用Probit模型估计公司选择专利申请时的逆米尔斯率(IMR)：

Application_Di,t=a0+a1PIRi,t+a2Sizei,t+a3Levi,t+a4Operationi,t+a5ROAi,t+a6R&Di,t+a7Coveragei,t+a8HHIi,t+a9Patentholdi,t+a10Sharei,t+a11GDPi,t+a12Industryi,t+a13Fixinvesti,t+a14Sociali,t+a15Financiali,t+∑Year+∑Ind+εi,t

(3)

其中，Application_D为公司当期是否申请专利的虚拟变量，若申请为1，否则为0，在具体模型中，分别以Patent_D、Invention_D、Utility_D和Design_D表示；自变量方面，由于Blind等(2006)[41]将公司专利申请动机分为市场保护动机、技术交易动机、阻拦动机和声誉动机，因此本文引入以下变量对这几类动机进行控制：Coverage为当年公司分析师跟踪数的自然对数，以控制阻拦动机和声誉动机对专利申请的影响；HHI为公司所在行业的产品市场竞争程度，以行业内各个公司市场份额的平方和度量，以控制市场保护动机和阻拦动机对专利申请的影响；Patenthold为当期期初公司所持有专利总数的自然对数，以控制技术交易动机和声誉动机对专利申请的影响；Share为公司当期市场份额，以控制声誉动机和市场保护动机对专利申请的影响。其余变量与模型(1)相同。

表6中的Panel A报告了Heckman模型第1阶段的回归结果，可以发现公司规模(Size)、分析师跟踪数(Coverage)、公司所处行业竞争程度(HHI)、公司期初持有专利数(Patenthold)、公司市场份额(Share)、公司所在地经济增速(GDP)均与是否申请专利显著正相关，与已有研究基本相同，而表6的Panel B和Panel C中则给出了将IMR代入模型(1)和模型(2)的回归结果，可以发现IMR的回归系数均不显著，并且主要解释变量的回归结果与主检验均一致，说明在修正了可能的选择性偏误后，本文研究结论依然成立，以上结果进一步证实了本文的研究假说。

表6 稳健性检验(2)

注(1)***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著；(2)括号内数值为根据异方差调整后的T值或Z值。

(三)替换研发迁移指标

在主检验中，本文采用低房价地区子公司专利申请数与上市公司专利申请总数之比，刻画公司研发活动的迁移程度，但仅采用比例可能无法准确刻画公司研发迁移程度，因此在稳健性检验当中，本文采用低房价地区子公司专利申请数的自然对数(Patent_N)并按专利类型将其分为发明(Invention_N)、实用新型(Utility_N)、外观(Design_N)作为因变量，直接度量公司的研发迁移程度。表7报告了该稳健性检验的结果，在Panel A中可以发现，房地产价格(PIR)与公司各类研发活动迁

表7 稳健性检验(3)

注(1)***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著；(2)括号内数值为根据异方差调整后的T值。

移均在1%水平上显著为正，而Panel B中则显示，除了实用新型专利外，交乘项PIR_Market与公司各类研发活动迁移至少在10%水平上显著为负。以上结果说明房地产价格越高，公司为了降低研发成本，更倾向于将研发活动迁移至房地产价格更低的地区，而较完善的地区制度环境，能够部分弥补房地产价格给公司研发活动带来的成本，从而缓解房地产价格对公司研发迁移产生的影响，本文研究假说得到了进一步的验证。

(四)同一地级市(区、县)多个上市公司的影响

由于中国各个地区间经济发展差异较大，在本研究中可能会产生某一经济发达地区有数十家上市公司，而其他经济欠发达地区仅有一家上市公司的情况，这样会导致本文研究结论受到某一地区上市公司数量的影响，因此本文借鉴Chen等(2011)的研究方法[42]，按照创业板上市公司所在的地级市(区、县)，分年度对该地区所有上市公司的专利申请数进行加总，并计算该地区上市公司位于房价较低地区的子公司专利申请总数，再用后者与前者之比构造该地区所有上市公司的研发活动迁移程度作为因变量，而分地区分年度对度量公司个体特征的变量取均值作为控制变量，解释变量房地产价格(PIR)则保持不变，同时控制年度虚拟变量，采用模型(1)和模型(2)对其进行重新回归。

稳健性检验结果如表8所示，可以发现在Panel A中，房地产价格(PIR)与公司研发迁移程度均在1%水平上显著正相关，而在Panel B中交乘项PIR_Market除了与发明活动研发迁移程度的系数为负但不显著以外，与其他类型的研发活动迁移程度均显著负相关。以上稳健性检验的结果与主检验基本一致，说明本文结果不会受到同一地区上市公司数量的影响，进一步证明了本文的研究假设。

六、拓展性检验

(一)房价对研发部门迁移的影响

由于本文在主检验中采用了所有低房价地区子公司专利申请数与上市公司专利申请总数之比，刻画公司研发活动的迁移程度，反映的是研发活动在公司不同地区分部间的转移。但此类研发活动迁移的程度可能受到公司已有分部所在地的影响，因此本文接下来将采用上市公司位于低房价地区的新增子公司专利申请数与上市公司专利申请总数之比，度量公司研发部门的迁移程度，从研发分部迁移的角度进一步刻画房地产价格对公司研发活动迁移的影响，以及地区制度环境在其间所起的调节作用。

表8 稳健性检验(4)

注(1)***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著；(2)括号内数值为根据异方差调整后的T值或Z值。

考虑到新成立研发部门创新产出的滞后性，本文分别采用当年(Patent_new)、前一年(Patent_new1)、前两年(Patent_new2)、前三年(Patent_new3)的新增子公司专利申请数占公司专利申请总数之比作为因变量进行检验。表9列示了该拓展性检验的回归结果，在Panel A中可以发现，除了新增当年的研发迁移不显著以外，房地产价格(PIR)与公司研发迁移程度均在1%水平上显著正相关，而在Panel B中交乘项PIR_Market也与新增后几年的研发迁移程度显著负相关，说明上市公司为了降低房地产价格上涨带来的研发成本，往往会将研发分部迁往房价较低的地区，而高水平的地区制度环境能够部分抑制这一研发成本上升带来的影响，降低公司将研发分部迁往外地的可能性。以上拓展性检验结果进一步证实了本文的主要研究结论。

表9 房地产价格与公司研发部门迁移

注(1)***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著；(2)括号内数值为根据异方差调整后的T值。

(二)研发迁移的经济后果

以上研究结果证实了房地产价格泡沫导致了上市公司出于研发成本考虑，将研发活动迁往房地产价格更低的地区。接下来本文将从创新绩效的角度，对研发活动迁移所带来的经济后果进行深入探究。已有研究认为公司分散的研发结构会产生以下两种经济后果：一方面，由于异地分布带来的信息不对称，使得代理问题在异地分布的子公司中更为明显，导致研发结构分散程度越高的公司，研发绩效往往更低[43]；但另一方面，由于各地资源禀赋以及要素市场发育的程度差异较大，分散的研发结构可以有效的获取研发资源以及抢占要素市场，灵活满足公司的研发需求，因此研发活动分散程度更高的公司研发绩效更好[44]。那么，作为一种子公司异地分布的表现形式，研发活动迁移会对创新绩效将产生何种影响呢？为此本文构建模型(4)对此进行探讨：

Consequencei,t=a0+a1Patent_Pi,t+a2Sizei,t+a3Levi,t+a4Operationi,t+a5ROAi,t+a6R&Di,t+a7Listagei,t+a8Statei,t+a9IREi,t+a10HHIi,t+a11Patentholdi,t+a12Sharei,t+a13GDPi,t+a14Industryi,t+a15Fixinvesti,t+a16Sociali,t+a17Financiali,t+∑Year+∑Ind+εi,t

(4)

其中因变量Consequence代表公司研发迁移的经济后果，本文将从创新成本和产出这两个视角出发，对其进行深入探讨。具体而言，由于公司研发活动的相关费用通常计入管理费用，因此本文采用公司管理费用与营业收入之比Fee度量公司的创新成本，而采用公司各类专利申请数的自然对数Patent_all刻画公司的创新产出。而自变量Patent_P为前文所刻画的公司研发迁移程度，其余控制变量如前文所述。

表10报告了模型(4)的回归结果，在以管理费用率(Fee)为因变量的检验中可以发现，公司研发迁移程度(Patent_P)与其在1%水平上显著为负，由于管理费用率在一定程度上代表了公司的研发成本，因此该结果说明公司研发迁移行为确实降低了公司研发成本。而在以专利产出(Patent_all)为因变量的检验中可以发现，公司研发迁移程度(Patent_P)与其在1%水平上显著正相关，说明由于研发迁移所带来研发成本的降低，以及研发人员生活压力的减轻，使得公司的创新产出水平得到了显著提升。综上所述，公司向低房价地区进行研发迁移，在降低了研发成本的同时，研发产出也得到了提升，本文的基本假说得到了进一步验证。

七、结论及政策建议

以创业板上市公司为代表的高科技企业，在中国经济转型过程中扮演着重要的角色，其创新活动直接关系到经济发展模式从“中国制造”到“中国创造”升级的成败。但近年来中国房地产价格的快速上涨，不但挤出了企业本应用于创新投入的资金，还使企业不得不面临高昂的研发成本。在此背景下，企业将如何调整自身研发活动进行应对，便成为了社会各界所关注的焦点。

表10 公司研发迁移的经济后果

注(1)***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著；(2)括号内数值为根据异方差调整后的T值或Z值。

本文以2009-2015年创业板上市公司为样本，采用低房价地区子公司专利申请数占公司专利申请总数比例刻画公司研发迁移程度，结合地区制度环境水平，考察房地产价格对公司研发活动迁移的影响。研究发现：第一，由于房地产价格的上涨提升了公司的研发活动成本，使得公司出于降低成本的目的，将研发活动迁往房地产价格更低的地区，表现为房地产价格越高，公司研发迁移程度越大。第二，制度环境更完善的地区能为公司提供更好的要素市场和法律环境，从一定程度上抵消了房地产价格上涨带来的研发成本，缓解了房地产价格对公司研发迁移的影响。第三，研发迁移不仅能够降低公司的研发成本，还能够通过减轻研发人员生活压力提高其研发产出，具体体现为公司管理费用率的降低以及专利申请数量的上升。

以上经验证据不仅为公司如何应对高房价带来的研发活动成本上涨提供了有效对策，还为各地区如何出台有效政策以提高创新活动水平，加快产业结构升级，最终实现经济发展模式的转变提供了借鉴。即各地区政府不能仅以创新补贴或专利扶持等政策激励本地区创新水平，还应当高度重视房地产价格泡沫对企业创新活动成本产生的影响，转变当前以推高房价实现经济增长的观念，控制房地产价格以留住或吸引公司在当地从事创新活动。与此同时，政府应从要素市场、法制环境等角度加强当地的制度环境建设，减少对经济活动的干预，从而降低企业研发活动成本，为其提供良好的创新环境。