房地产泡沫对制造业投资的挤出效应研究——基于面板门槛数据模型的实证分析

谭本艳, 刘茜

(三峡大学 经济与管理学院, 湖北 宜昌 443002)

一、引言及文献综述

上个世纪末以来,伴随着房价快速上涨及房地产行业的高利润,许多制造业企业偏离主业将大量资金投到房地产行业。中国的平均房价由2000年的2112元/平方米上涨到2019年的9310元/平方米,足足上涨了340.81%,年均增长率高达8.12%,同期房地产开发投资额从4984.10亿元增长到132194.26亿元,在短短二十年间提升了近25倍,年均增长幅度高达18.83%。在房地产行业持续火热背景下,为了追求更高收益,社会资源快速向房地产部门聚集,大量资本的进入不仅使房地产行业出现了泡沫化,也较大程度地挤出了利润空间较低的制造业部门的投资。房地产市场的过度繁荣也引起了政府的广泛关注,2016年的中央经济工作会议明确提出“房子是用来住的,不是用来炒的”,2020年初中国银保监会再次强调将持续遏制房地产行业的泡沫化。

房地产行业对实体经济的影响也是国内外学者们长期以来关注的热点。从我们了解的文献来看,现有的研究视角主要集中在以下四个方面:

第一,房地产价格对企业投融资的影响。Chaney等通过研究美国房地产价格对企业投资的影响,发现在资产担保抵押作用下,房价变动会同方向影响拥有房产企业的总投资[1];同期曾海舰结合中国上市公司及全国房价数据进行检验得到上述相同的结论,并进一步得出在抵押担保的作用下上市公司房地产价值每1元的上涨就会带来投资近0.04元的增加[2];另外,也有研究发现房地产泡沫的存在也可能通过提高土地抵押价格而增强企业融资能力[3]。

第二,房地产投资对制造业或实体经济的影响。李畅应用非参数逐点回归的方法发现房地产投资能够带动制造业的发展,这种带动作用呈“倒U型”,而且因地区、产业而异[4];罗知和张川川通过回归分析进一步得出房地产投资每单位的扩张,会造成制造业投资约0.002个单位的收缩[5];陆桂贤和许承明从外源性融资的角度着手发现房地产投资本身并不存在对制造业投资的挤出,甚至在其缓慢增长的情况下还能够促进制造业投资[6];陈志刚等在建立泡沫测算模型的基础上,以金融发展水平为重要研究视角发现房地产泡沫显著挤出了实体经济投资[7-8];肖珂和黄宗远认为房地产部门对制造业形成挤出的根本原因在于房屋属性的转变[9];也有研究指出房价上涨对实体经济产生了负面的溢出效应[10]。

第三,房地产与工业企业创新之间的关系。Shi等检验了房地产市场对企业创新的挤出效应,发现房价变动对中国企业研发和专利都存在着不利影响[11];张杰等研究了房地产与创新之间的关系发现房地产投资严重抑制了研发投入等创新活动,其中对中国工业部门的创新抑制更加强烈[12];王文春和荣昭基于中国企业层面数据同样验证了房价增长对工业部门创新的阻碍作用[13]。

第四,房地产与非房地产投资之间的关系。Wang and Wen的研究认为房地产投资的膨胀在利率这一中介的作用下会挤占其他行业的投资,造成资源错配[14];张延群研究了中国房地产与非房地产投资之间的关系,发现短期中房地产投资对其他行业的投资具有明显带动作用,而长期中却表现为阻碍作用[15];程永文等[16]通过研究也明确指出住房投资明显存在着对非住房投资的挤压作用。

从已有文献来看,较多的文献研究了房地产价格或者是房地产投资对制造业或者是企业投资的作用,也有一部分文献研究了房地产泡沫或房地产价格对实体经济的影响,却少有文献将房地产泡沫与制造业联系起来进行研究。学者们对于房地产泡沫的测度的研究已经趋于成熟,鉴于中国房地产市场多年来的持续火热以及制造业部门投资动力的不足,我们认为有必要对房地产泡沫与制造业投资之间的关系进行研究。与已有的文献相比,本文主要在研究内容和研究方法两方面有所突破,一方面本文是以房地产泡沫对制造业而不是实体经济的影响为研究对象,另一方面本文在研究中考虑门槛效应,通过门槛回归分析不同层次泡沫的作用效果。

此外,对于房地产泡沫的测度本文采用综合指数法而不是备受争议的指标法,在一定程度上增强了结果的可信度。本文余下内容的设计如下:第二部分简要分析中国房地产泡沫现状及其影响制造业的路径;第三部分构建基本的计量回归模型;第四部分进行实证检验及回归分析;第五部分得出结论并针对具体情况提出可行建议。

二、中国房地产泡沫及其影响制造业的作用机理

1.中国房地产泡沫现状

选取合理的方法测度房地产泡沫,是研究房地产泡沫对制造业投资作用的基础。对于房地产泡沫的度量,国内普遍使用的是简单易操作的指标法,但实际应用中各个指标都存在着一定的局限性,使得测量结果不能被大家所广泛接受。刘琳等学者在综合考虑各方面因素后提出的综合指数法,很好地解决了不同性质的泡沫测度指标所带来的测度结果差异以及各指标由于性质不同、单位不同而无法相加的问题。其主要思路是:首先分别计算各测度指标考察期(本文主要是1999-2019年)实际值的平均值,以此作为各指标的参考值;然后对各指标实行统一去量纲处理,具体操作方法是将各指标的实际值除以参考值;接着参照实际情况,基于各个指标在所建立的指标体系中的重要程度对其施加相应的权重;最后将各指标去量纲处理的结果乘以其权重加总得到综合测度指数[17]。具体计算公式如下:

其中:I为房地产泡沫综合测度指数;Ai为所选择的第i个测度指标的实际值;Si为第i个指标的参考值;Pi为根据重要性程度为第i个指标赋予的权重;n为综合指数体系中所包含的指标的个数。

当指数I小于100%时,表明不存在房地产泡沫;当指数I大于100%时,表明存在房地产泡沫,其值越大表明房地产市场泡沫越严重。本文借鉴该方法,出于对指标计算出来的结果与真实情况的相符性以及数据可得性等多方面的考量,特别选用了房地产开发投资/固定资产投资、房价收入比①、商品房施工面积/商品房竣工面积、房地产开发国内贷款占房地产开发企业资金来源的比重这四个指标,并通过对每一指标都设以同等的权重,计算得出1999-2019年全国31省市的房地产泡沫指数。这四个指标形成的综合指数是从投机需求和金融支持这两个泡沫形成的条件出发而设计的,具有一定的现实意义。

为了对中国目前的房地产泡沫水平有一个清楚的认识,本文列出了中国31省市2017-2019年的泡沫情况(见表1)。从表1能够看出,不同地区房地产泡沫水平具有较大的差异。通过将31省市最近3年的房地产泡沫指数取平均值,并根据刘琳等学者对泡沫的界定(大于100%时存在泡沫)可以发现目前除福建、重庆、宁夏外,其他地区都存在着不同程度的泡沫,其中山西、西藏、甘肃、青海等地泡沫尤为严重(大于130%)。吉林、山东、湖南、四川、陕西等地泡沫程度微弱(小于110%)。

表1 31省市2017-2019房地产泡沫指数(%)

为了能够更清楚地展现1999-2019年间中国房地产市场的泡沫变化趋势,本文以泡沫指数为纵坐标分省绘制了如图1所示的折线图。考虑到篇幅问题,图形中仅列举了东、中、西部的部分代表省市。从图中能够清晰看出不同地区泡沫走势存在着较大的差异,总体来看大部分地区泡沫指数都呈现出波动增长趋势,其中东部地区省份泡沫上行走势更为明显,西部地区省份泡沫水平波动频繁且幅度较大。由中国31省市泡沫指数取平均值得到的全国整体泡沫水平走势图可以发现,中国房地产市场泡沫指数至2005年以后呈现明显的逐年上升趋势,直到2010年泡沫出现(泡沫指数大于100%)并一直持续至今,而在这段时间里泡沫程度也表现出不断加深的趋势。

图1 部分代表省市及全国泡沫变化趋势图

2.房地产泡沫影响制造业的原因及研究假设

过去的一段时间里,随着中国房价的持续上涨,部分地区房地产泡沫的出现可能会对制造业投资造成一定的影响,这种影响的作用机制我们可以通过以下几个方面来解释。

(1)投资资金挤出。一方面,制造业企业自身投资资金偏离。房地产市场泡沫的存在,使得房地产长期处于高收益状态,这与制造业的低利润空间形成鲜明的对比,在利益驱动下制造业厂商有很大的激励将原本用于自身扩大再生产以及技术改进的资金投向房地产。另一方面,信贷机构资金投入的转变。由于房地产本质上是一个资本密集型的行业,其开发所需资金规模较大,在资本逐利倾向下,银行等金融机构也更愿意将资金投向房地产以获取更大的收益,在贷款有限的情况下制造业将面临融资难的局面,在此情境下制造业一部分的信贷资金将被挤出。

(2)推高生产成本。房地产泡沫的产生主要通过土地价格、用工成本两个渠道影响制造业生产成本。土地作为房地产开发的必备要素之一,具有一定的稀缺性,随着房价的上涨、房地产投资的增加,对土地的需求增加,而土地规模是固定不变的,导致地价被哄抬、以地价为直接成本的房价进一步被推高,在地价和房价的相互促进作用下,最终导致制造业企业工厂用地成本上升,厂房租金增加。劳动力作为制造业生产不可或缺的要素之一,其工资水平受房价的影响同样很大。一方面,房价的上涨导致无房一族的劳动力生活成本增加,为租房或购房要支付更多,房价的变动导致生活压力的增加必然会逼迫企业提升工人报酬。另一方面,地区房价上涨导致生活成本增加会引发人才流失,增强劳动力向低房价地区迁移的激励,形成高房价地区人力资本供不应求的局面,从而推高工资水平,导致制造业企业生产成本增加、利润空间进一步被压缩,一定程度上抑制了企业家们投资制造业的动力,对制造业行业的投资产生挤占效应。

(3)阻碍技术创新。第一,房地产部门本质上是一个资金密集行业,除了一些特殊的建筑样式,其大部分商品房的修建所需技术都不高,而现有技术对于市场的需求能够得到较好的满足,因此缺乏创新的动力。第二、房地产市场的泡沫膨胀导致投机需求的增加,商品房供不应求,房企只需通过加大开发规模而不用考虑创新就能够获得高额收益,从而导致与房产开发关联的制造业产业也缺乏研发动力。第三、研发投入具有资金需求量大、不确定性强的特点,在房地产市场泡沫膨胀阶段,房地产行业的高额稳定收益会吸引企业资金进入房地产市场牟利,而不会在结果未知、见效较慢的技术创新中投入过多资金,由此使得企业创新不够,使其逐渐被瞬息万变的市场所淘汰。

(4)改变消费结构。房地产泡沫膨胀以及房价的持续高涨可能会对消费结构产生影响,使租房或准备购买住房的家庭为住房需求支出更多,由于房屋的居住需求在一定的房价范围内是具有刚性的,在居民收入不变的情况下就会压缩对部分非必需制造业产品的需求,导致内需不足,进一步降低了企业生产的积极性,使得制造业部门投资萎缩。此外,房市的火热还会使人们产生更加乐观的预期,从而增加居民对住房的投机需求,在羊群效应的作用下社会上较大一部分剩余资金将进入房市牟利,导致消费被挤出。

结合中国目前情况来看,我们有理由相信地区房地产泡沫的存在很可能通过以上途径给制造业投资带来负面作用。为了验证这种影响,我们提出假设1:中国房地产泡沫对制造业投资具有显著的挤出效应。

中国地域广阔,不同地区生产资源条件、产业结构、社会文化及经济发展特征等因素都存在着不同程度的差异,其对制造业投资的影响也会产生不同的结果。东部地区大多临海,具有极大的区位优势,是对外贸易和外商投资的主阵地,经济发展及生产技术水平都处于全国的前列。中部地区地处内陆,劳动力充足,交通发达,到达各省份距离相当,具有一定的运输成本优势,随着东部地区生产要素价格的上涨,承接了许多产业的转移。西部地区占地面积广阔,资源丰富,投资相对缺乏,人力成本及土地价格总体偏低,存在着巨大的开发潜力。

因此,考虑到不同地区的差异性我们提出假设2:从东部到中部再到西部地区,房地产泡沫对制造业投资的挤出效应依次减弱。

三、模型与数据

1.构建计量模型

本文构建如下面板回归模型:

其中:i表示地区;t表示年份;β0是常数;εi,t为随机扰动项;αi代表地区固定效应。

模型中相关变量含义如下:(1)因变量(Invest):制造业固定资产投资。采用制造业各行业固定资产投资数据之和,反映各地区制造业投资水平。(2)自变量(Bubble):房地产泡沫指数。(3)控制变量。本文在借鉴已有文献的基础上主要考虑以下影响制造业固定资产投资的因素:对外经济贸易(EX),以出口总额衡量。对外经济贸易是影响制造业市场的一个重要因素,中国出口的物资中大部分为制造业产品,出口贸易水平越高,制造业投资相对越旺盛,特别是中国沿海开放城市外向经济特征突出,出口需求较大。固定资产投资价格指数(PI),利用该指标来代替资本品的总体价格水平。制造业行业平均工资水平(Wage),以制造业行业的工资水平代表劳动力成本,劳动与资本存在着密切的替代关系,劳动力成本越高,固定资产投资力度越大。地区经济发展水平(RGDP),以GDP增长率衡量,地区经济增长能够促进企业投资,地区经济增速越快,投资力度越大。为了消除异方差的影响,本文对部分变量数据取自然对数。

2.数据来源与描述性统计分析

考虑到中国各地区的基本情况及统计数据的可得性,本文以中国31省市为研究对象,选取各省市1999-2019年的面板数据。数据主要获得途径为各省市统计局和国家统计局官网的《统计年鉴》以及中国宏观数据库,对于样本中存在的个别数据缺失采用回归法进行插补。模型所涉及指标的统计特征如表2所示。

表2 变量的描述性统计

四、实证检验结果与分析

1.面板数据的平稳性与协整检验

面板数据的平稳性是进行回归分析的重要前提,为了避免变量的波动对模型有效性的影响导致“伪回归”问题的出现,在建立模型前先要保证变量平稳。为了避免检验结果的偶然性,本文同时使用LLC、IPS和Fisher-PP三种不同类型的面板单位根检验方法对模型中变量的平稳性进行检验。检验结果如表3所示,综合表中三种方法的结果可以发现没有经过处理的原变量不能完全拒绝不平稳的原假设,而对经过差分处理后的各变量进行检验,则在较高的显著性水平下均拒绝不平稳的原假设,因此可以确定模型所涉及的所有变量都满足一阶单整的条件,符合回归所需要的平稳性要求。

表3 单位根检验结果

为了进一步确定模型中变量间是否具有长期均衡关系,本文借助Kao-ADF这一常用的检验方法对该面板进行协整检验,得到ADF的t统计量值为2.8683,p值为0.0021,可以得出变量间具备长期均衡关系的结论。

2.回归分析

(1)全国31省市房地产泡沫对制造业影响分析

为了选择合适的面板数据模型,降低检验结果的偏差,在对数据进行正式回归之前我们同时进行F检验和Hausman检验,通过F检验明确该面板数据是使用简单的混合回归还是使用考虑了个体特征的固定效应模型效果更好。同时使用LSDV法,生成个体的虚拟变量来进行补充检验,结果都认为存在个体效应而不应使用混合回归。

在初步排除了混合回归之后,进一步借助Hausman检验对具体使用固定效应或者是随机效应回归做出选择。检验得到统计量χ2值为50.44,p值为0.00,能够判断使用固定效应模型回归是最优选择。在该目标模型下回归结果如表4所示。

表4 模型(2)回归结果

为了能够使房市泡沫的挤出效应结果更具说服力,本文在进行全样本回归的基础上,将泡沫指数大于100%(即存在泡沫)的样本单独进行回归检验。表4结果显示,无论是在全样本情形下,还是存在房市泡沫条件下,房地产泡沫对制造业部门都存在着显著的挤出作用。从全样本回归结果来看,房地产市场泡沫指数的衡量指标Bubble的系数显著为负,房地产市场泡沫指数每增加1%,制造业固定资产投资的对数值减少0.0047,房地产泡沫显著阻碍了制造业投资。而对存在泡沫条件下的回归发现,泡沫指数每增加1%,制造业固定资产投资的对数值减少0.0035,依然表现为显著的挤出作用。对外经济贸易(EX)以及地区经济增长(RGDP)系数全都为正,表明出口依赖和经济发展水平对制造业投资都具有促进作用,与理论相符。资本品价格(PI)系数为负,制造业行业平均劳动力成本(Wage)系数为正,均满足需求价格定律,表明固定资产价格的增长显著阻碍了制造业投资,而作为资本替代品的劳动力价格的提高则显著促进了制造业投资。

(2)东、中、西部地区房地产泡沫与制造业关系分析

虽然基于全国的分析取得了显著的结果,但考虑到中国地域广阔,不同地区的产业结构与经济特征都存在着差别,房地产泡沫对制造业的影响也会有所不同。因此,本文依据国家官方统计网站公布的数据将这些省市划分为东、中、西三个部分②,进一步分析不同地区房地产泡沫对制造业的影响,回归结果如表5所示。由表5结果可知,东部与中部地区房地产泡沫系数都显著为负,表明这两个地区确实存在着一定程度的房地产泡沫对制造业投资的挤出作用,其中东部地区表现出来的挤出程度相对更大,而西部地区房地产泡沫的系数虽然为负,却不显著,说明该地区房地产泡沫指数的变动与制造业部门投资之间没有显著的相关关系,这在很大程度上可能与政府的政策偏向有关。综合来看,造成这种地区差异的原因可能在于东部地区大多临海,外向型经济特征比较明显,受外部经济不景气及金融危机的影响较大,此外东部地区相对来说金融发展水平更好,从而杠杆利用程度更高。西部地区自然资源丰富,为制造业的发展提供了良好的条件,而且金融发展水平相对较低,对房地产投机所需资金满足程度较低。中部地区地处内陆,金融发展水平介于东部和西部之间,受中部崛起战略推动制造业高质量发展影响较大,对制造业的挤出程度相对东部较小。另外,在东部地区高房价的作用下,生产要素价格上升幅度较大,生产成本增加,企业为了寻求竞争优势和生存空间开始向邻近的成本略低的中部地区迁移,为中部地区挤进了部分投资。

表5 分区检验结果

(3)房地产泡沫对制造业影响的门槛效应

由于房地产市场的发展对制造业投资造成挤出效应的同时带动了许多相关产业的发展,我们有理由相信房地产泡沫对制造业的影响可能存在门槛效应。为了进一步研究两者之间的关系,本文把房地产泡沫作为门槛变量,建立如下的单一门槛面板模型:

其中:γ为待估计的门阀值;I(·)为示性函数,当括号中所示关系成立时,则取值为1;反之,取值为0。

借助Stata软件通过Bootstrap法设定反复抽样次数为300,形成如表6所示的结果,不难发现门槛值114.76在1%的水平上显著。表7中对模型(3)的估计结果显示,设置房市泡沫水平作为门槛变量时,房地产泡沫对制造业的作用不再是线性的,当房地产泡沫度小于114.76时,Bubble的系数为负却不显著,意味着当泡沫指数较低时房地产泡沫对制造业部门的投资不再具有显著的挤出作用,当泡沫度大于114.76时,Bubble的系数在1%的显著性水平下为-0.0043,泡沫指数的增加对制造业部门的投资存在较强的挤出作用。当泡沫度较低时,房地产市场对投机者的投资激励较小,资产泡沫的抵押品效应及杠杆的作用中和了大部分挤出效应,使得房地产泡沫对制造业的挤出效果不明显。

表6 门槛检验结果

表7 门槛估计结果

3.稳健性检验

为了进一步验证房地产泡沫对制造业投资的挤出效应以及确保检验结果的准确性,本文主要采取了三种不同的方式进行稳健性检验。

首先,为了消除内生性问题对检验结果的影响,本文进一步采用面板工具变量法(即固定效应模型下的2SLS)进行回归,考虑到固定资产投资价格指数和制造业工资水平对制造业固定资产投资的作用可能存在一定程度的滞后性,通过把这些变量的一阶及二阶滞后项作为工具变量回归,得到表8第(1)列中的结果,其系数方向与原结果一致。

其次,为了消除回归模型中泡沫度测度不准确给最终结果造成的影响,本文采用了房地产泡沫测度中常用的房价收入比这一单一指标结果代表房地产泡沫度进行回归,得到表8第(2)列中的结果,其系数方向依然与原结果一致。

此外,城市化水平的提高对于拉动商品住房需求及社会投资都具有不可忽视的贡献,为了防止遗漏重要变量给结果带来偏差,本文在原有回归模型的基础上加入城镇化率(UR)这一控制变量进行检验,得到表8第(3)列中的结果,其系数方向依然与原结果一致。由此可以说明检验结果稳健,房地产泡沫对制造业投资确实存在着显著的挤出效应。

表8 稳健性检验结果

五、结论与政策建议

1.研究结论

(1)中国房地产市场总体来看自2010年起泡沫较为明显,近年来除个别省份外,其余地区都存在着不同程度的局部泡沫。(2)中国房地产泡沫对制造业投资造成了显著的挤出效应,而该挤出作用的存在还具有一定的门槛效应。具体表现为,当房地产市场泡沫度较大(大于门槛值114.76)时,泡沫水平的增加对制造业投资的挤出作用显著,而当房地产市场泡沫度较低(低于114.76)时,泡沫水平的增加对制造业投资的挤出作用不再显著。(3)通过对东、中、西部地区的研究表明,中国房地产泡沫对制造业投资的影响存在着一定的地区差异。在东部与中部地区表现为显著的挤出效应,在西部地区两者之间则不存在显著的负向关系。从东部到西部地区房地产市场泡沫对制造业投资的挤出作用逐渐减弱。

2.政策建议

制造业作为国民经济的支柱产业,在带动就业以及维持经济稳定等方面都做出了巨大的贡献。但由于近年来中国面临“中等收入陷阱”,制造业的战略转型升级迫在眉睫,发展先进制造业推动中国制造业结构优化升级是当前亟待完成的一大任务。研究发现,可以采取以下措施推动制造业投资,助力制造业结构升级:

(1)控制房屋投机需求,改善房市泡沫现状。房市的泡沫膨胀吸引了来自各行各业资金的投入,引起了社会资源的配置失衡,而泡沫产生的根源在于市场过盛的投机行为。因此政府可以借助税收调整、实行最高限价等手段降低房地产的投资收益,使那些试图通过抬高房价而获利的投机需求者无利可图。此外,还应该加强实施房屋限购政策,要严格根据家庭人口的数量限制购房数量,对于超过购房数量限制的家庭实施罚款或增收房产税等手段,同时在购房过程中实行差别化的信贷限制措施,对于购买的第二套及以上住房,依次增加首付比例及贷款利率,抑制房地产的投机需求。

(2)加强金融市场监管,创造制造业发展的有利环境。要更加重视信贷部门对房地产市场泡沫形成及对制造业企业投资的重要作用,房地产行业无论是在开发还是销售阶段都对外部资金有很大的依赖,通过对各项贷款进行严格的审核,将投资房地产部门的贷款实行较高利率以及贷款额度限制,而对于投资制造业行业的贷款则实行较低利率,以此激励银行等金融机构的资金流向制造业部门,从而能够挤出部分投机资金,创造有利于制造业发展的环境。此外,还需要完善信用评价机制,建立合理有效的信贷担保制度,形成直接为资金实力不足又处于发展中的规模较小的企业提供资金的渠道。

(3)加快房地产与制造业部门的改革,激励工业企业创新。根据顾客的喜好生产顾客真正需要的产品,在商品房市场要增加经济适用房以及廉租房的供给规模,保证低收入人群有房可住。在工业产品市场,厂商要时刻关注市场变化,引领顾客需求,缓解产能过剩压力。同时,要采取有效的措施引导企业创新,对于研究并从事高新技术制造业生产的企业,视其贡献程度给予奖励以及适当的税收照顾,以此作为激励不仅可以推动行业内现有企业积极创新,还可以吸引行业外企业进入。此外,各级政府应该摒弃依靠土地财政发展经济的策略,不要为了一味追求GDP而利用土地垄断优势抬高地价、刺激房市投资,把经济增长的着力点转移到提升工业化质量上来。

注 释:

① 房价收入比=套均商品房价格/平均家庭年收入=(商品房平均销售价格×平均每户家庭人口×人均住房面积)/(居民人均可支配收入×平均每户家庭人口),本文将人均住房面积统一定为30平方米。

② 东部地区:北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南,共11个省(市);中部地区:山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南,共8个省(市);西部地区:四川、重庆、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、内蒙古,共12个省(市)。