我國(guó)房地產(chǎn)金融創(chuàng)新指數(shù)構(gòu)建分析概述目錄TOC\o"1-3"\h\u18462我國(guó)房地產(chǎn)金融創(chuàng)新指數(shù)構(gòu)建分析概述 1229221.1指標(biāo)體系構(gòu)建 1299021.2數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理 5323411.3指標(biāo)權(quán)重賦值及合成 61.1指標(biāo)體系構(gòu)建從以上理論分析可以看出，現(xiàn)有文獻(xiàn)并無(wú)房地產(chǎn)金融創(chuàng)新指數(shù)編制方面的研究，因此本項(xiàng)工作也是一個(gè)從無(wú)到有的一次全新探索。研究房地產(chǎn)金融創(chuàng)新指數(shù)編制存在以下三方面的難點(diǎn)：首先，企業(yè)研發(fā)支出或?qū)＠葦?shù)據(jù)指標(biāo)常常被學(xué)者用來(lái)衡量企業(yè)創(chuàng)新（Frame和Lawrence，2004），但金融行業(yè)的絕大多數(shù)相關(guān)企業(yè)并沒(méi)有單獨(dú)的企業(yè)研發(fā)支出預(yù)算而且申請(qǐng)的金融專利數(shù)量也很少，因此這方面的數(shù)據(jù)是嚴(yán)重缺失的（Lerner，2010），我們?cè)谒鸭嚓P(guān)數(shù)據(jù)的過(guò)程中也證明了這一點(diǎn)；其次，房地產(chǎn)金融創(chuàng)新的形式多種多樣，且屬性不同，需要用一個(gè)系統(tǒng)性的框架將各種創(chuàng)新以及潛在的創(chuàng)新囊括進(jìn)來(lái)，比如在房地產(chǎn)金融創(chuàng)新產(chǎn)品和房地產(chǎn)金融創(chuàng)新監(jiān)管等領(lǐng)域，自我國(guó)實(shí)行房地產(chǎn)貨幣化以來(lái)，經(jīng)歷了從0到1，從1到n的一個(gè)過(guò)程，既存在房地產(chǎn)金融的原始創(chuàng)新又存在房地產(chǎn)金融的擴(kuò)散創(chuàng)新，需要用一個(gè)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)過(guò)程來(lái)反映在這種變化；最后，現(xiàn)有關(guān)于房地產(chǎn)金融創(chuàng)新量化的實(shí)證研究幾乎為零，這為我們定量選取相應(yīng)的合理指標(biāo)或賦權(quán)帶來(lái)了巨大的困難，沒(méi)有先前經(jīng)驗(yàn)可供參考，現(xiàn)有文獻(xiàn)在指標(biāo)選取或賦權(quán)方面采用貢獻(xiàn)度或相關(guān)性的客觀實(shí)證研究方法，比如張成思和李雪君（2012）在對(duì)相關(guān)指標(biāo)賦權(quán)時(shí)就通過(guò)指標(biāo)間的解釋程度進(jìn)行賦權(quán)。首先，從現(xiàn)有學(xué)者對(duì)房地產(chǎn)金融的定義上可以看出，房地產(chǎn)金融涉及利益主體眾多，但大致可以總結(jié)為企業(yè)（融通資金）、政府（政策、監(jiān)管）和公眾（消費(fèi)），房地產(chǎn)金融概括起來(lái)是指用來(lái)交易的商品房在開(kāi)發(fā)、出售以及流通等環(huán)節(jié)涉及到的資金融通活動(dòng)（楊明秋，2013）其次，在現(xiàn)有關(guān)于企業(yè)創(chuàng)新影響因素的文獻(xiàn)均從企業(yè)內(nèi)部和外部所處環(huán)境等方面展開(kāi)，企業(yè)內(nèi)部因素包括企業(yè)家與管理層個(gè)人因素、股權(quán)結(jié)構(gòu)與公司治理因素、企業(yè)人才建設(shè)與員工培養(yǎng)等。劉雯和劉運(yùn)國(guó)（2007）實(shí)證研究了上市企業(yè)的研發(fā)投入與高管任期之間的關(guān)系，實(shí)證結(jié)果表明，企業(yè)的研發(fā)投入與上市企業(yè)高管任期期限存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，管理層的穩(wěn)定有助于提升企業(yè)的研發(fā)投入，此外，還有甄麗麗和唐清泉（2009）、虞義華等（2018）、趙子夜等（2018）、張曉亮等（2019）分別研究了管理層風(fēng)險(xiǎn)偏好、高管發(fā)明家經(jīng)歷、管理層工作經(jīng)歷和高管學(xué)歷背景對(duì)企業(yè)研發(fā)投入效率或企業(yè)專利產(chǎn)出的關(guān)系；Luong等（2017）國(guó)外投資機(jī)構(gòu)持股可以通過(guò)技術(shù)溢出效應(yīng)或嚴(yán)謹(jǐn)?shù)耐獠勘O(jiān)督機(jī)制提高國(guó)內(nèi)企業(yè)的技術(shù)水平從而改善企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率，進(jìn)而提升企業(yè)創(chuàng)新水平；Wachsen和Blind（2016）基于宏觀數(shù)據(jù)研究了勞動(dòng)力市場(chǎng)的彈性對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力的影響。影響企業(yè)創(chuàng)新的外部因素則包括市場(chǎng)關(guān)注、社會(huì)資源、營(yíng)商環(huán)境、產(chǎn)業(yè)政策與監(jiān)管等?？陆值龋?007）、白俊紅和蔣伏心（2015）、潘越等（2015）分別從企業(yè)研發(fā)人員的社會(huì)資本、校企聯(lián)合模式和企業(yè)法律訴訟等角度研究企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)；Amore等（2013）分析研究了銀行業(yè)的管制對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的影響，研究表明當(dāng)政府對(duì)金融行業(yè)管制放松有助于企業(yè)創(chuàng)新，F(xiàn)reeman等（2020）研究發(fā)現(xiàn)外部環(huán)境法規(guī)規(guī)制將在一定程度上催生企業(yè)創(chuàng)新，但創(chuàng)新質(zhì)量有待提高。綜上所述，現(xiàn)有主流期刊關(guān)于企業(yè)創(chuàng)新影響因素的研究大多從企業(yè)主體、公眾意識(shí)和政策法規(guī)等層面展開(kāi)，這也為我們以后設(shè)計(jì)房地產(chǎn)金融創(chuàng)新指標(biāo)體系提供了思路。為使我們所編制的房地產(chǎn)金融創(chuàng)新指數(shù)更趨科學(xué)和理論可溯性，我們基于現(xiàn)有文獻(xiàn)分析了國(guó)內(nèi)外較有影響力的創(chuàng)新指數(shù)指標(biāo)體系，我們?cè)诶钋矍酆蛣⒅居?013）歸納的基礎(chǔ)上又做了相應(yīng)的完善，如表4.1所示，通過(guò)總結(jié)歸納我們發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新指標(biāo)體系層次分明，評(píng)價(jià)目的明確，在編制區(qū)域創(chuàng)新指數(shù)時(shí)均要兼?zhèn)錂M向（區(qū)域之間可比）和縱向（不同年份、季度或月度可比）的可比性，通過(guò)對(duì)指標(biāo)測(cè)評(píng)范圍進(jìn)行分析，指標(biāo)體系無(wú)外乎是從政府（創(chuàng)新環(huán)境）、企業(yè)（創(chuàng)新主體）和公眾層面（人力資本、創(chuàng)新人才等）進(jìn)行展開(kāi)分析。表4.1創(chuàng)新指標(biāo)比較Table4.1Comparisonofinnovationindicators以上相關(guān)文獻(xiàn)分別從房地產(chǎn)金融概念、創(chuàng)新的影響因素以及在國(guó)內(nèi)外影響較大的創(chuàng)新指數(shù)指標(biāo)體系三方面對(duì)房地產(chǎn)金融創(chuàng)新進(jìn)行共性歸納，我們發(fā)現(xiàn)，無(wú)論是概念、影響因素亦或是創(chuàng)新指標(biāo)體系均是從政策、企業(yè)和公眾三個(gè)層面來(lái)具體展開(kāi)分析，結(jié)合房地產(chǎn)金融創(chuàng)新的特點(diǎn)，政府政策支持，房地產(chǎn)企業(yè)融資以及家庭需求引導(dǎo)及公眾創(chuàng)新關(guān)注都是房地產(chǎn)金融創(chuàng)新的動(dòng)力源泉，這為我們構(gòu)建房地產(chǎn)金融創(chuàng)新指數(shù)提供了非常有意義的思路。因此，本文分別從政府、企業(yè)和公眾三個(gè)層面由宏觀到微觀的邏輯構(gòu)建房地產(chǎn)金融創(chuàng)新指標(biāo)體系，分別構(gòu)建政府層面房地產(chǎn)金融創(chuàng)新指標(biāo)、企業(yè)層面房地產(chǎn)金融創(chuàng)新指標(biāo)和公眾層面房地產(chǎn)金融創(chuàng)新指標(biāo)三項(xiàng)分指標(biāo)。首先是政府層面，余明桂等（2017）研究表明企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)能力受產(chǎn)業(yè)政策影響較大，支持性的產(chǎn)業(yè)政策對(duì)企業(yè)尤其是民營(yíng)企業(yè)的創(chuàng)新能力具有顯著的促進(jìn)作用；李湛等（2019），王欣和杜寶貴（2021），Edler等（2017）也從不同的角度研究了政策對(duì)創(chuàng)新的影響，因此，在政府層面，我們以政策為切入點(diǎn)。基于相關(guān)性以及樣本數(shù)據(jù)規(guī)模合理性，以房地產(chǎn)、金融、利率、貨幣和信貸為關(guān)鍵詞并在北大法寶網(wǎng)搜索相關(guān)政策，為編制政策創(chuàng)新指數(shù)提供相關(guān)數(shù)據(jù)。在企業(yè)層面，田金信等（2007）認(rèn)為衡量房地產(chǎn)金融的指標(biāo)應(yīng)該包括反映房地產(chǎn)市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)規(guī)模的指標(biāo)，因此我們從房地產(chǎn)供需層面各選取一個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量房地產(chǎn)市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)規(guī)模，他們分別是房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資（供給層面）和商品房銷售（需求層面）；Kim等（2013）670采用股票市值與GDP的比值來(lái)衡量金融創(chuàng)新水平，因此，我們采用房地產(chǎn)行業(yè)和金融行業(yè)A股股票市值與GDP的比值作為企業(yè)層面房地產(chǎn)金融創(chuàng)新水平的一個(gè)分指標(biāo)；郭連強(qiáng)（2015）采用房地產(chǎn)貸款占金融機(jī)構(gòu)人民幣貸款總額的比重、房地產(chǎn)市場(chǎng)實(shí)際資金使用總額減去傳統(tǒng)渠道產(chǎn)生的資金額和個(gè)人住房貸款規(guī)模作為房地產(chǎn)金融創(chuàng)新的代理變量，本文則采用房地產(chǎn)貸款占金融機(jī)構(gòu)人民幣貸款總額的比重作為衡量企業(yè)創(chuàng)新融資渠道的指標(biāo)；創(chuàng)新產(chǎn)品方面，采用房地產(chǎn)行業(yè)和金融行業(yè)發(fā)布的資產(chǎn)證券化產(chǎn)品規(guī)模來(lái)刻畫；最后我們計(jì)算了房地產(chǎn)企業(yè)的“三道紅線”：去除預(yù)收賬款的資產(chǎn)負(fù)債率、凈負(fù)債率和現(xiàn)金短債比來(lái)衡量房地產(chǎn)企業(yè)的負(fù)債水平，負(fù)債水平越高，創(chuàng)新動(dòng)力越大，集團(tuán)集中負(fù)債是資源集聚的方式，公司通過(guò)內(nèi)部資本市場(chǎng)統(tǒng)一對(duì)外融資，從而緩解融資約束，擴(kuò)大創(chuàng)新投入（謝獲寶和丁龍飛，2019）。最后是基于公眾關(guān)注度創(chuàng)新視角，我國(guó)超大的互聯(lián)網(wǎng)流量所形成的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度已然成為了一種全新的資源，并對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響，網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的上升能顯著的增加企業(yè)的創(chuàng)新數(shù)量（鄧向榮等，2020），我們參考李健和林文浩（2017）22編制的中國(guó)金融創(chuàng)新結(jié)構(gòu)指標(biāo)體系，從技術(shù)創(chuàng)新、制度創(chuàng)新、工具創(chuàng)新、市場(chǎng)創(chuàng)新和機(jī)構(gòu)創(chuàng)新的角度選取相應(yīng)關(guān)鍵詞，搜索其百度指數(shù)來(lái)刻畫公眾對(duì)房地產(chǎn)金融創(chuàng)新的關(guān)注度，科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，推動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新的實(shí)踐與理論研究向數(shù)字化轉(zhuǎn)變，數(shù)字技術(shù)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生了巨大的沖擊（Cozzolino等.，2018）。房地產(chǎn)金融創(chuàng)新指標(biāo)體系如表4.2所示：表4.2房地產(chǎn)金融創(chuàng)新指標(biāo)體系Table4.2Realestatefinancialinnovationindexsystem指數(shù)一級(jí)指標(biāo)二級(jí)指標(biāo)指標(biāo)說(shuō)明文獻(xiàn)依據(jù)房地產(chǎn)金融創(chuàng)新指數(shù)政府房地產(chǎn)效力級(jí)別為：地方性法規(guī)、地方政府規(guī)章和地方規(guī)范性文件余明桂等（2017）；李湛等（2019）；王欣和杜寶貴（2021）；Edler等(2017)金融同上利率同上貨幣同上信貸同上企業(yè)國(guó)內(nèi)貸款占比房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)資金國(guó)內(nèi)貸款比重郭連強(qiáng)（2015）；田金信等（2007）；Kim等（2012）；謝獲寶和丁龍飛（2019）ABS金融業(yè)和房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)行的資產(chǎn)證券化產(chǎn)品規(guī)模房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)資房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資當(dāng)季值商品房銷售額商品房銷售額當(dāng)季值上市公司市值占比房地產(chǎn)業(yè)和金融行業(yè)占GDP的比重三道紅線去除預(yù)收賬款的資產(chǎn)負(fù)債率、凈負(fù)債率、現(xiàn)金短債比（取倒數(shù)）公眾技術(shù)創(chuàng)新金融科技、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、數(shù)字貨幣鄧向榮等，（2020）；李健和林文浩（2017）；Cozzolino等，（2018）制度創(chuàng)新住房制度改革、限購(gòu)政策、二套房首付、房產(chǎn)稅稅率工具創(chuàng)新REITs、房地產(chǎn)信托投資基金、資產(chǎn)支持票據(jù)、MBS市場(chǎng)創(chuàng)新住房抵押貸款、資產(chǎn)證券化、房地產(chǎn)信托、房屋租賃機(jī)構(gòu)創(chuàng)新住房公積金管理中心、住建部、住房租賃合同范本、SPV1.2數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理本文企業(yè)創(chuàng)新層面數(shù)據(jù)來(lái)自同花順iFind和Wind數(shù)據(jù)庫(kù)，政府創(chuàng)新層面數(shù)據(jù)來(lái)自北大法寶網(wǎng)，公眾創(chuàng)新層面數(shù)據(jù)來(lái)自百度指數(shù)，為保證絕大多數(shù)省份年度或季度數(shù)據(jù)的可得性及數(shù)據(jù)平穩(wěn)性，我們選取2009至2019年的季度數(shù)據(jù)為研究樣本，我國(guó)西藏、臺(tái)灣、香港及澳門地區(qū)的數(shù)據(jù)缺失較為嚴(yán)重，因此本文只統(tǒng)計(jì)了全國(guó)其余30省市的房地產(chǎn)金融創(chuàng)新指數(shù)，2008年和2020年由于金融危機(jī)和新冠肺炎疫情可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)波動(dòng)較大，不具有普適性。對(duì)于企業(yè)創(chuàng)新指標(biāo)下的分項(xiàng)指標(biāo)，房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資和商品房銷售額均采用季度當(dāng)值數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理；剔除預(yù)收賬款后的資產(chǎn)負(fù)債率對(duì)應(yīng)長(zhǎng)期負(fù)債，具體計(jì)算公式為（負(fù)債-預(yù)收賬款）/（總資產(chǎn)-預(yù)收賬款*0.6），凈負(fù)債率對(duì)應(yīng)的是整體負(fù)債，具體計(jì)算公式為（有息負(fù)債-貨幣資金）/凈資產(chǎn)，現(xiàn)金短債比對(duì)應(yīng)的是流動(dòng)性負(fù)債，具體計(jì)算公式為（貨幣資金/流動(dòng)負(fù)債）；ABS為房地產(chǎn)行業(yè)與金融行業(yè)發(fā)行的資產(chǎn)證券化產(chǎn)品的發(fā)行總額，日期界定采用發(fā)行公告日，對(duì)發(fā)行總額進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理；上市公司市值占比采用金融行業(yè)和房地產(chǎn)行業(yè)A股上市公司的市值占GDP的比值來(lái)衡量；國(guó)內(nèi)貸款占比為房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)企業(yè)資金來(lái)源中國(guó)內(nèi)貸款的比重，這一指標(biāo)反映傳統(tǒng)的融資渠道，我們對(duì)其進(jìn)行取倒數(shù)處理。在政府創(chuàng)新層面，我們根據(jù)選取的五個(gè)關(guān)鍵詞從北大法寶網(wǎng)下載效力級(jí)別較強(qiáng)的地方性法規(guī)、地方政府規(guī)章和地方規(guī)范性文件等相關(guān)政策，日期界定采用實(shí)施日期而非發(fā)布日期，通過(guò)對(duì)各類政策文件數(shù)量進(jìn)行加總來(lái)表征各項(xiàng)政策指標(biāo)并對(duì)其政策加總數(shù)量進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理。在公眾創(chuàng)新層面，我們采用百度指數(shù)來(lái)衡量公眾對(duì)房地產(chǎn)金融創(chuàng)新的關(guān)注度，收集各項(xiàng)關(guān)鍵詞的搜索量，表征公眾對(duì)房地產(chǎn)金融創(chuàng)新的關(guān)注程度和認(rèn)識(shí)程度。關(guān)鍵詞的篩選遵循以下三個(gè)原則：首先是要有統(tǒng)計(jì)意義，具有連續(xù)性，其次是要有經(jīng)濟(jì)意義，能夠反映主體指標(biāo)的經(jīng)濟(jì)意義，最后是關(guān)鍵詞的波動(dòng)性要與主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的波動(dòng)相關(guān)聯(lián)，通過(guò)本原則確定初始關(guān)鍵詞，然后我們根據(jù)相關(guān)系數(shù)法對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行最終確認(rèn)，關(guān)鍵詞應(yīng)與房地產(chǎn)金融創(chuàng)新具有較強(qiáng)的相關(guān)性，因此我們分析了初始關(guān)鍵詞與個(gè)人住房貸款規(guī)模的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，我們舍棄掉皮爾遜相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值小于0.5的關(guān)鍵詞，最終確定20個(gè)關(guān)鍵詞，我們對(duì)這20個(gè)關(guān)鍵詞的百度指數(shù)進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理。由于指標(biāo)量綱存在較大的差異性，我們需要對(duì)其進(jìn)行歸一化處理，常用的歸一化處理方法是MAX-MIN法，但有些指標(biāo)的數(shù)據(jù)存在異常值，極大值可能會(huì)被非正常擴(kuò)大，極小值被非正?？s小，因此通過(guò)人工對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)的篩查，對(duì)存在異常值指標(biāo)的極大值和極小值采用95%分位數(shù)和5%分位數(shù)進(jìn)行替代，消除異常值帶來(lái)的偏誤；此外，指數(shù)的編制不僅要有縱向時(shí)間上的可比性，還應(yīng)具有橫向區(qū)域上的可比性，我們參考郭峰等（2020）的處理方法，我們做了如下處理：以2009年為基期，取固定2009年各地區(qū)的95%分位數(shù)為最大值，5%分位數(shù)為最小值，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行“縮尾”處理，如果某地區(qū)基期（2009年）的最大值超過(guò)了95%分位數(shù)，那么就將該數(shù)據(jù)調(diào)整為95%分位數(shù)，對(duì)于最小值的處理相似；由于采用2009年為基準(zhǔn)年取最大值或最小值，因此，在以后的年份，指標(biāo)的歸一化結(jié)果可能小于0或大于1。1.3指標(biāo)權(quán)重賦值及合成指標(biāo)進(jìn)行歸一化后就是確定不同指標(biāo)的之間的權(quán)重，本文在賦權(quán)方面采用主、客觀相結(jié)合的方式，首先采用層次分析法求得各具體指標(biāo)對(duì)上一層指標(biāo)的權(quán)重，其中三道紅線中各指標(biāo)的權(quán)重通過(guò)極差系數(shù)法獲取，再通過(guò)極差系數(shù)法確定政府創(chuàng)新、企業(yè)創(chuàng)新和公眾創(chuàng)新層面的權(quán)重，最后求得總指數(shù)。極差系數(shù)法與變異系數(shù)法原理相似，各指標(biāo)觀測(cè)值的標(biāo)準(zhǔn)差大小作為賦權(quán)標(biāo)準(zhǔn)，首先求得各項(xiàng)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差，然后對(duì)各指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行加總，本指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差與匯總標(biāo)準(zhǔn)差的比值就是該指標(biāo)的權(quán)重，如公式4.1所示，其中wk wk= λmax=1ni=1對(duì)于政策層面下的5個(gè)指標(biāo)，賦權(quán)標(biāo)準(zhǔn)是與房地產(chǎn)金融的相關(guān)性以及對(duì)房地產(chǎn)金融規(guī)制的法律效力，該項(xiàng)政策與房地產(chǎn)金融越相關(guān)且出臺(tái)的政策對(duì)房地產(chǎn)金融規(guī)制的法律效力越高，則權(quán)重越高；對(duì)于企業(yè)創(chuàng)新層面下的6個(gè)指標(biāo)，我們按照創(chuàng)新的深度和與房地產(chǎn)金融的相關(guān)程度作為判別標(biāo)準(zhǔn)，創(chuàng)新深度越深且與房地產(chǎn)金融越相關(guān)，權(quán)重就越高；對(duì)于公眾層面下的五個(gè)指標(biāo)，我們按照技