王斐

（安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，安徽 蚌埠 233000）

房地產(chǎn)行業(yè)償債能力的分析及改進(jìn)

王斐

（安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，安徽 蚌埠 233000）

基于因子分析法，綜合使用SPSS、EXCEL軟件，以房地產(chǎn)行業(yè)為例，從145家房地產(chǎn)上市企業(yè)中隨機(jī)抽取十家上市企業(yè)作為樣本，選取反映其償債能力的六個(gè)指標(biāo)，基于因子分析法，構(gòu)建上市公司償債能力評(píng)價(jià)模型，根據(jù)得分對(duì)樣本企業(yè)的償債能力進(jìn)行排名和評(píng)估.針對(duì)影響房地產(chǎn)企償債能力的因素，結(jié)合市場背景，提出償債能力評(píng)價(jià)、企業(yè)財(cái)務(wù)、資本結(jié)構(gòu)和宏觀調(diào)控政策應(yīng)對(duì)方面的改善措施及建議,以期促進(jìn)房地產(chǎn)行業(yè)健康持續(xù)發(fā)展.

償債能力；房地產(chǎn)行業(yè)；因子分析法；SPSS

1 償債能力和選擇房地產(chǎn)行業(yè)的原因

1.1 償債能力

償債能力是企業(yè)用資產(chǎn)來償還債務(wù)的能力的體現(xiàn)，通常展示了企業(yè)自身的經(jīng)營情況和財(cái)務(wù)能力，是衡量企業(yè)發(fā)展優(yōu)劣的重要指標(biāo).通過對(duì)企業(yè)的償債能力進(jìn)行分析，不僅有利于企業(yè)認(rèn)識(shí)到自身的獲利能力及財(cái)務(wù)狀況風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)也有利于投資者、債權(quán)人、供應(yīng)商等利益相關(guān)者作出合理的經(jīng)濟(jì)決策.對(duì)于一個(gè)企業(yè)，償債能力下降直接反映財(cái)務(wù)經(jīng)營的不足，嚴(yán)重時(shí)可能會(huì)威脅企業(yè)的生存.對(duì)于利益相關(guān)者而言，企業(yè)償債能力的強(qiáng)弱與其盈利能力密切相關(guān)，如果企業(yè)償債能力出現(xiàn)異常時(shí)，有可能會(huì)影響到利益相關(guān)者的債權(quán)價(jià)值及投資收益.

因此，在分析企業(yè)的經(jīng)營情況尤其是財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況方面時(shí)，償債能力的分析顯得尤為重要.

1.2 房地產(chǎn)行業(yè)

隨著近年來經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，我國資本市場的規(guī)模不斷擴(kuò)大，越來越多的公司選擇通過二級(jí)市場來滿足自己的外部融資需求.充盈的外部融資資金使得公司在解決經(jīng)營的基本資金需求以后，獲得了更多發(fā)展的機(jī)會(huì)和可能.但是同時(shí)過多的外部融資也給企業(yè)帶來了巨大的債務(wù)壓力，高額的負(fù)債使得企業(yè)的資金鏈非常緊張，對(duì)于一些資本金要求高的行業(yè)，如房地產(chǎn)業(yè)，高負(fù)債無疑是一個(gè)較大的風(fēng)險(xiǎn)隱患.近年來，房地產(chǎn)行業(yè)對(duì)推動(dòng)國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生非常大的積極作用，由于房地產(chǎn)行業(yè)與民生問題關(guān)系密切，因此成為了國家宏觀調(diào)控的重點(diǎn)考量對(duì)象.房地產(chǎn)行業(yè)流動(dòng)性不強(qiáng)、對(duì)政治發(fā)展敏感、資本金要求高的特征使之承擔(dān)了巨大的市場和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn).

更嚴(yán)重的是，隨著各種調(diào)控政策的不斷退出以及銀行放貸體制的不斷更新下，房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展前景越來越受到人們關(guān)注.企業(yè)對(duì)償還債務(wù)的壓力隨著熱點(diǎn)城市限購、三四線城市去庫存化等一系列調(diào)控政策的出臺(tái)而日漸增大，其償債能力也開始倍受關(guān)注.因此，在這種大背景下，本文選取有代表性的房地產(chǎn)行業(yè)，使用因子分析法對(duì)行業(yè)內(nèi)上市公司的償債能力進(jìn)行模擬和分析，并提出相關(guān)意見和建議.

2 研究思路

公司償債能力指標(biāo)可以很大程度上反映其部分償債能力，但因?yàn)閮攤芰Φ母鱾€(gè)影響因素之間都存在相關(guān)關(guān)系，所以我們?cè)谶x取模型時(shí)經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)信息交叉.為了使償債能力在較少的指標(biāo)上得到最好的體現(xiàn)，同時(shí)降低相關(guān)性，創(chuàng)建幾個(gè)顯著性強(qiáng)的綜合指標(biāo)，既反映整體信息，又便于研究.因此，本文使用spss19.0軟件，采用因子分析法對(duì)房地產(chǎn)行業(yè)的償債能力問題進(jìn)行深入研究.

2.1 因子分析

因子分析的數(shù)學(xué)模型如下：

模型中，x1,…,xm為m個(gè)原有償債指標(biāo)，并已將其轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化變量；aij為因子載荷，反映的是第i個(gè)指標(biāo)和j個(gè)指標(biāo)之間相關(guān)系數(shù)；F1,…Fn為提取的n個(gè)綜合指標(biāo).ε為不能被綜合指標(biāo)解釋的部分.[1]

2.2 指標(biāo)的選取

學(xué)者覃薇霖（2011）[2]將企業(yè)償債能力分為短期償債能力和長期償債能力，她認(rèn)為可以選擇流動(dòng)性強(qiáng)的指標(biāo)例如流動(dòng)資產(chǎn)、流動(dòng)負(fù)債的比率來代表短期償債能力，選擇流動(dòng)性較弱的所有權(quán)益、長期負(fù)債的比率來代表長期償債能力，這樣一來可以將虛擬的指標(biāo)進(jìn)行量化.學(xué)者余鵬舉、李碧宏（2007）[3]根據(jù)傳統(tǒng)財(cái)務(wù)知識(shí)體系，構(gòu)建綜合評(píng)價(jià)模型，運(yùn)用相應(yīng)的財(cái)務(wù)比率對(duì)償債能力進(jìn)行綜合評(píng)價(jià).

通過對(duì)相關(guān)財(cái)務(wù)知識(shí)了解分析并參考前人的研究，綜合考慮后選取如下6個(gè)指標(biāo)對(duì)償債能力進(jìn)行分析：利息保障比率、資產(chǎn)負(fù)債率、長期債務(wù)與營運(yùn)資金比率、流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、負(fù)債結(jié)構(gòu)比率.

2.3 數(shù)據(jù)的來源和剔除

本文選取了2016年7月-9月145家房地產(chǎn)行業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，本文所有數(shù)據(jù)均來源于wind資訊.

由于異常波動(dòng)會(huì)對(duì)實(shí)證結(jié)果造成較大影響，因此為避免異常波動(dòng)的影響，剔除原始樣本中的ST和PT上市公司.再從中隨機(jī)選取出泛?？毓伞⒅泻牍煞?、中洲控股、綠地控股、合肥城建、榮安地產(chǎn)、招商蛇口、沙河股份、萬科A和保利地產(chǎn)10家上市房地產(chǎn)公司2016年第三季度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行研究.

3 實(shí)證分析

3.1 KMO檢驗(yàn)與Bartlett檢驗(yàn)

原始指標(biāo)之間要具有比較強(qiáng)的相關(guān)性，因子分析的結(jié)果才可以準(zhǔn)確有效的反應(yīng)實(shí)際情況.本文采用KMO與Bartlett檢驗(yàn)對(duì)145家上市公司的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，確定數(shù)據(jù)是否適合進(jìn)行因子檢驗(yàn).

根據(jù)spss19.0運(yùn)行結(jié)果顯示，KMO=0.583＞0.5，KMO檢驗(yàn)通過.而Bartlett檢驗(yàn)結(jié)果顯示，數(shù)據(jù)顯著性水平等于0.003，遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于0.05，拒絕原假設(shè)，相關(guān)系數(shù)矩陣并非單位矩陣，原始數(shù)據(jù)之間相關(guān)性強(qiáng)，適合做因子分析.

3.2 因子提取和因子貢獻(xiàn)率表

根據(jù)SPSS19.0軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行公因子提取，得到碎石圖和旋轉(zhuǎn)因子載荷表.由所得圖表可以從六個(gè)因子指標(biāo)中提取兩個(gè)主因子，將負(fù)債結(jié)構(gòu)比率、流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、利息保障倍數(shù)相對(duì)于第一個(gè)主因子載荷數(shù)較大，因此將他們單獨(dú)分為一個(gè)相對(duì)綜合指標(biāo)，將剩余的因子做為另一個(gè)相對(duì)綜合指標(biāo).

由實(shí)證結(jié)果可知，兩個(gè)主成分因子的累計(jì)貢獻(xiàn)率為82.773%，也就是說，這兩個(gè)因子對(duì)方差的解釋程度較大，占了大部分的變異性，其余因子占比相對(duì)比較少，對(duì)于整體的影響并不明顯.因此，這兩個(gè)綜合指標(biāo)很好的擬合了企業(yè)的償債能力.

3.3 因子得分及其綜合得分

設(shè)公共因子F由變量x表示的線性組合模型為：Fi=βi1x1+βi2x2+…+βipxp.該式稱為因子得分函數(shù).運(yùn)行軟件，得到因子得分矩陣，將矩陣中的因子系數(shù)代入模型中，可得到因子因子得分函數(shù)如下：

結(jié)合因子貢獻(xiàn)率，得出因子綜合得分判斷模型：綜合得分=.53933F1+0.2884F2將各因子得分代入，通過EXCEL軟件，得到樣本企業(yè)綜合得分表.

樣本企業(yè)綜合得分表

4 研究結(jié)論

本文使用因子分析法對(duì)145家上市公司的償債能力進(jìn)行分析，并對(duì)選取的公司進(jìn)行了償債能力的對(duì)比和排序.通過實(shí)證分析我們可以看出各個(gè)因子對(duì)房地產(chǎn)償債能力影響的差異，并針對(duì)這些差異，結(jié)合實(shí)際，對(duì)房地產(chǎn)發(fā)展提出如下的建議：

4.1 建立評(píng)價(jià)體系

分析房地產(chǎn)償債能力時(shí)應(yīng)采取動(dòng)態(tài)和靜態(tài)兩種分析方法相結(jié)合的模式.加強(qiáng)負(fù)債資金的動(dòng)態(tài)分析，通過負(fù)債資金的資金流分析，對(duì)負(fù)債資金的形成，使用和償還有整體的控制，更加準(zhǔn)確可靠地反映企業(yè)的償債能力.據(jù)上文實(shí)證內(nèi)容可知，我們可以分短期和長期兩個(gè)大類建立償債能力評(píng)價(jià)指標(biāo).反映短期償債能力的指標(biāo)主要有負(fù)債結(jié)構(gòu)比率、流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、利息保障倍數(shù)等，反映長期償債能力的指標(biāo)主要是資產(chǎn)負(fù)債率、長期債務(wù)與營運(yùn)資金比率等.建立和優(yōu)化償債能力體系，除了可以加強(qiáng)企業(yè)財(cái)務(wù)分析的合理性，同時(shí)也可以增加企業(yè)運(yùn)行效率.

4.2 優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)

根據(jù)杠桿原理，完善企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)可以提高增加資金收益率，也就是說企業(yè)在負(fù)債時(shí)，可以使普通股每股利潤變動(dòng)大于息稅前[4].因此企業(yè)可以提前給予不同資金不同的配比方式，從而合理化資本結(jié)構(gòu)，適應(yīng)企業(yè)的財(cái)務(wù)要求.合理的資本結(jié)構(gòu)一方面不僅能大幅度提升企業(yè)的償債能力，另一方面也可以滿足企業(yè)對(duì)資金的需求，提高了資金的使用效率，使企業(yè)在穩(wěn)健成長的基礎(chǔ)上獲得更多發(fā)展的可能.

4.3 豐富資金來源

由于房地產(chǎn)行業(yè)本身存在的“經(jīng)濟(jì)泡沫”，政府出臺(tái)了一系列不利于行業(yè)資金借貸的政策，收縮了已有的獲得資金的渠道，大大加重了房地產(chǎn)企業(yè)的承債壓力.為了應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)，在激烈競爭中脫穎而出，房地產(chǎn)企業(yè)應(yīng)使籌資方式多元化，拓寬獲得資金的渠道，而不僅僅局限于銀行貸款.房地產(chǎn)企業(yè)可以在考慮合理資本結(jié)構(gòu)的前提下，在二級(jí)市場上采取發(fā)股、發(fā)債等方式進(jìn)行外部融資，來滿足資金的需求，提高承債能力.

4.4 適應(yīng)政策改變

作為國民經(jīng)濟(jì)的增長點(diǎn)，近十年來，房地產(chǎn)業(yè)以一種近乎野蠻的速度的發(fā)展，已經(jīng)引起國家和政府的重視.為解決房地產(chǎn)行業(yè)本身存在的一些潛在風(fēng)險(xiǎn)，政府出臺(tái)了一系列宏觀調(diào)控政策，對(duì)行業(yè)發(fā)展進(jìn)行了一定程度上的干預(yù).面對(duì)當(dāng)前的市場背景，房地產(chǎn)行業(yè)必須以積極的態(tài)度去應(yīng)對(duì)政府的宏觀調(diào)控，樹立能滿足市場需求、順應(yīng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的信心，在這前提下，行業(yè)才能持續(xù)發(fā)展，日益成熟完善.

〔1〕許存興,張芙蓉.基于因子分析法的房地產(chǎn)企業(yè)償債能力分析[J].曲阜師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2014（04）:4-8.

〔2〕覃薇霖.企業(yè)償債能力分析[J].合作經(jīng)濟(jì)與科技,2011（15）: 32-34.

〔3〕余鵬舉,李碧宏,姚世斌.企業(yè)償債能力綜合分析與評(píng)價(jià)方法探討[J].經(jīng)營管理,2007（12）:63-65.

〔4〕仝自強(qiáng).整合多成本動(dòng)因的財(cái)務(wù)杠桿模型[D].山西大學(xué), 2012.

F224

A

1673-260X（2017）07-0120-02

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