楊亞萍

摘 要：近年來(lái)，房地產(chǎn)市場(chǎng)過(guò)熱導(dǎo)致的房?jī)r(jià)快速增長(zhǎng)以及市場(chǎng)供給不平衡，使得房產(chǎn)從一個(gè)生活必需品變?yōu)樯莩奁罚o我國(guó)經(jīng)濟(jì)建設(shè)帶來(lái)了一定的影響。因此，選取有代表性的33家房地產(chǎn)上市公司十一年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)作為觀測(cè)對(duì)象，運(yùn)用SPSS中的因子分析法對(duì)房地產(chǎn)上市公司的盈利能力進(jìn)行綜合性評(píng)價(jià)。

關(guān)鍵詞：房地產(chǎn)；盈利能力；因子分析

中圖分類號(hào)：F293.3 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673-291X（2017）25-0066-04

一、研究設(shè)計(jì)

1.樣本數(shù)據(jù)來(lái)源。本文主要研究的是房地產(chǎn)調(diào)控政策對(duì)房地產(chǎn)上市公司盈利能力的影響，需要2005—2015年共十一年的該行業(yè)上市公司的年度10項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)分別是營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率、銷售毛利率、銷售凈利率、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率、資本保值增值率、凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)收益率、每股收益、每股凈資產(chǎn)、每股現(xiàn)金流量。

2.樣本數(shù)據(jù)選取。根據(jù)2013年4月最新的中國(guó)證券監(jiān)督管理委員會(huì)對(duì)上市公司行業(yè)分類的劃分，房地產(chǎn)業(yè)代碼為K，行業(yè)大類代碼為70，該大類里包括在上海證券交易所以及深圳證券交易所上市的公司一共有139家。為了真實(shí)地反映房產(chǎn)調(diào)控政策與房地產(chǎn)上市公司盈利能力的相關(guān)性，同時(shí)考慮到數(shù)據(jù)分析的完整性與連續(xù)性，保證實(shí)證研究結(jié)果的準(zhǔn)確性和客觀性，故依以下標(biāo)準(zhǔn)對(duì)房地產(chǎn)上市公司的進(jìn)行篩選。

（1）由于ST股上市公司的某些財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)沒(méi)有意義，對(duì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果有較大影響，所以樣本選取時(shí)剔除了ST股，此類公司有3家。（2）本文研究的是房產(chǎn)調(diào)控政策對(duì)房地產(chǎn)上市公司的盈利能力的影響，故選取的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)從2005年開(kāi)始，因此這136家非ST公司中要選取2004年12月31日前上市并至目前未退市的公司，這樣保證了數(shù)據(jù)的相對(duì)完整性。（3）為了使研究結(jié)果具有全國(guó)地區(qū)代表性，故只選取全國(guó)性地產(chǎn)公司。（4）為了使研究結(jié)果具有可信度，在選取樣本時(shí)將資產(chǎn)負(fù)債率大于100%的公司以及房產(chǎn)經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)占總業(yè)務(wù)30%以下的公司剔除在外。（5）由于股票市場(chǎng)存在A股公司和B、H股公司，而這兩類股票在編制財(cái)務(wù)報(bào)表時(shí)遵循不同的會(huì)計(jì)準(zhǔn)則（A股公司遵循中國(guó)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則；B、H股公司遵循國(guó)際會(huì)計(jì)準(zhǔn)則），因此沒(méi)有可比性，所以在選取樣本時(shí)也排除了僅上市B、H股的公司，只取A股上市公司。

到此，選取的房地產(chǎn)上市公司的樣本共33個(gè)。其中，19家在上海交易所上市，14家在深圳交易所上市。

3.樣本所選取的指標(biāo)。每個(gè)樣本選取10個(gè)指標(biāo)值，即營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率、銷售毛利率、銷售凈利率、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率、資本保值增值率、凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)收益率、每股收益、每股凈資產(chǎn)、每股現(xiàn)金流量。其中，資本保值增值率、總資產(chǎn)收益率兩個(gè)指標(biāo)是通過(guò)其他相關(guān)數(shù)據(jù)計(jì)算得來(lái)，其余8個(gè)數(shù)據(jù)均是原始數(shù)據(jù)未經(jīng)改動(dòng)。

4.研究方法。由于所研究的問(wèn)題是要找出綜合的指標(biāo)，為此，我們選用因子分析法為本文的研究方法。因子分析法是一種針對(duì)多變量的多元統(tǒng)計(jì)方法，從所要研究的所有變量?jī)?nèi)部的依賴關(guān)系出發(fā)，剔除重疊信息，將原有的變量歸結(jié)為幾個(gè)相互之間相關(guān)性小，但內(nèi)部相關(guān)性高的變量，再用這些變量來(lái)解決所要研究的問(wèn)題。

5.數(shù)據(jù)處理工具。SPSS（Statistical Package for the Social Sciences 的縮寫）提供了從簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)描述到復(fù)雜的多因素統(tǒng)計(jì)分析方法，比如數(shù)據(jù)的探索性分析、統(tǒng)計(jì)描述、列聯(lián)表分析、二維相關(guān)、秩相關(guān)、偏相關(guān)、方差分析、非參數(shù)檢驗(yàn)、多元回歸、生存分析、協(xié)方差分析、判別分析、因子分析、聚類分析、非線性回歸、Logistic回歸等。能夠讀取及輸出多種格式的文件，比如由DBASE、FoxBASE、FOXPRO產(chǎn)生的dbf文件，文本編輯器軟件生成的ASCII數(shù)據(jù)文件，Excel的*.xls文件等均可轉(zhuǎn)換成可供分析的SPSS數(shù)據(jù)文件，能夠把SPSS的圖形轉(zhuǎn)換為7種圖形文件，結(jié)果可保存為txt、word、PPT及html格式的文件。正因?yàn)槠鋸?qiáng)大的功能，已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于醫(yī)學(xué)、心理學(xué)、工業(yè)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、生物學(xué)、教育學(xué)，以及體育、農(nóng)業(yè)、林業(yè)和金融等各個(gè)領(lǐng)域。

二、數(shù)據(jù)分析過(guò)程及解析

1.對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性分析。由于原始指標(biāo)的量綱或經(jīng)濟(jì)意義不同，有時(shí)若將原始指標(biāo)直接求綜合得分，其結(jié)果在經(jīng)濟(jì)意義上無(wú)法解釋。此時(shí)，需要將原始數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)某種方法后，使其具有經(jīng)濟(jì)意義。對(duì)原始數(shù)據(jù)的處理有很多方法，比如均值化、標(biāo)準(zhǔn)化、級(jí)差正規(guī)化。在SPSS 中運(yùn)用因子分析法時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)將數(shù)據(jù)處理，而得出的結(jié)果中不會(huì)顯示其處理過(guò)程。但是，可以手動(dòng)單獨(dú)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，在SPSS19.0中點(diǎn)擊“分析”中的“描述統(tǒng)計(jì)”下的“描述”即可生成標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)（如下表所示）。經(jīng)過(guò)描述性統(tǒng)計(jì)以后，我們得到了樣本的極大值、極小值、均值、標(biāo)準(zhǔn)差以及方差。

2.原始數(shù)據(jù)相關(guān)矩陣分析。通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)的同向化后發(fā)現(xiàn)，所選取的指標(biāo)中屬于同一性質(zhì)的相關(guān)度都比較高，例如，凈資產(chǎn)收益率與凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率相關(guān)度為0.89，每股凈資產(chǎn)與每股收益相關(guān)度為0.764。但有些指標(biāo)不屬于同一屬性其相關(guān)度也達(dá)到一半左右，這說(shuō)明我們的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中還是存在一些信息重疊的問(wèn)題，比如資產(chǎn)報(bào)酬率和營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率的相關(guān)度為0.487，凈資產(chǎn)收益率與凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率之間的相關(guān)度為0.49，資本保值增值率與凈資產(chǎn)收益率的相關(guān)度為0.43，資本保值增值率與每股收益的相關(guān)度為0.49，資產(chǎn)報(bào)酬率與總資產(chǎn)收益率之間的相關(guān)度為0.486。存在重疊信息既需要進(jìn)行降低維度的處理，即減少指標(biāo)，選取重要的指標(biāo)，只有這樣才能更好地反映上市公司的盈利能力，而因子分析法正是解決這種問(wèn)題的辦法。

3.KMO測(cè)度和巴特里特球體檢驗(yàn)。由于人為原因，所選取的指標(biāo)可能存在重合或是相關(guān)性不高，正如上邊分析道德。為此，我們利用SPSS中的主成分分析法進(jìn)行指標(biāo)分析，用以剔除重疊信息，綜合評(píng)價(jià)房地產(chǎn)上市公司的盈利能力，從而找出主要指標(biāo)。將原始數(shù)據(jù)帶入SPSSl9.0做檢驗(yàn)，KMO值為0.705，說(shuō)明對(duì)該樣本可以使用因子分析。巴特利特球體檢驗(yàn)的結(jié)果為931.948，自由度為55，顯著性水平為0.000<0.05，拒絕0假設(shè)，可以進(jìn)行因子分析。通過(guò)以上檢驗(yàn)可以說(shuō)明，用因子分析來(lái)進(jìn)行盈利能力的統(tǒng)計(jì)分析可以取得良好的效果。

4.計(jì)算公共因子的共性方差hi2。本文選取10個(gè)指標(biāo)，用因子分析法提取公共因子，從中可以看出各變量的共同度都比較大，其中共同度過(guò)最高的前3個(gè)是每股收益0.918，營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率0.873，銷售凈利潤(rùn)0.85，即抽取的公共因子對(duì)這3個(gè)變量的方差做出的貢獻(xiàn)最大。共同度是抽出的公共因子對(duì)變量方差的估計(jì)，若其取值比較大，則表示抽取的主成分能夠很好地代表原變量；反之，表示共同度取值較小，需要重新抽取，從表中看都在70%以上。所以，本文采用因子分析法效果是顯著的。

5.根據(jù)解釋的總方差確定主因子個(gè)數(shù)。從因子解釋的總方差情況可以看到，旋轉(zhuǎn)后特征值大于1的因子有4個(gè)，第一個(gè)因子的特征根為3.76，解釋了原有10個(gè)變量總方差的37.611%，累積方差貢獻(xiàn)率為37.611%；第二個(gè)因子的特征根為2.357，解釋了原有10個(gè)變量總方差的23.568%，累積方差貢獻(xiàn)率為61.179%；第三個(gè)因子的特征值為1.177，解釋了原有10個(gè)變量總方差的11.771%，累積方差貢獻(xiàn)率為72.95%；第4個(gè)因子的特征值為1.084，解釋了原有10個(gè)變量總方差的10.844%，累積方差貢獻(xiàn)率為83.794%。即這4個(gè)因子的累積方差貢獻(xiàn)率已經(jīng)大于80%，可以代表原有的10個(gè)變量，做主因子進(jìn)行盈利能力分析。

6.因子荷載矩陣。成分矩陣又叫因子荷載矩陣，主因子1上的荷載有些過(guò)重，如營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率0.747，銷售毛利率0.626，銷售凈利率0.714，凈資產(chǎn)收益率0.597，每股收益0.611，它們?cè)谝蜃?上的負(fù)載都超過(guò)了50%，并且，每一個(gè)指標(biāo)在每一個(gè)因子上的負(fù)重都比較均勻，這就很難界定各因子的解釋。因此，我們需要采用另一種方法對(duì)主因子進(jìn)行界定，這里采用正交旋轉(zhuǎn)方法。

7.根據(jù)旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣計(jì)算主成份值。為了使主因子能夠有更明確的含義，從而得到一個(gè)更易于解釋、更簡(jiǎn)單的結(jié)構(gòu)，對(duì)原樣本能清楚地觀察，在此需要對(duì)原因子載荷矩陣進(jìn)行調(diào)整，這里我們用最正交旋轉(zhuǎn)法。旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣可以看出，第一主因子主要由營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率、銷售凈利潤(rùn)、銷售毛利率決定，它們?cè)谥饕蜃?上的荷載分別為0.740、0.790、0.829；第二主因子主要由每股收益、每股凈資產(chǎn)決定，它們?cè)谥饕蜃?上的荷載分別為0.835、0.836；第三主因子主要由凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率、凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)收益率決定，它們?cè)谥饕蜃?上的荷載分別為0.773、0.615、0.483；第四主因子主要由資本保值增值率、每股現(xiàn)金流量決定，它們?cè)谥饕蜃?上的荷載分別為0.564、0.829。由以上結(jié)果可以確定，第一個(gè)因子主要反映上市公司的經(jīng)營(yíng)盈利能力fac1，第二個(gè)因子主要反映市場(chǎng)價(jià)值盈利能力fac2，第三個(gè)因子主要表示上市公司的資產(chǎn)運(yùn)用能力fac3，第四個(gè)因子主要表示上市公司的發(fā)展能力fac4 。

8.因子成分轉(zhuǎn)換矩陣。對(duì)以上分析所得的4個(gè)主因子進(jìn)行成分轉(zhuǎn)換，它表示主因子在旋轉(zhuǎn)前后的關(guān)系，即旋轉(zhuǎn)之前的因子荷載矩陣與該矩陣相乘等于旋轉(zhuǎn)后的因子荷載矩陣。

9.計(jì)算因子得分。為各因子給出評(píng)分，根據(jù)因子得分系數(shù)和原始變量的值可以計(jì)算每個(gè)觀測(cè)量的各因子的分?jǐn)?shù)，并可以據(jù)此對(duì)觀測(cè)量做進(jìn)一步分析。旋轉(zhuǎn)后每個(gè)因子在原始變量上的比重，可以得出各因子的分?jǐn)?shù)如下：

Fac1=0.341營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率+0.414銷售毛利率+0.413銷售凈利率-0.1凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率-0.189資本保值增值率-0.01凈資產(chǎn)收益率+0.149總資產(chǎn)收益率-0.043每股收益-0.04每股凈資產(chǎn)-0.076每股現(xiàn)金流量

Fac2=0.05營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率-0.022銷售毛利率-0.097銷售凈利率-0.095凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率+0.113資本保值增值率+0.084凈資產(chǎn)收益率-0.206總資產(chǎn)收益率+0.522每股收益+0.561每股凈資產(chǎn)+0.088每股現(xiàn)金流量

Fac3=-0.008營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率-0.149銷售毛利率-0.005銷售凈利率+0.572凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率+0.297資本保值增值率+

0.383凈資產(chǎn)收益率+0.322總資產(chǎn)收益率-0.008每股收益-0.162每股凈資產(chǎn)+0.159每股現(xiàn)金流量

Fac4=0.052營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率+0.035銷售毛利率-0.023銷售凈利率+0.21凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率-0.516資本保值增值率-0.147凈資產(chǎn)收益率-0.022總資產(chǎn)收益率-0.022每股收益+0.066每股凈資產(chǎn)+0.76每股現(xiàn)金流量

10.因子得分協(xié)方差矩陣。最后，取得4個(gè)主因子的得分協(xié)方差矩陣，這是一個(gè)單位矩陣。之前我們介紹過(guò)，如果假設(shè)值為0，說(shuō)明是單位矩陣，即所選取的主因子之間沒(méi)有相關(guān)性。所以，此處4個(gè)主因子之間沒(méi)有相關(guān)性，這樣我們就可以認(rèn)為，通過(guò)此方法得到的這4個(gè)主因子所包含的信息是不重復(fù)的，也就實(shí)現(xiàn)了因子分析的設(shè)計(jì)目標(biāo)。

三、實(shí)證結(jié)果分析

根據(jù)以上主成分計(jì)算值，以及解釋的總方差表中旋轉(zhuǎn)后各因子的方差貢獻(xiàn)率大小，我們計(jì)算出房地產(chǎn)上市公司的綜合盈利能力，其計(jì)算公式如下：

綜合盈利能力=31.245%fac1+26.428%fac2+15.181%fac3+

10.940%fac4

筆者根據(jù)以上分析所得的上市公司綜合盈利能力公式，計(jì)算得出33家上市公司十一年的綜合盈利能力。

根據(jù)其平均得分可以看出，基于因子分析方法獲得的房地產(chǎn)上市公司在十一年的綜合盈利能力的平均值。計(jì)算結(jié)果如下：2005年33家房地產(chǎn)上市公司的綜合盈利能力平均得分為-0.1715分；2006年的綜合盈利能力平均得分為-0.1219分；2007年的綜合盈利能力平均得分為0.026分，2008年的綜合盈利能力平均得分為0.12716分，2009年的綜合盈利能力平均得分為0.0667分，2010年的綜合盈利能力平均得分為0.0969分，2011年的綜合盈利能力平均得分為0.0760分，2012年的綜合盈利能力平均得分為0.0445分，2013年的綜合盈利能力平均得分為-0.1166分，2014年的綜合和盈利能力平均得分為-0.0335分，2014年的綜合和盈利能力平均得分為0.0126分。

從平均得分看，綜合盈利能力在2005—2008年之間持上漲趨勢(shì)，但隨后2009年又出現(xiàn)下跌情況，之后2010年小幅上升以后至2013年末，又持續(xù)下滑。但相較于2005年而言，2014年盈利能力小幅上升。

四、結(jié)論

對(duì)比2005年與2015年各因子的變化情況發(fā)現(xiàn)，資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)能力因子下降最快，發(fā)展能力因子基本持平，生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)能力因子有小幅上升，投資者獲利能力因子受影響最小，總體呈上升態(tài)勢(shì)。

影響經(jīng)營(yíng)能力因子得分的財(cái)務(wù)指標(biāo)主要受到銷售收入、凈資產(chǎn)總額和總資產(chǎn)總額的影響。而凈資產(chǎn)總額和總資產(chǎn)總額在短期內(nèi)難以通過(guò)財(cái)務(wù)手段調(diào)整，一旦銷售收入上升幅度小于資產(chǎn)上升幅度，必然會(huì)導(dǎo)致經(jīng)營(yíng)能力水平的快速下降。

參考文獻(xiàn)：

[1] 張曉陽(yáng).我國(guó)房地產(chǎn)上市公司盈利能力影響因素實(shí)證研究[D].西安：西安石油大學(xué)，2009.

[2] 李淳.上市房企整體盈利能力在下滑[N].房地產(chǎn)時(shí)報(bào)，2012-08-31.

[3] 屈麗華.房地產(chǎn)上市公司盈利能力實(shí)證研究[D].武漢：武漢科技大學(xué)，2015.

[4] 劉念.創(chuàng)業(yè)板上市公司盈利能力的評(píng)價(jià)研究[D].天津：天津商業(yè)大學(xué)，2011.

[5] 時(shí)立文.SPSSl0.0統(tǒng)計(jì)分析軟件[M].北京：清華大學(xué)出版社，2012：342-349.

[責(zé)任編輯 陳麗敏]