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        基于杠桿理論的房地產(chǎn)上市公司財務(wù)風(fēng)險研究

        2019-06-24 15:25:19張潔麗上官萌
        商業(yè)會計 2019年10期
        關(guān)鍵詞:房地產(chǎn)財務(wù)風(fēng)險

        張潔麗 上官萌

        【摘要】? 房地產(chǎn)行業(yè)在我國國民經(jīng)濟(jì)中所占的比重越來越大,加強(qiáng)對房地產(chǎn)上市公司財務(wù)風(fēng)險的研究尤為重要。現(xiàn)有學(xué)者大多用Z值模型來度量房地產(chǎn)行業(yè)上市公司的財務(wù)風(fēng)險,忽略了對財務(wù)杠桿的應(yīng)用。因此,文章基于杠桿理論,對房地產(chǎn)上市公司的財務(wù)風(fēng)險進(jìn)行了測評。

        【關(guān)鍵詞】? ?房地產(chǎn);財務(wù)風(fēng)險;杠桿理論

        【中圖分類號】? F275? 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】? A? 【文章編號】? 1002-5812(2019)10-0046-04

        一、引言

        自1998年以來,房地產(chǎn)行業(yè)在我國國民經(jīng)濟(jì)中所占的比重穩(wěn)步提升。房地產(chǎn)行業(yè)規(guī)模大、增速快,且其會拉動其他行業(yè)的增長,如建筑業(yè)、住宿餐飲業(yè)、金融業(yè)、批發(fā)與零售業(yè)、交通運(yùn)輸及倉儲業(yè)等,房地產(chǎn)行業(yè)的重要性日益突出。但房地產(chǎn)行業(yè)的投資規(guī)模大,經(jīng)營過程中的不確定性強(qiáng),導(dǎo)致其財務(wù)風(fēng)險較大。

        現(xiàn)有關(guān)于房地產(chǎn)財務(wù)風(fēng)險的研究采用了多種工具,例如Altman的Z值模型、Logistic模型、功效系數(shù)法,對房地產(chǎn)行業(yè)財務(wù)風(fēng)險的預(yù)警系統(tǒng)進(jìn)行了構(gòu)建。杠桿理論也是研究財務(wù)風(fēng)險的一個重要工具,且其相對于其他工具而言,計算方法較為簡單,結(jié)果更為直觀,公司的各項(xiàng)財務(wù)指標(biāo)的變化能夠被財務(wù)杠桿靈敏地反映(張養(yǎng)維,2009)。但是采用杠桿理論對房地產(chǎn)行業(yè)財務(wù)風(fēng)險進(jìn)行研究的學(xué)者不多,且大多集中于財務(wù)風(fēng)險影響因素的研究,缺乏對財務(wù)杠桿合理值域的確定?;诖耍疚倪\(yùn)用杠桿理論,對房地產(chǎn)行業(yè)上市公司杠桿的合理值域進(jìn)行確定,用此結(jié)果分析現(xiàn)有企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險狀況,并提出相應(yīng)的對策建議。

        二、文獻(xiàn)簡述

        對于房地產(chǎn)行業(yè)財務(wù)風(fēng)險的研究,大多集中于財務(wù)風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)的構(gòu)建,但對房地產(chǎn)行業(yè)財務(wù)風(fēng)險的分析及應(yīng)用研究較少,且大多集中于林業(yè)和制造業(yè)。王雨涵和王蘭會(2014)用杠桿理論分析了林業(yè)上市公司中木業(yè)家具行業(yè)和造紙行業(yè)的財務(wù)風(fēng)險,得出兩個行業(yè)的均值、最大值、最小值等,并對其進(jìn)行比較,進(jìn)而提出相應(yīng)的對策建議。郝慧?。?018)研究了制造業(yè)類上市公司財務(wù)杠桿對財務(wù)風(fēng)險的影響,通過回歸分析法分析了財務(wù)風(fēng)險和各個指標(biāo)之間的關(guān)系,研究發(fā)現(xiàn)部分企業(yè)可能由于財務(wù)杠桿使用不恰當(dāng)或負(fù)債比例過高而存在潛在的財務(wù)風(fēng)險。而杠桿理論在房地產(chǎn)行業(yè)財務(wù)風(fēng)險研究中的應(yīng)用,主要集中于對其影響因素的探討。彭瑞宣(2018)采用文獻(xiàn)研究與實(shí)證分析相結(jié)合的方法,基于大樣本數(shù)據(jù),提取了我國房地產(chǎn)上市公司財務(wù)杠桿的影響因素,結(jié)果顯示:財務(wù)杠桿同公司規(guī)模和盈利能力以及物價水平、公司成長性等正相關(guān),而城市化水平、非債務(wù)稅盾與財務(wù)杠桿負(fù)相關(guān)。

        三、研究設(shè)計

        (一)研究思路

        本文首先采用因子分析法對房地產(chǎn)行業(yè)上市公司的經(jīng)營業(yè)績進(jìn)行評價,選取評價結(jié)果為正值的企業(yè)作為確定杠桿合理值域的樣本。之所以選取評價結(jié)果為正值的企業(yè)作為確定杠桿合理值域的樣本,一方面是因?yàn)榉康禺a(chǎn)行業(yè)上市公司數(shù)量較多,僅選取幾家領(lǐng)軍企業(yè)并不能很好地反映房地產(chǎn)行業(yè)的整體狀況;另一方面的原因是評價結(jié)果為正值的企業(yè)綜合績效較好,風(fēng)險水平適中。以此方法確定杠桿合理值域的樣本后,計算樣本企業(yè)的總杠桿、財務(wù)杠桿及經(jīng)營杠桿,并對杠桿結(jié)果進(jìn)行描述性統(tǒng)計和探索性統(tǒng)計的分析,以95%的置信區(qū)間計算樣本的合理值域,并用合理值域計算結(jié)果對現(xiàn)有房地產(chǎn)行業(yè)上市公司的財務(wù)風(fēng)險進(jìn)行分析。

        (二)研究假設(shè)

        本文所有的研究基于以下5個假設(shè),一是有效市場假說,即認(rèn)為公司所處市場是有效的,資源是稀缺的,由此企業(yè)的限期經(jīng)營目標(biāo)是追求利潤最大化、股東財富最大化或每股收益最大化,并認(rèn)為三者一致。二是資源結(jié)構(gòu)穩(wěn)定,可量化表,即認(rèn)為公司在一定時期內(nèi)或現(xiàn)有產(chǎn)能下,資源結(jié)構(gòu)保持相對穩(wěn)定,并且可以量化。三是資本結(jié)構(gòu)決定功能,即認(rèn)為公司資本結(jié)構(gòu)決定功能,功能有效發(fā)揮取決于資本結(jié)構(gòu)優(yōu)化。四是有限理性,即認(rèn)為公司的經(jīng)營決策者是有限理性的。五是財務(wù)報告真實(shí)可靠,即認(rèn)為上市公司編制的財務(wù)報告已經(jīng)注冊會計師審計,并能真實(shí)有效地反映上市公司的財務(wù)狀況和經(jīng)營成果。

        (三)變量定義

        本文共選取了13個財務(wù)指標(biāo),來反映房地產(chǎn)行業(yè)上市公司的財務(wù)風(fēng)險,如表1所示。

        在所選取的13個指標(biāo)中,用倒數(shù)法對資產(chǎn)負(fù)債率與權(quán)益乘數(shù)進(jìn)行正向化處理,分別命名為資產(chǎn)負(fù)債率倒數(shù)及股東權(quán)益比率。

        (四)樣本選擇

        本文以2017年為研究年度,選取211家房地產(chǎn)行業(yè)上市公司作為數(shù)據(jù)來源,最后篩選出105家公司作為因子分析的樣本,篩選時的具體標(biāo)準(zhǔn)如下:本文剔除了ST上市公司,選取的公司均為非ST上市公司;剔除了2015—2017年財務(wù)指標(biāo)不完整的公司;剔除了主業(yè)非房地產(chǎn)的公司,主業(yè)為房地產(chǎn)的企業(yè)包括房地產(chǎn)開發(fā)經(jīng)營、物業(yè)管理、房地產(chǎn)中介服務(wù)、其他房地產(chǎn)活動。

        四、實(shí)證研究

        (一)因子分析

        運(yùn)用SPSS 25.0軟件將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析,首先通過KMO和巴特利特球形檢驗(yàn)驗(yàn)證其是否能夠進(jìn)行因子分析,檢驗(yàn)結(jié)果得出:KMO值為0.665,說明各變量之間的信息的重疊度可能不是特別高,但巴特利特球形度檢驗(yàn)的顯著性接近于0,小于0.05,應(yīng)拒絕各變量獨(dú)立的假設(shè),即變量間具有較強(qiáng)的相關(guān)性,表明可以對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析。

        采取主成分分析的方法進(jìn)行因子提取,同時對因子載荷矩陣實(shí)行方差最大化正交旋轉(zhuǎn),選取特征值大于1的因子作為主成分因子,最后選取出5個主成分因子,累計方差貢獻(xiàn)率達(dá)到80.327%,表明這5個主成分因子可以解釋原有變量所包含的大部分信息,結(jié)果見表2。

        表3反映了各主成分所包含的經(jīng)濟(jì)意義,將每一個主成分分別命名為F1、F2、F3、F4、F5。在F1的載荷量中,X4(營業(yè)凈利率)的系數(shù)為0.899,X3(營業(yè)利潤率)的系數(shù)為0.898,X2(凈資產(chǎn)收益率)的系數(shù)為0.895,因此F1可以用來反映盈利能力,稱為盈利因子。

        在F2的載荷量中,X9(股東權(quán)益比率)的系數(shù)為0.888,X8(資產(chǎn)負(fù)債率倒數(shù))的系數(shù)為0.866,X7(速動比率)的系數(shù)為0.743,因此F2可以用來反映償債能力,稱為償債因子。在F3的載荷量中,X12(總資產(chǎn)增長率)的系數(shù)為0.840,因此F3可以用來反映發(fā)展能力,稱為發(fā)展因子。在F4的載荷量中,X11(總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率)的系數(shù)為0.909,在F5的載荷量中,X10(存貨周轉(zhuǎn)率)的系數(shù)為0.905,因此F4和F5可以共同反映營運(yùn)能力,稱為營運(yùn)因子,見表4。

        根據(jù)得分系數(shù)矩陣,可以寫出各因子的表達(dá)式。以Wij(i=1,2,3,4,5,j=1,2,3,…,13)表示成分得分系數(shù)矩陣中的各系數(shù),Xuv (u=1,2,3,…,13,v=1,2,3,…105)表示原始數(shù)據(jù)中各公司的各指標(biāo)變量,則第v個公司第i個因子的得分函數(shù)為Fiv=∑WijXuv,例如第二家公司的各因子得分為:

        計算出各公司的各得分因子后,利用各個因子的方差貢獻(xiàn)率可求出各經(jīng)營業(yè)績的最終得分Fv(v=1,2,3…105),計算公式為:Fv=0.31606F1v+0.20225F2v+0.09650F3v+0.09639F4v+0.09207F5v。

        根據(jù)得分結(jié)果,篩選出103家經(jīng)營業(yè)績?yōu)檎档钠髽I(yè)作為確定杠桿合理值域的初步樣本。

        (二)杠桿分析

        1.杠桿計算。財務(wù)中的杠桿包括總杠桿、財務(wù)杠桿、經(jīng)營杠桿。其中,總杠桿指由于固定費(fèi)用(經(jīng)營方面的固定費(fèi)用和財務(wù)方面的固定費(fèi)用)的存在,使得業(yè)務(wù)量發(fā)生較小變化時,利潤會產(chǎn)生較大的變化;財務(wù)杠桿是指因固定財務(wù)費(fèi)用的存在,公司經(jīng)營利潤(息稅前利潤)的較小變化,會帶來投資者收益(凈資產(chǎn)收益率或每股收益EPS)較大幅度的變化;經(jīng)營杠桿是指因固定經(jīng)營費(fèi)用的存在,業(yè)務(wù)量的較小變化,會引起息稅前利潤大幅度變化。財務(wù)杠桿的作用會放大企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險,一般認(rèn)為,杠桿系數(shù)越大,杠桿對風(fēng)險的放大作用越強(qiáng)。各杠桿的計算公式如下:

        其中,F(xiàn)為固定成本,由于上市公司內(nèi)部數(shù)據(jù)獲取不易,本文采用銷售費(fèi)用、管理費(fèi)用以及當(dāng)期累計折舊和攤銷來代替固定成本;I表示利息費(fèi)用,同樣,采用財務(wù)費(fèi)用來代替利息費(fèi)用;EBIT 表示息稅前利潤,由于現(xiàn)有報表無法直接獲取息稅前利潤,因此本文采用利潤總額與財務(wù)費(fèi)用之和來代替息稅前利潤;PD為優(yōu)先股股利,T為2017年企業(yè)所得稅稅率25%。

        根據(jù)以上公式,運(yùn)用Excel求得各公司的總杠桿、財務(wù)杠桿、經(jīng)營杠桿的值。根據(jù)其計算原理可得,總杠桿、財務(wù)杠桿均應(yīng)大于0,經(jīng)營杠桿應(yīng)大于1。

        2.描述性統(tǒng)計。對103家企業(yè)進(jìn)行進(jìn)一步篩選,剔除總杠桿、財務(wù)杠桿為負(fù),經(jīng)營杠桿小于1的企業(yè)共1家,最終篩選出102家公司作為確定合理值域的最終樣本。運(yùn)用SPSS 25.0軟件,對102家房地產(chǎn)上市公司的杠桿進(jìn)行描述性統(tǒng)計,統(tǒng)計結(jié)果見表5。房地產(chǎn)行業(yè)2017年上市公司的總杠桿均值為2.4063,財務(wù)杠桿的均值為1.3318,經(jīng)營杠桿的均值為1.7333,樣本中財務(wù)杠桿的標(biāo)準(zhǔn)誤差為0.0512,相比于總杠桿和經(jīng)營杠桿而言,其標(biāo)準(zhǔn)誤差最小,測量結(jié)果更具可靠性。結(jié)果顯示總杠桿具有較大的方差和標(biāo)準(zhǔn)差,說明該行業(yè)中各公司的總杠桿比較分散,而財務(wù)杠桿的標(biāo)準(zhǔn)差和方差都比較小,說明該行業(yè)中各個公司的財務(wù)杠桿系數(shù)都比較集中,經(jīng)營杠桿系數(shù)則居于兩者之間??偢軛U的全距為15.2582,財務(wù)杠桿的全距為3.4044,經(jīng)營杠桿的全距為4.5937,可以看出房地產(chǎn)行業(yè)內(nèi)部總杠桿系數(shù)差異較大,經(jīng)營杠桿次之,所面臨的總體風(fēng)險狀況有著明顯的差別。房地產(chǎn)行業(yè)競爭者的數(shù)量較大,但有較大實(shí)力的公司數(shù)量則較少,市場競爭激烈,公司經(jīng)營過程中面臨的不確定性較強(qiáng),此外,房地產(chǎn)行業(yè)土地成本、前期建安工程費(fèi)、基礎(chǔ)設(shè)施配套工程費(fèi)、公共設(shè)施配套費(fèi)及部分營銷費(fèi)用等固定成本較高,導(dǎo)致其經(jīng)營杠桿數(shù)值較大。另外,由于房地產(chǎn)行業(yè)的公司規(guī)模和地方政策的差距較大,導(dǎo)致該行業(yè)的經(jīng)營杠桿全距較大。但正是由于這些經(jīng)營過程中不確定因素的存在,上市公司一般都采用比較穩(wěn)健的財務(wù)政策,導(dǎo)致財務(wù)杠桿系數(shù)間的差距較小。

        3.探索性分析。下頁表6是103個有效樣本在95%置信區(qū)間下,利用SPSS 25.0軟件進(jìn)行探索分析得出的微觀經(jīng)濟(jì)杠桿的合理值域。2017年度房地產(chǎn)行業(yè)上市公司總杠桿的合理值域?yàn)閇2.052625116,2.803289737],財務(wù)杠桿的合理值域?yàn)閇1.2108207,1.421443911],經(jīng)營杠桿的合理值域?yàn)閇1.170894316,1.940776927]。

        其中,總杠桿、財務(wù)杠桿、經(jīng)營杠桿都合理的公司有4家,見表7,這4家公司總杠桿、財務(wù)杠桿、經(jīng)營杠桿均控制得比較好,經(jīng)營業(yè)績比較穩(wěn)定。

        根據(jù)探索性統(tǒng)計結(jié)果分析,有65家公司總杠桿小于下限,其中有51家財務(wù)杠桿小于下限,有11家經(jīng)營杠桿小于下限,且總杠桿小于下限的公司中,F(xiàn)值大多大于0小于1,表明這些企業(yè)雖然風(fēng)險控制得比較小,但其經(jīng)營業(yè)績并不十分出色,其應(yīng)該提高經(jīng)營效率,充分發(fā)揮市場作用。

        總杠桿大于上限的公司有22家,其中財務(wù)杠桿大于上限的有11家,經(jīng)營杠桿大于上限的有17家。其中總杠桿大于上限的公司中F值范圍集中在0.1—0.5之間,表明其風(fēng)險控制能力較弱,經(jīng)營效率也不高。

        總杠桿在合理值域內(nèi)的公司有18家,其中有2家公司F值大于1,表明這兩家公司風(fēng)險控制能力較強(qiáng),且經(jīng)營效率較高;其余16家公司F值均小于1,一定程度上反映了這些公司風(fēng)險控制在較為合理的范圍內(nèi),且經(jīng)營業(yè)績較好。

        五、結(jié)論與建議

        根據(jù)實(shí)證研究的結(jié)果,可以看出房地產(chǎn)行業(yè)上市公司的財務(wù)風(fēng)險整體較小,這可能是因?yàn)殡S著房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展,其投資經(jīng)營規(guī)模越來越大,政府加強(qiáng)對其融資的監(jiān)管;另外,房地產(chǎn)行業(yè)由于融資規(guī)模較大、融資渠道單一,主要從銀行進(jìn)行借款,而銀行也加強(qiáng)了對借款條件的審核力度,因此房地產(chǎn)行業(yè)的財務(wù)杠桿整體偏小。建議上市公司可以適當(dāng)?shù)卦黾痈軛U水平,更多的采取舉債經(jīng)營的策略,增加公司的價值。實(shí)證研究的結(jié)果也表明房地產(chǎn)行業(yè)上市公司的經(jīng)營風(fēng)險大多處于適中的水平,出現(xiàn)這樣的結(jié)果可能是因?yàn)榉康禺a(chǎn)行業(yè)的大多數(shù)公司通過多元化的經(jīng)營戰(zhàn)略分散了經(jīng)營風(fēng)險。

        六、研究不足與展望

        在本文的研究中,只選用了財務(wù)指標(biāo)而未考慮非財務(wù)指標(biāo),毋庸置疑的是,非財務(wù)指標(biāo)也是度量企業(yè)財務(wù)風(fēng)險的重要因素,因此可進(jìn)一步完善分析指標(biāo)體系,提高評價結(jié)果的參考價值。另外本文的研究結(jié)果與大多數(shù)人的認(rèn)知有所偏差,造成這個結(jié)果的可能原因有兩個。第一,在對公司進(jìn)行業(yè)績評價時,變量的選取具有較強(qiáng)的主觀性;第二,因子分析方法本身具有局限性。同時,有學(xué)者指出傳統(tǒng)的杠桿計算出的是名義杠桿,并非企業(yè)的實(shí)際杠桿,而名義杠桿會高估企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險,未來進(jìn)一步的研究可考慮實(shí)際杠桿和名義杠桿之間的差異。Z

        【主要參考文獻(xiàn)】

        [1] 彭瑞宣.中國房地產(chǎn)上市企業(yè)財務(wù)杠桿影響因素的實(shí)證分析[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì),2018,(08).

        [2] 王貞潔,王竹泉.我國上市公司杠桿錯估及其關(guān)聯(lián)效應(yīng)——對“去杠桿”政策的思考[J].經(jīng)濟(jì)管理,2018,40(04).

        [3] 郝慧俊.制造業(yè)類上市公司財務(wù)杠桿對財務(wù)風(fēng)險的影響研究[J].現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)信息,2018,(04).

        [4] 王雨涵,王蘭會.基于杠桿理論的林業(yè)上市公司財務(wù)風(fēng)險研究——以木業(yè)家具行業(yè)和造紙行業(yè)為例[J].綠色財會,2014,(07).

        【作者簡介】

        張潔麗,女,西北大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院研究生;研究方向:財務(wù)管理,商業(yè)模式創(chuàng)新。

        上官萌,女,西北大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院研究生;研究方向:財務(wù)管理,知識管理。

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