陳俊杰，潘傳快

（武漢紡織大學(xué)，武漢 430200）

0 引言

房地產(chǎn)行業(yè)作為影響國計民生的重要支柱性行業(yè)，歷來受到國家政策層面的高度關(guān)注，保障房地產(chǎn)行業(yè)合理平穩(wěn)運(yùn)行，抑制房價過快上漲是政府房地產(chǎn)調(diào)控的主要目標(biāo)。隨著我國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段，房地產(chǎn)行業(yè)要想提質(zhì)增效，除了政策調(diào)控，更重要的是優(yōu)化公司治理。

股權(quán)集中度衡量了公司的股權(quán)分布狀態(tài)，也是衡量公司結(jié)構(gòu)的重要指標(biāo)之一，對企業(yè)績效的影響十分明顯。對相關(guān)理論進(jìn)行總結(jié)后發(fā)現(xiàn)，股權(quán)集中度是一把雙刃劍：股權(quán)集中度較低時容易產(chǎn)生股東集體“搭便車”現(xiàn)象，弱化對管理層的監(jiān)督，使公司經(jīng)營目標(biāo)分散化；股權(quán)集中度較高時，大股東對管理層的制約增強(qiáng)又會抑制管理層的積極性，同時容易導(dǎo)致“壕溝防御效應(yīng)”，危害小股東的利益。針對這一問題，本文借助主成分分析法，對房地產(chǎn)企業(yè)的經(jīng)營績效與股權(quán)集中度進(jìn)行了實證分析。

總結(jié)相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有研究大多從全行業(yè)角度探討股權(quán)結(jié)構(gòu)與企業(yè)經(jīng)營績效的關(guān)系，專門研究房地產(chǎn)企業(yè)的較少。姚德權(quán)和文丹煜（2020）指出，股權(quán)集中現(xiàn)象在房地產(chǎn)企業(yè)較為普遍，并基于股權(quán)集中度的調(diào)節(jié)效應(yīng)分析了管理層權(quán)力對企業(yè)經(jīng)營績效的影響；張力派等（2020）實證分析了房地產(chǎn)企業(yè)股權(quán)集中程度對企業(yè)融資約束的影響，結(jié)果表明提高股權(quán)集中度可以緩解融資約束問題；李榮錦和雷婷婷（2019）基于房地產(chǎn)上市公司數(shù)據(jù)研究了股權(quán)集中度對企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的影響。

1 房地產(chǎn)企業(yè)經(jīng)營績效的評價

由于反映企業(yè)經(jīng)營績效的財務(wù)指標(biāo)眾多，為了進(jìn)行較為全面合理的評價，本文以杜邦分析法為出發(fā)點，選取了反映盈利能力、償債能力和營運(yùn)能力這3 大核心能力的9 個指標(biāo)，其中盈利能力包括資產(chǎn)凈利率（X1）、凈資產(chǎn)收益率（X2）和營業(yè)凈利率（X3），償債能力包括流動比率（X4）、速動比率（X5）和資產(chǎn)負(fù)債率（X6），營運(yùn)能力包括應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率（X7）、存貨周轉(zhuǎn)率（X8）和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（X9）。

1.1 樣本數(shù)據(jù)來源

本文在國泰安數(shù)據(jù)庫中依照證監(jiān)會2012 版行業(yè)分類，選取了2019 年房地產(chǎn)業(yè)的全部142 個股票樣本，剔除ST 股以及相關(guān)數(shù)據(jù)缺失的企業(yè)，最終得到111 個有效樣本的財務(wù)數(shù)據(jù)和股權(quán)集中度數(shù)據(jù)，其中，股權(quán)集中度選取的是前5 位大股東持股比例之和。出于數(shù)據(jù)完整性考慮和內(nèi)部交易抵消等問題，本文選取的財務(wù)數(shù)據(jù)均為合并報表數(shù)據(jù)。

1.2 主成分分析法

本文使用SPSS 統(tǒng)計軟件中因子分析下的主成分分析對上述用于評估經(jīng)營績效的9 個變量指標(biāo)進(jìn)行處理，目的是使用主成分加權(quán)結(jié)果來表示企業(yè)的綜合經(jīng)營績效得分Y。

主成分分析法的核心是降維，即在損失極少信息的前提下將多個變量轉(zhuǎn)化為幾個綜合變量。轉(zhuǎn)化生成的綜合變量被稱為主成分，每一個主成分都是原始變量的線性組合，且各個主成分之間互不相關(guān)，即協(xié)方差為0。通過這一方法可以一定程度上簡化多因素問題的分析過程。

1.2.1 標(biāo)準(zhǔn)化和適用性檢驗

由于原始數(shù)據(jù)中存在不同量綱，處理之前需使用Z－score法對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，再對生成的新變量進(jìn)行適用性檢驗。

本文使用軟件中自帶的KMO 和Bartlett 檢驗程序進(jìn)行適用性檢驗，其中KMO 檢驗度量變量之間的相關(guān)性是否較小，Bartlett 的球形度檢驗可檢驗相關(guān)矩陣是否為恒等矩陣，檢驗結(jié)果如表1 所示。一般而言，KMO 值應(yīng)至少大于0.6，結(jié)果顯示為0.639，同時Bartlett 檢驗的P 值為0，顯著性較高，這些都說明變量數(shù)據(jù)是適用因子分析方法的，分析結(jié)果具有參考價值。

表1 KMO 和Bartlett 檢驗結(jié)果

1.2.2 提取主成分

由標(biāo)準(zhǔn)化變量Zscore（X1）、Zscore（X2）…Zscore（X9）組合而成的主成分，其對總方差的解釋結(jié)果如表2 所示，提取方法為主成分分析法。

表2 總方差解釋結(jié)果

由提取結(jié)果可知，主成分1 的特征值為3.179，方差為35.327%；主成分2 的特征值為2.181，方差為24.235%；主成分3 的特征值為1.431，方差為15.902%，其余主成分特征值均小于1，這3 個主成分累計解釋了總方差的75.465%。因此，將這3 個主成分作為計算得分的綜合變量。

1.2.3 計算綜合經(jīng)營績效得分

根據(jù)因子負(fù)荷矩陣（如表3 所示）和抽取的3 個主成分各自的特征值可以分別計算各成分的因子得分系數(shù)，從而將這3個主成分表示出來，將其命名為F1、F2、F3，則：

表3 因子負(fù)荷矩陣

最后，根據(jù)這3 個主成分方差百分比占總解釋百分比的權(quán)重來計算綜合得分：

Y＝（35.327／75.465）F1＋（24.325／75.465）F2＋（15.902／75.465）F3

2 房地產(chǎn)企業(yè)經(jīng)營績效與股權(quán)集中度的實證分析

2.1 相關(guān)性分析

首先對上文計算得出的綜合績效得分Y 與股權(quán)集中度X進(jìn)行雙變量相關(guān)性分析，分析結(jié)果如表4 所示。

表4 相關(guān)性檢驗結(jié)果

由表4 可知，所選的房地產(chǎn)樣本企業(yè)經(jīng)營績效綜合得分與股權(quán)集中度的相關(guān)系數(shù)為0.237，且通過了1%水平上的顯著性檢驗，表明兩者之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，但相關(guān)性較弱。

2.2 回歸分析

以經(jīng)營績效為因變量，以股權(quán)集中度為自變量，采用最小二乘法對綜合績效得分Y 與股權(quán)集中度X 進(jìn)行線性回歸，設(shè)定回歸模型為：

回歸結(jié)果如表5 所示。

表5 回歸結(jié)果

常數(shù)項為－0.869，自變量系數(shù)為1.536，且都通過了5%水平上的顯著性檢驗。房地產(chǎn)企業(yè)經(jīng)營績效Y 與股權(quán)集中度X的線性回歸方程為：

3 結(jié)論分析

通過對所選取的111 家樣本企業(yè)2019 年的財務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析，可以發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)企業(yè)經(jīng)營績效與股權(quán)集中度之間存在較弱的正相關(guān)關(guān)系，為房地產(chǎn)企業(yè)進(jìn)行股權(quán)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和改善公司治理提供了參考。

理論層面上，股權(quán)集中度的提高有助于緩解“搭便車”問題，更好地克服股東和管理層之間的委托代理問題。同時，股權(quán)集中時大股東自身利益與企業(yè)經(jīng)營目標(biāo)更加一致，從而更加注重企業(yè)未來發(fā)展，將更多精力和資源投入到企業(yè)經(jīng)營決策，有助于企業(yè)價值提升。現(xiàn)實層面上，房地產(chǎn)業(yè)作為高資本投入型行業(yè)，近年來隨著國家調(diào)控政策收緊，企業(yè)獲取銀行信貸資金受阻，融資約束成為行業(yè)普遍面臨的困境，而在股權(quán)集中度高的企業(yè)里，大股東對公司績效的影響更多是正向激勵，而非負(fù)面影響，有較高外部融資需求的公司能爭取良好績效，緩解自身融資約束。

股權(quán)集中度并非越高越好，股權(quán)集中度過高也會導(dǎo)致股東內(nèi)部制衡失效，給大股東提供謀取私人利益的機(jī)會，因此房地產(chǎn)企業(yè)也要完善股權(quán)監(jiān)督和制衡機(jī)制，加強(qiáng)投資者保護(hù)。