基于杠桿理論的房地產(chǎn)上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)研究

張潔麗 上官萌

【摘要】? 房地產(chǎn)行業(yè)在我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)中所占的比重越來(lái)越大，加強(qiáng)對(duì)房地產(chǎn)上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的研究尤為重要。現(xiàn)有學(xué)者大多用Z值模型來(lái)度量房地產(chǎn)行業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，忽略了對(duì)財(cái)務(wù)杠桿的應(yīng)用。因此，文章基于杠桿理論，對(duì)房地產(chǎn)上市公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了測(cè)評(píng)。

【關(guān)鍵詞】? ?房地產(chǎn);財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn);杠桿理論

【中圖分類(lèi)號(hào)】? F275? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】? A? 【文章編號(hào)】? 1002-5812（2019）10-0046-04

一、引言

自1998年以來(lái)，房地產(chǎn)行業(yè)在我國(guó)國(guó)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(huì)拉動(dòng)其他行業(yè)的增長(zhǎng)，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(cāng)儲(chǔ)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(yíng)過(guò)程中的不確定性強(qiáng)，導(dǎo)致其財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較大。

現(xiàn)有關(guān)于房地產(chǎn)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)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(duì)房地產(chǎn)行業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警系統(tǒng)進(jìn)行了構(gòu)建。杠桿理論也是研究財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)重要工具，且其相對(duì)于其他工具而言，計(jì)算方法較為簡(jiǎn)單，結(jié)果更為直觀，公司的各項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)的變化能夠被財(cái)務(wù)杠桿靈敏地反映（張養(yǎng)維，2009）。但是采用杠桿理論對(duì)房地產(chǎn)行業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究的學(xué)者不多，且大多集中于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)影響因素的研究，缺乏對(duì)財(cái)務(wù)杠桿合理值域的確定。基于此，本文運(yùn)用杠桿理論，對(duì)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(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況，并提出相應(yīng)的對(duì)策建議。

二、文獻(xiàn)簡(jiǎn)述

對(duì)于房地產(chǎn)行業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的研究，大多集中于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)的構(gòu)建，但對(duì)房地產(chǎn)行業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)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(huì)（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(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，得出兩個(gè)行業(yè)的均值、最大值、最小值等，并對(duì)其進(jìn)行比較，進(jìn)而提出相應(yīng)的對(duì)策建議。郝慧?。?018）研究了制造業(yè)類(lèi)上市公司財(cái)務(wù)杠桿對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響，通過(guò)回歸分析法分析了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和各個(gè)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(cái)務(wù)杠桿使用不恰當(dāng)或負(fù)債比例過(guò)高而存在潛在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。而杠桿理論在房地產(chǎn)行業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)研究中的應(yīng)用，主要集中于對(duì)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(guó)房地產(chǎn)上市公司財(cái)務(wù)杠桿的影響因素，結(jié)果顯示：財(cái)務(wù)杠桿同公司規(guī)模和盈利能力以及物價(jià)水平、公司成長(zhǎng)性等正相關(guān)，而城市化水平、非債務(wù)稅盾與財(cái)務(wù)杠桿負(fù)相關(guān)。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）研究思路

本文首先采用因子分析法對(duì)房地產(chǎn)行業(yè)上市公司的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)進(jìn)行評(píng)價(jià)，選取評(píng)價(jià)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(píng)價(jià)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(píng)價(jià)結(jié)果為正值的企業(yè)綜合績(jī)效較好，風(fēng)險(xiǎn)水平適中。以此方法確定杠桿合理值域的樣本后，計(jì)算樣本企業(yè)的總杠桿、財(cái)務(wù)杠桿及經(jīng)營(yíng)杠桿，并對(duì)杠桿結(jié)果進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)和探索性統(tǒng)計(jì)的分析，以95%的置信區(qū)間計(jì)算樣本的合理值域，并用合理值域計(jì)算結(jié)果對(duì)現(xiàn)有房地產(chǎn)行業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析。

（二）研究假設(shè)

本文所有的研究基于以下5個(gè)假設(shè)，一是有效市場(chǎng)假說(shuō)，即認(rèn)為公司所處市場(chǎng)是有效的，資源是稀缺的，由此企業(yè)的限期經(jīng)營(yíng)目標(biāo)是追求利潤(rùn)最大化、股東財(cái)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(shí)期內(nèi)或現(xiàn)有產(chǎn)能下，資源結(jié)構(gòu)保持相對(duì)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(yíng)決策者是有限理性的。五是財(cái)務(wù)報(bào)告真實(shí)可靠，即認(rèn)為上市公司編制的財(cái)務(wù)報(bào)告已經(jīng)注冊(cè)會(huì)計(jì)師審計(jì)，并能真實(shí)有效地反映上市公司的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)成果。

（三）變量定義

本文共選取了13個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，來(lái)反映房地產(chǎn)行業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，如表1所示。

在所選取的13個(gè)指標(biāo)中，用倒數(shù)法對(duì)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(lái)源，最后篩選出105家公司作為因子分析的樣本，篩選時(shí)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(cái)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(kāi)發(fā)經(jīng)營(yíng)、物業(yè)管理、房地產(chǎn)中介服務(wù)、其他房地產(chǎn)活動(dòng)。

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(guò)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(shuō)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(duì)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(shí)對(duì)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(gè)主成分因子，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到80.327%，表明這5個(gè)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(jiàn)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(gè)主成分分別命名為F1、F2、F3、F4、F5。在F1的載荷量中，X4（營(yíng)業(yè)凈利率）的系數(shù)為0.899，X3（營(yíng)業(yè)利潤(rùn)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(lái)反映盈利能力，稱(chēng)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(dòng)比率）的系數(shù)為0.743，因此F2可以用來(lái)反映償債能力，稱(chēng)為償債因子。在F3的載荷量中，X12（總資產(chǎn)增長(zhǎng)率）的系數(shù)為0.840，因此F3可以用來(lái)反映發(fā)展能力，稱(chēng)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(yíng)運(yùn)能力，稱(chēng)為營(yíng)運(yùn)因子，見(jiàn)表4。

根據(jù)得分系數(shù)矩陣，可以寫(xiě)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(gè)公司第i個(gè)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(jì)算出各公司的各得分因子后，利用各個(gè)因子的方差貢獻(xiàn)率可求出各經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)的最終得分Fv（v=1，2，3…105），計(jì)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(yíng)業(yè)績(jī)?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(jì)算。財(cái)務(wù)中的杠桿包括總杠桿、財(cái)務(wù)杠桿、經(jīng)營(yíng)杠桿。其中，總杠桿指由于固定費(fèi)用（經(jīng)營(yíng)方面的固定費(fèi)用和財(cái)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(shí)，利潤(rùn)會(huì)產(chǎn)生較大的變化;財(cái)務(wù)杠桿是指因固定財(cái)務(wù)費(fèi)用的存在，公司經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)（息稅前利潤(rùn)）的較小變化，會(huì)帶來(lái)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(yíng)杠桿是指因固定經(jīng)營(yíng)費(fèi)用的存在，業(yè)務(wù)量的較小變化，會(huì)引起息稅前利潤(rùn)大幅度變化。財(cái)務(wù)杠桿的作用會(huì)放大企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，一般認(rèn)為，杠桿系數(shù)越大，杠桿對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的放大作用越強(qiáng)。各杠桿的計(jì)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(xiāo)售費(fèi)用、管理費(fèi)用以及當(dāng)期累計(jì)折舊和攤銷(xiāo)來(lái)代替固定成本;I表示利息費(fèi)用，同樣，采用財(cái)務(wù)費(fèi)用來(lái)代替利息費(fèi)用;EBIT 表示息稅前利潤(rùn)，由于現(xiàn)有報(bào)表無(wú)法直接獲取息稅前利潤(rùn)，因此本文采用利潤(rùn)總額與財(cái)務(wù)費(fèi)用之和來(lái)代替息稅前利潤(rùn);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(cái)務(wù)杠桿、經(jīng)營(yíng)杠桿的值。根據(jù)其計(jì)算原理可得，總杠桿、財(cái)務(wù)杠桿均應(yīng)大于0，經(jīng)營(yíng)杠桿應(yīng)大于1。

2.描述性統(tǒng)計(jì)。對(duì)103家企業(yè)進(jìn)行進(jìn)一步篩選，剔除總杠桿、財(cái)務(wù)杠桿為負(fù)，經(jīng)營(yíng)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(duì)102家房地產(chǎn)上市公司的杠桿進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)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(cái)務(wù)杠桿的均值為1.3318，經(jīng)營(yíng)杠桿的均值為1.7333，樣本中財(cái)務(wù)杠桿的標(biāo)準(zhǔn)誤差為0.0512，相比于總杠桿和經(jīng)營(yíng)杠桿而言，其標(biāo)準(zhǔn)誤差最小，測(cè)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(shuō)明該行業(yè)中各公司的總杠桿比較分散，而財(cái)務(wù)杠桿的標(biāo)準(zhǔn)差和方差都比較小，說(shuō)明該行業(yè)中各個(gè)公司的財(cái)務(wù)杠桿系數(shù)都比較集中，經(jīng)營(yíng)杠桿系數(shù)則居于兩者之間?？偢軛U的全距為15.2582，財(cái)務(wù)杠桿的全距為3.4044，經(jīng)營(yíng)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(yíng)杠桿次之，所面臨的總體風(fēng)險(xiǎn)狀況有著明顯的差別。房地產(chǎn)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)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(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈，公司經(jīng)營(yíng)過(guò)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(yíng)銷(xiāo)費(fèi)用等固定成本較高，導(dǎo)致其經(jīng)營(yíng)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(yíng)杠桿全距較大。但正是由于這些經(jīng)營(yíng)過(guò)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(cái)務(wù)政策，導(dǎo)致財(cái)務(wù)杠桿系數(shù)間的差距較小。

3.探索性分析。下頁(yè)表6是103個(gè)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(cái)務(wù)杠桿的合理值域?yàn)閇1.2108207，1.421443911]，經(jīng)營(yíng)杠桿的合理值域?yàn)閇1.170894316，1.940776927]。

其中，總杠桿、財(cái)務(wù)杠桿、經(jīng)營(yíng)杠桿都合理的公司有4家，見(jiàn)表7，這4家公司總杠桿、財(cái)務(wù)杠桿、經(jīng)營(yíng)杠桿均控制得比較好，經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)比較穩(wěn)定。

根據(jù)探索性統(tǒng)計(jì)結(jié)果分析，有65家公司總杠桿小于下限，其中有51家財(cái)務(wù)杠桿小于下限，有11家經(jīng)營(yíng)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(xiǎn)控制得比較小，但其經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)并不十分出色，其應(yīng)該提高經(jīng)營(yíng)效率，充分發(fā)揮市場(chǎng)作用。

總杠桿大于上限的公司有22家，其中財(cái)務(wù)杠桿大于上限的有11家，經(jīng)營(yíng)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(xiǎn)控制能力較弱，經(jīng)營(yíng)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(xiǎn)控制能力較強(qiáng)，且經(jīng)營(yíng)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(xiǎn)控制在較為合理的范圍內(nèi)，且經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)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(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)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(yíng)規(guī)模越來(lái)越大，政府加強(qiáng)對(duì)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(duì)借款條件的審核力度，因此房地產(chǎn)行業(yè)的財(cái)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(yíng)的策略，增加公司的價(jià)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(yíng)風(fēng)險(xiǎn)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(guò)多元化的經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略分散了經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。

六、研究不足與展望

在本文的研究中，只選用了財(cái)務(wù)指標(biāo)而未考慮非財(cái)務(wù)指標(biāo)，毋庸置疑的是，非財(cái)務(wù)指標(biāo)也是度量企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的重要因素，因此可進(jìn)一步完善分析指標(biāo)體系，提高評(píng)價(jià)結(jié)果的參考價(jià)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(gè)結(jié)果的可能原因有兩個(gè)。第一，在對(duì)公司進(jìn)行業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)時(shí)，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(shí)，有學(xué)者指出傳統(tǒng)的杠桿計(jì)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(huì)高估企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，未來(lái)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)】

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【作者簡(jiǎn)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(cái)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(cái)務(wù)管理，知識(shí)管理。