1. 引言
随着我国现代化进程的不断加快,城镇化的脚步也不断前行,再加上人口的不断增加,我国房地产行业从20世纪初开始便有了蓬勃发展。房地产行业总体上来看有着可观的利润,但其中存在大量泡沫。同时利用房地产市场进行炒作以及投机的不良行为也随之而来,造成我国主要城市房价的一路暴涨。为了限制房价飙升、维持房地产市场正常运作,2010年至今一系列的房屋购置限制政策接连出现,也就是我们常说的“限购令”政策相继发布。2010年北京首先提出“国十条”住房限购政策,随之而来的就是“国五条”的出台,十几个城市推出限购政策,上海、广州和杭州等城市就在内。而到了2014年,许多城市对“限购令”开始“松绑”,房屋购置限制措施有放松的迹象。但2016年到当前,北京、上海、广州等城市再出“限购令”,房地产市场的发展形势在国内一线城市中愈发趋紧。在上述“限购令”政策的变化下,沪深房地产上市公司的财务绩效也有了浮动。众多学者的研究表明“限购令”的出台对房价的抑制起到了一定的作用,也在一定范围内打击了投机行为在房地产市场的发展。关于房地产上市公司,该政策大多是情况对于财务情况起到消极作用。以上结论大多出自2014年以前的研究,而针对2014年限购政策有所松绑又在近一年内再次收紧的现实情况,目前尚未发现这方面的研究。
本文从国家相继出台的关于房屋购置限制的宏观调控政策分析入手,以最近6个半年期的样本公司财务报告数据为基础,举例分析“限购令”对沪深房地产上市公司的财务绩效的影响变化。本文研究的主要目的如下:1) 为房地产企业的管理者、投资者、潜在投资者的决策提供有效的信息,为政府制订政策提供根据;2) 针对现实中“限购令”对房地产上市公司财务绩效的有利或不利影响的争论给出一个合理的解释;3) 丰富在类似研究中的房地产上市企业财务绩效影响因素的研究模型和方法,给房地产公司经营运作提供参考。
2. 文献综述与研究假设
2.1. 相关文献综述
国外学者对于房地产调控方面的相关研究较少,Gottlieb以绘制图表的方式对比研究从而得出不仅宏观经济有其波动的周期,房地产市场同样存在一定的波动周期。早在20世纪以前和20世纪初期国外学者就已经提出了现存的应用较广的集中财务绩效评价体系,主要有熵值法、因子分析法、经济增加值法、DEA评价模型(即数据包络分析,Data Envelopment Analysis, 简称DEA模型)等,并且目前这些方法还在被不断的创新和使用,对研究实际问题带来极大帮助。Paula Santis和Andrei Albuque研究指出相比于将企业各部门分类对财务绩效产生的作用,初始投资可持续性对财务绩效和经营绩效的影响要小 [1] 。Zohdil等研究发现由于以BBC形式表现的DEA分析无法区分高和低的绩效单位,故AP形式输出的分析方法更适合核算财务绩效 [2] 。Chung-Hsing Yeh和Hepu Denga通过一个有效的模糊多准则的绩效评价方法(MA)衡量设计多层次以及决策方案的城市公共交通系统 [3] 。Katerina Konsta在航运管理绩效评价体系中,建立了关键指标评价的适用性和实用性 [4] 。
“限购令”是我国部分城市根据本国的基本国情和当地的房地产市场情况从2010年开始提出的对房地产行业的宏观调控政策,本着遵从行业成长规律、市场干预最小化的原则,建立长久稳健的发展路线,长时间在一二线重点城市开展和实施商品住宅的限制购买政策,以期达到抑制投资过度和市场投机的行为,避免房地产业在未来的运行过程中出现严重危机。但从2014年起,多个城市开始“松绑”“限购令”,政策环境有了进一步变化。在这整个期间,许多学者对限购政策的执行效果进行了研究,总体来看是对抑制房价有一定效果的,但限购政策只能治标不能治本,国家、社会和人民仍需做更多努力促进房地产行业稳健成长。白洁认为“限购令”的实施治标不治本,必须找到实质上导致房价上涨的因素 [5] 。杜秦川认为“限购令”对房价不会有深远的影响,它只能采取严厉的操作来减轻长效因素的作用从而抑制房屋价格的上升速度 [6] 。
财务绩效的评价方法也在近几年里被我国多位专家学者进行实践运用,并根据我国不同行业的不同具体情况做出一定的改进和完善,从而使财务绩效评价系统更加成熟,更适用于中国本土企业的财务绩效考评。主要的评价方法有主成分分析法、熵值法、DEA法、平衡计分卡法等,为解决中国房产地产行业的财务绩效分析所面临的难题提供了很多参考。孙海英和王宪杰(2016)认为指标的无量纲化和一致性处理问题可以通过基于灰色关联分析的熵权法一次性的解决,还可以对原始数据的信息进行最大限度的保留,从而使嫡权法保证其准确性 [7] 。马方等人提出EVA的考评办法在股权资本成本计量及资本性收入的衡量上存在疑点以及难点 [8] 。沈晨江使用DEA和Malmquist指数法两种结合表明我国房地产上市公司在95%置信水平上的相对绩效表现和获投入资本回报率、总资产周转率呈显著正向相关 [9] 。周佰成等人在EVA评价方式的基础上进行了创新,来评价创业板上市公司的财务绩效。结论指出大体上上市公司的经济增加值虽然低于其净利润,但是很多企业的在这一方面的数值均是负数,从该角度来看创业板上市公司眼前并不是资金投入者获得回报的良好途径 [10] 。
国内外对房地产上市企业绩效的评价方法有较为完整的研究,但针对“限购令”或者宏观调控下房地产上市公司绩效的作用研究主要是来自于国内的一些文献,普遍观点认为“限购令”会对房地产上市企业的财务绩效产生不良作用,但其所用数据信息都比较滞后,大多为“限购令”刚出台较为严控时期的数据,无法适应当前政策不断更新、“限购令”内容和松紧度有了极大改变的背景,故本文主要从当下的社会背景出发,采用相关分析法,以最新的数据反映“限购令”政策对沪深房地产上市公司财务绩效产生的影响,从而找出企业在新形势下面临的问题以及应该采用的措施。
2.2. 研究假设
随着“限购令”政策的不断出台,国家从需求端严格限制房地产业的异常发展。不动产有效需求的减少直接使得房地产上市公司的销售额下降、库存大幅提高和现金流减少等问题,给房地产上市企业的财务绩效带来了众多不利影响,虽然龙头企业比如万科等,他们维持了营业收入的增长态势但是也可以看到他们的负债也在不断升高。此外,贷款利率的提升也是其成本加剧的原因之一。销售额的下降会导致企业的利润总额受到负面冲击,因此,本文提出假设H1:
H1:“限购令”的出台以及趋紧使沪深房地产上市公司的资产报酬率降低。
此外,“限购令”抑制了大量购房需求,使房地产企业整体的营业收入降低,进而会对其总资产周转率和营业收入增长率造成不利影响,因此提出假设H2、H3:
H2:“限购令”的出台以及趋紧使沪深房地产上市公司的总资产周转率降低。
H3:“限购令”的出台以及趋紧使沪深房地产上市公司的营业收入增长率降低。
房地产龙头企业在面对“限购令”政策的同时,虽然其营业收入是在增长的,但是就整个房地产行业而言,其现金流是在下降的,故提出假设H4:
H4:“限购令”的出台以及趋紧使沪深房地产上市公司的现金比率降低。
3. 研究设计
3.1. 样本选择与数据来源
根据“限购令”相关政策出台的时间密集程度和数据收集处理的可能性,选择2014~2016年间所有沪深房地产上市企业作为本研究的样本。为保证研究结果的全面性以及客观性,所选样本将“ST”的房地产上市公司包括在内。同时为剔除异常值对研究结果的干扰,所有回归模型变量均在样本1%和99%分位数进行了Winsorize处理。所研究数据来自国家统计局和CSMAR数据库,并且采用Stata软件对这些数据进行处理。
3.2. 指标选取与变量定义
3.2.1. 指标选取
本文借鉴国资委批准的《中央企业综合绩效评价实施细则》中财务绩效评价的指标,同时参考前人选择的财务绩效评价体系的构成,此外还考虑实际数据的获得情况,最终选取资产报酬率等指标对样本数据进行财务绩效的影响分析,详见表1。
3.2.2. 变量定义
1) 被解释变量
财务绩效(Performance)。本文以资产报酬率(ROA)、总资产周转率(Totassrat)、营业收入增长率(Oigr)和现金比率(Cash)作为衡量企业财务绩效的指标。
2) 解释变量
“限购令”(Limited Purchasing Order,简称LPO)的“有/无”。近年来,有学者在划分企业“有/无”供应链管理时以上市公司是否存在主要客户作为标志。本文以“限购令”政策的出台与否作为模型的解释变量。
3) 控制变量
控制变量包括董事会效率(Boardsize),公司规模(Size),资产负债率(Lev),公司年龄(Firmage),大股东持股比例(Shareholder),董事独立性(Indirecter)和公司投资机会(Tasgrt)。
模型中所含变量的具体说明见表2:
3.3. 模型设计
本文借鉴了国内学者衡量某因素对财务绩效影响的模型,用以分析“限购令”对沪深房地产上市公司财务绩效的影响:
(1)
式(1)中
表示第i家公司在第t年的财务绩效,包括ROA,Totassrat,Oigr和Cash四个变量。
4. 实证分析
4.1. 描述性统计
表3显示了描述性统计数据。结果显示:各公司的Oigr、Cash的绩效指标相差较大;ROA的均值和标准差分别为0.018和0.027,极差为0.330,说明不同公司的ROA差异较大,ROA在均值两端的企业数量基本相同;Lev平均为0.647,超过50%的公司的Lev大于0.650;Size的均值和标准差分别为10.029和0.638,极差为3.510,数值较小,说明中国沪深两市房地产上市企业的规模差距较小;Shareholder的平均值为0.387;Firmage的均值为17.52年,最小值1年,最大值为25年,相差24年;董事独立性Indirecter的平均值是0.379 ,超过了三分之一。
4.2. 相关性分析
表4为本文采用变量之间的相关系数。从表中可以看出,LPO和Totassrat在置信度(双侧)为0.01时为显著正相关,说明“限购令”的出台对总资产周转率有促进作用;LPO和ROA在置信度(双侧)为0.01时为显著正相关,说明“限购令”的出台对资产报酬率有促进作用;LPO与Oigr、Cash不相关;此外,Oigr与ROA、Totassrat、Lev在置信度(双侧)为0.01时显著正相关,Size在置信度(双侧)为0.05时显著正相关,说明企业的资产报酬率、总资产周转率和企业的第一大股东的持股比例以及资产负债率的增长对营业收入增长率有促进作用;同样的,企业的资产报酬率受到总资产周转率、现金比率、“限购令”和第一大股东持股比例的正向影响,和资产负债率呈负相关;第一大股东持股比例对财务绩效指标中的营业收入增长率、资产报酬率和总资产周转率均有正向的促进作用。
4.3. 回归结果分析
模型的回归结果见表5。其中,LPO与Totassrat为显著正相关(P < 0.05),说明“限购令”的出台对总资产周转率有促进作用,证明假设H2是不成立的;LPO与ROA呈正相关,说明“限购令”对企业的资产报酬率有促进作用,但作用不显著,假设H1不成立;LPO与Cash呈负相关,说明“限购令”对企业的现金比率有显著的负面影响,但影响不显著,假设H4不成立;LPO与Oigr呈负相关,但相关不显著,说明“限购令”对企业的营业收入增长率有较弱的负面影响,假设H1不成立。
此外,检验结果表明资产负债率与营业收入增长率、资产报酬率和现金比率在不同水平下显著负相关;第一大股东持股比例与资产报酬率和总资产周转率均在1%的水平下显著正相关(P < 0.01);董事会效率与现金比率显著负相关(P < 0.05);董事独立性和公司年限与总资产周转率显著负相关。
Table 2. Major variable definitions
表2. 主要变量定义
Table 4. Correlation coefficients between major variables
表4. 主要变量之间的相关系数
Continued
注:1) **在置信度(双测)为0.01时,相关性是显著的;*在置信度(双测)为0.05时,相关性是显著的。2) 本检验采用Spearman相关系数检验。
Table 5. Regression results of the model
表5. 模型的回归结果
注:***表示1%水平下双边检验显著;**表示5%水平下双边检验显著;*表示10%水平下双边检验显著。
总的来说,“限购令”对企业的总资产周转率有显著的正面影响,而对资产报酬率、营业收入增长率和现金比率影响不显著。此外,共线性检验结果中的VIF均小于5,故不存在多重共线性问题,具体检验结果见表6。
4.4. 稳健性检验
很多国内外学者同时将ROA和ROE作为衡量公司财务绩效的指标,故本文将ROE带入式(1)中,回归分析结果见表7。结果表明,LPO与ROE的相关性不显著,也就是说“限购令”政策对企业的净资产收益率影响并不显著,与上文中对ROA的检验结果一致。
Table 6. Collinearity test results
表6. 共线性检验结果
Table 7. Model regression results for the dependent variable ROE
表7. 因变量ROE的模型回归结果
5. 结论与建议
“限购令”政策的变化对沪深房地产上市公司的财务绩效的作用会随着出台或取消有不同的变化。本文以沪深房地产上市公司为样本,采用相关性分析方法探究2014年至2016年间样本公司的财务绩效与“限购令”政策之间的相关性,目的在于研究“限购令”政策对沪深两市房地产上市企业财务绩效的作用并发现其变化规律。研究发现,“限购令”政策的出台对企业财务绩效指标中的总资产周转率有正向显著影响,而对企业的资产报酬率、营业收入增长率和现金比率等财务绩效指标影响不显著。
根据研究结论,结合实际,本文建议沪深房地产上市公司在应对不断出台和加大力度的“限购令”政策时,应及时采取措施在稳定企业发展的前提下抓住机遇,获得更进一步的发展。从政府的立场分析,本文结论间接显示出目前“限购令”政策效果并不显著,不能有效地抑制房地产市场的过热态势,也没有很好地起到遏制房地产投机行为的作用,故未来政府在制定相关房地产市场调控政策时需要加强“限购令”政策配套措施的出台和实施,辅助并配合“限购令”政策以促使其有效贯彻和落实,多管齐下才能真正改善房地产行业的不良发展现状,保障房产地产行业和国民经济的平稳运行。
本文在进行实证研究的过程中,也存在一些不足之处,如对解释变量“限购令”政策的衡量方式不够细致,后续的研究可以通过文本挖掘的方式进一步分析“限购令”的具体内容,根据不同“限购令”政策内容区分其强度,深化“限购令”政策对沪深房地产上市公司财务绩效的影响研究。
基金项目
国家自然科学基金“企业财务制度效率的自强化机制理论与实证研究”(71572008);
国家自然科学基金“组织循环理论构建与实证研究”(71372090)。