商業(yè)地產(chǎn)上市企業(yè)財務(wù)風(fēng)險評價實證分析

摘 要：根據(jù)企業(yè)財務(wù)風(fēng)險模型，對滬深兩市商業(yè)地產(chǎn)上市企業(yè)2017年財務(wù)報表進行研究，構(gòu)建財務(wù)風(fēng)險指數(shù)，運用探索性因子分析法，形成了由資本結(jié)構(gòu)風(fēng)險、盈利風(fēng)險、收入風(fēng)險和償債能力風(fēng)險四個維度十三個三級財務(wù)風(fēng)險指數(shù)構(gòu)成的商業(yè)地產(chǎn)上市企業(yè)財務(wù)風(fēng)險指數(shù)體系，并建立商業(yè)地產(chǎn)上市企業(yè)財務(wù)風(fēng)險指數(shù)模型。根據(jù)模型能計算企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險指數(shù)，為其利益相關(guān)者進行風(fēng)險控制提供依據(jù)。

關(guān)鍵詞：商業(yè)地產(chǎn)? 財務(wù)風(fēng)險指數(shù)模型?? 因子分析

中圖分類號：F275.5?文獻標識碼：A? ?文章編號：2096-0298（2020）03（b）--04

自20世紀末中國停止住房實物分配，開始建立住房分配貨幣化、住房供給商品化和社會化的住房體制以來，房地產(chǎn)業(yè)增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重從2000年的4.14%，持續(xù)升高至2018年的6.65%，與此同時，房地產(chǎn)業(yè)增加值指數(shù)（上年=100）一直保持在101以上，最低為2008年的101，最高為2007年的124.4，2018年為103.8。由此可見，房地產(chǎn)業(yè)是國民經(jīng)濟中的重要組成部分，發(fā)展迅速，受到社會各個層面的關(guān)注。

隨著工業(yè)化、城鎮(zhèn)化進程，房地產(chǎn)市場的高速發(fā)展，既推動了金融業(yè)的發(fā)展，也彰顯其對金融業(yè)的依賴，據(jù)國家統(tǒng)計局統(tǒng)計房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)資產(chǎn)負債率2017年高達79.1%，危機蘊藏其中。

快速發(fā)展的房地產(chǎn)市場，受城市行政級別、地理位置、經(jīng)濟規(guī)模等諸多因素的影響，出現(xiàn)“冰火兩重天”現(xiàn)象，部分城市房價上漲過快。自2016年9月以來，從限購、限貸、限價、限售、限商的“五限”到“購租并舉”“租售同權(quán)”，政府調(diào)控政策頻繁變動。

負債高居不下的房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)，由于受政府調(diào)控政策頻繁變動而日益復(fù)雜的社會經(jīng)濟環(huán)境和房地產(chǎn)開發(fā)周期長、投資成本高、投資回收慢等影響，在經(jīng)營活動中承受著比其他行業(yè)激烈又具有明顯行業(yè)特征的財務(wù)風(fēng)險。商業(yè)地產(chǎn)企業(yè)利益相關(guān)者急切需要分析財務(wù)風(fēng)險，為加強資金運動管理提供依據(jù)，以規(guī)避財務(wù)危機，將財務(wù)風(fēng)險控制在一定水平并實現(xiàn)財務(wù)目標，以應(yīng)對快速變動的經(jīng)濟環(huán)境。

1 文獻綜述

財務(wù)風(fēng)險管理的核心是風(fēng)險的度量問題，國內(nèi)外學(xué)者先后從不同的維度建立模型，對財務(wù)風(fēng)險進行了度量。比較有代表性的有單變量破產(chǎn)預(yù)測研究、Z-score模型、F分數(shù)模型、日本開發(fā)銀行Z模型、多元線性模型、Logistic模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

近年來，我國房地產(chǎn)企業(yè)面臨的內(nèi)外部環(huán)境變化較其他行業(yè)激烈，財務(wù)風(fēng)險也表現(xiàn)出了不同的特征，我國學(xué)者對房地產(chǎn)企業(yè)也紛紛對其進行了研究。盛光明、周會（2005）在對房地產(chǎn)企業(yè)財務(wù)風(fēng)險產(chǎn)生成因、環(huán)節(jié)基礎(chǔ)上，以2004年中報全部7家ST房地產(chǎn)類公司T-1年、T-2年、T-3年的財務(wù)數(shù)據(jù)作為樣本對Z計分模型進行實證研究，發(fā)現(xiàn)Z計分模型對我國房地產(chǎn)類上市公司進行財務(wù)預(yù)警是有效的;陳舒航（2010）根據(jù)房地產(chǎn)企業(yè)財務(wù)風(fēng)險產(chǎn)生的內(nèi)外部環(huán)境建立財務(wù)風(fēng)險評判指標，對專家咨詢意見予以量化，并運用模糊層次分析法對財務(wù)風(fēng)險進行評價;張紅、李洋、黃碩（2013）運用多元判別法對Z-Score基準模型修正構(gòu)建了穩(wěn)健性較強的中國房地產(chǎn)上市公司的財務(wù)預(yù)警模型FRE;程言美、程杰（2013）對我國房地產(chǎn)上市公司在2010年的財務(wù)風(fēng)險進行研究，建立了財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型;陶學(xué)梅（2016）根據(jù)X房地產(chǎn)公司內(nèi)外環(huán)境建立了包括財務(wù)指標及非財務(wù)指標的財務(wù)風(fēng)險評價指標體系，應(yīng)用功效系數(shù)法予以評價，評定財務(wù)風(fēng)險等級 。

綜合上述研究發(fā)現(xiàn)：（1）由于企業(yè)所處內(nèi)外環(huán)境的變化，財務(wù)風(fēng)險將呈現(xiàn)不同的特征，其度量模型也隨之發(fā)生變化;（2）由于舊版COSO企業(yè)風(fēng)險管理框架對風(fēng)險定義的影響，許多財務(wù)風(fēng)險模型以偏離預(yù)期目標而出現(xiàn)的負面影響為基礎(chǔ)建立。本研究根據(jù)中國滬深兩市房地產(chǎn)板塊上市公司2017年財務(wù)狀況數(shù)據(jù)為依據(jù)，建立商業(yè)地產(chǎn)上市企業(yè)財務(wù)風(fēng)險指數(shù)評價模型。

2 財務(wù)風(fēng)險指數(shù)模型實證分析

從財務(wù)風(fēng)險定義出發(fā)，應(yīng)用石麗（2020）的研究成果：企業(yè)財務(wù)風(fēng)險模型和企業(yè)財務(wù)風(fēng)險指數(shù)模型，根據(jù)滬深兩市房地產(chǎn)板塊共129個企業(yè)，剔除2017年最后一個交易日停牌15個企業(yè)，共114個企業(yè)2017年度公示財務(wù)報表數(shù)據(jù)，商業(yè)地產(chǎn)上市企業(yè)財務(wù)風(fēng)險指數(shù)評價模型。

2.1 三級財務(wù)風(fēng)險指數(shù)確定

根據(jù)財務(wù)風(fēng)險理論及其他學(xué)者的研究成果，經(jīng)過定性分析選取資產(chǎn)負債率等32個反映財務(wù)狀況的財務(wù)指標，通過114個房地產(chǎn)上市企業(yè)2017年財務(wù)指標數(shù)值進行相關(guān)分析，最后選取了13個反映財務(wù)狀況的三級財務(wù)狀況指標，分別是 x11=負債總額/期末股東權(quán)益總額、 x12=期末總資產(chǎn)/期末股東權(quán)益總額、 x13=期末總負債/期末股東權(quán)益的市場價值=期末總負債/（每股市價×流通股數(shù)+每股凈資產(chǎn)×非流通股數(shù)）、 x14=負債總額/資產(chǎn)總額、 x21=息稅前利潤/期末總資產(chǎn)、 x22=凈利潤/平均資產(chǎn)總額、 x23=加權(quán)平均凈資產(chǎn)收益率、 x24=營業(yè)利潤/營業(yè)收入、 x25=本年凈利潤增長額/上年凈利潤、 x31=銷售收入/平均總資產(chǎn)、 x32=銷售收入凈額/平均營運資金、 x41=（期末流動資產(chǎn)-期末流動負債）/期末總資產(chǎn)、 x42=流動資產(chǎn)/流動負債。

根據(jù)各指標與財務(wù)風(fēng)險的關(guān)系確定其預(yù)期財務(wù)指標數(shù)據(jù)，對第k個企業(yè)的財務(wù)指標 x11、 x13、 x14、 x24、 x25、 x32、 x42采用（1）計算財務(wù)風(fēng)險指數(shù)fijk，對 x12、 x21 、 x22、 x23、 x31、 x42采用（2）計算財務(wù)風(fēng)險指數(shù)fijk，財務(wù)風(fēng)險指數(shù)f11、 f12、 f13、 f14、 f21、 f22、 f23、 f24、 f25、 f31、 f32、 f41、 f42，形成商業(yè)地產(chǎn)上市企業(yè)財務(wù)風(fēng)險指數(shù)模型的三級評價指標，從而獲得財務(wù)風(fēng)險評價指標數(shù)據(jù)矩陣F。

（1）

（2）

2.2 二級財務(wù)風(fēng)險指數(shù)確定

2.2.1 因子分析的可行性

運用因子分析法對財務(wù)風(fēng)險指數(shù)進行降維，以確定各風(fēng)險指數(shù)的層次。首先要進行可行性分析。對財務(wù)風(fēng)險評價指標數(shù)據(jù)矩陣F，用R語言進行因子分析的統(tǒng)計檢驗，得到KMO值為0.73，大于0.5，適合使用因子分析;Bartlett球形檢驗卡方近似值為1675.716，自由度為78，概率P值為3.198185e-298，BartlettP值小于等于0.01，表明Bartlett檢驗顯著，因子模型合理;財務(wù)風(fēng)險指數(shù)f11、 f12、 f13、 f14、 f21、 f22、 f23、 f24、 f25、 f31、 f32、 f41、 f42的MSA（Measures of Sampling Adequacy）分別為0.7、0.71、0.85、0.85、0.71、0.69、0.79、0.75、0.77、0.61、0.55、0.56、0.65，都大于0.5，適合使用因子分析。

因子分析對樣本量有一定要求，但具體樣本量尚沒有定論。本研究采用的114家房地產(chǎn)上市企業(yè)財務(wù)指標數(shù)據(jù)，樣本容量為114，既滿足統(tǒng)計學(xué)家Gorsuch建議的一個測量項目對應(yīng)5個被試的樣本量標準（13×5=75個樣本），也滿足胡中鋒和莫雷（2002）提出的樣本量不低于100的建議。

統(tǒng)計檢驗結(jié)果和研究樣本量顯示，財務(wù)風(fēng)險評價指標數(shù)據(jù)適合進行因子分析。

2.2.2 因子提取

對財務(wù)風(fēng)險評價指標數(shù)據(jù)矩陣F運用因子分析作碎石圖，如圖1所示。從圖1中可以發(fā)現(xiàn)：從平均線來看，應(yīng)選擇3個公共因子，從特征值大于1準則來看，應(yīng)選4個公共因子。

對13個財務(wù)風(fēng)險評價指標進行主成分分析，采用Kaiser標準（特征值大于1準則），提取4個公共影響因子，累計貢獻率為79.49%，所提取4個因子的特征值和方差貢獻率見表1。

2.2.3 因子命名與解釋

對財務(wù)風(fēng)險評價指標數(shù)據(jù)矩陣F進行斜交旋轉(zhuǎn)，提取四個公共因子，對斜交旋轉(zhuǎn)后的因子載荷陣進行分析，發(fā)現(xiàn)第一個公共因子中f11、 f12、 f13、 f14反映了企業(yè)資本結(jié)構(gòu)偏離預(yù)期而發(fā)生的風(fēng)險，其載荷分別為0.9865、0.9818、0.8772、0.8367，大于其他指標的載荷，因此第一個公共因子F1命名為“資本結(jié)構(gòu)風(fēng)險因子”;第二個公共因子中f22、 f23、 f24、 f25反映了企業(yè)盈利偏離預(yù)期而發(fā)生的風(fēng)險，其載荷分別為0.9479、0.9451、0.8966、0.6965、0.5322，大于其他指標的載荷，因此將第二個公共因子F2命名為“盈利風(fēng)險因子”;第三個公共因子中 f31、 f32反映了企業(yè)收入偏離預(yù)期而發(fā)生的風(fēng)險，其載荷分別為0.9949、0.4829，大于其他指標的載荷，因此將第三個公共因子F3命名為“收入風(fēng)險因子”;第四個公共因子中f41、 f42反映了企業(yè)償債能力偏離預(yù)期而發(fā)生的風(fēng)險，其載荷分別為0.9926、0.4767，大于其他指標的載荷，因此將第四個公共因子F4命名為“償債能力風(fēng)險因子”。F1、F2、F3、F4構(gòu)成二級財務(wù)風(fēng)險指數(shù)。

2.3? 權(quán)重的確定

2.3.1 二級財務(wù)風(fēng)險評價指標權(quán)重確定

二級評價指標權(quán)重即確定因子權(quán)重，可依據(jù)主因子的貢獻率ai來確定。根據(jù)表1主因子的貢獻率采用公式：

進行歸一化處理，即可得二級財務(wù)風(fēng)險評價指標權(quán)重w=（0.4178，0.3062，0.1785，0.0975），見表2。根據(jù)權(quán)重計算結(jié)果資本結(jié)構(gòu)風(fēng)險對房地產(chǎn)上市企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險影響最大，其次依次為盈利風(fēng)險、收入風(fēng)險、償債能力風(fēng)險。

2.3.2 三級財務(wù)風(fēng)險指數(shù)權(quán)重確定

因子分析過程中因子得分是對不可觀測的公因子做出的估計值，因子得分系數(shù)矩陣則是根據(jù)各財務(wù)風(fēng)險三級評價指標的取值經(jīng)過數(shù)學(xué)變換得出的反應(yīng)各主因子取值的回歸系數(shù)矩陣，因子得分系數(shù)矩陣見表2。根據(jù)因子提取、因子命名和因子得分系數(shù)矩陣，可以將各主因子（二級指標）以其歸屬的觀測變量反應(yīng)其回歸方程，具體如下：

（3）

（4）

（5）

（6）

對各公共因子的回歸系數(shù)公式：

進行歸一化處理，即可得到三級指標在其二級指標的權(quán)重向量分別為

財務(wù)風(fēng)險指數(shù)體系總目標——房地產(chǎn)上市企業(yè)財務(wù)風(fēng)險評價指標的總權(quán)重采用計算公式，計算結(jié)果見表2。

2.4 商業(yè)地產(chǎn)上市企業(yè)財務(wù)風(fēng)險指數(shù)模型

研究結(jié)果表2表現(xiàn)為財務(wù)風(fēng)險指數(shù)模型可用公式（7）（8）（9）（10）（11）。

（7）

（8）

（9）

（10）

（11）

3 結(jié)語

依據(jù)商業(yè)地產(chǎn)上市企業(yè)財務(wù)風(fēng)險指數(shù)模型對2017年度114家滬深上市房企財務(wù)風(fēng)險指數(shù)進行評價，發(fā)現(xiàn)財務(wù)風(fēng)險集聚現(xiàn)象明顯，呈現(xiàn)出行業(yè)集中趨勢特征，部分企業(yè)財務(wù)風(fēng)險出現(xiàn)極值現(xiàn)象，企業(yè)要關(guān)注內(nèi)外部環(huán)境的變化，積極應(yīng)對頻繁變動的房地產(chǎn)調(diào)控政策。

企業(yè)財務(wù)風(fēng)險受宏觀環(huán)境、行業(yè)環(huán)境的影響，不同行業(yè)、不同時期會體現(xiàn)出其不同的特征，將2017年上市房地產(chǎn)企業(yè)作為樣本，探尋商業(yè)地產(chǎn)企業(yè)財務(wù)風(fēng)險規(guī)律，體現(xiàn)了企業(yè)財務(wù)風(fēng)險柔性評價思想，其結(jié)論可為企業(yè)利益相關(guān)者進行決策提供參考。

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作者簡介：石麗（1970-），女，漢族，云南麻栗坡人，副教授、會計師，碩士，主要從事管理學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、市場調(diào)研教學(xué)。