文/郭穎晨 北京理工大學(xué)珠海學(xué)院 廣東珠海 519000
2020年8月,為防范房企高杠桿帶來的金融風(fēng)險(xiǎn),控制其有息債務(wù)增長,住建部、中國人民銀行聯(lián)合重點(diǎn)房企召開座談會(huì),明確從2021年1月1日起,對(duì)房地產(chǎn)全行業(yè)進(jìn)行全面發(fā)展推行三道紅線融資新規(guī)。試點(diǎn)初期,業(yè)界普遍反映該政策過于嚴(yán)苛,融資困難將進(jìn)一步放大。而政策本意是為了加快我國房企去杠桿,去庫存,謹(jǐn)慎拿地,拓寬融資渠道,實(shí)現(xiàn)多元化發(fā)展,從而進(jìn)一步推動(dòng)房企高質(zhì)量發(fā)展。究竟三條紅線的影響力度以及影響機(jī)制如何,目前鮮有研究定論。因此本文以2021年三條紅線融資新規(guī)為切入點(diǎn),研究政策推行前后各因素對(duì)于房企融資能力的真實(shí)影響,并針對(duì)新形勢下房企融資難問題提出相應(yīng)對(duì)策。
(廖俊平,2010)認(rèn)為房地產(chǎn)行業(yè)的建設(shè)周期和回款周期較長,且投資量大等特征是房地產(chǎn)企業(yè)的融資能力以及經(jīng)營效率具有重要特殊地位的主要原因。因此,房地產(chǎn)企業(yè)屬資金密集型行業(yè),其發(fā)展離不開源源不斷的資金支持。企業(yè)融資能力可歸為兩類,一類是內(nèi)源融資,一類是外源融資。內(nèi)源融資主要來自企業(yè)自身積累資金的能力和抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力,即盈利能力和資本結(jié)構(gòu)。對(duì)于房地產(chǎn)企業(yè),外源融資主要指銀行存款、發(fā)行企業(yè)債券和股市籌資等。根據(jù)融資優(yōu)序理論(Myers,1984),企業(yè)會(huì)優(yōu)先選擇成本較低的內(nèi)源融資,再考慮外源融資。而目前我國房地產(chǎn)業(yè)的融資渠道單一,據(jù)有關(guān)統(tǒng)計(jì),房地產(chǎn)企業(yè)的資金70%以上來銀行貸款。房地產(chǎn)企業(yè)在融資方面過度依賴銀行,會(huì)導(dǎo)致其項(xiàng)目建設(shè)所需的大量資金無法得到滿足,從而使房地產(chǎn)企業(yè)融資出現(xiàn)各種困難。
據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局信息顯示,2020年房地產(chǎn)業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率約為73.6%,遠(yuǎn)超資產(chǎn)負(fù)債率40%-60%的合理區(qū)間。自2020年起,多地商品房銷售呈滯銷狀態(tài),之后國內(nèi)疫情防控取得良好效果,前期購房需求得到釋放,房地產(chǎn)行業(yè)又出現(xiàn)了購房需求急劇攀升的狀態(tài),房價(jià)總體上表現(xiàn)出上漲趨勢。我國利率下調(diào)也使得部分房企利用優(yōu)惠政策將部分經(jīng)營性貸款以各種違規(guī)方式投入到房地產(chǎn)業(yè)中,由于該部分資金無法監(jiān)測,財(cái)務(wù)和經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)加大(包青,2021)。為防范房地產(chǎn)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn),引導(dǎo)房企健康發(fā)展,2020年8月20日,央行和住建部出臺(tái)了房地產(chǎn)資金監(jiān)管和融資管理規(guī)則三條紅線,于2021年1月1日起全行業(yè)全面推行。新規(guī)對(duì)房企的債務(wù)管理將以以下三條紅線為劃分標(biāo)準(zhǔn)。
紅線一:扣預(yù)負(fù)債率≤70%;扣預(yù)負(fù)債率=(總負(fù)債-預(yù)收賬款)/(總資產(chǎn)-預(yù)收賬款);
紅線二:凈負(fù)債率≤100%;凈負(fù)債=(有息負(fù)債-貨幣資金)/合并權(quán)益;
紅線三:現(xiàn)金短債比≥1;現(xiàn)金短債比=貨幣資金/短期有息債務(wù)。
依據(jù)房企踩線情況,被分為四檔,適用不同的融資限制:(見表1)
表1
本文將對(duì)三條紅線融資新規(guī)的有效性,房企分檔及不同紅線對(duì)房企融資能力抑制性作用逐一進(jìn)行分析。
H1: 2021年后該政策的實(shí)施對(duì)房企融資能力有抑制作用。
根據(jù)政策具體規(guī)定,三條紅線均踩線的紅檔房企有息負(fù)債不得增加,對(duì)于紅、橙、黃、綠檔房企的有息負(fù)債規(guī)模增速依次增加,基于此本文提出假設(shè)2:
H2: 三條紅線政策對(duì)紅、橙、黃、綠檔房企的融資能力的抑制作用依次降低。
紅線一:房地產(chǎn)企業(yè)由于其前期投入資金巨大,采用特殊的預(yù)收銷售模式導(dǎo)致其預(yù)收賬款占總負(fù)債比重較大,也是一種無息融資的主要來源,因此在評(píng)判房企真正有風(fēng)險(xiǎn)的負(fù)債水平時(shí)予以剔除。剔除預(yù)收賬款后的資產(chǎn)負(fù)債率反映了債務(wù)融資占總?cè)谫Y的比例,可以衡量企業(yè)總體的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。
紅線二:凈負(fù)債率反映了一個(gè)企業(yè)的財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu),是衡量企業(yè)長期償債能力的主要指標(biāo)。
紅線三:現(xiàn)金短債比直接反映的了企業(yè)的短期償付能力。
融資新規(guī)僅針對(duì)房企踩線的條數(shù)進(jìn)行融資收緊規(guī)定,但對(duì)于具體踩中哪條紅線并未差別對(duì)待,無法判定各條紅線對(duì)于房企融資能力的影響有何差異,故提出假設(shè)3:
H3:紅線一,二,三對(duì)房企融資能力的異質(zhì)性影響不確定。
為檢驗(yàn)H1 和H2,設(shè)計(jì)模型1:
為檢驗(yàn)H1 和H3,設(shè)計(jì)模型2:
其中,i 為不同的房地產(chǎn)企業(yè),t 為2019年上半年至2021年上半年不同的年份及半年時(shí)間節(jié)點(diǎn)。β為常數(shù)項(xiàng),β至β及λ 為各變量回歸系數(shù),ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。
(1)因變量intexp:用于反映房地產(chǎn)企業(yè)的融資能力指標(biāo)有很多,而財(cái)務(wù)費(fèi)用中的利息支出是最能反映企業(yè)債務(wù)融資能力的財(cái)務(wù)指標(biāo),故本文將財(cái)務(wù)費(fèi)用中的利息支出取對(duì)數(shù)作為被解釋變量(ln(利息支出))。
(2)自變量:在選擇自變量時(shí),本文認(rèn)為其一,2020年出臺(tái)的三條紅線宏觀政策性因素;其二,三條紅線是否踩線的情況;其三,分檔情況為主要影響房企近幾年的融資能力的主要影響因素。
①post:為政策實(shí)施時(shí)間,對(duì)于2021年1月1日以前的樣本,post=1,否則post=0。
②R,R,R:三條紅線具體標(biāo)準(zhǔn)虛擬變量。若扣預(yù)資產(chǎn)負(fù)債率≤70%,則R取0,否則取1;若凈負(fù)債率≤100%,則R取0,否則取1;若現(xiàn)金短債比≥1,則R取0,否則取1
③Yel:黃檔企業(yè),踩線1 條;Ora:橙檔企業(yè),踩線2 條;Red:紅檔企業(yè),踩線3 條;
綠檔企業(yè)為參考變量。
(3)Control 控制變量: 本研究基于諸多學(xué)者如(李定安,周健波,2007)的研究成果,為避免結(jié)果偏差,我們引入如下控制變量:
①Netpro 盈利能力,本文選取凈利率作為衡量房企的盈利能力指標(biāo)(即凈利潤/營業(yè)收入);
②Intur 資產(chǎn)運(yùn)營能力,本文選取存貨周轉(zhuǎn)率作為衡量房企資產(chǎn)運(yùn)營能力的指標(biāo)(銷售成本/平均存貨);
③Size 企業(yè)規(guī)模,本文對(duì)總資產(chǎn)取對(duì)數(shù)作為衡量企業(yè)規(guī)模的指標(biāo)(Ln(總資產(chǎn)));
④Growth 企業(yè)成長能力,本文采用主營業(yè)務(wù)收入增長率(本期主營業(yè)務(wù)收入-上期主營業(yè)務(wù)收入)/上期主營業(yè)務(wù)收入)。
本文根據(jù)2012年證監(jiān)會(huì)最新行業(yè)劃分,選取2019-2021年A 股上市的房地產(chǎn)企業(yè)的半年度和年度樣本,并剔除ST 等處于非正常狀態(tài)的公司樣本、數(shù)據(jù)缺失的公司樣本,最終得到522 個(gè)有效樣本。本文所需數(shù)據(jù)均來自CSMAR 數(shù)據(jù)庫,描述性統(tǒng)計(jì)見表2。
表2 描述性統(tǒng)計(jì)
限于篇幅,未報(bào)告的結(jié)果顯示,房地產(chǎn)企業(yè)的利息支出與各自變量具有明顯的相關(guān)性。此外,各變量兩兩之間的相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值最大為0.62,均小于0.8,不存在嚴(yán)重的共線性問題。
面板回歸包括:混合效應(yīng)、固定效應(yīng)、隨機(jī)效應(yīng) 三種形式,為此,在進(jìn)行回歸分析之前,需要對(duì)模型效應(yīng)進(jìn)行判斷,本文采用F 檢驗(yàn)和Hausman 檢驗(yàn)進(jìn)行判斷。限于篇幅,未報(bào)告的結(jié)果顯示,模型1 和模型2 均適用于固定效應(yīng)估計(jì)。
由回歸結(jié)果可知,兩個(gè)模型擬合優(yōu)度均在70%以上,模型擬合優(yōu)度較好。且型在1%的水平上都通過了F 檢驗(yàn),說明模型整體顯著,回歸效果較好。
由表3,4 可知,政策實(shí)施與利息支出在1%的顯著水平下的回歸系數(shù)為-1.2,表明三條紅線融資新規(guī)對(duì)房地產(chǎn)企業(yè)的融資能力有顯著的抑制作用,因此H1 得以驗(yàn)證。
由表3可知,不管是黃,橙還是紅檔企業(yè)與利息支出的顯著性未通過,僅憑踩線條數(shù)粗略劃分對(duì)不同檔位房企的融資能力的影響,無法進(jìn)行有效的驗(yàn)證,盡管系數(shù)顯示三條紅線政策對(duì)紅、橙、黃、綠檔房企的融資能力的抑制作用依次降低,但顯著性未通過,故不能接受H2 的猜想。
表3 模型1 回歸結(jié)果
由表4可知,紅線二(凈負(fù)債率)與利息支出在10%的顯著水平下的回歸系數(shù)為-1.41,表明三條紅線中,紅線二對(duì)融資抑制的影響顯著高于紅線一和紅線三。
表4 模型2 回歸結(jié)果
本文研究結(jié)果表明,三條紅線融資新規(guī)實(shí)施以來,其對(duì)房地產(chǎn)企業(yè)的融資能力的抑制作用顯著可見。但進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn),踩線與否或者具體被劃分為什么檔位的企業(yè)對(duì)其融資能力有一定的抑制作用,但不顯著?;诖耍疚尼槍?duì)融資收緊形勢下的房地產(chǎn)企業(yè)的融資困境提出以下建議。
(1)提速回款,優(yōu)化與三條紅線緊密相關(guān)的財(cái)務(wù)指標(biāo),如凈負(fù)債率。可分階段、步驟和策略實(shí)施融資方案,并設(shè)置融資方案交替的緩和期,避免融資過程中出現(xiàn)資金鏈斷鏈的風(fēng)險(xiǎn),確保企業(yè)的穩(wěn)定、長遠(yuǎn)發(fā)展。
(2)優(yōu)化融資結(jié)構(gòu),在三條紅線的明確規(guī)定下,房地產(chǎn)企業(yè)還要調(diào)整自身的融資戰(zhàn)略計(jì)劃,在符合新政策的條件下提高融資效率,減少融資成本。融資方式不同,獲取的資金及可使用時(shí)間也不同。而且,不同開發(fā)階段對(duì)資金需求量也不同,因此,房地產(chǎn)企業(yè)還需要將不同類型的融資方式應(yīng)用于不同開發(fā)階段,降低房地產(chǎn)企業(yè)的融資成本。如著力下降有息負(fù)債中短期債務(wù)占比,新增低成本或長期融資為主。
(3)拓寬融資渠道,在三條紅線政策的背景下,導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)貸款與信托融資、發(fā)行債券等融資方式受到巨大影響,為了解決房地產(chǎn)企業(yè)的融資問題,可以通過發(fā)行綠色債券、分拆物業(yè)上市和發(fā)展房地產(chǎn)私募股權(quán)基金等方式進(jìn)行融資(張翔,2021)。
房地產(chǎn)在我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展中占有重要地位,是關(guān)乎民生的重要支柱產(chǎn)業(yè)。因此,房地產(chǎn)企業(yè)的融資難問題也會(huì)影響我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展。而三條紅線作為房地產(chǎn)行業(yè)的宏觀調(diào)控政策,在很大程度上影響了房地產(chǎn)企業(yè)的發(fā)展,為了在此環(huán)境下解決房地產(chǎn)企業(yè)的融資難題,還需要房地產(chǎn)行業(yè)及時(shí)調(diào)整企業(yè)融資戰(zhàn)略,拓寬融資渠道,降低企業(yè)融資成本,從而改善房地產(chǎn)企業(yè)融資困難的現(xiàn)狀,促進(jìn)房地產(chǎn)企業(yè)建設(shè)項(xiàng)目的順利實(shí)施,推動(dòng)房地產(chǎn)企業(yè)的健康穩(wěn)定發(fā)展。