基于SEM的养老地产项目投资风险评价
2016-04-21郑生钦司红运
郑生钦, 司红运, 贺 庆
(山东建筑大学 管理工程学院, 山东 济南 250101)
基于SEM的养老地产项目投资风险评价
郑生钦,司红运,贺庆
(山东建筑大学管理工程学院, 山东济南250101)
摘要:随着老年市场需求的增长,社会化养老服务产业应运而生。针对当下我国养老地产项目的建设热潮及养老地产项目投资环境的复杂性、投资开发的盲目性、运营模式的单一性等现实问题,文章从开发商的角度,分析养老地产项目投资风险的影响因素,选取其中的关键性指标构建养老地产项目投资风险评价体系。采用结构方程对实际调查问卷数据进行模型分析,计算出投资风险评价体系中各指标的权重,总结投资开发养老地产项目应率先考虑的十大风险因素,同时结合算例进行投资方案风险评价。研究结果表明,该方法能够较好的结合定性与定量因素对养老地产项目投资方案的风险进行评价,具有结果客观、切实可行等优点,能够帮助开发商有效评判和规避投资风险。
关键词:结构方程;养老地产;风险评价
我国作为目前老年人口最多的国家,已经进入人口老龄化快速发展阶段,根据《2015中国家庭发展报告》显示,截至2014年底,我国60岁以上老年人口已达到2.12亿,占总人口的15.5%;2050年我国老年人口数量将达到峰值,总量超过4亿,届时每三人中就有一个老年人。“四二一”家庭结构模式变迁和缩微化导致传统的家庭养老压力加大,大力发展居家养老、社区服务养老[1],推动养老服务社会化势在必行。
养老地产,又称盈利型养老社区,是基于为老化和适老化而拓展出的新兴服务产业,它以养老住宅为基础,集休闲、餐饮、娱乐、保健与养生为一体,附加医院、护理中心、文体中心等配套服务设施,依靠销售、出租等专业化运作模式实现自身盈利和长远发展[1]。养老地产是居家养老、社区服务养老的有效载体,是解决人口老龄化问题,推动中国人口可持续发展的实现形式。但是,目前我国针对养老地产的实践还停留在探索阶段[2],养老地产项目的投资开发面临项目选址、市场供求、运营模式和政策法律等诸多风险,导致项目建成后收益极低甚至亏损。作为符合我国现实国情而又存在诸多发展困难的新型产业,如何降低养老地产项目的投资风险,使得开发商有利可图的同时又能解决老人的实际养老问题,从而达到经济效益与社会效益的统一,是目前亟待解决的问题。
欧美国家较早进入老龄化社会,对养老地产问题已有深入研究。Cooper[3]早在2006年便从养老社区的建筑规划设计、适老化改造等角度进行了论述。根据Saari等[4]的研究可知,利用综合评分法构建一套系统的管理工具,由每个方面的权重计算养老地产的综合得分,可以对养老地产做出整体的评价。Eichholtz等[5]从投资回报的角度,针对医疗房地产信托基金公司和综合性的房地产公司,来研究两类不同主体选择何种类型的养老地产项目进行投资,该研究发现,在养老住宅和养老服务是彼此可分离的养老地产项目时,医疗房地产信托的回报率较高,而当养老医疗服务和养老居家服务更被需要提供且需求较大时,综合性的养老地产项目开发公司所获得的回报率较高,这也可以从侧面证明养老地产项目的价值更应该注重养老、养生、医疗照护服务。国内对养老地产的研究虽起步较晚,但学者们结合中国国情也做了诸多研究。李兰军[6]通过构建PFI-REITs融资模式,利用熵值法对随机挑选的“养老地产融资风险因素的调查问卷”进行了风险分析,结果发现养老地产投资政策变大、通货膨胀、利益相关者的融洽度影响程度较大,应高度重视。邹庆红[7]从我国人口构成及特点入手,分析目前养老地产存在的问题机会,对主要风险进行了阐述。马智利等[8]认为构建养老地产跨行业战略联盟的开发运营模式能有效降低资金成本,实现开发商和投资者的双赢。欧新煜等[9]通过SWOT分析,发现保险公司投资养老社区在品牌声誉、资金实力、客户资源、配套及资源整合等方面具有独特的竞争优势。
通过文献研究发现,学者们针对养老地产的探索主要集中在项目投资融资、开发设计、运营模式、风险阐述等方面,但是对养老地产项目的投资风险评价涉及却寥寥无几。投资风险的阶段性、高风险性、组合性等决定了风险评价分析的必要性。文章拟从开发商的视角,针对我国养老地产的发展现状和所面临的实际问题,构建养老地产项目投资风险评价体系,利用结构方程计算出指标的权重,并借以算例进行投资风险评价。
1结构方程模型
结构方程模型(Structural Equation Modeling,简称SEM)是当代行为与社会领域研究的重要统计方法,它融合了传统多变量统计分析中的“因素分析”与“线性模型之回归分析”的统计技术,对于各种因果模型可以进行模型辨识、估计与验证[10]。
结构方程模型一般包括测量模型和结构模型两部分,测量模型用来描述潜变量和观测变量间的关系,结构模型用来描述潜变量间的关系。
测量模型:
(1)
结构模型:
η=βη+Γξ+ζ
(2)
式中:x为外源指标组成的向量;Λx为外源指标与外源变量之间的关系;Λy为内生指标与内生变量之间的关系;ξ为外源潜变量组成的向量;η为内生潜变量组成的向量;δ为外源指标x的误差项;ε为内生指标y的误差项;β和Γ为路径系数,β表示内生潜变量之间的关系,Γ表示外源潜变量对内生潜变量的影响;ζ为结构方程的残差项,反映了在方程中未能被解释的部分。
2指标选取与数据分析
2.1指标选取
基于不同学者对养老地产项目投资风险的阐述,结合我国养老地产开发现状和所面临的问题,并通过专家访谈建立养老地产项目投资风险指标体系,见表1。
2.1.1法律风险
由于养老地产开发链条较长,运作中与医疗、保险、餐饮的横向合作不可避免,所以无论何种运作模式都会引入复杂的法律问题[11]。法律风险主要是指由于国家政局情况和各地政府对养老地产开发的政策出台、行业法律法规的健全、使用土地性质的模糊、养老产业链的各角色的协商合作以及养老服务引起人身安全责任等问题,在根本上决定了一个地区能否顺利进行养老地产项目的融资、建设、运营并最终获得利润。
表1 养老地产项目投资风险评价指标体系
2.1.2金融风险
新常态下的房地产业面临住宅过剩、融资困难等问题,开发商资金链、融资方式和未知的金融市场变动问题均会对养老地产项目的投资开发造成负面影响。根据李兰军的研究[6],并结合房地产业开发现状,文章将金融风险划分为融资成本把控、项目资金周转,通货膨胀带来的物价上涨、消费思想转变,利率变化引起的投资增加,融资困难。
2.1.3选址风险
选址风险作为多种养老服务的空间组织方式,一旦选址不当不仅影响居住部分的服务方式与服务质量,更会影响社区内医疗、护理、养生等其他服务板块的利润与竞争力[12]。养老地产的目的在于养生,良好的经济、自然环境是养生的基础,因此文章结合老年人生理、心理等方面特征确定养老地产项目选址风险,包括经济环境、自然环境、基础设施和交通状况,前两者的优劣更是养老客群所为看重的核心。
2.1.4市场风险
目前来看,养老社区住宅尚未被广泛接受,养儿防老的思想仍旧根深蒂固,许多已开发养老地产项目销售陷入困境,在项目投资前对开发区域进行市场风险分析显得尤为重要。市场风险主要是指由于供求不确定性以及开发经验不足带来的风险,包括市场消费者可接受度、客群的消费能力、对项目的开发成熟度、使用者的后期评价,都会对潜在消费群产生影响。
2.1.5运营风险
养老社区建成后,如何做到专业化运营,让养老产业链中的每个环节做到无缝对接,是极为重要的问题,同时,运营期间各利益相关者的融洽度,包括政府、开发商、SPV、基金管理公司等,也影响着最终的投资收益结果[6]。运营风险同时涵盖了由运营成本的控制到运营模式的选择,服务配套设施的完善如医疗、通讯等,都是开发商需警惕的潜在风险。
2.2数据来源
根据上文构建的投资风险评价指标体系设计了相应的调查问卷,通过网络向专家投放问卷,问卷采用李克特七级量表,根据各指标对养老地产投资风险的影响程度进行打分。为确保数据质量,文章对调研对象的要求为:来自不同地区,工作时间不少于8年,同时为兼顾养老地产投资过程中各方的观点,调研范围涵盖不同单位、学历和职位的专家,其中房地产开发公司和工程咨询公司人员均须有养老地产项目开发经验。其问卷的填写能够如实反映投资风险评价指标的重要程度。此次调查共发放问卷200份,其中有效回收182份,有效回收率91%。样本具体情况如表2所示。
表2 调查对象个人情况分布
2.3信效度分析
利用SPSS22.0对调查数据进行信效度检验,问卷的信度系数a为0.885,测量条款设计良好信度较高;,KMO值为0.881,较适合做因子分析,巴特莱特球体检验为0.000,统计量显著,各个指标相关性强。所有14个测量指标可会聚为4个特征值大于1的有效因子,说明变量测量项目之间具有较好的会聚有效性。文章同时将项目总体相关系数CITC>0.3作为Cronbach’s α信度检验补充。经检验,项目总体相关系数即所测各题项与总体的相关系数CITC值在0.423~0.697之间,都大于0.3,全部通过信度检验。说明问卷整体信度好,具有较高的可靠性和一致性。五个潜变量的Cronbach’s α系数值均大于0.6,在可接受范围内,如表3所示。
表3 Cronbach’s α系数表
3结构方程模型分析
结合以上数据,养老地产项目的投资风险从法律、金融、选址、市场和运营五个方面进行分析。为了提供更为可靠的数据支持,本文运用结构方程模型来分析变量之间的相互关系,其中,椭圆表示潜变量,矩形表示观测变量。以投资风险的五个方面作为模型的潜变量,调查的各项指标作为模型的观测变量构建养老地产项目投资风险评价模型。
3.1养老地产项目投资风险评价一阶模型验证性因素分析
在评鉴模型拟合度之前,必须先检查“违规估计”(Offending Estimates),来检验估计系数是否超出可接受范围[13]。Hair[14]等认为违规估计要遵循三条规则:一为负误差项变异的存在,二为标准化系数太接近或超过1(一般以0.95为门槛),三为标准误差太大。若模型检验结果不存在违规估计现象,则可进行整体模型适配度的检验[15]。文章按此规则进行模型违规估计检查,经过Amos20.0计算得到一阶模型验证性因素分析,如图1所示。
图1 养老地产项目投资风险评价一阶模型验证性因素分析
分析可知,模型没有负误差项变异的存在,标准化系数在0.53~0.71之间,完全符合0.5~0.95的范围,标准误差也在接受范围内。RMSEA=0.045<0.08,GFI=0.924>0.9,CFI=0.935>0.9,IFI=0.936>0.9,各项拟合指标均达到较好的接受要求,不存在违规估计,从而说明风险指标各维度的拟合效果较好。同时,五个一级风险指标之间相关性都在0.45~0.72之间,均达到了0.05显著水平,说明这五个指标间有高度相关性存在,而且可能会有另一个更高阶的共同因素对其产生影响,因此考虑使用二阶模型对其进行进一步分析。
3.2养老地产项目投资风险评价二阶验证性因素分析
由3.1的研究分析可以发现,一阶的理论模型与样本数据可以适配,而且原先的一阶因素构念间可能存在中高度的关联程度,因此可以假定五个一阶因素构念存在测量更高一阶的因素构念。结合问卷设计和因子分析结果,将这一更高阶的潜在因素命名为养老地产项目投资风险,据此绘制投资风险二阶验证性因素分析模型,并将问卷调查数据代入模型中,模型运行结果如图2所示。
图2 养老地产项目投资风险评价二阶模型标准化参数估计
数据显示,AGFI=0.899<0.9,NFI=0.880<0.9,均不在标准范围,因此模型应予以修正,根据Amos20.0输出的MI值和CR值对模型进行修正,因多个残差之间存在正向共变关系,故增加e3→e4、e16→e17、e17→e18,进行模型拟合分析发现,结果达到了较为理想的水平,如图3所示。
图3 养老地产项目投资风险评价二阶模型标准化参数估计(修正后)
经过对模型的修正,各检验指标适配度都在可接受范围内,模型是可接受的。整体模型检验结果如表4所示。
表4 整体模型适配度检验摘要
通过对整体模型评价指标、测量方程估计参数的拟合度分析,均表现出很强的显著性和较好的拟合度,因此文章所构建的养老地产项目投资风险评价模型表现出较好的适应性,综上所述,该模型总体上是较为理想的。
3.3养老地产项目投资风险评估指标权重的确定
根据以上拟合效果的评价,进一步计算出养老地产项目的投资风险评价指标的权重系数。计算方法如下:
表5 养老地产项目投资风险评价指标权重
由表5中一级指标权重可知,选址风险是养老地产项目投资最重要的风险。一级指标的重要程度排序由大到小依次是选址风险、市场风险、运营风险、法律风险和金融风险。而经济环境、自然环境、市场供求、客群消费能力、开发盈利模式、配套服务完善度、使用土地性质、养老地产政策、融资成本把控、项目资金周转是相比之下较为重要的二级指标,是投资开发养老地产项目应率先考虑的十大因素。
4算例分析
某房地产开发公司拟进军养老地产业,公司策划部提出5个投资开发方案,其项目选址、融资方案、运营方式、拿地方式等方面各有不同,但均有各自的优势。对于决策层来说,合理的投资决策尤为重要。对该5个投资开发方案进行了风险评价,由专家对各方案的二级指标进行评估,并采用十分制李克特量表法进行正向评分,即指标风险越大,分数越高。由于养老地产政策、通货膨胀、利率变化属于宏观指标,使用者评价、相关利益者融洽度属于后期结果指标,在投资前这5个指标无法进行定量化,故均按6.0分处理。结果如表6所示。
表6 投资方案二级指标评分
将二级指标得分与上文中指标权重对应相乘,可得线性方程组:
由上式计算得出5个方案的投资风险评估值以及风险大小如表7所示,分析结果可知,风险评估值最大的是方案B,RISK=6.296,最小的是方案C,RISK=5.695<6,即方案C最优。
表7 投资方案风险分析
5结论
文章从从开发商的角度构建养老地产项目投资风险评价体系。采用结构方程模型结合实际问卷调查数据计算各投资风险评价指标的权重,总结投资开发养老地产项目应率先考虑的十大风险因素,同时结合算例进行投资方案风险评价。结果表明,该方法能够较好的结合定性与定量因素对养老地产项目投资方案的风险进行评价,结果客观,切实可行,完善了国内关于养老地产投资风险评价方法的研究,能够帮助开发商有效评判和规避投资风险。
通过以上研究,可以得出如下结论:
(1)养老地产项目投资风险的一级指标权重由大到小依次是选址风险、市场风险、运营风险、法律风险和金融风险;
(2)经济环境、自然环境、市场供求、客群消费能力、开发盈利模式、配套服务完善度、使用土地性质、养老地产政策、融资成本把控、项目资金周转是相比之下较为重要的二级指标,是投资开发养老地产项目应率先考虑的十大因素;
(3)多个养老地产投资方案情况下,为了定量化比较各投资方案的风险大小,可以采用十分制或七分制的李克特量表法对各方案的上述指标进行打分,各二级指标得分乘以相应的权重再求和即得到各方案的投资风险评分。
与此同时,文章还存在着不足之处,对今后的研究做如下展望:
(1)结合养老地产项目开发实际现状,进一步筛选和修改投资风险评价指标;
(2)本着顾客满意度的思想,进一步扩大调查问卷的发放范围,从另一个视角进行调研,如养老社区居民或潜在消费者。
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SEM-based Risk Assessment on the Investment of Pension Estate Projects
ZHENGSheng-qin,SIHong-yun,HEQing
(School of Management and Engineering, Shandong Jianzhu University, Jinan 250101, China)
Abstract:As the growth of the elderly market demand, social endowment service industry arises at the historic moment. Aiming at the construction wave of pension estate project in the present, and the complicacy of investment climate in pension real estate project, the blindness of investment and exploitation, the oneness of operation pattern and other realistic problems, analyze the influence factors of the investment risk of pension real estate project, and select one of the key indicators to build pension real estate project investment risk evaluation system from the perspective of developers. Depending on the data of actual questionnaire and using the structural equation model to calculate the weight of the different investment risk. Summarizing the ten risk factors ought to be considered first of investing and developing the pension real estate project, at the same time, evaluating the risk of investment program combined with a case.Results indicate that the method can combine the qualitative and quantitative factors well to evaluate the investment risk of pension real estate project. It’s objective and feasible, it can help the developers to judge and avoid investment risks effectively.
Key words:structural equation modeling; pension real estate; risk assessment
中图分类号:F293.3
文献标识码:A
文章编号:2095-0985(2016)02-0056-06
作者简介:郑生钦(1963-),男,山东诸城人,副教授,博士,研究方向为房地产开发与经营、工程项目管理(Email:zhshqin@163.com)
收稿日期:2015-11-06修回日期: 2015-11-23