房地产行业偿债能力的分析及改进

王斐

（安徽财经大学 金融学院，安徽 蚌埠 233000）

房地产行业偿债能力的分析及改进

王斐

（安徽财经大学 金融学院，安徽 蚌埠 233000）

基于因子分析法，综合使用SPSS、EXCEL软件，以房地产行业为例，从145家房地产上市企业中随机抽取十家上市企业作为样本，选取反映其偿债能力的六个指标，基于因子分析法，构建上市公司偿债能力评价模型，根据得分对样本企业的偿债能力进行排名和评估.针对影响房地产企偿债能力的因素，结合市场背景，提出偿债能力评价、企业财务、资本结构和宏观调控政策应对方面的改善措施及建议,以期促进房地产行业健康持续发展.

偿债能力；房地产行业；因子分析法；SPSS

1 偿债能力和选择房地产行业的原因

1.1 偿债能力

偿债能力是企业用资产来偿还债务的能力的体现，通常展示了企业自身的经营情况和财务能力，是衡量企业发展优劣的重要指标.通过对企业的偿债能力进行分析，不仅有利于企业认识到自身的获利能力及财务状况风险，同时也有利于投资者、债权人、供应商等利益相关者作出合理的经济决策.对于一个企业，偿债能力下降直接反映财务经营的不足，严重时可能会威胁企业的生存.对于利益相关者而言，企业偿债能力的强弱与其盈利能力密切相关，如果企业偿债能力出现异常时，有可能会影响到利益相关者的债权价值及投资收益.

因此，在分析企业的经营情况尤其是财务风险状况方面时，偿债能力的分析显得尤为重要.

1.2 房地产行业

随着近年来经济的飞速发展，我国资本市场的规模不断扩大，越来越多的公司选择通过二级市场来满足自己的外部融资需求.充盈的外部融资资金使得公司在解决经营的基本资金需求以后，获得了更多发展的机会和可能.但是同时过多的外部融资也给企业带来了巨大的债务压力，高额的负债使得企业的资金链非常紧张，对于一些资本金要求高的行业，如房地产业，高负债无疑是一个较大的风险隐患.近年来，房地产行业对推动国民经济发展产生非常大的积极作用，由于房地产行业与民生问题关系密切，因此成为了国家宏观调控的重点考量对象.房地产行业流动性不强、对政治发展敏感、资本金要求高的特征使之承担了巨大的市场和流动性风险.

更严重的是，随着各种调控政策的不断退出以及银行放贷体制的不断更新下，房地产行业的发展前景越来越受到人们关注.企业对偿还债务的压力随着热点城市限购、三四线城市去库存化等一系列调控政策的出台而日渐增大，其偿债能力也开始倍受关注.因此，在这种大背景下，本文选取有代表性的房地产行业，使用因子分析法对行业内上市公司的偿债能力进行模拟和分析，并提出相关意见和建议.

2 研究思路

公司偿债能力指标可以很大程度上反映其部分偿债能力，但因为偿债能力的各个影响因素之间都存在相关关系，所以我们在选取模型时经常会出现信息交叉.为了使偿债能力在较少的指标上得到最好的体现，同时降低相关性，创建几个显著性强的综合指标，既反映整体信息，又便于研究.因此，本文使用spss19.0软件，采用因子分析法对房地产行业的偿债能力问题进行深入研究.

2.1 因子分析

因子分析的数学模型如下：

模型中，x1,…,xm为m个原有偿债指标，并已将其转化为标准化变量；aij为因子载荷，反映的是第i个指标和j个指标之间相关系数；F1,…Fn为提取的n个综合指标.ε为不能被综合指标解释的部分.[1]

2.2 指标的选取

学者覃薇霖（2011）[2]将企业偿债能力分为短期偿债能力和长期偿债能力，她认为可以选择流动性强的指标例如流动资产、流动负债的比率来代表短期偿债能力，选择流动性较弱的所有权益、长期负债的比率来代表长期偿债能力，这样一来可以将虚拟的指标进行量化.学者余鹏举、李碧宏（2007）[3]根据传统财务知识体系，构建综合评价模型，运用相应的财务比率对偿债能力进行综合评价.

通过对相关财务知识了解分析并参考前人的研究，综合考虑后选取如下6个指标对偿债能力进行分析：利息保障比率、资产负债率、长期债务与营运资金比率、流动比率、速动比率、负债结构比率.

2.3 数据的来源和剔除

本文选取了2016年7月-9月145家房地产行业上市公司的财务数据，本文所有数据均来源于wind资讯.

由于异常波动会对实证结果造成较大影响，因此为避免异常波动的影响，剔除原始样本中的ST和PT上市公司.再从中随机选取出泛海控股、中弘股份、中洲控股、绿地控股、合肥城建、荣安地产、招商蛇口、沙河股份、万科A和保利地产10家上市房地产公司2016年第三季度财务数据作为样本数据进行研究.

3 实证分析

3.1 KMO检验与Bartlett检验

原始指标之间要具有比较强的相关性，因子分析的结果才可以准确有效的反应实际情况.本文采用KMO与Bartlett检验对145家上市公司的原始数据进行分析，确定数据是否适合进行因子检验.

根据spss19.0运行结果显示，KMO=0.583＞0.5，KMO检验通过.而Bartlett检验结果显示，数据显著性水平等于0.003，远远小于0.05，拒绝原假设，相关系数矩阵并非单位矩阵，原始数据之间相关性强，适合做因子分析.

3.2 因子提取和因子贡献率表

根据SPSS19.0软件对数据进行公因子提取，得到碎石图和旋转因子载荷表.由所得图表可以从六个因子指标中提取两个主因子，将负债结构比率、流动比率、速动比率、利息保障倍数相对于第一个主因子载荷数较大，因此将他们单独分为一个相对综合指标，将剩余的因子做为另一个相对综合指标.

由实证结果可知，两个主成分因子的累计贡献率为82.773%，也就是说，这两个因子对方差的解释程度较大，占了大部分的变异性，其余因子占比相对比较少，对于整体的影响并不明显.因此，这两个综合指标很好的拟合了企业的偿债能力.

3.3 因子得分及其综合得分

设公共因子F由变量x表示的线性组合模型为：Fi=βi1x1+βi2x2+…+βipxp.该式称为因子得分函数.运行软件，得到因子得分矩阵，将矩阵中的因子系数代入模型中，可得到因子因子得分函数如下：

结合因子贡献率，得出因子综合得分判断模型：综合得分=.53933F1+0.2884F2将各因子得分代入，通过EXCEL软件，得到样本企业综合得分表.

样本企业综合得分表

4 研究结论

本文使用因子分析法对145家上市公司的偿债能力进行分析，并对选取的公司进行了偿债能力的对比和排序.通过实证分析我们可以看出各个因子对房地产偿债能力影响的差异，并针对这些差异，结合实际，对房地产发展提出如下的建议：

4.1 建立评价体系

分析房地产偿债能力时应采取动态和静态两种分析方法相结合的模式.加强负债资金的动态分析，通过负债资金的资金流分析，对负债资金的形成，使用和偿还有整体的控制，更加准确可靠地反映企业的偿债能力.据上文实证内容可知，我们可以分短期和长期两个大类建立偿债能力评价指标.反映短期偿债能力的指标主要有负债结构比率、流动比率、速动比率、利息保障倍数等，反映长期偿债能力的指标主要是资产负债率、长期债务与营运资金比率等.建立和优化偿债能力体系，除了可以加强企业财务分析的合理性，同时也可以增加企业运行效率.

4.2 优化资本结构

根据杠杆原理，完善企业的资本结构可以提高增加资金收益率，也就是说企业在负债时，可以使普通股每股利润变动大于息税前[4].因此企业可以提前给予不同资金不同的配比方式，从而合理化资本结构，适应企业的财务要求.合理的资本结构一方面不仅能大幅度提升企业的偿债能力，另一方面也可以满足企业对资金的需求，提高了资金的使用效率，使企业在稳健成长的基础上获得更多发展的可能.

4.3 丰富资金来源

由于房地产行业本身存在的“经济泡沫”，政府出台了一系列不利于行业资金借贷的政策，收缩了已有的获得资金的渠道，大大加重了房地产企业的承债压力.为了应对挑战，在激烈竞争中脱颖而出，房地产企业应使筹资方式多元化，拓宽获得资金的渠道，而不仅仅局限于银行贷款.房地产企业可以在考虑合理资本结构的前提下，在二级市场上采取发股、发债等方式进行外部融资，来满足资金的需求，提高承债能力.

4.4 适应政策改变

作为国民经济的增长点，近十年来，房地产业以一种近乎野蛮的速度的发展，已经引起国家和政府的重视.为解决房地产行业本身存在的一些潜在风险，政府出台了一系列宏观调控政策，对行业发展进行了一定程度上的干预.面对当前的市场背景，房地产行业必须以积极的态度去应对政府的宏观调控，树立能满足市场需求、顺应经济发展的信心，在这前提下，行业才能持续发展，日益成熟完善.

〔1〕许存兴,张芙蓉.基于因子分析法的房地产企业偿债能力分析[J].曲阜师范大学学报(自然科学版),2014（04）:4-8.

〔2〕覃薇霖.企业偿债能力分析[J].合作经济与科技,2011（15）: 32-34.

〔3〕余鹏举,李碧宏,姚世斌.企业偿债能力综合分析与评价方法探讨[J].经营管理,2007（12）:63-65.

〔4〕仝自强.整合多成本动因的财务杠杆模型[D].山西大学, 2012.

F224

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1673-260X（2017）07-0120-02

2017-04-01