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城市更新视角下房地产投资并购标的评价研究

2018-03-28毕添宇张攀邵全

会计之友 2018年6期
关键词:交易成本城市更新

周 霞 毕添宇 张攀 邵全

【摘 要】 当前,城市更新为房地产投资并购提供了新的发展机遇。对投资主体而言,并购资产标的评价工作是影响投资成败的关键。通过实地访谈和文献研究,综合房地产投资分析、并购决策分析一般原理和流程以及城市更新的具体影响,认为既有建筑改造项目是评价的基本对象,项目价值和交易成本是评价的基本内容。进而基于房地产投资并购的一般流程和思维模式,建立起包含4项一级指标和17项二级指标的“项目价值—交易成本”双考量评价指标体系,并运用层次分析法确定了各指标的权重。最后,应用该模型对海淀区某居住类项目进行模糊综合评价,结果表明模型操作方便,评价结论较为可靠。

【关键词】 标的评价; 房地产投资并购; 城市更新; 项目价值; 交易成本

【中图分类号】 F270  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937(2018)06-0045-06

一、引言

经济新常态下,中国房地产业正处于深入整合、分化重组的阶段,房地产并购市场呈现波动上升的发展趋势。根据清科数据,2010至2014年间,我国房地产并购市场快速发展,交易总额由25.88亿美元增加到145.54亿美元;2015年和2016年分别为1 302.65亿元和1 065.85亿元人民币,走势趋缓下降;2017年第一季度,交易总额达586.99亿元人民币,相比2016年同期增长84%,市场回温态势明显。同时,2016年我国城镇化率达57.35%,总体仍处于城市化中期阶段,而北京、上海两地均已突破80%,分别为86.30%和88.02%。中国大陆一线及部分二线城市已经进入或即将进入城市化发展的后期阶段,针对城市更新的研究及实践开始得到社会各界的广泛关注。

基于上述背景,城市街区和既有建筑的有机更新成为投资者关注的新领域[ 1 ]。众多地产开发企业、中介企业以及投资机构争相进入房地投资并购市场,以获取符合自身条件的既有建筑项目。资产标的评价的相关结论作为前期决策的基本依据,关系投资并购的成败。实务中,项目的筛选与评价往往具有一次性和组织的临时性。人员流动性大,标准、方法的不统一,造成了工作效率低下、内容侧重不一等问题。因此,一套高效、科学且规范的评价方法和体系是建立企业核心竞争力的有力工具。

国外专门针对房地产投资并购标的评价的研究较少。对于并购的决策问题,国外学者主要从并购动因、并购绩效两个侧面进行了考察[ 2-4 ],少有从并购主体角度出发建立标的筛选模型的相关文献。国内的相关研究成果则主要涉及房地产企业并购、风险管理以及私募股权基金项目评价等方面。如程昭[ 5 ]建立起涵盖市场、风险、管理、财务四个方面的房地产企业并购目标企业选择评价指标体系;刘民飞[ 6 ]认为房地产私募基金运作过程中主要存在政策环境风险、经济金融风险、不可抗力风险等七个风险因素,同时指出了项目的销售定位和客户群分析在风险分析中的重要性;曹小琳、卢道超[ 7 ]选取政策环境风险、经济金融风险等七方面风险,构建出PE项目的评价指标体系;程国平、齐晓红[ 8 ]以BP神经网络模型为基础,考虑项目成长性和企业竞争力两方面,构建了私募股权项目的评价模型;魏景芬[ 9 ]确定了私募股权基金投资项目评价的27个指标,并基于模糊综合评价和主客观结合的组合赋值法(AHM法、熵值法)构建出评价模型;张樱[ 10 ]认为国家或地区的政策规划、产业政策、社会经济发展状况和公司规模等因素,对PE基金选择投资房地产类项目的影响巨大。

相比之下,从城市更新视角出发,针对房地产投资并购标的评价研究则很少。因此,本文首先分析界定了资产标的的主要类型和项目筛选的关键点,在此基础之上,建立起一套城市更新背景下房地产投资并购标的评价模型。

二、城市更新中房地产投资并购标的评价指标体系的构建

(一)标的类型选择和项目筛选关键点

房地产投资并购的本质在于投资,而兼并收购是实现投资获利的重要步骤与手段。资产标的评价,是对项目投资价值以及并购难易程度和风险进行分析权衡的过程。城市更新对这一评价过程提出了新的要求。

1.标的类型选择:既有建筑改造项目

城镇化后期,大量既有建筑因使用年限过长、规划设计不合理等因素,难以满足日益提高的城市居民生产及生活需求,一定程度上阻碍了城市的进一步发展。建筑物拆除重建虽可以帮助解决上述矛盾,但必然会导致资源的浪费[ 11 ]。城市更新亟须在保证历史文化传承、城市脉络延续和资源集约利用的基础之上,实现土地利用效率和空间效益的优化提高。因此,城市的有机更新受到更加广泛的重视,既有建筑改造项目得到迅速发展。其中针对旧有住宅、工业厂房以及商业办公楼等收益性房地产的更新改造项目,为房地产投资并购带来了新的发展机遇。实践中,投资并购主体往往以资产或股权收购的方式获取城市建成区内的既有建筑,进而通过改造升级和销售租赁,实现企业盈利。综上,本文聚焦既有建筑改造项目,以之作为主要的评价对象。

2.项目筛选关键点:项目价值与交易成本

房地产投资并购是房地产投资和并购交易两者相结合下的复杂活动和商业模式。从各自决策流程角度出发,房地产投资分析主要涉及投资环境与市场分析、项目成本估算与融资方案优化比选、财务分析、不确定性及风险分析、社会和环境影响评价等方面[ 12 ],并购交易分析则通常包括项目或企业的价值评估及法务、财务和市场三方面的尽职调查等工作[ 13 ]。结合来看,对项目投资价值以及项目获取或开发过程中的交易成本進行定性、定量考察是二者共有的评价内容。

一般房地产项目价值有市场价值和非市场价值两大类,非市场价值又包括谨慎价值、投资价值、清算价值等。房地产投资并购中的项目价值更注重投资价值,即对有明确投资目标的特定投资者或者某一类投资者所具有的价值。在评估既有建筑改造类项目投资价值时,应特别关注其更新改造所带来的价值增值能力。城市更新背景下,既有建筑的价值提升空间巨大,在具体的项目运作中,城市更新理念和方法是影响既有建筑价值增值水平的显著因素。当前,城市更新更加注重对城市整体发展、文化力量引导、社区尺度和公众参与、城市有机更新和可持续性发展等思想理论的研究和实践[ 14 ]。以这些理论方法为指导进行更新改造,有助于项目获得社会、环境、文化和城市发展等经济价值以外的附加效益。对投资主体而言,这些附加价值必定有助于项目市场价值的提升。而现阶段既有建筑改造项目旺盛的需求以及各大城市存量房市场的迅速发展,都预示着投资者通过更新改造来获取项目价值提升这一投资途径拥有巨大的市场发展潜力。

奥利弗·E.威廉姆森在交易成本经济学中指出,经济组织的问题是为达某种特殊目的而决定以何种方式签订合同的问题,交易成本是签订和履行这些合同的成本,可按合同签订之前和之后进行划分[ 15 ]。房地产投资并购的交易成本存在于项目获取、改造、租售和运营的全过程中,具体表现为进行项目调查、合同谈判、风险识别和防控以及组织协调时的花费支出,主要以时间或经济成本的形式呈现。交易系统的开放性、规则体系的复杂性和交易主体、交易环境的不确定性等特征[ 16 ],造成各类投资并购项目均具有高交易成本这一天然属性。同时,因行业重组中频繁的政策调整、资产标的瑕疵和参与方诚信风险等问题,房地产投资并购项目的交易风险更加难以得到防范与控制。城市更新中的既有建筑改造项目,涉及到管理主体(如政府、法院等)、投资主体(开发商、资产管理公司)、社会公众及第三方群体(供应商、设计单位)等多元利益相关者之间的合作博弈[ 17 ]。投资主体面临着更加复杂的交易结构和交易环境,需要投入更多的人力、物力和时间资源对交易关系和交易主体进行识别、描述和分析。此外,城市更新对于项目价值的提升效果吸引着大量新竞争者不断进入投资并购市场,间接导致了交易成本的上升。

综上所述,城市更新中房地产投资并购标的评价可从项目价值的识别描述、测算评估以及交易成本的分析、规避和控制两方面入手,即“项目价值—交易成本”的双考量,具体思路如图1。

(二)基于“项目价值—交易成本”构建评价指标体系

基于系统性、高效性、全面性和可操作性原则,指标的设置和体系结构的安排须满足投资并购的一般流程和思维模式,并充分考虑城市更新的影响作用。为此,应以项目价值和交易成本的有机统一为出发点,遵循项目区位情况—项目自身状况—成本收益预期—交易结构情况—交易主体风险的主线进行指标体系的设计。基于以上分析,本文提出由4个一级指标和17个二级指标构成的“项目价值—交易成本”双考量评价指标体系,如图2所示。

根据实地调查结果,对项目价值的考察可细化为对项目及客户群分析和成本收益的定性、定量分析;同时,交易结构及风险、交易主体及项目资金独立性构成了交易成本的基本考察内容。二者相结合,最终形成4项一级指标。

1.项目及客户群分析

主要依据房地产市场分析的原理及思想,侧重定性分析。区别于开发项目,既有建筑改造项目的评价工作是根据并购标的已有特点和改造空间,判断项目现状的优劣及其价值提升的潜力,并最终进行项目筛选的过程。评价对象的自身状况、区位条件、经济社会环境以及周边市场供给、需求和竞争的情况是客观存在且相对稳定的评价依据。以此为基础,可预测在有限的改造空间内,针对客户群、市场及产品的各种可能定位,以及不同的营销策略下,项目的市场生存空间和预期盈利能力。

2.成本收益

主要依据房地产财务分析的基本原理,对项目盈利能力进行定量测算。其中,相关价格的比较涉及周边新拍土地、新开发项目和同类改造项目的价格,投资者可据此预测项目改造后的定价空间。总价及付款方式、改造成本及时间、销售预期三项指标分别针对项目的并购成本、改造成本以及租售实现程度。根据以上信息,投资者最终可得出项目的投资收益率及投资回收期,并进而根据企业自身情况,判断是否符合投资预期的要求。

3.交易结构及风险

主要考察交易关系的复杂程度、责任及风险划分的合理程度以及其他潜在的风险三个方面。交易结构的复杂程度,主要受到参与主体数量、诉求和能力以及收购方式、合作方式的影响[ 18 ]。责任及风险承担是站在投资主体角度,考察在既定交易结构下承担的责任和风险与自身能力及专业特点的匹配情况。此外,其他潜在风险指现有交易结构以外产生的,可能影响到交易结构、交易方式的风险因素,如政策调控、关联交易和行业检查等。

4.交易主体

交易主体可划分为主要交易对手和其他参与方。主要交易对手根据实际交易关系的不同,可以是主要合作方或者项目来源方。投资并购中,要细致考察其资信、财务以及公司治理状况。其他参与方则指投资占比较小,或仅提供销售、运营等服务的合作方。投资主体需要分析其专业口碑、诚信等级以及他们与主要合作方的关系等情况。项目资金独立性主要考察项目资金及收益的流向和管控问题,是投资主体对自身项目资金管控能力和话语权的评价。

三、指标权重的确定及分析

(一)权重确定

本文选用层次分析法,确定评价指标的权重。根据AHP的计算程序,首先,基于Saaty提出的1—9标度方法,通过专家打分及对结果的分析汇总,构造出符合一致性检验要求的各判断矩阵。判断矩阵显示了针对上一层次指标而言,本层与之对应的指标之间相对重要性的比较结果。一致性检验通过,要求随机一致性比例指标CR<0.1。如针对目标层房地产投资并购资产标的评价而言,其判断矩阵如表1所示。其中,该矩阵随机一致性指标比例CR=0.027,满足要求。同理,可构造其他判断矩阵,本文予以省略。

其次,根据判断矩阵计算各指标相对于上级对应指标的权重,即层次单排序。最后,基于所有层次单排序的结果,得出相对于目标层的所有二级指标的综合权重,结果如表2所示。

(二)权重分析

一级指标权重分别为0.424、0.424、0.103和0.05,其中項目及客户群分析、成本收益两项最高,合计所占比重近85%,可以看出,多数投资者认为项目本身情况的优劣以及项目所能带来的总体收益是最重要的考量因素。而交易结构及风险占比0.103,交易主体及项目资金独立性占比0.05,表明交易过程中,投资者对解决内部交易结构复杂性和交易主体风险的预期较为乐观,同时对解决交易各方矛盾、排除风险的成本预期较低(权重分布如图3)。

二级指标中项目区位信息的综合权重最大,为0.236,说明在项目优选中,项目区位信息的指标最为重要。相关价格比较、目标客户群分析、投资收益率及回收期三个指标的权重分别为0.188、0.128、0.121,它们也是房地产投资并购标的评价中相对重要的指标。以上4项指标权重相加为0.673,占总指标的三分之二以上,实际应用时应重点考察。改造成本及时间、责任及风险承担的权重分别为0.066、0.065,大于平均权重0.059,也作为考察项目的主要指标(权重分布如图4)。

四、模型应用检验

本文选用模糊综合评价法,以北京市海淀区某一居住类物业为例,对模型应用进行初步检验。模糊综合评判是对受多种因素影响的事物作出全面评价的一种有效决策方法。针对房地产投资并购活动,资产标的评价问题具有很强的模糊性,适用模糊综合评价方法得出决策结果,有较好的科学性和可靠性。本次评价邀请10位专家X1,X2…,X10,分优、良、中、差四个等级,给出该项目在各二级指标上的评价结果。如对项目资金独立性,30%的专家认为“优”,40%的专家认为“良”,30%的专家认为“中”,0%的专家认为“差”,据此得出项目资金独立性单因素评价结果为R17=(0.3,0.4,0.3,0)。

同理得出全部指标的评价结果,见表3。

采用加权平均算子计算综合评判结果为:B=W·R=(0.2954,0.3839,0.2873,0.0102),根据最大隶属度原则,此项目的评价结果为良。实际应用中,对于评价为优或良的项目,可通过尽职调查等方式进一步深入了解;对于结果为中的项目,可继续跟踪、观察情况;对于评价为差的项目,则应立即放弃。

五、结语

本文基于文献研究和对行业内领先企业的深入访谈,立足城市更新背景,综合并购投资分析和房地产投资分析的一般原理和流程,构架起一套以既有建筑改造项目为对象、以“项目价值—交易成本”双考量为评价主要内容的房地产投资并购标的评价指标体系,并运用层次分析法确定了各指标的权重。最后通过海淀区某一居住类项目对模型应用加以检验,结果表明模型应用简单快速、操作方便,评价结论较为可靠,能够在一定程度上解决城市更新中既有建筑改造项目的高效评价与筛选问题。尽管本文取得了一定成果,但由于数据及水平的限制,尚有许多问题有待解决和研究,如针对不同项目指标权重会随着时间、空间及外界因素变化呈现动态波动,政策调控等某些风险因素具有“一票否决”的效力等,这些都是本文房地产投资并购标的评价模型后续优化的方向。

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