影响房地产行业企业价值的因素分析
2020-10-15庄丹妮
庄丹妮
摘 要：随着房地产行业发展潜力不断被激发，市场竞争加剧，作为推动国民经济增长的第三产业，本文选取了九家房地产公司作为研究对象，从行业内部因素分析房地产行业企业价值的影响因素，以净资产收益率作为衡量企业价值的指标，考察了偿债及资本结构、营运能力和股权结构三个方面因素，分别以资产负债率、总资产周转率和第一大股东持有比例作为衡量指标，经过建立模型、模型检验和计量经济学检验，进行实证研究。最后根据解释变量对被解释变量的影响程度为房地产行业发展提出针对性的建议。
关键词：房地产;企业价值;净资产收益率;回归分析
房地产行业作为推动我国国民经济增长的重要驱动力，对我国经济社会发展起到了重要的促进作用。虽然行业市场发展受到国家宏观政策的调控，销售额增幅存在着下降的趋势，但是整体来说仍占据一定程度的市场规模。针对房地产行业的发展，本文选取了中航地产、万泽股份、顺发恒业、光华控股、中弘股份、中天城投、华联股份、世茂股份、城投控股共9家房地产企业作为研究对象，利用2012年的财务报表数据及股本结构数据，从行业内部因素分析房地产行业企业价值的影响因素。
一、建立模型
（一）相关分析
为了避免出现回归结果不准确的现象，需要对变量间进行简单的两两相关性分析，但是相关性分析并不能够确定变量间具体的影响关系，后面的分析还需要进行多重共线性检验。根据表1的数据，可以计算出净资产报酬率的均值Y为14.89111，资产负债率、总资产周转率和第一大股东持有比例的均值X分别为64.37889、0.24和45.84667。由样本相关系数公式：
求得资产负债率、总资产周转率和第一大股东持有比例的
分别为0.5824、0.7069和0.7091。值得注意的是，总资产周转率和第一大股东持有比例对净资产报酬率的相关系数都大于0.7，说明了这两个解释变量和被解释变量存在一定程度的相关关系。
本文还运用了STATA软件研究被解释变量和解释变量在5%的显著性水平下的相关性，结果发现净资产报酬率和总资产周转率、第一大股东持有比例在5%的显著性水平下存在显著的相关性。另外，本文也通过STATA软件计算了解释变量间的相关系数与在5%的显著性水平下的相关性，结果显示各解释变量之间的相关系数均不超过0.5，变量两两之间不存在明显的相关性。
（二）多元回归分析
基于计量经济学理论，根据变量现有的数据和关系，构建以净资产收益率Y为被解释变量，以资产负债率X1，总资产周转率X2和第一大股东持有比例X3为解释变量的模型。设定如下：
由公式 ，可以计算出包含 的矩阵。本文使用了STATA软件将数据进行回归分析。
二、模型检验
（一）拟合优度检验
在多元线性回归模型中，可以同一元线性回归模型一样使用可决系数衡量样本回归线对样本观测值的拟合优度。记 为离差平方和， 为回归平方和， ，可用回歸平方和占总离差平方和的比重来衡量样本回归线对样本观测值的拟合程度：
R2=■=1-■
根据方式计算出来的统计量为0.9123，该统计量接近于1，表示模型的拟合优度很高。表示资产负债率、总资产周转率和第一大股东持有比例可以解释净资产报酬率91.23%的变动。为了剔除变量个数对拟合优度的影响，本文将残差平方和与总离差平方和分别除以各自的自由度，记R2为调整后的可决系数，则根据公式：
R2=1-■
可以得出调整后的可决系数为0.8597，可见模型的拟合优度较高，有较强的说服力。
（二）方程总体线性的显著性检验
为了判断模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立，本文使用了F检验，检验模型中的参数是否显著不为零。原假设和备择假设分别为：
H0：β1=0，β2=0，β3=0
H1：βj（j=1，2，3）不全为零
根据数理统计的知识，在原假设H0成立的条件下，统计量
F=■
服从自由度为（3，5）的F分布。给定显著性水平a =0.05，临界值F0.05=（3，5）=5.41，根据样本数据可以求出F的统计值为17.33，计算过程为
F=■=■=17.33
因为F>F（3，5），所以拒绝原假设H0，说明方程总体上的线性关系在5%的显著性水平下显著相关。
（三）变量的显著性检验
在上一节虽然验证了方程总体上的线性关系是显著的，但是不能够证明资产负债率、总资产周转率和第一大股东持有比例对净资产回报率的影响是显著的，因此本文使用t检验对资产负债率、总资产周转率和第一大股东持有比例进行显著性检验。
1.t统计量
因为参数估计量的方差为 ，以cj表示矩阵（X'X）-1主对角线上的第j个元素，于是参数估计量 的方差为
，j=1，2，…，k
其中σ2为随机干扰项的方差，在实际计算时用 代替。因为 服从 的正态分布，因此可以构建统计量
2.t检验
原假设和备择假设分别为：
H0： =0
H1= ≠0
给定显著定水平0.05，得到临界值t0.025（5）=2.571，根据图2回归分析结果得出了各个变量的t值，分别为t1=2.35，t2=3.43，t3=3.87，所以t1
（四）参数的置信区间
为了考察通过回归分析结果得到的参数值和真实值的差距，本文进一步分析参数的置信区间。根据变量显著性检验中的公式：
给定显著性水平0.05，则容易推出95%的置信度的置信区间是：
（ ， ）
在上一节中，如果给定显著性水平0.05，查表可得到临界值t0.025（5）=2.571，所以从回归计算中可以得到，β1的置信区间为（-0.0223，0.5098），β2的置信区间为（11.73，81.79），β3的置信区间为（0.08824，0.4373），显然β1和β3的置信区间比β2小很多，估计的结果会更精确。针对如何缩小β2的置信区间，可以使用三种方法，第一种方法可以通过增大样本容量，在同样的置信度下，样本容量越大，临界值越小，一般情况下可使 减小。第二种方法是提高模型的拟合优度，以减小残差平方和。另外还有一种方法是提高样本观测值的分散度样本观测值越分散，cj越小。
三、计量经济学检验
以上对多元线性回归模型的分析是建立在提出若干基本假定成立的条件下，为了检验模型是否存在违背基本假定的情况，本文讨论了以下几种情况。
（一）异方差性
本文利用STATA软件，使用了怀特检验回归模型是否存在异方差。假设回归模型为
先用普通最小二乘法（OLS）估计上述模型的参数，并得到残差平方序列 ，然后做如下辅助回归
然后对原假设H0：a1=…=a9=0进行检验，检验原模型是否存在异方差就相当于检验辅助回归模型的回归参数除了常数项以外是否显著为0。在STATA完成回归后进行怀特检验。
（二）序列相关性
本文分析的是2012年9家房地产行业企业的数据，属于截面数据，因而一般不存在序列相关性问题，所以本文没有检验模型的序列相关性。
（三）多重共线性
多元回归线性模型中普遍存在多重共线性问题，如果多重共线性的程度较高，则会导致回归结果出现严重的偏差问题，因此有必要检验模型的多重共线性。在计算并检查了解释变量之间的两两相关系数的基础上，本文进一步进行多重共线性诊断， 使用方差膨胀因子判别法用于检验共线性的统计量有容忍度和方差膨胀因子，方差膨胀因子为VIF，根据计算VIF的公式：
VIF=1（1-R■■）
R■■表示用其他自变量解释第j个变量的多元相关系数，即以Xj为被解释变量，以其他解释变量为解释变量做辅助回归的R2。
四、房地产行业发展建议
从房地产企业的内部因素分析来看，通过实证分析，本文得出了对房地产公司企业价值有显著影响的因素是营运能力和股权结构，资本结构对其影响不大。针对研究结果，本文对房地产行业的发展提出了以下建议。
（一）提高企业资产营运能力
分析结果表明，总资产周转率对净资产报酬率的影响是显著的，因此房地产行业企业应该加快资产的周转速度，提高资金的使用效率，这同样也需要加强公司管理层对资金的管理，提高净资产报酬率，才能在激烈的房地产市场竞争中占据一定的市场份额，取得效益。
（二）优化股权结构
经过论文的实证研究发现，第一大股东持有比例对净资产报酬率的影响也是显著的，公司的股权结构越集中，企业的盈利效果更好。反之，如果企業的股权结构过于分散，则不利于企业发展，企业对股东的监管能力会被弱化。因此在强化股权集中度的同时，也要注重对股东权益的监管，提高企业的治理水平。
（三）拓展融资渠道
企业资产周转周期较长的原因除了企业内部的管理问题，也和融资渠道较少有关。从房地产行业的发展现状来看，企业的债务性融资比例是比较高的，这也给企业带来了风险，有可能会导致破产，因而企业有必要对融资结构进行优化。企业在选择融资渠道的时候要考虑自身的收益，合理判断融资渠道的成本和自由度，此外企业也可以通过地产信托资金等项目拓展融资渠道。
结束语：
本文选取了九家房地产上市公司作为研究对象，以净资产报酬率为被解释变量，资产负债率、总资产周转率和第一大股东持有比例为解释变量，分析影响房地产行业企业价值的因素，通过建立模型、模型检验和计量经济学检验等实证研究，得出了对房地产公司企业价值有显著影响的因素是营运能力和股权结构，资本结构对其影响不大的结论。最后针对营运能力和股权结构，为房地产行业发展提出了提高企业资产营运能力、拓展融资渠道和优化股权结构的建议。
参考文献：
[1]周叶叶.房地产上市公司业绩影响因素研究.湖北理工大学，2014.
[2]王欢.企业资本结构、治理水平与经营绩效关系研究——以房地产行业为例.湖北经济学院，2019（06）.
