融资能力、偿债能力与房地产企业违约风险——基于房企实际违约事件的实证分析

谢绵陛,梁冰华,李昱帆,周逢源,任昱衡

(1.集美大学 财经学院,福建 厦门 361021;2.集美大学 数字产业学院,福建 厦门 361021;3.建潘鲲鹭物联网技术研究院(厦门)有限公司,福建 厦门 361199;4.金牌厨柜家居科技股份有限公司,福建 厦门 361199)

一、文献回顾

根据中国人民银行《金融市场运行情况》报告统计,我国债券市场年发行各类债券的总和已从2017年的40.8万亿元增长到2022年的61.9万亿元,各类债券市场托管余额从2017年的74万亿元增长到2022年的144.8万亿元,债券市场发展迅速。同时,受宏观经济与企业内部诸多因素的影响,国内逐渐出现了债券违约事件。在违约事件的行业分布中,房地产行业具有典型性。识别风险,特别是企业主体风险的识别,是守住不发生系统性金融风险的基础。但在债券违约事件频发的同时,我国的信用评级市场却发展滞后,且存在评级虚高、评级购买等乱象。因此,加强对国内房地产企业违约风险的决定因素研究,提高信用评级的科学性,进而为房地产企业投资者识别风险提供帮助,对从源头上控制房地产金融风险的积累具有重要意义。国内外学者对企业债务违约影响因素的研究可分为外部因素和内部因素两个方面。

从外部因素看,学者们主要从宏观经济、行业环境、相关政策等方面探讨其对企业债务违约的影响。宏观经济方面,Lando &Nielsen(2010)研究发现,标准普尔500指数、GDP会显著影响企业的违约概率[1]。藏波等(2016)认为,宏观经济的结构性调整是影响我国债券违约的主要外部因素之一[2]。行业环境方面,王远卓(2016)提出,从全球大背景来看,周期性行业违约已成为信用债违约的首要因素[3]。Agrawal &Maheshwari(2019)分析发现,企业对行业因素的敏感度越高,债券违约概率就越高[4]。李思龙等(2022)在产业债和城投债双重视角下研究发现,改善金融生态环境有助于减少信用债券负面事件,从而降低地区债券整体违约风险[5]。政策方面看,张伟平和曹廷求(2022)运用经济政策不确定性指数研究了房地产市场的系统性风险溢出效应,发现宏观经济政策的不确定性会加剧房地产市场的系统性风险溢出[6]。蔡真等(2023)研究认为从长周期视角看,房地产调控政策有利于降低房企违约风险,有利于房地产市场健康平稳发展[7]。

从内部因素看,学者们主要从财务状况、公司治理等方面研究其对企业债务违约的影响。财务状况方面,学者们发现盈利能力、应收账款(张继德和翟颖,2017),杠杆率、现金流(Douglas等2016),短期债务比例(王东静 等,2009)等财务指标会影响企业债券是否出现违约[8-10]。吕淑萍(2022)分析发现,目前我国房地产企业在资金筹集、资金运营、资金回笼等方面存在较大问题,一定程度上可能造成房企债券违约[11]。而在公司治理方面的已有研究结论尚不一致。Lehlou等(2014)研究发现,较大规模的董事会、CEO执行多种职能的公司债券违约可能性较低[12]。而Cao等(2015)的研究结论却相反,认为较小规模的董事会更有利于降低公司债券违约的可能性,出现这种情况的可能性在于企业内部代理问题的严重性不同[13]。梁琪等(2014)发现良好的公司治理有利于降低企业债券违约风险,张继德和翟颖(2017)发现企业内部控制缺陷会增加企业债券违约的概率[8,14]。此外,石艳春和陈佳(2021)发现公司内部治理因素在一定程度上会影响企业信息披露水平[15]。

对国内外相关文献进行梳理后发现,目前从微观层面探究房地产企业违约因素的相关文献还较少。2017年之前的文献多以理论分析为主、缺乏实证支撑,其原因在于2017年以前国内虽然已经出现了一些债券违约事件,但是违约样本很有限,已有的实证研究在关于违约风险度量方面也都是基于理论模型估计或用替代变量。为了防范房地产领域的金融风险,限制房地产开发商的债务风险和促进房地产市场稳定发展,2020年8月,我国央行等相关部门出台了“三道红线”,前两条是杠杆水平,第三条是短期偿债能力。因此,本文在全面评估财富创造和金融平衡能力的基础上,重点考察金融平衡能力对违约风险的影响。

二、房企违约影响因素的理论分析与研究假设

1.融资能力与房地产企业违约风险

房地产企业是资金密集型的,债务规模巨大,融资能力是一项重要考量因素、是综合融资成本融资能力的具体体现,房地产企业的融资渠道包括银行贷款、债券融资、股权融资、信托融资、金融租赁融资等多种方式。综合融资成本处于相对低位的房地产企业有更强的能力获得融资,因而其融资能力较强。相反,综合融资成本处于相对高位的融资能力则较小。因此,本文提出假设1。

H1:代表企业融资能力的综合融资成本越小,企业违约的风险越小,综合融资成本与企业违约风险呈正相关。

2.短期偿债能力与房地产企业违约风险

短期偿债能力是指企业以流动资产偿还流动负债的能力,反映企业偿付日常到期债务的能力。王竹泉等(2022)认为短期偿债能力通过反映资本偿债水平来衡量企业的短期财务风险,短期偿债能力越强,则意味着企业短期内违约概率较低[16]。房地产企业的周转需求、财务杠杆都较高,需要足够的现金注入;较高的资产流动性可以保障到期债务偿付和持续经营。因此,本文提出假设2。

H2:短期偿债能力越强,企业违约的风险越小,短期偿债能力与企业违约风险成负相关。

3.长期偿债能力与房地产企业违约风险

企业长期偿债能力一方面取决于资产和负债的比例关系,企业杠杆水平对债券违约存在显著影响(孙林和孙健,2022),另一方面取决于企业的获利能力[17]。从长期来看,房地产企业全部债务的偿还主要依赖于资产的逐步变现,或者是稳定的、足够的利润水平足以及时偿付全部利息。如果全部利息偿付没有问题,企业是可以借新还旧的。企业长期偿债能力越强,意味着其债券兑付能力就越强,发生债券违约的可能性就越低。因此,本文提出假设3。

H3:企业长期偿债能力越强,企业债券违约的可能性越小,长期偿债能力与企业债券违约风险呈负相关。

三、研究设计

1.数据来源

本文数据来源于Wind数据库、CREIS中指数据库以及各公司年报与财务报告。2018年以来,房地产企业债券违约事件频发,在此之前房企违约样本较少。同时,由于公司违约并非一蹴而就,前一年企业财富创造能力、金融平衡能力等诸多因素共同决定了滞后一期企业的违约风险,故选择2017年为起始年份进行研究。香港是内地房地产企业的重要上市渠道,因此本文样本包括内地房地产企业在香港上市的港股;在对样本进行数据处理与筛选后,最终选择2017—2022年A股及港股的139家上市房地产公司。

数据处理内容如下:第一,将房地产业务占总业务50%以上的公司纳入本文研究范围;第二,剔除数据缺失、数据异常等样本;第三,对所有连续型变量进行了上下1%的缩尾处理;第四,对各变量进行标准化处理。最后,由于会计准则的差异,对于港股与内地上市公司数据存在差异的,通过逐个查询港股公布的原始报表进行调整。

2.变量选取

(1)被解释变量

房企是否违约。该变量为哑变量,若房企债券存在违约则赋值为1,否则赋值为0。

(2)核心解释变量

①融资能力。本文采用综合融资成本来反映房企的融资能力,参考李广子和刘力(2009)[18]的做法,选取(费用化利息+资本化利息)/全部债务以估算企业的综合融资成本。

②短期偿债能力。短期偿债能力一般采用流动比率来衡量,参考罗勇君(2018)[19]的做法,本文采用流入现金负债比和现金短债比来衡量房企的短期偿债能力。

③长期偿债能力。本文以核心资产对全部债务覆盖倍数(简称为核心资产倍数)和利息偿付倍数来衡量长期偿债能力。本文在已有研究的基础上结合典型房地产企业的特征,采用(现金类资产+存货+投资性房地产-预收账款)/(全部债务-预收账款)来计算房企核心资产倍数,并将其作为衡量房企偿债能力的指标之一。此外,由于资本化利息虽然不在损益表中扣除,但仍然是要偿还的;房地产企业生产周期长,资本化利息的比重较大;本文采用利息偿付倍数,而不是通常的利息保障倍数。

(3)控制变量

参考赵伟和尹礼汇(2019)[20]、郑煜和吴世农(2023)[21]的研究,本文纳入了可能影响房企债券违约的其他反映企业财富创造能力与金融平衡能力的变量作为控制变量,包括房企规模与市场地位(SCALE)、项目分布(DIST)、运营效率(EOO)、土地储备(LR)、产品盈利能力(PROF)、费用控制能力(ECC)、杠杆水平(LL)、偿债主动性(DSE),具体变量说明见表1。

表1 变量说明

3.描述性统计

表2汇报了解释变量的基本描述性统计量,包括样本观测值、平均值以及标准差。

表2 解释变量的描述性统计

由表2可知,在所有样本企业中,存在债券违约的房企样本占全部样本比例约为5.6%,债券未违约的房企样本占全部样本比例约为94.4%。研究样本中,房企综合融资成本平均为7.948,流入现金负债比大约为0.523,现金短债比大约为2.351,核心资产倍数大约为1.036,利息偿付倍数大约为4.113。此外,表2同时报告了存在债券违约的房企与未违约房企的均值差异检验结果(第(3)列-第(5)列),均值差异检验结果显示,未违约房企的流入现金短债比、现金短债比、核心资产倍数、利息偿付倍数均显著高于存在债券违约的房企,综合融资成本则显著低于存在债券违约的房企。初步分析表明,综合融资成本的上升会增加房企债券违约概率;反映房企短期偿债能力的流入现金短债比、现金短债比以及反映企业长期偿债能力的核心资产倍数、利息偿付倍数的增加则会降低房企债券违约的概率。

4.模型设定与识别

一方面,因变量为房地产企业是否违约,由于只有违约和不违约两个选项,因此本文选择二元面板Logit模型,可以有效识别影响上市房地产企业债券违约风险的影响因素。另一方面,宏观因素确实会对企业个体的违约风险产生影响,但这类影响因素是作用于所有企业的,而我们关心的是个体差异,且宏观因素较多,不易度量,本文采用时间固定效应以排除宏观因素的影响。此外,前一年企业财富创造能力、金融平衡能力的诸多因素共同决定了滞后一期企业的违约风险,故本文用滞后一期解释变量。模型见式(1)。

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Logit(DEFi,t)=b0+b1FCi,t-1+b2SDSi,t-1+

b3LTSi,t-1+b4Controli,t-1+∑t+εi,t

(1)

现有市场上的评级模型基本都用打分卡模型,为了使各变量数据具有可比性,本文采用最大最小归一化方法对数据进行处理,然后对变量进行回归。由于解释变量与因变量之间即有正相关、也有负相关关系,将解释变量分成正相关型、负相关型,分别按式(2)、式(3)进行归一化处理。

正相关型(变量越大越好):

(2)

负相关型(变量越小越好):

(3)

四、房企违约影响因素的实证结果分析

1.回归结果分析

本文首先用融资能力、短期偿债能力、长期偿债能力三个本文重点关注的核心解释变量对公司是否违约这一哑变量进行回归,其次增加了本文选取的控制变量,进一步对回归结果进行检验。回归结果如表3第(1)列-第(4)列所示。

表3 回归结果

表3第(1)列与第(3)列为二元Logit回归结果。由回归结果可以看出,在没有加入控制变量时,融资能力、短期偿债能力、长期偿债能力的系数均在1%的显著性水平下显著,并且系数的符号也符合预期。加入控制变量后,融资能力、短期偿债能力、长期偿债能力对房企违约概率的回归系数的符号方向不变且均显著。

此外,由于本文采用的是非线性回归模型,其系数并不代表参数的边际效应,因此需要通过计算得到不同变量的边际效应来分析各变量对被解释变量的影响。表3第(2)列为未加入控制变量时各变量的平均边际效应,第(4)列为加入控制变量后所有变量的平均边际效应。从第(4)列可以看出,综合融资成本每增加一个单位,房企违约的概率会增加27.3%,说明反映企业融资能力的综合融资成本越高,企业债券违约的风险越大,假设H1得以验证;短期偿债能力提升一个单位,房企违约的概率会降低58%,意味着短期偿债能力越强,企业短期内债券违约概率较低,假设H2得以验证;长期偿债能力每提升一个单位,房企违约概率会降低64%,这是因为企业长期偿债能力越强,其债券兑付能力就越强,发生债券违约的可能性就越低,假设H3成立。从控制变量的回归结果看,产品盈利能力、费用控制能力、应付账款周转天数对房企债券违约概率也具有显著影响。

2.稳健性检验

为了检验回归结果的可靠性,本文一方面采用原始未归一化处理的数据进行回归,另一方面采用分样本回归的方式进行检验。

(1)采用原始数据进行回归

在基准回归中,为了使各变量数据具有可比性,本文采用了最大最小归一化方法对数据进行了处理。在此采用原始未归一化数据进行回归,对基准回归结果进行稳健性检验,回归结果如表4第(1)列和第(2)列所示。

表4 稳健性检验

表4第(1)列为未加入控制变量时的回归结果,第(2)列为在第(1)列的基础上加入控制变量后的回归结果。回归结果与基准回归所得结论一致,即综合融资成本的增加会提升房企违约的概率,该系数具有统计意义上1%的显著性水平;短期偿债能力与长期偿债能力的提升则会降低房企违约的概率,二者的系数分别具有1%和5%的显著性水平,证明基准回归结果具有稳健性。

(2)基于企业所有权的异质性

与非国有企业相比,国有企业具有更广的融资渠道、更低的资金成本以及更高的抗风险能力。因此,本文将样本划分为国有房企和非国有房企进行回归,回归结果如表4第(3)列和第(4)列所示。比较分析发现,与国有房企相比,非国有房企的综合融资成本增加,更容易增加其债券违约的风险,这是由于国有企业融资渠道更广,在资金成本上的优势更为明显;短期偿债能力的增加更容易降低非国有企业债券违约的概率,这是由于非国有企业的财务杠杆与资金周转需求都较高,需要足够的现金注入以及较高的资产流动性以保障到期债务偿付和持续经营。因此,投资者在进行投资活动时,应该对非国企公司的综合融资成本与短期偿债能力重点关注。

五、结论和启示

利用Wind数据库、CREIS中指数据库以及各公司年报与财务报告,以2017—2022年A股及港股上市的139家房地产公司为研究样本,以客观违约数据为基础,研究了融资能力、短期偿债能力、长期偿债能力对房地产企业违约的影响。实证研究发现,反映企业融资能力的综合融资成本增加会显著提升房企债券违约的概率,短期偿债能力、长期偿债能力的提升有利于降低房地产企业违约风险。此外,在其他控制变量中产品盈利能力(毛利率)、费用控制能力(调整后EBIT利润率)和偿债能力(应付账款周转天数)对房地产企业的违约风险也有显著影响;而公司规模和市场地位、土地储备、运营效率等通常关注的指标在本研究中却不显著。

基于以上研究结论,提出以下三点启示。

第一,对于投资者在选择房地产企业投资对象或合作伙伴时,应该重点关注房地产企业的金融平衡能力以及企业的盈利能力,而不是公司规模和市场地位等反映企业运营能力的相关指标。因此,投资者要不断提升自身金融素养,避免盲目投资。

第二,我国评级市场所使用的评级模型可能需要提供更多的理论和实证数据支持。我国信用评级市场中普遍存在评级虚高等现象,纵观国内各评级机构所使用的房地产行业评级模型,无一例外地都对企业的市场地位等财富创造指标赋予了比金融平衡能力更高的权重;而本文的研究结论则认为,评级机构应该重新考虑对企业评级指标的考量,重点关注企业的金融平衡能力与盈利能力,切实解决投资者与企业信息不对称的问题。

第三,房企债券违约不仅会对投资者的选择产生影响,债券违约的风险还可能渗透到其他行业,带来更大的金融风险,不利于我国经济的健康发展。因此,相关金融机构要加强对房地产企业金融平衡能力与盈利能力相关指标的监督,从根源上防止房企债券违约事件频发。