于寄語(yǔ) 李雪晴
摘 要:以6家代表性上市房企2017-2020年數(shù)據(jù)為樣本,結(jié)合熵值加權(quán)主成分方法和層次聚類對(duì)當(dāng)前房產(chǎn)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況進(jìn)行測(cè)評(píng)和探討。將12個(gè)典型性財(cái)務(wù)指標(biāo)降維至4個(gè)主成分,通過(guò)熵值加權(quán)構(gòu)建得到房地產(chǎn)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù),由此對(duì)當(dāng)前房企的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)和優(yōu)化舉措進(jìn)行探討。研究顯示,樣本企業(yè)近年的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)不斷上升,且風(fēng)險(xiǎn)分化縮減,但不同企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)的具體層面存在差異。針對(duì)不同房企財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)和自身特征的差異化特點(diǎn),進(jìn)一步結(jié)合層次聚類方法將6家樣本企業(yè)劃分為3個(gè)相鄰類,并指出“先類內(nèi)企業(yè)、后類外企業(yè)”的單元參照模式可以更為有效地引導(dǎo)房企財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理能力的提升。最后,本文基于建模結(jié)果就如何應(yīng)對(duì)房地產(chǎn)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和穩(wěn)健發(fā)展提出了針對(duì)性建議。
關(guān)鍵詞:房地產(chǎn)企業(yè);財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù);熵值加權(quán)PCA;風(fēng)險(xiǎn)管理
基金項(xiàng)目:國(guó)家教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年基金(19YJC910009);湖北金融發(fā)展與金融安全研究中心項(xiàng)目(19XY03)
一、引言
伴隨著房產(chǎn)過(guò)熱化問(wèn)題的凸顯,決策層在近年持續(xù)強(qiáng)調(diào)對(duì)房地產(chǎn)行業(yè)的結(jié)構(gòu)改革,加大房產(chǎn)市場(chǎng)調(diào)控力度。如2017年國(guó)家上調(diào)政策利率,規(guī)定商品房庫(kù)存周期36個(gè)月以上的城市停止供地;2018年嚴(yán)格限制房地產(chǎn)商業(yè)項(xiàng)目融資;2019年以來(lái)大力執(zhí)行市場(chǎng)授信集中度等監(jiān)管規(guī)則;2020年嚴(yán)防經(jīng)營(yíng)貸違規(guī)流入房產(chǎn)市場(chǎng)。應(yīng)該看到,當(dāng)前房地產(chǎn)行業(yè)面臨著較大的外部環(huán)境調(diào)整。銀行借款可得性的減弱、土地購(gòu)買成本以及市場(chǎng)房產(chǎn)庫(kù)存的加大,使得房產(chǎn)企業(yè)在成本控制、盈利及發(fā)展空間上面臨著較大壓力。這一背景下,我國(guó)整體房產(chǎn)業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率已由2012年的75.2%不斷攀升至2020年的80%左右,房產(chǎn)企業(yè)面臨的潛在風(fēng)險(xiǎn)需要給予密切關(guān)注。由此出發(fā),本文落腳于房企風(fēng)險(xiǎn)狀況的評(píng)測(cè)和管理優(yōu)化研究,旨在明確當(dāng)前房產(chǎn)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn),為提高微觀房企的抗風(fēng)險(xiǎn)和穩(wěn)健運(yùn)營(yíng)能力、防范房企行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)暴露提供政策啟示。
回顧文獻(xiàn),已有較多學(xué)者對(duì)房產(chǎn)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)及管理問(wèn)題進(jìn)行關(guān)注。張煌強(qiáng)(2015)[1]對(duì)八家樣本企業(yè)進(jìn)行案例探討,發(fā)現(xiàn)存貨周轉(zhuǎn)率、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、資產(chǎn)負(fù)債率、凈資產(chǎn)收益率是房企自身風(fēng)險(xiǎn)形成的最關(guān)鍵因素。歐國(guó)良等(2018)[2]認(rèn)為房地產(chǎn)企業(yè)只有不斷地調(diào)整自身的管理水平、經(jīng)營(yíng)模式以及創(chuàng)新能力等,實(shí)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理在財(cái)務(wù)上的穩(wěn)健性和抗風(fēng)險(xiǎn)性,才能有效推動(dòng)房地產(chǎn)企業(yè)自身的發(fā)展。相較于上述學(xué)者從內(nèi)部控制角度探討房企的風(fēng)險(xiǎn)管理問(wèn)題,部分學(xué)者強(qiáng)調(diào)外部市場(chǎng)對(duì)房企經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的影響。吳濤(2016)[3]分析宏景建設(shè)集團(tuán)的財(cái)務(wù)狀況,指出其財(cái)務(wù)狀況主要受宏觀經(jīng)濟(jì)及外部政策環(huán)境影響,并建議結(jié)合外部指標(biāo)建立房產(chǎn)企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警體系。汪永忠、代曉維(2017)[4]認(rèn)為政策環(huán)境對(duì)房產(chǎn)企業(yè)的發(fā)展起導(dǎo)向作用,經(jīng)濟(jì)環(huán)境與房產(chǎn)企業(yè)的發(fā)展呈同向關(guān)系。鐘榮桂、江麗(2017)[5]指出經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下,地方土地財(cái)政路徑依賴與債務(wù)危機(jī)并存、國(guó)家去庫(kù)存壓力巨大與區(qū)域性房?jī)r(jià)上漲并存成為房企發(fā)展面臨的重要風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。
隨著量化分析的流行,近期更多文獻(xiàn)結(jié)合統(tǒng)計(jì)建模對(duì)房產(chǎn)企業(yè)面臨的內(nèi)外部風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化探討。何愷、程道平(2016)[6]利用層次分析法和熵值綜合賦權(quán)方法對(duì)濟(jì)南市房地產(chǎn)市場(chǎng)進(jìn)行評(píng)價(jià),發(fā)現(xiàn)濟(jì)南房地產(chǎn)市場(chǎng)的價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)、庫(kù)存風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高,且總體風(fēng)險(xiǎn)水平逐年升高。張曉燕(2016)[7]結(jié)合灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)房地產(chǎn)公司運(yùn)營(yíng)過(guò)程中的風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)進(jìn)行學(xué)習(xí)、評(píng)判,隨后基于歷史信息對(duì)房企的風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別進(jìn)行預(yù)警。黃夢(mèng)非等(2017)[8]運(yùn)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)決策模型分析其在房產(chǎn)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)控制中的應(yīng)用,結(jié)合貝葉斯學(xué)習(xí)和推斷對(duì)房企投資風(fēng)險(xiǎn)控制級(jí)別進(jìn)行概率推導(dǎo)和識(shí)別,并指出房企風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)結(jié)合行業(yè)間的相互影響角度進(jìn)行決策。
不同于前述文獻(xiàn),本文聚焦于房企財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的統(tǒng)計(jì)指數(shù)構(gòu)建和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)測(cè)研究。作為房產(chǎn)企業(yè)運(yùn)行中非常重要的一環(huán),財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的有效防范和控制不僅可以節(jié)約成本、強(qiáng)化管理,還有利于房產(chǎn)企業(yè)的長(zhǎng)期發(fā)展。由于房產(chǎn)業(yè)具有資本密集型、資金周轉(zhuǎn)慢、供應(yīng)鏈條長(zhǎng)等特點(diǎn),反映房企財(cái)務(wù)狀況及財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的量化指標(biāo)較多,本文采用主成分分析(PCA)方法對(duì)其進(jìn)行探討。作為經(jīng)典的信息降維方法,PCA方法在多指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究中具有很大的適用性和靈活性[9-10]。不過(guò),PCA在具體應(yīng)用中仍需要特別關(guān)注主成分方向的適宜問(wèn)題,后者對(duì)后續(xù)的綜合評(píng)價(jià)具有重要影響。此外,相關(guān)文獻(xiàn)在提取多個(gè)主成分后,通常結(jié)合各主成分的方差貢獻(xiàn)率構(gòu)建綜合評(píng)價(jià)得分。這一做法具有較大主觀性,并可能帶來(lái)最終評(píng)價(jià)的無(wú)序或偏誤[11-12]。為解決上述問(wèn)題,本文在對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行方向調(diào)整PCA的基礎(chǔ)上,采用熵值加權(quán)法構(gòu)建房企財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)綜合指數(shù),以科學(xué)測(cè)度不同房企的風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)。隨后,本文基于該指數(shù)對(duì)房產(chǎn)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)狀況進(jìn)行比對(duì)探討和相似性分析,為不同房企的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)化提供經(jīng)驗(yàn)啟示。
全文剩余部分安排如下:第二部分就熵值加權(quán)PCA方法和相似性分析所采用的層次聚類方法進(jìn)行介紹;第三部分為房產(chǎn)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的構(gòu)建和評(píng)測(cè);第四部分對(duì)樣本房企的突出風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)和目標(biāo)參照單元進(jìn)行探討,以更好地引導(dǎo)房企財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況的優(yōu)化;第五部分為結(jié)論。
二、研究方法
(一)熵值加權(quán)的PCA方法
作為經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)分析方法,主成分分析(PCA)在信息提取和統(tǒng)計(jì)指數(shù)測(cè)度上有著廣泛應(yīng)用。不過(guò),如前所述,傳統(tǒng)PCA方法中特征方向的不明確和主成分權(quán)重設(shè)置的不合理可能導(dǎo)致最終評(píng)價(jià)結(jié)果與客觀事實(shí)存在差異[13]。對(duì)此,我們首先對(duì)選取的多維度房企財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行正向處理,統(tǒng)一方向并關(guān)注相應(yīng)的特征方向值。隨后,從相應(yīng)指標(biāo)中提取出互不相關(guān)的主成分,結(jié)合熵值加權(quán)構(gòu)建房產(chǎn)企業(yè)的綜合財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)。具體步驟如下:
1. 設(shè)定有n個(gè)房地產(chǎn)企業(yè),共K個(gè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)序列。對(duì)其中的逆向指標(biāo)進(jìn)行正向化處理,保證指標(biāo)的方向性一致,并記為。
2. 對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,得到、分別為在樣本房企的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差?;谛蛄羞M(jìn)行信息提取并得到K個(gè)主成分。記為
(1)
3. 基于上述主成分對(duì)原始指標(biāo)的累積貢獻(xiàn)大小(一般取≥80%),挑選出M()個(gè)主成分F1、F2…FM。
4. 記房企i在主成分Fj部分的取值為,計(jì)算Fij占所有考察房企在主成分Fj部分的比重,得到第j個(gè)主成分的熵值。(注:一般要求)
5. 基于熵值ej計(jì)算主成分Fj的權(quán)重由此得到考察房企的最終財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)。
上述方法在各指標(biāo)方向性一致的基礎(chǔ)上結(jié)合熵值進(jìn)行主成分權(quán)重的構(gòu)建,由于相應(yīng)熵值有效反映了主成分的信息變異度和信息容量大小,較已有文獻(xiàn)基于方差貢獻(xiàn)率作為主成分的權(quán)重設(shè)置,更具有客觀性和科學(xué)性。
(二)層次聚類分析
前述風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的構(gòu)建有利于我們對(duì)房企的風(fēng)險(xiǎn)狀況進(jìn)行直觀評(píng)價(jià)。但對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)得分高(風(fēng)險(xiǎn)狀況較糟糕)的企業(yè)而言,其余風(fēng)險(xiǎn)得分較低的企業(yè)并不一定是其進(jìn)行有效參照和學(xué)習(xí)的對(duì)象。由于不同企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)和投入要素的異質(zhì)化特征,選擇結(jié)構(gòu)和規(guī)模表現(xiàn)較自身相似的低風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)作為目標(biāo)參照更為適宜,也更能夠起到“引導(dǎo)自身風(fēng)險(xiǎn)管理優(yōu)化”的作用。
基于上述目的,本文結(jié)合前述分析指標(biāo)Xj對(duì)樣本房企進(jìn)行層次聚類,以此對(duì)相似性企業(yè)進(jìn)行歸類。作為數(shù)據(jù)信息劃分的重要手段,層次聚類在現(xiàn)有文獻(xiàn)有著廣泛應(yīng)用,其思路主要是通過(guò)“距離”的概念將多維指標(biāo)表現(xiàn)相近的個(gè)體聚集成一類,達(dá)到分層、分類的目的,其分析步驟簡(jiǎn)略概括如下:
1. 將每個(gè)樣本房企在最初視為單獨(dú)一組,結(jié)合相應(yīng)指標(biāo)信息計(jì)算它們之間的距離。
2. 將距離最近的兩組(即最小)合成新的一組。
3. 基于新的分組重新計(jì)算組與組之間的距離,并將距離最近的兩組再次合成新的一組。
4. 重復(fù)上述步驟,直到所有組合并成一個(gè)組或者達(dá)到設(shè)定的終止條件為止。
最終聚成一類的房企具有最大的相似性,通過(guò)在相同或者相近類別內(nèi)進(jìn)行目標(biāo)房企的選擇和經(jīng)驗(yàn)參照,可以更為適宜地指導(dǎo)樣本房企風(fēng)險(xiǎn)狀況的改善和優(yōu)化。
三、房產(chǎn)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)構(gòu)建與評(píng)測(cè)
(一)房企樣本選擇和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)
結(jié)合房產(chǎn)企業(yè)規(guī)模、品牌認(rèn)可度和市場(chǎng)表現(xiàn),本文從滬深兩市篩選出6家代表性房地產(chǎn)企業(yè)進(jìn)行研究,分別是萬(wàn)科A、保利地產(chǎn)、格力地產(chǎn)、綠地控股、招商蛇口、美好置業(yè)。各企業(yè)的數(shù)據(jù)信息來(lái)源于雪球網(wǎng),時(shí)間跨度為2017至2020年。為便于不同年份企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的比較,后文結(jié)合個(gè)體和時(shí)間維度對(duì)樣本企業(yè)進(jìn)行編號(hào),如萬(wàn)科A 2017、萬(wàn)科A 2018。表1列出了與房產(chǎn)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理相關(guān)的常見(jiàn)基礎(chǔ)性財(cái)務(wù)指標(biāo),各指標(biāo)的具體含義見(jiàn)表內(nèi),并由此構(gòu)成后文房企財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)架構(gòu)和評(píng)價(jià)的底層信息支撐。
(二)基于熵值加權(quán)PCA的房企財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)構(gòu)建
結(jié)合表1指標(biāo),基于熵值加權(quán)的PCA方法構(gòu)建房產(chǎn)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)。首先對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行方向性處理,保證處理后的各指標(biāo)與風(fēng)險(xiǎn)值同保持正方向。其中,資產(chǎn)負(fù)債率(X1)通常認(rèn)為與風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)呈正關(guān)聯(lián),對(duì)其不做處理;其余指標(biāo),如總資產(chǎn)報(bào)酬率(X2)、流動(dòng)比率(X3)等均反映了企業(yè)的盈利和成長(zhǎng)狀況,和風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)呈負(fù)方向,對(duì)相應(yīng)指標(biāo)進(jìn)行逆向處理。另外,主成分分析通常要求變量間的相關(guān)性較高,表2基于Bartlett球度檢驗(yàn)和KMO檢驗(yàn)對(duì)方向調(diào)整后指標(biāo)的相關(guān)度進(jìn)行分析,Bartlett球度檢驗(yàn)的p值遠(yuǎn)小于0.05,同時(shí)KMO值為0.62,上述檢驗(yàn)均表明樣本指標(biāo)間的相關(guān)性較高,所選指標(biāo)較適合進(jìn)行PCA降維。
PCA分析下的主成分及其累計(jì)貢獻(xiàn)率如表3所示??梢钥吹?,前四個(gè)主成分的累積貢獻(xiàn)率已達(dá)到90%,由此,我們選擇前四個(gè)主成分F1-F4進(jìn)行房產(chǎn)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)信息的提取,各主成分在原始指標(biāo)上的載荷見(jiàn)下表4。
可以看出,主成分F1在資產(chǎn)負(fù)債比率(X1)、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(X6)、存貨周轉(zhuǎn)率(X7)、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(X8)上的載荷較大,這一成分主要反映房產(chǎn)企業(yè)的整體營(yíng)運(yùn)能力;主成分F2的信息主要體現(xiàn)在總資產(chǎn)報(bào)酬率(X2)、速動(dòng)比率(X4)、固定資產(chǎn)增長(zhǎng)率(X9)上,反映企業(yè)的資產(chǎn)使用及管理效率;主成分F3在凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率(X10)、凈資產(chǎn)收益率(X11)上的載荷系數(shù)較大,主要體現(xiàn)企業(yè)的盈利性能力,主成分F4的信息主要表現(xiàn)在流動(dòng)比率(X3)、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率(X12)上,反映企業(yè)的短期償債及發(fā)展能力。上述4個(gè)主成分構(gòu)成了企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的降維信息指標(biāo),我們以其為基礎(chǔ)進(jìn)行熵值加權(quán)構(gòu)建房企的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)。
本文在計(jì)算熵值權(quán)重時(shí),對(duì)主成分Fij進(jìn)行了一定的靈活處理,主要體現(xiàn)在對(duì)其減去個(gè)體i在該主成分上的臨近最小值(),以保證滿足算法處理中大于0的需求。最終基于上節(jié)流程計(jì)算得到主成分F1-F4的熵值權(quán)重分別為0.310、0.333、0.156、0.201,由此得到房產(chǎn)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)構(gòu)建公式如下:
(2)
注意到,上式中F1和F2的權(quán)重最大,營(yíng)運(yùn)能力和資產(chǎn)管理效率對(duì)于房企的風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)及程度具有更為重要的影響。F3的權(quán)重最小,當(dāng)前背景下微觀房企的盈利能力整體不佳,由此表現(xiàn)出對(duì)其房企風(fēng)險(xiǎn)的影響處于弱化位置。根據(jù)式(2),最終測(cè)算得到樣本企業(yè)在考察年份的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)如表5。
表5中的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)越高,表明房產(chǎn)企業(yè)面臨的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越大??梢钥吹剑?020年份的綠地控股的風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)最為突出,風(fēng)險(xiǎn)值高達(dá)2.09;財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)表現(xiàn)最低的企業(yè)為2017年份的美好置業(yè),取值為-1.24。從樣本房企間的橫向比對(duì)來(lái)看,財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)最高的房企亦為綠地控股,其在2017-2020年的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)值均保持在1.0以上,遠(yuǎn)高于其余房企,這表明綠地控股在近年的整體風(fēng)險(xiǎn)較突出;萬(wàn)科A、保利地產(chǎn)、格力地產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)值排名居中,得分在-0.5至0.5之間波動(dòng);財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)值最低的房企是招商蛇口和美好置業(yè),兩者的風(fēng)險(xiǎn)排名一直保持在所有房企的尾端,表現(xiàn)出有較好的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防范能力。最后,從不同年份的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)得分來(lái)看,各房企的風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)處于動(dòng)態(tài)上升過(guò)程中。表6的統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示,2017至2020年,待考察房企的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)平均值由-0.17不斷攀升至0.34,同時(shí)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差于2019年開(kāi)始下降,風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)分化縮減,反映房產(chǎn)業(yè)整體風(fēng)險(xiǎn)壓力不斷增強(qiáng)的現(xiàn)狀。
四、樣本房企財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的進(jìn)一步探討與優(yōu)化
(一)樣本房企財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的突出成分端
我們對(duì)表5進(jìn)行進(jìn)一步整理,得到房企財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)在不同主成分端(F1-F4)的具體得分(表7)。通過(guò)對(duì)樣本房企在各主成分端的風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)進(jìn)行橫向比較,可以具象透視相應(yīng)房企的風(fēng)險(xiǎn)突出點(diǎn)。就主成分F1所對(duì)應(yīng)的整體營(yíng)運(yùn)能力風(fēng)險(xiǎn)而言,可以看到,無(wú)論是基于樣本房企之間還是房企內(nèi)部不同主成分端進(jìn)行比較,格力地產(chǎn)和美好置業(yè)在F1下的年度風(fēng)險(xiǎn)得分都較低。相應(yīng)地,保利地產(chǎn)、綠地控股、萬(wàn)科A和招商蛇口在整體運(yùn)營(yíng)能力端的風(fēng)險(xiǎn)管控上表現(xiàn)欠佳,四者在F1下的風(fēng)險(xiǎn)得分遠(yuǎn)高于各自在F2-F4下的取值。數(shù)據(jù)上來(lái)看,這四家房企的存貨周轉(zhuǎn)率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和固定資產(chǎn)率都處于相對(duì)較高水平,相應(yīng)房企需要積極關(guān)注管理流程和資產(chǎn)處置的效能化,減少對(duì)非商品資金的占用,縮短商品房待售時(shí)間,加快資金和存貨的周轉(zhuǎn)及利用效率。
房企突出風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)集中于主成分F2部分(資產(chǎn)使用及管理效率)的是美好置業(yè)、格力地產(chǎn)、綠地控股三家企業(yè)。特別是美好置業(yè),其在F2下的風(fēng)險(xiǎn)得分遠(yuǎn)高于F1、F3、F4部分,相應(yīng)房企在資金管理的有序性、資金回報(bào)率等方面表現(xiàn)不佳。這三家房企的風(fēng)險(xiǎn)管理中需要加大對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)資金的集中化、有序化和過(guò)程化管理,同時(shí)增強(qiáng)財(cái)務(wù)管理員工的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)和專業(yè)水平。風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)集中于主成分F3部分(盈利性能力)的房企是格力地產(chǎn)、保利地產(chǎn)和招商蛇口,三者的盈利性風(fēng)險(xiǎn)較F1、F3、F4下的風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)明顯更突出??紤]到企業(yè)自身盈利模式和資本結(jié)構(gòu)對(duì)盈利能力起著關(guān)鍵作用,上述房企在戰(zhàn)略發(fā)展和風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)化中應(yīng)對(duì)此進(jìn)行優(yōu)先關(guān)注。最后,風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)在F4部分(短期償債及發(fā)展能力)相對(duì)更突出的房企是美好置業(yè),盡管美好置業(yè)的整體財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較低,但其在F4部分的風(fēng)險(xiǎn)得分顯著高于F1和F3部分,略低于F2部分,償債及發(fā)展能力方面的不足很大程度制約了美好置業(yè)風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)化的進(jìn)一步提升。美好置業(yè)在未來(lái)發(fā)展布局中需要將償債能力穩(wěn)定在合理范圍內(nèi)的前提下,完善預(yù)算和內(nèi)控制度,為企業(yè)的穩(wěn)健經(jīng)營(yíng)和風(fēng)險(xiǎn)管理進(jìn)階提供支撐。
(二)樣本房企風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)化的參照單元選擇
進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的測(cè)評(píng)不僅是為了更好地認(rèn)識(shí)房企的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況,我們還希望以此引導(dǎo)表現(xiàn)較差的房企向較優(yōu)房企進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)借鑒,優(yōu)化財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管控能力。但考慮到不同房企在償債、營(yíng)運(yùn)以及發(fā)展能力等方面的差異性,各房企具體參照對(duì)象的選擇需要有效考慮同自身的適宜性?;谶@一目標(biāo),圖1基于2020年X1-X12指標(biāo)對(duì)樣本房企進(jìn)行層次聚類,由此結(jié)合相似性歸類對(duì)各房企的借鑒單元選擇和風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)化進(jìn)行探討。
可以看到,圖1分為三個(gè)聚類區(qū)域。第一類包括萬(wàn)科A和保利地產(chǎn),這兩個(gè)企業(yè)在凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率上有極大相似性,該類企業(yè)規(guī)模較大、資金雄厚、盈利能力強(qiáng);第二類為綠地控股和美好置業(yè),該類企業(yè)在速凍比率上有極大的相似性,企業(yè)流動(dòng)資產(chǎn)立即變現(xiàn)用于償還債務(wù)的能力是相近的;格力地產(chǎn)和招商蛇口為第三類,這兩個(gè)企業(yè)在總資產(chǎn)報(bào)酬率和固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率上有極大的相似性,此外,該類企業(yè)的特點(diǎn)是除了主營(yíng)房地產(chǎn)業(yè)務(wù)外,還會(huì)拓展社區(qū)和物業(yè)管理等業(yè)務(wù),發(fā)展能力較強(qiáng)。
由于相同聚類區(qū)域下房企的經(jīng)營(yíng)結(jié)構(gòu)和模式更具有可比性,我們建議首先在相同類別的房企間進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)參照,如類別三下的萬(wàn)科A,可以選擇該類別下財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較小的保利地產(chǎn)進(jìn)行目標(biāo)參照;類別二下的綠地控股,可以在該類別下選擇美好置業(yè)作為目標(biāo)參照。在同一類別下的目標(biāo)參照完成后,各樣本房企再考慮將參照單元轉(zhuǎn)換至相鄰類別下風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)較小的企業(yè)。此外,從前文房企財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的主成分構(gòu)建角度來(lái)看,各房企的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)差異可歸結(jié)為整體營(yíng)運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)差異、資產(chǎn)使用及管理效率風(fēng)險(xiǎn)差異、盈利風(fēng)險(xiǎn)差異、短期償債和發(fā)展能力差異四個(gè)方面。各房企在進(jìn)行參照單元的比對(duì)、借鑒過(guò)程中,應(yīng)結(jié)合上述四部分的表現(xiàn)和管理進(jìn)行分解式關(guān)注和經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)。特別地,應(yīng)首先聚焦自身突出短板的那部分主成分端進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)參照,隨后再考慮其他成分端的加強(qiáng),由此最終提升整體財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管控能力。
五、結(jié)論和啟示
房地產(chǎn)業(yè)對(duì)我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和穩(wěn)定具有十分重要的作用,以六個(gè)代表性房企2017-2020年財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為樣本,本文基于熵值加權(quán)的PCA方法構(gòu)建房企財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù),由此對(duì)近期房產(chǎn)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況進(jìn)行測(cè)評(píng)和考察。研究發(fā)現(xiàn),房企財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)主要由四部分信息合成,分別反映房企的營(yíng)運(yùn)能力、資產(chǎn)管理能力、盈利能力和短期償債及發(fā)展能力,其中,前兩者對(duì)當(dāng)前房企風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)的影響最為突出??v向時(shí)間軸上來(lái)看,樣本房企在近年的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)不斷上升,且風(fēng)險(xiǎn)分化在2019年后開(kāi)始縮減,這反映了經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和政策調(diào)整大背景下當(dāng)前房產(chǎn)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)不斷暴露的現(xiàn)狀。隨后,為進(jìn)一步明確樣本房企的風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)狀況,尋求房企風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)化舉措的經(jīng)驗(yàn)啟示,本文細(xì)化考察了樣本房企在前述四部分信息端的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)特征,并基于層次聚類分析對(duì)房企風(fēng)險(xiǎn)管理優(yōu)化中的“借鑒單元”選擇進(jìn)行了探討。
結(jié)合本文研究,筆者就推動(dòng)當(dāng)前房產(chǎn)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防范和管理優(yōu)化提出如下建議。
(一)加快質(zhì)量變革和模式創(chuàng)新,避免粗放式發(fā)展
宏觀角度來(lái)看,我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)歷經(jīng)二十余年的迅速發(fā)展階段,已逐步進(jìn)入存量時(shí)代。黨的十九大以來(lái),決策層不斷強(qiáng)調(diào)“房子是用來(lái)住的,不是用來(lái)炒”的市場(chǎng)定位,未來(lái)房地產(chǎn)行業(yè)的規(guī)模、利潤(rùn)空間受到壓縮,同時(shí)在不同區(qū)域?qū)用婷媾R異質(zhì)性差異影響。房產(chǎn)企業(yè)應(yīng)順勢(shì)而為,把握不同城市房產(chǎn)庫(kù)存與市場(chǎng)的平衡點(diǎn),積極布局未來(lái)的開(kāi)發(fā)區(qū)域;同時(shí)在房產(chǎn)投資和住房項(xiàng)目建設(shè)中注重質(zhì)量和模式創(chuàng)新,避免規(guī)?;瘮U(kuò)張。
(二)提升營(yíng)運(yùn)能力,加強(qiáng)資產(chǎn)管理效率
文中分析可以看到,營(yíng)運(yùn)能力和資產(chǎn)管理效率是影響當(dāng)前微觀房企財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)最為重要的成分因子,由此,房產(chǎn)企業(yè)一方面應(yīng)有效提升其營(yíng)運(yùn)能力,制定合適的發(fā)展目標(biāo)和營(yíng)銷方案,積極拓寬資金渠道,為企業(yè)創(chuàng)新探索、承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)提供空間。另一方面,房產(chǎn)企業(yè)應(yīng)全面加強(qiáng)資金管理,構(gòu)建現(xiàn)代化的全面預(yù)算管理模式,優(yōu)化資金使用水平;同時(shí)借鑒國(guó)內(nèi)外較成熟的“去產(chǎn)能”和“去庫(kù)存”案例經(jīng)驗(yàn),積極進(jìn)行存貨管理,加快房地產(chǎn)存貨周轉(zhuǎn)速度,推動(dòng)企業(yè)運(yùn)營(yíng)高效化、質(zhì)量化發(fā)展。
(三)明確發(fā)展短板,針對(duì)性制定財(cái)務(wù)績(jī)效優(yōu)化舉措
房產(chǎn)企業(yè)應(yīng)結(jié)合自身發(fā)展以及財(cái)務(wù)表現(xiàn)情況,明確短板和不足,完善和優(yōu)化自身的財(cái)務(wù)管理水平和財(cái)務(wù)績(jī)效。如本文研究中美好置業(yè)的資產(chǎn)使用及管理效率較低,應(yīng)強(qiáng)化資金預(yù)算管理,對(duì)資金實(shí)行集中管理和統(tǒng)籌安排,嚴(yán)格控制結(jié)算資金的占用,及時(shí)清理拖欠費(fèi)用;保利地產(chǎn)和綠地控股、萬(wàn)科A在整體運(yùn)營(yíng)能力端的風(fēng)險(xiǎn)管控上表現(xiàn)欠佳,應(yīng)積極拓展?fàn)I運(yùn)模式、提升經(jīng)營(yíng)管理水平,加快流動(dòng)資產(chǎn)和固定資產(chǎn)的周轉(zhuǎn)率;格力地產(chǎn)的盈利性表現(xiàn)較弱,則應(yīng)從自身的盈利模式和資本結(jié)構(gòu)入手對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)管理和表現(xiàn)進(jìn)行優(yōu)化和提升。此外,具體企業(yè)運(yùn)營(yíng)中,可以借鑒本文的聚類思路選擇適宜的參照單元,結(jié)合自身短板積極學(xué)習(xí)、吸收目標(biāo)單元的經(jīng)驗(yàn)?zāi)J胶凸芾磙k法,有效提升自身財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管控能力。
(四)增強(qiáng)財(cái)務(wù)人員風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)和管理素養(yǎng),提高財(cái)務(wù)管理能力
財(cái)務(wù)人員是財(cái)務(wù)管理的執(zhí)行者,相應(yīng)房企應(yīng)積極提高財(cái)務(wù)人員的風(fēng)險(xiǎn)管理素養(yǎng)。一方面,要強(qiáng)化房企財(cái)務(wù)管理者的風(fēng)險(xiǎn)管理意識(shí),相關(guān)財(cái)務(wù)人員能有效利用資產(chǎn)負(fù)債表、利潤(rùn)表、現(xiàn)金流量表等信息明確、識(shí)別企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)情況,對(duì)異常的財(cái)務(wù)指標(biāo)表現(xiàn)及時(shí)關(guān)注并結(jié)合內(nèi)外部因素做出合理判斷和決策,同時(shí)應(yīng)嚴(yán)格避免操作風(fēng)險(xiǎn),為企業(yè)的財(cái)務(wù)管理奠定堅(jiān)實(shí)的人力支持。另一方面,應(yīng)積極提升財(cái)務(wù)人員的管理能力,提高其在房產(chǎn)投資開(kāi)發(fā)中的資金預(yù)算安排和統(tǒng)籌規(guī)劃能力,同時(shí)財(cái)務(wù)人員在財(cái)務(wù)運(yùn)營(yíng)中應(yīng)具有前瞻意識(shí),結(jié)合公司發(fā)展布局制定適宜的財(cái)務(wù)管理目標(biāo),有效提升房企的資金運(yùn)轉(zhuǎn)和財(cái)務(wù)管理效率。
(五)完善內(nèi)部控制制度,提高風(fēng)險(xiǎn)防范能力
最后,內(nèi)控制度的有效建立和執(zhí)行對(duì)于房企的風(fēng)險(xiǎn)防范具有重要作用。盡管很多房產(chǎn)企業(yè)在當(dāng)前建立了內(nèi)控制度,但內(nèi)部控制的執(zhí)行情況不容樂(lè)觀,各部門的職責(zé)不明、界線不清、監(jiān)管機(jī)制不完善,并由此拖累了房企整體的運(yùn)營(yíng)效率和風(fēng)險(xiǎn)管理效力。當(dāng)前背景下,房地產(chǎn)企業(yè)應(yīng)結(jié)合自身管理模式及外部環(huán)境變化,進(jìn)一步統(tǒng)籌、完善相關(guān)環(huán)節(jié)的內(nèi)部控制體系,建立科學(xué)的決策機(jī)制、有效的監(jiān)督和優(yōu)化機(jī)制,為企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)防范從內(nèi)部筑牢防火墻。
參考文獻(xiàn):
[1] 張煌強(qiáng).房地產(chǎn)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究[J].廣西社會(huì)科學(xué),2015,(7):81-85.
[2] 歐國(guó)良,吳剛,朱祥波.基于因子分析法的房地產(chǎn)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究[J].社會(huì)科學(xué)家,2018,(9):56-63.
[3] 吳濤.房地產(chǎn)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警管理探究——以宏景建設(shè)集團(tuán)為例[J].財(cái)會(huì)通訊,2016,(2):91-93.
[4] 汪永忠,代曉維.企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)及其防范——以房地產(chǎn)企業(yè)為例[J].中國(guó)商論,2017,(7):120-121.
[5] 鐘榮桂,江麗.中國(guó)經(jīng)濟(jì)新常態(tài)與房地產(chǎn)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)防范[J].現(xiàn)代管理科學(xué),2017,(4):103-105.
[6] 何愷,程道平.我國(guó)城市房地產(chǎn)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度研究——基于綜合賦權(quán)評(píng)價(jià)方法對(duì)濟(jì)南市的測(cè)算[J].價(jià)格理論與實(shí)踐,2016,(10):148-151.
[7] 張曉燕.基于灰色預(yù)測(cè)模型的房地產(chǎn)公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警[J].財(cái)會(huì)月刊,2016,(22):53-54.
[8] 黃夢(mèng)非,姚明秀,魯波濤.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)決策在房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)控制中的應(yīng)用[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2017,(21):71-74.
[9] 顧雷雷.營(yíng)銷能力、東道國(guó)政治風(fēng)險(xiǎn)與跨國(guó)公司子公司績(jī)效——來(lái)自東盟自貿(mào)區(qū)的證據(jù)[J].中國(guó)人民大學(xué)學(xué)報(bào),2018,32(2):104-115.
[10] 楊亞剛.改進(jìn)主成分分析法下的保險(xiǎn)數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)因素分析[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究,2019,(12):171-173.
[11] 葉明確,楊亞娟.主成分綜合評(píng)價(jià)法的誤區(qū)識(shí)別及其改進(jìn)[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2016,33(10):142-153.
[12] 趙茂,楊洋,劉大鵬.中國(guó)金融市場(chǎng)化指數(shù)的度量研究[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2019,(10):151-154.
[13] 曲雙紅,李華,李剛.基于主成分分析的幾種常用改進(jìn)方法[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2011,(5):155-156.
作者簡(jiǎn)介:于寄語(yǔ)(1989- ),男,安徽阜陽(yáng)人,湖北經(jīng)濟(jì)學(xué)院金融學(xué)院講師,博士,研究方向?yàn)閼?yīng)用統(tǒng)計(jì)建模;李雪晴(1996- ),女,湖北十堰人,湖北經(jīng)濟(jì)學(xué)院研究生,研究方向?yàn)榻鹑谄髽I(yè)會(huì)計(jì)。