一、前言

近年來，房地產(chǎn)行業(yè)“高杠桿、高周轉(zhuǎn)、高負債”的“三高”模式為行業(yè)帶來高速發(fā)展的同時也聚集了風險[1]。2023年中央金融工作會議強調(diào)，要全面加強金融監(jiān)管，有效防范化解金融風險。鑒于房地產(chǎn)行業(yè)與金融業(yè)的特殊“連帶”關(guān)系，防范金融風險的重點領(lǐng)域之一便是房地產(chǎn)行業(yè)。2023年7月24日召開的中共中央政治局會議明確指出，要切實防范化解重點領(lǐng)域風險，適應我國房地產(chǎn)市場供求關(guān)系發(fā)生重大變化的新形勢，適時調(diào)整優(yōu)化房地產(chǎn)政策，因城施策用好政策工具箱，更好滿足居民剛性和改善性住房需求，促進房地產(chǎn)市場平穩(wěn)健康發(fā)展?？梢?，研究房地產(chǎn)企業(yè)財務風險狀況，對行業(yè)乃至整個國民經(jīng)濟持續(xù)健康發(fā)展具有重要意義。

二、房地產(chǎn)企業(yè)財務風險預警指標體系構(gòu)建

（一）樣本選取

本文根據(jù)證監(jiān)會發(fā)布的《上市公司行業(yè)分類指引》，從104家房地產(chǎn)上市公司中剔除ST公司，最終以100家房地產(chǎn)公司為研究對象。所需數(shù)據(jù)通過新浪財經(jīng)、巨潮資訊、公司年報等渠道獲取，利用SPSS統(tǒng)計軟件、EXCEL軟件分別對100家上市公司2022年財務指標進行因子分析和聚類分析。財務指標越大，表明公司的經(jīng)營狀況越好，則將這類指標認定為正向指標，否則視為逆向指標[2]。在選取的18個財務指標中，有17個正向指標，1個逆向指標（資產(chǎn)負債率），為了便于比較，對資產(chǎn)負債率進行倒數(shù)法正向化，同時針對公司總資產(chǎn)數(shù)值較大的問題，選用總資產(chǎn)的對數(shù)。

（二）模型構(gòu)建

基于財務視角，在償債能力、營運能力、現(xiàn)金能力、盈利能力、發(fā)展能力的基礎(chǔ)上[3]，結(jié)合房地產(chǎn)企業(yè)特征，創(chuàng)新性地增加了每股指標、資產(chǎn)規(guī)模方面的指標，構(gòu)建了房地產(chǎn)企業(yè)的財務風險預警指標體系[4]（見表1），包括七大方面18個指標。

三、房地產(chǎn)企業(yè)財務風險預警實證研究

（一）因子分析法

本文采用因子分析法對選取的18個財務指標進行降維處理，為了保證結(jié)果的有效性，對原始數(shù)據(jù)進行Z分數(shù)標準化[5]，發(fā)現(xiàn)其因子分析結(jié)果與原數(shù)據(jù)一致。因子分析法具體步驟如下：

1.因子分析的KMO與Bartlett檢驗

通過KMO和Bartlett度量檢驗（見表2），其中KMO為0.67，大于0.5臨界值，Bartlett的球形檢驗度量的顯著性水平為0，表示適合進行因子分析。

2.因子提取

采用主成分分析法進行因子提取，依據(jù)特征值大于1提取公因子，前5個公因子累計方差貢獻率為77.309%（表略），能很好解釋原有變量所包含的信息。循環(huán)旋轉(zhuǎn)后前5個因子的累計貢獻率沒有發(fā)生變化，只是特征值和貢獻率發(fā)生變化，但并不會對因子提取結(jié)果產(chǎn)生影響。

3.因子變量命名與解釋

基于方差最大原則，采用Kaiser標準化的正交旋轉(zhuǎn)法對成分矩陣進行旋轉(zhuǎn)，在5次循環(huán)迭代后收斂，并設(shè)置取消系數(shù)絕對值小于0.5的成分載荷量，具體旋轉(zhuǎn)成分矩陣見表3。根據(jù)矩陣分別設(shè)F1、F2、F3、F4、F5共5個公因子，將F1命名為盈利與發(fā)展能力因子，F(xiàn)2命名為償債能力因子，F(xiàn)3命名為營運能力因子，F(xiàn)4命名為現(xiàn)金能力因子，F(xiàn)5命名為資產(chǎn)規(guī)模與質(zhì)量因子。

4.因子得分及其排序

根據(jù)因子成分評價系數(shù)矩陣表（表略）和各公司2022年12月31日財務指標的標準化值計算因子得分，具體計算過程見公式（1）（2）（3）（4）（5）。再利用各因子旋轉(zhuǎn)后所對應方差貢獻率占總貢獻率的比重和各因子得分進行計算綜合因子得分即公式（6），可得到100家房地產(chǎn)上市公司單因子得分與排序及綜合因子得分與排序（表略）。

F1=-0.117X1-0.1X2-0.056X3-0.043X4-0.022X5-0.032X6+0.006X7+0.015X8-0.008X9+0.16X10+0.172X11+0.18X12+0.21X13+0.28X14+0.204X15+0.234X16-0.029X17-0.084X18 （1）

F2=0.294X1+0.285X2+0.252X3+0.238X4+0.048X5-

0.011X6-0.021X7-0.004X8+0.026X9+0.078X10+0.07X11+0.025X12-0.076X13-0.161X14-0.057X15-0.071X16+0.07X17+0.002X18 （2）

F3=0.056X1-0.019X2+0.005X3+0.008X4+0.343X5+0.33X6+0.35X7-0.026X8+0.023X9-0.095X10-0.093X11+0.049X12+0.032X13-0.055X14-0.006X15+0.057X16+0.083X17-0.075X18 （3）

F4=0.067X1+0.002X2+0.009X3-0.03X4+0.009X5-0.001X6-0.022X7+0.403X8+0.411X9-0.015X10-0.02X11+0.02X12-0.214X13+0.009X14+0.212X15+0.006X16+0.029X17+0.035X18 （4）

F5=0.121X1+0.092X2+0.035X3-0.033X4+0.101X5+

0.004X6+0.02X7+0.013X8+0.058X9-0.014X10-0.038X11+

0.082X12-0.022X13-0.304X14-0.013X15+0.091X16+0.624X17+0.499X18 ?; （5）

F=0.2679F1+0.2656F2+0.1885F3+0.1701F4+0.1078F5 （6）

本文對指標數(shù)據(jù)進行了標準化處理，根據(jù)因子分析結(jié)果，因子得分大于0，表示財務風險比較低，因子得分越高的公司財務狀況越好，反之越差。根據(jù)分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)100家房地產(chǎn)上市公司中，71家公司的盈利與發(fā)展能力因子大于0，25家公司的償債能力因子大于0，25家公司的營運能力因子大于0，43家公司的現(xiàn)金能力因子大于0，45家公司的資產(chǎn)規(guī)模與質(zhì)量因子大于0，只有40家公司的綜合因子得分大于0，說明超過一半的房地產(chǎn)公司面臨的財務風險較大。

（二）聚類分析法

本文采用主成分分析法定義樣本之間的距離，將2022年房地產(chǎn)上市公司各因子得分作為變量，運用分層聚類（Hierarchical Cluster），根據(jù)譜系圖可以直觀地看出聚類的類別數(shù)，然后運用K均值聚類分析（K-Means Cluster Analysis）得出具體分類。

1.K均值（K-Means）聚類分析

根據(jù)聚類分析將100家房地產(chǎn)公司分為5類（見表4）。

2.聚類結(jié)果分析

根據(jù)K-Means聚類分析迭代后收斂的最終聚類中心對房地產(chǎn)上市公司的各因子特征進行分析，將因子分數(shù)在0—1之間的劃分為強、大于1的劃分為較強、小于0的劃分為弱，具體結(jié)果見表5。

四、房地產(chǎn)上市公司財務風險分析與防范建議

（一）借助政策“東風”，利用好發(fā)展優(yōu)勢

根據(jù)上述聚類結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)類1公司共3家，綜合能力較強，尤其在營運能力方面屬于五類公司中最突出的一類，對比綜合因子得分發(fā)現(xiàn)這3家公司均大于0，而且排名靠前，這類公司的財務風險較低?？梢?，對于類1公司要利用好自身營運優(yōu)勢，借助“降息”等宏觀調(diào)控政策，拓寬籌資渠道，提高公司盈利能力。在日常經(jīng)營活動中，公司要關(guān)注各項財務風險指標，做好財務風險預警。

（二）開源節(jié)流，有效預防風險惡化

類2公司各方面能力都比較弱，同時結(jié)合各公司的綜合因子得分，發(fā)現(xiàn)類2的60家公司中有48家綜合因子得分小于0，僅有12家公司綜合因子得分大于0，具體對比這12家公司的各因子得分，發(fā)現(xiàn)因子得分大多小于0，可見類2公司總體經(jīng)營狀況不佳，財務風險較大，為風險重點防范對象。類2公司要化解財務風險，首先，必須從自身經(jīng)營入手，降低不必要的費用和開支，同時催收各項應收款項，增加公司的資金儲備。其次，公司要進行市場調(diào)查，了解用戶的現(xiàn)實需求，有針對性地開發(fā)產(chǎn)品，創(chuàng)造發(fā)展機遇。最后，公司要建立智能化財務風險預警系統(tǒng)，有效預防風險惡化。

（三）抓住市場機遇，提升核心競爭力

類3公司共4家，償債能力屬于五類公司中最強的，僅有營運能力和資產(chǎn)規(guī)模與質(zhì)量兩方面不足，可以看出該類公司并沒有很好地利用自有資產(chǎn)，有可能存在資產(chǎn)閑置的問題。對比綜合因子得分發(fā)現(xiàn)，類3公司的綜合因子得分均大于0，而且排名靠前，表明該類公司的財務風險較低。對于上市企業(yè)而言，良好的企業(yè)運營情況能夠向外界展現(xiàn)企業(yè)的核心競爭力，有助于企業(yè)股票升值和總體市值的增長。因此，該類公司要優(yōu)化資產(chǎn)配置，以提高資產(chǎn)的使用效率和盈利能力，同時根據(jù)市場需求擴大資產(chǎn)規(guī)模，以實現(xiàn)規(guī)模效應。

（四）健全內(nèi)部控制，加強風險管理

類4公司共32家，這類公司的資產(chǎn)規(guī)模與質(zhì)量較好，但其他能力不足，并不能很好地利用盈利能力和資產(chǎn)規(guī)模的優(yōu)勢。對比綜合因子得分發(fā)現(xiàn)，其中華僑城Ａ、大悅城、陸家嘴等12家公司的綜合因子得分小于0，因此，類4公司存在一定的財務風險。該類公司應建立健全的內(nèi)部控制和風險管理機制，規(guī)范資產(chǎn)管理制度和流程，降低資產(chǎn)損失和風險，關(guān)注應收賬款、開發(fā)商品等情況。通過加強內(nèi)部控制和風險管理，提高公司的穩(wěn)健性和綜合實力。

（五）“現(xiàn)金為王”助力化解風險

類5公司只有云南城投一家，其現(xiàn)金因子得分排名第1，可見公司不能將現(xiàn)金的效用發(fā)揮到最大，而且現(xiàn)金的持有成本較高。綜合因子得分排名第6，財務風險比較低，但需要提高盈利、營運等方面能力。基于此，該類公司應利用好自己的現(xiàn)金能力優(yōu)勢，以盤活自身現(xiàn)有資源為主，優(yōu)化資源配置，加強公司的資金運作和周轉(zhuǎn)能力，助力現(xiàn)金能力向盈利能力、營運能力轉(zhuǎn)化，同時，關(guān)注償債、盈利等指標的變動情況。

五、結(jié)語

綜上所述，本文通過對100家房地產(chǎn)上市公司的財務風險進行因子得分計算，將其盈利與發(fā)展能力因子、償債能力因子、營運能力因子、現(xiàn)金能力因子、資產(chǎn)規(guī)模與質(zhì)量因子得分進行排序，并計算了公司的綜合因子得分，對公司財務能力和綜合能力進行風險大小的預測。而后引用聚類分析法，將100家房地產(chǎn)公司按風險特征不同劃分為五類，最后針對不同風險類型的公司提出了風險防范建議。

引用

[1]陳靜.上市公司財務惡化預測的實證分析[J].會計研究，1999（04）：32-39.

[2]李素紅，陳立文.基于因子分析法的房地產(chǎn)上市公司財務風險評價[J].河北工業(yè)大學學報，2011，40（06）：101-106.

[3]歐國良，吳剛，朱祥波.基于因子分析法的房地產(chǎn)企業(yè)財務風險預警研究[J].社會科學家，2018（09）：56-63.

[4]劉彥君，馬鄭瑋.CEO和董事間的老鄉(xiāng)關(guān)系會影響企業(yè)財務風險嗎？——基于因子分析構(gòu)建的財務風險成因研究[J].財會通訊，2022（08）：29-34+117.

[5]龍志，陳湘州.企業(yè)財務風險預警模型的構(gòu)建與檢驗[J].財會月刊，2023，44（24）：54-61.

作者單位：楊妃，蘭州資源環(huán)境職業(yè)技術(shù)大學；向桂霖，成都文理學院

責任編輯：韓 柏 張娟娟