“高周转”、利润率与房地产企业经营风险

孙海刚，冯春阳

郑州银行，河南 郑州 450046

一、问题的提出

房地产行业与中国土地财政密切相关。土地财政为劳动力的城市化提供原始资本[1]，能推动城市化进程并带动经济持续增长[2]。土地财政虽然为地方经济发展作出了巨大贡献，但也带来了许多问题。首先，一些地方房地产泡沫化、金融化倾向严重，导致金融风险加剧。其次，由于房价高企，房贷成为居民部门杠杆率上升的主因，对消费的挤出效应明显。最后，房地产行业占用一些金融资源，影响实体经济发展。2016年，中央经济工作会议提出了促进房地产市场平稳健康发展，要坚持“房子是用来住的、不是用来炒的”[3]。2020年，新冠肺炎疫情在全球蔓延，全球经济遭受重创。同时，随着房地产限购政策的加码及在金融端对房地产企业的限制，房地产周期下行，房地产企业的经营愈发困难。房地产企业的高杠杆经营特性使其在金融行业积累了大量风险敞口。在此情况下，研究房地产项目经营的实质及影响房地产企业经营风险的核心要素是理论界及实务界关心的问题。测量公司违约风险与资产负债率(杠杆率)、公司资产流动性、盈利能力、公司规模及利率的关系，结果显示：资产负债率的解释力度最高，占所有变量对违约风险解释力度的比重最大；公司规模和资产流动性的解释力度分别占20%和15%左右；盈利能力和利率的解释力度较小[4]。在当前房地产企业高负债、高杠杆的经营模式下，为何多数高负债房地产企业并未陷入财务危机？现有研究成果并没有给出满意的答案。

就房地产企业经营风险而言，现有研究成果主要集中在一般财务分析及限购、公司治理等方面对房地产企业经营风险的影响。在一般财务分析中，房地产企业在经营中面临着系统性风险和非系统性风险[5]，主要原因是自有资金不足、经营性欠款较多、应对国际资本冲击的能力较弱[6]。存货周转率、营业收入增长、资产负债率、净资产收益率是房地产企业财务风险形成的关键因素[7]。盈利能力因素、综合能力因素、现金流量因素和发展能力因素是影响房地产企业财务状况的主要变量[8]。在房价上涨时，样本企业的长期偿债能力随着存货规模的扩大而得到增强，但同时也带来企业短期偿债能力减弱的潜在风险[9]。郑立梅基于未知测度理论建立房地产企业财务风险评价模型[10]。赵昕和李明宝基于美式期权分析并结合企业现金流量模拟测度中国房地产上市公司的违约率[11]。不同学者还从不同的角度研究房地产企业经营风险。首先，从限购的角度而言，有学者认为限购导致房价下降[12-13]，并在一定程度上降低上市房地产企业的违约风险[14-15]。其次，有学者从公司治理的角度研究房地产企业经营风险[16]。最后，还有学者从企业跨区域经营战略角度研究房地产企业绩效[17]。

综上所述，在以往关于房地产企业经营风险的研究中，无论是从限购和公司治理等方面对房地产企业经营风险的研究，还是在财务层面关于财务指标的建立和违约经营风险的测度，都对房地产企业经营风险的测度具有一定的参考意义。但这些研究对影响房地产企业经营风险的财务因素阐述过于笼统，很少从企业内部剖析影响房地产企业经营风险形成的机理。本研究拟在理论层面从微观上细化影响房地产企业经营风险的指标，并从实务角度验证诸如资产负债率、现金短债比等财务指标对房地产企业经营风险判断的有效性。

二、影响机制及研究假设

以盈利为目的的企业的核心经营目标是赚取高额利润，为股东提供价值，主要体现在获取更高的净资产收益率(1)净资产收益率(ROE)=销售净利率×总资产周转率×权益乘数。。在行业平均利润恒定的情况下，提高净资产收益率的方式是提高总资产周转率和权益乘数，即增强运营能力和提高杠杆率。这也是房地产企业普遍采用“高周转”“高杠杆”经营模式的原因。就房地产企业而言，以不同企业盈利能力为代表的差异化能力的获得、延伸和拓展直接反映在企业的扩张行为当中，从而为企业赢得竞争优势和发展空间，并带来企业持续生存时间的延长[18]。这是房地产行业不同企业出现分化的根本原因。同时，一般研究认为企业规模越大，其生存可能性也越高[19]。这种生存可能性的提高可能是通过融资约束的缓解、商誉的提升、研发能力的增强等方式实现的。虽然这种规模效应给企业生存带来的影响是非线性递减，但是“高周转”“高杠杆”经营模式带来的企业规模的扩展能够为企业持续生存提供支撑。财务指标与资金链断裂风险预警存在密切关联，偿债能力、盈利能力和收益稳定性在呈现资金链管理的风险状况方面发挥了重要作用[20]，同时，房地产企业现金流是影响房地产企业违约风险的重要指标。因此，房地产“高周转”“高杠杆”经营模式所带来的经营性现金流和融资性现金流也是企业减缓风险的重要抓手。具体而言，企业旗下的房地产项目越早获得经营性回款和融资性现金流并覆盖前期借来的资金投入，其经营风险就越小。基于以上分析，本研究提出第一条假设：

假设1：房地产企业的项目运营能力增强能够降低企业经营风险，即项目运营能力和企业风险负向相关。

在快速获取土地、快速开工及快速销售的“高周转”模式下，企业运营的核心问题是快速销售形成经营性现金流，但企业利润率和企业销售能力往往负向相关，提高产品单位价格使得供给-需求平衡点发生变动。因此，从长期发展来讲，抬高房价追求较高的利润率必然导致项目竞争能力减弱，项目存货销售速度降低和企业产品销售数量减少，进而导致企业项目周转能力即总资产周转率降低，使经营性现金流减少，影响企业经营。但从短期看，考虑到工程建设导致的房地产企业利润实现的滞后性，例如考虑到春节、北方地区大气管控等导致停工的因素，大量房地产企业会在当年第二或者第三季度进行土地投资，项目预售出现的经营性现金流往往出现在当年年底和第二年第一季度，其财务披露出现在项目投资的第二财年。因此，房地产企业若在当期实现较高的利润率，获得大量经营性现金流入，会对当期企业经营风险具有缓解作用。基于此，本研究提出第二条假设：

假设2：项目利润率和企业经营风险在当期负向相关，在滞后期正向相关；项目利润率和项目周转能力在长期负向相关。

三、变量选取与模型设定

(一)样本选取和数据来源

为了验证以上假设，本研究使用Wind数据库中沪深两市房地产开发行业中的116家上市公司作为样本，选取样本公司2010—2019年的经营数据，构建包括企业运营能力、盈利能力、杠杆水平、偿债能力和发展能力在内的财务指标体系，共获得1 160个企业年观测值，重点考察企业项目周转能力及利润率对房地产企业经营风险的影响。

(二)变量选择

因变量要反映房地产企业是否存在经营风险，从而可以判断企业是否有违约可能。目前，关于房地产企业经营风险的度量主要有单变量模型、多变量预警分析模型、KMV模型及人工神经网络判别方法。多变量预警分析模型包括Z计分模型、F模型、多元逻辑回归法(Logistic)、多元概率比回归模型(Probit)等。本研究参考和丽芬等[21]及陈光华等[22]的研究，使用房地产企业是否被特别处理(ST)作为企业是否存在经营风险的指标(2)对于企业风险度量指标本研究并未选取当前流行的KMV模型。这是因为KMV 模型在测度违约点时采用的是短期借款加长期借款的一半，该违约点的计算是基于美国特定环境和历史违约数据库计算得到的经验结论，并不一定适合中国金融环境，因此不能直接应用于中国企业信用风险评估。同时，该指标在计算违约距离过程中涉及公司资产未来价值，对于如何在中国特殊金融环境下评估这一指标在理论界没有达成共识。。这是因为企业是否被ST是能够被准确观察到的指标，该指标也包含了上市企业在中国特殊金融市场环境中的不可观测因素。同时，企业一旦被进行特别处理通常很难获得新增贷款，也要面临原债权人对其贷款安全性的审查评估。在控制变量的选择上，本研究构建适用于分析房地产企业的财务指标体系(见表1)，将财务体系中的指标纳入模型中进行分析。

表1 房地产企业财务指标分析体系

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有别于一般工商业企业的财务分析体系，表1的财务分析体系主要考虑房地产企业在经营过程中的特点。一是房地产企业在获取土地和项目开发过程中的投资计入流动资产中的“存货”科目，所以流动资产占房地产企业总资产的比例较大。同时，房地产企业对项目的运营能力是导致其分化的主要原因。二是房地产企业在获取土地、建筑安装等方面的支出较大程度上依赖于外部融资，所以其杠杆水平和偿债能力也是衡量房地产企业经营安全性的重要因素。三是受“预售”制度的影响，房地产企业的利润均为历史利润，即已经交付项目的利润，所以房地产企业的盈利性分析应偏重于由房地产项目运营带来的现金流量的分析。

(三)模型构建

1.数据描述

在表1的基础上，表2对样本中116家上市公司的经营情况进行描述性统计。首先，各个企业在项目运营能力上差别巨大，主要表现在衡量房地产企业运营能力的存货/平均预收账款及预收账款周转率指标的方差值之中。其次，房地产企业盈利能力较强，无论是毛利率还是调整后的EBIT利润率的平均值均反映出房地产行业依旧是优质行业。同时，非经常性损益/利润总额的均值为0.55，反映出房地产企业利润额的一半来自土地或自持物业等资产增值，行业红利明显。最后，行业平均净负债率为0.81，行业资产负债率较高，但是企业调整后的速动比率及现金比率均值分别为1.05和0.63，说明行业偿付债务的能力较强，行业整体的安全性较高。

表2 数据描述性统计

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2.模型设定

前文构建了适用于分析房地产企业的财务分析体系并进行了数据的描述性统计。虽然该财务分析体系可以对企业的运营能力、盈利能力、杠杆水平、偿债能力及发展能力进行分析，但是其是否能对企业经营风险进行解释,以及影响企业财务风险的因素还需要进一步的实证分析来确定。为此，本研究建立以下计量模型：

ST=β0+β1Idri.t+β2Gpri.t+Zi.t+Xi.t+εi.t

(1)

其中，ST为企业风险指标，该指标是虚拟变量，指企业在2010—2019年经营期间是否被特别处理。解释变量中，Idri.t为高周转的代理变量，计算公式为存货/平均预收账款。Gpri.t为企业毛利率。Zi.t为表1中除存货/平均预收账款和毛利率外的其他财务变量。考虑到企业治理结构对企业经营的影响，参考伍燕然等[23]及鲁桐等[24]的研究，以Xi.t为公司治理的其他控制变量(3)公司治理变量包括：高管薪酬(Salary)、前十大股东持股比例(Crio)、第一大股东持股比例(Srls)和董事会人数(Bsize)。。为了控制异方差性，本研究所有数据均进行1%的缩尾处理，同时对于非比例指标均进行对数处理。为了控制解释变量间的多重共线性，本研究依据变量间的相关系数表剔除与其他财务指标相关性较高的预收账款周转率(4)预收账款周转率=营业收入/预收账款(合同负债)。、调整后的速动比率和调整后的现金比率。

四、结果分析

(一)基准回归结果

对于虚拟变量面板数据，本研究使用Logit模型进行检验。表3第(1)列汇报了使用固定效应Logit模型并使用当期数据进行回归的结果。结果显示，只有企业存货/预收账款(Idr)和调整后的资本积累率(Acar)分别在10%和5%的显著性水平上显著，且存货/预收账款的符号为负，而其他财务指标均不显著。

在房地产企业实际运行过程中，当下流行的“高周转”项目开发模式往往在第二财年才能显示出上一年的投资结果。因此，需要考察滞后解释变量对当期企业运行风险的影响。基于AIC信息准则，表3第(2)列在第(1)列的基础上汇报了各个财务指标当期及滞后一期的回归结果。回归结果出现明显变化，第(1)列中显著的变量均不显著。按照“由大到小”的模型构建原则，表3第(3)列剔除前两列中均不显著的当期及一阶滞后财务变量。

表3第(3)列中，存货/平均预售账款(Idr)衡量了企业存货的去库存速度，是房地产企业开发周转速度的衡量指标，也是“高周转”的代理指标，其当期值(Idr)为负但不显著，其一阶滞后值(L.Idr)在5%的显著性水平上显著且其系数为负。这反映出房地产企业上期存货去化速度越快，企业赚取现金流的能力越强，从而能够保证当期企业的正常运转，避免房地产企业陷入财务困境。同时，其当期值不显著也符合房地产项目的正常开发逻辑，即房地产开发的滞后性。因此，以上回归结果证明了假设1的猜想：房地产企业的项目运营能力增强能够降低企业经营风险，即项目运营能力和企业风险负向相关。

表3 财务指标对企业经营风险的回归(解释变量：ST)

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房地产企业的毛利率(Gpr)及其一阶滞后值(L.Gpr)均在1%的显著性水平上显著，前者系数符号为负，后者系数符号为正。毛利率的当期值系数为负意味着当期毛利率越高，企业获得的现金流越多，其当期抵御风险的能力越强。一阶滞后值系数为正意味着上期获得较高的毛利率，即较高的房屋售价，房屋去化速度降低，导致本期资金周转速度降低，进而带来企业财务风险的上升。因此，该回归结果证实了假设2的前半部分：项目利润率和企业经营风险在当期负向相关，在滞后期正向相关。

就其他变量而言，总资产报酬率的当期值与企业风险正向相关且在10%的显著性水平上显著。说明企业总资产报酬率的提升增加了企业经营风险，结果有些让人意外。文中总资产报酬率的计算公式为EBIT/平均总资产，该EBIT指标中包含了营业外净损益、汇兑净损益、投资净损益及公允价值变动净损益，以上非经常性损益占利润总额的平均值为0.55，即房地产企业利润的一半利润来源于自持物业升值、土地价值的上升等非经营性行为。将以上非经常性损益从EBIT中剔除后，重新进行总资产报酬率的计算及相应的回归，发现该指标并不显著(5)重新进行回归后，存货/预收账款、毛利率的当期值及其滞后值的显著性和系数符号均无变化。现金短债比的当期及滞后值不显著。其他变量均无变化。。调整后的资本积累率(Acar)及其一阶滞后值(L.Acar)均在1%的显著性水平上显著且系数符号为正。如毛利率和企业经营风险的关系一样，企业将过多的资金积累在集团账户并不产生直接的经济价值，较高的企业杠杆带来的还本付息压力也意味着企业过多的沉淀资金并不会降低企业经营风险。其他控制变量中，高管薪酬和股权集中度的提升均有利于降低企业经营风险。

固定效应Logit模型的一个缺陷是，如果某公司在2010—2019年被解释变量全部为0，即没有被特别处理过，则该公司不能包括在样本中，而随机效应Logit模型则不存在该问题。考虑到样本损失问题，表3中第(4)、第(5)、第(6)列中使用随机效应Logit模型按照第(1)、第(2)、第(3)列的设定原则进行了回归。结果显示，存货/预收账款、毛利率等指标的系数符号及显著性均无太大变化，但是豪斯曼检验(Hausman test)拒绝了随机效应模型。

(二)毛利率和项目周转能力的关系

以毛利率为代表的项目利润率和企业经营风险在当期负向相关，在滞后期正向相关。这种相关性关系是通过利润率对项目周转能力的影响而产生的。为了证实该猜想，表4使用表3中第(3)列中的变量，将项目周转能力作为因变量进行了回归。表4第(1)、第(2)列分别使用固定效应和随机效应模型并使用存货/平均预收账款(Idr)作为因变量进行了回归。结果显示，毛利率和项目周转能力在当期内正向相关且在1%的显著性水平上显著，毛利率的滞后一期变量和项目周转能力负向相关且在10%的显著性水平上显著。这也证实了假设2的后半段：项目利润率和项目周转能力在长期负向相关。

表4 利润率对项目周转能力的影响

表4第(3)列使用预收账款周转率替代前两列中的存货/预收账款指标作为因变量进行了回归，结果显示，毛利率当期值和滞后一期值系数符号未改变且并不显著。

五、稳健性检验

表5在模型(1)的基础上进行了稳健性检验。为了分别验证“高周转”代理变量的当期及滞后值的稳健性，表4第(1)、第(2)列中使用预收账款周转率(6)预收账款周转率=营业收入/上年平均预收账款。(Artr)作为“高周转”的替代变量代替原来的存货/预售账款(Idr)指标进行了固定效应Logit模型回归。在第(1)列中预收账款周转率当期值(Artr)的系数为负且在10%的显著性水平上显著，第(2)列中预收账款周转率的一阶滞后值(L.Artr)系数同样为负且在5%的显著性水平上显著。第(1)、第(2)列的回归结果说明，无论是“高周转”代理变量的当期还是滞后值，房地产项目的快速周转都能够显著降低房地产企业经营风险，避免其陷入财务困境。

表5 财务指标对企业经营风险的稳健性检验(解释变量：ST)

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第(3)、第(4)列在不替换任何财务变量的情况下使用Probit模型(7)Probit模型因无法找到充分统计量而无法控制固定效应，这里只作为稳健性检验使用。对模型(1)中房地产企业经营风险和各个变量之间的关系进行了验证。第(3)列只控制了各个财务变量的当期值，第(4)列在第(3)列的基础上控制了各个变量的一阶滞后值，结果显示存货/预收账款的滞后一期值在1%的显著性水平上显著且系数符号仍然为负。对于当期值而言，其只在不控制滞后值的基础上显著，可能说明上期企业项目的“高周转”对当期企业风险存在更为强烈的减缓作用。

由于在1 160个企业年观测值中只有84个被特别处理的公司年观测值，只占到观测值总量的7.2%，所以被解释变量或许为稀有事件(Rare Events)，存在稀有事件偏差。对于稀有事件偏差，本研究使用非对称的补对数-对数模型(Comple-mentary log-log)进行处理,该模型在估计中趋向1的速度快于趋向0的速度。回归结果汇报于表4中的第(5)、第(6)列，第(5)列只控制了变量的当期值，第(6)列在第(5)列的基础上控制各个变量的滞后一期值，结果显示存货/预售账款一阶滞后值的系数符号及其显著性依旧没有发生变化。

其他控制变量的系数符号及显著性同样没有发生太大变化，可能说明企业被ST这一事件还不够稀有。

六、结论及建议

随着房地产行业进入下行周期，企业利润下降已经成为必然趋势。本研究使用Wind数据库中2010—2019年116家涉及房地产开发的上市企业财务数据，在对企业进行财务指标基本事实描述的基础上，研究影响企业经营风险的因素并进行稳健性检验，得出如下结论：

第一，房地产企业的项目周转能力是影响房地产企业经营安全性的关键指标，对房地产企业经营的安全性有着显著影响，这种显著性在多种稳健性检验下依旧成立。

第二，房地产企业的过往利润率及归属于母公司的资本积累能力对房地产企业的经营安全性可能存在负向影响，各个财务指标对项目周转能力的实证考察也证明了这一观点。

随着房地产调控政策日趋严厉，防范和化解房地产行业经营风险成为监管层和房地产行业乃至金融机构共同关心的问题。通过以上研究，本研究提出如下建议：

第一，对于监管层面及金融机构而言，除了关注净借贷比、调整后资产负债率等指标，可以考虑将企业项目周转能力纳入日常监控范围内，设计制度化的监管机制，将更多的精力放在房地产企业经营的核心即房地产项目的周转能力，动态监控企业运行状态，对于项目周转能力突然减弱的企业应提早作出预警，提早向企业进行查证，防止房地产企业经营风险向金融行业传递，防止出现系统性金融风险。

第二，对于房地产企业而言，衡量企业经营质量的核心指标是企业的项目周转能力即资金周转能力，而这一指标也是影响房地产企业经营风险的重要变量。对于不同类型的房地产开发而言，企业项目周转能力和毛利率的相关关系也说明企业所选择的经营策略至关重要，传统采用“高周转”模式的房地产企业应当注重利润率的平稳性，防止因突然提升价格带来项目周转能力的减弱。对于追求高利润率的企业，不应盲目采用“高周转”模式，而应持续提高自身的产品设计水平，进一步完善“高周转”所需配套的管理措施。