经济新常态下房地产企业规模与债务压力关系研究

摘 要：在经济新常态的背景下，管理好房地产行业风险是金融风险管理的重点议题之一。不同规模的房地产企业面临的债务压力也不同。使用Panel Data模型和稳健最小二乘法方法，对大、中、小型房企的偿债能力进行研究，结果发现大型房地产企业因为自身的优势，对于周期波动的风险抵抗能力较强，中型房地产企业次之，最敏感、抗风险能力最差的是小型房地产企业。这说明进行调控时，不仅要考虑房地产行业的总体特征，而且还要考虑规模因素。因此，应加大产业集中度，提高企业竞争力和抗风险能力。对于小型房地产企业该淘汰就要淘汰，对于中型房企适度从紧，对于大型房企政策从紧，但前提是不要引发系统性经济风险。

关键词：大、中、小型房企；企业规模；债务压力；偿债能力；稳健最小二乘法；面板数据模型

中图分类号：Ｆ８３２．4 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2024）17-0013-05

Wind数据显示，截至2016年上半年，房地产行业资产负债率为79.72%。房地产开发行业前期投资非常大，正常的范围在60%—70%之间，如超过80％，则负债比例过高。人民法院公告网显示，截至7月24日，2019年全国已有274家房地产企业发布破产公告，仅7月24日就有3家房企加入破产行列。宣告破产的房企大多属于中小规模的企业（新京报，2019）。中国政府进行房地产调控时，主要是从宏观角度进行调控，或者根据城市规模进行调控。但是还有一个重要的视角，那就是房地产企业规模。规模不同，企业面临的市场、融资环境等都大不相同，企业的债务风险也大不相同。供给侧结构性改革主要涉及产能过剩、楼市库存大、债务高企这三个方面，为解决好这一问题，就要推行去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板五大任务。但是，如果不考虑公司规模，政策结果可能会达不到预期效果。

一、文献综述

国内学者大多从金融成长周期理论、上市公司规模、压力测试理论和融资渠道等角度研究企业尤其是房地产企业面临的债务压力。

在现代经济学的企业融资结构理论中，金融成长周期理论较为符合中小企业的实际。张捷等（2002）通过对中美两国中小企业融资结构的比较，验证了金融成长周期规律对中国中小企业的适用性。周勤等（2006）发现公司的规模越大，公司的债务融资越多。周阳敏（2014）构建了房地产企业风险压力测试的理论体系，对我国房地产企业（上市公司）进行了压力测试，在面对各类房地产调控政策冲击时，房地产企业（上市公司） 整体抗风险能力都很弱，我国房地产企业的抗风险能力或风险暴露水平出现两极分化。徐东东（2017）提出利用私募股权投资基金、房地产信托基金、夹层融资、借壳上市等方式创新融资渠道，以解决中小房企融资难题。Nan Zhou et al.（2017）利用中国2009—2014年936家上市公司的数据，使用GMM方法研究信贷扩张、自由现金流是否与企业投资相关联，结果表明信贷扩张、自由现金流扩大了公司新投资和过度投资。马亚明（2018）建立带有随机波动的时变参数向量自回归（TVP-VAR）模型，实证检验影子银行、房地产投资水平、房价以及房地产库存量四者之间的动态关系。影子银行的扩张并不必然会导致房价的上涨；房地产市场的快速发展对影子银行产生了持续的资金需求。鼓励并创造条件推进房地产开发商等中小企业探索多元化的融资模式。郑旭丹等（2021）发现经济不确定性的增加会促使商贸流通企业增加长期负债的比例，从而加剧债务负担，降低企业经营绩效。

国外学者从宏观问题、委托代理问题、期权定价问题等角度研究企业，尤其是中小企业和房地产企业的债务问题。Kelly等（2015）估计了导致爱尔兰中小企业在严重的金融和经济危机中进入困境的决定因素，银行和非银行的信贷可以描述宏观经济压力的增加；经济周期中，银行信贷的标准和可获得性决定了企业的存亡。理论研究认为最优债务期限结构可以降低债务合同引发的委托代理问题。Daniel（2016）认为，贷款过度增加与全球金融危机之后投资快速增加有关。投资效率下降，公司财务状况不断恶化，进而影响金融系统资产质量。重点在于识别财务困难的公司，提前确认金融系统的损失。有的文章从开放经济角度研究债务对于企业的影响。Sebnem Kalemli-Ozcan et al.（2016）量化研究了危急时刻信贷、资产负债表等渠道对于企业投资的影响。在新兴市场经济体，危机阶段有两个特点：在银行业和货币双重危机中，出口商的信贷需求与金融机构信贷供给趋势相反。银行业危机中，信贷供给减少的幅度高于货币危机中信贷供给减少的幅度。资产负债表的问题来自企业资产和负债的不匹配，也来自货币的不匹配。由于外资企业更容易获得信贷，所以外资企业危机时期更容易获得信贷的替代变量。在货币危机中，在投资率方面，出口商相对于外资出口商没有显著性区别，虽然二者的资产负债表都有恶化。

中小企业对于委托代理问题较为敏感，Jose Lopez-Gracia（2015）利用中小企业数据检验上述理论。中小企业出现的委托代理问题主要发生在所有人和债权人之间，因为中小企业增长速度快，而其固定资产少和信息不对称，中小企业债务结构面临的主要问题是投资不足、资产替代和过度投资。有的研究从期权定价的角度来考察企业的债务问题。基于Black，Scholes 和Merton（BSM或有要求权模型）和KMV公司框架，Kanak Patel et al. （2006）利用112个房地产公司的样本（时间跨度为1980—2001年），估计房地产公司的违约距离和风险中性违约概率。BSM或有要求权模型预测失败分为两种情况：一是BSM或有要求权模型没预测公司违约，但公司违约了；二是BSM或有要求权模型预测公司违约，但公司没违约。实证结果发现没有公司属于情况1，112个公司里有12个公司属于第二种情况。实证结果支持了BSM或有要求权模型的理论基础，因为违约的两大原因是高杠杆率和资产价格波动。Marco Raberto（2011）使用计算机程序Eurace进行仿真，探讨债务和主要经济指标之间的关系。贷款可以从两个方面影响经济表现：促进经济增长或使经济进入衰退甚至危机。实验结果表明实体经济与金融之间相互影响。对高杠杆公司进行了调整后，H.K. Levy（2014）发现Altman模型可以提前一个季度、一年和两年预测公司破产概率。当经济从扩张转为衰退时，高杠杆公司首先违约。

基于前人的研究，我们发现目前还没有基于房地产企业规模的债务研究。本文把房地产企业分为大、中、小房地产企业，不同规模的房地产企业布局不同，面临的债务压力也不同。我们利用Wind数据，使用Panel Data和稳健最小二乘法（RLS）方法，对大、中、小型房企的偿债能力进行研究，并提出相应的政策建议。

本文结构如下：一是导论，二是模型构建与结果分析，三是结论。

二、模型构建与结果分析

（一）数据来源与变量设置

本文数据来自万得数据（Wind）。考虑到数据的可得性和真实性，数据时间跨度为11年，即2006—2016年。选取变量为有息负债率（Interest-bearing Debt Ratio：IDR）、存货周转率（Inventory Turnover：IT）、销售利润率（Profit Margin：PM）、房地产个人抵押贷款（Mortgage Loans：ML）、房价（Housing Price：HP）、地价（Land Price：LP）、社会融资规模（Aggregate Financing to the Real Economy：AF）、GDP、汇率（Exchange Rate：ER）。

有息负债比率：带息负债比率=（带息负债总额/负债总额）*100%。预收账款是核算企业按合同约定向其客户预收的货款、定金等。与应付款项等经营性负债相比，预收账款是一项不需要以现金偿付的债务，与银行贷款等有息负债相比，预收账款通常是一项不需要支付利息的负债。但从本质上来说，预收账款仍然是一项债务，企业需要按照合同的约定，按时向客户交付相应的商品（劳务）（飞雪漫天，2014）。房地产上市公司违约不交房的案例很少，如果这样公司就倒闭了。所以，研究上市公司负债，我们采用的指标是有息负债比率，不包含预收账款。

存货周转率：房地产公司的存货构成了其总资产的最大部分。存货周转率的快慢，不仅关系到房地产商的利润，而且关系到其负债率等重要指标，是其存亡的重要指标之一。

假设1：存货周转率与房地产业的有息负债比率呈显著性负相关。

销售利润率：销售利润率衡量房地产公司的利润情况。有时候，房地产公司的销售额增长不一定是其利润率提高，有可能是降价销售，甚至赔钱销售，所以我们用销售利润率来衡量房地产企业的盈利情况。盈利上升，就会有资金偿还债务。

假设2：销售利润率与房地产业的有息负债比率呈显著性负相关。

房价：此处使用数据为房价景气指数。房价是房地产企业所售商品的价格，一般来说，价格上涨，负债率降低，利润上升。但是在房地产进入调控的时候，比如说限售，即使房价上涨，但房地产企业无法销售房屋，就会出现房价涨而销售额不涨的情况。但总体来说，房价上涨，盈利上升，就会有资金偿还债务。

假设3：房价与房地产业的有息负债比率呈显著性负相关。

地价：地价是政府可以调控的一个变量。因为政府是土地的寡头垄断者，可以通过土地供给的增减调整地价。地价是房价的预期调整因子，房价可以看作地价的滞后变量，所以在此模型里，我们加入滞后变量。房价的上涨经常是由地价上涨推动的。土地储备是房地产公司的重要成本之一，成本上升，债务上升。

假设4：地价与房地产业的有息负债比率呈显著性正相关。

社会融资规模：社会融资规模主要包括人民币贷款、外币贷款、委托贷款、信托贷款、未贴现的银行承兑汇票、企业债券、非金融企业境内股票融资、保险公司赔偿、投资性房地产和其他金融工具融资十项指标。根据万德数据（2016），房地产公司房地产开发资金来源构成：利用外资比重为0.4%，贷款比重为16.1%，自筹资金比重为38.8%，其他资金来源44.6%，占比近45%，包括委托贷款、信托、公司债券等，内容涵盖正规银行业务、影子银行业务。贷款仅仅是上市房地产公司的融资构成的16.1%。银行开发贷余额同比增速在不断下滑，一季度、二季度新增开发贷金额仅为4 000亿元和1 000亿元。但与此同时，银行表外资金快速流向房地产。2016年上半年理财产品投资房地产金额达到24 801亿元，较15年底又增加了9 429亿元，将近开发贷款规模的两倍。所以，社会融资总额（包含正规金融和影子银行）是房地产融资较好的替代变量。

假设5：社会融资规模与房地产业的有息负债比率呈显著性正相关。

GDP：GDP是宏观经济情况的变量，测度宏观经济与房地产企业债务的关系。GDP上行，居民可支配收入提高，对未来乐观情绪上涨，房价上涨。

假设6：GDP与房地产业的有息负债比率呈显著性负相关。

汇率：加入汇率是从开放经济的角度研究房地产公司受到影响。房地产行业是资金密集型行业，汇率的变化可以反映资金流入、流出中国的情况。另外，房地产公司为了扩宽融资渠道，在人民币升值周期借入较多美元贷款，人民币进入贬值周期后，房地产公司减少了美元贷款，并且加快美元贷款偿还速度，所以汇率的升降，也可以测度其美元贷款的情况。因为中国资本与金融账户并未完全放开，人民币贬值带来资本外流的效应预计小于外汇贷款的债务效应，所以得出假设7。

假设7：人民币直接汇率与房地产业的有息负债比率呈显著性负相关

所选变量数据统计如表1。

如表1所示，上市房地产公司的有息负债比率均值为47%，上市房地产公司的存货周转率均值为1.2，销售利润率均值为20.2%，土地价格同比增长率均值为9.59%，房价景气指数均值为99.2，社会融资规模同比增长率均值为19.56%，GDP同比增长率均值为9.34%，人民币直接标价法的美元汇率均值为6.82，滞后一期房价均值为99.03，滞后一期地价同比增长率均值为10.02%。

为了比较不同规模上市房地产公司的债务情况，我们利用稳健最小二乘法模型（RLS），分别对大型、中型和小型上市房地产公司的数据进行计量分析。然后，使用Panel Data模型，对全体上市房地产公司进行研究。假设研究发现，大型、中型和小型上市房地产公司的债务情况不同，或者大型、中型和小型上市房地产公司的债务情况与全体上市房地产公司的债务情况不同，那么政府的政策如果仅仅针对全体上市房地产公司，就会出现较大的偏差。

（二）Panel Data模型

本文所建稳健Panel Data模型如下：

首先，从整个行业的角度对房地产业的债务压力进行研究。其中为了研究部分重要变量的时滞作用，将房价和地价滞后一期。本实验通过了Hausman检验。为了检验稳健性，在自变量里加入个人住房抵押贷款（ML），结果显示房地产行业各变量的显著性检验没有受到影响，通过稳健性检验。实验结果见下页表2。

（三）稳健最小二乘法模型（RLS）

稳健最小方差模型（Robust Least Squares Model）是计量经济学里的一种较新的计量方法。稳健估计区别于最小二乘估计，最小二乘估计追求参数估计在绝对意义上的最优，而稳健估计是在抗差前提下的最优或接近最优。这种方法可以保证所估的参数少受模型误差，特别是粗差的影响。

使用此模型，我们分别对小型、中型和大型上市房地产公司数据进行回归分析，比较房地产企业规模对于房地产企业的有息负债比率的关系，见表2。

存货周转率：整个房地产市场作为调控对象，提高存货周转率可以有效降低有息负债比率，假设1通过检验。但是如果考虑企业规模，就会发现不同的结果。小型房地产企业通过去库存可以有效降低有息负债比率。中型房地产企业通过去库存可以降低有息负债比率，但不显著。大型房地产企业通过去库存反而提高有息负债比率，但不显著。大型房地产企业在去库存的同时，因为看好未来楼市，并且具有拿地的竞争能力，所以会加快拿地，因此去库存反而促使大型房地产企业有息负债比率上升。另一方面，规模较大的企业尤其是大中型国有企业预期现金流基本稳定，资金链断裂的可能性较低，信用评级高，因此具有得天独厚的融资优势。政府在帮助房地产企业去库存的同时，应该注意预期管理，防止房地产企业因为去库存产生房价未来还会继续上涨的预期，加大负债规模进行投资，会进一步扭曲经济，使去库存进入“高库存，去库存”的循环之中。

销售利润率：如果整个房地产行业的销售利润率提高，会提高有息负债比率，但不显著，假设2没有通过检验。但是如果考虑企业规模，就会发现不同的结果。小型房地产企业和中型房地产企业的销售利润率提高，会显著提高有息负债比率。从房地产周期长期考虑，小型房地产企业和中型房地产企业的生存环境相对较为恶劣，经常为去库存甚至采取降价销售，影响了销售利润率和负债比率。大型房地产企业的销售利润率提高，会降低有息负债比率，但不显著。

地价：整个房地产市场做为调控对象，地价上升，会显著提高有息负债比率，假设3通过检验。但如果考虑企业规模，就会发现不同的结果。小型房地产企业因为地价上升，购买土地的财务压力显著提高有息负债比率。中型房地产企业因为地价上升，购买土地的财务压力提高有息负债比率，但不显著。虽然不显著，但大型房地产企业因为地价上升，反而会利用其自身优势降低有息负债比率。这说明小型房地产企业因为地价上升，购买土地的财务压力明显高于大、中型房地产企业。

房价：整个房地产市场做为调控对象，房价上升会显著提高有息负债比率，假设4没有通过检验。房价上升对于有息负债比率的影响有两个方面，这两个方面相互抵消。一方面，债务降低效应：房价上升，销售额增加，降低负债率。另一方面，债务上升效应：房价上升，房地产企业预期房价会继续上升，加大投资，加大融资，负债比率上升。还有需要考虑的因素是房价上升，政府限售或限购效应，导致有价无市，负债比率上升。房价上升，小型房地产企业因为债务上升效应，有息负债比率上升，但不显著。大、中型房地产企业因为房价上升的债务上升效应，显著提高有息负债比率。说明大、中型房地产企业面对房价上升，投资力度更大，负债更多。

社会融资规模：整个房地产市场作为调控对象，社会融资规模上升，会显著提高有息负债比率，假设5没有通过检验。社会融资规模上升对于有息负债比率的影响有两个方面，这两个方面相互抵消。一方面，债务降低效应。社会融资规模包括权益融资和债务融资，如果权益融资超过债务融资，降低负债率，否则就是债务上升效应。社会融资规模rVYVkhTDcY8rXbj/zuZHIpZn1p+GVsBWYiOiwNBd+OQ=上升，小型房地产企业因为债务下降效应，有息负债比率下降，但不显著。大型房地产企业面对社会融资规模上升，有息负债比率下降，不显著，但比小型房地产企业债务下降效应明显。中型房地产企业因为社会融资规模的债务下降效应，显著降低有息负债比率。

GDP：整个房地产市场作为研究对象，GDP上升，会降低有息负债比率，但不显著，假设6未通过检验。GDP上升，小型、中型房地产企业有息负债比率显著下降，小型房企受益最大。但大型房地产企业有息负债比率升高，不显著。说明大型房地产企业面对GDP上升，投资力度更大，负债更多。

人民币汇率（直接标价法）：整个房地产市场作为研究对象，人民币贬值，房地产业的有息负债比率显著下降，假设6通过检验。房地产行业是资金密集型行业，汇率的变化可以反映资金流入、流出中国的情况。人民币贬值，资本流出中国，房价下跌，房企负债增加。另外，房地产公司为了扩宽融资渠道，在人民币升值周期借入较多美元贷款，人民币进入贬值周期后，房地产公司减少了美元贷款，并且加快美元贷款偿还速度，有息负债比率下降。所以汇率的升降，也可以测度其美元贷款的情况。中国资本与金融账户并未完全放开，我们假设人民币贬值带来资本外流的效应小于外汇贷款的债务效应，降低有息负债比率。人民币贬值，小型房企有息负债比率显著上升，中型房企有息负债比率上升但不显著，大型房企有息负债比率下降但不显著。人民币贬值，小型房企受冲击最大，其次是中型房企。大型房企符合我们分析的机制，人民币贬值带来资本外流的效应小于外汇贷款的债务效应，降低有息负债比率。

三、结束语

本文把房地产企业分为大、中、小房地产企业，运用面板数据研究影响不同规模房地产企业风险的因素。结果发现，影响房地产行业的主要因素是存货周转率、地价、房价、社会融资规模和汇率；影响大型房企的主要因素是房价；影响中型房企的主要因素是销售利润率、房价、社会融资规模和GDP；影响小型房企的主要因素是存货周转率、销售利润率、地价、GDP和汇率。

研究发现，大型房地产企业无论对于宏观经济变量，还是微观经济变量都相对不敏感。大型房地产企业因为自身的优势，享有融资优势、拿地优势、关系优势，对于周期波动的风险抵抗能力较强，中型房地产企业次之，最敏感、抗风险能力最差的是小型房地产企业。这说明对房地产行业进行调控时，不仅要考虑房地产行业的总体特征，还要考虑规模因素。因此，应加大产业集中度，提高企业竞争力和抗风险能力。对于小型房地产企业该淘汰就要淘汰，对于中型房地产企业政策要相对收紧，对于大型房地产企业政策要相对严格，否则房地产调控政策反而可能会失效。另外，大型房地产企业比中、小型房地产企业对宏观经济的影响更大，所以必须根据大型房地产企业的情况出台一些有针对性的政策，但前提是不要引发系统性经济风险。比如，限制大型房地产企业拿地，适度鼓励中型房地产企业拿地；在金融方面，限制大型房地产企业融资，适度鼓励中型房地产企业融资。与本研究相一致，人民法院公告网的数据显示，截至7月24日，2019年全国已有274家房地产企业发布破产公告。从总体来看，宣告破产的房企大多属于中小规模的企业，且大部分分布在三四线城市（新京报，2019）。

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[责任编辑 刘 瑶]