房地产业上市公司（精选十篇）
房地产业上市公司 篇1
一、房地产业上市公司融资风险的成因
综合分析房地产业上市公司产生融资风险的影响因素, 我们可以把这些因素分为两大类:外部因素与内部因素。
(一) 房地产业上市公司产生融资风险的外部因素
1. 国家财政和货币政策因素对房地产融资产生直接影响。
作为资金密集型行业, 房地产业上市公司的融资活动直接受国家财政和货币政策的制约。例如2011年以来央行多次上调存款准备金率和存贷款基准利率, 使得银行减少对房产购买者和房地产开发商发放贷款的力度, 从而对房地产企业的资金链条形成严峻的考验, 一些房地产公司甚至不得不宣布退出房地产市场。另外, 宏观经济环境的变化、国家一段时期信贷政策的改变、货币政策的变化、企业信用要求、各种金融交易的严格程度等, 都会对房地产业上市公司的财务状况造成直接的影响。
2. 经济环境因素造成的房地产业上市公司融资风险。
经济环境因素是指在企业所处的时期中, 融资风险可以受到来自企业外部整个经济环境发展状况因素的影响。如果企业所处的整个社会经济发展状况当时是属于高速增长时期, 那么相应企业也会随着大环境的快速增长而高速发展;如果外部经济环境处于停滞甚至收缩时期, 那么一般企业也很可能由于资金压力产生融资风险。
3. 税务环境因素。
国家税务政策的变化无疑会对企业的资金以及财务状况造成最直接的影响。例如, 对于负债筹资而言, 利息费用允许在所得税前扣除有抵税作用;而股息不能在所得税前扣除只能从税后利润中支付, 税收对这两种筹资方式成本的影响显然不同, 而当企业资金紧张时, 这项融资成本资金的流出会给企业带来直接的财务压力。这就要求企业必须在两者之间做出权衡, 以降低资金成本。
4. 房地产行业自身经营风险的影响。
这一部分风险包含的内容十分复杂多变。主要有因为同行业竞争而导致的操作风险增加, 非理性投资而导致的融资结构失衡, 内部管理不善而导致的道德风险等等。
(二) 房地产业上市公司产生融资风险的内部因素
1. 融资方式单一, 对银行信贷依存度过高。
根据国家统计局的数据资料得知, 2007年房地产开发商当年资金来源50%以上来自银行信贷, 这样的融资结构所积聚的风险是非常巨大的, 并且在房地产业土地储备、交易、房地产开发与销售的整个过程, 都有商业银行贷款的介入。其他融资渠道还包括:房地产信托、上市融资、海外房地产基金、债券融资等等。但是这些其他渠道所提供的资金来源所占比例相对较少。这样的融资现状使得房地产行业的经营风险与银行业的经营风险紧密的联系在一起。一旦房地产行业发生不利的波动, 不但房地产企业本身面临巨大的经营风险, 而且这种经营风险将会转变成为银行的经营风险, 会对国家的金融安全产生极为不利的影响。
2. 融资规模过度。
房地产经营开发企业着眼于实现利润最大化, 因此部分企业因利益的强烈预期而产生过度融资的冲动, 希望通过负债这一财务杠杆来撬动业绩的上升。而过度融资会造成企业背上沉重利息负担和较高的资产负债率, 给企业资金以及偿债能力都带来巨大的风险。
3. 融资结构不合理, 造成融资成本过高。
企业资本来源的划分方式不同, 融资结构的表现形式也就不同。常见的表现形式有:按资金来源的途径划分, 融资结构表现为内源融资和外源融资的比例关系;按所获资本期限的长短划分, 融资结构表现为长期融资和短期融资的比例关系;按资金所有权划分, 融资结构表现为权益资本与负债的比例关系。融资结构不仅反应了企业资产的产权归属和债务保证程度, 而且也在一定程度上反映了企业融资风险的大小。目前很多企业的融资结构不合理, 抬高融资成本, 增加了融资风险。
4. 融资风险预警体系不完善。
房地产业上市公司对资金的依赖比较严重, 而良好的融资风险预警体系则是其稳健经营的重要保障。目前房地产公司着眼于对利润的追求, 一些企业出现融资风险甚至导致被迫破产而不得不退出房地产市场, 在很大程度上是因为在融资风险的评价和预警环节出现了问题, 又没有得到重视和及时的处理。
二、房地产业上市公司融资风险的控制
(一) 加强对国家房地产相关政策和经济环境的研读
房地产企业的融资操作受法律法规及宏观政策影响极大, 因而企业在资本运作过程中, 为规避系统风险, 必须对各项已经出台的政策和未来政策变化的趋势进行仔细分析研究, 准确把握各项政策的来龙去脉, 而不应该局限在对政策的一般理解上。尤其是目前趋紧的调控政策和房价不断下降的形势, 对房地产上市公司对国家财政和货币政策及经济环境的解读能力提出新的要求。因此, 企业的高级管理人员, 特别是企业的高级财务管理人员, 应该对当时经济形势的发展趋势有一个正确的前瞻性的认识和把握, 要把企业财务政策的制定和融资风险识别指标的确立等战略规划与客观经济环境发展状紧密结合起来。
(二) 拓宽融资渠道, 实现企业融资方式多元化
房地产企业的融资方式由一元化向多元化方向发展是其融资的必然规律, 也是被发达国家所证明的事实。将目前集中的银行贷款融资转化到银行贷款、住房资产证券化、房地产信托、房地产基金等多种融资渠道模式, 以构建房地产业多元化融资体系, 这是化解房地产融资风险的必由之路。
同时, 美国次贷危机让我们更深刻认识到金融创新的“二重性”, 因此, 要在全面、正确地认识金融创新的基础上, 来正确使用金融创新, 要在做好风险管理的条件下, 尽可能大地发挥其积极的作用。
(三) 要理性融资, 确定合理的融资规模
权衡理论 (MM理论) 作为现代资本结构研究的起点, 强调了负债规模要适度, 否则筹资过多, 或者可能造成资金闲置浪费, 增加融资成本;或者可能导致企业负债过多, 使其无法承受, 偿还困难, 增加经营风险。而如果企业筹资不足, 则又会影响企业投融资计划及其它业务的正常开展。因此, 企业在进行融资决策之初, 要根据企业对资金的需要、企业自身的实际条件以及融资的难易程度和成本情况, 量力而行来确定企业合理的融资规模。
(四) 优化融资结构, 降低融资成本
房地产上市公司除了合理确定融资规模外, 更重要的是在融资结构上下功夫, 根据企业自身的财务状况和经营环境, 在长期和短期融资、内部融资和外部融资、负债融资和权益融资等方面优化融资的结构, 降低企业的资产负债率, 提高资本的利用效率, 做到统筹兼顾, 合理布局。根据不同的融资方案形成不同的融资结构, 因此房地产上市公司在做融资决策时必须重视融资结构。另外, 还要考虑选择最佳融资机会、最低融资成本、最佳融资期限, 同时, 应尽可能在保持企业的控制权同时, 寻求最佳融资结构, 只有这样, 才可能真正地防范融资风险、控制融资风险, 企业才能最终走向健康发展之路。
(五) 建立和完善房地产企业的融资风险预警体系
房地产企业应建立融资风险预警体系, 从企业运营过程获得的财务资料、管理资料、市场营销资料等等, 运用各种数据模型、比例分析等等来对企业的融资风险进行事先预警与防控。
融资风险预警系统作为一个人为指定的流程, 用于实行标准化、制度化的风险管理。可以从以下几个方面进行处理:一是明确风险管理活动所要达到的目标, 确定风险管理对象的状态范围;二是通过分析风险成因, 为制订风险防范策略提供思路;三是为了能科学地进行考察, 必须对风险进行量化;四是根据不同人群对风险的不同偏好程度, 确定出不同资本运作主体相应的风险效用值, 从而做出相应风险偏好下的对策;五是通过建立风险规避的系统, 实现对风险进行预警、防范、控制和应急;六是对风险管理的效果进行考察;七是通过对整个风险管理活动进行总结, 进行风险管理的事后评价。利用丰富经验的积累, 提高企业融资风险控制的能力, 最终使得整个管理系统成为完善的闭环操作系统。
综上所述, 风险与机遇并存, 在激烈的市场竞争和国家严控的形势下, 房地产企业应当在正确认识融资风险的基础上, 充分重视融资风险的作用和影响, 积极防范和控制融资风险, 在降低融资成本和优化融资结构的同时, 将风险降低到最低限度, 最大限度发挥资金的使用价值, 增强房地产业上市公司的市场竞争力。
参考文献
[1]么娆.企业筹资风险控制与规避[J].财会通讯, 2011 (2) :150
[2]陈伟.筹资风险的形成与防范[J].会计师, 2011 (3) :55-56
[3]孙德传.房地产市场融资风险及其防范措施的探讨[D].北京交通大学硕士论文, 2006
电力储能产业上市公司 篇2
1.阳光电源
是一家专注于太阳能、风能、储能等新能源电源设备的研发、生产、销售和服务的国家重点高新技术企业。主要产品有光伏逆变器、风能变流器、储能系统、电动车电机控制器，并致力于提供全球一流的光伏电站解决方案、储能及微电网解决方案。其中光伏电站解决方案包括：荒漠电站、屋顶电站、山丘电站。能及微电网解决方案主要有储能并网系统、光储微电网系统、燃料节约系统，主要应用与厂矿、企业、村落、通讯基站、光伏、风能发电站、地铁、港口医院等。
太阳能光伏逆变器产品继续稳居国内市场占有率第一，光伏电站系统集成业务也快速发展。
公司布局储能电源领域公司与三星SDI株式会社与2014年11月在韩国釜山签订了正式的合资合约，双方将在合肥建立合资公司，携手开展电力用储能系统相关产品的研制、生产和销售。依据计划，双方将在合肥高新区新设立储能电池和储能电源两个合资公司，分别从事电力用锂离子储能电池包的开发、生产、销售和分销，及电力设施用变流设备和一体化储能系统的开发、生产、销售和分销。双方约定，将充分利用各自优势，强强联合，共同开拓电力储能市场，并致力于成为全球领先的储能产品及系统解决方案供应商。
2.南都能源
公司主营业务为通信后备电源、动力电源、储能电源、系统集成及相关产品的研发、制造、销售和服务；主导产品为阀控密封蓄电池、锂离子电池、燃料电池及相关材料。产品广泛应用于通信、电力、铁路等基础性产业；太阳能、风能、智能电网、电动汽车、储能电站等战略性新兴产业；电动自行车电池、通讯终端应用电池等民生产业。
公司战略目标：致力于成为全球的通信后备电源、储能应用电源、动力电源和新能源应用领域系统解决方案的领导者。在储能应用领域，拥有大型储能、离网储能、分布式储能的系统设计及集成技术；在动力应用领域，拥有电动汽车、电动叉车、电动自行车等车用超级电池、锂离子电池技术；在通信应用领域，拥有IDC等交换机房用、基站用、UPS用等阀控电池、锂电池、燃料电池技术，其中适用于高温环境下的环保节能电池为国际首创，具有巨大的经济及生态效益；在新型材料方面，拥有锂离子电池正负极材料、阀控电池正负极材料、电解质材料等多项核心技术。
公司主营业务：
储能领域：
2014年，公司储能业务实现销售收入15,969.52万元，同比增长14.69%。公司继续保持行业领先地位，在大规模储能、分布式储能、户用储能等领域齐头并进，各类系统解决方案及产品日趋成熟。在大规模储能及分布式微网储能领域，公司以锂电和铅炭电池核心技术为基础，提供全面系统解决方案，完成了国家风光储输示范工程项目（国家电网主导、国内影响力最大的新能源综合示范项目）、广东电科院广成铝业1.5MW蓄能项目（科技部863项目）、浙江鹿西岛4MWh新能源微网储能项目（科技部863项目）等项目的装机运行，并在一系列新的示范项目中中标。
3.科陆电子
科陆电子是智能电网、新能源、节能减排产品设备研发、生产及销售方面的龙头企业，较早涉足物联网行业，独立开发、自主研制并生产了100多种主要产品。
公司主要发展领域为智能电网领域、新能源光伏发电、储能方面、新能源电动汽车充电网络建设方面。主要包括智能变电站、智能用电系统、智能电能表、标准仪器仪表、风电变流器装置、储能与电力电源、机场专用中频静态电源、大功率光伏逆变器、高中低压变频器、高压大功率静止无功发生器SVG、电动汽车充放电设备及检测产品、电子资产全生命周期管理系统等十几类产品。
储能方面，公司依托国家能源局成立的可再生能源规模化储能并网工程实验室，已研制出具有虚拟同步机特性的光伏-储能一体化高效智能充放电控制技术，研制成功500KW级的具有自同步电压源（V/F模式）电力能量路由器，能实现8台以上并联运行；兆瓦级箱式储能电站继成功应用于中广核曲蔴莱7.203MWp离网光伏电站、祁连3.087MWp离网光伏电站等几个示范项目后，于2014年7月一举中标青海黄河上游水电开发有限责任公司青海玉树州无电地区电力建设独立光伏供电工程户用系统设备采购项目，公司为此项目唯一中标人，合计中标金额14,940.47万元。
4.猛狮电源
广东猛狮电源科技股份有限公司成立于2001年，是一家以研发、生产和销售各类电池以及电池应用为主的新能源及节能技术领域高新技术企业。2008年，猛狮科技在全球范围率先推出纳米胶体电解质起动电池，经过六年的不断努力，纳米胶体电池在欧美高端摩托车更换市场已经成为新一代高科技换代产品，逐步取代传统的铅酸电池。2014年公司推出的全系列高倍率磷酸铁锂起动电池，是目前世界上性能最好的锂离子起动电池之一，已经高调进入美国市场和欧洲市场。为了应对日益复杂的市场竞争的需要，公司已经成功开发出6大系列800多种规格型号的电池产品，涵盖汽车、工程机械、船舶、摩托车、通信、电力、照明、电动车辆、光伏储能等各个领域。
公司主要发展领域为摩托车起动电池，在新能源车辆研发、储能系统领域。在储能系统领域，公司主要开发产品分为三大类，分别为家庭便携式储能系统、微电网复合储能系统、MW级智能电网储能系统，具体如下： 1)便携式式储能系统分为离网式、离并网式，功率范围从20W到10kW，特点是携带方便，安装简单，主要应用在家庭应急供电、缺电地区储备电能； 2）储能系统分为离网式、并网式、侧并网式等，功率范围从2kW到500kW，主要应用于分布式储能、微电网系统储能等领域； 3）MW级智能电网储能式系统，主要是并网式，功率一般大于0.1MW，应用于智能电网削峰填谷，大型光伏、风力发电站储能。
5.圣阳电源
公司专业从事通信备用电源、电力备用电源、新能源储能电源、动力电源、新能源系统集成等系统方案的设计、开发和经营，是国际知名、国内领先的绿色能源制造商。目前，公司已形成成熟的AGM和GEL两大类阀控铅酸蓄电池开发技术、锂离子电池开发技术和新能源系统集成技术。主要产品有：FCP铅炭电池、铅酸蓄电池、新能源系统集成、锂离子电池产品，广泛应用于通信、电力、动力和新能源储能等领域，远销30多个国家和地区，畅销国内外市场。
水系离子电池研发公司
1、巨化股份
2013年巨化与中科院宁波材料技术与工程研究所合作，主要合作领域有固体氧化物燃料电池、加氢催化剂、海洋新材料重点实验室及有机涂料、复合材料、激光表面处理、热喷涂技术以及高效硅基薄膜太阳能电池等项目。
2013年7月中科院宁波材料技术与工程研究所科研人员在水系离子电池研究中获重要进展，首次提出用锂钠混合离子电解质这一全新理念构建新型水系离子电池。传统的以有机溶剂为电解液的锂离子电池能量密度高，但存在安全性低和成本高的问题。与之相比，水系离子电池具有价格廉价、无环境污染且安全性高等优点，在大规模储能体系中具有潜在的重要应用前景。然而，目 前适用于水系钠离子电池的电极材料极为匮乏，这成为阻碍钠离子电池发展的瓶颈。为此，宁波材料所动力锂电池工程实验室研究人员设计出一种新型水系锂钠混合离子电池。这类电池的一极采用选择性嵌入/脱嵌锂离子的化合物为活性材料，而另一极则选用选择性嵌入/脱嵌钠离子的化合物作为活性材料，同时以锂钠混合离子水溶液作为电解质。
得益于其独特的工作原理，这类电池不但能储存电能，而且还具有分离锂离子和钠离子的功能。电池可通过反复的充放电过程来实现对锂离子和钠离子的富集，与现有其他化学分离技术相比，此操作更为简便且更加绿色环保。
2、郑州大学化学与分子工程学院
郑州大学化学与分子工程学院陈卫华博士开发的一种水系可充放锂离子的电极材料及包含该材料的水系可充放锂离子电池，获国家发明专利授权，标志着一种新型绿色环保电池的诞生。
据陈卫华介绍，有机系锂离子电池因其有机电解液具有毒性和可燃性，在过充或短路等不当操作中存在严重的安全隐患。
此外，非水电解液的离子电导率比相应的水溶液电解液要低两个数量级，有机电解液电池的制作成本也相应高很多。考虑到成本、安全性和循环寿命，这些缺点限制了大型电池的应用。
房地产业上市公司 篇3
首先本文从理论上分析了房地产行业管理层特征与企业资金使用效率的关系。然后选取136家房地产行业上市公司作为研究对象，以管理层薪酬、管理层规模、平均学历和管理层持股数五个特征为视角，对管理层特征与企业资金使用效率的关系进行实证研究，采用了相关性统计分析和多元线性回归分析的方法对研究理论进行实证检验，最后得出结论。
关键词：房地产业；管理层特征；企业资金使用效率早已成为国内外学术界探讨的重要话题
一、房地产业上市公司资金使用效率评价体系构建
（一）房地产企业绩效指标体系分析与构建
本文从盈利能力、营运能力、偿债能力、未来发展能力四个方面，选取了12个变量。净资产收益率、每股收益、净现金流量、存货周转率、总资产周转率、应收账款周转率、流动比率、速动比率、资产负债率、营业利润率、净利润增长率、总资产收益率。
（二）分析验证
Kaiser给出了一个度量标准：在0.5 （三）因子提取 二、实证研究 （一）管理层薪酬对企业资金使用效率（F）的影响假设 由委托代理理论，股东是公司的所有者。公司业绩与高管持股部分的薪酬紧密地联系在一起，这样公司的高级管理人员会为了通过持股的方式多获得收益提升公司的绩效。因此提出了假设： H1：我国房地产行业上市公司管理层薪酬总额（A1）与公司资金使用效率正相关。 H2：我国房地产行业上市公司前三名董事薪酬总额（A2）与公司资金使用效率正相关。 （二）管理层规模对企业资金使用效率的影响假设 管理层规模是指组成管理层成员的数量。合理的管理层规模，不但能提高管理层决策的效率，而且还能提高企业绩效。本文提出第四个假设： H3：管理层规模（A3）与企业资金使用效率之间存在负相关关系。 （三）管理层平均学历对企业资金使用效率的影响假设 这一指标是运用Likert五点正向计分法将高层管理人员的学历分别赋予1至5分，以此表示不同的学历水平，见下表： 提出假设： H4：管理层的平均学历水平（A4）与企业资金使用效率之间正相关。 （四）管理层持股金额对企业资金使用效率的影响假设 H5：管理层的总持股金额（A5）与企业资金使用效率之间存在正相关关系。 H6：公司规模（B1）与企业资金使用效率之间存在正相关关系。 本文用资产负债率来衡量企业面临的财务风险。提出假设： H7：资产负债率（B2）与企业资金使用效率之间存在负相关关系。 （五）研究模型的建立 在前文假设的基础上，以企业绩效综合指数F作为因变量，以A1、A2、A3、A4、A5作为自变量，控制变量为B1、B2，建立多元线性回归方程，运用SPSS19.0，选用参数检验来确定其相关显著性。多元回归模型为： （六）相关性分析 本文通过运用Spss19.0统计软件，在1%的显著水平上，房地产企业资金使用效率与管理层薪酬总额、前三名董事薪酬总额存在显著的相关关系。与管理层规模不相关。与管理层平均学历存在相关关系，与管理层管理层的总持股金额不相关。与资产负债率和公司规模都没有显著相关性。 （七）多元回归分析 说明：从表4.5看出，回归方程是显著的，通过了F检验，说明该回归方程有意义。可以看出： 1.管理层薪酬和前三名董事薪酬总额通过了显著性检验，即假设H1、H2成立。 2.管理层规模没有通过显著性检验。假设H3不成立。 3.管理层的平均学历通过显著性检验，即假设H4成立，而管理层的总持股金额不存在显著相关性，即H6不成立。 以管理层薪酬、管理层平均年龄、管理层规模、平均学历和管理层持股数五 三、结论总结 （一）管理层薪酬对企业资金使用效率影响显著 管理层薪酬和前三名董事薪酬总额变量与上市公司资金使用效率正相关，说明我国上市公司的薪酬激励在一定程度上能够激发管理层工作的积极性，从而促使高管人员积极、努力地工作，从而实现自身人力资本价值的最大化。 （二）管理层规模对企业资金使用效率影响不显著 管理层规模变量与上市公司资金使用效率没有显著相关性。 （三）管理层平均学历对企业资金使用效率影响显著 管理层平均学历与企业资金使用效率呈现正相关关系，说明随着我国公民受教育水平的逐年提高，管理层人员的整体学历水平也有所提高，管理层人员学历结构的改善有利于提高企业资金使用效率。 （四）管理层持股金额对企业资金使用效率的影响 管理层的总持股金额对公司资金使用效率没有呈现显著相关性。 四、建议 基于本文的研究结论，提出如下建议： （一）完善上市公司管理层的激励制度 由研究结论可知提高管理层薪酬和监事持股可以提高上市公司资金使用效率，因此上市公司应建立有效地管理层激励机制来加强上市公司治理，提高上市公司的治理水平。本文认为可将短期激励与长期激励相结合。 （二）提高管理层平均学历水平 一、房地产业上市公司内部控制审计报告总体披露情况 虽然根据我国证监会和财政部的政策要求, 2014年所有主板上市公司均应披露内部控制审计报告, 但是只有深市较好地执行了这一政策, 而沪市的披露比例只有95.65%, 中小板由于还未进入强制披露范围, 因此披露积极性不高, 披露比例只有11.11%。房地产行业上市公司总体披露比例达到了91.67%, 相关强制性政策的积极作用较为明显。 (表1) 二、非标准审计意见原因解析 内部控制审计意见类型包括标准无保留意见和非标准无保留意见, 其中, 非标准无保留意见具体有带强调事项段的无保留意见、否定意见和无法表示意见。2014年度被出具了非标准审计意见报告的7家房地产行业上市公司中, 3家为否定意见, 4家为带强调事项段的无保留意见。 (表2) (一) “否定意见”审计报告原因解析 1、荣丰控股集团股份有限公司。 公司存在部分事项未履行董事会审议程序, 也未及时履行披露义务。结合内部控制自我评价报告发现, 公司于往年存在资产认购协议、对外财务资助、重大合作协议未及时履行披露义务的违规行为, 受到深交所通报批评处分。公司内部控制的设计、运行两个层面均存有重大缺陷, 缺陷内容集中在控制活动、信息与沟通方面。 2、上海新梅置业股份有限公司。 公司内部审计部不能对公司的整体内部控制作出有效的评价和监督;且由于存在股权纠纷, 股东大会和董事会的职能部分受到限制, 股东大会不能正常召开和通过议程, 公司的战略发展规划无法即时的在股东大会和董事会通过并实施, 对企业未来的发展目标和收益带来重大影响。公司内部控制的设计、运行两个层面均存有重大缺陷, 缺陷内容集中在控制环境、控制活动、内部监督方面。 房地产业上市公司 篇4
3、上海多伦实业股份有限公司。
公司被出具否定意见的原因为: (1) 对外担保未履行审议、披露等程序。未及时确认子公司对外担保事项, 未履行授权审批、信息披露等程序, 对发生的重大诉讼事项未及时进行披露;对重要子公司疏于管理, 对实物资产未定期检查所有权属证书, 重要的实物资产权属证书使用、外借手续运行存在缺陷, 未严格执行合同管理业务流程及印鉴管理规定; (2) 重大资金支付未履行审议、披露等程序。公司及其控股子公司有部分资金支付未按照公司财务管理制度的规定履行审批程序及信息披露等程序, 未签署相关与资金支付相对应的合同或协议; (3) 重大投资未履行审议、披露等程序。公司设立金融服务公司的投资增加部分未履行正常授权审批以及信息披露等程序。公司内控机制和内控制度在完整性、合理性等方面不存在重大缺陷;但实际执行过程中存在重大偏差, 在有效性方面亦存在重大缺陷, 缺陷内容集中在风险评估、控制活动、信息与沟通方面。
(二) “带强调事项段的无保留意见”审计报告原因解析
1、深圳大通实业股份有限公司。
由于项目工期延误, 导致承担延期交房违约责任, 出现支付违约金情况。结合《内部控制自我评价报告》的披露信息, 该缺陷属于风险评估方面的一般缺陷。
2、海南亚太实业发展股份有限公司。
其控股子公司所经营的房地产开发业务活动由同一控制人控制的关联方组织实施和管理, 同时公司与该关联方存在经营相同业务的情况, 公司控制环境存在重大缺陷。此外, 公司没有设置内部审计部门, 没有执行内部控制监督制度。该缺陷属于控制环境、内部监督方面的缺陷。
3、天津松江股份有限公司。
其三级子公司恒通建设公司出纳利用职权挪用公司银行存款, 私自开设基金账户申购基金并将基金转至个人名下, 现案件尚处于刑事侦查阶段。该缺陷属于控制活动、内部监督方面的运行有效性一般缺陷。
4、大连大显控股股份有限公司。
公司2013年为控股股东大连大显集团有限公司、大连太平洋电子有限公司分别提供1.5亿元和2亿元担保, 该行为未履行相关审批、披露程序;公司通过其全资子公司将募集资金3.4亿元从募集资金专用账户转入子公司其他定期存款账户, 该行为未履行相关审批、披露程序。上述缺陷属于控制活动、信息与沟通方面的一般缺陷。
三、非标准审计意见中关于内部控制缺陷的分析
(一) 设计缺陷与运行缺陷。
企业制度和流程的缺失会带来设计有效性缺陷, 使得相关风险不能得到有效控制, 无法达成控制目标, 必然会对企业带来不利影响。设计有效性缺陷重于运行有效性缺陷, 它应是企业关注的重点。
运行性缺陷, 一方面是由于内部控制的局限性 (如联合舞弊、管理层逾权、疏忽大意等) 造成的;另一方面是由于缺乏有效的内部监督机制造成的。即使企业不存在设计有效性缺陷, 也应建立健全内部监督机制确保企业制度及流程的有效运行, 以防运行性缺陷可能导致的重大风险。
就房地产业上市公司2014年度内部控制审计报告披露的信息来看:在被出具否定意见的3家公司中, 除了多伦股份明确表明公司设计层面并无重大缺陷, 荣丰控股和新梅置业均在设计层面和运行层面存在重大缺陷;被出具带强调事项段意见的4家公司均在其《内部控制自我评价报告》中表示已按照企业内部控制规范体系和相关规定的要求在所有重大方面保持了有效的财务报告内部控制, 也不存在非财务报告内部控制重大缺陷, 多为运行层面的一般缺陷。
(二) 缺陷内容分析。
从被出具了非标准内部控制审计报告的房地产业公司的内控缺陷来看, 这些缺陷在内部控制五要素中均有涉及, 其中控制活动方面的缺陷最多, 其次是信息沟通与内部监督方面, 较少出现控制环境和风险评估方面的内控缺陷, 如表3所示。控制活动方面的内控缺陷具体来说主要是制度建设、授权审批、合同管理、投资控制等一般控制活动方面的缺陷, 也有财产安全、关联方控制等关键控制活动方面的缺陷。信息与沟通方面的缺陷主要是信息披露相关缺陷, 内部监督方面主要是监督机制和内部审计方面的缺陷。 (表3)
此外, 通过上述分析, 发现已披露的内控缺陷大多为财务报告内部控制, 审计意见只针对财务报告内部控制的有效性, 非财务报告内部控制只有在存在重大缺陷时才会在审计报告中披露, 可以看出现阶段的内部控制审计更加关注企业财务报告内部控制, 相关政策可以进一步完善, 提高对非财务报告内部控制的关注。
(三) 缺陷认定标准。
结合企业《内部控制自我评价报告》进行分析, 发现不同企业在重大缺陷的认定方面标准各异, 根据《企业内部控制配套指引》, 会计事务所在对企业内部控制进行审计时, 对重大缺陷的认定标准也只有定性描述, 而在认定内控重大缺陷时除了定性标准, 还有重大错报、重大损失等可以具体量化的标准, 企业在自评报告中多是根据公司自身利润额或资产额的一定比例来界定重大错报或重大损失, 但随意性较大, 企业可以自由操作, 导致各公司之间可比性不高。
四、相关建议
对房地产企业来说, 由于设计层面的重大缺陷往往导致企业相关内部控制的失效, 因此企业应当重视设计层面的内部控制, 确保既有的制度和流程是规范的、可执行的, 并监督及强化制度执行, 尤其要高度关注企业控制活动、信息与沟通、内部监督等方面的内部控制是否有效, 对各类控制活动可以有所侧重, 但不可有所忽略。
对监管部门来说, 建议相关政策进一步完善, 提高对非财务报告内部控制的审计要求, 使内部控制审计报告对企业内部控制的评价更加全面, 从而更好地发挥内部控制审计的积极作用;同时, 重大缺陷的评价标准应逐步量化、统一, 从而增加不同企业内部控制评价结果的可比性。
摘要：本文对深、沪市主板中房地产业上市公司披露的2014年度内部控制审计报告进行统计, 分析被出具非标准审计意见的上市公司内部控制审计报告, 对披露的内控缺陷从设计与运行层面、内部控制五要素等方面进行汇总分析, 并从企业和监管部门两个层面提出相关建议。
关键词：内部控制,审计报告,房地产
参考文献
[1]徐晓情.论施行《内部控制基本规范及配套指引》的积极作用——基于2013年中国上市公司内控审计报告的视角[J].时代金融, 2015.2.
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新能源产业链及相关上市公司 篇5
国金吴明龙整理2009-5-25
一、新能源电池
锂资源：西藏矿业（碳酸锂）、中信国安（碳酸锂）镍资源：吉恩镍业 铂资源：归研铂业
贮氢合金粉：厦门钨业
稀土资源：包钢稀土、ST有色
锂电池：中信国安（子公司盟固利国内最大锂电池正极材料生产商）
江苏国泰（子公司锂电池电解液市场占有率超30％）
杉杉股份（全国规模最大锂电池综合材料供应商）
燃料电池：同济科技（参股上海中科同力化工材料36.23％股权）
复星医药（参股上海神力36.26％股权）镍氢电池：中炬高新（子公司中炬森莱生产镍氢电池）
科力远（向镍氢动力电池组供应商转变）薄膜电容器：法拉电子（混合动力汽车用薄膜电容器）
高效储能电池及超级电容：宁波韵升（无刷永磁同步电机驱动系统）铅酸蓄电池：风帆股份（国内最大铅酸蓄电池厂商）新能源汽车：一汽轿车（奔腾B70混合动力轿车）
东风汽车（东风混合动力客车、混合动力轿车）
长安汽车（长安杰勋轿车）
上海汽车（上海牌燃料电池、混合动力轿车）
福田汽车（福田欧V客车）
中通客车（低底板混合动力客车和奥运纯电动车）
宇通客车、金龙汽车
二、绿色照明
氮化镓基半导体材料：方大A 氮化镓基高亮度芯片与发光器件：福日电子 荧光粉：包钢稀土、ST有色
半导体材料芯片及灯具：三安光电 大功率高亮度半导体芯片：方大A LED半导体发光芯片：同方股份
铟镓氮LED外延片、芯片：联创光电 高亮度LED芯片：ST沪科 高亮度白光芯片：长电科技
电子镇流器等元器件：法拉电子、华微电子 节能灯：浙江阳光、雪莱特、佛山照明
LED灯：三安光电、同方股份、士兰微、闽闽东、联创光电
三、风电
钕铁硼稀土永磁材料：中科三环、宁波韵升、太原刚玉 铸件、轮毂：华锐铸钢
叶片：天奇股份、鑫茂科技、力源液压 电机：长城电工、湘电股份、东方电气 齿轮箱：太原重工
风电轴承：湘电股份、天马股份、方园支承 电控系统：许继电器、国电南瑞 发电机舱罩：九鼎新材
整机厂商：金风科技、东方电气、上海电气、天威保变、湘电股份、华仪电气、长征电器、银星能源
运营商：国电电力、华电国际、鲁能集团、上海电力、大唐发电、国投电力、宝新能源、银星能源、金山股份、内蒙华电、汇通能源、金飞达
四、光伏太阳能
硅微粉：生益科技（控股东海硅微粉公司）
硅材料：有研硅股、三峡新材、南玻A、中环股份
多晶硅：川投能源、天威保变、乐山电力、通威股份、南玻A、江苏股份 硅片、硅片切割：中环股份、有研硅股
晶体：金晶科技、力诺太阳、中航三鑫、精工科技
电池片及组件：天威保变、拓日新能、航天机电、特变电工、安泰科技、德赛电池 太阳能薄膜电池：孚日股份、风帆股份、综艺股份、赣能股份、新华光 太阳能电池封装：金晶科技
其他材料设备：华东科技（国内最大的太阳能真空集热管生产商）
力诺太阳（太阳能热水器的原材料供应商）
乐凯胶片（太阳能电池背板）
杉杉股份（将IC工业废片加工成太阳能电池硅片）连接器厂商：中航光电 多晶硅熔铸：精工科技
光伏模组：安泰科技、孚日股份、拓日新能、交大南洋、赣能股份、特变电工 光伏运营：天威保变、力诺太阳
参股：小天鹅（大股东参股无锡尚德太阳能电力）
岷江水电（参股西藏华冠科技涉足太阳能产业）
维科精华（宁波维科能源公司专业生产各种动力、太阳能电池）
长城电工（参股长城绿阳太阳能公司）
威远生化（实际控股股东新奥集团从事太阳能等新能源产品生产）
五、核能
锆材料：东方锆业（是全球品种最齐全锆制品专业制造商之一）锆合金：嘉宝集团和陆家嘴（均参股上海高泰稀贵金属）高分子核辐射改性新材料：沃尔核材 低温供热堆技术：中成股份
锆材料销售：升华拜克（子公司升华锆谷，中国最大的锆系列产品制造与销售企业）核岛、常规岛设备：东方电气、上海电气 核电站电力电源系统：奥特讯 核电吊篮：海陆重工 核电站空冷设备：哈空调 核电站专用阀门：中核科技
核电仪表、第三代核电仪控系统：自仪股份
核电运营商：申能股份(参股秦山核电、安徽芜湖核电项目)
六、建筑节能
聚合MDI：烟台万华 组合聚醚：红宝丽
建筑节能系统：同方股份 溴化锂制冷机：双良股份
节能环保玻璃幕墙：方大A、中航三鑫 节能建筑钢构件：杭萧钢构 智能建筑电气设备：泰豪科技 智能建筑工程承包：延华智能
解读“上市公司+PE”式产业基金 篇6
在“上市公司+PE”这一模式发展的过程中，各种争议不断。看好者认为这一模式可以同时解决上市公司通过并购实现产业整合的意愿和PE投资项目退出的困境。反之则认为，这一模式有内幕交易、股价操纵之嫌。
一方面是市场上存在的各种争议，另一方面是发展数据的缺乏，“上市公司+PE”这一模式所成立的产业基金的数量、目标基金规模具体是多少？基金分布有哪些特点？参与的PE机构有哪些？市场上并无确切的数据，因而对这一模式的发展现状也只能进行定性的讨论，而无法做出定量、精确的判断。
1 发展概述
1.1 “上市公司+PE”式产业基金的定义
“上市公司+PE”式产业基金，是指A股上市公司与PE共同成立基金（基金形式主要为有限合伙企业，同时还有部分有限责任公司或者资产管理计划），用于对新兴行业或者固定项目进行股权投资，基金退出方式主要包括上市公司收购、IPO、股权转让、股权回购等多种方式。
“上市公司+PE”式产业基金的投资主题包括创业投资、成长投资、并购、项目、房地产基金及其他类别等。其中，“上市公司+PE”式产业并购基金最受市场关注。其简化的运作流程是：首先由上市公司与PE共同出资成立并购基金，PE担任普通合伙人，上市公司为有限合伙人；再由PE向外部融资获得并购基金所需其余资金；由PE主要负责并购基金的项目筛选调查、投资等资本运作；待所投项目成熟时由并购基金转让给上市公司，从而完成获利退出。
“上市公司+PE”模式于2011年9月在硅谷天堂与大康牧业的合作中首创，其采用的便是产业并购基金。之后，该模式被越来越多的上市公司与PE复制。
1.2 “上市公司+PE”式产业基金发展概况
据CV Source统计数据，2014年1月1日～2015年2月28日，共有173家上市公司与PE机构合作成立产业基金。从数量上看，占全部2635家A股上市公司的比例为6.6%。
可将上市公司参与产业基金分为两种模式：
一种为上市公司主导，指所成立产业基金的基金管理人或者普通合伙人为上市公司或其旗下企业。在这种类型的合作中，外部PE大多作为简单的融资方参与产业基金。
另一种为外部PE主导，指所成立产业基金的基金管理人或者普通合伙人为与上市公司无关联的PE机构。在这种类型的合作中，外部PE作为产业基金的主导方，起到资源的整合作用。外部PE主导的产业基金为本文的重点研究方向，本报告后续部分如无特别说明，所指皆为外部PE主导的产业基金。
2014年1月1日～2015年2月28日，上市公司与PE机构宣布成立合作产业基金共计182只，基金目标规模1276.03亿元，上市公司拟出资金额220.34亿元。其中，外部PE主导的产业基金共计161只，基金目标规模1094.82亿元，上市公司拟出资金额166.04亿元。可见，外部PE主导的产业基金为“上市公司+PE”合作中的主体类型。
外部PE主导的产业基金共由154家上市公司、123家PE机构公告宣布合作成立，合计成立数量为161只。本文通过两个维度对这些产业基金状况进行统计分析：一个维度是基于产业基金层面，如基金成立时间、基金组织形式、基金规模等；另一个维度是基于上市公司层面，如行业分布、地域分布、上市板块、出资规模等。
2 基金维度解读
2.1 基金发展状况：2014年呈井喷之势
“上市公司+PE”模式的首次运用出现于2011年9月硅谷天堂与大康牧业的合作中。之后，越来越多的上市公司开始与PE合作成立产业基金。自2013年起，“上市公司+PE”式产业基金进入密集成立期，2014年这一趋势更是达到高潮。
据投中研究院统计，2011年，仅有4只产业基金成立，目标基金规模仅为14亿元。2014年，上市公司与外部PE合作成立产业基金的数量已高达133只，较2011年增长32倍。目标基金规模 886亿元，较2011年增长62倍。上市公司参与产业基金发展状况见图1。
从2014年1月～2015年2月上市公司与PE机构合作成立的产业基金数量和目标规模来看，随着时间推移，基金的规模加剧上升。据CV Source数据显示，“上市公司+PE”式产业基金成立的高峰发生在2014年12月，1个月内成立产业基金的数量达33只，目标基金规模为315亿元。
2.2 “上市公司+PE”合作模式爆发的原因
2.2.1 上市公司层面
传统行业希望通过并购实现转型升级，新兴行业则希望通过并购掌握最新的技术、产业动态，实现产业链的完整布局；2013年、2014年二级市场尤其是创业板和中小板的大牛市行情使得该板块上市公司的估值处在高位，从而推动上市公司通过并购享受一、二级市场的估值差套利；上市公司通过IPO或定增等具有一定的资金储备，为并购提供支持。
2.2.2 VC/PE层面
IPO发行率低，VC/PE先期投资的大量项目面临基金到期、项目退出的压力，寄希望于将项目出售给上市公司实现退出；传统PRE-IPO投资失落，VC/PE投资被迫转型，寻找新的投资方法；VC/PE募资困难，“上市公司+PE”这一模式由于有上市公司作为隐性背书，对外募资相对容易。
2.3 基金杠杆：杠杆倍数在5.5倍左右
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在“上市公司+PE”模式中，上市公司主要以有限合伙人的身份进行出资，其余资金一般由PE机构对外募集。换言之，“上市公司+PE”这一模式可以使得上市公司获得一定的资金杠杆用于产业并购。
2014年1月～2015年2月，上市公司与外部PE合作成立产业基金161只，其中目标基金规模和上市公司拟出资额两项全部披露的基金为141只，披露目标基金规模总额为954.79亿元，上市公司拟出资额为164.18亿元。从总体的目标基金规模与上市公司拟出资额的比例可以推算，上市公司所用杠杆倍数为5.8倍。
从上市公司参与产业基金的杠杆倍数分布来看，杠杆倍数为2～5倍的基金所占比例最大，为35%，基金数量为49只；其次为5～10倍，基金数量为34只，所占比例为24%。141只基金所用杠杆倍数的中位数为5.5倍，或者说，上市公司采用5.5倍上下的杠杆用于产业并购整合。
2.4 基金规模：1/3产业基金规模在2亿～5亿元
上市公司与PE合作成立的产业基金中，披露目标基金规模的为158只，披露目标基金总额为1094.82亿元。从目标基金规模的具体分布来看，2亿～5亿元所占比例最大，近1/3；目标基金规模在1亿～2亿元和5亿～10亿元的基金分别占约1/4的份额。规模1亿～10亿元的基金合计占比达79%。从目标基金规模可以看出，“上市公司+PE”这一模式更加侧重于对项目标的的股权投资或者并购，体现出较强的产业资本属性。上市公司参与产业基金目标规模分布情况见图2。
2.5 基金类型：政府引导、新三板投资基金是亮点
在上市公司与PE机构合作成立的161只基金中，披露基金投资主题的有153只。其中，投资主题明确为并购的为75支，占比49%；创投以及成长两个范围都涵盖的为34只，占比22%；成长基金为16只，占比11%。事实上，无论是并购基金还是创投、成长基金，在“上市公司+PE”这一模式中，基金的首要目标都是围绕上市公司的收购战略，区分主要在于投资标的的发展阶段不同。
除上述投资主题外，还有两个亮点值得引起注意：一个是在这161只产业基金中，有7只基金将引入地方政府或者科技部的引导基金作为LP，体现出上市公司、地方政府及PE三者之间的共赢点；另一个亮点是有1只基金为新三板股权投资基金，专注于新三板的投资并购机会。有了新三板良好的项目池和A股的上市平台，再加上PE机构的资本运用，如果操作得好，这一模式将形成强有力的资本运作示范效应。上市公司参与产业基金投资主题情况见图3。
3 上市公司维度解读
3.1 行业分布：制造业占半壁江山，其他行业相对分散
在上市公司与PE机构合作成立的161只产业基金中，上市公司集中分布在3大行业，分别为“制造业”“信息传输、软件和信息技术服务业”“房地产业”。其中来自制造业的上市公司独占半壁江山，合计成立产业基金达到93只，占比57.8%；信息传输、软件和信息技术服务业合计成立15只，占比9.3%；房地产业合计成立11只，占比6.8%。其余42只产业基金的上市公司分布在14个行业，占比仅为26.1%，相对比较分散。
制造业成为“上市公司+PE”主体力量的主要原因在于：一方面制造业传统的发展模式面临成本上升和增长瓶颈；另一方面移动互联网浪潮正在对传统制造业形成巅峰之势。在内外压力的倒逼下，传统的制造业选择通过与PE机构合作，亟待投资、并购新兴产业，从而实现产业升级或者发展方向的转变。
3.2 地域分布：广东一枝独秀
根据各地上市公司参与设立的产业基金的数量，可以分为4个梯队。其中，广东省一枝独秀，上市公司参与设立的产业基金高达40只，占全部161只产业基金的比例为24.8%，独占第一梯队；处于第二梯队的是上海、北京、江苏，各省市平均拥有16家，占全部样本的比例为9.9%；第三梯队的是浙江、湖南、湖北、山东，平均拥有8家上市公司参与设立产业基金。
北上广及江浙、两湖是上市公司的聚集地，同时北上广也是PE机构的聚集地。双重作用下，上市公司的产业资本与PE所管理的金融资本的融合更加活跃发达，也使这些区域成为上市公司与PE合作成立产业基金的聚集区域。
3.3 板块分布：中小板和创业板远超主板
在上市公司与PE合作成立的161只产业基金中，来自深交所的上市公司所成立的产业基金数量以121只、占比75%的绝对优势力压上交所。其中，中小板和创业板在与PE机构的合作中更为活跃，两者以合计成立97只、全部样本60%的优势超越上交所、深交所主板市场。
3.4 拟出资规模：上市公司拟出资规模相对分散
据统计，共有145只产业基金披露了上市公司拟出资金额，披露金额规模总计166.04亿元。其中，98%的基金中上市公司拟出资金额在1000万元～5亿元之间。
投中研究院发现，在1000万元～5亿元这个区间内，上市公司的拟出资金额分布也比较分散，其中，1000万元以下、1000万～3000万元、3000万～5000万元、5000万元～1亿元及1～5亿元各个区间基金数量都在30只左右，所占比例在20%上下。而5亿元以上的基金数量仅有3只，占披露的145只产业基金的比例仅为2%。
收稿日期：2015-04-08
房地产业上市公司 篇7
美国经济学家Modigliani和Miller在1958年发表的《资本成本、公司财务和投资管理》一书中, 提出了最初的MM理论。其后, 经历了不断修正后由最初无税假设下的MM理论逐渐发展为含税 (包括公司税和个人税) 的MM理论及权衡理论。其间产生了税差学派, 探讨不同税种、不同税率对企业资本结构选择产生的不同影响。
税收与资本结构选择之间的关系突出体现在税盾效应上。税盾是指保护高收入纳税人缴纳的所得税不得高于其收入的固定百分比限额, 即可以取得避免或减少企业税负效果的工具或方法, 包括负债税盾和非负债税盾。负债税盾指由于负债利息可从税前利润中扣除从而减少应纳税所得额而给企业带来价值增加效用。而企业的固定资产折旧额和无形资产摊销额等亦可在税前列支, 它们与负债利息同样具有抵税作用, 那么通常将这类非负债但一样具有抵税作用的因子称作“非债务税盾”。
洪锡熙 (2000) 、张庆华 (2005) 等对我国上市公司资本结构的影响因素进行实证分析, 引入了包括非负债税盾在内的变量, 但鲜有文献专门对非负债税盾如何影响资本结构选择的问题展开深入研究。为此, 本文试从该视角出发, 探讨我国房地产企业的非负债税盾与资本结构选择之间的关系。
二、国内外研究概述
众多的实证研究结果表明, 非负债税盾与企业财务杠杆的选择之间并不存在显著的关系, Bradley、Jarrell与Kim (1984) 通过研究发现, 非负债税盾对公司资本结构选择的影响不显著。Titman和Wessels (1998) 的研究并未发现非负债税盾对资本结构选择有显著作用。然而大多数研究认为, 非负债税盾越大, 利用负债抵税的可能性越小, 即认为非负债税盾与资本结构负相关。Dan Givoly、Carla Hayn (1992) 等认为, 美国1996年的税收改革法案削弱了非负债税盾可能带来的收益, 通过对1984~1987年间的财务杠杆比率的变化进行实证分析, 结果表明所得税和非负债税盾都对资本结构的选择产生决定性的作用。H.DeAngelo和R.W.Masulis (1980) 研究认为, 折旧、税收减免能有效替代负债利息的抵税效用。故而非负债税盾较多的公司, 债务融资较少。Wald (1999) 的研究也说明非负债税盾与债务之间存在负相关关系。然而也有研究成果表明非负债税盾与债务之间是正相关的。Scott (1977) 认为, 存在相当多非负债税盾的企业必将存在相当多的可担保资产, 而可担保资产可用于借款担保或抵押, 从而该企业可进行相应的债务筹资。如此说明, 非负债税盾与资本结构正相关。Bradlley等 (1984) 研究发现非负债税盾和财务杠杆正相关。
国内大多数研究仅是将非负债税盾作为资本结构选择的一个影响因素进行考虑。冯根福 (2000) 认为, 实际税负较低的企业一般倾向于股权融资, 他发现非负债税盾与企业负债比率负相关。肖作平、吴世农 (2002) 通过对资本结构影响因素分析认为, 非债务税盾与债务水平呈负相关关系。而肖作平 (2004) 又一研究却发现非债务税盾与资本结构呈正相关关系, 但并不显著。胡国柳 (2006) 的研究发现非负债税盾与资产负债率和流动负债率显著负相关。高俊山 (2008) 对中小企业板上市公司2004~2006年的面板数据进行回归, 发现非负债税盾、收益率等诸多因素均对资本结构的选择产生影响。
上述研究大多是在整个资本市场上从众多行业中随机抽取上市公司作为样本来研究的, 但对于我国的上市公司来说, 其非负债税盾因行业的不同而呈现出显著的差异, 因而这样的研究结果未必对板块企业有用。本文试在国内外已有研究的基础上, 运用目前可获得的有关数据资料, 对房地产业上市公司资本结构的影响因素进行实证研究。
三、研究假设
我国正处于经济过渡阶段, 上市公司普遍偏好权益筹资。由于我国企业自身积累不足、上市融资成本相对债权融资要低, 所以更多见的是股票融资优先, 即存在着“反啄食顺序”的现象。企业中能够在税前列支、计入成本以抵消一部分税负的项目以固定资产折旧最为典型。由于非负债税盾与负债一样具有节税的效应, 故而它们彼此之间可以相互替代, 并且非债务避税不会产生到期不能偿付债务的风险。因此, 如果
公司有较多的折旧等非负债税盾, 负债的动机便会减少, 资本结构与非负债税盾会呈负相关。
固定资产折旧可作为费用减少净利润总额, 进而减少所得税支出。我国房地产业上市公司一般规模较大, 这样以房地产买卖为主营业务的公司, 可以通过不断地把购入的地产确认为固定资产然后采取提取折旧的方式以达到递延税负的目的。可以预测非负债税盾与公司的资产负债率负相关。根据以上分析, 本文提出以下两个假设:
假设1:我国房地产业上市公司的资本结构与非负债税盾之间存在相关关系。
假设2:我国房地产业上市公司的资本结构与非负债税盾之间存在负相关关系。
四、实证研究设计
1. 模型与变量设计。
根据以上假设, 本文加入年度哑变量以控制宏观因素的影响。于是, 可以得出如下多元线性回归模型:
在上述模型中, t表示年度, β0表示截距, βi (i=1, 2, …, 9) 表示自变量和各控制变量的系数, μt是残差项。
2. 样本选择与数据来源。
本文实证研究随机选取的样本是全国的上市房地产企业, 剔除ST、PT类上市公司, 选取2006~2011年的相关统计数据进行实证研究, 总样本量为598。所有数据均来自国泰安CSMAR研究数据库, 利用SPASS软件进行分析。
五、实证研究结果
1. 描述性统计。变量描述性统计结果见表2。
从表2中可以看出:
(1) 资产负债率的均值为0.671 313, 最大值为10.427 707, 最小值为0.014 459, 说明不同企业的资本结构存在着较大的差异, 而且受极端值的影响, 我国上市公司资产负债率的分布区间较大。
(2) 非负债税盾的均值为0.011 151, 最大值为1.961 252, 最小值为0.000 041, 说明房地产上市公司的非负债税盾存在着较大的差异, 这可能是由于房地产公司规模不同、盈利能力不同而产生的。
2. 相关性分析。
表3列示了Pearson相关系数矩阵, 可以观测到被解释变量与解释变量的相关系数符号与前文预期符号基本相符。
3. 线性回归分析。
线性回归模型中R2为71.8%, 修正后的R2为71.3%。这也充分说明模型的拟合效果比较理想。各变量与CAR的线性回归结果具体如表4所示。
研究发现, 对于房地产业而言:影响资本结构变动的第一大因素是非负债税盾 (B=-4.060) , 说明税收效应是影响我国房地产业上市公司资本结构决策的重要因素之一。非负债税盾能代替负债融资中免除利息的作用, 使企业得到免税优惠而提高公司价值。非债务税盾与债务利息是相互替代的关系, 因此有较大非负债税盾的企业偏好于使用更少的债务。房地产业由于行业特点, 土地等固定资产的规模相对较小, 非负债税盾水平较低, 经营风险也相对较低, 更易于取得贷款等债务融资。
六、基本结论
本文通过分析发现房地产业的资产负债率与非负债税盾呈显著的负相关关系, 且影响程度很高。房地产业的固定资产规模相对于非固定资产而言, 比重较小, 非负债税盾水平较低, 经营风险水平也相对较低, 更容易取得借款等债务融资, 该行业的大多企业选择债务融资以解决资金需求问题, 因此才呈现非负债税盾与资本结构之间的显著负相关关系。
注:**表示在1%水平 (双侧) 上显著相关;*表示在5%水平 (双侧) 上显著相关。
注:回归模型中各指标的影响系数如下 (绝对值) :NDTS (-4.060) >ROA (-0.904) >CGIR (0.303) >TOB (0.073) >CR (-0.036) >SIZE (0.035) 。
需要加以说明的是, 我们在整个实证研究过程中仅仅着重考察了非负债税盾、净资产收益率、公司规模、资产抵押价值、成长性、Tobin's Q、独特性、产生内部资源能力和流动比率等指标, 而未同时考虑国家法律法规、利率、通货膨胀、市场竞争等宏观因素对企业资本结构可能产生的影响。同时, 我们选取的样本仅是房地产业598家样本公司, 可能不能反映所有上市公司的资本结构状况。另外我国资本市场尚不够成熟, 股票和债券融资均受到严格管制, 企业难以自由选择融资渠道, 这也是需要进一步研究的问题。
参考文献
[1].冯根福, 吴林江, 刘世彦.我国上市公司资本结构形成的影响因素分析.经济学家, 2000;5
[2].洪锡熙, 沈艺峰.我国上市公司资本结构影响因素的实证分析.厦门大学学报 (社科版) , 2000;3
[3].陆正飞, 辛宇.上市企业资本结构主要影响因素之实证研究.会计研究, 1998;8
[4].谭恒.纺织类上市公司资本结构影响因素的回归分析.财政研究, 2007;12
[5].童勇.资本结构的动态调整和影响因素.财经研究, 2004;10
[6].武羿.企业负债税盾与资本结构选择——基于中国上市公司的实证分析.中央财经大学学报, 2011;8
[7].肖作平.资本结构影响因素和双向效应动态模型——来自中国上市公司面板数据的证据.会计研究, 2004;2
[8].阎晓春.中国上市公司股权结构与债务融资关系的实证研究.经济研究导刊, 2007;4
[9].周军.我国上市公司资本结构行业特征的实证研究.复旦大学博士论文, 2004
房地产业上市公司 篇8
我国企业会计准则并没有提及非经常性损益, 只有证监会针对上市公司对其进行了界定。按照证监会的最新规定, 非经常性损益是指与公司正常经营业务无直接关系, 以及虽与正常经营业务相关, 但由于其特殊性和偶发性, 影响报表使用人对公司经营业绩和盈利能力作出正常判断的各项交易和事项的损益。相对于证监会2007年的规定, 新规定除了对非经常性损益的某些项目进行了修改以外, 还新增了以下项目:除同公司正常经营业务相关的有效套期保值业务外, 持有交易性金融资产、交易性金融负债产生的公允价值变动损益, 以及处置交易性金融资产、交易性金融负债和可供出售金融资产取得的投资收益;单独进行减值测试的应收款项减值准备转回;对外委托贷款取得的损益;采用公允价值模式进行后续计量的投资性房地产公允价值变动产生的损益;根据税收、会计等法律、法规的要求对当期损益进行一次性调整对当期损益的影响;受托经营取得的托管费收入。
证监会的新规定对非经常性损益包含的具体项目和披露要求进行了一定程度地调整, 使其更加合理。总体上来讲, 非经常性损益包含的范围更广了, 并且在判断标准上更加偏重损益性质和频率, 金额不再作为判断的标准;在披露要求上, 新规定则更加详细, 向上市公司提出了更多披露要求。范围的扩大和信息披露要求的提高都为投资者分析非经常性损益对公司财务业绩的影响提供了便利, 使公司的财务状况更加清晰, 从而有利于保证会计信息质量。
非经常性损益具有短期内调节利润的特征, 是企业进行盈余管理的重要手段, 而且往往被信息使用者所忽视。因此, 证监会为了引起投资者的合理重视, 频繁对相关规定进行修订和完善。但由于我国有关非经常性损益方面的制度起步较晚, 还有很多不完善的地方, 上市公司在执行这些政策和制度时也具有比较大的主观性, 从而降低了会计信息质量。投资者在对上市公司的财务业绩进行分析时, 应对非经常性损益保持足够重视, 关注其对公司财务业绩的影响。
二、非经常性损益对上市公司财务业绩的影响分析
本文以深沪两市2008年房地产开发行业的上市公司财务数据为样本, 来分析非经常性损益总体及具体项目对公司财务业绩的影响程度, 以及上市公司利用非经常性损益进行盈余管理的动机和行为。样本之所以选择房地产开发行业, 一是因为这个行业具有很大的代表性, 二是由于非经常性损益具体项目的金额需要通过查阅财务报表才能获得, 没有数据库资料, 从而拥有66家上市公司的房地产行业既符合样本要求, 又在数据来源上比较现实。
其一, 非经常性损益对净利润的贡献程度。为了剔除非经常性损益对公司的影响, 证监会要求上市公司对非经常性损益的金额、扣除非经常性损益后的净利润、扣除非经常性损益后的每股收益等指标予以披露。由于每个公司的规模不同, 金额类的绝对数据可比性较差, 因此在分析非经常性损益的贡献程度时, 可以使用其金额占净利润的比重, 即非经常性损益对净利润的贡献率来进行衡量。非经常性损益的比重越高, 说明其对净利润的影响越大, 即净利润对非经常性的因素依赖性较高, 利润结构质量差。
表1是房地产业上市公司非经常性损益对净利润的贡献程度, 从表1中可以看出, 行业中有近40%公司的非经常性损益占净利润比重的绝对值超过了20%, 造成了对公司利润的较大影响;甚至有10%左右的公司所创造的净利润不及非经常性损益的金额, 如长春经开、运盛实业、ST兴业和阳光股份等, 其利润水平直接取决于这些非经常性的因素所带来的损益, 在盈利的持续性和稳定性方面存在极大风险。对于这些净利润受到非经常性损益较大影响的公司而言, 一旦这些非经常性事项不再发生, 很难保证和预测下一年度的盈利水平, 从而给报表信息使用者带来很大困扰, 评价这些公司的盈利能力时应该保持警惕, 在剔除非经常性损益的影响后再做判断。
其二, 非经常性损益的内部构成分析。除了在整体上考虑非经常性损益的金额和影响之外, 还应注意其内部各项目的构成情况, 这对于追溯上市公司利润的来源和探究其盈余管理的手段是非常重要的。
表2是通过对房地产业2008年的财务报表数据进行查阅和整理得出的行业整体上非经常性损益内部具体项目的构成情况。其中比重最大是非货币性资产交换损益和非流动性资产处置损益, 可见长期资产的各种处理方式往往构成了非经常性活动的主要内容, 加之公司在这些活动方面有很大主动权, 相关会计处理也有较强主观性, 所以长期资产的处置和交换所带来的损益是需要重点关注的内容。同时, 政府补贴也非经常性损益的一个重要来源, 对于政府补贴的分析要考虑行业背景和特定公司与政府的内在联系, 通常来讲, 在如2008年房地产业整体不景气的情况下, 政府补贴的力度会加大, 并且公司与政府的联系越紧密, 获得补助的可能性也越大。如果不能合理预期公司能够持续获得政府补助, 那么下期的盈利水平就很可能会受到影响。
另外, 新规定增加的交易性金融资产和交易性金融负债项目所导致的非经常性损益的比重为8.85%, 较总体而言比较重要;该项目连同“采用公允价值模式进行后续计量的投资性房地产公允价值变动产生的损益”等其它5个项目, 新增项目的比重达到9.46%, 可见证监会相关规定的变动对上市公司非经常性损益的结构产生了显著影响, 也改善了之前因这些项目没有归入到非经常性损益的范围内而导致的财务信息失真的情况。
其三, 与非经常性损益有关的盈余管理分析。为了明确上市公司是否有利用非经常性损益来进行盈余管理的动机, 本文通过整理分析得到以下统计数据:在2007年和2008年, 房地产业中净利润为负的上市公司比例分别为6.1%和6.2%, 而扣除非经常性损益后亏损的公司比例为10.6%和18.5%, 其中非经常性损益的金额占净利润的比重最大的前十位公司中, 扣除非经常性损益后呈亏损的公司比例甚至达到30%和80%。
表3列示的是非经常性损益占净利润的比重前10位的上市公司的盈亏状况, 2008年, 前3位的公司均是净利润为正, 但是扣除非经常性损益的影响后呈亏损, 非经常性损益在这些公司扭亏为盈的过程中起到了决定性作用;这一现象在2007年更加明显, 前10位公司中有8家公司都是利用非经常性损益改变了盈亏状态, 其中还有3家公司是T族公司, 占全行业T族公司的近半。
显然, 一方面, 部分上市公司在盈利状况不佳时, 通过创造非经常性的收益来避免可能的亏损;另一方面, T族公司有更强的动机进行盈余管理。尽管根据证监会2008年最新公布的上市规则, ST公司“摘帽”的条件之一是“扣除非经常性损益后的净利润为正”, 从而一定程度上减少了ST公司调节利润的动机, 但是*ST公司“摘星”并没有提出类似要求, 所以*ST公司为了“摘星”以及微利公司为了避免被冠以ST名称, 都有很强烈的动机在非经常性损益上下足功夫达到调节利润的目的。
三、问题与建议
在我国, 非经常性损益对上市公司财务业绩和财务信息质量的影响是不可忽视的, 也正是因为如此, 证监会才会频繁地对其加以强调。但是证监会毕竟只是一个监管机构, 而且它提出的规定和要求只是针对于上市公司, 所以有一定的局限性。除了证监会以外, 我国的其它机构均未对非经常性损益进行界定, 财政部于2006年最新发布的企业会计准则也未提及相关内容。相形之下, 国际上在这方面的规定则更加完善。在国际上, 非经常性损益的一个相似的概念就是非常项目, 国际会计准则理事会 (IASB) 曾在1993年修订的IAS8中明确提出了非常项目的概念和确认原则, 并在1997年修订的IAS1中要求企业将非常项目扣除相关税款后的净额在利润表中披露。尽管IASB之后出于各种考虑最终在2005年发布的新准则中取消了对非常项目的定义和披露要求, 但是美国会计程序委员会APB发布的APB30和英国会计准则委员会ASB发布的FRS3等仍然对非常项目的确认和披露做出了详细规定。在我国, 上市公司的披露和报告制度比较不规范, 信息质量也有待提高, 与证券市场比较成熟的发达国家是有差别的, 所以保留对非经常性损益的相关规定是很有必要的, 并且还应该在现有的证监会要求的基础上, 在会计准则方面予以完善, 因为会计准则具有更广的适用范围和更强的约束力, 并且法规之间的衔接和兼容能使企业更加有理可循、有据可依。
另外, 我国在非经常性损益包含的内容方面使用的是详细的列举法, 并且要求使用表外披露的方式, 披露的格式要求也不尽详细。列举的项目详细虽然缩减了上市公司主观判断的空间, 但是也意味着可能存在的漏洞很多, 被列举项目之外的部分更容易被忽视, 建议加强非经常性损益的确认原则, 原则和列举并重。同时, 上市公司仅在财务报表附表和附注中对非经常性损益进行表外披露, 并且在诸如披露的位置、顺序、信息的详细程度等方面具有很大的主观性, 这不仅增加了信息使用者获得信息的成本, 也给财务信息的真实性和可理解性带来负面效果, 所以关于非经常性损益的规定有必要更加具体和详细。制度上的完善和投资者的关注有利于更加客观合理地评价上市公司的财务业绩。
参考文献
[3]孟焰袁、淳吴溪:《非经常性损益、监管制度化与ST公司摘帽的市场反应》, 《管理世界》2008年第8期。
房地产业上市公司 篇9
关键词：Fama和French的三因素模型,房地产业
一、引言
Fama和French在1993年发表的三因素模型受到了极大的肯定和众多学者的争相研究。三因素模型在实证方面的解释能力比Sharpe和Lintner的CAPM模型更强,因为越来越发现CAPM不能解释的一些异象,比如规模效应和价值效应以及流动性风险溢价现象。在单一的市场贝塔因素条件下,Fama和French(1993)认为市场收益、规模因素、账面市值比这三个因素与隐含的经济风险相关联。三因素模型所证实的规模效应和价值效应以及流动性风险溢价现象在西方发达国家股票市场上得到了比较普遍的认可,但是在新兴市场上,比如中国,还有诸多疑问。
三因素模型在中国的研究从2000年以后才有了比较大的发展和深入的研究。陈信元等(2001)对预期股票收益的决定因素进行了横截面分析,认为公司规模和账面市值比和流通股比例表现出显著的解释能力。汪炜和周宇(2002)利用上海证券交易所上市的股票建立小市值资产组合,认为中国股市显著地存在小公司效应。杨炘、滕召学(2003)认为Fama-French三因子模型在一定程度上改善了CAPM对中国股票投资组合的收益率的解释能力,它充分考虑了公司规模和面值市值比对股票收益率的影响。邓长荣和马永开(2005)认为Fama和French三因素模型在中国证券市场上成立。苏冬蔚和麦元勋(2004)、陈青和李子白(2008)运用不同的流动性指标从不同角度研究和证实了中国证券市场存在着流动性溢价现象,认为在运用模型定价时应当考虑流动性风险因素。周芳和张维(2011)认为CAPM模型不能解释规模效应、价值效应和流动性风险溢价现象,改进的Fama三因素模型能解释价值效应但不能解释规模效应和流动性风险溢价现象。宿成建(2014)从会计的角度建立新的三因素模型,可以精确解释股票非预期收益,非预期收益吸收了账面市值比对股票非预期收益的解释能力。
本文使用Fama和French三因素定价模型检验该模型在沪深A股市场房地产业的使用性。国内学者主要是运用三因素定价模型对全部行业进行研究,较少对单个行业进行研究,如兰峰(2010)通过运用Fama-French三因素模型的改进对再生水行业期望收益率进行研究。而房地产业是我国国民经济的支柱产业,与国民的投资、生产和生活息息相关,所以本文选择房地产业作为研究对象,研究Fama和French三因素模型对于单个房地产行业的适用性以及研究结果是否与整个沪深A股市场的结果一致。
二、模型的选择和说明
模型的选择,Fama和French三因素模型:
其中,Rit是证券或投资组合i在t时的收益率;RFt是无风险资产收益率;RMt是市场收益率,本文使用地产指数月收益率来计算;bi和si、hi分别表示证券i的收益率对因素RM-RF和SMB、HML的敏感度;eit是残差。
在构建因子SMB和HML时,本文参照Fama和French(1993)的三因子模型来做的,以6个月为一个周期,即在每年6月和12月的最后一个交易日,首先按照市值(MV)进行排序,将市值最小的30%的股票定义为小盘股(S),市值最大的30%的股票定义为大盘股(B),中间的40%的股票定义为中盘股(M)。然后,在每一组内按照账面市值比(BM)再重新排过顺序,也是按照每年6月和12月的最后一个交易日,把账面市值比最高的30%的股票定义为价值型股票(H),把账面市值比最低的30%的股票定义为成长型股票(L),中间的40%的股票定义为混合型股票(M)。上述组合均以组合中个股流通市值占组合总流通市值的比重为个股在组合中的权重ωn,t。这样共形成3×3=9个投资组合。SMB和HML的序列产生如下公式:
组合的描述性统计如表1所示。(表1)
账面市值比BE/ME用如下公式计算:
其中,Pt为股票在第t个月的收盘价;BVt为股票在第t个月的每股净资产。
无风险收益率RF:本文选择三个月定期存款利率作为无风险收益率,并且按照12个月折算为月利率。
证券或投资组合收益率Rit个股月收益率(rn,t)使用瑞思金融研究数据库给出的数据,而组合的月收益率采用如下公式计算:
其中,ωn,t是股票n在t月内的流通市值占组合的总流通市值的比重;N为组合中个股的数目。
三、数据的说明和描述
本文采用2010年7月至2015年6月沪深A股中房地产行业股票的月收益率数据作为研究样本。本文剔除S股、ST股、*ST股,以及停牌时间达4个月或以上的股票,其他数据不齐全的股票,共选取56只房地产股票,个别缺失的数据用前后月或者季度平均值来替代。股票的相关数据来源于RESSET锐思金融研究数据库。
表1显示的是按照流通市值和账面市值比划分的3*3组合的超额收益率统计表,从2010年7月到2015年6月的60个月的平均收益率中,9个组合的平均收益率都是为正值。在公司规模一定的情况下,账面市值比从低到高呈严格的单调递减的规律;在账面市值比一定的情况下,从小盘股到大盘股,组合的月收益率呈单调递增,除了成长型L,小盘股L的月平均收益率比中盘股M的大,即3.198>2.856,表1中超额收益率最低的组合是小盘股价值型股票,为1.472;超额收益率最高的组合是大盘股成长型股票,为5.817;也就是说,本文得出的结论并不存在Banz(1981)提出的“小公司效应”,即小盘股的收益率比大盘股的收益率高;反而是大盘股的收益率明显比小盘股的收益率高。得出这个结论,本人认为主要有两点需要考虑:其一,中国的股票市场正在处于兴起发展阶段,尚且不能和国外发达国家成熟的股票资本市场相比拟,处于弱型有效市场阶段,中国股票市场出现价格偏离现象;其二,也是最重要的原因是,本文所选取的研究对象是房地产业,房地产行业在中国是一个非常特殊的行业,是国民经济的支柱产业之一,公司规模,即流动市值越大,对公司的发展更有力,所以它的反应在股票价格上,其超额收益率会更高。(表2)
从表2可以发现,市场月平均超额回报率为1.745%,市值因子SMB平均值为-1.385%,即在地产行业中购买大盘股比购买小盘股组合能够获得更高收益。账面市值比因子HML平均值为-2.294%,账面市值比溢价相比于市场和市值因子更显著。
四、时间序列回归分析
Fama&French 9个股票组合的描述性统计如表3所示。通过以上的分组分析数据,进行回归分析,得出表3的回归分析的相关系数。从表3的截距项a可以得知,小盘股成长型、大盘股成长型、大盘股混合型股票组合的截距项为负,即-0.004、-0.006、-0.002;其余股票组合均为正数,并且中盘股成长型股票的截距项接近于0;在公司规模一定的情况下,截距项随着账面市值比的升高而增大。但是,在账面市值比一定的情况下,随着公司规模的增大,截距项总体情况下是降低的。市场因子的敏感系数b,除了大盘股价值型组合系数为负,其余系数均为正。在公司规模因素系数s中,公司规模越小,系数越是为负数,小盘股型和总盘股混合型这4个组合系数为负,其余系数为正,这也正说明,在房地产行业,“小盘股效应”不存在,或者说不突出,因为房地产行业的特殊性,公司规模越大,对收益率影响越大。账面市值比因子的敏感系数h,从表3中可以看出都是正的。通过表3的调整R方可以看出,9个组合的调整R方在0.937~0.993之间,能够较好的解释模型的适用性。(表3,采用3*3分组方法,2010年7月~2015年6月A股房地产市场)
调整R方越高表明解释变量的解释程度越高。从表4可以看出,调整R方为0.827,表明以市场因素、规模因素和账面市值比因素为解释变量的三因素模型对中国A股上市房地产业的投资组合的超额收益率具有很好的解释能力,也就是说可以解释82.7%的变动。(表4)
同时,回归结果对所有解释变量的参数,也就是表4中的a、b、s和h都有一个T统计值和P值。本文选择5%的显著水平作为临界值,也即当相伴概率P>0.05时拒绝原假设。通过表4的回归结果可以看出,常数项相伴概率为0.928,与5%的显著性水平相比是大概率事件,变量不显著,接受原假设a=0,回归结果显示近似为零即通过检验。对(RM-RF)的系数b,回归结果显示的其相伴概率0.000,显然是小概率事件,变量显著性水平非常高,应拒绝b=0的原假设,这里b=0.906通过t检验。SMB的系数s的t检验相伴概率为0.925,是大概率事件,系数不显著,理论上应接收s=0的原假设,这里s=-0.009没有通过t检验。HML的系数h的t检验的相伴概率为0.000,显然是小概率事件,变量显著性水平非常高,应拒绝h=0的原假设,这里h=-0.442则表明HML的系数h通过显著性检验。综上所述,常数项以及系数b、h通过显著性检验,而系数s没有通过显著性检验。
五、结论
本文通过运用Fama和French三因素模型对我国A股房地产市场进行实证研究,对沪深A股房地产市场56只股票从2010年7月到2015年6月的月度数据进行分析,得出结论如下:不存在“小公司效应”,反而是大公司组合的平均收益率更高;成长型组合月收益率比价值型组合月收益率更高;9个组合的调整R方在0.937~0.993之间,能够较好地解释模型的适用性。
参考文献
[1]Fama,Eugene F.,Kenneth R.French.Common risk factors in the returnsons tocks and bonds[J].Journal of Financial Economics,1993.33.
[2]Fama,Eugene F.,Kenneth R.French.A five-factor asset pricing model[J].Journal of Financial Economi cs,2014.
[3]陈信元,张田余,陈冬华.预期股票收益的横截面多因素分析:来自中国证券市场的经验证据[J].金融研究,2001.6.
房地产行业上市公司绩效评价 篇10
数据样本和指标体系选取
1.数据样本
本文以我国房地产行业20家A股上市企业为样本进行研究, 以其2012年度第一季度季报公布的财务数据为基础, 运用因子分析法对企业绩效进行综合评价。之所以选择上市房企作为研究样本, 主要是基于:第一, 证券市场为企业发展提供了一个很好的融资平台, 而能够在A股上市的房企很多都是行业的领跑者, 因此, 这部分企业的经营状况相对于整个行业的发展, 具有一定的代表性;第二, 证券市场作为一个开放的投融资平台, 一方面帮助上市房企融得发展所需资金, 另一方面也是证券公司等投资者的重要投资方向, 对上市房企的业绩进行综合判断和评价, 可以为投资者、债权人的决策提供部分依据;第三, 上市公司的信息披露相对完全, 且数据可信度较高, 这可为本文的实证分析提供必要基础。
本文以因子分析法作为分析工具, 选取12项财务数据构建指标体系, 以此评价各上市房企的经营绩效。因子分析是通过研究多个变量间相关系数矩阵 (或协方差矩阵) 的内部依赖关系, 找出能综合所有变量的少数几个随机变量, 这几个随机变量是不可测量的, 通常称为因子。然后, 根据相关性的大小把变量分组, 使得同组内的变量之间相关性较高, 但是不同组的变量相关性较低。各个因子间互不相关, 所有变量都可以表示成公因子的线性组合。因子分析的目的就是减少变量的数据, 用少数因子代替所有变量去分析整个经济问题。
2.指标体系选取
进行因子分析的第一步是要选取恰当的变量指标。评价指标的数量并不是越多越好, 但也不宜过少, 关键在于评价指标在评价中所起的作用。应该以“尽量少”的评价指标用于实际评价中, 因此, 兼顾指标的全面性和代表性是一个非常重要的问题。为了多角度反映样本企业的经营绩效, 本文从规模实力、盈利能力、偿债能力、成长能力和运营能力5个方面进行考虑, 综合选取评价指标。
兼顾到指标的选取原则和数据的可得性, 本文根据同花顺金融服务网 (http://www.10jqka.com.cn/) 提供的基本财务数据, 选取12个代表性指标进行分析。反映规模实力的指标, 包括资产总计 (X1) 、主营业务收入 (X2) ;反映盈利能力的指标, 包括净资产收益率 (X3) 、销售净利润 (X4) 、投入资本回报率 (X5) ;反映偿债能力的指标, 包括资产负债率 (X6) 、流动比率 (X7) 、速动比率 (X8) ;反映成长能力的指标, 包括营业收入增长率 (X9) 、营业利润增长率 (X10) ;反映营运能力的指标, 包括存货周转率 (X11) 、总资产周转率 (X12) 。
数据的预处理
本文所选取的12项评价指标中有正向指标和适度指标两种。适度指标, 包括资产负债率、流动比率和速动比率, 而其余均为正向指标。在分析之前, 应先将适度指标转换成正向指标。按照国际惯例和我国上市房企的实际情况, 资产负债率、流动比率和速动比率的适度值分别为:40%～50%、200%、100%。对于适度指标来说, 指标值并非越小越好, 也不是越大越好, 而是落在某个区间为最佳。为了将适度指标转化成正向指标, 对适度指标进行如下变换:
这里, xmax (j) =miax{xij}, xmin (j) =miin{xij};[Llj, L2j]为适度指标区间。
因子分析及结果讨论
1.因子分析
本文运用SPSS19.0进行因子分析。通过KMO和Bartlett球形度检验, 样本的KMO值为0.525, Bartlett球形度检验的近似卡方统计值为253.027, sig值为0。表明该问题适合做因子分析。通过SPSS软件对原始数据进行实证分析, 可以得到变量共同度表, 见表1。
变量共同度, 是表示各变量中所含原始信息能被提取的公因子所表示的程度。该值越高, 说明所提取的公因子对原始信息的解释度越高;反之, 则越低。由表1可知:除了X9之外, 其余指标的变量共同度均在85%以上。说明提取出的这几个公因子对各变量的解释能力是较强的。
通过对SPSS产生的总方差分析表进行整理, 可以得到各因子的方差贡献率和累计方差贡献率 (见表2) 。SPSS只提取前4个特征根大于1的主成分。F1的方差占有主成分方差的39.653%, 将近一半;F2的方差占有主成分方差的20.708%, 说明F1和F2是企业绩效因素中的更重要因素。前4个主成分的累计方差贡献率达到87.681%, 因此, 前4个主成分已足够描述样本企业的经营绩效。
从碎石图 (见下图) 可更加直观地了解哪些是最重要的因子。F1～F4具有较大的特征根, 说明这部分因子对企业绩效影响明显;其余因子对应的特征根普遍较小, 其影响并不明显。前4个因子的散点位于陡坡上, 而后8个因子散点形成了平台, 且特征根均小于1。因此, 最多考虑前4个公因子即可。
进行方差最大旋转后, 旋转后的因子载荷矩阵A= (aij) (如表3所示) 。因子载荷aij, 实际上就是公因子Fi和变量Xj的相关系数, 表示Fi对Xj的重要程度。通过这种量化分析, 可以更加明确因子的具体含义。
如表3所示, 因子F1在存货周转率和总资产周转率上的载荷分别为0.968、0.973, 明显高于其他变量。所以, 因子F1主要代表企业的营运能力;因子F2在净资产收益率、销售净利润、营业收入增长率和总资产增长率上的载荷较高, 分别为0.604、0.865、0.632、0.717。说明因子F2主要代表企业的盈利能力和成长能力;因子F3在资产负债率、流动比率上的载荷分别为0.843、0.909, 显著大于其他变量。说明F3主要代表企业的偿债能力;因子F4在资产总计、主营业务收入上的载荷分别为0.941、0.964, 远大于其他变量的系数。表明因子F4主要代表企业的规模实力。
SPSS已经计算出4个公因子的得分, 保存在fac_1～fac_4中。4个公因子分别从不同方面反映了样本企业的经营绩效, 但单独使用某一公因子并不能对企业绩效做出综合评价, 因此, 以各公因子对应的方差贡献率为权重, 计算如下综合统计量:
即:F=0.39653fac_1+0.20708fac_2+0.15322fac_30.0144fac_4
2.结果讨论
按照以上方法可以得到综合因子得分, 并求出各企业的排序, 结果见表4。
表4的排名, 表示的是2012年第一季度各上市房企的经营绩效比较情况。从表4可知:
(1) 营运能力方面。冠城大通表现最佳, 其F1得分为3.763, 远高于分居第二、第三的福星股份、荣盛发展和中天城投 (两者得分相同) 。运营能力方面的绝佳表现, 以及该指标在综合评价中的高比重, 为冠城大通在综合评价中拔得头筹奠定了基础。在营运能力方面做的最差的, 是首开股份、万通地产和保利地产。
(2) 盈利能力和成长能力方面。表现最好的是城投控股, 其F2得分为2.502, 远超紧随其后的苏宁环球、中天城投、中粮地产。这里值得注意的是, 苏宁环球和中天城投在盈利能力和成长能力方面的上佳表现, 使得他们在偿债能力、规模实力排名非常靠后的情况下, 仍分居综合排名第六、第八。而在盈利能力和成长能力方面表现最差的是云南城投, 再加上权重最大的营运能力方面表现也差, 综合绩效依旧垫底。
(3) 偿债能力方面。表现较好的是城投控股、福星股份、招商地产。虽然在比重最高的营运能力方面排名居中, 但在盈利能力、成长能力和偿债能力方面的极佳表现, 帮助城投控股稳坐综合排名第二。同样, 福星股份在盈利能力和成长能力方面表现几乎垫底, 但在其他三方面的优异表现, 使其依旧保证了其综合排名第三的位子。而招商地产的情况就不如前两者乐观, 尽管在偿债能力和规模实力方面均居第三, 但在比重较高的前两项指标排名靠后的情况下, 已经无法挽回其在综合排名上的平庸表现。在偿债能力方面垫底的是中天城投, 尽管其在规模实力方面表现也几近垫底, 但在盈利能力、成长能力以及运营能力方面的良好表现, 使得其在综合排名中依旧保持第八名的成绩。
(4) 规模实力方面。排名最好的依次为万科A、保利地产和招商地产。然而, 值得我们注意的是这三家房企虽然规模庞大, 但在综合排名方面却表现不佳, 分别位列第十、第十五以及第九, 而规模居中甚至于靠后的冠城大通和城投控股在综合排名上表现尚佳。可见, 即使在房地产行业资金需求规模如此大的行业, 庞大的规模也不一定能够为企业带来良好的经营绩效。
综合以上分析, 综合得分最高的依次为:冠城大通、城投控股、福星股份, 综合得分最低的分别为:云南城投、万通地产以及首开股份。
结语
本文通过因子得分, 比较样本中上市房企在规模实力、盈利能力、偿债能力、成长能力和运营能力五个方面的差异和优劣, 并按照综合得分, 分析所选企业的绩效排名, 了解该企业在行业中的地位。通过因子得分和综合得分对样本企业进行全面评价, 有利于多维度了解企业的发展状况, 较为准确地把握企业特点。
摘要：本文选取我国较具影响力的20家上市房企, 根据2012年第一季度季报中具有代表性的12项财务指标进行因子分析。根据因子得分状况, 多角度分析企业发展情况, 试图对企业绩效做出一个较为综合的评价。
关键词：房地产行业,上市房企,因子分析,绩效评价
参考文献
[1]张文彤.SPSS统计分析高级教程.高等教育出版社, 2004, 218~219.
[2]李丽, 楚湘华.基于因子分析钢铁行业上市公司绩效评价.深圳大学学报, 2009 (2) .