房地产企业资本结构影响因素实证分析

资本结构（Capital Structure）是指企业各种长期资本来源的构成和比例关系。通常情况下，企业的资本由长期债务资本和权益资本构成，资本结构指的就是长期债务资本和权益资本各占资本总额多大比例。企业的资本结构直接或间接地影响着企业的资本成本、市场价值和治理效率，因此如何利用有限的资源进行优化配置，为企业创造价值最大化，是企业在投资决策中需要考虑的关键问题。房地产行业是典型的资本密集型产业，具有建设周期长、资金周转慢和易受政策影响等特征。我国房地产企业普遍存在资产负债率较高、融资渠道单一、过分依赖银行借款、短期借款比例大于长期借款比例、融资结构不合理等现象。一旦出现资金链紧张或断裂，将严重影响企业的长远发展。

本文试图在已有研究成果的基础上，就沪深两市的房地产上市公司资本结构影响因素作实证研究，以期对优化我国房地产企业资本结构，促进房地产行业健康长远发展提供一些参考。

一、研究假说

1.企业规模。规模较大的企业更倾向于且有能力实施多元化经营或纵向一体化，以分散经营风险，均衡利润，从而为企业带来稳定收益。此外，规模较大的企业商业信用更好，更容易通过举债获得资金。因此，与规模小的企业相比而言，规模大的企业经营更为稳定，具有更低的预期破产成本，可以更多地负债。

H1：企业规模与资本结构正相关。

2.盈利能力。根据梅叶斯和梅吉拉夫提出的优序融资假说，企业融资一般遵循的顺序为：内源融资、负债融资、权益融资。因此，盈利能力较高的企业可能使用保留盈余（张凌、胡未熹，2006），次而发行债券。相反，盈利能力较低的企业内部盈余不足，往往会选择多发行债券，因而企业负债比例过高。

H2：企业盈利能力与资本结构负相关。

3.企业成长性。成长性较高的企业的特征之一是投资速度快于利润增长速度，因而需要大规模筹资，而处于成长期的企业盈余往往不多，仅仅依靠内部融资是不够的。此外，成长性高的企业未来前景往往被看好，增发新股可能会引起股权的稀释，因而不为所有者看好。在这种情况下，债务融资优于其他融资方式。

H3：企业成长性与资本结构正相关。

4.所得税。根据税法规定，利息允许在税前列支，由于利息费用而减少的支出被称为税盾。股利则不能在税前扣除，因此当企业存在所得税时，由于负债的“抵税作用”使得债务实际成本小于权益资本成本。就是说，企业负债比例越高，税盾收益越大，企业价值也越大。

H4：税盾与资本结构正相关。

5.非债务税盾。非债务税盾主要是指债务以外的因素对企业的税收减免作用。根据税法的规定，折旧、亏损递延等非债务类税盾也可以在税前列支，同样具有抵税作用。因此，当企业存在非债务税盾时，企业可以减少负债融资。因此非债务类税盾越大，负债比例越小。

H5：非债务类税盾与资本结构负相关。

6.资产担保价值。企业管理层掌握的内部信息比外部投资者多，这种信息不对称导致了在进行股权融资时产生额外的成本。有形资产的担保可以保护债权人，减轻由于信息不对称引发的风险。因此，公司有形资产越大，资产担保价值越大，越有利于企业进行负债融资。

H6：资产担保价值与资本结构正相关。

7.短期偿债能力。流动比率和速动比率是反映企业偿债能力的常用指标。企业流动性比率越高，流动资产越多，表明企业的到期偿债能力强，会支持较高的负债比率，在这种情况下，短期偿债能力与资本结构正相关；另一方面，流动资产较多的企业可能会将其用来进行投

房地产企业资本结构影响因素实证分析

张其秀?沈?璐

（同济大学经济与管理学院，上海200092）

【摘要】本文以2003—2011年沪深两市房地产上市企业为研究对象，对我国房地产上市公司资本结构影响因素进行实证分析，得到以下结论：公司规模与所得税和企业资本结构正相关；企业盈利能力、非债务税盾与资产担保价值和资本结构负相关；成长性、短期偿债能力与股权结构和资本结构不相关。

【关键词】房地产?上市公司?资本结构?影响因素?

资和经营活动，相应减少负债比率，此时短期偿债能力与资本结构负相关。

H7：短期偿债能力与资本结构负相关。

8.股权结构。我国目前仍处于转轨经济时期，上市公司中普遍存在偏好股权融资、股权高度集中、国有股“一股独大”的现象。大股东为了保证企业的绝对控制权，出于自身利益的考虑，往往会采用债务融资的方式而不发行新股。

H8：股权结构与资本结构正相关。

二、研究方法

本文主要采用混合面板数据进行实证研究。相对于截面数据和时间序列数据而言，面板数据可以从多层面进行分析，减少解释变量之间的多重共线性带来的影响，使研究更为有效。本次研究将采用统计分析软件Stata10.0进行面板数据模型的实证分析。

1.样本选择。本文数据主要取自CSMAR数据库，选择2003年以前在沪深上市的房地产企业为研究对象，样本区间为2003—2011年。由于本研究开展时，各大房地产开发企业2012年年报尚未完全公布，因此，2012年数据未能包括在研究范围之内。

选择2003年作为样本公司的初始时点，是因为我国房地产行业自2003年以后一直处于高速运行。2003年《国务院关于促进房地产市场持续健康发展的通知》(国发 〔2003〕18号)将房地产确定为支柱产业，自此开始，住房的公共产品特性被削弱。2003年《财政部、国家税务总局关于安置残疾人就业单位城镇土地使用税等政策的通知》（财税字〔2010〕121号）第三条明确了将地价计入房产原值征收房产税问题，国家随后也实施了一系列的宏观调控政策，收紧了银行贷款条件，房地产行业开始转向信托等其他融资渠道，结束了1998—2003年间与银行的“蜜月期”。所以说，2003年是一个分水岭，研究2003年以后我国房地产企业的融资结构更具现实意义。

样本公司的具体筛选过程如下：（1）在CSMAR数据库中按证监会行业分类为“房地产业”代码为J01（房地产开发与经营业）的所有样本，共144个。本文主要选取从事房地产开发与经营的上市公司进行研究。（2）本次研究选择在2003年以前深沪A股市场上市的房地产企业，在此时点之后上市的公司及B股上市的公司全部剔除。（3）本次研究将ST公司全部剔除，以免影响实证结果的可靠性。（4）样本公司在2003—2011年间主营业务必须一直为房地产开发与经营业务。因此将剔除在此期间主营业务非房地产开发的企业（限于篇幅，有关样本清单、变量表和统计结果数据表均略，编者注）。根据以上原则，最后筛选出样本共36个，包括如万科、招商地产、中粮地产、深长城、泛海建设、绿景控股、银基发展、渝开发、光华控股、莱茵置业、粤宏远、阳光股份、亿城股份、名流置业、北京城建、天房发展、首开股份、金地集团、东华实业、栖霞建设、金丰投资、新黄浦、浦东金桥、外高桥、陆家嘴、天地源、中华企业、珠江实业、上海新梅、苏州高新京能置业、世茂股份等等。

2.变量设计。本次实证分析选择资产负债率（LEV，总负债/总资产）作为因变量，反映资本结构的总体特征。相关自变量的选取及说明如下：

企业规模：总资产的对数[SIZE，LN(总资产)]。

盈利能力：总资产报酬率[ROA，息税前利润×2÷（期初总资产+期末总资产）]。

企业成长性：主营业务收入增长率[GROW（本年主营业务收入－上年主营业务收入）÷上年主营业务收入]。

所得税：实际所得税税率（TAX，实际缴纳所得税÷税前利润）。

非债务税盾：固定资产折旧占总资产的比重（NDTS，固定资产折旧÷总资产）。

资产担保价值：有形资产占总资产的比重[TANG（固定资产+存货+在建工程+投资性房地产）÷总资产]。

短期偿债能力：速动比率[QR（流动资产－存货）÷流动负债]。

股权结构:前十大股东持股占总股数的比例（SHARE，前十大股东持有股数÷总股数）。

三、实证结果分析

1.变量描述性统计分析。本次研究的样本公司共计36家，共36个截面，时间跨度为9年，整体上为平行面板数据。对每年的资产负债率进行简单的描述性统计。根据有关统计表明，2003—2011年我国房地产上市企业的资产负债率均值普遍偏高，均超过50%，而且基本呈现出每年递增的趋势，说明资本结构存在一定的不合理性。

对所用变量分样本整体(overall)、组间(between)和组内(within)三种情况进行描述性统计分析，各变量均值、标准差、最小值、最大值、观测值的结果略。

2.自变量相关性分析。分析结果显示，短期偿债能力与资产担保价值之间存在显著负相关关系，从两者计算公式考虑，企业流动资产越多，反映短期偿债能力的指标速动比率也就越大，而固定资产相应就减少了，资产担保价值也就越小，因此两者负相关也是合理之中的。从整体上来看，其他变量间均不存在显著的相关性，因此可以将所有变量均纳入回归模型中。

3.面板数据模型的判定及回归分析。为确定合适的模型，本次研究对面板数据模型进行三次选择判定，分别为混合数据模型和固定效应模型的选择、混

合数据模型和随机效应模型的选择、固定效应模型和随机效应模型的选择。其中：（1）混合数据模型和固定效应模型的判定方法为F检验；结果为F（8,288）=24.35，Prob>F=0.000 0。（2）混合数据模型和随机效应模型，Breusch-Pagan检验；chibar2(01)=295.31，Prob>chibar2=0.000 0。（3）固定效应模型和随机效应模型，Hausman检验；chi2(7)=14.60，Prob>chi2=0.041 4。

由F检验结果可知，P>F=0.000 0，拒绝了混合数据模型假设，固定效应显著；由Breusch-Pagan检验的结果可知，P>chibar2=0.000 0，拒绝了原假设，表明随机效应模型优于混合OLS模型；由Hausman检验的结果可知，P>chi2=0.041 4，模型存在固定效应。因此，本文最终选用固定效应模型。根据回归结果，Prob>F=0.000 0，样本数据整体上具有统计意义，回归方程有效。在5%的显著性水平下，只有成长性（GROW）、短期偿债能力（QR）和股权结构（SHARE）是不显著的，其余变量均在5%水平上显著。因此资产负债率的回归结果为：

LEV it= -0.194 886 8+0.043 912 7SIZE it -0.589 676 8ROA it +0.081 134 6TAX it -5.680 394NDTS it

-0.961 604TANG it

4.实证结果分析。实证结果表明，公司规模与资本结构在1%水平上正相关，说明规模大的企业经营更为稳健，承受负债带来风险的能力更强。盈利能力与资本结构在1%水平上负相关。实际所得税率与资本结构在5%水平上正相关，验证了负债的抵税作用会使得企业更倾向于提高负债比例。非债务税盾与资本结构在1%水平上负相关，说明当企业存在非债务税盾时会尽可能使用非债务税盾从而减少使用债务税盾。这些影响因素的实证结果均与原假设一致。

与原假设相反，本文得出资产担保价值与资本结构在1%水平上负相关。出现这一现象的原因，可能与房地产上市企业目前的“股权融资偏好”有关，资金是房地产企业生产和发展的关键，即使在偿债能力强的情况下，企业也会尽可能地进行权益筹资以筹集更多资金。此外，对于房地产企业，有形资产占总资产的比重原本就偏高，债权人在评估企业时可能会弱化了资产担保价值这一个指标。

实证结果还表明，企业成长性对资本结构的影响不显著，一方面是因为我国房地产企业自2003年以后一直处于高位运行；另一方面说明企业在进行资本结构决策时未能充分考虑公司长期发展的资金需求，缺乏长远规划。短期偿债能力对资本结构的影响不显著，反映了我国上市公司普遍存在的股权偏好问题。股权结构对公司资本结构影响不显著，一方面，大股东为了保证企业的控制权会倾向于负债融资，另一方面，大股东出于自身利益的考虑，会减少负债分散风险，所以两种情况均有可能出现。

四、结论与建议

本文以2003—2011年房地产上市企业为研究对象，对我国房地产上市公司资本结构影响因素进行了实证分析，得到了以下结论：公司规模与所得税和企业资本结构正相关；企业盈利能力、非债务税盾与资产担保价值和资本结构负相关；成长性、短期偿债能力与股权结构和资本结构不相关。根据上述研究结果，对优化公司的资本结构提出以下建议：

1.根据公司规模、盈利能力合理选择资本结构。规模大、盈利能力强的企业可以充分利用内部融资的机会和负债抵税的作用，优化企业资源配置。

2.充分考虑企业成长性的影响。我国房地产行业发展迅速，成长性普遍较高，企业在进行资本结构决策时应长远规划企业的资金需求。

3.合理利用非债务税盾。非债务税盾的使用不仅可以带来抵税的收益，而且可以使企业相应地减少负债规模，进而优化资本结构。

本研究存在的不足之处：本文仅考虑了微观层面的公司特征因素，个别因素、行业差异、宏观经济因素等不在研究范围之内。鉴于数据的可获得性，本文仅研究了房地产上市公司为样本，要进行全面的分析则应该包括非上市的房地产公司。这是有待今后进一步研究的方向。

（张其秀系副教授；沈璐为硕士研究生）

参考文献

[1] 陆正飞,辛宇.上市公司资本结构主要影响因素之实证分析[J].

北京：会计研究,1998(8):34-37.

[2] 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[J].成都：经济学家,2000(5):59-66.

[3] 沈根祥,朱平芳.上市公司资本结构决定因素实证分析[J].北京：

数量经济技术经济研究,1999(5):54-57.

[4] 王娟,杨凤林.中国上市公司资本结构影响因素的最新研究[J].

北京：国际金融研究,2002(8):45-52.

[5] 兰峰,雷鹏.房地产行业最优资本结构影响因素实证研究[J].

武汉：财会月刊,2008(14):56-59.

[6] 陈薇薇.房地产企业资本结构优化与融资决策[D].上海：同济

大学硕士论文,2006-03-01.

[7] 郭莹.我国房地产上市公司资本结构优化研究[D].西安：西北

大学硕士论文,2009-06-01.

[8] 赵长征.房地产上市公司资本结构研究[D].南京：东南大学硕

士论文,2004-03-22.

[9] 雷晓茹.中国房地产上市公司资本结构选择的决定因素分析

（下转第14页）

管理层在作盈利预测时可以充分考虑这些因素，而外部分析者却没有这些信息优势，其盈利预测可能会有偏差。

3.公司的商业决定。公司的商业决定可能直接影响到企业的生产经营状况，对企业的财务状况产生重大的影响，影响公司整体的发展计划。管理层对作出这样的商业决定给企业带来的影响也较为清楚，能很好地把握企业的发展情况，而外部分析者只能通过企业披露的消息进而作出判断。对于这些商业决定，甚至会影响到公司的存亡，管理层在制定、执行、修改这些决定时，必然会对公司的发展路线产生一定的影响，因而，管理层在该方面有着外部分析者无法比拟的信息优势。

4.公司潜在的风险。公司的潜在风险是指在公司的经营以及发展过程中可能会遭遇到的突发状况，对企业的生产经营产生很不利的影响。例如，企业原材料供应商单一，一旦供应商变相涨价或者是停止供应货源，企业的生产经营活动就会受到很大的影响，公司的内部管理层对于这些潜在的风险肯定有一定的了解。虽然外部分析者通过企业披露的信息可能了解到这些情况，但相对来说，企业的内部管理者在这方面有其独特的优势，可以了解到外部分析者无法了解的一些情况，这对两者的盈利预测也会产生较大的影响。

三、证券分析师的信息优势

1.对宏观经济形势的整体把握。宏观的经济形势影响着整体经济的发展趋势，如果整体经济形势向好，那么公司的整体生产经营活动也必然是向好的。证券分析师由于其职业特点的要求，对整体的经济形势把握得更好，能够从多方面发现可能影响公司发展的因素，这是企业的内部管理者无法比拟的。比如能源价格，证券分析师能够很快地掌握能源价格的波动情况，以及它对企业业绩的影响，而内部管理层的反应可能会稍慢一些，因而对宏观经济形势的良好把握是证券分析师盈利预测的信息优势。

2.对行业发展前景的充分了解。公司所处的行业发展情况势必会影响到公司的发展前景，如果能够对行业层面有一个良好的把握，那么对于企业的预测则会更准确，证券分析师在这方面的优势更有利于其对企业的盈利作出更准确的预测，而公司管理层可能会更多地把精力放在如何提高公司的经营效率上，或者是技术研发上，对行业整体的发展前景了解并不全面，这直接影响了其对宏观环境的把握，对其盈利预测也会产生不利的影响。

3.较好的个人分析能力。证券分析师受其职业发展的影响，其知识背景较为广阔，这为盈利预测打下了良好的基础；工作中的经验积累也能使证券分析师在面对不确定的问题时作出理性的判断。总的看来，证券分析师的个人分析能力较公司管理层可能要强，这也是证券分析师自身的优势。

四、小结

普通投资者在进行投资决策时，很多会参考证券分析师或目标公司管理层的盈利预测。本文基于对上市公司管理层和证券分析师的信息优势的分析，认为两者由于自身信息优势有所不同，作出的盈利预测信息也各有所长。上市公司管理层的信息优势主要集中于微观层面及企业层面，这来源于其对公司的管理控制权；证券分析师受其职业的影响，在把握宏观因素方面有其明显的信息优势。因此，当企业的经营业绩与宏观经济因素紧密联系的时候，这不仅仅包括周期性强的企业，也包括企业业绩易受宏观因素诸如利率、能源价格等影响的公司，证券分析师作出的盈利预测可能比公司管理层的盈利预测更为准确；而当公司处于异常的情形下，如库存异常积压、发生异常亏损、生产过剩等，管理层即时的重要决定将会在很大程度上影响公司未来的盈利，而这对于证券分析师来说，是很难参与到管理层如何作出决定的过程中来的，他们也就很难评估管理层的重大决定对盈利产生什么样的影响。因此，公司管理层的盈利预测可能比证券分析师的盈利预测更为准确。

参考文献

[1] 王秀秀.中国上市公司盈利预测的准确性研究[D].济南:山东

大学硕士学位论文,2011-03-25.

[2] 刘维丽.我国证券分析师盈利预测的实证研究[D]．成都:西南

财经大学硕士学位论文,2009-11-01.

[3] 王霞，袁树民.上市公司信息环境和分析师的盈利预测:来自

中国上市公司的经验数据[J]．上海金融学院学报,2012(2).[4] 杨玲.上市公司盈余预告与证券分析师盈利预测相关性因素研

究[J]．哈尔滨：经济研究导刊,2012(5).

[5] 杨萍.管理层盈余预测:动机与经济后果研究评述[J].太原：

生产力研究,2010(9).

[6] 杨大楷,王佳妮.证券分析师个人决策及其影响因素：基于因

子分析和Logistic 回归模型的实证检验[J].上海金融

,2012(9).

[D].上海：复旦大学硕士论文,2010-04-08.

[10] 刘智景.我国房地产上市公司资本结构影响因素研究[D].上

海：复旦大学硕士论文,2009-04-20.

[11] 张静.我国房地产上市公司资本结构研究[D].成都：西南财

经大学硕士论文,2007-11-14.

[12] 张凌，胡未熹.中国上市高科技企业资本结构影响因素研究[J].

太原：经济师，2006（5）.

（上接第 页）