新冠肺炎疫情對房地產(chǎn)業(yè)上市公司財(cái)務(wù)的影響

王玉欣

摘要：受新冠肺炎疫情影響我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展出現(xiàn)一定減緩，作為國家支柱產(chǎn)業(yè)的房地產(chǎn)業(yè)更是影響嚴(yán)重，為客觀評價(jià)該行業(yè)上市公司的經(jīng)營狀況，本文應(yīng)用因子分析法對滬深上市的136家房地產(chǎn)公司2019年第四季度和2020年第二季度財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行實(shí)證分析，通過衡量評分與比較發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)業(yè)上市公司在新冠肺炎疫情下顯露的財(cái)務(wù)問題，方便投資者理性投資的同時(shí)也為決策者提出可行性建議。

關(guān)鍵詞：房地產(chǎn)業(yè);因子分析法;經(jīng)營狀況;SPSS

中圖分類號：F23 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2021.24.041

0引言

2020年新冠肺炎疫情對中國房地產(chǎn)行業(yè)的打擊是毋庸置疑的，雖然疫情無法直接影響到房價(jià)，但是全國性封鎖措施對第三產(chǎn)業(yè)造成沖擊，間接影響到房租價(jià)格，從而導(dǎo)致整個(gè)購房市場的供需都發(fā)生了變化。在資本市場上，第三產(chǎn)業(yè)的萎靡不振引起股價(jià)下滑的現(xiàn)象，由于房地產(chǎn)行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率較高，相比于其他行業(yè)房地產(chǎn)企業(yè)的融資壓力更大，這也就促使了房企降價(jià)促銷。對房地產(chǎn)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行綜合評價(jià)，一方面有利于投資人和債權(quán)人在這特殊時(shí)期進(jìn)行投資決策，另一方面也有利于經(jīng)營者明晰企業(yè)在行業(yè)中的定位，進(jìn)而針對企業(yè)的優(yōu)勢與不足制定經(jīng)營決策。長期以來盡可能完整的描述公司的財(cái)務(wù)狀況，往往要收集眾多評價(jià)指標(biāo)，涉及的評價(jià)指標(biāo)過多產(chǎn)生了信息重疊的問題，且計(jì)算處理很麻煩，從這些指標(biāo)中剔除個(gè)別指標(biāo)又容易遺漏信息。而因子分析方法將原始指標(biāo)降維成較少的、沒有相關(guān)性的綜合指標(biāo)，這些綜合指標(biāo)就能夠反映絕大部分信息。本文擬運(yùn)用因子分析法，采用我國在滬深上市的136家房地產(chǎn)公司2019年第四季度和2020年第二季度財(cái)務(wù)報(bào)表的數(shù)據(jù)，根據(jù)原始數(shù)據(jù)構(gòu)造因子變量，對疫情前后兩階段房地產(chǎn)上市公司財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行綜合評價(jià)，從中發(fā)現(xiàn)新冠肺炎疫情對房地產(chǎn)上市公司財(cái)務(wù)情況造成的變化。

1相關(guān)理論

評價(jià)一家公司的財(cái)務(wù)狀況，一般是從盈利能力、償債能力、成長能力和營運(yùn)能力四個(gè)維度分別選用財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行分析，但無論是比較分析法、比率分析法、因素分析法還是杜邦分析法都需要根據(jù)服務(wù)對象自身情況采用某些財(cái)務(wù)指標(biāo)，這個(gè)過程主要依賴于決策人員多年工作經(jīng)驗(yàn)的判斷，比較主觀片面而且丟失了大部分原始信息。本文的因子分析法能夠準(zhǔn)確地計(jì)算出具有代表性的數(shù)據(jù)來表示公司的盈利能力、償債能力、成長能力和營運(yùn)能力，進(jìn)而達(dá)到對公司客觀評價(jià)的目的。

盈利能力反映企業(yè)的投入產(chǎn)出能力，本文選取的指標(biāo)有總資產(chǎn)利潤率、總資產(chǎn)凈利潤率、成本費(fèi)用利潤率。償債能力用來評價(jià)企業(yè)償還債務(wù)的能力，本文選取的指標(biāo)有流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、現(xiàn)金比率、股東權(quán)益比率。成長能力與企業(yè)的戰(zhàn)略、經(jīng)營息息相關(guān)，往往依據(jù)過往的業(yè)績變動(dòng)趨勢加以判斷，本文選取的指標(biāo)有凈資產(chǎn)增長率。營運(yùn)能力是企業(yè)利用資產(chǎn)創(chuàng)造利潤的過程，是企業(yè)對資產(chǎn)運(yùn)營的結(jié)果，本文選取的指標(biāo)有經(jīng)營現(xiàn)金凈流量對負(fù)債比率、現(xiàn)金流量比率。

2房地產(chǎn)業(yè)上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)因子分析

在網(wǎng)易財(cái)經(jīng)網(wǎng)站中采用在滬深上市的136家房地產(chǎn)公司2019年第四季度和2020年第二季度財(cái)務(wù)指標(biāo)，包括總資產(chǎn)利潤率、總資產(chǎn)凈利潤率、成本費(fèi)用利潤率、流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、現(xiàn)金比率、股東權(quán)益比率、凈資產(chǎn)增長率、經(jīng)營現(xiàn)金凈流量對負(fù)債比率、現(xiàn)金流量比率，共10項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)，操作SPSS對房地產(chǎn)業(yè)上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行因子分析。

2.1判斷數(shù)據(jù)是否適合因子分析

在SPSS中分別對2019年第四季度財(cái)務(wù)指標(biāo)和2020年第二季度財(cái)務(wù)指標(biāo)通過“分析”—“降維”—“因子分析”—“描述”處理后可得結(jié)果見表1和表2。

2019年第四季度數(shù)據(jù)KMO統(tǒng)計(jì)量值為0.711，在0.7-0.8之間，確認(rèn)原始變量間存在較強(qiáng)的偏相關(guān)性，尚可進(jìn)行因子分析;Bartlett 的球形度檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為1800.332且P值為0，該值較大且P值小于0.05，說明有共同因子存在，適合作因子分析。

同理，2020年第二季度數(shù)據(jù)KMO統(tǒng)計(jì)量值為0.662，在0.6-0.7之間，確認(rèn)原始變量間存在較強(qiáng)的偏相關(guān)性，勉強(qiáng)可進(jìn)行因子分析;Bartlett 的球形度檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為1918.836且P值為0，該值較大且P值小于0.05，說明有共同因子存在，適合作因子分析。

2.2判斷提取因子個(gè)數(shù)

在SPSS中分別對2019年第四季度財(cái)務(wù)指標(biāo)和2020年第二季度財(cái)務(wù)指標(biāo)通過“分析”—“降維”—“因子分析”—“抽取”處理后可得結(jié)果見表3和表4。由表3可知，2019年第四季度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)總共抽取了3個(gè)特征值大于1的因子，這3個(gè)因子旋轉(zhuǎn)后的方差解釋率分別是40.199%、30.749%、15.231%，此3個(gè)公共因子可解釋86.179%的信息，流失量為100%-86.179%=13.821%，說明這3個(gè)因子能夠提取10個(gè)分析項(xiàng)86.179%的信息量，這個(gè)值沒有固定標(biāo)準(zhǔn)，一般超過60%就可接受，主成分分析法將2019年第四季度10個(gè)原有變量濃縮成3個(gè)因子。

同理，由表4可知，2020年第二季度財(cái)務(wù)指標(biāo)總共抽取了3個(gè)特征值大于1的因子，這3個(gè)因子旋轉(zhuǎn)后的方差解釋率分別是31.622%、29.858%、21.427%，此3個(gè)公共因子可解釋82.907%的信息，流失量為100%-82.907%=17.093%，說明這3個(gè)因子能夠提取10個(gè)分析項(xiàng)82.907%的信息量，這個(gè)值沒有固定標(biāo)準(zhǔn)，一般超過60%就可接受，主成分分析法將2020年第二季度10個(gè)原有變量濃縮成3個(gè)因子。

2.3判斷因子與題項(xiàng)對應(yīng)關(guān)系

在SPSS中分別對2019年第四季度財(cái)務(wù)指標(biāo)和2020年第二季度財(cái)務(wù)指標(biāo)通過“分析”—“降維”—“因子分析”—“旋轉(zhuǎn)”處理后可得結(jié)果見表5和表6。2019年第四季度財(cái)務(wù)指標(biāo)和2020年第二季度財(cái)務(wù)指標(biāo)都將原有變量綜合成3個(gè)因子，但如果因子的實(shí)際含義不清楚則不利于后續(xù)分析，可利用旋轉(zhuǎn)因子的方式使一個(gè)變量只在3個(gè)因子上有比較高的載荷，使得提取出的因子具有更好的解釋性，最常用的是最大方差法，使各因子仍然保持正交狀態(tài)，但各因子的方差差異達(dá)到最大，即相對載荷平方和達(dá)到最大。