——基于我国房地产上市公司的经验数据

高志玲 内蒙古财经大学研究生学院

摘要：近年来，房地产的研究逐渐成为学术界研究的焦点，本文借鉴Richardson^[1]提出的预期投资模型，应用spass软件对房地产上市公司过度投资的存在性进行了检验，选用中国房地产上市公司2008-2014年的数据为研究样本，以自由现金流假说为理论基础，检验了我国房地产上市公司是否存在自由现金流的过度投资行为。通过实证分析，发现我国房地产企业的投资与现金流量高度敏感，存在使用自由现金流进行过度投资的行为。 

关键词：自由现金流；过度投资；房地产上市公司

一、引言

近年来，关于房地产的讨论与争议从未停息，同时，伴随着“鬼城”而引发的住房空置率的问题，也越来越多的引发了大众和许多专家学者的关注。房地产业隶属于与人们生活息息相关的第三产业，其在我国社会经济发展过程中扮演着重要的角色，是我国各地区经济发展的有力支柱和国民经济发展的主要动力。通过对房地产行业过度投资行为的研究，可以为国家宏观调控政策的出台提供理论依据，可以为房地产企业的投资决策的制定提供理论参考，从而有利于房地产行业乃至国民经济的平稳发展。

二、研究假设

我国经济正处于转轨的特殊时期,企业的很多投融资行为通常容易受到相关制度背景的影响,由于企业扩大投资规模所能够增加地方政府的税收收入从而对地方政府财政收入产生重要影响,这使得地方政府出于GDP增长和高财税收入的追求而对企业的生产经营行为和投资决策进行过多的干涉。2013年我国的公共财政收入同比增长10.1%，其中,地方政府财政收入同比增长12.9%，远远高于中央财政收入7.1%的增幅,而房地产企业包括房产税、土地增值税等在内的“五税”在地方财政收入中所占比重达17.71%，如果在综合考虑房地产企业的营业税和所得税的话,这一比重则高达30%,4我国房地产开发投资对地方政府的重要性可见一斑。同时,从产业链的角度看,与其他行业相比,房地产行业与包括建筑安装、水泥、钢材等诸多行业紧密关联,其对投资的带动效应非常明显。有鉴于此,本文提出假设1：我国房地产上市公司存在过度投资；假设2：存在高自由现金流的房地产公司过度投资更严重。

三、研究设计

（一）样本选择与数据来源

本文研究样本选择2008-2014年的中国沪深A股房地产上市公司数据，数据样本来源于国泰安数据库、Wind数据库、巨潮资讯网和沪深证券交易所网站。并按照下列标准加以选择:1剔除2007年以后上市的房地产公司；2剔除处于ST、*ST状态的上市公司；3为了保持数据的连续性，同时剔除存在异常数据以及指标缺失值的公司；4剔除资产负债率>1的公司，由于考虑到这类公司资不抵债，公司投资决策难以正常；5由于部分房地产开发企业在样本期间将其主营业务调整为房地产开发经营，而模型会涉及到样本上一年的投资支出，因此需要对这些主营业务发生调整的房地产企业样本在调整当年的观测值进一步剔除。

经过上述处理，本文最终得到97家房地产上市公司517个观测值进行过度投资存在性检验模型的回归，将其正残差的样本为过度投资，同时采用Excel和SPSS等统计软件对数据进行整理和分析。

（二）变量的选择

表1：模型变量及其定义

（三）模型设计

在借鉴Richardson预期投资模型的基础上建立用于检验过度投资的模型（1）：

Invest_i，t =α₀  + α₁Growth_i，t-1  + α₂Lev_i，t-1 + α₃Cash_i，t-1 + α₄Age_i，t-1  + α₅Size_i，t-1 + α₆Ret_i，t-1 + α₇Inv_i，t-1 + ƩYear+Ɛ （1）

模型（1）拟合的残差中选择结果正的部分表示过度投资OI，并以残差大于零的观测值为样本，加入自由现金流指标(FCF)检验我国房地产上市公司自由现金流对过度投资行为的敏感性，建立模型（2）：OI_i，t =α₀ + α₁FCF_i，t + ƩYear + Ɛ （2）

四、实证分析

（一）过度投资存在性检验

为检验房地产上市公司是否存在过度投资现象，对模型（1）进行回归检验。通过检验得出：

表2：模型（1）的回归结果

1、模型拟合效果较好，各变量检验结果显著，控制变量与被解释变量关系显著模型的调整R方为0.18，F统计值为12. 55，说明模型具备一定的解释力，各变量之间也不存在严重的多重共线性问题，模型解释力较高。滞后一期的资产负债率、货币资金、企业规模、上年投资支出的回归系数的t统计值都通过了显著性检验，其中滞后一期的资产负债率与新增投资显著负相关，表明各变量本身对企业新增投资的影响效果显著。企业成长机会即销售收入增长率并不怎么显著，说明企业不是十分注重依据企业未来成长的预期来进行投资决策，相对来说企业新增投资更加依赖于近期投资机会的大小。

2、各变量对被解释变量影响存在差异。分析变量Cash、Lev、Inv对新增投资产生的具体影响可知，Cash每上升1%，新增投资支出增加5.53%； Inv每上升1%，新增投资支出增加21.24%，由此看来，企业新增投资受近期投资机会的影响比较大，对企业现金的持有量也较为敏感。资产负债率的回归系数为-0.0038，其经济意义为资产负债率每上升1%，新增投资就会降低0.38%，该系数表明房地产上市公司负债总体水平与新增投资呈负相关关系。

根据回归结果，可知模型（1）的各变量系数，进而得到模型（1-1）：

Invest_i，t =0.0561  + 0.0139Growth_i，t-1  + 0.0038Lev_i，t-1 + 0.0553Cash_i，t-1 -0.0011Age_i，t-1 -0.0022α₅Size_i，t-1 -0.0017α₆Ret_i，t-1 + 0.2124Inv_i，t-1 + ƩYear+Ɛ （1-1）

在求得模型（1-1）之后，将房地产上市企业相关的样本经验数据带入模型（1-1），就可以求出每个房地产行业上市公司在每一年度的预期适度新增项目投资支出水平，进而将其每年度实际的新增项目投资支出水平与其相减，得到的差额便是每家房地产上市公司每年度的非效率投资程度，这一差额的值为正，则表示该房地产上市公司在本年度超出了预期的适度投资水平，存在过度投资行为，而这一差额为负，则表示该房地产上市公司在本年度没有达到预期的适度投资水平，存在投资不足的行为。

根据计算结果可以看出，在本文选取的517个样本中，这一差额为正值的样本有238个，这就表示有238个样本非效率投资行为体现为过度投资；而差额为负值的样本有279个，这就表示有279个样本的非效率投资行为体现为投资不足。过度投资的样本数小于投资不足的样本数，这说明我国房地产上市公司过度投资与投资不足同时存在，对其两种行为的研究都存在着现实的意义，这支持了假设1。

（二）自由现金流与过度投资敏感性检验

取模型（1）拟合的残差中大于零的观测值为样本，加入自由现金流指标（FCF）检验我国房地产上市公司自由现金流过度投资行为的存在性，带入模型（2），回归结果：模型统计检验值F值显著，经修正的R2=0.46，说明自由现金流量对过度投资的解释程度较高，模型拟合效果较好。自由现金流量FCF的系数为0.3849，并在1%的水平上显著，自由现金流与过度投资呈显著正相关关系，说明拥有自由现金流越多的房地产上市公司过度投资越严重，自由现金流是影响企业过度投资的因素之一，即房地产上市公司存在自由现金流过度投资，支持假设2。

表3：模型（2）的回归结果

五、研究结论

投资是企业成长和价值提升的主要动因，企业的投资决策从根本上决定了企业的价值，所以投资决策是否有效就直接关系到企业价值能否实现最大化。因此，对企业的非效率投资特别是过度投资行为进行研究，有利于我国企业的持续健康发展。得出以下结论：第一我国房地产上市公司存在过度投资行为。第二我国房地产企业的投资与现金流量高度敏感，存在使用自由现金流进行过度投资的行为。我国房地产上市公司过度投资比重较高，存在过度投资行为，并且自由现金流量丰富的企业更容易发生过度投资行为。当上市公司拥有更多的自由现金流时，经理层更倾向于出于自身利益考虑而投资净现值为负的项目进行更多的过度投资。

参考文献：

[1]Richardson,Scott,Over-investment of Free Cash Flow, Review of Accounting Studies 11, 2006,159— 189.

[2]李鑫，孙静.公司治理对上市公司过度投资约束效应的实证研究[J].宁夏大学学报2008，30 (1)：127-130.

[3]季建国，杨孝安，周鸿顺.房地产上市公司过度投资的实证研究[J].山东纺织经济，2011, (11):102-104