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房地产过度投资与投资效率
【摘 要】中国经济进入“新常态”以来,各级政府面对经济增长放缓现状,又产生了通过刺激房地产拉动经济的冲动,造成特别是一二线城市投资热度不断提升,地王频现.这也引发了各界对房地产投资过度的担心,尤其是在商品房库存高企,销售速度缓慢的状况下.过度投资的研究由来已久,学者通过信息不对称,委托代理,自由流假说对其进行分析和定义,由此也产业了一些过度投资的实证方法其中Richardson 的预期投资模型运用最为广泛.通过预期投资模型,可以实证并量化中国房地产上市公司的过度投资现象.此外,基于过度投资的定义,过度投资也反应在投资无效率上.因此通过数据包络分析,可以考察房地产企业的投资效率状况并找到过度投资的要素所在.通过对2008—2015 年房地产上市公司截面回归,分析得出房地产公司过度投资,透过对这八年间财务数据的DEA 分析,得出公司的投资效率.通过分析发现,每年都有超过一半的样本公司存在过度投资,每年投资无效率的公司也超过一半,这些公司的投资无效率主要反映在管理营销费用过和融资成本过大.
【关键词】过度投资 投资效率；预期投资模型；数据包络分析
作为为刺激经济的“三驾马车”之一,在经济受到冲击处于下滑态势时,投资特别是房地产投资成为阻止经济状况恶化的良药.当前许多地方政府通过刺激固定资产投资尤其是房地产投资拉动经济,由此带来了房地产开发的大规模扩张.房地产投资热度居高不下的同时,随着多地商品房库存量走高、有价无市,“鬼城”频现,部分地区楼市崩盘,对于房地产投资过度、投资效率低下的质疑不断涌现.面对房地产投资过量问题,本文从房地产上市公司视角出发,根据公司自身财务状况量化房地产上市公司层面过度投资,并分析投资效率并指出过度支出的项目是什么,并据此得出建议结论.
一、房地产过度投资及投资效率的研究综述
过度投资最早由Jensen（1976）作出定义.他认为,在大量的自由流面前,管理者容易产生向背离利益最大化目标的项目投资的动力,由此导致企业过度投资.此后学者从流角度入手,开始实证过度投资的存在.学界在量化过度投资方法选择上,通常选用三类模型：Fazzaris、Hubbard、Peterson（1988）建立的流敏感性模型、Vogt（1994）创建的流投资机会交叉项判别模型和Richardson（2006）预期投资模型.其中Richardson 的预期投资模型因为能够度量过度投资的量而被应用最为广泛.
根据Jensen 自由流假说定义的过度投资,同样可以把过度投资理解为投资效率的不足,因而评价投资效率也应该是研究过度投资的重要方法.DEA 方法最早由Charnes 等人（1978）提出.Banker（1984）提出用DEA 方法来研究规模收益并在1992 年提出了规模收益的估算方法.学者通过DEA 方法构建多种模型衡量企业效率.
综合学者的理论研究,国内外对于从流入手研究企业过度投资的方法基本形成共识,以预期投资模型验证过度投资的方法被学界广泛采用.学者对过度投资问题研究的细化主要是从具体行业或者具体影响因素展开,而对于过度投资本身的结构效率研究不足.正是基于此种现状,本文从过度投资的效率入手,借助效率评价最常见的DEA 模型,评价过度投资的效率,由此是在哪些因素上的投资过量导致了投资效率的低下.
二、模型选取与数据选择
穷小量,在运算中取正无穷小.
模型(1) 中, StockReturn 为股票收益,但考虑到我国股市还不成熟,故本文在引用该模型时没有将其放到模型中去.很多学者在选择公司投资机会的替代变量Opp 时候都选择了公司的托宾Q值,但由于数据库中许多样本的托宾Q 缺失,故本文用营业收入增长率替代.模型其他变量定义如表1 所示：
本文选取沪深两市A 股房地产公司2008—2015 年的数据为样本,选取2007 年以前上市的房地产公司,剔除ST 公司和有年度收入为0 的公司,共保留99 个房地产上市公司作为样本提取观测数据.
三、实证结果与分析
1. Richardson 模型回归结果
过度投资的存在性检验的目的是验证每年过度投资的存在性并度量过度投资程度.回归分析主要考察模型的显著性以及Richardson 预期投资模型的残差项,同时提取残差项,以便下文进行描述统计和进一步分析.为便于获取每年的过度投资,通过截面回归得出每年的过度投资量.
Richardson 预期投资模型以新增投资为自变量,考察、发展能力、上年新增投资等因素对其的影响并计算残差.从各年回归结果看,货币资金持有量、上年新增投资、企业规模与新增投资在绝大多数年份都有着较为显著的正相关.成长性对新增投资的影响与传统观念中的正相关不同,显著性不高且存在较多负相关的年份.其中的原因可能是由于房地产企业的特殊性,公司的新增投资对投资机会的依赖程度可能比较小,还有可能就是本文研究的样本量不够大,以至于本文构造的公司成长性函数没能完全反应样本公司的全部的投资机会.各年方程总体对应的P 值均小于0.01,可决系数>0.9,解释性强度可以接受,因此文章以此模型型各年方程的残差作为公司过度投资的样本.
本文首先预测了预期投资模型的残差.其中,残差为正的表示过度投资,残差为负表示投资不足.本文只关注过度投资,从表中可以看出除了2008 年,过度投资样本比例均保持在50% 以上.由此,可以证实房地产上市公司存在着较为普遍的过度投资.
2. DEA 模型结果
通过数据包络分析来考察房地产上市公司2008 年至2015 年的投资是否技术规模有效.以99 家上市公司作为决策单元.以购建固定资产、无形资产支付的、管理销售费用和、财务费用作为投入指标分别反应上市公司在固定资产投资（新开发房地产项目）、日常管理和财务融资上的投入；以净利润和净利润增长率作为产出指标,反应公司的盈利能力和增长能力.决策单元数量远大于输入输出指标数,这样有利于求解.
数据包络分析要求输入输出指标均为负数,而净利润和净利润增长率出现负数在所难免.因此,对所有数据进行无量纲化处理,文章采用极差法进行无量纲化处理,即：
在此,重点考察每个样本公司的投资效率总体评价,因此特别关注每年各公司的技术规模效率,由此得出如下分布表4.
参考刘永乐、孙仲明（2006）的划分方法,把技术规模效率值大于0.9 的视为有效,则只有2011 年和2013 年两年,投资有效率的房地产开发公司过半,其余年份多数房地产开发公司的投资无效率.尤其是2009 年,也是“四万亿”计划的主要实施年份,几乎整个行业投资无效率.99 家考察公司中,高达91 家公司的技术规模效率值不足0.6,行业投资有效率的公司占比仅4.04%.八年内,投资有效率的公司平均占比31.31%.
再从过度投资的具体类型上考虑.投入指标的剩余变量大于0,则视为该公司概念在这个指标上的投入量过多,而盈利能力和公司成长性并没有得到相应的发展.
从表5 可以看出,多数公司在管理销售费用和财务费用上投资过量,反应房地产公司管理开支不经济,营销费用的业绩转化率不高,融资过量.
四、结论与总结
本文以我国上海证券交易所和深圳证券交易所上市的A 股房地产开发类公司2008—2015 年完整持续经营的99 个上市公司为样本,用预期投资模型检验中国房地产上市公司过度投资的存在情况.结论证明每年都有一半左右的房地产公司存在过度投资.这说明在我国房地产上市公司中过度投资问题的确普遍存在.随后,本文选取这99 个上市公司八年间管理、营销、财务、固定资产购置支出以及净利润和净利润增长率,由此构建房地产公司投资的数据包络分析模型.分析发现绝大多数年份的投资缺乏效率,主要反映在管理营销费用超支和财务费用超支.
通过分析可以看出国内房地产上市公司过度投资问题比较普遍,而大量的投资被用在管理、营销和支付利息上,没有证据显示当前这些开支的增加带动了业绩的增长.从房地产公司微观层面看,企业需要降低项目开发投资的盲目性,谨慎选择开支、回报预期疑问大的项目,同时在项目开发过程中,控制营销费用,进行合理的财务规划,降低融资成本,提升投资效率.这也是房地产投资过热环境下,企业稳健经营的重要保证.
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