基于结构方程模型的房地产企业价值影响因素研究

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记＇巧巧尹飄务接屬釋甘攀，額遷蔡皆磬練姑八暴黨．兵辣終帮萬．：雪楚矣寧落ｖ皋＞＂繁六羣墓ｒｆ’＂摘．垂．．；燦＃韻．轉：雪穗银雜Ｋ＾奪錢？暴讀ｔ￥章ｙ－細．ｆ霸；‘．．；．７．美＇．＇／－／霧茹‘ｔ．、ｒ謙．讓搂靖！每ｒ磕学據巧申画质奚．謂：；：．．．Ｖｉ講．，誦？：，；討去学位论又挺義幾硕、；，，起巧、ｒ户Ｉ雀斗．＾方程型的房＾于Ｆ结构３板讀；、暴日．企业价值影因素研ｒ．．．；４：＾‘：義韩梦Ｖ．．婷ｖ，神‘２誦．＃，＿ｆ安．餐苗，冬．％冷｜；。ｖ，．，繫．勢禪＇：．＇满４研究生．刘．苗；，畜．．；Ｖ＊专生会学．，；．巧究方向脉＾．種着拾．张ｉ晶教肺．．！？；ｉ＼Ｊ：．．．＂，ｖ屬資，ｖ，堯：：＇讓皆ｌ＾檢麵＾茜．＇Ｍ切＾讀祐潔枉，．＇攀暢诗ｆ兴妃＃滅‘嗦落誇襲托知：一．，巧Ｉ接．雜、．巧诛／Ｉ益、 分类号密级中国地质大学（北京）硕士学位论文基于结构方程模型的房地产企业价值影响因素研究学号：2007130061研究生：刘楠专业：会计学研究方向：财务管理指导教师：张雪梅副教授2016年5月 ADissertationSubmittedtoChinaUniversityofGeosciencesforMasterDegreeTheInfluenceFactorsofEnterpriseValueinRealEstateListedCompany:BasedonStructuralEquationModelingMasterCandidate:LiuNanMajor:AccountingStudyOrientation:FinancialManagementDissertationSupervisor:AssociateProf.ZhangXuemeiChinaUniversityofGeosciences(Beijing) 声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进斤的研巧工作及取得的研巧成果，？，论文。尽我所知除了文中特别加ｙ标注和致谢的地方外中不包鲁其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中国地质大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。寸略《．：少签名；心卽日期吗关于论文使用授权的说明本人完全了解中国地质大学有关保留、使用学位论文的规定，即；学校有权保留送交论文的复印件，允巧论文被查阅和借阅；学校可Ｗ公布论文的全部或部、。分内容，可＾＾＾采用影印缩印或其他复制手段保存论文ｄ公开□保密（年）（保密的论文在解密后应遵守此规定）＾ＸｉＡｉｉ］‘期：签名：导师签名：日Ｓ叫Ｉ 摘要房地产行业作为公认的国民经济支柱，对我国经济建设、维护社会稳定有着重要的作用。然而，随着市场外部环境的变化，地价上涨、二三线城市需求不稳定，资本投入大量而集中等因素，也使得房地产企业面临的压力也不断上升。在这样的情况下，如何保持房地产企业稳定发展，成为企业利益相关者关注的重点之一。对于房地产公司的利益相关者来说，对企业价值进行分析是帮助其进行相关决策的有效手段。财务管理的目标之一是企业价值最大化，分析什么因素会对企业价值产生变化，可以帮助企业决策人员找出改善企业经营绩效的关键，创造未来的经济利益流入企业。目前的研究主要集中在关注单个因子对企业价值的影响，而各个因子对于企业价值的综合影响的研究较少，并且关于各因子之间的关系的研究也较为独立，针对房地产企业价值影响因素的探讨数量有限。众多与企业价值具有相关性的因素，与企业价值的相关性强弱没有放在同一个评价体系中比较，企业在参考众多研究成果的时候无法判断哪一个因素影响更大。本文通过对前人文献和理论的整理总结，结合房地产企业自身的特点，运用结构方程模型（StructuralEquationModel）作为实证分析的方法，从经营绩效、公司治理以及现金流能力三个方面，确定盈利能力等九个因子作为潜变量，并选择各个潜变量相应的观测变量，最终在同时考虑各个因子综合作用的前提下，找出各个潜变量对房地产企业价值的影响能力及程度。通过使用AMOS软件对沪深两市房地产A股上市公司2010-2014年财务报表数据的分析，结论发现资本结构、偿债能力、营运能力对现金流能力有显著影响，且资本结构对现金流能力的影响最大，偿债能力对现金流的影响力大于营运能力。另一方面，偿债能力、营运能力、资本结构以及盈利能力与企业价值有显著性影响，其中资本结构以及偿债能力对企业价值的影响力更大。最后针对实证研究的结果提出了相关的建议，来帮助企业管理者实现企业价值最大化。关键词：房地产企业，企业价值，结构方程模型1 AbstractTherealestateindustryisrecognizedasthepillarofthenationaleconomy,whichplaysanimportantroleinChineseeconomicdevelopment,maintainingeconomicandsocialstability.However,withthechangeofmarketenvironment,forexampletheland-valueincreases,thesecond-tierandthird-tiercities’demandarenotstable,andthecapitalinvestmentislargeandfocused,makestherealestateenterprisesfacingtherisingpressure.Inthiscase,howtomaintainthesustainabledevelopmentofrealestateenterprisesbecomesoneofthekeyconcernsofthemanagers.Theanalysisofenterprisevalueisaneffectivemeanstohelpthemtomakerelevantdecisionsintheinterestsoftherealestatecompany.Thegoalofenterprisefinancialmanagementincludestheshareholderwealthmaximization,themaximizationofenterprisevalueandtheprotectionofinterestsofstakeholders.Theinfluencingfactorsofenterprisevalueanalysis,canhelpdecision-makerstofindthekeytoimprovebusinessperformanceandcreatethefutureeconomicbenefits.Sofar,researchonfactorsinfluencingonenterprisevaluemainlyfocusonsinglefactor,andlessresearchonthecomprehensiveeffectofvariousfactorsonenterprisevalue,andstudyoftherelationshipbetweenthefactorsisdispersed,andthequantityofrealestateenterprisevalueinfluencefactorresearchislimited.Besides,wedonotknowwhichfactorismoreimportant,whichmakespeopleunabletodeterminewhichfactorshavegreaterinfluence.Combiningnormativeresearchandempiricalresearch,summarizingthepreviousliteratureandtheory,andalsoconsideringthecharacteristicsofrealestateenterprises,thispaperusesprofitability,debtpayingability,operatingability,developmentability,cashflowcapacity,capitalstructure,ownershipstructure,thecharacteristicsofboardandenterprisevalueaslatentvariablesanddeterminestheobservationvariablesofalllatentvariables.Byusingthestructuralequationmodelforempiricalanalysis,findsouttherelationshipamongallthelatentvariables,recognizesthemostimportantlatentvariablewhichhasthemosteffectiveinfluenceoverenterprisevalue.ByusingAMOSsoftwaretoanalyzethefinancialstatementdataofalltherealestate3 listedcompanybetweenyear2010toyear2014.Wefindthatsolvencyandoperatingcapacityhaveasignificantinfluenceonthecashflowability,andsolvency’sinfluenceisgreater.Besides,solvency,operatingcapacity,profitability,capitalstructurehaveasignificanteffectonenterprisevalue,andthecapitalstructureandsolvency’sinfluencearegreater.Finally,relevantsuggestionsareputforwardaccordingtotheempiricalresultstohelpenterprisesrealizethemaximizationofenterprisevalue.Keywords:RealEstateEnterprise,EnterpriseValue,StructuralEquationModel4 目录第1章绪论.............................................................................................................11.1研究背景及研究意义...............................................................................................11.1.1研究背景...........................................................................................................11.1.2研究意义...........................................................................................................11.2国内外研究现状.......................................................................................................21.2.1国外文献综述...................................................................................................21.2.2国内文献综述...................................................................................................31.2.3现有研究述评...................................................................................................61.3研究内容与研究方法...............................................................................................61.3.1研究内容...........................................................................................................61.3.2研究方法...........................................................................................................71.4主要概念界定...........................................................................................................81.5研究创新点...............................................................................................................9第2章理论基础.....................................................................................................102.1委托代理理论.........................................................................................................102.2公司治理理论.........................................................................................................112.3企业价值评估理论.................................................................................................12第3章结构方程模型概述......................................................................................143.1结构方程模型简介.................................................................................................143.1.1结构方程模型的概念.....................................................................................143.1.2结构方程模型的优点.....................................................................................153.2结构方程模型构建基本结构和构建步骤.............................................................163.2.1结构方程模型的基本要素及结构.................................................................163.2.2结构方程模型的构建过程.............................................................................173.3所使用软件及路径图标规则介绍.........................................................................18第4章房地产行业特点及发展分析.......................................................................204.1房地产行业特点.....................................................................................................204.2房地产行业发展现状.............................................................................................204.3房地产行业的发展趋势.........................................................................................215 第5章房地产企业价值影响因素分析...................................................................235.1经营绩效与企业价值.............................................................................................235.1.1盈利能力对房地产企业价值的影响.............................................................235.1.2偿债能力对房地产企业价值的影响.............................................................245.1.3营运能力对房地产企业价值的影响.............................................................245.1.4发展能力对房地产企业价值的影响.............................................................245.2公司治理与企业价值.............................................................................................255.2.1资本结构对房地产企业价值的影响.............................................................255.2.2董事会特征对房地产企业价值的影响.........................................................255.2.3股权结构对房地产企业价值的影响.............................................................265.3现金流量与企业价值.............................................................................................27第6章房地产企业价值影响因素实证研究............................................................286.1样本数据选择.........................................................................................................286.2初始模型设定.........................................................................................................286.3模型辨识及检验.....................................................................................................306.3.1各因子参数检验.............................................................................................306.3.2多因子验证性因子分析.................................................................................406.4模型的修正.............................................................................................................516.5实证研究结论.........................................................................................................58第7章研究结果及展望.........................................................................................607.1研究结果及建议.....................................................................................................607.2研究不足及展望.....................................................................................................61致谢.........................................................................................................................63参考文献..................................................................................................................646 中国地质大学（北京）硕士学位论文第1章绪论本章对本次研究的背景及意义进行了介绍，梳理了文章的框架并概括了研究的内容，总结了国内外目前对企业价值影响因素的研究，并对比了针对房地产企业价值的研究情况，找出了目前研究中较为薄弱的部分，因此展开全文的研究工作。1.1研究背景及研究意义1.1.1研究背景房地产行业众所周知，是推动我国快速发展的一大引擎，对GDP的增长功不可没，已经成为我国国民经济的支柱产业。但是，近年来房地产行业外部市场环境降温，自2010年以来开发投资增速持续下行。国家统计局及中国产业信息网资料显示，2015年5月国房景气指数92.43，该数值为自1997年以来的历史新低，全国房地产行业面临不景气的市场大环境。并且，存货积压、资产负债率高、项目风险大及资金回收期长等房地产行业自身特点，对于企业的持续发展更是多方面的考验。而对房地产企业价值影响因素的研究，有助于股东权益最大化，为企业的管理层及决策制定者确定下一步经营管理方向提供参考。对企业价值影响因素准确理解，可以促使企业长期竞争力提升，增大市场份额并提高企业地位，更好地适应市场需求及变化，促进企业长远发展。本文借鉴前人的研究结果，运用结构方程模型，选取对房地产企业价值产生影响的不同因素作为潜变量，例如资本结构、股权结构、资金管理、经营绩效等，确定每一个潜变量的合适指标作为观测变量进行实际观测。本次研究将综合考虑每一个潜变量对于企业价值的影响，以及潜变量之间的关系，分析不同因素对于房地产企业价值不同程度的影响并得出结论和建议，对于企业来说有着现实的借鉴意义。1.1.2研究意义虽然近年来出现了很多对于企业价值的讨论和研究，但是针对房地产企业的研究较少，尚未有研究人员运用结构方程模型来进行探讨。本次研究相较于现有研究，具有较为综合的视角，多角度考察影响房地产企业价值的因素，利用结构方程模型可以综合因子分析和路径分析的优势，旨在判断各个影响因素的影响程度，找出那些是关键影响因1 第1章绪论素。从实践来看，本次研究可以为企业管理者更好的管理企业、增加企业价值提供理论指导。了解到影响房地产企业价值的关键因素，企业的管理者就可以有针对性的管理企业，使企业价值最大化，对于当前中国上市企业尤其具有指导意义。另外，本文的研究还有助于证券投资者的投资分析，投资者可以据此判断一个企业的价值以及是否值得投资。1.2国内外研究现状自1950s之后“企业价值”概念被提出以来，众多学者对其进行了多角度的探讨。主要集中在三个方面：一是关于企业价值的内涵和形成机理；二是关于企业价值的影响因素；三是关于企业价值的评估，在每一个方向上均产生了影响深远的学术成果。而对于房地产企业价值的研究，则主要集中在两个方面：一是房地产企业价值评估方法及应用研究；二是不同因素对房地产企业价值的影响。1.2.1国外文献综述国外对于结构方程模型的运用要远远早于我国，并且对于运用结构方程模型进行研究的实际操作方法、软件的使用说明都要领先于我国。现在要使用结构方程模型，许多模型构建的具体问题都可以在国外的文献中找到指引。Kenny（1979）在Correlationandcausality一书中，建议在结构方程模型中，最终的每个观测模型要保留三至五个观测变量，设计问卷时可以设计五至七题。同样，HerbertW.Marsh（1998）指出，在进行问卷设计的时候，对于每一个潜在的构面，也就是每一个观测模型，至少要有三个题目，一般五至七题为佳。Doll（1994）等人比较早期介绍如何在结构方程模型中处理二阶验证因素分析。他们提出当目标系数（targetcodfficient）为0.72时，可以使用二阶模型。所谓的目标系数，就是用一阶模型的卡方值除以二阶模型的卡方值。Lai（2010）等人在文章分别进行了二阶模型和一阶模型的检验，根据Marsh（1985），对比计算二阶一阶模型的目标系数（targetcoefficient），如果接近1则说明二阶模型可以替换一阶模型，使得整个模型更精简。文章中提到，目标系数越高越好，代表二阶越能代表一阶。但是前提是，一阶如果中间相关系数不够高，二阶就不可能成立。Fornell（1981）指出平均变数萃取量AVE指数要超过0.5较为理想，组成信度CR指数理想值要高于0.7。2 中国地质大学（北京）硕士学位论文1.2.2国内文献综述1.2.2.1公司治理与企业价值陆烨彬（2005）对融资结构、公司治理与企业价值进行研究，构建了公司治理得分（SCG）来衡量公司的治理水平，并且治理水平与企业价值呈现显著正相关关系。王伟等（2008）选取了沪市2006年百家上市公司数据进行了回归分析，得出应加强股权的集中程度，同时数据分布性流通股比例与独立董事比例与企业价值没有显著关系，但少量数据独立董事较高的公司每股收益也较高，独立董事的设立仍有必要性。汪晶（2011）运用线性结构方程模型，对企业现金持有水平与企业价值进行实证研究，同时考察公司治理对企业价值的关系。结果表明公司治理机制能够显著改善现金持有与企业价值的负相关关系。刘义娟等（2008）运动EVA研究了我国信息技术行业、房地产业等上市公司的资本结构与企业价值之间的关系。结论表明，信息技术行业过高负债将降低企业价值，且各行业的短期负债和总负债，与企业价值负相关；相反，长期负债则偏向于与EVA正相关。1.2.2.2资本结构与企业价值李源（2002）着重讨论融资决策对企业价值的影响，从资本结构角度出发研究企业如何实现价值最大化。研究认为，资本结构的最优意味着总的交易费用最低，即债权人、权益资本所有者和经营者的效用达到均衡，而我国很难建立均衡的资本结构。郑长德（2003）从治理和产权的角度进行了资本结构与公司治理关系的研究。企业的资本结构影响了企业利益相关者的行为，从而影响了企业破产发生的成本，最终影响收益和企业价值。尹强（2006）总结了国内外部分研究理论及成果，其中认为资本结构与企业价值无关的理论主要营业收益理论、MM理论，而净收益理论、代理理论和信号传递理论等则属于价值有关论。且目前大部分学者都倾向于认为二者有关。谢建平（2008）以托宾Q作为企业价值的度量指标，研究发现资产负债率和企业价值不呈线性关系，合理的资本结构、高管层持股与企业价值有正相关关系。独立董事、董事会以及监事会的治理机制与企业价值未呈现显著的相关关系。3 第1章绪论1.2.2.3股权结构与企业价值宋勇（2001）选取市净率作为衡量企业价值的指标，对家电行业上市公司进行小样本实证分析，认为股权结构的集中度对企业价值没有显著影响，在家电行业中，国家股、法人股以及散户投资者对于上市公司的治理与监督都缺乏影响，无法通过显著性检验。企业在不同的发展简短，应选择不同或多样化的股权结构资产组合战略。另外，朱武祥等（2001）还提出，增强资本市场对上市公司战略、公司治理以及经营绩效的评价和收购功能，有利于企业选择实现企业价值增长的股权结构。尹强（2006）从股构成属性等三个方面讨论了二者的影响，并大量回顾了前人的研究成果。总结来说，股权集中度对企业价值的影响方向不确定，内部人持股有利于提高企业价值，但过高的内部人持股则会造成企业价值下降。另外，尹强（2006）还运用托宾Q对董事会治理与企业价值关系进行了实证。研究结果表明，董事会规模和独立董事对企业价值不存在显著影响，没有显著关系Margaritis（2010）等综合研究了企业的资本结构、股权结构对企业业绩的影响。通过实证发现：在把股权结构作为控制变量的情况相下，企业财务杠杆对业绩的作用和业绩对财务杠杆的作用一样显著。1.2.2.4其他财务因素与企业价值李婷洁（2008）主要进行了EVA提升企业价值的研究。毛海燕（2009）对作用于价值创造的财务指标进行回归分析，认为经营现金能力、获取利润能力、智力资本因素以及制度因素对企业价值会产生影响。邹瑜（2015）认为盈余质量和企业价值呈正相关关系。王文思（2015）通过回归分析研究了营运资本管理与企业价值的关系，采用应收账款周转期、应付账款周转、存货周转期和现金周期作为营运资本效率管理政策的指标。结论表明，出营运资本投资政策激进程度会影响企业价值，但营运资本融资政策激进程度与企业价值相关性不明显。1.2.2.5企业价值的其他影响因素除了公司治理之外，还有许多学者从不同角度进行了大量的研究。宋海旭（2013）认为多元化战略是形成股票定价的重要因素之一，多元化战略的实施会降低资本配置效率，进而导致企业价值下降。4 中国地质大学（北京）硕士学位论文赵立忠（2013）认为终极控制人于公司价值呈现倒U型关系，终极控制权较弱时有利于公司价值，当控制权达到一定程度时公司价值会随之下降。此外，终级控股股东现金流权与企业价值呈正相关，两权分离度与公司价值呈显著负相关。另外，田翠（2013）对沪市制造业2007-2011年共2076家上市公司进行了分析，发现了上市公司高管的政治关联与企业价值呈现显著负相关。赵娜（2014）对政治联系与企业价值的影响进行了规范分析，从不同行业、不同所有制及所处生命周期阶段三个角度进行实证研究。研究结果表明，自然垄断行业、不同所有制、处于成长期和衰退期的企业，政治关联与企业价值成积极影响；受地方保护主义影响较大的行业、处于初创期和成熟期的企业，政治关联与企业价值成消极影响。1.2.2.6房地产企业价值影响因素研究现状在对房地产企业价值影响因素的研究当中，关于房地产企业的资本结构与企业价值相关性的影响占据很大比例。王禹涵（2014）实证结果显示房地产上市公司资产负债率与托宾Q、净资产收益率之间呈正相关关系。并得出了除了资本结构外，房地产企业资产总额、总资产周转率、股权集中度均与企业价值呈正相关，而主营业务收入增值率对企业价值的影响不明确。但是，部分研究人员认为资产负债率与房地产企业价值呈现负相关。陈霞（2009）的实证结果显示房地产企业价值与资本结构负相关，以负债为主的资本结构影响了投资者积极性，不利于实现股东长远利益。另外企业价值与现金比率、流动比率呈负相关。董轩汝（2014）引用了杜邦分析体系对资本结构进行了综合性分析，认为长期负债率与权利净利率呈负相关关系。陈肖金（2013）认为总资产负债率与企业价值呈负相关关系，但并不显著相关，提出房地产企业的资本结构研究需要区分中长期负债和短期负债，不能一概而论。除了资本结构之外，还有研究人员进行了其他的研究。罗文（2010）研究了房地产上市公司经营绩效，实证表明房地产企业资金的使用效率以及流动资产的管理状况等影响企业价值系统的运行绩效。李娟娟（2012）证明了房地产上市公司的成长性和盈利能力与公司价值没有显著的相关关系。郑鹏岩（2009）的实证证明每股收益、净资产收益率与企业投资之间呈显著正相关关系。廖俊平等（2010）以2003-2007年房地产上市公司数据为样本，发现融资能力、经营效率与企业价值均存在正相关关系。5 第1章绪论1.2.3现有研究述评从研究角度来看，对于企业价值的研究应该是从简单到复杂，从单一到复合，从片面到全面的过程，未来的研究应该是从多角度出发，逐渐理清各种对企业价值造成影响的因素。在研究方法方面，经历了一个定性到定量、简单到复杂的过程，以前的单一的回归模型研究结论流于简单化，不能很好的解释各种异常情况，因此未来的研究应该更多的借鉴其他学科的方法和模型，使企业价值的研究理论能更好的指导实践。具体来说，目前对于企业价值影响因素的研究主要集中在单个因素对企业价值的影响，而各个因素对于企业价值的综合影响的研究较少，并且关于各因素之间的关系的研究也较为分散。众多与企业价值具有相关性的因素，与企业价值的相关性强弱没有放在同一个评价体系中比较，企业在参考众多研究成果的时候无法判断哪一个因素影响更大。而对于房地产企业价值的研究来说，与对于企业价值的普适性研究不足类似，同样主要集中在单个因素与企业价值的关系研究，并且研究数量远少于对于企业价值的普适性研究，缺少对于房地产企业的针对性。1.3研究内容与研究方法1.3.1研究内容本次研究以沪深两市房地产上市公司最近五年的数据作为样本，考虑数据的完整性选取2010-2014年的数据作为样本，构建针对房地产企业价值影响因素的结构方程模型。首先概述了研究背景及意义、研究内容与方法、国内外研究现状、主要概念界定以及研究创新点。其次介绍了理论基础，为文中涉及的相关研究做理论铺垫，主要包含委托代理理论、公司治理理论、企业价值评估理论。此外，文章对结构方程模型进行了介绍。主要包括对结构方程模型的简介，介绍结构方程模型的基本要素、结构、构建的步骤，并且介绍结构方程模型的优点，并对论文中所使用的AMOS软件进行介绍。并且，通过对房地产行业的特点、发展现状以及未来发展趋势的研究，结合前人对房地产企业价值影响因素的分析，确定研究假设。为之后的研究做好铺垫，说明理论依据。最后，文章运用AMOS软件进行的实证分析。选择合适的样本构建初始的模型，并且根据需要规定一定量的固定参数，对自由参数进行计算和检验。之后在对模型进行6 中国地质大学（北京）硕士学位论文必要的调整后，再对模型进行适配度拟合度的检验，进行最终的调整并得出结论。并且，根据实证研究的结果，分析现实意义，然后实际对房地产企业价值的影响因素进行分析，得出了适当的结论及建议。1.3.2研究方法本文采用了规范研究和实证研究相结合的方法，包括文献综述法以及实证研究法。通过收集企业价值与结构方程模型等理论方面的文献资料进行分析，总结归纳学者对这些方面的理论成果，作为研究的理论基础。然后利用结构方程模型构建房地产企业价值影响因素模型，运用AMOS软件对数据进行处理，在提出相应理论假设的基础上，通过构建模型验证各因素间的相互关系。并且结合路径分析，分析潜变量和显变量的关系，比较各因素之间的相对重要程度，计算变量与变量间的关系。以下是本次研究的技术路线图。图1-1技术路线图7 第1章绪论1.4主要概念界定本文在研究过程中，主要涉及盈利能力、营运能力、偿债能力、发展能力、现金流能力、资本结构、股权结构、董事会特征、企业价值等九个概念。盈利能力是指企业获得利润的能力。在对测量模型进行确定的过程中，对于盈利能力的评价指标的选取主要来自RESSET数据库中对盈利能力指标的划分，包括净资产收益率等18个指标。营运能力是指企业高效运用自己资产的能力。在对测量模型进行确定的过程中，对于营运能力的评价指标选取同样来自RESSET数据库，包括存货周转率等8个指标。偿债能力是指企业按时使用自己的资产偿还各类负债的能力，包含短期负债和长期负债。偿债能力的评价指标选取自RESSET数据库，包括流动比率、股东权益占负债比等14个指标。发展能力是指企业持续经营以及扩张的能力。对发展能力的评价指标选取自RESSET数据库，包括每股收益增长率等14个指标。现金流能力是指综合考虑现金流入流出后企业持有现金及现金等价物的多少，对企业稳定持续发展有重要意义，是企业较为真实的偿债能力。在对现金流能力测量模型设定的过程中，选择的评价指标来自RESSET数据库，包括总资产薪金回收率、净利润现金含量、自由现金含量等13个指标。资本结构是指企业各类资产、负债以及所有者权益之间的构成关系比，会影响企业融资投资的能力。对资本结构的评价指标同样来自RESSET数据库，包括资产负债率、权益乘数、带息债务占全部投入资本比等21个指标。股权结构是指包含公司不同性质股票的比例和各大股东所持股票集中程度两个方面。股权结构的评价指标包含前五大股东的股权集中度等，来自RESSET数据库的6个指标。董事会特征主要指公司治理的部分内容，董事会和监事会的结构、组成人员及比例。指标主要包含董事会人数等。由于董事会和监事会的可测量指标较少，并且相关性较强，所以将其合并。指标选择自RESSET数据库企业价值是指企业的市价及净债务之和。在本文中由托宾Q值、市净率以及企业价值指标来衡量。8 中国地质大学（北京）硕士学位论文1.5研究创新点本研究将多角度考察影响房地产企业价值的因素，得出各个影响因素的影响程度以及因素见的相互关系，找出那些是关键影响因素，为房地产企业股东价值最大化以及经营决策调整提供参考。具体来说：研究角度的创新。对影响企业价值的因素的研究，过去主要侧重于从某一方面比如资本结构、股权结构、企业投资来说明什么会影响企业价值或者影响程度有多大，研究结论也只能解释企业价值的某一部分。本次研究遵从研究企业价值系统性和全面性原则，从企业的外部环境和内部因素两方面出发，综合考察企业价值的影响因素。研究方法的创新。早期的研究方法主要以传统的规范研究方法为主，后来则通过引入实证研究方法对理论加以检验。从现有的论文来看，实证研究在检验方法的采用上用的最多的是经典的单方程和联立方程。本论文采用结构方程模型来进行实证检验企业价值影响度，既能检验可以观测到的因素，也可以检验不能观测到的概念层面的因素。9 第2章理论基础第2章理论基础本章概述性的介绍了本次研究的理论基础，针对经营绩效对企业价值的影响介绍了委托代理理论，针对公司治理对企业价值的影响介绍了公司治理理论，另外介绍了企业价值评估理论作为全文研究的基础。2.1委托代理理论委托代理理论产生于生产力的发展及公司规模的扩大而出现的公司产权分离。当所有权和控制权不再同时属于一人时，公司的所有者，也就是委托人，不再直接介入公司的运营，而是委托公司的经营者，也就是代理人为代表进行日常的商业活动后，由于利益不同而产生的代理人不能时刻维护委托人的利益的矛盾。Berle和Means（1932）首先讨论了这个现象，并对当时的产权理论提出了不同意见。委托代理理论的核心就是委托人如何使代理人代表股东权益，帮助股东权益最大化。委托代理理论产生的原因虽然主要是由于公司规模壮大之后产权分离，但不仅仅是如此，还同时包括委托人和代理人的利益不对称以及信息的不对称。由于委托人和代理人都是经济人，都会从自己的利益出发，很可能有利益的不一致而产生利益上的矛盾。例如，股东是公司的所有者也是委托人，需要的是公司能有长远的发展，在选择投资项目的时候更看重的是长期的利益。而经理人作为代理人，通常更看重是自己经营公司期间的业绩，容易短视。在做投资决策的时候，两个项目，一个项目回收期长但是NPV较高，另一个项目回收期短NPV较低。这时对股东来说选择NPV高的项目更有利于权益最大化，而对于经理人来说，回收期长的项目等到收益的时候可能他已不在任期内，而自己的任期内如果选择NPV较高的长回收期项目，将一直处于亏本的状态不利于经理人的较小评估，所以经理人很可能忽略股东权益最大化的股东利益，转而选择NPV较小但可以在任期内就看到成效的项目，从而由于利益的不对称性产生委托代理矛盾。另一方面，实际中很多时候股东由于不参与公司的实际运营，对实务的情况可能比不了解。以上面的例子为例，股东可能并不知道有NPV更高的项目存在，经理人就已经选择了回收期短的项目。这就是有信息不对称而引发的委托代理矛盾。针对委托代理理论，激励机制的设计就尤其的重要。如何使得经理人的利益与股东的利益相吻合，怎样衡量经理人的绩效都是需要考虑的问题。同时有效的内部控制也同10 中国地质大学（北京）硕士学位论文样能帮助解决委托代理问题。好的激励机制，有效的的监督、制衡制度，将有助于及时发现公司经营中的问题，实现股东权益最大化以及企业价值最大化，实现财务管理的目标，帮助公司有更长远的发展。2.2公司治理理论上世纪80年代，英美信贷市场发达，机构将大量的资金统筹进行投资，出现了很多的机构持有不同公司的股份，促进了公司治理理论的产生及发展。在公司治理理论中主要分为两类，一类以英美国家学者为代表，一类以日德国家学者为代表。英美的学者主要支持以市场为主导，因为机构控股重点在于所控制的公司为其盈利，作为其众多投资中的一部分，并且出于公平以及提高效率的机构控股的需求，使得这些机构不愿意过于控制公司，而是将权力下放，形成了产权分离的雏形。日本、德国发展相对较晚，并且由于民族特点，机构控股的同时并参与经营，倾向于对所控企业的控制并导向，高效但是透明性较弱，总体来说产权分离的进程较慢。正是由于英美机构控股并且机构不愿过多参与经营的情况，所以公司的董事会缺乏约束。对这个问题解决措施的研究是成为了公司治理的核心理论，也就是董事长（Chairman）和总裁（CEO）职权分离由董事长管理董事会，总裁运营公司，另外有非执行董事辅助并监督董事长，执行董事辅助并监督总裁，并且要求非执行董事数量大于执行董事的数量。在英美系国家中，非执行董事的地位非常重要，其水平决定一个公司运营的好坏，甚至可以影响国家的经济发展。换句话说，在英美国家中，公司治理在公司内部的表现为依靠健全的监督控制机构，外部依靠完善的市场机制。所以说，公司治理的关键就是平衡董事会的权力以及结构、依靠内部控制体系并且从始至终注重透明和披露。公司治理理论发展至今越来越强调对公司的利息相关人进行适当的监督和激励，可以从内部控制机制以及外部监督机制两个方面来理解。内部控制机制可以制约并且指引经营者的行为，有效的激励机制可以缓解委托代理矛盾。除此之外完整的绩效机制形成通常意义上的激励机制，包括货币形式或非货币形式，例如股权激励等。公司内部的结构健全也有助于减少代理成本，这里的结构指得是股权结构、董事会组成、独立董事比例等。除了内部控制机制外，外部市场也可以对高管行为进行约束。例如，并购兼并的存在促使经理人认真经营公司。竞争性的市场也将促使经理人注意自己的声誉，从而为11 第2章理论基础了自己的职业生涯而尽量满足股东权益最大化。股票市场同样作为外部的约束机制，当股票的价格作为经理人绩效的一部分之后，使得经理人不能完全从自己的利益出发。此外，激烈的产品竞争市场也同样会使经理人接受以降低自己工资的方式降低公司的管理费用，从而同竞争产品相比获得一点成本优势。目的是为了更好销量而创造更多的利润，提高经理人自己的绩效而弥补直接报酬上的损失。2.3企业价值评估理论企业价值评估理论最初起源自Fisher（1906）的资本价值论。1950s之后，资本市场不断地发展完善，学者们对于贴现率的认知也不断地深入，一种可以普遍适用的资产价值评估方法，也就是现金流贴现法（DCF）应运而生。另外，调整现值法（APV）、经济附加值法（EVA）也同样受到学术界的关注。随着企业价值评估理论的不断发展，如今可选用的各类评估方法多达十余种。通常来说，这些评估方法大体可以归为三大类，分别为折现现金流法、相对估价法以及或有要求权法。首先，折现现金流量法主要是通过将预估的未来现金流量净值以恰当的折现率，折算成现值来进行评估。这种方法的基础是进行现值计量，认为资产未来预期现金流量净值的折现值为这项资产的价值。其中，由于现金流来源的不同，在企业价值评估中，主要分为以下两种方法，即股息贴现模型（DDM）和股权自由现金流折现模型。股息贴现模型（DDM）是评价企业股价的一种方法。投资者一般可以获得现金股利以及股票出售价格两种现金流入，对于股票预期价格的估计在股票估值中占有很重要的地位。研究人员在对于股息进行一定假设后，总结出了多种股息贴现模型并运用于实务中，具体可以通过零增长模型、固定增长模型、三阶段折现模型以及多元增长模型等进行预估。股权自由现金流量（FCFE）是指企业支付了全部财务要求（净债务支付、资本支出以及营运费用）之后的可以分配给股东的剩余现金流量。在股权自由现金流量折现模型中，企业价值就是FCFE的贴现值。这种方法对于未来现金流量的和折现率的准确估计要求非常高，任何估计值的偏差都可能造成结果的大相径庭，具有比较大的局限性，更适用于一段时间内的，风险和折现率可以比较准确预见的企业价值评估。其次，相对估价法主要是通过与目标资产相似的参照资产的比较，调整参照企业资产价值来对目标资产进行评估的一种方法。根据比率系数的不同，此方法主要包括市净12 中国地质大学（北京）硕士学位论文率估价法、价格账面价值比率估价法（P/BV）和Tobin-Q法等。本文主要使用的为市盈率、市净率以及Tobin-Q法。市盈率是指股价与每股收益之比，在企业价值评估中被广泛地使用。一般情况下，市盈率越低，投资风险越小，投资回收期越短，企业投资价值越高。市净率是指每股股价与每股净资产的比率，一般用于投资分析中，与市盈率一样都是判断上市公司企业价值的标准之一，并且同样与投资价值负相关。Tobin-Q法反映的是公司市场价值与资产重置成本的比。这种方法可以同时考虑企业的两种价值，即在金融市场中的股票市值和债务资本的市场价值。最后，或有要求权法运用了期权定价理论，通过期权模型对具有期权特性的资产进行价值评估，最终反映企业真实价值。在或有要求权法中，股权是对于企业剩余财产的要求权的一种，在企业要进行利润分配或者资产清算时，如果有例如债权人等其他持有要求权的第三方，只有在支付了他们的权利之后，才能对股权持有者的要求权进行支付。股权持有者的损益与公司价值和债务的净值有关，类似于买方的看涨期权。对这个看涨期权进行计算得出的价值，就相当于得到了企业的股权价值。13 第3章结构方程模型概述第3章结构方程模型概述本章介绍了结构方程模型的定义、发展以及应用情况。包括结构方程模型的概念及优点，结构方程模型的基本原理和构建的过程，以及对本次研究所使用的AMOS结构方程模型的应用软件涉及的内容进行了基本的介绍。3.1结构方程模型简介3.1.1结构方程模型的概念结构方程模型简称SEM（StructuralEquationModel），是一种基于变量的协方差矩阵来分析变量之间关系的一种统计方法。结构方程模型最先应用在心理学领域，在20世纪70年代有学者将路径分析和潜变量模型进行了整合，真正开始了SEM的实际运用，并在之后的几十年中迅猛的发展。TremblayandGardner(1996)对1985年至1994年运用SEM进行研究的期刊文章进行了统计，验证了SEM被学者以及学术界积极认可的事实。七年之后，ScottL.Hershberger（2003）延续了这个研究，对1994至2001年的期刊文章进行了统计，结论表明SEM已成为心理学学者最常用的统计技术之一，关于SEM的讨论也越来越多，相关的书籍以及研讨会大幅增加，SEM活跃在了学术的舞台上。Babin,HairandBoles(2008)同样对使用SEM发表的期刊论文进行了研究，结果表示审阅者对使用SEM来发表的论文具有较高的评价，并且当时SEM在美国研究人员中使用频率要高于其他地区的研究人员。之所以SEM在心理、经济、管理等社会科学中会如此被重视，是因为传统统计方法通常只能够分析可直接被测量的变量，而对于一些复杂的、无法被准确量化的变量，很难用传统方法准确地进行评估，但SEM可以做到。此外，传统统计方法有一些固有的缺陷。例如在线性回归分析中，要求解释变量的没有误差，只允许被解释变量可以包含一定的误差。但实际操作中，自变量一般为随机变量，很难满足线性回归分析所要求的自变量没有误差的条件；还有一些情况是，自变量不是可以直接测量的变量，也无法运用线性回归方程进行统计分析。而且，传统的统计方法通常研究的是多个自变量与一个因变量的直接关系，无法解释多个自变量之间的相互影响关系，也无法解释由于自变量之间的相互影响，而对因变量造成的间接影响。也就是说，多个自变量之间复杂的关14 中国地质大学（北京）硕士学位论文系对模型可能造成的影响，传统的统计方法很难进行解释。再比如在因子分析中，一个重要的假设是潜在因子需要相关独立，而现实情况很难满足这个条件，或多或少潜在因子都会出现不同程度的相关，这样又会影响模型的拟合效果。实务中，我们经常发现，研究人员通常可以构建很多不同的模型，运用不同的统计方法都可以得出不一定相同的结果。这时研究人员运用传统的因子分析无法对这些的模型进行比较，很难知道孰优孰劣，对结论的总结也造成一定的障碍。对于这些传统统计分析方法的缺陷，结构方程模型SEM在一定程度上进行了优化。SEM同时包含了多种统计方法，例如回归分析、因子分析、方法分析、路径分析以及t检验等。一个完整SEM通常由一个结构模型以及多个测量模型组成。每个测量模型由一个潜变量和多个观测变量组成，潜变量是不能直接观测的变量，观测变量也可称为指标，可以直接获得，指标允许含有测量误差。观测模型描述的是潜变量与各个观测变量之间的关系。结构模型由不同的潜变量构成，描述的是潜变量之间的因果关系。所以，结构模型是SEM的重点。例如，本文中的潜变量之一盈利能力，我们要对其进行研究的时候，无法直接测量，需要有对应的相关指标进行表示，例如净资产收益率等。SEM可以同时计算这些观测变量影响潜变量盈利能力的权重，并通过路径系数，研究盈利能力与企业价值之间的联系，以及同其他潜变量例如偿债能力、现金流能力等之间相互影响的关系。最终得出哪些因素能影响房地产公司的企业价值，并了解各影响因素同时影响房地产公司企业价值的影响力大小。3.1.2结构方程模型的优点首先，结构方程模型SEM可以同时处理多个因变量。由于传统统计方法的局限性，例如回归分析等，一般只能处理一个因变量与多个自变量的关系，而与此同时不同因变量之间的关系却无从下手。SEM弥补了回归分析的不足，一个完整的SEM中包含的不同潜变量都类似于回归分析中的因变量，这些不同的因子可以在SEM中同时被处理并综合考量其相互间的关系。并且，SEM改变了回归分析要求因变量必须无误差的苛求，同时允许自变量和因变量存在误差，更加符合实际情况的要求。例如对于态度、行为等无法之间观测的潜变量，无法直接用某个观测变量去衡量，每个观测变量对潜变量的解释能力有限，存在误差在所难免。对此，SEM在每一个观测变量之后都增加了残差，使得研究结果对实务15 第3章结构方程模型概述更有借鉴意义。从SEM的结构可以看出，研究人员运用SEM可以同时估计因子结构与因子关系，而传统的统计分析方法只能够单独考虑。潜变量之间的相互影响，不仅会反应在结构模型中，对每个潜变量的观测变量，也就是因子与指标之间的关系，也会受到影响。同时对结构模型和观测模型进行估计，可以更好的综合分析，得出更符合实际的结构。另外，SEM中不仅可以处理一阶因子分析，还可以考虑高阶因子分析。在传统的因子分析中，一个指标只能属于一个因子。但是在SEM中，可以进行二阶因子分析，也就意味着一个指标可以从属于多个因子。增加了处理复杂问题的能力。最后，SEM还可以对比模型的拟合程度。同样的数据，可以构建的模型通常并不是唯一解，然而搭建的不同模型在传统的分析中无法看出优劣。SEM可计算不同模型的拟合程度，有利于研究人员找出拟合最优和最符合实际的解释。3.2结构方程模型构建基本结构和构建步骤3.2.1结构方程模型的基本要素及结构结构方程模型SEM包含测量模型以及结构模型两个模型。测量模型描述的是潜变量与观测变量之间的关系，可以由一下方程式表示：x（公式1）xy（公式2）y其中：x代表外生变量（exogenous）。外生变量是用来预测变量的变量，包含潜在及观察变量两种；y代表内生变量（endogenous）。内生变量是被外生变量预测的变量，本身具有测量误差，同样有潜在及观察变量两种；，代表因子载荷矩阵（loading）分别表示外生观测变量与外生潜在变量之间xy的关系，以及内生观测变量与内生潜在变量之间的关系；，代表误差项（measurementerrors）。结构模型所描述的是潜变量之间的关系，可以由以下的方程表示：（公式3）16 中国地质大学（北京）硕士学位论文其中：表示内生潜在变量；代表外生潜在变量；代表不同的内生潜在变量之间的关系；代表外生潜在变量对内生潜在变量的影响；代表结构模型的误差，是整个结构方程的残差项，表示内生的潜在变量无法被方程中的其它变量所解释的部分。3.2.2结构方程模型的构建过程结构方程模型SEM的构建过程主要可以分析模型设定、模型辨识、模型评价以及模型修正四个部分。模型设定，即最初的模型构建。SEM的重点是结构模型所描述的潜变量之间的关系，同时结合潜变量与观测变量之间的关系得出最终的结论，这要求在构建SEM之前对于各个变量关系的假设需要有理论上的依据。研究人员需要对所研究的具体问题进行理论的挖掘，参考实际情况构建SEM。当SEM运用在实务研究中，通常需要进行验证性的因子分析。研究人员根据理论构建出初始的结构模型以及观测模型，首先需要对这个初始模型的观测模型进行验证性的分析，逐步增加因子数量探讨因子关系，对拟合效果不佳的观测模型进行调整修改，最终才能得到修正后的结构方程模型来解释问题。所以，SEM的第一步模型的设定主要需要明确测量模型、结构模型以及参数限制。构建测量模型即假设上文提到的潜在变量与观测变量的关系；构建结构模型即假设潜变量间的路径图，考虑潜变量的影响关系；并且还要对复杂模型中的参数进行一定的限制。SEM中的参数主要包括自由参数（freeparameter）以及固定参数（fixparameter）两种，自由参数越多，模型的自由度越小，模型可能的结构选择越少，当自由度为0时，模型只存在唯一解。固定参数是根据模型需要被设定了值的参数。第二步要进行模型的辨识，即在软件中进行模型的运算。主要是计算每一个自由参数的值，这需要整个模型的自由度大于0，也就是模型能够识别。加入由于需要估计的自由参数过多，自由度小于0，将会造成模型无法识别迭代无法收敛，需要增加固定参数来解决。在模型的各个自由参数求出值之后，就需要对模型进行评价。已有的模型解并不一17 第3章结构方程模型概述定足够得出结论，需要从参数检验、拟合检验以及解释能力三个方面对所识别的模型进行评价。在AMOS中，主要会用到以下的评价指数。表3-1重要拟合指数说明表指数名称评价标准组成信度（compositereliability）一般要求大于0.7平均变异数萃取量（AVE）一般要求大于0.5，最低0.36卡方值越小越好GFI大于0.9AGFI大于0.9RMSEA小于0.1最后需要根据评价的结果对模型进行修正。并不是所有适配度指标都良好模型就一定最优，还需要能够有合理的解释。并且，通常对初始模型的拟合效果都不佳，方差为负或共线性太强经常出现，进行模型的修正是非常必要的步骤。可以根据M.I.（modificationindex）修正指标分析模型各参数的相关性，删除、替代或者合并相关系数过高的变量，尽可能准确合理地拟合数据。3.3所使用软件及路径图标规则介绍AMOS（Analysisofmomentstructures）是结构方程模型常用的软件，具有可视化、人性化及简单清晰的优点和强大的分析功能，是目前在处理结构方程模型分析过程中运用最广的分析软件之一。18 中国地质大学（北京）硕士学位论文图3-1AMOS路径图实例如图所示，在AMOS中，椭圆形代表潜变量，如图中潜变量1等四个潜变量。长方形表示观测变量，圆形为残差项，表示无法被观测变量所解释的部分。黑色的单箭头表示变量间的因果影响关系，黑色双箭头表示外生潜变量之间的相关关系，即协方差。本例四个潜变量之间的关系即为结构模型，每个潜变量与观测变量之间的关系为观测模型，一共有四个观测模型。19 第4章房地产行业特点及发展分析第4章房地产行业特点及发展分析本章对房地产行业的特点、现状以及发展趋势进行了分析，为后文讨论房地产企业价值影响因素做较好的铺垫，在实证模型的观测变量选择中，需要考虑本章节的内容，使得模型能够更好的贴合房地产行业企业实情。4.1房地产行业特点房地产行业与居民的生活密切相关，在我国属于刚需的范畴，甚至可以认为是居民消费其他的消费品的基础。20世纪80年代之后，我国人口不断增加，住房问题越来越凸显。房地产业是在房地产基础上，对房地产进行开发及经营管理的中介机构，在拥有土地所有权的基础上，在土地上修建建筑物，或者由中介机构承包建筑工程，对外出售，且不只是单纯的开发和管理还包括咨询物业等一系列的服务。总体上来说房地产可以分为四个特点：整体性、政策性、周期性、地域性。整体性：房地产企业价值评估，通常将商品房或者土地等存货和固定资产，筑房产权等无形资产，以及股票等金融资产带来的收益，都应算在整体价值里。政策性：基于我国的基本国情和市场的发展情况，以及房地产行业对推动经济发展的重要性，政府的宏观调控政策对房地产行业影响很大。通常来说，由于房地产投资以及销售的各个阶段都与银行密切相关，利率、税收等政策的变动会之间反映在房价、销售量等具体数据上。同样还由于房地产的消费周期长，政府对于质量的要求也会影响相关工程的成本。周期性：房地产行业对于资金的要求巨大。从初始投资开始，经过构建、销售等阶段，回收期长，需要足够的资金作为支持，对于资金链的要求非常高。在房产建设期间，想要同时投资其他项目难度较大，没有充足的现金流很难实现，风险较高。地域性：由于房地产的流动性差，房地产不具备一般商品的流动性。另外，加上人口政策有地域性的差别，客户的户口归属于城市还是农村，居住地在东部地区还是西部地区，都会对房地产的销售产生影响。4.2房地产行业发展现状房地产行业是我国最重要的第三产业之一，是我国经济发展的重要增长点，占总体20 中国地质大学（北京）硕士学位论文GDP的30%，带动了我国国民经济的发展。但目前来说，房地产行业已不再保持高速的增长速度。2015年以来，国家颁布了多项针对房地产市场的利好政策，2016年初房价有大幅的提升，全国整体的楼市销售逐渐回暖。但房地产开发投资增速下行趋势没有改变，各房企在库存的巨大压力下，均很难完成业绩目标。正如上文提到的房地产行业有一定的政策导向性，房地产上市公司中存在大量的央企和国企上市公司，在政府对于房地产行业进行市场调控的时候，国企改革给地产业带来很大的影响。在土地市场中，国企是非常重要的参与者，一定程度上会影响土地价格，在房企中具有重要的地位。2015年初，房地产上市公司总资产已达到34864亿元，其中具有带有国有性质的资产比重占有将近40%，具有央企背景的资产超出6500亿，国有额度很高；从经营绩效和盈利能力方面考虑，具有国企背景的房地产上市公司在市场中获得的净利润超过40%。虽然具有国企背景的房地产上市公司占有很大的比重，但是这些公司的经营效率并没有高于其他房地产上市公司。虽然目前房地产行业整体利润率下降，但是国有房地产上市公司的ROA比率始终相较于行业平均较低，没有发挥国有背景的优势。从2014年房地产行业上市公司数据来看，具有国有背景的房企ROA为11.4%，低于市场上房企平均ROA13.4%。并且，间接成本角度，国有背景房地产企业略高于房地产行业平均水平，说明国有房地产企业运营效率较低，仍有较大提升空间。4.3房地产行业的发展趋势总体来说，我国房地产行业的需求缩水。计划生育政策导致我国人口增长率放缓，而随着经济发展，医疗水平的提高，2013年我国新生儿出生率为12.08‰，而2012年我国人口的预期寿命达到75岁，出生率下降老龄化加剧的问题在未来将不断突显，房地产市场的销售量势必会收到我国人口情况变化的影响。并且，全球经济环境也具有较大的不确定性，长远来看，房地产行业发展的受到宏观经济持续下滑的影响，住房需求增速减缓的概率较大。并且，土地价格受供求关系紧张影响不断上涨，我国房地产企业的成本将持续增加。过去十年间，房地产企业购置的可供销售的土地增长缓慢，仅不到10%，但是，同样时间内商品房销售面积翻了两番。另外，由于一、二线城市房价强硬，市场信心较高，而国内一、二线城市的土地供应更是紧张，销售量受土地的制约更为明显，无法满足市民21 第4章房地产行业特点及发展分析需求。数据显示，我国40个主要一、二线城市的土地供应增速近五年下降了近60%，由正增长下降为将近20%的负增长。所以，土地价格的上涨以及供应的紧张使得房价中土地部分相关成本上涨至超过40%的水平，一定程度上又会对市场形成向下的压力。但是，虽然增量房受到土地供求的制约，随着时间的推移，房地产行业的存量房增多是发展的规律，房企的营运能力将受到重重考验，如何对存货进行管理将成为经营的重点。在欧美等成熟的房地产市场中，存量房市场规模大的特点非常鲜明，市场交易的主体主要为存量房，有时甚至占到交易的70%以上。对比我国，房地产供给区域分化明显，一线城市以及部分二线城市发展火热，而大部分二、三线城市的存量房较多，市场需要政策刺激。总体来说，目前存量房交易只占总交易不到三分之一，未来存量市场发展前景光明，房企需要重视营运能力对企业的影响。22 中国地质大学（北京）硕士学位论文第5章房地产企业价值影响因素分析正是由于房地产行业将面临发展的转折期，对房地产企业价值的影响因素的研究将帮助房地产企业在未来的转型期内顺利过渡。根据房地产自身行业的特点，对房地产企业价值的影响因素将主要有以下几个方面。5.1经营绩效与企业价值企业的经营绩效体现了企业在运营方面的效益，主要可以体现在盈利能力、偿债能力、营运能力以及发展能力四个方面。从以往的研究成果来看，经营绩效的改变对企业价值的影响是不言而喻的。如果企业当期的业绩非常好，根据预期理论，投资者有理由相信企业未来一段时间的业绩也不错，因而给予企业较高的市盈率，从而提升企业的市场价值；反之，如果企业当期业绩非常差，投资者则会认为企业未来的业绩也不会太好，因而给予企业较低的市盈率，从而降低企业的市场价值。5.1.1盈利能力对房地产企业价值的影响盈利能力决定了企业获取利润的能力，在每个会计期间内，良好的盈利能力能够使企业的资本增长的更快，从而有效地提高股东权益。对于房地产上市公司来说，由于自身的特点，需要大量的资金和现金流投入，而且回收期长，财务风险较高。虽然目前国内房地产企业众多，但是更多的是粗放式的管理，市场不成熟导致其承受风险的能力较差，房地产行业周期性的特点使得大部分的房地产企业盈利水平不稳定。在以往的研究中，有非常多的指标可以对盈利能力进行解释。刘文文（2014）以及吕俊杰（2013）都认为盈利能力对企业价值呈现正相关关系。另外有部分研究人员专门针对房地产企业，讨论了房企盈利能力与企业价值的影响，廖俊平（2010）提出经营效率与房地产企业价值存在正相关关系。李娟娟（2012）认为房地产的盈利能力与公司价值没有显著的相关关系。郑鹏岩（2009）证明了每股收益、净资产收益率与企业价值之间呈现显著的正相关关系。总结前人的文献后，进行探索性因子分析后，本文使用每股收益、净资产收益率和资产净利率来解释盈利能力。对此，本文作以下假设：H1：盈利能力与房地产企业价值正相关。23 第5章房地产企业价值影响因素分析5.1.2偿债能力对房地产企业价值的影响偿债能力体现了企业按时偿还各类债务的能力。对我国的房地产企业而言，融资渠道相对单一，负债占资金来源的非常大比重。过高的财务风险给房地产企业的持续经营能力创造了不小的压力。所以，对偿债能力的研究，在房地长企业价值影响因素的研究中占有很重要的地位。以往的研究中关于偿债能力与企业价值同样进行了很多的探讨。吕俊杰（2013）认为偿债能力与企业价值呈现正相关。刘文文（2014）进一步验证拆债能力与企业价值呈现显著正相关。根据前人的研究总结，结合房地产行业高财务风险的特点，本文运用流动比率、超速动比率、股东权益占负债比以及息税折旧摊销前利润占负债比来解释偿债能力。对此，本文作以下假设：H2：偿债能力与房地产企业价值正相关。5.1.3营运能力对房地产企业价值的影响房地产企业有着相较于其他企业较多的存货，由于房地产行业的存货与存量房的成本确认的各个阶段有关，所以价值也远大于其他很多企业。对房地产企业的营运能力，通常有存货周转率、流动资产周转率、应收账款周转率、应付账款周转率以及总资产周转率等。各类资产周转的对快，房地产公司的资产利用效率越高，将获得很高的资产收益率。以往的文献中对于营运能力的研究结果，主要集中在认为营运能力与企业价值没有显著关系。但是，在针对房地产企业价值的研究中，王禹涵（2014）认为总资产周转率对企业价值呈现正相关。罗文（2009）也认为，资金的使用效率以及流动资产的管理状况等，影响企业价值系统的运行绩效。所以，本文运用存货周转率、应付账款周转率以及总资产周转率对营运能力进行解释。对此，本文作以下假设：H3：营运能力与房地产企业价值正相关。5.1.4发展能力对房地产企业价值的影响发展能力反映了企业扩张规模以及持久发展的能力。房地产企业在一段时间的外部市场降温之后，又迎来一轮政策的利好。在这样的外部条件的刺激下，企业内部应抓住机会提高发展能力，短期目标与长期目标相结合，从而提高经营绩效进而最大化股东权24 中国地质大学（北京）硕士学位论文益。从目前的文献来看，讨论房地产企业发展能力与企业价值的影响的研究数量较少。李娟娟（2012）认为房地产公司的成长性与公司价值没有显著的相关关系。但是，理论上拥有较好发展能力的企业理应企业价值会有所增长。为了验证这个结果，本次研究选取每股收益增长率、利润总额增长率以及净利润增长率作为观测变量对发展能力进行解释。对此，本文作以下假设：H4：发展能力与房地产企业价值正相关。5.2公司治理与企业价值公司治理包含多个方面，本文主要讨论资本结构、董事会特征以及股权结构三个角度。建立有效的公司治理机制，是现代市场经济体系有序、高效运行的微观基础，是公司发展的制度保证。下面将从不同角度讨论房地产企业公司治理与企业价值之间的关系。5.2.1资本结构对房地产企业价值的影响企业资产、负债以及股东权益的比重会影响企业运营的风险大小。房地产企业具有普遍高于70%的资产负债率，在管理者进行决策时，作为企业长期发展的关键因素应有足够的重视。郑长德（2003）认为企业的资本结构将会影响企业利益相关者的行为，从而影响了企业破产发生的成本，最终影响收益和企业价值。谢建平（2008）同意合理的资本结构与企业价值有正相关关系。但是，在对房地产企业资本结构专门的研究中，陈霞（2009）、董轩汝（2014）以及陈肖金（2013）都认为企业价值与资本结构呈现负相关关系。所以，结合文献和房地产企业的特点，本文选择带息债务占全部投入资本比、权益乘数、资产负债率以及营运资金作为资本结构的观测变量。对此，本文作以下假设：H5：资本结构与房地产企业价值负相关。5.2.2董事会特征对房地产企业价值的影响董事会结构作为公司治理非常重要的一个部分，对企业价值应一定程度相关。拥有完善董事会结构的公司，独立董事、监事会可以发挥监督指导的作用，有利于企业缓解委托代理矛盾，提高经营绩效。已有研究对于董事会特征与企业价值的影响偏向于认为不存在显著关系。尹强25 第5章房地产企业价值影响因素分析（2006）认为董事会规模以及独立董事对企业价值不存在显著影响，谢建平（2008）也持有相同的结论，认为独立董事、董事会以及监事会的治理机制与企业价值不显著相关。对此，本文将进行验证，选择董事会人数、独立董事比例以及监事会人数作为观测变量，并作以下假设：H6：董事会特征与房地产企业价值正相关。5.2.3股权结构对房地产企业价值的影响国外发达市场的研究表明：公司的股权集中度和公司经营绩效或企业价值之间呈倒“U”型的关系。如果企业的股权过于分散，则很容易产生“搭便车”现象。同时，由于股东的监督成本相对于其股票价值太大导致股东监督力度不够，公司的实际控制权掌握在管理层手中，公司的管理层会为了实现自身利益最大化而置企业价值最大化于不顾，产生股东与代理人之间的代理问题。另一方面，如果公司单个股东持股过大，导致大股东完全控制股东大会和董事会，大股东会为了自身的利益而侵害中小股东的利益，同样不利于企业价值的最大化。因此，国内外研究表明，企业股权集中应该有个度，低于或高于这个度对企业而言都是不利的。我国的房地产行业的情况有些特殊，央企与国企的房地产A股上市公司加起来占全部房企将近一半。对于国有企业来说，一股独大的局面不利于公司的治理，因为公司的管理层是大股东的利益代言人，大股东的想法会在董事会得到坚决的执行，公司管理层和大股东会“掏空”上市公司。而且，国有房地产上市公司与政府部门有着千丝万缕的关系，政府负责人会为了自身的政绩而干涉企业的日常经营，导致国有企业经营偏离正常的轨道。而上市私营企业则不同，管理层就是大股东，管理层作为企业的创始人，在对公司的了解、忠诚度、经营思路、管理才能以及对公司的控制力度等方面要显著高于职业经理人，管理层持股越多，他们在公司推行正确措施遇到的阻力就越小，公司的经营就越好。另外，管理层的财富主要来源于股价的提高，管理层有动力通过改善企业经营业绩从而使自身股票市值增加。目前的文献对股权结构与企业价值的影响没有统一的结论。宋勇（2001）认为股权结构的集中度对企业价值没有显著影响。尹强（2006）研究结果表明股权集中度对企业价值的影响方向不确定，内部人持股有利于提高企业价值，但比例过高会造成企业价值下降。对此，本文选取前五大股东股权集中度、Z指数以及国有股比例作为股权结构的26 中国地质大学（北京）硕士学位论文解释变量进行研究。对此，本文作以下假设：H7：股权结构与企业价值正相关5.3现金流量与企业价值现金流作为企业存亡至关重要的一个影响因素，对企业价值理应存在直接或简介的影响。一般来说，如果一个企业注重短期利益而忽视长期利益，那么企业目前的经营业绩是比较高的，但企业未来的经营有可能陷入困境，根据企业价值的评估理论，企业价值等于未来现金净流入的现值之和，因此这样的企业的价值有可能较小。反之，如果企业注重长期利益而忽视短期利益，那么企业目前的经营也许会出现一些问题，当前的经营业绩是比较差的，但未来有可能因长期投资发挥效应而获得较好的发展，因此企业价值反而较大。对于房地产企业来说，庞大的资本投入要求以及较长的回收期对现金流的管控来说压力很大，一旦现金流断裂，很有可能前期投入的成本都收不回来。这也说明在房地产企业中现金流的绝对重要性。因此，本文选择总资产现金回收率、经营现金净流量、净利润现金含量、自由现金流量作为观测变量对现金流能力进行解释。对此，本文作以下假设：H8：现金流能力与房地产企业价值呈正相关27 第6章房地产行业企业价值影响因素实证研究第6章房地产企业价值影响因素实证研究6.1样本数据选择本文的样本将从近五年的房地产上市公司公开年报中选择。由于2015年部分数据不全面，所以最终选择的为2010-2014五年的数据。数据来源于RESSET数据库，主要为财务指标与比率库中的财务指标数据，董事会监事会特征库中的董事会人数等数据，涉及资产负债表、利润表、现金流量表、公司治理等基本情况。具体来说，沪深两市房地产上市公司一共138家，为了剔除异常值对统计的影响，本次研究所选取的是只在A股上市的房地产公司。并根据选择的观测变量，数据中有缺失的部分将剔除。本文运用了Excel以及SPSS22对数据进行了简单的处理，再导入AMOS21.0中进行模型的构建、识别、评价以及修正。6.2初始模型设定综合文献的研究结果以及房地产公司的性质特点，考虑数据的获取难度以及结构方程模型对于变量之间较小的共线性的要求，本文初步确定涉及以下的观测变量。表6-1观测变量定义表观测变量观测变量定义每股收益取各公司的实际披露数净资产收益率取加权值。即净利润/本期加权股东收益*100%资产净利率息税前利润*2/（期初总资产+期末总资产）*100%营业利润率营业利润/主营业务总收入*100%。流动比率流动资产/流动负债*100%速冻比率(流动资产-存货)/流动负债*100%(现金+交易性金融资产+应收票据+应收账款净额+应收利息+应收股超速动比率利+其它应收款)/流动负债*100%股东权益占负债比股东权益/负债*100%每股收益增长率(本期每股收益/去年同期每股收益-1)*100%利润总额增长率(本期利润总额/去年同期利润总额-1)*100%28 中国地质大学（北京）硕士学位论文表6-1（续）观测变量定义表观测变量观测变量定义净利润增长率(本期净利润/去年同期净利润-1)*100%净资产收益率增长率(期末净资产/去年同期净资产-1)*100%存货周转率主营业务成本/平均存货应付账款周转率(主营业务成本+期末存货-期初存货)/平均应付账款总资产周转率主营业务收入/平均资产总额流动资产周转率主营业务收入/平均流动资产经营现金净流量取各公司的实际披露数息税前利润-息税前利润所得税+折旧与摊销-营运资本净支出-资本自由现金流量性支出净利润现金含量经营现金流量净额/净利润总资产现金回收率经营现金流量净额/平均资产总额*100%资产负债率负债合计/资产合计*100%权益乘数1/(1-资产负债率)长期负债占股东权益比长期负债/股东权益带息债务/（股东权益+带息债务）*100%其中：带息债务=负债合带息债务占全部投入资本比计-无息流动负债-无息非流动负债董事会人数董事会成员的总人数独立董事比例独立董事人数/董事会人数*100监事会人数监事会成员的总人数股权集中度5前5大股东持股比例之和持股比例=持股数/公司总股数股权集中度10前10大股东持股比例之和持股比例=持股数/公司总股数第1大股东持股比例/第2大股东持股比例，该指数越大，股东力量Z指数的差异越大国有股比例公司国有股/公司总股数*10流通股比例流通股股数/公司总股数*100公司价值股票市值+净债务(股票市值+净债务)/有形资产现行价值有形资产=资产总额-待摊费托宾Q用-无形资产及其它资产-递延税款借项市净率每股市价/每股净资产29 第6章房地产行业企业价值影响因素实证研究在以上的观测变量基础上，初始模型共存在九个潜变量，分别为盈利能力、偿债能力、营运能力、资本结构、董事会特征、股权结构、现金流能力、发展能力以及企业价值等。各潜变量都直接或间接影响企业价值，构建初始模型M-0如下。九个潜变量分为自变量、中介变量以及因变量，盈利能力、偿债能力、营运能力、资本结构、董事会特征和股权结构为自变量位于模型左侧，现金流能力和发展能力为中介变量位于模型中间，企业价值为最终的因变量。由于模型可复制区域有限而因子众多，加入因子相关性的双箭头图片的可视性将大大下降，所以这里省略了所有变量的相关性双箭头。图6-1初始模型结构M-06.3模型辨识及检验6.3.1各因子参数检验Anderson（1982）等提出潜变量有一个好的测量结果，即有一个好的测量模型，是做潜变量之间关系分析的前提。所以本文在进行模型整体运算之前，首先对各因子进行参数检验将提高模型拟合度，减少拟合失败的概率。以下对每一个自变量因子以及中介变量因子共8个因子进行了参数检验。30 中国地质大学（北京）硕士学位论文图6-2盈利能力参数检验通常来说，因素负荷量在0.5以上为可接受，0.75以上较为理想。标准化系数平方SMC通常在0.36以上可接受，0.5以上较为理想。在对盈利能力的四个测量变量进行分析后的结果显示，因素负荷量全部大于0.5可以接受，且除了营业利润率指标以外，另外三个变量都的因素负荷量都大于0.75，模型效果很好。在对SMC的分析中，除了营业利润率以外，每股收益、净资产收益率以及资产净利率都大于0.5，为非常理想的结果。营业利润率0.35也接近可接受值，模型总体效果较为理想。另外，本观测模型的CR组成信度达到0.859，大于通常的理想值0.7。并且变异数萃取量AVE为0.61，符合通常的理想值0.5，模型的可信度很高。GFI指标为0.862，RMSEA指标为0.043，模型拟合效果理想。总体来说，盈利能力的观测模型效果理想。图6-3偿债能力参数检验31 第6章房地产行业企业价值影响因素实证研究在对于偿债能力的文献进行分析之后，结合结构方程式对于残差独立性的要求，综合房地产行业特征，最后保留流动比率等五项观测变量来解释偿债能力。分析结果表明，五个观测变量的因子载荷都大于0.55，标准化系数平方都大于0.3。其中，速动比率、超速动比率以及股东权益占负债比因子载荷都大于0.75，对房地产企业偿债能力具有非常好的解释能力。模型整体拟合效果方面，本模型的CR信度为0.882，AVE为0.61，均满足这两个指标的理想值。此外，GFI指标为0.953，AGFI指标为0.898，RMSEA指标为0.156。总体来说，模型信度较高，适配度较好，整体拟合效果比较理想。图6-4营运能力参数检验在营运能力的因子分析模型时，对于影响营运能力的众多指标进行了拟合，运用M.I.修正系数进行修正之后，删除残差独立性不佳或者无法公共回归的指标，综合考虑房地产企业性质，最终保留存货周转率等四项指标作为观测变量。其中，存货周转率及总资产周转率具有较好的因子载荷以及标准化系数平方值。流动资产周转率的因子载荷大于1，说明其与本观测模型中的其他观测变量有共线性。应付账款周转率的因子载荷较低，但由于房地产企业应付账款偿还情况理应直接影响其营运能力，并且为了保证模型的自由度大于0，需暂时保留应付账款周转率这个观测变量。之后在结构模型的构建过程中，自由度会随着其他观测模型的增加而增加，届时有需要再删除应付账款周转率，在验证性因子分析阶段暂时保留。在整体模型适配度方面，首先模型的信度CR值为0.852，AVE指标为0.618，模型32 中国地质大学（北京）硕士学位论文具有很高的可信度。GFI指标为0.893基本可以接受，RMSEA指标为0.633高于可以接受值，主要也是由于残差不独立，即样本数据为历年连续值独立性或有欠缺导致。图6-5发展能力参数检验在发展能力观测模型构建过程中，起初共使用了14个观测变量，全部来自RESSET数据库中归属于发展能力部分的财务指标。在对这些变量进行因子分析之后，发现绝大部分变量不能同时很好的解释发展能力，因子载荷通常都小于0.2。在经过多次模拟之后，由每股收益增长率等四个观测变量构成的观测模型对发展能力的解释能力最强。但分析结果表明，净资产收益率增长率和利润总额增长率的因子载荷分别为0.5和0.51，刚刚满足因子载荷数值的可接受条件。每股收益增长率和净利润增长率的因子载荷分别为0.45和0.43，略低于因子载荷数值的可接受条件。从因子载荷以及标准化系数平方的角度来看，观测变量对潜变量发展能力的解释能力不强。并且，模型的CR信度为0.535，AVE为0.324，信度较弱。但是，模型总体适配度的几个指标很好，GFI指标为0.997，AGFI指标为0.985，RMSEA指标为0.035。说明虽然观测变量的解释能力不强导致信度不高，但是模型的适配度却已经很理想。由于在实证当中不如理论中的数据理想，可以适当放宽指标的要求。总体来说，发展能力的观测模型拟合效果尚可，可以暂时保留，在稍后的结构模型构建中再进行适当调整或者删除。33 第6章房地产行业企业价值影响因素实证研究图6-6现金流能力参数检验现金流能力方面，同样经过对文献的总结，以及现金流能力常用的指标，综合房地产企业特点，运用M.I.修正指标的方法，首先对九个现金流能力相关变量进行了分析。当M.I.指标指出其中的两个变量存在相关性，加入相关关系将会降低整个模型的卡方值时，为了保证变量间的独立性符合结构方程模型的要求，本文采用删除其中一个变量的方式来降低卡方值，增加模型配适度。最终进行数轮的修正，保留了经营现金净流量等四个观测变量来组成现金流能力的观测模型。从因子载荷及标准化系数平方两个指标的结果角度来看，经营现金净流量及总资产现金回收率表现良好，均符合这两个指标的理想值。但是，净利润现金含量，尤其是自由现金流量的结果欠佳。本应删除自由现金流量这个变量，但暂时为了保证模型的自由度，在这里先不做调整。模型总体适配度方面，CR信度为0.667，AVE为0.356，信度暂时不如其他模型。究其原因应与自由现金流量及净利润现金含量两个观测变量因子载荷不高存在直接的联系。不过信度0.667意味着模型有将近70%的可能是成立的，尚且可以接受。AVE的0.356小于通常要求的0.5，这将作为一个问题保留，之后在进行结构模型拟合时作为整个模型AVE评估的时候，如果仍不理想，在可以保证自由度的情况下，可以考虑删除部分变量或整个现金流能力观测模型。不过，此模型的GFI指标、AGFI指标以及RMSEA指标较为理想，分别为0.947、0.873、0.129，是目前模型中适配度最好的模型。说明样本独立性较好，模型仍有保存的必要。34 中国地质大学（北京）硕士学位论文图6-7资本结构参数检验综合房地产自身行业特点及前文文献总结，对于资本结构首先选择资产负债率等六项观测变量构建观测模型。初次拟合可以看出，非流动资产占总资产比一级产期资产适合率的因子载荷以及标准化系数平方SMC均不理想。并且，根据模型M.I.修正指数的参考，非流动资产占比以及长期资产适合率与其他四项观测变量具有较高的相关性。而结构方程模型要求各观测变量及残差应独立，所以针对这种情况，将非流动资产占比以及长期资产适合率两项指标删除，得到以下的资本结构验证式因子分析修正模型。图6-8资本结构因子修正在对资本结构这个潜变量的观测模型进行验证式因子分析之后，结果如上图。最终35 第6章房地产行业企业价值影响因素实证研究选择带息债务比全部投入资本等四项指标作为资本结构的观测变量，此时模型的拟合效果最好，是资本结构观测模型的最佳模型。分析结果显示，四项观测变量的因子载荷均大于0.7，对资本结构的解释能力最强。同时，四项观测变量标准化系数平方也均大于0.5，模型理想。从因子载荷和标准化系数平方两个方面来看，资本结构观测模型的四个观测变量对于资本结构具有理想的解释能力。另外，此观测模型信度CR为0.898，变异数萃取量AVE为0.689，均远高于通常这两个指标的可接受值，模型的可靠度高。GFI指标为0.911同样理想，RMSEA指标为0.357略高于可接受值，原因可能在于样本为历年数据，独立性有影响。但总体来说，资本结构观测模型拟合效果尚佳，对于RMSEA指标的疑虑可以暂时保留，在结构模型构建的时候再进行调整。图6-9董事会特征参数检验在公司治理特征因子分析中，可作为观测变量的选择比较有限，这里主要是研究董事会监事会结构特征。结果表明，独立董事比例以及监事会人数的因子载荷数目不理想。并且模型的自由度卡方值都为0，CR信度为0.346，AVE为0.316，且模型适配度不高，拟合效果不好。所以在之后会考虑删去公司治理特征观测模型。36 中国地质大学（北京）硕士学位论文图6-10股权结构参数检验在股权结构因子的验证性分析中，同样可选择的观测变量有限，股权集中度出现了高度的共线性，因子载荷大于1。而Z指数和国有股比例因子载荷远低于0.5，可能是由于数据缺乏信度，观测变量对潜变量的解释能力不佳。但是，模型总体拟合度指标较为理想，CR信度为0.729，AVE为0.519，GFI指数为0.98，AGFI指数为0.9，RMSEA指标为0.136，基本都满足拟合度的理想值可是，由于缺乏足够的解释能力，股权结构因子仍很有可能不能保留在模型中，将在之后的模型修正中考虑删除股权结构的影响。37 第6章房地产行业企业价值影响因素实证研究表6-2各因子观测变量参数检验表模型参数估计值收敛效度标准标准变异非标准标准化系组成化因数萃构面观测变量化因素误C.R.P数平信度素负取量负荷S.E.方CR荷AVE(SMC)营业利润率10.590.35盈利资产净利率0.0140.00116.581***0.950.890.860.61能力净资产收益率0.0370.00215.163***0.760.57每股收益0.001015.6***0.790.63长期负债占股东权10.760.58益比资本权益乘数3.4310.19517.579***0.720.520.900.69结构带息债务比全部投38.0841.68122.65***0.900.81入资本资产负债率28.411.23622.993***0.920.84存货周转率10.730.53营运应付账款周转率0.9840.0714.037***0.470.220.850.62能力总资产周转率0.0310.00217.249***0.600.36流动资产周转率0.1730.00822.654***1.171.36经营现金净流量10.700.49现金自由现金流0.9650.1516.39***0.320.10流能0.670.36净利润现金含量008.838***0.470.22力总资产现金回收率009.794***0.790.62流动比率10.600.36速动比率1.080.06317.211***0.980.95偿债超速动比率0.7760.04616.894***0.930.860.880.61能力股东权益占负债比135.729.17114.798***0.750.57息税折旧摊销前利0.1250.0111.965***0.570.32润占负债比每股收益增长率10.430.19利润总额增长率0.3550.0645.58***0.510.26发展净利润增长率1.4260.2625.441***0.450.210.540.32能力净资产收益率增长1.1630.2095.564***0.500.25率股权集中度511.121.24股权Z指数26.4116.1484.296***0.190.040.730.52结构国有股比例5.7621.9512.9530.0030.080.01股权集中度100.8030.04418.087***0.890.7938 中国地质大学（北京）硕士学位论文由上表P值可以看出，各观测变量对相应构面的解释能力均显著（***表示P值小于0.001，即在0.1%的水平上显著。其中国有股比例对股权结构的解释在0.3%的水平上显著），绝大部分观测变量的标准化因素负荷在0.5-0.95之间较为理想，直接解释相应构面潜变量的能力较强，预测力很好。部分观测变量的标准化因素负荷略低，例如营运能力下的应付账款周转率（0.47），现金流能力下的自由现金流（0.32）、净利润现金含量（0.47），发展能力下的每股收益增长率（0.43）、净利润增长率（0.45）以及股权结构下的Z指数（0.19）、国有股比例（0.08）等，对构面的潜变量的解释能力略弱于其余观测变量。另外，部分观测变量的标准化因素负荷大于1，例如营运能力下的流动资产周转率（1.17），以及股权结构下的股权集中度5（1.12）等，出现这样的情况是由于这些观测变量与其余观测变量之间存在较高的相关性，对相应构面的潜变量的解释会出现重复的现象。由于目前的因子参数检验实际是进行探索性的因子分析，实务中很多财务指标都归属于这些不同的潜变量，哪些财务指标满足结构方程模型的要求，可以作为观测变量对潜变量进行解释是因子参数检验的目的。以上每个潜变量下的均有四个观测变量，个别解释能力略弱不太影响整体效果，并且由于实证数据存在各样的不确定性，无法完全达到理想的效果，如果强行删除标准化因素负荷值较低的观测变量，可能导致整个模型无法拟合，所以目前暂不对这些观测变量进行调整，在稍后验证性因子分析中，根据拟合的效果，再对解释能力较弱的观测变量进行替换或者删除。表6-3各观测模型适配度指标构面卡方自由度卡方/自由度GFI指标AGFI指标RMSEA指标盈利能力245.0821122.540.860.310.04资本结构145.02272.510.910.560.36营运能力446.212223.100.790.040.63现金流能力61.24230.620.950.870.13偿债能力72.77515.150.950.900.16发展能力3.5121.750.990.980.04股权结构21.90210.950.980.900.14从适配度指标来看，目前各构面的模型拟合效果一般，现金流能力、偿债能力、发展能力以及股权结构的拟合效果较好，其余潜变量的拟合效果较差。原因可能是因为实39 第6章房地产行业企业价值影响因素实证研究证数据为历年数据，具有时间上的连续性，而结构方程模型对样本的独立性有一定的要求，实证数据在这方面略弱导致。另外还可能由于因子参数检验是针对每个潜变量因子进行的探索性分析，每个模型需要估计的参数较多，模型自由度较低而使适配度指标下降。在之后的验证性因子分析以及结构模型构建和修正的过程中，随着自由度的上升，适配度指标也将会一定程度的好转。所以，暂时不针对适配度指标对观测模型进行调整。6.3.2多因子验证性因子分析Segars（1997）讨论了为什么要做验证性因子分析CFA（confirmatoryfactoranalysis），指出CFA可以提供对单维性（unidimensionality）更严格的检测，每一个构面的观测变量只属于这个构面，不能与别的构面产生关系。由于结构方程模型SEM由多个测量模型组成，如果测量模型差，会导致潜变量之间方向、影响程度等受到负面影响。CFA品质将直接影响SEM的品质，所以检查测量模型的拟合情况对于整体结构方程模型的拟合有非常重要的意义。Jackson（2009）等也建议在构建SEM过程中，在对结构模型评估之前，一般要先对测量模型进行评估。当模型CFA效果理想时，整体的结构模型将水到渠成。上文已经对单个因子进行了参数检验，但由于各因子间有相关性，当整合模型时单个因子参数检验时拟合的参数有可能发生变化。所以，为了结构方程模型SEM能够有较好的适配度，下面将区分自变量、中介变量以及因变量分别进行验证性因子分析。图6-11自变量验证性因子分析模型M-140 中国地质大学（北京）硕士学位论文首先分析偿债能力及营运能力的关系。第一，除了流动资产周转率以外，其余各观测变量标准化因子载荷均大于0.5，且大部分大于0.6，对潜变量的解释能力较强。并且所有观测变量的P值均小于0.001，在0.1%的水平上显著。第二，偿债能力与营运能力的协方差值为0.07，P值0.318不显著，表明两者相互独立，符合结构方程模型因子的共线性不可以高于0.7的要求。第三，模型拟合效果尚佳，各适配度指数尚可，回归结果显著。所以整体只需删除流动资产周转率即可。表6-4模型M-1观测变量参数检验表非标准化标准误标准化因构面观测变量T-valueP因素负荷S.E.素负荷股东权益占负债比10.933超速动比率0.004022.522***0.812偿债能力流动比率0.006016.261***0.636息税折旧摊销前利润0.001017.987***0.686占负债比应付账款周转率10.552存货周转率0.8050.05315.313***0.732营运能力总资产周转率0.0290.00214.252***0.638流动资产周转率0.1440.00915.676***1.129表6-5模型M-1各因子相关性参数检验表非标准化标准误标准化因T-valueP因素负荷S.E.素负荷偿债能力<-->营运能力28.54428.5930.9980.3180.073表6-6模型M-1拟合度检验表拟合指数卡方值自由度卡方/自由度GFIAGFIRMSEA检验结果645.5561933.9770.8930.8080.148在模型M-1的基础上加入资本结构因子，结果如下41 第6章房地产行业企业价值影响因素实证研究图6-12自变量验证性因子分析模型M-2拟合结果表明：第一，标准化因子载荷方面应付账款周转以及资产负债率大于1，由于已有权益乘数作为观测变量，所以首先考虑删除与权益乘数具有更大共线性的资产负债率。另外，总资产周转率以及营运资金的标准化因子载荷较低，由于增加因子之后可能会有参数的变化，因子载荷仍可能升高，所以总资产周转率以及营运资金观测变量暂时先不做调整。显著性水平方面，所有观测变量的P值均小于0.001，在0.1%的水平上显著。第二，偿债能力与营运能力协方差值为0.04，P值0.367，关系不显著；营运能力与资本结构的相关系数为-0.1，P值为0.017，说明这两个因子相关性达到显著水平，呈显著正相关关系；偿债能力与资本结构的相关系数为-0.84，P值小于0.001，在0.1%的水平上显著负相关，但由于相关系数较高（绝对值大于0.7），说明一定程度上这两个因子存在共线性。由于资产负债率的因子载荷大于1，删除资产负债率观测变量将有助于降低资本结构和偿债能力之间的共线性，所以模型的基础上M-2删除资产负债率观测变量。第三，模型适配度尚可，回归结果显著。42 中国地质大学（北京）硕士学位论文表6-7模型M-2观测变量参数检验表非标准化标准误标准化因构面观测变量C.R.P因素负荷S.E.素负荷股东权益占负债比10.953超速动比率0.003025.648***0.784偿债能力流动比率0.006018.508***0.654息税折旧摊销前利0.001019.286***0.671润占负债比应付账款周转率11.045营运能力存货周转率0.4150.0468.947***0.714总资产周转率0.0080.0016.069***0.325营运资金10.206带息债务占全部投005.429***0.818资本结构入资本比权益乘数005.4***0.757资产负债率005.477***1.055表6-8模型M-2各因子相关性参数检验表非标准化因标准误标准化因C.R.P素负荷S.E.素负荷偿债能力<-->营运能力26.136290.9010.3670.038营运能力<-->资本结构-175.12473.427-2.3850.017-0.101偿债能力<-->资本结构-233.32645.714-5.104***-0.837表6-9模型M-2拟合度检验表拟合指数卡方值自由度卡方/自由度GFIAGFIRMSEA检验结果514.1424133.9770.8960.8590.146在模型M-2的基础上增加股权结构因子，结果如下。43 第6章房地产行业企业价值影响因素实证研究图6-13自变量验证性因子分析模型M-3拟合结果表明：第一，股权集中度5以及股权集中度10具有较高的共线性，应删除其中之一，另有部分观测变量的因子载荷略低。第二，偿债能力与资本结构、偿债能力与股权结构呈现显著负相关，资本结构与股权结构呈现显著正相关。其中，偿债能力和资本结构的相关性已由模型M-2的0.84下降至0.71，基本满足结构方程模型对于因子具有足够的独立性的要求，无需删除或合并这两个潜变量。除此之外，偿债能力与营运能力、营运能力与资本结构以及营运能力与股权结构的P值均未通过显著性测试，不具备明显的相关关系。第三，模型适配度尚佳。44 中国地质大学（北京）硕士学位论文表6-10模型M-3观测变量参数检验表非标准化标准误标准化因构面观测变量C.R.P因素负荷S.E.素负荷股东权益占负债比10.964超速动比率0.003023.705***0.779偿债能力流动比率0.006016.924***0.628息税折旧摊销前利润占0.001018.857***0.676负债比应付账款周转率11.046营运能力存货周转率0.4140.0518.077***0.714总资产周转率0.0080.0015.706***0.323营运资金10.286带息债务占全部投入资资本结构006.552***0.978本比权益乘数006.513***0.721Z指数10.228股权集中度50.0290.0055.625***1.019股权结构国有股比例0.5050.1264.006***0.222股权集中度100.0280.0055.679***0.972表6-11模型M-3各因子相关性参数检验表非标准化标准误标准化因C.R.P因素负荷S.E.素负荷偿债能力<-->营运能力25.40129.1240.8720.3830.037营运能力<-->资本结构-74.103101.790-0.7280.467-0.031偿债能力<-->资本结构-27.6634.712-5.871***-0.706资本结构<-->股权结构775.665213.8003.628***0.319偿债能力<-->股权结构-207.32248.956-4.235***-0.299营运能力<-->股权结构0.8061.6630.4840.6280.019表6-12模型M-3拟合度检验表拟合指数卡方值自由度卡方/自由度GFIAGFIRMSEA检验结果557.593717.8530.8770.8190.113在模型M-3的基础上加入盈利能力因子，结果如下。45 第6章房地产行业企业价值影响因素实证研究图6-14自变量验证性因子分析模型M-4结果表明：第一，盈利能力下营业利润率观测变量因子载荷为0，应将其删除。另外出现净资产收益率、股权集中度5以及应付账款周转率因子载荷略大于1的情况，共线性高。但由于潜变量之间存在复杂的相关关系，在最终进行SEM总体拟合的时候参数还可能发生变化，所以先暂时不对净资产收益率、股权集中度5以及应付账款周转率进行调整，在模型M-4的基础上只删除营业利润率一个观测变量。第二，各因子间的相关度基本在-0.5至0.5之间，保持了相对的独立性，从因子独立性的角度不用删除任何一个因子。且偿债能力与资本结构、资本结构与盈利能力以及偿债能力与盈利能力达到46 中国地质大学（北京）硕士学位论文显著相关。第三，模型适配度略有下降。表6-13模型M-4观测变量参数检验表非标准化标准误标准化因构面观测变量C.R.P因素负荷S.E.素负荷股东权益占负债比10.955超速动比率0.003023.792***0.787偿债能力流动比率0.006016.874***0.631息税折旧摊销前利润占负债0.001018.89***0.682应付账款周转率11.049营运能力存货周转率0.4120.0518.099***0.712总资产周转率0.0080.0015.702***0.321营运资金10.278资本结构带息债务占全部投入资本比006.197***0.902权益乘数006.141***0.784Z指数10.105股权结构股权集中度50.10.0861.1640.2451.628国有股比例0.680.2033.351***0.138资产净利率10.553净资产收益率7.7320.72210.716***1.277盈利能力每股收益0.1220.0112.775***0.479营业利润率-0.3381.902-0.1780.859-0.005表6-14模型M-4各因子相关性参数检验表非标准化标准误标准化因C.R.P因素负荷S.E.素负荷偿债能力<-->营运能力25.78328.9970.8890.3740.038营运能力<-->资本结构-15.25310.704-1.4250.154-0.065偿债能力<-->资本结构-27.8154.912-5.663***-0.735资本结构<-->股权结构27.58924.7661.1140.2650.252偿债能力<-->股权结构-66.00358.473-1.1290.259-0.208营运能力<-->股权结构0.1010.4960.2040.8380.005股权结构<-->盈利能力0.7510.671.1210.2620.162资本结构<-->盈利能力195.70644.2174.426***0.353营运能力<-->盈利能力-0.1910.278-0.6870.492-0.019偿债能力<-->盈利能力-37.8497.047-5.371***-0.236表6-15模型M-4拟合度检验表拟合指数卡方值自由度卡方/自由度GFIAGFIRMSEA检验结果1639.49810915.0410.8700.7190.12247 第6章房地产行业企业价值影响因素实证研究在模型M-4的基础上加入董事会特征指标，结果如下。图6-15自变量验证性因子分析模型M-5如图所示，对模型M-5进行验证性因子分析时，增加了董事会特征，模型无法被识别。所以删除董事会特征整个因子，选择删除了营业利润率后的模型M-4作为最后的自48 中国地质大学（北京）硕士学位论文变量。在模型M-4的观测变量参数检验中，是运用极大似然估计法估计出非标准化因素负荷值，C.R.（criticalratio）值为非标准化因素负荷（estimate）与标准误（thestandarderrorofestimate）的比值，相当于T-value。当C.R.值大于1.96时，P值小于0.05，模型达到5%的显著水平。模型M-5中，除了股权集中度5的P值为0.246，显著水平不达标，其余显著性均满足0.1%的水平。上表中标准化因素负荷值即为标准化回归系数，代表了各观测变量对相应构面的解释能力。该值介于0.5至0.95之间为最佳，值越大说明观测变量对构面的解释能力越强，能够有效反映构面。模型M-5中，偿债能力、资本结构的观测变量对相应构面解释能力较好；营运能力中总资产周转率相较于其他观测变量对营运能力的解释较弱，且应付账款周转率的标准化因素负荷之大于1，表明其与其他观测变量存在一定的共线性；股权结构中“股权集中度”与其他观测变量也有比较高度的相关，而国有股比例虽然满足显著性水平，但是对营运能力的解释能力较弱，只有资产净利率对股权结构的解释能力较好；盈利能力中，净资产收益率也与其他变量具有一定的共线性，资产净利率以及每股收益对盈利能力的解释能力尚可。之后进行中介变量发展能力以及现金流能力的验证性因子分析。图6-16中介变量验证性因子分析模型M-649 第6章房地产行业企业价值影响因素实证研究对中介变量验证性因子分析结果如上：第一，现金流能力中自由现金流量因子载荷不足0.5，而其余观测变量解释能力良好，所以考虑删除自由现金流量。发展能力中每股收益增长率以及利润总额增长率因子载荷都低于0.5，也应考虑删除或替换。而净利润增长率以及净资产收益率增长率却有较高的共线性，应考虑删除其中之一。第二，发展能力与现金流能力间的相关性为-0.01，P值为0.864未达到显著。第三，模型的适配度指标较理想，GFI指数以及AGFI指数均大于0.9，而RMSEA小于0.1，模型具有较好的拟合效果。综上，发展能力观测模型虽然因子载荷效果不佳，考虑到在完整的结构方程模型中可能会有变化，暂时先不整体删除，若结构模型无法运行、结果不显著或拟合效果不佳，届时再剔除发展能力的影响。表6-16模型M-6中介变量参数检验表非标准标准化标准误构面观测变量化因素C.R.P因素负S.E.负荷荷总资产现金回收率10.882经营现金净流量122.5412.1410.153***0.621现金流能力净利润现金含量85.0668.7099.768***0.567自由现金流量101.62720.25.013***0.247净利润增长率11.001利润总额增长率0.3870.0419.367***0.381发展能力每股收益增长率0.7990.1575.079***0.215净资产收益率增长率0.8490.01944.552***0.976表6-17模型M-6中介变量相关性参数检验表非标准化标准误标准化因C.R.P因素负荷S.E.素负荷现金流能力<-->发展能力-22.042128.33-0.1720.864-0.008表6-18模型M-6拟合度检验表拟合指数卡方值自由度卡方/自由度GFIAGFIRMSEA检验结果73.087193.8470.9680.9390.07350 中国地质大学（北京）硕士学位论文6.4模型的修正基于初始模型M-0，以及各因子参数检验和多因子验证性因子分析的结构，对初始模型进行了一定的修改后得到以下本次实证分析完整的实证模型M-7。图6-17实证模型M-7表6-19实证模型M-7各因子相关性参数检验非标准化标准误标准化因C.R.P因素负荷S.E.素负荷偿债能力<-->营运能力62.83227.2942.3020.0210.112营运能力<-->资本结构-0.8710.407-2.1390.032-0.109偿债能力<-->资本结构-115.9929.975-11.628***-0.734资本结构<-->股权结构2.061.0331.9940.0460.345营运能力<-->股权结构0.0440.8160.0530.9570.002偿债能力<-->股权结构-119.81760.473-1.9810.048-0.285股权结构<-->盈利能力10.4765.2541.9940.0460.224资本结构<-->盈利能力6.3820.79.116***0.364营运能力<-->盈利能力-2.2162.01-1.1020.27-0.036偿债能力<-->盈利能力-294.92641.352-7.132***-0.23851 第6章房地产行业企业价值影响因素实证研究表6-20实证模型M-7结构模型参数检验表非标准标准误标准化因化因素C.R.PS.E.素负荷负荷现金流能力<--偿债能力-0.0350.008-4.298***-0.338现金流能力<--营运能力0.290.1012.8850.0040.141现金流能力<--资本结构-3.9490.642-6.154***-0.54现金流能力<--股权结构-0.1570.113-1.3950.163-0.057现金流能力<--盈利能力0.0340.0291.1510.250.036发展能力<--现金流能力-1.5281.146-1.3330.182-0.092发展能力<--偿债能力-0.2160.173-1.2530.21-0.126发展能力<--营运能力0.572.0820.2740.7840.017发展能力<--资本结构-32.62814.157-2.3050.021-0.27发展能力<--股权结构-2.3892.248-1.0620.288-0.052发展能力<--盈利能力1.680.6362.6410.080.109企业价值<--偿债能力0.0020.0013.1010.0020.106企业价值<--现金流能力-0.0060.004-1.3130.189-0.03企业价值<--营运能力0.0320.0083.891***0.082企业价值<--发展能力00-1.3570.175-0.034企业价值<--资本结构-0.2930.055-5.334***-0.215企业价值<--股权结构-0.0160.009-1.7460.081-0.031表6-21实证模型M-7拟合度检验表拟合指数卡方值自由度卡方/自由度GFIAGFIRMSEA检验结果3731.36324815.0460.7170.6290.162可以发现，模型M-7的拟合效果较差。两个中介变量中，自变量5个因子对发展能力的影响大都不显著，只有资本结构对其的影响在较低的水平上显著；另外，偿债能力、营运能力以及资本结构对现金流能力的影响较为显著。企业价值方面，只有营运能力和资本结构对企业价值的影响同时通过了显著性检验。多个因子见得路径系数小于0.5，同时无法通过显著性检验。且模型M-7的卡方值为3731.363，GFI指数为0.717，AGFI52 中国地质大学（北京）硕士学位论文为0.629，RMSEA为0.162，模型适配度较差，需要对模型进行修正。本文对模型的修正主要是将模型简化。由于在验证性因子分析中仍遗留了一些适配度不佳的因子并没有删除，由此会影响总模型的拟合效果，所以首先考虑删除部分因子。同时，为了除了多个变量因子载荷大于1、残差为负的情况，根据M.I.修正指数找出共线性过高的指标进行删除。本文没有采用增加相关性双箭头的方法，主要是由于虽然增加残差的相关性可以大幅度降低卡方值，但是结构方程模型要求残差必须相互独立，如果增加残差的相关违背了这一条件。所以对于共线性较高的因子，本文采用删除的方法进行处理。具体操作步骤为：删除发展能力因子整个观测模型。由于上文已经提到，本身发展能力因子验证性因子分析时拟合效果不佳，在模型M-7的结果中可以看到，发展能力因子与其他因子都没有显著性的影响关系，遂予以剔除。并且，根据M.I.修正指数，删除共线性过高的指标。由此得到以下的模型M-8。图6-18实证模型M-853 第6章房地产行业企业价值影响因素实证研究表6-22修正模型M-8结构模型参数检验表非标准化标准误标准化因C.R.P因素负荷S.E.素负荷现金流能力<--偿债能力-0.0340.008-4.228***-0.331现金流能力<--营运能力0.280.0982.8460.0040.139现金流能力<--资本结构-3.9320.632-6.218***-0.536现金流能力<--股权结构-0.1440.106-1.3620.173-0.048现金流能力<--盈利能力0.0260.030.8750.3820.028企业价值<--现金流能力-0.0030.004-0.7540.451-0.024企业价值<--偿债能力0.0020.0013.655***0.11企业价值<--营运能力0.0270.0083.573***0.066企业价值<--资本结构-0.2240.052-4.286***-0.15企业价值<--股权结构-0.0140.008-1.7030.089-0.022企业价值<--盈利能力0.0070.0022.8460.0040.035上表可以看出，各因子对现金流能力的影响力方面：资本结构、偿债能力在0.1%的显著性水平上，C.R.值大于1.96，与现金流能力呈现显著负相关；营运能力在4%的显著性水平上，C.R.值为2.846同样大于1.96，与现金流能力呈现显著正相关；股权结构和盈利能力的P值分别为17.3%以及38.2%，C.R.小于1.96，没有通过显著性测试，对现金流能力没有显著影响。在影响力大小方面，虽然偿债能力、资本结构以及营运能力均对现金流能力有显著影响，其中偿债能力和资本结构与现金流能力负相关，营运能力与现金流能力正相关，但是现金流能力受这三个因素的影响程度不同。标准化因素负荷按大小排序为资本结构（-0.536）、偿债能力（-0.331）、营运能力（0.139），说明现金流能力对资本结构最敏感，偿债能力次之，相比较而言营运能力影响较弱。其次，在各因子对企业价值影响力方面：偿债能力、营运能力和资本结构的C.R.值都大于1.96，且P值都为***，说明都在0.1%的显著性水平上对企业价值有显著性影响，其中资本结构与企业价值负相关，偿债能力、营运能力与企业价值正相关；盈利能力P值为0.004，C.R.值大于1.96，意味着在0.4%的水平上对企业价值有显著性影响，盈利能力与企业价值呈负相关。股权结构和现金流能力C.R.值小于1.96，且显著性水平54 中国地质大学（北京）硕士学位论文不达标，对企业价值影响不显著。在影响力大小方面，在对企业价值有显著性影响的四个因子中，标准化因素负荷值分别为资本结构（-0.15）、偿债能力（0.11）、营运能力（0.066）、盈利能力（0.035），资本结构对企业价值影响程度最大，其次是偿债能力以及营运能力，相比较而言对企业价值影响力最弱的为盈利能力。表6-23修正模型M-8观测模型参数检验表非标准标准化标准误构面观测变量化因素C.R.P因素负S.E.负荷荷股东权益占负债比10.962超速动比率0.003023.955***0.781偿债能力流动比率0.006017.001***0.629息税折旧摊销前利0.001018.891***0.676润占负债比总资产现金回收率10.908现金流能力经营现金净流量112.3511.2410.505***0.602净利润现金含量81.5648.08410.09***0.559应付账款周转率10.855营运能力存货周转率0.5950.05311.18***0.873总资产周转率0.0090.0016.909***0.326权益乘数10.782带息债务占全部投资本结构13.8570.67720.464***0.904入资本比营运资金244.4539.346.214***0.281托宾Q值11.622企业价值公司市净率0.490.1174.207***0.508Z指数10.126股权结构股权集中度50.0690.0411.6960.091.348国有股比例0.6890.213.2770.0010.168净资产收益率11.254盈利能力每股收益0.0170.00210.357***0.498资产净利率0.1340.01211.334***0.561从模型M-8的观测模型回归系数情况来看，除股权结构以外，各因子观测模型T-value均大于1.96，且P值显示为***表示均小于0.001，各观测模型均显著，表明各潜变量与观测变量的关系合理，具有较好的解释能力。股权结构观测模型中，股权集中55 第6章房地产行业企业价值影响因素实证研究度5的P值略大，表明在9%的显著性水平上，T值为1.696略小于1.96，解释能力较弱。表6-24修正模型M-8收敛效度检验表标准化因标准化系标准化构面观测变量CRAVE素负荷数平方残差股东权益占负债比0.9620.9250.075偿债超速动比率0.7810.6100.3900.8520.597能力流动比率0.6290.3960.604息税折旧摊销前利润占负债比0.6760.4570.543现金总资产现金回收率0.9080.8240.176流能经营现金净流量0.6020.3620.6380.740.499力净利润现金含量0.5590.3120.688应付账款周转率0.8730.7620.238营运存货周转率0.8550.7310.2690.7510.533能力总资产周转率0.3260.1060.894权益乘数0.7820.6120.388资本带息债务占全部投入资本比0.9040.8170.1830.7220.503结构营运资金0.2810.0790.921Z指数0.1260.0160.984股权股权集中度51.3481.817-0.8170.7030.620结构国有股比例0.1680.0280.972净资产收益率1.2541.573-0.573盈利每股收益0.4980.2480.7520.8610.712能力资产净利率0.5610.3150.6852标准化系数平方与复回归中的R性质相同，表示每个观测变量的信度系数。例如，股东权益占负债比的标注化系数平方为0.925，意味着偿债能力可以解释股东权益占负债比96.2%的变异量，而无法解释的部分为标准化残差0.075。模型M-8中，股东权益占负债比等七项指标回归的标准化系数平方高于0.5，息税折旧摊销前利润占负债比、流动比率以及资产净利率的标准化系数平方接近0.5，表明模型具有较好的内在质量。在修正模型收敛效度检验表中，CR（compositereliability）为组合信度，同样也是判断模型内在质量的标准之一，一般大于0.6可以接受，大于0.7较为理想。从上表可以看出，模型M-8在对模型M-7进行修正之后，CR组合信度均大于0.7，表示模型内在质量佳。AVE（averagevarianceextracted）为平均变异萃取量，通常被认为需大于0.5，其数值越大，表明观测变量能够更好的反映相应构面的潜变量。从上表可以看出，模型56 中国地质大学（北京）硕士学位论文M-8除现金流能力潜变量的AVE值为0.499，轻微小于0.5之外，其余构面潜变量的AVE值均大于0.5，表明模型内在质量理想。表6-25修正模型M-8各自变量因子相关性参数检验表非标准化因标准误标准化因T-valueP素负荷S.E.素负荷偿债能力<-->营运能力60.4527.7812.1760.030.105营运能力<-->资本结构-0.8420.411-2.0510.04-0.104偿债能力<-->资本结构-115.1919.974-11.549***-0.733资本结构<-->股权结构1.6511.0131.630.1030.305营运能力<-->股权结构0.0610.6760.090.9290.003偿债能力<-->股权结构-97.05859.763-1.6240.104-0.254股权结构<-->盈利能力8.6035.2711.6320.1030.204资本结构<-->盈利能力6.1540.6938.878***0.355营运能力<-->盈利能力-1.9272.061-0.9350.35-0.03偿债能力<-->盈利能力-293.36841.465-7.075***-0.239各自变量相关性分析中，可以看出偿债能力与营运能力在3%的显著性水平上正相关，营运能力与资本结构在4%的显著性水平上负相关，偿债能力与资本结构在0.1%的显著性水平上负相关，资本结构与盈利能力在0.1%的显著性水平上正相关，偿债能力与盈利能力在0.1%的显著性水平上负相关。表6-26修正模型M-7拟合度检验表拟合指数卡方值自由度卡方/自由度GFIAGFIRMSEA检验结果2092.35616812.4550.8950.8630.096模型整体拟合度方面，模型保有了较高的自由度，卡方值略高，GFI以及AGFI指标略低于0.9，可能由于样本独立性受到财务历年数据的影响导致，RMSEA指标小于0.1，符合模型拟合要求。总体来说，虽有部分指标与理想值稍有出入，但考虑到实证数据并非纯理论研究，具有较多的不确定性，很难达到理想化。并且模型显著性水平较高，57 第6章房地产行业企业价值影响因素实证研究拟合效果较为理想，目前的结果基本可以接受。6.5实证研究结论通过对初始模型的识别、参数检验、验证性因子检验并进行模型的修正之后，得到修正后模型M-8，能够较好的反映数据的因子结构。通过对模型M-8的分析，可以得出以下结论：对现金流能力的影响方面：第一，偿债能力、营运能力以及资本结构对现金流能力有显著影响，其中偿债能力和资本结构与现金流能力呈现显著负相关，营运能力与现金流能力呈现显著正相关；第二，三个因素对现金流能力影响力大小的排序为资本结构>偿债能力>营运能力；第三，盈利能力和股权结构对现金流能力的影响不显著；第四，董事会特征对现金流能力的模型拟合效果不佳，影响能力未知。对企业价值的影响方面：第一，偿债能力、营运能力、资本结构以及盈利能力与企业价值有显著影响，其中，偿债能力、盈利能力和营运能力与企业价值呈显著正相关，资本结构与企业价值呈显著负相关；第二，四个因素对企业价值的影响力大小排序为资本结构>偿债能力>营运能力>盈利能力;第三，股权结构与企业价值在8%的显著性水平上负相关，相对于第二点资本结构等四个因素，股权结构与企业价值的相关性较弱；第四，现金流能力对企业价值的影响力不显著；第五，董事会特征对企业价值关系模型拟合效果不佳，影响力未知。在自变量相关性方面：第一，偿债能力与营运能力在3%的显著性水平上正相关；第二，营运能力与资本结构在4%的显著性水平上负相关；第三，偿债能力与资本结构在0.1%的显著性水平上负相关；第四，资本结构与盈利能力在0.1%的显著性水平上正相关；第五，偿债能力与盈利能力在0.1%的显著性水平上负相关。因此，假设H1盈利能力与房地产企业价值正相关、H2偿债能力与房地产企业价值58 中国地质大学（北京）硕士学位论文正相关、H3营运能力与房地产企业价值正相关以及H5资本结构与房地产企业价值负相关均成立，并且以上四个相关关系均显著。股权结构与企业价值仅呈现弱负相关关系，所以假设H7不成立。H8现金流能力与企业价值的关系在本次研究中都没有通过显著性测试，所以同样不成立。发展能力、董事会特征在模型中没有拟合成功，所以假设H4、H6无法检验。59 第7章研究结果及展望第7章研究结果及展望7.1研究结果及建议本论文通过搜集沪深两市A股房地产上市公司2010年到2014年的财务数据，采用结构方程模型的分析方法，实证检验了经营绩效、公司治理以及现金流能力对企业价值的影响。研究发现：首先，在对现金流能力的影响方面，相较于其他因子而言，资本结构、偿债能力对现金流的影响能力最强，营运能力其次，这三个因素对现金流能力的影响都达到了0.1%的水平，具有非常显著的结果。其余因子对现金流能力的影响不显著。具体来说，资本结构与偿债能力均对现金流能力有显著负影响。资本结构主要由“带息债务占全部投入资本比”以及“权益乘数”两个观测变量解释，“带息债务占全部投入资本比”越大意味着未来的偿还压力越大，“权益乘数”越大意味着财务杠杆越大。在房地产企业中，这两个指标同时表示偿还债务的压力对现金流能力有负面的影响。偿债能力被四个观测变量解释，解释能力由强到弱分别为“股东权益占负债比”、“超速动比率”、“流动比率”以及“息税折旧摊销前利润”，并且结果均在0.1%的水平上显著。说明房地产企业应着重对偿债能力进行关注，偿债能力的强弱将直接影响企业现金流能力。“超速动比率”包含了现金、交易性金融资产、应收票据、应收账款净额、应收利息、应收股利以及其它应收款，其与流动比率之间差别最大的为是否包含存货。由于房地产企业超速动比率相较于流动比率而言，对偿债能力的解释更强，说明房地产企业对流动性最强的现金等流动资产应增强重视。另一方面，营运能力被三个观测变量解释，解释能力由强到弱为“应付账款周转率”、“存货周转率”以及“总资产周转率”，结果均通过显著性水平测试。由于应付账款相较于存货来说明显具有更好的流动性，对现金流的影响也会更大。同时企业也应注重存货的营运速度，将存量房保持在合理的范围内，尽可能的卖出存量房显然有利于房地产企业资金的回笼。其次，在对企业价值的影响方面，自强到弱对房地产企业价值影响能力的因子为，资本结构、偿债能力、营运能力和盈利能力。除资本结构与企业价值呈现显著负相关之外，其余因素与企业价值呈现显著正相关。资本结构与房地产企业价值呈显著负相60 中国地质大学（北京）硕士学位论文关，相较于其他行业资本结构与企业价值通常呈现正相关的结论，房地产企业由于负债比率过高，对企业价值造成了一定的负面影响。但是这个问题与房地产需要大量的资本投入有关，国内有限的融资渠道迫使房地产企业最主要的融资渠道仍然是负债。另外，好的偿债能力意味着房地产企业有较好的现金流能力，说明企业处于一个活跃的状态，经营绩效也应优于偿债能力较弱的企业。也正是因为较高的资产负债率，房地产企业应着重注意多渠道的融资，降低财务风险，争取企业价值最大化。优秀的营运能力对于房地产企业来说确实将至关重要，正如本次研究对房地产行业发展趋势分析结果表明，未来房地产企业的发展将逐步由增量房带动转变为存量房为主，对于存货的管理将成为房企需要重点考虑的内容。盈利能力在几个可以对房地产企业价值造成显著影响的因素中影响力较弱，一方面盈利能力一定会对房地产企业价值产生正向的影响，盈利能力越强房地产企业价值越好，另一方面针对房地产企业高财务杠杆大金额存货的情况，企业必须在重点把握偿债以及营运能力的同时，再兼顾盈利能力，才能更好的实现企业价值提升的目标。此外，模型讨论了盈利能力、偿债能力、资本结构、股权结构以及营运能力作为自变量，分别对现金流能力和企业价值的影响之外，还同时得出了自变量之间的相互关系。偿债能力、资本结构与营运能力显著正相关，资本结构、盈利能力与偿债能力显著性负相关，同时资本结构与盈利能力显著正相关。种种关系综合对企业价值和现金流能力产生了影响。本次研究中，股权结构以及现金流能力对企业价值的影响没有呈现显著的关系。董事会特征、发展能力无法成功拟合进模型，与企业价值的关系没有在本次研究中得到检验。7.2研究不足及展望本文在前人对于企业价值研究的基础上，弥补了前人对于多因素共同影响房地产企业价值分析的空白。现有研究成果的不足主要集中在，对于企业价值影响因素的研究主要为单个因素对企业价值的影响，而各个因素对于企业价值的综合影响的研究较少，并且关于各因素之间的关系的研究也较为分散。众多与企业价值具有相关性的因素，与企业价值的相关性强弱没有放在同一个评价体系中比较，企业在参考众多研究成果的时候无法判断哪一个因素影响更大。从实践来看，本次研究相较于现有研究，61 第7章研究结果及展望具有较为综合的视角，多角度考察影响房地产企业价值的因素，可为企业管理者更好的管理企业提供理论指导。了解到影响房地产企业价值的关键因素，企业的管理者就可以有针对性的管理企业，使企业价值最大化，对于当前中国上市企业尤其具有指导意义。另外，本文的研究还有助于证券投资者的投资分析，投资者可以据此判断一个企业的价值以及是否值得投资。本文有一定的局限性。结构方程模型更多运用在使用问卷调查的社会学科中，要求数据的独立性。而本文使用的历年财务报表数据，在时间上具有连续性，在数据独立性方面存在疑问，不能很好的发挥结构方程模型的优势，也增加了数据共线性的可能。研究当中有部分被广泛认可的指标也是由于共线性的原因，为避免残差出现负值，无法作为观测变量，而选取另外的指标作为观测变量。但是，本文大量运用的比率数据能一定程度上减少数据共线性对结果的影响，结果方程模型同时处理因子分析和路径分析的优势仍然使得研究有一定的意义。62 中国地质大学（北京）硕士学位论文致谢毕业论文暂告收尾，这也意味着我的三年的硕士学习生活即将结束。回首既往，心中充满无限感激和留恋之情。此时，脑海里就像放电影一样，展示着这里曾经的故事。对那些在生活中、学业上帮助过我的人，我表示真诚的感谢。首先我要感谢我的导师张雪梅老师。张老师待人和蔼可亲、平易近人，对我的指导认真负责、尽心尽力。无论在学习上还是生活上都给我很大的帮助。在跟随张老师的学习过程中，我收获了专业水平的提示，更收获了做人的道理。感谢我的同学们，在学习过程中他们总是毫无保留的帮助我，我为有这样一个大家庭而骄傲。感谢我的舍友们，在无助的时候是你们一次次出现在我的身旁，留下欢声笑语，让我微笑着面对一切困难。我要感谢我的父母，任何感谢的话再他们毫无保留的付出面前都显得那么苍白无力。他们的理解、支持、关心是我奋斗的动力。我也要感谢人文经管学院的其他老师，您们教给了我知识，同时还为本论文的修改提出了许多宝贵的意见，为本论文的最终形成起了重要作用。63 参考文献参考文献Anderson,Gerbing.Somemethodsforrespecifyingmeasurementmodelstoobtainunidimensionalconstructmeasurement[J].JournalofMarketingResearch,1982,19(4):453-460AntonioMinguez-Vera,JuanFranciscoMartin-Ugedo．Doesownershipstructureaffectvalue:ApaneldataanalysisfortheSpanishmarket[J]．InternationalReviewofFinancialAnalysis，2007(16):81-89．BlancaArosa,TxominIturralde,AmaiaMaseda.Ownershipstructureandfirmperformanceinnon-listedfirms：EvidencefromSpain[J]．JournalofFamilyBusinessStrategy，2010(1):88-96．BradleyW.Benson,WallaceN.Davidson.Reexaminingthemanagerialownershipeffectonfirmvalue[J]．JournalofCorporateFinance，2009(15)：573-586．DimitrisMargaritis，MariaPsillaki．Capitalstructure，equityownershipandfirmperformance[J]．JournalofBanking&Finance，2010(34)：621-632．Doll,Xia,Torkzadeh.Aconfirmatoryfactoranalysisoftheend-usercomputingsatisfactioninstrument[J].MISQuarterly,1994,18(4):453-461.Fornell,Larcker.EvaluatingStructuralEquationModelswithUnobservableVariablesandMeasurementError[J].JournalofMarketingResearch,1981,18(1):39-50Hershberger.Thegrowthofstructuralequationmodeling.[J]Structuralequationmodeling,10(1),35-46JayaKrishnakumar,PaolaGallon.EstimatingBasicpahilitics:AStructuralEquationModelAppliedtoBoliviaWorldDevelopment[J].2008,36(6):992-1010Jackson,Gillaspy,Purc-Stephenson,Rebecca.Reportingpracticesinconfirmatoryfactoranalysis:anoverviewandsomerecommendations.[J].PsychologicalMethods,2009,14(1):6-23KalokChan，VicentiuCovrig，LilianNg，Doeshomebiasaffectfirmvalue：Evidencefromholdingsofmutualfundsworldwide[J]．JournalofInternationalEconomics，2009(78)：230-241．Kenny.Correlationandcausality[M].USA:JohnWiley&SonsInc,1979.178-179Lai,Chiu,Yang,Pai.TheEffectsofCorporateSocialResponsibilityonBrandPerformance:TheMediatingEffectofIndustrialBrandEquityandCorporateReputation[J].JournalofBusiness64 中国地质大学（北京）硕士学位论文Ethics,2010,95(4):457-469Lipton.AModestProposalforImprovedCorporateGovernance[J].TheBusinessLawyer,1992(1):59-77.Mark，Yuanto．BoardSizeReallyMatters：FurtherEvidenceontheNegativeRelationshipBetweenBoardSizeandFirmValue[J]．PulesbySingaporeStockExchange，2003(6)Marsh,Hau,Balla,etal.Ismoreevertoomuch,thenumberofindicationsperfactorinconfirmatoryfactoranalysis[J].MultivariateBehavioralResearch,1998,33(2):181-220．Segars.Assessingtheunidimensionalityofmeasurement.Aparadigmandillustrationwithinthecontextofinformationsystemsresearch[J].Omega:Theinternationaljournalofmanagementscience,1997,25(1):107-121ZhenxuTong.DeviationsfromoptimalCEOownershipandfirmvalue[J].JournalofBanking&Finance，2008(32):2462-2470．安赟.基于结构方程模型的上市公司高管薪酬影响因素研究[D].济南:山东大学,2009柴思楠.基于结构方程模型的我国上市公司股票收益影响因素研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2010陈霞.我国房地产上市奋司企业价值与资本结构实证研究[D].武汉:华中师范大学,2009陈肖金.房地产企业资本结构与企业价值研究:以上市公司的实证分析为例[D].武汉:华中师范大学,2013丁祎.我国上市公司履行社会责任对企业价值的影响研究[D].上海:东华大学,2014董轩汝.房地产企业资本结构与企业价值关系研究:基于杜邦分析体系[D].西安:西北大学,2014黄一义.公司治理:企业价值创造的微观动力[J].浙江经济,2000,(5):46-47姜涛.企业社会责任、利益相关者响应与企业价值:基于投资者与消费者视角[D].廖俊平,罗党论,齐勇.房地产企业的融资能力、经营效率与企业价值:基于中国房地产上市公司的经验数据[J].经济与管理研究,2010,(8):43-50罗文.企业价值系统的评价研究:基于房地产行业上市公司经营绩效的实证分析[D].大连:东北财经大学,2010吕俊杰.上市公司现金股利政策与企业价值相关性研究[D].北京:中央民族大学,201365 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