（会计学专业论文）情境因素的主成分分析法——投资性房地产公允价值研究.pdf

i 摘 要 摘 要 本文引入“情境因素”相关理念，从公允价值的内涵出发，探索影响公允价值变动的外部情境因素。以上海、深圳两大交易所上市的投资性房地产公司为研究对象，通过主成分分析以及方差分析等计量经济学方法对各情境因素进行量化研究，寻求中国市场环境下影响房地产行业公允价值的主要情境因素以及各自对公允价值变动的贡献度。 关键词：情境因素，主成分分析法，投资性房地产，公允价值 ii abstract this paper introduces the concept related to scenario factors, and probe into the meaning of the fair value in order to look for the scenario factors influencing the fair value. the purpose of the paper is to seek the main scenario factors and the degree of the attribution they do to the fair price fluctuation of the real estate investment companies in chinese market. so the paper study most of the real estate investment companies listed on the shanghai and shenzhen stock exchange, and use the principal component analysis and analysis of variance to do quantitative research to the scenario factors above. keywords: scenario factors, principal component analysis, real estate, fair price 学位论文原创性声明学位论文原创性声明 本人郑重声明： 所呈交的学位论文， 是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外， 本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。 对本文所涉及的研究工作做出重要贡献的个人和集体， 均已在文中以明确方式标明。 本人完全意识到本声明的法律责任由本人承担。本人郑重声明： 所呈交的学位论文， 是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外， 本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。 对本文所涉及的研究工作做出重要贡献的个人和集体， 均已在文中以明确方式标明。 本人完全意识到本声明的法律责任由本人承担。 特此声明特此声明 学位论文作者签名：学位论文作者签名： 年年 月月 日日 学位论文版权使用授权书学位论文版权使用授权书 本人完全了解对外经济贸易大学关于收集、保存、使用学位论文的规定， 同意如下各项内容： 按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或部分的阅览服务； 学校有权按照有关规定向国家有关部门或者机构送交论文； 在以不以赢利为目的的前提下， 学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。保密的学位论文在解密后遵守此规定。本人完全了解对外经济贸易大学关于收集、保存、使用学位论文的规定， 同意如下各项内容： 按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或部分的阅览服务； 学校有权按照有关规定向国家有关部门或者机构送交论文； 在以不以赢利为目的的前提下， 学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。保密的学位论文在解密后遵守此规定。 学位论文作者签名：学位论文作者签名： 年年 月月 日日 导师签名：导师签名： 年年 月月 日日 1 第1章 绪论 第1章 绪论 情境因素分析法作为一种对实物决定要素的深入剖析方法，在心理学以及医学等领域得到了广泛应用；公允价值计量因其能够提供更可靠、相关的财务信息被广大信息使用者所信赖，从而成为学者关注的热点话题。但是两者目前始终处于平行线状态，没有任何交集。在对情境因素以及公允价值的特性进行分析的基础上，本文尝试性地将两者融为一体，形成一种新的研究公允价值的路径。 本文基本框架包括六个部分：第一章绪论；第二章总述研究背景；第三章是笔者在广泛阅读相关文献的基础上对现有理论进行的总结；第四章通过分析提出研究对象和相关研究变量体系；第五章搜集相关样本并采用主成分分析以及方差分析的方法对变量进行研究，得到各个情境因素对公允价值变动的贡献程度，并且提出相关意见和建议；第六章研究展望及改进是对本文优缺点的总结以及后续研究方向的标注。 本文的主要创新之处体现在以下几个方面： 一、 情境因素与公允价值的融合。这是会计理念上的一个创新，突破了原有的纯价值理论和应用的研究局限，提供了企业公允价值判断的一个新的出发点。 二、 对情境因素的计量。情境更多地是一种认知，如何对其进行量化是管理学中的一个难题。通过分析，本文将相关的情境因素转化成一组宏观经济指标来进行量化，成功地突破了这一难题。 三、 研究结论适用范围的广泛性。以往的研究结果往往只针对企业、投资者或者政府，本文的研究结论不仅可以作为企业决策的参考，而且对投资者以及政府决策都具有使用价值。 2 第2章 研究背景第2章 研究背景 公允价值计量方式在投资性房地产行业的应用带来了房地产企业的价值重估。而市场环境和经济政策等情境因素也在不同程度上影响着中国的房地产市场。笔者认为，房地产企业的外部情境是影响其公允价值变动的主要动因，情境因素影响公允价值是本文研究的基本假设。 2.1 中国房地产行业的发展 追溯历史可以发现，中国的房地产行业经历了四个不同的发展阶段： 第一阶段：理论突破与试点起步阶段（1978 至 1991 年） 。 1978 年理论界提出了住房商品化、土地产权等观点。1980 年 9 月北京市住房统建办公室率先挂牌，成立了北京市城市开发总公司，拉开了房地产综合开发的序幕。1982 年国务院在四个城市进行售房试点。1984 年广东、重庆开始征收土地使用费。 1987 至 1991 年是中国房地产市场的起步阶段。 1987 年 11 月 26 日，深圳市政府首次公开招标出让住房用地。1990 年上海市房改方案出台，开始建立住房公积金制度。1991 年开始，国务院先后批复了 24 个省市的房改总体方案。 第二阶段：非理性炒作与调整推进阶段（1992 至 1995 年） 。 1992 年房改全面启动，住房公积金制度全面推行。1993 年“安居工程”开始启动。1992 年后，房地产业急剧快速增长，月投资最高增幅曾高达 146.9%。房地产市场在局部地区一度呈现混乱局面，在个别地区出现较为明显的房地产泡沫。1993 年年底宏观经济调控后，房地产业投资增长率普遍大幅回落。房地产市场在经历一段时间的低迷之后开始复苏。 第三阶段：相对稳定协调发展阶段（1995 至 2002 年） 。 随着住房制度改革不断深化和居民收入水平的提高，住房成为新的消费热点。1998 以后，随着住房实物分配制度的取消和按揭政策的实施，房地产投资进入平稳快速发展时期，房地产业成为经济的支柱产业之一。 第四阶段：价格持续上扬，多项调控措施出台的新阶段(2003 年以来)。 2003 年以来，房屋价格持续上扬，大部分城市房屋销售价格上涨明显。随之而来出台了多项针对房地产行业的调控政策。 由此可知，从 20 世纪 80 年代开始，随着中国市场环境从以“潜规则”为主到以刚性规则为主，从不透明到透明，从信用匮乏到信用为上，从消费者缺位到消费者为本等， 房地产企业经历了 20 年曲折又蓬勃的历程， “基本完成了市场化、3 货币化的进程，并正在展开证券化、公众化的新的进程。那种八仙过海、群魔乱舞的情况将在不断洗牌中终结。 ”1 2.2 公允价值计量模式的运用及影响 在中国，公允价值的起源可以追溯到 20 世纪 90 年代。财政部在 1998 年 6月颁布的企业会计准则债务重组中首次引进公允价值计量。随后在企业会计准则非货币性交易 、 企业会计准则投资两个准则中也对公允价值有直接地应用。但是由于当时中国要素市场不成熟，缺乏活跃的市场，公允价值难以获得，加上会计人员素质的影响，使得公允价值的应用存在很大的随意性，公允价值很快变成了企业管理当局利润操纵的“合法”手段。因此，2001 年1 月，财政部重新修订了有关的会计准则，取消了“公允价值”的定义，对经济业务的处理一律采用账面价值入账。 但是随着知识经济的到来，企业中无形资产大量涌现，衍生金融工具大量使用，信息使用者需要更多更具有可靠性和相关性的信息对机会和风险进行评估，从而对信息的提供提出了更高的要求。同时为了与国际会计准则接轨，财政部于2006 年 2 月 5 号正式发布了新的企业会计准则体系，并规定自 2007 年 1 月 1 日起在所有上市公司范围内施行。新会计准则的一个显著特点就是重新启用了“公允价值”计量方式，从而为信息使用带来更及时、更具市场化的会计信息。 在新会计准则中，规定投资性房地产如果有确凿证据表明其公允价值能够持续可靠地取得，应当采用公允价值模式。这一规定将房地产类上市公司投资性房地产溢价充分地体现在账面上。新准则与国际会计准则的基本接轨，更方便了国内外投资者横向对比国内外企业的价值，加强了企业资产的透明度，有利于公司股票在证券市场上获得更公允的定价，从而有利于企业再融资，更好地借助于资本市场的力量来获得发展。 在房地产行业逐渐向和谐时代、规则时代转型的过程中，单纯的利润追逐战已经无法在市场中立足，如何在规范化、专业化的市场大潮中做好企业，在获取“阳光利润”的同时成为受人尊重的有信用又有价值的公司才是上上之举。 “从追逐暴利到价值回归，内地房地产业经历了漫长的时间；从建立单一价值观到尊重多元化价值，内地房地产业仍只是开始。 ”2房地产行业的公允价值将归于何处，是什么因素在推动着企业价值的变动，正是本文所要探讨的问题。 1 摘自从上市公司角度透视房企价值 ，第一财经日报（上海） ，2007 年 7 月。 2 摘自中国房地产上市公司价值榜 ，第一财经日报（上海） ，2007 年 7 月。 4 第3章 研究文献综述 第3章 研究文献综述 本文研究文献主要来源于维普中文期刊全文数据库、中国学术期刊全文库、proquest 系列库、jstor 数据库等。搜索到的相关文献总共 3642 篇，其中以“情境因素”为主题的有 395 篇，以“公允价值”为主题的有 3247 篇，与本论文主要观点有关的前期研究结论与观点如下： 3.1 情境因素相关文献综述 关于情境分析的定义，蒋烽在情境分析方法简介一文中指出：“情境分析是指将定量 (量化)和定性 (非量化)资料结合起来对所要研究的事物或事件从不同层面全面、客观地分析事物、事件的方法。”3该研究立足于循证原则，发现被研究事物、事件可能存在的内在的、相互联系的问题因素，为进一步研究和计划、决策提供依据。 目前，情境研究基本集中在教学、广告宣传、医学以及管理者行为研究方面。在管理学方面，徐金发等人在研究企业知识转移的过程中引入了“情境因素”的相关理念，指出“不同的企业处于不同的情境，形成了企业知识的情境范围，从而决定和限制了企业知识转移的范围。 ”4李东、王翔在多重情境与权变的企业战略管理： 基于资源异质性混合来源检验的探讨 一文中引入了多重情境的分析，但是主要是对相关国外文献的总括，而且是从理论上的总结，没有形成真正的计量检验结果【1】。相对来说，情境方面的国外文献比较多，一部分学者研究了企业资源异质性对企业绩效的影响，更多地集中在对企业获利能力的影响上。schmalensee(1985)假设了三类企业间业绩差异影响因素：行业效应(industrial effect)、 市场份额效应(share effect)和企业效应(firm effect)【2】。 rumelt(1991)等人将企业效应(firm effect)明确划分为两个层面的因素：公司层效应(corporation effect)和事业层效应(business effect)，研究表明：在跨年度的样本体系中，企业业绩差异的主要部分是由产业内企业之间的差异所导致（4638 ） ；其次是由时间波动性因素所导致（784） ，产业因素存在但并不显著， （828） ，而公司效应最不显著（08）【3】。在此基础上，mcgahan and porter(2002)等基于2r 参数分析进一步研究了各层面因素对企业业绩的贡献程度以及内在相关性【4】。hawawini等人(2003)在分析时又把企业总体样本划分为三 3 蒋烽，情境分析方法简介，中国肿瘤，2002 年 11 月。 4 徐金发、许强、顾惊雷，企业知识转移的情境分析模型，科研管理，2003 年 3 月。 5 个子集：第一，价值创造组，亦即领先企业组；第二，价值消失组，亦即落后企业组；第三，中间组。他们发现，在不同组中，企业因素和产业因素对企业绩效差异的影响具有不同的结构：在第一、第三组中，企业因素对企业绩效差异的影响显著于产业因素， 而在第二组中， 企业绩效差异则可主要由产业差异来解释【5】。另外，makino，isobe and chan等人(2004)的vca模型分析结果显示：总体来讲，国家因素在解释跨国公司的业绩差异方面具有显著性，而在影响程度上，国家因素在发达国家的跨国公司组比发展中国家的跨国公司组中对业绩差异的影响程度更为显著【6】。 鉴于情境研究的特点以及情境因素的属性，在经济学领域广泛应用情境分析方法将是一个具有突破性的研究方向。杨渝玲在情境分析经济学假说的可能研究进路一文中“以经济规律与自然规律的比较为线索，在充分肯定经济学与自然科学在认识论上具有统一性的基础上，通过对经济学规律特殊性的剖析，论证得出经济学的情境因素已经凸显出来，并进一步指出情境分析应该是获得经济学假说的可能进路。 ”【7】由此可见， 在公允价值的研究领域里面运用情境因素分析法也将是一种研究的创新和改进，为填补公允价值量化研究的空白找到了一种可行的方法。 3.2 情境因素公允价值相关文献综述 笔者在所有的数据库中输入“情境因素&公允价值”这两个关键词，没有搜到任何相关的文章，可见这两者的综合研究在目前还处于空白状态。关于公允价值的研究，目前国内外学者的研究方向大多局限在计量方法本身，包括公允价值的计价方法、实施公允价值所面临的困境、公允价值的检测指标以及公允价值对企业影响等方面，共同形成了公允价值的三个主要的测量指标：市场价值，未来可变现净值，未来现金流量的现值。 张华良在 “公允价值”计量新企业会计准则运用中面临的困惑中总结了实施公允价值所面临的困境：一是可靠性问题，二是可操作性问题，三是盈余管理问题。 总体来说技术关和道德关是成功实施公允价值过程中的两大关口。【8】在公允性的检测方面，张学谦教授指出： “对会计数据的公允性及信息含量的衡量常使用内部效度和内部信度指标。前者表示其结论或结果的显著性，后者表示其结果的科学性。 ”【9】价值的公允性是公允价值使用过程中要解决的首要问题， 奠定了所有后续研究的基础。只有保证了价值的公允，才能谈得上寻找公允价值的决定因素。 6 尽管所有的前期研究已经从各个方面对公允价值进行了剖析，但是单纯的规范性研究导致了研究的重复性，从而造成资源的浪费。而情境因素以其对指示理论分析和构建中涉及到的现实决定性因素的侧重关注，成为研究公允价值的一个新的出发点，也成为本文一个很重要的创新之处，即实现“情境因素”跟“公允价值”的融合。 另外， 虽然在公允价值的影响方面， 一些学者也提出了相关的数据予以论证，如业内相关人士曾预测“因实施新的准则，上市公司 2006 年业绩可能增加约 200亿元” ，但是这些数据的分析仅仅停留在初始层面上，没有利用数据刨根究底，找到公允价值的影响因素以及其对企业的影响程度，从而形成有价值的结论。真正有效的研究应该是做到定性分析和定量分析相结合。定性分析是基础和前提，没有定性分析就弄不清本质、 趋势和与其他事物的联系； 定量分析是工具和手段，没有定量分析就弄不清数量界限、阶段性和特殊性。因此本文研究的出发点之一就是要克服单纯理论研究的缺点，挪用情境分析的相关理念，尝试用统计学的方法对影响公允价值的情境因素进行量化与研究。 情境因素分析法之所以被本文所应用，其原因在于公允价值作为一种计量方法，很大程度上其实是一种认知价值。它的确定取决于决策相关者在特定环境中的价值判断，依赖于一定环境并且具有一定的主观认知性。而情境因素分析法作为一种探求事物动因的研究方法，尤其适用于对客观环境的考察。 7 第4章 研究对象及变量 第4章 研究对象及变量 4.1 情境因素的界定 公允价值，指在一项公平交易中，熟悉情况、自愿的双方交换一项资产或清偿一项债务所使用的金额。可见公允价值是一种交换价格。【10】它的潜在基础在于市场能够根据各种不同资产的风险和收益决定商品的价格，而市价是所有市场参与者充分考虑了资产或者负债未来现金流量或者不确定性风险因素之后达成的共识。根据企业会计准则第 3 号投资性房地产的规定，公允价值计量模式下的房地产行业必须同时满足两个基本前提： 1. 投资性房地产所在地有活跃的房地产交易市场。5 2. 企业能够从活跃的房地产交易市场上取得同类或类似房地产的市场价格及其他相关信息，从而对投资性房地产的公允价值做出合理的估计。【11】 公允价值的内涵显示出公允价值是经济主体（包括自然人和法人）对实物价值的一种认知。在认知活动中，主体不是抽象的人，也不是一个没有结构的点，而是出于特定的社会互动系统中具有一定背景知识和经验的人。【12】认知的结果（本文指房地产企业公允价值）是“认知主体与已知事物之间的一种相互作用，是决定于生物、心理、文化、语言等性质的要素的综合体。 ”6这里所提出的各种性质的要素实际上就是制约价值判断以及形成的情境因素。情境因素包括认知主体的主观部分 (包括目的、愿望、信念等 )、客观部分 (包括制度、文化等 )。在认知活动中，情境因素可以归于三类：首先是内在刺激（比如饥饿 )；其次是对个人产生影响的特定的外部事件 (包括群体中其他成员的行动 )；最后是适合于特定情境的规则。以上是广义的情境因素，狭义的情境因素是指对认知过程起调节和支配作用的外在变量，即环境因素，包括第二类和第三类情境因素。本文主要讨论的情境因素是指狭义的情境因素。【13】 4.2 情境因素变量的提出 本文的研究对象是房地产行业的公允价值，从企业会计准则第 3 号投资性房地产 的相关规定可以看出， 房地产企业的公允价值来源于房地产的市价，即在有效市场中，房地产公司的股价将是其公允价值的最佳体现指标。【14】 根据经济学原理，完善市场中的市价主要取决于供求关系。但是在当前，房 5 所在地，通常是指投资性房地产所在的城市。对于大中型城市，应当为投资向房地产所在的地区。 6贝塔朗菲： 一般系统论 ，p11，社会科学文献出版社，1987 年。 8 地产行业的市价除了受市场供求关系的影响，还在很大程度上受到政府宏观调控政策的影响。正如刘金贺等人在中国房地产泡沫危机一文中指出的： “中国房地产泡沫的根源在于宽松的货币信贷政策和土地管理制度。 ” “人民币升值预期引起的外资流入，也对房价上涨起到了推波助澜的作用。 ”7可见，影响中国房地产公允价值的因素除了市场以外，国家经济政策也是不容忽视的重要因素。【15】 另外房地产行业的特殊性决定了大量充足的流动性资金是行业发展的一个瓶颈所在，而这一瓶颈的解决延伸出制约房地产行业公允价值的各种情境因素，见图 4.1。【16】 图 4.1 房地产行业资金流动8 房地产行业的这一资金流动图揭示了影响房地产行业公允价值的各种情境因素变量，本文将其概括为五大情境变量：房地产消费价格指数（p）、经济发展水平(国内生产总值 gdp)、货币流通量（q）、贷款利率(i)、汇率(r)以及通货膨胀率(消费价格指数 cpi)。 7摘自中国房地产泡沫危机 ，p2，三星经济研究院中国研究中心，2008 年 2 月。 8摘自泡沫化的中国房地产业 ，p9，三星经济研究院中国研究中心，2006 年 7 月。 9 4.3 情境因素变量对公允价值影响的分析 房地产行业的公允价值来源于房地产销售价格指数、经济发展水平、货币流通量、贷款利率、汇率以及通货膨胀率六大情境因素的综合作用，具体表现为： 第一， 房地产销售指数是影响房地产行业公允价值的最直接情境因素之一。随着土地资源的不断开发，房地产销售价格与股票价格之间的关系达到了前所未有的紧密程度，从而成为影响房地产行业公允价值的关键因素之一。持续走高的房地产销售价格，意味着房地产行业的可观利润。一个具有可观利润的企业必定是一个拥有高公允价值的企业。也就是说只要房价不断攀升，股价也很难下跌，企业的价值也就能够保持高速增长，反之亦然。2007 年，一位在港经历了多个楼市涨跌周期的资深人士就曾经指出：“一旦楼市有变，地产股动辄上千亿的市值可能迅速蒸发。”9反观当前，由于国家宏观调控以及市场预期等各种原因，房地产价格攀升无力，甚至出现小范围下降，而整个股市也不断挑战底限，企业的价值相应出现下滑。 第二， 经济发展水平是支持房地产行业公允价值的后盾。 无论在过去还是今天，房地产行业都是拉动经济增长的强大动力。1997 年亚洲金融危机以后，经济非常的低迷，钢铁、煤炭的产能过剩，住房体制改革带来的房地产行业飞速发展推动了经济的平稳高速增长。但是事物之间永远都存在相互作用，整个国民经济的发展是各行业协同发展的结果，同样也是各行业不断健康发展的基础。只有经济发展到一定程度，才会产生相应的社会需求来支持和消化社会供给，促进企业更好地发展，而只有不断发展的企业才会不断实现价值增值。因此，经济发展水平对房地产行业公允价值的变动起着潜在的促进/抑制作用。 第三， 货币流通量是房地产行业公允价值保值增值的“血液”。价值的保值增值是在资金的运动中实现的，缺少资金就不会有资金的运转，自然也不会出现价值的增值和保值。公允价值是企业效益的代名词，房地产行业要想拥有可观的公允价值，必须有足够的资金支持，通过“货币房地产货币”的循环流动获取足够的利润。 第四， 贷款利率是房地产行业公允价值实现的“门槛”。任何一个企业都不可能拥有发展所需要的全部资金，社会融资也不可能满足其全部资金需求，商业贷款就成为房地产行业一个非常重要的资金。特别是 20 世纪 90 年代以后，房地产行业飞速发展，房地产投资一路高升，自 2004 年以来增长率超过 25%，如图 9 房地产上市公司冒险演绎“底价股价”对赌格局，新华网，2007 年 9 月。 10 4.2 所示。投资规模的高速增长使房地产企业不得不借助于银行贷款，由此银行贷款利率也走进了制约房地产公允价值的因素之列。从成本效益的角度来看，效益大于成本是决策最主要的依据，因此贷款利率就成为企业获取和补充“血液”的一个“关卡”，自然而然地成为实现房地产行业公允价值“门槛”。 图 4.2 1995-2006 中国全社会住宅投资及房地产投资额（亿元）10 第五， 汇率也是通过资金供应作用于房地产行业公允价值的。 在分析货币流通的时候， 不仅要分析人民币的流通量， 还要高度关注外币在中国市场的流通量。在 2007 年中国房地产上市公司高峰论坛上，赵晓等人就明确指明过去几年中，增长最快的不是房地产，而是外汇流入。11“因为外国人的钱流进来了，他要分享你的果实，他要分享这些东西，所以我们的钱很多了。这是流动性过剩，这导致了资产泡沫。 ” 第六， 通货膨胀是房地产行业公允价值的“蛀虫”。通货膨胀带来的是价值贬值，如果企业价值增长速度低于通货膨胀率，那么企业的价值实际是降低的而不是上升的。例如：某企业今年由股价体现的公允价值增长 5%，本年的通货膨胀率是 6%，那么该企业公允价值实际并没有增长，而是下降了 1%。 10 资料来源： 中国统计年鉴 。 11 外汇增长、外汇流入、外汇储备的增长是最快的，每年差不多增长 40、50%，2004 年到 2006 年之间外汇储备翻了一番，就拿一季度来说，以前每年增长 2 千多亿美元，2007 年一季度我们外汇储备增长了 1 千多亿美元。 11 第5章 影响公允价值情境因素的实证分析 第5章 影响公允价值情境因素的实证分析 上文已经对影响公允价值情境因素进行了相应的描述，虽然只是理论上的一些阐述，但是为下文假设的提出和实证检验奠定了基础。 5.1 假设的提出 基于上面的描述，本文形成了以下几个基本假设： h1：房地产行业公允价值与经济发展水平、货币流通量、房地产行业销售价格指数正向相关。 h2：房地产行业公允价值与实际贷款利率、汇率负向相关。 h3：政府因素比市场因素更能够影响当前的房地产行业市场价值。 5.2 数据来源和基本模型 本文选择沪、 深两地上市的房地产公司作为样本， 时间跨度从 2001 年到 2006年，因为从 2001 年开始中国的房地产行业真正得到市场化高速发展。考虑到数据指标的完整性，本文从现有的房地产上市公司中选取了 51 家公司作为样本。这 51 家公司都是 2001 年以前上市的公司，而且具有相当的企业规模（如万科、中粮地产、金融街控股等） ，能够很好地代表中国房地产行业的发展。更重要的是它们的各项财务数据指标都是可获得的。 数据的具体分析是基于下面的多元线形回归模型进行的： ucpirimgdppfp+=*65403210 （5.1） 其中，fp代表房地产公司的公允价值；p代表各地区“房地产行业销售价格指数” ，其数据来源于各地区每年的统计年鉴；gdp在这里指的是“人均地区生产总值” ，来源于“国研网信息数据库” ，取“地区值”不仅可以更好地说明gdp的变动对公允价值的影响，也为后续横向研究打好基础；0m指的是“市场货币流通量” ，数据由“中国经济信息网”提供，代表了市场流通中可供使用的货币量。i是银行贷款利率，虽然贷款利率随着贷款时间和规模的不同而不同，实际操作中往往会在借款合同中规定实际利率，但是对于债权人来说，一年期的利率是最划算的，在此以中国人民银行公布的一年期银行贷款利率为准。由于经济发展中的各种不确定性因素的存在，贷款利率有时不断处于调整之中，如果某年的贷款利率进行了调整，本文将会根据调整时间计算加权平均利率作为那一年的贷款利率取值；r代表汇率，取中国人民银行公布的人民币兑美元的汇率数值；cpi指12 各地区居民消费指数，旨在找出通货膨胀系数对公允价值变动的影响，取地区值是为了进一步找到区域差异对公允价值差异的贡献率。【18】 为了更好地使用数据，本文对搜集的数据进行了以下几个方面的调整： （1） 统一使用“指数”量指标。参照“房地产行业销售价格指数”和“居民消费价格指数”的计算，对其他数据进行调整。即“本年指标指数=本年数值/上年数值*100” 。这样调整的意义在于使得指标之间口径一致，消除量纲的差别。修改以后的指标值大于 100，表示高于去年的水平；小于 100，表示低于去年的水平。 （2） 将名义贷款利率调整为实际贷款利率。 各地区通货膨胀率不同导致实际贷款利率的区域性差异，调整以后的实际利率能够体现各个地区的实际贷款利率水平，而且能够体现通货膨胀的地区性差异。如此一来，在分析过程中就可以省略通货膨胀率指标，即cpi，基本模型简化为： urimgdppfp+=*5403210 （5.2） 在上述五个指标中， “房地产行业销售价格指数” 、 “人均地区生产总值”以及 “贷款利率” 三个指标的取值不仅存在年度差异， 而且存在地区性差异； 而 “市场货币流通量”和“汇率”两个指标仅仅存在年度差异。也就是说“房地产行业销售价格指数” 、 “人均地区生产总值”以及“贷款利率”三个指标所表现出来的差异是混合差异。 在研究方法的选择上，由于经济变量之间本身存在着千丝万缕的联系，即各个变量之间必然有着很大的相关性，而且这种相关性也得到了许多学者的证实：刘金全、谢卫东采用 h-p 滤波方法证明了经济增长率与通货膨胀率之间存在显著的正相关，它们之间彼此“互动、反馈和引导”12；张秀艳、石柱鲜用方差分解和脉冲响应函数方法定量分析得到“人民币对美元的汇率、工业总产值、货币供应量、全国居民消费价格指数之间存在明显的相互影响和制约关系”13。 本文的相关性检验也得到了相同的结果，如表 5.1（相关性矩阵）所示，进一步证明了各个变量之间彼此相关。在变量之间存在相关性的基础上简单地采用多元回归模型分析会存在很大的局限性，导致分析结果不显著，缺乏说服力。因此本文采用主成分分析来进行实证检验。 12 刘金全、谢卫东， 我国经济增长率和通货膨胀率动态相关性的实证分析 ，世界经济，2003 年。 13 张秀艳、石柱鲜， 汇率对我国主要宏观经济指标的影响分析 ，p18，吉林大学社会科学学报， 2002 年。 13 表 5.1 correlation matrix zscore (p) zscore (gdp) zscore (m0) zscore (i) zscore (r) zscore (p) 1.00 0.31 0.19 0.18 - 0.09 zscore (gdp) 0.31 1.00 0.38 0.17 - 0.19 zscore (m0) 0.19 0.38 1.00 0.33 - 0.52 zscore (i) 0.18 0.17 0.33 1.00 - 0.73 correlation zscore (r) - 0.09 - 0.19 - 0.52 - 0.73 1.00 主成分概念首先是由 karl parson 在 1901 年引进，当时只是针对非随机变量来讨论的。1933 年 hotelling 将这个概念推广到随机变量。由于在多数实际问题中，研究指标的数量非常多，而且不同指标之间有一定相关性。而指标较多及指标间的相关性，势必会增加分析问题的复杂性。主成分分析法就是为解决这一问题而存在的。主成分分析设法将原来指标重新组合成一组新的互相无关的几个综合指标来代替原来指标，同时根据实际需要从中选取几个较少的综合指标尽可能多地反映原来指标的信息，从而达到精简数据以及消除相关性的目的，使研究过程简单又有效。 情境因素作为外部环境因素的综合体， 彼此之间关系错综复杂，共同组成整个经济社会。而线形回归等计量分析方法都要求变量之间是彼此独立不相关的，否则将导致结果的无效。从这点出发，主成分分析法是研究情境因素的一种可选方法。 本文进一步对研究方法的可行性进行了探讨。表 5.2 提供的信息显示：虽然 kmo 统计量的结果值不是很理想，但还是可以进行主成分分析的；bartletts球形检验的结果也明确表明各变量之间不是独立的。综合以上结论，通过研究各个主成分的方差贡献率来找到造成房地产行业公允价值的主要外部情境因素以及各个情境因素的影响程度是可行的。【19】 表 5.2 kmo and bartletts test kaiser-meyer-olkin measure of sampling adequacy. 0.59 approx. chi-square 120.24 df 10.00 bartletts test of sphericity sig. 0.00 14 5.3 研究方法及路径 5.3.1 描述性统计 在进入主成分分析之前，首先对各项情境因素的年度变动情况做描述性统计（见表 5.3） ，从而对各项情境因素的年度变化情况有一个大概的了解。 表 5.3 各项情境因素年度变化表 表 5.3.1 房地产行业销售价格指数（p） 2001 年 2002 年 2003 年 2004 年 2005 年 2006 年算术平均值 102.06 102.12 103.93 107.75 106.15 104.69 最大值 105.87 113.80 120.13 118.75 109.78 109.53 最小值 99.97 95.45 99.05 100.15 101.93 98.68 标准差 1.79 4.52 5.12 5.64 2.61 3.02 表 5.3.2 人均地区生产总值（gdp） 2001 年 2002 年 2003 年 2004 年 2005 年 2006 年算术平均值 108.71 110.06 113.72 119.16 115.73 115.53 最大值 113.64 113.24 118.55 133.28 127.61 122.62 最小值 103.50 106.43 106.57 113.64 93.07 111.05 标准差 2.72 1.78 3.50 4.98 8.03 2.68 表 5.3.3 货币流通量（q） 2001 年 2002 年 2003 年 2004 年 2005 年 2006 年算术平均值 107.03 108.35 113.25 110.63 109.87 113.31 最大值 107.03 108.35 113.25 110.63 109.87 113.31 最小值 107.03 108.35 113.25 110.63 109.87 113.31 标准差 0.00 0.00 0.00 0.00 - 0.00 表 5.3.4 贷款利率（i） 2001 年 2002 年 2003 年 2004 年 2005 年 2006 年算术平均值 99.58 92.88 97.42 97.46 102.50 103.29 最大值 101.52 94.00 98.24 99.94 103.28 104.01 最小值 96.99 91.85 96.69 95.23 101.76 102.38 标准差 1.30 0.54 0.54 1.13 0.42 0.46 15 表 5.3.5 汇率（r） 2001 年 2002 年 2003 年 2004 年 2005 年 2006 年算术平均值 99.98 100.00 100.00 100.00 99.00 97.31 最大值 99.98 100.00 100.00 100.00 99.00 97.31 最小值 99.98 100.00 100.00 100.00 99.00 97.31 标准差 0.00 - 0.00 0.00 0.00 -从表 5.3 中可以看出： “房地产行业销售价格指数（表 5.3.1） ” 、 “人均地区生产总值（表 5.3.2） ” 、 “市场货币流通量（表 5.3.3） ”三个情境因素逐年递增，其中“人均地区生产总值”增速最快，而“房地产行业销售价格指数”增速最慢。这是由于“人均地区生产总值”是一个地区经济综合发展指标，而房地产行业的发展只是其中一部分。此外，从它的变动可以看出，房地产行业发展是促进总体经济发展的重要组成部分，是推动经济高速前进的发动机。 “据统计，19972004年间，房地产开发投资对 gdp 增长速度的贡献率为 11.6，其中，2004 年达到13。这还不包括房地产对其他产业以乘数效应产生的间接拉动。如果综合对所有行业的影响，截止到 2004 年，每 100 元的房地产需求，大约会影响其他行业215 元的需求，如果再加上房地产自身的需求，会影响 315 元的总产出”14。 “人均地区生产总值”和“市场货币流通量”两个因素的增长速度大致相等，只有在 2004 年两者的增长率变动趋势南辕北辙（图 5.1） ，不可否认市场货币流通量的这次增幅减缓与央行连续 8 次降低之后的首次利率上调有关（见附录 a） 。根据马克思主义政治经济学的观点，最佳的货币流通量应该等于商品流通的需求量，而商品的流通又是与经济发展紧密相关，所以“人均地区生产总值”和“市场货币流通量”两个因素的同步增长是市场自动调整的结果。 14 关于房地产对国民经济影响的初步分析 ，国家统计局综合司课题组，管理世界，2005 年 11 月。 16 100.00102.00104.00106.00108.00110.00112.00114.00116.00118.00120.00122.002001年 2002年 2003年 2004年 2005年 2006年年度变化率（%）gdpq 图 5.1 人均地区生产总值与市场货币流通量变动趋势表 “实际贷款利率（表 5.3.4） ”从 2001 年到 2004 年呈下跌趋势，从 2005 年开始上升。 实际利率的变动要从两个方面去考虑， 一个是政府对名义利率的调整，另一个是通货膨胀率的影响。表 5.4 列示了从 2001 年到 2007 年名义利率以及消费者价格指数变动情况。从中可以看出，2001 年的实际利率降低是由于消费者价格指数增长所导致，而 2005 年的上升是因为名义利率的增长（4.1%）超过了居民价格指数的增长（1.57%） 。从 1996 年到 2002 年，为了促进投资和消费，分流储蓄，促进金融市场的繁荣，缓解国有企业经营的困难，进而改善银行的资产质量，央行连续 8 次降息。连续的降息确实在一定程度上达到了预期的效果，但是随之而来的是经济的过热增长，特别是房地产行业。于是利率开始反弹，货币政策成为政府宏观调控的一项重要手段。到了 2005 年宏观调控逐渐地演变成房地产调控，专门针对商业房贷做了利率调整15。因为政府发现经济过热可能主要是房地产过热，它带动了太多的行业。这样的调控到了 2006 年就更加深入，不仅要调控经济过热，而且要调控房地产的制度，从而调控房地产市场也在一定程度上变成了调控市场。与此相对应，2001 年到 2004 年是“房地产销售价格指数”增速最慢的四年。它们之间是否呈反比例变动还需要进一步证实。 15 中国人民银行调整商业银行住房信贷政策和下调金融机构超额准备金利率的决定指出，从 2005 年年 3月月 17 日日起，要求各商业银行将现行的住房贷款优惠利率回归到同期贷款利率水平，实行下限管理，下限利率水平为相应期限档次贷款基准利率的 0.9 倍倍。 17 表 5.4 各年度名义利率与消费者价格指数统计表 年度 2000 2001 20022003 2004 2005 2006 2007 名 义 利率（%） 5.85 5.85 5.40 5.31 5.36 5.58 5.85 6.71 cpi 100.44 99.38 100.94 103.59 101.57 101.50 104.80 注：表中“名义利率”为调整以后的年度加权平均利率，名义利率的实际调整时间及调整力度见附录 a。 人民币对美元的汇率在 2005 年之前一直是稳定的，2005 年开始下滑并持续至今。这主要归功于中国经济的飞速发展。另一方面，汇率的下降带来了大量的外汇收入，其中有很大一部分流入房地产行业，对房地产行业的繁荣注入了更多“外部血液” ，成为众多学者、专家口中“房地产泡沫的制造者之一” 。汇率的变化到底在多大程度上影响房地产行业的公允价值呢？这也是本文关注的一个要点。 从标准差指标上看， “房地产行业销售价格指数” 、 “人均地区生产总值”和“贷款利率” 标准差反映的是年度内地区间的差异， 而 “市场货币流通量” 和 “汇率”标准差为 0 是因为它们的年度内数值是相同的。 由于接下来的主成分分析是针对六年的总体样本进行的，所以在各项情境因素分年度描述性统计的同时对它们六年的综合变动也进行了相应的描述性统计，结果见表 5.5。 表 5.5 描述性统计结果 n minimum maximum mean std. deviation p 90 95.45 120.13 104.45 4.43 gdp 90 93.07 133.28 113.82 5.61 m0 90 107.03 113.31 110.41 2.34 i 90 91.85 104.01 98.85 3.60 r 90 97.31 100.00 99.38 1.00 valid n (listwise) 90 从表中可以看到，前三个情境因素总体呈现上升趋势，其中以“人均地区生产总值”平均增长率最快， “房地产行业销售价格指数”平均增长率最慢。这与之前的各项情境因素分年度描述性统计结果是一致的。而“贷款利率”和“汇率”的变动则是有升有降， 平均值是处于下降水平的。 这是由于在六年的时间跨度中，18 前四年的利率和汇率水平都是下降或者稳定的原因。【20】 5.3.2 主成分分析路径 在主成分分析中涉及的最主要的参数是主成分的方差贡献率和主成分的累积贡献率。主成分的方差贡献率衡量每个主成分综合信息的能力，方差贡献率越大，说明该主成分综合信息的能力越强，反之亦然。主成分的累积贡献率表明提取前几个主成分基本包含了全部预测指标所具有信息的百分率，一般达到 85%的效果表示还可以。 为了取得尽可能大的主成分方差累积贡献率以进行有效研究，本文采取尝试的方法，首先令主成分的提取条件为“特征值0” ，输出结果如表 4.6 所示。 表 5.6 “特征值0”条件下的输出结果 total variance explained component initial eigenvalues extraction sums of squared loadings total % of variancecumulative % total % of variance cumulative % 1 2.3100 46.2002 46.2002 2.3100 46.2002 46.2002 2 1.1482 22.9644 69.1646 1.1482 22.9644 69.1646 3 0.7725 15.4494 84.6140 0.7725 15.4494 84.6140 4 0.5471 10.9423 95.5563 0.5471 10.9423 95.5563 5 0.2222 4.4437 100.0000 extraction method: principal component analysis. component matrix component 1 2 3 4 zscore(p) 0.4039 0.6628 0.5925 0.2091 zscore(gdp) 0.5404 0.6073 -0.3597 - 0.4573 zscore(m0) 0.7430 0.0843 -0.4328 0.4850 zscore(i) 0.7789 - 0.3868 0.3220 - 0.2426 zscore(r) - 0.8344 0.4282 -0.0309 0.0104 a. 4 components extracted. 综合表 5.6 中 “total variance explained(总方差解释)” 以及 “component matrix(初始因子载荷阵)”所给予的信息，在尽可能大的累计方差贡献率和不丢失变量的前提条件下确定主成分的个数为 2