公司外部因素
政府的宏观经济政策。房地产业是受政府的宏观调控影响比较大的行业,政策的出台直接影响到房地产企业的决策制定。几乎任何关于房地产的政策都会迫使房地产企业改变自身的资本结构。宏观调控政策控制了资金向房地产开发企业的流入,控制了信贷流入房地产开发企业的渠道,使开发商获得信贷的难度加大。利率水平。利率水平也是影响房地产企业资本结构的一个重要因素。如果贷款利率水平偏高,那就会增加企业的固定财务费用负担,所以企业只能选择比较低的负债比率;反之则会选择比较高的负债比率。
公司内部因素房地产行业资本结构影响因素的选取与分析。在资本结构理论中,目前关于资本结构影响因素的研究有很多不同的观点,各个行业关注的因素都不完全相同,根据房地产的行业特征及其特殊性,我们主要围绕以下9个方面来对该行业的资本结构进行分析。
盈利能力。自Modigliani和Miller提出MM理论以来,关于盈利能力和资本结构的关系有着大量的理论研究,但是不同的研究者对公司的盈利能力同财务杠杆的关系却有不同的看法。基于税收的理论模型认为,给定其他条件不变,高盈利能力的企业相应地有较高的负债,因为这样可以更好地利用债务合法避税。但是优序融资理论认为,公司倾向于首先采用内部筹资,如用留存收益来满足经营需要的资金,这不会产生任何对股价不利的信息,没有任何交易成本,也不会泄漏公司战略和投资项目的信息,其次才会选择债权投资。因此,高盈利能力的公司通常会选择较少的负债。
偿债能力。债权人会根据企业的偿债能力是否给予贷款,企业的偿债能力越强,债权人的利益越有保障,企业的负债能力越强。
营运能力。营运能力主要体现为公司对流动资产的管理能力。营运能力强房地产公司,应收账款的回收速度比较快,存货的周转时间比较短,流动资产的利用率比较高,可以缩短公司的营业周期,减少资金占用,降低信用风险,使公司能更好地利用负债经营。因此,较强的营运能力可以确保公司承担较高的负债经营风险,从而可以保持较高的负债比率。
公司规模。一种观点认为,大公司具有较稳定的现金流,抗风险能力较强,不易受财务困境的影响,因而公司规模和资本结构正相关。大公司具有更低的杠杆水平,公司规模和资本结构应负相关。
资产结构。资产结构是指资产的构成,主要包括流动资产与长期资产之间的比例关系,流动资产内部速动资产与非速动资产以及各项目比例关系。流动资产的多少,能够显着的影响企业的营运能力,进而对公司的偿债能力,影响公司的资本结构。流动资产越多,公司的偿债能力越好,正向影响公司的发展。
公司成长性。资本结构理论认为具有高成长性的公司的,负债相比较而言应该更低。这是因为高成长性的公司较低成长性的公司对将来投资具有更多的选择权,如果要用外部权益融资来执行将来的选择权,高负债公司将更可能放弃这个机会。因此,成长性与杠杆水平负相关。
股权结构。公司的股本结构决定了公司的治理结构。股本结构按其股票的流通性分为流通股与限制股,而限制股往往是大股东或是战略投资者持有,限制股的比例越大,证明股本的集中度越高,这样更能形成企业的稳定发展,可以更好的融资,所以,资本结构中负债比率较高,即流通股占总股本的比重与债务水平负相关。
市场择机。市场择机与择机行为存在很强的正相关关系,市场时机较好时,对于IPO收益率明显增大。经研究择机行为对资本结构存在短期影响,以市净率(M/B)来衡量市场择机,其对于资本结构存在一定的影响。
非负债税盾。税法规定,企业按规定所计提的折旧在企业上缴所得税之前可以作为成本费用予以抵扣,即折旧和债务利息一样具有节税功能。通常这些像折旧一样,虽然不是负债,但是同样可以享受免税作用的因素称为“非负债类税盾”。一般来说,公司的非负债类税盾越大,则越有可能选择较低的负债水平。
房地产上市公司资本结构影响因素的实证分析
假设研究我们根据相关理论分析提出以下假设:企业的盈利能力、营运能力、企业的资产结构、市场择机与企业资本结构负相关。企业的营运能力、公司的规模、公司成长性、企业的非负债税盾与企业的资本结构正相关。本文数据从选取出的69家房地产上市公司2006—2010年年度报告和财务报表中获得,为了克服短期测算的不稳定性和偏差,本文在分析中所采用的指标变量均以2006—2010年5个年度的平均指标表示。相关数据来源于财汇资讯数据库。
变量设计基于本文上述对资本结构影响因素的理论分析,兼顾我国房地产上市公司的信息披露情况,本文在变量的设计过程中,将理论分析的可能影响因素和现实中信息获取的实际可行性有机地结合起来,力图使我们的实证分析比较全面地反映理论研究成果。
被解释变量。为了比较全面地反映公司的资本结构,本文采用总资产负债率指标来衡量公司的资本结构,以Y来表示。资产、负债和所有者权益通常既有账面价值又有市场价值,使用帐面价值和使用市场价值计算资产负债率的结果肯定是不一样的。多数专家认为,同账面价值相比,市场价值更能真实地反映公司的内在价值。但是,由于股票市场的波动性,会造成以市场价值为基础计算的资产负债率发生大幅波动;而且尽管股权分置改革已经结束,但是由于股改承诺中限售条款的存在,中国股市仍有大量股份还没有取得真正意义上的流通权,无法计算其市场价值。因此,本文采用账面价值计算资产负债率。
解释变量。对于每个解释变量,我们所选取的指标如表1。
实证分析的方法资本结构的研究方法通常有时序分析和截面分析两种方法。由于我国的股份有限公司上市挂牌交易的历史比较短,尤其是房地产行业的上市公司时间序列的数据较少,无法有效地说明问题,可操作性比较差;而截面分析具有可操作性,能够反映目前影响房地产上市公司资本结构的主要因素,为优化房地产上市公司的资本结构指明方向。因此,本文采用截面分析方法。为了克服短期测算的不稳定性和偏差,本文采用2006—2010年5个年度的平均指标来表示解释变量,运用统计分析软件SPSS18.O进行逐步回归分析。
模型的建立逐步回归法是指在建立多元回归方程的过程中,按偏相关系数的大小次序将自变量系数逐个引入方程,对引入方程中的自变量偏相关系数进行检验,较显着的自变量留在回归方程内,由此继续遴选下一个自变量。如果效应不显着,停止引入新自变量。由于新自变量的引入,原已引入方程的自变量由于变量之间的相互作用其效应变得不显着,经统计检验确证后要随时从方程中剔除,只保留效应显着的自变量。直至不再引入和提出自变量为止,从而得到最优的回归方程。根据本节前几部分所述,本文选择9个影响房地产上市公司的因素,进行多元回归分析,回归模型构建如下:Y=-19.503-0.972X2+4.055X5-0.990X1-0.049X3(1)其中:Y为资产负债率,为常数项,为回归系数,为资本结构的影响因素,为随机误差项。
回归结果及分析本文运用逐步回归法,进行5次的引入与剔除,最终得到了一个最优的方程。回归结果见表2。由表3我们可以看出,方程的拟合优度调整后的R2为0.995446,说明解释变量基本上可以解释被解释变量99.5%的变异性,模型的模拟效果很好;DW值为2.19,接近2,表明残差序列相互独立,基本不存在自相关现象。根据各自变量的共线性诊断指标———公差(Tolerance)基本符合要求,即认为变量之间共线性程度很小,可以进行方程模拟。所以多元回归方程是可以接受的。由此,可以得出的多元回归方程为:Y=-19.503-0.972X2+4.855X5-0.998X2-0.849X3(2)由以上分析可知,自变量X1、X2、X3、X5对因变量的影响是显着的;X4、X6、X7、X8、X9对因变量的影响不显着。也就是说,通过以上分析,可以得出以下结论:盈利能力、偿债能力、营运能力、资产结构的估计系数通过α=5%显着水平的检验。因此,就我国房地产上市公司而言,盈利能力、偿债能力、营运能力和资产结构是资产结构的显着影响因素。盈利能力、偿债能力和营运能力与资本结构显着负相关;资产结构与资本结构显着正相关。企业规模、成长性、股权结构、市场择机和非负债税盾等因素对我国房地产上市公司资本结构的影响不显着。
结论房地产上市公司的盈利能力与上市公司的资本结构显着负相关,与研究假设不一致。按照优序融资理论,盈利能力越强的公司,利用留存收益进行融资的倾向性越强,负债融资的比例就会越低,我国房地产公司资本结构决策遵循了这一理论。也就是说房地产企业主要根据盈利能力决策融资比例。房地产上市公司的偿债能力与资本结构显着负相关,与研究假设相一致。这是因为如果房地产上市公司的资金变现能力比较强,那么就说明该房地产上市公司有能力满足短时间内的资金需求,而若要发行债券,就有一定的风险,此时当然可以少利用财务杠杆,这样就在一定程度上规避了企业的财务风险。房地产上市公司的营运能力与资本结构显着负相关,与研究假设不一致。这是因为房地产业不同于其他行业,其资金投入比较大、建设周期比较长,存货一般指建成房,如果营运能力比较强,那么资产管理效率就较好,存货的周转速度就较快,款项回收的速度就较快,公司有一定的能力满足自身的资金需求,自然借款就相对减少。房地产上司公司的资本结构与公司的资产结构显着正相关。即公司的固定资产与总资产的比率越高,资产负债率越高。因为,房地产行业是一个周期长,投入资金大的特殊行业,固定资产越多,相应的流动资产越少。
改善阶段
在改进阶段以事实和数据为依据利用头脑风暴法找出和检验问题的解决方案,使银行服务工作流程的波动或浪费降到最低。实行垂直运作管理为主、横向管理为辅的组织架构,实施对业务流程的梳理、整合与优化,实现业务流程的规范化、标准化、信息化和智能化,建立健全风险管理配套机制,实现对实质性风险的有效、适宜、可持续的管理。在经过对解决方案的小规模试验之后,开始实施改进活动,并对方案的实施予以及时评估。这个阶段需要不断反复的进行测试,以便观测改进的方案是否能够发挥效用,从而降低损耗,提高效率。四、控制阶段作为DMAIC模型的最后一个阶段,控制阶段尤为重要,它要使改进过程不至于偏离预先确定的轨道,否则银行服务水平又回到原来的状态[5]。控制阶段首先应该让改进方案所涉及到的相关人员及部门理解并接受此方案,减少进一步改进的阻力,这是方案实施的基础;其次,对于新的方法、流程以及相关的改变都应进行有效的定义并形成标准化的文件;再次,对改进方案实施后的质量水平定期进行评估。可运用在分析阶段中的各个分析工具来评估高校的质量水平。结语六西格玛方法是品质改善、提高服务水平、控制成本十分有效的方法。通过结构方程模型与六西格玛方法相结合,对顾客需求分析和改进银行服务质量方面取得了显着的成果。本研究尚属探索性思考,今后的研究可将各要素更深入细分,有助于对银行管理服务更客观深入的分析与改进。
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