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      限購政策對房地產上市公司現金持有的影響

      2022-04-27 13:12馮浩趙寒旭
      中國房地產·綜合版 2022年2期

      馮浩 趙寒旭

      摘要:房地產行業在我國經濟的穩步增長階段起著不可忽視的重要作用,能以不同形式帶動我國其他近60多個產業的經濟發展,對我國經濟增長的平均貢獻率達到14.3%以上。然而,隨著人民生活的好轉,需求消費的增加,該行業因其供需剛性以及投資屬性而產生了不少的經濟泡沫。根據權衡理論以及委托代理理論,企業會在自身面臨不確定性風險較大的時候采取持有較多自由現金的策略,以更好地應對未知風險的出現。為了更好地闡述房地產上市公司受限購政策的影響,通過OLS、DID以及相應的穩健性檢驗方法,檢驗并驗證后得到如下結論:當某地區頒布限購政策的時候,其公司所持有的自由現金量會在一段時間內上升以應對可能出現的未知風險。

      關鍵詞:限購政策;自由現金;雙重差分

      中圖分類號:F293 文獻標識碼:A

      文章編號:1001-9138-(2022)02-0030-09 收稿日期:2022-01-10

      1 引言

      房地產上市公司對我國經濟的穩步增長影響大量集中體現于以下兩方面:(1)直接投資。對房地產上市公司進行直接的投資(購買股票、可轉債、基金等),可以直接帶動該產業的經濟增長;(2)間接投資。得益于房地產修建的長期性,房地產上市公司在行業運作中形成了較長的產業鏈條,對房地產上市公司進行投資也就會理所當然地帶動其他行業的投資與消費。說明房地產上市公司相比于其他上市公司更容易收到經濟周期性波動帶來的沖擊,并且往往會表現出更為顯著的影響??梢杂^察到2010-2019年的國房景氣指數形成了較大幅度的波動如圖1所示,而2010年正是我國政府開始加大對房地產上市公司管控力度的關鍵轉折點。

      從10年之間總體來看,房地產上市公司都在短時間內面臨著較為劇烈的風險,而通過權衡理論以及委托代理理論的定性分析可以推斷出,在這段時間內,它們會持有較大數額的現金來避免更多不確定性風險的出現。然而對于不同的城市,其限購政策的實施以及影響又有著不同程度的反應。這就導致,即便是在總體層面內描述的限購政策會導致房地產上市公司持有自由現金量的減少,也不能排除部分地區會產生截然相反的情況。

      為了定量描述、深入探究房地產上市公司受其所在上市地區限購政策的影響,本文通過從CSMAR數據庫選取的有關數據,通過OLS模型優先確定與房地產上市公司持有現金量有關的解釋變量,隨后選出于滬深兩地上市的,整體規模以及財務狀況近似的A、B兩公司,選用difference-in-difference模型(即雙重差分模型)來探討限購政策的影響。研究目的有以下三點:(1)確定與房地產上市公司持有現金量有關的解釋變量;(2)檢驗B公司在受到當地限購政策的影響時,是否會比未受到類似影響的相同規模的A公司要持有更多的自由現金;(3)排除B公司是否會在沒受到影響的情況下選擇比受到影響的情況下持有更多自由現金的偽結論。創新點:(1)運用定量數據闡述限購政策對房地產上市公司的真實影響;(2)引入學術界分析政策效應十分熱門的DID模型對房地產上市公司受到限購政策影響的真實后果進行剝離分析。

      2 研究現狀與假設

      現金作為資產負債表之第一項列示內容,是最具有流動性的企業資產。任何一個企業都會儲備一定數額的資金來保證其不會因資金鏈的斷裂而崩潰。Dittmar等(2003)對1998年間世界上主要國家和地區公司企業的持有現金比例進行了比較,發現中國地區上市公司對現金的持有水平處于一個較高地位。Myers和Majluf (1984)從信息不對稱會造成逆向選擇從而導致檸檬市場的角度出發,他們研究得出結論認為:為了避免不必要的風險以及降低信息不對稱選擇所帶來的高成本,公司就應該持有充足的現金來避免“劣幣驅逐良幣”現象的產生。在這后來,不管是Jensen和Mecking (1976)、Myers (1984)從權衡理論視角出發,還是Jensen (1986)、Dittmar(2003)從委托代理理論的視角出發,這些學者都從實證角度證明了企業現金持有比例對上市企業的決策會產生一定程度的負面影響。隨著時間的推移,Foley等(2007)、Haushalter等(2009)、Bates等(2008)又站在其他例如宏觀經濟、行業環境、公司財務等各個方面采用不同實證方法分析了影響企業所持有現金量大小的關鍵因素。也就是說,國外學者目前的研究已經從基礎理論部分的延申轉入到了實際宏觀調控的影響上來。

      關于對房地產行業的宏觀調控,限購政策即是最重要作用力之一。限購政策的出臺首先影響到的就是房地產行業,隨之而來地會對與之關聯的行業造成嚴重程度不一的影響。(Green,1997;Coulson和Kim,2000)Ahuja等(2010)、Wu等(2012)、Bian和Gete (2014)的研究發現,盡管確實有著供需的剛性支撐,但一些地區仍然會存在一定量的房價泡沫。限購政策的出臺,無疑會從一定程度上切斷需求,減少泡沫,但仍可能會對房地產行業產生較為顯著的影響。Custodio等(2005)指出,當行業經濟下行時,房地產企業會持有更多的現金以應對未來的不確定性。限購政策從宏觀調控方面對房地產行業產生沖擊,那么房地產行業就極有可能表現出更多地持有現金以減緩沖擊的危害性??梢钥闯?,國外學者對限購政策之于房地產企業的研究也在穩步進行中,最后的蓋棺定論也比較趨近限購政策會使得房地產企業增加現金持有這一觀點。

      對于國外從權衡理論以及委托代理理論視角出發的,對企業持有自由現金流的看法,國內的學者也有部分保持贊同意見。彭桃英等(2006)認為,權衡理論相比于代理理論更能闡述我國企業持有較多自由現金的行為。但國內學者的研究主要還是從制度背景、公司治理機制以及財務狀況等角度出發。張人驥等(2005)以991家A股公司在2000年的數據為基準樣本,運用線性回歸模型,證明出來股東保護與現金持有呈現負相關的關系。但胡國柳等(2006)從公司治理的角度實證,認為在第一大股東的持股比例會直接導致企業現金持有水平的變化。辛宇等(2006a)的研究表明,上市公司的現金持有比例與其公司微觀治理機制的建設呈現正相關,另一研究則表明,上市公司的現金持有水平與其治理環境等存在著顯著相關關系。周偉等(2007)發現我國的企業面臨融資約束較多,會較多的持有自由現金以替企業帶來較高的收益。那么,既然我國企業持有的自由現金流普遍較高,那么限購政策對我國企業會不會造成較小的影響或者干脆是沒有多大影響呢?

      劉洪玉和張紅(2006)的數據指出,我國房地產投資拉動經濟增長的平均貢獻率為14.3%。梁云芳等(2006)的實證表明,我國房地產行業能正面或者側面拉動近60多個產業的經濟發展。無獨有偶,曹振良(2003)、李啟明(2002)、王國軍和劉水杏(2004)的研究都證明了房地產投資對其他相關產業經濟增長的有益性。國內學者策無遺算的實證研究都證明了,房地產企業在收到限購政策等的宏觀調控時,會直接抑或間接導致整體經濟環境的衰敗。根據權衡理論進行考量,這種經濟環境的惡化變動,會影響房地產企業對其自身對于所處環境的判斷,從而持有更多的自由現金以減少經濟沖擊帶來的不確定性。

      針對上述梳理,本文提出如下假設:限購政策會使得房地產公司持有更大比例的自由現金。

      3 數據與實證模型

      3.1 數據選取于預處理

      本文通過CSMAR數據庫選取2010年到2019年上市于滬深兩地的房地產公司進行后續實證分析。在數據預處理階段:(1)避免因數據無法達到一致連續性而影響后續檢驗結果。刪除在2010年到2019年中退市、缺乏數據的公司,刪除在這十年間上市的房地產公司的數據。(2)為了后續DID模型結論的準確性,在進行DID模型的分析之前,首先選取上市于滬深兩市規模相同的房地產企業共計3個,剔除一個在深交所2010年上市企業(減緩IPO對后續計量的反向影響),剩余兩個分別上市于滬深兩地且規模相近的房地產企業;(3)后續穩健性檢驗需要用到的數據另取。

      3.2 變量與模型

      本文中涉及到的解釋變量與被解釋變量定義如表1所示。

      本文對OLS模型的定義如下所示:

      cash_ratio=α×net_ profit+α×tot_asset +α×cur_debt_ratio+α+e? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(1)

      其中,cash_ratio表示企業所持有的現金比例,即,企業現金持有水平;net_profit表示企業的凈利潤;tot_asset表示企業的總資產;cur_debt_ratio表示企業的流動負債比率,α表示回歸中的常數項,e表示回歸中能使得所有觀察值殘差平方和最小的誤差。

      本文對DID模型的定義如下所示:

      cash_ratio = β×treat + β2time+ β×treat·time+β×net_ profit+β×tot_asset+β×cur_debt_ratio +β+ε? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(1)

      其中,部分變量和上述OLS模型中保持一致,除此之外,treat為分組虛擬變量,若個體i受政策實施的影響,則個體i屬于處理組,對應的treat取值為1.若個體i不受政策實施的影響,則個體i屬于對照組,對應的treat取值為0;time為政策實施虛擬變量,政策實施之前time取值為0,政策實施之后time取值為1。treat·time為分組虛擬變量與政策實施虛擬變量的交互項,其系數β3則反映了政策實施的凈效應。

      4 OLS模型與DID模型的回歸

      4.1 描述性統計

      分別對收集到的數據進行描述性統計,統計結果如表2所示,表2表示在深交所和上交所上市的房地產企業基本情況。

      其中,Code為SZ表示本統計中在深交所上市的所有房地產公司,SH表示在上交所上市的所有房地產公司。Obs表示觀測值的樣本個數;Mean表示平均值;Std.Dev.表示標準差;Min表示最小值;Max表示最大值。

      可以觀察到無論是在深交所還是上交所上市的房地產企業,其凈利潤和總資產的標準差十分之大,這樣毫無疑問會影響到后續回歸的進行,為了使后續回歸更加嚴謹以及結果更好呈現,現對這兩個解釋變量取對數值。即:

      ln_net_ profit = ln (net_ profit)? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(3)

      ln_tot_asset = ln (not_asset)? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(4)

      4.2 OLS模型

      使用OLS模型對收集到的滬深兩地的上市房地產企業進行回歸,如表3所示。

      其中,模型(1)表示在深交所上市的房地產企業所持有現金數額的解釋模型;模型(2)表示在上交所上市的房地產企業所持有現金數額的解釋模型。

      可以看出于深交所上市的房地產企業其各個解釋變量都十分顯著,并且顯著性十分高。具體釋如下義:(1)當凈利潤每增加1000個單位,其現金持有比例就會增加約2個單位,即,于深圳上市的各類房地產企業平均會拿出利潤的千分之二作為儲備自由現金,并且于1%的顯著水平下顯著。(2)當總資產每增加100個單位時,其現金持有比例就會減少2個單位,即,于深圳上市的各類房地產企業會因為其自身總資產的增加而減少一定量的自由現金,且在1%的顯著水平下顯著。因為資產也可以在難以應對未知風險的時候進行變現,所以也是十分合理的。(3)當流動負債比率每增加10個單位時,其現金持有比例就會增加約1個單位,即,流動負債的提高會讓企業產生一定程度的警惕性,從而增加其持有的自由現金量以避免無法還清流動負債所造成的違約風險,并且這個p值同樣也是十分顯著的。

      在上交所上市的房地產企業其各個解釋變量的顯著性都與在深圳上市的房地產企業的各個解釋變量有著一定程度上的不同。在上海上市的房地產企業在本回歸中僅有總資產和常數項的數據是顯著的??紤]到常數項的解釋意義較弱,本文便不再對其進行進一步闡述。關于總資產量對持有自由現金量的影響與前文所示深圳上市房地產公司的總資產之于持有現金量的影響存在著類似的線性關系。其凈利潤和流動負債比率在stata里面呈現出的p值分別為0.107和0.323,均高于10%的顯著水平,相比于顯著性水平低于1%的解釋變量來說,其解釋能力較為弱小,但仍可以單方面認為在上海上市的房地產企業中,凈利潤對企業持有自由現金的影響是正相關的,具體的還需要后續的穩健性檢驗來證明結論。

      4.3 DID模型

      首先,在前文的模型描述中,本文說到可以直接體現出政策的凈效應,下面將對凈效應這一塊優先展開解釋,隨后引入回歸結果來說明其凈效應??紤]DID模型:

      cash_ratio=β×treat+βtime+β×treat·time+β×net_profit+β×tot_asset+β×cur_debt_ratio+β+ε

      在政策實施前,即time=0時,此時處理組會表現出β+β+β+β+β,而對照組則會表現出β+β+β+β;在政策實施后,即,time=1時,此時處理組會表現出β+β+β+β+β+β+β,而對照組則會表現出β+β+β+β+β的形式,DID矩陣如表4所示。

      上述分析便能很好的說明β3即可以很好地體現出政策的凈效應,下面對選取出來的A、B兩公司進行DID模型的構建與分析,其回歸結果如表5所示。

      本文在構建DID模型時,選取深圳上市的A公司作為控制組,上海上市的B公司作為對照組,依據上海市2016年頒布的《關于進一步完善本市住房市場體系和保障體系促進房地產市場平穩健康發展的若干意見》(以下簡稱:意見)作為限購政策影響變量設計time這一虛擬變量進行模型回歸分析。從表4可以看出,did這個交乘項,即treat·time,也就是之前所說的政策凈效應之于上市公司持有現金流量的影響十分顯著。這也就代表著,上海市頒布的《意見》在1%的顯著水平之下顯著影響了在上海上市的房地產企業對自身持有自由現金量的考量,加大了它們持有自由現金量的力度。這也正與本文前期推斷一致,即無論是依據權衡理論還是委托代理理論,當公司面臨的外部風險有增加趨勢或者已經增加時,該公司會傾向于持有更多的自由現金以應對不確定性風險。

      5 穩健性檢驗

      5.1 對OLS模型的穩健性檢驗

      考慮到上述OLS模型中,上海地區上市的房地產企業其部分變量不夠顯著,為了進一步驗證其模型的準確性以及變量的真實影響,并肯定深圳地區模型的穩健性,本文接下來對上述兩個OLS模型進行穩健性檢驗以驗證結論的穩定,如表6所示。

      其中,模型(1)為在深圳上市的房地產企業的穩健性檢驗結果,可以觀察到模型中的各個解釋變量并沒有出現很大的變化,即,該穩健性檢驗結果支持前文的OLS檢驗結果。也就是說現金持有比例的增加單位為凈利潤增加單位的1/500,即,于深圳上市的各類房地產企業平均會拿出利潤的千分之二作為儲備自由現金,并且于1%的顯著水平下顯著;現金持有的減少單位為總資產增加單位的1/50,即,于深圳上市的各類房地產企業會因為其自身總資產的增加而減少一定量的自由現金,且在1%的顯著水平下顯著。同理可知,這是因為資產在抵御未知風險時也存在著不可忽視的強大力量,所以總資產的增加可以使得公司在一定程度上減少對自由現金的持有程度;現金持有比例的增加單位為流動負債比率增加單位的1/10,即,依據權衡理論,流動負債的提高會讓企業產生一定程度的警惕性,讓企業重新權衡資產、負債與所有者權益之間的比例關系,從而選擇增加其持有的自由現金量以避免無法還清流動負債所造成的違約風險,并且這個p值同樣也是十分顯著的。

      模型(2)為在上海上市的房地產企業的穩健性檢驗結果,可以觀察到模型中的各個解釋變量也并沒有出現很大范圍的變化,仍然是只有總資產和常數項顯著,不過這也進一步驗證了前文所示的OLS結果的穩健性。穩健性檢驗表明,凈利潤對于上海上市的房地產企業的現金持有比例的影響并不能達到一個十分顯著的水平,甚至可以說是與統計學認知范圍內的顯著二字幾乎不相干;總資產之于現金持有比例的影響仍然顯著,并且也跟在深圳上市的房地產企業保持著類似的負相關關系,即,在上海上市的房地產企業的現金持有比例會隨著總資產的增多而產生負向減少的變化,變化比例約為2%,與深圳企業的相同變化保持一致。凈利潤和流動負債比率在stata中的p值分別是0.164和0.396,基本與前文的OLS分析保持一致,也就是說這兩個解釋變量對上海的房地產上市企業的影響并不顯著。當然,在這其中,也有可能是其他政策的作用所導致的地區差異性。

      5.2 對DID的穩健性檢驗

      5.2.1 共同趨勢的檢驗

      考慮到DID共同趨勢檢驗采用實證方法的難度較大,本文選用繪圖的方法來驗證DID對照組與處理組之間的共同趨勢行為如圖2所示。

      從圖2中不難看出,所選取的A、B兩家公司在整體的趨勢之上基本是保持隨著年份增長從而增長其現金持有比例的。虛線部分表示上海市于2016年實施的《意見》,可以看到,隨著上海市2016年實施這樣一種限購政策,B公司的現金持有水平在短期之內顯著上升,這也就印證了前文DID分析中所展示出的,政策的實施會推動房地產上市企業現金持有量的增加。這也就說明了,政策對房地產上市的凈效應是存在的,也就能排除在不受政策調節之下會因為其他因素的影響導致B公司持有現金流量增加的這樣一個偽結論。這即是說明了前文選用DID分析的方式合理性以及結果穩健性。

      5.2.2 安慰劑檢驗

      考慮陳剛(2012)研究法官異地交流對司法效率的影響所采用的安慰劑檢驗方式,本文依此類推,采取縮短A、B兩公司取值年限的方式進行DID的安慰劑檢驗(DID假設檢驗的一種),縮短其范圍至2010年-2015年,并假設B公司于2013年實施了這樣的限購政策,隨后再對同樣的解釋變量與被解釋變量套用DID模型,如果結果不顯著,則表示不存在安慰劑效應,即,原來的DID模型的估計結果是沒有偏誤的,被解釋變量公司持有現金比例的變動并沒有受到其他隨機性因素的影響。安慰劑檢驗結果如表7所示。

      安慰劑檢驗結果如上表所示,did_placebo這一交乘項并不顯著,這說明,本文構建的DID模型并沒有受到其他未知不確定因素的印象,模型十分合理,回歸結果也十分準確。

      6 結論與建議

      通過上述一系列的研究,文章開頭所提及的假設得到了充分證實,即,從實證角度論證了限購政策會使得上市的房地產企業加大自身現金持有的比例。

      在政策建議方面:(1)應當促進我國房地產價格評估市場的建立與完善。應當考慮引入獨立的第三方報價體系減少房地產企業的泡沫,可以在一定程度上減少部分投資者對于房地產投資的畸形策略;(2)應當充分考慮限購政策的成本與收益。限購政策在限制房地產上市公司發展的同時也會限制一系列與之有關的企業,從而大規模影響國內的經濟形勢;(3)精準把控限制力度。應當多方考量具體的實現方式以及處理手段,以保證不過分限制房地產行業和其他相關行業持續發展的同時,又能減少房價的虛高。本文研究選用的A、B企業存在著上述政策影響,但也不排除其他企業會出現截然不同的表現,建議再進行研究時可以推廣本文研究至更廣泛的范圍。此外,本文采取的安慰劑檢驗方式只是眾多穩健性檢驗中的一種,后續研究可以采用更加有效的方式對本文進行合理的改進以為國家限購政策的實施出謀劃策。

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      作者簡介:馮浩,湖北大學商學院教授,碩士生導師。

      趙寒旭,湖北大學商學院,碩士研究生。

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