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摘要：受新冠肺炎疫情影响我国经济发展出现一定减缓，作为国家支柱产业的房地产业更是影响严重，为客观评价该行业上市公司的经营状况，本文应用因子分析法对沪深上市的136家房地产公司2019年第四季度和2020年第二季度财务指标进行实证分析，通过衡量评分与比较发现房地产业上市公司在新冠肺炎疫情下显露的财务问题，方便投资者理性投资的同时也为决策者提出可行性建议。
关键词：房地产业;因子分析法;经营状况;SPSS
中图分类号：F23 文献标识码：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2021.24.041
0引言
2020年新冠肺炎疫情对中国房地产行业的打击是毋庸置疑的，虽然疫情无法直接影响到房价，但是全国性封锁措施对第三产业造成冲击，间接影响到房租价格，从而导致整个购房市场的供需都发生了变化。在资本市场上，第三产业的萎靡不振引起股价下滑的现象，由于房地产行业资产负债率较高，相比于其他行业房地产企业的融资压力更大，这也就促使了房企降价促销。对房地产企业的财务状况进行综合评价，一方面有利于投资人和债权人在这特殊时期进行投资决策，另一方面也有利于经营者明晰企业在行业中的定位，进而针对企业的优势与不足制定经营决策。长期以来尽可能完整的描述公司的财务状况，往往要收集众多评价指标，涉及的评价指标过多产生了信息重叠的问题，且计算处理很麻烦，从这些指标中剔除个别指标又容易遗漏信息。而因子分析方法将原始指标降维成较少的、没有相关性的综合指标，这些综合指标就能够反映绝大部分信息。本文拟运用因子分析法，采用我国在沪深上市的136家房地产公司2019年第四季度和2020年第二季度财务报表的数据，根据原始数据构造因子变量，对疫情前后两阶段房地产上市公司财务状况进行综合评价，从中发现新冠肺炎疫情对房地产上市公司财务情况造成的变化。
1相关理论
评价一家公司的财务状况，一般是从盈利能力、偿债能力、成长能力和营运能力四个维度分别选用财务指标进行分析，但无论是比较分析法、比率分析法、因素分析法还是杜邦分析法都需要根据服务对象自身情况采用某些财务指标，这个过程主要依赖于决策人员多年工作经验的判断，比较主观片面而且丢失了大部分原始信息。本文的因子分析法能够准确地计算出具有代表性的数据来表示公司的盈利能力、偿债能力、成长能力和营运能力，进而达到对公司客观评价的目的。
盈利能力反映企业的投入产出能力，本文选取的指标有总资产利润率、总资产净利润率、成本费用利润率。偿债能力用来评价企业偿还债务的能力，本文选取的指标有流动比率、速动比率、现金比率、股东权益比率。成长能力与企业的战略、经营息息相关，往往依据过往的业绩变动趋势加以判断，本文选取的指标有净资产增长率。营运能力是企业利用资产创造利润的过程，是企业对资产运营的结果，本文选取的指标有经营现金净流量对负债比率、现金流量比率。
2房地产业上市公司财务指标因子分析
在网易财经网站中采用在沪深上市的136家房地产公司2019年第四季度和2020年第二季度财务指标，包括总资产利润率、总资产净利润率、成本费用利润率、流动比率、速动比率、现金比率、股东权益比率、净资产增长率、经营现金净流量对负债比率、现金流量比率，共10项财务指标，操作SPSS对房地产业上市公司财务指标进行因子分析。
2.1判断数据是否适合因子分析
在SPSS中分别对2019年第四季度财务指标和2020年第二季度财务指标通过“分析”—“降维”—“因子分析”—“描述”处理后可得结果见表1和表2。
2019年第四季度数据KMO统计量值为0.711，在0.7-0.8之间，确认原始变量间存在较强的偏相关性，尚可进行因子分析;Bartlett 的球形度检验统计量为1800.332且P值为0，该值较大且P值小于0.05，说明有共同因子存在，适合作因子分析。
同理，2020年第二季度数据KMO统计量值为0.662，在0.6-0.7之间，确认原始变量间存在较强的偏相关性，勉强可进行因子分析;Bartlett 的球形度检验统计量为1918.836且P值为0，该值较大且P值小于0.05，说明有共同因子存在，适合作因子分析。
2.2判断提取因子个数
在SPSS中分别对2019年第四季度财务指标和2020年第二季度财务指标通过“分析”—“降维”—“因子分析”—“抽取”处理后可得结果见表3和表4。由表3可知，2019年第四季度财务数据总共抽取了3个特征值大于1的因子，这3个因子旋转后的方差解释率分别是40.199%、30.749%、15.231%，此3个公共因子可解释86.179%的信息，流失量为100%-86.179%=13.821%，说明这3个因子能够提取10个分析项86.179%的信息量，这个值没有固定标准，一般超过60%就可接受，主成分分析法将2019年第四季度10个原有变量浓缩成3个因子。
同理，由表4可知，2020年第二季度财务指标总共抽取了3个特征值大于1的因子，这3个因子旋转后的方差解释率分别是31.622%、29.858%、21.427%，此3个公共因子可解释82.907%的信息，流失量为100%-82.907%=17.093%，说明这3个因子能够提取10个分析项82.907%的信息量，这个值没有固定标准，一般超過60%就可接受，主成分分析法将2020年第二季度10个原有变量浓缩成3个因子。
2.3判断因子与题项对应关系
在SPSS中分别对2019年第四季度财务指标和2020年第二季度财务指标通过“分析”—“降维”—“因子分析”—“旋转”处理后可得结果见表5和表6。2019年第四季度财务指标和2020年第二季度财务指标都将原有变量综合成3个因子，但如果因子的实际含义不清楚则不利于后续分析，可利用旋转因子的方式使一个变量只在3个因子上有比较高的载荷，使得提取出的因子具有更好的解释性，最常用的是最大方差法，使各因子仍然保持正交状态，但各因子的方差差异达到最大，即相对载荷平方和达到最大。 2.4因子命名和后续分析
经过旋转后得到表5和表6旋转成分矩阵，由表5可得 2019年第四季度财务指标第一公因子F1在总资产利润率、总资产净利润率、成本费用利润率和净资产增长率有较大载荷系数，可定义为“盈利能力和成长能力”;第二公因子F2在速动比率、现金比率、流动比率和股东权益比率有较大载荷系数，可定义为“偿债能力”;第三公因子F3在现金流量比率和经营现金净流量对负债比率有较大载荷系数，可定义为“营运能力”。
由表6可得2020年第二季度财务指标第一公因子F1在流动比率、速动比率、现金比率和股东权益比率有较大载荷系数，可定义为“偿债能力”;第二公因子F2在总资产净利润率、总资产利润率、成本费用利润率、净资产增长率有较大载荷系数，可定义为“盈利能力和成长能力”;第三公因子F3在经营现金净流量对负债比率和现金流量比率有较大载荷系数，可定义为“营运能力”。
当因子确定后，需要公因子表达为各变量的线性形式，最常用的估计法为“回归法”。在SPSS中通过“分析”——“降维”——“因子分析”——“得分”处理后可得结果见表7和表8。
由表7可知2019年第四季度各公因子：
F1= 0.254X1+0.244X2+0.247X3-0.045X4-0.062X5-0.053X6-0.016X7-0.005X8+0.098X9+0.248X10
F2=-0.038X1-0.025X2-0.037X3+0.309X4+0.328X5+0.321X6+0.015X7+0.013X8+0.180X9-0.066X10
F3=0.004X1+0.014X2-0.028X3-0.091X4+0.036X5+0.055X6+0.566X7+0.567X8+0.045X9-0.028X10
其中，X1、X2、X3、…、X10 分别为各项财务指标值。
保存各公因子得分后进行综合评价，依据表3的方差贡献率比例为权数计算综合得分：
Z=40.199/86.179×F1+30.749/86.179×F2+15.231/86.179×F3
=46.65%×F1+35.68%×F2+17.67%×F3
计算出2019年第四季度各公因子盈利能力和成长能力F1的权数为46.65%、偿债能力F2的权数为35.68%、营运能力F3的权数为17.67%后，可得各公司综合能力Z，并对综合能力Z进行排序，结果见表9。
同理，由表8可知2020年第二季度各公因子：
F1=-0.005X1-0.008X2+0.053X3-0.077X4+0.310X5+0.311X6+0.263X7+0.056X8+0.053X9+0.251X10
F2=0.312X1+0.317X2+0.287X3+0.221X4-0.032X5-0.053X6-0.013X7-0.050X8-0.053X9+0.097X10
F3=0.028X1+0.014X2-0.021X3-0.198X4+0.065X5+0.075X6-0.062X7+0.481X8+0.479X9+0.070X10
其中，X1、X2、X3、…、X10 分别为各项财务指标值。
保存各公因子得分后进行综合评价，依据表4的方差贡献率比例为权数计算综合得分：
Z=31.622/82.907×F1+29.858/82.907×F2+21.427/82.907×F3
=38.14%×F1+36.01%×F2+25.85%×F3
计算出2020年第二季度各公因子偿债能力F1的权数为38.14%、盈利能力和成长能力F2的权数为36.01%、营运能力F3的权数为25.85%后，可得各公司综合能力Z，并对综合能力Z进行排序，结果见表9。
3房地产业上市公司财务绩效评价
疫情前房地产业上市公司的盈利能力和成长能力的权数尚为46.65%，经过新冠肺炎疫情后所占权数降为36.01%;而偿债能力的权数经过新冠肺炎疫情后从35.68%提升为38.14%;营运能力的权数也从17.67%上升到25.85%。疫情改变了房地产业上市公司原有的财务绩效评价标准，疫情前房地产业上市公司综合能力评价侧重于盈利能力和成长能力，但在疫情之后盈利能力和成长能力从综合能力评价第一位降为第二位，偿债能力成为房地产业上市公司综合能力评价的关键点。除此之外，营运能力也在疫情后被逐渐重视。
从表9可知张江高科在2019年第四季度排名在沪深上市的房地产企业里位居末位，但在疫情后名次排前位。与此对应的是中房股份疫情前排名身居高位，可在疫情后排名下滑至末位。张江高科最初的商业模式是地产开发和土地批租，在2015年后从房地产商转型为“科技投行”，利用园区开发运营商的优势选择优质企业提供融资，优质企业获得成长的同时张江高科也从中获取投资收益。近年来张江高科的作为房地产商的主营业务甚至处于亏损状态，但是来自“科技投行”的收益可以冲抵亏损增加利润，这也就是为何张江高科盈利能力尚有欠缺但偿债能力实力足够的原因。因此在疫情前以盈利和成长能力为主时张江高科表现平平，但在疫情后偿债能力成为房地产商首要评价指标，张江高科能够独树一帜高枕无忧。与之对比的中国最大“炒房团”中房股份早已成为空壳公司，房地产作为中房股份的主营业务业绩不佳，近年来为维持壳资源避免ST基本靠卖存量房维持业绩，因此在2019年第四季度因为盈利能力和成长能力因素中房股份名次优异，但在疫情后中房股份名次出现迅速跌落的情况。
4结论与建议
运用因子分析法不难看出房地产业上市公司的财务受到疫情的冲击还是巨大的，财务综合评价的重点由盈利能力和成长能力转移到了偿债能力。由于疫情的影响房地产市场成交量骤降，对于本来财务杠杆高的房地产企业来说无疑是寒冬，不少偿债能力差的房地产商因为资金无法回笼而破产，融资问题成为房地产企业的头等要务。
除了依靠政府政策等方式注重解决筹资问题，或者开发线上销售等营销策略提升运营能力，转换商业模式可能也是房地产公司的一条出路，就如张江高科的收入從房地产业务转为投资收益是非常值得借鉴的一种方式。本次疫情既引起房地产企业优胜劣汰重新布局，同时又启发了整个行业的思考，有利于推动房地产行业的改革和健康发展。
参考文献
[1]雷辉，王亚男，聂珊珊，等.基于财务绩效综合指数的竞争战略绩效时滞效应研究[J].会计研究，2015，（05）：64-71，95.
[2]欧国良，吴刚，朱祥波，等.基于因子分析法的房地产企业财务风险预警研究[J].社会科学家，2018，（09）：56-63.
[3]诸波，干胜道.市场竞争程度、经营战略与业绩评价指标选择[J].会计研究，2015，（02）：51-57，94.
作者简介：王玉欣（1992-），女，汉族，河北石家庄人，广西大学商学院研究生。
关键词：房地产业;因子分析法;经营状况;SPSS
中图分类号：F23 文献标识码：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2021.24.041
0引言
2020年新冠肺炎疫情对中国房地产行业的打击是毋庸置疑的，虽然疫情无法直接影响到房价，但是全国性封锁措施对第三产业造成冲击，间接影响到房租价格，从而导致整个购房市场的供需都发生了变化。在资本市场上，第三产业的萎靡不振引起股价下滑的现象，由于房地产行业资产负债率较高，相比于其他行业房地产企业的融资压力更大，这也就促使了房企降价促销。对房地产企业的财务状况进行综合评价，一方面有利于投资人和债权人在这特殊时期进行投资决策，另一方面也有利于经营者明晰企业在行业中的定位，进而针对企业的优势与不足制定经营决策。长期以来尽可能完整的描述公司的财务状况，往往要收集众多评价指标，涉及的评价指标过多产生了信息重叠的问题，且计算处理很麻烦，从这些指标中剔除个别指标又容易遗漏信息。而因子分析方法将原始指标降维成较少的、没有相关性的综合指标，这些综合指标就能够反映绝大部分信息。本文拟运用因子分析法，采用我国在沪深上市的136家房地产公司2019年第四季度和2020年第二季度财务报表的数据，根据原始数据构造因子变量，对疫情前后两阶段房地产上市公司财务状况进行综合评价，从中发现新冠肺炎疫情对房地产上市公司财务情况造成的变化。
1相关理论
评价一家公司的财务状况，一般是从盈利能力、偿债能力、成长能力和营运能力四个维度分别选用财务指标进行分析，但无论是比较分析法、比率分析法、因素分析法还是杜邦分析法都需要根据服务对象自身情况采用某些财务指标，这个过程主要依赖于决策人员多年工作经验的判断，比较主观片面而且丢失了大部分原始信息。本文的因子分析法能够准确地计算出具有代表性的数据来表示公司的盈利能力、偿债能力、成长能力和营运能力，进而达到对公司客观评价的目的。
盈利能力反映企业的投入产出能力，本文选取的指标有总资产利润率、总资产净利润率、成本费用利润率。偿债能力用来评价企业偿还债务的能力，本文选取的指标有流动比率、速动比率、现金比率、股东权益比率。成长能力与企业的战略、经营息息相关，往往依据过往的业绩变动趋势加以判断，本文选取的指标有净资产增长率。营运能力是企业利用资产创造利润的过程，是企业对资产运营的结果，本文选取的指标有经营现金净流量对负债比率、现金流量比率。
2房地产业上市公司财务指标因子分析
在网易财经网站中采用在沪深上市的136家房地产公司2019年第四季度和2020年第二季度财务指标，包括总资产利润率、总资产净利润率、成本费用利润率、流动比率、速动比率、现金比率、股东权益比率、净资产增长率、经营现金净流量对负债比率、现金流量比率，共10项财务指标，操作SPSS对房地产业上市公司财务指标进行因子分析。
2.1判断数据是否适合因子分析
在SPSS中分别对2019年第四季度财务指标和2020年第二季度财务指标通过“分析”—“降维”—“因子分析”—“描述”处理后可得结果见表1和表2。
2019年第四季度数据KMO统计量值为0.711，在0.7-0.8之间，确认原始变量间存在较强的偏相关性，尚可进行因子分析;Bartlett 的球形度检验统计量为1800.332且P值为0，该值较大且P值小于0.05，说明有共同因子存在，适合作因子分析。
同理，2020年第二季度数据KMO统计量值为0.662，在0.6-0.7之间，确认原始变量间存在较强的偏相关性，勉强可进行因子分析;Bartlett 的球形度检验统计量为1918.836且P值为0，该值较大且P值小于0.05，说明有共同因子存在，适合作因子分析。
2.2判断提取因子个数
在SPSS中分别对2019年第四季度财务指标和2020年第二季度财务指标通过“分析”—“降维”—“因子分析”—“抽取”处理后可得结果见表3和表4。由表3可知，2019年第四季度财务数据总共抽取了3个特征值大于1的因子，这3个因子旋转后的方差解释率分别是40.199%、30.749%、15.231%，此3个公共因子可解释86.179%的信息，流失量为100%-86.179%=13.821%，说明这3个因子能够提取10个分析项86.179%的信息量，这个值没有固定标准，一般超过60%就可接受，主成分分析法将2019年第四季度10个原有变量浓缩成3个因子。
同理，由表4可知，2020年第二季度财务指标总共抽取了3个特征值大于1的因子，这3个因子旋转后的方差解释率分别是31.622%、29.858%、21.427%，此3个公共因子可解释82.907%的信息，流失量为100%-82.907%=17.093%，说明这3个因子能够提取10个分析项82.907%的信息量，这个值没有固定标准，一般超過60%就可接受，主成分分析法将2020年第二季度10个原有变量浓缩成3个因子。
2.3判断因子与题项对应关系
在SPSS中分别对2019年第四季度财务指标和2020年第二季度财务指标通过“分析”—“降维”—“因子分析”—“旋转”处理后可得结果见表5和表6。2019年第四季度财务指标和2020年第二季度财务指标都将原有变量综合成3个因子，但如果因子的实际含义不清楚则不利于后续分析，可利用旋转因子的方式使一个变量只在3个因子上有比较高的载荷，使得提取出的因子具有更好的解释性，最常用的是最大方差法，使各因子仍然保持正交状态，但各因子的方差差异达到最大，即相对载荷平方和达到最大。 2.4因子命名和后续分析
经过旋转后得到表5和表6旋转成分矩阵，由表5可得 2019年第四季度财务指标第一公因子F1在总资产利润率、总资产净利润率、成本费用利润率和净资产增长率有较大载荷系数，可定义为“盈利能力和成长能力”;第二公因子F2在速动比率、现金比率、流动比率和股东权益比率有较大载荷系数，可定义为“偿债能力”;第三公因子F3在现金流量比率和经营现金净流量对负债比率有较大载荷系数，可定义为“营运能力”。
由表6可得2020年第二季度财务指标第一公因子F1在流动比率、速动比率、现金比率和股东权益比率有较大载荷系数，可定义为“偿债能力”;第二公因子F2在总资产净利润率、总资产利润率、成本费用利润率、净资产增长率有较大载荷系数，可定义为“盈利能力和成长能力”;第三公因子F3在经营现金净流量对负债比率和现金流量比率有较大载荷系数，可定义为“营运能力”。
当因子确定后，需要公因子表达为各变量的线性形式，最常用的估计法为“回归法”。在SPSS中通过“分析”——“降维”——“因子分析”——“得分”处理后可得结果见表7和表8。
由表7可知2019年第四季度各公因子：
F1= 0.254X1+0.244X2+0.247X3-0.045X4-0.062X5-0.053X6-0.016X7-0.005X8+0.098X9+0.248X10
F2=-0.038X1-0.025X2-0.037X3+0.309X4+0.328X5+0.321X6+0.015X7+0.013X8+0.180X9-0.066X10
F3=0.004X1+0.014X2-0.028X3-0.091X4+0.036X5+0.055X6+0.566X7+0.567X8+0.045X9-0.028X10
其中，X1、X2、X3、…、X10 分别为各项财务指标值。
保存各公因子得分后进行综合评价，依据表3的方差贡献率比例为权数计算综合得分：
Z=40.199/86.179×F1+30.749/86.179×F2+15.231/86.179×F3
=46.65%×F1+35.68%×F2+17.67%×F3
计算出2019年第四季度各公因子盈利能力和成长能力F1的权数为46.65%、偿债能力F2的权数为35.68%、营运能力F3的权数为17.67%后，可得各公司综合能力Z，并对综合能力Z进行排序，结果见表9。
同理，由表8可知2020年第二季度各公因子：
F1=-0.005X1-0.008X2+0.053X3-0.077X4+0.310X5+0.311X6+0.263X7+0.056X8+0.053X9+0.251X10
F2=0.312X1+0.317X2+0.287X3+0.221X4-0.032X5-0.053X6-0.013X7-0.050X8-0.053X9+0.097X10
F3=0.028X1+0.014X2-0.021X3-0.198X4+0.065X5+0.075X6-0.062X7+0.481X8+0.479X9+0.070X10
其中，X1、X2、X3、…、X10 分别为各项财务指标值。
保存各公因子得分后进行综合评价，依据表4的方差贡献率比例为权数计算综合得分：
Z=31.622/82.907×F1+29.858/82.907×F2+21.427/82.907×F3
=38.14%×F1+36.01%×F2+25.85%×F3
计算出2020年第二季度各公因子偿债能力F1的权数为38.14%、盈利能力和成长能力F2的权数为36.01%、营运能力F3的权数为25.85%后，可得各公司综合能力Z，并对综合能力Z进行排序，结果见表9。
3房地产业上市公司财务绩效评价
疫情前房地产业上市公司的盈利能力和成长能力的权数尚为46.65%，经过新冠肺炎疫情后所占权数降为36.01%;而偿债能力的权数经过新冠肺炎疫情后从35.68%提升为38.14%;营运能力的权数也从17.67%上升到25.85%。疫情改变了房地产业上市公司原有的财务绩效评价标准，疫情前房地产业上市公司综合能力评价侧重于盈利能力和成长能力，但在疫情之后盈利能力和成长能力从综合能力评价第一位降为第二位，偿债能力成为房地产业上市公司综合能力评价的关键点。除此之外，营运能力也在疫情后被逐渐重视。
从表9可知张江高科在2019年第四季度排名在沪深上市的房地产企业里位居末位，但在疫情后名次排前位。与此对应的是中房股份疫情前排名身居高位，可在疫情后排名下滑至末位。张江高科最初的商业模式是地产开发和土地批租，在2015年后从房地产商转型为“科技投行”，利用园区开发运营商的优势选择优质企业提供融资，优质企业获得成长的同时张江高科也从中获取投资收益。近年来张江高科的作为房地产商的主营业务甚至处于亏损状态，但是来自“科技投行”的收益可以冲抵亏损增加利润，这也就是为何张江高科盈利能力尚有欠缺但偿债能力实力足够的原因。因此在疫情前以盈利和成长能力为主时张江高科表现平平，但在疫情后偿债能力成为房地产商首要评价指标，张江高科能够独树一帜高枕无忧。与之对比的中国最大“炒房团”中房股份早已成为空壳公司，房地产作为中房股份的主营业务业绩不佳，近年来为维持壳资源避免ST基本靠卖存量房维持业绩，因此在2019年第四季度因为盈利能力和成长能力因素中房股份名次优异，但在疫情后中房股份名次出现迅速跌落的情况。
4结论与建议
运用因子分析法不难看出房地产业上市公司的财务受到疫情的冲击还是巨大的，财务综合评价的重点由盈利能力和成长能力转移到了偿债能力。由于疫情的影响房地产市场成交量骤降，对于本来财务杠杆高的房地产企业来说无疑是寒冬，不少偿债能力差的房地产商因为资金无法回笼而破产，融资问题成为房地产企业的头等要务。
除了依靠政府政策等方式注重解决筹资问题，或者开发线上销售等营销策略提升运营能力，转换商业模式可能也是房地产公司的一条出路，就如张江高科的收入從房地产业务转为投资收益是非常值得借鉴的一种方式。本次疫情既引起房地产企业优胜劣汰重新布局，同时又启发了整个行业的思考，有利于推动房地产行业的改革和健康发展。
参考文献
[1]雷辉，王亚男，聂珊珊，等.基于财务绩效综合指数的竞争战略绩效时滞效应研究[J].会计研究，2015，（05）：64-71，95.
[2]欧国良，吴刚，朱祥波，等.基于因子分析法的房地产企业财务风险预警研究[J].社会科学家，2018，（09）：56-63.
[3]诸波，干胜道.市场竞争程度、经营战略与业绩评价指标选择[J].会计研究，2015，（02）：51-57，94.
作者简介：王玉欣（1992-），女，汉族，河北石家庄人，广西大学商学院研究生。