学文网[摘要]基于2000―2014年75个房地产企业代表盈利性数据和股票回报数据，运用SPSS主成分分析法获得房地产企业综合盈利性数据，并建立了房地产企业盈利性与长期股票回报的关系模型，使用Eviews面板数据分析了企业盈利性各指标与长期股票回报的关系。研究表明，房地产企业的收益性、盈利持续性越强，长期股票回报越高。
[关键词]股票回报；盈利性；房地产企业
[DOI]10.13939/ki.zgsc.2015.42.083
1研究背景
房地产企业具有投资成本大、资金回收周期长的特点，所以资金一向是限制房地产企业进一步快速发展壮大的瓶颈。虽然大型的房地产企业能够轻易从银行获取贷款，但是贷款的时间成本也是房地产企业必须考虑的因素。昌忠泽（2004）认为讨论企业的融资困难问题应该从资本市场出发而不是货币市场，这是由货币市场和资本市场功能定位的不同决定的。货币市场并不是企业融资的理想场所，企业的融资问题主要应该通过资本市场来解决。Baginski （1987）认为企业的盈利性的变化向股东传递着一个价值相关的信息。良好的盈利吸引了大批的投资者争相购买，为企业的发展提供了充裕的资金支持，同时这些发展良好的公司也为投资者提供了足够多的股票回报。关于房地产企业的收益性、盈利稳定性与股票回报的关系，目前国内外还缺乏系统的理论和实证研究。本文以企业规模为控制变量，分析中国房地产企业在2000―2014年的收益性指标、盈利稳定性、综合盈利性与股票回报的关系，研究结果不仅有利于了解中国房地产企业盈利性指标与股票回报的关系，而且对中国房地产企业获得良好的成长，吸引投资，解决发展过程中资金缺乏的问题有现实意义。
2文献综述
从现有的相关文献来看，企业的盈利性各指标（收益性指标、盈利连续性指标）与股票回报关系吸引了许多学者的关注和研究，国际上一些学者对企业盈利性指标与股票回报关系进行了深入的实证研究，取得了重要的研究成果。但关于房地产企业盈利性与股票回报的研究相对匮乏，并且以往研究多使用理论分析或截面数据分析。比较有代表性的研究主要集中在以下三个方面：一是Easton，Harris and Ohlson（1992）的研究表明，当时间增加时，股票回报率和收益性之间相关关系显著增强。他们得到2年期的R2的值是15%，5年期的值是20%～30%，10年期的是63%。二是Lipe（1990）的研究表明，盈利强弱和连续性都会影响股票回报率；Baginski （1987）的实证研究表明盈利性变化的幅度越大对企业股票回报的影响也越大。三是Tsung-Yuan Tsay（2006）运用时间序列回归分析了台湾信息技术企业1998―2003年的相关数据，认为企业的盈利性、盈利连续性与股票回报率有很强的相关性。
3研究假设
3.1收益性
收益性是指对企业销售收入和利润水平的体现，是企业财务结构和经营水平的综合表现（Philip Brown，2004）。Kormendi和Lipe（1987）通过对81家上市公司1947―1980的财务信息进行分析，发现收益性与股票回报有很显著的关系，并且随着时间的增加，显著性增强。Easton和Harris（1991）发现，不仅收益水平对企业股票回报率有显著的影响，盈利持续性变化也对企业股票回报率有显著的影响。由此形成以下假设：
假设1：企业收益性越强，企业长期股票回报率越高。
假设1a：企业销售盈利性越强，企业长期股票回报越高。
假设2b：企业资产运用效率、资本投入报酬越高，企业长期股票回报越高。
假设3c：企业股本获利能力越高，企业长期股票回报越高。
3.2盈利持续性
衡量企业盈利持续性的核心是企业价值增长率，这是众多研究者达成的共识。通常地，用收益增长率（HPROFIT）来近似地描述企业价值的增长。每股收益增长率（PERPROFIT）、每股净资产增长率（PERASSET）是衡量上市公司发展状况的重要指标（卢雁影，2002）。由此形成以下假设：
假设2：企业盈利持续性越强，企业长期股票回报越高。
4样本数据及描述
本文研究样本数据根据国泰安CRSP数据的房地产企业分类，取自于Wind中国数据库。所选取的全部房地产上市公司共有75家。根据以往研究，样本应该选择期间充分长、样本含量大、研究期间企业不存在破产兼并情况的数据（Easton，1992），本文确定最终研究样本期间为15年（2000―2014年）。控制变量企业规模用房地产企业销售收入的对数表示，股票回报率（R）指房地产企业的年平均股票回报率。
5实证研究与解释
本文采用面板数据（Panel Data）分析方法验证提出的假设，经过本文对数据的检测，发现随机效应的Hausman检验不显著（>0.2），所以本文的面板数据分析中采用固定效应模型（Hausman，1981）。
5.1研究模型
5.1.1收益性
本文使用下面的线性模型来检验收益指标：
Rit=Fi+ct+β10SALEGROSSit+εit（1）
Rit=Fi+ct+β11ROAit+εit（2）
Rit=Fi+ct+β12PERINCOMEit+εit （3）
其中，i表示企业；t表示年度；Rit表示t年企业i的年度平均股票回报，Fi表示在一定时期企业i的固定效应；ct指在t年的固定效应；β10、β11、β12分别是SALEGROSS、ROA和PERINCOME的系数；εit表示在研究期t年时企业i的误差。
5.1.2盈利持续性
Rit=Fi+ct+β20HPROFITit+εit（4）
Rit=Fi+ct+β21PERPROFITit+εit（5）
Rit=Fi+ct+β22PERASSETit+εit（6）
5.1.3盈利性
本文使用SPSS的主成分分析方法获得综合盈利性指标。如表1所示：
6[]0.148[]1.973[]100.00[][][]
由SPSS分析可知KMO统计量为0.659，大于0.5；并且各变量的MSA分析均大于0.5，进一步说明数据适合做因子分析。表1表示各因子的主成分列表，表中列出所有的主成分，它们按照特征值从大到小的次序排列。累积百分比为80.625%，所以这6个变量只需要萃取出三个主成分即可。根据三个主成分因子所占的比例，计算出综合成长性指标：
Persistenceit=0.48086FAC1it+0.18563FAC2it+0.13976FAC3it
本文使用下面的模型检验企业长期股票回报与综合盈利性的关系：
Rit=Fi+ct+β30Persistenceit+εit（7）
5.2实证结果的分析与解释
通过应用Eviews软件进行数据分析，可得到表2的分析结果。
表2盈利性各指标与长期股票回报
变量（Variable）[]系数（Coefficient）[]标准误差（Std.Error）[]T检验（t-Statistic）[]拟合优度（R-squared）[]F检验（F-statistic）
PERINCOME[]0.002158[]0.002101[]4.114508***[]0.629797***[]6.126384***
ROA[]0.000386[]0.000240[]4.746844***[]0.604100***[]6.282899***
SALEGROSS[]0.000368[]0.000212[]1.803632**[]0.601648***[]6.006193***
HPROFIT[]5.92E-06[]1.93E-06[]3.619629***[]0.739314***[]7.198387***
PERPROFIT[]7.05E-06[]1.93E-06[]3.602155***[]0.742842***[]7.204144***
PERASSET[]5.30E-05[]2.30E-05[]2.408203**[]0.729556***[]7.047693***
Persistence[]0.026157[]0.003344[]4.847199***[]0.798308***[]7.438512***注：***、**、*分别表示在0.001、0.05、0.1水平上显著。
表2说明了房地产企业的收益性、盈利持续性、盈利性与长期股票回报正相关。数据显示盈利性各解释变量的 t检验都很显著，而且，综合盈利性的解释程度最强；各变量的F检验均为（p=0.000），说明回归模型总体的显著性很好，解释变量对因变量的影响都很显著。
6结论及建议
基于2000―2014年间我国75个房地产企业盈利性数据和股票回报率数据，对中国房地产企业的盈利性各指标与长期股票回报的关系进行了实证研究。结果表明：第一，房地产企业盈利性与股票回报正相关，收益性、盈利持续性越强的企业，股票回报越高。第二，因为样本数据的企业规模差异不明显，房地产企业的规模对长期股票回报并无显著的影响。第三，房地产企业的股票回报率均值较高，并且企业间股票回报率差异比较大，盈利持续性变化引起企业间股票回报的变化比较大。基于以上研究，本文提出以下管理建议：房地产企业的收益性、盈利持续性及综合盈利性的变化对长期股票回报均有显著的影响，说明房地产企业的盈利性可以确保公司为创造和平衡包括股东在内的所有利益相关者的利益而努力。当公司的长期需要和投资者的短期利益矛盾时，研究结果表明增加当前利润的同时不能以牺牲企业长远持续发展为代价，这种观点可能使追求短期股票回报的人感到不满，但是这样能够保证那些追求更安全、更有利可***的投资者的长远利益。所以，企业想要产生较高的长期股票回报需要将企业的长远管理战略与当前的管理方法相结合，获得稳定而持续的成长，实现企业价值的扩张，吸引投资，解决融资困境。
参考文献：
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