房地产企业银行贷款影响因素分析

摘要：本文采用面板模型对74家上市房地产企业2009～2014年的银行贷款季度数据进行实证研究，研究表明，上市房地产企业银行贷款受自身状况、宏观经济和政策影响较大，国家基准利率下调1个单位，会使企业贷款增加0.25%，CPI增加1个单位，会使企业贷款增加0.4%。大型和小型房地产企业的银行贷款影响因素差异明显，大型房地产企业银行贷款受自身规模影响较大，小型房地产企业银行贷款受自身发展能力、抵押担保能力影响较大。

关键词：上市房地产企业；银行贷款；面板模型

中图分类号：F830.572 文献标识码：A 文章编号：2096-0298(2015)11(c)-099-03

1房地产企业贷款现状及研究情况

作为典型的资金密集型行业，上市房地产企业开发需要的资金投入量巨大。然而，近年来上市房地产企业获得商业银行贷款的难度上升。资金已经成为制约我国上市房地产企业发展的重要一环，如何获得更多的银行贷款，是上市房地产企业十分关心的问题。上市房地产企业银行贷款的影响因素一直没有得到足够的重视。国外学者主要从银行内部因素和企业内部因素两方面进行研究，并没有深入到具体的房地产企业，更没有按企业规模对影响因素进行对比分析。AllenN.Berger(2011)的分析说明了不同银行对企业的贷款具有差异，内部治理结构较好的银行能够给企业更多的贷款。PHILIPE.STRAHANet.al(2012)也发现银行自身的规模以及银行内部的治理结构对银行贷款有一定影响，规模越大、内部结构越好的银行能够给企业的贷款越多。Chih-YungLinaet.al(2014)认为贷款量的大小和贷款期限的长短与公司治理结构有关系。MatteoCotugno(2013)认为企业所拥有的银行关系对企业有重要作用。国内关于一般企业银行贷款影响因素的研究较多，但鲜有从房地产企业角度出发研究企业的银行贷款影响因素。方军雄(2010)发现并证实了政治关联对企业银行贷款可获得性的影响是有条件的，在外部环境恶劣的情况下，政治关联有助于增强企业银行贷款的可获得性，但若是外部环境改善，则政治联系对企业获得银行贷款的影响较弱。胡奕明等(2005)考察了银行贷款利率与借款企业财务状况及治理状况之间的关系后，发现银行的贷款利率无论是长期还是短期，都与借款企业当前财务状况和公司治理状况有一定的关系。廖义刚等(2010)研究指出内部经营困境的企业银行贷款会受到影响，且这种影响在金融水平发展较高的地区更为明显。蔡卫星等(2012)指出市场竞争和产权改革导致商业银行贷款行为的转变。本文的创新之处在于量化分析了上市房地产企业银行贷款的影响因素，并对不同规模上市房地产企业贷款影响因素的差异性进行比较研究，不仅得出了大、小房地产企业银行贷款影响因素的具体差异，还由交互项分析得出大企业中，规模越大的企业在外部宏观形势较好时更有利于其获得贷款。

2房地产企业贷款影响因素分析

联系上市房地产企业所在环境和自身特点，本文从政治联系、自身状况、宏观环境三个方面对上市房地产企业银行贷款影响因素进行理论分析。我国上市房地产企业面临较好的外部环境，政治联系对其银行贷款的影响较弱。企业的政治联系对企业贷款的影响是有条件的，当企业面临较差的外部环境时，政治联系可以作为外部环境的一种替代，使企业获得较多贷款；当外部环境较好时，市场和法律的成熟使得企业银行贷款对其政治联系的依赖减弱。改革开放以来，我国经济发展迅速，市场经济日趋成熟，相关法律日益完善，相对于以往，企业面临着更好的经济环境。上市房地产企业银行贷款会受到自身因素影响。Chih-YungLinaet.al(2014)发现贷款量的大小和贷款期限的长短与公司治理结构有关系。企业规模、抵押担保、发展能力都会对企业贷款产生重要影响。规模较大的企业一般实力较为雄厚，信用等级较高，获得的贷款更多；企业成长能力反映出一个企业的经营状况，经营状况越好的企业自然会获得更多贷款；企业的抵押担保越多，银行可以通过抵押物或担保人获得足够补偿，银行的贷款风险降低，因此越能获得更多贷款。与一般企业类似，上市房地产企业银行贷款同样受到宏观因素的影响。宏观因素包括宏观经济形势与宏观政策，宏观经济形势通过改变企业和银行的预期来影响房地产企业的贷款，宏观政策通过基准利率影响银行可待资金，从而影响企业贷款。总之，上市房地产企业的政治联系对其贷款影响不大，企业自身状况对其贷款有较大影响，其自身状况可以通过该财务指标反应出来，包括盈利能力、成长能力、抵押能力、企业规模，宏观因素对上市房地产企业银行贷款有较大影响，宏观因素包括宏观经济因素和宏观政策因素，二者分别通过影响预期和银行可贷资金来最终影响企业贷款量。

3实证分析

本文所用数据来源于国泰君安数据库。全体数据包括129家上市房地产企业，时间跨度为2003年1季度到2014年2季度。本文对原始数据进行了预处理，删去数据缺失严重的季度，再删去数据缺失严重的企业。本文最终将样本数据期间设置为2009年1季度到2014年2季度，包含74家企业，共1628个样本。本文所选变量的具体计算方式及描述性分析如下：本文包含的变量共有13个，Money作为被解释变量，由企业贷款额取对数得到，其余变量为解释变量，其中反应企业内部状况的有9个解释变量，反映企业外部宏观因素的有2个解释变量。企业内部解释变量包括企业规模、净利润、企业成长能力、担保抵押哑变量、企业政治联系哑变量、银行选择。企业规模变量是对企业总资产取对数得到，企业性质为哑变量，当企业为国有企业时赋值为1，否则为0。变量Bank是指企业的不同类型，国有银行等于1，股份制商业银行等于2，城市和农村银行等于3，混合银行等于4，金融机构、信托公司以及外资银行等于6。居民消费价格指数是将上个季度的指数当成基数100计算得到。考虑数据的可得性，本文所指的宏观政策变量是指上调或下调基准利率，上调基准利率时赋值为1，下调基准利率时则赋值为-1，没有调整的季度赋值为0。为了分析各因素对大规模房地产企业和小规模房地产企业影响的差异，我们将样本按照企业规模中位数分为大小两部分，按照(1)式和(2)式分别建立模型。为了检验模型的稳健性，本文尝试加入其他变量，发现各因素符号、显著性、系数变化不大，说明模型是稳健的(详细情况见表1)。表1中，固定效应变截距模型(FGLS(big1)、FGLS(small1)与FGLS(big2)、FGLS(small2))的结果与我们的理论分析是一致的，体现了不同规模房地产企业贷款影响因素的差异性。state在所有模型中均是显著的，符号为负，说明相对于一般房地产企业而言，规模较大或规模较小的企业银行贷款依然受企业政治联系影响，但这种影响是负向的。国有性质的企业贷款量更少，这说明国有企业相对于其他企业而言，竞争力较弱，这可能是国有企业原有的产权不明晰，政企不分、效率低下造成的。CPI对大型房地产企业的影响更为显著，且影响为正，小型房地产企业受CPI影响较弱，且影响是负向的。对比模型FGLS(big1)、FGLS(small1)与FGLS(big2)、FGLS(small2)发现，虽然大小房地产企业在规模方面都是显著的，但大企业在这方面更为突出，说明规模确实是影响大型房地产企业贷款的重要因素，相对来说，发展能力、偿债能力对小企业银行贷款的影响更为突出。从企业盈利能力来看，大型房地产企业系数符号为正，小型房地产企业的系数其符号为负，说明当大小企业都具有较好的经营状况时，银行向大企业贷款会增多，而小型企业的贷款则会被挤出。从FGLS(big3)可以看出，CPI*Size的系数为0.35，以规模为调整变量，经过变换，可以得到CPI的交互效应系数为：(b1+size*b2)*CPI，其中，b1为CPI的系数-3.23，b2为CPI*size的系数0.35。当Size提高时，随着CPI的上涨，大企业获得的贷款量更多，这说明大企业在宏观形势较好时能获得更多贷款。

4结论及政策建议

通过分析，本文有以下结论：对大型和小型房地产企业而言，由于政府的介入，导致运行效率低下，银行贷款会减少。宏观经济发展影响经济主体的预期，使得银行和企业对经济保持乐观的态度，有助于一般上市房地产企业获得更多贷款，对大规模上市房地产企业来说宏观经济发展对其影响更明显，而小规模上市房地产企业的贷款受到大企业贷款的挤出，贷款量反而减少。根据结论，本文的建议是：企业应该从规模、自身发展能力、抵押担保几方面提高自身水平，获得更多贷款。小型房地产企业要获得更多贷款，需要增强自身发展能力，并提供更多抵押担保。另外，由于市场机制逐步完善，相关法律法规日益完善，企业的政治联系对其贷款量影响不大，但对部分大型和小型国有房地产企业而言，可能由于政企不分、产权不明、产权缺位造成管理效率低下，竞争能力较弱，在市场化条件下，一般银行从自身利益出发，不会对其有过多贷款。

参考文献

[1]方军雄.民营上市公司,真的面临银行贷款歧视吗?[J].管理世界(月刊),2010(11).

[2]胡奕明,谢诗蕾.银行监督效应与贷款定价——来自上市公司的一项经验研究[J].管理世界(月刊),2005(5).

[3]廖义刚,张玲,谢盛纹.制度环境、独立审计与银行贷款——来自我国财务困境上市公司的经验证[J].审计研究,2010(2.

[4]蔡卫星,曾诚.市场竞争、产权改革与商业银行贷款行为转变[J].金融研究,2012(2).

[5]ChihY.L，S.C.YanandF.Y.Ju.Onthedeterminantofbankloancontracts:Therolesofborrowers’ownershipandboardstructures[J].TheQuarterlyReviewofEconomicsandFinance,2014(8).

作者：陈翔 龚铭权 单位：西南财经大学