作为金融领域的重大创新,房地产证券化被公认为是解决当前房地产融资成本高和盘活存量资产的利器,代表着房地产融资的新发展方向。Grinis and Kaspar的报告显示全球房地产证券化的总市值已经超过1.7万亿美元,并在超过30个国家得到了发展。

在我国,随着房地产行业逐渐进入存量房时代,传统的大规模投资驱动的房地产融资和开发模式难以为继,资产证券化已成为房地产业“新宠”。然而由于房地产证券化是一种复杂的融资工具,尽管其规模总额已经超过2.8万亿元,但由于其政策性强以及市场不完善、法制不健全等,我国房地产证券化的发行和类型选择受到一系列复杂因素的制约和影响。与此同时,尽管房地产证券化能够满足行业融资需求,是一个亟待开发的“蓝海”,但由于房地产证券化是一项极其复杂的系统工作,整个学术界对其发展路径和模式尚缺乏较为清晰的认识,如何根据证券工具特征,以及不同房地产企业主体的经济效益、竞争能力、融资规模和发行成本等情况选择适合的证券化产品类型已成为当前亟需解决的难题。

针对这种涉及多个前因变量的“多重并发因果”复杂问题,本研究拟采取组合的方式从整体视角聚焦房地产证券化的组态构型分析。组态构型分析主要基于因果复杂性,通过集合间的隶属关系挖掘其多维度特征群,当前基于集合理论的定性比较分析(QCA)已成为进行组态构型分析、挖掘“组态效应”、探讨复杂因果关系的新方法和新工具。为此本研究将采用QCA方法从案例层面审视房地产证券化的不同组态与结果集合的组态构型,这有助于利用定性和定量相结合的优势,厘清房地产证券化的模式选择及其前因变量,进而归纳和总结房地产证券化的发展路径,最终为房地产证券化发展提供理论参考。

融资契约理论指出房地产证券化除了受到市场机制、制度政策等外部宏观环境影响外,还与发行企业自身特征紧密相关,即企业融资模式受到企业内生性质的影响。然而,尽管学术界已经认识到需要从企业组织的微观视角研究融资问题,但当前对房地产证券化的产品类型选择的探讨仍较为笼统,特别是对哪些内生性因素影响房地产证券化类型选择尚缺乏系统化的研究。为此,本文根据企业融资决策的内生性找到影响房地产证券化融资的前因变量。

房地产证券化属于新生事物,国家对房地产证券化实施严格的监管,特别是对企业规模、类型、营收、信用等方面有一定的要求。参考以往研究中对于中等样本容量的QCA分析条件变量的数量和评价指标选择,通过系统的文献梳理和专家访谈,本研究所选取的前因变量个数为6个,涉及企业全国排名、年销售额、资产负债率、证券发行规模、经营类型、总部区位等重要因素。

其中全国排名和年销售额表明房地产企业在行业中的综合排名和规模业绩,反映了企业的规模实力。资产负债率体现了企业的负债与资产结构,而房地产证券化由于存在“流动性效应”和“马太效应”,能够提升资本充足率,与此同时,证券化的规模影响融资成本,并且不同类型的房地产证券的融资成本存在着差异,这表明资产负债率和证券发行规模影响着房地产证券化选择和融资偏好。而在总部区位方面,由于总部是整个房地产企业的决策和资源配置中心,其区位选择往往会对房地产证券化具有约束作用,如总部位于发达地区的房地产企业更加容易获取外部资金、市场资源和投融资信息。最后在经营类型方面,不同类型房地产开发企业的基础资产特性存在显著差异,这导致了其现金流和经营压力的差异也较大,进而对房地产证券类型的选择产生影响。

QCA分析技术是超越定性与定量研究的新方法,可以探讨房地产证券化类型选择与关键条件的组态构型,进而捕捉复杂因素之间的匹配程度,最终有助于房地产证券化的类型选择。进一步地,采用布尔最小化运算规则的csQCA,其二分法能够在最大程度简化复杂事物的同时保护了该复杂情形下潜在相关现象,这让该方法成为当前最被广泛使用的QCA技术。为此本研究将采用csQCA分析技术研究房地产证券化类型及其前因变量的组态构型。

在组态变量设定方面,首先需要对六个前因变量进行二分阈值设定。具体地,在企业全国排名方面,本研究根据《2018中国房地产上市公司测评研究报告》,以是否排名前30作为房地产企业全国排名的二分条件;在年销售额方面,考虑到相较于一般企业,千亿级的房地产企业的证券化融资需求大幅增加,本研究将以此作为二分条件。在资产负债率方面,本研究将国际普遍认同的资产负债率警戒线70%作为阈值。在发行规模方面,根据Rihoux和Ragin提出的可以将平均值作为机械分界点,本研究首先计算40个案例的发行规模平均值,进而将30亿作为赋值标准。在经营类型方面,当前房地产企业主营业务可划分为住宅和非住宅(商业地产或商业地产与住宅并重组合开发)两大类,本研究将按照这种分类对经营类型进行划分。最后在总部区位方面,根据《中国总部经济发展报告(2012-2013)》,北京、上海、广州、深圳4个一线城市已经稳居全国总部经济发展第一能级,本研究将以此进行阈值划分。

在结果变量方面,房地产证券化存在债券型和股权型两种类型,其中债券型证券主要利用房地产项目产生的现金流作为收益进行偿债,而股权型证券则在支付利息、赎回、偿还债务获得利润等方面拥有参与权。考虑到债券型的ABS(Asset Backed Securitization)融资模式在国内发展迅猛,并已成为当前占比最高的一种类型,本研究将ABS类资产证券化产品赋值为1,其他如抵押贷款支持证券(CMBS)、资产支持票据(ABN)、类REITs等类型赋值为0。综上所述,本研究对前因变量和结果变量的界定与赋值如表1所示。

csQCA分析步骤包括样本案例选取、真值表与条件组合分析、组态构型分析等三个主要环节。

尽管中小房地产企业实施证券化的需求最强烈,但由于监管体系对主体资质要求高,我国房地产证券化仍集中在大型房地产集团。为此本研究将案例范围聚焦于中国房地产百强企业,通过百强公司网站、Wind数据库、百度、财经新闻等搜集前百强房地产企业曾发行过的证券化产品案例,并在选取案例的时候考虑了以下因素:①时效性,考虑房地产证券化产品的发行与外部环境关联非常大,本文所选取的案例都是近5年发生的案例;②典型性,这些案例在相关文献或媒体方面具有一定正向评价;③代表性,选取的房地产证券化案例都是社会舆论关注度较高。依据上述要求本研究选取40个案例进行分析,并分别按照其全国排名、年销售额、资产负债率、证券发行规模、经营类型、总部区位以及房地产证券化类型等进行整理。

在进行csQCA分析时,首先需要对二分条件处理后的原始数据进行“首次合成”,其计算出的条件组合被称为组态表。本研究组态表分析结果显示整个案例存在着40个组态(理论上为2⁶=64),表明可以大幅度地“合成”组态类型。

在此基础上,利用“布尔最小化”算法对这些组态进行布尔简化,以获得这些组态的最小化简化结果,并通过覆盖率检验和一致性检验两种方法验证前因变量与结果变量之间是否满足条件,其中覆盖率检验测度所有前因条件构型对于结果的解释程度,覆盖率的值越大,则解释力度越大,而一致性检验前因变量是否是结果变量的充分条件。鉴于众多研究采用中间解进行该步骤分析判断,本研究亦采用中间解进行条件组合分析,具体如表2所示。

在组态构型中,“*”表示各个条件变量在一起形成房地产证券类型的一个模式,“～”表示逻辑非,表2分析结果表明各组态构型的一致性检验均大于0.8,说明6个组态构型满足一致性条件,均为房地产证券类型的充分条件,同时总体覆盖率大于0.8,表明这些组态构型具有较高的覆盖率。可以看出案例结果与原因条件达成一致的程度较好。

通过简单类反事实分析和困难类反事实分析可以求得精简解和中间解,将二者进行合并分析前因构型判断,其中当一个变量同时出现在精简解和中间解中,则为核心条件,用“●”或“”表示,并分别代表该条件存在和不存在;若变量仅出现在中间解中,记为边缘条件,用“●”或“”表示,并分别代表该条件存在和不存在,“空白”表明本构型中该条件可存在,也可以不存在。另外CS、CV、NCV分别表示一致率、覆盖率和净覆盖率,OCS和OCV分别表示案例总体一致率和总体覆盖率。表3为房地产证券类型的前因条件存在6种典型组态构型的具体输出值。

结合上下文分析,本研究将这6种组态构型分别命名为非一线地产公司转型升级型(M₁)、一线住宅企业业务和融资渠道拓展型(M₂+M₃,因为部分变量可以合并)、非一线30强公司化解资金压力型(M₄)、一线高负债业务扩张资金支撑型(M₅)和非一线城市企业去杠杆型(M₆),另外由于M₁、M₂+M₃、M₄和M₅的净覆盖率(NCV)占全部组态构型的95.83%,是主流组态构型,本研究将着重探讨上述四种构型。

对于非一线地产公司转型升级型(M₁),本组态构型的核心条件是资产负债率、总部区位和证券发行规模三种,覆盖率为0.074,约十分之一的房地产证券类型可以划入到该组态,其突出特点是企业总部并非在一线城市,但为了积极布局金融、投资和其他特殊房地产板块,以及解决发展过程中的资金制约和无法享受一线城市带来的融资便利,这些企业借助房地产证券化特别是基于项目的ABS证券类型推动公司从“单一房地产开发商”向“轻资产金融投资型”转变。如海航公司通过发行证券推动公司转型。

对于一线住宅企业业务和融资渠道拓展型(M₂+M₃),由于这部分包含着两个具体的组态构型,并且都包含经营类型(核心条件)和企业总部(边缘条件)两个变量,通过组态约简进行合并,这两部分覆盖率总和为0.148,其典型特点是以住宅开发为主的房地产企业在年销售规模或者发行证券规模较小的情况下,为了拓展公司业务和拓宽融资渠道,依靠公司的优质项目资源进行房地产证券化,与此同时,由于当前房地产市场宏观调控形势严峻,房地产企业的融资渠道受到限制,而以ABS为代表的房地产证券化在理论上可以规避监管限制,进而保障房地产现金流充足,另外较低的融资成本也增加了ABS的吸引力。如为了拓展融资渠道,新和昌企业试水发行了2.2亿元的物业ABS。

对于非一线30强公司化解资金压力型(M₄),本组态构型的核心条件是企业全国排名和总部区位,边缘条件为资产负债率,这部分的覆盖率为0.259,其突出特点是全国排名非常靠前的企业,由于企业的资产负债率已经较高,以及这些企业发展扩张速度较快和市场占有率较高,亟需通过融资满足不同市场的需求,但由于总部并非身处一线城市,为了破解企业发展和扩张过程中所需要的大量金融资金,以ABS为代表的房地产证券化能够拓展企业的融资渠道和助力稳健财务。如总部位于广东佛山的碧桂园集团,由于其资产负债率较高以及总部并非设在一线城市,依靠ABS等房地产证券化畅通融资渠道就成为整个公司实现业绩增长的重要支撑。

对于一线高负债业务扩张资金支撑型(M₅),本组态构型的核心条件是企业全国排名、资产负债率和证券发行规模三种,该部分的覆盖率为0.333,是所有构型中占比最大的,也是当前的主流。表明尽管房地产证券化已经获得行业的认可和高度关注,但由于具有一定的进入壁垒和房地产证券化工具运用尚在发展成熟中,部分选择ABS类型的房地产企业面临着资产负债率超过70%,这导致了这些企业具有融资的动力和需求,而身处一线城市能够很容易获得相关的金融知识和操作渠道。

当前我国房地产行业面临内部资金压力和外部宏观调控政策逐渐深入的双重压力,传统的“资产获取-开发-销售”的商业模式亟需重塑,房地产证券化代表着“轻资产”路线,是房地产行业优化财务结构、实施资管分离以及推进供给侧改革的有效途径。本研究采用组态思维,从因果复杂性视角尝试分析影响房地产证券化类型的重要前因及其相关的组态构型,分析结果表明尽管REITs一直是行业关注的焦点,但ABS是当前房地产企业发行的最多的,并且其因果复杂性可以归纳为四种典型组态构型,即非一线地产公司转型升级型、一线住宅企业业务和融资渠道拓展型、非一线30强公司化解资金压力型以及一线高负债业务扩张资金支撑型。

从上述结论出发,为了应对房地产证券化这一模式转型,在实际实施过程中需要注意以下三点:一是不同发展水平的房地产企业需要合理选择相适应的资产证券化工具,并且在证券化过程应结合企业自身情况来选择发展侧重点和实施路径。二是房地产企业在进行证券化时需要积极开展实施内部组织和机制变革,加强自身运营能力和人才团队的建设,实现资源的优化配置,确保房地产证券化不光能够解决短期经营中的“资金融通”问题,还能够从组织战略层面构建长效运行机制。三是为了发挥调控作用和积极推动房地产企业转型升级,政府应该建立健全房地产证券化发展相关的政策支持,引导金融机构对房地产证券化的支持力度,确保通过完善的制度设计来缓解房地产行业“高负债率”对社会的冲击。