近十年来国家大力开展保障性住房的建设, 各地不断加大对公租房项目的资金、土地供应力度。随着公租房发展的规模迅速扩大, 地方政府过大的财政压力、公租房融资模式的单一性、相关法规不健全等因素, 使得公租房的建设运营面临严重的资金瓶颈。房地产投资信托 (REITs) 模式的引入, 能够拓宽投资渠道, 有效解决公租房资金瓶颈。同时国内公租房REITs融资项目所固有的收益性低、资金回收期长、参与者众多等特点, 使其在运作过程中存在诸多风险。因此, 对公租房REITs融资进行风险评价, 成为现阶段亟待解决的问题。

英、德等工业化较早的国家自20世纪20年代开始租赁性保障性住房的建设, 同时为了实现保障房融资模式的多样化, 充分调动税收、社会资本等多方面的力量, 将重心放在REITs、ABS等新型融资产品上, 通过多个项目的操作研究, 目前REITs模式在国外已经得到了广泛的应用。我国由于经济发展与市场环境的原因, REITs的发展仍处于起步阶段, 国内学者在深入研究了REITs的国际经验总结与可行性分析后, 将重心放在了公租房REITs融资项目的风险分析上。例如, 有研究者通过德尔菲法对公租房采用REITs融资模式的风险进行识别, 并将风险因素进行排序, 找出关键风险指标;有研究者重点分析了公租房REITs在法律政策、运营管理等方面的风险, 并结合国内市场环境提出风险控制意见。但多数研究存在着风险指标识别准确性难以验证的问题。同时, 随着创新型类REITs项目的不断推出, 公募型REITs实现的可能性也越来越大, 相关的政策、市场势必做出改变, 过往的研究成果不再适用于当前的环境。鉴于此, 本文试图在深入研究相关理论的基础上, 针对构建出的风险指标体系提出公租房REITs融资风险定量评价模型, 对公租房项目做出事先评价, 判断是否采用REITs模式, 便于对决定采用REITs的公租房项目, 根据评价结果提出相应的风险防范、规避措施。

公租房REITs融资是一个专业性强且较为复杂的系统过程, 从REITs发起设立直到资金回收结束的过程中参与方众多, 将REITs模式应用到公租房融资过程中也是一大创新性挑战。本文在研究了国内相关学者对公租房运用REITs融资模式的方案设计后, 参考国内住房租赁类REITs产品的实际运作状况, 设计出公租房REITs运作模式 (图1) :以政府为产权主体、开发商为建设主体, 通过政府与开发商建立合作关系设立REITs, 将公租房预期租金收益以及配套的商业物业混合打包形成资产包, 按照资产包的整体规模大小向社会公众或特定投资者发行REITs份额筹集资金, 在运营管理期中委托专业的团队机构按照政府的有关政策要求对公租房进行日常管理, 并由政府负责长期担保投资的安全性。

通过汇总、分析近几年国内外公租房融资的相关资料、实际案例及文献, 将公租房REITs融资风险划分为五类。同时结合我国公租房与REITs发展现状和所面临的问题, 将汇总所得的二级指标进行初步筛选, 获得公租房REITs融资风险初步识别结果 (表1) 。

REITs属于金融创新产品, 对金融政策的影响较为敏感, 虽然国家为推动REITs在租赁住房的应用已出台诸多促进政策法规, 但以建立可持续的运营管理机制来衡量, 仍处于起步阶段。随着公租房的建设和发展, 相关配套政策、法律还会不断出台, 这就为公租房REITs融资的发展增加了更多的不确定性, 导致风险产生。

REITs融资模式所需要的稳定的资金回收, 要求公租房在规定的时间内投入使用并收取租金。在建设过程中, 公租房项目无法按时完工、公租房项目的质量标准不符合规范、建设成本没有得到合理的控制等情况的发生, 都会导致REITs融资过程中没有足够的资金支付还款利息。

公租房与房地产市场紧密联系, 房地产市场的波动必然会影响公租房的收益, 而作为一种在交易所公开上市的证券产品, REITs的价格会受到证券市场价格变动的影响, 当出现利率变化时, 项目的现金流入就会随之改变。其次, 公租房的受众是中等偏下收入家庭、外来务工人员及新就业无房职工, 无法保证租金的稳定收取, 容易使公租房REITs融资过程产生风险。

在公租房运营过程中, 维护成本作为项目的主要支出, 直接影响到REITs融资过程的现金流。同时, 因为公租房的低商业性, 一般坐落于城市的发展落后区域, 受到公租房周边基础设施、发展环境影响, 部分地区出现的公租房住宅、配建的商业物业空置现象、商业不可持续, 会减少项目收入, 影响公租房REITs融资正常运转。

REITs融资模式在我国公租房建设资金融资方面尚未得到大规模的推广, 融资过程缺乏足够的经验, 融资环节中各参与方都面临着专业管理人才匮乏等问题。在公租房REITs融资项目管理过程中, 由于委托关系的存在, 公租房设施的经营权与所有权分离, 且双方信息不对称, 从而产生道德风险。

为防止初步识别的风险指标存在相互性而降低评价结果的真实有效性, 采用工作风险分解法 (WBS-RBS) 进行风险指标的筛选, 根据设计的公租房REITs融资运作方案, 研究公租房REITs运作流程中各参与方、各环节, 对公租房REITs融资过程进行WBS工作分解, 同时将识别得到的初步二级指标作为RBS树底层因素, 两者交叉构建成WBS-RBS耦合矩阵 (表2) , 逐一判断各个风险指标在公租房REITs融资过程中是否存在, 若不存在或风险较小可以忽略则为“0”, 否则为“1”。

利用WBS-RBS耦合矩阵的结果, 结合专家判断法, 筛选出相对独立的指标, 最终构建出涵盖法律及政策、建设、市场、运营、管理5个一级指标和13个二级指标的公租房REITs风险评价指标体系。

本文提出一种将熵权法和CIM模型相结合的风险评价方法, 通过主客观指标所包含的信息量确定风险指标权重, 按制定的标准将指标转化为不同等级的风险发生概率, 通过融资风险指标的组合计算, 最终得到融资风险评价结果。此方法以专家决策所获得的同组指标评价数据作为研究基准, 结合了风险指标权重变权和分级组合评价的优势, 提高了融资风险评价过程中的合理性、准确性、客观性。

熵权法是基于信息论基本原理, 根据指标变异性的大小来确定客观权重的一种赋权法。熵是系统无序程度的一个度量。如果指标的信息熵越小, 该指标提供的信息量越大, 在综合评价中所起作用理当越大, 权重就应该越高, 一定程度上排除了主观因素的影响。

CI M模型也称概率分布的叠加模型或“记忆模型”, 此方法用和代替了概率函数的积分, 使概率分布的叠加计算得以简化。CIM模型使风险量化过程变得简单直观且信息量丰富, 是现代风险分析方法中进行指标组合、定量评价的一种全新技术。

(1) 构建原始数据矩阵。按制度的风险因素评价标准向专家发放调查问卷, 根据问卷结果确定原始判断矩阵X= (x_ij) _m×n, 其中x_ij为第j个专家评价的第i个指标的风险等级, m为风险指标个数, n表示参与评价的专家数。

(2) 标准化原始矩阵。由于考察指标体系中的指标量纲不同, 为能进行比较, 必须对原始数据矩阵进行标准化, 得到标准化矩阵Q= (q_ij) _m×n, 式中q_ij为第j个评价对象在第i个评价指标上的标准值, q_ij∈[0, 1]。

其中对大者为优的收益性指标而言, 有:

对小者为优的收益性指标而言, 有:

(3) 根据熵的定义确定熵值。根据标准化矩阵Q (q_ij) _m×n, 计算出各评价指标的熵值为:

式中:k>0, e_i≥0, 若k=1/ln (n) , 则0≤e_i≤1,

(4) 计算指标的熵权。利用获得的熵值由式 (5) 计算第i个指标的权重系数

(1) 确定底层风险因素的概率。根据回收调查问卷所获得的专家评判结果, 计算底层风险指标的概率P_id。

式中:N_d为把风险指标i归为同一风险等级d的专家人数, 即某一指标评分在同一取值范围的专家数量, N为专家总数。

(2) 运用CIM并联响应模型, 对底层风险因素进行概率分布的叠加, 计算获得上层风险因素的风险程度概率分布值, 结合风险因素的权重, 计算风险总概率。并联风险因素的概率叠加模型为:

式中:X₁, X₂为两个风险因素;x_i为概率区间的组中值 (即风险影响程度的分布概率) ;n为风险影响程度的分组数。

2018年5月9日, 国内首单以公共租赁型住房作为底层资产的REITs产品“深创投安居集团人才租赁住房资产支持专项计划”获得深圳证券交易所评审通过, 由深圳市人才安居集团有限公司作为原始权益人发起设立, 首期发行规模31亿元。为了验证风险评价模型的可行性, 本文选取其产品投资标中“远洋新干线君域花园”项目进行风险评价分析。远洋新干线君域花园位于龙岗街道南联社区植物园路与鹏达路交汇处, 其中在建公共租赁房共40套 (建筑面积83.14～88.68m²) , 于2018年11月9日开始装修施工, 目前正进行水电、墙体改造施工, 预计2019年6月底竣工。根据《深圳市住房和建设局关于公共租赁住房租金有关事宜的通知》, 公共租赁住房项目的租金定价, 统一由市房地产评估发展中心评定。本次配租的40套住房租金经初步测算, 约25～32元/月·m², 物业服务费:3.3元/月·m², 专项维修金:0.25元月·m², 商业物业租金收入约为30～35元/月·m²。

采用李克特五级量表来表示公租房REITs融资过程中13个评价指标的风险程度, 向12位专家分别发放基于表3评价标准的风险等级调查问卷, 将回收的调查问卷进行数据的汇总、分析、整理, 形成原始矩阵X= (x_ij) _13×12。按照指标特性, 利用公式 (2) 、 (3) 对原始数据矩阵X进行标准化, 根据公式 (4) 、 (5) 分别得到公租房REITs融资风险指标的熵值与熵权, 依据式 (6) 对风险等级调查问卷的回收数据进行处理, 计算出各二级风险指标风险发生概率P_id, 如表4所示。

运用CIM并联响应模型 (7) 对表4中底层指标风险概率进行叠加, 算出各一级指标概率, 结合熵权法计算出的一级主指标权重, 得到公租房REITs融资项目风险总概率, 如表5所示。

由表5可知, 该公租房项目采用REITs融资的风险较低, 其风险概率为44.4%, 证明REITs模式确实适用于此公租房项目。同时根据熵权法-CIM模型对于此项目的风险评价, 得出结论:此公租房REITs融资过程中, REITs产品的利率风险、公租房租金的制定与收取风险发生的可能性较高, 需要制定相应的风险应对措施。

本文在对现有国内外相关文献梳理总结的基础上, 结合公租房作为现阶段政府有利住房保障工具的特点, 从多个方面对评价指标进行筛选, 确保遴选出的评价指标体系的全面性。在构建公租房REITs融资风险评价指标体系后, 以深圳首单公共租赁住房REITs产品为例, 采用基于熵权法-CIM模型的混合评价方法, 减弱了专家由于专业知识限制而产生的评价主观性, 确定了各指标权重, 明确了公租房项目REITs融资过程中影响较大的风险, 为决策者初期的融资方式决策以及后期的风险管理提供了重要依据。