学术报告：房地产企业金融风险测度与政策启示研究

该研究由李超（中国社会科学院财经战略研究院城市与房地产经济研究室主任、副研究员）与刘尚超（中国科学院大学经济与管理学院博士后）合作完成，发表于2025年3月的《应用经济学评论》（The Applied Economics Review）第5卷第1期。研究聚焦中国房地产企业金融风险的动态测度与系统性传染机制，结合财务数据与文本挖掘技术，为行业风险防控提供量化依据和政策建议。

学术背景与研究目标

房地产行业长期依赖“高负债、高杠杆、高周转”（简称“三高”）模式，在推动规模扩张的同时积累了金融风险隐患。2020年“三道红线”政策出台后，行业融资环境剧变，部分房企出现债务违约，引发系统性风险担忧。然而，现有研究多基于静态财务指标，缺乏对风险传染路径的动态分析，且样本覆盖不足（如忽略H股房企）。为此，作者提出三个核心目标：
1. 多维风险测度：从财务、信用、流动性三方面量化房企风险演变趋势；
2. 复杂网络构建：基于管理层讨论与分析（MD&A）文本数据，揭示行业风险关联网络；
3. 政策优化建议：结合实证结果提出风险化解路径与行业转型方向。

研究流程与方法

研究分为四个关键步骤，覆盖2010—2023年沪深A股与港交所H股120家上市房企数据：

1. 财务风险测度
- 指标设计：采用“三道红线”核心指标（剔除预收款后的资产负债率、净负债率、现金短债比）及Altman的Z-score破产风险模型。
- 样本分组：按资产规模将房企分为五组（小型至大型），分析风险分布差异。
- 结果：2023年样本中43.3%房企资产负债率超监管阈值（>70%），中型以上房企财务脆弱性更显著（Z-score均值低于小型企业30%）。

2. 信用与流动性风险分析
- 信用风险：通过净负债率与商业票据违约数据评估。2023年房企平均净负债率79.8%，40家未达标；票据违约企业中57.3%为房企关联企业。
- 外债风险：2019年房企海外发债峰值达5635亿元，2022年骤降74%，2024年违约债券达43只。
- 流动性风险：现金短债比中位数从2020年145.3%降至2023年95.5%，61家房企货币资金无法覆盖短期债务。

3. 复杂网络构建与动态分析
- 文本向量化：利用Doc2Vec模型将MD&A文本转化为向量，计算企业间余弦相似度，构建年度关联网络。
- 网络参数：对比2017年与2023年网络拓扑性质，发现连边密度下降（0.355→0.372），最大连通子图规模缩小（77→68），表明风险传染路径减少。
- 群体敏感性测试：模拟头部房企（资产>3000亿元）风险冲击，最大连通分量减少11.76%，而民营房企冲击影响较弱（降幅5.88%）。

4. 政策逻辑验证
结合网络分析提出政策效果评估：头部企业监管（如“三道红线”）有效降低系统性风险，但中小企业融资困境加剧行业分化。

主要结论与价值

1. 风险分化加剧：政策调控下行业整体杠杆率优化，但头部与中小企业风险差距扩大，中型房企成高风险群体。
   
2. 传染路径变化：2023年房企关联网络密度降低，风险溢出效应减弱，但头部企业仍为核心传染节点。
   
3. 政策启示：
   
   • 精准监管：需对重点房企实施差异化融资支持，避免“一刀切”；
     
   • 预期管理：加强政策连续性（如“金融16条”），稳定市场信心；
     
   • 模式转型：推动房企从“三高”模式向轻资产化、多元化融资转型。
     

研究亮点

1. 方法创新：首次融合财务指标与MD&A文本构建动态复杂网络，突破传统依赖结构化数据的局限。
   
2. 样本全面性：整合A股与H股数据，覆盖行业代表性企业。
   
3. 政策时效性：基于2021年后房企债务违约潮的实证分析，为当前风险化解提供直接依据。
   

该研究不仅为房地产金融风险预警提供新方法论，也为政府平衡“防风险”与“稳增长”目标提供了量化支持，具有显著的学术价值与实践指导意义。