长租公寓REITs收益率影响因素实证研究

产能经济
长租公寓REITs收益率影响因素实证研究
张晋嵘　那　娜 哈尔滨理工大学经济与管理学院
摘要：目前，高房价和人口流动规模的扩大刺激着人们对租赁住房的需求，国家在税收优惠、金融支持等方面的政策也促进了长租公
寓模式的建立与发展。

但是我国长租公寓面临着融资难、资金回流慢等问题，REITs的发行可以有效解决此类问题。

本文以香港越秀房地
产投资信托基金收益率为研究对象，从香港宏观的经济表现、中观的房地产行业和金融行业、微观的越秀房产基金的运营表现四个方面，
选取每个影响因素的代表性指标作为自变量并收集相关数据，采用Eviews软件对越秀REITs收益率的影响因素建立模型进行实证研究，
从而为提升我国长租公寓REITs的收益率提出建议。

关键词：长租公寓；越秀房地产信托投资基金；收益率
中图分类号：F299.23 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2019)027-0327-02
一、引言
长租公寓指将整栋商业楼宇或者分散的房源作为标的，对其租赁或者收购后进行统一装修改造，出租给白领或其他单身人士，并为其提供物业、维修、社交等相关服务的一种新兴产业。

目前我国的长租公寓行业仍处于初级阶段，面临着融资难、资金回流慢、投资回报率低等问题，需要我们借鉴美国等国家的发展经验，寻求更好的解决方案和发展路径。

房地产信托投资基金即REITs，实质上是房地产与金融的结合。

指原始权益人和信托公司根据法律法规的规定设立资产专项计划，然后以发行收益凭证的方式汇集投资者的资金，并由相应的基金管理机构进行房地产项目投资开发和运营管理，然后将由此获得的投资收益分配给投资者的信托投资产品。

[1]我国REITs起步较晚且收益率较低，如何提高REITs收益率成为我们急需解决的一个问题，只有提高REITs收益率才可以刺激投资者投资房地产信托基金，拓宽长租公寓的融资渠道，促进长租公寓的发展。

本文试图通过研究香港越秀房产基金的收益率情况，得出影响REITs收益率的影响因素。

REITs的大部分收入来源是目标物业的租金收入(包括更高的租金率和出租率)，投资者可以享受REITs 所持物业资产自身的价值增值。

[2]REITs的运营成本包括租赁代理费用、信托费用、物业管理费、税收等，营业利润即为收入减成本，营业利润高低反映在越秀房产基金的财务报告上，使投资者对该基金的预期产生影响，从而影响其收益率。

二、变量设计与目标数据选取
REITs收益率受多种因素的影响，本文主要从以下四个角度展开探讨。

（一）变量设计
1.宏观：经济表现
REITs投资于房地产行业，我国房地产行业受宏观经济和国家政策的影响较大，因此认为REITs收益率受宏观经济和国家政策的影响。

本文主要选取2005-2018年香港利率作为衡量香港宏观经济表现的指标，记为R。

(数据见表1)
2.中观：房地产行业
REITs投资于物业组合，所以物业所在地的租金上涨会导致租金收入增加，从而影响REITs收益率。

本文选取越秀房产基金租金收入占总收入的比重作为研究指标，记为P。

(数据见表1)
3.中观：金融行业
REITs是一种多元化投资组合工具，将流动性差、投资金额大的房地产资产证券化，降低房地产业的投资门槛，提高了不动产资产的变现能力。

本文选取恒生指数收益率(S)来反映香港金融市场的表现。

(数据见表1)
4.微观：越秀房产基金的运营情况
越秀房产基金的收益水平除了受租金收入影响外，还受到公司运营效率的影响。

本文选取越秀房产基金投资标的的出租率(Q)来反映资产运营表现，出租率影响租金收入多少，从而影响REITs收益率。

(数据见表1)
（二）目标数据选取
本文的目标数据是2005年到2018年的财务报告中越秀REITs 收益率(Y)。

三、建立模型
本文运用因子分析方法从R、P、S、Q四个变量对Y的影响进
表1 数据统计表
时间香港利率R越秀房产基金租金收入占总收入的比重P恒生指数收益率S出租率Q越秀REITs收益率Y 2005-12-31 5.75%83.13% 4.54%95.50%0.00% 2006-12-31 6.70%87.81%34.20%98.80%-11.30% 2007-12-31 5.50%87.79%39.31%97.40%0.65% 2008-12-310.60%88.04%-48.27%98.10%-41.88% 2009-12-310.60%80.02%52.02%99.20%64.25% 2010-12-310.60%78.24% 5.32%99.20%47.62% 2011-12-310.60%78.40%-19.97%99.25%-20.97% 2012-12-310.60%71.23%22.91%86.54%7.29% 2013-12-310.60%62.77% 2.87%92.59% 2.72% 2014-12-310.60%62.85% 1.28%95.13% 2.91% 2015-12-310.80%63.66%-7.16%97.30% 6.94% 2016-12-31 1.00%69.01%0.39%97.90%-1.68% 2017-12-31 1.75%70.88%35.99%85.90%25.18% 2018-12-31 2.75%72.28%-13.61%90.80%-1.95%
数据来源：世界——经济指标网站、同花顺、越秀房产基金网站(收集并整理)
现代经济信息
行Eviews数据相关性分析。

得到结果如图1。

由图1可以看到，模型略去不重要的解释变量P，保留与REITs 收益率相关度较高的S、R、Q，所以进一步确定的模型如下：Y=-0.732513-6.244736R+0.891105Q+0.861176S
t=(1.005021)(2.285797)(0.192153)(1.058426)
R2=0.681520 F=7.133041
四、检验模型
（一）模型的经济意义检验：回归系数估计值â =-6.244736＜0，ĉ=0.891105＞0，d=0.861176＞0，说明越秀REITs收益率与香港利率成反方向变动，与越秀房产基金投资标的的出租率和恒生指数的收益率成同方向变动。

（二）回归方程的标准误差的评价：S.E=0.169497，说明REITs 收益率观测值与其估计值的平均误差为0.169497，误差较低。

（三）拟合优度检验：R2=0.681520，说明回归方程的解释能力为68.1520%，即S、R、Q对REITs收益率变动的解释能力为68.1520%，回归方程的拟合优度较好。

（四）回归模型的总体显著性检验：从全部因素的共同影响看，在5%显著性水平上，F=7.133041＞F0.05(3, 10)=3.71，说明S、R、Q对REITs收益率的共同影响是显著的。

五、结论和建议
（一）越秀ＲＥＩＴｓ收益率（Ｙ）与香港利率（Ｒ）成反向关系。

当利率升高，投资者的储蓄需求增加，更愿意将资金存在银行等金融机构，获得稳定的利息收入且银行存款比其他投资渠道风险低，所以REITs的投资份额减少，收益率降低。

（二）越秀ＲＥＩＴｓ收益率（Ｙ）与越秀房产基金投资标的的租金收入占总收入的比重（Ｐ）成反向关系，即租金收入占总收入越高，ＲＥＩＴｓ收益率越低。

当投资标的租金升高，租房者对其需求欲望会下降，从而使得经营收入减少，影响经营利润，映射到债券市场就是房地产信托投资基金分红收入下降，从而影响其收益率。

建议：长租公寓在运营与管理过程中，应该借鉴其他国家的经营管理能力降低运营成本，或者通过开设例如社团、健身房等的娱乐场所为租房者提供更加周到的服务来刺激对长租公寓的租房欲望，通过增加非主营业务收入来避免只能通过提高租金价格来增加收入的缺陷。

（三）越秀ＲＥＩＴｓ收益率（Ｙ）与恒生指数收益率（Ｓ）成正向关系。

恒生指数收益率代表的是香港金融市场的情况，大盘走势好，恒生指数收益率呈现稳步上升的趋势，那么越秀REITs收益率也呈现上升的趋势。

建议：提高REITs收益率应该做到：保证金融市场的稳定，降低系统性风险，防范非系统性风险，维持良好的金融市场交易秩序，加强金融监管。

（四）越秀ＲＥＩＴｓ收益率（Ｙ）与越秀房产基金投资标的的出租率（Ｑ）成正向关系。

越秀房产信托公司聘请专业的管理团队来管理REITs所投资的物业，使得总体经营状况表现良好，各商铺的平均收益率逐年提高，越秀的品牌影响力提高，更多的商铺愿意选择在越秀投资的物业开展生产经营活动，总收入增加。

另一方面，越秀房产信托公司聘请有丰富经验的房地产信托基金管理团队来办理相关业务，提高资金运营效率，增加REITs收益率。

建议：提高REITs收益率应该做到：一方面，长租公寓应该借鉴美国长租公寓REITs的运营模式和营销方法，避免房屋装修质量问题、房屋安全管理问题等的发生，提高租户对该长租公寓品牌的信任度；另一方面寻找专业的资产管理团队，即长租公寓在用REITs融资时，应该将投资者的资金集合起来交给专业的信托公司来管理。

参考文献：
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[7]Stephanie Krewson-Kelly,R.Brad Thomas.The.Intelligent REIT Investor:How to Build Wealth with Real Estate Investment Trusts.2016.
基金项目：哈尔滨理工大学大学生创新创业训练项目(201810214047)。

作者简介：张晋嵘(1998-)，女，山西人，哈尔滨理工大学经济与管理学院金融系学生。

那　娜(1974-)，女，黑龙江人，哈尔滨理工大学，副教授，主要从事货币政策、信托研究。

Dependent Variable: Y
Method: Stepwise Regression
Sample: 2005 2018
Included observations: 14
Number of always included regressors: 1
Number of search regressors: 4
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.* C-0.732513 1.005021-0.7288540.4828
S0.8611760.192153 4.4817190.0012
R-6.244736 2.285797-2.7319730.0211
Q0.891105 1.0584260.8419150.4195 R-squared0.681520S.E. of regression0.169497 Prob(F-statistic)0.007599F-statistic7.133041
Selection Summary
Added S
Added R
Added Q
图1 最终回归结果。