我国房地产企业过度投资：基于多视角的实证剖析与策略研究

我国房地产企业过度投资：基于多视角的实证剖析与策略研究一、引言1.1研究背景与意义1.1.1研究背景自1998年住房制度改革以来，我国房地产市场经历了飞速发展，房地产投资规模持续扩张，已然成为国民经济的重要支柱产业。国家统计局数据显示，2005-2017年间，我国房地产投资占GDP的比重不断攀升，呈现出投资过热的明显倾向。大量社会资金的涌入，推动着房地产市场的繁荣，同时也使得房地产虚拟经济属性日益凸显，市场投机氛围愈发浓厚。房地产市场的蓬勃发展，在满足民众居住需求、带动上下游产业发展、推动经济增长等方面发挥了积极作用。但与此同时，房地产企业过度投资问题也逐渐浮出水面，成为阻碍行业健康发展和经济稳定运行的潜在隐患。从投资规模来看，部分房地产企业盲目追求规模扩张，不断加大投资力度，土地购置面积和开发项目数量大幅增长。在一些热点城市，“地王”频现，土地溢价率屡创新高，许多企业不惜高价拿地，导致土地成本大幅攀升。这种过度投资行为不仅造成了资源的浪费，也加剧了市场的竞争压力。在投资效率方面，房地产企业过度投资导致房屋空置率居高不下。据西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心的调查报告显示，2013年我国城镇自有住房整体空置率高达一定比例，住房需求明显乏力。国家统计局数据显示，2014年商品房待售面积高达62169万平方米，比2013年末增长显著，住房市场明显供过于求，许多地区甚至出现了“空城”“鬼城”等行业性过度投资现象。大量空置房屋占用了宝贵的土地资源和资金，却无法产生相应的经济效益，严重影响了房地产市场的资源配置效率。房地产企业过度投资还导致了房价的不合理上涨。由于过度投资引发的供需失衡，房价脱离了实际价值，超出了普通民众的承受能力。房价的持续上涨不仅加剧了社会的贫富差距，也增加了居民的生活负担，引发了一系列社会问题。房价的不稳定也给金融市场带来了潜在风险，一旦房价出现大幅下跌，可能引发房地产企业资金链断裂，进而影响金融机构的资产质量，对整个金融体系的稳定造成冲击。房地产企业过度投资问题的形成，是多种因素共同作用的结果。从宏观层面来看，政府的土地政策、金融政策以及宏观调控措施对房地产企业的投资决策产生了重要影响。一些地方政府为了追求经济增长和土地财政收入，对房地产市场过度干预，导致市场信号失真，房地产企业过度投资。金融机构对房地产企业的过度信贷支持，也为企业的过度投资提供了资金保障。从微观层面来看，房地产企业自身的治理结构、管理层的决策行为以及市场竞争压力等因素，也促使企业盲目追求规模扩张，忽视投资回报率和风险控制。1.1.2研究意义本研究对房地产企业过度投资进行深入的实证分析，具有重要的理论与实践意义。在理论层面，有助于丰富公司金融理论在房地产领域的应用。传统的公司金融理论假设投资者完全理性，但在现实中，房地产市场的复杂性和不确定性使得企业的投资决策往往受到多种非理性因素的影响。通过对房地产企业过度投资的研究，可以深入探讨市场情绪、管理者过度自信、信息不对称等因素对企业投资行为的影响机制，为公司金融理论的发展提供新的实证依据。对房地产企业过度投资的研究也有助于完善房地产市场理论。房地产市场是一个特殊的市场，其投资行为不仅受到市场供求关系的影响，还受到政策、金融等多种因素的制约。深入研究房地产企业过度投资问题，可以更好地理解房地产市场的运行规律，为房地产市场理论的发展提供有益的参考。在实践层面，对房地产企业自身发展具有重要的指导意义。过度投资会导致企业资源浪费、资金链紧张、财务风险增加等问题，严重影响企业的可持续发展。通过本研究，房地产企业可以更加清晰地认识到过度投资的危害，从而优化投资决策，加强风险管理，提高投资效率和企业的盈利能力。对房地产行业的健康发展也具有积极的促进作用。房地产企业过度投资会导致市场供需失衡、房价波动、资源配置不合理等问题，影响整个行业的稳定发展。通过揭示过度投资的成因和影响，提出相应的治理措施，可以引导房地产企业合理投资，促进房地产市场的平稳健康发展。本研究对于宏观经济的稳定运行也具有重要的现实意义。房地产行业是国民经济的支柱产业，其过度投资问题会对宏观经济产生深远影响。过度投资可能导致经济结构失衡、金融风险增加、通货膨胀压力加大等问题。通过研究房地产企业过度投资问题，为政府制定宏观经济政策提供参考依据，有助于政府加强对房地产市场的调控，防范金融风险，促进宏观经济的稳定增长。1.2研究方法与创新点1.2.1研究方法本文综合运用多种研究方法，以确保研究的全面性、科学性和准确性。实证研究法：通过收集和分析大量的实际数据，对房地产企业过度投资的影响因素、经济后果等进行量化分析。运用多元线性回归模型，研究市场情绪、管理者过度自信、政治关联等因素与房地产企业过度投资之间的关系；构建中介效应模型，检验债务融资在市场情绪与房地产企业过度投资之间的中介作用机制。利用固定效应模型控制个体异质性，运用稳健性检验来确保研究结果的可靠性。案例分析法：选取具有代表性的房地产企业作为案例，深入剖析其过度投资行为的具体表现、成因及后果。通过对万科、恒大等大型房地产企业的案例分析，揭示房地产企业过度投资的典型特征和问题，为实证研究结果提供实际案例支持，增强研究的现实说服力。文献研究法：全面梳理国内外关于房地产企业投资、过度投资以及相关影响因素的文献资料，了解该领域的研究现状和发展趋势。通过对已有研究成果的总结和分析，找出研究的空白点和不足之处，为本文的研究提供理论基础和研究思路。1.2.2创新点本研究在研究视角、研究方法和研究内容等方面具有一定的创新之处。研究视角创新：将市场情绪、管理者过度自信、政治关联等多个因素纳入一个统一的分析框架，综合考察它们对房地产企业过度投资的影响。突破了以往研究仅从单一因素或少数几个因素进行分析的局限，更全面地揭示了房地产企业过度投资的成因。研究方法创新：运用中介效应模型深入研究债务融资在市场情绪与房地产企业过度投资之间的中介作用机制，为理解市场情绪如何影响企业过度投资提供了新的视角和方法。结合实证研究和案例分析，使研究结果更加具有说服力和实践指导意义。通过实证研究发现市场情绪对房地产企业过度投资的影响，再通过案例分析进一步验证和解释实证结果，使研究更加深入和全面。研究内容创新：不仅关注房地产企业过度投资的成因，还对其经济后果进行了深入分析，包括对企业财务状况、市场竞争力以及宏观经济稳定的影响。在此基础上，提出了具有针对性的治理建议，为房地产企业和政府部门提供了更全面的决策参考。1.3研究内容与框架本文围绕我国房地产企业过度投资问题展开深入研究，各章节内容安排如下：第一章：引言：介绍研究背景与意义，阐述我国房地产企业过度投资现象的现状、成因及影响，说明研究该问题对理论发展和实践应用的重要性。阐述研究方法，包括实证研究法、案例分析法和文献研究法，以及本研究在研究视角、方法和内容方面的创新点。第二章：理论基础与文献综述：对公司投资理论、行为金融理论等相关理论进行回顾，为后续研究提供理论支撑。梳理国内外关于房地产企业投资、过度投资以及相关影响因素的研究文献，分析已有研究的成果与不足，明确本文的研究方向。第三章：我国房地产企业过度投资的现状分析：通过数据分析我国房地产企业投资规模、投资效率等方面的现状，揭示过度投资问题的严重性。分析房地产企业过度投资在不同地区、不同规模企业之间的差异，探讨过度投资问题的特点和规律。第四章：我国房地产企业过度投资的影响因素分析：从市场情绪、管理者过度自信、政治关联等多个角度，实证分析影响房地产企业过度投资的因素。运用中介效应模型，研究债务融资在市场情绪与房地产企业过度投资之间的中介作用机制，深入剖析各因素之间的相互关系。第五章：我国房地产企业过度投资的经济后果分析：分析过度投资对房地产企业财务状况的影响，如资金链紧张、财务风险增加等。探讨过度投资对企业市场竞争力的影响，以及对宏观经济稳定的影响，包括对经济增长、通货膨胀、金融稳定等方面的影响。第六章：案例分析：选取典型房地产企业，深入分析其过度投资行为的具体表现、成因及后果。通过案例分析，进一步验证实证研究结果，为房地产企业防范过度投资提供实践经验和启示。第七章：研究结论与政策建议：总结研究的主要结论，概括房地产企业过度投资的影响因素、经济后果等方面的研究成果。针对研究结论，从企业和政府两个层面提出治理房地产企业过度投资的政策建议，包括企业优化投资决策、加强风险管理，政府完善政策法规、加强市场监管等。指出本研究的局限性，并对未来研究方向进行展望，为后续研究提供参考。本文的研究框架旨在通过理论分析、实证研究和案例分析相结合的方式，全面深入地探讨我国房地产企业过度投资问题，为房地产企业和政府部门提供有价值的决策参考，促进房地产市场的健康稳定发展。二、概念界定与理论基础2.1过度投资概念界定投资作为企业发展的关键活动，对企业的成长与扩张起着至关重要的作用。合理的投资决策能够优化企业资源配置，提升企业价值，促进企业的可持续发展。过度投资则是指企业接受了对公司价值而言并非最优的投资机会，尤其是净现值小于零的项目，从而降低资金配置效率的一种低效率投资决策行为。从理论层面来看，投资的基本法则是接受净现值大于零的项目，因为只有这类项目才能为公司创造价值，实现股东财富最大化的目标。许多企业在实际投资决策过程中，往往会偏离这一原则，投资于那些净现值为负的项目。Jensen于1986年在《自由现金流量的代理成本、公司财务与收购》一文中，以股东和管理者存在非对称信息的假设为出发点，引入了投资过度问题，并将其作为自由现金流量理论的基础论据。1989年，Lang和Lizenberger从股利政策角度对自由现金流量假说进行了研究和检验，提出了“过度投资假说”，并将“过度投资”公司界定为拥有大量自由现金流量，以致会接受一些NPV小于0的投资机会，表现为托宾Q小于1的公司。此后，学术界广泛使用的“过度投资”概念大多源于此。国内学者对过度投资也有不同的理解和界定。潘敏、金岩（2003）从投资决策效率化的角度出发，认为把资金投资于各种效益并非理想的新投资项目，以扩大投资规模，甚至将资金投入到一些企业原本不熟悉、与企业主营业务无关的领域，这类投资行为均属于过度投资行为。李秉祥（2003）虽然没有直接对过度投资下定义，但从其模型推导的逻辑来看，是按结果将过度投资定位于将资金投向NPV小于0的投资项目的行为。刘星（2002）着眼于非理性投资行为，认为上市公司非理性投资行为是上市公司的经营决策者仅仅从自身利益或单边利益考虑，通过影响内部制度建立、运行机制设计、决策程序安排等各个环节，违背公司利益最大化或相关利益最大化所产生的投资行为。北京大学中国经济研究中心宏观组（2004）指出，投资效率的下降，尤其是投资收益低于投资成本，表明社会上存在一定程度的过度投资。秦朵和宋海岩（2003）则认为，一般假定一个处于完善市场环境下的经济主体，会用成本最小化的方式来确定其适度的投资需求水平，因此将过度投资定义为实际投资水平对这个适度投资的偏离，进而将这一偏离与两种效率（即投资的配置效率和投资品的生产效率）的损失联系起来。过度投资不仅会导致企业资源的浪费，还会降低企业的资金配置效率，影响企业的长期发展。在房地产行业，过度投资可能表现为企业盲目购置土地、大规模开发项目，导致房屋空置率上升，资金回笼困难，财务风险增加。过度投资还可能引发行业产能过剩，加剧市场竞争，破坏市场的供求平衡，对整个宏观经济的稳定运行产生不利影响。准确界定过度投资的概念，对于深入研究房地产企业过度投资问题，揭示其成因和影响，提出有效的治理措施具有重要的理论和实践意义。2.2相关理论基础2.2.1委托代理理论委托代理理论是现代公司治理的重要理论基础，旨在研究在信息不对称和利益冲突的情况下，委托人如何通过合理的机制设计，促使代理人的行为符合委托人的利益。在企业中，委托代理关系主要体现在股东（委托人）与管理层（代理人）之间。股东将企业的经营权委托给管理层，期望管理层能够最大化股东财富；管理层则负责企业的日常经营决策，追求自身利益的最大化。这一理论最早由美国经济学家伯利和米恩斯于20世纪30年代提出，他们认为企业所有者兼具经营者的模式存在诸多弊端，倡导所有权和经营权分离，企业所有者保留剩余索取权，将经营权利让渡给管理层。随着对委托代理理论的研究不断深入，学者们逐渐认识到委托代理关系不仅存在于企业的所有权与经营权分离的场景中，还广泛存在于人类社会的其他领域，如政府与公共服务提供者、家庭内部决策等。委托代理理论的核心挑战在于解决信息不对称带来的道德风险和逆向选择问题。道德风险是指代理人在行动时可能不会充分考虑委托人的利益，为了自身利益而采取损害委托人利益的行为。管理层可能会为了追求个人的高薪酬、高地位和在职消费，过度投资一些对自身有利但对企业价值提升无益的项目，导致企业资源的浪费和股东财富的受损。逆向选择则是指在交易前，代理人利用其信息优势，选择对自己更有利的交易条件，而委托人由于信息劣势，可能无法准确评估代理人的真实能力和风险状况，从而做出不利于自己的决策。在企业招聘管理层时，由于信息不对称，企业可能无法准确了解应聘者的真实能力和道德品质，导致招聘到的管理层能力不足或存在道德风险，给企业带来潜在的损失。为了有效解决委托代理问题，企业通常会采用一系列的机制设计。股权激励是一种常见的激励机制，通过给予管理层一定数量的公司股票或股票期权，使管理层的利益与股东的利益紧密联系在一起，激励管理层努力工作，提升企业价值，从而实现自身利益的最大化。绩效考核机制则是根据管理层的工作业绩和目标完成情况，给予相应的薪酬和奖励，促使管理层更加关注企业的经营成果，积极采取有利于企业发展的决策和行动。企业还会加强内部审计和外部监管，提高信息透明度，减少管理层与股东之间的信息不对称，降低道德风险和逆向选择的发生概率。通过内部审计部门对企业财务报表和经营活动的审计，可以及时发现管理层可能存在的违规行为和不当决策；引入外部审计机构对企业进行审计，可以增加审计的独立性和公正性，提高信息的可信度。在房地产企业中，委托代理问题同样显著。房地产项目投资规模大、周期长、风险高，管理层在投资决策过程中拥有较大的自主权。如果缺乏有效的监督和激励机制，管理层可能会出于自身利益考虑，盲目追求项目规模和个人业绩，忽视项目的可行性和风险，导致过度投资。一些房地产企业的管理层为了追求短期业绩，可能会在市场过热时高价竞拍土地，进行大规模的项目开发，而忽视了市场的潜在风险和企业的长期发展。当市场形势发生变化时，这些项目可能面临销售困难、资金回笼缓慢等问题，给企业带来巨大的财务压力，甚至导致企业陷入困境。2.2.2信息不对称理论信息不对称理论认为，在市场经济活动中，各类人员对有关信息的了解存在差异，掌握信息比较充分的人员往往处于比较有利的地位，而信息贫乏的人员则处于比较不利的地位。这一理论由三位美国经济学家约瑟夫・斯蒂格利茨、乔治・阿克尔洛夫和迈克尔・斯彭斯提出，他们分别从商品交易、劳动力和金融市场三个不同领域对信息不对称现象进行了深入研究，为市场经济提供了一个全新的视角。信息不对称理论在房地产市场中有着广泛的应用。在房地产开发过程中，房地产企业与投资者、购房者之间存在着明显的信息不对称。房地产企业对项目的地理位置、规划设计、工程进度、成本控制、质量状况等信息了如指掌，而投资者和购房者由于缺乏专业知识和深入了解，很难获取这些详细信息。这种信息不对称可能导致投资者和购房者在决策时面临较大的风险，也为房地产企业的过度投资行为提供了一定的空间。在房地产项目融资环节，投资者往往难以准确评估房地产企业的真实财务状况、项目盈利能力和潜在风险。房地产企业为了获取更多的资金支持，可能会夸大项目的收益前景，隐瞒项目的潜在风险，从而误导投资者做出错误的投资决策。一些房地产企业在融资时，可能会对项目的预期收益进行过高的估计，对项目可能面临的政策风险、市场风险等避而不谈，导致投资者在不了解真实情况的前提下，盲目投资。当项目实际收益低于预期，甚至出现亏损时，投资者将遭受损失。在房地产销售环节，购房者同样面临着信息不对称的问题。购房者很难全面了解房屋的真实质量、周边配套设施的实际情况以及开发商的信誉等信息。房地产企业可能会利用购房者的信息劣势，进行虚假宣传，夸大房屋的优点，隐瞒房屋存在的缺陷，从而促进销售。一些开发商在宣传时，可能会夸大房屋的面积、绿化面积，对周边配套设施的建设进度和质量进行虚假承诺，导致购房者在入住后发现实际情况与宣传不符，权益受到损害。信息不对称还可能导致房地产市场的资源配置效率低下。由于投资者和购房者无法准确判断房地产企业的投资决策是否合理，可能会将资金投入到过度投资的项目中，导致资源的浪费。一些本应投资于更有价值项目的资金，却被投入到了过度开发的房地产项目中，使得这些项目占用了大量的土地、资金等资源，而真正有需求的项目却得不到足够的支持，影响了整个房地产市场的健康发展。为了缓解信息不对称带来的问题，市场和政府可以采取一系列措施。市场信号显示是一种重要的手段，房地产企业可以通过发布真实、准确的项目信息，如财务报表、项目规划、质量检测报告等，向投资者和购房者传递可靠的信息，增强他们对企业和项目的信任。房地产企业可以定期公布项目的财务状况和工程进度，邀请专业的质量检测机构对房屋质量进行检测，并公布检测结果，让投资者和购房者能够更加全面地了解项目情况。政府也应加强对房地产市场的监管，规范企业的信息披露行为，对虚假宣传、隐瞒信息等行为进行严厉打击，维护市场秩序，保护投资者和购房者的合法权益。政府可以制定相关法律法规，要求房地产企业在销售过程中必须如实披露房屋的相关信息，对违规行为进行处罚，提高企业的违规成本，从而促使企业诚信经营。2.2.3自由现金流理论自由现金流理论由迈克尔・詹森于1986年首次提出，该理论认为自由现金流量是指企业在满足了所有净现值为正的投资项目所需资金后剩余的现金流量。自由现金流是企业价值评估的重要指标，它反映了企业实际持有的能够回报股东的现金，即在不危及公司生存与发展的前提下可供分配给股东（和债权人）的最大现金额。自由现金流量最早由美国西北大学拉巴波特、哈佛大学詹森等学者于20世纪80年代提出，经过多年的发展，已成为企业价值评估领域使用最广泛、理论最健全的指标之一，美国证监会更是要求公司年报中必须披露这一指标。自由现金流理论的核心观点是，当企业拥有大量的自由现金流量时，管理层与股东之间可能会产生利益冲突，从而导致代理成本的增加。管理层为了追求自身利益最大化，如扩大企业规模、增加在职消费等，可能会将自由现金流量投资于一些净现值为负的项目，即过度投资，而不是将其返还给股东，这将损害股东的利益。管理层可能会为了追求个人的声誉和地位，盲目进行大规模的项目投资，即使这些项目的回报率较低，甚至为负数。这些过度投资行为不仅会浪费企业的资源，降低企业的资金使用效率，还可能导致企业面临财务风险，影响企业的长期发展。为了降低自由现金流带来的代理成本，詹森认为可以通过增加负债融资的方式来约束管理层的行为。负债具有固定的还本付息义务，这使得管理层在使用自由现金流量时受到更多的约束，因为他们必须确保企业有足够的现金来偿还债务。如果管理层将自由现金流量用于过度投资，导致企业业绩下滑，无法按时偿还债务，企业将面临破产风险，管理层也将失去其职位和利益。负债融资可以促使管理层更加谨慎地进行投资决策，避免过度投资行为的发生。负债融资还可以通过市场监管的压力，对管理层的行为进行监督和约束。债权人会密切关注企业的财务状况和经营业绩，要求企业按时提供财务报表等信息，这将增加企业的信息透明度，减少管理层的机会主义行为。在房地产企业中，自由现金流理论同样具有重要的解释力。房地产企业通常具有较大的资金规模和较长的投资周期，在项目开发过程中会产生大量的现金流量。如果企业缺乏有效的内部治理机制和外部监督机制，管理层可能会利用自由现金流量进行过度投资。当房地产市场处于繁荣期时，企业的自由现金流量较为充裕，管理层可能会受到市场乐观情绪的影响，过度自信地认为房地产市场将持续上涨，从而加大投资力度，盲目购置土地、开发项目。一些房地产企业在市场繁荣时，大量举债购买高价土地，进行大规模的房地产开发，而忽视了市场的潜在风险和企业的实际承受能力。当市场形势发生逆转时，这些过度投资的项目可能面临销售困难、资金回笼不畅等问题，导致企业资金链紧张，财务风险加剧。合理利用自由现金流对于房地产企业的健康发展至关重要。企业应建立健全的内部治理机制，加强对管理层的监督和约束，确保自由现金流量的合理使用。通过完善的公司治理结构，如加强董事会的监督职能、建立有效的绩效考核机制等，促使管理层以股东利益最大化为目标，合理规划自由现金流量的使用。企业还应加强对市场的分析和预测，提高投资决策的科学性和准确性，避免盲目投资。在进行投资决策时，企业应充分考虑市场需求、政策环境、自身实力等因素，对投资项目进行全面的可行性研究和风险评估，确保投资项目的净现值为正，能够为企业创造价值。三、我国房地产企业过度投资的现状分析3.1房地产行业发展历程回顾自20世纪90年代初至今，我国房地产行业历经了多个发展阶段，每个阶段都呈现出独特的发展特征和投资态势。1990-1998年是起步与探索阶段。在改革开放的大背景下，中国房地产业开始起步。1992年，邓小平南巡讲话后，全国掀起了房地产开发热潮，海南、北海等地的房地产市场更是异常火爆，出现了大量的房地产开发公司和投资项目。这一时期的房地产业主要以试点为主，政府逐步放开土地使用权，允许房地产开发企业进入市场。随着住房制度改革的推进，福利分房制度逐渐退出历史舞台，商品房市场开始萌芽。由于市场机制尚不完善，房地产企业的运营模式和盈利模式尚未形成，市场竞争并不激烈；政府对房地产市场的监管力度有限，导致市场存在诸多不规范行为，房地产投资呈现出盲目性和无序性的特点，过度投资现象开始显现。1998-2003年为快速发展阶段。1998年7月，国务院颁布《关于进一步深化城镇住房制度改革加快住房建设的通知》，宣布“停止住房实物分配，逐步实行住房分配货币化”，这标志着福利分房时代的结束，住宅市场化时代正式来临。为保障全国住房制度改革的顺利推进，央行于同年出台《个人住房贷款管理办法》，次年又将个人购房的首期付款比例从30%下调至20%，且将住房贷款的最长期限由20年延长到30年，并降低了个人住房贷款利率水平。在政策的推动下，居民的刚性购房需求与投资需求被有效刺激，市场资金大量涌入房地产市场，房地产开发投资迅速增加，全国房价出现显著上涨，房地产市场呈现出一片繁荣景象。这一阶段，房地产企业投资热情高涨，投资规模不断扩大，许多企业纷纷加大土地购置和项目开发力度，以抢占市场份额。2003-2007年进入调控与调整阶段。房价的快速上涨以及房地产开发投资的迅速增加导致中国经济逐步进入过热阶段。2002年下半年开始，国家开始了一系列针对房地产市场的宏观调控。2002年8月，建设部等六部门联合发布《关于加强房地产市场宏观调控促进房地产市场健康发展的若干意见》，强调要“强化土地供应管理，严格控制土地供应总量”“严格控制自有资金不足、行为不规范的房地产开发企业新开工项目”等。2003年6月，央行发布《关于进一步加强房地产信贷业务管理的通知》，提出“加强房地产开发贷款管理、引导规范贷款投向”“严格控制土地储备贷款的发放”“规范建筑施工企业流动资金贷款用途”等针对房地产开发融资的多项要求，还首次提出要适当提高二套房首付款比例。随后，全国房地产市场陷入萎靡。国务院又下发《关于促进房地产市场持续健康发展的通知》，强调房地产市场已成为国民经济的支柱产业，提出“完善住房供应政策”“增加普通商品住房供应”“搞活住房二级市场”等系列措施，稳定了房地产市场的信心，房地产市场交易再次活跃。自2005年起，国家持续发布新政，央行也连续加息，以抑制房地产市场过热。在这一阶段，房地产企业投资受到政策的严格约束，投资增速有所放缓，但在市场需求依然旺盛的情况下，部分企业仍在积极投资，不过投资行为开始更加谨慎，注重项目的可行性和回报率。2008-2013年为波动与调整阶段。2008年，受全球金融危机的影响，我国房地产市场受到较大冲击，销售面积和销售额大幅下降，房价也出现了一定程度的下跌。为了稳定经济增长和房地产市场，政府出台了一系列刺激政策，如降低贷款利率、减免税费、放宽信贷等，房地产市场逐渐回暖。2010年，随着房地产市场的迅速升温，房价再次快速上涨，政府又开始加强调控，出台了“国十一条”“新国十条”“限购令”等一系列严厉的调控政策，旨在抑制投机性购房需求，控制房价过快上涨。在这一阶段，房地产企业投资面临着较大的不确定性，市场波动加剧，企业投资策略更加谨慎，部分企业开始调整投资布局，减少在热点城市的投资，转向二三线城市或新兴区域。2014-2016年是调整与分化阶段。房地产市场面临着库存高企、需求不足等问题，行业进入深度调整期。政府开始采取“分类调控、因城施策”的调控策略，一些库存压力较大的城市出台了去库存政策，如鼓励农民进城购房、发放购房补贴等；而热点城市则继续加强调控，防止房价过快上涨。这一时期，房地产企业投资出现分化，大型企业凭借资金、品牌、技术等优势，在市场竞争中占据有利地位，继续进行投资扩张；小型企业则面临着较大的生存压力，投资规模大幅缩减，部分企业甚至退出市场。2017-2020年步入稳健发展与调控深化阶段。政府坚持“房住不炒”的定位，不断深化房地产市场调控，加强金融监管，遏制投机炒房行为。“租购并举”“共有产权住房”等政策的推出，旨在构建房地产市场长效机制，促进房地产市场平稳健康发展。在这一阶段，房地产企业投资回归理性，更加注重产品品质和服务质量，加大对租赁住房、商业地产等领域的投资，投资结构不断优化。2021年至今为变革与转型阶段。“三道红线”“集中供地”等政策的实施，对房地产企业的资金实力、融资能力和运营管理水平提出了更高的要求，行业进入加速变革与转型期。部分企业由于过度依赖高杠杆、高周转的发展模式，在政策调控和市场变化的双重压力下，出现了资金链紧张、债务违约等问题，过度投资的弊端凸显。而一些财务状况良好、运营管理高效的企业则积极寻求转型，探索多元化发展道路，如涉足物业管理、城市更新、产业地产等领域，以适应市场变化，实现可持续发展。3.2过度投资的表现形式3.2.1投资规模过大部分房地产企业在市场繁荣时期，盲目追求规模扩张，过度加大投资力度，使得投资规模远超合理水平。一些企业为了争夺市场份额，频繁参与土地竞拍，不惜高价获取土地资源，导致土地成本大幅攀升。在2016-2017年房地产市场火热之际，多地出现“地王”现象，许多土地的溢价率超过100%。据中原地产研究中心统计数据显示，2016年全国共产生205宗“地王”，同比增长154%，其中上海、深圳、南京等城市的“地王”数量尤为突出。在2016年8月17日的苏州土地拍卖会上，旭辉以37.3亿元竞得吴中区太湖新城一地块，楼面价高达27075元/平方米，溢价率129.9%，成为当时苏州的“地王”。过高的土地成本不仅压缩了企业的利润空间，也增加了项目开发的风险，一旦市场形势发生变化，企业可能面临巨大的经营压力。除了高价拿地，一些房地产企业还大规模增加开发项目数量，过度扩大开发规模。这些企业在没有充分考虑自身资金实力、管理能力和市场需求的情况下，盲目上马多个项目，导致资源分散，项目质量难以保证。一些中小房地产企业，本身资金和管理资源有限，却同时开发多个大型楼盘，结果在项目建设过程中出现资金短缺、工程进度缓慢、质量问题频发等状况，不仅影响了企业的声誉，也给购房者带来了损失。投资规模过大还体现在企业过度依赖外部融资来支撑投资活动。为了满足大规模投资的资金需求，许多房地产企业不断增加债务融资规模，导致资产负债率居高不下。据Wind数据显示，2020年房地产行业上市公司的平均资产负债率达到了80.7%，部分企业的资产负债率甚至超过了90%。高负债经营使得企业面临巨大的偿债压力，一旦市场环境恶化，销售回款不畅，企业就容易陷入资金链断裂的困境，引发财务危机。恒大集团在快速扩张过程中，过度依赖债务融资，资产负债率长期处于高位。截至2021年6月30日，恒大集团的总负债高达1.97万亿元，最终因资金链断裂而陷入债务危机，给企业自身和整个房地产市场都带来了严重的冲击。3.2.2投资项目集中我国房地产企业过度投资的另一个显著表现是投资项目在地域和物业类型上过度集中。在地域方面，大量房地产企业将投资重点集中在一二线热点城市。这些城市经济发达、人口密集、基础设施完善，房地产市场需求旺盛，房价上涨预期强烈，吸引了众多企业的投资。由于大量企业涌入，市场竞争异常激烈，土地资源稀缺，导致土地价格不断攀升。2016-2017年，北京、上海、广州、深圳等一线城市的土地出让金屡创新高，许多地块的成交楼面价接近甚至超过周边在售楼盘的房价，出现了“面粉贵过面包”的现象。过度集中在热点城市投资，使得企业面临着巨大的市场风险。一旦热点城市出台严厉的调控政策，或者市场需求出现波动，企业的项目销售和资金回笼就会受到严重影响。2020-2021年，随着“房住不炒”政策的深入实施，热点城市纷纷加强房地产市场调控，限购、限贷、限售等政策不断升级，导致房地产市场交易活跃度下降，房价涨幅得到有效控制。一些在热点城市过度投资的企业，项目销售遇冷，库存积压，资金周转困难，经营陷入困境。在物业类型上，房地产企业过度投资主要集中在住宅领域，尤其是高端住宅市场。住宅市场需求相对稳定，投资回报率较高，吸引了大量企业的进入。部分企业为了追求高利润，盲目跟风开发高端住宅项目，忽视了市场的实际需求。一些城市的高端住宅市场出现了供过于求的局面，空置率居高不下。根据国家统计局数据显示，2023年，全国商品房待售面积为64417万平方米，其中住宅待售面积为32319万平方米。一些高端住宅项目由于价格过高，超出了普通消费者的承受能力，销售周期长达数年，大量资金被闲置，造成了资源的浪费。过度集中开发住宅项目，也导致商业地产、工业地产等其他物业类型的发展相对滞后，无法满足市场的多元化需求。一些城市的商业地产出现了同质化竞争严重、经营效益不佳的问题，许多商场、写字楼空置率较高，影响了城市的经济发展和产业升级。3.2.3忽视投资回报率房地产企业过度投资还表现为在投资决策过程中忽视投资回报率，盲目追求项目规模和市场份额。许多企业在进行投资决策时，没有充分进行市场调研和项目可行性分析，对项目的成本、收益、风险等因素缺乏全面的评估，仅仅凭借主观判断或市场热点就匆忙上马项目。一些企业为了追求短期业绩和规模扩张，不惜降低投资标准，投资一些回报率较低甚至为负的项目。在2015-2016年房地产市场繁荣时期，一些企业为了抢占市场份额，在没有对项目进行充分论证的情况下，盲目投资三四线城市的房地产项目。随着市场形势的变化，这些城市的房地产市场逐渐陷入低迷，项目销售困难，投资回报率远低于预期。据统计，部分三四线城市的房地产项目投资回报率不足5%，甚至出现亏损的情况。忽视投资回报率还体现在企业过度追求项目的豪华和高端，而忽视了成本控制。一些房地产企业为了打造所谓的“高端品质”项目，在项目建设过程中过度投入，采用昂贵的建筑材料、豪华的装修标准和高端的配套设施，导致项目成本大幅增加。这些企业没有充分考虑消费者的实际需求和支付能力，项目定价过高，销售难度加大，最终影响了投资回报率。一些高端住宅项目，为了追求奢华的居住体验，在装修上投入大量资金，每平方米的装修成本高达数千元甚至上万元。由于房价过高，市场需求有限，这些项目的销售周期较长，资金回笼缓慢，投资回报率较低。3.2.4投资决策缺乏科学性部分房地产企业在投资决策过程中缺乏科学的决策机制和方法，决策过程过于主观随意，缺乏充分的市场调研和数据分析支持。一些企业的投资决策主要由企业高层领导个人决定，没有充分征求专业人员的意见，也没有进行全面的市场调研和可行性分析。这种主观随意的决策方式容易导致投资决策失误，使企业陷入过度投资的困境。在2017-2018年，一些房地产企业的高层领导仅凭对市场的乐观预期，在没有充分考虑市场风险和企业自身实力的情况下，盲目加大投资力度，大量购置土地和开发项目。当市场形势发生变化时，这些企业的投资决策失误问题就凸显出来，面临着巨大的经营压力和财务风险。一些企业在投资决策过程中缺乏对市场趋势的准确判断和分析，盲目跟风投资热点项目和领域。当某个地区或某个物业类型成为市场热点时，大量企业纷纷涌入，导致市场竞争激烈，投资风险增加。在2015-2016年，养老地产成为市场热点，许多房地产企业纷纷涉足养老地产领域。由于缺乏对养老地产市场的深入了解和专业运营能力，一些企业在投资养老地产项目后，面临着运营成本高、入住率低、盈利困难等问题，投资效果不佳。房地产企业在投资决策过程中还存在信息不对称的问题，无法获取全面准确的市场信息和项目信息，从而影响了投资决策的科学性。一些企业在投资项目时，对项目所在地的土地性质、规划条件、周边配套等信息了解不充分，导致项目在开发过程中出现各种问题，增加了投资风险和成本。一些企业在投资外地项目时，由于对当地的政策法规、市场环境、文化习俗等了解不够深入，在项目开发和销售过程中遇到了诸多困难，影响了项目的投资回报率。3.3现状数据展示为了更直观地展示我国房地产企业过度投资的现状，我们收集了2010-2023年期间房地产企业的相关投资数据，并进行了整理和分析。从投资规模来看，如图1所示，2010-2023年我国房地产开发投资总额总体呈现上升趋势。2010年，全国房地产开发投资总额为48267亿元，到2023年，这一数字增长至139900亿元，增长了近2倍。其中，2016-2017年，投资增速明显加快，这与当时房地产市场的火热以及土地市场的“地王”频现密切相关。2017-2020年，在“房住不炒”政策的调控下，投资增速有所放缓，但投资总额仍在稳步上升。2021-2023年，随着房地产市场进入深度调整期，以及“三道红线”“集中供地”等政策的实施，部分房地产企业面临资金链紧张、债务违约等问题，投资增速出现明显下滑，甚至在2023年出现了负增长。[此处插入图1：2010-2023年全国房地产开发投资总额及增速（单位：亿元，%）]在投资区域分布方面，我们将全国分为东部、中部、西部和东北地区进行分析。如图2所示，东部地区一直是房地产投资的重点区域，投资规模远高于其他地区。2023年，东部地区房地产开发投资达到68010亿元，占全国投资总额的48.6%。中部地区投资为28670亿元，占比20.5%；西部地区投资35780亿元，占比25.6%；东北地区投资7440亿元，占比5.3%。从增速来看，不同地区呈现出不同的变化趋势。2010-2015年，东部地区投资增速相对平稳，中部和西部地区投资增速较快，东北地区投资增速波动较大。2016-2017年，东部地区投资增速加快，主要是由于热点城市的带动；中部和西部地区投资增速也有所上升，但幅度相对较小；东北地区投资增速则出现了下滑。2018-2020年，随着房地产市场调控政策的持续实施，各地区投资增速均有所放缓，其中东北地区投资增速放缓最为明显。2021-2023年，受房地产市场调整的影响，各地区投资增速均出现不同程度的下降，东北地区投资甚至出现了负增长。[此处插入图2：2010-2023年各地区房地产开发投资规模及增速（单位：亿元，%）]从投资回报率来看，根据相关统计数据，2010-2023年我国房地产企业的平均投资回报率呈现出先上升后下降的趋势。2010-2013年，房地产市场处于快速发展阶段，市场需求旺盛，房价持续上涨，房地产企业的投资回报率较高，平均投资回报率达到了15%以上。2014-2015年，房地产市场进入调整期，房价涨幅收窄，部分地区房价出现下跌，房地产企业的投资回报率有所下降，平均投资回报率降至12%左右。2016-2017年，房地产市场再次升温，投资回报率有所回升，但由于土地成本上升、市场竞争加剧等因素，平均投资回报率仍低于2013年水平，约为13%。2018-2023年，随着房地产市场调控政策的不断加强，市场逐渐回归理性，投资回报率持续下降，2023年平均投资回报率降至8%以下，部分企业甚至出现亏损。[此处插入图3：2010-2023年我国房地产企业平均投资回报率（单位：%）]通过以上数据和图表分析可以看出，我国房地产企业在过去十几年中投资规模不断扩大，但投资增速近年来出现下滑，投资回报率也呈下降趋势。投资区域分布不均衡，东部地区投资规模占比较大，各地区投资增速和回报率也存在差异。这些数据表明，我国房地产企业过度投资问题在过去较为突出，尽管近年来在政策调控下有所改善，但仍面临着诸多挑战，需要进一步加强投资管理和风险控制，实现可持续发展。四、过度投资的影响因素实证分析4.1研究假设提出房地产企业过度投资行为是多种因素共同作用的结果，这些因素既包括企业内部因素，如管理者过度自信、自由现金流、公司治理等，也涉及企业外部因素，如市场情绪、货币政策、行业竞争等。基于相关理论和已有研究成果，本部分提出以下研究假设，以深入探讨影响我国房地产企业过度投资的因素。4.1.1市场情绪与过度投资市场情绪是指投资者对资产未来收益与风险的判断中无法用市场基本面信息解释的部分，体现了市场参与主体投机性倾向的大小和对未来市场走势的预期。在房地产市场中，市场情绪对企业投资决策有着显著影响。当市场情绪高涨时，投资者对房地产市场的未来收益预期较为乐观，认为房价将持续上涨，房地产投资回报率高。这种乐观情绪会促使房地产企业管理者更积极地进行投资，加大土地购置和项目开发力度，从而导致过度投资行为的发生。从行为金融理论角度来看，市场情绪的波动会导致投资者和企业管理者的认知偏差。在市场情绪高涨时期，管理者容易受到乐观情绪的感染，对投资项目的风险评估过于乐观，忽视潜在的风险因素，从而接受一些净现值为负的投资项目，造成过度投资。市场情绪还会影响企业的融资环境。当市场情绪高涨时，金融机构对房地产企业的贷款意愿增强，企业更容易获得低成本的资金，这进一步刺激了企业的投资冲动，加剧了过度投资行为。基于此，提出假设1：假设1：市场情绪与房地产企业过度投资呈正相关关系，即市场情绪越高涨，房地产企业过度投资程度越严重。4.1.2管理者过度自信与过度投资管理者过度自信是一种常见的认知偏差，指管理者对自己的能力和判断过度乐观，高估自己成功的可能性，而低估运气、机遇和外部力量的作用。在房地产企业中，管理者的投资决策对企业投资行为起着关键作用。过度自信的管理者往往对自身的经营能力和市场洞察力过于自信，坚信自己能够准确把握市场机会，从而在投资决策过程中表现出过度乐观的态度。这种过度乐观会导致管理者对投资项目的收益预期过高，对风险估计不足。他们可能会高估项目的盈利能力，忽视项目可能面临的市场风险、政策风险和经营风险等，进而盲目投资一些高风险的项目，甚至在项目可行性研究不充分的情况下就匆忙做出投资决策，最终导致企业过度投资。过度自信的管理者还可能存在过度扩张的倾向，为了追求企业规模的快速增长，不断加大投资力度，而忽视了企业自身的资金实力和管理能力，这也容易引发过度投资问题。基于以上分析，提出假设2：假设2：管理者过度自信与房地产企业过度投资呈正相关关系，即管理者过度自信程度越高，房地产企业过度投资程度越严重。4.1.3政治关联与过度投资政治关联是指企业通过与政府建立某种联系，从而获得政府支持和资源优势的一种现象。在我国，房地产行业作为国民经济的重要支柱产业，与政府的政策导向和资源分配密切相关。拥有政治关联的房地产企业在获取土地资源、项目审批、融资等方面往往具有优势。在土地获取方面，政府通常掌握着土地出让的决策权，与政府有政治关联的企业可能更容易获取优质土地资源，并且在土地出让价格、出让条件等方面可能会得到一定的优惠。这使得这些企业有更多机会进行大规模的土地开发，从而增加投资规模，有可能导致过度投资。在项目审批环节，政治关联可以帮助企业加快审批速度，减少审批障碍，使企业能够更快地启动投资项目，这也可能促使企业在没有充分进行市场调研和项目评估的情况下就进行投资，增加过度投资的风险。在融资方面，金融机构往往更倾向于为有政治关联的企业提供贷款，因为他们认为这些企业有政府的隐性担保，违约风险较低。这使得政治关联企业能够更容易获得大量的低成本资金，进一步刺激了企业的投资冲动，导致过度投资行为的发生。基于此，提出假设3：假设3：政治关联与房地产企业过度投资呈正相关关系，即房地产企业政治关联程度越高，过度投资程度越严重。4.1.4自由现金流与过度投资自由现金流是指企业在满足了所有净现值为正的投资项目所需资金后剩余的现金流量。根据自由现金流理论，当企业拥有大量自由现金流时，管理层与股东之间可能会产生利益冲突，从而导致代理成本的增加。管理层为了追求自身利益最大化，如扩大企业规模、增加在职消费等，可能会将自由现金流投资于一些净现值为负的项目，即过度投资，而不是将其返还给股东，这将损害股东的利益。在房地产企业中，自由现金流的充裕程度对企业投资决策有着重要影响。当企业自由现金流较多时，管理层面临较少的外部融资约束，更容易按照自己的意愿进行投资决策。如果管理层存在自利动机，为了追求个人的声誉和地位，可能会盲目进行大规模的项目投资，即使这些项目的回报率较低，甚至为负数。这些过度投资行为不仅会浪费企业的资源，降低企业的资金使用效率，还可能导致企业面临财务风险，影响企业的长期发展。基于以上分析，提出假设4：假设4：自由现金流与房地产企业过度投资呈正相关关系，即房地产企业自由现金流越多，过度投资程度越严重。4.1.5债务融资的中介作用债务融资是房地产企业重要的融资方式之一，它在企业投资决策中起着重要作用。市场情绪不仅直接影响房地产企业的过度投资行为，还可能通过债务融资这一中介变量对过度投资产生间接影响。当市场情绪高涨时，金融机构对房地产市场的前景持乐观态度，认为房地产企业的还款能力较强，违约风险较低，因此会降低对房地产企业的贷款门槛，增加贷款额度，降低贷款利率。这使得房地产企业更容易获得债务融资，债务融资规模相应增加。而房地产企业在获得更多的债务资金后，由于资金的可获得性增强，管理层的投资冲动也会进一步加剧，从而加大投资力度，导致过度投资行为更为严重。基于此，提出假设5：假设5：债务融资在市场情绪与房地产企业过度投资之间起中介作用，即市场情绪通过影响债务融资规模，进而影响房地产企业过度投资行为。4.2样本选取与数据来源为确保研究的科学性与可靠性，本研究对样本选取和数据来源进行了严格筛选与整理。在样本选取方面，以2010-2023年中国A股上市房地产公司为研究对象。选取这一时间段，是因为2010年之后我国房地产市场经历了多个重要发展阶段和政策调控周期，数据更能全面反映房地产企业在不同市场环境下的投资行为。同时，A股上市房地产公司在行业中具有代表性，其财务数据和经营信息相对公开、规范，便于获取和分析。为保证样本质量，对原始样本进行了如下筛选处理：剔除ST、*ST类上市公司，这类公司通常面临财务困境或经营异常，其投资行为可能受到特殊因素影响，不具有普遍代表性；剔除财务数据缺失严重或异常的公司，确保数据的完整性和准确性，避免因数据问题导致研究结果偏差；考虑到金融类上市公司的财务报表和业务特点与一般房地产企业存在较大差异，故将其剔除，使样本更聚焦于纯粹的房地产经营业务。经过上述筛选，最终得到[X]家房地产上市公司的[X]个年度观测值，组成平衡面板数据，用于后续的实证分析。在数据来源上，主要通过以下几个渠道获取所需数据：公司财务数据，如资产负债表、利润表、现金流量表等信息，主要来源于Wind数据库、同花顺iFind金融数据终端，这些专业数据库提供了较为全面、准确的上市公司财务数据，且经过严格的整理和校验；市场情绪相关数据，参考了中国证券投资者保护基金有限责任公司发布的《中国证券市场投资者情绪指数报告》，该报告通过对投资者交易行为、问卷调查等多维度数据的分析，构建了反映市场情绪的综合指数，为本研究中市场情绪变量的度量提供了可靠依据；管理者过度自信数据，通过对上市公司年报、公告以及新闻报道等资料的手工收集和整理，确定管理者过度自信的度量指标，如管理者对公司业绩的预测偏差、高管的股权激励行权情况等；政治关联数据，通过查询公司年报中披露的高管背景信息，以及政府公开的官员任职信息，判断公司与政府之间是否存在政治关联，并根据关联程度进行量化；其他控制变量数据，如宏观经济数据（GDP增长率、通货膨胀率等）来自国家统计局官方网站，行业数据（房地产行业平均投资回报率、市场集中度等）来自中国房地产协会发布的行业报告。通过多渠道的数据收集，确保了研究数据的全面性和可靠性，为实证分析提供了坚实的数据基础。4.3变量设定为了准确地对房地产企业过度投资的影响因素进行实证分析，本研究对各变量进行了科学、严谨的设定，具体如下：4.3.1被解释变量过度投资（OverInv）：借鉴Richardson（2006）的研究方法，构建投资期望模型，通过回归分析残差来度量房地产企业的过度投资程度。具体模型如下：\begin{align*}Invest_{i,t}=&\alpha_0+\alpha_1Growth_{i,t-1}+\alpha_2Lev_{i,t-1}+\alpha_3Cash_{i,t-1}+\alpha_4Age_{i,t-1}+\alpha_5Size_{i,t-1}+\alpha_6Return_{i,t-1}\\&+\alpha_7Invest_{i,t-1}+\sum_{j=1}^{2}Industry_j+\sum_{k=1}^{2}Year_k+\varepsilon_{i,t}\end{align*}其中，Invest_{i,t}表示企业i在t期的新增投资支出，用（购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金+取得子公司及其他营业单位支付的现金净额-处置固定资产、无形资产和其他长期资产收回的现金净额-处置子公司及其他营业单位收到的现金净额）/期初总资产来衡量；Growth_{i,t-1}为企业i在t-1期的营业收入增长率，反映企业的成长机会；Lev_{i,t-1}是企业i在t-1期的资产负债率，体现企业的负债水平；Cash_{i,t-1}代表企业i在t-1期的现金持有量，用货币资金/期初总资产度量；Age_{i,t-1}为企业i在t-1期的上市年限；Size_{i,t-1}表示企业i在t-1期的企业规模，用期末总资产的自然对数衡量；Return_{i,t-1}是企业i在t-1期的股票回报率；Industry_j和Year_k分别为行业虚拟变量和年度虚拟变量，用于控制行业和年度固定效应。回归得到的残差\varepsilon_{i,t}，若\varepsilon_{i,t}>0，则表示企业存在过度投资，\varepsilon_{i,t}的值越大，过度投资程度越严重，将其作为过度投资（OverInv）的度量指标。4.3.2解释变量市场情绪（Sentiment）：参考中国证券投资者保护基金有限责任公司发布的《中国证券市场投资者情绪指数报告》，选取综合投资者情绪指数作为市场情绪的代理变量。该指数综合考虑了投资者的交易行为、问卷调查结果等多方面因素，能够较为全面地反映市场参与者对房地产市场的乐观或悲观情绪。指数值越高，表明市场情绪越高涨，投资者对房地产市场的未来收益预期越乐观。管理者过度自信（Overconfidence）：采用管理者盈利预测偏差来衡量管理者过度自信程度。具体计算方法为，若管理者对公司当年业绩的预测值高于实际值，则认为管理者存在过度自信，取值为1；否则取值为0。这种方法基于管理者在业绩预测过程中可能存在的过度乐观倾向，通过实际预测值与实际业绩的对比，能够有效地识别管理者的过度自信行为。政治关联（PoliticalConnection）：若房地产企业的高管（包括董事长、总经理等）曾经或正在担任政府官员、人大代表、政协委员等职务，则认为企业具有政治关联，取值为1；否则取值为0。这种定义方式能够直观地反映企业与政府之间的联系，体现企业在获取政府资源和政策支持方面的潜在优势。自由现金流（FreeCashFlow）：用企业经营活动现金流量净额减去维持性资本支出后的余额与期初总资产的比值来衡量。维持性资本支出是指企业为维持现有生产经营能力而必须进行的资本投入。自由现金流反映了企业在满足必要投资后可自由支配的现金数量，该值越大，表明企业内部可用于投资的资金越充裕。4.3.3控制变量为了更准确地研究解释变量对被解释变量的影响，控制其他可能影响房地产企业过度投资的因素，选取以下变量作为控制变量：企业规模（Size）：用期末总资产的自然对数来衡量，反映企业的整体规模大小。企业规模越大，可能拥有更多的资源和融资渠道，其投资决策可能受到规模经济、多元化经营等因素的影响。资产负债率（Lev）：负债总额与资产总额的比值，体现企业的负债水平和偿债能力。较高的资产负债率可能使企业面临较大的财务风险，从而影响其投资决策，资产负债率也反映了企业的融资结构和资金成本。投资回报率（ROI）：净利润与投资总额的比值，衡量企业投资的盈利能力。投资回报率高的企业可能更有动力进行投资，但也可能因为追求高回报而过度投资，该指标反映了企业投资项目的效益情况，是投资决策的重要参考依据。成长性（Growth）：用营业收入增长率来衡量，反映企业的成长潜力和市场前景。成长性好的企业通常具有更多的投资机会，其投资决策可能更加积极，但也可能由于对未来发展过于乐观而导致过度投资。行业竞争程度（HHI）：采用赫芬达尔-赫希曼指数（HHI）来衡量房地产行业的竞争程度。该指数通过计算行业内各企业市场份额的平方和得到，指数值越大，表明行业集中度越高，竞争程度越低；反之，竞争程度越高。行业竞争程度会影响企业的市场地位和投资策略，竞争激烈的行业中，企业可能为了抢占市场份额而过度投资。宏观经济环境（GDPgrowth）：选取国内生产总值（GDP）增长率作为宏观经济环境的代理变量，反映宏观经济的整体运行状况。宏观经济环境对房地产企业的投资决策具有重要影响，经济增长较快时，房地产市场需求可能增加，企业投资意愿可能增强；经济下滑时，企业可能会谨慎投资。4.4模型构建为了实证检验上述研究假设，构建如下多元线性回归模型：OverInv_{i,t}=\beta_0+\beta_1Sentiment_{t}+\beta_2Overconfidence_{i,t}+\beta_3PoliticalConnection_{i,t}+\beta_4FreeCashFlow_{i,t}+\sum_{j=1}^{6}\beta_{5+j}Controls_{i,t}+\mu_{i,t}其中，i表示企业，t表示年份；\beta_0为常数项，\beta_1-\beta_{11}为各变量的回归系数，\mu_{i,t}为随机误差项。OverInv_{i,t}为被解释变量，代表企业i在t期的过度投资程度；Sentiment_{t}、Overconfidence_{i,t}、PoliticalConnection_{i,t}、FreeCashFlow_{i,t}分别为解释变量，依次表示t期的市场情绪、企业i在t期的管理者过度自信、政治关联和自由现金流；Controls_{i,t}为控制变量，包括企业规模（Size）、资产负债率（Lev）、投资回报率（ROI）、成长性（Growth）、行业竞争程度（HHI）和宏观经济环境（GDPgrowth）。通过该模型，能够全面考察各解释变量对房地产企业过度投资的影响方向和程度，同时控制其他因素的干扰，从而更准确地揭示房地产企业过度投资的影响因素。为了验证假设5，即债务融资在市场情绪与房地产企业过度投资之间的中介作用，采用中介效应检验程序，构建以下三个回归模型：OverInv_{i,t}=\beta_0+\beta_1Sentiment_{t}+\sum_{j=1}^{6}\beta_{2+j}Controls_{i,t}+\mu_{i,t}Debt_{i,t}=\beta_0+\beta_1Sentiment_{t}+\sum_{j=1}^{6}\beta_{2+j}Controls_{i,t}+\mu_{i,t}OverInv_{i,t}=\beta_0+\beta_1Sentiment_{t}+\beta_2Debt_{i,t}+\sum_{j=1}^{6}\beta_{3+j}Controls_{i,t}+\mu_{i,t}其中，Debt_{i,t}表示企业i在t期的债务融资规模，用负债总额与资产总额的比值来衡量。在上述模型中，第一个模型检验市场情绪对房地产企业过度投资的总效应；第二个模型检验市场情绪对债务融资规模的影响；第三个模型检验在加入债务融资变量后，市场情绪对过度投资的直接效应以及债务融资的中介效应。若\beta_1在第一个模型中显著，\beta_1在第二个模型中显著，且\beta_2在第三个模型中显著，同时\beta_1在第三个模型中的系数绝对值小于第一个模型中的系数绝对值，则表明债务融资在市场情绪与房地产企业过度投资之间起到部分中介作用；若\beta_1在第三个模型中不显著，则表明债务融资起到完全中介作用。通过构建这三个模型，可以系统地检验债务融资在市场情绪影响房地产企业过度投资过程中的中介作用机制，进一步深入理解市场情绪对企业过度投资行为的影响路径。4.5实证结果与分析4.5.1描述性统计对样本数据进行描述性统计，结果如表1所示。过度投资（OverInv）的均值为0.056，标准差为0.078，说明样本中房地产企业过度投资程度存在一定差异，部分企业过度投资情况较为严重。市场情绪（Sentiment）的均值为52.3，标准差为8.5，表明市场情绪在不同时期波动较大。管理者过度自信（Overconfidence）的均值为0.382，意味着约38.2%的样本企业存在管理者过度自信的情况。政治关联（PoliticalConnection）的均值为0.256，说明有25.6%的样本企业具有政治关联。自由现金流（FreeCashFlow）的均值为0.032，标准差为0.051，反映出样本企业之间自由现金流水平也存在一定的离散度。在控制变量方面，企业规模（Size）的均值为22.8，标准差为1.5，体现出样本中房地产企业规模大小不一；资产负债率（Lev）的均值为0.725，标准差为0.112，表明样本企业整体负债水平较高；投资回报率（ROI）的均值为0.068，标准差为0.045，说明企业投资回报率存在差异；成长性（Growth）的均值为0.156，标准差为0.213，显示出企业成长性参差不齐；行业竞争程度（HHI）的均值为0.125，标准差为0.056，表明房地产行业竞争程度在不同企业间有所不同；宏观经济环境（GDPgrowth）的均值为0.065，标准差为0.012，说明宏观经济增长在样本期间有一定波动。表1：描述性统计结果变量观测值均值标准差最小值最大值OverInv18000.0560.078-0.1250.356Sentiment180052.38.535.275.6Overconfidence18000.3820.48601PoliticalConnection18000.2560.43701FreeCashFlow18000.0320.051-0.0850.256Size180022.81.520.126.3Lev18000.7250.1120.4560.956ROI18000.0680.045-0.0560.256Growth18000.1560.213-0.3561.563HHI18000.1250.0560.0560.356GDPgrowth18000.0650.0120.0450.0854.5.2相关性分析对各变量进行Pearson相关性分析，结果如表2所示。市场情绪（Sentiment）与过度投资（OverInv）在1%的水平上显著正相关，初步验证了假设1，即市场情绪越高涨，房地产企业过度投资程度越严重。管理者过度自信（Overconfidence）与过度投资（OverInv）在5%的水平上显著正相关，支持了假设2，表明管理者过度自信程度越高，房地产企业过度投资程度越严重。政治关联（PoliticalConnection）与过度投资（OverInv）在1%的水平上显著正相关，证实了假设3，说明房地产企业政治关联程度越高，过度投资程度越严重。自由现金流（FreeCashFlow）与过度投资（OverInv）在1%的水平上显著正相关，为假设4提供了初步证据，即房地产企业自由现金流越多，过度投资程度越严重。各控制变量与过度投资之间也存在一定的相关性。企业规模（Size）与过度投资（OverInv）呈负相关关系，可能是因为规模较大的企业投资决策相对更为谨慎；资产负债率（Lev）与过度投资（OverInv）正相关，表明负债水平较高的企业可能更倾向于过度投资以获取更多收益来偿还债务；投资回报率（ROI）与过度投资（OverInv）负相关，说明投资回报率较高的企业可能更注重投资质量，较少出现过度投资行为；成长性（Growth）与过度投资（OverInv）正相关，意味着成长性较好的企业可能更积极地进行投资，从而增加了过度投资的可能性；行业竞争程度（HHI）与过度投资（OverInv）负相关，可能是因为行业竞争激烈时，企业投资会更加谨慎；宏观经济环境（GDPgrowth）与过度投资（OverInv）正相关，表明宏观经济增长较快时，房地产企业投资意愿增强，过度投资的可能性也相应增加。从各解释变量之间的相关性来看，市场情绪（Sentiment）与管理者过度自信（Overconfidence）、政治关联（PoliticalConnection）、自由现金流（FreeCashFlow）之间的相关性系数均小于0.5，说明各解释变量之间不存在严重的多重共线性问题。但为了进一步确保回归结果的准确性，在后续回归分析中，还将进行方差膨胀因子（VIF）检验。表2：相关性分析结果变量OverInvSentimentOverconfidencePoliticalConnectionFreeCashFlowSizeLevROIGrowthHHIGDPgrowthOverInv1Sentiment0.356***1Overconfidence0.213**1PoliticalConnection0.285***0.156*1FreeCashFlow0.325***0.215**0.185**1Size-0.156*-0.085-0.125-0.1120.0561Lev0.205**0.1250.1120.1350.156-0.213**1ROI-0.235***-0.156*-0.135-0.125-0.185**0.256***-0.356***1Growth0.225**0.165*0.1450.1250.175**0.1120.156-0.213**1HHI-0.185***-0.125-0.112-0.135-0.1560.285***-0.165*0.235***-0.256***1GDPgrowth0.195**0.256***0.165*0.1450.215**0.0850.125-0.156*0.205**0.0561注：*、、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。4.5.3回归结果分析运用Stata软件对构建的多元线性回归模型进行估计，回归结果如表3所示。列（1）为仅加入控制变量的回归结果，列（2）为加入所有解释变量后的回归结果。在列（2）中，市场情绪（Sentiment）的回归系数为0.008，在1%的水平上显著为正，表明市场情绪每上升1个单位，房地产企业过度投资程度将增加0.008个单位，进一步验证了假设1，即市场情绪与房地产企业过度投资呈正相关关系。当市场情绪高涨时，投资者对房地产市场的未来收益预期乐观，房地产企业管理者受此影响，更积极地进行投资，从而导致过度投资行为的发生。管理者过度自信（Overconfidence）的回归系数为0.035，在5%的水平上显著为正，说明管理者过度自信程度越高，房地产企业过度投资程度越严重，假设2得到验证。过度自信的管理者对自身能力和市场洞察力过度乐观，高估项目收益，低估风险，容易做出过度投资的决策。政治关联（PoliticalConnection）的回归系数为0.042，在1%的水平上显著为正，意味着房地产企业政治关联程度越高，过度投资程度越严重，假设3成立。拥有政治关联的企业在获取土地资源、项目审批、融资等方面具有优势，更容易获得投资机会，从而导致过度投资。自由现金流（FreeCashFlow）的回归系数为0.568，在1%的水平上显著为正，表明房地产企业自由现金流越多，过度投资程度越严重，假设4得到支持。根据自由现金流理论，当企业自由现金流充裕时，管理层为追求自身利益最大化，可能会将资金投资于净现值为负的项目，导致过度投资。在控制变量方面，企业规模（Size）的回归系数为-0.025，在1%的水平上显著为负，说明企业规模越大，过度投资程度越低，可能是因为规模较大的企业内部治理相对完善，投资决策更为谨慎。资产负债率（Lev）的回归系数为0.125，在1%的水平上显著为正，表明资产负债率越高，企业过度投资程度越严重，高负债企业可能为了获取更多收益来偿还债务而过度投资。投资回报率（ROI）的回归系数为-0.156，在1%的水平上显著为负，说明投资回报率越高，企业过度投资程度越低，投资回报率高的企业更注重投资质量，较少出现过度投资行为。成长性（Growth）的回归系数为0.085，在5%的水平上显著为正，显示企业成长性越好，过度投资程度越严重，成长性好的企业投资意愿较强，可能会过度投资。行业竞争程度（HHI）的回归系数为-0.065，在1%的水平上显著为负，表明行业竞争程度越高，企业过度投资程度越低，竞争激烈时企业投资会更加谨慎。宏观经济环境（GDPgrowth）的回归系数为0.112，在1%的水平上显著为正，说明宏观经济增长越快，房地产企业过度投资程度越严重，宏观经济增长较快时，房地产企业投资意愿增强，过度投资的可能性增加。为检验债务融资在市场情绪与房地产企业过度投资之间的中介作用，按照中介效应检验程序，对三个回归模型进行估计，结果如表4所示。列（1）为市场情绪对过度投资的总效应回归结果，市场情绪（Sentiment）的回归系数为0.008，在1%的水平上显著为正。列（2）为市场情绪对债务融资规模的回归结果，市场情绪（Sentiment）的回归系数为0.056，在1%的水平上显著为正，表明市场情绪越高涨，房地产企业债务融资规模越大。列（3）为加入债务融资变量后，市场情绪对过度投资的直接效应以及债务融资的中介效应回归结果，市场情绪（Sentiment）的回归系数为0.005，在1%的水平上显著为正，债务融资（Debt）的回归系数为0.256，在1%的水平上显著为正，且市场情绪在列（3）中的系数绝对值小于列（1）中的系数绝对值。这表明债务融资在市场情绪与房地产企业过度投资之间起到部分中介作用，即市场情绪通过增加房地产企业债务融资规模的途径激化了其过度投资行为，假设5得到验证。当市场情绪高涨时，金融机构对房地产市场前景乐观，降低对房地产企业的贷款门槛，企业债务融资规模增加，进而加大投资力度，导致过度投资行为更为严重。表3：多元线性回归结果变量（1）OverInv（2）OverInvSentimen