劉義龍，郝 青，李 松

（1.河北軟件職業(yè)技術(shù)學(xué)院，河北 保定 071000；2.河北大學(xué) 管理學(xué)院，河北 保定 071002）

上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系的構(gòu)建
——綜合考慮財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)

劉義龍1，郝 青2，李 松2

（1.河北軟件職業(yè)技術(shù)學(xué)院，河北 保定 071000；2.河北大學(xué) 管理學(xué)院，河北 保定 071002）

針對(duì)現(xiàn)有財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系的不足，在考慮完整性、相關(guān)性原則的基礎(chǔ)上，對(duì)制造業(yè)上市公司的選取范圍和財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系的構(gòu)建原則進(jìn)行了研究，以滬深兩市75家制造業(yè)上市公司為研究樣本，在綜合考慮有價(jià)值、較全面的財(cái)務(wù)指標(biāo)的同時(shí)，引入非財(cái)務(wù)指標(biāo)，建立綜合考慮財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)的上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警研究的預(yù)警指標(biāo)體系。將非財(cái)務(wù)信息與財(cái)務(wù)信息有效結(jié)合建立預(yù)警指標(biāo)體系，可以更好地預(yù)警上市公司的財(cái)務(wù)問題，有助于企業(yè)的管理決策。

財(cái)務(wù)預(yù)警；指標(biāo)體系；非財(cái)務(wù)指標(biāo)

一、引言

財(cái)務(wù)預(yù)警（Financial Forecast）是通過對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)和相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行識(shí)別和判斷，以盡早檢測(cè)并化解企業(yè)面臨的財(cái)務(wù)危機(jī)。財(cái)務(wù)預(yù)警首先選擇合適的企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)構(gòu)建財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系，然后采用相關(guān)分析方法，對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)、財(cái)務(wù)活動(dòng)等進(jìn)行分析預(yù)測(cè)，最后得出綜合預(yù)警結(jié)果，采取預(yù)警措施。[1]因此財(cái)務(wù)預(yù)警的指標(biāo)選擇是財(cái)務(wù)預(yù)警研究中的一個(gè)重要內(nèi)容。

早期財(cái)務(wù)預(yù)警研究大多以量化的財(cái)務(wù)指標(biāo)作為解釋變量，對(duì)其它影響重大但較難用數(shù)據(jù)說明的指標(biāo)因素考慮較少，如公司治理方面的指標(biāo)。實(shí)際財(cái)務(wù)中，公司治理等指標(biāo)有很強(qiáng)的影響力，但通常難以量化，而且人們會(huì)誤以為這些信息可以包含在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中。實(shí)際上公司治理指標(biāo)能更全面和準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況，因此公司治理指標(biāo)有必要單獨(dú)拿出來作為輸入變量。本文在分析前人研究成果的基礎(chǔ)上，針對(duì)目前財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)中的一些不足，在綜合考慮有價(jià)值、較全面的財(cái)務(wù)指標(biāo)的同時(shí)，結(jié)合非財(cái)務(wù)指標(biāo)因素，對(duì)制造業(yè)上市公司的選取范圍和財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系的構(gòu)建原則進(jìn)行了研究，提出了一套新的適合上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警研究的預(yù)警指標(biāo)體系，并給出了實(shí)施的步驟。

二、樣本與數(shù)據(jù)的選取

（一）樣本來源

國(guó)外關(guān)于企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)分析與預(yù)測(cè)的研究中，通常將破產(chǎn)企業(yè)界定為財(cái)務(wù)危機(jī)企業(yè)。市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的國(guó)家，企業(yè)信息披露比較充分，很容易認(rèn)定是否破產(chǎn)，但這種破產(chǎn)界限認(rèn)定方法并不適合我國(guó)。我國(guó)一般企業(yè)的財(cái)務(wù)資料并不公開披露，只有上市公司有報(bào)表披露制度。我國(guó)上市公司的好壞也直接影響國(guó)家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和抗風(fēng)險(xiǎn)能力。因此，在財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警實(shí)證研究中選擇上市公司作為研究樣本是可行的。

中國(guó)證監(jiān)會(huì)在1998年頒布的《關(guān)于上市公司狀況異常期間的股票特別處理方式的通知》規(guī)定：上市公司的財(cái)務(wù)狀況異常導(dǎo)致投資者難以判斷公司前景，有可能損害投資者利益的情形時(shí)，證券交易所可以對(duì)該公司實(shí)行特別處理（ST）。其中，“財(cái)務(wù)異?！笔侵缸罱鼉赡赀B續(xù)虧損，或最近一年的每股凈資產(chǎn)低于每股面值，或同時(shí)出現(xiàn)上述兩種情況。上市公司一旦發(fā)生上述兩種情況，會(huì)自動(dòng)進(jìn)入ST板塊。根據(jù)以上規(guī)定，宣布ST的企業(yè)通常已經(jīng)陷入了較大的財(cái)務(wù)危機(jī)，往往會(huì)出現(xiàn)難以償還到期債務(wù)的情形，因此，將企業(yè)被ST作為財(cái)務(wù)危機(jī)企業(yè)具有合理性。本文把研究對(duì)象分為財(cái)務(wù)危機(jī)公司（ST上市公司）和正常公司（非ST上市公司）。[2]

本文的研究樣本全部來自我國(guó)滬、深兩市的A股上市公司，數(shù)據(jù)均來自同花順軟件和和訊網(wǎng)公布的上市公司年報(bào)。

（二）數(shù)據(jù)選取

1．行業(yè)選取

預(yù)警建模選取的樣本企業(yè)非常重要，在選取樣本企業(yè)時(shí)應(yīng)該選取代表性更強(qiáng)的企業(yè)。本文選擇制造業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警研究。一是因?yàn)橹圃鞓I(yè)企業(yè)眾多，具有一定的代表性；二是制造業(yè)企業(yè)關(guān)系我國(guó)經(jīng)濟(jì)命脈，對(duì)財(cái)務(wù)預(yù)警的研究自然有重大意義。我國(guó)一直在大力發(fā)展制造業(yè)企業(yè)，經(jīng)過多年的發(fā)展，制造業(yè)企業(yè)逐漸由不完備到完備，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中，越來越具有代表性，其作業(yè)流程的完整、財(cái)務(wù)狀況和盈利狀況都具有代表性。[4]

2．選取期間

收集上市公司被“特別處理”的前3年數(shù)據(jù)作為樣本選取的時(shí)間范圍，分別是第t-4、t-3、t-2年的數(shù)據(jù)。根據(jù)我國(guó)的年報(bào)制度，上市公司發(fā)布年報(bào)的截止日期是第二年的4月底。t-1年的年報(bào)必然會(huì)暴露出上市公司t年最多的財(cái)務(wù)信息，t-1年的年報(bào)發(fā)布日期與公司是否判別被特別處理基本同時(shí)發(fā)生，因此對(duì)于財(cái)務(wù)預(yù)警的研究t-1年的數(shù)據(jù)可參考價(jià)值不大。而對(duì)于上市公司被“特別處理”的前2～4年，雖然公司賬面保持盈利，但是具體的指標(biāo)數(shù)據(jù)已出現(xiàn)異常。為了充分檢測(cè)模型的預(yù)警能力，選用這三年的數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

3．非配對(duì)抽樣選取

配對(duì)抽樣是對(duì)選取的實(shí)驗(yàn)樣本進(jìn)行建模前，按照一定的規(guī)律進(jìn)行配對(duì)。在以往研究財(cái)務(wù)預(yù)警的學(xué)者中，也有許多人采取了配對(duì)抽樣。配對(duì)抽樣方法有獨(dú)到的功能，但其操作復(fù)雜，方法本身是否可靠，是否可以合理運(yùn)用，是值得探討的。[5]配對(duì)抽樣方法存在以下不足：（1）該方法默認(rèn)企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)與不發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)是等概率的事件，這是不現(xiàn)實(shí)的。如果一一配對(duì)，那么選取的正常公司具有很大的偶然性，并不必然代表可以和選取的危機(jī)企業(yè)進(jìn)行配對(duì)。（2）用配對(duì)方法選取的公司進(jìn)行建模后得出的結(jié)論是以成對(duì)公司的形式出現(xiàn)的，實(shí)際中如何單獨(dú)判斷一個(gè)公司的財(cái)務(wù)狀況是值得討論的。因此本文在選取樣本企業(yè)時(shí)，采取非配對(duì)抽樣。抽取較少的財(cái)務(wù)危機(jī)企業(yè)和較多的財(cái)務(wù)正常企業(yè)。

綜上，對(duì)于研究樣本的選取，根據(jù)選取規(guī)則，通過大量查閱相關(guān)網(wǎng)絡(luò)資源和同花順軟件公布的上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，最終選取了75家制造業(yè)上市公司，其中，被ST上市公司25家和財(cái)務(wù)正常的上市公司50家，分別見表1和表2所示。

表1 財(cái)務(wù)預(yù)警模型構(gòu)建樣本ST公司

三、財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)選取

財(cái)務(wù)預(yù)警的指標(biāo)是基于對(duì)財(cái)務(wù)分析所使用的財(cái)務(wù)指標(biāo)建立的。它是以會(huì)計(jì)核算資料為基礎(chǔ)，對(duì)所提供的會(huì)計(jì)資料進(jìn)行加工整理，得出的系統(tǒng)指標(biāo)。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)基本來源于資產(chǎn)負(fù)債表、利潤(rùn)表和現(xiàn)金流量表，是對(duì)這3張表的項(xiàng)目關(guān)系的體現(xiàn)。通過財(cái)務(wù)指標(biāo)可以集中反映企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營(yíng)成果和現(xiàn)金流量等財(cái)務(wù)信息，可以系統(tǒng)地揭示企業(yè)的償債能力、營(yíng)運(yùn)能力和盈利能力等。[6]

（一）財(cái)務(wù)指標(biāo)的選取

Altman在1968年首次提出了關(guān)于財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系的構(gòu)建，在22個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)中最終確定了5個(gè)較為合理的變量組合。Dambolena和Khoury（1980）采用制造業(yè)和零售業(yè)企業(yè)作為研究樣本，選擇財(cái)務(wù)失敗公司的前八年的財(cái)務(wù)指標(biāo)與同期的正常公司做比較，結(jié)果發(fā)現(xiàn)凈利潤(rùn)/銷售收入，凈利潤(rùn)/總資產(chǎn)，資產(chǎn)權(quán)益比這幾個(gè)指標(biāo)有良好的預(yù)測(cè)效果。[7]周首華（1996）加入了現(xiàn)金流量這一關(guān)鍵指標(biāo)，使得預(yù)測(cè)率達(dá)到了70%以上。[8]吳世農(nóng)（2001）采用資產(chǎn)報(bào)酬率、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和盈利增長(zhǎng)指數(shù)作為模型的輸入變量，預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率較高。[9]姜秀華（2002）把公司的治理指標(biāo)引入到財(cái)務(wù)預(yù)警體系中，其中股權(quán)集中系數(shù)得到了較好的應(yīng)用，模型的判斷準(zhǔn)確率高達(dá)84.25%。[10]殷孟波（2004）采用了以往研究中出現(xiàn)頻率和次數(shù)最多的經(jīng)營(yíng)收益/總資產(chǎn)、利息保障倍數(shù)、流動(dòng)比率、收益穩(wěn)定性、普通股權(quán)益/總資本、留存盈余/總資產(chǎn)和普通股權(quán)益/總資產(chǎn)等七個(gè)指標(biāo)。[11]陳良華（2005）對(duì)滬市公司進(jìn)行研究，采用了更多的公司治理指標(biāo)，達(dá)到了較高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。[12]

表2 財(cái)務(wù)預(yù)警模型構(gòu)建樣本財(cái)務(wù)正常公司

綜上，在對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行分析的過程中，選取了在財(cái)務(wù)預(yù)警研究領(lǐng)域具有代表性的償債能力、營(yíng)運(yùn)能力、盈利能力、成長(zhǎng)能力、現(xiàn)金流量指標(biāo)，構(gòu)建上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系。

（二）非財(cái)務(wù)指標(biāo)的選取

1999年，Rafael La Porta等人在財(cái)務(wù)預(yù)警模型實(shí)證研究中發(fā)現(xiàn)股權(quán)集中度越高，公司越容易陷入財(cái)務(wù)危機(jī)。鑒于此，本文加入了最大股東持股比例、前十大股東中持股比例作為研究變量。沈藝峰（2002）研究發(fā)現(xiàn)總經(jīng)理由董事長(zhǎng)兼任是公司治理失敗的原因之一。[13]錢光明（2010）的研究中也選擇了董事長(zhǎng)和總經(jīng)理二位一體性的指標(biāo)。[14]許毅（2009）將前五大股東持股比例之和、第一大股東是否是國(guó)家股、董事長(zhǎng)或副董事長(zhǎng)是否兼任總經(jīng)理以及審計(jì)意見類型作為指標(biāo)選項(xiàng)。[15]在綜合考慮上述因素后，本文在選取非財(cái)務(wù)指標(biāo)時(shí)，確定了最大股東持股比例、前十大股東持股比例、董事長(zhǎng)和總經(jīng)理兼任情況、獨(dú)立董事、董事人數(shù)、監(jiān)事人數(shù)、高管人數(shù)、董事會(huì)獨(dú)立法人所占比例這八個(gè)初始變量。

四、制造業(yè)上市公司預(yù)警指標(biāo)體系構(gòu)建

從償債能力、營(yíng)運(yùn)能力、盈利能力、成長(zhǎng)能力、現(xiàn)金流量、股本結(jié)構(gòu)、公司治理等七個(gè)方面構(gòu)建上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系，共包含28個(gè)預(yù)警指標(biāo)。

（1）償債能力指標(biāo)。償債能力指標(biāo)包括短期和長(zhǎng)期償債能力指標(biāo)，可采用流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、營(yíng)運(yùn)資本資產(chǎn)率、資產(chǎn)負(fù)債率、產(chǎn)權(quán)比率等指標(biāo)表示。

（2）營(yíng)運(yùn)能力指標(biāo)。企業(yè)營(yíng)運(yùn)資產(chǎn)的效率是營(yíng)運(yùn)能力的表現(xiàn)。主要用資產(chǎn)的周轉(zhuǎn)率或周轉(zhuǎn)速度來代表企業(yè)的營(yíng)運(yùn)能力。

（3）盈利能力指標(biāo)。盈利能力指標(biāo)正是對(duì)利潤(rùn)獲取能力的評(píng)判指標(biāo)，包括主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率、凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)利潤(rùn)率、主營(yíng)業(yè)務(wù)比率、每股收益率。[16]

（4）成長(zhǎng)能力指標(biāo)。企業(yè)需要用成長(zhǎng)能力指標(biāo)進(jìn)行說明和分析[17]，成長(zhǎng)能力指標(biāo)是企業(yè)財(cái)務(wù)穩(wěn)健的基礎(chǔ)，也是財(cái)務(wù)預(yù)警研究必不可少的輸入變量。

（5）現(xiàn)金流量指標(biāo)。企業(yè)財(cái)務(wù)問題大大小小都與現(xiàn)金流量相關(guān)，比如償債能力是由特定時(shí)點(diǎn)的現(xiàn)金流量決定，企業(yè)發(fā)展能力是由未來穩(wěn)定的現(xiàn)金流量決定。選取每股營(yíng)業(yè)現(xiàn)金流量、主營(yíng)業(yè)務(wù)現(xiàn)金比率、結(jié)構(gòu)分析和營(yíng)業(yè)活動(dòng)收益質(zhì)量指標(biāo)。

（6）股本結(jié)構(gòu)指標(biāo)。股權(quán)集中度是指全部股東因持股比例不同所表現(xiàn)出來的股權(quán)集中或分散的量化指標(biāo)，反映了企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的好壞及經(jīng)營(yíng)效率的高低。股權(quán)集中度越高，公司的財(cái)務(wù)狀況越容易出現(xiàn)問題。[18]

（7）公司治理指標(biāo)。股東、董事會(huì)、高層管理者，這些利益主體的關(guān)系影響企業(yè)未來發(fā)展方向。[17]財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系的構(gòu)建目的在于能夠從公司治理角度考核公司的財(cái)務(wù)狀況，故選取董事長(zhǎng)和總經(jīng)理兼任情況、董事會(huì)獨(dú)立法人所占比例、獨(dú)立董事、董事人數(shù)、監(jiān)事人數(shù)、高管人數(shù)作為反應(yīng)公司治理情況的指標(biāo)。

從不同角度對(duì)上市公司的公司治理方面進(jìn)行分析（詳見表3）。

表3 財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系

以75家制造業(yè)上市公司作為樣本，每家公司收集被ST前2至4年共3年的數(shù)據(jù)，下載了225份年報(bào)。根據(jù)已選出的28個(gè)預(yù)警指標(biāo)，一一對(duì)應(yīng)地找出相關(guān)數(shù)據(jù)。有許多指標(biāo)，如營(yíng)運(yùn)資本資產(chǎn)率、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率等，并沒有直接的數(shù)據(jù)值，必須通過計(jì)算完成。由于版面限制，現(xiàn)將部分?jǐn)?shù)據(jù)列于表4和表5。

五、結(jié)束語

選取樣本企業(yè)和對(duì)預(yù)警指標(biāo)體系的構(gòu)建是研究的基礎(chǔ)，將財(cái)務(wù)信息指標(biāo)與非財(cái)務(wù)信息指標(biāo)有效結(jié)合所建立的財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系，能夠更好地對(duì)上市公司的財(cái)務(wù)困境進(jìn)行預(yù)警。通過分析我國(guó)上市公司現(xiàn)狀，選取了制造業(yè)上市公司作為研究對(duì)象，無論在理論上還是實(shí)踐上都是可行的。預(yù)警指標(biāo)體系的構(gòu)建不但參考了已有的研究成果，同時(shí)還融入了公司治理等非財(cái)務(wù)指標(biāo)，使得指標(biāo)體系更具有代表性和預(yù)測(cè)性。文中所用數(shù)據(jù)均為財(cái)務(wù)指標(biāo)，通過對(duì)75家上市公司2009-2011年的年報(bào)數(shù)據(jù)的分析和計(jì)算，得出實(shí)驗(yàn)所用數(shù)據(jù)信息。

表4 t-2年部分源數(shù)據(jù)

表5 t-2年計(jì)算后的部分財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)

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［14］錢光明，陳德艷.非財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)我國(guó)上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警的影響［J］.遼寧石油化工大學(xué)學(xué)報(bào)，2010，30（2）：89-92.

［15］許毅.基于非財(cái)務(wù)指標(biāo)的上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警實(shí)證研究［J］.財(cái)會(huì)通訊綜合（下），2009（9）：48-50.

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［17］姚正海.股權(quán)結(jié)構(gòu)與公司經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)相關(guān)性的思考——基于江蘇上市公司的實(shí)證分析［J］.財(cái)會(huì)研究，2005（10）：46-47.

［18］張麗麗.上市公司股權(quán)結(jié)構(gòu)與公司績(jī)效的實(shí)證研究［D］.杭州：杭州電子科技大學(xué)，2009.

On Building Financial Forecast System of Quoted Companies——Overall Consideration of Financial and Non-financial In dicactors

LIU Yi-long1,HAO Qing2,LI Song2
(1.Hebei Software Institute,Hebei Baoding 071000,China; 2.Hebei University,Hebei Baoding 071002,China)

This thesis which is based on the integrity and correlation,studies on the selection range of manufacturing quoted companies and the system of financial forecast for the drawbacks of the existing financial forecast system. Selecting 75 quoted companies of manufacturing industry in Shanghai and Shenzhen as samples;this thesis introduces non-financial indicators and sets up a forecast system which can take financial and non-financial indicators into account. It sets up a forecast system combining financial and nonfinancial information altogether.It can efficiently foretell the financial distress of quoted companies and help to make management decisions.

financial forecast;indicator system;nonfinancial indicators

F275

A

1673-2022（2015）02-0022-06

2014－12－23

河北省高等學(xué)校人文社會(huì)科學(xué)研究青年基金項(xiàng)目（SQ141012）；河北省社會(huì)發(fā)展研究課題（2014030227）

劉義龍（1983-），男，河北邯鄲人，講師，研究方向?yàn)樨?cái)務(wù)預(yù)警、企業(yè)管理等；郝青（1989-），女，河北保定人，碩士研究生，研究方向?yàn)樨?cái)務(wù)管理。