閆鈺煒，田靜晗

(1.泰山學(xué)院 商學(xué)院，山東 泰安 271021;2.四川大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，四川 成都 610065)

一、財(cái)務(wù)危機(jī)及財(cái)務(wù)預(yù)警的界定

財(cái)務(wù)危機(jī)(Financial Crisis)或財(cái)務(wù)困境(Financial Distress)，是指企業(yè)償付能力的喪失，也就是喪失償還到期債務(wù)的能力，無(wú)法按期支付到期債務(wù)或費(fèi)用的一種經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象。嚴(yán)格說(shuō)來(lái)，最為嚴(yán)重的財(cái)務(wù)危機(jī)就是破產(chǎn)(Bankruptcy)。國(guó)外學(xué)者界定“財(cái)務(wù)危機(jī)”的標(biāo)準(zhǔn)大都集中在流動(dòng)性較差、無(wú)法償還債務(wù)和破產(chǎn)這幾個(gè)方面，尤其是申請(qǐng)破產(chǎn)和破產(chǎn)清算。而考慮到我國(guó)的具體國(guó)情，研究財(cái)務(wù)危機(jī)的切入點(diǎn)應(yīng)該是預(yù)測(cè)公司的財(cái)務(wù)狀況是否健康，是否存在陷入財(cái)務(wù)困難的可能性。

目前，在我國(guó)對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)的研究中，國(guó)內(nèi)學(xué)者大都將被特別處理的上市公司(ST和*ST，以下統(tǒng)稱(chēng)ST公司)作為財(cái)務(wù)危機(jī)公司。

財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警就是借助對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)以及相關(guān)經(jīng)營(yíng)資料的分析，及時(shí)利用財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和相對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)化管理模式，把企業(yè)可能面臨的危機(jī)預(yù)先通知企業(yè)的經(jīng)營(yíng)者與其他利益相關(guān)者，進(jìn)而分析企業(yè)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的原因以及企業(yè)財(cái)務(wù)管理體系所隱藏的問(wèn)題，以便提前進(jìn)行防范的財(cái)務(wù)分析系統(tǒng)。

二、房地產(chǎn)行業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警的必要性

房地產(chǎn)上市公司作為我國(guó)新興的行業(yè)，其潛力大、關(guān)聯(lián)度高、帶動(dòng)力強(qiáng)等特點(diǎn)在我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的軌跡中顯露無(wú)遺，逐漸成為我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的支柱產(chǎn)業(yè)。近幾年來(lái)，我國(guó)房地產(chǎn)投資規(guī)模不斷擴(kuò)大，在市場(chǎng)需求急速增加的刺激下，房地產(chǎn)行業(yè)迅速興起，但在其迅猛發(fā)展的同時(shí)也存在著諸多問(wèn)題，比如房?jī)r(jià)虛高、房地產(chǎn)市場(chǎng)管理體系不完善及市場(chǎng)運(yùn)行機(jī)制不健全等問(wèn)題。因此，國(guó)家為調(diào)控房?jī)r(jià)增長(zhǎng)過(guò)快，規(guī)范房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展，在2011年1月26日頒布了有史以來(lái)最為嚴(yán)厲的國(guó)八條房產(chǎn)調(diào)控政策，通過(guò)保障房建設(shè)、加強(qiáng)稅收征管、嚴(yán)控住房信貸、實(shí)行限購(gòu)令等有效措施進(jìn)行全面調(diào)控，而2013年2月20日又出臺(tái)了房產(chǎn)調(diào)控的國(guó)五條，內(nèi)容包括完善穩(wěn)定房?jī)r(jià)工作責(zé)任制、堅(jiān)決抑制投機(jī)投資性購(gòu)房、增加普通商品住房及用地供應(yīng)、加快保障性安居工程規(guī)劃建設(shè)、加強(qiáng)市場(chǎng)監(jiān)管等有力舉措，這都使得房地產(chǎn)上市公司面臨前所未有的壓力和挑戰(zhàn)，另外其特有的融資、負(fù)債結(jié)構(gòu)等特點(diǎn)使得它在特定條件下(如房?jī)r(jià)下跌等)也很容易發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)、陷入財(cái)務(wù)困境。由此可見(jiàn)，對(duì)房地產(chǎn)上市公司進(jìn)行財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究，借助對(duì)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)以及相關(guān)經(jīng)營(yíng)資料的分析，確立財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系，構(gòu)建財(cái)務(wù)預(yù)警模型，預(yù)測(cè)其財(cái)務(wù)狀況，及時(shí)把上市公司可能面臨的危機(jī)預(yù)先通知公司的經(jīng)營(yíng)者與其他利益相關(guān)者，這對(duì)于房地產(chǎn)上市公司的持續(xù)穩(wěn)健發(fā)展是十分必要的，對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)行業(yè)乃至整個(gè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展都具有重大意義。

三、財(cái)務(wù)預(yù)警模型分析——Z分?jǐn)?shù)模型

Altman最早將多元線(xiàn)性判別方法引入到財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警領(lǐng)域。他對(duì)1946—1965年間提出破產(chǎn)申請(qǐng)的33家公司和同樣數(shù)量的財(cái)務(wù)正常公司進(jìn)行觀(guān)察，并運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法對(duì)22個(gè)主要的財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行篩選，由此提出了著名的Z分?jǐn)?shù)模型(又稱(chēng)多元線(xiàn)性判別模型MDA)，目前該模型已經(jīng)發(fā)展成為財(cái)務(wù)預(yù)警最為常用的方法之一。Z分?jǐn)?shù)模型選取的財(cái)務(wù)指標(biāo)共有5個(gè):營(yíng)運(yùn)資本/總資產(chǎn)，留存收益/總資產(chǎn)，息稅前利潤(rùn)/總資產(chǎn)，股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值/債務(wù)總額賬面價(jià)值，銷(xiāo)售額/總資產(chǎn)，這5個(gè)指標(biāo)分別從企業(yè)的資產(chǎn)規(guī)模、折現(xiàn)能力、獲利能力、償債能力、資本結(jié)構(gòu)、資產(chǎn)利用率等方面反映企業(yè)的綜合財(cái)務(wù)狀況。借助多元判別模型生成一個(gè)總的判別分值，稱(chēng)為Z值，并根據(jù)Z值的結(jié)果進(jìn)行判別。該模型的判別方程如下:

式中:Z—判別函數(shù)值;

x1—(流動(dòng)資產(chǎn)－流動(dòng)負(fù)債)/期末資產(chǎn)總額;

x2—留存收益/期末資產(chǎn)總額;

x3—息稅前利潤(rùn)/期末資產(chǎn)總額;

x4—股東權(quán)益市場(chǎng)價(jià)值/債務(wù)總額賬面價(jià)值;

x5—銷(xiāo)售收入/資產(chǎn)總額;

根據(jù)模型計(jì)算結(jié)果，假如企業(yè)的Z值大于2.675，說(shuō)明企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況較為健康，不會(huì)破產(chǎn);假如Z值小于1.81，則企業(yè)存在較大的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn);假如Z值處于1.81－2.675之間，則稱(chēng)之為“灰色地帶”，處在這個(gè)區(qū)間，說(shuō)明企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況是極不穩(wěn)定的。最終研究表明，x1、x4和x5三個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)能力較高，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度達(dá)到了94%。

多元線(xiàn)性判別模型的判別精度較高，但也存在一些不足:一是任務(wù)量比較繁重，研究者需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析工作。二是在前一年的財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)中，多元線(xiàn)性判別模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度較高，但在前兩年、前三年的財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)中，模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度會(huì)大幅下降，甚至比單變量判別模型要低。三是多元線(xiàn)性判別模型必須滿(mǎn)足一個(gè)很?chē)?yán)格的假設(shè)，假設(shè)自變量呈現(xiàn)正態(tài)分布，并且兩組樣本協(xié)方差要求相等，但實(shí)際的樣本數(shù)據(jù)通常無(wú)法滿(mǎn)足這一要求。這樣就大大限制了多元線(xiàn)性判別模型的使用范圍。但多元線(xiàn)性判別與單變量判定模型相比，它是運(yùn)用多種財(cái)務(wù)指標(biāo)加權(quán)匯總產(chǎn)生的總判別值來(lái)預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)危機(jī)可能性的模型，能夠綜合反映企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況，以消除單個(gè)指標(biāo)在評(píng)價(jià)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況方面的缺陷。同時(shí)，多元線(xiàn)性判別模型中幾乎包括了預(yù)測(cè)能力很強(qiáng)的所有指標(biāo)，舍棄了一些不重要的因素，應(yīng)用起來(lái)較為方便。其中，Z分?jǐn)?shù)模型從確立以來(lái)，在國(guó)外的各大銀行、各類(lèi)評(píng)估機(jī)構(gòu)和各種專(zhuān)業(yè)事務(wù)所中得到了廣泛應(yīng)用，它的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率已經(jīng)獲得了令人信服的證明。在國(guó)內(nèi)，很多學(xué)者也用它來(lái)檢驗(yàn)對(duì)我國(guó)ST上市公司和非ST上市公司的財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)能力，結(jié)果都表明有良好的預(yù)測(cè)能力。因此，本文選取Z分?jǐn)?shù)模型進(jìn)行房地產(chǎn)上市公司的財(cái)務(wù)預(yù)警分析。

四、Z分?jǐn)?shù)模型的實(shí)證分析

本文從2010年在我國(guó)證券交易所上市的房地產(chǎn)公司中，選取了40家公司作為實(shí)證分析的對(duì)象，要求其構(gòu)建Z分?jǐn)?shù)模型的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)及財(cái)務(wù)指標(biāo)能夠獲取，同時(shí)會(huì)計(jì)師事務(wù)所出具的年度報(bào)表的審計(jì)報(bào)告結(jié)果為無(wú)保留意見(jiàn)或帶解釋說(shuō)明段的無(wú)保留意見(jiàn)，從而確保財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)真實(shí)可信。本文以這40家上市公司在2008年至2010年的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù)，計(jì)算出Z分?jǐn)?shù)模型中的五個(gè)預(yù)警指標(biāo)，代入Z分?jǐn)?shù)模型:

模型的計(jì)算結(jié)果見(jiàn)下表。

表1 Z值計(jì)算結(jié)果顯示財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較大的公司

表2 Z值計(jì)算結(jié)果顯示財(cái)務(wù)狀況較好的公司

以房地產(chǎn)上市公司公布的2008－2010年財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，計(jì)算房地產(chǎn)行業(yè)上市公司的Z值，其分布情況如圖1－圖3所示。

圖1 2008年Z值分布圖

圖2 2009年Z值分布圖

圖3 2010年Z值分布圖

一般來(lái)講，Z值越低，企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性越大。Altman提出的判斷企業(yè)破產(chǎn)的臨界值:假如企業(yè)的Z值大于2.675，說(shuō)明企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況較為健康，不會(huì)破產(chǎn);假如Z值小于1.81，則企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性較大;假如Z值處于1.81－2.675之間，則稱(chēng)之為“灰色地帶”，處在這個(gè)區(qū)間，說(shuō)明企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況是非常不穩(wěn)定的。根據(jù)該模型的判斷標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合實(shí)證結(jié)果的分析，本文選取的40家房地產(chǎn)上市公司，在2008年有27.5%的公司面臨較大的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性極大;有25%的公司財(cái)務(wù)狀況不穩(wěn)定;僅有47.5%的公司面臨財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性較小，財(cái)務(wù)狀況較為安全。這主要是受?chē)?guó)際金融危機(jī)的波及以及國(guó)內(nèi)收緊的房產(chǎn)政策的影響，使房地產(chǎn)行業(yè)在2008年整體表現(xiàn)不佳。2009年有87.5%的公司財(cái)務(wù)狀況運(yùn)行良好，僅有高新發(fā)展一家上市公司存在較大的財(cái)務(wù)危機(jī)。2009年房地產(chǎn)上市公司的財(cái)務(wù)狀況較2008年有較大好轉(zhuǎn)，主要受益于國(guó)家積極的財(cái)政政策和適度寬松的貨幣政策等多項(xiàng)利好政策的刺激，使得銷(xiāo)售激增、房?jī)r(jià)上漲。2010年有62.5%的公司財(cái)務(wù)狀況較為安全，25%的公司財(cái)務(wù)狀況不穩(wěn)定，可能面臨財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，有12.5%的公司發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性極大，包括ST珠江、高新發(fā)展、天地源、上實(shí)發(fā)展和蘇州高新。在選取的40家上市公司中，高新發(fā)展的Z值在2008－2010年均低于1.81，說(shuō)明其存在較大的財(cái)務(wù)危機(jī)，這主要是因?yàn)槠鋃分?jǐn)?shù)模型的X1、X2指標(biāo)為負(fù)值，其流動(dòng)負(fù)債過(guò)高，且留存收益為負(fù)，說(shuō)明其面臨的財(cái)務(wù)危機(jī)主要是由于償債能力較差所引起的。而ST珠江除2009年的Z值在1.81－2.675之間，2008年和 2010年的 Z值均低于1.81，表明其面臨財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性極大，也驗(yàn)證了Z分?jǐn)?shù)模型對(duì)ST公司的判別具有一定的精確度。

值得注意的是，運(yùn)用Z分?jǐn)?shù)模型對(duì)個(gè)案進(jìn)行分析時(shí)，有時(shí)由于其中個(gè)別指標(biāo)的畸高或畸低，可能會(huì)導(dǎo)致Z值異常。因此，對(duì)某些異常情況應(yīng)加以特別關(guān)注，以免由于某些因素畸變影響Z分?jǐn)?shù)模型的準(zhǔn)確性和風(fēng)險(xiǎn)判斷。此外，由于房地產(chǎn)行業(yè)屬于資金密集型產(chǎn)業(yè)，房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)又具有開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)、受宏觀(guān)調(diào)控政策影響大等特點(diǎn)，因此在進(jìn)行實(shí)證分析時(shí)，還應(yīng)結(jié)合房產(chǎn)調(diào)控政策、土地儲(chǔ)備等非財(cái)務(wù)指標(biāo)綜合衡量上市公司的盈利能力和成長(zhǎng)能力等，由此增強(qiáng)對(duì)房地產(chǎn)上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警的客觀(guān)性和準(zhǔn)確性。

［1］劉晶，潘逸天.基于多元判別分析的財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)［J］.中國(guó)管理信息化，2010，(2).

［2］張友棠.財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)管理研究［M］.北京:中國(guó)人民大學(xué)出版社，2004.

［3］薛薇.統(tǒng)計(jì)分析方法與SPSS的應(yīng)用［M］.北京:中國(guó)人民大學(xué)出版社，2008.

(責(zé)任編輯 梁鳳鳴)