李秉成 祝正芳

（中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 會計(jì)學(xué)院，湖北 武漢430073）

一、引言

自2007年美國發(fā)生次貸危機(jī)繼而引發(fā)世界金融危機(jī)以來，國內(nèi)外部分行業(yè)龍頭企業(yè)紛紛陷入財(cái)務(wù)困境，財(cái)務(wù)困境防范的重要性逐步得到認(rèn)同。企業(yè)財(cái)務(wù)困境（即財(cái)務(wù)危機(jī)）是指嚴(yán)重虧損以及現(xiàn)金流量嚴(yán)重不足、不能支付優(yōu)先股股利與無力償債、資不抵債、破產(chǎn)等。企業(yè)財(cái)務(wù)健康程度不僅關(guān)系到企業(yè)的生存與發(fā)展，而且影響國民經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)運(yùn)行。在我國，貨幣政策是進(jìn)行宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控的重要手段。中國人民銀行通過存款準(zhǔn)備金率、再貼現(xiàn)利率和公開市場業(yè)務(wù)三大工具控制貨幣供應(yīng)量，調(diào)節(jié)貨幣供給者和需求者之間的資金供求關(guān)系，維護(hù)金融穩(wěn)定，以實(shí)現(xiàn)宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控目標(biāo)。企業(yè)作為社會經(jīng)濟(jì)中的一員，需要資金組織生產(chǎn)，其經(jīng)營活動必然會受到貨幣政策的影響。從1998年開始，中國人民銀行屢次調(diào)節(jié)存款準(zhǔn)備金率，從2010年1月18日到2012年2月24日，一共上調(diào)了14次存款準(zhǔn)備金率，由此可見我國對貨幣政策的依賴性。2013年2月末，我國貨幣供應(yīng)量余額達(dá)到99．86萬億，逼近100萬億，居世界第一。貨幣政策只有合理地影響企業(yè)的經(jīng)營成果和財(cái)務(wù)狀況，才能更好地實(shí)現(xiàn)其最終目標(biāo)。

國內(nèi)有關(guān)宏觀經(jīng)濟(jì)因素對企業(yè)財(cái)務(wù)困境影響的研究起步較晚，對此問題鮮有成果。貨幣政策作為宏觀經(jīng)濟(jì)特征中最重要的因素之一，應(yīng)當(dāng)格外引起重視。本文擬以后金融危機(jī)時(shí)代企業(yè)財(cái)務(wù)狀況為背景，從我國實(shí)際情況出發(fā)，著重探討貨幣政策對企業(yè)財(cái)務(wù)困境的影響及其傳導(dǎo)機(jī)制，以貨幣政策為代表建立宏觀經(jīng)濟(jì)特征和企業(yè)財(cái)務(wù)困境之間的聯(lián)系，從而為財(cái)務(wù)困境預(yù)警與財(cái)務(wù)困境防范機(jī)制的完善提供相應(yīng)的依據(jù)。

二、文獻(xiàn)綜述

一般來說，導(dǎo)致企業(yè)陷入財(cái)務(wù)困境的因素包括企業(yè)特性、行業(yè)特征和宏觀經(jīng)濟(jì)特征三大類。國內(nèi)外學(xué)者已在企業(yè)特性方面做了大量的理論和實(shí)證研究。目前關(guān)于企業(yè)特性對財(cái)務(wù)困境影響的研究已較為成熟。在相關(guān)研究中，一般不對行業(yè)特性單獨(dú)做深入的分析和探討，只將其作為控制變量處理。對于宏觀經(jīng)濟(jì)特征因素，國外學(xué)者早在20世紀(jì)80年代就開始研究，已有大量研究證明了宏觀經(jīng)濟(jì)因素，如經(jīng)濟(jì)周期、國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）、股票市場、貨幣政策等，會導(dǎo)致企業(yè)財(cái)務(wù)困境的發(fā)生。

（一）企業(yè)特性對財(cái)務(wù)困境的影響

企業(yè)財(cái)務(wù)困境研究最初側(cè)重于財(cái)務(wù)指標(biāo)與財(cái)務(wù)困境關(guān)系研究，然而財(cái)務(wù)指標(biāo)具有易操控性、滯后性等諸多缺陷，后來逐步演變到公司治理、宏觀經(jīng)濟(jì)等非財(cái)務(wù)指標(biāo)與財(cái)務(wù)困境關(guān)系研究，對治理因素和宏觀經(jīng)濟(jì)因素的研究拓寬了企業(yè)財(cái)務(wù)困境研究的范圍。企業(yè)特性對財(cái)務(wù)困境的影響主要包括財(cái)務(wù)因素和治理因素兩個(gè)方面。

在財(cái)務(wù)因素方面，學(xué)者們發(fā)現(xiàn)，財(cái)務(wù)因素會影響企業(yè)財(cái)務(wù)困境的發(fā)生，財(cái)務(wù)比率具有財(cái)務(wù)困境預(yù)警的能力。Beaver發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)金流量比總負(fù)債、凈收入比總資產(chǎn)、總負(fù)債比總資產(chǎn)、營運(yùn)資本比總資產(chǎn)等財(cái)務(wù)比率的均值在困境與非困境企業(yè)間存在差異［1］。Altman選擇營運(yùn)資本比總資產(chǎn)、留存收益比總資產(chǎn)、息稅前收益比總資產(chǎn)、股票市場價(jià)值比債務(wù)賬面價(jià)值、銷售收入比總資產(chǎn)等五個(gè)財(cái)務(wù)比率建立判別函數(shù)以區(qū)分財(cái)務(wù)困境與財(cái)務(wù)健康公司［2］。隨著研究的深入，有些學(xué)者發(fā)現(xiàn)，僅以財(cái)務(wù)比率進(jìn)行企業(yè)財(cái)務(wù)困境預(yù)警是不準(zhǔn)確的，進(jìn)而引入了其他指標(biāo)。例如，Shumway研究證實(shí)股票市場對財(cái)務(wù)困境預(yù)警模型的正確率有顯著影響［3］，而Atiya發(fā)現(xiàn)使用財(cái)務(wù)比率與宏觀經(jīng)濟(jì)變量構(gòu)建的財(cái)務(wù)困境預(yù)警模型正確率較僅使用財(cái)務(wù)比率的模型要高［4］。

在治理因素方面，學(xué)者們得出了一些有意義的結(jié)論。Huang Hui和Zhao Jing－Jing利用中國陷入財(cái)務(wù)困境上市公司的數(shù)據(jù)研究公司治理與財(cái)務(wù)困境之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)股權(quán)結(jié)構(gòu)和公司治理會影響財(cái)務(wù)困境的發(fā)生，良好的公司治理有助于公司的財(cái)務(wù)健康［5］。李秉成和朱慧穎通過理論分析、案例研究，建立了管理者過度自信與企業(yè)價(jià)值之間相互影響、遞進(jìn)上升，最后導(dǎo)致企業(yè)陷入財(cái)務(wù)困境的分析模型［6］。這些研究都表明，治理因素會影響企業(yè)財(cái)務(wù)困境的發(fā)生。

（2）宏觀經(jīng)濟(jì)特征對財(cái)務(wù)困境的影響

近幾年來，不少學(xué)者致力于研究宏觀經(jīng)濟(jì)因素對企業(yè)財(cái)務(wù)困境的影響。Bae以亞洲金融危機(jī)為背景，證實(shí)了宏觀經(jīng)濟(jì)狀況通過銀企關(guān)系影響公司財(cái)務(wù)困境的可能性［7］。南開大學(xué)證券與公司財(cái)務(wù)研究中心的研究表明，我國宏觀和微觀經(jīng)濟(jì)之間并不存在本質(zhì)性的背離［8］。吳世農(nóng)、王克敏、肖賢輝等學(xué)者研究表明，系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)、貨幣政策、財(cái)政政策等對企業(yè)財(cái)務(wù)困境存在影響。在宏觀經(jīng)濟(jì)因素對企業(yè)財(cái)務(wù)困境影響的研究中，大多數(shù)都涵蓋了貨幣政策指標(biāo)，一般來說，貨幣政策指標(biāo)包括利率、貨幣供應(yīng)量、匯率和貸款總量等。因此，本文將貨幣政策對企業(yè)財(cái)務(wù)困境影響的研究分為兩大類：利率對企業(yè)財(cái)務(wù)困境的影響和貨幣供應(yīng)量對企業(yè)財(cái)務(wù)困境的影響①。

1．利率對企業(yè)財(cái)務(wù)困境的影響。Pesaran在莫頓信用風(fēng)險(xiǎn)模型下檢驗(yàn)了宏觀經(jīng)濟(jì)變量和企業(yè)財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)利率與企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況有密切的聯(lián)系［9］。Pascal討論了宏觀經(jīng)濟(jì)因素與日本企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，資本密集型公司的財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)對利率敏感［10］。Qu Yiping使用多因素系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)模型，以瑞典數(shù)據(jù)為主進(jìn)行了研究，證明了利差對企業(yè)違約存在影響［11］。王克敏、姬美光和趙沫的研究表明宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境對公司陷入財(cái)務(wù)困境有一定的影響，公司對工業(yè)增加值和實(shí)際利率水平的變化越敏感，則越容易陷入財(cái)務(wù)困境［12］。呂峻和李梓房利用隨機(jī)效應(yīng)Logistic面板數(shù)據(jù)模型探討宏觀經(jīng)濟(jì)因素對企業(yè)陷入財(cái)務(wù)困境的當(dāng)前和滯后影響，實(shí)證結(jié)果表明，真實(shí)貸款利率當(dāng)年和滯后一、二年值對公司陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的概率有著不同的顯著解釋作用［13］。

2．貨幣供應(yīng)量對企業(yè)財(cái)務(wù)困境的影響。Altman發(fā)現(xiàn)貨幣供應(yīng)量對公司陷入困境的概率有顯著影響［14］（P78－92）。文先明、江輝和曹滔等通過結(jié)構(gòu)性向量自回歸（SVAR）模型對比分析貨幣政策對我國工業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、信息和計(jì)算機(jī)軟件業(yè)經(jīng)營的影響，研究發(fā)現(xiàn)我國貨幣供應(yīng)量的變化對我國企業(yè)經(jīng)營總體水平有一定影響，而且在不同行業(yè)之間，貨幣供應(yīng)量的影響程度不一樣［15］。肖賢輝和謝赤運(yùn)用向量自回歸、結(jié)構(gòu)向量自回歸模型、脈沖響應(yīng)函數(shù)以及方差分解進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果表明貨幣供應(yīng)量與財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)程度負(fù)相關(guān)［16］。賀坤運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)度分析探尋不同行業(yè)同一規(guī)模企業(yè)和同一行業(yè)不同規(guī)模企業(yè)盈利能力波動與貨幣政策（貨幣供應(yīng)量M2等）變動之間的關(guān)聯(lián)度，研究表明，不同的貨幣政策對于各個(gè)行業(yè)不同規(guī)模的企業(yè)所產(chǎn)生的影響是不同的［17］。

已有研究成果認(rèn)為，貨幣政策會影響企業(yè)財(cái)務(wù)困境的發(fā)生。相關(guān)研究采用利率和貨幣供應(yīng)量等指標(biāo)研究宏觀經(jīng)濟(jì)因素對企業(yè)財(cái)務(wù)困境的影響。然而，由于國內(nèi)宏觀經(jīng)濟(jì)因素對企業(yè)財(cái)務(wù)困境影響的研究起步較晚，很少有學(xué)者對貨幣政策與企業(yè)財(cái)務(wù)困境之間的關(guān)系進(jìn)行系統(tǒng)研究，此外，已有研究成果多數(shù)沒有深入研究貨幣政策與企業(yè)財(cái)務(wù)困境之間的傳導(dǎo)機(jī)制。

在以往研究成果的基礎(chǔ)上，本文將采用我國微觀企業(yè)和宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，運(yùn)用線性回歸模型，從貨幣政策角度深入研究宏觀經(jīng)濟(jì)因素對企業(yè)財(cái)務(wù)困境的影響，以推進(jìn)宏觀經(jīng)濟(jì)因素與企業(yè)財(cái)務(wù)困境關(guān)系的研究。另外，本文將探討貨幣政策影響企業(yè)財(cái)務(wù)困境的傳導(dǎo)機(jī)制，以彌補(bǔ)已有研究成果的不足。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）理論基礎(chǔ)與假設(shè)

圖1簡要描述了我國中央銀行貨幣政策傳導(dǎo)過程。在我國，中央銀行可以利用存款準(zhǔn)備金率、再貼現(xiàn)利率、公開市場業(yè)務(wù)等工具來調(diào)節(jié)貨幣供應(yīng)量，最終影響企業(yè)、居民的經(jīng)濟(jì)行為，保障貨幣幣值穩(wěn)定和宏觀經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)運(yùn)行。當(dāng)中央銀行提高存款準(zhǔn)備金率和再貼現(xiàn)利率或者通過公開市場業(yè)務(wù)賣出有價(jià)證券時(shí)，貨幣供應(yīng)量會減少；當(dāng)中央銀行下調(diào)存款準(zhǔn)備金率和再貼現(xiàn)利率或者通過公開市場業(yè)務(wù)買進(jìn)有價(jià)證券時(shí)，貨幣供應(yīng)量會增加。一般來說，企業(yè)日常經(jīng)營和投資需要大量資金，這些資金部分是企業(yè)自有的，但更多的是來自銀行的貸款。根據(jù)現(xiàn)金流量理論［18］，企業(yè)可以被看作為一個(gè)流動資產(chǎn)“水庫”，當(dāng)流出“水庫”的“水”超出流入“水庫”的“水”，“水庫”耗盡時(shí)，企業(yè)就處于財(cái)務(wù)困境之中。這里的“水”指的是資金。當(dāng)貨幣供應(yīng)量整體下降時(shí)，銀行對企業(yè)的貸款會減少，流入企業(yè)的資金可能會有不同程度的減少，導(dǎo)致企業(yè)資金減少，如果到了資金匱乏的程度，企業(yè)就有可能陷入財(cái)務(wù)困境；當(dāng)貨幣供應(yīng)量整體上升時(shí)，銀行對企業(yè)的貸款會增加，流入企業(yè)的資金可能會有不同程度的增加，導(dǎo)致企業(yè)資金增加，企業(yè)資金充裕，陷入財(cái)務(wù)困境的可能性降低。基于以上文獻(xiàn)綜述和理論分析，本文提出假設(shè)1和假設(shè)2。

圖1 中央銀行貨幣政策傳導(dǎo)示意圖

假設(shè)1：企業(yè)財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)與貨幣供應(yīng)量負(fù)相關(guān)。

假設(shè)2：中央銀行貨幣政策通過商業(yè)銀行對企業(yè)的信貸業(yè)務(wù)傳導(dǎo)到各企業(yè)，導(dǎo)致財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)的變動。因此：

假設(shè)2a：企業(yè)財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)與商業(yè)銀行對企業(yè)的貸款數(shù)額負(fù)相關(guān)。

假設(shè)2b：商業(yè)銀行對企業(yè)的貸款數(shù)額與貨幣供應(yīng)量正相關(guān)。

（二）指標(biāo)選取與衡量

1．企業(yè)財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。根據(jù)李秉成對財(cái)務(wù)困境概念的界定，財(cái)務(wù)困境應(yīng)包含企業(yè)嚴(yán)重虧損以及現(xiàn)金流量嚴(yán)重不足、不能支付優(yōu)先股股利、無償債能力、資不抵債以及破產(chǎn)等事項(xiàng)，企業(yè)嚴(yán)重虧損以及現(xiàn)金流量嚴(yán)重不足將導(dǎo)致不能支付優(yōu)先股股利、無力償債、資不抵債，最終將導(dǎo)致企業(yè)破產(chǎn)［19］（P35－45）。由此可見，無償債能力是企業(yè)陷入財(cái)務(wù)困境的一個(gè)重要特征，因此，本文選用能夠衡量企業(yè)償債能力的速動比率作為企業(yè)財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。

2．貨幣政策指標(biāo)。前文已經(jīng)提到，中央銀行貨幣政策的調(diào)整會反映在貨幣供應(yīng)量的變動上。本文選用中國人民銀行網(wǎng)站公布的貨幣供應(yīng)量M1作為貨幣政策指標(biāo)進(jìn)行研究。貨幣供應(yīng)量M1又稱“狹義貨幣”，由流通于銀行體系以外的現(xiàn)鈔和銀行的活期存款構(gòu)成，其中活期存款可以隨時(shí)變現(xiàn)或提取，流動性和購買力不亞于現(xiàn)鈔。M1代表了一國經(jīng)濟(jì)中的現(xiàn)實(shí)購買力，對社會經(jīng)濟(jì)生活有著最廣泛和最直接的影響，許多國家都把M1作為調(diào)控貨幣供應(yīng)量的主要對象，因此，本文選用M1作為貨幣政策指標(biāo)。

3．傳導(dǎo)指標(biāo)。本文的傳導(dǎo)指標(biāo)為商業(yè)銀行對企業(yè)的貸款數(shù)額，采用金融機(jī)構(gòu)貸款衡量。需要說明的是，由于缺乏商業(yè)銀行貸款的準(zhǔn)確數(shù)據(jù)，盡管金融機(jī)構(gòu)貸款中含有其他非商業(yè)銀行金融機(jī)構(gòu)的貸款，本文仍使用金融機(jī)構(gòu)貸款度量商業(yè)銀行對企業(yè)的貸款數(shù)額②。

另外，以往研究表明，整體經(jīng)濟(jì)環(huán)境、資本市場、金融環(huán)境等對企業(yè)財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)有不同方向和程度的影響，因此，本文加入了國內(nèi)生產(chǎn)總值、滬深300指數(shù)和銀行業(yè)景氣指數(shù)三個(gè)控制變量③，以更好地研究貨幣政策對企業(yè)財(cái)務(wù)困境的影響。

表1各研究變量定義

（三）回歸模型的建立

為檢驗(yàn)假設(shè)1，本文建立了模型（1）：

其中，RISKt表示企業(yè)整體財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)，t表示時(shí)間。MSt、GDPt、CSIt、BBIt分別表示t時(shí)的貨幣供應(yīng)量M1、國內(nèi)生產(chǎn)總值、滬深300指數(shù)和銀行業(yè)景氣指數(shù)。RISKt等于樣本中所有企業(yè)t時(shí)速動比率的平均值，其表達(dá)式如下：

其中，n表示樣本容量，i表示第i家企業(yè)，QRi，t表示i公司t時(shí)的速動比率。

為檢驗(yàn)假設(shè)2a和假設(shè)2b，本文建立了模型（2）和模型（3）：

其中，RISKt、MSt與模型（1）中一樣，LFIt是傳導(dǎo)變量，表示t時(shí)的金融機(jī)構(gòu)貸款。

四、實(shí)證分析

（一）樣本選擇

由于我國現(xiàn)行企業(yè)會計(jì)準(zhǔn)則自2007年1月1日起施行，考慮到數(shù)據(jù)口徑的一致性和數(shù)據(jù)搜集的難度，本文選擇2007～2012年我國全部A股上市公司作為研究樣本，采用季度數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。在選擇樣本時(shí)，本文剔除了數(shù)據(jù)缺失的上市公司和金融行業(yè)的上市公司。經(jīng)過處理后，共得到1 396個(gè)樣本公司。本文所用數(shù)據(jù)均來自巨靈金融服務(wù)平臺和中國人民銀行網(wǎng)站，數(shù)據(jù)處理與實(shí)證分析均在Eviews3．1軟件上完成。

（二）上市公司財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)序特征分析

根據(jù)前文所述的企業(yè)整體財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)表達(dá)式，本文根據(jù)樣本公司數(shù)據(jù)計(jì)算得到各上市公司整體財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)的季度值，如表2所示。由表2可知，從整體上看，從2007年第一季度至2012年第三季度，樣本公司速動比率的平均值大多在1以上，但不超過1．60，且隨時(shí)間推移有增大趨勢，這表明我國上市公司具有一定的償債能力但不強(qiáng)，財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)較大，但是，整體償債能力在逐步增強(qiáng)，財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)在逐漸下降。

表2 上市公司整體財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)的季度變化

（三）回歸分析

表3、表4和表5分別報(bào)告了模型（1）、模型（2）和模型（3）的回歸結(jié)果。從表3可以看出，模型（1）整體顯著性較好，同時(shí)擬合優(yōu)度較高，表明模型中的解釋變量對企業(yè)整體財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)有一定的解釋力。具體而言，上市公司速動比率均值的系數(shù)在1%水平上顯著為正，這說明上市公司整體財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)與貨幣供應(yīng)量負(fù)相關(guān)，假設(shè)1得到支持，即當(dāng)貨幣供應(yīng)量增加時(shí)，企業(yè)速動比率會上升，財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)下降。

表4和表5檢驗(yàn)了傳導(dǎo)指標(biāo)在企業(yè)財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)和貨幣供應(yīng)量之間的作用。由表4可知，模型（2）整體顯著性較好，上市公司速動比率均值的系數(shù)在1%水平上顯著為正，這說明上市公司財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)與金融機(jī)構(gòu)貸款負(fù)相關(guān)，假設(shè)2a得到支持。表5表明，模型（3）整體顯著性較好，擬合優(yōu)度高，金融機(jī)構(gòu)貸款與貨幣供應(yīng)量在1%水平上顯著正相關(guān)，假設(shè)2b得到支持。綜合表4和表5的回歸結(jié)果可知，當(dāng)中央銀行貨幣政策引起貨幣供應(yīng)量增加時(shí)，金融機(jī)構(gòu)貸款會增加，從而導(dǎo)致企業(yè)速動比率變大，企業(yè)財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)降低；當(dāng)中央銀行貨幣政策引起貨幣供應(yīng)量下降時(shí)，金融機(jī)構(gòu)貸款會減少，從而導(dǎo)致企業(yè)速動比率降低，企業(yè)財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)增加。因此，中央銀行貨幣政策通過商業(yè)銀行對企業(yè)的信貸業(yè)務(wù)傳導(dǎo)到各企業(yè)，導(dǎo)致財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)變動，假設(shè)2得到支持。

模型（1）、模型（2）和模型（3）的回歸結(jié)果證實(shí)了假設(shè)1和假設(shè)2。需要注意的是，本文探討的是貨幣政策對企業(yè)整體財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)的影響。如上文所述，當(dāng)中央銀行提高存款準(zhǔn)備金率和再貼現(xiàn)利率或者通過公開市場業(yè)務(wù)賣出有價(jià)證券時(shí)，貨幣供應(yīng)量會減少，這時(shí)商業(yè)銀行能夠貸給企業(yè)的資金減少，從整個(gè)國家的角度來看，企業(yè)的資金流入會相應(yīng)減少，企業(yè)整體財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)增加。但是，就單個(gè)企業(yè)而言，例如國有壟斷企業(yè)，這些企業(yè)通常具有超強(qiáng)的貸款能力，在貨幣供應(yīng)量減少時(shí)可能仍然能夠獲得充足的資金，其自身財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)可能因此不會增加。反之亦然，當(dāng)中央銀行下調(diào)存款準(zhǔn)備金率和再貼現(xiàn)利率或者通過公開市場業(yè)務(wù)買進(jìn)有價(jià)證券時(shí)，貨幣供應(yīng)量會增加，這時(shí)，商業(yè)銀行能夠貸給企業(yè)的資金增多，商業(yè)銀行會增加貸款，從整個(gè)國家的角度來看，企業(yè)的資金流入會相應(yīng)增加，企業(yè)整體財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)降低。但是，如果某個(gè)企業(yè)因?yàn)橐?guī)模太小或者其他原因?qū)е沦J款能力本身不強(qiáng)，其資金流入變化不大，那么它的財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)很可能不會降低。由于企業(yè)的能力和特點(diǎn)各不相同，本文的結(jié)論可能不適用于單個(gè)企業(yè)。

另外，本文在實(shí)證分析過程中，探討了多重共線性問題，研究發(fā)現(xiàn)，多重共線性問題不嚴(yán)重，沒有對本文的結(jié)論產(chǎn)生影響。

表3 模型（1）回歸結(jié)果

表4 模型（2）回歸結(jié)果

表5 模型（3）回歸結(jié)果

五、結(jié)論與政策建議

企業(yè)財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)不僅是企業(yè)管理者必須關(guān)注的重要問題，而且與整個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)發(fā)展密切相關(guān)，是國家政策制定者在制定政策時(shí)不可忽視的重要因素。本文利用2007～2012年我國全部A股上市公司數(shù)據(jù)及宏觀季度數(shù)據(jù)，對上市公司整體財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)和貨幣供應(yīng)量之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析，探討貨幣政策對企業(yè)財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)的影響及其傳導(dǎo)機(jī)制，研究發(fā)現(xiàn)：中央銀行貨幣政策通過存款準(zhǔn)備金率、再貼現(xiàn)利率和公開市場業(yè)務(wù)等工具影響整個(gè)社會的貨幣供應(yīng)量，引起商業(yè)銀行對企業(yè)信貸數(shù)額的變化，從而傳導(dǎo)到各企業(yè)，導(dǎo)致企業(yè)財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)變動；而且企業(yè)財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)與貨幣供應(yīng)量負(fù)相關(guān)?；谏鲜鼋Y(jié)論，本文提出以下政策建議：

1．將貨幣政策與企業(yè)微觀行為有機(jī)結(jié)合起來，確保貨幣政策對企業(yè)運(yùn)營產(chǎn)生良性影響。本文研究發(fā)現(xiàn)，貨幣供應(yīng)量對企業(yè)財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)有重要影響，而貨幣供應(yīng)量是中央銀行貨幣政策調(diào)節(jié)的結(jié)果，也就是說，貨幣政策對企業(yè)財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)有重要影響。然而，在實(shí)踐過程中，貨幣政策等宏觀經(jīng)濟(jì)政策的制定更多考慮的是宏觀經(jīng)濟(jì)影響因素，大多數(shù)企業(yè)管理者控制財(cái)務(wù)危機(jī)更多的是從企業(yè)微觀決策出發(fā)，存在著宏觀經(jīng)濟(jì)政策與企業(yè)微觀行為割裂的現(xiàn)象，無法將兩者有效地結(jié)合起來?；诖耍疚慕ㄗh，企業(yè)在制定決策時(shí)應(yīng)考慮貨幣政策等宏觀經(jīng)濟(jì)特征對企業(yè)財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)的影響，以預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)從而控制風(fēng)險(xiǎn)；而貨幣政策等宏觀經(jīng)濟(jì)政策制定者也不能忽視宏觀經(jīng)濟(jì)特征對微觀企業(yè)的影響，以確保貨幣政策等宏觀經(jīng)濟(jì)政策對企業(yè)運(yùn)營產(chǎn)生良性影響。

2．加強(qiáng)監(jiān)管，力保我國商業(yè)金融體系規(guī)范運(yùn)營，充分發(fā)揮商業(yè)銀行的傳導(dǎo)作用。本文研究表明，中央銀行貨幣政策通過商業(yè)銀行對企業(yè)的信貸業(yè)務(wù)傳導(dǎo)到各企業(yè)，導(dǎo)致企業(yè)財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)變動，商業(yè)銀行在宏觀經(jīng)濟(jì)和微觀企業(yè)之間起著重要的橋梁作用?；诖?，本文建議，國家相關(guān)部門應(yīng)嚴(yán)格監(jiān)管金融機(jī)構(gòu)及其運(yùn)作，確保我國金融體系的穩(wěn)定和規(guī)范運(yùn)營。同時(shí)，可利用商業(yè)銀行的橋梁作用，正確處理宏觀經(jīng)濟(jì)和微觀企業(yè)之間的關(guān)系，以保持企業(yè)的正常和持續(xù)經(jīng)營。

嚴(yán)格來講，貨幣政策與企業(yè)財(cái)務(wù)困境之間的關(guān)系比較復(fù)雜，貨幣政策會影響企業(yè)財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)，而企業(yè)財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)也可能影響貨幣政策，兩者之間可能會循環(huán)反復(fù)相互影響。本文的不足之處在于，簡化了貨幣政策對企業(yè)財(cái)務(wù)困境影響的研究，僅探討了貨幣政策對企業(yè)整體財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)的影響。另外，速動比率只是企業(yè)財(cái)務(wù)困境表現(xiàn)的一個(gè)方面，以此財(cái)務(wù)指標(biāo)來表示企業(yè)財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)可能不是特別精確，在進(jìn)一步的研究中，應(yīng)當(dāng)選用更加全面更加有代表性的變量。

注釋：

①由于其他貨幣政策指標(biāo)在相關(guān)研究中不經(jīng)常使用，本文不對其他貨幣政策指標(biāo)對企業(yè)財(cái)務(wù)困境的影響單獨(dú)綜述。

②由于商業(yè)銀行貸款占金融機(jī)構(gòu)貸款的絕大部分，因此用金融機(jī)構(gòu)貸款度量商業(yè)銀行對企業(yè)的貸款數(shù)額有一定的合理性。

③一般來說，影響企業(yè)財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)的因素包括企業(yè)特性、行業(yè)特征和宏觀經(jīng)濟(jì)特征三大類。本文采用季度數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序分析，各季度樣本上市公司的行業(yè)特征是不變的，不會引起因變量的變動，因此，本文未將行業(yè)特征作為控制變量。在本文的研究中，因變量為企業(yè)整體財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)，并非某一家企業(yè)的財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)，因此，本文未將企業(yè)特性作為控制變量。為了突出宏觀經(jīng)濟(jì)特征的影響，本文只選用了宏觀經(jīng)濟(jì)特征方面的控制變量。

［1］W．H．Beaver．Financial Ratios as Predictors of Failure［J］．Journal of Accounting Research，1966，（4）：71－111．

［2］Edward I．Altman．Financial Ratios，Discriminate Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy［J］．The Journal of Finance，1968，（4）：586－609．

［3］T．Shumway．Forecasting Bankruptcy More Accurately：A Simple Hazard Model［J］．Journal of Business，2001，（1）：101－124．

［4］A．Atiya．Bankruptcy Prediction for Credit Risk Using Neural Networks：A Survey and New Results［J］．IEEE Transactions on Neural Networks，2001，（4）：929－935．

［5］Huang Hui，Zhao Jing－Jing．Relationship between Corporate Governance and Financial Distress：An Empirical Study of Distressed Companies in China［J］．International Journal of Management，2008，（4）：654－664．

［6］李秉成，朱慧穎．管理者過度自信、企業(yè)價(jià)值與企業(yè)財(cái)務(wù)困境的關(guān)系——基于東星集團(tuán)的案例研究［J］．管理案例研究與評論，2012，（5）：391－403．

［7］Kee－Hung Bae，Jun－Koo Kang，Chan－Woo Lim．The Value of Durable Bank Relationships：Evidence from Korean Banking Shocks［J］．Joumal of Financial Economics，2002，64 （2）：181－214．

［8］南開大學(xué)證券與公司財(cái)務(wù)研究中心．上市公司與中國經(jīng)濟(jì)的增長［N］．中國證券報(bào)，2002－09－24（7）．

［9］M．Hashem Pesaran，Til Schuermann，Scott M．Weiner，et al．Macroeconomic Dynamics and Credit Risk：A Global Perspective［J］．Journal of Money，Credit and Banking，2006，38（5）：1211－1262．

［10］N．Pascal．Macroeconomic Factors and Japan’s Industry Risk［J］．Journal of Multinational Financial Management，2006，（8）：173－185．

［11］Qu Yiping．Macro Economic Factors and Probability of Default［J］．European Journal of Economics，F(xiàn)inance and Administrative Sciences，2008，13（3）：192－215．

［12］王克敏，姬美光，趙沫．宏現(xiàn)經(jīng)濟(jì)環(huán)境、公司治理與財(cái)務(wù)困境研究［J］．經(jīng)濟(jì)與管理研究，2006，（9）：18－25．

［13］呂峻，李梓房．宏觀經(jīng)濟(jì)因素對企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)影響的實(shí)證分析［J］．山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2008，（11）：94－100．

［14］Edward I．Altman．Corporate Financial Distress and Bankruptcy［M］．New York：John Wiley ＆Sons，1983．

［15］文先明，江輝，曹滔等．基于SVAR模型的貨幣政策對企業(yè)經(jīng)營影響研究——以工業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、信息和計(jì)算機(jī)軟件業(yè)為例［J］．經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)，2011，（4）：52－57．

［16］肖賢輝，謝赤．宏觀經(jīng)濟(jì)因素對企業(yè)財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)的影響［J］．湘潭大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會科學(xué)版），2012，（4）：88－93．

［17］賀坤．貨幣政策對不同規(guī)模企業(yè)的盈利能力影響——基于六個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)實(shí)證［J］．金融經(jīng)濟(jì)，2012，（10）：90－91．

［18］James E．Walter．The Determination of Technical Solvency［J］．Journal of Business，1957，（1）：30－45．

［19］李秉成．企業(yè)財(cái)務(wù)困境研究——上市公司財(cái)務(wù)困境實(shí)證分析［M］．北京：中國財(cái)政經(jīng)濟(jì)出版社，2004．