葛祺

[提要] 本文通過(guò)運(yùn)用Z評(píng)分模型這一傳統(tǒng)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法，分別對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)和化工制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行考察，通過(guò)選取總資產(chǎn)相近的各20家上市公司數(shù)據(jù)對(duì)這兩個(gè)行業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)情況做比較分析。研究發(fā)現(xiàn)：化工制造業(yè)中財(cái)務(wù)惡化的上市公司比例顯著高于農(nóng)業(yè)上市公司，但農(nóng)業(yè)上市公司財(cái)務(wù)狀況介于破產(chǎn)和良好之間的灰色區(qū)域比例遠(yuǎn)高于化工制造業(yè)。與化工制造業(yè)相比，我國(guó)農(nóng)業(yè)企業(yè)面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)雖然較小，但財(cái)務(wù)狀況缺乏活力，抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力較差，更需要金融機(jī)構(gòu)的政策支持。

關(guān)鍵詞：Z評(píng)分模型；信用風(fēng)險(xiǎn)；跨行業(yè)比較

中圖分類(lèi)號(hào)：F83 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

原標(biāo)題：基于Z評(píng)分模型的我國(guó)農(nóng)業(yè)與化工制造業(yè)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)比較研究

收錄日期：2016年11月24日

一、研究目的

隨著現(xiàn)代社會(huì)信用交易的擴(kuò)大，信用風(fēng)險(xiǎn)越來(lái)越成為各國(guó)政府、金融機(jī)構(gòu)乃至整個(gè)社會(huì)廣泛關(guān)注的焦點(diǎn)問(wèn)題。尤其是上市公司作為企業(yè)直接融資的重要手段和間接融資的有效保障，其面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)不僅影響著市場(chǎng)投資者的判斷，更影響著銀行等金融機(jī)構(gòu)對(duì)企業(yè)的貸款政策。因此，利用各種定性、定量手段考察企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)，并以此為依據(jù)對(duì)銀行結(jié)構(gòu)性貸款風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行防范和預(yù)警是非常必要的。

二、研究背景

2002年，向德偉用Z模型把滬深兩地證券市場(chǎng)共80家企業(yè)作為樣本，對(duì)上市公司經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了實(shí)證研究；2004～2009年，先后有學(xué)者分區(qū)域?qū)ξ覈?guó)中部和新疆上市公司經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析；2005～2015年，不少學(xué)者分行業(yè)對(duì)我國(guó)畜牧業(yè)、林業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、機(jī)械制造業(yè)等上市公司進(jìn)行研究；還有一些學(xué)者按照二級(jí)市場(chǎng)的分類(lèi)，分別對(duì)我國(guó)A股市場(chǎng)的主板、中小板、創(chuàng)業(yè)板和高新技術(shù)類(lèi)上市公司進(jìn)行分析研究。但至今為止，尚沒(méi)有對(duì)農(nóng)牧飼漁和化工制造業(yè)的定量研究，也沒(méi)有跨行業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)比較分析。事實(shí)上，由于農(nóng)業(yè)、尤其是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)與工業(yè)制造業(yè)的融合程度日益加大，且都是利用現(xiàn)有資源生產(chǎn)出滿足人們需求的產(chǎn)品，兩者都具有勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)的特點(diǎn)，因此對(duì)農(nóng)業(yè)和化工制造業(yè)上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行比較研究是可行的。

三、模型介紹

Z評(píng)分模型由美國(guó)經(jīng)濟(jì)金融學(xué)家Edward Altman在1968年提出，隨后廣泛應(yīng)用于美國(guó)、澳大利亞、巴西、加拿大、英國(guó)、法國(guó)、德國(guó)、愛(ài)爾蘭、日本和荷蘭的財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)。該模型以多變量的統(tǒng)計(jì)方法為基礎(chǔ)，在經(jīng)過(guò)大量的實(shí)證考察和分析研究的基礎(chǔ)上，從上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告中計(jì)算出一組反映公司財(cái)務(wù)危機(jī)程度的財(cái)務(wù)比率，然后根據(jù)這些比率對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)警示作用的大小給予不同的權(quán)重，最后進(jìn)行加權(quán)計(jì)算得到一個(gè)公司的綜合風(fēng)險(xiǎn)分，即z值，將其與臨界值對(duì)比就可知公司財(cái)務(wù)健康狀況和面臨信用風(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)重程度。

其中：X1=流動(dòng)資本/總資產(chǎn)，該指標(biāo)反映了公司的流動(dòng)性和資產(chǎn)規(guī)模；X2=留存收益/總資產(chǎn)，該指標(biāo)反映了公司的累積獲利能力；X3=息稅前利潤(rùn)/總資產(chǎn)，該指標(biāo)是衡量企業(yè)利用債權(quán)人和所有者權(quán)益總額取得盈利的指標(biāo)，它反映了上市公司的資產(chǎn)利用率；X4=總市值/總負(fù)債，這一指標(biāo)反映了股東提供的資本與債權(quán)人提供的資本的相對(duì)比例關(guān)系，也反映了債權(quán)人投入的資本受股東資本的保障程度，它衡量的是企業(yè)基本財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)是否穩(wěn)定；X5=銷(xiāo)售收入/總資產(chǎn)，該指標(biāo)衡量企業(yè)利用全部資產(chǎn)進(jìn)行經(jīng)營(yíng)活動(dòng)、增加營(yíng)業(yè)收入的能力，反映了企業(yè)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率。

Z評(píng)分模型從企業(yè)的流動(dòng)性、資產(chǎn)規(guī)模、獲利能力、債務(wù)結(jié)構(gòu)、資產(chǎn)利用率等方面綜合反映了企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況。Altman通過(guò)對(duì)Z評(píng)分模型的研究分析得出Z值與公司財(cái)務(wù)惡化、進(jìn)而產(chǎn)生信用風(fēng)險(xiǎn)的可能性成反比。即Z值越小，公司發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的可能行就越大；Z值越大，公司發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性就越小。

根據(jù)Altman的研究結(jié)論，當(dāng)Z<1.8時(shí)，企業(yè)面臨破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)；當(dāng)1.8≤Z<2.99時(shí)，企業(yè)屬于“灰色區(qū)”，可能面臨一定的風(fēng)險(xiǎn)；當(dāng)Z≥2.99時(shí)，公司財(cái)務(wù)狀況良好。

四、樣本選取和數(shù)據(jù)分析

本文首先選取滬深兩市A股農(nóng)業(yè)上市公司共61家、化工制造業(yè)上市公司共152家，分別考察截至2016年上半年末農(nóng)業(yè)和化工制造業(yè)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)情況；其次，從61家農(nóng)業(yè)類(lèi)上市公司、152家化工制造業(yè)上市公司中選取總資產(chǎn)規(guī)模大致相當(dāng)?shù)母?0家公司共計(jì)40個(gè)樣本進(jìn)行跨行業(yè)比較。

考慮到我國(guó)部分上市公司存在非流通股的情況，因此在計(jì)算X4時(shí)還加入了非流通股的凈資產(chǎn)情況。上市公司銷(xiāo)售收入數(shù)據(jù)一般沒(méi)有披露，因此在計(jì)算X5時(shí)用主營(yíng)業(yè)務(wù)收入代替銷(xiāo)售收入。具體調(diào)整如下：

X1=（流動(dòng)資產(chǎn)-流動(dòng)負(fù)債）/總資產(chǎn)

X2=（公積金+未分配利潤(rùn)）/總資產(chǎn)

X3=（利潤(rùn)總額+財(cái)務(wù)費(fèi)用）/總資產(chǎn)

X4=（每股市值×流通股股數(shù)+每股凈資產(chǎn)×非流通股股數(shù)）/總負(fù)債

X5=主營(yíng)業(yè)務(wù)收入/總資產(chǎn)

以上數(shù)據(jù)來(lái)源于滬深證券交易所網(wǎng)站、公開(kāi)披露的上市公司財(cái)務(wù)報(bào)表和東方財(cái)富終端。根據(jù)Z評(píng)分模型公式，計(jì)算結(jié)果如下：

（一）農(nóng)業(yè)、化工制造業(yè)上市公司Z值分布。從表1、表2可以看出，農(nóng)業(yè)上市公司共61家，其中ST類(lèi)公司1家，面臨破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的5家，處于灰色區(qū)域的11家，財(cái)務(wù)狀況良好的45家。化工制造業(yè)上市公司共152家，其中ST類(lèi)公司7家，面臨破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的26家，處于灰色區(qū)域的14家，財(cái)務(wù)狀況較好的有112家。（表1、表2、圖1、圖2）

（二）農(nóng)業(yè)、化工制造業(yè)上市公司樣本Z值比較。在農(nóng)業(yè)類(lèi)中，總資產(chǎn)分布在20億～40億元之間的上市公司比較密集，在化工制造類(lèi)中，總資產(chǎn)分布在20億～30億元之間的上市公司比較密集，因而按照升序方式選取總資產(chǎn)在19.4億～39億元的農(nóng)業(yè)上市公司和總資產(chǎn)在20.1億～32億元的化工制造業(yè)上市公司各20家作為樣本。（表3）

從表3可以看出，在兩行業(yè)總資產(chǎn)相近的各20家上市公司中，處于破產(chǎn)區(qū)的數(shù)量都是2家，但明顯兩家化工制造業(yè)企業(yè)的Z值較小，說(shuō)明其財(cái)務(wù)狀況惡化程度較高。處于灰色區(qū)的化工制造業(yè)上市公司只有1家，而灰色區(qū)域的農(nóng)業(yè)上市公司有3家，說(shuō)明這些農(nóng)業(yè)類(lèi)上市公司雖不至于馬上面臨破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，但抵御風(fēng)險(xiǎn)能力差，在受到不確定因素影響時(shí)財(cái)務(wù)狀況仍然堪憂。

五、研究結(jié)論

近年來(lái)，盡管銀行等金融機(jī)構(gòu)積極響應(yīng)國(guó)家“三農(nóng)”政策，對(duì)涉農(nóng)貸款力度不斷加大，但由于農(nóng)業(yè)企業(yè)缺少有效擔(dān)保抵押物，加上受自然災(zāi)害因素影響較大，要獲得貸款仍然比較困難。2016年，根據(jù)銀行中期報(bào)告的數(shù)據(jù)，四大國(guó)有銀行對(duì)化工制造業(yè)的貸款占比遠(yuǎn)高于對(duì)農(nóng)業(yè)的貸款占比。事實(shí)上，通過(guò)本文的比較研究可以看出，從財(cái)務(wù)危機(jī)引發(fā)信用風(fēng)險(xiǎn)的角度，農(nóng)業(yè)處于破產(chǎn)區(qū)的上市公司比例遠(yuǎn)低于化工制造業(yè)，這一點(diǎn)與農(nóng)業(yè)ST類(lèi)公司較少而化工制造業(yè)ST類(lèi)公司數(shù)量較多的事實(shí)是一致的，說(shuō)明總體來(lái)說(shuō)，農(nóng)業(yè)類(lèi)上市公司財(cái)務(wù)惡化的風(fēng)險(xiǎn)遠(yuǎn)小于化工制造業(yè)企業(yè)。但處于灰色地帶的農(nóng)業(yè)企業(yè)比例是化工制造業(yè)企業(yè)的近兩倍，說(shuō)明相當(dāng)一部分農(nóng)業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)狀況無(wú)法應(yīng)對(duì)因?yàn)檎攮h(huán)境發(fā)生變化或者企業(yè)內(nèi)部經(jīng)營(yíng)不善可能帶來(lái)的失信風(fēng)險(xiǎn)。與化工企業(yè)相比，這些處在灰色區(qū)域的農(nóng)業(yè)企業(yè)更需要產(chǎn)業(yè)補(bǔ)貼和政策扶持。

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