陳美香

基于現(xiàn)金流量的福建省中小企業(yè)財務(wù)預(yù)警實證研究

陳美香

以36家福建中小板上市公司為樣本，從償債能力、營運(yùn)能力、盈利能力、發(fā)展能力四個維度，選取以現(xiàn)金流量指標(biāo)為基礎(chǔ)的16個指標(biāo)，采用因子分析和二元Logistic回歸建立了財務(wù)預(yù)警模型。研究發(fā)現(xiàn)，影響福建省中小企業(yè)財務(wù)狀況的因素主要是償債能力、盈利能力和發(fā)展能力，其中主要影響指標(biāo)包括現(xiàn)金流量債務(wù)比、現(xiàn)金流量比率、盈利現(xiàn)金比率、資本積累率、資產(chǎn)購置比率，可為福建省中小企業(yè)的管理者預(yù)測財務(wù)狀況提供依據(jù)。

現(xiàn)金流量；財務(wù)預(yù)警；中小企業(yè)；因子分析；二元Logistic回歸

一、引言

福建省中小企業(yè)數(shù)量占90%以上，產(chǎn)值占總GDP的70%以上，已成為我省經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的重要組成部分，在增加就業(yè)機(jī)會、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長、優(yōu)化市場結(jié)構(gòu)、保障經(jīng)濟(jì)活力等方面都發(fā)揮著重要作用。但目前我省中小企業(yè)普遍存在管理方法不規(guī)范、管理技術(shù)落后、風(fēng)險意識淡薄、財務(wù)管理不完善等問題，導(dǎo)致企業(yè)面臨較大經(jīng)營和財務(wù)風(fēng)險，抗風(fēng)險能力較弱?，F(xiàn)金流斷裂是導(dǎo)致企業(yè)出現(xiàn)財務(wù)危機(jī)甚至破產(chǎn)的最直接原因，建立基于現(xiàn)金流的財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)，并制定預(yù)防性方案和措施，保障企業(yè)財務(wù)安全。

二、當(dāng)前研究成果

對于財務(wù)預(yù)警問題，國外學(xué)者Fitzpatrick(1932)最早運(yùn)用單變量進(jìn)行企業(yè)破產(chǎn)研究，開創(chuàng)了財務(wù)預(yù)警研究的先河。之后，其他學(xué)者將混沌系統(tǒng)、專家決策法、期權(quán)定價理論、決策樹等方法用于財務(wù)預(yù)測模型。

國內(nèi)財務(wù)預(yù)警研究起步較晚，多為借鑒國外研究成果運(yùn)用到實證研究。周首華、楊繼華(1996)借鑒Z分?jǐn)?shù)模型，提出F分?jǐn)?shù)模型。陳靜(1999)借鑒Beaver、Altman的模型，進(jìn)行了單變量分析和多變量分析。吳世農(nóng)、盧賢義(2001)根據(jù)中國的實際情況，運(yùn)用Fisher線性判別分析、多元線性回歸分析和Logistic回歸分析三種方法，分別建立財務(wù)危機(jī)預(yù)測模型。楊保安、季海(2001)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法運(yùn)用于財務(wù)危機(jī)預(yù)警。殷伊(2004)等進(jìn)行財務(wù)危機(jī)預(yù)警時決策者個人經(jīng)驗、智慧以及信息優(yōu)勢的影響。萬希寧、黃莉(2005)將非財務(wù)指標(biāo)引入模型，建立了模糊預(yù)測模型。陳婧宇、王毅捷(2010)構(gòu)建了“P-S”財務(wù)預(yù)警模型，運(yùn)用因子分析進(jìn)行預(yù)測。

本文將因子分析法和Logistic回歸分析法結(jié)合，構(gòu)建財務(wù)預(yù)警模型。首先運(yùn)用Logistic回歸分析法初步篩選出對財務(wù)危機(jī)和財務(wù)狀況正常之間有解釋力的指標(biāo)，再將篩選出的指標(biāo)運(yùn)用因子分析提取少數(shù)幾個公因子，最后用二元Logistic回歸建立財務(wù)預(yù)警模型。

三、樣本選取

本文以2015年36家福建中小上市公司作為研究對象，研究數(shù)據(jù)來自深圳證券交易所。國內(nèi)學(xué)者進(jìn)行財務(wù)預(yù)警實證研究時多以ST公司作為財務(wù)危機(jī)企業(yè)的樣本，但福建中小上市公司中沒有ST公司，故此時以此作為財務(wù)危機(jī)的依據(jù)不可行。本文借用機(jī)會成本理論來劃分是否出現(xiàn)財務(wù)危機(jī)。國債被認(rèn)為是無風(fēng)險債券，國債利息即被看作無風(fēng)險利率。本文將連續(xù)兩年的凈資產(chǎn)收益率低于國債利率的公司定義為財務(wù)危機(jī)企業(yè)。具體到本次研究，將2013-2015年連續(xù)兩年的凈資產(chǎn)收益率比國債利率低的公司定義為財務(wù)危機(jī)企業(yè)，其他為財務(wù)正常企業(yè)。據(jù)此福建省36家中小上市企業(yè)中，18家為財務(wù)危機(jī)企業(yè)，18家為財務(wù)正常企業(yè)。

四、財務(wù)預(yù)警指標(biāo)選擇

參照國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行財務(wù)預(yù)警研究時常用的指標(biāo)，結(jié)合數(shù)據(jù)的可獲取性，本文從償債能力、營運(yùn)能力、盈利能力、發(fā)展能力四個維度，初步選取了11個現(xiàn)金流量指標(biāo)。僅運(yùn)用現(xiàn)金流量指標(biāo)可能會導(dǎo)致研究不全面和模型效果不佳，故本文再考慮了5個非現(xiàn)金流財務(wù)指標(biāo)。償債能力指標(biāo)包括現(xiàn)金比率、現(xiàn)金流量比率、現(xiàn)金流量債務(wù)比、現(xiàn)金流量利息保障倍數(shù)、資產(chǎn)負(fù)債率。其中，現(xiàn)金比率=(現(xiàn)金+現(xiàn)金等價物)/流動負(fù)債，現(xiàn)金流量比率=經(jīng)營活動現(xiàn)金凈流量/流動負(fù)債，現(xiàn)金流量債務(wù)比=經(jīng)營活動現(xiàn)金凈流量/債務(wù)總額，現(xiàn)金流量利息保障倍數(shù)=經(jīng)營活動現(xiàn)金凈流量/財務(wù)費用，資產(chǎn)負(fù)債率=債務(wù)總額/資產(chǎn)總額。營運(yùn)能力指標(biāo)有經(jīng)營現(xiàn)金流量比率、自由現(xiàn)金流量比率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率。其中，經(jīng)營現(xiàn)金流量比率=經(jīng)營現(xiàn)金流入量/經(jīng)營現(xiàn)金流出量，自由現(xiàn)金流量比率=自由現(xiàn)金流量/經(jīng)營現(xiàn)金凈流量，總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率=主營業(yè)務(wù)收入/平均總資產(chǎn)。盈利能力指標(biāo)包括主營業(yè)務(wù)收入現(xiàn)金比率、盈利現(xiàn)金比率、每股經(jīng)營現(xiàn)金凈流量、資產(chǎn)凈利率。其中，主營業(yè)務(wù)收入現(xiàn)金比率=經(jīng)營活動現(xiàn)金凈流量/主營業(yè)務(wù)收入，盈利現(xiàn)金比率=經(jīng)營活動現(xiàn)金凈流量//利潤總額，每股經(jīng)營現(xiàn)金凈流量=經(jīng)營活動現(xiàn)金凈流量/普通股股票數(shù)量，資產(chǎn)凈利率=凈利潤/平均總資產(chǎn)。發(fā)展能力指標(biāo)有經(jīng)營現(xiàn)金流量增長率、資產(chǎn)購置比率、主營業(yè)務(wù)收入增長率、資本積累率。其中，經(jīng)營現(xiàn)金流量增長率=本年經(jīng)營現(xiàn)金流量增長額/上年經(jīng)營現(xiàn)金凈流量，資產(chǎn)購置比率=經(jīng)營活動現(xiàn)金凈流量/當(dāng)期資本支出，主營業(yè)務(wù)收入增長率=本年主營業(yè)務(wù)增長額/上年主營業(yè)務(wù)收入額，資本積累率=本年所有者權(quán)益增長額/年初所有者權(quán)益。

以上選取的指標(biāo)中，不是所有的指標(biāo)都適用于模型，因為這些變量可能解釋能力較差，對模型貢獻(xiàn)很小，或者變量之間存在多重共線性，研究結(jié)論不科學(xué)，存在較大誤差。

定義因變量Y=1為企業(yè)發(fā)生財務(wù)危機(jī)，Y=0為企業(yè)財務(wù)狀況正常。為了簡化模型，篩選出更具代表性和解釋力度的變量，本文將16個指標(biāo)與因變量Y分別進(jìn)行二元Logistic回歸，若回歸模型不顯著，則表明該指標(biāo)對因變量的解釋能力差，即財務(wù)預(yù)警能力差，應(yīng)將其舍棄。經(jīng)分析，經(jīng)營現(xiàn)金流量比率、每股經(jīng)營現(xiàn)金凈流量、資產(chǎn)凈利率、經(jīng)營現(xiàn)金流量增長率建立的模型不通過顯著性水平0.1的檢驗，將這4個變量舍棄。

為了避免指標(biāo)之間多重共線性問題，對剩余的12個指標(biāo)進(jìn)行因子分析。首先進(jìn)行KMO和Bartlett檢驗，KMO檢驗結(jié)果為0.620，Bartlett檢驗觀測值概率為0.000，說明適合進(jìn)行因子分析。運(yùn)用主成分方法提取公因子，并運(yùn)用最大方差法進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)，根據(jù)特征值大于1的原則，提取前4個因子，結(jié)果見表1，累積貢獻(xiàn)率達(dá)到73.856%，表明這4個因子包含了原始12個指標(biāo)的73.856%的信息，替代原始變量依然具有較高可信度。根據(jù)旋轉(zhuǎn)后因子載荷系數(shù)，因子1在現(xiàn)金流量債務(wù)比、現(xiàn)金流量比率、現(xiàn)金比率、資產(chǎn)負(fù)債率、現(xiàn)金流量利息保障倍數(shù)五個變量上均有較高載荷，因此因子1體現(xiàn)了公司的償債能力。因子2在盈利現(xiàn)金比率和主營業(yè)務(wù)收入現(xiàn)金比率上的載荷較高，故因子2代表了公司的盈利能力。因子3在自由現(xiàn)金流量比率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率上的載荷很高，故因子3體現(xiàn)了公司的運(yùn)營能力。因子4在資本積累率、資產(chǎn)購置比率、主營業(yè)務(wù)收入增長率三個變量上載荷很高，因此因子4代表了公司的發(fā)展能力。

五、回歸分析

將因子分析提取的“償債能力”因子X1、“營運(yùn)能力”因子X2、“盈利能力”因子X3、“發(fā)展能力”因子X4作為自變量，與因變量Y建立二元Logistic回歸模型。采用SPSS22軟件進(jìn)行分析，利用向后逐步回歸的方法篩選變量，在顯著性水平0.1下，“運(yùn)營能力”因子從模型中剔除，結(jié)果如表2。

企業(yè)財務(wù)危機(jī)的概率P與各因子之間存在的回歸模型為：

財務(wù)危機(jī)概率P取值范圍為0-1，一般取0.5為分割點，若將原始數(shù)據(jù)代入模型中，得到預(yù)測結(jié)果P＞0.5，判定該企業(yè)將發(fā)生財務(wù)危機(jī)，反之，則判定該企業(yè)財務(wù)狀況正常。將原始數(shù)據(jù)代入模型，得到預(yù)測結(jié)果，結(jié)果見表2。財務(wù)狀況正常的預(yù)測正確率為77.8%，財務(wù)危機(jī)的預(yù)測正確率為83.3%，整體正確率為80.6%，模型的預(yù)測效果較好。

表1 因子分析主要結(jié)果

表2 Logistic回歸分析結(jié)果

表3 模型預(yù)警效果

六、結(jié)語

本文在現(xiàn)金流量的基礎(chǔ)上，建立二元Logistic回歸模型，對福建省中小企業(yè)的財務(wù)狀況進(jìn)行預(yù)警，80.6%的正確率可以看出該模型能較準(zhǔn)確地進(jìn)行預(yù)測。研究結(jié)果表明，影響福建省中小企業(yè)財務(wù)狀況的因素主要是償債能力、盈利能力和發(fā)展能力，其中影響財務(wù)狀況的財務(wù)指標(biāo)主要包括現(xiàn)金流量債務(wù)比、現(xiàn)金流量比率、盈利現(xiàn)金比率、資本積累率、資產(chǎn)購置比率。本文在定義企業(yè)財務(wù)危機(jī)是以機(jī)會成本作為劃分標(biāo)準(zhǔn)，不一定科學(xué)，但目前對福建中小企業(yè)的財務(wù)預(yù)警研究提供了一種途徑，還可以進(jìn)一步探討。另外，由于總樣本數(shù)較少，本文未設(shè)置檢驗樣本組，根據(jù)原始樣本進(jìn)行預(yù)測得到的模型正確率可能被高估。

[1]周首華,楊濟(jì)華,王平.論財務(wù)危機(jī)的預(yù)警分析——F分?jǐn)?shù)模式[J].會計研究,1996(8):8-11.

[2]陳靜.上市公司財務(wù)惡化預(yù)測的實證分析[J].會計研究, 1999(4):31—38.

[3]吳世農(nóng),盧賢義.我國上市公司財務(wù)困境的預(yù)測模型研究[J].經(jīng)濟(jì)研究,2001(6):46-55.

（作者單位：福建理工學(xué)院管理工程系）