李紅霞，畢國器

(西安科技大學(xué) 能源學(xué)院，陜西 西安 710054)

0 引 言

2020年11月10日，信用評級為AAA的河南省屬國企永城煤電控股集團有限公司2020年第3期超短期融資券在幾乎沒有征兆的情況下突然“爆雷”，一時間造成國內(nèi)信用債市場的“踩踏”。受此影響之后的30 d內(nèi)國內(nèi)150支合計金額1 103億債券先后“被迫”取消或推遲發(fā)行，直到國家金融委公開市場談話后，市場情緒才稍有平復(fù)。雖說事發(fā)突然，但永城煤電的違約“爆雷”還是可以提前獲得諸多預(yù)警信息的。通過研究煤礦企業(yè)的融資風(fēng)險險兆事件并進行風(fēng)險預(yù)警就顯得十分必要。

1933年世界經(jīng)濟危機結(jié)束后，國外學(xué)者加強了對融資風(fēng)險預(yù)警的研究力度，初始的研究主要針對企業(yè)財務(wù)危機進行定性分析。隨著統(tǒng)計學(xué)的發(fā)展，定量分析技術(shù)與工具不斷升級，研究主要聚焦相關(guān)財務(wù)預(yù)警模型的設(shè)計，且在實務(wù)中得以廣泛應(yīng)用。當(dāng)前國外融資風(fēng)險預(yù)警研究方法主要有以某一項財務(wù)指標(biāo)作為判別標(biāo)準(zhǔn)來判斷企業(yè)融資風(fēng)險大小的單變量預(yù)警模型、運用多種財務(wù)比率指標(biāo)加權(quán)匯總而組成的多元線性函數(shù)公式來預(yù)測融資風(fēng)險的多變量預(yù)警模型、邏輯回歸模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等方法[1-6]。

近年來，國內(nèi)學(xué)術(shù)界針對我國煤礦企業(yè)融資的現(xiàn)實情況，涌現(xiàn)出了一些具有較高學(xué)術(shù)價值的論文。在單變量模型使用中，依靠專家經(jīng)驗值法賦值[7]，代表性的研究學(xué)者有李凱風(fēng)，丁寧(2017)；晉曉琴，王曉軍(2018)等，通過專家賦值使用功效系數(shù)法對煤炭企業(yè)財務(wù)風(fēng)險進行不同區(qū)間的預(yù)警判定[8]。在多變量模型使用中，劉紅霞，張心林(2004)運用主成分分析法，對滬深上市公司財務(wù)危機預(yù)警進行實證研究，歸納總結(jié)出影響企業(yè)財務(wù)安全的主要動因[9]。李靜(2017)對Z-Score模型進行修正，通過擴大樣本數(shù)量和更新部分指標(biāo)對Z-Score模型進行改進，并額外考慮了現(xiàn)金流量變動指標(biāo)，從財務(wù)預(yù)警的角度研究上市公司的信用風(fēng)險[10]。對于險兆事件的研究，田水承、周可柔、楊雪健、楊鵬飛、張德桃(2018)提出了事故預(yù)防的3道防火墻和閉環(huán)管理理論[11]。這些研究對于阻斷融資風(fēng)險事故致因鏈條，控制事故發(fā)生，具有較強的借鑒意義。

1 融資風(fēng)險預(yù)警與險兆事件

預(yù)警是指在需要提防的災(zāi)害或其他危險發(fā)生之前，根據(jù)觀測得到的可能性前兆或既往總結(jié)的規(guī)律，向相關(guān)部門或公眾報告危險情況或發(fā)出緊急風(fēng)險提示，以避免災(zāi)害或危險在不知情或準(zhǔn)備不足的情況下發(fā)生，從而最大程度的減輕災(zāi)害或危險所造成的損失的行為。同時預(yù)警過程中所觀測的前兆，并不一定必然導(dǎo)致災(zāi)害或者危險發(fā)生。

所謂險兆事件是指發(fā)生在前兆事故之后，但并沒有演變成為事故或危機的事件。由于某些條件的發(fā)生，使得產(chǎn)生事故或危機的機會因素消失，本來有可能導(dǎo)致事故或者危機的事件，并未最終發(fā)展為事故或者危機。險兆事件雖然有不安全的傾向，但是卻沒有造成任何損失，可任由險兆事件不受控制的發(fā)展，最終往往會發(fā)展成事故或危機。構(gòu)成險兆事件的因素包括：人的不安全行為、物的不安全狀態(tài)、有可能產(chǎn)生嚴重后果的事件、造成財產(chǎn)損失的事件、造成環(huán)境破壞的事件、產(chǎn)生潛在傷害可能的事件和防范措施受到破壞的事件。由于險兆事件最終沒有演化成事故或者危機，管理上往往被忽視，但實際上所有的險兆事件都與最終形成的風(fēng)險息息相關(guān)，對險兆事件的觀測、統(tǒng)計與研究理應(yīng)成為風(fēng)險管理的重要部分。

融資風(fēng)險預(yù)警是基于企業(yè)財務(wù)風(fēng)險預(yù)警、經(jīng)營風(fēng)險預(yù)警相結(jié)合的風(fēng)險管理行為。煤礦企業(yè)融資風(fēng)險預(yù)警是以煤礦企業(yè)的財務(wù)、經(jīng)營信息數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過對相關(guān)財務(wù)、經(jīng)營指標(biāo)的綜合分析、預(yù)測，對企業(yè)融資活動中的風(fēng)險進行分析預(yù)測和動態(tài)監(jiān)管，并對煤礦企業(yè)可能發(fā)生的融資風(fēng)險，發(fā)出預(yù)警信號，為煤礦企業(yè)管理者提供融資決策依據(jù)，降低風(fēng)險與損失程度的管理監(jiān)控系統(tǒng)。對煤礦企業(yè)財務(wù)管理、經(jīng)營管理中的險兆事件進行識別與分析，是融資風(fēng)險預(yù)警管理中必不可少的部分。

2 險兆的表現(xiàn)及識別

2.1 煤礦企業(yè)的融資風(fēng)險險兆的表現(xiàn)形式

警源是風(fēng)險產(chǎn)生的根源。融資風(fēng)險預(yù)警的警源包括外生性警源和內(nèi)生性警源。煤礦企業(yè)的融資風(fēng)險有些來自融資活動本身，有些則是非融資活動帶來的。融資活動本身產(chǎn)生的風(fēng)險包括融資規(guī)模是否與需求相匹配、融資到位程度、融資成本、融資結(jié)構(gòu)和煤礦企業(yè)日常資金能否正常對外支付等。由于財務(wù)狀況是融資危機程度的具體體現(xiàn)，實務(wù)中在分析融資活動自身產(chǎn)生的風(fēng)險及險兆時，主要是對煤礦企業(yè)的財務(wù)狀況進行分析，包括但不限于資金的償付能力、盈利變動情況、成長性、資產(chǎn)負債結(jié)構(gòu)等方面。

非融資活動的融資風(fēng)險包括但不限于宏觀經(jīng)濟風(fēng)險、突發(fā)公共事件風(fēng)險、政策風(fēng)險、資源風(fēng)險、安全風(fēng)險、生產(chǎn)風(fēng)險等。其中生產(chǎn)風(fēng)險又可細分為能源和原材料供應(yīng)風(fēng)險、技術(shù)風(fēng)險、經(jīng)營管理等風(fēng)險。而管理風(fēng)險主要與人的風(fēng)險有關(guān)，極易誘發(fā)安全風(fēng)險等其他風(fēng)險，并最終影響煤炭企業(yè)的現(xiàn)金流及融資能力。管理風(fēng)險還包括核心資產(chǎn)的轉(zhuǎn)移布置等，往往影響債權(quán)人對企業(yè)償債能力的判斷。

煤礦企業(yè)來自于融資活動本身風(fēng)險與非融資活動風(fēng)險是相互影響，交互發(fā)生作用的。作為企業(yè)的一種管理活動，融資風(fēng)險管理就是盡可能地降低融資危機發(fā)生的概率及發(fā)生損失后產(chǎn)生的金額。這就需要在融資風(fēng)險警情爆發(fā)前，分析警兆、控制警源、擬定排警對策。

2.2 煤礦企業(yè)融資風(fēng)險險兆識別

煤礦企業(yè)產(chǎn)生融資風(fēng)險的原因是復(fù)雜多樣的，且融資風(fēng)險的產(chǎn)生均有一個逐漸顯現(xiàn)、不斷惡化的過程。融資風(fēng)險的險兆主要包含景氣險兆與動向險兆。景氣險兆主要反映宏觀經(jīng)濟及企業(yè)所在行業(yè)的景氣程度，屬于早期的處于發(fā)展過程中的萌芽性質(zhì)的險兆；動向險兆則屬于與融資風(fēng)險具有直接的因果或邏輯關(guān)系的先行變量指標(biāo)出現(xiàn)異常變化所引起的險兆。融資風(fēng)險預(yù)警過程中，反映企業(yè)整體風(fēng)險趨勢的險兆一般屬于景氣險兆，而導(dǎo)致企業(yè)發(fā)生融資風(fēng)險的具體經(jīng)營風(fēng)險變動則多屬于動向險兆。實務(wù)中通過對煤礦的生產(chǎn)經(jīng)營活動進行跟蹤、記錄和計量，觀察煤礦企業(yè)生產(chǎn)與財務(wù)運營的實際運轉(zhuǎn)情況與預(yù)算、標(biāo)準(zhǔn)、定額之間的差異，進而分析產(chǎn)生偏差的原因，對產(chǎn)業(yè)政策及企業(yè)管理進行持續(xù)跟蹤，可以尋找出諸多融資風(fēng)險的險兆。這些險兆主要包括如下方面。

2.2.1 突發(fā)公共事件對企業(yè)的影響

例如，新型冠狀病毒肺炎等突發(fā)公共衛(wèi)生事件、地質(zhì)災(zāi)害等突發(fā)事件，都可能導(dǎo)致煤礦企業(yè)出現(xiàn)階段性停工，同時需求下降。停工期間，企業(yè)需要正常支付融資利息成本，可能導(dǎo)致融資風(fēng)險。

2.2.2 國家煤礦產(chǎn)業(yè)政策的調(diào)整

例如，國家關(guān)于關(guān)井壓產(chǎn)政策的調(diào)整，有可能使得企業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模不再符合產(chǎn)業(yè)政策要求，導(dǎo)致企業(yè)被迫轉(zhuǎn)產(chǎn)或被動投入巨額技改資金，并可能直接或間接地導(dǎo)致煤礦企業(yè)巨額虧損乃至停產(chǎn)。

2.2.3 可采儲量與負債總額與期限不匹配

不同于傳統(tǒng)的加工制造業(yè)，只要市場銷路不存在問題，就是永續(xù)經(jīng)營的。煤礦企業(yè)中長期的生產(chǎn)能力受限于可采儲量的硬約束。隨著開采儲量的耗盡，煤礦企業(yè)應(yīng)主動做好債務(wù)的償還規(guī)劃。如果一個煤礦企業(yè)負債總額超越了其礦產(chǎn)儲備的可持續(xù)承載能力，即使短期內(nèi)該企業(yè)的盈利狀況較好，最終其現(xiàn)金流也是不可持續(xù)的。

2.2.4 開采成本與運輸成本變化趨勢

煤礦企業(yè)開采進入中后期后，往往開采成本逐漸上升。當(dāng)一個煤礦企業(yè)成本的上升顯著高于同業(yè)平均水平時，應(yīng)該對于其融資風(fēng)險保持高度警惕。此外，相對于其他行業(yè)，煤礦企業(yè)運輸成本的占比顯著偏高。對于區(qū)位不占優(yōu)勢，生產(chǎn)區(qū)域遠離消費區(qū)域的煤礦企業(yè)，階段性運輸成本的變動，可能導(dǎo)致企業(yè)現(xiàn)金流的大幅波動，進而導(dǎo)致融資風(fēng)險。

2.2.5 安全生產(chǎn)管理水平

安全生產(chǎn)事故對煤礦企業(yè)生產(chǎn)運營影響極大，輕則造成經(jīng)濟與人員的損失，重則有可能導(dǎo)致企業(yè)直接被關(guān)閉。煤礦企業(yè)對安全生產(chǎn)管理水平的識別非常重要。安全生產(chǎn)規(guī)章制度的完備性、制度是否得到有效執(zhí)行、安全生產(chǎn)的投入是否充足、企業(yè)對安全生產(chǎn)險兆事件的研究與應(yīng)用程度都關(guān)乎企業(yè)的融資風(fēng)險。

2.2.6 管理層的失誤

與融資風(fēng)險息息相關(guān)的煤礦企業(yè)典型的管理層失誤主要為過度投資、多元化以及缺乏溝通。最近十年，煤礦企業(yè)因盲目跨行業(yè)投資及多元化導(dǎo)致資金鏈斷裂的案例較多。煤礦企業(yè)的過度投資主要來源于對于未來形勢的過分樂觀以及在不熟悉當(dāng)?shù)胤ㄒ?guī)的情況下盲目在海外投資。如前所述，受限于可采儲量的硬約束，部分煤礦企業(yè)熱衷于通過多元化來轉(zhuǎn)移風(fēng)險，一旦多元化的規(guī)模與范圍超出了自身的管理水平，則往往因某一項投資的失敗，導(dǎo)致整個集團資金鏈斷裂。此外煤礦企業(yè)對核心資產(chǎn)進行配置或轉(zhuǎn)移前，缺乏與債權(quán)人的良好溝通，也容易導(dǎo)致融資風(fēng)險。

2.2.7 不合理的財務(wù)結(jié)構(gòu)

不少煤礦企業(yè)的負債率偏高、財務(wù)結(jié)構(gòu)脆弱、財務(wù)彈性不足，宏觀外部環(huán)境的稍微變化都極易使企業(yè)陷入困境，資金鏈斷裂。

上述7類險兆事件，按照與融資活動的關(guān)聯(lián)關(guān)系區(qū)分，其中前6種屬于非融資活動產(chǎn)生的融資風(fēng)險險兆事件，第7種屬于融資活動產(chǎn)生的融資風(fēng)險險兆事件。

3 應(yīng)對策略分析

面對表現(xiàn)形式各異的融資風(fēng)險險兆事件，制定預(yù)案顯得非常重要。對風(fēng)險所采取的措施，遵循寧可備而不用，不能用而無備的原則。對險兆事件加強監(jiān)測、分析，及時對癥下藥施策，制定使企業(yè)快速恢復(fù)到正常經(jīng)營運轉(zhuǎn)軌道的方案，是應(yīng)對融資風(fēng)險的正確方法。

圖1 融資風(fēng)險險兆事件管理模式

3.1 非融資活動險兆事件的應(yīng)對策略

為了降低突發(fā)公共事件對煤礦企業(yè)現(xiàn)金流及融資安排的影響，企業(yè)有必要在日常融資安排及合同的簽訂中，考慮增加應(yīng)急狀態(tài)的救濟條款，探討采取保險等轉(zhuǎn)移風(fēng)險的措施。針對突發(fā)事件，煤礦企業(yè)應(yīng)制定有完備的應(yīng)急預(yù)案，如迅速與借款銀行主動接洽，商談延期或展期的債務(wù)重組方案，積極爭取政府的紓困政策及稅收優(yōu)惠政策等。

面對國家煤礦產(chǎn)業(yè)政策的調(diào)整，煤礦企業(yè)要保持對政策的敏感性與主動性，要做到能夠?qū)Ξa(chǎn)業(yè)政策在未來一段時間的走向進行科學(xué)的預(yù)判，并提前進行融資性安排。通過合理安排技改投資等方式，使企業(yè)遠離產(chǎn)業(yè)政策的紅線。對于新技術(shù)、新產(chǎn)品的市場應(yīng)用持開放性的態(tài)度，不斷通過技術(shù)升級提升企業(yè)的競爭力。

煤礦企業(yè)面對可開采儲量的硬約束，要做好科學(xué)規(guī)劃。理論上，煤礦企業(yè)的現(xiàn)金流入等于可開采儲量未來銷售后的折現(xiàn)現(xiàn)金流。煤礦企業(yè)的融資更接近于項目融資，要考慮整個礦山全生命周期的融資安排。初期通過加大外部融資力度，快速提升產(chǎn)能并擴大銷售。等銷售回籠資金大于營運資金后，要按照資金成本、長短期融資金額合理擺布的原則，壓降融資金額，確保在礦山的整個開采周期內(nèi)融資償還是安全可控的。企業(yè)還要根據(jù)自身的資金狀況科學(xué)籌劃新的礦產(chǎn)資源的勘探投資，并適當(dāng)通過向下游產(chǎn)業(yè)鏈的延伸，降低可開采資源衰竭對企業(yè)財務(wù)狀況的影響。

圖2 煤礦企業(yè)現(xiàn)金流生命周期

煤礦企業(yè)屬于同質(zhì)化程度較高的行業(yè)，開采成本、運輸成本與同業(yè)的差異，將明顯影響企業(yè)的市場競爭力。除了礦山本身的特質(zhì)以外，影響開采成本的主要因素是煤礦企業(yè)的管理與技術(shù)水平，煤礦企業(yè)應(yīng)選擇合適的技術(shù)路徑盡可能的壓降噸煤成本。相對而言，運輸成本在大多數(shù)情況屬于煤礦企業(yè)本身的不可控因素，儲量豐富的大礦山，可考慮與當(dāng)?shù)仉娋W(wǎng)企業(yè)合作，通過坑口電廠的建設(shè)等模式，改變礦產(chǎn)資源的運輸模式。

作為特殊行業(yè)，煤礦企業(yè)應(yīng)始終遵循“安全第一，預(yù)防為主”的安全管理理念，按照科學(xué)的程序與方法，對安全生產(chǎn)過程中的各類險兆事件進行統(tǒng)計、分析與預(yù)警。通過加強職工安全培訓(xùn)，對不安全要素進行全面排查，并適時開展6∑精益生產(chǎn)，提升安全生產(chǎn)的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)化，將安全生產(chǎn)事故發(fā)生的可能性降到最低。同時企業(yè)可以通過保險精算等手段，對部分風(fēng)險進行轉(zhuǎn)移，以降低安全事故對企業(yè)經(jīng)營及現(xiàn)金流的影響。

面對多元化投資及海外并購，企業(yè)管理層應(yīng)該清醒的認識到，對于資本密集型的煤礦企業(yè)，在評估項目可行性時應(yīng)始終將現(xiàn)金流的改善放在最重要的位置，投資的目的是為了獲取更大的現(xiàn)金流入，而不是僅僅追求規(guī)模。面對進展不順利的項目，管理層要學(xué)會用管理會計的眼光區(qū)分沉沒成本與追加投資，避免在前期已經(jīng)錯誤的項目上越陷越深，以至于最終拖垮企業(yè)的整個現(xiàn)金流。此外，管理層對于任何核心資產(chǎn)的處置，都需要與監(jiān)管機構(gòu)及債權(quán)人坦誠溝通，避免因為相互的不信任，導(dǎo)致類似永城煤電出現(xiàn)短期流動性迅速枯竭的情況。

3.2 融資活動險兆事件的應(yīng)對策略

企業(yè)管理過程中可以使用財務(wù)預(yù)警，對企業(yè)自身財務(wù)結(jié)構(gòu)存在的問題進行測量與分析，促使企業(yè)財務(wù)結(jié)構(gòu)保持合理的投融資彈性，防止因結(jié)構(gòu)嚴重失衡造成的融資風(fēng)險。預(yù)警指標(biāo)的確定可以采取如下方法與思路。①經(jīng)驗值判斷法：在參考前人研究的基礎(chǔ)上，根據(jù)經(jīng)驗與直覺來確定采用的指標(biāo)。②統(tǒng)計差異比較法：通過統(tǒng)計檢驗計算正常企業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)值或者均值，將實際數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)值或者均值進行差異比對。③回歸/篩選法：通過對不同年份數(shù)據(jù)運用回歸及逐步篩選等方法，從而選擇出合適的預(yù)警指標(biāo)。④主成分分析法：運用此分析法通過壓縮、降維，消除指標(biāo)間的自相關(guān)性，從而獲得線性復(fù)合指標(biāo)。⑤信息提煉法：主要運用粗糙集、信息熵等計算方法刪減掉包含冗余信息的指標(biāo)，并在此基礎(chǔ)上確定可以使用的指標(biāo)體系。

圖3 融資預(yù)警系統(tǒng)的基本功能

煤礦企業(yè)管理實務(wù)中，可以通過建立融資風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)來應(yīng)對財務(wù)結(jié)構(gòu)不合理的問題。一個融資風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)的建設(shè)大致包含如下步驟：首先根據(jù)企業(yè)實際情況，進行人力資源安排，設(shè)置專門崗位或機構(gòu)，由專業(yè)的人員負責(zé)收集預(yù)警信息與數(shù)據(jù)，實施監(jiān)控；再就是搭建融資預(yù)警工作系統(tǒng)，通過輸入已發(fā)生的預(yù)警數(shù)據(jù)，對融資風(fēng)險進行實時監(jiān)控與分析。一個運轉(zhuǎn)高效的融資預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)至少涵蓋如下基本功能。①監(jiān)測計量功能：系統(tǒng)應(yīng)做到實時對煤礦企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)、經(jīng)營數(shù)據(jù)進行計量、核算，并能與合理的標(biāo)準(zhǔn)值進行對照分析。②數(shù)據(jù)挖掘與診斷功能：通過對監(jiān)測計量的結(jié)果進行對比分析，運用數(shù)據(jù)挖掘等大數(shù)據(jù)工具及企業(yè)診斷等現(xiàn)代管理技術(shù)對企業(yè)財務(wù)營運情況做出判斷，分析提煉出融資管理過程中的弊端，并能進一步尋找弊端產(chǎn)生的原因。③反饋與矯正功能：根據(jù)監(jiān)測計量及診斷的成果，分類施策，提出矯正方案，使陷入危機的企業(yè)恢復(fù)到正常運營軌道上來。

3.3 公開市場發(fā)債煤炭企業(yè)融資風(fēng)險預(yù)警計算

通過對煤炭企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)的整理歸納與測算，可以對企業(yè)融資活動中的險兆事件進行識別與預(yù)警，促使企業(yè)保持合理的財務(wù)結(jié)構(gòu)與投融資彈性，防止因結(jié)構(gòu)嚴重失衡造成的融資風(fēng)險。就融資風(fēng)險預(yù)警而言，多變量模型因為較少受到某一財務(wù)指標(biāo)特異變化的影響，可信度一般高于單變量模型，但多變量模型也同時存在計算相對復(fù)雜，不同參數(shù)之間存在自相關(guān)性的弱點。相對而言，紐約大學(xué)教授愛德華·阿特曼(EDWARD ALTMAN)著名的5變量Z-Score模型因為模型參數(shù)適中，計算相對簡便，被世界各國的研究者廣泛應(yīng)用于財務(wù)風(fēng)險預(yù)警及破產(chǎn)企業(yè)的研究中。以下選取了2020年度截止11月公開市場發(fā)債的煤礦企業(yè)進行實證檢驗。

Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5

其中X1=凈營運資本/總資產(chǎn)=(流動資產(chǎn)-流動負債)/總資產(chǎn)。

這一指標(biāo)反映資產(chǎn)的流動性與變現(xiàn)能力。其中流動資本=流動資產(chǎn)-流動負債，流動資本越多，說明短期償債能力越強，融資風(fēng)險越小。

X2=留存收益/總資產(chǎn)。

這一指標(biāo)衡量企業(yè)積累的利潤在資產(chǎn)總額中的產(chǎn)品，與企業(yè)的經(jīng)營歷史同方向變動，一般經(jīng)營歷史悠久的企業(yè)，融資風(fēng)險發(fā)生的概率相對較低。

X3=息稅前收益/總資產(chǎn)=(利潤總額+財務(wù)費用)/總資產(chǎn)。

這一指標(biāo)衡量企業(yè)在不考慮稅收和支付融資款利息影響下其資產(chǎn)的盈利狀況，是衡量企業(yè)利用所有者權(quán)益與債務(wù)資金總額取得盈利的指標(biāo)。該比率越高，表明企業(yè)的經(jīng)營效益越好，融資風(fēng)險越小。

X4=優(yōu)先股和普通股市值/總負債=(股票價格×股票總數(shù))/總負債。

這一指標(biāo)反映股東所提供的權(quán)益資本與企業(yè)所籌借債務(wù)之間的相對關(guān)系，反映債權(quán)人所借給企業(yè)的錢受股東資本的保障程度，但如果非上市公司與上市公司進行橫向比較，則該指標(biāo)的可比性較差。

X5=營業(yè)收入/總資產(chǎn)。

這一指標(biāo)即總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，衡量企業(yè)資產(chǎn)的利用效率。指標(biāo)越高，表明單位資產(chǎn)的利用率越高，相對而言融資風(fēng)險越小。

對于Z值的判斷標(biāo)準(zhǔn)，國內(nèi)外學(xué)者做了大量實證研究，一方面研究結(jié)果均認可Z-Score模型作為財務(wù)預(yù)警模型簡單有效，另一方面對于具體的Z值則因取數(shù)周期及行業(yè)的不同，差異較大。實務(wù)中更有效的處理方式是對一組煤礦企業(yè)的Z值進行比較，如果企業(yè)的Z值由小到大在前1/3區(qū)間內(nèi)，則企業(yè)融資風(fēng)險較大，需削減負債規(guī)模。

表1 2020年(截止11月)公開市場發(fā)債的煤礦企業(yè)Z值一欄表

截止11月末，2020年在公開市場上發(fā)行債券的煤礦企業(yè)共27家，依據(jù)上述企業(yè)發(fā)債時公開評級使用的報表，計算了企業(yè)Z值，發(fā)現(xiàn)永城煤電在Z值由小到大的前1/3區(qū)間內(nèi)，Z值偏小的核心原因是營業(yè)收入相對于資產(chǎn)偏少，公司的有效資產(chǎn)相對不足，財務(wù)結(jié)構(gòu)較為脆弱，融資彈性不足。此外，在本次債券違約發(fā)生前永城煤電擬無償劃轉(zhuǎn)出中原銀行股權(quán)，且未與債券人進行良好溝通，被市場視為典型存在管理層失誤，這一險兆事件被認為公司存在“逃廢債”嫌疑，引發(fā)部分金融機構(gòu)壓縮授信，最終導(dǎo)致企業(yè)在公開市場上違約。Z值由小到大在前1/3區(qū)間內(nèi)的其他8家企業(yè)，也普遍存在營業(yè)收入相對于資產(chǎn)偏少的問題，且其中3家企業(yè)凈營運資本負值較大，說明企業(yè)債務(wù)違約壓力偏大，企業(yè)短期債務(wù)亟待壓縮。

對于煤礦企業(yè)融資風(fēng)險的預(yù)警，一方面需要根據(jù)最新的財務(wù)報表進行實時更新，另一方面對于出現(xiàn)融資風(fēng)險險兆事件，但尚未發(fā)生違約的相關(guān)企業(yè)，需要進一步觀察及發(fā)行債券價格及市場交易價格與行業(yè)平均價格的波動，一旦企業(yè)YTM(到期收益率)出現(xiàn)異常變動，則需要進一步采取風(fēng)險管控措施。

4 結(jié) 論

1)煤礦企業(yè)融資風(fēng)險險兆事件有些來自融資活動本身，有些則是非融資活動帶來的。通過對煤礦的生產(chǎn)經(jīng)營活動進行跟蹤、記錄和計量，觀察煤礦企業(yè)生產(chǎn)與財務(wù)運營的實際運轉(zhuǎn)情況與預(yù)算、標(biāo)準(zhǔn)、定額之間的差異，進而分析產(chǎn)生偏差的原因，對產(chǎn)業(yè)政策及企業(yè)管理進行持續(xù)跟蹤，可以識別融資風(fēng)險險兆。

2)面對形式各異的融資風(fēng)險險兆事件，特別是非融資活動中的融資風(fēng)險險兆事件，制定預(yù)案均非常重要。對融資風(fēng)險所采取的措施，應(yīng)該是寧可備而不用，而不能用而無備。對險兆事件加強監(jiān)測、分析，及時對癥下藥施策，制定使企業(yè)快速恢復(fù)到正常經(jīng)營運轉(zhuǎn)軌道的方案，是應(yīng)對融資風(fēng)險的正確方法。

3)針對融資活動中的險兆，可以使用財務(wù)預(yù)警的方法，對企業(yè)自身財務(wù)結(jié)構(gòu)存在的問題進行測量與分析并采取措施，促使企業(yè)財務(wù)結(jié)構(gòu)保持合理的投融資彈性，防止因結(jié)構(gòu)嚴重失衡造成融資風(fēng)險。

4)國內(nèi)現(xiàn)有的研究主要集中于煤炭上市公司，財務(wù)數(shù)據(jù)的實效性往往不足。文中以對公開市場發(fā)債煤炭企業(yè)即期財務(wù)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對其融資風(fēng)險預(yù)警進行實證計算分析證明Z-Score模型經(jīng)是非常實用的融資風(fēng)險預(yù)警工具。實證分析中發(fā)現(xiàn)真正出現(xiàn)融資風(fēng)險的企業(yè)，往往在損失發(fā)生前已同時觸發(fā)多種類型的融資風(fēng)險險兆事件。對于出現(xiàn)融資風(fēng)險險兆事件，但尚未發(fā)生危機的企業(yè)則需要進一步觀察其債券的市場表現(xiàn)。