湖北工業(yè)大學(xué) 彭芳春，王曉楠

一、引言

信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)已發(fā)展成為各國經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展的基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)。行業(yè)產(chǎn)品的技術(shù)性強(qiáng)、附加值高、應(yīng)用領(lǐng)域廣泛等特點(diǎn)對經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展具有重要的支撐和引領(lǐng)作用。在互聯(lián)網(wǎng)背景下，云計算、大數(shù)據(jù)以及人工智能技術(shù)的推廣和運(yùn)用，已經(jīng)成為科技創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要推動力。作為推動國民經(jīng)濟(jì)的重要行業(yè)，行業(yè)內(nèi)公司的健康持續(xù)發(fā)展十分重要。但是，針對該行業(yè)上市公司的財務(wù)預(yù)警的研究較少，希望通過文章的研究，能對我國信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)上市公司財務(wù)預(yù)警的研究起到一些幫助。

二、文獻(xiàn)綜述

Ed-wardAltman（1970）建立了Z分?jǐn)?shù)模型，采用加權(quán)的方法把反映公司償債、獲利和營運(yùn)能力的指標(biāo)匯總產(chǎn)生總判別分（Z值），進(jìn)一步科學(xué)地進(jìn)行了財務(wù)預(yù)警，并將模型廣泛推廣應(yīng)用于美國市場的財務(wù)預(yù)警。黃曉芬、李文華（2013）[1]引入現(xiàn)金流量指標(biāo)，構(gòu)建了新的Z模型，模型正確率較高。徐凱、邱煜、黃月娥（2014）[2]以現(xiàn)金流量為研究視角，引入了主成分分析法改進(jìn)Z模型，提出公司財務(wù)危機(jī)是一個動態(tài)發(fā)展過程，具有階段性，Z值越小，財務(wù)狀況越差，越有可能陷入財務(wù)危機(jī)。游達(dá)明、劉亞慶（2015）[3]修正了交通運(yùn)輸行業(yè)的Z值模型，該模型對我國交通運(yùn)輸公司財務(wù)狀況預(yù)警的整體準(zhǔn)確率明顯提高。裴瀟、黃玲、陳華（2015）[4]以國內(nèi)2008年～2010年房地產(chǎn)上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)檢驗Z模型的有效性，結(jié)果顯示Z模型原有的臨界值并不適合國內(nèi)公司現(xiàn)狀，以此提出了新的臨界值。唐靜、郝洪常（2020）[5]基于Z模型研究得到新冠肺炎疫情影響下西藏醫(yī)藥部分上市公司財務(wù)預(yù)警能力不足，在此背景下提出了針對性地解決措施，加強(qiáng)公司的財務(wù)預(yù)警機(jī)制。

三、Z-Score模型

（一）Z-Score模型

公式為：Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X 4+0.999X5

X1公式為營運(yùn)資本/總資產(chǎn),反映公司短期的償債能力，營運(yùn)資本反映公司資產(chǎn)的流動性，比率過小，表明公司的資金周轉(zhuǎn)能力不良；比率過高，表明公司資金過高，資金使用效率低。

X2公式為留存收益/總資產(chǎn)=（未分配利潤+盈余公積）/總資產(chǎn)。反映公司利潤的積累情況和存續(xù)時間，通過該比率可以了解公司的累計獲利能力及其所處的發(fā)展階段。

X3公式為息稅前利潤/總資產(chǎn)=（稅前利潤+利息費(fèi)用）/總資產(chǎn)。反映公司動用全部資產(chǎn)的獲利能力，該指標(biāo)能夠較好體現(xiàn)公司利用自有資金獲取利潤的能力。

X4公式為股東權(quán)益的市場價值總額/總負(fù)債的賬面價值，該指標(biāo)反映公司的財務(wù)結(jié)構(gòu)的同時度量了公司償債能力。

X5公式為營業(yè)收入/總資產(chǎn)，反映公司運(yùn)用資產(chǎn)獲得銷售收入的能力，以及公司總資產(chǎn)的營運(yùn)能力。

（二）判別臨界值Z

通過模型計算出Z值之后，根據(jù)Z值所處的區(qū)間范圍去判斷公司的財務(wù)風(fēng)險情況。

公司風(fēng)險的大小隨Z值的降低而逐漸加大。若數(shù)值小于1.8，存在很大的破產(chǎn)可能性；數(shù)值如果介于1.8和2.99之間，則存在財務(wù)隱患和一定破產(chǎn)可能性；如果數(shù)值大于2.99就預(yù)示著公司的財務(wù)狀況良好，危機(jī)較小。

四、信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)上市公司財務(wù)預(yù)警研究

（一）樣本選取

文章以中證指數(shù)信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)上市公司為樣本，剔除ST公司、*ST公司和2015年以后上市的公司后，剩余樣本188個，時間范圍為2015年到2019年。所有統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫，每股股價選取當(dāng)年年末收盤價，數(shù)據(jù)均來自于合并財務(wù)報表。

（二）Z值的分布

根據(jù)計算結(jié)果，行業(yè)內(nèi)上市公司Z值大部分都處于2.99以上。

軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)樣本137家，Z值小于1.81的公司占比不到0.1%；Z值在1.81到2.99的范圍內(nèi)的公司占比略高，后三年數(shù)量上升至10%；Z值大于2.99的公司占比高達(dá)70%及以上。根據(jù)Z值結(jié)果顯示，財務(wù)狀況良好的公司占絕大部分，行業(yè)財務(wù)風(fēng)險較小。在時間上縱向比較，財務(wù)狀況良好的公司數(shù)量在下降，財務(wù)狀況逐漸向不穩(wěn)定發(fā)展。

互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)業(yè)樣本40家，在2015到2017年公司占比低，近兩年占比升值10%左右；Z值在1.81到2.99的范圍內(nèi)的公司占比則相對較高，占比均在10%左右，五年內(nèi)發(fā)展趨勢不穩(wěn)定；Z值大于2.99的公司占比最高，占比70%以上，但是整體呈下降趨勢。絕大多數(shù)公司Z值表現(xiàn)都處于2.99以上，占比70%以上，在占比上表現(xiàn)好于軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)上市公司。近五年，樣本公司財務(wù)狀況表現(xiàn)也趨于不穩(wěn)定。

電信、廣播電視和衛(wèi)星傳輸服務(wù)樣本11家，Z值小于1.81的公司整體呈上升趨勢，最近兩年公司占比過半數(shù)；Z值在1.81到2.99的范圍內(nèi)的公司占比近四年呈下降趨勢，近兩年趨近于零；Z值大于2.99的公司占比較高，由2015年的82%降至2018年的36%，2019年上升至45%。根據(jù)Z值結(jié)果，在2015年財務(wù)狀況良好的公司占比最大，但在近幾年中，財務(wù)風(fēng)險高的公司數(shù)量逐漸增加。相較于其他子行業(yè)，該子行業(yè)財務(wù)狀況良好的公司占比較低，該行業(yè)內(nèi)公司的財務(wù)風(fēng)險較高，財務(wù)狀況不穩(wěn)定。

（三）Z值的描述性統(tǒng)計

作者在Z值計算結(jié)果基礎(chǔ)上進(jìn)行了描述性統(tǒng)計，以期更全面地了解Z值在信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)上市公司的表現(xiàn)。通過Excel對樣本公司Z值計算了相關(guān)數(shù)值，并進(jìn)行分析。

如表1所示，近五年Z值的平均值均呈現(xiàn)下降趨勢，但都仍處于財務(wù)狀況良好的范圍之內(nèi)，其中以互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)業(yè)的表現(xiàn)最佳。Z值分布在三個子行業(yè)內(nèi)都表現(xiàn)出差異大的特點(diǎn)，根據(jù)離散系數(shù)可以看出，互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)業(yè)在2017年的離散系數(shù)數(shù)值最大，說明2017年行業(yè)內(nèi)公司財務(wù)風(fēng)險差異程度高，財務(wù)狀況差異大，尤其近五年的離散系數(shù)比較不穩(wěn)定。相比較于互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)業(yè)，其他兩個行業(yè)的離散系數(shù)較為穩(wěn)定，說明子行業(yè)公司財務(wù)風(fēng)險差異程度較低。另外，樣本數(shù)據(jù)時間范圍內(nèi)，三個子行業(yè)Z值的統(tǒng)計特征值基本呈現(xiàn)下降趨勢。

表1 2015—2019年Z值描述性統(tǒng)計

（四）Z值分析

就軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)的上市公司而言，2015年僅世紀(jì)瑞爾和華宇軟件財務(wù)狀況表現(xiàn)不佳，同時財務(wù)狀況不穩(wěn)定的公司為零。但在2016年新增常山北明、萬方發(fā)展、天融信、太極股份、華星創(chuàng)業(yè)以及華勝天成6家財務(wù)狀況不穩(wěn)定公司，兩者并沒有重合公司，均由2015年良好的財務(wù)狀況下滑至財務(wù)狀況不穩(wěn)定。原因是指標(biāo)X1與X4變化較大。X4的具體變化表現(xiàn)在其中五家Z值的變動是由于股東權(quán)益的市場價值下降、負(fù)債總額增加的同時變動，一家則是由于負(fù)債的增加。另一財務(wù)狀況變化較大時點(diǎn)在2017年，新增華星創(chuàng)業(yè)和光環(huán)新網(wǎng)兩家具有財務(wù)風(fēng)險的公司，財務(wù)狀況不穩(wěn)定的公司增加了12家。華星創(chuàng)業(yè)在2016年Z值就表現(xiàn)不佳，兩者的變動皆由于X4值的下降（見表2）。

表2 軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)財務(wù)狀況不穩(wěn)定公司

就電信、廣播電視和衛(wèi)星傳輸服務(wù)子行業(yè)而言，2017年至2019年財務(wù)狀況不樂觀的公司占比上升至過半數(shù)，2018年存在7家公司同時面臨財務(wù)風(fēng)險，數(shù)量占比達(dá)64%，高于財務(wù)狀況良好的公司。通過觀察7家公司兩年的Z值大小，可以看出在2017年和2018年兩年除中信國安由財務(wù)狀況不穩(wěn)定轉(zhuǎn)為較大破產(chǎn)風(fēng)險、宜通世紀(jì)由財務(wù)狀況良好轉(zhuǎn)為較大破產(chǎn)風(fēng)險以及江蘇有線財務(wù)狀況由不穩(wěn)定轉(zhuǎn)為較大破產(chǎn)風(fēng)險外，剩余四家公司在2017年財務(wù)狀況都表現(xiàn)不佳。中信國安、宜通世紀(jì)以及江蘇有線都存在股價變動的影響，尤其宜通世紀(jì)的息稅前利潤大幅減少，總資產(chǎn)小額下降，江蘇有線流動資產(chǎn)減少。宜通世紀(jì)財務(wù)報表顯示，2017年利潤總額2.605億，2018年利潤總額-19.82億，主要原因是2018年該公司有高達(dá)19.41億元的資產(chǎn)減值損失，尤其以子公司不良事件導(dǎo)致的商譽(yù)減值損失最多。

在具體到各指標(biāo)時，有多家公司的X1指標(biāo)為負(fù)數(shù)，即營運(yùn)資本/總資產(chǎn)的數(shù)值為負(fù)數(shù)，流動比率小于1，該指標(biāo)為負(fù)數(shù)的公司表現(xiàn)為營運(yùn)資本為負(fù)數(shù)，在一定程度上直接反映出公司財務(wù)狀況不穩(wěn)定。但是X1指標(biāo)數(shù)值變動范圍小，結(jié)合該行業(yè)內(nèi)公司的自身特點(diǎn)以及輕資產(chǎn)發(fā)展方向和策略，負(fù)營運(yùn)資本也有其合理解釋（見表3）。

表3 電信、廣播電視和衛(wèi)星傳輸服務(wù)業(yè)財務(wù)狀況不佳的公司及其X1表現(xiàn)

所以，Z值表現(xiàn)不佳大多數(shù)在于X4的變動，變量X4對行業(yè)內(nèi)上市公司財務(wù)狀況起著決定性的作用。高杠桿的資本結(jié)構(gòu)加大了公司的財務(wù)風(fēng)險，償債能力不足是公司財務(wù)風(fēng)險的重要誘因之一。

五、提升財務(wù)危機(jī)預(yù)警水平對策建議

（一）宏觀層面

1.嚴(yán)格上市公司信息披露制度

公司的利益相關(guān)者對于上市公司的了解和判斷，往往是基于上市公司的財務(wù)報告所披露的信息，信息披露的真實性、準(zhǔn)確性、完整性、及時性都會影響利益相關(guān)者的判斷。尤其在不同公司業(yè)務(wù)中，外部利益相關(guān)者進(jìn)行財務(wù)風(fēng)險判斷時所需信息有所不同，該行業(yè)的專利技術(shù)、研發(fā)支出、研發(fā)人員的薪酬體系和人員數(shù)量等信息往往被重點(diǎn)關(guān)注。所以，進(jìn)一步嚴(yán)格信息披露制度，充分且準(zhǔn)確、真實地披露相關(guān)信息，對預(yù)測公司未來的財務(wù)狀況有著很大的幫助。

2.加強(qiáng)相關(guān)政策支持

信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)的發(fā)展要求公司加大研發(fā)方面的支出，費(fèi)用的升高在一定程度上導(dǎo)致了公司的財務(wù)狀況的不確定性。政策支持雖然無法根據(jù)宏觀環(huán)境的迅速變化進(jìn)行及時的調(diào)整，但是隨著行業(yè)的發(fā)展，進(jìn)一步完善扶持政策，政府應(yīng)該加大資金和政策支持，使得行業(yè)內(nèi)有人才、公司能留住人才，提升公司研發(fā)創(chuàng)新的水平，弱化研發(fā)相關(guān)支出對未來收益不確定性帶來的風(fēng)險。

（二）公司層面

1.優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)

公司的償債能力一定程度上決定了公司財務(wù)風(fēng)險的可能性，公司財務(wù)風(fēng)險水平隨著公司的負(fù)債水平上升而上升，債務(wù)融資在一定范圍內(nèi)對公司經(jīng)營狀況有利，但隨著財務(wù)杠桿數(shù)值的增加，公司的整體財務(wù)風(fēng)險加大。因此，公司應(yīng)嚴(yán)格估算負(fù)債水平，優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)，合理規(guī)劃融資金額、方式以及償還期限等，提高籌措資金的使用效率，節(jié)約融資成本。

2.樹立風(fēng)險意識

公司應(yīng)從管理層開始，自上而下的引導(dǎo)全體工作人員增強(qiáng)財務(wù)風(fēng)險防范意識，配備相關(guān)的專業(yè)人才，結(jié)合公司自身特點(diǎn)構(gòu)建財務(wù)預(yù)警體系。在大數(shù)據(jù)背景下，還可以利用相關(guān)平臺和數(shù)據(jù)進(jìn)行智能財務(wù)管理，短時間多次進(jìn)行財務(wù)預(yù)警，提高機(jī)制的預(yù)警效率和準(zhǔn)確度，以便做出更加合理的經(jīng)營決策。