孟凡亞

一、現(xiàn)金流量指標(biāo)在財(cái)務(wù)預(yù)警中的優(yōu)越性

在公司，經(jīng)常出現(xiàn)“賬上有錢，庫(kù)中無錢”的狀況，也會(huì)出現(xiàn)雖然賬面利潤(rùn)很高，但仍不能維持企業(yè)的正常運(yùn)行。這大多是因?yàn)槠髽I(yè)的現(xiàn)金流不足導(dǎo)致現(xiàn)金鏈斷裂，因此現(xiàn)金流量指標(biāo)更加重要?，F(xiàn)金流量指標(biāo)在財(cái)務(wù)預(yù)警中的優(yōu)越性主要有：

1.現(xiàn)金流量更能反映企業(yè)的收益質(zhì)量。由于應(yīng)收賬款的存在和人為因素使利潤(rùn)常常虛高，而現(xiàn)金流指標(biāo)恰恰可彌補(bǔ)這方面的不足，使投資者等能全面了解財(cái)務(wù)狀況，確定企業(yè)真實(shí)的價(jià)值創(chuàng)造能力。

2.現(xiàn)金流量更能反映企業(yè)的償債能力。雖然企業(yè)有大量的流動(dòng)資產(chǎn)，但由于這些流動(dòng)資產(chǎn)的支付能力差，導(dǎo)致企業(yè)無法按時(shí)償還到期負(fù)債，使得很多企業(yè)雖然盈利很好但仍然面臨破產(chǎn)。以權(quán)責(zé)發(fā)生制為基礎(chǔ)的流動(dòng)比率雖然能反映企業(yè)資產(chǎn)的流動(dòng)性，但由于占比很大的存貨不能及時(shí)變現(xiàn)，使得該數(shù)據(jù)存在一定的局限性。及時(shí)扣除存貨計(jì)算的速動(dòng)比率也會(huì)由于應(yīng)收賬款的存在，而誤導(dǎo)決策者的判斷。

3.現(xiàn)金流量能更好地反映企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。從會(huì)計(jì)角度分析，企業(yè)的盈利與其財(cái)務(wù)能力成正比。然而傳統(tǒng)意義上的盈利包含著應(yīng)收賬款這一收入，一旦應(yīng)收賬款無法收回形成壞賬，則由此形成的利潤(rùn)就變成了虛假利潤(rùn)。因此，只有舍去應(yīng)收賬款等相關(guān)數(shù)據(jù)后的凈現(xiàn)金流量才能真實(shí)反映企業(yè)的財(cái)務(wù)能力。

二、研究對(duì)象的選擇

本文主要研究現(xiàn)金流對(duì)財(cái)務(wù)預(yù)警的作用，因此為了構(gòu)建現(xiàn)金流與財(cái)務(wù)預(yù)警的模型，根據(jù)現(xiàn)有研究成果隨機(jī)選取現(xiàn)金量指標(biāo)（表1），從上市公司披露的財(cái)務(wù)報(bào)表中選取研究所需數(shù)據(jù)，運(yùn)用Excel表格進(jìn)行計(jì)算。對(duì)于計(jì)算所得的指標(biāo)作為樣本數(shù)據(jù)，采用SPSS軟件首先通過K-S檢驗(yàn)和T檢驗(yàn)，篩選出具有顯著性差異的指標(biāo)，通過因子分析提取公因子作為自變量，采用Logisitics二分類回歸分析方法構(gòu)建模型，根據(jù)所構(gòu)建的模型具體分析現(xiàn)金流量與財(cái)務(wù)預(yù)警的關(guān)系。其中，X1、X2分別反映企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金凈流量來償還現(xiàn)時(shí)債務(wù)和全部債務(wù)的能力。X3反映企業(yè)用經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金凈流量維持、擴(kuò)大生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)規(guī)模的能力。X4、X5、X6分別反映每元銷售、全部資產(chǎn)及凈資產(chǎn)產(chǎn)生現(xiàn)金的能力。X7、X8、X10分別反映企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)、投資活動(dòng)和籌資活動(dòng)所獲得現(xiàn)金量滿足其相應(yīng)資金支出的程度。X9、X11分別反映投資和籌資現(xiàn)金支出占總現(xiàn)金支出的比重。

表1 財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系

三、研究假設(shè)

財(cái)務(wù)預(yù)警除受財(cái)務(wù)指標(biāo)等定量因素的影響，還受企業(yè)規(guī)模、國(guó)家政策等定性因素的影響，但本文主要研究現(xiàn)金流量對(duì)財(cái)務(wù)預(yù)警的影響。本文假設(shè)償債能力、財(cái)務(wù)彈性、獲現(xiàn)能力以及現(xiàn)金流量結(jié)構(gòu)分析指標(biāo)對(duì)財(cái)務(wù)預(yù)警產(chǎn)生顯著性影響且指標(biāo)越大，則企業(yè)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的概率就越小。本文針對(duì)這一假設(shè)進(jìn)行實(shí)證研究。

四、設(shè)計(jì)研究變量

由于影響企業(yè)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的因素有很多，為了確保自變量?jī)H為現(xiàn)金流量指標(biāo)，所以本文通過K-S檢驗(yàn)、T檢驗(yàn)，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，得出顯著性較強(qiáng)的現(xiàn)金流量指標(biāo)。然后為了排除指標(biāo)間相關(guān)性對(duì)模型的影響，對(duì)篩選出的指標(biāo)通過因子分析法對(duì)其進(jìn)行降維，提取這些現(xiàn)金流量指標(biāo)的公因子作為研究自變量，對(duì)ST公司發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率(P)取1，非ST公司P取0，以P作為因變量，構(gòu)建Logisitics二分類回歸模型，通過對(duì)模型的分析驗(yàn)證假設(shè)的真?zhèn)危赃_(dá)到研究目的。用P表示企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率，則用三個(gè)公因子表示的財(cái)務(wù)預(yù)警模型為：

五、研究樣本的選取與數(shù)據(jù)收集

對(duì)于數(shù)據(jù)的選取，有以下假設(shè)：

1.假設(shè)公司規(guī)模等情況不會(huì)影響研究結(jié)果。樣本取自于100家上市公司的財(cái)務(wù)報(bào)表，雖然所選樣本中ST與所對(duì)應(yīng)的非ST屬同一行業(yè)，但是公司情況和規(guī)模不盡相同，為了方便研究，假設(shè)研究結(jié)果不受該差異的影響。

2.假設(shè)樣本數(shù)據(jù)真實(shí)可靠。雖然樣本數(shù)據(jù)取自公司披露的報(bào)表中，但不排除上市公司存在粉飾報(bào)表的嫌疑。

表2 抽取的ST與非ST公司樣本

本文以公司被ST作為企業(yè)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的信號(hào)，并且以T-1表示ST前一年，以此類推，T-2為ST前兩年，T-3位ST前三年。由于上市公司資料比較完整，并且基于以上假設(shè)本文選取了50家2018年被ST的公司以及同期50家行業(yè)相同、資產(chǎn)相近的非ST公司，并根據(jù)現(xiàn)有研究成果，隨機(jī)選取了財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)，然后從中國(guó)證券之星、網(wǎng)易財(cái)經(jīng)中獲取了2015-2017年的以上100家樣本公司的相關(guān)財(cái)務(wù)報(bào)表，并用Excel表格計(jì)算出預(yù)警指標(biāo)。

六、 統(tǒng)計(jì)分析

1.顯著性檢驗(yàn)。由于被ST的公司一般在ST前兩年已經(jīng)連續(xù)虧損兩年，所以本文主要針對(duì)T-1年的數(shù)據(jù)進(jìn)行闡述，對(duì)T-2、T-3年的數(shù)據(jù)用同樣的方法進(jìn)行研究。利用SPSS 軟件對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行K-S檢驗(yàn)，根據(jù)結(jié)果（表3），得到X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9和X10服從正態(tài)分布，相反，X11不服從正態(tài)分布。對(duì)于服從正態(tài)分布的10個(gè)指標(biāo)進(jìn)行T檢驗(yàn),根據(jù)表4得，X1、X2、X4、X7、X9和X10的顯著性概率小于顯著性水平0.05，說明對(duì)于ST公司和非ST公司前一年的數(shù)據(jù)，這6個(gè)指標(biāo)具有顯著性差異，應(yīng)該保留，其余的不具有顯著性差異，可以排除掉。

表3 Kolmogorov-Smirnov 檢驗(yàn)結(jié)果

表4 T樣本檢驗(yàn)結(jié)果

2.因子分析。為了排除指標(biāo)間相關(guān)性對(duì)模型的影響，因此采用SPSS軟件對(duì)6個(gè)顯著性強(qiáng)的指標(biāo)進(jìn)行因子分析使其降維，以提取公因子F。在提取公因子之前，先進(jìn)行了KMO-Bartlett的檢驗(yàn)，根據(jù)表5得，Kaiser-Meyer-Olkin度量為0.498，Bartlett球形度顯著性概率為0.000，遠(yuǎn)小于0.05，據(jù)此，可以認(rèn)為各變量具有較強(qiáng)的相關(guān)性，因此適用于因子分析。對(duì)T-1年的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析共提取了3個(gè)公因子，即F1,F2,F3。如表6所示。

表5 KMO-Bartlett 的檢驗(yàn)

表6 因子分析旋轉(zhuǎn)后的成份矩陣

表7-2 T-2年 Logisitics回歸結(jié)果

表7-3 T-3年 Logisitics回歸結(jié)果

B S.E, Wals df Sig. Exp (B)步驟 1a F1 -1.298 .345 14.136 1 .000 .273 F2 .387 .246 2.474 1 .116 1.472 F3 -.465 .312 2.223 1 .136 .628 F4 .259 .314 .680 1 .410 1.296常量 -.072 .248 .084 1 .772 .931

表8-1 T-1年 Hosmer- Lemeshow 檢驗(yàn)

表8-2 T-2年 Hosmer- Lemeshow檢驗(yàn)

表8-3 T-3年 Hosmer- Lemeshow 檢驗(yàn)

3.Logisitics回歸模型構(gòu)建。本文運(yùn)用SPSS軟件對(duì)樣本進(jìn)行了Logisitics二分類回歸分析，其中對(duì)于ST公司的P值取1，非ST公司P值取0，根據(jù)回歸結(jié)果（表7-1），得出財(cái)務(wù)預(yù)警模型如下：

表7-1 T-1年 Logisitics回歸結(jié)果

4.解釋結(jié)果并得出結(jié)論。本文通過Logisitics二分類回歸分析，建立了財(cái)務(wù)預(yù)警模型，針對(duì)上市公司陷入財(cái)務(wù)危機(jī)前三年的數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，得出如下結(jié)論：

（1）現(xiàn)金流量指標(biāo)能夠更好地反映企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警的狀況。根據(jù)表4可以得出，有六個(gè)指標(biāo)的顯著性概率小于0.05即具有顯著差異，由此得出現(xiàn)金流量指標(biāo)具有較強(qiáng)的反映企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警的能力。因此，企業(yè)在日常管理過程中，管理者不僅要關(guān)注傳統(tǒng)指標(biāo)，更要注重現(xiàn)金流指標(biāo)。

（2）償債能力、財(cái)務(wù)彈性、獲現(xiàn)能力以及現(xiàn)金流量結(jié)構(gòu)分析指標(biāo)越強(qiáng)，則企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率越小。因?yàn)橐陨蠘?gòu)建的財(cái)務(wù)預(yù)警模型中，模型系數(shù)F均為負(fù)數(shù)，所以公因子F與發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)概率P成反比關(guān)系。因此，企業(yè)可以通過調(diào)整經(jīng)營(yíng)結(jié)構(gòu)、投資結(jié)構(gòu)以及籌資結(jié)構(gòu)，增加現(xiàn)金流量，加強(qiáng)應(yīng)收賬款管理等措施來提高以上指標(biāo)比率，從而減少財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)；企業(yè)可以加強(qiáng)對(duì)銷售、存貨及應(yīng)收賬款的管理，提高資產(chǎn)利用率和周轉(zhuǎn)率，減少人為損失以及壞賬風(fēng)險(xiǎn)，提高自身的短期產(chǎn)債能力以及獲現(xiàn)能力，從而保障企業(yè)的正常運(yùn)營(yíng)，擺脫財(cái)務(wù)困境。

（3）公司財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生是一個(gè)緩慢的過程。通過分析、比較ST公司發(fā)生危機(jī)前三年數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)模型預(yù)測(cè)的穩(wěn)定性隨著時(shí)間的接近程度逐年遞增。因此，企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)對(duì)現(xiàn)金流量指標(biāo)及傳統(tǒng)財(cái)務(wù)指標(biāo)的監(jiān)控，一旦發(fā)現(xiàn)異常，應(yīng)及時(shí)采取相應(yīng)措施，避免財(cái)務(wù)狀況的進(jìn)一步惡化。

七、加強(qiáng)企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警的建議

1.提前合理安排財(cái)務(wù)現(xiàn)金。當(dāng)企業(yè)的現(xiàn)金流出量與流入量達(dá)到一個(gè)合理的平衡點(diǎn)時(shí)，是企業(yè)現(xiàn)金流量管理的最好狀態(tài)。當(dāng)企業(yè)現(xiàn)金的流出量大于流入量時(shí)，企業(yè)有可能會(huì)出現(xiàn)資金短缺的狀況，容易影響企業(yè)的發(fā)展；相反，企業(yè)會(huì)出現(xiàn)閑置資金，會(huì)降低資金的使用率，從而使企業(yè)的收益降低。因此企業(yè)應(yīng)當(dāng)合理安排財(cái)務(wù)現(xiàn)金的使用，避免出現(xiàn)短缺或盈余的情況，為此，企業(yè)應(yīng)當(dāng)做好財(cái)務(wù)預(yù)算，合理進(jìn)行資金的分配，使其達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)，以加強(qiáng)企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警。

表9-1 T-1年模型系數(shù)的綜合檢驗(yàn)

表9-2 T-2年模型系數(shù)的綜合檢驗(yàn)

表9-3 T-3年模型系數(shù)的綜合檢驗(yàn)

2.增加經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中產(chǎn)生的現(xiàn)金流量。企業(yè)可以通過開源節(jié)流的方式增加現(xiàn)金流量，即一方面可以通過開發(fā)新產(chǎn)品，引進(jìn)新技術(shù)提高產(chǎn)品質(zhì)量，迎合消費(fèi)者的需求，擴(kuò)大銷售，以此來提高收入。另一方面，嚴(yán)格控制成本及企業(yè)開支，建立成本管理系統(tǒng)，加強(qiáng)成本預(yù)算，以此降低費(fèi)用。企業(yè)也應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)應(yīng)收賬款的管理，將應(yīng)收賬款責(zé)任到人，及時(shí)回收款項(xiàng)，提高周轉(zhuǎn)率，降低壞賬風(fēng)險(xiǎn)，以達(dá)到增加現(xiàn)金流量的目的。

3.建立健全的財(cái)務(wù)預(yù)警機(jī)制。企業(yè)應(yīng)當(dāng)建立健全的財(cái)務(wù)預(yù)警機(jī)制，專人負(fù)責(zé)。該部門應(yīng)當(dāng)根據(jù)企業(yè)特點(diǎn)分析與財(cái)務(wù)預(yù)警相關(guān)的財(cái)務(wù)與非財(cái)務(wù)因素，關(guān)注這些指標(biāo)的變化情況，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和控制現(xiàn)金流量，以此來做好財(cái)務(wù)預(yù)警。

4.企業(yè)管理者形成現(xiàn)金流量管理思想。由于現(xiàn)金流量對(duì)財(cái)務(wù)預(yù)警起到了至關(guān)重要的作用以及它能反映企業(yè)真實(shí)的財(cái)務(wù)能力，所以企業(yè)管理層應(yīng)當(dāng)在日常經(jīng)營(yíng)中重視現(xiàn)金流量的管理，形成現(xiàn)金流量管理的意識(shí)，通過監(jiān)測(cè)及分析現(xiàn)金流量指標(biāo)，根據(jù)其變化情況進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警。

5.建立現(xiàn)金流量反饋體系?，F(xiàn)金流量反饋體系能夠及時(shí)地將財(cái)務(wù)問題反映到企業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中，那么相關(guān)部門可以及時(shí)察覺問題，并采取相應(yīng)措施，有效降低了現(xiàn)金流量的風(fēng)險(xiǎn)，能夠使企業(yè)提早做到財(cái)務(wù)預(yù)警，避免陷入財(cái)務(wù)困境中。

6.提高財(cái)務(wù)資金的運(yùn)作效率。合理調(diào)整企業(yè)運(yùn)營(yíng)、投資、籌資活動(dòng)資金的比例，降低資金的閑置率，提高資金的周轉(zhuǎn)率以此來提高資金的運(yùn)作效率；加強(qiáng)應(yīng)收賬款的管理，避免造成壞賬損失；制定資金管理制度，認(rèn)真合理運(yùn)營(yíng)，防止資產(chǎn)的流失，確保資本金的保值及增值。