企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)誘因的廣角透視與實(shí)證研究

寧青青，祖 明

（宿州學(xué)院 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，安徽 宿州 234000）

一、引 言

財(cái)務(wù)困境指一個(gè)企業(yè)處于經(jīng)營性現(xiàn)金流量不足以抵償?shù)狡趥鶆?wù)（例如商業(yè)信用或利息）而被迫采取改正行動(dòng)的境況［1］。財(cái)務(wù)困境可能導(dǎo)致企業(yè)違反合約的規(guī)定，也可能涉及企業(yè)、債權(quán)人和股東之間的財(cái)務(wù)重組。財(cái)務(wù)困境的早期體現(xiàn)為公司的一些諸如利潤率下降、虧損等財(cái)務(wù)征兆，中后期則引致公司的經(jīng)營失敗甚至破產(chǎn)。一直以來，財(cái)務(wù)困境預(yù)警作為企業(yè)財(cái)務(wù)的“診斷”機(jī)制，受到學(xué)界的關(guān)注，原因在于其潛在的學(xué)術(shù)與應(yīng)用價(jià)值。20世紀(jì)30年代開始，西方學(xué)者就開始運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法對財(cái)務(wù)困境的預(yù)警進(jìn)行研究。截至目前，較有影響的財(cái)務(wù)困境預(yù)測方法有十幾種之多。然而，2008年全球金融海嘯引起的大量企業(yè)陷入財(cái)務(wù)困境、甚至破產(chǎn)倒閉的現(xiàn)實(shí)給現(xiàn)行的財(cái)務(wù)困境預(yù)測研究提出了一個(gè)沉重的問題：我們的模型預(yù)測到財(cái)務(wù)危機(jī)了嗎？答案并不樂觀：財(cái)務(wù)困境預(yù)測模型并未能轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)中的高預(yù)測率。根本原因在于對財(cái)務(wù)危機(jī)認(rèn)識和歸因上的偏差，這種偏差使得研究者們陷入了財(cái)務(wù)困境預(yù)測的“唯財(cái)務(wù)觀”的怪圈。正如吳星澤（2011）所認(rèn)為的那樣，“現(xiàn)有財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警成果沒有表現(xiàn)出其能有效地服務(wù)于現(xiàn)實(shí)的能力”［2］。但是，目前主流的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測方法依然主要依賴財(cái)務(wù)指標(biāo)構(gòu)建模型，幾乎所有的研究都集中于尋找最佳的公開財(cái)務(wù)指標(biāo)來預(yù)測財(cái)務(wù)困境。Jie Sun and Hui Li（2009）認(rèn)為，在財(cái)務(wù)困境預(yù)警研究中，專家經(jīng)驗(yàn)和非財(cái)務(wù)因素的重要作用幾乎沒有受到重視［3］。

如果我們能夠跳出財(cái)務(wù)困境研究的“唯財(cái)務(wù)觀”的怪圈，找出財(cái)務(wù)困境發(fā)生的本質(zhì)原因及發(fā)生機(jī)理，并在此基礎(chǔ)上重新構(gòu)建多維的預(yù)警指標(biāo)體系，那么獲得高預(yù)警能力并不是奢望。鑒于此，本文從事物內(nèi)外因辯證關(guān)系角度重構(gòu)了財(cái)務(wù)困境的發(fā)生機(jī)理，并建立了5個(gè)維度的預(yù)警指標(biāo)體系，最后采用Probit 模型對我國2003-2011年度部分上市公司財(cái)務(wù)困境的發(fā)生做出了實(shí)證檢驗(yàn)與預(yù)測。結(jié)果表明，對現(xiàn)有財(cái)務(wù)困境發(fā)生機(jī)理及預(yù)警指標(biāo)的拓展可行且必要。

二、企業(yè)財(cái)務(wù)困境研究的視角演進(jìn)

（一）財(cái)務(wù)困境研究的財(cái)務(wù)指標(biāo)視角

構(gòu)建模型預(yù)測財(cái)務(wù)困境的發(fā)生一直是財(cái)務(wù)困境研究的重點(diǎn)。Fitzpatrick（1932）最早運(yùn)用單個(gè)財(cái)務(wù)比率將樣本劃分為破產(chǎn)與非破產(chǎn)兩組，發(fā)現(xiàn)“凈利潤/股東權(quán)益”與“股東權(quán)益/負(fù)債”兩個(gè)比率的判別能力最高［4］。Beaver（1966）構(gòu)建了單變量模型，采用現(xiàn)金流/負(fù)債總額、凈收益/資產(chǎn)總額、債務(wù)總額/資產(chǎn)總額等5個(gè)財(cái)務(wù)比率作為變量，分別對79對經(jīng)營失敗和成功的公司進(jìn)行一元判定預(yù)測，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)金流/負(fù)債總額在判定公司財(cái)務(wù)狀況時(shí)準(zhǔn)確率最高［5］。Altman（1968）建立了多變量模型（Z分?jǐn)?shù)模型），Z=0.12X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.998X5，其中X1～5分別為：營運(yùn)資本/總資產(chǎn)、留存收益/總資產(chǎn)、息稅前利潤/總資產(chǎn)、權(quán)益市值/負(fù)債賬面價(jià)值、銷售收入/總資產(chǎn)［6］。吳世農(nóng)、盧賢義（2001）選取了70 家處于財(cái)務(wù)困境的公司和70 家財(cái)務(wù)正常的公司為樣本，首先應(yīng)用剖面分析和單變量判定分析，研究財(cái)務(wù)困境出現(xiàn)前5年內(nèi)各年這兩類公司21個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的差異，最后選定6個(gè)為預(yù)測指標(biāo)，應(yīng)用Fisher 線性判定分析、多元線性回歸分析和Logistic回歸分析三種方法，分別建立三種預(yù)測財(cái)務(wù)困境的模型，并指出Logistic回歸模型誤判率最低［7］。王澤霞、黎良燕（2010）研究發(fā)現(xiàn)，主營業(yè)務(wù)利潤占總利潤的比例越高，公司陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性越低［8］。楊淑娥（2007）引入面板數(shù)據(jù)，以T-2、T-3期財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)組合的面板數(shù)據(jù)（panel data）作為研究樣本，考察每股收益、每股凈資產(chǎn)、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)增長率、凈利潤增長率等指標(biāo)，構(gòu)建BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對上市公司的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行預(yù)測［9］。發(fā)現(xiàn)較之以往同行的研究及作者前期的研究精度均有較大的提高。

（二）財(cái)務(wù)困境研究的公司治理因素視角

大量研究1997-1998 亞洲金融危機(jī)的文獻(xiàn)指出公司治理因素是引發(fā)財(cái)務(wù)困境的關(guān)鍵因素之一。如Rajan and Zingales（1998），Prowse（1998）研究發(fā)現(xiàn)，股權(quán)集中度與公司治理的低效率是誘發(fā)財(cái)務(wù)危機(jī)的重要因素［10］。Lapota et al 等（1999）研究認(rèn)為，家族企業(yè)的所有權(quán)結(jié)構(gòu)與企業(yè)財(cái)務(wù)困境具有關(guān)聯(lián)性［11］。Chen and Hu（2001）研究發(fā)現(xiàn)，控股股東的投票權(quán)、現(xiàn)金流權(quán)同樣增加了公司陷入財(cái)務(wù)困境的幾率［12］。Lee and Yeh（2004）選取45 家財(cái)務(wù)困境公司和88 家財(cái)務(wù)正常公司作為研究樣本，利用董事會(huì)持股比例，控股股東派出董事比例等公司治理變量構(gòu)建了Logit 模型［13］。我國學(xué)者姜秀華、任強(qiáng)、孫錚（2002）、楊淑娥（2007）等人運(yùn)用股權(quán)集中度、法人持股比例、獨(dú)立董事比例、兩職合一等指標(biāo)來反映公司治理對于財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)測力［14-15］。張永安、付麗（2006）則認(rèn)為，在ST 公司分析模型研究中引入公司治理、關(guān)聯(lián)交易、投資者保護(hù)、對外擔(dān)保等非財(cái)務(wù)因素，可以建立系統(tǒng)、全面的數(shù)理模型，從而提出更符合我國ST公司實(shí)際的研究結(jié)論［16］。呂峻（2006）通過比較兩類公司中正常公司和ST公司（財(cái)務(wù)困境公司）之間在股權(quán)結(jié)構(gòu)、治理水平、上市時(shí)間等非財(cái)務(wù)指標(biāo)上的差異，分析公司被ST之前的征兆。在此基礎(chǔ)上以非財(cái)務(wù)指標(biāo)建立Logistics 財(cái)務(wù)困境預(yù)測模型進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)被ST之前的第4年（t-4）的預(yù)測精度不低于下一年度［17］。

（三）財(cái)務(wù)困境研究的宏觀經(jīng)濟(jì)因素視角

許多研究者認(rèn)為宏觀經(jīng)濟(jì)因素（macroeconomic factors）對于公司發(fā)生財(cái)務(wù)困境，甚至于公司經(jīng)營失敗具有決定性的影響作用。原因在于宏觀經(jīng)濟(jì)形勢會(huì)影響產(chǎn)品的需求，并進(jìn)而影響產(chǎn)品的銷售量與獲利水平；此外宏觀經(jīng)濟(jì)因素還可以影響到新業(yè)務(wù)的拓展、負(fù)債融資的可獲得性和資金成本、原材料及人工成本等，從而對公司的經(jīng)營成敗帶來深遠(yuǎn)的影響。因此，在財(cái)務(wù)困境預(yù)警模型中加入宏觀經(jīng)濟(jì)因素是有益的。如Altman（1968）強(qiáng)調(diào)，緊縮的貨幣政策與投資者對貨幣政策的不良預(yù)期一樣，增加了公司財(cái)務(wù)困境的概率［6］。Mensah（1984）則認(rèn)為，公司破產(chǎn)是一個(gè)逐漸的過程，當(dāng)宏觀經(jīng)濟(jì)周期處于蕭條階段的時(shí)候，公司破產(chǎn)的幾率更大［18］。Johnson（1970）首次將GNP、貨幣供給政策（monetory supply）、股票指數(shù)（index of stock price）納入到研究模型，但是發(fā)現(xiàn)解釋力不是十分理想［19］。Liu and Wilsons（2000）的研究則證實(shí)，商品零售價(jià)格指數(shù)（RPI），會(huì)導(dǎo)致企業(yè)投入成本的上升，進(jìn)而引發(fā)公司經(jīng)營的失敗，公司財(cái)務(wù)預(yù)警的模型中應(yīng)添加RPI 這一指標(biāo)［20］。Dah-kwei Liou and Malcolm Smith（2009）通過檢驗(yàn)英國制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)失敗與宏觀經(jīng)濟(jì)因素的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)預(yù)測公司財(cái)務(wù)困境最有效的指標(biāo)包括國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率（GDP）、工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)（IPI）以及商品零售指數(shù)（RPI）［21］。

（四）財(cái)務(wù)困境研究的行業(yè)因素視角

行業(yè)作為企業(yè)生存的中觀環(huán)境，其前景和結(jié)構(gòu)直接關(guān)系到企業(yè)的生存與發(fā)展。目前，已有學(xué)者將行業(yè)因素引入企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)分析的視角。馮娟（2005）、陳娟（2008）等將行業(yè)變量、行業(yè)生命周期等引入企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)分析模型以及并購財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析，研究認(rèn)為行業(yè)因素的考慮對企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評估有貢獻(xiàn)［22-23］。陸正華等（2009）通過實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)行業(yè)環(huán)境特征對企業(yè)現(xiàn)金持有量具有重要影響［24］。張友棠、黃陽（2011）則首次將行業(yè)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)與企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警建立了邏輯聯(lián)系，并將行業(yè)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)劃分為行業(yè)利率風(fēng)險(xiǎn)、行業(yè)競爭風(fēng)險(xiǎn)、行業(yè)稅率風(fēng)險(xiǎn)、行業(yè)資源風(fēng)險(xiǎn)、行業(yè)生命周期風(fēng)險(xiǎn)、行業(yè)技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)、行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)等7個(gè)方面［25］。

三、企業(yè)財(cái)務(wù)困境機(jī)理重構(gòu)：基于內(nèi)外因辯證關(guān)系的視角

唯物辯證法認(rèn)為，“外因是事物變化的條件，內(nèi)因是事物變化的根據(jù)，外因通過內(nèi)因而起作用”。企業(yè)財(cái)務(wù)困境的發(fā)生從本質(zhì)上來說，也應(yīng)該是一個(gè)由外部因素、內(nèi)部因素主導(dǎo)的過程與結(jié)果。企業(yè)外部環(huán)境因素與內(nèi)部環(huán)境因素構(gòu)成了企業(yè)財(cái)務(wù)困境的誘導(dǎo)因素；而企業(yè)陷入財(cái)務(wù)困境與否最終由企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)作出表征。

企業(yè)財(cái)務(wù)困境形成機(jī)理如圖1。

圖1 企業(yè)財(cái)務(wù)困境形成機(jī)理

（1）企業(yè)外部環(huán)境決定企業(yè)的經(jīng)營狀況與盈利能力，構(gòu)成企業(yè)財(cái)務(wù)困境的外部誘因。一般認(rèn)為，企業(yè)生存的外部環(huán)境可以劃分為宏觀、中觀兩個(gè)層次。從企業(yè)財(cái)務(wù)困境發(fā)生來看，最為直接的外部環(huán)境為：宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境（如GDP 增長率、經(jīng)濟(jì)景氣度、RPI等）、行業(yè)環(huán)境（行業(yè)利潤率、行業(yè)集中度等）。宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境因素會(huì)影響到所有企業(yè)，但是對不同行業(yè)企業(yè)的影響程度有差異。宏觀經(jīng)濟(jì)因素一般通過影響行業(yè)環(huán)境并進(jìn)而波及具體的企業(yè)；行業(yè)環(huán)境因素則是構(gòu)成企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的最直接外部因素。

（2）企業(yè)內(nèi)部環(huán)境因素決定企業(yè)對外部不確定性的“自適應(yīng)能力”，是企業(yè)財(cái)務(wù)困境發(fā)生的決定因素。外部環(huán)境的不利影響會(huì)誘發(fā)企業(yè)陷入財(cái)務(wù)困境，但是，企業(yè)最終是否陷入財(cái)務(wù)危機(jī)則取決于自身的適應(yīng)與調(diào)整能力。這些能力我們可稱為“自適應(yīng)能力”，取決于特定企業(yè)的治理結(jié)構(gòu)（如股權(quán)結(jié)構(gòu)、高管持股、董事會(huì)特征等）、財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)（如資本結(jié)構(gòu)）。

（3）企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)、財(cái)務(wù)報(bào)告的審計(jì)意見等構(gòu)成了企業(yè)財(cái)務(wù)困境的“診斷”因素。財(cái)務(wù)是企業(yè)的核心，因?yàn)槠髽I(yè)經(jīng)營狀況（生產(chǎn)、營銷等）的所有信息最終由財(cái)務(wù)狀況集中體現(xiàn)。財(cái)務(wù)指標(biāo)情況可體現(xiàn)企業(yè)運(yùn)營順暢與否，財(cái)務(wù)指標(biāo)的異?？勺鳛椤霸\斷”企業(yè)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)與否的關(guān)鍵。此外，作為公司財(cái)務(wù)資料提供鑒證作用的審計(jì)意見類型，以超然獨(dú)立的第三者身份對公司的狀況尤其是財(cái)務(wù)狀況作出客觀公正的評價(jià)。如“清潔審計(jì)意見”①意味著公司財(cái)務(wù)資料真實(shí)、內(nèi)部控制完善，公司風(fēng)險(xiǎn)水平較低，發(fā)生財(cái)務(wù)困境的幾率低；“非清潔審計(jì)意見”②意味著公司財(cái)務(wù)資料可靠性差、內(nèi)部控制存有漏洞，公司舞弊風(fēng)險(xiǎn)高，發(fā)生財(cái)務(wù)困境的幾率高。因此，審計(jì)意見也是財(cái)務(wù)困境的重要“診斷”指標(biāo)。

四、實(shí)證檢驗(yàn)

（一）預(yù)警指標(biāo)體系的建立

基于以上分析，同時(shí)參考相關(guān)文獻(xiàn)［2，15，25-27］，本文構(gòu)建財(cái)務(wù)困境預(yù)警指標(biāo)體系如表1。

表1 五維度財(cái)務(wù)困境預(yù)警指標(biāo)定義表

（二）研究設(shè)計(jì)

在財(cái)務(wù)困境研究中，被解釋變量為是否陷入財(cái)務(wù)困境，因而回歸子是二元的（如“1”代表財(cái)務(wù)困境；“0”代表財(cái)務(wù)健康）。我們擬建立Probit模型進(jìn)行分析。

建立Probit模型如下：

其中，Pi為企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)困境的概率，陷入財(cái)務(wù)困境取1，其他取0；

Ii為潛變量，取決于多個(gè)解釋變量，我們把Ii描述為：

β0為常數(shù)項(xiàng)，βi 為各變量的回歸系數(shù)，ξ 為殘差項(xiàng)，模型中指標(biāo)定義如表1所示。

（三）樣本選取與描述統(tǒng)計(jì)

將上市公司首次被證監(jiān)會(huì)特別處理（ST）作為企業(yè)陷入財(cái)務(wù)困境的標(biāo)志。我們選取 2003-2011年度因財(cái)務(wù)狀況異常被首次ST 的67 家上市公司作為財(cái)務(wù)困境公司樣本組；同時(shí)以會(huì)計(jì)年度、行業(yè)、收入規(guī)模為標(biāo)準(zhǔn)選取67 家非ST 上市公司作為配對研究樣本。指標(biāo)值的選取方面：財(cái)務(wù)維度預(yù)警指標(biāo)選擇上市公司首次ST 前3年相應(yīng)財(cái)務(wù)指標(biāo)的均值③；公司治理維度指標(biāo)也取首次被ST前3年相應(yīng)指標(biāo)的均值；宏觀經(jīng)濟(jì)維度、行業(yè)維度預(yù)警指標(biāo)取被ST當(dāng)年指標(biāo)值；審計(jì)意見類型取ST處理上一年度審計(jì)報(bào)告的意見類型。指標(biāo)主要取自國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫、國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站，個(gè)別缺失指標(biāo)從公司網(wǎng)站查詢?nèi)〉?。主要指?biāo)的描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果如下表2：

表2 報(bào)告了企業(yè)財(cái)務(wù)困境主要預(yù)測指標(biāo)的描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果。非財(cái)務(wù)困境組公司的行業(yè)銷售增長率DIndusi 均值為14.9%，市場占有率DShare均值為5.5%，明顯高于財(cái)務(wù)困境組企業(yè)的平均水平（分別為8.1%和-0.5%）。財(cái)務(wù)困境組公司審計(jì)意見均值為0.512，說明超過半數(shù)的財(cái)務(wù)危機(jī)企業(yè)被發(fā)表了“非清潔”審計(jì)意見；而非財(cái)務(wù)困境組均值為0.093，表明大多數(shù)的財(cái)務(wù)健康企業(yè)為“清潔審計(jì)意見”。財(cái)務(wù)困境組企業(yè)GDP平均增長率為-7.3%，非財(cái)務(wù)困境組企業(yè)GDP平均增長率為1.3%；經(jīng)濟(jì)景氣度economiccon，前者均值為0.334，后者為0.147，表明在GDP 負(fù)增長、經(jīng)濟(jì)不景氣（如經(jīng)濟(jì)危機(jī)）時(shí)期企業(yè)更容易陷入財(cái)務(wù)危機(jī)。此外，商品零售價(jià)格指數(shù)RPI在兩組公司間差異不明顯。高管持股比例ES在兩組公司間差別不大（分別為（4.3%、4.5%）；而非財(cái)務(wù)困境組公司的股權(quán)集中度CS 均值（26.7%）要顯著高于財(cái)務(wù)困境組（17.7%）；財(cái)務(wù)困境組企業(yè)負(fù)債率要高于非財(cái)務(wù)困境組。從財(cái)務(wù)指標(biāo)來看，非財(cái)務(wù)困境組公司盈利能力（Roa 均值為4.7%）、現(xiàn)金流量水平（Opercashflow 均值0.258）均好于財(cái)務(wù)困境組企業(yè)（后者為2.6%和-0.075）。

（四）實(shí)證分析

為了檢驗(yàn)主要指標(biāo)與企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)困境的關(guān)系，我們用式（1）Probit模型對樣本公司進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

表2 主要變量的描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果

表3 Probit模型回歸結(jié)果

表3中，行業(yè)銷售增長率△IndusI與財(cái)務(wù)困境Warning在10%的水平顯著負(fù)相關(guān)，企業(yè)行業(yè)市場占有率△share與財(cái)務(wù)困境Warning在10%的水平顯著負(fù)相關(guān)。這說明，行業(yè)環(huán)境因素對企業(yè)財(cái)務(wù)困境的發(fā)生有顯著影響，企業(yè)所處行業(yè)越景氣、市場占有率越高則發(fā)生財(cái)務(wù)困境的可能性越低。年報(bào)審計(jì)意見類型Audittp 與財(cái)務(wù)困境Warning 在1%水平顯著相關(guān)，說明審計(jì)師對財(cái)務(wù)困境公司作出了有效的診斷，非清潔審計(jì)意見類型是企業(yè)陷入財(cái)務(wù)困境的良好“信號”。宏觀經(jīng)濟(jì)因素方面，Rpi的回歸系數(shù)為正，經(jīng)濟(jì)景氣度Economiccon回歸系數(shù)顯著為正，△GDP的回歸系數(shù)則顯著為負(fù)，說明經(jīng)濟(jì)不景氣時(shí)期（如金融危機(jī)）企業(yè)更有可能陷入財(cái)務(wù)困境，GDP增長情況與企業(yè)陷入財(cái)務(wù)困境可能性相反。治理與財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)指標(biāo)方面，高管持股ES與Warning負(fù)相關(guān)但不顯著，股權(quán)集中度CS與Warning在5%水平負(fù)相關(guān)，資產(chǎn)負(fù)債率與Warning在5%水平顯著正相關(guān)。這表明股權(quán)集中度對財(cái)務(wù)困境的發(fā)生有規(guī)避作用，可能的原因在于大股東在監(jiān)控企業(yè)中發(fā)揮了積極作用；負(fù)債率越高，企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越大，則發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的幾率更高。財(cái)務(wù)診斷指標(biāo)方面，總資產(chǎn)凈利率Roa、經(jīng)營活動(dòng)現(xiàn)金流量Opercashflow 與Warning 在5%水平顯著負(fù)相關(guān)，說明盈利能力與現(xiàn)金流水平對財(cái)務(wù)困境發(fā)生有抑制作用，企業(yè)盈利能力越強(qiáng)、現(xiàn)金流越充沛，發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率越小。流動(dòng)比率CurrentR與Warning的關(guān)系負(fù)向但不顯著，表明樣本公司流動(dòng)比率在預(yù)測財(cái)務(wù)困境方面作用不明顯。

（五）模型預(yù)測效果分析

為了考察模型預(yù)測公司陷入財(cái)務(wù)困境的效果，我們采用回代的方法將樣本組數(shù)據(jù)帶入模型（1）、（2），并以P=0.5作為財(cái)務(wù)困境與否的閾值。采用STATA11.0進(jìn)行預(yù)測處理，結(jié)果見表4。

表4 Probit模型預(yù)測結(jié)果

從表4 可見，模型非財(cái)務(wù)困境。組公司預(yù)測正確率為85.71%、失誤率為14.29%；財(cái)務(wù)困境組公司預(yù)測正確率為89.65%，失誤率為10.35%。模型總體預(yù)測準(zhǔn)確率為87.11%。換言之，本文建立的財(cái)務(wù)困境預(yù)測指標(biāo)體系對財(cái)務(wù)困境公司預(yù)測準(zhǔn)確率為89.65%，對所有公司財(cái)務(wù)困境預(yù)測準(zhǔn)確率則為87.11%。

五、研究結(jié)論與局限性

本文在梳理國內(nèi)外財(cái)務(wù)困境研究的基礎(chǔ)上，重新構(gòu)建了企業(yè)財(cái)務(wù)困境發(fā)生的機(jī)理，并以此為基礎(chǔ)從宏觀經(jīng)濟(jì)因素、行業(yè)環(huán)境因素、治理與財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)因素、審計(jì)意見類型、財(cái)務(wù)指標(biāo)等5個(gè)維度，建立了企業(yè)財(cái)務(wù)困境預(yù)警指標(biāo)體系。最后，我們選用Probit模型，對2003-2011年度共134家公司的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。研究結(jié)論概括如下：

（1）企業(yè)財(cái)務(wù)困境發(fā)生機(jī)理應(yīng)該由內(nèi)部機(jī)理（治理與財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)）與外部機(jī)理構(gòu)成（外部環(huán)境因素），且外部機(jī)理通過內(nèi)部機(jī)理發(fā)生“傳導(dǎo)”作用。財(cái)務(wù)指標(biāo)、審計(jì)意見等則構(gòu)成了企業(yè)財(cái)務(wù)困境發(fā)生的“指示器”。

（2）外部環(huán)境因素考察對企業(yè)財(cái)務(wù)困境預(yù)警研究有重要作用。將宏觀經(jīng)濟(jì)因素（如GDP增長變動(dòng)率、經(jīng)濟(jì)危機(jī)、商品零售價(jià)格指數(shù)等）、行業(yè)環(huán)境因素（行業(yè)結(jié)構(gòu)、行業(yè)盈利等）等納入企業(yè)財(cái)務(wù)困境研究是可行的且是必要的。

（3）高資產(chǎn)負(fù)債率、經(jīng)濟(jì)不景氣、非清潔審計(jì)意見、商品零售價(jià)格指數(shù)等對財(cái)務(wù)困境發(fā)生具有正向“診斷”作用；而企業(yè)行業(yè)景氣度（行業(yè)增長、市場占有率）、總資產(chǎn)凈利率、每股經(jīng)營活動(dòng)現(xiàn)金流、GDP增長、股權(quán)結(jié)構(gòu)集中等對企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生具有負(fù)向“診斷”作用。

本文可能的貢獻(xiàn)在于：

（1）從事物發(fā)展內(nèi)、外因辯證關(guān)系的角度重構(gòu)了企業(yè)財(cái)務(wù)困境的形成及演化機(jī)理；

（2）拓展了現(xiàn)有財(cái)務(wù)困境預(yù)警指標(biāo)體系，將宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)（如GDP 增長變動(dòng)、金融危機(jī)、零售商品物價(jià)指數(shù)等）、行業(yè)指標(biāo)（如行業(yè)集中度、行業(yè)盈利能力）等引入財(cái)務(wù)預(yù)警研究，豐富了現(xiàn)有財(cái)務(wù)預(yù)警的“非財(cái)務(wù)”指標(biāo)，跳出了財(cái)務(wù)預(yù)警“唯財(cái)務(wù)”觀的弊端。

但本文仍存在以下不足：首先本文未能從t-1、t-2、t-3年分別考察指標(biāo)的預(yù)警效果，并從而發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)困境預(yù)警的最佳時(shí)點(diǎn)；其次，上市公司發(fā)生財(cái)務(wù)困境的誘因較多，是否存在本文構(gòu)建的五維度指標(biāo)之外的更有效的預(yù)警指標(biāo)，這些指標(biāo)如何測度，這同樣需要進(jìn)一步研究。當(dāng)然，上述方面的局限性，均為以后關(guān)于企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警的研究指明了方向。

注 釋：

①根據(jù)我國審計(jì)意見類型，這里的“清潔意見”相當(dāng)于標(biāo)準(zhǔn)無保留。

②“非清潔意見”包括：帶強(qiáng)調(diào)事項(xiàng)段的無保留、保留意見、否定意見以及無法表示意見類型。

③根據(jù)證監(jiān)會(huì)規(guī)定，上市公司連續(xù)2年虧損即被ST，因此被ST前3年應(yīng)是上市公司財(cái)務(wù)狀況的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。

［1］Karen Wruck.Financial，distress：reorganization and organization efficiency［J］.Journal of financial Economics，1990（27）：413-432.

［2］吳星澤.財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究：存在的問題與框架重構(gòu)［J］.會(huì)計(jì)研究，2011（2）：59-65.

［3］Jie Sun，Hui Li. Financial Distress Early Warning Based on Group Decision Making［J］. Computer&Operatons Research，2009，36（3）：885-906.

［4］Paul J Fitzpatrick.A comparision of the ratios of successful industrial entreprises with those of failed companies［M］.Newyork：The Accountants Publishing Company，1932.

［5］William H Beaver.Financial Ratios as Preditors of Failure［J］.Journal of Accounting Research，1966，4：71-111.

［6］E I Atman. Financial ratios ，Discrimant analysis and the prediction of corporate bankruptcy［J］. Journal of finance，1968（9）：589-609.

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

［8］王澤霞，黎良燕.基于主營視角的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型構(gòu)建研究——來自我國制造業(yè)上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］.會(huì)計(jì)之友，2010（24）：15-22.

［9］楊淑娥.基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和面板數(shù)據(jù)的上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警［J］.系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2007（2）：61-67.

［10］Rajan，Zingales. Which Capitalism? Lessons From the East Asia Crisis［J］.Journal of Applied Corporate Finance，1998（11）：40-48.

［11］Rafael La Porta，F(xiàn)lorencio Lopez-de-Silanes，Andrei Shleifera，etal.Investor protection and corporate governance［J］.Journal of Financial Economics，1999（3）：33-45.

［12］Chen，Hu. Corporate Financial Distress and Turnaround Strategies：An Empirical Analysis［J］. British Journal of Management，2001（12）：183-199.

［13］Lee T S，Yeh Y H. Corporate governance and financial distress：Evidence form Taiwan［J］. Corporate Governance，2004，12（3）：378-388.

［14］姜秀華，任強(qiáng)，孫錚.上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型研究［J］.預(yù)測，2002（3）：56-61.

［15］楊淑娥，陳強(qiáng).基于行業(yè)差異視角的財(cái)務(wù)預(yù)警模型比較研究［J］.會(huì)計(jì)之友，2007（10）：41-42.

［16］張永安，付麗.基于非財(cái)務(wù)指標(biāo)的ST公司運(yùn)營分析模型研究［J］.管理評論，2006（12）：15-19.

［17］呂峻. 基于財(cái)務(wù)比率調(diào)整的上市公司財(cái)務(wù)困境預(yù)測［J］.山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2006（2）：135-139.

［18］Mensah Y M.An Examination of the Stationarity of Multivariate Bankruptcy Prediction Models：A Methodological Study［J］.Journal of Accounting Research，1984，22（1）：380-395.

［19］Johnson C G.Ratio Analysis and the Prediction of Firm Failure［J］.Journal of Finance，1970，25（5）：1166-1168.

［20］Liu J，Wilson N. Corporate Failure Rates and the Impact of the 1986 Insolvency Act：An Econometric Analysis［R］.Credit Management Research Centre，The University of Leeds，2000.

［21］Dahkwei Liou，Malcolm Smith. Financial distress and corporate turnaround：a review of literature and agenda for research［R］.working paper，2009.

［22］馮娟.基于行業(yè)比較的風(fēng)險(xiǎn)投資企業(yè)綜合評價(jià)研究［D］.武漢：華中科技大學(xué)，2005.

［23］陳娟.基于行業(yè)生命周期的并購財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評估研究［D］.南京：南京航空航天大學(xué)，2008.

［24］陸正華，鐘燕華.行業(yè)環(huán)境變化對上市公司現(xiàn)金持有量的影響分析［J］.財(cái)會(huì)通訊，2009（11）：22-24.

［25］張友棠，黃陽.基于行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)識別的企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警控制系統(tǒng)研究［J］.會(huì)計(jì)研究，2011（3）：41-48.

［26］王克敏，姬美光.基于財(cái)務(wù)與非財(cái)務(wù)指標(biāo)的虧損公司財(cái)務(wù)預(yù)警研究——以公司ST 為例［J］. 財(cái)經(jīng)研究，2006（7）：63-72.

［27］吳星澤. 財(cái)務(wù)預(yù)警的非財(cái)務(wù)觀［J］. 當(dāng)代財(cái)經(jīng)，2010（4）：122-128.