上市公司資金鏈斷裂風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警比較研究*——基于主成分和Logistic模型的分析

南京財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院 張莉芳 江蘇經(jīng)貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)校 歷 麗

一、引言

近年來，資金鏈斷裂引發(fā)企業(yè)經(jīng)營失敗的事件頻頻發(fā)生。資金鏈斷裂會(huì)產(chǎn)生連鎖社會(huì)反應(yīng)，當(dāng)一家企業(yè)資不抵債，關(guān)門倒閉時(shí)，可能會(huì)拖累為其提供貸款和擔(dān)保的公司，這些公司自身也有債務(wù)，又承擔(dān)了被擔(dān)保企業(yè)的銀行貸款債務(wù)，必然加速這些公司的倒閉，進(jìn)而牽連更多公司。顯然，資金鏈斷裂不僅對(duì)單個(gè)企業(yè)造成巨大沖擊，在某種程度上還影響某個(gè)區(qū)域、乃至整個(gè)國家的金融安全和經(jīng)濟(jì)安全。資金鏈?zhǔn)瞧髽I(yè)從融資到資金使用，再到銷售回款，最終償還債務(wù)、回饋投資的一種反復(fù)過程。企業(yè)的資本代表企業(yè)資源的來源，資產(chǎn)則代表資源的運(yùn)用。企業(yè)要生存和發(fā)展，資源的來源和運(yùn)用在金額和期限上應(yīng)該匹配，才能保持這個(gè)過程的良性循環(huán)。當(dāng)上述某一環(huán)節(jié)的資源運(yùn)用超過其來源時(shí)，即資金需求超過供給，產(chǎn)生資金缺口，此時(shí)，極可能引發(fā)整條資金鏈的斷裂風(fēng)險(xiǎn)。資金鏈斷裂會(huì)令企業(yè)陷入現(xiàn)金流困局，引發(fā)企業(yè)財(cái)務(wù)失敗。防范資金鏈斷裂風(fēng)險(xiǎn)已逐步成為國內(nèi)外企業(yè)關(guān)注的重心之一。企業(yè)的發(fā)展過程是經(jīng)營、籌資和投資三大活動(dòng)逐步形成的過程，也是企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)逐步加大的過程，企業(yè)在陷入資金鏈斷裂風(fēng)險(xiǎn)之前，通常都是有預(yù)兆且可預(yù)測的。如果能從定量的角度找到指標(biāo)有效識(shí)別和快速預(yù)警資金鏈斷裂風(fēng)險(xiǎn)，就可避免企業(yè)由于資金鏈斷裂風(fēng)險(xiǎn)引發(fā)經(jīng)營失敗的可能。國內(nèi)已有的文獻(xiàn)大部分是從邏輯推理和定性分析的角度研究資金鏈斷裂的成因和表現(xiàn)形式，缺乏比較系統(tǒng)全面的預(yù)警模型和實(shí)證檢驗(yàn)，為數(shù)不多的定量分析方法也值得商榷。本文從資金鏈斷裂成因的理論分析入手，結(jié)合中國特殊制度背景，設(shè)計(jì)資金鏈斷裂的識(shí)別指標(biāo)，并分別采用主因子分析和Logistic模型回歸，構(gòu)建能夠量化我國企業(yè)資金鏈斷裂風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警模型。本文的研究價(jià)值主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：第一，指標(biāo)設(shè)計(jì)的創(chuàng)新，本文圍繞資金鏈狀態(tài)的識(shí)別來進(jìn)行指標(biāo)設(shè)計(jì)，同時(shí)考慮了我國特殊的制度背景，如企業(yè)性質(zhì)、過度對(duì)外擔(dān)保、關(guān)聯(lián)占款等因素；第二，樣本選擇上的創(chuàng)新，采用連續(xù)兩年虧損而在第三年被退市風(fēng)險(xiǎn)警示的A股上市企業(yè)作為樣本企業(yè)；第三，研究方法運(yùn)用的創(chuàng)新，采用主成分分析和logistic模型回歸的比較研究，進(jìn)一步完善了資金鏈斷裂的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，具有重要的研究價(jià)值和實(shí)踐意義。

二、文獻(xiàn)回顧與理論分析

（一）文獻(xiàn)回顧 王江（2005年）基于馬克思對(duì)資本流通的分析，總結(jié)出六種資金鏈斷裂的類型：庫存增加型、價(jià)值泡沫型、資本運(yùn)作型、委托理財(cái)型、資金擔(dān)保型以及關(guān)聯(lián)方占用型。藤佳和干勝道（2005）、鄭和平（2011）、李富芝（2012）等認(rèn)為資金鏈斷裂的常見原因包括營運(yùn)資金管理混亂、融資不合理、投資失誤、經(jīng)營虧損、內(nèi)部制衡缺失等多個(gè)方面。楊毓（2009）除了對(duì)影響企業(yè)資金鏈斷裂的內(nèi)因進(jìn)行分析外，還剖析了宏觀環(huán)境、經(jīng)濟(jì)體制和金融機(jī)構(gòu)行為等影響資金鏈斷裂的外部因素。王玉紅，郎文穎（2013）對(duì)無錫尚德的發(fā)展與破產(chǎn)重組進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)高負(fù)債水平和弱償債能力是其資金鏈斷裂的導(dǎo)火線，戰(zhàn)略失誤是其資金鏈斷裂的催化劑，經(jīng)營不善是其資金鏈斷裂的根源。

已有的文獻(xiàn)大部分是從定性的角度研究資金鏈斷裂的成因和表現(xiàn)形式，缺乏比較系統(tǒng)的定量分析和預(yù)警研究。導(dǎo)致這一現(xiàn)象的可能原因：一是資金鏈斷裂是時(shí)點(diǎn)的概念，許多學(xué)者將其歸入了破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)或是財(cái)務(wù)失敗中；二是在中國，上市困難，殼資源稀缺，很多資金鏈斷裂的上市公司最后通過各種方法“死而復(fù)生”，例如，自2001年2月到2011年12月底，A股市場退市企業(yè)僅39家，由于資金鏈斷裂而退市的樣本量更少；三是資金鏈斷裂主要發(fā)生在民營中小企業(yè)，這類企業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)收集比較困難。要進(jìn)行資金鏈斷裂風(fēng)險(xiǎn)的定量研究，首先應(yīng)確認(rèn)識(shí)別指標(biāo)。以往文獻(xiàn)主要從以下二個(gè)方面確定識(shí)別指標(biāo)：（1）基于經(jīng)營協(xié)調(diào)性和資金鏈斷裂成因角度確定預(yù)警指標(biāo)，張金昌和范瑞真（2012）從三個(gè)資金缺口和一些常見原因設(shè)計(jì)出可以定量檢驗(yàn)的八個(gè)資金鏈斷裂風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別指標(biāo)，并以指標(biāo)值是否大于1作為判斷標(biāo)準(zhǔn)。（2）基于財(cái)務(wù)狀況確定預(yù)警指標(biāo)，翟瀟（2010）對(duì)成長企業(yè)資金鏈的評(píng)價(jià)，是在東北財(cái)經(jīng)大學(xué)建立的風(fēng)險(xiǎn)模型基礎(chǔ)上，選取19個(gè)指標(biāo)反映企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況，運(yùn)用判別分析法計(jì)算得到改進(jìn)的Z值評(píng)分模型，通過Z值評(píng)價(jià)企業(yè)的資金鏈質(zhì)量，其指標(biāo)設(shè)置更偏向于破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)或是財(cái)務(wù)失敗的預(yù)警。通過以上的文獻(xiàn)回顧和梳理，可以發(fā)現(xiàn)，上述研究仍然存在一些不足：第一，大部分研究采用一元判定法判別企業(yè)資金鏈斷裂發(fā)生的可能性，一元判定分析法預(yù)測時(shí)，事先認(rèn)為失敗與不失敗的概率均為50%，把問題本身簡單化，而且根據(jù)不同比率預(yù)測同一事件，指標(biāo)之間判定結(jié)果可能互相矛盾，難以起到預(yù)警作用；第二，以往很多預(yù)警研究在指標(biāo)設(shè)置上沒有區(qū)別財(cái)務(wù)失敗和資金鏈斷裂風(fēng)險(xiǎn)，往往將其混為一談。在中國特殊的制度背景下，資金鏈斷裂并不一定導(dǎo)致企業(yè)破產(chǎn)。例如，每到年末，總有一批“股市不死鳥”之稱的ST、*ST股票，在政府財(cái)政補(bǔ)貼、并購重組、投資自救等各種招數(shù)下重復(fù)上演“死而復(fù)生”的游戲。資金鏈斷裂只是導(dǎo)致企業(yè)財(cái)務(wù)失敗的重要原因之一。國外對(duì)企業(yè)破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)、財(cái)務(wù)失敗預(yù)警等方面的定量研究文獻(xiàn)較多。Fitzpartrick（1932）最早進(jìn)行單變量破產(chǎn)預(yù)警研究，而Beaver（1966）提出的單變量財(cái)務(wù)危機(jī)判別模型具有更大影響力。Altman（1968）首次將多元判別方法引入財(cái)務(wù)失敗預(yù)警研究，建立了著名的Z-Score模型，從而解決了單變量模型下同一公司采用不同比率預(yù)測時(shí)，出現(xiàn)不同結(jié)果的矛盾。Ohlson（1980）利用Probit和Logistic回歸方法研究財(cái)務(wù)失敗預(yù)警模型，獲得較高的準(zhǔn)確率。此后，人工智能及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)在近幾年紛紛被引入財(cái)務(wù)失敗預(yù)警模型中。

（二）資金鏈斷裂與資產(chǎn)資本結(jié)構(gòu)平衡分析 所謂資產(chǎn)資本結(jié)構(gòu)平衡，是指資產(chǎn)負(fù)債表中資產(chǎn)結(jié)構(gòu)與資本結(jié)構(gòu)的依存與對(duì)應(yīng)關(guān)系。在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中，籌資與投資是企業(yè)兩大重要財(cái)務(wù)活動(dòng)，從會(huì)計(jì)平衡公式或籌資與投資總體關(guān)系看，企業(yè)的資金來源（即資本結(jié)構(gòu)）和運(yùn)用（即資產(chǎn)結(jié)構(gòu)）在金額和期限上應(yīng)該匹配，才能保持整個(gè)經(jīng)營過程的良性循環(huán)。資金的運(yùn)用超過其來源時(shí)，即資金需求超過供給，產(chǎn)生資金短缺。當(dāng)資金缺口達(dá)到無可挽回的地步時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)資金鏈斷裂。從資產(chǎn)負(fù)債表來看，企業(yè)資金來源（即資本結(jié)構(gòu)）包括流動(dòng)負(fù)債、非流動(dòng)負(fù)債和所有者權(quán)益三個(gè)部分。非流動(dòng)負(fù)債和所有者權(quán)益屬于企業(yè)永久性資金來源，也稱長期資本。與之相適應(yīng)，資金需求（即資產(chǎn)結(jié)構(gòu)）可概括為長期資本需求、經(jīng)營性營運(yùn)資金需求和日?，F(xiàn)金支付需求三個(gè)部分。長期資本需求就是投資性營運(yùn)資本需求，投資性營運(yùn)資本是企業(yè)開展日常經(jīng)營活動(dòng)的資本保證，其數(shù)量相對(duì)穩(wěn)定，期限相對(duì)較長，在數(shù)量上既等于長期資本與長期資產(chǎn)之差，也等于企業(yè)的流動(dòng)資產(chǎn)與流動(dòng)負(fù)債之差。長期資產(chǎn)的資金來源包括長期資本、短期資本、長期資本和短期資本共同提供，如果企業(yè)的長期資產(chǎn)完全由短期資金提供，企業(yè)的融資鏈極容易斷裂，企業(yè)存在因不能償還到期債務(wù)而破產(chǎn)的潛在風(fēng)險(xiǎn)。

經(jīng)營性營運(yùn)資金在數(shù)量上等于經(jīng)營性資產(chǎn)與經(jīng)營性負(fù)債之差，經(jīng)營性資產(chǎn)是指與經(jīng)營活動(dòng)相關(guān)、在企業(yè)經(jīng)營環(huán)節(jié)占用，需要依靠經(jīng)營努力才能轉(zhuǎn)化為現(xiàn)金的資產(chǎn)，經(jīng)營性負(fù)債是經(jīng)營活動(dòng)產(chǎn)生的負(fù)債，與企業(yè)的投融資活動(dòng)無關(guān)。其計(jì)算公式為：經(jīng)營性營運(yùn)資金需求=（應(yīng)收賬款+預(yù)付賬款+存貨）-（應(yīng)付賬款+預(yù)收賬款+應(yīng)付職工薪酬+應(yīng)交稅費(fèi)）。當(dāng)企業(yè)經(jīng)營性營運(yùn)資金需求為正時(shí)，企業(yè)需要為經(jīng)營活動(dòng)正常開展墊付一定數(shù)量的資金，這部分資金的主要來源應(yīng)該是企業(yè)的長期資本，否則，企業(yè)的經(jīng)營鏈容易斷裂。

日常現(xiàn)金支付需求是企業(yè)長期資金和經(jīng)營性營運(yùn)資金相互補(bǔ)充、相互使用的結(jié)果，是企業(yè)迫在眼前的資金需求，如果企業(yè)不能及時(shí)籌集到足夠的資金來彌補(bǔ)這一環(huán)節(jié)缺口，現(xiàn)金鏈就會(huì)出現(xiàn)斷裂。其計(jì)算公式為：日?，F(xiàn)金支付需求=貨幣性資產(chǎn)-貨幣性負(fù)債=（貨幣資金+交易性金融資產(chǎn)+應(yīng)收票據(jù)）-（短期借款+交易性金融負(fù)債+應(yīng)付票據(jù)）=投資性營運(yùn)資本需求-經(jīng)營性營運(yùn)資金需求。

筆者借鑒國外對(duì)企業(yè)破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)、財(cái)務(wù)失敗預(yù)警等方面的定量研究，結(jié)合中國特殊制度背景，設(shè)計(jì)資金鏈斷裂的有效識(shí)別指標(biāo)，并分別采用主因子分析和Logistic模型回歸，構(gòu)建能夠量化我國企業(yè)資金鏈斷裂風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警模型，比較兩個(gè)模型的判別準(zhǔn)確度，從而為預(yù)測企業(yè)資金鏈斷裂風(fēng)險(xiǎn)提供一種有效的量化工具。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源 對(duì)于樣本的選擇，有的文獻(xiàn)選擇退市企業(yè)作為樣本企業(yè)，這樣做有一定的道理，但不少企業(yè)退市的原因不是因?yàn)榻?jīng)營不善導(dǎo)致的資金鏈斷裂，而是因?yàn)榇蠊蓶|私自挪用企業(yè)資產(chǎn)或是騙取銀行貸款等原因?qū)е碌耐耸?，而且我國退市企業(yè)家數(shù)極少，存在研究樣本不足的情況，最重要的是，企業(yè)退市分布在不同年份，不同年份的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境顯著不同，必定會(huì)進(jìn)一步影響研究結(jié)果。筆者認(rèn)為，若以連續(xù)兩年虧損而被退市風(fēng)險(xiǎn)警示的上市公司為研究樣本，則可以解決上述問題。一方面樣本數(shù)量充足，另一方面在我國目前上市資格十分珍貴的情況下，ST、*ST公司的交易受到一定限制，對(duì)公司和管理層的利益影響很大，公司會(huì)極力粉飾財(cái)務(wù)報(bào)表從而保住自己的上市資格，所以當(dāng)上市公司連續(xù)兩個(gè)會(huì)計(jì)年度經(jīng)審計(jì)的凈利潤均為負(fù)值時(shí)，說明其發(fā)展乏力，資不抵債，企業(yè)資金鏈存在斷裂的風(fēng)險(xiǎn)。本文選取36家2010、2011連續(xù)兩年虧損而在2012年被退市風(fēng)險(xiǎn)警示的A股上市企業(yè)作為樣本企業(yè)，并按1：1比例逐一隨機(jī)選取了36家細(xì)分行業(yè)相同或相近、總資產(chǎn)規(guī)模相近的企業(yè)作為配對(duì)樣本。在抽樣推斷中，當(dāng)樣本容量大于（等于）30時(shí)，對(duì)總體具有很大程度的代表性。因此，我們從配對(duì)樣本中隨機(jī)選出30對(duì)公司作為訓(xùn)練樣本，剩下6對(duì)公司作為檢驗(yàn)樣本，如下表1所示。由于上市公司被“退市風(fēng)險(xiǎn)警示”是根據(jù)前兩年的財(cái)務(wù)狀況決定，雖然前1年數(shù)據(jù)具有極強(qiáng)的判斷力，但沒有實(shí)際預(yù)測作用，所以本文以公司被“退市風(fēng)險(xiǎn)警示”前2年、前3年作為研究的時(shí)間范圍。本文所使用的全部數(shù)據(jù)來源于WIND和CSMAR數(shù)據(jù)庫，統(tǒng)計(jì)分析使用EXCEL和STATA11。

表1 36家被警告企業(yè)及其對(duì)照企業(yè)名單

（二）資金鏈斷裂風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)的選擇 預(yù)警指標(biāo)的選擇原則如下：第一，全面性，一個(gè)全面合理的資金鏈斷裂預(yù)警體系，要涵蓋企業(yè)財(cái)務(wù)狀況、公司治理和宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境等各方面的指標(biāo)；第二，選擇具有較高信息含量，能及時(shí)有效反映出資金鏈斷裂風(fēng)險(xiǎn)征兆的財(cái)務(wù)指標(biāo)；第三，滿足可操作性原則，衡量資金量斷裂的指標(biāo)很多，但是有的指標(biāo)可能難以采集（如資產(chǎn)抵押金額，實(shí)際貸款利率等），有的指標(biāo)可能難以量化（如企業(yè)競爭力）。因此，此類指標(biāo)不予考慮。按照以上三個(gè)原則，初步備選了以下20個(gè)資金鏈斷裂風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)，如下表2所示。為了提高模型的預(yù)測效果，消除初選指標(biāo)之間可能存在相互關(guān)系，需要對(duì)上述指標(biāo)做進(jìn)一步分析，篩選出更具有敏感性、預(yù)警性的指標(biāo)，剔除部分顯著性不大的指標(biāo)。首先對(duì)變量的樣本序列進(jìn)行Shapiro-Wilk的W顯著性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)樣本序列是否服從正態(tài)分布。結(jié)果顯示，所有指標(biāo)的樣本總體均不服從正態(tài)性分布。因此，本文采用Mann-Whitney非參數(shù)檢驗(yàn)法，分析20個(gè)變量的均值在被退市風(fēng)險(xiǎn)警示樣本組和配對(duì)樣本組之間是否具有顯著性差異。

由表3可以看出，在5%的顯著性水平下，t-2年有X1（長期資金需求保障率）、X2（資產(chǎn)負(fù)債率）、X3（固定長期適合率）、X5（應(yīng)收賬款增長率）、X8（貨幣性資金需求保障率）、X9（現(xiàn)金流量比率）、X11（流動(dòng)比率）、X12（速動(dòng)比率）、X13（現(xiàn)金比率）、X14（總資產(chǎn)收益率）、X17（利潤總額增長率）等11個(gè)變量通過了顯著性檢驗(yàn)，說明這11個(gè)指標(biāo)在兩組樣本之間存在顯著性差異。t-3年有X1（長期資金需求保障率）、X2（資產(chǎn)負(fù)債率）、X8（貨幣性資金需求保障率）、X9（現(xiàn)金流量比率）、X11（流動(dòng)比率）、X12（速動(dòng)比率）、X13（現(xiàn)金比率）等7個(gè)變量通過了顯著性檢驗(yàn)，說明這7個(gè)指標(biāo)在兩組樣本之間存在顯著性差異。其余沒有通過檢驗(yàn)，后續(xù)分析中應(yīng)予以剔除。

表2 初始選取預(yù)警指標(biāo)

表3 獨(dú)立樣本的Wilcoxon rank-sum（Mann-Whitney）檢驗(yàn)結(jié)果表

（三）主成分分析預(yù)警模型的構(gòu)建 由于實(shí)際應(yīng)用中，往往存在指標(biāo)的量綱不同，所以為了消除量綱的影響，要對(duì)36組（72家）樣本公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理：

（1）KMO和球形Bartlett檢驗(yàn)。為了檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)是否適宜進(jìn)行主成分分析，首先進(jìn)行KMO和球形Bartlett適用性檢驗(yàn)，當(dāng)KMO值大于0.5，且Bartlett檢驗(yàn)結(jié)果的顯著性水平小于5%時(shí)，就適合做因子分析。檢驗(yàn)結(jié)果如下表4所示，t-2年和t-3年的KMO統(tǒng)計(jì)量均大于0.75，且Bartlett檢驗(yàn)結(jié)果的顯著性水平均為0.0000，顯著小于5%，說明這些指標(biāo)之間并非獨(dú)立，信息有一定的重疊，通過主成分分析可以優(yōu)化模型。

表4 KMO和球形Bartlett檢驗(yàn)結(jié)果

（2）求取主成分。我們運(yùn)用stata11軟件對(duì)訓(xùn)練樣本的標(biāo)準(zhǔn)化值進(jìn)行主成分分析，計(jì)算各主成分的特征值和方差貢獻(xiàn)率，結(jié)果如表5所示。選取主成分的常用方法：一是根據(jù)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率來確定，即累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到70～80%以上的前幾個(gè)主成分；二是根據(jù)特征根來確定，即只保留特征根大于1的主成分。一般情況下，根據(jù)累計(jì)貢獻(xiàn)率確定的主成分個(gè)數(shù)較多，而根據(jù)特征根確定的主成分個(gè)數(shù)相對(duì)較少。從t-2年相關(guān)矩陣的特征值看，發(fā)現(xiàn)只有前4個(gè)主成分的特征值大于1；從t-2年主成分累計(jì)貢獻(xiàn)率看，前4個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到74.1%，說明這4個(gè)主成分所包含的信息占原來所有信息的74.1%，具有較好的解釋力度，因此t-2年提取前4個(gè)主成分。觀察t-3年特征根列，只有前2個(gè)主成分的特征值大于1，其累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到72.6%，因此t-3年提取前2個(gè)主成分。

表5 主成分的特征值和方差貢獻(xiàn)率

（3）主成分得分及模型。由表6得到的特征向量與標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)相乘，就得到了t-2年4個(gè)主成分（用Z表示）關(guān)于資金鏈斷裂風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的線性表達(dá)式：

對(duì)主成分的特征值與貢獻(xiàn)率進(jìn)行計(jì)算，可構(gòu)造企業(yè)退市風(fēng)險(xiǎn)警示前2年的資金鏈斷裂預(yù)警模型，指標(biāo)F是綜合因子Z1、Z2、Z3、Z4的線性組合，即

將訓(xùn)練樣本組標(biāo)準(zhǔn)化后的財(cái)務(wù)指標(biāo)帶入上述模型，得到退市風(fēng)險(xiǎn)警示企業(yè)與健康企業(yè)的平均F值分別為-0.5167和0.5167，因而我們可以確定判別分割點(diǎn)為0（-0.5167和0.5167的平均值）。把某一企業(yè)的相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)帶入F模型，若得到的F值大于0，則判定為健康型企業(yè)；反之，則為被“退市風(fēng)險(xiǎn)警示”企業(yè)；若得到的F值恰好等于0，說明該企業(yè)資金鏈斷裂風(fēng)險(xiǎn)不明朗，處于灰色地帶。

按照上述方法，構(gòu)建企業(yè)被“退市風(fēng)險(xiǎn)警示”前3年資金鏈斷裂預(yù)警模型。

此模型的判別分割點(diǎn)為0。

表6 主成分得分系數(shù)矩陣

（四）Logistic回歸法預(yù)警模型構(gòu)建 資金鏈斷裂是否發(fā)生的預(yù)測屬于兩分類定性分析。Logistic回歸模型是預(yù)測兩分類因變量與一組解釋變量之間關(guān)系時(shí)最成熟也是應(yīng)用最廣泛的統(tǒng)計(jì)分折模型。Logistic回歸模型對(duì)變量的分布沒有具體要求，在回歸時(shí)通過概率進(jìn)行預(yù)測，實(shí)際運(yùn)用簡單方便。運(yùn)用STATA11軟件對(duì)訓(xùn)練樣本第t-2，t-3年的原始數(shù)據(jù)分別進(jìn)行Logistic回歸，并采用后退法做似然比概率檢驗(yàn)，向后逐步選擇最優(yōu)建模變量。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，模型對(duì)訓(xùn)練樣本的分類準(zhǔn)確率分別為93.33%和75%。

表7 進(jìn)入方程變量

因此，第t-2年的判別模型為P1:

第t-3年的判別模型為P2:

在分析時(shí)，一般選擇0.5的概率作為分割點(diǎn)。如果算出的概率（Pi）大于設(shè)定的分割點(diǎn)，則預(yù)測該企業(yè)未來將被退市風(fēng)險(xiǎn)警示。

表8 主成分法和logistic回歸預(yù)警模型比較

（五）模型預(yù)測效果檢驗(yàn) 運(yùn)用6對(duì)檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)對(duì)上述兩種方法構(gòu)建的模型進(jìn)行檢驗(yàn)（主成分分析模型采用標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)，Logistic回歸模型采用原始數(shù)據(jù)），檢驗(yàn)結(jié)果如表8所示。表8顯示，在被退市風(fēng)險(xiǎn)警示前2年和前3年，Logistic回歸法模型的判別準(zhǔn)確率均達(dá)到100%，高于主成分分析法模型。這是個(gè)準(zhǔn)確率很高的預(yù)測模型，表明Logistic回歸法模型可以在實(shí)際中應(yīng)用，具有很高的實(shí)用價(jià)值。

四、結(jié)論

本文利用我國滬深兩市2010、2011連續(xù)兩年虧損而在2012年被退市風(fēng)險(xiǎn)警示的A股企業(yè)和配對(duì)的非退市風(fēng)險(xiǎn)警示企業(yè)（共60家）數(shù)據(jù)，分別采用主成分分析和Logistic回歸建立我國上市公司資金鏈斷裂風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，并對(duì)模型進(jìn)行比較檢驗(yàn)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，我國上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的預(yù)測能力，模型具有較好的預(yù)警效果，企業(yè)可以利用此模型量化資金鏈斷裂風(fēng)險(xiǎn)，及時(shí)調(diào)整投融資計(jì)劃和營運(yùn)資金規(guī)劃，有效防范資金鏈斷裂風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生。在以往的定性分析文獻(xiàn)中，經(jīng)常談到企業(yè)資金鏈斷裂的主要原因是收不回應(yīng)收賬款、存貨積壓、對(duì)外過度擔(dān)保、關(guān)聯(lián)方占款等，但是，我們通過獨(dú)立樣本的Mann-Whitney檢驗(yàn)卻發(fā)現(xiàn)，退市風(fēng)險(xiǎn)警示組和訓(xùn)練樣本組在X6（應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率）、X7（存貨周轉(zhuǎn)率）、X18（擔(dān)保占凈資產(chǎn)比重）、X19（關(guān)聯(lián)方占款）等指標(biāo)間沒有顯著差異?？赡艿脑蚴呛芏嗌鲜泄臼嵌嘣?jīng)營的企業(yè)集團(tuán)，母子公司可能從事完全不同的行業(yè)，通過合并報(bào)表計(jì)算出來的應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率等指標(biāo)是各個(gè)不同行業(yè)的一個(gè)加權(quán)平均值，掩蓋了公司具體的經(jīng)營狀況，利用這些指標(biāo)做決策，必然會(huì)得出錯(cuò)誤結(jié)論。也可能存在一些刻意操縱財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的上市公司，使指標(biāo)失去了比較意義?？偠灾鞒煞址治龊蚅ogistic回歸模型將影響資金鏈斷裂風(fēng)險(xiǎn)的各個(gè)因素綜合起來分析，建立綜合指標(biāo)函數(shù)預(yù)警資金鏈斷裂風(fēng)險(xiǎn)，即避免了不同指標(biāo)之間產(chǎn)生沖突時(shí)預(yù)警失效的情況，也避免了人為選擇的主觀性，是一種有效的量化工具，值得在實(shí)踐中推廣。但是，資金鏈斷裂風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，還有許多需要進(jìn)一步研究的地方：第一，為了便于數(shù)據(jù)的獲得，本文的研究對(duì)象是A股上市公司，得出的兩個(gè)模型是否適用于非上市公司，還有待進(jìn)一步檢驗(yàn)，而恰好就是這些眾多的非上市企業(yè)，是急需工具量化和預(yù)警資金鏈斷裂風(fēng)險(xiǎn)；第二雖然在分析中加入了一些非財(cái)務(wù)指標(biāo)，如企業(yè)性質(zhì)，但是由于資料來源的限制，沒有將宏觀經(jīng)濟(jì)政策的變化、市場化程度、公司治理等影響資金鏈斷裂的因素納入研究。

［1］張金昌、范瑞真：《資金鏈斷裂成因的理論分析和實(shí)證檢驗(yàn)》，《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》2012年第3期。

［2］王江：《“資金鏈”斷裂：理論解析與啟示》，《山東社會(huì)科學(xué)》2005年第7期。

［3］滕佳、干勝道：《企業(yè)資金鏈斷裂防范研究》，《當(dāng)代經(jīng)理人》2005年第13期。

［4］鄭和平：《資金鏈斷裂的財(cái)務(wù)成因及對(duì)策》，《經(jīng)濟(jì)導(dǎo)刊》2011年第7期。

［5］李富芝，吳君民：《房地產(chǎn)企業(yè)資金鏈斷裂風(fēng)險(xiǎn)原因探析與實(shí)證檢驗(yàn)》，《商業(yè)會(huì)計(jì)》2012年第19期。

［6］王玉紅、郎文穎：《以管窺豹——由資金鏈斷裂看尚德破產(chǎn)重組》，《財(cái)務(wù)與會(huì)計(jì)》2013年第7期。

［7］翟瀟：《成長企業(yè)的資金鏈評(píng)價(jià)研究》，《渤海大學(xué)學(xué)報(bào)》2010年第6期。

［8］Fitzpatrick.A Comparison of Ratios of Successful Industrial Enterprises with Those of Failed Firms.New York:Certified Public Accountant，1932.

［9］William Beaver.Financial Ratios as Predictors of Failure.Supplement to Journal of Accounting Research，1966.

［10］Altman E.I.Financial Ratios,Discriminate Analysis and Prediction of Corporate Bankruptcy.Journal of Finance，1968.

［11］Ohlson. Financial Ratio and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy.Journal of Accounting Research，1980.