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    我國(guó)煤炭上市公司財(cái)務(wù)困境研究

    2023-02-28 01:13:45劉婷婷
    客聯(lián) 2023年10期
    關(guān)鍵詞:財(cái)務(wù)困境財(cái)務(wù)預(yù)警

    劉婷婷

    摘 要:煤炭產(chǎn)業(yè)作為我國(guó)的能源供應(yīng)支柱產(chǎn)業(yè),其發(fā)展在很大程度上決定了國(guó)家工業(yè)整體實(shí)力的進(jìn)步。因此,合理有效的引導(dǎo)煤炭上市公司防范財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),擺脫財(cái)務(wù)困境具有重要意義。本文選取了23家非ST股、A股煤炭產(chǎn)業(yè)上市公司,基于2018-2022年的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析,利用Z-Score模型對(duì)煤炭上市公司進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警。結(jié)果表明:23家煤炭上市公司中,絕大多數(shù)公司的Z值均小于1.81,表明煤炭上市公司整體的財(cái)務(wù)狀況較差,面臨的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較高,陷入財(cái)務(wù)困境的概率也就越大。最后,為防范我國(guó)煤炭上市公司發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī),本文提出了相應(yīng)的對(duì)策。

    關(guān)鍵詞:煤炭上市公司、Z-Score模型、財(cái)務(wù)預(yù)警、財(cái)務(wù)困境

    一、引言

    伴隨著經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化,我國(guó)對(duì)于三大產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展的重視程度加深。國(guó)家也非常重視對(duì)煤炭上市公司的扶持力度,這不僅給煤炭上市公司帶來(lái)了機(jī)遇,同時(shí),由于煤炭上市公司需要調(diào)整自身的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)方式來(lái)適應(yīng)新規(guī)范和新標(biāo)準(zhǔn),所以也給其帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)[1]。由于煤炭產(chǎn)業(yè)作為我國(guó)的第二產(chǎn)業(yè),煤炭上市公司也是推進(jìn)我國(guó)產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程的主力軍,并且煤炭生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)具有獨(dú)特的經(jīng)營(yíng)狀況,其開(kāi)發(fā)利用過(guò)程中具有高耗能、高污染的特性[2]。因此,重視煤炭上市公司面臨的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),并對(duì)其進(jìn)行評(píng)價(jià),這對(duì)煤炭上市公司的可持續(xù)發(fā)展具有關(guān)鍵性的作用,同樣也符合黨中央推進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的思想。

    二、研究設(shè)計(jì)

    (一)Z-Score模型

    對(duì)上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警的研究方法有許多種,例如主成分分析法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、Logistic回歸分析以及多元回歸等。本文選擇的是Z-Score模型,原因主要有以下兩點(diǎn):(1)Z模型克服了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法需分析較多樣本數(shù)量而煤炭上市公司樣本不足的問(wèn)題,也克服了Logistic模型自變量可能會(huì)存在多重共線性的問(wèn)題。(2)Z模型同一元判定模型相比,其具有更高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。因此,本文采用美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家Edward Altman 在1968年創(chuàng)立的Z-Score模型進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警[3]。Z-Score模型的基本表達(dá)式如下:

    其中:Z為判別函數(shù)值

    X1=營(yíng)運(yùn)資金/資產(chǎn)總額=(流動(dòng)資產(chǎn)-流動(dòng)負(fù)債)/資產(chǎn)總額。營(yíng)運(yùn)資金代表的是公司經(jīng)營(yíng)周轉(zhuǎn)所需的凈流動(dòng)資金,反映的是公司資產(chǎn)的流動(dòng)性。如果X1的值過(guò)小,則反映公司資金周轉(zhuǎn)存在問(wèn)題,可能存在流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。反之,如果X1的值過(guò)大,則表示公司的資產(chǎn)可能沒(méi)有得到充分的利用,可能會(huì)影響公司的盈利能力,從而不利于公司的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。

    X2=留存收益/資產(chǎn)總額=(未分配利潤(rùn)+盈余公積)/資產(chǎn)總額。通過(guò)分析X2值的大小,可以了解公司的累計(jì)獲利能力。如果X2較大,則表明公司的盈利能力較好,抗風(fēng)險(xiǎn)能力較強(qiáng)。反之,如果X2較小,則表明公司盈利能力較小,抗風(fēng)險(xiǎn)能力有待提高。

    X3=息稅前利潤(rùn)/資產(chǎn)總額=(利潤(rùn)總額+財(cái)務(wù)費(fèi)用)/資產(chǎn)總額。X3反映的是公司每投入一單位的資產(chǎn)可以獲得的利潤(rùn),即代表公司資金的投入產(chǎn)出水平。如果X3越大,表明公司獲利能力較強(qiáng),經(jīng)營(yíng)績(jī)效較好。反之,則較差。

    X4=所有者權(quán)益市值/負(fù)債總額=(每股市價(jià)×股本總數(shù))/負(fù)債總額。X4表示的是公司股權(quán)價(jià)值與所承擔(dān)債務(wù)之間的關(guān)系。該比率越大,表明公司實(shí)收資本的價(jià)值較高,債券比重相對(duì)較小,從而使公司的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)較小。

    X5=營(yíng)業(yè)收入/資產(chǎn)總額=主營(yíng)業(yè)務(wù)收入/資產(chǎn)總額。X5代表的是公司的總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率,反映的是公司總資產(chǎn)的營(yíng)運(yùn)能力。該比率越大,表明公司總資產(chǎn)的周轉(zhuǎn)速度較快,資產(chǎn)的使用效率較高。反之,則使用效率較低。

    (二)Z-Score模型中臨界值Z的判別

    隨著Z值的降低,公司面臨財(cái)務(wù)困境的可能性越大,破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)也就越高。以1.81和2.675作為臨界值,當(dāng)Z值小于1.81時(shí),公司面臨財(cái)務(wù)困境的可能性很大,財(cái)務(wù)狀況很差,破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)較高。隨著Z值的變大,公司面臨財(cái)務(wù)困境的概率變小,財(cái)務(wù)狀況轉(zhuǎn)好。

    三、實(shí)證分析

    (一)樣本選取和數(shù)據(jù)來(lái)源

    本文本著剔除Z值數(shù)據(jù)不全的樣本公司、剔除財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)相關(guān)指標(biāo)不全的樣本公司以及剔除樣本期間被ST、*ST的上市公司的原則,選取了我國(guó)A股市場(chǎng)上的煤炭上市公司,總共有23家。數(shù)據(jù)來(lái)源于wind數(shù)據(jù)庫(kù)以及各公司年報(bào),數(shù)據(jù)類(lèi)別包括Z值以及X1、X2、X3、X4、X5五個(gè)細(xì)分值。

    (二)煤炭上市公司Z-Score模型的財(cái)務(wù)困境分析

    1、描述性統(tǒng)計(jì)分析

    為分析我國(guó)煤炭上市公司整體的財(cái)務(wù)狀況,本文將選取的數(shù)據(jù)利用stata軟件進(jìn)行了描述性統(tǒng)計(jì)分析,主要對(duì)數(shù)據(jù)的均值、中值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值以及最大值進(jìn)行分析。煤炭上市公司整體Z值的均值為1.515,小于1.81,根據(jù)Z值的界定可知,2018年-2022年,我國(guó)A股上市的煤炭公司整體財(cái)務(wù)狀況很差,存在嚴(yán)重的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),陷入財(cái)務(wù)困境的概率較高。并且,值得注意的是,Z值最小值與最大值之間的差距較大,標(biāo)準(zhǔn)差較高,說(shuō)明各煤炭上市公司之間的Z值存在較大的差異,波定性較強(qiáng),財(cái)務(wù)經(jīng)營(yíng)狀況的穩(wěn)定性有待提高。此外,在構(gòu)成Z值的五個(gè)指標(biāo)中,可以看到X1較小且為負(fù)數(shù),初步說(shuō)明各公司Z值的大小差異主要是由于X1的差異造成的??傮w而言,我國(guó)23家煤炭上市公司整體財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較高,陷入財(cái)務(wù)困境的概率也較高。

    2、Z值的分布情況

    為進(jìn)一步分析我國(guó)煤炭上市公司單個(gè)公司所面臨的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),本文根據(jù)Z值臨界值的大小,對(duì)23家樣本煤炭上市公司的Z值進(jìn)行了分組統(tǒng)計(jì)。在這23家煤炭上市公司中,2018年有16家公司的Z值小于1.81,占公司總數(shù)量的69.6%,而Z值大于2.675的公司只有兩家,占公司總數(shù)量的8.7%,說(shuō)明煤炭上市公司整體的財(cái)務(wù)狀況非常差,存在嚴(yán)重的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。在2019年和2020年,均有17家公司的Z值小于1.81,占公司總數(shù)量的73.9%,即大多數(shù)公司的Z值均較低,說(shuō)明我國(guó)煤炭上市公司整體的財(cái)務(wù)狀況較2018年而言更差,財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)也更高了。在2021年,Z值小于1.81的煤炭上市公司數(shù)量有所下降,Z值大于2.675的公司的數(shù)量有所上升,說(shuō)明我國(guó)煤炭上市公司整體的財(cái)務(wù)狀況有所好轉(zhuǎn),抗風(fēng)險(xiǎn)能力有所加強(qiáng)。到2022年,Z值小于1.81的煤炭上市公司數(shù)量明顯下降,但數(shù)量仍超過(guò)一半,說(shuō)明我國(guó)煤炭上市公司整體的財(cái)務(wù)狀況仍然較差,發(fā)生財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的可能性較高,陷入財(cái)務(wù)困境的可能性仍然較大,各公司仍需重視經(jīng)營(yíng)管理。

    此外,就各公司而言,只有2家煤炭上市公司處于無(wú)警告區(qū),4家公司處于輕度警告區(qū),其余17家公司處于重度警告區(qū)。也就是說(shuō)近五年來(lái),有73.9%的煤炭上市公司的財(cái)務(wù)狀況較差,財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較大,陷入財(cái)務(wù)困境的可能性較高。

    3、變量X對(duì)Z值的具體影響分析

    為進(jìn)一步分剖析原因,本文將組成Z值的五個(gè)細(xì)分值進(jìn)行了分析。X1的均值都較小,并且絕大多數(shù)公司的X1為負(fù)數(shù)。這說(shuō)明在23家煤炭上市公司中,絕大多數(shù)公司Z值較小主要是由于X1值較小且為負(fù)造成的。X1=營(yíng)運(yùn)資金/資產(chǎn)總額=(流動(dòng)資產(chǎn)-流動(dòng)負(fù)債)/資產(chǎn)總額,其反映公司資產(chǎn)的流動(dòng)性,若該值較小,則表明公司資金周轉(zhuǎn)存在問(wèn)題,并且公司發(fā)展可能面臨流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。在23家煤炭上市公司中,絕大多數(shù)公司的X1較小且為負(fù),說(shuō)明流動(dòng)資金已經(jīng)不能完全覆蓋流動(dòng)負(fù)債,公司面臨的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)較大,資金流動(dòng)性存在問(wèn)題,公司的業(yè)務(wù)開(kāi)展必然受限,進(jìn)而會(huì)導(dǎo)致公司的財(cái)務(wù)狀況變差,陷入財(cái)務(wù)困境的概率提高。

    四、結(jié)論及展望

    本文通過(guò)運(yùn)用Z-Score模型計(jì)算出23家煤炭上市公司的Z值,得出近五年平均有67.84%的煤炭上市公司存在財(cái)務(wù)危機(jī)、陷入財(cái)務(wù)困境概率高的結(jié)論。究其原因主要是大部分煤炭上市公司資金流動(dòng)性、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、獲利能力、利息支付能力都較差。并且大多數(shù)煤炭上市公司的X1值為負(fù),公司面臨的資金流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)較為明顯。因此,煤炭上市公司在發(fā)展的過(guò)程中應(yīng)注重各類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)的管理,最大限度避免公司陷入財(cái)務(wù)困境。同時(shí)也要提高資金的使用效率,不能盲目負(fù)債。近年來(lái),我國(guó)對(duì)煤炭上市公司也提供了稅收、財(cái)政方面的很多優(yōu)惠政策。在這一優(yōu)惠政策下,煤炭上市公司也不能過(guò)度的依賴(lài)國(guó)家政策,政府也應(yīng)注重對(duì)接受優(yōu)惠政策的公司進(jìn)行監(jiān)督,注重對(duì)煤炭產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)的宏觀調(diào)控。

    參考文獻(xiàn):

    [1]代文,齊航.碳減排約束、環(huán)境信息披露與企業(yè)研發(fā)投入研究[J].中國(guó)管理信息化,2020,23(6):2.

    [2]張鳴,程濤.上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警實(shí)證研究的動(dòng)態(tài)視角[J].財(cái)經(jīng)研究,2005(01):62-71.DOI:10.16538/j.cnki.jfe.2005.01.006.

    [3]Altman.E.Financial Ratios Discriminate Analysis and the Prediction of Corporate bankruptcy [J].Journal of Finance,1968(9): 589-609.

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