養(yǎng)老服務(wù)類上市公司財務(wù)風(fēng)險測度與分析

養(yǎng)老服務(wù)類上市公司在調(diào)整養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)格局和提升養(yǎng)老服務(wù)質(zhì)量的過程中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。本文根據(jù)國內(nèi)外有關(guān)財務(wù)風(fēng)險測度的研究成果，以滬深A(yù)股市場三家養(yǎng)老服務(wù)類上市公司為研究對象，選取了現(xiàn)金流量類指標(biāo)、償債能力類指標(biāo)、盈利能力類指標(biāo)和營運能力類指標(biāo)，確立了具體指標(biāo)變量、變量參數(shù)及變量數(shù)據(jù)的變化規(guī)則，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了養(yǎng)老服務(wù)類上市公司財務(wù)風(fēng)險測度模型。本文還結(jié)合上市公司的財務(wù)報表數(shù)據(jù)，采用理論與實踐相結(jié)合的方法，驗證了養(yǎng)老服務(wù)類上市公司財務(wù)風(fēng)險測度模型的可行性，以期為城市養(yǎng)老機構(gòu)及時識別和防范財務(wù)風(fēng)險提供有益參考。

一、研究背景

提高養(yǎng)老服務(wù)質(zhì)量是事關(guān)民生福祉的大事。國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，截至2023年年底，我國60歲及以上人口為2.97億人，占全國人口的21.1%，其中65歲及以上人口2.17億人，占全國人口的15.4%。第五次中國城鄉(xiāng)老年人生活狀況抽樣調(diào)查顯示，我國失能老年人約為3 500萬人，占全體老年人的11.6%。在此社會背景下，為了彌補傳統(tǒng)家庭養(yǎng)老的不足，在政府部門及社會力量的廣泛參與下，養(yǎng)老機構(gòu)逐漸成為社會養(yǎng)老服務(wù)體系的重要組成部分。然而，養(yǎng)老機構(gòu)的創(chuàng)辦和運營都需要大量資金的支持，且容易面臨較大的財務(wù)風(fēng)險，如盈利能力不足、資金鏈斷裂風(fēng)險等。在眾多的養(yǎng)老機構(gòu)中，養(yǎng)老服務(wù)類上市公司是中堅力量，也是高質(zhì)量養(yǎng)老服務(wù)的提供者。與非上市公司相比，其資金規(guī)模龐大，并且面臨更加復(fù)雜的財務(wù)風(fēng)險。因此，對養(yǎng)老服務(wù)類上市公司進(jìn)行財務(wù)風(fēng)險測度與分析十分必要。

二、國內(nèi)外關(guān)于財務(wù)風(fēng)險測度的研究現(xiàn)狀

在企業(yè)財務(wù)風(fēng)險測度方面，為了實現(xiàn)企業(yè)運營年化利潤的最大化和相關(guān)財務(wù)風(fēng)險的最小化，Miguel Vieira等國外學(xué)者使用ε-約束方法建立了一種通用的混合整數(shù)線性規(guī)劃雙目標(biāo)模型。該模型適用于企業(yè)盈利設(shè)計和決策，尤其是在超過特定風(fēng)險價值的特定損失或收益評估方面。已有案例表明，該在決策支持方面具有一定的優(yōu)勢。同時，Hend Monjed 和Salma Ibrahim依據(jù)2005—2015年期間英國富時100指數(shù)中的74家非金融企業(yè)平衡樣本，并使用回歸方法檢驗了企業(yè)風(fēng)險指標(biāo)、風(fēng)險披露與收益平滑之間的關(guān)聯(lián)。研究結(jié)果顯示，企業(yè)財務(wù)風(fēng)險指標(biāo)、風(fēng)險披露和收益平滑呈正相關(guān)關(guān)系，非風(fēng)險相關(guān)因素與較低水平的風(fēng)險披露和較高的收益平滑有關(guān)。R Pangestika等人將財務(wù)損失解釋為投資實際回報低于預(yù)期回報，并將可信度理論和最常用的風(fēng)險價值結(jié)合，構(gòu)建了風(fēng)險價值模型，并利用該模型對上市公司未來的回報率進(jìn)行了預(yù)測。此外，Vatis Christian Kemezang等人通過比較分析EGARCH模型與APARCH模型，發(fā)現(xiàn)EGARCH模型非常適合捕捉各種金融資產(chǎn)的所有程式化事實，能夠更清晰地評估那些超過閾值的潛在損失。

國內(nèi)學(xué)者趙海燕、李娟采用未確知測度模型對上市公司進(jìn)行了財務(wù)風(fēng)險預(yù)警預(yù)測，并認(rèn)為在無法確切知道企業(yè)真實狀態(tài)時，應(yīng)用未確知測度模型對企業(yè)財務(wù)風(fēng)險進(jìn)行測度是可行的。尹夏楠、鮑新中介紹了財務(wù)風(fēng)險測度與預(yù)警系統(tǒng)軟件的設(shè)計思路以及兩個維度的預(yù)警方法，以滬深A(yù)股16個行業(yè)的上市公司為研究樣本，分別確立了不同行業(yè)預(yù)警財務(wù)指標(biāo)的最值和指標(biāo)權(quán)重，并進(jìn)行了樣例檢驗。結(jié)果表明：從行業(yè)差異視角對測度與預(yù)警系統(tǒng)中衡量指標(biāo)的最值及權(quán)重進(jìn)行配置，能更加科學(xué)、客觀地測度企業(yè)財務(wù)風(fēng)險并進(jìn)行預(yù)警；分行業(yè)設(shè)置的財務(wù)風(fēng)險測度與預(yù)警系統(tǒng)軟件具有較強的實用性和有效性。肖振紅、于洋針對全球經(jīng)濟一體化下熱電聯(lián)產(chǎn)行業(yè)日益增加的財務(wù)風(fēng)險，從A熱電聯(lián)產(chǎn)公司的總體發(fā)展?fàn)顩r出發(fā)，建立了一套財務(wù)風(fēng)險測度分析系統(tǒng)，并通過對A熱電聯(lián)產(chǎn)公司財務(wù)數(shù)據(jù)資料的分析，證實了該系統(tǒng)在行業(yè)財務(wù)風(fēng)險分析方面的有效性。高華等人以PPP項目為研究對象，從全生命周期的視域出發(fā)，構(gòu)建了PPP項目財務(wù)風(fēng)險系統(tǒng)動力學(xué)模型，厘清了財務(wù)風(fēng)險與部分資金運動影響因素的關(guān)系，并按敏感程度將相關(guān)的影響因素依次分為銷售收入、經(jīng)營成本、政府補貼、貸款利率、所得稅稅率和政府出資。

綜合國內(nèi)外研究情況來看，對不同行業(yè)的企業(yè)擬定不同的財務(wù)風(fēng)險參數(shù)，并利用相應(yīng)的財務(wù)風(fēng)險測度模型進(jìn)行財務(wù)風(fēng)險預(yù)測是可行的。需要注意的是，在財務(wù)風(fēng)險測度方面，學(xué)者雖然無須確知企業(yè)的真實狀況，但必須確保測度分析的樣本數(shù)據(jù)有較高的可信度。

在上市公司財務(wù)風(fēng)險測度方面，國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)取得顯著的研究成果，積累了豐富的研究經(jīng)驗。然而，在養(yǎng)老服務(wù)類上市公司的財務(wù)風(fēng)險測度方面，我國現(xiàn)有的研究較少。對此，我國還需進(jìn)一步加強養(yǎng)老服務(wù)類上市公司財務(wù)風(fēng)險測度方面的研究。

三、養(yǎng)老服務(wù)類上市公司財務(wù)風(fēng)險測度模型設(shè)計

四、養(yǎng)老服務(wù)類上市公司財務(wù)風(fēng)險測度結(jié)果分析

在滬深A(yù)股市場，以養(yǎng)老服務(wù)為核心業(yè)務(wù)的上市公司數(shù)量較少，且規(guī)模相對較小。在這一情況下，筆者遵循同源、同規(guī)模、同年份的原則，選擇了A公司、B公司和C公司三家以養(yǎng)老服務(wù)為主營業(yè)務(wù)的上市公司，并以這三家公司2023年三個季度的財務(wù)報表為數(shù)據(jù)來源。經(jīng)過無數(shù)據(jù)指標(biāo)剔除、同類指標(biāo)優(yōu)選和一致性數(shù)據(jù)采集等流程，筆者獲取了這三家公司的財務(wù)風(fēng)險指標(biāo)變量。初步選取的這三家公司2023年三個季度財務(wù)風(fēng)險指標(biāo)變量如表1所示。

筆者按照模型設(shè)計要求對各指標(biāo)變量和原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理。處理后的三家公司2023年財務(wù)風(fēng)險評價變量如表2所示。

由表2可知，A公司的財務(wù)風(fēng)險等級為中等，表明其財務(wù)風(fēng)險在可控范圍內(nèi)；B公司的財務(wù)風(fēng)險等級為高等，B公司管理層需要高度重視財務(wù)風(fēng)險；C公司的財務(wù)風(fēng)險等級為極高，表明其資金鏈有隨時斷裂的可能。同時，A公司2023年年報顯示，歸屬凈利潤為5 006萬元，基本每股收益為0.05元；B公司2023年年報顯示，公司歸屬凈利潤為‐3.684億元，基本每股收益為‐0.16元；C公司2023年連續(xù)三個季度的JFR均為負(fù)值，表明其財務(wù)風(fēng)險持續(xù)集聚。最終，C公司觸發(fā)了面值退市。

五、結(jié)語

養(yǎng)老服務(wù)類企業(yè)是養(yǎng)老市場的主力軍。在人口老齡化趨勢下，為了追求更高質(zhì)量的養(yǎng)老服務(wù)，部分老年人將養(yǎng)老服務(wù)類企業(yè)作為首選對象。然而，近年來，以養(yǎng)老服務(wù)類上市公司為主的養(yǎng)老機構(gòu)時常面臨財務(wù)風(fēng)險，部分非上市養(yǎng)老服務(wù)類企業(yè)也在艱難運營。在這一背景下，筆者在參考國內(nèi)外財務(wù)風(fēng)險測度研究成果的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了養(yǎng)老服務(wù)類上市公司的財務(wù)風(fēng)險測度模型，并將A、B、C三家以養(yǎng)老服務(wù)為核心業(yè)務(wù)的上市公司作為研究對象，分析了這三家上市公司 2023年三個季度的財務(wù)數(shù)據(jù)，驗證了養(yǎng)老服務(wù)類上市公司財務(wù)風(fēng)險測度模型的可行性。筆者結(jié)合研究結(jié)果認(rèn)為，養(yǎng)老服務(wù)類上市公司需要高效開展財務(wù)風(fēng)險測度及分析工作，提前采取處理措施，防止財務(wù)風(fēng)險擴大，從而實現(xiàn)財務(wù)管理的良性循環(huán)。

【基金課題：南通理工學(xué)院科研課題“新時期城市養(yǎng)老機構(gòu)財務(wù)風(fēng)險測度”[課題編號：2022XK（R）58]】

（作者單位：南通理工學(xué)院）