基于三因素模型的企业持续经营高风险预测研究，本文主要内容关键词为：高风险论文,模型论文,因素论文,企业论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
企业盛极而衰，最终陷入财务高风险或者经营失败是一个逐渐累积的过程(方军雄，2002)；同样，企业持续经营的丧失也不是一朝一夕造成的，而通常经历了由轻微不确定到持续经营高风险的渐进积累转化的过程(张延波、彭淑雄，2001；吴世农、卢贤义，2001)。企业持续经营高风险既是一种状态也是一个过程，它是企业经营过程中因为内外因素共同作用而产生的财务状况持续恶化，经营收益持续低于社会平均收益率，收支难以为继，直至最终破产的一系列阶段的总称(王强，2002)。正因为企业持续经营高风险是一个动态过程，所以在实证研究中，不同的研究者通常会选取不同阶段作为“持续经营高风险”的标准。出于样本选择的便利，现有大部分实证研究是以发生破产、被处以ST(特别处理)作为企业持续经营高风险的标准(Fitz Partrick,1932; Altman,1968; 1977,陈静，1999；陈晓、陈治鸿，2000；吴世农、卢贤义，2001)，也就是企业持续经营不确定动态模型中最后的极端阶段。
事实上，这样处理虽然大大降低了样本选择的难度，却远离了企业持续经营高风险预测研究的初衷——最大限度地在高风险出现之前向相关人员发出预警。当破产或者ST出现时，企业持续经营已经陷入了极端的困境。投资者、债权人、管理层、员工等利益相关者希望尽早知晓的不是这种极端情形是否会出现，而是更早阶段的持续经营不确定的征兆，他们关注企业持续经营是否会出现高风险。
一、研究设计
1.持续经营高风险的定义与对照样本选择
财务状况持续恶化是产生持续经营高风险的直接原因，因为财务状况恶化，现金流动出现障碍，现金短缺，导致资产难以正常变现，债务难以通过正常途径偿还，陷入技术性破产。经营收益持续低于社会平均收益率是企业持续经营高风险出现的根本原因，“按照经济学的标准，企业失败就是在可接受的风险范围内企业所实现的投资报酬率明显地持续低于同类投资的最低报酬率”(Altman,1968)。如果企业无法获得同类投资最低报酬率，趋利的资本自然会转移到其他企业中去，企业持续经营也就失去了存在的根据。陈静(1999)指出了当前研究的缺陷以及未来的拓展方向，建议将“财务高风险”扩展到ST公司以外，因为现实中“部分企业虽然暂时没有加入ST公司的行列，但它们的生产经营已存在严重困难”。因此，企业持续经营高风险可以从财务状况和盈利能力两个视角进行定义。同时，为了研究的方便，尤其对于企业持续经营高风险预测研究，高风险公司的可确认性至关重要。财务状况持续恶化最直接、最易识别的表现便是债务违约。在基于信用的市场经济下，企业信用直接关系到企业的生存发展，不到山穷水尽，任何一家企业不会冒损害信用的风险而发生债务违约①。
管理学大师彼得·德鲁克认为盈利是任何企业最根本的经营目标，倘若赚不了利润，企业本身就失去了存在的理由或“正当性”。具体到上市公司，盈利更显重要，它不仅是企业上市发行的重要条件(《股票上市发行与交易暂行条例》)，也是再融资的基本前提(相关的配股增发规定)，更是证券市场考评上市公司质量的重要标准，诸如市盈率(P/E)、每股收益(EPS)、经济增加值(EVA)无一不与盈利相关，因此企业总是千方百计地用盈余管理、会计政策选择之类的措施维护其盈利能力良好的形象。国内外实证研究证实，亏损企业在首次亏损之前存在普遍的盈余管理行为(陆建桥，1999；Leuz、Nanda & Wysocki,2002)，尤其当高级管理人员的个人薪酬与公司经营业绩挂钩时，盈余操控成为管理层普遍的理性选择。从公布规范业绩考评指标的上市公司来看，净利润都是必选的重要指标，甚至成为惟一的考量指标，例如申华控股(600653)。当然，上市公司及其管理当局也可能存在做低会计盈利的动机。例如，为了将来业绩更好，在经理层更换年度进行" big bath" ；为了应对监管当局的管制，人为做低账面利润。但是，如果企业持续经营状况良好，新管理层虽可能人为降低利润但也不致超越“盈亏”临界点，因为如此彻底的" big bath" 造成的经济损害过大，而且通常在年中进行的经理层更换迫使新经理层减少过分做空利润的动机；同样，对于旨在规避监管的上市公司在权衡利弊之后也不大可能将良好的经营业绩做成亏损。
确定了持续经营高风险样本之后，我们还需要选择与持续经营高风险公司相对的持续经营低风险公司，对照样本的选择恰当与否将直接影响实证研究的效果和效率。自Beaver(1966)提出“配对抽样”的建模以来，后续大部分研究都严格按照行业、公司规模和所处期间等标准进行一对一配对抽样(Altman,1968；陈静，1999；陈瑜，2000；吴世农、卢贤义，2001)。不过，这样处理造成了样本中两类公司的比例与它们在总体中的比例严重不一致，从而可能夸大预测模型的判别效果(Zmijewski,1984)。此外，配对抽样还可能把作为配对标准的因素排除在模型之外，而这些因素很可能是解释持续经营高风险的重要因素(Beaver,1966; Altman,1993; Ohlson,1980；陈晓、陈治鸿，2000)。
对投资者或债权人来说，他们更关心的是能不能从业绩较差的公司中预测出高风险公司(陈晓、陈治鸿，2000)，与此目标相适应的模型应当基于高风险公司和真正低风险的公司而构建。因此，我们选取与高风险样本处于同一行业，并且在1999～2001年间营业利润/总资产始终不低于5％的低风险公司作为对照样本，此类公司低风险的特征也得到了审计师的认同。该类公司1999～2001年期间收到非标准审计意见比重分别为1.26％、1.39％和1.32％，不仅显著低于首次亏损公司非标准审计意见比重(三年分别为63.04％、52.17％和48.28％)，也显著低于市场整体的水平(三年非标准审计意见的比例分别为19.64％、14.48％和13.38％)，而且低风险公司被出具的非标准审计意见都属于程度最低的“无保留意见+说明段”类型。
2.实证研究期间
直到1998年，我国上市公司才要求编制和对外提供现金流量表，而现金流量是反映上市公司财务质地的重要指标，是研究上市公司持续经营状况的重要信息。因此，鉴于我国证券市场发展状况以及上市公司相关数据的可获得性情况，我们的实证研究期间从1998年开始，到2002年结束。为了研究的方便，我们将上市公司首次亏损定义为0年，并以此为基点依次倒计或者顺计高风险前后年份(见图1)。
3.模型变量的选择
企业是一个具有生命活性的有机组织(张铁男、李晶蕾，2002)，它是由多种能力构成的系统。影响企业生命活性或者持续经营的因素不仅包括财务质地，还包括经营质量和治理效能，换言之，就是Lubomir(2002)、胡汝银(2003)总结的财务、经营和治理三个方面。
虽然现有实证研究文献都或多或少涉及了企业持续经营的三个关键因子，但是其研究都是孤立地展开的，通常只是研究其中一个维度，没有把财务质地、经营质量和治理效能当作一个整体进行系统的研究。事实上，这三个关键动因相互关联、相互影响，共同决定了企业的持续经营状况。而且，它们对企业持续经营影响的重要程度也不相同，前者是企业持续经营的直接动因，后两者则是企业持续经营的基础力量，其中经营质量是持续经营的内在基础，治理效能则是持续经营的内生动力，各层因素相互作用、相互影响，共同构成了决定企业持续经营的三因素模型(见图2)。因此，一个摆脱“资料驱动型”研究的企业持续经营高风险实证研究应当包括财务质地、经营质量和治理效能三个维度的关键因子。
4.实证研究统计模型
Logistic回归模型是持续经营高风险预测研究的主流方法(陈晓、陈治鸿，2000；吴世农、卢贤义，2001；何沛俐、章早立，2003)，而且相对于discriminant模型，logistic模型里自变量和因变量之间存在因果关系(McFadden,1976)。所以，本文的研究也采用logistic回归模型，按照持续经营影响因素构建预测模型，并将基于三因素的持续经营高风险预测模型与陈晓、陈治鸿(2000)，吴世农、卢贤义(2001)的模型进行比较。
陈晓、陈治鸿(2000)选取的变量包括：营运资本/总资产、负债/股东权益、应收账款周转率、主营业务利润/总资产、非主营业务利润(利润总额-主营业务利润)/总资产、留存收益(未分配利润+盈余公积金)/总资产；吴世农、卢贤义(2001)选取的变量包括：盈余增长指数((本年净利润-上年净利润)/上年净利润)、资产报酬率(利润总额/总资产)、流动比率、长期负债/股东权益、营运资本/总资产、资产周转率。本研究中待选的变量指标见表1。
表1 企业持续经营风险影响因素
因素 细类
现有文献涉及的指标备选指标
A1=大股东性质(国有股东为0，
否则为1)
A2=控股类型(绝对控股为0，否则为1) A1、A2、A3
大股东激A3=股权模式(非国有股东且相对控股为
励与约束1，否则为0)
A4=其他应收款/流动资产
A5=(其他应收款+应收账款)/流动资产 A4、A5、A6
A6=对外担保(存在担保为1，否则为0)
治理
A7=两职合一(董事长、总经理同一人为
效能
1，否则为0)
经理层激A8=执行董事人数/董事人数
A7、A8、A9、
励与约束A9=是否进行规范业绩考评(否为1，是为0)
A10、A11
A10=在上市公司领薪的人数/高管人数
A11=管理层持股股数/流通股股数
稳定性 A12=大股东变更(变更为1，否则为0)A12、A13
A13=管理层重大变动(变动为1，否则为0)
B1=税前利润/资产
B2=营业利润/资产
资产 B3=主营利润/资产 B1、B2、
收益率 B4=净利润/净资产 B3、B5
B5=留存收益/资产
盈利 B6=营业利润/｜利润总额｜
稳定性 B7=主营业务利润/｜利润总额｜ B6、B7
B8=资产收益率标准差
经营
B9=销售活动现金流入金额/主营业务收
质量
入净额
盈利 B10=经营活动现金净流量/｜营业利润｜ B9、B10、
质量 B11=主营业务利润/主营业务收入净额 B11
B12=可持续增长(净资产收益率*留存
收益率-销售增长率＞0，为0，否则为1)
B13=销售收入增长率
B14=主营业务利润增长率
变动 B15=营业利润增长率
B12、B13、
趋势 B16=净利润增长率 B16、B17
B17=净利润下降(下降取1，否则取0)
B18=营业利润下降(下降取1，否则取0)
C1=利息保障倍数
C2=经营活动现金净流量/流动负债
短期 C3=经营活动现金净流量/负债C2、C3、
流动性 C4=主营业务收入净额/资产 C5、C6
C5=主营业务收入净额/流动资产
C6=主营业务收入净额/应收款项
C7=营运资本/资产总额
短期财务C8=流动比率 C7、C8、C9
安全性 C9=速动比率
财务
C10=现金比率
质地
C11=负债/资产
长期财务C12=负债/股东权益C11、C13
安全性 C13=长期资产适合率
C14=负债结构
C16=经营活动现金流量增长率
C17=当期营业资本/资产-上期营业资
变动趋势本/资产
C18=当期长期资产适合率-上期长期资
产适合率
注：A9：高级管理人员为年报“董事、监事和高级管理人员”部分所列人数；A12：管理层重大变动是指公司董事长或总经理发生变动，原来总经理兼任董事长或者原来董事长兼任总经理不属于重大变动；B4：受数据所限，留存收益/资产指标以(股东权益-股本)/资产近似代替；C1、C16、C17、C18：因数据缺失比较严重，“利息保障倍数”、“财务质地：变动趋势”指标未予考虑.
二、数据来源及样本选择
本研究中，财务数据主要来源于证券之星网站与复旦金融期货研究所共同研究开发完成的“证星—若山风向标”财务测评系统。该财务测评系统自2001年1月1日正式投入使用，截至目前已经对上市公司进行了四年(1999年、2000年、2001年和2002年)综合财务测评，在评价上市公司财务质量以及鉴别财务异动公司以警示财务风险方面具有较好的价值。行业的分类以证券之星为基准，进行适当调整合并。股权结构等公司治理方面的信息，则从公司年报中逐一确认取得。样本数据以“证星—若山风向标”财务测评系统为基础，选取满足以下条件的公司作为本研究的最终样本。
(1)持续经营高风险公司：公司在t年出现首次净亏损②，而且可以获得t-1年度的数据；研究期间包括2000年、2001年；(2)持续经营低风险公司：与高风险样本处于同一行业，在研究期间(1999～2001年)内始终盈利，并且营业利润/总资产始终不低于5％，各年度相关资料可以获得；(3)检验模型判别效率的样本：2001年净资产收益率(ROE)小于2％的微盈公司，而且该年度相关数据可以获得。
同时，应满足以下条件：
(1)每年4月30日之前公布该年度财务报告；(2)发行A股或者同时发行A股与B股的上市公司；(3)不属于金融行业的上市公司。
因为B股公司必须按照国际会计准则编制财务报表，这可能导致其财务报表显著异于A股或者AB股公司。必须满足条件(3)是因为金融行业的经营特点显著不同于其他行业。
1.研究样本的基本情况描述
表2～表4列示了本文研究中涉及的公司年度分布、行业分布等基本信息。
表2 建模样本的年度分布
年度 高风险公司数量 低风险公司数量
200046190
200187216
合计
133406
表3 建模样本的行业分布
行业高风险公司数量 低风险公司数量
公用事业1 6
化工行业
15 25
交通运输行业1 0
机械仪器行业
15 40
冶金行业3 46
材料行业5 22
汽车行业8 14
房地产行业 9 16
家电行业
14 14
旅游行业3 10
能源行业6 45
商业 18 22
农业 8 20
医药行业3 48
电信与计算机行业7 27
造纸业 3 7
纺织行业7 31
综合 7 13
合计133406
表4 测试样本的行业分布
行业 公司数量 2002年出现高风险 2002～2003年
出现高风险
公用事业 1 0
0
化工行业 11 4
5
交通运输行业 1 0
0
机械仪器行业 15 7
7
冶金行业 8 2
2
材料行业 7 4
4
汽车行业 4 2
2
房地产行业5 4
4
家电行业 4 1
2
旅游行业 6 3
6
能源行业 6 0
0
商业8 2
4
农业7 3
5
医药行业 7 3
3
电信与计算机行业 6 1
2
造纸业
2 2
2
纺织行业 8 4
4
综合
10 4
6
合计 11646 58
2.单变量分析
从表5看，高风险公司其他应收款(三类应收款)比重更高，为他人提供担保更为频繁，这使得公司资金缺乏，徒增财务风险，可能是导致公司陷入持续经营高风险的原因之一。单变量检验显示，两类公司在大股东占款和对外担保方面存在显著差异。低风险公司的建设与实施情况明显优于高风险公司，绝大部分高风险公司没有建立规范的业绩考评机制(83％)，而低风险公司则普遍建立了业绩考评机制(95％)；虽然两类公司在董事长兼职及高级管理人员领薪方面不存在显著差异，但高风险公司执行董事的比重显著高于低风险公司，而高级管理人员持股比例则显著低于低风险公司。
表5 治理效能维度变量的单变量检验
均值 t检验 Mann-Whitney检验
变量样本
低风险 高风险 t值 p值 z值 p值
大股东性质539 0.220.35 -2.629 0.0090
-2.796
0.0050
控股类型 539 0.450.63 -3.711 0.0000
-3.617
0.0000
股权模式 539 0.140.29 -3.475 0.0010
-3.914
0.0000
款/流动资产
539 0.1010 0.2493
-8.12
0.0000
-8.889
0.0000
流动资产 539 0.2996 0.4840
-8.604 0.0000
-8.205
0.0000
对外担保 539 0.170.6 -9.215 0.0000
-9.574
0.0000
两职合一 539 0.2 0.18 0.49
0.6250
-0.481
0.6300
人控制539 0.2452 0.2993
-3.058 0.0030
-2.862
0.0040
绩考评539 0.050.83 -23.17 0.0000
-18.414 0.0000
薪比重539 0.6174 0.6319
-0.666 0.5060
-0.777
0.4370
股比重539 0.0074 0.00102.763 0.0060
-2.047
0.0410
东变更539 0.060.14 -2.382 0.0180
-2.844
0.0040
重大变动 539 0.240.33 -1.993 0.0480
-2.091
0.0370
注：高风险样本为133，低风险样本为406；t值为异方差独立样本t值，p值为双尾检验值；原假设为“高风险公司的关键比率与低风险公司关键比率不存在重大差异”.
高风险公司股东结构和领导层稳定性较差，发生控股股东变更与董事长和/或总经理更换频繁，这可能是导致公司走向持续经营高风险的原因，或者是潜在的高风险公司为了避免高风险的无奈之举。
表6显示，高风险公司与低风险公司资产盈利能力存在显著差异，无论是整体获利能力(税前利润/资产)，还是正常的经营获利能力(营业利润/资产)或经常性业务的获利能力(主营利润/资产)，也无论是当前的获利能力，还是累计的获利能力(股东权益/资产)，低风险公司都明显优于高风险公司。
表6 经营质量维度变量的单变量检验
均值 t检验Mann-Whitney检验
变量样本
低风险高风险 t值 p值 z值
p值
税前利润/资产539
0.11640.0363
19.9900
0.0000 -14.870.0000
营业利润/资产538
0.09500.0181
20.9450
0.0000 -15.022
0.0000
主营利润/资产539
0.17530.0789
15.9530
0.0000 -12.841
0.0000
非主营利润/资产 539 -0.0589
-0.0426
-3.0970
0.0020
-0.839
0.4010
留存收益/资产539
0.42330.2845
10.2760
0.0000
-9.131
0.0000
营业利润比重 539
0.0080
-0.00071.1250
0.2630
-6.950.0000
主营利润比重 539
0.01750.0962
-2.1240
0.0360
-8.610.0000
主营现金比率 539
1.05851.0992
-0.6010
0.5490
-1.916
0.0550
营业利润含金率
539
1.1670
-1.18651.0910
0.2770
-1.324
0.1850
主营毛利率 539
0.31420.23261.5300
0.0000
-6.606
0.0000
增长持续性 539
0.69 0.45 4.9170
0.0000
-4.999
0.0000
主营收入增长率
539
0.90200.42860.8330
0.4050
-7.625
0.0000
收入增长与否 539
0.15 0.51 -7.8030
0.0000
-8.623
0.0000
净利润增长率 539
0.52270.02713.1600
0.0020
-8.593
0.0000
利润增长与否 539
0.17 0.65-10.5970
0.0000 -10.602
0.0000
注：高风险样本为133，低风险样本为406；t值为异方差独立样本t值，p值为双尾检验值；原假设为“高风险公司的关键比率与低风险公司关键比率不存在重大差异”.
低风险公司的营业利润含金率和主营毛利率都显著高于高风险公司，然而，高风险公司的销售活动收现比重却显著高于低风险公司，这可能是高风险公司为了缓解资金压力不得不提高现销比例、减少销售造成的。主营业务收入增长率明显低于低风险公司的证据部分证实了这一点。
我们发现，高风险公司的增长速度明显落后于低风险公司，但他们的增长质量相比却较高，69％的低风险公司存在增长持续性问题，只有45％的高风险公司存在增长持续性问题。当然，这也可能是高风险公司迫于资金的限制不得不放慢发展的步伐所导致的结果。
从表7看，高风险公司与低风险公司在财务质地方面，无论是短期流动性，还是短期、长期财务安全性，都存在显著差异，前者显著劣于后者，这也是大量高风险预测研究采用财务质地变量的重要原因。
表7 财务质地维度变量的单变量检验
均值 t检验 Mann-Whitney检验
变量 样本
低风险高风险 t值 p值 z值 p值
经营净现金
流/流动负债 538 0.37640.0275
10.2470
0.0000
-10.17
0.0000
金流/负债
462 0.31580.02219.2460
0.0000
-9.883
0.0000
周转率 53919.8736
18.60470.1530
0.8780
-6.388
0.0000
周转率 539 1.45660.85617.7600
0.0000
-7.867
0.0000
周转率 539 0.74680.44448.5090
0.0000
-7.527
0.0000
流动比率539 2.21311.56716.5690
0.0000
-4.674
0.0000
速动比率539 1.17800.47899.6480
0.0000
-7.260.0000
营运资本/资产
539 0.24070.15974.1170
0.0000
-3.453
0.001
资产负债率 539 0.36720.4822
-7.1830.0000
-6.728
0.0000
负债/净资产 539 0.75371.9002
-1.7370.0850
-6.430.0000
债/净资产
539 0.11190.1495
-1.8010.0730
-2.652
0.008
产适合率539 1.92181.56413.4970
0.0010
-2.021
0.043
注：同表5.
三、企业持续经营高风险预测模型的构建和检验
在构建有效、合理的三因素预测模型时，我们分别按照“治理效能、经营质量和财务质地”三大类关键因素进行指标的选择，对每个类别关键因素具体指标的选择遵循如下程序：首先，该类关键因素变量全部按照backward:conditional的方式(entry probability为0.15,removal probability为0.10)进行logistic回归，观察各变量的相对贡献和统计显著性；接着，以该类关键因素下各小类因素变量按照相同方法进行回归；最后，结合上述两个步骤的结果选择出模型预测变量。最后结果见表A栏。B栏和C栏，分别是陈晓和陈治鸿(2000)、吴世农和卢贤义(2001)模型③ 的结果。
持续经营高风险三因素模型如下：
logUn=1.228+1.982[*]owner+1.991[*]orec/asset+5.179[*]contin+3.176[*]appra+1.229[*]renume-30.187[*]contcha-3.918[*]return-3.173[*]persist+2.611[*]margin-2.027[*]trend+0.107[*]liquid-0.028[*]turn-0.075[*]acid-5.13[*]match
(1)
Chen & Chen模型：
logUn=4.588-58.124[*]corereturn-45.559[*]non-corereturn-3.522[*]cumreturn-0.001[*]turn+0.803[*]workingc+0.075[*]lev
(2)
Wu & Lu模型
logUn=4.588-55.645[*]return-0.07[*]trend-1.22[*]turn+0.728[*]current+1.924[*]workingc-0.912[*]lev
(3)
因此，公司发生高风险的概率：
P=(e[logUn]/1+e[logUn])
从模型的拟和程度和解释能力看(见表8)，无论是-2 log likelihood还是R[2]，基于持续经营三因素框架建立的三因素模型的拟合程度以及自变量对因变量的解释能力都显著优于仅囊括财务质地以及部分经营质量变量的Chen & Chen模型和Wu & Lu模型。表9进一步显示，从模型的回判效果看，无论是总体误判率，还是Ⅰ类错误(高风险公司错判为低风险公司)和Ⅱ类错误(低风险公司错判为高风险公司)，基于持续经营三因素框架建立的三因素模型显著胜过仅考虑财务指标的Chen & Chen模型和Wu & Lu模型。
表8 logistic模型回归结果
三因素模型 Chen&Chen模型 Wu&Lu模型
参数项 参数 Wald显著 参数Wald显著参数Wald 显著
估计值
统计量
水平估计值 统计量
水平估计值 统计量
水平
截距项 1.2283.679
0.0554.588
34.544 0.0000
4.588
61.046
0.000
股权模式1.9821.657
0.198
其他应收款
/流动资产
1.991
10.720.001
对外担保1.179
58.557
0.000
规范业绩考评3.1761.153
0.023
高管领薪比重1.2292.472
0.116
大股东变更-30.1879.852
0.002
营业利润/资产 -3.9180.065
0.799
营业利润比重
-3.1731.716
0.19
主营毛利率 2.611
16.991
0
利润增长与否
-2.0274.754
0.029
经营净现金
流/流动负债 0.1070.057
0.811
产周转率
-0.0280.004
0.949
速动比率
-0.0750.063
0.801
产适合率
-1.13 8.492
0.004
润/资产 -58.124 91.598 0.000
利润/资产
-41.559 59.388 0.000
益/资产 -3.522
5.002 0.025
款周转率 -0.001
0.164 0.685
本/资产
0.803
0.784 0.376 1.924
2.255
0.133
负债权益率0.075
0.12
0.729
税前利润/资产-51.645 96.758
0.000
净利润增长率 -0.070.674
0.412
总资产周转率 -1.226.963
0.008
流动比率 -0.728
7.062
0.008
长期负债/净资产
-0.912
1.734
0.188
-2 log likelihood 111.56273.72
281.79
Cox & Snell0.597 0.4560.444
Nagelkerke 0.887 0.6780.660
表9 三个logistic模型的回判检验效果分析
模型
实际 预测
低风险 高风险 总体 总体误判率
因 计数低风险
394 11405
素 高风险8 124132
模 比率低风险 97.28％ 2.72％ 100％3.54％
型 高风险
6.06％ 93.9％ 100％
Chen& 计数低风险
391 15406
高风险30 103133
Chen
比率低风险 96.31％ 3.69％ 100％8.35％
模型
高风险 22.56％ 77.44％ 100％
计数低风险
393 13406
Wu&高风险32 101133
LU 比率低风险 96.80％ 3.20％ 100％8.35％
模型
高风险 24.06％ 75.94％ 100％
注：高风险临界概率为0.50；三因素模型中两个样本缺少部分数据，回归时被剔除.
当然，三因素模型是否一定显著优于传统的财务指标预测模型，还需要进一步考察它们对后续年度样本的预测准确度，也就是对建模之外新样本的鉴别效果。
综合表9和表10，我们发现，仅考虑财务指标的Chen & Chen模型和Wu & Lu模型预测效力并不理想，尤其Chen & Chen模型与假设全部为高风险公司的幼稚模型无异，不论高风险临界概率取何值，Chen & Chen模型都做出了相同的判断——高风险公司。根据Chen & Chen模型和Wu & Lu模型计算的116家“微盈”公司出现高风险概率平均为0.9010和0.8805，这自然导致了Ⅱ类错误的居高不下。无论高风险临界概率取何值，三因素模型总体误判率都明显少于其他两个模型，而误判成本则依赖于这两类误判成本的判断。
表10 2001年营业利润、资产小于2％的公司的三个logistic模型预测效力比较分析
概率模型 Ⅰ类错误 Ⅱ类错误
Ⅰ类成本 Ⅱ类成本总成本
(％) (％)
三因素模型 44.29 34.29 0.7858
Chen&Chen0.00
100
0.5 模型 1 1 1
Wu&Lu模型1.43 91.71 0.9714
三因素模型 44.29 41.43 9.2723
Chen&Chen0.00
100
0.4 模型 20 1 1
Wu&Lu模型1.43 91.71 1.2431
三因素模型 38.57 51.43 11.1709
Chen&Chen0.00
100
0.21模型 38 1 1
Wu&Lu模型1.43 91.71 1.5005
四、结论和未来的研究方向
研究发现，上市公司持续经营状态的确受治理效能、经营质量和财务质地三类关键因素的综合影响，其中治理效能的影响最为显著，其次是经营质量，然后是财务质地。因此，作为预测企业持续经营高风险的模型理应综合考虑三因素的影响，而不是仅仅关注最为表面的财务质地、经营质量因素；同样，防范持续经营高风险，改善持续经营质量，也应当从三因素着手进行综合治理，“头痛医头、脚痛医脚”的救火式策略无助于企业持续经营的持续改善。
为了进一步检验模型的判别效力，Deakin(1977)选取1980家上市公司作为测试样本，检验模型鉴别效果；Altman(1993)则用Z-score模型检验了S & P400工业指数公司。遵循他们的传统，在未来的研究拓展当中，我们可以选择大样本进行检验，用建模之外的公司年度数据作为样本进行模型的有效性检验。
由于数据收集的工作量较大，受研究时间以及能力等方面的限制，本次研究并没有将模型检验予以拓展。我们相信，随着研究的不断深入，关于企业持续经营动因的分析将更加深入，由此而展开的实证研究也将更加完善，所产生的社会价值也将更加巨大。
注释：
①国外的实证研究总结了公司进行盈余管理的三大动机，其中之一就包括债务契约动机(Watts & Zimmerman; Scott,1997)。
②首次净亏损是指1999～2001年间第一次出现净亏损。
③由于持续经营危机标准的不同，研究中我们没有简单地照搬陈晓和陈治鸿(2000)、吴世农和卢贤义(2001)的模型，而是根据他们选择的解释变量按照我们的持续经营危机定义重新回归取得预测模型。这一点，感谢上海财经大学胡奕明教授的启发。
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