基于不同指标类型的企业财务危机症状与预测比较研究_财务指标论文

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       一、引言

       由于公司是否会发生财务危机对于企业管理层、投资者、债权人等利益相关者非常重要，自Beaver(1966)对企业财务危机(经营失败)预测进行开创性研究以来，财务危机预测一直是公司财务领域的研究热点。国内的相关研究也随着市场经济及资本市场的发展，从无到有，逐渐增多。迄今为止，多数文献侧重于对新模型与方法的技术性研究，从这些模型的预测结果来看，其虽然在一定程度上优于传统模型，但由于在模型建立中存在一些缺陷，使得模型的实际应用性或理论意义不大。这些缺陷包括：(1)样本选择缺陷，即正常公司与危机公司样本是以1∶1的配对方式进行选择，高估了模型的预测能力(Zmijewski，1984)；(2)模型缺乏检验，一些研究在模型建立时未划分训练样本和测试样本，使得模型预测的稳定性没有得到检验；(3)预测指标的选择比较随意，缺乏系统或理论性，忽视了对财务危机原因和征兆的系统性分析；(4)对预测模型特别是预测结果缺乏理论分析(包括案例分析)，使预测研究成为泛泛的技术性建模研究，其理论和实践指导意义不强。

       本文的研究重点不在于寻求预测模型和方法上的创新(Balcaen和Ooghe(2004)对以往的研究进行了梳理，认为新的模型技术和方法是否优于传统方法仍未得到确认)，而在于克服以往研究中存在的不足，通过分析公司财务危机征兆，探寻公司陷入财务危机的原因，并在比较基于财务指标和治理结构指标模型预测结果的基础上，从理论角度分析两种模型各自的优缺点，以期对基于不同指标类型的预测方法有一个较为全面的刻画，试图为预测模型变量的选择以及模型的推广应用提供一定的理论指导或指引。

       本文的主要内容安排如下：第二部分是财务危机征兆和财务危机预测模型研究综述，第三部分是实证研究的样本选择与研究设计，第四部分是危机公司征兆的实证分析，第五部分是危机预测模型的建立与比较分析，第六部分是全文总结。

       二、文献综述

       (一)财务危机征兆研究综述

       1.财务危机产生的原因与征兆。财务危机的成因是指产生财务危机的各种条件或者因素，而财务危机征兆是指企业在陷入财务危机之前异于正常公司的各种特征。初看起来，财务危机产生的原因与征兆是不同的，二者呈因果关系。但细究起来，二者的实质基本一致，只是从不同的层次或不同的角度来讲而已。比如，管理差既可以是财务危机发生的原因，也可以是财务危机发生的征兆。之所以称其为原因，是因为管理差是造成企业市场份额缩小、财务指标恶化，进而造成企业陷入财务危机的因素；之所以称为征兆，是因为管理差是许多财务危机企业呈现出的特征。谢科范(2001)在研究日本企业破产的原因时，给出了京都大学经济部新小田泰平的分析：第一层次的原因是经营管理能力欠缺，以及经营管理不善所导致的事故、损失、企业活动停滞等；第二层次的原因是财务结构恶化、不良债务、经营赤字、销量减少、库存增加等；第三层次的原因是失去支付能力，资本负债率激增。从逻辑上看，第三层次的原因是由第二层次的原因引起的，第二层次的原因又是由第一层次的原因引起的，这三个层次的原因都可看作是财务危机征兆。因此，本文对财务危机产生的原因和征兆不做明确的区分，深层次的危机征兆可以看作是财务危机发生的原因。

       2.财务危机征兆的相关研究。虽然描述企业财务危机征兆的文献已有很多，但从学术的角度进行系统性研究的并不多见。最具代表性的文献有财务危机预警的“四阶段症状”①分析法以及Argenti(1976)的研究。

       “四阶段症状”分析法将企业财务危机分为四个阶段：第一阶段是财务风险潜伏期，其特征是企业盲目扩张，市场营销无效，疏于风险管理，缺乏有效的管理制度，资源分配不当，无视环境的重大变化；第二阶段是财务风险发作期，其特征是企业自有资本不足，过分依赖外部资金，利息负担重，缺乏会计的预警作用，债务拖延偿付；第三阶段是财务风险恶化期，其特征是经营者无心经营业务，资金周转困难，债务到期违约无法支付；第四阶段是财务风险实现期，其特征是负债超过资产，丧失偿付能力，企业宣布倒闭。显然，“四阶段症状”分析法认为财务危机的形成有一个时间过程，这个过程的起点是企业出现盲目扩张、市场营销无效、管理制度缺乏、资源分配不当等管理问题。企业如果不能及时采取有效措施纠正上述问题，将会出现自有资本不足、过分依赖外部资金、债务到期违约不支付等现象，发展到一定程度就会丧失偿付能力，到达过程的终点，即企业宣布破产。

       Hambrick和Aveni(1988)从财务层面将破产前的企业划分为四个阶段：(1)不利的开端，这一阶段企业表现出负债较高、营运资金较少、绩效不佳等特点；(2)早期伤害，这一阶段企业出现负债、营运资金、绩效的持续下降；(3)边际生存，这一阶段最明显的标志是企业经营绩效只达到盈亏平衡；(4)死亡挣扎，这一阶段企业的负债、营运资金、绩效迅速恶化，导致破产或清算。

       Argenti(1976)将企业发生危机的原因和征兆分开来进行表述。原因主要包括管理差、投资项目失误等，而企业失败的症状包括：(1)财务比率恶化；(2)采用创造性会计粉饰会计报表；(3)出现经理情绪不好、产品和服务质量下降、采购订单减少等非财务症状；(4)清算前数月，症状的数量和严重性迅速提升。Argenti(1976)认为，原因与症状是存在有机联系的，管理差会导致如下三个错误至少有一个会发生：企业过度经营、投资的大项目失败、高杠杆经营。高杠杆经营会使一般性经营危险成为经常性威胁。随着企业滑向清算之路，财务比率恶化，经理开始使用创造性会计，一些非财务症状将会出现，最后出现失败前数月的典型症状。

       国内比较有代表性的是佘廉(1999)、李秉成(2004)等的研究。佘廉(1999)认为，企业破产的征兆有：交易记录恶化、企业对借款的依赖性过大、企业对关系公司过分依赖、通过收购或资本支出的方式大规模扩张、管理班子辞职、数据总计迟缓。李秉成(2004)对ST公司和配对公司的财务报表与财务比率项目进行统计分析后认为，财务危机公司的征兆有：(1)资产的流动性小，资产结构风险大；(2)资金来源的还款期限短，资金结构风险大；(3)营运能力低下；(4)盈利能力偏低。

       综上所述，企业破产一般要经历一个渐进与积累的过程。在这一过程中，危机公司会表现出一些特殊症状。这些症状在程度上是由轻到重，即企业在积累财务风险的过程中，随着时间的推移，危机症状从无到有、从少到多、从轻到重；在层次上是由里及外，即危机征兆的表现首先是从深层次特征开始，逐渐向浅层次传递，前一个层次的征兆是后一个层次征兆发生的原因。

       根据前人的研究及企业的运作机制，我们按照财务危机发生的原因将危机征兆划分为由深及浅的五个层次：第一个层次，创业者和股东的素质、动机以及环境、行业；第二个层次，治理结构、人力资源等；第三个层次，企业管理方法、战略、制度建设等；第四个层次，市场份额、员工士气、客户满意度、研发投入等；第五个层次，财务指标。这五个层次的征兆从与财务危机发生的外在关系来说，是从抽象到具体，从间接到直接。

       (二)财务危机预测模型文献综述

       自Beaver(1966)进行单变量预测以来，经过几十年的研究，财务危机预测模型随着计量统计方法特别是计算机技术的发展得到了不同程度的拓展，出现了多达十几种的不同模型或方法。Kumar和Ravi(2006)将这些模型和方法分为两类，一类是基于统计技术的模型，另一类是基于智能技术的模型，前者包括线性判别分析、多元判别分析(Altman，1968)、二次判别分析、Logistic回归(Ohlson，1980；Platt and Platt，1990)等，后者包括神经网络模型(Salchenberger et al.，1992；Coats and Fant，1993；Yang et al.，1999)、决策树、案例推理(Kolodner，1993)、演化方法、粗糙集技术(Dimitras et al.，1999)、软计算(混合智能系统)、运作研究技术(线性规划、数据包络分析、二次规划)、支持向量机、模糊logic技术模型、遗传算法(Shin and Lee，2002；Varetto，1998)、累计和(SUSUM)等。国内学者也使用这些模型和方法，利用中国上市公司的数据进行了研究(陈静，1999)，这里不再赘述。

       三、样本和变量选取及研究设计

       (一)财务危机的定义

       在财务危机预测研究中，学者们对于财务危机有着不同的界定，国外学者是将企业破产作为企业陷入财务危机的标志，而国内学者一般是将上市公司因财务状况恶化而被特别处理(ST)作为企业陷入财务危机的标志。本文将企业息后经营现金流为负(经营现金净流量不足以支付利息支出)作为公司陷入财务危机的标志，因为公司经营活动获取的净现金流若不能满足当期利息费用支付，就很难偿还银行贷款等当前债务，会处于极高的流动性危机状态。由于利润的可操控性较强，若用利润来衡量财务危机，往往要在公司经营恶化不能逆转的情况下才有效果，从而使财务危机预测的意义降低。根据吕峻、李梓房(2008)的统计，息后经营现金流是绝大多数公司被ST的重要前兆，是比被ST稍轻的财务危机，多数公司被ST之后，要么退市，要么重组才能“摘帽”，其经营状况的恶化具有不可逆转性。因此，以首次发生息后经营现金流为负作为公司陷入财务危机的标志，更具有实际意义。

       (二)样本的选取

       本文以上市公司第t年息后经营净现金流为负作为公司陷入财务危机的标志，利用t-3年公司的数据进行征兆分析和危机预测。样本选择遵循以下原则：(1)公司所在行业属于制造业，因为不同行业的财务比率特征、治理结构特征不同，而且各行业公司发生财务风险的概率也不相同，为了避免行业因素造成的复杂性，我们选择在所有上市公司中所占比例最大、危机公司最多的制造业上市公司作为样本选择总体；(2)选择所有没有数据缺失的非危机公司作为正常公司的样本，不对正常公司进行配对选择；(3)样本公司至少要有4年的数据。本研究的目标是分析危机公司征兆并利用征兆分析结果建立中期危机预测模型，需要用到公司陷入财务危机当年(t年)及以前3年(t-3年)②的财务数据，而且一些指标的计算需要用到样本公司年初值的数据，因此，本文的样本公司至少要有4年的财务和非财务数据。

       按照上述样本选取原则，本文共选取2002～2011年首次发生息后经营净现金流为负且无数据缺失的公司共178家，并选取这些公司t-3年对应的正常公司1004家，最终获得1182个样本观察值(危机公司在各年不重复)。数据来源于CCER数据库和锐思数据库。为了避免极值对分析结果的影响，各公司的财务指标值均利用stata的winsor命令进行1％的去极值化处理。

      

       (三)实证方法

       本文利用参数和非参数检验比较危机公司与正常公司在危机发生之前第三年财务和治理结构特征方面的差异，以分析危机公司的财务和治理结构征兆(参数检验采用t均值检验，非参数检验采用Mann-Whitney检验)。

       危机预测通过Logistic模型回归进行，回归中对危机公司因变量赋值为1，对正常公司因变量赋值为0。我们根据回归模型预测值进行危机与正常公司分类，最佳分割点(阀值)的选择不考虑错判成本条件下总判断错误率最低的点。

       四、财务危机公司征兆的实证分析

       (一)危机公司财务征兆分析

       本文从资产结构、财务结构、资产管理、盈利能力和现金流方面设计了27个财务指标(见表2)，计算样本公司的财务指标值，通过参数和非参数检验，比较这些指标在危机公司与正常公司之间是否存在显著差异(结果见表2)。从表2中可以看出，危机公司在各个方面都与正常公司有显著的不同，危机公司在发生财务危机之前第三年已经表现出明显的财务征兆。从检验结果来看，最为显著的特征是资源(资产)投入产生经营净现金流和利润的能力(即盈利能力)较弱，其次是产品附加值较低和产品竞争力较弱(通过毛利率判断)，流动资产在总资产中的占比较高，固定资产在总资产中的占比较低，流动资产中其他应收款的占比较高，而存货的占比较低，短期借款在流动负债中的占比和资产负债率要比正常公司显著更高。但在应收账款、存货管理、收入现金流入以及流动资产与流动负债的匹配方面，两类公司没有显著差异，而且危机公司期间费用的控制能力似乎高于正常公司(这可能是因为危机公司已经意识到现金流发生问题，采取了高管减薪等方面的费用控制措施；也可能是因为正常公司的研发费用较高)。这些征兆或结果勾勒出我国制造业陷入财务危机的上市公司行为特征，即在产品竞争力较弱(或产品不适应市场，或没有努力进行产品研发)的情况下，管理层利用公司上市机会大量从银行借款，进行以关联方资金占用为主要形式的利益侵占，资源在固定资产和存货投资及研发投入方面明显不足。

      

       (二)危机公司治理结构征兆分析

       1.治理结构与财务危机关系的理论分析。治理结构与财务危机的关系虽然不如财务指标那样直接和直观，但学术界和实务界都认为，不良(或者弱化)的公司治理是导致公司绩效恶化、陷入财务危机的主要原因之一。不过迄今为止，公司治理与财务危机或绩效关系的实证研究尚未取得一致的结论，这可能是因为公司治理的量化指标很难反映公司治理优劣的实质。因此，本文在进行危机公司治理结构征兆分析之前，首先梳理公司治理影响公司绩效的主流理论观点，但不对治理结构指标值大小与财务危机的关系方向做提前预判，而是根据统计检验结果予以确定。本文从股权结构、董事会特征和高管激励方面设计了16个治理结构指标变量(见表3)。

       股权结构是公司所有者的持股结构，它决定了有关各方在订立契约时的力量对比。一般认为，股权集中度高且相对制衡的公司由于大股东之间存在相互制衡，其有积极性监督经营者的行为，所以业绩较好的公司(Shleifer and Vishny，1997)陷入危机的概率较低。如果股权集中度过高(这里主要指第一大股东持股比例)，则第一大股东通过关联交易等方式掏空公司的能力和机会就会增加，并可能使公司的创新动力和空间受到抑制(吴淑琨，2002)。但如果股权集中度过低，由于各股东持股比例不高，普遍存在“搭便车”心理，则对经营者行为的监督也会弱化。白重恩等(2005)通过实证模型分析发现，第一大股东持股比例与企业价值呈倒U型曲线关系。也有学者认为，相互制衡的股权结构由于各方力量比较均衡，可能会影响公司的决策效率，从而使公司在面对投资机会或突发事件时决策成本过高，错失好的机会。

       董事会特征包括董事规模、董事会结构、董事长与总经理两职分离情况及董事长更替。(1)董事规模。有关董事会规模对公司绩效的影响，国内外存在不同的观点。Cooper和Bruno(1977)认为，规模较大的团队拥有较强的能力和较多的资源来解决问题，因而决策质量较高。但Yemack(1996)认为，董事会规模大的公司董事会会议气氛过于和气，不能有效约束和监督管理者。(2)董事会结构。多数学者认为，独立董事和外部董事的存在有利于公司绩效的提高，因为独立董事或外部董事可以提供多角度、多领域的建议，并利用自己的资源和声誉协助管理层规划和执行公司发展战略，而且独立董事与公司没有利益瓜葛，可以对管理层进行有效的监督(Fama and Jensen，1983；Daily and Dalton，1994)。但也有一些观点认为，外部(或独立)董事的任命权已被公司的CEO所控制，他们存在与否与公司的绩效没有太大的关系(Geneen，1984)。(3)董事长与总经理两职分离情况。多数学者认为，公司决策管理(投资的提议和执行)与决策控制(投资的核准和监督)两项职能的分离降低了代理成本，并导致公司绩效的提高(Fama and Jenson，1983)。但个别学者认为，两职合一为公司提供了一个领导核心，并会产生更清晰的公司战略和使命，使公司更加稳定，实现经营的可持续性，从而促进公司绩效的提升(Simpson and Gleason，1999)。(4)董事长更替。Jensen和Meckling(1976)认为，由于代理人行为不透明，委托人必须通过监控其行为的结果(即公司业绩)减少代理人背离其利益的行为。因此，公司业绩决定了公司高管更换的可能性。当公司业绩下降时，高管更换的可能性会增加。Gilson(1989)研究了财务困境企业高级管理人员的更替问题，发现困境企业的管理人员更替比率明显要高于非困境企业。

       在高级管理人员激励方面，Jensen和Meckling(1976)对内部持股与公司绩效进行分析后认为，公司价值随内部持股比例的增加而增加。在股权分散的情况下，随着管理者所有权要求的减少，管理者进行管理创新的动力会减弱，从而导致公司价值下降。吴淑琨(2004)、于东智(2004)发现，公司经营绩效与董事长和总经理的股权呈显著的正相关关系。

       2.治理结构征兆的实证分析。我们利用样本数据计算了各项治理结构指标值，进行了参数和非参数检验，结果见表3。可以看出，危机公司在股权结构、董事会、高管激励方面，都与正常公司有显著的不同，但也有不少指标不能明确反映两类公司的差别。

       (1)股权结构。两类公司股权结构的各项指标差异都未达到5％的显著性水平，但反映股权集中度的指标(第一大股东持股比例、前三大股东持股比例)以及反映大股东持股比例变化的指标都达到了10％的显著性水平。危机公司的股权集中度指标在10％的水平上显著高于正常公司，似乎说明股权集中度高的公司陷入危机的概率更高。但是，以第一大股东持股比例(一次项)及其平方(二次项)作为自变量的回归显示，一次项和二次项系数均达到5％的显著性水平(一次项系数为正，二次项系数为负，单独的回归结果限于篇幅已略去，具体可参考治理结构预测模型中二者的系数)，说明第一大股东持股比例与财务风险概率呈倒U型关系，第一大股东持股比例相对集中会增加公司的财务风险，而比例过高(绝对控股)或过低都有利于财务风险的降低，可能意味着股权制衡会影响公司的决策效率和质量，这与多数学者的观点相反。正常公司和危机公司的大股东持股比例变化平均值都为负值(限于篇幅，各指标的平均值略去)，说明两类公司的大股东总体上都进行了减持，但危机公司大股东减持比例的均值显著高于正常公司(反映在均值差上为正值)，说明危机公司的大股东可能已经预测到公司未来可能发生的财务危机，提前进行了较大幅度的减持变现。

       (2)董事会特征。在董事会各项特征中，除独立董事比例达到5％的显著性水平外，其他特征在两类公司中没有显著差别，说明上市公司董事会对于企业财务危机的发生可能没有明显的治理作用。值得注意的是，危机公司的独立董事比例大于正常公司，即与理论分析的结果相反，这可能与我国独立董事的选聘机制和考核机制有极大的关系，危机公司与大股东关系密切的高管通过个人关系聘请了“花瓶”独董为公司董事会做“装饰”，独立董事很难有能力和动力实质性地监督高管行为。

       (3)高管人员激励。在两类公司中，高管激励依据显著性水平排序是高管前三平均薪酬、董事前三平均薪酬和董事会持股量。危机公司的三项指标值均显著低于正常公司，在一定程度上说明无论是薪酬激励还是股权激励，其对于降低上市公司陷入危机的概率都有明显的效果。

       总之，通过比较两类公司的治理结构特征差异可以发现，危机公司的股权结构相对集中，大股东减持股权迹象明显，独立董事所占比例较高，高管人员的薪酬和股权激励不足。但危机公司董事会的其他特征与正常公司没有差别，说明我国上市公司董事会发挥的监督作用可能非常有限。

      

       五、财务危机预测模型的建立与分析

       危机预测模型是在征兆分析的基础上构建的，我们将样本总体分为训练样本和测试样本，训练样本用来构建危机预测模型，测试样本用来测试预测模型的稳定性和外推能力。本文将2000～2008年的960家公司作为测试样本(占总样本的比例约为81％)，将2009年的222家公司作为训练样本。

       (一)基于财务指标的危机预测模型建立与分析

       1.模型的建立及预测结果。我们采用训练样本的27个财务指标数据，使用SPSS软件进行logistic回归(回归时采用前项逐步进入法，变量进入P值为0.05，退出P值为0.10，下同)，得到基于财务指标的危机预测模型(见表4)。

      

       财务指标模型包含6个变量(不包括截距项)，分别属于资产结构、财务结构、盈利能力、现金流量类型。在这些变量中，其他应收款比流动资产和资产负债率的系数值为正，说明其他应收款在流动资产中所占的比重以及资产负债率越高，公司陷入财务危机的概率就越大。其余变量的系数值为负，这些指标的值越小，公司陷入财务危机的概率就越大。这些结果与财务征兆分析一致，这里不再赘述。从Wald值(近似反映变量的重要程度)来看，反映资产结构的固定资产与总资产之比对模型的贡献度最大，反映盈利能力的净资产收益率和期间费用与营业收入之比次之，期间费用与营业收入之比的系数符号同征兆分析一致，其值越高，说明公司陷入危机的概率越低。贡献度最大的固定资产与总资产之比反映的信息十分丰富，既能反映公司内部投资水平和主业竞争水平，也能在一定程度上反映公司盈余管理的程度(粉饰利润的盈利管理大多会造成流动资产虚增)。期间费用在营业收入中的占比较高，可能说明企业研发费用多、薪酬激励强，从而使得公司陷入危机的概率较低。

       财务指标模型中仅有6个变量，未包括资产结构和财务结构的其他比率，也未包括任何资产管理能力比率。这并非说明其他变量不重要，而是因为财务指标之间的相关度较高，模型中增加较多的变量反而会降低模型的效率。③

       将样本数据代入财务指标模型，可以得出各样本公司未来陷入危机的概率。通过分析，我们得到总体误判率最小时对应的分割点值为0.16，即概率值大于0.16的样本可判别为危机公司，概率值小于0.16的公司可判别为正常公司。

      

       从判别矩阵中可以看出，财务指标模型对于训练样本的回判精度较高，均达到70％以上，但对测试样本的判别精度较低，在67.6％以下，说明模型的外推性不好。

       2.利用财务指标模型进行预测的优缺点。由于公司陷入财务危机是以财务指标界定的，故以财务指标预测危机发生的概率相比于其他类型指标有许多天然的优势。但是，财务报表本身存在的缺陷以及易于被“粉饰”的劣势，使得利用财务指标预测危机存在一些缺陷，增加了预测的误判率。因此，了解各类指标模型的优缺点，对于理论分析预测模型和实际利用模型都具有重要的意义。

       财务指标模型的优点包括三个方面。(1)数据易于取得。每个公司都要编制财务报表，财务报表更是上市公司法定披露的核心内容，因此，财务指标数据很容易获得。(2)指标和结果易于理解。财务指标是企业经营活动结果价值化、数字化的具体描述，财务危机与财务指标之间的关系很容易被投资者和债权人所理解。(3)短期预测具有较高的准确率。除非有突发因素，临近危机的公司财务指标均会有明显的恶化，所以利用财务指标模型进行中短期预测精度一般较高。

       财务指标模型的缺点表现在五个方面。(1)财务报表易被操纵。财务指标模型预测的结果取决于财务报表的质量，由于不同公司采用的会计政策各异，特别是一些公司出于特定目的，如隐瞒决策失误、保障管理层奖金等，可能采用创造性会计手段，“粉饰”公司财务和盈利状况，而财务指标模型对这种“粉饰”多数情况下是无能为力的。(2)财务报表本身的缺陷。资产负债表仅是一家公司在某一时点上的一个缩影，基于资产负债表数据的财务比率可能无法代表公司整个年度的财务状况。例如，一家季节性较强公司的会计年度截止日期恰好是公司经营活动的低谷期，则资产负债表日的存货和债权就会较低，而且流动比率也会很低。(3)财务指标易受经济环境的影响。公司的财务结果会因通货膨胀而发生扭曲，在通货膨胀时期，一些公司当期的资产价值会被低估，同时也会扭曲对利润的计量(某期的销售收入可能会与前期的成本进行配比)，这样就会使公司间财务状况和利润的比较缺乏统一的基础。(4)财务指标易受突发事件的影响。一些突发事件如自然灾害、火灾等，会使财务状况较好的公司财务绩效瞬间恶化，这种情况下利用财务指标预测未来绩效就会产生差错。(5)财务比率的比较基准。在进行财务比率分析时，无论是单变量预测模型还是多变量预测模型，都必须设立一个比较基准，分析师据此进行相似比较。但事实上，没有两家公司是完全相同的，而且公司间的差异越大，财务比率分析的局限性就越大。

       (二)治理结构指标风险评价模型的建立与分析

       1.模型的建立及回归结果。我们采用训练样本的治理结构指标数据，使用SPSS软件的Logistic前项逐步进入法回归，得出基于治理结构指标的危机预测模型，见表6。

      

       从表6中可以看出，基于治理结构指标的危机预测模型共包含5个变量(不含截距项)，各变量系数的正负号与征兆分析的结果一致。独立董事比例变量的系数为正，说明公司董事会中独立董事所占的比例高会增大公司陷入危机的概率。管理层前三平均薪酬的系数为负，说明管理层薪酬水平与公司陷入危机的概率成反比。第一大股东持股比例的系数为正，其平方为负，说明第一大股东持股比例与公司风险概率呈倒U型关系。模型中，贡献度最大的变量是管理层前三的平均薪酬和第一大股东持股比例。

       我们以0.16作为分割点，将样本数据代入治理指标模型，得出训练样本和测试样本的判别矩阵。

      

       与财务指标模型相比，治理结构指标模型对训练样本的判别精度较低，但对测试样本的预测精度不低，模型的稳定性和外推性较好。这一结果说明，尽管治理结构量化指标与公司财务危机的关系并不直接和直观，但治理结构预测模型的实用性不一定低于财务指标模型。

       2.利用治理结构指标模型进行危机预测的优缺点。治理结构指标模型的优点表现在四个方面。(1)能够更深入地揭示公司陷入财务危机的原因。不良(或弱化)的治理结构既是公司陷入危机的征兆，也是危机产生的原因。④(2)治理结构指标不易被操纵，也不会受突发事件或经济环境的影响而出现离群值、极端值，有利于预测模型的稳定。(3)治理结构指标能够反映财务舞弊可能性的大小。朱国泓(2004)通过研究发现，高管激励不足是财务报告舞弊发生的制度土壤，“对上市公司高级管理层的激励不足、激励错位、激励权配置失当，造成董事会和监事会的激励不足，使得他们没有动力监督公司管理层的违法违规行为，并检查公司财务报告的生成过程”。(4)与财务指标相比，治理结构指标与公司发生财务危机的关系一般不会随时间的变化而改变。

       治理结构指标模型的缺点表现在两个方面。(1)治理结构指标虽然能在一定程度上反映危机公司的征兆，但从某种意义上说只是反映危机公司的间接征兆，而非直接征兆，因为治理结构弱化所导致的经营业绩恶化需要在一定条件下才能成立，而且治理结构指标与财务危机之间的关系远没有财务指标那样直接和容易理解。(2)短期预测效果较差。从逻辑上可以推理，濒临危机公司的财务指标会严重恶化，但治理结构不一定会发生较大变化，而且公司极有可能为摆脱风险促使治理结构向好的方向发展(如董事会成员变更等)。因此，治理结构指标模型的短期判别精度要低于财务指标模型。

       (三)两类指标模型判别结果的比较分析

       1.两类模型的判别情况分析。两类模型的判别情况比较见表8，表中数据分为前后两个部分，前半部分数据是各类公司家数，后半部分是各类公司家数所占比例。

       对于实际正常的1004家公司来说，财务指标模型和治理结构指标模型判别都正确的有503家，占50％；判别都错误的有116家，占12％；财务指标模型判别正确，而治理结构指标模型判别错误的有203家，占20％；财务指标模型判别错误，而治理结构指标模型判别正确的有182家，占18％。

       对于实际会出现危机的178家公司来说，财务指标模型和治理结构指标模型判别都正确的有76家，占43％；判别都错误的有29家，占16％；财务指标模型判别正确，而治理结构指标模型判别错误的有47家，占26％；财务指标模型判别错误，而治理结构指标模型判别正确的有26家，占15％。

      

       可见，两类模型判别都正确的公司有579家，占样本的49％；两类模型判别都错误的公司有145家，占样本的12％；一类指标模型判别正确，而另一类指标模型判别错误的公司有458家，占样本的39％。这一结果说明：(1)两类模型具有较强的互补性，因为二者判别不相符的公司数占比达39％；(2)两类模型同时使用的效率较高，因为两类模型同时犯错误的概率只有12％。

       2.单一类型指标模型判别错误的假说性解释。从前面的分析中可以看出，两类指标模型具有较强的互补性，而且各模型又代表了一定的经济意义，因此，本文提出对单一类型指标模型判别错误的假说性解释。

       (1)财务指标模型判别错误的解释。现时(t-3年，下同)财务状况较好的公司由于可能在治理结构等方面存在缺陷，不能有效支持公司达到较好的财务状况，从而可能使公司在将来(t年，下同)出现财务危机。对于这类公司，利用财务指标模型进行预测有可能将危机公司误判为正常公司。现时财务状况较差(可能是因为产业发展问题或经营周期问题)的公司由于可能拥有较好的治理结构等，管理层会努力控制财务状况的继续恶化，从而使公司将来不会陷入财务危机。对于这类公司，利用财务指标模型进行预测有可能将正常公司误判为危机公司。

       (2)治理结构指标模型预测错误的解释。现时治理结构较差、上市目的不纯(如纯粹为了“包装”上市圈钱)的公司，可能由于行业周期等原因使其过去的财务状况较好，公司经营即使走下坡路，其t年的财务状况也不会完全恶化到出现财务危机的程度。对于这类公司，利用治理结构模型进行预测有可能将正常公司误判为危机公司。现时治理结构较好的公司，可能由于行业周期等非人为原因造成财务状况已经恶化，管理层一时无法控制，从而使公司将来陷入财务危机。对于这类公司，利用治理结构指标模型进行预测有可能将危机公司误判为正常公司。

       受会计信息质量、突发事件、统计模型的影响，以上假说性解释存在一定的逻辑缺陷。但这一假说性解释从理论上来说存在一定的合理性，可以为研究“灰色”公司(即不能明确预判未来财务状况的公司)提供一种理论分析思路。

       要对上述假说进行验证，需要有公司较长时间的数据，而且需要对公司逐个进行分析。由于时间和数据所限，本文没有做这方面的研究，留待以后完成。

       3.对单一类型指标模型评估情况的进一步分析。两类指标模型的预测结果可以分为以下四种组合：(1)治理结构指标模型和财务指标模型都预测陷入危机的概率较大，即两类模型均判别为危机公司；(2)治理结构指标模型预测陷入危机的概率较大，而财务指标模型预测陷入危机的概率较小，即治理结构指标模型判别为危机公司，而财务指标模型判别为正常公司；(3)治理结构指标模型预测陷入危机的概率较小，而财务指标模型预测陷入危机的概率较大，即治理结构指标模型判别为正常公司，而财务指标模型判别为危机公司；(4)治理结构指标模型和财务指标模型都预测陷入危机的概率较小，即两类模型都判别为正常公司。

       可以推测，如果将两类指标结合起来建立混合指标模型，则这种模型在(1)、(4)两种情况下出现判别错误的概率很小，但对于这两种情况下单一类型指标模型已经出现的误判，混合指标模型是无能为力的；在(2)、(3)两种情况下，混合指标模型出现错判的可能性较大，但对于这两种情况，混合指标模型可以纠正其中一部分公司的错判。因此，可以预见，构建混合指标模型可以取得比单一类型指标模型更好的判别效果。

       (四)混合指标的风险评价模型实证分析

       我们将财务指标模型和治理结构指标模型中的变量联合起来，通过训练样本的logistic回归，建立了混合指标模型(见表9)。

       可以看出，在混合指标模型中，贡献度最高的仍然是固定资产与总资产之比，其次为管理层前三平均薪酬。

       我们将样本数据带入混合模型，以0.16作为最佳分割点，得出模型的判别精度，见表10。可以看出，混合指标模型的判别精度与单一类型指标模型相比，其对训练样本的回判精度和测试样本的预测精度都有较大程度的提高，说明财务指标与治理结构指标的混合使用可以较大幅度提高危机预测模型的判别能力和稳定性。

      

       六、总结

       本文选取2002～2011年沪深两市的制造业公司作为样本，以息后经营净现金流为负做标志界定财务危机公司，通过危机公司与正常公司的比较，实证分析了危机公司在危机发生前三年的财务和治理结构征兆，同时利用财务指标和治理结构指标分别建立了危机预测模型，并在比较两类模型优缺点及判别结果的基础上，建立了混合指标模型。

       通过财务征兆分析，我们发现，危机公司在危机发生前第三年与正常公司相比：(1)资源(资产)投入产生净现金流和利润的能力较低，产品附加值较低(毛利率低)；(2)流动资产所占比例较高，固定资产所占比例较低；(3)其他应收款在流动资产中的占比较高，短期借款在流动负债中的占比和资产负债率较高；(4)期间费用占收入的比重低于正常公司，而存货在流动资产中的占比、销售收入产生现金能力等指标与正常公司没有显著差别。这些征兆勾勒出制造业危机公司的特有行为特征：在产品竞争力较弱的情况下，利用上市公司身份从银行大量借款，进行以关联方资金占用为主要手段的利益侵占，资源在固定资产投资或购买存货等经营性资产以及研发费用投入方面明显不足。

       通过治理结构征兆分析，我们发现，危机公司与正常公司相比，其股权结构相对集中，大股东减持股权迹象明显，独立董事所占比例较高，高管人员的薪酬和股权激励不足。这些征兆说明，危机公司相互制衡的股权结构可能会影响公司的决策效率，增大陷入危机的概率；由于独立董事选聘考核机制存在缺陷，即使有较多的独立董事也不能有效监督管理层的行为，反而可能弱化对管理层的监督；高管薪酬激励的弱化会增强管理层通过关联方资金占用获取灰色收入的动力。

       通过危机预测模型的建立和比较分析可以发现，由于财务指标和治理结构指标具有各自的特点，从理论上来说，利用财务指标模型和治理结构模型预测危机有不同的优缺点，这些优缺点通过两类模型判别矩阵和判别结果的综合分析得到了证实。财务模型有较高的判别精度，而治理结构模型的稳定性较好，二者的判别结果具有较强的互补性，同时使用误判的概率较低，包含财务指标和治理结构指标的混合指标模型正好兼具了两类指标模型的优点。

       本领域的未来研究如果能在建立预测模型的基础上，对分类错误和正确的公司进行比较和案例分析，则有助于进一步了解企业陷入财务危机的原因，改进预测模型。

       事务所规模和业务结构应相匹配

       如果一家“巨无霸”型的事务所还在为了某一单金额极小的业务和其他小型事务所竞争，笔者认为，这家巨无霸事务所是不成功的，只能体现出该家“巨无霸”是拼凑而成的，其内涵实质仍然是小型事务所。实际上任何大型的业务均是由若干小业务所构成。但因为体量存在差异，事务所在实施审计时判断的标准可能会存在差异。个人承做业务的特色会形成固有的习惯，如做金融审计的人员难于适应制造行业的审计，即使是同质的金融业务，大型业务和小型业务的组织、标准实施均存在差异。而正是这种差异形成了事务所的各自特色。正因为事务所的特殊性，故其所有鉴证报告均须合伙人签批。如果单个合伙人管理业务量过大，则会形成顾此失彼，难于控制风险，而大型事务所面对大型业务势必已经形成合伙人的固有梯状搭配结构，这种惯性如果临时改变，会带来收益与成本的不匹配。而如果小型事务所承接大型业务，也会面临组织、人员等诸多难题。正如国际“四大”，在中国资本市场的中小板、创业板，甚至新三板中难觅身影；而在跨国企业、大型金融审计市场也鲜见百家排名中靠后的事务所，而这正是事务所的规模与其业务类型对应的结果。由此我们可以相信，未来事务所势必会形成分层结构，即事务所与客户群体的规模相对应。大、中、小型事务所相互补充，各有侧重，各具特色。

       （胡勇）

       摘自《财会信报》（京），2014.6.30.A④

       注释：

       ①转引自周首华《现代财务理论前沿专题》，东北财经大学出版社2000年出版。

       ②t年为ST公司被交易所宣布特别处理的当年。例如，如果某公司2004年被宣布特别处理，则t年为2004年，t-3年为2001年。

       ③在数据回归的过程中，笔者曾试图强制增加一些变量，发现这会降低其他变量的显著程度，而且模型的预测效果有所下降。但这一情况在非财务指标模型的回归中并未出现。

       ④从理论上来说，治理结构指标应该有利于远期的财务风险判别，但本文的研究没有支持这一观点，需要增加时间跨度，进行进一步的分析和探讨。

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