丁勝紅
(南京農(nóng)業(yè)大學(xué)金融學(xué)院,江蘇南京210095)
在全球一體化過程中創(chuàng)造出脆弱和緊密關(guān)聯(lián)的世界經(jīng)濟環(huán)境,其中金融機構(gòu)不斷整并,釀造出少數(shù)巨大、相互依存、疊屋架床的銀行所組成的全球金融生態(tài)。以2008年9月14日雷曼兄弟申請破產(chǎn)以及美林證券宣布被美國銀行收購的資產(chǎn)證券化計劃失敗為標志而拉開了致使災(zāi)難性的“黑天鵝理論”出現(xiàn)的全球金融危機序幕,至今世界各國仍然深陷全球金融危機的泥潭之中。這也揭露了物本經(jīng)濟導(dǎo)向的工業(yè)經(jīng)濟時代的企業(yè)財務(wù)預(yù)警模式已經(jīng)遠遠不能適應(yīng)以人本經(jīng)濟導(dǎo)向的知識經(jīng)濟時代的企業(yè)財務(wù)預(yù)警需要。究其原因如下:(1)以“資本雇傭勞動”的方式獲得企業(yè)物力資本預(yù)期收益率為前提,通過不同財務(wù)成本來劃分預(yù)先設(shè)定企業(yè)物本價值的“蛋糕“,形成了企業(yè)資本結(jié)構(gòu)與企業(yè)價值無關(guān)論,盡管后來在放寬苛刻假設(shè)前提下在不同方面研究企業(yè)資本結(jié)構(gòu)與其價值具有一定相關(guān)性的結(jié)論,但是這些反映工業(yè)經(jīng)濟時代企業(yè)經(jīng)濟發(fā)展規(guī)律的結(jié)論顯然與知識經(jīng)濟時代的企業(yè)現(xiàn)實不相符,這也造成目前大多數(shù)研究只停留在完成財務(wù)指標與財務(wù)狀況優(yōu)劣的邏輯驗證,并未從理論上深入剖析企業(yè)財務(wù)預(yù)警指標體系的內(nèi)在理論邏輯;(2)現(xiàn)代財務(wù)的靜態(tài)預(yù)警模型不能適當預(yù)測為迎合市場需求而導(dǎo)致企業(yè)特征需求轉(zhuǎn)變等治理因素變化對財務(wù)狀況的影響,加之模型僅用物力資本的財務(wù)預(yù)警變量難以涵蓋知識經(jīng)濟時代資本呈泛化趨勢所有與財務(wù)相關(guān)的信息,其中遺漏某些重要非財務(wù)變量,它將導(dǎo)致現(xiàn)代財務(wù)預(yù)警模型的不完善;(3)由于知識經(jīng)濟時代多元產(chǎn)權(quán)企業(yè)資本財務(wù)信息報告模式尚未完全建立,這為管理者粉飾有利自身利益的財務(wù)信息創(chuàng)造條件,再加之具有滯后性的現(xiàn)代財務(wù)信息很難預(yù)測具有前瞻性的企業(yè)未來財務(wù)運營狀況。為了適應(yīng)于知識經(jīng)濟時代企業(yè)經(jīng)濟發(fā)展需要,在可持續(xù)發(fā)展理論指導(dǎo)下,以人本資本財務(wù)與非財務(wù)預(yù)警指標體系[1]為基礎(chǔ),構(gòu)建把脈企業(yè)財務(wù)信息需要的人本資本財務(wù)預(yù)警組合預(yù)警模型工具。
目前,國內(nèi)外研究財務(wù)預(yù)警模型主要集中對企業(yè)財務(wù)困境狀況進行預(yù)警研究,從早期具有代表性的 Fitzpatrick[2]和 Beaver[3]的單變量模型開始,逐漸演化為預(yù)測精確度更高的多變量 Altman[4-5]的Z 值模型,Altman 、Haldeman 和 Narayanan[6]的 ZETA模型,后來在使用多元線性判別模型原理基礎(chǔ)上,開發(fā)出 Ohlson[7]的邏輯回歸法、Zmijewski[8]的概率比回歸法、Odom 和 Sharda[9]的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、Charitou和 Trigeorgis[10]的 B-S期權(quán)定價法等多元變量模型。上述模型均是以經(jīng)驗為導(dǎo)向的企業(yè)財務(wù)困境預(yù)警模型的實證研究,模型中財務(wù)預(yù)警指標變量反映的是物本經(jīng)濟中企業(yè)物力資本的償債能力、運營能力、獲利能力、發(fā)展能力以及其綜合能力集中表現(xiàn)形式——現(xiàn)金流狀況的一種或若干能力指標的隨機組合。導(dǎo)致實證研究的財務(wù)預(yù)警指標變量變化不一的原因,除迎合企業(yè)特征需求變化外,主要是人們至今還模糊了物力資本結(jié)構(gòu)與借助物力資本運營來實現(xiàn)財務(wù)資本價值的財務(wù)資本結(jié)構(gòu)之間區(qū)別,不僅造成設(shè)計預(yù)警財務(wù)指標變量內(nèi)涵疊加,而且在對于企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的存在與否尚處于爭論情況下,即便確定企業(yè)資本結(jié)構(gòu)存在,人們所得出普遍結(jié)論是與企業(yè)經(jīng)濟發(fā)展具有一定相關(guān)性,但這種結(jié)論很難用它來完全清晰地指導(dǎo)適應(yīng)于企業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的財務(wù)預(yù)警指標的設(shè)計。用沒有完全厘清企業(yè)經(jīng)濟發(fā)展脈絡(luò)的財務(wù)指標,甚至結(jié)合非財務(wù)預(yù)警指標變量來構(gòu)建把脈企業(yè)產(chǎn)生財務(wù)困境真正病原的預(yù)警模型,顯然是一種自身有先天性缺陷的預(yù)警,因此我們在基于反映知識經(jīng)濟時代企業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的人本資本結(jié)構(gòu)理論來設(shè)計預(yù)警模型指標變量。
企業(yè)經(jīng)濟增長程度取決于企業(yè)資本結(jié)構(gòu)優(yōu)化程度。[11-13]企業(yè)人本資本結(jié)構(gòu)是由企業(yè)物力資本、人力資本、組織資本以及關(guān)系資本有機耦合而成。[14-15]企業(yè)價值創(chuàng)造源于企業(yè)財務(wù)資本與人本資本的耦合,其耦合過程的實質(zhì)是企業(yè)為追求財務(wù)資本價值而引擎企業(yè)人本資源(物力資源、人力資源、內(nèi)部制度資源以及外部制度資源)的產(chǎn)權(quán)有效配置,在提高企業(yè)組合資源稀缺程度而增加企業(yè)資源使用價值的同時,也凝聚了企業(yè)自身的價值。因此,企業(yè)人本資本結(jié)構(gòu)是反映企業(yè)財務(wù)狀況的預(yù)警指標設(shè)計的內(nèi)在邏輯與指南。
1.1.1 財務(wù)資本與人本資本的耦合過程
目前人們普遍將財務(wù)資本劃分為實物資本與金融(貨幣)資本。其中將實物資本認定為財務(wù)資本,實際上是從貨幣角度看待企業(yè)非貨幣的“物”,即將“錢”如何轉(zhuǎn)化為“物”的耦合過程,實物資本在本質(zhì)仍然是金融(貨幣)資本的擴展版或者是“替身”。作為非財務(wù)資本的人本資本中,包含了財務(wù)資本的“替身”①,但是,它是從非貨幣的“物”角度來看待企業(yè)“錢”,即將“物”如何轉(zhuǎn)化為“錢”的耦合過程,財務(wù)資本與人本資本的耦合過程是相向過程。從事物本原來說,財務(wù)資本結(jié)構(gòu)應(yīng)該是企業(yè)最初的金融(貨幣)資本結(jié)構(gòu),人本資本結(jié)構(gòu)則是企業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域與服務(wù)領(lǐng)域以及它們內(nèi)部最基礎(chǔ)分工的表現(xiàn)形式,從價值角度,人本資本結(jié)構(gòu)是決定企業(yè)價值創(chuàng)造的產(chǎn)權(quán)有效配置格局,而財務(wù)資本結(jié)構(gòu)則是決定企業(yè)價值實現(xiàn)的產(chǎn)權(quán)有效配置形式。它們之間的關(guān)系也就是“財權(quán)與產(chǎn)權(quán)是兩個相近的經(jīng)濟學(xué)范疇,在兩者交叉的領(lǐng)域里,財權(quán)構(gòu)成了產(chǎn)權(quán)中最核心的內(nèi)容”。[16]因此,我們遵循企業(yè)人本資本結(jié)構(gòu)來設(shè)計反映財務(wù)資本價值實現(xiàn)與人本資本價值創(chuàng)造的財務(wù)與非財務(wù)預(yù)警指標體系。1.1.2 人本資本預(yù)警指標體系的設(shè)計
企業(yè)財務(wù)資本與人本資本耦合過程是企業(yè)價值創(chuàng)造與價值實現(xiàn)的交融過程,作為經(jīng)濟社會主體的組織,通過自身價值實現(xiàn)形式來展現(xiàn)自身創(chuàng)造價值的意義。因此,在企業(yè)預(yù)警模型中,人本資本預(yù)警指標變量為自變量,而財務(wù)資本預(yù)警指標變量為因變量。
(1)物力資本。作為財務(wù)資本替身的物力資本預(yù)警指標,目前人們普遍把它們作為預(yù)警模型的財務(wù)指標,在這里不妨將它們還原為物力資源本身產(chǎn)權(quán)有效配置指標。作為產(chǎn)權(quán)有效配置形式的物力資本,其產(chǎn)權(quán)功能在物力資本價值創(chuàng)造過程中自覺地得以貫徹實施。因此,產(chǎn)權(quán)的激勵、約束、資源配置、協(xié)調(diào)等功能逐漸演化為企業(yè)資產(chǎn)自身的獲利能力、營運能力、成長能力。作為財務(wù)資本替身的物力資本,因其產(chǎn)權(quán)主體與客體具有可分離性以及物力資產(chǎn)的產(chǎn)權(quán)具有基本的可交易性、可分解性、收益性、法律性、獨立性、排他性,也成就了物力資產(chǎn)間接承擔了財務(wù)資本的償債能力與現(xiàn)金供給能力,但這畢竟不是物力資本創(chuàng)造價值的使命。因此,在企業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域中,我們選擇生產(chǎn)性資產(chǎn)收益率、凈生產(chǎn)性資產(chǎn)收益率以及留存收益生產(chǎn)性資產(chǎn)比反映物力資產(chǎn)獲利能力;生產(chǎn)性固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、生產(chǎn)性總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率反映物力資產(chǎn)營運能力;總生產(chǎn)性資產(chǎn)增長率反映物力資產(chǎn)的成長能力。[1]
(2)人力資本。以貨幣顯示器照在人力資源上,只有部分人力資產(chǎn)可以成為財務(wù)資本的替身。然而人力資產(chǎn)的產(chǎn)權(quán)主體與客體不可分離性,以及社會規(guī)則約束人們對人的價值認可和尊嚴維護,尤其在追求人權(quán)的當今社會,作為產(chǎn)權(quán)功能演化的資產(chǎn)能力因產(chǎn)權(quán)主體與客體不可分離性而逐漸凝聚于人力資產(chǎn)的產(chǎn)權(quán)主體自身。資產(chǎn)自身的營運能力、獲利能力、發(fā)展能力在生產(chǎn)領(lǐng)域人力身上綜合為非貨幣性預(yù)警指標:生產(chǎn)員工能力結(jié)構(gòu)(職稱或?qū)W歷)與規(guī)模;貨幣性(財務(wù)性)預(yù)警指標:生產(chǎn)、研發(fā)人員的薪資費用率。[1]
(3)組織資本。作為具有多元產(chǎn)權(quán)的內(nèi)部制度資源,因它始終以服務(wù)于企業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域為宗旨的產(chǎn)權(quán)有效配置,其自身的服務(wù)能力、治理能力、成長能力通過非貨幣性預(yù)警指標即服務(wù)企業(yè)內(nèi)部員工能力結(jié)構(gòu)(職稱或?qū)W歷)與規(guī)模以及權(quán)力結(jié)構(gòu)(股權(quán)集中度、國家股比例、高管持股比例、股利政策)和貨幣性預(yù)警指標即服務(wù)員工(董事、服務(wù)企業(yè)內(nèi)部經(jīng)理、監(jiān)事以及獨立董事)薪資費用率、企業(yè)內(nèi)部固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率來反映。[12]
(4)關(guān)系資本。作為具有多元產(chǎn)權(quán)的外部制度資源,它不僅承擔服務(wù)企業(yè)自身生存與發(fā)展的使命,而且也承擔履行社會責任的重任。因此反映它的服務(wù)能力、治理能力、成長能力的預(yù)警指標為:非貨幣性預(yù)警指標(市場占有率、員工就業(yè)率、環(huán)境保護程度)與貨幣性預(yù)警指標(服務(wù)企業(yè)外部員工薪資費用率、企業(yè)外部固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、營業(yè)外利潤率、稅收增長率)。[1]
(5)財務(wù)資本。要使企業(yè)財務(wù)資本充分發(fā)揮其引擎的功能,使企業(yè)擺脫財務(wù)困境,那么就要求財務(wù)資本既要具有償債能力又要具有引擎能力。[17-18]其中現(xiàn)金流量直接與企業(yè)資產(chǎn)的獲利能力、成長能力有直接關(guān)系。因此,一般在實際財務(wù)預(yù)測較為準確的財務(wù)資本預(yù)警指標為運營資本負債(現(xiàn)金凈流量/債務(wù)總額)、債務(wù)權(quán)益市價率(權(quán)益市場價值/總債務(wù)賬面價值)或作為財務(wù)資本替身預(yù)警指標為資產(chǎn)負債率、資產(chǎn)報酬率(息稅前利潤/總資產(chǎn))。
上述是對作為人本資本財務(wù)預(yù)警模型中的解釋變量預(yù)警指標即物力資本、人力資本、組織資本以及關(guān)系資本的預(yù)警指標與被解釋變量財務(wù)資本預(yù)警指標進行闡述,下面我們來探索構(gòu)建人本資本財務(wù)預(yù)警的理論組合模型。
信息立體性決定了選擇單一模型預(yù)警會造成部分信息丟失,因此借鑒 1969年 Bates.J.M 和Granger.C.W提出組合預(yù)測模型的概念構(gòu)建預(yù)警組合模型。
1.2.1 人本資本財務(wù)預(yù)警組合模型的理論分析
鑒于對企業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域的物力資源與人力資源的產(chǎn)權(quán)有效配置的因子分析,具有同質(zhì)性的各種具體物力資本的分力因子預(yù)警指標,容易形成反映合力因子的物力資本線性規(guī)模經(jīng)濟。對于既有同質(zhì)型的人力資本,又有異質(zhì)性的人力資本[19]來說,同質(zhì)性的人力資本易產(chǎn)生線性規(guī)模經(jīng)濟,而異質(zhì)性的人力資本卻只能產(chǎn)生非線性規(guī)模經(jīng)濟。筆者對中國制造業(yè)的上市公司樣本實證分析,得出結(jié)論是物力資本預(yù)警采用反映線性規(guī)模經(jīng)濟的多元線性模型效果更好,而對人力資本預(yù)警來說,同質(zhì)性的人力資本財務(wù)預(yù)警采用反映線性規(guī)模經(jīng)濟非線性規(guī)模經(jīng)濟的組合模型效果最佳;[11]對于企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域的內(nèi)部制度資源、外部制度資源的產(chǎn)權(quán)有效配置進行因子分析,其中具有準產(chǎn)權(quán)屬性的異質(zhì)性知識資本、私有產(chǎn)權(quán)屬性的異質(zhì)性人力資本以及同質(zhì)性的物力資本共同耦合為組織資本以及由具有準產(chǎn)權(quán)屬性的異質(zhì)性知識資本、社會資本與私有產(chǎn)權(quán)屬性的異質(zhì)性人力資本以及同質(zhì)性的物力資本共同耦合為關(guān)系資本。筆者對中國制造業(yè)的上市公司樣本實證分析,得出結(jié)論是組織資本財務(wù)、關(guān)系資本財務(wù)的預(yù)警模型均采用線性規(guī)模經(jīng)濟模型與非線性規(guī)模經(jīng)濟模型的組合模型效果最佳。[1]
因此,由人力資本、組織資本、關(guān)系資本以及物力資本構(gòu)成人本資本預(yù)警模型的解釋變量。在企業(yè)經(jīng)濟發(fā)展中,企業(yè)經(jīng)濟增長程度取決于企業(yè)資本結(jié)構(gòu)優(yōu)化程度,它們相互作用決定企業(yè)整體經(jīng)濟發(fā)展狀況。我們選擇反映企業(yè)全要素相互作用的生產(chǎn)函數(shù),并根據(jù)人本資本的組合要素修改柯布-道格拉斯模型,使之成為人本資本預(yù)警的組合一般模型。
1.2.2 人本資本的一般數(shù)理經(jīng)濟模型
基于對物力資本、人力資本、組織資本以及關(guān)系資本的組合模型理論分析,我們不妨根據(jù)柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)模型的原理來定義它們的一般數(shù)理經(jīng)濟模型:
式中:y1代表物力資本因子變量,x11,x21,…,xn1表示物力資本因子變量的各個自變量。由于物力資本具有同質(zhì)性,在正常財務(wù)狀況下,容易產(chǎn)生α11+α21+…+αn1=1,但在財務(wù)困境情況下,卻容易產(chǎn)生 α11+α21+… +αn1<1。y2、y3、y4分別代表人力資本、組織資本以及關(guān)系資本的因子變量。當然 x12,x22…xn2、x13、x23…xn3分別代表人力資本、組織資本以及關(guān)系資本的因子變量的各個自變量。因它們具有同質(zhì)性和異質(zhì)性,在財務(wù)正常情況下,容易產(chǎn)生 α1i+α2i+…αni>1(i=1,2,3,4),但在財務(wù)困境情況下,卻容易產(chǎn)生α1i+α2i+…+αni≤1(i=1,2,3,4)。Ai(i=1,2,3,4)分別代表物力資本、人力資本、組織資本以及關(guān)系資本的要素生產(chǎn)率水平。當然在不同因子變量中的解釋變量個數(shù)n未必相同,它由反映因子變量全部經(jīng)濟內(nèi)涵需要所決定。因此,由物力資本、人力資本、組織資本以及關(guān)系資本的因子變量修定構(gòu)成人本資本數(shù)理經(jīng)濟模型為:Y=Byα1yβ2yγ3yλ4,其中B代表企業(yè)全財務(wù)要素生產(chǎn)率水平,α、β、γ、λ分別表示物力資本、人力資本、組織資本以及關(guān)系資本對企業(yè)價值貢獻,從貨幣視角來看,它們也決定企業(yè)財務(wù)運營狀況;Y既代表企業(yè)總價值——人本資本價值,又代表企業(yè)財務(wù)實力。
1.2.3 基于GA的人本資本財務(wù)預(yù)警組合模型構(gòu)建研究
基于人本資本的一般數(shù)理經(jīng)濟模型,我們最簡易地不妨設(shè)置人本資本財務(wù)預(yù)警組合模型形式為Z=az1+bz2,α、b 為組合模型中單一模型 z1、z2的系數(shù),其中要求單一模型z1、z2具有同質(zhì)性并且符合企業(yè)財務(wù)預(yù)警的要求。
(1)z1、z2單一模型的選取
在國內(nèi)外對企業(yè)財務(wù)預(yù)警模型中,由于要求財務(wù)預(yù)警與假設(shè)基本相同以及不同模型思路一致,選擇Logistic回歸模型和Probit回歸模型適合建立組合財務(wù)危機預(yù)警模型。不妨設(shè)定z1為人本資本財務(wù)預(yù)警的Logistic回歸模型;z2為人本資本財務(wù)預(yù)警的Probit回歸模型。我們對人本資本數(shù)理經(jīng)濟模型Y=Byα1yβ2yγ3yλ4兩邊取自然對數(shù),得到ln Y=ln B+αln y1+βln y2+γln y3+λln y4,將物力資本、人力資本、組織資本以及關(guān)系資本的一般數(shù)理經(jīng)濟模型代入取自然對數(shù)的人本資本數(shù)理經(jīng)濟模型可得:
其中β0=lnβ+αln A1+βln A2+γln A3+λln A4,為模型中常數(shù)項。
但當因變量為二分稱名變量時,E(ln Y|ln x)的期望值為[0,1]。人本資本財務(wù)預(yù)警的 Logistic回歸模型為f(k)=(1+e-k),其中:
為了方便寫成:
根據(jù)公式(1)成功的概率p(Y),則一個二分稱名變量失敗的條件概率為:
1 - p(Y)=e-k
為對勝算值odd=p(Y)/(1-P(Y))取自然對數(shù),將人本資本財務(wù)預(yù)警的Logistic回歸模型轉(zhuǎn)換具有線形特征模式:
可解得:
模型中的參數(shù)采用極大似然估計進行求解,Probit回歸模型和Logistic回歸模型采用該方法將獲得判別正確率較高于其他判別分析法,它可以通過因變量和一組自變量來表征某一事件發(fā)生概率,即
其中,N-1(ln x)表示正態(tài)分布函數(shù)的反函數(shù),可解得
模型中的參數(shù)同樣采用極大似然估計進行求解。z1、z2除轉(zhuǎn)換的累積概率函數(shù)不同外,其他單一模型基本相同,它們可以解決非正態(tài)解釋變量財務(wù)比率的分布問題,模型的概率值在0~1之間。
(2)最優(yōu)組合系數(shù)a、b的求解
我們在選取具有廣泛適用性以及穩(wěn)定性的z1、z2單一模型之后,要想建立預(yù)警性能更優(yōu)的組合模型,關(guān)鍵在于求解使組合模型誤判率最低的線性組合模型最優(yōu)組合系數(shù)。為此我們借鑒生物界優(yōu)勝劣汰的自然選擇和自然遺傳機制的隨機搜索算法,即遺傳算法(Genetic Algorithms,簡稱GA)。根據(jù)GA運算的一般步驟:首先在利用GA對系數(shù)進行求解的過程中,采用Matlab 7.0中的GA工具箱默認數(shù)據(jù)編碼法來對GA進行編碼和解碼的操作。根據(jù)本文中研究問題的自身特點,基于GA的需要,將初始種群的取值范圍設(shè)定為[0,1]。由于只有兩個GA搜索系數(shù)解,將初始種群大小確定為20,GA進化代數(shù)設(shè)置為100。其次,GA中唯一能夠和實際問題聯(lián)系起來的適應(yīng)度函數(shù)的正確設(shè)定。為了求解組合系數(shù),獲得更精度預(yù)測的組合模型,
選擇GA,采用適應(yīng)度比例方法的輪盤賭選擇策略②,并且采用單點交叉和變異,pc交叉概率為0.25~1.00??紤]到本文研究需要,選用比較常見交叉概率為0.8。基于Matlab的GA工具箱中默認變異算子,在GA求解系數(shù)中選擇兩過程的均勻變異:首先根據(jù)變異概率pm選擇變量中一部分進行變異,然后在項目范圍中均勻選擇一組隨機數(shù)替換每個選中的項目。為了防止群體中重要的、單一的基因可能被丟失,本文的變異概率Pm為0.001。
因此,基于上述GA的求解最優(yōu)組合系數(shù)的設(shè)定,基本完成了對于基于GA的人本資本財務(wù)預(yù)警組合模型的構(gòu)建過程,利用Matlab 7.0中自帶的GA工具箱進行具體的求解過程。同時也考量到Matlab自帶的GA工具箱默認函數(shù)最小值,因此將GA的適應(yīng)度函數(shù)設(shè)置成如下的形式:
其中,n表示建模樣本的個數(shù),m表示組合模型中誤判樣本的個數(shù)。本文基于組合模型誤判率最小準則,利用GA的適應(yīng)度函數(shù)求解組合模型最優(yōu)系數(shù)。第三,利用算子計算出適應(yīng)度比例。設(shè)種群規(guī)模大小為N=20,個體i的適應(yīng)度值為fi,則這個個體被選擇的概率為:
根據(jù)基于GA的人本資本財務(wù)預(yù)警組合模型的理論構(gòu)建一般過程,首先對人本資本財務(wù)預(yù)警組合模型應(yīng)用效果進行驗證,其次應(yīng)用人本資本財務(wù)預(yù)警組合模型。
將上市公司被ST作為其陷入財務(wù)危機的標志。如果采用財務(wù)危機形成過程中的財務(wù)信息來預(yù)測財務(wù)危機,那么就會高估模型的預(yù)測能力。[20]我們選擇滬、深兩市A股中國制造業(yè)上市公司(t-3)年的年度財務(wù)數(shù)據(jù)來預(yù)測其第t年是否會發(fā)生財務(wù)危機,即根據(jù)2008年來預(yù)測2011年,共94家。剔除被特別處理不是由于企業(yè)的正常生產(chǎn)經(jīng)營造成財務(wù)狀況發(fā)生問題、存在嚴重的包裝上市嫌疑,財務(wù)數(shù)據(jù)質(zhì)量可疑以及當注冊會計師對財務(wù)報告出具無法表示意見或否定意見的審計結(jié)論的非財務(wù)原因?qū)е卤籗T的公司、樣本數(shù)據(jù)缺失的ST公司,共16家。財務(wù)危機樣本作為被解釋變量設(shè)置為1。按照相同行業(yè)、相同時間、相近資產(chǎn)價值(相差10%以內(nèi))的原則以1∶1配對財務(wù)正常組的樣本。財務(wù)正常樣本作為被解釋變量設(shè)置為0。為了驗證人本資本財務(wù)預(yù)警組合模型的應(yīng)用效果,將上述78個上市公司的樣本劃分為建模樣本與檢驗樣本。其中建模樣本40個,從上述的78個樣本中按配對隨機選取,則另外38個就作為檢驗樣本。本文的所有數(shù)據(jù)和資料來源于CCER中國經(jīng)濟金融數(shù)據(jù)庫。
根據(jù)設(shè)計的人本資本預(yù)警指標體系作為初選的系列預(yù)警指標。為了能夠顯著識別上市公司財務(wù)狀況可能出現(xiàn)危機以及避免因過多預(yù)警指標變量而產(chǎn)生共線性進而影響模型預(yù)警功能,先采用統(tǒng)計分析法中的顯著性檢驗方法(T檢驗)對預(yù)警指標進行篩選,以選擇出能夠顯著區(qū)別財務(wù)危機公司樣本與財務(wù)正常公司樣本的預(yù)警指標。我們利用搜集到的建模樣本前3年的34個指標數(shù)據(jù),利用SPSS統(tǒng)計軟件對人本資本財務(wù)預(yù)警指標進行顯著性檢驗,得出如表1所示的且通過顯著性檢驗的19個數(shù)據(jù)指標,由于篇幅限制,沒有列出非顯著性檢驗的檢驗結(jié)果。
表1 通過顯著性檢驗的預(yù)警指標結(jié)果匯總
從表1中顯著性檢驗結(jié)果可以看出,通過顯著性檢驗的指標涵蓋了人本資本所有結(jié)構(gòu)要素。為了避免“共線性”現(xiàn)象,利用SPSS統(tǒng)計軟件來進行19個預(yù)警指標間的相關(guān)性檢驗。其結(jié)果如表2所示。
表2 預(yù)警指標相關(guān)性檢驗結(jié)果
由表2中的相關(guān)性檢驗結(jié)果得出19個選定的預(yù)警指標之間確實存在顯著相關(guān)性,所以根據(jù)一般研究中認為主成分可以解釋原始變量85%以上的信息就可以被接受的原則,采用主成分分析法來消除預(yù)警指標之間的相關(guān)性影響。利用SPSS軟件進行KMO檢驗得出:KMO的檢驗結(jié)果為0.67>0.6。因此在本文的研究中可以通過主成分分析來消除變量間的相關(guān)性。4個主成分分析結(jié)果如表3所示。
表3 符合能夠解釋原始變量85%以上的主成分分析特征值與貢獻率
本文最終選取了4個主成分用于單一預(yù)警模型的建立。其中表4給出了4個標準化主成分系數(shù)。
表4 標準化主成分系數(shù)
利用SPSS統(tǒng)計軟件默認方式對數(shù)據(jù)先標準化后進行主成分分析,得出如表4所示的標準化的主成分與標準化的原始變量間的系數(shù)關(guān)系。譬如,第一個主成分與原始變量間的關(guān)系如下:
其他三個主成分與原始變量之間的關(guān)系分析以此類推之,這為后面的模型構(gòu)建作鋪墊。
通過對預(yù)警指標和樣本數(shù)據(jù)的預(yù)處理,根據(jù)建模樣本的4個主成分變量,利用SPSS統(tǒng)計軟件構(gòu)建建模樣本的z1回歸模型和通過Link函數(shù)選用Probit函數(shù)構(gòu)建建模樣本的z2回歸模型,其回歸結(jié)果如表5所示。
表5 模型的回歸結(jié)果
根據(jù)表5,我們寫出 z1=0.647 -0.681Comp1 -0.531Comp2 - 1.049Comp3 - 0.729Comp4 和 z2=-1(0.131 - 0.423Comp1 - 0.331Comp2 - 0.661
Comp3-0.389Comp4)。根據(jù)前面給出的主成分和原始變量間的關(guān)系,我們可以寫出由原始預(yù)警變量表示z1、z2的回歸模型。其中,-1(x)表示標準正態(tài)分布下,x的累積概率。
利用樣本數(shù)據(jù),使用Matlab軟件中的GA工具箱來建立基于GA的人本資本財務(wù)預(yù)警的組合模型。首先利用z1、z2預(yù)警模型和建模的樣本數(shù)據(jù),求得每個建模的樣本且分別利用z1、z2回歸模型算出不同預(yù)測概率值。利用這些預(yù)測概率值和設(shè)置模型因變量值構(gòu)建一個40行3列的矩陣。由每一行分別是該樣本的z1、z2回歸預(yù)測值和設(shè)定樣本因變量值構(gòu)成40×40的矩陣,將這一矩陣輸入到Matlab中;然后在Matlab軟件之中輸入 gatool命令,則彈出GA工具箱對話框。在對話框中,先在Fitness function欄中輸入設(shè)置的fitness適應(yīng)度函數(shù)。為了滿足適應(yīng)度函數(shù)的要求,在Matlab中的m文件中編制函數(shù)fitness的程序。在程序編制完成之后,在 Fitness function欄中輸入@fitness,并在number of variables欄中輸入2(因為我們要求的是系數(shù)a、b兩個變量)。接下來,還要在對話框中各項設(shè)置按照前文構(gòu)建模型中的相關(guān)要求。③然后使用start命令運行GA求解a、b的值。經(jīng)過100次迭代后,求出了a、b的系數(shù)分別為:a=0.3503;b=0.45251。人本資本財務(wù)預(yù)警的組合模型為Y=0.35038y1+0.45251y2。此時,相對 z1、z2的回歸模型來說,基于GA的人本資本財務(wù)預(yù)警的組合模型的誤判率降低為20%,因此人本資本財務(wù)預(yù)警的組合模型的預(yù)測精度高于z1、z2模型。
按照1∶1比例來隨機選擇財務(wù)危機公司與財務(wù)正常公司的樣本,因此z1、z2以及Y模型均以0.5作為兩類公司的分割點,也就是按照模型預(yù)測概率大于0.5,則將公司判為財務(wù)危機公司,模型預(yù)測概率小于0.5,則公司就會被判為財務(wù)正常公司。通過z1、z2以及Y模型對建模樣本和檢驗樣本進行計算,它們分類結(jié)果如表6所示。
從表6可以看出,在財務(wù)危機公司與財務(wù)正常公司中,無論是建模樣本,還是檢驗樣本,均表現(xiàn)Y模型的預(yù)測精度>z1模型的預(yù)測精度>z2模型的預(yù)測精度。
根據(jù)企業(yè)人本資本結(jié)構(gòu)優(yōu)化程度將決定企業(yè)經(jīng)濟發(fā)展程度,[11]設(shè)計人本資本財務(wù)預(yù)警指標體系。同時結(jié)合企業(yè)人本資源有效配置決定企業(yè)價值創(chuàng)造以及通過財務(wù)資本引擎來實現(xiàn)企業(yè)價值的邏輯關(guān)系,在柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)基礎(chǔ)上修改成構(gòu)建人本資本財務(wù)預(yù)警組合模型的基礎(chǔ)模型。利用Matlab軟件中的GA工具箱來建立基于GA的人本資本財務(wù)預(yù)警的組合模型。利用CCER中國經(jīng)濟金融數(shù)據(jù)庫中中國制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)實證檢驗了預(yù)測精度最高的人本資本財務(wù)預(yù)警的組合模型。該組合模型是在持“嵌入式”企業(yè)財務(wù)立場,反映了知識經(jīng)濟時代經(jīng)濟社會性企業(yè)契約本質(zhì)的財務(wù)預(yù)警工具模式,對于承襲古典經(jīng)濟學(xué)的現(xiàn)代企業(yè)財務(wù)預(yù)警研究,將作為外生變量的企業(yè)制度與技術(shù)(物力技術(shù)與人力技術(shù))納入同一財務(wù)預(yù)警的組合模型中,具有理論與現(xiàn)實創(chuàng)新意義。
表6 z1、z2以及Y模型分類結(jié)果
注 釋:
① 替身是指企業(yè)全部物力資本和部分的人力資本、組織資本以及關(guān)系資本。
② 輪盤賭選擇策略是指先按個體的選擇概率產(chǎn)生一個輪盤,輪盤每個區(qū)的角度與個體的選擇概率成比例,然后產(chǎn)生一個隨機數(shù),它落入轉(zhuǎn)盤的哪個區(qū)域就選擇相應(yīng)的個體交叉。
③ 相關(guān)設(shè)置:在population size項中選擇20;在initial range項中選擇[0;1];在 scaling function項中選擇 proportional;在 selection function項中選擇Roulette;在Crossover fraction項中選擇0.8;在 mutation function 項中選擇 Uniform,Rate選擇0.001;在Crossover function項中選擇Single point;在 Stall generations項中選擇100;其他項選擇系統(tǒng)默認設(shè)置。
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