明盈盈

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)，安徽 蚌埠 233030)

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基于logistic模型的上市房企財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警實(shí)證研究

明盈盈

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)，安徽 蚌埠 233030)

當(dāng)前整個(gè)國家經(jīng)濟(jì)面臨新常態(tài)，房地產(chǎn)行業(yè)也面臨深刻變革，具有資金投入大、投資周期長以及負(fù)債率高等顯著行業(yè)特征的房地產(chǎn)行業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)問題值得關(guān)注。本文以2010-2014年A股上市房企為樣本，結(jié)合行業(yè)特色，引入非財(cái)務(wù)指標(biāo)，基于因子分析法構(gòu)建上市房企財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的logistic模型，旨在發(fā)現(xiàn)對上市房企的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警具有顯著作用的指標(biāo)，并驗(yàn)證模型預(yù)測的準(zhǔn)確度。研究發(fā)現(xiàn)，在財(cái)務(wù)指標(biāo)上加入非財(cái)務(wù)指標(biāo)的logistic模型能對上市房企的財(cái)務(wù)危機(jī)起到更好的預(yù)測作用；公司治理因素的早期預(yù)警作用更強(qiáng)，而財(cái)務(wù)指標(biāo)隨著財(cái)務(wù)危機(jī)時(shí)間的臨近，對公司財(cái)務(wù)困境的預(yù)警作用越強(qiáng)。

財(cái)務(wù)危機(jī)；公司治理；logistic模型；因子分析

一、引言

當(dāng)前國家經(jīng)濟(jì)處于轉(zhuǎn)型時(shí)期，經(jīng)濟(jì)整體面臨下行壓力，昔日暴利的房地產(chǎn)行業(yè)也迎來了“白銀時(shí)代”， 整個(gè)房地產(chǎn)行業(yè)利潤率下滑。從Wind數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)來看，在已經(jīng)發(fā)布2015年中期業(yè)績的21家房企中，過半房企的凈利潤出現(xiàn)下滑，7家房企的凈利潤下滑幅度超過了50%，5家出現(xiàn)虧損，即使作為行業(yè)翹楚的萬科也未能幸免，從萬科發(fā)布的2015中期報(bào)告來看，其結(jié)算凈利潤率出現(xiàn)了較大下滑，跌至9.6%，更有相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，截至2015年4月A股上市房企中約有19家宣布徹底“去地產(chǎn)化”，種種數(shù)據(jù)顯示房地產(chǎn)行業(yè)或已風(fēng)光不再。究其原因關(guān)鍵在于其過度投資，并由此引發(fā)資金鏈問題。這反映企業(yè)經(jīng)營管理的失敗，更說明企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制的嚴(yán)重缺失，從側(cè)面驗(yàn)證房企財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的重要性。

國內(nèi)外關(guān)于財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的研究不少，但大多就上市企業(yè)整體的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警進(jìn)行實(shí)證研究，鮮有針對某一具體行業(yè)進(jìn)行研究。本文以滬深A(yù)股上市房企為樣本，以注冊會計(jì)師審計(jì)意見作為企業(yè)是否陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的衡量標(biāo)準(zhǔn)，引入公司治理層面的非財(cái)務(wù)指標(biāo)，運(yùn)用基于因子分析的logistic模型對樣本企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警進(jìn)行實(shí)證研究，力圖對現(xiàn)有研究起到一定的補(bǔ)充作用。

二、文獻(xiàn)綜述

(一)財(cái)務(wù)危機(jī)界定

財(cái)務(wù)危機(jī)是一個(gè)世界性的問題和難題。一次次金融危機(jī)、經(jīng)濟(jì)危機(jī)的發(fā)生,促使企業(yè)管理者要像對待管理成功一樣重視管理失敗,尤其是財(cái)務(wù)失敗。但財(cái)務(wù)危機(jī)又是一個(gè)較為模糊的概念，其定義往往隨著研究問題的不同而存在差異(吳星澤，2011)。隨著資本市場的完善，在目前的實(shí)證研究中，以企業(yè)是否被特殊處理(ST)來界定企業(yè)是否處于財(cái)務(wù)危機(jī)狀態(tài)(許珂等，2012；曾繁榮等，2013；裴瀟等，2015)，這些學(xué)者大多主張ST制度針對的主要對象就是財(cái)務(wù)狀況出現(xiàn)異常的上市公司，對這些上市公司股票交易進(jìn)行特別處理，但是財(cái)務(wù)狀況出現(xiàn)異常被ST，企業(yè)就一定會發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)嗎？通常認(rèn)為，財(cái)務(wù)危機(jī)的標(biāo)志是指企業(yè)無力償還到期債務(wù)或費(fèi)用或者公司正式提出破產(chǎn)申請的行為(beaver，1966；劉淑蓮等，1999；altman，1968)。而事實(shí)上，財(cái)務(wù)危機(jī)是一個(gè)動態(tài)過程，在不同階段有不同的存在狀態(tài)(張紅等，2013)。一味追尋已有研究，自然難有突破，也有學(xué)者從其他角度來界定企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)，王淑慧等(2014)首次提出以財(cái)務(wù)資信評級界定財(cái)務(wù)危機(jī)，實(shí)證證明也能對中小企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)起到很好的預(yù)警作用；蔣堯明(2013)提出從企業(yè)長期偏離可持續(xù)增長率的角度界定財(cái)務(wù)危機(jī)。

已有研究或是基于樣本的可獲得性，或是從靜態(tài)、狹義角度，或是根據(jù)樣本指標(biāo)取自財(cái)務(wù)指標(biāo)來界定財(cái)務(wù)危機(jī)，而我國注冊會計(jì)師審計(jì)報(bào)告針對的對象就是企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表，企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表是一個(gè)企業(yè)財(cái)務(wù)、經(jīng)營、公司治理等情況的綜合反映，它的質(zhì)量的高低能從更廣泛的領(lǐng)域來界定企業(yè)是否出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)，況且隨著我國注冊會計(jì)師制度的完善，其出具的審計(jì)意見也更具客觀性與參考價(jià)值。因此，是否可以在界定企業(yè)是否出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)時(shí)以審計(jì)師意見為衡量標(biāo)準(zhǔn)。Coats 和 Fant(1993)使用注冊會計(jì)師發(fā)表拒絕表示意見審計(jì)報(bào)告來判斷企業(yè)是否陷于財(cái)務(wù)危機(jī)，而在國內(nèi)，目前鮮有學(xué)者以注冊會計(jì)師審計(jì)意見類型來界定企業(yè)是否陷入財(cái)務(wù)危機(jī)，本文嘗試以審計(jì)意見類型來界定企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)，對我國滬深A(yù)股上市房企進(jìn)行財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究。

(二)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)及模型選取研究

企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警機(jī)制離不開財(cái)務(wù)危機(jī)的界定、指標(biāo)體系的構(gòu)建以及研究方法的選取，在這其中，指標(biāo)選取是基礎(chǔ)。在已有研究中，多數(shù)還僅僅是運(yùn)用財(cái)務(wù)指標(biāo)帶入模型來對企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)進(jìn)行預(yù)警，財(cái)務(wù)報(bào)表的數(shù)據(jù)是這些財(cái)務(wù)指標(biāo)的主要素材。這些財(cái)務(wù)指標(biāo)無外乎反應(yīng)企業(yè)盈利能力的、償債能力的、運(yùn)營能力以及成長能力的。隨著現(xiàn)金流的重要性日益突出，后來又有了現(xiàn)金流量指標(biāo)。(宋鵬，2009；何勤，2010；李學(xué)軍，2011；盧海等，2012；黃志敏等，2014)，在對數(shù)研究中，財(cái)務(wù)指標(biāo)是主要的預(yù)測依據(jù)，但財(cái)務(wù)指標(biāo)往往只是財(cái)務(wù)發(fā)生危機(jī)的一種表現(xiàn)形式，甚至還有滯后反應(yīng)性、不完全性和主觀性(宋彪等，2015)。也有學(xué)者從財(cái)務(wù)指標(biāo)角度深入研究，有學(xué)者認(rèn)為凈利潤只考慮了債權(quán)資本成本，并未考慮企業(yè)的股權(quán)資本成本，凈利潤由股權(quán)資本成本和利潤構(gòu)成，并不能完全體現(xiàn)企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績，提出基于EVA的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。徐凌等(2014)運(yùn)用因子分析-logistic模型，對比基于傳統(tǒng)財(cái)務(wù)指標(biāo)和EVA的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警效果，發(fā)現(xiàn)后者預(yù)測準(zhǔn)確度更高。

隨著研究的深入，企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)依然頻繁爆發(fā)，僅以財(cái)務(wù)指標(biāo)作為財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測依據(jù)顯然已明顯難以為繼，而且隨著公司治理等在企業(yè)經(jīng)營中的作用日益顯現(xiàn)，許多學(xué)者開始在原來財(cái)務(wù)指標(biāo)的基礎(chǔ)上，引入一些非財(cái)務(wù)指標(biāo)(李云宏等，2014；楊華，2014；黃曉波等，2015)，曾繁榮等(2013)在原有財(cái)務(wù)指標(biāo)的基礎(chǔ)上，又引入了股權(quán)結(jié)構(gòu)、管理結(jié)構(gòu)、重大事項(xiàng)、人力資本和其他指標(biāo)等5方面指標(biāo)；任慧光等(2007)引入了公司治理、總體經(jīng)濟(jì)和經(jīng)營效率3個(gè)方面的指標(biāo)；張志花(2014)專門研究了公司治理與財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警，研究發(fā)現(xiàn)治理結(jié)構(gòu)因素的早期預(yù)測能力較強(qiáng)，而財(cái)務(wù)指標(biāo)因素則隨著公司陷入財(cái)務(wù)困境時(shí)間的臨近，對財(cái)務(wù)困境預(yù)測的能力越強(qiáng)；在財(cái)務(wù)指標(biāo)的基礎(chǔ)上加入公司治理因素之后，綜合預(yù)警模型的預(yù)測能力顯著提升。本文也試圖在財(cái)務(wù)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上引入非財(cái)務(wù)指標(biāo)，來構(gòu)建綜合評價(jià)指標(biāo)體系。

財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警機(jī)制中，指標(biāo)選取是基礎(chǔ)，模型的選擇同樣不容小覷，已有研究主要有判別分析模型(蔣堯明，2013；張潔等，2013；陳華等，2015；曾繁榮等，2015)、條件概率模型(何勤，2010；李學(xué)軍，2011；許珂，2012；張志花，2014；毛興麗等，2014；)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(黃曉波，2015)。也有學(xué)者將統(tǒng)一指標(biāo)體系引用到不同模型中來對比找出準(zhǔn)確度更高的模型，發(fā)現(xiàn)基于logistic的模型具有更好的預(yù)測效果(耿東，2014；王淑慧，2014)。已有研究表明，logistic模型在財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警中的預(yù)測效果要好于判別模型(曾繁榮，2013)，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型由于理論較為抽象、復(fù)雜，實(shí)用性較差，所以本文選擇logistic回歸模型。

(三)中國房地產(chǎn)公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的研究

房地產(chǎn)行業(yè)行業(yè)特征很強(qiáng)，也一直備受關(guān)注，但有關(guān)上市房企的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究的文章較少。有學(xué)者以z-score模型構(gòu)建上市房企財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型(張紅等，2013)；何勤(2010)的研究基于財(cái)務(wù)指標(biāo)、運(yùn)用logistic模型，具有很好預(yù)測效果，對財(cái)務(wù)正常公司的預(yù)測準(zhǔn)確度達(dá)到了100%；許珂、盧海(2012)也將包括盈利能力、營運(yùn)能力、償債能力、成長能力、現(xiàn)金流量狀況方面的指標(biāo)共20個(gè)帶入logistic模型，構(gòu)建上市房企的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型，只有反映盈利能力的每股收益和反映營運(yùn)能力的總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率進(jìn)入logistic回歸模型。在已有文獻(xiàn)中發(fā)現(xiàn)，logistic模型在上市房企財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警中的準(zhǔn)確度高，而且其實(shí)用性強(qiáng)。

(五)文獻(xiàn)述評

財(cái)務(wù)危機(jī)問題是企業(yè)管理面臨的主要問題之一。國外關(guān)于這方面的研究起于上世紀(jì)60年代，不少學(xué)者從財(cái)務(wù)危機(jī)界定、衡量指標(biāo)選取、模型構(gòu)建等方面都做了大量研究；國內(nèi)在這方面的研究雖然起步較晚，但發(fā)展較快。目前來看,不少學(xué)者在財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警相關(guān)理論以及模型構(gòu)建方面緊扣我國市場經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)際情況,提出財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的新理念,這些理念對我國房地產(chǎn)上市公司識別、應(yīng)對財(cái)務(wù)危機(jī)打下了牢固的基礎(chǔ)。但多數(shù)學(xué)者僅就上市企業(yè)整體的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警進(jìn)行實(shí)證研究，很少針對某一具體行業(yè)進(jìn)行。而張紅等(2013)認(rèn)為研究不同的行業(yè)具有不同的經(jīng)營模式和財(cái)務(wù)特點(diǎn)，基于上市公司整體層面構(gòu)建的財(cái)務(wù)預(yù)警模型未必適用于一些行業(yè)特征較強(qiáng)的企業(yè)，比如房地產(chǎn)企業(yè)。此外在指標(biāo)選取上，多僅僅考慮公司財(cái)務(wù)指標(biāo)，在財(cái)務(wù)危機(jī)的界定上，以公司是否被ST來衡量企業(yè)是否陷入財(cái)務(wù)危機(jī)。王淑慧等(2014)指出審計(jì)意見類型能顯著提升我國財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的準(zhǔn)確度，我國審計(jì)報(bào)告的對象即為公司的財(cái)務(wù)報(bào)表，能較全面的反應(yīng)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況及經(jīng)營情況，加之隨著我國注冊會計(jì)師制度的發(fā)展完善，其出具的審計(jì)意見也更具客觀性。因此，可以將注冊會計(jì)師審計(jì)意見作為衡量標(biāo)準(zhǔn)界定企業(yè)是否出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)。本文嘗試以注冊會計(jì)師審計(jì)意見類型來界定企業(yè)是否陷入財(cái)務(wù)危機(jī)，以2011-2014年A股上市房企為樣本，結(jié)合行業(yè)特色，考慮公司治理機(jī)制在企業(yè)決策中的作用，在財(cái)務(wù)指標(biāo)的基礎(chǔ)上引入非財(cái)務(wù)指標(biāo)，構(gòu)建綜合指標(biāo)體系，在此基礎(chǔ)上，基于因子分析構(gòu)建上市房企的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的logistic模型。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本的選取

本文以2010-2014年的A股上市房地產(chǎn)公司為研究對象，在所選取的樣本期間內(nèi)，共有13家上市房企審計(jì)報(bào)告被出具“強(qiáng)調(diào)事項(xiàng)”或“無法出具審計(jì)意見”，且在具體審計(jì)意見中明確指出企業(yè)出現(xiàn)的問題是指向企業(yè)財(cái)務(wù)的，其中2010-2013年有11家，2014年有2家。我們以2010-2013年出現(xiàn)審計(jì)問題的11家企業(yè)作為問題企業(yè)組的訓(xùn)練樣本，以1:3的比例在年份和資產(chǎn)規(guī)模相當(dāng)?shù)臉颖酒髽I(yè)中選取33家作為健康企業(yè)組的訓(xùn)練樣本。 以2014年審計(jì)出現(xiàn)問題的2家為問題企業(yè)組的測試樣本，同樣以1:3的比例選取配對樣本6家，作為健康企業(yè)組的測試樣本。由于財(cái)務(wù)危機(jī)是一個(gè)動態(tài)過程，我們以企業(yè)出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)也即出具審計(jì)意見的前一年為觀測年度，運(yùn)用SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件進(jìn)行實(shí)證分析。本文所選樣本企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)及公司治理指標(biāo)數(shù)據(jù)均來自國泰安數(shù)據(jù)庫經(jīng)整理獲得。

(二)指標(biāo)的構(gòu)建與檢驗(yàn)

為保證指標(biāo)選取的全面性，本文在借鑒前人的研究成果基礎(chǔ)上，結(jié)合房地產(chǎn)企業(yè)自身特點(diǎn)，選擇了包括流動比率、速動比率、資產(chǎn)負(fù)債率、產(chǎn)權(quán)比率、資本保值增值率、可持續(xù)增長率、每股凈資產(chǎn)增長率、應(yīng)付賬款周轉(zhuǎn)率、營運(yùn)資金周轉(zhuǎn)率、現(xiàn)金及現(xiàn)金等價(jià)物周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)報(bào)酬率、總資產(chǎn)凈利潤率、凈資產(chǎn)收益率、投入資本回報(bào)率、營業(yè)凈利率、財(cái)務(wù)杠桿、經(jīng)營杠桿、綜合杠桿共19個(gè)涉及企業(yè)償債能力、發(fā)展?jié)摿Α⑦\(yùn)營能力、盈利能力以及風(fēng)險(xiǎn)水平的指標(biāo)。此外，本文還引入了股本結(jié)構(gòu)、內(nèi)部監(jiān)督、股權(quán)激勵(lì)等公司治理指標(biāo)，本文指標(biāo)所用數(shù)據(jù)只是T-1年的與T-3年的。

在進(jìn)行差異性分析之前，首先對樣本進(jìn)行正態(tài)分布檢驗(yàn)，這里采用檢測峰度和偏度值，來判斷樣本數(shù)據(jù)是否呈現(xiàn)正態(tài)分布。偏度為0，峰度也為0 時(shí)，樣本呈現(xiàn)正態(tài)分布，峰度大于0 時(shí)，說明該總體數(shù)據(jù)分布比正態(tài)分布陡峭，峰度小于0 時(shí)，說明該總體數(shù)據(jù)分布比正態(tài)分布平坦，峰度值的絕對值越大，說明該數(shù)據(jù)分布與正態(tài)分布的差異性越大。偏度大于0時(shí)，說明該總體數(shù)據(jù)分布比正態(tài)分布向右偏，并且右端有較多的極端值，偏度小于0 時(shí)，說明該總體數(shù)據(jù)分布比正態(tài)分布向左偏，圖形表現(xiàn)為左邊拖著一條長尾巴，并且左端有較多的極端值，偏度值的絕對值越大，表明該數(shù)據(jù)分布與正態(tài)分布的差異性越大。從表1我們可以看出，樣本的偏度、峰度絕對值都不為0，樣本數(shù)據(jù)不符合正態(tài)分布特征。

表1　正態(tài)分布檢驗(yàn)(節(jié)選)

(三)差異性檢驗(yàn)

通過上面分析，樣本總體數(shù)據(jù)不符合正態(tài)分布，所以選擇采用兩個(gè)獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)。

表2　差異性檢驗(yàn)

*表示顯著性水平為10%，**表示顯著性水平為5%，***表示顯著性水平為1%.

通過非參數(shù)差異性檢驗(yàn)，只有包括產(chǎn)權(quán)比率、營運(yùn)資金周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)報(bào)酬率、總資產(chǎn)凈利潤率、凈資產(chǎn)收益率、投資回報(bào)率在內(nèi)的9個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，監(jiān)事會召開次數(shù)1個(gè)非財(cái)務(wù)指標(biāo)通過了差異性檢驗(yàn)， p值在0.01或0.05的置信水平上顯著。

(四)多重共線性檢驗(yàn)

特征值接近于0，變量存在多重共線性，條件索引在10左右也說明變量存在多重共線性。從表3可以看出，有的特征值為0.021,0.217的，接近于0，說明自變量之間存在一定共線性。此外D-W值為1.020，小于2，也說明自變量之間存在一定的共線性。

表3　共線性診斷

(五)因子分析

采用logistic回歸模型，要求各變量間沒有多重共線性。因此，還需要利用因子分析法解決個(gè)別變量間的多重共線問題。因子分析中KMO值為0.6，可以進(jìn)行因子分析。

表4　解釋的總方差

提取方法：主成分分析。

根據(jù)解釋力度來提取因子，選擇前6個(gè)因子。 提取的6個(gè)主成分共解釋了原來變量總方差的97.029%。因此，本文提取前6個(gè)主成分來代替原有的8個(gè)指標(biāo)變量。

表5　旋轉(zhuǎn)成分矩陣

提取方法 :主成份。

由表5可知，主成分1在資產(chǎn)報(bào)酬率、總資產(chǎn)凈利潤率、投入資本回報(bào)率、凈資產(chǎn)收益率上具有更高載荷，將其命名為盈利因子F1；主成分2在產(chǎn)權(quán)比率上具有更好載荷，將其命名為長期償債因子F2；主成分3在營運(yùn)資金周轉(zhuǎn)率上具有更高荷載，將其命名為短期償債因子F3；主成分4在董事會召開次數(shù)上具有更好載荷，將其命名為監(jiān)督因子F4；主成分5在總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率上具有更高載荷，將其命名為營運(yùn)因子F5；主成分6相較在凈資產(chǎn)收益率上有更高載荷，將其命名為資金使用效率F6。根據(jù)各因子在各個(gè)變量上的載荷系數(shù)，我們可以計(jì)算出每個(gè)因子的得分：

F1=0.491x4+0.104x9+0.581x11+0.863x12+0.871x13+0.614x14+0.736x15+0.424x23

F2=0.758x4-0.188x9-0.194x11-0.354x12-0.276x13-0.295x14+0.492x15+0.297x23

F3=0.240x4+0.828x9-0.074x11-0.103x12-0.104x13+0.158x14+0.185x15-0.506x23

F4=-0.008x4+0.487x9+0.170x11+0.026x12+0.106x13-0.478x14-0.245x15+0.503x23

F5=-0.006x4-0.065x9+0.763x11-0.233x12-0.255x13+0.006x14+0.041x15-0.104x23

F6=-0.229x4+0.162x9-0.091x11-0.230x12-0.259x13+0.504x14+0.092x15+0.460x23

四、回歸分析

(一)Logistic回歸結(jié)果

通過因子分析解決了自變量間的多重共線問題，接下來以因子分析提取的6個(gè)主成分為自變量，以企業(yè)審計(jì)中是否出現(xiàn)問題(主要是財(cái)務(wù)指標(biāo))為因變量，研究上市房企的財(cái)務(wù)預(yù)警情況，基于 Logistic 模型，p 代表發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率，將樣本企業(yè)審計(jì)意見中出現(xiàn)財(cái)務(wù)問題的p 值定義為1，正常企業(yè)p 值定義為 0，運(yùn)用二元 Logistic 回歸建立模型，發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率 p 可用公式表示：

P=/(1+ )

將方程變?yōu)榫€行方程：

Y=LN(P/1-P)=，其中F1、F2、F3、F4、F5、F6分別為因子分析提取出的6個(gè)主成分，b1、b2,、b3、b4、b5、b6分別為待估參數(shù)。

表6　logistic回歸結(jié)果

由表6可知，只有盈利因子p值小于0.01， 進(jìn)入了logistic回歸模型。盈利因子與企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率成負(fù)向相關(guān)關(guān)系，說明一般而言，企業(yè)盈利能力越強(qiáng)，其發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率越小。通過logistic回歸模型，分析結(jié)果中顯示預(yù)測準(zhǔn)度達(dá)到了92%。據(jù)此我們可以得到二元logistic回歸模型的表達(dá)式：

Y=LN(P/1-P)=-5.442F1-2.608 P=/1+

F1=0.491x4+0.104x9+0.581x11+0.863x12+0.871x13+0.614x14+0.736x15+0.424x23

(二)回代檢驗(yàn)

我們選擇2014年的出現(xiàn)審計(jì)問題的2家企業(yè)為問題組測試樣本，根據(jù)相近年份，資產(chǎn)規(guī)模相當(dāng)，以1:3的比例選取的6家企業(yè)為健康組測試樣本，根據(jù)預(yù)測總體結(jié)果，以P取0.6為切割點(diǎn)，大于0.6則為危機(jī)企業(yè)，小于0.6則為健康企業(yè)，測試樣本的回代結(jié)果見表7。

表7　回代檢驗(yàn)

回判結(jié)果分為兩類錯(cuò)誤，一類錯(cuò)誤為本應(yīng)判定為財(cái)務(wù)危機(jī)的企業(yè)判定為財(cái)務(wù)正常企業(yè)，二類錯(cuò)誤為本應(yīng)判定為財(cái)務(wù)狀況正常的企業(yè)判定為財(cái)務(wù)危機(jī)企業(yè)。根據(jù)上表可知，本文針對測試樣本的回判結(jié)果效果很好，達(dá)到了100%,在總體測試樣本中的預(yù)測值也達(dá)到了91%。

同樣的指標(biāo)，同樣的方法，采用T-3期數(shù)據(jù)，在進(jìn)行差異性檢驗(yàn)時(shí)，發(fā)現(xiàn)情況發(fā)生了很大變化，原來通過檢驗(yàn)指標(biāo)并沒有全部通過，只有監(jiān)事會召開次數(shù)通過了檢驗(yàn)，此外，投資收益率通過了檢驗(yàn)，即只有監(jiān)事會召開次數(shù)和投資收益率通過了差異性檢驗(yàn)，但預(yù)測結(jié)果不是很理想，只達(dá)到了75%。限于文章篇幅，沒有具體給出。

五、結(jié)果討論與研究局限性

(一)結(jié)果討論

實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，在財(cái)務(wù)指標(biāo)基礎(chǔ)上加入反映公司治理的非財(cái)務(wù)指標(biāo)后的綜合指標(biāo)的預(yù)警作用很顯著；而且公司治理因素中的監(jiān)事會召開次數(shù)無論是在早期預(yù)警中，還是在財(cái)務(wù)危機(jī)臨近時(shí)，都具有較好的預(yù)警作用；此外，在早期預(yù)警中，只有反映治理因素的監(jiān)事會召開次數(shù)與反映企業(yè)投資效果的投資收益率進(jìn)入模型，與財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生的概率成負(fù)相關(guān)關(guān)系，即企業(yè)監(jiān)事會越勤勉，監(jiān)督力度越強(qiáng)，企業(yè)陷入財(cái)務(wù)困境的可能性越?。浑S著財(cái)務(wù)危機(jī)的臨近，財(cái)務(wù)指標(biāo)尤其是反映公司盈利能力的財(cái)務(wù)指標(biāo)對財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)警作用愈加顯著，與企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生的概率成負(fù)相關(guān)關(guān)系，隨著企業(yè)危機(jī)的臨近，企業(yè)的盈利能力越強(qiáng)，企業(yè)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性越小。此外，值得注意的是，反映企業(yè)治理因素的獨(dú)立董事的作用在企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警中并沒有發(fā)揮很好的效果，可能的原因是我國上市公司獨(dú)立董事制度普遍存在約束不足、缺少相關(guān)問責(zé)和評價(jià)機(jī)制，獨(dú)立性不足，導(dǎo)致其在促進(jìn)公司整體發(fā)展上難以發(fā)揮應(yīng)有的作用。

房地產(chǎn)行業(yè)是資金密集型行業(yè)。投入資金大，回收周期長，高風(fēng)險(xiǎn)與高收益并存是其顯著的行業(yè)特色。從我國房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展進(jìn)程來看，企業(yè)自有資金投入比例少，更多的是來自銀行信貸，企業(yè)的財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)的穩(wěn)健性以及資金的使用效率對企業(yè)經(jīng)營起著舉足輕重的作用。在財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)的穩(wěn)健性上，產(chǎn)權(quán)比率與資產(chǎn)負(fù)債率相比，更側(cè)重財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)的穩(wěn)健程度與自有資金對償債風(fēng)險(xiǎn)的應(yīng)對能力，在反映企業(yè)長期償債能力時(shí)更有說服力。在實(shí)證分析中，也證實(shí)了反映企業(yè)長期償債能力的產(chǎn)權(quán)比率越高，企業(yè)財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)越穩(wěn)健，企業(yè)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性越小；在資金使用效率上，一般而言，企業(yè)資金使用效率越高，企業(yè)資金運(yùn)營能力越好，企業(yè)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性越小，但值得注意的是在實(shí)證研究中，卻得到的是完全相反的情況，企業(yè)的營運(yùn)資金周轉(zhuǎn)率與企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)成弱的正相關(guān)關(guān)系。我們知道，營運(yùn)資金周轉(zhuǎn)率是主營業(yè)務(wù)收入凈額與營運(yùn)資金平均占用額的比率，一般認(rèn)為，其值越高越好。但還應(yīng)結(jié)合其他指標(biāo)，具體問題具體分析，營運(yùn)資金周轉(zhuǎn)率過高，若是由于營運(yùn)資金占用額較少而引起的，則可能預(yù)示著該企業(yè)營運(yùn)資金不足，投資低效，也暗示企業(yè)短期償債能力較差。我們還發(fā)現(xiàn)監(jiān)事會的勤勉程度在財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警中起到重要作用，能有效抑制財(cái)務(wù)困境的發(fā)生。房地產(chǎn)行業(yè)是資金密集型行業(yè)，其價(jià)值創(chuàng)造的重點(diǎn)就在投資，企業(yè)危機(jī)的嚴(yán)控點(diǎn)也就在投資階段，因此，來自企業(yè)內(nèi)部監(jiān)督必然必不可少，通過一定的內(nèi)部監(jiān)督機(jī)制，可以有效抑制企業(yè)的盲目投資行為，提高企業(yè)財(cái)務(wù)的穩(wěn)健性和安全性，有效減少財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生的可能性。

實(shí)證結(jié)果表明在我國房地產(chǎn)行業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警機(jī)制中要著重關(guān)注反映企業(yè)盈利能力的指標(biāo)，尤其是具有發(fā)展成長能力的盈利指標(biāo)，比如凈資產(chǎn)利潤率，此外，由于房地產(chǎn)行業(yè)具有投入資金大、投資回收周期長的行業(yè)特點(diǎn)，這就要求其必須在每一個(gè)房地產(chǎn)投資項(xiàng)目上嚴(yán)格把控，避免盲目投資，研究證明加強(qiáng)監(jiān)事會的內(nèi)部監(jiān)督能一定程度上降低企業(yè)陷入財(cái)務(wù)困境的可能性，因此，上市房企應(yīng)該加強(qiáng)包括監(jiān)事會在內(nèi)的企業(yè)內(nèi)部監(jiān)督制度的建設(shè)，從而在一定程度上抑制企業(yè)的非效率投資行為，避免企業(yè)陷入財(cái)務(wù)困境，甚至破產(chǎn)。

(二)研究局限性

本文的研究存在著一定的局限性，主要表現(xiàn)在：(1)選取的初始指標(biāo)雖多，但真正適合進(jìn)行進(jìn)一步研究的只剩下8個(gè)，在全面性上比較欠缺，在進(jìn)一步的研究中，可從其他方面再做考慮，比如房地產(chǎn)行業(yè)受整個(gè)經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響較大，可以加入合適的外部環(huán)境的替代變量，財(cái)務(wù)危機(jī)與內(nèi)部控制存在耦合，因此也可加入內(nèi)控因素。(2)在企業(yè)是否存在財(cái)務(wù)危機(jī)的衡量上，主要以注冊會計(jì)師的審計(jì)意見為主，但效果是否比已有研究中以企業(yè)是否被“ST”來衡量企業(yè)是否陷入財(cái)務(wù)危機(jī)處理更有解釋力度，所以在進(jìn)一步研究中，可以綜合考慮兩種衡量標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)行比較研究。

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(責(zé)任編輯：杜婕)

Empirical Research Based on the Logistic Model of Public Enterprise Financial Crisis Warning

MING Ying-ying

( Anhui Finance and Economics University, Accounting College, Bengbu,233000,China )

The whole national economy is currently faced with the new normal, the real estate industry is also faced with profound changes. The real estate industry has significantly industry characteristics of the large capital investment, long investment cycle, and high debt ratio. Its financial crisis caused concern. This paper bases on the 2010-2014 A-share listed enterprise as samples, combines with industry characteristics, addes non-financial indicators and construct the logistic model of public enterprise financial crisis early warning which based on factor analysis method. The paper aims to find the indicators that has significant effect on the financial crisis early warning in the listed enterprise and verify the accuracy of model prediction. The research shows that the logistic model to the financial crisis of listed enterprise which combines nonfinancial indicators with the financial indicators has better prediction effect; Corporate governance factors are stronger in early prediction, and with the approaching of the financial crisis time, the financial index especially the profitability index has the stronger effect on corporate financial distress prediction.

financial crisis; corporate governance; logistic model; factor analysis

2016-05-16

明盈盈(1993-)，女，江西九江人，在讀碩士，主要從事內(nèi)部控制研究。

F275

A

1008-7605(2016)04-0127-07