我国A股制造业上市公司财务风险分析

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摘要：

针对经济危机下我国制造业企业陷入财务危机的现象，选取我国A股制造业共1399家上市公司为样本，运用Z值模型对其财务状况进行研究，并探讨了引发其财务风险的原因和降低财务风险的对策。制造业企业主要可从提升企业资产的流动性和盈利能力两方面入手降低企业的财务风险。

关键词：

制造业；上市公司；财务风险分析；Z值模型

中图分类号：F23

文献标识码：A

文章编号：16723198（2013）01011302

我国是制造业大国，制造业的发展对国民经济有着深远的影响。近年来伴随全球经济发展低迷的影响，有关我国制造业企业陷入财务危机的报道不绝于耳，对我国制造业企业进行系统全面的财务风险分析，找出引致财务危机的根源所在，并提出相应解决方案成为本阶段需要研究的重要课题。

本文采用Z值模型（Z-score model）的方法，对我国A股制造业各子行业上市公司的财务风险进行了系统的分析比较，初步探究了引致我国制造业企业财务风险高的原因及其对策。

1 文献回顾

1.1 Z值模型简介

Z值模型于1968年由美国纽约大学Altman教授提出，其以1946-1965年间提出破产的33家企业以及33家非破产企业为样本，根据误判率最小原则，建立了著名的5变量财务预警模型，即Z值模型。受益于其良好的预测能力，Z值模型自诞生之日起便受到广泛关注，并日益成为企业财务风险预警领域最具影响力的工具之一。1979年，Altman应用Z值模型对巴西企业的财务风险状况进行了实证研究，并发现Z值模型同样适用于发展中国家。

1.2 Z值模型在国内的应用情况

由于我国资本市场发展时间还不长，因此对企业进行财务风险预警研究在我国起步也较晚。近年来随着我国上市公司数量的大幅增加，越来越多的学者开始关注我国企业的财务风险研究，Z值模型也因此得到大量应用。向德伟通过选取沪深两地证券市场80家企业A股作为样本，并应用Z值模型对其财务风险进行实证分析发现，在国内应用Z值模型对企业的财务风险分析具有很强的指导性。徐秀渠应用Z值模型对沪深市场2007-2009年暂停上市或终止上市的32家企业进行分析后，认为采用Z值模型预测企业财务风险是有效的。

通过文献回顾发现：Z值模型在国内的应用主要集中于两个方面，一是探究其在国内的有效性，这一块已得到较多研究的支撑；二是应用Z值模型对某一细分行业上市公司进行财务风险分析，如王大伟，林艳芳、徐晓，李娜、田月昕、王宏等分别应用Z模型对我机械、

医药、农业上市公司的财务风险进行了研究预测。但尚未看到采用Z值模型对我国制造业上市公司财务风险进行系统分析的研究，本文将对这一领域的研究进行补充。

2 Z值模型参数及其样本选择

2.1 模型指标与设定

Z值模型判别函数为

Z=1.2×X1+1.4×X2+3.3×X3+0.6×X4+0.999×X5。Z值越小，企业财务风险越大。Altman研究发现：Z值小于1.81时，企业存在极高的破产风险，财务危机严重；Z值在1.81至2.99之间时，企业财务状况不明晰，存在较高的财务风险和破产的可能性；Z值大于2.99时，企业财务状况良好，没有破产风险。

Z值模型中的五个参数分别代表了企业的五项能力，各参数的值越大，则企业在该方面的能力越强。具体而言：X1为营运资金/资产总额，代表了企业资产的流动性；X2为留存收益/资产总额，反映了企业支付剩余的能力；X3为息税前利润/资产总额，衡量了不考虑税收和财务杠杆因素时，运用企业全部资产获得利润的能力；X4为权益市场值/总负债账面值，表明了投资者对企业前景的判断；X4为销售收入/资产总额，即为总资产周转率，反映了公司资产获得销售收入的能力。

鉴于我国会计准则同国际会计准则存在一定差异且我国股市非流通股无市场价格，本文对Z值模型各项指标的设定做如下调整：X1为（流动资产-流动负债）/资产总额；X2为（盈余公积+未分配利润）/资产总额；X3为（利润总额+财务费用）/资产总额；X4为（每股市价×流通股数+每股净资产×非流通股数）/总负债账面值；X4为主营业务收入/资产总额。

2.2 样本选择与数据来源

本文采用A股申银万国上市公司一级行业分类标准，所选取的制造业包括电子、纺织服装、化工等12个一级子行业，而剔除了餐饮旅游、金融服务等11个非制造业子行业。选取的公司为2011年12月31日前上市的公司，共计1399家上市公司。财务数据均取自各上市公司2011年年报，其中每股市价取2011年12月31日收盘价。

本文所采用的数据均选自经证监会批准公布的各上市公司年报及Wind资讯，财务数据准确性和可信度高。

3 模型结果与分析

3.1 模型结果

通过对原始数据进行采集并按照Z值模型判别函数计算后，得到制造业各个子行业上市公司的Z值得分，各子行业上市公司Z值得分散落于不同区间的公司数量及其所占比重如表1所示。

3.2 讨论与分析

通过对上述模型结果进行分析，可发现我国A股制造业上市公司在财务风险上表现出如下几个特点：

（1）A股制造业上市公司整体财务状况较好。

在所选取的1399家A股制造业上市公司中，共有867家企业的Z值大于2.99，即这些企业财务状况稳健，没有破产风险，占比达61.97%。而存在极大财务风险的企业相对较少，为251家（含40家ST企业，ST企业主要集中于这一区间），占比17.94%。整体上来看，我国A股制造业上市公司财务状况相对稳健，绝大部分公司财务状况良好或仅存在一定程度财务风险。

（2）制造业各子行业财务状况分化较大。

在制造业下属的12个子行业中，不同行业财务风险状况存在较大差异，食品饮料、医药生物、电子、信息设备等4个子行业财务状况最好，存在极高财务风险的公司比例均不到10%，接近8成的企业财务状况良好。而黑色金属行业（主要为钢铁企业）财务状况最差，超过一半的企业存在极大的财务风险，财务稳健的企业占比仅为20%左右。各子行业财务状况分化较大，可能和经济形势低迷对各子行业影响不同所致。

（3）多项因素导致企业财务风险提高，主要可从两方面着手降低财务风险。

在财务状况不同的三类公司中，其X4指标数值较为接近，即资产周转率差异不大；而其余四个指标均存在明显差异：财务状况良好公司的数值明显高于存在一定财务风险公司的指标值，存在一定财务风险公司的数值又明显高于存在极高风险公司的指标值。即各类公司在资产流动性、再投资能力、资产盈利能力等多方面均存在较大差距。

基于上述对导致企业财务风险提高的因素分析，主要可从两个方面来降低我国制造业上市公司的财务风险。首先，保证企业资产的流动性。在我国制造业上市公司中，存在极大财务风险公司这一指标均值为负值，资产流动性非常低，在外部环境不好时，很容易陷入财务危机，企业应适当提高流动资产比重，加强流动资产管理，以降低所面临的财务风险。其次，增强企业资产的盈利能力，盈利能力的提升是企业增加营业收入和留存收益的重要保障，也是企业获取投资者信心、提高再投资能力的关键所在。

4 结论

从Z值模型的分析结果来看，我国A股制造业上市公司整体财务状况较为良好，但不同子行业上市公司的财务状况分化较大，仍有部分企业存在极大的财务风险，这些企业主要应从提升企业资产的流动性与盈利能力两个方面入手，从根本上解决导致企业发生财务风险的根源，进而降低企业的财务风险。

作为影响我国国计民生的制造业，在目前经济形势不景气的情况下对其进行财务风险分析非常重要，本研究成果可为制造业企业识别和降低财务风险提供参考。但出于数据的可获得性，本研究以A股制造业上市公司为样本，因此很多非上市企业的财务状况没有纳入研究范围，这是本研究的不足之处。

参考文献

[1]Edward I.Altman.Financial Ratios，Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy [J].The Journal of Finance，1968，23（4）：589609.

[2]Edward I.Altman，Tara K.N.Baidya，Luis Manoel Ribeiro Dias.Assessing Potential Financial Problems for Firms in Brazil [J].Journal of International Business Studies，1979，10（2）：924.

[3]向德伟.运用“Z记分法”评价上市公司经营风险的实证研究[J].会计研究，2002，11：5357.

[4]徐秀渠.Altman’s ZScore模型在企业风险管理中的应用研究[J].经济经纬，2010，（4）：103106.

[5]王大伟.基于ZScore模型的我国机械类上市公司财务预警分析[D].武汉：武汉科技大学，2008.

[6]林艳芳，徐晓.Altman Z值法的财务危机预警研究――基于我国医药行业沪市上市公司数据[J].商情，2010，（16）：4950.

[7]李娜，田月昕，王宏.Zscore模型在我国农业上市公司中的适用性分析[J].财会通讯，2008，（5）：104106.

[8]韩正元.基于Z值模型的上市公司财务预警分析――以北京市为例[J].财务与审计，2008，（9）：6669.