曾繁榮　彭　娜

【摘 要】 結合學習曲線及三階段學習曲線基本原理，本文擬對1999年－2006年滬深兩市A股179家ST公司年報數據進行判別分析，以求出上市公司財務風險初始學習階段、穩(wěn)定學習階段和緩慢學習階段的分界點，從而針對各分界點，提出上市公司財務風險防范與規(guī)避的相關措施，以利于上市公司結合自身情況合理避險。

【關鍵詞】 學習曲線； 財務風險； 上市公司； 判別分析

ST公司是遭受特別處理（Special Treatment）的上市公司，是股市中的財務失利者。面對中國股市中ST公司的長名單，如何讓ST公司“摘帽”，如何讓非ST公司業(yè)績常紅，是足夠吸引每一位經濟管理學人思考與探討的話題。以下筆者就從學習曲線出發(fā)，研究學習曲線在中國上市公司中的存在性。

一、學習曲線及其存在性

1936年，美國康奈爾大學賴特（T. P. Wright）博士在研究飛機工業(yè)人工裝配時，發(fā)現飛機生產數量遞增與平均直接人工成本之間的關系，即每單位產品的直接工時與生產數量的遞增成反比，經演進，發(fā)展成學習曲線（Learning Curve），并被廣泛應用于航空工業(yè)及其它行業(yè)中。

學習曲線又稱為進步曲線、經驗曲線（Experience Curve）、改善曲線，是一種動態(tài)的生產函數。隨著生產數量遞增，每單位產品的直接工時下降即學習效應。

將學習曲線引入財務風險分析中，是創(chuàng)新分析手段，有必要首先對學習曲線在目前中國上市公司中的存在性加以分析，由此才有進行后續(xù)學習曲線應用研究的可能性與可行性。結合筆者前期研究成果（詳見筆者在《財會通訊·理財版》2007年第12期的文章），可知筆者前已通過證券之星網站，收集了1999年－2006年滬深兩市A股179家ST公司的年報數據，整理后的數據分析如圖1。

由圖1可知，ST公司按照上市年數升序排列，累積ST年數比呈現遞減趨勢。即，隨著累積上市年數的增加，累積ST年數占總上市年數的比例下降，遭遇ST的比率下降，這在一定程度上反映了財務風險控制能力的提高。其中，ST年數比大于0，代表該公司為ST公司，已經發(fā)生財務風險，處于財務風險發(fā)作期。上市年數的計算以報告期起算，以距離報告期最遠的某年為止，其間相距的年數為此處所指的上市年數。如當下研究2006年年報情況，且前所收集的最遠年代為1999年，那么該公司的上市年數記為8年。同理，ST年數從報告期起算，在上市8年內，8次年報中公司名稱均帶ST的，那么該公司的ST年數記為8年。若僅7個年報中該公司為名稱帶有ST，那么該公司的ST年數記為7年，依此類推。其中，ST年數比=ST年數/上市年數。

在前期研究中，已經引入Wright學習曲線構建中國上市公司的學習曲線方程。得出的相關研究結果如下：

Wright學習曲線：y=axm，其中，y是第x年的單位成本，此處定義為上市x年的累積ST年數占累積上市總年數的比率；x是累積產量，此處定義為累積上市年數；m是學習系數，m≤0；a是自變量的系數。通常以學習率C表示學習曲線，C=10m·lg2。學習率小，說明隨累積產量增加，工時（成本）下降迅速；學習率大，則相反。

對上述方程兩邊取對數，將學習曲線方程轉化為一元回歸方程，從而借助回歸方程，得到1999－2006年中國股市上市公司的學習曲線方程為：y=4.5846x-0.7686。由C=10m·lg2解得，學習率C為58.82％。

由此可知，中國股市中上市公司對財務風險的防范和規(guī)避可以用學習曲線的相關理論加以分析，上市公司對財務風險的防范和規(guī)避存在學習效應。以下借用判別分析對分階段學習曲線進行深入分析。

二、分階段學習曲線的判別分析

上述相關研究表明，面臨財務風險的ST公司，隨著累積上市年數的增加，累積ST年數比呈現下降趨勢，ST公司存在學習曲線。由此，ST公司可以建立正常學習曲線，以發(fā)揮學習效應，最大程度控制財務風險。借助SPSS軟件的判別分析工具，以179家ST公司的上市年數、ST年數以及ST年數比為自變量，擬將179家ST公司分為三類，分析如表1。

表1給出了分類統(tǒng)計的結果，包括均值、方差、未加權的權重和加權的權重。如第一類的上市年數均值為6.458333，標準差為1.428559。

表2分析中使用了前2個規(guī)范判別式函數，給出了典型判別方程的特征值及方差貢獻。特征根取變量數以及類別數減1中的較小值。此處分為3類，變量數3，所以特征根數等于2，其中第一個特征根為5.011636，能解釋所有變異的94.54098％。

表3給出了典型判別方程的有效性檢驗。WilksLambda統(tǒng)計量表達為類內離差交叉乘積矩陣行列式與總離差交叉乘積矩陣行列式的比值。可見，兩個典型判別方程的判別能力均顯著。

表4給出了標準化典型判別方程的系數。依據給出的系數，第一個標準化典型判別函數表達式為：

y1=0.069856×ST年數+0.043949×上市年數+1.051935

×ST年數比

y2=-0.81742×ST年數+1.931809×上市年數+1.381753

×ST年數比

通過分析證券之星網站1999年－2006年滬深兩市A股179家ST公司年報數據，依據1999年－2006年上市公司年報計算ST年數，依據2006年上市公司年報中的公司上市時間信息計算上市年數，截止到2006年計算得出累積上市年數。計算中，發(fā)現ST年數比存在大于1的現象，這在理論上是不可能的，但是因為此處收集資料的程序并未出錯，而中國股市中上市公司的數據存在如此情況，也能說明目前上市公司相關上市資料的混亂，故ST年數比大于1的情況仍然予以保留。為忠實于實證研究結果，雖然表5ST年數比的分界點存在不連續(xù)，但是此處不作調整。結合統(tǒng)計結果中按照案例得出的統(tǒng)計量表，計算得出各組分類情況及其臨界點。具體數據見表5。

基于此，對保存至變量中的輸出結果與假設分組情況加以對照分析（具體數據略），再結合學習曲線的三個階段，對上市公司的財務風險進行如下分段：

（1）上市年數不超過8年（不含）的上市ST公司，處于初始學習階段，其累積上市年數少，學習能力強，可提高的空間也很大。

（2）累積上市年數在8－12年（不含）之間的上市ST公司，處于穩(wěn)定學習階段，其累積上市年數較多，學習能力較強，可提高的空間也較小。

（3）累積上市年數超過12年的上市ST公司，處于緩慢學習階段，其累積上市年數多，學習能力增長幅度趨緩。

圖2為經過判別分析之后的分階段學習曲線。

為忠實于實證研究結果，此處對ST年數比值存在大于1的不科學性及ST年數比分界點的不連續(xù)性未作調整，由此可將ST年數比的分界情況歸納為：ST年數比在0.73－1之間的上市公司，激發(fā)其學習能力、發(fā)揮其學習效應的潛力較大；而ST年數比在0－0.73之間的上市公司，激發(fā)其學習能力、發(fā)揮其學習效應的潛力較??；ST年數比等于0的上市公司，該報告期年度內未遭受ST，未發(fā)生嚴重財務風險。

三、學習曲線與財務風險的防范

綜合三階段學習曲線、三階段財務風險學習曲線的分析，針對處于不同階段學習曲線的上市公司應有不同的應對方法：

（一）上市年數小于8年（不含）的上市公司，處于初始學習階段

此階段的上市公司因其累積上市年數少，學習能力強，防范和減輕財務風險能力的提高空間很大。具體而言，此階段的上市公司除了可通過調整股權結構以積累學習能力、控制財務風險之外，還可以多方借鑒同行業(yè)或者相關行業(yè)中上市時間較長的公司財務管理的成功經驗及其他相關有益經驗，為我所用。

（二）累積上市年數在8－12年（不含）之間的上市ST公司，處于穩(wěn)定學習階段

此階段的上市公司因其累積上市年數較多，學習能力較強，可提高的空間也較小。針對各個公司，情況各異，應因地制宜，量身打造學習策略。具體而言，應強化優(yōu)勢，優(yōu)化弱勢，集中精力增強主營業(yè)績增長能力，擴大利潤增長點，穩(wěn)定學習能力。

（三）累積上市年數超過12年的上市公司，處于緩慢學習階段

此階段的上市公司因其累積上市年數多，學習能力增長幅度趨緩。具體而言，可通過不斷完善財務管理系統(tǒng)，不斷優(yōu)化經營模式，不斷增強固有優(yōu)勢，不斷學習先進的管理經驗，以適應不斷變化的財務管理環(huán)境及日新月異的企業(yè)發(fā)展環(huán)境，以此來激活學習曲線，催增學習能力。

【主要參考文獻】

[1] 彭娜，曾繁榮，朱佳磊. 基于學習曲線的ST上市公司財務風險控制[J].財會通訊（理財版），2007，（12）.

[2] 章文波，等.實用數據統(tǒng)計分析及SPSS 12.0應用[M].北京：人民郵電出版社，2006.

[3] 證券之星網站.http：//www.stockstar.com/.

[4] 金融界網站http：//www.jrj.com/.

[5] Daren Dance and Richard Jarvis，Using yield models to accelerate learning curve progress，1990 Inte'l semiconductor manufacturing science symposium，IEEE 1990.