王麗娜
摘 要:文章以中國上市公司為研究對象,以因財務狀況異常而被列為特別處理公司(ST公司)作為界定上市公司陷入財務困境的標志,從公司治理和經濟原因的角度研究財務困境,尤其考察了大股東“掏空”行為對上市公司的影響。采用多元邏輯回歸模型尋找利用公開的財務數(shù)據預測中國上市公司財務困境的預測模型和變量。文章所建立的模型能準確預測出81.25%的在下一年進入ST板塊的公司,模型表明控股股東的“掏空”行為是導致上市公司陷入財務困境的重要原因。
關鍵詞:掏空 邏輯回歸 財務困境預測
中圖分類號:F830.91 文獻標識碼:A
文章編號:1004-4914(2015)03-112-03
一、文獻回顧及其評述
國外對于財務困境的預測研究由來已久,Beaver(1966)使用單變量預測方法和配對數(shù)據,分別檢驗了反映公司不同財務特征的6組30個變量在公司破產前的1-5年的預測能力,其中最好的判別變量是營運資本/負債和總資產收益率。在Beaver之后,Altman(1968)采用了多元線形判別模型和配對樣本研究公司的破產問題。最終確定了5個模型作為判別變量。由于線性判別模型對預測變量有著嚴格的聯(lián)合正態(tài)分布要求,而在現(xiàn)實中大多數(shù)財務比率并不滿足這一要求,而且一旦在預測變量中出現(xiàn)虛擬變量,聯(lián)合分布的假設就不成立。為克服這一局限,研究人員引入了logit和概率比(probit)回歸方法。Ohlson分析了樣本公司在破產概率區(qū)間上的分布以及兩類判別錯誤和分割點的關系。發(fā)現(xiàn)至少存在四類顯著影響公司破產概率的變量:公司規(guī)模、資本結構、業(yè)績和當前變現(xiàn)能力。上述財務困境預測模型選擇的變量大多是反映財務困境的征兆和財務比率,而忽略了公司治理和制度環(huán)境。Simpson和Gleason(1999)研究了銀行企業(yè)董事會結構、所有權和財務困境后,認為董事長和首席行政長官合二為一有可能加強銀行企業(yè)的內部控制系統(tǒng),從而減少企業(yè)出現(xiàn)財務困境的概率。關于股權集中度和財務困境的問題,Shleifer和Vishny(1986)認為大股東可以在公司中起很重要的作用,而且相當比例的股權使得大股東有動力去收集信息和監(jiān)督管理者,從而可以避免常說的“搭便車”問題。
基于中國特殊的剝離上市和由此帶來的大量關聯(lián)交易情況,李增泉等研究了我國上市公司大股東資金占用情況,發(fā)現(xiàn)控股股東占用上市公司資金與第一大股東持股比例呈先上升后下降的非線性關系,但與其他股東的持股比例呈嚴格的負相關關系。唐清泉等(2005)從資金占用、關聯(lián)交易和現(xiàn)金股利發(fā)放等角度找到了我國上市公司的控股股東掏空公司行為的經驗證據。但這些研究并未區(qū)分公司處于正常經營還是財務困境,也沒有對可能陷入財務困境的公司進行預測。
二、研究背景與理論分析
學術界對于財務困境有多種不同的定義方法,Beaver(1966)把破產、拖欠優(yōu)先股股利、拖欠債務界定為財務困境Altman(1968)定義的財務困境是“進入法定破產的企業(yè)”。Ross等人則認為可從四個方面定義企業(yè)的財務困境:第一,企業(yè)失敗,即企業(yè)清算后仍無力支付債權人的債務;第二,法定破產,即企業(yè)和債權人向法院申請企業(yè)破產;第三,技術破產,即企業(yè)無法按期履行債務合約付息還本;第四,會計破產,即企業(yè)的賬面凈資產成為負數(shù),資不抵債。根據中國的具體情況,國內的學者一般將上市公司被“特別處理”定義為公司發(fā)生了財務困境。本文贊同這一標準,理由包括:(1)“特別處理”是一個客觀發(fā)生的事實,具有明確的度量性;(2)上市資格在中國仍是一種珍貴的“殼”資源,當上市公司面臨破產危險,會有其他公司將其接收,不太可能會出現(xiàn)申請破產的情況。反之,在中國用破產來界定財務困境是不太適宜的,也缺乏相關的數(shù)據。
在目前的文獻中,對財務困境形成原因的解釋包括:(1)“非均衡模型”(disequilibrium model),主要用外部沖擊來解釋公司的破產,如混沌理論和災害理論;(2)具體的經濟原因(如市場結構,資本結構)和管理原因,如公司管理和戰(zhàn)略上的失誤;(3)公司治理。一個機能有障礙的公司治理體系所產生的最終結果是導致企業(yè)的失敗(Jensen,1993)。Simpson和Gleason(1999)的實證研究也驗證了公司治理機制是導致公司失敗的重要原因。鑒于外部沖擊較難量化,本文著重從公司治理和經濟原因的角度研究財務困境,尤其考察了大股東“掏空”行為對上市公司的影響。
“掏空”是Johnson等(2000)首先提出的概念,它主要指控制性股東利用所掌握的控制權,將公司資源轉移到自己手中的行為。他們認為,“掏空”行為可以采取各種各樣的方式,包括:控制性股東侵占公司的發(fā)展機會,有利于控制性股東的轉移定價,以非市場價格將公司的資產出售給控制性股東,用公司資產為控制性股東提供貸款擔保,稀釋中小股東權益,等等。由于控股股東的掏空行為,上市公司的財務狀況無疑要受到負面影響。
由于相關法律尚不健全,中國目前對中小股東的保護還有待加強,這為大股東掏空上市公司提供了客觀的條件。另一方面,目前國內的上市公司很多并沒有實現(xiàn)主業(yè)整體上市,而是將生產環(huán)節(jié)中的一部分剝離后包裝上市。這種剝離方式造成母公司和上市公司之間不可避免地存在著大量關聯(lián)交易,母公司和其他關聯(lián)企業(yè)或大量占用上市公司資金,或由上市公司為關聯(lián)企業(yè)大量提供擔保,為上市公司規(guī)范運作留下了巨大的隱患,成為上市公司從根本上完善治理結構的障礙。
三、研究設計
1.樣本選擇。本文的樣本選擇標準為:(1)特別處理公司(ST公司):公司在2013年由于財務狀況異常而被特別處理,而且可以獲得2011、2010年財政年度的財務報表數(shù)據;(2)非被特別處理公司(非ST公司):公司在2010年1月1日以前上市,在2013年未被特別處理,2011年的ROE低于4%,且可以獲得2010年和2011年的財務數(shù)據。
本文選取機械儀器、金屬與非金屬、醫(yī)藥、電子、化工行業(yè)的公司做為研究樣本,所有數(shù)據來自于聚源數(shù)據庫,共獲得32家ST公司和在符合條件的非ST公司中隨機抽樣得到的99個樣本。本文使用EXCEL及SPSS軟件對數(shù)據進行處理和分析。
選擇2011年ROE低于4%的非ST公司作為對照樣本的理由是:(1)特別處理公司在上市公司總體中所占的比例很小,如果按照資產規(guī)模一對一配對抽樣,那么樣本中的兩類公司的比例會嚴重偏離兩類公司在實際總體中的比例,從而高估樣本的預測能力;把資產規(guī)模等作為配對的標準也會將這些因素排除在模型之外,而這些因素很可能是揭示破產的重要因素。(2)對投資者而言,更有意義的是能不能從業(yè)績較差的公司中預測出將進入ST板塊的公司。ROE低于4%的公司最終陷于財務困境的可能性更大,研究的現(xiàn)實意義也更大。
采用2011年而非2012年數(shù)據來預測公司在2013年是否會被ST,是因為根據中國證監(jiān)會規(guī)定,上市公司發(fā)布t年的財務報告和其在t年是否被特別處理這兩個事件幾乎是同時發(fā)生的。一旦獲得2012年的年報信息,我們幾乎可以同時肯定該公司是否會被特別處理,因此采用t-1年數(shù)據預測在第t年公司是否被特別處理在實務中并不具有價值。
根據上述的樣本選擇標準,我們最終得到了一個由131家公司組成的樣本,其中ST公司32家,非ST公司99家。
2.預測方法。本文選用多元邏輯回歸模型作為估計、預測方法。假設Xi為第i個公司的預測變量,β為待估參數(shù),P(Xi,β)為給定Xi與β時,第i個公司被特別處理的條件概率,那么對于由ST與非ST公司組成的樣本組所產生的任一特定的結果,其對數(shù)似然函數(shù)為:
其中,S1代表ST公司,S2代表非ST公司。這樣,對于任何一個函數(shù)P,對β1、β2···的最大似然估計便可以由解式(2)求出:
由于缺少一個完善的破產理論(在本文中定義為被ST),很難選擇一個合適的P函數(shù)。在實踐中由于logistic邏輯函數(shù)(式(3))既方便計算,又易于理解,因此被廣泛采用。
3.變量選擇。本文選擇的變量包括兩大類:(1)反映公司治理狀況的變量,包括第一大股東持股比例、上市公司向關聯(lián)方提供資金余額/總資產、關聯(lián)方向上市公司提供資金余額/總資產、擔??傤~/凈資產。(2)反映公司財務狀況的變量,包括反映盈利能力的凈資產收益率、反映現(xiàn)金流量狀況的銷售現(xiàn)金比率、總資產現(xiàn)金回收率;反映營運能力的應收賬款周轉率、存貨周轉率、營運資本/總資產;反映資本結構的產權比率;反映公司規(guī)模的總資產對數(shù);反映主業(yè)鮮明程度的扣除非經常性損益后的凈利潤/凈利潤。
4.實證結果。
(1)描述性統(tǒng)計及單變量t檢驗。本文對ST和非ST公司上述幾項財務指標進行了單變量t檢驗(見表2):
根據表2可以得出,在被特別處理前的(t-2)會計年度,有9個指標在ST公司和非ST公司之間存在顯著差異,分別為第一大股東持股比例(X1)、上市公司關聯(lián)方提供資金余額/總資產(X2)、關聯(lián)方向上市公司提供資金余額/總資產(X3)、擔??傤~/凈資產(X4)、凈資產收益率(X5)、產權比率(X9)、營運資本/總資產(X11)、總資產(X12),具體表現(xiàn)為:一是非ST公司的第一大股東持股比例高于ST公司,并在5%的顯著性水平上顯著。二是ST公司上市公司向關聯(lián)方提供資金余額/總資產這一比率高于非ST公司,在1%的顯著性水平上顯著,這說明關聯(lián)方占款這一典型的”掏空”行為增加了公司陷入財務困境的可能性。三是在5%的顯著性水平上,ST公司關聯(lián)方向上市公司提供資金余額/總資產指標高于非ST公司。這可能是因為關聯(lián)交易余額較大所造成的,而且這一數(shù)值遠低于ST公司上市公司向關聯(lián)方提供資金余額/總資產這一比率,因此并不一定能說明關聯(lián)方對上市公司有扶助行為。四是ST公司擔??傤~/凈資產小于非ST公司,并在5%顯著性水平上顯著,ST公司擔保總額/凈資產為負,這可能是由于很多ST公司凈資產為負所造成的。五是在1%的顯著性水平上,ST公司凈資產收益率顯著低于非ST公司,盡管兩類公司的凈資產收益率都為負值(這可能是因為所選行業(yè)和樣本大多為績差公司等原因造成的),但仍然說明ST公司的盈利能力顯著低于非ST公司。六是ST公司產權比率小于非ST公司,并在5%的顯著性水平上顯著,表明平均而言ST公司的債務負擔要比非ST公司重,可能增加其成為ST公司的可能性。七是平均而言,ST公司資產流動性普遍不如非ST公司,ST公司營運資本/總資產低于非ST公司,并在1%的顯著性水平上顯著,暗示ST公司的短期償債能力低于非ST公司。八是ST公司的資產規(guī)模平均而言低于非ST公司,并在1%的顯著性水平上顯著。
本文將這9個區(qū)分能力最強的指標變量初步選作建模變量。
(2)回歸估計及判別結果。由于本文的樣本為非均衡樣本,兩類公司的比例嚴重偏離1∶1,如果采用0.5作為分割點,就有可能會把許多ST公司預測為非ST公司。因此,我們將分割點定位于樣本先驗概率0.24,即如果通過邏輯模型計算出來的公司被特別處理的條件概率大于或等于樣本先驗概率,就將該公司判為ST公司,反之將其判為非ST公司。同時,為了控制離群值或異常值對參數(shù)估計的不利影響,我們在運用(下轉第115頁)(上接第113頁)SPSS軟件進行多元邏輯回歸時采用2倍標準差剔除離群值。多元邏輯回歸結果如表3所示:
由表4可以看出,在剔除離群值的最優(yōu)模型中最終保留了四個變量X2、X5、X11、X12,logistic模型如下:
lnP/(1-P)=22.801+7.286X2-3.429X5-5.122X11-2.174X12 (4)
即:P=1/(1+e-22.801-7.286X2+3.429X5+5.122X11+2.174X12) (5)
預測時以0.24為分割點,大于或等于0.24的判為ST公司,反之則為非ST公司。用2011年所選取的4個財務指標數(shù)據對模型進行檢驗,得到此模型對2013年是否會因財務狀況出現(xiàn)困境而被特別處理預測情況如表5所示:
由表5可以看出ST公司的判別正確率為81.25%,非ST公司為89.90%,模型總體的預測精度達到了87.78%。
四、研究結論
本文以財務指標和非財務指標作為研究變量,建立了財務困境的預測模型,總體的預測精度達到了87.78%。比Beaver的單變量判別法的最優(yōu)預測結果要準確(破產前1年預測的準確率為78%),比Altman多變量判別法的預測結果也準確(破產前2年預測的準確率分別為75%,85%)。本文的模型是用于判別ST公司與業(yè)績較差的公司,判別的難度比判別破產公司與非破產公司要大。而且本文沒有采用配對數(shù)據,避免了模型高估判別率的問題,從這個角度考慮,本文的判別準確率還是比較高的。模型表明,上市公司向關聯(lián)方提供資金余額占總資產的比例,反映公司規(guī)模的總資產對數(shù),反映盈利能力的凈資產收益率,反映資產管理能力的營運資本/總資產這四個指標對于判別上市公司是否會陷入財務困境具有解釋力。尤其值得我們關注的是,反映控股股東掏空上市公司行為的變量(上市公司向關聯(lián)方提供資金余額占總資產的比例)對預測公司是否會陷入財務困境具有解釋力,這說明大股東的“掏空”行為確實有可能導致上市公司陷入財務困境。
本文的研究局限在于涉及的行業(yè)大多局限于制造業(yè),樣本不能全面反映上市公司的全貌。為提高預測正確率,變量選擇上兼有財務指標與非財務指標,不能單獨說明“掏空”行為對于上市公司財務狀況的影響。
參考文獻:
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(作者單位:財政部財政科學研究所 北京 100142)
(責編:賈偉)