周峻宇

【關鍵詞】新冠肺炎疫情;財務風險;研發(fā)投入;制造業(yè);Z計分模型

【中圖分類號】F426.67;F273.1;F406.7【文獻標識碼】A 【文章編號】1674-0688（2021）05-0159-03

0 引言

2020年，新冠肺炎疫情對我國宏觀經(jīng)濟影響深遠，給我國制造業(yè)造成了不小的打擊。據(jù)《中國制造業(yè)500強企業(yè)受疫情影響分析報告》顯示，疫情給48.18%的企業(yè)帶來了較大的損失，某些行業(yè)一季度復工率不足20%。即使是已復工的企業(yè)，受人員跨域流動限制、上下游供應恢復困難等各種問題的影響，實際生產(chǎn)能力低于同期。為了更深入地了解制造業(yè)企業(yè)受疫情沖擊的影響，本次研究將著眼于分析疫情期間制造業(yè)企業(yè)財務狀況，結合企業(yè)研發(fā)投入因素，探究疫情引起的財務風險變化。在強調(diào)傳統(tǒng)企業(yè)轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式，實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的現(xiàn)實背景下，基于新視角探討在宏觀環(huán)境突變的情況下，企業(yè)研發(fā)投入強度與財務風險的關系，或許可以為有關企業(yè)優(yōu)化科研產(chǎn)業(yè)投資結構和緩解財務風險提供參考。

1 文獻綜述

財務風險管控一直在企業(yè)風險控制中占據(jù)重要地位，關于影響企業(yè)財務風險的因素，傳統(tǒng)研究文獻主要從企業(yè)本身財務指標入手。曹德芳等人（2005） [1]曾對上市公司的財務數(shù)據(jù)分析得出，企業(yè)財務風險與負債規(guī)模結構、盈利能力、營運能力有密切的關系。海小輝等人（2006） [2]也用財務和市場指標對β系數(shù)進行估計，進一步發(fā)現(xiàn)企業(yè)在資本市場上的表現(xiàn)亦會導致財務風險變化。除了公司本身的財務狀況，在注重科技創(chuàng)新的今天，研發(fā)投入因素在企業(yè)運營中愈顯重要作用，自然也會對企業(yè)的整體財務風險產(chǎn)生影響。比如，羅宏清等人（2005） [3]發(fā)現(xiàn)，無論企業(yè)是否屬于高新技術類，研發(fā)投入的增加都能緩解企業(yè)的財務困境。但同時，黃曼行等人（2014） [4]又指出研發(fā)投入具有高度的不確定性，易受到企業(yè)內(nèi)外部治理環(huán)境的影響。在疫情這樣的特殊環(huán)境下，各類企業(yè)因宏觀環(huán)境變化所受的沖擊不盡相同，導致其各類財務指標波動也可能不同于以往。因此，在疫情這樣的“黑天鵝”事件下，研發(fā)投入對財務風險會起到怎樣的作用，是一個值得探討的問題。

在本次研究開展之前，已有多名學者對Z計分模型在企業(yè)經(jīng)營與財務風險方面的問題進行了研究。向德偉（2002） [5]運用Z計分模型對企業(yè)經(jīng)營風險進行分析;黃曼行等人（2014） [4]使用該模型發(fā)現(xiàn)，研發(fā)投入對財務風險不同的中小企業(yè)的作用具有差異性。說明該模型對企業(yè)財務風險評估的指導性較強。同時，嚴若森（2010） [6]也利用該模型對企業(yè)如何在金融危機期間降低短期財務風險的影響進行分析。這也凸顯出在宏觀環(huán)境改變的情況下，該模型仍具有適用性。

綜合以上分析可以看出，以往雖有學者對企業(yè)財務風險和研發(fā)投入進行研究，但多數(shù)立足于經(jīng)濟發(fā)展的正常時期，并未涉及類似疫情這樣的宏觀環(huán)境突變的情況，這也為本研究在這一新情境下的開展提供了機遇。鑒于此，本文將結合Z計分模型的適用性和A股制造業(yè)財務數(shù)據(jù)的可獲得性，并在了解疫情前后企業(yè)財務風險變化的基礎上，進一步探究研發(fā)投入與財務風險的關系。

2 研究設計

2.1 研究假設

新冠肺炎疫情對我國一季度的經(jīng)濟產(chǎn)生較大影響，制造業(yè)企業(yè)由于各類生產(chǎn)要素流通不暢，導致企業(yè)的盈利營運能力和資產(chǎn)負債結構受到較大的影響，而這又會引發(fā)企業(yè)自身運營方面的資金周轉(zhuǎn)困難問題，進而導致企業(yè)經(jīng)營與財務風險發(fā)生變化。據(jù)此提出假設1：在疫情沖擊下，多數(shù)企業(yè)財務風險都會增加。

由于各類企業(yè)在研發(fā)方面的投入有較大差異，科技因素在產(chǎn)值中占比不同，研發(fā)投入強度較大的企業(yè)對傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的依賴性相對較低，因此可能受本次新冠肺炎疫情的影響更小。據(jù)此提出假設2：研發(fā)投入強度較大的企業(yè)，在疫情期間相較于傳統(tǒng)企業(yè)的財務風險要低。

2.2 變量定義

2.2.1 被解釋變量

Z計分模型（Altman，1968）常用于衡量企業(yè)的短期財務風險。該模型選取了5種財務指標比值，并根據(jù)每種指標的特點賦予不同的權數(shù)。該模型的表達式如下：

Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X3+0.999X5

公式中的5種指標分別反映了企業(yè)在償債、盈利和經(jīng)營方面的能力。

（1）償債能力：X1=營運資本/總資產(chǎn)，該比值反映企業(yè)資產(chǎn)流動性;X4=公司市值/總負債，該比值反映了企業(yè)的市場價值與負債之間的關系。

（2）盈利能力：X2=留存收益/總資產(chǎn)，該比值反映了企業(yè)的權益積累水平，比值越高，說明企業(yè)能靈活分配的所有者權益越多;X3=息稅前利潤/總資產(chǎn)，該比值反映了企業(yè)的盈利水平，比值越高，說明獲利能力越強。

（3）經(jīng)營能力：X5=營業(yè)收入/總資產(chǎn)，該比值反映企業(yè)經(jīng)營狀況，比值越高，說明企業(yè)的銷售經(jīng)營能力越強。由于本次研究采用Z計分原始模型，根據(jù)Altman對過去統(tǒng)計分析得出的經(jīng)驗性臨界值 [5]（見表1）。

2.2.2 解釋變量

研發(fā)投入強度（R&D）即研發(fā)費用占公司營業(yè)收入的比重。本文用此指標作為解釋變量描述企業(yè)對科技投入的重視程度。此處參考羅宏清等人（2005） [3]在研究研發(fā)投入與財務困境時所用的變量。

2.2.3 控制變量

借鑒嚴若森（2010） [2]的研究，并在考慮樣本容量及自由度的基礎上，本文選取資產(chǎn)負債率（DTAR）這一指標作為控制變量。企業(yè)資產(chǎn)負債率也會影響到企業(yè)的財務風險且與判定企業(yè)財務風險的Z值呈負相關關系，同時根據(jù)以往的文獻經(jīng)驗 [3，4]，本文設置企業(yè)凈資產(chǎn)收益率（ROE）變量和企業(yè)成立年數(shù)（Age）為控制變量，并根據(jù)證監(jiān)會對制造業(yè)的29個子目分類，設置28個行業(yè)性質(zhì)（Industry）虛擬變量，對所選樣本的制造業(yè)各細分行業(yè)加以控制。

2.3 回歸方程構建

本文以Z指標為因變量，以R&D、DTAR、ROE、Age、Industry指標為自變量，建立回歸方程如下：

Z=α0+α1R&D+α2DTAR+α3ROE+α4Age+∑■■■■αiIndustry+μ

其中，α0，α1，α2，α3，α4，∑■■■■αi為常數(shù)項，μ是誤差項或干擾項。

3 實證分析

3.1 樣本選取

本次研究選取了證監(jiān)會行業(yè)分類中的制造業(yè)企業(yè)，剔除B股、ST股和財務數(shù)據(jù)不完整的樣本，得到了2 085個制造業(yè)公司樣本（數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫），獲取它們2019年年報（疫情前）和2020年一季報疫情期間的財務數(shù)據(jù)計算出Z值，并根據(jù)疫情的發(fā)生設置A組（疫情前）和B組（疫情期間），同時對所有連續(xù)變量進行上下1%縮尾處理。

3.2 實證結果分析

3.2.1 描述性統(tǒng)計

利用EXCEL對以上兩組的Z值進行描述性統(tǒng)計，得到的結果見表2。

表2是基于表1的風險分組歸類獲得的。從具體數(shù)據(jù)來看，在2 085組前后對比樣本中，高風險樣本相較于疫情前增加了242個，低風險樣本則減少了228個，并且Z值均值和中位數(shù)均有所下降;不過同時，有部分樣本因涉及醫(yī)療健康和智能技術等產(chǎn)業(yè)，Z值有所上升。因此，這次疫情所引起的制造業(yè)財務風險增加具有普遍性，只有少數(shù)相關產(chǎn)業(yè)的財務風險下降。這說明，在疫情沖擊下，多數(shù)制造業(yè)企業(yè)財務風險都會有一定程度增長，這使假設1得到印證。

3.2.2 相關性分析

利用統(tǒng)計軟件SPSS21.0對兩組的連續(xù)變量進行雙變量相關分析，得到的結果見表3。

從表3可以看出，由于各自變量之間的相關系數(shù)均小于0.4，所以不存在嚴重的多重共線性關系，并且無論是A組還是B組，企業(yè)資產(chǎn)負債率均與Z值具有較為顯著的負相關關系，而凈資產(chǎn)收益率與Z值具有正向相關關系，這也符合我們對財務指標的一般認知。表3也顯示，企業(yè)研發(fā)投入本身已經(jīng)與財務風險有著正向相關性，而疫情的發(fā)生進一步保持了這種相關性。

3.2.3 回歸分析

根據(jù)上述數(shù)據(jù)并同樣使用SPSS21.0，對以上兩組的各變量進行多元線性回歸分析。得到的結果見表4。

回歸分析中的Industry變量為控制項，表4中略。該表顯示，無論疫情前和疫情期間，企業(yè)資產(chǎn)負債率都與企業(yè)財務風險有較為突出的負向關系，而ROE與Z值的正向關系在疫情后顯著增強，說明疫情期間仍能大量盈利的企業(yè)，其財務風險保持在較低水平。疫情期間，研發(fā)投入強度的回歸系數(shù)雖有下降，但仍保持著對企業(yè)財務風險Z值的較高的正向影響。這說明，即使是受到了突發(fā)性疫情的沖擊，研發(fā)投入強度較大的企業(yè)，Z值也依然相對較大，其短期財務風險較小，這使假設2得到印證。

4 研究結論

本文具體分析了新冠肺炎疫情對制造業(yè)企業(yè)的財務風險是否有影響，以及對科研重視程度不同企業(yè)的影響是否有差異，使用Z計分模型，選取了2 085家A股制造業(yè)樣本進行實證研究。結果說明，我國企業(yè)應通過加大研發(fā)投入力度、改善科研投資結構來抵御疫情這類突發(fā)性事件所導致的財務風險變化。當然，若是能靈活調(diào)整產(chǎn)業(yè)結構，順應新的市場需求，則更能夠有效地降低風險，甚至能化風險為新的利潤增長點。

當前，我國企業(yè)正處于新舊動能轉(zhuǎn)化的關鍵時期，制造業(yè)企業(yè)應該抓住結構調(diào)整的機遇，加大研發(fā)創(chuàng)新力度，讓企業(yè)能夠承受宏觀環(huán)境突變帶來的各種風險。本文實證研究結果也為有關政策的制定提供了經(jīng)驗證據(jù)。其中含義在于，行政管理部門為促進宏觀經(jīng)濟的平穩(wěn)運行，削弱突發(fā)性事件對國民經(jīng)濟的不良影響，應當加大對創(chuàng)新性制造業(yè)的優(yōu)惠和扶持力度，為各類制造業(yè)企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級提供有利的政策環(huán)境。

同時，受所選主題的限制，本文也存在著以下不足：本次研究主要對象為A股上市公司，而中小企業(yè)可能受疫情沖擊更大，其研發(fā)投入與財務風險的關系，也可能更具有特殊性;受企業(yè)財務風險受各類因素影響，雖然所選報告期內(nèi)，疫情對企業(yè)的影響最為普遍和深遠，但若是對中美貿(mào)易戰(zhàn)等因素加以控制，或許能得出更精確的結果。以上所述也能成為未來研究的方向。

參 考 文 獻

[1]曹德芳，曾慕李.我國上市公司財務風險影響因素的實證分析[J].技術經(jīng)濟與管理研究，2005（6）：38-39.

[2]海小輝，王力賓.我國滬市上市公司影響系統(tǒng)性風險因素實證分析[J].云南財貿(mào)學院學報（社會科學版），2006

（6）：101-104.

[3]羅宏清，肖科斌，鄧玲婉.企業(yè)研發(fā)投入、高管激勵與財務困境[J].金融經(jīng)濟，2016（18）：130-133.

[4]黃曼行，任家華，嚴娛.我國中小企業(yè)R&D投資與企業(yè)財務風險——基于分位數(shù)回歸方法[J].科技管理研究，2014，34（14）：113-117.

[5]向德偉.運用“Z記分法”評價上市公司經(jīng)營風險的實證研究[J].會計研究，2002（11）：53-57.

[6]嚴若森.金融危機下國有化與企業(yè)短期財務風險關系的實證研究——基于中國制造業(yè)A股上市公司的經(jīng)驗證據(jù)[J].人文雜志，2010（5）：86-90.