我国传播与文化产业上市公司的财务危机预警

1我国传播与文化产业上市公司的财务危机预警1曹志华会计学院摘要：以传播与文化产业上市公司为研究对象，在分析国内外研究现状的基础上，结合该产业公司自身特色，使用判别分析法（Fisher函数）构建了财务危机预警模型，通过合理设计财务危机预测值区域，实现了更加稳健的短期动态预测。关键词：传播与文化产业；上市公司；财务危机；预警一、引言随着数字网络技术及多媒体技术的不断革新和文化产业提高到国家战略层面，传播与文化产业企业面临新的发展机遇，近五年上市的公司数量远超过去十五年。至2014年4月，38家传播与文化产业中有3家公司因“连亏两年”而戴上“ST”的帽子。承认风险的普遍存在，根据传播与文化产业上市公司自身的独有特色，建立有效的财务危机预警体系可规避和化解危机，可使财务风险与损失减至最小。二、国内外研究现状及发展趋势财务危机预警是20世纪60年代后在世界范围内兴起的热门研究，近年来预警研究的趋势转向行业（产业）公司。就国内研究而言，学者们已分别建立了制造业、房地产业、农业、信息技术产业公司的财务危机预警模型，而且取得了较好的社会效果。表1列示了研究的最早开始时间及相关学者。表1其他行业预警研究发表的最早年份及其名称发表时间文章名称作者2004年制造业财务预警模型研究张祥、陈梅2006年综合类公司财务危机预警模型实证研究杨华2007年我国房地产企业财务预警模型实证研究郑立琴2008年基于Z-Score模型的我国上市交通运输企业财务预警研究王丽2008年我国农业上市公司的财务预警实证研究陈远志、罗淑贞2009年我国零售业财务预警系统的构建马杰、万宇洵2009年我国信息技术业上市公司财务预警模型研究秦超2012年旅游业上市公司财务预警模型及特征张妮由于传播与文化产业公司上市时间相对较晚，数量较少，因而预警研究落后于其他行业。王双吉（2012）曾就传播与文化产业上市公司进行过案例研究，不足之处有二：（1）建立模本文系山东省艺术科学重点课题《我国传播与文化产业上市公司财务危机预警与防范研究》（项目编号：2013175）和山东省统计科研重点课题《文化产业统计指标体系研究》的阶段性研究成果。2型的自变量没有考虑传播与文化产业上市公司自身的特色；（2）研究样本单一，仅是分析了“华谊兄弟”这一家公司。不过这些研究为进一步深入研究传播与文化产业上市公司的财务危机提供了借鉴思路。三、实证分析（一）样本设计鉴于传播与文化产业上市公司数目较少，无法构建行业财务危机预警模型，因而，考虑*ST聚友、ST国嘉、*ST信联这三家传播与文化产业上市公司发生财务危机的时间跨度，选择2002-2006年沪、深两市首次特别处理且被暂停或终止上市的多个行业的45家A股上市公司作为财务危机公司样本，使用其财务危机前3年的效果显著的指标构建财务危机预警模型，并为45家财务危机公司按1：1的标准配对了财务健康公司，获得研究样本90家，随机选择36家公司组成财务危机公司组，其对应的36家财务健康公司组成财务健康公司组，共同作为建模样本；剩余的9家财务危机公司和其对应的9家财务健康公司作为检验样本。（二）模型构建我们使用判别分析法（Fisher函数），借助SPSS19.0，构建模型yi：yi=a+b1x1+b2x2+b3x3+b4x4+b5x5+μ……公式1以是否会发生财务危机作为因变量y（虚拟变量），其取值为0或1，若3年后发生财务危机设为1，否则设为0；a为常数项；μ为随机误差项。各自变量含义详见表2。表2构建模型的自变量指标性质自变量含义衡量方面财务指标流动比率x1流动资产/流动负债偿债能力应收账款周转率x2营业收入/应收账款平均余额营运能力销售期间费用率x3期间费用/营业收入盈利能力营业收入增长率x4本期营业收入增长额/上期营业收入发展能力非财务指标技术人员占员工人数比x5技术人员人数/员工人数创新能力我国证券市场发展较晚，对上市公司披露的财务报告的格式要求也经历了一个不断发展的过程。在1999年和2000年年度报告中，部分上市公司没有披露员工人数和技术人员人数，导致x5（技术人员人数占员工人数比）无法计算，因此，我们只能使用均值替代缺失值，这影响了x5在模型中的预测效果。当然，缺失值的存在仅是影响了指标x5的部分效果，结构矩阵的输出结果仍显示出其具有较其他财务比率更显著的预测能力。（三）自变量的均值分析表3显示了建模样本中财务健康公司组和财务危机公司组的均值、标准差等信息。3表3组统计量因变量y自变量均值标准差有效的N（列表状态）未加权的已加权的0流动比率x11.951.112727.00应收账款周转率x218.8441.442727.00销售期间费用率x30.250.332727.00营业收入增长率x40.140.072727.00技术人员占员工人数比x50.240.202727.001流动比率x11.420.662525.00应收账款周转率x24.719.562525.00销售期间费用率x30.140.492525.00营业收入增长率x40.350.772525.00技术人员占员工人数比x50.170.152525.00合计流动比率x11.690.955252.00应收账款周转率x212.0531.135252.00销售期间费用率x30.200.415252.00营业收入增长率x40.240.545252.00技术人员占员工人数比x50.210.185252.001．在危机前3年，财务健康公司组的平均流动比率为1.95，近似标准水平2；而财务危机公司组的平均流动比率仅为1.42，财务危机公司普遍产生了流动资金紧张的局面。2．在危机前3年，财务健康公司组的平均应收账款周转天数为19.4天（平均应收账款周转率为18.84），公司资金回笼快；而财务危机公司组的平均应收账款周转天数为77.5天（平均应收账款周转率为4.71），公司资金回笼慢，导致流动资金紧张，不能灵活应对营业活动和筹资活动中发生的各种意外事项。3．财务健康公司组的平均销售期间费用率为0.25，而财务危机公司组的平均销售期间费用率为0.14。销售期间费用率越低越好，这个指标反映了财务健康公司与财务危机公司在危机前3年所采用的不同盈利手段：财务危机公司重视降低期间费用，来谋取较高的盈利能力，盈利手段较为保守；财务健康公司的期间费用较大，反映出其为扩展市场份额而在不断积极进取，公司发展后续有力。4．财务健康公司组的平均营业收入增长率为0.14，而财务危机公司组的平均营业收入增长率为0.35。这说明，在危机前3年，与财务健康公司相比，财务危机公司正设法积极挖掘主业的发展潜力，避免主业的萎缩或亏损。当然，这一指标最好应通过动态分析来说明其预测效果。45．在危机前3年，财务危机公司组的创新能力（0.17）远远低于财务健康公司组的创新能力（0.24），距离危机越近，两者的差异越突出。在信息技术日新月异的今天，人力资源越来越受到公司的关注。人才的流失限制了财务危机公司的研发与创新能力，加重了其财务状况的恶化。（四）自变量的显著性分析表4是各个自变量组内均值的显著性检验结果，流动比率x1在95%水平上是比较显著的；应收账款周转率x2、营业收入增长率x4、技术人员占员工人数比x5在80%水平上是比较显著的。流动比率在95%水平上显著，说明财务危机公司在危机爆发前存在的一个直接困境就是公司无力偿还即将到期的债务。现实中，传播与文化产业企业不可能留下资金不去还债，这样一来，归还了债务维持了声誉就没有日常经营所需的资金；保留了日常经营所需的资金，就无法还债，进一步取得债权人的资金就会受到限制，企业处于抉择的两难境地。这一关系处理好了，传播与文化产业企业就能摆脱困境，继续发展，反之陷入财务危机指日可待。表4组均值的均等性的检验自变量Wilks的LambdaFdf1df2Sig.流动比率x10.9214.2911500.043应收账款周转率x20.9482.7641500.103销售期间费用率x30.9830.8811500.352营业收入增长率x40.9621.9941500.164技术人员占员工人数比x50.9592.1441500.149（五）模型中自变量的重要性分析表5结构矩阵给出了判别变量（自变量）和标准化判别函数（因变量）之间的相关性数据，用来判断判别函数（因变量）受哪些判别变量（自变量）的影响较大。可以看出，流动比率x1对因变量y1（发生财务危机）的影响最大，其次是应收账款周转率x2。表5结构矩阵自变量1流动比率x10.597应收账款周转率x20.479技术人员占员工人数比x50.422营业收入增长率x4-0.407销售期间费用率x30.271技术人员占员工人数比x5也对因变量yi具有较大的影响，我们在模型中引入非财务比率能起到了积极的作用，这也是体现了传播与文化产业公司的特性——人才竞争激烈。5（六）财务危机预警的判别模型表6输出了判别函数的系数，得到了两组类别的Fisher函数，利用Fisher函数可以直接计算每个观测（建模样本）属于各组的得分，并把此观测归为得分最高的组别之中。我们仅关注财务危机公司的判别公式，根据表6得出的财务危机预警模型y1为：y1=-3.077+2.021x1+0.017x2+3.030x3+2.335x4+3.356x5……公式2表6分类函数系数自变量因变量y01流动比率x12.7302.021应收账款周转率x20.0360.017销售期间费用率x33.7163.030营业收入增长率x41.9652.335技术人员占员工人数比x55.2173.356常数-4.923-3.077四、传播与文化产业公司财务危机的动态检测对财务危机预警模型y1而言，检验样本的9家财务危机公司中，以0为分界点，有5家公司得到正确预测，预测准确率为56%；而以3为分界点，可以得到89%的预测准确性，这是我们可以接受的。但是，使用构建的财务危机预警模型y1，检验样本的9家财务健康公司的预测值均高于0，财务危机公司和财务健康公司的预测值之间出现重合。为了避免误判，可以使用传播与文化产业上市公司危机前三年的数据进行动态预测，做出如下的界定：（1）y10的公司在3年后可能陷入财务危机。（2）y1≥3的公司在3年后财务状况良好，财务安全。（3）0≤y13的公司在3年后是否发生财务危机，须进行动态预测，可结合以下几个标准判断：①如果y1逐年递增，则公司财务安全，反之，公司财务状况逐渐恶化，发生财务危机的概率增加；②如果y1在[1，3]间变动，则短期来说，公司财务仍较安全；③若y1逐年下滑至0附近，则公司财务状况不佳，从长期看，发生财务危机的概率增加。利用构建的财务危机预警模型y1，以2011年前在沪、深两市上市的20家传播与文化产业公司为研究对象1，使用其2011-2013年连续三年的财务数据，对其财务状况进行短期动态预测。根据预测结果（表7），我们把这20家公司分为3类：财务危机公司、财务健康公司和财务状况待定公司。1涉及公司上市后4年的年报，因此上市不足4年的传播与文化产业上市公司在研究中被剔除。6表7传播与文化产业上市公司的预测值类别证券代码y1判断标准2011年2012年2013年财务危机公司000504-1.9046-1.1972-1.1643y10600825-0.9311-0.6395-0.0688财务健康公司0021814.817218.15899.6759y1≥330005841.79953.40553.249730013315.275512.796411.666830014819.587814.117510.01016000377.30276.9776.85376010984.69054.70464.71996018014.87435.59124.32070022382.07442.69023.32040≤y13且y1逐年递增0009170.29512.20843.92346000881.63161.98224.17993000273.05433.14542.34730≤y13且y1在[1，