基于自由現(xiàn)金流量的航運(yùn)企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警研究

艾 超

(上海海事大學(xué)，上海201306)

一、自由現(xiàn)金流量概述及其優(yōu)越性

1.自由現(xiàn)金流量概述

自由現(xiàn)金流量是一種新的財(cái)務(wù)概念，其理論源于代理問(wèn)題，是一種被公司廣為接受和采用的財(cái)務(wù)理論之一。許多學(xué)者對(duì)自由現(xiàn)金流量理論進(jìn)行了研究和解釋，但所得出的結(jié)論都有一個(gè)共同點(diǎn)，即認(rèn)為自由現(xiàn)金流量是在不影響企業(yè)正常生產(chǎn)和發(fā)展，在維持持續(xù)經(jīng)營(yíng)情況下，剩余的可以分配給股東或債權(quán)人的最大現(xiàn)金額。

對(duì)于自由現(xiàn)金流量不同的學(xué)者有不同的計(jì)算公式，但大多數(shù)學(xué)者對(duì)于自由現(xiàn)金流量的理解基本相同，本文更青睞于科普蘭(Tom Copeland，1990)教授對(duì)自由現(xiàn)金流量的計(jì)算方法，即:

具體計(jì)算自由現(xiàn)金流量的方法一般有兩種:

(1)直接法

通過(guò)對(duì)于公式(1)中四個(gè)要素的分析，得出直接法的自由現(xiàn)金流量的公式:

(2)間接法

2.自由現(xiàn)金流量用于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的優(yōu)越性

企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是企業(yè)財(cái)務(wù)活動(dòng)中由于各種不確定因素的影響，使企業(yè)財(cái)務(wù)收益與預(yù)期收益發(fā)生偏離，因而造成蒙受損失的機(jī)會(huì)和可能。企業(yè)在運(yùn)營(yíng)中的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)和財(cái)務(wù)活動(dòng)管理過(guò)程中的某個(gè)環(huán)節(jié)和某個(gè)部分的問(wèn)題都可能帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)，從而轉(zhuǎn)化為企業(yè)的損失，使得企業(yè)的經(jīng)營(yíng)與預(yù)期發(fā)生偏離，導(dǎo)致企業(yè)盈利能力和償債能力的降低。自由現(xiàn)金流量不受會(huì)計(jì)方法的影響，受到操縱的可能性較小，自由現(xiàn)金流量作為財(cái)務(wù)指標(biāo)有著強(qiáng)大的功能和特殊作用，在開(kāi)展財(cái)務(wù)決策、評(píng)價(jià)公司業(yè)績(jī)、償債能力、衡量財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)等方面都具有利潤(rùn)指標(biāo)無(wú)法企及的優(yōu)勢(shì)(湯谷良、朱蕾，2002)，從而能更好地用于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。

二、航運(yùn)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)警源分析

要做好航運(yùn)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，首先要了解它的風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生點(diǎn)，即警源。筆者認(rèn)為企業(yè)發(fā)生危機(jī)或者出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)，無(wú)外乎內(nèi)因和外因兩個(gè)原因，所以本文通過(guò)內(nèi)部和外部?jī)煞矫鎸?duì)航運(yùn)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)警源進(jìn)行分析。

1.外部風(fēng)險(xiǎn)警源因素

(1)運(yùn)價(jià)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)航運(yùn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)影響最大的是運(yùn)輸價(jià)格，運(yùn)價(jià)是影響航運(yùn)企業(yè)收入的重要因素，其大幅波動(dòng)給航運(yùn)企業(yè)的收入狀況帶來(lái)巨大影響，在運(yùn)量和運(yùn)力不平衡的情況下，企業(yè)在運(yùn)輸價(jià)格的制定方面具有較大主動(dòng)性和靈活性，則經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)較小，反之，經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)較大。

(2)燃油價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)。船舶運(yùn)營(yíng)的主要成本在于燃油、潤(rùn)料、船舶維修費(fèi)以及港口使用費(fèi)等，其中燃油的成本占20%～50%。燃油消耗作為航運(yùn)企業(yè)的主要成本之一，其大幅度的波動(dòng)對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)和現(xiàn)金流產(chǎn)生了不確定的影響，因而產(chǎn)生了風(fēng)險(xiǎn)。

(3)匯率波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)。因?yàn)楹竭\(yùn)企業(yè)在結(jié)算中經(jīng)常會(huì)使用外幣，近幾年人民幣對(duì)于美元保持著升值趨勢(shì)，所以匯率會(huì)對(duì)企業(yè)產(chǎn)生較大影響。一些跨國(guó)投資的航運(yùn)企業(yè)在境外開(kāi)設(shè)了分支機(jī)構(gòu)，而人民幣升值使得境內(nèi)合并報(bào)表的外幣折算差額產(chǎn)生負(fù)數(shù)，導(dǎo)致境外公司的凈資產(chǎn)減少(顧婷芳，2011)。匯率波動(dòng)對(duì)于自由現(xiàn)金流量的影響則是凈利潤(rùn)，一旦期末匯率低于收入時(shí)的匯率造成匯兌損失，凈利潤(rùn)會(huì)減少，從而對(duì)自由現(xiàn)金流量產(chǎn)生影響。

(4)國(guó)際政治經(jīng)濟(jì)局勢(shì)風(fēng)險(xiǎn)。國(guó)際政治經(jīng)濟(jì)局勢(shì)對(duì)國(guó)際原油價(jià)格和國(guó)際貿(mào)易產(chǎn)生重大影響。航運(yùn)企業(yè)是國(guó)際貿(mào)易中的運(yùn)輸環(huán)節(jié)，如果國(guó)際貿(mào)易市場(chǎng)不景氣，必然影響到航運(yùn)企業(yè)的業(yè)務(wù)量。此外，國(guó)際局勢(shì)平穩(wěn)，戰(zhàn)爭(zhēng)減少，各國(guó)可以投入更多的精力打擊海盜，這樣可以保證航線的安全，減少船舶和貨物的意外損失風(fēng)險(xiǎn)。因此，對(duì)于國(guó)際形勢(shì)的正確預(yù)測(cè)和判別有助于航運(yùn)企業(yè)更好地經(jīng)營(yíng)以及降低風(fēng)險(xiǎn)。

2.內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)警源因素

(1)投資風(fēng)險(xiǎn)。船舶投資是航運(yùn)企業(yè)發(fā)展壯大，擴(kuò)大資本市場(chǎng)，增加運(yùn)力的必經(jīng)之路，但其存在一定的風(fēng)險(xiǎn)，由于船舶投資資金需求量非常巨大，且回收期長(zhǎng)，對(duì)于資金不夠雄厚的公司必然要舉債投資，若是債務(wù)超出了企業(yè)的承受能力，便會(huì)帶來(lái)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。在投資完成后，由于航運(yùn)業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)非常激烈且復(fù)雜多變，受到許多外部環(huán)境的影響，導(dǎo)致未來(lái)投資的經(jīng)濟(jì)收益與預(yù)期發(fā)生偏離，使得投資額無(wú)法收回，債務(wù)無(wú)法清償，從而也增加了企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

(2)決策風(fēng)險(xiǎn)。若決策者獲得的信息與市場(chǎng)不對(duì)稱，內(nèi)部信息傳遞不佳，信息失真，沒(méi)有科學(xué)系統(tǒng)地對(duì)投資決策進(jìn)行研究，做出錯(cuò)誤的決策，會(huì)使企業(yè)陷入危機(jī)。

綜上無(wú)論是在行業(yè)政策的大背景下，還是就貴冶企業(yè)內(nèi)部成本控制的具體需要來(lái)講，編制企業(yè)定額勢(shì)在必行，另一方面該廠也有能力來(lái)做此項(xiàng)工作。

(3)籌資風(fēng)險(xiǎn)。航運(yùn)企業(yè)是資金密集型企業(yè)，需要大量的資金用于租賃和建造船舶。而船舶融資租賃是一項(xiàng)復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，投資金額大、租賃周期長(zhǎng)、需要協(xié)調(diào)的環(huán)節(jié)多、涉及面廣，尤其是航運(yùn)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇，運(yùn)價(jià)跌宕起伏，存在許多不可控制的因素，因此航運(yùn)企業(yè)一旦出現(xiàn)戰(zhàn)略性的失誤，就可能面臨巨額的虧損，甚至血本無(wú)歸(鄧衛(wèi)國(guó)，2009)。如果航運(yùn)企業(yè)籌資時(shí)在事前、事中缺少對(duì)資本結(jié)構(gòu)的嚴(yán)格審查和監(jiān)督，對(duì)資本結(jié)構(gòu)的合理性缺少科學(xué)的財(cái)務(wù)決策依據(jù)，將會(huì)導(dǎo)致企業(yè)的籌資風(fēng)險(xiǎn)加大。

三、構(gòu)建基于自由現(xiàn)金流量的航運(yùn)企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警模型

1.研究思路及樣本選取

本文采用多變量預(yù)警模型——多元線性回歸模型。結(jié)合航運(yùn)企業(yè)營(yíng)運(yùn)特點(diǎn)對(duì)其相關(guān)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行初步篩選，在建立多元回歸模型后，通過(guò)相關(guān)性檢驗(yàn)剔除相關(guān)性差的指標(biāo)，再通過(guò)模型整理，得出更準(zhǔn)確的預(yù)警模型，最后對(duì)航運(yùn)企業(yè)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

本文所構(gòu)建的模型是用于預(yù)警財(cái)務(wù)困境的模型，所以在樣本的選擇上將樣本分為兩類:財(cái)務(wù)困境類及非困境類。財(cái)務(wù)困境是指企業(yè)財(cái)務(wù)狀況惡化，所以在選擇的財(cái)務(wù)困境樣本上，將選取ST、SST、*ST、PT等上市的航運(yùn)企業(yè)作為陷入財(cái)務(wù)困境樣本。同時(shí)為了避免時(shí)段對(duì)公司發(fā)展情況的影響所導(dǎo)致的誤差，本文采用2007—2010年的樣本數(shù)據(jù)。根據(jù)以上兩個(gè)原則，本文選取了8家上市航運(yùn)企業(yè)作為樣本，6家為非財(cái)務(wù)困境企業(yè)，2家為財(cái)務(wù)困境企業(yè)，數(shù)據(jù)資料來(lái)源于上市公司資訊網(wǎng)(www.cnlist.com)和新浪網(wǎng)(www.sina.com.cn)。樣本情況見(jiàn)表1。

2.預(yù)警指標(biāo)的選取

在償債能力、收益質(zhì)量、獲現(xiàn)能力和發(fā)展能力四個(gè)方面的指標(biāo)中選取預(yù)警指標(biāo)進(jìn)行研究。同時(shí)對(duì)同一類預(yù)警指標(biāo)進(jìn)行指標(biāo)間相關(guān)性檢驗(yàn)，并結(jié)合航運(yùn)企業(yè)營(yíng)運(yùn)特點(diǎn)對(duì)其進(jìn)行篩選，對(duì)于相關(guān)性在0.9以上的指標(biāo)中選其一。此外還將自由現(xiàn)金流量引入了預(yù)警指標(biāo)之中。

表1 航運(yùn)企業(yè)樣本

通過(guò)篩選后，得到預(yù)警指標(biāo)，見(jiàn)表2:

表2 航運(yùn)企業(yè)預(yù)警指標(biāo)匯總

3.基于自由現(xiàn)金流量的航運(yùn)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)多變量預(yù)警模型的構(gòu)建

(1)構(gòu)建多元線性回歸模型

將本文所選取的14個(gè)指標(biāo)作為自變量，將預(yù)計(jì)陷入財(cái)務(wù)困境的概率Y設(shè)為因變量，取非財(cái)務(wù)困境的航運(yùn)企業(yè)的Y為0，有財(cái)務(wù)危機(jī)的航運(yùn)企業(yè)的Y為1，將陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的航運(yùn)企業(yè)的前一年數(shù)據(jù)輸入eviews統(tǒng)計(jì)軟件中，得到表3:

表3 多元線性回歸估計(jì)結(jié)果

X3－0.16854 0.043229 －3.898781 0.0299 X5 0.000779 9.87E－05 7.887535 0.0042 X6－0.00152 0.000512 －2.96195 0.0595 X7－0.00038 0.000297 －1.28581 0.2888 X8－0.00715 0.001933 －3.69804 0.0343 X10 0.0368 0.010364 3.550679 0.0381 X11－1.86324 0.256399 －7.26693 0.0054 X12 0.018558 0.002325 7.980T98 0.0041 X13－0.61591 0.111396 －5.52899 0.0117 X14 0.254995 0.089695 2.842898 0.0655 X15－3.26457 0.46712T －6.98861 0.006 X16－0.26883 0.183716 －1.4633 0.2396 C 0.760122 0.060792 12.50368 0.0011 R－squared 0.996543 Mean dependent var 0.333333 Adjusted R －squared 0.980411 S．D．dependent v ar 0.485071 S．E．of regression 0.067891 Akaike info crite rion －2.6669 3 Sum squared resid 0.013827 Schwarz－crit erio n －1.92495 Log likelihood 39.00237 F－statistic 61.77438 Durbin－Watson stat 2.604356 Prob(F－statistic)0.002943

由表3可得到多元線性概率模型:

從上述模型中可以發(fā)現(xiàn)有些指標(biāo)是越大越好，有些指標(biāo)在某個(gè)區(qū)間段更好，而一些指標(biāo)則影響較小，這些不重要的指標(biāo)可能會(huì)給模型帶來(lái)干擾和計(jì)算量的增加，因此有必要進(jìn)行每個(gè)自變量的顯著性分析，剔除顯著性較差的指標(biāo)。

(2)優(yōu)化多元線性回歸模型

為了消除那些對(duì)方程顯著性不強(qiáng)的指標(biāo)，將對(duì)表3中的自變量進(jìn)行T檢驗(yàn)來(lái)進(jìn)行顯著性測(cè)試。設(shè)顯著性為0.01時(shí)，得到t2/a=1.895，對(duì)于模型中14個(gè)自變量進(jìn)行分析，得到X2、X7、X16無(wú)法通過(guò)檢驗(yàn)，說(shuō)明這兩個(gè)指標(biāo)對(duì)于模型的影響不顯著，故進(jìn)行剔除。將通過(guò)檢驗(yàn)的11個(gè)指標(biāo)繼續(xù)輸入eview統(tǒng)計(jì)軟件中，得到表4:

表4 優(yōu)化后多元線性回歸估計(jì)結(jié)果

X8－O．O0785 0.001871 －4.192714 0.0057 X10 0.044197 0.00977 4.523763 0.004 X11－1.72982 0.267861 －6.45791 0.0007 X12 0.0i6126 0.002264 7.121946 0.0004 X13－0．63302 0.10357 －6.111984 0.0009 X14 0．173401 0.052549 3.299777 0.0164 X15－3.02543 0.409412 －7.389712 0.0003 C 0.727038 0.055295 13.14835 0 R－squared 0.991301 Heart dependent var 0.333333 Adjusted R －squared 0.975352 S．D．dependent var 0.48507 S．E．of rezxession 0.076155 Akaike info crite rion －2.07736 Sum squared resid 0.034798 Schwarz Criterion －1.48378 Log likelihood 30.69628 F－statistic 62.15454 Dumbin－Watson stat 2.692671 Prob(F－statistic)0.000029

同樣，對(duì)于該方程中的因變量進(jìn)行顯著性水平檢驗(yàn)，設(shè)顯著性水平為0.01，得到t2/a=1.895，對(duì)于模型中的自變量進(jìn)行分析比較后，全部11個(gè)指標(biāo)都通過(guò)了檢驗(yàn)，說(shuō)明這11個(gè)指標(biāo)對(duì)于方程影響顯著。同時(shí)在顯著性水平0.05的情況下，進(jìn)行F檢驗(yàn)，得到該方程中變量線性關(guān)系顯著，因此根據(jù)表4，可得到優(yōu)化后的多元線性概率模型:

因?yàn)樵撃Ｐ驮O(shè)計(jì)時(shí)是取非財(cái)務(wù)困境航運(yùn)企業(yè)的Y為0，有財(cái)務(wù)危機(jī)航運(yùn)企業(yè)的Y為1，因此當(dāng)Y值越接近1時(shí)，企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)風(fēng)險(xiǎn)越大;越接近于0，則說(shuō)明企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況良好，暫無(wú)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的風(fēng)險(xiǎn)。

(3)樣本回代驗(yàn)證

本文將樣本中8家航運(yùn)企業(yè)的2009年數(shù)據(jù)回代至優(yōu)化后的多元線性概率模型中，得到的結(jié)果與其2010年實(shí)際情況相符，在一定程度上說(shuō)明了該預(yù)警模型的合理性和推導(dǎo)過(guò)程的準(zhǔn)確性。

四、基于自由現(xiàn)金流量的航運(yùn)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警實(shí)際運(yùn)用

以招商局能源運(yùn)輸股份有限公司(601872)為例，用本文設(shè)計(jì)的航運(yùn)企業(yè)預(yù)警模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。表5為根據(jù)招商局能源運(yùn)輸股份有限公司2010年財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)計(jì)算得出的財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo):

表5 招商局能源運(yùn)輸股份有限公司預(yù)警指標(biāo)

收益質(zhì)量X6 現(xiàn)金收入比率1.0266426 X8 營(yíng)運(yùn)指數(shù)2.7379488發(fā)展能力X10 自由現(xiàn)金流量增長(zhǎng)率－0.342884 X11 總資產(chǎn)增長(zhǎng)率0.1072485 X12 凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率0.7947078 X13 固定資產(chǎn)增長(zhǎng)率0.4075212獲現(xiàn)能力X14 每股自由現(xiàn)金凈流量0.2092373 X15 總資產(chǎn)自由現(xiàn)金流量率0.029821

根據(jù)表5財(cái)務(wù)指標(biāo)的數(shù)據(jù)，結(jié)合預(yù)警模型，算出Y=0.03，說(shuō)明公司經(jīng)營(yíng)狀況良好，并無(wú)財(cái)務(wù)危機(jī)風(fēng)險(xiǎn)前兆，處于無(wú)警狀態(tài)。為了驗(yàn)證預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，筆者查看了招商局能源運(yùn)輸股份有限公司2011年第三季度的季度報(bào)告，其第三季度累計(jì)凈利潤(rùn)為20207.77萬(wàn)元;總資產(chǎn)為1676734.36萬(wàn)元，比年初增長(zhǎng)3.29%，所有者權(quán)益為955785.62萬(wàn)元。從這幾點(diǎn)可以得出寧波海運(yùn)股份有限公司的財(cái)務(wù)狀況良好，處于無(wú)警狀態(tài)，與預(yù)警模型結(jié)果一致。

五、結(jié)語(yǔ)

將自由現(xiàn)金流量概念引入航運(yùn)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中，分析自由現(xiàn)金流量的優(yōu)越性，研究航運(yùn)企業(yè)的營(yíng)運(yùn)特點(diǎn)及其風(fēng)險(xiǎn)，并以8家上市航運(yùn)企業(yè)作為樣本，根據(jù)航運(yùn)企業(yè)的營(yíng)運(yùn)特點(diǎn)選取適用于航運(yùn)企業(yè)的財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)，建立基于自由現(xiàn)金流量的多元線性回歸預(yù)警模型并進(jìn)行預(yù)警模型的優(yōu)化。通過(guò)以招商局能源運(yùn)輸股份有限公司為例進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果驗(yàn)證本文所建立的預(yù)警模型是準(zhǔn)確合理的，但有些問(wèn)題需要進(jìn)一步探討。

由于本文所采用的研究樣本有一定的局限性，只能從網(wǎng)上獲得航運(yùn)企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表，而上市的航運(yùn)企業(yè)并不多，其中的ST等陷入財(cái)務(wù)困境的航運(yùn)企業(yè)則更少，因此在樣本的選擇上受到一定的限制，在某種程度上降低了模型的精確性，所以需要更多的資料支持來(lái)加強(qiáng)預(yù)警模型的可靠性及理論準(zhǔn)確性。

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