信息技術業上市公司財務風險預警定位研究

張友棠　李思呈

【摘 要】 信息技術業企業具有高風險、高成長、高收益的行業特點，相對其他行業，其財務風險更加突出。文章從上市公司的盈利能力、資產質量、債務風險和經營增長四個方面，選取了信息技術業財務風險預警定位指標，構建信息技術行業財務風險預警指數模型，設計了基于信息技術行業財務風險預警指數模型的風險警度“五級定位體系”，并選取滬深兩市信息技術業上市公司進行實證分析，為信息技術業上市公司定位財務風險提供指引。

【關鍵詞】 上市公司； 財務風險； 預警定位； 信息技術業

中圖分類號：F275.5 文獻標識碼：A 文章編號：1004-5937（2015）20-0034-04

一、引言

信息技術業是一門新興的、帶有高科技性質的服務性產業，是國務院確定的戰略性新興產業，是知識經濟時代的核心產業。信息技術業上市公司是信息技術企業中的佼佼者，卻頻發財務風險，尤其是近年來陷入財務困境（ST）的企業，其數量直逼制造業，列第二，遠高于其他行業。同時，由于信息技術業企業具有高風險、高成長、高收益的行業特點，相對其他行業，其財務風險更加突出。如何結合我國信息技術業企業財務管理特征，設計信息技術業財務風險預警指標，構建信息技術行業財務風險預警指數，以便于全面、客觀、準確地對信息技術行業上市公司面臨的財務風險進行定位，一直是實務界以及理論界關注的焦點問題。

二、信息技術行業財務風險預警指數模型的指標體系設計

（一）預警指標的選取

財務風險預警指標選取原則主要包括：代表性原則，即應選取能代表信息技術業上市公司某一方面財務狀況，并及時準確反映其異動和發展趨勢的指標；全面性原則，即指標體系應盡可能全面反映企業所有財務活動；易獲取原則，即所選指標應可以從現成的信息技術業上市公司資料中簡易獲得。

結合上述預警指標選取原則，本文參照國務院國資委財務監督與考核評價局《企業績效評價標準值2014》確定盈利能力、資產質量、債務風險和經營增長4大類16個指標，具體指標類型及對應計算公式如表1所示。

（二）預警指標的處理

表1所示財務風險預警指標既存在愈大愈好型指標，即指標值越大反映出越好的財務狀況，也存在愈小愈好型指標，即指標值越小反映出越好的財務狀況。為便于財務風險預警指數的計算和分析，需對數據進行同向化和標準化處理。本文選擇滬深兩市中284家信息技術業上市公司2010—2014年的各年度數據平均值。在選擇樣本過程中剔除非正常類上市公司，主要是由于這些公司本身經營不正常，有的面臨摘牌，不具有代表性；剔除年報缺失的數據；全部采用年報數據。運用閾值法對數據進行處理，數據來源于國泰安CSMAR數據庫。

設指標為Xij，對于愈大愈好型指標，采用公式X'ij=（Xij-Xmin）/（Xmax-Xmin）；對于愈小愈好型指標，采用公式X'ij=（Xmax-Xij）/（Xmax-Xmin），經過閾值法處理后的指標均滿足0≤Xij≤1之間，且均屬于愈小愈好型指標，即指標越小風險越小。

（三）預警指標的篩選

在所選擇的16個預警指標中，各指標所能反映出的企業財務狀況的程度不同，且指標之間亦存在一定相關性。在構建財務預警模型時，越多的財務指標會帶來更繁瑣的程序設置，且可能降低模型的預警定位精度。因此，需要篩選出關鍵財務風險指標，篩選的目標在于選擇能反映信息量最大的風險指標來代表所有指標進行分析，為此引入主成分分析法（PCA）①。篩選原則為：各主成分與各指標之間相關系數最大的指標。經計算，表1中16個財務風險預警指標可對應形成7個主成分，由此遴選出7個關鍵財務風險預警指標，反映出所有預警指標信息比例為72.33%②，指標篩選結果如表2所示。

三、信息技術行業財務風險預警指數模型構建

（一）信息技術行業財務風險預警綜合指數

信息技術行業財務風險預警綜合指數包括“行業盈利能力預警指數”“行業資產質量預警指數”“行業債務風險預警指數”和“行業經營增長預警指數”四大個體指數，即信息技術行業財務風險預警綜合指數=ω1×行業盈利能力預警指數+ω2×行業資產質量預警指數+ω3×行業債務風險預警指數+ω4×行業經營增長預警指數。ω1、ω2、ω3、ω4表示各指數權重。信息技術行業財務風險預警指數權重由公式1計算得到。

四、基于信息技術行業財務風險預警指數模型的風險警度定位

采用“五級定位體系”進行信息技術行業財務風險的警度判定。根據上市公司財務風險從小到大，風險預警等級依次為無警、輕警、中警、重警和巨警。假設η1、η2、η3分別表示三個預警臨界值，分別來自《企業績效評價標準值2014》中信息技術業全行業中的平均值、較低值和較差值，可以計算t1=（η1+η2）/2，t2=（η2+η3）/2，由此得到的五個臨界值可形成如圖1所示基于財務風險預警臨界值的風險警度“五級定位體系”。

依據表2以及公式1和公式3，可計算各指數權重ωi和各二級指標權重λij。同時，通過借鑒國資委關于信息技術行業企業績效評價標準可確定信息技術行業財務風險預警指標的臨界值，如表3所示。

基于信息技術行業財務風險預警指數模型可進一步計算綜合指數和個體指數的預警臨界值，如表4所示。

五、信息技術行業上市公司財務風險預警定位分析

以滬深兩市A股信息技術業上市公司為研究對象，將特別處理（ST）作為企業陷入財務風險的標志，從中選取2010—2014年間4家被ST公司作為財務風險公司樣本，其中，為了對比財務風險企業和財務健康企業各年度財務狀況的不同，根據以下原則按1∶1的比例選擇財務健康的信息技術業上市公司作為配對樣本：期間一致原則，即所選ST公司的配對樣本應為同年的公司；數據完整原則，即所選ST公司及其配對樣本2010—2014年財務數據應能夠完整獲取；資本規模相近原則，即配對樣本企業應與ST公司資本規模最接近；配對樣本非ST原則，即所選配對樣本應在對應年份內未被ST，以增加信息技術行業上市公司財務風險預警定位的準確性。配對結果如表5所示。

經計算，得到如表6所示信息技術業上市公司財務風險預警警度定位表，表中警度判定依據表6得到。

由表6可知，所選信息技術業上市公司樣本中，財務健康企業和財務風險企業的行業盈利能力預警指數、行業資產質量預警指數均處于有巨警或者重警狀態，這兩大指數主要反映出企業資產利用率以及企業經營獲取收益的能力，指標偏低不僅表明企業總資產周轉慢，銷售能力弱，還表明企業主營業務市場競爭力不強，獲利水平偏低。企業可以通過薄利多銷的辦法，加速資產的周轉，帶來利潤絕對額的增加。8家上市公司中，有3家企業的行業債務風險預警指數處于有警情狀態，這表明企業過度依賴負債，導致資本結構不合理面臨償債風險。信息技術業上市公司原本就需要大量資金的投入，但是很多企業還通過過度借貸來盲目擴大企業的規模，導致了更高的財務杠桿。借貸越多，企業需要越多的現金來償還利息，這對企業的資金流動性提出了很高的要求，一旦企業無法償還到期利息，輕者降低企業的信用度，重者面臨債權人逼債等。如果上市公司嚴重資不抵債，債權人舉證企業無法償還到期債務，還可能迫使上市公司破產還債。此外，通過對比可知，信息技術行業財務風險預警綜合指數對4家ST上市公司財務風險警度定位為3家有警情，1家無警情，對4家非ST上市公司財務風險警度定位均為無警情，這表明信息技術行業財務風險預警指數對上市公司預警定位具有一定的準確性，準確預測度可達75%。

【主要參考文獻】

[1] 國務院國資委財務監督與考核評價局.企業績效評價標準值2014[M].北京：經濟科學出版社，2014.

[2] 張友棠，黃陽.基于行業環境風險識別的企業財務預警控制系統研究[J]. 會計研究，2011（3）：41-48，95.

[3] 黃曉波，高曉瑩. 基于神經網絡的企業財務危機預警研究——以制造業上市公司為例[J]. 會計之友，2015（5）：30-34.

[4] 王麗娟，張莉莉. 基于灰色關聯的多元回歸財務預警實證研究[J]. 會計之友，2013（9）：61-65.

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