基于Z-Score模型的傳媒上市公司財務預警研究

(江西農業大學經濟管理學院 江西 南昌 330045)

一、引言

傳媒業作為文化產業中的高端產業，其不僅是我國文化建設的一個戰略重點，也是增強我國核心競爭力的一個重要途徑。由于傳媒業產業化程度越來越高，其競爭也越來越激烈，各個傳媒企業只好開始尋找新出路，開發電競游戲、影院娛樂等新項目，合并收購其他相關產業公司，甚至選擇通過上市來增強自己的競爭力。因此，處于高速發展狀態下的傳媒公司，需要對財務風險提高警惕，必須對財務風險采取相應的措施進行識別、評估、控制。

二、研究意義

本文以Z-score模型為工具，以國內38家典型傳媒上市公司近三年財務數據為樣本，對樣本公司2016—2018年的財務數據進行計算，獲得樣本公司的Z值。通過揭示傳媒企業發展中存在的財務風險，為傳媒上市公司評估財務風險提供借鑒，對傳媒上市公司實現財務風險預警具有重要意義。

(一)理論意義上

本文研究傳媒企業發展中存在的財務風險，通過數據發現我國傳媒上市公司的財務風險具體在哪種財務指標，讓傳媒業可以更好地發展從而帶動相關產業成長。為傳媒上市公司評估財務風險的發展提供有效的建議和理論支撐。

(二)實踐應用價值上

本文研究旨在重點以Z-score模型為基礎，圍繞實現“企業價值最大化”為目標，使傳媒上市公司在發展中少走財務風險錯路，從而有效率地實現企業最終目標。所以，對傳媒上市公司財務風險預警的研究對于保障企業更好更遠地發展和實現“企業價值最大化”目標具有十分重大的意義。

三、Z-score模型對傳媒上市公司財務風險的測度

(一)樣本選取與數據來源

本文研究的公司財務數據主要來源于傳媒上市公司 2015—2017年年度財務報告、巨潮資訊網。

1.從A股市場選取樣本公司

在我國，證券市場包括A股市場與B股市場，A股市場是使用人民幣支付的股票而B股市場是使用美元支付的股票。由于A股市場更加符合我國國情，所以本文從A股市場選取樣本。

2.從傳媒業選取樣本公司

我國上市公司行業涉及各個領域，由于傳媒業的特殊性及不可替代性，本文選取傳媒業公司為樣本。

3.選取非ST公司為樣本

我國全部39家A股上市傳媒公司中，只有一家是ST公司。所以本文在進行研究時剔除了經營不正常的ST公司，以其余38家傳媒業A股上市公司為代表性樣本進行分析。

(二)模型構建

本文選擇的是Z-score模型。Z-score模型最大特點就是能夠方便快捷地掌握運用，計算結果簡潔明了，方便管理者決策并且準確率很高，對投資者來說，也可以通過簡單的計算來觀察企業是否有破產風險，從而決定是否要進行投資。

Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.999X5

X1為營運資本/資產總額。這一指標主要反映流動資產所占的比重，流動資產越多，企業償債能力越強。X2為留存收益/資產總額。這一指標可以反映企業的利潤積累能力，也就是獲利能力。X3為息稅前利潤/資產總額。這一指標反映企業不考慮稅款及融資，其資產盈利能力的指標。該比率也表現了企業的經營管理能力。X4為所有者權益市價總額/負債總額。該比率反映了企業資本結構，當該比率低時企業屬于高風險、高報酬的結構，反之，該比率高時，企業屬于低風險、低報酬的結構。X5為總銷售額/資產總額。該比率主要表示了企業資產的利用程度。

Z-score模型是根據Z值對公司進行財務風險預警的，Z值與財務風險的關系具體如下：

Z>2.675時，企業的財務狀況良好，基本不會發生破產；

1.81≤Z≤2.675,這個區間企業處于“灰色區域”，很難簡單得出企業是否肯定破產的結論；

Z<1.81時,財務危機已經來臨，企業面臨破產風險。

(三)數據的收集與計算

38家A股傳媒上市公司各財務指標數據是根據傳媒上市公司2015—2017的年度財務報表搜集的，Z值是根據這些公司年度報告中的營運資本、留存收益、息稅前利潤、所有者權益市價、總銷售額和資產總額等指標代入Z-score模型計算得出。

表1 38家A股傳媒上市公司2015—2017年財務指標計算結果

四、研究結論分析

從表1中可以算出，2015年Z值的平均值為2.839 4，略高于Z值的安全臨界值2.675，2016年Z值的平均值為2.849 4，2017年Z值的平均值為2.879 1，從平均值來看，Z值的平均值處于一個緩慢上漲的階段，但是個體上的差異卻十分明顯。通過對數據的分析，可以明顯看出是上游企業的Z值拉高了平均值，而下游企業Z值低于1.81的卻增多了。

(一)Z值平均值及分布狀況

從表1中可以看出，2015年Z值低于1.81面臨破產風險的公司有7家，占樣本總數的18.42%，2016年Z值低于1.81面臨破產風險的公司有8家，占樣本總數的21.05%，2017年Z值低于1.81面臨破產的公司有11家，占樣本總數的28.95%。綜上所述，2015—2017年，面臨破產危險的公司逐漸增加，這些公司面臨嚴重的財務風險，公司應當對運營情況及時采取行動緩解風險。

2015年Z值處于1.81～2.675，也就是所謂的“灰色區域”的公司共有12家，占樣本總數的31.58%，2016年共有11家企業Z值處于1.81～2.675，占樣本總數的28.94%，2017年共有12家企業Z值處于1.81～2.675，占樣本總數的31.58%。綜上所述，2015—2017年，處于灰色地帶的公司數量變化不大，占樣本總數的30%左右，這些公司雖然沒有很嚴重的破產風險，但是也不安全，應當適當對公司經營情況采取行動。

2015年Z值大于2.675的公司共有19家，占樣本總數的50.00%，2016年與2015年相同，而2017年Z值大于2.675的公司共有15家，占樣本總數的39.47%,比前兩年驟減10.53%。這說明2017年傳媒業出現了問題，而這15家公司的經營狀況則比較好，沒有破產風險。

(二)變量X對Z值的具體影響分析

在上述分析中我們知道，近三年來傳媒上市公司Z值的平均值在安全臨界點2.675上下波動，整體Z值偏小，為了進一步分析產生這種情況的原因，本文對38家A股上市傳媒公司2015—2017年的X值進行了統計描述分析。

通過對數據的分析可以發現，變量X4的值在2015—2017年中的均值、方差、標準差均與其他4個變量X有顯著差別，都大于其他變量。從X4變量的均值遠遠大于其他4個變量X的均值可以得知，Z值的大小主要還是由X4的值決定的。而由標準差和方差也遠遠大于其他四個變量X的標準差和方差可知，38家A股上市傳媒公司個體間的Z值差異也大部分由X4的大小決定。

X4為所有者權益市值總額/負債總額，所有者權益市值總額即為股票總市值，X4的值在一定程度上反映了債權人也就是投資者對該公司發展能力的預測。該指標越高，公司發展能力與償債能力就越高，債權人的貸款也就越有保障，公司的財務風險相應的也就會越小。

五、研究統計結論及建議

本文基于Z-score模型，搜集了38家A股傳媒上市公司近三年的財務指標，對這些上市公司財務指標進行計算，從而對傳媒上市公司的財務風險采取相應的措施進行識別、評估、控制。研究發現如下問題并提出相應建議。

根據上述研究情況可知，A股中國傳媒業上市公司的Z值均值在2015年低于2.675，在2016年和2017年都略高于2.675。整體來看，A股傳媒業上市公司處于一個不太安全的狀態，有發生財務風險的可能性。從Z值分布狀態來看，2015—2016年Z值高于安全臨界點的公司有50.00%，而在2017年卻驟降到了39.47%。說明在2017年傳媒業發展狀況并不良好，傳媒業公司半數以上面臨發生財務風險的可能性。整體行業的發展趨勢不容樂觀，這樣發展下去會產生更加嚴重的后果。針對這一結論，為了改善我國傳媒業發展的趨勢，可以采取如下幾點建議。

第一，完善財務預警機制。從上述研究得到的結論可以發現，傳媒業上市公司整體Z值偏低，有可能面臨財務風險，所以，建立健全諸如Z-score這樣的財務預警機制就顯得尤為重要，可以從諸多變量中發現企業哪方面問題比較嚴重，從而有針對性地解決財務風險，也可以及時發現公司的發展狀況是健康還是有風險，從而決定下一步的發展策略和投資計劃。

第二，適當降低負債總額。通過對2015—2017年Z值從大于2.675降到小于2.675的企業財務數據進行對比發現，這些企業大部分的負債總額都有或多或少的增加。例如，思美傳媒和光線傳媒等。適當的資產負債率雖然可以利用財務杠桿原理為企業謀求更大的利益，但是負債增加也意味著風險增加，要結合預警模型來判斷資產負債率的適當水平。

第三，適當調整對傳媒業的政策優惠力度，加大對傳媒業的宏觀調控。各樣本公司之間Z值的差異主要是由于變量X4造成的，X4反映了市場對于公司前景的預測，所以政府應當加大對于傳媒業的優惠政策，加強對傳媒業的宏觀調控。傳媒業不同于其他行業，它可以和多個行業共同發展，影響很多行業。比如公司宣傳和產品廣告等方面，如果傳媒業整體發展水平良好、業務能力強，就會使其他行業的宣傳力度加強，從側面影響其他行業的銷售和利潤。

第四，保持適當公司資產負債率，加強對財務杠桿的應用。通過對38家A股上市傳媒公司財務數據的分析整理可知，2015年傳媒業38家A股上市公司的平均資產負債率為36.68%，2016年為35.17%，2017年為35.93%，均偏低。公司應當使總資產的利潤率盡量高于借款的利潤率，這樣適當地增加債務資本，可以利用財務杠桿的效應為公司取得更大的財富，從而更有力地對抗財務風險。