中小企業財務困境與財務穩健
【摘要】 隨著近年來企業破產﹑兼併案不斷出現，中國經濟界已經越來越關注企業的財務管理。論文針對中小企業財務管理中的財務困境問題，在研究借鑑國內外經驗的基礎上探討了中小企業擺脫財務困境的對策，提出了財務穩健模式，為中小企業擺脫財務困境提供了重要途徑。
【關鍵詞】中小企業 財務困境 財務穩健
【Abstract】These years, more and more cases of bankruptcy and manger make enterprise’s managers and economist considering finance management much more important. On the basis of studying civil
and foraging experience about finance management, and analyzing enterprise finance distress, this paper pointed out that the safe model for enterprise's finance is the most important one of
models, which can solve the finance distress.
【文獻綜述】
一.財務困境研究的背景：
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財務困境（Financial distress）又稱財務危機Financial crisis。最嚴重的財務困境是企業破產（Bankruptcy）。自從二戰以來，國際兼的兼併與購併不斷增加。出現了許多巨型跨國集團，而這些龐然大物卻在常常突然死亡，讓人十分不解。在蹊蹺的背後是企業財務困境問題在作祟。近幾十年來，財務管理變得日益突出和重要。抗風險能力強的大型企業尚且如此，規模小，資金少的中小企業又應該如何避免陷入財務困境呢？企業因財務困境導致破產實際上是一種違約行為，所以財務困境又可稱為“違約風險 ”（Default risk）。企業在經營中由於多種原因常常會陷入財務困境，面臨破產壓力。如何預防，擺脫財務困境，使企業能良好發展是經濟界近幾十年來探究的問題。
二.國外學者的實證理論研究：
國外的不少學者試圖用實證模型來預測和預防企業財務困境的發生。他們應用剖面分析和單變數判定分析，研究財務困境前5年內，出現了財務困境的公司和沒有財務困境的公司的10-20多個財務指標的差異，最後選定幾個或全選作為預測指標，應用Fisher線性判定分析，多元線性迴歸分析和Logistic迴歸分析等方法，分別建立了幾種預測財務困境的模型:
1.單變數分析法
最早運用統計方法研究公司失敗問題的是美國的比佛（Beaver，1966），對於財務失敗，他不僅僅狹義地界定為破產，還包括“債券拖欠不履行、銀行超支、不能支付優先股股利等”。他首先以單變數分析法發展出財務危機預測模型，使用5個財務比率分別作為變數對79家經營未失敗公司和79家經營失敗公司進行一元判定預測，發現（現金流量／總負債）財務預測的效果最好，（淨利潤／總資產）次之，在失敗前5年可達70％以上的預測能力，失敗前1年更可達
87％的正確區別率。其中，“現金流量”來自“現金流量表”的三種現金流量之和，除現金外還充分考慮了資產變現力，同時結合了企業銷售和利潤的實現及生產經營狀況的綜合分析，這個比率用總負債作為基數，是考慮到長期負債與流動負債的轉化關係，但是總負債只考慮了負債規模，而沒有考慮負債的流動性，即企業的債務結構，因此對一些因短期償債能力不足而出現危機的企業存在很大的誤判性。“總資產”這一指標沒有結合資產的構成要素，因為不同的資產專案在企業盈利過程中所發揮的作用是不同的。這不利於預測企業資產的獲利能力是否具有良好的增長態勢。單變數分析法雖然簡單，但卻因不同財務比率的預測方向與能力經常有相當大的差距，有時會產生對於同一公司使用不同比率預測出不同結果的現象，因此招致了許多批評，而逐漸被多變數方法所替代。
2.Z分數模型
最早運用多變數區別分析法探討公司財務危機預測問題的是另一類美國學者奧曼（Altlan，1968）。他將若干變數合併入一個函式方程：
Z＝0.012X1＋0.014X2＋0.033X3＋0 006X4＋0.999X5
X1＝（期末流動資產－期末流動負債）／期末總資產
X2＝期末留存收益／期末總資產
X3＝息稅前利潤／期末總資產
X4＝期末股東權益的市場價值／期末總負債
X5＝本期銷售收入／總資產
其中：
X1為營運資本／資產總額，反映了企業資產的折現能力和規模特徵。營運資本是企業的勞動物件，具有周轉速度快，變現能力強，專案繁多，性質複雜，獲利能力高，投資風險小等特點。一個企業營運資本的持續減少，往往預示著企業資金週轉不靈或出現短期償債危機。
X2反映了企業的累積獲利能力。期末留存收益是由企業累積稅後利潤而成，對於上市公司，留存收益是指淨利潤減去全部股利的餘額。一般說來，新企業資產與收益較少，因此相對於老企業X2較小，而財務失敗的風險較大。
X3即EBIT／資產總額，可稱為總資產息稅前利潤率，而我們通常所用的總資產息稅前利潤率為EBIT／平均資產總額，分母間的區別在於平均資產總額避免了期末大量購進資產時使X3降低，不能客觀反映一年中資產的獲利能力。EBIT是指扣除債務利息與所得稅之前的正常業務利潤（包括對外投資收益），不包括非正常專案、中斷營業和特別專案及會計原則變更的累積前期影響而產生的收支淨額。原因在於：由負債與資本支援的專案一般屬於正常業務範圍，因此，計算總資產利潤率時以正常業務經營的息稅前利潤為基礎，有利於考核債權人及所有者投入企業資本的使用效益。該指標主要是從企業各種資金來源（包括所有者權益和負債）的角度對企業資產的使用效益進行評價的，通常是反映企業財務失敗的最有力依據之一。
X4測定的是財務結構，分母為流動負債、長期負債的賬面價值之和；分子以股東權益的市場價值取代了貼麵價值，因而對公認的、影響企業財務狀況的產權比率進行了修正，使分子能客觀地反映公司價值的大小。對於上市公司，分子應該是：“末流通的股票賬面價值＋流通股票期末市價。股份數”。X4的分子是一個較難確定的引數，尤其對於股權結構較複雜的企業。而目前及在今後相當長的時間內，非上市公司仍佔我國公司總數的大部分，要確定非上市公司所有者權益市價，我們可以採用資產評估方法中的預期收益法，具體表示為：
企業資產市價＝企業預期實現的年利潤額／行業平均資金利潤率
X4＝（企業資產的市價／負債總額）－1
但此法仍有缺陷，因為我國巨集觀價格體系尚未完全理順，行業資金利潤率受客觀因素影響而有波動，難以完全符合實際。
X5為總資產週轉率，企業總資產的營運能力集中反映在總資產的經營水平上，因此，總資產週轉率可以用來分析企業全部資產的使用效率。如果企業總資產週轉率高，說明企業利用全部資產進行經營的成果好，效率高；反之，如果總資產週轉率低，則說明企業利用全部資產進行經營活動的成果差，效率低，最終將影響企業的獲利能力。如果總資產週轉率長期處於較低的狀態，企業就應當採取措施提高各項資產的利用程度，對那些確實無法提高利用率的多餘、閒置資產應當及時進行處理，加速資產週轉速度。X5的分子“本期銷售收入”應該為銷售收入淨額，指銷售收入扣除銷售折扣、銷售折讓、銷售退回等後的金額。
Z分數模型從企業的資產規模、折現力、獲利能力、財務結構、償債能力、資產利用效率等方面綜合反映了企業財務狀況，進一步推動了財務預警的發展。奧曼教授通過對Z分數模型的研究分析得出：Z值越小，該企業遭受財務失敗的可能性就越大。美國企業的Z值的臨界值為1.8，具體判斷標準如下表所示：
表1 Z分數模型具體判斷標準
Z≥3.0 財務失敗的可能性很小 財務不失敗組
2.8≤Z≤2.9 有財務失敗可能
1.81≤Z≤2.7 財務失敗可能性很大
Z≤1.8 財務失敗可能性非常大 財務失敗組
奧曼教授選擇了1968年尚在持續經營的33家美國企業進行預測，其準確率令人滿意，而且分析根據的資料越新，準確率越高。如依據臨近財務失敗的報表資料預測其準確率為96％，依據財務失敗前一年的報表預翻難確率為72％。但無論怎樣，都必須以財務報表的真實性、準確性、完整性為前提。近年來，澳大利亞、巴西、加拿大、法國、德國、愛爾蘭、日本和荷蘭都進行了類似的分析。儘管Z值的判斷標準在各國間有相當的差異，但各國“財務失敗組”的Z值的平均值都低於臨界值1.8。
3.F分數模型由於Z分數模式在建立時並沒有充分考慮到現金流量的變動等方面的情況，因而具有一定的的侷限性。為此，有學者擬對Z分數模式加以改造，並建立其財務危機預測的新模式－F分數模式（Failure Score Model）。F分數模式的主要特點是：
（1）F分數模式加入現金流量這一預測自變數。許多專家證實現金流量比率是預測公司破產的有效變數，因而它彌補了Z分數模式的不足。
（2）本模式考慮到了現代化司財務狀況的發展及其有關標準的更新。比如公司所應有財務比率標準已發生了許多變化，特別是現金管理技術的應用，已使公司所應維持的必要的流動比率大為降低。
（3）本模式使用的樣本更加擴大。其使用了Compustat PC Plus會計資料庫中1990年以來的4160家公司的資料進行了檢查；而Z分數模型的樣本僅為66家（3家破產公司及33家非破產公司）。三.我國的相關研究：
上述模型中所用的流動比率、總資產週轉率、資產利潤率等評價指標都是根據公開的財務報告資訊計算出來的。但是，我國目前企業及上市公司的財務報表的編制具有相當的彈性，往往不能真正準確地反映公司的經營業績。只有根據中國證券市場和中國企業經營的實際情況才能完善財務預警模型。現有的預警模型都是外國學者根據本國上市公司的資料進行統計計算得出的，雖然在許多國家也同樣具有一定的有效性，但仍存在種種侷限。隨著市場上功能日益增強的統計軟體的開發與會計資料庫的建立，財務管理決策或監測當局可以建立更適用於本公司或本行業的財務預警模型，並根據自身情況對評價指標加以改進，及時預測反映公司的財務狀況，推動我國企業的健康發展。
在國內的研究中，吳世農、黃世忠
1986曾介紹企業的破產分析指標和預測模型；陳靜1999以1998年的27家ST公司和27家非ST公司，使用了1995—1997年的財務報表資料，進行了單變數分析和二類線性判定分析，在單變數判定分析中，發現在負債比率、流動比率、總資產收益率、淨資產收益率4個財務指標中，流動比率與負債比率的誤判率最低；在多元線性判定分析中，發現由負債比率、淨資產收益率、流動比率、營運資本／總資產、總資產週轉率6個指標構建的模型，在ST發生的前3年能較好地預測ST。張玲2000以120家公司為研究物件，使用其中60家公司的財務資料估計二類線性判別模型，並使用另外60家公司進行模型檢驗，發現模型具有超前4年的預測結果。這些研究在吸收國外理論的基礎上對預測模型作出了改進和創新，使之更符合中國企業的情況，更能準確的預測中國企業的財務經營狀況。
四.研究財務困境與財務穩健模式的目的和意義：
光靠預警，而不能提出解決實際辦法是沒有實際意義的。財務預警只能被動地解決企業將要出現的財務困境或危機，這樣往往會給企業帶來不必要的損失。再好的預警系統也只能是減少企業的損失，或是降低企業財務風險。要是能防患於未然豈不更有利於企業的發展？因此研究財務困境與財務穩健模式對於我國企業尤其是較為弱小的中小企業來說顯得尤為重要，這些研究對中小企業的生存，壯大有著莫大的利益。
五.研究思路：
作者借《》一文中提出不能光靠財務預警預測來被動地擺脫企業財務困境，而應主動地實施企業經營，財務運營的穩健模式，使企業的利益得到最好的保障。該文先對中小企業財務困境的定義及發生的原因做了詳細的分析和敘述，並介紹了國內外一些財務困境預測預警的方法及後果，從而提出財務穩健模式的可行性和必要性及實施方法，並進一步說明了財務穩健模式的實施有一定的必要環境。在這特定的環境支援下企業的財務穩健模式才能有效地發揮作用。本文為解決企業財務困境，健康發展提出了一條重要思路。
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