资金链断裂成因的理论分析和实证检验

作 者:

作者简介:
张金昌(1965- ),男,甘肃天水人,中国社会科学院工业经济研究所研究员;范瑞真(1990- ),女,山东临沂人,中国社会科学院工业经济研究所硕士研究生,北京 100836

原文出处:
中国工业经济

内容提要:

企业资金链断裂导致企业破产的事件频繁发生,如何识别和预警企业资金链断裂风险已变成了一个非常紧迫的理论和现实问题。本文在对资金链断裂原因理论分析基础上,提出了识别资金链断裂可能性的八个指标,并用上市企业的财务数据对这些指标的识别准确性进行了实证检验,结果表明用来测量支付资金缺口程度的货币性负债偿还满足率指标、用来揭示负债结构的债务偿还保障率指标的准确率很高,在判断标准值为1时资金链断裂前3年的平均准确率分别为95.74%和94.02%,断裂前1年的准确率均为97.44%。这一准确率已超过了国内外其他学者所建立的模型。测量长期资金缺口程度的长期资金需求保障率和测量经营性资金缺口程度的经营性负债偿还满足率指标在断裂前一年也有一定的预警能力,其准确率分别为92.11%和84.62%,但在前2年和前3年的预警能力较差。揭示企业之间相互拖欠资金、库存积压、长期亏损等问题的应收账款回收率、相对存货周转次数、未分配利润占比等指标,对资金链断裂风险几乎没有识别能力。不过,用来测量盈亏情况影响的未分配利润占比指标、用来反映成长性的总资产增长率指标却可以用来识别不存在资金链断裂风险企业,其3年的平均准确率在判断标准值为0.5时分别达到了97.44%和97.37%。


期刊代号:F31
分类名称:企业管理研究
复印期号:2012 年 06 期

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      一、问题提出

      近年来宏观经济频繁波动,企业经营不确定性增大,企业资金链断裂事件频繁发生。企业资金链断裂的成因是什么,如何识别资金链断裂风险,能否找到有效指标来识别和预警资金链断裂,这是企业家和理论界非常关注的问题。本文在回顾国内外已有研究成果的基础上,剖析资金链断裂的成因,提出识别企业资金链断裂可能性的指标,并运用我国上市企业财务数据对这些指标的识别能力进行检验,期望得出有价值的分析结论。

      我们用资金链断裂(Capital Chain Rupture),资金链中断(Capital Chain Break),资金断裂(Fund Rupture),资金中断(Fund Break)等词进行了文献检索,发现国外关于资金链断裂问题的研究文献很少。可能的原因是资金链断裂是一个时点概念,研究者无法采集到大量的、可以进行统计分析的数据来进行实证检验。还有一种可能是国外企业一旦出现资金链断裂就会申请破产,学术界可能将资金链断裂问题归入破产风险(Bankruptcy)、财务困境(Financial Distress)问题来研究。从这个角度看却有大量相关文献,比较重要的有:Beaver(1966)研究了到期债务额、现金流量、资产净利率和公司获得外部融资的能力与企业财务困境的关系;Altman(1968)使用多变量回归方法得出可通过营运资金/资产总额、留存收益/资产总额、息税前利润/资产总额、普通股和优先股市价总额/负债账面价值总额和销售收入/资产总额,五个指标预测企业破产风险;Ohlson(1980)使用Logistic回归方法证明公司规模、资本结构、企业业绩和当前的变现能力对企业财务困境的预测能力最高;Zmijewski(1984)应用单位概率(Probity)方法建立了预测企业破产风险的模型。一些学者还进行了大量的国别比较研究,Izan(1984)用澳大利亚企业数据、Michal(1984)用法国企业数据、Bidin(1988)用马来西亚企业数据、Hall(1992)用英国企业数据、Xu and Zhang(2009)用日本企业的数据进行了企业破产问题的研究。还有一些学者对其他学者提出的模型的准确性进行了检验,Pongsatat et al.(2004)用泰国企业的数据证明Altman模型,比Ohlson模型准确,Bandyopadhyay(2006)用印度企业的数据证明Altman模型的预测准确率最高。Hillegeist et al.(2004)认为用期权定价模型预测破产风险要比用其他模型准确,但Reisz and Perlich(2007)使用更大范围的数据得出了不同结论。随着计算机技术的发展,一些新的统计分析方法应用到财务困境、破产风险预警之中,Charitou et al.(2004)基于英国企业的数据,用数据挖掘、人工智能方法建立了财务危机预警模型,Etemadi et al.(2009)基于伊朗企业的数据,用遗传算法和多维分析技术建立了预警模型。

      国内学者在企业破产方面的研究文献也比较多。周首华,杨济华,王平(1990)用中国数据验证了Altman模型的准确性并对模型做了适应性改造,陈静(1999)基于1998年27家ST企业数据用单变量分析和多元判别法建立了财务困境预测模型,吴世农、卢贤义(2001)对多元判别模型、线性概率模型和Logistic模型三类模型的预测准确性进行了比较,认为Logistic模型的预测能力最强,杨保安、季海(2001)采用BP神经网络分析方法构建了非线性财务预警模式,柳炳祥、徐远纯(2002),张华伦、孙毅(2006)采用粗集神经网络方法,王广正(2008)采用遗传算法分别进行了财务危机和破产风险方面的预警分析。

      企业资金链断裂最终确实导致企业破产,将这个问题并入破产风险问题研究也并无不妥,但严格说,资金链及其断裂是一个定量的、时点的、财务的概念,而企业破产则是一个更加综合、财务因素和非财务因素共同作用的结果。资金链断裂与否主要取决于企业的资金供应和需求情况,资金供应能够满足需求就不会出现资金链断裂,供应不能满足需求就会出现资金链断裂。而企业破产与否则主要取决于企业是否出现资不抵债或已到期债务无力偿还,资不抵债或者无力偿还到期债务并且债权人或企业提出申请企业才有可能破产。因此,二者不应该作为同一问题来看待和研究。特别是在我国,企业出现资金链断裂并不必然导致企业破产,只要这个企业采取必要措施解决了资金缺口,企业就不会走到破产这一步。从这个角度讲,及时识别和预警资金链断裂风险,有可能预防企业破产,寻找识别和预警资金链断裂的指标和模型要比寻找识别企业破产风险的指标和模型具有更加重要的现实意义。

      国内确实有一些学者对资金链断裂问题做了专题研究。滕佳、干胜道(2005)的研究认为企业资金链断裂的原因有四点:①内部控制不完善;②过度投资,过度依赖贷款;③预期收益未能产生或推迟产生,财务弹性小;④违规运作获取非法资金等。张慧(2007)通过案例分析把资金链断裂的类型概括为六种:库存增加型资金链断裂、价值泡沫性资金链断裂、资本运作型资金链断裂、委托理财型资金链断裂、资金担保型资金链断裂、关联方占用型资金链断裂。杨毓(2009)在分析影响企业资金链断裂的各种因素之间关联关系的基础上,认为资金链断裂的外部原因主要有宏观经济形势周期性变化、经济金融体制不健全、金融机构行为无序;内部原因主要有盲目多元化经营、内部财务管理不善、随意担保、被关联方影响、制衡机制缺失高管行为失控、违规运作非法获取资金。

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