ST公司与非ST公司财务困境特征的比较分析

徐晓 鲍丽敏

【摘要】 文章根据ST公司和非ST公司财务指标数据的显著性差异检验结果以及均值变化趋势图分析阐述困境公司和正常公司在ST前不同时点上有着不同的财务特征，以找出哪些指标数据是导致企业出现财务困境的原因。

【关键词】 财务困境； 特别处理； 财务指标

一、文献综述

（一）国外文献综述

国外对财务困境概念的界定主要包括：财务困境（Financial Distress）、财务失败（Financial Failure）、财务危机（Financial Crisis）、破产（Bankruptcy）等。

Beaver将财务困境定义为：“企业不能偿付到期债务”，即破产（Bankru-

ptcy）、债券违约（Bond default）、透支银行账户（An overdraw bank count）中的任何一种情况发生，企业就被认为已经失败。

Altman认为，财务困境是指“进入法定破产的企业”。公司在破产前要经历三个阶段：失败阶段、无力偿还债务阶段和破产阶段。失败阶段是指公司投资的资产现值已经低于资产本身的市价，公司已经没有存在或持续经营的意义。但商业失败并不等于破产，公司还有持续经营的可能；无力偿还债务阶段主要指公司不能偿还到期债务，这可能只是一种临时状态，但它可能成为公司破产的前兆；破产则可能是上面提到的两个阶段，也可指企业依法宣布破产。

Ross从四个方面定义企业的财务困境：1.企业失败，即企业清算后仍无力支付债权人的债务；2.法定破产，即企业和债权人向法院申请企业破产；3.技术破产，即企业无法按期履行债务合同；4.会计破产，即企业的账面净资产为负，资不抵债。

国外对企业财务困境的界定主要有：企业资金流动性较差、无力支付到期债务和破产这三个方面。申请破产和破产清算往往被看成是典型的财务困境状况，因此往往把“企业破产”界定为企业陷入财务困境。

（二）国内文献综述

谷祺认为，财务危机为“企业无力支付到期债务或费用的一种经济现象，包括从资金管理技术性失败到破产以及处于两者之间的各种情况。由于资金管理技术性失败而引发的支付能力不足，通常是暂时的和比较次要的困难，一般可以采取一定的措施加以补救，如通过协商，求得债权人让步，延长偿债期限，或通过资产抵押等借新债还旧债”。

陈晓、吕长江、杨淑娥、吴世农、薛锋、陈静、傅荣等，将上市公司被特别处理尤其是因为财务状况异常而被特别处理视为财务困境，这样的界定是合理的。原因有三：首先，证监会对“财务状况异常”的界定符合人们通常对上市公司陷入财务困境的判断，具有科学性和权威性；其次，我国上市公司中因陷入财务困境而破产的很少，因而不能使用国外以破产作为陷入财务困境的界定方法；最后，这样的界定对于研究样本数据的获取十分方便。所以本文以上市公司是否被“ST”作为其陷入财务困境的标志。

李秉成将财务困境的内涵界定为以下三个方面：1.财务困境应包括破产事项，破产包括清算、重组、与债权人达成减少债务的协议等。财务困境事项包含破产事项有利于说明其他财务困境事项可能的最终结果。2.财务困境应包含企业严重亏损以及现金流量严重不足事项。财务困境中的亏损以及现金流量不足，不是指一般的亏损及不足，而是指在很大程度上导致企业不能支付优先股股利、无偿债能力、资不抵债的亏损及不足。3.财务困境还应包含不能支付优先股股利、无偿债能力、资不抵债等事项。

综上所述，以是否因“财务状况异常”受到特别处理作为上市公司是否陷入财务困境的一个客观的分类已经被越来越广泛地采用。

二、企业财务困境特征分析

我国多数学者将财务困境界定为上市公司是否因“财务状况异常”而被证监会进行“特别处理”，因此采集样本数据时，选择股票简称前带有“ST”或“*ST”的样本作为研究样本。主要是从国泰安数据库中选择了2007—2009年132家制造业企业样本数据，66家为ST或*ST公司，66家为与其配对的正常公司；配对样本选择的是同规模、同时期的制造业公司。本文分别收集了132家公司在ST当年及前三年的数据。

为了比较困境公司与正常公司在财务指标上的差异，本文选取了14个财务指标及其相应的计算公式。通过计算所选取财务指标的均值及衡量均值差异程度的p值，分别研究财务困境和非财务困境公司的财务特征。本文的统计软件为SPSS16.0。

（一）困境公司偿债能力指标特征

偿债能力指标ST前不同时点上困境公司与正常公司的均值及均值变化趋势如表1、图1—图4所示。

ST公司的流动比率、速动比率均低于非ST公司，这说明困境公司的短期偿债能力较低。困境公司存在大量的短期借款，而短期偿债能力的降低容易导致公司到期无力偿还债务，从而使公司的财务状态恶化，陷入财务困境。

在ST发生前1—3年，ST公司的资产负债率均高于非ST公司，并有逐年上升的趋势。ST公司各年的长期负债比率也低于非ST公司，表明公司对债权人利益的保障程度越来越低，公司的举债能力越来越弱。随着ST时间的临近，长期偿债能力越来越弱，公司面临的财务风险越来越高，陷入财务困境的概率逐渐增大。

通过以上分析，无论是短期偿债能力还是长期偿债能力，困境公司较正常公司都是较低的，进一步证明了企业陷入困境的一个重要因素是无力偿还到期债务。

（二）困境公司营运能力指标特征

营运能力指标ST前不同时点上困境公司与正常公司均值及均值变化趋势如表2及图5—图8所示。

ST公司的应收账款周转率、固定资产周转率和总资产周转率均低于非ST公司。困境公司在被ST前几年，应收账款、存货和固定资产周转率均有所提高。特别是困境公司在ST当年比非ST公司的存货周转率高。在ST前1年固定资产周转率显著低于正常公司，这表明困境公司资金回笼速度慢，资产利用效率低。总资产周转率逐年下降，表明困境公司总体资产营运能力较弱、资产管理效率较低。

（三）困境公司盈利能力指标特征

盈利能力指标ST前不同时点上困境公司与正常公司均值及均值变化趋势如表3、图9—图13所示。

在被ST前1—2年，ST公司的各盈利能力指标与非ST公司的差异显著。困境公司在盈利能力指标方面的特征是在临近被特别处理前1—2年，盈利能力显著低于正常公司，并且部分财务指标出现了负增长。

ST公司的主营业务利润率指标在ST前1—3年较低或持续下降，说明企业的产品已逐步丧失竞争能力和盈利能力，这也可能是企业发生财务困境的重要原因。

ST公司的资产报酬率、总资产净利润率、固定资产净利润率和净资产收益率在ST前1—3年明显下降并呈现负增长。困境公司盈利能力显著降低，经营效益水平低下，是陷入财务危机的一个重要信号。

特别的是，困境公司被ST当年的所有指标都有所上升。

（四）困境公司成长能力指标特征

成长能力指标ST前不同时点上困境公司与正常公司均值及均值变化趋势如表4、图14所示。

对于生产性企业而言，固定资产的增长反映了公司产能的扩张，特别是供给存在缺口的行业，产能的扩张直接意味着公司未来业绩的增长。

由以上图表可以看出：

1.ST前不同时点上，ST公司与非ST公司的固定资产增长率不存在显著差异。

2.在被ST前1—2年，ST公司的固定资产增长率下降明显，甚至出现负增长。

财务困境公司在成长能力指标方面的特征是在被特别处理前1—2年，困境公司的成长能力显著低于正常公司。困境公司经营规模逐渐萎缩，成长性几近丧失，靠自身能力很难摆脱困境、维持持续经营。

三、结论及建议

结合前面分析可知，财务困境公司的四种能力财务指标明显低于正常公司，基本能表明财务困境公司的特征，但也有些异常之处，如财务困境公司被ST当年的盈利能力提高，且配对公司的均值差异的2-Tail Sig双尾t检验的显著性概率大部分不明显。原因有二：一是可能选取的财务指标不能更好地体现两组样本的差异性。二是只考虑了财务指标，没有考虑非财务指标，这是本文的局限性之一。第二个局限性是，在选取配对的NST公司的选择中，考虑的是制造业的同时期、同规模的公司，主要考虑的是资产规模，指标单一，且带有主观性。因此，在今后的研究中，可以从财务报表项目和非财务指标来分析财务困境公司的特征；采用多重指标更细化的方式来选择配对样本公司。

【参考文献】

［1］ Beaver W. Financial ratios as predictors of failure，Journal of Accounting research，1966（Supplement）.

［2］ Altman Edward I. Financial ratios，discriminant analysis and the prediction of bankruptcy，Journal of Finance，1968（23）：589-609.

［3］ Ross B. Financial Ratios and Different Failure Processes ［J］.Journal of Business Finance，2000（3）：18-24.

［4］ 谷祺，刘淑莲.财务危机企业投资行为分析与对策［J］.会计研究，1999 （10）：28-31.

［5］ 陈晓，陈治鸿.我国上市公司的财务困境预测［J］.中国会计与财务研究，2000（2）：55-72.

［6］ 吕长江.上市公司财务困境与财务破产的比较分析［J］.经济研究，2004（8）：64-73.

［7］ 杨淑娥，徐伟刚.上市公司财务预测模型的实证研究——Y分数模型的实证研究［J］.中国软科学，2003（1）：56-60.

［8］ 吴世农，章之旺.经济困境、财务困境与公司业绩——基于A股上市公司的实证研究［J］.财经研究，2005（5）：112-122.

［9］ 薛锋，乔卓.神经网络模型在上市公司财务困境预测中的应用［J］.西安交通大学学报，2003（6）：22-25.

［10］ 陈静.上市公司财务恶化预测的实证分析［J］.会计研究，1999（4）：31-38.

［11］ 傅荣，吴世农.我国上市公司经营失败风险的判定分析——BP神经网络模型和Fisher多类线性判定模型［J］.东南学术，2002（2）：71-79.

［12］ 李秉成.企业财务困境概念内涵的探讨［J］.山西财经大学学报，2003（12)：109-112.