基于Z值模型的上市公司财务预警研究——以信息传输、软件和信息技术服务业公司为例

湖北工业大学 彭芳春，王晓楠

一、引言

信息传输、软件和信息技术服务业已发展成为各国经济和社会发展的基础性、战略性产业。行业产品的技术性强、附加值高、应用领域广泛等特点对经济社会发展具有重要的支撑和引领作用。在互联网背景下，云计算、大数据以及人工智能技术的推广和运用，已经成为科技创新和经济发展的重要推动力。作为推动国民经济的重要行业，行业内公司的健康持续发展十分重要。但是，针对该行业上市公司的财务预警的研究较少，希望通过文章的研究，能对我国信息传输、软件和信息技术服务业上市公司财务预警的研究起到一些帮助。

二、文献综述

Ed-wardAltman（1970）建立了Z分数模型，采用加权的方法把反映公司偿债、获利和营运能力的指标汇总产生总判别分（Z值），进一步科学地进行了财务预警，并将模型广泛推广应用于美国市场的财务预警。黄晓芬、李文华（2013）[1]引入现金流量指标，构建了新的Z模型，模型正确率较高。徐凯、邱煜、黄月娥（2014）[2]以现金流量为研究视角，引入了主成分分析法改进Z模型，提出公司财务危机是一个动态发展过程，具有阶段性，Z值越小，财务状况越差，越有可能陷入财务危机。游达明、刘亚庆（2015）[3]修正了交通运输行业的Z值模型，该模型对我国交通运输公司财务状况预警的整体准确率明显提高。裴潇、黄玲、陈华（2015）[4]以国内2008年～2010年房地产上市公司财务数据检验Z模型的有效性，结果显示Z模型原有的临界值并不适合国内公司现状，以此提出了新的临界值。唐静、郝洪常（2020）[5]基于Z模型研究得到新冠肺炎疫情影响下西藏医药部分上市公司财务预警能力不足，在此背景下提出了针对性地解决措施，加强公司的财务预警机制。

三、Z-Score模型

（一）Z-Score模型

公式为：Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X 4+0.999X5

X1公式为营运资本/总资产,反映公司短期的偿债能力，营运资本反映公司资产的流动性，比率过小，表明公司的资金周转能力不良；比率过高，表明公司资金过高，资金使用效率低。

X2公式为留存收益/总资产=（未分配利润+盈余公积）/总资产。反映公司利润的积累情况和存续时间，通过该比率可以了解公司的累计获利能力及其所处的发展阶段。

X3公式为息税前利润/总资产=（税前利润+利息费用）/总资产。反映公司动用全部资产的获利能力，该指标能够较好体现公司利用自有资金获取利润的能力。

X4公式为股东权益的市场价值总额/总负债的账面价值，该指标反映公司的财务结构的同时度量了公司偿债能力。

X5公式为营业收入/总资产，反映公司运用资产获得销售收入的能力，以及公司总资产的营运能力。

（二）判别临界值Z

通过模型计算出Z值之后，根据Z值所处的区间范围去判断公司的财务风险情况。

公司风险的大小随Z值的降低而逐渐加大。若数值小于1.8，存在很大的破产可能性；数值如果介于1.8和2.99之间，则存在财务隐患和一定破产可能性；如果数值大于2.99就预示着公司的财务状况良好，危机较小。

四、信息传输、软件和信息技术服务业上市公司财务预警研究

（一）样本选取

文章以中证指数信息传输、软件和信息技术服务业上市公司为样本，剔除ST公司、*ST公司和2015年以后上市的公司后，剩余样本188个，时间范围为2015年到2019年。所有统计数据来源于国泰安数据库，每股股价选取当年年末收盘价，数据均来自于合并财务报表。

（二）Z值的分布

根据计算结果，行业内上市公司Z值大部分都处于2.99以上。

软件和信息技术服务业样本137家，Z值小于1.81的公司占比不到0.1%；Z值在1.81到2.99的范围内的公司占比略高，后三年数量上升至10%；Z值大于2.99的公司占比高达70%及以上。根据Z值结果显示，财务状况良好的公司占绝大部分，行业财务风险较小。在时间上纵向比较，财务状况良好的公司数量在下降，财务状况逐渐向不稳定发展。

互联网和相关服务业样本40家，在2015到2017年公司占比低，近两年占比升值10%左右；Z值在1.81到2.99的范围内的公司占比则相对较高，占比均在10%左右，五年内发展趋势不稳定；Z值大于2.99的公司占比最高，占比70%以上，但是整体呈下降趋势。绝大多数公司Z值表现都处于2.99以上，占比70%以上，在占比上表现好于软件和信息技术服务业上市公司。近五年，样本公司财务状况表现也趋于不稳定。

电信、广播电视和卫星传输服务样本11家，Z值小于1.81的公司整体呈上升趋势，最近两年公司占比过半数；Z值在1.81到2.99的范围内的公司占比近四年呈下降趋势，近两年趋近于零；Z值大于2.99的公司占比较高，由2015年的82%降至2018年的36%，2019年上升至45%。根据Z值结果，在2015年财务状况良好的公司占比最大，但在近几年中，财务风险高的公司数量逐渐增加。相较于其他子行业，该子行业财务状况良好的公司占比较低，该行业内公司的财务风险较高，财务状况不稳定。

（三）Z值的描述性统计

作者在Z值计算结果基础上进行了描述性统计，以期更全面地了解Z值在信息传输、软件和信息技术服务业上市公司的表现。通过Excel对样本公司Z值计算了相关数值，并进行分析。

如表1所示，近五年Z值的平均值均呈现下降趋势，但都仍处于财务状况良好的范围之内，其中以互联网和相关服务业的表现最佳。Z值分布在三个子行业内都表现出差异大的特点，根据离散系数可以看出，互联网和相关服务业在2017年的离散系数数值最大，说明2017年行业内公司财务风险差异程度高，财务状况差异大，尤其近五年的离散系数比较不稳定。相比较于互联网和相关服务业，其他两个行业的离散系数较为稳定，说明子行业公司财务风险差异程度较低。另外，样本数据时间范围内，三个子行业Z值的统计特征值基本呈现下降趋势。

表1 2015—2019年Z值描述性统计

（四）Z值分析

就软件和信息技术服务业的上市公司而言，2015年仅世纪瑞尔和华宇软件财务状况表现不佳，同时财务状况不稳定的公司为零。但在2016年新增常山北明、万方发展、天融信、太极股份、华星创业以及华胜天成6家财务状况不稳定公司，两者并没有重合公司，均由2015年良好的财务状况下滑至财务状况不稳定。原因是指标X1与X4变化较大。X4的具体变化表现在其中五家Z值的变动是由于股东权益的市场价值下降、负债总额增加的同时变动，一家则是由于负债的增加。另一财务状况变化较大时点在2017年，新增华星创业和光环新网两家具有财务风险的公司，财务状况不稳定的公司增加了12家。华星创业在2016年Z值就表现不佳，两者的变动皆由于X4值的下降（见表2）。

表2 软件和信息技术服务业财务状况不稳定公司

就电信、广播电视和卫星传输服务子行业而言，2017年至2019年财务状况不乐观的公司占比上升至过半数，2018年存在7家公司同时面临财务风险，数量占比达64%，高于财务状况良好的公司。通过观察7家公司两年的Z值大小，可以看出在2017年和2018年两年除中信国安由财务状况不稳定转为较大破产风险、宜通世纪由财务状况良好转为较大破产风险以及江苏有线财务状况由不稳定转为较大破产风险外，剩余四家公司在2017年财务状况都表现不佳。中信国安、宜通世纪以及江苏有线都存在股价变动的影响，尤其宜通世纪的息税前利润大幅减少，总资产小额下降，江苏有线流动资产减少。宜通世纪财务报表显示，2017年利润总额2.605亿，2018年利润总额-19.82亿，主要原因是2018年该公司有高达19.41亿元的资产减值损失，尤其以子公司不良事件导致的商誉减值损失最多。

在具体到各指标时，有多家公司的X1指标为负数，即营运资本/总资产的数值为负数，流动比率小于1，该指标为负数的公司表现为营运资本为负数，在一定程度上直接反映出公司财务状况不稳定。但是X1指标数值变动范围小，结合该行业内公司的自身特点以及轻资产发展方向和策略，负营运资本也有其合理解释（见表3）。

表3 电信、广播电视和卫星传输服务业财务状况不佳的公司及其X1表现

所以，Z值表现不佳大多数在于X4的变动，变量X4对行业内上市公司财务状况起着决定性的作用。高杠杆的资本结构加大了公司的财务风险，偿债能力不足是公司财务风险的重要诱因之一。

五、提升财务危机预警水平对策建议

（一）宏观层面

1.严格上市公司信息披露制度

公司的利益相关者对于上市公司的了解和判断，往往是基于上市公司的财务报告所披露的信息，信息披露的真实性、准确性、完整性、及时性都会影响利益相关者的判断。尤其在不同公司业务中，外部利益相关者进行财务风险判断时所需信息有所不同，该行业的专利技术、研发支出、研发人员的薪酬体系和人员数量等信息往往被重点关注。所以，进一步严格信息披露制度，充分且准确、真实地披露相关信息，对预测公司未来的财务状况有着很大的帮助。

2.加强相关政策支持

信息传输、软件和信息技术服务业的发展要求公司加大研发方面的支出，费用的升高在一定程度上导致了公司的财务状况的不确定性。政策支持虽然无法根据宏观环境的迅速变化进行及时的调整，但是随着行业的发展，进一步完善扶持政策，政府应该加大资金和政策支持，使得行业内有人才、公司能留住人才，提升公司研发创新的水平，弱化研发相关支出对未来收益不确定性带来的风险。

（二）公司层面

1.优化资本结构

公司的偿债能力一定程度上决定了公司财务风险的可能性，公司财务风险水平随着公司的负债水平上升而上升，债务融资在一定范围内对公司经营状况有利，但随着财务杠杆数值的增加，公司的整体财务风险加大。因此，公司应严格估算负债水平，优化资本结构，合理规划融资金额、方式以及偿还期限等，提高筹措资金的使用效率，节约融资成本。

2.树立风险意识

公司应从管理层开始，自上而下的引导全体工作人员增强财务风险防范意识，配备相关的专业人才，结合公司自身特点构建财务预警体系。在大数据背景下，还可以利用相关平台和数据进行智能财务管理，短时间多次进行财务预警，提高机制的预警效率和准确度，以便做出更加合理的经营决策。