物流企业财务预警模型研究

我国物流企业在近几年迅猛发展，规模不断扩大、业务不断扩张，伴随着财务活动也趋向活跃，财务稳健的不确定因素也随之增多，所以物流企业的财务预警也受到社会各界的重视。国内外学者对企业的财务预警模型早已有研究，但是针对特殊行业的财务预警模型研究还不是很成熟。本文在前人研究的基础上，采用Altman的Z值模型，改进Z值模型的个别指标，针对物流行业的特殊性，重新划定的Z值判定区间，并加以实证分析，希望能为物流企业相关利益者提供可用的财务预警模型，改善企业的财务状况，提高企业的效益。

一、引言

自“物流”这个概念引入以来，物流企业在我国得到了迅速的发展，尤其是近几年电子商务的迅猛发展，全球范围的物流企业有如雨后春笋快速成立、发展、壮大，我国物流行业产业规模和物流技术也得到了迅猛发展。物流企业在规模扩大、业务扩张的同时，财务活动也趋向活跃，影响企业财务稳健的不确定性因素也随之增多，因而也就有一些物流企业在发展过程中走上倒闭道路。经营倒闭的物流企业它们在财务上都有突出的表现：一是企业的盈利能力不断下降，直至出现经营亏损；二是资金短缺，偿债能力降低，导致不能清偿到期债务。所以我们完全可以通过企业财务预警来预测和及时发现企业经营情况和财务状况的变化，并对可能发生的经营失败，发出预警信号。物流企业发展到一定阶段就需要建立财务风险预警与防范机制，构建适宜物流企业发展水平的财务风险预警模型，协助企业有效规避财务风险，降低财务危机的危害范围和程度，强化其财务稳健水平，巩固其核心竞争力。

财务预警模型在国内外研究现在都已相当成熟，国外以Altman为代表的ZETA模型采用的是常规财务指标作为预测模型的变量进行财务困境预测；以Edmister为代表选择了现金流量指标作为预测变量建立现金流量模型进行财务困境预测；国内学者们大都是从财务指标角度采用定量的方法建立一些模型来预测企业财务困境。但是学者们的研究都是基于上市公司来做的研究，而没有对上市公司进行分类研究。我们都知道每个企业的行业性质、组织形式、经营理念、管理水平等都不尽相同，如果物流企业在做财务预警时照抄照搬现有的预警模式，恐怕是起不到任何预警效果的。本文就是要从行业的差异性角度出发，结合Altman在2000年第三次修订的Z值判定模型，建立适合物流企业的财务预警模式。

二、财务指标选择

营运资本，这个指标主要在研究企业资产的流动性和周转状况时使用。狭义的营运资本是指企业的流动资产总额减去各类流动负债后的余额，也称净营运资本。由于净营运资本被视为企业非流动资产投资和用于清偿非流动负债的资金来源，所以，狭义的营运资本主要在研究企业的偿债能力和财务风险时使用。因此，企业营运资本的持有状况和管理水平直接关系到企业的盈利能力和财务风险两个方面。

留存收益是公司在经营过程中所创造的，但由于公司经营发展的需要或由于法定的原因等，没有分配给所有者而留存在公司的盈利。留存收益是指企业从历年实现的利润中提取或留存于企业的内部积累，它来源于企业的生产经营活动所实现的净利润，包括企业的盈余公积金和未分配利润两个部分，其中盈余公积金是有特定用途的累积盈余，未分配利润是没有指定用途的累积盈余。内部积累是公司最重要的资本来源，其次是负债。而占内部积累绝对比例的留存收益，因为无需支付任何成本，也不需与投资者签订某种协议，又不会受到证券市场的影响和其他限制，从而越来越受到企业代理人的偏爱。企业只有提高自身盈利能力，增加自身积累，不断创造价值才是企业增长的原动力。

息税前利润是指企业在剔除财务费用前的利润，如果企业有大量的银行存款，财务费用将会是负值，它冲减了经营费用，但又不是营业收入，所以在计算企业实际经营利润时，要把该项剔除.反映企业资产创造利润的能力就应用此指标。

股东权益是一个很重要的财务指标，它反映了公司的自有资本。当股东权益小于零时，公司就陷入了资不抵债的境地，这时，公司的股东权益便消失殆尽。如果实施破产清算，股东将一无所得。相反，股东权益金额越大，该公司的实力就越雄厚

营业收入是指企业在从事销售商品，提供劳务和让渡资产使用权等日常经营业务过程中所形成的经济利益的总流入。分为主营业务收入和其他业务收入。加强营业收入管理，可以促使企业深入研究和了解市场需求的变化，以便作出正确的经营决策，避免盲目生产，这样可以提高企业的素质，增强企业的竞争力。

三、模型建立

Z分数模型由埃德沃特·艾·阿尔特曼于20世纪60年代末创建。它是运用多变量模式建立多元线性函数公式即运用多种财务指标加权汇总产生的总判别分来预测企业财务危机的一种方法。埃特曼根据美国破产法对破产企业的界定，选取了33家破产企业和同等数量、相同或相近条件的非破产企业作为样本，以五个财务指标作为变量，研究、创立了企业财务危机预警模型，即Z计分模型。模型如下：

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

其中，X1为营运资金与资产总额的比值，反映资产的流动性与规模特征；X2为留存收益与资产总额的比值，反映企业累计盈利状况；X3为息税前收益与资产总额的比值，反映企业资产的获利能力；X4为权益市价与债务总额账面价值的比值，反映企业的偿债能力；X5为销售额与资产总额的比值，反映企业资产的利用效果。

按照这一模型，Z值越小，企业破产的可能性越大。模型主要将企业的偿债能力指标、盈利能力指标和营运能力指标有机地结合起来综合分析企业破产的可能性。当Z<1.0时，代表企业具有很高的破产概率；当Z>1.9时，说明企业处于安全状态，破产的可能性很小，可以不予考虑；当1.0≤Z≤1.9时，代表企业处于预测的灰色区域内，其财务状况不稳定，是否破产，情况不广州到广安物流明，需特别加以注意。此时，企业若采取有效措施，改善企业经营管理，才有可能转危为安。 四、实证分析

1.样本选择

为研究方便，笔者把上海和深圳两地证券市场中的ST公司界定为处于财务失败的公司，而把非ST公司界定为财务正常的公司。然后根据东方财富网上的行情中心及证监会的行业分类标准，在沪、深两市选择交运物流和港口水运所有的上市物流公司30家，其中被ST处理的公司有4家，因此本文选取2011-2012年30家上市物流公司的年报作为样本。在前人的研究成果中，大多数学者都认为Z模型更适合短期财务预警及财务评估，所以本文只研究两年内的五个季度末的财务数据做为参考。

2.分析结果

笔者将2011～2012年30家物流上市公司的年报资料用Excel计算出我国物流上市公司二年内5个季度末的Z值。计算结果如表1所示。

3.数据分析

从表1中可以看出，被ST处理的四家公司有三家公司的Z的值都小于1.0，且有两家的Z值小于0，说明用Z值来判断公司的财务状况准确率可以达到75%以上。上表中排在后面的9家上市公司除三家带上了ST标志外，其它6家公司的财务状况都不理想，在计算第一项财务指标时就发现，这9家上市公司的营运资金/总资产指标都小于0，也就是说这9家上市公司的流动资产值都小于流动负债值，一旦出现意外，短期内流动资金周转不灵的话，这些公司都会出现破产的可能性，是值得管理者高度重视的问题。再就是Z值处在1.0-1.9之间的8家上市公司，虽然表面上公司财务都没有大的问题，但这8家上市公司中有3家上市公司的流动资产值小于流动负债值，分别为北海港、南京港和中国国航，是处于极不安全的状态，也是管理层不可忽略的问题。

五、模型评价

本文运用Z值模型实证分析方法，利用上市物流公司公开的财务指标数据，建立专门针对物流企业的经营风险预警模型，并针对行业的特殊性，重新划定Z值判断区间，为物流企业合理评价自身在行业中所处的经营状况、控制其经营风险提供了定量的依据，企业管理者可利用Z值模型进行财务分析，促进其改善经营管理；外部投资者、债权人可用其评价企业经营状况并可作为投资决策的依据。但是同时也存在以下不足之处：

1.虽然对上市物流公司A股的实证分析大体上支持Z值模型的有效性，但运用该模型对个案进行分析时，有时由于其中个别指标的畸高或畸低，可能会导致Z值异常，因此，对某些异常情况应加以特别关注，以免由于某些因素畸变影响Z值模型的准确性和风险判断。

2.本文模型所使用的财务数据是根据上市公司公开数据建立的，其前提是上市公司公布的财务数据必须真实可靠，对于那些刻意操纵财务数据的上市汕头到钦州物流公司，本模型将无法准确计算Z值。

3.本文所选用的样本毕竟是少数，所以样本数量较少也可能影响模型的准确性。再就是所选的样本企业都是根据东方财富网上的行情中心及证监会的行业分类标准选择的物流交运企业，这些企业又分别从事许多其他行业，而这些行业间的指标存在很大差异，并这些数据放在一起，会降低数据的可比性。

4.本文研究的主要是短期预警方法，还有必要和长期预警方法相结合，给企业的相关利益者做出决策提供有用的信用。