信息技术业上市公司财务风险预警定位研究

　　【摘 要】 信息技术业企业具有高风险、高成长、高收益的行业特点，相对其他行业，其财务风险更加突出。文章从上市公司的盈利能力、资产质量、债务风险和经营增长四个方面，选取了信息技术业财务风险预警定位指标，构建信息技术行业财务风险预警指数模型，设计了基于信息技术行业财务风险预警指数模型的风险警度“五级定位体系”，并选取沪深两市信息技术业上市公司进行实证分析，为信息技术业上市公司定位财务风险提供指引。
　　【关键词】 上市公司； 财务风险； 预警定位； 信息技术业
　　中图分类号：F275.5 文献标识码：A 文章编号：1004-5937（2015）20-0034-04
　　一、引言
　　信息技术业是一门新兴的、带有高科技性质的服务性产业，是国务院确定的战略性新兴产业，是知识经济时代的核心产业。信息技术业上市公司是信息技术企业中的佼佼者，却频发财务风险，尤其是近年来陷入财务困境（ST）的企业，其数量直逼制造业，列第二，远高于其他行业。同时，由于信息技术业企业具有高风险、高成长、高收益的行业特点，相对其他行业，其财务风险更加突出。如何结合我国信息技术业企业财务管理特征，设计信息技术业财务风险预警指标，构建信息技术行业财务风险预警指数，以便于全面、客观、准确地对信息技术行业上市公司面临的财务风险进行定位，一直是实务界以及理论界关注的焦点问题。
　　二、信息技术行业财务风险预警指数模型的指标体系设计
　　（一）预警指标的选取
　　财务风险预警指标选取原则主要包括：代表性原则，即应选取能代表信息技术业上市公司某一方面财务状况，并及时准确反映其异动和发展趋势的指标；全面性原则，即指标体系应尽可能全面反映企业所有财务活动；易获取原则，即所选指标应可以从现成的信息技术业上市公司资料中简易获得。
　　结合上述预警指标选取原则，本文参照国务院国资委财务监督与考核评价局《企业绩效评价标准值2014》确定盈利能力、资产质量、债务风险和经营增长4大类16个指标，具体指标类型及对应计算公式如表1所示。
　　（二）预警指标的处理
　　表1所示财务风险预警指标既存在愈大愈好型指标，即指标值越大反映出越好的财务状况，也存在愈小愈好型指标，即指标值越小反映出越好的财务状况。为便于财务风险预警指数的计算和分析，需对数据进行同向化和标准化处理。本文选择沪深两市中284家信息技术业上市公司2010—2014年的各年度数据平均值。在选择样本过程中剔除非正常类上市公司，主要是由于这些公司本身经营不正常，有的面临摘牌，不具有代表性；剔除年报缺失的数据；全部采用年报数据。运用阈值法对数据进行处理，数据来源于国泰安CSMAR数据库。
　　设指标为Xij，对于愈大愈好型指标，采用公式X"ij=（Xij-Xmin）/（Xmax-Xmin）；对于愈小愈好型指标，采用公式X"ij=（Xmax-Xij）/（Xmax-Xmin），经过阈值法处理后的指标均满足0≤Xij≤1之间，且均属于愈小愈好型指标，即指标越小风险越小。
　　（三）预警指标的筛选
　　在所选择的16个预警指标中，各指标所能反映出的企业财务状况的程度不同，且指标之间亦存在一定相关性。在构建财务预警模型时，越多的财务指标会带来更繁琐的程序设置，且可能降低模型的预警定位精度。因此，需要筛选出关键财务风险指标，筛选的目标在于选择能反映信息量最大的风险指标来代表所有指标进行分析，为此引入主成分分析法（PCA）①。筛选原则为：各主成分与各指标之间相关系数最大的指标。经计算，表1中16个财务风险预警指标可对应形成7个主成分，由此遴选出7个关键财务风险预警指标，反映出所有预警指标信息比例为72.33%②，指标筛选结果如表2所示。
　　三、信息技术行业财务风险预警指数模型构建
　　（一）信息技术行业财务风险预警综合指数
　　信息技术行业财务风险预警综合指数包括“行业盈利能力预警指数”“行业资产质量预警指数”“行业债务风险预警指数”和“行业经营增长预警指数”四大个体指数，即信息技术行业财务风险预警综合指数=ω1×行业盈利能力预警指数+ω2×行业资产质量预警指数+ω3×行业债务风险预警指数+ω4×行业经营增长预警指数。ω1、ω2、ω3、ω4表示各指数权重。信息技术行业财务风险预警指数权重由公式1计算得到。
　　四、基于信息技术行业财务风险预警指数模型的风险警度定位
　　采用“五级定位体系”进行信息技术行业财务风险的警度判定。根据上市公司财务风险从小到大，风险预警等级依次为无警、轻警、中警、重警和巨警。假设η1、η2、η3分别表示三个预警临界值，分别来自《企业绩效评价标准值2014》中信息技术业全行业中的平均值、较低值和较差值，可以计算t1=（η1+η2）/2，t2=（η2+η3）/2，由此得到的五个临界值可形成如图1所示基于财务风险预警临界值的风险警度“五级定位体系”。
　　依据表2以及公式1和公式3，可计算各指数权重ωi和各二级指标权重λij。同时，通过借鉴国资委关于信息技术行业企业绩效评价标准可确定信息技术行业财务风险预警指标的临界值，如表3所示。
　　基于信息技术行业财务风险预警指数模型可进一步计算综合指数和个体指数的预警临界值，如表4所示。
　　五、信息技术行业上市公司财务风险预警定位分析
　　以沪深两市A股信息技术业上市公司为研究对象，将特别处理（ST）作为企业陷入财务风险的标志，从中选取2010—2014年间4家被ST公司作为财务风险公司样本，其中，为了对比财务风险企业和财务健康企业各年度财务状况的不同，根据以下原则按1∶1的比例选择财务健康的信息技术业上市公司作为配对样本：期间一致原则，即所选ST公司的配对样本应为同年的公司；数据完整原则，即所选ST公司及其配对样本2010—2014年财务数据应能够完整获取；资本规模相近原则，即配对样本企业应与ST公司资本规模最接近；配对样本非ST原则，即所选配对样本应在对应年份内未被ST，以增加信息技术行业上市公司财务风险预警定位的准确性。配对结果如表5所示。
　　经计算，得到如表6所示信息技术业上市公司财务风险预警警度定位表，表中警度判定依据表6得到。
　　由表6可知，所选信息技术业上市公司样本中，财务健康企业和财务风险企业的行业盈利能力预警指数、行业资产质量预警指数均处于有巨警或者重警状态，这两大指数主要反映出企业资产利用率以及企业经营获取收益的能力，指标偏低不仅表明企业总资产周转慢，销售能力弱，还表明企业主营业务市场竞争力不强，获利水平偏低。企业可以通过薄利多销的办法，加速资产的周转，带来利润绝对额的增加。8家上市公司中，有3家企业的行业债务风险预警指数处于有警情状态，这表明企业过度依赖负债，导致资本结构不合理面临偿债风险。信息技术业上市公司原本就需要大量资金的投入，但是很多企业还通过过度借贷来盲目扩大企业的规模，导致了更高的财务杠杆。借贷越多，企业需要越多的现金来偿还利息，这对企业的资金流动性提出了很高的要求，一旦企业无法偿还到期利息，轻者降低企业的信用度，重者面临债权人逼债等。如果上市公司严重资不抵债，债权人举证企业无法偿还到期债务，还可能迫使上市公司破产还债。此外，通过对比可知，信息技术行业财务风险预警综合指数对4家ST上市公司财务风险警度定位为3家有警情，1家无警情，对4家非ST上市公司财务风险警度定位均为无警情，这表明信息技术行业财务风险预警指数对上市公司预警定位具有一定的准确性，准确预测度可达75%。
　　【主要参考文献】
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