【作　　者】
唐 莹（副教授）

【作者单位】
重庆商务职业学院会计学院，重庆400030

【摘　　要】

    【摘要】当前，金融不良资产评估实务中运用得最为广泛的就是假设清算法。针对假设清算法在测算金融不良资产一般受偿比例时存在的缺陷，从债务人偿债意愿量化角度对其进行具有可操作性的修正，可以优化实务运用效果，为相关评估指南建设提供参考。
【关键词】金融不良资产评估；假设清算法；量化分析；偿债意愿
【中图分类号】F273.4           【文献标识码】A           【文章编号】1004-0994（2016）24-0076-3

根据《金融不良资产评估指导意见（试行）》（以下简称《指导意见》）所提供的技术框架，债权资产价值分析可采用假设清算法等四类方法。在当前我国评估环境中，由于假设清算法相对现金流偿债法更贴近大多金融不良资产形成原因，较交易案例法更易获取评估资料，较专家打分法更客观，为此，运用最为广泛。但必须看到，由于缺乏具体操作指南、可直接参考国际经验案例偏少，当前假设清算法的实务运用仍存在些许争议。
目前相关研究主要集中在对有效资产及优先受偿债权认定等方面，但依据评估案例应用实际剖析，还有一个较普遍、争议较突出的因素确认、计量问题在当前已有研究成果中仍缺乏系统性和针对性。这个问题的存在极可能是当前金融不良资产实际处置价与评估值的误差偏大的重要影响原因之一，对其进行细致研究意义重大。基于此，本文从债务人偿债意愿角度对假设清算法运用实际展开分析，并采用参数修正的方式对其评估值测算框架进行优化，以使评估结果更为科学、客观，并为相关领域工作者的评估实务提供参考。
一、具体问题分析
根据《指导意见》提供的技术参考描述，假设清算法对金融不良资产评估值的测算框架由三个基本公式构成：
公式1：评估值=不良债权受偿金额=不良债权中优先债权的受偿额+不良债权中一般债权的受偿额
公式2：不良债权中一般债权受偿额=（不良债权总额-不良债权中优先债权的受偿额）×债务人一般债权受偿比例
公式3：债务人一般债权受偿比例=（债务人有效资产-资产项优先扣除项目）÷（债务人有效负债-负债项优先扣除项目）
可见，以上估值核心为对债务人偿债能力的评测、考量。在方法运用提醒中，并没有涉及对债务人偿债意愿考量的相关建议描述，究其原因，可能是出于以下考虑：一方面，假设清算法建立在企业破产清算理论基础之上，其运算思路更多强调按法定强制途径对债权进行回收，债务人偿债意愿在强制回收条件下无参考意义；另一方面，参照破产法描述，当债务人“严重亏损”和“不能清偿到期债务”时，偿债意愿本身受到偿债能力丧失的限制，对偿债行为产生的影响值基本可以忽略。基于此，在“清算”思维导向下，偿债意愿不必作为参数影响因子考量。
结合评估方法设计思路进一步分析，假设清算法的运用对象并不是真正的绝对面临清算。根据《指导意见》，“假设清算法主要适用于非持续经营条件下的企业以及仍在持续经营但不具有稳定净现金流或净现金流很小的企业”，并没有强调清算是债务人违约的必然后果，其方法设计的本质只是对于债权回收按照更易操作的清算路径进行模拟。在我国金融不良资产形成及处置的具体环境中，缺失对债务人偿债意愿的考量，使得评估相关各方对于估值结果的可参考性产生疑虑：首先，“不良”本身是债务人意愿和能力的集中体现，缺失其中之一的分析就是回避一项风险因子，进而影响结果的有效性；其次，按照当前金融不良资产清收实践，正常途径一般是由“常规催收”可能，再到“庭外谈判”可能，最后才到“强制追偿”可能，如果通过非强制途径可以实现，那么还款意愿对于清收成效必会产生影响。特别是在当前我国经济“供给侧改革”措施的导向下，未来金融不良资产的处置重心在于盘活重整，评估实务会越发倾向于非强制回收假设条件，为此，对债务人偿债意愿在适宜的情况下进行相对合理的考量，是当前假设清算法运用优化的必要措施。
二、优化路径
（一）基本思路
从偿债意愿影响角度考虑对假设清算法进行优化，适用于金融不良资产实现存在非强制回收可能性的情况及金融不良资产中信用贷款占较大比例的情况（相对有担保债权，信用贷款回收率更易受到偿债意愿影响）。依据不良债权受偿金额构成性质进行分析，将偿债意愿影响主要用于调整债务人一般债权受偿比例，具体可按以下步骤进行：①根据假设清算法运用实际，选择对债务人偿债意愿会产生影响的相关因素；②根据因素影响值对债务人偿债意愿进行定量分析，形成调整系数；③利用调整系数对债务人一般债权受偿比例进行调整，调整后的债务人一般债权受偿比例=（债务人有效资产-资产项优先扣除项目）÷（债务人有效负债-负债项优先扣除项目）×债务人偿债意愿调整系数，从而使其计算更为科学、合理。
（二）偿债意愿影响因素的选择
正常情况下，影响债务人偿债意愿的因素较多，在假设清算法运用环境下，应根据适用条件有所侧重。这是因为在已有违约事实的基础上，如果债务人仍存在主动还款的意愿，或者说是存在积极参与庭外谈判的意愿，其前提条件必须是债务人主要股东（经营者）对企业持续经营价值有了偏向性的选择。只有认定持续经营对企业更有价值，才会尽量避免诉讼带来不利影响，进而产生还款刺激效应。可见，假设清算法运用环境中对债务人偿债意愿产生影响因素的寻找，其本质是寻找对债务人主要股东（经营者）持续经营态度产生重要影响的因素，其逻辑关系如图1所示：

基于对已有理论研究成果及实务案例的分析，当企业陷入财务困境，影响主要股东（经营者）对企业未来价值判断的因素主要来源于对当前困境解决的难易程度估计以及对未来发展的有利可能性估计。
基于此，综合外部环境及内部特征影响，本文选用企业经营前景、企业资产结构、企业债务性质、企业管理层特征四项因素来进行归纳说明：
第一，企业经营前景因素隐含宏观政治经济政策影响及企业生产经营特征影响，是企业未来能否产生足够持续收益的基础，直接关系到企业融资能力恢复的可能性；第二，企业资产结构因素基于债务人对自身整体价值和资产拆分重置价值的比较分析，侧重考量债务人放弃主要资产带来营运价值的可能性及其资产恢复，提升价值的可能性；第三，企业债务性质因素从债权人结构、债务严重程度等方面分析庭外谈判的成功率，从成功率估计值引导方面考虑债务人参与庭外谈判的可能性和积极性；第四，企业管理层特征基于管理层个人发展、利益层面分析，考量企业守法、信用意识，以此权衡经营选择偏向行为的可能性。
（三）模型构建
根据行为经济学效应研究理论，同一因素因变化方向、程度不同而对经营者行为产生不同影响。为此，本文对债务人偿债意愿的具体测算思路如下：首先，根据因素变化特征的偏向性，将其分为正向影响和逆向影响，并用指标进行描述；然后，建立函数对各个综合影响值进行测算；最后，基于调整系数归一化处理要求，取中间值0.5作为权衡基数，用双向综合影响值差数对其进行调整。量化分析路径如图2所示：

测算过程中形成具体公式如下：
1. 债务人偿债意愿量化值=0.5+（影响因素综合正向影响值-影响因素综合逆向影响值）。当正向影响值大于逆向影响值时，债务人偿债意愿量化取值在0.5基础上有所上升，当正向影响值小于逆向影响值时，债务人偿债意愿量化取值在0.5的基础上有所下降。两向影响值之间的差距越大，说明债务人偿债意愿越强；差距越小，说明债务人偿债意愿越弱。
2. 各向综合影响值构成。偿债意愿影响因素综合正向影响值=g（x1，x2，x3，x4）=x1w1+x2w2+x3w3+x4w4；偿债意愿影响因素综合逆向影响值=g（x-1，x-2，x-3，x-4）=x-1w1+x-2w2+x-3w3+x-4w4。说明：①x1、x2、x3、x4分别代表经营前景、资产结构、债务性质、管理层特征四项因素产生的正向影响值；x-1、x-2、x-3、x-4依次代表四项因素产生的逆向影响值；②基于各因素产生影响程度不同，设立影响值构成权数w1、w2、w3、w4进行结构平衡，即w1+w2+w3+w4=1。
（四）相关参数具体计量
1. 影响值构成权数w的确定。基于四方面因素蕴含内、外部交叉影响特征，采用层次分析法对其进行量化：
（1）利用九分位比例标度，参照相关文献中专家评述，构建判断矩阵（A1代表经营前景影响、A2代表资产结构影响、A3代表债务性质影响、A4代表管理层特征影响）如下：
B     A1     A2         A3        A4
A1        1       3      2      3
A2     1/3     1     1/3      2
A3     1/2     3      1       3
A4     1/3    1/2    1/3     1 （2）采用几何平均法计算各因素权重：
根据              
i=1，2，3，…，n
计算得出：b1=2.060、b2=0.687、b3=1.456、b4=0.486。
将bi（i=1，2，3，…，n）归一化，求得指标权数wi：

计算得出：w1=0.439、w2=0.147、w3=0.311、w4=0.103。
2. 影响值函数变量确定。
（1）各因素影响具体指标设计。基于操作性考虑，因素影响应依托于对具体指标的评测，为此，本文参照中国经济景气监测中心对企业可持续性评测的指标考量导向，并集合财务分析和行为经济学的部分相关理论，对影响因素具体指标进行了描述，如表1所示：

（2）具体变量值测定。在具体变量值测定时，首先应将定性分析与定量分析相结合，对各指标进行赋值，然后由评估组专家成员依被评估项目债务人实际情况作出客观评定，再进行归一化处理，满足函数计量要求。以企业资产结构正向影响指标值计算为例，指标赋值可参照表2：

赋值依据说明：基于营运价值与清算价值的比较，无形资产和专用资产拆分价值远低于作为企业有机组成部分发挥价值，而商誉本身与企业整体资产无法分割，此类资产所占比例越大，债务人会越倾向于避免进入强制追偿程序，为此，对重组成本的侧重考量使得债务人参与庭外谈判和主动还款的概率增大。
（五）案例分析
依照《指导意见》技术框架计算某债务人一般债权受偿比例为x%，按优化原理对其进行还款意愿指标测评，经营前景影响值正向得分0.88、逆向得分0.43，资产结构影响值正向得分0.67、逆向得分0.35，债务性质影响值正向得分0.61、逆向得分0.39，管理层特征影响值正向得分0.72、逆向得分0.12，结合影响值构成权数w1=0.439、w2=0.147、w3=0.311、w4=0.103考虑，要求计算其偿债意愿调整系数。
偿债意愿影响因素综合正向影响值=0.88×0.439+0.67×0.147+0.61×0.311+0.72×0.103≈0.75；偿债意愿影响因素综合逆向影响值=0.43×0.439+0.35×0.147+0.39×0.311+0.12×0.103≈0.37；偿债意愿调整系数=0.5+（0.75-0.37）=0.88。
调整后的一般债权受偿比例=x%×0.88。
三、小结
本文探讨了假设清算法在金融不良资产评估实务运用中是否考量、怎么考量债务人偿债意愿影响，并对优化路径进行了梳理、描述。对于其中具体指标的设计及参数计量，研究者可根据实际情况进行调整。期望本文能抛砖引玉，为我国金融不良资产评估具体指南的形成提供参考。

主要参考文献：
王立鹏，彭富强．盘活重整是不良资产的最佳处置模式［N］．中国会计报，2016-02-19．
张宏丽，贾宗武，张俊瑞．企业资产结构研究相关问题思考［J］．财会月刊，2008（11）．