【作　　者】
杨 柳，张友棠（博士生导师）

【作者单位】
武汉理工大学管理学院，武汉430070

【摘　　要】

    【摘要】随着我国经济增长速度的放缓，拉动我国经济增长的动力逐渐由投资向创新转变。基于企业预警理论，在借鉴西方哈佛指数、沃尔评分法等财务监测评价指数的基础上，以国资委发布的《企业绩效评价标准值》为财务风险监测的客观依据，构建了高新企业财务风险监测指数模型，并利用沪深两市2013 ~ 2015年计算机服务及软件业公司数据进行实证检验，以期对高新企业的风险监控以及投资者的投资决策提供参考。
【关键词】高新企业；财务风险监测指数；指数模型；预警定位
【中图分类号】F234      【文献标识码】A      【文章编号】1004-0994（2017）21-0051-7一、引言
2016年政府工作报告中明确指出，我国将深入实施创新驱动发展战略，培育壮大一批有国际竞争力的创新型领军企业。高新技术企业在推动经济发展和科技进步中所承担的责任也愈发显著。然而，高新技术企业由于其自身所具有的“高风险、高投入、高收益”的特性，在经营过程中承受着比传统企业更高的财务风险。如果不及时对财务风险加以监测和防范，将对企业的运营带来极大的破坏。
为了对高新技术企业的财务风险进行实时监测，本文以企业预警理论为依据，在借鉴西方哈佛指数、沃尔评分法等财务监测评价指数的基础上，构建了财务风险监测指标。通过熵权法确定指标权重，建立财务风险监测指数模型。通过对财务风险预警指数的剖析，对企业的财务风险进行了预警定位，最终针对性地提出排除风险的对策建议。
二、文献综述
（一）财务风险评价
1915年，哈佛大学伯森教授编制了“经济晴雨表”，尝试运用定量分析和评价的方法对宏观经济波动情况进行监测。20世纪50年代，随着战后西方经济的全面复苏，更多的学者将研究领域转向微观企业财务状况，创新了企业财务监测的评价工具，逐渐使用杜邦分析法和EVA评价法等财务业绩评价方法对企业的财务状况进行评价和预警。Hyeonju Seol（2007）在对企业财务绩效进行评价时，将EVA评价法和决策树相结合，并指出这样能提髙评价效率。Kweku-Muata、Osei-Bryson（2008）将EVA评价法与决策树、聚类分析法进行了融合，并认为该方法更能保证财务绩效评价的客观可靠性。
我国有一套专门的财务业绩评价方法，即国务院国资委统计评价局制定的《企业绩效评价标准值》。国内大部分学者都是依据《企业绩效评价标准值》的规定构建财务绩效评价指标体系。高华（2013）从盈利、偿债、营运、成长四个层面选取财务指标构建财务绩效评价体系，并采用主成分分析法对样本企业的财务绩效进行评价分析。李晓渝（2013）、段淑静（2015）在构建财务绩效评价体系后，采用功效系数法，结合《企业绩效评价标准值》进行评分，并根据得分结果对样本公司的财务绩效进行评价。
（二）财务预警模型
目前国内外学者对企业财务预警的研究主要集中在财务危机预警模型的构建方面，即从多个维度、运用多个指标、赋以相应的权重构建新的方程实施风险预测（刘秀琴，2016）。Tony（2013）结合实际情况，采用资本资产、净收入总资产、总费用总资产、资产平均回报率等19个财务指标进行财务预测，发现神经网络可以用于财务预警，且具有较高的预测精度。王艺、姚正海（2016）以2015年A 股制造业上市公司为研究对象，选取反映企业偿债能力、经营能力等六个方面的27个指标构建预警指标体系，利用Logistic回归、决策树和BP 神经网络分别构建了财务预警模型，并对财务风险的预测结果进行了分析。武玉清、李忠卫（2016）利用熵权法建立了Panellogit模型，分析了2011 ~ 2013年上市公司陷入财务困境的影响因素。
（三）财务风险动态监测
张友棠（2011）认为企业财务风险与行业环境风险存在着客观的逻辑关联，企业的财务风险基于环境的变化而不断演变。因此，对企业的管理者来说，最关注的是如何对企业的财务风险进行动态监测，帮助企业做出决策。谢芳（2011）利用财务风险动态监测平台（FDMP）和SVM模型提出了一种全新的企业财务风险的识别模型。闵剑（2013）利用马尔科夫链对企业跨国并购风险进行了机理分析，并运用粗糙集理论构建了企业跨国并购风险的动态决策模型。吴战篪、李晓龙（2013）将传统财务预警理论中的指标预警和内部控制理论中的流程预警有效耦合，构建了企业集团资金安全预警理论体系，并通过质量环环实施该理论体系，从而动态地、全过程地防范企业集团资金风险。
本文在借鉴国内外研究的基础上，依据《企业绩效评价标准值》中信息技术服务业的评价指标和相关标准值，运用动态指数编制方法，对高新企业财务风险进行实时监测，并基于财务风险预警指数对企业面临的财务风险进行预警定位，全面刻画高新企业财务风险的变化路径。
三、基于《企业绩效评价标准值》的高新企业财务风险监测指数设计
（一）初步选取的财务风险监测指标（rij）体系
财务风险监测指数旨在反映企业财务的风险状况，为实现风险监测的目标，本文在指标设置时遵循四个基本原则：①可操作性原则。指数的编制在于应用，选取的指标必须有可靠数据来源和准确的量化方法，指标数量不宜过多。②全面性原则。企业的财务风险是一个多维度、多层次的复杂系统，涵盖了盈利能力、发展能力、偿债能力和营运能力多方面内容，需要建立一套全面、系统的指标体系进行评价。③连续性原则。围绕评价内容的实质进行指标选取，构建的指标体系应满足动态监测功能，因此选取的指标应该可以持续获取。④可比性原则。由于存在行业、规模、经营方式等因素的差异，不同企业指标在绝对数上往往不具有可比性，因而采用相对数指标削弱这一影响，确保横向不同企业指标口径一致、纵向不同年份计算方法一致。
《企业绩效评价标准值》信息技术服务业的评价指标符合基本原则的要求，其内容主要包括四个方面：盈利能力、资产质量、债务风险、经营增长。每个评价方面包含的具体指标如表1所示：

（二）财务风险监测个体指数（Xij）测度
本文的财务风险监测指数由两大块构成：一个是财务风险监测个体指数（Xij），一个是财务风险监测综合指数（Ri）。财务风险监测个体指数（Xij）主要是测度企业实际财务指标超过或未达到“预警临界值”（即某一财务指标的安全边际量或危险边际量），是与“预警临界值”相比较的动态相对数，公式为：
财务风险监测个体指数=（本期财务监测实际指标值-财务预警临界值）/|财务预警临界值| （1）
财务风险监测个体指数=（财务预警临界值-本期财务监测实际指标值）/|财务预警临界值| （2）
如果财务监测指标为愈大愈好指标，财务风险监测个体指数为公式（1）；如果财务监测指标为愈小愈好指标或适度型指标，财务风险监测个体指数为公式（2）。其中，本期财务监测实际指标值是客观存在于财务报告中的各种财务指标数据，而财务预警临界值是通过对财务数据的剥离和计算而得到的判断有无警情出现的财务数据。计算结果若为正数，则为财务风险监测安全指数；若为负数，则为财务风险监测预警指数。
（三）预警临界值界定
财务风险监测个体指数（Xij）测度的难点在于界定某一财务风险监测指标（rij）有无警情的临界值。我国于2002年出台了《企业效绩评价操作细则（修订）》，其根据《国民经济行业分类》和《企业规模划分标准》对不同行业、不同规模每年的企业效绩评价计量指标划分了五级评价标准值，分别是优秀值、良好值、平均值、较低值和较差值。由于本文要对企业财务风险有无警情进行监测，因此本文将《企业绩效评价标准值》中信息技术服务业的较低值作为高新企业财务风险监测的预警临界值。
（四）财务风险监测个体指数权重（wi）的设置
指标权重设置是评价工作的重要环节，结合国内外评价领域的赋权技术方法与企业财务风险监测的需求，本文确定采用熵权法来解决指标权重问题。熵权法可依据企业财务风险监测个体指数挖掘的数据得出客观权重，计算原理如下列公式所示。
1. 通常情况下，各个财务风险监测个体指数之间具有不同的类型和量纲，无法直接进行比较，必须对其进行相应的处理，使其成为无量纲的标准数据后再进行计算。因此m家上市公司经过无量纲处理过的企业财务风险个体指数构成如公式（3）的矩阵：
r11    r12    r13   …    r1j  
…     …    …    …   … （3）
rm1   rm2   rm3   …   rmj  
2. 计算第i项指标下第j家绩效评价值的比重。
Pji=rji/    rji，（j=1，…，m；i=1，…，9） （4）
3. 计算第i项绩效评价值的信息熵值。
ei=-[1lnm]    pjilnpji，（j=1，…，m；i=1，…，9）
 （5）
根据信息论对于系统信息熵的定义，某一个财务风险监测个体指数的信息熵值ei越小，表明各企业间该财务风险监测个体指数之间具有较大的差异，以该财务风险监测个体指数来监测该企业财务风险越具有代表性。
4. 差异性系数定义。规定gi=1-ei（i=1，…，8），显而易见，gi越大，财务风险监测个体指数的差异越大，该财务风险监测个体指数在模型中的作用越大，反之则作用越小。
5. 定义熵权。通过上文推导的熵值公式，可定义某一财务风险监测个体指数的熵权。
wi=gi/    gi，（i=1，…，9）
Ki=∑Ki×ϕ （6）
（五）财务风险监测指数（Ri）的合成
通过财务风险监测个体指数（Xij）的测度和权重的设置，最终构建的高新企业财务风险监测指数模型如下所示：
财务风险监测综合指数（Ri）=∑Xij×wi （7）
其中，wi表示财务风险监测个体指数（Xij）计算得到的熵权。
四、高新企业财务风险监测指数警度判定
警度指警情的级别程度。警度的确定一般是根据企业财务风险监测综合指数（Ri）的大小，找出与警限相对应的警限区域。企业财务风险监测综合指数（Ri）落在某个警限区域，则确定相应级别的警度。企业财务风险监测综合指数（Ri）的警度一般分为无警、轻警、中警和重警，如下图所示。

警限的确定可以比照企业制定定额标准的方法来设计。企业在制定定额标准时，一般先选取近期足够多的样本量，计算出平均定额标准；再以平均定额标准为参照，将大于平均值的样本量提出，计算出“先进平均数”，作为“先进定额标准”，将小于平均值的样本量提出，计算出“落后平均数”，作为“落后定额标准”。仿照此方法，本文将无警和有警的警限设置为0，其他警度的警限确定按以下步骤进行：①将高新企业财务风险监测综合指数（Ri）小于均值0的指数遴选出来，计算其平均值R1；②将高新企业财务风险监测综合指数（Ri）小于均值R1的指数遴选出来，计算其平均值R2。根据计算出的高新企业财务风险监测综合指数（Ri）的不同均值设置不同等级的警限。其中，“无警”警限η3=0，“轻警”警限η2、“中警”警限η1的计算公式为：

由此，高新企业财务风险监测综合指数（Ri）警度的判定可以给出如下定义：定义1：如果计算值Ri≤η1，则表示风险水平为“重警”。定义2：如果计算值η1≤Ri≤η2，则表示风险水平为“中警”。定义3：如果计算值η2≤Ri≤η3，则表示风险水平为“轻警”。定义4：如果计算值η3≤Ri，则表示风险水平为“无警”。
五、实证分析
（一）样本选择
本文选取2013 ~ 2015年沪深两市计算机服务及软件业上市公司数据作为研究样本，选取2013 ~ 2015年《企业绩效评价标准值》信息技术服务业中的计算机服务及软件业的较差值作为企业财务风险监测指数的预警临界值。样本选择过程如下：
1. 选取按照证监会2012版行业分类中的信息传输、软件和信息技术服务业（I64 ~ I65）作为本文计算机服务及软件业行业范畴。
2. 利用Stata12软件对企业财务风险监测指标进行极端值处理，避免其对指数计算的影响。
3. 本文的研究数据主要来源于CSMAR公司系列研究数据库。最终本文收集了2013 ~ 2015年165家计算机服务及软件业上市公司16个企业财务风险监测指标数据，用于编制企业财务风险监测指数。
（二）企业财务风险监测指标（rij）选取
本文基于《企业绩效评价标准值》信息技术服务业的评价指标及遵循指标的选取原则，从盈利能力、资产质量、债务风险和经营增长四个维度构建高新企业财务风险监测指标体系，如表2所示。
（三）企业财务风险监测个体指数（Xij）测度
本文选取的16个企业财务风险监测指标中资产负债率（r31）为负向指标（指标值愈小愈好），速动比率为适度性指标，因此这两个指标的企业财务风险监测个体指数的计算适用公式（2）；其余14个均为正向指标（指标值愈大愈好），企业财务风险监测个体指数的计算适用公式（1）。
随后，将2013 ~ 2015年《企业绩效评价标准值》中计算机服务及软件业的较低值设定为财务风险监测个体指数（Xij）的预警临界值，如表3所示。
由表3可知，2013 ~ 2015年《企业绩效评价标准值》中计算机服务及软件业的较低值是动态变化的，因此以此作为预警临界值的企业财务风险监测指数也会实现动态监测的功能。然后根据公式（1）和公式（2）计算得到2013 ~ 2015年高新企业财务风险监测个体指数的测度值。
本文的财务风险监测综合指数（Ri）的警度判定遵循“先进平均数”和“落后平均数”的思想，因此选取的企业财务风险监测个体指数（Xij）应符合正态分布。首先运用SPSS 19. 0软件的K-S检验对计算得出的2013 ~ 2015年计算机服务及软件业公司的企业财务风险监测个体指数（Xij）进行正态性检验。
如表4所示，2013 ~ 2015年企业财务风险监测个体指数X11、X12、X21、X23、 X31、X34、 X41和X43通过了正态性检验。本文把通过测试的企业财务风险监测个体指数纳入企业财务风险监测综合指数的计算，剩余的个体指数由于不显著而被排除。
（四）企业财务风险监测个体指数（Xij）权重（wi）的计算
分别将2013 ~ 2015年的高新企业财务风险监测个体指数代入公式（3） ~ 公式（6）进行计算，最终得到2013 ~ 2015年的高新企业财务风险监测个体指数的熵权，如表5所示。
（五）企业财务风险监测综合指数（Ri）的合成
根据公式（7），分别得到2013 ~ 2015年计算机服务及软件业企业财务风险监测综合指数（Ri）。因篇幅限制，本文仅选取了2015年计算机服务及软件业的企业财务风险监测综合指数（Ri）计算结果，如表6所示。
（六）企业财务风险监测综合指数警度判定
根据公式（8）对企业财务风险监测综合指数警限的划分，2013 ~ 2015年企业财务风险监测综合指数的警限值如表7所示。
由此可以统计出计算机服务及软件业上市公司在2013 ~ 2015年三年间企业财务风险的警度情况，总体情况如表8所示。
由表8可知，在2013 ~ 2015年所选计算机服务及软件业公司样本中，2013年出现财务风险警情的企业比例明显高于2014年和2015年，说明2013年的计算机服务及软件业中更多的企业经营出现了危机，财务状况开始恶化。
通过对不同年份出现过财务风险警情的企业的盈利能力、资产质量、债务风险和经营增长财务风险综合指数进行对比分析，可以发现：2013 ~ 2015年出现过警情的企业的盈利能力与债务风险指数值普遍低于资产质量和经营增长风险指数值，表明这些企业的主营业务市场竞争力不强，获利水平偏低，资本结构不合理，面临偿债风险。
为了对出现过财务风险的企业进行重点跟踪，并对财务风险进行有效定位，本文筛选出从2013 ~ 2015年多次出现过财务风险“重警”的企业运盛医疗（600767）进行企业财务风险定位。
运盛医疗公司是一家从事医疗行业计算机软硬件的技术开发、项目投资管理的高新企业。如表9所示，该公司2013 ~ 2015年的企业财务呈现出“重警→无警→重警”的“由劣转优→由优转劣”的风险变化过程。
具体来看，2013 ~ 2015年，该公司出现过两次“重警”财务风险，其盈利能力、债务风险和经营增长三个方面先后出现了严重警情。2013年和2015年，企业的营业增长比、现金流动负债比和净资产收益率明显低于《企业绩效评价标准值》的较差值。其中，三年间企业的营业增长监测个体指数一直为负值，并呈逐年下降趋势，2015年的营业增长监测个体指数甚至跌到-2.394，表明企业主营业务市场较差的竞争力是导致企业财务风险的根源所在。正因为企业的经营业绩表现疲软，营业收入较之同行业增速缓慢，企业的资金流动性不强，无法保证企业有足额的现金储备用来偿还到期债务，容易导致企业由于资本结构的不合理面临偿债风险，最终引发经营危机。因此，企业经营者应该注意提升产品质量，提高产品的市场占有率，并控制企业日常运营成本，削减开支，保证有一定的流动资金支付到期债务，避免由于现金短缺引发债务风险。
六、结论
本文依据企业预警理论和K-S检验筛选企业财务风险监测指标，以信息技术服务业《企业绩效评价标准值》为预警临界值，从盈利能力、资产质量、债务风险和经营增长四个方面构建我国高新企业风险监测指数，并以沪深两市2013 ~ 2015年计算机服务及软件业上市公司数据作为样本进行实证检验，得出以下结论：①财务风险出现过“重警”的高新企业中的经营增长监测指数明显过低。因此，高新企业应关注业务增长能力的提升，加大研发投入，为公司生产适销对路的高科技产品，创造超额利润和企业价值。②总体来看，财务风险出现过警情的高新企业中，债务风险监测指数和盈利能力监测指数普遍较低。高新企业大多为中小型企业，成本上涨容易导致其盈利能力水平降低，进而导致企业资金链断裂，引发债务风险。因此，高新企业应避免过度借贷，盲目扩大企业规模，规避较高财务杠杆带来的债务风险。③企业经营者和投资者可以通过高新企业财务风险监测指数了解公司在盈利能力、资产质量、债务风险和经营增长等方面在同行业中的水平，进而对其市场估值做出判断，为投资决策提供参考。

主要参考文献：
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（2013）［M］．北京：经济科学出版社，2013．
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）［M］．北京：经济科学出版社，2014．
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