
一、引言
1990年施樂公司的網絡可樂販售機是最早的物聯(lián)網的實踐。1999年美國麻省理工學院自動識別中心(MIT Auto-ID)Ashton教授在美國召開的移動計算和網絡國際會議上首先提出物聯(lián)網(Internet of Things)的概念。2009年9月,“物聯(lián)網與企業(yè)環(huán)境中歐研討會”上,歐盟委員會信息和社會媒體司射頻識別(RFID)部門負責人Lorent Ferderix博士給出了物聯(lián)網的定義:物聯(lián)網是一個動態(tài)的全球網絡基礎設施,它具有基于標準和互操作通信協(xié)議的自組織能力,其中物理的和虛擬的“物”具有身份標識、物理屬性、虛擬的特性和智能的接口,并與信息網絡無縫整合。物聯(lián)網將與媒體互聯(lián)網、服務互聯(lián)網和企業(yè)互聯(lián)網一道,構成未來互聯(lián)網。
目前,物聯(lián)網的發(fā)展已經成為全球經濟增長的熱點。2011年11月28日,我國工業(yè)和信息化部發(fā)布了《物聯(lián)網“十二五”發(fā)展規(guī)劃》,該政策將對物聯(lián)網企業(yè)的發(fā)展產生積極影響,物聯(lián)網企業(yè)將成為我國經濟新一輪的增長點,因此關注物聯(lián)網企業(yè)的發(fā)展,評價物聯(lián)網企業(yè)的財務風險,對物聯(lián)網企業(yè)的健康發(fā)展至關重要。財務風險評價研究經歷了早期的單變量模型、現(xiàn)代的多變量模型、回歸模型、神經網絡模型等階段,并不斷完善。本文選擇最具代表性的Altman在1968年提出的Z模型作為研究工具對樣本企業(yè)的財務風險進行排序,并提出了相應的建議。
二、數(shù)據的來源及樣本的選擇
選取2011年在我國滬深A股上市的33家物聯(lián)網上市公司,對其財務風險進行實證研究(見表1)。本文研究所用數(shù)據取自銳思金融研究數(shù)據庫。銳思金融研究數(shù)據庫是一個為模型檢驗、投資研究等提供專業(yè)服務的數(shù)據平臺。它由多位國內外著名高校和研究機構的專家全程參與,參照國際著名數(shù)據庫的設計標準,結合中國金融市場的實際情況設計而成,數(shù)據真實可靠。
三、Z模型的原理
Altman在1968年選取1946—1965年間提出破產申請的33家公司和同樣數(shù)量的非破產公司進行研究,找出了破產企業(yè)與正常企業(yè)有顯著差異的五個財務指標,構建了著名的Z模型,用于評價企業(yè)財務風險。該模型公式如下:
Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5
X1:營運資本/資產總額
X2:留存收益/資產總額
X3:息稅前利潤/資產總額
X4:所有者權益市價/負債總額
X5:總銷售額/資產總額
根據Z值大小來判斷企業(yè)破產的可能性,即:Z值越小,企業(yè)破產的可能性越大。當Z≥3時企業(yè)的財務狀況良好,基本不會發(fā)生破產;當2.8≤Z<3,這個區(qū)間可能發(fā)生財務風險,解決不好可能破產;當1.8≤Z<2.8,這個區(qū)間發(fā)生財務風險的概率很高;當Z≤1.8時財務危機已經來臨。
四、實證分析
(一)Z模型的計算
筆者將數(shù)據代入Z模型,計算出Z值及X1~X5的值(如表2)。
從表2可以看到在這33家物聯(lián)網企業(yè)中,僅有2家企業(yè)的Z值在(-∞,1.8]區(qū)間,占總樣本數(shù)的6.06%,這2家企業(yè)發(fā)生財務風險的概率很高,應特別重視;有2家企業(yè)的Z值在[1.8,2.8)區(qū)間,占總樣本數(shù)的6.06%,說明這2家企業(yè)可能發(fā)生財務風險,解決不好會破產,應引起重視;有29家物聯(lián)網企業(yè)的Z值大于3,說明這29家物聯(lián)網企業(yè)財務狀況良好,基本不會發(fā)生破產。財務狀況良好的企業(yè)占總樣本數(shù)的87.88%,占了所有樣本數(shù)的絕大部分,說明我國物聯(lián)網企業(yè)整體財務狀況良好,基本不會發(fā)生破產。
(二)Z值的分析
我國物聯(lián)網企業(yè)Z值普遍較大,為了分析原因,筆者對表2數(shù)據進行了描述性分析(如表3)。
從表3的描述性統(tǒng)計分析可以看出,X4的均值較高,且標準差是五個指標中最大的,遠高于其他四個指標的標準差。這說明各樣本企業(yè)Z值較大是由X4普遍較高造成的,且Z值的差異主要是由X4的差異造成的,即樣本企業(yè)財務風險普遍較低主要是因為X4較大造成的,且各樣本企業(yè)財務風險的不同在很大程度上是因為X4的不同造成的。
五、分析和建議
實證結果表明,我國物聯(lián)網企業(yè)X4普遍較高,且X4差異較大引起我國物聯(lián)網企業(yè)Z值差異較大。經數(shù)據分析可以看出我國物聯(lián)網企業(yè)因起步晚,企業(yè)的資金多由投資人投入,債務資本不足,因此X4普遍較大。因此我國物聯(lián)網企業(yè)擁有較大比例的主權資本是企業(yè)的財務風險較低的主要原因。這說明我國物聯(lián)網企業(yè)的財務政策比較穩(wěn)健,償債壓力較小。但是我國物聯(lián)網企業(yè)發(fā)展態(tài)勢良好,國家政策支持力度不斷加強,市場也比較樂觀,因此企業(yè)負債率過低,債務資本所帶來的杠桿作用未能較好地發(fā)揮,將對企業(yè)的發(fā)展產生不利影響。筆者建議我國物聯(lián)網企業(yè)應適當增加負債,運用債務資本帶來的杠桿作用提高企業(yè)的盈利能力。我國物聯(lián)網公司起步時間不長、規(guī)模較小,債權籌資難度大,國家政策應多加強支持力度,以促進我國物聯(lián)網企業(yè)的發(fā)展。
【參考文獻】
[1] 周首華,楊濟華,王平. 論財務危機的預警分析:F分數(shù)模式[J]. 會計研究,1996(8).
[2] 陳靜. 上市公司財務惡化預測的實證分析[J]. 會計研究,1999(4).
作者:歐陽