布。2.显著性检验针对正态性检验的不同结果，选用不同的显著性检验。首先，对服从正态分布的X10采用独立样本T检验，从检验结果可知，方差方程的Levene检验结果为sig.=0.001<0.05,并且F=11.452,说明两组方差不相等。当方差不相等时，X10双侧显著性0.000<0.05,说明X10在是否ST上存在显著性差异。其次，对其他指标采用两个独立样本非参数检验中的Mann-WhitneyU检验，从检验可知，在a=0.05的显著性水平下，只有X7的双侧显著性0.213>0.05，说明X7在是否ST上不存在显著性差异。综上，对于所有指标，只有X7没有通过显著性检验。3.拟合度检验表3Logistic模型分类表表3反映利用回归模型对原始值的预测情况。整体预测正确率为79.44%。根据国内外相关文献，有相当一部分研究以最低误判率来寻找分割点。本文的分割点为0.5，如果调整分割点为0.42，则整体预测正确率为80.7%。参照现有的国内外文献，模型正确率接近80%，拟合方程的整体拟合效果是比较高的。其中，对非ST公司预测的正确为91.6%，说明模型对这个单项预测效果很好。但是，对ST公司预测的正确率为55.1%，预测正确率偏低，这主要是由于模型通过ST近三年的数据建立的，2/3的样本距离ST（财务困境）发生的时间超过一年。较早的财务指标还不能充分反映ST公司财务困境的特点。因为财务困境是一个随着时间逐步恶化，是一个渐进的过程。当然，本文也尝试以年度作为控制变量建立模型，消除时间因素，但其结果与本模型准确率基本一样，故不调整模型。4.Logistic回归模型构建根据回归结果中方程式中的变量，通过显著性为0.05Wald检验的自变量有：X2、X3、X8，说明这3个变量对是否ST具有显著影响，其他变量没有通过显著性水平。根据统计结果，3个变量的系数均为负，说明这3个自变量每增加一个单位，发生ST的可能性只是小于一个单位的75.4%、88.9%、47%。根据表中的相关系数，进一步得出Logistic拟合回归方程为：P=11+e-[0.898-0.283X2-0.118X3-0.754X8]（三）Logistic模型预测本文前面第二部分，已通过2014年ST和非ST公司为样本建立了财务预警模型，整体准确率比较高。在此基础上，为了检验模型预测能力，本文再运用此模型对制造18
业上市公司1867家2015年的ST与非ST情况进行预测，并与证监会2016年公告的2015年ST结果进行对比。由于本文基于短期财务预警模型缺乏的现状，预检验模型的短期预测能力，所以检验期间选取2015年的4个期间进行短期预测，即2015年第一季、中期、第三季和年度，这四个期间分别对应2015年被ST前9个月，6个月、3个月和0个月。列示ST前各个期间，有利于考察模型在各期间的预警准确率和变化趋势。当然，财务报告对外公告的时间一般都比其所属期间晚，所以，在运用此模型进行预测时，要注意ST预测期间所涵盖的时间范畴。具体预测效果见表4。表4Logistic模型2015年预测能力检验从表4可以看出：首先，在预测期间准确率方面，各期间的单项和整体准确率几乎都在80%以上，说明该模型具有很高的预测能力。有利于快速准确地把握制造业上市公司短期财务预警状况。其次，在准确率变化趋势方面，距离ST发生的时间越近，ST预警模型的单项与整体准确度都越高，模型预测能力更强，说明自变量可以有效地解释及预测因变量。三、Fisher模型构建对于制造业财务预警，本文也尝试着运用Fisher判别构建模型。运用同样的数据，通过SPSS软件进行分析，根据Fisher判别函数系数，构建的ST的判别表达式表示如下：非ST=-0.53X1+0.947X2+0.182X3-0.009X4-0.001X6+3.284X8+1.881X9+0.235X10+0.001X11+0.164X12-11.929ST=-0.351X1+0.684X2+0.101X3-0.01X4+0.002X5-0.004X6+2.597X8+1.861X9+0.237X10-0.008X11-0.48X12-11.094在此基础上，再运用此表达式对2015年制造业上市公司进行预测，判断其是否被ST，从而检验模型的预测能力。对2015年制造业上市公司1867家的4个期间进行预测，其中，各个期间数据存在披露不全的公司。剔除这些公司，对预测结果进行整理如表5所示：从表5可以看出：首先，在预测期间准确率方面，各企业可利用资源配置与资产结构分析—来自我国上市公司的经验数据——
左春芳吴彦龙摘要：企业的各种经济资源是创造经济效益的基础，通过企业的资源配置情况可以考察企业的管理水平。本文以2010-2014年A股上市公司为样本，采用实证研究方法分析我国上市公司资产结构和可利用资源配置对企业经济效益的影响。研究结果表明，在增加行业变量的情况下，企业的各种可利用资源配置与消耗同企业的经营业绩之间呈现出明显的线性关系，不同经济资源对企业经济效益的贡献存在显著差异，企业可以通过合理的资源配置提高经济效益。关键词：资产结构；资源配置；经营业绩一、问题的提出企业作为一个自主经营的主体，拥有多种可以利用的资源，企业的经营活动就是通过这些资源，为企业创造收益。一般来说，企业的各种经济资源包括数量和质量两个方面。企业在管理活动中，要根据经营活动的需要，通过对各种经济资源数量和质量的分析，实现合理配置，促使企业实现效益最大化。从内容上看，企业可利用的经济资源可以分为内部经济资源和外部经济资源两类。企业要实现与社会的互动，可以通过利用外部经济资源来实现，以体现企业对社会的价值，外部经济资源为企业与社会的共享资源；企业对内部经济资源拥有所有权或控制权，内部经济资源为企业的专享资源，要提高资源的利用效率，企业需要对内部经济资源进行合理配置。企业在利用外部经济资源和内部经济资源过程中都存在合理配置问题。对于外部资期间准确率都比较高，但每个期间单项和整体准确率都比Logistic模型低。其次，在准确率变化趋势方面，距离ST发生的时间越近，ST预警模型的单项与整体准确率就越高，这与Logistic模型的预测变化趋势是一致的。表5Fisher模型2015年预测效果检验源而言，如外部资金、外部市场、社会服务、公共资源等，是企业共同争取和利用的对象，企业利用外部资源需要付出一定的代价，即资源利用成本。企业使用内部资源可以无偿使用，但内部资源往往需要与外部资源进行交换才能流动，达到实现资源配置的目的。从使用方式看，企业的各种资源表现为企业不同形式的资产，企业的资产结构反映了企业的资产配置情况，也可以从一个侧面反映出一个企业的管理水平。企业的很多管理活动都会表现为企业资源的变动，而这些资源的变动会直接影响到企业资产结构的变化。所以，从一个企业资产结构的情况分析，可以透视企业的资源配置情况，并从一种程度上考察一个企业管理水平的高低。那么，对于我国企业而言，企业的资源配置效率如何？企业在资源配置中还存在什么问题？影响企业进行资源配置的因素有哪些？企业怎样才能提高资源配置的效标作为预警指标，建立财务预警模型。本文运用Logistic回归、Fisher判别两种模型建立财务预警，并以最新的2015年数据为检验样本对模型预警效果进行检验。检验结果显示：两种模型单项和整体准确率都比较高。而且距离ST发生的时间越近，ST预警模型的单项与整体准确度都越高。但是，相比较而言，不管是单项还是整体，Lo-gistic模型比Fisher模型准确率更高。总之，对于短期财务预警模型比较缺乏的现状，本文通过模型进行实证检验，旨在为对企业管理、短期投资、或相关利益者有效辨别财务困境提供有效模型。基金项目：盐城师范学院校级品牌专业建设工程支柱项目。参考文献：[1]王宗胜.我国制造业上市公司财务困境预警分析[J].统计与决策,2015(3):174-177.四、结论本文以2014年制造业上市公司为样本，利用其近三年数据为样本，以反映财务6大核心能力的12项财务指[2]王洪艳.生物制药行业上市公司财务预警模型构建[J].财会通讯,2015(19):33-36.（作者单位：盐城师范学院商学院）19
率？这将是本文试图探讨的问题。二、国内外相关研究综述对于企业资源配置的分析，过去人们较多的是从资本结构的角度进行分析，也就是从企业筹资的角度考察社会资源的配置效率。相比而言，从企业内部管理角度分析企业各种经济的配置的有关研究则相对较少，目前人们的相关研究，主要包括以下几个方面：1.以资本结构为基础的资产结构研究进行此类研究的目的主要是寻求企业资本结构变化的依据。汤海溶，黄登仕，周嘉南（2004）在对我国上市公司资本结构的研究中，认为对企业的资本结构存在一定的影响因素包括公司规模以及固定资产比例，但影响作用不会持续；白仲林（2001）主要用对比的方法分析了我国信息业和机械制造业上市公司的资产结构与资本结构，并归纳总结了信息业资产结构与资本结构二者的特征；DanielOertqvist，EryadiK.Masli（2006）运用结构平衡模型，通过取得投资活动的纵向历史数据，进而进行多变量分析，结果表明资产结构对于资本结构的影响起到一定的促进作用；AndreasKrause（2006）开始研究资本需求、资产结构以及风险之间的联系与区别，提出要获得最佳的资产结构和资本结构，必须考虑资本需求、资产结构以及风险三者之间的关系，但其未对此理论进行验证。2.资产结构对公司业绩影响研究刘猛，王婵（2005）对影响公司业绩的因素进行实证分析，认为公司的资产结构和资本结构是两个重要影响因素；逯全玲（2004）也通过实证方法研究了资产结构对企业经济效益的影响；王怀明，闫新峰（2007）主要对我国农业上市公司进行研究，发现该类公司在经营过程中资产结构对公司绩效所起的作用不显著；G.Agiomir-gianakis，F.Voulgaris（2006）以希腊制造业为例，采用回归模型进行分析，指出影响公司收益率的因素主要包括：公司规模、经营时间、出口状况、销售增长、公司负债、固定资产和投资的增加，以及资产管理的效率。HenryChoon等（2000）同样将资产结构作为影响公司业绩的重要因素；MatejBlasko，JosephF.SinkeyJr.（2006）指出银行信贷大量转向不动产的投资组合会受到利率和政策的影响。3.从宏观环境为背景分析企业的资产结构胡永平，祝接金（2003）和司增绰（2005）均以固定资产投资的角度出发，研究了固定资产投资结构与区域经济结构的关系，并提出企业固定资产的投资策略；沈立人1993）分析我国经济发展周期对企业资产结构的调整要求，分析了我国企业在资产结构调整中存在的问题。综上所述，以往的研究主要集中于从资本结构或资产结构的角度，分析其对经济效益的影响情况，而且资产结构主要侧重于固定资产的研究，而从微观的角度研究企业资源配置问题相对较少。本文通过重新构建模型，分析我国上市公司通过不同资产的布局所实现的资源配置20
情况，研究我国上市公司的资源配置效率及其影响因素，并进一步探讨企业的资源配置规律和优化方式。三、研究设计本文采用线性回归分析方法，通过对上市公司财务数据进行分析，研究企业资源配置的实际效果。1.被解释变量由于企业的经营目标是提高企业经济效益，衡量经营效益的指标主要有销售利润率、资产利润率和权益净利润等指标。这里我们选择总资产利润率作为被解释变量。之所以选择总资产利润率而不是其它指标，主要是考虑本研究主要是对企业资产结构的分析，资产利润率更能够体现企业的资源配置效率，并且有利于在相关分析中，我们把影响企业经营业绩的资源配置因素作为解释变量。企业的总资产利润率用符号MPR表示。2.解释变量企业的资产结构是企业管理者对企业各种经济资源进行布局的综合反映。一般来说，在企业的经营活动中，发挥重要作用的资源主要有三类：产能性资源、周转性资源和消耗性资源。产能性资源。产能性资源是企业经营活动中的主要生产资料，是各种资源的配置基础，是企业的核心资源。反映这类资源的指标包括固定资产和无形资产。为了充分反映固定资产的生产能力，固定资产指标我们采用固定资产原价。该解释变量我们用产能性资源率指标，即产能性资源与总资产的比值，用符号FAR表示。周转性资源。周转性资源是指在经营过程中形态发生变化，价值保持稳定的资源，如企业的流动资产，考虑到企业流动负债的变动影响，在此我们采用营运资金作为分析变量，分析中采用营运资金与总资产的比值，用WCR表示。消耗性资源。消耗性资源是指企业在经营过程中发生的各种费用，这里主要指期间费用。这类资源的消耗，可以为企业带来一定的利益，同样也可以视为企业资源的一种配置方式。反映该类资源的变量我们采用期间费用与销售收入的比值，用PER表示。此外，考虑到企业规模和行业等因素可能对资源配置情况产生的影响，我们再增加以下控制变量：销售增长率。销售是企业对外部市场资源享有的一种方式，销售的变动反映了企业市场资源占用情况的变化。销售增长率记为SIR。行业变量。一般来说，不同行业的资产结构存在很大差异，这个变量用于控制不同行业之间企业的差异。行业变量此处取0-1哑变量。用IND表示。总资产规模变量。这个变量用于控制不同企业总资产规模与资产结构的联系，采用总资产的自然对数表示。用InTA表示。3.模型设计（
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