公司财务困境研究文献综述

作者：熊风

来源：《中国商界·下半月》2012年第03期

中图分类号：F275文献标识：A文章编号：1006-7833(2012)03-000-02

摘要随着市场经济竞争日益激烈，公司在经营的过程中会面临各种各样的难题，其中财务困境是企业面临的挑战之一。公司一旦陷入财务困境，就意味着面临破产、清算等问题。本文首先回顾了公司财务困境的定义，对公司财务困境的种类和具体表现进行了梳理；其次分析了公司财务困境的成因，探讨了预测公司财务困境的方法；最后总结并提出了解决财务困境的途径。

关键词财务困境成因预测

面对激烈的市场竞争和瞬息万变的商业环境，企业往往显得力不从心，决策稍有差池，公司财务就有可能陷入困境，从而面临破产风险，这样的案例已屡见不鲜，因此研究公司财务困境问题对现实具有重要的指导意义。

一、研究概况 1.研究主体

本文选取了11篇研究公司财务困境的代表性文章，分布如下：民营公司2篇，制造业上市公司1篇，农业上市公司1篇，其余7篇则对国内上市公司进行整体研究。 2.研究方法

统计方法主要从实证和非实证角度来分类，从本文关于财务困境研究方法的统计情况可以看出，选取的论文中运用实证方法的共5篇，占总数的41.7%。运用非实证方法的论文为6篇，占58.3%。 3.研究内容

从11篇文章的研究内容来看，可以分为以下几个方面：公司财务困境概念和成因，预警模型，以及财务困境的破解方法和防范策略。 二、财务困境的涵义

财务困境(Financial distress)在我国又称财务危机，一般认为是企业因丧失偿还到期债务的能力而无法支付到期债务或费用的一种经济现象。学者对其内涵莫衷一是，国外学者如Altman(1968)、Ohlson(1980)把进入法定破产程序界定为财务困境。国内学者如陈晓(2000)、吴世农(2001)等大都把上市公司因财务状况异常而被特别处理(ST)作为企业陷入财务困境的标志。

三、财务困境种类和具体表现

财务困境通常被认为是企业履行义务时受阻，具体表现为流动性不足、权益不足、债务拖欠及资金不足四种形式。公司陷入财务困境的具体表现几乎无穷无尽，最典型如：股票股利的减少，公司企业的倒闭，公司的连年亏损，公司大面积的裁员等（陈炫，2009）。 四、财务困境的成因

对公司财务困境成因的分析一方面可以方便困境中的公司找到对策，对症下药；另一方面可以警示后者，避免重蹈覆辙。但导致公司产生财务困境的因素是非常复杂的，原因有多种多样。

刘欣宜和姜玲燕（2007）对导致我国上市公司财务困境的原因从宏观和微观两个方面进行了分析:

宏观因素分析。包括国家宏观经济环境及政策的影响、体制因素的影响分析、国家宏观管理制度不健全。

微观因素分析。包括治理结构存在严重缺陷、盲目扩张和多元化、企业内部财务关系混乱，财务管理制度不严。

赵鑫（2009）以合俊集团为例，对上市公司财务困境成因进行了研究，认为财务困境形成原因主要有现金流量理论和因素分析理论。其中，现金流量理论认为企业陷人财务困境的原因是由于企业流动资产规模小，并且流出的现金大于流人的现金；因素分析理论研究了影响因素与财务困境之间的关系，进而解释财务困境形成的原因。 五、财务困境的预测方法

建立有效的财务困境预测系统能帮助企业分析和预测自身财务状况，并及时防范和控制财务风险。财务困境预测的方法有很多，按照性质可以分为三类：定量方法、定性方法及定量和定性相结合的方法。

1.统计学方法。主要包括一元判别方法、多元判别方法、多元概率比回归方法和多元逻辑回归方法。

袁康来（2008）以我国农业上市公司为研究对象，选取了13家处于财务困境的公司和20家财务正常的财务公司为样本，采用了单变量和多变量的判定分析方法，运用适合农业企业的财务预警模型进行实证研究，探索了如何采用适当的方法对农业上市公司财务困境进行正确的预测。

张方方等（2008）利用中国制造业上市公司的数据研究了公司财务困境及其预测问题，研究样本包括2002—2006年制造业A股上市的ST公司，结果显示，企业盈利能力、股东获利能力和企业现金流量三个指标在财务困境的预测中有重要的作用。

2.数据挖掘方法。数据挖掘方法是在人工智能的基础上发展起来的，在财务危机预测模型中应用也是随着数据挖掘技术的不断发展而发展的，分为人工神经网络、决策树、遗传算法等方法。

郭瑞英（2008）以2002-2004年被ST的30家上市公司的财务指标为样本数据，运用BP神经网络方法构建了上市公司财务困境预警模型。经实证表明，该模型具有良好的预测效果，研究结论对上市公司、投资者和债权人采取有效措施防范风险具有重要借鉴意义

李清，王克敏（2008）针对东北地区上市公司财务困境特征，应用遗传算法，构建了专用的财务困境预警模型，用以提前预报该地区上市公司可能发生的财务困境。该模型简单实用，提前三年预测总准确率达83.24%。

近年来，在统计学习理论的基础上又发展起来一种新的预警方法——支持向量机（SVM）。它的原理就是在训练样本中找到一个具有最大分类间隔的决策平面。此外，还有基于模糊物元对上市公司的财务困境进行预测的新方法， 六、财务困境的应对措施

一种观点认为企业出现财务困境很大程度上和管理人员的素质有关，因此，要防范财务困境，必须采取措施促进经理人市场发展和成熟；其次要建立长期的企业经理人激励制度。（陈齐洁，2010）

另一种观点强调内部资金和债务结构等财务指标，认为要防范和控制财务困境，首先要采取多种措施积极融资(刘欣宜、姜玲燕，2007)。其次，严格流动资产管理。

还有观点认为应该从法律法规方面来采取措施，如赵国忠认为，应该实施强制交替审计，减少关联交易等。

此外，还有人认为要注重业绩评价体系，改善股权结构，完善公司治理机制，不盲目地扩张、盲目地搞多元化发展战略等。 七、分析与思考 1.研究主体集中

公司财务困境研究主要关注了国内上市公司，这虽然反映了上市公司在面临财务困境时的情况，但是由于缺乏对不同行业，不同地区的上市公司出现财务困境时的比较和分析，而导致的研究主体相对单一。 2.研究深度不够

整体看来，就公司财务困境一般理论而言，很多是泛泛而谈，缺乏理论指导或理论支撑。就财务困境的调查研究而言，研究者停留在对现状的描述，缺乏解释研究，造成其研究深度还不够。

3.研究方法单一且不规范

从上述分析看出，财务困境的研究方法比较单一，对于预警模型一概采用实证分析，而对于财务困境的概念和成因也几乎采用非实证分析方法。此外，在研究过程中，还存在不规范的现象。在实证分析中，有研究者未交代研究过程，有的即使交代了也很简略，是研究结果缺乏规范性，可信度。

参考文献：

[1]陈齐洁.破解我国上市公司财务困境.企业研究.2010.1.

[2]刘欣宜,姜玲燕.我国上市公司财务困境原因及应对措施.商业文化.2007.7.

[3]赵鑫.上市公司财务困境成因研究—以合俊集团为例.中南财经政法大学研究生学报.2009(1).

[4]吴健梅.上市公司财务困境预警模型简评.2009.2.

[5]袁康来.我国农业上市公司财务困境预测得实证研究.华东经济管理.2008.1.

[6]张方方,卿平乐.我国上市公司财务困境的预测—基于制造业上市公司数据的分析.暨南学报.2008(6).

[7]郭瑞英.基于数据挖掘的上市公司财务困境预警研究.科技和产业.2008.10.

[8]李清,王克敏.东北地区上市公司财务困境预警研究.吉林大学社会科学学报.2008(2). [9]刘益平,仇冬芳.基于SVM模型的上市公司财务困境预警研究.工业技术经济.2007.12. [10]张少聪.基于模糊物元的上市公司财务困境预测的实证研究.上海商学院学报.2008.7. [11]王舒.公司财务困境防范策略思考—基于常熟科弘案例的启示.财会通讯.2009(7).