[摘要] 文章以我国沪市A 股2006 年底620 家上市公司的财务报表资料为样本, 通过对财务指标信息类模型的研究,设计了反映企业综合能力的10 个指标, 借助主成分分析法, 同时借鉴阿尔曼多元Z 值判定模型的分析思路, 建立了我国上司公司不良资产的测评模型———G 值模型。研究结果表明: 我国沪市A 股上市公司不良资产率应控制在[- 1.667%, 1.785%] 范围内。

[关键词] 不良资产; 主成分分析法; 测评模型

一、不良资产研究的基本问题

不良资产是企业资产中的黑洞, 它违反了财务会计信息质量要求的可靠性和相关性, 造成企业资产利润虚增、潜亏严重, 从而影响到企业财务状况与经营成果的真实性。有可能成为企业进行利润粉饰的手段之一, 不利于投资者客观评价企业的经营业绩。1997 年12 月17 日, 中国证监会颁发了《公开发行股票公司信息披露的内容与格式准则第二号( 年度财务报告的内容与格式) 》,要求上市公司在年报摘要中除披露“每股净资产”数据外, 还首次要求其披露“调整后每股净资产”的数据, 目的就在于引导投资者正确评价企业的资产质量, 做出理性投资决策。由此可见, 企业资产质量的好坏越来越受到投资者和经营者的关注。[1]

( 一) 企业不良资产的定义

银行的不良资产主要是指不良贷款, 俗称呆坏账。也就是说, 银行发放的贷款不能按预先约定的期限、利率收回本金和利息, 不良贷款包括逾期贷款( 贷款到期限未还的贷款) 、呆滞贷款( 逾期两年以上的贷款) 和呆账贷款( 需要核销的收不回的贷款) 三种情况。那么什么是非金融业企业的不良资产呢? 陈冬华( 1998) [2]认为企业不良资产是介于资产和费用之间的一个概念, 它仍是资产, 但是基本上不能或很少能给企业带来经济利益, 或者已基本上不为企业拥有和控制, 它有些近似费用但又可以不在本期确认为费用。常继英( 2004) [3]认为“ 不良” 既指资产的质量差,也指资产丧失部分价值或使用价值, 还可以是指资产不能正常参加运转等, 不管其表现形式怎样,其实质是不能给企业带来应有的经济利益, 但该资产还以一定的形态存在。

结合以上定义, 本文从对资产的定义反推不良资产的定义, 笔者认为凡符合以下条件之一者均为不良资产: 其一, 企业不能够拥有或控制,但仍在资产负债表的左方列示的资产; 其二, 不能给企业带来未来经济利益的资产。

( 二) 企业不良资产的构成

关于不良资产的构成本文赞同陈冬华( 1998)的观点, 不良资产一般主要由以下四类构成:

1.三年以上的应收款项, 包括三年以上的应收票据、应收账款、预付账款和其他应收款。一般而言, 三年以上仍未收回的应收款项,其收回的可能性已几乎为零, 因此现行会计制度规定: “因债务人逾期未履行偿债义务超过三年仍然未能收回的应收账款”可确认为坏账。

2.待摊费用, 即企业已经支付但需在未来一年内摊销的费用。例如预付租金, 由于企业已经支付, 除非对方违约, 企业已丧失了对该笔资产的拥有和控制,但是由于会计上的配比原则, 即谁受益谁承担的原则, 待摊费用需以后各期均摊, 而不仅是当期。因此, 待摊费用只是会计意义上的资产, 并不为企业拥有与控制。

3.递延资产, 也称长期待摊费用, 即企业已经支付需在未来一年以上的时间摊销的费用。

4.待处理财产净损失, 包括待处理流动资产净损失与待处理固定资产净损失。损失已然发生, 但一般因为: a.损失原因仍在调查中; b.处理申请上级仍未批复, 故仍暂列资产中。企业不良资产主要由上述四类构成。严格意义上来说, 待摊费用和递延资产不属于不良资产。但是考虑它们不能给企业带来未来的赢利, 以及市场投资者的习惯做法, 我们也把它们归入不良资产。

二、本文的样本选取和主要研究方法

( 一) 样本的选定

本文在模型的推导过程中使用的公司财务报表数据是从上市公司年报中手工收集得到, 数据主要来源于上海证券交易所网站和中国证券报。样本的选取遵循以下原则:

1.不考虑金融类上市公司;

2.上市年限相对较长;

3.剔除无法获取相关数据的公司;

4.剔除B 股和H 股上市公司;

5.在计算过程中, 对会产生非随机缺失值的

公司采取直接删除的方法。

基于上述原则, 本文选取截至2006 年12 月31日在沪上市的620 家发行A 股的公司为研究对象。

( 二) 财务指标的选取

在关于财务指标信息类模型的研究上, Altman( 1968) 等学者( Altman, Strong 和Mayer [4],1997; Collins, 1980; Elliott [5], 1991) 使用常规的财务指标, 如负债比率、流动比率、净资产收益率和资产周转速度指标等作为预测模型的变量进行财务困境预测[6]。陈晓等( 2000) 通过试验1,260 种变量组合, 发现负债/权益比率、应收账款周转率、主营利润/总资产比率、留存收益/总资产对上市公司财务危机有着显著预示效应。

Harmer ( 1983) 指出被选财务指标的相对独立性能提高模型的预测能力。Boritz ( 1991) 区分出65个财务指标作为预测变量建立财务模型。综合国内外学者在财务指标信息类模型研究的基础上,本文选取净资产收益率、总资产报酬率等10 个财务指标作为预测模型的变量。

( 三) 研究程序和研究方法

本文首先计算620 家样本公司的净资产收益率、总资产报酬率等10 个财务指标, 这些指标综合反映了企业的盈利能力、长短期偿债能力和营运能力。在此基础上应用主成分分析法, 找出了能综合10 个指标的七个主成分, 应用该方法能排除各指标量纲不同的影响, 又能消除指标间的多重共线性, 使模型更加精确; 指标变量减少了,在抓住主要矛盾的同时又尽可能多的保留原始指标的信息[7]。确定主成分后, 结合财务指标信息类模型特别是阿特曼多元Z 值判定模型的分析思路, 建立我国上市公司不良资产的测评模型。

三、实证研究———模型构建

( 一) 研究假设

假设1: 资产质量与企业业绩之间存在正的相关关系, 资产质量越好, 企业的业绩就越好。李树华、陈征宇( 1998) 曾以沪深两市1997 年745 家上市公司为样本进行了统计分析, 得出资产质量与当年的净资产收益率存在一定的正相关关系。假设2: 本假设是有关选取样本公司财务数据质量的假设, ①假定企业净资产收益率、总资产报酬率和主营业务利润率不会超过100%, 与此假设相背的样本公司予以删除; ②假定总资产周转率、流动资产周转率、应收账款周转率不超过50 次, 即周转期不低于7 天, 相背样本数据删除; ③流动比率不高于50, 资产负债率不高于100%, 相背样本公司不予研究; ④不良资产率不高于50%, 否则删除该样本。