商業信用與財務風險研究

李麗歡

【摘要】 本文采用Altman的Z-score作為度量企業財務風險的指標，以2007—2013年石化行業上市公司為研究對象，研究了企業商業信用的提供與獲得對于企業陷入財務風險的影響。研究發現，國有控股企業向客戶提供的信用越多，財務風險越大，而在非國有企業中，這種影響不明顯；在國有控股與非國有控股企業中，獲得的信用越多，財務風險越大，且這種影響在非國有控股企業中表現得更加明顯。

【關鍵詞】 客戶信用比率 供應商信用比率 財務風險 石化行業

一、引言

經調查研究發現，當企業不能從金融機構獲得信貸時，會更多地利用其與客戶、供應商之間的關系，使用商業信用進行融資。據統計，我國的信用總規模自1996年起開始超過GDP值，信用經濟已經逐步占據了統治地位。隨著經濟熱的降溫，當前市場已經逐步形成買方市場，企業之間賒銷賒購現象越來越頻繁。根據商務部研究院信用管理部統計，我國企業平均壞賬率高達5%，是歐美企業的10～20倍；我國企業的應收賬款回收期平均為90～120天，是歐美企業的3～4倍。目前我國企業之間的信用缺失狀況比較嚴重，企業有必要對其商業信用進行嚴格管理，降低財務風險，避免財務損失。

二、研究設計

1、研究假設

王平、張良（2009）根據企業的平均主營利潤增長率以及平均客戶的信用增長率將產業價值鏈上的企業分為以下兩類：一類處于弱勢地位，該類企業產品市場競爭激烈，向客戶提供信用增加，賒銷是企業常用的競爭手段；另一類處于強勢地位，該類企業產品相對于競爭對手具有競爭優勢，企業不必通過賒銷手段促銷，就能夠取得利潤的增長。如果企業向客戶提供的信用較少，那么他很可能具有較強的市場力量，財務風險較低。而如果企業處于弱勢地位，則往往意味著討價還價能力較低，需要較多地提供商業信用以吸引對方進一步合作，從而導致企業承擔較大的風險。據此，本文提出假設a：企業商業信用的提供與財務風險存在正相關關系。

企業商業信用的獲得意味著其可以長期占用上下游企業的財務資源，雖然這樣可以節約資金成本，使資金緊張的情況得以緩解，但同時也可能會帶來嚴重的信用危機，造成供應環節的堵塞，使企業正常的生產經營秩序無法保持，企業因此遭受嚴重的損失。根據王平、張良（2009）的研究發現，企業的現金管理能力越強，企業從其供應商處獲得的商業信用越少，企業的財務風險越小。據此，本文提出假設b：企業商業信用的獲得與財務風險存在正相關關系。

2、樣本選擇及數據來源

（1）樣本選擇。按照2013年第一季度行業分類，本文選取了2007—2013年在上海證券交易所和深圳證券交易所上市的制造業中的4個小行業為研究對象，這四個小行業分別為C25石油加工、煉焦及核燃料加工業，C26化學原料及化學制品制造業，C28化學纖維制造業，C29橡膠塑料制品業。而選擇上述四個小行業，是因為根據舊行業分類，這四個小行業同屬于石化行業。

本文根據研究需要對樣本作如下調整：剔除中小板以及創業板的上市公司；剔除數據缺失以及數據異常的公司；保留被ST的公司。ST公司往往面臨較高的財務風險，對其客戶-供應商關系以及客戶-供應商關系與財務風險進行研究具有重大意義。基于以上原則，最終獲得我國石化行業上市公司7年共694個非平衡面板數據觀察值，其中2007年96家，2008年91家，2009年89家，2010年86家，2011年97家，2012年121家，2013年114家。

（2）數據來源。本文實證研究數據主要來自RESSET（銳思金融研究數據庫）、國泰安數據庫。部分數據通過巨潮資訊網、上海證券交易所網站、深圳證券交易所網站搜集。根據本文的研究需要對搜集所得數據進行了進一步的加工整理，實證分析采用spssl3.0軟件。

3、變量設計

（1）變量選擇。本文采用Altman的Z-score模型度量企業的財務風險。具體計算公式如下：

Z=l.2？鄢X1+1.4？鄢X2+3.3？鄢X3+0.6？鄢X4+0.999？鄢X5

其中，X1=營運資本/資產賬面價值；X2=留存收益/資產賬面價值；X3=息稅前利潤/資產賬面價值；X4=股票總市值/負債賬面價值；X5=銷售收入/資產賬面價值。Z值越大，企業的財務風險越小。

根據Altman的研究，當Z小于1.8，企業面臨較大的財務風險，位于破產之列；當Z大于2.99，企業財務風險較小，財務狀況穩定；當Z值介于1.8和2.99之間時，企業存在一定的財務風險，Altman將這段區域稱之為“灰色地帶”，因為這個區間的企業的破產概率難以預測。

（2）解釋變量。本文采用客戶信用比率衡量企業與其客戶之間的信用關系，客戶信用比率=（應收賬款+應收票據-預收賬款）/主營業務收入，該值越大，表明企業向客戶提供的信用越多；采用供應商信用比率衡量企業與其供應商之間的信用關系，供應商信用比率=（應付賬款+應付票據-預付賬款）/主營業務成本，該值越大，表明企業從其供應商處獲得的信用越多。

（3）控制變量。本文從客戶、供應商集中度的角度研究財務風險，但財務風險本身受到內外部多種因素的影響，具有很大的復雜性，這就需要控制實證研究中影響財務風險的其他因素，從而保證研究結果的準確性。根據現有文獻的研究，本文選取了影響財務風險的兩個因素，即公司規模（SIZE）、總資產報酬率（ROA）作為本文的控制變量。

4、模型建立

為了論證前述有關理論分析與假設，本文建立了如下實證模型：Z=？茁0+？茁1CS+？琢lSize+？琢2R0A+？著，其中各變量的含義如表1所示。

三、實證分析

1、描述性統計

（1）客戶、供應商信用比率的描述性統計。表2報告了不同控制權下企業的客戶信用比率統計結果。其中，樣本一為國有控股企業，樣本二為非國有控股企業。總體來看，非國有控股公司較國有控股公司向其客戶提供的商業信用更多。這可能是由其市場力量決定的。目前國家對于國有企業采取了一定的政策傾斜或支持，使其市場力量相對較強，利潤比較豐厚，無需通過給客戶提供較多的商業信用來購買市場。相比之下非國有控股企業的市場力量較弱，企業之間的競爭較激烈，需要向客戶提供優厚的賒銷條件，才能夠達到維持與下游企業的長期合作關系或者開拓新市場的目的。

表3報告了不同控制權下企業的供應商信用比率統計結果，總體來看，國有控股公司較非國有控股公司從其供應商那里得到的商業信用更多。這同樣可能是由國有控股企業較強的市場力量決定的。

（2）不同控制權性質企業財務風險的描述性統計。由表4可以看出，雖然石化行業全樣本的Z值均值為4.2773，大于前述的臨界值2.99，但其中位數為1.8162，說明大部分的樣本公司還是存在一定的財務風險的。此外，國有控股上市公司Z值均值為2.7674，低于全樣本的Z值均值4.2773，且遠遠低于民營上市公司的Z值均值7.3633。可見，國有控股公司的財務風險遠高于民營公司。

2、相關性分析

模型中回歸分析結果的準確性很大程度上會受變量之間的相關性或者共線性影響。因此，在進行回歸分析之前，本文首先采用SPSSl3.0軟件對所選解釋變量之間的Pearson相關性系數進行分析，結果見表5。一般認為，Pearson相關系數絕對值小于0.4，表明變量之間相關性較弱；若該值處于0.4～0.6之間，認為變量具有中等程度相關性；當該值處于0.6～0.8之間，認為變量之間強相關；當該值大于0.8時，則認為變量之間高度相關。

如表5所示，本文所選的各解釋變量之間的Pearson相關系數最大為0.312，小于0.4，表明各個解釋變量之間不存在顯著的相關性問題，不會對OLS回歸分析的準確性造成太大影響。

3、回歸分析

本文將客戶信用比率、供應商信用比率同時作為解釋變量納入模型，分別對全樣本、樣本一和樣本二進行了OLS回歸。根據表6的回歸結果可以發現，客戶信用比率與供應商信用比率在不同的樣本中呈現出不同的特征。

（1）客戶信用比率。客戶信用比率回歸系數在模型1（c）中為負且在5%的水平上顯著，表明客戶信用比率與財務風險存在顯著正相關性（與Z值負相關），隨著企業向客戶提供信用的增加，企業的財務風險增加。這證實了假設a。進一步來看，在模型1（d）中客戶集中度的回歸系數為負且在5%的水平上顯著，表明該結論在國有控股企業中也成立；但在模型1（e）中，該指標被排除，說明客戶信用比率對于非國有控股企業的財務風險影響不大。

（2）供應商信用比率。供應商信用比率回歸系數在模型1（c）中為負且在5%的水平上顯著，表明供應商信用比率與財務風險存在顯著正相關性（與Z值負相關），企業從其供應商處獲得信用越多，企業財務風險越大。這證實了假設b。進一步來看，在模型1（d）與模型1（e）中，供應商信用比率的回歸系數均為負且均通過了5%的顯著性水平檢驗，說明該結論在國有控股企業與非國有控股企業中均成立。此外，模型1（e）中的供應商信用比率回歸系數是模型1（d）中的14倍多，表明適當減少供應商信用比率以降低企業財務風險在非國有控股企業中作用更加明顯。

四、研究結論及啟示

研究發現，在國有控股企業中，客戶信用比率越大，企業向客戶提供的信用越多，企業的財務風險越大；而對于非國有控股企業，其向客戶提供信用的多少對于企業的財務風險影響不大，這可能與非國有控股企業良好的應收賬款管理政策有關。同時，在國有控股企業與非國有控股企業中，供應商信用比率越大，企業從供應商那里獲得的信用越多，企業的財務風險越大，且適當降低供應商信用比率以降低企業財務風險在非國有控股企業中作用更加明顯。

【參考文獻】

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[4] 蘇坤、張俊瑞、楊淑娥：終極控制權、法律環境與公司財務風險——來自我國民營上市公司的證據[J].當代經濟科學，2010（9）.

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（責任編輯：劉冰冰）