養老服務類上市公司財務風險測度與分析

養老服務類上市公司在調整養老產業格局和提升養老服務質量的過程中發揮著關鍵作用。本文根據國內外有關財務風險測度的研究成果，以滬深A股市場三家養老服務類上市公司為研究對象，選取了現金流量類指標、償債能力類指標、盈利能力類指標和營運能力類指標，確立了具體指標變量、變量參數及變量數據的變化規則，并在此基礎上構建了養老服務類上市公司財務風險測度模型。本文還結合上市公司的財務報表數據，采用理論與實踐相結合的方法，驗證了養老服務類上市公司財務風險測度模型的可行性，以期為城市養老機構及時識別和防范財務風險提供有益參考。

一、研究背景

提高養老服務質量是事關民生福祉的大事。國家統計局數據顯示，截至2023年年底，我國60歲及以上人口為2.97億人，占全國人口的21.1%，其中65歲及以上人口2.17億人，占全國人口的15.4%。第五次中國城鄉老年人生活狀況抽樣調查顯示，我國失能老年人約為3 500萬人，占全體老年人的11.6%。在此社會背景下，為了彌補傳統家庭養老的不足，在政府部門及社會力量的廣泛參與下，養老機構逐漸成為社會養老服務體系的重要組成部分。然而，養老機構的創辦和運營都需要大量資金的支持，且容易面臨較大的財務風險，如盈利能力不足、資金鏈斷裂風險等。在眾多的養老機構中，養老服務類上市公司是中堅力量，也是高質量養老服務的提供者。與非上市公司相比，其資金規模龐大，并且面臨更加復雜的財務風險。因此，對養老服務類上市公司進行財務風險測度與分析十分必要。

二、國內外關于財務風險測度的研究現狀

在企業財務風險測度方面，為了實現企業運營年化利潤的最大化和相關財務風險的最小化，Miguel Vieira等國外學者使用ε-約束方法建立了一種通用的混合整數線性規劃雙目標模型。該模型適用于企業盈利設計和決策，尤其是在超過特定風險價值的特定損失或收益評估方面。已有案例表明，該在決策支持方面具有一定的優勢。同時，Hend Monjed 和Salma Ibrahim依據2005—2015年期間英國富時100指數中的74家非金融企業平衡樣本，并使用回歸方法檢驗了企業風險指標、風險披露與收益平滑之間的關聯。研究結果顯示，企業財務風險指標、風險披露和收益平滑呈正相關關系，非風險相關因素與較低水平的風險披露和較高的收益平滑有關。R Pangestika等人將財務損失解釋為投資實際回報低于預期回報，并將可信度理論和最常用的風險價值結合，構建了風險價值模型，并利用該模型對上市公司未來的回報率進行了預測。此外，Vatis Christian Kemezang等人通過比較分析EGARCH模型與APARCH模型，發現EGARCH模型非常適合捕捉各種金融資產的所有程式化事實，能夠更清晰地評估那些超過閾值的潛在損失。

國內學者趙海燕、李娟采用未確知測度模型對上市公司進行了財務風險預警預測，并認為在無法確切知道企業真實狀態時，應用未確知測度模型對企業財務風險進行測度是可行的。尹夏楠、鮑新中介紹了財務風險測度與預警系統軟件的設計思路以及兩個維度的預警方法，以滬深A股16個行業的上市公司為研究樣本，分別確立了不同行業預警財務指標的最值和指標權重，并進行了樣例檢驗。結果表明：從行業差異視角對測度與預警系統中衡量指標的最值及權重進行配置，能更加科學、客觀地測度企業財務風險并進行預警；分行業設置的財務風險測度與預警系統軟件具有較強的實用性和有效性。肖振紅、于洋針對全球經濟一體化下熱電聯產行業日益增加的財務風險，從A熱電聯產公司的總體發展狀況出發，建立了一套財務風險測度分析系統，并通過對A熱電聯產公司財務數據資料的分析，證實了該系統在行業財務風險分析方面的有效性。高華等人以PPP項目為研究對象，從全生命周期的視域出發，構建了PPP項目財務風險系統動力學模型，厘清了財務風險與部分資金運動影響因素的關系，并按敏感程度將相關的影響因素依次分為銷售收入、經營成本、政府補貼、貸款利率、所得稅稅率和政府出資。

綜合國內外研究情況來看，對不同行業的企業擬定不同的財務風險參數，并利用相應的財務風險測度模型進行財務風險預測是可行的。需要注意的是，在財務風險測度方面，學者雖然無須確知企業的真實狀況，但必須確保測度分析的樣本數據有較高的可信度。

在上市公司財務風險測度方面，國內外學者已經取得顯著的研究成果，積累了豐富的研究經驗。然而，在養老服務類上市公司的財務風險測度方面，我國現有的研究較少。對此，我國還需進一步加強養老服務類上市公司財務風險測度方面的研究。

三、養老服務類上市公司財務風險測度模型設計

四、養老服務類上市公司財務風險測度結果分析

在滬深A股市場，以養老服務為核心業務的上市公司數量較少，且規模相對較小。在這一情況下，筆者遵循同源、同規模、同年份的原則，選擇了A公司、B公司和C公司三家以養老服務為主營業務的上市公司，并以這三家公司2023年三個季度的財務報表為數據來源。經過無數據指標剔除、同類指標優選和一致性數據采集等流程，筆者獲取了這三家公司的財務風險指標變量。初步選取的這三家公司2023年三個季度財務風險指標變量如表1所示。

筆者按照模型設計要求對各指標變量和原始數據進行了處理。處理后的三家公司2023年財務風險評價變量如表2所示。

由表2可知，A公司的財務風險等級為中等，表明其財務風險在可控范圍內；B公司的財務風險等級為高等，B公司管理層需要高度重視財務風險；C公司的財務風險等級為極高，表明其資金鏈有隨時斷裂的可能。同時，A公司2023年年報顯示，歸屬凈利潤為5 006萬元，基本每股收益為0.05元；B公司2023年年報顯示，公司歸屬凈利潤為‐3.684億元，基本每股收益為‐0.16元；C公司2023年連續三個季度的JFR均為負值，表明其財務風險持續集聚。最終，C公司觸發了面值退市。

五、結語

養老服務類企業是養老市場的主力軍。在人口老齡化趨勢下，為了追求更高質量的養老服務，部分老年人將養老服務類企業作為首選對象。然而，近年來，以養老服務類上市公司為主的養老機構時常面臨財務風險，部分非上市養老服務類企業也在艱難運營。在這一背景下，筆者在參考國內外財務風險測度研究成果的基礎上，構建了養老服務類上市公司的財務風險測度模型，并將A、B、C三家以養老服務為核心業務的上市公司作為研究對象，分析了這三家上市公司 2023年三個季度的財務數據，驗證了養老服務類上市公司財務風險測度模型的可行性。筆者結合研究結果認為，養老服務類上市公司需要高效開展財務風險測度及分析工作，提前采取處理措施，防止財務風險擴大，從而實現財務管理的良性循環。

【基金課題：南通理工學院科研課題“新時期城市養老機構財務風險測度”[課題編號：2022XK（R）58]】

（作者單位：南通理工學院）