农村集体经济财务危机预警模型探讨.doc

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农村集体经济财务危机预警模型探讨摘要：文说以“收不抵支”作为农村集体经济存在财务危机的标准，选収广东省东莞市2011-2014年各90个村作为研究样本进行分析，运用Fisher逐步判别法建立基干ZScore型的财务危机预驚，通过计算Z值，验证Z-Score模型的冇效性。结果表明，经营收益率、总资产増长率、公益福利支出占总费川比重及股利分配占可支配收入比車1项财务抬标在判宦村级集体经济的财务风险效果较佳’关键词，农村集体经济；财务危机预巻；Z-Score模型0引盲(I2008年金融危机爆发以来，我国的产业转型与经济结构进入深入调券时期。经济新常态下，国家面临经济卜行压力增大、出口持续下滑、实体经济举步维艰等困境，这给长期以物业租赁为主的农村集体经济经营模式带来了严重的冲涓，收不抵支的村组逐渐増加，财务风险逐步显现，因此预释财务危机显得尤为重要。判断农村集体资产经营是否存在财务危机具备…运的难度，那么就需要建立…迫的标准来确尢农村集体资产的经营是否存在财务危机。套用证券交易所股票上市规则中关于因“财务状况异常”导致ST的第--种情况,本文将农村集体经济财务危机界定为：艰近两年连续“收不抵支”，即农村集体经济组织的经营性收入及补贴收入不能弥补经营费用及分配总额。该指标既反映村级集体资产的实质经营情况，又具备较强的可观测性。1财务危机预警指标和模型选择1.1财务危机预贅抬标选择对农村集体经济而言，村委会成员既是农村集体经济组织的管理者，乂是址低-级行政机构事务的执行者；农村集体经济组织既具有企业自负盈亏的独立经营特点,乂承担最低-级行政机构的行政事务，接受政府的拨款和补贴。属于典型的“两块牌子、-套人马"“村企不分、村金合-•”的格局。因此，在对农村集体经浇组织财务危机预替的指标进行选择时，既耍体现自主经营的特点，即反映集体资产运营的水平如何：乂要体现反映村级组织行政管理的特.曰，即反映行政管理能力的高低。农村集体经济组织的经营管理方式与上市公司存在显若不同，从而在財务危机预驚的抬标选择上也存在较大差异。首先，由于大部分农村集体经济组织不持冇存货，閑此，基于沖遍性和暇要性原则的考虑，在指标选収上不设買存货相关指标；其次，H前农村集体经济报表济不包括现金流量农，故在指标选取上不涉及现金流竝相关指标：再次，农村集体经济纽织存在人蜀土地、淼林、旷山等门然资源尚未入账的问题，为避免由于各村I'l然资源影煤带来的计虽湼异，不设買长期资产相关指标：箴后,由于农村集体经济收益包會政府补贴等非经营性收入，因此在计算盈利能力相关指标时将臥剔除。鉴于此，参考上市公司财务危机预警指标的选取项忖井结合农村集体经济组织的特亞，从偿债能力、营运能力、盈利能力和发展能力啊个方血设宜13个反映集体资产运营水平高低的指标，从公益支出及分红情况设宜2个抬标反映村级组织行政管理职务的承担情况，共15个指标。1.2财务危机预警的模型选择1.2.1主要财务危机预警模型财务危机预務検型的构建主要分三类：多元线性棋型、多元非线性棋型和神经网络模型。多元线性模型主耍右ZScore模型和F分数模型。ZScore模型对企业财务危机的预测席度较高，.11简单方便，应用较为广泛。较适介企业短期风险的判断，尤其是对企业破产前-年的财务风险判别准确率爲达95%.不足Z处主要是：选择的样本及财务指标变詁要求服从正态分布，11在指标选择上未考虑现金流竝指标，有失偏颇。F分数模型较Z7Score模型增加了现金流竝指标，提高了预测的可靠性。但缺陷在于未考虑不同行业乙间的财务指标奁异，F分数模型是建立在丿#羊本的基础上，因此具体到某行业的运用上需耍加以改进。多元非线性模式主要冇多元逻Logistic模型和多元概率回川Probil検型。两种檢型均是以样本的条件概率判别企业陷入财务危机的概率，如果算出的概率大于设逹的临界点，则判尢该公司将陷入财务危机。Logistic模型由于对数据分布没右严恪要求，因而其参数估计也比幺元线性判别分析也加稳健。该类模型既能判断企业是否存在财务危机，还能计•算企业发生财务危机的概率。但逻密冋归模型的最佳临界点难以确迩，而概率阿归模型耍求样本服从标准正态分布，两种模型的计算过程均较为复杂。神经网络方法是数扳挖撼方法的一种，由于具备同时处理人规模数据的能力，兼Z对数据假设没有严格要求，被引入财务危机预替研究领域。神经网络方法具有很强的容借性和学习能力，但处理过穆如同“黑箱”，理论基础较为抽象。因此，很难对选取的财务危机预警指标进行合理的解释。1.2.2农村集体经济财务危机预警模型的选择对农村集体经济的财务危机进行预警时，模型选择上优先考虑便利性和能对财务风险进行解释。由于神经网络模型的抽象性及难以解释财务危机的成肉，因此不予考虑。尽管F分数模型总体來说优于Zscore模型，但由TH前集体经济报表并未包含现金流运表，无 法使用现金流暈指标，因此无需考虑F分数模型，而在Zscore模型和Logistic模型Z间进行选择。由于Logistic模型对变:适间的多重共线性何題较为敏感,当变第间的相关系数増加时，系统标准误就著增加，人人降低了预齊模型的精度。Zscore模型则不存在此类问題，进而减少了模型应用的限制。鉴于此，农村集体经济组织财务危机预警选择Z-score模型。2农村集体经挤财务危机预警模型的构建构建步骤为：直先，将样本分为收不抵支组和收可抵支组，对两组样本指标进行非参数检验，剔除不显著的财务指标。然后，对筛选后的财务数据，采IIJWilks*Lambda的入统计虽敲小化法进行Fisher逐步判别，剔除不介耍求的财务指标，根据二次筛选后的财务指标构建Z-score儆型。2.1样本选择和研宛假设2014年东莞村级集体经济组织共556个,本文选取100个村作为样本进行研尤。由于其中10个村不存在个人股分红,使得捋标X15股利分红占可支配收入比重的数据缺失，因此剔除这10个样本，样本规模为90个。样本超过30个，抽样规模超过16%,具冇…定的统计慰义。以2011-2013年3年共270个村的财务数据作为建模样本，以2014年的财务数据作为检验样本。样本基础数据來门东莞农村集体资产管理办公室，具冇…定的权威性和准确性。以连续两年“收不抵支”作为农村集体经济组织存在财务危机的标准。为方便研究，本文建立以卜假设：假设一：东莞农村集体经济财务数据均真实反映各村的财务状况、经营成果和收益分配情况。假设二：集休经济财务状况越好，其财务风险值（Z值〉越小；反之，财务风险值越大。2.2财务指标的筛选2.2.1样本数据非参数检验首先将开发样本数据分为两组，收不抵支组的财务数据为一组，记为0：收可抵支纽的财务数据为一纽，记为1。利用SPSS19.0软件对财务指标进行筛选，由于不淸楚样本是否服从正态分布,因此对两组样本进行非参数检验,分析两组样本的财务指标是否存在显著差异。本文选用了对数据屋要求较为简单的Mann-Whitneyl檢验法。2.2.2样本数据逐步判别分析以筛选出的通过显著性检验的14个财务指标（XI、X2、X3、X4、X6、X7、X8、X9、X10、XII、X12、XI3、X14、X15）为自变量,以本年积累（收可抵支组和收不抵支组）为因变鱼，对通过非参数检验的财务指标进行Fisher逐步判别分析。3模型检验3.1财务指标合理性的判断由衣4的判别模型待征值可知，模型『I变址与应变址间的和关系数达到0.702,农明该函数能够有效的判别东莞村级集体经济是否存在收不抵支的财务危机。3.2财务指标选取合理性的验证为验证上述Z-Score模型及7.值区间的有效性，选取2014年的90个样本，通过计算Z值判断’4结论（1）在农村集体经济组织财务危机的界定上，选择不同于企业的新标准。由于我国农村集体经济没有上市公司的ST机制，因此，在财务危机的界定上，参照上市公词因财务状况并'常导致ST的情形Z-，将农村第体经济组织连续两年出现收不抵支作为农村集体经济纽织存在财务危机的标准，即连续两年出现经营性收入及补贴收入不能弥补经营费用及分配总额。（2）在农村集体经济组织财务危机预驚指标的选取上，结介农村集体经济组织较少持冇存货及财务报表不包會现金流対表的持点，不设助关存货及现金流呈相关扌R标。但由于我国农村集体经济组织存在村企合…的问題，需耍设置指标冇关反映集体经济组织行政职务承担宿况。故从偿债能力、营运能力、盈利能力、发展能力和公益支岀及分红五个方ifijO15个指标进疔财务危机预警。（3）从模型的验证结果上看，运用ZScore模型判断东莞村级集体经济是否存在收不抵支的财务危机具冇较好的有效性，整体判定准确率达到86.67%,轻别是对收可抵支村的判定冇效性达到88.57%.说明经营收益率、总资产增长率、公益福利支出占总费用比車及股利分配占可支配收入比重4项财务指标在判逹村级集体经济的财务风险效果较佳，英权重分别为一0.852、-0.273.0.871和0.625。也 即经营收益率和总资产增长率越低，公益福利支出和股利分祈•的比重越窩，该村面粘收不抵支的风脸越高：反之亦然。就整体而官，收可抵支村的Z值显著低干收不抵支村的Z值。(4)从模型的运川价值上看，对干农村集体经济组织的经营管理者來说，可以利川Z计分模型完再该村的财务收支结构，提髙该村的经营收益率和总资产増长率,压缩经营性费用的开支;降低该村的公益福利支出和股利分配比重,抑制股利分配的非理性壇加，以降低收不抵支财务风险。对于农村集体资产管理机构來说，可以利用ZScore模型中的经营收益率、总资产増长率、公益福利支出占总费用比朮及股利分配占可支配收入比匝4项财务指标考核村级集体经济的财务风险指数，指导该村调報资产、收支給构，帮助该村尽快实现收町抵支，摆脱财务困境。通过比较某村的财务指标和收町抵支村财务指标均值，找出该村引起收不抵支财务风险的原因，从源头上解决问题，有效降低农村集体经济财务风险与危机。鑫考文献，⑵余敏,朱兆珍•财务危机预鹽指标体系及指数构建一一來|'|创业板上市公司的证据［.］〕.河海人学学报：哲学社会科学版,2015.⑴.［3］李小琳，爲金鑫，钟余.财务预警的指标筛选问题研究［J］.统计与决笫,2013,(8).［4］谢赤，赵亦军,李为章•基于CFaR模型与Logistic回归的财务困境预務研克［J］.财经理论与实践,2014,(1).［5］游达明，刘亚庆.7.值财务预警模型在交通运输业的修正与应用［J］.华东经济管理,2015,(7).［6］梁琪,过新伟，石宁.基于随机效应logistic模型的中小企业财务失败预警研究［J］.管理工程学报,2014,(3).［7］鲍新中，杨宜.基于聚类粗糙集神经网络的企业财务危机预警［J］.系统管理学报,2013,(3).［8］王君萍，白琼琼.我国能源上市企业财务危机预警研究［J］.经济问题,2015,(1).［9］盛小琪，刘希驕，王洋•基干Z榄型的我国农业上市公司财务风险评价研宠［J］.经济研究参考,2014,(59).［10］蒋亚奇.基于多元Probit模型的上市旅游公司的财务预警［J］.统计与决策,2014,(3).［11］凌立勤，倪燕•高校财务风险预警模型的实证研究〔.I］.同济大学学报：社会科学版,2013,(5).［⑵吴世农,卢贤义.我国上市公司财务困境的预测模型研究［J］.经济研究,2001,(6).