導(dǎo)語：上市企業(yè)生存特征探析一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

【摘要】

上市公司是一類較為特殊的社會(huì)經(jīng)濟(jì)組織，其生存狀況如何，自上市后是怎樣發(fā)展變化的，是現(xiàn)今人們關(guān)注與研究的熱點(diǎn)。本文利用統(tǒng)計(jì)生存分析法，在時(shí)間的緯度上，研究上市公司歷史數(shù)據(jù)，把握上市公司生存規(guī)律，尋找隨時(shí)間演變公司所展現(xiàn)出的與公司生存有關(guān)聯(lián)的特征表現(xiàn)。運(yùn)用生存概率的非參數(shù)估計(jì)方法——乘積極限法描述上市公司生存特征；選擇財(cái)務(wù)指標(biāo)，建立Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型，采用Newton-Raphson迭代法求解分析公司生存過程中財(cái)務(wù)指標(biāo)的特征表現(xiàn)。運(yùn)用模型定量研究公司生存將極大改觀過去定性研究準(zhǔn)確性低的問題，不論是從學(xué)術(shù)研究還是實(shí)踐應(yīng)用都具有重大的研究價(jià)值和意義。

【關(guān)鍵詞】生存分析Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型乘積極限法

一、背景

上市公司是一類較為特殊的社會(huì)經(jīng)濟(jì)組織。一方面，通過其產(chǎn)品或服務(wù)直接或間接地聯(lián)系千家萬戶；另一方面，上市公司通過所發(fā)行的股票或債券直接影響投資者利益，關(guān)系到社會(huì)經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行和發(fā)展。所以，自上市公司產(chǎn)生以來，就吸引了大量的機(jī)構(gòu)和個(gè)人關(guān)注與研究上市公司的發(fā)展和變化?，F(xiàn)有的研究主要集中于公司和行業(yè)層面的研究，集中于公司管理、財(cái)務(wù)狀況、行業(yè)發(fā)展、宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境對上市公司股票價(jià)值的影響、以及股票的定價(jià)等方面的研究。然而，從生存狀況角度研究上市公司則相對較少。

中國的上市公司生存狀況如何，上市公司自上市后是怎樣發(fā)展變化的，或許我們可以從一些簡單的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)以及相應(yīng)的背景描述獲得些許的說明和認(rèn)識(shí)。然而，現(xiàn)有的分析和資料無法讓我們獲得更為深刻的認(rèn)識(shí)。是什么因素引起了不同的上市公司具有不同的生命周期特征？當(dāng)我們選擇所要投資的上市公司時(shí)，除了考察一般的分析指標(biāo)以外，我們還可以應(yīng)用統(tǒng)計(jì)生存分析方法以概率的形式描述中國上市公司的生存軌跡特征，探究上市公司之間生存特征差異的識(shí)別因素和指標(biāo)。

生存分析就是這樣一種在自然、社會(huì)經(jīng)濟(jì)中運(yùn)用較多的統(tǒng)計(jì)分析方法。該方法以概率形式描述事物的生存特征，說明事物生命演化過程中的各種可能性及其發(fā)展變化。對生存分析方法的應(yīng)用，國內(nèi)很少有學(xué)者從時(shí)間的緯度描繪企業(yè)經(jīng)營失敗及財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)演化過程，因此將統(tǒng)計(jì)學(xué)中的生存分析法應(yīng)用在研究上市公司經(jīng)營生存，探究其生存軌跡，及其生命過程不同階段表現(xiàn)出的不同特征等將是一次新的嘗試。

二、研究目的及意義

回顧和展望中國上市公司的歷史、生存現(xiàn)狀和未來發(fā)展,把握上市公司的投資機(jī)會(huì)與風(fēng)險(xiǎn),尋找可持續(xù)發(fā)展之路,已成為不可回避的問題。不論是作為公司管理者，還是公司的投資者，公司就是社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)演化的生命體，和自然生物一樣，生命隨時(shí)間演化形成公司的生存軌跡，并在不同的階段表現(xiàn)出不同的生存特征。上市公司生存分析就是利用統(tǒng)計(jì)學(xué)生存分析法，從時(shí)間的緯度研究上市公司歷史數(shù)據(jù)，把握上市公司生存規(guī)律，尋找隨時(shí)間演變，公司所展現(xiàn)出的與公司生存有關(guān)聯(lián)的特征表現(xiàn)。

能夠掌握上市公司的生存規(guī)律，及各階段所展現(xiàn)出的定量特征，對于公司經(jīng)營管理者而言，可以根據(jù)觀測發(fā)現(xiàn)的和公司生存有關(guān)的特征表現(xiàn)，及時(shí)調(diào)整經(jīng)營策略，防止公司出現(xiàn)經(jīng)營失敗的危機(jī)，這將極大提高公司永續(xù)經(jīng)營管理的可控性；對于公司投資者而言，通過觀測研究所得和公司生存相關(guān)的特征表現(xiàn)判別公司的經(jīng)營狀況，預(yù)測公司未來命運(yùn)，極大的幫助投資人判別投資項(xiàng)目，防范投資風(fēng)險(xiǎn)；對于市場管理者而言，掌握了公司生存規(guī)律，生存特征表現(xiàn)及影響公司生存的特征因素，將極大增強(qiáng)市場管理有效性及管理中政策方針的準(zhǔn)確性?？傊畱?yīng)用統(tǒng)計(jì)生存分析法定量研究公司生存將極大改觀過去定性研究準(zhǔn)確性低的問題，不論是從學(xué)術(shù)研究還是實(shí)踐應(yīng)用都具有重大的研究價(jià)值和意義。

三、方法介紹

1、定義生存分析起源于對死亡的研究，是統(tǒng)計(jì)學(xué)的一個(gè)重要分支。現(xiàn)在它已發(fā)展成為研究某種事件發(fā)生時(shí)間規(guī)律的一類特定統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，在自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)中有了廣泛的應(yīng)用。把死亡（或生存）的概念發(fā)展為事件就可以運(yùn)用生存分析方法來分析他們發(fā)生的規(guī)律及影響因素。

2、分析方法生存分析主要通過對研究對象生存（持續(xù)）的時(shí)間和事件的發(fā)生構(gòu)造四類描述研究對象的生存時(shí)間分布函數(shù)來研究對象的生存發(fā)展規(guī)律。此外，則通過引入表征個(gè)體（或類）特征的協(xié)變量的方式來研究不同的個(gè)體（或類）特征對研究對象生存時(shí)間分布的影響。因此，在生存分析中至少需要引入三類變量：事件、生存時(shí)間和協(xié)變量，構(gòu)造四類分布函數(shù)：概率密度函數(shù)、概率函數(shù)、生存函數(shù)和風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)。

三類變量：

事件（event）：或稱結(jié)果，用y表示。它是研究者所關(guān)心的焦點(diǎn)。在研究期間，所規(guī)定時(shí)間可能發(fā)生，也有可能不發(fā)生。

生存時(shí)間（survivaltime）：用t表示。廣義地說，生存時(shí)間是從某種起始事件（如股票上市）或狀態(tài)轉(zhuǎn)換到另一事件或狀態(tài)所經(jīng)歷的時(shí)間跨度。

協(xié)變量：用x表示，是影響事件發(fā)生遲早的因素。如發(fā)行股票公司的特征、所屬的行業(yè)、地域等。

四類反應(yīng)壽命概率分布狀況的函數(shù)：

概率密度函數(shù)：用f(t)表示，其定義是一個(gè)事件發(fā)生于（t，t+△t）這一區(qū)間內(nèi)的概率極限。它表示事件發(fā)生速率的強(qiáng)度。其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

概率函數(shù)：用F（t）表示，又稱為死亡概率或累計(jì)死亡概率。他表示一個(gè)被觀測對象（如，一支股票）從開始觀察起到時(shí)間t為止的死亡概率或死亡危險(xiǎn)度，其數(shù)學(xué)定義公式為：

生存概率函數(shù)：用S（t）表示，簡稱生存率。其定義如下：

在實(shí)際工作中生存概率可以用如下公式估計(jì)：

風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)：用h（t）表示，其含義是：一個(gè)生存到時(shí)間t的個(gè)案，再從t到t+這一非常小的時(shí)間區(qū)間內(nèi)死亡的概率極限。用公式表述為：

累積的風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)可定義為：

在三類變量和四個(gè)函數(shù)的基礎(chǔ)上，通過參數(shù)或非參數(shù)，以及半?yún)?shù)的方法建立被研究對象生存或死亡特征概率特征函數(shù)和概率影響因素的協(xié)變量決定模型，研究其生存概率表現(xiàn)及其影響因素。

非參數(shù)方法主要是Kaplan-Meier法、生命表法（Life-table-method）和Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型。前兩種方法用于生存概率的估計(jì)，后一種方法通過建立生存回歸模型的方式，探求協(xié)變量對生存的影響。

Kaplan-Meier法適用于不分組樣本。其計(jì)算采用乘積限（Product-limit）法。壽命表（Lifetable）方法則一般適用于分組資料的生存概率估計(jì)。由于壽命是受一些協(xié)變量影響的，所以當(dāng)我們要進(jìn)一步分析影響壽命的因素時(shí)，則要需建立回歸模型。

Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型

一般的回歸模型并不能處理截尾數(shù)據(jù)（如果在規(guī)定的結(jié)束時(shí)間,由于失訪,死亡,未愈等沒有出現(xiàn)結(jié)果事件者稱之為截尾，從起點(diǎn)到截尾日的t時(shí)間稱為截尾數(shù)據(jù)）。而Cox分析不僅可以分析時(shí)間-事件的數(shù)據(jù)，也可以分析含有截尾值的數(shù)據(jù)。它既是一種回歸分析也是一種生存分析。

在Cox回歸模型中，在一時(shí)點(diǎn)t,除了有一個(gè)本底風(fēng)險(xiǎn)量外，第i個(gè)影響因素可使該本底風(fēng)險(xiǎn)量增至倍而成為。因此如果有K個(gè)因素同時(shí)影響生存過程，那么時(shí)點(diǎn)t的風(fēng)險(xiǎn)量（常稱之為風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)）表達(dá)式為：

（1）

其中：為在時(shí)間t的風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)；，，…，為協(xié)變量；為回歸系數(shù)；為基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)（baselinehazardfunction），是與時(shí)間有關(guān)的任意函數(shù)，函數(shù)形式無任何限定，但為非負(fù)值。把基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)視為一個(gè)所有協(xié)變量的取值都為0的個(gè)體的風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)。由此可見，Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型由兩部分組成，一部分是由參數(shù)形式表示的協(xié)變量的效應(yīng)，另一部分是用不確定形式表示的基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)。

如果將式（1）的等式兩邊取對數(shù)，得到線性模型為

（2）

這里。如果規(guī)定，就得到指數(shù)模型。如果規(guī)定，就得到Weibull模型等。在此，我們采用Newton-Raphson迭代法求出參數(shù)的估計(jì)值。

四、實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)說明

本次分析中，我們選取了滬深兩市三類型（A、AB和AH）、12行業(yè)共計(jì)1412支上市股票自其上市至2006年年報(bào)中的以上相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)。股票發(fā)行類別行業(yè)分布的基本統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)見表1-1

所有數(shù)據(jù)均來源于：清華大學(xué)銳思數(shù)據(jù)網(wǎng)和國泰安研究服務(wù)中心數(shù)據(jù)庫。

表1-1所選股票上市交易所、發(fā)行類別及行業(yè)分布

所屬行業(yè)深圳交易所上海交易所合計(jì)

AHABA合計(jì)AHABA合計(jì)AHABA合計(jì)

采掘業(yè)0099401620402529

傳播與文化產(chǎn)業(yè)002201670189

房地產(chǎn)042125132832174957

建筑業(yè)001212001919003131

交通運(yùn)輸業(yè)021618933446955064

金融銀行業(yè)003300110044

農(nóng)林牧漁業(yè)022022313640335662

批發(fā)零售業(yè)012728025961038689

社會(huì)服務(wù)業(yè)012223141419153642

信息技術(shù)業(yè)103435134852238287

制造業(yè)63037240813274164561957788864

綜合類行業(yè)022830004444027274

合計(jì)7425666153244721797398612871412

說明：以上行業(yè)分類參照騰訊網(wǎng)金融股票行業(yè)分類。

（二）生存事件的定義

事件：我們定義一支股票的發(fā)行為其出生，自上市以來第一次發(fā)生連續(xù)兩年凈資產(chǎn)收益率小于零為其死亡，即事件的發(fā)生。也就是說，當(dāng)這只股票在第二年發(fā)生凈資產(chǎn)收益率小于零的財(cái)務(wù)狀況，那么這只股票也就發(fā)生了我們所定義的事件的發(fā)生，其生命存續(xù)期間也就是限定在從其上市到定義事件的發(fā)生。

截尾時(shí)間：我們的研究分析時(shí)點(diǎn)選擇為上市公司2006年年報(bào)的公布，規(guī)定了一支股票不管其發(fā)生死亡事件與否，其2006年年報(bào)公布日作為截尾時(shí)間。各上市公司2006年年報(bào)的日可能不盡相同，但由于我們所考察的是其年報(bào)所代表的前一年的財(cái)務(wù)狀況，所以這樣的規(guī)定對分析結(jié)果不會(huì)產(chǎn)生影響。

就一支股票來說，如，C000004自1991上市后，2003年和2004年連續(xù)兩年發(fā)生凈資產(chǎn)收益小于零的財(cái)務(wù)困境，當(dāng)2004年所的年報(bào)表明其凈資產(chǎn)收益率為負(fù)時(shí)，所定義的死亡時(shí)間也就發(fā)生了，其生存完全時(shí)間為14年；如果其不是2004年發(fā)生凈資產(chǎn)收益率為負(fù)，或者是2005年由發(fā)生凈資產(chǎn)收益率小于零的財(cái)務(wù)狀況，那么“死亡事件”沒有發(fā)生。如果一支股票從其出生，也就是說從其上市以來，未曾發(fā)生過連續(xù)兩年凈資產(chǎn)收益率小于零的狀況，那么該支股票的存在時(shí)間為不完全時(shí)間或截尾時(shí)間，如C000002自1990年上市以來，未曾發(fā)生連續(xù)兩年負(fù)凈資產(chǎn)收益，所以其存續(xù)時(shí)間17年為不完全時(shí)間。我們所定義的“死亡事件”僅僅意味上市公司發(fā)生財(cái)務(wù)困境，公司經(jīng)營表現(xiàn)不理想的狀況，而并不真是意味該公司發(fā)生破產(chǎn)清算或退市。

（三）上市公司生存特征描述

1.、生存概率估計(jì)

表1-2上市公司生存概率表

生存時(shí)間生存狀態(tài)當(dāng)前累計(jì)存活概率累計(jì)事件次數(shù)

估計(jì)值標(biāo)準(zhǔn)差估計(jì)值

2.0001.999.0011

3.0001.996.0013

4.0001.991.00312

5.0001.970.00539

6.0001.938.00779

7.0001.899.009124

8.0001.864.010162

9.0001.820.011207

10.0001.788.012238

11.0001.763.013258

12.0001.733.014280

13.0001.703.015297

14.0001.692.016301

15.0001.681.018303

16.0001.666.020305

17.0000..305

運(yùn)用生存概率的非參數(shù)估計(jì)方法——乘積極限法（Productlimitmethod），對滬深兩地1412支上市股票歷年數(shù)據(jù)進(jìn)行中國股市上市公司生存狀況概率估計(jì)，獲得上市公司生存概率（見表1-2）。從估計(jì)結(jié)果可知：（1）上市公司在上市的前5年發(fā)生連續(xù)兩年負(fù)值凈利潤的概率僅為0.03；（2）上市公司上市發(fā)行股票10年時(shí)，相應(yīng)概率為0.212，發(fā)生連續(xù)兩年虧損的概率大大加大，這個(gè)一般公司的生存軌跡具有較大的相似之處；（3）而當(dāng)上市公司上市在15年以上時(shí)，發(fā)生連續(xù)兩年虧損的概率，即本文中所定義的發(fā)生的死亡風(fēng)險(xiǎn)在0.32以上。把以上估計(jì)生存概率的結(jié)果作適當(dāng)處理，繪制成生存概率圖，可以更加直觀的看出我國上市公司自上市以后，表示公司綜合經(jīng)營狀況指標(biāo)之一的凈利潤指標(biāo)如何隨時(shí)間變化的生存軌跡圖（圖1-1）。

圖1-1上市公司生存概率圖

從圖1-1，可以發(fā)現(xiàn)，上市公司在前幾年內(nèi)生存，即不發(fā)生連續(xù)虧損的概率基本接近于1，而在5年以后，這一概率將發(fā)生較為顯著的變化。而且其變化率近似于線性增加，這可以在表征生存概率變化的對數(shù)生存曲線圖（見圖1-2）上可以得以較好的說明。

2、生存分布曲線擬合

生存概率的估計(jì)及相應(yīng)生存/風(fēng)險(xiǎn)曲線的描述在一定程度上對上市公司生存特征有了一個(gè)較好的描述。然而無法精確說明上市公司生存特征具體具有哪一類統(tǒng)計(jì)分布所具有的特性，建立在統(tǒng)計(jì)分布之上的其他統(tǒng)計(jì)分析方法也就無法運(yùn)用于該生存特征的分析。因而有探索上市公司自其上市以后大體服從那一類具體的統(tǒng)計(jì)分布。

生存分布曲線的擬合是運(yùn)用參數(shù)方法，以所收集的上市公司數(shù)據(jù)符合某類統(tǒng)計(jì)分布的程度來檢驗(yàn)探求上市公司的生存特征分布。

假設(shè)上市公司凈資產(chǎn)收益數(shù)據(jù)服從Weibull分布、對數(shù)正態(tài)分布、指數(shù)分布、Gamma分布和Logistic分布之一。分別用數(shù)據(jù)擬合各類分布，計(jì)算表證擬合程度的LogLikelihood指標(biāo)，經(jīng)整理后如表1-3所示。比較各類分布的模型擬合值，可知上市公司數(shù)據(jù)更有可能服從標(biāo)準(zhǔn)Gamma分布和對數(shù)正態(tài)分布。同時(shí)以嵌套模型統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)方式也驗(yàn)證了這一結(jié)論。擬合估計(jì)所得的標(biāo)準(zhǔn)Gamma分布scale和shape參數(shù)分別為0.766（0.6772）和-0.7527（0.2800）（括號(hào)內(nèi)的值為相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)差）；Log-normal的擬合參數(shù)為0.6402（scale參數(shù)，相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)差為0.0288）。

表1-3生存分布擬合比較

服從的分布（假設(shè)）LogLikelihood

Exponential-767.5991972

Weibull-651.5044409

Log-normal-632.2756572

StandardGamma-628.4479988

Log-logistic-1316.589246

圖1-2對數(shù)生存曲線

在圖1-2中，曲線在時(shí)間點(diǎn)5以前基本接近且平行于橫軸，靠近時(shí)間點(diǎn)5時(shí)，曲線發(fā)生較大變化，斜率逐漸增大直至?xí)r間點(diǎn)5以后一段時(shí)間，而后曲線基本呈直線形狀。這說明時(shí)間點(diǎn)5，即上市公司在上市5年左右以后發(fā)生連續(xù)兩年虧損的可能變化將增大，上市公司在上市5年以后，其業(yè)績可能發(fā)生壞的突變的機(jī)率增加。此外，我們可以獲得上市股票在市場上平均存活，即到發(fā)生連續(xù)兩年虧損時(shí)其平均存續(xù)時(shí)間的估計(jì)，其估計(jì)值為13.84年，相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)差為0.123年。

（四）Cox模型建立、估計(jì)、分析

1、指標(biāo)的選擇

為分析不同公司其他各方面特征對公司業(yè)績表現(xiàn)的影響，在短期無法獲得相應(yīng)數(shù)據(jù)指標(biāo)的條件下，我們考慮引入能夠在很大程度上代表公司業(yè)績表現(xiàn)的各類財(cái)務(wù)指標(biāo)作為協(xié)變量，分析能夠代表公司各方面能力的各類財(cái)務(wù)指標(biāo)對上市公司發(fā)生“死亡事件”的影響?？紤]所選擇的指標(biāo)既要較為全面的反映上市公司各方面的能力，又有實(shí)際可用的數(shù)據(jù)，我們選取了分別代表上市公司的償債能力、營運(yùn)能力和盈利能力的指標(biāo)。具體見表1-4：

表1-4指標(biāo)分類

償債能力資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率、速動(dòng)比率

營運(yùn)能力存貨周轉(zhuǎn)率、營運(yùn)資金（資本）周轉(zhuǎn)率、營業(yè)收入增長率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率

盈利能力凈資產(chǎn)收益率、綜合杠桿系數(shù)、營運(yùn)資金比率、營運(yùn)資金對資產(chǎn)總額比率、營運(yùn)資金對凈資產(chǎn)總額比率、營業(yè)收入凈利潤率、凈利潤增長率考慮到由上市公司戰(zhàn)略規(guī)劃和經(jīng)營管理的連續(xù)性使得上市公司業(yè)績各年表現(xiàn)的連續(xù)性，研究探求上市公司前期財(cái)務(wù)狀況表現(xiàn)是否和后續(xù)生存特征相關(guān)，或者說預(yù)示其后期生存表現(xiàn)，即從設(shè)立到截尾期間15個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)在時(shí)間維度上對公司生存影響的穩(wěn)定及變化。我們分別以發(fā)生所定義死亡事件時(shí)點(diǎn)的前一年、前三年、前五年，以及公司上市后第一年的以上15財(cái)務(wù)指標(biāo)分別建立Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型。

2、前一年指標(biāo)影響分析

以事件發(fā)生前一年的財(cái)務(wù)指標(biāo)建立Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型。對于其中的時(shí)變協(xié)變量，我們按一般時(shí)變協(xié)變量處理思路，對每一個(gè)該類變量均乘以相應(yīng)的時(shí)間變量再作為協(xié)變量納入模型之中。運(yùn)用軟件生存分析模塊估計(jì)模型參數(shù)，結(jié)果如表1-5：

表1-5事件發(fā)生前一年模型參數(shù)估計(jì)值

BSEWaldSig.Exp(B)

綜合杠桿系數(shù).000.0001.441.2301.000

凈資產(chǎn)收益率-.011.023.238.626.989

資產(chǎn)負(fù)債率-.636.045204.388.000.529

流動(dòng)比率-.084.02313.195.000.920

速動(dòng)比率.026.0221.464.2261.027

營運(yùn)資金比率-.001.011.010.920.999

營運(yùn)資金對資產(chǎn)總額比率-.060.068.784.376.941

營運(yùn)資金對凈資產(chǎn)總額比率.001.012.011.9161.001

營業(yè)收入凈利潤率-.015.033.212.645.985

營業(yè)收入增長率.002.00016.102.0001.002

凈利潤增長率-.001.0005.862.0151.001

存貨周轉(zhuǎn)率.000.000.907.3411.000

營運(yùn)資金（資本）周轉(zhuǎn)率.000.0001.617.2031.000

流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率-.041.01113.818.000.959

總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率-.189.03528.647.000.828

結(jié)果表明，按一般的5%的顯著水平，所選時(shí)變財(cái)務(wù)指標(biāo)中，只有資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率、營業(yè)收入增長率、凈利潤增長率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等六個(gè)三類能力指標(biāo)是顯著的，說明這6個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)在前一年已經(jīng)發(fā)生第一年虧損的情況下對預(yù)示后一年連續(xù)發(fā)生虧損的生存概率的估計(jì)具有較強(qiáng)的解釋作用。同時(shí)，表明具有較高的資產(chǎn)負(fù)債率和流動(dòng)比率的上市公司更不容易發(fā)生連續(xù)兩年虧年，這也映證了財(cái)務(wù)狀況好的上市公司更可能盈利的財(cái)務(wù)理論。上市公司前一年資產(chǎn)負(fù)債率提高一個(gè)百分點(diǎn)，緊接著發(fā)生同時(shí)注冊資本的估計(jì)系數(shù)為負(fù)、特別大，且統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)顯著為零，說明上市公司規(guī)模越大，具有越小的生存危機(jī)可能。流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率具有類似的特點(diǎn)，但是代表企業(yè)成長能力的兩個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)估計(jì)系數(shù)為正，說明這兩個(gè)指標(biāo)數(shù)值的提高將導(dǎo)致該企業(yè)具有更大的在下一年連續(xù)虧損的概率。然而由于其估計(jì)系數(shù)小，所以其影響效果將不是很明顯。

3、前三年指標(biāo)影響分析

根據(jù)上市公司發(fā)生連續(xù)兩年虧損事件的前三年指標(biāo)獲得估計(jì)結(jié)果見表1-6：

表1-6事件發(fā)生前三年模型參數(shù)估計(jì)值

BSEWaldSig.Exp(B)

綜合杠桿系數(shù)-.002.0021.301.254.998

凈資產(chǎn)收益率.001.006.051.8221.001

資產(chǎn)負(fù)債率-.475.043121.213.000.622

流動(dòng)比率-.036.0232.497.114.965

速動(dòng)比率-.023.0201.295.255.977

營運(yùn)資金比率.070.0248.699.0031.073

營運(yùn)資金對資產(chǎn)總額比率-.184.0756.064.014.832

營運(yùn)資金對凈資產(chǎn)總額比率-.006.007.572.449.994

營業(yè)收入凈利潤率-.021.0151.949.163.980

營業(yè)收入增長率.000.0002.823.0931.000

凈利潤增長率.000.000.827.3631.000

存貨周轉(zhuǎn)率.000.000.565.4521.000

營運(yùn)資金（資本）周轉(zhuǎn)率.000.000.349.5551.000

流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率-.012.0082.000.157.988

總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率-.172.03426.217.000.842

表明除了資產(chǎn)負(fù)債率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率顯著以外，運(yùn)營資金比率營運(yùn)資金對資產(chǎn)總額比率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率也表現(xiàn)顯著。在幾個(gè)估計(jì)系數(shù)中，資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率及總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率與前一個(gè)模型估計(jì)所得符號(hào)相同，而營運(yùn)資金估計(jì)系數(shù)符號(hào)為正，表明營運(yùn)資金比率的提高會(huì)提高發(fā)生定義生存事件的概率，營運(yùn)資金比率提高1個(gè)百分點(diǎn)，事件發(fā)生的概率將提高1.1個(gè)百分點(diǎn)。

4、前五年指標(biāo)影響分析

運(yùn)用Cox模型，考慮對上市公司連續(xù)兩年發(fā)生虧損的前五年的財(cái)務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)指標(biāo)建模，模型估計(jì)結(jié)果見表1-7：

表1-7事件發(fā)生前五年參數(shù)估計(jì)值

BSEWaldSig.Exp(B)

綜合杠桿系數(shù).001.0011.293.2561.001

凈資產(chǎn)收益率-.012.0063.819.051.989

資產(chǎn)負(fù)債率-.328.04847.396.000.720

流動(dòng)比率.010.026.157.6921.010

速動(dòng)比率-.038.0242.561.109.963

營運(yùn)資金比率.040.0204.113.0431.041

營運(yùn)資金對資產(chǎn)總額比率-.297.07714.674.000.743

營運(yùn)資金對凈資產(chǎn)總額比率.001.005.017.8971.001

營業(yè)收入凈利潤率.000.021.000.9971.000

營業(yè)收入增長率.000.000.021.8841.000

凈利潤增長率.000.000.932.3341.000

存貨周轉(zhuǎn)率.000.000.129.7191.000

營運(yùn)資金（資本）周轉(zhuǎn)率.000.000.188.6641.000

流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率-.044.01214.103.000.957

總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率-.002.034.005.945.998

結(jié)果表明，除了以上均顯著的資產(chǎn)負(fù)債率和流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率外，代表短期償債能力的營運(yùn)資金比率和營運(yùn)資金對資產(chǎn)總額比率也是模型顯著指標(biāo)。

5、上市第一年財(cái)務(wù)指標(biāo)影響分析

盡管上市公司均要求其業(yè)績各項(xiàng)指標(biāo)均達(dá)到一定的標(biāo)準(zhǔn)，然而不同上市公司在與其業(yè)績相關(guān)的各項(xiàng)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)上仍然表現(xiàn)出很大的不同，為了探求這些不同是否與其上市后是否發(fā)生連續(xù)虧損事件，或發(fā)生該類事件的可能性高低有關(guān)，我們擬選擇上市公司上市前的相應(yīng)數(shù)據(jù)，然而由于數(shù)據(jù)缺失，我們選用上市公司第一年財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)以表示其上市前的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的近似，建立相應(yīng)Cox模型。對該模型進(jìn)行估計(jì)獲得估計(jì)結(jié)果見表1-8：

表1-8上市前模型參數(shù)估計(jì)值

BSEWaldSig.Exp(B)

綜合杠桿系數(shù).000.001.028.8681.000

凈資產(chǎn)收益率-.104.01739.066.000.901

資產(chǎn)負(fù)債率-.422.04684.043.000.656

流動(dòng)比率-.012.020.400.527.988

速動(dòng)比率-.014.019.562.453.986

營運(yùn)資金比率-.003.012.047.829.997

營運(yùn)資金對資產(chǎn)總額比率-.136.0585.482.019.873

營運(yùn)資金對凈資產(chǎn)總額比率.036.01012.482.0001.037

營業(yè)收入凈利潤率-.477.07738.808.000.621

營業(yè)收入增長率-.132.0506.835.009.876

凈利潤增長率-.023.027.728.393.978

存貨周轉(zhuǎn)率.000.000.105.7461.000

營運(yùn)資金（資本）周轉(zhuǎn)率.000.0002.646.1041.000

流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率-.019.0085.352.021.981

總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率-.158.03619.661.000.854

結(jié)果表明，表示上市公司盈利能力的營業(yè)收入增長率、營業(yè)收入凈利潤率和凈資產(chǎn)收益率均顯著；同時(shí)，代表長期償債能力的資產(chǎn)負(fù)債率，以及表示營運(yùn)能力的流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率均顯著；此外，代表短期償債能力的營運(yùn)資金對資產(chǎn)總額比率和營運(yùn)資金對資產(chǎn)總額比率也顯著。

6、財(cái)務(wù)制度變遷虛擬變量的引入

在上述的分析中我們沒有考慮財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)制度的變化對上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)的影響，。然而，中國上市公司發(fā)展的過程也是中國財(cái)務(wù)制度不斷完善的過程，其間各項(xiàng)法律、法規(guī)的逐步實(shí)施必然會(huì)對上市公司信息披露產(chǎn)生一定的影響，從而可能影響我們的模型構(gòu)建和估計(jì)。為了考察財(cái)務(wù)制度完善過程中各項(xiàng)法律、法規(guī)的實(shí)施對上市公司各項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)的可能影響，剔出由于這些影響所造成的估計(jì)偏誤，我們擬引入d93、d97、d01和d03等3個(gè)虛擬變量用于分別表示影響上市公司財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)變化的各項(xiàng)重大財(cái)務(wù)、會(huì)計(jì)法律法規(guī)的影響，具體的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)法律、法規(guī)如表1-9：

表1-9各項(xiàng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)法律、法規(guī)統(tǒng)計(jì)

年份財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)法律、法規(guī)事件虛擬變量

1993企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則（基本準(zhǔn)則）和企業(yè)會(huì)計(jì)制度（13個(gè)行業(yè)會(huì)計(jì)制度）d93

1997《企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則——關(guān)聯(lián)方關(guān)系及其交易的披露》d97

2001修訂了債務(wù)重組、《金融企業(yè)會(huì)計(jì)制度》等d01

2003《證券公司會(huì)計(jì)制度——會(huì)計(jì)科目和會(huì)計(jì)報(bào)表》d03

在虛擬變量變量的引入過程中，考慮到不同年份影響的不同，我們也把以上虛擬變量以時(shí)變協(xié)變量的形式引入。估計(jì)所建立的Cox模型，獲得結(jié)果（具體見附表1-4）表明，代表1993年、1997年和2001年的虛擬變量均顯著，而表示2003年的虛擬變量在第四個(gè)模型中部顯著。對于其中某些年度數(shù)據(jù)由于虛擬變量幾乎全為0或1，所以沒有在該模型中引入該虛擬變量。各變量在各模型中是否顯著，以及其符號(hào)是否為正可參見表1-10。

表1-10含虛擬變量模型財(cái)務(wù)指標(biāo)估計(jì)結(jié)果統(tǒng)計(jì)表

（五）小結(jié)

通過引入不同年份財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)作為時(shí)變協(xié)變量建立Cox模型（見表1-10），我們發(fā)現(xiàn)：

表1-10財(cái)務(wù)指標(biāo)估計(jì)結(jié)果統(tǒng)計(jì)表

說明，其中A表示模型沒有引入虛擬變量，B表示包含虛擬變量的模型。

（1）表示上市公司長期償債能力的資產(chǎn)負(fù)債率對公司生存的影響在每個(gè)模型中均顯著。其系數(shù)均為負(fù)值，且表現(xiàn)穩(wěn)定。這表明，良好的資產(chǎn)負(fù)債率可降低上市公司死亡的風(fēng)險(xiǎn)，且這種影響是長期穩(wěn)定。

表示公司短期償債能力的流動(dòng)比率指標(biāo)在前1年的回歸模型中系數(shù)為負(fù)值且有顯著影響，而在前3年和前5年的回歸模型中表現(xiàn)并不顯著。這表明，流動(dòng)比率僅在短期內(nèi)對公司的生存具有較強(qiáng)的影響。這也論證了短期償債能力指標(biāo)只能衡量公司短期的財(cái)務(wù)狀況。

（2）表示公司營運(yùn)能力的指標(biāo)在四個(gè)時(shí)期的回歸模型中表現(xiàn)顯著但不穩(wěn)定，如：營運(yùn)資金比率在前3年和前5年的模型中顯著，總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率在前1年和前3年的模型中顯著。這表明，運(yùn)營能力指標(biāo)在短期內(nèi)對公司生存具有較強(qiáng)影響，但這種影響即時(shí)有效，卻不能長久。

（3）表示公司盈利能力的指標(biāo)在四個(gè)時(shí)期的回歸模型中表現(xiàn)不太顯著且不穩(wěn)定。這反映了會(huì)計(jì)制度在權(quán)責(zé)發(fā)生制下確認(rèn)收益并不能保證公司現(xiàn)金流入的即時(shí)性，也就不能保證公司的即時(shí)支付能力。因此，盈利能力指標(biāo)對公司生存風(fēng)險(xiǎn)的影響也是不穩(wěn)定的。

綜上所述，研究體現(xiàn)公司償債能力、營運(yùn)能力和盈利能力所引入的15個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，自公司成立起都在一定程度上影響公司的生存狀況。而長期償債能力是其中最能體現(xiàn)公司生存特征的指標(biāo)。

償債能力不足，將直接威脅公司的生存。公司即使盈利，但如果資產(chǎn)結(jié)構(gòu)不合理，也會(huì)給公司帶來滅頂之災(zāi)。因此，資產(chǎn)結(jié)構(gòu)是否合理是決定公司生存與否的關(guān)鍵。

當(dāng)考慮在模型中引入表示財(cái)務(wù)指標(biāo)變化的虛擬變量時(shí)，模型結(jié)果表明，盡管虛擬變量在各模型中均顯著，然而上市各種能力的指標(biāo)在模型中的顯著與否變化不大。虛擬變量的引入對某些年度的模型影響較為明顯，在前三年和前五年的模型中加入虛擬變量以后，均只有資產(chǎn)負(fù)債率顯著。此外，要引起注意的是，在引入虛擬變量以后模型中營業(yè)收入增長率指標(biāo)的符號(hào)發(fā)生了變化。

五、結(jié)論

本次研究中，通過定義上市公司自上市以后連續(xù)兩年凈利潤為負(fù)為死亡事件的發(fā)生，以統(tǒng)計(jì)生存分方法為工具，獲得有關(guān)中國股票市場上市公司業(yè)績的如下生存特征：

第一，隨時(shí)間的增加，上市公司發(fā)生連續(xù)兩年虧損事件的概率逐年增加。我們分析得出的以5年為一個(gè)事件劃分點(diǎn)，在一定程度上印證了上市公司存在的一個(gè)現(xiàn)象，即一年好、二年平、三年就虧損、四年變成ST這樣的公司成長邏輯。對于其中的潛在原因綜合各方面文獻(xiàn)可總結(jié)為：1）相互割裂的市場結(jié)構(gòu)可能會(huì)造成一種獨(dú)特的股東行為。這種市場結(jié)構(gòu)導(dǎo)致了實(shí)際控制人或大股東獨(dú)立的有悖于其他股東的價(jià)值追求標(biāo)準(zhǔn)。2）我國的股權(quán)結(jié)構(gòu)很容易帶來只顧融資，不管生產(chǎn)的現(xiàn)象。很多效益不錯(cuò)的從事實(shí)體經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的企業(yè)上市之后竟然轉(zhuǎn)變成了金融投資公司。

第二，上市公司生存分布曲線和Gamma分布和對數(shù)正態(tài)分布曲線更為近似。

第三，代表上市公司長期償債能力的資產(chǎn)負(fù)債率對上市公司發(fā)生連續(xù)兩年虧損事件解釋能力較強(qiáng)的一個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)。通過建立各年財(cái)務(wù)指標(biāo)對“死亡事件”發(fā)生概率的協(xié)變量建模分析發(fā)現(xiàn)除資產(chǎn)負(fù)債率以外，營運(yùn)資金對資產(chǎn)總額比率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等指標(biāo)在較多年份的模型中均能較為顯著的解釋“死亡事件”發(fā)生的概率。其他指標(biāo)則除綜合杠桿系數(shù)外，至少能在一個(gè)模型中提供解釋能力，且各指標(biāo)在各年的表現(xiàn)不盡相同。

第四，在引入代表財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)制度變化的虛擬變量以后，代表長期負(fù)債能力的資產(chǎn)負(fù)債率仍然顯著。表明資產(chǎn)負(fù)債率應(yīng)是一個(gè)較好的預(yù)示生存事件發(fā)生的指標(biāo)。

第五，將傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)式判斷定量化。當(dāng)今公司經(jīng)營管理者通常使用定性方法來評價(jià)公司的未來前景，而這種定性方法是憑借著自己多年的工作經(jīng)驗(yàn)來總結(jié)的。特別是從事保險(xiǎn)業(yè)和銀行業(yè)的業(yè)務(wù)審核人員，在判斷是否為一些公司辦理某些業(yè)務(wù)時(shí)，都會(huì)憑其經(jīng)驗(yàn)看該公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)。而本文通過將財(cái)務(wù)分析定量化，為公司管理者提供了更科學(xué)的方法。同時(shí)，也為投資者進(jìn)行投資時(shí)提供了有效的判別方法。

六、不足與進(jìn)一步研究方向

在本次研究中，由于相關(guān)理論的缺乏，發(fā)現(xiàn)結(jié)果的解釋可能不盡合理，同時(shí)在數(shù)據(jù)的選取和模型的建立過程中，由于某些數(shù)據(jù)指標(biāo)的缺失以及指標(biāo)選擇的可能不合理，致使某些分析結(jié)果，特別是關(guān)于協(xié)變量部分的分析結(jié)果可能存在謬誤。特別是我們只考慮了選取表征公司業(yè)績狀況和能力的各類財(cái)務(wù)指標(biāo)，而沒有考慮其他切實(shí)表示上市公司如真實(shí)狀況的這類數(shù)據(jù)。

但是就本次分析中的發(fā)現(xiàn)而言，還是有很多值得關(guān)注和進(jìn)一步研究的地方，特別是關(guān)于協(xié)變量研究部分，距離事件發(fā)生時(shí)點(diǎn)不同年份的有不同的財(cái)務(wù)指標(biāo)能夠顯著的解釋事件發(fā)生，這其中是否包含某種必然，值得我們進(jìn)一步研究；同時(shí)是否由于不同年份有不同的財(cái)務(wù)指標(biāo)可用于解釋事件發(fā)生的概率，是否我們可能根據(jù)這些不同的財(cái)務(wù)指標(biāo)建立上市公司業(yè)績狀況預(yù)警模型呢，這也是一個(gè)值得探究的地方。此外，如果能夠選取關(guān)鍵指標(biāo)用于分析和描述上市公司的生存特征，必將能夠獲得更深層次的能夠解釋上市公司生存狀況的原因?？傊鲜泄镜纳娣治?，牽涉公司的方方面面，選取某一方面的因素來研究上市公司生存特征，能夠很好的描述不同背景公司之間的生存特征的差異，但是要探究產(chǎn)生這種差異的原因，還需要綜合各方面的因素加以考慮，單單從某一方面來說，是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。

七、參考文獻(xiàn)

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