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引言：本文通过对分行业的财务指标运用剖面分析法、配对样本T检验法与Mann-Whitney U 检验法，研究结果表明不仅行业间的财务比率存在差异，而且财务困境公司与非困境公司两类公司指标差异明显，尤其资产负债比率、留存收益总资产比率、主营业务利润率、总资产收益率、总资产增长率这5个变量在三个行业中均通过了显著水平为5%的显著性检验，具有显著解释能力。
关于财务预警指标的选取，Fitzpartrick（1932）开展的单变量破产预测研究中判别能力最高的是净利润/股东权益和股东权益/负债。Beaver（1966）发现最好的判别变量是营运资本/流动负债和净利润/总资产，同时发现30个比率中有6个比率不服从正态分布。
大多数研究人员更倾向于采用多变量分析方法。Edward Altman在 1977年构建ZETA模型时使用了资产报酬倍数（ROA）、收益稳定性、利息保障倍数、留存收益/总资产、流动比率、普通股权益/总资本和普通股权益/总资产七个财务指标。Ohlson（1980）发现至少存在四类显著影响公司破产概率的变量：公司规模、资本结构、业绩和当前的变现能力。Altman and Izan（1983）将模型加入了与行业相关的变量，Platt（1990）（1991）将模型中的变量与行业增长比率相结合，成功的预测了破产。
国内财务困境预警的研究多从公司财务角度出发。如陈静（1999）在单变量判定分析中发现流动比率与负债比率的误判率最低；在多元线性判定分析中，发现由负债比率、净资产收益率、流动比率、营运资本、总资产、总资产周转率6个指标构建的模型具有提前3年预测ST的能力。张玲（2000）的实证表明资产净利润率、每股经营现金流、LOG（固定资产总额）、主营业务收入增长率、留成利润比率、流通股市值负债比和股本账面值/股本市值具有显著解释能力。吴世农等（2001）选定盈利增长指数、资产报酬率、流动比率、长期负债与股东权益比率、营运资本与总资产比率、资产周转率等6个财务指标。姜天、韩立岩（2004）的实证表明销售增长率、资产负债率、应收账款周转率和主营业务利润率解释能力较强。吴德胜等（2004）采用的7个财务指标：资产收益率、负债比率、存货比率、应收账款比率、总资产周转率、盈利指数、现金流量指数的影响比较大。
由于现金流在反映公司真实财务状况方面的重要性，不少学者开始从现金流的角度预测财务困境发生的可能性。如王春峰、万海晖和张维（1999）提出的6参数指标体系分别为（现金+可售证券）/资产总额、销售净收入/（现金+可售证券）、息税前利润/资产总额、负债总额/资产总额、固定资产净额/净资本、运营资产/销售净收入。马红、糜仲春（2004）则认为应重点关注经营性现金流量。张鸣、程涛（2005）的研究结果显示（利润总额+ 财务费用）/总资产这一盈利能力指标具有“超强”和“超前”的预测能力。
公司治理作为财务状况表现好坏的内因一直受到重视，近年来更有学者从公司治理的视角结合审计意见、股票市场表现等多方面进行了研究。如王宗军、熊银平等（2013）的研究结果表明，股票价格变动趋势与财务困境风险显著相关。
本文试图从众多财务预警指标中筛选出具有显著解释能力的指标。
一、剖面分析法、配对样本T检验法与Mann-Whitney U 检验法
1.剖面分析法
剖面分析法考察单个比率的变动趋势，以考察财务困境公司和非财务困境公司的异同。本研究计算或描述ST组和非ST组在ST之前历年的描述性统计量或特征值，采用的主要统计量有均值、标准差。
2配对样本T检验与Mann-Whitney U 检验
配对样本T检验是变量显著性检验，用于检验两个相关的样本是否来自具有相同均值的正态总体。即检验假设Ho：U=U1=U2=0，实质就是检验差值的均值和零均值之间差异的显著性。此检验的前提是资料服从正态分布。
Mann-Whitney U检验是用得最广泛的两独立样本秩和检验方法，该检验是与独立样本t检验相对应的方法，当正态分布、方差齐性等不能达到t检验的要求时，可以使用该检验。它假设两个样本分别来自除了总体均值以外完全相同的两个总体，目的是检验这两个总体的均值是否有显著的差别。
二、财务预警指标、行业的选取
1预警指标的选取原则
本文选择财务预警指标主要考虑以下几个原则：
一是数据的可取得性，前人实证研究中证明有显著判别能力的变量。国内外学者的实证研究中，有显著判别能力的变量集中在财务指标、现金流量指标、市场信息指标和公司治理指标。
二是可比性原则。本文没有选用现金流量指标，是因为本文是以1998年-2013年首次被ST的上市公司前3年的数据来构建模型，而中国会计准则中是从1999年7月1日才要求上市企业编制现金流量表，之前的现金流量数据无法获得，而把替代形式的现金流量数据与现金流量表上的数据放在一起考虑显然不具有可比性。本文财务指标的选取也未引入每股收益、每股净资产等指标，是因为各上市公司发行在外普通股股数对其数值有显著的影响。
三是可操作性。超额收益率等市场信息指标和公司治理指标的数据，需要耗费大量的人力和物力，取得成本很高，不容易操作，因此不予以考虑。
四是由于本身是构建分行业的财务困境预警模型，所以无须选取相对指标。由于有显著判别能力、较之于其他指标其数据采集成本更低、容易获得、操作方便等优势，财务指标成为选用的指标。
2财务预警指标的选取结果
在财务指标的选取上，本文广泛考察和借鉴国内外相关成果，最终选取具有解释力和显著性统计结果的财务指标，按被选取的次数依次为流动比率X1、营运资本总资产比率X2、资产负债比率X3、资产周转率X4、留存收益总资产比率X5、净资产收益率X6、现金资产比率X7、速动比率X8、主营业务利润率X9、总资产净利率X10、总资产收益率X11、营运资本转换效率X12、长期负债比率X13、存货周转率X14、应收账款周转率X15、主营业务收入增长率X16、总资产增长率X17和净利润增长率X18。 这些指标分别从盈利能力、经营能力、偿债能力与成长能力等多个方面综合反映了公司的财务状况，从引用情况来看，在实证研究中体现企业偿债能力的指标对揭示公司财务状况的作用非比寻常。
3行业的选取
出于我国的上市公司主要集中于制造业以及制造业内的上市公司行业差异大的现实考虑，为了避免由于不同行业数据互相混杂而导致的模型适用性不高的缺陷，本文将行业研究对象确定为制造业下的辅助性类别。
出于大样本和保证统计显著性的考虑，本文将财务预警变量选取的研究对象确定为制造业下的机械设备仪表业、金属非金属业和石油化学塑料塑胶业的上市公司。
三、预警变量的筛选分析
1剖面分析
分析机械设备仪表业、金属非金属业、石油化学塑料塑胶业的ST公司与配对的非ST公司的财务预警变量剖面分析结果，可以得出如下结论：
（1）从三大行业样本公司的各种财务比率均值比较来看，行业间的财务比率存在差异，尤其X2、X4、X7、X10、X12、X13、X14、X15、X16和X18等指标差异明显；
（2）从两类样本公司的标准差比较来看，X14、X15、X18这三个指标变动幅度大，表明样本公司经营能力上千差万别，各有不同。财务困境公司X6、 X12、X13、X14、X15、X16与X18这几个指标的变动趋势均比非财务困境公司变动剧烈，说明相比非财务困境公司，财务困境公司的成长能力、资本管理效率和盈利能力上的差别更大更明显。
（3）从两类公司的各种财务比率均值比较来看，财务困境公司指标与非困境公司指标差异较明显。财务困境公司除X1流动比率、X12营运资金转换效率、X15应收账款周转率外，财务困境公司的财务指标均低于非财务困境公司指标值，反映出财务困境公司的盈利能力、成长能力和经营能力普遍不如非财务困境公司。财务困境公司的净利润增长率X18为负，说明财务困境公司的成长能力普遍较差。
2变量筛选结果分析
对服从正态分布的变量进行T检验；对不符合均值T检验的正态分布假设的变量采用Mann-Whitney U检验，因为当总体分布不能假定为正态分布时，Mann-Whitney U检验可代替两个成对样本T检验。
结果显示，在5%的概率范围内，根据T检验以及Mann-Whitney U 检验符号秩检验的结果，按照显著性原则，机械仪表设备业保留了X1、X3、X5、X6、X8、X9、X11、X15、X16、X17和X18 共11个变量，金属非金属业保留了X3、X5、X9、X11、X15、X17和X18共7个变量，石油化学塑料塑胶业保留了X1、X2、X3、X4、X5、X7、X8、X9、X10、X11、X12、X13、X17共13个变量，其它的变量则因未能通过显著性检验而被剔除。
综合分析两类公司各财务指标显著性检验的结果，发现在最初所选的18个基础财务指标中，有X3、X5、X9、X11、X17这5个变量在三个行业中均通过了显著水平为5%的显著性检验，由此可见，在财务困境发生前3年，ST公司与非ST公司这两类公司在这些财务指标上存在着比较明显的差异，因而这些变量可以有效的对两类上市公司进行区分，同时说明本文选取的财务变量具有代表性；而不同行业之间显著性变量的不同，进一步验证了不同行业之间的财务比率差异性的存在，说明了建立财务困境预警模型时考虑行业差异的必要性。
参考文献
[1]张玲.财务危机预警分析判别模型及其应用[J]，预测，2000.
[2]]郭斌，戴小敏.我国企业危机预警模型研究—以财务与非财务因素构建[J]，金融研究，2006.
[3]邓晓岚，王宗军，李红侠.非财务视角下的财务困境预警—对中国上市公司的实证研究[J]，管理科学，2006.
（作者单位：长沙商贸旅游职业技术学院会计系）
作者简介：刘翠屏（1978- ），女，湖南宁乡人，长沙商贸旅游职业技术学院教师，投资理财教研室主任，研究方向：资本运营与公司理财。
基金项目：1.湖南省教育厅科学研究项目“基于行业差异性的上市公司财务困境预警实证研究”（13C1057）。2.湖南省哲学社会科学基金项目“企业财务困境预警研究”（10YBA017）。
关于财务预警指标的选取，Fitzpartrick（1932）开展的单变量破产预测研究中判别能力最高的是净利润/股东权益和股东权益/负债。Beaver（1966）发现最好的判别变量是营运资本/流动负债和净利润/总资产，同时发现30个比率中有6个比率不服从正态分布。
大多数研究人员更倾向于采用多变量分析方法。Edward Altman在 1977年构建ZETA模型时使用了资产报酬倍数（ROA）、收益稳定性、利息保障倍数、留存收益/总资产、流动比率、普通股权益/总资本和普通股权益/总资产七个财务指标。Ohlson（1980）发现至少存在四类显著影响公司破产概率的变量：公司规模、资本结构、业绩和当前的变现能力。Altman and Izan（1983）将模型加入了与行业相关的变量，Platt（1990）（1991）将模型中的变量与行业增长比率相结合，成功的预测了破产。
国内财务困境预警的研究多从公司财务角度出发。如陈静（1999）在单变量判定分析中发现流动比率与负债比率的误判率最低；在多元线性判定分析中，发现由负债比率、净资产收益率、流动比率、营运资本、总资产、总资产周转率6个指标构建的模型具有提前3年预测ST的能力。张玲（2000）的实证表明资产净利润率、每股经营现金流、LOG（固定资产总额）、主营业务收入增长率、留成利润比率、流通股市值负债比和股本账面值/股本市值具有显著解释能力。吴世农等（2001）选定盈利增长指数、资产报酬率、流动比率、长期负债与股东权益比率、营运资本与总资产比率、资产周转率等6个财务指标。姜天、韩立岩（2004）的实证表明销售增长率、资产负债率、应收账款周转率和主营业务利润率解释能力较强。吴德胜等（2004）采用的7个财务指标：资产收益率、负债比率、存货比率、应收账款比率、总资产周转率、盈利指数、现金流量指数的影响比较大。
由于现金流在反映公司真实财务状况方面的重要性，不少学者开始从现金流的角度预测财务困境发生的可能性。如王春峰、万海晖和张维（1999）提出的6参数指标体系分别为（现金+可售证券）/资产总额、销售净收入/（现金+可售证券）、息税前利润/资产总额、负债总额/资产总额、固定资产净额/净资本、运营资产/销售净收入。马红、糜仲春（2004）则认为应重点关注经营性现金流量。张鸣、程涛（2005）的研究结果显示（利润总额+ 财务费用）/总资产这一盈利能力指标具有“超强”和“超前”的预测能力。
公司治理作为财务状况表现好坏的内因一直受到重视，近年来更有学者从公司治理的视角结合审计意见、股票市场表现等多方面进行了研究。如王宗军、熊银平等（2013）的研究结果表明，股票价格变动趋势与财务困境风险显著相关。
本文试图从众多财务预警指标中筛选出具有显著解释能力的指标。
一、剖面分析法、配对样本T检验法与Mann-Whitney U 检验法
1.剖面分析法
剖面分析法考察单个比率的变动趋势，以考察财务困境公司和非财务困境公司的异同。本研究计算或描述ST组和非ST组在ST之前历年的描述性统计量或特征值，采用的主要统计量有均值、标准差。
2配对样本T检验与Mann-Whitney U 检验
配对样本T检验是变量显著性检验，用于检验两个相关的样本是否来自具有相同均值的正态总体。即检验假设Ho：U=U1=U2=0，实质就是检验差值的均值和零均值之间差异的显著性。此检验的前提是资料服从正态分布。
Mann-Whitney U检验是用得最广泛的两独立样本秩和检验方法，该检验是与独立样本t检验相对应的方法，当正态分布、方差齐性等不能达到t检验的要求时，可以使用该检验。它假设两个样本分别来自除了总体均值以外完全相同的两个总体，目的是检验这两个总体的均值是否有显著的差别。
二、财务预警指标、行业的选取
1预警指标的选取原则
本文选择财务预警指标主要考虑以下几个原则：
一是数据的可取得性，前人实证研究中证明有显著判别能力的变量。国内外学者的实证研究中，有显著判别能力的变量集中在财务指标、现金流量指标、市场信息指标和公司治理指标。
二是可比性原则。本文没有选用现金流量指标，是因为本文是以1998年-2013年首次被ST的上市公司前3年的数据来构建模型，而中国会计准则中是从1999年7月1日才要求上市企业编制现金流量表，之前的现金流量数据无法获得，而把替代形式的现金流量数据与现金流量表上的数据放在一起考虑显然不具有可比性。本文财务指标的选取也未引入每股收益、每股净资产等指标，是因为各上市公司发行在外普通股股数对其数值有显著的影响。
三是可操作性。超额收益率等市场信息指标和公司治理指标的数据，需要耗费大量的人力和物力，取得成本很高，不容易操作，因此不予以考虑。
四是由于本身是构建分行业的财务困境预警模型，所以无须选取相对指标。由于有显著判别能力、较之于其他指标其数据采集成本更低、容易获得、操作方便等优势，财务指标成为选用的指标。
2财务预警指标的选取结果
在财务指标的选取上，本文广泛考察和借鉴国内外相关成果，最终选取具有解释力和显著性统计结果的财务指标，按被选取的次数依次为流动比率X1、营运资本总资产比率X2、资产负债比率X3、资产周转率X4、留存收益总资产比率X5、净资产收益率X6、现金资产比率X7、速动比率X8、主营业务利润率X9、总资产净利率X10、总资产收益率X11、营运资本转换效率X12、长期负债比率X13、存货周转率X14、应收账款周转率X15、主营业务收入增长率X16、总资产增长率X17和净利润增长率X18。 这些指标分别从盈利能力、经营能力、偿债能力与成长能力等多个方面综合反映了公司的财务状况，从引用情况来看，在实证研究中体现企业偿债能力的指标对揭示公司财务状况的作用非比寻常。
3行业的选取
出于我国的上市公司主要集中于制造业以及制造业内的上市公司行业差异大的现实考虑，为了避免由于不同行业数据互相混杂而导致的模型适用性不高的缺陷，本文将行业研究对象确定为制造业下的辅助性类别。
出于大样本和保证统计显著性的考虑，本文将财务预警变量选取的研究对象确定为制造业下的机械设备仪表业、金属非金属业和石油化学塑料塑胶业的上市公司。
三、预警变量的筛选分析
1剖面分析
分析机械设备仪表业、金属非金属业、石油化学塑料塑胶业的ST公司与配对的非ST公司的财务预警变量剖面分析结果，可以得出如下结论：
（1）从三大行业样本公司的各种财务比率均值比较来看，行业间的财务比率存在差异，尤其X2、X4、X7、X10、X12、X13、X14、X15、X16和X18等指标差异明显；
（2）从两类样本公司的标准差比较来看，X14、X15、X18这三个指标变动幅度大，表明样本公司经营能力上千差万别，各有不同。财务困境公司X6、 X12、X13、X14、X15、X16与X18这几个指标的变动趋势均比非财务困境公司变动剧烈，说明相比非财务困境公司，财务困境公司的成长能力、资本管理效率和盈利能力上的差别更大更明显。
（3）从两类公司的各种财务比率均值比较来看，财务困境公司指标与非困境公司指标差异较明显。财务困境公司除X1流动比率、X12营运资金转换效率、X15应收账款周转率外，财务困境公司的财务指标均低于非财务困境公司指标值，反映出财务困境公司的盈利能力、成长能力和经营能力普遍不如非财务困境公司。财务困境公司的净利润增长率X18为负，说明财务困境公司的成长能力普遍较差。
2变量筛选结果分析
对服从正态分布的变量进行T检验；对不符合均值T检验的正态分布假设的变量采用Mann-Whitney U检验，因为当总体分布不能假定为正态分布时，Mann-Whitney U检验可代替两个成对样本T检验。
结果显示，在5%的概率范围内，根据T检验以及Mann-Whitney U 检验符号秩检验的结果，按照显著性原则，机械仪表设备业保留了X1、X3、X5、X6、X8、X9、X11、X15、X16、X17和X18 共11个变量，金属非金属业保留了X3、X5、X9、X11、X15、X17和X18共7个变量，石油化学塑料塑胶业保留了X1、X2、X3、X4、X5、X7、X8、X9、X10、X11、X12、X13、X17共13个变量，其它的变量则因未能通过显著性检验而被剔除。
综合分析两类公司各财务指标显著性检验的结果，发现在最初所选的18个基础财务指标中，有X3、X5、X9、X11、X17这5个变量在三个行业中均通过了显著水平为5%的显著性检验，由此可见，在财务困境发生前3年，ST公司与非ST公司这两类公司在这些财务指标上存在着比较明显的差异，因而这些变量可以有效的对两类上市公司进行区分，同时说明本文选取的财务变量具有代表性；而不同行业之间显著性变量的不同，进一步验证了不同行业之间的财务比率差异性的存在，说明了建立财务困境预警模型时考虑行业差异的必要性。
参考文献
[1]张玲.财务危机预警分析判别模型及其应用[J]，预测，2000.
[2]]郭斌，戴小敏.我国企业危机预警模型研究—以财务与非财务因素构建[J]，金融研究，2006.
[3]邓晓岚，王宗军，李红侠.非财务视角下的财务困境预警—对中国上市公司的实证研究[J]，管理科学，2006.
（作者单位：长沙商贸旅游职业技术学院会计系）
作者简介：刘翠屏（1978- ），女，湖南宁乡人，长沙商贸旅游职业技术学院教师，投资理财教研室主任，研究方向：资本运营与公司理财。
基金项目：1.湖南省教育厅科学研究项目“基于行业差异性的上市公司财务困境预警实证研究”（13C1057）。2.湖南省哲学社会科学基金项目“企业财务困境预警研究”（10YBA017）。