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基于多模型分析的我国制造业上市公司财务危机预警研究：指标构建与实证检验

一、引言

1.1研究背景与意义

在我国经济体系中，制造业上市公司占据着关键地位，是实体经济的核心构成部分。从规模来看，截至2022年前三季度，中国A股归属于制造业的上市公司共3268家，总市值达43.93万亿元，不论是上市公司数量还是上市公司总市值，制造业在A股所占比重都超过“半壁江山”。这些企业不仅在数量和市值上表现突出，在经济贡献方面更是成绩斐然。同期，3268家制造业上市公司贡献了19.26万亿元营业收入、1.42万亿元净利润和9664.34亿元税费，在A股市场居主要地位。制造业上市公司的稳定发展对我国经济增长、就业创造、科技创新等方面有着深远影响，是推动产业升级、提升国家竞争力的重要力量。

然而，在复杂多变的市场环境下，制造业上市公司面临着诸多挑战，财务危机成为威胁企业生存与发展的重大隐患。财务危机并非瞬间爆发，而是一个逐步积累、恶化的过程。从宏观经济环境来看，全球经济一体化进程的加速，使制造业企业面临更加激烈的国际竞争，贸易摩擦、汇率波动等因素增加了企业经营的不确定性。例如，中美贸易摩擦期间，不少依赖出口的制造业上市公司订单减少，营收下滑，成本上升，财务状况恶化。从行业内部来看，技术快速迭代、市场需求多变、原材料价格波动等问题也时刻考验着企业的应对能力。若企业不能及时适应这些变化，就容易陷入财务困境。

财务危机一旦发生，其影响是多方面的。对于企业自身而言，可能导致生产经营受阻，如资金链断裂，无法按时采购原材料、支付员工工资，进而影响产品交付和企业声誉，严重时甚至面临破产清算，使多年的经营成果付诸东流。对于投资者来说，投资于陷入财务危机的企业往往意味着资产缩水，收益受损，甚至血本无归，这会打击投资者的信心，影响资本市场的稳定。从市场层面来看，大量企业出现财务危机可能引发系统性风险，破坏市场的正常秩序，阻碍经济的健康发展。因此，构建有效的财务危机预警模型具有至关重要的意义。

有效的财务危机预警模型可以为企业管理者提供决策支持。通过对企业财务数据及相关信息的实时监测与分析，提前察觉潜在的财务风险，管理者能够及时调整经营策略，优化资源配置，采取诸如削减成本、调整产品结构、拓展融资渠道等措施，防范财务危机的发生或降低其危害程度。对于投资者而言，预警模型能够帮助他们更准确地评估企业的投资价值和风险水平，做出合理的投资决策，避免投资失误带来的损失。在资本市场中，财务危机预警模型有助于提高市场的透明度和有效性，促进资源的合理配置，维护市场的稳定运行。从宏观经济管理角度，监管部门可以依据预警信息加强对制造业上市公司的监管，制定相应的政策措施，防范行业性或系统性财务风险，保障经济的平稳运行。

1.2国内外研究现状

财务危机预警研究在国内外都有着丰富的成果，众多学者从不同角度、运用多种方法进行了深入探索。

国外的相关研究起步较早，1966年，Beaver开创性地选择79家发生财务危机的公司以及相同规模的配对企业为样本，利用单变量判断方法检验了反映公司不同财务特征的30个变量对于危机的预测能力，开启了财务危机预警实证研究的先河。1968年，Altman设计了5个财务比率，构建Z-Score模型研究企业破产问题，该模型在财务危机预警领域具有重要影响力，为后续研究提供了重要的思路和方法参考。此后，研究方法不断创新，Martin（1977）和Zavgren（1985）分别采用logistic、Probit回归方法，结合财务指标的设计，建立财务危机预警模型，这些模型在一定程度上提高了预警的准确性和可靠性。随着信息技术的发展，Skogsvik（1990）以及Wilson等（1994）引入神经网络等方法，进一步拓展了财务危机预警模型的研究领域，神经网络模型能够处理复杂的非线性关系，为财务危机预警提供了新的技术手段。

国内的财务危机预警研究虽然起步相对较晚，但发展迅速。研究方法多借鉴国外，刘■和罗慧（2022）比较了判别分析、Logistic回归以及神经网络三种方法的预测能力，并结合这些办法的优点建立了一种准确率更高的混合模型，通过对不同方法的综合运用，提高了模型对财务危机的预测精度。曹德芳等（2022）研究表明引入董事会治理因素后的财务危机预警模型预测能力更强，强调了非财务因素在财务危机预警中的重要作用，拓展了财务危机预警模型的指标体系。张红等（2022）基于多元判别分析法对Z-Score模型进行修正，构建适用于房地产业的预警模型，体现了国内研究针对不同行业特点进行模型优化的趋势。

然而，当前研究仍存在一些不足之处。在指标选取方面，以往研究大多侧重于财务指标，对公司治理指标、宏